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中国式ChatGPT“大跃进”

职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 来源：金色财经

金色财经2023-03-03

摩根士丹利的AI热潮投资指南：买入将长期受益的硬件股

，该公司芯片中的一个组件支持人脸识别等机器学习功能，这是该公司在人工智能领域取得巨大进步的另一个例子。　　Woodring表示：“我们认为，随着人们对人工智能的兴趣增加，以及消费者在智能手机上运行更多人工智能密集型应用程序，这些先前的投资将使苹果处于硬件领导者的独特地位。” 　　伍德林表示，IBM （IBM）是数十年来处于“人工智能前沿”的另一个受益者。虽然IBM的沃森（Watson）电脑广为人知，但近年来，IBM利用其人工智能实力帮助企业实现了任务自动化和创建虚拟助手。　　展望未来，Woodring预计IBM将继续在其用于安全和自动化应用的软件中实现人工智能，而不是生产独立的产品。　　他写道:“此外，在云和内部环境之间移动人工智能应用程序以改善延迟的需求，可能会提升RedHat OpenShift和容器的价值主张。” 　　除了苹果和IBM外，Woodring还强调，如果对人工智能驱动的中央处理器的需求增长，Dell Technologies（DELL）将成为潜在的长期受益者。

金融界2023-03-03

如何上车当下科技最热趋势：AI、芯片？买入这些备受青睐的ETF

投资半导体和人工智能（尤其是量子计算和机器学习）股票的基金而脱颖而出。分析师预计此ETF的平均涨幅近20％。　　Invesco DWA Technology Momentum ETF（PTF）还投资了半导体股票（占ETF的32％）以及其他与人工智能相关的股票。其中包括开发人工智能系统技术的Super Micro Computer （SMCI），是该基金的前十大持仓股。　　此外，科技巨头微软（MSFT）和Alphabet （GOOGL）也是多支ETF持仓最多的股票。其中，Technology Select Sector SPDR ETF（XLK）的MSFT权重就非常高，约为21％。　　分析师一直在争论微软和Alphabet谁在人工智能竞赛中更具优势。在微软成功投资ChatGPT后，Alphabet匆忙推出了自己的聊天机器人Bard。2月初，微软加大了对这项技术的投入，公布了其必应搜索引擎和Edge浏览器的新人工智能版本。

金融界2023-03-03

华尔街分析师看好英伟达、AMD和另外三只芯片股

域“无可争议的领导者”。他认为，考虑到机器学习软件领域的机遇，该股的估值是合理的。Pajjuri还看好AMD，认为它将成为人工智能芯片需求增长的受益者。　　至于英特尔，这位分析师表示，对其业务的预期已经大幅下降，基于未来利润率的改善，该公司股价可能开始上涨。　　最后，这位分析师表示，随着5G技术在廉价智能手机中越来越普遍，以及随着中国经济重新开放，市场复苏，Qorvo应该会表现良好。

