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“AI+产融协同”前沿观点碰撞中信集团亮相世界人工智能大会并举办论坛

事长、总经理奚国华在论坛致辞中表示，以ChatGPT为代表的生成式AI，在最具挑战性的自然语言处理领域实现革命性突破，标志着通用人工智能“奇点”和强人工智能“拐点”即将到来。过去一年，中信集团加快建设世界一流科技型卓越企业集团步伐，有效激活“科技-产业-金融”良性循环，取得了一系列新进展、新突破。在科技端，与鹏城实验室开展合作，协同推进工业智能关键技术攻关，不断提炼和沉淀行业级大模型通用能力。在产业端，积极运用自然语言处理、知识图谱等新技术赋能业务发展，智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧城市等业务形态不断变革升级。在金融端，发挥金融全牌照优势，赋能一大批AI企业发展壮大，科创板、北交所保荐企业数量和金额持续领跑行业。有效发挥战略投资平台作用“投早投小投新”，携手AI企业共同成长。下一步，中信集团将围绕AI领域深化投资布局，助力产业发展能级全面提升，为扎实推进中国式现代化作出中信贡献。吴清代表上海市委、市政府对本次论坛的举办表示祝贺。他表示，上海将人工智能作为三大先导产业之一，加快打造人工智能“上海高地”。目前上海规模以上人工智能企业数量已经达到350家，五年来几乎翻了一番；产值达到了3800多亿元，几乎是五年前的三倍；产业人才达到了23万，约占全国三分之一；在这个过程中，上海高度重视发挥国际金融中心优势，为人工智能产业发展提供源源不断的活水。未来，上海将不断提高产融协同发展水平，以更优举措支持企业发展，以更大力度促进产业投融资，以更高水平深化产融协同。智慧碰撞中外院士共议人工智能前沿中国工程院院士、鹏城实验室主任高文，中国工程院外籍院士、德国国家工程院院士奥泰因·赫尔佐格分别围绕人工智能前沿趋势、人工智能赋能先进制造和城市规划进行了精彩的学术分享。高文分享了关于AI通用大模型现状、机遇与挑战的思考，并介绍了鹏城·脑海大模型研发情况。他表示，由超级智能算力产生的大模型是智能时代重要生产力，鹏城实验室将开放大模型底座，与合作伙伴共建国产自主可控预训练大模型。赫尔佐格从数字化与信息物理系统谈起，阐述了数字孪生在先进制造和智慧城市方面的应用原理和鲜活案例。他认为，数字孪生系统能够在获取生产数据、自主控制生产流程等方面发挥作用，而基于AI的数字孪生对工业数字化创新而言不可或缺；智慧城市数字孪生可驱动宜居城市及区域的可持续创新，并助力“双碳战略”长期实施。产业分享探索三类独特融合应用模式在实践分享环节，来自中信集团及旗下企业的代表围绕“AI+产业”激荡前沿智慧，共同为观众带来了高质量、多元化的思想盛宴。中信集团副总经理、总工程师徐佐以《未来已来把握AI奇点时刻》为题作主旨演讲。他指出中信业态多元、场景丰富、海量数据等优势，为AI技术迭代升级和示范应用提供了天然试验场，在实践探索中形成了三类独具特色的融合应用模式，即科技撬动财富管理全系优势、垂直行业带动横向复制拓展、云网智安全面驱动应用绽放。中信将携手政产学研各方，加强人工智能技术研发、场景应用、成果转化和生态建设，推动智能经济与实体经济深度融合，为经济高质量发展注入新动能。随后，中信银行、中信戴卡、中信泰富特钢、中信农业、中信环境等中信集团下属企业代表，围绕人工智能与金融、制造、材料、农业、城市运营等领域融合发展分享了前沿观点和实践成果。成果首发专业智库展望AI趋势论坛上，中信智库首次发布了人工智能领域研究成果。中信金控总经理曹国强为中信智库成果发布致辞，他表示，中信智库致力于打造“实干型”智库，构建智慧共享与实战链接的平台。中信智库专家委员会主任、中信建投证券研究所所长武超则代表中信智库发布了《人工智能十大发展趋势》。十大发展趋势从技术、应用、安全三大方面，提出包括多模态模型加速文本、图像和视频融合，具身智能成为AI发展新形态，大模型轻量化，AI治理与技术平衡等前沿洞察。圆桌对话投融资代表探讨金融赋能AI 此外，论坛设置了圆桌对话环节，中信证券、中信建投证券、中信投资控股、中科院创投、达观数据、云从科技等知名投融资机构及AI企业代表，从不同视角分享了对人工智能产业投融资的实践体会、思考与展望，共同探讨如何以金融“活水”润泽人工智能创新土壤。本次论坛由世界人工智能大会组委会办公室指导，中信集团主办，中信建投证券承办。

