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民生证券:给予超图软件买入评级
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AI领域,公司不断完善AIGIS技术,
AI
产品
需求不断扩大,积极进行ChatGPT以及其他AIGC领域(包括AI绘画、建模等)的实验,探索相关产品研发。 2)打造新的成长曲线:公司积极发力数字孪生、数字中国等领域,水利、机场、官网、园区、城市等数字孪生场景成为公司发力重点,实景三维中国、住建信息化、水利信息化、农业农村信息化、生态环境信息化、气象信息化等业务有望给公司带来新的成长动力。 3)信创机遇:2022年公司新签信创合同金额1.11亿元,在农业、应急、能源、电力、电信、航空航天、交通、金融、住建、铁路运输等领域多点发力,不断有订单落地,参与的农业农村部、交通运输部、中国地震灾害防御中心、国家海洋信息中心、国铁集团等项目树立标杆效应。 4)股权激励目标体现发展信心:2023年6月公司发布2023年股票期权激励计划(草案),考核年度为2023年-2025年三个会计年度,以2022年营业收入为基准,2023-2025年营收增长率分别为20%、50%,90%,体现公司对未来几年的发展信心。 投资建议:公司在国内GIS领域具有领先地位。短期受疫情影响业绩出现波动,但考虑到公司自身市场地位以及在生态合作上的不断拓展,公司长期发展潜力不改。预计公司2023-2025年归母净利润为2.76/3.67/4.71亿元,对应PE分别为38X、29X、22X,维持“推荐”评级 风险提示:政策推进进度存在不确定性;细分领域景气度存在波动可能。 证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算,中邮证券孙业亮研究员团队对该股研究较为深入,近三年预测准确度均值为48.04%,其预测2023年度归属净利润为盈利3.61亿,根据现价换算的预测PE为28.86。 最新盈利预测明细如下: 该股最近90天内共有9家机构给出评级,买入评级6家,增持评级3家;过去90天内机构目标均价为28.0。根据近五年财报数据,证券之星估值分析工具显示,超图软件(300036)行业内竞争力的护城河良好,盈利能力一般,营收成长性较差。财务可能有隐忧,须重点关注的财务指标包括:应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星,好价格指标1.5星,综合指标1星。(指标仅供参考,指标范围:0 ~ 5星,最高5星) 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成,与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息(包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表)全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等,如存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
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证券之星
2023-06-26
天孚通信:公司无直接
AI
产品
收入
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公司主营光器件整体解决方案业务,无直接
AI
产品
收入。
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金融界
2023-06-25
AI也救不了618
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大量品牌也纷纷加入AI大战的行列,上线
AI
产品
