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万字解析GPT的情感与意识它是一只被人类操控的“风筝”

金色财经2023-04-04

大行研报：JP Morgan点评封禁Tik Tok利好谁？

缘政治和商业格局中监测的重要问题。 $谷歌(GOOG)$ $Snap Inc(SNAP)$ $Meta Platforms(META)$

老虎证券2023-04-04

“覆巢之下无完卵”！“科技裁员潮”愈演愈烈美媒爆料苹果也要裁员了

c.)和Alphabet Inc.旗下谷歌(Google)在内的同行已经裁员数万人。最近几个月，利率上升、通货膨胀和经济衰退担忧导致广告和消费者支出减少，这些都对科技公司的利润和股价造成压力。裁员成为最直接的手段。推特在被马斯克收购后解雇了数千名员工。上个月，脸书(Facebook)宣布计划裁掉大约1万名员工。微软在3月份裁掉了其人工智能伦理团队，在此之前也进行了几次裁员活动。谷歌母公司 Alphabet在今年1月份裁掉1.2万名员工。根据裁员统计网站layoffs.fyi的数据，今年以来，科技行业已经累计裁员16.6万人。 (截图来源：layoffs.fyi)

风枫2023-04-04

别担心AI蚕食你的工作 AI蚕食掉的也许是软件自己

特尔到苹果，再到 Akamai，乃至于谷歌与 Meta，再到当前的 AI 热潮。崩塌的每一个受益者都需要一项或多项核心技术的价格下降与性能飙升。这反过来又开辟了新的”浪费“它们的机会可以把这些东西用在以前似乎不可能、昂贵得令人望而却步或两者兼而有之的事情上。人工智能是技术领域下一场崩塌的推手所有这一切将我们带到了今天。突然之间，人工智能变得廉价起来，以至于人们可以通过给聊天机器人输送提示来”写文章“、获得微服务代码方面的帮助等诸多”挥霍“它的手段。你可能会认为智能本身的价格/性能曲线也正在下降，就像发生在前几代技术身上的事情那样。你可以提出这样的观点，但这种观点太狭隘，太正统，或者至少是不完整和不成熟的。通用人工智能 (AGI) 的伦理和对齐问题姑且不谈。即便现在给人感觉比几十年来更接近 AGI 了，但往好了说这样的日子到来可能还有几年的时间。有鉴于此，值得提醒一下自己的是，AI 的热潮每一二十年就会对我们的”意识海滩“发起一次冲击，但又会随着噱头大于实际而再次退潮。我们从 1950 年代明斯基（失败的）工作看到了这一点，从 1970 年代的日本（失败的）第五代项目再次看到了这一点，从 2000 年代的 IBM（失败的）沃森又再次看到了这一点。如果你真的眯着眼睛仔细看的话，你也许会看出一种模式。尽管如此，大规模语言模型的突然爆发还是让一些人花费大量时间去思考哪些服务业的职业可能会被自动化干掉，经济学家称之为”替代性“自动化。但这种替代性自动化不会给整个社会增加太多的价值，甚至可能会减少价值并造成不稳定如同将美国白领工人的工作外包到中国。或许我们应该少考虑一些替代性自动化的机会，而多考虑一点增强型自动化的机会，那种可以释放创造力并带来财富和人类繁荣的事情。那么这会从何而来呢？我们认为，这种增强型自动化热潮将与之前的热潮一样，均来自同一个地方：某种东西的价格暴跌，而相关的生产力和性能却出现飙升。也就是软件本身。就此而言，我们的意思并不是”软件“就会出现价格下降的情况，就好像 AI 会引发 Microsoft Word 等文字处理器或 AWS 微服务出现价格战一样。这种属于线性思维，推断性思维。话虽如此，我们确实认为当前将 AI 注入到你能见到的每一个应用或服务的狂热会引发更多竞争，而不是更少。它将通过提高软件成本（每一次 AI API 调用都会有钱落入某人的腰包）来实现这一点，同时又不会带来真正的差异化，因为大多数供应商调用的 AI API 都是来自同样的供应商。