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MWC移动技术展览会展示新手机、AI和元宇宙

21年底，Facebook创始人马克·扎克伯格将元世界誉为互联网和他的公司的下一个大事件，之后元世界的受欢迎程度激增。然而，最近，怀疑开始悄悄出现。　　资深电信行业顾问约翰·斯特兰德（John Strand）说:“目前，围绕元宇宙的所有商业模式都是个大问号。” 　　人工智能　　人工智能已经引起了科技界的关注，这要归功于ChatGPT等新工具的巨大进步，这些工具可以进行对话并生成可读的文本。CCS Insight首席分析师本•伍德（Ben Wood）表示，预计人工智能将在世界移动大会上成为一个“被过度使用的流行语”。　　各公司承诺展示他们如何使用人工智能使家庭Wi-Fi网络更节能，或嗅出假货。　　微软（Microsoft）的新闻代表暗示，他们可能会演示ChatGPT，但没有提供任何细节。该公司在其必应搜索引擎中添加了人工智能聊天机器人技术，但在对一些提前访问的用户做出辱骂或错误回答后，该公司不得不匆忙进行修复。　　创业公司将展示他们自己的人工智能聊天技术:D-ID将展示他们怪异的“数字人类”化身，而Botslovers表示，他们的服务承诺“将人类从无聊的任务中解放出来”。　　不仅仅是智能手机　　随着智能手机时代的蓬勃发展，MWC在此前10年取得了长足发展，设备制造商通过推出炫目的产品来争夺关注。如今，智能手机的创新已经进入了一个平台期，越来越多的公司开始以其他方式推出手机。　　展会上的注意力集中在5G的潜在用途上。5G是下一代超快无线技术，有望在智能手机之外开启一波创新浪潮，比如自动化工厂、无人驾驶汽车和智能城市。　　伍德说:“手机仍将是MWC的热门话题，但它们已经成为一个成熟的、迭代的、几乎无聊的类别。”“唯一令人兴奋的将是大量的可折叠设计和原型，但这些高端产品的实际市场规模尚不清楚。” 　　新设备的发布将由一系列不太知名的中国品牌主导，比如一加（OnePlus）、中兴通讯（ZTE）和荣耀（Honor），它们希望从市场领导者苹果（Apple）和三星（Samsung）那里夺取市场份额。

金融界2023-02-28

Meta推出先进大型语言模型下一个ChatGPT不远了？

是一个开源的“研究工具”。公司CEO扎克伯格在社交媒体上表示，LLaMA旨在帮助研究人员推进研究工作，LLM（大型语言模型）在文本生成、问题回答、书面材料总结，以及自动证明数学定理、预测蛋白质结构等更复杂的方面也有很大的发展前景。开源的“研究工具” Meta表示，LLaMA可以在非商业许可下提供给政府、社区和学术界的研究人员和实体工作者，正在接受研究人员的申请。此外，LLaMA将提供底层代码供用户使用，因此用户可以自行调整模型，并将其用于与研究相关的用例。与之截然不同的是，谷歌旗下的DeepMind和OpenAI并不公开训练代码。该公司还表示，LLaMA作为一个基础模型被设计成多功能的，可以应用于许多不同的用例，而不是为特定任务设计的微调模型。比GPT3.5性能更强根据Meta官网介绍，LLaMA包含4个基础模型，参数分别为70亿、130亿、330亿和650亿。其中，LLaMA 65B 和 LLaMA 33B 在 1.4 万亿个 tokens 上训练，而最小的模型 LLaMA 7B 也经过了 1 万亿个 tokens 的训练。 Meta表示，在大多数基准测试中，参数小的多的LLaMA-13B的性能优于GPT3.5的前身GPT3-175B，而LLaMA-65B更可与业内最佳的Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。值得一提的是，近期大火的ChatGPT便是由GPT3.5提供支持。 Meta 还提及，LLaMA-13B对算力的要求“低得多”，可以在单个数据中心级GPU（Nvidia Tesla V100）上运行。扎克伯格写道： “Meta 致力于这种开放的研究模式，我们将向 AI 研究社区提供我们的新模型。” 值得一提的是，去年5月，Meta 也曾推出过大型语言模型 OPT-175B。该项目同样也是针对研究人员的，这构成了其聊天机器人 blenterbot 新迭代的基础。后来，该公司还推出了一款名为“卡拉狄加”(Galactica) 的模型，但因经常分享偏见和不准确的信息而遭到下架。据媒体报道，扎克伯格已将人工智能作为公司内部的首要任务，其本人也经常在财报电话会议和采访中谈论它对改进 Meta 产品的重要性。媒体分析称，虽然现在 LLaMA 没有在 Meta 产品中使用，但未来不排除使用的可能。本文不构成个人投资建议，不代表平台观点，市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。来源：金色财经

