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ACY证券汇评：【每日分析】吃瓜！AI年度权利大戏，全体员工威胁辞职，董事会名存实亡！

刻”，还透露正在计划训练外界争议颇多的GPT-5模型。简单来说，董事会想要放慢脚步，一方面确保技术安全，另一方面满足监管要求，但Altman更希望进一步推动AGI发展，建立商业护城河，同时收获潜在的名与利。当然，如果事情止步于此，那就称不上年度大戏了。就在Altman离职后，董事会任命Twitch创始人Emmett Shear作为OpenAI的临时CEO。Shear对AGI的态度与董事会契合，他曾提到，“人工智能本质上是非常危险的东西，因为智能就是权力。” “人工智能的负面影响可能比核战争更糟糕。”对Shear的任命也从侧面展现了董事会的态度。然而就在Shear上任后，做的第一件事情却是调查Altman的免职过程。因为这次匆匆忙忙的免职实在是太不得人心了。 OpenAI管理高层全体支持Altman 就在Altman遭开除后，OpenAI公司人心涣散。数十名员工宣布离职，管理高层也是纷纷对Altman表达支持。微软在内的各大股东也齐齐向董事会施压，希望让Altman重新掌舵，甚至有几家风头公司考虑对董事会提起诉讼。事发突然，董事会慌了，想要让Altman回归，但Altman的条件确实让所有董事会成员辞职。董事会没办法，只能拒绝要求，临阵换帅。然而公司内部的矛盾在今天早上进一步发酵，700名OpenAI员工（总共也就770名）联名写信抗议，威胁要离职，除非董事会辞职，并让Altman和Brockman回归。这场年度权利大戏至此已经没有办法和平收场了，董事会已经成了众矢之的，骑马难下。在这场政变风波中，最大的赢家却是微软，这从股价的表现就能看出来。作为持有49%股份的第一大股东，微软一直对董事会席位虎视眈眈。这次，微软不仅对Altman表达了大力的支持，昨晚还直接将Altman和Brockman纳入麾下，并宣布将接收所有从OpenAI离职的员工。如果真的发生全体员工离职并投降微软的怀抱，OpenAI的董事会将成为光杆司令，没有存在的价值。因此不管Altman是否回归，没有了员工的信任，OpenAI的董事会都已经是名存实亡了。董事会的变革可能很快的就会发生。如果微软真的插手到董事会，那么OpenAI很可能从非营利机构转变为营利机构。这对于普通消费者来说，不知道是一件好事，还是一件坏事。今日数据 – 北京时间 15:00 德国10月PPI月率 23:00 美国10月咨商会领先指标月率联系我们电话：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。 2023-11-21

