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延期至7月！OpenAI推迟发布ChatGPT“语音助手”

工智能领域保持领先地位。 6月20日，Anthropic发布了号称是迄今为止最智能的模型—— Claude 3.5 Sonnet。其中，Claude 3.5 在多个关键评估指标上都超越了OpenAI的GPT-4o，由此也成为市场上功能最强大、最智能、成本最低的AI模型之一。而面对赶超的压力，OpenAI正努力加快速度。继今年5月GPT-4o大焕新后，GPT-5或将在一年半后发布。 OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）日前透露，GPT-5是“博士生水平”的人工智能。相较之下，GPT-3相当于幼儿智力水平，GPT-4更像高中生。不过她也强调，博士等级的AI仅适用于某些特定任务。 “这些系统在某些特定的任务中已经达到了人类水平，当然在许多其他任务中，它们还达不到。” 至于具体的时间表，GPT-5可能要到2025年底或2026年初才会登场。穆拉提认为，OpenAI的成就离不开深度神经网络、大量数据和大量算力这3个因素的叠加。 AI安全和AI能力是一体两面的。OpenAI对模型的安全性负有很大责任，公司正积极与政府和监管机构合作，共同解决AI安全问题。

格隆汇2024-06-26

AI大模型持续迭代升级，传媒ETF(159805)盘中上涨2.07%

区微信公众号，6月20日，大模型平台 Anthropic 在官网正式发布了 Claude 3.5 Sonnet。Sonnet 是 Claude 3.5 系列中第一个，也是 Anthropic 目前最强的视觉模型，其性能超过了上一代 Claude 3 旗舰模型 Opus，同时也大幅度超过了 OpenAI 的 GPT-4o，谷歌的 Gemini1.5 Pro 等模型，尤其是代码生成能力以及新引入的可视化“Artifacts”功能，是目前代码生成领域最强的大模型之一。根据猫眼专业版 APP，截止至6月20日，暑期档新片累计曝光传播人次达 239.25 亿，《来福大酒店》《欢迎来到我身边》等影片即将上映。随着 6 月暑期档影片陆续定档，影视板块热度有望持续提升。中国银河认为，生成式AI技术仍是行业重要驱动力。当前仍处于AI浪潮下新一轮科技周期的初期，随着AI技术对行业的颠覆不断加剧，AIGC技术将有望为内容制作领域带来更加多样化的应用场景、更高数量和质量的应用内容，由AIGC引爆的内容端生产力革命不论是在短期降本增效还是在中长期创新赋能方面将有持续驱动。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-26

隐私问题成为人工智能发展关键因素 Meta痛失与苹果合作机会

Gemini。据彭博社报道，苹果也在与Anthropic进行谈判，Anthropic是一家以优先考虑安全和负责任的人工智能而闻名的人工智能新贵。 Apple Intelligence正在承担一项复杂的任务，即在竞争激烈的AI市场中确保安全性和个性化。与此同时，Meta因其隐私问题和这些问题的半生不熟的解决方案而一再被引用。苹果和Meta没有立即回应Quartz的置评请求。

