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Turing-Ai是Web3.0时代的人工智能赋能者、即将上线香港HKD交易所
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逊用 AI 优化和管理庞大的物流体系;
chatGPT
改变了生活工作模式,我们正处在人工智能的爆发期。人类将如何驾驭人工智能,使之安全有效率地为我们每个人服务是个值得思考的问题。 区块链是一个点对点的、去中心化的、安全的共享架构,让原先不可能被共享出来的数据和资源可以被共享。区块链所能打开的数据和资源将比互联网更广、更多。 区块链历经比特币加密货币 1.0 时代到以太坊智能合约 2.0 时代,再到 Defi 起飞,NFT 爆发,Gamefi 全面开花,DAO 层出不穷,如今已迈入 web3.0、元宇宙时代。 TIC(Turing-Ai)介绍 TIC(Turing-Ai)是一个构建在 web3.0、元宇宙之上的为 AI 服务的公有区块链协议,可以用区块链对人工智能进行认证、管理、数据学习和应 用开发。TIC(Turing-Ai)不仅为开发者提供了一个商业发射台(就像应用商店为移动应用开发者提供了一条通往市场的捷径),它还允许人工智能进行互操作,创造了一个更具协同性、功能更广泛的智能。 与传统的区块链协议不同,TIC(Turing-Ai)区块链协议有一个人工智能学习的人工智能网络模块。分布式人工智能算法交织在区块链架构上,是 TIC(Turing-Ai)的核心模块。区块链让更多的人愿意分享以前不会被共享出来的数据和资源,这样大规模数据和资源比互联网更大,因此需要机器学习和人工智能进行数据分析和资源调用管理。TIC(Turing-Ai)区块链协议是为人工智能定制设计的,为人工智能的部署的提供了区块链平台。更多的数据和资源、包括算力都可以被共享出来,不用担心隐私、安全、以及被竞争对手拿走。使用和记录都被分布在庞大的、去中心的计算机网络中。人工智能技术为用户、开发者提供学习能力,用户可以不断完善自己 的人工智能,开发者可以用人工智能的算法和算力为用户提供更好的服务。所有人的参与让人工智能系统进步的更快,更加强大。 TIC(Turing-Ai)核心原则 可验证及真实性 TIC(Turing-Ai)相信一个真实可信的数字世界的价值是最高的,每个用户人工智能身份应该是真实的人在数字世界里的映射。 认证 TIC(Turing-Ai)区块链协议能够认证用户并确保其 AI 的唯一性、真实性,也可以验证由用户或者开发者发生的和提交的数据的真实性。任何帮助在区块链上进行认证的人都能得到代币作为报酬。TIC(Turing-Ai)是一个互助、自我服务的网络系统。 TIC(Turing-Ai)模块 TIC(Turing-Ai)主要由三大模块构成:验证层:认证、管理 PAI 生态系统中存在的各种关系。智能网络层:学习、管理交易的记录、运行点对点的协议。数据层:将加密的数据无缝地索引到存储系统。这三个模块是分别被用于不同的激励目标。 验证层:认证、管理 PAI 生态系统中存在的各种关系 智能网络层:学习、管理交易的记录、运行点对点的协 数据层:将加密的数据无缝地索引到存储系统 智能网络层 智能网络层将人与数据融合。TIC(Turing-Ai)已经选择椭圆曲线验证方法、Bitcoin 和 BitTorrent 作为开发这三个模块的基本技术。代码库是开源的,并且鼓励以 github 的标准对这个代码库进行持续的更新。 验证层 Elliptic 椭圆曲线加密技术是区块链上运行最久的验证技术。TIC(Turing-Ai) 区 块 链 建 立 在 这 个 标 准 认 证 协 议 上 。TIC(Turing-Ai)区块链使用 secp256k15 EC 字段,曲线参数利用BIP326 分层推导私钥。一旦定稿,BIP397 助记码就会被包含在内。客户端生成私钥的公钥以用于不同独立的用例。公钥可以发送和接收代币、数据、许可和其他形式的节点通信。 TIC(Turing-Ai)的代币在网络上代表价值, 与比特币标准交易类似。系统为初始币生成事件预留了先挖好的代币。在后续挖矿活动中,代币可以从交易、提供验证服务等类似挖矿的活动中产出。在智能网络的共识认证方面,挖矿的算力将不会被浪费。 TIC(Turing-Ai)区块链试验将挖矿的算力用于做人工智能的训练。一旦成功实施,这种做法让大家不仅仅贡献数据和存储,而且可以贡献算力,可以最终降低人工智能计算的成本,提高效率。TIC(Turing-Ai)区块链的实施,需要从预定义的可信节点进行用户认证开始。TIC(Turing-Ai)的客户端会拒绝接受来自未认证节点的大多数消息。这样的操作减轻了初始用例中有关 sybil 攻击的问题。贡献者努力减少对另一方信任的依赖。一个去中心的信任网络可以解决信任约束的问题。 数据存储层 TIC(Turing-Ai)协议由 TIC(Turing-Ai)专用节点起步,以保持数据的初始可用性,冗余性和安全性。存储在此层的数据是在客户端加密的。加密技术用于防止数据以任何明文的形式传播。消息传播需要指定的参数,包括网络,版本,数据和收件人等。以这种方式,TIC(Turing-Ai)的初始实现是可以被其他一个或多个存储系统替代。 TIC(Turing-Ai)技术 分布式人工智能技术 每个人都是 TIC(Turing-Ai)区块链上的一个点(node)。在由每个点的个人数据共享而形成的大数据系统上,用统计模型生成更大规模的海量、新的模拟数据,用于 AI 做深度学习的训练。深度学习的成果通过转移学习,可以被用在每个点的个人数据的子系统上。通过 TIC(Turing-Ai)区块链和智能合约,每个人不同方面的数据、不同地域或者文化的人群、不同应用上的个人数据,这些数据以前从来没有被关联起来过。