金色财经2023-02-27

元宇宙需要一场回归

了一种相似的发展脉络。这一点，我们在扎克伯格有关元宇宙的发言当中，就可以看出一些端倪。早在扎克伯格开始全力拥抱元宇宙的时候，他就曾经明确表示过未来3-5年将会重金投资元宇宙。言下之意，元宇宙是一个需要长期烧钱的存在。可见，元宇宙并不是一蹴而就的，而是需要一个长期投入的过程。透过Meta的表现，我们同样可以看出，元宇宙的发展是一个长期的过程。虽然Meta在元宇宙的探索上有不少建树，甚至还将元宇宙的相关设备和解决方案落地到了相关行业和场景之中，但是，我们依然可以非常直接的感受到，Meta的元宇宙距离人们真正需要的元宇宙尚且存在很大的差距。单单看看昂贵的头显，单单看看Meta解决方案里的不适感，我们就可以看出一丝端倪。从投资到落地，从落地到成熟，每一个阶段都需要一个相当长的过程。可以说，如果缺少了一定的耐力，如果缺少了一定的长期主义，是无论如何都无法在元宇宙身上有所作为的。不幸的是，现在很多的元宇宙玩家，并不是真正意义上的长期主义者，他们之所以会投身到元宇宙的洪流里，很大程度上是因为他们想要在元宇宙的身上掘金，他们想要在元宇宙的身上赚快钱，而非将元宇宙看成是一场「持久战」。可以想见的是，当他们无法在元宇宙的身上实现这一目标的时候，所谓的大逃亡，或许是一件必然的事情。而我们当下正在经历的，正是这样一个发展阶段。元宇宙，需要外部条件的支撑单单将元宇宙看成是一个孤立的存在，其实并未真正把握元宇宙的本质奥义和原始内涵。何为元宇宙？我认为，元宇宙并不是一个独立的存在，而是一个有诸多的技术、诸多的应用场景、诸多的解决方案共同组成的全新的生态。在支撑它的这些技术、场景、解决方案都没有成熟的大背景下，一味地去谈论元宇宙的成熟，其实是没有任何意义的。然而，在很多人看来，所谓的元宇宙，就是一个独立的存在，就是一个单一的存在，他们并未把元宇宙看成是一个生态，最终极大地低估了元宇宙的本质奥义和原始内涵。同样地，在看待元宇宙的问题上，也陷入到了死胡同里。没错，我们的确看到了以ChatGPT为代表的新概念的崛起，并且越来越多的玩家开始投身到ChatGPT的风口里。于是，很多人认为，元宇宙的风头被ChatGPT抢过去了。事实上，如果仅仅只是将ChatGPT和元宇宙割裂开来，甚至将它们看成是两个完全不同的形态的话，其实是一种完全错误的观点。同外界将两个割裂起来看待不同，我认为，ChatGPT恰恰是支撑元宇宙时代的一个必不可少、举足轻重的组成部分。可以说，有了ChatGPT，元宇宙时代更近了一步。更为确切地说，ChatGPT是通往元宇宙时代的必备条件。除了ChatGPT之外，以往我们看到的web3.0，同样是构成元宇宙的一个重要组成部分。可以说，没有这些构成元宇宙的外部条件的成熟，没有这些构成元宇宙的内在要素的完备，元宇宙的实现是遥遥无期的。真正将以ChatGPT为代表的新风口划归到元宇宙的体系之下，并且将它们看成是元宇宙时代的重要组成部分，才能真正把握元宇宙的真正发展状态，才能避免一叶障目。未来，我们还将会看到诸多类似ChatGPT的新概念的出现和成熟，它们必然会构建起元宇宙的强大的基座，并且真正将元宇宙的发展带入到一个全新的发展阶段，真正的元宇宙时代才能来临。元宇宙，是一个普适的过程可以肯定的是，如果元宇宙仅仅只是一个局限于资本圈的概念的游戏的话，那么，它的发展是无论如何都无法成熟和完备的。欲要让元宇宙发展成熟，必然需要不断地将元宇宙应用和落地到不同的场景，不同的行业，必然需要不断地让元宇宙被越来越多的用户使用起来。总结来讲，元宇宙其实就是一个普适的、大众化的过程。这一点，我们可以从互联网的发展历程当中看出一丝端倪。从某种程度上来讲，互联网的发展，其实同样经历了一个普适的过程。互联网的应用场景从单一走向丰富，互联网的用户从小众走向大众，其实都为我们展现了一个互联网走向普适的过程。对于元宇宙来讲，同样是需要这样一个普适的过程的。至少从现在的发展情况来看，元宇宙的应用场景和行业还局限在为数不多的范围内，元宇宙的用户还是有限的。这在另外一个角度告诉我们，元宇宙依然是一个稚嫩的、原始的、初级的存在。这个时候，元宇宙并不是一个普适的存在，而是一个小众的存在。在这样一个发展阶段，元宇宙必然会经历风浪的洗礼，必然会经历曲折的过程。只有当元宇宙的应用场景深入到了我们生活当中的方方面面，只有当元宇宙的用户惠及到了我们生活当中的每一个人，只有当人们应用元宇宙像应用互联网一样普及，元宇宙的发展才算是真正成熟。因此，不要用元宇宙当下所经历的波折来简单粗暴地将其界定为一个伪命题，更不要用资本的退潮，大厂的撤退来定性元宇宙。只有真正将元宇宙看成是一个普适的过程，并且将它看成是一个长期的、持续的过程，我们才算是真正把握了元宇宙的真实奥义。结语大厂的撤退、ChatGPT的火爆，开始让越来越多的人们将其与元宇宙的降温联系起来，甚至还有人认为元宇宙开始成为伪命题。很显然，这是没有把握元宇宙的发展逻辑和原始奥义所导致的。我认为，它们并不能够证明元宇宙的风口已过，反而恰恰证明元宇宙正在发展和完善。正确地看待元宇宙，并且真正把握元宇宙的发展规律，我们才能跳出以资本的眼光来看待元宇宙的错误做法，正确把握元宇宙的发展逻辑。 —完— 来源：金色财经

