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中国房地产巨头股价再次重挫！碧桂园服务暴跌逾15% 摩根大通称市场仍担忧房企流动性

港元。 (碧桂园服务股价走势图来源：百度) 此外，碧桂园(Country Garden)股价也大跌近6%，至去年11月以来最低水平。 (碧桂园股价走势图来源：百度) 恒生内地房地产指数(Hang Seng Mainland Properties Index)目前重挫近3%。周一，碧桂园地产债券延续跌势，“21碧地03”跌21.58%盘中临停，“19碧地03”跌19.99%也触发临停，“20碧地04”跌12.2%，“20碧地03”跌超8%。中国国务院近日审议通过《关于在超大特大城市积极稳步推进城中村改造的指导意见》。摩根大通(JPMorgan Chase)表示，对此未感到过分兴奋。现阶段政策未够具体，并没有提及现金补偿、规模或资金支持等实施细节。该行指出，考虑到不少内地城市已积极重新开发城中村，认为今次出台并非新政策，或未能缓解投资者对民营房企的流动性担忧。该行强调，在国务院宣布提供更多支持措施之前，预期市场对民营企业的流动性担忧将持续存在。摩根大通因此将碧桂园、碧桂园服务及中骏集团评级下调至减持，并大削目标价；碧桂园目标价由2.3港元大降至0.9港元，碧服目标价由22港元降至6.7港元，中骏目标价由0.77港元降至0.35港元。上周五，“21碧地02”、“19碧地03”、“20碧地04”、“21碧地01”、“21碧地03”均跌超20%触及临停。同时，碧桂园美元债、港股价格也下跌。根据香港联交所7月21日披露的文件，碧桂园服务总裁李长江于7月19日以每股均价8.6818港元售出碧桂园服务194.49万股普通股股份，价值约1,688.54万港元。另外，李长江于7月19日以每股均价8.8557港元售出碧桂园服务128.3万股普通股股份，价值约1,136.19万港元。据英国路透社7月21日报道，中国最大开发商之一碧桂园在中国近300个城市拥有数千个项目，有消息称，该公司已采取行动为2019年贷款安排的部分再融资。一位不愿透露姓名的碧桂园债券持有人表示：“这并不能让他们完全摆脱困境。”该持有人补充称，未来几个月，碧桂园还将面临另一批债券的支付。银河-联昌证券证券(CGS-CIMB Securities)中国研究部主管Raymond Cheng也发出类似警告，他表示，这是政府应对危机方式这一更广泛问题的一部分。 Cheng说：“如果销售没有改善，人们会担心碧桂园这样在小城市有大量业务的开发商的还款能力。就销量而言，碧桂园是顶级开发商。如果它违约，将向市场发出一个非常糟糕的信号，即中央政府不关心更多开发商破产，也没有纾困计划。”

风枫2023-07-24

黑芝麻智能的“生死时速”现金耗完之前能否叩开港交所大门

作，包括一汽集团、东风集团、江汽集团、百度等。成立以来，黑芝麻智能获得多轮融资，涉及股东包括北极光创投、海松资本、小米、腾讯、吉利汽车、上汽集团等知名机构。截至聆讯资料发布日，北极光创投、武岳峰创投、海松资本的持股比例分别达11.48%、7.67%、5.97%。研发投入远超营收，3年共亏超15.8亿元对于高科技公司来说，普遍需要面对产品研发周期长、研发成本高的问题。财务数据显示，黑芝麻智能的营业收入从2020年的0.53亿元增至2022年的1.65亿元。其中，2022年因部分产品进入量产阶段，公司营收同比上涨超170%。2022年，公司综合毛利率为达29.4%，实现毛利润约0.49亿元。 2020年至2022年，公司研发开支分别为2.54亿元、5.95亿元、7.64亿元，达到同期营收的数倍。研发开支中，雇员薪酬开支是主要部分，近三年薪酬开支成倍增长。截至2022年末，公司共有783名研发人员，占公司总员工数的85.5%。 2020年至2022年，黑芝麻智能经营活动现金流分别为-2.48亿元、-6.39亿元、-7.54亿元，经调整亏损净额分别为2.72亿元、6.13亿元、7亿元，合计亏超15.86亿元。黑芝麻智能在招股书中提到，公司所在行业面临快速的技术变革且在技术创新方面不断快速演变，需要在研发方面投入大量资源（包括财务资源）以取得技术进步。公司预计2023年的亏损净额将大幅增加，并可能在短期内继续产生亏损净额。现金储备快速下降，亟待IPO输血招股书显示，黑芝麻智能在前10轮融资中，合计募资约6.95亿美元。其中，黑芝麻智能B+轮、C轮、C+轮投资者的首份认购协议始于2021年，共募资金约5.72亿美元，为公司缓解了资金困难。从公司的财务报表可以看出，黑芝麻智能的筹资活动现金流在2021年猛增20亿元，同期公司现金及现金等价物增至15.53亿元。但随着研发支出的增加，2022年末公司现金及现金等价物余额减少至9.82亿元，2023年4月末进一步减少至8.83亿元。预计短期内无法扭亏的情况下，黑芝麻智能短期内的资金压力较大。 2023年3月，港交所推出特专科技公司的上市机制（第18C章）对于黑芝麻智能是一场“及时雨”。规则显示，如为已商业化公司，上市时的市值至少达60亿港元；如为未商业化公司，则上市时的市值至少达100亿港元。根据规则，已商业化公司的经审计最近一个会计年度收益至少达2.5亿港元。黑芝麻智能可以被归类为未商业化公司。根据C+轮融资估值，黑芝麻智能的投后估值约22.18亿美元，超过100亿港元，符合港交所特专科技公司的上市条件。对于IPO募资用途，公司表示八成资金将用于未来三年的研发。具体用于开发智能汽车车规级SoC的研发团队、开发及升级智能汽车软件平台、智能汽车SoC及车规IP核的研发所采购的材料、流片服务及软件、开发自动驾驶解决方案等。大手笔“烧钱”研发，在不断地提高公司的竞争力的同时，也在对公司的现金流产生较大考验。黑芝麻智能能否叩开港交所IPO之门，为公司下一场“及时雨”，值得关注。免责声明：本文仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。版权声明：本作品版权归面包财经所有，未经授权不得转载、摘编或利用其它方式使用本作品

