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腾讯2023Q1业绩电话会议记录

ony 提到的，我们最近还宣布了基于 NVIDIA H800 GPU 的高性能计算集群。因此，这实际上会给我们带来额外的培训效率。我认为我们的一个关键优势显然是用例，对吗？我们有不同的产品，团队已经在计划一些有趣的产品以及他们的产品。所以总的来说，我认为，它实际上取得了很好的进展。我们仍然相信 AI 是行业的成倍增长，尤其是腾讯，因为正如我们上次提到的，我们的核心用户对用户服务不会受到干扰，但可以从基础模型的增强中受益匪浅因为它实际上可以帮助这些服务以低成本生成内容，大规模吸引人的内容。所有这些都有助于提高服务质量，提高货币化并降低成本。然后基础模型也有助于我们引入二手机器服务。例如，它为我们提供了一个新的搜索角度，无论是在微信内还是在我们的浏览器上，如果你期待的话，时间更长一些，对吧？可以在我们的服务中启动有趣的数字帮助。当然，云实际上也非常重要，因为我们觉得随着时间的推移，患者模型实际上可以在云上为我们的企业客户提供非常有吸引力的服务，同时也使我们的 PaaS 和 SaaS 更具竞争力威廉帕克你好，管理层。非常感谢您回答我的问题。首先，上个季度，您提供了有关国内监管背景发展的有用更新。具体来说，您能否向我们介绍一下最近围绕国内游戏、短视频和金融科技的新闻流。作为后续行动，国内游戏势头在本季度显着改善，年内竞争缓和，新内容进入市场。我们是否可以预期该业务线的增长会加速并有可能恢复到两位数？谢谢。刘炽平好的。在监管环境方面，我认为从整体上看，监管环境继续朝着常态化监管的方向发展，政府其实非常注重经济发展，支持数字经济和产业健康发展。一些新鲜事——最新的消息是4月28日召开了保利局会议。并呼吁促进平台企业规范健康发展，鼓励龙头平台企业创新。我认为这是对整个行业的支持表达的非常重要的延续。就您所谈论的不同行业而言，对吗？在国内游戏方面，我想说，它仍然是一个常态化的监管状态，游戏牌照已经定期批准。这就是为什么我们看到中国整体游戏行业有很好的吸引力的部分原因。在短视频方面，我认为没有太多更新，到目前为止也不是监管行动的重点。在金融科技方面，我想说这个行业正在开始进入监管常态化的过程。而纵观整个历史，对吧，2021年，中国人民银行开始要求全行业平台公司对金融科技服务进行自查，并对Tempe进行了例行检查，被广泛报道。在此过程中，我们充分配合，根据中国人民银行的要求，我们积极调整了我们的操作。所以我觉得现在检查已经接近尾声，检查结果正在最后确定的过程中。当这些结果得出结论并发布时，我们相信我们会看到监管机构将专注于常态化监管，他们也会投入更多资源来支持整个行业的发展和创新。因此，这是宏观基础上和不同行业的监管更新。詹姆斯·米切尔而且，关于游戏，我知道你的问题主要是关于中国国内的游戏业务。但如果退一步说，我们的全球游戏收入在本季度同比以低两位数的速度增长，这是可喜的。我们认为，全球游戏行业现在已经克服了一些过渡性挑战，包括西方在 COVID 后遗留的问题，以及中国缺乏新游戏许可。因此，该行业可以恢复到历史最高的个位数增长率、复合年增长率，而我们的表现是否优于或低于整个行业，将在很大程度上取决于我们可以承担的内容质量。但总的来说，随着时间的推移，我们已经能够通过结合运营我之前谈到的一些最大、最好、最常青的游戏以及容纳一些游戏行业最成功和最具创意的工作室以及运营高增长的游戏平台，例如我们新兴的迷你游戏平台。因此，出于所有这些原因，我们认为一切都可以发挥作用，并且该行业在全球范围内回到了增长轨道，我们应该努力与全球行业一起增长或更快地增长。谢谢。刘夏琳谢谢。谢谢你提出我的问题。我想问一下海外并购。显然，我们在第一季度的国际游戏领域看到了非常强劲的数字。我想从管理层那里了解有关该细分市场并购战略的最新情况以及您对竞争格局的看法，尤其是在我们的竞争对手进行了一些并购活动之后，我们应该如何考虑今年剩余时间的增长？我有一个关于广告的后续行动。谢谢。詹姆斯·米切尔谢谢你的问题，Charlene。过去几年，收购中国境外游戏公司的竞争格局一直相当稳定。虽然有许多公司在该领域进行收购，但通常他们的目标与我们的目标并不重叠，这意味着他们可能是拥有庞大控制台安装基础的公司，并且他们正试图收购游戏工作室以增强控制台安装基础或者可能有一些公司根据近期收益估值，他们正试图增加额外收益，而在我们的例子中，我们没有与任何单一的硬件设备结合。因此，我们一直在收购手机游戏工作室，收购 PC 游戏工作室，同时也定期收购主机游戏工作室。此外，当我们进行这些投资和收购时，我们非常愿意期待三五年或七年。因此，通常情况下，我们正在寻找一家在前一年发布了成功的小众游戏的公司。而且我们可以肯定地知道，公司的收入在未来几年内将会下降，因为它将消化第一款游戏的成功。在许多情况下，我们知道公司将在一段时间内亏损，因为我们正在扩大团队规模以制作更大的续集，但我们还没有从更大的续集中获得更大的收入。这适合我们。它并不适合所有人。因此，有些工作室自然而然地来到我们这里，而某些工作室自然而然地去了其他地方，这很好。所以我不会说到目前为止我们已经看到游戏行业的收购格局发生了巨大变化。当然，现在取决于某些大交易是否通过了某个特定的非常大的交易，那么我们可能会在未来看到更多的变化，我们需要对此积极和被动。刘夏琳那挺好的。很高兴知道。我的第二个问题是关于广告的。早些时候，管理层提到微信贡献了超过一半的广告收入，管理层能否详细说明应用产品的收入贡献，例如上一季度第一季度的朋友圈、视频账户、广告网络等？展望未来，我们应该如何考虑这些产品的收入组合和 GPM 趋势？谢谢。詹姆斯·米切尔好吧，就收入状况而言，我们不会非常具体。但正如我们所说，微信是历史上最大的贡献者，微信小程序和官方账户规模小得多，彼此大致相似，视频账户在某种程度上超越了小程序和官方账户，因为有很多视频帐户中的库存，并且在视频帐户中每 1,000 次展示的收入非常高。在微信之外，最大的一组资产是移动广告网络，它在过去六到九个月里出现了相当明显的反弹。除此之外，QQ 和 QQ 空间周围的长视频、音乐、新闻和一些较小的内容也有所减少。这就是组成。就利润率而言，除了长视频外，基本上所有自有和经营的资产都具有高毛利率，而长视频和广告网络的毛利率本来就低得多。约翰·亨旭崔好的。谢谢你提出我的问题。我对游戏方面的后续行动有疑问。我想如果你看看国内游戏，本季度，我们已经看到由于现有游戏而带来的非常强劲的收入增长。我想詹姆斯提到了常青树。但随着我们进入第二季度，下半年，我们确实有更多的游戏——面向国内市场的新游戏发布。所以我的意思是，您能否在我们进入下半年时详细说明收入或工作方面的增长趋势，我们是否应该在此基础上看到加速增长？只是一个快速的一些内务问题。实际上，本季度我们注意到超过 600 亿美元的非常强劲的运营现金流，但投资流出现金流也为 6500 万美元。那么有什么颜色吗？谢谢。詹姆斯·米切尔因此，关于收益，我不一定会回答你的问题，因为我们没有提供关于收入线是在加速还是减速而无法观察到的指导。