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以日新月异的速度把握加密牛市
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默尔（Jackson Palmer）与
IBM
软件工程师比利·马库斯（Billy Markus）共同推出了根据柴犬模型创建的狗狗币。狗狗币最初只是比利·马库斯用于证明，同时作为比特币的改进示范而创立之电子货币，技术架构基本上来自于莱特币，发布之后很快的在电子货币社区中流行，自平台上线的30天内即有超过100万人访问。如今的狗狗币上涨已是万倍涨幅，于是投资者就把这种期待寄托在了其他的迷因币上。狗狗币开启 “迷因币” 热潮，大量模仿币种陆续出现，包括柴犬币（代号：SHIB）、Baby Doge（BABYDOGE）、以马斯克宠物犬为名的Floki Inu（FLOKI）、Akita Inu（AKITA）、SafeMoon（SAFEMOON）等。 此次由铭文带动的加密牛市或许才刚刚开始，迷因币的热潮或许正在来临。在此之前，做好加密货币的投资功课将非常重要。4e是您最明智的选择，4e让每一位投资者都可以轻松了解加密市场的最新动态。不管您是新手小白，还是资深金融投资者。都可以在4e特设的雷达直播间，寻找到拥有多年交易经验的分析师、交易员实时在线交流市场行情以及策略。 4e交易平台不仅拥有领先的社交平台雷达直播间，还有大宗商品，股票、外汇、贵金属等多种全球化金融产品，平台以一站式交易服务为特色，提供安全、便捷和创新的金融产品，帮助投资者实现更好的风险管理和投资回报，同时，全球多元化的金融投资品也让投资人避免鸡蛋放同一篮子的投资困境。 高收益的同时带来了高风险，4e平台多元化投资是对投资者最佳的选择。特别是在加密货币市场一直有币圈一天，人间一年的说法，获得了高收益可以把收益再进行重新分配投资稳健型产品。同时，需要注意的是，日新月异的速度，让大众对于单一币种的热情一般无法长久，而迷因币本身恰恰没有技术、产品，全靠社群的共识和热情支撑，这导致大多数的迷因币并不长寿，很容易在短暂的FOMO 情绪过后跌落谷底，值得广大投资者警惕。 来源：金色财经
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金色财经
2023-12-22
张江集团：上海微电子成功研制出28纳米光刻机，中芯国际、华虹半导体等在先进模拟芯片代工能力上不断打磨
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领域，张江集聚了百度飞桨、阿里平头哥、
IBM
、微软、七牛云、傅利叶智能、智元机器人等代表性头部企业，推动着数字信息技术与人工智能相关产业的融合发展。 在当前最受关注的国产芯片领域，张江“芯”企业正发奋自强。紫光展锐在深耕5G的同时，面向6G前沿技术，已启动6G技术预研。AI浪潮下，时擎科技坚持自研RISC-V架构的领域专用处理器，推出了一系列面向边端侧智能交互和信号处理的芯片产品。 作为国内唯一一家掌握光刻机技术的企业，上海微电子成功研制出28纳米光刻机。中芯国际、华虹半导体等在先进的模拟芯片代工能力上不断打磨，为实现倍增目标、持续高质量发展不断注入强劲能量。
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金融界
2023-12-20
为增强AI和云计算，
IBM
的23亿美元收购来了！云计算50ETF(516630)探底后翻红！
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份额。消息面上，美国国际商用机器公司（
IBM
）周一（12月18日）宣布，将以21.3亿欧元（23.3亿美元）收购德国软件公司Software AG的企业技术平台，以加强其人工智能和混合云产品。 海内外AI大模型继续狂飙，商业化AI产品应用落地加速，算力需求居高不下，AI产业链迎来新一阶段的催化，叠加政策扶持人工智能产业链的力度不减，云计算50ETF（516630）、大数据50ETF（516000）覆盖的AI 应用、算力租赁、数据要素等热门板块的景气度有望持续上升。 本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-19
IBM
将以23亿美元从Software AG收购两个数据平台
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IBM
