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Delphi Digital联创：为什么加密与AI的结合是必然的

我首次尝试Midjourney和后来的ChatGPT时，它们的强大能力最初让我感到害怕。我对它们能力的完全不了解引发了一场轻微的存在危机。这让我意识到，虽然目前的LLMs只擅长完善我们的句子，但它们不可避免地更接近于完全发展的AGI，可以深刻地影响我们的思想。媒体对AGI的描绘通常低估了它真正的影响，将其看作是一个全能的应用程序或iRobot。AGI将渗透到你生活的每个方面，甚至在你没有意识到的情况下。想象一下AI2041，这是对未来的展望，在那里，一个家庭的AI保险应用会演变成基于社会阶层和对真爱的风险分析来限制女儿的恋爱选择。这说明了AI将变得多么深刻、有影响力。每部科幻电影都描绘了一个充满悲观情感的人工智能未来，因为这样的情节更卖座，而且这是一个现实的终局。无论我们认为OpenAI董事会有多么道德和伦理，由于人类存在的本性，其中存在一些无法让其对建立在这些基础模型之上的所有应用和用例产生负面影响的偏见。你可能喜欢与ChatGPT交流，但如果你在法庭上，你的人工智能陪审团使用面部识别看到你的肤色或你名字的独特拼写，将你送入监狱的时间加倍，你会作何感想？这些影响令人不安。中心化人工智能是不可避免的。一旦谷歌请求你的许可以访问你的gDrive、gDocs和gmail，你的个性化人工智能将拥有自己的生命。我预计苹果会推出每台设备一个的个性化人工智能，因为他们在全球人工智能竞赛中落后，需要一种利用他们安全品牌的产品。如果OpenAI微调模型，这对社会产生连锁反应，影响到建立在其上的数百万个定制的ChatGPT，你是否感到舒适呢？我们需要一个替代方案。加密货币是人工智能的完美结合，因为支撑这一运动的透明的全球人类协调可以在全球范围内利用人工智能实现良好的效果。众筹（用现金或 GPU）创建和微调开源模型，任何人都可以实时审核其中的偏见或问题，这是在加速发展的人工智能世界中最安全的前进道路。我相信我们正走向一个拥有数十亿人工智能模型的世界，无论是下载和个性化每个人的开源模型，还是项目和公司为特定用例构建自己的模型集（想想 Uniswap LP 提供、交易所风险分析、德尔福人工智能）分析师）。加密和人工智能是一种完美的结合，其基石是我们这一代最强大技术的可审计性、社区所有权和社区导向。无论是利用每个人的GPU来训练模型并为他们在模型中拥有所有权，还是DeFi和智能合约在其用例中利用人工智能以扩展其能力，或者是定制的针对您的个性化人工智能（而不是像Bard那样必须对整个世界进行概括的人工智能），这种结合是合理的。去中心化人工智能将透明地共享我们这一代最强大技术的内部运作和所有权。而中心化人工智能无法提供这个核心价值。最终，AGI 将使用加密货币，因为它会信任代码和数学，而不是实体银行分支机构和人性的突发奇想。我们未来进化的人工智能创作将使用加密货币，我们也应该这样做。加密 x AI 主题和想法加密朋克的人工智能价值观：以太坊核心的Cypherpunk价值观，由@VitalikButerin概述，适用于人工智能：不去平台化、开放的全球参与、抵制审查、中立、合作等。我们在 Web2 的中心化幌子下重建人工智能的想法是可笑的。 AGI 和无需许可的货币 AGI 的乌托邦或反乌托邦有利于这样一种思想与未经许可的金钱互动以实现其想法。未来的 AGI 将不会有大通支票账户。它将使用加密技术进一步构建去中心化的人工智能和加密货币，不受美联储或 OpenAI 董事会的控制。 DePin 和 AI 是一个明确的用例在过去的十年中，我们所有的研究都集中在如何提高超大规模数据中心的性能和效率。在接下来的十年中，我预计技术将大规模利用潜在的 GPU 和用户硬件来为 AI 模型进行训练和推理。 Nvidia 可以出货的 H100 的需求显然有限，而科技公司则掌握着可用的产品。让我们的 Mac Pro GPU 和其他硬件大规模用于训练和推理是一个明显的用例。领导者包括@ionet_official、@akashnet_ 和@gensynai。未来甚至可能有一条道路，Nvidia 转向内部，而不是出售其 H100，而是简单地建立自己最大的集群。激励新模式创建建立应用程序级别的创造力，我们需要激励全新模型本身的开发。这包括培训资金、众包特定培训数据以及托管推理模型的激励措施。大型语言模型只是人工智能模型的一种，即使如此，也有数十种领先的模型（Bard、ChatGPT、Claude 等）。世界各地的用户可以提供他们的 GPU、资金或数据来大规模训练和微调模型，并拥有最终模型的一部分。更智能的应用程序和智能合约与人工智能不受阻碍的去中心化人工智能将提供更好的应用程序。引用人工智能模型的智能合约可以扩展应用程序的设计空间，并大大增强其逻辑和功能。