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国海策略：全年主线通常在何时形成？

金融界2023-02-26

AI 赋予文字无限力量：“由文本生成一切”的一年

的发明创新。红杉资本最近发布的《生成式AI应用格局》，已经展示了许多不同的细分赛道。在一个特定的生成赛道内，有许多可能性和商业领域可以应用这种类型的生成工具。文本生成不仅可以承担文章的写作，还可以承担平台的后期语言调整；图像生成和文本转3D工具可以为游戏、信息应用和市场营销创造各种工艺品；其他应用提供了生成文档的能力。而且，正如上图所指出的，音乐、音频和生物/化学方面的应用还没有到来。 ChatGPT和更多的“文字到文字” 即使是在“文本到文本”领域，也有海量的事情可以做：最近推出的ChatGPT在互联网上炸开了锅，基本上是因为该模型有能力以对话的形式全面回答问题。你可以要求它为你制定一个简单的锻炼计划，写一个课程大纲，建议你做什么，向你某位哲学家的作品，以及其他很多事情。不够值得注意的是，ChatGPT的知识有严重的局限性。事实上，如果你要求ChatGPT提供关于某个特定主题的更多细节（例如普鲁斯特关于时间性质的想法），它就会开始自己绕圈子——挺符合你对一篇高中生作文的期望。事实上，ChatGPT的存在可能会改变我们对写作技巧的某些方面的理解。 > 也许有理由感到乐观，如果你把这一切放在一边。也许每个学生现在都能立即进入更高的写作层次，每个学生都可以直接进入写作事业的更精细的方面，任何难以模仿的东西都将变得更明显。逗号连接、主谓不一致、冗长的修饰语等令人头痛的机械性问题都不复存在，写作的基础技能已经直接给定了。正如我所提到的，ChatGPT似乎还只能对它所阐述的主题作比较浅层次的描述，无法太深入。它可以写得足够流畅，并给你一些所需要的细节，但如果你能提供它所缺乏的深入分析和深刻理解，它就还不能替代你的工作。文本能超越自己吗？通过在多模态数据集上训练模型，我们可以理解文字、语言中编码的信息如何映射到图像、三维图像和我们周围世界的其他表现形式。“文本到图像”表明，生成的图像可以反映精确的文字描述。但是生成式AI还不能做到尽善尽美，Stable Diffusion模型在其生成的图像中明显存在着赋予人类正确手指数量的问题。但值得注意的是，在“文本到图像”系统中，仅仅通过扩大语言模型就能实现改进。Imagen使用仅在文本上训练的T5编码器（110亿个参数），产生的图像比DALL-E 2更逼真，后者的文本编码器已被训练为产生类似于匹配图像嵌入的文本嵌入。也就是说，将文本转化为其他模态的可能性（我们可以做什么，以及我们用目前的方法能走多远）并不明显。对那些看到真正发展限制的观点，我感同身受：尽管“文本到图像”数据集可以告诉我们这个世界的很多景象，但它们不存在于物质世界中，缺乏像我们一样能够与物体、与其他人类互动的能力，并通过互动从周围世界中收集视觉和非视觉信息。但是显然，有很多事情可以做。谷歌最近的RT-1（变形机器人）展示了如何利用自然语言来解决机器人任务。 “ChatGPT可以为你策划一场主题派对，但它能帮你在派对结束后打扫屋子吗？很可惜不能。我在谷歌机器人的朋友刚刚公布了RT-1，一款带有眼睛、手臂和轮子的变形机器人！” 正如François Chollet在一次采访中向我指出的那样，在“文本到图像”这个领域，神经网络的能力可以大放异彩。我也对潜在的二级应用场景感到兴奋，比如在文本指导下的分子设计和其他并不显而易见的创意。然而，我认为要真正发掘“文本到X”模型的潜能，着实需要有更好的界面：我们需要以更好的方式，向模型表达我们的意思、概念和想法。提示工程作为一门学科出现，可以反映出我们目前与GPT-3等模型的交流方式是低效的。展望未来，我认为在我们使“文本到一切”成为现实的过程中，我们需要解决两个驱动发展的问题： 1. 我们如何构建界面，使我们能够更好地将我们的意图传达给AI模型？ 2. 这些模型能够为我们带来哪些有用的生成结果或行动？但是在实际问题之外，我认为另一个问题更有意思：文本到{文本、图像、视频等}的模型并不完美，但非常好用。在将想法以图像或视频的形式呈现出来这一方面，这些模型远比普通人，甚至是本身颇有艺术造诣的人类要好得多。正如Daniel Herman关于ChatGPT提出的问题：对从事艺术、从事视频制作而言，文本到一切意味着什么？我们是否会进入这样一个时期：艺术的基础知识变得更加商品化，任何人都可以通过不同的媒介，以更精细的艺术手法传递自己的思想？在那里，水彩画的技巧被简化为提示中的文字，剩下的就是人类和AI系统之间的共舞互动？一如既往，我们不应该夸大这些AI系统的能力——它们经常会出现显而易见的错误。但是，当遇到正确的问题时，AI可以表现得很出色，为人类提供更多空间去做更有趣的事情，并追寻写作、艺术的更高层次。而且，除了这些直接的应用之外，“文本到X”模型及其基础技术还有哪些尚待探索的进一步应用？研究人员已经在考虑如何使用NLP模型来预测蛋白质的氨基酸序列，这是预测字母序列的一个明显的应用，离生成文本只有一步之遥。投资者和人工智能报告的作者Nathan Benaich，在我最近与他的谈话中提到，他对最先进的扩散模型如何应用于生物和化学领域感到兴奋。今年是“从文本到一切”的一年，如果说从今年的惊人发展中可以学到什么的话，那就是文本作为一种“发出指令”的媒介，正变得更加强大。你不需要艺术培训，也不需要一套数字艺术软件或绘画工具，也能来把“漂浮的城市”这一想法变成视觉现实。你可以把它说出来或打出来，让它存在。你将用你的文字创造什么？来源：DeFi之道作者：Daniel Bashir 来源：金色财经