金融界2023-03-03

不论谁赢了ChatGPT大战英伟达都是最后的赢家

的 GPU（图形处理芯片）是训练和操作机器学习模型的最佳选择，因而被视为「2023 年云资本支出重心转向人工智能的最大受益者」。其实，这不是英伟达第一次乘上时代的风车——加速计算、深度学习、挖矿、元宇宙，英伟达屡次踩中时代的风口。在它成立的短短 30 年里，芯片江湖已然换了人间，当年与 90 家显卡商厮杀落败的初创公司，早已成为市值最高的芯片霸主。英伟达屡次「躺赢」，离不开其掌舵者黄仁勋的战略眼光——总是能精准预判下一个技术变革，提前下手。在近日的财报电话会上，黄仁勋透露了：这一次，他提前看到的未来及其相应的战略布局。面对大语言模型加持的生成式 AI，「核弹厂」的野心远非提供「军火」。 ChatGPT 大战背后的「战争之王」去年 11 月底以来，OpenAI 让人们见识到了「通用智能」的厉害，依托大语言模型的 ChatGPT 所展现的思维链条（Chain of Thought）和自发涌现的各种能力（Emergence）令人惊艳——尽管 ChatGPT 本身没有知识和智慧，但是它做到了「让你以为它有知识甚至智慧」的程度。不久前，在加州大学伯克利分校哈斯商学院的炉边谈话上，黄仁勋兴奋地评价 ChatGPT 将开启科技行业的新纪元，也是人工智能和计算行业有史以来最美妙的事情。他说：「上一次看到一项如此多才多艺、可以解决问题并经常以多种方式带给人们惊喜的科技是什么时候？它可以写一首诗，可以填写电子表格，可以编写 SQL 查询并执行，可以写 Python 代码……对于很多一直致力于此的人来说，我们一直在等待这一刻，这是人工智能的 iPhone 时刻。我现在可以将它用作 API 并连接到电子表格、PPT、各个应用程序，它有让一切变得更好的潜力」。这是「AI 将重塑所有软件」的际遇，而要让生成式 AI 能够像 ChatGPT 这样展现五花八门的通识才能，必须依托像 GPT3.5 这样的底层大语言模型。人们将其比作移动互联网时代里安卓或 iOS。因此，大语言模型也就成为大厂和创业公司的必争之地。无论是「造」出这样一个大模型，还是运行这样一个大模型，都需要极大的算力，需要成千上万个 GPU。据报道，OpenAI 用了 10000 个英伟达的 GPU 来训练 ChatGPT。花旗集团估计，ChatGPT 的使用可能会在 12 个月内为英伟达带来 30 亿至 110 亿美元的销售额。此前，《中国电子报》采访业内人士表示，「大模型技术涉及 AI 开发、推理、训练的方方面面，所谓模型的『大』主要是参数量大、计算量大，需要更大体量的数据和更高的算力支撑。对于 GPU 厂商来说，大模型是值得期待的算力红利，尤其是通用性极强的英伟达」。全球来看，大算力芯片领域主要有两个玩家，英伟达和 AMD，从市占率来说，英伟达远超 AMD。根据 John Peddie Research 的数据，英伟达占据了 GPU 市场约 86% 的份额。这也就不难理解，在炙手可热的生成式 AI 浪潮下，英伟达被视为最大的潜在赢家。从财报上看，这波生成式 AI 对于英伟达的需求主要反映在数据中心业务。事实上，2023 整个财年的四个季度，数据中心已经替代了英伟达起家的支柱业务——游戏，成为第一大业务。 2022 财年第 4 季度——2023 财年第 4 季度，英伟达各个板块的营收 | 截图来源：Nvidia 2023 财年，数据中心总收入增长了 41%，达到创纪录的 150.1 亿美元。仅就第四季度而言，数据中心收入为 36.2 亿美元，贡献了英伟达全公司收入的 60% 左右。数据中心增长的基本盘来自于新一代旗舰产品 H100 的出货量持续走高、云的渗透率持续增长、以及超大规模客户扩大了 AI 布局。就 H100 而言，其收入在第二季度就已经远远高于 A100，后者的营收份额连续下降。据悉，H100 在训练方面比 A100 快 9 倍，在基于 Transformer 的大型语言模型推理方面比 A100 快 30 倍。同时，英伟达正在为越来越多的、快速增长的云服务商（Cloud Service Providers，简称 CSP）提供服务，包括甲骨文和一些专注于 GPU 的云服务提供商（GPU specialized CSPs）。在过去的 4 个季度中，CSP 客户贡献了数据中心收入的 40% 左右。下一步：AI 即服务财报电话会上，老黄透露了英伟达的新动向——AI 企业级服务上云。尽管更多信息会在十几天后的 GTC 大会上才宣布，但英伟达正与领先的云服务商合作提供 AI 即服务（AI-as-a-service），让企业可以访问英伟达的 AI 平台。据官方消息，客户将能够把 NVIDIA AI 的每一层（包括 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的生成式 AI 模型等）作为云服务来使用。老黄阐述道，「技术突破的积累使 AI 到了一个拐点。生成式 AI 的多功能性和能力引发了世界各地企业开发和部署 AI 战略的紧迫感。然而，AI 超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法克服的障碍。」基于这样的行业痛点，英伟达商业模式的下一个层次是：帮助每个企业客户都能使用 AI。客户使用自己的浏览器，就可以通过 NVIDIA DGX Cloud 来使用 NVIDIA DGX AI 超级计算机，该服务已经在 Oracle Cloud Infrastructure 上可用，预计不久后也将在 Microsoft Azure、Google Cloud 和其他平台上线。在 AI 平台软件层，客户将能够访问 NVIDIA AI Enterprise，以训练和部署大型语言模型或其他 AI 工作负载。而在 AI 模型即服务层，英伟达将向希望为其业务建立专有生成式 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。就其市场前景，黄仁勋认为，ChatGPT 让人们意识到计算机编程的民主化，几乎任何人都可以用人类语言向机器解释要执行的特定任务。因此，全世界 AI 基础设施的数量将会增长，「你会看到这些 AI 工厂无处不在」。人工智能的生产将会像制造业一样，在未来，几乎每个公司都会以智能的形式生产软件产品。数据进来了，只做一件事，利用这些数据产生一个新的更新模型。他进一步解释了 AI 工厂，「当原材料进入时，建筑或基础设施就会启动，然后一些改进的东西就会出现，这是非常有价值的，这就是所谓的工厂。所以我希望在世界各地看到 AI 的工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将是本地的。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全期待这会发生。」