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冰火两重天！美联储货币政策报告“鹰”姿焕发美元加密货币下挫、黄金美股绝地反击

“消费者仍在花钱，”瑞银财富管理公司(UBS Wealth Management)董事总经理Keith Apton周五表示。“失业率依然居高不下。” 但Apton预计“今年晚些时候市场将有一个更好的切入点”，标准普尔500指数可能会跌至3800点。消费者一直在动用他们的储蓄，而美联储仍在加息，他说，“我告诉客户，要为今年第三季度出现温和衰退做好准备。” Apton表示，他目前青睐大盘股，并偏好医疗保健和公用事业等防御性板块。他说，他还看好国际股市，包括发达市场和新兴市场，并将关注中国政府本周末召开的全国人大会议是否可能出台经济刺激措施。汇市方面，在数据显示美国服务业2月稳健增长，新订单和就业人数升至逾一年高位后，美元一度收窄跌幅。日内稍早，美元指数一度下跌至104.59低点，随后自低位反弹至105关口略下方，之后再度回落。（美元指数30分钟走势图，来源：FX168）亚特兰大联储主席博斯蒂克表示，尽管新的就业数据为近期强劲的经济数据锦上添花，“缓慢而稳定的行动将是适当的做法”。 “的确感觉美元的纠正性反弹已经走到尽头：市场从容对待沃勒和博斯蒂克昨天的评论，他们选择将注意力集中在更依赖数据的暂停可能性上，”多伦多Corpay首席市场策略师Karl Schamotta表示。他补充称：“这表明，交易员认为收益率被推得太远、太快，可能预示着隐含终端利率将见顶。” 路透调查的分析师表示，美元近期的强势可能是暂时的，在全球经济改善，且预期美联储将比欧洲央行早一步停止升息之际，美元将在年内走软。尽管如此，Schamotta认为美元不太可能逆转。 “下周公布的就业数据和非农就业报告可能提振收益率和美元。交易员可能会谨慎行事，特别是那些可能受到本国央行鸽派消息影响的货币，即澳元、加元和日元。” 贵金属方面，ISM非制造业PMI数据公布后，金价短线下跌约5美元至1838.96美元，但随后很快自低位反弹至1850美元关口略下方，走出V型反转。（现货黄金30分钟走势图，来源：FX168）美元在2月份的反弹令黄金承压。美元走强可能对以美元计价的大宗商品构成压力，使它们对使用其他货币的人来说更加昂贵。 Kitco分析师Gary Wagner写道，随着投资者评估美联储的利率路径，美元一直是金价走势的“主要驱动因素”。美元2月大涨，打压金价，因美国公布的一系列就业和通胀数据令交易商消化了美联储更积极升息的预期，且基本消化了此前有关年底前降息的预期。加拿大皇家银行资本市场分析师Christopher Louney在一份报告中称，金价近期可能也获得一些支撑，因市场担心美联储采取激进措施可能将美国经济推入衰退，但美国国债收益率持续上升，加上美元相对坚挺，意味着金价上行空间可能有限。他写道:“虽然美元脱离了2022年的高点，但仍然相当强劲，但更重要的是，收益率继续上升，正接近2022年的高点，10年期美国国债收益率超过4%。” 加密货币方面，随着投资者权衡Silvergate Capital最新的财务困境，并评估这家加密银行的潜在破产对更广泛的加密行业意味着什么，加密货币价格下跌。比特币现下跌4.6%，交投于22400美元一线，早些时候触及2.5周低点21994.77美元。以太币下跌4.6%，至1572美元，此前触及1543.60美元，为2月中旬以来的最低点。（比特币30分钟走势图，来源：FX168）周四深夜，包括Coinbase、Galaxy Digital、Circle、Paxos和Bitstamp在内的加密货币公司表示，他们已经停止接受来自或发向Silvergate的付款。Silvergate是加密货币业务的首选银行，该银行周三通知称，它将无法在延长的最后期限前提交年度报告，并警告称，它可能无法再运营12个月。 Kaiko研究主管Clara Medalie表示:“这种看跌转变肯定是对Silvergate目前问题的延迟反应。”“许多大型交易所和做市商与Silvergate合作，在实体之间进行快速交易，任何停止活动都可能对全球加密货币流动性产生影响。” 周四，比特币和以太币价格保持平稳，而Silvergate的股价下跌了57%。 Medalie补充说:“2023年伊始，加密市场在FTX相关蔓延放缓后，稳步反弹至六个月高点，但Silvergate的消息再次引发了人们对流动性和风险的担忧。” 在风险资产回调和Silvergate客户FTX内爆的影响下，比特币在2022年暴跌超过60%，至1.7万美元以下，今年已有所回升。即使在最近下跌之后，比特币今年以来的涨幅仍超过30%，不过由于风险资产的整体涨势已经消退，未来一个月内比特币可能会横盘震荡。