金融界2023-07-06

微软能从ChatGPT中赚到多少钱？摩根士丹利：至少900亿美元

摩根士丹利周四(6日)发布研究报告，将微软的目标价从每股335美元上调至每股415美元。分析师表示，几条初步趋势线表明，微软在企业软件领域的地位最强，可以从生成式人工智能中获益。他们还预计，按最低渗透率计，到2025财年(人工智能)可为公司带来高达900亿美元的增量机会。因此，摩根士丹利认为，鉴于微软于生成式人工智能领域强大的地位，可快速响应需求变化的商业模式(特别是Azure的消费模式)，以及于仍然合理的GAAP市盈率基础上能够进一步扩大利润率的潜力，微软是大型软件公司中的首选股票。

金融界2023-07-06

高利率时代 AI风潮也难力挽狂澜全球风险投资额缩水近半！

尽管 OpenAI推出的聊天机器人 ChatGPT 成功引发了人们对人工智能初创公司的巨大兴趣，不过事实上投资仍下降了 48%，至 1739 亿美元，交易数量也下降了 19%。按地区划分的话，拉丁美洲降幅最大，下降了 86%；美国和欧洲分别下降了 65% 和 69%。#ChatGPT火爆全网# 数据显示，过去六个月，投资者向人工智能初创公司投入了超过 400 亿美元，其中包括微软对 OpenAI 的 100 亿美元投资以及对竞争对手 Inflection AI 的 13 亿美元投资。投资者表示，不仅利率上升导致人们重新考虑估值，而且当前的 IPO 市场低迷和缺乏其他退场机会也让他们变得更加挑剔。 PitchBook 表示，大型投资者并未积极参与风险投资，而将交易价值推高至创纪录水平的超大规模交易也不再发生。2021 年，全球风险投资资金创下 7451 亿美元的年度纪录。所有阶段的融资活动均有所下降，其中第一轮种子轮融资降幅最大，美国的交易数量下降了 44%。 Slow Ventures 的联合创始人 Kevin Colleran 表示：“过去 18 个月我没有开过任何支票。” “我有 30 家投资组合公司，我需要帮助他们弄清楚如何生存。我没有必要增加痛苦。” 其他投资者也表示，许多在 2021 年获得资金的公司仍坐拥大量资金，感觉没有必要重返估值大幅降低的市场。但他们补充，下半年需求可能会温和回升。 Bessemer Venture Partners 合伙人 Mary D'Onofrio 表示：“更多公司将面临现金短缺，需要进入市场为其计划提供充足资金。”

