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微软CEO：上季度Azure和其他云业务营收同比增长30%，超预期

Azure上轻松使用来自Cohere、Meta和Mistral等合作伙伴的LLM ，而无需管理底层基础设施。我们还构建了世界上最流行的SLM，其性能可与大型机型媲美，但体积小，可在笔记本电脑或移动设备上运行。例如，Anchor、Ashley、AT&T、EY和汤森路透都已经在探索如何将我们的SLM-5用于他们的应用。

金融界2024-01-31

AMD2023年Q4业绩电话会高管解读财报

与 Microsoft、Oracle、Meta 和其他大型云客户就 Instinct GPU 部署密切合作，为其内部 AI 工作负载和外部产品提供支持。对于企业客户，由于多个企业客户的强劲需求，HPE、戴尔、联想、Supermicro 和其他服务器供应商有望在本季度晚些时候推出差异化的 MI300 平台。在 HPC 超级计算领域，我们在第四季度为 El Capitan 超级计算机发货了大部分 AMD Instinct MI300A 加速器，并预计在本季度完成发货，预计这款超级计算机将在今年晚些时候上线，成为全球最快的超级计算机。我们还在本季度赢得了新的 Instinct GPU，包括德国高性能计算中心 HLRS 的旗舰系统，以及能源公司 Eni 预计将成为世界上最强大的企业超级计算机之一。在人工智能软件开发方面，通过发布 ROCm 6 软件套件，我们在扩展 AMD 平台上的人工智能开发人员生态系统方面取得了重大进展。ROCm 6 堆栈显着提高了性能和关键的生成人工智能工作负载，增加了对其他框架和库的扩展支持和优化，并简化了整体开发人员体验。 ROCm 6 的附加功能和优化以及开源 AI 软件社区不断增长的贡献量使多个大型超大规模和企业客户能够在 AMD Instinct 加速器上快速推出其最先进的大型语言模型。例如，我们非常高兴地看到 Microsoft 能够多快地在其生产环境中在 MI300X 上引入 GPT-4，并推出与 MI300X 发布一致的新 MI300 实例的 Azure 私有预览版。与此同时，我们与 AI 社区领先的开放平台 Hugging Face 的合作伙伴关系，现在使数十万个 AI 模型能够在 AMD GPU 上开箱即用，并且我们正在将这种合作扩展到我们的其他平台。展望未来，我们之前的指导意见是，数据中心 GPU 收入从第四季度到第一季度持平，并在 2024 年超过 20 亿美元。基于强大的客户群和扩大的参与度，我们现在预计第一季度数据中心 GPU 收入将环比增长到 2024 年将超过 35 亿美元。我们还与供应链合作伙伴取得了重大进展，并获得了额外的产能来支持上行需求。转向我们的客户部分。收入为 15 亿美元，同比增长 62%，与上一季度持平。我们于 1 月份推出了最新一代 Ryzen 8000 系列笔记本电脑和台式机处理器，其中包括 Ryzen 8040 移动系列，该系列将领先的计算性能和能源效率与更新的 MPU 相结合，与我们已经发布的上一代产品相比，AI 性能提高了 60%行业领先。宏碁、华硕、惠普、联想、微星和其他大型 PC OEM 厂商都将提供搭载 Ryzen 8000 系列处理器的笔记本电脑，首批系统预计将于 2 月份上市。为了进一步巩固我们在 AI PC 领域的领先地位，我们于本月初推出了 Ryzen 8000 G 系列处理器，这是业界首款集成 AI 引擎的桌面 CPU。迄今为止，已售出数百万台搭载 Ryzen 处理器的 AI PC，而目前市场上超过 90% 的支持 AI 的 PC 均采用 Ryzen CPU。我们与 Microsoft 和 PC 生态系统合作伙伴的合作在本季度显着扩展，以实现下一代 AI PC。我们正在积极推动 Ryzen AI CPU 路线图，以扩大我们的 AI 领先地位，包括我们的下一代 Strix 处理器，预计其 AI 性能将是 Ryzen 7040 系列处理器的三倍以上。 Strix 将我们的下一代 Zen 5 核心与增强的 RDNA 显卡和更新的 Ryzen AI 引擎相结合，显着提高 PC 的性能、能效和 AI 功能。