面包财经2023-07-24

港股开盘：恒生指数跌1.09％，恒生科技指数跌1.53％，中国儒意涨近8%

，纳斯达克中国金龙指数累跌3.19%，百度累跌5.17%，京东、网易、阿里巴巴跌超2%，小鹏汽车累涨3.85%，蔚来涨0.38%。

金融界2023-07-24

谁拖了中国ChatGPT的后腿？

语义处理领域积累最多的中国互联网公司，百度过去五年一直在搞自己的深度学习大模型“飞桨“（Paddle Paddle），甚至用自己的通用AI芯片“昆仑芯”训练自己的模型——它们是百度训练自己的“ChatGPT”的基本环境和前提。阿里巴巴、字节跳动和滴滴也都有基于自身需求的自然语义训练模型。可以说，在训练复杂的上百亿参数的自然语义模型方面，中国的公司和研究机构的“家底”并不薄弱，起点也并不比美国同行低——至少在2016年前后的时候是如此。这几年中美人工智能界在大模型领域产生的差距，不是意识、起点和能力的问题，而是道路和方法的问题。中国与美国在类ChatGPT的人机对话模型领域的差距，也不是所谓的监管导致的。如果你与ChatGPT就一些更丰富的宗教、文化、民族和地缘政治等议题展开过坦率的交流的话，你会意识到它在看似拒绝和审慎讨论这些议题的背后隐藏着某些特定的立场倾向，是与美国社会普遍公认的主流价值观微妙重合的。可以说，任何一个，而不是某一个自然语义的复杂模型，其模型建构、语料采集、训练和参数调整的过程，都是基于特定价值体系的“内容审查”的过程，都有着维系其价值体系的自觉。我们不是应该不应该在自然语义模型里“生成”中国的价值立场的问题，而是它该如何生成，才能真正地制衡英语主导全球互联网语料库必然导致的世界观与文化霸权，加强中文语言理解基准在全球自然语义处理体系的权重，进而为世界人工智能和人机对话的发展提供文化上的多样性。我也严重不同意中文互联网信息内容质量太糟糕导致中国类ChatGPT模型语料源头被“污染”的说法，这同样是既偷懒又显得大聪明的判断。因为互联网上的信息总量原因，英语内容无疑是世界上最多的，质量堪忧的极端化内容也是最多的，它们都会影响自然语义模型训练的过程和结果。ChatGPT在早期的训练中优先使用内容质量较高的社交论坛Reddit上的高赞内容，是有特定的语料选择倾向的。如果中国优先选择知乎和得到等知识类社区，以及主流媒体优先作为语义模型的语料库的话，就不存在语料被污染的问题。更遑论以大部分持“中文内容质量低”的人们的外语水平和阅读广度，根本不足以支撑他们的论断。但是无论如何，ChatGPT的横空出世，对我这么一个多年来一直呼吁“告别硅谷崇拜”的人来说，的确是一个不大不小的刺激，也是一个观念的挑战。这不是因为我觉得中国和美国在人工智能领域竞争的差距就此拉大了，而是因为ChatGPT这样的通用人工智能人机对话模型，是一个真正可能从全人类——而不是某一个特定领域和行业的角度，推动社会生产协作与文明进程的工具。其意义大于移动互联网的出现，堪比电子邮件和搜索引擎的诞生。作为一个人工智能大国，中国早就不是电子邮件和搜索引擎诞生时期的信息技术产业一穷二白的国家了，但是，我们却没有让这类能影响人类文明进程的通用人工智能的创新首先发生在中国，训练一个基础语料由中国文化与价值体系为建构的模型。更何况，ChatGPT的模型训练方式，很大程度上依靠的是“大力出奇迹”的参数升级、反复训练和模型依据生成内容反馈持续迭代优化——这原本是中国团队最擅长的工作方法。当一家美国的创业公司用从微软融来的钱不惜代价投入巨额算力成本，大量雇佣非洲和中东的数据工人进行信息标注、用最高效率的迭代与Google这样的巨头进行自研语义处理大模型的“军备竞赛”时，你还是有一种很不真实的感觉——这究竟是一家旧金山公司还是一家深圳公司。像ChatGPT这样的自然语义处理模型应该可以诞生在中国但却没有诞生在中国，其原因还得从中国从事人工智能的科技公司——无论巨头还是创业公司这些年在干什么开始说。很多人可能从来没意识到的一个问题是：像ChatGPT这样的超大规模通用自然语义处理模型，由一家AI创业公司建构最可能产生奇迹，而在一家科技巨头内部通常不会实现更好的结果。