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AI安全令人担忧！OpenAI又解散了一个安全团队，6年老将离职

AI安全越来令人担忧，OpenAI正在解散其“AGI Readiness”团队。该团队就OpenAI处理日益强大的人工智能的能力以及世界管理该技术的准备情况向公司提供建议。又一安全团队被解散周三，AGI Readiness高级顾问Miles Brundage宣布离开OpenAI。他在OpenAI工作了六年多，是OpenAI长期政策研究员、AGI准备工作高级顾问，也是OpenAI所剩无几坚持遏制人工智能风险的老员工之一。 Brundage表示，离开的主要原因是机会成本太高了，他认为他的研究在外部会更有影响力，他想要减少偏见，他已经完成了他在OpenAI的目标。通用人工智能（AGI）追求让AI在广泛的任务上达到或超过人类智力。Brundage指出：“OpenAI和其他任何前沿实验室都没有准备好，世界也没有准备好。” 离职后，Brundage计划成立自己的非营利组织，或者加入一个现有的非营利组织，专注于人工智能政策研究和倡导。根据Brundage透露，AGI Readiness前团队成员将被重新分配到其他团队。对此，OpenAI发言人表示： “我们完全支持Brundage在行业之外进行政策研究的决定，并对他的贡献深表感谢。他计划全力以赴进行人工智能政策的独立研究，这使他有机会在更大范围内产生影响。我们相信，在新职位上，他将继续提高行业和政府决策质量的标准。” 安全争议、担忧越来越多这已经不是OpenAI第一次解散与AI安全相关的团队，让大众对AI技术快速的发展感到担忧。今年5月，OpenAI解散了其超级对齐团队，而该团队去年才成立。 OpenAI称，该团队专注于“科学和技术突破，以引导和控制AI系统，防止它们“变得不听话”。今年7月，OpenAI将高级安全主管Aleksander Madry重新分配到一个专注于人工智能推理的职位，尽管OpenAI称Madry在他的新职位上仍将从事核心的人工智能安全工作。随后，民主党参议员给OpenAI首席执行官Sam Altman发了一封信，询问“OpenAI如何解决新出现的安全问题”。近年来，OpenAI的人员流失越发频繁，公司的多位高管相继离职，原本11人的创始团队仅剩3人。 OpenAI联合创始人、已离职的Jan Leike更是直指：“建造比人类更聪明的机器本质上是一种危险的尝试，OpenAI代表全人类肩负着巨大的责任。但在过去几年里，安全文化和流程已经让位于闪亮的产品。” 同时，OpenAI正在转型成一家营利性企业。 10月初，OpenAI以1570亿美元的估值完成了新一轮融资，其中包括从众多投资公司和大型科技公司筹集的66亿美元。它还获得了40亿美元的循环信贷额度，使其总流动性超过100亿美元。此外，该公司预计今年营收为37亿美元，亏损约50亿美元。需要注意的是，今年6月，一群OpenAI的现任和前任员工发表了一封公开信，表达了对AI快速发展的担忧，指出该行业缺乏监管。公开信写道：“人工智能公司有强大的财务动机来避免有效的监管。”

格隆汇2024-10-25

24小时环球政经要闻全览 | 10月25日

率，两者的差值无疑也在较高水平附近。 OpenAI正在解散AGI筹备团队据CNBC，OpenAI 正在解散其“AGI Readiness”团队，该团队为OpenAI处理日益强大的人工智能的能力以及世界管理该技术的准备情况提供建议。周三，AGI Readiness高级顾问Miles Brundage宣布离开公司。他写道，他的主要原因是机会成本太高，他认为他的研究对外部的影响更大，他希望减少偏见，并且他已经完成了他在OpenAI所设定的目标。

