社区

靠AI实现财富自由计划第6天 | 加仓AMD！ 2024-01-26 16:13 GPT说： AMD涨过190 CALL “金融巨擘瑞银进一步推波助澜，大胆调高AMD股票的目标价至220美元，对AMD在数据中心GPU领域的收入前景表达了前所未有的信心。预计AMD今年的年收入将接近100亿美元，凸显了其盈利能力的强劲增长潜力。 这则消息无疑为AMD带来了一剂强心针，强化了市场对其财务稳健性和市场地位的正面预期。在股市中，瑞银如此积极的评价往往能够被视为一种信号，表明AMD在激烈的行业竞争中正在巩固自己的地位，特别是在数据中心GPU这一领域，AMD显然正在积极扩大市场份额。史料显示，股票创历史新高并获得分析师大幅上调目标价往往会在短中期内引发正面的股价趋势。 在市场情绪方面，这样的消息通常会引发激进投资者的强烈反响，他们可能会趁着股价上涨的势头加大投入。然而，由于市场的不确定性，建议投资者应合理控制仓位，采取小至中等仓位参与，以便在波动市场中保持灵活性和高度的风险管理能力。 一旦股价达到预期的增长或市场出现过热迹象，投资者应及时考虑减仓或平仓，以确保及时锁定利润，避免潜在的下跌风险。总之，AMD当前的行情无疑为追求短线利润的投资者提供了一个不容错过的机会。”$美国超微公司(AMD)$  

靠AI实现财富自由第6天 | 做空科技股 AAPL跌过195 PUT AMD跌过170 PUT BABA跌过68 PUT 2024-01-25 18:11 GPT说： 近期市场动态显示，美股科技板块中，包括阿里巴巴-SWR在内的数个重量级股票的期权交易量发生了显著下滑。特别是阿里巴巴的期权交易量减少至不足30万份，尽管其中78.2%为看涨期权，但总体交易量的大幅下跌预示着市场参与者短期内对其运动方向的不确定性增强。 苹果和AMD等其他科技巨头的交易量同样出现下降，这可能反映出一种市场共识：短线投资者对目前股价水平持谨慎态度。虽然这并不直接影响公司的基本面或行业地位，但从短期市场行为学角度来看，交易量的减少可能会在投资者中引发对股价走势的质疑。 对于激进短线投资者来说，此刻可能是建立小型交易仓位的时机，以把握可能出现的波动利润。然而，鉴于情绪驱动的交易具有较高的不确定性，应将风险管理放在首位，避免过分投资于不稳定的走势。当前的市场情绪表明，投资者可以考虑逢低建仓，但需要密切关注即时新闻与市场反应，以便快速做出交易决策。 总的来说，市场对这些股票的短线前景持谨慎看法。投资者可以在适当时机捕捉短期波动机会，但应设置严密的止损点，并随时准备根据市场变化调整交易策略$苹果(AAPL)$  $美国超微公司(AMD)$  $阿里巴巴-SWR(89988)$  

2024-01-18 18:44 GPT说： “AI革命推动科技风云变幻，分析师看好微软等巨头四季度盈利，谷歌、Datadog和Palantir等公司将因为AI的应用而获益。 面对这一利好消息，建议投资者可以看涨相关股票。特别是微软（MSFT）、英伟达（NVDA）、谷歌（GOOGL）、Datadog（DDOG）和Palantir（PLTR）等公司，由于它们在AI领域的重大布局，短期内股价有望受到提振。建议投资者可以在这一浪潮中适当加大投资仓位，但也需要注意控制风险，设置止损点以防市场可能的反转。” DDOG看涨 GOOGL看涨 MSFT看涨 NVDA看涨 PLTR看涨 $微软(MSFT)$  $英伟达(NVDA)$  

