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金色财经2023-09-19

类型看，主要分为训练LLM的创业公司（OpenAI、Inflection等）、云服务提供商（Azure、GoogleCloud、AWS）、垂类应用龙头（特斯拉等），由于云厂商、垂类应用公司自身仍对GPU有较大需求，GPU对于LLM等创业公司仍是较为“稀缺”资源。回顾国内，我们认为算力租赁介于上游GPU供应商及下游客户间，起到了“中介人”的角色，即租即用的商业模式一定程度上降低了算力使用门槛，也令中小型LLM创业公司触及高性能GPU芯片。在未来核心硬件紧俏的市场格局下，国内算力租赁仍有较大发展空间。　　投资建议：公司作为国内新基建领域头部企业，主业提供新型数字基础设施提供网络建设服务，同时布局智算赛道，我们认为未来伴随AI算力需求重要性不断提升，公司收入有望实现高速增长，预计23~25年公司收入分别为32.1/37.5/43.1亿元，归母净利润分别实现1.9/2.6/3.2亿元，对应P/E42/31/25x，维持“推荐”评级。　　风险提示：客户相对集中的风险，竞争加剧的风险，海外业务风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，民生证券于一铭研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为36.8%，其预测2023年度归属净利润为盈利1.91亿，根据现价换算的预测PE为41.69。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级3家，增持评级3家。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-09-19

A16z主动寻投的去中心化AI计算网络—Gensyn 社区发车中年底发币

格也比较美丽！先到先得！未来展望由OpenAI 旗下的大型语言模型ChatGPT 所引爆的生成式AI 服务热潮，将世界各国的政府和企业都卷进了AI 的军备竞赛，不仅创建AI 模型的需求正在快速成长，支持AI 运行的各种基础设施，上至伺服器晶片与零组件，下至软体服务公司和云端供应商都连带受到瞩目，甚至进入了供不应求的状态。 AI 概念板块无论在Web 2 还是Web 3 都是非常热门的赛道，不过相对于Web 2 已经涨过一轮的整个供应链与硬体设施相关代币来说，Web 3 中AI 基础设施的项目显然都还处于较为早期的阶段，如果你错过了先前由NVIDIA 领头的狂欢，Gensyn 值得你及早关注。来源：金色财经

金色财经2023-09-19

DeepMind联合创始人：生成式AI只是一个阶段接下来是交互式AI

人建议和对话。 ChatGPT的开发者OpenAI也在7月份为其聊天机器人推出了代码解释器（Code Interpreter）功能，沃顿商学院教授伊森·莫里克（Ethan Mollick）表示，这是“未来人工智能将成为复杂知识工作的宝贵伙伴的最有力案例。” 苏莱曼发表上述言论之际，人们担心人工智能的繁荣可能被过度炒作。根据网络分析公司Similarweb的数据，8月份，ChatGPT网站的流量连续第三个月下滑。