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夏洛特2023-03-04

中科创达：2月28日召开业绩说明会，包括知名机构淡水泉的多家机构参与

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答：硬件标准化到了一定程度就会产生降价的趋势。但是否存在降价压力, 这取决于核心竞争力。需要突出强调的是, 公司是操作系统, 这一复杂系统的产品和技术厂商, 操作系统会越来越复杂。而一个系统的复杂度, 本身就代表了公司的核心竞争力。公司在汽车领域的地位，以及和客户的定价机制, 均来自于我们的核心竞争力。汽车操作系统和软件的标准化还需要长达十年乃至更长的过程, 系统还在变得不断复杂, 以软件为核心竞争力的公司未来发展空间巨大。公司会不断提升核心竞争力。一方面操作系统日趋复杂, 公司在操作系统领域的不断耕耘就一定能够让公司的核心竞争力不断发展壮大。公司也会主动投入, 把软件和硬件平台做强, 把软件平台做好。因为, 客户一旦选择了整个软件平台和操作系统, 未来各种车型也要选择同样的操作系统, 操作系统是整个全系车型的共通平台, 一旦选择就很难改变。因此, 以软件为核心, 发挥软件平台, 软硬一体等竞争优势, 以及面向未来领军整车操作系统, 都将不断强化和稳固公司的核心竞争力和产业地位。问：关于公司在 2023 年发展中一些主要的驱动因素答：在智能软件领域, 公司和头部手机厂商合作的深度和广度非常稳定牢固, 并且在手机厂商所面临的市场竞争环境下，公司从产品质量，交付和价格优势等方面都能够持续确保优势, 在业务方面能够持续增长。在智能汽车领域, 公司和头部车厂的合作非常紧密并不断深入, 全球出货量排名前十大车厂在新平台上的布局, 大家都可以持续关注。2022 年, 公司和地平线、江淮、吉利分别成立合资公司。公司的一些核心产品, 比如全景环视（VM）产品、全栈的视觉技术等, 已经进入到很多客户的供应名录, 也将带动业务的继续增长。并且, 公司的全球化布局会持续深入, 欧洲地区业务会不断拓展。在物联网领域, 尽管一些消费类领域出现需求疲软, 但整体物联网业务已经形成非常稳定的基本盘。机器人、RM 架构服务器、XR、可穿戴等基本盘稳固, 并且新兴品类, 比如 Camera 产品, 汽车类 IoT 产品, 以及和行业密切相关的工业级手持终端设备等会发展迅速。同时, 边缘智能站也在不断赋能智能行业, 加速边缘计算和智能行业的发展。问：关于研发费用的投入主要在于产品和平台方向, 是否意味着未来产品型和软件许可收入会增长迅速? 答：公司研发投入的主要方向, 是和公司的发展战略密切相关, 包括在整车操作系统的开发、边缘计算相关的软硬件产品开发、以及多模态技术, 即针对传感端，能够对数据进行整合和处理，能够使整个决策系统更加智能等关键技术领域。公司产品类、IP 授权类收入的占比, 未来会继续提升。问：关于舱驾融合公司已经在开始布局, 目前客户对舱驾融合的反馈如何? 公司和芯片厂商的合作模式如何? 和传统 Tier1 差异化点如何? 答：客户非常期待走向舱驾融合。在舱驾融合下, 整车的成本将大幅降低, 软件和硬件的融合变得更加容易。公司开放地和众多芯片厂商合作, 车厂选择什么芯片, 公司就一定会支持相应的芯片。公司所提供的不是简单的参考设计, 而是为了融合，让整个产业链核心供应链中包括传感、内存、中间件、生产制造厂商等，能够直接使用, 并降低车厂采用该产品的门槛, 从而帮助产业更快地接入舱驾一体的发展。公司会继续和车厂一起协同发展, 形成软件差异化, 并融合其他产品, 推动产业的快速发展。舱驾融合是一个新的产品类别，当前产业链尚不完善。另外, 座舱和驾驶是两个不同的领域。驾驶强调的是实时性，确定性被执行。座舱强调的是交互的多样性，应用不断的产生, 本质是人机交互的多样性。将这两个系统融合在一个平台上, 操作系统的复杂度将大幅提升。公司已经在充分布局, 并将充分发挥公司在座舱和驾驶领域的既有优势, 加速舱驾融合产品的发展。问：公司在边缘计算和智能行业领域, 已经初具规模, 请介绍一下行业的未来布局和展望答：公司在边缘计算和行业领域已经初具规模。以公司边缘计算技术为核心的智能行业相关业务，2022 年度实现营业收入 2.2 亿元。边缘计算产品在工业、交通等行业均取得了实质性的拓展。另外, 公司在全球化领域有充分的优势, 可以凸显价值, 并在海外市场会不断持续突破。公司和芯片厂商在共同推动边缘计算和智能行业的发展。由于公司在操作系统方面产品和技术完备, 包括中间件、具体的行业中间件算法，整个开发工具链和环境等, 都可以形成平台化方案。通过和芯片厂商密切合作, 面向行业客户快速推出方案。中科创达（300496）主营业务：智能软件业务,智能网联汽车业务,智能物联网业务中科创达2022年报显示，公司主营收入54.45亿元，同比上升31.96%；归母净利润7.69亿元，同比上升18.77%；扣非净利润6.75亿元，同比上升17.33%；其中2022年第四季度，公司单季度主营收入15.91亿元，同比上升9.4%；单季度归母净利润1.3亿元，同比下降34.13%；单季度扣非净利润7051.93万元，同比下降58.44%；负债率13.16%，投资收益2356.77万元，财务费用-1296.38万元，毛利率39.29%。该股最近90天内共有28家机构给出评级，买入评级23家，增持评级5家；过去90天内机构目标均价为133.63。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入4.56亿，融资余额增加；融券净流出661.57万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，中科创达（300496）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性优秀。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星，好价格指标2星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-03-03

