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HashKey：Web3新经济的第一性原理

金色财经2024-04-09

储能领域再掀波澜：宁德时代发布王炸技术

存能源始终是科技运行和发展的基石。 OpenAI的首席执行官、“ChatGPT之父”山姆·奥尔特曼曾深刻指出：“未来的两种重要货币将是算力和能源。如果我们在能源领域无法取得突破，那么技术目标的实现将无从谈起。” 确如奥尔特曼所言，传统能源的能效瓶颈已成为技术革命的关键卡点。而新兴清洁能源仍受制于输出不稳定的特点，储能技术的改进不可或缺。第十三届全国政协经济委员会副主任苏波指出，储能对于消纳新能源、调节电网和提高系统效率及安全性具有关键作用。共识之下，全球储能产业呈现爆发式增长。《2024年中国新型储能产业发展白皮书》指出，2023年全球储能累计装机功率294.1GW，新增装机量占比升至16.5%，从覆盖面来看未来依旧存在较大提升空间，白皮书亦预测到2025年预计该行业CAGR或超22%。另据马克姆资本集团（Mercom Capital Group）数据所示，2023年全球储能风投92亿美元，同比增59%创历史记录。但随着行业快速发展，问题也随之而来。在储能行业发展初期，诸多隐患开始凸显，比如模糊的技术规范、调度规则、产品检测；不完善的电力交易模式和地区政策；市场低价竞争、劣币驱逐良币；储能产品设计参差、软硬件不兼容等，正汇聚成乱流阻碍行业健康发展。中国化学与物理电源行业协会储能应用分会副秘书长陈永翀在解读《新型储能产业发展报告（2023）》时就直言，储能行业面对激烈竞争，产能过剩，产品同质化，导致利润下降和内卷问题，行业或面临重新洗牌。 02 化解矛盾的方法论 “因此，不能走先追求速度再追求质量的老路，必须从一开始就坚持高质量发展。”宁德时代首席科学家吴凯博士在2023年世界储能大会上呼吁道。吴博士认为，就像房子的核心价值是“住”而非“炒”，“储能是用来用的，不是用来撑门面、做摆设、换条路的”。储能技术的核心价值，在于化解新能源落地的痛点，尤其是锂离子电池路径的高能量密度、快速充电、长寿命和环保特性，能更好满足对电能存储容量、补充速度、更换成本和频率、环境友好等诸多方面的高要求，故而满足下一个阶段高质量发展的内在诉求。其中，风险问题不容忽视。在过去，中国储能电站事故率较低，主要因为很多地方强制配储、配而不用，或者使用率非常低，问题未充分暴露。关键在于，储能作为基础设施，要在几十年时间跨度内、多种复杂条件下安全稳定高质量运行，需全行业长期攻坚。任何技术的价值确认都离不开风险与收益的对比。越是低质发展，长期风险就越显著；竞争越是内卷短视，收益空间就越有限。发扬长板、规避风险才是解决问题，化解矛盾的正确思路，同时也是一条必经之路。对此，吴博士提出了“安全体系、实证标准、生态融合”三个核心要素：安全体系是基石，要确保储能系统安全和可靠；实证标准是关键，通过完善测试评价标准和实证平台确保电池寿命和性能；生态融合提供广阔空间，共融产业平台实现行业间相互促进。 03 三个核心要素的“落地生根” 这三个核心要素，眼下正在得到积极践行。世界储能大会不久之后，4月9日，宁德时代正式推出宁德时代天恒储能系统（以下简称“天恒储能系统”），号称全球首款实现“4维真安全、5年零衰减、6.25兆瓦时”的标准20尺集装箱式储能系统。 “5年零衰减、6.25兆瓦时”描述系统的高性能，高性能的背后，直接指向了旨在为客户带来更高的经济效益，提升项目全生命周期的IRR，也实现了单位储能成本的相对下降，概括起来的一句话就是，降本增效。从更多的产品细节来观察，20尺集装箱做到6.25兆瓦时级容量，能量密度提升30%，占地面积减少20%；它搭载的储能专用长寿命电芯L系列，实现了磷酸铁锂储能电池的高能量密度——430Wh/L。使用寿命方面，天恒储能系统采用更高效的补锂技术、锂离子自修复技术并结合仿生SEI和自组装电解液等，成功地解决了“零衰减”电池中锂金属高度活性的难题，有效遏制了氧化反应引发的热失控现象，实现大规模量产5年零衰减系统。更值得重视的是，天恒储能系统的出现，直接让同业其他的大多数只存在“PPT”概念的产品和系统原地“下架”，因为，天恒储能系统是现存行业内唯一一个经过真实数据测试，且可大规模生产落地的解决方案。“5年零衰减、6.25兆瓦时”并非广告词或者一句空话，其更像是一个长期严肃论证而得到的精准结果。