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港股日报 | 恒生指数跌0.35%，南向资金净买入8.32亿港元，黄金及贵金属板块领涨

截至2023年2月23日港股收盘，恒生指数跌0.35%，报20351.35点;恒生国企指数涨0.40%，报6859.95点;恒生科技指数涨1.18%，报4149.12点。当日，南向资金净买入8.32亿港元。您的浏览器不支持Video标签。

有连云2023-02-23

截至2023年2月23日收盘，上证指数跌0.11%，报收3287.48点；深证成指跌0.13%，报收11884.30点；创业板指涨0.23%，报收2457.48点。您的浏览器不支持Video标签。

有连云2023-02-23

英伟达FY2023 Q4业绩电话会分析师问答

Jensen，我想问几个关于 DGX Cloud 的问题。我想，我们都在谈论服务的驱动程序以及您将使用不同的超大规模器在这些服务之上托管的计算。但我认为我们一直在观察和想知道您的数据中心业务何时可能会过渡到更多的系统级业务，这意味着将 [音频不清晰] InfiniBand 与您的 Hopper 产品、Grace 产品配对并在系统上销售更多东西等级。我想知道您是否可以退后一步，在接下来的 2 或 3 年内，您认为数据中心部门的业务组合如何从销售卡发展到系统和软件？随着时间的推移，这对该业务的利润率意味着什么？黄仁勋是的，我很欣赏这个问题。首先，如您所知，我们的数据中心业务仅在概念 GPU 的背景下是 GPU 业务，因为我们实际出售给云服务提供商的是一个面板，一个相当大的 8 Hoppers 或 8 Amperes 计算面板与与 NVLink 相连的 NVLink 交换机相连。因此，该板基本上代表 1 个 GPU。它是 8 个芯片连接在一起成为 1 个 GPU，具有非常高速的芯片到芯片互连。因此，如果您愿意的话，我们一直在研究多芯片计算机已有一段时间了。那是 1 个 GPU。所以当我们想到 GPU 时，我们实际上会想到 HGX GPU，也就是 8 个 GPU。我们将继续这样做。云服务提供商真正兴奋的是托管我们的基础设施供 NVIDIA 提供，因为我们有很多直接合作的公司。我们直接与全球 10,000 家 AI 初创公司合作，涉及各个行业的企业。今天所有这些关系都非常希望能够至少部署到云中，或者部署到云和本地，通常是多云。因此，通过让 NVIDIA DGX 和 NVIDIA 的基础设施在他们的云中成为全栈，我们有效地吸引了客户到 CSP。这对他们来说是一个非常非常令人兴奋的模型。他们张开双臂欢迎我们。我们将成为世界云领域最好的 AI 销售人员。对于客户来说，他们现在拥有最先进的即时基础设施。他们有一个团队，从基础架构到加速软件，NVIDIA AI 开放操作系统，一直到 AI 模型都非常出色。在 1 个实体中，他们可以获得整个跨度的专业知识。所以这对客户来说是一个很好的模型。这是 CSP 的一个很好的模型。这对我们来说是一个很好的模型。它让我们真正的奔跑如风。尽管我们将继续并继续推进 DGX AI 超级计算机，但在本地构建 AI 超级计算机确实需要时间。怎么看都难。不管怎么看都需要时间。所以现在我们有能力真正预取其中的很多内容，让客户尽快启动和运行。蒂莫西·阿库里 Jensen，我想问一下这一切对你的 TAM 有什么影响。现在的大部分重点都放在文本上，但显然，有些公司在视频和音乐方面进行了大量培训。他们在那里研究模型。似乎正在训练这些大型模型的人可能在高端的云中至少有 10,000 个 GPU，他们已经签约，可能还有数万个 GPU 用于推断广泛部署的模型。