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4种山寨币有望在9月份大涨：STX、TAO、FET和TON

ittensor 是一个将区块链技术与人工智能 (AI) 相结合的去中心化网络。实施学习证明 (PoL) 可确保节点贡献可靠的 AI 模型，同时保护用户隐私。其跨链功能和原生代币 TAO 旨在扩展去中心化的 AI 生态系统，促进社区内的协作。截至今日，Bittensor 的代币 TAO 的价格为 279.37 美元，过去 24 小时内上涨了 1.56 %。在过去一年中，其价值飙升了 446.82 %，表现优于 92% 的前 100 种加密货币。目前，其交易价格比 200 天简单移动平均线高出 127.22%，表明上涨势头强劲。Bittensor 在过去一个月内有 15 个交易日呈绿色，显示出积极的短期趋势。预测表明，TAO 可能会大幅上涨，到 2024 年 10 月达到 897.19 美元，涨幅为 227.33%。 3.FET 随着人工智能 (AI) 和加密货币行业的发展，两者之间的合作也正在加深。一个值得注意的发展是 SingularityNET 和人工智能超级智能联盟在 Cardano 区块链上推出了原生 FET 代币（即将更名为 ASI）。此举标志着 SingularityNET、Fetch.ai 和 Ocean Protocol 之间的合并。 ASI 代币的价格为 1.3 美元，在过去 24 小时内上涨了 6.41%。分析近期的价格走势，我们观察到波动水平各不相同。价格在过去 24 小时内短期内出现了显著波动，而过去一周的波动则呈现出不同的趋势。图表中的布林带显示了这种波动，布林带越宽，表示价格波动越大。过去一周，交易量下降了 39.0%，而流通量则略有增加，增加了 0.11%。目前的流通量为 25.2 亿，约占最大供应量 26.3 亿的 95.84%。Fetch.ai 或 FET 的市值排名为 32，价值 28.7 亿美元。 4. TON 与 Telegram 平台密切相关的加密货币 Toncoin (TON) 上个月大幅下跌，价值下跌超过 20%。此次下跌是在 Telegram 首席执行官 Pavel Durov 被捕之后发生的。然而，Toncoin 的价格本周开始回升，回升至 5 美元左右。市场分析表明，到本周末，Toncoin 可能会突破 5.5 美元。如果出现这种情况，它可能为进一步突破 6 美元铺平道路，使 Toncoin 成为值得关注的山寨币。交易活动显著增加，过去 24 小时内交易量激增 148%。TON 上的永续期货总价值达到 5.1125 亿美元，而现货市场交易增长了 115%，单日总额达到 3 亿美元。 Toncoin 今日价格为 5.29 美元，过去 24 小时内上涨了 1.57 %。在过去一年中，该代币上涨了 194.17 %，交易价格比其 200 天简单移动平均线 (SMA) 2.03 美元高出 158%，表明相对于其历史价格而言表现强劲。最近的上涨和交易活动的增加表明，Toncoin 仍然是一种值得关注的加密货币，尤其是在它接近潜在的周期高点时。来源：金色财经

金色财经09-11 15:13

4种能在未来大牛市爆发100倍潜力的加密货币

ittensor 是一个将区块链技术与人工智能 (AI) 相结合的去中心化网络。实施学习证明 (PoL) 可确保节点贡献可靠的 AI 模型，同时保护用户隐私。其跨链功能和原生代币 TAO 旨在扩展去中心化的 AI 生态系统，促进社区内的协作。 TAO 的 PoL 机制仅奖励那些提供成功 AI 模型的节点。这种方法激励了开发强大的 AI 系统，从而保持了整个网络的性能标准。此外，由 TAO 驱动的 Bittensor 代币经济鼓励节点运营商和开发人员的参与。截至今日，Bittensor 的代币 TAO 的价格为 277.43 美元，过去 24 小时内上涨了 10.74%。在过去一年中，其价值飙升了 474%，表现优于 92% 的前 100 种加密货币。来源：金色财经

金色财经09-11 15:12

美日新闻摘要

,980日元（含税）。它配备了使用人工智能（AI）将图像转换为高质量、流畅图像的功能，并与通过互联网玩的电脑（PC）游戏进行竞争。通过加强硬件来增加公司的用户数量。（4）8月11日早间，日经平均指数继续下跌，早间收盘价为35867.33日元，较前一交易日下跌0.81% 。在东京外汇市场，日元一度触及八个月高位，约为1美元兑141.50日元，由于担心公司的出口盈利能力恶化，导致汽车股和其他出口关联股票遭到抛售。（5）7月份上任的半导体检测设备制造商Lasertec社长Tetsuya Sendota表示，希望公司未来的销售额增长率保持在两位数以上，超过半导体市场平均。 #美日# #美联储# 风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。

