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导致的“残酷紧缩”之际，而高价芯片对于OpenAI的ChatGPT等工具至关重要。

金融界2023-11-16

vidia 的 H100 是用于训练 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 的芯片。美国最初禁止向中国出口 H100 及同等型号，但英伟达后来发布了这些芯片的新版本，包括 H800，设计作为解决方案处理器运往中国，促使美国后来也禁止了这些新芯片的出口。然而，据英国《金融时报》8 月份报道，在禁令实施之前，百度、阿里巴巴和腾讯等中国最大的科技公司总共花费了 50 亿美元，储备了总计 10 万块英伟达的先进芯片。中国公司正在迅速推出新的 AI 模型来与美国同行竞争，但迄今为止都在努力追赶的路上。腾讯的混元模式预计将主要专注于游戏和企业软件，这是该科技公司业务的关键支柱。

林沐2023-11-16

探索区块链和AI的交汇如何重塑世界

量越来越高）、反馈机制和算力驱动的。 OpenAI（微软支持）和Anthropic（谷歌和亚马逊支持）等人工智能/机器学习领域的主要参与者已经在整合资源，并围绕自身模型和数据建立壁垒。但是，尽管在计算、数据和分销方面具有早期优势，这种做法可能会破坏最初催生该行业的协作开发周期，扼杀发展势头。像以太坊这样的区块链提供了一个可行的解决方案，并已成为可靠的中立数据和计算系统，推动了开源创新。区块链已经支撑了一系列数字原生原语，这些原语处于有利地位，可以在一个越来越由生成式AI塑造的世界中发挥关键作用。我们相信，区块链有很大的机会成为人工智能领域开源研究和开发的主要力量。 3、当今市场状况今年，在核心基础设施、模型层，甚至是面向用户的应用程序（如聊天机器人、客户支持和编码助手）上，已经投入了大量资金。尽管如此，从长远来看，在传统领域里价值在哪里产生积累（以及流向谁）并不明显。在目前的范例中，AI有可能成为一股中心化力量，继续扩张web2市场主导者的地位。特别是在基础设施和模型层，游戏的名字是扩展——硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系方面的扩展。从AWS这样的云服务提供商，到英伟达（Nvidia）这样的硬件制造商，再到微软这样的老牌巨头，许多参与者都在走向全栈模式，无论是通过并购还是通过专利合作的方式。头部巨头们正在进行规模和利润的争夺，但是超昂贵、高精度的企业API模型的市场可能会受到经济、开源性能趋同、甚至是低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中端市场的很大一部分已经出现了类似于“OpenAI API wrapper”产品的商品化趋势，这些产品功能充足，但难以区分。 4、开源建设势头用于预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，鼓励着大大小小的企业直接利用开源系统和工具尽情发挥创造力。谷歌泄露的一篇文章概述了闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是，如今96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。与此同时，颠覆云服务寡头垄断的时机或已成熟。历来，三大巨头AWS、Google Cloud和Azure都是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。现有公司面临着运营重组的费用压力，再加上试图尝试和整合越来越多的开源AI，将为使用去中心化替代方案重构业务创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非凡领域。 5、加密与AI：双向价值关系我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场（供应、标签或微调）以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。反过来，去中心化应用程序和协议将通过吸收这种劳动成果达到新的高度。不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。 Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。生成式AI可能就是加密货币缺失的一环，它将改变UI/UX，并催生新一波技术发展浪潮。反过来，区块链技术将利用、泛化和加速人工智能的潜力。 6、使用区块链建设更好的数据市场（1）数据是机器学习的基础信息输入是的，计算基础设施的巨大改进是非常有用的，但正是像Common Crawl和The Pile这样的庞大数据库使基础模型如今吸引世界目光成为可能。此外，企业将利用这些数据完善其产品供应的基础模型，或建立未来的竞争护城河。最终，数据将成为用户和个人模型之间的桥梁，这些模型在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据的竞争是一个必不可少的前沿领域，区块链可以在这个领域占据优势——尤其是在质量成为塑造数据市场的重要属性的情况下。（2）质量重于数量早期研究表明，在未来几年，高达90%的在线内容可能是人工合成的。虽然合成训练数据具有一定优势，但它也引入了模型质量恶化和偏见强化相关的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会耗尽非合成数据源，这是一个真正的风险。加密货币的协调机制和证明原语本质上是为支持去中心化市场优化的，让用户可以共享、拥有或变现他们用于训练或微调特定领域模型的数据。因此，web3可能是一个更好、更有效的人工生成训练和微调数据的源头。