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腾讯发布面向大模型训练的新一代HCC高性能计算集群

提升了3倍。据介绍，该算力集群搭载了NVIDIA H800 Tensor Core GPU，能够提供高性能、高带宽、低延迟的智算能力支撑。（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2023-04-14

4 月大模型混战华为阿里商汤都走到哪了？

月，美国监管机构以国家安全为由，对 NVIDIA A100、H100 两款 GPU 实施禁令，不得销售给国内企业，意在通过“卡脖子”的方法来降低国内 AI 模型的传输速度，拖延中国人工智能发展。而目前也确实对国内 AI 企业产生了较大的影响，在算力的大需求之下，呈现出了“一卡难求”的情况，就连阉割版的 A800 也一直处于缺货的状态。但与 GPU 硬件窘迫的境况不同的是，在继 3 月 16 日百度发布文心一言大模型后，国内众多科技、AI 巨头都相继公布了各家大模型的发布会时间：4 月 8 日华为盘古大模型发布、4 月 10 日商汤大模型发布、4 月 11 日阿里大模型发布、4 月 14 日同花顺举办 AI 产品发布会，国内大模型的“百家争鸣”与 GPU 被禁运后的“惨淡”状况，也形成了鲜明的对比。这个 4 月，成为国产大模型混战期。那么，在 GPU 受限的情况下，国内 AI 行业发展境况如何，能否交出属于他们自己的答卷？未来的发展是否会与国外越差越大？本文，奇偶派以已经发布或近期即将发布的大模型与相关 AI 应用的企业为例，通过专家访谈等方式，研究和分析各企业 AI 大模型的发展状况。华为盘古大模型避开 GPT，剑走偏锋？华为盘古大模型，最近的发布多少有点高开低走，突破性进展不多，尤其是在 C 端几乎没有新应用侧产品，主要还是展示了华为在 B 端智能化方向上的技术实力，为华为云服务和可见的销售市场做技术支撑。 4 月 8 日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇介绍了盘古大模型的进展及其应用状况，包括 NLP（自然语言处理）大模型、CV（机器视觉）大模型、科学计算大模型、多模态大模型、语音大模型等的研发与应用的相关情况。在会前，最引人关注的莫过于盘古的 NLP 大型模型，据介绍，该模型利用了深度学习与自然语言处理技术，并且采用海量中文语料库对其进行培训。而在参数和数据的堆量方面，百度文心一言参数为 100 亿，数据为 4 TB。而 GPT-4 则达到了 1750 亿，数据 45 TB。华为盘古大模型的参数高达 1000 亿，数据高达 40 TB。如果单从参数上看，盘古大模型已接近 GPT-3.5。但在这次发布会中，田奇却并没有提到盘古 NLP 大模型的相关应用。只是将过去已经发布的功能，进行了较为简单的集合介绍。相对而言，另外两个大模型则着墨更多，以较多篇幅介绍了 CV 大模型和科学计算大模型的应用范例。这也让众多翘首期盼华为能发布一款赶上 ChatGPT 应用的“粉丝”们，多少有一些失望。但实际上，早在发布会之前的相关交流中，内部专家就已经就该话题做出了相关回答： “首先，在华为发展历史上，很少是在新的趋势出现后立马就追上来的。公司发展的 30 多年间，基本没有做到过先发，而是一直采用后发制人的打法，在手机、在云、在汽车上是如此，在这个领域中也会如此。” “想要做出一个比较完美的 NLP 大模型，是一个集团级的项目，通常做出决定会比较缓慢，在一两年内也不太会出现。而当前公司在尽力地完成 AI 工程化、AI 产品化，公司认为这是商业化不得不走的路线，如果采用高度项目制，成本很高，并且也会出现项目不可复制的情况，因此华为的重点最后才放在了面向行业的 CV 大模型上。” 