事实上，老黄关于 AI 工厂愿景正在发生，上个月，他在公开演讲中声称，自从 ChatGPT 出现以来，可能已经有大约 500 家新创业公司开发出令人愉快的、有用的 AI 应用程序。基于这一前景，英伟达对数据中心的未来充满信心。CFO Cress 表示，通过新的产品周期、生成式 AI 以及人工智能在各个行业的持续采用，数据中心部门将持续实现增长。她说：「除了与每个主要的超大规模云服务商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业合作。这一机会意义重大，推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。」汽车向上，游戏向下除了数据中心，英伟达其他的业务板块——游戏、汽车、专业视觉等，本季度的表现则有好有坏。其中，车用业务表现亮眼。财年总收入增长 60%，达到创纪录的 9.03 亿美元。第四季度收入创下 2.94 亿美元的纪录，较去年同期增长 135%，较上一季度增长 17%。无论是环比还是同比，车用业务均持续增长。根据英伟达，这些增长反映了自动驾驶解决方案的销售增长，面向电动汽车制造商的计算解决方案以及 AI 座舱解决方案的销售强劲。电动汽车和传统 OEM 客户的新项目助推了这一增长。值得注意的是，在今年 1 月初举行的 CES 大会上，英伟达宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，共同开发基于 NVIDIA DRIVE Orin 和 DRIVE Hyperion 的自动驾驶汽车平台。相比之下，游戏业务依然深处泥潭之中。过去几个季度，RTX 4080 销售疲软、视频游戏行业下滑、加密货币市场疲软、以及去库存压力等因素，让英伟达的游戏业务持续低迷，尤其第三季度，游戏业务营收同比暴跌 51%。但就像 CFO Cress 所言，「最低点可能已经过去，而且事情可以改善前进。」第四季度，英伟达游戏营收为 18.3 亿美元，同比下降 46%，环比增长 16%，整个财年收入下降 27%。该季度和财年的同比下降反映了销售减少，背后是全球宏观经济低迷和中国放开疫情管控对游戏需求的影响。但环比三季度，英伟达的游戏业务还是取得了一定增长。这是由于受到基于 Ada Lovelace 架构的新 GeForce RTX GPU 的推出推动。黄仁勋也肯定了这一看法，他说：「游戏业正在从新冠肺炎疫情后的低迷中复苏，而且玩家们热烈欢迎使用 AI 神经渲染的 Ada 架构 GPU。」近日，游戏行业一个复苏的好迹象是：动视暴雪（Activision Blizzard）在第四季度实现了营收正增长，超出了预期。但仍要警惕——动视暴雪在 PC 和主机上销售游戏，而只有 PC 销售与英伟达相关，主机制造商使用 AMD 显卡。此外，在财报发布的前一天，英伟达宣布与微软签订了一项为期 10 年的协议，将 Xbox PC 游戏阵容引入 GeForce NOW，包括《我的世界（Minecraft）》、《光环（Halo）》和《微软模拟飞行（Microsoft Flight Simulator）》。待微软完成收购动视之后，GeForce NOW 将新增《使命召唤（Call of Duty）》和《守望先锋（Overwatch）》等游戏。除了游戏业务之外，专业视觉和 OEM 这两个部门的业务也较上一年有大幅下降。从中可以看出：半导体市场正在经历罕见的下行周期。专业视觉业务第四季度收入为 2.26 亿美元，较去年同期下降 65%，较上一季度增长 13%。财年总收入下降 27% 至 15.4 亿美元。该季度和财年同比下降反映了向合作伙伴销售较少以帮助减少渠道库存。环比增长是由台式工作站 GPU 推动的。 OEM 和其他收入同比下降 56%，环比增长 15%。财年收入下降 61%。该季度和财年同比下降是由笔记本 OEM 和加密货币挖掘处理器（CMP）推动的。在财年 2023 中，CMP 收入微不足道，而在财年 2022 中为 5.5 亿美元。风口上的赢家，为什么又是英伟达英伟达 30 年的发展史可以分为两段。从 1993 年到 2006 年，英伟达的目标是在竞争激烈的图形卡市场中存活下来，并创造了 GPU 这一革命性的技术；从 2006 年到 2023 年的转型，则主要是如何利用 CUDA 这一平台，将 GPU 应用于机器学习、深度学习、云计算等领域。后者让英伟达走上人工智能之旅，今天市值已经超过老牌霸主英特尔和 AMD，也是在今天生成式 AI 热潮下，英伟达再次站上风口的前提。在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正重要的问题并坚持。他说：「这使我们能够一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明了 GPU。我们发明了编程着色。是我们让电子游戏变得如此美丽。我们发明了 CUDA，它将 GPU 变成了虚拟现实的模拟器。」回到英伟达的起点。当时 Windows 3.1 刚刚问世，个人电脑革命才刚刚要开始。英伟达想要能找到一种方法让 3D 图形消费化、民主化，让大量的人能够接触到这项技术，从而创造一个当时不存在的全新行业——电子游戏。他们认为，如果做成，就有可能成为世界上最重要的技术公司之一。原因在于：三维图形主要表现为对现实的模拟，对世界的模拟相当复杂，如果知道如何创建难辨真假的虚拟现实，在所做的一切中模拟物理定律，并将人工智能引入其中，这一定是世界上最大的计算挑战之一。它沿途衍生的技术，可以解决惊人的问题。最有代表性的案例，就是通过 CUDA 等方案为计算、人工智能等带来了革新性影响，也让它在这一波生成式 AI 浪潮中处于最佳生态位。尽管 GPU 作为计算设备的发现经常被认为有助于引领围绕深度学习的「寒武纪大爆炸」，但 GPU 并不是单独工作的。英伟达内外的专家都强调，如果英伟达在 2006 年没有将 CUDA 计算平台添加到组合中，深度学习革命就不会发生。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）计算平台是英伟达于 2006 年推出的软件和中间件堆栈，其通用的并行计算架构能够使得 GPU 解决复杂的计算问题。通过 CUDA，研究人员可以编程和访问 GPU 实现的计算能力和极致并行性。而在英伟达发布 CUDA 之前，对 GPU 进行编程是一个漫长而艰巨的编码过程，需要编写大量的低级机器代码。使用免费的 CUDA，研究人员可以在在英伟达的硬件上更快、更便宜地开发他们的深度学习模型。 CUDA 的发明起源于可程式化 GPU 的想法。