金色财经2023-02-26

王慧文无心与李彦宏「斗法」

I的公司，基于大模型重点开发具体场景的AI应用公司，如Jasper。那么实际上，这条链路上的ChatGPT，就不是直接to C的应用，而是B2B2C，做中间件。事实上，仅将ChatGPT当作一个to C的应用，一方面体现了人们有一定的技术崇拜：AI确实很酷；另一方面，似乎的确能也够解决一些实际问题，相比一般聊天机器人，ChatGPT回答更靠谱。但这并不足以说明产品的成功，OpenAI CEO都直言这是一款“糟糕的产品”，金钱在燃烧，服务器在冒烟。部分地区没法光明正大访问，频繁出错的信息，他的原话是说：“人们访问的是一个有时能用，有时不能用的网站。” “符合预期的需求，是需要多轮交互才能产生的。”即使作为生产力工具，运用到文章转写、创作等场景，实际的应用深度并没有设想乐观。这导致ChatGPT暂时不能直接进入工作流，意味着这样的生产力工具都是“糟糕”的。微软是一家to B的公司，和老对手谷歌正面较量的领域，除了Bing，还有Edge，如今微软的价值大头落在云服务上，Azure被推向前台，也是OpenAI的独家供应商，生成式AI的大量资金最终又都流向了基础设施层。这种用法类似上述的第二种延伸，ChatGPT以及所有大模型，算力消耗巨大但不是好产品，甚至不是独立软件产品，而应该作为基建，随着数据越来越大，参数越来越多，训练需要的算力和成本越来越高，放到智算中心、云平台上面，和SaaS一样：容易部署，使用门槛低，通过卖服务和数据，靠规模效应产生高维价值。 ChatGPT目前看似是利用大模型解决生成领域的任务，但实际上，也展现出了通用型人工智能的潜力。“ChatGPT一个账号收费也就几十美金，所以它要扶植的一定是垂直应用。做生态，如果没有App Store，苹果不可能成为一个平台。”周鸿祎认为“在通用的人工智能上搭建垂类，是非常聪明，也是非常省力的方法。” 03 到底什么才是科技公司？科技公司这个称呼既熟悉又陌生，2000年以来，互联网公司人均标榜科技基因，但事实却是，云计算、数据库、人工智能、算法、大模型，这些都是后几年才开始强调的概念。回到王慧文这件事上，他的招募令里写到，要成立一支非盈利基金，专投那些“发展路径不清晰、实现希望很渺茫、商业价值不明确”的初创科技公司，这是国内VC及相关机构里已经很少见的理念了。相比印象里的硅谷，总会有一批财务自由的人，对技术偏执，或愿意尝试新的事物，OpenAI 前三年在毫无营收的前提下，也有人支持它每年烧5亿美金。这件事如果发生在国内，对待不确定性的东西，市场的包容度往往并不高。从企业的角度来看，OpenAI起始于一群在通用人工智能备受怀疑时，仍然相信它能成的人，并不是着急“做另一个DeepMind”来打败谷歌，也不是微软内部孵化，它只有375个人，是一个100%的小型创业公司。但为什么微软和谷歌内部没有孵化出这些项目？人们偏向认为，OpenAI的人才密度一定比微软、谷歌更高，大企业在创新上天生存在弊端和不足，加上资本的加持，这样小企业才会做出颠覆式的技术。 ChatGPT只是OpenAI的产品之一，公司多个创始人曾联合发文：“我们正致力于利用物理机器人完成基本家务。更远一些，OpenAl的目标是制造‘一种高度自主，且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统’。” 做中国的ChatGPT和做中国的OpenAl，是完全不同的两件事。前者贴近为了流量追一个风口，后者的格局大得多得多。在OpenAI 官网可以看到它的纲领和章程，其中有一条反竞争条款：这种情况在国内其实是非常罕见的。如果说“狂热相信AI改变世界”是王慧文再创业的初衷，那么他后来发的续里，“不清晰、很渺茫、不明确”，更像是对自己这一举措的概括。有分析人士指出，处于早期阶段的创业公司，要想获得投资人的垂青，要么技术和工程化能力得特别强，要么对C端用户或者B端场景有特别深刻的洞察，能够把这些和AI技术结合，打造出能落地的产品。“国内创业，不先走场景而走技术驱动非常艰难。可能正是因为这样，慧文这样的动作才更有价值。” OpenAI能以很少的收入支撑很高的估值，获得长久的资金支持，除了技术信仰，还有资本和产业的支持，在国内，很难有VC拿钱冒险做技术驱动创新的环境，王慧文可能正在充当后者的角色。如果这是一次理想主义的试水，当所有的目标和过程坚定而明确，那么成败其实并不完全由结果判定。来源：“新眸”（ID：xinmouls），DeFi之道作者：鹿尧，编辑：桑明强来源：金色财经

