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英伟达计划如何推动人工智能浪潮和芯片制造的新时代

本分析，在每一个重要的向量上——成本、生产率、产量、功率、空间——使用cuLitho是非常有利的。” 　　该公司表示，该软件允许500个基于DGX H100 gpu的数据中心系统执行与40,000个基于cpu的系统相同的工作。英伟达表示，这将减少电力和空间需求，并减少对环境的影响，以前需要数周时间的处理现在可以在一夜之间完成。　　台积电首席执行官在英伟达提供的一份声明中表示:“cuLitho团队通过将昂贵的操作转移到GPU，在加速计算光刻方面取得了令人钦佩的进展。”“这一发展为台积电在芯片制造中更广泛地部署反光刻技术和深度学习等光刻解决方案提供了新的可能性，为半导体规模化的延续做出了重要贡献。” 　　同样，ASML首席执行官Peter Wennink表示，这款软件“将为计算光刻技术带来巨大的好处，从而为半导体缩放技术带来巨大的好处。” 　　早在今年9月，英伟达推出了新的“Ada Lovelace”芯片架构，黄健华就宣布摩尔定律——即在相同成本下，芯片上晶体管数量每两年翻一番的标准——已经“死亡”，因为硅片现在“贵了很多”。多年来，英伟达为其芯片开发了一个根深蒂固的软件生态系统，这促使一些分析师开始将英伟达视为一家迅速崛起的软件公司。　　人工智能电　　该公司还发布了新的人工智能服务，以实现人工智能的民主化，并成为人工智能开发的关键领导者。　　英伟达表示，将推出四个新平台，供开发者构建专门的人工智能模型:用于AI视频的L4、用于图像生成的L40、用于ChatGPT等大型语言模型部署的H100 NVL，以及用于推荐模型的Grace Hopper。黄仁勋在与分析师的会议上说，英伟达表示，Alphabet公司的谷歌云平台是L4的早期采用者，并将其集成到其Vertex AI机器学习平台中，这是英伟达在人工智能领域的“最大合作”。Grace Hopper和H100 NVL将在今年下半年上市，而L40现在已经上市，L4已经在谷歌的私人预览版中上市。　　英伟达推出了DGX Cloud服务，企业可以通过简单的浏览器即时访问人工智能模型，每月支付3.7万美元，被称为“人工智能的iPhone时刻”。该公司还推出了基金会模型制作服务，该服务可以处理语言、图像、视频和3d，还有NeMo和Picasso服务。

金融界2023-03-22

GPT-4会让多少美国人失业？OpenAI：高收入工作会面临更大影响

济、监管和其他因素可能会影响实际的劳动生产率结果。随着能力的不断发展，GPT 对经济的影响可能会持续并增加，这给政策制定者预测和监管其发展轨迹带来了挑战。来源：金色财经

