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你有没有听说过web3.0？到底WEB3.0是什么？一文带你了解WEB3

就修改。像雅虎、谷歌、MSN、AOL等大佬企业均是这个时代的佼佼者。 WEB2.0：这个时代就比较有意思了，最直观的理解，就是现在我们所处的时代。你每天所干的事情，关于互联网的一切都算是在WEB2.0时代。发微信、刷微博、逛B站等等。从1.0进入到2.0，最大的改变就是除了能读还能写，用户和作者可以互动。像抖音、B站、Facebook、Youtube等大企业都是这个时代的佼佼者。 WEB3.0：未来的时代。前面的2.0时代，除了能读还能写，但用户不能佣有，实质核心问题还是在商家手中，数据太中心化了，如果B站不存在了，那用户放在上面的所有视频的数据就都不存在了，这也是2.0时代，用户不能佣有的一个现像。并且是无法改变的现状。上面分别解释了几个时代的概念，相信大家已有初步了解。但要实现从WEB2.0进入到WEB3.0，还是比较长远的目标，有可能几年，也有可能几十年。但基于当前互联网的发展速度，5G网络成熟，人工智能，AI技术全面袭来，相信进入到一个新的时代也不会太久。当前WEB3.0是一个畅想，前面也说到，它是一个未来的时代，虽然未来很美好，但现实很骨感。无论是在底层逻辑还是生态系统上面都是一个新的挑战。技术层面上来说，就不得不提到区块链技术。因为区块链技术最大的一个特点就是去中心化，我们当前2.0时代太过于中心化，一旦发生问题，所有的数据就都不存在了，虽然听着有点吓人，但事实如此，如果把区块链技术加入进来，就可以解决这个问题，但实际的融合远非想像这么简单，需要各方面的加持，像5G网络、人工智能等。因为目前这些远达不到成熟的表现。 WEB3.0的生态系统，以区块链为底层逻辑，衍生出来一套完整的经济体系，没有中心化管理者，通过自己的激励机制，完全自主的运行下去。当然，这里面涉及到的知识就比较多了，有自己的货币机制、自己的组织、自己的服务模式等等。这听着不就是现在很多项目方所宣传的那样吗，自己完全是DAO组织，没有领导人，有自己的token，模式超牛逼，让大家赶紧来买买买。的确，现在很多项目方打着WEB3.0的名义进行“事业”，也存在着很多的误区，但不可否认，WEB3.0的理想生态系统也是这样，只是在实际的过程中会发生了变化。目前很多做得比较好的项目，他们的代币好像除了能交易，其它啥也没有，这我就只能说“时机未到”。在WEB3.0的世界面，我希望大家保持理性对待，不要盲目买买买，每一次新的革命会有许多的机遇和挑战，它是一个伟大的愿景，需要时间来证明它的存在。你能否等到它的到来，这就要看你的专业度和理性对待了。来源：金色财经

金色财经2023-08-08

对冲基金看空美债押注增至新纪录资管公司净看涨头寸创历史新高

着美国债券供应增加等不利因素，对冲基金大佬Bill Ackman等人押注30年期美国债券将下跌。CFTC的数据显示，投机投资者不只是做空较长期票据，它们也将五年期期货空头头寸推升至历史新高。 10年期美国国债收益率周一重拾涨势，上涨2个基点至4.06%。30年期美债收益率小幅上涨1个基点至4.21%。基差交易对冲基金一些看跌押注也可能与所谓的“基差交易”策略有关。该策略在2020年突然土崩瓦解，但随着投机者寻求从现货国债与相应期货之间的微小价差中获利，该策略再次变得流行。野村证券高级利率策略师Naokazu Koshimizu表示，这几年的空头头寸似乎主要是由于期货基差交易造成的。除非国债市场出现巨大混乱，不利基差交易，否则抛售可能会继续。三菱日联摩根士丹利证券高级固定收益策略师Kenta Inoue表示，随着对美国经济增长放缓的疑虑刺激了对美联储终将降息的押注，资产管理公司可能会继续买进美国国债。 Inoue表示，一旦美联储停止加息，下一步一定是降息。

金融界2023-08-08

对冲基金看空美债押注增至纪录水平资管公司净看涨头寸创历史新高

着美国债券供应增加等不利因素，对冲基金大佬Bill Ackman等人押注30年期美国债券将下跌。CFTC的数据显示，投机投资者不只是做空较长期票据，它们也将五年期期货空头头寸推升至历史新高。 10年期美国国债收益率周一重拾涨势，上涨2个基点至4.06%。30年期美债收益率小幅上涨1个基点至4.21%。基差交易对冲基金一些看跌押注也可能与所谓的“基差交易”策略有关。该策略在2020年突然土崩瓦解，但随着投机者寻求从现货国债与相应期货之间的微小价差中获利，该策略再次变得流行。野村证券高级利率策略师Naokazu Koshimizu表示，这几年的空头头寸似乎主要是由于期货基差交易造成的。除非国债市场出现巨大混乱，不利基差交易，否则抛售可能会继续。