已达成协议，将以21.3亿欧元（23亿美元）现金从Software AG收购数据集成平台StreamSets和WebMethods，以增强自己的人工智能AI和云计算能力。 两家公司在周一的公告中表示，这笔交易预计将在2024年第二季度完成，尚需获得监管部门批准。
IBM
表示，随着对AI应用定制云服务的需求增加，这笔交易将加强公司的地位。
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金融界
2023-12-19
IBM
将以21.3亿欧元从Software AG收购两个数据平台
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12月18日消息，
IBM
已达成协议，将以21.3亿欧元现金从Software AG收购数据集成平台StreamSets和WebMethods，以增强自己的人工智能和云计算能力。这笔交易预计将在2024年第二季度完成，尚需获得监管部门批准。
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金融界
2023-12-18
IBM
将以逾23亿美元收购Software AG的企业技术平台
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IBM
周一表示，将以21.3亿欧元(约合23.3亿美元)现金收购欧洲最大系统软件供应商Software AG的企业技术平台StreamSets和webMethods。
IBM
在公告中称，此次收购进一步证明了
IBM
对人工智能和混合云的深度关注和投资。StreamSets将为
IBM
的人工智能和数据平台watsonx增加数据获取功能，而webMethods将为客户和合作伙伴的混合多云环境提供额外的集成和API管理工具。
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金融界
2023-12-18
明年最主要的25个变革趋势！高盛资金流大师：做多中国股票 年初美股难追高 “这时间点”大额资金入场
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性。 11. 苹果怎么样？自1978年
IBM
以来，单一名称权重从未出现过>7%的情况。2024年会是苹果还是法国股市？ 12. 2023年的特点是宽度不佳，宽度是有记录以来最窄的。到2024年，图表看起来将不再一样。 13. 全球被动资产管理规模现已在2023年首次超过全球主动资产管理规模。 14. 2020年美国出现的趋势：被动型信托基金与ETF超越主动型。 15. 每年1月是股市最大的流入量，即“一月效应”，全球华尔街的每一位财富管理人士现在都在发出这些呼吁。 16. Scott查看了选举年流量数据，11月24日通常会出现另一轮大额资金流入。 17. 自2000年至2023年，标准普尔500指数周一的表现奇怪但真实，周末的恐惧并没有成为现实。 18. 100多年的60/40数据来看，今年迄今增长15%，完全扭转2022年以来的损失。美国的60/40组合，结构性而非战术性，再次出现。 19. 明年1月19日出现市场轮换：当落后者追赶时，将成为阿尔法选股的领先者，这个很重要。 20. 根据高盛数据，高频通常会在大多数1月重新杠杆化，过去13年中有12年是如此。 21. 继11月和12月上涨超过10%之后，明年1月会发生什么？有害怕错过(FOMO)的情绪吗？这种情况不太常见。自1900年以来，我们已经有10次看到年底涨幅达到或超过10%。接下来的一月，命中率高达90%，回报率高于平均水平，因为没有兴趣再次追赶。 22. 最好的两周回报期？1月1日为前5名，12月2日为前4名。 23. 2024年零售交易员可能回归。 24. 长伽马和到期日：价值5万亿美元的期权到期，这是有记录以来最大的到期日。市场应该看到伽玛墙开始消退，市场可以更加自由地运行。 25. 2024年最喜欢的交易是什么？Scott提到，做多中国股票，新兴市场股票正在重新崛起，强调这是可用的投资想法。
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小萧
2023-12-16
广道数字下跌5.03%，报24.0元/股
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府管理部门提供大数据解决方案，同时也是
IBM
独立软件开发商、Intel技术提供商、Intel全球通讯联盟(ICA)成员等。 截至9月30日，广道数字股东户数7231，人均流通股5660股。 2023年1月-9月，广道数字实现营业收入2.11亿元，同比增长0.93%；归属净利润4091.0万元，同比减少5.79%。