（3）进展情况区块链支持的去中心化训练、微调和推理过程也可以更好地保存和利用开源智能。较小的开源模型使用高效的微调过程进行改进，在输出精度上已经可以与较大的模型相媲美。因此，就来源和微调数据而言，趋势已开始从数量转向质量。跟踪和验证原始数据和衍生数据生命周期的能力可以促进复现性和透明度，从而为更高质量的模型和输入提供动力。区块链可以建立一个持久的护城河，成为具有多样化、可验证和量身定制数据集的主要领域。这在传统解决方案过度索引算法进度以应对数据不足的情况下尤其有价值。（4）内容海啸即将到来的AI生成内容浪潮是另一个加密货币先发优势将发挥作用的领域。这种新的技术范式将以前所未有的规模赋能数字内容创作者，而Web3即插即用的基础设施让这一切都变得简单明了。加密货币具有主场优势，这要归功于多年来围绕以NFT形式建立数字资产和内容的所有权和不可变来源的原语的开发。 NFT可以捕获整个内容创作生命周期，但也可以代表数字原生身份、虚拟资产，甚至现金流。因此，NFT使数字资产市场（OpenSea、Blur）等新用户体验成为可能，同时也重新思考了书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至是金融基础设施（Upshot、NFTFi）等商业模式。这项技术甚至可以比另一种选择——使用算法——更可靠地打击深度造假和计算操纵。一个明显的例子就是，OpenAI的检测工具因精度失败而关停。最后一点：简洁和可验证计算的进步也将升级NFT的动态格局，因为它们包含ML输出以驱动更智能、不断发展的元数据。我们相信，基于区块链技术的AI工具和界面将释放出全面价值，重塑数字内容格局。 7、采用零知识证明利用机器学习的无限知识区块链行业寻求技术解决方案，在保持无需信任动态的同时实现资源高效计算，这使得零知识（ZK）证明取得了十足进展。虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机（EVM）等系统固有的资源瓶颈，但ZK证明提供了一系列与人工智能相关的有价值的用例。一个明显的例子就是对现有用例的简单扩展：高效、简洁地验证计算密集型过程，比如在链下运行ML模型，这样最终产品（比如模型推理）就可以通过智能合约以ZK证明的形式在链上整合。存储证明与协同处理相结合可以更进一步，在不引入新的信任假设的情况下，使链上应用程序更灵活敏捷，从而大大增强其功能。当然也允许实现全新的功能。当通过API调用ZK证明时，ZK证明可以用来验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在医疗保健或保险等客户敏感行业中使用的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或IP来更有效地协作，从共享学习中受益，同时仍然保持其资源的所有权。最后，ZKP在区分人工数据和前面讨论的合成数据这一日益相关（且具有挑战性）的领域中具有真正的适用性。其中一些用例取决于围绕技术实现的进一步开发和寻找可持续的规模化经济的需求，但zkML有可能对人工智能的发展轨迹产生独特的影响。 8、长尾资产及潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产（如葡萄酒和运动鞋）的链上流动性市场。继任者自然将涉及先进的ML功能，因为人工智能被带到链上并可让智能合约访问。 ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3已经在尝试围绕社交媒体关系和钱包用户名等新概念创建市场。与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发现。这些新的见解可以形成基于智能合约的市场的基础。人工智能的分析能力将嵌入去中心化金融基础设施，以发现长尾资产中的潜在价值。 9、去中心化基础设施层加密货币在吸引和货币化高质量数据方面的优势解决了一方面问题。另一方面——人工智能背后的基础设施支持——也有类似前景。像Filecoin或Arweave这样的去中心化物理基础设施网络（DePINs）已经建立了用于存储的系统，这些系统本身就包含区块链技术。其他像Gensyn和Together这样的公司正在解决分布式网络模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的P2P市场，将过剩计算资源的供需联系起来。除此之外，Ritual正在以激励网络和模型套件的形式为开源AI基础设施建设基础，将分布式计算设备连接起来，供用户进行推理和微调。至关重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePIN也可以创建一个更大、更有效的市场。他们通过向更广泛的领域开放供应端，包括能够释放潜在经济价值的被动供应商，或者通过将性能较差的硬件整合到与高水平的同行相竞争的池中来实现这一点。技术栈的各部分都涉及不同的约束和价值偏好，并且对这些层进行规模性实战测试（特别是去中心化模型训练和计算的新兴领域）方面仍有大量工作要做。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已存在，这些解决方案最终可以与传统市场一较高下。 10、结论加密与AI的联合正迅速成为最鼓舞人心的设计阵地之一。各领域已经形成了从内容创作和文化表达到企业工作流程及金融基础设施的方方面面的影响。总之，我们相信这些技术将在未来几十年重塑世界。最好的团队将进行无需许可的基础设施、加密经济学及人工智能进行原生结合，以提升产品/服务性能，实现全新行为，或实现具有竞争力的成本结构。加密技术向协作网络引入了前所未有的规模、深度和标准化数据粒度，而从这些数据中获得效用通常是没有明显方法的。与此同时，人工智能将信息池转换为相关背景或关系的向量。当这两个领域结合在一起时，可以形成一种独特的互惠关系，为去中心化未来的建设者奠定基础。来源：金色财经

