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对冲基金大佬格里芬：城堡投资集团或将全面采用ChatGPT

示，他旗下的公司正就使用OpenAI的ChatGPT工具的企业级许可进行协商。　　格里芬周二在一次采访中表示：“这个技术分支对我们的业务有真正的影响。从帮助我们的开发人员编写更好的代码，到不同语言之间的翻译软件，以分析我们在日常业务过程中分析的各种类型的信息。” 　　自去年11月推出以来，ChatGPT已经成为一种全球现象，几乎可以为任何类型的问题提供详细的答案。格里芬的对冲基金和电子做市商长期以来一直走在自动化和其他技术进步的前沿。　　格里芬说：“这是互联网历史上增长最快的消费者应用程序。我真的很高兴看到这将如何改变世界。” 　　格里芬是美国金融业第三大富豪，净资产超过360亿美元，他于1990年创立了城堡投资集团，后来又创立了城堡证券（Citadel Securities），为资产管理公司、银行、经纪自营商、对冲基金、政府机构和公共养老金计划提供服务。　　关于ChatGPT将如何应用于这两种业务仍存在疑问。格里芬说：“这将需要大量目前由人类完成的工作，并以一种截然不同的、高度自动化的、高效的方式来完成。” 　　与格里芬的开放态度不同，华尔街很多大型机构已开始限制使用ChatGPT。据知情人士透露，美国银行、摩根大通、花旗集团、德意志银行、高盛集团和富国银行等都对ChatGPT进行了限制，美国银行告诉员工，ChatGPT和OpenAI被禁止用于商业用途。

金融界2023-03-08

美股开盘：三大股指连续两日平开中概股多数走低新东方跌超5%

身AI的研究。　　微软下周四发表类似ChatGPT版本Office 　　微软宣布，将于3月16日再开发布会，首席执行官Satya Nadella将举办“工作的AI未来（Future of Work with AI）”活动，Microsoft 365部门负责人Jared Spataro亦会主持，预计将展示其类似ChatGPT的人工智能，如何在Teams、Word和Outlook等Office生产力套件中发挥作用。微软表示，将推出新的生成式CoPilot人工智能体验，允许用户在很少或没有编码的情况下开发应用程序。而在早前，微软已预告将在搜寻网站Bing导入ChatGPT相关技术。　　巴菲特加仓近600万股西方石油　　根据SEC3月7日公布的文件，“股神”巴菲特旗下的伯克希尔哈撒韦公司近日加仓西方石油买入了近600万股，持股比例达到约21.6％。值得注意的是，这是伯克希尔时隔5个月后再次对西方石油进行加仓。　　CrowdStrike第四财季总营收同比增48％　　CrowdStrike公司2023财年第四财季总营收6.374亿美元，同比增长48％；毛利4.62亿美元，去年同期为3.18亿美元；净亏损4893.2万美元，去年同期为4173.9万美元。　　阿迪达斯Q4业绩逊于预期，CEO寄希望于减少库存和降低折扣以扭亏为盈　　阿迪达斯第四季度营收52.1亿欧元，同比增长1.3％，市场预期为53亿欧元；第四季度营业损失7.24亿欧元，市场预估亏损7.17亿欧元。阿迪达斯重申了其对2023年的展望，预计有机增长将下降近10％，并预计营业亏损为7亿欧元。对此，阿迪达斯新上任的首席执行官Bjorn Gulden表示，将把这个陷入危机的德国运动品牌转变为一个更加灵活的公司，从而在2024年再次实现盈利增长。阿迪达斯在一份声明中表示，这位首席执行官正专注于减少产品库存和降低折扣，该声明肯定了其对今年的悲观展望。　　消息人士：SHEIN估值降至640亿美元计划于2023下半年在美国上市　　消息人士称，中国跨境电商巨头SHEIN的估值在新一轮筹资中从前一轮融资时的1,000亿美元降至640亿美元，计划于2023下半年在美国上市。　　消息称阿里扩业务至孟加拉　　据日媒，阿里巴巴正努力让更多孟加拉企业通过其平台销售产品，冀吸引更多该国的纺织和服装制造业务。报道指，阿里向孟加拉制造商提供通过其平台向海外买家推广商品的机会，并收取年费。报道引述一份提交孟加拉商务部的提案显示，该计划特别关注中小型企业。