正如相关专家所说的，盘古大模型中最为领先的，正是 CV（机器视觉）大模型。会上，田奇还谈到，在过去的 2022 年，华为盘古大模型主要是 AI for Industry（AI 赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等行业创造了更多产业价值，其中 CV 大模型早就有了许多用武之地。比如在与能源公司合作的盘古矿山大模型中案例中，矿井现场是一个 40 米长的采掘机，宽度仅 2 米左右，传统相机很难一下子捕捉到全部画面，只能用图中的九宫格视频画面。而通过 5 G+AI 全景视频拼接综采画面卷，传输到地面，地面工作人员将来可以实现地面控制机器进行采矿，实现矿下无人少人安全作业。盘古矿山大模型还用在了煤矿的主运输皮带作业监控。煤矿被采集下来以后，它会通过一个主运输皮带，从地下传输到地上。按传统方法是通过工人配合作业，华为提出通过视频对作业的安全规范进行巡检，主运场景的异物识别精度达 98%，煤矿作业场景动作识别准确率达 95%，助井下安全事故减少 90% 以上。这些都是 CV 大模型的落地应用。此外，大模型还能进行轨道机车缺陷检测，比如掉链、脱落、裂痕等潜在不安全因素，人工检测成本较高，盘古大模型提供图像质量的自动评估、小样本的故障定位与识别等。可以说，华为选择了一条与其他 AI 企业不一样的道路——暂时放弃以 ChatGPT 为代表的 C 端需求，专注 B 端工业需求的开发。不可否认，华为作为国内受美国制裁最严厉的公司，无论从算力资源、或是从公司发展理念、又或者是从商业化角度来看，选择专精于 B 端的打法是正确的。一来可以避免超大数据量的训练，二来又可以为处于“寒冬”中的集团早日“造血”。或许，在算力无法获取之时，不去纠结内耗于 ChatGPT，才是华为真正的 AI 之路。手握巨大算力的商汤大模型，未来有隐忧紧接着华为盘古大模型发布后，商汤科技的大模型也即将登场。不过，由于上市公司相关信披原因，目前公司正处于发布大模型之前的静默期，所以没有办法披露过多的大模型相关内容。但是，作为最早把人工智能大模型写入招股说明书的公司，商汤确实是有着足够的实力，来推出独属的大模型。而在近期的相关交流中，商汤相关人士还是回答了一些与算力相关的问题。首先是大众最关注的算力资源方面，商汤拥有极为充足的 GPU 储备，对方表示，在去年停售之前就有 1 万张 A100 芯片了，完全可以覆盖训练一个千亿参数量的语言模型的消耗。而除了英伟达专用显卡外，商汤也有采购国内的 GPU，专家表示：“比如说寒武纪与海光，最近这两家公司可能很多投资人都很关注，想了解他们的产品是否进入了大规模试用阶段。但是，如果大家在去年有去参观我们商汤的大装置的话，就应该看得到我们在大装置里面已经适配了很多寒武纪和海光的 GPU 卡，我们也是寒武纪最大的客户之一”。而在谈及国产替代方面时，专家也坦言，“我们很早就开始与国产 GPU 厂商合作，去适配国产 GPU 卡，但坦白来说，当前的大模型训练，确实是只有 A100 与 A800 能够胜任，国内 GPU 卡的易用性与性价比都无法去比较，但在推理阶段，寒武纪最新款的 GPU 在大模型领域也有了不错的表现，期待未来会更好。” 而在被问及 H100 出现是否会对国内 AI 企业产生影响时，专家表示，H100 加速芯片的出现，确实在性价比上有十分显著的提高。但如果不考虑性价比的话，当前已有的芯片是完全可以胜任的。而在算力的使用技术方面，商汤较众多 AI 企业来说有着极为明显的优势。在 A100 存量优先的情况下，如何利用仅有的资源去做更多的事情，成为了商汤需要解决的一大问题。专家表示，商汤科技在过去五年中，有着丰富的千卡并行的训练经验，最大的单任务训练可以同时调动 4000 张 A100 的 GPU 卡，等效算力为 1 万张 A100，已经达到了训练 GPT3 甚至 GPT4 的门槛。