英伟达认为，为了创造一个美好的世界，第一件要做的事情就是先模拟它，而这些物理定律的模拟是个超级电脑负责的问题，是科学运算的问题，因此，关键在于：怎么把一个超级电脑才能解决的问题缩小、并放进一台正常电脑的大小，让你能先模拟它，然后再产生画面。这让英伟达走向了可程式化 GPU，这是个无比巨大的赌注。彼时，英伟达花了三四年时间研发 CUDA，最后却发现所有产品的成本都不得不上升近一倍，而在当时也并不能给客户带来价值，客户显然不愿意买单。若要让市场接受，英伟达只能提高成本，但不提高售价。黄仁勋认为，这是计算架构的事情，必须要让每一台电脑都能跑才能让开发者对这种架构有兴趣。因此，他继续坚持，并最终打造出了 CUDA。但在那段时间，英伟达的利润「摧毁性」地下降，股票掉到了 1.5 美元，并持续低迷了大约 5 年，直到橡树岭国家实验室选择了英伟达的 GPU 来建造公用超级电脑。接着，全世界的研究人员开始采用 CUDA 这项技术，一项接着一项的应用，一个接着一个的科学领域，从分子动力学、计算物理学、天体物理学、粒子物理学、高能物理学……这些不同的科学领域开始采用 CUDA。两年前，诺贝尔物理学奖和化学奖得主，也都是因为有 CUDA 的帮助才得以完成自己的研究。当然，CUDA 也为英伟达的游戏提供了动力，因为虚拟世界里和现实世界的流体力学是一样的，像是粒子物理学的爆炸、建筑物的崩塌效果，和英伟达在科学运算中观察到的是一样的，都是基于同样的物理法则。然而，CUDA 发布后的前六年里，英伟达并未「全力投入」AI，直到 AlexNet 神经网络的出现。在即将到来的 GTC 大会上，黄仁勋邀请了 OpenAI 联创兼首席科学家 Ilya Sutskever，而 Sutskever 见证了英伟达这段在人工智能领域崛起的故事。 Sutskever 与 Alex Krizhevsky 及其博士生导师 Geoffrey Hinton 一起创建了 AlexNet，这是计算机视觉领域开创性的神经网络，在 2012 年 10 月赢得了 ImageNet 竞赛。获奖论文表明该模型实现了前所未有的图像识别精度，直接导致了此后十年里人工智能的主要成功故事——从 Google Photos、Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的一切。根据 Hinton 的说法，如果没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个计算核心支持的并行处理能力，英伟达的 GPU 被证明是运行深度学习算法的完美选择。Hinton 甚至在一次演讲上告诉在场的近千名研究人员都应该购买 GPU，因为 GPU 将成为机器学习的未来。在 2016 年接受福布斯采访时，黄仁勋说自己一直都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。事实上，英伟达的深度神经网络 GPU 的成功是「一个奇怪的幸运巧合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探讨了各种硬件工具成功和失败的原因。她说，英伟达的成功就像「中了彩票」，这在很大程度上取决于「硬件方面的进展与建模方面的进展之间的正确对齐时刻」。这种变化几乎是瞬间发生的。「一夜之间，需要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就解决了」她说。「这就是它的戏剧性。」然而，英伟达并不同意这种说法，并表示，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加速神经网络的潜力，即使他们不知道人工智能将成为最重要的市场。在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，当时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）甚至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少机器学习研究人员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。黄仁勋逐渐意识到 AI 是这家公司的未来，英伟达随即将把一切赌注押在 AI 身上。于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为焦点，黄仁勋表示，机器学习是「当今高性能计算领域最激动人心的应用之一」。「其中一个已经取得令人兴奋的突破、巨大的突破、神奇的突破的领域是一个叫做深度神经网络的领域。」黄仁勋在会上说道。此后，英伟达加快布局 AI 技术，再也不只是一家 GPU 计算公司，逐渐建立了一个强大的生态系统，包括芯片、相关硬件以及一整套针对其芯片和系统进行优化的软件和开发系统。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有效地生成 AI。可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达一直在做一件非常聪明的事情，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的基础上，它衍生出来了基于通用计算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。在硬件端，因为它是图形和计算的统一架构，它的通用性保证了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发成本，所以硬件上本身通过规模性可以拿到一个比较优势的研发成本。在软件端，因为它有庞大的开发者的生态，而这些宝贵的软件开发人员，即便是这些软件开发人员换了一个公司，但他可能还是在继续用 CUDA 的软件。主要参考文献： 1）《ChatGPT 火了，英伟达笑了》——中国电子报 2）Nvidia: The GPU Company (1993-2006) 3）Nvidia: The Machine Learning Company (2006-2022) 4）NVIDIA CEO Jensen Huang - AI Keynote Session at MSOE 5）Jensen Huang Q&A: Why Moore』s Law is dead, but the metaverse will still happen 6）How Nvidia dominated AI—and plans to keep it that way as generative AI explodes 7）中信证券许英博：从英伟达看国产 GPU 的挑战与前景 - 小宇宙 - 创业内幕来源：金色财经