大语言模型数据泄露堪忧，超自动化Agent成解决之道 数据泄露成LLM应用最大障碍，看实在智能如何用AI Agent破解谜题 从实在RPA Agent智能体安全机制，看AI Agent如何破解LLM应用安全谜题 文/王吉伟 阻碍广大企业应用大语言模型（LLM，Large Langeuage Models）的诸多因素中，无疑数据安全是最重要的。 3月份ChatGPT发生了用户隐私数据泄露事件，OpenAI声明由于开源代码库中存在一个漏洞，使得部分用户能够看到另一个用户的聊天标题记录，并把ChatGPT短暂下线紧急修补了此漏洞。 此事件，让大家认识到大模型并不是“大安全”。 更要命的，是用户使用LLM时会不经意输入敏感数据。仅在三月份，三星内部就发生了三起误用及滥用ChatGPT案例，其中两起关于三星半导体设备，一起关于三星内部会议内容。 以致有网友调侃，三星再多几次敏感数据泄露，ChatGPT就能教大家制造先进芯片了。 在三星等多家企业出现事故后，很多企业都意识到了LLM使用可能造成的数据泄露问题。就在5月份，苹果公司也限制员工使用ChatGPT和其他外部AI工具。当然，苹果公司也在开发自己的LLM产品。 不只是苹果公司，摩根大通、美国电信运营商Verizon等公司都已经宣布禁止使用ChatGPT等应用，亚马逊也希望工程师们使用内部AI工具。 就在11月10日，投资了OpenAI并为广大企业提供OpenAI云服务的微软，因为担心公司机密数据泄露，竟然也开始禁止员工使用ChatGPT，建议员工使用自家的Bing Chat工具。 出于数据安全忧虑，美国银行、花旗集团、德意志银行、高盛集团等多家金融机构已经禁止员工使用ChatGPT聊天机器人处理工作任务，日本的软银、富士通、瑞穗金融集团、三菱日联银行、三井住友银行等企业，同样限制了ChatGPT和类似聊天机器人的商业用途。 现在，

▲ 图片由AI生成 LLM强势挺进端侧，AI大语言模型端侧部署如何影响超自动化？ 端侧部署对大语言模型落地有什么好处？对超自动化有什么影响？ 产业上下游齐发力LLM挺进端侧，大语言模型加速落地利好超自动化 芯片、云服务、终端厂商齐发力，LLM决胜端侧，超自动化受益其中 从谷歌推出Gecko到高通引入Llama 2，端侧部署成为LLM落地重要方向 大语言模型端侧部署+LLM超自动化，“贾维斯”智能管家照进现实 文/王吉伟 算力资源吃紧，成本居高不下，数据隐私泄露，用户体验不佳…… 以OpenAI为代表的大语言模型爆发后，多重因素影响之下本地化部署成为LLM落地的主流模式。LLM迫切需要部署在本地设备上，围绕LLM端侧部署的研究与探索空前高涨。 5月份，Google推出了可以在旗舰手机上离线运行的PaLM2 轻量版Gecko。 从这一刻起，能够在端侧运行的大语言模型成了厂商们的重要任务。毕竟LLM要落地，移动终端是最好的载体之一，同时端侧也有着巨大的市场空间。 于是，厂商们纷纷开启狂飙模式，踏上LLM的压缩、蒸馏及优化之路，要把自家的云端大模型先行装进手机。 也就是在此期间，高通提出了混合AI概念：AI处理必须分布在云端和终端进行，才能实现AI的规模化扩展并发挥其最大潜能。 端侧的市场规模，加上混合AI趋势，就连微软也与Meta结盟共同推出了可以部署在端侧的开源大语言模型Llama 2。 被称为“GPT-4最强平替”的Llama 2，可以让开发者以很低的成本为客户提供自主大模型，将为开发者们带来更多可能性和创新机遇。 由此开始，各家芯片厂商全力研发能够适配各种大模型的芯片、技术以及解决方案。 虽然能够支持LLM本地运行的芯片还没有量产，但高通在世界人工智能大会期间于手机端使用SD十几秒生成一张图片的演示，迅速吸引多方眼球。 高通计划2024年开始在搭载骁龙平台的终端上支持基于L