金色财经2023-02-25

半导体板块震荡走高海光信息大涨7%

将大幅增长，主要得益于ChatGPT等AI应用热潮。

金融界2023-02-24

人工智能狂潮最大赢家！英伟达A100芯片供不应求未来收入相当可观

Transformer是许多最新和顶级AI应用程序使用的一项越来越重要的技术。英伟达周三表示，它希望将AI训练速度提高100万以上。这可能意味着，人工智能公司最终将不需要那么多英伟达芯片堆叠。 #ChatGPT火爆全网#

一禾2023-02-24

亚马逊云计算部门与Hugging Face携手追逐AI热潮

AWS已有超过10万名客户在其云端运行AI应用程序。这些客户现在可以通过亚马逊的SageMaker项目使用Hugging Face人工智能工具。此外，Hugging Face的软件开发人员可以借助亚马逊的云计算能力及其专为AI任务设计的芯片。两家公司没有披露合作协议的财务细节，但亚马逊表示并未投资这家初创公司。　　在这两家公司结盟之际，全球最大的云服务提供商与致力于生成式AI技术的公司纷纷达成合作及投资协议。今年1月，微软公司达成协议，将向ChatGPT开发方OpenAI（公司估值据称达100亿美元）投资，并将这家初创公司的技术用于必应（Bing）搜索。据一位知情人士透露，本月早些时候，Alphabet Inc．旗下谷歌向OpenAI的竞争对手Anthropic投资近4亿美元。　　这些交易无非是为提升销售云计算服务的能力，以便抓住生成式AI程序人气高涨的时机。这种程序可以创建新的文本、照片和图形，但需要检索大量现有内容，才能生成新内容，因此需要借助通过云提供的强大计算能力。这对亚马逊、微软和谷歌来说是个有利可图的业务。　　AWS还与另外两家公司建立了合作关系。其一是Stability AI，即图像生成工具Stable Diffusion（OpenAI旗下Dall-E的竞争对手）的开发方；另一家是以色列AI公司AI21 Labs，其开发的Jurassic是OpenAI GPT语言模型的另一个竞争对手。　　AWS的西瓦苏布拉马尼安表示：“不应该只有一种模型独占天下。你希望开发者拥有宽阔的可选范围。” 　　Hugging Face的BLOOM曾在法国一台名为Jean Zay的公用超级计算机上接受训练。德朗格表示，公司认为，使用AWS进行下一个版本的开发，可以让Hugging Face与一位关系良好的合作伙伴多一个选择。　　他说：“这是一个有意义的重要联盟。这符合我们的机器学习愿景，更便于所有公司构建机器学习技术。” 　　Hugging Face去年从Lux Capital、红杉资本（Sequoia Capital）和Coatue Management以及篮球明星凯文⋅杜兰特（Kevin Durant）等投资者手中募资1亿美元。该公司的AI模型库相当于机器学习工具领域的GitHub，开发者可以在这里分享工作进展并相互协作。