但首先，第一季度的强势部分归功于我所说的常青游戏。但我们也看到过去一两年发布的一些游戏增长非常好。这通常是我们的模式，我们再次发布的那个季度，它产生的货币化相对较少。当然，由于我们的延期政策，这种货币化不会转化为我们的损益。但在随后的几个季度，如果这是一款好游戏，我们会看到货币化有所改善，我们会看到收入——延期开始流入报告的收入。如果它真的是一款好游戏，我们会看到日活跃用户数在增加。最近，许多符合这种情况的游戏，包括 Arena Breakout，这是中国领先的提取射击游戏，随着玩家对这种新型游戏的熟悉，我们在 DAU 和货币化方面取得了良好的增长之前存在。我们已经看到自走棋游戏《金铲子》在用户和货币化方面都取得了非常好的增长，日活跃用户超过 1000 万，这对于中国的新游戏来说是罕见的，对于构建到在两年的时间里达到这个水平，而不是很快达到那个水平然后逐渐消失。我们的英雄联盟 Wild Rift 手游在第一季度的趋势也相当不错。很明显，在今年余下的时间里，我们有很多大型游戏打算在国内发布，我们对此感到很兴奋。但同样，对于其中一些游戏，它们从第一天起就可以很好地获利。与其他人一起，他们会随着时间的推移逐渐变现。谢谢。约翰罗 650亿元人民币的投资活动产生的现金流量净额其实有点棘手，因为它通常会增加一些本质上很正常的项目。例如，在这 650 亿元人民币中，500 亿元人民币与定期存款净投放有关。除此之外，像资本支出、媒体内容和并购这样的项目，每一项可能在 4 到 4 元人民币左右，大约 10 亿人民币。刘杰瑞嘿，谢谢，管理。是的，我想回到广告业务并询问电子商务。首先，电子商务作为一个类别一直是一个优势领域。所以我只是想问一下，我们是否认为其中一些是份额收益，腾讯从其他参与者那里获得了广告行业。其次，我们如何看待电子商务的发展，尤其是在视频账户中。我记得之前，我们讨论过这可能需要一些时间才能提升。但我也看到，在第一季度，我们开始从视频账户中的电子商务直播中产生更多的技术费用。所以我想知道我们是否可以在这里看到更多与电子商务相关的货币化？谢谢。詹姆斯·米切尔是的。因此，就与腾讯做广告的大型电子商务公司而言，我们肯定会获得份额增长。我认为出现这些份额收益的原因有很多。一个是改变对某种生态系统竞争的看法，这意味着过去，有些公司选择不与我们做广告，因为他们将我们视为生态系统竞争对手，并且随着时间的推移他们可能已经重新评估了这种观点。其次，我们现在正在将更复杂的机器学习部署到我们的广告定位中，这对拥有大量 SKU 的大型电子商务公司特别有利，因为现在我们可以提取这些 SKU，然后在右侧显示正确的 SKU电子商务公司广告中的用户。这就是与我们一起做广告的电子商务公司。刘炽平所以在电商方面，直播和视频号，我们觉得其实是一个非常大的机会。其中一部分已经在其他短视频公司得到验证。当你有短视频时，你实际上可以带动直播，而直播可以带动电子商务交易。但除此之外，我们觉得我们可以拥有一些独特的增值组件，我们可以为商家提供这些组件，因为我们有私有域。我们还有一个小程序，其实可以让我们连接视频号。正如你所知，实际上有一个非常大的交易生态系统已经在小程序上发生了。如果我们真的可以开始将其与视频帐户和实时流媒体连接起来，那么它实际上会使整个电子商务生态系统更加活跃。我们还有支付，这是一个非常重要的推动因素。因此，当我们将所有这些附加组件添加到视频帐户和直播中时。我们觉得实际上我们在电子商务方面有很大的发展空间。但我们希望循序渐进，这样我们就可以建立正确的基础设施，我们实际上可以在用户体验和商家的投资回报率之间提供最佳平衡。同时，最重要的是，我们实际上想要确保交易生态系统实际上是高质量的。因此，与其让大量一次性购买低质量产品或某些对商家来说利润非常高的产品，他们基本上把所有的钱都花在广告上，而不是产品质量上，我们实际上想确保生态系统构建正确，因此它为用户和商家提供正确的价值，整个交易生态系统是健康的。所以这需要一些时间，但我们觉得如果我们做对了所有这些，实际上我们有很长的跑道来发展这部分业务。罗宾朱你好。谢谢。谢谢，管理层提出问题。如果可以的话，我想有两个问题。一，只是你的运营费用。我的意思是，你显然表现出了令人印象深刻的成本纪律，并且运营费用呈趋势。只是想听听您对公司在什么时候更多地转向增长支出的想法，无论是在新游戏上，还是在人工智能和相关服务上，和/或在您看来是什么触发了回归如果迄今为止的消费复苏还没有做到这一点，又会多花钱？关于游戏的第二个问题。詹姆斯，你刚才提到过，宏观经济正在对支付意愿和游戏 ARPU 产生影响。只是想听听您对第一季度的复苏是否是被压抑的需求的看法，因此，会有关于可持续性的问题吗？以及各种游戏之间的恢复情况，鲸鱼占主导地位的高 ARPU 游戏与每个人都购买皮肤且 ARPU 通常较低的大型 DAU 游戏。谢谢。詹姆斯·米切尔谢谢。所以关于第二个问题，我们看到我们的游戏业务出现了广泛的复苏。我认为在我们的前 15 场比赛中，有 12 场比赛同比增长。所以这不是一两场比赛反弹导致其他比赛萎靡不振的问题。我们的整体投资组合得到提升，这是由于被压抑的需求还是仅仅是潜在的需求，时间会证明一切。但我之前解释过为什么我认为这是潜在需求。在运营费用方面，会有一些情况，无论是推出新游戏，还是为我们需要投资的大型语言模型购买然后折旧的 GPU，我们会积极投资。但话虽如此，我认为我们还将在未来非常严格地控制运营费用。一个原因是因为我们在结构上变得更有效率。第二个原因是，一般来说，我们正在混合转向本质上利润率较高的活动，同时退出一些本质上利润率较低的活动。更广泛地说，你谈到我们什么时候需要转向投资以促进增长。而且我认为实际上，如果你深入我们的业务范围，就会发现许多新兴的增长动力，无论是视频帐户广告货币化，还是电子商务直播流媒体货币化，无论是小程序和小游戏。有趣的是，其中每一个都是非常可观的机会，它们正在变得有意义，并且随着时间的推移有很长的跑道可以扩展。但是，这些都不是，我们是否需要花费大量的额外资金来使它们更受欢迎。我们不会因提供社区团购食品解决方案而招致巨额补贴。我们不会诱导原本会使用其他短视频服务的用户安装视频帐户并将时间花在视频帐户上。我们只是在我们更大的应用程序（尤其是微信）中为用户提供我们认为非常有吸引力且有些差异化的体验。让用户随着时间的推移，你会发现那些，享受那些与那些社交，并花更多的时间并最终在这些上花更多的钱。所以我不认为我们处于一种非增长模式。在未来的某个时候，我们需要轻按一下开关，大幅增加营销或补贴的销售额，以回到增长模式。我认为我们现在正处于增长模式。只是我们的增长动力的本质是不需要大量补贴。他们不需要繁重的销售和营销活动。谢谢罗宾朱谢谢。黄文迪谢谢你，罗宾。我们现在结束网络研讨会。感谢大家加入我们的结果电话会议。如果您想查看我们的新闻稿和其他财务信息，请访问我们公司网站 www.tencent.com 的 IR 部分。该网络研讨会的重播也将很快提供。谢谢，下个季度见。这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见

