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从质疑到狂欢！AI支出引爆科技股七巨头年内投资近4000亿美元

c的主要金主，后者被视为OpenAI ChatGPT的头号劲敌。巨额支出中相当部分化作了对顶尖AI人才的疯狂争夺。扎克伯格一马当先，斥资数十亿美元从OpenAI、苹果和谷歌等对手处挖角工程师与研究员，加速超级智能研发。这四家曾因过度资本支出遭投资者质疑的巨头，今年合计投资规模将逼近4000亿美元。艾夫斯强调，"由英伟达、微软、Palantir、Meta、Alphabet和亚马逊引领的第四次工业革命才刚刚揭开序幕。"在这轮AI军备竞赛中，市场正用真金白银投票：只要科技巨头能证明投入转化为实质增长，烧钱战略就仍是通行证。

金融界08-04 13:28

国内AI模型持续推进性能提升，AI小宽基人工智能ETF(515980)有望受益

完整版和mini 版GPT-5 将通过ChatGPT 和API 提供，但nano 版本则仅通过API 供应。该模型将集成先进的o3 推理能力，这一创新技术的应用，预计将极大增强GPT-5 在理解和处理复杂信息方面的能力。西部证券指出，海外科技龙头公司AI驱动的业绩成长及持续的资本开支扩张，继续印证了AI产业趋势的不可阻挡。随着国内AI模型的持续推进与性能提升，AI应用货币化进程的加速，AI 国内链的投资价值亦将充分显现。在市场众多人工智能产品中，目前唯一季频调仓、独家跟踪这个指数的华富人工智能 ETF（515980）可看做人工智能行业的小宽基，与同类竞品指数不同的是，华富人工智能 ETF（515980）跟踪的人工智能产业指数中均衡配置算力(50%)及应用(50%)，算力应用两不误！据了解，跟踪标的人工智能产业指数中，景气度正在线的光模块、国内算力和AIGC应用，权重均在20%-25%左右，明显高于同类竞品指数。值得关注的是，指数中还配置了部分具有良好0-1商业化潜力的AI+应用方向比如自动驾驶、机器人、智能穿戴等，各自有5%的权重。在国家政策对AI+应用强call的背景下，左侧埋伏，等待爆发，从容投资。场外投资者也可以选择华富人工智能ETF联接基金（A类008020，C类008021），通过投资目标ETF跟踪的焕新升级的人工智能指数，优选的成分股人工智能业务纯度都比较高，让投资者获得产业发展带来的投资回报的同时，既可以绕开概念炒作，也可以规避公司旧业务的拖累，提升投资体感！以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云08-04 11:49