金融界2023-02-24

百度2022Q4业绩电话会议分析师问答

注意，构建可供行业中型公司使用的可观 AI 应用程序组合需要时间，但我相信百度的全栈 AI 能力可以帮助我们解决[技术难点]。最后，我们几乎有望在未来几年内使 AI 云成为有利可图且健康的业务。梁家辉所以我有几个关于你的投资和利润的快速问题。由于我们正在经历经济复苏，您能否谈谈您在 2023 年的投资计划，例如用户获取和人数？与此相关的是，我认为 Robin 还提到了 AI 聊天机器人的运行成本可能非常高，对吧？所以也与此相关，你能谈谈它的利润率吗？然后你能给我们一些关于你的核心营销业务的利润率概况，以及长期研发和 G&A 费用目标的颜色吗？谢谢。罗戎是的，艾迪。非常感谢您提出问题，让我试着回答您的问题。如果我们还记得的话，其实我们从2021年底就开始降本降费，领先于国内同行业。我们在过去几个季度仔细审查和重组了我们的业务。对于移动生态系统，我们缩小甚至淘汰了百度拥有的一些业务——显然我们没有竞争优势，或者我们无法长期盈利。通过这样做，移动——MEG——移动生态系统今天的增长，比一年前更健康，并且比以前更精简运营。而在过去几年，百度核心的总人数实际上减少了8%。而我们不是——我们专注于我们在同类中最好或我们在同类中第一的领域。同时，对于AI云，我们开始逐步淘汰低利润的业务。我们还加强了对机器人成本的控制。你大概可以看到，因此，2022年，百度核心的运营费用同比下降了9%。如果我们将它们分开，SG&A 同比下降 15%。研发同比下降 3%。 2022年下半年，百度核心的非美国通用会计准则营业利润率同比增长。现在我们拥有比一年前更健康的成本结构和更强大的组织。因此，展望 2023 年，我们将在支出方面保持非常严格的纪律。我们将继续平衡收入增长和利润率，因为我们正在为整个组织建立长期的可持续发展。如果我们研究每个项目，我们将继续监控所有促销活动的投资回报率，尤其是百度的收购成本。我们将仔细管理所有其他可变成本。研发方面，你刚才问了，我们正在非常努力的提高我们团队的效率。今天的研发团队需要专注于构建能够为用户和客户创造更多价值的技术、产品或服务。我们相信，从长远来看，我们应该能够从研发设计中看到运营杠杆。与此同时，我们将继续投资于增长和新机遇，并密切关注回报。对于资本支出，我们将继续投资于大型语言模型或生成式人工智能等尖端技术，因为我们相信，它将改变许多业务并为百度提供巨大的机会。虽然我们能够进一步提高重新分配一些资源的效率，以支持 Ernie Bot 等新计划。简而言之，我们会毫不犹豫地投资我们新的、有前途的业务。因此，总结一下：我们将研究每项业务。未来移动生态系统应该继续产生高利润和现金流，这是我们的基础。对于人工智能云，我们的目标是继续扩大我们的利润率。在AI云里面，对于企业云，我们会继续削减低利润的业务，聚焦重点行业。正如 Robin 和 Dou 刚才所说，我们将继续标准化我们的 AI 解决方案和应用程序。对于个人云，我们未来将继续获得可观的利润和利润率。对于 Apollo Go，我们将继续为未来投资，但与此同时，我们将仔细监控其运营和财务指标，以评估我们的业绩和投资回报。从长远来看，我们相信我们仍有优化成本和支出的空间，但在这个过程中，我们将动态分配资源，平衡增长与利润率和现金流。非常感谢你的问题，艾迪。魏雄你好。晚上好，管理层。祝贺一个强劲的季度，感谢您提出我的问题。我想问问你们的 robotaxi 业务。我在想。该企业目前的单位经济效益是多少？我们应该如何考虑机器人出租车的盈亏平衡时间表？而且，如果管理层可以分享您的技术路线图上的任何颜色，那也将不胜感激？李振宇感谢您的提问。这是甄关于单位经济的问题，大家知道，robotaxi的主要成本是人工成本和车辆成本。首先，劳动力成本。如您所知，完全无人驾驶意味着车内没有安全员，这有助于降低人工成本。2022年，我们在开放道路上提供完全无人驾驶服务方面取得了重大进展。现在我们在武汉和重庆提供完全无人驾驶的网约车服务。例如，在武汉，我们通过覆盖更广的区域和更长的日常运营 - 运营时间以及增加我们的车队来不断扩大业务。去年 12 月，我们获准在北京的开放道路上试驾全自动驾驶汽车。这是首都实现完全无人驾驶的重要一步。在 2023 年，我们计划进一步扩大我们的车队并推动完全无人驾驶操作。我们将继续通过允许更多车辆取消车内安全操作员来降低人工成本。中国越来越多的城市支持自动驾驶网约车运营。作为市场领导者，百度正受益于这一变化。另外，正如我们之前所说，规模化运营帮助我们完善了核心技术并进一步提高了安全绩效。随着我们规模的扩大，我们将进一步改进我们的核心技术并获得监管机构的信任。Apollo Go 仍然是全球最大的自动驾驶叫车服务提供商。去年，我们为公众提供了超过 150 万次乘车服务。现在，平均而言，在北京等一线城市，每辆车每天提供超过 15 次乘车服务。