金融界2023-08-07

美股开盘：道指涨近200点科技股多数上涨医药公司vistagen开盘暴涨1088%

美股“8月魔咒”又来？巴菲特等投资“大佬”纷纷唱空美股参考过去35年的历史走势，“8月魔咒”一直是美股投资者挥之不去的梦魇。分析师表示，美股八月通常会表现低迷，尤其是大选年前的8月。包括摩根大通、富国银行在内的华尔街机构，以及巴菲特、约翰赫斯曼等投资大佬也纷纷开始唱空美股。摩根大通表示，对人工智能的炒作正在美股中制造一个泡沫，而这个泡沫可能很快就会破裂。“股神”巴菲特近期表示，他最喜欢的市场指标闪烁红灯，预示着美股定价过高，有暴跌的风险。美股新一轮长牛来了？RBC策略师：标普500指数看向14000点今年到目前为止，美国股市已经飙升了近20%，但加拿大皇家银行（RBC）更加乐观，其认为，这次反弹可能是一个更大的长期牛市周期的一部分，到2034年，标准普尔500指数将升至14000点。摩根士丹利：若以英伟达为代表，人工智能的热潮或将见顶今年以来，英伟达的股价飙升了200%以上，如果以此作为人工智能类股票泡沫的标志，摩根士丹利认为，牛市的峰值即将到来。该机构策略师称，从历史背景来看，这轮股价飙升正处于"晚期"。虽然英伟达是人工智能热潮的典型代表，不过更广泛的人工智能基准，如MSCI USA IMI Robotics & AI Select Net美元指数，涨幅要温和得多。英伟达一直处于今年人工智能热潮的核心，其乐观的前景证明，人工智能计算方面的支出正在提振销售。不过，整个行业的股票并不具有统一的特征，因此Stanley表示，鉴于个别公司的特质，只有在指数水平上才能有效或公平地得出泡沫上升和下降速度的结论。美联储“三把手”威廉姆斯：明年或将降息 8月7日周一，《纽约时报》报道称，美联储三号人物、纽约联储主席威廉姆斯在接受采访时表示，如果通胀继续下降而美联储不降息，那么实际利率就会继续上升，这与美联储的目标相悖，因此明年或后年或将降息。航运巨头敲警钟：全球货运量料下降4%，欧美仍在调整库存全球最大集装箱船东、全球贸易“风向标”马士基警告称，全球贸易萎缩时间和程度超预期，欧美需求均在下滑，前方“阴云密布”。马士基表示，全球贸易萎缩的时间和程度可能比之前想象的更长，鉴于持续去库存，将全球集装箱吞吐量增长范围下调至-4%至-1%。逼近纪录！伯克希尔持有近1474亿美元现金巴菲特旗下的伯克希尔二季报显示，该公司持有的现金和短期美国国债（现金储备）规模在二季末飙升至1474亿美元，较历史高点仅一步之遥。该公司的现金及现金储备在第二季增加了近170亿美元，环比增长近13%，略低于2021年创下的历史高点1490亿美元。其中有逾1200亿美元投资于短期美国国债。科技巨头“洗牌”？分析师：亚马逊比苹果更值得投资亚马逊和苹果分别公布了财报，罗森布拉特证券公司的分析师巴顿·克罗克特也因此改变了对这两家公司的看法。财报发布后，他将亚马逊股票评级从"中性"上调至"买入"，同时将苹果股票评级从“买入”下调至“中性”。分析师表示亚马逊或将抓住人工智能的热潮，股票表现有望赶超苹果公司。 BioNTechQ2业绩远逊预期 BioNTech公司公布业绩显示，二季度营收1.677亿欧元，去年同期为32亿欧元，市场预期6.281亿欧元；二季度摊薄后每股亏损0.79欧元，市场预期亏损0.39欧元。公司仍预计2023年全年的COVID-19疫苗收入约为50亿欧元。盘前股价暴跌超45%！百年运输巨头Yellow申请破产保护百年运输巨头Yellow在美国特拉华州根据《破产法》第11章申请破产保护，并将继续关闭运营。破产申请让Yellow在逐步关闭业务和出售资产的过程中获得了喘息空间。油服巨头贝克休斯大幅减持C3.ai，关系恶化还是获利出货？周五公布的一份证券文件显示，全球最大的油田承包商之一、C3.ai最重要的客户$Baker Hughes(BKR.US)$在第二季度出售了逾220万股C3.ai股票，约占其所持股份的三分之一。今年前三个月，贝克休斯也进行了一次大规模的股票出售，截至6月30日，贝克休斯持有C3.ai 4.15%的股份，是其第四大股东。得益于人工智能热潮，C3.ai的股价今年上涨了两倍以上，不过，激进投资者指责该公司夸大其技术表现，并采用糟糕的会计做法。贝克休斯的协议一直是卖空者特别关注的焦点。大摩：大跌后的AMD更有吸引力了，将有明星级表现摩根士丹利分析师近日发布报告称，大跌后的美国超微公司反而变得更有吸引力了。摩根士丹利指出AMD的财报仍有亮点：基本上所有人都认为AMD的服务器业务会大幅度低于预期，而且他们还认为AMD对个人计算机利润率恢复的预期是不切实际的。事实证明，AMD的服务器业务并未低于预期，利润率恢复预期也是现实的。因此，AMD的这个季度业绩本应让投资者松一口气。总体而言，摩根士丹利分析师认为，于整个芯片行业股，AMD表现将会是明星级的。美国监管机构批准渤健的速效抗抑郁药上市美国监管机构批准渤健公司和Sage Therapeutics Inc.联合开发的一种快速治疗抑郁症的药物上市，这是第一种专门用于治疗产后抑郁症的药物。这种药物将以Zurzuvae的名字出售，旨在帮助人们在几天内感觉更好，而不是像大多数常用的抗抑郁药那样持续数周。美国食品药品监督管理局（FDA）批准了该药物，给予该申请优先审查和快速通道。每日优鲜盘前再度涨近60%，近日获2700万美元投资上周五收涨超284%的每日优鲜今日盘前再度涨近60%。美东时间8月3日，每日优鲜发布公告，称已引入投资。具体来看，公司分别与两家投资机构签订了两份股份购买协议，两者将认购总计54亿股每日优鲜B类普通股，耗资2700万美元(约合人民币约1.94亿元)。根据公告，两家投资者认购的54亿股，占每日优鲜发行股票总数的88.1%。