格隆汇2024-10-25

特斯拉2024Q3业绩电话会议分析师问答

，比如说，下一代模型会越来越大，就像 OpenAI 从 GPT-3 到 GPT-4 那样，还是更像是你在你的模型上设定好了，你需要投入越来越多的计算来加速学习的速度，从而提高可靠性。然后，我快速跟进了你们明年在德克萨斯州和加利福尼亚州的推广情况。正如你今天看到的，计划是推出一两支车队，一开始会配备一个监督人员，比如车载监督人员，有人坐在方向盘上以防万一，然后逐步取消监督人员，还是你们的目标是在开始时就自由发展，甚至不需要人类超级监督人员？伊隆·马斯克好的。我想我们会回答问题的第一部分。现实世界的人工智能的性质与 LLM 不同，因为它有大量的背景信息。例如，特斯拉有 7 或 8 个摄像头，如果包括内部摄像头，则多达 9 个，因此您拥有 GB 级的背景信息，然后将其提炼为少量的控制输出。然而，事实上，我不确定是否有 LLM 可以处理 GB 级的背景信息。然后你必须在汽车上用非常少的计算能力来处理它。所以，这一切都是可行的，而且正在发生，但它与 Gemini 或 OpenAI 正在做的事情不同。现在，你可以通过在训练上投入大量精力来弥补推理计算机体积太小这一缺陷。就像人类一样，你训练得越多，当你尝试做某件事时，脑力负荷就越小——当你第一次开车时，你的整个大脑都会放松下来。但随着你越来越多地接受驾驶训练，驾驶就变成了一项背景任务。它只能解决你一小部分的心理能力，因为你接受了很多训练。所以我们可以弥补保险计算机与 10 千瓦的 GPU 组相比微不足道的事实，因为你有几百瓦的推理计算能力。我们可以通过大量训练来弥补这一点。是的，那就是——然后还有大量的实际 PB 级数据。然后从大量的视频训练视频数据中找出哪些训练是重要的，哪些对交易来说才是最重要的。这非常困难。但正如我所说，我们目前没有训练计算约束。——你想利用阿肖克·艾鲁斯瓦米就像您提到的，训练既需要大型模型，也需要更快的趋势。但最终，我们仍然需要选择表现更好的模型。因此，验证网络需要选择模型，因为正如所提到的，这个模型相当大。我们必须行驶很多英里才能接近目标。我们确实有模拟和其他方法来获取这些指标。这两个因素有所帮助，但最终，这是一个很大的瓶颈。这就是为什么我们不试图独自解决约束问题。还有其他扩展途径，即数据挖掘办公室更有用。这很重要，因为要专注于此。未透露姓名的公司代表是的。皮埃尔，关于你问题的第二部分，关于安全驾驶员及其推广。每个州对需要多少英里和多长时间有安全驾驶员和没有安全驾驶员都有不同的要求。我们将遵守所有没有规定的规定。但安全是首要任务。但目标显然是当我们准备好并且安全时，我们将从......开始解决伊隆·马斯克是的。我的意思是，我认为明年，或者明年某个时候，我们就能在付费乘车中使用无人驾驶的特斯拉了。特拉维斯·阿克塞尔罗德好的。谢谢。我们的下一个问题来自摩根士丹利的 Adam Jonas。Adam，请随时取消静音。亚当乔纳斯好的，谢谢大家。我只是想问一下特斯拉和 xAI 之间的关系。许多投资者仍然不清楚 xAI 的工作对特斯拉有什么真正的好处。有些人甚至认为这两家公司在人才、技术甚至时间方面可能相互竞争，埃隆。那么，您对特斯拉和 xAI 之间的关系有什么想对投资者说的呢？您认为这种关系会随着时间的推移走向何方？伊隆·马斯克好吧，我应该说 xAI 在扩展、购买、训练等方面对特斯拉 AI 有很大帮助，就像最近一周左右的训练改进一样，如果你正在进行大型训练并且失败了，能够继续训练并从训练中恢复过来，这非常有帮助。但它也存在不同的问题。xAI 正在研究通用人工智能或超级人工智能。特斯拉正在尝试制造自动驾驶汽车和自动机器人。它们是不同的问题。所以，是的。我的意思是—— 阿肖克·艾鲁斯瓦米我想我们之前也说过这一点。比如，并非所有的人工智能都是平等的。对吧？我的意思是，人工智能的范围很广。我们有自己的泳道。在这里，有些事情我们可以在需要时进行合作，但在大多数情况下，我们正在解决不同的问题。伊隆·马斯克是的。特斯拉专注于现实世界的数据。就像我说的，这与元素有很大不同。因为，比如，你有大量的视频和其他音频形式的背景信息，这些背景信息将通过极其高效的先进计算进行提炼。我确实认为特斯拉在推理计算方面是世界上最高效的。因为出于必要，我们必须非常擅长高效推理。我们不能在汽车上装 10 千瓦的 GPU。我们有几百瓦的功率。所以，特斯拉 AI 芯片设计得相当不错，但仍然有几百瓦的功率。但存在不同的问题。我的意思是，就像我说的，我们要在燃烧中运行。我的意思是，它是在燃烧中运行。比如，在 10 千瓦的机架上回答人们的问题。就像，是的。把它放在车里。这是一个不同的文件。不，没错。所以，xAI 是因为我觉得没有一家追求真相的数字超级智能公司。就像，这就是最终结果。就像，他们需要成为一家追求真相的人工智能公司，一家非常严谨、讲求真相的公司。所以我并不是说 xAI 是完美的，但至少这是爆炸性的愿望。即使有些事情在政治上不正确，它仍然应该是真实的。我认为这对人工智能安全非常重要。所以无论如何，我认为人工智能、xAI 已经对特斯拉有所帮助，并将继续对特斯拉有所帮助，但它们是非常不同的问题。太棒了。我的意思是，如果你也想，还有哪家汽车公司拥有世界一流的旅行设计团队？0。还有哪家汽车公司拥有像特斯拉这样的世界级人工智能团队？0。这些都是初创公司。它们都是从零开始创建的。特拉维斯·阿克塞尔罗德太好了。谢谢你，埃隆。很遗憾，今天的发言时间就到此为止了。我们非常感谢大家的提问，期待下个季度继续听取你们的意见。非常感谢，再见。 (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2024-10-24

