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大厂逐梦AI之际日产汽车“逆势”布局元宇宙
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提出 2 项元宇宙相关商标申请；奔驰与英伟达合作打造虚拟数字工厂；起亚（德国）与 VR 技术公司 ENGAGE XR 合作在元宇宙中开设首家旗舰经销店…… 作为科技创新的「试验田」，汽车产业试图用元宇宙吸引未来客户。但当微软等一些科技大厂后撤追求新风口时，还看好元宇宙的车企们如何继续？ 1、逆势而上日产不弃元宇宙支持客户通过自己的虚拟形象直观地了解汽车生产工艺，体验「360°驾驶视野」，感受驾驶场景，客户甚至可以使用 3D 模拟器参与到汽车的创建与个性化定制。这是 3 月 8 日日产推出的虚拟实验室「Nissan Hype Lab」开始的「示范实验」。在 3 个月的实验期内，顾客可以通过虚拟展厅在元宇宙空间中体验或购买樱花、奇骏、阿里亚、淑女 Z 四种车型，通过个人电脑或智能手机 24 小时访问虚拟店面，或在特定的时间内与虚拟销售人员互动，敲定购买合同。从「Nissan Hype Lab」形态看，它有点像日产线上的沉浸式「虚拟 4S 店」——集体验、销售于一体。只是车型有限，但线上的好处是能够引流互联网重度用户。而在产品体验上，它也存在与目前市面上元宇宙空间一样的问题：画面不够精细，互动性还不强。创建虚拟展厅的同时，日产还马不停蹄为旗下的英菲尼迪（INFINITI）、Nismo 等日产品牌提交了四项商标申请，涵盖虚拟服饰 + 汽车、虚拟商店 +NFT、NFT 市场、元宇宙广告服务。诸多行动都释放了日产积极布局元宇宙的信号，但它不是今年唯一在元宇宙上选择继续布局的车企。《元宇宙日爆》梳理了近三个月来颇具代表性的案例：通用汽车申请注册元宇宙相关商标，宝马、奔驰、起亚、比亚迪等国内外头部车企也推出了虚拟展厅、智能座舱等多个落地场景。 2023 年近 3 个月的车企元宇宙 /Web3 动作进入 2023 年，汽车厂商对元宇宙态度，开始从炒概念转为拼技术、拼应用。这在全球规模最大的国际消费电子展（CES 2023）上就有体现，多家车企带来的最新元宇宙技术与应用场景成为展会亮点。「体验」「交互」「务实」三个关键词反应了当下汽车元宇宙由概念营销转向技术落地的发展趋势。诸多动向表明，一些车企并没有放弃元宇宙。当元宇宙脱离泡沫，由虚向实迈进，汽车厂商借元宇宙做品牌营销成分正在减少，技术和产品实打实地在浸入卖车甚至造车的环节。 2、大厂后撤汽车元宇宙「试验田」如何继续？汽车行业由虚向实了，但整个元宇宙赛道露出了萧条迹象。中国商标网数据显示，2021 年以「元宇宙」、「Metaverse」为关键词的注册商标申请总量达 2386；但到了 2022 年，元宇宙相关商标的注册量明显下降，提交数为 898 份，差不多是 2021 年的零头；而 2023 年 1 月至 3 月商标注册量为 238，与 2022 同期相比下降 112%。哪怕是在 NFT、AI、VR/AR 发展成熟的美国市场，元宇宙的热度也在迅速散去：Michael Kondoudis 律师事务所统计的数据显示，2021 年，美国专利商标局共收到 1914 份关于元宇宙相关的商标申请；2022 年出现激增，有 5850 份，在 3 月达到注册高峰，随后呈现明显的下降趋势。 2022 年 Metaverse 商标申请数据（By Michael Kondoudis 律所）行业伊始时，塞进来的伪元宇宙过多，如今泡沫破裂，行业走进冷静期。还想继续探索元宇宙的车企怎么办？一直以来，汽车产业是许多前沿科技创新的「试验田」，也是人工智能、5G、3D 图形算法、AR/VR 等技术早期成长的绝佳土壤，汽车的智能化发展高度依赖 VR/AR 的软硬件、芯片、算力、操作系统等关键技术，其中几项涉及与虚拟现实相关的元宇宙技术。但为行业提供科技动力的科技巨头在压缩自身的元宇宙业务。 2023 年 2 月，微软裁撤涉工业元宇宙的业务团队，负责混合现实硬件（MR）的 HoloLens 团队及重点支持该硬件研发的 MRTK 开发团队也相继遭到大规模裁员。推出企业级 VR 硬件 Quest Pro 的 Meta，早在去年就进行了大规模裁员，超 11000 名员工失业，据悉，今年还要裁。汽车厂商们短期内或面临技术支持难以跟进的难题。当第三方的技术支撑打退堂鼓时，汽车企业再想结合元宇宙技术，可能需要寻找更靠谱的合作商，甚至要自力更生了。比如，宝马在 CES 2023 首发概念车「BMW i Vision Dee」，通过引入由平视显示和混合现实交互界面组成中央控制系统。而梅赛德斯 - 奔驰则找到了长期输出技术的企业——与英伟达合作开发软件定义汽车，通过引入 NVIDIA Omniverse，将 AI 和元宇宙技术进一步融入自身的开发流程之中，工程师能够对其智能驾驶功能进行测试和验证，打造更智能、更高效的数字工厂。回溯历史上每一项划时代技术和产品的诞生，似乎都经历着漫长的探索。元宇宙这一概念从科幻小说进入到我们视野用了近 30 年的时间，而元宇宙从虚幻概念到实际落地则需要科技领域的长足进步，汽车元宇宙至少已不再是空中楼阁，也仍有更多的场景等待解锁。来源：金色财经
金色财经2023-03-20
游戏ETF(516010)上涨4.97%