美国知名经济学家：就业市场疲软别怪AI，是经济不行了

不确定性和低迷的经济驱动的，而不是由于ChatGPT或数据处理机器人这样的人工智能工具的迅速崛起。德隆在7月23日发表了他的分析，大约在7月就业报告震惊市场的10天前，该报告显示，几个月来，美国经济比之前想象的要疲软得多。德隆发出了预言性的声音，他写道，贸易、移民、通胀和技术方面的“政策不确定性”已经“瘫痪了商业规划”，导致了招聘冻结的自我强化循环。新进入就业市场的人首当其冲地受到了企业向避险情绪倒退的冲击。换句话说，2025年的大学毕业生真的很不走运。这位经济学家认为，面对不可预测的政策环境，不确定性导致企业推迟重大决策，包括招聘。他写道：“这种厌恶风险的情绪对那些刚刚开始职业生涯的人来说尤其有害，因为他们依赖于稳定的入门级职位空缺来迈出第一步。” 那么，究竟是什么阻碍了刚毕业的美国大学生找到第一份至关重要的工作呢？德隆引用了《彭博商业周刊》的阿曼达·马尔和她关于“随机不确定性”的理论，即政府政策、贸易、移民和通货膨胀的不可预测性。公司没有裁员；相反，他们只是在等待。由于预期关税、通货膨胀率和监管环境可能突然发生变化，许多公司正在推迟招聘新员工。结果是一种观望的气氛，雇主们担心未来的经济冲击，对扩张持谨慎态度。这种持有模式对新进入劳动力市场的人打击尤其严重。虽然美国的总体失业率仍然很低，但相对于其他劳动力群体，应届毕业生的处境尤为艰难。德隆援引包括保罗·克鲁格曼在内的经济学家的话指出，虽然大学毕业生的绝对失业率并不令人担忧，但毕业生失业率与总体失业率之间的差距却创下了历史新高。过去，高等教育确实能降低失业率，但现在，与前几代人相比，应届毕业生的生活“差距很大”。尽管科技行业对人工智能取代初级分析师或自动化入门级任务的可能性发出警告，但德隆敦促在指责时要谨慎。他以他一贯的风格指出，“目前还没有硬的、甚至连半令人信服的软叙事都没有，即‘人工智能是导致初级职位稀缺的罪魁祸首’。”他指出，招聘放缓是由更广泛的经济力量驱动的：不确定性、风险规避以及企业投资方式的变化。德隆认为，最关键的是，科技行业的公司不是在招聘人才，而是在“为人工智能提供动力的硬件”上大肆挥霍——尤其是英伟达的高性能芯片——这助长了资本投资的繁荣，同时也在排挤初级员工。 “对企业来说，计算方法很简单：投资人工智能基础设施被视为提高未来竞争力的入场券，而雇佣初级员工是一项可以推迟的成本。” 支撑这些趋势的是对所有风险的规避。雇主们更愿意为特定的短期需求雇佣员工，而不太愿意投资于培养新人才——这让年轻的求职者陷入了一个循环，“刚踏入公司大门”就比以往任何时候都困难。在职员工担心就业市场的不确定性，不太可能换工作，导致职位空缺减少，就业停滞加剧。德隆表示：“从长期来看，大学毕业生工资溢价的上升已经结束，下降（可能）已经开始。” 他继续说，几十年来，大学学位是获得更高收入的入场券，而劳动力市场青睐那些拥有高级技能和证书的人。然而，近年来，“这已经趋于稳定，甚至可能正在下降。”他补充说，原因很复杂，但结论是：虽然学位仍然很有价值，但它们不再像以前那样是通往繁荣的不断上升的门票。德隆对应届毕业生的底线是：把今天的就业困境归咎于厌恶风险的商业环境，而不是科技。既然我们知道2025年的经济可能比以前更加厌恶风险，德隆的警告值得重新审视。

金融界08-04 09:18

24小时环球政经要闻全览 | 8月4日

了一张问答图，左上角使用的是大家期待的ChatGPT-5。这也意味着，OpenAI基本已经完成了GPT-5的基础开发，进入安全、功能测试阶段将很快发布。另有其他爆料称，GPT-5强的是代码和商业化能力。茅台生肖蛇酒批发价跌破2000元酒类行情监测平台“今日酒价”上的批发参考价显示，8月3日，茅台生肖蛇酒（简称“蛇茅”）原箱报1995元/瓶，较上一日下跌5元，上市以来首次跌破2000元/瓶的“心理防线”，远低于其2499元/瓶的市场指导价。《731》定档9月18日电影《731》宣布将于9月18日上映。据悉，该片由赵林山执导，姜武、王志文、李乃文领衔主演，孙茜、冯文娟等主演。该影片以侵华日军731部队在中国东北进行的细菌实验为背景，通过一个小人物的曲折命运，揭露731部队的罪行。

