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慕子

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04-17

真真假假

特斯拉的“低成本电动汽车”项目已被暂停

03-08

没看懂哪里像好事多了

02-29

你说的我很认同👍🏻

2023-08-24

腾讯共要回购多少股票？现在已经回购了多少啦？

腾讯控股：8月24日回购124万股股份，耗资约4亿港元

2023-05-30

得需要GPT-4才行吧

用ChatGPT炒股大赚500%？2.5万投资者押注1个亿

2023-05-09

期待

正面对抗微软BingChat：谷歌将用AI升级搜索引擎

2023-05-05

标题

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2023-05-02

说说你对这篇新闻的看法...

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2023-05-01

确实是需要天时地利

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2023-04-25

看不懂系列

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2023-04-20

已经很厉害了👍🏻

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2023-04-17

这

传ASML遭砍单，大客户砍逾四成订单

2023-04-14

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1.45万亿！74岁的他成为世界首富

2023-03-31

宫斗😂

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2023-03-31

华为

关于对美光公司在华销售产品启动网络安全审查的公告

2023-03-31

我来挣积分

开盘 | 美股三大指数集体高开，维珍轨道跌43%

2023-03-31

玩不起的心跳

市场消息：FDIC行使纽约社区银行股权以获得对签名银行的收购权

2023-03-27

啥

终于敲定接盘侠！第一公民银行买下硅谷银行

2023-03-26

看了评论我放心了

百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶

2023-03-26

护城河……技术壁垒

联网之后的ChatGPT，已经远不止“iPhone时刻”那么简单

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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>在港交所公告，于8月24日回购124万股股份，每股作价321-327.8港元，共耗资约4.02亿港元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/efa7ae44572988ac4812670ba0031525\" title=\"\" tg-width=\"1569\" tg-height=\"518\"/></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e7799eeb7043b8caaf3d109c3b13109e","relate_stocks":{"80700":"腾讯控股-R","BK1526":"科网股","LU0084288322.USD":"Natixis Asia Equity RD USD","LU0348788117.USD":"ALLIANZ EMERGING ASIA EQUITY \"A\" (USD) INC","LU0348814723.USD":"ALLIANZ TOTAL RETURN ASIAN EQUITY \"A\" (USD) INC  NC","IE00BGV7N243.SGD":"FSSA Global Emerging Markets Focus I Acc SGD","IE00B5MMRT66.SGD":"NEUBERGER BERMAN CHINA EQUITY \"A\" (SGDHDG) ACC","LU0054450605.USD":"HSBC GIF GLOBAL EMERGING MARKTS EQ \"AD\" INC","LU0370786039.SGD":"Fidelity Greater China A-SGD","LU0051755006.USD":"摩根大通中国A (dist)","LU0287142896.SGD":"Fidelity China Focus A-SGD","LU0315178854.USD":"EASTSPRING 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justify;\"><strong>ChatGPT有那么神吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">近日，有投资者让GPT分析了超过1万篇新闻文章和100份公司研究报告，为一个管理着5万美元的投资组合选择20只股票，并每周提供更新。