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金色财经2023-11-24

。至11月16日收盘，过去5个交易日大科技公司表现都很抢眼，其中微软率先创下历史新高。涨幅最大的是 $特斯拉(TSLA)$ +11.24%上周唯一收跌，本周一骑绝尘；其次是NVDA+5.39%，GOOGL+5.14%，MSFT+4.29%，META+4.26%，AAPL+4.00%，AMZN+1.59%。一周大科技见闻苹果恐将错过2025年推出的既定目标，至2016年年初才会推出自研蜂窝式调制解调器苹果将采用RCS，以改善与安卓设备的文本传输性能，将于2024年后期升级，以增添RCS标准盖茨基金会Q3建仓做多苹果、Meta Platforms、亚马逊；日本考虑针对苹果和谷歌征收APP销售税；苹果公司在与欧盟的税收诉讼案中失利，可能被迫支付140亿美元的税单，将向欧盟法院就数字市场法案发出挑战，就对应用商店被纳入欧盟垄断规则提出上诉；微软确认Win10系统将引入Copilot，股价创历史新高；谷歌将Gemini AI的发布时间推迟到2024年第一季度；谷歌CEO证实苹果搜索引擎广告营收抽成36%；英伟达推出新款AI处理器H200，股价连涨10天，并接近历史新高；特斯拉的Cybertruck预计11.30首发，销售合同限制车主在购车首年内转售； Meta推出基于人工智能的视频编辑工具一周核心观点全球聚焦英伟达财报 11月21日英伟达将公布财报，是引领整个科技板块的重要事件。而在14日的S23大会上，英伟达突然宣布推出HGX H200，为全球领先的AI计算平台带来强大动力，这是首款提供HBM3e 的GPU，可加速生成式AI和大型语言模型，同时能推进HPC工作负载的科学计算，与前一代的A100相比容量几乎翻倍，带宽增加2.4倍。英伟达在10月已经确定追加台积电CoWoS先进封装订单，而下周公布的Q3业绩也是截止10月底的。目前市场预期营收将同比增长171%至160.8亿美元，其中数据中心将增长233%至127.9亿美元，游戏业务也将增长71%至27.0亿美元。毛利率有望上升至72.4%以上，EBIT也将达到60%以上，带来收EPS将同比增长4倍多指3.36美元。以这个水平来看2024财年的PE为45倍。而刚刚过去的Q3，对冲基金在13F中也展示了对NVDA的持续热情，进入前十权重的增加了6%，持仓的基金增加了2%。当然，英伟达财报也将可能迎来波动。根据历史表现，英伟达财报前的平均股价变动预期±7.2%。实际变动平均为±7.2%。开盘涨跌平均为±6.0%，盘中涨跌幅为±2.8%。所以从历史上来看，做空波动率的交易胜率更高一些。特斯拉Cybertruck会成为股价助推剂？特斯拉股价最近波动较大，上周因拜登支持UAW进驻，但投资者基本没当回事。眼下最重要的事是11月30日的Cybertruck上线，因为比起Dojo超算这样的还难以产生现金流的业务，极具科技感的Cybertruck可能成为推动特斯拉股价的重要因素。新能源汽车行业的整体供求关系正在改变。一方面是供给量增大，传统车企的进入、新势力的持续发力，让特斯拉也感到压力，不断尝试的降价，效果也在逐步削弱；另一方面作为可选消费的汽车需求也没有变得那么强，且油价的下行也给了油车喘息的机会。 Cybertruck的最大问题肯定是产能了，Musk也早就提醒，Cybertruck量产“非常困难”，至少要等到18个月后，Cybertruck才能成为“重要的正现金流贡献者”。虽然目标是每年20万辆，生产比最初的设计要难得多。在国内，皮卡占据汽车市场的份额依旧只有仅仅2%，新能源皮卡的渗透率更是只有1%左右，远低于新能源商用车的11.3%，主要原因就在于新能源皮卡车型过少。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1432%，率先创下了历史性高，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报156.61%，仍未达到历史新高。年化回报在37.33%，高于SPY的11.47%。夏普比率4.6，高于SPY的1.3%。同时，过去5个工作日的回报为5.2%，超过SPY的3.8%，且夏普比率高达68.3，高于SPY的39.5.