鲍莫尔成本病与软件的问题要想理解我的意思，需要简单回顾一些基本的经济学。我们大多数人都熟悉技术产品的价格是如何暴跌，而教育和医疗保健的成本却不断飙升的。这似乎是个令人抓狂的谜团，随之而来的是大家呼吁要找出新办法，让这些行业变得更像科技业大家通常认为，科技业更容易受到技术通货紧缩的影响。但这是一种误解。解释一下：假设有一个经济板块就只有两个部门，一个部门的生产率、专业化程度和财富生产率要高得多，而另一个部门则低得多，则后者将面临提高工资的巨大压力，以免许多员工离开。随着时间的推移，生产力较低的部门开始变得越来越昂贵，尽管它的生产力不足以证明更高的工资是合理的，于是它开始”吞噬“该经济板块越来越多的资源。经济学家威廉·鲍莫尔（William Baumol）通常被认为是这种现象的发现者，因此这又被称为”鲍莫尔成本病“。你可以在下图当中看到这种成本病是什么样的，美国的各种产品和服务（剧透：主要是在高接触、低生产率的行业）变得越来越昂贵，而其他产品和服务（非剧透：主要是基于技术的）变得越来越便宜了。考虑到与其他一切相比技术所出现的爆发式进步，现在这一切应该都能说得通了。事实上，这几乎是数学使然。如果没有重大的生产力改善，这只能通过消除这些服务的人类因素来实现，很难想象这种情况会发生怎样的变化。假设未来我们仍需要医疗保健和教育，鉴于这些服务的大部分价值仍继续由人类提供，情况更有可能会继续恶化。但还有一个板块受到鲍莫尔成本病变体的阻碍，那就是软件本身。这听起来可能有些矛盾，可以理解。毕竟，生产力最高、创造财富最多、通货紧缩的部门怎么也会成为其他部门所遭受的同样问题的受害者呢？如果你回想一下我们之前讨论的双部门模型的话，会的。一个部门是半成品以及 CPU、存储与骨干网络。这些东西价格正在崩溃，其制造需要的人变少了，同时正以更低的价格带来了极大的性能提升。与此同时，软件还是那样，以与几十年前开发者几乎没有太大不同的方式生产着同样的东西。是，软件的生产和部署已经取得了进展，但归根结底，依旧是靠双手在键盘上敲代码。这看起来似曾相识，尽管生产力相对不足，但我们对软件薪水保持高位并继续上涨并不感到惊讶。这是鲍莫尔成本病，发生在技术本身很狭隘的双部门经济当中。这些高薪直接导致高昂的软件生产成本，并鉴于要素生产成本以及那些令人讨厌的供应曲线，导致了软件产量受限。初创企业需要花费数百万美元聘请工程师；大公司继续要砸数百万美元来留住他们。而且，虽然市场有出清价格，也就是供求曲线相交的点，但我们仍然知道，当其工资高于其他部门的可比职位时，生产的商品还是会低于社会的期望。在这种情况下，生产不足的商品是……软件。我们最终产生了一种社会性的技术债务，因为其生产的数量远低于社会的期望我们不知道少了多少，但可能是一个非常大的数字，并且也解释了为什么软件还没有蚕食掉太多世界。而且因为情况一直如此，所以没有人注意到。人口结构、老龄化，以及LLM即将带来的劳动力颠覆我们认为这一切都将会发生改变。不管如何不是出于本意，当前这代 AI 模型仿佛一枚导弹，直接对准了软件制作本身。当然，聊天 AI 在撰写本科生论文或创作营销文案、编写博客文章方面表现是很出色（好像这些东西还不够多一样），但这些技术在快速且几乎无成本地生成、调试和加速软件制作方面表现更棒，棒到几乎像黑魔法的地步。为什么不呢？如下图所示，大型语言模型 (LLM) 对就业市场的影响可以被认为是一个 2x2 矩阵。一个轴向表示领域的语法规范程度，意思是控制符号操作的规则导向程度如何。比方说，写文章是要讲规则的（问问任何一位发火的英语老师），因此可以训练基于LLM的聊天 AI 来写出好得出人意料的文章。税务服务提供者商、合同以及许多其他领域也在此范畴。未来几年，对于处在右上角象限的职业而言，其颠覆性是非常厉害的，几乎是前所未有的地步。我们将看到一系列职业数以百万计的工作岗位被取代，而且其发展速度比以往任何一波自动化浪潮都要快。