该投资组合最初的选股包括伯克希尔哈撒韦公司、亚马逊、D.R.霍顿和达维塔健康。</p><p style=\"text-align: justify;\">两周后，这一投资组合上涨了2%左右，基本上和大盘持平。</p><p style=\"text-align: justify;\">有趣的是，按百分比计算，该投资组合中最后五名下跌的幅度比前五名上涨的幅度更大，所以未来跟着GPT-4投资的话，选择5-10个标的可能更明智？</p><p style=\"text-align: justify;\">除此以外，一个名叫ChatGPT Crypto Trader的小型加密货币投资账户正尝试从GPT-4获得建议，以决定何时做多以太坊。</p><p style=\"text-align: justify;\">该账户称，其回测到2017年8月的收益率为11000%。自1月以来，该账户现实中上涨了三分之一，但跑输了以太坊，后者价格同期上涨了60%。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也说明，投资者需要谨慎使用AI进行交易。</p><p style=\"text-align: justify;\">由于可能存在错误信息，数字货币衍生品平台Bitget最近放弃了在平台上使用AI的实验。一项对Bitget用户的调查发现，80%的用户对人工智能有过负面体验，包括虚假投资建议和其他错误信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">Bitget董事总经理Gracy Chen说：</p><blockquote>这些人工智能工具虽然强大又聪明，但可惜的是，它们缺乏理解市场微妙差异和趋势所需的人类智慧。</blockquote><p style=\"text-align: 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Chen说：这些人工智能工具虽然强大又聪明，但可惜的是，它们缺乏理解市场微妙差异和趋势所需的人类智慧。不过，就在四月份，有一帮研究人员发表了两篇学术论文，用ChatGPT研究金融市场相关的问题。其中一篇论文是关于解读美联储的声明是鹰派还是鸽派，另一篇是确定头条新闻对一只股票来说是好还是坏。初步结果显示，ChatGPT表现得相当不错。这表明，在使用AI技术将大量的新闻文章、推特推文、演讲等转化为交易信号方面，可能迈出了重要一步。虽然此前华尔街的量化分析师们就使用语言模型来部署诸多交易策略，例如处理公司财报、整合公司的最新头条新闻、分析Reddit论坛上面的帖子、衡量股票在Twitter上的受欢迎程度等，但最新学术研究表明，GPT在解析上下文方面达到了一个新的水平，能够加速阅读过程，也能让更多的金融业人士获得相关信息。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":495,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":656619683,"gmtCreate":1683643009543,"gmtModify":1683643010975,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"期待","listText":"期待","text":"期待","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/656619683","repostId":"2333238952","repostType":2,"repost":{"id":"2333238952","pubTimestamp":1683548006,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2333238952?lang=&edition=full","pubTime":"2023-05-08 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Dior、Celine、Fendi等奢侈品牌，被称为“一匹穿着开司米衫的狼”。