FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

英伟达现在是人工智能硬件增长领导者但英特尔、AMD正迅速追赶

一的选择是英伟达。市场回报了首席执行官黄仁勋的领导能力和品类创新能力，英伟达很可能成为下一个市值达到1万亿美元的公司。　　在全球范围内提供生成式人工智能所需的GPU和计算机能力将比传统搜索高出几个数量级。其他生成式人工智能工作负载也会产生类似的影响。希望大规模部署大型语言模型和其他人工智能密集型工作负载的企业和云提供商将仔细考虑这些成本和功耗影响。　　也就是说，英伟达的增长将不可避免地放缓，可能的受益者将是AMD和英特尔，再加上边缘计算领域的高通（Qualcomm），拥有公共云工作负载的Trainium和interentia的AWS，以及制造专业人工智能芯片的Sambanova、Cerebras和Groq等初创公司。　　很想知道拥有自主研发的人工智能训练和推理芯片的AWS如何与之竞争，尤其是在英伟达推出DGX云计算之后，AWS选择不向其客户提供DGX云计算。　　事实证明，AMD是一个强有力的竞争对手，在过去几年里，凭借持续的执行力和强大的创新，再加上英特尔的一些挑战，AMD一直表现优异。过去几年，英特尔一直在努力弥补导致产品延迟的工艺缺陷，这一趋势在客户端和数据中心市场份额的快速增长中得到了明显体现。　　英伟达取得了令人难以置信的增长，这带来了定价权和市场主导地位。拥有赛灵思的AMD似乎更愿意参与市场。有迹象表明，AMD已经看到业务朝着它的方向发展。AMD支持企业人工智能的硬件、软件和框架都处于有利地位。在AMD gpu上优化AI工作负载更容易，并且其所有软件都是开源的，因此客户具有灵活性。　　与此同时，英特尔一直被超卖和低估。事实上，英伟达在人工智能领域的强大市场地位，就像不久前英特尔在数据中心cpu领域的地位一样。在首席执行官帕特•盖尔辛格的领导下，英特尔重新将精力集中在流程领导上，并积极推动其运营和流程执行得到支持，从而取得了进展。　　随着英特尔最终推出其首款独立数据中心gpu，我预计该公司将在价格和性能上展开激烈竞争。如果它能提供一个低功耗的产品，它可能会很受欢迎。此外，随着英伟达的高速增长，有更多关于服务庞大客户群的挑战的讨论，英特尔和AMD一样，可能会看到英伟达寻求更多关注和支持的流失。

金融界2023-04-19

第三大算力支柱！AI技术演进带动DPU芯片需求快速爆发

空背景下成为新的芯片门类，英伟达CEO黄仁勋将其喻为未来计算的三大支柱之一。目前，被包括英特尔、英伟达等多家芯片公司，以及亚马逊、微软等公有云提供商，纷纷涌入DPU的设计与应用，为云计算与数据中心提供新的加速计算模型。　　DPU（数据处理芯片Data Process Unit）被认为是继CPU和GPU之后的“第三颗主力芯片”。得益于智能网卡方案的逐步成熟，叠加全球通用服务器出货量的稳定增长、L3以上级别智能驾驶汽车的技术落地、工业控制领域的需求增加等原因，全球、国内DPU产业都有望实现快速发展。　　民生证券指出，ChatGPT等AI技术发展大趋势下，算力需求凸显，DPU有望迎来黄金发展期，全球、国内DPU产业市场规模呈现逐年增长的趋势，核心企业有望受益于行业发展趋势。建议重点关注DPU及AI算力龙头浪潮信息、寒武纪、景嘉微、中国长城、中科曙光等。　　另外，公开资料显示，相关业务公司还包括以下等公司。　　左江科技（300799）DPU已完成封装测试工作，功能均符合设计标准，公司将加快实现产品销售。　　神州数码（000034）拟建设信创实验室，研发新型DPU算力设备，并在此基础上研发下一代IaaS平台和云原生PaaS平台。

金融界2023-04-13

英伟达和AMD股票将在人工智能机遇中上涨

，在一次开发者大会上，英伟达首席执行官黄仁勋宣布了一系列广泛的合作伙伴关系和产品，这些合作伙伴关系和产品将使最新的生成式人工智能服务成为可能——所有这些服务都由英伟达的半导体提供支持。　　生成式AI产品以蛮力的方式训练文本、图像和视频来创建内容。OpenAI去年年底发布的ChatGPT引发了人们对这类人工智能的兴趣。　　Vinh表示，OpenAI正计划为其AI训练基础设施增加更多容量，这些基础设施将继续使用英伟达的技术。他还预测，微软（Microsoft）的Azure云计算部门将部署更多使用AMD芯片的人工智能服务器。　　他写道:“虽然云资本支出的短期重置可能会限制短期上行，但我们上调了（英伟达）2023年下半年的预期，因为我们预计对人工智能的需求将会增强。”