金色财经2023-02-27

周末要闻集锦出炉！职工医保门诊共济保障机制改革详解，个人账户结余归属不变，“股神”巴菲特发出警告

歌等硅谷公司的竞赛。Meta首席执行官扎克伯格在Instagram表示，LLaMA模型旨在帮助研究人员推进工作，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测蛋白质结构等更复杂的任务方面“有很大的前景”。Meta表示，在大多数基准测试中，参数仅为十分之一的LLaMA-13B的性能优于OpenAI推出的GPT3（175B），也即支持ChatGPT的GPT3.5的前身。　　段永平也买了石油？回复网友：跟下老巴、纯属好玩或者跟踪一　　有“中国巴菲特”之称的知名投资人段永平今日在雪球发帖称：“$西方石油（OXY）$买了一些，偶尔也抄下作业。随后他在评论区回复网友：“我对油不懂也没兴趣搞懂，只是跟下老巴而已。”“纯属好玩或者跟踪一下。不完全懂是不应该赌身家的，不敢赌身家的“投资’其实都很难算得上正经投资’。近期，美国证券交易委员会（SEC）披露了“股神”巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦截至2022年12月31日的持仓报告（13F），其2022年第四季度十大持仓股分别为苹果、美国银行、雪佛龙、可口可乐、美国运通、卡夫享氏、西方石油、穆迪、动视暴雪和惠普。

金融界2023-02-26

美股开盘：道指纳指涨逾百点中概多数走高阿里巴巴涨近5%

人对上述消息拒绝置评，不过援引了CEO扎克伯格之前的公开评论，称“公司需要提高效率”。　　阿里巴巴第三财季经调整净利润499.32亿元，同比增长12％　　阿里巴巴第三财季实现收入2477.56亿元人民币（下同），同比增长2％；经调整净利润499.32亿元，同比增长12％；调整后每ADS收益19.26元，同比增长14％。　　网易2022年Q4净营收254亿元，同比增长4％　　2月23日，网易发布2022年Q4及全年财报。财报显示，网易2022年Q4净营收254亿元，同比增长4％；Q4经调整净利润48亿元，去年同期经调整净利润66亿元。　　唯品会第四季度净营收317.6亿元，超预期　　唯品会第四季度净营收317.6亿元人民币，预估314.6亿元人民币。第四季度商品交易总额544亿元人民币，预估540.1亿元人民币。第四季度调整后每ADS收益 3.65元人民币，预估3.27元人民币。预计第一季度净营收252亿元人民币至265亿元人民币。　　有道2022Q4首次实现单季度盈利　　有道公布了2022年第四季度及2022财年未经审计财务报告。财报显示，网易有道2022年四季度净收入创下历史新高，达到14.5亿元，同比增长38.6％，首次实现单季度经营利润为正。2022全年，有道实现净收入50亿元，同比增长24.8％。