Finlogix09-11 12:37

9月11日证券之星早间消息汇总：延迟退休决定草案提请审议

新的历史新高。 4.瑞银集团开发了一种人工智能(AI)工具来帮助其为客户提供潜在的并购交易，该工具能够在不到半分钟的时间内对一个涵盖逾30万家公司的数据库进行分析。瑞银瑞士并购业务主管Brice Bolinger周二在苏黎世举行的第27届并购会议上表示，瑞银建立了自己的并购“副驾驶”，以提出买方想法并在卖方情境中识别潜在买家。

证券之星09-11 08:54

甲骨文云业务增长或巩固其华尔街AI新宠地位

云计算是最早明显受益于人工智能（AI）的行业之一。9月9日甲骨文发布的季度财报印证了这一趋势。尽管甲骨文不是最大的云服务提供商，但最近几个季度，AI需求推动其云基础设施业务实现了快速增长。该公司正致力于扩容，并与其他主要科技公司发展合作关系，这有望为其带来更多业务。在云服务领域，甲骨文公司基本处于“追随者”的位置，与亚马逊、微软和谷歌等规模更大、更成熟的云服务提供商相比，投资者对甲骨文股票的估值通常较低。分析师认为甲骨文在盘后发布的第一财季报告有望改变这一局面。 “市场尚未完全确信甲骨文能否在AI领域成为长期赢家，如果它再次交出不错的季度财报，无疑会让一波投资者更信服，”瑞穗证券（Mizuho Securities）的科技行业分析师乔丹·克莱恩（Jordan Klein）指出，“如果其云业务持续表现强劲，这将促进其整体增长，进而提升公司的市盈率。” 尽管甲骨文的股价今年上涨了约35%，远超其他软件公司，也远超大盘，但其市盈率仍不到22倍。这明显低于微软的30倍，也低于纳斯达克(17025.8801,141.28,0.84%)100指数约24倍的平均水平。华尔街分析师逐渐展现出乐观态度，他们看好甲骨文作为“挑战者”的潜力。尽管其规模并非最大，但这恰恰意味着它有较大的增长空间。今年6月，甲骨文高管阐述了公司为支持AI扩展而推进的云业务架构策略。甲骨文已签订价值逾125亿美元的30份销售合同，包括与OpenAI的合作，后者的ChatGPT正是在甲骨文云平台上训练的。此外，甲骨文还与微软和谷歌合作推进了云平台互联，这有助于吸引更多同时使用多个平台的客户。甲骨文自身预测本财年每个季度的收入增长都将超过上一季度，OCI营收将增长50%以上。投资公司古根海姆（Guggenheim）最近称甲骨文为其“最佳投资”，并指出即使在通常的淡季也看到了“持续增长势头”。投行Piper Sandler将甲骨文与亚马逊、微软和Alphabet并列为“云计算四巨头”。其中甲骨文“有望保持最高增长率”，该机构写道，并预计到2032年OCI的规模有望增长10倍。科技公司在本财报季的表现参差不齐，特别是因为投资者开始质疑公司在AI项目上的支出。尽管如此，AI对云业务的推动作用依然显著。亚马逊的云业务是其财报中的亮点，Alphabet的财报也显示出对云计算服务的强劲需求。微软云平台Azure在最近季度的收入增长了29%。这一增速较前一季度有所放缓，但其中约8个百分点的增长来自于AI。尽管众多分析师对甲骨文持乐观态度，但与其他科技巨头相比，它尚未获得近乎普遍的支持。在彭博追踪的分析师中，仅有不到60%建议买入甲骨文股票，相比之下，亚马逊和微软的这一比例均超过95%。此外，甲骨文的平均目标价仅比当前价格高出6%，表明上涨空间可能有限。不过，多头认为这些数据恰恰反映出甲骨文被市场低估。甲骨文“需求旺盛，增长潜力巨大”，金融服务公司Baird的科技行业策略师泰德·莫顿森（Ted Mortonson）表示，“相比其他公司，它确实不那么受瞩目，许多投资者尚未将其纳入投资组合。鉴于其出色的业绩表现，至少应给予同等权重，实际上，更应将其作为核心持仓。”