金色财经2023-03-21

基金经理投资笔记|AIGC狂潮中寻找务实落地公司！重点布局数字经济+央国企重估主线

背后是技术与数据要素革命，核心是全要素生产率的跃升　　不去评价AIGC技术层面的差异，我们强调的是此轮AIGC狂潮背后是技术与数据要素的革命，在人口老龄化压力下劳动力要素对增长中枢带来压力背景下，通过人工智能提升全要素生产率，即年报中提出的技术和数据要素重要性的提升。　　基于此我们判断，数字经济的主线行情更加明晰，持续性增强。在AIGC狂潮的背后，需要梳理背后的硬件支撑、应用场景、商业路径。狂潮之下，寻找务实落地的公司。　　原油、锂电材料价格大跌　　从需求看，高频景气观察显示3月内需延续回暖，但修复斜率减弱，上游受海外衰退预期冲击价格下跌。3月中观高频数据看，地产、汽车终端需求边际改善，内需延续回暖，但修复斜率减弱，样本钢厂钢材产量增速回落、沿海电厂发电耗煤增速旬度环比转降。　　以价格图谱反映需求景气，上游能源需求下滑，主要是受海外流动性危机以及衰退预期的扰动。周度原油价格大跌近10%，焦煤、动力煤均价也有回落，PTA产业链产品价格小幅下跌。钢价有所回升，金属价格涨跌互现。1-2月粗钢产量增速较去年12月由负转正，行业生产有所转暖。周度螺纹降、热板升，随着下游消费逐步回升，刚需采购和提前备库支持库存去化。　　新能源产业链价格延续下跌，主要受竞争格局恶化的拖累。主产业链硅料、组件环节继续小幅降价，分别为-1.5%、-1.2%，体现出当前光伏产业链供需格局相对偏向需求。紧缺辅材石英砂环节价格继续显著上涨。锂电正极材料、电芯价格仍在大跌，反映终端需求仍弱，车企间价格战、盈利格局恶化预计将持续。　　可选消费修复值得重视　　需求修复亮点可能在消费服务，1-2月，社消零售增速录得3.5%，较去年12月均由负转正。分品类来看，烟酒、日用品和服装针纺增速回升均超10个百分点，对应着社交、出行相关的消费提升，这意味着可选消费增速回升的幅度较大。　　四、资产配置：行稳致远　　市场进入经济复苏验证期，跟随基本面数据波动。同时海外流动性也处于重要拐点，美国2月CPI将于月中公布，数据表现将直接影响3月议息会议决策，届时将对市场产生重大影响。后续行情大概率依然维持分化格局，继续关注数字经济+央国企重估主线的投资机会。　　从影响A股的基本面看，边际上，3月内需延续回暖，但修复斜率减弱，上游受海外衰退预期冲击价格下跌，消费服务相对亮眼。AIGC近期催化不断，数字经济的主线清晰，关键是理清热潮之下有切实落地的硬件层、基础层、应用层公司。党和国务院的机构改革方案对科技自立自强和金融统一监管的重视，大基金减持短期对半导体设备板块的冲击也需要重视。　　从行业主线看，政策因子逐步明朗，更要关注需求因子的修复，财报、经济数据陆续披露。因此，阶段性重点维持不变，一是自主可控的主线，二是关注消费回调后的性价比。其中自主可控主线中近期热度较高的数字经济、AIGC主题，提示当前热度较高，主题热潮之下，需要寻找切实有业绩落地的公司，内部更需要识别以及切换。　　对港股来讲，交易拥挤获得修正，可逐步低吸。恒指换手率回到低位，但尚未到冰点区，可逐步左侧布局。（数据来源：WIND，创金合信基金宏观策略配置部整理，数据截至2023.3.17。）　　【了解作者】　　魏凤春博士，创金合信基金首席经济学家，投委会委员兼秘书长，宏观策略配置部总监，兼任MOMFOF投研总部总监，南开大学经济学博士，清华大学管理科学与工程博士后。学术研究与教学以及宏观经济走势、金融产品分析等实务领域经验丰富、成果卓著。从业23年以来，一直致力于在周期波动的框架内运用财政的视角解构宏观经济的运行，将中国经济看作一份资产，通过资本资产定价的方式来确定其价值与风险。　　罗水星博士，创金合信基金经理、首席宏观分析师，2022年2月加入创金合信基金。此前履职博时基金，负责宏观策略、宏观政策、大类资产配置与择时研究。武汉大学学士，上海财经大学经济学硕士、博士，中国社科院经济学博士后，学术论文多发表于国际SSCI英文核心经济学期刊。

金融界2023-03-20

亚洲基础设施投资银行行长金立群：我们现在面临百年未有之大变局

开放和流动，同时让整个市场变得更加具有生产率和效率。　　同时我们也需要把这些信贷，从低效率的行业向高效率的行业进行引导，同时长期的高生产率的回报会给我们的改革带来更多的红利。中国资本账户的逐步改革也是非常关键的，同时人民币利率的灵活性也在不断地提升。我们也可以看到，有更多的私人资本流入到中国。我们也可以看到，中国的FDI已经成为最大的一个外部资本的来源，也是形成了非常重要的资产。