金融界2023-02-23

Meta正在为新一轮裁员做准备计划在各部门裁减数千人

术岗或离开公司。　　Meta行政总裁扎克伯格本月曾经解释称，他仍然感觉公司运作太慢了且结构臃肿。其将2023年称为“效率年”，并承诺削减中层管理人员和裁撤表现不佳的项目。自第一轮裁员以来，该公司许多员工一直担心可能还有更多类似行动。

金融界2023-02-23

VR设备成吃灰神器？塞满二手平台有人仅用两次就闲置

年11月9日，Meta首席执行官马克·扎克伯格在写给员工的信中表示，他已决定将公司团队规模缩减约13%，超过11000名员工将被辞退。另一方面，VR产品的涨价，或许也是导致其销量下降的原因之一。比如去年7月，Meta宣布自8月起，Meta Quest 2耳机128GB版售价400美元，256GB版500美元，均上涨约100美元。Meta还提高了配件和翻新设备的价格。Meta表示，涨价原因是因为生产成本的上涨。苹果入局或将改变市场格局从2010年开始，”苹果要发布AR眼镜“之类的传闻便开始盛行。因为从那时开始，苹果便不断收购VR/AR企业，并发布相关的专利。但至今苹果仍迟迟没有正式推出VR产品。美东时间1月23日，有媒体爆料称，苹果的VR/AR设备可能被称为Reality Pro，售价约3000美元，是Meta融合VR与AR头戴设备Quest Pro的两倍。据最新报道，彭博社的马克·古尔曼修正了此前的爆料，表示苹果的首款AR/VR头显预估发布时间从今年4月推迟到今年6月。古尔曼推测苹果将会在WWDC大会上发布这款头显。苹果马上就要推出自己的设备，将来能给VR行业带来那些改变? 那么苹果的入局，能不能改变现在格局？参照苹果的一贯特点，没有颠覆式的创新不会轻易推出新的硬件设备。所以苹果一直没有推出AR/VR产品，或许是因为上面提到的VR的一些不完善的点，比如解决使用体验上、内容上的缺点和不足。所以未来，苹果可能成为VR的重要玩家，另外苹果的价格比较贵，可能也改变将VR拉到高端时代。总体上看，VR行业在苹果入局后，可能发展会更快。同时也与IDC的报告预测是一致的，市场还会增长，但苹果这种大玩家带来一些变化，可能会改变现在的市场格局。来源：金色财经