金色财经2023-11-16

银华基金马君：医药研发不断突破，创新驱动基业长青

易所进一步严格再融资监管。行业层面，OpenAI上周发布升级版ChatGPT，上海发布11条措施推动AI大模型发展，同时在中美关系持续回暖预期下，TMT板块也有所受益。上周初的行情如我们在11月5日的周报所预估的一样，受周末美国非农就业数据低于预期、及医保局领导关于考虑给予新药创新回报发言的影响，市场对美联储降息提前的预期开始演绎，美债收益率大跌，周一开盘，A股成交放量，两市成交额再度突破一万亿，创新药和CXO大涨，港股生物医药涨幅更多些。虽然周中鲍威尔讲话再次鹰派，但创新药产业链没有出现大幅下跌，说明加息临近末期，美债收益率下行的大趋势基本形成，市场对鹰派发言再度悲观反应的概率越来越低。之后医药板块内部开始了轮动，药店、医疗器械、科学服务上游等均有轮动行情。 11月7日，日本某药企季报显示，其最受关注的产品是阿尔茨海默病药物，作为20年来首款获得FDA完全批准的阿尔茨海默病新药，可以在一定概率上延缓疾病的进展，预计2024年在中国上市。除阿尔茨海默病药物研发新进展外，核药、血液检测等相关检测领域也得到了关注，上述日本药企与中国某公司签署了阿尔茨海默病核药检测的合作意向书，共同探索中国关于阿尔茨海默病的早期诊断与精准治疗。另外，美国某药企首席科学官在10月下旬的一次采访中提到关于该公司的阿尔茨海默病疗法在预防阿尔茨海默病发作方面的潜力，而不仅仅是减缓疾病的进展。受此消息影响，国内较多投入阿尔茨海默病研发的药物及器械企业得到市场关注，尤其是阿尔茨海默病检测领域迎来大幅上涨。 11月8日，美国FDA批准其龙头减肥药企的双靶点减肥药的减重适应症，该药企的双靶点减重适应症药物预计于今年底在美国上市，其临床阶段减重效果优异，定价比目前主流GLP-1类药物还要便宜。11月10日，另一海外减肥药龙头药企宣布在欧洲扩产以满足目前产品供不应求的状态。产业层面依旧如火如荼地发展，景气度高位，但A股减肥主题投资由于短线资金获利了结压力较大而继续调整。 10月15日的周报里我们提到了A股减肥药主题的投资热度已经到了鱼龙混杂的局面，之后一周市场大幅回调。从目前看，从原料药到制剂再到注射笔材料的减肥产业链景气度依旧向好，但由于此前A股投资热度过盛，市场经历调整后震荡横盘的概率更大，往后看，随着GLP-1类药物在慢性肾病、非酒精性脂肪肝及阿尔茨海默病等临床试验数据的公布、及海外龙头药企业绩持续超预期，GLP-1类减肥产业链依旧值得长期关注。除上述国际医药前沿科技信息外，上周A股医药领域备受关注的板块是药店，药店在三季报公布时业绩就略超预期，之前市场一直担忧上半年大家囤药以及四季度和今年一季度业绩高基数导致药店业绩可能不好而不看好该板块，三季报业绩超预期后抽丝剥茧了解原因，发现产业层面正在发生的积极变化，最大的变化是上半年开始实行的医保统筹在各省推进落实，这给药店带来了客流量增大和销售收入的提升，如果可以保持毛利率不变，药店板块也值得关注。上周国内也有一些行业信息，仿制药第九批集采周初落地，平均降幅58%，上市公司的仿制药大品种基本在前八批集采中降价完毕。周末，国家组织高值医用耗材联合采购办公室发布人工晶体及运动医学类医用耗材集采文件，本次文件是对此前规则的细化，总体较之前更温和，月底相关企业将递交申报资料并现场开标。最后再说一嘴药物研发，医疗领域从来不缺需求，唯有科技创新不断填补医疗需求。阿尔茨海默症的药物研发难度极大，可以说是地狱级难度的研发，目前获批的药物有效性也远远不能满足病人的需求。人类对疾病的认知其实还比较初期，医药研发及投资基业长青大有可为。（指数过往表现不代表基金未来收益）（本文资料来源：Wind， 20231112）【关联产品】创新药ETF（159992）港股通医药ETF（159776）广告马君履历，硕士学位。