这个数字已经接近出租车所能做到的了。我们相信，通过不断改进我们的技术，未来会有越来越多的城市为我们的完全无人驾驶网约车服务开绿灯。其次，通过Apollo RT6降低车辆成本，旨在提供大规模的完全无人驾驶的网约车服务。我们首次将 robotaxi 的成本纳入大众市场电动汽车的价格范围。我们相信未来车辆成本将继续下降，因为中国电动汽车市场发展非常快，整个供应链高度本地化。汽车零部件的成本还有很大的下降空间。结合这两个因素，我们相信 Apollo Go 独特的经济性将继续改善。正如 Robin 所说，一旦我们扩大规模，我们就可以利用大型语言模型来改进技术。这将有助于我们进一步提高安全绩效。谢谢。肯尼思·方你好。感谢管理层回答我的问题，并祝贺这些非常强大的结果。我对用户流量和用户使用时间有疑问。随着中国重新开放，您是否看到这两个参数有任何影响或变化，尤其是在大城市？谢谢。李彦宏嗨，肯尼斯，我是罗宾。重新开放后，人们开始花更多的时间在户外，但实际上，我认为在 1 月份，用户花在我们主要应用上的时间总体上同比增长了 6.6%。这优于整体移动市场。我们有各种各样的应用程序可以满足用户的各种需求。百度应用是中国为数不多的超级应用之一，百度搜索具有独特的价值主张。我们通过技术帮助人们在网上快速找到最相关和最权威的信息。所以每当用户想要搜索信息和知识时，他们都会来百度。当他们回来工作时，这一点变得更加明显。哪怕是想查看所在地区的疫情动态，或者查看高考成绩，这种需求都可以被百度搜索等百度应用更好地匹配。在过去的几年里，我们继续使用技术来丰富内容和服务，以便我们可以为用户提供更好的搜索、信息流和许多其他产品体验。今天，人们来找我们不仅是为了搜索信息，也是为了寻找产品和服务。这些努力巩固了百度在中国移动互联网领域的领先地位。正如我之前提到的，另一个亮点当然是 Ernie Bot。有潜力成为人们上网新的流量入口。另外，利用AI生成短视频内容是Generative AI的典型应用。我们相信随着时间的推移，AIGC 将帮助我们在平台上积累更多的短视频，直接的好处将是增加视频收视率和广告收入。谢谢。孔林肯谢谢管理层给我机会。我有关于 ChatGPT 和我们的 Ernie Bot 的跟进。因此，似乎许多国内公司 - 最近不断宣布他们正在与我们合作或使用百度的 - Ernie Bot 技术。那么管理层能否详细说明这种合作关系的形式？这里的货币化机会是什么？我们应该考虑这种收入潜力有多大？还有竞争方面：那么我们应该如何看待其他互联网公司来提供类似的服务或挑战并限制我们在这里的货币化机会？谢谢。李彦宏当然。我们很高兴地看到，在我们宣布推出 Ernie Bot 的计划后，许多组织与我们联系并表达了与 Ernie Bot 合作的强烈兴趣。有些人已经宣布他们计划与我们合作，将 Ernie Bot 功能集成到他们的产品或服务或运营中。越来越多的企业意识到生成式大型语言模型将改变他们的行业，他们想抓住这个机会。 Ernie Bot如此受关注，也说明百度的AI能力领先，AI时代终于来了。在货币化机会方面，Ernie Bot 将被整合到百度搜索中以提升用户体验。用户将更加依赖我们的各种任务和需求，因此显着扩大搜索市场规模。我们正在使用 AIGC 来扩展我们的内容，例如文本、图像或视频；这将为我们创造一个很好的机会来吸引新用户，增加用户时间花费和用户粘性；从长远来看，帮助我们在在线广告市场获得份额。对于云客户，他们将能够利用我们的全栈 AI 功能，而不仅仅是基本的东西、存储或带宽或数据库，诸如此类。他们可以基于我们的 AI 框架 PaddlePaddle 和基础模型 Ernie 开发他们的应用程序。它会更容易、更高效、更强大，因此这也将推动我们的云收入。我们的全栈 AI 功能非常独特。它包含云基础设施、深度学习平台（如 PaddlePaddle）和大型语言模型以及广泛使用的应用程序。我们在所有四个层面都有很强的影响力，这四个层面有效地协同工作。我们的大型语言模型 Ernie 3.0 已经接受了数十亿的日常用户搜索请求和其他流行的百度应用系列的训练。百度的 Ernie Bot 将使用这种标记良好的巨大数据池来帮助改进和随着时间的推移快速适应。这方面的进入门槛非常高。这需要多年的重大投资，我们具有先发优势。 Ernie Bot 背后的技术被称为带有人类反馈的强化学习。所以在这里，人的反馈部分是至关重要的。作为先行者，我们获得了越来越多的人类反馈，并进一步提高了我们领先于其他任何人的能力。现在我们正专注于准备Ernie Bot的发布，并在发布后不断改进。而且我们也专注于我们相信的领域，Ernie Bot 将创造即时价值，敬请期待。谢谢。操作员谢谢。女士们，先生们，我们今天的会议到此结束。感谢您的参与。你们都可以断开连接。$百度(BIDU)$ $百度集团-SW(09888)$

