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年度盘点|人形机器人2024年的正反面

量产成为共同关键词过去一年，英伟达、OpenAI、微软、特斯拉等国际领先科技巨头纷纷加码人形机器人赛道。与此前不同的是，人形机器人的发展不再局限于技术的突破，而是更加积极地探索商业化落地场景。日前，特斯拉发布了人形机器人Optimus-Gen2的最新视频。视频中，Optimus稳稳地接住了迎面抛来的网球并放下，反应速度与手部灵活度都有所提升。早在今年5月，特斯拉研发的二代Optimus人形机器人便已进厂实训，计划2025年底之前开始量产销售。据悉，特斯拉基本确定人形机器人在12月有望周产50台，在2025年实现至少1万台产量，预计2026年第三季度大规模量产，年产量约15万台。 11月6日，小鹏汽车发布了全新AI人形机器人Iron。据悉，Iron已经在小鹏的广州工厂初步实践，即将发布和交付的小鹏P7+部分生产岗位已由机器人操作。 12月16日，上海智元新创技术有限公司宣布，公司已开启通用机器人商用量产。据悉，智元机器人通用机器人年度计划产量为962台。在此之前，傅利叶、宇树科技、北京中科慧灵、四川天链机器人、魔法原子等企业也都宣布了有关机器人量产的消息。据悉，截至今年10月，傅利叶旗下通用人形机器人GR-1已量产交付超过100台。正面二：从科幻走向现实，人形机器人开始“进厂打工” 除了量产外，2024年，越来越多的人形机器人从“实验室”走向“现实”，逐渐在多个场景中找到其用武之地。其中，人形机器人进入工厂成为新的趋势。越来越多的工厂开始引入人形机器人进行装配、检测、搬运等工作。从2024年人形机器人的进厂应用情况可以看出，汽车制造是大多数人形机器人企业工业应用的第一目的地。例如，优必选的Walker S系列已被应用于东风柳汽、比亚迪、吉利汽车等多家车企的生产线，用于辅助生产任务的高效完成。同时，乐聚、智元、银河通用、宇树等公司也与汽车制造商合作，在工厂进行人形机器人的测试和应用探索。此外，3C电子行业也逐步成为人形机器人应用的新领域。例如，富士康和联想等知名企业，已开始对人形机器人进行初步测试，探索其在精密组装、自动检测和物流搬运等环节中的应用潜力。反面：通用大模型的进度阻碍人形机器人大规模应用从资本端看，人形机器人更是受到热捧。在资本市场愈趋保守的2024年，人形机器人成为了为数不多被风险资本热捧的赛道。据高工机器人产业研究的统计数据，今年前10个月国内人形机器人行业至少已有55起融资。加上11月的融资，年内行业的融资事件已超60起。该机构还预测，未来中国人形机器人市场规模到2035年，To B场景销量将达75.5万台，市场规模约755亿元；To C场景销量将达125.6万台，市场规模约628亿元。而比起资本端的热情，业内人士更担心的是如何让它做更实在的事，更快地实现创收。尽管人形机器人在多个场景中都已开始落地，但总体来看，其应用仍处于小规模试点阶段，真正的大规模商业化部署还需克服技术、成本及市场等多方面的挑战。有业内人士指出，供应链不一定是缺乏量产的能力，而是在没有形成完整市场链条的当下，他们并没有投入的动力。今年8月，国内头部人形机器人企业宇树科技王兴兴在谈到人形机器人的“iPhone时刻”时这么说：“2024年年底可能成为人形机器人大规模量产的时间节点——但是那并非是人形机器人的“iPhone时刻”，“还有一段时间，但不会超过五年。” 事实上，从打破技术垄断、让产品走入市场到步入工业化场景、人形机器人“飞入寻常百姓家”，不是一个简单由此及彼的问题。由于算力、成本、应用场景等诸多因素制约，人形机器人目前没有达到量变引起质变的阶段。但核心原因还是目前并没有一个通用大模型来支撑人型机器人的大规模应用。宇树科技创始人兼CEO王兴兴在接受采访时还表示，ChatGPT这样的大语言模型仅仅能解决机器人交互的部分功能，但并不能让它真正干活。一旦有了通用模型，甚至完全不需要和机器人交流，只要给他布置一个任务，看一张照片，或者敲一个数字，它就能够在工厂拧螺丝，或者在家洗衣做饭，为人类世界真正创造价值。一旦通用模型的问题得到解决，量产就并不是那么遥远的事。结语：行业或将加速巨头化，未来比拼的还是算法但由于行业门槛并没有想象得高，玩家众多，巨头林立，且缺乏商业化实践，人形机器人初创融资企业，几乎没有与投资方进行任何价格博弈的空间。并且上一波浪潮中胜出的互联网和制造业巨头纷纷入局。国内厂商中，华为于2024年11月在深圳与16家合作伙伴签约，推动具身智能应用落地；近期字节、美团、小米、蚂蚁、百度等也纷纷在不同公开渠道表示推动具身大模型的场景落地或直接从事机器人的研发。对此有分析人士指出巨头下场，反映了初创企业在这个超多学科交织，又需大量后期资源投入的行业中所面临的尴尬境地。随着巨头的入局，会让资源开始逐步向头部聚拢，行业会呈现较为明显的分化。因此这一行业或许将加速巨头化。展望未来，软件算法的进步是产品功能提升和应用场景扩展的关键。其中，环境理解、智能交互及推理决策等大脑算法发展相对成熟，而运动控制相关的小脑算法处于较为初期阶段。核心约束在数据采集与精细运动底层算法上，可重点观察产业界在这些方面的积极迭代与演进。