金色财经2023-02-23

美股开盘：道指跌超300点中概股多数走低京东跌近10%

　　Meta PlatformsCEO扎克伯格周日发帖表示，Meta将在旗下社交平台Instagram和Facebook上新增类似Twitter Blue的付费认证服务，用户只要每月付费14.99美元，就可以获得带蓝色徽章的身份认证。Meta Verified将于本周率先在澳大利亚和新西兰推出，随后拓展到其他国家和地区。　　法拉第未来FF91有望在3月底开始生产　　Faraday Future Intelligent Electric Inc公司2月20日官网宣布，将在投资人资金如期到位后，于2023年3月30日在位于加州汉福德的FF ieFactory California开始生产（SOP）旗舰电动车产品FF 91 Futurist。　　沃尔玛2024财年业绩指引不及预期　　沃尔玛第四季度美国总销售额同比增长8.8％，预期增长5.24％；第四季度营收1640.5亿美元，同比增长7.3％；净利润同比增长76.2％至62.75亿美元，2024财年经调EPS指引为5.9-6.05美元逊于预期。　　家得宝营收为358.3亿美元不及预期，2023年业绩指引谨慎　　家得宝第四季收入为358.3亿美元，同比增长0.3％，略低于预期为的359.7亿美元；每股收益为3.3美元，高于预期的3.28美元；净利润为33.6亿美元，同比增0.3％。该公司预计2023财年销售额大致持平，营业利润率约为14.5％，而摊薄后的每股收益将出现中等个位数的下降。　　富国银行：特斯拉汽车召回事件对财务影响不大，维持“持股观望”评级　　富国银行分析师Colin Langan表示，特斯拉召回约36.3万辆配备全自动驾驶的汽车对其财务影响不大。然而，由于美国国家公路交通安全管理局的其他调查仍在进行中，Langan认为“风险显然仍然存在”。该分析师预计特斯拉在中期可能会宣布更多行动，并对其维持“持股观望”评级，目标价为150美元。　　KeyBanc：英伟达是全球AI浪潮的最大受益者之一　　投行KeyBanc Capital Markets 表示，人工智能，尤其是 ChatGPT，席卷了投资界，虽然该技术的一些好处可能会惠及全球最大的科技公司，但英伟达等先进半导体公司也可能从这一趋势中受益。分析师表示，由于该技术的大量计算需求，英伟达是生成人工智能的半导体公司中“明显的最大化受益者之一”。　　“买贵双倍赔”！京东3月拟祭出“百亿补贴”对垒拼多多　　有消息称，京东计划在3月初上线百亿补贴频道，正式向拼多多开战。目前，已进入商品池选定以及竞价系统上线前的冲刺阶段。此外，京东商家中心宣布了《京东开放平台“买贵双倍赔”服务规则》，规则于2023年2月28日生效，且对标$拼多多（PDD.US）$百亿补贴和天猫。　　“基建狂魔”蔚来：今年将新增1000座换电站！第三代换电站预计4月份量产　　蔚来宣布2023年换电站建设目标，由原定新增400座，提升至新增1,000座，2023年将累计建成超过2,300座换电站。其中，约600座为城区换电站，将重点布局有一定用户基数但还没有换电站的三四线城市与县城；约400座为高速换电站。此外还透露，目前第三代换电站的量产工作进展顺利，预计4月份开始大规模量产，5月份换电站部署将提速。从6月份开始，将基本保持每月120-150座换电站的建设速度。

金融界2023-02-21

效仿马斯克，扎克伯格宣布Meta将推出月费11.99美元认证服务

性和覆盖面。” 　　该公司CEO马克·扎克伯格通过他的Instagram频道宣布了这款新产品。　　近年来，订阅服务在社交网络公司中变得很受欢迎。社交媒体公司的收入严重依赖广告，希望通过订阅服务实现收入的多元化。去年11月，埃隆·马斯克（Elon Musk）在收购推特后就为该公司推出了“蓝V”认证订阅服务，每月收费7.99美元，如果通过iOS应用程序购买则为11美元。　　Meta几乎所有的收入都来自广告，但广告业务可能不稳定，并受到整体经济的严重影响。例如，Meta的业务在疫情开始时受到了严重打击，去年在欧洲战争和通货膨胀上升期间再次受到打击。订阅提供了更稳定的收入来源。　　与推特不通过订阅验证用户身份不同，Meta将要求用户用政府ID确认自己的身份，以获得认证徽章。　　Meta将在本周晚些时候首先在澳大利亚和新西兰推出这一服务，然后逐步扩大到其他国家。

金融界2023-02-21

OpenAI与AIGC：改变人类生产范式通往“万物的摩尔定律”