TIC(Turing-Ai)区块链让这样的以人为中心的人工智能学习成为可能。 由于区块链是去中心化的,作为数据的贡献和拥有者,每个人有权利自己决定想要什么样的人工智能、想要怎么使用自己的人工智能。TIC(Turing-Ai)是个性化人工智能技术的提供方。每个人是自己人工智能的拥有者和决定者。 TIC 介绍 TIC 是 TIC(Turing-Ai)系统级的、内部的、去中心化的代币,中文名 图 灵 , 是 TIC(Turing-Ai) 的 核 心 基 石 。 交 易 TIC 可 为TIC(Turing-Ai)资金池蓄水,质押 TIC 可以成为 TIC(Turing-Ai)一员,参与去中心化治理,获得投票权,以及获得 Staking 收益。每一个 TIC 交易者与质押者都是 TIC(Turing-Ai)的建设者。 7.2 TIC 发行与分配 TIC 发行总量:100 亿枚 TIC 生态在 bsc 链运行的代币分配: TIC 应用: 酬劳 任何在生态系统层级中参与对 TIC(Turing-Ai)贡献的用户都能得到 TIC 币作为酬劳。每一个参与 TIC(Turing-Ai)区块链的用户都可以成为一个矿工。 设计智能合约 开发者可以使用内部 TIC 币来设计智能合约或是进行交易。这些写入区块链的智能合约,旨在协助用户筛选其他用户的 TIC,验证和执行交易,强制对 TIC(Turing-Ai)平台区块链的添加和更改。TIC币 上 的 智 能 合 约 被 认 为 是 最 高 级 别 的 合 约 , 可 以 在TIC(Turing-Ai)网络和 TIC(Turing-Ai)应用程序之间通用。 支付 用户注册、认证自己的人工智能,以及使用高级的人工智能功能时需要支付 TIC 币。高级的人工智能功能比如虚拟的礼物、虚拟的衣服和装备、有趣的表情、与虚拟明星的互动等等。 关注作者,主页每天更新精彩资讯 来源:金色财经
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金色财经
2023-05-04
午评:沪指涨0.56%创业板指跌1.34%,中字头、大金融等表现抢眼
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中国人寿、中国平安不同程度上涨;
ChatGPT
概念分化,小商品城、鸿博股份涨停,三六零、梦网科技、恐怕要、云从科技等跌超5%; 旅游酒店板块调整,君亭酒店跌超10%,丽江股份、同庆楼、曲江文旅、云南旅游等大跌; 焦点个股 一季报增长股掀涨停潮,秦港股份、通鼎互联、派斯林、国芳集团、返利科技、同为股份、徕木股份、汇嘉时代、红相电力、华丰股份、赛腾股份等集体涨停; 获得项目定点意向书,预计总额149亿元至151亿元,祥鑫科技涨停; 一季度净利润1.59亿元同比下降56.02%,水井坊跌近4%; 子公司双氧水装置发生爆炸着火事故,鲁西化工跌超6%; 大股东及一致行动人等拟合计减持不超3.5%股份,科泰电源跌超6%; 业绩、分红不及市场预期,格力电器盘中跌停; 机构观点 中金公司认为,A股节后两个交易日虽受节假期间的事件性因素影响可能有所波动,但对后市整体表现不用过于谨慎,当前位置市场机会仍大于风险。配置方面,前期TMT领域受到集中关注,进入5月我们依然认为市场风格有望更为均衡,建议关注:基本面修复空间和弹性大,且政策继续支持的领域,如泛消费行业和地产链下游;继续关注产业链安全、数字经济等成长领域。新能源领域的偏谨慎预期也有望有所修复;受益于一带一路以及低估值国央企估值修复等主题机会。 中信证券指出,进入5月,国内的经济、政策和外部环境相比4月继续不断改善,投资者对经济的预期将在微观体验、宏观数据、A股业绩三个层面实现统一,投资者心态也将逐步从短暂失衡趋向平稳,市场依然处于全年第二个关键做多窗口,财报季结束后,市场将步入业绩驱动的行情阶段,配置思路上建议坚持高切低,关注上半年景气持续改善的品种。配置上,建议紧扣业绩主线,重点布局医药、数字经济和“一带一路”板块中有业绩亮点的品种,以及其他板块中一季度业绩明显改善,且在二季度有望持续的细分行业。 东方证券表示,节前市场表现强势,节后实现开门红也在情理之中,但短期需提防市场冲高回落;作为主力资金深度介入的大主线题材,TMT板块短线仍有望反复表现,继续关注低价传媒股、游戏股的补涨机会。中线可关注如大金融、新能源电力、大消费等,逢低布局,把握结构性机会。
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金融界
2023-05-04
青木股份:暂未直接应用
ChatGPT
相关产品
go
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动向保持密切关注。目前公司暂未直接应用
ChatGPT
相关产品。 风险提示:界面有连云呈现的所有信息仅作为参考,不构成投资建议,一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险,入市需谨慎!
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有连云
2023-05-04
下行周期,业绩承压!芯片ETF(159995),消费电子ETF(159732)集体走低
go
lg
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术进步所引发的新需求所驱动的。通过接入
ChatGPT
等大语言模型的API接口,智能音箱、智能家居、智能手机等终端电子产品的用户体验有望在AI+的赋能下被重新定义,关注消费电子景气拐点。 风险提示:界面有连云呈现的所有信息仅作为参考,不构成投资建议,一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险,入市需谨慎!
