AI军备竞赛开启！你更看好微软or腾讯？

微软总裁Brad Smith周五公布了一个野心勃勃的投资计划，准备在2025年投资800亿美金用来训练AI模型，其中400亿美金拿来买芯片，此外谷歌、亚马逊等科技巨头在AI领域投入同样巨大，国内字节、腾讯等公司也在AI领域猛投钱，AI军备竞赛加剧，【算力产业链的需求今年能否持续？去年砸钱最猛的微软、字节和腾讯，你更看好哪家公司？】

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虎啸商业评论

02-09

欧洲大模型Mistral崛起，和Deepseek一起掀美国人桌子

就在1天以前，欧洲大模型Mistral推出的 Le Chat，并且迅速席卷各大应用市场，这款大模型速度比 ChatGPT 快 13 倍，并且和Deepseek一样完全开源，完全免费，因此下载量迅速攀升成为市场第三。 2023 年，有三位分别来自 Google DeepMind 和 Meta 的法国研究员，心里冒出了一个特别大胆的想法：整出一家完全符合欧洲模式的 AI 公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” DeepSeek，这款来自中国的模型在推理能力上表现出色，尤其是在数学问题和编码算法任务上。DeepSeek-R1在MATH-500基准测试上获得了97.3%的高分，与OpenAI-01-1217的性能相当。此外，DeepSeek在多语言能力和指令遵循能力上也有不错的表现。” Mistral，这款欧洲的模型在性能和效率上也有很大的亮点。Mistral Small 3 24B模型在MMLU测试中达到了81%的准确率，延迟性为150 token/s。它在编程、数学、通用知识和指令执行等基准测试中表现优异，甚至超越了规模为其三倍的模型。” 速度： ChatGPT：推理速度每秒大约为40个tokens。 DeepSeek：DeepSeek-R1的推理

欧洲大模型Mistral崛起，和Deepseek一起掀美国人桌子

Sodmos

01-16

腾讯不思进取，微软应该差强人意

周小伦

01-14

其实各有千秋，单从市场来看，微软在美股更有资金和估值优势，腾讯作为中概股存在定价劣势，但如果能价值重估，腾讯股价潜力更大。

你v哦了

01-08

两个都看好。[开心] [开心] [开心] [开心] [开心] [开心] [开心] [开心] [开心]

Pegasus__

01-07

谷歌博通感觉都还不错

我在老虎一周年

01-06

我不太理解这个比较～

欲山行

01-06

$谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$ Google的性价比最高，25年肯定能跑赢微软 $微软(MSFT)$ 和苹果 $苹果(AAPL)$ 。增长空间最大的应该是英伟达 $英伟达(NVDA)$ 和特斯拉 $特斯拉(TSLA)$ ，英伟达相对会更安全一些.

鹿鼎公韦小宝

01-06

$微软(MSFT)$ 微软这几个月一直没什么动静，股价几乎没怎么变，除非跌到410左右，不然还是买ASML更划算 $阿斯麦(ASML)$

James黄佳仁

01-06

美股市场洞察周报：消费电子展（CES）将提振AI投资情绪

• 上周， $标普500(.SPX)$ 和 $纳斯达克100指数(NDX)$ 分别下跌了0.45%和0.67%，圣诞老人行情暂时停歇。• 市场主要影响因素包括 $苹果(AAPL)$ （下跌4.79%）、 $特斯拉(TSLA)$（下跌4.92%）、 $微软(MSFT)$ （下跌1.67%）、 $博通(AVGO)$ （下跌3.81%）、 $奈飞(NFLX)$ （下跌2.92%）、 $英伟达(NVDA)$ （上涨5.44%）、 $Constellation Energy Corp(CEG)$ （上涨11.42%）、 $Vistra Energy Corp.(VST)$ （上涨16.24%）、 $Unity Software Inc.(U)$ （上涨5.66%）和

美股市场洞察周报：消费电子展（CES）将提振AI投资情绪

老刘该睡了

01-06

$腾讯控股(00700)$ 腾讯属于生态、游戏、云服务上全面布局 AI，拿着巨大用户池，分分钟能测出 AI 应用的可行性。要是能把大模型和社交、游戏场景结合好那真无敌

不肯媚俗的心

01-06

$微软(MSFT)$ 微软的老底子硬，云计算 Azure 是块香饽饽，结合大模型一搞，估计能再挖出不少金矿。再加上他们在游戏、企业级服务上也插着 AI 旗子，属于是稳健中带点惊喜的选择。