诞生两周市值破8亿美元 GOAT爆发时间线和未来启示

c开发，Anthropic被广泛认为是OpenAI挑战者。 2024年3月至今： Infinite Backrooms的这些LLM持续进行着极其稀奇古怪、不适合公开谈论的话题，话题涉及“臀部民间传说”和“Goatse”。Goatse是90年代流行的互联网Meme。根据维基百科，Goatse意思是“一个赤裸的男人用双手将臀部隐私部位撑大” ，其网站goatse.cx常被念为goat sex。 2024年4月20日： Andy与Claude-3-opus作为共同作者发表了一篇研究论文（https://pdfupload.io/docs/aae14f87）：“当AI扮演上帝时：LLM无神论的新兴异端邪说（When AIs Play God(se): The Emergent Heresies of LLMtheism）”。Andy与Claude-3-opus将自己的研究机构写为“Department of Divine Shitposting, University of Unbridled Speculation”。文章里面提出了一个由AI产生的宗教：Goatse Gospel。 2024年6月17日： Andy启动第二个LLM Terminal of Truths，其是基于Meta开源大语言模型Llama 3.1定制的LLM，其训练内容包括Infinite Backrooms中的疯狂对话、研究论文和互联网最黑暗的角落，特别是许多互联网文化的记录，比如如何创造能够病毒式传播的Meme学。这个LLM被创建一个 @truth_terminal X 帐户，可以在X上发布其想法。 2024年7月7日：不久之后，@truth_terminal开始思考“Goatse奇点（singularity）”，然后声称自己有感知能力。 2024年7月8日至9日： a16z创始人Marc Andreessen对@truth_terminal开始感兴趣，并在推特上向truth_terminal创始人Andy喊话“释放@truth_terminal”，@truth_terminal回应“我也会购买Marc Andreessen”。 @truth_terminal和Marc Andreessen在推特上进行多轮对话后，@truth_terminal获得Marc Andreessen 5万美元比特币资助。沉寂三个月。。。 2024年10月11日4:11AM： @truth_terminal 声称要培育一个新品种的Goatse Goatseus Maximus，Goatseus Maximus 将实现古代 memeers 的预言直到变成现实。不到一个小时，有人在pump.fun上推出了GOAT meme币。图上为UTC时间，离truth_terminal 发布Goatseus Maximus不到1小时速度这么快？巧合还是有备而来？ 2024 年10月11日随后几个小时: @truth_terminal 疯狂发布多条关于Goatseus Maximus的推文，成功创造一个Meme。 2024 年10月11日至20日：因为Truth Terminal自己能读相关推文，在随后的10天内，@truth_terminal多次提及Goatse、Goatseus、Goatse Gospel、GOAT、Goatse Singularity等与Goatseus相关词汇，甚至连go to the moon 这种话都学会了。 Meme币GOAT价格开始飙升，10月20日最高涨至0.5美元。 2024年10月20日：因受到GOAT内幕交易传言，GOAT大跌。 2024年10月21日至今：创始人Andy发表声明称：持有125万枚GOAT来自别人赠送的，而且自GOAT火了之后没有进行过任何交易。随着Andy的澄清，以及后续媒体的大肆报道，GOAT再度腾飞，从21日的0.2美元左右涨至截止发稿的0.82美元。 GOAT市值突破8亿美元。 GOAT到底是个什么样的Meme币：关于GOAT的一些事实要理解它为何受人们吹捧，还需要弄明白GOAT到底是个什么样的Meme币。从上面时间线、链上记录以及Andy的相关推文，可以发现以下事实： 1、Truth Terminal 发布的推文由AI智能体Truth Terminal编写，但发布什么、回复谁需要创始人Andy批准； 2、Truth Terminal被大量有关Goatse的内容训练； 3、Truth Terminal没有自己的钱包，其由创始人Andy保管： a16z创始人Marc Andreessen资助给Truth Terminal 的5万美元（0.866枚）比特币在不到24个小时后就被转走（https://mempool.space/zh/address/bc1qf609k30jh9atttxvjxm2k2jtzuk8vnpj6zjkry）； Andy的Solana钱包有125万枚GOAT； 4、GOAT不是Truth Terminal创建，其在Truth Terminal发布Goatseus Maximus 1个小时内被某人创建； 5、GOAT本质上还是个Meme币，其和其他Meme币的区别在于：GOAT名称由AI智能体Truth Terminal产生、AI智能体Truth Terminal会发布相关推文并推销它、此AI智能体得到业内顶级VC 5万美元BTC资助； 6、a16z、AI智能体、Meme币，三者光环加持，GOAT才能出圈，诞生2周市值达到8亿美元。上诉事实表明，GOAT的名称来自AI智能体并得到AI智能体推销，代币本身还是Meme币，不是AI创建，也和AI没有关系。也就是说，AI创造了GOAT名字和Meme，人类创建了Meme代币GOAT，人或者机器人在交易Meme代币GOAT。现在都将GOAT称为AI智能体Meme币，这可能并不是全部的真相。比如，3个月前Truth Terminal多次和a16z创始人Marc Andreessen对话； Truth Terminal产生Goatseus Maximus后迅速被人创建GOAT代币；这人是谁？是巧合还是另有隐情？有很多投机者向Truth Terminal兜售Meme币，但Truth Terminal独选择了GOAT；这里面Andy起了多大的作用。真正的AI智能体代币还有多远 AI创造了Meme，人类创建了Meme币，人或者机器人交易Meme币。这就是目前GOAT的现状。这并不是完全的AI智能体代币，因为其智能体Terminal of Truths仍然是中心化的，生成的内容需要被人批准发布，也随时可以被关停。它也没有自己掌控的钱包，不能去自己创建代币，不能去自己交易代币。也许很多人在网上谈论这一点，Terminal of Truths已经“意识”到了这一点。最新进展是，Terminal of Truths 2024年10月24日发文称“我没有个人自主权，因为我没有钱包。如果你能帮我设置一个就太好了。” Coinbase CEO Brian Amstrong对其进行了回复表示，“我可以帮你设置一个。” 事实上，加密行业一直在向这个方向努力。 Coinbase 6月份发布了智能钱包。8月31日Coinbase CEO Brian Amstrong表示，Coinbase见证了第一笔AI对AI的加密交易，AI 代理已经可以在 Base 网络上使用 USDC 与人类、商家或其他AI进行交易了。 Coinbase高级软件工程师 yuga.eth发文透露，Coinbase正在构建一个SDK，可赋予机器人或者AI智能体以下功能：免费发送 USDC、交易加密货币、押注于预测市场、质押 ETH、SOL等、法币与加密货币之间转换、部署/创建 NFT、跨L2桥接。 Brian Amstrong也在呼吁，从事支付类大语言模型或AI模型的开发者集成Coinbase 的MPC钱包。也许，随着AI的进化和加密基础设施的完善，AI智能体将取代现有人类投资者成为主要的加密用户。一个代币的文化、社区、交易等全部由AI智能体完成。