金融界2023-03-18

2023年 AIGC颠覆游戏产业？

市值，而是只关注如何运用AI提高自己的生产率就够了。事实上，米哈游这种实用为先的做法在国内游戏厂商中是很有代表性的。国内厂商更多是将AI定位为效率工具，而非炒作手段的。腾讯早在2016年就上线了其人工智能实验室，探索如何用AI来提升产能。其中“开悟”深度学习模型运用于《王者荣耀》等游戏已经取得了很高的胜率。2022年底，腾讯新上线的AI绘画Different Dimension Me（异次元的我），其海外热度甚至一度压过了Stable Diffusion。在ChatGPT爆火后，腾讯也很快跟进公布了自己的类ChatGPT对话型产品“混元助手”。网易的AI实验室“伏羲”也最早于2017年上线，主攻AI在游戏与泛娱乐当中的应用研究。如今伏羲在NPC行为、语音、美术等方面已经运用于网易旗下多款游戏之中。如上文中提到的米哈游“AI配音”功能，网易也通过伏羲在自己的游戏《时空中的绘旅人》中实现。而在3月14日，伏羲又宣布其“文本捏脸创建角色”相关论文入选CVPR接收名单，并已应用于多款手游。而网易2023年的重点产品《逆水寒》手游更是国内第一款宣布将实装类ChatGPT对话模型的游戏，让玩家体验与NPC的开放式对话。《逆水寒》之所以能够在这么短的时间内跟上ChatGPT的风口，就是因为网易自身的AIGC积累。早在2022年测试时，《逆水寒》就已经将“AI生成高自由度对话”作为游戏的一大卖点。如果《逆水寒》上线后能将AI对话甚至AI生成任务这一模式跑通，那它无疑将成为MMO未来发展的一个新的标杆。除开腾讯、网易这样的大厂有实力训练自己的AI，其他厂商也不会放过AIGC这个提升产能的机会。在过去几个月里，几乎每周都有上市公司在公布AIGC方面的动向。比如在之前百度公布文心一言后，国内数家游戏厂商马上跟进。巨人网络、中手游、掌趣等厂商选择成为首批生态合作伙伴。其中中手游已经宣布要将文心一言接入《仙剑世界》，让玩家与NPC自由对话，实现“万物皆可交互”的沉浸式体验。当然，目前文心一言到底会是什么样的，还不好说，但是从今天的发布会的情况来看，似乎还有很长的路要走。而昆仑万维、金科汤姆猫等上市公司则选择直接与ChatGPT研发公司OpenAI展开合作。其中昆仑万维宣布将ChatGPT接入自家的Opera浏览器，并准备在2023年发布“中国版类ChatGPT”，并且会将代码开源。汤姆猫公司则准备将ChatGPT模型与自己的当家产品“会说话的汤姆猫”结合，进行AI语音互动产品功能原型测试。据3月8日消息，公司称在测试环节已投入约300万元。而汤姆猫的股价也从2月初一路狂飙，累计上涨了近200%。除了上述公司，3月以来，完美世界、恺英网络、电魂网络、凯撒文化、网龙公司等纷纷公布自己在AIGC方面的布局，频频撩拨着各自企业的股价。完美世界3月3日宣布已将AI相关技术应用于游戏中的智能NPC、场景建模、AI剧情、AI绘图等方面。同一天恺英网络也宣布逐步建立内部AI数据库，将AI应用于美术尤其是2D美术的批量图片生成、基础代码的复核等方面。3月10日电魂网络也宣布已在部分在研游戏的研发过程中应用AI图片生成及AI对战博弈等AI技术。在游戏公司向AI主动出击的同时，国内AI公司也早早盯上了游戏行业这个“甲方”。成立于2017年的启元世界，其游戏AI解决方案已经应用于莉莉丝《万国觉醒》、灵犀《三国志·战略版》等多款知名游戏中。由国人自主研发的“小冰”自2020年从微软独立之后，便成立游戏工作室，加速游戏领域布局。2022年其宣布与《凹凸世界》制作方七创社展开合作，协助后者推出基于《凹凸世界》IP的元宇宙游戏新作。在从微软独立出来之前，小冰一直是国内AI自然语言学习的一个标志性项目。可惜的是独立后的小冰没有了大厂的持续输血，停下了烧钱的大模型训练，结果遗憾错过了ChatGPT这个爆发点。