老虎证券2023-11-17

2024年有大行情！ Pimco：债券将迎来投资“黄金时期”

政策可能会明显收紧”。在排除了7家最大科技公司后，美国股票的估值更为合理，这创造了“通过主动管理产生卓越收益的引人注目的机会”。企业信用利差不如抵押支持的资产（如抵押贷款债务和抵押贷款义务）吸引人。

楼喆2023-11-15

继ChatGPT发布后,AI圈最重要的一周

被泄露。 05.AI领域的更多内容各大科技公司也在继续加倍努力发展人工智能。据路透社报道，亚马逊正在投资数百万美元训练代号为“Olympus”的人工智能，预计其“参数”或构建模块数量将是OpenAI的GPT-4模型的两倍。此外，YouTube正在测试人工智能工具，该工具可以回答有关内容的问题、进行推荐并总结视频评论区的话题。 Chandrasekaran表示，尽管不是所有公司都会创建庞大的人工智能模型，但许多公司将继续构建较小、特定的模型，以改进产品、自动执行任务并获得竞争优势。原文由Samantha Kelly撰写，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2023-11-14

【一周科技动态】拜登杠上特斯拉？

下。至11月9日收盘，过去5个交易日大科技公司表现基本不错，除了特斯拉。涨幅最大的是 $英伟达(NVDA)$ +7.92%，其次是 $微软(MSFT)$ +3.55%， $Meta Platforms(META)$ +3.11%， $苹果(AAPL)$ +2.73%， $谷歌A(GOOGL)$ +2.16%， $亚马逊(AMZN)$ +1.83，只有 $特斯拉(TSLA)$ -3.90%。此外，二线成长科技股的财报后表现也两极分化。一周大科技见闻苹果因招聘问题而被美国司法部开出2500万美元“罚单” 苹果公司在与欧盟的税收诉讼案中失利，可能被迫支付140亿美元的税单。微软发布Windows 11重大更新包含人工智能助手Copilot Meta和苹果面等美国大型科技公司的数字钱包恐面临强监管亚马逊将在Meta旗下Instagram和Facebook平台投放广告测试网购亚马逊实施新一轮裁员，在音乐部门消除多个岗位亚马逊正在开发第二款大语言模型Olympus Meta CEO扎克伯格申请出售890万美元Meta的持股英伟达已开发出针对中国市场的最新改良版系列芯片，或年底量产拜登支持工会组织进驻特斯拉一周核心观点特斯拉会输给拜登吗？特斯拉作为科技公司中唯一的“大制造”型公司（其实划分在可选消费），对经济周期的敏感度更强。财报后一直由于行业预期和公司利润前景的质疑，一路跌了三分之一，不过在这两周的反弹中也表现亮眼。大跌主因还是11月9日拜登表态支持美国汽车工会UAW去“大闹”特斯拉。之所以说大闹，因为我们觉得拜登完全是“看热闹不嫌事儿大，因为—— 第一、UAW早在上个月就盯上特斯拉（和丰田）了，不是什么新的新闻。但是UAW主席肖恩·费恩为什么不马上行动？主要还是政治动力不够，因为他的上两任都见过Musk且关系还行。更重要的是UAW主席也不是个什么好干的差事，经常被爆出挪用公款、勒索等问题。闹了GM、F算是成功，但得寸进尺未必更多的人买账，可能反而伤及自身；第二、拜登纯纯的就是带点“帮派恩怨”，因为Musk不站队蓝党。他把Tesla总部都迁到德州去了，Gigafactory也在其他州建，甚至跟红党关系还更密切一些。而且Musk之前也一直在X（Twitter）上打拜登的嘴炮。第三、明年是大选年。Gigafactoy一个在德州（红党票仓）一个在内华达（偏蓝但是摇摆），拜登也开始打打嘴炮，拉一些底层选民的好感。市场当然会给些反馈了，毕竟如果真的闹起来了，Musk这种性格的人鬼知道会做出什么事来。把工厂搬到墨西哥去？开掉闹事员工全部换成机器人？更多地拿中国工厂来对比教美国人做事？无论如何，特斯拉的“特立独行”，也注定了它的结局可能非常不同。即便跟同行比，特斯拉没有 $通用汽车(GM)$ 、 $福特汽车(F)$ 这些老牌车企的养老金负担（大量躺在资产负债表里的DB plan的负债），如果只是提升了工人工资，Musk这个工作狂魔应该也会尽可能想办法在其他方面“提升效率”来弥补这部分的负担。二级市场最关心的还是特斯拉的波动，作为全市场平均成交额最高的公司，只有波动，才能创造交易机会。而目前200左右的价位，说贵不贵，说便宜也不便宜，成为多空拉锯的重点。交易波动率是个不错的选择。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1355%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报252%。今年以来的年化回报在92.3%，高于SPY的14.7%。夏普比率为4.28，同期SPY为0.99. 同时，过去5个工作日的回报为2.5%，超过SPY的0.72%，且夏普比率高达17.4，高于SPY的4.1.