作者 | 追辛 编辑 | G3007 摘 要 从商业化的角度考量，由于训练数据的不同、算法的不同、法律规范的不同等原因，国内再去做ChatGPT一样的产品是比较难的，但垂直类的行业大模型方面，却有着更多发散性的机会。此前，业内就曾预计，未来通用大模型最终只会留存2-3家，但是垂类大模型会百花齐放，丰富的行业场景才是ChatGPT最大的看点。目前，多家教育公司纷纷发布了最新的教育类大模型产品，而教育成为AI落地最快的场景之一。我们认为，教育的行业大模型有三大看点： 1、 “教育是ChatGPT最容易落地的领域”一语成谶。 2、 在教育行业抢跑大模型的同时，我们也发现了一个新问题：那就是企业涉足大模型业务，到底是采用自研先行一步，还是等成熟后打通接口进行外采？从这国内第一波“百模大战”来看，大厂们基本上都选择了自研的路径。 3、 ChatGPT风口之下，教育科技存在无限可能。 今天，2023年全国高考正式拉开大幕。而国内大模型的这场“高考备战”，逐渐进入到了“垂类竞逐”，教育行业已然抢跑。 近一个月来，网易有道、学而思、科大讯飞先后发布了最新的教育类大模型产品。其中有道是基于“子曰”大模型开发的AI口语老师，学而思官宣数学大模型MathGPT的研发，而科大讯飞是基于星火认知大模型推出的AI学习机。最新的消息显示，猿辅导以推出智能硬件——小猿学练机的方式涉足大模型，而作业帮也正在内测基于中国市场的教育大模型，涉及工具类App、智能硬件、图书等业务。 正如OpenAI联合创始人山姆·阿尔特曼曾表示，在ChatGPT支持下，会诞生极好的文案业务、教育服务或者其它公司。今天高考命题作文发布之后，就有不少人尝试用AI来写高考作文。 那么，在这场百模大战的“高考冲刺”中，教育类企业率先交卷的背后，又有哪些看点？ 01 看点一：“教育是ChatGPT最容易落地的领域”一语成谶 自ChatGP

  这几天学习了陆奇老师的最新演讲“我的大模型世界观”，很受启发与震撼。用我去年的思考“这个世界唯一不变的就是不断变化”，作为引子来描述一下近两个月的直观感受。 1、去年的时候还在喊着“The only constant is change.”这个世界唯一不变得就是不断变化。而现在你连适应变化的机会与时间都没有，单说ChatGPT在这两个月里就给这个世界带来了无穷无尽的变化，而这只是大模型的开始，我很想用一句套话来讲述这个事实：会有更多的模型不断涌现，直到……。 2、其实直到什么，直到哪里？我们并不清楚，因为随着大模型的成本从边际走向固定，就代表这个社会已经出现结构性的变化，就像1995-1996年，互联网新范式的拐点出现，以Google为代表的搜索引擎的出现，获取信息的成本从边际走向固定，当然现在获取信息的成本已经趋近于零。而大模型这个新拐点的出现，也带来了模型知识无处不在的新范式，我们也可以想象最终模型知识的获取成本也将会零。或许我们可以期待直到下一个新范式的到来，比如像陆奇老师畅想的：行动无处不在（自动驾驶+机器人+空间计算）的行动生态系统。而我们到底该如何适应这些变化呢？ 3、我之所以用适应变化，而不是跟上变化，是因为不管你相信不相信，有没有感觉到，科学技术的进步日新月异，不以任何人意志为转移，因为资金源源不断地涌入，飞轮已经在运转。并且这个范式到下个范式所需要的时间，会大大缩短，这来自于范式迁移的指数级加速，通俗一点讲21世纪的技术发展等价于过去200个世纪的总和。而我们人同样作为模型的组合，人有的模型大模型都有，而且一定意义上还没有局限性，即使我们适应了变化，那么我们的竞争力在哪里呢？ 4、以前觉得思考很累，当然学习也很累，考试也很累，我相信很快我们连体会这种累的机会都没有，因为接下来获取知识是零成本，脑子是个好东西，可惜很多人可能再也用不到了。而比如