所以看起来增量 TAM 很容易在几十万个 GPU 中，很容易达到数百亿美元。但我有点想知道这对你去年提供的 TAM 数字有何影响。我想你说的是 3000 亿美元的硬件 TAM 和 3000 亿美元的软件 TAM。那么您如何看待新的 TAM 是什么？黄仁勋我认为这些数字仍然是非常好的锚点。不同之处在于，如果你愿意的话，生成人工智能具有令人难以置信的能力和多功能性，以及去年年中和年底发生的所有融合突破，我们可能会早晚到达那个 TAM。毫无疑问，这对计算机行业来说是一个非常重要的时刻。每一个平台的变化，人们开发计算机方式的每一个转折点，都是因为它更容易使用、更容易编程和更容易访问。这发生在 PC 革命中。这发生在互联网革命中。这发生在移动云上。请记住，移动云，由于 iPhone 和 App Store，出现了 500 万个应用程序，并且还在不断增加。没有 500 万个大型机应用程序。没有 500 万个工作站应用程序。没有 500 万个 PC 应用程序。因为开发和部署令人惊叹的应用程序非常容易，一部分是云，一部分是在移动设备上，而且由于应用程序商店的存在，分发也很容易，所以同样的事情现在也发生在人工智能身上。在没有计算的时代，一个计算平台 ChatGPT 在 60、90 天内达到了 1.5 亿人。我的意思是，这是一件非同寻常的事情。人们正在用它来创造各种各样的东西。所以我认为你现在看到的只是涌现的新公司和新应用程序的洪流。毫无疑问，从各个方面来说，这都是一个新的计算时代。所以我认为——我们解释和表达的 TAM，它在今天确实比以前更容易实现。斯泰西·拉斯根澄清一下，你说 H-100 的收入高于 A100。这是一个总体陈述吗？或者是在同一时间点，比如在 2 个季度的出货量之后？然后是我的实际问题。我想问问汽车，特别是梅赛德斯的机会。梅赛德斯今天举办了一场活动，他们正在谈论他们的 MB Drive 的软件收入，到 20 世纪中期可能达到个位数或低 10 亿欧元，到 20 世纪末达到 10 亿欧元。我知道你们应该将软件收入分成 50-50。你们正在考虑的梅赛德斯交易软件收入的数量级是这种数量级吗？在相似的时间范围内？那是我们应该如何建模的吗？科莱特克雷斯首先让我从您提出的关于 H-100 和 A100 的问题开始。我们在第三季度开始首次发货 H-100。这是一个很好的开始。他们中的许多人在很多季度前就开始了这个过程。这是我们在第三季度获得生产水平的时候。因此，第四季度是我们看到 H-100 大幅提升的重要时刻。这意味着我们的 H-100 是我们在第四季度的许多 CSP 的焦点，他们都希望在云实例中启动和运行。因此，我们实际上在第四季度看到的 A100 数量少于我们在 H-100 中看到的数量。我们倾向于继续销售这两种架构，但就在第四季度，这是一个强劲的季度您对梅赛德斯-奔驰的其他问题。我对我们与他们的共同联系和工作感到非常满意。我们一直在非常努力地准备上市。你是对的。他们确实谈到了软件机会。他们分两个阶段讨论了他们的软件机会，关于他们可以用 Drive 做什么以及他们还可以用 Connect 做什么。他们延长了大约 10 年的时间，着眼于他们在我们面前看到的机会。因此，它与我们与长期合作伙伴的想法一致，并随着时间的推移分享收入。黄仁勋 Stacy，如果我可以补充的话，其中一件事是关于梅赛德斯正在做的事情的智慧。这是唯一的大型奢侈品牌，从每一辆——从入门级到最高端的豪华车，每一辆都安装了丰富的传感器，每一辆他们配备了人工智能超级计算机，这样梅赛德斯车队中的每辆未来汽车都将成为一个可以升级和永远更新的安装基础，以供未来的客户使用。