证券之星2024-12-31

OpenAI重磅预告2025年！AGI、Agents、GPT-4o升级版、成人模式...

在2024年的最后一天，OpenAI又甩出重磅预告，引爆AI行业。最新，OpenAI首席执行官Sam Altman在社交媒体上公布了2025年OpenAI即将发布的技术产品。他们分别是：AGI（通用人工智能）、Agents（智能体）、更好的GPT-4o升级版、更好的记忆存储、更好的上下文窗口、成人模式、深度研究特色功能、更好的Sora、更好的个性化定制。此外，Altman还表示，OpenAI即将还有一波大更新，但很多内容没有被提及或只说了一点。帖子下面，有用户追问，“情报太廉价以致无法计量”为何没能入选？ Altman回复表示，随着时间的推移，这对OpenAI的使命至关重要。 1月将发布AI Agent？在这所有的更新中，最让人期待的还是OpenAI的Agents。目前，AI Agent的赛道竞争非常激烈，微软、谷歌、亚马逊等科技巨头也在该领域中卷技术和应用落地。如今，OpenAI也官宣要入局，这将在该领域掀起新的狂潮，也让人越发地期待，2025年的AI Agent将迎来怎样的重磅新产品。这也算是AI领域的一项新的里程碑，标志着AI Agent将重新定义生产力，并改变企业的运营方式。据外媒此前爆料，OpenAI正准备推出一款代号为“Operator”的新型AI Agent，该AI Agent可以使用计算机帮人们采取行动，比如编写代码或预订旅行等。据悉，OpenAI领导层宣布，计划于2025年1月发布改AI Agent。作为研究预览，将通过公司面向开发人员的应用程序编程接口发布。随着大模型、AI技术的越来越成熟，应用落地成为了下一阶段，而AI Agent将是这一阶段的关键。此前，Sam Altman曾表示：“我们将拥有越来越好的模型，但我认为下一个巨大突破将是Agents。” 成人模式引关注此外，Altman在帖文中提及的成人模式也引发了广泛关注。这或意味着，Open可能针对不同年龄阶段的用户发布不同的产品。对此，有网友表示，成人模式绝对期待值排名第一。还有网友表示，“成人模式”？您可以将其标记为“ChatGPT After Dark”。更有网友表示，等不及要试试成人模式了。