,推出AI包装、AI广告、AI形象。 最早试水AI的是快消品品牌们。ChatGPT走红之际,钟薛高便推出了由AI主导的新产品系列“Sa'Saa”,据官方介绍,产品名字、口味到包装设计,使用ChatGPT、文心一言多款AI生成软件主导生成。 更多品牌选择将AI作为设计工具,在包装上下功夫。 首先是用AI设计产品包装。伊利推出了6款以中国山水为主题的AI设计包装,官方表示,系列包装从概念到视觉设计,都是由AI参与甚至主导;勇闯天涯superX也发布了四款限定的罐装啤酒新包装设计,其中两款由AI设计,两款由人类设计师设计,两者在视觉上差别不大。此外还有可口可乐、王老吉、安慕希、雀巢等品牌,也均发布了AI包装。 食品包装设计师CC向开菠萝财经介绍,AI设计包装,也是目前品牌们使用AI最多的应用领域。借助ChatGPT、Midjourney、Package Design AI等AI文字、图像生成软件进行产品设计,符合更年轻化、时尚化的视觉生产需求和消费者需求。更关键的在于,智能生成图像的优势在于速度快、融合度高、创新性强,短时间内能够生成足够量的备选方案。 CC认为,AI辅助产品设计将会是未来的主流。 其次,是用AI设计广告。618大促期间,百度旗下的AI绘画工具文心一格,与京东合作,推出电商行业首个AI线下广告,而又与周黑鸭、王老吉、徐福记等品牌,联动发布图文“高考祝福”广告;五芳斋则将AI+传统文化相结合,推出视频广告。 某广告公司的创意策划助理柚子介绍,产品上线前的市场调查、数据分析;产品生产过程中的包装设计、起名字;上线后的产品宣传整个流程,AI都能参与。“遇事不决问AI;方案没有头绪问AI;写文案没有灵感问AI。” 柚子补充说,“比起设计师给出了的方案,AI广告节省30%的成本、70%的时间,非常适合时间紧、任务急的购物节点”。 03 618卷AI,效果不行? 与科技公司们混战AI不同,不论的电商平台还是品牌,在618大促中卷AI,目的除了制造噱头引发关注之外,离不开降本增效,而成效如何? 以今年618引发热议的“AI主播”为例。很多带货直播间开始用“数字人”带货,200元即可定制的“数字人分身”。因为可以24小时不间断直播,不用担心主播“塌房”等,这被看做是高性价的一种带货形式。一家数字人制作公司给到的报价显示,目前市面上定制一个AI主播的费用,一年的使用期,最高在万元左右,这样看来,与真人主播相比,AI主播的确省钱。 但从目前的市场接受度,和AI主播本身的局限性来说,省钱不一定意味着“好用”。 在当下的直播带货中,虽然AI主播的风被吹得热火朝天,但真正落地直播间的,还是少数。而且大部分AI主播存在表情单一、语言机械、动作僵硬、互动性差的问题,观看的粉丝们屈指可数,对GMV的带动效果更是有限。 而从增效的角度来看,AI为电商和品牌们带来的提效也并不算明显。 “短期来看,资本市场AI关注热度高涨,AI给电商、品牌、商家带来的联动效应是显而易见的,尤其头部平台,基于早期的AIGC内容和数据池,能够带来新一波的流量。”关注电商投资的肖凯介绍,但长期来看,电商平台对AI的应用还处于简单的对话和算法推荐中,与之前已有的技术带来的差距并不明显。 此外,消费者之所以对618中的
AI
产品
感知不多,也与AI存在局限性,产品无法落地有关。 开菠萝财经尝试使用国内外几款AI绘图软件设计产品包装后发现,存在的问题包括:AI对细节词汇的理解不足;需要设计师长时间反复训练;AI设计多为平面图,3D效果图效果差;文字变形扭曲等。 设计师CC补充说,目前的AI辅助软件仍然达不到完稿的水平,AI设计的包装、广告、文案,有些甚至不符合广告法、设计规范,存在不小风险。 毫无疑问,火热的AI,为今年的618注入了新动力,各方“狂卷”反映着AI开始走进大众日常的趋势。但是,在AI的浪潮中,谁能先人一步虽然重要,谁能走好接下来的每一步,才重要。 618需要的不仅是AI的浅层次的“包装”一下,下一个618,AI能否带来更进一步的革新,还是止步于此,还是未知。 来源:金色财经
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金色财经
2023-06-22
美股Al概念明星股普遍下跌 SoundHound AI、 C3.ai跌超8%
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SFT.US)跌超1%。此前,拜登重申
AI
产品
发布前要确保安全,称需解决AI的经济风险。
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金融界
2023-06-22
金融行业迎来大模型时代 多维度梳理金融IT受益公司
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础服务、知识图谱、智能投顾等领先行业的
AI
产品