这就是为什么Google的LaMDA对话应用模型和近期仓促上阵的Bard都没有大放异彩的原因，也是百度接下来势必面临的挑战。为什么？首先是因为通用自然语义处理建模太烧钱了。其实，烧钱通常并不是大公司的本事，反倒是创业公司的特权。科技巨头几乎都是上市公司，百亿美元级别的投资砸在一项相当长时期看不到回报的事上，首席财务官在面对董事会和股东大会时的压力是很大的，也经常是被股价惩罚的，这导致大公司不敢做大冒险，不大冒险就不会有大迭代。什么叫“大力出奇迹”？就是先花大钱出大力，然后再祈祷奇迹的发生，而不是默认一定得出现奇迹，然后再决定花钱出力。可惜，大公司只能是后者。这也是为什么即便从ChatGPT受益颇丰的微软，也只敢从一开始的10亿美元，历时四年，直到今年的百亿美元，一笔一笔，持续地追加投资，以支持OpenAI在微软的“体外”，多年如一日地训练GPT模型。微软通过投资OpenAI获得的股权享有整合ChatGPT模型能力进入其Office和搜索引擎的优先权，它未来会不会吃掉OpenAI可能是一件不太好说的事，但至少市值近万亿美元，一年收入几百亿美元的微软，是绝对不敢一开始就“大力出奇迹”，兀自凭一己之力训练这个模型的。其次，因为人们对科技巨头从事创新事业的容错度很低，而对创业公司的错误和偏差较为优容。Google为了应对以ChatGPT的压力，仓促推出了人机对话测试版Bard，被发现一些对话出现了基本的事实错误，于是被无限放大，市值一夜蒸发千亿美元。事实上Google不是不清楚这一点，要不是被逼急了，它也不会这么冒失。Google在2021年公布的LaMDA模型，参数级别和信息搜索能力都明显高于当时OpenAI训练的GPT-3，但Google迟迟不敢公测其效果，就是因为害怕它出现失误，引发公众的不信任和股价的下滑。 Google在乎的，OpenAI都不在乎。从ChatGPT发布的第一天起，它就公开地说自己没有信息检索能力，语料库也只到2021年12月，更回答不了很多关于价值和道德判断的问题，还经常犯事实错误。对ChatGPT的自我“摆烂”，测试者很宽容地接受了，对它在编程、文学创作、格式化写作、寻医问诊等领域展现的信息关联、情感表达、逻辑结构、思维连贯性一系列能力惊叹不已，对它犯的错误轻轻带过。 2019年3月，在GPT-2模型取得前所未有的成功后，成立了4年的OpenAI决定由一家非盈利的基金会转变成为一家商业公司。毕竟没有任何一家基金会能受得了它的首席科学家年薪150万美元，2019年5月，山姆·奥特曼（Sam Altman）出任OpenAI的CEO。接着，OpenAI获得了微软的10亿美元投资。2020年5月，OpenAI推出的GPT-3模型，参数从GPT-2的15亿陡升至1750亿，形成了一个前所未有强大的自动学习系统。可见，一家含着金汤匙出生、融得到巨资、有巨头业务捆绑加持的人工智能初创公司，从事通用的人工智能自然语义模型建构与开发，不计成本投入模型训练，是最理想的状态。最强大的模型带来的想象力和商业回报足以刺激微软和其它的投资者。那么，怎么这个逻辑在中国就跑不通了？中国曾经有没有一个强大的通用自然语义人工智能模型，哪怕就是一个雏形？要回答这个问题，不妨看看微软首次投资OpenAI的时间：2019年7月。在微软押注OpenAI的GPT模型之后4个月，也就是2019年11月，微软负责必应搜索业务、同时也是微软人工智能最高负责人的全球资深副总裁、中国香港籍计算机科学家沈向洋宣布离开工作了20余年的微软。而沈向洋对微软通用人工智能模型的最后一个贡献，就是由微软亚洲互联网工程院在2014年主导研发的聊天机器人——小冰。 2020年7月，小冰从微软独立出来，成为一家中国的人工智能创业公司，沈向洋出任董事长，原微软亚洲互联网工程院常务副院长李笛出任CEO。小冰独立之际已发展至第六代以上，产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。