金融界2023-03-08

全网都在说的AIGC到底是什么？

工智能来创造内容。例如现在比较爆火的ChatGPT就是AIGC这个大赛道里下面的一个相对于很成功的产品，一经上线席卷全球，短短一个月突破1亿月活跃用户，这样的数据一定是比Tiktok、Facebook等热门产品的历史数据更吸引人的。除了以ChatGpt作为代表的问答领域，AIGC在其他领域也推出了许多优秀的产品。其中发展较为成熟的就是AI绘画领域，AI会根据你的指令绘画出你想要的图片。目前，AIGC赛道已成为目前最热门新风口，各大厂纷纷布局，如果说21年的元宇宙被称之为“泡沫”，那么AIGC的崛起将会推动着元宇宙的发展，帮助元宇宙实现落地。在整个数字生态圈中，如果说元宇宙是作为web3.0的代表出圈，那么虚拟应用场景是元宇宙最重要的输出内容，包括马斯克、扎克伯格等名人也参与其中，斥巨资打造全新虚拟应用。那么当AIGC融入到元宇宙当中之后，AIGC势必将会成为输出生产内容的重要一环，当然AIGC功能广泛且多样性，不会局限于某一种行业，而当前我最先想到就是它的视觉性将会最先成品。 AIGC发展历程追溯到2014年， “对抗生成网络”GAN的提出成为当年各大厂大热的深度学习模型，现在看来这也可以算作AIGC最早的实用框架。在基本原理 GAN中采取的是二者博弈的思想，由生成模型G不断生成、输出，并与训练集一同输入进判别模型D中进行判断，然后优化学习。生成模型G和判别模型D二者相互博弈，共同学习从而达到最优（生成模型生成的输出与训练集放入后判别模型输出为0.5，即无法判定输入是否为真实数据）。上图为生成模型将给定的输入X从原本服从均匀分布学习至服从正态分布的过程。时间来到2020年，Web3+AI成功问世，生成式艺术 NFT 领军者 Art Blocks 就是一个成功的应用案例，它是AIGC在区块链领域迈出的第一步。 Art Blocks随机生成艺术品平台，创始人Erick Snowfro，是一个专注于可编程、生成性内容的平台，其生成的内容在以太坊区块链上是不可改变的。它的随机过程是由一段数字管理，把这些数字先存储在以太坊网络上的NFT里，这个数字串控制你所购买艺术品的一系列属性而最终按照你的想法生成独一无二的NFT。对于创作者来讲，他们需要预先在 Art Blocks 上调整和部署好自己的生成艺术脚本，并确保它的输出与输入是无误的，然后把脚本通过工具存储在ETH网络上。对于收藏者来说，当收藏者铸造某一系列的作品，他们实质上获得了一个随机的哈希值，然后脚本执行，一副对应这个哈希值的nft就创造好了。就在发文之前不久，CZ在推特中宣布，币安首个AI产品Bicasso正式上线。用户可以通过AI技术将个人作品，在添加相关描述后生成全新的NFT。这也是“以图换图”应用在区块链领域的首次上线。在2021 年之前，AIGC生成的主要还是文字（代写文章），而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、声音、图像、视频、动作等等。可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。 2022 年 AIGC 发展速度惊人，年初还处于技艺生疏阶段，几个月之后就达到专业级别，产品成果也足以以假乱真。 AIGC未来展望从概念提出到产品趋于成熟AIGC用了十年时间。 AIGC的成熟也让元宇宙的落地不再是一纸空谈，它不仅能够真正的帮助元宇宙以后的发展，还大大节省了人工消耗，借助AI突破生产环节的枷锁，无限的应用力、想象力，使元宇宙有着神速的发展，高效率产生高质量的内容。我们要相信以现在的发展状况来看，可能在未来的某一天突然上线一款虚拟芯片，可以使用户在虚拟世界中无限的探索。而那时的我们，可能就像今天面对chatgpt一样，抱着好奇，新颖的体验感真正的迈入web3.0的时代当中，开启全新元宇宙时代。来源：金色财经

金色财经2023-03-08

AIGC CHAIN“AIGC+WEB3”的模式加速推动创作者经济爆发

ChatGPT成为近期人们广泛关注的话题，AIGC（AI Generated Content）领域随之掀起热潮，或将进一步加速创作者经济的发展，迎来全新消费形态。作为较早布局AIGC的科技巨头，Meta、Google等已从文本生成等应用场景进入到视频领域，如Meta的Make-A-Video、谷歌的Imagen Video，AIGC丰富了科技巨头们的AI产品线。此外，据The Information报道，ChatGPT背后的开发商OpenAI目前的估值已接近200亿美元。一些新晋独角兽也成为了资本眼中的“香饽饽”，Stability AI、Jasper、OpenAI等企业的估值也水涨船高。由此可见，AIGC已经成为了最新的生产力工具、web3.0时代的基础设施，是乏善可陈的互联网创新中的一抹亮色。据Gartner预计，到2025年，AIGC将占所有生成数据的10%，有潜力产生数万亿美元的经济价值。而AI与Web3结合的探索也一直是业内重点探讨的领域和方向，AIGC Chain就是这个大背景下的一次重要尝试。AIGC Chain可以说是AIGC领域的第一条公链。随着生成扩散模型和多模态预训练模型等技术的快速发展，在图文生成效果上有了显著进步，AI可以快速、灵活地生成不同模态的数据内容，延续了2022年以来AIGC赛道的爆火。根据已有的公开资料和项目白皮书来看。从定位上来看，AIGC Chain 旨在成为一个支撑人们数字生活的基础设施，基于 Oben Ai 的核心算法和分布式网络协议，推动和促进人工智能更好的发展。任何人都能够轻松参与，通过 AIGC 模型训练、Ai内容创作以及提供 GPU 服务和数据存储资源等方式，允许用户对其数据及使用方式进行更好的控制，参与到分布式经济并从中受益。AIGC Chain 致力于为用户降低成本、节省时间并提高数字生活的质量。用户通过生成内容、共享和点评内容、训练机器学习模型以及为网络提供计算资源（如GPU服务器和数据存储）加入AIGC Chain 的生态系统，在生态中扮演更为积极的角色，同时从社区的集体知识和资源中受益。AIGC Chain 打造了一个更开放、友好、共建的环境，用户在这里可以更好地控制自己的数据和参与 Web3 的建设。从团队背景来看，AIGC Chain发起者系Stability AI联合创始人Cyrus Hodes。他拥有哈佛大学的公共管理硕士学位，巴黎二大学工业动力学硕士学位和巴黎科学院文学学士学位。此外，Cyrus是OECD人工智能计算和气候专家小组的成员，全球人工智能合作伙伴关系（GPAI）的专家，是气候行动人工智能和农业人工智能委员会的一部分。他是IEEE的“积极地球2030”合作——可持续性公共资源的联席主席。Cyrus是阿联酋总理办公室人工智能部长的首席顾问。而目前AIGC Chain的核心算法来自于Oben 团队，这是一家2014年在洛杉矶创建的、专注研发人工智能的科技公司。Oben已经为全球大量企业级客户和亿级体量用户提供了核心技术支持与服务，并开发了众多由 AI 驱动的产品功能，已获得多项 AI领域的技术专利。资深的AI团队成为了AIGC Chain在AIGC领域“发光发热”的“敲门砖”。将于今年3月开启测试节点申请的AIGC Chain的核心算法团队Oben非常还有着不俗的投资背景，它已获得来自腾讯、软银、K11等众多顶级投资机构数千万美元的投资。提及K11就不得不提其集团创办人及主席郑志刚。2022年8月，郑志刚在推特上发文，大方承认自己就是持有101 枚Azuki NFT 的神秘巨鲸—「LastKnight」。作为NFT巨头，Azuki的持有者已经成为了NFT社区中最活跃的买家之一，Discord讨论群的活跃人数随时都在万人以上。如果K11发动Azuki与AIGC Chain进行联动，将会引发NFT内容呈现形态的变化。并且NFT其实具有很高的可塑性及庞大的用户群体，AIGC可塑性高及低成本也会使得未来NFT通过AIGC再创作成为必然趋势。在Azuki这种巨鳄的带动下，AIGC Chain将会获得更多NFT项目的合作机会，并涌入大量的使用者。来源：金色财经