ACY证券2023-11-21

马库斯锐评GPT-5：急需新范式OpenAI并无优势

有关GPT-5的消息最近又火起来了。从最一开始的爆料，说OpenAI正在秘密训练GPT-5，到后来Sam Altman澄清；再到后来说需要多少张H100 GPU来训练GPT-5，DeepMind的CEO Suleyman采访「实锤」OpenAI正在秘密训练GPT-5。然后又是新一轮的猜测。中间还穿插了Altman的大胆预测，什么GPT-10会在2030年前出现，超过全人类的智慧总和，是真正的AGI云云。再到最近OpenAI名叫Gobi的多模态模型，强势叫板谷歌的Gimini模型，两家巨头的竞争一触即发。一时间，有关大语言模型的最新进展成了圈内最热门的话题。套用一句古诗词，「犹抱琵琶半遮面」来形容，还挺贴切的。就是不知道，什么时候能真的「千呼万唤始出来」。时间线回顾今天要聊的内容和GPT-5直接相关，是咱们的老朋友Gary Marcus的一篇分析。核心观点就一句话：GPT-4到5，不是光扩大模型规模那么简单，是整个AI范式的变化。而从这一点来看，开发出GPT-4的OpenAI并不一定是先到达5的那一家公司。换句话说，当范式需要变革的时候，之前的积累可迁移性不大。不过在走进Marcus的观点之前，我们还是简要复习一下最近有关传说中的GPT-5都发生什么了，舆论场都说了些什么。一开始是OpenAI的联合创始人Karpathy发推表示，H100是巨头们追捧的热门，大家都关心这东西谁有，有多少。然后就是一大波讨论，各家公司需要多少张H100 GPU来训练。大概就是这样。 GPT-4可能在大约10000-25000张A100上进行了训练 Meta大约21000 A100 Tesla大约7000 A100 Stability AI大约5000 A100 Falcon-40B在384个A100上进行了训练有关这个，马斯克也参与了讨论，根据马斯克的说法，GPT-5的训练可能需要30000到50000个H100。此前，摩根士丹利也说过类似的预测，不过总体数量要比马斯克说的少一点，大概是25000个GPU。当然这波把GPT-5放到台面上去聊，肯定少不了Sam Altman出来辟谣，表明OpenAI没在训练GPT-5. 有大胆的网友猜测，OpenAI之所以否认，很有可能只是把下一代模型的名字给改了，并不叫GPT-5而已。反正根据Sam Altman的说法，正是因为GPU的数量不足，才让很多计划被耽搁了。甚至还表示，不希望太多人使用GPT-4。整个业内对GPU的渴求都是如此。据统计，所有科技巨头所需的GPU加起来，得有个43万张还要多。这可是一笔天文数字的money，得差不多150亿美元。但通过GPU的用量来倒推GPT-5有点太迂回了，于是DeepMind的创始人Suleyman直接在采访中「锤」了，表示OpenAI就是在秘密训练GPT-5，别藏了。当然在完整的访谈中，Suleyman还聊了不少业内大八卦，比方说在和OpenAI的竞争中，DeepMind为啥就落后了，明明时间上也没滞后太多。还有不少内部消息，比如当时谷歌收购的时候发生了什么。但这些跟GPT-5怎么着关系就不大了，有兴趣的朋友可以去自行了解。总而言之，这波是业内大佬下场聊GPT-5的最新进展，让大伙不禁疑云陡起。在这之后，Sam Altman在一场一对一连线中又表示，「我觉得2030年之前，AGI要出现，叫GPT-10，超过全人类的智慧总和。」一方面大胆预测，一方面否认在训练GPT-5，这让别人很难真正知道OpenAI在做些什么。在这场连线中，Altman设想了很多属于未来的图景。比如他自己怎么理解AGI，什么时候会出现AGI，真出现AGI了OpenAI会怎么办，全人类又该怎么办。不过就实际进展来说，Altman是这么规划的，「我和公司中的员工说，我们的目标就是每12个月能让我们的原型产品性能提升10%。」「如果把这个目标设定到20%可能就会有些过高了。」这算是个具体安排。但是10%、20%和GPT-5之间的联系又在哪，也没说得很清楚。最有含金量的还是下面这个——OpenAI的Gobi多模态模型。重点在于谷歌和OpenAI之间的白热化竞争，到了哪个阶段。说Gobi之前，先得说说GPT-vision。这一代模型就很厉害了。拍个草图照片，直接发给GPT，网站分分钟给你做出来。写代码那更不用说了。而GPT-vision完了，OpenAI才有可能会推出更强大的多模态大模型，代号为Gobi。跟GPT-4不同，Gobi从一开始就是按多模态模型构建的。这也让围观群众的兴趣一下被勾起来了——Gobi就是传说中的GPT-5吗？当然现在我们还不知道Gobi训练到哪一步了，也没有确切消息。而Suleyman还是坚定地认为，Sam Altman最近说过他们没有训练GPT-5，可能没有说实话。 Marcus观点开宗明义，Marcus首先表示，很有可能，在科技史上，没有任何一款预发布的产品（iPhone可能是个例外）比 GPT-5被寄予了更多的期望。这不仅仅是因为消费者对它的热捧，也不仅仅是因为一大批企业正计划着围绕它白手起家，甚至就连有些外交政策也是围绕GPT-5制定的。此外，GPT-5的问世也可能加剧刚刚进一步升级的芯片战争。 Marcus表示，还有人专门针对 GPT-5 的预期规模模型，要求其暂停生产。当然也是有不少人非常乐观的，有一些人想象，GPT-5可能会消除，或者至少是极大地消除人们对现有模型的许多担忧，比如它们的不可靠、它们的偏见倾向以及它们倾诉权威性废话的倾向。但Marcus认为，自己从来都不清楚，仅仅建立一个更大的模型是否就能真正解决这些问题。今天，有国外媒体爆料称，OpenAI的另一个项目Arrakis，旨在制造更小、更高效的模型，但由于没有达到预期目标而被高层取消。 Marcus表示，我们几乎所有人都认为，GPT-4之后会尽快推出GPT-5，而通常想象中的GPT-5要比GPT-4强大得多，所以Sam当初否认的时候让大伙大吃一惊。人们对此有很多猜测，比方说上面提到的GPU的问题，OpenAI手上可能没有足够的现金来训练这些模型（这些模型的训练成本是出了名的高）。但话又说回来了，OpenAI的资金充裕程度几乎不亚于任何一家初创公司。对于一家刚刚融资100亿美元的公司来说，即使进行5亿美元的训练也不是不可能。另一种说法是，OpenAI 意识到，无论是训练模型还是运行模型，成本都将非常高昂，而且他们不确定能否在这些成本下盈利。这么说好像有点道理。第三种说法，也是Marcus的看法是，在Altman上半年5月份演讲的时候，OpenAI就已经进行过一些概念验证方面的测试了，但他们对得到的结果并不满意。最后他们的结论可能是这样：如果GPT-5只是GPT-4的放大版而已的话，那么它将无法满足预期，和预设的目标差的还远。如果结果只会令人失望甚至像个笑话一样，那么训练GPT-5就不值得花费数亿美元。事实上，LeCun也是这么个思路。 GPT从4到5，不仅仅是4plus那么简单。4到5应该是划时代的那种。这里需要的就是全新的范式，而不是单纯扩大模型的规模。所以说，就范式上的变革来讲，当然还是越有钱的公司越有可能实现这个目标。但区别在于，不一定是OpenAI了。因为范式的变革是全新的赛道，过往的经验或者积累并不一定能派上多少用场。同样，从经济的角度来讲，如果真如Marcus所言，那么GPT-5的开发就相当于被无限期的推迟了。谁也不知道新技术何时到来。就好像，现在新能源汽车普遍续航几百公里，想要续航上千，就需要全新的电池技术。而新技术由谁来突破，往往除了经验、资金外，可能还需要那么一点点运气，和机缘。但不管怎么说，如果Marcus想的是对的，那么未来有关GPT-5的各种商业价值想必会缩水不少。来源：金色财经