</p><p>LVHM公司内，没有一个品牌是出自阿诺特之手，但他却成了这个奢侈品王国实实在在的“掌门人”。如今，已经74岁的阿诺特，还在开着他的战车攻城略地。</p><p><strong>越贵越爱买的中产们，将他推向世界首富</strong></p><p>“告诉我你是怎么花钱的，我就知道你是什么样的人。”美国经济学家弗农·史密斯一语点出奢侈品的符号价值。</p><p>当奢侈品还是上流社会的专属时，阿诺特就试图让更多人了解这种生活方式。在杜兰德所著的《全世界为之惊艳的奢侈品教父伯纳德·阿诺特》一书中，他就提到：“你必须让人们对不是真正需要的东西产生神秘的欲望，这是精品业赚钱的奥秘。”</p><p>从1987年至今，阿诺特进行了62笔收购，持股74家公司。但凡关系到 LVMH集团核心地带的品牌，他不惜一切拿下，涉及到LVMH边缘地带的品牌，收购后并入其他产品线。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/26d4a4e95c770f022454f13fabcef8af\" title=\"图源 unplash@wiediger\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/><span>图源 unplash@wiediger</span></p><p>通过多笔收购，他为中产们打造了一个“奢侈品帝国”——既售卖葡萄酒和烈酒、时装皮革制品，又售卖香水与化妆品、钟表与珠宝。</p><p>在全球经济不景气的背景下，奢侈品巨头的“凡勃伦效应”（商品价格定得越高越能畅销）反而愈来愈盛。</p><p>以中国市场为例，今年开年，香奈儿、爱马仕、LV等奢侈品多轮涨价，抱着“买到就是赚到”心态的消费者，冲向北上广深的奢侈品专柜，在门店外大排长龙。LVMH本身对中国市场也较为看重。随着电商的发展，从2015年起，由Make Up Forever打头阵，LVMH旗下品牌五大事业部都已经入驻了天猫平台，此后包括娇兰、馥蕾诗、泰格豪雅、真力时、酩悦轩尼诗、rimowa、等多个品牌开出旗舰店，旗下的高奢品牌LOEWE也开出了香氛线线上店。而后，LVMH的顶奢品牌也入驻了<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>平台。</p><p>越贵越爱买的中产们，让奢侈品集团及其背后的掌门人赢麻了。LVMH集团2022年收入和利润双双创下历史新高，集团销售收入达792亿欧元，营业利润达211亿欧元，其中，LV品牌的收入首超200亿欧元，创历史新高。另一顶奢品牌爱马仕，2022年总营收达116亿欧元，营业利润46.97亿欧元，净利润率29%，创下近10年以来的最高记录。</p><p>包括阿诺特在内的企业家们深谙这个道理——近三年，高净值人群成了奢侈品爆发的主要动力，赚有钱人们的钱，才能让部分有钱的人继续有钱。</p><p><strong>子承父业，建筑业发家</strong></p><p>大开大合的布局能力和标志性的强硬手段，从阿诺特的青年时期便开始显现。</p><p>和很多白手起家的富豪不同，阿诺特是个顺风顺水的富二代。在他幼时，专门做工业建筑的阿诺特家族企业已在法国崭露头角。从巴黎综合理工学院毕业后，他去了自家的建筑公司工作，一心等待继承家族企业。</p><p>进入家族企业不久，在公司的发展方向上，他和父亲出现了分歧。阿诺特认为工业建筑利润薄、回款难，市场空间有限，不如转向做公寓和度假别墅类的开发，赚富人的钱。</p><p>据《环球经营人物》杂志报道，他的意见被偏保守派的父亲否决，他一边默默工作，一边游说公司多名高管。最终，这个意见相左的故事，以阿诺特的胜利告终，父亲最终将工业建筑业务卖给了罗斯柴尔德家族。</p><p>家族企业经重组后，公司有了高达400万法郎的现金流，员工从1000多人裁减至不到百人，运营成本和财务状况有了改善。为了掌握话事权，阿诺特不断拉拢公司股东，并在28岁那年接替父亲，成为了家族企业的CEO。短短五年，他将公司变成法国顶尖的私人住宅开发商。</p><p>这是阿诺特的商界第一战，在那时，他杀伐决断的个性与商业前瞻性已经初现端倪。</p><p>在阿诺特的私宅开发生意风生水起之际，法国出台了一系列经济改革政策，创立富人税。欧洲企业家纷纷前往美国淘金，阿诺特也不例外。</p><p>1981年，阿诺特在美国纽约乘坐出租车时，询问司机是否听过法国总统蓬皮杜，司机回答，“不，但我知道克里斯汀·迪奥”。司机无心的一句话，却让阿诺特有了收购迪奥的想法。</p><p>1984年，他返回法国，盯上了迪奥母公司——濒临破产的法国前纺织业巨头布萨克。</p><p>这个“烂摊子”有36亿法郎的债务，还有3万多名罢工的员工。阿诺特抵押了家族企业，并联合<a href=\"https://laohu8.com/S/LBAI\">拉扎德银行</a>的老总以及两名石油行业投资人，共同出资4亿法郎收购了布萨克。