高标准、高门槛的安全性，如何强调也不为过，其本质是对“可信、可续”的承诺。吴博士对于“体系安全”的论述是这样的：“系牢安全带，储能才能真正驶入发展‘高速路’。储能的高质量发展，要稳中求进。稳，就是在安全上，必须严格把关。” 可见，天恒储能系统的出现，完全就是宁德时代对产业发展规律的高度把握下，融合其理念与实践所诞生的最终产物。而借助核心技术的长期累积与创新突破，天恒储能系统取得了储能行业破天荒的领先，或许是意料之外预期之内的事，其有望进一步发挥宁德锂离子电池储能技术路径的长板，从而更好满足储户端和发电端、B端和C端等一系列用户核心痛点和需求。实际上，天恒储能系统对高性能与安全性的极致追求，或来源于宁德时代内部的“生态融合”。这里决定一个事儿的走向——为什么这么先进的、能够带来降维打击的储能系统最初就诞生在宁德，而非别人手里。因为，单打独斗很难解决系统性的问题，没有速成的道路。 “所以，我们希望行业能够打造一个生态共融的产业平台，在这个平台上共享技术、分享数据、分享信息，让每一个伙伴都可以在这里得到滋养，获得成长。”吴博士曾这么分享过他的想法。宁德时代借全球汽车动力电池领域的领先地位，已形成研发销售的正向反馈。其电池技术积累足以赋能储能业务，让锂离子电池的两大应用场景的生态融合开始换挡加速。从这点上看，作为宁德时代第二增长曲线，储能很可能复现其汽车行业的领头羊作用——政策驱动市场初步发展的阶段结束，下一步将在技术变现及制造落地水平方面，发挥1+1＞2的集聚效应，正向作用于相关业务与生态伙伴的现金流。据SNE Research，宁德时代2023年储能电池全球市占率40%，连续3年居首。公开资料亦显示，宁德时代的技术积累经过市场的长时间实践检验，已拥有广泛客户基础。在国内，该公司不仅成功入围多个电力央企的储能系统设备框架采购，还与多家行业巨头达成深度战略合作，共同推进储能技术的创新和应用。在亚、欧、非、美及大洋洲等所有主要储能市场，与众多优秀EPC供应商建立长期合作关系，宁德时代的储能业务客户遍布全球。其助力Nextera实现全球最大光储单体项目并网，为意大利国家电力公司ENEL和西澳电力公司Synergy交付了大规模的储能项目，均获得了业界的广泛认可，充分展现了全球储能领域领导地位和强劲实力。结合《中国新型储能产业发展白皮书》预测的22%行业年复合增速，即便保守假设宁德及合作伙伴在市场中的竞争优势不变，“全生态”模式和打法，在未来发展中的估值增长潜力都是不可估量。可以进一步推演，透过此次发布的天恒储能系统，宁德时代将以一系列产品和技术积累所形成的极高门槛的安全标准和高性能标准快速的在全市场铺开。在天恒储能系统出现之前，宁德凭借原有领先的综合竞争优势，就拿到了全球五分之二的市场份额，确立了无可辩驳的阶段领导者地位。而在天恒储能系统推出之后，或意味着宁德的储能业务“破圈”机会来了——在储能产品和储能系统实现全面降维打击的推进下，宁德将有机会快速对剩余的全球五分之三的市场份额形成替代。所以，未来除了这种情况之外——要将全球储能市场确定性较高且增速较好的大趋势，以及公司领先市场地位纳入考量范围内，还要为宁德储能业务插上一双打开了增量空间和替代市场的翅膀。据公开资料，宁德时代2023年储能业务营收599亿元，同比增长33.17%，占总营收的14.94%。如此看来，未来公司储能业务在两至三年内将会突破千亿规模，且持续提升收入占比，是完全可期的。 04 尾声放眼储能行业的发展之路，全行业要做的其实还很多。行业的大趋势是材料低成本、高储能密度、高循环稳定性、长周期存储；装备也正在从关注单体设备效率、成本，转向满足差异性需求的高品质供能、储用协调，然而关于储能的产业标准设定，在国内外尚属空白。加上任何储能产品的检验，都必须经历长时间跨度且足够严格的论证实践，而宁德时代天恒储能系统的出现给出的范例作用，为全行业即将迈入高质量新阶段，打响了头炮。从更加长远的发展角度看，社会和行业所共同展望的是通过智能化储能解决方案，平衡生态与效率，引领科技与经济可持续共进。这条道路上，包括宁德时代在内的先行者开始展现出别树一帜的创新精神和前瞻性布局，昭示了未来能源之路不是单纯的技术和成本竞赛，而是对安全、可靠和环境友好解决方案的不懈探求。这些先行者正在持续发挥其在技术创新和标准制定方面的优势，加强产学研合作，推动储能技术不断进步和落地，以优质产品填补国内乃至全球储能解决方案在技术甚至标准上的空白，向着资源优化利用和能源结构根本性变革迈进。（全文完）