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ectAl2.0”。3月20-23日，英伟达GTC大会召开，探索AI、加速计算及其他领域的突破性进展。3月31日微软将举办GDC2023中国行，分享关于OpenAI服务在游戏开发中的应用场景。工业化程度较高的内容生产行业（游戏）有望成为生成式AI率先落地的场景。以ChatGPT为代表的AIGC模型正向多模态、低门槛、低成本快速迭代，游戏有望迎来全面产业革命；AIGC提升游戏内容丰富度及交互性，为潜在增收及游戏创新带来可能；AIGC在游戏产业各环节赋能正迅速落地，将明显助力生产降本提效。【版号发放常态化】2022年以来国家新闻出版总署下发了七批共512个版号（包括进口版号），2023年1月、2月分别下发了88款和87款国产游戏版号，相较2017-2020年平均水平仍有较大差距。从头部游戏公司产品储备来看，版号依然面临不足的风险。即使版号发放边际好转也未恢复到往年水平，这意味着政策端还有进一步加码的空间。【游戏行业科技价值获得重视，估值或进一步重估】2月19日发文《别忽视游戏行业的科技价值》，强调游戏行业在芯片、终端等实体产业领域实现价值外溢，同时在AI、VR等科技领域有正外部效应。2月27日，相关部门印发《数字中国建设整体布局规划》，明确数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局。指出要“大力发展网络文化，加强优质网络文化产品供给”，也与近年积极鼓励文化出海、自2022年以来游戏版号发放趋于常态化的趋势相一致。随着平台经济与内容产业的规范化基本落实，后续将稳定有序发展。长期投资价值：估值+业绩双修复【版号发放逐渐常态化，自研产品推陈出新】游戏公司储备游戏中，版号成为游戏上线关键因素，公司获得版号之后最快15天可以上线，平均需要3个月时长。游戏发行前需要进行大量的宣发和买量投放，盈利释放还有一些滞后。产品是实现游戏高速增长的必要条件。从上市公司整体产品排期来看，产品储备丰富，叠加基数效应消退、有望带动行业强劲增长。当前游戏指数的修复主要是版号带来的估值修复，后续或迎来业绩修复。【宏观经济复苏有望刺激游戏消费需求】需求端，宏观经济复苏有望刺激游戏消费需求。随着中国防控调整后，防控“过峰”，人均可支配收入有望迎来复苏。根据地方相关会议，2023年人均收入总值增速预设目标或在5%以上，游戏行业消费需求有望因此释放。【“AIGC”“元宇宙”新机遇，元宇宙商业化】VR/AR新品密集发布，元宇宙加速商业化落地。2022年世界人工智能大会（WAIC2022）以“元宇宙”为切入点，本届签约元宇宙总投资规模150亿元。 AIGC的价值在于将内容创作过程中的创意和实现分离，实现过程变为一种可重复劳动，短期先辅助人类来完成实现，长期或由AIGC来完成实现，并逐步将生产成本降低。作为AI与内容产业的结合，下游应用包括文字、语音、代码、图像、视频甚至3D内容、游戏等。游戏被业界普遍认为是最有可能率先实现“元宇宙”的领域，因为它天然就具有虚拟场域以及玩家的虚拟化身。根据安信证券提出的元宇宙投资框架，游戏属于元宇宙应用的“内容与场景”端，硬件及操作系统（VR/AR/MR）等技术成熟后，游戏端或是元宇宙产业链toC流量端。预计2025年中国云游戏市场规模达342.8亿元，云游戏或将打破终端壁垒。后市展望：复盘游戏板块的过去5年，先后经历了政策收紧与行业出清两大压力。游戏作为内容产业当中科技属性最强的一类内容，在助力5G、芯片产业、人工智能等先进技术、产业发展中起到重要作用。政策上游戏版号已经恢复，官方对游戏行业的价值也充分认可；估值方面，即便经过了最近的反弹，但是结合预期业绩来看，游戏行业的整体估值依然处在低位，在TMT板块里面有相对优势。今年也是一个大变革的开端，ChatGPT可能会颠覆互联网行业，这种变革对于游戏行业将是一个巨大的利好。近期估值虽然出现快速修复，但是依然处于近十年的中位数水平，考虑未来两年预期的业绩修复，当前估值有望在两年内被业绩快速消化至15倍以内，后续波动或会加大，依然值得持续关注。数据来源：wind 投资者可以持续关注游戏ETF(516010)，和包含香港上市的游戏公司（对游戏技术有一定的积累，同时积极布局游戏出海的龙头游戏公司，如腾讯）的游戏ETF----游戏沪港深ETF(517500)。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-03-20
AMD:赢得生成式AI之战可能并不容易
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对于训练和推理模型的重要性越来越凸显。英伟达、AMD等公司的股价就一路高涨。而我们在Seeking Alpha上看到这么一个观点，AMD赢得生成式AI之战可能并不容易。觉得观点挺新颖，就分享给大家。最后，本文不作为投资建议！正文：尽管AMD的GPU产品表现出色，但市场情绪对其前景仍然褒贬不一，这归因于该股相对于同行公司Nvidia的表现不尽人意。图：AMD和NVDA6个月内的股价表现；来源：Seeking Alpha 截至撰写本文时，与标普500指数的12.9%和NVDA的109.76%相比，AMD仅从2022年10月低点反弹了45.08%。这可能是由于人们对ChatGPT的热情，该技术是在NVDA的A100 GPU上训练的，尤其得益于后者在GPU销售前景乐观的背景下进行财务恢复。此外，AMD的执行似乎受到持续的PC需求破坏的阻碍，由于FQ1'23收入指导在53亿美元（同比下降9.8%），中点估计与共识预期的55.6亿美元相比，指导显得谨慎。