FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

A股头条：2000亿惊雷一夜引爆，好在利空已出尽！美日荷达成“神秘”协议？外交部回应

金融界2023-01-31

1月31日国内四大证券报纸、重要财经媒体头版头条内容精华摘要

财经　　“地表最强”聊天机器人！天才ChatGPT引领风口乍现　　“上知天文、下知地理”成为现实，一款叫做“ChatGPT”的人工智能聊天机器人于近期横空出世，不仅迅速火爆美国科技和创投界，也在中国引起不小热度。目前在美国硅谷工作的庞琳勇是斯坦福大学博士、连续创业者，日常工作涉及大量英语交流，他告诉第一财经记者，ChatGPT在书写邮件、校对文书方面表现出色，已经成为他的日常使用工具。　　多地提前发布重点项目清单年投资数万亿拼经济　　春节长假刚过，地方就掀起了拼经济的热潮。最近，广东、四川、福建，成都、武汉、济南、烟台等多个省市密集发布重点项目名单，这比往年发布时间提前了一两个月，目的就在于促进项目建设进度，推动投资和经济增长。去年底的中央经济工作会议提出，要通过政府投资和政策激励有效带动全社会投资，加快实施“十四五”重大工程，加强区域间基础设施联通。政策性金融要加大对符合国家发展规划重大项目的融资支持。　　经济参考报　　五方面着力促进低空经济发展　　低空经济既承继了传统通用航空业态，又融合了以无人机为支撑的新型低空生产服务方式，依赖信息化、数字化管理技术赋能，形成了一种容纳并推动多领域协调发展的极具活力和创造力的综合经济形态。发展低空经济，有利于拓展市场、扩大内需；有利于推动创新、丰富供给；有利于打通隔阻、促进融合。　　兔年A股“开门红” 市场成交量重回万亿元北向资金净买入超一百八十亿元　　兔年首个交易日，三大指数迎来“开门红”，3800余只个股收盘上涨，市场成交额再度突破万亿元。北向资金当日大幅净买入超186亿元，连续14个交易日净买入。多家机构表示，展望后续市场，外资持续流入A股仍存在有力支撑，宏观经济和企业盈利的持续修复将成为市场上涨的新动力。（文章来源：东方财富研究中心）

东方财富网2023-01-31

美股开盘：道指纳指跌超百点中概股多数走低哔哩哔哩跌近9%

区。　　百度据悉将于今年3月推出类似ChatGPT的AI聊天机器人服务　　据媒体援引消息人士报道，百度正计划在今年3月推出与OpenAI的ChatGPT类似的人工智能聊天机器人服务，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果，但名称尚未确定。

金融界2023-01-30

涨停复盘：汽车链又火了，一体化压铸概念强势爆发！AIGC消息不断，概念股热度蹿升

feed(BZFD.US)宣布计划使用ChatGPT开发商OpenAI提供的人工智能(AI)技术来协助创作个性化内容。此外，报道称百度将于3月在中国推出类似ChatGPT的人工智能聊天机器人。　　涨停梯队：汉王科技（首板）、海天瑞声（首板）、云从科技（2首板）　　六、市场情绪

金融界2023-01-30

ChatGPT全球爆火后传百度3月将推出类似的AI聊天机器人服务

划在今年3月推出与 OpenAI 的 ChatGPT 类似的人工智能聊天机器人服务，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果，但名称尚未确定。百度的一位代表对该消息不予置评。报道发布后，百度港股快速转涨，一度涨超 2%，此前跌2.7%。该人士表示，百度计划在用户提出搜索请求时整合聊天机器人生成的结果，而不仅仅是链接。 ChatGPT 的技术通过从大量数据中学习，以效仿人类的回答方式来处理用户的问题，类似于提供像搜索引擎一样的信息，甚至像有抱负的小说家一样提供散文。#ChatGPT火爆全网# 中国的聊天机器人目前专注于社交互动，而 ChatGPT 在编程和论文写作等更专业的任务上表现更好。据路透社报道，微软公司已向 OpenAI 投资 10 亿美元，并计划增加投资。微软还致力于将 OpenAI 的图像生成软件添加到旗下 Bing 搜索引擎中，以向 Alphabet Inc 的谷歌发起新挑战。百度一直在大力投资人工智能技术，包括云服务、芯片和自动驾驶，以实现收入来源多元化。在上个月的一次开发者大会上，百度推出了三位由人工智能驱动的“创作者”，他们的技术使他们能够担任编剧、插画师、编辑或动画师的角色。

