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国产半导体，起飞！
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年4月之前的短短一个季度内，因市场疯炒AI，公司股价飙升了近400%，而后几个月又暴跌了60%以上。当然，基于未来国产替代提速、业绩成长空间大，A股半导体较其他行业有所溢价是合理的，但过高溢价则是泡沫。一旦大市调转下跌或市场风格切换，就将面临较大的估值回撤压力。不过，在水大鱼大的半导体市场里，一定会有业绩增长性好、不讲资本故事的优秀公司，即便现在估值倍数相对较高，也可以通过未来较高业绩增长来化解。这样的企业值得被关注与挖掘。（全文完）
格隆汇2024-12-08
生成式AI 10倍商业增长，百度会如何抓住？
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迹，AI大模型领域也不例外。一个所有AI公司都必须直面的现实问题是：AI究竟能够带来怎样的商业回报？ 01、AI商业化的关键节点，看百度的先行布局与创新举措在资本市场，过去一年，许多AI公司股价涨幅惊人。但能否成功实现AI商业化落地，将成为决定这些公司股价后续走势的核心要素。值得庆幸的是，我们看到众多AI大厂正全力以赴地进行各种商业化落地的探索。近期，全球AI巨头Open AI传出消息，其CEO奥特曼正在考虑在ChatGPT中加入广告，并聘请了前Google广告负责人亲自负责该项目。与此同时，谷歌也在广告营销领域进行了诸多商业化尝试。比如谷歌推出了Performance Max，利用AI生成技术，根据广告主提供的广告目标、预算、行业、受众等信息，自动生成广告的标题、描述和相关图像，以及匹配最合适的广告形式和投放渠道。这两家全球知名AI公司不约而同地将AI商业化的目标聚焦于广告营销领域，无疑向市场释放了一个强烈的信号：AI在广告营销方面已展现出相当可观的商业化潜力。实际上，在国内，2019年就开始布局大模型的百度，在一定程度上已经走在了Open AI和谷歌的前面。在当前AI技术蓬勃发展的时代背景下，百度积极探索商业化落地路径，于12月5日举办的百度热AI营销峰会上将商业系统升级为“百度伴飞”，致力于实现营销场域的拓展、经营品质的提升以及连接流程的简化，从而达成商业空间的大幅增长和用户与商业的深度融合。那么，百度究竟是如何实现这一目标的呢？据悉，百度将从拓宽场域边界、提升经营品质、简化连接流程这三大关键方向进行深入攻克。 02、百度伴飞：多维度创新驱动AI营销变革（1）拓宽场域边界：创新场景激发商业潜能在传统广告营销场景的基础上，百度伴飞积极引入智能问答、笔记、短剧等创新场景，开启了新机遇之门。百度APP庞大的月活用户群体（超过7亿）中，有超过20%的搜索结果页面融入了AI生成内容，为用户提供了便捷的信息总结。智能问答场景蕴含着巨大的商业价值，当用户在获取物品优势或企业服务信息后产生进一步需求时，大模型能够精准捕捉并满足用户需求，进而为企业开拓更广阔的商业空间。同时，笔记营销正逐渐崭露头角，AI技术凭借其精准判断能力，帮助企业找到最符合用户需求的笔记信息，并通过丰富的转化组件，使企业获得更多商业契机。截至目前，百度APP笔记分发量同比增长140%，成绩斐然。针对用户一站式获取多种信息的强烈需求，AI技术展现出强大的信息聚合能力。以教育领域为例，AI可以一站式提供全面的知识内容、课程详情以及教育机构地址等信息，为具备优质服务能力的企业创造了拓展商业空间的绝佳机会。此外，百度在用户内容消费方面也进行了积极的拓展与实践。例如，优质的短剧营销内容未来将在百度视频信息流、短剧频道、搜索专题、搜索合集等多个丰富场域进行广泛分发，这不仅为用户带来了丰富多彩的内容体验，也为版权方开辟了更多商业机会，实现了用户与商业的双赢局面。作为用户交互和生活服务新场景的重要代表，新搜索文小言表现十分亮眼。