金色财经2023-03-08

两大题材出现3连板个股能走妖吗？

表示高层对数字经济的高度重视。而火热的ChatGPT也需要算力的支撑，因此数据中心作为其中的细分领域无疑站上了风口，未来有望持续活跃。　　　　新炬网络这只股票表现强悍，目前已经3连板。该股上市时间仅两年，目前总市值30几亿，流通盘不足2700万，很容易被炒作。从结构上看，此前该股走出3浪结构反弹，回撤后再度拉升，当前可看作是处于C浪反弹中。如果看成C5浪延长，那么反弹大概率就处于末期了；如果看成是C3浪，那么短线冲高震荡后还能有一波上涨。虽然数据中心相关题材受到政策支撑，但有些生不逢时，这里认为只是短线行情。该股将面临去年1月高点的压力，这里判断很可能会形成假突破。近期市场一直偏弱，最强的个股是5连板，我们认为这基本就是近期强势股的天花板了，判断该股将在2个板内结束炒作。这种盘子很小的个股波动很大，未来还面临巨额解禁。如果风头过了，后面的流动性将堪忧，普通投资者轻易不要参与这种个股的炒作。　　上海电影-影视　　公司主营业务为电影发行及放映业务，具体包括电影发行和版权销售、院线经营以及影院投资、开发和经营业务，其中电影发行及院线经营的收入属于电影发行收入，影院经营业务的收入属于电影放映收入。　　上海电影2022年年报业绩预亏，至今扣非净利润已经连亏3年。公司电影放映业务的营收占比接近70％，由于3年来疫情的反反复复，令公司的经营受到了很大的影响。不过当前疫情管控已经放开，虽然未来仍有一些不确定性，但最坏的时候已经过去，公司的经营将逐步回归正轨。　　　　上海电影自高点下跌超80％，目前处于低位。该股今日放巨量涨停，当前处于低位，因此认为这是大资金的吸筹行为。该股目前处于底部区域中的重要阻力位，直接强势突破可能有困难，经过一段时间的震荡整理后还是有望形成突破。而这里一旦突破则上涨空间打开，中期目标最高可以看至2019年低点。　　对于这种有望形成困境反转的个股，在当前的位置至少不用过于悲观了。只不过如果市场如果出现系统性风险，还是会面临较大的不确定性。而中长期看，我们认为该股会持续震荡筑底，后市有望表现抗跌。只不过上涨不会一蹴而就，如果想介入这类股，需要耐心。　　世嘉科技-6G 　　公司主要经营业务有两块，一是精密箱体系统；二是移动通信设备。公司主要产品为天线、电梯轿厢系统、射频器件、精密金属结构件及其他产品、专用设备箱体系统。　　该股主要是炒作6G概念，消息面上，3月5日，工信部部长金壮龙在首场“部长通道”上表示，我国已经建成规模最大、技术最先进的5G网络，5G方面已经名列世界前列。5G移动手机用户已超过5.75亿户，今年将新建开通5G基站60万个，总数将超过290万个。我国的6G推进工作组已经在开展工作，要加强国际合作，加快6G的研发。　　　　此前我们分析过中国卫通，该股开始震荡，停止了上涨脚步。而世嘉科技又开始冒头。不过我们并不是很看好该题材以及该股。该股此前出现两次连板走势，同时伴随巨量。2002年7月是6连板，10月是4连板。而当前是3连板，成交量已经达到此前的峰值。6G题材并不是很大，现在想超越之前恐怕不容易因此判断该股不排除周四就封不住涨停了，不宜追涨。（中产投资）　　执业证书编号：A0780619120003

金融界2023-03-08

中国联通总裁：在AI方面拥有90多项专利，10项算法性能达到行业前三

业绩说明会，公司总裁陈忠岳就目前较热的chatGPT业务布局进行回应。　　陈忠岳表示，面对ChatGPT掀起的AI应用推广热潮，中国联通也已在计算机视觉、自然语言处理、语音处理和人机交互等领域布局技术研发，为“算得稳”“算得准”“算得好”打好基础、赋能赋智。　　一是加大算力供给能力，助力算得稳。我们深刻洞察技术发展趋势，坚持适度超前、以建促用、建用结合，加快打造5G、宽带、政企、算力四张精品网，在170个城市实现“一城一池”，连接内外部云池达到336个，多云协同能力行业领先。　　二是开发一流赋能工具，确保算得准。我们在AI方面拥有90多项专利，自研60多项机器视觉、语音识别、NLP、知识理解等方向的核心算法，其中10项算法性能达到行业前三，已经初步具备智能问答、对话生成，图片及文字转换、文字生成语音和动画的能力。启动图文双模态自研大模型训练，参数量达到15亿。　　三是探索AI应用场景，推动算得好。与百度合作建成联通AI智慧客服体系，实现运营商领先的大规模AI商业化实践；在工业互联网、数字等重点领域落地项目超百个，包括政府12345热线和智能交互机器人，积累了30余项通用行业场景模型、千万级应用数据集；自主开发基于AIGC构建的联通数字人新员工彤彤；基于5G+AI等推出融合AIGC、元宇宙技术的5G新通信产品，应用场景更加丰富。　　陈忠岳表示，下一步，中国联通将持续做好“畅通数字信息动脉的铺路人、助力数字文明构建的赋能者、保障数字底座安全的护航员”的角色，为数字经济发展输送联通能力、输出联通方案、贡献联通经验，为AI大模型等产品在中国市场的蓬勃健康发展进一步奠定坚实基础。　　当日晚间，中国联通公布2022年年报，实现营业收入3549.44亿元，同比增长8.3％；净利润72.99亿元，同比增长15.8％。拟每10股拟派发现金股利0.427元（含税），共计派发13.36亿元。

