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一月内4家创业公司获得新融资 ChatGPT引爆向量数据库赛道

ChatGPT的横空出世，带动了新一波生成式AI的创业浪潮。一个月内，4家向量数据库创业公司获得新融资：其中，向量数据库公司Pinecone完成1亿美元B轮融资，开源数据库初创公司WeaviateBV获得5000万美元B轮融资，Chroma获得1800万美元种子轮融资，开源向量数据库初创公司Qdrant获750万美元种子融资。　　向量数据库是一种基于向量空间模型的数据库，它可以存储和管理高维的向量数据，如图像、视频、音频、文本等，支持多种数据类型和数据源，提供高效的数据分析和检索服务。向量数据库是AI技术在各个领域应用的基础，如人脸识别、商品推荐、知识图谱等。向量数据库简化了人工智能开发者对向量数据的管理。作为必不可少的AI原生基础设施组件，通过把来源权威，可信的图片、视频和文本这样的非结构化数据转换成向量，并储存到向量数据库中，它就能帮助大模型具有“长期记忆”，并且减少大模型产生“幻觉”的可能性。自2017年Transformer模型推出后，各科技厂商开始大语言模型的探索，对于向量数据库的需求才开始形成规模。未来随着生成式AI大模型开发量和使用量的增长，向量数据库的应用有望快速增长。　　佳华科技（688051）数据搜索引擎以倒排索引为基础，支持丰富的算子和分布式的检索机制，可扩展至图像等高维向量搜索。　　中科金财（002657）自研的智能客服解决方案，基于Transformer前馈神经网络模型，采用Self-Attention和Feedforward多层高维向量训练模型，打破传统NLP单一数据维度（语义）的理解局限，首创实现了多元数据维度的理解力，实现了“一个大脑+多套皮肤”的广义智能数字人能力输出。