格隆汇08-04 08:08

揭秘OpenAI的野心：让AI为你搞定一切

enAI 后不久，便见证了同事们推出 ChatGPT—— 这款产品后来成为史上增长最快的产品之一。与此同时，莱特曼则在一个团队中默默耕耘，致力于教 OpenAI 的模型解决高中数学竞赛题。如今，这个名为 MathGen 的团队被视为 OpenAI 打造 AI 推理模型这一行业领先举措的关键力量，而 AI 推理模型正是能像人类一样在电脑上完成任务的 AI 代理的核心技术。 “我们当时试图让模型在数学推理方面做得更好，因为那时它们在这方面还很薄弱，” 莱特曼在描述 MathGen 早期工作时对 TechCrunch 表示。 OpenAI 的模型如今远非完美 —— 该公司最新的 AI 系统仍会出现幻觉，其代理在处理复杂任务时也力不从心。但它的最先进模型在数学推理方面已有显著进步。OpenAI 的一款模型最近在国际数学奥林匹克竞赛（一项面向全球最聪明高中生的数学竞赛）中斩获金牌。OpenAI 认为，这些推理能力将迁移到其他学科，最终为该公司一直梦寐以求的通用代理提供动力。 ChatGPT 的诞生纯属意外 —— 一次低调的研究预览意外走红，演变成消费级业务 —— 但 OpenAI 的代理是该公司多年来精心努力的成果。 “最终，你只需向电脑提出需求，它就会为你完成所有这些任务，”OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼在 2023 年公司首届开发者大会上表示。“这些能力在 AI 领域通常被称为代理。其带来的好处将是巨大的。” 这些代理能否实现奥特曼的愿景仍有待观察，但 OpenAI 在 2024 年秋季推出首个 AI 推理模型 o1 时，震惊了世界。不到一年后，促成这一突破的 21 名基础研究员成为硅谷最炙手可热的人才。马克・扎克伯格招募了 5 名参与 o1 研发的研究员，让他们加入 Meta 新成立的专注于超级智能的部门，并为部分人提供了超过 1 亿美元的薪酬方案。其中之一的赵胜佳最近被任命为 Meta 超级智能实验室的首席科学家。强化学习的复兴 OpenAI 推理模型和代理的崛起与一种名为强化学习（RL）的机器学习训练技术息息相关。强化学习在模拟环境中向 AI 模型反馈其选择是否正确。强化学习已应用数十年。例如，2016 年，在 OpenAI 于 2015 年成立约一年后，谷歌(189.95，-2.91，-1.51%)DeepMind 使用强化学习创建的 AI 系统 AlphaGo 在围棋比赛中击败世界冠军，引发全球关注。大约在那时，OpenAI 的首批员工之一安德烈・卡帕西开始思考如何利用强化学习创建一个能使用电脑的 AI 代理。但 OpenAI 花了数年时间才开发出必要的模型和训练技术。到 2018 年，OpenAI 在 GPT 系列中率先推出首个大型语言模型，该模型在海量互联网数据和大型 GPU 集群上进行预训练。GPT 模型在文本处理方面表现出色，最终催生出 ChatGPT，但在基础数学方面却存在短板。直到 2023 年，OpenAI 才取得突破，最初将其命名为 “Q*”，后又改称 “Strawberry”。这一突破通过结合大型语言模型、强化学习和一种名为测试时计算的技术实现。后者让模型在给出答案前，有额外的时间和计算能力来规划和解决问题，并验证每一步骤。这使得 OpenAI 能够引入一种名为 “思维链”（CoT）的新方法，该方法提高了 AI 在处理未见过的数学问题时的表现。 “我能看到模型开始进行推理，” 埃尔・基什基说。“它会发现错误并回溯，还会‘感到沮丧’。这真的就像在阅读一个人的想法。” 尽管这些技术本身并非新颖，但 OpenAI 独特地将它们结合起来，创建了 Strawberry，这直接促成了 o1 的开发。OpenAI 很快意识到，AI 推理模型的规划和事实核查能力可用于为 AI 代理提供动力。 “我们解决了一个我多年来一直冥思苦想的问题，” 莱特曼说。“这是我研究生涯中最激动人心的时刻之一。” 扩展推理能力凭借 AI 推理模型，OpenAI 确定了两个可用于改进 AI 模型的新方向：在 AI 模型的后期训练中使用更多计算能力，以及让 AI 模型在回答问题时有更多时间和处理能力。 “作为一家公司，OpenAI 不仅关注事物的现状，还非常关注它们的扩展方式，” 莱特曼说。两位消息人士告诉 TechCrunch，在 2023 年 Strawberry 取得突破后不久，OpenAI 成立了一个由研究员丹尼尔・塞尔萨姆领导的 “代理” 团队，以在这一新范式上取得进一步进展。尽管该团队名为 “代理”，但 OpenAI 最初并未像我们如今所想的那样区分推理模型和代理。该公司只是想让 AI 系统能够完成复杂任务。最终，塞尔萨姆领导的代理团队的工作成为开发 o1 推理模型这一更大项目的一部分，该项目的负责人包括 OpenAI 联合创始人伊利亚・萨茨凯弗、首席研究官马克・陈和首席科学家雅各布・帕乔基。 OpenAI 必须投入宝贵的资源 —— 主要是人才和 GPU—— 来开发 o1。纵观 OpenAI 的历史，研究人员必须与公司领导层协商以获取资源，而展示突破性成果是确保获得资源的可靠方法。 “OpenAI 的核心特点之一是，研究方面的一切都是自下而上的，” 莱特曼说。“当我们展示（o1 的）证据时，公司表示‘这很有意义，让我们继续推进’。” 一些前员工表示，这家初创公司开发通用人工智能（AGI）的使命是在 AI 推理模型方面取得突破的关键因素。通过专注于开发尽可能智能的 AI 模型，而非产品，OpenAI 能够将 o1 置于其他工作之上。而在竞争激烈的 AI 实验室中，对这类想法进行如此大规模的投资并非总能实现。事实证明，尝试新训练方法的决定是有先见之明的。到 2024 年底，几家领先的 AI 实验室开始发现，通过传统预训练扩展创建的模型回报递减。如今，AI 领域的大部分动力来自推理模型的进步。 AI “推理” 意味着什么？在很多方面，AI 研究的目标是用计算机重现人类智能。自 o1 推出以来，ChatGPT 的用户体验中充满了更像人类的功能，如 “思考” 和 “推理”。当被问及 OpenAI 的模型是否真正在推理时，埃尔・基什基有所保留，称他从计算机科学的角度看待这个概念。 “我们正在教模型如何高效地消耗计算资源来获取答案。所以如果你从这个角度定义，是的，它正在推理，” 埃尔・基什基说。莱特曼则更关注模型的结果，而不太在意其方式或与人类大脑的关系。 “如果模型正在做困难的事情，那么它正在做完成这件事所必需的任何近似推理，” 莱特曼说。“我们可以称之为推理，因为它看起来像这些推理轨迹，但这一切都只是为了打造对很多人来说真正强大且有用的 AI 工具的一种替代说法。” OpenAI 的研究人员指出，人们可能不同意他们对推理的命名或定义 —— 当然，批评者已经出现 —— 但他们认为，这不如其模型的能力重要。其他 AI 研究人员也倾向于认同这一点。非营利组织 AI2 的 AI 研究员内森・兰伯特在一篇博文中将 AI 推理模式比作飞机。他说，两者都是受自然启发的人造系统 —— 分别受人类推理和鸟类飞行启发 —— 但它们通过完全不同的机制运作。这并不会降低它们的有用性，也不会削弱它们实现类似结果的能力。来自 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 的一群 AI 研究人员在最近的一份立场文件中一致认为，如今人们对 AI 推理模型的理解还不够深入，需要更多的研究。现在就断言这些模型内部到底在发生什么，可能还为时过早。下一个前沿：用于主观任务的 AI 代理如今市场上的 AI 代理在定义明确、可验证的领域（如编码）表现最佳。OpenAI 的 Codex 代理旨在帮助软件工程师分担简单的编码任务。与此同时，Anthropic 的模型在 Cursor 和 Claude Code 等 AI 编码工具中特别受欢迎 —— 这些是人们愿意付费使用的首批 AI 代理中的一部分。然而，像 OpenAI 的 ChatGPT 代理和 Perplexity 的 Comet 这样的通用 AI 代理，在处理许多人们希望自动化的复杂、主观任务时却力不从心。我发现，当尝试使用这些工具进行网上购物或寻找长期停车位时，这些代理花费的时间比我预期的要长，而且还会犯一些愚蠢的错误。当被问及代理在主观任务方面的局限性时，莱特曼说：“与机器学习中的许多问题一样，这是一个数据问题。我现在真正感到兴奋的一些研究是，想办法在可验证性较低的任务上进行训练。我们在如何做这些事情上有了一些线索。” 帮助创建国际数学奥林匹克模型和 o1 的 OpenAI 研究员诺姆・布朗告诉 TechCrunch，OpenAI 拥有新的通用强化学习技术，这些技术使他们能够教授 AI 模型那些不易验证的技能。他说，该公司正是通过这种方式构建了在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌的模型。 OpenAI 的国际数学奥林匹克模型是一个较新的 AI 系统，它能生成多个代理，这些代理随后同时探索多个想法，然后选择最佳答案。这类 AI 模型正变得越来越受欢迎；谷歌和 xAI 最近也发布了使用这种技术的最先进模型。 “我认为这些模型在数学方面的能力会越来越强，而且在其他推理领域也会变得更有能力，” 布朗说。“进步速度快得惊人。我没有理由认为它会放缓。” 这些技术可能有助于提高 OpenAI 模型的性能，而这些进步可能会在该公司即将推出的 GPT-5 模型中体现出来。OpenAI 希望通过推出 GPT-5 来巩固其对竞争对手的优势，理想情况下，为开发者和消费者提供最优秀的 AI 模型来驱动代理。但该公司也希望使其产品更易于使用。埃尔・基什基表示，OpenAI 希望开发出能直观理解用户需求的 AI 代理，而无需用户选择特定设置。他说，OpenAI 的目标是构建这样的 AI 系统：知道何时调用特定工具，以及需要推理多长时间。这些想法描绘出 ChatGPT 终极版本的图景：一个能在互联网上为你做任何事情，并理解你希望如何去做的代理。这与如今的 ChatGPT 有很大不同，但该公司的研究正朝着这个方向稳步前进。虽然 OpenAI 无疑在几年前引领了 AI 行业，但如今该公司面临着一大批强劲的对手。问题不再仅仅是 OpenAI 能否实现其代理化的未来，而是该公司能否在谷歌、Anthropic、xAI 或 Meta 之前做到这一点？