小冰曾经引发公众讨论的，除了充满情感和女性性征的聊天机器人之外，还有它在汉语诗歌创作领域的惊艳表现——她出过一本诗集《阳光失了玻璃窗》，收获了不少好评，以及更多的争议。毫无疑问，一个能写诗，进行简单情感和基于常识的对话的小冰机器人，是几年前全世界范围表现上乘的对话式通用人工智能模型。沈向洋主导的团队不可能不懂搜索，更不可能不懂人工智能。而沈向洋从微软出走和小冰的“独立”，加之微软CEO纳德拉主导的对OpenAI的投资和合作绑定，其实是中美最顶级的人工智能操盘手，在通用人工智能模型领域的一次正式的分道扬镳。那么，今天的小冰，还写诗么？它在做什么？这两年，小冰早就不写诗了。它在忙着商业化。它成立了游戏工作室，为游戏提供NPC脚本对话内容；它与冬奥会合作，提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统；它为万得资讯提供人工智能生成的上市公司公告文本摘要；它给万科等企业定制了客服专用的虚拟数字人......它在努力地成为一家“赋能”各行各业，同时让自己能造血赚钱的人工智能解决方案公司。一句话，昔日代表了通用自然语义人工智能模型较高水准、中国人撑起全部格局的人工智能团队，现在成了一个生成式人工智能与决策型人工智能混合的、为具体的场景提供具体解决方案的人工智能供应商。你不能说这是小冰的“堕落”，毕竟它只从资本市场融资了数亿元人民币。按照ChatGPT的模型训练方法，这些钱一天就花完了。没了微软的护身庇佑，小冰得自己顾自己的命。可是，我也从来没听说过百度、腾讯或者字节跳动，想过要投资小冰，支持它继续搞通用自然语义人工智能的大模型。不仅仅是小冰。过去几年中国也有其它从事通用人工智能自动建模和异构计算，让国内外7-8种芯片通过该模型接入软件的创业团队，但只要是拿这个模型出来融资，就搞不定任何的一个投资人。中国的投资机构从未表现过对通用人工智能模型的兴趣，和哪怕一点点的想象力。 “超过85%的投资人一上来就要求我们介绍产品的场景，我们说我们帮GPU对接软件生态，连英伟达都用我们的模型，投资人说这个不算场景。我们说我们也有客户，卫星、码头、智慧城市和智慧工业的研究，他们说你干得太散了，我们不投”。这是我自己听到过的做通用人工智能模型的创业者对我的吐槽。众所周知，中国的VC是最喜欢“教育”创业者的，当然也少不了教育从事人工智能创业的科学家。“你得在这个行业有点数据”，这是他们最爱教育AI创业者的一句话。在某一个行业有数据，而且要专注在某一个细分领域提供解决方案，这是中国大多数号称投资人工智能的VC和PE们的思维定式。然后看的就是“场景有多大”，安防摄像头的场景足够大，于是估值模型就变成了中国这么大，能安多少个摄像头？每个摄像头多少钱？总的摄像头盘子有多大？好，盘子足够大，摄像头这个细分领域我们投了。再看看港口智慧物流，中国有多少个港口？有多少个是深水港口？每个港口码头能为AI解决方案付多少钱？原来就付这么点儿钱啊，看来“港口”这个场景不够大，那我们不投。AI虚拟数字人做客服？能跟元宇宙挂上啊，那有故事有想象力，好，我们可以投投试试。所以，你看到的情况就是，中国的人工智能“四小龙”基本都在做摄像头和人脸识别的生意，都变成了AI的项目实施和集成商，商业模式一如30年前的东软和软通动力，自己活得举步维艰，巨额亏损，还得撑着中国人工智能产业的排面，撑着人工智能这一领域的估值和想象力。在相当长的一段时间内，几乎没有哪个人工智能领域的投资人发自内心地相信一个通用的模型能在各个行业复用。其中偶尔有几个对通用模型有点耐心和兴趣的，基本都是人民币基金，美元基金对中国团队搞通用模型的尝试真的是兴趣阙如。你以为是他们通过对比OpenAI和Google这样的公司的模型训练难度和水平，从而觉得中国团队做起这个事来有差距？那你还真是想多了。他们知道GPT模型研发是怎么回事的时间，也就是最近这俩月的事。那些大言不惭“在我眼里商汤和旷视就是卖安防摄像头的”的一线投资经理，那些傲然地跟创业者说“你这个模型又不是场景”的一线投资合伙人，更遑论那些历史上几乎不投人工智能，过去这么多年一直在鼓捣中国创业者“出海”搞加密货币的美元投资基金的合伙人，今天都突然摇身一变，宣称要支持创业者搞“中国的ChatGPT”了。