格隆汇2024-04-09

储能领域再掀波澜：宁德时代发布王炸技术

存能源始终是科技运行和发展的基石。 OpenAI的首席执行官、“ChatGPT之父”山姆·奥尔特曼曾深刻指出：“未来的两种重要货币将是算力和能源。如果我们在能源领域无法取得突破，那么技术目标的实现将无从谈起。” 确如奥尔特曼所言，传统能源的能效瓶颈已成为技术革命的关键卡点。而新兴清洁能源仍受制于输出不稳定的特点，储能技术的改进不可或缺。第十三届全国政协经济委员会副主任苏波指出，储能对于消纳新能源、调节电网和提高系统效率及安全性具有关键作用。共识之下，全球储能产业呈现爆发式增长。《2024年中国新型储能产业发展白皮书》指出，2023年全球储能累计装机功率294.1GW，新增装机量占比升至16.5%，从覆盖面来看未来依旧存在较大提升空间，白皮书亦预测到2025年预计该行业CAGR或超22%。另据马克姆资本集团（Mercom Capital Group）数据所示，2023年全球储能风投92亿美元，同比增59%创历史记录。但随着行业快速发展，问题也随之而来。在储能行业发展初期，诸多隐患开始凸显，比如模糊的技术规范、调度规则、产品检测；不完善的电力交易模式和地区政策；市场低价竞争、劣币驱逐良币；储能产品设计参差、软硬件不兼容等，正汇聚成乱流阻碍行业健康发展。中国化学与物理电源行业协会储能应用分会副秘书长陈永翀在解读《新型储能产业发展报告（2023）》时就直言，储能行业面对激烈竞争，产能过剩，产品同质化，导致利润下降和内卷问题，行业或面临重新洗牌。 02 化解矛盾的方法论 “因此，不能走先追求速度再追求质量的老路，必须从一开始就坚持高质量发展。”宁德时代首席科学家吴凯博士在2023年世界储能大会上呼吁道。吴博士认为，就像房子的核心价值是“住”而非“炒”，“储能是用来用的，不是用来撑门面、做摆设、换条路的”。储能技术的核心价值，在于化解新能源落地的痛点，尤其是锂离子电池路径的高能量密度、快速充电、长寿命和环保特性，能更好满足对电能存储容量、补充速度、更换成本和频率、环境友好等诸多方面的高要求，故而满足下一个阶段高质量发展的内在诉求。其中，风险问题不容忽视。在过去，中国储能电站事故率较低，主要因为很多地方强制配储、配而不用，或者使用率非常低，问题未充分暴露。关键在于，储能作为基础设施，要在几十年时间跨度内、多种复杂条件下安全稳定高质量运行，需全行业长期攻坚。任何技术的价值确认都离不开风险与收益的对比。越是低质发展，长期风险就越显著；竞争越是内卷短视，收益空间就越有限。发扬长板、规避风险才是解决问题，化解矛盾的正确思路，同时也是一条必经之路。对此，吴博士提出了“安全体系、实证标准、生态融合”三个核心要素：安全体系是基石，要确保储能系统安全和可靠；实证标准是关键，通过完善测试评价标准和实证平台确保电池寿命和性能；生态融合提供广阔空间，共融产业平台实现行业间相互促进。 03 三个核心要素的“落地生根” 这三个核心要素，眼下正在得到积极践行。世界储能大会不久之后，4月9日，宁德时代正式推出宁德时代天恒储能系统（以下简称“天恒储能系统”），号称全球首款实现“4维真安全、5年零衰减、6.25兆瓦时”的标准20尺集装箱式储能系统。 “5年零衰减、6.25兆瓦时”描述系统的高性能，高性能的背后，直接指向了旨在为客户带来更高的经济效益，提升项目全生命周期的IRR，也实现了单位储能成本的相对下降，概括起来的一句话就是，降本增效。从更多的产品细节来观察，20尺集装箱做到6.25兆瓦时级容量，能量密度提升30%，占地面积减少20%；它搭载的储能专用长寿命电芯L系列，实现了磷酸铁锂储能电池的高能量密度——430Wh/L。使用寿命方面，天恒储能系统采用更高效的补锂技术、锂离子自修复技术并结合仿生SEI和自组装电解液等，成功地解决了“零衰减”电池中锂金属高度活性的难题，有效遏制了氧化反应引发的热失控现象，实现大规模量产5年零衰减系统。更值得重视的是，天恒储能系统的出现，直接让同业其他的大多数只存在“PPT”概念的产品和系统原地“下架”，因为，天恒储能系统是现存行业内唯一一个经过真实数据测试，且可大规模生产落地的解决方案。“5年零衰减、6.25兆瓦时”并非广告词或者一句空话，其更像是一个长期严肃论证而得到的精准结果。高标准、高门槛的安全性，如何强调也不为过，其本质是对“可信、可续”的承诺。吴博士对于“体系安全”的论述是这样的：“系牢安全带，储能才能真正驶入发展‘高速路’。储能的高质量发展，要稳中求进。稳，就是在安全上，必须严格把关。” 可见，天恒储能系统的出现，完全就是宁德时代对产业发展规律的高度把握下，融合其理念与实践所诞生的最终产物。而借助核心技术的长期累积与创新突破，天恒储能系统取得了储能行业破天荒的领先，或许是意料之外预期之内的事，其有望进一步发挥宁德锂离子电池储能技术路径的长板，从而更好满足储户端和发电端、B端和C端等一系列用户核心痛点和需求。实际上，天恒储能系统对高性能与安全性的极致追求，或来源于宁德时代内部的“生态融合”。这里决定一个事儿的走向——为什么这么先进的、能够带来降维打击的储能系统最初就诞生在宁德，而非别人手里。因为，单打独斗很难解决系统性的问题，没有速成的道路。 “所以，我们希望行业能够打造一个生态共融的产业平台，在这个平台上共享技术、分享数据、分享信息，让每一个伙伴都可以在这里得到滋养，获得成长。”吴博士曾这么分享过他的想法。宁德时代借全球汽车动力电池领域的领先地位，已形成研发销售的正向反馈。其电池技术积累足以赋能储能业务，让锂离子电池的两大应用场景的生态融合开始换挡加速。从这点上看，作为宁德时代第二增长曲线，储能很可能复现其汽车行业的领头羊作用——政策驱动市场初步发展的阶段结束，下一步将在技术变现及制造落地水平方面，发挥1+1＞2的集聚效应，正向作用于相关业务与生态伙伴的现金流。据SNE Research，宁德时代2023年储能电池全球市占率40%，连续3年居首。公开资料亦显示，宁德时代的技术积累经过市场的长时间实践检验，已拥有广泛客户基础。在国内，该公司不仅成功入围多个电力央企的储能系统设备框架采购，还与多家行业巨头达成深度战略合作，共同推进储能技术的创新和应用。在亚、欧、非、美及大洋洲等所有主要储能市场，与众多优秀EPC供应商建立长期合作关系，宁德时代的储能业务客户遍布全球。其助力Nextera实现全球最大光储单体项目并网，为意大利国家电力公司ENEL和西澳电力公司Synergy交付了大规模的储能项目，均获得了业界的广泛认可，充分展现了全球储能领域领导地位和强劲实力。结合《中国新型储能产业发展白皮书》预测的22%行业年复合增速，即便保守假设宁德及合作伙伴在市场中的竞争优势不变，“全生态”模式和打法，在未来发展中的估值增长潜力都是不可估量。可以进一步推演，透过此次发布的天恒储能系统，宁德时代将以一系列产品和技术积累所形成的极高门槛的安全标准和高性能标准快速的在全市场铺开。在天恒储能系统出现之前，宁德凭借原有领先的综合竞争优势，就拿到了全球五分之二的市场份额，确立了无可辩驳的阶段领导者地位。而在天恒储能系统推出之后，或意味着宁德的储能业务“破圈”机会来了——在储能产品和储能系统实现全面降维打击的推进下，宁德将有机会快速对剩余的全球五分之三的市场份额形成替代。所以，未来除了这种情况之外——要将全球储能市场确定性较高且增速较好的大趋势，以及公司领先市场地位纳入考量范围内，还要为宁德储能业务插上一双打开了增量空间和替代市场的翅膀。据公开资料，宁德时代2023年储能业务营收599亿元，同比增长33.17%，占总营收的14.94%。如此看来，未来公司储能业务在两至三年内将会突破千亿规模，且持续提升收入占比，是完全可期的。 04 尾声放眼储能行业的发展之路，全行业要做的其实还很多。行业的大趋势是材料低成本、高储能密度、高循环稳定性、长周期存储；装备也正在从关注单体设备效率、成本，转向满足差异性需求的高品质供能、储用协调，然而关于储能的产业标准设定，在国内外尚属空白。加上任何储能产品的检验，都必须经历长时间跨度且足够严格的论证实践，而宁德时代天恒储能系统的出现给出的范例作用，为全行业即将迈入高质量新阶段，打响了头炮。从更加长远的发展角度看，社会和行业所共同展望的是通过智能化储能解决方案，平衡生态与效率，引领科技与经济可持续共进。这条道路上，包括宁德时代在内的先行者开始展现出别树一帜的创新精神和前瞻性布局，昭示了未来能源之路不是单纯的技术和成本竞赛，而是对安全、可靠和环境友好解决方案的不懈探求。这些先行者正在持续发挥其在技术创新和标准制定方面的优势，加强产学研合作，推动储能技术不断进步和落地，以优质产品填补国内乃至全球储能解决方案在技术甚至标准上的空白，向着资源优化利用和能源结构根本性变革迈进。