usion，在 Twitter 上使用扎克伯格在 Oculus 发布会上的照片作为背景，号召SD会成为”人类图像知识的基础设施“，通过开源让所有人都能够使用和改进它，并让所有人更好地合作。 Stable Diffusion 可以认为是一个开源版本的DALL·E2，甚至不少使用者认为是当前生成模型可以使用的最佳选择。官方版本部署在官网 Dream Studio 上，开放给所有用户注册。相比其他模型，有很多可以定制化的点。不过官网只有 200 张免费额度，超过需要付费使用，也可以自行使用开源 Colab 代码版无限次使用。此外，Stable Diffusion 在压缩模型容量，希望使该模型成为唯一能在本地而非云端部署使用的 AIGC 大模型。 05 AIGC大模型的未来展望 1、应用层：多模态内容生成更加智能，深入各行业应用场景上述的多模态图片生成产品当前主要局限于创作画作的草图和提供灵感。在未来待版权问题完备后， AIGC 内容能进入商用后，必然会更深入地与业界的实际应用进行结合：以游戏行业为例， AI 作画给了非美术专业工作者，如游戏策划快速通过视觉图像表达自己需求和想法的机会；而对美术画师来说，它能够在前期协助更高效、直接地尝试灵感方案草图，在后期节省画面细节补全等人力。此外，在影视动画行业、视频特效领域，甚至是文物修复专业，AI 图片生成的能力都有很大想象空间。当然，这个领域 AI 的能力也有着不小的进步空间，在下面的未来展望部分进行阐发。目前 AIGC 存在 Prompt Engineering 的现象，即输入某一些魔法词后生成效果更好。这是目前大模型对文本理解的一些缺陷，被用户通过反向工程进行优化的结果。未来随着语言模型和多模态匹配的不断优化，不会是常态，但中短期内预期Prompt Engineering 还是得到好的生成内容的必备流程之一。 2、模态层：3D生成、视频生成 AIGC 未来3-5年内有明显进步多模态（multimodal）指不同信息媒介之间的转换。当前 AI 作图过程中暴露的问题会成为视频生成模型的阿喀琉斯之踵。例如：AI 作画的空间感和物理规则往往是缺失的，镜面反射、透视这类视觉规则时常有所扭曲；AI 对同一实体的刻画缺少连续性。根本原因可能是目前深度学习还难以基于样本实现一些客观规则泛化，需要等待模型结构的优化进行更新。 3D生成领域也有很大价值：3D 图纸草图、影视行业模拟运镜、体育赛场现场还原，都是 3D 内容生成的用武之地。这一技术突破也渐渐成为可能。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，可以很好的完成三维重建任务：一个场景下的不同视角图像提供给模型作为输入，然后优化 NeRF 以恢复该特定场景的几何形状。基于该技术，谷歌在2022年发布了 Dream Fusion 模型，能根据一段话生成 360 度三维图片。这一领域当前的实现效果还有优化空间，预期在未来3-5年内会取得突破性进展，推动视频生成的进步。 3、模型层：大模型参数规模将逼近人脑神经元数量近年的大模型并未对技术框架做颠覆性创新，文本和图像生成领域在大模型出现前，已有较成熟方案。但大模型以量变产生质变。从神经网络角度看，大脑有约 100 万亿神经元， GPT-3 有 1750 亿参数，还相差了 1000 倍的数量级，随着算力进步可以发展的空间还很大。神经网络本质是对高维数据进行复杂的非线性组合，从而逼近所观测数据分布的最优解，未来一定会有更强的算力、更精妙的参数堆叠结构，来刷新人们对AI生成能力的认知。 4、成本结构决定大模型市场的马太效应大模型最直接的成本便是能源成本（energy cost），GPT-3 发布时的训练成本在千万美元级别。难以在短期内衡量 ROI ，大科技公司才能训练大模型。但随着近年模型压缩、硬件应用的进步，GPT-3 量级的模型成本很可能已降至百万美元量级，Stable Diffusion 作为一个刚发布一个月的产品，已经把原本 7GB 的预训练模型优化压缩至 2GB 左右。在这样的背景下，算力成本在未来必然会逐渐变得更合理，但 AIGC 领域的另一个成本项让笔者对市场结构的预测还是寡头垄断式的。大模型有明显的先发优势，来自巨大的隐形成本：智能成本。前期快速积累用户反馈数据能帮助模型持续追新优化，甩开后发的竞争者，达到模型性能的规模效应。 AI 的进化来自于数据的积累和充分吸收。深度学习，乃至当前的所有机器学习都是基于历史预估未来，基于已有的数据给到最接近真实的可能。正如前文讨论的，OpenAI 的目标从来不是留恋于某个局部行业的商业产品，而是通过模型规模经济，不断地降低人类社会全局的智能成本，逼近通用人工智能 AGI。规模经济正体现在智能成本上。 5、虚拟世界的 AGI 会先于现实世界诞生从更宏观的视角上，虚拟世界 AI 技术的智能成本比现实世界中来得低得多。现实里 AI 应用最普遍的是无人驾驶、机器人等场景，都对 Corner Case 要求极高。对于AI模型而言，一件事超过他们的经验范畴（统计上out of distribution），模型将立马化身人工智障，不具备推演能力。现实世界中 corner case 带来的生命威胁、商业资损，造成数据积累过程中极大的试错成本。虚拟世界则不同，绘图时遇到错位扭曲的图片，大家会在 Discord 中交流一笑了之；游戏 AI 产生奇怪行为，还可能被玩家开发出搞怪玩法、造成病毒传播。因此虚拟世界，尤其是泛娱乐场景下的 AIGC 积累数据成本低会成为优势。这个领域的 AI 如果节省人力、生成内容产生的商业价值能大于算力成本，能很顺畅地形成低成本的正向循环。伴随着另一个重要的革新——长期 Web3.0元宇宙场景下新内容经济生态的形成，虚拟世界内容场景下的 AI 很可能更早触及到 AGI。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

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