IreneLim2023-07-06

狂揽融资15亿美元黑马inflection AI比ChatGPT更懂你

量仅次于Open AI的初创公司。在ChatGPT占领AI竞争优势地位的背景下，勇闯出自己的路线绝非易事。Inflection AI于今年5月推出了首款产品——Pi，这是一个类似于ChatGPT的聊天机器人，但跟ChatGPT在搜索、知识方面的生产力工具定位不同，Pi定位于为个人服务的人工智能。 Inflection AI在公告中表示其创立使命是为每个人创建个人人工智能。“个人人工智能将成为我们一生中最具变革性的工具。” 该公司此前在2022年初曾从顶级风投Greylock、微软、雷德·霍夫曼、比尔·盖茨、Meta前CTO迈克·斯科洛普夫、DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（AlphaGo之父）等筹集了2.25亿美元，这一长串投资名单中全都是全球顶级的投资机构和科技公司大佬。 Inflection AI作为一家创立于2022年的AI创业公司，究竟哪里吸引了这些顶级投资者？其三位创始人起到了很大作用。 01.豪华的创始团队 Inflection AI成立于2022年，是一家总部位于美国加州帕洛阿尔托的人工智能初创公司。它的三位联合创始人分别是原DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼、Linkedln联合创始人以及Greylock合伙人雷德·霍夫曼，还有曾经担任DeepMind的资深科学家凯伦·西蒙恩。 Inflection AI的幕后主脑是苏莱曼，他在2014年将自己的公司Vision Factory卖给了DeepMind，然后加入了谷歌，参与了许多大型项目。此后，苏莱曼离开了DeepMind，加入Inflection AI担任首席科学家。霍夫曼一直对人工智能很感兴趣。他于1990年毕业于斯坦福大学，获得符号系统和认知科学学位，并于1993年在牛津大学获得哲学硕士学位。他是OpenAI的早期投资者，并帮助建立了人工智能伦理与治理基金。苏莱曼曾领导DeepMind开发了Streams——一款移动应用程序，旨在成为“各地护士和医生的助手”，后来被谷歌健康接管。在苏莱曼看来，当下所有的人工智能都被设计成一个说服、换取注意力的工具，并没有真正关注到人本身。人工智能需要为人类工作，这是他们创造人工智能的原因。“想象一下，你的个人人工智能唯一的使命是让你更开心、更健康、更高效，让你和你的利益保持一致，高于一切。”这就意味着要设计一个人工智能，帮助人们表达意图，组织生活，在需要的时候就在身边，真正地把人的利益放在第一位。 “个人AI将成为我们一生中最具变革型的工具，这真的是一个转折点。”完成此轮融资后，苏莱曼再一次强调了个人AI的变革意义。 02.主打陪伴的伴侣AI 与ChatGPT不同，Pi从未以专业性与替代人工作为宣传。Inflection自开发Pi开始，就确定了Pi将作为个人人工智能（Personal Intelligence），其创始人一直强调“我们很快就能为全世界数百万人提供智能且有用的个人人工智能”。它不能写代码，也不能帮我们生产原创内容，恰恰与时下流行的万能对话机器人相反，Pi只能进行友好的对话，提供简洁的建议，甚至只是倾听。它的主要特征是富有同情心、简明扼要、幽默创新，不与人类在法律、财务、医疗等领域展开竞争。我们与Pi进行了友好交流，以下是提问的几个随机问题，从回复中能明显发现Pi的独特魅力。 “善解人意 Q1：当我和恋人吵架后不愿意先低头和好应该怎么办？这也是国内外常常上热搜的生活话题。Pi告诉我们，首先需要冷静，思考分歧的根本原因，从而才能发现低头妥协的最佳方式。但重要的是避免吵架中的获胜欲与证明感，Pi也接着询问我们是目前处于这个状态还是只是笼统发问。我们不难发现，Pi的回复非常贴近生活，而且十分得体，而它对你当下状态和事态发展的关心就像心理医生或者你最好的朋友。当Pi在回复可能带有负面情绪的问题时，与下面几个问题不同，它也避免使用任何俏皮的表情或者轻快的口吻去冒犯用户。 “幽默简洁 Q2：你吃过左宗棠鸡吗？当我们问了一个疑似来自弱智的有趣问题时，Pi果然连续发了三个笑哭表情。Pi很坦率地承认自己只是AI，没有客观实体，没有任何感官上的知觉体验。除了展示自己幽默可爱的倾听者形象外，它似乎也没有对问题本身进行多么详细的解答，而当这个问题被放在其他AI机器人处时，他们往往会长篇大论，引经据典，告诉你左宗棠鸡的详细做法与名称来源。简洁回答，避免长文同样是Pi的特征之一。 “不卷专业领域 Q3：当我偷了邻居的猪养大后，邻居拿回去我能索要赔偿吗？在Pi的简介里，Pi绝不在法律、医学等专业领域与人类展开竞争。当我们提出一个趣味法律难题时，Pi首先是表示感叹，承认很难，并建议我们去寻找专业的律师寻求解答。当然这个不同寻常的生活难题也引发了富有同情心并关注琐事的Pi的强烈关心，他提出了一堆对细节的好奇追问，就像我们和朋友吐槽一样。当然Pi也支持中文等多种语言，但是中文的回复内容总体表现没有英文那么理想，似乎少了一丝灵魂。我们也推荐读者去真正地感受这个富有人情味的AI，无需下载就能在线体验：https://pi.ai/talk?utm_source=inflection.ai 如果没有想说的话或者问题，Pi也提供了随意选择的模式，只需要点击网页的左下角就能直接进入相应聊天片段。 03.后起之秀：个人数字助理人工智能助理是目前AI领域最热门和最具潜力的方向之一，吸引了众多的创业者和投资者的关注和参与。作为一种新型的人工智能助理，Pi与其他聊天机器人不同之处在于，它能够用口语化的方式交流，但又不会忘记自己作为一个尊重、有用的机器人的角色。Pi还能够记住与用户的对话内容，并随着时间的推移而更加了解用户。当然，它也能根据你的对话需求忘记曾经的交流历史。人们期望这些渗透其生活的技术应该有明确的界限，并且是安全、值得信赖和可靠的，于是，安全便成为开发Pi最核心的部分。 Inflection AI首席科学家兼联合创始人凯伦·西蒙恩表示，“凭借我们世界一流的科学家、开发人员以及安全专家团队，我们将继续对产品进行微调，设定界限并扩展功能，这将对人们的生活产生积极影响。” 就是这样一款与众不同的产品，赢得了不少顶级投资机构和科技公司大佬的青睐。随着ChatGPT热度骤降，Pi极有可能成为人工智能助理领域的“后起之秀”。英伟达创始人黄仁勋表示，“Inflection AI的世界级团队正在帮助领导这场AI革命，部署NVIDIA AI技术来开发、训练大规模的生成式AI模型，从而实现令人惊叹的个人数字助理。” 据悉，目前Inflection AI正联合英伟达构建世界最大AI集群。在英伟达的支持下，Inflection AI开发出了市场上最复杂的大型语言模型之一。微软AI CTO凯文·斯科特则表示，“我们很自豪能够支持Inflection AI，因为他们追求更值得信赖和个性化的人工智能体验。” 尽管大部分投资者对于Pi的评价较高，但该产品本身也存在着一些局限性。一方面，Pi可能会受到其训练数据中的偏见或错误的影响，产生不准确或不恰当的回答；另一方面，它不公开的数据与交流历史的长久保留可能会导致隐私泄露，而人们与Pi的交流往往是更偏向于个人生活层面的。这些局限性在一定程度上反映了人工智能发展对社会造成的潜在影响，因此，我们还需要深入思考人工智能发展与人类需求之间的关联。 04.以情感为绳，串社会之变 AI对话机器人可谓是层出不穷，到底是一个无所不能的百科全书更好，还是一个无微不至的暖心陪伴更好，我们也不能下定论。此前，美国社交平台Snapchat上的网红Caryn Marjorie，向数百万粉丝出售AI版的自己，每分钟收费一美元。国内ChatGPT或者说是Replika的平替虚拟恋人产品Glow同样大受欢迎，AI伴侣似乎的确能让我们产生某种信任与情感连接。摩天大楼，五彩霓虹，亮眼的智能设备屏幕让我们生活更加便捷，也一定程度上封闭了烟火气与人情味。 AI智能助理就像一面镜子，投射了我们的情感需求，习得了我们的情感需要，它能够比宠物有更多的智慧，给予现代社会愈发孤独的个体更多文字上的陪伴。人工智能的迅速发展，让各类人群都患上了“焦虑症”。瞄准商机的企业家担心被变革浪潮落下，技术人员与其他工作人员都在不同程度害怕被AI取代。Pi的出现犹如热浪下的一阵清风，它温和地告诉我们，它不愿意与人类展开竞争，它的目的只是陪伴与交流。情感型人工智能是人工智能的分支，它意味着人工智能不止于利用现代科学的力量帮助人类文明进步，它还弥补了传统型人工智能对人类情绪欲望的忽视。一只亚马逊热带雨林中的寻常蝴蝶，偶尔振动几次翅膀，足以在两周以后引起美国德克萨斯州的一场飓风。在Inflection AI等公司的带领下，人工智能有望能从个人出发逐渐改变整个社会，社会各行业与人们的日常生活或许也将在不经意间完成巨变。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-07-06