百度副总裁、AI产品创新业务负责人薛苏透露，文小言的累计调用量已超过 35亿次，月活用户数量成功突破千万大关。目前，文小言正在深度建设法律、健康等专业垂类的服务化功能，并计划于明年接入更多生活服务类功能，预计覆盖范围将拓展至30多个行业。可以预见，未来票务、电商、汽车、快消、金融等众多行业客户，都将借助文小言用户的每一次“问”，实现更加精准的信息分发和高效的用户触达，从而深度挖掘出更多潜在的商业价值，为行业发展注入新的活力。（2）提升经营品质：智能技术赋能商家成长在经营层面，百度伴飞借助智能体和数字人直播这两大关键利器，全力推动商家的生意增长和品牌建设。智能体已成为企业经营不可或缺的标配，其能够实现全天候7*24小时在线服务，深夜响应率高达100%。目前，每天有超过2万个活跃的商家智能体在百度平台上为用户提供专业、精准的解答服务，单个用户最高对话轮次可达288次。智能体以数字人形态与用户进行互动沟通，不仅极大地增强了用户的沉浸式体验，还在潜移默化中促进了用户与商家之间信任关系的建立。以沙宣智能体为例，用户可以与维达・沙宣先生进行跨越时空的精彩对话，平均停留时长达到132秒，深度互动率更是高达150%，充分展示了智能体在提升用户参与度和品牌影响力方面的巨大潜力。另外，文心智能体平台与慧播星，也在持续引领行业变革。百度副总裁、百度搜索总经理赵世奇为此亦详细的介绍了文心智能体平台的升级情况，以及智能体为百度搜索带来的多轮对话、超级外脑、创意升级、拟人体验和多元推荐等五大显著新能力，他分享了智能体超写实数字人「易轶律师」在搜索+智能体+数字人三重优势叠加下的卓越体验升级。凭借易开发、有分发、有钱赚等一系列突出优势。截至今年11月，文心智能体平台已成功吸引80万名开发者和15万家企业入驻，实现了令人瞩目的16倍分发增长。在直播行业，慧播星作为业界首个AI全栈式数字人直播解决方案，集成了智能主播、脚本、互动、展现、场控等五大核心能力，能够在短短几分钟内迅速完成数字人直播间的搭建工作，大幅降低了直播运营成本。通过慧播星搭建的数字人直播间，在主播的表情、语调、情绪表达，以及展示商品细节、与客户互动答疑等方面，都与真人主播不相上下，甚至在某些方面更具优势。有直播能力的客户可以借助慧播星实现数字人+真人直播的无缝衔接，充分利用闲时流量，轻松实现7*24小时日不落直播，有效达到降本增效的经营目标。而对于那些没有直播能力的客户而言，也能够通过一键AI全链路生成直播间，轻松实现低门槛入局，并显著提高收益，为直播行业的发展带来了全新的模式和机遇。（3）简化连接流程：优化体验提升营销效率在连接方面，百度伴飞始终致力于降低AI营销门槛，通过创新技术实现创意投放的双效提升。在创意生成环节，擎舵发挥着重要作用，它能够一键生成图文和视频笔记，还具备制作短剧高光片段和讲解视频的能力，并且可以根据不同受众的特点和需求，精准生成最合适的海报。目前，擎舵已经累计为超过12万家企业提供了优质的服务，赢得了市场的广泛认可。在投放环节，轻舸凭借其强大的智能搭建能力、智能投放产品 AI MAX以及智能诊断能力，为客户的投放活动提供了全方位的坚实保障。这一系列创新举措使得账户搭建时间大幅缩短50%，平均转化率显著提升 7.2%，分析调优时间从原来的2小时锐减至5分钟，极大地提高了营销效率和效果，为企业在激烈的市场竞争中赢得了先机。在客户应用与数据反馈方面，百度正推动持续优化升级。从此次大会公布的数据来看，目前已有超过七成客户积极使用百度AI营销能力，并且取得了显著的降本增效成果。例如，一汽大众智能体通过化身金牌销售，长期持续地为用户提供有价值的信息输出，成功使一汽大众的认知和兴趣人群增加了48%，有效互动数提升了15倍，实现了有效的人群积累和品牌推广。此外，为了进一步提升经营的便利性和效率，百度营销精心推出了“全链自动化经营解决方案”，该方案基于百度一系列先进的AI原生商业产品基建，全面覆盖了经营的各个关键环节。通过极简式本地推广、全时数字人直播、全域智能化服务等创新模式，助力商家有效降低经营成本、显著提升服务效率和转化效果，有力地推动了生意的持续增长。