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有连云
2023-05-04
中国互联网大厂的"
ChatGPT
"追赶之旅现状
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lg
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的朋友深聊,大家有一个话题是绕不开的:
ChatGPT
,以及由此席卷而起的“生成式AI”潮流。A股市场当然早已把一切能攀上GPT概念的公司给炒到天上去了,但是稍有常识的人都承认,中国做生成式AI(无论是模型还是应用)最值得仰仗的还是互联网大厂,只有它们拥有足够的资源和决心去做这件事情。不过,互联网大厂的“
ChatGPT
追赶之旅”的具体进度,很大程度上尚未被外人所知,也尚未反应在财务业绩和资本市场当中。 在跟一些熟悉内情的朋友沟通之后,我感觉比以前更有信心一点了,但也只是“一点”而已。在生成式AI这一赛道,国内互联网大厂固然落后于世界先进水平(其实就是OpenAI),但落后的幅度尚不致命,而且不缺乏追赶的手段。关键的掣肘可能不在于技术层,而在于其他方面。总而言之: 互联网大厂内部的技术团队对生成式AI的热情很高,老板也乐意投入巨额资源,这不仅仅是出于“追新”或迎合资本市场。 互联网大厂做生成式AI,目前的主要应用方向还是内部降本增效,至于面向C端(或中小B端)的大规模应用尚十分遥远。 追赶OpenAI的道路是艰难的,但是在不计成本的投入之下,差距可能缩小到一个合理的量级,尽管差距将一直存在。 各级主管部门的支持当然很重要,不过目前互联网大厂尚未拿出能说服主管部门的概念或实例,从而难以为生成式AI争取更多上层资源。 先说第一条。互联网大厂内部做技术的人,无论是基础研发团队还是应用技术团队,对生成式AI的热情都很高。因为在
ChatGPT
横空出世之前,AI在互联网行业的落地场景(搜索、个性化推荐、自动客服等)已经基本被做到极限,进化空间不大了;而其他突破性技术又没有出现。所以,2021-22年,互联网大厂普遍对算法岗位进行裁员。在这种情况下,
ChatGPT
的诞生可谓雪中送炭,给了技术人员一个向公司证明自己价值、升职加薪的大好机会。 而互联网大厂的各级老板们也非常乐意配合,因为生成式AI跟此前的元宇宙、Web3.0等概念不同,有着切切实实的应用案例,而且硅谷已经在前面踩出了一条清晰的道路。这就进入了中国互联网行业最擅长的“投入资源模仿追赶”的模式。目前很多互联网大厂的基础研发团队,以及业务部门里面的算法团队,都把原来手头做的东西暂停了,集中力量all-in大模型。现在大模型不仅是公司层面的一号位工程,也成为了诸多事业群、事业部的一号位工程,这就决定了它能得到近乎无穷的资源投入。 接着说第二条。在降本增效的大背景下,互联网大厂目前对生成式AI最大的期望其实不是开辟财源,而是节约成本或为老业务赋能。例如GPT商业化的第一批客户包括Shopify这样的电商SaaS及代运营商,在国内阿里、京东可以把自己的大模型直接用于自身电商平台的代运营;腾讯可以利用大模型补齐自己的客服短板,还能在腾讯文档等应用中加入自动生成文案功能;所有的信息流媒体平台都可以利用生成式AI进行转评赞、活跃社区氛围。上面举出的只是一小批正在进行的案例而已。 至于开发大型C端应用,或者面向广大中小B端开放API,目前看来还比较遥远。除了技术瓶颈之外,监管风险是一个主要考虑点:国内对生成式AI的监管讨论才刚刚开始,尚未形成成熟的监管体系,此时贸然上马大型C端应用的风险极高。然而,这里有牵扯出了一个新的问题:互联网大厂在既有的应用中大规模使用生成式AI,是否也会带来潜在的监管风险?这个话题比较敏感,目前还难以讨论,在此就不展开了。 再说第三条。OpenAI不是世界上唯一的生成式AI大模型开发者,GPT的技术路线也不是唯一的。但是,国内互联网大厂的研发思路高度统一,那就是模仿乃至彻底复刻GPT。结果就是一切与OpenAI能够沾边的人才和信息几乎全部被瓜分利用殆尽——其中既有合法的利用,也有灰色地带的利用。不计成本的投入,加上国内相对硅谷而言较低的人力成本,是可以在一定程度上拉近差距的。这种模仿路线当然不可能把落后转化为领先,不过目前大家还考虑不到这么远。 第四条也是一个非常重要的因素。我们知道,对于芯片、新能源等“硬科技”产业,国内各级主管部门(包括国家和地方)予以了极大的政策和资源扶持;生成式AI在理论上也属于“硬科技”,如果也能得到类似的扶持,无疑可以大幅度加快发展进度、降低风险。然而,生成式AI有一个严重的软肋:它不是制造业,无法像芯片、新能源、生物医药那样提供较长的产业链、立竿见影地为地方创造GDP。此外,它也尚未被主流媒体认为是一项“卡脖子”技术。在几个月乃至几年之内,生成式AI要成为一项被大力扶持的“硬科技”,还是很有难度的。 当然,互联网大厂可以采取一种话术,即生成式AI具备很强的“乘数效应”或上下游拉动作用,例如可以间接刺激芯片行业的成长,以及促进智慧城市、智慧交通的实现,等等。但是,上述“乘数效应”过于迂回,在短期内又很难看到效果。在可见的未来,主流媒体和主管部门心目中的“硬科技”代表仍将是光刻机而非
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,互联网大厂必须主要依靠自身资源投入而非政策扶持。 过去多年,中国互联网行业曾一再证明:只要它们下定决心投入足够的资源,并且有庞大的潜在C端应用场景,它们就能够成功模仿乃至超越硅谷的同行。这一发展路线并非百试不爽,不过大部分情况下是成立的。生成式AI是对上述路线的一次大考:在GPT3.5以前版本已经开源,基础研发路线并无秘密可言,潜在应用市场非常广阔,而且国内互联网大厂均已投入足够资源、提起绝对重视的情况下,中国能否在生成式AI这条赛道上迅速缩小差距乃至有朝一日超越? 相信这个问题已经被资本市场提了无数次,也被互联网从业者提了无数次。我的观点偏向悲观一边:由于种种掣肘(在此就不讨论了)、种种天然限制,国内生成式AI最多只能将与硅谷的差距缩小到可以接受的程度,而不可能彻底消除这种差距。不过,我的上述“悲观”观点,在很多人看来或许已经算是乐观了? 事在人为,但在很多时候,形势比人强。 来源:金色财经
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金色财经
2023-05-04
中际旭创领跌,云计算ETF(516510)震荡走低,盘中跌幅超1%
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要底座支撑,具有带动云计算发展的作用。
ChatGPT
等AIGC应用引发市场关注,对算力的巨大需求有望进一步推动云计算的发展。 风险提示:界面有连云呈现的所有信息仅作为参考,不构成投资建议,一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险,入市需谨慎!