对于严重依赖某些受影响最严重的工作类别的地区或国家的行业、税收，甚至社会稳定来说，这会产生巨大影响。这些广泛且可能破坏稳定的影响不应被低估，而且非常重要。部分人认为，老龄化社会的人口结构以及发达经济体倒挂的人口金字塔会抵消人工智能造成的这些变化。虽然人口结构会在未来几十年减缓这种打击的影响老龄化社会以及世界部分地区劳动力萎缩将迫切需要劳动力但这些人口结构的力量可能还不够。软件位于自己这场颠覆的震中不过，现在让我们先回到软件本身。软件的规则性和语法规范性高于会话英语或任何其他会话语言。从 Python 到 C++，编程语言可以被认为是具备一系列高度明确的规则的形式语言，这些规则管理着可以如何使用或者不能使用每个语言元素来产生期望的结果。编程语言的语法问题是最烦的，这让很多想成为程序员的人感到非常沮丧（就因为少了一个冒号？！这就是问题所在？！真见鬼），但对于像 ChatGPT 这样的 LLM 来说，这是完美的处理对象。这张图的第二个轴向也同样重要。除了底层的语法以外，还有领域的可预测性问题。同样的原因总会导致同样的结果吗？还是说这个领域比较特别，原因有时候会在结果的前面，但并非总是如此，而且不可预测。同样地，编程是具备可预测性领域的一个很好例子，编程中设计之初就是要让给定相同输入的情况下产生相同的输出。如果结果并非如此，那问题 99.9999% 可能出在你身上，而不是编程语言。其他领域的预测性要差得多，比如股权投资、精神病学，或者气象学。这种框架，也就是语法与可预测性让我们相信，在软件行业的历史上，第一次出现了将从根本上改变我们软件生产方式的工具。这关乎的不是让调试、测试、构建或共享变得更容易，虽说这些也会改变，关乎的是操纵构成编程语言的符号意味着什么。我们可以再说具体一点。比方说，再也不用学习 Python 来解析某些文本并删除 ASCII 表情符号，只需要直接给 ChatGPT 写下这些提示即可：写一些 Python 代码，让它打开一个文本文件并删除里面所有的表情符号，我喜欢的那个出外，然后再次保存。如果你的想法是，”不可能行得通的“，那你就错了。程序工作正常，只用了两秒钟，以前你怎么也学不会的编程技能，现在人人都可以掌握了，这只是其中的一个缩影罢了：要指出的是，显然：这个例子微不足道，乏善可陈，而且很蠢，尽管对于现在这种表情符号满天飞的环境很有用。这不是什么复杂代码。对于熟练的从业者来说，这种程序很简单，甚至简单到令人讨厌，但同时对于大多数其他人来说又是不可能的，如果不去Reddit 和 Quora 上面看很多东西的话。但它正在变得更好，更加深入。如果你不确定为什么这个能行得通，或者怀疑它是否行得通，并认为 AI 可能在骗人，你可以要求它自己做出解释，如下所示：简而言之，LLM 用了一个很巧妙的技巧。它不是靠穷尽所有的 ASCII 表情符号来检查文本是否存在这些字符，而是选择用字符编码来区分表情符号与非表情符号。这个做法是在是太聪明了，还有，你可以要求 LLM 解释它是怎么做一件事的，这种自我参照的解释能力则是改变了软件这场游戏的另一个原因。这只是开始（而且只会变得越来越好）。从将各种 Web 服务连接在一起的微服务（你以前可能在 Upwork 上向开发者支付了 10000 美元完成的任务）到整个移动app（一项可能要花费你 20000 美元到50000 美元或更多的任务），利用此类技术编写几乎所有类型的代码都成为了可能。更便宜的、不那么复杂的软件产品是什么样的有一点要说清楚。你能写出一个更好的 MICROSOFT WORD 吗？或者用新颖的方式解决这个经典的 COMPSCI 算法吗？不，你不能，这会导致很多人把这些技术当作玩具。确实是玩具，但具备重要意义。它们之所以是”玩具“，是因为它们能够为真实的人，尤其是非编码人员生成代码片段，一小部分人会认为这个微不足道的，而另一个庞大的群体会认为这是不可能的。