金融界2023-08-07

美股创新药逆市收红！安进、吉利德业绩超预期，纳指生物科技ETF（513290）溢价走阔，近60日吸金超5000万！降息敏感创新药赛道受关注

年发布以来年线走势】【并购重组不断，大佬发声：新一轮创新药周期呼之欲出！】去年下半年以来，美股生物科技板块出现多起并购重组行为，且多为大型制药企业收购中小型生物创新技术，代表全球医药投融资情绪明显好转，而投融资情绪是美股医药股行情的主要驱动因素，美股医药未来行情值得关注。经过前期泡沫挤压，目前全球创新药板块尚处于历史低位，市场近期对创新药的关注度也呈现上升趋势。 RA 资本管理企业创始人Peter Kolchinsky博士近期发表了《RA Capital's 1H23 Core Biotech Report》，他认为美股核心生物技术公司的生存状况正在好转，弹药充足的BigPharma们开始行动。2023年有望成为有记录以来，并购交易总价值、溢价最高的一年。今年上半年所有企业被收购溢价总市值达到110亿美元，相比于年初的3250亿美元总市值上涨了3.4%。事实上，2023年以来，不少美股的生物技术投资者从并购中获得了可观的收益，并已将部分资金重新部署到规模较小、估值略高、有前途的Biotech中，开启新一轮的创新药投资。（来源：《生物科技行业现状》）公开资料显示，纳指生物科技ETF（513290）跟踪复制纳斯达克生物科技指数（NBI），是布局全球前沿创新药的高效工具，截至2022年底，纳指生物科技ETF（513290）标的指数近20年累计收益748%，较标普500指数有明显超额收益。习惯场外申赎或没有证券账户的投资者，可关注纳指生物科技ETF联接基金（A：017894；C：017895），同样跟踪纳斯达克生物科技指数，可在互联网代销平台7*24申赎，最低10元即可买入，便捷高效。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。以上产品属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于单一指数成分股的持有风险，请关注部分指数成分股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等；以上产品投资于境外证券市场，基金净值会因为所投资证券市场波动等因素产生波动。境外投资产品风险包括市场风险、汇率风险和政治风险等。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。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。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-07

互联网大佬投资300万美元,助力TokShow发展!

融资，投资方为一位不愿透露姓名的互联网大佬。 TokShow成立于2023年，是一个以短视频直播为特色的全球化互动平台。该平台通过短视频直播和互动功能，将用户与明星、网红和其他用户连接起来，并创新性的使用法币和代币双币模式。该投资方表示，“对TokShow未来的发展前景充满信心”。他认为TokShow在短视频直播领域蕴藏着巨大的潜力，并看好其能够进一步扩大全球用户基础。公司高层表示，TokShow计划将部分融资用于加强国际市场的推广和扩张。并将以现金福利的方式回馈参与测试的早期用户。此外，TokShow还计划加强平台的技术实力，提升用户体验和互动性，以吸引更多的用户和内容创作者加入平台。 TokShow的投资者和用户们对这一平台的未来充满信心，认为随着直播行业的不断发展，TokShow将继续成为全球热门的短视频直播平台，并取得更多的突破性成果。来源：金色财经