金融界09-11 08:04

苹果iPhone 16该不该买？马斯克：500亿美元升级“真划算”……

也表示，这可能不是苹果的问题，而是所有人工智能(AI)语言模型技术上遇到的“幻觉“通病，他也强调这是以生成式AI为卖点会遇到的问题，除了语言模型的问题以外，他在Apple Intelligence预览版上还遇到一些可笑的错误，例如使用文字助手时，他却摘要诈骗讯息等等。但他同时提及，相对于不同国家的文化，要为其客制化并且让他成熟到全部人都能轻易使用，这需要非常长的时间，这势必会拖延苹果推出各项Apple Intelligence的时间。针对Apple Intelligence功能，在iOS18里面，你可以使用新的书写助手、照片快速搜寻、简讯通知摘要、Emoji自动AI生成、拍照自动搜寻餐厅评价、搜寻宠物资讯等等功能，同时也强调这些功能都保留第三方开放性，除Apple原生的选项，你还可以探索其他包含Google、ChatGPT等选择。苹果视频也举例了在路边拍摄脚踏车后，使用Google API就能在网路上搜寻同款并购买、拍摄复杂的大学教材笔记时，可以选择ChatGPT来帮你学习及理解概念等等。但必须要讲的是，iPhone 16首发并不能直接享用这些功能，英文版本的Apple Intelligence将在2024年12月预定更新，而中文版以及其他语言则要等到2025年以后才有。据苹果公司发布会，iPhone 16全系列维持16、16Plus、16 Pro、16 Pro Max等命名方式，并无市场此前传闻的新产品定位型号Ultra，其中16、16Plus搭载A18芯片，相较iPhone 15的A16仿生芯片，其CPU快上50%，而GPU快上40%，也进一步增加了记忆体频宽。硬件上加入iPhone 15 Pro新增的动作按钮，并且在电源键下方增加相机控制钮，可感应轻触、深压、左右滑动等操作，实现一键切换相机参数。而过往的方形相机模组改变为直排，双镜头一个提供4800万画素的Fusion相机，并自带2倍光学变焦，另一个则是1200万画素广角镜头，并支援微距模式。但市场普遍认为较遗憾的是，iPhone 16、iPhone 16 Plus萤幕更新率仍维持在60 hz，而且传输速度维持在USB 2.0。 iPhone 16 Pro、16 Pro Max系列则搭载A18 Pro仿生芯片，相较于iPhone 15的A17 Pro，其CPU和GPU都快上20%，也进一步增加能源效率与记忆体频宽，同时苹果也特别强调，中间增加了散热铝框架，电池效能也大幅强化，而旗舰机种16 Pro Max、萤幕大小增加至6.9吋。相机方面，首次加入4K/120fps的杜比视界和ProRes拍摄，带来主镜头4800万像素Fusion相机和4800万广角镜头，并且维持5倍光学变焦，这也是首次在iPhone 16 Pro上拥有5倍而非3倍的光学变焦。麦克风部分也首度搭载4麦克风，在录制影片与声音时，可以透过Apple Intelligence功能调整即时混音与预览效果。