佳华1682024-06-26

苹果打造AI帝国！不止OpenAI，正在与Meta、Anthropic等讨论合作

母公司Meta讨论合作，此前也与谷歌、Anthropic和Perplexity等AI公司洽谈。据《华盛顿日报》周日（23日）报导，Meta公司已经与苹果公司讨论将其生成式AI模型整合到后者的Apple Intelligence体系中，而苹果备注瞩目的AI计划才于两周前刚解开面纱。 6月中上旬，苹果在其WWDC 2024大会上公布了一系列系统更新，除了常规的visionOS2、iOS18、iPadOS 18、MacOS 15 Sequoia等，最新公布的Apple Intelligence尤为重磅。同时，苹果宣布Siri正式与OpenAI的ChatGPT合作，运用其领先的大型语言模型提升Siri的AI回应品质等。今年三月，传闻苹果正在与谷歌洽谈，将Google旗下的聊天机器人Gemini引入iPhone中。有分析称，两者关于端侧AI的合作是双赢之举，一方面为苹果赢得极佳的响应速度、用户体验和出色的隐私保护，另一方面Gemini则获得进入苹果数十亿活跃设备的关键优势。此外，知情人士透露，人工智能新创公司Anthropic和AI搜寻新创公司Perplexity也一直在与苹果讨论将其AI模型引入Apple Intelligence。报道称，目前的讨论尚未最终敲定，也有存在洽谈失败的可能，并补充道，与苹果的合作将有助于AI公司获得更广泛的产品分销。报道指出，谈判合作的规模目前尚不清楚，但谈判设计AI公司通过Apple Intelligence出售其服务的高级订阅。知情人士称，在这些谈判中，苹果并没有要求任何一方向对方支付费用，而是寻找一种类似App Store的合作方式：AI工资通过Apple Intelligence出售其服务的高级订阅服务，苹果则从订阅收入中抽取一部分。苹果公司此前也表态，如果与OpenAI以外的合作伙伴达成协议，苹果用户可以选择除苹果内部系统外，他们想要使用的外部人工智能模型。原文链接

投资慧眼2024-06-24

瞄准苹果，欧盟又开枪！新一轮调查开启，巨额罚款在路上？

宣合作之外，苹果正与Meta、初创公司Anthropic、Perplexity等公司洽谈合作，将其生成式人工智能引入Apple Intelligence。不过，欧盟苹果用户暂时都将无法体验这些AI新功能。

格隆汇2024-06-24

继OpenAI后牵手Meta？苹果联合AI“佼佼者”们，打造全新帝国

终能够选择他们想要的模型。” 初创公司Anthropic和Perplexity也一直在与苹果公司讨论，将他们的生成式人工智能引入Apple Intelligence。不过，讨论尚未最终确定，规模会有多大尚不清楚，也有可能会失败。另外，预计苹果还将讨论与中国等不同地区的其他人工智能公司建立合作伙伴关系。 Apple Intelligence，“AI大模型商店”？在今年6月全球开发者大会上，苹果首次正式推出了 Apple Intelligence——个人AI系统。这是一款将内置在iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中的强大生成式AI模型。其使用的芯片是苹果自研的M系列和专属云服务器。 Apple Intelligence的功能主要涵盖文本、语音助手、音频、摘要等多种内容。它可以帮助用户自动生成求职信、邮件、博客内容，同时可以根据不同的语气、应用场景进行切换。也可以对现有的文本内容的语法、句子结构和标点符号等进行校准，帮助用户快速完成书写。彼时苹果便称，Apple Intelligence将寻求合作伙伴来推进更复杂或特定的任务，OpenAI则是第一个合作伙伴。随着越来越多公司与苹果展开合作，那么也就意味着其用户有了更多潜在选择，同时减少了对OpenAI的依赖。未来，Apple Intelligence甚至可能会成为“AI大模型商店”，作为AI分发平台提供类似于苹果商店的服务。

格隆汇2024-06-24

24小时环球政经要闻全览 | 6月24日

。除了谷歌和Meta，人工智能初创公司Anthropic和Perplexity也一直在与苹果商谈，希望把它们的生成式人工智能引入苹果智能系统。英伟达将为卡塔尔电信公司Ooredoo提供人工智能技术据彭博，总部位于卡塔尔多哈的电信公司Ooredoo首席执行官称，与英伟达签署了一项协议，将在Ooredoo位于五个中东国家的数据中心部署其人工智能技术。Ooredoo在一份声明中表示，这将使Ooredoo成为该地区首家能够让其卡塔尔、阿尔及利亚、突尼斯、阿曼、科威特和马尔代夫数据中心的客户直接访问英伟达的人工智能和图形处理技术的公司。两家公司没有透露这笔交易的价值。美国检察官建议司法部对波音公司提起刑事指控当地时间6月23日，美国检察官在发现美国波音公司违反了与两起致命坠机事件相关的和解协议后，建议美国司法部高级官员对波音公司提起刑事指控，司法部必须在7月7日之前决定是否起诉波音公司。据悉，目前司法部内部的审议仍在进行中，尚未做出最终决定。长城汽车计划今明两年在马来西亚、印尼和越南新建工厂据新加坡商业时报，长城汽车东盟区域总裁程金奎接受采访称，公司计划今明两年在马来西亚、印尼和越南新建工厂。程金奎透露，长城汽车正与马来西亚EP Manufacturing合作，寻求在马六甲州组装产品，预计最快7月投产。印尼的组装厂则有望今年7月或8月投产。按计划，越南工厂将于明年实现当地组装。