金融界2023-05-08

Cobo COO：AI 与区块链的融合将共同释放 Web3 潜力

着巨大的增长和创新潜力。过去几个月，生成式 AI凭借令人印象深刻的突破和应用，如 AI 聊天机器人 ChatGPT、图像生成器 Stable Diffusion 和 Midjourney，一直占据着新闻头条位置。当生成式 AI 正吸引公众的关注和科技行业的投资时，加密货币正在失去其势头和吸引力。一些风投机构投资者已经将其个人简介从 “all in on crypto” 改为 “all in on AI”。然而，人工智能和加密货币的潜在融合被低估了。它们不应被视为数字经济中的竞争者。相反，我们应该为两者潜在的协同作用和它们对下一代互联网的影响而兴奋。对于致力于在亚洲建立全球 Web3 中心的监管机构、投资者和企业家来说，必须认识到下一代互联网极有可能来自于 AI 和加密货币的融合。根据瑞银最近的一项研究，ChatGPT 在推出两个月后就达到了 1 亿月活用户，成为历史上增长最快的消费者应用程序。大规模采用恰好是区块链技术面临的主要挑战。AI 可以通过减少可能成为潜在用户入门障碍的复杂性和安全问题，加速加密货币的大规模采用。首先，AI 可以为与区块链网络和智能合约的交互提供更加用户友好的界面和工具。聊天机器人可以引导用户在区块链世界中的整个旅程，协助创建和管理链上交易，实时回答问题并提供帮助。加密货币交易所 Binance 最近推出了一款名为 Sensei 的 AI 聊天机器人。该聊天机器人旨在增强 Web3、区块链和加密货币的学习体验。聊天机器人可能很快就会具有超越教育用户的更多功能。它们应该可以在用户浏览区块链世界时，通过提供量身定制的教程、建议和支持，为用户创造更加个性化的体验。区块链的一个优势是所有链上交易数据的透明性。然而，访问和理解这些数据可能会是一个挑战。基于 AI 的分析工具可以通过识别模式、趋势和异常情况，来帮助用户理解数据，并提供可操作的见解和建议。区块链数据分析平台 Dune 推出了一项名为“解释查询”的新功能。这个功能通过 AI 来简化复杂的结构化查询语言（SQL），用户只需点击一下就能获得任何 SQL 查询的自然语言解释。最终，用户能够使用自然语言从数据库中获取他们需要的信息。智能合约是区块链技术的一个基本组成部分，可以实现在无中介或可信第三方的情况下自动执行协议。然而，对于普通用户来说，智能合约代码现在很难理解和验证。创建、部署或评估智能合约需要专业开发人员。幸运的是，AI 可以提供智能代码生成工具，根据用户输入自动生成智能合约代码。这些工具还可以分析现有的智能合约的潜在漏洞，并提出改进建议，确保合约的安全和效率。设想未来智能合约将被民主化，任何人都可以编写和使用它们来促进与他人的协作，这难道不令人兴奋吗？ AI 面临的最大挑战之一是确保数据的完整性和隐私。区块链技术通过在维护数据隐私的同时实现安全数据共享，提供了应对这一挑战的解决方案。通过利用区块链的透明度，企业可以为 AI 创建一个可信且安全的数据共享网络。更重要的是，AI 代理似乎极有可能很快成为常态，接管各种在线活动，从财务管理到旅行和娱乐预订。AI 代理不能像人类那样建立社交媒体或金融账户，但在这个新世界中，加密货币钱包可能成为 AI 代理建立在线身份和在所有者授权下进行交易的主要手段。这听起来可能有些奇怪，但实际上，AI 代理比人类更需要加密货币金融。基于代码的区块链世界，是 AI 代理自动运行和按照代码设置的规则进行交易的完美环境，同时留下一个透明的记录供人类监督。到目前为止，我所讨论的只是 AI 和加密货币之间充满前景的协同作用的冰山一角。我一直认为，以前对于 Web3 的叙述有些空洞——仅凭代币无法带来下一代互联网。然而，AI 和加密货币的联合变革力量，使得 Web3 的许诺最终可能得到实现，这将以前所未有的方式赋予用户和建设者权力。AI 和加密货币的交叉是一个充满活力、快速演进的领域，具有巨大的增长和创新潜力。这为投资者和企业家提供了大量的机会。现在是身处这些尖端技术前沿的令人兴奋的时刻。原文标题：How AI and cryptocurrency can work together to realise Web3’s potential 原文作者：Lily Z. King，Cobo COO 原文来源：scmp 编译：Cobo Global 来源：金色财经

金色财经2023-05-06

下一轮裁员会有谁？可能老板得听AI机器人发话

司正在测试一种应该被首席财务官们喜爱的生成式AI工具。　　这款名为Pigment AI的产品基于OpenAI软件。它将聊天机器人放在用于制定财务计划的电子表格和仪表板中。该软件旨在梳理公司数据，并回答诸如“如果我们提前三个月推出新产品该怎么办”或“未来一年该如何使收入增加一倍”之类的问题。　　“这将消除工作中无趣的部分，” Pigment联席首席执行官Romain Niccoli说。　　眼下，几乎所有企业都在争先恐后地采用最新版本的AI工具以提高利润或避免被超人类的计算机打败。但问题是他们的速度总是不够快。　　许多公司可能对一个简单的问题感兴趣，而且Pigment说它的聊天机器人恰恰可以回答，那就是“为什么我们目前的预测用人成本高于2023批准的计划？”。　　对于如何削减人力成本，其实甚至不需要AI也可以猜出答案，简单说，就是裁人。　　各公司正准备迎接AI以实现一些岗位的自动化。IBM首席执行官预计30％的后台部门岗位将在五年内消失，该公司已暂停招聘此类职位。微软的Copilot可以为数据分析师和其他电子表格处理者节省大量时间，或者说可以让他们减少人员招聘。　　Pigment正在与少数客户测试其AI服务，但尚未就价格达成一致。这家初创公司自2019年成立以来已经筹集了1.64亿美元资金。该公司表示，去年全年经常性收入增长六倍，但该公司拒绝分享数据。　　但Niccoli表示，虽然AI可以通知一家公司做出裁员决定，最终做决策的还是人。 “AI只是确保你了解后果，它不会为你下决定。” 　　如果有一天你被解雇了，很可能不会知道这背后还有AI的推波助澜。