金色财经2023-03-02

基金早班车|三月开门红！北向资金大幅净买入70亿元，终结连续5日减仓态势

模，将更多的资金和人才投入到人工智能和机器学习中，扩大亚洲和股票市场的业务，并加倍致力于可持续性。为了削减成本并释放资源，它还将在未来两周内进行公司范围内的重组，裁员约100人，员工总数约为1,300人。　　二、基金重仓股时讯　　随着近期上市公司年报逐渐披露，私募已经出现在14家上市公司2022年年报前十大流通股东名单，期末持股市值超21亿元，其中凯瑞德、金三江、华融化学、锦和商管等个股为私募新进重仓股。2022年四季度，冯柳执掌的高毅邻山1号现身恒顺醋业前十大流通股东，这也是冯柳去年年报出现的第一只重仓股。顺络电子获得景林全球基金和方位成长10号私募共同重仓，期末持股市值超过8.1亿元居首。　　银行板块整体下机构调研热情不减。Wind数据显示，2月，券商、基金、保险资管等机构投资者调研9家上市银行，包括常熟银行、苏农银行、瑞丰银行、齐鲁银行、苏州银行、无锡银行、杭州银行、紫金银行、厦门银行。信贷投放、息差、中收业务等，是调研过程中备受关注的焦点。　　拓尔思近日发布多则公告，提醒投资者拓尔转债将被强制赎回，持有该债券的投资者需注意在限期内及时转股或者卖出。3月2日是拓尔转债最后交易日，不及时操作可能亏损近60％。　　三、宏观&产业　　3月1日，国新办举行“权威部门话开局”系列主题新闻发布会，工业和信息化部部长金壮龙、副部长辛国斌和工信部总工程师、新闻发言人田玉龙介绍“加快推进新型工业化做强做优做大实体经济”有关情况，并答记者问。　　2023年医药集采工作任务敲定！国家医保局发布通知明确，持续扩大药品集采覆盖面，到2023年底，每个省份的国家和省级集采药品数累计达到450种，其中省级集采药品应达到130种，化学药、中成药、生物药均应有所覆盖。通知指出，开展新批次国家组织高值医用耗材集采，持续开展口腔种植价格专项治理。　　四、本周新发基金