金色财经2023-10-28

想要改变一切的OpenAI 正在被改变

penAI 还是 OpenAI 吗？ GPT-5，无论 OpenAI 如何强调自己还没开始做，传闻和爆料似乎总在盯着它。也许这意味着我们都在期待如 GPT-4 横空出世时的惊艳再临，期待看到技术能如何跃进。现实是，好像不需要 GPT-5，OpenAI 也已经可以不断激起兴奋。 GPT-4 接入 Windows，ChatGPT 重新「联网」，ChatGPT 能看图了，ChatGPT 能听声音和说话了...... 每一次更新，都是轰动。这些活动，也引起人们对 OpenAI「初心」的质疑。一位 AI 领域高管评论说：如果你认真想，（OpenAI）他们其实在做五个业务。首先是产品本身、和微软的企业合作、开发者生态、还有个 app store。噢，对了，很明显还有个 AGI 研究任务。当然，他们还在做一个投资基金。他最后所指的，是一个 1.75 亿的项目，旨在支持利用 OpenAI 技术创业的公司。这些都有着不同的文化，事实上，它们和研究任务是存在冲突的。 Levy 在采访的过程中，多次向高管提问，成为一家「产品公司」后对 OpenAI 的文化会有多深远的改变。这些高管无一不肯定地坚持说，就算公司结构改了，就算要持续应对 Google、Meta 等对手的竞争，AGI 永远都是公司的核心。然而，Levy 也察觉到 OpenAI 发生了改变的地方。还记得我们开头聊起，OpenAI 里的员工都是明确的「AGI 信徒」吗？但当 OpenAI 发展到现在的阶段，公司中除了技术人员外，还增加了大量的支持团队，如律师、市场营销、政策专家、UI 设计师、产品经理等等，更不说无数没有面孔的内容审核员。 Levy 曾就 OpenAI 所面临的侵权案件采访 Tom Rubin，一位于今年 3 月加入 OpenAI 的版权律师。 Rubin 对于 OpenAI 在法律上遇到的挑战很乐观，但当 Rubin 被问到是否相信 AGI 终会被研发出来时，他变得有些犹豫。停顿片刻后，他说：我没法回答这个问题。后来，他澄清，作为一位知识产权律师，促进人工智能发展并不是他的工作，但他也「期待它的到来」。对于正在经历的曲折，Altman 表示：我想强调的是 —— 我们没有一个明确的计划。我们就像是每当走到拐角处，然后就拿电筒照照一样。我们愿意穿过这重重迷宫，最终到达终点。来源：金色财经