金融界08-04 07:48

OpenAI完成83亿美元融资，估值飙升至3000亿美元，背后原因及行业影响解析

前突破200亿美元。收入增长主要得益于ChatGPT企业付费用户数的爆发式增长，短短数月内由300万增至500万，平台的周活跃用户数也超过7亿。以下为OpenAI关键财务及用户数据：指标数值备注融资金额 83亿美元本轮融资规模估值 3000亿美元本轮完成估值年化经常性收入（ARR） 130亿美元（预计年底突破200亿） 6月至今收入跃升30% ChatGPT企业付费用户 500万数月内增长约67% ChatGPT周活跃用户超过7亿全球用户规模巨大投资机构参与及人工智能行业竞争态势本轮融资不仅体现了资本市场对OpenAI的青睐，也凸显了人工智能赛道的激烈竞争。OpenAI优先引入新的战略投资者，导致部分早期投资者投资份额缩小，反映出公司在融资策略上更注重战略资源的整合。此次融资参与方涵盖顶级投资集团，表明大机构对AI平台未来商业价值的高度预期。同时，竞争对手也不甘示弱，纷纷筹集巨额资金，争夺行业领先地位。竞争对手Anthropic的融资动态对比人工智能领域另一重量级玩家Anthropic目前正洽谈一笔30亿至50亿美元的新融资，最新估值预计达到1700亿美元。该公司3月完成了以615亿美元估值的35亿美元融资，巩固了其全球最大AI初创企业之一的地位。 Anthropic CEO Dario Amodei近期公开表示，公司愿意接受海湾主权财富基金的投资，转变了此前的态度，并指出若无此类资金支持，保持AI技术领先地位将更加困难。此外，OpenAI也与阿联酋G42公司合作，在阿布扎比建设大型数据中心，积极拓展国际战略布局。权威点评与总结 OpenAI本轮融资的成功，不仅体现了其技术和商业模式的强大吸引力，也预示着人工智能行业资本竞争的白热化。未来，随着用户规模和收入的持续攀升，OpenAI有望在人工智能生态系统中占据更核心的地位。不过，面对Anthropic等竞争对手的快速追赶，以及全球资本市场日益复杂的环境，OpenAI必须在技术创新、战略合作和资本运作上保持敏锐和灵活，以确保持续领先优势。 “OpenAI的快速融资和估值增长彰显了人工智能商业化的巨大潜力，未来几年AI领域将成为投资热点。” —— Goldman Sachs，2025年8月2日 “资本的涌入推动了AI企业的快速扩张，OpenAI与Anthropic的竞赛将深刻影响整个行业生态。” —— Morgan Stanley，2025年8月3日 “引入海湾主权财富基金等新战略投资者，显示出AI企业全球化和多元化融资趋势。” —— JP Morgan，2025年8月4日常见问题解答问：OpenAI最新融资的总规模是多少？答：最新一轮融资金额为83亿美元，是其计划今年募集400亿美元资金的一部分。问：OpenAI当前的估值是多少？答：本轮融资后，OpenAI的估值达到了3000亿美元。问：OpenAI的收入和用户增长情况如何？答：OpenAI年化经常性收入从6月的100亿美元跃升至130亿美元，预计年底突破200亿美元；ChatGPT企业付费用户数从300万增至500万，周活跃用户超7亿。问：竞争对手Anthropic的最新融资状况如何？答：Anthropic正洽谈30亿至50亿美元新融资，最新估值预计达到1700亿美元。问：OpenAI为何优先引入新战略投资者？答：OpenAI希望通过新投资者获得更多战略资源和支持，尽管这导致部分早期投资者的持股比例下降。来源：今日美股网