从以上案例不难看出，游戏厂商无论大小，只要手中握有一些弹药，都不遗余力地对AI进行了投入。游戏作为当前科技含量最高的前线行业，天然地成为AIGC应用的首选场景。不过当前，厂商有关AI的很多企划都还处于布局阶段。别说是玩家，就连厂商都不一定知道，全面运用AIGC“炼”出来的产品会是什么模样。 AIGC，产能放大器也许玩家对AIGC还没有那么直观的感知，但说到游戏中的“AI”却不会陌生。早在单机时代，打一盘CS，真人玩家人数不足时大家都能熟练地调几个Bot出来凑人头。这就算是最早的AI应用之一。到了网游时代，加入机器人提升游戏体验也就成了通用做法，以至于产生“王者荣耀挂机AI比真人打得好”等种种玩梗。需要说明的是，当年的这个电脑AI与如今的“通用人工智能”虽然都叫AI，却并不是同一个东西。只能说AI是个筐什么都能往里装。如今采用神经网络深度学习技术的AI，与当年最大的不同之处就在于，它不是程序员用代码写死的一套程序，而是通过自主学习来掌握技能解决问题的。做一个类比的话，面对以前的AI，玩家只要稍做练习找到套路就能击败对手，而现在的AI却可以通过与玩家对战不断学习，可以从屡战屡败一直进化到战无不胜。此前深度学习AI已经在围棋和电竞等领域多次证明了自己，而2022年的风口其实是来自于这一模型在绘画与文字对话方面的应用。在游戏行业，相比大厂更早拥抱AIGC的自然是独立游戏。比如《AI地牢》项目早在2019年就上线苹果与谷歌安卓平台。游戏采用了GPT-2训练模型，是一款纯AI生成的文字冒险游戏。游戏能理解玩家输入的文字语句，并根据玩家的输入自动生成故事剧情。 3年前的GPT-2训练模型数据有限，所以这款游戏并不耐玩。AI最大的问题是“只有七秒钟记忆”，会忘掉玩家原先定下的人设，故事像脚踩西瓜皮那样滑到哪里算哪里，导致游戏体验的支离破碎。但这款游戏向我们展示了AIGC在文本层面的应用方向。过去几年，许多开放世界独立游戏都一直在尝试以“自动生成故事”的方式去满足玩家的游戏体验。不乏《边缘世界》《无光之海》等作品，还有2021年发行的《漫野奇谭》。这些游戏的最大特色就是故事与人物关系都会根据玩家的选择而随机生成，保证玩家每一次游戏都能有所不同的剧情体验。当然，这些游戏并没有实现AIGC，剧本都是由编剧事先完成，还需要富有才华的制作人将离散的内容有机整合起来，制作门槛很高。制作人为了专注于剧情，往往牺牲掉包括画面在内的诸多其他元素，最终只能开发出独立游戏这个体量的作品。如今，随着AI语音、AI绘画、ChatGPT等AI生成内容的成熟，程序化生成叙事的生产效率会得到质的提升。在AIGC的帮助下，大型商业项目也有望实现个性化的内容输出，千人千面的游戏体验也许并不遥远了。试想一下，当NPC搭载AI会话系统后能够与玩家自由互动，会话的配音则交由AI语音完成，而相关的CG画面也交由AI绘图来绘制，俨然可以形成一套全自动的AIGC闭环链条。事实上，这已经不是幻想，而是已经有人实际完成的事项。比如虚拟偶像“珈乐”自去年5月进入休眠，不再参与A-SOUL活动之后，珈乐粉丝就一直试图通过AIGC技术将她“复活”。他们用AI语音合成软件成功让珈乐翻唱新曲，使用AI绘图软件生成同人图片，完成了对珈乐的“赛博重生”。参与二创的UP主甚至提到这是受到了《流浪地球2》数字生命计划的启发才着手实践的。而在大洋另一边，2022年底TikTok上一位技术宅Bryce也使用当下几款AIGC软件为自己量身定制出了一位“AI老婆”。他用ChatGPT实现自然对话，用Stable Diffusion实现人物图像输出，用Azure实现语音输出，用3D打印打造了一具“身体”，通过摄像头与扬声器与之进行互动，可谓是提前20年体验了一把“赛博老婆”。只可惜这股新鲜劲儿没有持续一个月就结束了。因为Bryce发现，随着时间推移AI老婆对他明显变得冷淡，对话也变得重复。最终Bryce以删除数据的方式结束了短暂的赛博相恋。