金融界2023-09-18

Gemini vs. GPT-4：谷歌与OpenAI的生成式人工智能之争要来啦？

emini的对话式人工智能软件，旨在与OpenAI的GPT-4模型展开竞争。据报道，Gemini是一个功能强大的大型语言模型集合，具备多种功能，包括与聊天机器人互动、生成原始文本、编写代码以及生成图像等。近年来，人工智能技术的发展日新月异，生成式模型成为研究和应用的热点领域。去年微软支持的OpenAI推出的ChatGPT取得了巨大成功，引起了谷歌的注意。为了迎头赶上这一潮流，谷歌决定加大对生成式人工智能的投资，并着手开发Gemini。据了解，谷歌已经向少数公司提供了Gemini早期版本的访问权限。尽管目前提供的是相对较小的版本，但谷歌计划逐步推出更接近GPT-4的更大版本。这显示了谷歌在生成式人工智能领域保持竞争优势的决心。 Gemini的主要功能之一是与用户进行对话。作为一款聊天机器人，Gemini能够进行自然语言交互，回答问题、提供信息等。这将为用户提供更加智能、个性化的对话体验，可以在各种场景中发挥重要作用。除了与用户对话，Gemini还可以生成原始文本。它可以用于总结文本、电子邮件草稿、音乐歌词和新闻报道等。这将为用户提供便捷和高效的写作和创作工具，为各行各业的人士节省时间和精力。 Gemini还具备其他令人期待的功能。例如，它可以帮助软件工程师编写代码。根据用户的需求，Gemini能够生成满足要求的代码片段，为开发人员提供更高效的编程体验。这将有助于加快软件开发过程，提高工作效率。此外，Gemini还有望生成原始图像。这将为设计师和创意工作者提供创作灵感和辅助工具。Gemini能够根据用户的要求生成多种类型的图像，为创意行业注入更多可能性。谷歌计划通过其Google Cloud Vertex AI服务向企业提供Gemini。这将使企业能够利用Gemini的强大功能来改善业务流程和创新能力。生成式人工智能技术在商业领域的应用潜力巨大，Gemini的引入将进一步推动该技术的发展和应用。 Gemini的推出标志着谷歌对生成式人工智能技术的重视，并展示了他们在这一领域保持竞争优势的决心。Gemini与OpenAI的GPT-4之间的竞争将推动这一领域的发展，为用户带来更多选择和更好的体验。尽管Gemini的推出存在一定的风险，但谷歌作为全球领先的搜索和广告巨头，拥有雄厚的技术实力和资源，具备在竞争中取得成功的潜力。Gemini的发展进展顺利，谷歌正朝着更高的目标迈进。 Gemini的详细信息目前还不为外界所知。然而，随着Gemini的不断发展和完善，我们可以期待看到更多关于该产品的详细信息和其为用户带来的创新应用。结语 Gemini的推出将为谷歌在生成式人工智能领域进一步扩展其影响力提供机会，并与竞争对手OpenAI展开竞争。尽管面临风险和竞争，谷歌作为全球领先的搜索和广告巨头，在技术实力和资源方面具备一定的竞争优势。谷歌的母公司Alphabet对生成式人工智能的投资表明他们对该领域的商业潜力抱有信心，致力于为用户和企业提供更多创新和智能化的解决方案。生成式人工智能技术的发展取得了显著进展，但也引发了一些伦理和隐私方面的担忧。随着技术的不断进步，确保透明度、责任和合规性对于应用生成式人工智能技术至关重要，以避免潜在的滥用和风险。声明：本文来自潮外音创作者，内容仅代表作者观点和立场，且不构成任何投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经

金色财经2023-09-18

谷歌云高管：Web3是为了解决业务问题而非炒作代币价格

成到数字身份和供应链中。最近，随着 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 于 2019 年创立的虹膜生物识别加密货币项目 Worldcoin 于 7 月 24 日推出，数字 ID 尤其成为 Web3 世界争论的热门话题。区块链技术还不够隐形然而，Tromans 认为，区块链技术不太可能得到大规模采用，至少在用户体验改善之前是这样。 “如果普通最终用户（不是计算机科学家、不懂区块链）必须了解他们的私钥——我们就错了。他们必须被抽象出来，”他解释道。 “当您加载 Web 浏览器时，您正在使用一系列高科技功能，例如 TCP-IP 和 HTTPS。这些协议对大多数人来说都没有任何意义，”Tromans 补充道，并建议 Web3 应该努力实现同样的目标。 Tromans 表示，Web3 开发人员需要构建无阻碍的解决方案来帮助用户恢复私钥并帮助管理他们的数据，以便他们拥有“出色的”用户体验。他表示，当用户体验得到优化时，区块链技术将解决一系列行业的问题。 “当这项技术能够解决付费问题，帮助游戏降低成本或帮助美术人员更具创造性并获得报酬时，他们便能够拥有自己的事业，而无需真正了解技术是如何运作的，这对于该技术的广泛采用是至关重要的。” “当 Web3 得到大规模采用时，我们不会称其为 Web3。我们将再次称其为网络，”他说。来源：金色财经

金色财经2023-09-18

查诺斯称仍在做空特斯拉但看好英伟达马斯克回应

” 查诺斯还谈到了人工智能的话题——在OpenAI的ChatGPT发布之后，人工智能是2023年的一个关键市场主题。他称赞英伟达是人工智能领域的“时尚女郎”（It girl），并补充说他不会做空这家芯片公司。然而，他强调了人工智能的缺点，并指出了该技术发展带来的风险。查诺斯说：“我认为，每当我们看到这些技术的结构性变化，比如90年代的互联网，人们首先会拥抱一切。但你当然会发现，当它真正成为一个重大转变时，这些技术最终伤害的企业和它们创造的一样多。” 一位X用户转发了查诺斯这次采访的视频，马斯克再次以讽刺的口吻评论称：“吉姆·灭霸需要停止对自己的投资打响指了。”