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有连云
2023-05-04
中科金财:公司近日已和微软云达成合作,获得调用AI和训练的许可
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练的许可,微软云上线的是OpenAI
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相关服务。 北京中科金财科技股份有限公司成立于2003年12月,致力于成为领先的产业互联网科技赋能平台。 风险提示:界面有连云呈现的所有信息仅作为参考,不构成投资建议,一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险,入市需谨慎!
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有连云
2023-05-04
福昕软件:4月25日成功推出了带有AIGC功能的PDF Editor Cloud产品,助推加速订阅转型
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的策略。 三、问答环节 Q1、公司接入
ChatGPT
产品,目前的功能主要是摘要、改写、交互,未来和AIGC技术结合方面还有什么规划? 答:公司海外版云产品PDFEditorCloud已集成AIGC技术,可实现PDF文档总结、内容改写、实时问答等智能文档服务功能。未来和AIGC技术进一步结合的规划如下: 1、帮助用户阅读文档,获取更多信息。进入特定领域需要有相关领域和行业知识。公司希望能接入更多知识来源,未来能利用
ChatGPT
的综合能力为客户从文档中获取信息提供更好的帮助。 2、通过对自然语言的理解能力,更好地从文档中提取关键信息,特别是流程等相关信息,帮助客户在拿到这个文档后可以更好地做想做的事情。公司已有的智能文档分析工具,主要是做敏感信息分析。 3、进一步融合AI和文档的处理功能,以更好使用用户界面和编程界面,包含但不限于实现更多知识的引入,更深层信息的获取以及与编辑功能的更紧密结合等。 Q2、公司衡量订阅业务的关键指标都有非常明显提升,公司如何看一季度实际业务增长情况以及全年业务规划? 答:双转型正按公司规划有序推进,基本符合预期。但总体业务量的增长尚未大幅提升,有两方面原因:1、订阅转型是去年下半年开始的,去年下半年签署的大量订单今年还未续约,所以没有叠加效应。2、渠道转型尚需时间。渠道转型需要渠道合作伙伴的紧密配合。公司正积极和更多渠道伙伴进行洽谈并拟建立更深层次的合作。经过建设,公司的渠道团队实力增强,我们将推动渠道更为活跃,为公司提供更多商机。 Q3、国内通用软件市场付费能力较差,是盗版的原因还是与国内用户的使用习惯有关?未来有了AI的加持,好多产品都要云化,AI会不会打开国内市场的天花板? 答:国内市场的天花板在提高且增长很快。但如果公司计划在中短期时间内大幅提高公司中国市场的收入,光靠通用软件发力是不够的。除了盗版原因外,还有竞争态势的原因。由于部分企业办公使用的功能有限或单一,可能一套文档处理系统就能满足其日常办公需求,因此购买通用产品的意愿就比较低。而对于有复杂和深入文档处理需求的企业就会有明显的付费意愿,这些企业也是我们的重点客户市场。 Q4、国内盗版的市场有多少? 答:我们希望软件正版化能得到更深入的推进。但我们并没有很关注盗版,因为盗版使用者没有付费意愿,就不会产生付费行为。 Q5、云化对盗版的影响? 答:我们认为目前企业订阅的心态还不够完全。有经济实力的部分客户,出于数据安全要求,还没有建立完全云化产品的概念。相信今后智能文档处理会是云化和本地的融合。在业务上,大量文档是信息化的终点,保存文档即可。但是,现在大家发现以前保存的文档是有价值的,可以通过人工智能的方式对文档内容进行提取。而提取的过程需要使用大模型,但我们认为这不是最关键的环节,因为还需要行业知识和领域知识,同时可能也会利用自己的模型和传统的技术,届时将有云端的大模型,也可能有中型的模型,包括在本地部署的基于开源的模型。 Q6、公司在C端业务有什么展望? 答:我们也涉猎了面向C端客户的业务,但目前这部分业务不是公司发展的重点。C端对我们来讲存在两个问题:1、技术门槛低;2、流量红利已消失,获客成本较高。因此,目前C端的业务并非公司的投入重点。除非未来公司能找到付费率高和付费额度高的应用,或C端市场发生变化。 Q7、即使加上AI,C端的付费意愿是否也很难有增加的可能性?答:C端门槛较低,是一个相对红海市场。公司有核心技术,可以提供给C端客户相对比较独立的产品功能,公司也可以把产品质量做得很好。但由于大部分消费者是点状需求,而不是面状需求,导致面向C端市场的竞争者比较多。C端客户不是公司的专长,但公司一直拥有toC端的业务。今后公司的阅读器也会有更多智能文档处理相关的功能,但我们不认为面向C端的业务会在短期内带来质的变化。 Q8、B端和出版社、电子病历有合作,这些怎么落地?怎么做一些实质的商业模式? 答:很多企业把文档作为信息化的终点,生成文档以后很难处理。但现在大家发现文档包含大量信息,比如电子病历包含大量与健康相关的信息。这个信息对于医保支付、费率制定等都有作用,同时信息还有互联互通的需求。