金融界2023-03-02

全球最大对冲基金迎来40年最大改革！后达利奥时代桥水加倍押注亚洲和AI

将更多资金和人才投入人工智能(AI)和机器学习，在亚洲和股市扩张，并在可持续性方面加倍下注。为了削减成本和释放资源，该公司还将在未来两周内进行全公司范围内的重组，在约1300名员工中裁员约100人。 “仅仅做我们一直在做的事情是不够的，”41岁的巴尔·戴在接受媒体采访时说。“要么进化，要么死亡。这就是正在发生的事情。” 这家市值1380亿美元的公司的这一新方向，在一定程度上是始于2020年的领导层换届的产物。当时，桥水在大流行的第一年连续几年表现不佳和亏损，迫使它成立了一个监督其投资决策的委员会。自那以后，主打的Pure Alpha投资策略已经反弹，年化净回报率达到了10%，不过许多所谓宏观投资领域的同行表现要好得多。这些转变也反映出对冲基金行业格局的演变，包括Citadel和Millennium Management等多策略巨头的崛起、可持续金融的蓬勃发展，以及生成式人工智能和量子计算等技术的出现。限制旗舰基金的规模多年来，这家总部位于康涅狄格州韦斯特波特(Westport)的公司一直无视传统观点，即单个对冲基金策略存在天然规模限制。Pure Alpha和只做多的对手All Weather不断吸收资产，到2011年，桥水管理的资产规模达到了当时前所未有的1000亿美元。但随着利率趋于平稳，桥水的业绩也随之下降。现在，情况发生了逆转，该公司限制了对Pure Alpha的投资，希望它能在更小的资金池上产生更高的风险调整回报率(即夏普比率)。该战略的上限将比其最大规模低20%至30%。过去10年，该战略的最高规模约为1000亿美元。 “作为一家公司，我们的价值观是无处不在的卓越，并始终努力超越，”巴尔·戴表示。“我们希望确保我们的旗舰产品能够实现这一点。” 桥水认为，通过限制Pure Alpha的产能，它可以在其他战略中抓住一些机会，并为新的计划重新配置资源。当然，没有人能保证它会成功;对冲基金的历史上充满了被挫败的野心。保持相关性作为一名企业家和以色列军队的前军官，巴尔·戴于2015年加入桥水基金，当时他在投资界相对不为人知。然而，他迅速晋升，于2022年1月成为联合首席执行官。与联合首席投资官Greg Jensen等同事一起，巴尔·戴渴望实现公司的现代化，重塑其古怪的文化。但73岁的达利奥一直推迟将权力移交给年轻一代的计划。巴尔·戴称，与达利奥的一些退出谈判“非常艰难”。 “保持相关性的唯一方法就是创新，”他说。“在过去几年里，我们在这方面做得有点慢。” 现在，变化正在加速。本月早些时候，37岁的Karen Karniol-Tambour加入了48岁的Jensen和64岁的Bob Prince，成为三位联合首席信息官之一。作为更广泛改革的一部分，Mark Bertolini将辞去联合首席执行官一职，成为桥水董事会的独立董事。随着达利奥作为巴尔·戴和他的投资主管们的导师坐在后排，该公司的新领导层正在四个领域推进: 1）开发更多投资亚洲的基金，并将其新加坡员工从15人左右增加一倍，以实现业务多元化，并加强与该地区长期客户的联系。 2）增加使用个股来表达桥水对宏观趋势(如利率方向或大宗商品价格)观点的产品。 3）扩大可持续性，专门对股票进行押注，并采用能够产生超额回报(alpha)的策略。 4）在Jensen的指导下创建一个新团队，设计由人工智能和机器学习驱动的投资工具。桥水的目标是，随着时间的推移，为每个项目吸引数十亿美元的资产，减少对Pure Alpha和All Weather的依赖。达利奥所在的董事会批准了这项新战略。 Prince在接受采访时说:“在某个时刻，你会获得一个临界质量，让你可以构建其他东西来帮助客户。”“Alpha很抢手。” 严重波动在执掌桥水基金的47年里，达利奥不仅打造了一家规模空前的对冲基金经理公司，开创了一种系统的方法，将知识和理解编入规则；他还灌输了一种不同寻常的“彻底透明”文化，他在2017年的畅销书《原则》(Principles)中详细描述了这一点。巴尔·戴的贡献是他所谓的“飞轮”——新人才与新想法的良性循环，需要新的目标和灵活的战略。他知道自己面临的挑战是，如何让桥水再繁荣半个世纪，尽管技术革命必将搅乱整个行业。 “我们正在经历严重的波动，”巴尔·戴说。“我们没有涉猎。”