金融界2023-04-12

4 月大模型混战华为阿里商汤都走到哪了？

者的年度技术峰会 GTC。会上，创始人黄仁勋发布了专用于大语言模型部署的 GPU 推理平台——H100 NVL，其或将在推理阶段实现比现有最先进的 A100 快 10 倍的速度。但如此先进的 GPU 却无法运往国内，去年 8 月，美国监管机构以国家安全为由，对 NVIDIA A100、H100 两款 GPU 实施禁令，不得销售给国内企业，意在通过“卡脖子”的方法来降低国内 AI 模型的传输速度，拖延中国人工智能发展。而目前也确实对国内 AI 企业产生了较大的影响，在算力的大需求之下，呈现出了“一卡难求”的情况，就连阉割版的 A800 也一直处于缺货的状态。但与 GPU 硬件窘迫的境况不同的是，在继 3 月 16 日百度发布文心一言大模型后，国内众多科技、AI 巨头都相继公布了各家大模型的发布会时间：4 月 8 日华为盘古大模型发布、4 月 10 日商汤大模型发布、4 月 11 日阿里大模型发布、4 月 14 日同花顺举办 AI 产品发布会，国内大模型的“百家争鸣”与 GPU 被禁运后的“惨淡”状况，也形成了鲜明的对比。这个 4 月，成为国产大模型混战期。那么，在 GPU 受限的情况下，国内 AI 行业发展境况如何，能否交出属于他们自己的答卷？未来的发展是否会与国外越差越大？本文，奇偶派以已经发布或近期即将发布的大模型与相关 AI 应用的企业为例，通过专家访谈等方式，研究和分析各企业 AI 大模型的发展状况。华为盘古大模型避开 GPT，剑走偏锋？华为盘古大模型，最近的发布多少有点高开低走，突破性进展不多，尤其是在 C 端几乎没有新应用侧产品，主要还是展示了华为在 B 端智能化方向上的技术实力，为华为云服务和可见的销售市场做技术支撑。 4 月 8 日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇介绍了盘古大模型的进展及其应用状况，包括 NLP（自然语言处理）大模型、CV（机器视觉）大模型、科学计算大模型、多模态大模型、语音大模型等的研发与应用的相关情况。在会前，最引人关注的莫过于盘古的 NLP 大型模型，据介绍，该模型利用了深度学习与自然语言处理技术，并且采用海量中文语料库对其进行培训。而在参数和数据的堆量方面，百度文心一言参数为 100 亿，数据为 4 TB。而 GPT-4 则达到了 1750 亿，数据 45 TB。华为盘古大模型的参数高达 1000 亿，数据高达 40 TB。如果单从参数上看，盘古大模型已接近 GPT-3.5。但在这次发布会中，田奇却并没有提到盘古 NLP 大模型的相关应用。只是将过去已经发布的功能，进行了较为简单的集合介绍。相对而言，另外两个大模型则着墨更多，以较多篇幅介绍了 CV 大模型和科学计算大模型的应用范例。这也让众多翘首期盼华为能发布一款赶上 ChatGPT 应用的“粉丝”们，多少有一些失望。但实际上，早在发布会之前的相关交流中，内部专家就已经就该话题做出了相关回答： “首先，在华为发展历史上，很少是在新的趋势出现后立马就追上来的。公司发展的 30 多年间，基本没有做到过先发，而是一直采用后发制人的打法，在手机、在云、在汽车上是如此，在这个领域中也会如此。” “想要做出一个比较完美的 NLP 大模型，是一个集团级的项目，通常做出决定会比较缓慢，在一两年内也不太会出现。而当前公司在尽力地完成 AI 工程化、AI 产品化，公司认为这是商业化不得不走的路线，如果采用高度项目制，成本很高，并且也会出现项目不可复制的情况，因此华为的重点最后才放在了面向行业的 CV 大模型上。” 正如相关专家所说的，盘古大模型中最为领先的，正是 CV（机器视觉）大模型。