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2月22日晚间要闻盘点：农行“连心贷”出圈，加强还款能力！杭州拟向三孩家庭一次性补助2万元
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还重点介绍了百度将在三月份推出的生成式AI产品文心一言（ERNIE Bot），宣布计划将多项主流业务与文心一言整合。　　李彦宏在内部信表示，百度即将在3月份推出百度新一代的大语言模型“文心一言”，计划将多项主流业务与文心一言整合。其中，文心一言与搜索整合，将引领搜索体验的代际变革；文心一言将通过百度智能云对外提供服务，根本性地改变云计算市场的游戏规则；此外，文心一言大模型还将搭载到Apollo智舱系列产品，并与小度进行集成。（科创板日报）　　佛慈制药：实际控制人筹划控制权变更股票延期复牌　　佛慈制药公告，此前公告，公司实际控制人兰州市人民政府国有资产监督管理委员会筹划控制权变更，公司股票延期复牌，即自2月23日（星期四）开市起继续停牌，预计不超过3个交易日。　　芳源股份：拟投资不超过20亿元磷酸铁锂电池回收及正极材料生产项目　　芳源股份公告，拟投资年报废30万吨磷酸铁锂电池回收、年产8万吨磷酸铁锂正极材料项目，总投资金额不超过20亿元人民币。　　中科环保：拟收购衡阳粤丰55％股权　　中科环保公告，公司拟受让粤丰科维持有的常宁市生活垃圾焚烧发电项目公司暨衡阳粤丰环建电力有限公司55％股权。
金融界2023-02-22
李彦宏：计划将多项主流业务与文心一言整合
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宏重点介绍了百度将在三月份推出的生成式AI产品文心一言（ERNIE Bot），宣布计划将多项主流业务与文心一言整合。　　李彦宏表示：“中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。而百度作为中国人工智能市场长期增长的最佳代表，正站在浪潮之巅。” 　　李彦宏强调：“人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。” 　　以下为内部信全文：　　各位百度同学，　　今天，百度发布了截至2022年12月31日的第四季度及全年未经审计的财务报告。2022年，百度实现营收1236.75亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）206.8亿元，同比增长10％。第四季度，百度实现营收330.77亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）53.71亿元，同比增长32％。2022财年，百度核心连续四个季度业绩超市场预期。在严峻的市场环境下，我们努力提高了经营健康度，营业利润和利润率实现同比提升。我们还通过组织调整和管理重组，建立了一个更高效的组织。　　第四季度，百度智能云利用AI技术，为行业提供标准化的解决方案，提高了利润率。2022年，凭借云智一体的优势，百度智能云连续四年稳居AI云服务市场第一。以累计合同金额超过千万元人民币订单计算，我们的智能交通解决方案，已经被69个城市采用，并在落地城市的缓堵保畅中，发挥了关键作用。2023年春节期间，保定、株洲、阳泉、重庆等多个城市，市内出行强度创5年来新高，而通行效率提升均达到15％以上。　　智能驾驶方面，我们看到，全球自动驾驶行业正在加速呈现两极分化，“无人化”落地是关键分水岭。百度完全无人驾驶运营取得了突破，开始在武汉和重庆提供全无人出行服务，并获准在北京开展全无人驾驶测试。截至2023年1月底，萝卜快跑累计订单量超过200万，保持了全球最大的自动驾驶出行服务商地位。　　移动生态方面，百度移动端搜索查询次数和信息流分发量，都实现了两位数的同比增长。百度展现出一个信息服务平台的责任和价值。在防疫政策放开之后，我们迅速调动资源，推出了疫情指数，实时更新中国的情况，让用户在关键时刻可以获得准确权威的信息。2022年12 月，百度 App月活用户数达到6.48亿，同比增长4％。此外，小度在2022年前九个月，位居中国智能屏和智能音箱出货量第一。　　大家都知道，我们即将在3月份推出百度新一代的大语言模型“文心一言”，它也是继文心一格之后百度的又一个生成式AI产品。百度官宣之后，一名中国科幻作家来问，文心一言是不是可以让他的创作效率提升，让他的科幻小说更充满想象力。一大批媒体、客户、合作伙伴，第一时间宣布将接入文心一言。这是信任、是期待，更是责任。此时此刻，我们很多同学正在枕戈待旦，全力冲刺。　　今天，人人都在谈论人工智能的颠覆性影响。生成式AI和大模型的智能涌现，是全新的计算范式带来的新机会。这意味着，AI技术已经发展到一个临界点，各行各业都不可避免地被改变。中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。而百度作为中国人工智能市场长期增长的最佳代表，正站在浪潮之巅。　　人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有领先业界的关键自研技术，可以实现端到端优化，大幅提升效率。　　我们计划将多项主流业务与文心一言整合。文心一言与搜索整合，将引领搜索体验的代际变革。除了提供更好的搜索和答案，我们还会提供全新的交互和聊天体验，以及独特的生成内容，极大地丰富内容生态和供给，吸引更多用户，并有机会形成新的流量入口。文心一言也将通过百度智能云对外提供服务。之前选择云厂商更多看算力、存储等基础云服务。未来，更多会看框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、应用之间的协同。这会根本性地改变云计算市场的游戏规则。文心一言大模型搭载到Apollo智舱系列产品，会让智能汽车具备领先一代的人车交互体验。文心一言与小度进行集成，将显著提升小度与用户进行多轮对话的体验，更加聪明和善解人意。小度将成为用户身边更加全能的智能助手。　　最近这几年，我不断跟同学们讲困难和挑战，为的是当机会来临时，我们能够抓住机会，勇敢创新。因为只有创新能够驱动增长。让我们牢记使命，“用科技让复杂的世界更简单”，坚持做正确的事，帮助实现人工智能的终极理想，“为人类带来更多的自由与可能”。同学们，你们准备好了吗？　　Robin