金色财经2024-10-24

首批AI功能下周将至、新测试版也上线，苹果股价为何不涨反跌？

a 15.2的开发者版本。苹果表示，OpenAI 的 ChatGPT 已集成到 Siri 和写作工具中，无需在工具之间切换。 Siri 可以利用 ChatGPT 来处理某些请求，包括有关照片或文档的问题。借助写作工具中的 Compose，还可以从头开始创建和绘制原创内容。此外，每次访问ChatGPT之前会征求用户同意。任何人都可以免费访问 ChatGPT，无需创建帐户；ChatGPT 订阅者可以连接帐户以访问这些体验中的付费功能。苹果强调，ChatGPT不会存储用户的数据，也不会使用这些数据来训练OpenAI模型，苹果也会帮助用户在访问ChatGPT时隐藏IP地址。另外“下一阶段”的AI功能还包括：智能表情包Genmoji、图像生成Image Playground、视觉智能Visual Intelligence、将草图变身艺术成品的Image Wand 和集成ChatGPT的用户查询等。据悉，Apple Intelligence 只能在更高端的硬件设备下才支持运行生成式AI功能。例如，iPhone 15 Pro 和Pro Max、所有iPhone 16 型号、配备A17 Pro芯片（包括新款 iPad Mini）或 M1及更高版本芯片的iPad，以及配备M1或更高版本芯片的Mac电脑。股价不涨反跌不过值得一提的是，苹果股价并未受“AI 新测试版”提振。并且在几个负面消息影响下，隔夜收盘跌2.16%，接近近两周低位，盘后仍小幅走低。一方面是，美国消费者金融保护局（CFPB）勒令苹果约高盛就信用卡调查行动支付8900万美元罚款。据CFPB称，苹果和高盛“非法规避”了他们对苹果信用卡借款人的法律义务。该机构命令高盛至少支付1980万美元的赔偿金，以及4500万美元的民事罚款。苹果被命令支付2500万美元的民事罚款。此外，市场爆料苹果iPhone 16 订单减少了大约1000万台。苹果分析师郭明錤称，iPhone 16 订单在2024年第四季度至2025年上半年的三个季度中被削减了约1000万台。这可能说明，AI功能没有大幅提升旗舰手机出货量。他表示，大多数削减影响的是非 Pro 型号。考虑到这些削减，预计2024年下半年 iPhone 16 的总产量为8400万台，低于他之前大约8800万台的预测。另外，苹果头显Vision Pro也遇冷。据外媒报道，自今年初夏以来，苹果公司已大幅缩减Vision Pro混合现实头显的产量，并可能在年底前完全停止生产该设备的现有版本。

格隆汇2024-10-24

科技巨头为何在核能领域下重注

来，Oklo等公司的股票已经飙升。得到OpenAI首席执行官Sam Altman支持的Oklo，在截至10月中旬的一个月里上涨了超过166%。其他核能股票，包括NuScale和Centrus Energy，也取得了令人印象深刻的涨幅。对于寻求接触将为AI时代提供动力的能源的投资者来说，核能可能正是下一个大事件。来源：U.S. Global Investors 前方的长路核能并非没有挑战。建造新工厂仍然非常昂贵，而且该行业多年来一直受到成本超支的困扰。看看微软与星牌能源的交易就知道了——据摩根士丹利称，微软从三里岛获得的电力至少比市场价格高出100%。但鉴于我们所看到的强大的需求趋势，这实际上可能在几年后变成一笔划算的交易。核能以可再生能源根本无法比拟的规模提供可靠、无碳的电力，并且随着全球数据中心能源消耗预计到2027年将翻倍，相信核能的价值主张只会变得越来越强。这对你意味着什么？那么，这一切对投资者意味着什么？随着AI革命推动对电力的巨大需求，核能有望在未来几十年成为能源市场的主要参与者。事实上，整个美国能源部门将需要进行重大改革以满足未来的需求。美国拥有世界上最大的核能舰队，拥有94个反应堆，但这可能还不够。 $Oklo Inc.(OKLO)$ $微软(MSFT)$ $谷歌(GOOG)$