老虎证券2023-11-10

谷歌有点不划算了？

。另一个投诉是，应用程序开发者无法绕过大科技公司直接与客户沟通。明年初，美国司法部和一些州预计将对他们的下一个案件进行辩论，试图分拆谷歌的广告业务。该案件有一个明确的目标，即强迫剥离资产，以促进竞争，为客户创造一个更公平的竞争环境（过去12个月，广告收入为2300亿美元，而总收入为2970亿美元）。调整后收益问题任何关注谷歌数据的人都可能认为，目前处在一个正常的估值范围。下面你可以回顾2014年以来的股价与历史收益(25.4倍)、销售额(5.8倍)、现金流(16.2倍)和有形账面价值比率(6.8倍，主要是资产负债表上的现金资产)。来源：YCharts 然而，当你将谷歌的投资回报率与更安全的债券市场收益联系起来时，估值的故事很快变成了估值过高的问题。下面，分析师绘制了盈利收益率，作为对可用的1年期国债投资的一种扩展思想。如果可以在一年内获得5.3%的有保证的收益，在保证前期投资回报的基础上，那么为什么要去投资风险更大的股票，理论收益更低的股票呢？今天的-1.37%的“相对”业务收益率与在美国国债市场可以获得的回报之间的差距，这是图表中最“过高估值”的设置。自2014年以来，这个差距收益一直是正的，除了在2018年和2023年夏初的几个月里有过一些轻微的负收益。来源：YCharts Seeking Alpha的计算机排名系统目前对股票的估值等级为“D”。为什么？根据该公司5年的交易历史，并直接与当今互动媒体和服务行业的同行进行比较，计算表明，与其他股权投资相比，谷歌相对昂贵。来源：Seeking Alpha 总结总而言之，20多年来建立起来的令人印象深刻的利润机器在线商业模式现在正受到美国政府的直接攻击，无法保证明年夏天的最终审判结果。 2023年至2024年的反垄断诉讼未必会终结谷歌的传奇。然而，华尔街的一句古老格言是“不要涉足一场重大诉讼”。一旦诉讼的结果不尽人意，谷歌可能会有一段长时间的横盘，甚至有可能面临业务的分拆。而对股东来说，要么利率需要下降，以再次支撑成长型股票的估值，要么大型科技公司的股价必须下降，以更好地平衡债券的收益率。 $谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$