金融界2023-02-22
人工智能时代的算力挑战
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、架构等软件层面的要素进行优化，在保证AI产品性能的同时，尽可能减少对算力的依赖。从降低AI计算成本的角度看，降低模型的算力需求和提升算力具有同等重要的意义。因此，在用政策的手段促进算力供给的同时，也应当以同样的力度对算法、架构和模型的优化予以同等的激励。考虑到类似的成果具有十分巨大的社会正外部性，因此用专利来保护它们并不是最合适的。因此，可以积极鼓励对取得类似成功的人员和单位给予直接的奖励，并同时鼓励他们将这些成果向全社会开源；也可以考虑由政府出面，对类似的模型产品进行招标采购。如果有个人和单位可以按照要求提供相应的成果，政府就支付相应的费用，并对成果进行开源。通过这些举措，就可以很好地激励人们积极投身到改进模型、节约算力的事业中，也可以在有成果产出时，让全社会及时享受到这些成果。总而言之，在人工智能突飞猛进的时代，算力可能是决定人工智能发展上限的一个关键因素。唯有在算力问题上实现突破，人工智能的发展才可能有根本保障。来源：金色财经
金色财经2023-02-21
鸥玛软件：公司一直致力于考试与测评领域软、硬件的研发与应用，聚焦于行业前沿技术的研发
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业务当中有很多AI应用机会，公司有哪些AI产品？公司是否有chatgpt相关的产品？如果没有是否有研发的计划？鸥玛软件董秘：尊敬的投资者您好！近几年来，公司加大力度开展人工智能方面的研究，积极推进人工智能在考试与测评领域的创新应用。目前，公司基于AI技术的无纸化考试一体化服务、数字化网上评卷智能服务、智能题库等已得以应用。公司拥有自主知识产权的数字水印等技术，应用于高速扫描、图像处理、数据安全等方面，多年来已为国家教育考试、人事资格考试、行业协会考试等提供海量数据处理、信息化建设等服务。今后，公司仍将加大研发投入，重点关注并持续开展人工智能相关技术的研究与应用，瞄准行业发展需求，推动考试与测评领域的智能化发展。感谢您的关注与支持！鸥玛软件2022三季报显示，公司主营收入1.03亿元，同比下降11.49%；归母净利润3584.72万元，同比下降19.48%；扣非净利润2397.88万元，同比下降41.45%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入4717.79万元，同比上升43.67%；单季度归母净利润2161.93万元，同比上升94.25%；单季度扣非净利润1070.97万元，同比上升2.69%；负债率2.5%，投资收益659.44万元，财务费用-554.31万元，毛利率63.47%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流出256.26万，融资余额减少；融券净流入0.0，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，鸥玛软件（301185）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力一般，营收成长性一般。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标2.5星，好价格指标2星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）鸥玛软件（301185）主营业务：考试与测评领域信息化产品的研究、开发、销售及服务以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-21
OpenAI与AIGC：改变人类生产范式通往“万物的摩尔定律”
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生成式 AI (Generative AI) 产品 Midjourney。当时艺术正统和机器亵渎引发了争议，其实早在摄影技术兴起时就有过类似的争议，并不妨碍摄影技术革新并，成为了现代艺术的有机组成部分。因此本文不对此问题做太多探讨，而是旨在对生成式 AI 发展与突破的历史进行复盘，并梳理生成式 AI 会在自然语言、代码、图片、视频、3D 模型等领域带来什么样的下游应用。回顾历史，人类艺术的发展速度是对数式的，而技术的进步速度是指数式的。生成式 AI 学习了人类艺术对数进化史上的海量画作，实现了创作质量上的指数式进步，并在生产效率上实现了”弯道超车“。模型生成的作品便是今天热议的AIGC (AI Generated Content)。而本文聚焦的公司 OpenAI ，在这场生成式 AI 的突破中起到了关键性的作用，通过堆叠海量算力的大模型（Foundation Model）使 AIGC 进化。在 2022 年上半年，OpenAI 旗下三个大模型 GPT-3、GitHub Copilot 和 DALL·E2 的注册人数均突破了 100 万人，其中 GPT-3 花了 2 年，GitHub Copilot 花了半年，而 DALL·E2 只用了2个半月达到了这一里程碑，足见这一领域热度的提升。