marsh2023-01-30

易链科技黑匣实验室：AI交互完整度已接近90%

最近几天，ChatGPT再次成为人们的关注焦点。近日微软宣布将对OpenAI进行高达数十亿美元的投资，借此来发展人工智能应用。此次投资后，微软将在消费者和企业产品中整合ChatGPT技术，此外微软也计划将ChatGPT技术整合到旗下Bing搜索引擎中，以此来提升微软在搜索引擎中的服务优势。 ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。不到40天，ChatGPT的日活量已突破千万！据ARK风险投资公司首席未来学家Brett Winton统计数据，当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。目前科技行业的巨头都在大力发展人工智能，谷歌、Facebook和微软均在大力构建人工智能的框架。比如近期有报道谷歌目前也在研发能够与ChatGTP抗衡的人工智能聊天机器人。很多人都预测2023年将是AI之年。人工智能AI是否可以应用在区块链领域呢？答案是肯定的。在人工智能、大数据、区块链的基础上，易链科技黑匣实验室正在构建一个新的架构，这个架构里区块链是核心，是作为底层的一个数据基础。人工智能和大数据是搭建在区块链之上，人工智能识别对方区块链交互活动的请求，识别出活动类型后交给大数据进行活动分析和预判，得出活动后的结果。人工智能比区块链原有架构中的智能合约、脚本代码扩展空间更大，可以适应和处理更复杂的场景和对象。将人工智能和大数据加入区块链架构就是为了便于扩展和演进，人工智能比区块链原有架构中的智能合约、脚本代码扩展空间更大，可以适应和处理更复杂的场景和对象。新区块链架构几乎可以应用到社会活动的方方面面。总而言之，新区块链架构真正做到了数据人生、数据民主，数据将成为每个使用者基因的一部分，让数据说话，新区块链架构将为社会带来智能协同的时代，区块链数据将指引我们更加高效、积极的生活和工作。 2022年对于人工智能而言注定是值得被铭记的一年，在这一年中，人工智能无论在技术还是产业层面都取得了巨大发展与长足的进步，大量创新技术从概念走向实践。年初，AI加持下的冬奥为我们带来了焕然一新的观赛体验；年中，AI绘画从虚幻走向现实并斩获多项赛事大奖；年末，ChatGPT的横空出世将再次将这一整年的狂欢推向高潮。会计师事务所巨头普华永道在最新报告中指出，人工智能和区块链技术融合的“机器经济”规模将在2030年达到15万亿美元。区块链+人工智能AI今年有不有搞头？肯定有，您想不想分一杯羹? 一起聊聊吧。来源：金色财经

金色财经2023-01-30

佳都科技：参投公司思必驰已掌握全链路语音及语言交互技术，可基于用户画像实现拟人化的语言风格互动

.SH）在互动平台回答目前是否有涉及到chatgpt相关领域问题。公司表示，于2020年战略投资国内专业的对话式人工智能平台型企业思必驰，以完善AI技术生态圈，公司投资的云从科技（计算机视觉）实现在科创板IPO上市、思必驰科技（语音语义识别）申报科创板IPO，产业共同体持续壮大。思必驰已经掌握全链路语音及语言交互技术，涵盖语音信号处理、识别、合成、语言理解、问答聊天、知识图谱等人机信息交互闭环涉及的各个模块级技术，可实现在自然语言的拟人聊天在通用闲聊的基础上，融合了用户画像，对话情感分析，敏感信息识别等技术，能够感知用户意图和情感，并基于用户画像实现拟人化的语言风格互动。佳都科技持续聚焦轨道交通、城市交通数字化升级，进一步加大对数字孪生、产业元宇宙等新技术的探索，不断利用先进的AI技术赋能各类场景应用，目前在多场景实现该技术的场景落地，如智慧车站客服系统、地铁APP客服、虚拟现实人机交互场景，提高了场景的运行效率，增强了智能化服务质量，形成了“听得清、能理解、有知识、会决策、善表达、反应快”的人机智能信息交互体验。（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2023-01-30