老虎证券2023-11-09

【一周科技动态】大科技公司谁最强？

二线成长股在部分财报的带领下大幅反弹，大科技公司中的Meta、Tesla、Tesla和Google也反弹不少。至11月2日收盘，过去5个交易日大科技公司悉数收涨。涨幅最大的是 $亚马逊(AMZN)$ +15.5%，其次是 $英伟达(NVDA)$ 的+7.9%， $Meta Platforms(META)$ +7.8%， $苹果(AAPL)$ +6.4%， $微软(MSFT)$ +6.2%， $特斯拉(TSLA)$ +6.2%，以及 $谷歌A(GOOGL)$ +4.2%。一周大科技见闻苹果公布23财年Q4财报，收入连续5个季度下滑，利润上升13%；苹果预计iPhone营收将在12月当季同比增长，而iPad和可穿戴设备恐大幅下滑；苹果第三季度在印度智能手机出货量创历史新高，郭明錤称2023年全球约有12–14%的iPhone在印度生产，且iPhone 17 NPI可能将在印度启动；荷兰称苹果抽成制度违反欧盟反垄断法；苹果发布3纳米Mac芯片M3、M3 PRO和M3 MAX，并发布搭载M3系列的新款Mac。微软发布包含AI助手Copilot的Windows 11，同时Office AI开启预购，定价30美元/月，300个账户起订; 谷歌随亚马逊向AI初创公司Anthropic投资20亿美元； FTC认为亚马逊曾试图通过破坏通信记录来妨碍反垄断调查； $美国超微公司(AMD)$ $高通(QCOM)$ 财报优秀，看好AI芯片明年带来20亿美元销售收入；高通认为新开发的Snapdragon X电脑芯片可以超越苹果和英特尔的最好产品；因美政府扩大对华芯片出口限制，英伟达可能丢掉价值超50亿美元订单美国UAW汽车工会总裁盯上特斯拉一周核心观点苹果财报回顾苹果FY23Q4：营收略好于预期，但连续4个季度同比下滑，欧洲、大中华区、日本均现降幅，Mac和iPad业务需求不足连续拖累，iPhone差强人意。服务收入16%+，毛利率回升至45.2%。公司仍乐观预计iPhone和Mac将在下个季度还会继续增长，但是iPad和可穿戴设备可能会“大幅下滑”。谁是强势科技股大科技公司的财报基本结束，Q3的表现整体上是超出预期的，与Q3整体乐观的经济数据也是吻合的，但走势多有差异。我们做了一个总结（NVDA财报未出不做统计，AAPL仅统计盘后）：财报后当日跌的最惨的，无论是当日最大跌幅，还是收盘跌幅，均为TSLA；涨的最好的是AMZN；财报后一日表现最好的AMZN，不过加上报两日前的涨跌幅，反而是MSFT走得最稳。这跟我们之前所说的MSFT胜在“稳定”不谋而合。而AMZN因为财报前两日跌了近7%，所以财报当日的+6.8%也只能算“补足”；财报当日虽然表现不好，但是后继有人，并且强势拉回来的，是META。这么来看，财报季到此，大科技股的强势程度：MSFT\AMZN>META>GOOG>AAPL>TSLA，这些基本与几家大公司近期的业绩和行业预期吻合。此外，本周二线科技股反弹强烈，部分公司在财报后有两位数的反弹，涨势喜人。不过大量个股也是前两个Q跌幅巨大，短期内的反弹动能较大，回溯1-2个季度，或者从今年年初来看整体回报，依然还是比不上大科技公司。目前，今年以来回报最好的还是NVDA（AI行情），紧接着有158%涨幅的META，甚至有冲向历史新高的可能。期待月底的NVDA行情，给整体科技股进一步的指引。而Q1和Q2的NVDA财报当日及前后几日都有巨大的波动，是交易良机。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超 $标普500ETF(SPY)$ 的，总回报达到了1320%，同期SPY回报145%。年初以来，该组合总回报为87.7%，夏普比率为4.2，而同期SPY总回报回升至13.9%，夏普比率0.9；本周反弹，TANMAM组合回升7.8%，SPY回升4.4%。