和服务;恒生电子,自2014年正式启动AI研究工作,已发布20多款人工智能产品,打造了NLP、OCR、CV、知识图谱等能力;金证股份,在2018年,金证已开始做AI技术的研究布局相关工作,引入了多名算法专家和架构师组建团队,并通过多个创新平台公司,将人工智能技术与金融业务的深度融合,目前金证在智能风控、智能投行、智能投顾、RPA、智能客服、智能投资等金融领域实现了多个业务方向的突破。 2)具有丰富行业数据。数据是训练大模型的重要基础,模型的更新也需要不断向其投喂最新的相关数据,垂直大模型更是具有行业knowhow,因此具有金融行业相关数据的同花顺、指南针、恒生电子(恒生聚源)等有较大优势。 3)具备丰富的行业经验与深入的业务理解。人工智能需要IT能力、算法、业务等,这些要素缺一不可,AI发展与落地离不开对业务场景的深度理解,且金融行业具有强监管特点,合规重要性凸显,因此在所处领域耕耘多年、占据较大市场份额的公司会积累起较多的行业经验与业务理解,如恒生电子、金证股份、宇信科技。 4)与头部互联网厂商有紧密联系。头部互联网厂商在技术能力、资金实力等方面具备较大优势,多数也推出了自己的大模型产品,与其进行合作有利于率先进行大模型的落地,取得先发优势,如恒生电子,蚂蚁科技集团为其股东;宇信科技,2020年与百度达成战略合作,同时百度成为其重要战略股东。
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金融界
2023-06-21
美图与吴欣鸿的“AI进化论”:拥抱趋势、主动求变、充满期待
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逐步形成了由底层、中间层和应用层构建的
AI
产品
生态。 应用层,美图在AI图片、AI视频、AI设计、AI数字人领域创新探索,并由美图秀秀实现AI影像服务聚合;中间层,美图提供了美图AI开放平台、美图创意平台、美图AI助手RoboNeo的组合;底层则是MiracleVision视觉大模型,为美图全系产品提供AI模型能力。 “通过这个生态结构,我们将持续为用户带来更优质的影像体验。”吴欣鸿表示。 AI时代,工具价值大爆发 在影像节现场,吴欣鸿对“AI时代的影像生产力工具”的主题进行了解读,AI正成为推动工具效率变革的能源,“AI对工具的意义,就好比电对于电器的意义,电的发现推动了工业革命,AI的发展则让我们进入了智能时代。” 美图公司创始人、董事长兼首席执行官吴欣鸿 吴欣鸿表示,今天美图产品的工具属性已经发生变化。“过去美图主要服务于用户的生活场景,比如拍摄、修图、修视频、社交分享。在AI时代,除生活场景外,美图将提供更多生产力场景的服务,如视觉创作、商业摄影、专业视频编辑、商业设计等等。” 在AI的驱动下,截至6月18日,美图公司的全球VIP会员数从去年影像节公布的450万增长至719万。“VIP会员数的快速增长,也让我们去年的订阅收入首次超过广告收入,开启了美图商业化的第二曲线。”吴欣鸿说。 拥抱趋势、主动求变、充满期待 当谈到美图取得的成绩时,吴欣鸿称“很幸运,美图非常积极拥抱了AI这个趋势”,而在拥抱趋势的同时,吴欣鸿也在带着美图积极寻找增量。 对比两届影像节不难发现,美图在今年不仅为不同的用户群带来了更多的产品形态,而且还加大了B端市场的布局。对此,吴欣鸿表示,这是美图主动的求变。 “我们看到在生产力场景巨大的需求和商业化的机会,而满足这些需求的能力我们都具备。”吴欣鸿表示,作为一家商业公司,我们需要追求收入和利润的增长,在B端市场这个领域有巨大的商业空间,那就会成为一个增量,所以我们特别主动。 针对AI技术如何助推产品研发以及业务增长,吴欣鸿作了进一步阐释,虽然美图积累了十几年的影像技术,但以前要去做一款新的效果或是开发新的功能,需要很多时间、人力上的投入,而且还有不确定性,但现在AI让我们可以很快地把构想去落地去验证,与此同时,这些新变化带给用户的反馈也是正向的,它会让用户有足够的动力去使用甚至去付费。吴欣鸿举例到道,像3月份推出的AI动漫,这个是美图全球首发,当用户看到自己拍摄的一个视频可以被转化成像美漫或者日漫的效果,那一刻我相信是非常惊艳,像这样的创新就能够极大地拉动订阅和单购的收入。 值得关注是,当会上被问到给美图新推出的视觉大模型打多少分时,吴欣鸿却只打出了“60分”。他解释道,虽然我们做的大模型在过去几个月进步明显,但是离最理想的生成效果还有比较大的差距,特别是在创造性上面。但起点越低,空间越大,美图有很好的基础去把这个事情做好,而且美图是一个有韧劲、有耐心的团队,所以我还是充满期待的。我也很期待自己,半年后或是年底回头来看今天,我们会给自己打多少分,这是个很好的问题。
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金融界
2023-06-20
美图回应“AI危机”聊天记录:AI带来更多机遇,全球会员数大幅增长
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,所以团队这段时间也特别兴奋,绝大部分
AI