自2022年11月ChatGPT横空出世以来，人工智能AI行业像开了外挂般，迎来迅猛发展的大趋势。微软谷歌等硅谷大厂，还有国内科技巨头的战争，也已经进入了白热化阶段。以往大家常讨论大模型的巨头竞争，而笔者早前已经提及「AI+游戏」所带来的巨大变革。生产力工具的变革主要体现在两个层次，一是收入的直接提升，二是企业生产过程中的降本增效。同时，技术的变革将会带来创新的商业模式，以及产业格局的变化。笔者将简单描述 AI 于广告传媒的应用层面。 AI在营销领域中的应用有两个层面：1）广告素材制作流程的降本增效；2）在广告投放流程中提升精准度。生成式 AI 主要应用在前者当中，简化文案、图片和视频的制作流程，如辅助广告剧本创作、图片视频自动匹配合适音效、或根据剧本制作出对应的视频特效等；后者主要依赖于各个流量/广告平台的技术实力，例如智能竞价、精准匹配及ROI优化等。AI在营销领域的应用，广告主预算的迁移将会直接利好下游广告平台及其广告产业链。在线广告产业链主要分为4个部分：（a）广告主、（b）营销公司、（c）广告服务商、（d）广告平台。广告行业增速及支出规模一向与宏观经济增速有所挂钩，而广告主在各个流量平台的广告预算分配直接影响下游产业链分配。因此，在AI协同下，更精准的广告投放大大提升用户对广告接受程度，从而提高用户流量及每用户时长，广告主会从而提高广告预算，广告产业链亦会受惠。例如，微软于 23 年 2 月推出 New Bing 浏览器，集成 Chat GPT 产品，提升搜寻引擎的匹配效果；根据微软企业副总裁提到，在 New Bing 宣布上线 48 小时内，超 100 万名用户申请加入，预计未 来广告主预算也将因搜寻引擎市场格局的改变而重新分配。 营销方面，AI赋能主要体现在3个方面：（1）自动生成与产品匹配高度相关，有助提升内容创作效率，降本增效（2）通过对客户群体数据学习，

GPT等AI大模型震撼来袭，基于RPA的超级自动化仍是最佳落地载体 对话弘玑CPO贾岿，深入了解国产RPA厂商对AI大模型的探索与实践 文/王吉伟 关于RPA已死的说法，在中国RPA元年（2019年）投资机构疯狂抢项目之时就已经有了。 说它会死的，一般会认为RPA是一种过时的技术，一种打补丁的技术，一种不稳定的技术。在很多人眼里，依赖UI抓取实现的自动化，最终都会被基于API接口的集成自动化所替代。 现在已经过去5年，RPA不但没有死，还进化出了智能自动化和超级自动化。 没错，RPA没死是因为当代RPA都是基于AI构建的，几乎所有主流厂商都在推出RPA产品之前先一步进行AI的研发。 现在采用超自动化架构的RPA集成了NLP、OCR、低代码、流程挖掘、chatbot等几乎所有先进AI技术和工具，并且还在通过UI和API集成更多的技术以为客户提供更全面的端到端自动化解决方案。 当然，说RPA已死也是有道理的，因为没有融合AI技术的RPA早已经死了。 可谓生也AI，死也AI。 每隔一段时间，当RPA技术发展遇到瓶颈或者新技术会对其造成冲击时，就会有看衰RPA的声音出现，并再次提及RPA已死。 现在，以GPT为代表的AI大模型（LLM，Large Language Model）来了，ChatGPT及Midjourney等基于LLM的杀手级应用对各行各业都造成了巨大的冲击，由不得大家不去考虑LLM对各种软件系统的影响。 于是，人们又开始探讨RPA的未来归宿。 起初就连RPA厂商也会为之恐慌，毕竟LLM都是巨头大厂才能玩得起的，有了AI大模型，主打UI自动化的RPA是否还有存在的必要？RPA技术的发展是不是就到此为止了？AI大模型会不会取代RPA？（PS：关于LLM会不会取代RPA，可以参考王吉伟频道之前的文章，本文不再展开讨论。） 扩展阅读：基于AI构建的当代RPA，在生成式AI影响