老虎证券2023-11-03

峰会回顾丨圆桌讨论：AI比人类更适合Web3吗？

好地抓住机会。在去中心化方面，确实很多大科技公司花了很多钱。吴显昆：大家都有提到AI的可能性，能很好地改善区块链，或者区块链能改善AI。我们要把它分成两个问题来看：第一个问题，AI如何帮助区块链做得更好？请Kiki回答。 Kiki：我觉得区块链和AI两者作用是相互促进和相辅相成的，AI本身技术是从上到下的，是强集中控制，把最先进的技术给到大家使用，数十亿用户使用的技术和所创造的内容都是由主权技术引导的。区块链是自下而上的，是无领导主义的，是去中心化的。现在在讲的AI+Web3这件事情是在疏通通道，不管是自下而上，还是自上而下，我们把这件事情做得更好，不断把AI落地生态应用、AI发展的ChatGPT、OpenAI等使用区块链技术，能够让它向正向发展方向去做。 INOVAI TECH本身是AI上的云平台，在构建的算力期货这件事情，是通过先进的去中心化算力计算，在平台中构建创新资源计算和交易方式。大家目前手里订单下到英伟达那里，比如A100、S100，拿到实际商品是半个月、半年后的事情。但英伟达不断升级自己的芯片，可能会让旧的已经拿到GPU资源的用户失去信心。我们平台也在做一件事情，怎么能把任何一款机型的算力按照多少的价值进行锚定？通过加密货币某一种协议，恒定算力价值，不管未来市场如何变动，价格是固定锚定的，确保用户能占有着GPU资源，能依旧作为现货价格进行利益保证。 Ethan SUN：首先AI能给Web3、Blockchain带来很多新增用户，区块链是非常好的技术，但过去主要在金融领域大放异彩。但这次AI变革大家可能意识到自己现在手里的软件和日常接触的产品含AI浓度越来越高，很有可能是十年前类似移动互联网的新变局，过去大公司所积累的产品和用户壁垒可能会被AI所抹平，这波新创业者接受Web3去中心化的理念，大家都可以基于AI技术做产品下限，发挥自己所相信的不同意识形态，可能有人选择以Web2方式做AI产品，有的人更加相信用户隐私、去中心化，最终会进行去中心化算力供给。在AI世界大家都很缺A100、H100，每年的货也是非常有限的，也看到很多开源项目，像Petals，能把70B的大模型分配到10台、20台不同的机器上处理，理论上能大大缓解AI世界里对于GPU的稀缺，当然我认为依然需要时间让底层的基础设施和协议在既保证去中心化和安全性的同时，效率损耗不要像现在这么高，首先AI能帮Web3带来真正和Web2可竞争的产品形态，Web3能帮助AI小型创业公司、独立开发者更好地商业化。之前的项目大家可以发Token，帮助项目的发展，以及让普通人参与到投资的过程中。现在的这波AI技术，甚至普通人能匹配过去10人团队的产能，从idea到产品的gap时间差会越来越缩短，缺的是更加灵活的金融系统帮助独立开发者，为他们的idea众筹，以及大家参与未来的项目，产生收入和获得价值之后能有相应的收益。 Rebecca Barkin：从非常基础底层的角度来看，在区块链中有很多技术能让数据实现透明度，能让更多数据在其中有更多的控制或壁垒出现。在了解到大语言模型、机器学习模型的时候，如果把它当作渐进式的不断演变的模型，试图不断地识别出来不同的模式，会做很多效率培训。比如说你有很大的数据池，通常是非常中立的，很多时候会越过这样的过程解决真正的问题，比如说安全隐患等。也就是说，每个人都可以获取海量数据，而且可以用大语言的模型训练数据，不断培训。 Ben Goertzel：在AI和区块链之间会有很多协同的效应，区块链可以帮助AI，既可以让AI在资金方面更能让大家以便捷低成本的方式进行AI系统的培训，通过代币化经济学提升处理能力、处理效率，而且区块链可以作为一种代币化激励模式为AI创造出非常公平的生态系统。与此同时，在大AI模型训练中，保证公平、透明、低成本，能帮助AI做很多事情，这都是让人拭目以待的。当然，AI也能帮助区块链的很多地方，其中一点包括能追踪并识别出来诈骗、身份管理、声誉管理，这些都是非常核心的区块链生态系统要求，也是未来所需要的内容。在未来需要AI帮助我们识别出来到底这个人是否在造假，是否侵犯了别人的声誉问题等。