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的研发都是自下而上驱动的。”陈剑毅表示,因为整个团队都在专心研究AI,导致很多合作未能及时响应,向合作方朋友们表达歉意。 陈剑毅表示,目前美图用户规模稳步上升,财务指标快速增长。 美图公司在现场公布了最新的VIP会员数量,截至6月18日,美图全球VIP会员数为719万,与去年影像节公布的450万会员相比大幅增长。 当日美图发布7款新品,均为基于AI技术的影像工具,覆盖视觉创作、商业摄影、专业视频编辑、商业设计等领域。同时美图还发布了视觉大模型MiracleVision。
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金融界
2023-06-19
华金证券:给予全志科技增持评级
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能安防、 智能座舱、 智能工控等细分
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量产落地。 投资建议: 我们公司预测 2023 年至 2025 年公司营收分别为 18.93 亿元、 22.71亿元、 27.25 亿元, 同比增速分别为 25.0%、 20.0%、 20.0%, 归母净利润分别为2.02 亿元、 2.68 亿元、 3.39 亿元, 对应的 PE 分别为 94.5 倍、 71.2 倍、 56.3 倍。考虑到 AI 产业化浪潮正逐步展开, 公司作为端侧芯片重要供应商, 下游具备广泛的客户基础, 首次覆盖, 给予增持-B 建议。 风险提示: 产品研发不及预期、 行业竞争加剧、 下游需求不及预期 证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算,长城证券邹兰兰研究员团队对该股研究较为深入,近三年预测准确度均值为70.08%,其预测2023年度归属净利润为盈利3.36亿,根据现价换算的预测PE为56.71。 最新盈利预测明细如下: 该股最近90天内共有3家机构给出评级,增持评级3家。根据近五年财报数据,证券之星估值分析工具显示,全志科技(300458)行业内竞争力的护城河良好,盈利能力一般,营收成长性较差。财务可能有隐忧,须重点关注的财务指标包括:存货/营收率增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标2.5星,好价格指标2星,综合指标2星。(指标仅供参考,指标范围:0 ~ 5星,最高5星) 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成,与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息(包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表)全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等,如存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
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证券之星
2023-06-19
多维度解析DePIN如何助力人工智能?
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被人工智能时代改写。迄今为止,突破性
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的缔造者都是诸如 Microsoft 的 OpenAI、Nvidia、Google 甚至 Meta 这样的传统科技巨头。 发生了什么?为什么这一次巨头赢过了初创?初创企业可以写出优秀代码,但与科技巨头相比,它们面临多种阻碍: 计算成本居高不下 AI 发展存在反向凸角:由于缺少必要的方针,围绕 AI 社会影响的担忧和不确定性阻碍了创新 AI 黑盒问题 大型科技公司建立的“数据护城河”形成进入壁垒 那么,为什么需要区块链技术出场?它与人工智能的交集在哪?虽然不能一次性解决所有问题,但Web3中的分布式物理基础设施网络(DePIN)为解决上述问题创造了条件。下文将阐述 DePIN 背后的技术如何助力人工智能,主要从四个维度: 降低基础设施成本 验证创作者和人格 填补AI 民主和透明度 设置数据贡献奖励机制 下文中: “web3”指下一代互联网,区块链技术与其他现有技术是其有机组成。 “区块链”指去中心化和分布式账本技术。 “加密”指利用代币机制进行激励和去中心化的做法。 一、降低基础设施成本(计算和存储) 每一波技术创新的引子都是某种昂贵的东西变得廉价到可以浪费。 ——社会的技术债务和软件的古腾堡时刻,来自 SK Ventures 基础设施的可负担性有多重要(人工智能的基础设施指计算、传输和存储数据的硬件成本),Carlota Perez 的技术革命理论有指明,该理论提出技术突破包含两个阶段: 来源:Carlota Perez 的技术革命理论 安装阶段以大量风险投资、基础设施建设和“推动式”市场推广(GTM)策略为特征,因为客户不了解新技术的价值主张。 部署阶段以基础设施供应的大量增加为特征,降低拉新门槛,并采用“拉动式”市场推广(GTM)策略,表明产品市场匹配度高,客户期待更多尚未成型的产品。 既然 ChatGPT 等尝试已证明市场契合度和客户需求,人们可能觉得 AI 已经进入部署阶段。然而,AI 还缺少重要一环:过剩的基础设施供价格敏感的初创企业进行搭建和尝试。 问题 当前物理基础设施领域主要由垂直一体化寡头垄断,包括 AWS、GCP、Azure、Nvidia、Cloudflare、Akamai 等,行业利润率高,据估计AWS 在商品化计算硬件上的毛利率为 61% 。所以 AI 领域、尤其是 LLM 领域的新进入者要面对及其高昂的计算成本。 ChatGPT 一次训练的成本估计在 4 百万美元,硬件推理运营成本约 70 万美元/天。 Bloom 第二版可能需要花费 1000 万美元进行训练和重新训练。 如果 ChatGPT 进入 Google 搜索,谷歌营收将减少 360 亿美元,巨额利润将从软件平台(Google)向硬件提供商(Nvidia)转移。 来源:层层分析— LLM 搜索架构与成本 解决方案 DePIN 网络如 Filecoin(起源于 2014 年的 DePIN 先驱,专注集合互联网级硬件,服务于分布式数据存储)、Bacalhau、Gensyn.ai、Render Network、ExaBits(用于匹配 CPU/GPU 供需的协调层)可以通过以下三个方面节约 75% 至 90% +的基础设施成本: 1. 推动供应曲线,激发市场竞争 DePIN 为硬件供应商成为服务提供商提供了平等机会。它创建了一个人人可以作为“矿工”加入,用 CPU/GPU 或存储能力可换取经济报酬的市场,从而给现有提供商带来竞争。 虽然像 AWS 这样的公司无疑在用户界面、运营和垂直整合方面享有 17 年的先发优势,但是DePIN 吸引了无法接受中心化供应商客定价的新户群。就像 Ebay 不直接与 Bloomingdale 竞争,而是提供更经济的替代品来满足类似需求,分布式存储网络并不取代中心化供应商,而是旨在服务于价格敏感的用户群体。 2.通过加密经济设计促进市场经济平衡 DePIN 创建的补贴机制能引导硬件供应者参与网络,从而降低最终用户的成本。究其原理,我们可以看看 AWS 和 Filecoin 在Web2和Web3中存储提供者的成本和收入。 客户获得降价:DePIN 网络营造了竞争性市场,引入Bertrand 式竞争,从而降低客户支付费用。相比之下,AWS EC 2 需要约 55% 的利润率和 31% 的总体利润率来维持运营。DePIN 网络提供的Token 激励/区块奖励也是新的收入来源。在 Filecoin 的背景下,存储提供者托管越多真实数据越能获得区块奖励(代币)。因此,存储提供者有动力吸引更多客户达成交易增加收入。几个新兴计算 DePIN 网络的代币结构仍未公开,但很可能遵循类似模式。类似网络包括: Bacalhau:将计算引入数据存储位置的协调层,避免移动大量数据。 exaBITS:服务于 AI 和计算密集型应用程序的分布式计算网络。 Gensyn.ai:深度学习模型计算协议。 3. 降低间接成本:Bacalhau、exaBITS 等 DePIN 网络以及 IPFS/内容寻址存储的优势包括: 释放潜在数据的可用性:由于传输大型数据集的带宽成本高,目前大量数据未被开发,比如体育场馆产生的大量事件数据。DePIN 项目可以现场处理数据并仅传输有意义的输出,发掘潜在数据的可用性。 降低运营成本:通过本地获取数据来降低数据输入、传输和导入/导出成本。 最小化敏感数据共享中的人工作业:如果医院 A 和 B 需要将各自患者的敏感数据进行组合分析,它们可以使用 Bacalhau 协调 GPU 算力,直接在本地处理敏感数据,而不必通过繁琐的行政流程与对方进行个人身份信息(PII)交换。 无需重计算基础数据集:IPFS/内容寻址存储自带去重、溯源和验证数据的能力。有关 IPFS 的功能和性价比可参考这篇文章。 AI 生成摘要:AI 需要 DePIN 提供的经济实惠的基础设施,目前基础设施市场由垂直一体化的寡头垄断。像 Filecoin、Bacalhau、Render Network、ExaBits 这样的 DePIN 网络使成为硬件供应商的机会民主化,引入竞争,通过加密经济设计维护市场经济平衡,让成本降低 75% -90% 以上,并降低了间接成本。 