以法律服务行业为例，该行业长期面临着客服接待能力不足、培训周期漫长、专业性要求高等诸多难题，北京市盛廷律师事务所在使用智能体后，不仅能够为用户提供稳定、优质的咨询服务，还成功实现成本降低 21%，转化率提升163%，为行业提供了成功的范例，也充分证明了百度 AI营销能力在不同行业中的广泛适用性和巨大价值。通过在拓宽场域边界、提升经营品质、简化连接流程这三大方向上的不懈努力和创新实践，百度伴飞商业系统为企业提供了全方位、多层次的营销解决方案，有望在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现商业价值的最大化，并推动整个行业向更加智能化、高效化的方向发展。 03、AI商业化前景与百度的价值重估机遇 AI技术的发展仍处于高速上升期，远未触及极限，其蕴含的数万亿商业价值也仅仅处于早期释放阶段。对于各大AI公司而言，商业化前景一片广阔，尤其是在广告营销领域。有业内分析人士指出，AI大模型极有可能成为广告营销行业最具颠覆性的力量，将引发行业的巨大变革。谷歌母公司Alphabet的业绩增长便是AI推动广告营销发展的有力例证。在最新的2024财年第三季度，其各主要业务收入增长全面超出预期。财报公布后，谷歌当日股价上涨近3%，市值最高突破2.2万亿美元，位列全球第四，仅次于苹果、微软、英伟达。而在今年4月26日，谷歌公布24年第一季度超预期财报后，单日市值暴增2250亿美元，成为第三家单日市值增长超过2000亿美元的公司（另外两家为英伟达2760亿和Meta2040亿）。这不仅打破了谷歌在美股七大科技股中股价较少大幅波动的“惯例”，更是AI在广告营销应用潜力的又一重要体现。相比之下，百度在生成式AI赋能广告营销产业方面走得更为超前。更为重要的是，此次百度商业系统全面升级为“百度伴飞”，标志着百度在AI赋能广告营销领域迈出了坚实的一大步。可以预见，像百度这样积极探索创新的企业，借助生成式AI的强大力量，有充分的机会推动行业以及自身价值的重新评估，在AI商业化的浪潮中占据更为有利的地位，实现更大的商业价值。
格隆汇2024-12-06
马斯克的xAI狂吸60亿美元，新估值翻一番破400亿！
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马斯克旗下AI公司斩获60亿美元融资，估值翻一番，说明AI狂潮仍然进行中。根据SEC最新文件显示，马斯克(Elon Musk)旗下的人工智慧(AI)初创公司xAI完成新一轮集资。据悉，xAI本轮融资吸引90多位投资者，总共筹集60亿美元，将用于孟菲斯的新超算中心建设。目前，该公司估值为400-500亿美元，相比今年年初翻一番。今年5月，xAI以估值240亿美元融资了同样的规模——60亿美元。 xAI由马斯克在2023年创立，至今不到两年，该公司已经获得两轮融资，而且估值发生戏剧性的飙升，可见人工智慧（AI）深受投资者青睐。此外，马斯克斥资2.6亿美元助推川普重返白宫，使其获得川普政府的认可，并获得政府效率部负责人的任职，这也使得其旗下公司受益，包括xAI、特斯拉、 X等等。原文链接
投资慧眼2024-12-06
中美重磅消息！中国提前实现2025年“小巨人”战略目标推动AI国内技术自给自足
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hatGPT等应用程序人气飙升，但许多AI公司正在竞相开发下一个级别，即拥有人类水平智能的AI。 OpenAI首席执行官Sam Altman表示，AGI有望在2025年实现。 “我们距离打造AGI更近了一步，而不是搞清楚如何控制它。这意味着AGI竞赛不是军备竞赛，而是自杀竞赛，”泰格马克解释说。咨询公司Trivium China合伙人Kendra Schaefer提到：“中国将试图主导AGI，同时建立一个技术监管机构，限制AGI在国内被允许做的事情。”