  ChatPPT：Motion实战，一键生成PPT，对话更改为自己想要的样子。首先下载安装包，并且申请ChatPPT的试用，一般24小时内就能通过了的。图片安装完成之后，打开PPT，Motion go插件就出现在PPT里面了，Motion go是一个插件。图片如果Motion go插件没有出现在工具栏，那么需要调出加载项喔，我用的是微软的PPT，具体路径 文件-选项-加载项-转到->在Motion go选中对话框即可喔。图片如果你的试用已经通过，就可以调用 ChatPPT了，你可以选择自己方便的文档上传来自动生成PPT，当然Motion go也内置了不同内容风格与色彩语言，可以选择让Motion go 执行为你想要的风格。图片当然，你也可以在对话框，直接输入你想要的风格：这样的便捷，是不是帮到你了呢？除了Motion go，下面再给小伙伴们介绍另外一款PPT生成工具：Gamma此处省略注册方法，直接看效果：实际我给的是纯中文，它添加了英文，是不是在某一些场合显得高大上呢图片具体看一下步骤：主页是这样的：图片选择 New with AI之后，有几个选项可选，PPT，word，以及网页。我们今天就试着做一个PPT吧。图片你今天想要一个什么样的话题呢：尽情的输入吧，比如我根据我工作的需求输入。图片让我试着输入一下我想要的PPT内容图片当我点击继续之后，如下界面，我需要选择一个样式，点击继续。图片然后Gamma就会基于GPT运行了喔，期待中。。。。。。。图片最终生成的效果还是不错的：可以复制，也可以生成pdf文件下载。有需要整体效果的小伙伴可以联系我啊。图片以上是两个PPT的AI生成工具。接下来让我们尝试一下AutoGPT工具：Cognosys同样略过所有的注册环节：为你的任务起一个名字；设定一个目标，在设定一些需要做的工作。那么Cognosys就会为你主动生成你

从GPt 刚出世时我就一路关注，确实给我赚了不少钱，可能因为操作太频繁了，总会有出错的一天 美股Ai回忆录 亏钱了时对自己都没信心，辛苦几个月的收益一晚上给亏没了，27.3一路疯涨到35,我反向做空里外亏了2000多。 4.4日，我将正在下跌的ai以29.3平仓，可截止今日4.6日股价跌至20.5，跌幅达到35%+ 目前为止亏损达3k➕，太心急了，以后要做大概率确定的事，少做短线操作，失误一次将会是巨额亏损，设置10%的至损线也极其重要 1.记住以后做空，绝对要在30块以上，当天涨幅超过10%以上，出现下跌趋势以后再做空 2.股市大涨行情好的时候别着急做空 3.发现错了立马掉头别犹豫！果断点！ 4.轻易不要去做空，弄不好就错过大涨的行情。 5.永远不要亏钱 6.做空至少要保证有买入时2.5倍的本金才能做空，资金不够是坚持不到胜利的黎明的,一旦搞错方向，上涨行情是没有节制的哦 7.不碰中概股，中概都是垃圾，除了瑞辛和多多能偶尔买一下 8.等本金攒够了，坚决持有英伟达(240以下)和苹果(140以下），英伟达可以定投 根据文献，他们计算出了C3.ai的每股公允价值为10.15美元。3.31日该股的股价约为每股33.540美元，因此其被高估了206.87%以上。

