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Sissi04-04 06:45

上传的音频必须是无版权的。据了解，与OpenAI的音频生成模型Voice Engine只向一小部分用户开放不同，Stability AI通过其网站免费向公众提供Stable Audio，未来将很快提供API接口。 Stability AI表示，Stable Audio 2.0与其早期版本的一个主要区别在于，它能够创建与真实歌曲相似的歌曲结构，包括有序幕、进展和尾声。不过，已经试玩Stable Audio 2.0的媒体表示，这个水平的AI歌曲距离帮助用户用音乐表达想法，差距依然比较大。例如，有用户用“带有美国风格的民谣流行歌曲”（美国乡村音乐）作为提示，Stable Audio生成的歌曲在某些部分听起来有山谷清晨的氛围，并且疑似加入了人声。理论上，Stable Audio 2.0的新功能允许用户调整生成的AI音频作品，使作品更符合用户的听歌风格。例如可以调整遵循提示程度，或设置转换所上传音频的哪一部分，用户还可以添加像人群的吼声或键盘敲击等音效。然而，这种AI歌曲最大的问题在于，让人感觉毫无灵魂。但这并不令人感到惊讶，因为这和其他大厂的AI音频问题一样。例如，如Meta和Google也一直在尝试AI音频生成，但两家公司都没有公开发布他们的模型，因为他们仍在收集开发者的反馈，来解决AI歌曲无灵魂的问题。 Stability AI在一份新闻稿中说，Stable Audio是在AudioSparx的数据上训练的，后者拥有超过800,000个音频文件的库。不过，这些音频可能出现版权纠纷。Stability AI表示，作品被纳入AudioSparx的艺术家可以选择退出，以避免他们的作品用于训练模型。其实，使用版权音频训练模型是Stability AI的前音频副总裁Ed Newton-Rex在Stable Audio发布后不久就离开公司的原因之一。对于2.0版本，Stability AI说它与Audible Magic合作，使用其内容识别技术来追踪和阻止版权音频进入平台。总之，Stable Audio 2.0的确让AI歌曲比之前更像真正的歌曲，但还是没有完全达到这个目标。媒体表示，如果Stable Audio 2.0模型坚持添加某种人声，也许下一个版本的AI音频作品会出现更能令人分辨的语言。

金融界04-04 00:58

台湾地震“后遗症”！彭博：芯片生产中断对全球科技业影响有多大？发生军事冲突的风险有多大？

人工智能是目前科技领域最热门的领域，从OpenAI到英伟达等公司都警告称，训练新的人工智能服务所需的芯片短缺。现在所有的英伟达人工智能订单都交给了台积电，因此即使是对公司高端产能的短暂中断也可能产生影响。很大程度上取决于公司疏散了哪些工厂，以及公司能够多快恢复正常运营。对台湾的物流和电力基础设施的任何影响也将影响最新芯片的交付。为什么生产如此集中？制造芯片是非常复杂的，几十年来，台积电选择将其制造设施集中在岛上，以便工程师们可以共同调整机器并分享他们的专业知识。该公司非常成功，超过了英特尔公司和三星电子等竞争对手。然而，随着国家安全担忧和受到Covid引发的供应链中断的影响，美国、欧洲和日本的政府敦促台积电在地理上实现多样化。因此，台积电现在正在日本和美国建设芯片工厂，尽管这些生产线不会用于生产最先进的芯片。对台湾的担忧是什么？台湾容易发生地震，因为它靠近两个地壳板块的汇合处。这也是一个政治焦点。这个拥有大约2350万人口的岛屿是亚洲最活跃的民主地区之一，今年的选民支持执政的民主进步党候选人，他主张维持现状。拜登政府已经警告北京不要试图以武力控制台湾。军事冲突的风险有多大？彭博经济学估计，围绕台湾爆发战争的全球经济成本约为10万亿美元。这相当于全球GDP的约10%，将远远超过Covid-19大流行和全球金融危机带来的影响。

Linlin04-03 23:54

OpenAI发布首个由Sora制作的MV

OpenAI发布了首个由Sora制作的MV——《Worldweight》，其中的音乐是由艺术家August Kamp作曲，而MV的画面内容，正是他借助Sora来完成的。

金融界04-03 15:01

谷歌持股，跑通AIGC商业化，“AIGC第一股”出门问问上市价值几何?