金融界2023-05-06

涨停复盘 | ChatGPT老妖强势回归，“AI+”、“语料库”卷土重来，一带一路反复活跃

未来游戏、影视、电商、涉及等领域有望和生成式AI技术结合，成本端有望大幅优化，应用场景和商业模式也有望发生较大变化。　　涨停梯队：设计总院（首板）、新城市（首板）、华设集团（首板）　　热点板块——数据要素　　驱动因素：伴随着人工智能内部的轮动，中文语料的数据要素再度受到关注。国内大模型不断推出，持续迭代，对于中文语料的需求与日俱增，数据要素。同时，监管要求“训练数据不侵犯知识产权”，文字、图片平台作为模型训练语料库的价值凸显。　　涨停梯队：中国出版（9天6板）、掌阅科技（3天3板）、金桥信息（首板）　　六、市场情绪

金融界2023-05-05

雅克科技领涨5.78%，芯片ETF龙头（159801）盘中冲高震荡回落涨幅缩量

中金公司指出，通用人工智能能力的涌现、生成式AI应用的商业落地均离不开云端AI算力芯片支撑。目前，云端AI算力芯片渗透率仅为个位数，未来成长空间广阔；GPU逐渐在并行计算、AI智能计算、科学计算等领域崭露头角并获得广泛认可；定制化架构的AI算力芯片以其性价比、能耗比等优势在AI应用领域取得一席之地。关注芯片ETF龙头（159801），场外联接（A类：012629；C类：012630）。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-05

亿道信息：公司将积极跟进以GPT为代表的生成式AI（AIGC）等最新技术的发展及应用情况

的突破，公司将积极跟进以GPT为代表的生成式AI(AIGC)等最新技术的发展及应用情况，加强相关人才储备、产品规划及产品预研。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-05

美国白宫公布监管举措人工智能安全问题受关注

成内容的识别和审核需求将会提升，包括反生成式AI系统在内的产业将会受益，相关公司如美亚柏科等。　　根据公开资料梳理，相关公司包括但不限于：　　数据安全：电科网安、深信服、启明星辰等；　　数据要素：易华录、浙数文化等；　　信息安全：安恒信息，浩瀚深度，中新赛克，美亚柏科；　　隐私计算：绿盟科技、星环科技。

金融界2023-05-05

涨停复盘 | 金融“大象起舞”沪指四连阳，文化传媒、中特估热度不减

的发布，未来游戏、影视等内容公司有望和生成式AI技术结合，成本端有望大幅优化，应用场景和商业模式也有望发生较大变化，建议重点关注：1）大模型、拥有TOC用户入口，业务连接国内和海外的公司；2）数据重要性进一步突出，能够实现IP训练与Ai赋能的公司；3）游戏公司；4）影视公司；5）广告营销/虚拟人公司；6）出版；7）软件工具；8）电商公司；9）其他AI+：直播、体育等。华创证券表示，行业利好不断，随着技术进步和大模型开源的普及，语料、应用场景、IP价值进一步明晰，建议关注具备上述优势且积极顺应AI技术进步的公司。　　涨停梯队：中国科传（15天8板）、南方传媒（9天7板）、中国出版（8天5板）　　热点板块——一带一路、中特估　　驱动因素：一系列催化剂在即：包括不限于东盟峰会、金砖国家领导人峰会、“一带一路”高峰论坛等高规格会议会在今年相继举办。“一带一路”相关标的是中国特色估值体系的重要组成部分，与此同时，稳定外贸、稳定外资是当前政府工作重心。“一带一路”输出的是中国最具全球竞争力的产业。　　涨停梯队：秦港股份（2天2板）、海兴电力（首板）、中钢国际（首板）　　六、市场情绪