金融界2023-03-08

AIGC 浪潮下 Web3 的应用层创新

Foresight Ventures ChatGPT 推出两个月后用户数量迅速突破 1 亿，成为业内和资本市场的关注热点。目前，国内外已有多家科技巨头在 AIGC 领域布局。国内 BAT、字节、网易等公司，国外谷歌、Meta、微软等多家公司，均推出了 AIGC 的应用产品。加密行业创业者们也在积极探索与 ChatGPT 以及 AI 的结合，试图要分得一杯羹。我们认为 AIGC 将成为 Web3 时代的生产力工具。当我们迈入 Web3.0 时代，人工智能、关联数据和语义网络构建，形成人与网络的全新链接，内容消费需求飞速增长。UGC\PGC 这样的内容生成方式将难以匹配扩张的需求。AIGC 将是新的元宇宙内容生成解决方案。AIGC 的生成利用人工智能学习知识图谱、自动生成，在内容的创作为人类提供协助或是完全由 AI 产生内容。不仅能帮助提高内容生成的效率，还能提高内容的多样性。总的看来 AIGC 可以划分三个维度: 软件层面包括自然语言处理技术、AIGC 生成算法模型和数据集；硬件层面主要是算力、通信网络；商业应用层面包括在 web2/web3 的各类消费级应用，本文将主要讨论消费应用的潜在创新。 1. AIGC 软件层—技术进步引发的创新浪潮 AIGC 技术主要涉及两个方面：自然语言处理 NLP 和 AIGC 生成算法。自然语言处理自然语言处理是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段。循环神经网络 (RNN) 是当前 NLP 的主要方法的核心。其中，2017 年由 Google 开发的 Transformer 模型现已逐步取代长短期记忆（LSTM）等 RNN 模型成为了 NLP 问题的首选模型。Transformer 的并行化优势允许其在更大的数据集上进行训练。这也促成了 BERT、GPT 等预训练模型的发展。这些系统使用了维基百科、Common Crawl 等大型语料库进行训练，并可以针对特定任务进行微调。 AIGC 生成算法算法模型的突破是近年来 AIGC 得以快速突破的催化剂，主流的 AIGC 算法模型有两种：生成对抗网络 GAN 和扩散模型。生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Networks）对抗神经网络 GAN (Generative Adversarial Networks) 由一个生成网络和一个判别网络组成，生成网络产生「假」数据，并试图欺骗判别网络；判别网络对生成数据进行真伪鉴别，试图正确识别所有「假」数据。在训练迭代的过程中，两个网络持续地进化和对抗，直到达到平衡状态，判别网络无法再识别「假」数据，训练结束。扩散模型 Diffusion Model 扩散模型是一种新型的生成模型，可生成各种高分辨率图像。在 OpenAI，Nvidia 和 Google 设法训练大模型之后，它们已经引起了很多关注。扩散模型扩散模型的生成逻辑相比其他的模型更接近人的思维模式，也是为什么近期 AIGC 拥有了开放性的创造力。本质上，扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过反转这个噪声过程来学习恢复数据。它具有精度更高、可扩展性和并行性，无论是质量还是效率均有所提升，其快速发展成为 AIGC 增长的拐点性因素。同时，在机器学习的过程中，需要通过大量的训练来实现更准确的结果，对于底层算力需求将有飞速增长。 2. 硬件层—分布式算力叙述崛起与传统算法相比，人工智能算法并无多余的假设前提，而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构，这一算法特点决定了它是更为灵活且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力，同时也带来了显著增加的运算量。随着 AIGC 生成量的增加，尤其是未来视频、游戏等内容的加入，算力需求将暴增，GPU 专用计算集群或将应运而生，这对提高模型精度和用户体验至关重要。根据 OpenAI 分析，自 2012 年以来，6 年间 AI 算力需求增长约 30 万倍： Web3 技术可以通过去中心化的方式提高机器学习的效率，这在传统的 AI 训练之中已经有所应用，比如 AlphaGo 的改进版 KataGo 使用了分布式训练技术，使得全球希望此 AI 更新的人自愿提供算力训练。 Render Network 是一家基于 GPU 基础设施，为用户提供分布式渲染服务的供应商。解决的是传统的本地渲染和云渲染无法有效利用全球 GPU 算力的问题。可以把 Render Network 看成是中间件，连接供给端和需求端。用户通过区块链发布渲染任务，而矿工则可以接单帮你渲染，期间的交易费用由 RNDR 结算。 Phala Network 的核心是云计算网络，它采用「链上共识、链下计算」的模式,链下计算节点不受共识算法的约束，通过并发编程可结合多个节点的计算能力，即便是面对 AI 繁重的计算任务，Phala 也能为其提供源源不断的算力服务。基于 Secure Enclave 可信执行环境所构建意味着即使是恶意的节点也无法窃取人工智能的数据或操纵其自动化程序的执行、提供虚假结果。在 web3 中更广泛的应用可类似于 Gitcoin，捐赠算力可以获得 POAP，或者类似于 AMM 提供了对于流动性的激励，成为有偿地出租算力的平台。 3. 商业应用层—当 AIGC 融入 Web3 消费场景从商业应用层面看，AIGC 在文字、图像、音频、游戏和代码生成中商业模型渐显，尤其在一些具备高重复性的任务、对于精度要求并不那么高的领域应用已逐步成熟，这类 AIGC 服务在 Web2 中一般以提供 SaaS 服务的形式变现（比如 Lensa, ChatGPT pro）。相比于 Stability AI、 ChatGPT 等人工智能在传统领域获得大量关注和采用，区块链更大的想象力在于可以改变 AI 模型的经济系统。前段时间出现不少 AI 概念币的大幅领涨，但我们更关注的是 FOMO 情绪褪去之后，AIGC+Web3 能在应用层产生哪些方向性创新。 a. AIGC & Mass adoption 不少传统 web2 用户对 crypto 充满兴趣，却往往因为复杂陌生的操作而放弃。AIGC 的出现有望显著降低 web2 用户的进入门槛。 1. Web3 搜索引擎：Web3 版本 chatgpt。在现 chatgpt 大模型基础之上，加入链上数据和 twitter, reddit, Lens, Farcaster, Mastodon, 加密媒体等数据源进行训练，构建 crypto 百科全书。现有用例：RSS3 RSS3 产品 Hoot.it 在 ChatGPT 的基础上增加并优化了更多 Web3 等开放网络的内容训练，使得用户在搜索内容时获得更好的体验。现有用例：Kaito Kaito，人工智能驱动的加密搜索引擎，其数据和信息通常分散在多个来源，例如 Discord、Medium、Mirror、播客抄本以及新闻和研究平台。Kaito 通过其 AI 驱动的搜索引擎将这些信息集中在一个地方。 2. 个性化 onboarding 体验：通过分析用户行为和偏好，AI 可以根据每个用户的风险偏好和过往投资经验，创建个性化的 onboarding 体验。相比于文字版教程，AIGC 引擎在创建钱包、登录、交易、智能合约交互的每一步都能进行一对一指导，降低 onboarding 复杂性和用户流失率，让小白用户更安心。 3. 投资开户引导：AI 智能助手可为用户提供最新的市场数据、热度追踪和基础的投资建议。AI 助手可以为小白用户分析市场上最热的前十大 NFT/ 山寨币，生成详细的数据图表，并协助用户在各大交易平台完成开户和购买等操作。 