金色财经2023-08-07

美股开盘：道指涨近百点科技股多上涨亚马逊涨逾8%，每日优鲜暴涨150%

指短线走高后回落。无惧评级下调！多位大佬力挺美国短债，马斯克：买，想都不用想周四，马斯克表示，购买美国短期国库券是“不用费脑筋的选择”。阿克曼表示，潘兴广场正在利用短期国库券进行现金管理。巴菲特周四表示，在本周惠誉下调美国评级后，伯克希尔没有计划停止购买美国国库券。通胀恐重新抬头？华尔街密集警告：市场将出现麻烦在强劲就业数据的影响下，市场仍担忧通胀重新抬头，富国银行警告：FOMO（错失恐惧症）推动的反弹恐无法持续太久了，此时进场恐得不偿失。摩根士丹利警告称，除了顽固的通胀，投资者还可能会受到企业盈利衰退的打击。市场波动性骤增，这对美股来说可不是好消息分析指出，VIX大涨对美股市场来说并不是一个好兆头。本周波动性的意外飙升可能会导致今年美股大幅反弹背后的一些市场力量改变方向，例如，专注于风险和波动性控制策略的买家，可能会在波动率上升之际削减股票敞口。还在为银行业“输血”！美联储紧急救助工具使用量创纪录新高美联储周四公布的数据显示，截至周三，美联储在硅谷银行破产后推出的银行定期融资计划（BTFP）工具使用规模在一周内增加了6.06亿美元，达到1060亿美元的新纪录。热点要闻明星科技股盘前多数上涨亚马逊二季度业绩超预期、告别盈利衰退、三季度指引炸裂二季度$亚马逊(AMZN.US)$营收同比增长11%至1343.8亿美元，高于市场预期。亚马逊预计三季度营收将在1380亿至1430亿美元，即同比涨幅在9%至13%之间，高于市场预期。过去两年亚马逊经营利润持续衰减的趋势到此戛然而止。截至发稿，该股盘前涨超8%。苹果盘前跌超2%，七年来首次营收三季连降尽管$苹果(AAPL.US)$营收和EPS超预期、服务收入创新高，且大中华区营收显著利好，但总收入自2016年以来首次连续三个季度同比下滑，除Mac电脑之外的所有硬件产品线均下滑，高管预警第四财季收入或继续同比下降，iPad和Mac或出现两位数百分比降幅。截至发稿，该股盘前跌超2%。飞塔信息盘前大跌超18%，Q2营收逊预期，全年收入指引下调 $飞塔信息(FTNT.US)$盘前跌超18%，消息上，公司Q2营收为12.9亿美元，同比增长25.2%，分析师预期为13亿美元。展望未来，飞塔信息预计，Q3营收将在13.2亿美元至13.8亿美元之间，低于分析师预期的13.8亿美元。预计全年销售额将在53.5亿美元至54.5亿美元之间，低于此前54.3亿美元至54.9亿美元的指引。 Booking盘前涨近11%，Q2总预订量同比增长15%至397亿美元超预期 $Booking Holdings(BKNG.US)$盘前涨近11%，公司Q2营收54.6亿美元，同比增长27%，超过市场预期的51.7亿美元；净利润12.9亿美元，同比增长51%。Q2总预订量达到397亿美元，同比增长15%，高于预期的381亿美元。特百惠盘前暴涨超60%，与贷款机构敲定了债务重组协议 $特百惠(TUP.US)$盘前暴涨超60%，消息面上，特百惠发布公告，称已经与贷款机构敲定了债务重组协议，按照协议规定将减少和重新分配约1.5亿美元的现金、利息以及各项费用，还包括了对3.48亿美元本金的债务进行展期。该协议同时允许特百惠获得约2100万美元的循环借贷，并减少到2025财年所需要支付的摊销款项。 “推特杀手”Threads日活暴跌82%，马斯克：它让人无聊至死！距$Meta Platforms(META.US)$全新社交平台Threads推出仅仅过去一个月的时间，用户参与度已降至新低。根据市场研究公司Sensor Tower的数据，截至7月31日，Threads的日活用户数量比刚上线时暴跌82%。马斯克形象地回应称：“它（Threads）犯了大错：让人无聊至死。” 需求疲软+太“烧钱”，美国电动汽车公司现金流告急年初，$特斯拉(TSLA.US)$挑起“价格战”来应对电动汽车市场需求疲软。这让本身捉襟见肘的美国其他电动汽车制造商“雪上加霜”，接下来一周将陆续公布电动汽车股二季度业绩，市场将会密切关注它们的现金流和盈利状况。巴菲特93岁生日前夕，伯克希尔股价再创历史新高股神巴菲特93岁大寿之前，收到了一份来自资本市场的大礼。当地时间周四，$伯克希尔-A(BRK.A.US)$收涨1.4%，至54.1万美元，高于2022年3月28日创下的收盘峰值53.918万美元。伯克希尔A类股票今年迄今已上涨约15%，公司将于周六公布第二季度财报。获近2亿元“救命款”，每日优鲜美股盘前涨超120% 生鲜移动电商平台$每日优鲜(MF.US)$在美股盘前交易中飙升逾120%，公司宣布已与两家投资者分别签署两份购票购买协议（融资），此外还与Mejoy Infinite Limited及其股东签署了另一份股票购买协议（业务收购）。

金融界2023-08-04

华尔街大佬们罕见齐声集体唱衰美股暴涨预示经济衰退信号“红灯”已亮

巴菲特强调，他最喜欢的市场指标正在闪烁红色，表明股市定价过高并可能崩盘。至于罗森伯格则表示，道琼斯指数今年惊人的攀升表明经济衰退可能正在发生。Fundstrat 研究主管 Tom Lee 说：“在 7 月就业报告和 7 月消费者物价指数公布之前，市场将保持稳定。但要小心。”