金色财经2023-10-06

人工智能新机遇，腾讯自研混元大模型正式发布！AI人工智能ETF(512930)盘中溢价走阔

类基准，未来随着更强大的语言大模型（如GPT-5），以及多模态生态和视觉大模型的技术持续突破，将推动AI应用的持续进化。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!

有连云2023-09-07

日烧70万美元，OpenAI 2024年破产？

AI亏损已达到5.4亿美元，且随着后续GPT-5开发等相关工作的进行，亏损还会持续扩大。该杂志认为，OpenAI可能会在24年底破产。印媒：如果OpenAI继续以目前的速度烧钱，公司将在明年年底破产 Analytics India在文中称，仅仅运营ChatGPT，每天的成本就高达70万美元。今年5月有报道称，OpenAI去年的全年亏损较2021年翻了一番，达到5.4亿美元。此外，其产品用户数量也在持续下滑，为公司的货币化前景带来更多挑战。5月份以来，ChatGPT用户数量已经连续两月下滑。SimilarWeb数据显示，与6月相比，2023年7月的用户群减少了12%，从17亿用户下降到15亿用户。 Analytics India还称，当下市场中的开源模型也抢走了很多OpenAI的潜在客户。例如，Meta的Llama 2在性能上与ChatGPT的差距不大，可以满足许多公司的业务需求。相比OpenAI昂贵的付费LLM，开原模型显然对预算有限的组织而言更有吸引力。该杂志也提及，由于市面上GPU的短缺，背靠微软Azure的OpenAI同样面临算力紧张的状况。由于同时需要兼顾GPT-5的开发，因此公司留给普通用户日常使用ChatGPT的算力可能已经不足，所以在近几个月社交媒体流传“GPT变笨”的说法。 Analytics India还指出，马斯克的X.ai，将会成为OpenAI的有力竞争对手，该杂志相信马斯克建立不带政治偏见的TruthGPT的理念，能够吸引许多用户，且马斯克已经下单了一万台英伟达GPU。 AI带来的趋势是明确的值得指出的是，尽管作出“OpenAI 24年底破产”这番推论，但Analytics India并未给出任何站得住脚的论据。据OpenAI自己的预测，2023年其营收将达到2亿美元，2024年将达到10亿美元。更重要的是，公司手握微软超百亿美元的投资。如果按照这家印度媒体的测算： OpenAI每天运营成本70万美元 = 每月2100万美元 = 每年2.5亿美元。 OpenAI从微软获得的融资超过110亿美元。按照每年2.5亿美元的计算，哪怕OpenAI一分钱都不赚，仅靠微软的投资也可以运营40年。就算进一步考虑GPT-5算力消耗更大等原因，将OpenAI的运营成本翻10倍——每天700万美元，每年25亿美元，那花光已经融到的钱也需要四年。不管怎么算，都无法得出“OpenAI明年破产”这样荒诞的结论。更重要的是，过去半年里全球科技企业频繁的动作已经印证，AI并非只是一场炒作，而可能是一场有望彻底改变我们工作方式、有史以来最重要的产业革命。天风国际证券分析师郭明錤8月14日发推称，OpenAI破产一说属于不必理会的无稽之谈，AI/AIGC已是明确的趋势，但产业的变化将会创造新赢家与输家。值得注意的是若AI/AIGC无法创造可持续获利的商业模式，产业对AI/AIGC的投资可能会放缓，其中一个观察指标为微软未来两个季度对AI/AIGC的资本支出展望与相关业务的获利状况。