格隆汇2024-06-24

解析 AI 与加密结合的潜力与现实挑战

flix）快速增长的AI提供商（例如Anthropic）在现有产品中加入AI功能的软件公司（例如Canva）这是一个相对稳定的客户群体，因为这些客户通常规模大且价值高。他们不太可能在短期内倒闭，并且代表了AI服务的非常大的潜在客户群。服务于Web2客户的Web3 AI服务将受益于这一稳定的客户基础。但为什么Web2客户会想要使用Web3技术栈？本文的其余部分将解释这个理由。实际收益2：通过GPU去中心化物理基础设施网络（GPU DePIN）降低GPU使用成本 GPU DePINs汇集了未充分利用的GPU计算能力（其中最可靠的来自数据中心），并使这些资源可用于AI推理。可以简单地将其视为“GPU的Airbnb”（即协作消费未充分利用的资产）。我们对GPU DePINs感到兴奋的原因如上所述，主要是因为NVIDIA芯片短缺，目前有许多GPU周期被浪费了，这些资源可以用于AI推理。这些硬件所有者已经承担了沉没成本，当前没有充分利用他们的设备，因此可以以比现状更低的成本提供这些部分GPU周期，因为对硬件所有者来说，这实际上是“意外之财”。具体例子包括： 1）AWS机器：如果你今天从AWS租用一台H100，你需要承诺至少租用一年，因为市场供应紧张。这会导致浪费，因为你不太可能全年365天、每周7天都使用你的GPU。 2）Filecoin挖矿硬件：Filecoin网络有大量的补贴供应，但实际需求并不大。不幸的是，Filecoin从未找到真正的产品市场契合点，因此Filecoin矿工面临破产的危险。这些机器配备了GPU，可以重新用于低端AI推理任务。 3）ETH挖矿硬件：当ETH从工作量证明（PoW）转向权益证明（PoS）时，大量硬件立即变得可用，这些硬件可以重新用于AI推理。 GPU DePIN市场竞争激烈，有多个参与者提供产品。例如Aethir、Exabits和Akash。Hack VC选择支持io.net，后者还通过与其他GPU DePINs的合作来汇集供应，因此他们目前支持市场上最大的GPU供应。需要注意的是，并非所有GPU硬件都适用于AI推理。一个明显的原因是较旧的GPU没有足够的GPU内存来处理大语言模型（LLMs），尽管在这方面已经有一些有趣的创新。例如，Exabits开发了技术，将活跃的神经元加载到GPU内存中，而将不活跃的神经元加载到CPU内存中。他们预测哪些神经元需要活跃/不活跃。这使得即使在GPU内存有限的情况下，也能使用低端GPU处理AI工作负载。这实际上提高了低端GPU在AI推理中的实用性。此外，Web3 AI DePINs需要随着时间的推移强化他们的产品，提供企业级服务，如单点登录（SSO）、SOC 2合规、服务级别协议（SLAs）等。这将与当前Web2客户享受的云服务相媲美。真正的优势 #3：避免OpenAI自我审查的非审查模型关于AI审查的问题已经有很多讨论。例如，土耳其曾一度暂时禁止OpenAI（后来他们在OpenAI改进其合规性后取消了禁令）。我们认为这种国家级别的审查从根本上说并不值得关注，因为各国需要拥抱AI才能保持竞争力。更有趣的是，OpenAI会自我审查。例如，OpenAI不会处理NSFW（不适合在工作场合观看）内容，也不会预测下届总统选举的结果。我们认为在OpenAI因政治原因不愿涉及的AI应用领域，存在一个有趣且巨大的市场。开源是解决这一问题的一个好办法，因为一个Github仓库不受制于股东或董事会。一个例子是Venice.ai，它承诺保护用户隐私并以非审查的方式运作。当然，关键在于其开源性，这使得这一切成为可能。Web3 AI可以有效提升这一点，通过在低成本的GPU集群上运行这些开源软件（OSS）模型以进行推理。正因为如此，我们相信OSS + Web3是铺平非审查AI道路的理想组合。