2008年7月至2009年3月任职大成基金管理有限公司助理金融工程师。2009年3月加盟银华基金管理有限公司，曾担任研究员及基金经理助理职务。曾担任银华中证内地资源指数分级（2021.9.4-2020.11.30）、银华消费主题混合A （2013.12.16-2015.7.16）、银华中证国防安全指数分级（2015.8.6-2016.8.5）、银华中证一带一路主题指数分级（2015.8.13-2016.8.5）、银华抗通胀主题(QDII-FOF-LOF)（2016.1.14-2021.2.25）、银华智能汽车量化股票发起式A/C（2017.9.15-2020.12.10）、银华食品饮料量化优选股票发起式（2017.11.9-2021.2.25）、银华中小市值量化优选股票发起式A/C（2018.5.11-2021.8.18）、农业 50ETF（2020.12.10-2022.6.29）、银华信息科技量化优选股票发起式A/C（2020.9.22-2022.8.9）基金基金经理。现管理基金如下：银华医疗健康量化优选股票发起式A/C（2017.11.9起）、银华稳健增利灵活配置混合发起式A/C（2017.12.15起）、5GETF（2020.1.22）、创新药ETF（2020.3.20起）、银华中证5G通信主题ETF联接A（2020.5.28起）、新经济 ETF（2020.9.29起）、银华中证 5G 通信主题 ETF 联接C（2021.1.4起）、券商 ETF（2021.3.3起）、银华中证光伏产业 ETF 发起式联接 A/C（2022.4.20起）、银华中证基建ETF发起式联接A/C（2022.6.2起）、中药50ETF（2022.7.20起）、银华海外数字经济量化选股A/C（2023.3.15起）、港股通医药ETF（2023.3.17起）、银华中证500价值ETF（2023.4.7起）、银华上证科创板100 ETF（2023.9.6起）。风险提示：基金是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识本基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑本基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同，基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。联接基金投资于标的ETF，请投资者关注联接基金跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异的风险、其他投资于目标ETF的风险、跟踪误差控制未达约定目标的风险等联接基金投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。本基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、本基金由银华基金管理股份有限公司依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。本基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站http://eid.csrc.gov.cn/fund和基金管理人网站www.yhfund.com.cn进行了公开披露。中国证监会对本基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于本基金没有风险。