夏洛特2023-03-02

美股收盘：纳指跌近百点中概股多走高能链智电涨超7%

水将限制其旗舰基金的规模，在人工智能和机器学习方面投入更多资金和人才，扩大亚洲和股票市场业务，在可持续性投资方面加倍下注。为了削减成本并释放资源，桥水还将在未来两周进行全公司层面的重组，大约1300名员工中会裁掉约100人。　　押注AMC的股票转换并不像交易员想象的那么容易　　AMC院线公司拟议将优先股转换为普通股，这是一种无需动脑筋的套利交易：从中获利5美元。然而，华尔街专业人士发现，这个赌注绝非易事。有什么问题吗？　　“这很简单，但并不容易，”Accelerate Financial Technologies的首席执行官朱利安·克里莫奇科说。“这是一种相对简单的双股转换，但正确对冲并对其产生盈利影响实际上相当困难。” 　　对冲交易的成本正在爆炸式增长，因为很难找到可以借入和做空的“meme”股票。更糟糕的是，最近一起针对这家连锁影院股份提议的法庭诉讼，增加了其重组是否会发生的不确定性。　　欧洲央行管委：支持更快实施量化紧缩可能进一步大幅加息　　德国央行行长Joachim Nagel称，支持更快扭转欧洲央行的购债操作，以帮助应对通胀，同时在本月的加息计划之外，也有可能进一步大幅加息。　　欧洲央行管委会委员Nagel警告称，基本物价压力依然很高，通胀率仅可能缓慢回撤，今年在德国料达到6-7％。对于欧洲央行的资产负债表，Nagel周三在声明中表示，“支持从7月份开始以更大幅度进行削减”。预计市场“能够很好地应对欧元系统资产持有量的下降”。　　涂鸦智能2022年第四季度营收4530万美元净亏损2270万美元　　中国物联网云开放公司涂鸦智能，今日公布了2022年第四季度及全年未经审计的业绩报告。数据显示，2022年第四季度，涂鸦智能营收4530万美元同比下降39.6％，2022年第四季度净亏损为2270万美元，2021年同期为4880万美元，非美会计准则下净亏损520万美元，而2021年同期为3120万美元；2022年全年营收2.082亿美元，同比下降约31.1％；2022年净亏损从2021年的1.754亿美元收窄16.7％至1.462亿美元；2022年非公认会计准则净亏损为7720万美元，而2021年同期为1.093亿美元。　　理想汽车：交付16620辆，同比增长97.5％　　2月，理想汽车交付新车16620辆，同比增张97.5％。自交付以来，理想汽车累计交付量已达到289095辆。　　关于理想L系列产品，理想汽车董事长兼CEO李想表示，2月8日已发布家五座新旗舰理想L7。L7也将3月初开启首批用户交付。同时，理想L8新增Air版本，加强了市场中的竞争力。家庭六座旗舰车型的理想L9自交付以来，在细分市场持续领先，已经连续五个月蝉联中国大型SUV销量榜首。　　蔚来汽车：交付12157辆，同比增长98.3％　　蔚来2月交付新车12157台，同比增长98.3％，环比增长42.9％。其中包括5037台高端智能电动SUV，7120台高端智能电动轿车。今年前两个月累计交付新车20663台，同比增长30.9％。同日，蔚来汽车发布2022年Q4财报。数据显示，蔚来Q4营收160.6亿元，市场预期的171亿元，同比增长62.2％，环比增长23.5％，这也是连续十一个季度同比正增长。　　蔚来创始人、董事长兼首席执行官李斌表示，蔚来已成为中国智能电动汽车市场最具竞争力的高端品牌。今年计划基于蔚来第二代技术平台推出五款全新产品，增设1000个换电站以进一步提升全程用户体验，持续巩固在智能电动汽车关键领域的竞争优势。　　小鹏汽车：交付6010辆，环比增长15％　　小鹏汽车2月交付6010辆智能电动车，环比增长15％；去年同期交付6215台。小鹏汽车表示，今年正进一步开拓国际市场。2月在丹麦和荷兰的第二家门店相继开业，位于挪威勒伦斯科格的欧洲第一家服务中心也已开业并投入使用。　　在此之前，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏向员工发布的一封内部信中表示，今年小鹏将对P7、G3i以及P5三款车型进行改款，其中P7改款车型预计在今年3月正式亮相。小鹏汽车今年也会发布两款新车，其中一款车是F平台的五座溜背式SUV小鹏G7，另一台车是一台MPV。