真正的好处 #4：避免向OpenAI发送个人可识别信息许多大型企业对其内部企业数据存在隐私顾虑。对于这些客户来说，很难信任像OpenAI这样的集中式第三方来处理这些数据。对于这些企业来说，使用web3可能会显得更加可怕，因为他们的内部数据突然出现在一个去中心化网络上。然而，对于AI而言，隐私增强技术方面已经有一些创新：诸如Super协议之类的可信执行环境（TEE）诸如Fhenix.io（由Hack VC管理的基金组合公司）或Inco Network（均由Zama.ai提供支持）和Bagel的PPML之类的完全同态加密（FHE）这些技术仍在不断发展，通过即将推出的零知识（ZK）和FHE ASICs，性能也在不断改善。但长期目标是在微调模型时保护企业数据。随着这些协议的出现，web3可能会成为更具吸引力的隐私保护AI计算场所。真正的好处 #5：利用开源模型的最新创新在过去的几十年里，开源软件（OSS）一直在侵蚀专有软件的市场份额。我们将LLM视为一种高级专有软件，正逐渐成为开源软件的颠覆对象。一些值得注意的挑战者包括Llama、RWKV和Mistral.ai。随着时间的推移，这个列表无疑会不断增长（在Openrouter.ai上提供了更全面的列表）。通过利用由开源模型提供支持的web3 AI，人们可以充分利用这些新创新。我们相信，随着时间的推移，一个开源的全球开发工作力量，结合加密激励，可以推动开源模型以及构建在其之上的代理和框架的快速创新。一个AI代理协议的例子是Theoriq。Theoriq利用开源模型创建了一个可组合互联的AI代理网络，可以组装在一起创建更高级的AI解决方案。我们对此深信不疑的原因在于过去的经验：大多数“开发者软件”在经过时间的推移后逐渐被开源软件所超越。微软过去是一家专有软件公司，现在成为了贡献最多的Github公司，这是有原因的。如果你看看Databricks、PostGresSQL、MongoDB等是如何颠覆专有数据库的，就会发现整个行业就是一个被开源软件颠覆的例子，所以先例在这里是相当强大的。然而，这也有一个小陷阱。OSS LLMs存在一个棘手的问题，就是OpenAI已经开始与组织签订付费数据许可协议，比如Reddit和纽约时报。如果这种趋势持续下去，由于获取数据的经济壁垒，OSS LLMs可能会越来越难以竞争。英伟达可能会将保密计算作为安全数据共享的加强工具。时间会告诉我们这将如何发展。真正的好处 #6：通过高成本的随机抽样或零知识证明实现共识在web3 AI推理中，验证是一个挑战。验证者有可能通过欺骗结果来获取费用，因此验证推理是一项重要的措施。需要注意的是，尽管AI推理还处于初级阶段，但除非采取措施来削弱这种行为的动机，否则这种欺骗是不可避免的。标准的web3方法是让多个验证者重复相同的操作并进行结果比较。然而，正如前面提到的，由于当前高端Nvidia芯片短缺，AI推理非常昂贵。考虑到web3可以通过未充分利用的GPU DePINs提供更低成本的推理，冗余计算将严重削弱web3的价值主张。更有希望的解决方案是对离链AI推理计算进行零知识证明。在这种情况下，可以验证简明的零知识证明以确定模型是否经过正确训练，或者推理是否正确运行（称为zkML）。其中的示例包括Modulus Labs和ZKonduit。由于零知识操作需要相当大的计算资源，这些解决方案的性能仍处于初级阶段。然而，随着零知识硬件ASIC在不久的将来推出，这一情况可能会得到改善。更有希望的想法是一种“乐观”抽样为基础的AI推理方法。在这种模型中，您只需验证验证者生成结果的一小部分，但设置足够高的经济成本来惩罚被抓到作弊的验证者，从而产生强大的经济禁止效应。这样一来，您可以节省冗余计算（例如，参见Hyperbolic的"Proof of Sampling"论文）。另一个有希望的想法是使用水印和指纹技术的解决方案，例如Bagel Network提出的解决方案。