秉哥说市2024-12-03
博通的回调算不算一份礼物？
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PU正在构建的AI集群并不误导。然而，AI公司和超大规模企业越来越面临解决AI电力和扩展成本挑战的压力。随着AI扩展据报道即使AI公司急于改进他们的尖端LLM也在减速，可能会增加对进入定制AI芯片的焦点。博通在定制AI芯片方面的专业知识预计将引领下一阶段的增长，因为AI公司和超大规模企业重新评估他们投资蓬勃发展的AI集群的财务能力。鉴于设计和生产定制AI芯片的成本效益所需的规模，博通的专业知识和经验预计将是关键的，因为预计对定制芯片的需求将显著增加。 Tan在9月分享说，定制芯片占其AI收入的三分之二。此外，博通已经与三家超大规模企业建立了强大的合作伙伴关系。此外，OpenAI的增加规模使得与博通开发定制芯片成为一个可行的业务，可能会提高其成本效率。因此，定制芯片在未来五年内可能在超大规模企业工作负载中更加突出，这是合理的。AWS的客户使用其定制AI芯片的经验证明了定制芯片业务的可行性和可持续性，因为超大规模企业争夺提高成本竞争力的机会。尽管如此，英伟达能够扩展其与商业AI芯片业务一致的网络业务的能力是值得注意的。正如英伟达CEO黄仁勋在公司的财报电话会议上所指出的，由埃隆·马斯克领导的xAI使用了英伟达的Spectrum-X网络技术为xAI的Colossus 100K Hopper超级计算机。黄还强调了Spectrum-X相对于更“传统”的以太网技术的日益竞争力。虽然博通是网络市场的领导者，但随着英伟达寻求开发更具成本效益的“捆绑包”以加强其网络产品的采用，博通可能面临更加激烈的挑战。尽管如此，博通保持其信心，即它可以保持“行业标准”，因为它展示了其可扩展性和能效。因此，预计英伟达和博通之间的竞争将保持非常激烈，尽管博通收入多样化良好，应该可以缓解其新兴但不断增长的AI业务的意外疲软。股票定价为增长来源：Seeking Alpha 博通相对于其科技行业平均水平并没有定价折扣（“D-”估值等级）。因此，很明显博通预计将继续表现良好，鉴于其“B-”增长等级，突显了市场的高期望。换句话说，未来不太强劲的指引可能会抑制股票的购买情绪，影响其逢低买入的势头。因此，博通必须继续在其AI论题上执行良好，即使对AI基础设施投资激增是否可持续的谨慎态度日益增加。此外，最近评估的半导体行业非AI收入部分的疲软可能会削弱博通的看涨论题。华尔街对博通的估计保持建设性，支撑其看涨偏见。然而，预计2024年的120亿美元AI收入将占其当年总收入基础的不到25%。因此，投资者必须谨慎不要夸大博通的AI增长论题，因为该公司正在应对其他业务部门的短期逆风。尽管如此，相信博通的前瞻性调整后的PEG比率为1.69，与科技行业平均水平1.89相比似乎相对有吸引力。因此，可以说市场已经考虑了半导体领导者通过2025年的执行风险，尽管超大规模企业预计的资本支出显著。因此，对博通的看涨论题仍然合适。 $博通(AVGO)$
老虎证券2024-12-02
埃隆·马斯克申请初步禁令，要求阻止OpenAI转变为盈利性组织，指控其与微软的合作涉嫌反竞争行为
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支持OpenAI的竞争对手，如马斯克的AI公司xAI。马斯克的团队指出，OpenAI在最新一轮融资中要求投资者承诺不支持与其竞争的公司，造成xAI无法获得所需的资金支持。从微软的合作中获取不正当的敏感信息，特别是在微软和OpenAI之间的信息共享方面，涉嫌违反公平竞争规则。 OpenAI的治理结构转型为盈利性质，并可能将其资产（包括知识产权）转移给与微软等公司有关的机构。相关法律问题马斯克团队提出的禁令申请涉及多个法律层面，主要集中在反垄断法和公益法领域。马斯克的律师团队认为，如果不及时干预，OpenAI转型后的盈利行为将造成不公平的市场竞争，并可能导致不法资金流转。