这个认知差距将会改变一切。怎么改变？呃，一方面，软件生产的清算价格将会改变。但不仅仅是因为生产软件变得更便宜了。在极限情况下，我们认为这一时刻类似于之前的技术变革浪潮如何让基础技术（从 CPU 到存储和带宽）的价格跌到近乎为零的地步，从而早就物种形成和创新的大爆发。用软件进化的术语来说，我们刚刚从人类的周期时间过渡到果蝇的周期时间：一切都进化和变异得更快了。我们不妨来一次思想实验：如果软件生产成本遵循类似的曲线，甚至可能遵循更陡峭的曲线，并且正在下挫到近乎为零的地步的话，会怎样？如果生产软件即将变成次要的事情，就像用文字解释自己一样自然和普遍会怎样？那时候的软件开发就类似 ”我需要给 iPhone 做 X、Y ，不要做 Z，如果你对让它不那么丑陋有什么想法的话，我洗耳恭听“这样一句话的事情。现在我们可以重新审视之前的那条成本下降曲线，并把软件添加到组合里面。由于之前讨论的各种原因，尽管内部的”鲍莫尔成本病“可能会导致成本居高不下，但如果生产软件的成本即将崩溃会怎样？考虑到LLM的发展速度，这一切可能会发生得非常快，比前几代都要快。这一切意味着什么呢？我们不是反对软件工程师，而且其实我们投资了很多杰出的工程师。但是，我们的确认为，如果不摆脱软件行业的束缚的话，软件就无法发挥其最大潜力，因为软件行业成本很高，而且生产力相对较低。人人都可以编写软件，而且只需几分钱就可以编写软件，并且可以像说话或写字一样轻松地完成的软件行业，将是一个变革性的时刻。古滕堡发明了欧洲铅字印刷术之后，之前的创作障碍学术、创意、经济等都消失了。说这相当于古腾堡（编者注：欧洲活字印刷术发明人）时刻有点夸张，但只是有点，因为人们从此可以自由地做那些仅受限于自身想象力的事情了，或者说得更实际一点，受制于过去生产软件的成本的事情了。当然，改变会带来颠覆。回顾之前的变革浪潮，情况表明这不会是一个平稳的过程，可能需要数年甚至数十年才能完成。如果我们是对的，那么软件开发者的就业格局将发生翻天覆地的重塑，随之而来的是”生产力飙升“，这是因为软件生产成本的下降弥补了数十年来软件生产不足在全社会积累的技术债务。当我们还清这笔技术债务时，接下来会发生什么？我们现在已经多次提到这个技术债务，强调这一点并不为过。几乎可以肯定，我们生产的软件仍远远赶不上需求。这个技术债的规模有多大我们不知道，但不可能很小，所以后续可能会呈几何级数的增长。这意味着随着软件成本下降到接近为零的地步，可以预见，软件的创建会以之前几乎无法想象的方式爆炸。在这一点上大家总是会产生这样的疑问：”那会做出什么样的应用？“虽然这个疑问可以理解，但确实有点愚蠢而且现在提出这个绝对为时过早。当互联网传输成本为 500000 美元/Mbps 时，你会想到有Netflix吗？当屏幕、中央处理器、存储设备以及电池等的尺寸会导致设备跟一间房那么大时，你能想象苹果 iPhone 的出现吗？当然不能。关键是，我们唯一知道的是app和服务将会到来。这一点毫无疑问。你希望能够参与其中，刚有点风吹草动的时候就开始投资它们。简而言之，我们面前的这块绿地现在看起来就像是下一个伟大的技术周期，但有太多人根本看不到这个周期的出现（因为他们的关注点仍然放在投资应用于当前软件环境的LLM上）。企业家、发行人 Tim O'Reilly 有一个很好的表述，这个表述用在这里也很合适。他认为投资者和企业家”创造的价值应该高于攫取的价值“。刚开始的时候科技行业就是这样的，但近年来这个行业变得浮躁，往往想追求速赢，通常是按照金融服务业的剧本开局。我们认为，这是几十年来技术行业第一次可以回归本源，并通过释放一波软件生产的大爆发，真正实现创造的价值出高于攫取的价值。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