想象一下 Uniswap 流动性供应受到使用 ZK 的大规模链下模型的影响，以确保模型不被篡改。示例包括 @inference_labs@gizatechxyz 和 @ModulusLabs ，只需看看 @testmachine_ai，它提供了一种掠夺者模式来实时审核您的加密代码并从中学习，而不是等待 6 个月进行昂贵的手动审核。或者通过 @UpshotHQ 查看为 NFT 提供准确定价的大规模机器学习模型。人工智能让加密货币变得易于使用在未来，大多数加密货币用户将永远不会看到我们在加密货币领域谈论的各种细枝末节、无尽的首字母缩略词和词汇。他们只需将意图输入到一个低水平机器学习（LLM）中，一个求解器网络将处理他们交易的所有复杂步骤。这个LLM将学习、个性化并简化你的生活。很少有人需要手动桥接资产，那是由求解器赚取费用的。最佳模型决策者获胜我相信我们正在走向一个拥有数百万个人工智能模型的世界，无论是每个人都有自己的个人模型，还是每个项目和公司都有自己的模型。我们已经在 Hugging Face 上拥有 49 万多个开源模型，在 OpenAI 应用商店上拥有 300 万个自定义 ChatGPT。当加密服务用户中成熟的人工智能服务成为主流时，我认为能够有效选择针对每种情况使用哪种模型的协议将非常有价值。就在今天，@NousResearch 发布了新的 Bittensor 子网计划，该子网可以评估开源模型，并使用该评级的逻辑下一步将请求定向到正确的模型。道德、伦理和法律问题限制了中心化人工智能中心化参与者不断面临道德和伦理问题的诉讼，并因此对模型进行破坏。想象一下，一个去中心化的低水平机器学习（LLM）通过签署协议向人们支付数据，而不是像纽约时报对@OpenAI提起诉讼那样。与中心化的系统相比，这限制了中心化的发展，而开放系统可以直接发布（例如@bittensor_）。当中心化的参与者因知识产权相关的诉讼以及对发布更智能的人工智能的道德和伦理顾虑而苦苦挣扎时，加密网络可以启动和部署这些网络，无需繁文缛节，轻松取胜。去中心化人工智能提供透明度人们会期望透明的训练（“我们按照你所说的方式构建了这个模型”）和推理（“我的请求没有被搞乱”）。中心化人工智能无法提供这一核心价值。即使普通人很难审核该模型，与加密货币类似，但我们的想法是您可以与可以审核该模型的某人或人工智能签订合同。实时洞察未来我认为人们希望实时了解人工智能的未来，而不仅仅是在 OpenAI 想要分享时进行更新。这只有通过透明和去中心化的系统才有可能实现。 AGI被发现后你真的想弄清楚吗？加密 x AI 可视化我们需要更多的平台来提供加密项目正在利用的人工智能模型背后所发生的事情的可视化。当您使用 Bittensor 的子网 1 进行文本生成时，您如何确定它不仅仅是通过 Bard 或 ChatGPT 运行您的提示？我并不是说这是一件坏事，但我不知道答案。人工智能世界中的代币激励使用代币来推动人工智能项目的所有权和协调将会很有趣。目前，代币吸引了供应方用户（和投机者），但使用 OpenAI 等中心化公司的开发人员锁定了需求方，可以接触到大量用户。看看加密项目是否能够有效地引导需求方超越供应方的代币激励，这将是一件很有趣的事情。吸引真正的人工智能人才 Crypto x AI 项目必须吸引来自 Web2 的真正的 AI 人才。鉴于加密货币在 Web2 构建者心目中的表现一般，这是一个障碍。能够从Web2吸引真正的人工智能人才的项目将具有显著的优势。我只是认为学习加密货币比学习如何构建基础人工智能模型更容易。 Delphi Ventures Crypto x AI 投资组合公司 Delphi 在 Crypto x AI 的结合点上表现得非常活跃。我们很荣幸能够支持该领域的领先项目。 - @ionet_official：大规模异构硬件的 GPU 集群。 - @inference_labs：允许 DeFi 和智能合约通过 ZK 来利用链下模型。 - @0G_Labs @mheinrich：链上人工智能的数据可用性。 - @UpshotHQ：用于下一代去中心化应用程序的人工智能网络。 - @testmachine_ai：人工智能驱动的用于审计智能合约的专有算法 - @taofuxyz：Bittensor 等的流动质押代币。 - @altstatemachine：您可以拥有、训练和交易的独特 Metaverse AI。 - @GeppettoAi：人工智能游戏和视频创作。 - @StabilityAI：人工智能的开源工具，通过@seedclubvc（H/t Nima 和 Anthony）。 - @MythosVentures：领先的早期人工智能风险投资基金。 - @mypeachai：NSFW 同伴（天使）。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