公司之前对各个行业的数据资产做过研究。数据要能变成资产有几个前提条件:可以确权、保护、交换、传承。如果只是一个单独放在数据库的数据,是很难满足这些需求的,而变成文档后就可以很好满足。因此,大量历史文档处理变成行业刚需。 在出版行业,以前出版只是面向纸质出版,现在需要面向纸质和电子形式两种。出版也加上了各种各样的互动功能,除了内容的呈现外,还必须与读者进行互动。这个过程便需要对现有,包括以前的大量内容进行再次加工。过往出版的内容生成后加工非常困难,因为版式非常复杂,提取信息比较困难。然而,随着人工智能的发展,以及公司对文档格式和文档内容的深入理解,再结合行业的具体需求,我们可以为一些行业提供高效的智能文档分析和处理的解决方案。我们正在向这个目标努力。 Q9、无论是医疗还是出版行业,有大量PDF文档,能否通过工具检索出信息,或者以提取归类的形式? 答:每个行业有自己特定的需求,我们在进入垂直领域时,会与行业伙伴共同合作。行业合作伙伴向我们提供专业领域知识和业务场景需求,而对PDF格式和内容的了解则是我们的专长。我们会通过合作来打造行业智能文档解决方案。 Q10、行业市场空间大吗?体量有多大? 答:我们的策略是先做适合各个不同行业的核心智能文档处理引擎,利用AI的大语言模型和我们自己训练的模型,主要解决对文字、图像、格式的综合处理能力。在这基础上再针对不同行业建立起行业的具体解决方案。由于智能文档处理在各行各业都有需求,所以我们看好这个市场空间。 Q11、出版里校对的工作可以通过PDF识别吗? 答:我们接洽了包括教育和科学文献方面的多家出版社,已经获得了较为明确的需求。举个例子,字典的出版是完全靠人工的,出一个新版本要核对现在和过往版本有什么区别。因此,利用智能辅助工具变得十分重要。Q12、AI产品加持后对于用户数和ARPU值有何展望? 答:我们的目标是提高客户粘性,提高我们的续费率,续费率每提高几个点,对用户终生价值有非常大的作用。 Q13、单纯的ARPU值呢?价格还有可能提升吗? 答:我们不认为按年计算会增加很多,但LTV(用户生命周期总价值)会提高很多。我们希望培育用户的使用习惯和粘性。 Q14、与AI相关的定价机制如何展望?授权模式客户在AI功能使用上是按量收费吗?还是怎样的定价机制? 答:价格仍在规划中。确定订阅优先策略后,我们在减少授权模式,今后在授权模式中将不会提供AI或电子签名方面的支持。现在AI的功能仅提供给订阅用户。 Q15、后面如何加强整个渠道的转型?我们对渠道的激励相比Adobe有什么优势? 答:我们给渠道提供了较竞争对手更为优惠的分成机制,渠道在我们这里获得的收益更多。 在推动渠道转型上,我们做了两个方面的工作:1、持续调整内部架构,建设渠道团队。改变对销售团队的定位。之前,销售团队既负责商机的获取,又负责销售。现在,在商机获取上,我们更强调内部销售团队和渠道的共同合作。销售人员的定位从原来的单打独斗变为和渠道合作伙伴一起实现销售。 2、增强对渠道合作伙伴的服务和管理。公司采取了两个具体举措:(1)提出总代概念。之前在欧美区域是没有总代概念的,现在公司在拟引入总代。总代的角色是为经销商出货。因为,总代和下面的经销商每天与包括竞争对手客户在内的大量客户进行接触。公司希望可以通过总代和经销商把公司及产品介绍给这些客户,从而给公司带来商机。只要给公司带来商机,公司就有成单的概率。(2)推动渠道的活跃度。公司开始对渠道实施奖惩机制:如果渠道有业绩突破,则给予奖励;如果经公司推动后渠道仍然没有作为,渠道将被撤销经销商资格,且后续需要通过别的渠道商代理公司产品,如此会获得更少的分成。 Q16、渠道扩张主要增加的是销售费用吗,未来会不会加大这块投入?答:销售费用有增有减。和渠道合作以后,公司净收入有可能会减少。去年下半年,公司确定渠道优先战略,通过承担短期的损失,来获得长远的更多商机。 公司会降低某些方面的销售费用。由于公司进行渠道团队建设,因此针对渠道服务、管理、市场宣传的方面的费用将有所增加。总体上,面向最终客户的费用下降,但是面向渠道的费用增长。 Q17、Adobe全家桶十分丰富,而我们主要聚焦在PDF上,我们的目标客户是什么样的?我们能把什么样的Adobe客户转化过来? 答:Adobe的全家桶有两个类型:1、文档云全家桶,该类型的全家桶功能我们也都有,我们的强项还有云产品PDFEditorCloud的功能。2、设计云全家桶,其中包含了Acrobat产品。绝大多数企业的文档应用和设计需求是分开的,且设计人员只是企业员工中的少部分,并非所有员工都有设计需求。然而,大部分企业员工需要进行文档处理。因此,竞争对手的全家桶策略对我们影响不大。 Q18、C端和B端的PDF文档从技术壁垒理解有何差异? 答:B端和C端采购流程不一样。C端客户可以自行购买使用。B端客户,尤其是中大型的企业,其购买决策需要经过比较长的流程。据对美国500人以上规模的中大型企业内部的决策流程进行调查后得出的结论,平均有14-15个人员对软件采购具有影响力。如前述人员中的若干人员持反对意见,采购就将无法进行。决策流程的不同也造成了B端和C端用户的需求有较大差别。C端为点状需求,而B端必须要满足绝大多数人的需求。综上,B端对产品的功能需求、质量和服务要求较C端用户来得更高。 Q19、有没有可能未来B端用户公司接了GPT插件和接口后,就不需要通过文档内部入口进行AI的功能? 答:我们并不认为接入GPT插件和接口对文档处理有影响,理由如下: 1、我们处理文档的应用是一个入口,在应用里打开文档用我们的接口更为方便。2、有效使用AI包括GTP等大模型来理解文档,需要对文档结构和内容有非常清晰的了解。企业如果仅是接入