特别是，微软和OpenAI的密切合作关系，及其中某些高层人员在多个公司的利益交叉，可能违反反垄断法的相关条款。马斯克的动机和影响马斯克曾公开表达过对AI技术潜在风险的担忧，他在2015年曾捐款支持OpenAI的非营利使命。随着OpenAI转型为盈利公司，马斯克感到这一承诺被背弃。他还通过成立xAI公司来与OpenAI竞争，并推出了基于AI的产品Grok。马斯克的法律诉讼可能对OpenAI未来的运营和融资带来重要影响，尤其是在全球人工智能领域的竞争态势日益激烈的背景下。编辑观点马斯克此次提出的禁令申请揭示了AI产业快速发展中的一系列复杂法律问题。OpenAI的转型确实引发了外界对于其是否违背初衷的广泛讨论。无论如何，AI行业的竞争将更加激烈，法律对其的监管也可能变得更加严格。最终，这一案件的结果可能会对AI公司的治理结构以及投资者的信任产生深远的影响。名词解释 OpenAI：一家人工智能研究机构，最初设立为非营利性组织，致力于推进人工智能技术的安全发展。禁令：法院对某一行为进行临时或长期的禁止令，通常用于防止无法逆转的损害。反垄断法：旨在防止企业滥用市场力量，维护公平竞争的法律。盈利转型：公司由非营利模式转变为以盈利为目标的商业模式。相关大事件 2024年11月：马斯克向美国加利福尼亚州北区地方法院提交禁令申请，指控OpenAI及其合作伙伴微软进行反竞争行为。 2023年11月：OpenAI的治理结构发生变化，许多原非营利性宗旨的举措遭到批评，最终引发了马斯克及其他董事的法律行动。 2018年：马斯克因对OpenAI发展方向的分歧离开了公司。来源：今日美股网
今日美股网2024-12-02
重磅！特斯拉CEO马斯克申请禁令，阻止OpenAI向盈利性机构转变
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储备约110亿美元，是全球资金最充裕的AI公司之一。此外，马斯克的律师还指控微软与OpenAI非法共享专有信息和资源，部分被告如奥特曼涉嫌自利行为。例如，OpenAI选择支付平台Stripe作为其支付处理方，而奥特曼持有Stripe的“重大财务利益”，从中获利数十亿美元。微软与OpenAI合作加深自2019年早期首次支持OpenAI以来，微软已累计向其投资约130亿美元，换取了相当于OpenAI收益49%的权益。微软还允许OpenAI广泛使用其云硬件资源，用于训练、微调和运行ChatGPT等AI模型。霍夫曼在同时担任微软和OpenAI董事会成员期间，以及作为投资公司Greylock合伙人的角色，使其能够获得两家公司交易的独特视角。霍夫曼已于2023年从OpenAI董事会辞职。马斯克的律师还称，坦普尔顿被微软短暂任命为OpenAI的非投票观察员后，可能促成了违反反垄断规则的协议。潜在风险与诉求马斯克的律师警告称，如果不颁布禁令，OpenAI可能因高额开支而“无力支付赔偿”，即使法院最终裁定支持马斯克。据报道，OpenAI每年开支超过50亿美元，且远未实现盈利。此外，法院若否决OpenAI的非盈利性质转变，“几乎不可能”在不导致“投资者大范围损失”的情况下逆转公司的交易。 “没有客观观察者会认为今天的OpenAI与其最初承诺的非盈利机构有任何相似之处，”马斯克的律师写道，“原告恳请法院维持现状，暂停被告愈演愈烈的行为，直至最终裁决。” OpenAI尚未对TechCrunch的置评请求作出回应。此前，OpenAI试图驳回马斯克的诉讼，称其“空洞且毫无根据”。
Dan19772024-12-01
DePIN颠覆谷歌、亚马逊和英伟达：CoNET引领去中心化网络革命解决AI淘金热痛点！