我也认为，其实AI也能实现效率优化，实现区块链的效率提升，在无账户大周期发展中，很多大周期当中有很多节点，重叠的地方会有很多共识机制存在。比如说我们手上有这样的APP、应用程序，可以基于区块链网络进行部署，希望有软件自动生成优化共识机制，就可以做AI的自动优化，进行定制的程序编程。把所有东西都联合在一起，可以在去中心化网络中实现AI代理的集中化。比如说您的终端用户想要一个东西，他所做的需求可能在去中心化的网络中没办法由单独的AI代理进行满足，可以把不同AI代理，比如说三个AI流程代理全部都整合在一起，满足这个终端用户的需求，这可能就是未来我们能够畅想出来的事情，这也是我们公司试图做的大语言模型。确实AI能在很多方面使得区块链变得更为便捷、更安全、更有用、更可靠，实现互补性，实现两者之间的协同效应。而区块链能让AI得到更广泛的接纳，更公平地做出AI模型的贡献。吴显昆：在座很多人都很在乎区块链如何真正地帮助AI，我下一个问题请教一下各位，区块链如何帮助AI成为更好的东西？ Ben Goertzel：刚才这个问题我自己在回答的时候有回答到，我觉得区块链有两种主要的方式帮助AI。从AI处理数据角度来看，区块链能带来怎样的前景？是希望能实现分布式计算世界，当我们创造出智能合约概念时，不仅仅是去中心化货币，包括去中心化所有的一切，包括算力、计算流程等，还包括AI流程的去中心化，如果它能应用于AI系统中，我们相信它的影响将是巨大的，也就是说不一定是Google、微软、腾讯的工程师才能运营世界级AI系统，世界级AI系统可以在全球各个地方以分散式的方式存在于不同的分散式机器中，而且由不同的个体拥有它。在现在的AI系统中，需要技术关注力的存在，因为它需要大语言模型的不断训练。现在只有通过集中式、中心化的服务器方式才能实现性价比，比如说AI可能在做逻辑推理，也许可以通过去中心化的节点进行协作，底层技术一定是区块链支持它的，如果能在未来实现广泛的去中心化、分散式的话，就能实现大量海量的神经语言训练，而且在神经网络训练方面有很多相关的内容可以学习和了解，仅仅只是从训练角度来看，如果能以去中心化基础设施来进行训练的话，可能就需要很多创新做法才能让训练过程变得更智能化更聪明一些。也就是说，我们能在这方面实现两者协同，因为我们的大脑很多时候是去中心化的。更多是像正常大脑运作方式一样进行神经语言的训练，更多是去中心化的训练，底层是区块链支持。另外一个角度，让真正把数据存储在AI模型中的人不会太快走到极限，可以用到很多计算算力融入到AI模型，与此同时保护数据的隐私权，这是区块链能帮助到AI的一点，数据隐私权，利用到区块链的机制就能追踪到哪个模型用了哪些数据，哪个模型用了哪些机制，可以了解到代币化，真正追踪到到底是哪个个人，提供哪些模型，进行数据的训练。对区块链而言，前景是非常广的，无论从计算层面、数据层面而言都是如此。另一方面我们依然有很长的路要走，从计算机科学层软件工程学的角度来看，提升到下一个维度依然有很多工作要做，在这方面投入了非常多的资源，大型科技巨头还在不断探索去中心化、中心化系统之间的权衡，现在中心化、去中心化彼此也在打架，中心化AI获得更多的融资，现在彼此之间有一定的冲突。 Rebecca Barkin：我觉得可以讲一个用户案例，AI和区块链这两者要进行结合。如果我是气候的积极分子，那我就非常关注于气候变化，但是我现在也需要收集每天所做的工作以及每天所做的行为，看一下他对天气的影响。包括我每天所产生的数据，以及我是否拥有这些数据，以及我应该能够使用AI思考用AI能用这些数据做哪些工作和互动，包括从文化的角度、气候的角度、健康的角度，看一下这些数据对我的影响，这是我能够想到的AI和区块链进行结合，因为我们是用AI进行数据分析，再用区块链进行数据收集。 Ethan SUN：ChatGPT或者GPT4可能是人类有史以来最大的一种协同工作，GPT4使用了互联网上创造的所有数据，不管是维基百科，还是大家写的小说，大家现在想把Twitter封禁掉，不要再用自己的数据做训练，其中涉及到很多不同人类的协作与分工的问题。GPT内的算法也是基于前者的工作，像Transformer的Insight。数据的问题是基于大量的互联网数据，以及商业化这件事情，以及当用户和产品交互的时候持续使用用户和大语言模型的交互进一步强化机器人符合人类意图的能力。