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金融界
2023-12-14
腾讯今年回购金额已超过去10年总额；拼多多Temu成美国人最爱购物APP；苹果被看好明年市值冲向4万亿美元
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一些最先进的芯片制造设备。合作伙伴包括
IBM
、美光科技、应用材料和东京电子。该组织还将使用州资金从荷兰公司阿斯麦购买芯片制造设备。设备安装后，该项目及其合作伙伴将在那里开始研究下一代芯片生产。该项目将至少吸引90亿美元的私人资金。纽约州投资10亿美元购买阿斯麦设备，并建造一个拥有50000平方英尺芯片生产空间的建筑，预计建设将花费大约两年时间。 本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-13
微软要爆发了，AI行业如何选股| AI Financial 恒益投资
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第一桶金。 微软的另一大成功之处在于与
IBM
公司的合作。当时，苹果的Apple 2火遍大江南北，而
IBM
也想进入个人电脑市场，但没有时间自己研发了。于是，微软与
IBM
签署了合同，提供了一个名为PC-DOS的操作系统，其实这个软件也是微软从别的公司买来的。 之后，微软又把这个软件改名为MS-DOS对外销售，该系统兼容
IBM
，并且支持更多的硬件，使其易于获取。在Windows 95以前， MS-DOS是个人电脑中最普遍使用的DOS操作系统。微软借助这个系统在个人电脑领域一举崛起，成为业界独大的力量。 1985年，微软推出了Windows 1.0，引领了图形用户界面的潮流。Windows的推出使计算机界面更加人性化，操作也更加简便。随着时间的推移，Windows不断升级，其在计算机界的地位逐渐巩固。1990年代，Windows经历了全盛时期，Windows 95、Windows 98、Windows 2000、Windows XP等版本相继推出，每一次更新都为用户提供更优越的功能和体验。 Windows操作系统的成功一方面归结于，它占到的先机，定义了计算机的用户界面，只要是个人计算机，都会优先考虑搭载这套系统；还有另外一个，很重要的因素，就是微软的研发和开发团队，解决了大量的问题，让用户在使用这套系统的过程当中，99%的问题都不会遇到。大家不要小看这个点，一个产品如果使用过程中，没有什么感觉，那说明这个产品开发团队太厉害了，因为他们提前考虑和解决了大量的问题，直接让问题没有产生，才可以做到，使用过程丝滑到没有任何感觉。而微软的操作系统，在今天就做到了。这其实就是为什么，那么多个人电脑以及企业电脑都选择使用Windows的原因。 微软的第二个产品，也是最重要的护城河之一，就是Microsoft Office 套件 起源和早期版本： Microsoft Office套件的最初版本于1989年发布，当时包括Word、Excel和PowerPoint。 Office的早期版本主要针对Windows和Macintosh平台，为用户提供了图形化用户界面和协同工作功能。 应用程序的发展： Word：用于文档处理和文字编辑，是Office套件中最基本的应用程序之一。 Excel：电子表格应用程序，用于数据分析、建模和图表制作。 PowerPoint：演示文稿应用程序，用于创建幻灯片演示。 Outlook：电子邮件和日历管理工具，后来还加入了任务管理、联系人和其他功能。 文件格式和互操作性： Office套件采用了一系列标准文件格式，例如.docx（Word文档）、.xlsx（Excel电子表格）和.pptx（PowerPoint演示文稿）。 微软一直努力提高不同Office应用程序之间的互操作性，以及与其他办公套件的兼容性。 协同工作和云服务： Office 365：随着云计算的兴起，微软推出了Office 365，这是一个基于订阅模型的服务，使用户可以通过云端访问Office应用程序和存储文档。 实时协作：Office应用程序逐渐引入实时协作功能，使多个用户可以同时编辑和共享文档，促进团队合作。 移动应用和跨平台支持： 微软发布了适用于iOS和Android的Office移动应用程序，使用户能够在各种设备上使用Office功能。 Office Online：Web版本的Office应用程序，使用户可以通过浏览器访问Office功能而无需安装本地应用程序。 