如果你能想象一下如果今天在路上的整个梅赛德斯车队都是完全可编程的，你可以 OTA，那将代表数千万辆梅赛德斯，这将代表创收机会。这就是 Ola 的愿景。我认为他们正在建造的是什么，这将是非凡的。豪华车的庞大安装基础将继续更新——为了客户的利益，也为了创收利益。马克·利帕西斯我认为对你来说，詹森，似乎每年都会出现新的工作负载，并推动对你的流程或生态系统周期的需求。如果我回想面部识别，然后是推荐引擎、自然语言处理、Omniverse 和现在的生成式 AI 引擎，您能与我们分享您的观点吗？这是我们应该期待的未来吗，比如将您的产品需求推向新水平的全新工作负载？我问的原因是因为我发现你在脚本中的评论很有趣，你提到你对生成人工智能将推动你的产品和服务的需求的看法 - 似乎很多，更好比你过去 90 天的想法还要多。所以 - 就您正在处理的新工作负载或可以推动下一级别需求的新应用程序而言，您是否愿意与我们分享一些您认为可以推动它超越您的需求的东西今天见？黄仁勋首先，我有一些您不知道的新应用程序和我们从未分享过的新工作负载，我想在 GTC 上与您分享。这就是我参加 GTC 的诱因，我认为您会对我们将要讨论的应用程序感到非常惊讶和非常高兴。现在，您不断听到有关新应用程序的消息是有原因的。原因是，第一，NVIDIA 是一个多域加速计算平台。它不像CPU那样完全是通用的，因为CPU是95%，98%是控制函数，只有2%是数学，这使得它完全是灵活的。我们不是那样的。我们是一个加速计算平台，与 CPU 一起工作，可以卸载真正繁重的计算单元，这些单元可能会非常非常瘫痪以卸载它们。但我们是多域的。我们可以做粒子系统。我们可以做流体。我们可以做神经元。我们可以做计算机图形。我们可以做的。我们可以加速各种不同的应用程序，第一。第二，我们的客户群非常庞大。这是唯一的加速计算平台，唯一的平台。从字面上看，这是唯一一个在架构上兼容从 PC 到工作站、游戏玩家到汽车再到本地的所有云的架构。每台计算机在架构上都是兼容的，这意味着开发了一些特别的东西的开发人员会寻找我们的平台，因为他们喜欢它的影响力。他们喜欢普遍的影响力。他们喜欢加速，第一。他们喜欢编程工具的生态系统和它的易用性，以及他们可以接触到很多人来帮助他们这一事实。全世界有数以百万计的 CUDA 专家，软件都加速了，工具都加速了。然后非常重要的是，他们喜欢触及范围。他们喜欢你可以看到的事实——他们在开发软件后可以接触到如此多的用户。这就是我们不断吸引新应用程序的原因。最后，这是非常重要的一点。请记住，CPU 计算进步的速度已经大大放缓。而在我职业生涯的前 30 年里，每 5 年在大约相同的功率下性能提高 10 倍，然后每 5 年提高 10 倍。这种持续前进的速度已经放缓。在这个时代，人们仍然非常非常迫切地想要将他们想要带给世界的应用程序，而随着功率的不断增加，他们负担不起这样做。每个人都需要可持续发展。你不能继续消耗电力。通过加速它，我们可以减少您为任何工作负载使用的电量。因此，所有这些原因确实促使人们使用加速计算，并且我们不断发现新的令人兴奋的应用程序。阿蒂夫·马利克科莱特，我有一个关于数据中心的问题。您在 1 月季度看到了建设计划的一些弱点，但您正在指导 4 月和全年的同比加速。因此，如果您可以为我们加速排名的信心。这是基于你的 H-100 斜坡或生成的 AI 销售，还是新的 AI 服务模型？而且，如果你能谈谈你在企业垂直领域看到的情况。科莱特克雷斯当我们考虑我们的增长时，是的，我们将在第一季度连续增长，并且预计第一季度也将实现同比增长。它可能会在那里加速前进。那么我们认为这是什么驱动因素呢？是的，我们有多个产品周期进入市场。我们现在有 H-100 上市。