中国式ChatGPT“大跃进”

包括：Facebook、Stripe、Uber、Quora、NVIDIA、Microsoft、Dropbox、DeepMind、Apple、Intel等公司，其中有10人来自谷歌，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever亦是从谷歌转会而来，Ilya Sutskever是AlphaGo的作者之一，师从人工智能学界泰斗Geoffrey Hinton。 ChatGPT团队成员流动示意图 1985年出生在苏联的Ilya Sutskever，如今已经是英国皇家学会院士。据说Ilya Sutskever退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，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。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 来源：金色财经

金色财经2023-03-03

3小时多次呼救无人管！UBC学生被“拖死”，母亲痛诉学校警方接线员踢皮球！

一直是家人的骄傲。就读于加拿大著名大学UBC的他，为人热情开朗，前途一片光明。然而，他和家人的幸福却在2022年11月14日这天戛然而止。这一天，Sohn被紧急送医，8天后他被确诊了脑死亡。年轻的生命就此消逝。（图片来源：City News）他的家人们悲痛欲绝，因为这是一场本可以及时挽救的灾难。通过整理报道和来自多方的采访，我们还原了Sohn生命中的最后几个小时。 2022年11月14日早，Sohn在宿舍中突感不适。其Apple智能手表显示，他曾在7时33分拨打过911，半小时后又拨打了一次。然而不幸的是，两次电话都没有接通。早上8时30分到9时，头晕恶心非但没有缓解，反而愈演愈烈。室友回忆，他在此时听到了Sohn在房间内的呕吐声。室友Prince Fox担心他的身体状况，敲了敲Sohn的门，询问他是否需要帮助，但却没有得到任何回复。此时，Sohn恐怕已然失去了意识。上午9时30分，室友们坐不住了，他们打电话给宿舍的管理员反映了情况，得到的回复却相当让人沮丧。Fox说，管理员拒绝开门，因为这不符合UBC的政策。 “他（管理员）回答让我们报警，”Fox回忆，“我当时担心极了，再次请求他帮我们开门，但他只是让我们报警。” 另一位室友Simon补充了报警后的情况。“Sohn拨打911后警察一直没出现，是我们后来报警了警察才来的。而且，校方也一直没有采取行动，警察费了好半天劲才说服他们拿钥匙开门。” （图片来源：City News）警察到现场时，已经是上午10时10分，据Sohn第一次身体不适拨打急救电话已经过去了2个半小时。警察在拿钥匙时也出现了进一步的延误，他们起初拿错了钥匙，不得不再次返回前台更换。这再一次耽误了Sohn的抢救时机。据Sohn的家人称，等到急救人员进门时，Sohn早已没有了脉搏。尽管在送往医院急救后，Sohn一度恢复了呼吸，但奇迹并没有发生。一周后，也就是11月22日，Sohn被医生宣布了脑死亡，离开了人世。失去Sohn的家人们们尽管处于极度的悲痛之中，但还是希望儿子能为这个世界做出最后一丝贡献，他们捐赠了儿子的器官。然而，接下来发生的一系列事件却超出了Sohn家人的理解范围。 Sohn的母亲称，首先是UBC大学，校方既没有对他们的关于儿子死亡的一些问题做出回应，也没有对他们表示任何的哀悼。 “我请他们必须回答我，为什么他们一再地错过、耽误，他们也必须向我保证不会再出现类似的情况了。”Sohn的母亲说。 “我也不想去责怪UBC或其他人……”这位母亲表示，“但是如果我儿子的死亡的确有什么问题，那他们必须要做出改变。”她不想其他家庭再经历一遍他们如今的痛苦。接通紧急电话的机构ECOMM称，他们的确是接到了两通来自Sohn的电话。然而，接线员并没有在电话中听到任何声音，再次回拨也没有打通，因此最终并没有派出救援。他们表示，不可能对每个被挂断或听不到声音的电话都派遣急救人员。至于UBC RCMP，他们只表示注意到Sohn曾拨打了两通电话。在今年2月的调查中，有关部门断定警方的不作为与Sohn的死亡无关。ECOMM并不隶属于皇家骑警，只是他们合作负责接听紧急电话的承包商。（Sohn的童年照图片来源：City News）如果接线员能警惕一些，如果校方能在紧急情况下配合开门，如果警察能及时出警，如果他们没有拿错钥匙……那么Sohn的悲剧或许不会上演，可惜这个世界上没有如果。如果说Sohn在意识模糊前拨出的两通电话是他用尽全力敲响的求生之门，那么接线员、校方和警方的一次次延误，无疑是为这道好不容易推开一点缝隙的门加了一把巨锁，还顺手把门给焊死了。 Sohn这两通电话本可以打给绝不会置其不顾的朋友父母，但他选择了人们普遍认为最快、最有效的方法：向911求救，而他信赖的救命稻草——急救车却在事发后近3小时后才到达。 Sohn的悲剧不是第一次发生。据@大温家长会，2022年12月31日，一名37岁的女性在新斯科舍省阿默斯特的坎伯兰地区医疗保健中心等待治疗数小时后死亡。据其丈夫称，女子被送往医院时非常痛苦，疼痛难忍，甚至时而尖叫着说她快死了。但她等了几个小时才见到医生。当女子被带到一个房间并进行 CT 扫描时，医生发现她有严重的内出血——但是一切已经太晚了。（图片来源：CTV News）在她到达医院大约 12 小时后，这位三个孩子的母亲就去世了。无独有偶，1月29日，BC省西库特尼地区的一名男子突发心脏病，却迟迟等不来救护车，最终不幸罹难。他的家离最近的医院只有几个街区的距离。类似的悲剧还有很多，2022年8月，BC省一名年仅8个月的婴儿突发心脏骤停。当晚救护车人手紧缺，该名婴儿去世。 Sohn的悲剧不是第一次发生，而在岌岌可危的加拿大医疗系统下，或许也不会是最后一次。