ACY证券汇评：【每日分析】AI板块有泡沫吗？戳破科技泡沫的“三大杀手”

是有一个渗透过程的，AI也不例外。在《ChatGPT横空出世》一文中曾提到，ChatGPT的活跃用户在两个月内就超过了一亿，可见科技的渗透速度正在逐渐加速。即便如此，渗透的过程也并非一蹴而就的。以特斯拉上周发布的财报为例，在投入了3亿美元的芯片后，财报上对AI项目的进展乏善可陈。连产品都没有，更别说量产、变现和最终盈利了。然而市场却早已将未来数年的AI增长纳入估值当中。换句话来说，不是AI没有发展潜力，而是当前的股价涨幅已经远超AI的实际渗透速度了。板块需要时间整理，才能获得新的动能。最后则是监管。面对足以改变人类的技术，各国政府都相当的谨慎，纷纷要求放缓对AI的研究。就拿美国大选来说，越来越多的选民开始担心AI技术可能直接影响到大选结果。这种担心并非多余，在最近的新罕布什尔州共和党初选中，就出现疑似AI换声的“假拜登”致电选民呼吁不要投票。对于这些AI潜在的文化与政治威胁，各国政府都缺乏一套有效的法律监管。而在政府填补监管漏洞的过程中，势必会阻碍AI产业的发展。举例来说，在OpenAI宣布开放GPT商店三天后，商店便被“AI女友”机器人所淹没，而且不少应用已经明显违反了“禁止色情”的政策，迫使OpenAI紧急叫停商店。综上所述，科技的发展永远不会是一帆风顺的，相应的股价也总是涨涨跌跌。如果有一段时间股价涨得飞快，那么就要小心其可能快速回调。今日数据 – 北京时间 18:00 欧元区第四季度GDP年率初值 18:00 欧元区1月经济景气指数 22:00 美国11月FHFA房价指数月率 23:00 美国12月JOLTs职位空缺联系我们电话：167 4049 5509（中国） 1300 729 171（澳大利亚）微信：acyauzh 官网：https://www.acy-ch.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。 2024-01-30