金融界2023-05-04

中国互联网大厂的"ChatGPT"追赶之旅现状

：ChatGPT，以及由此席卷而起的“生成式AI”潮流。A股市场当然早已把一切能攀上GPT概念的公司给炒到天上去了，但是稍有常识的人都承认，中国做生成式AI（无论是模型还是应用）最值得仰仗的还是互联网大厂，只有它们拥有足够的资源和决心去做这件事情。不过，互联网大厂的“ChatGPT追赶之旅”的具体进度，很大程度上尚未被外人所知，也尚未反应在财务业绩和资本市场当中。在跟一些熟悉内情的朋友沟通之后，我感觉比以前更有信心一点了，但也只是“一点”而已。在生成式AI这一赛道，国内互联网大厂固然落后于世界先进水平（其实就是OpenAI），但落后的幅度尚不致命，而且不缺乏追赶的手段。关键的掣肘可能不在于技术层，而在于其他方面。总而言之：互联网大厂内部的技术团队对生成式AI的热情很高，老板也乐意投入巨额资源，这不仅仅是出于“追新”或迎合资本市场。互联网大厂做生成式AI，目前的主要应用方向还是内部降本增效，至于面向C端（或中小B端）的大规模应用尚十分遥远。追赶OpenAI的道路是艰难的，但是在不计成本的投入之下，差距可能缩小到一个合理的量级，尽管差距将一直存在。各级主管部门的支持当然很重要，不过目前互联网大厂尚未拿出能说服主管部门的概念或实例，从而难以为生成式AI争取更多上层资源。先说第一条。互联网大厂内部做技术的人，无论是基础研发团队还是应用技术团队，对生成式AI的热情都很高。因为在ChatGPT横空出世之前，AI在互联网行业的落地场景（搜索、个性化推荐、自动客服等）已经基本被做到极限，进化空间不大了；而其他突破性技术又没有出现。所以，2021-22年，互联网大厂普遍对算法岗位进行裁员。在这种情况下，ChatGPT的诞生可谓雪中送炭，给了技术人员一个向公司证明自己价值、升职加薪的大好机会。而互联网大厂的各级老板们也非常乐意配合，因为生成式AI跟此前的元宇宙、Web3.0等概念不同，有着切切实实的应用案例，而且硅谷已经在前面踩出了一条清晰的道路。这就进入了中国互联网行业最擅长的“投入资源模仿追赶”的模式。目前很多互联网大厂的基础研发团队，以及业务部门里面的算法团队，都把原来手头做的东西暂停了，集中力量all-in大模型。现在大模型不仅是公司层面的一号位工程，也成为了诸多事业群、事业部的一号位工程，这就决定了它能得到近乎无穷的资源投入。接着说第二条。在降本增效的大背景下，互联网大厂目前对生成式AI最大的期望其实不是开辟财源，而是节约成本或为老业务赋能。例如GPT商业化的第一批客户包括Shopify这样的电商SaaS及代运营商，在国内阿里、京东可以把自己的大模型直接用于自身电商平台的代运营；腾讯可以利用大模型补齐自己的客服短板，还能在腾讯文档等应用中加入自动生成文案功能；所有的信息流媒体平台都可以利用生成式AI进行转评赞、活跃社区氛围。上面举出的只是一小批正在进行的案例而已。至于开发大型C端应用，或者面向广大中小B端开放API，目前看来还比较遥远。除了技术瓶颈之外，监管风险是一个主要考虑点：国内对生成式AI的监管讨论才刚刚开始，尚未形成成熟的监管体系，此时贸然上马大型C端应用的风险极高。然而，这里有牵扯出了一个新的问题：互联网大厂在既有的应用中大规模使用生成式AI，是否也会带来潜在的监管风险？这个话题比较敏感，目前还难以讨论，在此就不展开了。