IreneLim 1评论2023-08-04

【比特周报】人民币大量资金流向币圈！美国驳回“瑞波币非证券”裁决比特币深陷中美多空战

币，与德国同样启动数据保护调查。华人大佬“救市”！Curve创始人遭遇清算风险 19家机构联合孙宇晨、杜均和麻吉大哥“出手”援助稳定币交换协议Curve创始人遭遇黑客入侵后，在场外出售手中CRV代币募款，以归还在多家去中心化金融平台的巨额贷款。链上分析师指出，华人大佬出手救市，19家机构、孙宇晨、杜均和麻吉大哥纷纷援助防止清算。

小萧2023-08-04

ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管

投人——曾经的独角兽公司创始人、互联网大佬、具备大模型相关创业经验的人等。公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次互联网公司百度 2012 文心一言上市阿里云 2008 通义千问上市騰讯AI实验室 1998 混元上市华为云 2019 盘古未上市字节跳动 2016 火山方舟未上市京东云 2012 言犀上市昆仑万维 2008 天工上市 360 1992 360智脑上市公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 AI公司商汤科技 2014 日日新上市科大讯飞 1999 讯飞星火上市云从科技 2015 从容上市达观数据 2015 曹植 C轮出门问问 2014 序列猴子 D轮智谱Al 2019 ChatGLM B轮澜舟科技 2021 孟子 Pre-A轮 MiniMax 2021 Glow 股权投资面壁科技 2022 VisCPM 天使轮深言科技 2022 CPM 股权投资聆心智能 2021 Al乌托邦 Pre-A轮衔远科技 2021 ProductGPT 天使轮思必驰 2007 DFM-2 IPO终止公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 2023年成立都初创AI公司光年之外 2023 暂无 A轮百川智能 2023 baichuan 股权投资零一万物 2023 暂无股权投资国内AI大模型相关公司部分统计今年的一众AI明星项目中，智谱AI、聆心智能、深言科技和面壁智能，都是清华实验室孵化的公司。深言科技、面壁智能两家公司均成立于2022年，且有AI行业内知名学者的技术背书。比这几家清华系AI公司成立时间更短的是一些互联网行业大佬创立的AI公司，光年之外、百川智能和零一万物均成立于这波大模型热潮开始之后。美团联合创始人王慧文在2023年年初成立的光年之外，一度融资5000万美元，已是彼时中国大模型行业为数不多的融资案例。与智谱AI、西湖心辰这类已有大模型为基础的公司不同，光年之外是2023年2月开始，从零开始做大模型，其难度可想而知，6月29日，美团公告宣布收购光年之外的全部权益，总代价包括现金约2.33亿美元（合人民币16.7亿元）、债务承担约3.67亿元、及现金1元。 “起码要有自然语言处理背景的人，有一定大模型训练实操经验的人，以及数据处理、大规模算力集群等方面的专业人才。如果同时还要做应用，那应该还要有对应领域的产品经理和运营人才。”陈润泽如此描述一个大模型核心团队的标配。大公司的AI赌注过去半年中，老牌互联网大厂们的AI新闻漫天纷飞。对AI大模型的投入，看似是在追热点，但如百度、阿里、华为这样的大公司，在AI上投下的赌注，显然不是跟风。巨头们在AI上的押注很早就已开始，对这些公司来说，AI并不是一个新鲜的话题。虎嗅根据企查查数据不完全统计，各大厂在2018年开始就对人工智能相关的企业有不同程度的投资，从投资企业来看，大多是人工智能应用方面的企业，尽管涉及到一部分AI芯片企业，但是数量并不多，涉及大模型方面的企业几乎没有，并且大厂所投资的人工智能相关的公司大多与其业务息息相关。大厂投资机构投资企业数平均持股比例最高持股比例 100%持股企业数阿里巴巴 23 36.25% 100% 5 百度风投 25 5.50% 15% 0 腾讯投资 54 17.54% 100% 2 三家互联网大厂投资AI相关公司情况｜数据来源：企查查 2017年阿里达摩院成立，研究对象涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域，将人工智能的能力赋能到阿里的各个业务线中。2018年，百度提出了“All in AI”的战略。有所不同的是，生成式AI的出现，似乎是一个转折点。对于拥有数据、算力和算法资源优势的科技巨头来说，人工智能对他们已经不光是赋能场景，而是需要承担基础设施的角色，毕竟，生成式AI的出现，意味着针对人工智能产业的分工已经开始。以百度、阿里、华为、腾讯，四家云供应商为代表的大厂，虽然都宣布了各自的AI策略，但明显各有侧重。在过去的半年时间里，巨头纷纷发布自己的大模型产品。对于百度、阿里这样的大厂来说，他们入局大模型的时间并不算晚，基本在2019年。百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。阿里的通义千问大模型也是始于2019年。除了百度和阿里的通用大模型，6月19日，腾讯云发布了行业大模型的研发进展。7月7日，华为云发布了盘古3.0行业大模型产品。这些侧重也与各家的整体业务，云战略，以及在AI市场里的长期布局有所呼应。百度的主线业务盈利能力在过去的5年中，出现了较大波动。百度很早就看到了基于搜索的广告业务在国内市场中的问题，对此，百度选择了大力投入AI技术寻找新机会。这些年来，百度不仅邀请过吴恩达、陆奇等业界大佬出任高管，在自动驾驶上投入热情也远超其他大厂。