2023年的宏观经济前景也显得不确定，由于2023年1月的消费者产品指数仍显示出-6.2%的同比影响。尽管如此，我们仍然对AMD的恢复保持信心，这要归功于MI250加速处理器单元[APU]的前景，这是一款混合CPU-GPU加速器芯片，适用于强烈的云计算工作。到目前为止，该公司在超大规模部署产品上已经取得了巨大成功，并计划在2023年下半年推出新的MI300。考虑到MI300在性能上比MI250提高了8倍，在功耗效率上提高了5倍，因此MI300被选中为世界上最快的超级计算机El Capitan的核心处理器，将于2023年底在劳伦斯利弗莫尔国家实验室投入使用。届时，投资者可能会受到鼓舞，因为2023年底时世界上前两大超级计算机将使用AMD的市场领先的APU，这表明其在同行公司如NVDA或英特尔公司中的市场支配地位。这自然是基于该公司的战略3D堆叠芯片，该技术通过提高能源性能、数据共享和内存使用来提高计算效率。 AMD还与许多大型云服务提供商密切合作，以使MI300能够胜任AI工作负载，这表明从2023年下半年开始可能会有潜在的收入贡献。这可能是公司市场份额增长的助力，尤其是在高性能计算领域为生成式AI带来了令人兴奋的新篇章。特别地，自2022年5月以来，Microsoft的Azure一直在使用AMD的MI200进行“大规模AI训练”，据报道比NVDA的A100 GPU更高效5倍，速度更快1.2倍。根据最近在摩根士丹利技术、媒体和电信会议上的采访，MSFT自2022年以来也一直在使用该公司的MI250。这些硬件进步还利用了AMD现有的AI软件堆栈ROCm和Xilinx AI引擎能力，展示了公司迄今为止出色的整合能力。考虑到Xilinx收购仅在一年前完成，我们认为，在硬件和软件方面的生成式AI能力中，公司还有进一步的机会组合协同作用的助力。然而，NVDA的H100（A100的后继产品）和AMD的MI300之间的比较如何仍有待观察，因为后者尚未发布。 H100的早期评价非常好，该产品在大型语言模型的AI训练和AI推理方面比其前身快9倍和30倍。此外，由于MI250据说比NVDA的A100表现更好，这就引发了一个问题，为什么OpenAI的ChatGPT没有在MI250上进行训练，考虑到它们的价格相似，而且微软已经推出了由NVDA的H100提供支持的新虚拟机。此外，在个人电脑或独立GPU端市场中，AMD在与NVDA的竞争中仍有很长的路要走，因为NVDA到目前为止越来越占主导地位。到2022财年第四季度，NVDA在个人电脑GPU市场占据17％的份额，而AMD报告了12％，英特尔报告了71％。同时，NVDA在独立GPU市场上的领先地位仍然保持在84％，而AMD为11％，其他厂商为5％。此外，AMD的最新旗舰Radeon RX 7900 XTX显卡（于2022年12月发布）无法与NVDA的旗舰GeForce RTX 4090竞争，只能与后者的较慢版本GeForce RTX 4080（2022年11月）相媲美。由于大多数比较都认为NVDA的旗舰芯片是明显的胜者，因此似乎AMD仍然落后于市场领导者。只有时间才能告诉我们，AMD在生成式AI方面的战斗将如何结束。同时，对于对硬件进行极其技术性的分析感兴趣的人，可以参考下面这些链接，我们在研究过程中发现它们非常有趣： • GPU推理性能和价值的可恶比较 • AMD展示未来MI300混合计算引擎的详细信息 • AMD的MI300能否在AI方面击败NVIDIA？ AMD股票是买入、卖出还是持有呢？图：AMD 1年EV/营收和市盈率估值；来源：S&P Capital IQ 标普资本智慧目前，市场对AMD的悲观情绪已经反映在股票估值上。其股票交易的EV/NTM营收为5.41倍，NTM市盈率为26.62倍，而NVDA的扩展数字分别为19.50倍和52.91倍。因此，我们认为，在这些水平上，AMD仍然可能是一个价值投资，特别是考虑到我们的股价目标为116.59美元，从当前水平来看，这意味着出色的43.6%上涨潜力。这个数字是基于市场分析师预测的2024财年EPS为4.38美元和当前市盈率估值，比其1年均值21.79倍高，但低于其3年疫情前的均值37.33倍。图：AMD 1年股票价格；来源：Trading View 然而，AMD股价已反弹并交易在其50日移动平均线之上。因此，尽管我们对公司的未来执行保持信心，但围绕生成式人工智能的乐观情绪可能已经到达了狂热的程度，暗示短期内可能存在潜在的波动性。因此，选择在此处添加AMD的投资者必须在连续降低或匹配他们的美元成本平均值的情况下才能这样做。否则，抄底的投资者可能会尝试等待股价再次跌至低70美元的支撑位，从而扩大他们的安全边际。 $美国超微公司(AMD)$ $英特尔(INTC)$ $英伟达(NVDA)$
老虎证券2023-03-20
百度产品展示文心一言露怯