老虎证券2023-02-23

英伟达FY2023 Q4业绩电话会高管解答财报

游戏创建图像还是回答客户问题。生成式 AI 应用程序将帮助几乎每个行业做得更快。具有超过 1000 亿个参数的生成式大型语言模型是当今世界最先进的神经网络。NVIDIA 的专业知识涵盖 AI 超级计算机、算法、数据处理和培训方法，可为企业带来这些功能。我们期待通过生成人工智能的机会帮助客户。除了与每个主要的超大规模云提供商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业进行合作。这个机会是巨大的，并推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。本季度，我们在金融服务领域发布了重要公告，这是我们最大的垂直行业之一。我们宣布与德意志银行建立合作伙伴关系，以加速人工智能和机器学习在金融服务中的应用。我们正在共同开发一系列应用程序，包括虚拟客户服务代理、语音 AI、欺诈检测和银行流程自动化，利用 NVIDIA 在本地和云端的完整计算堆栈，包括 NVIDIA AI 企业软件。我们还宣布，NVIDIA 在资产价格发现等应用的关键金融服务行业基准测试中获得了 AI 推理的领先结果。在网络方面，我们看到对由 AI 推动的最新一代 InfiniBand 和 HPC 优化以太网平台的需求不断增长。生成式 AI 基础模型的大小继续以指数级速度增长，推动了对高性能网络的需求，以扩展多节点加速工作负载。InfiniBand 提供无与伦比的性能、延迟和网络内计算能力，是高能效云规模、生成 AI 的明智选择。对于较小规模的部署，NVIDIA 带来了其完整的加速堆栈专业知识，并将其与世界上最先进的高性能以太网结构相集成。在本季度，InfiniBand 引领了我们的增长，因为我们的 Quantum 2 每秒 40 Gb 平台在云、企业和超级计算客户的需求推动下开局良好。在以太网中，随着客户转向更高速度的下一代适配器和交换机，我们的 40 Gbps Spectrum 4 网络平台正在获得发展势头。我们仍然专注于扩展我们的软件和服务。我们发布了 NVIDIA AI Enterprise 3.0 版本，支持 50 多个 NVIDIA AI 框架和预训练模型，以及用于联络中心智能虚拟协助、音频转录和网络安全的新工作流。即将推出的产品包括我们的 NeMo 和 BioNeMo 大型语言模型服务，目前客户可以提前使用这些服务。现在让詹森多谈谈我们的软件和云业务。黄仁勋技术突破的积累让人工智能迎来了拐点。生成式人工智能的多功能性和能力引发了全球企业开发和部署人工智能战略的紧迫感。然而，人工智能超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法逾越的障碍。今天，我想与大家分享我们商业模式的下一个层次，以帮助每个企业客户触及 AI。我们正在与主要服务 - 云服务提供商合作，提供 NVIDIA AI 云服务，这些服务由 NVIDIA 直接提供并通过我们的上市合作伙伴网络提供，并托管在全球最大的云中。NVIDIA AI 即服务让企业可以轻松访问世界上最先进的 AI 平台，同时与世界上最先进的云提供的存储、网络、安全和云服务保持紧密联系。客户可以在 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的 AI 模型层上使用 NVIDIA AI 云服务。NVIDIA DGX 是一台 AI 超级计算机，也是全球正在建设的 AI 工厂的蓝图。构建人工智能超级计算机既困难又耗时。今天，我们宣布推出 NVIDIA DGX Cloud，这是拥有自己的 DGX AI 超级计算机的最快、最简单的方式，只需打开浏览器即可。NVIDIA DGX Cloud 已经可以通过 Oracle Cloud Infrastructure 和 Microsoft Azure、Google GCP 以及其他即将推出的公司获得。在AI平台软件层，客户可以接入NVIDIA AI enterprise，用于训练和部署大型语言模型或其他AI工作负载。在预训练生成 AI 模型层，我们将为希望为其业务构建专有生成 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。借助我们的新商业模式，客户可以在他们的私有云和任何公共云中使用 NVIDIA 的全面人工智能计算。我们将在即将举行的 GTC 上分享有关 NVIDIA AI 云服务的更多详细信息，敬请关注。现在让我把它转回到科莱特的游戏上。科莱特克雷斯博彩收入为 18.3 亿美元，环比增长 16%，同比下降 46%。本财年收入为 90.7 亿美元，下降 27%。我们基于 Ada Lovelace 架构的 40 系列 GeForce RTX GPU 受到热烈欢迎，推动了连续增长。同比下降反映了渠道库存调整的影响，这在很大程度上已经过去了。在季节性强劲的第四季度，大多数地区的需求都很稳定。尽管中国在一定程度上受到 COVID 相关中断的影响，但我们对该市场复苏的早期迹象感到鼓舞。游戏玩家对新的 RTX4090、4080、4070 Ti 台式机 GPU 反响热烈，许多零售店和在线商店迅速脱销。旗舰级RTX 4090在Steam上的人气迅速飙升，夺得AI架构榜首，反映出游戏玩家对高性能显卡的渴望。本月早些时候，第一代基于 Ada 架构的游戏笔记本电脑上架零售，实现了 NVIDIA 有史以来最大的性能和能效飞跃。