如何判断一个山寨币是否有潜力和价值？

法是：与加密货币相关的新闻媒体咨询谷歌趋势分析价格图表（技术分析）趋势分析给出了投资机会。人气通常与趋势线密切相关。请记住，未经适当研究就随波逐流绝不是一个可靠的游戏计划。然而，结合上述所有因素，它可以让您对市场情绪有一个很好的了解。文末由于投资总是有风险的，因此可以在之前调查某些因素。可以理解的是，许多人不知道从哪里开始以及要寻找什么。在考虑潜在的投资可能性时，此列表应该会给您方向感。投资新项目时，自行研究的概念始终是重中之重。无论哪种方式，我们都想强调，即使有了这份清单，投资时也始终会涉及风险。后期会给大家带来其他赛道的龙头项目分析。感兴趣的可以点个关注。我也会不定期整理一些前沿资询和项目点评，欢迎各位志同道合的币圈人一起来探索。有问题可以评论提问或者私信来源：金色财经

金色财经2023-04-04

港股开盘：恒生指数跌0.22％，蔚来跌超5％小鹏汽车跌近3％

亚马逊跌0.85％，奈飞涨0.81％，谷歌涨0.61％，脸书涨0.53％，特斯拉跌6.12％，微软、亚马逊微跌。热门中概股普跌，蔚来跌超6％，微博跌超5％，阿里巴巴、京东、哔哩哔哩跌超3％，腾讯音乐、理想汽车跌超2％，满帮、拼多多、百度跌超1％，小鹏汽车、爱奇艺、富途控股、唯品会小幅下跌，网易涨超1％。　　全球资产表现上，美元指数高位持续回落，收报102.07，COMEX黄金期货涨0.78％报2001.7美元/盎司，国际油价全线上涨，美油5月合约涨6.28％，报80.42美元/桶，布油6月合约涨6.47％，报89.83美元/桶。

金融界2023-04-04

国内首家AIGC音乐服务商完成近千万美金融资 AIGC应用重构互联网内容

应用及产品。　　开源证券指出，微软、谷歌、百度系AI大模型的发布和不断升级优化，将正式开启AIGC应用大时代，AIGC在文字、图片、视频等内容生成领域的应用及商业化空间将全面展开，对于拥有数据版权资产的公司而言，或基于大模型训练衍生新的商业模式；对于基于大模型API开发垂类应用的阅读、游戏、视频、电商产业链公司，或带来明显的降本增效，并提升变现能力。　　华鑫证券表示，AIGC应用有望带来C即Content（内容）的新变量，投资维度，第一维度，可关注已推出自有大模型，相对垂类的应用企业（蓝色光标、天娱数科、昆仑万维等）；第二维度，可关注与头部技术企业建立较好合作或战略合作，或在垂类应用领域具有数据、案例、场景优势（视觉中国、风语筑、蓝色光标、中文在线等）；第三维度，可关注深耕内容行业，具有丰富的内容数据厚度，若结合AIGC，有望带来效率提升或新供给（芒果超媒、光线传媒、华策影视、掌阅科技、阅文集团、新经典、中信出版、荣信文化、浙数文化等）。