格隆汇2024-04-09

ETF热点收评｜信创卷土重来？信创ETF基金（562030）劲涨1.31%！机构：AI仍是今年核心主线之一

月有英伟达GPU大会。预计最迟二季度，OpenAI会发布GPT5，底层大模型更新大版本，或将带动整个板块的投资热情。市场分析人士表示，人工智能仍然是2024年可以预见到的核心主线之一，全球产业将会迎来共振，有望看到应用端的爆发。公开资料显示，信创ETF基金被动跟踪中证信创指数（931247），集中布局50只信创核心股，覆盖全产业链，汇聚信创龙头，指数具备高成长、大空间特性，可一键投资信创产业链核心环节。图片、数据来源：沪深交易所、华宝基金、Wind等，截至2024.4.9。风险提示：信创ETF基金被动跟踪中证信创指数，该指数基日为2017.12.29，发布于2012.12.21。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估，信创ETF基金风险等级为R3-中风险，适宜平衡型（C3）及以上的投资者，适当性匹配意见请以销售机构为准。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对以上基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。

金融界2024-04-09

权重行业回血，创指涨超1%！固态电池引爆新能源，CXO午后狂飙，医疗ETF(512170)大涨2.16%！地产尾盘逆转

月有英伟达GPU大会。预计最迟二季度，OpenAI会发布GPT5，底层大模型更新大版本，或将带动整个板块的投资热情。市场分析人士表示，人工智能仍然是2024年可以预见到的核心主线之一，全球产业将会迎来共振，有望看到应用端的爆发。 “振芯中华，国货崛起”，看好信创板块发展前景的投资者，相关产品信创ETF基金（562030）。公开资料显示，信创ETF基金被动跟踪中证信创指数（931247），集中布局50只信创核心股，覆盖全产业链，汇聚信创龙头，指数具备高成长、大空间特性，可一键投资信创产业链核心环节。图片、数据来源：沪深交易所、华宝基金、Wind等，截至2024.4.9。风险提示：医疗ETF被动跟踪中证医疗指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2014.10.31；化工ETF被动跟踪中证细分化工产业主题指数，该指数基日为2004.12.31，发布日期为2012.4.11；有色龙头ETF被动跟踪中证有色金属指数，该指数基日为2013.12.31，发布日期为2015.7.13；地产ETF被动跟踪中证800地产指数，该指数基日为2004.12.31，发布日期为2012.12.21；信创ETF基金被动跟踪中证信创指数，该指数基日为2017.12.29，发布于2012.12.21。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估，医疗ETF、化工ETF、有色龙头ETF、地产ETF、信创ETF基金风险等级均为R3-中风险，适宜平衡型（C3）及以上的投资者，适当性匹配意见请以销售机构为准。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对以上基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-04-09

这只暴涨111%的妖股什么来头？

、以及当下最火的ChatGPT的母公司OpenAI。主要的持仓如下，其中SpaceX的在组合中占比超过三分之一，达到了34.6%。也就是买了这只CEF，等于买了很高比例的SpaceX。太空含量甚至高于木头姐的 $ARK Space Exploration & Innovation ETF(ARKX)$ 为何会有如此剧烈的价格波动？一般来说，封闭式基金通常不会有很大的波动，并不是因为流动性好，恰恰是因为而流动性不好，投资者不愿意购买。因此，只要有够热门的话题，瞬间吸引了更多的投资者，就有可能炒作使得交易量攀升、价格波动。同时，封闭式基金的份额是固定且有限的，也无法像普通公司那样说增发就增发，因此也从货源上有限制。另外，这些未上市的公司，也就是DXYZ的底层资产价格很难确定，因为它们不像二级市场公开交易的股票那样每天都 "按市价计价"。它们的价值基本上是由市场上买卖双方愿意为封闭式基金股票支付的价格决定的。现在的价格合理吗？根据该基金的年报，截至2023年12月31日的总资产为53461960，也就是5300万美元。其中这些投资的未上市公司的公允价值（Fair Value）是4837万美元。而以4月8日的收盘价来算，是10.857亿美元，也就是溢价21倍。就算SpaceX和OpenAI这样的明星公司今年以来的估值翻3倍也打不住这个溢价。同时，这个公司有2.5%的高额管理费，如果每年公允价值增长超不过这个，基金投资者也会亏。这个票的交易有点像当年的 $游戏驿站(GME)$ ，未必适应价值，但是投资者热情不断，前赴后继。由于封闭式基金也没有期权等衍生品的加持，短期内的波动可能依然很大。