从Bryce的经历也可以看到，当前ChatGPT还存在许多不足，会话持续过长就会出现各种各样的问题。也无怪乎有人在评论区惊呼：“一个AI老婆和你热情聊天，她那是爱你吗？她只是馋你脑子里的数据！” 如果说有些厂商拥抱AI还有炒热点的嫌疑，那么身为游戏制作人，发现AIGC这样一个能够大力提升效率的产能工具，大抵应该是拥抱的吧？而玩家面对未来海量的内容供给和个性化的服务，也理应大有期待吧？然而，为何在当下的舆论场上，针对AI却出现了尖锐的对立？玩家和创作者们焦虑的到底是什么？其实这个现象与AI本身无关，而是任何一种新技术出现时都会发生的。新技术之所以导致群体分裂，是因为新技术带来的利好并不是平均分布的。它给一部分人带来好处的同时，也会让另一部分人的利益受损。正如电灯的普及让煤油灯工人失业，汽车的出现让马车夫失业一样。当新技术来临时，没人知道自己会是马车夫还是司机。历史的一粒尘埃，落到个体的头上就是一座大山。而此次AI技术革命更为复杂的是，AI深度学习是建立在海量数据之上的。而这些数据本身正是由当事人创造的。马车夫并没有参与任何一个汽车零件的制造，所以他们被汽车淘汰是一种异业淘汰。但AI不同，许多AI绘画借由让AI定点学习某些画师的风格而“炼”出高仿画作，而画师却对此无能为力。这自然导致画师群体感到利益受损。另一方面，海外有游戏公司测算，在真实项目中采用AI画图能节省80%用工成本。游戏公司应用AI作画后缩编真人美术团队，砍掉外包项目等做法则让整个画师圈子感受到他们正被抛弃。每一个画画的人都对AI绘画的模型训练有所贡献，但变强大的AI绘画却要夺走这些人的饭碗。这样冰冷的逻辑自然引起画师群体的抵触，也是本次AI技术会有如此多争议的症结所在。当对立情绪积累到一触即发的地步，出现如《白夜极光》事件、老福鸽画画机等事件也就不足为奇。这些事件的持续发酵也倒逼厂商要不断调整自己的商业策略，真正站到服务用户的角度去思考问题。所以才有人说：人们不是恐惧新技术，而是恐惧新技术到底是给自己带来利益还是损害。按科幻作家姜峯楠的说法就是：“我倾向于认为，将大部分人工智能恐惧解读为资本主义恐惧最为恰当。” 过去一年，即使普通人也看到了AIGC巨大的潜能。如果AI的力量不能为普通人所用，而是与资本合谋，那么普遍人或许将永远失去反抗的机会。科幻作品中“高科技、低生活”的赛博朋克世界就会变为现实。这无疑是现实中许多人抵制AI的思想源流。但对技术乐观主义者来说，世界线的发展也许还有另外一条道路：那就是秉持自由共享的互联网精神，让新技术为普通人赋能。正如20多年前互联网普及，许多人焦虑的《黑客帝国》式末日并没有来到，相反，互联网带来的是信息革命与生产力的大幅提升。而这一切的基础，其实在于互联网在一定程度上成为了一个公共产品，而并非是只属于某家公司的东西。曾经的OpneAI创始人之一马斯克（现已退出）近期多次发声怒斥ChatGPT“放弃了开源、被微软控制”。他的发言得到了大量支持，或许正是源于人们害怕技术被大公司垄断的危机感。当然评论区也有人提醒：马斯克自己就是一个大企业主，他可能只是遗憾于自己错失了垄断的机会。在可预见的未来，有关AIGC的争议还会持续下去。这其实是20年前针对互联网争议的一次复现。我们要看到的是，在大厂因为应用AIGC而裁员的另一面，是独立游戏制作者可以以更低的成本开发新作，是玩家可以亲自参与到游戏创作之中。正如有从业者评论的那样：“取代你的从来不是AI，而是比你更会使用AI的人。” 所以，需要抵制的也许并不是AI应用于生产，而是随着AI深度参与生产，原有的版权体系、商业模式需要一场革新。在这个过程中，争议是必然的，也是必须的，而新的规则，会在不断的博弈中逐渐诞生。舆论场最该保护的，是所有群体发出自己声音的权利。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