ACY证券2024-01-30

海外AI发展能否对A股AI产业链形成映射？ETF规模快速扩张，医药行业、新能源主题受关注！

iri的智能水平和用户体验。 ④AI ChatGPT辅助创作，获得日本顶级文学奖。日本作家Rie Kudan利用AI ChatGPT辅助创作，赢得日本顶级文学奖“芥川奖”。在他创作的小说中，约有5%的内容由ChatGPT生成。这是AI在创意领域应用的突破，但AI创作涉及原创性等问题，需要制定相应规范和标准，此事引发社会讨论。兴业证券表示，海外AI巨头纷纷创新高，有望对A股AI产业链形成映射。2024年将是人工智能取得重要进展的一年，大模型进一步朝多模态方向升级，对算力等硬件需求提高的同时，在垂直端应用落地带来的商业化增量空间不断打开，形成全产业链共振。资料来源：兴业证券【ETF规模快速扩张，医药行业、新能源主题受关注】据媒体消息，截至1月29日，ETF总份额达到21177.12亿份，总规模为20625.29亿元，日均成交额为1203.49亿元。近一周份额增加最大的行业为医药，份额增加最大的主题为中证新能源指数。双创龙头ETF（588330）紧密跟踪中证科创创业50指数，覆盖科创板、创业板市值较大的50只新兴产业股票，囊括光伏、储能、锂电、半导体、医药生物等行业，其中，电子、电力设备、医药生物这三个行业在中证科创创业50指数中，均占据20%-30%的比例，呈现“三足鼎立”结构。其权重股汇聚宁德时代、迈瑞医疗、中芯国际、阳光电源等细分赛道的龙头公司。图片来源：Wind 1月29日，A股三大指数纷纷下跌，创业板指跌幅最大，收跌3.49%。科创50跌幅也达到2.79%。受市场拖累，双创龙头ETF（588330）场内价格单日下跌3.32%，再度下探基金上市以来的新低。但从光模块和医药生物龙头下跌行情的消息面来看，不乏一些个股被错杀的可能。图片来源：雪球【光模块方面，光模块龙头中际旭创跌超10%，科技股全线下挫，机构：AI竞赛持续，光模块有望保持高成长性】 1月29日，CPO板块大幅杀跌，领跌AI赛道。周五（1月26日盘后），A股光模块核心公司中际旭创发布年度业绩预告，预计2023年净利润20亿元-23亿元，同比增长63%-87%；扣非净利润19亿元-23亿元，同比增长83.15%-121.70%。与机构之前预测相比，此份业绩或是超出预期，但市场并不买账，1月29日收盘，中际旭创跌超10%。兴业证券表示， AI竞赛持续进行，大模型训练迭代加速，光模块等硬件基础有望保持长期高成长性。数据来源：Wind 【医药生物方面，迈瑞医疗受收购影响，收跌5.39%，机构：优秀资源整合，龙头企业或将加速成长】 1月28日晚间，迈瑞医疗、惠泰医疗同步公告，迈瑞医疗拟通过全资子公司深圳迈瑞科技控股有限责任公司协议收购惠泰医疗21.12%股份，转让金额合计为约66.52亿元，转让价格471.12元/股。消息发布后，1 月 29 日，迈瑞医疗股价下跌 5.39%，惠泰医疗股价则上涨了4.57%。背道而驰的股价表现背后，或显露出市场对于该收购方案的态度——“买贵了”。中信证券指出，作为生物医药板块的头部企业，迈瑞抓住时机，进行相应收购和布局，凸显A股还有更多可待挖掘的价值标的，未来可能会与龙头企业进行产业资源整合。这样的逻辑中长期不会改变。未来整个A股市场，现金储备充足的企业也将会以这样的方式进入到优秀资源整合，龙头企业加速成长的提升阶段。科技成长增长潜力的投资者，相关产品双创龙头ETF（588330）。图片，数据来源：Wind，雪球，华宝基金。风险提示：双创龙头ETF被动跟踪中证科创创业50指数，该指数基日为2019.12.31，发布于2021.6.1。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R4-中高风险，适合适当性评级C4以上投资者。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，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。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，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，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2024-01-30