3月29日，2023数字安全发展与高峰论坛召开，三六零(601360.SH，下称“360”)创始人周鸿祎以“大语言模型引领工业革命”为题发表演讲，并宣布了“彩蛋”演示环节。他说，“很多人关心360的人工智能进展，今天把‘刚出生的孩子’抱出来给大家看看，叫360GPT还是360AI还没想法，希望大家多提宝贵意见，帮它起个名字”。网友直播间戏言“红孩儿”出世。 演示中，360“红孩儿”回答周鸿祎为什么总谈论GPT话题时，它认为周鸿祎既表示GPT是场工业革命，又担心它对人类发展造成风险，其观点矛盾。周鸿祎点评称，生成式AI和搜索的最大的区别是，搜索是严格按照关键字匹配，而生成式AI和人类大脑一样，能够联想，有自己的主观观点。当回答“开会时，老板说我再讲10分钟意味着什么”时，360“红孩儿”的回答体现了对人类语言艺术和人情世故的理解力，得到了现场掌声。 此前的演讲中，周鸿祎表示，“GPT是场新工业革命，其意义超越了互联网、iPhone的发明。”未来每个行业、企业、个人都会拥有定制化GPT。在场景化、工程化、产品化、商业化方面中国拥有优势，有能力发展自己的人工智能大语言模型。但中国大语言模型距离GPT-4有两到三年时间差距，需要更多的宽容和耐心。 周鸿祎还表示，对于人工智能将带来“失业潮”他持乐观态度。他说，人工智能大模型是全人类知识的集大成者，能够赋予普通人更强大的能力。此外，它“解锁”了专业技能的限制，让有才华但缺乏专业技能的人得以发挥才能。未来，使用GPT，学会“问问题”是最关键的技能。 作为一家搜索引擎厂商，360在发展人工智能大语言模型上具备数据获取和处理的工程化能力、人工知识训练、场景三大核心优势，将坚持“两翼齐飞”战略，先占据场景，同步发力核心算法技术。周鸿祎现场介绍了360大模型战略在ToC、ToSME、ToG&B方面的商业化场景落地计划。 比如在To C端

暂停6⃣️个月能追上否

赶不上的、急了

$百度(BIDU)$ 这场发布会是「被逼出来」的。 一层，竞争不得不战，ChatGPT对搜索的冲击实在太大了，BATTMD里影响最大的就是度娘; 二层，市场不得不宣，数百家已经联合宣发的公司，数以百万计的体验用户，都需要国产版GPT来填补这个空白，这个空白势能机会，短期值10亿刀，长期价值无法统计; 三层，内部不得不上，丑媳妇早晚见公婆，用外部需求倒逼内部进度，仓促上马也比磨磨叽叽 强。

编译 | 豆豆 编辑 | 龚岩 “我认为人形机器人与人类的比例将超过1：1”，伊隆·马斯克3月1日如是说。这句话从特斯拉这位自封的电音之王嘴里说出来，与其说是预测，更像是一种承诺。马斯克先生的汽车公司正在开发代号为Optimus的AI（人工智能）机器人，将会在家庭和工厂中应用。他在特斯拉投资者日说这句话时，背后放的是Optimus在没有辅助的情况下到处走动的视频。 鉴于马斯克先生没有详细说明如何或何时该宣传片会转化为超过80亿个机器人组成的大军，我们暂且可以把这看作科幻小说看待。但是他的确涉入了对于工作未来非常真实的讨论。特定形态的AI赋能的自动化正在迅速转化为科学现实。 自从去年11月以来，AI对话者ChatGPT以其几乎可以冒充人类的能力惊艳了全球用户。通过分析互联网上的大量数据，其他“生成型”AI也在创作与人类作品类似的文本、图像和声音等。上个月，计算巨人IBM的老板预测AI将能够完成大部分白领职员的工作。3月6日，微软宣布发布一系列AI“助手”，可以协助从事销售、营销到供应链管理等各类工作的员工。不淡定的观察者们嘴里已在嘟囔着工作将要迎来世界末日。 当然，人们对科技的工作替代效应的担忧已是由来已久。在19世纪初的英国，强烈抵制技术革新的勒德分子就因此烧毁了工厂的机器。随着战时机械化创新的应用，激发了1950年代一波对于大规模失业的恐慌，“自动化”作为术语也首次广为人们所知。1978年，英国首相James Callaghan要求政府就所在时代的技术突破——微处理器——开展就业缩减潜力的研究。10年前，牛津大学的Carl Frey和Michael Osborne发表了后续被引用了5000次的著名文章，宣称在未来的“一二十年”，美国工人从事的工作任务中47%都将被自动化。现在，甚至乐观的马斯克先生都在疑惑机器人数量超过人类意味着什么：“甚至到那时经济本身是什么都不太明确”