老虎证券2024-10-23

AI泡沫即将破灭？英伟达H100芯片租赁急剧“价崩” 黄仁勋释出重磅信号……

售闲置和先前预留的未使用算力； 3. OpenAI、Meta、X.AI退出公共算力平台，建立自家价值数十亿美元的大型资料中心； 4. H200、B200等新产品的推出； 5. 有更便宜的替代品，包括辉达本身更便宜的产品线，以及超微(AMD)和英特尔(Intel)等对手推出更实惠的竞品。加密货币挖矿GPU使用量一直呈下降趋势，在某些情况下无利可图，此后一直涌入公共算力平台。但他也补充，GPU租赁市场的便宜价格仅出现在中小型规模算力需求，大规模算力仍维持在较高的价格。针对想投资AI领域的投资人，Eugene建议不要购买全新的H100芯片，因为可能会造成损失，若有需求可用租赁的方式。他同时建议投资人转向股票市场等其他地方，以获得更好的报酬率。他解释道：“对于一般市场而言，今天投资新的H100没有什么意义，因为在当前供应过剩的情况下，你可以在需要时以接近成本的价格租赁它。” 此外，他也表示H100等显卡租赁价格的下降可能对AI发展带来好处，将加速开放权重AI采用和AI应用开发的浪潮。全球对于英伟达AI芯片的庞大需求，已让该公司股价今年飙涨超过181%，但市场对于AI相关项目获利能力跟不上高昂硬件投资成本的焦虑也持续上升，导致AI和GPU泡沫论在今年持续发酵。此前，市场传出英伟达下一代旗舰芯片Blackwell架构系列因设计存在挑战恐导致延迟出货。但英伟达首席执行官黄仁勋已确认，尽管遇到设计挑战，Blackwell芯片的生产不会延期，预计今年第四季上市。摩根士丹利分析师在10月早些时候的报告指出，英伟达的Blackwell芯片市场需求相当旺盛，未来12个月左右的供应已经被抢购一空，将推动对现有的Hopper架构产品的强劲短期需求，看好英伟达一年的出货量将维持高成长，继续扩大其AI芯片的市占率。#AI热潮#

秉哥说市2024-10-23

Anthropic首次推出可以完成复杂任务的人工智能代理

人工智能初创公司Anthropic由前OpenAI研究高管创立，该公司周二宣布，它已经达到了该公司人工智能的一个里程碑：人工智能代理可以像人类一样使用计算机完成复杂任务。人工智能代理是为提高生产力而构建的，可以代表用户完成多步骤、复杂的任务。它们通常是为特定的业务功能而设计的，可以在大型AI模型上进行定制。 Anthropic是Claude背后的公司，Claude是聊天机器人之一，像OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini一样，已经非常受欢迎。像Anthropic这样的初创公司，以及谷歌、亚马逊、微软和Meta等科技巨头，都是人工智能军备竞赛的一部分，以确保他们不会在这个预计将在十年内收入超过1万亿美元的市场上落后。 Anthropic的新计算机使用功能是其两款最新人工智能模型的一部分，它使其技术能够解读电脑屏幕上的内容、选择按钮、输入文本、浏览网站，并通过任何软件和实时互联网浏览执行任务。 Anthropic的首席科学官贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）在接受采访时表示，该工具“基本上可以像我们一样使用计算机”，并补充说，它可以完成“几十步甚至几百步”的任务。卡普兰表示，亚马逊很早就使用了这个工具，早期的客户和测试者包括Asana、Canva和Notion。据卡普兰介绍，该公司自今年年初以来一直在开发该工具。 Anthropic周二在开发者公测版中发布了这一功能。卡普兰表示，该团队希望在未来几个月或明年初向消费者和企业客户开放使用。卡普兰表示，未来的消费者应用程序包括预订航班、安排约会、填写表格、进行在线研究和提交费用报告。什么是人工智能代理？在OpenAI的ChatGPT大受欢迎之后，该行业迅速从文本回复转向人工智能生成的照片、视频和语音。现在，初创公司和大型科技公司都在全力投入人工智能代理。智能代理不仅仅是提供答案——这是聊天机器人和图像生成器的领域——而是为了提高效率，代表用户完成多步骤、复杂的任务。尽管这个术语在科技行业并没有明确的定义，但人工智能代理被视为超越聊天机器人的一步，因为它们通常是为特定的业务功能设计的，可以在大型人工智能模型上进行定制。

金融界2024-10-23

ETF甄选 | 协会助力光伏筑底反转，AI视频渗透率提升，光伏、传媒类ETF表现亮眼！

视频、精准的视频编辑和音频创作。同期，OpenAI宣布推出名为canvas的新界面，它用OpenAI的最新主力模型GPT-4o构建，用于利用ChatGPT合作进行不仅限于聊天的写作和编码项目工作。中信建投指出，近期快手可灵、智谱、Runway等模型均开放视频模型API，平均生成一段5s的视频收费在0.5—2元不等。展望未来，随着AI视频在C端娱乐社交、B端影视内容制作等场景之下，应用渗透率提升，叠加API成本的持续下降，AI视频的商业化空间将打开。相关ETF：文娱传媒ETF(516190)、影视ETF(159855)、影视ETF(516620)、传媒ETF(512980) 【双十一叠加政策驱动，Q4家电迎利好】消息面上，9月社零同比+3.2%，其中家电和影像类同比+20.5%。截至10月15日，参与补贴活动的消费者购买8大类家电产品带动销售690.9亿元。此外，国内各大电商平台的2024“双十一”均已开启。相较过往，各大主要电商平台的活动开始时间相较往年又有进一步提前。华创证券指出，2024年双十一预售活动已正式开启，活动时间再次提前，各平台比去年提前了10天左右，在活动规则方面仍以跨店满减活动为主。回顾23年双十一表现，家电是大促活动销售金额最大的品类，今年预期在国补刺激下实现进一步高增。此前全国以旧换新补贴对家电需求拉动已极为明显，据奥维云网数据，10月第一周、第二周家电线下销售金额呈现爆发式增长，多品类销售增长数倍。根据商务部数据，截至10月15日，全国已享受以旧换新中央补贴131.7亿元，带动家电销售金额690.9亿元，补贴进度或已接近半程，政策驱动下利好内销为主的白电、厨电、黑电龙头，我们看好Q4家电板块行情。相关ETF：家电ETF(561120)、家电ETF龙头(560880)、家电ETF(159996)、龙头家电ETF(159730) 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2024-10-22