Strix 的客户动力强劲，首批笔记本电脑预计将于今年晚些时候推出。展望 2024 年，我们计划 PC TAM 同比温和增长，下半年将随着 AI PC 的增长而增长。随着我们提升现有产品、扩大 AIPC 领先地位并推出下一波 Zen 5 CPU，我们继续看到客户业务的强劲增长机会。现在转向我们的游戏部门。收入同比下降 17%，环比下降 9%，至 14 亿美元，原因是半定制收入的下降被 Radeon GPU 销量的增长部分抵消。半定制 SoC 销售额的下降符合我们本季度的预测。展望未来，我们现在预计，随着 2023 年供应量赶上需求，年收入将同比大幅下降两位数百分比，并且我们进入了非常强劲的游戏机周期的第五个年头。在游戏图形领域，由于 Radeon 6000 和 Radeon 7000 系列 GPU 渠道的强劲需求，收入同比和环比均增长。本月早些时候，我们推出了全新 RX 7600 XT 系列发烧级台式 GPU，扩展了 Radeon 7000 GPU 系列，为 1080p 游戏提供领先的性价比。我们还推出了新的开源 FidelityFX Super Resolution 3 软件，该软件可以在 GPU 和 APU 上提供显着更高的游戏帧速率。转向我们的嵌入式部分。由于客户专注于降低库存水平，收入同比下降 24%，环比下降 15%，至 11 亿美元。我们在本季度扩大了嵌入式产品组合，为关键市场提供了新的领先解决方案。我们针对航空航天、测试和测量、医疗保健和通信市场推出了新型 Versal Prime 自适应 SoC，与上一代产品相比，它提供了业界首个对 DDR5 内存的支持以及增强的 DSP 功能。在汽车领域，我们推出了新的 Versal SoC 解决方案，为下一代汽车带来行业领先的人工智能计算能力和先进的安全保障功能。我们还推出了锐龙嵌入式处理器，具有无与伦比的性能和功能，适用于工业自动化、机器视觉、机器人和边缘服务器应用。展望 2024 年，我们预计上半年整体嵌入式需求将保持疲软，因为客户继续专注于库存水平正常化。从长远来看，我们对嵌入式业务的增长轨迹非常有信心，因为我们扩大的产品组合在 2023 年推动了超过 100 亿美元的设计胜利，与 2022 年相比增长了 25% 以上。总之，我对我们第四季度和全年的业绩非常满意。到 2024 年，我们预计需求环境将保持混合状态，数据中心和客户端细分市场将强劲增长，但被嵌入式和游戏细分市场的下滑所抵消。在此背景下，我们相信，在 Instinct EPYC 和 Ryzen 产品组合实力的推动下，我们将实现强劲的年度收入增长并扩大毛利率。退一步说，我们相信人工智能是一个千载难逢的转变，它将重塑计算市场的几乎每个部分，从数据中心开始，然后扩展到个人电脑和多个嵌入式市场。基于我们多年的人工智能硬件和软件路线图的实力，我们已经建立了卓越的客户吸引力，并且随着我们在整个产品组合中提供领先的人工智能解决方案，我们看到了推动下一波增长的明显机会。在数据中心，我们认为 2024 年是多年人工智能采用周期的开始，数据中心人工智能加速器市场到 2027 年将增长到约 4000 亿美元。我们 Instinct GPU 的客户部署继续加速，MI300 目前是最快的我们历史上任何产品的收入增长，使我们能够凭借我们多代 Instinct GPU 路线图和开源 ROCm 软件战略的优势，在未来几年中占据重要份额。在 PC 领域，我们致力于通过领先的 Ryzen AI NPU 功能提供长期路线图，以实现差异化的体验，因为微软和我们的其他软件合作伙伴从今年晚些时候开始为 PC 带来新的 AI 功能。与此同时，我们正在整个嵌入式产品组合中快速推动领先的人工智能计算能力。对于整个行业来说，这是一个令人难以置信的激动人心的时刻，对于 AMD 来说更是激动人心的时刻，因为我们领先的 IP、广泛的产品组合和深厚的客户关系使我们能够在未来几年实现显着的收入增长和盈利扩张。现在我想将电话转给 Jean，为我们第四季度和全年的财务业绩提供一些额外的信息。Jean? Jean Hu 谢谢Lisa ，大家下午好。我将首先回顾我们的财务业绩，然后提供我们对 2024 财年第一季度的当前展望。尽管市场需求环境参差不齐，AMD 在 2023 年仍表现出色，实现收入 227 亿美元，每股收益 2.65 美元。