研究型企业引领的大模型发展，也给了下游应用领域很大的想象空间，语言生成领域已经在文案生成、新闻撰写、代码生成等领域诞生了多家百万级用户、千万级美金收入的公司。而最出圈的图片生成领域两大产品 MidJourney 和 Stable Diffusion 都已经有相当大的用户群体，微软也已经布局在设计软件中为视觉设计师提供 AIGC 内容，作为设计灵感和素材的来源。同时 3D 和视频生成领域的大模型也在飞速突破的过程中，未来很可能会在游戏原画、影视特效、文物修复等领域发挥作用。从神经网络的角度看，当前的大模型 GPT-3 有 1750 亿参数，人类大脑有约 100 万亿神经元，约 100 个神经元会组成一个皮质柱，类似于一个小的黑盒神经网络模块，数量级上的差异决定了算力进步可以发展的空间还很大。与此同时，今天训练 1750 亿参数的 GPT-3 的成本大概在 450 万美元左右，根据成本每年降低约 60% 的水平，供大模型提升计算复杂度的空间还很多。 OpenAI CEO、YC 前主席 Sam Altman 的图景中，AI 大模型发展的最终目标是 AGI（通用人工智能，Artificial General Intelligence），当这一目标实现的时候，人类经济社会将实现”万物的摩尔定律“，即万物的智能成本无限降低，人类的生产力与创造力得到解放。归纳并演绎生成式 AI 是什么 AI 模型大致可以分为两类：决策式 AI 与生成式 AI。根据机器学习教科书，决策式模型 (Discriminant Model)学习数据中的条件概率分布；生成式模型 (Generative Model)学习数据中的联合概率分布，两者的区别在于擅长解决问题的方式不同：决策式 AI 擅长的是基于历史预估当下，有两大类主要的模型应用，一类是辅助决策，常用在推荐系统和风控系统中；第二类是决策智能体，常用于自动驾驶和机器人领域。生成式 AI 擅长的是归纳后演绎创造，基于历史进行缝合式创作、模仿式创新——成为创作者飞船的大副。所谓 AIGC（AI Generated Content），便是使用生成式AI主导/辅助创作的艺术作品。不过在10年代的机器学习教科书中，早已就有了这两类AI。为何 AIGC 在20年代初有了显著突破呢？答案是大模型的突破。 The Bitter Lesson大模型助 AIGC 进化时间倒回到 19 年 3 月，强化学习之父 Richard Sutton 发布了名为 The Bitter Lesson（苦涩的教训）的博客，其中提到：”短期内要使AI能力有所进步，研究者应寻求在模型中利用人类先验知识；但之于AI的发展，唯一的关键点是对算力资源的充分利用。“ Seeking an improvement that makes a difference in the shorter term, researchers seek to leverage their human knowledge of the domain, but the only thing that matters in the long run is the leveraging of computation. 该文章在当时被不少 AI 研究者视为对自己工作的否定，极力辩护。但如果拉长时间线回看，会发现这位泰斗所言不虚：机器学习模型可以从参数量级上分为两类：统计学习模型，如 SVM（支持向量机）、决策树等数学理论完备，算力运用克制的模型；和深度学习模型，以多层神经网络的深度堆叠为结构，来达到高维度暴力逼近似然解的效果，理论上不优雅但能高效的运用算力进行并行计算。神经网络模型在上世纪 90 年代出现，但在 2010 年前，统计学习模型仍是主流；后来得益于 GPU 算力的高速进步，基于神经网络的深度学习模型逐渐成为主流。深度学习充分利用了 GPU 擅长并行计算的能力，基于庞大的数据集、复杂的参数结构一次次实现出惊人的效果，刷新预期。大模型便是深度学习模型参数量达到一定量级，只有大型科技公司才能部署的深度学习模型。 2019年，OpenAI 从非营利组织变为营利性公司，接受微软 10 亿美金注资。这一合作奠定了他们有更多算力资源，并能依仗微软的云基础建设随时将大模型（Foundation Model）发布为商用 api。与此同时，还有第三件事值得关注，大模型 AI 的研究方向出现了转变，从智能决策式 AI 转变为内容生成式 AI：原本主要大模型集中于游戏的智能决策体，如 DeepMind 开发的打败围棋冠军的 AlphaGo、OpenAI 开发的打败 Dota 职业选手的 OpenAI Five。 Transformer 模型（后文将详细介绍）的发布让 OpenAI 嗅到了更适合他们的机会——预训练语言模型。在那之后，他们开始在 AIGC 的方向上开枝散叶：沿着 2018 年时低调发布的 GPT 模型轨迹发布了一系列模型族，一次次刷新文本生成大模型的效果，印证 Sutton 提出的宗旨：充分运用海量算力让模型自由的进行探索和学习。 OpenAI的大模型发展之路 2019年2月：GPT-2 初版发布，1.2 亿参数量 2019年3月：OpenAI LP 成立 2019年7月：微软注资 10 亿美金 2019年11月：GPT-2 最终版发布，15 亿参数量，宣布暂时不开放使用为避免假信息伪造 2020年6月：GPT-3 发布，1750 亿参数量，后续开放 OpenAI API 作为商用 2021年1月：DALL·E 与 CLIP 发布 2021年10月：OpenAI Codex 发布，为 GPT-3 为 coding 场景的特化模型、Github Copilot 的上游模型 2022年4月：DALL·E2 发布 1、GPT-3，AI文本生成巅峰之作深度学习兴起于计算机视觉领域的应用，而大模型的发展开始于 NLP 领域。