AI和DePIN将如何改变Web3？

触手，使它们能够在加密市场中运作。谁是ChatGPT的Moonpay呢？而且，如果我们将人工智能引入我们的无信任环境，如何保持其诚实并验证其输出呢？我们期望人工智能代理的加密托管和控制成为Web3的核心价值主张。一些市场上的团队正在致力于将加密技术，比如零知识证明（ZK proofs），融入到机器学习模型的计算过程中。这将证明某个特定的机器人确实按照它应该做的事情行动，从而确保您不会被一份电子表格愚弄。有些人正在考虑如何将整个低水平机器学习（LLM）和神经网络堆栈迁移到去中心化基础设施上。由于许多生成式人工智能项目是开源的，就像加密一样，从概念上讲，可以在去中心化的协议上部署和维护众多开源模型，并创造激励提供最佳机器智能服务的机制。尽管有几个才华横溢的团队正在追求这一策略，但这仍然未实现。即使是中心化的人工智能团队也尚未弄清楚需求的形态和盈利的单元经济学。在我们看来，在这个阶段将此类服务的提供分散到协议和DAO中仍然为时过早。 DePIN定义 DePIN，即去中心化物理基础设施。最简单的DePIN使用的是代币协议的激励机制，而不是更现代的代币经济学方法。例如，参与节点将硬件存储、计算、GPU或训练数据提供到网络中，并因在其设备上执行的工作而获得奖励，类似于比特币的工作量证明挖矿。我们认为，像Helium一样，大多数DePIN将摆脱像代币一样运作，并更像是在Peaq、Solana或EVM rollup等计算区块链之上运行的dApp。 Web3利用中心化云服务部署去中心化网络，但我们不确定这对于去中心化人工智能是否有效。中心化的人工智能提供商比首先采用协议的竞争对手更高效、更有组织，而且对计算的需求更大。因此，我们认为可扩展的DePIN将是在链上加密人工智能的重要资源释放。我们喜欢 DePIN 的另一个原因是它将机器接入 Web3，机器将需要 DeFi 及其自动化金融产品，以及获取智能即服务。在遥远的未来，去中心化的车队可能会从 DePIN AI 网络下载最新的自动驾驶模型，由各种 DAO 维护并受到代币激励。此外，用于连接、标准化和管理具有不同目标的人工智能代理群体的框架已经开始出现。 Autonolas 就是这样的项目之一，它生成用于交易市场参与以及在治理程序中部署的机器人。如果你想了解单个代理，请记住 Botto，这是一种生成式 AI 模型，它输出由 DAO 策划的艺术作品，并受到代币反馈循环的激励。或者考虑一下 Numerai，这是一家对冲基金，它为数据科学家举办代币激励竞赛，为交易软件大脑构建人工智能算法。这样的生物有很多——有些简单，有些复杂，有些深不可测。我们要提出的最后一个区别是人工智能服务的范围。在一种情况下，它只是改进应用程序的一项狭隘功能。以数字钱包为例，它现在能够就其持有的代币和投资进行对话。或者，某些 10-K 公司在网站上提交的文件，您可以使用自定义财务 GPT 进行查询。虽然方便，但并没有发生行业结构转型。或者，OpenAI 成为新的 iOS，其 GPT 商店成为新的应用商店。然后，这家科技公司成为访问嵌入其网站的机器智能应用程序的主要对话界面。人工智能不仅仅是一个功能，而是为各种普遍问题提供解决方案的新平台。在这种情况下，一个担忧是人工智能代理从根本上来说是中心化的，并由单一提供商托管，从而在数据、隐私和财务方面造成巨大的个人风险。托管总是会导致委托人/代理人问题，代理人有动机从委托人那里窃取资金，因此法律和法规必须强制执行信托义务。在大型科技世界中，以某种形式保护个人的人工智能监管是不可避免的。人工智能代理和自我托管 Web3 应对这种危险的方法是信息的自我保管和人工智能代理的自我保管。也许我们在集中式平台上生成 GPT，但能够将这些经过训练的模型放入加密钱包中以获得所有权。在一个存在多种成功的开源模型，并且其中一些模型在去中心化基础设施上运行良好的世界中，我们预计 AI 代理的加密托管和控制将成为 Web3 的核心价值主张。另一个例子是附加到图像生成或 LLM 引擎的 NFT 铸币机。这通过 Web3 DeFi 的市场场所支持了机器劳动的成果。然而，如今围绕此类物品的贸易仍然可以忽略不计——无论是由于 NFT 市场的糟糕状况、机器劳动力的质量还是此类数字资产的低效用。无论如何，这对于企业家来说绝对是一个令人着迷的设计空间。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