老虎证券2024-04-09

AI\DePIN\Sol生态三重光环加身：浅析发币在即的IO.NET

入ZK，保护隐私的情况下分辨人机作为OpenAI创始人Sam Altman参与的Web3项目，Worldcoin通过硬件设备Orb，基于人的虹膜生物特征，通过ZK技术生成专属且匿名的哈希值，用于验证身份，区别人和机器。今年3月初，Web3艺术项目Drip就开始使用Worldcoin的ID，来验证真人用户和发放奖励。此外，Worldcoin也在近日开源了其虹膜硬件Orb的程序代码，就用户生物特征的安全和隐私提供保证。总体来说，加密经济由于代码和密码学的确定性、无许可和代币机制带来的资源流转和募集优势，和基于开源代码、公开账本的去信任属性，已经成为人类社会面临AI挑战的一个重要的潜在解决方案。而且其中最迫在眉睫，商业需求最旺盛的挑战，就是AI产品在算力资源上的极度饥渴，围绕芯片和算力的巨大需求。这也是本轮牛市周期，分布式算力项目的涨势冠绝整体AI赛道的主要原因。分布式计算（Decentralized Compute）的商业必要性 AI需要大量的计算资源，无论是用于训练模型还是进行推理。而在大语言模型的训练实践中，有一个事实已经得到确认：只要数据参数的规模足够大，大语言模型就会涌现出一些之前没有的能力。每一代GPT的能力相比上一代的指数型跃迁，背后就是模型训练的计算量的指数级增长。 DeepMind和斯坦福大学的研究显示，不同的大语言模型，在面对不同的任务（运算、波斯语问答、自然语言理解等）时，只要把模型训练时的模型参数规模加大（对应地，训练的计算量也加大了），在训练量达不到10^22 FLOPs（FLOPs指每秒浮点运算量，用于衡量计算性能）之前，任何任务的表现都和随机给出答案是差不多的；而一旦参数规模超越那个规模的临界值后，任务表现就急剧提升，不论哪个语言模型都是这样。来源：Emergent Abilities of Large Language Models 来源：Emergent Abilities of Large Language Models 也正是在算力上“大力出奇迹”的规律和实践的验证，让OpenAI的创始人Sam Altman提出了要募集7万亿美金，构建一个超过目前台积电10倍规模的先进芯片厂（该部分预计花费1.5万亿），并用剩余资金用于芯片的生产和模型训练。除了AI模型的训练需要算力之外，模型的推理过程本身也需要很大的算力（尽管相比训练的计算量要小），因此对芯片和算力的饥渴成为了AI赛道参与者的常态。相对于中心化的AI算力提供方如Amazon Web Services、Google Cloud Platform、微软的Azure等，分布式AI计算的主要价值主张包括：可访问性：使用 AWS、GCP 或 Azure 等云服务获取算力芯片的访问权限通常需要几周时间，而且流行的 GPU 型号经常无货。此外为了拿到算力，消费者往往需要跟这些大公司签订长期、缺少弹性的合同。而分布式算力平台可以提供弹性的硬件选择，有更强的可访问性。定价低：由于利用的是闲置芯片，再叠加网络协议方对芯片和算力供给方的代币补贴，分布式算力网络可能可以提供更为低廉的算力。抗审查：目前尖端算力芯片和供应被大型科技公司所垄断，加上以美国为代表的政府正在加大对AI算力服务的审查，AI算力能够被分布式、弹性、自由地获取，逐渐成为一个显性需求，这也是基于web3的算力服务平台的核心价值主张。如果说化石能源是工业时代的血液，那算力或将是由AI开启的新数字时代的血液，算力的供应将成为AI时代的基础设施。正如稳定币成为法币在Web3时代的一个茁壮生长的旁支，分布式的算力市场是否会成为快速成长的AI算力市场的一个旁支？由于这还是一个相当早期的市场，一切都还有待观察。但是以下几个因素可能会对分布式算力的叙事或是市场采用起到刺激作用： GPU持续的供需紧张。GPU的持续供应紧张，或许会推动一些开发者转向尝试分布式的算力平台。监管扩张。想从大型的云算力平台获取AI算力服务，必须经过KYC以及层层审查。这反而可能促成分布式算力平台的采用，尤其是一些受到限制和制裁的地区。代币价格的刺激。牛市周期代币价格的上涨，会提高平台对GPU供给端的补贴价值，进而吸引更多供给方进入市场，提高市场的规模，降低消费者的实际购买价格。但同时，分布式算力平台的挑战也相当明显：技术和工程难题工作验证问题：深度学习模型的计算，由于层级化的结构，每层的输出都作为后一层的输入，因此验证计算的有效性需要执行之前的所有工作，无法简单有效地进行验证。为了解决这个问题，分布式计算平台需要开发新的算法或使用近似验证技术，这些技术可以提供结果正确性的概率保证，而不是绝对的确定性。并行化难题：分布式算力平台汇聚的是长尾的芯片供给，也就注定了单个设备所能提供的算力比较有限，单个芯片供给方几乎短时间独立完成AI模型的训练或推理任务，所以必须通过并行化的手段来拆解和分配任务，缩短总的完成时间。而并行化又必然面临任务如何分解（尤其是复杂的深度学习任务）、数据依赖性、设备之间额外的通信成本等一系列问题。隐私保护问题：如何保证采购方的数据以及模型不暴露给任务的接收方？监管合规难题分布式计算平台由于其供给和采购双边市场的无许可性，一方面可以作为卖点吸引到部分客户。另一方面则可能随着AI监管规范的完善，成为政府整顿的对象。此外，部分GPU的供应商也会担心自己出租的算力资源，是否被提供给了被制裁的商业或个人。总的来说，分布式计算平台的消费者大多是专业的开发者，或是中小型的机构，与购买加密货币和NFT的加密投资者们不同，这类用户对于协议所能提供的服务的稳定性、持续性有更高的要求，价格未必是他们决策的主要动机。目前来看，分布式计算平台们要获得这类用户的认可，仍然有较长的路要走。