在数据、算力充分发展的过程中，Transformer 模型以 attention 机制高度并行化的结构充分利用算力，成为 NLP 领域预训练模型的标杆。著名的独角兽 Hugging Face 也是从对该模型的复现和开源起家。除了 attention 机制的高效之外，它还有两个重要特点：迁移学习(transfer learning)和自监督学习(self-supervised learning)。顾名思义，迁移学习指在一个极庞大的数据集上充分学习历史上的各类文本，把经验迁移到其他文本上。算法工程师会将第一步训练完成的模型存储下来，称为预训练模型。需要执行具体任务时，基于预训练版本，进行定制化微调(fine-tune)、或展示少许范例(few-shot/zero-shot)。而自监督学习，得从机器学习中的监督学习讲起。前面提到若需要学习一匹马是否在奔跑，需要有一个完整标注好的大数据集。自监督学习不需要，当 AI 拿到一个语料库，可以通过遮住一句话中的某个单词、遮住某句话的下一句话的方式，来模拟一个标注数据集，帮模型理解每个词的上下文语境，找到长文本之间的关联。该方案大幅提高了对数据集的使用效率。谷歌发布的 BERT 是 Transformer 时代的先驱，OpenAI 发布的 GPT-2 以相似的结构、更胜一筹的算力后来居上。直到2020年6月，OpenAI 发布了 GPT-3，成为该模型族，甚至整个文本生成领域的标杆。 GPT-3 的成功在于量变产生质变：参数比 GPT-2 多了两个数量级（1750亿vs 15亿个参数），它用的最大数据集在处理前容量达到 45TB。如此巨大的模型量级，效果也是史无前例的。给 GPT-3 输入新闻标题”联合卫理公会同意这一历史性分裂“和副标题”反对同性恋婚姻的人将创建自己的教派“，生成了一则以假乱真的新闻，评估人员判断出其为AI生成的准确率仅为 12%。以下是这则新闻的节选：据《华盛顿邮报》报道，经过两天的激烈辩论，联合卫理公会同意了一次历史性的分裂：要么创立新教派，要么”保持神学和社会意义上的保守“。大部分参加五月教会年度会议的代表投票赞成进一步禁止 LGBTQ 神职人员的任命，并制定新的规则”规范“主持同性婚礼的神职人员。但是反对这些措施的人有一个新计划：于2020 年组成一个新教派”基督教卫理公会“。要达到上述效果，成本不容小觑：从公开数据看，训练一个 BERT 模型租用云算力要花约 1.2 万美元，训练 GPT-2 每小时要花费 256 美元，但 OpenAI 并未公布总计时间成本。考虑到 GPT-3 需要的算力是 BERT 的 2000 多倍，预估发布当时的训练成本肯定是千万美元级别，以至于研究者在论文第九页说：我们发现了一个 bug，但没钱再去重新训练模型，就先这么算了吧。 2、背后DALL·E 2，从文本到图片 GPT-3杀青后，OpenAI 把大模型的思路迁移到了图片多模态（multimodal）生成领域，从文本到图片主要有两步：多模态匹配：将 AI 对文本的理解迁移至对图片的理解；图片生成：生成出最符合要求的高质量图片。对于多模态学习模块，OpenAI 在 2021 年推出了 CLIP 模型，该模型以人类的方式浏览图像并总结为文本内容，也可以转置为浏览文本并总结为图像内容（DALL·E 2中的使用方式）。 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 最初的核心思想比较简单：在一个图像-文本对数据集上训练一个比对模型，对来自同一样本对的图像和文本产生高相似性得分，而对不匹配的文本和图像产生低相似性分（用当前图像和训练集中的其他对的文本构成不匹配的样本对）。对于内容生成模块，前面探讨了文本领域：10 年代末 NLP 领域生成模型的发展，是 GPT-3 暴力出奇迹的温床。而计算机视觉 CV 领域 10 年代最重要的生成模型是 2014 年发布的生成对抗网络（GAN），红极一时的 DeepFake 便是基于这个模型。GAN的全称是 Generative Adversarial Networks——生成对抗网络，显然”对抗“是其核心精神。注：受博弈论启发，GAN 在训练一个子模型A的同时，训练另一个子模型B来判断它的同僚A生成的是真实图像还是伪造图像，两者在一个极小极大的博弈中不断变强。当A生成足以”骗“过B的图像时，模型认为它比较好地拟合出了真实图像的数据分布，进而用于生成逼真的图像。当然，GAN方法也存在一个问题，博弈均衡点的不稳定性加上深度学习的黑盒特性使其生成。不过 OpenAI 大模型生成图片使用的已不是 GAN 了，而是扩散模型。2021年，生成扩散模型（Diffusion Model）在学界开始受到关注，成为图片生成领域新贵。它在发表之初其实并没有收到太多的关注，主要有两点原因：其一灵感来自于热力学领域，理解成本稍高；其二计算成本更高，对于大多高校学术实验室的显卡配置而言，训练时间比 GAN 更长更难接受。该模型借鉴了热力学中扩散过程的条件概率传递方式，通过主动增加图片中的噪音破坏训练数据，然后模型反复训练找出如何逆转这种噪音过程恢复原始图像，训练完成后。扩散模型就可以应用去噪方法从随机输入中合成新颖的”干净“数据。该方法的生成效果和图片分辨率上都有显著提升。不过，算力正是大模型研发公司的强项，很快扩散模型就在大公司的调试下成为生成模型新标杆，当前最先进的两个文本生成图像模型——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen，都基于扩散模型。DALL·E 2 生成的图像分辨率达到了 1024 × 1024 像素。例如下图”生成一幅莫奈风格的日出时坐在田野里的狐狸的图像“：除了图像生成质量高，DALL·E 2 最引以为傲的是 inpainting 功能：基于文本引导进行图像编辑，在考虑阴影、反射和纹理的同时添加和删除元素，其随机性很适合为画师基于现有画作提供创作的灵感。