我们首次将发烧级 GPU 性能带到 14 英寸的纤薄笔记本电脑上，这是一个快速增长的细分市场，以前仅限于基本任务和应用程序。另一项创新是，我们将性能最佳的 90 级 GPU 引入笔记本电脑，这要归功于我们第五代 Max-Q 技术的能效。总而言之，RTX 40 系列 GPU 将为 [170] 游戏和创作者笔记本电脑提供动力，为精彩的返校季做好准备。现在有超过 400 款游戏和应用程序支持 NVIDIA 的 RTX 技术，用于实时光线追踪和 AI 驱动的图形。AI 架构采用我们的第三代 AI 驱动图形 DLSS 3，可大幅提升性能。对于最先进的游戏，赛博朋克 2077，最近添加了 DLSS 3，可在 4K 分辨率下将帧速率性能提高 3 到 4 倍。我们的 GeForce NOW 云游戏服务在多个维度、用户、游戏和性能方面继续扩展。它现在在 100 多个国家/地区拥有超过 2500 万会员。上个月，它在新的高性能终极会员等级中启用了 RTX 4080 图形马力。Ultimate 会员可以通过全光线追踪和 DLSS 3 从云端以高达每秒 240 帧的速度进行流式传输。就在昨天，我们与微软发布了一个重要公告。我们同意建立为期 10 年的合作伙伴关系，将 Microsoft 的 Xbox PC 游戏系列引入 GeForce NOW，其中包括 Minecraft、Halo 和 Flight Simulator 等大作。在微软对 Activision 的收购结束后，它将添加诸如使命召唤和守望先锋之类的游戏。转向专业可视化。营收为 2.26 亿美元，环比增长 13%，同比下降 65%。本财年收入为 15.4 亿美元，下降了 27%。连续增长是由在汽车和制造业垂直领域具有优势的桌面工作站推动的。同比下降反映了渠道库存调整的影响，我们预计该调整将在今年上半年结束。对 NVIDIA Omniverse 的兴趣持续增加，迄今为止已下载近 300,000 次，连接到第三方设计应用程序的 185 个连接器。最新发布的 Omniverse 具有许多功能和增强功能，包括支持 4K、实时路径跟踪、Omniverse Search 通过大型无标记 3D 数据库进行人工智能搜索，以及用于 AWS 的 Omniverse 云容器。让我们转向汽车。收入达到创纪录的 2.94 亿美元，比 [音频不清晰] 增长 17%，比一年前增长 135%。连续增长主要由人工智能汽车解决方案推动。电动汽车和传统原始设备制造商客户的新计划帮助推动了这一增长。本财年收入为 9.03 亿美元，增长 60%。在 CES 上，我们宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，以开发自动化和自主车辆平台。该合作伙伴关系将提供规模化制造，以满足对 NVIDIA Drive 平台不断增长的需求。富士康将在其电动汽车中使用 NVIDIA Drive、Hyperion 计算和传感器架构。富士康将成为面向全球生产基于 NVIDIA Drive Orin 的电子控制单元的一级制造商。本季度我们也达到了一个重要的里程碑。NVIDIA Drive 操作系统获得了 TÜV SÜD 的安全认证，TÜV SÜD 是汽车行业最有经验和最严格的评估机构之一。凭借行业领先的性能和功能安全性，我们的平台满足自主运输所需的更高标准。转到损益表的其余部分。GAAP 毛利率为 63.3%，非 GAAP 毛利率为 66.1%。本财年 GAAP 毛利率为 56.9%，非 GAAP 毛利率为 59.2%。与去年同期相比，第四季度 GAAP 运营支出增长 21%，非 GAAP 运营支出增长 23%，这主要是由于薪酬和数据中心基础设施支出增加。按美国通用会计准则计算的营业费用环比持平，非美国通用会计准则营业费用下降 1%。我们计划在未来几个季度将它们保持在这个水平上相对平稳。全年 GAAP 运营费用增长 50%，非 GAAP 运营费用增长 31%。我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还了 11.5 亿美元。截至第四季度末，到 2023 年 12 月，我们的股票回购授权剩余约 70 亿美元。让我看看 24 财年第一季度的前景。我们预计，在数据中心和游戏的强劲增长带动下，我们的 4 个主要市场平台中的每一个都将推动连续增长。收入预计为 65 亿美元，上下浮动 2%。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 64.1% 和 66.5%，上下浮动 50 个基点。GAAP 运营费用预计约为 25.3 亿美元。非 GAAP 运营费用预计约为 17.8 亿美元。GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 5000 万美元，不包括非附属资产剥离的收益和损失。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 13%，上下浮动 1%，不包括任何离散项目。最后，让我强调一下金融界即将发生的事件。我们将参加 3 月 6 日在旧金山举行的摩根士丹利技术会议和 3 月 7 日在波士顿举行的 Cowen Healthcare 会议。我们还将以虚拟方式主持 GTC，Jensen 的主题演讲将于 3 月 21 日开始。我们的财报电话会议定于 5 月 24 日星期三举行，讨论我们 24 财年第一季度的结果。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-23