我们也将继续推出新产品，有时我们的 GPU 计算和我们的网络会为这些产品提供动力。然后我们可能会在今年下半年取得成绩。此外，生成人工智能在我们的客户中引起了一定的兴趣，无论是 CSP，还是企业，其中之一是初创企业。我们预计这将成为我们今年收入增长的一部分。最后，让我们不要忘记，鉴于摩尔定律的终结，专注于 AI，专注于加速持续是错误的。因此，随着经济的改善，这对企业来说可能非常重要，并且云优先的存在可以为企业提供动力，因为他们 [音频不清晰]。我将把它转给 Jensen，看看他是否有任何其他想要添加的内容。黄仁勋不，你做得很好。那很棒。约瑟夫摩尔 Jensen，你谈到在过去十年中你训练这些模型的能力提高了 100 万倍。您能否让我们深入了解未来几年的情况，以及您的一些使用这些大型语言模型的客户所谈论的复杂性在那种时间范围内增加了 100 倍的程度。我知道 Hopper 的变压器性能提高了 6 倍。但是你能做些什么来扩大规模呢？其中有多少只是反映了未来将有更大的硬件支出？黄仁勋首先，我会倒着开始。我相信人工智能基础设施的数量将在全世界增长。原因是人工智能，即智能的生产，将在制造业中进行。曾几何时，人们只生产实物商品。未来，几乎每家公司都会制造软商品。它恰好以智能的形式出现。数据进来了。那个数据中心只做一件事，而且只做一件事。它利用这些数据生成一个新的更新模型。在原材料进来的地方，建筑物或基础设施在其上运转，然后精炼或改进的东西产生了巨大的价值，这就是工厂。所以我希望看到世界各地的 AI 工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将在本地进行。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全希望这会发生，第一。第二。在接下来的 10 年里，我希望通过新芯片、新互连、新系统、新操作系统、新分布式计算算法和新 AI 算法，并与开发人员合作开发新模型，我相信我们会将人工智能再加速一百万倍。我们有很多方法可以做到这一点。这就是 NVIDIA 不仅仅是一家芯片公司的原因之一，因为我们试图解决的问题太复杂了。你必须考虑整个堆栈，从芯片一直到通过软件通过网络进入数据中心。在一家公司的头脑中，我们可以考虑整个堆栈。由于这个原因，它确实是计算机科学家的一个很好的游乐场，因为我们可以在整个堆栈中进行创新。所以我的期望是，你将在未来十年的下一家公司、人工智能平台上看到人工智能模型的真正巨大突破。但与此同时，由于其令人难以置信的增长和采用，您将随处看到这些 AI 工厂。黄仁勋谢谢。Transformer、大型语言模型和生成式 AI 的突破积累，将 AI 的能力和多功能性提升到了一个显着的水平。一个新的计算平台已经出现。新公司、新应用程序和应对长期挑战的新解决方案正在以惊人的速度诞生。几乎每个行业的企业都在积极应用生成人工智能来重新构想他们的产品和业务。围绕 AI 的活动水平已经很高，现在已经显着加快。这是我们十多年来一直努力的时刻。我们准备好了。我们配备新变压器引擎和 Quantum InfiniBand 结构的 Hopper AI 超级计算机已全面投入生产，CSP 正在竞相开放其 Hopper 云服务。在我们努力满足对 GPU 的强劲需求时，不要错过即将到来的 GTC。关于新芯片、系统和软件、新 CUDA 应用程序和客户、新生态系统合作伙伴以及 NVIDIA AI 和 Omniverse 的更多信息，我们有很多要告诉您的。这将是我们迄今为止最好的 GTC。到时候那里见。 (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