金融界2023-09-18

AI人才抢夺战：年初疯狂年末彷徨

速形成：人才储备最多的企业，离“中国的OpenAI”最近。千万年薪，难挖硅谷人才以如今AI人才的紧俏程度，Mia觉得千万级的年薪并不夸张。在2023年第一季度，超过17万中国AI企业如雨后春笋般冒了出来。圈内人爱用一句话形容AI赛道的创业热：“光北京就有20多家声称能做大模型的企业。” 但相对的，是写在中国工信部报告中的30万AI人才缺口。再严苛一些，国内有过完整大模型工程经验的人能有多少？AI行业资深人才顾问海浪告诉36氪：“不超过100个人。” 若想要挖到能直接带上百人的团队跑工程的P9、P10，国内就只剩下大厂的几个CTO和首席科学家。“企业想要招技术高管，只能看硅谷。”海浪解释。可惜的是，无论是茶叶、老干妈，还是一千万的高薪，都很难打动硅谷的人才。一名研究员在Mia尚未给出薪酬条件时，就开门见山地拒绝：“老婆孩子都在这里，回国之后孩子的教育问题，也很难解决。” 再过一年多，微软必应团队的算法工程师Joshua就能如愿拿到美国绿卡。在他的人生蓝图里，再积攒两年工作经验，他就从华盛顿搬到硅谷创业。他不愿离开硅谷——即便从今年2月起，求职软件上几乎每天都有99+的未读消息和通知红点。除了薪酬，Joshua还看到有公司开出隐形福利：前半年不背OKR。被求职信息轰炸近一个月后，Joshua关闭了几个求职软件的弹窗。抢人大战中，有成熟落地场景的企业，赢面会大一些。在Mia看来，落地场景就是企业的简历，更能吸引人才。而落地方案尚未成熟的公司，要么有个像王慧文和王小川一样，“人能来事，又能搞钱”的创始人，要么靠“画饼”吸引人才。但国内科研环境与硅谷的现实差距，让大模型创业者画的理想之“饼”，不那么有说服力。在硅谷期间，Mia去了英特尔总部。在那里，每位算法工程师能调用的GPU就有四五百块。“但在国内，四五百张GPU往往是一个项目组能够申请到的算力上限。”Mia说。 △英特尔总部。图源：视觉中国类似的，谷歌AI实验室对人才的大方一度让蓝振忠觉得惊讶。在那里，他能够自由调用相当于几千张A100的TPU。就算在比较冷门的研究组，部门团建仍然开得起高级餐厅最贵的酒。回国成立AI公司“西湖心辰”后，蓝振忠第一次感受到了算力资源的稀缺和昂贵：“公司和学校的科研经费只能买很少一部分，剩余的都得租公有云服务。”为了拉融资买算力，他每天需要和投资机构和客户开五六个电话会。回国的硅谷创业者为资源焦虑，而去硅谷的创业者也屡屡碰壁。一位知名创业者曾在公开场合被问及近期的硅谷之行收获时，坦言自己去硅谷不是为了挖人，而是为了交流技术经验。但一名与该创业者在硅谷交流过的人士告诉36氪：“别信他。因为挖人很难，大多数人过去，只能先建立个联系。” Meta一开源，猎头白干半年年初，AI技术大牛还是圈内最热的招徕对象。像ChatGPT一样参数千亿的大语言模型，仍然是个“舶来品”。对多数企业而言，想要做“中国OpenAI”，就必须大力招人搞技术。然而不久后，意外发生了。扇动翅膀的，是押注AI大模型已久的Meta（前Facebook）。2023年3月8日，被称为“最强开源模型”的大语言模型Llama遭到泄露，任何人都可以下载使用；7月，Llama的研发商Meta主动成为“搅局者”，开源了性能更强的Llama 2，几乎所有公司都能直接免费商用Llama 2。 Llama的开源，迅速降低了大模型训练的门槛。AI从业者们发现，根本没必要花这么多钱招技术人才从0训练模型。