那么你倒可以想想，他们的信誓旦旦和踌躇满志，含有几分对通用人工智能模型的理解和真诚，又有几分是投机和算计。你更可以想想，一个超级自然语义模型的训练可能一天就得烧几千万甚至上亿人民币，更何况现在提供大模型训练的算力模块——世界顶级的GPU，因为美国的无理禁运而变得越来越难以获取。以那些投资人过去这么多年的心性和行事风格，他们又能坚持得了几天，肯说服投委会投多少笔钱进去，还是能帮这些创业团队搞定GPU的问题？不定哪天，弄不好也就半年之后，他们就又开始催着这些做通用模型的团队，尽快“在细分领域实现商业化”。以百度对飞桨PaddlePaddle模型投入的坚持，尚且不可避免它从一开始就将这个模型产业实践化，尽快追求在不同行业的商业化。而在很大程度上，通用人工智能大模型的训练，存在着海量数据、高质量有创造力的内容输出和产业应用落地的“不可能之三角”。能实现海量数据和高质量有创造力的内容输出，就势必不能快速应用于某一个产业的具体落地——比如ChatGPT。要想在人类创造的互联网最大范围的海量数据里创造具体的产业落地场景，就一定无法提供最高质量的结果，因为基于海量数据的内容生成与精准决策系统一定存在冲突——这其实是个废物。如果想实现高质量的内容输出，以辅助精准的产业落地场景决策，就一定得牺牲最海量的数据，而以大多数精准的产业场景所拥有的数据，是无法支撑真正的大型模型训练和研究的——这是中国绝大多数“产业细分”人工智能解决方案今天面临的困境，也是所谓“产业ChatGPT”是个换汤不换药的伪命题的原因。那些今天摩拳擦掌要大举杀入“中国的ChatGPT”的创业者和投资人们，且不说你们兜里有几个钱和几块GPU，既然都上了这艘船，都觉得自己攥着船票，那通用人工智能的“不可能之三角”，你们决定舍掉哪一个角？这是个首先得想清楚的问题。换而言之，哪个投资机构——无论是财务投资机构还是大公司的投资部门，有持之以恒数年如一日投入训练自然语义大模型，无限拉长回报周期的定力？毕竟历史告诉我们，这是一群最没有定力，最着急找接盘侠的人。中国从来就不缺优秀的创业者和科学家，在人工智能领域同样不例外。中国和美国科技公司在人工智能领域的水平和积累是全球范围内最接近的，至少几年之前中国和美国在自然语义大模型的建构和训练上的差距也并不大。但是中国确实缺一些视野更开阔、不人云亦云、有定力有远见的投资机构和投资人。沈向洋、李笛、马维英、王小川和李志飞等这些人，他们出来做通用自然语义大模型的创业项目都挺靠谱，但问题是得换一批背后支持他们的投资机构和投资人，有一些太擅长“做局”和投机，在加密货币等赛道上浸淫太深的投资机构混杂在其中，是应该被拉进黑名单的。说句实话，尽管过去这么多年都没什么正经的投资机构在看通用人工智能模型，可毕竟还是有一些机构也投了不少回报周期极长的人工智能公司。比如那些投资了中国本土激光雷达和自动驾驶解决方案的VC，他们是对树立中国在全球汽车产业百年未有之变局中全新的竞争力做出过贡献的。还比如那些投资了中国本土GPU的VC——这注定是一个充满艰险，面临美国封禁和打压，回报周期极其漫长的赛道；但这些本土新崛起的GPU玩家——无论是瀚博、壁仞还是其它，它们未来是可能为中国的通用自然语义处理模型提供弹药的。它们背后的投资人，如果有一天真的谋定思动，出手加持中国的自然语义大模型项目的话，我对他们可能有一些更不一样的预期和信心。只是这样不咋咋呼呼、不拖后腿、不急功近利的投资人和投资机构，不是太多，而是太少，但中国的自然语义模型建构和训练需要这样的投资人和投资机构——无论它是财务投资者，还是战略投资方，或是有国家意志加持的资本机构。中国要有自己的通用自然语义大模型，它需要有为全球通用人工智能提供中国智慧、中国价值体系和中国方案的愿景，需要从语料库选择、模型建构与训练、参数调整的全过程前置规避风险和法律、道德与伦理问题，更需要的是定力和耐心。无论如何，它不能投机。来源：金色财经