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直接调用OpenAI，谷歌、Meta、英伟达都没有真正发布同类型的、同级别的产品。”这句话没说完，李彦宏清了下嗓子，一如他在过往发布会上一样，略显紧张。后来的15分钟里，李彦宏用Demo展示了文心一言的五大能力：文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。对应每个能力，他以文字的形式输入了不同的、有上下文联系的需求。比如，展现文学创作能力时，他让文心一言总结《三体》核心内容后，提出从哲学的角度续写《三体》的要求；展现商业文案创作时，他让文心一言按企业业务给公司起名、生成Slogan、写公司成立的新闻稿；在展示梳理逻辑推算时，李彦宏用小学生们躲不开的“鸡兔同笼”数学题为例，甚至故意输错了题干，文心一言指出有错后，在修改的题干后给出了正确答案和解题过程。此时，发布会直播刚好进入到第21分钟，面向全网，李彦宏突然解释了一句：演示不是现场进行的，而是提前录下来的，“因为需要输入很多词，为了节省时间。” 此话一出，全网哗然，“原来是摆拍的。”2分钟后，港股百度集团股价直接下挫至120港元，较发布会14点开始时的130港元跌超9%。百度港股股价在发布会期间大跌 “摆拍”的测试Demo继续演示了文心一言的“强大”：解答“洛阳纸贵”在当时到底有多贵，能拿这个成语作一首藏头诗，根植于中国的百度能拿出比其他自然语言大模型竞品更好的中文理解能力；它也能在输入文字需求后生成海报（图片）、语音（可以是方言）甚至视频，即多模态生成能力。然而，“提前录制”这个转折让文心一言后续的展示效果变弱了。一天前，OpenAI的联合创始人Greg Brockman直播演示GPT-4的多模态能力时，没有PPT，没有酷炫的开场广告，将一张手绘的“玩笑网站”模版草图拍照上传至新模型后，10秒生成了网站。这场展示不到半小时，但Brockman全程与社群平台Discord上的用户保持互动，还随机选择了用户的需求测试GPT-4。谁对自己的产品更自信，一目了然。中文能力显本土优势跨语言“还在学习” 如果抛却信心不谈，那么，文心一言对标ChatGPT或GPT-4到底能否胜出？在数据或技术细节上，无论是李彦宏还是后来上台解释文心一言技术背景的CTO王海峰，都没有在发布会现场给出具体的对比，仅提到了“5500亿”这个事实量指标，而GPT-4并没有对外披露知识数。普通人或许无法在数据对比中得出结论。但作为中文用户，我们将李彦宏给文心一言输入的中文需求甩给了植入GPT-4模型的ChatGPT，这个“外国AI”也可以理解，但很容易给出错误答案。比如，做鸡兔同笼数学题了错不说，题干错误也未能指出；将成语“洛阳纸贵”解释成“高分考卷在洛阳被大量复制、传阅”，“表示名贵、珍重、有价值”，属于没读过《晋书·左思传》里的《三都赋》典故，不知这个成语原意是比喻“著作风行”之意了。 ChatGPT似乎在从字面上理解中国成语有趣的是，ChatGPT又回答出“洛阳纸贵”在现代经济学原理中代表“供求关系”的引申义。当它用这个成语作藏头诗时，前面三个字都藏头入诗了，但“贵”写成了“绮”，没能对这个中文字正确识别。正如李彦宏所说，文心一言根植于中国，一定比其他国家的自然语言大模型更理解中文和中国文化。而对于跨语言，文心一言还在学习，“英文也能用，但肯定没有中文好。” GPT-4适应的“母语”显然是英语，但为了初步测试该模型在其他语言上的能力，OpenAI的研究团队曾使用 Azure Translate 将MMLU 基准（一套涵盖 57 个主题的 14000 个多项选择题）翻译成多种语言时，GPT-4 的英语精度 (85.5%) 较GPT-3.5 的精度 (70.1%)更高，而跨语言精度放在普通话（Mandarin）上，GPT-4能达到80.1%，高于日语和韩语等亚洲国家的语言。作为中国本土化的ChatGPT，中文能力好当然是应尽之责。对用户和客户来说，这也是最明显的利好，语言门槛低了，申请、使用相应地都会带来便捷。但放在全球竞争中，这个优势最多能体现在使用中文的国家和地区中，而OpenAI将辐射英文使用区。在多模态生成上，文心一言的Demo展示了输出图片、语音、视频的能力;GPT-4也披露将具备图片、视频的输出能力，但目前无法在ChatGPT 上向更广泛的公众展现，而它对网络“梗图”的理解力曾让网友惊叹，当然，最惊讶的还是它用草图框架生成代码的能力。写代码这一涉及多模态的能力，文心一言并没有在发布会中展示。但已经拿到测试资格的媒体《量子位》成员在晚间的直播中测试了文心一言写代码能力，给出的评价是“一般般”，“Python语言还可以，其他语言就不太行了。”他还测试了文心一言是否具有GPT-4的角色扮演能力，结论是“没办法”。聚焦企业客户以用户反馈促迭代 “从我自己的内测体验看，文心一言确实也不能叫作完美。”李彦宏谦虚了一下又说，“但是，为什么今天要发布？”屏幕前一定有人以为他要说竞争、要说文心一言的出品难度，没想到的是，他自问完自答：因为有市场需求。他说，百度的各个产品线，从搜索、智能云到自动驾驶、到小度都等着要用这样的的技术，“更重要的是，我们的客户、我们的合作伙伴在等着用这样的技术，大家都在催，我们需要尽早的将它发布出来。” 一句话，李彦宏道出了文心一言的企业级场景，客户、合作伙伴成为重中之重，背后的一页PPT里写着，“文心一言让每一家公司都离客户更近”。李彦宏解释大模型的产业机会在解释文心一言以及底层的文心大模型会带来哪些创业机会和投资机会时，李彦宏说，大模型将带来三大产业机会，包括新型云计算、行业模型精调和应用开发，而有关文字、图像、音视频生成、数字人、3D生成等的应用开发是“最大的机会”。万众期待的文心一言发布会在这一刻如同一场“商业路演”，坐等客户上门。而在这场发布会之前的一个月里，几百家企业纷纷官宣加入了文心一言生态，百度给出的数据是650多家。 To B或许是文心一言的重要优势，毕竟，这个产品是集合了百度多个大模型的产物，包括ERNIE和PLATO，而这两个模型都产出过多个企业级模型，场景涵盖金融、医疗、航天、媒体、汽车等等。文心一言给企业用，简直是水到渠成。