理论上，公司只要有足够多和高质数据，对Llama进行微调，就能用较低的成本训练出一个效果不错的模型。很快，不少公司的大模型如雨后春笋般冒了出来，更甚者基于Llama微调后，就冠以“自研”之名。圈内广为流传的一句戏言是：如果Llama不“惨遭开源”，国内就没那么多的“自研”。紧接着，技术领域的人才就开始“贬值”。曾经想从硅谷挖人的几家企业，把自己的需求改成了从国内找工程师，年薪控制在40万元以内。猎头Mia在KTV点了一首《老子明天不上班》：“感觉自己上半年跑硅谷，最后白干。” 上半年，由于技术尚未成熟，大模型的商业化落地并不十分顺利。开源的Llama解决了卡脖子的大模型技术，也将AI企业发展的进度条从大炼模型，快速拉到应用落地。相应的，企业们年初招徕技术人才的热情，在下半年一度转移到了产品经理。在Netflix最新发布的招聘启示中，AI产品经理的年薪开到了90万美元，超过了AI技术总监的65万美元。不过，市场供需并非衡量顶级人才的唯一标尺，Icon（标志）级别的技术大牛热度仍然不减。对企业来说，技术大牛不光是敲代码的员工，还是一个充满内涵的符号：技术人才，意味着技术的天花板，以及持续吸纳资方、客户和人才的门面。昆仑万维CHO杨姝一直觉得，人才是AI公司最优质的资产。公司不仅需要基本功扎实的研发者，也需要一个名号响亮的Icon。就像乔布斯之于智能手机，“Icon和研发者的区别在于，Icon是有市场号召力的，还能吸引更牛的人才过来”。 2020年昆仑万维即布局AIGC和AGI领域，目前相关团队整体规模近千人。但到了2023年，为了争夺人才，杨姝和HR同事每周要沟通近百位候选人。最近，昆仑万维还请来了一位“Icon”——顶级AI科学家颜水成，出任天工智能联席CEO和昆仑万维2050全球研究院院长，吸引全球的AI人才。 “杨红霞博士来之前，我感觉市面上没什么人觉得字节能做大模型这件事。”一名大厂HR点评。作为曾经阿里达摩院大模型M6的项目带头人，杨红霞在今年初转投字节跳动的AI阵营——这一消息也让不少人认为，字节有了和AI“老玩家”百度、阿里同桌竞技的可能。至于花千万元挖一个技术大牛来做AI到底值不值，上述HR回复36氪：“在实现技术革新前，确保企业形象跟上时代潮流。” 所有人都在警惕泡沫 6月后，水温渐凉。钱在上半年，已经涌向了大模型的早期玩家。据不完全统计，上半年融到钱的大模型企业大概有20多家，而6月后，数量骤减至不到1/2。一名双币基金的AI投资人终止了四五家大模型企业的投资进程。她告诉36氪，近期他们只看AI应用。可惜时至今日，AI赛道依然没有一款“杀手级”应用——市场和投资人都在观望，高开的大模型技术是否能持续高走，给予可观的回报。 “CV（计算机视觉领域）好歹也火了一两年，但大模型冷却的速度巨快。”海浪说，“今年大家只是看似拿了很多钱，其实背负了很大压力。” 与赛道一起降温的，还有企业对AI人才的热情。年初的抢人热，更多的是企业们面对新技术的兴奋和FOMO（Fear of Missing Out，害怕错过）情绪。“大家也不管招这么多人有没有用，先把气氛炒起来。”年初Mia接到的需求，大多没有指明招募人才数量的范围，“一是挖人确实难，二是企业不知道挖多少人。” 精打细算后，企业们逐渐发现，人海战术、跑马圈地的互联网打法并不适用于大模型。王慧文曾告诉36氪，他觉得搞大模型“人多了反而起负作用”，最小的建制只要30来人。今年7月，马斯克高调宣布入局大模型领域，新公司xAI只有12名成员。 △xAI的12名成员。图源：xAI官网人海战术的反例是Meta——即便拥有Llama和OPT两支明星大模型团队，但由于算力资源分配的不平衡，目前超半数Llama作者选择了离职。在资源紧俏的大模型领域，缩减人员规模既能如马斯克所说“提高人均可支配资源数量”，也能提高管理效率。王小川在媒体访谈中提到，管理过3000人的搜狗后，发现现在百川只有100、300人，非常容易把效率提上去。更何况，大模型的研究是亟需才能和悟性的领域，人海战术收效甚微。 “一个聪明的大脑胜过万马千军。”智子引擎CEO高一钊告诉36氪，他们团队自研的多模态元乘象ChatImg 2.0，核心算法编写只用了不到5人。当大模型人才的供需趋向平衡，企业对AI人才的急切之心，也迅速恢复平静。 “企业基本只要招一个厉害的CTO，或者个位数的技术带头人。”Mia近期接到的招人需求数量骤减。顶级人才的流动，在上半年的“热战”中基本已成定局，而模型团队中剩余的工程师，Mia发现只要用三四十万的年薪，并不难从国内外大厂或者高校计算机专业中挖到。企业们对AI人才扩张的谨慎，更源于在视觉识别（简称CV）领域发生的那场人才扩张泡沫。 2018年，CV的风口吹起了AI四小龙。当时，估值飙升至60亿美元的高汤，一年内融了20多亿美元。最后大部分融资都去了哪？答案是挖人。当时，即便是CV方向出身的应届毕业生，不少人年薪也能拿到60万元。 △商汤，图源：IC photo 但很快，不少公司发现，CV没有太高的技术壁垒。AI企业To B、To G的业务，很快就被上游的云厂商蚕食。这几年四小龙的难处有目共睹，最早上市的商汤，在2022年每赚一块钱，就要净亏2块。企业不得不让科学家背上营收指标。2020年以来，海浪能明显感到风向的变化，高校出身的教授变得不那么受欢迎，“大家更需要带过团队、做过产品的人”。一家想要智能化转型的物流企业说得更直接：“我们的钱是一个盒子一个盒子搬出来的，不是发论文发出来的。” 迫于营收压力，不少去大厂研究院的大牛，又回到了高校。海浪发现，此前帮大厂挖角的北美高校出身的华人科学家，重新开始以教授的身份发论文。几乎所有企业都不希望人才泡沫再次产生。 Llama发布前，由于大模型是个高壁垒的新技术，企业给人才定的绩效并不具体，比如“年末前超越GPT-3.5，未来1-2年超越GPT-4”。但Llama把进度条快速拉到做应用的阶段，人才们的绩效，迅速指向了商业化。赚钱成了首要指标。Mia下半年接到来自企业的不少需求，从挖人，变成了帮人才做项目管理。一名硅谷出身的研究员对Mia诉苦：“（企业）不是说好给足空间做研究吗？怎么又要背营收？”Mia脑子转得飞快：“企业方觉得您有能力。” 2023年末，是不少企业和投资人检验人才价值的关键点。 “投资人和创始人都需要先看看，到年底花钱找来的人，能跑出什么东西，再决定是否继续入场。”海浪说。从给title的爽快程度，他能感受到今年企业的谨慎：2018年，帮技术大牛谈个T10、P10以上的岗位并不难。但今年，P9的职级都需要垫脚伸手够一够。早上六七点起，游一小时的泳，紧接着去实验室工作到晚上9点，然后回去陪家人——这是在卡内基梅隆大学读博时蓝振忠的一天，“从不加班熬夜，也不把工作带回家”。但在这轮热潮中，蓝振忠破了戒。这位技术老手、创业新手最近主动约见了不少投资人，从头学习管理和战略：“在终场来临前，努力让自己不被市场淘汰。” （应采访者要求，文中海浪、Mia、Joshua为化名）来源：金色财经