加拿大乐活网2023-03-03

不论谁赢了ChatGPT大战英伟达都是最后的赢家

Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的一切。根据 Hinton 的说法，如果没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个计算核心支持的并行处理能力，英伟达的 GPU 被证明是运行深度学习算法的完美选择。Hinton 甚至在一次演讲上告诉在场的近千名研究人员都应该购买 GPU，因为 GPU 将成为机器学习的未来。在 2016 年接受福布斯采访时，黄仁勋说自己一直都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。事实上，英伟达的深度神经网络 GPU 的成功是「一个奇怪的幸运巧合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探讨了各种硬件工具成功和失败的原因。她说，英伟达的成功就像「中了彩票」，这在很大程度上取决于「硬件方面的进展与建模方面的进展之间的正确对齐时刻」。这种变化几乎是瞬间发生的。「一夜之间，需要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就解决了」她说。「这就是它的戏剧性。」然而，英伟达并不同意这种说法，并表示，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加速神经网络的潜力，即使他们不知道人工智能将成为最重要的市场。在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，当时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）甚至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少机器学习研究人员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。黄仁勋逐渐意识到 AI 是这家公司的未来，英伟达随即将把一切赌注押在 AI 身上。于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为焦点，黄仁勋表示，机器学习是「当今高性能计算领域最激动人心的应用之一」。「其中一个已经取得令人兴奋的突破、巨大的突破、神奇的突破的领域是一个叫做深度神经网络的领域。」黄仁勋在会上说道。此后，英伟达加快布局 AI 技术，再也不只是一家 GPU 计算公司，逐渐建立了一个强大的生态系统，包括芯片、相关硬件以及一整套针对其芯片和系统进行优化的软件和开发系统。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有效地生成 AI。可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达一直在做一件非常聪明的事情，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的基础上，它衍生出来了基于通用计算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。在硬件端，因为它是图形和计算的统一架构，它的通用性保证了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发成本，所以硬件上本身通过规模性可以拿到一个比较优势的研发成本。在软件端，因为它有庞大的开发者的生态，而这些宝贵的软件开发人员，即便是这些软件开发人员换了一个公司，但他可能还是在继续用 CUDA 的软件。主要参考文献： 1）《ChatGPT 火了，英伟达笑了》——中国电子报 2）Nvidia: The GPU Company (1993-2006) 3）Nvidia: The Machine Learning Company (2006-2022) 4）NVIDIA CEO Jensen Huang - AI Keynote Session at MSOE 5）Jensen Huang Q&A: Why Moore』s Law is dead, but the metaverse will still happen 6）How Nvidia dominated AI—and plans to keep it that way as generative AI explodes 7）中信证券许英博：从英伟达看国产 GPU 的挑战与前景 - 小宇宙 - 创业内幕来源：金色财经

金色财经2023-03-02

特斯拉一则声明点燃大行情！这一货币飙升至近5年新高经济学家警告：涨势已过快过猛

%，这也推动了比索的上涨。瑞银集团(UBS)美洲新兴市场首席投资长Alejo Czerwonko周二在一份报告中写道，预计墨西哥比索到今年年中将达到1美元兑18比索的水平。墨西哥经纪公司Base的经济学家Gabriela Siller甚至更为乐观，他在推特上表示，在近期上涨后，比索短期内可能突破17.90。不过，据Capistran说，比索可能已经涨得太多太快了。他警告说，比索可能会遭遇抛售。他说:“我们看到很多因素支持墨西哥比索，但担心多头头寸过于拥挤，而且我们的模型已经显示出一些高估。”

夏洛特2023-03-02

大温重要交通枢纽封锁！学校停课，航班停飞，大温网友吐槽一片！雪还没完！

加拿大乐活网2023-03-01

对冲基金和共同基金最喜欢和最不喜欢的股票

），11只基金，11个基点　　优步（Uber），35只基金，14个基点　　富国银行（WellsFargo），11只基金，22个基点　　万事达卡（Mastercard），28只基金，32个基点　　联合健康（UNH），12个基金，13个基点　　ServiceNow（NOW），12只基金，9个基点　　Visa（V），36只基金，27个基点　　在不受欢迎的股票中，有28只股票同时击中了对冲基金非常重要的空头头寸篮子和共同基金减持篮子。　　艾伯维（ABBV）空头权益占流通股上限1％，共同基金减持28个基点　　卡特彼勒（Caterpillar），2％，18个基点　　福特（F），3％，9个基点　　伊利诺伊州工具厂（ITW），2％，11个基点　　3M（MMM），2％，9个基点　　百事可乐公司（PEP），1％，26个基点　　特斯拉（Tesla），3％，66个基点　　安进（AMGN），1％，9个基点　　好市多（Costco），1％，16个基点　　家得宝（HD），1％，28个基点　　可口可乐（Coca-Cola），1％，34个基点　　默克公司（Merck）上涨1％，10个基点　　辉瑞（Pfizer），1％，31个基点　　Verizon（VZ），1％，11个基点　　博通（Broadcom），1％，23个基点　　雪佛龙（Chevron），1％，37个基点　　IBM（IBM），3％，15个基点　　林德（LIN），1％，19个基点　　Moderna（MRNA），4％，12个基点　　宝洁（Procter&Gamble），1％，57个基点　　沃尔玛（Walmart），1％，24个基点　　波音（BA）2％，9个基点　　迪士尼（Disney），1％，14个基点　　英特尔（INTC），2％，16个基点　　礼来公司（EliLilly），1％，18个基点　　NextEra能源（NEE），1％，15个基点　　美国电话电报公司（AT&T），1％，18个基点　　埃克森美孚（ExxonMobil），1％，34个基点　　纵观跨界股，有两只股票被对冲基金做空，但共同基金却增持:美国银行（BankofAmerica）和康卡斯特（Comcast）。　　在对冲基金青睐的7只股票中，大盘股占主导地位，但共同基金的权重较低:苹果（Apple）、亚马逊（Amazon）、Meta（Meta）、微软（Microsoft）、Alphabet（GOOGL）、英伟达（Nvidia）和伯克希尔哈撒韦（BerkshireHathaway）。瑞银（UBS）表示，对冲基金今年开局强劲。