金融界2023-08-16

拜登AI重大革命！白宫召见7大美国科技巨头奏效 ChatGPT推出GPTBot归还人类权益

ter) 近期，OpenAI公司刚申请GPT-5大型语言模型的商标，并有可能在今年完成训练。在该公司提交了GPT-5商标申请三周后，新的爬虫程序就出现，GPT-5是当前GPT-4模型的预期后继者。该申请于7月18日向美国专利商标局提交，涵盖术语GPT-5的使用，其中包括用于基于AI的人类语音和文本、将音频转换为文本和语音，以及语音识别的软件。 (来源:Twitter) 然而，观察者距离ChatGPT的下一次迭代还有很大的差距。6月，OpenAI创始人兼首席执行官Sam Altman表示，该公司距离开始训练GPT-5还差得很远，并解释说在开始之前需要进行多项安全审核。如今科技公司未经网路使用者同意，使用爬虫程式来训练AI模型的做法，在市面上引起越来越多的争议，网络创作者曾想方设法降低自己的作品成为AI训练材料，甚至被AI剽窃“知识产权”的可能性。举例而言，DeviantArt在2022年就曾透过NoAI标签来将内容排除在会被AI抓来训练的资料之外。另外，日本的pixiv在今年5月指出，将拟定应对恶意利用图像生成技术妨碍创作者利益的政策。日本隐私监管机构于6月向OpenAI公司发出关于未经许可收集敏感数据的警告，而意大利在4月指控ChatGPT违反多项欧盟隐私法后暂时禁止使用该应用程序。 6月下旬，16名原告对OpenAI公司提起集体诉讼，指控这家AI公司从ChatGPT用户交互中获取了私人信息。如果这些指控被证明是准确的，OpenAI与被列为被告的微软将违反《计算机欺诈和滥用法》，该法有网络抓取案件的先例。当前，在科技市场受到最多瞩目的是Adobe公司，他们在7月提出希望国会通过“反冒充法”(anti-impersonation)的想法，这项法律旨在保护艺术家和创作者免受冒充者使用AI假冒其作品的侵害。同样在7月，白宫也找来谷歌、Meta、OpenAI等7家美国科技公司，商讨由白宫主导的AI保障措施，其中一些公司承诺，将使用数字浮水印来帮助区分真实图像和AI生成的deepfake图像。

颜辞2023-08-08

GPT-5要来，AI行业再迎剧变？AI人工智能ETF(512930)午后再度下行回调

显示：OpenAI于7月18日提交了「GPT-5」的商标申请。并且已经被接收。在这次披露的申请书中，OpenAI提到，尚未发布的GPT-5将具备众多GPT-4所没有的能力，而且几乎每一项都剑指AGI。有机构表示，AIGC行业进入高速发展期，AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，带来对算力的高额需求，有望推动新一轮AI基础设施建设。根据IDC数据，预计2023年全球AI支出增速有望达27.9%，而中国智能算力规模将达427EFlop/s，同比增长59%。AI基建产业链中的核心部件供应公司有望充分受益行业发展机遇。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!