英伟达FY2023 Q4业绩电话会高管解答财报

，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

永赢中证500ETF（159999）2月22日上涨2.01%，涨幅位居市场首位

截至2023年2月22日收盘，永赢基金永赢中证500ETF最新收盘价报1.067元，当日上涨2.01%。该基金紧密跟踪中证小盘500指数。您的浏览器不支持Video标签。

有连云2023-02-22

港股日报 | 恒生指数跌0.51%，南向资金净买入7.32亿港元，黄金及贵金属板块领涨

截至2023年2月22日港股收盘，恒生指数跌0.51%，报20423.84点；恒生国企指数跌1.33%，报6832.76点；恒生科技指数跌1.38%，报4100.58点。当日，南向资金净买入7.32亿港元。您的浏览器不支持Video标签。

有连云2023-02-22

A股日报 | 2月22日沪指收跌0.47%，两市成交额达7833亿元

截至2023年2月22日收盘，上证指数跌0.47%，报收3291.15点；深证成指跌0.57%，报收11900.12点；创业板指跌0.73%，报收2451.90点。您的浏览器不支持Video标签。

有连云2023-02-22

如何打造沙盒类元宇宙链游以SandBox为例

白标元界市场解决方案 Sandbox Clone Script 是一种预构建和可定制的解决方案，适用于希望创建自己的 Metaverse 游戏和 NFT 市场平台的企业家。该脚本本质上是原始 Sandbox 平台的复制品，其中包括可以根据业务的独特需求进行定制的各种特性和功能。 Sandbox Clone Script 的功能与原始 Sandbox 平台的功能相似。一些主要功能包括： NFT 市场集成：该脚本包括一个 NFT 市场，使用户能够创建、购买和销售 NFT。 Metaverse 游戏集成：该脚本还包括一个游戏平台，允许用户创建自己的游戏和体验并从中获利。安全钱包集成：该脚本包含一个安全钱包系统，允许用户以安全可靠的方式管理他们的 NFT 和加密货币。用户友好的界面：该脚本具有易于浏览和使用的用户友好界面。可定制的设计：脚本的设计可以定制以匹配企业的品牌和视觉风格。智能合约开发：该脚本包括一个智能合约开发模块，允许企业为 NFT 和其他交易创建自己的智能合约。沙盒克隆脚本的好处包括：节省时间和成本：使用现成的脚本可以为企业节省大量时间和金钱，否则这些时间和金钱将花费在开发和测试上。可定制性：脚本可以根据企业的独特需求进行定制，允许企业家创建符合他们愿景的平台。上市速度：借助 Sandbox Clone Script，企业可以快速启动和运行他们的平台，从而使他们能够更快地进入市场并开始创收。获得经过验证的商业模式：最初的 Sandbox 平台已经成功，因此企业可以使用相同的商业模式来增加成功的机会。灵活性：脚本具有高度的灵活性，可以根据需要进行修改和扩展，以满足不断变化的市场条件和用户需求。 Sandbox Clone Script为希望创建自己的 Metaverse 游戏和 NFT 市场平台的企业家提供交钥匙解决方案。该脚本具有多种功能和优势，为企业进入市场并开始创收提供了一种快速且经济高效的方式。沙盒的未来，如 Metaverse NFT 市场像 Sandbox 这样的 metaverse NFT 市场的未来是光明的，有很多增长和扩张的机会。以下是一些潜在的发展领域：提高采用率和主流接受度随着越来越多的人熟悉 NFT 和元宇宙游戏的概念，我们可以期待看到这些平台的采用激增。这可能会导致更多的主流接受和认可 NFT 作为数字所有权的合法形式。游戏开发的演变随着 Sandbox 等元宇宙 NFT 市场的出现，我们可以期待看到游戏开发方式的转变。玩家将能够更好地控制游戏体验，并能够创建自己的游戏和体验并从中获利。这可能会带来更广泛的游戏选择和更多样化的体验。 NFT 的价值增加随着越来越多的人参与到 Sandbox 等元宇宙 NFT 市场中，NFT 的价值可能会增加。这可能会导致创建范围更广的 NFT，包括更多独家和有价值的物品。与其他区块链技术集成像 Sandbox 这样的 Metaverse NFT 市场可以与其他区块链技术集成，例如 DeFi 和 DAO。这可能会导致新形式的社区治理和更复杂的货币化策略。虚拟现实和增强现实集成随着虚拟现实和增强现实技术的不断进步，我们可以期待看到与 metaverse NFT 市场的更大整合。这可能会带来更加身临其境和引人入胜的游戏体验。结论像 Sandbox 这样的 Metaverse NFT 市场代表了游戏和数字所有权的新时代。它们为玩家提供前所未有的控制力和创造力，使他们能够使用 NFT 和区块链技术创造、分享自己的游戏体验并从中获利。随着这些平台的不断发展壮大，我们可以期待看到新形式的游戏和数字所有权的出现，从而为创造力、创业精神和创新带来更多机会。来源：金色财经