ChatGPT
,能实现的功能局限于问答,如果要对文档内容进行精确理解或通过AI交流对文档进行操作等还是需要文档工具。因此这是两个不同的应用方式,它们可以结合,但并不是矛盾或互斥的关系。 Q20、定价体系思路是什么样的?为什么新的定价不会对ARPU值有帮助? 答:目前,我们较为优先的目标是提高用户粘性,让用户养成使用习惯。我们已实现的功能只是一个开始。公司的云化产品PDFEditorCloud具有更新迭代迅速的优势,可以每两个星期推出一个新版本。因此,我们通过云端的方式可以增加客户粘性,提高续订率和客户增购的概率。ARPU值可能会有所提高,公司尚在规划定价。我们会做价格测试,但也会综合考虑提升价格对客户的粘性可能造成的影响。我们希望能有更多用户使用我们的产品,因此ARPU值可能不会提高太多。参考今年第一季度91%的续费率,如果我们续费率提高4个百分点,那么客户的终身价值就增长了一倍。 Q21、有了AI功能以后,成本是在增加的,后面的价格体系会跟成本相关吗? 答:我们定价的时候需要综合考虑成本。定价思路不排除类似提供会员包的形式。用户若超额使用了会员包的额度后,就需要额外收钱。 Q22、我们是会员包里提供一定额度,超过一定使用额度另外收费,是这个思路吗? 答:是的。 Q23、2023年以及2024年的整体人员规划? 答:公司2022年的人员较上年增长了约2%。今年开始,公司员工将借助更多AI工具来提高工作效率。此外,今年还会重点增加在AI方面、新产品研发以及渠道方面的人员。我们预计今年公司的人员增长幅度与去年相比或略有提高。 ➢2023年4月27日 一、问答环节 Q1、可以对公司未来2-3年内的AI规划做更详细的介绍吗?此外,国内外侧重点是什么? 答:目前我们集成了
ChatGPT
功能的产品是在海外发布。在国内,我们和百度的文心一言已达成合作,待其API发布后,我们将进行集成。海外发布的版本包含了3个功能:文档总结、内容改写和问答交互。接下来我们会对AI产品进行进一步的功能改进和完善,比如:翻译、校对、文档信息处理优化等。我们想把通用产品端的功能做得更智能。 现阶段,我们希望把AI的功能加到PDF编辑器中给客户使用,目前没有额外收费,而是在现有收费模式下以有限制的方式给用户体验新产品。未来的收费模式公司还在讨论。我们拟通过收集试用期用户的使用习惯、反馈信息等来不断完善产品和拟定商业模型。此外,我们也会通过运用AI技术走向行业市场,比如家装用到的2D图纸,可以通过AI的方式识别出房子部件,同时实现2D转3D的构图;公司投入了三年多的iDox.ai系列智能服务,基于开源的AI技术,通过训练人工智能去了解什么是敏感信息,识别出来并做脱敏脱密处理。 Q2、产品创新方面有什么规划? 答:我们未来会对产品进行改造,方向是智能文档。公司深耕PDF行业多年,我们拥有深入和准确的文档信息提取技术,可以准确地把文档信息提取出来交给AI进行更进一步的处理。 Q3、公司未来是聚焦于文档文字类的处理,而不是图片对吗?答:目前公司研发团队也在做各种各样的规划,暂时还没有关于图片方面的规划,但不排除未来可能会做。因为PDF承载的内容是多样的,有文字、图片、音频、视频等。我们需要一步一步来。由于
ChatGPT
本身是文字型的输出,所以我们目前也是侧重文档文字类的处理。 Q4、未来希望国内外业务的占比是什么样? 答:一直以来国外都是我们收入的主要来源,海外收入占比达到90%。但公司也非常重视中国市场,希望未来5年可以把国内业务做起来。我们也不排除通过外延方式实现增长。同时,国内市场要走向行业市场,需要更多合作伙伴。我们会做业务布局,未来也会寻找更多好的标的,通过投资的方式带动产业布局。 Q5、未来2-3年内,主要的发展市场还是在海外吗? 答:有可能。公司国内外市场都会增长,取决于哪一边增速更快。如果是外延式的发展就会比较明显,但也存在更大的不确定性。 Q6、外延式发展是和图像或视频相关吗? 答:不是,外延式发展指的是投资带动发展。另外,PDF是可以实现各种各样的内容呈现,图像、视频等都可以保存在PDF格式内,而不是说去做视频、图像处理软件。 Q7、如何引导存量客户转订阅? 答:我们的目标是扩大市占率,更多地获取竞争对手的客户市场,不管是从政策引导还是销售佣金给予,都是以订阅为导向。我们在获新客的过程中,给客户订阅报价,除非客户坚持要一次性授权,这种情况我们会进行评估后再考虑是否满足。对于老客户,则是循序渐进引导。由于老客户之前使用一次性授权,我们会根据老客户的部署方式和计算机使用环境,给予一定的优惠使其接受转订阅。 Q8、公司预计订阅转型的节奏如何? 答:我们希望尽快转型完成,我们了解到Adobe、Nitro等在转型过程中大概花了3-4年的时间,我们希望2-3年能大致完成。其中,收入转型会比客户转型慢,我们希望今年底能有一半的客户转订阅,但收入转型发生明显的变化则要推迟一些时间。 Q9、国内也是以订阅为主吗?接下来希望布局哪些类型的公司?答:我们在国内市场也鼓励订阅,但由于不同的国内外通用软件环境和用户使用习惯,因此国内市场的订阅增速比例没有海外市场高。资本布局方面,我们将围绕文档领域的延展进行。