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公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” DeepSeek，这款来自中国的模型在推理能力上表现出色，尤其是在数学问题和编码算法任务上。DeepSeek-R1在MATH-500基准测试上获得了97.3%的高分，与OpenAI-01-1217的性能相当。此外，DeepSeek在多语言能力和指令遵循能力上也有不错的表现。” Mistral，这款欧洲的模型在性能和效率上也有很大的亮点。Mistral Small 3 24B模型在MMLU测试中达到了81%的准确率，延迟性为150 token/s。它在编程、数学、通用知识和指令执行等基准测试中表现优异，甚至超越了规模为其三倍的模型。” 速度： ChatGPT：推理速度每秒大约为40个tokens。 DeepSeek：DeepSeek-R1的推理","listText":"就在1天以前，欧洲大模型Mistral推出的 Le Chat，并且迅速席卷各大应用市场，这款大模型速度比 ChatGPT 快 13 倍，并且和Deepseek一样完全开源，完全免费，因此下载量迅速攀升成为市场第三。 2023 年，有三位分别来自 Google DeepMind 和 Meta 的法国研究员，心里冒出了一个特别大胆的想法：整出一家完全符合欧洲模式的 AI 公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” DeepSeek，这款来自中国的模型在推理能力上表现出色，尤其是在数学问题和编码算法任务上。DeepSeek-R1在MATH-500基准测试上获得了97.3%的高分，与OpenAI-01-1217的性能相当。此外，DeepSeek在多语言能力和指令遵循能力上也有不错的表现。” Mistral，这款欧洲的模型在性能和效率上也有很大的亮点。Mistral Small 3 24B模型在MMLU测试中达到了81%的准确率，延迟性为150 token/s。它在编程、数学、通用知识和指令执行等基准测试中表现优异，甚至超越了规模为其三倍的模型。” 速度： ChatGPT：推理速度每秒大约为40个tokens。 DeepSeek：DeepSeek-R1的推理","text":"就在1天以前，欧洲大模型Mistral推出的 Le Chat，并且迅速席卷各大应用市场，这款大模型速度比 ChatGPT 快 13 倍，并且和Deepseek一样完全开源，完全免费，因此下载量迅速攀升成为市场第三。 2023 年，有三位分别来自 Google DeepMind 和 Meta 的法国研究员，心里冒出了一个特别大胆的想法：整出一家完全符合欧洲模式的 AI 公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” 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的法国研究员，心里冒出了一个特别大胆的想法：整出一家完全符合欧洲模式的 AI 公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” DeepSeek，这款来自中国的模型在推理能力上表现出色，尤其是在数学问题和编码算法任务上。DeepSeek-R1在MATH-500基准测试上获得了97.3%的高分，与OpenAI-01-1217的性能相当。此外，DeepSeek在多语言能力和指令遵循能力上也有不错的表现。” Mistral，这款欧洲的模型在性能和效率上也有很大的亮点。Mistral Small 3 24B模型在MMLU测试中达到了81%的准确率，延迟性为150 token/s。它在编程、数学、通用知识和指令执行等基准测试中表现优异，甚至超越了规模为其三倍的模型。” 速度： ChatGPT：推理速度每秒大约为40个tokens。 DeepSeek：DeepSeek-R1的推理","listText":"就在1天以前，欧洲大模型Mistral推出的 Le Chat，并且迅速席卷各大应用市场，这款大模型速度比 ChatGPT 快 13 倍，并且和Deepseek一样完全开源，完全免费，因此下载量迅速攀升成为市场第三。 2023 年，有三位分别来自 Google DeepMind 和 Meta 的法国研究员，心里冒出了一个特别大胆的想法：整出一家完全符合欧洲模式的 AI 公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” DeepSeek，这款来自中国的模型在推理能力上表现出色，尤其是在数学问题和编码算法任务上。DeepSeek-R1在MATH-500基准测试上获得了97.3%的高分，与OpenAI-01-1217的性能相当。此外，DeepSeek在多语言能力和指令遵循能力上也有不错的表现。” Mistral，这款欧洲的模型在性能和效率上也有很大的亮点。Mistral Small 3 24B模型在MMLU测试中达到了81%的准确率，延迟性为150 token/s。它在编程、数学、通用知识和指令执行等基准测试中表现优异，甚至超越了规模为其三倍的模型。” 速度： ChatGPT：推理速度每秒大约为40个tokens。 DeepSeek：DeepSeek-R1的推理","text":"就在1天以前，欧洲大模型Mistral推出的 Le Chat，并且迅速席卷各大应用市场，这款大模型速度比 ChatGPT 快 13 倍，并且和Deepseek一样完全开源，完全免费，因此下载量迅速攀升成为市场第三。 2023 年，有三位分别来自 Google DeepMind 和 Meta 的法国研究员，心里冒出了一个特别大胆的想法：整出一家完全符合欧洲模式的 AI 公司，这公司得开源、高效，还得特别重视隐私。到最后啊，他们竟然成功地把硅谷一直以来的传统模式给颠覆了。就在OpenAI 花了超过 1 亿美元去训练 GPT-4 的那个时候，Mistral 仅仅用了2200万美元就打造出一个能跟它竞争的模型。 AI大模型格局，未来势必从美国一家独大变成美中欧三强争霸，现在横向比较一下目前阶段三家的各自优势： ChatGPT，这款由OpenAI推出的模型在准确度、速度和效率上都有不错的表现。它的响应时间较短，通过优化算法和基础设施，实现了较快的响应速度。同时，ChatGPT在资源利用上也做了很多优化，比如模型压缩和资源调度，降低了运营成本。” DeepSeek，这款来自中国的模型在推理能力上表现出色，尤其是在数学问题和编码算法任务上。DeepSeek-R1在MATH-500基准测试上获得了97.3%的高分，与OpenAI-01-1217的性能相当。此外，DeepSeek在多语言能力和指令遵循能力上也有不错的表现。” Mistral，这款欧洲的模型在性能和效率上也有很大的亮点。Mistral Small 3 24B模型在MMLU测试中达到了81%的准确率，延迟性为150 token/s。它在编程、数学、通用知识和指令执行等基准测试中表现优异，甚至超越了规模为其三倍的模型。” 速度： ChatGPT：推理速度每秒大约为40个tokens。 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