金融界2023-11-16

微软推出首款AI自研芯片力求避免供应链瓶颈

主要AI合作伙伴、ChatGPT开发商OpenAI也在测试该处理器。Maia和服务器芯片Cobalt都将于明年初在微软的一些数据中心亮相。微软首席执行官Satya Nadella在会上表示：“我们的目标是确保我们和我们的合作伙伴能够为你带来终极效率、性能和规模”。他还表示，Maia将率先支持微软自己的AI应用，然后向合作伙伴和客户开放。微软的多年投资显示了芯片对于在AI和云计算领域取得优势至关重要。自研芯片可以让公司从硬件中获得性能和价格优势。还可以避免微软过度依赖任何一家供应商，目前业界对英伟达AI芯片的争夺凸显了这一隐患。在微软进军处理器领域之前，该公司在云计算领域的竞争对手也采取了类似举措。亚马逊在2015年收购了一家芯片制造商，并出售基于多种云计算和AI芯片的服务。谷歌在2018年开始让客户使用其AI加速处理器。 Borkar在接受采访时说，对于微软这样规模的公司来说，“重要的是优化和整合”其硬件的每个元素以提供最佳性能，并避免供应链瓶颈。 “实际上，归根结底，是为了给客户提供基础设施方面的选择”

金融界2023-11-16

美股开盘：道指涨近百点中概股多数走高京东绩后涨超7%

恢复时间未定 GPTs流量实在太火爆，OpenAI撑不住了。就在刚刚，OpenAI CEO山姆·奥特曼紧急宣布：由于使用量激增，ChatGPT Plus将暂停注册一段时间，恢复时间未定。京东三季度业绩超预期 2023年三季度，京东收入达到2,477亿元人民币(约340亿美元)；非美国通用会计准则下归属于上市公司普通股股东的净利润为106亿元人民币(约15亿美元)，超出市场预期；在非美国通用会计准则下归属于上市公司普通股股东的净利润率为4.3%，零售经营利润率为5.2%。小鹏汽车第三季度净亏损38.9亿元，同比增加63.6% 小鹏汽车第三季度汽车销售收入人民币78.4亿元(单位下同)，同比增加25.7%；总收入85.3亿元，同比增加25%；净亏损38.9亿元，同比增加63.6%；普通股股东应占净亏损38.9亿元，同比增加63.6%。2023年第三季度汽车总交付量为40008辆，较2023年第二季度的23205辆上升72.4%。达达集团三季度总营收达29亿元，同比增长20% 达达集团发布其截至2023年9月30日未经审计的2023年第三季度业绩。第三季度，达达集团总营收达人民币29亿元，同比增长20%；非美国通用会计准则下归属于达达集团普通股股东的净亏损为人民币920万元，上年同期为亏损2.7亿元。该公司预计，2023年第四季度总收入将介于人民币30亿元至人民币33亿元之间，同比增长12%至23%。

金融界2023-11-15

国内AI产业的命脉不是大模型数量----李彦宏的一瓢冷水

，AI原生应用正在成为新趋势。微软是跟OpenAI合作的，但是有最成功的AI原生应用，就是Office的Copilot，30美元一个月。百度从做AI的第一天起，就非常重视生态的建设，目前已经拥有了超过800万名AI开发者。不久前，百度上线了大模型插件平台，个人和企业都可以通过这个平台，把自己的数据和能力快速地变成插件。比如法律助手、简历助手、装修助手等等助手类插件。插件是一类特殊的AI原生应用，不仅容易上手，还能让企业在私有数据不泄露的情况下，更便捷地用到大模型的能力，大大降低了开发者门槛，有利于构建繁荣的AI原生应用生态。API是AI原生应用调用大模型的主要方式。在制造、能源、电力、化工、交通等实体产业，都将成为大模型和AI原生应用极为重要的落脚点，也将成为推动数实融合的主阵地。今天在百度智能云千帆大模型平台上，已经有超过17000家企业在这里开发产业模型和解决方案，除了刚才提到的行业，也包括教育、电商、游戏、视频等多个行业。未来每家企业跟自己客户打交道的方式，都会转变为AI原生应用，这将大幅度提升企业的竞争力。无论是企业竞争力的提升，还是个人工作效率的提升，都是经济增长的驱动力。因此才说，AI应用生态的繁荣就会成就经济繁荣。 “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，我讲了这么多大模型和AI原生应用，就是希望每个人都行动起来，去使用它、了解它、体验它、投入到AI原生应用的创新中，共同创造一个百花齐放、无限可能的AI原生时代。来源：金色财经

