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从Open AI超百亿美元融资历史发现了资本的投资逻辑

金色财经2023-05-11

IBM首席执行官：人工智能将取代30％的事务性工作岗位

　　IBM首席执行官表示，在未来5年间，人工智能将取代30％的事务性工作岗位；IBM将因为在人工智能领域的深入参与而增加员工数量。

金融界2023-05-11

美股开盘：道指涨近150点中概股多数走高理想汽车涨逾6%

，同比转盈为亏但仍好于市场预期。　　IBM重返AI战场：专做企业的“AI开发工作室”！　　周二（5月9日），IBM在2023年度Think大会上推出了新的AI和数据平台Watsonx，该平台旨在帮助企业将AI整合到他们的业务中。IBM表示，它为客户提供了一个平台，让客户能够创建自己的AI模型、或根据自身的数据调整现有AI模型，该平台包含了所需的工具集、基础设施和咨询资源。IBM还将其描述为“面向AI构建者的企业工作室”。　　亚马逊正研发升级版AI家庭机器人，内含类ChatGPT功能！　　根据媒体周二援引亚马逊的一份内部文件报道，该公司正在研发家用机器人Astro的升级版本。新版本的Astro机器人将拥有类似ChatGPT的功能，其中包含大型语言模型（LLM）和其他先进的AI模型，使其更好地理解自己观察到的东西，并更智能地对事物做出反应。　　Meta大动作！开源多感官AI模型，不仅能看会听，还能“感知温度” 　　Meta Platforms重磅开源了多感官AI模型ImageBind。以视觉为核心，结合文本、声音、深度、热量（红外辐射）、运动（惯性传感器），最终可以做到6个模态之间任意的理解和转换。这也是第一个能够整合六种类型数据的AI模型。　　AI有望带来庞大营收增量，Bernstein看涨微软至342美元　　来自投资机构Bernstein 的分析师Mark Moerdler近日发布研报表示，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术已经存在好几年了，但是当微软宣布通过OpenAI的ChatGPT技术支持的AI和ML在必应（Bing）上进行对话式搜索时，全球人工智能热潮在这一刻也全面来袭。该机构将微软股票的评级定为“跑赢大盘”，目标价则定为342美元。　　生物制药公司CTI将被Sobi以17亿美元收购　　瑞典Orphan Biovitrum AB同意以17亿美元收购美国CTI生物制药。公司表示，将以每股9.10美元的价格收购CTI的所有流通股，此次收购预计将加速Sobi的收入增长，并提高其利润率。　　理想汽车Q1营收188亿元同比接近翻倍！净利润9.3亿元实现扭亏　　理想汽车Q1营收同比增长96.5％至187.9亿元，净利润为9.34亿元，同比扭亏为盈。预计Q2交付量为7.6万至8.1万辆，同比增长164.9％至182.4％；预计Q2营收242.2亿元至258.6亿元，同比增长177.4％至196.1％。　　台积电4月营收约1479亿新台币，同比減少14.3％　　台积电4月营收约为1479亿新台币，环比增加1.7％，同比減少14.3％。累计2023年1至4月营收约为6565.33亿新台币，较去年同期減少了1.1％。

金融界2023-05-10

Sui推出学术研究奖计划、首轮将提供25万美元支持

器学习领域的发展。例如，Google、IBM、Microsoft等科技公司都在该领域中拥有广泛的研究和应用经验，同时也在不断推出新的奖项和计划，以便吸引更多的人才和机构加入到该领域的研究和应用中来。除了科技企业之外，政府和学术机构也在积极推动人工智能和机器学习领域的发展。例如，美国政府在2019年推出了一项名为“人工智能倡议”的计划，旨在促进人工智能技术的研究和发展，并协调相关机构和企业之间的合作。同时，不少大学也在加强人工智能和机器学习领域的研究和教育，培养更多的人才。在人工智能和机器学习领域中，最为核心的技术是深度学习。深度学习是指通过模拟人脑神经网络的方式，从大量的数据中学习出人类不易发现的规律和模式，并用于各种应用。深度学习技术的出现和发展，使得人工智能和机器学习领域取得了质的飞跃。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、智能交通等领域中，深度学习技术都得到了广泛应用，取得了显著的成果。然而，人工智能和机器学习领域的发展也面临着一些挑战和问题。例如，随着数据量的增加，如何保证数据的质量和隐私性是一个重要的问题；如何解决人工智能算法中的公平性和透明度问题也是一个亟待解决的难题。此外，人工智能技术的发展也会对社会和经济产生深远的影响，如何平衡技术发展和社会稳定，也是需要关注的问题。总的来说，人工智能和机器学习领域是一个充满机遇和挑战的领域。通过Sui推出的学术研究奖计划，可以鼓励更多的人才加入到该领域的研究中来，促进科技的进步和发展。同时，也需要政府、企业、学术机构等各方的积极参与和合作，共同推动人工智能和机器学习技术的不断创新和发展，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。来源：金色财经