编译 | 豆豆 编辑 | 龚岩 自从ChatGPT去年11月发布以来，该迷你行业已经打破了科技业整体的下滑趋势。几乎每周都会有基于“大模型”（赋予ChatGPT等AI以智慧的大型复杂算法）的“生成型”AI（人工智能）发布。2月24日，Facebook母公司Meta发布了名为LLaMA的模型。据报道，特斯拉和推特的老板伊隆马斯克也想创造一个不像ChatGPT那么警醒（Woke）的AI。还有一类是英国企业家Ben Tossell维护的模型，其中刚刚加进了Issaac Editor（“艾萨克编辑”，可帮助学生写论文）和Ask Seneca（“问问塞涅卡”，能回答基于司多葛学派哲学家著作的问题）。已有一亿用户的ChatGPT也许被人们谈论得最多，对话得也最多。而Tossell先生的数据库则揭示着，生成型AI的实际动作存在于由大模型赋能的各种形态的非聊天服务中。 每个大模型都是经由文本、图像、声音文档或其他数据训练过的。这使得它们能够理解自然语言指令，并给出文本、艺术或音乐形式的反馈。尽管这样的系统已经存在一段时间了，但还是要靠ChatGPT这样面向消费者的服务来俘获全世界——还有投资者——的想象力。就像风险投资公司Index Ventures的Mike Volpi指出的，在受到加密货币崩盘和源宇宙破灭伤害后，他与科技投资人同行们此时恰好正在寻找下一个高增长目标。此外，大模型使得在网络浏览器和智能手机上（甚至还不限于此）打造新的服务和应用变得很容易。另一家风险投资公司Accel的Steve Loughlin说：“你可以打开笔记本电脑，注册个账户，马上就能与模型开始交互。” 资金正在大量涌入。据报道，在早期的10亿美元投资以外，微软今年1月又在ChatGPT背后的初创公司OpenAI身上投了100亿美元。据另一家风险投资公司NfX的Pete Flint点数，现在已有