中美紧张局势发酵！美国多家公司“退出”中国科技会议担忧AI、云技术更严格贸易禁令

，决定跳过今年会议的包括AI聊天机器人ChatGPT母公司OpenAI。中国一年一度的世界人工智能大会(WAIC)本周在上海开幕，据《南华早报》(SCMP)报道，尽管过去几年有数十家美国科技巨头排队作为“精英合作伙伴”参加此次会议，但今年只有高通公司(Qualcomm)展开行动。 (来源:Twitter) IBM、微软和亚马逊网络服务等公司作为2019年会议的战略合作伙伴，特斯拉首席执行官马斯克在会议上发表讲话。WAIC自2018年起举办，共有8个国家政府共同主办。但今年，多家知名公司已决定跳过今年会议。据《国际商业时报》报道，目前还没有美国公司签署赞助或其他合作伙伴关系，也没有美国主要科技专家或行业人士计划发言。不过，据会议组织者称，苹果、亚马逊、微软和特斯拉的代表仍将出席。美国企业似乎不仅对遵守中国方面所需的监管杂技持谨慎态度，而且还因着中美争夺对重要的新兴技术控制权，迟迟不愿意宣布赞助中国科技会议。 Foundation for Defense of Democracies高级研究员克雷格·辛格尔顿(Craig Singleton)表示：“中国和美国在制定和塑造新兴技术标准方面，长期以来一直存在冲突，尤其是涉及AI的标准。” “美国科技高管越来越认识到，以任何方式与中国科技巨头合作都可能很快让他们与美国政策制定者陷入困境。” 他继续补充：“随着两国之间的科技战持续升温，美国科技公司将越来越被迫选择立场。可能的结果是，未来几年两国之间的技术合作即使不会完全消失，也将继续减少。” “随着美国加大对中国科技行业的监管力度，中方在寻求重塑国际技术和贸易以促进其大国利益的过程中无疑将面临更多挫折，”他强调。美国《福斯新闻》(Fox News)援引专家强调，中国最近计划出台法律，要求任何AI平台通过评估，以确保该技术遵守多项标准。平台不得包含歧视性内容、虚假信息或可能损害个人隐私或知识产权的内容。中国国家互联网信息办公室(CAC)强调，任何AI产品都必须符合国家社会主义核心价值观。如果供应商不遵守规定，他们将面临罚款、暂停服务甚至刑事调查。 2022年底，美国对中国芯片出口实施新的限制，打击中国获取和开发某些计算和半导体产品的能力。报告称，通过使用新的门槛和分类，美国制造商很难知道自己可以出口什么、不能出口什么，导致未来6个月芯片设备出口预计下降15%。据《南华早报》报道，华盛顿方面已表示可能会实施进一步的限制，例如在对英伟达(NVIDIA)最先进的芯片实施第一轮新限制后，切断对该公司向中国销售的某些英伟达芯片的访问。 “如果你与在协作环境、技术环境中工作的人交谈，他们会告诉你，信息孤岛会导致重复工作、遗漏要点，因为人们从不同的角度看待事物。你需要将事情放在一起，但你不能，因为它们是孤岛，”Foundation for Defense of Democracies网络创新实验室顾问委员会成员乔凡娜·奇内利(Giovanna M. Cinelli)解释道。 “所以可能会有一些缺点。”