金色财经2023-05-09

查理芒格谈人工智能:“我认为老式智能工作得很好”

一封信，警告人工智能的危险，就在上周，IBM首席执行官阿文德·克里希纳表示，人工智能可能会取代该公司近8000个工作岗位。　　巴菲特将人工智能的颠覆性比作原子弹，美国用原子弹最终结束了第二次世界大战。巴菲特称这种战争策略是必要的，但他质疑:“这对未来200年的世界有利吗？” 　　巴菲特说:“当一种东西可以做各种各样的事情时，我就会有点担心，因为现在我们无法取消它的发明。” 　　正如芒格和巴菲特对加密货币（芒格称之为“性病”）等其他流行股票不感兴趣一样，伯克希尔哈撒韦公司可能不会在人工智能上投入全部资金。　　“有了人工智能，它可以改变世界上的一切，除了人类的思维和行为，”巴菲特说。“这是一大步。”

金融界2023-05-07

下一轮裁员会有谁？可能老板得听AI机器人发话

正准备迎接AI以实现一些岗位的自动化。IBM首席执行官预计30％的后台部门岗位将在五年内消失，该公司已暂停招聘此类职位。微软的Copilot可以为数据分析师和其他电子表格处理者节省大量时间，或者说可以让他们减少人员招聘。　　Pigment正在与少数客户测试其AI服务，但尚未就价格达成一致。这家初创公司自2019年成立以来已经筹集了1.64亿美元资金。该公司表示，去年全年经常性收入增长六倍，但该公司拒绝分享数据。　　但Niccoli表示，虽然AI可以通知一家公司做出裁员决定，最终做决策的还是人。 “AI只是确保你了解后果，它不会为你下决定。” 　　如果有一天你被解雇了，很可能不会知道这背后还有AI的推波助澜。