会上，田奇还谈到，在过去的 2022 年，华为盘古大模型主要是 AI for Industry（AI 赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等行业创造了更多产业价值，其中 CV 大模型早就有了许多用武之地。比如在与能源公司合作的盘古矿山大模型中案例中，矿井现场是一个 40 米长的采掘机，宽度仅 2 米左右，传统相机很难一下子捕捉到全部画面，只能用图中的九宫格视频画面。而通过 5 G+AI 全景视频拼接综采画面卷，传输到地面，地面工作人员将来可以实现地面控制机器进行采矿，实现矿下无人少人安全作业。盘古矿山大模型还用在了煤矿的主运输皮带作业监控。煤矿被采集下来以后，它会通过一个主运输皮带，从地下传输到地上。按传统方法是通过工人配合作业，华为提出通过视频对作业的安全规范进行巡检，主运场景的异物识别精度达 98%，煤矿作业场景动作识别准确率达 95%，助井下安全事故减少 90% 以上。这些都是 CV 大模型的落地应用。此外，大模型还能进行轨道机车缺陷检测，比如掉链、脱落、裂痕等潜在不安全因素，人工检测成本较高，盘古大模型提供图像质量的自动评估、小样本的故障定位与识别等。可以说，华为选择了一条与其他 AI 企业不一样的道路——暂时放弃以 ChatGPT 为代表的 C 端需求，专注 B 端工业需求的开发。不可否认，华为作为国内受美国制裁最严厉的公司，无论从算力资源、或是从公司发展理念、又或者是从商业化角度来看，选择专精于 B 端的打法是正确的。一来可以避免超大数据量的训练，二来又可以为处于“寒冬”中的集团早日“造血”。或许，在算力无法获取之时，不去纠结内耗于 ChatGPT，才是华为真正的 AI 之路。手握巨大算力的商汤大模型，未来有隐忧紧接着华为盘古大模型发布后，商汤科技的大模型也即将登场。不过，由于上市公司相关信披原因，目前公司正处于发布大模型之前的静默期，所以没有办法披露过多的大模型相关内容。但是，作为最早把人工智能大模型写入招股说明书的公司，商汤确实是有着足够的实力，来推出独属的大模型。而在近期的相关交流中，商汤相关人士还是回答了一些与算力相关的问题。首先是大众最关注的算力资源方面，商汤拥有极为充足的 GPU 储备，对方表示，在去年停售之前就有 1 万张 A100 芯片了，完全可以覆盖训练一个千亿参数量的语言模型的消耗。而除了英伟达专用显卡外，商汤也有采购国内的 GPU，专家表示：“比如说寒武纪与海光，最近这两家公司可能很多投资人都很关注，想了解他们的产品是否进入了大规模试用阶段。但是，如果大家在去年有去参观我们商汤的大装置的话，就应该看得到我们在大装置里面已经适配了很多寒武纪和海光的 GPU 卡，我们也是寒武纪最大的客户之一”。而在谈及国产替代方面时，专家也坦言，“我们很早就开始与国产 GPU 厂商合作，去适配国产 GPU 卡，但坦白来说，当前的大模型训练，确实是只有 A100 与 A800 能够胜任，国内 GPU 卡的易用性与性价比都无法去比较，但在推理阶段，寒武纪最新款的 GPU 在大模型领域也有了不错的表现，期待未来会更好。” 而在被问及 H100 出现是否会对国内 AI 企业产生影响时，专家表示，H100 加速芯片的出现，确实在性价比上有十分显著的提高。但如果不考虑性价比的话，当前已有的芯片是完全可以胜任的。而在算力的使用技术方面，商汤较众多 AI 企业来说有着极为明显的优势。在 A100 存量优先的情况下，如何利用仅有的资源去做更多的事情，成为了商汤需要解决的一大问题。专家表示，商汤科技在过去五年中，有着丰富的千卡并行的训练经验，最大的单任务训练可以同时调动 4000 张 A100 的 GPU 卡，等效算力为 1 万张 A100，已经达到了训练 GPT3 甚至 GPT4 的门槛。