而在国产 GPU 的优化适配上，商汤也同样有丰富的经验，“目前有 10% 左右的算力，是由国产 GPU 卡提供了，商汤也一直在进行适配，无论是规模比较大的寒武纪、海光，或是当前规模比较小的昇腾，都有着相应的适配支持”。也正是因为多年的训练经验，让商汤获得了较为明显的优势，“我们目前的算力规模可以支持 20 个千亿参数量超大模型共同计算，同时训练，对客户的技术迭代有十分明显的帮助。” 但被问及当下的挑战之时，专家再次重点提到了国产 GPU 的适配问题。即当前国产 GPU 不太能够支持超大模型的训练，还需要投入更多去进行优化。此外，虽然国产 GPU 已经展现了一定的能力，但依然任重道远。总的来说，商汤科技作为最早一批的 AI 企业，有着极为深厚的训练经验，也在禁运之前拿到了上万张 A100 显卡，这让其在当前的 AI 大战中拥有了极强的竞争力。但从另外一个角度来看，短期内高端 GPU 禁运的影响还可以通过丰富的训练经验、更大的成本投入来进行掩盖，但从长期来看，如何能持续获得高端 GPU，才是商汤需要考虑的问题。如果禁运依旧存在，并且国产 GPU 无法适配超大模型的训练，那么与国际尖端 AI 企业、与最先进的大模型之间的距离，将会被持续拉开。阿里大模型突上线全面发育还是落后？ 4 月 4 日，B 站一则阿里版 ChatGPT 全网首测视频流出，引爆全网，同日下午，阿里正式宣布将于 4 月 11 日的阿里云峰会上推出大模型。从视频中看，阿里大模型超出大家预期的主要有两点：一是“音色”“文风”“情绪”都可改变，定制化属性显现，受众面大幅增加，视频中 UP 主先是运用了脱口秀演员“鸟鸟”的声音作为模型交流，然后并要求 ChatGPT 接下来用“猫娘”的身份进行后续对话，整体定制化特征明确，不再局限于固定形式，代表着后续每个人可根据自己的需求定制属于自己的“性格”不同的 ChatGPT，几乎可满足所有受众群体。二是阿里 GPT 的成熟程度超出预期，15 个问题中有 10 个问题的回答都明显好于国内已经公布的竞品，并且突破了双工对话，整体带入性更强。而就在发布前的一周，也有相关内部专家接受了采访，回答了“国内语言大模型与 ChatGPT 有多大差距”的相关问题。专家表示，起码在未来的一年到一年半之间，国内是绝不可能出现对标 GPT4 的产品的，只有先把 ChatGPT（GPT-3.5）追上，才有资格去谈 GPT4。目前，国内大多仍然都是以文本、图像、视频等单模态的方式发布的，并且文本大模型已经进入商用阶段，百度走出了第一步，其他的众多 AI 企业和科技企业也都会在年中或者下半年进行发布。而在追赶 GPT-3.5 的过程中，也有着三个核心瓶颈：一是数据量的不足，只有拥有了足够多的数据，才能继续训练，而公有的数据大家都可以买到，所以核心竞争点是如何获得足够多的私有数据，权重占比达到了三成左右。二是模型结构的创新性，国内的语言大模型目前做不成高层级的架构，也就没办法做海量的数据训练，也是最大的瓶颈，权重达到了四成左右。第三便是工程化的能力，在工程落地的时候，大家都知道需要预训练、调优训练与推理训练，但在真正部署的时候，是完全要靠自身去摸索的，包括数据的处理，模型的训练，模型优化，模型的部署和运用，都需要投入大量的时间、精力与财力，这方面的权重与数据量类似，也是达到了三成的权重。但这一切的前提是算力充足，阿里是当前国内拥有 A100 GPU 最多的企业，在当下阶段算力并没有多大阻碍，但未来伴随着禁运的持续与算力需求的增加，也将面临高端运算卡不足的情况。而在追赶 ChatGPT 之外，电商作为阿里起家的领域，也让人好奇阿里大模型将会为电商领域带来多大的改变。专家表示，在电商场景中，比较主要的还是推荐算法与营销图案、文本的生成。