秉哥说市09-10 15:08

苹果官宣发布iPhone 16！日媒：最强AI功能似乎未能在中国市场推出……

司周一(9月10日)官宣发布其首款搭载人工智能(AI)的iPhone 16新机，但日经亚洲(Nikkei Asia)报道，中国和日本消费者要到2025年才能体验Apple Intelligence的全部强大功能，该功能在苹果中国网站上的iPhone 16系列页面中被淡化。 iPhone 16配备了更强大的A18芯片、改进的摄像头、更长的电池寿命和其他升级，但其最大的卖点可能是Apple Intelligence。这些新的AI功能包括与语音助手Siri更直观的交互，以及将AI聊天机器人ChatGPT集成到操作系统中。但10月Apple Intelligence将仅以美国英语版本进行Beta测试，而针对澳大利亚和其他几个市场的本地化英语版本将于12月推出。苹果周一在美国加州举行的发布会上表示，正在努力将Apple Intelligence扩展到更多语言，包括中文和日语，但这些语言要到2025年才能推出。目前尚不清楚这款手机的AI功能是否会很快在中国推出，在苹果中国网站上，该功能在新款iPhone 16系列页面中被淡化，并补充说Apple Intelligence的发布日期取决于监管部门的批准。#AI热潮# (来源:Nikkei Asia) 新款iPhone 16的起售价为799美元，与去年推出的iPhone 15相同。中端iPhone 16 Plus起售价为899美元，高端iPhone 16 Pro起售价为999美元，iPhone 16 Pro Max起售价为1199美元。日经亚洲此前报道称，苹果公司押注其配备AI的iPhone将大获成功，并要求供应商为8800万至9000万部智能手机准备零部件，这一数量高于去年约8000万部新iPhone的初始零部件订单。新款iPhone有望帮助苹果公司在中国重新夺回市场，目前它面临着以华为(Huawei)为首的本土品牌的激烈竞争。中国仍然是9月20日首批在店内发售iPhone 16系列的58个国家和地区之一，印度和日本的消费者也将成为首批订购新款iPhone的消费者之一。中国对生成式AI产品实行严格管控，要求所有AI模型和应用程序在向公众发布之前必须经过监管机构注册和审查。ChatGPT开发商OpenAI今年早些时候在中国封锁了其AI聊天机器人的访问。 “说到Apple Intelligence，我们认为iPhone 16的最佳定位是将其视为Apple旗舰产品的未来版本，”市场研究公司CCS Insight首席分析师兼首席营销官Ben Wood表示。“在发布时，某些市场对新AI功能的支持非常有限，而包括中国在内的其他市场则完全无法使用。” Wood指出，将苹果的新AI功能本地化为中国将面临挑战。他解释说：“现阶段，很难判断苹果使用自己的私有云计算解决方案实现云端AI的方法是否会被中国接受。” 伍德补充道：“苹果公司，尤其是其首席执行官蒂姆·库克(Tim Cook)，在中国外交方面有着良好的记录，基于此，我预计苹果将能够找到一种方法来应对中国目前关于AI使用的严格监管。” 伍德续称，苹果可能不会使用OpenAI的GPT或谷歌的Gemini，而是必须采用中国政府批准的、适合中国市场的本地大型语言模型，以遵守中国的《个人信息保护法》。就在苹果发布首款AI iPhone前几天，竞争对手华为技术有限公司开始接受全球首款三折智能手机Mate XT的“预订”订单。这些无需首付或承诺购买的预订在短短两天内就达到了200万份，正式销售将于9月20日开始。研究公司IDC和Canalys数据显示，今年4月至6月，包括Vivo和华为在内的中国智能手机供应商将苹果挤下了亚洲最大经济体市场份额前五名。另一家市场研究公司Counterpoint在该季度仍将苹果列为中国第二大智能手机厂商，但指出苹果在中国的销量同比下降了5.7%。发布会上，苹果还宣布推出Apple Watch Series 10，这是Apple Watch上显示屏最大的一款产品。此外，苹果还推出了新一代AirPods，包括AirPods Pro 2，这款产品可以用作助听器，目前正在等待美国食品药品监督管理局等监管机构的批准。