老虎证券2023-05-18

逆势反弹！亚洲对冲基金瞄准新东方等中国教育公司，同时重点关注人工智能

t Advisors购买了英伟达公司(Nvidia Corp .)约80万股股票，以在这家全球领先的用于创造人工智能的计算机芯片设计公司建立新的头寸。这家总部位于香港的基金还大幅增持了Meta和微软的股票。截至3月底，其在美国上市的前三大公司都押注于人工智能，依次是Meta、微软和英伟达。同样，Greenwoods在本季度还收购了英伟达、微软和谷歌母公司Alphabet。在3月份的一次投资者研讨会上，Greenwoods的投资组合经理Jin Meiqiao表示，ChatGPT是一个革命性的产品，因此该基金已将资金配置到相关的基础设施领域。 “显然，基金经理正在寻找未来的投资主题，就技术优势和应用场景而言，他们对美国人工智能领域有更高的信心，”第一上海证券首席策略师Linus Yip表示。

Sue2023-05-16

大卫·泰珀一季度建仓特斯拉、英伟达和联邦快递

斯拉（Tesla Inc.）、英伟达（Nvidia Corp.）、联邦快递（FedEx Corp.）等公司的新头寸。　　据周一收盘后公布的一份13-F文件显示，Appaloosa LP在第一季度新增了15万股特斯拉股票。该文件还显示，他新增了15万股英伟达股票。　　泰珀的基金购买了Match Group Inc.的52.5万股股票。该公司还持有35万股联邦快递（FedEx Corp.）的股票。他还买入了50万股Ark Innovation ETF。　　泰珀增持了优步的股份，从之前的120多万股涨至600万股。他还增持了亚马逊的股票，亚马逊的持股从去年第四季度末的150万股增至200万股。他的Meta平台公司目前持有70万股股票，高于此前的57.5万股。　　Appaloosa抛售了Aptiv PLC APTV的一小部分股票，截至去年第四季度末，这些股票的持仓量为5万股。　　泰珀缩小了他在Salesforce Inc.的持股。第一季度，CRM的股票从之前的30万股涨至29万股。　　他持有华特迪士尼公司30万股股票。