金色财经2023-07-23

OpenAI正在杀死创业公司？

和用户产生关系。这是一个更大的生态。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏认为生成式AI将催生新产品、新业态，会有很多创业和投资，大模型时代最大的机会在于应用层。他曾表示，“在应用层，将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇”。 AI应用层的变革主要分为两类，一种是常见的基于大模型做既有产品的升级，代表公司为微软、Salesforce、阿里巴巴等科技巨头，以及大量的中小软件公司。微软已经将OpenAI的大模型能力，引入其全系产品中，包括New Bing搜索引擎、Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot，国内阿里巴巴旗下的钉钉，也基于旗下通义千问模型进行了改造。传统SaaS公司正在快速接入AI。在细分行业领域，AI产品多应用在销售、咨询、管理等产业场景中，帮助企业打造竞争壁垒。以全球排名第一的CRM厂商Salesforce为例，Salesforce坚持AI+数据+CRM战略，在2023年推出两个AI产品EinsteinGPT、SlackGPT。另外一种，则是基于AI大模型的原生应用，但目前尚未爆发。以最近爆火的Agent为例，Agent作为人与LLM的中介，可能会挑战原有平台的分发机制，用户不再依赖平台使用软件，而是直接与Agent互动获取服务，过去SaaS也可能会变成AaaS（Agent as a Service）。新的产品逻辑将进一步降低用户使用技术的门槛，并渗透到新的使用场景。无论是既有的互联网产品还是正在成长的AI原生应用，在大模型时代都有可能经历新一轮洗牌。金山办公技术总监熊龙飞告诉「甲子光年」：“关键在于，要构建自己的技术壁垒。” 过去的积累与面向未来的投入都很重要。比如，金山办公除了大模型的功能模块之外，还积累了35年的文档处理底层技术，以及从2017年开始投入研发的AI能力。此外，为了结合大模型，金山办公还特地开发了向量化系统、提示词管理器、各类AI能力和大模型的外挂系统等基础技术。应用层公司的核心壁垒不仅仅在于模型能力，产品设计、数据管理、服务网络等方面同样重要。以Grammarly为例，有用户告诉「甲子光年」，“Grammarly主要应用场景有键盘输入法、浏览器插件和各个终端应用。ChatGPT在论文写作或者满分作文上兴许能用到，但日常沟通还是Grammarly更方便” 。随着模型能力的发展，算力价值在应用层可能被抹平，数据才是长期的壁垒所在。真格基金管理合伙人戴雨森在之前的一次演讲中表示，“当数据的质量和数量增加时，模型的性能和效果会提升，同时也会增加用户壁垒”。以微信为例，最早期的微信其实没有壁垒，后来通过与众多用户之间的特有关系形成了网络效应，从而产生壁垒。在大模型可以覆盖的通用场景之外，创业者在垂直领域积累深厚独特的行业数据，或者做冷门领域的先行者，或许更有可能获得成功。新一轮的AI浪潮无异于大浪淘沙，只有拥有核心本领才能立于不败之地。来源：金色财经