也通过极客公园官宣入局大模型，做中国的OpenAI，掀起中国大模型实战的第一波浪潮。都说好的企业首先要看企业创始人，从这一点来看，对这位行业“老炮”还是可以抱有有信心。另一方面，出门问问股东阵容也是相当豪华的。可以说凝聚了行业内一众顶尖的资本力量和战略合作伙伴。其中，就包括SIG海纳亚洲、谷歌、红杉中国、歌尔股份、真格基金、圆美光电等，这些股东不仅能为公司带来了强大的资金支持，同时也给出门问问的发展提供了战略合作和资源整合的平台，将十分有助于公司未来发展。也正是基于上面两个方面，也将帮助出门问问在港股市场打开辨识度，吸引更多投资人的关注。总的来看，此次出门问问若成功上市也将进一步提升其自身品牌影响力和市场地位，注入新的资金和资源，推动公司迎来加速发展。而考虑到AIGC赛道也将遵循“马太效应”这一逻辑，出门问问不论是在商业变现上的领先优势，还是已经跑通的现金流循环，还是资本市场的强力支持都将让其后续的发展具有看点。对于这一新股值不值得打，相信投资人通过上面的几个视角也已经有了自己的判断。

格隆汇04-03 12:42

谷歌持股，跑通AIGC商业化，“AIGC第一股”出门问问上市价值几何?

也通过极客公园官宣入局大模型，做中国的OpenAI，掀起中国大模型实战的第一波浪潮。都说好的企业首先要看企业创始人，从这一点来看，对这位行业“老炮”还是可以抱有有信心。另一方面，出门问问股东阵容也是相当豪华的。可以说凝聚了行业内一众顶尖的资本力量和战略合作伙伴。其中，就包括SIG海纳亚洲、谷歌、红杉中国、歌尔股份、真格基金、圆美光电等，这些股东不仅能为公司带来了强大的资金支持，同时也给出门问问的发展提供了战略合作和资源整合的平台，将十分有助于公司未来发展。也正是基于上面两个方面，也将帮助出门问问在港股市场打开辨识度，吸引更多投资人的关注。总的来看，此次出门问问若成功上市也将进一步提升其自身品牌影响力和市场地位，注入新的资金和资源，推动公司迎来加速发展。而考虑到AIGC赛道也将遵循“马太效应”这一逻辑，出门问问不论是在商业变现上的领先优势，还是已经跑通的现金流循环，还是资本市场的强力支持都将让其后续的发展具有看点。对于这一新股值不值得打，相信投资人通过上面的几个视角也已经有了自己的判断。

格隆汇04-03 12:42

一季度交付数据欠佳，特斯拉下挫近5%，纳斯达克100ETF(159659)近四日获资金净流入1854万元

s耳机。微软与ChatGPT的开发商OpenAI正在商议共建一个耗资高达1000亿美元的超大型全球数据中心项目，这一项目将包括一台AI超级计算机，以应对当前人工智能对算力急剧增长的需求。目前这台超级计算机被命名为星际之门（Stargate），如果这一项目能成功实施，预计将于2028年投入使用。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】纳斯达克100ETF（159659）被动跟踪纳斯达克100指数。纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。在人工智能的时代浪潮之下，在AI领域有着领先布局和深厚积淀的科技巨头集中在纳斯达克100指数，前十大权重占比近47%，龙头属性集中。来源：纳斯达克，截至2024.3.28。 2010年以来，纳斯达克100指数累计涨幅881.27%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2010.1.1-2024.3.28。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。公开资料显示，纳斯达克100ETF（159659）管理费为0.5%/年，明显低于同类产品费率，有助于进一步降低投资成本。纳斯达克100ETF（159659）还设有场外联接基金（A类：019547，C类：019548），可供场外投资者选择。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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04-03 09:34