我们推动了嵌入式和数据中心领域的收入同比增长。此外，我们还成功推出了 AMD Instinct MI300 GPU，为我们在 2024 年人工智能市场的强劲发展奠定了基础。 2023 年第四季度，收入为 62 亿美元，同比增长 10%，因为数据中心和客户端部门的收入增长被嵌入式和游戏部门收入的下降部分抵消。收入环比增长 6%，主要是由于 AMD Instinct GPU 在几个领先客户中的增长以及 EPYC 服务器处理器收入的增加，部分被嵌入式和游戏部门收入的下降所抵消。毛利率为 51%，与去年同期持平，数据中心和客户端部门的收入贡献较高，但嵌入式部门收入的下降抵消了这一影响。运营费用为 17 亿美元，同比增长 8%，因为我们投资于研发和营销活动，以支持我们重要的人工智能增长机会。营业收入为 14 亿美元，营业利润率为 23%。税费、利息支出和其他费用为 1.63 亿美元。2023年第四季度，稀释每股收益为0.77美元，同比增长12%。现在转向我们的可报告部分。从数据中心部门开始，收入为 23 亿美元，同比增长 38%，环比增长 43%，这得益于 AMD Instinct GPU 和第四代 AMD EPYC CPU 销售的强劲增长。数据中心部门的营业收入为 6.66 亿美元，占收入的 29%，而一年前为 4.44 亿美元，占收入的 27%。营业收入增加主要是由于收入增加带动营业负债增加。在 Ryzen 7000 系列 CPU 销售的推动下，客户端细分市场收入为 15 亿美元，同比增长 62%。客户部门营业收入为 5500 万美元，占收入的 4%，而一年前因收入增加而导致营业亏损 1.52 亿美元。游戏部门收入为 14 亿美元，同比下降 17%，环比下降 9%，原因是半客户收入下降，但被 Radeon GPU 销量增长部分抵消。游戏部门营业收入为 2.24 亿美元，占收入的 16%，而一年前为 2.66 亿美元，占收入的 16%。由于客户继续降低库存水平，嵌入式部门收入为 11 亿美元，同比下降 24%，环比下降 15%。嵌入式部门营业收入为 4.61 亿美元，占收入的 44%，而一年前为 6.99 亿美元，占收入的 50%。转向资产负债表和现金流量。本季度，我们从运营中产生了 3.81 亿美元的现金，自由现金流为 2.42 亿美元。库存环比减少 9,400 万美元，至 44 亿美元。截至本季度末，现金、现金等价物和短期投资强劲，达到 58 亿美元。第四季度，我们回购了 200 万股股票，并向股东返还 2.33 亿美元。今年，我们回购了 1000 万股股票，并向股东返还 9.85 亿美元。我们还有 56 亿美元的剩余股票回购授权。现在转向我们对 2024 年第一季度的展望。我们预计收入约为 54 亿美元上下 3 亿美元。接下来，我们预计数据中心部门的收入将持平，服务器销售的季节性下降被数据中心 GPU 的强劲增长所抵消。随着客户继续降低库存水平，嵌入式收入将下降。客户部门收入季节性下降。在游戏领域，随着我们进入非常强劲的游戏周期的第五个年头，考虑到当前的客户库存水平，我们预计收入将出现两位数的大幅下降。鉴于我们产品组合的实力和份额增长机会，我们预计数据中心和客户端部门的收入将实现两位数的强劲增长。嵌入式部门将下降，游戏部门收入将出现两位数的大幅下降。此外，我们预计第一季度非 GAAP 毛利率约为 52%。非 GAAP 运营费用约为 17.3 亿美元。非 GAAP 有效税率为 13%，稀释后股数预计约为 16.3 亿股。虽然我们没有提供 2024 年具体的全年指引，但让我提供一些说明。从方向上看，我们预计 2024 年数据中心和客户端部门的收入将在我们产品组合的优势和份额增长机会的推动下增长。嵌入式部门收入将下降，游戏部门收入将大幅下降两位数百分比。我们预计将在 2024 年扩大毛利率，并继续投资以应对巨大的人工智能机遇，同时推动运营模式杠杆作用，实现每股收益增长快于营收增长。最后，我们在 2023 年实现了稳健的财务业绩。我们进一步加强了我们的产品组合，并将自己打造为人工智能数据中心 GPU 的领先供应商。我们完全有能力借助这一势头，在 2024 年及以后实现强劲的财务业绩。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-01-31