比如下图中加入一只符合该油画风格的柯基： DALL·E 2 发布才五个月，尚没有 OpenAI 的商业化api开放，但有 Stable Diffusion、MidJourney 等下游公司进行了复现乃至商业化，将在后文应用部分介绍。 3、OpenAI的使命——开拓通往 AGI 之路 AIGC 大模型取得突破，OpenAI 只开放了api和模型思路供大家借鉴和使用，没去做下游使用场景的商业产品，是为什么呢？因为 OpenAI 的目标从来不是商业产品，而是通用人工智能 AGI。 OpenAI 的创始人 Sam Altman 是 YC 前总裁，投出过 Airbnb、Stripe、Reddit 等明星独角兽（另一位创始人 Elon Musk 在 18 年因为特斯拉与 OpenAI ”利益相关“离开）。他在 21 年发布过一篇著名的博客《万物的摩尔定律》，其中提到 OpenAI，乃至整个 AI 行业的使命是通过实现 AGI 来降低所有人经济生活中的智能成本。这里所谓 AGI，指的是能完成平均水准人类各类任务的智能体。因此，OpenAI 始终保持着学术型企业的姿态处于行业上游，成为学界与业界的桥梁。当学界涌现出最新的 state-of-art 模型，他们能抓住机会通过海量算力和数据集的堆叠扩大模型的规模，达到模型意义上的规模经济。在此之后克制地开放商业化 api，一方面是为了打平能源成本，更主要是通过数据飞轮效应带来的模型进化收益：积累更富裕的数据优化迭代下一代大模型，在通往 AGI 的路上走得更坚实。定位相似的另一家公司是 Deepmind——2010年成立，2014 年被谷歌收购。同样背靠科技巨头，也同样从强化学习智能决策领域起家，麾下的 AlphaGo 名声在外，Elon Musk 和 Sam Altman 刚开始组局创办 OpenAI，首要的研究领域就是步 AlphaGo 后尘的游戏决策 AI。不过 19 年后，两者的研究重心出现了分叉。DeepMind 转向使用 AI 解决基础科学如生物、数学等问题：AlphaFold 在预测蛋白质结构上取得了突破性的进展，另一个 AI 模型 AlphaTensor 自己探索出了一个 50 年悬而未决的数学问题：找到两个矩阵相乘的最快方法，两个研究都登上了 Nature 杂志的封面。而 OpenAI 则转向了日常应用的内容生成 AIGC 领域。 AIGC大模型是通往 AGI 路上极为重要、也有些出乎意料的一站。其重要性体现在 AI 对人类传达信息的载体有了更好的学习，在此基础上各个媒介之间的互通成为可能。例如从自然语言生成编程语言，可以产生新的人机交互方式；从自然语言生成图片和视频，可以革新内容行业的生产范式。意外性则是，最先可能被替代的不是蓝领，而是创作者，DeepMind 甚至在协助科学家一起探索科研的边界。 OpenAI 的模式也给了下游创业者更多空间。可以类比当年预训练语言模型发展初期，Hugging Face把握机会成为大模型下游的模型开源平台，补足了模型规模膨胀下机器学习民主化的市场空间。而对 AIGC 模型，未来会有一类基于大模型的创业公司，把预训练完成的 AIGC 模型针对每个子领域进行调优。不只需要模型参数优化，更要基于行业落地场景、产品交互方式、后续服务等，帮助某个行业真正用上大模型。正如 AI 的 bitter lesson 一样矛盾，投资者需要短期投资回报率、研究者需要短期投稿成功率，尽管OpenAI 走在通往 AGI 正确的路上，这条路道阻且长，短期很难看到极大的突破。而 Sam Altman 展望的大模型应用层公司很有可能有更高的高投资回报，让我们来介绍下主要的分类与创业者。百家争鸣的 AIGC 大模型应用层对应 OpenAI 大模型发布的顺序，模型应用层相对最成熟的是文本生成领域，其次是图片生成领域，其他领域由于还未出现统治级的大模型相对落后。文本领域天然应用场景丰富，且 GPT-3 开放 api 很久，细分赛道很多。大致可以根据生成内容不同分为两类：机器编程语言生成、人类自然语言生成。前者主要有代码和软件行为的生成等，后者主要有新闻撰写、文案创作、聊天机器人等。而图片领域当前还专注于图片自身内容的生成，预期随着未来3D、视频相关内容生成能力的增强，会有更多结合不同业务场景如游戏、影视这样细分领域的创业公司。以下是海外各子领域创业公司的梳理，接下来将针对几个领域的重要公司进行介绍。 1、编程语言文本领域最成熟的应用暂时不在人类自然语言，而是在代码等机器语言的生成领域。因为机器语言相对更结构化，易学习；比如鲜有长文本的上下文关系、基于语境的不同含义等情况。（1）代码生成：Github Copilot 代表公司是微软出品的 Github Copilot，编程中的副驾驶。该产品基于 OpenAI 专门用 GPT-3 为编程场景定制的AI模型 Codex。使用者文字输入代码逻辑，它能快速理解，根据海量开源代码生成造好的轮子供开发者使用。提高一家科技公司 10% 的 coding 效率能带来很大收益，微软内部已进行推广使用。相比低代码工具，Copilot 的目标群体是代码工作者。未来的低代码可能是两者结合：低代码 UI 界面实现代码框架搭建，代码子模块通过 Copilot 自动生成。正如 Copilot 的 slogan：Don’t fly solo，没有 Copilot 的帮助 coder 的工作会变得繁冗，没有 coder 的指引 Copilot 生成的内容可能会出现纰漏。也有用户报告了一些侵犯代码版权、或代码泄露的案例，当前技术进步快于版权法规产生了一定的空白。（2）软件行为生成：Adept.ai Adept.ai 是一家明星创业公司。创始团队中有两人是Transformer 模型论文作者，CEO 是谷歌大脑中大模型的技术负责人，已经获得 Greylock 等公司 6500 万美元的 A 轮融资。他们的主要产品是大模型 ACT-1，让算法理解人类语言并使机器自动执行任务。