金融界2023-05-16

重要里程牌！一只股干翻一大股指：苹果市值连续两周超过罗素2000指数

、Alphabet Inc.和英伟达(Nvidia Corp.)等几只大型科技股。 MarketWatch上周发布的一份报告显示，标普500指数中排名前十的个股在该指数中所占权重为29%，对该指数今年迄今的升幅贡献了约70%。与此同时，罗素2000指数自2023年初以来基本没有变化。相比之下，FactSet的数据显示，苹果股价自1月1日以来上升了32%以上。市场策略师对《巴伦周刊》表示，小盘股的相对疲软引发了有关这是否可能是买入机会的讨论。自2023年初以来，小盘股一直在与众多逆风作斗争。企业利润缩水、一系列地区性银行倒闭以及经济衰退迹象的出现，都造成了沉重的打击。面对如此多的不确定性，股票投资者在经历了2022年的严重抛售后，今年开始在大型科技股中寻求安全。 eToro美国股票策略师Callie Cox表示:“就规模而言，一家公司可以超过整个小盘股市场，这真是令人难以置信。”“对我来说，这确实说明了小盘股受到了多大的打击。” 当苹果上周公布截至3月份的季度财报时，该公司管理层透露，iPhone业务意外录得增长，这帮助克服了Mac收入的不足。该公司还承诺向投资者提供数十亿美元的股息和股票回购，这有助于推高股价。苹果股价因此应声走高。