谷歌、微软、AMD财报揭晓，纳斯达克100ETF(159659)昨日获资金净流入近3000万元，份额、规模均创上市新高!

跌超2%，谷歌、亚马逊、苹果跌超1%，Meta、微软小幅下跌；特斯拉涨0.35%，英伟达涨0.49%，续创收盘、盘中新高。热门ETF方面，纳斯达克100ETF（159659）近期资金面火热。前一交易日，纳斯达克100ETF（159659）获资金净流入2986万元，近5个交易日合计资金净流入近1.6亿元，净流率73.67%。图片来源：Wind 值得一提的是，纳斯达克100ETF（159659）管理费为0.5%/年，明显低于同类产品费率，有助于进一步降低投资成本。今年以来，纳斯达克100ETF（159659）获得资金持续踊跃布局。Wind数据显示，自2024年初以来，该ETF份额累计增长2.35亿份，区间份额增幅超240%，在所有跟踪纳斯达克100指数的ETF中增幅居前。纳斯达克100ETF（159659）最新份额3.33亿份，最新规模4.51亿元，双双刷新上市以来新高。来源：Wind，2024.1.2-2024.1.31 纳斯达克100ETF（159659）还设有场外联接基金（A类：019547，C类：019548），可供场外投资者选择。【谷歌、微软、AMD盘后揭晓财报】当地时间1月30日美股盘后，多个巨头公布最新季度业绩。微软业绩超预期。财报显示，微软最新财季实现营收620亿美元，超过分析师预期的611.4亿美元，其中智能云业务营收258.8亿美元，也超过预期的252.9亿美元，不过盘后仍跌超1%。微软首席财务官表示，人工智能推动了Azure业务收入增长6%。有市场消息透露，微软与OpenAI洽谈参与人形机器人初创公司Figure AI本轮融资，后者讨论获得超过20亿美元估值，希望募资高达5亿美元。 AMD2023年第四财季营收超过预期。财报显示，AMD第四季度营收62亿美元，分析师预期61.3亿美元，同比增长10.7%，超出市场预期；净利润6.67亿美元，预计今年一季度营收51亿-57亿美元，分析师预期57.7亿美元。上年同期为2100万美元；摊薄后每股收益为0.41美元，上年同期为0.01美元。 AMD表示，预计2024年数据中心GPU营收将达35亿美元，加速器收入预计约为20亿美元。谷歌母公司Alphabet四季度广告业绩不及预期。报告期内，公司实现营收863.1亿美元，分析师预期853.6亿美元；服务收入763.1亿美元，分析师预期759.7亿美元；云收入91.9亿美元，分析师预期89.5亿美元。广告营收655.2亿美元，分析师预期658亿美元。尽管面临压力，但Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在宣布结果的声明中仍表示乐观。他说：“我们对搜索业务的持续强劲以及YouTube和云服务不断增长的贡献感到高兴。这些都已经从我们的人工智能投资和创新中受益。随着我们进入新的发展阶段，最好的还在后面。” 此外，苹果“预言帝”、天风国际分析师郭明錤的最新研报打击了苹果。郭明錤称，iPhone今年的出货量可能因结构性挑战而显著下降，iPhone15和16的出货量将分别在今年上半年和下半年同比下降10%到15%，还提到，iPhone过去数周在中国的每周出货量同比剧减30%到40%。【美国劳动力市场意外火爆】议息会议前夕，最新公布的美国12月JOLTs职位空缺为902.6万人，预期875万人，前值879万人。职位空缺意外不降反增，显示劳动力市场火爆程度超出预期，令投资者担心周五将公布的非农就业报告也体现这一势头，打击市场对美联储3月降息的预期。另据数据显示，1月份美国消费者信心升至2021年底以来的最高水平，美国人对经济和就业市场更加乐观，对通胀的看法更加乐观。 LPL Financial分析师表示：“对于美联储来说，目前大多数数据发布都是通过美联储的视角来解读的，担忧的焦点集中在更加自信的消费者是否会引发另一轮通胀。不过，消费者信心是经济形势是否保持强劲、有助于确保软着陆的关键。” 职位空缺数据公布后，互换合约定价显示，交易员预计的3月降息概率降至约35%。沃顿商学院的金融学教授Jeremy Siegel表示，美股的牛市并不依赖于美联储的降息，这意味着就算美联储不大举降息，股市仍有可能继续上涨。“我宁愿看到一个更强劲的经济和更好的公司盈利，而不是美联储因为看到经济衰退而迅速降低利率。我不认为牛市真的依赖于如此迅速的降息。”Siegel表示。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。自2014年初以来至2024年1月26日，纳斯达克100指数累计涨幅385%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2014.1.1-2024.1.26。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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2024-01-31