金色财经2023-07-22

科技股集体回调特斯拉跌近10% 道指延续上涨纪录

跌0.21%、腾讯ADR跌0.52%、百度跌0.47%、拼多多跌0.47%、京东涨0.71%、网易跌0.41%、蔚来跌3.01%、理想汽车涨0.19%、小鹏汽车涨0.40%。市场消息【iPhone新机显示屏被曝生产问题】据科创媒体The Information报道，苹果iPhone 15 Pro和iPhone 15 Pro Max的显示屏在制造方面遇到了困难，可能导致这两个机型在9月上市时的设备数量有限。先前有传言称iPhone 15 Pro和iPhone 15 Pro Max的黑色边框（边框）将比iPhone 14 Pro机型更窄，正是因为边框收窄这点造成了问题。 The Information认为，苹果应该不会推迟iPhone 15 Pro和iPhone 15 Pro Max的上市时间，而是在上市时减少供应量。【又一金融圈大佬公开表示市场开始回暖】全球最大另类资管公司黑石（Blackstone）总裁兼首席运营官乔纳森·格雷周四表示：“市场将正常化，交易活动将回升。后续随着经济放缓，市场可能会再度遇到阻力，但我们已经度过了通胀冲击，和大部分的利率冲击。与12个月前相比，我对现在市场的状况感受要更好一些。” 在黑石周四公布的财报中，资管巨头披露公司的资产管理规模历史首度超过1万亿美元。【全球最大黄金生产商创近一年最大单日跌幅】截至周四收盘，Newmont矿业收跌6.04%，据统计这也是该公司自2022年7月以来最大的单日跌幅。公司报告称，第二季度的黄金产量比去年同期下降了17%，主要原因是墨西哥Penasquito矿山的运营因工人罢工暂停，阿根廷和加纳的矿山表现也不及预期。由于森林大火，公司还暂时关闭了加拿大的一座矿山。公司的整体生产成本上升至每盎司1472美元，超过了市场一致预期。【台积电下调全年收入指引】台积电周四披露了二季度财报，虽然营收和利润均同比出现下滑，但依然好于预期。不过公司对第三季度的利润指引逊于预期，并表示全年营收将下降10%，也超过市场的预期。总裁魏哲家坦言，AI带来的提振无法弥补库存调整和经济前景不佳的影响。受利空影响，台积电美股周四收跌5.05%。台积电同时也在周四表示，由于缺少熟练工人，亚利桑那州先进晶圆厂的建设进度缓慢，投产时间已经从2024年末推迟至2025年。【强生意外宣布将允许股东置换Kenvue股票】强生在周四公布强劲财报之余，也宣布将在未来几天内提出一项换股事宜：将允许强生股东，将手里的股票换成Kenvue的普通股。作为感冒药泰诺的生产商，Kenvue两个月前刚从强生剥离并完成IPO，强生目前仍持有该公司90%的股权。由于对股权稀释的担忧，Kenvue股价周四一度大跌超10%，跌幅随后收窄至1.96%。

金融界2023-07-22

港股周报：重磅利空突袭港股，恒指下周将再迎考验！

$阿里巴巴-SW(09988)$ $百度集团-SW(09888)$

老虎证券2023-07-21

港股开盘：恒生指数跌0.05％，恒生科技指数涨0.11％，商汤跌近3%

W涨0.66％。商汤跌近3%，蔚来、百度跌超1%。重点关注先声药业涨0.14%，失眠症药物盐酸Daridorexant片已获国家药品监督管理局签发的药物临床试验批准通知书。中国民航信息网络涨0.45%，预计上半年净利润9.3-10.3亿元，上一年同期为盈利4.6亿元，同比增长102%-124%；主要由于国内国际旅客量恢复，系统处理量同比增长。中国石油化工股份涨0.44%，上半年油气当量产量约2.5亿桶，同比增长3.2%；原油产量约1.4亿桶，同比持平；天然气产量6608.8亿立方英尺，同比增长7.6%。碧桂园涨0.68%，获授35.83亿港元及3.89亿美元的双币定期贷款融资。赣锋锂业跌0.39%，拟在土默特左旗敕勒川乳业开发区投资建设锂电池生产项目。中国电信涨1.24%，截至6月，5G用户数2.95亿户，当月净增424万户，当年累计净增2690万户。中国联通跌0.36%，截至6月，5G用户累计达2.32亿户，物联网终端连接达4.43亿户。中国移动涨0.08%，截至6月，5G用户累计达7.22亿户，期内净增 227.8万户移动用户，移动用户总数达9.85亿户。海外市场周四美股三大指数走势明显分化，道指连续第九个交易日收高并创2017年以来的最长连续上涨纪录，纳指跌近300点，标普500指数跌0.68%。财报利空之下，奈飞跌8.41%，特斯拉跌 9.74%，Meta跌超4%，亚马逊跌超3%，微软、谷歌跌超2%。中概股多数收跌，KWEB跌0.78%。台积电跌 5.05%，阿里跌 0.21%，拼多多跌 0.47%，京东涨 0.71%，百度跌 0.47%，理想涨 0.19%，蔚来跌 3.01%，小鹏涨 0.4%。纽约黄金期货收跌0.50%，报1970.90美元/盎司，跌落六周高位。WTI 8月原油期货结算价收涨0.37%，报75.63美元/桶。