但是这样一个商业化的产品，这么多人参与其中，没有很好很公平的价值分配。不管是做AI产品还是做AI算法，在数学上能够计算出每一个训练数据到底对最终模型的权重贡献了多少，能看到最终的AI产品到底有多少部分是有开源代码、项目数据集、开源社区贡献的，区块链能在数学上可追溯大家贡献的同时给到更加公平的激励分配机制，才能让开源社区持续蓬勃，而不是大量商业化公司盗用和滥用开源社区做出的努力。 Kiki：问题是区块链和Web3结合的形式，现在大家都提的RWA这件事情，我们在做算力的RWA。加密技术可以把去中心化算力网络做起来，重要的是要解决两个问题，本身做RWA要解决市场的代币化，我们要解决的现实问题是GPU资源怎么合理地进行资源规划和成本控制，组建了算力期货平台，大家可以在平台上把自己现有的GPU释放给平台，平台通过某种协议给到AI公司，帮AI公司降低成本，获得GPU资源，这是一种撮合的方式。我们要做的是一件实实在在的事情，我们通过协议，用户通过购买，通过NFT的形式，通过Tokenization的形式证明这件资产是实实在在有的事情，通过规范化和标的，这件事情值得深思和探讨，我们可以会下聊。吴显昆：最后一个问题比较简单，有没有建议能帮助大家建立AI+Web3的项目，两者相结合有什么没有建议？ Kiki：我们第三个大板块是做AI孵化，目前有5个孵化项目，有3个AI+Web3的结合，侧重的锚点是AI生成式内容。区块链从业者都是从Web2出来的，所以我们在Web2里看到了问题现在拥抱Web3。我有七年互联网Top的从业经验，像小红书的社区内容在解决一种现实需求，解决种草商品的问题，所以内容非常优质。AI生成式依旧是在生产内容，虽然AI提高了生产效率，但是我们真的有需要那么多大量海量的内容吗？还是真正有需要解决价值的事情？传统AI本身这件事情已经能跑通和解决需求，AI+Web3的结合从我们公司和团队的角度来看有三个观点：第一，AI+Web3项目要有价值观。第二，要有话题，要可分享。第三，要有社交化属性，能社交人脉资源等。 Web3的特点在于是去中心化的、无领导主义的、自由的，作为生成式AI的新内容，一定能建立在一群人的价值观共识上，所以我们做的所有事情就是在做内容共识，内容共识能带来一群人。我们所有项目就是在做产品服务，产品服务在于能帮助1000人以下达成社群的效应，就能带来项目价值共识。 Ethan SUN：我想给的建议是大家设计产品的时候要以产品优先，看给用户提供什么价值，不要过度在早期阶段追求极致的去中心化，现在的AI技术、大语言模型对算力有无限的需求，现在也有去中心化的GPU计算，可能会带来5秒甚至更多的延迟。在做AI和Web3产品结合的早期，可以看一看哪些基础设施是相对成熟的，把这部分信任化，或者利用Web3更好的系统。去中心化计算对于声图这种不敏感的场景是现在就可用的，但大语言模型（实时对话）这种非常敏感的场景，要以产品优先的方式给用户提供价值，不然很有可能最后变成套着AI故事的皮。 Rebecca Barkin：确实鼓励开发者要更好地利用工具，尤其是在社区当中很多时候提倡内容分配、变现，希望开发者能够更好地进行分配，希望他们利用ChatGPT更好地了解有什么工具打造未来行业的走向，学习Web3必须关注的是设计，也要关注产品本身，要有产品思维，这样才能让产品非常简单可用，不能指望有内容的生成器帮助我们生成内容，所以要从产品本身角度出发，更加积极地用非常有趣的工具。当然每个工具都会有界限和限制所在，需要利用好工具。 Ben Goertzel：我觉得现在最好的时机就是打造各种各样的软件应用，所以更加侧重于看到AI能带来什么样的好处，包括以AI为基础的应用，能打造智能合约，能在过程中通过API打造用户界面，现在也有很多AI工具用大语言模型进行数据处理，所以我们现在处于这样的局势，AI非常好地缩减了我们所做的工作量，能非常轻易地生成各种各样的应用和软件。在每方面我们都有专业知识，所以希望把专业知识跟AI结合起来，在此领域进行深耕，同时要找到在这一领域中人们的需求是什么，如何解决这些需求，结合AI就能生成很多价值，也能取得成功。吴显昆：非常感谢各位的讨论，感谢大家的分享，明年见！来源：金色财经