有连云2023-08-08

GPT-5要来了？AI行业会发生哪些剧变

显示：OpenAI于7月18日提交了「GPT-5」的商标申请。并且已经被接收。 USPTO 文件截图尽管在今年上半年，各个AI专家、学者已经多次联合发表公开信，呼吁人们重视生成式 AI 的潜在风险，而OpenAI当时也宣布短期内不会有训练GPT-5的计划。然而，科技的诱惑，终究还是让人类打破了禁忌的边界。在这次披露的申请书中，OpenAI提到，尚未发布的GPT-5将具备众多GPT-4所没有的能力，而且几乎每一项都剑指AGI。 USPTO 文件截图那么，这样的改变，对AI和人类而言，又意味着什么？今天，本文就将尝试从OpenAI的申请文件中披露的有限信息，对GPT-5可能的功能、变化，及所造成的影响，进行一番简单的剖析。 01 通往AGI之路在此次披露的文件中，OpenAI最先提到的一个变化，就是多模态功能的加强。具体来说，GPT-5 的功能包括把文本或语音从一种语言翻译成另一种语言、语音识别、生成文本和语音等。虽然在现在的GPT-4中，用户同样可以实现不同语种间的翻译，但既然翻译功能在这里被单独挑出来，想必是重新优化过了。那OpenAI为何会如此突出GPT-5的翻译能力？这或许是因为，GPT走向通用的前提之一，就是尽可能缩小不同语言使用大模型的成本差距。此前，牛津大学的研究成果显示，由于 OpenAI 等服务所采用的服务器成本衡量，和计费的方式的不同，英语输入和输出的费用要比其他语言低得多。其中简体中文的费用大约是英语的两倍，西班牙语是英语的 1.5 倍，而缅甸的掸语则是英语的 15 倍。因为像中文这样的语言有着不同、更复杂的结构，导致它们需要更高的词元化率。例如，根据 OpenAI 的 GPT3 分词器，“你的爱意（your affection）” 的词元，在英语中只需要两个词元，但在简体中文中需要八个词元。这意味着，除了英语之外的其他语言，使用和训练模型要贵得多。而一旦翻越了“语言障碍”这道槛，无疑会直接地扫清横亘在GPT面前的这条通用性障碍。除此之外，文件中突出的语音识别功能，看似只是一个不起眼的改动，但从某种程度上说，这也是OpenAI对GPT-5在通往AGI的道路上铺下的又一块路砖。众所周知，在今后的大模型发展方向上，模型变得边缘化、终端化，已经成了一个愈发明显的趋势。自从今年7月，高通发布了能在手机上运行的10亿参数大模型后，荣耀、苹果等厂商，也相继宣布要推出自身的“大模型”手机。以手机为起点，将来的AI数据，将会越来越多地在摄像头、传感器、自动驾驶等终端侧进行处理。而在这样的应用场景中，语音识别无疑更便捷、高效。例如，AI语言模型可以让驾驶员可以通过语音控制车辆行驶。将驾驶员的语音指令转化为可执行的指令，例如启动、停止、加速、刹车等操作。而类似于SIri那样存在于手机系统中的智能助手，也会优先考虑通过语音指令来进行控制。由此可见，语音识别并非只是锦上添花，而是GPT-5进入终端侧的“标配”，而通过在这一个个终端设备的下沉，GPT-5也将由此获得更多边缘化的、非语言的数据结构。毕竟，大模型发展至今，能汲取的文本数据，已经差不多了，要想在通往AGI的路上再上一个台阶，这种“非文本”的数据，就显得至关重要。 02 挑战专家模型除了上述特点外，OpenAI提交的文件中还提到：“GPT-5 可能还具备学习、分析、分类和回应数据的能力”。从目前人工智能的发展趋势来看，这很可能是指GPT-5具备了类似智能体的主动学习能力。而这样的能力，将会使GPT-5与以往只能被动地通过人类投喂数据，来学习新知识的模型相比，产生本质的区别。具体来说，主动学习的能力，是指模型可以根据自身的目标和需求，自主地选择、获取和处理数据，而不是仅仅依赖于人类提供的数据。这样可以让模型更有效地利用数据中的信息和知识，更灵活地适应不同的数据环境和任务场景，而不只是被动地接收和输出数据。而这样的能力，在GPT-5面临一些比较陌生、垂直的领域时，就显得尤为重要。一些特定的领域，比如医学、法律、金融等，通常有着自己特定的术语、规则和知识体系，对于普通的语言模型来说，可能难以理解和处理。如果GPT-5具备了主动学习的能力，它可以自动地从网络上搜集和更新这些领域的相关数据，分析和分类这些领域的基本概念、重要原理和最新动态，以及回应这些领域的常见问题、典型案例和实际应用。如此，可以让GPT-5更快地掌握这些领域的专业知识，更准确、高效地完成这些领域的相应任务。而这一切，正是其迈向真正的通用大模型的关键。因为如果GPT始终需要接入特定的“专家模型”，才能解决专业任务，那它就谈不上真正的“通用”。因为这样会导致GPT对于不同领域和场景的智能能力存在差异和依赖，而且也会增加GPT与“专家模型”的沟通和协调成本，而不能保证在任何情况下都能实现高质量的服务。此前，外媒 Semianalysis 就对今年3月发布的GPT-4进行了揭秘，曝光了OpenAI采用混合专家模型来构建GPT-4。根据爆料，GPT-4 使用了16个混合专家模型 (mixture of experts)，每个有 1110亿个参数，每次前向传递路由经过两个专家模型。然而，更多的专家模型意味着更难泛化，也更难实现收敛。这是因为每个专家模型都有自己的参数和策略，往往很难协调一致，进而使得GPT难以平衡和“顾全大局”。而在具备了主动学习的能力后，GPT-5将有可能利用多模态的理解和推理能力，以及知识图谱和数据库，来分析和理解获取到的数据，并通过聚类算法和分类器，对相关数据进行关联和归纳。如此，GPT-5就能根据不同的数据环境和任务场景，有效地利用数据中的信息和知识。 03 取代更多工作如前所述，在扫清了语言障碍，并以便捷的语音识别功能进入终端侧后，GPT-5将通过持续的主动学习能力，不断汲取不同场景、领域和模态下的知识，进而向着AGI的道路高速前行。可以预见的是，当具备了这样强大“通用性”的GPT-5，开始向各领域扩散后，除了少数具有数据壁垒的行业（如医疗）外，大部分垂直领域的大模型，都将会逐渐黯然失色。因为说到底，相当一部分专家或垂直大模型，本质上是某些企业算力、数据不足，无法高攀“通用大模型”，而不得不退而求其次的产物（这在国内尤为明显）。倘若一个通用大模型，凭借强大的学习能力，就能够精通大部分行业，那谁又会愿意繁琐地在不同的模型之间切换，并为不同的模型承担多份训练、使用成本呢？从这点上来说，专家模型逐渐被通用模型取代，是人类在通往AGI道路上一个不可避免的历史过程。而与此相伴的另一个现象，则是更多细分的、琐碎的工作被取代。因为在有了更强大的通用大模型后，人们将会发现，其实很多岗位的工作内容，是可以被合并、被统合的。产品经理和数据分析师就是一个可能的例子。例如，在一个新产品开发的项目中，GPT-5可以根据给定的产品概念或需求，从网络上搜索相关的市场调研、竞品分析、用户画像等数据，并下载到自己的内存中。之后，它会通过自己的多模态的理解和逻辑推理能力，以及知识图谱和数据库，来分析和理解获取到的数据。在得到了相应的数据，并将其进行分类和组织后，GPT-5就会通过语言理解能力，从对话系统的反馈中学习相关的营销策略、用户反馈等信息，并将其与给定的产品概念或需求进行比较和评估。如此一来，产品经理和数据分析师这两个岗位，就被高效地“合并”了。而在通往AGI的未尽之路上，这样被合并和取代的岗位，还有无数种。因此，一个通用性更强的GPT-5，对人类而言，既是生产力进步的福音，但同时也是行业大地震的前奏。到了那时，许多尚不具备通用大模型能力，又缺乏行业壁垒的企业，将会如沙子堆起的城堡一样，脆弱地倒下。而更多普通的个体，面对不断被取代的岗位，将会更深刻地感受到时代的不确定性…… 来源：金色财经