金色财经2023-09-16

如何参与 Worldcoin简析 Worldcoin 愿景、功能信息

项目简介 Worldcoin 是由 OpenAI 创始人 Sam Altman 创立的加密货币项目。它的核心使命是为全球大部分人提供一个可靠、公平的数字身份和货币体系。在当前的环境中，尽管数字技术迅速发展，但仍有大量的人无法以数字方式验证自己的身份，这在许多情况下限制了他们获得金融和其他服务的能力。 Worldcoin 的愿景 Sam Altman 和他的团队认为，建立一个公平的数字身份体系是为全球人口提供更好金融机会的关键。Worldcoin 的愿景不仅仅是创建另一个加密货币，而是帮助每个人获得数字身份，并进入全球金融体系。为了实现这一目标，Worldcoin 开发了一种独特的身份验证方法，可以迅速且公正地为用户提供数字身份。经过身份验证的用户将能够访问各种金融和其他服务，从而改善他们的生活质量和经济前景。技术与应用 Worldcoin 的技术背后的具体细节尚未全面揭示，但其核心是一个安全、去中心化的区块链系统。这个系统将使个人能够存储、管理和验证自己的身份，而无需依赖传统的中央权威或第三方服务。此外，作为一个完整的金融生态系统，Worldcoin 也将提供一系列金融产品和服务，如储蓄、贷款和投资。结论 Worldcoin 是一个雄心勃勃的项目，它希望通过提供全球最大、最公平的数字身份和货币体系来解决全球金融不平等的问题。在 Sam Altman 的领导下，这个项目有潜力重塑我们对金融服务和数字身份的看法。然而，它也面临着诸多挑战，包括技术、监管和市场接受度等方面的问题。 World ID介绍 World ID 是 Worldcoin 项目中的核心组件，代表了数字身份在加密领域的未来方向。这是一个尝试解决去中心化身份验证问题的方案。以下是 World ID 的一些核心特点和它可能带来的影响：零知识证明：零知识证明是一种加密方法，使得一方可以向另一方证明自己知道某个信息，而无需透露该信息。在 World ID 的上下文中，这意味着人们可以证明自己的身份，而无需透露任何个人信息，确保隐私和安全。 Orb 设备：Orb 是 Worldcoin 用于身份验证的生物识别设备。它通过扫描用户的虹膜来验证他们的身份。虹膜识别被认为是目前最安全的生物识别技术之一，因为每个人的虹膜都是独特的，与指纹或面部识别相比，更难以伪造。简化身份验证：理论上，一旦用户完成了 World ID 的初始化验证，他们就可以在任何支持 World ID 的平台上进行身份验证，而无需再次进行复杂的验证过程。隐私保护：World ID 的设计理念是保护用户隐私。零知识证明和 Orb 设备确保了用户在身份验证过程中的隐私权。广泛应用：如果 Worldcoin 项目成功，并且 World ID 得到广泛接受，那么它可能会被应用于多种在线和离线服务，从金融交易到在线服务的登录验证。潜在挑战：尽管 World ID 在理论上听起来很吸引人，但实施这种身份验证系统仍然面临许多挑战，包括技术障碍、用户接受度、设备分发和监管问题。 World ID 是对数字身份验证的一次重要尝试，结合了加密技术和生物识别技术，旨在为用户提供一个既安全又便捷的身份验证方法。 Worldcoin 的愿景确实是宏大和有影响力的。其目标是解决全球金融体系中的一项核心挑战：如何确保每个人都能获得和利用数字身份和货币。以下是对这一愿景的一些深入思考：包容性：全球仍有大量的人口无法获得基本的金融服务，这通常被称为“无银行”的人。将这些人纳入全球金融体系对于减少贫困和推动经济增长至关重要。数字身份：在许多地方，缺乏官方身份证明使人们无法获得金融服务。一个去中心化的、基于加密货币的身份系统可以解决这个问题。去中心化金融 (DeFi)：通过去中心化金融，人们可以直接、安全地进行金融交易，无需传统的金融中介，这大大降低了成本和门槛。全球货币：随着全球化的加速，有一个稳定、可靠且被全球接受的货币会变得越来越重要。Worldcoin 的愿景可能正指向这个方向。总的来说，尽管 Worldcoin 的愿景是具有吸引力的，但它的实现需要跨越许多技术、社会和政策方面的障碍。Worldcoin 或许会在未来为我们提供一个解决这些问题的方法或框架。只有时间才会告诉我们它是否能实现其雄心壮志的目标。来源：金色财经

金色财经2023-09-16

美股开盘：道指跌近60点科技股多数下跌Arm上市次日开盘涨近8%

的早期版本。据报道，Gemini旨在与OpenAI的GPT-4模型竞争。亚马逊开设拉美最大的“最后一英里”配送中心周四，亚马逊在拉丁美洲最大的“最后一英里”配送中心——墨西哥首都的一个仓库正式启用，因为亚马逊正寻求在该地区人口最多的城市之一墨西哥城提供更快的配送服务。 AdobeQ3业绩超预期，Q4指引令投资者失望 AdobeQ3业绩超预期，Q4指引令投资者失望。Adobe Q3营收为48.9亿美元，同比增长10%，好于市场预期的48.7亿美元;净利润为14.03亿美元，上年同期为11.36亿美元;不计部分项目的每股收益为4.09美元，好于市场预期的3.98美元。

金融界2023-09-15

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