格隆汇2024-12-31

2024年AI创造奇迹英伟达无惧监管完成7亿美元巨额收购

” Narayanan说，与此同时，自OpenAI于2023年3月发布GPT-4，竞争对手引入了类似性能的人工智能大语言模型以来，这些模型不再明显“更大、质量更好”，重置了人工智能每隔几个月就会向某种比人类更好的智能而加速的过度预期。这也意味着公众的话语已经从“人工智能会杀死我们吗？”转变为，把它当作一种正常的技术来对待。人工智能的贴冲击在今年的季度财报电话会议上，科技高管们经常听到华尔街分析师提出的问题，他们希望从人工智能研发上的巨额支出中获得未来回报。在OpenAI的ChatGPT或谷歌的Gemini等生成性人工智能工具背后，构建人工智能系统需要投资于在强大而昂贵的人工智能芯片上运行的耗能计算系统。他们需要如此多的电力，以至于科技巨头今年宣布了利用核能来帮助它们运行的协议。高盛分析师Kash Rangan说：“我们谈论的是投入这项技术的数千亿美元的资本。” 纽约投资银行的另一位分析师认为，人工智能没有解决那些证明其成本是合理的复杂问题。他还质疑人工智能模型，即使它们正在根据人类历史上产生的许多书面和视觉数据进行训练，是否能够很好地完成人类所做的事情。 Rangan有更乐观的观点。Rangan说：“我们对这项技术绝对具有革命性着迷，自ChatGPT推出以来的两年里，它还没有如此。”“它比我们想象的要贵，而且没有我们想象的那么有成效。” 然而，Rangan对其潜力仍然持乐观态度，并表示人工智能工具在销售、设计和许多其他职业中已经证明“绝对越来越高效”。人工智能如何关系我们的生活随着技术的不断发展，一些工人想知道人工智能工具是否会被用来帮助他们的工作，还是被用来取代他们。科技公司Borderless AI一直在使用Cohere的人工智能聊天机器人，在没有外部律师或翻译帮助的情况下，为土耳其或印度的工人撰写雇佣合同。美国演员工会-美国电视和广播艺术家联合会的电子游戏表演者表示，他们担心人工智能可能会减少或消除工作机会，因为它可以在未经他们同意的情况下将一场表演复制到许多其他运动中。对电影制片厂将如何使用人工智能的担忧助长了工会持续四个月的电影和电视罢工。游戏公司还与工会签署了会外协议，将某些人工智能保护编纂，以便在罢工期间继续与演员合作。音乐家和作家对人工智能擦除们的声音和书籍表示了类似的担忧。弗吉尼亚理工学院电气和计算机工程教授兼人工智能专家Walid Saad说，生成性人工智能仍然无法创造独特的作品或“全新的事物”。 “我们可以用更多的数据来训练它，这样它就有更多的信息。但拥有更多的信息并不意味着你更有创造力，”他说。“作为人类，我们了解我们周围的世界，对吗？我们了解物理学。你知道，如果你把球扔在地上，它就会弹跳。人工智能工具目前不了解世界。” Saad指出了一个关于人工智能的模因作为这一缺点的一个例子。他说，当有人提示人工智能引擎创建鲑鱼在河里游泳的图像时，人工智能创建了一张在杂货店发现的鲑鱼切片的河流照片。他说：“人工智能今天缺乏的是人类的常识，我认为这是下一步。” 一个“可以代理的未来” 思科创新和孵化部门Outshift高级副总裁Vijoy Pandey表示，这种推理是使人工智能工具对消费者更有用的过程的关键部分。人工智能开发人员越来越多地将下一波生成性人工智能聊天机器人作为人工智能“代理”，可以代表人们做更多有用的事情。 Pandey说，这可能意味着能够向人工智能代理提出一个模棱两可的问题，并让模型能够推理和计划解决雄心勃勃问题的步骤。他说，到2025年，许多技术将朝着这个方向发展。 Pandey预测，最终，人工智能代理将能够以多人聚在一起的方式完成工作，以团队的形式解决问题，而不是简单地作为个人人工智能工具完成任务。他说，未来的人工智能特工将作为一个合奏工作。例如，Pandey说，未来的比特币软件可能会依赖于使用人工智能软件代理。他说，这些代理人将都有一个专长，包括“检查正确性的代理、检查安全性的代理、检查规模的代理。” 他说：“我们正走向一个代理的未来。”“你会让所有这些特工非常擅长某些技能，但对他们也有一点性格或色彩，因为这就是我们的运作方式。” 人工智能在医学上取得了进展人工智能工具也简化了医疗领域，或者在某些情况下为医疗领域提供了真正的帮助。今年的诺贝尔化学奖是颁发给人工智能相关科学的两项诺贝尔奖之一，由谷歌领导，可以帮助发现新药。弗吉尼亚理工学院教授Saad表示，人工智能通过快速为医生提供确定患者护理的起点，帮助人们更快地诊断。他说，人工智能无法检测疾病，但它可以快速消化数据，并指出真正的医生调查的潜在问题领域。然而，与其他领域一样，它构成了延续谎言的风险。例如，科技巨头OpenAI吹捧其人工智能驱动的转录工具Whisper具有接近“人类水平的稳健性和准确性”。但专家表示，Whisper有一个重大缺陷：它容易编造大块的文本甚至整个句子。思科的Pandey表示，该公司一些从事制药业的客户指出，人工智能帮助弥合了人类进行物理实验和研究的“湿实验室”与人们分析数据并经常使用计算机进行建模的“干实验室”之间的鸿沟。他说，当涉及制药开发时，这种协作过程可能需要几年时间——有了人工智能，这个过程可以缩短到几天。 Pandey说：“对我来说，这是最戏剧性的用途。” 面对监管障碍，英伟达完成了7亿美元的Run:ai收购芯片制造商英伟达周一（12月30日）表示，在对收购进行反垄断审查后，该公司已完成对以色列人工智能公司Run:ai的收购。欧盟委员会在12月初无条件批准了英伟达对Run:ai的7亿美元竞标，该竞标帮助开发人员优化人工智能基础设施，此前欧盟委员会在10月表示该交易需要欧盟反垄断许可。欧盟反垄断监管机构曾警告说，该交易威胁到公司运营市场的竞争。其对这笔交易的调查侧重于可以加强英伟达对图形处理单元（GPU）市场控制的做法，图形处理单元（GPU）是经常用于人工智能相关任务的备受追捧的芯片。英伟达在人工智能图形处理器市场占据主导地位，并占据了约80%的份额。然而，欧盟委员会在12月初得出结论，最初于4月宣布的Run:ai的收购不会引起竞争问题。据报道，美国司法部也在调查这家芯片巨头以反垄断为由收购Run:ai。大西洋两岸的监管机构最近加强了对科技巨头收购初创企业的审查，担心此类交易可能会关闭潜在的竞争对手。 Run:ai在一篇博客文章中表示，它计划将其软件开源化。它说，虽然Run:ai目前仅支持英伟达 GPU，但开源软件将使其能够将其可用性扩展到整个人工智能生态系统。