金色财经2023-02-22

人工智能时代的算力挑战

的不同，可以产生不同的“云交付模式”（Cloud Delivery Model）。由于IT资源的种类很多，因此对应的“云交付模式”也就很多。在各类新闻报道中，最常见的“云交付模式”有三种：第一种是IaaS，它的全称是“基础设施作为服务”（Infrastructure-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务的提供者供给的主要是存储、硬件、服务器和网络等基础设施。第二种是PaaS，它的全称是“平台作为服务”（Platform-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务的提供者需要供应的资源更多，以便为使用者提供一个“就绪可用”（ready-to-use）的计算平台，以满足他们设计、开发、测试和部署应用程序的需要。第三种是SaaS，也就是“软件作为服务”（Software-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务提供者将成品的软件作为产品来提供给用户，供其使用。有了以上不同的云交付模式，用户就可以根据自己的需要来选择相应的IT资源。比如，如果元宇宙的用户需要更多的算力或存储，而本地的机器无法满足，那么就可以通过从云端来获取“外援”。一个云端GPU不够，那就再来几个，按需取用，丰俭由人，既方便，又不至于产生浪费。需要指出的是，尽管从理论上看云计算可以很好地承担巨大运算和存储需求，但其缺陷也是很明显的。比较重要的一点是，在执行云计算时，有大量的数据要在本地和云端之间进行交换，这可能会造成明显的延迟。尤其是数据吞吐量过大时，这种延迟就更加严重。对于用户来说，这可能会对其使用体验产生非常负面的效果。那么怎么才能克服这个问题呢？一个直观的思路就是，在靠近用户或设备一侧安放一个能够进行计算、存储和传输的平台。这个平台一方面可以在终端和云端之间承担起一个中介的作用，另一方面则可以对终端的各种要求作出实时的回应。这个思想，就是所谓的边缘计算。由于边缘平台靠近用户，因而其与用户的数据交换会更加及时，延迟问题就可以得到比较好的破解。 2、超越经典计算——以量子计算为例无论是高性能计算还是分布式计算，其本质都是在运算资源的分配上下功夫。但正如我们前面看到的，通过这种思路来提升算力是有很多障碍的。因此，现在很多人希望从计算方式本身来进行突破，从而实现更高的计算效率。其中，量子计算就是最有代表性的例子。我们知道，经典计算的基本单位是比特，比特的状态要么是0，要么是1，因此经典计算机中的所有问题都可以分解为对0和1的操作。一个比特的存储单元只能存储一个0或者一个1。而量子计算的基本单位则是量子比特，它的状态则可以是一个多维的向量，向量的每一个维度都可以表示一个状态。这样一来，量子存储器就比经典的存储器有很大的优势。考虑一个有 N物理比特的存储器，如果它是经典存储器，那么它只能存储2的N次方个可能数据当中的任一个；而如果它是量子存储器，那么它就可以同时存储2的N次方个数据。随着 N的增加，量子存储器相对于经典存储器的存储能力就会出现指数级增长。例如，一个250量子比特的存储器可能存储的数就可以达到2的250次方个,比现有已知的宇宙中全部原子数目还要多。在进行量子计算时，数学操作可以同时对存储器中全部的数据进行。这样一来，量子计算机在实施一次的运算中可以同时对2的N次方个输入数进行数学运算。其效果相当于经典计算机要重复实施2的N次方次操作，或者采用2的N次方个不同处理器实行并行操作。依靠这样的设定，就可以大幅度节省计算次数。为了帮助大家理解，我们可以打一个并不是太恰当的比方：玩过动作游戏的朋友大多知道，在游戏中，我们扮演的英雄经常可以使用很多招数，有些招数只能是针对单一对象输出的；而另一些招数则可以针对全体敌人输出。