夏洛特2023-05-16

巨型AI模型时代已结束？这家AI初创公司再获2.5亿美元融资

件巨头Salesforce、芯片制造商Nvidia、多伦多风投公司Inovia Capital和硅谷公司Index Ventures。这是自2022年ChatGPT发布后在生成式AI领域的最新重大投资。而此前，Cohere筹集的总资金已达1.7亿美元，包括2022年由Tiger Global领投的1.25亿美元B轮融资。 “百舸争流，奋楫者先；千帆竞发，勇进者胜”。作为加拿大的一家初创企业，Cohere何以突出重围，斩获众多投资者的青睐？了解该企业的发展历程、其产品区别于ChatGPT的独特优势后，相信我们会对投融资市场风向的选择理由与生成式AI的发展动向有所理解。一篇著名的论文创立于2019年的Cohere是一家自然语言处理 (NLP) 公司，基于大型NLP模型为外界提供API服务，从而提高计算机理解和生成文本、阅读和写作的能力。该公司由艾丹·戈麦斯 (Aidan Gomez) 与两个朋友Nick Frosst和Ivan Zhang一起创办，它的总部位于加拿大多伦多，在美国旧金山、英国伦敦均设有办事处。自合作以来，他们组建了一支约135人的团队，目前还在继续扩建以更好的提供相关API服务。两位联合创始人Aidan Gomez和Nick Frosst曾担任过谷歌研究员，其中Aidan Gomez是大名鼎鼎的《Attention Is All You Need》论文的作者之一。该论文提出了一种新的、被誉为ChatGPT的“祖师爷”的网络架构“Transformer”，ChatGPT通过Transformer模型进行了序列建模，并通过自回归方式进行训练，使得大语言模型能够根据前文内容和当前输入，生成符合语法规则和语义逻辑的拟人化内容，这使得国内外都掀起了一波未平一波又起的大规模语言模型训练的热潮。 Cohere提供了与ChatGPT类似的产品，目前主要包括：搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本三大类产品，帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量搜索等，是为数不多在技术层面具备与OpenAI进行竞争的AI企业之一，这也是其受到资本市场青睐的重要原因之一。 Cohere曾在2021年9月获得4000万美元A轮融资；2022年2月获得1.25亿美元B轮融资，投资者包括老虎环球基金、“AI教父” Geoffrey Hinton、斯坦福大学教授李飞飞、深度学习专家Pieter Abbeel等。在2022年10月，Cohere便开始与谷歌、Salesforce、Nvidia进行融资谈判，如今，Cohere获得巨额融资将继续与OpenAI展开激烈竞争，继续加快类似ChatGPT产品的技术创新和更新迭代。资本为何青睐？实际上，在OpenAI发布GPT-4之后的一段时间内，大部分人都将目光聚焦于AI大模型，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和Character.AI在内的众多资金充足的初创公司都在投入大量资源来构建更大的算法和模型，以期待努力赶上OpenAI的技术。但就在AI竞赛如火如荼开展之时，OpenAI的首席执行官Sam Altman却表示巨型AI模型的时代已结束，“未来新一步的进化，将不会来自于巨型模型”。那同属该领域的Cohere又为何会获得资本的青睐呢？ Cohere AI将其模型分为两类：生成模型和嵌入模型。生成模型通过对互联网上大量的数据进行训练，而嵌入模型是多语言支持的，可以支持超过109种语言。Cohere的模型有不同的规格，公司的指令模型每周都在进步，而同类领域的其他提供商通常要几个月或甚至一年才会发布重要的模型更新。尽管Cohere AI与谷歌合作获取其硬件能力，但其并不仅限于Google Cloud。例如，Cohere在AWS SageMaker上运营，并计划在其他云服务提供商上提供服务。Cohere AI的方法非常开放，并以客户为中心，他们通过在任何云供应商上运行以使客户获得最佳体验和服务。相较于GPT-4，Cohere AI尚未采用多模态方法。Cohere AI的高级副总裁Saurabh Baji表示，“我认为图像和视频非常令人兴奋。但从商业角度来看，这也是一个不同的问题。我们并不关注AGI，而是专注于客户实际面临的问题。很多客户的需求都非常以语言为中心。” 从AI竞争格局的角度来看，Cohere AI和OpenAI都是目前AI领域的重要参与者。虽然两家公司都专注于大型语言模型，但它们的重点和方法略有不同。OpenAI在一系列领域都有所涉猎，包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。此外，OpenAI也吸引了大量的资本，其中包括像微软、谷歌和亚马逊这样的科技巨头。相比之下，Cohere AI专注于提供易于使用和部署的大型语言模型，为企业客户提供更好的商业解决方案。尽管Cohere AI在规模和影响力上与OpenAI存在一定的差距，但其在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个非常有前途的公司。另外，在资本方面，Cohere AI也获得了很多青睐。除了几个知名风险投资公司的支持，该公司还获得了加拿大政府和Google等科技巨头的支持。这些资金的注入有助于Cohere AI继续扩展其业务和规模，并在AI市场上取得更大的份额。总的来说，虽然Cohere AI和OpenAI在AI竞争格局中处于不同的位置，但它们都是这个领域中非常有前途的公司。Cohere AI在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个与OpenAI进行竞争的关键因素之一，而资本的支持也给了Cohere AI更多的机会来发挥其潜力，并在市场上取得更大的份额。实用角度看大语言模型大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型，它们具有大量的参数，并能够理解和生成人类语言。这类模型通常采用神经网络架构，尤其是Transformer架构。近期，一篇综述论文《在实践中利用大模型的力量》在AI学术圈爆火，而其中一张名为“大预言模型进化树”的图片引起了不小的轰动，其梳理了2018年到2023年的大预言模型代表作。相较于Open AI不断深耕至今走向AI的前沿，曾经颇具影响力的谷歌BERT似乎从一开始就走向了“岔路”。当我们以年为单位看LLM发展史的时候，忍不住唏嘘“在大模型没有成功之前，一切都是场赌局”。 ◉ 大语言模型发展进化史 2017年的时候，谷歌研究员在《Attention is all you need》一文中介绍了Transformer架构——这也是目前最常用到的架构之一，是BERT、GPT等预训练模型的基础。时至今日，Transformer架构仍是GPT模型的基础架构。 Transformer架构的提出和预训练的方法将大语言模型推向了新的阶段——以谷歌为首的科技大公司在2017年后聚焦于研发能够处理多种自然语言任务的大模型。 2018年6月，OpenAI采用Transformer架构发布了它们的模型——GPT-1。紧接着，谷歌正式向世界介绍了全新预训练模型——BERT。时间来到2019年，微软宣布与OpenAI达成10亿美金的合作。次年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司。科技巨头Meta当然也不甘示弱，于2022年推出有着“开源版本的GPT-3”之称的OPT，并于今年推出能在单个GPU上运行的大语言模型LLaMA。如今GPT-4也已发布，更强的文本生成能力与详细的逻辑判断能力让OpenAI在四年内快速崛起，并成功“破圈”。 Cohere的联合创始人Nick Frosst对Altman认为大模型不会永远奏效的观点也是表示认同的，他表示“有很多方法可以让Transformer变得更好、更有用，而且很多方法并不涉及向模型添加参数”。Frosst还说，新的AI模型设计或架构，以及基于人类反馈的进一步优化，将会是许多人工智能研究人员已经在探索和有前途的方向。 ◉ 一些有前景的LLM用例利用LLM大模型可以做许多“很酷”的事情，但我们必须承认，基于人类实际需求的创新发展方向才是最根本的逻辑，所以“实用主义”是我们考量LLM应用的重要指标。对于到底是选择只经过预训练的大模型LLM，还是在此基础上经过特定数据集微调后的较小模型问题，《在实践中利用大模型的力量》这篇论文给出的答案是具体情况具体分析，我们可以参照这张决策流程思维导图来获得一些启示。各种基于LLM构建的应用程序在不断刷新我们的认知，计算机科学家Chip Huyen在其文章《为生产构建 LLM 应用程序》中为我们提供了一些有前景的LLM用例：人工智能助手：针对不同用户群体来构建不同的任务，比如安排日程、做笔记、预订航班、购物等。但是，最终目标是打造一个可以帮助你做任何事情的智能助手。聊天机器人：聊天机器人在API方面类似于人工智能助手。如果说人工智能助手的目标是完成用户交给它的任务，那么聊天机器人的目标更多的是成为一个伴侣。例如，你可以让聊天机器人像名人、电影角色、作家等一样说话。学习：ChatGPT不仅可以生成问题，还可以评估学生输入的答案是否正确，以及对论文进行评分和反馈。同时，它也很擅长在同一个辩论话题上采取不同的立场，可以成为学生很好的辩论伙伴。搜索引擎优化：如今，许多公司都依赖于创造大量内容，希望在谷歌上排名靠前。但在未来，搜索引擎优化可能会变得更像一场猫捉老鼠的游戏：搜索引擎会想出新的算法来检测人工智能生成的内容，而公司则会更好地绕过这些算法。人们可能也会减少对搜索的依赖，而更多地依赖品牌（例如，只相信某些人或公司创造的内容）。除此之外，大语言模型可以帮助生命科学研究人员更好地理解蛋白质、分子、DNA和RNA，帮助信用卡公司进行异常检测和欺诈分析以保护消费者，帮助法律团队进行法律释义和抄写等。在未来的模型面前，或许现在我们看到的大模型只是蝼蚁。但我们可以期待，未来更加强大的语言模型将会更彻底改变人们的生活方式。现在，我们可以看到越来越多的企业涌入AI的洪流，个体也不可避免地主动参与或者被席卷进去，我们永远不知道明天会发生什么。未来的另一个五年又会有多少大语言模型出现，谁又将冲在行业最前端呢？让我们拭目以待。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-05-11