金融界2023-03-01

游戏将可能成为数字资产生态中10亿用户的用例

们的 Web3 项目中也没有任何起色。Ubisoft 在将 NFT 整合到他们的旗舰游戏之一《幽灵行动》中之后，甚至都没有赚到 400 美元。反响如此之差，以至于他们在不到五个月的时间里就停止了任何与 NFT 相关的更新。原因很简单：把 Web3 作为一种叙述方式强加给游戏，就相当于我们在一个已经成熟的作品之上增加一层又一层的复杂元素。只有其优势足够显著的情况下，用户才会喜欢这种创新。多年来，玩家们发现工作室开发了越来越多的方法来从他们身上获取收益。在其目前的形式下，NFT 只是游戏公司掠夺用户资产的另一种方式。曾经有一段时间，玩家可以与朋友交换他们喜爱游戏的实体拷贝。当游戏转为数字发行之后，这种情况就不复存在了，而 Steam 和 Origin 等平台成为了游戏的中心化市场。游戏开发商意识到，他们可以在可下载内容（DLC）中出售原始游戏的扩展版本，而不是发布完整的游戏。当出版商渴望获得更多利润时，微交易便进入了市场。在过去的十年中，游戏中最有争议的变现方法大概是战利品箱，它实际上是卖给那些希望为自己的游戏角色获得随机升级的新手的彩票奖券。本链接中的视频可以帮助你了解玩家如何看待游戏工作室的各种变现手段。在过去的 15 年里，人们对游戏变现一直褒贬不一。以前，你可以购买一个游戏并完全拥有它，而不需要其他再购买其他产品或扩展包。但是，游戏发行商的单位经济效益并不理想，尤其是对于多人游戏，他们需要在维护服务器、管理用户、发布功能和建立关键机制等方面需要持续支出大笔费用。这些费用加在一起将是一笔不小的开支，很少有用户能够负担得起，而最终游戏也将因此消亡。这也是《堡垒之夜》等新时代游戏过渡到订阅模式的部分原因。此外，微软的 Xbox 和索尼的 PlayStation 等生态系统也有自己的捆绑式平台订阅套餐。你可以把游戏平台理解为数字城镇，用户在这里聚集、互动、游戏、交易。与 21 世纪初游戏需要通过故事情节进行的线性体验不同，这些数字产品现在是包装成了游戏体验的社会消费品。每次在游戏中引入新的金融原语时，我们都会遭到抵制，因为这样一来用户的权力就会被开发者夺走。这就好比，当你在一家餐厅吃饭时，每次吃一口菜都要付钱——而现在的微交易工具非常类似。尤其是在 Web3 原生游戏中，「进入门槛」一般是购买一张 jpeg，而这可能是你一个月的工资。为了让维系这些数字世界的游戏玩家和开发者得到公平的待遇，我们需要寻找服务于双方的金融原语。在游戏中投入大量时间的玩家已经将游戏当成了「家」，但游戏几乎没有原语能让创作者和玩具拥有所有权，或让他们直接从游戏中获利。也许，创作者靠游戏内体验谋生的想法有些牵强。很多人的行为已经告诉我们，大多数游戏爱好者之所以花时间管理社区，不是为了通过交易赚取收益，而是想要建立彼此之间的关系。但这就好比说，由于维基百科的存在，Substack 不可能成功。今天的 Web3 游戏正努力维系着金融基础设施和资产验证之间的平衡。如果这些原语要发挥作用，我们必须通过这些基础设施来为用户和创作者赋能——这就是 UGC 的意义所在。了解用户原创内容大多数传统的发行商生产率都有限，原因在于，高质量的内容创作必然相当耗时，无论是写书还是制作电影。团队成员需要时间来寻求灵感，并要找到将思想转化为可消费内容的动力。当内容产出以后，它还面临着受众小的风险。这就是为什么大多数大电影都愿意讲述普世的情感，如恋爱和分手，或主角白手起家的英雄故事——这些作品对大众更具亲和力。如果你对传统的印刷或有线电视出版商有所研究的话，你会发现他们的观众通常有着共同的意识形态倾向。互联网在很大程度上打乱了这种关系，内容不再由中心化的出版社制作，而是由任何用户共同创作和消费。由于互联网极大地降低了传播成本，内容创作的主体也逐渐扩充至了那些渴望建立受众的用户。与传统媒体不同的是，在社交网络上创建内容的成本甚至低至零，但同时却能吸引越来越多用户的注意。只要在平台上时不时插入一两条广告，你就收获了一台印钞机。将制作内容的成本转移给用户，同时增加用户在这些平台上花费的时间，这两项操作将让新时代的社交媒体具有无限商机。与传统媒体相比，它能以最低的运营成本获得用户关注。当你花时间浏览 TikTok 时，ByteDance（该应用背后的公司）可以毫不费力地为你创建一个无休无止的信息流。他们的成本只限于内容审核和维护服务器，比如 Facebook 花了 5 亿多美元请埃森哲帮助管理内容。据估计，社交网络上每天都有 1.5-3 万名版主在筛选内容。在游戏方面，其他玩家的游戏视频在网络上逐渐兴起。如果你不是一名游戏玩家，这可能听起来很奇怪，但游戏玩家往往喜欢看别人玩，特别是在有弹幕和评论区的情况下。Modest Pelican 和 Girlfriend Reviews是我最喜欢的两个游戏评论员。 Twitch 是现今游戏相关内容事实上的流媒体平台，所有观众加起来每年要花相当于 2500 年的时间观看 Twitch 上面的内容。但是，单纯看别人玩并不能提供持续性的乐趣，所以一些游戏允许创作者建立并向他人出售资产，范围从开发一个简单的赛车游戏到一个需要复杂策略才能获胜的游戏不等。突然间，玩家可以做的事情不再局限于开发者提供的东西；相反，用户可以在此基础上无限创造不同游戏的全新分支。你可以把它想象成发布一本书和发布一份 Microsoft Word 之间的区别，并观察创作者能够想出怎样独特的故事。游戏工作室拥有围绕角色的知识产权和游戏者所处世界的代码，他们还负责创建游戏初始的用户群。《反恐精英》和《帝国时代》等游戏允许玩家在游戏中创造独特的关卡和挑战；《堡垒之夜》有一个创意模式，允许用户建立属于自己的世界和角色；Far Cry 5 的街机模式包括由社区成员创建的自定义游戏关卡。与 MOD 不同，游戏中的 UGC 通常只需要基础的专业知识，并且通常由游戏的设计机制作为支持。早在 2012 年，用户就已经开始讨论了。从游戏到平台 UGC 是新游戏的一个强大杠杆，有两个核心功能。首先，他们延长了用户参与游戏的时间。具有渐进式故事情节的线性游戏玩法虽然有趣，但在故事结束之后玩家就没有动力继续游戏了。与此不同的是，在线模式，比如 GTA 5 中的模式，延长了游戏的寿命和盈利能力。这就是为什么 Rockstar 开发的的 GTA 5 是有史以来最赚钱的娱乐产品，它在全球的销售额超过了 60 亿美元。其次，它允许游戏中最活跃的贡献者继续投资。当玩家在数字王国内建立独特的世界之后，他们就会对这个游戏产生情感依恋。随着游戏成为创意表达的新渠道，游戏玩家从其他玩家那里得到的正向反馈将作为他们努力的肯定。本质上，用户原创内容的发展将帮助游戏内的一部分用户从被动的参与者转变为主动的创作者。大多数游戏都曾设计过引人入胜的故事情节（如《刺客信条》或《使命召唤》），并最终过渡到 UGC 阶段。最近，像《堡垒之夜》这样的游戏已经体现出一种模式，即用户很少参与战斗，他们更愿意参与定制内容。大型多人游戏所带来的随机性成功吸引了很多用户，他们喜爱体验游戏中各种不可预测的玩法。每个游戏环节都有不同的内容，这就形成了一个有效的反馈回路，用户会因为对这些神秘内容的期待而更多地参与游戏。 Minecraft 和 Roblox 是这一准则的例外；它们已经超越了平台的范畴。一个已经成为平台的游戏通常有相对较少的 IP，并且可以有流动的故事情节，这都取决于谁在构建它。在这些游戏中，用户在原创游戏体验上花费的时间比游戏工作室开发的故事情节或关卡要多。《堡垒之夜》正处于向平台过渡的特殊时期。据报道，现在用户在游戏中大约有一半的时间是在与 UGC 互动。随着时间的推移，过渡成为一个平台是大多数游戏的圣杯，并以独特的方式开辟了变现途径。