Comment: 这类产品主要面对散户交易者，整体流量大，基础知识欠缺，需要保证产品的强安全性和权威性，很有可能是中心化交易所先做起来。此外 web3 结构化数据少质量不高，且市场更新迭代速度非常快，在数据获取层面存在不少挑战，目前大多项目尚未开启测试，产品体验不明确。 b. AIGC & 游戏 1. 增强沉浸感：AIGC 驱动的游戏角色可以为玩家提供更真实的体验。AI 驱动的 NPC（非玩家角色）可以生成更复杂、逼真的行为，增强游戏的交互性，并根据用户的行为实时响应他们的行为和决策。现有用例：荒野大镖客、地图生成等。《荒野大镖客 2》玩家与 NPC 之间有着丰富的交互选项——问候、买卖、惹恼、掏枪、抢劫、启动任务、逼问秘密等等，根据交互对象而改变，这些随机性内容在 AI 的加持下，能够形成更丰富 / 更真实的交互体验。《微软模拟飞行》所有 1.97 亿平方英里的环境主要是通过人工智能来完成，微软公司与 blackshark.ai 合作，通过 AI 从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界。 2. 降低游戏创作门槛：创作者可以更低门槛地进行游戏创作，目前大多数开放世界的 UCG 游戏编辑器虽然已经简化了游戏创作的步骤，但仍然创作者需要一定的编程基础，在 AIGC 的帮助下无代码编程将成为可能，玩家通过文字描述或图片生成特定的游戏资产、风格场景、gamplay 等。现有用例：Lifeform AI Lifeform 用户可通过 AI 工具生成专属卡通角色。Lifeform AI Cartoon 开展了为期一个月 freemint 活动，从 2 月 17 日到 3 月 17 日。玩家大概支付 0.5 美元手续费免费铸造，每个钱包限额一个. 截止至 2 月 25 日 NFT 已经在 BNBChain 上铸造了 20.7 万枚，共 13.3 万个钱包地址持有 AVATAR NFT。现有用例：Anything World Anything world 元宇宙 AI 动画工具开发公司将于今年 12 月登陆 Epic Games 虚拟引擎。Anything World 主要构建 ML 驱动的大规模创建开源、可用可混合的 3D 工具，降低人们进入 Web3 世界的门槛。现有用例：AIRENA AIRENA 是现实世界和 Metaverse 之间的迅捷交互通道，致力于运用先进的 3D AIGC 功能，Metaverse, 空间 UGC 系统，为现实 2D/3D 艺术创作者们建设一站式艺术，娱乐社交平台。AIRENA 简化的全格式 NFT 创作流程和 UGC 空间内创作功能将使 AIRENA 成为个人，艺术家，企业参与、整合与构建平行世界的全方位解决方案，为 META 探索和交易数字资产提供无缝体验。 3. 个性化游戏体验：AIGC 可以帮助个性化玩家游戏体验。通过跟踪玩家的行为和偏好，AI 算法可以提供量身定制的建议和游戏选项，提高玩家满意度和留存率。现有用例：Mirror World AI 驱动的链游项目 Mirror World 已于 2021 年 9 月推出互动式 NFT Mirror NFT，可跨 Mirror World 全平台的游戏流通，并预计将在今年推出三款资产互通的游戏。 4. 公平性和防作弊：AI 驱动的反作弊系统可以检测异常的行为模式，如自瞄或透视挂，然后标记进行进一步调查。此外 AI 驱动的随机数生成器（RNG）可提高链上菠菜游戏的公平性。 5. 动态游戏平衡：AI 可用于优化游戏平衡，根据玩家的行为和技能水平实时调整难度级别和挑战。游戏将更加有趣和富有挑战性，同时玩家也不会因过于困难的关卡而感到沮丧。现有用例：RCT AI RCT AI 针对 Axie Infinity 开发了 AI 训练的 DRL（Deep Reinforcement Learning）模型，由于 Axie Infinity 所有卡牌的组合数量大约有 10^23 种，还有游戏中的博弈等特点，rct AI 的模型在大量模拟对战数据中提升了效率和胜率。 Comment: 在游戏领域 AIGC 的主要用例是做基础设施优化，较难成为一个独立的商业模式。 c. AIGC & 去中心化社交内容创作: AIGC 可以带来全新的内容创作方式，运用 AI 生成内容的能力让普通的加密用户加入到创作过程中。用户并不一定要贡献具体创作的内容，可以贡献思路或者微调模型。减轻社交压力：AIGC 可以帮助用户总结复杂的信息流，让用户能快速读取关键信息，减轻阅读压力；在未来有可能通过学习用户的语气和个人偏好，在得到用户授权后自动为我们处理社交消息，完成简单的决策。 DID 和成就体系：运用 AIGC 打造数字身份或者生成个人成就墙。现有用例:AspectaAI Aspecta 基于云端与链上数据，应用 AI 打造具有价值深度的数字身份。从开发者开始，革命用户数据潜能。以 Aspecta ID 作为核心，Aspecta 建立了 Aspecta Identity Ecosystem，通过协议和系统为用户和第三方应用提供安全、可控的跨 Web2 & Web3 的数据存储、传输和智能应用服务。潜在用例: AIGC 成就墙还有一种潜在用例是根据用户链上交互、资产情况、nft 持仓、生成一个艺术墙。不仅仅是简单地陈列出来，而是将各种元素融合为一体，并随机应用 3D 画廊、抽象、油画、涂鸦等各种丰富的艺术形式表现出来，艺术画风与元素也会随着交互记录动态变化。 Comment: 我们如何衡量用户生成与 ai 生成内容的价值？如何衡量人与机器艺术的价值? 笔者认为 AIGC 模型是在现有的数据语料库中学习和总结，很难超出互联网平均水平。在 AIGC 时代，真正的创作者应当去思考真正的创新，进而推动文明的进步，而不是总结平庸的想法。 d. AIGC & NFT 1. 生成式 NFT：AIGC 算法可以从个体收藏家的偏好和反馈中学习，随着越来越多 AI 创作工具对普通用户开放，让 NFT 艺术创作变成了像「你画我猜」一样简单的游戏。现有用例：Eponym，Metascapes Eponym 是 Art AI 开发的一个可以根据单词或短语生成艺术作品的 AI 算法，可以在一分钟之内生成抽象的艺术作品，铸成 NFT，并将其刻在以太坊上。在 OpenSea 上的第一款产品在几个小时内就售罄，截至目前已经完成了 4722 笔 NFT 交易，交易总量达 4722 个 ETH。 Metascapes 原始素材来源于从世界上最奇幻的地点拍摄照片，AI 经过学习之后生成了这些 NFT，目前在 OpenSea 上的交易量达到 315 个 ETH。 2. 交互式 NFT: nft 本身可以根据用户的行为进行交互和成长，比如属性进化、母 nft 合并、nft 博弈竞技等。具体项目如下： Comment：AIGC 是否会影响 NFT 的稀缺性，能否获得社区认可？笔者认为应当分场景分析：中长尾 nft 完全可以靠 aigc 生成，生产效率高、概念创新、画风精美；蓝筹则更 prefer 人类艺术家。这种差别类似工业革命时代工业品和手工品区别——工业革命之前普通人缺乏基础生活用品，工业品的出现满足了民众日常需求，手工品则成为了贵族品质的象征；可见在 aigc 时代，人类艺术家价值会变得更高，但受众更少更高端。 e. AIGC & DeFi 1. 智能交易算法：AI 交易算法可以用于分析市场趋势，更准确地预测资产价格的走向，帮助交易者做出更明智的投资决策现有用例：Sumo Signals Sumo SignalsAI 加密交易策略平台,可提供基于人工智能的套利交易指标，筛选数百种加密货币，寻找表示买入或卖出信号的模式，以帮助加密交易者执行套利交易。 2. 更高效的借贷协议：通过使用 AI 算法，借贷平台可以自动评估借款人的信用价值并设置适当的利率降低违约风险，使借贷过程更加高效。 3. 去中心化预测市场：通过分析用户情绪和行为，算法或许能比专家更准确地预测事件的结果，例如选举或体育比赛。来源：金色财经