Vitalik：我如何看待加密和AI交叉领域及其前景和挑战

保障用户的利益。一个业已存在的例子就是Metamask的欺诈检测功能：另一个例子就是Rabby钱包的模拟功能，它向用户展示他们即将签署的交易的预期结果。这些工具可能会被人工智能大大强化。人工智能可以提供一个更丰富的人类友好的解释，说明你正在参与什么样的dapp，你正在签署的复杂操作的后果，特定的代币是否真实（例如，BITCOIN不仅仅是一串字符，它还是一种真正的加密货币的名称，它不是ERC20代币，其价格远远高于0.045美元，LLM会知道这一点），等等。有些项目开始朝着这个方向发展（例如LangChain钱包使用AI作为主界面）。我个人的观点是，纯AI界面目前可能风险太大，因为它会增加发生其他类型错误的风险，但用AI来补足偏向传统的界面是极其可行的。值得一提的还有一个特定风险。我将在下面的“游戏规则类AI”部分内容中详细讨论这个问题，但一般性的问题是对抗性机器学习：如果用户可以访问开源钱包中的AI助手，那么不良人员也可以访问该AI助手，因此他们将有无限的机会优化他们的骗局，避免触发钱包防御。所有现代AI都有bug，这对于训练过程来说发现bug并不难，即使只有有限的模型访问权限。这就是“人工智能参与链上微市场”更能施展的地方：所有AI能都容易遭受相同的风险，但你有意创建一个开放的生态系统，由数十人不断进行迭代和改进。此外，每个单独的AI都是闭环的：系统的安全性来自游戏规则的开放性，而不是每个玩家的内部操作。小结：人工智能可以用简单的语言帮助用户理解正在发生的事情，它可以作为实时导师，它可以保护用户免受错误的负面影响，但如果想要直接使用人工智能来对付恶意散布虚假信息者和骗子时，一定要小心。 3、游戏规则类AI 现在，我们谈到了让很多人都很兴奋的应用，但我认为这是最危险的地方，我们需要小心行事：我称之为“人工智能成为游戏规则的一部分”。这与主流政治精英对“AI法官”的兴奋相关，在区块链应用程序中也有类似的愿望。如果基于区块链的智能合约或DAO需要做出主观决策（例如：某个特定的工作产品是否在雇佣合同范围内？），你是否可以让人工智能成为合约或DAO的一部分，以帮助执行这些规则？这就是为什么说对抗性机器学习将成为一个极其艰巨的挑战。基本的两句话论证如下：如果在机制中扮演关键角色的AI模型是闭环的，则无法验证其内部工作原理，所以它并不比中心化应用程序更好。如果AI模型是开源的，那么攻击者可以下载并在本地模拟它，并设计大量优化的攻击来欺骗模型，然后在实时网络上重播。现在，有些读者（或加密原住民）可能已经走在我前面了，并且在想：等等！我们有了不起的零知识证明和其他非常酷的密码学手段。当然，我们可以施一些加密魔法，隐藏模型的内部工作原理，这样攻击者就无法优化攻击，而与此同时证明模型正在被正确执行，并且是在合理的底层数据集上使用合理的训练过程构建的！通常，这正是我在其他文章中所提倡的思维方式。但对AI相关计算而言，还有两个主要的反对意见：加密开销：在SNARK（或MPC……）内部执行某些操作的效率要比透明化执行低得多。考虑到人工智能已经是非常密集的计算，在加密黑盒中进行人工智能计算可行吗？黑盒对抗性机器学习攻击：即使不了解模型的内部工作原理，也有办法优化针对AI模型的攻击。如果你隐藏得太多，你就有可能让选择训练数据的人很容易用有毒攻击来破坏模型。二者都是复杂的兔子洞，所以让我们来依次探查。（1）加密开销加密工具，特别是像ZK-SNARKs和MPC这样的通用工具，开销很高。客户端直接验证一个以太坊区块需要几百毫秒，但生成一个ZK-SNARK来证明这样一个区块的正确性却可能需要几个小时。其他加密工具（如MPC）的通常开销可能更大。人工智能计算已经相当昂贵：最强大的LLM输出单个单词的速度只比人类阅读单词的速度快一点点，更不用说训练这些模型常常需要数百万美元的计算成本。顶级模型和试图节省更多训练成本或参量数的模型之间的质量差异很大。乍一看，这是一个很好的质疑理由，怀疑整个项目试图通过将AI包裹在密码学中来强化保障。幸运的是，人工智能是一种结构非常具体的计算类型，这使得它能够适应各种优化，而像ZK-EVM这样的“非结构化”计算类型却无法从这些优化中受益。让我们来看看人工智能模型的基本结构：通常，AI模型主要由一系列矩阵乘法组成，其中穿插着各元素的非线性运算，如ReLU函数（y = max(x, 0)）。矩阵乘法占据了工作的大部分：将两个N*N矩阵相乘需要时间，而非线性运算的数量要少得多。这对于密码学来说非常方便，因为很多形式的密码学都几乎可以“免费”地进行线性运算（矩阵乘法是线性运算，如果你只加密模型而不加密它的输入的话）。如果你是一位密码学家，那么你可能已经听说过同态加密中的类似现象：在加密的密文上执行加法非常简单，但执行乘法却非常困难，直到2009年我们才找到方法来进行无限深度的乘法运算。对于ZK-SNARKs来说，与此相当的2013年的协议，证明矩阵乘法的开销不到4倍。遗憾的是，非线性层的开销最终仍然很大，实践中最好的实现显示开销在200倍左右。但有希望通过进一步的研究，大大减少这方面的开销。但针对很多应用程序，我们不仅想证明人工智能输出是计算正确的，我们还想隐藏模型。有一些简单的方式可以实现这一点：你可以拆分模型，由一组不同的服务器冗余存储各层，希望泄漏某些层数据的某些服务器不会泄漏太多数据。但还有一些特别有效的多方计算方式。在这两种情况下，故事的精神是相同的：AI计算的最重要部分是矩阵乘法，因此可以创建非常高效的ZK-SNARKs或MPC（甚至FHE），所以将AI置入加密盒子的总开销非常低。一般来说，非线性层是最大的瓶颈，尽管它们的规模较小；也许像Lookup Arguments这样的新技术会有所帮助。