例如，《堡垒之夜》在过去几年中与 100 多个品牌进行了合作。此外，成为了 UGC 平台的游戏能够将用户手中的一部分收益转至创作者。 2021 年，Roblox 有超过 170 万独立用户在平台上创作内容。其中，超过 8600 人的收入超过 1000 美元。此外，约有 74 名开发者每人净收入超过 100 万美元。不过，收入的增长只是一方面，更重要的是游戏在过渡为平台之后可以吸引来更多的关注及参与。2021 年，Roblox 的用户平均在 Roblox 上感受了 40 次不同的体验。同年，该游戏上线了超过 1900 种游戏体验，在某一年产生了至少一百万小时的参与。其中，超过 350 种游戏体验产生了 1000 万小时以上的参与。Roblox 成年用户中有一半会进行交易，每 10 人中就有 1 人参与过超过单次 100 美元的交易。他们已经从独立的媒体消费商品（如电视节目）变成了用户来创造大部分体验的平台。用户原创内容所面临的挑战对于希望发展成为交易平台的游戏来说，UGC 是一个强大的杠杆。但是，它可能并不总会像预期的那样发挥作用。即使是 Steam 这样的大型游戏市场，也难以维持足够长时间的创作者奖金。2015 年，早在 NFT 或版税出现之前，Steam 就有一个创作者工作室部门，为几款游戏的 MOD、皮肤等创作者支付了超过 5000 万美元的费用。当时只有 25% 的版税支付给了创作者。该计划在四个月后不得不关闭，理由是「意外的用户行为」。 Roblox 和 Fortnite 是创造全新作品形式的强大平台。在十几二十年前，游戏玩家几乎很难将自己的时间和技能转化为收入。而今天，开发者在 Roblox 上每花一美元，平均能赚到 0.29 美元。也许这看起来很低，但《堡垒之夜》的创作者只赚取他们为该平台创造收入的 5%。来自 Roblox 的developer economics页面这并不是说这些作品背后的游戏工作室在偷窃创作者的成果，他们需要为维护游戏、支付开发费用以及来自 Xbox、苹果或谷歌的平台费用投入大笔的资金。在大多数情况下，用户很高兴看到他们的努力能创造收益。在用户看来，他们最反感的是支付所需的门槛限制。例如，由于交易成本较高，《堡垒之夜》需要 100 美元的最低限额。嵌入 Web3 原生钱包并使用 Stripe 等工具以 USDC 进行支付，可以将支付门槛降低一小部分。等式的另一部分是今天版权的执行机制。我们很难自动验证并审查哪个用户首先创造了某个体验。人工干预或许可以帮助解决这类问题，但可能需要数周的时间。此外，游戏平台还可能会面临侵犯版权的风险。最近，Roblox 为音乐版权侵权支付了 2 亿美元的和解费。此后，他们与几个大型工作室开展了合作，从而在游戏体验中嵌入已知的曲目而不至于侵权。你可能想知道为什么我们在一个陌生的游戏中如此关心版权和支付问题，这是因为这些虚拟世界在未来就是创作者的工作场所。仅在 2021 年，Roblox 就向平台上的创作者支付了超过 5 亿美金。与 OnlyFans 同年向其平台上的创作者支付的 16 亿美元相差甚远。但这表明，开发、培育和维护游戏体验可能是未来的一种就业形式。如果是这样的话，那么支付导轨和版权管理必须由不涉及人为干预的工具来完成。而具有讽刺意味的是，我们今天在区块链生态系统中谈到的许多原语都适用于此。游戏的过度金融化几周前，我向 Tegro 的创始人 Siddharth Menon 提问说，哪款游戏是 Web3 中最「有趣」的游戏。他回答说，用户来 Web3 游戏并不仅仅是为了获得乐趣，还有一半的原因是为了赚钱。「对我来说，能够提供乐趣的游戏机制是一个已解决的问题。它并不是什么新鲜产物，而且已经发展了很多年。然而，web3 游戏对我们提出了一个新的问题，于是我们必须设计出一款融合有开放经济（有着适当经济激励）和乐趣的游戏。游戏不仅需要为玩家设计，还需要为投资者和交易者设计。——Siddharth Menon 这就是为什么 Web3 游戏在传统游戏玩家看来是颇有争议的行业。如今，这个行业俨然是为投机者而非玩家而建立的。我曾经在我那篇关于聚集理论与 Web3 的文章中提到过出现这种情况的原因。相较于传统的基础设施，Web3 极大地简化了用户的归类和支付验证比传统的基础设施要简单得多。例如，假设你必须向一千名 Delaware LLC 的用户支付 100 美元，前者就会方便很多。吸引用户加入，收集他们的银行信息，进行必要的反洗钱/了解客户的检查，以及管理付款的任务都是你们的职责所在。如果这个过程是使用区块链上的稳定币进行的，那么风险将被转移到受严格监管的第三方实体（如交易所），而你将无需再自己履行这些责任。这在 UGC 中尤其重要，因为你将实现两大改变。一方面，作为一个平台，你可以使用游戏内资产来奖励那些在早期阶段积极贡献的用户。另一方面，你可以为这些资产开辟一个市场，让用户可以将他们辛苦赚来的游戏内资产变现。在这些新的交易方式中，工作室将不再需要支付大量成本来激励创作者。Amy Wu 在最近的一次谈话中很好地解释了这种现象：在维护游戏的过程中，内容的重复性是最大的挑战之一。UGC，再加上 Token 激励和流动市场，是吸引新一代创作者的重要工具，否则他们根本就不会去关注 Web3 游戏。在生成性内容和包括 Token 在内的创作者激励措施方面的进展都尚处于早期阶段，极具前景——Amy Wu 理想的情况是，那些花时间玩游戏或创造游戏体验的用户会与那些没有时间或技术来玩游戏的用户交换他们收到的资产。我对这一点持怀疑态度，所以我们联系了来自Super Gaming（印度最大的游戏工作室之一）的Roby John来就这一观点发表看法：用户之间的交易并是什么新鲜产物。当我在开发的游戏中帮助部落首领将某些顶级部落玩家拥有的物品交易并转移给他们部落的其他初级玩家时，我就注意到了这一点。一直以来我都没有完全弄清楚这件事，而在我弄明白其中的逻辑之后，我在 2017 年将其变成了 MaskGun 本身的一项功能。今天，区块链驱动的所有权可以更容易地做到这一点，而不需要客户支持或工具的干预。当然，这剥夺了我作为客户支持人员在游戏战争之前在部落之间交易虚拟 AK-47 和 SCAR-H 的兴奋感。在没有基础设施让玩家之间进行交易的情况下，Roby 不得不自己促成一些交易，他的私信当中全是下图这样的消息。我们正处于移动游戏资产的 Craigslist 时代。在这种情况下，我们需要考虑两个主要因素：首先是盈利动机，它在很大程度上影响了用户的行为，并激励他们更多地参与到游戏及其体验中。然而，这可能会让游戏工作室付出代价，他们可能不会因此而看到即时的收入。在过去，当用户直接从他们那里购买资产时，开发商就会挣钱。现在，由于留存率的提高和获客成本的降低，这种情况已经改变。其次，由于游戏玩家之间会进行数字资产交易，游戏工作室可能会赚取更多的版税，而不是在用户直接从工作室购买资产时赚取即时收入。例如，Yuga Labs 和 Nike 通过用户群的资产交易各自获得了超过 1 亿美元的版税收入。 Axie Infinity 这样的游戏是尝试替代模式的先锋，而像 Epic 和 Ubisoft 这样的大型工作室则犹豫不决，不愿意用不同的模式破坏掉现有的用户群，这为新进入者创造了颠覆现有工作室的机会。版税并不是游戏最近发现的一个突破性功能，现今的技术堆栈可以很容易地使更多的开发者在用户每次交易应用内资产时赚取一部分收入。然而，它的独特之处在于这些链上原语与复杂的金融原语生态系统存在着相似性。今天，大多数新的 Web3 游戏和 NFT 的推出，都是在 Crypto 原生人群中找到其早期用户群。这些用户习惯于在 DeFi 中存储数十亿美元，并在 NFT 上花费同样多的钱。