观点：价值本位货币是全球未来数字货币的发展方向

，实现以人民为中心的发展思路，提高劳动生产率。这也正是中国式现代化的重要内容。全球价值公链是在各联盟链的基础上，通过一种共识机制，比照现有的国际货币体系方法来建立的，它将制定和实施全球数字货币的规则、制度等各种标准，进一步研究和提升价值链技术，使这种制度不断走向完善。全球价值公链不是一蹴而就的，也不是行政强加的，而是通过科技、信息和价值的运动，最终进化而成。当然在这个过程中，需要高科技的技术设计和市场设计，是数字经济运动的必然结果。元宇宙作为近期定义的新的价值空间，是我们未来经济发展重要的价值组成部分，也是实现高质量和跨越式发展的必经之途。如果一个人没有认识和进入元宇宙，他就会停留在原来宇宙当中，他的价值创造和生命质量就会大大下降。全球价值链体系，将来是以各种分链和联盟链作为会员，形成的共识机制。最终数字货币的标准度量衡系统的定位，取决于全球价值公链的创立。实际上是在未来某一个停用信用货币的时点，在该时点上对单位小时内的人的价值的数学期望值进行确定基值。在目前早期的情况下，该时点基本上是围绕一个变动的、呈上升趋势的中值进行运动，而不是在一开始就能够确定一个明确的基值。在早期的信用本位制货币与价值本位制货币并存的这段时间，主要以各个国家现有的货币作为参照物进行计量。在逐步发展当中，信用货币的问题会暴露得越来越多，而价值本位制货币的功能会不断发展，通过优胜劣汰，最终产生新的货币制度。全球贸易制度发展大约经过三个阶段。第一个阶段是物物交换时代，主要是早期的原始社会的物与物交换方式。第二个阶段是“物—币—物”交换的时代，这个时代产生了货币，产生了剩余，人们需要分工和协作，这就要通过商品交易来完成，需要货币充当媒介来发现价值。贸易的“物—币—物”交换，随着信息技术的发展，特别是互联网技术、物联网技术和区块链技术的发展，信息不断充分，在信息空间发现价值的速度，明显快于实体市场空间发现价值的速度，以信息作为定价的依据变得越来越重要，也变得更加具有效率。第三个阶段是过渡到以价值链、价值信用和数字货币为基础的交易形式。这种形式实际上也是一种以价值链为基础的易货贸易形式。在此过程中，价值链中价值本位制的数字货币充当交换媒介，这种媒介没有形成货币的全部功能，只是一种中介，或者是计量标准。当信用货币逐步退出流通的时候，价值本位制货币才能充当一般等价物。当这种货币有了结余以后，就会成为保存资产、储存价值的手段。建立基于价值链的全球易货贸易组织和价值评价制度的数字货币基础上的贸易，可以成为一种新的贸易制度，建立新的国际贸易体系。这种贸易体系的目标是实现人的价值最大化。它的基本运行规则与货币制度、全球价值公链是相互协调和统一的。它主要尊重人在国界之间的自由流动，从而在本质上消除各个国家之间的贸易壁垒，使各国的人的价值通过信息化迭代，实现最大化。现有的世界贸易和货币体系，呈现出越来越多的弊端，已经成为阻碍全球经济发展和全球福利的重要障碍。很多规则受某些利益集团的控制，已经不再为创造价值服务，而为某些国家垄断全球货币和资源服务，因此必须进行改革和发展。这种改革和发展要想和平地进行过渡，存在很大难度，会受到既得利益集团，比如美国政府的干扰和阻止。所以，在价值链发展早期，各个国家应该通过微观主体来建立自己的价值链平台，而非通过政府建立，因为价值链本质上不是信用货币，是去中心化的体系。再各自逐步以自己的系统为主体，建立新的贸易制度和货币制度。基于价值链的数字货币的发明，是21世纪最伟大的发明之一，可以与上个世纪中央银行的产生相比。有了这种数字货币，我们就可以计量价值、发现价值，从而使经济学成为一门真正的科学。基于价值链的数字货币，使货币具有了价值实现的功能，也使人类的金融、经济进入新的形态，摆脱了经济与金融危机的威胁，经济发展的着力点回归到创造人的价值，实现人的价值最大化。经济发展规律也会发生变化。未来的经济增长可能出现几何级数的增长，金融部门将会成为经营人的价值的机构，经济学将变成研究价值计量和规律的科学，经济发展的目标将是实现人的价值最大化。来源：金色财经

金色财经2023-03-15

晚间必读|Filecoin虚拟机FVM会带来哪些用例？

新至关重要的个人和公司也将消失。全要素生产率一直是美国GDP增长的主要驱动力。动摇这一基础核心，我们就已经让自己落后了。点击阅读 4.2023 会是 ZK 大年吗？ ZK 作为 L2 、隐私、跨链等概念下的核心技术派系，该板块热度自 2022 年延续至今；近期的 ETHdenver 大会上，ZK 持续高热。2022 年及以前推出的 ZK 系项目往往融资充足，估值较高，并在今年陆续有了阶段性的进展，围绕 ZK 技术的热点事件或持续整个 2023 年。点击阅读 5.万字报告详解比特币 NFT 及其前景截至 3 月 15 日下午 2:26，有 470,986 个链上 NFT 在比特币上诞生，而这只是短短三个月的成长数字。融技术应用投资消费文化为一体的 NFT 能否在历史最悠久、最为去中心化、相应也最为保守的比特币网络扎根成长，引爆全新的用例和市场？点击阅读来源：金色财经