此前，有两家“官宣”的公司告诉《元宇宙日爆》，“先占坑，测试后再看怎么用。”企业需求到底有多强烈，还有待观察。观察的窗口期也开始了，在发布会上，百度CTO王海峰当场宣布，“邀请测试”当天启动，获得邀请码即可参与测试，包括合作伙伴和个人。很快，文心一言的测试入口开通，当然，需要邀请码才能开测。当晚10点，百度发布了文心一言的“邀测”喜报，申请调用的企业为6.5万家。测试Demo是提前录制的，真实的测试将在有限的用户中展开，文心一言到底强不强，测试用户心里会有数。那么个人用户如何获得邀测权限？百度公布方案: 在测试入口网站点击“立即体验”，参与排队。更广泛的个人用户想要用到这个产品，大概率要等它正式上线了。百度倒不是不重视C端，发布会上，李彦宏说了，大语言模型这种产品，一旦发布出来，就会获得真实用户的反馈，“有了这些反馈，它迭代的速度、能力的提升就会非常快。” 可见，“真实用户中”的C端也有他的价值，为文心一言的大模型贡献“反馈”，提升它的迭代速度与能力。希望这个贡献对C端是免费的，这样又能与ChatGPT产生差异化。毕竟，那个“外国AI”要向体验GPT-4模型的用户收Plus版的订阅费。来源：DeFi之道来源：金色财经
金色财经2023-03-18
GPT-4撑腰 Office全家桶集体升级微软向谷歌丢出王炸
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ChatGPT来计算，至少需要3万多片英伟达A100GPU，初始投入成本约为8亿美元，电费每天都至少要花5万美元左右。但由于最近巨头们都测试和市场抢占初期，可以预见的是接下来一段时间各家都会先采取烧钱拿客户的模式，并且会敞开大门来让用户帮助完善测试和加强训练。除了在生产力软件领域的谷歌、微软、Notion之外，包括Meta、苹果、亚马逊等各个社交、消费类的其他公司也都已经透露要大力押注AI的信息，并都在快马加鞭的推进产品的研发和推出。在今天的发布会中，微软表示随着AI Copilot的上线，未来人们与 AI 合作工作的方式将发生根本性的变革，那些能更快更好的去使用AI工具的人将在未来的工作环境中掌握主动权。学会拥抱即将到来的AI时代，似乎已经是每个打工人未来的必修课。来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-03-18
【美股天天说】银行麻烦缠身市场静待联储考验英伟达(NVDA)股价又到技术关键压力位
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美国股市周五再度承压，这里可以看出银行股的紧张情绪依然存在。哪怕是瑞士央行和美国政府都已经对各自的银行施出援手，但这些是否已经足够，以及后续还是否会有更多银行爆雷，这些问题都还有着很大的不确定性，也就导致市场在昨天的强势反弹后再度陷入回调的阶段。投资者还是要多加小心，下周需要等待美联储完成加息后好好看看这轮加息周期，到底什么时候会结束？
会员
陈尉2023-03-18
证券之星全球市场早报（3月18日）
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，微软涨1.17%，奈飞跌2.12%，英伟达涨0.72%，英特尔跌1.23%。　　热门中概股多数下跌，纳斯达克中国金龙指数跌0.33%，阿里巴巴跌0.67%，京东跌2.41%，拼多多跌2.73%，蔚来跌2.82%。　　欧洲股市：　　欧洲时间周五，欧洲三大股指当天全线下跌。英国伦敦股市《金融时报》100种股票平均价格指数17日报收于7335.40点，比前一交易日下跌74.63点，跌幅为1.01%；法国巴黎股市CAC40指数报收于6925.40点，比前一交易日下跌100.32点，跌幅为1.43%；德国法兰克福股市DAX指数报收于14768.20点，比前一交易日下跌198.90点，跌幅为1.33%。　　国际油价：　　美东时间周五，国际油价下跌。截至当天收盘，纽约商品交易所4月交货的轻质原油期货价格下跌1.61美元，收于每桶66.74美元，跌幅为2.36%；5月交货的伦敦布伦特原油期货价格下跌1.73美元，收于每桶72.97美元，跌幅为2.32%。　　国际金价：　　美东时间周五，国际金价上涨。纽约商品交易所黄金期货市场交投最活跃的4月黄金期价17日比前一交易日上涨50.5美元，收于每盎司1973.5美元，涨幅为2.63%。　　主要货币：　　在岸人民币兑美元北京时间18日03:00收报6.8883，较上一交易日夜盘收盘涨115点。成交量403.19亿美元。　　美元指数17日显著下跌。衡量美元对六种主要货币的美元指数当天下跌0.67%，在汇市尾市收于103.7153。截至纽约汇市尾市，1欧元兑换1.0682美元，高于前一交易日的1.0611美元；1英镑兑换1.2197美元，高于前一交易日的1.2121美元；1美元兑换131.6740日元，低于前一交易日的133.4940日元。
证券之星2023-03-18
GPT-4收获满堂彩百度“文心一言”还只是PPT？