这些用户对金融原语的熟悉度为游戏工作室创造了一个独特的机会，使它们可以利用 Web3 技术为他们的用户提供更多价值。来自Variant fund的创作者经济先驱者Li Jin，在我们与她讨论这个问题时，把这方面的情况讲述了出来：在游戏中使用 Web3 原语，不仅给创作者带来了拥有其努力成果的信心，而且还优化了他们创造财富的速度和手段。创作者经济的先驱者Li Jin表示，这可能会导致未来创作者使用带有 DeFi 原语的游戏内资产实现加速增长，例如将收入流 Token 化，针对定制艺术进行贷款，甚至筹集投资——Li Jin 用户被新的 Web3 原语所吸引，不单单是因为其趣味性，还是为了赚取收入。他们愿意为跨链的资产搭桥，参与秘密仪式，并加入到新项目中。伴随着他们收入的增加，他们开始关注如何利用无需权限资产来增加利润。用户用游戏中的 NFT 进行贷款，发行衍生工具来炒作其价格，并成立 DAO，以大额折扣收购游戏中的资产。这些行为通常不是游戏开发者所预期的或想要鼓励的行为。虽然开发者可能不希望游戏内资产的价格因 NFT 借贷平台的清算级数而崩溃，但在区块链上建立无许可和可组合的工具有好处也有风险，我们很难预测结果是好是坏。我们咨询了世界上最大的游戏公会之一 YGG 的 Gabby Dizon，以探讨这些想法：在无权限资产之上建立用户原创内容，大大改善了现有的 UGC 模式。它不仅允许玩家社区创造新的内容，还能以原始游戏开发者之前从未想过的方式复合网络效应。它还为制作 UGC 的创作者提供了更公平的价值转移和所有权获取方式。简单来说，用户以往只能在受限环境中进行特定的行为，而如今却有机会获得对产品本身更多的控制权，但这样一来他们就可能会做出不可预料的行为——你只能在二者之间进行权衡。这类似于 DAO 的工作模式，不过更有意思一些。引导 UGC 经济发展向 UGC 平台过渡的 Web3 原生游戏通常遵循类似的发展路径： · 所有游戏一开始都会推出一个足以吸引数千名用户的主要产品。 · 一旦有足够的用户在玩游戏，下一步就是引入稀缺的资产，这些资产只有通过长时间玩游戏才能获得。这些工具通常会给他们的持有者在赚取积分或赢得比赛方面带来一点优势。 · 不想花时间玩游戏的交易员和玩家可以以自由市场决定的价格获得这些工具。 · 在这个阶段，游戏被激励推出他们的游戏内市场，以阻止诈骗者并为用户提供一个安全的交易环境。 · 如果市场有足够的流动性，而且交易是有序发生的，开发者可以引入像 Robux 或 Fortnite 的 V-bucks 这样的原生资产，其经济效益将因游戏而异，但可以用来激励用户在游戏中产生内容。但为什么要费尽心思用链上工具奖励用户，让他们可以进行交易或贷款？将资产所有权传递给用户有两个好处。首先，它允许用户想象并创造出资产的新用途，超出开发者最初的意图，如建立一个借贷市场或创建一个游戏中的 DAO。用链上工具奖励用户的第二个原因是，它有助于在发布用户原创内容之前确定游戏中资产的公平价值。通过事先实施，它减少了平台被专门为接收空投而设计的垃圾体验所淹没的可能性。这一挑战目前在 DeFi 和 NFT 原生产品中普遍存在，使创始人无法确定其用户群的实际规模，因为大多数用户可能只是为了获得空投而使用产品。虚拟土地的价格已经明显下降，但 Decentraland 的表现仍然优于其同行（见 Metaland 的 Dune 页面） Sandbox 和 Decentraland 处于 Crypto 领域 UGC 的最前沿。他们用原生 Token 激励创作者，并为交易者和创作者提供了一个合作的平台。但他们忽略了这样一个事实：除非你有足够大的用户群对使用产品的乐趣感兴趣，否则生态系统很难持续下去。交易者通常购买地块或开发体验，以期待获得未来的利润。但就像中国的鬼城一样，除非有真正的人期待在这些虚拟世界中度过时光，否则这些资产的价格很快就会崩溃。如果 UGC 在建立时注重游戏者的动机建设，那么它们很可能会更强大。Web3 原生游戏如果能在盈利方面得到补偿，那么它减少一些乐趣也无可厚非。我们在 P2E 经济中看到的大部分用户都是为了它所产生的额外收入而来。像这样的用户可能会有一个进化的弧线。随着时间的推移，用户将赚到足够的钱来购买游戏中的资产并进行交易。有了足够的利润，游戏者可以把资产租给其他玩家，类似于公会模式。在他的巅峰时期（就对游戏的商业价值而言）——玩家将有足够的技能来建立独特的游戏体验，围绕它形成并一个社区，从而获得被动收入。玩家大多数 Web 3 原生工作室目前都错过了游戏玩家的发展，他们从赚取与游戏时间直接相关的收入发展到积极创造和管理游戏体验。我们经常认为 DeFi、DAO 和 NFT 中的原语对普通人来说没有价值。为了实现这些原语的价值，它们应该被整合到游戏中，并吸引来大量的用户群体。一个有潜力的游戏创造者可以通过建立 DAO 从他们的同行那里筹集资金，而贡献者可以获得体验的收益份额。这类似于传统开发商收购和开发财产的方式，我们可能会看到一些工作室专门在 Sandbox 这样的 Web 3 原生虚拟世界中创造经验。这在今天看来可能很牵强，但考虑到 2021 年有超过 70 名开发者在 Roblox 上赚取了一百万美元以上（还有 7 个超过 1000 万美元），一切都有可能。随着围绕着 Web 3 原生 UGC 的生态系统的发展，我们将见证对链上最活跃的钱包进行定向营销。这将有利于试图扩大规模的游戏为那些在不同游戏中建立了良好体验的创作者提供折扣属性和类似的激励措施。就像民族国家为企业家提供激励措施一样，游戏和协议也会通过游戏中的互动来锁定那些最活跃的钱包。创造力上的鸿沟目前，大多数 Web 3 游戏的重点是交易而不是创造力。为了吸引更多的用户，我们需要向培养创造性的表达方式转变。社交网络大约在十年前就实现了这种转变，并使其成为了更令人愉悦的消遣场所。 Web 3 游戏平台在做到这一点后也可以实现同样的效果。随着创作者收入的增多，他们变得不再关注资本，而更关注自己的影响力。对这些人来说，创造性的表达成为首要任务。这虽然听起来不太现实，但考虑到就在去年，一个用户从《堡垒之夜》的创作者支持计划中获得了 500 万美元。更令人惊讶的是，这个用户为游戏创造了超过 1 亿美元的收入。考虑到像 Z 世代和千禧一代这样的年轻一代往往难以负担像房地产这样的传统资产。而且以我们现在的技术，还不可能开发太空资产，我们的所有权和价值感往往存在于数字资产当中。将纽约的实体房屋与 Decentraland 的虚拟财产相比较并不公平。然而，那些早期进入数字领域的人有可能获得可观的利润，在未来十年更是如此。与以前不同，互联网允许我们公平地获得机会。然而，我们已经看到一些新事物，如 ICO 和 NFT，正在榨取散户的资产。在游戏行业，仅仅作为早期采用者并不足以获益。创作者需要建立用户想要的东西，以防止数字鬼城的出现。大多数游戏的挑战是平衡社区和盈利动机之间的关系。「资产所有者」的盈利动机会可能导致非常糟糕的决策，正如我们在协议和 DeFi 原语中看到的那样——这也是我们之所以要循序渐进的在游戏中引入 UGC 的部分原因。同时，一个有粘性的社区对于一个可持续的市场来说十分重要。监管机构需要认识到游戏是工作渠道而不仅仅是为了娱乐，也许未来我们可能会看到游戏中形成创作者联盟。投资者可能将游戏中的体验视为 SaaS 产品。最后，最关键的在于，创作者也需要了解如何使用他们新发现的「所有权」。这让我们回忆起我们在 2016 年是如何思考人们可以怎样利用智能合约。我们将给你们留下这个基于印度未来主义的有趣游戏的预告片，我们已经关注了一段时间了，它可能与我们刚才写的内容有一定的关联。下周见，我们将对过去两个季度的风险投资的演变情况进行分析。来源：金色财经