金色财经2023-03-08

6个让你生活更轻松的人工智能工具（不包括ChatGPT）

试用了 ChatGPT 好几周之后，我突然想知道，是否有其他人工智能工具也能像 ChatGPT 一样，让我的生活更轻松？人工智能正在改变我们的工作和生活方式，我不想错过充分利用它的机会，所以我去尽可能地尝试了一堆人工智能工具，希望帮我节省时间，提高工作效率。我发现有些工具对我确实有帮助，而有些则没有。以下是我亲测有效的 6 个人工智能工具，分享给你。 1. Tome：人工智能驱动的演示文稿生成器你之前做演示文稿的时候，是否曾经苦于无法想出一个很好的大纲，或者不知道要写什么，要用哪些图片？我在用 PowerPoint 制作演示文稿时曾多次遇到这种情况。幸运的是，现在有了 Tome 这样的人工智能工具，这些问题就不再困扰我了。你可以认为，Tome 就是用于演示的 ChatGPT。你只需要输入一个提示，然后按回车键，在不到一分钟的时间里，Tome 就会生成一个带有引人注目的文字和漂亮图片的完整演示文稿。这里有一个例子。来源：https://beta.tome.app/ 除此之外，Tome 还有许多用于编辑演示文稿的功能。例如，你可以拖放对象，添加 3D 效果图，裁剪视频，在演示文稿中嵌入网络上的实时内容等。 2. QuillBot：增强写作能力的人工智能工具 QuillBot 是一种强大的工具，它可以做转述、语法检查、抄袭检查、总结和引文生成。转述是 QuillBot 最厉害的功能。你只需要复制和粘贴文本，并确定你想要多大程度上的词汇变化。来源：https://quillbot.com/ 你可以用 QuillBot 来优化 ChatGPT 生成的文本。举个例子，我让 ChatGPT 写了一段关于人工智能如何改变世界的文章，然后在 QuillBot 上复制/粘贴。这就是结果。你甚至可以在 QuillBot 中点击任何一个词语，它就会推荐一个同义词列表，你只需要手动挑选出最适合你的句子搭配的那个词。如果你在写作时的主要障碍是词汇量有限（我就是这样），你一定会发现这个工具在写电子邮件、文章和博文时非常有用。 3. Descript：音视频剪辑易如反掌如果你经常需要剪辑视频或音频，你就知道剪掉那些不需要的部分是多么耗时。有时如果遗漏了一个词或没有表达出我们的意思，整个视频都可能需要重新录制。 Descript 解决了这些问题。它是一个音频/视频编辑器，它的工作方式就像一个 word 文档。它采用人工智能技术，可以快速删除录音中的“嗯”和“呃”等语气词，只要一次点击即可将原来音质低劣的录音变得像录音棚出品的一样。也就是说，它最棒的功能就是加录，即在原带上加录新的声音，使得修正音频就像打字一样简单。它的工作原理是怎样的呢？原来，它会为你创建一个逼真的克隆声音，你只要通过简单的打字就可以用这个克隆声音“录制新词”了。当然要做到这一点，你需要先用你的声音来训练这个工具。很酷，不是吗？你给它训练的语音时间越长，它产生的模拟效果就越好。 4. BHuman：批量定制个性化视频客户关系维护在任何企业中都是非常重要的。这就是为什么很多公司给你发的电子邮件中的称呼一定都是你的名字的原因。为每一个客户定制电子邮件很容易，但要为每一个客户定制视频可不是容易的事。幸运的是现在 AI 可以帮助解决这个问题。你只需要录制一个简短的视频模板，然后连接你的数据库（库里有客户名字、姓氏等列表），人工智能就可以为你生成成千上万的个性化视频。下面是一个应用 BHuman 的例子。来源：https://www.bhuman.ai/ 在视频模板中，有两个占位符“姓名”和“产品”。当这个模板视频与数据库相连接的时候，生成的视频中就会包括与每个客户的数据相对应的名字和产品。这就是快速定制大量个性化视频的方法！ 5. Cleanup Pictures Photoshop 等图片编辑工具早就能从照片中去除不需要的物体了，但由于人工智能技术的突破性发展，Cleanup Pictures 将图片处理提升到了一个新的水平。你只需上传要处理的照片，然后使用画笔就能去除任何不需要的物体。之前/之后 (来源: 来源: https://cleanup.pictures/) 由于应用了人工智能技术，你用 Cleanup Pictures 处理图片得到的最终结果会比用 Photoshop 的看起来更自然。为什么呢？如果在 Photoshop 中使用克隆印章工具，必须要有背景参考，而 Cleanup Pictures 只需点击几下就能猜出那些需要去掉的文字、人物或物体后面应该是什么样的。 6. Notion AI：提高写作效率，增强你的创造力 Notion AI 将记事应用程序提升到了一个新的水平。它可以在几秒钟内生成适合你的博客文章、电子邮件或社交媒体的文本。使用 Notion AI 来写作，你可以节省大量的时间！下面是它的工作原理。来源：https://www.notion.so/product/ai 但这还远不是全部，除了能生成文本，Notion AI 本身也是一个强大的编辑器。它可以帮助你概括文本大意，纠正拼写和语法，还能把文本翻译成多种语言。来源：金色财经