人工智能和智能功能： 微软将人工智能集成到Office套件中，通过智能建议、自动填充和其他功能提高用户效率。 支持自然语言处理和语音识别技术，使用户能够以更自然的方式与Office应用程序交互。 教育和企业市场： Office套件在教育和企业市场广泛使用，为用户提供了丰富的工具和功能，支持各种办公和学术任务。 微软通过Office 365提供了面向企业的服务套餐，包括电子邮件、在线会议和文件存储等功能。 总体而言，Microsoft Office套件经历了多次演进，从最初的桌面应用程序发展成为一个支持云计算、实时协作和人工智能的综合办公解决方案。其持续的创新和更新使其成为全球最受欢迎的办公套件之一。 然而，随着互联网的兴起和移动设备的普及，微软开始面临一些挑战。谷歌等互联网公司的崛起给微软带来了竞争压力，而智能手机和平板电脑的普及改变了人们的使用习惯。 虽然微软在个人电脑方面有巨大的成功，但是，在移动设备领域，微软的努力却并非总是取得成功。 微软在移动设备上的探索可以追溯到1996年，当时推出了面向切入式设备和小型设备的Windows CE系统。这是他犯的第一个错，没有设计针对移动设备专门的界面和系统，而是基本把电脑系统塞进了手机了，使用极其不方便。 2007年，iPhone的推出彻底改变了智能手机市场。微软在这个时候发布了Windows Mobile 6.0，但与竞争对手相比，这个版本显得相对陈旧。 触屏操作的引入也成为行业趋势，但微软采取了与主流不同的策略，设计了全键盘的Windows Mobile手机。这又是另一大失败点。 于是微软错失了识别市场趋势的机会。Android崭露头角，而微软却没有及时推出适应新趋势的产品。2009年，iPhone和Android崛起，微软在智能手机市场份额上失去了领先地位。 微软的Windows Phone失败并不能阻碍其在科技和商业领域的发展。除了Windows Phone外，微软在云服务和Xbox等核心业务上取得成功。在Xbox项目中，微软以687亿美元收购了动视暴雪，成为游戏界最大收购案例。初期，微软试图进入客厅场景，又财大气粗，于是推出Xbox。微软克服了难以和其他公司合作的困难，发挥了自己的“钞能力”，以巨额支出解决了人才和游戏内容问题。2001年Xbox上市，成功占据第二位置。 Xbox 360在2005年推出，引入了大量经典游戏，销售达1亿台。然而，2006年爆发的“三红”事件成为挑战，微软耗资11亿美元解决问题。PS3的改良和低价使其与Xbox 360平手，但任天堂的Wii成为冠军。2013年，微软推出Xbox One，但奇葩政策导致不满，PS4再次占优。近年来，微软通过收购、订阅制度和Windows生态系统整合找到在游戏市场的立足点。通过Xbox Game Pass等服务，微软取得竞争地位，暴雪收购案再次展示其财力。在游戏主机市场，微软与任天堂和索尼继续竞争。 前文一直提到，微软具有“钞能力”，但微软并不是在开设印钞厂来印钞票。还是要靠其他方面来赚取收入。 2014年至今，微软在云计算、移动应用、智能硬件等领域全面发力，布局虚拟现实、人工智能、量子计算等前沿科技，公司营收也保持了稳定增长，在2019年微软市值首次突破万亿美元，在Windows 11发布前两天，微软市值盘中突破两万亿美元，成为仅次于苹果的全球市值第二大科技公司。 微软的云服务在2022财年，占据了总营收的38%。微软已经不再只是卖操作系统的公司，而是一家完全致力于云计算和云服务的企业。 谈到云服务，很多人可能首先想到的是服务器。购买了服务器后，可以用于托管网站或者作为游戏服务器等。但实际上，这只是云服务的一个小方面。微软的云服务可以简单地理解为一个大型的云操作系统。除了大家熟悉的托管网站之外，还可以购买虚拟硬盘，虚拟机可以安装自己想要的系统，然后安装软件或者运行自己的程序。 在云服务领域，你需要什么，就可以购买什么，具有很大的弹性空间。举个例子，有一个加拿大的机构BC Cancer，他们通过AI进行癌症的预防筛查研究和治疗。起初，他们购买了本地服务器，用于进行机器学习和大数据收集。然而，由于实验室每周能产生一TB的数据，每年累计达到4-500TB的数据量。这些数据非常庞大，因此他们经常需要购买新的存储硬件。与此同时，数据安全性和硬件维护升级也带来了不少麻烦。因此，在2017年，BC Cancer与微软合作，将数据和AI算法迁移到了微软的云服务上。BC Cancer现在只需要上传数据，并让AI进行计算，理论上可以提供无限多的存储空间和算力，同时提高数据安全性，省去了用户硬件维护和升级的麻烦。 云服务的价值在于提供需求，由云服务商解决硬件和软件的各种问题，用户只需使用即可。当然，这也需要支付相应的费用。云服务不仅用于计算，还可以用来省钱。