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传统云服务商如AWS供不应求，许多小型AI公司和研究人员面临资源获取困难。DePIN的出现正好填补了这一空白，提供了一种通过区块链和Web2基础设施集成的安全平台，帮助AI开发者以更低成本租用矿工闲置的GPU算力，从而提升矿工的收益，并为AI领域提供所需的计算资源。去中心化存储与网络节点：降低成本，提升隐私安全 DePIN通过去中心化存储和网络节点，不仅减少了成本，还提高了隐私保护。数据不再依赖单一的数据中心，避免了集中式系统的单点故障和安全风险。CoNET通过将钱包地址转化为IP地址，进一步增强了用户的隐私保护，提供了无痕上网的Silent Pass体验。通过Layer Minus协议，CoNET构建的DCPN网络将传统的中心化服务器转化为去中心化的网络系统，用户数据在传输过程中不会被记录、泄露或遭受黑客攻击。全球用户可以分布式地参与CoNET的网络建设，并通过提供带宽、计算资源等方式获得CoNET加密奖励，推动去中心化互联网的发展。 CoNET通过FX168 APP提供双币挖矿入口 CoNET项目通过FX168 APP为用户提供便捷的双币挖矿入口。用户可以参与CoNET的双币挖矿机制，获得ETH和CONET两种代币的奖励。双币挖矿不仅能带来带宽和计算资源的收益，还为用户提供了多样化的加密货币奖励。如何通过FX168 APP参与CoNET挖矿？下载FX168 APP 在苹果或安卓应用商店搜索并安装FX168 APP。进入CoNET挖矿入口打开APP后，点击个人>其他功能>CoNET，找到挖矿入口。注册钱包并启动挖矿按提示注册钱包地址，点击“一键挖矿”，即可开始轻松赚取收益。总结 CoNET通过其创新的DCPN网络，不仅为用户提供去中心化的网络服务，还通过双币挖矿机制创造更多盈利机会。通过FX168 APP，用户可以轻松进入Web3世界，享受去中心化带来的安全和隐私保护，体验技术革新的魅力。随着DePIN技术的不断发展，CoNET将继续引领区块链生态建设，为全球用户提供高效、低成本和安全的去中心化网络服务，推动全球互联网生态朝更加民主和公平的方向发展。现在下载FX168 APP，参与CoNET挖矿，与全球用户共同构建去中心化未来！加密货币市场正在掀起前所未有的投资热潮，面对这一波澜壮阔的财富浪潮，如何精准把握趋势、抢占先机？FX168财经隆重推出《Web3财富领航通行证》计划，让您不仅能够掌握市场动态，还能直接参与到最具潜力的投资项目中！
CoNET2024-11-29
英伟达不惧回调
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扩展可能已经达到了其实用极限，英伟达对AI公司克服这些挑战的能力的信念和决心是显著的。黄仁勋强调“预训练扩展是完整的，并且它还在继续。”此外，黄仁勋暗示“这是一个经验法则，而不是基本的物理法则，但证据表明它还在继续扩展。”结合其他技术，包括后训练扩展和推理时间扩展，英伟达相信媒体最近观察到的怀疑可能被夸大了。如果我们考虑英伟达对其AI芯片需求动态的评论，市场乐观是有道理的。与这些报道的扩展挑战形成鲜明对比，英伟达CFO科莱特·克雷斯强调“Blackwell的需求是惊人的。”因此，世界上最有价值的公司（按市值计算）正在迅速扩大规模，以满足客户“疯狂”的需求。预计超大规模计算公司将继续积极投资，因为他们寻求实现并维持与同行的AI竞争优势。此外，随着领先的企业SaaS公司寻求实现更强大的AI货币化，AI代理价值主张预计将获得更多关注。因此，英伟达以数据中心部门为驱动的AI增长拐点似乎不太可能面临重大的消化问题。大数定律可能影响超预期和提升前景来源：TIKR 随着分析师重新评估公司在Blackwell的机会，华尔街对英伟达的估计已经上调。管理层保证Blackwell的生产增长正在按计划进行，预计发货将持续到2025年。虽然短期内的供应限制和初始毛利率稀释可能会影响其盈利能力指标，但预计不会是结构性的。尽管如此，即使是看涨的华尔街分析师也不相信这位AI领导者能够克服“大数定律”，因为英伟达进入其AI增长前景的第二阶段（企业AI，主权AI）。