金色财经2023-11-15

AI十字路口，谷歌该怎么走？

势反而没有发挥出该有的作用，更不用说像OpenAI那样快速、透明地取得进展。这种对比可能不仅仅是一种战略性的延迟，而且可能表明谷歌内部存在着对人工智能分歧。在谷歌的内部，一个由内部政治和伦理问题组成的复杂网络编织着对突破性人工智能的抵制。这种抵制，虽然经常以道德考量为幌子，但很可能源于对颠覆的恐惧——这种颠覆会威胁到现有的角色和部门。这种现象让人想起“创新者的困境”，即现有的成功和结构抑制了对变革性技术的适应，在谷歌谨慎的人工智能之旅中显而易见。简而言之，我们可能正在观察的是一个经典的场景，即投身搜索事业地员工正在制造一股抵制向人工智能转变的暗流。这种抵制不一定是出于恶意或疏忽。相反，它源于一种理性的担忧，即这种转向可能导致多年的财务表现不佳。赌注很高，这自然会引发怀疑和惰性，不仅在普通员工中，而且可能会蔓延到高管阶层。经济影响和搜索巨头谷歌的经济堡垒建立在其搜索业务的基础上，这一模式现在面临着大语言模型可能引起的潜在动荡。来源：作者根据公司财务数据整理这些人工智能创新不仅可能改变支持谷歌的收入来源，还可能提高运营成本。人们在网上搜索和互动方式的变化对谷歌传统的收入和成本结构构成了根本性的挑战。来源：作者根据公司财务数据整理从历史上看，在Alphabet的保护伞下，谷歌的企业架构一直依靠其搜索业务带来的强劲现金流而蓬勃发展。人工智能创新的入侵，能够压缩这一至关重要的现金流，呈现出一种情景，即公司的核心财务动态可能被重新定义，挑战谷歌商业模式的核心。市场观念与潜在风险在资本市场上，谷歌通常被视为稳定的护城河和低风险的投资。然而，这种看法可能忽视了人工智能的破坏性潜流。在一个以快速技术变革为标志的时代，对熟悉和既定事物的安全假设可能是最重大的风险之一。谷歌拥有一系列强大的优势，正处于人工智能竞赛的十字路口。为了真正发挥其在人工智能领域的潜力，谷歌必须超越内部阻力——这种阻力源于对破坏现有权力等级和运营规范的恐惧。挑战不仅在于技术，还在于接受变革和冒险破坏现状的意愿。鉴于这些挑战，一个解决方案是创建一个单独的实体，专门用于人工智能。这个实体不受谷歌的传统结构和收入模式的影响，可以以创新和在人工智能领域竞争所必需的敏捷性和风险承受能力运营。此举可能为谷歌提供一条平行的道路，让它在不受现有企业架构限制的情况下从事颠覆性创新。估值与风险谷歌面临的直接挑战是如何跨过即将出现的业绩不佳的低谷。从中期来看，谷歌的主要收入来源可能会逐渐受到侵蚀，这种下降可能会被运营费用和研发费用的减少暂时抵消。另一方面，如果谷歌选择积极追求人工智能，即使它保持收入增长，它最初也会遇到成本上升的问题。然而，这项投资对于谷歌沿着学习曲线前进至关重要，最终在新技术范式中实现更有利的成本结构。谷歌的困境类似于“柯达困境”(Kodak Dilemma)，即一个时代的市场领导者由于无法适应环境而面临下一个时代被淘汰的风险。对于谷歌来说，与之平行的是生成式人工智能和web3技术的出现。为了避免柯达的命运，谷歌必须经历一次转型，就像忒修斯之船一样，不断更新和重塑自己。考虑谷歌的两个假设情景：一个是业务保持稳定，另一个是研发和销售成本增长25%。在稳定的情况下，谷歌维持其现有的成本结构，但在成本膨胀的情况下，对营业利润产生重大影响，从而对股价产生重大影响。这种影响可以比喻为运营成本减半，并可能使股价减半，假设市场倍数保持不变——这是一个乐观的假设。来源：作者根据公司财务数据整理从好的方面来看，谷歌稳健的资产负债表，以低债务、大量现金储备和强劲的信用为特征，使其能够很好地接受变革。这种财务实力可能使谷歌能够在人工智能领域有效地调动其资源和能力，从而反驳任何有关其衰落的警告。来源：谷歌财务数据从投资的角度来看，谷歌的股票面临着潜在的波动。如果谷歌在人工智能方面犹豫不决，那么削减成本的策略可能不足以维持投资者的信心，尤其是在增长停滞、市盈率下调的情况下。相反，拥抱人工智能可能会导致成本上升，这可能会引起投资者的警觉，并暂时有利于空头。一份令人失望的财报可能会引发关于谷歌衰落的叙事，导致其股价贬值。在这个背景下，投资者可能会对谷歌采取谨慎的态度，观察该公司是否展现出在人工智能领域航行的决心和能力。建议保持耐心，因为即使成功转型，短期内也可能会出现动荡，这是其他科技巨头的观察到的一种模式。Meta是一个很好的例子，显示了在12个月内观念如何改变。来源：作者根据公司财务数据整理总体而言，这并不是一个看空的想法。但很明显，该公司目前正在经历自其上市以来可能是最危险的阶段。这个时期需要谨慎和战略性的导航。分析师预计谷歌将进入一个重大动荡时期。分析师的预测是，该公司的股价很可能接近72.83美元大关，正如通胀成本情景所显示的那样。这个节点可能成为重新评估公司战略方向的关键点。尽管面临挑战，但考虑到谷歌稳健的资产负债表和人才库的明显实力，正如OpenAI的招聘努力所强调的那样，谷歌成功摆脱这一动荡阶段的前景仍然是有利的。可以想象，谷歌可能会成为开发突破性人工智能应用程序的关键参与者，有可能打造一个吸引全球观众的新互联网界面。另一方面，谷歌可能会逐渐将其重点从传统的搜索业务转移，将其资源引导到其庞大投资组合中的其他新兴领域。 $谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$