| 来源：启霖资本 | 周期：2023年2月20日~2月24日 “启霖观察|元宇宙行业周报”定期发布，专注元宇宙行业动态，汇总一周资讯。从政策走向、行业资讯等多个维度跟进元宇宙行业最新变化。 一、政策动态 01►国家互联网信息办发布第十一批境内区块链信息服务备案清单，央数藏等获得备案 2月21日，国家互联网信息办公室发布第十一批共502个境内区块链信息服务名称及备案编号。本批公布的清单中，数字藏品相关的备案项目过半。备案清单包括：人民日报国家人文历史数字藏品平台（主体名称：《国家人文历史》杂志社有限公司）、央视网数字藏品发行平台央数藏（主体名称：央视国际网络有限公司）、中国邮政数字藏品平台（主体名称：中邮电子商务有限公司）、腾讯区块链TrustSQL软件（主体名称：腾讯科技（深圳）有限公司）、华为云数字资产链（主体名称：华为云计算技术有限公司）等。 02►上海临港新片区：力争3-5年XR产业总体规模超100亿元 2月21日，《临港新片区加快XR产业集聚发展行动方案》和《2023年临港新片区信息化项目场景》发布，上海自贸区临港新片区力争用3-5年时间，实现XR产业总体规模突破100亿元，围绕XR关键器件、关键技术、终端设备、内容供给、关键软件等方向展开布局，建成一批覆盖全产业链生态的公共服务平台，打造具有区域影响力的特色园区和产业发展集聚区，并推动产业与场景联动。 03►浙江出台未来产业发展“新政”，优先推进元宇宙、仿生机器人等 近日，浙江省政府官网发布《关于培育发展未来产业的指导意见》。《指导意见》提出，优先发展未来网络、元宇宙、空天信息、仿生机器人、合成生物、未来医疗、氢能与储能、前沿新材料、柔性电子9个产业，探索发展量子信息、脑科学与类脑智能、深地深海、可控核聚变及核技术应用、低成本碳捕集利用与封存、智能仿生与超材料6个产业。 04►深圳发改委：登记机构应当运用区块链等

目前来讲chatgpt 这么火热，可供选择的标的 我觉得只有 $英伟达(NVDA)$ 。 1.Nvidia的cuda现在在AI界几乎垄断，且短时间无法替代。 2.现在AI行业对算力的需求远超算力产能...当然还有IO(训练侧其实目前主要是IO瓶颈。)。 3.不要觉得现在train一次gpt3.5， 10-20m刀很便宜。要知道text2text类的纯文本nlp任务其实是相对计算量需求较少的业务。后面夸模态，多模态模型才是重头戏，什么时候chatgpt可能看懂图片，看懂视频，音频，不仅能输出文字，还能输出图片，音频，操作状态甚至输出模拟计算机外设键盘鼠标等，这才是真正的革命。而这一切现在的算力起码需要增长几个数量级才能打到。现在整个互联网的VC基本都在涌向这个赛道，而且算力成本的下降速度远比不上增长速度(起码未来5-10年内是这样的。) 4.就算云端推理侧，目前t4 v100 a100仍然是主流的选择，即便是google针对自家tensorflow框架优化的tpuv4，相比于a100也仅仅便宜20%(其实这玩意除了google根本没人用)，起码短时间2-3年 这个格局不会改变。 5.车载、自动驾驶这块， 高端方案基本清一色是nvidia orin ，问了几个做自动驾驶的朋友。这一块除了特斯拉，基本也是没有对手...... 而且nvidia的方案极易部署，模型train完量化好基本可以直接挪到板子上跑 不用考虑算子兼容之类的问题。

组局中国ChatGPT能不能成？ 大家都仍旧沉浸在ChatGPT的海洋里面？连退休了的美团联合创始人王慧文都一直吆喝要组局，弄AI，还给大家公布了email联系，不知道是看热闹的人多，还是真的有AI技术的人会join，至少大佬说了不差钱，还是很令人激动的。港股最近最大的新闻还是REITS的供股，我们也为了AI，她让我们继续好好做节目，找投资专家来回答相关问题，比较好。之前网上传出来担心2月15日有股市大跌的预测，如果真的实现了，我们以后就只需要问ChatGPT股票的看法了，大家看看CPI出来，市场是否如此走？ 1:07 节目开始 2:20 类ChatGPT平台如何回答我要不要供股领展的问题？ 3:36 领展(0823)/加息环境下，公用股的表现并没有很好？/中海油(0883)$领展房产基金(00823)$ $中国海洋石油(00883)$  6:48 ChatGPT预测2月15日会有股灾？很快不用看印度神童 13:55 ChatGPT效应继续？美团（3690）联合创始人组局做中国ChatGPT？$美团-W(03690)$  Meta Platforms(META)/元宇宙的概念已经玩完？$Meta Platforms(META)$  23:05券商股的反应是否过大？耀才证券(1428)