金色财经2023-03-08

权重弱势题材活跃！沪指探底回升，6G、通信服务板块再度大涨，医疗近期疯狂“吸金”

三大运营商大幅翘尾提振TMT行业信心，ChatGPT概念回温，ST板块掀涨停潮。近期各行业、风格轮动仍在加速。“电风扇”式的极致轮动中，热点难以把握、操作难度大、赚钱效应难以持续。就此，兴业证券表示，行业轮动结束后的新主线，大多都是从极致轮动阶段的强势行业、板块中“脱颖而出”；信达证券认为，3月股市的季节性无法忽略，每年3月大多是居民资金最活跃的阶段。指数上涨最快的阶段已经结束，但依然有较大的概率，在放慢速度后，继续上涨到3月中下旬。进入4月后，由于政策预期落地、季节性经济最容易恢复的阶段结束，股市可能会有些波折。【市场热点回顾及解读】截至收盘，沪指跌0.06%，深证成指跌0.09%，创业板指跌0.26%，科创50指数涨0.44%，科创板行情明显强于主板和创业板。从个股表现来看，A股市场3561只个股上涨，1337只下跌，199只持平，虽然指数层面较为萎靡，但个股涨多跌少。主力资金动向上，在31个申万一级行业中，计算机、电子、军工、通信等净流入居前；净流出方面，电力设备、银行、有色金属、非银金融等流出居前。【ETF全知道热点盘点】今日重点聊聊医疗、券商这两个板块主题的交易和基本面情况。一、【医疗ETF（512170）】继昨日大幅调整后，今日医药医疗板块维持窄幅震荡。成份股跌多涨少，“医美龙头”爱美客反弹涨逾2%，英科医疗、大博医疗涨超2%；下跌方面，海尔生物、威高骨科、惠泰医疗跌超3%居前，“CRO龙头”药明康德跌1.54%。两市规模最大医疗ETF（512170）微跌0.2%，全天成交3.1亿元，较昨日缩量。日线形态上收出十字星，反映多空力量均衡。资金面仍值得重点关注。行情数据显示，截至7日收盘，医疗ETF（512170）已连续12日获资金净申购，资金净流入合计12亿元，日均净流入逾亿元；从近一个月数据来看，最近20日内医疗ETF（512170）有18日获资金净买入，增仓超16亿元。医疗ETF（512170）最新基金规模超180亿元，稳居A股规模最大医药医疗类ETF。消息面上，近期流感病毒检测阳性率出现上升，中泰证券指出甲流“抬头”可能由2个原因造成：1）过去2年的防控措施如带口罩等积累了大量的易感人群；2）今年流行的毒株为A（H3N2）亚型，其传染性更强、感染率更高。建议积极布局流感机会。浙商证券认为，随着经历公共卫生防控经营恢复正常后，整体医药政策环境缓和、供需端优化以及运营效率提升，医药行业开启泛复苏。我们认为随着公共卫生管控放开，2023年生物医药企业有望逐渐消化政策、公共卫生防控波动、成本和订单波动周期，从而带来运营效率的持续提升，也有望成为2023年医药投资主线。值得一提的是，目前医疗板块估值水平已逼近历史极限低值。数据显示，医疗ETF（512170）跟踪的中证医疗指数最新PE估值跌落25倍，低于近8年超98%时间区间，已经比2018年大熊市末期的估值水平还要低20%，估值性价比尤为突出。资料显示，医疗ETF（512170）成份股全面覆盖了医疗器械和医疗服务领域的细分龙头，其中医疗器械直接受益于后续医疗新基建，权重近4成；同时覆盖8只CXO龙头概念股。医疗服务概念则直接受益于人口老龄化、医疗消费升级和医美等时代大趋势，具备长期国民级需求增长和高成长双重特性。二、【券商ETF（512000）】连续调整的券商板块今日延续弱势，尾盘跟随大盘有所回暖，最终微跌0.02%，国盛金控涨1.82%领涨，华西证券、光大证券等涨幅居前，中证全指证券公司指数23只成份股上涨，8只平盘，18只下跌，板块成交额近123亿元，大幅缩量。热门ETF方面，一键跟踪券商板块行情的券商ETF（512000）跳空低开，全天弱势震荡，尾盘稍有回升，最终微跌0.23%，日线三连跌，全天成交额3.97亿元，缩量明显。虽然近期券商股行情波段反复，但市场对于后市回暖信心颇足！短期下跌即补仓，可见资金对于券商修复信心仍然坚定。从券商ETF（512000）近日的资金申购情况来看，此前3个交易日（3月2日、3日、6日），券商ETF（512000）分别获得资金净申购297万元、4924万元、6772万元，高居全市场11只同指数ETF同期资金净流入第一名，场内资金踊跃布局券商板块~ 此前的2022年，券商ETF（512000）全年份额增长54.23亿份，同样为全市场11只同指数ETF第一名，颇受投资者青睐！截至3月7日，券商ETF（512000）最新基金规模超239亿元，稳居顶流行业ETF行列；两融方面，最新融资买入额1.41亿元，最新融资余额达15.10亿元，处于1月中以来的高位。招商证券指出，利好政策频出，持续推荐券商板块。随着2023年市场信心回暖、经济复苏以及利好政策的出台，交投活跃度及风险偏好恢复有望驱动券商业绩和估值的双重修复。当前券商板块估值仅1.33倍PB，处于历史底部5.62%分位数水平，建议低位布局。资料显示，券商ETF（512000）跟踪的中证全指证券公司指数一键囊括49只上市券商股，其中前5大权重占比达43%，前10大权重占比达58%，近6成仓位集中于十大龙头券商，“大资管”+“大投行”龙头齐聚；另外4成仓位兼顾中小券商的业绩高弹性，吸收了中小券商阶段性高爆发特点，是一只集中布局头部券商、同时兼顾中小券商的高效率投资工具。风险提示：医疗ETF被动跟踪中证医疗指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2014.10.31；券商ETF被动跟踪中证全指证券公司指数，该指数基日为2007.6.29，发布于2013.7.15。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和本基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金过往业绩并不预示其未来表现！根据基金管理人的评估，医疗ETF、券商ETF风险等级为R3-中风险。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对本基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对本基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。（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2023-03-08