ChatGPT引爆华尔街！股市动荡不安，科技公司遭遇涨跌两极化

两个方向上剧烈波动，芯片制造商英伟达(Nvidia)的股价飙升，而学习材料公司Chegg的股价下跌。对人工智能潜力的热情是大型科技公司今年表现最强劲的原因之一。毫无疑问，生成式人工智能聊天机器人很受欢迎。高盛分析师在一份研究报告中表示，ChatGPT在两个月内获得了1亿用户，是有史以来最快达到这一成就的应用程序。相比之下，TikTok花了9个月才达到这一里程碑，而Instagram花了30个月。苹果首席执行官蒂姆·库克上周在与分析师的电话会议上表示：“我们认为人工智能潜力巨大，我们将继续在非常周到的基础上将其融入我们的产品。” 根据AlphaSense的数据，今年到目前为止，在全球范围内的公司电话会议上，有300多次提到“生成式人工智能”。在2023年之前，这句话几乎没有被提及。主要的卫生系统正在试验人工智能，看看这项技术是否能帮助提高医务人员的生产力。企业家和风险资本投资者希望生成式人工智能将彻底改变从媒体制作到客户服务再到杂货配送的各种业务。就连可口可乐公司也告诉投资者，他们正在试验这项技术。一些投资者想知道生成式人工智能是否是有可能颠覆整个行业的最新技术。在线流媒体的出现宣告了百视达(Blockbuster)等家庭视频租赁公司的终结，而手机上的摄像头使得照片处理变得过时，引发了苹果的崛起和柯达(Kodak)的衰落。今年1月科技巨头微软宣布向ChatGPT的开发商初创公司OpenAI投资100亿美元，随后微软的市值增加了近5000亿美元。英伟达的股价今年已翻了一番，该公司生产为聊天机器人提供动力所需的芯片。今年早些时候，由于聊天机器人Bard令投资者失望，谷歌母公司Alphabet的市值在一天之内蒸发了1000亿美元，不过损失很快就得到了扭转，Alphabet股价今年上涨了22%。 Synovus Trust高级投资组合经理Daniel Morgan说： “最难确定的是，支出对这些公司的收入和利润会产生什么影响：”他的基金持有微软、Alphabet和英伟达的股票。投资者兴趣的高涨推高了估值。FactSet的数据显示，英伟达过去12个月的市盈率为167倍，微软和Alphabet的市盈率分别为33倍和24倍。Chegg的股价上周下跌了48%，此前这家学习资料公司表示，ChatGPT的崛起损害了它吸引新客户的能力。 “你根本不知道所有的连锁反应，” Boardman Bay Capital Management的首席投资官Will Graves说：“如果这真的是一个属于iPhone的时代，那么没人会想到优步(Uber)会从iPhone中脱颖而出，冲击出租车行业。”

Sue2023-05-10

中美重磅！美国拟制裁阿里巴巴、百度等中国AI技术外媒：中企绕过半导体禁令开发

关键：美国的制裁已经切断他们与英伟达(NVIDIA)等公司生产最先进芯片的联系。人工智能研究人员和行业分析师表示，他们迅速消耗了现有的美国芯片库存，以创建自己的ChatGPT竞品。 “你可以从字里行间看出，他们正试图在阳光下寻找任何计算能力来弥补顶级硬件的不足，”Meta Platforms专门研究人工智能基础设施的AI研究员Susan Zhang解释说。在AI行业中，计算是指一组芯片中可用的计算能力。中国最高决策机构上个月表示，中国应鼓励AI发展的创新。在美国商务部2022年10月全面限制向中国供应芯片后，拜登政府表示可能会实施进一步的禁令。中国公司无法使用英伟达的A100芯片，这是业内最流行的AI开发芯片，以及下一代版本，即3月份发布的H100，它提供了更多的计算能力。英伟达为中国市场创建了其芯片的降级版本，分别称为A800和H800，以满足制裁要求。两种修改后的芯片都降低了芯片与其他芯片通信的能力。《华尔街日报》据一位知情人士透露，中国政府关联的半导体行业协会在最近一次闭门行业会议上发布的一项调查显示供应紧张，发现中国大约有40000至50000台英伟达A100芯片可用于训练大型 AI模型。知情人士表示，在制裁前储备A100的中国公司，如阿里巴巴和百度，已经严格限制在内部使用外国先进芯片，将它们用于计算最密集的任务。据《华尔街日报》此前报道，百度暂停了包括其自动驾驶部门在内的所有团队使用A100，以便在其ChatGPT竞品Ernie Bot发布日期之前将它们集中起来开发。开源研究论文和知情人士透露，百度近年来一直寻求将国产芯片纳入其AI开发，包括海光信息科技的DCU和华为的AI训练芯片Ascend，以及自己的昆仑芯片。一些知情人士表示，许多国产芯片在训练大规模模型方面仍然不可靠，因为它们容易崩溃。在3月份的一篇论文中，华为研究人员展示他们如何使用此类技术仅使用该公司的Ascend芯片而不使用英伟达芯片来训练其最新一代大型语言模型。研究人员在论文中写道，尽管存在一些缺点，但这个名为PanGu-Σ的模型在一些中文任务上达到了最先进的性能，包括阅读理解和语法挑战。半导体研究和咨询公司SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel表示，如果无法使用新的英伟达H100芯片，中国研究人员的痛点只会加剧，其中包括一个额外的性能提升功能，特别有助于训练类似ChatGPT的模型。但2022年百度和深圳研究机构鹏程实验室的一篇论文表明，研究人员正在以一种不需要该功能的方式训练大型语言模型。Patel指出，尽管这项研究还处于早期阶段，但它看起来很有希望。《彭博社》早在4月20日就曾援引消息人士称，拜登政府计划5月发布新的行政命令，限制美企对中国的投资，涉及芯片、AI 及量子投资等经济关键领域。美国企业对中国经济关键领域的投资受限领域将包括创业投资、私募股权以及某些形式的技术转让和合资企业，而且某些类型的投资将被彻底禁止。报道提到，美国政府已就相关措施讨论近两年，计划在5月19日起在日本广岛举行的G7峰会期间采取行动。消息人士透露，该行政命令可能在G7峰会前后发布，而美国希望获得G7成员国支持。对此，中国外交部发言人毛宁此前表示，科技应该造福全人类，而不应成为限制或遏制别国发展的手段。美国泛化国家安全概念、人为对中美经贸往来和科技交流设置障碍的做法，与市场经济原则和国际经贸规则背道而驰，有损国际社会对美国营商环境的信心，也将会反噬美方自身。最后他强调，中国政府将继续坚定维护本国企业的正当合法权益。