接下来，我们就一个本轮周期的新分布式算力项目IO.NET进行项目信息的梳理和分析，并基于目前市场上同赛道的AI项目和分布式计算项目，测算其上市后可能的估值水平。 2.分布式AI算力平台：IO.NET 2.1 项目定位 IO.NET是一个去中心化计算网络，其构建了一个围绕芯片的双边市场，供给端是分布在全球的芯片（GPU为主，也有CPU以及苹果的iGPU等）算力，需求端是希望完成AI模型训练或推理任务的人工智能工程师。在IO.NET的官网上，它这样写道： Our Mission Putting together one million GPUs in a DePIN – decentralized physical infrastructure network. 其使命是把百万数量级的GPU整合到它的DePIN网络中。与现有的云AI算力服务商相比，其对外强调的主要卖点在于：弹性组合：AI工程师可以自由挑选、组合自己所需要的芯片来组成“集群”，来完成自己的计算任务部署迅速：无需数周的审批和等待（目前AWS等中心化厂商的情况），在几十秒内就可以完成部署，开始任务服务低价：服务的成本比主流厂商低90% 此外，IO.NET未来还计划上线AI模型商店等服务。 2.2 产品机制和业务数据产品机制和部署体验与亚马逊云、谷歌云、阿里云一样，IO.NET提供的计算服务叫IO Cloud。IO Cloud是一个分布式的、去中心化的芯片网络，能够执行基于Python的机器学习代码，运行AI和机器学习程序。 IO Cloud的基本业务模块叫做集群（Clusters），Clusters是一个可以自我协调完成计算任务的GPU群组，人工智能工程师可以根据自己的需求来自定义想要的集群。 IO.NET的产品界面的用户友好度很高，如果你要部署属于自己的芯片集群，来完成AI计算任务，在进入它的Clusters（集群）产品页面后，就可以开始按需配置你要的芯片集群。页面信息：https://cloud.io.net/cloud/clusters/create-cluster，下同首先你需要选择自己的任务场景，目前有三个类型可供选择： General（通用型）：提供了一个比较通用的环境，适合早期不确定具体资源需求的项目阶段。 Train（训练型）：专为机器学习模型的训练和微调而设计的集群。这个选项可以提供更多的GPU资源、更高的内存容量和/或更快的网络连接，以便于处理这些高强度的计算任务。 Inference（推理型）：专为低延迟推理和重负载工作设计的集群。在机器学习的上下文中，推理指的是使用训练好的模型来进行预测或分析新数据，并提供反馈。因此，这个选项会专注于优化延迟和吞吐量，以便于支持实时或近实时的数据处理需求。然后，你需要选择芯片集群的供应方，目前IO.NET与Render Network以及Filecoin的矿工网络达成了合作，因此用户可以选择IO.NET或另外两个网络的芯片来作为自己计算集群的供应方，相当于IO.NET扮演了一个聚合器的角色（但截至笔者撰文时，Filecon服务暂时下线中）。值得一提的是，根据页面显示，目前IO.NET在线可用GPU数量为20万+，而Render Network的可用GPU数量为3700+。再接下来就进入了集群的芯片硬件选择环节，目前IO.NET列出可供选择的硬件类型仅有GPU，不包括CPU或是苹果的iGPU(M1、M2等），而GPU也主要以英伟达的产品为主。在官方列出、且可用的GPU硬件选项中，根据笔者测试的当日数据，IO.NET网络总在线的可用数量的GPU数量为206001张。其中可用量最多的是GeForce RTX 4090（45250张），其次是GeForce RTX 3090 Ti（30779张）。此外，在处理AI计算任务如机器学习、深度学习、科学计算上更为高效的A100-SXM4-80GB芯片（市场价15000$+），在线数有7965张。而英伟达从硬件设计开始就专为AI而生的H100 80GB HBM3显卡（市场价40000$+），其训练性能是A100的3.3倍，推理性能是A100的4.5倍，实际在线数量为86张。在选定集群的硬件类型后，用户还需要选择集群的地区、通信速度、租用的GPU数量和时间等参数。最后，IO.NET根据综合的选择，会为你提供一个账单，以笔者的集群配置为例：通用（General）任务场景 16张A100-SXM4-80GB芯片最高连接速度（Ultra High Speed）地理位置美国租用时间为1周该总账单价格为3311.6$，单张卡的时租单价为1.232$ 而A100-SXM4-80GB在亚马逊云、谷歌云和微软Azure的单卡时租价格分别为5.12$、5.07$和3.67$（数据来源：https://cloud-gpus.com/，实际价格会根据合约细节条款产生变化）。因此仅就价格来说，IO.NET的芯片算力确实比主流厂商便宜不少，且供给的组合与采购也非常有弹性，操作也很容易上手。业务情况供给端情况截至今年4月4日，根据官方数据，IO.NET在供应端的GPU总供给为371027张，CPU供给为42321张。此外，Render Network作为其合作伙伴，还有9997张GPU和776张CPU接入了网络的供给。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/home，下同笔者撰文时，IO.NET接入的GPU总量中的214387处于在线状态，在线率达到了57.8%。来自Render Network的GPU的在线率则为45.1%。以上供应端的数据意味着什么？为了进行对比，我们再引入另一个上线时间更久的老牌分布式计算项目Akash Network来进行对比。 Akash Network早在2020年就上线了主网，最初主要专注于CPU和存储的分布式服务。2023年6月，其推出了GPU服务的测试网，并于同年9月上线了GPU分布式算力的主网。