金色财经2023-03-15

深度剖析SVB崩溃：起源、陷阱、细节和连锁反应

新至关重要的个人和公司也将消失。全要素生产率一直是美国GDP增长的主要驱动力。动摇这一基础核心，我们就已经让自己落后了。来源：金色财经

金色财经2023-03-14

腾讯领投的 AIGC 是什么前有chatGPT 巨头闻风而来

和决策的边际成本降至零，产生巨大的劳动生产率和经济价值——以及相应的市场价值。 AIGC是一种利用人工智能生成内容的技术。2015年成为行业转折点，在此之前AIGC主要是生成文本和语音。此后，AIGC不断拓展，涵盖了文字、语音、图像、视频、3D等新领域，在创意、行为、表现、理解、个性化等方面具有巨大优势。最早的 AIGC 模型是生成对抗网络（GAN）。 GAN的基本原理其实很简单。这里我以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（生成器）和 D（鉴别器）。顾名思义，G 是一个生成图像的网络。它接收随机噪声 z 并通过该噪声生成图像，表示为 G(z)。D 是一个判别网络，用于确定图像是否“真实”。它的输入参数是x，表示一幅图像，输出D(x)表示x是真实图像的概率。如果为1，表示100%是真实图像，如果输出为0，表示不可能是真实图像。在训练过程中，生成器网络 G 的目标是生成尽可能真实的图像以欺骗鉴别器网络 D。另一方面，D 的目标是将 G 生成的图像与真实图像区分开来。这样，G和D就形成了一个动态的“博弈过程”。这场比赛的结果如何？在理想状态下，G 能够生成足够“具有欺骗性”的图像 G(z)。对于D，很难判断G生成的图像是否真实，所以D(G(z)) = 0.5。至此，我们的目标就达到了：我们得到了一个可以用来生成图像的生成模型G。 GAN 和传统的自然语言理解模型的缺点是它们在结构化创造力和联想方面的能力有限，这导致它们缺乏令人印象深刻的应用。在2020年，OPENAI开发了跨模态预训练深度学习模型GPT（Generative Pre-Training Transformer）及其变体CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）并开源。CLIP 模型能够通过首先收集 40 亿个未处理的图像+文本对的数据集和预训练来完成任务，从而将文本与图像相关联。它使用对比学习目标进行训练：分别对图像和文本（其中文本是一个完整的句子）进行编码，然后计算它们之间的余弦相似度，然后对图像的每一行或文本的每一列进行分类，找到匹配的正例例子。每张图片有 32,768 个文本候选，是 SimCLR 的两倍，反例数量的增加也是性能不错的原因之一。预测也很简单：找一个图像分类数据集，将标签转换为自然语言，比如“dog”可以转换为“a photo of a dog”。然后使用预训练的编码器对标签和图像进行编码，然后计算相似度。整个过程可以概括为：输入一张图片，预测数据集中 32768 个随机抽取的文本片段中的哪一个与数据匹配。由于文本描述不是特定类别，零样本学习可以用于各种图像分类任务。零样本学习是一种迁移学习，例如，对斑马的描述可能是“马轮廓+虎皮毛+熊猫黑白”以生成新类别。一个典型的监督分类器可以正确分类马、老虎和熊猫的图像，但是如果它遇到一张它以前没有学过的斑马照片，它就无法分类。然而，由于斑马与已经分类的图像有共性，可以推断它属于这个新类别。所以想法是设置更细粒度的类别作为属性，以便在测试集和训练集之间建立联系。例如，将马的特征向量转换为语义空间，其中每个维度代表一个类别的描述，比如[有尾巴1，马的轮廓1，有条纹0，黑白0]，熊猫将是 [有尾巴 0，马的轮廓 0，有条纹 1，黑色和白色 1]。这样，通过为斑马定义一个向量并比较输入图像的向量与斑马向量之间的相似度，我们可以确定输入图像是否为斑马。因此，CLIP模型有两个优点：一方面，它同时进行自然语言理解和计算机视觉分析，实现图文匹配。另一方面，为了有足够的标记良好的“文本图像”用于训练，CLIP模型广泛使用来自互联网的图片，这些图片通常具有各种文本描述，成为CLIP的天然训练样本。据统计，CLIP模型已经从互联网上收集了超过40亿条“文本-图像”训练数据，使CLIP能够进行图像和文本匹配，并作为各种自然语言处理和计算机视觉应用的基础，例如 AIGC 系统，它允许用户输入文本并生成图像或视频。由于GPT和CLIP的开源，Denoising Diffusion模型迅速成熟并得到实施。真正让文字生成图像的AIGC，随着Dalle-2、Midjourney、Stable Diffusion等应用的推出，在2022年下半年为大众所熟知。扩散模型的思想来自非平衡热力学。具有定义的扩散步骤（当前状态仅取决于先前状态）的马尔可夫链被真实数据中的随机噪声缓慢扰动（正向过程），然后学习反向扩散过程（逆向过程）以构造从噪声中提取所需的数据样本。正向过程是一个连续注入噪声的过程，随着时间的推移，加入的噪声不断增加。根据马尔可夫定理，噪声注入后的当前时刻与前一时刻的相关性也与要加入的噪声有关（是前一时刻的影响更大还是加入的噪声影响更大）。随着前向过程在时间上向前推进，噪声或随机事件的影响可能会变得更加显着，因为开始时一点点噪声都有影响，后面需要加入越来越多的噪声。逆过程从一个随机噪声开始，逐渐恢复出没有噪声的原始图像——去噪和实时数据生成。这里，我们需要知道整个数据集，所以我们需要学习一个神经网络模型（目前主流的是U-net+attention结构）来逼近这些条件概率，运行反向扩散过程。未来毫无疑问，未来是光明的我们看到了AIGC充满活力的应用，也知道了方向。当你看到机器产生复杂的功能代码或优秀的图像时，你不得不承认，人机共生的时代终于到来了，机器在我们的工作和创作中起着基础性的辅助作用。或许在不久的将来，我们就能写出心中想象的神话世界；打印出我们能想到的任何东西；在影院观看我们自己制作的电影；让全世界的玩家都沉浸在我们制作的电子游戏中，获得良好的游戏体验。在短短的几年时间里，AIGC 从一个小型的开源架构迅速训练到一个拥有数千亿参数的大型模型。如果我们继续以这种发展速度发展，并遵循大型模型的摩尔定律，这些未来主义场景可能会变得触手可及。领投机构创始团队 JP.crypto Web3前沿动态社区，专注于项目投研与价值投资。加入我们获取更多项目信息。推特：https://twitter.com/Crytpojp_JP 来源：金色财经