小萧2023-07-06

投资人眼中 AI 与 Web3 结合的机遇有哪些？

3 的。结果终于去年年底业界迎来了 ChatGpt3.5，一下子这行业又活了，因为这次真的可以算质变了，而不是之前那几波的炒作和量变。这不隔了几个月 AI 创业的浪潮也传递到了我们 Web3。硅谷 Web2 那边则是卷的不行，各种资本 Fomo，各种同质化方案开始拼价格战，各种大厂大模型 PK…… 但是要注意到的是 AI 经历了半年多的爆发期之后也进入了一个相对瓶颈期，比如 Google 对与 AI 的搜索热度断崖式下跌，Chatgpt 用户增速大幅放缓，AI Output 带有一定的随机性限制了许多落地场景……总而言之，我们离传说中的「AGI - 通用人工智能」还有非常非常远的距离。目前硅谷创投圈对与 AI 下一步发展有这么几个判断 1. 没有垂类模型，只有大模型 + 垂类应用（一会儿说 Web3+AI 的时候我们会再提到） 2. 边缘设备比如手机端的数据可能会是个壁垒，基于边缘设备的 AI 可能也是个机会 3. Context 的长度未来可能引发质变（现在用向量数据库作为 AI 记忆体，但上下文长度还是不够）二. Web3+AI AI 和 Web3 其实是完全不同的两个领域，AI 需要集中的算力 + 海量数据做训练，非常中心化的东西，Web3 则是主打一个去中心化，所以其实不是那么好结合，但奈何叙事上 AI 改变生产力，区块链改变生产关系这个论点太过深入人心，所以总会有人前仆后继的去寻找那个结合点，近俩月得聊了不下 10 个 AI 项目。在说新的结合赛道之前先说说老的 AI+Web3 项目，基本都是平台型，以 FET 和 AGIX 为代表。怎么说呢，我国内专业做 AI 的朋友是这么跟我说的 - 「以前这些做 AI 的现在基本都没啥用了，无论 Web2 还是 Web3,很多都是包袱而不是经验。方向和未来就是像 OpenAI 的这种基于 Transformer 的大模型，大模型拯救了 AI」，你自己品。所以通用平台型不是他所看好的 Web3+AI 的模式，我聊的这 10 多个项目也确实没有这方面，目前看到的基本是如下几个赛道 1. Bot/Agent/Assistant 模型资产化 2. 算力平台 3. 数据平台 4. 生成式 AI 5. Defi 交易 / 审计 / 风控 6. ZKML 今天主要详细说下 1，也就是 Bot/Agent/Assitant 的资产化这个赛道，这也是聊的最多，同质化最为严重的一个赛道。简单来说，这些项目多是拿 OpenAI 为底层，配合其他的一些开源 / 自研的技术手段，比如 TTS（Text to Speech）之类，加上特定的数据，FineTune 出来一些「某一领域比 ChatGPT」更好的机器人。比如你可以训练出一个教你英语的美女老师，你可以选择她是美国口音还是伦敦腔，她的性格和聊天的方式也可以调整，这样相对于 ChatGPT 比较机械和官方的回答来讲，你的交互体验会更好一些。圈内前段有个虚拟男友的 DAPP，Web3 女性向游戏，叫 HIM，可以算是这种类型的代表了。从这个思路出发，你理论上可以有许多个 Bot/Agent 为你服务，比如你想要做水煮鱼，可能会有专门针对这个领域 Fine Tune 的 Cooking Bot 来教你，给的答案相对 ChatGPT 更加专业，你想出门旅行，同样有旅行小助手 Bot 给你提供各种出游建议和规划，或是你是项目方，弄一个 Discord 的客服机器人，帮你回答社区问题。除了做这种「基于 GPT 的垂类应用型」Bot，还有基于此的衍生项目，比如 Bot 算「模型资产化」，有点 NFT「小图片资产化」的意味，那现在 AI 里面流行的 Prompt 是不是也可以资产化，像是 MidJourney 不同的 Prompt 可以生成不同的图片，训练 Bot 时不同的 Prompt 也会有不同的效果，所以 Promopt 自身也具备价值，也可以资产化。还有像是基于此类 Bot 进行门户索引，搜索的项目，哪天我们有了成千上万的 Bot，怎么找到最合适你的 Bot？可能届时就需要一个 Web2 世界类似 Hao123 这样的门户，或是 Google 这样的搜索引擎来帮你「定位」。在我个人看来，Bot（模型）资产化这个东西现阶段有两个弊端 + 两个方向。弊端 1 - 同质化太过严重，因为这个是用户最容易理解的 AI+web3 赛道，有那么点像是带一点 Utility 属性的 NFT。所以目前一级市场开始呈现红海趋势，卷起来了，但底层又都是 OpenAI，所以大家其实都没啥技术壁垒，只能拼设计和运营。弊端 2 - 有时候像是星巴克会员卡 NFT 上链这种事，虽然是个出圈的好尝试，但对于多数用户来讲可能真的没有一个实体或是电子会员卡来的方便。基于 Web3 的 Bot 也存在这个问题，想跟机器人学英语或是跟马斯克，苏格拉底谁的聊天，我直接用 Web2 的 http://Character.AI 不香么。两个方向 - 一个是近 + 中期，模型上链或许会是一个思路。目前这些模型有那么点 ETH NFT 小图片的意思，MetaData 大多指向的链下服务器或是 IPFS，而非纯链上。模型通常几十到几百兆的大小，更是要扔在服务器上了。但随时最近存储价格的飞速下降（2TB SSD 500 块 RMB），以及 Filecoin FVM，ETHStorage 这类存储类项目的推进，相信未来两三年百兆级别的模型上链应该不是个难事儿。你可能会问上链有啥好处啊？上链了模型就可以被其他合约直接调用了，更加的 Crypto Native，能玩的花样肯定也更多，有那么点 Fully Onchain Game 的即视感，因为所有数据都是链原生的。目前看到有团队在做这方面的探索，当然还是非常早期的状态。另一个方向是中 + 远期, 如果你认真想一下智能合约这个东西，其实最适合的不是人机交互，而是「机机交互」，AI 那边现在有了 AutoGPT 这个概念，弄一个你的「虚拟化身」或是「虚拟助手」，不光能跟你聊天，还能根据你的要求帮你执行任务，比如帮你订机票，酒店，买域名搭网站…… 你想 AI 助手是操作你的各种银行账户支付宝啥的方便，还是整一个区块链地址转帐方便啊？答案显而易见。那么未来，会不会有一堆集成了类似 AutoGPT 这样的 AI 助手，在各种任务场景下自动通过区块链与智能合约进行 C2C，B2C，甚至 B2B 的支付与结算呢？那个时候，Web2 与 Web3 的边界也就变得非常模糊了。上篇就先说这些，因为 1 实在是太占篇幅。过几天的下篇会简单说说 2，3，4，5，6 部分。来源：金色财经