云从科技：大模型给AI行业带来了巨大的想象空间和市场机会

平台表示，随着OpenAI超级对话模型ChatGPT的发布，业界已经广泛感受到预训练大模型给AI行业带来的巨大机会。首先，ChatGPT将“预训练大模型+下游任务微调”的训练方法发挥到了天花板级的水准，模型效果较过去有了跨越式的进步，作为一个超级对话模型，ChatGPT对用户意图的理解、应答的正确性，异常情况下的反应，体验都显著超出了大家的预期，给AI应用带来新的想象空间；其次，ChatGPT的跨越式效果提升，主要得益于人机协同，即基于人类反馈的强化学习（RLHF），同时ChatGPT会给未来的人机交互体验带来巨大的提升，也使得各个应用场景下的人机协同变得更加容易和高效；人工智能技术产业落地的关键是技术平台化和应用场景化，而ChatGPT的成功是非常鼓舞人心的范例，过去的模型以具体场景下的专用模型为主，导致成本和门槛成为AI应用广泛落地的障碍，预训练大模型兼顾了通用性和灵活性，可以实现建模过程通用化、应用开发场景化，这将加速各行业的智能化升级进程。云从科技称，公司的理念与OpenAI很大程度上是一致的，而且目前的发展趋势与公司的长期布局相吻合。首先，公司的研究团队高度认同“预训练大模型+下游任务微调”的技术趋势，从2020年开始，已经陆续在NLP（Natural Language Processing，即自然语言处理）、OCR（Optical Character Recognition，即光学字符识别）、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践，不仅进一步提升了公司各项核心算法的性能效果，同时也大幅提升了公司的算法生产效率，已经在城市治理、金融、智能制造等行业应用中体现价值；其次，公司一直以来都在人机协同领域布局，打造了像人一样思考和工作的人机协同操作系统（CWOS），致力于整合打通视觉、语音、NLP等多个领域的大模型，不止于像ChatGPT那样在文本世界实现超级智能，还要彻底打通数字世界和物理世界，为“像人一样思考和工作”打下坚实的技术基础；公司也通过开放的人机协同操作系统实现了技术平台化，加上多年的行业深耕，能够通过“平台化的通用模型+带行业knowhow的专用模型”来帮助各行各业快速实现智能化升级。与此同时，更多颠覆性的消费级应用场景也会因技术进步而打开。云从科技表示，大模型给AI行业带来了巨大的想象空间和市场机会，也是公司的巨大想象空间和市场机会。（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2023-01-30

【研报透市】两天股价暴涨3倍！ChatGPT、AIGC爆火，券商：万亿市场开启，互联网奇异点正逐渐临近

网奇点即将来临？在科技巨头微软助推下，ChatGPT即将被整合进微软旗下产品。美国数字媒体公司BuzzFeed宣布用ChatGPT来创作内容，随后股价两天累计暴涨306.94％。　　今日A股AIGC指数大涨5％，表现亮眼。板块内多股上涨，拓尔思、视觉中国、掌阅科技等涨停；万兴科技、中文在线等涨逾10％。　　公开资料显示，AIGC全称为AI-Generated Content，是继UGC、PGC 之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。　　消息面上，近期，微软在其官方博客宣布，已与OpenAI扩大合作伙伴关系。其声明称，作为两家公司合作伙伴关系的第三阶段，微软将向OpenAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能（AI）领域的技术突破。　　此外，微软CEO纳德拉在前不久结束的达沃斯世界经济论坛上表示，微软计划将OpenAI实验室的ChatGPT等AI工具整合进微软旗下产品，并将其作为平台供其他企业使用。　　当地时间1月26日，美国数字媒体公司BuzzFeed周四宣布削减12％的员工。另外，公司表示将依靠ChatGPT的创建者OpenAI来加强部分内容创作，并为观众个性化一些内容，打算今年让人工智能在公司的编辑和业务运营中发挥更大的作用。　　BuzzFeed公司1月27日股价应声大涨119.77％，28日再涨85.17％，两天时间累计涨幅达到306.94％。　　国内方面，据财联社报道，百度将于3月在中国推出类似ChatGPT的人工智能聊天机器人。在2022年百度世界大会上，李彦宏指出，未来十年，AIGC将颠覆现有内容生产模式。可以实现十分之一的成本，百倍千倍的生产速度，生成AI原创内容。　　ChatGPT开启AI新纪元，迎万亿市场规模　　2022年12月1日，OpenAI发布了自然语言生成式模型ChatGPT，可以通过人工智能模型来与用户对话，并自动理解用户的问题，提供更精确、更有价值的信息。ChatGPT得到的关注空前，2022年12月5日，上线仅5天的ChatGPT用户数量突破100万。　　财通证券研报指出，ChatGPT建立在GPT-3的后续改进版本GPT-3.5基础上，通过引入强化学习模型，大幅提高了AI在人机对话时的准确度和可控性，实用性得到广大用户的积极反馈。ChatGPT下游应用场景包括代码机器人、小说衍生器、对话类搜索引擎、语音工作助手、对话虚拟人等，具备代替人工的创造力；ChatGPT也将带动上游算力、数据标注、自然语言处理需求，可谓开启AI新纪元。　　ChatGPT平台型技术将带动全行业AI发展提速：ChatGPT是AIGC技术进展的里程碑，该模型使得利用人工智能进行内容创作的技术成熟度大幅提升，有望成为新的全行业生产力工具，提升内容生产效率与丰富度。部分行业如搜索引擎、文稿创作、艺术设计等可能出现行业格局与商业模式的骤变，全行业“AI+”浪潮已至。数据、算力、算法作为AI三要素，相互耦合，共同促进，将带动AI行业整体协同发展。　　东吴证券则指出，2022年以来AIGC应用多点开花，ChatGPT是又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展，互联网奇异点正逐渐临近。　　东吴证券指出，GPT的升级增强了AIGC能力，释放更多潜在市场空间。AIGC在内容生成中的渗透率将快速提升，应用规模快速扩增。根据Gartner《2021年预测：人工智能对人类和社会的影响》，到2025年AIGC产生的数据将占所有数据的10％，而该比例在2021年不足1％。而量子位智库根据现有技术及需求成熟度预测，2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币。　　ChatGPT横空出世，利好相关基础设施和应用　　投资机会上，东吴证券指出，ChatGPT上线象征着文本类AI进入新阶段，利好其基础设施及应用。　　算法、数据、算力是AI大模型训练的基础，建议关注基础设施相关标的：科大讯飞、海天瑞声、拓尔思等；　　ChatGPT上线推动文本类AI渗透于文本生产、智能批阅等应用领域，同时其对训练模型的改进对AIGC的全面发展有广泛意义，建议关注在相关领域布局的：微软、Meta、百度、阅文集团、中文在线、粉笔等。