而在国产 GPU 的优化适配上，商汤也同样有丰富的经验，“目前有 10% 左右的算力，是由国产 GPU 卡提供了，商汤也一直在进行适配，无论是规模比较大的寒武纪、海光，或是当前规模比较小的昇腾，都有着相应的适配支持”。也正是因为多年的训练经验，让商汤获得了较为明显的优势，“我们目前的算力规模可以支持 20 个千亿参数量超大模型共同计算，同时训练，对客户的技术迭代有十分明显的帮助。” 但被问及当下的挑战之时，专家再次重点提到了国产 GPU 的适配问题。即当前国产 GPU 不太能够支持超大模型的训练，还需要投入更多去进行优化。此外，虽然国产 GPU 已经展现了一定的能力，但依然任重道远。总的来说，商汤科技作为最早一批的 AI 企业，有着极为深厚的训练经验，也在禁运之前拿到了上万张 A100 显卡，这让其在当前的 AI 大战中拥有了极强的竞争力。但从另外一个角度来看，短期内高端 GPU 禁运的影响还可以通过丰富的训练经验、更大的成本投入来进行掩盖，但从长期来看，如何能持续获得高端 GPU，才是商汤需要考虑的问题。如果禁运依旧存在，并且国产 GPU 无法适配超大模型的训练，那么与国际尖端 AI 企业、与最先进的大模型之间的距离，将会被持续拉开。阿里大模型突上线全面发育还是落后？ 4 月 4 日，B 站一则阿里版 ChatGPT 全网首测视频流出，引爆全网，同日下午，阿里正式宣布将于 4 月 11 日的阿里云峰会上推出大模型。从视频中看，阿里大模型超出大家预期的主要有两点：一是“音色”“文风”“情绪”都可改变，定制化属性显现，受众面大幅增加，视频中 UP 主先是运用了脱口秀演员“鸟鸟”的声音作为模型交流，然后并要求 ChatGPT 接下来用“猫娘”的身份进行后续对话，整体定制化特征明确，不再局限于固定形式，代表着后续每个人可根据自己的需求定制属于自己的“性格”不同的 ChatGPT，几乎可满足所有受众群体。二是阿里 GPT 的成熟程度超出预期，15 个问题中有 10 个问题的回答都明显好于国内已经公布的竞品，并且突破了双工对话，整体带入性更强。而就在发布前的一周，也有相关内部专家接受了采访，回答了“国内语言大模型与 ChatGPT 有多大差距”的相关问题。专家表示，起码在未来的一年到一年半之间，国内是绝不可能出现对标 GPT4 的产品的，只有先把 ChatGPT（GPT-3.5）追上，才有资格去谈 GPT4。目前，国内大多仍然都是以文本、图像、视频等单模态的方式发布的，并且文本大模型已经进入商用阶段，百度走出了第一步，其他的众多 AI 企业和科技企业也都会在年中或者下半年进行发布。而在追赶 GPT-3.5 的过程中，也有着三个核心瓶颈：一是数据量的不足，只有拥有了足够多的数据，才能继续训练，而公有的数据大家都可以买到，所以核心竞争点是如何获得足够多的私有数据，权重占比达到了三成左右。二是模型结构的创新性，国内的语言大模型目前做不成高层级的架构，也就没办法做海量的数据训练，也是最大的瓶颈，权重达到了四成左右。第三便是工程化的能力，在工程落地的时候，大家都知道需要预训练、调优训练与推理训练，但在真正部署的时候，是完全要靠自身去摸索的，包括数据的处理，模型的训练，模型优化，模型的部署和运用，都需要投入大量的时间、精力与财力，这方面的权重与数据量类似，也是达到了三成的权重。但这一切的前提是算力充足，阿里是当前国内拥有 A100 GPU 最多的企业，在当下阶段算力并没有多大阻碍，但未来伴随着禁运的持续与算力需求的增加，也将面临高端运算卡不足的情况。而在追赶 ChatGPT 之外，电商作为阿里起家的领域，也让人好奇阿里大模型将会为电商领域带来多大的改变。专家表示，在电商场景中，比较主要的还是推荐算法与营销图案、文本的生成。