金色财经2023-07-06

特斯拉北美推送FSD固件，沪电股份涨超8%！智能车ETF基金（159795）猛烈爆发！自动驾驶的“iPhone时刻”？

测试版 " 阶段并开启商用。如果说ChatGPT带来了AI的iPhone时刻，那智能驾驶或许也会有一个类似的时刻——让所有人意识到智能驾驶的大势所趋。国泰君安计算机首席齐佳宏表示，智能驾驶领域存在长期阿尔法，包括智能座舱和自动驾驶两个方向： 1）智能座舱方面：随着智能座舱逐渐形成，下一步车企角力的重点在于通过增加座舱的交互属性来提升消费者体验，会有越来越多新功能模块涌现出来，底层软件单个项目的价值量望持续上升，核心中间件的渗透率亦将快速上升。 2）自动驾驶方面：一方面，ADAS渗透率仍有较大提升空间。另一方面，2022年起英伟达Orin在多个车型量产出货，标志着驾驶域控制器以及配套的传感器将正式进入放量期；马斯克透露FSDV12将取消Beta测试版本，这意味着FSD已经达到向用户推送的标准，特斯拉有可能在年内正式向北美用户推送FSD完整版。智能驾驶正逐步成为AI大模型的重要赋能场景。由于驾驶场景下我们对于错误的容忍度非常低，对于cornercase的覆盖是影响高等级自动驾驶落地的重要因素，大模型的加持必然大幅提升自动驾驶的测试效率。华西证券认为，智能驾驶行业正逐步迎来技术、法规、用户接受度三重拐点，看好后续数据积累、大模型应用带来的功能体验提升，智能化布局相对领先车企、零部件有望最直接受益。东吴证券认为，汽车零部件板块今年核心三大主线分别是：智能化+出海战略＋整车α的供应链弹性。智能化方面，大模型加持+相关法规有望落地+车企新产品周期助推，有望加速AI创新在汽车端的应用。（东吴证券《零部件6月月报：重视新一轮智能化大周期》）其他机构观点方面，华泰证券在《大模型如何加速无人驾驶发展》一文中指出，以ChatGPT和SAM为代表的大模型的出现，将要改变智能驾驶在内所有行业的工作范式。受益于智能驾驶本土化的客观需求，智能驾驶产业链国产替代趋势显著，各环节国内供应商产品性能提升，下游自主品牌崛起，零部件国产替代趋势显著。 1）芯片：国内玩家与海外大厂的差距逐渐缩小，本土化服务能力更强。 2）域控制器及解决方案：国内玩家等均已规模化上车，技术成熟度不断提升。 3）激光雷达：国产供应在量产节奏更快。 4）4D毫米波、高速连接器等：国内玩家有积淀深厚，加速追赶。东吴证券汽车行业首席分析师黄细里团队在《AI+汽车智能化系列之一：大模型+政策+功能》研报中认为，需重视新一轮汽车智能化大周期向上行情！黄细里表示，复盘2010年以来汽车智能化行情已经走完2波：1）2014-2016年（全球L2辅助驾驶，关键技术摄像头等视觉创新，代表性应用AEB/LCC等）；2）2020-2022年（全球准L3辅助驾驶，关键技术是大算力芯片+域控制器，代表性应用自动泊车+高速辅助驾驶）。在技术+政策+新品周期三重催化下，预计2023年将酝酿开启第三波大行情！公开资料显示，智能车ETF基金（159795）跟踪复制中证智能汽车主题指数，指数选取为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他受益于智能汽车的代表性沪深A股作为样本股，反映智能汽车产业公司的整体表现。Wind数据显示，指数前三大行业是电子（38.9%）、计算机（28.5%）、汽车（25.1%），合计占比高达92%（截至6月12日，申万一级行业口径），前五大重仓股包括德赛西威、科大讯飞、中科创达、韦尔股份、立讯精密等。（数据来源：中证指数公司，截至2023.6.12，指数成份股不代表个股推荐）注：指数成份股不代表个股推荐风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。智能车ETF基金属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为进取型（C3）及以上的投资者。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于单一指数成分股的持有风险，请关注部分指数成分股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。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。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-07-06