例如，2020年，微软与百事公司签署了为期五年的云服务合同。除了使用微软的Office和Teams套件外，百事可乐还利用基于城市人口统计、消费者购买行为和当地天气等因素的大数据，进行库存管理分析和需求预测。这有助于避免库存积压等问题，提高了库存的合理性。 有人可能会问，为什么百事不自己搭建一个网络服务呢？虽然百事可能有这样的能力，但从搭建、采购到软件编写，时间成本是无法预料的。在自由的资本市场上，大多数情况下选择购买成熟的云服务是最合适的。例如，2016年，波音将基于云计算的航空分析应用移植到了微软Azure上，以节省燃油消耗。波音的合作伙伴包括劳斯莱斯和博世，用于分析发动机测试数据和自动优化生产线配置。这样的合作使得波音能够更好地存储和分析相关数据，发挥云服务的优势。 现在，我们以旁观者的身份回顾微软走过的47年历程，虽然微软曾经犯过不少错误，但凭借在基础系统领域的强大科技地位，微软依然坚挺并持续发展至今。然而，与苹果相比，微软在我们的视野中出现的频率越来越低，存在感远不及对手苹果。微软从2C（Consumer）逐渐转向了2B（Business），从单纯的个人软件过渡到了云服务。 云服务的最终形态是公共资源化，类似于第二次工业革命催生电力成为一种公共资源的情景。在现代化的生产变革中，不仅需要电力，还需要各种各样的算力。手机游戏需要强大的算力，但是独立硬件的发展存在物理上的限制，而随着摩尔定律的失效，进步速度越来越慢。随着5G和6G的发展，云游戏可能会成为我们的日常，手机只需要处理操作指令和图像，从而提高了手机的续航和降低了发热。 这种形态有多种多样，但在其背后所需要的是各种连接和算力，这就是各种云服务的作用。在未来，我们可能会像现在租服务器一样，按需付费，灵活使用各种服务。虽然现在的技术和网络无法很好地实现这个愿景，云游戏已经开始出现，并在逐步进化，这是一个不可抗的向前发展的过程。从1831年法拉第发现电磁感应到1879年爱迪生点亮第一盏电灯，历经了48年。现在我们这一代正处于另一个48年的时代，这难道不是一个抓住时代风口的绝佳机遇么？ 微软与AI 微软在不久前，给人的印象还是一个在B端和c端都乏善可陈的普通巨头，但却在短短一年内脱胎换骨，成了整个硅谷乃至全球最潮的科技公司。点燃这家老牌公司的，无他，只有两个字母——AI。 11 月 15 日，在微软大本营美国西雅图，微软CEO 萨提亚·纳德拉在 Ignite 大会上，一口气公布了 100 多项以 AI 为中心，在云计算基础设施、 模型即服务 MaaS 、数据平台、Copilot 人工智能助手等方方面面的新产品和新功能。 微软在人工智能领域的领先地位体现在多个层面，从硬件设施到云计算、商业服务，形成了一个全面的生态系统。从这次大会。我们可以清晰地看到微软在AI领域的领先和野望： 1. 硬件创新： 微软通过推出自家设计的芯片系列，如Azure Cobalt和Azure Maia，实现了对通用工作负载和人工智能工作负载的性能、功率和成本效益的优化。这标志着微软在硬件创新领域的进一步深入，为其云计算基础设施提供更大的灵活性和效率。 2. 合作伙伴关系： 与业界领先公司，包括AMD和英伟达等硬件制造商的合作，使微软能够集成最新的AI优化芯片，如AMD Instinct MI300X和英伟达H100、H200等，为客户提供多样性的硬件选择，进一步提升AI工作负载的性能。 3. 全栈AI解决方案： 微软通过构建端到端的Copilot堆栈，包括云计算基础设施、基础模型、数据工具链以及Copilot本身，为开发者提供了全面的AI解决方案。这种全栈方法不仅关注于新奇技术，还注重产品制造、部署、安全性以及真正的生产效益。 4. 开源和开放性： 微软积极支持开源模型的模型即服务（MaaS），允许开发者轻松将各种高级模型，如Stable Diffusion、Meta Llama 2、Mistral等，通过API集成到他们的应用中。这种开源和开放的态度促进了创新，使开发者能够更灵活地利用最新的AI模型。 5. 数据驱动： Microsoft Fabric作为数据平台，通过统一化的体验，连接客户数据和微软的AI工具。这个平台致力于创造一种集成、简化的体验，将所有数据和分析工具汇集在一个产品、一个体验、一个架构、一个业务模型中，为企业提供了完整的数据管理解决方案。 6. 协同助手和自定义插件： 微软推出的Copilot Studio和独立的协同助手，如Dynamics 365 Guides中的Copilot，让用户能够通过语音和手势与生成式AI互动，为工业环境中的工人提供支持。这种创新将AI的应用领域扩展到更广泛的场景，促使AI不仅服务于白领工作者，还服务于蓝领工作。 「一切为了 AI，为了 AI 的一切。」