这类似于亚马逊Alexa为其数百万设备上的AI模型质量保证提供的机制。真正的好处 #7：通过可组合的开源软件堆栈节省费用（OpenAI的利润） web3为AI带来的下一个机会是降低成本的民主化。到目前为止，我们已经讨论了通过像io.net这样的DePINs节省GPU成本的方法。但是，web3还提供了节省中心化web2 AI服务的利润率（例如OpenAI，根据本文撰写时的信息，其年收入超过10亿美元）的机会。这些成本节约来自于使用开源软件（OSS）模型而不是专有模型，从而实现了额外的成本节约，因为模型创建者并不试图盈利。许多开源软件模型将始终完全免费，这为客户提供了最佳的经济效益。但是，也可能有一些开源软件模型尝试这些变现方法。请考虑，Hugging Face上仅有4%的模型由有预算的公司进行训练以帮助补贴这些模型（参见此处）。剩下的96%的模型是由社区进行训练的。这个96%的Hugging Face模型群体面临着实际的成本（包括计算成本和数据成本）。所以这些模型需要以某种方式实现变现。有许多关于实现这种开源软件模型变现的提议。其中最有趣的之一是“初始模型发行”（IMO）的概念，即将模型本身进行Token化，留下一部分Token给团队，并将模型的一些未来收入流向Token持有人，尽管这其中显然存在一些法律和监管障碍。其他开源软件模型将尝试基于使用量进行变现。需要注意的是，如果这种情况变为现实，开源软件模型可能开始越来越像它们的web2利润生成对应物。但是，从现实角度来看，市场将会二分，其中一些模型将完全免费。一旦选择了开源软件模型，您可以在其上进行可组合的层次操作。例如，您可以使用Ritual.net进行AI推理，以及Theoriq.ai作为可组合和自治的链上AI代理的早期领导者（两者都得到了Hack VC的支持）。真正的好处 #8：去中心化的数据采集 AI面临的最大挑战之一是获取适合训练模型的正确数据。我们之前提到过，去中心化AI训练存在一些挑战。但是利用去中心化网络来获取数据（然后可以在其他地方，甚至是传统的web2平台上用于训练）又如何呢？这正是像Grass这样的初创公司正在做的事情（得到了Hack VC的支持）。Grass是一个去中心化的“数据爬取”网络，由个人贡献他们机器的闲置处理能力来获取数据，以供AI模型的训练。理论上，在大规模应用中，这种数据采集可能比任何一家公司的内部努力更优越，因为庞大的激励节点网络具有强大的计算能力。这不仅包括获取更多的数据，还包括更频繁地获取数据，以使数据更具相关性和最新性。由于这些数据爬取节点本质上是分散的，不属于单个IP地址，因此几乎不可能阻止这个去中心化的数据爬取军团。此外，他们还有一支人力网络，可以清理和规范数据，使其在被爬取后变得有用。一旦获取了数据，您还需要一个链上的存储位置，以及使用该数据生成的LLM（大型语言模型）。在这方面，0g.AI是早期的领导者。它是一个针对AI进行优化的高性能web3存储解决方案，比AWS便宜得多（这对于Web3 AI来说是另一个经济上的成功），同时也可以作为第二层、AI等的数据可用性基础设施。需要注意的是，在未来，数据在web3 AI中的作用可能会发生变化。目前，对于LLM来说，现状是使用数据对模型进行预训练，并随着时间的推移使用更多的数据进行改进。然而，由于互联网上的数据实时变化，这些模型始终略微过时，因此LLM推理的响应略有不准确。未来可能发展的一个新范式是“实时”数据。这个概念是当LLM被要求进行推理时，LLM可以通过向其注入实时从互联网上收集的数据来使用数据。这样，LLM将使用最新的数据。Grass也正在研究这一点。三、结论我们希望这篇分析对您在思考web3 AI的承诺与现实时有所帮助。这只是一个讨论的起点，而且这个领域正在迅速变化，所以请随时加入并表达您的观点，因为我们愿意继续共同学习和建设。来源：金色财经