金融界2023-01-30

A16z：生成式AI的机遇与挑战分析

Stable Diffusion 和 ChatGPT 这样的模型创造了用户增长的历史记录，有的应用在推出后不到一年，就达到了 1 亿美元的年营收，并且人工智能模型在部分任务中的表现要比人类的水平高几个数量级。我们发现，技术范式转型正在发生。但是，需要研究的关键问题在于：整个市场中，哪些地方会产生价值？过去一年里，我们和几十位生成式 AI 创业公司的创始人和大公司 AI 领域的专家。我们观察到目前为止，基础设施供应商很可能是这个市场上最大的赢家，因为基础设施可以获得经过整个生成式 AI 堆栈最多的流水和营收。尽管主攻应用开发的公司收入增长非常快，但这部分公司往往在用户留存、产品差异化和毛利率方面存在弱势。而大多数模型供应商目前还没有掌握大规模的商业化能力。再说的准确一点，那些能够创造最大价值的公司，比如说能够训练生成式人工智能模型，并将这种技术应用于新的应用程序，目前还没有完全抓住行业中的的大部分价值。所以，现在想要预测后面的行业趋势并不是那么容易。但是，想办法了解整个行业堆栈的哪些部分能做到真正的差异化，和可防御化很重要，因为这部分可以对整个市场结构（即横向与纵向的公司发展）和长期价值驱动力（如利润率和用户留存率）产生重大影响。但迄今为止，除了现有公司传统意义上的业务护城河，很难在（生成式人工智能的）堆栈上找到结构上可防御性。我们看好生成式人工智能赛道，也坚信这个领域对各个行业产生巨大影响。这篇文章的撰写目的，主要是为了描绘市场的动态，回答一些关于生成性人工智能商业模式更为广泛的问题。技术栈：基础设施、人工智能模型和应用程序想要了解生成式人工智能赛道和市场是如何形成的，首先需要定义目前整个行业的堆栈：整个生成式人工智能的堆栈可分为三层： 1.将生成式 AI 模型，与面向用户的产品应用集成，这种通常是运行自己的模型管道（"端到端应用"），或者依赖第三方 API （阿法兔研究笔记注释：这里我们说的模型管道，指的就是就是一个模型的输出作为下一个模型的输入） 2.为人工智能产品提供动力的模型，以专有 API 或开源检查点的形式提供（这反过来需要一个托管解决方案）（注释：这块说的是，要么把整个模型的构建方式以及预训练的模型（又叫检查点）开放出来，要么需要把整个模型的构建方式以及预训练的模保密，只开放一个接口 API，如果是前者的话，你就要自己去跑训练/微调/推理，所以需要知道它能什么样的环境、什么样的硬件基础上跑，所以需要有人提供一个托管平台处理模型运行环境的事情） 3.为生成性人工智能模型运行训练和推理工作负载的基础设施供应商（即云平台和硬件制造商）需要注意的是，这块我们讲的并不是整个市场的生态图，而是一个分析市场的框架，本文在每个类别中都列出了一些知名厂商的例子，不过没有囊括列出目前所有最厉害的AIGC应用，也没有深入讨论 MLops 或 LLMops 工具，因为这块还没有达到完全成熟的标准化，有机会我们会继续讨论。第一波的生成式人工智能应用开始形成规模化，但在留存和差异化方面却不容易在之前的技术周期中，传统意义上的观点会认为，想要建立大型的、独立的公司，就必须拥有终端客户，这里的终端客户包括个人消费者和 B 2B买家。