金融界2023-05-06

AI、移动互联网和web3的下一个共同大机会在哪？

所有的厂家都在去IOE化。 IOE是指IBM、ORACLE、EMC。IBM做操作系统、电脑、小型机，ORACLE做数据库。可以把GREENFIELD想象成数据库。EMC做存储文件业务。以前中小企业都构建在整个IOE体系下，因为IOE是通用品牌，这些小企业成长之后，IOE无法满足这些企业的所有需求。小企业需要的是行业定制的一套服务。另外，IOE的服务，包括机器都很贵。以前我的团队小，我付五千块租他一间小办公室，我是可以接受的。可是我的团队已经达到上万个人规模了，他还按五千块一个人的标准收费，那不如自己建栋楼了，建栋楼才多少钱。所以这些大厂就不干了，大厂开始自己造楼，自己开发云服务了。所以，现在所有的云服务都是去IOE化的结果，严格地说不是去掉了IOE，而是把它变成底层化了。云服务用的是自己的操作系统、自己的数据库，自己搭建的存储系统。其实用的还是IOE的那套标准。只是不再用IOE的品牌了。而且去IOE化的一个更重要的原因是隐私保护的需求。五：既然隐私问题是web2企业，使用公共服务的核心问题。那么Web3怎么解决这个web2的核心的问题？中小企业的文件创建在别人的web2云服务器上，假设你的文件被平台拿走了，那你的创意就被盗了。web2的核心问题是所有公开宣称安全的公司，公开宣传不会盗取用户隐私的公司，是没法做到这一点的。因为他们的代码不会公开，他们的公司机制不会公开，它是个黑盒。保护刚起步的小企业的知识产权、信息是最宏大的一个叙事。犹如企业刚创业的时候在这办公楼里面租了一个小房间，它不管是用iaas（基础构架即服务）还是saas（软件即服务）。（这里说的iaas是租一个机房，自己装操作系统，自己放一套文件存储服务器，saas就比如说直接上网用google docs），不管使用iaas 或者saas。只要你用别人的东西。你的内容从点击新建文档开始就在别人的监控之下，都是全透明的，即使他承诺他不会看你数据。因为用户不知道这些平台到底作不作恶。google不作恶（英語：Don't be evil）是靠广告费打出来的。但是Web2公司的属性决定着它不可能全部公开自己的代码，你也无法知道他的公司运行机制。如果把关于内容的元数据都用智能合约规范保护起来。让访问权限，使用权限，引用权限都用复合智能合约规范。并且这种智能合约做到了开源可审查。真正就形成了code is law（代码即法律）现在有了web3的智能合约，这次肯定是可以公开的。有句英文叫Don’t do evil, cannot do evil。为什么股权质押的争议那么多，而ICO是没有任何问题的。因为它有智能合约，规则都是透明可查的。一旦web3把智能合约带到了存储领域，也就是说存储服务的saas标准协议是开源和公开的，用户是可以查看web3应用程序内部的，可以查看应用程序对内容的权限操作是否是合理的。这就真正地解决了用户的内容被应用、被滥用的问题，真正保护到用户的隐私。 web3存储服务给小企业创业提供了成功保护隐私数据的可能性。正因为web3存储服务的协议都是公开的，而且是经得起审计的。如果别人想访问我的文件只能通过访问密钥才能访问，没有访问密钥任何人都无法访问我的文件。别人想访问我的文件也可不是不可以，在所有人认可的前提下，只要支付一定的费用就可以了。这就真正地保护了用户的隐私，也就能真正地激活所有内容创业行业。内容创业最怕什么，就是盗版。这样一来只有支付费用，支付BNB才能访问他人的文件。这样一来整个音乐产业、游戏产业，还有NFT等才会被激活。还有他人盗走聊天账号，盗用聊天内容等问题，有了web3存储服务后也可以迎刃而解。想用我的聊天内容也不是不可以，拿去打广告都可以。只要付费从我这里得到access key就可以了。 web3存储是一个超级宏大的叙事，web2上关于存储的所有行业都可以重新革新一遍。数据主权终于回到了用户手里面。连greenfield存储平台都拿不到。六：那么用户拿回了自己数据的操作权和收益权之后。是不是ai也会迎来爆发式发展，同时也可以更好的服务人类？ AI大体是由两部分组成的，一个是算法，一个是内容。内容加算法等于AI。基本上大家的算法都是一样的。那现在的训练方法有什么特别的吗？也没有。重要的是数据，谁有数据谁就厉害。为什么中国的AI技术厉害，因为中国人多，数据量大。 AI的本质是什么。就是大模型和训练数据。为了训练数据大厂都在抢数据。比如用户数据都放在了腾讯上，那是我的数据，而不是腾讯公司的数据。所以这又是一个投资AI的误区，为什么说投资机构关注AI是错误的？因为AI成功的关键是用户权限和激励用户来提供内容，但是用户权限和激励用户提供内容，你没有web3存储服务就行不通。没有智能合约来规范数据读写的服务就是白嫖。用户为什么要提供内容，用户上传的照片，平台想用就用了，用户还分不到钱。凭爱发电走不长远。今后有了web3的存储构架，所有数据主权回归用户。用户上传了照片，别人浏览照片要给钱，应用照片要给钱，AI识别、AI采用都要给钱。谁想用用户的照片训练自己的模型都要给钱。平台有自己的价值，所以分润10%，用户分到90%，平台不能再白嫖用户的数据了。即便是侵犯肖像权、警察调取录像等行为都要通过用户的访问密钥才可以做到。甚至未来很有可能，权限管理也将成为一个行业。专门帮用户管理各个平台上的五花八门的权限，比如帮用户收钱等。反过来看，我们之前对马斯克购买推特这件事的评价是浅薄的。我们之前认为马斯克买推特是当了个冤大头，现在发现是我们片面了。现在来看推特上可以看到所有东西，它是个消息场。都说我们人类只是ai的bootloader，AI所有aigc的内容是基于我们（Web3存储平台）可控的内容生产和分润的的语言开发的，ugc即用户产生内容会真的变成aigc的孵化场。并且有智能合约加持，也能保证人类长久的获利。其实现在很多公司已经醒悟了。赚钱的机会永远在，但就看人们能不能发掘了。所以，存储，web3的存储。不仅仅是改变web3行业的事情。而是改变整个科技行业的事情。因为他是ai的基础是内容，而如何控制ai获取内容只能由web3级别的访问控制，经济模式才能完成。被人类掌握的ai才是真正对人类有用的ai。所以这是一个划时代的大机会。来源：金色财经