老虎证券2023-11-15

【收盘快报】人工智能ETF(159819)涨势延续实现3连阳，大模型开发门槛降低，爆款应用可期

优势。消息面上，行业内产品应用不断：OpenAI首次开发者大会宣布推出为GPT4-Turbo、GPTs、AssistantAPI；谷歌生成式AI搜索扩展到120多个新国家/地区；GitHub宣布CopilotChat功能12月全面推出；马斯克旗下人工智能初创公司xAI推出PromptIDE工具；Humane正式发布可穿戴智能设备AiPin；通义千问大模型上线AppiOS版；美团推出首个AI聊天产品“Wow”；学而思全面开放MathGPT大模型。长江证券认为，新范式下带动供给端商业模式显著优化，有望高效、高性价比满足更多细分需求。大模型厂商有望重塑生态，降低开发门槛后使用者大幅涌进，爆款应用可期。三大主线有望受益：一是新模型及新工具带来更低的成本、更快的效率，可能加速AI应用进一步商业化落地；二是AI Agent不断探索优化，有望带来个人助理及企业助理落地新拐点；三是算力是大模型时代重要资源，国产算力可能迎来机遇。关联产品：人工智能ETF(159819)，场外联接(A类：012733；C类：012734) 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2023-11-15

Follow聪明钱VC趋势抓住潜在机遇 8-10月千万美元投融资汇总 | veDAO研究院

项目介绍： Anthropic是由前OpenAI领导人创立的AI公司，Anthropic和SKT计划合作开发一个专门为全球电信公司服务的多语言大语言模型Claude。Claude的核心技术是“宪法”训练（“constitutional” training），在“宪法”训练框架下，人工智能模型一旦经过训练，就能在没有人类反馈的情况下自我改进，识别不当行为并自我调整，避免了人类偏见对AI模型的影响，从而实现AI模型的“无害化”升级。Claude AI能够处理超过10万个上下文token，竞争对手OpenAI的聊天机器人最多只能处理4K、8K和32K个上下文token。推特数据：粉丝数14.1万，运营稳定。相关链接：https://www.anthropic.com/ 6.Prins AI 金额：1亿美元轮数：B轮时间：2023-10-01 投资机构：AAB VC领投项目类型：人工智能历史融资总额：1.22亿美元 (2023年08月完成2200万美元A轮融资)。项目介绍： PRINS AI是一家基于区块链技术的AI驱动数字人（AI Digital People）服务提供商，Prins AI平台利用区块链技术和智能合约记录AI数字人训练和应用行为，还采用加密货币奖励机制让用户参与AI数字人训练计划。PRINS AI数字人技术现已广泛应用于广电媒体、品牌营销、电商直播/短视频、教育娱乐、AR/VR/AI等各类线上线下不同场景。Prins AI将用这笔资金继续深度学习技术研发，推出更准确、自然和高效的数字身份产品，扩大团队，招聘更多技术人才。推特数据：粉丝数735，运营频率较低。相关链接：https://app.vedao.com/projects/9b1d1d569f33b7acc60ddd271c8e3296a7ea8d817e36d89123e0f88927bac997 7.Elemental Cognition 金额：6000万美元轮数：未披露时间：2023-08-18 投资机构：未披露项目类型：人工智能项目介绍： Elemental Cognition Inc是由IBM Watson团队前负责人David Ferrucci于2015年创立的人工智能初创公司，旨在创建具有高级推理能力的人工智能，该公司提供两种企业聊天机器人解决方案Cogent和Cora，专为金融、交互式旅行规划和科研自动化等多种应用量身定制。Elemental Cognition强调其独特的混合AI平台，集成了大规模语言模型与基于AI的推理引擎，以提高精确度和可控性。文件显示，该公司已向17名投资者完成了价值5995万美元的股权出售，并计划额外获得 575 万美元的融资。推特数据：粉丝数375，运营频率较低。相关链接：https://ec.ai/ 8.Animoca Brands 金额：5000万美元轮数：战略融资时间：2023-10-30 投资机构：NEOM投资基金，其中2500万美元将以每股4.50澳元的转换上限发行可转换票据，剩余的2500万美元将用于在二级市场购买公司股票。历史融资总额：16亿美元 (2022年4轮融资完成15.5亿美元)。项目类型：元宇宙，NFTs，Gaming。项目介绍：Animoca Brands是数字娱乐、区块链和游戏化领域的领导者，致力于推进数字产权并为建立开放的虚拟世界做出贡献。Animoca Brands利用区块链为用户提供了去中心化的数字资产和虚拟物品，增加了游戏和应用的可互操作性。