圈内人09-10 10:39

Morph联创：加密行业缺乏中心化枢纽或会阻碍创新

考虑一位创始人在 Web2 中建立一家人工智能 (AI) 公司的例子。如果你在世界任何地方开发人工智能产品，人们普遍认为你需要找到通往湾区的路。这是因为湾区拥有许多世界顶级风险投资家 (VC)、大量才华横溢的专业人士、可以作为灵感的成功公司，以及像 Y Combinator 这样的加速器。当然，这种中心化也存在弊端，就像任何情况一样，双方都存在机会成本。举几个例子，获得美国签证仍然是国际创始人面临的最困难的障碍之一。除此之外，湾区高昂的生活成本也是有据可查的。对大多数人来说，搬迁意味着搬到一个没有朋友或家人的地方，这会带来一系列心理和情绪健康挑战。此外，弄清楚如何在一个新城市建立人脉网络并非易事，因为新城市往往远离任何熟悉的地方。然而，有许多人成功克服了这些挑战，在几十年里建立了价值数十亿美元的公司。虽然这并不容易，但传统观点认为这仍然是可以实现的。现在，让我们将这一点与加纳、阿根廷或越南的创始人进行对比。来自南美、非洲和东南亚等地区的建设者通常有实际用例，区块链可以改善日常生活，特别是由于银行等领域缺乏强大的基础设施，或者因为年轻人更愿意采用新技术。虽然这些地区可能有出色的建设者，但由于没有建立网络或关系，他们在将项目扩展为成熟公司时处于明显劣势。如果没有集中的中心或强大的关系，这些建设者在将他们的创新推向全球规模时面临重大挑战。建设创新中心需要的不仅仅是风险资本，但由于风险投资公司的职责是寻找和资助最好的公司，当顶级建设者与可能推动他们的想法的风险投资之间出现脱节时，就会出现一个重大障碍。这可能意味着，即使有开创性的想法和在此基础上发展的人才，许多潜在的企业家也无法获得必要的资源。在这种情况下，一定程度的中心化——特别是在创新中心——实际上可以成为增长的积极催化剂。加密货币推特上普遍存在一种观点，即没有令人兴奋的事情发生，也没有人开发消费者应用程序来吸引大众。有些人甚至认为风险投资家没有资助这些项目，因为他们被视为资本主义的讽刺画，只专注于为自己的利益支持下一家基础设施公司。但如果我们从错误的角度看待问题会怎样？一些最好的建设者，特别是在全球南方，是否有可能根本无法获得创办能够将用户带到链上的公司所需的资源？如果我们接受这个前提，那么解决方案就是建立必要的桥梁，不是吗？一些最优秀的区块链建设者，尤其是来自全球南方国家的建设者，根本无法获得创办能够将用户引入区块链的公司所需的资源。现实情况是，风险投资既不可能也不太可能同时出现在所有地方。即使行业日趋成熟，越来越多的风险投资流入 Web3 公司，期望资金能够在全球范围内平等分配也是不现实的。我们已经看到某些枢纽成为创新者的首选目的地，这些枢纽受到监管便利、签证准入、生活成本、气候和时区等因素的吸引。纽约、里斯本、迪拜、新加坡和布宜诺斯艾利斯等城市正逐渐成为枢纽。但由于这种成熟需要时间，问题仍然存在：我们在此期间能做些什么来促进创新？所有这些都不意味着未来是黯淡的。有许多可靠的线上和线下举措的例子，旨在让全球的建设者加入进来。Zuzalu 和 Edge Esmeralda 等弹出式城市和网络国家越来越受欢迎，它们专注于技术创新的非传统地点，并将来自世界各地的年轻创新者聚集在一起。像 Developer DAO 这样的项目正在努力教育和让更多的建设者加入 Web3，而 BuidlGuild 则专注于做同样的事情，重点是以太坊。 ETH Accra 和 ETH Vietnam 等活动以去中心化的方式全年举行，聚集了全球城市的建设者，共同开展令人兴奋的项目。像 ETHGlobal 这样的公司全年都会举办线上和线下的黑客马拉松，而以太坊基金会 (EF) 的 Devcon 学者计划通过承担来自世界各地的参与者加入和了解以太坊的费用，成功地吸引了新的人才。 EF 还为想要参加的当地人提供折扣门票。为建设者和增长而努力的人就在那里，这些都是风险投资家如何更明智地部署资本、让他们自己寻找资源的例子。他们中最聪明的人会这样做。有些人已经这样做了。去中心化带来了挑战和机遇。上面讨论的问题最终会得到解决——很可能是由创新思想家在拥有资源的人和需要资源来创建公司的人之间架起桥梁来解决。事后看来，这似乎很简单，但关键是要为那些在实地辛勤工作的人提供资金。通常，推动行业前进的人资金最少。如果我们想加快采用的速度，我们需要加快为那些应对最严峻挑战的人提供资金的速度。因此，对于那些试图弄清楚将营销预算投入到哪里的风险投资家来说，不要在下次会议上举办豪华晚宴，而是做些不同的事情，直接资助那些将建设者聚集在一起、吸纳新人才和应对扩展 Web3 的真正挑战的计划。来源：金色财经