未来，阿里大模型将会包揽营销图案、产品介绍、产品描述等工作。 “实际上，去年我们就已经让一些商家使用这个技术了，我们挑选了上百个商家，预计要花数百万去请广告公司去做的营销图案，阿里大模型的 AI 都可以胜任，cover 40% 的工作量。” “而在营销之外，还有虚拟直播等许多场景可以被替代，包括仓储预测、物流信息的挖掘，都需要一步步找场景渗透，慢慢将老一代的技术进行替代，帮助中小企业，最终达到双赢”。总的来说，阿里大模型作为一个庞大集团下的一条项目线，看起来并不像其他 AI 科技企业那么出彩。但目前，阿里的文本大模型进度在国内也已经位属前列，并且其他模型也在有序推进之中。不过，这一切的前提是算力的充足，伴随着技术的推进与数据量的增加，在未来，算力可能仍是迈不过的那道坎。股价暴涨，同花顺 AI 是翻新产品吗？而在 AI 巨头与科技公司之外，各行各业的企业其实早已经将 AI 应用于实际业务中，而同花顺就是其中一员，4 月 14 日，同花顺也将举办 AI 产品发布会。实际上，同花顺的 AI 产品，早就已经应用，主要包括 i 问财、基于 AI 技术的增值服务产品与 B 端 AI 产品。其中，同花顺主打的便是 i 问财这款 AI 产品。i 问财是目前财经领域落地较为成功的自然语言交互问答系统，而公司也在 2022 年进一步加大对其研发投入，采用全新的语义解析方案，结合 AI 大模型、小样本学习等技术的应用，有效提升 i 问财服务效率，可将服务场景从财经领域扩展到通用领域，从中文场景扩展到多语言场景。通过 i 问财机器人，我们可以获得相关资讯、数据以及 AI 的点评；还可以准确地提供 A 股公司的基本面及板块情况，并通过多类图表的形式显现出来；还可通过向问财机器人提问，实现条件选股，是市面上成功的一款财经 AI。而在 AI 之风的推动之下，同花顺的股价也节节走高。自 3 月 17 日以来，在短短 12 个交易日中，股价便从 115.57 元上涨至最高的 239.22 元，完成快速翻倍。在股价飙涨的背后，同花顺能否发布更有含金量的 AI 应用，我们还无从得知。但如果仅仅以目前的 AI 应用水平，是绝无可能撑起如此高的市值的。而同花顺的 AI 含金量究竟如何，或许只有当其产品发布之时，我们才能知晓吧。写在最后纵观国内已经发布的文本大模型或者 AI 应用，亦或是与各企业相关专家进行交流，我们都能发现一个问题，那就是国内的大模型水平，实际上才刚刚起步。在硬件方面，英伟达高端 GPU 遭受禁运，国内只能拿着为数不多的 A100 与阉割版的 A800 进行训练和推理。当前尚可通过丰富的训练经验，更高的资本投入来短暂掩盖国内算力严重不足的事实。但若是站在更高处，GPU 发展严重落后，终将成为杀死中国 AI 的一把利刃。而在算法层面，国内 AI 企业也面临着极为尴尬的局面，让一群善于应用创新的企业直接去做底层创新，无异于赶鸭子上架。在国外 AI 企业不再开源算法后，如何找到模型开发的创新点，才是最困难的。对于一直停留在 64 层的众多国内 GPT 模型来说，想要对标 ChatGPT 甚至 GPT-4，无异于痴人说梦。不可否认，应用层面的“软实力”，可以让一家 AI 企业快速找到盈利的目标，但在真正的国产 AI 战争打响之后，硬件和算法层面的“硬科技”，才是我们当前最缺乏的能力。若只重视应用层面而忽略硬件与算法层面造出来的商业辉煌，就像井中月、水中花一般，虽然美丽，但一经波澜便稍纵即逝。也只有真正拥有算力、算法层面的能力，才是中国 AI 发展历程中真正的进步。我们的算力之战和算法之战刚刚拉开序幕。此刻，中国 AI 的翻身之战，需要一些真正的“硬核武器”，才能正式打响。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