金融界2023-03-02

“要么变，要么死” 后达利欧时代的桥水迎来四十年最大改革

水将限制其旗舰基金的规模，在人工智能和机器学习方面投入更多资金和人才，扩大亚洲和股票市场业务，在可持续性投资方面加倍下注。为了削减成本并释放资源，桥水还将在未来两周进行全公司层面的重组，大约1300名员工中会裁掉约100人。　　“光因循守旧是不够的，” 41岁的Bar Dea在接受采访时说。 “要么变，要么死。在这儿就是如此。” 　　对于市值1380亿美元的桥水而言，这个新方向部分是2020年领导层改组的结果。当时桥水经历了连续几年的表现不佳，而且在疫情第一年爆出了亏损，促使该公司建立了一个投资决策监督委员会。自那以来，旗舰基金Pure Alpha的策略再次恢复起色，净年化回报率为达到10％，不过在宏观投资领域，许多同行的表现要比它好得多。　　这个变化也反映出对冲基金行业格局的改变，包括Citadel、Millennium Management等多策略巨头崛起，可持续金融热潮，以及人工智能和量子计算等技术的兴起。　　旗舰基金　　多年来，桥水一直和传统投资观点背道而驰，传统认为单个的对冲基金策略会受到自然规模的限制。而桥水一直听任旗舰基金Pure Alpha和“只做多”基金All Weathe的资产管理规模升高。到2011年，桥水旗下基金管理的总资产规模达到当时前所未有的1000亿美元。　　但随着利率趋平，桥水的表现也驶入慢车道。　　如今该公司终于改弦易辙，对Pure Alpha的规模设置了上限，希望能够以较小的资金获得更高风险调整回报率，即夏普比率。该策略基金的新上限将比其最大规模低20％至30％。　　“与时俱进” 　　作为一名企业家、前以色列军官，Bar Dea于2015年加入桥水，当时他在投资界并不出名。然而2022年1月他迅速升至桥水联席首席执行官。与联席首席投资官Greg Jensen一道，Bar Dea渴望对公司改革，重塑其古怪的文化。但73岁的达利欧迟迟不愿将权柄交给年轻一代。　　Bar Dea称他和达利欧的谈判“非常艰难”。　　“实现与时俱进的唯一途径就是创新，”他说。 “过去几年，我们的行动一直有点慢。” 　　现在，改革正在加速进行。本月早些时候37岁的Karen Karniol-Tambour加入了48岁的Jensen和64岁的Mark Bertolini行列，成为桥水第三位联席首席投资官。Mark Bertolini卸任联席首席执行官，成为桥水的一名独立董事。　　达利欧退居二线，成为Bar Dea及其他几位投资部门负责人的精神导师，未来桥水的新领导层将着力推动以下四个领域：　　增加对亚洲市场的投资，将新加坡员工从大约15名增加一倍，以实现业务多元化并加强与该地区长期客户的联系。　　增加以个股为对象的产品，以体现桥水对利率趋势或大宗商品价格等宏观趋势的看法。　　扩大可持续性金融，特别是押注股票，并推出可以实现超额回报的策略　　在Jensen的领导下创建一个新团队，利用人工智能和机器学习驱动的投资工具。　　桥水希望，这些行动计划未来能吸引数以亿美元计的资产，降低公司对Pure Alpha和All Weather的依赖。达利欧也是批准该新策略的人员之一。

金融界2023-03-02

桥水基金据悉将裁员约100人全面改革押注人工智能

模，将更多的资金和人力投入到人工智能和机器学习中，在亚洲和股票领域扩张。　　为了缩减成本和释放资源，桥水基金将在未来两周内实施全公司范围内的重组，在大约1300名员工中裁减约100个职位。“仅仅做我们一直在做的事情是不够的。”41岁的桥水基金CEO尼尔·巴迪（Bar Dea）在接受采访时说，“要么进化，要么死亡。这就是这里正在发生的事情。”

金融界2023-03-02

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