金色财经2023-11-02

全球AI监管“参考标准”公布在即传G7即将就AI开发准则达成一致

为人们谈论的热门话题。在全球范围内，各大科技公司已经推出了自己的大型语言模型（LLM）——比如OpenAI推出的GPT-4，LLM是提供诸如内容和图像生成等生成式AI服务的最重要基础。

金融界2023-10-30

【一周科技动态】财报大好都不涨，科技股何时跌到位？

一周大科技表现大科技公司本周迎来财报高峰，业绩都可以说稳中有惊喜，也符合美国Q3超预期的强势GDP数据。但是“我本将心向明月，奈何明月照沟渠”，市场情绪在高收益美债带领下，被不确定性所笼罩，尤其担心明年上半年的经济会因为高利率环境而变差。 10月26日收盘，过去5个交易日大科技公司因股价大幅回调。跌幅最小的是有财报后的涨幅加持的 $微软(MSFT)$ ，跌幅-1.04%；其次是没有财报公布的 $英伟达(NVDA)$ -4.22%， $苹果(AAPL)$ -4.88%；然后是 $特斯拉(TSLA)$ -6.52%， $亚马逊(AMZN)$ -6.88%， $Meta Platforms(META)$ -7.82%，以及 $谷歌A(GOOGL)$ $谷歌(GOOG)$ 的-11.23%。一周大科技见闻苹果将于10月30日召开意料外的新品发布会，市场预期焦点会是配备M3系列处理器的MacBook Pro；苹果将TV+服务的价格从每月6.99美元上调至9.99美元；根据Counterpoint，iPhone在中国市场Q3销量同比下降10％，市场份额降为14.2%；美国国际贸易委员会裁定Apple Watch6-9系列因侵犯 $麦斯莫医疗(MASI)$ 公司的血氧检测技术专利而禁止进口输入美国市场; $高通(QCOM)$ 称新发布的Snapdragon X芯片的性能可以超过英特尔和苹果的同类芯片；微软通过收购动视暴雪取得了13项游戏特许经营权，总价值超过10亿美元；日本公平贸易委员会计划就谷歌涉嫌违反反垄断法对其展开调查；郭明錤认为苹果明年斥资47.5亿美元采购2万台AI服务器，主要为最常见、用于训练和推理生成式AI的英伟达HGX H100 8-GPU；英伟达已开始设计基于ARM架构的、用于Windows系统的个人电脑芯片；亚马逊预计生成式AI所带来的机遇将在未来几年间为亚马逊AWS云服务带来”数百亿美元“的收入；亚马逊将在美国聘雇25万名季节性劳工；特斯拉上调Model Y长续航版的价格； $联想集团(00992)$ 与英伟达在混合人工智能解决方案领域扩大合作。一周核心观点本周微软、谷歌、Meta、亚马逊公布财报微软：营收4个季度来首次+10%以上，盈利同比+27%，亮点：Azure云收入意外加速激增29%；谷歌：营收重返两位数增速+11%，广告业务向好，但资本支出和营业利润率逊于预期，云收入+22%同比放缓； Meta：营收增长23%是Q2的两倍，广告业绩爆棚，降本增效极致，利润率至三年新高，但对Q4指引较为保守；亚马逊：营收同比+13%保持稳定，降本增效利润率大超预期，云业务增速稳定但落后MSFT和GOOG；大科技公司跌到位了吗？本周公布财报的大科技公司，在Q3的表现整体上是超出预期的，其实与Q3整体乐观的经济数据也是吻合的，可是大多盘后表现不佳，或者先张后跌。主要原因包括：1、对Q3乐观的预期已经在此前交易中计价；2、对Q4以及明年降息前的预期不佳，提前计入风险因素；3、由美债收益率升高带来的流动性风险影响市场定价。目前来看，目前标普500风险溢价为-1.27%，空头这几天的获利也足够在11月加息前回补； $纳斯达克100指数(NDX)$ 短期内也快接近200日均线，会出现较强的支撑。因此，短期的回升可待，但是长期趋势仍要等更明朗的经济数据，以及相关的货币政策等影响。此外，11月之后，中、日的货币政策调整，也有可能缓解美债买家不足的问题。苹果发布会可以抵消弱业绩预期影响吗？苹果祸不单行，自iPhone15系列被爆在中国区销量同比下滑之后，Apple Watch也被裁定侵犯专利。二级市场对其看空的情绪越来越重，对Q4的预期极低。对此，苹果意外在10月30日召开新品发布会，郭明錤此前也分析道，焦点会是配备M3系列处理器的MacBook Pro。苹果希望以此缓解此前M2芯片的MacBook的销售乏力。但是我们认为，硬件的周期并不完全取决于公司，也是与经济周期相匹配的。眼下中国消费的疲软，美国消费也有疲软预期，对苹果近几年乏善可陈的新产品并非友好。眼下对苹果更重要的是赶上AI大局，据称苹果每年将投资10亿美元开发生成式AI。目前已经建立了自己的大型语言模型框架Ajax，以及传闻中的聊天机器人Apple GPT，只是还没有整合到其产品中。如果这些产品整合到Siri、Messages、Apple TV，AppleMusic等产品中，将会开启另一轮商业周期的机会。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超 $标普500ETF(SPY)$ 的，总回报达到了1218%，同期SPY回报135%。年初以来，该组合总回报为74%，夏普比率为3.6，而同期SPY总回报回落至9.08%，夏普比率0.5% 本周回撤巨大，TANMAM组合回撤6%，夏普比率-2.9，SPY回撤3.3%，夏普比率-5.8。

老虎证券2023-10-27

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