再说第三条。OpenAI不是世界上唯一的生成式AI大模型开发者，GPT的技术路线也不是唯一的。但是，国内互联网大厂的研发思路高度统一，那就是模仿乃至彻底复刻GPT。结果就是一切与OpenAI能够沾边的人才和信息几乎全部被瓜分利用殆尽——其中既有合法的利用，也有灰色地带的利用。不计成本的投入，加上国内相对硅谷而言较低的人力成本，是可以在一定程度上拉近差距的。这种模仿路线当然不可能把落后转化为领先，不过目前大家还考虑不到这么远。第四条也是一个非常重要的因素。我们知道，对于芯片、新能源等“硬科技”产业，国内各级主管部门（包括国家和地方）予以了极大的政策和资源扶持；生成式AI在理论上也属于“硬科技”，如果也能得到类似的扶持，无疑可以大幅度加快发展进度、降低风险。然而，生成式AI有一个严重的软肋：它不是制造业，无法像芯片、新能源、生物医药那样提供较长的产业链、立竿见影地为地方创造GDP。此外，它也尚未被主流媒体认为是一项“卡脖子”技术。在几个月乃至几年之内，生成式AI要成为一项被大力扶持的“硬科技”，还是很有难度的。当然，互联网大厂可以采取一种话术，即生成式AI具备很强的“乘数效应”或上下游拉动作用，例如可以间接刺激芯片行业的成长，以及促进智慧城市、智慧交通的实现，等等。但是，上述“乘数效应”过于迂回，在短期内又很难看到效果。在可见的未来，主流媒体和主管部门心目中的“硬科技”代表仍将是光刻机而非ChatGPT，互联网大厂必须主要依靠自身资源投入而非政策扶持。过去多年，中国互联网行业曾一再证明：只要它们下定决心投入足够的资源，并且有庞大的潜在C端应用场景，它们就能够成功模仿乃至超越硅谷的同行。这一发展路线并非百试不爽，不过大部分情况下是成立的。生成式AI是对上述路线的一次大考：在GPT3.5以前版本已经开源，基础研发路线并无秘密可言，潜在应用市场非常广阔，而且国内互联网大厂均已投入足够资源、提起绝对重视的情况下，中国能否在生成式AI这条赛道上迅速缩小差距乃至有朝一日超越？相信这个问题已经被资本市场提了无数次，也被互联网从业者提了无数次。我的观点偏向悲观一边：由于种种掣肘（在此就不讨论了）、种种天然限制，国内生成式AI最多只能将与硅谷的差距缩小到可以接受的程度，而不可能彻底消除这种差距。不过，我的上述“悲观”观点，在很多人看来或许已经算是乐观了？事在人为，但在很多时候，形势比人强。来源：金色财经

金色财经2023-05-04

五一假期要闻重磅出炉！特斯拉新一轮全球大涨价，美国区域性银行危机继续发酵，第一共和银行被接管

员工停止使用ChatGPT和Bard等生成式AI工具　　据外媒周一报道，三星电子已在内部备忘录告知员工，停止使用ChatGPT和Bard等生成式AI工具，理由是担心会带来安全风险。报道称，内部备忘录表示，三星电子担心传输到谷歌Bard和微软Bing等人工智能平台的数据存储在外部服务器上，难以检索和删除，最终可能会泄露给其他用户。　　楼市动态：　　上海实施多子女家庭住房公积金支持政策:家庭最高可贷144万元　　5月1日，上海正式实施多子女家庭住房公积金支持政策。其中明确，多子女家庭在上海市购首套房，最高贷款限额上浮20％，即家庭最高贷款限额可达144万元。

金融界2023-05-03

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