Heidi2024-12-30

为什么今年都在聊“可灵AI”？

I 视频大模型更是其中的闪耀之星，从 OpenAI 年初推出的 Sora，到快手可灵 AI，正是这些前沿模型正重塑人类的视听体验，让想象与现实无缝对接。展望未来，AI 视频市场恰似一片浩瀚无垠、充满无限可能性的星辰大海： ➢可灵AI作为视频产品工具，降低了视频制作门槛，带来创新的内容表达，对于快手这样的内容公司，提供了非常强劲的技术壁垒去链接创作者与用户； ➢可灵AI已经累计服务了超过600万用户，生成了数亿的视频和图片，大会员付费体系+开放API服务，涵盖了视频生成、图像生成和虚拟试穿等模块，业绩会上管理层已透露目前可灵AI的商业化单月流水超千万人民币； AI技术放眼全球的商业市场，这并不是一场冲刺跑，而是一场漫长的耐力跑。这个过程，也是商业能力孕育的过程，不能轻视的是，可能在小步快跑的时候，未来不可预期的某一天，我们甚至还没有做好完全准备的那一天，量变引发质变，带来冲突出常规商业思路的变现能力。对于资本市场来说，当下能做的或许一起去探索期待AI边界突破带来的奇幻想象，并在那一天到来了的时候，一起去感受作为历史时刻的一员，去拥抱AI未来回馈的商业现实回报。 $快手-W(01024)$

老虎证券2024-12-30

“算力即国力”定调，DeepSeek-v3火爆全网！算力板块领跑市场

不包括DeepSeek R1模型（对标OpenAI o1）生成的高质量数据消耗的算力，以及模型架构的探索调试阶段消耗的算力。据悉，DeepSeek之所以能用较少的算力就开发出性能强大的大模型，关键是在后训练的时候把一个叫R1的模型，它的推理能力蒸馏到了V3模型上，这样后训练部分就基本没有成本。 DeepSeek-v3的成功引发了关于算力、大模型训练方式的大讨论，部分投资者担忧行业对算力的需求或大幅下降。但分析来看，即使诸如DeepSeek-v3之类的大模型成功了，但字节、小米、理想等科技巨头在算力上的投资并不会减少，反而因为有了这些成功案例，让大家看到了行业潜力，有望进一步加码。而且，DeepSeek的成功将给国内其他企业带来启发，如何更高效地利用算力资源，有望促使更多的中小型企业入局。未来，随着开发成本的降低，AI应用及软件有望迎来大机遇。官方定调：算力即国力 12月28日，由中央广播电视总台和国务院国资委联合制作的大型系列纪录片《大国基石》第三期推出《算力引擎》，明确提出算力即国力，它是数字经济时代的新质生产力。截至2023年，中国算力总规模位列全球第二，累计建成国家级超算中心14个，全国在用超大型和大型数据中心达633个、智算中心达60个。投资上，中信证券认为，DeepSeek新一代模型的发布意味着AI大模型的应用将逐步走向普惠，助力AI应用广泛落地；同时训练效率大幅提升，亦将助力推理算力需求高增。算力需求的指数级提升与模型训练推理成本的下降将构成产业飞轮，带动全产业链扩张，随着AI进一步普及到日常生活与产业当中，推理算力需求将仍然驱动AI算力产业链持续增长。中信建投指出，当前随着AI算力需求提升，尤其是国内供给和需求两端都出现积极变化，对于数据中心的需求也将随之增加，尤其是高功率的超大型数据中心机房，也对电力、温控等环节提出了更高要求，建议重点关注IDC产业链，包括IDC服务商、电力设备、液冷温控等环节。