公司之前投资了电子病例、电子签名等,均是和PDF结合较为紧密的应用场景,未来我们也会寻找这样的资源来结合。如有一些客户群体和我们的契合度比较高,可以和公司进行资源互补等,即便不是做文档的,我们也会考虑。 Q10、国内市场集成企业方案是什么样的合作模式?比如图纸是和CAD合作吗? 答:我们不是和CAD合作,像我们的家装产品是以PDF技术为底层,在PDF上画图,这是我们自研产品。如果后续找寻合作对象,我们想和友好厂商如卫浴、橱柜、家具等厂商进行合作,打造一个平台,通过智能设计软件为纽带与家装公司合作。该平台将拥有大量厂商真实的产品组件图形,设计师在设计的时候就可以直接拖拽组件到设计图纸上,一方面帮助厂商实现促销,另一方面帮助业主在设计阶段就能看到未来家装的真实效果。 Q11、在家装设计方面包括渲染等还是有技术难度的,如何理解其中的竞争力? 答:我们在PDF领域深耕多年,积累了很丰富的经验。PDF的核心技术的本质是对图形图像的处理。海外厂商Bluebeam就是通过在PDF上画图实现设计,因此是可以行得通的。我们在PDF处理上也没有明显技术障碍,因此我们会更多投入在2D到3D、图像渲染等方面。后续公司也会进行更多商业模式上的探索,比如为设计师、业主、施工方之间做协同项目管理,帮助家装设计公司管理好每一个家装项目,减少成本和提升时间管理,同时也帮助我们做产品推广。福昕家装·智能设计和福昕家装·云服务是相辅相成的,最终将形成一套完整的家装解决方案。 Q12、未来国内市场行业解决方案和通用产品,侧重点如何考虑?定量的占比展望有吗? 答:国内市场未来还是以行业市场为主。由于国内用户的使用和消费习惯导致国内通用市场虽然是不断增长,但总体天花板相对较低。在垂直市场,较大的几个行业,以金融领域为例,我们在调研的过程中发现这些行业对信息化的要求是不断提升的,我们也在学习和寻找可以结合的应用场景。我们认为行业市场的潜在市场空间不小于通用市场空间。 Q13、相当于国内市场是错位竞争,如果其他厂商想切入是什么样的方式? 答:我们的重点还是做自己的行业解决方案,没有掌握其他厂商是否有类似的规划等相关信息。 Q14、内部是否有追踪月活数据?增加AI功能后,对海外版本有做敏感性测试吗? 答:公司主要面向B端客户,很多客户为私有化部署。因此,我们很难完整统计月活数量。海外产品才刚刚上线,还没有足够的数据。 Q15、产品打折后的价格是多少? 答:我们订阅编辑器含3款产品,标准售价分别是:PDFEditorPro+149美元,PDFEditorPro99美元,PDFeditor79美元。我们会根据客户不同的购买数量给予不同的优惠。优惠价目表不方便公开。 Q16、今年的渠道占比有什么目标? 答:1、希望一半以上的用户采用订阅模式;2、一半以上的商机系通过渠道获取。转型体现在收入端会慢一些。 Q17、研发接入
ChatGPT
到产品出来时间多长?过程中需要突破的难点是什么? 答:历时1个月左右。公司目前接入的是
ChatGPT3.5
的模型,该模型限制input的token数量不能超过4096。如果文档很大,则需要分割后分段交给AI,
ChatGPT
才能处理。因此其中涉及了一些技术上的处理。B端客户很在意产品的安全和稳定,所以公司在产品测试和确保产品稳定度上花了比较多精力。 Q18、定价是否有考虑
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的使用成本? 答:目前先有限制地给客户使用,在此过程中了解客户的使用习惯并完善产品,提升客户体验度,不想造成客户额外的负担。具体定价公司内部还在规划。 Q19、我们试用过,如果文档很长的话是不能很好的处理,这方面会有改进吗? 答:文档很长处理不了和
ChatGPT
有一定的关系。我们会在下个版本加强对文档的处理。这也是我们用云端产品PDFEditorCloud集成AIGC技术最核心的原因,由于Cloud版本编辑器迭代升级迅速,客户不需要做私有化部署,功能即可得到快速更新,用户体验更好。 Q20、AI助手对中文的归纳好像不太准确? 答:
ChatGPT
对中文的支持较英文有些差距,所以我们也是集成在海外的PDFEditorCloud上。国内市场目前系通过和百度的文心一言合作,希望为国内用户提供解决方案。但我们需要等百度发布文心一言API后,才能在相关产品上进行集成。因此,公司国内的AIGC相关产品仍有待确定合适的解决方案,且存在研发成果不确定性的风险。公司提示投资者审慎决策,理性投资。 Q21、近期还有做股权激励的打算吗? 答:我们已在去年中下旬发布了公司2022年限制性股票激励计划。Q22、今年的人员规划是什么样的? 答:在人员方面,公司去年主要是做人员的结构性调整。我们预计今年人员会比去年略有增加,主要会引进一些资深人员补充稀缺岗位,增加AI方面、新产品的研发人员和新产品推向市场所需的销售人员。 Q23、为AI做的储备成本的量级大概是多少? 答:不确定,目前还在做规划。 Q24、公司目前销售费用3个亿,投入之后每年成功获客的增长数量会有多少? 答:我们原来的模式是以一次性授权为主,每一年的收入体量都是通过开拓新客获得的。转订阅后,维护老客户的成本会比开拓新客户低。 Q25、渠道分成如何? 答:我们在渠道实施的是阶梯式的分成政策,贡献越大,提成越高。我们需要先让渠道获得收益,这样他们才有动力给我们贡献更多的客户。 