（2）黑盒对抗性机器学习现在，让我们来讨论另一个重大问题：如果模型的内容是私有的，并且你只有对模型的“API访问”权限，你可以进行哪类攻击？这里让我来引用2016年的一篇文章：许多机器学习模型很容易受到对抗性示例的影响：专门设计的输入会导致机器学习模型产生错误输出。能够影响一个模型的对抗性示例通常会影响另一个模型，即使两个模型的架构不同或在不同的训练集上进行训练，只要两个模型都被训练来执行相同的任务就可能受影响。因此，攻击者可能会训练自己的替代模型，打磨针对替代模型的对抗性示例，然后将它们用到受害模型中，几乎无需了解受害模型信息。有可能，你甚至可以创建只知道训练数据的攻击，就算你对试图攻击的模型的访问权限非常有限或没有任何访问权限也没关系。截止到2023年，这类攻击仍然是一个大问题。为了有效地减少这类黑盒攻击，我们需要做两件事：真正限制谁可以查询模型以及查询多少内容。具有不受限制的API访问权限的黑盒是不安全的；具有非常有限的API访问权限的黑盒可能是安全的。隐藏训练数据，同时确保用于创建训练数据的过程不会被破坏。在第一件事上做得最多的项目可能是Worldcoin。Worldcoin在协议层面广泛使用人工智能模型，以将虹膜扫描转换为易于比较相似性的简短“虹膜代码”，以及验证它所扫描的对象实际上是一个人。Worldcoin所依赖的主要防御措施是，它不允许任何人轻易调用人工智能模型，而是使用可信硬件来确保模型只接受由orb相机进行数字签名的输入。这种方法并不一定奏效：事实证明，你可以对生物识别人工智能进行对抗性攻击，形式是你可以戴在脸上的物理贴片或珠宝：但希望就是，如果你把所有的防御结合在一起，隐藏人工智能模型本身，极大地限制查询量，并要求每个查询进行某种方式的身份验证，你就可以让攻击变得足够困难，系统就可以是安全的了。这就将我们带到了下一件事：我们如何隐藏训练数据？这可能就是“民主治理AI DAOs”的用武之地：我们可以创建一个链上DAO，治理决定如下过程：允许谁提交训练数据（需要哪些数据相关证明）、允许谁查询、查询多少内容、以及使用像MPC等加密技术加密整个AI创建和运行管道（从每个用户的训练输入到每个查询的最终输出）。该DAO还可以同时对提交数据的人进行补偿。需要重申的是，这一计划雄心勃勃，从很多方面来看可能不切实际：对于这种全黑盒架构来说，加密开销可能仍然太高，无法与传统的封闭式的“信任我”的做法相竞争。结果可能是，没有一种好的方法可以使训练数据提交过程去中心化并预防有毒攻击。由于参与者串通，多方计算工具的安全或隐私保障可能受损：毕竟，加密货币跨链桥一次又一次地出现过这种情况。我之所以没有在这部分一开始就贴上更大的红色警告标签，告诉你“不要做AI法官，这是反乌托邦的”，其中一个原因就是，我们的社会已经高度依赖于不负责任的中心化AI法官：例如，决定社交媒体上哪些帖子和政治观点会浮出水面或被淹没（甚至被审查）的那些算法。我确实认为在这个阶段进一步扩大这一趋势是一个非常糟糕的想法，但我不并认为区块链社区更多地进行人工智能实验会使情况变得更糟。事实上，加密技术有一些非常低风险的基本方法可以使这些现有中心化系统变得更好，我对此非常有信心。有一种简单的技术通过延迟发布来验证人工智能：当社交媒体网站基于人工智能对帖子进行排名时，它可以发布一个ZK-SNARK来证明生成该排名的模型的哈希值。该网站可能会承诺在一年后公布其人工智能模型。一旦模型公布，用户就可以检查哈希值来验证是否发布了正确模型，社区可以对模型运行测试来验证其公平性。发布延迟将确保当模型公开时，它已经过时了。因此，与中心化世界相比，问题不在于我们是否能做得更好，而是能好多少。然而，对于去中心化世界而言，重要的是要小心谨慎：如果有人构建一个使用人工智能预言机的预测市场或稳定币，而结果证明这个预言机是可被攻击的，那么一笔巨大的资金可能会在瞬间消失。 4、游戏目标类AI 如果上述技术用于创建可扩展的去中心化私有AI，其内容是任何人都不知道的黑盒子，可用于实际运行，那么这也可以用于创建具有超越区块链效用的AI。NEAR协议团队正将此作为他们正在进行的工作的核心目标。这样做有两点原因：如果你可以通过运行使用区块链和MPC的训练和推理过程来创建“值得信赖的黑箱AI”，那么许多担心系统有失偏颇或欺骗自己的应用程序都可以从中受益。很多人表达了对我们将依赖的具有系统重要性的AI民主治理的期待；加密和基于区块链的技术可能是实现这一目标的途径。从人工智能安全角度来看，这将是一种创建去中心化人工智能的技术，它也有一个自然的终止开关，可以限制那些试图使用人工智能进行恶意行为的查询。同样值得注意的是，“使用加密激励措施来激励创造更好的AI”可以在不使用密码学进行完全加密的情况下完成：BitTensor等做法就属于这一类。结论区块链和人工智能都变得越来越强大，在这两个领域的交叉领域正出现越来越多的用例。然而，其中一些用例相比于其他用例要更有意义，也更强大。通常情况下，当底层机制继续如以前一样设计得很粗糙，但个体玩家却变成了AI，允许机制在更微观的尺度上有效运行时，用例往往是最有前景的，也是最容易做对的。尝试使用区块链和加密技术创建“单一实例”的应用程序将面临最大的挑战，即创建某些应用程序将依赖之实现某一目标的单个去中心化的可信AI。这些应用程序在功能和提高人工智能安全性方面都是前景光明的，避免了与更加主流的做法相关的中心化风险。但在很多方面，底层假设也可能失败；所以，需要谨慎行事，特别是在高价值和高风险环境中部署这些应用程序时。我期待在所有这些交叉领域看到更多人工智能建设性用例的尝试，这样我们就可以知道哪些用例是真正可行的。来源：金色财经