未来，阿里大模型将会包揽营销图案、产品介绍、产品描述等工作。 “实际上，去年我们就已经让一些商家使用这个技术了，我们挑选了上百个商家，预计要花数百万去请广告公司去做的营销图案，阿里大模型的 AI 都可以胜任，cover 40% 的工作量。” “而在营销之外，还有虚拟直播等许多场景可以被替代，包括仓储预测、物流信息的挖掘，都需要一步步找场景渗透，慢慢将老一代的技术进行替代，帮助中小企业，最终达到双赢”。总的来说，阿里大模型作为一个庞大集团下的一条项目线，看起来并不像其他 AI 科技企业那么出彩。但目前，阿里的文本大模型进度在国内也已经位属前列，并且其他模型也在有序推进之中。不过，这一切的前提是算力的充足，伴随着技术的推进与数据量的增加，在未来，算力可能仍是迈不过的那道坎。股价暴涨，同花顺 AI 是翻新产品吗？而在 AI 巨头与科技公司之外，各行各业的企业其实早已经将 AI 应用于实际业务中，而同花顺就是其中一员，4 月 14 日，同花顺也将举办 AI 产品发布会。实际上，同花顺的 AI 产品，早就已经应用，主要包括 i 问财、基于 AI 技术的增值服务产品与 B 端 AI 产品。其中，同花顺主打的便是 i 问财这款 AI 产品。i 问财是目前财经领域落地较为成功的自然语言交互问答系统，而公司也在 2022 年进一步加大对其研发投入，采用全新的语义解析方案，结合 AI 大模型、小样本学习等技术的应用，有效提升 i 问财服务效率，可将服务场景从财经领域扩展到通用领域，从中文场景扩展到多语言场景。通过 i 问财机器人，我们可以获得相关资讯、数据以及 AI 的点评；还可以准确地提供 A 股公司的基本面及板块情况，并通过多类图表的形式显现出来；还可通过向问财机器人提问，实现条件选股，是市面上成功的一款财经 AI。而在 AI 之风的推动之下，同花顺的股价也节节走高。自 3 月 17 日以来，在短短 12 个交易日中，股价便从 115.57 元上涨至最高的 239.22 元，完成快速翻倍。在股价飙涨的背后，同花顺能否发布更有含金量的 AI 应用，我们还无从得知。但如果仅仅以目前的 AI 应用水平，是绝无可能撑起如此高的市值的。而同花顺的 AI 含金量究竟如何，或许只有当其产品发布之时，我们才能知晓吧。写在最后纵观国内已经发布的文本大模型或者 AI 应用，亦或是与各企业相关专家进行交流，我们都能发现一个问题，那就是国内的大模型水平，实际上才刚刚起步。在硬件方面，英伟达高端 GPU 遭受禁运，国内只能拿着为数不多的 A100 与阉割版的 A800 进行训练和推理。当前尚可通过丰富的训练经验，更高的资本投入来短暂掩盖国内算力严重不足的事实。但若是站在更高处，GPU 发展严重落后，终将成为杀死中国 AI 的一把利刃。而在算法层面，国内 AI 企业也面临着极为尴尬的局面，让一群善于应用创新的企业直接去做底层创新，无异于赶鸭子上架。在国外 AI 企业不再开源算法后，如何找到模型开发的创新点，才是最困难的。对于一直停留在 64 层的众多国内 GPT 模型来说，想要对标 ChatGPT 甚至 GPT-4，无异于痴人说梦。不可否认，应用层面的“软实力”，可以让一家 AI 企业快速找到盈利的目标，但在真正的国产 AI 战争打响之后，硬件和算法层面的“硬科技”，才是我们当前最缺乏的能力。若只重视应用层面而忽略硬件与算法层面造出来的商业辉煌，就像井中月、水中花一般，虽然美丽，但一经波澜便稍纵即逝。也只有真正拥有算力、算法层面的能力，才是中国 AI 发展历程中真正的进步。我们的算力之战和算法之战刚刚拉开序幕。此刻，中国 AI 的翻身之战，需要一些真正的“硬核武器”，才能正式打响。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