金融界2023-04-04

美股收盘：道指涨逾300点新能源车股普跌蔚来、特斯拉跌超6%

真的想戴它。肯定会失败。” 　　当时，谷歌眼镜还是一款处于早期阶段的AR产品。对于当时这番话，库克此次在接受采访时称：“我的想法一直在进化。史蒂夫很好地教会了我：永远不要拘泥于你昨天的信念。如果有新的东西表明你之前错了，要勇于承认并继续前行，而不是蹲下来狡辩为什么你是正确的。” 　　特斯拉降价走量　　Model 3和Model Y仍是特斯拉无可撼动的产销主力。当季，Model 3和Model Y的生产和交付分别为421371辆、412180辆，占比分别高达95.6％、97.5％。　　虽然特斯拉报告中并未公布交付数据的地区，但根据乘联会数据，今年1-2月特斯拉中国交付了近14.05万辆，也就是出自上海超级工厂。一旦特斯拉3月产量与2月持平的话，就意味着特斯拉上海工厂交付量或占其总量的近50％，也就是特斯拉中国Q1有望交付超20万辆电动车，这几乎占据了特斯拉整体交付的一半份额。

金融界2023-04-04

什么科技泡沫？ 2023年开局以来大型科技公司股票飙升了两万亿美元

Alphabet Inc.的三分之一。谷歌和亚马逊的规模还不到一半。这家芯片制造商的市值在2023年的前三个月几乎翻了一番，因为它也被视为人工智能的游戏。截至周四收盘，英伟达为该行业的市值增长贡献了3170亿美元。　　下一个是特斯拉公司。特斯拉的市值增长了2290亿美元，创下了自2020年以来最好的季度表现；Meta平台公司社交媒体公司META的市值增长了1910亿美元，投资者继续为这家公司持续的成本削减而欢呼；亚马逊和谷歌母公司Alphabet分别贡献了1880亿美元和1390亿美元的收益。　　在这七大公司之外，排在美国前十大科技公司的还有，博通公司（第一季度市值增长310亿美元），甲骨文（增长240亿美元）和思科系统（收益150亿美元）。　　Salesforce Inc、AMD和英特尔的股价本季度也出现大幅上涨，导致估值大幅上涨。Salesforce的市值比本季度初增加了640亿美元，因为这家软件巨头变得更加关注利润。AMD的市值增加530亿美元，英特尔的市值增加240亿美元，这两家公司都受益于芯片行业人气的改善，去年人们担心疫情导致的科技收购降温。英特尔的股价正朝着2001年11月以来表现最好的一个月迈进。　　尽管2023年开门红，但许多科技股仍低于2021年底的水平。