这里，前一类的单体输出招数就相当于经典计算，而后一类的群体输出招数就相当于量子计算。我们知道，在面对大量小怪围攻的时候，一次群体输出产生的效果可以顶得上很多次单体输出的招数。同样的道理，在一些特定情况下，量子计算可以比经典计算实现非常大的效率提升。举例来说，大数因式分解在破解公开密钥加密的过程中有十分重要的价值。如果用计算机，采用现在常用的Shor算法来对数N进行因式分解，其运算的时间将会随着N对应的二进制数的长度呈现指数级增长。1994年时，曾有人组织全球的1600个工作站对一个二进制长度为129的数字进行了因式分解。这项工作足足用了8个月才完成。然而，如果同样的问题换成用量子计算来解决，那么整个问题就可以在1秒之内解决。量子计算的威力由此可见一斑。但是，在看到量子计算威力的同时，我们也必须认识到，至少到目前为止，量子计算的威力还只能体现对少数几种特殊问题的处理上，其通用性还比较弱。事实上，现在见诸报道的各种量子计算机也都只能执行专门算法，而不能执行通用计算。比如，谷歌和NASA联合开发的D-Wave就只能执行量子退火（Quantum Annealing）算法，而我国研发的光量子计算机“九章”则是专门被用来研究“高斯玻色取样”问题的。尽管它们在各自的专业领域表现十分优异，但都还不能用来解决通用问题。这就好像游戏中的群体攻击大招，虽然攻击范围广，但是对每个个体的杀伤力都比较弱。因此，如果遇上大群的小怪，群体攻击固然厉害，但如果遇上防御高、血条厚的Boss，这种攻击就派不上用处了。从这个角度看，如果我们希望让量子计算大发神威，就必须先找出适合量子计算应用的问题和场景，然后再找到相应的算法。与此同时，我们也必须认识到，虽然量子计算的研发和探索十分重要，但是它和对其他技术路径的探索之间更应该是互补，而不是替代的关系。 3、通过改进算法节约算力如果说，通过高性能计算、分布式计算，以及量子计算等手段来提升算力是“开源”，那么通过改进算法来节约算力就是“节流”。从提升计算效率、减少因计算而产生的经济、环境成本而言，开源和节流在某种程度上具有同等重要的价值。在ChatGPT爆火之后，大模型开始越来越受到人们的青睐。由于在同等条件下，模型的参数越多、训练的数据越大，它的表现就越好，因此为了追求模型的更好表现，现在的模型正在变得越来越大。我们知道，现在的ChatGPT主要是在GPT-3.5的基础上训练的。在它出现之前，GPT共经历了三代。GPT-1的参数大约为1.17亿个，预训练数据为5GB，从现在看来并不算多；到了GPT-2，参数量就增加到了15亿个，预训练数据也达到了40GB；而到了GPT-3，参数量则已经迅速膨胀到了骇人的1750亿个，预训练数据也达到了45TB。为了训练GPT-3，单次成本就需要140万美元。尽管OpenAI并没有公布GPT-3.5的具体情况，但可以想象，它的参数量和预训练数据上都会比GPT-3更高。为了训练这个模型，微软专门组建了一个由1万个V100GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗达到了3640“算力当量”——也就是说，如果用一台每秒计算一千万亿次的计算机来训练这个模型，那么大约需要近十年才能完成这个任务。如果任由这种“一代更比一代大”的趋势持续下去，那么在未来几年，对算力的需求将会出现爆炸性的增长。一项最新的研究估计，在5年之后，AI模型需要的算力可能会是现在的100万倍。很显然，由此产生的经济和环境成本将会是十分惊人的。令人欣慰的是，目前已经有不少研究者希望改进算法、优化模型来减少对算力的需求，并且已经取得了一定的成就。比如，就在今年1月3日，来自奥地利科学技术研究所 (ISTA)的研究人员埃利亚斯·弗朗塔（Elias Frantar）和丹·阿里斯特尔（Dan Alistarh）合作进行了一项研究，首次针对 100至 1000亿参数的模型规模，提出了精确的单次剪枝方法SparseGPT。SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝到 50%的稀疏性，而无需任何重新训练。以目前最大的公开可用的GPT-175B模型为例，只需要使用单个GPU在几个小时内就能实现这种剪枝。不仅如此，SparseGPT还很准确，能将精度损失降到最小。在进行了类似的修剪之后，这些大模型在训练时所需要的计算量就会大幅减少，其对算力的需求也就会相应下降。关于提升算力、支持人工智能发展的政策思考随着ChatGPT引领了新一轮的人工智能热潮，市场上对算力的需求也会出现爆炸性的增长。在这种情况下，为了有力支撑人工智能的发展，就必须要通过政策的手段引导算力供给的大幅度增加。而要实现这一点，以下几方面的工作可能是最为值得重视的。第一，应当加快对算力基础设施的建设和布局，提升对全社会算力需求的支持。如前所述，从目前看，分布式计算，尤其是其中的云计算是提升算力的一个有效之举。而要让云计算的效应充分发挥，就需要大力建设各类算力基础设施。唯有如此，才可以让人们随时随地都可以直接通过网络获得所需的算力资源。这里需要指出的是，在布局算力基础设施的时候，应当慎重考虑它们的地域和空间分布，尽可能降低算力的成本。我们知道，不同的地区的土地、水、电力等要素的价格是不同的，这决定了在不同地区生产相同的算力所需要的成本也不尽相同。因此，在建设算力基础设施时，必须统筹全局，尽可能优化成本。需要指出的是，我国正在推进的“东数西算”工程就是这个思路的一个体现。由于我国东部各种资源的使用成本都要高于西部，因此在西部地区建立算力设施，就会大幅降低算力的供给成本，从而在全国范围内达到更优的配置效率。第二，应当加强与算力相关的硬件技术及其应用的研发，为增加算力供应提供支持。与算力相关的硬件技术既包括基于经典计算的各种硬件，如芯片、高性能计算机等，也包括超越经典计算理论，根据新计算理论开发的硬件，如量子计算机等。从供给的角度看，这些硬件是根本，它们的性能直接关系到算力提供的可能性界限。因此，必须用政策积极促进这些硬件的攻关和研发。尤其是对于一些“卡脖子”的项目，应当首先加以突破。这里需要指出的是，在进行技术研发的同时，也应该积极探索技术的应用。例如，我们现在已经在量子计算领域取得了一些成果，但是由于用例的缺乏，这些成果并没有能够转化为现实的应用。从这个意义上讲，我们也需要加强对技术应用的研究。如果可以把一些计算问题转化成量子计算问题，就可以充分发挥量子计算机的优势，实现计算效率的大幅提升。第三，应当对算法、架构等软件层面的要素进行优化，在保证AI产品性能的同时，尽可能减少对算力的依赖。从降低AI计算成本的角度看，降低模型的算力需求和提升算力具有同等重要的意义。因此，在用政策的手段促进算力供给的同时，也应当以同样的力度对算法、架构和模型的优化予以同等的激励。考虑到类似的成果具有十分巨大的社会正外部性，因此用专利来保护它们并不是最合适的。因此，可以积极鼓励对取得类似成功的人员和单位给予直接的奖励，并同时鼓励他们将这些成果向全社会开源；也可以考虑由政府出面，对类似的模型产品进行招标采购。如果有个人和单位可以按照要求提供相应的成果，政府就支付相应的费用，并对成果进行开源。通过这些举措，就可以很好地激励人们积极投身到改进模型、节约算力的事业中，也可以在有成果产出时，让全社会及时享受到这些成果。总而言之，在人工智能突飞猛进的时代，算力可能是决定人工智能发展上限的一个关键因素。唯有在算力问题上实现突破，人工智能的发展才可能有根本保障。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

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