今日美股网08-03 00:11

OpenAI首席运营官宣布ChatGPT付费企业用户突破500万，增长迅速

OpenAI首席运营官宣布ChatGPT付费企业用户突破500万，增长迅速 ChatGPT付费企业用户数量快速增长付费企业用户覆盖多元化行业规模 OpenAI高层对未来发展展望权威点评与市场反响常见问题解答编辑总结 ChatGPT付费企业用户数量快速增长根据 www.TodayUSStock.com 报道，OpenAI首席运营官Brad Lightcap近日在社交平台X发布消息称，ChatGPT的付费企业用户数已从今年6月的300万迅速增长至超过500万。这一数据反映出ChatGPT在企业级市场的强劲需求及广泛应用，展示了其作为人工智能工具的市场渗透力和用户认可度。付费企业用户覆盖多元化行业规模 Lightcap表示，ChatGPT的付费企业用户涵盖了从小型初创企业、中小型企业到财富500强企业，涉及多个行业领域。这说明，ChatGPT不仅适用于小规模灵活的初创团队，也被大型企业视为提升生产效率和创新能力的重要工具，体现了其强大的适用性和扩展性。 OpenAI高层对未来发展展望 OpenAI COO的声明强调了公司对企业市场的战略投入及未来增长潜力。随着人工智能技术的不断进步及ChatGPT功能的升级，OpenAI预计将继续扩大企业用户基础，推动更多行业数字化转型。企业用户的快速增长也为OpenAI带来了持续的收入增长和品牌影响力提升。权威点评与市场反响机构/专家点评内容时间高盛科技分析师 “ChatGPT的企业用户激增体现了AI在企业数字化转型中的核心地位。” 2025年8月摩根士丹利市场策略部 “OpenAI通过不断创新保持领先，未来用户数增长潜力巨大。” 2025年8月埃森哲数字化转型顾问 “ChatGPT已成为提升企业运营效率不可或缺的工具之一。” 2025年8月常见问题解答问：ChatGPT企业付费用户增长的主要驱动力是什么？答：主要是ChatGPT在提高企业生产效率、创新能力及自动化工作流程方面的广泛应用。问：哪些类型的企业是ChatGPT的主要用户？答：覆盖从小型初创企业、中小型企业到财富500强的大型企业，跨多个行业。问：ChatGPT企业用户增长对OpenAI意味着什么？答：这意味着OpenAI收入增长潜力巨大，品牌影响力不断提升，市场地位稳固。问：未来ChatGPT会在哪些方面进一步发展？答：OpenAI计划通过技术升级、功能增强和行业定制化服务，进一步扩展用户基础。问：ChatGPT的增长会对竞争格局产生怎样的影响？答：将加剧AI市场竞争，促使其他企业加快创新步伐，推动行业整体进步。编辑总结 OpenAI首席运营官Brad Lightcap公布的ChatGPT付费企业用户超过500万的消息，彰显了人工智能技术在企业数字化转型中的重要地位。用户数量的快速增长不仅表明ChatGPT产品的竞争力，也反映了企业对智能化解决方案的迫切需求。随着技术持续优化和应用场景不断拓展，ChatGPT有望在未来维持高增长势头，推动更多企业实现智能升级。OpenAI凭借强大的技术实力和市场开拓能力，正逐步稳固其在全球人工智能领域的领先位置。来源：今日美股网

今日美股网08-03 00:10

震惊了吗？马铃薯是由番茄进化来的

本文发表在大西洋月刊杂志网站，作者凯瑟琳·吴（Katherine J. Wu）是《大西洋月刊》的撰稿人。进化史中充满了注定失败的结合。许多植物和动物确实有时能跨物种繁殖，但它们的后代——如果能诞生的话——往往要付出惨重代价。比如骡子和骃子几乎总是没有生育能力，种植水稻的两个主要亚种之间的杂交品种也是如此。当狮子和老虎在动物园交配时，出生的狮虎兽幼崽常出现心脏衰竭等健康问题（而且雄性几乎都不育）。几十年来，进化生物学家一直用这些例子来证明杂交是无望的。伦敦自然历史博物馆植物分类学家桑德拉·纳普说，杂交“罕见、失败率高，不是重要的进化力量”。但近年来，研究人员开始重新评估这种悲观观点。在特定的基因组合下，杂交品种有时不仅能繁殖后代，甚至还能进化成新物种，还可能获得全新能力，取得亲本从未达到的成功。正如纳普和同事在一项新研究中发现的那样，这种情况似乎正好发生在世界第三大主食作物上——现代马铃薯的祖先可能起源于大约八九百万年前，一次开花植物偶然结合：一个被称为Etuberosum类群的植物与……一种古老的番茄。注：Etuberosum 是茄科中一个较少见的属（或类群），根据目前学