Q26、公司会受到美国禁令的影响吗?对中国拓展会有影响? 答:少部分如联邦政府这样的客户,可能会有影响。但联邦政府也不是公司的重点客户。公司主要面向ToB端客户,因此影响不大。再者,公司作为中国公司,对中国市场的拓展也没有影响。 Q27、公司的服务器都是放在美国吗? 答:面向海外产品的服务器放在海外,面向国内产品的服务器放在国内。我们已跨国经营多年,产品在海外也通过了当地相关法规的认证。 Q28、介绍一下未来1-3年业务重点,国内外资源占比如何? 答:在投资、外延发展方面以国内为主。但我们目前收入主要来自海外,因此研发支持和销售还是以海外为主。后续的发展会根据行业调研情况不断增加投入资源,当公司明确研发立项时才会划拨资源。 Q29、目前除了船舶、家装外,还有其他方向吗?比如电子病例什么时候能看到? 答:电子病例还在立项前期,目前看到国家有很多利好大健康的政策,我们会继续跟进,但现在还没有明确大规模投入的时间表。其他行业还在起步初期,研究员在做行业调研,目前没有明确规划。 Q30、目前大客户有哪些? 答:国外有加拿大共享服务局、培生教育集团、康菲石油等。国内有一汽大众、比亚迪等。 Q31、如果客户使用PDF产品,是只用福昕一家,还是混合使用?答:客户的供应商名录会有很多家厂商,比如客户有子公司,那客户可以选择统一使用某个厂商,也可以不同的子公司选择不同的厂商。比如公司客户加拿大政府有很多不同的政府机构,不同的机构可以在供应商名录中选择不同的厂商产品。 Q32、公司这一两年业绩展望? 答:今年是订阅转型的第一个完整年度,受到订阅转型的影响,收入端有一定的压力。我们制定了年度综合业务额和ARR的指标,会向市场做定期披露以了解我们云转型的情况。从一季度来看,订阅转型还是比较顺利的。如果能够保持,乐观的情况下或许明年能看到收入端的恢复。但转型进展具有不确定性和慢于预期的风险。 风险提示:界面有连云呈现的所有信息仅作为参考,不构成投资建议,一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险,入市需谨慎!
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有连云
2023-05-04
资金流入游戏、传媒等板块
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日放量720亿元。盘面上,游戏、传媒、
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、CPO等板块涨幅居前,猪肉、一体化压铸、医药商业、新冠药等板块跌幅居前。 盘后龙虎榜数据显示:昆仑万维(300418)获实力游资买入,总买入净额为13.42亿元;宝通科技(300031)获实力游资买入,总买入净额为2.98亿元;掌趣科技(300315)获3家机构买入,总买入净额为1.62亿元;巨人网络(002558)获2家机构买入,总买入净额为1.51亿元;恺英网络(002517)获1家机构买入,总买入净额为7954.85万元。
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金融界
2023-05-04
全球首部人工智能法案“呼之欲出” 拥有版权和数据资源公司将迎来价值重估
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》草案在5月11日进行投票。该草案要求
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等人工智能工具的开发商披露在构建其系统时使用的版权材料。在草案成为正式法律之前,欧洲议会将与欧盟成员国和欧盟委员会讨论法案的最终细节。 据National Law Review,该法案将产生全球影响,其适用在欧盟区内提供的所有AI系统,无论其供应方来自当地还是英美等第三方国家。此外,七国集团(G7)的数字和技术部长也在4月30日提出,将“基于风险”推出一项针对人工智能的监管法案,未来将召开关于生成式人工智能的讨论,包括如何保障知识产权、促进透明度、解决虚假信息等主题。 中信建投认为,从国内和欧盟的相关监管提案/征求意见的思路来看,数据/版权方在人工智能中的重要地位得到认可,其权益也获得进一步保护。目前来看,海外及国内都开始了“模型大战”,巨头互联网公司、创业企业、上市公司均进入战局。而各家模型厂商的数量越多、竞争越激烈,也都将有利于上游版权和数据资源方。在此阶段,拥有版权和数据资源优势的相关公司其资源价值将重估,中国出版(601949)、中信出版(300788)等国内出版集团望受益。 华西证券建议关注两条主线:1)AI赋能创作,前期降本增效,后期通过新付费点增收,重点推荐游戏及影视赛道,2023年业绩面亦乐观,受益标的包括三七互娱、完美世界、电魂网络、游族网络、光线传媒、华策影视。2)版权方售卖稀缺数据给大模型厂商用作训练,影视、出版均明确受益,受益标的包括捷成股份、上海电影、中国科传、中文在线、光线传媒、华策影视。
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金融界
2023-05-04
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