快手StreamLake亮相LiveVideoStackCon 展示一站式音视频+AI解决方案

快手StreamLake特邀合作伙伴，NVIDIA也在活动中分享了其在音视频技术探索和应用实践的思考。在《元宇宙入局之路——新风口，新挑战》圆桌上，NVIDIA深度学习解决方案架构师刘一鸣，以NVIDIA Omniverse为基础介绍了NVIDIA在构建元宇宙上的技术布局以及相关案例。在“AI与多媒体”分会场上，NVIDIA GPU计算专家团队高级工程师张毅带来了以《CV-CUDA：高性能图像处理加速库》为题的主题分享。CV-CUDA是NVIDIA携手合作伙伴推出的计算机视觉和图像处理管道开源库，能高效运行在GPU上，算子速度能达到OpenCV（运行在CPU）的百倍左右。目前，CV-CUDA在例如搜索多模态、图片分类等多个实际场景中已经得到了应用。

金融界2023-04-10

金融阶出席量化投资研讨会并共同发布2022中国量化投资白皮书

方科技×浙江大学×fund plus×NVIDIA联合发起，并吸引了包括宽投资产、艾方资产、锐天投资、稳博投资、倍漾量化、华软新动力、香农投资、概率投资、卓胜投资、杉树投资、广策信息技术等机构在内的众多行业专家参与。与会人员围绕量化投资市场的技术创新、人才培养、量化策略等话题展开深入探讨并分享了各自的研究成果，提供了有关数据处理、风险技术和人工智能等方面的最佳实践。金融阶创始人何子修先生作为演讲嘉宾之一，分享了《越来越有温度的量化人才招聘与发展》的主题演讲，对2022年量化人才招聘情况进行简要总结，并分享了当前量化人才招聘的新趋势。回顾2022年，量化机构对量化人才需求热度不减，“抢人”大战白热化。量化机构为更好吸引、培养和留用“最强大脑”们，在人才招聘和管理方面呈现出越来越有“温度”的趋势。何子修先生指出，量化机构招聘的“温度”主要表现在，高度重视人力资源战略，人力资源队伍建设；机构高层对人才招聘常亲力亲为等。在管理“温度”方面，主要体现在提供更加优越的薪资福利待遇、工作环境、明确的职业发展路径等。最后，他总结提出，人才发现要有“热情”，人才发展要有“温度”，人才发挥要有“热度”。在研讨会上，其他业内大咖们还探讨了量化投资行业中的最新趋势和创新方向，包括如何看待当前股票量化行业的pure alpha不断下降且横盘周期越来越长的现象、对股票量化行业的展望、行业创新方向等。整个会议氛围热烈、互动性强，展示了当前中国量化投资市场的活力和潜力。相信通过这样的研讨和交流，可以更好推动中国量化投资市场的发展，更有温度地吸引和留住量化人才。来源：金色财经

金色财经2023-04-09

诚迈科技：公司有优秀的软件开发技术团队，业务涉及人工智能方面

算力芯片？诚迈科技董秘：投资者您好，NVIDIA授权诚迈科技作为其生态系统软件合作伙伴，为智能驾驶相关企业提供基于NVIDIA DRIVE Orin及Xavier等系统级芯片产品的量产级别ISP（图像信号处理）服务。投资者：贵司的自然语言处理技术是否用到了算力芯片？诚迈科技董秘：投资者您好，相关方案基于AI自然语言处理技术、大数据存储技术、大数据分析技术，可挖掘判断大量媒体平台的文章向量、事件及关键人物，并生成聚合信息，给企业、金融、新闻媒体等行业提供数据可视化服务。投资者：建议公司董秘加强学习，把握市场节奏，助力公司股价迈上新台阶。公司选择在3月30日AI版块退潮日才回答投资者提问，明显是董秘不专业或者不希望公司股价上涨，如果提前几天回答，刚好契合了市场热点。也能为刚刚完成增发的投资者打开回报的上升通道，利于公司下次再融资。希望董秘反思学习，提高专业技能。诚迈科技董秘：投资者您好，感谢建议。投资者：公司在网络安全有哪些技术储备诚迈科技董秘：投资者您好，公司主要从事移动智能终端、智能网联汽车、物联网及移动互联网领域的操作系统等软件开发和技术服务业务。投资者：请问公司有优秀的人工智能团队吗？子公司未来猫是人工智能公司吗？诚迈科技董秘：投资者您好，公司有优秀的软件开发技术团队，业务涉及人工智能方面。诚迈科技2022三季报显示，公司主营收入14.1亿元，同比上升47.57%；归母净利润-1.15亿元，同比下降572.23%；扣非净利润-1.24亿元，同比下降510.19%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入4.9亿元，同比上升39.01%；单季度归母净利润-3094.76万元，同比下降353.41%；单季度扣非净利润-3391.5万元，同比下降423.39%；负债率38.85%，投资收益-1.84亿元，财务费用273.37万元，毛利率19.62%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入1.31亿，融资余额增加；融券净流入72.47万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，诚迈科技（300598）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1星，综合指标0.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）诚迈科技（300598）主营业务：移动智能终端产业链相关的软件技术服务、软件研发和销售。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-07