加美财经08-03 00:00

亚马逊2025Q2业绩电话会分析师问答

一类是聊天机器人，其中规模最大的是 ChatGPT，但另一类，我称之为编码代理。这类公司包括 Cursor、Vercel、Lovable 等。其中一些公司在 AWS 上运行着相当多的数据块。此外，还有大量生成式人工智能应用程序处于试点模式——或者正在试点中，或者正在开发中——还有相当数量的代理，人们也开始尝试构建并研究如何大规模投入生产，但它们都还处于早期阶段。其中许多应用确实很重要，但与我之前提到的那些重量级应用相比，它们的使用量较小。我们有相当多的企业和初创公司在AWS的AI服务上运行应用程序，但它们的使用量、用例的广泛性、投入生产的人数量以及未来将存在的代理数量都很重要。现在还处于早期阶段，所以当你思考人工智能中什么最重要，客户在考虑使用什么基础设施时会关心什么时，我认为你必须考虑堆栈的不同层面。我认为对于那些既在构建模型，又在实际成本方面投入的人来说，它们最终会成为一种推论，因为客户实际上正在训练他们的模型，并试图弄清楚如何将应用程序投入生产。但从规模上看，80% 到 90% 的成本将用于推理，因为你只是定期进行训练，但你一直在进行预测和推理。所以他们非常关心的是他们使用的计算和硬件。我们与 NVIDIA 建立了非常深入的合作关系，并且据我所知，这种合作关系将持续很长时间。但我们在 CPU 领域与英特尔合作时也看到了这种情况，客户越来越追求更高的性价比。因此，我们像在 CPU 领域一样，打造了自己的定制芯片，并打造了 Graviton，它的性价比比其他领先的 x86 处理器高出约 40%。我们在 AI 的定制硅片方面使用 Trainium 做了同样的事情，我们的第二个版本 Trainium2 实际上已经成为 Anthropic 在其上进行训练的下一代 Claude 模型的骨干，并且成为 Bedrock 和我们进行的推理的骨干。所以我认为，很多推理功能，它的性价比比目前其他 GPU 供应商高出 30% 到 40%，而且我们也在开发 Trainium 的第三个版本。所以我认为很多计算和推理功能最终都会在 Trainium2 上运行。我认为，随着规模的扩大，性价比对人们来说至关重要。然后，我想说，堆栈的中间层实际上是——它是客户关心的服务的组合，能够构建模型，然后能够利用现有的领先前沿模型，构建能够进行大规模推理的高质量生成式人工智能应用程序。我们看到，对于构建模型的人来说，他们继续广泛地使用 SageMaker AI，而当您利用领先的前沿模型时，Bedrock 也在大幅增长。正如我在开场白中所说，从未来发展来看，规模化的代理数量仍然非常少，但问题的一部分在于，实际构建代理非常困难，而且很难以安全且可扩展的方式部署这些代理。因此，我认为我们最近推出的一系列产品使得构建代理变得更加容易，而 AgentCore 使得大规模部署变得更加容易，并且以安全的方式进行部署，这些产品受到了热烈欢迎，客户也很高兴这将改变代理方面的可能性。然后我认为你得到了一个非常大的数字。我的意思是，记住，全球85%到90%的IT支出仍然在本地。如果你相信这个等式会反转——我是这样认为的，我们也是这样认为的。你有很多遗留的基础设施需要迁移，这些是大型机。这些是VMware的实例。当我们构建像AWS Transform这样的代理，可以更轻松地将大型机迁移到云端，更轻松地将VMware迁移到云端，更轻松地将.NET Windows迁移到.NET Linux以节省成本时，这些对企业或像Kiro这样的产品来说都很有吸引力，它们可以让客户以更轻松、更结构化的方式进行开发，这就是我认为人们对此感到兴奋的原因。所以，我真的很喜欢我们目前在人工智能领域构建的输入和服务。客户非常喜欢它们，并且引起了他们的共鸣。我仍然认为人工智能及其应用还处于早期阶段。但我想说的是，请记住，我们目前正处于一个阶段，很多活动都集中在训练和研究如何将生成式人工智能应用程序投入生产。人们并没有像他们希望的那样密切关注，确保这些生成式人工智能应用程序能够与其他数据和基础设施一起运行。记住，很多生成式人工智能推理只是像计算、存储和数据库一样的构建模块。