格隆汇2024-12-30

12月30日证券之星早间消息汇总：国家发改委成立低空司

他时间通过政治手段解决这一问题。 3.OpenAI当地时间12月26日发文称，董事会正评估公司结构，以便最好地实现“确保通用人工智能造福全人类的使命”。声明称，OpenAI计划将现有的营利性业务转变为特拉华州公益企业(PBC)，这要求公司在决策过程中平衡股东、利益相关者和公共层面的利益。OpenAI表示，非营利部门将继续存在，成为“历史上资源最丰富的非营利组织之一”，作为新结构的一部分，非营利部门将持有重组后公益企业的股份。根据声明，若重组完成，公益企业将负责OpenAI的运营和业务，而该非营利部门将聘请领导团队和员工，在医疗保健、教育和科学等领域开展慈善性项目。

证券之星2024-12-30

隔夜美股全复盘(12.28) | 三大股指集体收跌，固态电池概念SES涨逾68%

跌 1.32%，英伟达跌 2.09%，OpenAI计划重组公司结构，采用公益企业模式。微软跌 1.73%，谷歌跌 1.55%，亚马逊跌 1.45%，Meta跌 0.59%，特斯拉跌 4.95%，特斯拉北京：Model 3试驾量周环比增长60%。博通跌 1.47%，礼来跌 1.38%，沃尔玛跌 1.22%，PLTR跌 3.73%，APP跌 3.33%，AXON跌 2.06%。 03 每日焦点 1、韩国拟拿20万亿效仿台积电建“韩积电” 12.27 据韩媒，全球半导体竞争日趋激烈，为了保障半导体出口优势，近日，韩国计划拿出20万亿韩元（约合139亿美元）支持本土芯片产业，效仿中国台湾企业台积电（TSMC）的成功模式，建立韩国的“韩积电”（KSMC），以解决国内芯片行业发展不均衡的问题。韩国《首尔新闻》称，近日，在韩国国家工程院（NAEK）举行的研讨会上，韩国工业界和学术界提议效仿台积电，筹备设立一家由政府资助的芯片代工制造商——韩国半导体制造公司（KSMC）。该计划旨在通过多样化制造工艺（包括尖端工艺和传统工艺）在代工厂和无晶圆厂公司之间打造一个平衡的生态系统，以解决国内半导体行业面临的挑战，强化在全球市场中的竞争力。 2、现代汽车据悉明年起试生产全固态电池，计划2030年前量产 12.27 现代汽车即将开始生产全固态电池，并计划将其投入电动汽车市场。业内消息人士称，现代汽车的全固态电池示范生产线已基本完成，目前仅剩下物流自动化部分。该公司目标是在2025年开始测试采用全固态电池的电动汽车，并在2030年前开始量产。 3、中金公司：特朗普减税政策或延后到2025年下半年落地 12.27 中金公司研报认为，特朗普未来四年执政或将基于两个底层逻辑，一是对拜登政府时期的政策进行纠偏，主要体现在控制通胀、限制移民和削减政府支出方面；二是实施重商主义经济策略，强调通过高关税保护本国产业并促进出口，这与二战后美国推崇的贸易自由主义相对立。中金认为特朗普或采取“先关税、后减税、先省钱、后花钱”的政策顺序，在关税、移民、能源和外交国防四个领域率先施政，减税因为会扩大财政赤字或延后推行。基准情形下，预测特朗普或在2025年第二季度推动部分关税落地，步伐或是渐近的。同时，共和党可能在2025年使用预算调解程序（budget reconciliation）推动立法，在特朗普上任后的100天内通过第一个涉及移民、能源和国防支出的法案，该法案中或将包含削减财政开支的内容。在随后的第二个法案中推行减税计划，时间点可能在下半年。 4、OpenAI计划重组公司结构，采用公益企业模式 12.27 OpenAI当地时间12月26日发文称，董事会正评估公司结构，以便最好地实现“确保通用人工智能造福全人类的使命”。声明称，OpenAI计划将现有的营利性业务转变为特拉华州公益企业（PBC），这要求公司在决策过程中平衡股东、利益相关者和公共层面的利益。OpenAI表示，非营利部门将继续存在，成为“历史上资源最丰富的非营利组织之一”，作为新结构的一部分，非营利部门将持有重组后公益企业的股份。根据声明，若重组完成，公益企业将负责OpenAI的运营和业务，而该非营利部门将聘请领导团队和员工，在医疗保健、教育和科学等领域开展慈善性项目。 5、调查：逾半数美国成年人想减肥 12.27 为完成年度健康与保健调查，盖洛普11月6日至20日对美国各地1001名18岁以上成年人调查后得出上述数据。谈及减肥，受访者中，55%有此想法，33%表示对目前体重感到满意，11%表示想增重。盖洛普自1999年开始，几乎每年就美国人对自己体重的看法进行跟踪调查。平均而言，认为自己体重“还可以”的人数比认为自己超重的人数高14个百分点。今年，这一差距收窄至5个百分点，为1999年以来最低。依照盖洛普说法，20来年，随着美国人自我报告体重的增加，人们对“理想体重”的标准也越来越宽松，这是人们对自己体重满意度增加的一大原因。