用这句话形容这次微软 Ignite 大会，并不算夸张。在 GPT-4 和大语言模型彻底搅动了世界之后，看到机会的微软，成为转身动作最快的巨头。 我们再来看看微软和现如今最如日中天的OpenAI的关系，也可以得出一些启发： 微软与OpenAI关系时间线及发展 2015年：OpenAI的创立 - OpenAI由埃隆·马斯克、彼得·泰尔、雷德·霍夫曼等投资者共同创立，旨在推动人工智能的发展并确保其对人类的益处。 2019年：微软的首次投资与战略合作 - 微软与OpenAI建立战略合作关系，投资金额为10亿美元。共同探索人工智能领域的合作机会。 2020年2月：OpenAI融资设计曝光 - OpenAI的融资设计曝光，包括四个阶段的利润分配计划，展示了对合作伙伴（包括微软）的长期承诺。 2020年6-7月： Chat GPT初始版本发布，这是基于GPT-3的一个技术。 微软购买了GPT-3的核心技术独家许可，并可以进行商用。 2022年11月 GPT-3.5发布，这也是我们现在能免费用的版本 2023年初：微软追加100亿投资 - 微软通过供130亿美元投资，持有约49%股份，并且宣布将ChatGPT整合进搜索引擎Bing，可以看出双方合作紧密 新金主加入 - 头部风险投资机构，如老虎环球、红杉资本、A16Z等，加入OpenAI投资行列。 这些投资使OpenAI的估值达到了270亿至290亿美元。 2023年11月： OpenAI计划寻求新资金支持 - OpenAI计划向微软等投资者寻求新的资金支持，以推动其 “与人类一样智能” 的计算机软件愿景。 Microsoft 365 Copilot发布 - 微软发布Microsoft 365 Copilot，基于OpenAI大语言模型的人工智能补充工具。旨在帮助企业用户更好地组织数据和进行交互操作，标志着微软进军生成式AI的 “货币化”。 Microsoft Copilot商业化计划 - 微软宣布Microsoft 365 Copilot企业版本，将人工智能工具融入Word、Excel、PowerPoint、Outlook和Teams等协同工具，提高企业用户工作效率。 - 微软全球资深副总裁兼消费者业务首席营销官表示，Microsoft Copilot标志着进入全新的AI时代，将改变人们与科技互动和从中获益的方式。 微软财务官Amy Hood关于Copilot的展望 - 微软财务官Amy Hood表示，Copilot的实质性利益可能需要等待一段时间，但对于H2数据充满信心，意味着2024年上半年可能见证实质性利益。 微软股价表现和分析师展望 - 微软股价年内涨幅高达34%，分析师看好微软未来，认为微软股票仍具备上行空间。 微软进入OpenAI董事会 未来展望： - 微软通过整合OpenAI技术，特别是Microsoft Copilot，不断推动人工智能在其产品和服务中的应用。 - 微软可能继续通过与OpenAI等伙伴的合作，推动人工智能技术的创新，以适应市场变化。 - 微软与OpenAI的紧密合作将有助于双方在人工智能领域取得更多突破，为未来的技术发展打下坚实基础。 在这个充满变革的时代，微软和OpenAI的紧密合作显示出两家公司在推动人工智能发展方面的共同愿景和决心。如果说之前微软还是在产品层面进行「AI 集成」，现在它已经在硬件设施、云计算和商业服务的全生态层级，围绕 AI 进行了革新。只要 AI 浪潮继续推进，微软就会是那个最领先、最具有前瞻性和决策力的巨头。 AI与第四次工业革命 经常听我们讲座的朋友，应该都知道，我们Ai Financial从几年前就告诉大家，以AI为核心的，第四次工业革命已经到来。为什么我们会这么说？以及如何去跟上这次时代的东风？在讲座最后一个部分，我们来看一下AI所引领的第四次工业革命及投资AI产业的方向性观点。 新时代开启：人工智能的发展流程 首先，我们来介绍一下人工智能的发展流程。科技发展的进程遵循着一个不可或缺的三阶段递进规律。 第一部分的基础理论的形成是至关重要的，坚实的理论基础可以为后续的技术创新铺垫基石。 在理论打下基础之后，第二阶段便是将理论发展成可实现的技术。这一阶段，科学家和工程师们需不断在第一步理论的基础上进行技术创新和优化，将理论转换成现实，这个阶段的成功实现是基于第一阶段理论基础的支撑。 最后，第三阶段是科技应用于社会，服务于人类。 这一阶段，需要将科技成果转化为实际产品服务和解决方案， 从而推动达到贡献社会，服务于人类的目的。这一阶段的成果，如果没有前两个阶段作为基础是无法实现的。总的来说，科技发展遵循着一个不可分割的三阶段递进关系， 即底层基础理论的形成，理论发展成技术以及技术应用于社会。 AI的理论基础 人工智能 (AI) 的概念，其实已经存在了几个世纪。