金色财经2024-01-31

意念控制马斯克旗下公司完成首例人类大脑设备植入

生”。不仅是马斯克的公司，华为、谷歌、Meta等海内外巨头都在这一领域有所布局。脑机接口本质上是一种交互方式，其有望成为下一代人机交互技术，取代或部分取代键盘鼠标、触摸屏幕、动作捕捉、VR设备等。同时未来随着元宇宙的不断发展，以及脑科学的不断探索，脑机接口或将成为继VR、AR之后下一代元宇宙入口。民生证券指出，脑机接口作为新兴行业，技术主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和外控设备。脑电采集设备包括核心部件和器件、电极、BIC芯片、电源和材料；外控外联设备包括机械臂、仿生手、无人机等。软件层包括生物信号分析、核心算法、通信计算和安全隐私。建议关注东方中科、南京熊猫、狄耐克、新智认知、岩山科技、创新医疗、麟盛科技、翔宇医疗、博济医药、世纪华通、怡亚通、汉威科技、三博脑科、盈趣科技、汤姆猫、佳禾智能、优刻得、中科信息、光格科技。

金融界2024-01-31

Alphabet发布最新财报广告收入令人华尔街失望盘后股价跌超4%

但在过去一年里上涨了56%。与此同时，Meta和Microsoft的股价也创下历史新高，因为投资者继续涌入科技股。报告中还提到了谷歌在去年12月推出的大型语言模型Gemini，它被认为是谷歌迄今为止最大、最强大的人工智能模型。公司计划通过谷歌云向客户授权Gemini，以在他们自己的应用程序中使用。

一禾2024-01-31

【美股收市】道指2024年第7次创收盘记录谷歌股价暴跌5% 微软勉强持平

0 指数带来很大的提升。苹果、亚马逊和Meta将于周四公布业绩。与此同时，通用汽车公布好于预期的盈利后，该公司股价上涨近8%。网络安全股F5因财务报告好于预期而上涨近1%，而电子制造商Sanmina在公布强劲的每股收益和本季度指引后股价飙升超过28%。家电制造商Whirlpool公布全年前景差于预期，股价下跌6.6%。JetBlue股价下跌4.7%，此前该公司预计2024年收入几乎不会增长，且每可用座位英里成本（不包括燃油）将上涨至中高个位数。由于来自亚马逊等电子商务公司的激烈竞争，联合包裹服务公司UPS公布2024年营收指引疲软，该公司股价周二下跌约7%。UPS 还透露，作为新的成本削减计划的一部分，该公司将裁员12,000人，以节省10亿美元。疫苗制造商辉瑞公布的第四季度调整后收益超出预期，但由于与COVID-19疫苗相关的收入同比下降53%，该公司股价下跌1%。尽管如此，该公司还是重申了2024年全年指引，首席执行官 Albert Bourla在财报中表示：“我们相信，我们对执行的承诺、最大限度地提高新产品的性能以及提供下一波管道创新将推动辉瑞的增长和改变世界各地患者的生活。” Calamos Investments高级副总裁Joseph Cusick表示：“从技术上讲，美国股指短期内将走高。但未来几天基本面风险是否会演变并削弱当前的价格走势？在空头占据主导地位之前，处于新的历史收盘高点的市场仍然需要谨慎。” 到目前为止，已有144家公司公布了本财报季的季度业绩，约占该指数的29%。大约79%的公司公布的业绩超出了华尔街的预期，而过去4个季度的平均水平为76%。数据方面，1月份世界大型企业联合会消费者信心指数为114.8，高于上个月的108，符合经济学家的预期。这是该指数自2021年12月以来的最高读数。周二发布的最新职位空缺和劳动力流动调查（JOLTS）报告显示，截至12月，美国劳动力市场有 903 万个职位空缺，较上个月的893万个有所增加，高于华尔街预期的880万个。