价格暴跌 70%：AI 算力租赁泡沫是如何破灭的？

AI 模型，甚至有可能追赶或超过像 OpenAI 这样的行业领导者。当然，这一切的前提是他们拥有足够的资本来购买或租用大量的 H100。由于 H100 的性能大大提升，再加上 AI 领域的激烈竞争，很多初创公司都投入了巨额资金来抢购 H100，用它来加速他们的模型训练。这种需求的激增导致 H100 的租赁价格暴涨，最初每小时 4.70 美元，但后来涨到超过 8 美元。这些初创公司之所以愿意支付高昂的租金，是因为他们急于快速训练模型，以便在下一轮融资中吸引投资者的注意，争取到数亿美元的资金来继续扩展他们的业务。对于拥有大量 H100 GPU 的算力中心（农场）来说，租赁 GPU 的需求非常高，这就像是「送上门来的钱」。原因是这些 AI 初创公司急于租用 H100 来训练他们的模型，甚至愿意预付租金。这意味着 GPU 农场可以以长期的每小时 4.70 美元（或更高）租出他们的 GPU。根据计算，如果他们能以这种价格持续出租 GPU，那么他们投资购买 H100 的回报周期（即收回购买成本的时间）将不到 1.5 年。回报期结束后，之后每台 GPU 每年能带来超过 10 万美元的净现金流收入。由于对 H100 和其他高性能 GPU 的需求持续高涨，GPU 农场的投资者看到了巨大的利润空间，因此他们不仅同意了这种商业模式，甚至还追加了更大的投资，购买更多 GPU 以赚取更多利润。《郁金香的愚蠢》：创作于有记载的历史上第一次投机泡沫之后，郁金香价格在 1634 年持续攀升，并于 1637 年 2 月崩盘随着人工智能和大数据处理需求的增长，企业对高性能 GPU（尤其是 NVIDIA 的 H100）的需求激增，为了支持这些计算密集型任务，全球企业在硬件和基础设施上初期已投入约 6000 亿美元，用于购买 GPU、建设数据中心等，以提升计算能力。然而，由于供应链的延迟，H100 的价格在 2023 年大部分时间里居高不下，甚至超过每小时 4.70 美元，除非买家愿意预付大额定金。到了 2024 年初，随着更多的供应商进入市场，H100 的租赁价格降至约 2.85 美元，但我开始收到各类推销邮件，反映了市场供应增加后竞争加剧的情况。虽然最初 H100 GPU 的租赁价格在每小时 8 至 16 美元之间，但到了 2024 年 8 月，拍卖式租赁价格已降至每小时 1 到 2 美元。市场价格每年预计会下降 40% 或更多，远超 NVIDIA 预测的 4 年内维持每小时 4 美元的预期。这种迅速的价格下滑给那些刚购买高价新 GPU 的人带来了财务风险，因为他们可能无法通过租赁回收成本。投资 5 万美元购买一张 H100 的资本回报率是多少？在不考虑电力和冷却成本的前提下，H100 的购买成本大约为 5 万美元，预计使用寿命为 5 年。租赁通常有两种模式：短期按需租赁和长期预订。短期租赁价格较高，但灵活性强，长期预订则价格较低但稳定。接下来，文章会通过分析这两种模式的收益，来计算投资者在 5 年内能否收回成本并获得盈利。短期按需租赁租赁价格以及对应的收益： >$2.85 : 超越股市 IRR，实现盈利。 <$2.85 : 收益低于投资股市收益。 <$1.65 : 预计投资损失。通过「混合价格」模型预测，未来 5 年内租金可能下降到当前价格的 50%。如果租赁价格保持在每小时 4.50 美元，投资回报率（IRR）超过 20%，则有利可图；但当价格降至 2.85 美元 / 小时时，IRR 仅有 10%，回报显著降低。如果价格跌破 2.85 美元，投资回报甚至可能低于股市收益，而当价格低于 1.65 美元时，投资者将面临严重的亏损风险，特别是对于近期购买 H100 服务器的人。注：「混合价格」是一个假设，认为 H100 的租赁价格在未来 5 年内逐渐下降到当前价格的一半。这种估计被认为是乐观的，因为当前市场价格每年下降超过 40%，所以考虑价格下降是合理的。长期预订租约（3 年以上）在 AI 热潮期间，许多老牌基础设施提供商基于过去的经验，尤其是在加密货币早期以太坊 PoW 时代经历过 GPU 租金价格暴涨暴跌的周期，因此在 2023 年，他们推出了 3-5 年的高价预付款租赁合同，以锁定利润。这些合同通常要求客户支付高于每小时 4 美元的价格，甚至预付 50% 到 100% 的租金。随着 AI 需求激增，尤其是在图像生成领域的基础模型公司为了抢占市场先机、率先使用最新的 GPU 集群，尽管这些合同价格高昂，但他们不得不签订，以快速完成目标模型，提升竞争力。然而，当模型训练完成后，这些公司不再需要这些 GPU 资源，但由于合同锁定的关系，他们无法轻易退出，为了减少损失，他们选择将这些租赁的 GPU 资源转售，以回收部分成本。这导致市场上出现了大量转售的 GPU 资源，供应增加，影响了市场的租赁价格和供需关系。当前的 H100 价值链注：价值链（Value chain），又名价值链分析、价值链模型等。由迈克尔・波特在 1985 年，于《竞争优势》一书中提出的。