这不仅有助于创造更加开放和自由的数字生态系统，还鼓励了用户在不同平台间流动性的体验。该公司开发和发布了广泛的产品组合，包括 REVV 代币和 SAND 代币；原创游戏，包括 The Sandbox、Crazy Kings和Crazy Defense Heroes；以及利用流行知识产权的产品，包括 Disney、WWE、Snoop Dogg、行尸走肉、电力别动队、MotoGP和Formula E。推特数据：粉丝数21万，运营积极稳定。相关链接：https://app.vedao.com/projects/21312908cf109604735f567e6c24cd2f18e6b250b18978d3d99090351ab5f63f 9.Core Scientific 金额：5390万美元轮数：未披露时间：2023-09-21 投资机构：比特大陆Bitmain 历史融资总额：1.51亿美元（2020年4400万美元A轮融资，2021年完成5400万美元融资)。项目类型：基础设施，Mining。项目介绍：Core Scientific 是北美最大的区块链数据中心提供商和数字资产矿工之一。自 2017 年以来，他们一直积极参与数字资产领域，通过自己的设施和知识产权，为客户提供高效的数字资产托管挖矿和自挖矿服务。Core Scientific拥有先进的人工智能技术，可以提供高质量的解决方案。公司拥有大量的区块链基础设施，可以为客户提供高效的服务。截至 2023年9月，Core Scientific运营着约20万台比特币矿机，用于托管和自挖矿，其位于美国五个州的数据中心设施的总算力为22.0 EH/s。本轮投资者比特大陆和Core Scientific已达成一项股权和现金组合的协议，为购买新型、更高效的比特币挖矿设备提供资金。另外，比特大陆已与Core Scientific达成一项新的托管协议，以支持比特大陆的挖矿业务。推特数据：粉丝数1.27万，运营积极稳定。相关链接：https://app.vedao.com/projects/12756671cd9aa2f8d0f35f4cb75c0cd9fa0084b206f47b2752f78768cb5f5dac 10.MotherDuck 金额：5250万美元轮数：B轮时间：2023-09-20 投资机构：Felicis领投，a16z、Madrona、Amplify Partners、Altimeter、Redpoint和Zero Prime参投。历史融资总额：1亿美元（2022年完成4700万美元融资）。项目类型：云服务，数据。项目介绍：MotherDuck是一家托管DuckDB云服务的数据库初创公司。DuckDB是一个功能齐全、免费、开源的进程内OLAP数据库，由DuckDB社区和DuckDB实验室开发和维护。MotherDuck是一个独立的组织，与DuckDB Labs密切合作，构建基于DuckDB的云分析服务。DuckDB 包含一个列式矢量化查询执行引擎，该引擎仍会解释查询，但会在一次操作中处理大量值（“向量”），这大大减少了传统系统（如 PostgreSQL、MySQL 或 SQLite）中按顺序处理每一行的开销。向量化查询执行可显着提高 OLAP 查询的性能，有效地支持数据服务的工作负载，减少每个单独值所花费的CPU周期数。推特数据：粉丝数3961，运营积极稳定。相关链接：https://motherduck.com/ 关注我们 veDAO是一家由AI驱动的web3趋势追踪&智能交易一站式平台，将大数据分析所呈现出的市场趋势与交易深度结合，致力于打造更适合Web2和Web3用户买卖投资的web3 AI交易所。 veDAO拥有行业领先的由链上分析&情绪指标构成的AI大语言模型，为用户提供主动型数据支持，结合智能、快捷、安全、实时监控的AI交易功能，截止目前，平台重度使用用户已超过40000人，关联22000+Web3垂直行业 Twitter KOL，与180+专业机构组成veDAO专家委员会，平台项目库超10000+个，且有240+星探与veDAO一起不断增加Web3项目。 veDAO以两周一次版本更新的速度不断升级，决心搭建起Web2通往Web3的桥梁，成为未来Web2和Web3用户查项目、找热点、看趋势、一级投资、二级交易的首选平台。 Website：http://www.vedao.com/ Twitter：https://twitter.com/vedao_official Facebook：bit.ly/3jmSJwN Telegram：t.me/veDAO_zh Discord：https://discord.gg/NEmEyrWfjV 投资有风险，项目仅供参考，风险请自担哦来源：金色财经

金色财经2023-11-15

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