格隆汇2024-12-28

OpenAI：转型盈利架构，筹资面临挑战

报社(北美)讯周五(12月27日），OpenAI宣布将在2025年迈向新的盈利架构，通过创建一个公益公司来监督商业运营，以取消部分非营利性限制。这一调整将使OpenAI更像一家高增长初创公司，以传统股权方式筹集资金。OpenAI董事会在声明中指出，各大公司在人工智能开发中的巨额投入显示出OpenAI面临的竞争压力。“我们需要比预期更多的资金来完成使命。”尽管投资者表现出支持意愿，但筹资规模要求传统股权而非定制化结构。当前，OpenAI估值高达1570亿美元，随着ChatGPT引领生成式人工智能热潮，该公司在10月完成66亿美元融资。然而，为开发大型语言模型，OpenAI需要持续投资于高性能处理器(主要由英伟达提供)和云基础设施（主要来自微软支持）。根据公开信息，OpenAI今年预计营收37亿美元，但亏损约50亿美元。为支持持续运营，OpenAI将转型为特拉华州公益股份公司(PBC)，允许公益部门专注于医疗、教育等慈善活动，同时按公平估值对PBC拥有重大利益。转型需求 OpenAI于2015年作为非营利机构成立，由CEO萨姆·奥特曼与埃隆·马斯克等人共同创立，最初专注于通用人工智能(AGI)的研究。 2019年，OpenAI采取利润上限模式运作，希望在保留公益目标的同时吸引投资。然而，现有结构限制了董事会在资金使用上的灵活性。 OpenAI在声明中提到，新结构将使公司能够像竞争对手一样以常规方式筹资。这一变化是为了满足持续开发生成式AI产品的资金需求，同时保持与高增长市场的竞争力。内部挑战 OpenAI的重组计划受到埃隆·马斯克的强烈反对。马斯克已对OpenAI提起诉讼，试图阻止其从非营利转为营利。他在社交平台上批评这一举措是“彻头彻尾的骗局”，并声称OpenAI“已经变得邪恶”。除法律纠纷外，OpenAI还面临高管流失问题。近几个月内，包括首席技术官Mira Murati、研究主管Bob McGrew、副总裁Barret Zoph以及联合创始人John Schulman在内的多名高管相继离职，部分人员加入竞争对手Anthropic。前安全负责人Jan Leike表示，他因优先事项分歧离职，并指出OpenAI在安全文化上已有所忽视。尽管面临种种压力，OpenAI表示，其董事会已独立讨论重组问题近一年，计划通过新架构实现公司愿景与使命。