2024年，埃隆·马斯克还会更“糟糕”吗？

与此同时，法律专家表示，马斯克本人对OpenAI及其首席执行官Sam Altman的诉讼可能是一场失败的战斗，甚至可能根本不会进行审判。最近，一位法官驳回了马斯克的X公司对一个研究团体的诉讼，称该诉讼是企图欺凌社交媒体网站的批评者以保持沉默。X公司辩称，非营利组织Center for Countering Digital Hate违反了X公司的政策，因为该组织收集数据显示该平台上仇恨言论的增加 —— 这可能会使大型广告客户在该平台上停止投放广告。一些亮点尽管对马斯克来说，今年肯定是艰难的一年，但也有一些亮点。最引人注目的是，SpaceX上个月成功将“星船”送入太空，进行了第三次试验发射。这次试验经历了多年的筹备，遭遇了多次爆炸性试飞和监管障碍。马斯克的大脑-计算机界面初创公司Neuralink今年早些时候也实现了一个重要的里程碑。经过多年的马斯克承诺，Neuralink很快将开始人体试验，该公司在2024年为第一位患者植入了第一个设备并公布了第一位患者。Neuralink展示了它的设备如何使患者能够在社交媒体上发布信息，使用电脑滚动，以及只用大脑玩几个小时的视频游戏。