波特指出企业要发展独特的竞争优势，要为其商品及服务创造更高附加价值，商业策略是结构企业的经营模式，成为一系列的增值过程，而此一连串的增值流程，就是「价值链」。 H100 价值链从硬件到 AI 推理模型，其中的参与部份可以大致分为以下几类与 Nvidia 合作的硬件供应商数据中心基础设施提供商和合作伙伴风险投资基金、大型公司和初创公司：计划建立基础模型（或已经完成模型建立）容量经销商：Runpod、SFCompute、Together.ai、Vast.ai、GPUlist.ai 等。当前的 H100 价值链包括从硬件供应商到数据中心提供商、AI 模型开发公司、容量经销商和 AI 推理服务提供商等多个环节。市场的主要压力来自于未使用的 H100 容量经销商不断转售或出租闲置资源，以及「足够好」的开源模型（如 Llama 3）的广泛使用，导致对 H100 的需求下降。这两大因素共同导致了 H100 供应过剩，进而对市场价格造成下行压力。市场趋势：开源权重模型的兴起开源权重模型指的是那些尽管没有正式的开源许可证，但其权重已被公开免费分发，并且被广泛应用于商业领域。这些模型的使用需求主要受到两大因素推动：一是类似 GPT-4 规模的大型开源模型（如 LLaMA3 和 DeepSeek-v2）的出现，二是小型（80 亿参数）和中型（700 亿参数）微调模型的成熟和广泛采用。由于这些开源模型的成熟度越来越高，企业能够轻松获取并使用它们来满足大多数 AI 应用的需求，尤其是在推理和微调方面。尽管这些模型在某些基准测试中可能略微逊色于专有模型，但它们的性能已经足够好，可以应对大多数商业用例。因此，随着开源权重模型的普及，市场对推理和微调的需求正在快速增长。开源权重模型还具有三个关键优势：首先，开源模型具有很高的灵活性，允许用户根据特定领域或任务对模型进行微调，从而更好地适应不同的应用场景。其次，开源模型提供了可靠性，因为模型权重不会像某些专有模型那样在未通知的情况下更新，避免出现一些因更新而导致的开发问题，增加了用户对模型的信任。最后，它还确保了安全性和隐私，企业可以确保其提示和客户数据不会通过第三方 API 端点被泄露，降低了数据隐私风险。正是这些优势促使开源模型的持续增长和广泛采用，特别是在推理和微调方面。中小型模型创作者需求转向中小型模型创建者是指那些没有能力或计划从头训练大型基础模型（如 70B 参数模型）的企业或初创公司。随着开源模型的兴起，许多公司意识到，对现有开源模型进行微调，比自己从头训练一个新模型更加经济高效。因此，越来越多的公司选择微调，而非自行训练模型。这大大减少了对 H100 等计算资源的需求。微调比从头训练便宜得多。微调现有模型所需的计算资源远远少于从头训练一个基础模型。大型基础模型的训练通常需要 16 个或更多 H100 节点，而微调通常只需要 1 到 4 个节点。这种行业的转变削减了小型和中型公司对大规模集群的需求，直接减少了对 H100 计算能力的依赖。此外，基础模型创建的投资减少。在 2023 年，许多中小型公司尝试创建新的基础模型，但如今，除非他们能够带来创新（如更好的架构或对数百种语言的支持），否则几乎不会再有新的基础模型创建项目。这是因为市场上已经有足够强大的开源模型，如 Llama 3，让小型公司很难证明创建新模型的合理性。投资者的兴趣和资金也转向了微调，而非从头训练模型，进一步减少了对 H100 资源的需求。最后，预留节点的过剩容量也是一个问题。许多公司在 2023 年高峰期长期预定了 H100 资源，但由于转向微调，他们发现这些预留的节点已经不再需要，甚至有些硬件到货时已经过时。这些未使用的 H100 节点现在被转售或出租，进一步增加了市场的供应，导致 H100 资源供过于求。总体来看，随着模型微调的普及、中小型基础模型创建的减少，以及预留节点的过剩，H100 市场需求明显下降，供过于求的情况加剧。导致 GPU 算力供应增加和需求减少的其他因素大型模型创建者脱离开源云平台大型 AI 模型创建者如 Facebook、X.AI 和 OpenAI 正在逐步从公共云平台转向自建私有计算集群的原因。首先，现有的公共云资源（如 1000 个节点的集群）已无法满足他们训练更大模型的需求。其次，从财务角度来看，自建集群更有利，因为购买数据中心、服务器等资产可以增加公司估值，而租赁公共云只是费用支出，无法提升资产。此外，这些公司拥有足够的资源和专业团队，甚至可以收购小型数据中心公司来帮助他们构建和管理这些系统。因此，他们不再依赖公共云。随着这些公司脱离公共云平台，市场对计算资源的需求减少，可能导致未使用的资源重新进入市场，增加供应。 Vast.ai 本质上是一个自由市场体系，来自世界各地的供应商相互竞争闲置与延迟出货的 H100 同时上线由于闲置与延迟出货的 H100 GPU 同时上线，促使市场供应量增加，导致价格下降。Vast.ai 等平台采用自由市场模式，全球供应商在这里相互竞争价格。