二、验证创作者和人格 问题 一份近期调研显示,50% 的 AI 学者认为 AI 给人类带来毁灭性伤害的可能性超过 10% 。 人们需要警醒,A.I.已经引发社会混乱,而且仍缺乏监管或技术规范,这种情况被称为“反向凸角”。 比如,在这段 Twitter 视频中,播客主持人 Joe Rogan 与保守评论员 Ben Shapiro 在就电影《料理鼠王》进行着辩论,然而这段视频是 AI 生成的。 来源:Bloomberg 值得注意的是,A.I.的社会影响力远不止虚假博客、对话和图像带来的问题: 2024 年美国大选期间,AI 生成的 deepfake 竞选内容首次达到了以假乱真的效果。 参议员 Elizabeth Warren 的一段视频经过编辑,让她“说”出了"共和党人不应该被允许投票"这样的话(已辟谣)。 语音合成的拜登的声音批评跨性别女性。 一群艺术家对 Midjourney 和 Stability AI 提起了集体诉讼 ,指控其未经授权使用艺术家的作品来训练 AI,侵犯版权并威胁艺术家生计。 AI 生成的由 The Weeknd 和 Drake 合唱的歌曲“Heart on My Sleeve”在流媒体平台上走红,但随后被下架。当新技术在没有规范的情况下进入主流,就会造成诸多问题,版权侵犯就属于“反向凸角”问题。 那么我们能否在Web3中加入 AI 的相关规范? 解决方案 利用加密链上来源证明进行人格证明和创作者证明 让区块链技术真正发挥作用——作为一个包含不可篡改链上历史记录的分布式账本,数字内容的真实性可以通过内容加密证明得到验证。 数字签名作为创作者证明和人格证明 要识别 deepfake,可用原始内容创作者独有的数字签名生成加密证明,签名可以使用只有创作者知晓的私钥创建,并可由对所有人公开的公钥进行验证。有了签名就可以证明内容是由原始创作者创建,不论创建者是人类还是 AI,还可以验证授权或未授权的对内容的更改。 利用 IPFS 和默克尔树进行真实性证明 IPFS 是使用内容寻址和默克尔树引用大型数据集的分布式协议。为了证明文件内容收到、更改,会生成一个默克尔证明,即一串哈希,显示特定的数据块在默克尔树中的位置。每次更改,都会在默克尔树中增加一个哈希,提供了文件修改的证明。 加密方案的痛点是激励机制,毕竟,识别出 deepfake 制造者虽然能减少负面社会影响,但不会带来同等的经济利益。这份责任很可能落在 Twitter、Meta、Google 等主流媒体分发平台上,事实也的确如此。那么我们为什么需要区块链? 答案是区块链的加密签名和真实性证明更加有效、可验证和确定。目前,检测 deepfake 的过程主要通过机器学习算法(如 Meta 的“Deepfake Detection Challenge”、Google 的“Asymmetric Numeral Systems” (ANS)和 c 2 pa:https://c 2 pa.org/)来识别视觉内容中的规律和异常,但时常不够准确,落后于 deepfake 发展速度。一般需要人工审核来确定真实性,低效且昂贵。 如果有一天每条内容都有加密签名,每个人都能可验证地证明创作来源,标记篡改或伪造行为,那我们将迎来美丽的世界。 AI 生成摘要:AI 可能对社会构成重大威胁,尤其是 deepfake 和未授权使用内容,而Web3技术,如使用数字签名的创作者证明和使用 IPFS 和默克尔树的真实性证明,可以验证数字内容的真实性,防止未经授权的更改,为 AI 提供规范。 三、AI 民主化 问题 今天的 AI 是由专有数据和专有算法构成的黑盒。大型科技公司 LLM 的封闭性扼杀了我眼中的“AI 民主”,即每个开发者甚至用户都能为 LLM 模型贡献算法和数据,并在模型盈利时获得部分利润(相关文章)。 AI 民主=可视性(能看到输入模型的数据和算法)+贡献(能向模型贡献数据或算法)。 解决方案 AI 民主的目的是让生成式 AI 模型对公众开放、与公众相关、为公众所有。下表对比了 AI 现状与通过Web3区块链技术能实现的未来。 目前—— 对于客户: 单向接收 LLM 输出 无法控制个人数据如何被使用 对于开发者: 可组合性低 ETL 数据处理不可追溯,难复现 数据贡献来源仅限于数据所有机构 闭源模型只能通过 API 付费访问 分享数据输出缺乏可验证性,数据科学家 80% 的时间用于低端数据清洗 结合区块链后—— 对于客户: 用户可提供反馈(比如偏见、内容审核、针对输出的颗粒度反馈)作为微调依据 用户可选择贡献数据换取模型盈利后的利润 对于开发者: 分布式数据管理层:众包重复耗时的数据标记等数据准备工作 可视性&组合&微调算法的能力,借助可验证源(可以看到所有改动的防篡改历史记录) 数据主权(通过内容寻址/IPFS 实现)和算法主权(例如 Urbit 实现了数据和算法的点对点组合和可移植性) 加速 LLM 创新,从基础开源模型的各种变体中加速 LLM 创新。 