金色财经2023-05-05

颠覆新药研发 AI制药价值将迎规模化验证

技术公司莫德纳（Moderna）宣布与IBM达成一项协议，将结合最先进的配方与生成式人工智能来设计最具安全性和有效性的mRAN药物。据量子位智库预测，鉴于目前绝大多数AI制药处于临床Ⅰ期，2023-2024年将出现跨越“死亡之谷”的临床管线，进一步证明AI技术对新药研发产业的颠覆性。预计2026年将会出现首个上市的AI驱动药物，AI制药行业的经济价值因此得到验证，政策、产业、消费市场对于AI驱动药物的态度及相关举措也将清晰，行业逐渐定型。与此同时，现有的管线及后续发展较快的管线，将大批进入临床，AI制药的技术价值将得到规模化验证。　　中泰证券指出，AI制药是将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。AI制药行业经历了算法迭代、算力提升及海量实验数据的堆砌，随着AIDD、AlphaFold2及ChatGPT等创新产品的出现，行业有望迎来高速发展的成长初期。相较于传统药物研发，AI制药有望提高药物设计的命中率及成功概率、降低研发成本并缩短研发周期，未来渗透率有望快速提升。AI制药可分为 AI SaaS软件服务、AI CRO及AI Biotech三种商业模式。据药智局及蛋壳研究院统计，2022年国内AI制药公司中31％的公司选择兼容其中两种商业模式，只有8％选择仅软件SaaS的商业模式。源于AI制药在算法、算力、数据方面投入较大，且单一路径发展或有一定局限，预计未来多种商业模式协同发展有望逐步成为趋势。　　A股公司中，泓博医药（301230）设立了计算机及人工智能辅助的药物设计技术平台，利用开源代码建立了自己的AI模型。　　成都先导（688222）与腾讯 AI Lab合作，双方共同享有基于AI技术的分子骨架跃迁系统。该算法有望加快药物研发领域中的小分子设计环节。目前基于AI技术的分子骨架跃迁系统已经在公司多个内外部药物研发项目上进行应用。

金融界2023-05-05

AI引爆加拿大科技业裁员潮！Shopify解雇20%员工，IBM暂停招聘，取代7800个职位

黎明，由此释放的新能力是前所未有的。 IBM计划用 AI 取代 7,800 个工作岗位就在本周一（5 月1 日），IBM 首席执行官 Arvind Krishna 告诉彭博社，预计将暂停招聘职位，因为未来几年大约 7,800 个工作岗位可能会被人工智能 (AI) 取代图源：reuters Krishna 表示，专门招聘人力资源等后台职能部门的人员将被暂停或放缓，并补充说，30% 的非面向客户的角色可能会在五年内被人工智能和自动化所取代。优先被 AI 取代的岗位，大多以人力资源领域为主，例如记录员工考勤、职务调动、提供就职证明等。 OpenAI 推出的人工智能聊天机器人 ChatGPT 问世后，便迅速席卷全球，人工智能已成科技界兵家必争之地。作者：玛里丽

超级生活2023-05-05

香港交易所（HKD）即将上线首个新型代币TIC 位于币安链剑指百倍吊打金狗

aGO 已经战胜了世界上最顶尖的棋手；IBM 的沃森正在以难以想象的速度分析大量的医学影像；亚马逊用 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

金色财经2023-05-04

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