小萧2023-05-08

查理芒格谈人工智能:“我认为老式智能工作得很好”

及微软（Microsoft）、英伟达（Nvidia）和C3.ai等公司的股票，科技公司对人工智能的兴趣越来越浓厚。AI暴涨。　　随着科技公司之间展开一场人工智能战争，人工智能一直是财报电话会议的焦点。Alphabet表示，其人工智能业务在第一季度亏损了33亿美元，而微软认为，在“搜索领域的代际转变”中，它可以帮助自己赢得市场份额。　　微软已经崛起为该领域的领导者，向OpenAI投资了100亿美元。该公司的创始人比尔·盖茨最近向巴菲特展示了该公司的一些人工智能技术。　　“它做了这些了不起的事情，但它不会讲笑话，”巴菲特说。“比尔提前告诉了我，并让我做好了准备。但它就是不存在。” 　　尽管人们对人工智能相当兴奋，但这项技术的前景并不完全乐观。一群著名的科技创始人写了一封信，警告人工智能的危险，就在上周，IBM首席执行官阿文德·克里希纳表示，人工智能可能会取代该公司近8000个工作岗位。　　巴菲特将人工智能的颠覆性比作原子弹，美国用原子弹最终结束了第二次世界大战。巴菲特称这种战争策略是必要的，但他质疑:“这对未来200年的世界有利吗？” 　　巴菲特说:“当一种东西可以做各种各样的事情时，我就会有点担心，因为现在我们无法取消它的发明。” 　　正如芒格和巴菲特对加密货币（芒格称之为“性病”）等其他流行股票不感兴趣一样，伯克希尔哈撒韦公司可能不会在人工智能上投入全部资金。　　“有了人工智能，它可以改变世界上的一切，除了人类的思维和行为，”巴菲特说。“这是一大步。”

金融界2023-05-07

半导体轮流“爆雷”！台积电5大客户猛砍单超微、高通衰退“崩跌” 芯片业极度恐慌

析师陆行之表示，目前看起来只有英伟达(NVIDIA)较为抗跌，“但要是哪几家客户能够利空出尽，股价不跌反涨，就厉害了”。台媒消息传出，台积电主要非苹客户，包括超微、英伟达、联发科、高通、英特尔等五大咖库存调整状况比预期激烈，观望态度浓厚，投片量缩手并将部分产品所需芯片递延至第二季拉货，冲击台积电本季营运不如预期，美元计价营收低标也难达到标准。另外，近期相关科技大厂人事异动与裁员干扰专案出货与开发进度也是主因。就应用别来看，手机、个人电脑需求仍疲弱。市场观察，台积电个别客户受景气影响程度不同，PC相关营收占比高者受创较大，共同的情况仍是“高库存仍必须在今年上半年处理完毕”。受五大客户库存调整状况比预期激烈影响，台积电3月营收合并营收为1454.08亿台币，月减10.9%、年减15.4%，创17个月以来的新低，为历年同期次高，第一季累计合并营收为5086.33亿台币，季减18.7%、年增3.6%，虽为历年同期新高，但未达市场预测的低标。台积电因去年底出货延后，带动今年1月营收达2000.51亿台币，月增3.9%，年增16.2%，重返2千亿元大关并创同期新高；2月营收为1631.74亿台币，月减18.4%、年增11.1%，创12个月以来新低，但为历年同期新高；3月受客户调整库存影响，营收续下滑，下滑幅度超过市场预期。超微周二公布今年第一季营收下滑9%，其中PC芯片业务营收暴跌65%，亏损1.72亿美元，成为压垮营运的元凶，加上第二季财测展望保守，盘后股价狂杀近7%。“芯片卖不掉”的背景下，股价遭遇大幅抛售。超微第一季营收年减9%至53.5亿美元，略高于分析师预测的53亿美元，尽管符合市场预期，却是2019年来首见萎缩，另，首季亏损1.39亿美元，较去年同期净利7.86亿美元，衰退高达118%，每股经调整每股盈余(EPS)为0.60美元，年减47%，但仍高于预期的0.56美元。观察各业务部门表现，PC处理器业务营收上季大跌65%至7.39亿美元，亏损1.72亿美元，成为拖累整体营运的主因。超微执行长苏姿丰表示，客户端伺服器业务已在第一季落底。资料中心业务上季营收12.95亿美元，年增0.15%，虽然不及市场预期，但超微仍看好本季有望持续成长。超微预期第二季营收达53亿美元，低于分析师预估的54.8亿美元，毛利率约50%。本季财报展望保守，拖累超微股价周三重挫9.22%，跌至81.62美元。 (来源:Trading View) 陆行之在脸书写道：“最近的感想就是，台积电五大客户轮流爆雷，目前看起来只有英伟达顶的住，要是哪几家客户能够利空出尽，股价不跌反涨，就厉害了。” 高通周三公布本季财测营收将达81-89亿美元，低于分析师平均预估的92.5亿美元，其中，高通预测本季芯片营收达69-75亿美元。高通表示，财测也纳入总体经济不利因素与全球手机销售疲软的因素。回顾截至3月26日的上季财报，高通营收下滑17%至93亿美元，高于分析师预期的91亿美元；扣除特定项目后每股盈余2.15美元，符合预期。以细项来看，高通上季与手机相关的营收下滑17%至61亿美元、车用营收年比大增20%至4.47亿美元，都高于预期；联网装置营收则达13.9亿美元，符合预期。高通预期，整体手机市场2023年会以高个位数幅度萎缩，客户削减库存的情况将可能再延续两季；智慧手机产业在新订单流入前，还要花多一些时间才能消耗过剩的芯片，且中国手机市场尚未见到显著复苏。高盛周三股价跌2.82%，报在112.83美元，盘后再跌深。 (来源:Trading View) 陆行之同时分享五个重点，他认为，归因于苹果季节性转弱，中国客户一堆库存，高通预期第二季营收季度衰退4-13%，平均衰退8%，比市场预期持平来的糟，芯片又比授权营收来的差。他提到，高通第一季库存月数4.95个月，年增69%，但季减4%，库存清理应该会持续；预期第2季度晶片部门营业利润率下滑到23-25%，高出联发科近10个百分点，但也是逐季，逐年下滑。陆行之最后总结：“以最近半导体公司第二季的季比指引来看，手机产业链最差，电脑，伺服器，车用勉强守住持平，电视大尺寸面板/驱动晶片，GaAs砷化镓化物半导体，封测设备公司最佳，但奇怪的是GaAs砷化镓半导体不是很多都是手机在用，还是这些产业清库存来的早，提早看到市场复苏？” (来源:Facebook)