如此关注AI的百度，势必会在这波大模型之争里重手投注。阿里对通用大模型同样表现出了极大的热情。一直以来，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技术路线创造集团的第二增长曲线。在电商业务竞争日趋激烈，市场增长放缓的大环境下，依云而生的AI产业新机遇，无疑是阿里云在国内云市场上再发力的好机会。相比百度和阿里，腾讯云在大模型方面选择了优先行业大模型，而华为云则公开表示只会关注行业大模型。对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的阶段，腾讯对于AI大模型的投注相对谨慎。马化腾在此前的财报电话会上谈及大模型时曾表示：“腾讯并不急于把半成品拿出来展示，关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地。” 另一方面，从腾讯集团的角度看，腾讯目前有4所AI Lab，去年也发布了万亿参数的混元大模型，腾讯云投身行业大模型方面的动作，更像是一种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的投注策略。对于华为来说，一直以来都是重手投注研发，过去10年里华为在研发方面的总投入超过9000亿元。但由于手机业务遇到发展障碍，华为在很多技术研发上的整体策略或也正在面临调整。一方面手机业务是华为C端技术最大的出口，如果手机业务不为通用大模型买单的话，那么华为研发通用大模型的动力就会明显下降。而对于华为来说，把赌注押在能快速落地变现的行业大模型，似乎是这场AI博弈当中的最优解。正如华为云CEO张平安所说“华为没有时间作诗”。不过，对科技巨头来说，无论赌注多大，只要能赌对，就能够先一步抢占基础设施的市场份额，从而在人工智能时代获得话语权。拿着锤子找钉子对于商业公司来说，所有的决策仍然落到经济账上。即便是一笔不小的投入，越来越多有远见的公司创始人也意识到，这是一项未来必须要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回报。 AI大模型的研发需要一笔不小的投入，但越来越多企业创始人、投资人都认为，这是一项”必要投入”，即便眼下完全看不到回报。由此，很多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。 “3年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。”李志飞在2020年就开始带着一班人马研究GPT-3，彼时出门问问正处在一个发展的转折点，他们希望探索新业务，但经过一段时间的研究之后，李志飞的大模型项目中止了，原因之一是当时模型不够大，另外就是找不到商业落地场景。不过，2022年底ChatGPT问世以后，李志飞仿佛被扎了一剂强心针，因为他和所有人一样，看到了大模型的新机会。今年4月，出门问问发布了自研的大模型产品——序列猴子。眼下，他们准备拿着新发布的大模型“序列猴子”冲刺港交所，出门问问已在5月末递交了招股书。另一家老牌AI公司也在跟进，去年7月，思必驰向科创板递交了IPO申请，在今年5月被上市审核委员会否决。俞凯坦言，就连OpenAI，在GPT2阶段也是用微软的V100训练了将近一年的时间，算力和A100差好几个量级。思必驰在大模型前期积累阶段，也是用更为经济的卡做训练。当然，这需要时间作为代价。相比于自研大模型，一些应用型公司有自己的选择。一家在线教育公司的总裁张望（化名）告诉虎嗅，过去半年，他们在大模型应用场景的探索上不遗余力，但他们很快发现在落地过程中存在诸多问题，例如成本与投入。这家公司的研发团队有50人-60人，开始做大模型研究以来，他们扩充了研发团队，新招了一些大模型方面的人才，张望说，偏底层模型方面的人才很贵。张望从未想过从头开发大模型，考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接接入API做应用。他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据做训练。这也是很多应用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个行业小模型。张望他们从70亿参数的模型开始，做到100亿，现在在尝试300亿的模型。但他们也发现，随着数据量增多，大模型训练会出现的情况是，可能新版本不如上一个版本，就要对参数逐一调整，“这也是必须要走的弯路。”张望说。张望告诉虎嗅，他们对于研发团队的要求就是——基于公司的业务探索AI大模型场景。这是一种拿着“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。 “目前最大的难题是找到合适的场景。其实有很多场景，即便用了AI，效果也提升不了太多。”张望说，例如在上课的场景中，可以用AI大模型赋能一些交互模式，包括提醒学员上课功能、回答问题和打标签等，但他们试用了AI大模型之后，发现精准度不行，理解能力和输出能力并不理想。张望的团队尝试过一段时间后，决定在这个场景里暂时放弃AI。另一家互联网服务商小鹅通，也在AI大模型爆发后第一时间开展了相关业务的探索。小鹅通的主要业务是为线上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理以及商业变现。小鹅通联合创始人兼COO樊晓星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多的应用基于生成式AI诞生时，小鹅通看到了这个技术背后的潜力，“例如MidJourney，生成式AI对于设计图像生成方面的提效确实有目共睹。”