目前产品形态是个 chrome 插件，用户输入一句话，能实现单击、输入、滚动屏幕行文。在展示 demo中，一位客服让浏览器中自动记录下与某位顾客的电话，正在考虑买 100 个产品。这个任务需要点击 10 次以上，但通过 ACT-1 一句话就能完成。软件行为生成颠覆的是当下的人机交互形式，使用文字或语音的自然语言形式来代替当下人与机器的图形交互模式（GUI）。大模型成熟后，人们使用搜索引擎、生产力工具的方式都将变得截然不同。 2、自然语言自然语言下还有多个应用型文本生成领域值得关注：新闻撰写、文案创作、对话机器人等。（1）新闻撰写最著名的是 Automated Inights。他们的结构化数据新闻撰写工具叫做 wordsmith，通过输入相应数据和优先级排序，能产出一篇基于数据的新闻报道。该工具已在为美联社每季度自动化产出 300 余篇财报相关报道，在雅虎体育新闻中也已经崭露头角。据分析师评价，由 AI 完成的新闻初稿已接近人类记者在 30 分钟内完成的报道水准。 Narrative Science是另一家新闻撰写生成公司，其创始人甚至曾预测，到 2030 年，90%以上的新闻将由机器人完成。（2）文案创作该领域竞争较为激烈，有copy.ai、Jasper、copysmith 等公司。他们基于 GPT-3 的能力加入了文案领域的人工模板与结构，为商家和个人创作者提供了快速为自己的商品、内容进行宣传的能力。以copysmith 为例：（3）对话机器人前面提到的 Adept.ai 由Transformer 模型的一作和三作联合创立；而二作也创业了，他创办的 Character.ai 是当前对话机器人中使用效果最逼真的。该对话机器人可以自定义或使用模板来定义角色的家庭、职业、年龄等，在此基础上保持一贯的设定和符合设定的对话风格。经常能体现出一定的共情对话能力带给人惊喜，并且支持多语言互通。比如他们有已训练好的马斯克等名人和一些动漫角色，与他们对话会有很棒的代入感。而商业化的对话机器人，在客服、销售等行业有巨大的市场空间，但如今还为成熟。主要出现的问题有二：其一，客服、销售行业遇到的客户往往情绪状态不稳定，AI 难以对情绪进行适应并调整对话内容；其二，AI 的多轮对话能力较弱，无法保证持续有效的跟进问题。（4）创作性文本 AI 对于长文本创作有一定困难，难以保持1000字以上的文本创作后仍能进行上下文的联系。但基于短文本创作仍有一些有趣的应用，例如基于GPT-3的 AI Dungeon，可以引导 AI 创造一个虚拟游戏世界观。该领域进一步的成长需要期待未来 3-5 年，有成熟的能产出千字内容的 AI 出现。 3、多模态图片 DALL·E2 是极具突破性的 AIGC 大模型，但距离丰富生产力和创造力的成熟产品还有差距。因此有研究者顺着 DALL·E 和 CLIP 的思路开发了开源版本的扩散模型，就像当年的 Hugging Face 那样，并将其根据创作者社区的反馈转变为更成熟易用的商业产品。接下来就介绍几个主要出圈的模型：（1）Disco Diffusion 最早出圈的 AI 绘图工具是开源模型Disco Diffusion。发布时间比 DALL·E 2 稍晚，同样也是 CLIP + Diffusion Model 的结构，生成效果让许多插画师担心起了失业。尽管很多插画师和 AI 工具爱好者的推荐都认可了该工具的易用性和生成效果的出众，但其生成时间略长有待优化，可以认为是大家对图片生成大模型的初体验。（2）MidJourney 该模型发布后不久，Disco Diffusion 的开发者 Somnai 加入了 MidJourney，和团队一起打造了一款产品化的 Disco Diffusion。 Midjourney 的创始人 David Holz 并不是以CV（计算机视觉）研究为主，更关注人机交互。产品公测和主要交流平台都基于Discord，使用 Discord Bot 进行交互，打造了相当良好的社区讨论环境。使用中印象深刻的有几个重要功能：MidJourney 画廊中可以看到每时每刻创作者们用 MJ 创作出的作品，用户可以对作品进行打分，每周排名靠前的作品将得到额外的 fast GPU 时间奖励。同时，MJ官方还为用户贴心的提供了引导语 prompt 集合和 AI 擅长的风格指南，指导用户如何最高效的生成出他们想要的图片。基于良好的产品和社区体验，MidJourney 的付费用户量也是目前最大的。目前收费模式采用了订阅制，个人用户有两个档位，每月最多 200 张图片（超额另收费）的 10 美元/月，以及”不限量“图片的 30 美元/月；对企业客户，单人一年收费仅有 600 美元，且生成的作品可以商用（当前法规尚不完善，仍可能存在一定版权问题）。（3）Stable Diffusion 如果说 MidJourney 是一个勤勤恳恳的绩优生，那么 Stability.ai 则是天赋异禀技术力强、诞生之初就备受 VC 追捧的富二代，公司估值已达到十亿美元。产品 Stable Diffusion 首要目标是一个开源共创模型，与当年的 Hugging Face 神似。创始人 Emad 之前是对冲基金经理，用自己充裕的资金联合 LMU 和 Runaway ML开发了开源的 Stable Diffusion，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
世纪天鸿：公司有完善的知识产权保护机制，会妥善处理类似情况