Peng04-03 04:54

争论Bittensor：无用项目还是AI Launchpad？

tex.t——利用Anthropic、OpenAI和Google的付费订阅成本进行套利，并让矿工对这些中心化模型进行响应。Corcel免费提供这些模型，但从低延迟和访问Subnet 18上的矿工方面获取价值。随着用户越来越多，Corcel计划对API访问收费，在提供相同产品的同时，削减中心化提供商的价格点。验证服务子网模型为实体提供了令人信服的激励机制，这些实体要么成为特定子网上的验证者，要么为访问验证者的API付费。这样一来，公司可以利用矿工的情报创造产品和服务并将其货币化。其他采用此业务模式的子网有： · Manifold Labs的Subnet 4：能够利用去中心化可验证的推理网络创建产品 · Kaito AI的Subnet 5：为构建以去中心化搜索引擎为核心的应用程序提供基础，增强数据检索和分析能力 · Philanthrope的Subnet 21：为应用程序和云存储解决方案提供支撑，利用去中心化网络进行去中心化数据存储 3、应对针对Bittensor的批评之音最近，Bittensor遭受了关于其运营效率和奖励制度的批评，一些人认为其阻碍了矿工的创新，并会激励矿工做出类似的反应。为了解决效率问题，打破子网上的所有任务都被发送给了每个矿工这一神话是非常重要的。实际上，只有以评估矿工为目的的任务才会被分发到整个子网。用户发起的任务会根据验证者的路由策略选择性地发送给一个矿工或一组矿工。这使得验证者能够深入了解矿工生态系统，为特定应用程序创建复杂的路由算法。此外，任务不是在区块链上进行的，而是在完全独立于区块链的API层上进行的。关于奖励系统的批评有一定的权重。由子网所有者制定的激励机制直接指导矿工的优化工作。这意味着激励设计的有效性约束了子网的集体智慧。目前，大多数子网都采用中心化模型来判断矿工的产出，这可能会限制对这些模型在质量或性能方面的超越。当开源模型还在发展时，这种方法就已经足够了，但一旦开源模型达到同等水平，创新的基准策略将成为必要元素。这一挑战为Bittensor生态系统注入了竞争性，激励子网基于验证机制的有效性彼此超越。这已经推动了更完善的激励机制和验证框架的发展。一个例子就是一些团队提出的将人工评估纳入验证过程的建议，这可以显著强化输出。对奖励制度的批评表示这种奖励制度会鼓励矿工做出类似的反应，而在现实中，矿工被推动通过优化其子网的特定目标来超越彼此。这不仅促进了输出的多样性，还推动了创新。Yuma共识机制激励验证者对矿工进行类似的排名，确保对输出的评估一致。在这些批评声中，由RAO基金会创建的用于文本提示的subnet 1因其激励设计而受到审查。然而，这些批评源于缺乏对该子网目标的理解。Subnet 1不仅仅是一个聊天机器人，它真正的目的是奖励在其模型中有效检索信息的矿工。验证者使用这些检索到的文件来构建推理回答，从而可以衡量哪个矿工能够最快地检索到正确信息。注意，subnet 1只代表一个团队解决特定问题的做法。基于subnet 1的缺点来批评整个网络，就如基于单个应用程序来评估以太坊网络一样。另一个担忧是，当前系统严重依赖于验证者的利他主义才能正常运行。验证者来确定每个子网接收的代币分配量，但没有明确的激励措施让验证者选择有利于Bittensor长期生产力的子网。在目前的设计模式下，验证者可以很容易地采用pay-to-play（付费体验）模式或利用裙带关系。Opentensor基金会的贡献者针对这一问题最近提出了BIT001：动态TAO解决方案，建议增加一个市场机制来确定对所有TAO质押者都将参与其中进行竞争的子网的代币分配量。 4、TAO原生代币和Bittensor系统的深度集成最后，还有人认为Bittensor的TAO原生代币是一个无用的meme币闹剧，只是因围绕crypto和AI的叙事而获得价值，其真正价值为零。尽管我们希望Bittensor的模因价值与dogwifhat的模因价值相当，但我们不得不认识到，TAO代币的效用远远超过了meme币。总结下来就是，TAO由协议发送给三方主要利益相关者——矿工、子网所有者和验证者： · 矿工完成特定的机器学习任务，如推理或微调，或提供文件存储或计算等基础设施。 · 子网所有者设计奖励模型以促进最大价值创造。 · 验证者使用子网所有者设计的奖励模型来确定矿工的任务完成度。此外，TAO获取价值的四个主要机制包括： · 质押TAO的验证者可以根据TAO质押数量，将代币分配直接分发给他们的子网或另一个子网。 · 子网所有者必须锁定TAO才能注册子网。 · 矿工和验证者必须燃烧TAO才能在子网上注册。 · 验证者必须质押TAO才能访问矿工，销售他们生产的产品和服务。单个子网依赖于发给网络贡献者的原生代币来引导供应以及未来的网络价值，就像大多数去中心化物理基础设施网络（DePIN）一样。例如，像Filecoin、Arweave或Subnet 21-FileTAO这样的文件存储网络，需要向矿工支付存储和检索信息的费用，才能让需求方看到网络中的价值。重要的是，TAO代币还通过将代币分配分发到子网，在Bittensor网络中发挥着独特的作用。在当前网络中，验证者的任务是确定哪些子网值得分发TAO。该网络实现了一个委托质押系统来选择验证者，委托者将他们的TAO质押给代表他们投票的验证者。虽然需要依靠验证者来做出符合网络最佳利益的决策，但分发代币这一职责本身就具有潜在价值。