金色财经09-10 09:31

一文看清苹果今年最重大发布会，iPhone 16全系支持苹果AI，首批功能下月美国上线

lligence基于个人场景发挥生成式人工智能（AI）模型的强大功用，深度集成于 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中，可做出多种跨App操作，同时结合个人场景，提供情景驱动通知、写作改进、图像生成等功能，为用户简化和加快日常任务流程。7月末，Apple Intelligence首次落地iPhone，仅面向付费开发者，且未开通包括ChatGPT辅助在内的部分功能。本周一的发布会上，苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi在介绍Apple Intelligence时称，它可以在手机上跨语言、图像、动作和个人背景进行操作。他表示，用户手机的数据绝不会存储，也绝不会与苹果共享，独立专家可以验证这一隐私承诺。 Federighi重点介绍了是新的生成表情符号功能，即创建应景 Genmoji，该功能将允许用户通过输入几个单词来创建自定义表情符号。用户还可以输入单词来调出他们想要查找的照片和视频。 Federighi表示，Apple Intelligence标志着苹果的语音助手 Siri开始进入一个新时代。他提到了7月末“限量”上线的部分Apple Intelligence支持Siri新功能：用户可以输入文本提示Siri，即使用户说话磕磕巴巴，Siri能够理解用户的命令，从文本对话中提取特定细节等。首批Apple Intelligence功能将于10月在美国市场推出测试版，仅限英语版本。12月在英国、加拿大、澳大利亚、新西兰、南非上线当地的英语版，从明年开始，将上线汉语、法语、日语和西班牙语版本。 iPhone 16新增拍照按钮基本款搭载A18芯片起售799美元除了Apple Intelligence，iPhone 16系列还有一些不同于前代的特色。和此前媒体消息一致，整个iPhone 16系列都操作按钮（Action Button），这是基本款的iPhone首次采用该按钮。用户可自定义操作按钮，例如，夜间使用手电筒，白天使用日历。另一个符合媒体此前曝光消息的功能是拍照按钮（Capture Button）。这是一个新增的功能，通过它，用户可一键访问相机，并且通过滑动手指调整各种相机功能的功能。基本款iPhone 16搭载的全新A18 芯片采用3 纳米技术，其六核CPU有两个高效能核心和四个效率核心。A18 的CPU比 iPhone 12的CPU快 60%，这一速度足以挑战高端台式电脑，它的五核GPU比iPhone 15的快40%。用新手机打游戏时，该芯片可将持续性能提升高达30%。基本款iPhone 16的尺寸为6.1 英寸，iPhone 16 Plus 为6.7英寸，起售价分别为799美元和899美元。 iPhone 16 Pro起售999美元搭载A18 Pro芯片 4800万像素摄像头 4k视频拍摄同时苹果发布了两款高端的iPhone 16 Pro 和Pro Max。前者的显示屏为 6.3 英寸，后者的显示屏为 6.9 英寸，都比前代的尺寸大，前代分别为6.1 英寸和 6.7 英寸。苹果表示，iPhone 16 Pro 和Pro Max拥有“所有苹果产品中最薄的边框”，以及“迄今为止我们最好的iPhone 显示屏”。钛的重量几乎是不锈钢的一半，而且“比其他形式的钛更耐刮擦”。iPhone 16 Pro Max 拥有“有史以来最好的iPhone电池续航表现”。 iPhone 16 Pro有四色可选，白色、黑色、自然色和新增的沙漠色，搭载全新的A19 Pro芯片，采用第二代3纳米工艺，具有新的16 核神经引擎，系统总内存带宽从而增加 17%。苹果称它“比 A18 更快、更高效”。 A18 Pro 芯片支持新的相机功能，包括让iPhone 16 Pro拥有全新的 4800万像素“融合相机”，数据读取速度提高2倍，以及4800万像素超广角摄像头，像素较iPhone 15的1200万大幅提升，可在广角拍摄中呈现更多细节。5倍远摄相机可为变焦照片提供更多细节。 iPhone 16 Pro还具有每秒120 帧的4k视频拍摄功能，这是 iPhone 相机“迄今为止的最高分辨率和帧率”。Pro 型号配备四个降噪的“录音棚级品质”麦克风，等于随身携带专业的工作室，部分设计用于录制人声和原声，以及空间音频捕捉。苹果称，新的“音频混合”功能是“行业首创”，它使用机器学习来识别和分离用户语音中的背景元素。 iPhone 16 Pro起售价999美元，Pro Max起售1199美元，和基本款iPhone 16一样，均本周五开始接受预订，9月20日上市。