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、笔神作文是具备专业作文教育领域能力的AI产品，两者融合可以化身成一名AI语文老师。通过通用机器人专业教学内容，借助AI与人的个性化实时交流，实现更好的教学体验。请问“AI语文老师”什么时候能与国内的中小学生见面？世纪天鸿董秘：尊敬的投资者您好！一笔两划正在积极探索通用对话机器人和专业作文教育领域的AI技术相结合的模式。这种全新的模式的推出需要基于两个条件，其一是产品层面可以给用户更优的体验，其二是可以形成完整的商业闭环，两者验证、融合、市场拓展到最终形成收益尚需要时间，存在较多不确定性。以上信息仅供参考，建议您可通过一笔两划官网http://www.bishen.ink/或下载相关APP了解相关资讯。请投资者审慎决策，注意投资风险！感谢您的关注！投资者：请问公司参股的“园钉”，目前除了教育系统外，教育直播业务拓展情况能介绍一下吗？世纪天鸿董秘：尊敬的投资者您好！ “园钉”的直播业务聚焦知识服务领域，覆盖成人兴趣教育、英语教育、家庭教育等多领域，覆盖抖音、快手、视频号多平台。通过打造多品类泛知识领域直播矩阵，在微信生态和短视频直播生态对外销售旗下知识类C端产品，包括图书，学习笔记等衍生产品和部分职业课程等。感谢您的关注！投资者：请问“笔神”目前主要目标市场是中小学教育市场，能否拓展到小说写作，文案策划，新闻报道等文字类创作领域？世纪天鸿董秘：尊敬的投资者您好！北京一笔两划科技有限公司持续专注于人工智能NLP（自然语言处理）技术在教育领域的应用，原本就是为了帮助写作者提升写作能力，无论是作文、小说、散文、公众号推文，还是公文、随笔等，笔神都可以提升写作效率与质量。为了快速实现商业模式自洽，“笔神”选择在教育领域首先展开应用，聚焦中小学写作场景，为中小学生作文写作提供讲解、训练、批改、交互等服务，优先将教育市场打透，后期会进一步探索在教育市场和文学创作市场的技术能力与解决方案。建议您可通过一笔两划官网http://www.bishen.ink/或下载相关APP了解相关资讯。请投资者审慎决策，注意投资风险！感谢您的关注！世纪天鸿2022三季报显示，公司主营收入2.99亿元，同比上升8.42%；归母净利润2739.88万元，同比上升18.39%；扣非净利润2397.1万元，同比上升34.9%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入1.79亿元，同比下降1.25%；单季度归母净利润1989.54万元，同比下降15.34%；单季度扣非净利润2034.97万元，同比下降13.62%；负债率30.08%，投资收益185.93万元，财务费用-224.95万元，毛利率33.56%。该股最近90天内无机构评级。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，世纪天鸿（300654）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标1.5星，好价格指标2星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）世纪天鸿（300654）主营业务：教辅图书的策划、设计、制作与发行以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-19
元宇宙热退潮 XR产业回归理性
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Lake转移，推出面向各行业的音视频+AI产品与解决方案，进军B端赛道。今年快手更是成立了独立业务部门“溪流湖”，负责研发toB相关业务。这是不是也代表，B端赛道将成为快手逐鹿XR的下一个重要战场？经历了野蛮生长和大刀阔斧的裁撤后，XR行业终于回归理性，但距离成熟的XR生态还有很长的路要走，在此之前行业仍需沉淀。在未来十年，甚至数十年的赛跑中，谁能拔得头筹，还尚未见分晓。来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-02-19
力合科创：力合报业大数据中心致力于为客户提供一站式的IT运维服务及数字化解决方案
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大行业客户AI赋能，释放数据潜力，加速AI产品落地，创造全新的科技和商业价值。感谢您的关注。投资者：董秘您好，请问深圳力合报业大数据中心公司投产运营的数据中心有面向顺丰云、华为云、国资云相关的高端优质客户提供服务吗？力合科创董秘：尊敬的投资者，您好！力合报业大数据中心致力于为客户提供一站式的IT运维服务及数字化解决方案。感谢您的关注。投资者：力合报业大数据中心于2021年5月份投产运营，现已面向顺丰云、顺丰大数据、顺丰金融、ARM（中国）、佰仟金融、中国人保、新国都（A股上市公司）、希施玛数据、怡亚通、飞亚达、字节跳动等一系列高端优质客户提供服务，同时依托“龙华—华为智能制造和现代服务业创新中心”产业生态入驻大数据园区的契机，推动与华为的深入合作，构建大数据产业。请问力合报业数据中心服务于国资云相关业务和华为深度合作是否属实？力合科创董秘：尊敬的投资者，您好！力合报业大数据中心致力于为客户提供一站式的IT运维服务及数字化解决方案。感谢您的关注。投资者：请问贵公司联营公司中科星睿科技核心团队是否来自中科院和清华大学？和中科院有什么关系？参股比例多少？该公司主要客户是哪些？力合科创董秘：尊敬的投资者，您好！公司参股企业中科星睿的核心团队来自于中科院和清华大学，您可以通过工商登记网站及该企业官网了解更多详细信息。感谢您的关注。力合科创2022三季报显示，公司主营收入17.01亿元，同比上升2.59%；归母净利润1.85亿元，同比下降49.87%；扣非净利润7995.96万元，同比下降61.39%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入5.74亿元，同比下降11.01%；单季度归母净利润7051.88万元，同比下降61.56%；单季度扣非净利润2431.3万元，同比下降71.4%；负债率43.21%，投资收益1.19亿元，财务费用7292.4万元，毛利率25.22%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入4915.03万，融资余额增加；融券净流出116.02万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，力合科创（002243）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性优秀。