随着游戏芯片市场“回暖”及人工智能提振英伟达的市场份额大幅上升

近2022年底的建议零售价。Arya对Nvidia和AMD都给予买入评级。　　艾莉亚说，英伟达视频游戏技术“可能被低估”的一个方面是人工智能的日益使用，大多数游戏已经在基本层面上使用人工智能。　　Arya说道:“现在的游戏使用AI的基础知识去支持特定输入的计算机控制的反应（例如:计算机控制的对手），尽管行动是预先编程好的。”因此，游戏/电脑控制的对手无法不断地从用户输入/提示中‘学习’和适应。” 　　美银分析师指出:“通过生成式人工智能，（大型语言模型）可以开发并用于增强游戏玩法，实现从创建新的虚拟世界到降低游戏/ cpu控制的对手可预测性等任何事情。”加速各种任务也可能加快游戏开发速度，降低成本。”

金融界2023-04-07

泼冷水！诺贝尔奖得主：别指望ChatGPT能在未来十年改变美国经济

对人工智能的兴趣，并提振了包括英伟达(Nvidia)在内的该行业股票，自2023年初以来，该股已上涨约83%。 ChatGPT给人们留下了深刻的印象，因为它能提供从约会建议到投资建议的各种信息。但据美国联邦贸易委员会(FTC)称，它也引发了担忧，即它可能会加剧网络偏见、歧视和其他消费者伤害。克鲁格曼之前讨论过ChatGPT的含义，说它可能“比人类更有效地”完成报告和写作等任务。在他最新的专栏中，他补充说，像ChatGPT这样的大型语言模型“将使经济更有生产力，但也可能会伤害一些技能已经贬值的工人。” 他问道：“但这一次，这些影响会有多大？它们多快能实现？”克鲁格曼说：“第二，历史表明，人工智能带来的巨大经济效应将需要比许多人目前预期的更长的时间才能实现。” 他以20世纪中期计算能力的提升及其对劳动生产率的滞后影响为例。 Krugman说：“坦率地说，任何预测人工智能将大幅加速经济增长的人——这将导致税收大幅增加——同时预测未来会出现财政危机，除非我们大幅削减医疗保险和社会保障，否则都是没有多大意义的。”

超启2023-04-04

“爆炸性”的人工智能趋势将持续这些股有望从中受益

。去年，随着“居家经济”降温，英伟达（Nvidia）的股票失去了往日的光彩，今年该股再次成为潮流，分析师们大肆吹捧这家芯片制造商独特的人工智能潜力。　　“人工智能需要一个新的计算平台；在OpenAI的帮助下，微软和英伟达是构建智能手机的早期领导者和重要合作伙伴，”奥本海默（Oppenheimer）分析师蒂莫西•霍兰（Timothy Horan）本周在给客户的一份报告中写道。“NVDA的定位被广泛认为是行业领先的gpu（图形处理单元），利用广泛的人工智能软件堆栈，将在云中获得人工智能钱包/计算份额。” 　　戴维森的卢里亚指出，我们可能还需要一段时间才能看到人工智能革命的更广泛影响，而不仅仅是直接的受益者。他对MarketWatch表示，许多其他公司和行业也将发生变革。“但我们可能需要几个月甚至几年的时间才能知道还有谁会受益，”他补充说。　　但随着投资者对人工智能的潜力垂涎三尺，一些监管机构和技术专家担心，这股热潮产生的动力太快了。美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission）最近警告企业不要在营销中依赖毫无根据的人工智能炒作。以及包括特斯拉（Tesla Inc.）在内的知名人士。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和苹果公司（Apple Inc.）苹果公司（AAPL）联合创始人史蒂夫•沃兹尼亚克（Steve Wozniak）刚刚签署了一封公开信，呼吁暂停高级人工智能的开发，原因是具有人类智能竞争能力的人工智能系统会带来风险。　　Wedbush分析师艾夫斯指出，当前的宏观环境疲软，并将人工智能描述为“教育销售”。他在接受采访时表示，这一过程中显然会有减速带，华尔街可能会同时撤离。“但我们相信，这种人工智能趋势是巨大的，而且会持续下去，”他补充说。