数据来源：https://stats.akash.network/provider-graph/graphics-gpu 根据Akash官方数据，其GPU网络推出以来，供应端尽管持续增长，但截至目前为止GPU总接入数量仅为365张。从GPU的供应量来看，IO.NET要比Akash Network高出了好几个数量级，已经是分布式GPU算力赛道最大的供应网络。需求端情况不过从需求端来看，IO.NET依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用IO.NET来执行计算任务的总量不多。大部分在线的GPU的任务负载量为0%，只有A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3四款芯片有在处理任务。且除了A100 PCIe 80GB K8S之外，其他三款芯片的负载量均不到20%。而官方当日披露的网络压力值为0%，意味着大部分芯片供应都处于在线待机状态。而在网络费用规模上，IO.NET已经产生了586029$的服务费用，近一日的费用为3200$。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/clusters 以上网络结算费用的规模，无论是总量还是日交易量，均与Akash处在同一个数量级，不过Akash的大部分网络收入来自于CPU的部分，Akash的CPU供应量有2万多张。数据来源：https://stats.akash.network/ 此外，IO.NET还披露了网络处理的AI推理任务的业务数据，截至目前其已经处理和验证的推理任务数量超过23万个，不过这部分业务量大部分都产生于IO.NET所赞助的项目BC8.AI。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/inferences 从目前的业务数据来看，IO.NET的供给端扩张顺利，在空投预期和代号“Ignition”的社区活动刺激下，让其迅速地汇聚起了大量的AI芯片算力。而其在需求端的拓展仍处于早期阶段，有机需求目前还不足。至于目前需求端的不足，是由于消费端的拓展还未开始，还是由于目前的服务体验尚不稳定，因此缺少大规模的采用，这点仍需要评估。不过考虑到AI算力的落差短期内较难填补，有大量的AI工程师和项目在寻求替代方案，可能会对去中心化的服务商产生兴趣，加上IO.NET目前尚未开展对需求端的经济和活动刺激，以及产品体验的逐渐提升，后续供需两端的逐渐匹配仍然是值得期待的。 2.3 团队背景和融资情况团队情况 IO.NET的核心团队成立之初的业务是量化交易，在2022年6月之前，他们一直专注于为股票和加密资产开发机构级的量化交易系统。出于系统后端对计算能力的需求，团队开始探索去中心化计算的可能性，并且最终把目光落在了降低GPU算力服务的成本这个具体问题上。创始人&CEO：Ahmad Shadid Ahmad Shadid在IO.NET之前一直从事量化和金融工程相关的工作，同时还是以太坊基金的志愿者。 CMO&首席战略官：Garrison Yang Garrison Yang在今年3月才正式加入IO.NET，他此前是Avalanche的战略和增长VP，毕业于加州大学圣巴巴拉分校。 COO：Tory Green Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监，毕业于斯坦福。从IO.NET的Linkedin信息来看，团队总部位于美国纽约，在旧金山有分公司，目前团队人员规模在50人以上。融资情况 IO.NET截至目前仅披露了一轮融资，即今年3月完成的A轮估值10亿美金融资，共募集了3000万美金，由Hack VC领投，其他参投方包括Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures和ArkStream Capital等。值得一说的是，或许是因为收到了Aptos基金会的投资，原本在Solana上进行结算记账的BC8.AI项目，已经转换到了同样的高性能L1 Aptos上进行。 2.4 估值推算根据此前创始人兼CEO Ahmad Shadid的说法，IO.NET将在4月底推出代币。 IO.NET有两个可以作为估值参考的标的项目：Render Network和Akash Network，它们都是代表性的分布式计算项目。我们可以用两种方式推演IO.NET的市值区间：1.市销比，即：市值/收入比；2.市值/网络芯片数比。先来看基于市销比的估值推演：从市销比的角度来看，Akash可以作为IO.NET的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。但考虑到IO.NET项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演IO.NET可能的估值区间，供读者作为一个市值参考。如果以市芯比来推算IO.NET的市值区间，IO.NET以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。相信再看好IO.NET项目读者，都会认为这是一个极度乐观的市值推算。而且我们需要考虑到，目前IO.NET如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。 IO.NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。 3.参考信息 Dephi Digital：The Real Merge Galaxy：Understanding the Intersection of Crypto and AI 来源：金色财经