可能有财务风险，存在隐忧的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率、存货/营收率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标3星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）力合科创（002243）主营业务：“科技创新服务+新材料”双主业以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-18
慧博云通：公司的业务模式为基于各大厂商的神经网络算法技术，提供下游人工智能产品及解决方案的开发及实施
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人工智能产品及解决方案。公司在NLP与AI产品解决方案有哪些优势慧博云通董秘：尊敬的投资者您好！公司始终专注于主营业务，聚焦优势领域，同时也积极关注有利于公司发展的市场机会，关注人工智能和数字经济的行业发展机遇，但目前公司人工智能业务在公司整体业务中占比不大。公司提醒广大投资者防范概念炒作，切实提高风险意识，谨慎决策，注意投资风险。感谢您的关注！慧博云通2022三季报显示，公司主营收入8.61亿元，同比上升34.49%；归母净利润6041.64万元，同比上升39.67%；扣非净利润5117.99万元，同比上升59.98%；负债率24.02%，投资收益-141.6万元，财务费用-592.65万元，毛利率23.25%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入4240.37万，融资余额增加；融券净流入6353.03万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，慧博云通（301316）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标1星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）慧博云通（301316）主营业务：软件技术外包服务和移动智能终端测试服务以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-02-17
时势造就UtilityNet ChatGPT爆火推动的AIGC成功的核心因素是算力
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成果是一个团队的内部资产，这意味着每个AI产品都需要支付自己的训练成本。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现，算力集群的建设和云服务都会受益。在可以预见的未来，在摩尔定律（Moore's Law）以走向失效的情况下，AI模型所需算力被预测每100天翻一倍，也就是“5年后AI所需算力超100万倍”。造成这样需求的根本原因是AI的算力不再是传统算力，而是“智能算力”，是以多维度的“向量”集合作为算力基本单位的。与UtilityNet的发起初衷基本一致。UtilityNet定位高性能分布式智算网络，“高性能”代表了高水平的算力输出能力，也是长期以来AI算力产业发展的重要方向。 UtilityNet是基于Utility Computing（效用计算）的愿景而创建的一个HPCS高性能分布式智算网络，是一个更庞大、成本低廉且更加高效的庞大算力链网打造与收分发调度网络，区别于传统中心化算力网络与云算力网络，UtilityNet的目标是构建全球最大的高性能分布式智算网络，为人类社会再一次的工业革命以及文明跃升奠定坚实的AI算力基础。作为全球增长速度最快的算力基础设施提供商之一，UtilityNet致力于为数字世界提供一流算力，驱动算力时代的新浪潮，让信任变得更简单。为全球用户提供更高效、更节能、更安静的算力体验集成，也标志着将极大地降低AIGC生态、Web3 和元宇宙的访问门槛。 AIGC生态、Web3和元宇宙的发展离不开强大的算力基础设施网络，UtilityNet旨在构建一个为AIGC生态、Web3 和元宇宙赋能的基础设施，来解决当下数字时代生态的一个痛点：通过提供强大、低延迟、具有成本效益和可靠的计算资源，以便开发人员可以轻松地，并且以去中心化的方式部署 DAPP，以满足AIGC生态、Web3/Metaverse等应用程序不断增长的对算力的需求。 AIGC正在引领人类加速逼近“科技奇点”。现在，人工智能已经接管世界；世界正在经历一波人工智能驱动的全球思想、文化、经济、社会和政治的转型浪潮。AIGC呈现指数级的发展增速，开始重塑各个行业乃至全球的“数字化转型”。说到底，这就是以AIGC为代表，以ChatGPT为标志的转型。这一切，在2023年会有长足的发展，特别是在资本和财富效益领域。高性能分布式AI算力在未来十年内将是万亿美元规模起步的产业，而UtilityNet作为行业领先的高性能分布式智算网络，在未来几年内能成为全球分布式算力领域里最专业、最具规模和全生态应用的服务平台。来源：金色财经
金色财经2023-02-17

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