因此，人们实际上希望将这些应用程序运行在其他应用程序运行的位置（也就是其数据所在位置）附近。 AWS 上运行的应用程序和数据比其他任何地方都多得多。随着规模扩大，我对 AWS 在人工智能方面的未来发展非常乐观。我认为我们拥有一套从上到下独一无二的服务。关于最后一部分，关于我们对加速发展的预期，我们不会提供分部门的指导。所以我不会试图给你提供指导。但我确实相信，越来越多的企业已经恢复了对基础设施进行现代化改造并从本地迁移到云端的步伐，再加上人工智能将加速发展，越来越多的公司将更多的人工智能应用程序部署到生产中并开始扩大规模，再加上我确实认为未来几个月和几个季度将有更多的产能上线，这让我对 AWS 业务感到乐观。罗纳德·维克多·乔西这真的很有帮助。也许我问的是同一个问题，但重点是亚马逊内部。我记得您六月份写了一篇文章或博客文章，谈论了 GenAI 智能体的能力或潜力，以及如何提高内部效率和上市速度。所以，我很想听听您对亚马逊内部如何采用生成式人工智能的看法，以及您刚才谈到的这些内容如何提升了上市速度。安德鲁·R·贾西是的。我认为人工智能是人生中最大的技术变革，这意义重大，因为即使在我们相对较短的一生中，我们也已经经历了云计算、移动和互联网本身。但我认为，从技术角度来看，这将是我们一生中最大的变革。我认为它不仅会改变我们已知的每一种客户体验，实现我们以前梦寐以求的客户体验，还会极大地改变我们的工作方式。想想看，我们编写代码的方式、进行分析的方式、进行研究的方式、进行财务和衡量的方式，我的意思是，我们进行业务流程自动化的方式，以及我们进行客户服务的方式。我能想到的我们工作方式的每一个领域都可能以某种有意义的方式受到人工智能的影响。我认为，当面临这样的重大转变时，你面临两个宏观选择。你可以选择拥抱它，参与塑造它，并研究如何构建合适的工具来利用这项技术；或者，你可以任由它消失，让它塑造你。罗恩，你提到的我发的帖子，其实就是在向团队明确表示，我们将坚持前一种方式。我们将拥抱它，我们将尝试塑造它。所以我们公司内部已经构建了许多工具和代理。比如，想想 Kiro，它提供了一个让编码代理进行大量编码的机会，这非常引人注目。这将使我们的团队成员能够从更先进的起点出发，更快、更广泛地为客户进行创新。想想 Connect 这样的服务，它是我们的 AWS 服务，它开发了内置大量 AI 的呼叫中心软件，可以提高所有客服代理的工作效率。你可以想象一下，我们将采取哪些措施来简化软件的发布，构建高质量的软件，实现运营自动化，并实现公司内部业务流程协调的自动化。我们将在诸多领域开展工作，主要是为了能够更快、更广泛地为客户进行创新。而且，我认为这也会让我们所有团队成员的工作更加愉快，因为他们不必像我们现在一样承担那么多繁琐的日常工作，他们将能够更多地参与到为客户解决的问题中。我们需要的是深度所有者，他们希望拥有尽可能多的端到端解决方案。贾斯汀·波斯特好的。我只想问一下收入预期。第三季度的增长看起来相当强劲。我知道您不会透露AWS是否会加速增长。但您能否谈谈一些驱动因素，以及您为此设定了哪些关税和其他应急措施？然后，您能否谈谈您对第四季度业绩的看法？布莱恩·T·奥尔萨夫斯基贾斯汀，我是布莱恩。我接这个。我们预计销售额为1740亿美元至1750亿美元。抱歉，1795亿美元是打字错误。我们对第二季度的增长率以及包括销售量在内的多个领域的加速增长感到满意。本月初，我们的Prime Day活动也非常成功。因此，正如安迪之前提到的，关税最终会如何解决，以及最终对消费者的影响，目前尚不确定。但我们对我们控制的价格选择和便利性等关键投入感到非常满意。我们谈到了提高配送速度，也谈到了增加高端库存水平、将库存分散到靠近客户的地方。我们认为这一切都对我们有利。因此，我想说，我们对此持谨慎乐观的态度。目前我不会给出第四季度的任何预期，但我们下次再谈。 (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)

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