如果头部验证者不再相信网络的未来，搞裙带关系以及进行自我交易，可能会让他们利用自身的角色优势而获利。当新的子网所有者注册子网时，一旦达到子网上限（目前为32），系统将自动注销代币分配量最低的子网。关键是，这将淘汰低质量的项目，允许新的潜在优质项目尝试吸引代币分配。系统通过算法来确定一个子网所有者需要锁定多少TAO，方法是回顾之前子网的注册情况。该机制旨在平衡现有子网所有者在Bittensor上进行建设的机会。随着注册锁定成本达到10,000 TAO，围绕这一平衡的争论最近有所加剧，这代表在该网络上建设的需求是巨大的。与许多其他DePIN项目一样，矿工和验证者参与了一个燃烧铸造平衡（BME）系统，该系统为代币添加了反通胀效应。该代币的发行时间表与比特币类似，代币上限为2100万，每四年减半。然而，BME暂时性地从流通供应中移除代币，为TAO创造了一致的需求来源，从而推迟了未来的分配量减半。平均而言，这一效应减少了11%的新代币分配，将通常的4年减半计划推迟了5个月。随着子网和奖励机制的成熟，矿工间的竞争将会加剧，从而导致利润率下降和更大比例的代币发行被燃烧。虽然所有这些系统内效用机制都很不错，但验证者对矿工访问货币化的能力是最关键的机制，因为它将代币经济学系统转移到现实世界的价值领域。矿工对验证者做出回应是有经济动机的，因为这会增加他们的“信任”评分。信任评分是矿工接收TAO分配量的关键决定因素。因此，验证者充当了矿工的唯一接入点。不同验证者通过访问矿工实现不同级别的效用。在前面提到的PTN示例中，验证者可以查看矿工的交易建议。一个验证者可以简单地将交易从表现最佳的矿工那里转发给自己的客户，收取订阅费。然而，另一个矿工可以汇集矿工的回应，以增加自己的建议的可信度，利用这些回应来创建多元化的投资组合，甚至是对矿工进行分析。例如，某矿工在交易欧元时有明显的优势，但在交易澳元时却没了优势。在交易路径中添加这个额外的价值层将允许验证者在更高级别上实现货币化。因此，这两个验证者在拥有和质押TAO方面具有截然不同的个体效用。重要的是，由于验证者可以通过他们的路由算法实现差异化，所以市场并没有实现商品化，随着时间的推移，利润将趋于零。这是一种垄断竞争，具有差异化的技能、品牌、技术，各团队基于矿工的商品化产出创建新产品。在PTN上，验证者每购买和质押一枚TAO的价值（边际成本）等于他们通过出售其产出可获取的增量价值（边际收入）。显然，Bittensor还处于相当早期的阶段，大多数子网都处于预盈利甚至预收入阶段。然而，作为一般规则，TAO的最小公允价值应该等于验证者可以从转发矿工输出中获得的总收入加上从潜在的未来子网的货币化输出中获取的未来贴现收入。我们看到，在过去的六个月里，TAO价格的上涨并没有反映出模因投机，而是反映出人们对验证者未来潜在收益的预期越来越高。与早期的加密飞轮（如Helium HNT的第一次迭代或Axie Infinity AXS）相比，TAO代币天生具有自反性。验证者，以及最终的代币持有者，负责确定子网间的代币分配量。随着TAO价值的上升，更多资金价值分配可以被引导到不同的项目中，而众所周知的接收代币分配量的“门槛率”将会下降。就像任何一个市场机制一样，这最终会造成浪费和效率低下，低质量的项目吸收了更大比例的代币分配，最终将导致TAO的重新定价变低，因为增长前景变弱了。随着腰带收紧，验证者不得不重新审视他们代币分配决策，并提高提供代币分配的门槛率，淘汰不良行为者和表现不佳的子网。随着价格跌至低点，只有为Bittensor提供最大增长价值和潜在价值的最高质量子网才能获得代币分配，从而帮助稳定系统，类似于比特币的难度调整。更有效的资源分配将为网络的未来增长奠定基础。 5、对Bittensor的乐观态度在我们第一次访问项目的Discord时就已看到Bittensor社区的热情，社区成员就机器学习的技术概念以及如何参与和推动Bittensor发展进行了深入探讨，而不是像许多其他加密项目一样主要争论的只是代币价格。Bittensor最初是一个由独立贡献者推动的草根计划，现在已经发展成为一个充满活力的生态系统，吸引了Nous、Kaito、MyShell、Wombo等知名开发者，他们都被Bittensor提供的巨大商业价值和成本节约所吸引。我们都是比特币的坚定信徒，一开始都不太确定加密领域是否会产生其他有价值的东西。然而，我们看到了比特币社区所展示的强烈的免疫防御力，它拒绝以太坊“骗局”，同时还相信一些有用的项目正在以太坊上建立。后来，我们在Solana身上也看到了同样的刻薄言论（“毫无价值”），因为以太坊的信徒注意到，尽管DePIN项目正在大规模迁移到唯一能够支持处理它们的链上，但Solana正在侵占他们的领地。这个周末让我们想起了以太坊和后来的Solana在获取主流加密用户支持时面临的困难，以及他们所遭受的批评。当一些人看到一个多余的ChatGPT克隆体附着在一个毫无价值的meme币上时，我们看到的是一个充满活力的由极其聪明的人组成的社区，他们热衷于使用新的激励机制来加速开源人工智能的发展。我们仍然处于Bittensor的早期阶段，但所有迹象都表明它正在正确的轨道上前进。在自身成功的重压下挣扎的好项目和无用的项目之间是有很大区别的。最终，相信Bittensor就是在对市场动态的力量下注；这是一种信念，只要有适当的经济激励，最聪明的人就会聚集在一起，克服任何挑战。来源：金色财经