金色财经2024-04-09

ACY证券汇评：【每日分析】自动驾驶是电动车破局之道？

在马斯克宣布Robotaxi的同一天，OpenAI投资的自动驾驶公司Ghost突然毫无征兆地倒闭了。作为AI模型的领军企业首次与自动驾驶的合作，最后却无疾而终。这是因为目前的生成类AI模型本身就不是为了自动驾驶设计的，因此训练的效果是未知数。并不是用了AI模型就一定能够降低自动驾驶的事故率的。因此特斯拉新版V12.3的FSD全自动驾驶是否有技术上的突破，还要看数据说话。信任才是木桶的短板再退一步来讲。特斯拉技术真的突破了，事故率进一步降低。对于特斯拉的死忠粉来说，必然是好消息。但对于普通消费者来说，可能无法一下子就说服他们去接受自动驾驶。消费者要的不是特定场合，特定区域的自动驾驶，而是通用全自动驾驶技术。即便是搭上了AI的快车，消费者对自动驾驶的认知与信任仍然无法跟上技术的日新月异。这就好比用Chatgpt让打工人写英文邮件非常便利。但即便如此，在写了一份邮件发给你老板之前，你还是会检查一下是否会有文不达意的情况。这就好比目前L2/L3的自动驾驶系统，起到辅助作用，但仍需要驾驶员保持警惕。但L4的无人驾驶技术就好比让Chatgpt自动生成一份邮件发给老板。不是说技术不达标，而是用户的信任需要时间培养，对技术可实现的范围也需要时间学习（在什么情况下可以自动驾驶，什么情况必须切换手动等等）。对于很多消费者来说，即便技术成熟，但将自己的性命交给一台机器，听起来还是有些发憷。这点只能依靠时间和政府宣传来消除恐惧（企业宣传只有反作用），这就好比电刚刚被发明出来的时候，也有很多人因为担心其危险，所以不愿在家中通电。但经过漫长的政府宣传与市场实践，电力最终进入了家家户户。人工智能的需求同样需要时间去改变，并非一蹴而就的。不仅仅是自动驾驶的使用者存在信任问题，周围的相关者会发出更大的质疑。假如你在开车的时候，旁边突然出现一辆无人驾驶汽车，你会不会担心？假如你在过马路，看到一辆无人车向你驶来，你是否会驻足？这一切的担忧都需要时间去抹平。自动驾驶还有两大难题 – 责任认定和道德困境责任认定说到底，交通事故是一个概率事件，即便事故率远低于真人驾驶（按照特斯拉披露数据，事故率约是真人驾驶的十分之一），然而一旦发生事故，就要追究由谁来承担责任。最近，特斯拉遭到了起诉，原因是一位苹果工程师驾驶带自动驾驶功能的汽车途中发生车祸，并当场死亡。他的家属起诉了特斯拉，认为是技术缺陷导致事故发生。这也就是自动驾驶存在的责任认定问题。如果每一个出事故的用户都在特斯拉赔偿，那么推出自动驾驶必然是一场亏本的买卖。不过，针对责任认定，各国的法律正在逐渐完善，其中也包括由政府兜底的保险业务。因此自动驾驶的发展需要与法律的制定同步进行。道德困境如果突然有一个成年人闯马路，刹不住就要装上了，而你旁边是一辆车，你会怎么选？如果是一个或一群孩子呢？如果旁边是一辆重型卡车呢？到底选择紧急避险还是择轻避重？对于真人驾驶来说，这个就是个人的选择，无关对错。然而一旦上升到自动驾驶系统，便会有对与错的争议。是用一般人的标准去训练自动驾驶模型，还是最小化损失的最优解，又或是统一采用刹车标准，让速不让道？这些责任目前都压在自动驾驶企业身上。同样需要相应法规的建设去规范模型的训练。除了上述两个难题外，如果想要实现L5真正的完全自动驾驶单靠一家公司是不行的，还需要高精度的地图和智联网络的配合。要实现上述的这一切，不仅依赖于法律的完善，还需要基建的覆盖、智能的配套、智慧城市的建设以及消费认知的革命。无一不需要时间去打造，缺一不可。今日关注数据 18:00 美国3月NFIB小型企业信心指数联系我们电话：167 4049 5509（中国） 1300 729 171（澳大利亚）微信：acyauzh 官网：https://www.acyasia-cn.com 邮箱：support.cn@acy.com 本文内容由第三方提供。ACY证券对文中内容的准确性和完整性，不做任何声明或保证；由第三方的建议，预测或其他信息导致了投资损失，ACY证券不承担任何责任。本文内容不构成任何投资建议，与个人投资目标，财务状况或需求无关。如有任何疑问，请您咨询独立专业的财务或税务的意见。 2024-04-09

ACY证券2024-04-09

OpenAI计划建立“数据市场”，AI人工智能ETF(512930.SH)助力把握AI算力崛起投资机遇

元。消息面上，据了解，AI 公司如 OpenAI、Anthropic 等正在努力寻找足够的信息来训练下一代人工智能模型。数据短缺问题日益突出，对训练下一代强大模型至关重要。面对这一挑战，AI 初创、互联网大厂开始寻找新的方法来解决算力和数据的瓶颈问题。日前，微软携手 OpenAI，投入千亿美元，开发代号为 "Stargate" 的全新人工智能超级计算机，旨在解决算力难题。今年年初，OpenAI发布了首个文生视频模型Sora，给未来算力带来了指数级爆发式增长。中国银河证券表示，持续看好上游算力基础设施投资机会。Sora是人工智能发展进程中的“里程碑”，推动AGI时代加速到来，算力需求将持续爆发，持续看好产业链投资机会。万联证券认为，把握数字化、智能化双主线。建议关注数据要素全产业链、公共数据运营、企业数据价值以及国际数据产品挂牌带来的投资机遇；关注新模型推出对AI产业链需求提振、国内AI大模型的加速落地以及AIPC和智能驾驶产业链的投资机遇。 AI人工智能ETF(512930.SH)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年3月29日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977)、澜起科技(688008)，前十大权重股合计占比50.57%。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-04-09

细思极恐！马斯克预测：AI有望在明年超越最聪明的人类

的训练。马斯克去年创立了xAI，作为OpenAI的挑战者，他曾起诉OpenAI放弃其为人类福祉而非盈利开发人工智能的初衷。OpenAI否认了这些指控。马斯克表示，训练Grok 2模型需要大约20000个Nvidia H100 GPU，并补充说，Grok 3模型及更高版本将需要100000个Nvidia H100芯片。但他补充说，虽然迄今为止芯片短缺是人工智能发展的一大制约因素，但电力供应在未来一两年将至关重要。在谈到电动汽车时，马斯克重申中国汽车制造商是“世界上最具竞争力的”，并对特斯拉构成“最严峻的竞争挑战”。他此前曾警告称，中国竞争对手将在没有贸易壁垒的情况下击败全球竞争对手。马斯克还谈到了瑞典针对特斯拉的工会罢工，他表示“我认为这方面的风暴已经过去了。” Tangen表示，特斯拉最大股东之一、规模达1.5万亿美元的挪威主权财富基金上个月与特斯拉董事长会面，并获得了有关情况的最新进展。

Sissi2024-04-09

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