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直接调用OpenAI，谷歌、Meta、英伟达都没有真正发布同类型的、同级别的产品。”这句话没说完，李彦宏清了下嗓子，一如他在过往发布会上一样，略显紧张。后来的15分钟里，李彦宏用Demo展示了文心一言的五大能力：文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。对应每个能力，他以文字的形式输入了不同的、有上下文联系的需求。比如，展现文学创作能力时，他让文心一言总结《三体》核心内容后，提出从哲学的角度续写《三体》的要求；展现商业文案创作时，他让文心一言按企业业务给公司起名、生成Slogan、写公司成立的新闻稿；在展示梳理逻辑推算时，李彦宏用小学生们躲不开的“鸡兔同笼”数学题为例，甚至故意输错了题干，文心一言指出有错后，在修改的题干后给出了正确答案和解题过程。此时，发布会直播刚好进入到第21分钟，面向全网，李彦宏突然解释了一句：演示不是现场进行的，而是提前录下来的，“因为需要输入很多词，为了节省时间。” 此话一出，全网哗然，“原来是摆拍的。”2分钟后，港股百度集团股价直接下挫至120港元，较发布会14点开始时的130港元跌超9%。百度港股股价在发布会期间大跌 “摆拍”的测试Demo继续演示了文心一言的“强大”：解答“洛阳纸贵”在当时到底有多贵，能拿这个成语作一首藏头诗，根植于中国的百度能拿出比其他自然语言大模型竞品更好的中文理解能力；它也能在输入文字需求后生成海报（图片）、语音（可以是方言）甚至视频，即多模态生成能力。然而，“提前录制”这个转折让文心一言后续的展示效果变弱了。一天前，OpenAI的联合创始人Greg Brockman直播演示GPT-4的多模态能力时，没有PPT，没有酷炫的开场广告，将一张手绘的“玩笑网站”模版草图拍照上传至新模型后，10秒生成了网站。这场展示不到半小时，但Brockman全程与社群平台Discord上的用户保持互动，还随机选择了用户的需求测试GPT-4。谁对自己的产品更自信，一目了然。 2、中文能力显本土优势跨语言“还在学习” 如果抛却信心不谈，那么，文心一言对标ChatGPT或GPT-4到底能否胜出？在数据或技术细节上，无论是李彦宏还是后来上台解释文心一言技术背景的CTO王海峰，都没有在发布会现场给出具体的对比，仅提到了“5500亿”这个事实量指标，而GPT-4并没有对外披露知识数。普通人或许无法在数据对比中得出结论。但作为中文用户，我们将李彦宏给文心一言输入的中文需求甩给了植入GPT-4模型的ChatGPT，这个“外国AI”也可以理解，但很容易给出错误答案。比如，做鸡兔同笼数学题了错不说，题干错误也未能指出；将成语“洛阳纸贵”解释成“高分考卷在洛阳被大量复制、传阅”，“表示名贵、珍重、有价值”，属于没读过《晋书·左思传》里的《三都赋》典故，不知这个成语原意是比喻“著作风行”之意了。 ChatGPT似乎在从字面上理解中国成语‍‍‍‍‍ 有趣的是，ChatGPT又回答出“洛阳纸贵”在现代经济学原理中代表“供求关系”的引申义。当它用这个成语作藏头诗时，前面三个字都藏头入诗了，但“贵”写成了“绮”，没能对这个中文字正确识别。正如李彦宏所说，文心一言根植于中国，一定比其他国家的自然语言大模型更理解中文和中国文化。而对于跨语言，文心一言还在学习，“英文也能用，但肯定没有中文好。” GPT-4适应的“母语”显然是英语，但为了初步测试该模型在其他语言上的能力，OpenAI的研究团队曾使用 Azure Translate 将MMLU 基准（一套涵盖 57 个主题的 14000个多项选择题）翻译成多种语言时，GPT-4 的英语精度(85.5%)较GPT-3.5 的精度(70.1%)更高，而跨语言精度放在普通话（Mandarin）上，GPT-4能达到80.1%，高于日语和韩语等亚洲国家的语言。作为中国本土化的ChatGPT，中文能力好当然是应尽之责。对用户和客户来说，这也是最明显的利好，语言门槛低了，申请、使用相应地都会带来便捷。但放在全球竞争中，这个优势最多能体现在使用中文的国家和地区中，而OpenAI将辐射英文使用区。在多模态生成上，文心一言的Demo展示了输出图片、语音、视频的能力;GPT-4也披露将具备图片、视频的输出能力，但目前无法在ChatGPT 上向更广泛的公众展现，而它对网络“梗图”的理解力曾让网友惊叹，当然，最惊讶的还是它用草图框架生成代码的能力。写代码这一涉及多模态的能力，文心一言并没有在发布会中展示。但已经拿到测试资格的媒体《量子位》成员在晚间的直播中测试了文心一言写代码能力，给出的评价是“一般般”，“Python语言还可以，其他语言就不太行了。”他还测试了文心一言是否具有GPT-4的角色扮演能力，结论是“没办法”。 3、聚焦企业客户以用户反馈促迭代 “从我自己的内测体验看，文心一言确实也不能叫作完美。”李彦宏谦虚了一下又说，“但是，为什么今天要发布？”屏幕前一定有人以为他要说竞争、要说文心一言的出品难度，没想到的是，他自问完自答：因为有市场需求。他说，百度的各个产品线，从搜索、智能云到自动驾驶、到小度都等着要用这样的的技术，“更重要的是，我们的客户、我们的合作伙伴在等着用这样的技术，大家都在催，我们需要尽早的将它发布出来。” 一句话，李彦宏道出了文心一言的企业级场景，客户、合作伙伴成为重中之重，背后的一页PPT里写着，“文心一言让每一家公司都离客户更近”。李彦宏解释大模型的产业机会在解释文心一言以及底层的文心大模型会带来哪些创业机会和投资机会时，李彦宏说，大模型将带来三大产业机会，包括新型云计算、行业模型精调和应用开发，而有关文字、图像、音视频生成、数字人、3D生成等的应用开发是“最大的机会”。万众期待的文心一言发布会在这一刻如同一场“商业路演”，坐等客户上门。而在这场发布会之前的一个月里，几百家企业纷纷官宣加入了文心一言生态，百度给出的数据是650多家。 