大动作！美团创始人王兴参与王慧文“光年之外”A轮，并出任董事，要打造中国版本ChatGPT？

界3月8日消息在OpenAI旗下产品ChatGPT掀起人工智能技术高潮之后，国内各大互联网大佬也蠢蠢欲动。　　3月8日下午，美团创始人王兴发布朋友圈透露，个人将参与王慧文创业公司“光年之外”的A轮投资，并出任董事。王兴在朋友圈中表示，“AI大模型让我既兴奋于即将创造出来的巨大生产力，又忧虑它未来对整个世界的冲击。老王和我在创业路上同行近二十年，既然他决心拥抱这次大浪潮，那我必须支持。” 　　王慧文要打造中国版OpenAI 　　王兴与王慧文从清华的上下铺同学，到携手创办校内网及美团，从同窗到创业，一直是科技互联网圈的一段佳话。2020年，王慧文宣布从美团退休时，王兴曾在公开信中表示，“老王和我是有共同志趣的同学和室友，是携手创业的搭档和并肩战斗的战友，更是可以思想碰撞、灵魂对话的一生挚友”。　　2月13日，王慧文在社交平台“即刻”发布“英雄榜”，称要打造中国的OpenAI（ChatGPT主体公司），同时为自己的新事业招募人才。英雄榜中，他透露目前招聘研发人才，要求有三点：业界公认的顶级研发人才、狂热相信AI改变世界、坚定确保AI造福人类。　　王慧文今年2月宣布成立北京光年之外科技有限公司，自己出资5000万美元，公司的估值为2亿美元，他个人不占股份，资金占股25%，将用其他75%的股份来邀请顶级研发人才。他同时透露，公司的下一轮融资已有顶级VC认购2.3亿美金。据36氪报道，王慧文口中的顶级VC，至少包括源码资本、真格基金等。　　2月14日，他又发布了《AI英雄榜·续》，其中写到了对光年之外另外75%的股份规划：　　如果公司上市时，这些股份仍未发完，剩余的部分不会留给任何人，而是成立一支非盈利性基金，专门投资那些发展路径不清晰，实现希望很渺茫，商业价值不明确，但是一旦突破就能改变世界的科技探索。　　投资界和券商分析师口水战　　美团原二号人物王慧文的带资入局，“肉身不占股”的举动，引发投资界和券商分析师口水战。　　2月14日，海通证券分析师郑宏达在朋友圈转发了王慧文的“英雄榜”，并配文写到：“这不是扯淡么，5000万美元够干什么的？大模型训练一次就花500万美元，训练10次？互联网的人啥都不懂，就只会营销，一点都不踏实。” 　　随后，某资本合伙人却又忍不住加入“论战”，一边指责郑宏达“diss一位成就万亿公司的企业家，谁给你的勇气？”，一边建议对方应该专注本职业务，“多做一点研究、为买方提供优质的服务不好吗?”最后，还对郑宏达下达“战帖”，称要用50万美金赌王慧文创业能不能成功。　　争论根源在于ChatGPT有着较高的入场门槛　　这一争论发生的根源在于，无论是ChatGPT还是其他的Chat bot，都有着较高的入场门槛，主要体现在技术和资金两方面。　　中信建投证券在一份研报中指出，Transformer在网络结构上的进化带来了参数量和模型层数的提高，引起了生成式AI技术能力的质变；同时并行化优势允许其在更大的数据集上进行训练，这也促成了GPT等预训练模型的发展。　　在那之后，AI开始从大量训练模型向训练大模型转变，以期让AI模型具有泛化能力，让AI真正走向通用且实用。　　但是在训练大模型的过程中，背后所需要的算力、云计算、数据等等，都有着极高的资金门槛。　　OpenAI在一份提交给美国国税局的文件中指出，还在2017年时，它花在云计算上的钱都有790万美元。此外，其创始人布罗克曼等人测算，训练大模型消耗的计算量，每3、4个月会翻一倍。据多位业内人士估算，OpenAI训练GPT-3一年，仅算力成本就有2000万美元。

金融界2023-03-08

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