金融界09-10 07:50

报告,到2030年人工智能模型可扩大10000倍

人工智能（AI）最近的进步主要归结于一点：规模。大约在本世纪初，人工智能实验室注意到，不断扩大算法或模型的规模，并持续为其提供更多数据，可以极大地提高算法和模型的性能。最新的一批AI模型拥有数千亿到超过万亿个内部网络连接，并通过消耗互联网的大量资源，学会像我们一样编写代码。训练更大的算法需要更强的计算能力。因此，根据非营利性人工智能研究机构EpochAI的数据，为了达到这一点，专门用于人工智能训练的计算能力每年都在翻两番。如果这一增长持续到2030年，未来的AI模型将拥有比当今最先进的算法（如OpenAI的GPT-4）高出10,000倍的计算能力。 Epoch在最近的一份研究报告中写道：“如果继续下去，我们可能会在本十年末看到人工智能的巨大进步，就像2019年GPT-2的简陋文本生成和2023年GPT-4的复杂问题解决能力之间的差别一样。” 但现代人工智能已经吸纳了大量的电力、数以万计的先进芯片和数万亿的在线实例。与此同时，该行业已经经历了芯片短缺，而且研究表明它可能会耗尽高质量的训练数据。假设公司继续投资人工智能扩展：这样的增长速度在技术上可行吗？ Epoch在报告中探讨了人工智能扩展的四大制约因素：电力、芯片、数据和延迟。总结：保持增长在技术上是可能的，但并不确定。原因如下： 01.动力：我们需要大量电力电根据Epoch的数据，这相当于23000个美国家庭的年耗电量。但是，即使提高了效率，在2030年训练一个前沿人工智能模型所需的电力也将是现在的200倍，即大约6千兆瓦。这相当于目前所有数据中心耗电量的30%。能提供这么多电力的发电厂很少，而且大多数发电厂可能都签订了长期合同。但这是假设一个发电站就能为一个数据中心供电。 Epoch认为，企业将寻找可以通过当地电网从多个发电厂供电的地区。考虑到计划中的公用事业增长，走这条路虽然吃紧，但还是有可能的。为了更好地打破瓶颈，公司可以在多个数据中心之间分配训练。在这种情况下，它们会在多个地理位置独立的数据中心之间分批传输训练数据，从而降低任何一个数据中心的电力需求。这种策略需要快速、高带宽的光纤连接，在技术上是可行的，谷歌双子座超级计算机的训练运行就是一个早期的例子。总而言之，Epoch提出了从1千兆瓦（本地电源）到45千兆瓦（分布式电源）的各种可能性。公司利用的电力越多，可训练的模型就越大。在电力有限的情况下，可以使用比GPT-4高出约10000倍的计算能力来训练模型。 02.芯片：能否满足计算需求？所有这些电力都用于运行人工智能芯片。其中一些芯片向客户提供完整的人工智能模型；一些则训练下一批模型。Epoch仔细研究了后者。人工智能实验室使用图形处理器（GPU）训练新模型，而英伟达是GPU领域的佼佼者。台积电（TSMC）生产这些芯片，并将它们与高带宽内存夹在一起。预测必须考虑到所有这三个步骤。根据Epoch的说法，GPU生产可能还有剩余产能，但内存和封装可能会阻碍发展。这考虑到预计的行业产能增长，他们认为2030年可能会有2000万到4亿个AI芯片用于AI训练。其中一些将用于现有模型，而人工智能实验室只能购买其中的一小部分。范围如此之大，说明模型存在很大的不确定性。但考虑到预期的芯片容量，他们认为一个模型可以在比GPT-4高出约5万倍的计算能力上进行训练。 03.数据：人工智能的在线教育众所周知，人工智能对数据的渴求和即将到来的稀缺性是一个制约因素。有人预测，到2026年，高质量的公开数据流将枯竭。但Epoch认为，至少在2030年之前，数据稀缺不会阻碍模型的发展。他们写道，按照目前的增长速度，人工智能实验室将在五年内耗尽高质量的文本数据，版权诉讼也可能影响供应。 Epoch认为这给他们的模型增加了不确定性。但即使法院做出有利于版权持有者的判决，像VoxMedia、《时代》、《大西洋月刊》等公司所采取的复杂的执法和许可协议也意味着对供应的影响将是有限的。但至关重要的是，现在的模型在训练中不仅仅使用文本。例如，谷歌的Gemini就是通过图像、音频和视频数据进行训练的。非文本数据可以通过字幕和脚本的方式增加文本数据的供应。非文本数据还可以扩展模型的能力，比如识别冰箱食物的图片并推荐晚餐。更推测性的是，它甚至可能导致迁移学习，即在多种数据类型上训练出来的模型优于仅在一种数据类型上训练出来的模型。 