金融界2023-04-04

为什么苹果和其他大型科技公司的股票可以持续上涨

ms）、特斯拉（Tesla）和英伟达（Nvidia）正在引领这一潮流。今年迄今为止，除了苹果以外，所有这些公司的股价涨幅都在60％至90％之间。　　FactSet的数据显示，这些公司的总市值约为4.4万亿美元，几乎占整个纳斯达克100指数成分股总市值的三分之一。纳斯达克100指数是市值加权的，这意味着它的走势更多地受到市值更大的股票走势的影响。　　鉴于该指数成份股的平均表现不佳，如果大公司股价下跌，该指数的表现可能会大幅下滑。　　不过，科技并非注定要失败。　　首先，纳斯达克100指数突破这一关键水平的可能性正在增加。上证综指已经突破12,500点大关，在过去几个月里，卖家曾多次将该点位拉低。Evercore技术分析主管里奇•罗斯（Rich Ross）写道，该指数正处于突破更大下行趋势的过程中。　　也许大型科技股可以让指数保持上涨。其他名字也可能加入这一阵营。　　这在一定程度上是因为利率很可能仍低于其高点。如果是这样的话，科技公司的估值（股票价格是近期预期每股收益的倍数）可以保持稳定。　　追踪纳斯达克100指数的景顺QQQ上市交易基金（QQQ）目前的预期市盈率为24.6倍，高于去年年底的略高于20倍。　　但这只ETF的PEG比率并没有那么高。PEG比率是一种将市盈率倍数除以盈利增长率的指标，这样估值就可以考虑利润增长的速度。PEG比率越低越好，这表明投资者为更高的每股收益增长支付的费用更少。　　根据FactSet的数据，考虑到该基金预计未来三年每股收益年增长率为13％，PEG比率约为1.8倍。与标准普尔500指数2.2倍的市盈率相比，这个数字不算差。　　假设科技股的市盈率在当前水平附近是合理的，那么随着时间的推移，盈利增长可能会推动股价走高。美国银行（Bank of America）策略师写道，“做多大型科技股”是一笔不错的交易，前提是利率不会从现在开始飙升。　　科技股可能很快就需要喘口气，但买入一点并持有一年或更长时间并不是一个糟糕的主意。

金融界2023-04-04

百度版ChatGPT无实时产品演示令人失望日紧随美国限制对华芯片出口交易员不看好其盈利前景

了，这种担忧类似于芯片供应商英伟达（Nvidia Corp.）最近的表现。这家中国搜索引擎巨头的股价上个月只是短暂下跌，当时 Ernie Bot 的发布结果被证明是预先录制的，令投资者失望，上周百度再次推迟了展示与云计算服务整合的新闻发布会。晨星分析师 Kai Wang 表示，百度的机器人“肯定是一个长期增长催化剂，但我认为我们应该在短期内保持谨慎”。“ 可能有很多问题需要解决。我们真的看不到（百度的）ChatGPT 在几年内可以盈利。如果他们掌握了正确的技术，还需要几年的时间才能开发出来。” （来源：彭博社）百度今年在美国和香港的涨幅均超过 30%，在纳斯达克金龙中国指数和恒生科技指数中均排名前 10 名。百度一直对其人工智能技术持乐观态度，而强劲的全年收益也提振了市场情绪。另一方面，北京的政策支持也提振了投资者的信心。上周《人民日报》敦促该行业加快发展，同时政府启动了一项促进人工智能研究和集成的项目。高层领导人还在 3 月份的全国人民代表大会上强调了进一步“数字化”经济的必要性。然而，百度能否先发制人，利用政策的意外收获，时间已经不多了。包括腾讯、阿里巴巴和网易在内的同行已经表示，他们计划推出自己的类似 ChatGPT 的人工智能工具。#ChatGPT火爆全网# （来源：彭博社）此外，仍有包括巨额研发费用导致的利润率压力以及美国的限制，也在打压其股价。周五（3月31日）随着美国加大力度限制中国获得关键半导体技术，日本表示将扩大对两打以上尖端芯片制造技术的出口限制。 Third Bridge Group Ltd. 的分析师 Alex Wong 表示：“中国公司要开发出与 ChatGPT 相当的产品，他们需要克服美国限制向中国出口高端芯片的挑战。” 他预计百度将改进其模型以减少需要强大 GPU 芯片的强化学习。

林沐2023-04-03

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