金色财经2023-02-27

光庭信息：2月15日接受机构调研，包括知名机构盈峰资本，正圆投资，磐耀资产的多家机构参与

e.hu、DymonLin.Tang、UBSAlice.Ma Brian.Lee Nora.Min Zed.Sheng Fengyi.Wang Ruoxi.Zhang Julie.Zhu、信达证券陆嘉敏、德邦基金江杨磊顾旭俊栾钊、摩根华鑫滕懋平、中信建投资管徐博、光大保德信林晓凤、恒识投资杜亮、国信资管刘慧慧、太平资产赵锋、辰翔投资石佳艺、银华基金刘一隆、中银国际陆莎莎、招商资管王雅洁、仁桥资产张鸿运、富安达杨红、西部利得基金吴桐、长江资管杨书权、中邮人寿朱战宇张雪峰、标朴投资陈玮毅、磐耀资产宁顺利、凯石基金王磊、易方达黄柏宁、正圆投资黄志豪、南土资产薛蕴哲、复胜资产赵超、国寿养老马志强、泰旸资产刘鹏、青骊资产袁翔、汇添富杨瑨、中银资管张岩松、长城基金马强、浙商证券郑毅、汇添富基金李泽昱、嘉实基金刘岚、华美国际王书伟、德邦证券陈嵩、伟星资产杨克华参与。具体内容如下：问：（1）公司自2022年开始打造“超级软件工场”，能简要的介绍下什么是“超级软件工场”？截至目前进展情况如何？答：①超级软件工场是光庭信息为满足未来车厂数字化转型过程中对汽车电子软件开发量的指数级增长、软件开发复杂性和高质量的要求，以及形成与车厂高度适配、满足车厂规模化人才需求而前瞻创新打造的平台。公司在行业内率先提出了“超级软件工场”的概念，目前已经融合CMMIL5、-SPICE、ISO26262和敏捷开发流程建立了先进的汽车电子软件开发流程体系。主要围绕数字化软件生产流程、基于人工智能的软件工程方法，使用I技术进行软件开发、维护和操作的数据驱动的软件工程技术和工具等领域的研究开发。相对传统的开发模式，“超级软件工场”下的敏捷开发模式通过开发流程的标准化、代码组件的重复利用、开发工艺的不断改进以及开发过程的可视化管理，实现软件产品的标准化、规范化，最大限度地缩短开发时间、降低开发成本，同时提高软件的开发质量。 ②目前公司利用现有技术积累，初步完成HMI开发平台、数字驱动开发平台、SO开发平台，并搭建基础管理分析平台和支撑平台等初步数字化平台建设工作，未来将进一步在此基础上，构建汽车电子软件开发的知识分享体系，并通过构建超级软件大脑，以实现高度智能化的人机协作软件开发和运维。问：（2）能简单描述下公司与芯驰科技的战略合作情况？答：公司与车规芯片企业芯驰科技达成战略合作，主要情况如下 ①2022年9月，基于光庭自研的汽车操作系统平台KCROS和芯驰智能座舱芯片“舱之芯”X9系列处理器，在汽车下一代智能座舱领域开展深入合作，基于SO架构实现软件和硬件、基础软件和应用程序间的松耦合，提升软件复用度，助力主机厂实现软硬分离，从而推进汽车产业智能化进程； ②2023年2月，双方基于芯驰科技高性能高可靠MCUE3“控之芯”，在动力域控制系统、高性能电驱系统解决方案、线控底盘、车身控制、区域控制系统等方面开展战略合作，深化技术交流及信息共享，共同打造车控系统国产化生态及解决方案。随着合作领域的深化，双方将形成更全面、更稳定的合作伙伴关系，共同为国产自主可控智能汽车生态的发展协同创新，推动智能化转型发展升级。问：（3）请简要介绍公司与Elektrobit公司的合作情况？答：2022年11月，公司与全球汽车行业嵌入式和互联软件产品供应商Elektrobit建立集成合作关系。公司作为增值集成合作伙伴为Elektrobit的UTOSR软件产品——EBtresos和EBcorbos提供相关集成服务，协同双方优势助力Elektrobit更轻松地开发更先进的汽车电子控制单元（ECU），并专注于产品的创新功能，缩短产品开发时间。问：（4）请简单介绍下公司“全三维智能座舱原型演示”相关情况？答：公司已于2022年向外推介“全三维智能座舱原型演示”，该全三维HMI原型的设计理念采用“一岛四季”的变化作为镜头语言切换场景，实现镜头和车辆同时转场，以三维场景叠加二维UI的表现形式，探索在中控HMI上的三维HMI交互模式。公司开发了多款三维HMI概念座舱原形，与国内外多家OEM伙伴进行相关合作，累计为OEM车厂提供超50多款量产车型的HMI设计服务。问：（5）请简单介绍下公司“基于SOA高性能车载中间件平台0”相关情况？答：“基于SO高性能车载中间件平台1.0”是公司募投项目之一“基于域控制器的汽车电子基础软件平台建设项目”的其中一项研发成果。该平台兼容P标准，并适当做了增强扩展，融入业界诸多最佳案例，研发严格遵守SPICE和功能安全的软件流程，代码规范，参照了业界最高标准。平台能为软件开发提供基础稳定的运行环境，解决基础软件重复开发的问题，并通过智能化的工具链提供一站式的工具支撑，显著提升开发效率达50%，保证代码质量维持在较高量产的水平。平台能广泛应用于汽车零部件供应商和汽车整车制造商的智能座舱、自动驾驶等产品，适配与Linux、ndroid以及QNX等主流车载操作系统，并适用于高通骁龙8155芯片、芯驰X9H、NXPS32V等主流域控SOC芯片中。问：（6）请简单介绍下公司“智能驾驶域控软件平台0”相关情况？答：“智能驾驶域控软件平台1.0”同样是公司募投项目之一“基于域控制器的汽车电子基础软件平台建设项目”的其中一项研发成果。该平台主要采用的核心技术包括①在软件架构上，实现了给予UTOSRP的SO化设计，支持跨硬件平台应用服务快速移植；②在算法性能上，超30项规控领域授权专利，保障车辆的精准控制；③I视觉感知性能精准稳定，支持单前视摄像头方案实现FCW\LK\EB等功能，降低客户硬件成本；④HMI采用3D渲染实时重构车辆周边环境。平台致力于打造行业领先的智能驾驶软件解决方案，提升用户的行车和泊车驾驶体验，帮助用户更安全、更省心的抵达目的地。公司借助该平台在泊车与VM领域已经积累了大量量产经验，多样化的合作模式为客户提供感知、规划、控制等核心算法开发，VM整体方案开发，标定等服务。问：（7）请简单介绍下公司车云大数据平台相关情况？答：公司车云大数据平台的核心产品为“数据驱动研发闭环平台3.0”，是公司募投项目之一“智能网联汽车测试和模拟平台建设项目”的其中一项研发成果。该平台以车云为载体、数据为驱动，协助客户构建研发闭环，助推软件定义汽车时代的数字化转型。目前包括数据采集及管理平台、数据处理及可视化平台、数据标注平台、I训练平台、场景构建平台、云仿真平台等六大子平台，以及覆盖面向智驾感知的“I算法研发闭环”和面向智驾规控的“数字孪生仿真闭环”等。未来，该平台还将面向舱驾一体、智慧交通等领域开展新一代的闭环产品研发。问：（8）能简单介绍下公司研究院的组织架构以及在研项目情况？答：目前公司建立了两级研发体系，由公司层面的智能网联汽车软件技术研究院和超级软件工场实验室以及各事业部层面的研发部门共同构成，分别承担先端技术研究以及面向业务的基础技术研发。其中，智能网联汽车软件技术研究院目前有200余人，主要研发方向包括车用操作系统、基础软件、动力域控制器、数字体验、智能驾驶、数据驱动研发、智能座舱域控制器以及整车软件标准等。2022年，公司立项和完成研发的项目数量较上年同期大幅增长。问：（9）请公司如何看待今年的汽车行业发展？答：根据汽车工业协会统计数据来看，2022年汽车产销稳中有增，行业活力逐步恢复。新能源车持续爆发式增长，市场占有率提升较快。公司认为未来新能源车将与互联网、大数据、人工智能等新兴技术加速融合，所以无论是新能源车对于传统燃油车的替代，还是汽车智能化的发展趋势，都将进一步提升新能源车的市场占有率。中国乘用车市场智能化进程保持高速发展，消费者接受程度提升，产业发展受市场驱动明显。我们认为，“软件定义汽车”的时代的来临，汽车智能化、网联化、电动化的趋势为公司智能座舱、智能驾驶和新能源等业务发展带来较大的机遇。问：（10）请公司对2023年的人才目标和业务目标是如何进行规划的？答：人才策略方面，公司将优化组织结构，根据业务需求调整招聘计划，重点提高社招人员比例，强化人才培养，完善员工激励机制，以老带新提升员工效能，提高人均创收；营销方面，公司以重庆、南京、沈阳、广州等分子公司为中心，打造两级销售体系，实现全方位市场布局，推动公司业务增长；研发方面，公司秉承以I+技术货架为核心，围绕基础软件和国产替代形成光庭自有的IP和解决方案，加快与车厂的战略协作，协助客户数字化产业升级。光庭信息（301221）主营业务：为汽车零部件供应商和汽车整车制造商提供专业汽车电子软件定制化开发和软件技术服务光庭信息2022三季报显示，公司主营收入3.25亿元，同比上升17.16%；归母净利润-194.03万元，同比下降104.6%；扣非净利润-1137.49万元，同比下降131.43%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入1.29亿元，同比上升18.83%；单季度归母净利润-652.68万元，同比下降136.52%；单季度扣非净利润-967.96万元，同比下降168.94%；负债率6.99%，投资收益-273.81万元，财务费用-1934.85万元，毛利率33.38%。该股最近90天内共有2家机构给出评级，买入评级1家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为60.16。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出229.13万，融资余额减少；融券净流出4.49万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，光庭信息（301221）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力一般，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、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标2.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-02-25

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