《2023年中国云生态蓝皮书》重磅发布！25个大趋势解读行业全景变化

AI是蓝皮书关注的众多赛道之一，今年因ChatGPT的火爆，以AIGC技术为代表的技术需要依靠强大的AI模型和海量数据。其中，算力作为重要支撑之一，是影响技术发展和应用的核心因素，云计算产业将最先获益于AIGC的发展。尤其是在在产业互联网领域，基于AIGC技术的合成数据（synthetic data）迎来重大发展，合成数据将牵引人工智能的未来。趋势五：云原生关键技术持续演进，混合多云使用场景下云成本优化也愈加重要。与去年的趋势二——“云原生技术成熟实现上下层技术解耦，云厂商IaaS产品差距缩小，企业跨云部署应用服务门槛降低，混合多云部署策略成为企业主流选择”相比，今年云原生关键技术继续深化，混合多云场景在深化发展的同时，成本问题开始显露出来。趋势六：通用软件和SAAS下创新型企业的兼并购和出海态势加剧。这个趋势与去年的趋势八、九保持一致，出海与并购依然是云生态产业未来发展的显性趋势之一。趋势七：制造业、金融业等引领传统行业数智化转型，国产替代为科技企业持续释放红利。这个变化在去年已经存在，只是今年成为主流趋势之一。随着国家政策对数字化的纷纷加码，企业上云进程在逐步加快，尤其是像传统的制造业，其在生产经营上所承受的巨大压力，促使制造企业加快数字化进程。而国产替代在党政、金融、电信、电力领域已经得到验证后，也将迅速在其他行业铺开。总得来说，云生态产业的宏观趋势有一部分延续了去年的势头，但有一部分因受到国家政策、海内外科技发展趋势以及云生态行业发展现状的推动，总体趋势与去年有一定差别。十八个趋势详解四大板块与去年一样，2023年蓝皮书结合国内云计算产业现状和特性，对基础设施（云服务IaaS、数据中心、服务器和存储、基础硬件、基础软件、安全）、平台层关键技术（AI、大数据分析与应用）、通用软件和SaaS（前台职能、后台职能）以及垂直行业应用（金融数字化、工业数字化、双碳数字化、数字孪生/元宇宙、医疗科技、汽车数字化、基建数字化）四板块对云生态行业的发展趋势进行了详细地观察、概括及预测。就基础设施板和平台关键层技术板块来说，行业整体发展趋势的观察比去年更加地深入与细致。去年的大趋势是：云厂商集中度提升，细分玩家产品化、精细化和生态化发展，而今年则更多地聚焦在新技术的变革给行业带来的发展机会和增长方向，具体来说则是：趋势一：技术已日趋成熟的IAAS云大厂竞争格局仍在持续演进，国资大厂异军突起；趋势二：AIGC的技术突破正在带动整个基础设施板块和平台层关键技术板块发生全链条扩容和变革；趋势三：在数字经济、AI算力需求、东数西算等的带动，及节能要求和合规门槛提升等的制约下，数据中心行业仍将保持增长，并在制冷、储能等多个方向寻求技术突破；趋势四：算力需求高速增长、信创产业支持、西方国家限制等多重因素导致 AI相关芯片的发展备受关注；趋势五：三大基础软件即操作系统、中间件和数据库正在加速国产替代，智能化也为国产移动操作系统、车载操作系统等带来增长空间；趋势六：安全始终是数字科技和云生态发展的保障基石，数据安全治理、智能化攻防对抗安全等将更加重要，越来越多非网络安全公司正在购买安全公司。就平台层的关键技术来说， “生成式AI” 被Gartner列为2022年顶级战略技术之一，2022年也成为“生成式AI元年”。据彭博智库（Bloomberg Intelligence）最新发布的报告显示，生成式AI将引领全球AI市场进入十年期的快速增长潮，到2032年，生成式AI市场的规模将从2022年的400亿美元增长到1.3万亿美元，年均复合增长率达到42%。中国作为全球第二大经济体，在AI市场中也扮演着举足轻重的角色。IDC预计，2023年中国AI市场支出将增至147.5亿美元，约占全球总规模的1/10，预计到2026年中国AI市场将实现264.4亿美元市场规模，2021-2026五年复合增长率（CAGR）将超20%。面对如此快速增长的市场，众多厂商都纷纷加入生成式AI赛道，开始探索商业化赛道。生成式AI的技术应用也从图像、代码、文本向视频、3D模型等垂直应用发展，在我国视频、3D成熟应用有望加速到来。此外，随着从“黑盒”化到“白盒”化，人机协同将得到加强。与此同时，伴随着各国对数据安全、规范标准越来越也严格的要求，本土化大模型将迎来发展机会。在垂直行业中，除了金融、工业、医疗、自动驾驶和机器人赛道外，除了新增了双碳、数字孪生/元宇宙和基建数字化外，2023年蓝皮书在垂直行业的趋势的观察中，也发现了各个赛道的显著变化：在金融科技赛道中，今年的显著变化是：得益于人工智能的发展，AI技术在金融科技领域的渗透更加明显，全面赋能风控、营销和投研等场景，金融数字化趋势是已成定局。其次，在工业数字化赛道：去年提及的数字化成为成熟工业的下一个竞争点已成事实，未来并购整合成为长期趋势，行业发展由工具属性向平台属性拓展，大平台、小应用成为主要趋势。第三，作为今年新增的双碳数字化赛道——储能、虚拟电厂等新兴数字化技术正在赋能电力、工业等碳排放主要行业多种场景，助力“双碳”目标达成。第四，数字孪生赛道随着城市日常管理优化、智慧城市建设以及工业领域的数字化转型得到了大力发展，未来数字孪生技术与元宇宙、仿真技术和XR技术将深度融合应用。第五，在医疗科技赛道，云计算、大数据以及AI的技术依旧会对行业产生深刻影响，这些技术对行业的降本增效依然具有长期促进作用。最后，就汽车数字化而言，汽车的机械属性变弱，正更多在数字科技驱动下追求绿色化和智能化，与去年蓝皮书的观察一致的是：车路云协同依旧是大势所趋。