To B或许是文心一言的重要优势，毕竟，这个产品是集合了百度多个大模型的产物，包括ERNIE和PLATO，而这两个模型都产出过多个企业级模型，场景涵盖金融、医疗、航天、媒体、汽车等等。文心一言给企业用，简直是水到渠成。此前，有两家“官宣”的公司告诉《元宇宙日爆》，“先占坑，测试后再看怎么用。”企业需求到底有多强烈，还有待观察。观察的窗口期也开始了，在发布会上，百度CTO王海峰当场宣布，“邀请测试”当天启动，获得邀请码即可参与测试，包括合作伙伴和个人。很快，文心一言的测试入口开通，当然，需要邀请码才能开测。当晚10点，百度发布了文心一言的“邀测”喜报，申请调用的企业为6.5万家。测试Demo是提前录制的，真实的测试将在有限的用户中展开，文心一言到底强不强，测试用户心里会有数。那么个人用户如何获得邀测权限？百度公布方案:在测试入口网站点击“立即体验”，参与排队。更广泛的个人用户想要用到这个产品，大概率要等它正式上线了。百度倒不是不重视C端，发布会上，李彦宏说了，大语言模型这种产品，一旦发布出来，就会获得真实用户的反馈，“有了这些反馈，它迭代的速度、能力的提升就会非常快。” 可见，“真实用户中”的C端也有他的价值，为文心一言的大模型贡献“反馈”，提升它的迭代速度与能力。希望这个贡献对C端是免费的，这样又能与ChatGPT产生差异化。毕竟，那个“外国AI”要向体验GPT-4模型的用户收Plus版的订阅费。来源：金色财经
金色财经2023-03-17
ChatGPT之后 AIGC会如何革新内容创作？
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图片，再生成包含深度的三维数据。谷歌和英伟达在这一领域较为领先，先后发布了自己的文字生成3D的AI模型。但从生成效果看，距离现在人工制作的3D内容的平均质量还有距离；生成速度也未能尽如人意。 2022年10月，谷歌率先发布了DreamFusion，但其缺点也很显著，首先扩散模型仅对64x64的图像生效，导致生成3D的质量不高；其次场景渲染模型不仅需要海量样本，也在计算上费时费力，导致生成速度较慢。随后，英伟达发布了Magic3D，面对提示语“一只坐在睡莲上的蓝色毒镖蛙”，用大约40分钟生成了一个带有纹理的3D模型。相比谷歌，Magic3D生成速度更快、效果更好，还能在连续生成过程中保留相同的主题，或者将风格迁移到3D模型中。 Magic3D（第1、3列）与DreamFusion（第2、4列）对比第二条路径是借助AI来“合成”不同视角下同一物品的照片，从而直接生成3D。英伟达在2022年12月的NeurIPS 上展示了生成式 AI 模型——GET3D（Generate Explicit Textured 3D 的缩写），可根据其所训练的建筑物、汽车、动物等 2D 图像类别，即时合成 3D 模型。和上文中的输出物相比，模型和纹理更精细，更采取了一般3D工具的通用格式，能直接用到构建游戏、机器人、建筑、社交媒体等行业设计的数字空间，比如建筑物、户外空间或整座城市的 3D 表达。GET3D在英伟达A100 GPU 上训练而成，使用了不同角度拍摄的约 100 万张照片，每秒可生成约 20 个物体。结合团队的另一项技术，AI生成的模型能够区分出物体的几何形状、光照信息和材质信息，使可编辑性大幅加强。 NVIDIA GET3D基于AI生成的模型示例可行路径：与游戏中的程序化生成技术相结合尽管如此，AIGC在3D侧的能力，距离打造3D互联网仍有不小的距离。而游戏中较为成熟的程序化内容生成（PCG，Procedural Content Generation）技术，可能是AIGC迈过深水区的一大助力。从技术路径上，AI生成3D难以沿用“大力出奇迹”的老办法，即单靠喂给AI海量的输入来提升效果。首先，信息量不同，一张图片和一个3D模型相比相差一个维度，体现在存储上就是数据量级不同；其次，图片和3D的存储及显示原理不同，如果说2D是像素点阵在显示器的客观陈列，3D则是实时、快速、海量的矩阵运算，就像对着模型在1秒内进行几十次“拍照”。为了准确计算得到每个像素点，“渲染”在显示器上，需要考虑的因素至少有（1）模型几何特征，通常用几千上万个三角面来表示（2）材质特征，模型本身的颜色，是强反射的金属，还是漫反射的布料（3）光线，光源是点状的吗，颜色和强度如何。最后，原生3D模型的数据相对较少，仅游戏、影视、数字孪生等领域有少量积累，远不如已存在了数千年、可以以非数字化形态存在的图像那么多，例如ImageNet中就包含了超过1400万张图片。用计算机帮助创作者这件事，游戏界已经探索了四十多年。用算法生成的游戏内容首次出现在1981年的游戏Rogue（Toy and Wichman）中，地图随机，每局不同。3D时代，程序化生成技术大量应用于美术制作，因为其需要巨额时间和人力成本，以2018年发售的游戏《荒野大镖客2》为例，先后有六百余名美术参与，历经8年才完成约60平方公里的虚拟场景。程序化生成在效能和可控度上介于纯手工和AIGC之间。例如2016年发布、主打宇宙探险的独立游戏《无人深空》（No Man's Sky），用PCG构造了一系列生成规则和参数，声称能创造出1840亿亿颗不同的星球，每个星球都有形态各异的环境和生物。游戏《无人深空》中使用程序化生成的海洋生物示例 2022年的Epic打造的交互内容《黑客帝国：觉醒》在最新虚幻引擎和程序化生成加持下，打造出栩栩如生、高度复杂的未来城市，共包括700万个美术资产，包括7000栋建筑、38000辆可驾驶的车和超过260公里的道路，其中每个资产由数百万个多边形组成。 