Sissi2024-12-28

微软继续受益于OpenAI的合作

有外国分析师认为，OpenAI“o”系列通过引入扩展推理，这一举措将大大推进技术发展。而这将有利于微软长期受益于AI浪潮。作者：Simple Investment Ideas 从单次传递到扩展推理传统的生成型AI模型，如GPT-4，通过单次前向传递生成响应；它们接收一个提示，处理它，并在不重新访问或修改初始推理的情况下产生一个答案。虽然这种“单次传递”方法对于简单的查询很有效，但在处理需要更深层次的逻辑思考时，面对复杂、多步骤问题，它往往远远不够。 OpenAI的“o”系列通过引入扩展推理来革命性地改变这一范式，这是一种模型在最终确定答案之前进行多次迭代推理步骤的方法。这是通过CoT（链式推理）实现的，模型内部将问题分解为更小、更易管理的子步骤。如果模型在其初始推理中检测到不一致和错误，它可以回溯并修正其逻辑，直到找到一个连贯且准确的解决方案。事实上，我们要求这些模型进行扩展推理的时间越长，答案通常就越准确。这种方式类比于人类的话，著名科学家爱因斯坦就是一个很好的例子。发展相对论并不是爱因斯坦的一次“前向传递”，他不会在想到的前1000个词中就提出理论。相反，爱因斯坦可能花了几年时间思考和修正他的想法，然后才提出了革命性的相对论。这种漫长而深思熟虑的思考方式更类似于“o”系列模型使用“扩展推理”的工作方式。 “扩展推理”最吸引人的方面是，OpenAI的研究人员仍然没有找到这些推理模型在达到平台期之前从事“扩展推理”的时间限制。这在直觉上是有意义的，因为它类似于人类在“思考”很长时间后通常会提出更好的答案，或者在模型的情况下，执行“扩展推理”。在实践中，让模型执行一秒钟的扩展推理比让模型思考一分钟的结果更差。同样地，让模型思考一分钟会比让模型思考一小时产生更糟糕的结果。这种“扩展推理”实际上可以被视为文本输出，所以一个“思考”一个小时的模型可以从字面上喷出长篇小说的“思考数据”，类似于一个人在纸上草草写下想法，直到他们确信自己是正确的。这个事实在后面会很重要。因此，OpenAI已经破解了如何“扩展推理”的代码，即找到一种方法，使模型花在“推理”或“思考”上的时间越多，答案就越准确。这与传统的LLM模型不同，在传统的LLM模型中，它给出准确答案的能力与你要求模型“思考”多长时间并没有太大的关联。OpenAI现在用“o”系列模型进行“规模化推理”的能力是真正的突破。OpenAI的研究科学家Noam Brown领导了这项工作，他认为这还需要10年的时间，因为缩放推理的问题已经解决了。相反，OpenAI只花了几年时间，现在我们有了革命性的“o3”模型。这具有巨大的意义，因为它现在为基础模型公司提供了两个向量，一个是传统的预训练，另一个是测试时间计算，即在模型已经预训练的推理时间。这是一个“o”模型在给出“公主的年龄是...”这个问题的答案之前开始“思考”的例子。如你所见，模型开始分解问题，使其对自身更清晰。来源：OpenAI 强化学习以迭代改进为了掌握“扩展推理”，或简单地说“思考”，OpenAI增加了一个额外的强化学习层来训练其“o”系列推理模型。在广泛的文本预训练之后，这些模型经历了一个额外的强化学习阶段，在那里它们被训练以优化它们的思维过程。在这个阶段，模型为给定的提示生成多个潜在的推理路径。奖励机制，无论是基于AI的评估器还是人类反馈，都根据其正确性对每条路径进行评分。正面的奖励通过调整模型权重来加强有效的推理模式，以便在未来更有可能产生这样的推理路径。作为一个非常简单的例子，假设给一个模型出了一个非常困难的数学问题，解决方案是1049。假设模型被提示了1000次这个确切的数学问题。结果，模型随后创建了1000个推理链，每个推理链对应于它被提示的确切相同的数学问题。然后假设这1000个推理链中只有10个得出了正确的答案1049。然后模型将调整其权重，以便在未来更有可能产生这10个“正确”的推理链。现在，将数百万计的这类问题投向模型，从数学题到编程题，其中答案是客观的，并允许这些模型通过持续的权重/参数调整不断提炼其内部推理逻辑，很容易看出这样的模型将能够随着时间的推移提高其一般推理能力，以至于模型能够解决甚至超出其数据集的问题。这基本上通过其在ARC-AGI-PUB测试中的出色成绩得到了证明，该测试测试模型回答其数据集之外的问题的能力，被视为测试模型“一般智能”的圣杯。进一步使用合成数据：超越“垃圾进垃圾出” 这些推理模型的一个好处是，“正确”推理路径现在可以作为合成训练数据反馈给模型。这些推理路径是高质量的、自我策划的训练示例，它们增强了模型的性能，而不仅仅依赖于人类标记的数据。由正确推理路径创建的合成数据之所以如此高质量，是因为这样的推理更有可能是正确的。毕竟，它们是产生正确答案的推理路径！早期的合成数据方法常常与“垃圾进垃圾出”的问题作斗争，合成生成的数据要么微不足道，要么无关紧要，导致模型性能不佳甚至模型崩溃，就像蛇吃自己的尾巴一样。相比之下，“o”系列使用验证步骤来保持其合成数据的质量高。用更简洁的术语重申，当模型在训练中解决一个具有挑战性的问题时，它生成多个推理路径，并识别那些成功导致正确解决方案的路径。这些经过验证的推理路径随后被存储为新的训练示例，有效地创建了一个高保真数据库，捕捉了解决问题技术的细微差别。与随机或简单的数据不同，这种自生成的合成数据既高度相关又有价值，显著增强了模型在不同领域泛化的能力。这就是所谓的“微调”，与强化学习相结合，很可能导致了“o”推理模型的突破。想象在预训练过程中，下图中的每一条线都是一个推理链。