金色财经2023-08-07

GPT的演变与突破:回顾过去,展望未来

I向美国专利商标局（USPTO）提交“GPT-5”商标申请。商标申请信息显示，GPT-5提供离线/在线版本“人工生成语音和文本的计算机软件”；以及离线/在线版本“自然语言处理、生成、理解和分析的计算机软件”。 GPT的未来：AI+Web3 2023年4月，区块链领域掀起一场巨大的变革，一个名为AIGC Chain公链发布了全球首个基于Web3的GPT大模型。这一重要里程碑标志着人工智能和区块链的完美结合，为全球带来了前所未有的机遇和创新。 Web3是下一代互联网的演进形式，它以去中心化、加密和智能合约为基石，使用户能够拥有更大的数据控制权，并促进数据的安全共享和价值交换。而GPT则在自然语言处理领域取得了巨大的突破，能够生成高质量的自然语言文本，理解上下文并进行对话。将GPT与Web3融合起来，将带来许多激动人心的可能性。首先，通过将GPT模型部署到去中心化的网络上，可以实现用户对个人数据的完全控制，并确保其隐私和安全。同时，这种分布式的模型可以有效减少单点故障，提高系统的鲁棒性和稳定性。其次，GPT与智能合约结合，能够使机器自动生成合约条款、法律文件等，提高合约的透明度和效率。智能合约的可执行性和确定性特征与GPT生成的自然语言能力相结合，将为法律、金融和商业领域带来革命性的变化。此外，GPT与Web3的结合还可以促进社交媒体和内容创作的革新。通过利用GPT的生成能力，用户可以快速创建个性化的内容，而这些内容可以在去中心化的平台上得到分发和激励，从而推动了内容创作者的创作动力和价值回报。 AIGC Chain的推出引起了广泛的关注和兴奋。作为一个去中心化的公链平台，AIGC Chain利用区块链技术的不可篡改性和去中心化特点，创建了一个安全、透明的环境，使得GPT大模型可以在其中运行和发展。通过将GPT模型与分布式账本相结合，AIGC Chain为用户提供了可验证、可审查的AI生成内容的机制，消除了传统模型中存在的不透明性和可信度问题。这个基于Web3的GPT大模型的发布具有深远的影响。首先，它为全球范围内的研究人员、开发者和企业提供了一个创新的平台，以促进自然语言处理和人工智能领域的进步。研究人员可以利用该平台进行更深入的学习和实验，从而推动自然语言处理技术的快速发展。随着GPT模型的不断演进和改进，从1到5，其在自然语言处理领域的能力越来越强大。然而，单纯的技术进步并不能充分发挥GPT的潜力，而Web3作为未来的道路则为GPT开辟了更广阔的前景。随着时间的推移，我们有理由期待GPT在Web3的支持下，继续发展壮大，为人类社会带来更多的智慧和创造力。只要我们保持对技术和伦理的关注，并致力于解决相关挑战，GPT与Web3的融合将为我们开启一个充满希望的未来。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