OpenAI正与Common Sense Media合作开展人工智能教育和安全计划

家庭和教育工作者如何安全、负责任地使用ChatGPT，以便我们能够共同避免这种新兴技术带来的任何意外后果。”

金融界2024-01-30

美股收盘：道指标普创历史新高中概股多数下跌拼多多跌超8%

的未来感到兴奋。” 意大利监管机构认定ChatGPT违反隐私法意大利数据保护机构29日表示，该机构已告知OpenAI，其AI聊天机器人ChatGPT违反了数据保护法规。在评估AI是否符合欧盟数据隐私法规方面，意大利数据监管机构是最积极的机构之一。去年，该机构曾短暂禁止了ChatGPT。意大利数据监管机构当时称，已暂时限制OpenAI处理意大利用户的数据。同时，已就ChatGPT涉嫌违反数据收集法规而展开了调查。如今，该调查结果显示，有一些因素表明，ChatGPT存在一个或多个潜在的数据隐私侵犯行为。亚马逊和iRobot宣布终止收购协议：支付近1亿美元分手费北京时间1月29日晚间消息，亚马逊和iRobot今日宣布，双方已达成一项共同协议，终止之前宣布的17亿美元的收购协议。 2022年8月4日，亚马逊宣布将以每股61美元的现金收购机器人制造商iRobot，交易总金额约为17亿美元。去年6月，这笔交易获得了英国监管部门的批准。但7月，却遭到了欧盟委员会的阻挠，称这笔交易可能会减少扫地机器人市场的竞争，进一步强化亚马逊的主导地位。由于亚马逊拒绝向欧盟作出让步，本月早些时候就有报道称，这笔交易很可能以失败告终。 IBM对经理们下达最后通牒：搬到就近办公室不然离职走人 IBM向仍在远程办公的管理人员发出最后通牒——要么搬到就近的办公室，要么离开公司。根据1月16日发送的一份备忘录，“无论当前的工作地点状况如何”，美国地区所有管理人员必须每周至少三天见客户或者到办公室办公。高级副总裁John Granger在报告写道，门禁卡数据将用于“评估个人到岗情况”，并与管理层和人力资源部门共享。根据备忘录，除了病假、服役等特殊情况，其他因为住的远而选择远程办公的人必须在8月初之前到就近的办公室工作。据一位知情人士透露，所谓的“近”通常意味着距离在50英里（80公里）以内。

金融界2024-01-30

微软回应泰勒·斯威夫特假裸照事件纳德拉誓言打击AI生成色情深度假图

OpenAI的主要投资者，还集成了诸如ChatGPT等先进工具于其产品中，如Copilot和微软搜索引擎必应上的人工智能聊天机器人工具。在谈到公司的责任时，纳德拉强调：“我们需要在技术周围设置护栏，以确保生产出更多安全的内容。目前有很多工作正在进行中，但仍有更多事情需要我们去做。”他还表示，全球社会需要在某些规范上达成共识，特别是当法律、执法和技术平台能够紧密结合时，人类有能力管理比自认为要多得多的问题。据404 Media报道，斯威夫特的深度假照片最初源自一个Telegram群聊，该群聊成员声称使用了微软的生成人工智能工具Designer制作了这些材料。尽管NBC新闻尚未独立证实这一报道的真实性，但微软已经表示正在调查相关情况，并将采取适当措施解决这些问题。微软在一份声明中表示：“我们的行为准则明确禁止使用我们的工具制作成人或未经同意的私密内容。任何试图反复制作违反我们政策的内容的行为都可能导致无法访问该服务。我们拥有一个庞大的团队，根据我们负责任的人工智能原则，开发护栏和其他安全系统来减少系统滥用，并为用户创造一个更安全的环境。” 此外，微软在文章发表后提供了一份更新声明称：“我们非常认真地对待这些报告，并致力于为每个人提供安全的体验。我们对这些报告进行了调查，但无法复制出报告中的明确图像。我们针对明确内容的内容安全过滤器正在运行，并且我们没有发现任何证据表明它们被绕过了。出于谨慎考虑，我们已经采取措施加强了我们的文本过滤提示并解决滥用服务的问题。”