金融界2023-04-04

“爆炸性”的人工智能趋势将持续这些股有望从中受益

美元的投资，为与alphabet旗下的谷歌展开一场引人瞩目的人工智能之战奠定了基础。最近，谷歌开放了其竞争对手巴德的人工智能服务。　　根据Luria的说法，对于微软来说，最直接的好处是必应市场份额的增加。他说:“他们每获得1个百分点的份额，就会获得10美分的增量收益。”他指出，微软的Azure云业务也是一个赢家。“我们相信Azure业务今年将获得更多份额，因为几乎所有OpenAI和相关业务都将在Azure上进行。” 　　他认为，最迟到2025年，通过与Azure的人工智能捆绑，该公司的收益有45美分至50美分的增长潜力。　　C3.ai是一家为制造业、政府、金融服务、石油和天然气以及国防公司提供人工智能软件的公司，该公司正在吹捧其生成人工智能技术与OpenAI和谷歌的人工智能技术集成的能力。　　该公司在3月初的收益报告中提到了“大幅改善”的市场情绪，并得到了分析师的积极关注。本月早些时候，D.A. Davidson分析师卢里亚重申了他的买入评级和30美元的目标价，理由是C3的潜力。ai的生成ai产品，以增加企业对ai的采用。　　“我们相信他们的新一代人工智能产品将在今年年底前加速增长，”Luria。“C3多年来一直在与企业客户建立基于人工智能的关系，我们相信生成式人工智能将成为利用这些关系的杀手级应用程序。” 　　Wedbush分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）表示，人工智能领域正在形成势头，他提高了C3评级。Ai的目标价从本月早些时候的13美元升至24美元。他在给客户的一份报告中写道:“该公司对其人工智能解决方案的需求继续增加，这些解决方案旨在增加各行业的一系列应用，推动市场的顺风。” 　　艾夫斯表示，人工智能技术有真正的需求驱动因素。“虽然可能会有一些泡沫，但我们相信，未来十年，这将是一个8000亿美元的市场，少数几家公司将引领潮流，”他在电子邮件中说。“现在，微软站在山顶，但谷歌等其他公司正在迅速攀升。C3是正确的地点，正确的时间。” 　　C3是毋庸置疑的。投资者和交易员社交平台Stocktwits的首席执行官里希·卡纳（Rishi Khanna）说，ai的重点在于“它的名字里有人工智能”。他想知道其他公司是否会效仿C3的做法。艾未未的领先。　　“我们在互联网时代看到过这种情况，在加密货币时代，人们把它放在自己的名字里。这会成为一种融资工具吗？他问道。　　康纳在接受采访时表示，他发现“人工智能主题在各种资产类别中融合在一起”。不仅加密货币和科技公司加入了这一潮流，各个行业的大公司也在努力让人们知道，他们已经找到了将人工智能整合到业务中的方法。　　除了C3。ai，其他人工智能的假定受益者足够突出，他们不需要在他们的名字中加入主题，让投资者了解他们在技术上的潜力。　　Stocktwits的康纳认为芯片巨头英伟达是人工智能热潮的受益者，他指出，该公司的专业人工智能芯片占据了高端人工智能市场的大部分份额。　　到目前为止，英伟达的股价在2023年已经上涨了85％，并将迎来20多年来最好的一个季度。去年，随着“居家经济”降温，英伟达（Nvidia）的股票失去了往日的光彩，今年该股再次成为潮流，分析师们大肆吹捧这家芯片制造商独特的人工智能潜力。　　“人工智能需要一个新的计算平台；在OpenAI的帮助下，微软和英伟达是构建智能手机的早期领导者和重要合作伙伴，”奥本海默（Oppenheimer）分析师蒂莫西•霍兰（Timothy Horan）本周在给客户的一份报告中写道。“NVDA的定位被广泛认为是行业领先的gpu（图形处理单元），利用广泛的人工智能软件堆栈，将在云中获得人工智能钱包/计算份额。” 　　戴维森的卢里亚指出，我们可能还需要一段时间才能看到人工智能革命的更广泛影响，而不仅仅是直接的受益者。他对MarketWatch表示，许多其他公司和行业也将发生变革。“但我们可能需要几个月甚至几年的时间才能知道还有谁会受益，”他补充说。　　但随着投资者对人工智能的潜力垂涎三尺，一些监管机构和技术专家担心，这股热潮产生的动力太快了。美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission）最近警告企业不要在营销中依赖毫无根据的人工智能炒作。以及包括特斯拉（Tesla Inc.）在内的知名人士。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和苹果公司（Apple Inc.）苹果公司（AAPL）联合创始人史蒂夫•沃兹尼亚克（Steve Wozniak）刚刚签署了一封公开信，呼吁暂停高级人工智能的开发，原因是具有人类智能竞争能力的人工智能系统会带来风险。　　Wedbush分析师艾夫斯指出，当前的宏观环境疲软，并将人工智能描述为“教育销售”。他在接受采访时表示，这一过程中显然会有减速带，华尔街可能会同时撤离。“但我们相信，这种人工智能趋势是巨大的，而且会持续下去，”他补充说。

金融界2023-04-04

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