樊晓星她们在内部专门组织了AI研究的业务线，寻找与自身业务相关的落地案例。樊晓星说，在将大模型接入业务的过程中，她所考虑的就是成本和效率，“大模型的投入成本还是蛮高的。”她说。互联网行业的“钉子”算是好找的，AI落地真正的难点还是在工业、制造这样的实体产业。俞凯告诉虎嗅，这一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前进，在产业落地上面的矛盾一点都没变化，只是换了一个套壳而已。所以从这个意义上看，这两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是学习历史——“上一波AI浪潮的教训，这次就别再犯了。” 虽然很多厂商在AI大模型的落地方面都喊出了“产业先行”的口号，但很多实体产业的场景真的很难与目前的AI大模型相匹配。比如在一些工业检测场景应用的AI视觉检测系统，即便对AI模型的需求没有高到10亿参数的量级，但初期的训练数据仍然捉襟见肘。以一个简单的风电巡检场景为例，一个风场的巡检量达到七万台次，但同样的裂痕数据，可能只会出现一次，机器可以学习的数据量是远远不够的。扩博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风机叶片的巡检机器人还做不到100%的精确分析叶片裂痕，因为可供训练和分析的数据量太小了，要形成可靠的全自动巡检和识别，还需要大量的数据积累和人工分析。不过，在工业数据积累较好的场景中，AI大模型已经可以做到辅助管理复杂的三维模型零件库了。国内某飞机制造企业的零件库就已经落地了一款基于第四范式“式说”大模型的零件库辅助工具。可以在十万余个三维建模零件中，通过自然语言实现三维模型搜索，以三维模型搜三维模型，甚至还能完成三维模型的自动装配。这些功能，在很多卡住制造业脖子的CAD、CAE工具中都需要经过多步操作才能完成。今天的大模型和几年前的AI一样面临落地难题，一样要拿着锤子找钉子。有人乐观地相信，今天的锤子和过去完全不一样了，但到了真金白银地为AI付费时，结果却有些不同。彭博社在7月30日发布的Markets Live Pulse调查显示，在514名受调投资者中，约77%的人计划在未来六个月内增加或保持对科技股的投资，且只有不到10%的投资者认为科技行业面临严重的泡沫危机。然而这些看好科技行业发展的投资者中，却只有一半人对AI技术持开放的接受态度。 50.2%的受访者表示，目前还不打算为购买AI工具付费，多数投资公司也没有计划将AI大范围应用到交易或投资中。卖铲子的人 “如果你在1848年的淘金热潮里去加州淘金，一大堆人会死掉，但卖勺子和铲子的人，永远可以赚钱。”陆奇在一次演讲时说。高峰（化名）想当这样的“卖铲子的人”，准确地说，是能够“在中国卖好铲子的人”。作为一名芯片研究者，高峰大部分科研时间都在AI芯片上。过去一两个月，他感到了一种急迫性——他想做一家基于RISC-V架构的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描绘了未来的图景。然而，要从头开始做AI芯片，无论是在芯片界，还是在科技圈，都像是一个“天方夜谭”。当AI大模型的飞轮飞速启动时，背后的算力逐渐开始跟不上这一赛道中玩家的步伐了。暴涨的算力需求，使英伟达成了最大的赢家。但GPU并非解决算力的全部。CPU、GPU，以及各种创新的AI芯片，组成了大模型的主要算力提供中心。 “你可以把CPU比喻为市区，GPU就是开发的郊区。”高峰说，CPU和AI芯片之间，需要通过一个叫做PCIE的通道连接，数据传给AI芯片，然后AI芯片再把数据回传给CPU。如果大模型的数据量变大，一条通道就会变得拥挤，速度就上不去，因此需要拓宽这条路，而只有CPU能够决定这条通路的宽窄，需要设置几车道。这意味着，中国在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最关键的CPU难以破局。哪怕是在AI训练上，越来越多的任务可以被指派给GPU承担，但CPU依旧是最关键的“管理者”角色。 2023WAIC大模型展区展出的部分国产芯片自1971年英特尔造出世界上第一块CPU至今50余年，在民用服务器、PC市场，早已是英特尔和AMD的天下，英特尔更是建立起涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态于一体的整个商业模式壁垒，且这种壁垒从未衰退。要完全抛开X86架构和ARM架构，基于一个全新架构研发完全自主的CPU芯片，可以说是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龙芯，在这条路上走了20多年，更不用说是 RISC-V这样未被充分开垦和验证过的开源架构。指令集，就像一块块土地，基于指令集开发芯片，就相当于是买地盖房子。X86的架构是闭源的，只允许Intel生态的芯片，ARM的架构需要支付IP授权费，而RISC-V是免费的开源架构。产业界和学术界已经看到了这样的机会。 2010年，加州伯克利两位教授的研究团队从零开始开发了一个全新的指令集，就是RISC-V，这个指令集完全开源，他们认为CPU的指令集不应该属于任何一家公司。 “RISC-V或许是中国CPU的一道曙光。”高峰说。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼时他表示，自己不想错过 AI浪潮发展的机会，这一次，他依然想抓住，而这个切入点，就是RISC-V。