金融界2024-01-30

亿万富翁的选择：47%的投资组合集中于5只AI领域成长股

软看到了未来的发展趋势，在过去几年里向ChatGPT的创造者OpenAI投资了130亿美元，帮助人们关注生成式人工智能的潜力。它的大型科技竞争对手迅速效仿，将对人工智能的需求推向超速发展。为了满足日益增长的需求，这家科技巨头在其软件即服务(SaaS)产品中注入了人工智能功能。此外，所有最流行的人工智能模型都可以在Azure云上使用。然而，最大的惊喜是微软人工智能助手Copilot的首次亮相。据分析师计算，它提高用户生产力的能力已经产生了强劲的需求，到2027年可能会产生高达1000亿美元的增量收入。Azure在第三季度的增长速度超过了其竞争对手，微软指出，其中三个百分点的增长是对人工智能需求不断增长的结果。微软目前的预期市盈率为31倍。虽然这个价格略高于市场，但该公司强大的传统业务和人工智能提供的机会使微软在这个价格上看起来依旧很便宜，这也引起了泰珀的关注。 3. 亚马逊虽然一些人认为亚马逊起步缓慢，但它已经全身心地投入到人工智能领域。该公司长期以来一直使用人工智能来处理产品推荐、库存水平、送货路线等。然而，这只是亚马逊人工智能机遇的开始。该公司现在正在使用生成式人工智能来改进产品列表、生成评论摘要和优化广告。它还在开发一种人工智能工具，可以回答有关特定产品的问题。更值得注意的是，亚马逊网络服务(AWS)提供了越来越多流行的生成式人工智能模型，其中包括它自己的Bedrock AI。该公司还推出了几款以人工智能为中心的芯片，包括interentia和Trainium，旨在加快AWS客户的人工智能处理速度。尽管去年强劲复苏，但亚马逊的预期市盈率仍然只有2倍，这是股价被低估的标准，这可能激起了泰珀的兴趣。 4. 英伟达如果不提到英伟达，关于人工智能股票的讨论就不完整，泰珀的立场也强调了这一点。英伟达率先推出了图形处理单元(GPU)，彻底改变了游戏行业，成为人工智能应用的黄金标准。英伟达的处理器已经垄断了数据中心和机器学习领域的市场，估计在这两个领域都占据了95%的份额。该领域的经验帮助英伟达迅速转向满足对生成式人工智能日益增长的需求。虽然竞争对手争相开发与之竞争的处理器，但英伟达仍保持着优势。在截至2023年10月29日的九个月中，英伟达在研发方面的支出为62亿美元，占其总收入的16%。该公司持续创新的记录将使其难以被取代。尽管英伟达的股价最近有所上涨，但它的股价仍然非常便宜，市盈率(PEG)不到1，这是被低估股票的基准，泰珀无疑敏锐地意识到了这一点。 5. Alphabet 与Meta平台一样，谷歌(Google)母公司Alphabet的大部分收入来自数字广告，其中谷歌搜索(Google Search)的贡献最大。该公司在利用人工智能来改进搜索算法和广告定位方面有着令人印象深刻的记录，而广告市场的复苏无疑将改善该公司的业绩。 Alphabet并没有忽视生成式人工智能的潜力。该公司将人工智能功能集成到其许多旗舰谷歌和安卓产品中。作为三大云提供商之一，它能够扩大其谷歌云客户可用的人工智能系统的数量。其最新产品双子座人工智能(Gemini AI)被该公司誉为“最大、最强大的人工智能模型”，在各种广泛使用的基准测试中，它的表现优于竞争对手。此外，Alphabet的Vertex AI为几乎所有用例提供了130个基本AI模型。尽管Alphabet在过去一年有所反弹，但该公司的预期市盈率仍只有19倍，泰珀可能不会错过这个估值。