经济日报：元宇宙产业核心技术待突破

行为很大程度上要依赖数字人。百度智能云AI应用产品中心总经理刘倩表示，依托百度数字人自然动作引擎等技术生产出的AI数字人形象亲切、动作平滑自然，能让观众感受到AI数字人的“真情实感”，为新消费、新生产扩大了想象空间。盘石集团CEO陈孝民表示，虚拟与现实的融合将是元宇宙虚实革命中的关键一环。目前，元宇宙产业的整体技术发展仍有很大进步空间，尤其是部分核心技术需要突破。 “ChatGPT的出现将元宇宙至少提前了10年。”对于ChatGPT与元宇宙的关系，中国计算机行业协会元宇宙专委会执行会长罗军认为，二者都需要海量的数据、算力和算法支撑，没有强大的人工智能技术，ChatGPT和元宇宙都无法实现。ChatGPT技术的进一步成熟，为元宇宙的普及和应用扫清了诸多障碍，走出了关键的第一步。元宇宙产业的健康发展，离不开良好的政策环境和规范监管。任爱光表示，当前，工业和信息化部正在积极推进元宇宙产业发展，大力推动5G区块链工业互联网等新型基础设施建设，为元宇宙发展提供完备的产业支撑体系。一方面要加强顶层设计，加快元宇宙产业创新发展，通过“揭榜挂帅”建设先导区等方式，积极推动人工智能、区块链、虚拟现实等元宇宙支撑技术创新，夯实产业发展根基。另一方面要加快凝聚共识，支持世界人工智能大会、世界智能大会、重庆智博会增设元宇宙主题峰会，汇聚各方力量加强产业协作。 “当前，多地已出台相关政策，以虚促实、以虚强实是比较明确的价值导向。”中国工程院院士、深圳大学特聘教授孟建民表示，相较于技术层面的升级，应该格外关注找准问题和需求场景，注重数据和系统安全，以及重视相应的规范制度的建设。在元宇宙产业顶层设计方面，罗军建议，既要在存储技术、计算技术、交互技术、软件开发等领域构建国家级平台，夯实底层核心技术，抓好应用场景的示范推广，也要加强专业人才培养，元宇宙涉及图像学、软件学、计算科学、设计和创意等多领域，可适时开设相关交叉专业，推动产学研一体化发展。来源：金色财经

金色财经2023-02-23

CrossSpace 启动 CrossSpace AI Labs项目以支持Web3社区的高效运营

AI Labs 将优先开发 Web3 AI 应用程序，CrossSpace 的社交平台将是第一个集成团队开发AI 应用的主要平台。该计划有三个主要目标： 1）通过由LLM驱动的AI应用程序赋能DAO和社区的高效组织决策。受到成功的LLM聊天机器人ChatGPT 的启发，该项目旨在将类似的功能集成到 CrossSpace平台中，以便为使用该平台的社区和DAO提供顺畅的运营和管理。 2）提供更好的搜索结果和建议，增强用户体验。与基于AI的必应搜索引擎类似，该项目旨在为平台用户提供更智能、准确的答案，使用户和社区更容易找到和利用平台上可用的信息。 3）扩大NFT发行平台100NFT的服务范围。自2022年12月推出以来，基于扩散模型开发的100NFT 1.0版本应用（app.100nft.app）得到众多用户的积极反馈。该项目将继续完善该应用的更多功能，包括开发社区自主操作后台，并与CrossSpace集成。这将使更多CrossSpace平台的社区轻松发行其独特的NFT，通过利用100NFT为其社区NFT资产的创建、分发和交易提供一站式支持。 CrossSpace AI Labs的联合创始人兼首席执行官 Leon 表示：“在 CrossSpace AI Labs，我们的目标是创建帮助 CrossSpace 平台社区更好运作的AI应用程序。这包括让用户获取更多有用的信息，使社区发行NFT变得更加容易和安全。我们希望确保在CrossSpace上协作和创造价值是顺畅、高效和安全的。我们很高兴推出CrossSpace AI Labs项目，希望能够开发更多创新的解决方案，为我们的平台社区提供支持。” 关于 CrossSpace CrossSpace是下一代基础设施平台，希望通过社区和协作重新定义Web3社交。我们为社区提供强大的管理工具、基于SBT/NFT的用户成就系统，以及在全球去中心化协作中提供重要连接。如欲了解CrossSpace的更多信息，请访问我们的网站https://crossspace.io。媒体查询，请联系： Amy Xiao Email: amy@crossspace.io 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

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