纳指芯片板块大涨，AMD、博通纷纷大涨超2%！纳指100ETF（159660）小幅下跌0.48%昨日单日吸金超2100万元！

消息面上，AI行业近期仍在快速发展，GPT-5可能已经向我们靠近了。美国商标律师发推称，Open AI已经在7月18日，向美国美国专利商标局(USPTO)提交“GPT-5”商标申请。GPT-5的具体功能和改进还有待OpenAI正式确认。如此，AI或仍将是今年乃至明年市场行情的主线。各个科技巨头也在AI领域进一步布局。据消息，Meta最快下个月将推出聊天机器人，产品将具有不同个性，大力布局人工智能聊天机器人，以获取用户的持续性青睐或许成了Meta的破局之道。而周一戴尔公司宣布将与英伟达合作推出新的生成式AI解决方案，帮助客户在本地快速安全地构建生成式AI（GenAI）模型。新的戴尔生成式AI解决方案扩展了该公司于5月份首次发布的Project Helix项目，该项目涉及与英伟达的深度整合，涵盖IT基础架构、PC和专业服务，采用具有大型语言模型（LLM）的全栈GenAI，无论组织处于GenAI开发的哪个阶段，都可以满足他们的要求。此外，华尔街发现英伟达“需求远超预期”：通过云计算厂商最新透露的在人工智能支出计划，测算得出英伟达的实际业绩情况可能更为乐观。分析师表示，芯片需求爆表，2024年英伟达数据中心和AI芯片收入或达750-900亿美元，远超华尔街分析师的一致预期420亿美元。【联储预期转向鸽派，关注科技巨头最新财报进展】天风国际指出，关于7月联储加息，相关人士重点表示市场认为是鸽派言论，在经历完7月加息后，下次联储利率决议将在9月21日进行，当前利率点阵图观测显示，下次基准利率保持在5.25-5.5%不变的概览高达81%，即市场普遍认为本次7月加息或许是最后一次加息。此外，尽管与AI相关的股票已过于狂热，但暂时不会平息，AI的潜力引发了英伟达和微软等股票上涨。本周美股走势将与苹果和亚马逊的财报相关性高。对于联储停止加息后美股走势，华泰期货也表示，美股阶段性调整加大，增加了FOMC货币政策预期转向鸽派的可能。从7月陆续公布的经济数据来看，无论是月初的非农就业报告的走弱，还是实际CPI回落的超预期，亦或是零售销售表现的相对低迷，都给了FOMC未来货币政策表达相对鸽派的空间。而财报动向上，整体来看，科技巨头二季度财报普遍超预期，例如特斯拉二季度营收劲增47%，谷歌和Meta业绩亮眼，微软营收净利同比也录得增长。随着美国科技股反弹的势头不断延续，积极的观点认为科技股已经进入了新一轮牛市。根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据截至2023.6.30）数据统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF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平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、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。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!

有连云2023-08-02

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