Epoch称，还有证据表明，合成数据可以进一步扩大数据量，但具体有多少还不清楚。 DeepMind长期以来一直在其强化学习算法中使用合成数据，Meta公司也使用了一些合成数据来训练其最新的人工智能模型。但是，在不降低模型质量的前提下，使用多少合成数据可能会有硬性限制。而且，合成数据的生成还需要更昂贵的计算能力。不过总的来说，包括文本、非文本和合成数据在内，Epoch估计有足够的数据来训练人工智能模型，其计算能力是GPT-4的8万倍。 04.延迟：规模越大，速度越慢最后一个限制因素与即将推出的算法的规模有关。算法越大，数据穿越其人工神经元网络所需的时间就越长。这可能意味着训练新算法所需的时间变得不切实际。这一点有些技术性。简而言之，Epoch考察了未来模型的潜在规模、并行处理的训练数据批次规模，以及在人工智能数据中心服务器内部和服务器之间处理数据所需的时间。这样就能估算出训练一个一定规模的模型需要多长时间。主要启示以目前的设置来训练人工智能模型终究会遇到天花板，但不会持续太久。据Epoch估计，按照目前的做法，我们可以用比GPT-4高出100万倍的计算能力来训练人工智能模型。 05.扩展规模：10000倍我们会注意到，在每种限制条件下，可能的人工智能模型的规模都会变大，也就是说，芯片的上限比功率高，数据的上限比芯片高，以此类推。但是，如果我们把所有限制因素放在一起考虑，那么模型只能在遇到第一个瓶颈时才有可能实现。在这种情况下，瓶颈就是功率。即便如此，技术上还是可以实现大幅扩展。 Epoch认为：“如果综合考虑，这些人工智能瓶颈意味着到本十年末，训练运行高达2e29FLOP是可行的。” 这将代表着相对于当前模型的大约10,000倍的扩展，意味着历史上的扩展趋势可以不间断地持续到2030年。虽然所有这些都表明持续扩展在技术上是可能的，但这也做出了一个基本假设：人工智能投资将按需要增长，以资助扩展，并且扩展将继续产生令人印象深刻的进步，更重要的是，有用的进步。目前，各种迹象表明，科技公司将继续投入历史性的巨额现金。在人工智能的推动下，新设备和不动产等方面的支出已经跃升至多年来从未见过的水平。 Alphabet首席执行官Sundar Pichai在上一季度的财报电话会议上表示：“经历这样的曲线时，投资不足的风险要远远大于投资过度的风险。” 但支出还需要进一步增长。Anthropic公司首席执行官Dario Amodei估计，今天训练的模型成本可能高达10亿美元，明年的模型成本可能接近100亿美元，此后几年每个模型的成本可能达到1000亿美元。这是一个令人眼花缭乱的数字，但企业可能愿意为此付出代价。据报道，微软已经为其Stargate人工智能超级计算机投入了这么多资金，该项目是微软与OpenAI的合作项目，将于2028年推出。不言而喻，投资数百亿或数千亿美元的意愿并不能保证。毕竟这一数字超过许多国家的GDP和科技巨头目前年收入的一大部分。随着人工智能的光芒逐渐褪去，人工智能能否持续增长可能会变成一个“你最近为我做了什么”的问题。投资者已经在检查底线。如今，投资金额与回报金额相比相形见绌。为了证明加大投入是合理的，企业必须证明其规模不断扩大，能够生产出更多更强大的人工智能模型。这意味着即将推出的模型面临着越来越大的压力，必须超越渐进式的改进。如果收益下降，或者有足够多的人不愿意为人工智能产品买单，情况可能会发生变化。此外，一些评论家认为，大型语言和多模态模型可能只是个昂贵的死胡同。而且，总有可能出现突破，就像这一轮的突破一样，表明我们可以用更少的资源完成更多的任务。我们的大脑只需一个灯泡的能量就能持续学习，而不需要互联网那样庞大的数据量。 Epoch称，尽管如此，如果目前的方法“能将相当一部分经济任务自动化”，其经济回报可能高达数万亿美元，足以证明花费的合理性。许多业内人士都愿意下这个赌注。但究竟结果如何，目前还不得而知。原文来源于： 1.https://singularityhub.com/2024/08/29/ai-models-scaled-up-10000x-are-possible-by-2030-report-says/ 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经09-09 17:35

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