巨头AI混战背后 “卖水的”赚麻了

GTC 2023开幕，英伟达 CEO 黄仁勋发表演讲，78分钟内四次提到”AI迎来了iphone时刻“，引发一众哗然。并且，黄仁勋还公布了新品及此后和亚马逊、微软、谷歌合作的一系列动作。而后在22日早间，Adobe 和英伟达公司发布了使用人工智能生成图像的新工具，并且解决了此前争议最大的两个法律问题——版权和支付。听完只能直呼，英伟达作为巨头们AI军备赛的供应商，真是赢麻了。而上个月在首秀 Demo 中出现事实性错误，导致Alpha bet 的市值损失了1000 亿美元的Bard也”卷土重来“，于22日上午正式公开发布，谷歌直言，此举是为了广泛获得来自用户的反馈，以支持其在对话式生成模型赛道上与微软竞争。据介绍，Bard 是由谷歌 LaMDA 模型提供支持的实验型对话 AI 服务，可以通过谷歌搜索实时访问和处理来自现实世界的信息，以提供最新、高质量的回复。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊发推表示，此次开放使用将首先从美国和英国的用户开始。 22日腾讯公布其最新财报后，腾讯董事长兼CEO马化腾、总裁刘炽平等管理层召开了电话会议，在会议上，腾讯管理层首次在公开场合确认将推出类Chat GPT聊天机器人产品。巨头们动作频繁，这场围绕生成式AI的硝烟味，越来越浓了。巨头混战 22日早间，谷歌宣布正式公开发布其聊天机器人产品 Bard。此次开放使用将首先从美国和英国的用户开始，目前仅支持英语，且不具备编码能力，因此不支持有关代码的响应。此前在Bard上栽了跟头的谷歌，此次的发布显然更加谨慎。不仅名额由全部开放变为了申请制的逐步开放，并且还在文本框下面和答案生成框下，时刻附有一行免责声明：”Bard可能生成不准确或者略带攻击性的信息，但并不代表谷歌官方观点“。同时，页面Bard logo的旁边也有一个大大的experiment的标志，表示它还在实验阶段。 Krawczyk 表示：”我们知道这项技术的局限性，所以我们在推出这项技术的速度上非常谨慎。“ 值得注意的是，谷歌将Bard定位为”对搜索引擎的补充，而不是一种搜索。“或许是想和微软公司旗下的搜索引擎New Bing形成区分度。相比谨慎的谷歌，微软则意气风发得多。去年，微软由于与OpenAI联手，从而在ChatGPT浪潮中占据了先机，其股价也是一路飙升。今年以来，该公司股价累计涨幅超过15%。截止3月23日，股价达到了264.680 美元/股，市值更是飚至2.03万亿美元。相比之下，虽然谷歌的涨幅也超过13%。但2月份的在线演示Bard翻车事件后，谷歌的市值损失了 1000 亿美元。微软上周还官宣将旗下商业软件 Microsoft 365 全线接入 GPT-4，并推出一款新Copilot，收获了一波关注。实际上，就在一天前，谷歌也宣布将旗下的AI工具整合到办公系统Workspace中，不过关注度远不如微软。自微软于2月7日推出其人工智能版本以来，New Bing的页面访问量增长了15.8%，而谷歌搜索引擎的访问量下降了近1个百分点。回看这段时间，两家公司基本上是你来我往，同类新品发布速度快得让人应接不暇，如今两家的战火已经从搜索、浏览器一路烧到了办公软件领域。巨头们争得火热，英伟达则是踌躇满志、欲挽雕弓。今年初ChatGPT在全球的爆火，让英伟达股价飙升，市值直接增加800多亿美元。目前，英伟达市值为6538亿美元。在这次大会上，黄仁勋表达了对于生成式AI的信心，在量子计算机、光刻机、云计算等各个方面都有了新动作，希望”赋能AI公司加速生产“。其中DGX Cloud被重点提及了。在云服务方面，英伟达已经与甲骨文展开合作，之后微软 Azure 、谷歌云也会开始托管 DGX 云。以托管的方式向那些有意愿构建新产品和发展 AI 战略的企业提供 DGX 云服务，这意味着，通过一个浏览器，客户就可以将英伟达DGX AI超级计算机实时接入公司。