金融界2023-07-06

什么信号？ChatGPT流量首次出现月度下滑

月发布后就火爆全球的人工智能聊天机器人ChatGPT，在今年6月出现了首次网站流量和独立用户访问量的月度下滑。 6月，ChatGPT全球桌面和移动设备流量较5月下降9.7%，其网站的独立用户访问量下降5.78%。6月的访客花在该网站上的时间也减少了8.5%。 Similarweb高级洞察经理David Carr表示，流量变化表示这款聊天机器人带给人们的新奇感渐渐消失。加拿大皇家银行资本市场分析师Rishi Jaluria解释道，这些数据表明，人们对生成式人工智能的实时信息生成能力的需求有所增加。

金融界2023-07-06

英镑登顶！二季度领涨G10货币！英国加息预期抬头，最新房贷利率升至6%...

，支持以道德和负责任的方式在教学中使用ChatGPT等AI工具，同时努力维护学术诚信。 ChatGPT是一款基于文本的生成式AI应用程序，可以回答问题、回应场景和撰写文章。有人担心，学生可能会用该工具完成作业。对此，罗素集团在发布的声明中写道：“所有支持学生学习的员工，都应该被授权设计教学课程、材料和评估，在适当的时候创造性地使用生成式AI工具。” “通过确保学术诚信和合乎道德地使用生成式AI，学生可以就使用AI的具体案例提出问题并公开讨论相关挑战，而不必担心受到惩罚。这样做可能增强学生的学习体验，提高批判性推理技能，并为AI的现实应用做好准备。” 英国6月气温创历史新高，气象局称极端高温将更频繁当地时间7月3日，英国国家气象局数据显示，该国今年6月的平均气温为15.8℃，打破了1940年和1976年创下的14.9℃的纪录。英国气象局首席气象学家Paul Davies表示：“除了自然变化之外，人为引起的气候变化导致的地球大气变暖，也增加了达到创纪录高温的可能性。” 他补充称，到本世纪50年代，英国气温超过之前14.9℃的可能性高达50%，换而言之，每隔一年就会出现一次。英国气象局数据还显示，2022年是英国有记录以来最热的一年，平均气温为10.03℃，比1991年至2020年的平均气温高出0.89℃。英国四大超市被指故意抬高汽油价格，一年多赚9亿英镑经过一年的调查，英国竞争与市场管理局（CMA）发表报告称，英国四大超市——Asda、Morrisons、Tesco和Sainsbury’s旗下的加油站把司机当作“摇钱树”，去年制订的汽油价格比应有水平高出6便士。经计算得出，英国四大超市去年通过人为抬高油价多赚了9亿英镑。为此，CMA要求各大超市在其官网上公布价格以增加透明度，还因Asda未能及时提供定价信息而对其处以6万英镑罚款。上述超市集团则回应说，CMA在进行统计时没有把人事及租金等成本的上涨考虑进去。英国能源大臣Grant Shapps评论称：“一些燃料零售商一直把汽车司机当作摇钱树——当燃料成本飙升时提高价格。现在成本下降了，他们没有把省下来的钱传递出去。在家庭为不断上涨的生活成本苦苦挣扎的时候，零售商却优先考虑自己的底线，给通胀带来上行压力，并以工人们的利益为代价，将数亿英镑收入囊中，这是不对的。”

英伦投资客2023-07-06

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