小萧2023-05-04

拜登“打错了算盘”？！对华实施芯片出口管制，实际上影响却“微乎其微”

5月3日)，行业专家告诉路透社，最新款Nvidia H800于3月发布，执行某些AI任务的时间可能会延长10%至30%，与英伟达最快的美国芯片相比，成本可能会增加一倍。即使是使用低配的英伟达芯片也代表着中国公司的进步。中国最大的科技公司之一腾讯控股在4月份估计，使用Nvidia H800的系统将把其最大的人工智能系统的训练时间从11天减少到4天，缩短一半以上。 86Research的上海分析师Charlie Chai说：“与我们交谈的人工智能公司似乎认为障碍相对较小且可控。” 政府与行业之间的来来回回，暴露了美国在不伤害美国公司的情况下减缓中国高科技进步所面临的挑战。美国制定规则的部分策略是避免中国人完全放弃美国芯片，并加倍自己的芯片开发。一位不愿透露姓名的芯片行业高管表示：“他们必须在某个地方划清界限，无论划在哪里，他们都将面临如何不立即造成破坏，但如何随着时间的推移削弱中国能力的挑战。” 出口限制有两部分。第一个限制了芯片计算极其精确数字的能力，该措施旨在限制可用于军事研究的超级计算机。芯片行业消息人士称，这是一项有效的行动。但是计算极其精确的数字在AI工作中不太重要，例如大型语言模型，在这些工作中芯片可以处理的数据量更为重要。英伟达将Nvidia H800出售给中国最大的科技公司，包括腾讯、阿里巴巴集团控股有限公司和百度公司，用于此类工作，但尚未开始大量运送芯片。英伟达上周在一份声明中表示：“政府无意损害竞争或美国工业，并允许美国公司为商业活动提供产品，例如为消费者提供云服务。” 它补充说，中国是美国技术的重要客户。英伟达上周表示：“去年10月份的出口管制要求我们生产的产品在两个市场之间的差距不断扩大。我们遵守法规，同时在每个市场提供尽可能具有竞争力的产品。” 英伟达首席科学家Bill Dally本周在另一份声明中表示，随着培训需求继续每6到12个月翻一番，这种差距将随着时间的推移而迅速扩大。美国商务部负责监督规则的部门工业和安全局的发言人没有回复置评请求。美国的第二个限制是芯片到芯片的传输速度，这确实会影响人工智能。ChatGPT等技术背后的模型太大，无法放在单个芯片上。相反，它们必须分布在许多芯片上，通常是一次数千个，因为它们都需要相互通信。英伟达尚未透露中国独有的H800芯片的性能细节，但路透社看到的一份规格表显示芯片到芯片的速度为400GB/秒，不到在中国境外可用H100芯片900 GB/秒峰值速度的一半。人工智能行业的一些人认为，这仍然是足够的速度。Naveen Rao是一家名为MosaicML的初创公司的首席执行官，该公司专门帮助AI模型在有限的硬件上更好地运行。他说：“估计系统速度会降低 10-30%，有一些方法可以通过算法解决所有这些问题。我认为这在很长一段时间内都不会成为界限，比如10年。” 中国的芯片完成人工智能训练任务的时间是更快的美国芯片的两倍，但仍然可以完成工作。一位因与合作伙伴达成协议而要求匿名的业内人士表示：“到那时，你必须花费2000万美元而不是1000万美元来训练它。这很糟糕吗？是的。但这是否意味着这对阿里巴巴或百度来说是不可能的？不，这不是问题。” 此外，AI研究人员正试图精简他们构建的庞大系统，以降低类似于ChatGPT和其他流程的培训产品的成本。这些将需要更少的芯片，减少芯片与芯片之间的通信，减少美国速度限制的影响。两年前，业界认为AI模型会变得越来越大，Anyscale的软件工程师Cade Daniel表示：“如果今天仍然如此，那么这种出口限制将产生更大的影响，这种出口限制很明显，但它并没有像它本应具有的那样具有破坏性。” Anyscale是旧金山一家提供软件以帮助公司执行AI工作的初创公司。

Peng2023-05-03

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