黄仁勋称，这种合作关系将英伟达的生态系统带到了云服务商手中，同时扩大了英伟达的市场规模和覆盖面。企业将能够每月租用 DGX 云集群，确保他们能够快速轻松地扩展大型多节点 AI 训练。随后在22日早间，Adobe 和英伟达公司发布了使用人工智能生成图像的新工具 "Firefly" ，允许用户通过文字来描述其软件将创建的图像、插图或视频。并且解决了版权和支付这两个此前争议最大的法律问题。反观国内的情况，此前在文心一言发布时，百度港股一度跌近10%，后收窄至6.36%。对此，李宏毅22号在接受媒体采访时表示：现在（股价下跌）是大家没有机会来测试百度的产品，所以这种反应可能是一种对于未知的恐慌导致的。当他们拿到这个产品，有机会自己去亲自试一试的时候，相信股价是回来的。此后的情况也验证了他的说法，截至3月23日收盘，百度港股回涨，升至150.900港元/股。 AI迎来iphone时刻 ”如今一个人外加AI就能成立一家创业公司，AI超级计算机能够强化所有的算法和数据。这是相当大的转变，现在我们在做的很多事情都建立于超级AI计算机和大型语言模型之上，这是AI领域的一道分水岭。“黄仁勋GTC大会上这样说道。而他也将2023这个时间节点传神地形容为”iphone时刻。“ 这段时间以来，对于ChatGPT、AIGC的讨论已经不少。技术、需求、产业链的前置条件逐渐成长到了临界点，于是这个早就存在的事物被推入更广泛的视野中。不管是比尔盖茨的”ChatGPT出现的意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生“，还是马斯克”我们离强大到危险的人工智能不远了“的论调，显然都将其放在了一个极高的位置。就在21号，比尔盖茨又对ChatGPT及其相关技术发表了看法，他在博客文章《人工智能时代已经开启》中表示，自1980年首次看到图形用户界面（graphical user interface）以来，OpenAI的GPT人工智能模型是他所见过的最具革命性的技术进步。 ”我知道我刚刚看到了自图形用户界面以来最重要的技术进步，“盖茨表示，”人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的诞生同样重要。它将改变人们工作、学习、旅行、获得医疗保健以及沟通交流的方式。整个行业都将围绕它重新定义，企业也将通过如何使用GPT来进行划分。“ 并且技术迭代得越来越快，这也加速了各方的紧迫感，就拿GPT—4说，OpenAI曾经表示过，他们于2022年8月完成了模型训练，此后一直在进行迭代优化。仅仅六个月后，GPT-4横空出世，各项能力就均有了大幅提升。在安全性上，相较于GPT-3.5，GPT-4不合规内容的响应请求降低了82%，响应准确度提高了40%；事实性上，GPT-4的得分高出了40%。不过，对于中国会不会再出一个打造ChatGPT的组织OpenAI，李彦宏在对 36氪的回应中表示，基本不会了。他说，OpenAI诞生是因为美国大厂都不看好这个方向，但现在中国的大厂都看好AI大模型，都在做这个方向。创业公司重新做一个ChatGPT其实没有多大意义，基于大语言模型开发应用机会很大，没有必要再重新发明一遍轮子。李彦宏认为，大模型时代，最大的创业机会在应用。移动互联网时代，操作系统其实没几个，最成功的是微信、抖音、淘宝这些应用。未来十年，可能诞生价值十倍于这些应用的机会。目前 ChatGPT 已经在内容创作、办公辅助、游戏产品等多种场景中得到应用，未来还将赋能智能驾驶、人形机器人等领域，在To B 和 To C端都前景广阔。据Gartner 预计，到 2025 年 AIGC 将占据所有生成数据的 10%。据 Frost & Sullivan 和头豹研究院测算，2021 年中国对话式 AI 市场规模为 82.7 亿元，到 2026 年有望增长至 265.8 亿元，CAGR 达 26.3%。任正非也曾公开表示，要多关注应用，表示”模型的应用有时比模型本身还有前途。“ 来源：金色财经