可复现训练数据输出,通过区块链对过去 ETL 操作和查询的不可变记录(如 Kamu)实现。 有人说Web2的开源平台也提供了一种折中方案,但其效果并不理想,相关讨论可见 exaBITS 的博文。 AI 生成摘要:大型科技公司封闭的 LLM 扼杀了“AI 民主”,即每个开发者或用户都能够为一个 LLM 模型贡献算法和数据,并在模型盈利时获得部分利润。AI 应该对公众开放,与公众相关,为公众所有。借助区块链网络,用户能够提供反馈,为模型贡献数据换取变现后的利润,开发者也能获得可视性和可验证源,从而组合和微调算法。内容寻址/IPFS 和 Urbit 等Web3创新将实现数据和算法主权。通过区块链对过去 ETL 操作和查询的不可变记录,训练数据输出的可复现性也将成为可能。 四、设置数据贡献奖励机制 问题 今天,最有价值的消费者数据为大型科技公司的专有资产,构成其核心商业壁垒。科技巨头没有动力将这些数据与外部方共享。 那么,为什么我们不能直接从数据创造者或用户那里获取数据呢?为什么我们不能把数据变成公共资源,贡献数据将数据开源化供数据科学家使用? 简单来说是因为缺乏激励机制和协调机制。维护数据和执行 ETL(提取、转换和加载)是一大笔间接成本。事实上,仅数据存储就将在 2030 年成为价值 7770 亿美元的行业,这还不包括计算成本。没有人会无偿承担数据处理的工作和成本。 不妨看看 OpenAI,最初设定是开源非盈利,但变现困难无法覆盖成本。2019 年,OpenAI 不得不接受微软注资,算法不再对公众的开放。预计到 2024 年,OpenAI 盈利将达 10 亿美元。 解决方案 Web3引入了名为“dataDAO”的新机制,促进了 AI 模型所有者和数据贡献者之间的收入再分配,为众包数据贡献创建了激励层。由于篇幅限制,此处不会展开,想要了解可阅读下方两篇文章: How DataDAO works/DataDAO 原理,作者是 Protocol Labs 的 HQ Han How data contribution and monetization works in web3/web3数据贡献和变现如何运作,我在这篇深入讨论了 dataDAO 的机制、欠缺和机遇 总的来说,DePIN 另辟蹊径,为推动Web3和 AI 创新提供了新的硬件能源。尽管科技巨头主导了 AI 行业,但新兴参与者可以利用区块链技术加入竞争:DePIN 网络降低准入门槛的方式包括降低计算成本;区块链的可验证和分布式特性使真正的开放式 AI 成为可能;dataDAO 等创新机制激励数据贡献;区块链的不可变性和防篡改特性提供了创造者身份证明,打消人们对 AI 负面社会影响的担忧。 来源:金色财经
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金色财经
2023-06-16
美股开盘:纳指跌超50点 科技股多数下跌百济神州跌超7%
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以直接看到AI提供的购买建议。从谷歌的
AI
产品
路线图来看,不难发现谷歌试图成为本地生活和购物入口、包揽一切的野心。 维视图像宣布取消公开发行股票 维视图像公司宣布因股价波动取消公开发行股票。 甲骨文总算迎来第二春:得益于AI大潮,年内股价涨超50% 多年来,在云技术方面,数据库软件开发商甲骨文一直落后于技术竞争对手,但这种情况正在改变。这家公司正在迎来自己的“高光时刻”。截至周三,甲骨文已经连续第5个交易日收于纪录高位,年内股价涨超50%。过去一年中,该公司的表现超过了除英伟达以外的所有大型科技企业。 阿里巴巴已有15款支持中文的开源大模型在魔搭社区上线 阿里巴巴6月以来已累涨超12%。据阿里云官微消息,阿里云在2023开放原子全球开源峰会上公布1+4开源战略,在操作系统、云原生、数据库、大数据四大开源领域之外,AI模型社区魔搭首次亮相。目前已有15款支持中文的开源大模型在魔搭社区上线。 艾伯维称泽布替尼侵权拟赴特拉华州起诉 有市场消息称,美国药企艾伯维告百济神州的BTK抑制剂泽布替尼侵权。对于上述传闻,百济神州回应称,我们将在适当的时候对该投诉作出应对,并开展积极的辩护。
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金融界
2023-06-15
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