金色财经2024-06-22

隔夜美股全复盘(6.22)| 英伟达续跌逾3%，市值回落至3.1万亿美元，低于微软和苹果

9亿美元）。 5、OpenAI竞争对手Anthropic发布其最强大AI模型Claude 3.5 6.20 OpenAI竞争对手Anthropic周四发布了其迄今为止最强大的AI模型Claude 3.5 Sonnet。与OpenAI的ChatGPT和谷歌Gemini一样，Claude在过去的一年里也是人气爆棚。Anthropic由OpenAI前研发高管创立，赢得了谷歌、Salesforce和亚马逊的支持。在过去的一年里，Anthropic完成了五笔融资，总额约为73亿美元。在发布新模型的同时，Anthropic还在Claude.ai上引入“Artifacts”，这是一个新功能，可以扩展用户与Claude的交互方式。当用户要求Claude生成代码片段、文本文档或网站设计等内容时，这些Artifacts会出现在他们对话旁边的专用窗口中。这创建了一个动态工作区，用户可以在其中实时查看、编辑和构建Claude的创作，并将AI生成的内容无缝地集成到他们的项目和工作流中。

格隆汇2024-06-22

【一周科技动态】市场有没有在找“英伟达”的替身？

供在不可或缺基础设施，其与谷歌等支持的Anthropic旗下的Claude刚刚发布了3.5 Sonnet，也被视为OpenAI最强的竞争对手之一； GOOGL/META——不少投资者一直认为，AI在应用层面大范围货币化，才是真正的商业化成功，如果软件公司无法有质的提升，那么硬件公司的需求增长也将被证伪； AMD——无论是本身产品能力的提升，还是吸收NVDA溢出的需求，对与年初以来回撤大于增幅的AMD来说都是机会； TSM——卖铲人的“卖铲人”，当地缘风险降低之后，更多资金愿意流入这家印钞机一般的公司，推升估值上升。从本周的资金流向来看，由于太多包括投机在内的资金短期内在NVDA上的汇集，部分投资者已经开始提前获利了结。哪怕抢在被动基金调仓之前卖出，也要“Sell the Fact”。期权观察家——大科技期权策略四巫日&季末调仓 6月21日有海量的期权和期货合约到期，又有季末的标普、道琼斯的指数调仓作为全市场的指引，三万亿的两兄弟NVDA和AAPL的合约交易量也会更为重要，而衍生品本来就有指引底层资产标的的作用。由于NVDA屡创新高，英伟达CALL在过去一年中已成为一种越来越受欢迎的交易，未平仓合约远远高于标普500指数，同时，约有三分之一的英伟达相关未平仓期权预计将在本周五到期。因此，推动英伟达股价上涨的动力可能在本周五期权到期后减弱，一直在助推股价走高的 "Gamma Squeeze"现象可能放缓。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1963%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报214%，在创新高后回调。本周大盘创下新高，组合今年以来的回报也创下新高30.4%，超过SPY的15.4%。过去一年组合的夏普比率为2.7，而SPY为2.2，组合的信息比率为1.9

老虎证券2024-06-21

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