除非管理层能提供更大幅度的超预期和提升，英伟达的投资者应该预计短期内会有波动，因为市场正在评估其向Blackwell的关键架构转型。英伟达前景如何？英伟达的价格走势仍然是看涨的。其看涨的上升趋势也得到了2024年4月和8月低点的强劲买盘支撑。虽然最近的价格走势表明上周有利润回吐，因为英伟达从高点回落，但没有发现决定性的看跌反转。市场可能需要一些时间来重新评估英伟达的生产增长情况，因为它寻求克服短期内的供应限制。因此，我们可能会面临短暂的回调，因为确定了可能更高的执行风险，而英伟达正在进行其关键的产品转型。尽管如此，鉴于公司对下一财季的自信展望，Hopper的需求并不被评估为面临重大下行风险。然而，英伟达过去显著的超预期和提升的幅度可能已经过去了，降低了市场对其增长论点的乐观情绪。尽管如此，英伟达的前瞻性调整PEG比率为1.28，比其科技行业中位数低30%以上，表明市场没有对其看涨论点产生恐慌性购买。虽然短期内波动可能会持续，但相信这可能代表了一个坚实的买入机会，对于那些等待回调后再增加头寸的投资者来说。 $英伟达(NVDA)$
老虎证券2024-11-27
黄仁勋谈AI现状：仍需数年才能达到“高度可信”
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I，而后者未对此作出回应。此外，一些AI公司正面临如何在有限数据资源下推进大语言模型（LLM）发展的困境。黄仁勋表示，仅依靠预训练，即在大规模、多样化的数据集上对模型进行训练，并不足以开发出功能强大的AI。 “预训练——自动从世界上的所有数据中发现知识——是不够的……就像大学毕业是一个重要的里程碑，但它并不是终点。” 过去几年，科技公司如OpenAI、Meta和谷歌专注于收集海量数据，假设更多的训练数据会造就更智能、更强大的模型。然而，这种传统方法如今正受到质疑。转变思路：超越“盲目扩展” 研究表明，基于Transformer的神经网络（LLM的核心技术）在数据量和计算能力增加时性能呈线性增长。然而，业界领导者开始担忧这一策略的局限性，并尝试探索替代方法。 Scale AI首席执行官Alexandr Wang表示，AI投资主要基于这种“扩展定律”的假设，但现在它已成为“整个行业的最大问题”。 Cohere公司首席执行官Aidan Gomez认为，虽然增加计算能力和模型规模确实能提升性能，但这种方法有些“机械化”。“这种方法虽可靠，却显得有些愚蠢，”他在播客中说道。Gomez提倡开发更小、更高效的模型，这种方法因其成本效益受到支持。其他人则担心，这种方法可能无法实现“通用人工智能”（AGI，即匹配或超越人类智能的理论AI形态）。前Salesforce高管、AI搜索引擎You.com首席执行官Richard Socher表示，大语言模型的训练方式过于简单化，仅仅是“基于已知的token预测下一个token”。他认为，更有效的训练方式是强迫模型将问题转化为计算机代码，并基于代码的输出生成答案。这种方法能减少在定量问题上的幻觉，并增强AI能力。行业观点分化：规模扩展是否见顶？然而，并非所有行业领导者都认为人工智能已经遇到了规模扩张的障碍。微软首席技术官Kevin Scott持不同观点。他在7月的采访中表示：“与其他人的看法不同，我们尚未达到扩展规模的边际收益递减阶段。” OpenAI也在努力改进现有的大语言模型。例如，9月发布的o1模型仍基于Socher提到的token预测机制，但其在处理定量问题（如编程和数学）方面更加出色，与更通用的ChatGPT有所不同。前Uber工程师Waleed Kadous将两者进行了类比：“如果将GPT-4拟人化，它更像是一个知道一切的朋友，在回答问题时会滔滔不绝，让你从中筛选有价值的信息。而o1更像是那个仔细倾听后沉思片刻，再给出一两句切中要害答案的朋友。” 然而，o1模型需要更多计算资源，导致运行速度更慢、成本更高。
金融界2024-11-25

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