错误答案的链被修剪，好的推理链可以反馈回模型进行微调。来源：State Tech Magazine 对微软的影响这意味着什么？自从“o”推理范式诞生以来，进展的速度令人震惊，没有明确的迹象表明其扩展有限制。此外，ARC基准分数呈指数增长，表明真正的推理智能可能以指数速度增长。我们可能正在见证一个不可阻挡的飞轮效应，OpenAI现在能够比竞争对手生成更多的合成数据，从而以更快的速度改进其模型，这反过来可以以更快的速度生成更有用的数据。这一切因OpenAI的模型迄今为止使用最广泛而变得更加复杂，每周拥有约3亿用户，这意味着OpenAI将能够通过巧妙地使用客户查询产生的推理，以比竞争对手高得多的速率进一步微调其未来模型。这是一种来自OpenAI庞大客户基础的额外网络效应。当然，正如下面将讨论的，所有这些都将对微软产生非常积极的影响。现在广为讨论的“AI墙”现在看起来更像是未来学家所流行的“AI起飞”概念，进步的线条增长如此之快，以至于看起来像一堵“墙”。这与许多AI怀疑论者预测的情况完全相反。来源：arcprize Azure的AI驱动扩张 OpenAI模型智能的加速起飞对微软有着巨大的影响，微软基本上可以首先使用OpenAI的模型，这是由于它与该公司的合作关系。微软与OpenAI的战略合作关系使其处于这个飞轮的核心。通过将这些模型整合到其Azure平台中，微软可以为企业提供最先进的云AI模型和工具，极大地提高生产力。 Azure的智能云部门在2025财年第一季度单独增长了20%，达到241亿美元。AI服务单独贡献了Azure增长的约12个百分点。然而，Azure不仅仅是OpenAI技术的被动受益者。鉴于企业之间的竞争如此激烈，能够访问最新模型可能具有巨大的优势，这将使微软在吸引客户使用其云服务方面拥有巨大的优势。事实上，能够访问最尖端模型可能是企业客户的差异化因素，特别是鉴于与亚马逊或谷歌的竞争如此接近。云霸权之战正变得越来越紧张，使任何区分自己与竞争对手的手段成为Azure成功的关键。来源：Synergy Research Group Microsoft 365和企业AI集成微软还能够将“o”系列能力整合到其无数的软件产品中，如Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot。微软产品性能的提升几乎肯定会吸引更多用户，并培养更大的客户忠诚度。此外，如果客户看到真正的生产力提升，企业级采用这些AI工具可能特别粘性。如果企业能够通过使用OpenAI最先进的模型节省员工每周几个小时的生产力，它们很可能愿意支付高昂的溢价。无论溢价有多昂贵，人类几乎总是比运行推理更昂贵，即使是最大和最复杂的模型。毫不奇怪，微软认识到这一潜力，并正在向其AI基础设施投入巨额资金。仅在2025财年第一季度，微软就在AI和云基础设施上投资了2000亿美元，并预计在2025财年将花费超过8000亿美元。这种积极的投资确保了微软能够充分利用高性能计算的增长需求和扩展推理所需的资源。虽然这些投资将对利润率产生短期压力，但它将使微软在AI领域长期增长和领导地位。仍然存在巨大风险微软仍面临来自其他超大规模企业的若干重大风险。激烈的竞争是主要关注点，因为其他主要科技巨头如亚马逊和谷歌也在投资数十亿美元与竞争的基础模型制造商竞争。鉴于由Anthropic或谷歌创建的模型通常最多落后于OpenAI几个季度，OpenAI的任何小失误都将给竞争模型制造商足够的时间迎头赶上。事实上，许多行业专家已经推测，这种情况一直持续到OpenAI宣布其开创性的“o3”模型。微软面临的另一个主要风险是OpenAI实际上实现了AGI，在这一点上，他们协议中的一个条款规定微软将无法再访问其模型。然而，即使是OpenAI也希望移除这一条款以吸引微软的更多投资。此外，所谓的AGI是非常主观的。如果OpenAI和微软都希望继续他们的交易，他们几乎肯定会找到绕过这一条款或完全移除它的方法。总结如果这些“o”推理模型确实是AI起飞到真正的AGI的开始，微软的股价可能会因为首先访问这些模型而爆炸。一旦竞争基础模型制造商赶上OpenAI的当前迭代，OpenAI可能会再次领先，这最终意味着微软领先。即使在其市值达到3.3万亿美元的情况下，该公司的前瞻性市盈率为33，如果OpenAI的“o”推理模型像看起来那样革命性，那么仍有更大的上升空间。 $微软(MSFT)$

老虎证券2024-12-27

2024年内甲骨文股价暴涨60%，CEO埃里森交好马斯克进入特朗普交易？

。迄今，甲骨文已与微软、谷歌、亚马逊、OpenAI等公司达成合作协议。瑞穗分析师看好甲骨文的「多云战略」，认为这将提高甲骨文的数据库市场份额，与人工智能相关的云交易也将帮助公司兑现更快收入增长的承诺。甲骨文乐观预计，在截至明年5月的2025财年中，甲骨文营收将增长10%，达到2011年以来次高增速；预计2026财年营收达到660亿美元，2029财年达到1040亿美元，意味着五年内实现收入翻倍。此外，甲骨文旗下的甲骨文健康（Oracle Health）因其CEO埃里森与特斯拉CEO马斯克的私交良好，也被视为「特朗普交易」的一部分。 Evercore分析师指出，埃里森和马斯克的友好关系可能会令甲骨文健康受益，因为明年新政府的政府效率部的「马部长」可能会推动美国目前医疗保健系统的现代化。原文链接

投资慧眼2024-12-27

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