在大模型以及如今国产替代的时代，这个需求显得更为紧迫，毕竟，极端地考虑一下，如果有一天，中国公司用不了A100了，又该怎么办。 “如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更强，也需要和Linux上做商业操作系统的人参与到代码的开发中。”高峰说。高峰不是第一个意识到这个机会的人，一位芯片行业投资人告诉虎嗅，他曾与一家芯片创业公司创始人聊起，用RISC-V的架构去做GPU的机会。如今，在中国已有一些基于RISC-V架构做GPU的公司，但生态依旧是他们面临的最大的问题。 “Linux已经示范了这条路是可以走通的。”高峰说，在Linux这套开源操作系统中，诞生了红帽这样的开源公司，如今许多云服务都建立在Linux系统上。“需要足够多的开发者。”高峰提出了一个方法。这条路很难，但走通了，将是一条光明的道路。飞轮转得太快了大模型的“应激反应”下，感到急迫的不光是高峰。国内某AI大模型公司联创告诉虎嗅，今年初他们也曾短暂上线过一款对话大模型，但随着ChatGPT的升温，有关部门提高了对大模型安全性的重视，并对他们提出了很多整改要求。 “在没有特别明确的监管政策出来之前，我们不会轻易把产品开放给普通用户，主要还是To B的逻辑。”左手医生CEO张超认为，在《管理办法》出台之前，贸然将生成式AI产品开放给C端用户，风险很大。“现阶段，我们一方面在持续迭代优化，另外一方面也在持续关注政策、法规，保证技术的安全性。” “生成式AI的监管办法还不明确，大模型公司的产品和服务普遍很低调。”一家数字化技术供应商，在6月发布了一款基于某云厂商通用大模型开发的应用产品，在发布会上，该公司技术负责人向虎嗅表示，他们被这家云厂商要求严格保密，如果透露使用了谁的大模型，他们会被视为违约。而对于为何要对案例保密，这位负责人分析，可能很大一部分原因是要规避监管风险。在全球都对AI提高警惕的当下，任何市场都不能接受监管的“真空期”。 7月13日，网信办等七个部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下文简称“《管理办法》”），该办法自2023年8月15日起施行。 “《管理办法》出台后，政策会从问题导向转为目标导向发展就是我们的目标。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟认为，新规是重“疏”而不重“堵”。浏览美国的风险管理库，是王渝伟每天必需的功课，“我们正在为利用GPT等大模型进行细分行业的商业应用提供风控合规的方案，建立一套合规治理框架。”王渝伟说。美国的AI巨头们正排着队向国会表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微软、Meta、亚马逊、AI创业公司Inflection、Anthropic，七家最具影响力的美国AI公司，就在白宫签署了一份自愿承诺。保证在向公众发布AI系统前允许独立安全专家测试他们的系统。并与政府和学术界分享有关他们系统安全的数据。他们还将开发系统，当图像、视频或文本是由AI生成时向公众发出警告，采用的方法是“加水印”。 7家美国AI巨头排代表在白宫签署AI承诺此前，美国国会听证会上，OpenAI的创始人山姆·奥特曼表示，需要为人工智能模型创建一套安全标准，包括评估其危险能力。例如，模型必须通过某些安全测试，例如它们是否可以“自我复制”和“渗透到野外”。或许山姆·奥特曼自身也没有想到，AI的飞轮会转得这么快，甚至有失控的风险。 “我们一开始还没有意识到这件事情这么紧迫。”王渝伟说，直到上门来咨询的公司创始人越来越多。他感到，这一次的人工智能浪潮正在发生与过去截然不同的变化。今年年初，一家最早接入大模型的文生图公司找到王渝伟，这家公司希望把自己的业务引入中国，因此，他们想了解这方面的数据合规业务。紧接着，王渝伟发现，这类的咨询越来越多，更明显的变化是，前来咨询的不再是公司的法务，而是创始人。“生成式AI的出现，原有的监管逻辑已经很难适用。”王渝伟说。从事大数据法律工作多年的王渝伟发现，生成式AI与上一波AI浪潮正在呈现更加底层的变化。例如，上一次的AI更多是基于算法进行推荐，还有就是一些人脸识别，都是针对一个场景，针对一些小模型，在具体应用场景当中进行训练，涉及的法律问题不外乎知识产权、隐私保护的问题。而在这个生成式AI生态之上的不同角色，例如提供底层大模型的公司，在大模型之上接入做应用的公司，存储数据的云厂商等，对应的监管都不尽相同。目前大模型所带来的伴生风险已经有了共识，业界明白，商业化应用势必会放大这种风险，要想保持业务的连续性，就需要重视监管。难点就是，“如何找到一条既能做好监管，又能不影响行业发展的路径。”王渝伟说。结语对于整个行业来说，在对技术加深探讨的同时，也正在引发更为深远的思考。在AI逐渐占据科技产业的主导地位之时，要如何确保技术的公正、公平和透明性？当头部公司紧紧掌控技术和资金流向时，如何确保中小企业和初创公司不被边缘化？大模型的开发和应用蕴含巨大潜力，但盲目跟风是否会导致我们忽视其他创新技术？ “从短期来看AI大模型正在被严重高估。但从长期看，AI大模型被严重低估了。” 半年时间里，AI热浪翻涌。然而对于中国的创业公司和科技巨头来说，在热炒的市场氛围中，如何保持清醒的判断，做出长远的规划和投资，将是检验其真正实力和远见的关键。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

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