但我们今天所熟知的现代人工智能领域的相关 理论，在20世纪中叶才开始形成。有几位先驱为该领域的发展做出了贡献，人工智能的发展能走到今天，尤其离不开杰佛瑞.辛顿。 对于人工智能发展方面的努力，杰弗里ꞏ辛顿（Geoffrey Hinton）是一位著名的计算机科学家，并且获得了许多奖项和荣誉，包括被称为“计算机界的诺贝尔奖”的图灵奖 。 杰弗里.辛顿对人工智能（AI）领域做出了重大贡献，尤其是在深度学习领域。 辛顿从20世纪80年代开始研究神经网络。这项技术推进了这一领域的发展，并使其更容易被全球的研究人员和从业者使用，为ChatGPT的诞生奠定了坚实的理论基础。 ChatGPT探索人工智能之路 前面，我们介绍了人工智能的发展流程，在之前的数十年的研究中，人工智能一直处于一个理论 的状态。 那么ChatGPT的横空降世，又意味着什么呢？ChatGPT与其他之前所谓的人工智能的区别，在于它真真实实的是一个人工智能。 它的横空降世宣布了一个人工智能的未来方向，就像水手在海上看到的一个灯塔。ChatGPT的出现会让水手们朝着这个灯塔去前进。 其实，人工智能现今只是停留在一个技术的层面。 虽然技术已经出现，但是人工智能的应用还处 于起步阶段，需要不断地指明方向并制定行业标准。在此过程中，ChatGPT成为了一个重要的引领者。它基于大型语言模型、模仿学习和神经元方式学习的原理，成功实现了自然语言生成和理解的能力， 并且在公共领域开放可以根据不同的需求进行训练。 ChatGPT和之前的AI很不一样，他的逻辑是先有人工智能再根据需求进行数据训练，它更加符合人类发展的一个真实的情况。它的成长是基于摸索并且在摸索中探究出一个方向。所以ChatGPT和人类起源的发展是一样的。 在这个过程中，ChatGPT的公开性和可塑性成为了它的重要优势。可以根据不同的需求和应用场景进行训练和改进。 ChatGPT仿佛是一个刚出生的小孩子，它跟着人类一起成长，从小培养它并且是朝着一个方向去培养的。 为什么说之前的数十年的人工智能只是在卖一个概念？为什么市面上那么多声称自己是人工智能的产品，都不能真正算得上是人工智能？ 因为它们是逆着人性的，而人工智能必须得符合人性。 就以讯飞为例，科大讯飞是一家做语音识别的公司，这其实是涉及到了AI的应用。直到现在AI的应用都还没开始，而他们在十年前就提出了AI的概念，同时他们的产品并不能生成新的内容并自我学习，自我调整。所以讯飞的AI并不符合人性的习惯，不能被称为AI。 多年以来，科大讯飞只是在靠着卖概念做着房地产生意。市场上这样的公司不止讯飞一家， 很多公司研发的并不是真正的AI，却靠着AI的噱头割韭菜。 ChatGPT推动人工智能应用 在现今开启的人工智能新时代中，人工智能实际上从来没有达到过一个应用的层面。ChatGPT是支持人工智能这个理论的一个技术。但是因为ChatGPT的出现，让许多公司开发人工智能应用成为了可能。 ChatGPT是首个也是唯一一个将人工智能理论变成一个实际具体的技术。 更重要的是ChatGPT是第一次提出人工智能和人类之间可以协同工作。 我们相信这也是由ChatGPT引领第四次工业革命的方向：未来人工智能，一定会围绕人机的协同共创来展开。这个方向一旦展开后，会带来更大量的应用进而带来生产力格局的演变。然而，尽管我们意识到社会正在快速发展，但如何确定工业革命是否已经到来仍是一个问题。 早在2011年，汉诺威工业展就提出了“工业4.0”的概念，该概念旨在通过物联网实现生产供应、 制造和销售信息的数字化和智能化，从而实现快速高效和个性化的产品供应。 这种新型工厂被称为“智能工厂”，并被认为标志着——第四次工业革命的到来。因此，我们可以确定第四次工业革命已经到来。 前三次工业革命的发生是人类科技进步的重大飞跃，它使人类的生产力和创造力得到了巨大提升。 同时也深刻地改变了人类的生活方式和思维方式。前三次工业革命中，我们不难看出一种共性。 那便是产品会先出现，人类再围绕技术搭建平台，最后在思考如何使用这项新的技术发展商业应用。 第四次工业革命 而我们第四次工业革命则是一个倒推的流程。 早在上世纪五十年代，当时美国政府为了赢得冷战推出了一个名为“达特茅斯会议”的计划， 旨在寻求一种新型的智能来应对冷战带来的挑战。 在达特茅斯会议之后，人工智能开始进入了一个快速发展的时期。 20世纪60年代，
IBM
公司成立了一个名为 “
IBM