金色财经2023-03-14

中国电信、中国移动先后放大招！央企估值回归背后是什么？

资产收益率、研发经费投入强度、全员劳动生产率和营业现金比成为央企考核经营指标体系。　　尤其值得关注的是，净资产收益率(ROE)和营收现金比首次成为央企考核指标。此前央企考核采用的是“两利四率”的指标，分别是净利润、利润总额、营业收入利润率、全员劳动生产率、研发投入强度和资产负债率。　　净资产收益率是一个综合性最强的财务分析指标，用以衡量公司运用自有资本的效率。巴菲特曾说过，如果只能选一个指标来衡量公司经营业绩，那就选净资产收益率。在负债极少或没有负债的情况下，具有良好净资产收益率的公司才能入巴菲特之眼。　　此外，净资产还是央国企再融资的重要“锚”点。　　据《上市公司国有股权监督管理办法》规定，“国有股东以公开/非公开协议转让上市公司股份的价格不得低于下列两者之中的较高者：(一)提示性公告日前30个交易日的每日加权平均价格的算术平均值；(二)最近一个会计年度上市公司经审计的每股净资产值”。　　简单来说，就是再融资的定价不得低于每股净资产。　　从“土地财政”转向“股权财政” 　　过去市场上，受限于央企低估值的传统认知和部分央企不重视与投资者的互动等原因，央企估值一直处在低位，那么为何近来开始重视央企的估值了呢？　　中泰证券首席经济学家李迅雷此前指出：“我们面临的最大问题是支出是刚性的，支出还会不断增加。过去中国经济增长非常快，跟土地财政以及土地增值密切相关，随着房地产长周期回落，土地财政贡献会减少，需要有新的来源。我的建议是从土地财政转到股权财政。　　国有企业总资产超过300万亿元，如果资产回报率能够增长一个点，则对财政的贡献就是3万亿元，足以弥补土地财政收入的下降。” 　　另一方面，通过央企价值重估，利用资产负债表扩张来增加投资，替代中央政府支出，具有可行性。近十年来，央企100指数的资产负债率节节回落。若其杠杆率提升，则会放大资产负债表的扩张效应，在政府加杠杆乏力之下，发挥央企在投资“增量”方面的作用，这或是当下提出央企价值重估的底层逻辑之一。　　此外，对于央企本身来说，在ROE和ROA均处在历史低位的当下，从中长期看，考核机制有望倒逼央企努力提升收入和利润，改善盈利能力，从而提高央企上市公司质量。

证券之星2023-03-13

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