金融界2023-07-21

美股收盘：纳指跌近300点科技股重挫特斯拉跌近10%，奈飞跌超8%

蔚来跌超3%，哔哩哔哩、微博跌超2%，百度、拼多多、网易、阿里巴巴小幅下跌。调查称联储下周料加息至22年高位并至此结束40年来最激进紧缩行动大多数经济学家预计，美联储下周将再加息一次，结束长达16个月的加息周期，这是其40年来采取的最为激进的抗通胀行动。接受调查的经济学家称，联邦公开市场委员会（FOMC）在7月25-26日的会议上将加息25个基点，至5.25-5.5%的区间，为2001年以来的最高水平。随着上月物价压力的减轻，几乎所有经济学家都预计，9月会议时利率将保持不变，只有五分之一的经济学家预计到11月会议将有再次加息。主席杰罗姆·鲍威尔和其他美联储官员暗示，在6月暂停脚步之后，他们计划进一步加息。随着利率接近足够令通胀回到2%目标的限制性水平，他们有意放慢紧缩步伐。FOMC 6月的季度经济预期中值显示，今年预计还会再加息两次。黑石业绩受交易撮合业务拖累资产管理规模达1万亿美元未能力挽狂澜黑石公司已成为首家资产管理规模达1万亿美元的私募股权公司。不过，这一成就被交易撮合业务的大跌所抵消，令该公司第二季度业绩承压。衡量股东利润的可分配利润下降39%至12亿美元，为两年来最低。每股利润为93美分，较接受调查的分析师平均预期高1美分。该公司目前管理的资产规模为1.001万亿美元，高于一年前的9,408亿美元。随着越来越多的买家和卖家难以就私人资产的估值达成一致，黑石放慢了进行新交易和变现现有押注的步伐。财报显示，这家全球最大的另类资产管理公司未能避开整个交易撮合行业经历的低迷期。惠誉：各国政府今年料总计支付利息2.3万亿美元惠誉表示，低利率时代的结束意味着各国政府将不得不在2023年支付2.3万亿美元利息，美国上个月已经达到创纪录水平。发达国家的利息支出增长了47%，升幅高于其他新兴市场国家。主要原因在于美国，美国的国债发行规模居世界之首。惠誉分析师James McCormack称，发达市场“受益于先前较低的借贷成本”。他在周四的一份报告中表示，这些经济体也“面临相对更大的利率压力。” 耶伦称赞美国大型银行强劲业绩但警告谨慎看待地区性银行美国财政部长耶伦表示，她对美国大型银行迄今为止的季度业绩感到鼓舞，但她仍在观望曾在今年3月处于危机中心的地区性银行的表现。她表示：“目前我看到的情况相当稳定，这表明银行业——当然是已经宣布业绩的大型银行——似乎在某种程度上受益于更高的息差。” 然而，耶伦指出，目前许多中型银行尚未公布业绩。“我们必须看看地区性银行会发生什么，它们受到的负面影响可能更大，”耶伦表示。 FTC将暂停对微软和动视暴雪合并案的审判存在达成和解的希望知情人士透露，美国联邦贸易委员会（FTC）计划暂停内部对微软收购动视暴雪案的审判，为可能的和解谈判打开了大门。尽管在美国和英国面临监管挑战，但FTC的最新决定对微软和动视暴雪是一个胜利。它们希望尽早完成这宗游戏业历史上最大的并购交易，周二微软和动视暴雪要求FTC撤回对此案的审理。两位知情人士称，根据FTC的规定，在联邦法院驳回了FTC的请求后，如果微软和动视暴雪提出撤回审判的要求，FTC必须遵守。预计该机构将在周四晚些时候下达指令。前美联储主席伯南克：7月加息可能是最后一次前美联储主席伯南克表示，普遍预期中的美联储下周加息可能是本轮紧缩行动中的最后一次。 “看起来非常清楚，美联储在下一次会议上将再加息25个基点，”伯南克周四表示。“7月的加息可能是最后一次。” 投资者似乎同意这一点。根据联邦基金期货市场的交易，市场价格显示投资者几乎确定美联储在7月25-26日的会议上将决定加息，但同时体现出他们预计此后再加息的可能性有限。

金融界2023-07-21

中国概念股收盘：团车涨超9%，每日优鲜跌超23%、禾赛科技跌超8%

蔚来跌超3%，哔哩哔哩、微博跌超2%，百度、拼多多、网易、阿里巴巴小幅下跌。

金融界2023-07-21

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