金色财经2023-03-30

分析师建议买入英伟达股票因为这家芯片制造商是一家AI公司

在上周的开发者大会上，英伟达首席执行官黄仁勋宣布了一系列广泛的合作伙伴关系和产品，使最新的生成式人工智能服务成为可能——所有这些服务都由英伟达的半导体提供支持。　　这位高管表示:“生成式人工智能已经引发了技术的拐点。”他补充说，这将增加对该公司芯片的需求。“它真的是一个新的计算平台。” 　　生成式AI产品以蛮力的方式训练文本、图像和视频来创建内容。OpenAI去年年底发布的ChatGPT引发了人们对这类人工智能的兴趣。　　拉贡乐观地认为，英伟达芯片训练人工智能模型用于生成式人工智能服务的需求也将有利于需求。　　他写道:“我们正处于采用者曲线的早期。“随着时间的推移，我们相信TAM（总目标市场）可能会达到数十亿美元（美元），因为模型的复杂性不断增加，采用范围也在扩大。” 　　这位分析师表示，该公司的盈利预期未来有“上行倾向”，其股票是发挥人工智能主题的“最佳方式”。

金融界2023-03-29

随着人工智能热潮升温英伟达股价迎来20多年来最好的一个季度

比例，但它将变得“相当大”，首席执行官黄仁勋在GTC的新闻发布会上表示。　　除了主要活动之外，GTC还举办了与英伟达业务相关的各种专题讨论会和演讲，瑞银（UBS）分析师蒂莫西·阿库里（Timothy Arcuri）强调要听取他认为“最相关的”主题。　　阿库里周一写道:“总的来说，这些演示证实了我们的观点，即英伟达确实是人工智能的纽带。”他将英伟达的目标股价从270美元上调至315美元。“我们对英伟达在数据科学/大模型、软件和硬件领域的领先地位和巨大的机遇感到震惊。” 　　Rosenblatt Securities分析师Kevin Cassidy和Hans Mosesmann在周末致客户的报告中也对英伟达的定位表示欢迎。　　“没有一家公司拥有英伟达内部的全套人工智能专业知识和规模，”他们写道。“随着人工智能世界从更以训练为中心的模式过渡到生产或‘推理’，我们看到英伟达进入了业务/模式变化的新阶段。” 　　Rosenblatt Securities的分析师认为，英伟达和美满电子科技（Marvell Technology Inc.）MRVL是该行业长期首选股票。　　在华尔街对英伟达再次升温之前，该公司股价在2022年下跌了一半，原因是人们普遍担心疫情期间居家热潮的结束对帮助为个人电脑等设备提供动力的芯片公司意味着什么。在英伟达上市的整整23年里，该股只有7年出现了年度下跌。

金融界2023-03-29

科技硬件行业充满危险信号但英伟达可能是个例外

发展。” 　　英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋本周宣布了一系列旨在扩大人工智能开发的产品和服务，并预测该公司目前从生成式人工智能中获得的“非常非常非常少”的收入将在未来12个月内变得“相当多”。　　伯恩斯坦（Bernstein）分析师斯泰西·拉根（Stacy Rasgon）对英伟达的股票评级为“跑赢”。他表示，英伟达不仅在数据中心硬件方面处于领先地位，其软件“护城河”（对硬件运行至关重要）“似乎越来越难以逾越”。　　至于台积电、， GlobalFoundries Inc和美国联华电子的评级“喜忧参半”，并认为芯片制造行业的前景可能呈l型（而不是U型或v型）。　　高级微设备公司AMD和英特尔受到了布莱森的警告，原因是两家公司的个人电脑基本面不佳，服务器产品过渡速度较慢，而AMD的表现略好，因为它正在从英特尔手中抢夺数据中心的份额。　　科技年的缓慢开局似乎还没有引起投资者的担忧，因为费城半导体指数今年迄今上涨了25％，而iShares扩展科技软件行业ETF上涨了13％，以科技股为主的纳斯达克综合指数上涨了12％，而标准普尔500指数上涨了3％。

金融界2023-03-28

AIGC前景广阔，沪港深云计算（931470）年内涨超26%

达年度GTC开发者大会的新闻发布会上，黄仁勋表示，在过去12个月里，生成式人工智能只占公司收入的非常非常非常小的个位数比例，但预计12个月后，生成式人工智能的收入将相当大，具体有多大很难说。黄仁勋同时表示，人工智能及其基础设施即服务(IAAS)产品将拓展其商业模式。中信证券认为，AI发展快速拉升算力需求，云厂商具有较高确定性会受益。AI大模型训练环节的海量参数、数据库以及用户调用次数的快速增长，均带来了算力需求的激增。考虑到资源优势及经济性，云厂商有望成为AI算力需求的主要承载方，如微软是OpenAI的独家云服务提供商，Anthropic将谷歌云作为首选的云提供商。国内互联网云厂商在数据库、弹性计算等方面已积累深厚优势，亦有望受益于国内AI产业蓬勃发展带来的训练及应用环节的增量算力需求。汇添富中证沪港深云计算产业（A：014543、C：014544）指数跟踪中证沪港深云计算产业指数，同时覆盖A股、港股的云计算服务企业、为云计算提供硬件设备的企业等。恒生科技ETFQD（513260）、汇添富恒生科技指数（A：013127、C：013128）跟踪恒生科技指数（HSTECH），指数汇聚了港股优质的科技公司稀缺标的，综合覆盖软件、硬件及半导体三大子板块。（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2023-03-24

全面AI时代来临边缘计算有望迈入高景气度通道

21日晚召开了GTC大会，英伟达CEO黄仁勋在大会上分享了公司最新研发的产品和AI领域的最新进展及未来趋势。根据英伟达GTC大会内容，ChatGPT代表崭新的计算平台已经诞生，AI的“iPhone时刻”已经到来；3款全新推理GPU，包含AI视频、图像生成、ChatGPT等大型语言模型的推理加速，有望加速生成式AI开发及部署。　　华西证券指出，边缘计算产业正进入高速发展期，产业生态逐渐形成，上下游合作增强，产业受益方向包括上游算力级存储芯片厂商、中游设备及电信运营商，相关标的包括全志科技（电子标的）、瑞芯微（电子标的）、晶晨半导体（电子标的）、忆恒创源、紫光股份（核心资产新华三）、中兴通讯、中国移动、中国电信等。

金融界2023-03-24

24小时热点