因为这种传统意义上的观点，大家很容易也认为：生成式人工智能中最大的机会也在于能够做面向终端用户的应用的公司。但是到目前为止，其实情况并不一定会这样。生成式人工智能应用的增长非常惊人，这种增长主要是由非常新颖和应用案例所驱动的，比如说图像生成、文案写作和代码编写，这三个产品类别的年收入已经超过了 1 亿美元。但是，光增长还不足以构建持久的软件公司，关键在于，这种增长必须是有利润，也就是说，用户和客户一旦注册就可以产生利润（高毛利），并且这种利润还需要能够长期可持续（高留存率）。如果公司之间不存在强大的技术差异化，B 2B和 B 2C应用程序只要通过网络效应，和数据优势，再或者构建愈发复杂的工作流程，从而获得成功。但是，在生成式人工智能领域，上述假设未必成立。在我们调研的做生成式人工智能 APP 的创业公司中，毛利率的变化范围很广，少数公司能达到 90% ，多数公司毛利率低至 50-60% ，这块主要由模型成本影响。尽管我们可以看到目前渠道顶端（Top-of-funnel ）的增长，但是，还不清楚目前客户获取策略是否可以持续，因为已经看到了很多付费获取的效率和留存率开始下降。目前市面上的很多应用程序也确实缺乏差异性，因为这些应用主要依赖于相似的底层人工智能模型，并没有发现明显能够具备独家网络效应、其他竞争对手很难复制的的杀手级应用和数据/工作流程。因此，目前我们还不知道能够建立可持续的生成式人工智能商业化业务的最佳实践到底是什么，随着语言模型的竞争和效率的提高，利润率应该会提高。随着那波仅仅因为人工智能的热度才来的用户逐步冷却，离开市场，用户留存率大概率会增加。并且，我们认为垂直整合的应用在制造差异化方面具备优势，但是很多还需要接下来的实践证明。展望未来，生成式 AI 应用会面临什么问题？在垂直整合（"模型+应用"）方面如果人工智能模型作为一种消费型服务，应用开发者可以用小团队模式快速迭代，并随着技术的进步，逐步更换模型供应商。但还有开发者不同意，他们认为，产品就是模型，从头开始训练是创造可防御性的唯一途径，这里指的是不断地对专有产品数据进行再训练（re-training）。但这就需要更高的资本，并且需要稳定的产品团队为代价的。构建功能与应用程序生成式人工智能产品具备很多形式：桌面应用，移动应用，Figma/Photoshop 插件，Chrome 扩展应用...甚至还包括 Discord 机器人。在用户已经在应用、有使用习惯的地方整合人工智能产品比较容易，因为用户界面较为简易。但是，这些公司里有哪些会成为独立的公司？哪些会被微软或谷歌人工智能巨头所吸纳？会和 Gartner 公司发布的炒作周期（hyper cycle) 一致？尚且不清楚当前的用户流失率，是不是都是早期人工智能产品所必须面对的，仅仅是我们当前这批人工智能产品所固有的。再或者，市场对生成式人工智能的兴趣，是否会随着市场炒作的消退而下降。这些问题，对开发 APP 应用程序公司存在重要的影响，包括何时选择融资的时机、设计用户获取策略、对于用户群的考虑有用户的优先度，以选择宣布产品市场匹配（Product Market Fit）时机。来源：金色财经

金色财经2023-01-30

24小时热点