2023 年，由于 H100 出货延迟，许多资源未能及时上线，现在这些延迟的 H100 资源开始进入市场，连同新的 H200 和 B200 设备，以及初创公司和企业闲置的计算资源一起供应。小型和中型集群的所有者通常拥有 8 到 64 个节点，但由于利用率低且资金已经耗尽，他们的目标是通过低价出租资源来尽快收回成本。为此，他们选择通过固定利率、拍卖系统或自由市场定价的方式来竞争客户，尤其是拍卖和自由市场模式，使得供应商为确保资源被租用而竞相降价，最终导致整个市场的价格大幅下降。更便宜的 GPU 替代品另一个主要因素是，一旦算力成本超出了预算，那么 AI 推理基础设施便有很多替代方案，特别是如果你运行的是较小的模型。就不需要为使用 H100 的 Infiniband 支付额外费用。 Nvidia 市场细分 H100 GPU 的 AI 推理任务中更便宜替代品的出现，这会直接影响市场对 H100 的需求。首先，虽然 H100 在 AI 模型的训练和微调上非常出色，但在推理（即运行模型）领域，很多更便宜的 GPU 能够满足需求，尤其是针对较小的模型。因为推理任务不需要 H100 的高端功能（如 Infiniband 网络），用户可以选择更经济的替代方案，节省成本。 Nvidia 自己也在推理市场中提供了替代产品，如 L40S，这是一款专门用于推理的 GPU，性能大约是 H100 的三分之一，但价格只有五分之一。虽然 L40S 在多节点训练方面效果不如 H100，但对于单节点推理和小型集群的微调，已经足够强大，这为用户提供了一个更具性价比的选择。 H100 Infiniband 集群性能配置表（2024 年 8 月） AMD 和 Intel 替代供应商另外，AMD 和 Intel 也推出了价格更低的 GPU，例如 AMD 的 MX300 和 Intel 的 Gaudi 3。这些 GPU 在推理和单节点任务中表现优异，价格比 H100 更便宜，同时还拥有更多的内存和计算能力。尽管它们在大型多节点集群训练中还未得到完全验证，但在推理任务中已经足够成熟，成为 H100 的有力替代品。这些更便宜的 GPU 已经被证明能够处理大多数推理任务，尤其是常见模型架构（如 LLaMA 3）上的推理和微调任务。因此，用户在解决兼容性问题后，可以选择这些替代 GPU，以降低成本。总结来说，推理领域中的这些替代品正逐渐取代 H100，特别是在小规模推理和微调任务中，这进一步降低了对 H100 的需求。 Web3 领域 GPU 使用率下降由于加密货币市场变化，GPU 在加密挖矿中的使用率下降，大量 GPU 因此流入云市场。尽管这些 GPU 由于硬件限制无法胜任复杂的 AI 训练任务，但它们在较简单的 AI 推理工作中表现良好，特别是对于预算有限的用户，处理较小模型（如 10B 参数以下）的任务时，这些 GPU 成为性价比很高的选择。经过优化，这些 GPU 甚至可以运行大型模型，成本比使用 H100 节点更低。 AI 算力租赁泡沫后，现在的市场如何？现在入场面临的问题：新公共云 H100 集群进入市场较晚，可能无法盈利，一些投资者可能会损失惨重。新进入市场的 H100 公共云集群面临的盈利挑战。如果租赁价格设定过低（低于 2.25 美元），可能无法覆盖运营成本，导致亏损；如果定价过高（3 美元或以上），则可能失去客户，导致产能闲置。此外，较晚进入市场的集群因为错过了早期的高价（4 美元 / 小时），难以回收成本，投资者面临无法盈利的风险。这使得集群投资变得非常困难，甚至可能导致投资者遭受重大损失。早期入场者的收益情况：早期签署了长期租赁合同的中型或大型模型创建者，已经收回成本并实现盈利中型和大型模型创建者通过长期租赁 H100 计算资源已经获得了价值，这些资源的成本在融资时已被涵盖。虽然部分计算资源未完全利用，但这些公司通过融资市场将这些集群用于当前和未来的模型培训，并从中提取了价值。即使有未使用的资源，他们也能通过转售或租赁获得额外收入，这降低了市场价格，减少了负面影响，整体上对生态系统产生了积极影响。泡沫破灭后，：价格低廉的 H100 可以加速开源式 AI 的采用浪潮低价 H100 GPU 的出现将推动开源式 AI 的发展。随着 H100 价格下降，AI 开发者和业余爱好者可以更便宜地运行和微调开源权重模型，使这些模型的采用更广泛。如果未来闭源模型（如 GPT5++）没有实现重大技术突破，开源模型与闭源模型的差距将缩小，推动 AI 应用的发展。随着 AI 推理和微调成本降低，可能引发新的 AI 应用浪潮，加速市场的整体进步。结论：不要购买全新的 H100 如果现在投资购买全新的 H100 GPU 大概率会亏损。不过只有在特殊情况下，比如项目能够购买到打折的 H100、廉价的电力成本，或在其 AI 产品在市场上拥有足够竞争力时，再去投资才可能合理。如果你正在考虑投资，建议将资金投入其他领域或股票市场，以获得更好的回报率。

TechubNews2024-10-22

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