金色财经04-02 18:57

Kimi爆火出圈，国产大模型首次超越海外！

海外主流产品数据来源：Google，OpenAI，Moonshot 2022年末ChatGPT发布以来，海外AI产品与国内存在明显代差，国内AI产业长期处于追随者的地位，Kimi的这项升级成为国内大模型首次在部分能力上超过海外主流模型的里程碑，显著增强了市场对于国内AI产业能力的信心。用户口碑驱动流量快速增长，国产应用迭代有望加速长文本输入对用户使用体验有着明显提升，通过阅读长文本，模型能够更好学习特定领域的知识，从而更好地与用户互动。如升级之后的Kimi可以在读完一整部《甄嬛传》后与用户讨论剧情，也可以读完一本中医诊疗手册后给出诊疗建议。月之暗面在2023年10月发布的初代Kimi支持20万字上下文输入，已经取得了良好的用户口碑。2023年12月以来，Kimi的访问量以每个月翻倍的速度增长。2024年2月，访问量已经达到291万次，具备成为爆款应用的潜质。本次升级后，Kimi的用户访问流量有望进一步爆发式增长，进一步激发市场对国内AI应用的信心。 Kimi不仅为国内其他AI应用企业提供了强悍的模型能力底座，还加速了竞争对手们的产品迭代速度，有望推动国内AI产业加速发展。3月22日，月之暗面宣布公司开放平台面向所有开发者和企业用户开放的，任何合规的开发者和企业，都可以将Kimi智能助手背后的同款大模型API接入到自己的产品或服务中，基于Kimi大模型的长文本处理和指令遵循能力，升级或打造全新的、有创造力的产品或服务。接入拥有更强底层能力的Kimi后，国内AI应用厂商的产品商业化进展有望提速。此外，在Kimi针对上下文输入长度进行升级，并收获良好的用户口碑后，阿里、百度、360等国内科技大厂纷纷推出大模型升级计划。据相关媒体报道，阿里通义千问免费开放1000万字的长文档处理功能，成为全球文档处理容量第一的AI应用。百度文心一言下个月将进行版本升级，届时也将开放长文本能力，文字范围会提升至200-500万。360智脑宣布正式内测500万字长文本处理功能。新一轮模型升级有望推动国内AI应用商业化落地加速。 Kimi背后的AI初创企业估值已超25亿美元，AI浪潮中的创业团队备受关注据相关报道，2024年2月，月之暗面获得10亿美元融资，估值达到25亿美元，一跃成为目前国内大模型领域估值最高的独角兽，据了解，本轮参投方包括红杉中国，小红书，美团，阿里等众多资本。从海外经验来看，OpenAI、Anthropic等初创企业的产品表现明显好于Google、Meta等大公司，除了月之暗面外，智谱、百川、MiniMax、零一万物等初创企业也已初步完成模型能力的搭建，并完成了早期的融资。未来，这些初创企业的成果有望推动国内AI产业的发展。随着国内人工智能模型取得重大突破，在部分能力上逐步追平甚至超越海外竞争对手，国内AI商业化落地进程有望持续提速，带来投资机遇。在市场整体风险偏好触底回升之际，更适合组合配置，全面把握人工智能技术革命带来的投资机遇。人工智能产业链较长，涉及环节众多，围绕人工智能进行布局的产品在产业环节侧重上各有特色。其中，人工智能ETF聚焦各细分领域龙头，赛道分布相对均匀；云计算ETF聚焦最先受益的算力和成长空间较大的应用；软件30ETF聚焦人工智能软件供应商，相较云计算更偏下游应用；机器人100ETF聚焦最具前景的AI终端，主要涉及各类应用软件和智能硬件。图：人工智能相关ETF产品数据来源：易方达基金整理以上内容与数据，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04-02 18:08

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