Epic使用虚幻5引擎和程序化生成技术高效制作《黑客帝国：觉醒》中的庞大城市程序化生成和AI的结合更成为热门学术领域，每年人工智能与游戏的顶级学会——IEEE Transactions on Games都会为程序化生成开辟专门的讨论板块。剧情、关卡、场景、角色，每个板块都有大量的研究和实践成果在推进。创作到底是什么？关于创作，有一句经典论断——天才是99%的汗水，加上1%的灵感。爱迪生认为那1%的灵感最重要。AIGC则向我们证明，99%的汗水能产生质变。善用AI的创作者，或许才是“完全体”。首先，AI和自然人的创作过程，没有那么大的差异：一部作品的诞生，一个作者的成长，都建立在大量对经典的观察、参照、模仿、提炼基础上，并非一蹴而就。而创新往往也有迹可循，或者是对主流的扬弃甚至反叛，或者是对多种元素的加成和融合。因此，如知识产权制度，也是在鼓励创作的基础上，给予贡献者以对等的奖励，而非一刀切地拒绝模仿。其次，人作为创作核心这一点没有变化：AI面向任务，人类面向创造。一方面，人类信息系统纷繁复杂，远非几个“prompt”输入就能概括。正如一位网友说，AI代替不了我，因为它理解不了老板的需求。没有五年经验的乙方，也解读不来甲方口中的“要大气”。另一方面，AI成长的养料仍然由人提供，AI更可靠可信也依赖着人的使用与反馈。“断奶”于2021年的ChatGPT可不知道2022年世界杯的战果。从实用的视角，AIGC将赋予普通用户更多的创作权力和自由。从PGC、UGC到AIGC的发展路径可见，普通人越来越多的参与到创作之中，数字内容不仅呈现数量上的指数级增长，类型和风格也走向了更加包容和多元的生态。未来，用户可以使用手机拍摄的一系列照片，通过AIGC工具生成一个可以使用的3D渲染图。采用这种创造内容的方式，我们可以想象未来的数字空间将不再完全由开发人员构建，而是利用AIGC响应用户的输入按需生成。 AIGC工具对专业人士的杠杆效应更显著：如果对普通人的增益是从0到1，对专业人士则可能是从1到10，使他们能集中精力处理更顶层、更有价值的事情：比如立意，风格，构图，元素组合和后处理，或者怎样在前期制作尽可能多样的demo来找寻更好的方案。运用AI也正成为新的职业能力，善于“施咒”的大触们前赴后继地开发着AI近乎无限的潜能，并社交平台上留下让人望洋兴叹的作品。更长期看，创作和艺术的历史是螺旋上升的历史，是某一种风格数量极大丰富、质量巅峰造极之后的突破、突变与跨界，也是一个时代精神情感的凝结。我们有理由相信，AIGC变革下创新依旧存在，甚至会加速发展。参考资料来源: [1]https://mp.weixin.qq.com/s/ZYSEou1ki0a4JVY2Nv8_SA. [2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/388666777. [3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/82758631. [4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/493739360. 来源：金色财经
金色财经2023-03-16
美国公司领跑人工智能领域，李开复：中国公司可以快速迎头赶上
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国的限制措施包括禁止人工智能训练所需的英伟达公司的A100及其后续芯片H100出口中国之外。李开复认为，中国的人工智能公司将能够找到替代品，尽管对于那些寻求进行大规模训练的公司来说，这不是一个理想的情况。“大约有其他芯片可以用作替代品。英伟达有A800，这非常好，但无论如何也不是绝望的情况。” 李开复也不认为两国研究人员会完全分离，他指出，学术交流和分享最佳实践是较低层次合作的手段。“研究人员仍然是朋友，他们会互相借鉴想法。” “这不是中国或美国的问题。我认为所有公司都会倾向于考虑自己的核心业务，以及如何与人工智能集成。”将未来的集成人工智能系统与微软(Microsoft)的Windows和谷歌的Android进行比较， AI 2.0的变化将是比移动时代更彻底的变革，能够建立最终下一代平台的公司将获得巨大的回报。他说：“所有这些巨头都将获益良多，因为这项技术与他们现有产品线和用户的连接方式并不困难。”“事实上，这是非常微不足道的。”阿里巴巴的人工智能电子商务网点可能会获得更高的点击率，字节跳动公司(ByteDance Ltd.)也可能凭借人工智能生成的视频增强TikTok的吸引力。 “我尝试过一些所谓的中国ChatGPT，我想说它们不如ChatGPT。”李开复将这种差异归咎于英语服务比中国竞争者提供的数据更多、质量更高。但“在技术方面，有几家公司给我留下了相当深刻的印象。” 李开复表示，中国公司可能需要“一年”的时间才能获得同等或可能更大的数据量。“中国仍然是最努力、最顽强的执行力和价值创造者。” 要想取得成功，李开复认为：“第一，一切都是人工智能优先，而不是移动优先，不是windows优先，不是pc优先。其次，利用开放的力量和免费的力量。但这不是为普通的创业公司准备的，对吧？我们将拭目以待，看看哪家公司有这样的抱负、经验和勇气，在人工智能优先的平台上打造出非常非常强大的产品。”
白兔捣药秋复春2023-03-15

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