阿泰尔2024-01-31

美股三大指数收盘涨跌不一道指四连涨续创历史新高

跌超2%，谷歌、亚马逊、苹果跌超1%，Meta、微软小幅下跌；特斯拉、英伟达小幅上涨，其中英伟达续创收盘、盘中新高。

金融界2024-01-31

财报季，META或将从“七巨头”中脱颖而出

tner周一表示，在这个繁忙的财报周，Meta Platforms（META）的表现将超过所谓“七巨头”中的其他股票，而META是其重仓股之一。 Gerstner在CNBC的Fast Money节目中表示：“如果有一只我认为本周有更好的处境，那就是Meta。我认为人们仍然低估了Meta对效率的承诺。” Meta、苹果和亚马逊将在周四盘后公布季度业绩。微软和Alphabet将于周二公布财报。Meta今年已经上涨了13%。自2010年代初以来，Gerstner一直断断续续地在投资Meta，他特别看好这家公司可以提升货币化的人工智能工具，以及其人工智能可穿戴眼镜。他表示:“Meta实际上是在利用这些人工智能工具来提高货币化，提高用户粘性，从而造福消费者。” 2022年10月，Gerstner给Facebook的母公司写了一封至关重要的公开信，称该公司需要裁员，并停止在元宇宙上花费这么多钱。首席执行官Mark Zuckerberg后来宣布，2023年将是公司的“效率年”，大幅削减成本是他的首要任务。该股在2023年飙升194%，创下有史以来表现最好的一年。对于大科技股本周的财报而言，Gerstner认为，鉴于今年以来这些公司股价的大幅上涨，期望值已经很高。他补充说，如果一家公司未能达到预期，它的股价可能会出现“特斯拉式”的反应。上周四，特斯拉下跌了12%。此前一天，这家电动汽车制造商公布了第四季度业绩，收入和利润均不及分析师预期，汽车收入仅较上年同期增长了1%。

金融界2024-01-31

本周公布财报的公司，这几个历史记录最好

尽管本周有少数几家公司发布了财报，但 Meta 是这一榜单中唯一来自大型科技公司的代表。这家 Facebook 母公司的盈利和营收有 87% 都超出了分析师的预期，在报告发布后平均上涨了约 1.9%。 2023 年股价上涨超过 12%，延续了 2023 年飙升超过 194% 的涨势。在接受 FactSet 调查的每 5 位分析师中，就有超过 4 位持有该股的买入评级，不过平均目标价意味着股价可能下跌 0.4%。 Jefferies分析师Brent Thill是看好该公司的分析师之一，他对该公司的季度报告持乐观态度。Meta 在周四收盘后发布报告。 Thrill 在周日给客户的说明中写道："我们最近的数字广告检查是我们几年来看到的最积极的检查，这让我们确信第四季度的营业额将达到指导值的上限，而第一季度的营业额指导值也将高于市场预期的上限。" Mastercard也榜上有名，其盈利超出预期的比例高达 94%，该股在报告发布后的典型交易时段上涨了 1.78%。明年，这只金融科技股已经上涨了近 3%。该股在 2023 年的表现略低于大盘，收盘时上涨 22.7%，而标普 500 的回报率为 24.2%。摩根大通分析师Tien-tsin Huang上周告诉客户，该公司应发布全年业绩指引，显示在汇率中性的基础上，收入增长率应在 10%左右。Huang说，这足以让股价做出积极反应。 FactSet 的数据显示，每 10 位分析师中就有近 9 位将Mastercard评为 "买入"。平均每位分析师预计明年Mastercard的股价将上涨近 7%。电气制造商 Atkore International 是榜单上鲜为人知的股票之一。 Atkore 的每股收益收益率高达 83%，在季度财务报告发布后，其股价曾一度大涨近 5%。在新的一年里，Atkore股价下跌了3.5%，放弃了2023年上涨41%后的部分涨幅。根据 FactSet 的数据，分析师认为该股还有更大的上涨空间，每 5 位分析师中就有 4 位给予该股买入评级，平均目标价有 19.1% 的上涨空间。

金融界2024-01-31

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