人工智能研究中心” 的机构，专门研究和开发人工智能技术。 此外，许多大学和研究机构也开始在人工智能领域进行研究，并获得了政府和企业的资助。 据统计，自2010年以来，人工智能公司的融资额呈现出爆炸式增长。根据CB insights的数据，2021年AI领域全球融资总额超668亿美元。从全球范围来看，对人工智能基础设施市场的投资也在增加。Data Bridge市场研究公司数据显示，到2029年，全球这一市场的支出预计将达到4225.5亿美元，未来六年的复合年增长率将高达44%。 可以看出，我们早已知道人工智能的巨大用途。第四次工业革命变成了募集资金创建平台：了解应用途径再研发这样一个倒推的流程。我们以挖掘石油为例来更好的理解一下其中的逻辑。 在传统的工业生产中，挖掘石油的流程通常是这样的： 首先，需要进行地质勘探，找到可能含有石油的地点开采石油。 其次，需要建立管道系统将石油从油田运输到加油站。 最后，将石油储存于加油站并进行分销。这也是前三次工业革命中的发展流程。 然而，在以人工智能为驱动力的第四次工业革命中恰恰相反。我们首先建立了“加油站”也就是募集资金的平台。 这个平台给我们提供大量的资金来研究人工智能领域。 然后，我们再建立起“管道系统”即如何将人工智能在生活使用。 最后，我们只需要等待“石油”的开采，也就是等待人工智能这项技术的开发。而ChatGPT的问世则完成了这次最后一步。 这意味着，这次的工业革命一旦爆发则是一个多方面，一起爆破的一场革命。而且其发展将非常的迅速势不可挡。 虽然AI行业正在如火如荼地发展，但当然的所有行业都会有其泡沫和局部峰值。如何去辨别行业中值得投资的公司对于我们这些投资人而言是非常重要的。价值链是创建成品的一系列连续步骤，从最初的设计到到达客户手中。该链条确定了增值过程中的每个步骤，包括生产的采购、制造和营销阶段。一般来说，不同的公司拥有链条中的不同步骤。准确预测谁将赢得构建和销售人工智能产品的价值链是很困难的，我们Ai Financial也从不做预测，而是用事实说话，但我们可以讨论每个参与者可能带来的潜在价值。 在AI价值链中，大致包含以下几个角色： 1. 模型构建者Model Builders：包括设计、构建和完善 AI 模型的研究人员、数据科学家和工程师。目前的全世界，AI算法还处于百家争鸣的阶段，随着计算机的计算能力的指数级的上升，要说哪一种算法可以形成技术壁垒，还为时过早。而且，即使AI算法真的成为了技术壁垒，但是否能成为一个企业的真正护城河，那又是另外一回事；历史告诉我们，技术方便最强的，不等于这家企业就能成为最强。 2. 基础设施提供商Infrastructure Providers：这些参与者提供运行人工智能系统所需的云存储和处理能力等基础服务。亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 和谷歌 (云) 等公司在这一领域占据主导地位。尽管竞争激烈，但这些服务必不可少，可以提供稳定的利润流。它们在价值链中的份额将取决于定价动态和竞争，但它们的普遍性确保了它们在市场中占有重要的份额。 3. 硬件和 GPU（“芯片”）Hardware and GPUs (“chips”)：人工智能处理通常需要专门的硬件。 Nvidia 和 AMD 等生产 GPU 的公司，以及 Google 等创建定制 AI 硬件（如张量处理单元，Google定制的AI 加速器，根据算法和模型的特征，优化的芯片的使用效率和计算速度）的公司，都是关键参与者。它们可以获取巨大的价值，尤其是随着人工智能计算需求的增长。 4. 应用Applications：这包括使用人工智能模型提供特定服务或产品的企业。这是一个广泛的类别，可能包括从推荐系统到自动驾驶汽车的所有内容。 5. 数据提供者Data Providers：AI 模型通常需要大量数据进行训练。能够提供高质量、独特数据的公司可以获得巨大的价值。 最终，人工智能价值链中的“赢家”很可能是那些能够控制或影响多个阶段的人。例如，一家创建人工智能模型、拥有专有数据并构建应用程序的公司比一家只在某一领域运营的公司能够占据更多的价值链。 投资的基本原理不会发生太大变化，对于人工智能公司来说也是如此——他们可以在价值链中生存并拥有和保护利润池——基本上可以创造一条商业护城河。 微软就是一个非常好的例子，它利用AI拓展了自己的盈利渠道，同时拥有极为庞大的资金背景作为试错成本，并且拥有价值链的很大一部分，有庞大的利润池可供扩展。简单来说，就算在AI领域有所失误，他也有自己稳定的业务，公司盈利有保障；长期来说他有极高的上限，短期增长也具备爆发力，所以我们可以说，在AI赛道已经开始起飞的当下，微软是极具投资价值的共公司。
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AI Financial恒益投资
2023-12-13
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