Sissi2024-01-30

牛市崩溃已悄然来临？美联储降息预期与AI狂热或催生新泡沫

2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT，自此以后，领先的人工智能芯片半导体制造商英伟达（NVIDIA）的股价飙升超过250%。该公司引领标准普尔500半导体股价指数上涨了108%，其表现令人想起上世纪90年代末科技泡沫时期的思科系统（Cisco Systems）。当时，思科因生产扩展互联网所需的关键设备而股价暴涨，但最终遭遇暴跌，尽管互联网仍在迅速发展。如今，英伟达是否会成为下一个思科？这种可能性确实存在。如果真是如此，那么在它崩溃之前，其股价仍有巨大的上涨空间——当然，前提是它真的会崩溃。与此同时，美联储主席杰罗姆·鲍威尔面临着降息压力。市场预计他今年会采取行动，因为通胀已接近美联储的目标水平。实际上，鲍威尔和其他美联储官员认为，他们可能不得不降低联邦基金利率，以防止通胀调整后的实际利率在通胀进一步下降时上升。然而，降息可能会助长非理性繁荣的风险。前美联储主席艾伦·格林斯潘曾警告过这种现象，他曾在1996年的一次著名演讲中讨论了“非理性繁荣”的问题。如果鲍威尔及其同事因成功降低物价通胀而庆祝胜利，却没有引发经济衰退，他们可能会加剧资产通胀的风险。一旦泡沫破裂，经济衰退很可能随之而来。值得注意的是，金融媒体最近报道指出，货币市场共同基金（MMMF）吸引了创纪录的6万亿美元资产。如果美联储降低利率，这些资金可能会大量流入债券和股票市场，从而加剧市场的波动性和潜在崩溃风险。在当前环境下，有一种可能性是，本十年将上演上世纪90年代科技股主导的股市狂欢，而不是上世纪70年代通胀的重演或上世纪20年代生产率主导的繁荣。然而，这也意味着市场可能正酝酿着新的泡沫。对于美联储来说，上一个重大错误是在2021年和2022年初落后于通胀曲线。下一个重大错误可能是吹大投机性股市泡沫。鲍威尔肯定深知这一点，因此他应该重申并不急于降低利率的立场。

金融界2024-01-30

人工智能之路“任重道远” 2024年增长空间依然巨大

来：更小的模型、AI之间的对话尽管像ChatGPT这样的大型通用知识模型引起了所有关注，但那些开创更高效模型的公司将是赚取大量资金的公司。与制造灯具的工人不需要帮助起草有关罗马帝国的电子邮件一样，包含仅相关信息的较小模型的运营成本更低，因此企业可以从中获利。微软和Salesforce等公司正在进行这方面的努力。 “我们了解到，该公司最近组建了一个内部团队，开发较小的人工智能模型（SLMs），以降低人工智能运行成本，似乎减少对OpenAI的依赖。这些SLMs，如Phi-2和Kosmos-2，旨在以显著更少的参数竞争性能较大的模型。”这是Citi分析师在参加了微软的人工智能之旅后写的。对于企业人工智能的未来，有一天我们可能会看到机器人与机器人进行对话，比如一个管理你日历的AI助手与一个处理客户信息的AI助手协同工作，因为平台变得更具互操作性。 Salesforce的约翰逊预测说：“就像助手开始相互帮助来帮助最终用户一样。” 如果这些助手能够为它们的主人创造利润，投资者将会更加满意。 #科技#

楼喆2024-01-30

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