</p><p>入主迪奥后，阿诺特裁掉万名员工，并从其他公司挖角天才设计师，迪奥两年内起死回生。</p><p><strong>逢低买进，缔造第一奢侈品帝国</strong></p><p>阿诺特在奢侈品界声名鹊起，有一条行之有效的路径：与其打造一个品牌，不如收购来的迅速。在收购迪奥母公司后，拥有迪奥香水线的LVMH，成为阿诺特的下一个猎物。</p><p>老牌奢侈品LV、香槟和葡萄酒巨头酩悦、轩尼诗共同成立了LVMH集团，但由于经营理念和业务的差异，三方内斗不断，几大创始家族遭遇股权分散、控制权不稳的困扰。</p><p>为了争夺话语权，LV总裁亨利·拉卡米耶以迪奥香水为诱饵，想联手阿诺特来对抗轩尼诗。野心勃勃的阿诺特，却想吞下其背后整个LVMH集团。于是，他答应了LV老板，转头又跟轩尼诗合作。据外媒报道，二者疯狂内斗之际，他与英国分销商健力士成立了合资公司，准备联手收购LVMH。</p><p>1987年10月，华尔街大崩盘，法国股市暴跌，LVMH股票断崖式跳水，阿诺特准备已久的合资公司迅速出手，买进LVMH集团43%的股票，成为第一大股东。</p><p>这是他在商界的另一场战役，阿诺特成了这个竞技场的胜利者，不仅站上了LVMH的至高顶点，还在此后对LVMH业务线进行大刀阔斧的资产重组，带领LVMH稳坐全球奢侈品行业的王者地位。</p><p>尝到了LVMH的甜头后，阿诺特疯狂复制逢低买进的套路：在经济萧条时大肆收购市面流通股，砸钱接盘，而后开始裁员。</p><p>阿诺特带着LVMH，吞并了香槟王、库克香槟、纪梵希、芬迪、娇兰、宝格丽、丝芙兰等品牌，将凯歌香槟整合进酒水饮料部门，迪奥、纪梵希及娇兰香水线则悉数归入香水部门。</p><p>在经济低潮期间，他完成一场又一场资本布局，被业界称为奢侈品生意场上的拿破仑。</p><p><strong>是另类天才，还是狼烟四起的入侵者？</strong></p><p>这个极其冷静、精明的超级资本家，依旧在寻找着下一个猎物。</p><p>世人对阿诺特的评价褒贬不一，有人膜拜，认为他是慷慨的慈善家、商业天才；有人斥责，认为他是唯利是图的企业家，所到之处均掀起腥风血雨。</p><p>在商界，他有自己的谋划和战略：悄无声息攻占下多个品牌，拿下无上限贷款权的“金钥匙”，让岌岌可危的品牌或起死回生、或重返巅峰。</p><p>例如站在布萨克的废墟之上，阿诺特力排众议，请来了意大利设计师詹弗朗哥·费雷，此后，又为迪奥找来了亚历山大·麦昆，让迪奥大放异彩；为Celine请来了迈克·柯尔和菲比·菲洛，使其从二三线品牌一跃成为近几年备受追捧的一线品牌。</p><p>“奢侈品需要创造一种根本不存在的消费需求，塑造时尚奢侈品牌必须遵循一个公式：通过挖掘品牌历史并用适当的设计师来诠释它，从而定义出品牌身份。”他曾在公开场合吐露打造品牌的秘诀。</p><p>不可否认，他也有自己的冷酷和残忍：关键时刻背叛盟友、让上万工人失业、趁虚而入对Gucci发起“毒丸计划”……例如拿下LVMH的第一天，手握绝对控制权的他便进行了内部“大清洗”，此前与他合作争权的伙伴双双被踢出公司，大批元老被无情放逐。</p><p>这样过激的手段，在他的商场厮杀中屡见不鲜。收购布萨克之前，他曾向政府承诺绝不裁员，收购后却进行资产变卖，解雇了9000名工人，只保留了迪奥和一家百货商场。</p><p>《商业周刊》对他的评价是：一个财富的洗牌者、一个入侵者、一个法国川普。</p><p>资本只看结果，一个人的是非成败，或许只能让时间来诉说。</p></body></html>","source":"lsy1596075940147","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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Dior、Celine、Fendi等奢侈品牌，被称为“一匹穿着开司米衫的狼”。LVHM公司内，没有一个品牌是出自阿诺特之手，但他却成了这个奢侈品王国实实在在的“掌门人”。如今，已经74岁的阿诺特，还在开着他的战车攻城略地。越贵越爱买的中产们，将他推向世界首富“告诉我你是怎么花钱的，我就知道你是什么样的人。”美国经济学家弗农·史密斯一语点出奢侈品的符号价值。当奢侈品还是上流社会的专属时，阿诺特就试图让更多人了解这种生活方式。在杜兰德所著的《全世界为之惊艳的奢侈品教父伯纳德·阿诺特》一书中，他就提到：“你必须让人们对不是真正需要的东西产生神秘的欲望，这是精品业赚钱的奥秘。”从1987年至今，阿诺特进行了62笔收购，持股74家公司。但凡关系到 LVMH集团核心地带的品牌，他不惜一切拿下，涉及到LVMH边缘地带的品牌，收购后并入其他产品线。图源 unplash@wiediger通过多笔收购，他为中产们打造了一个“奢侈品帝国”——既售卖葡萄酒和烈酒、时装皮革制品，又售卖香水与化妆品、钟表与珠宝。在全球经济不景气的背景下，奢侈品巨头的“凡勃伦效应”（商品价格定得越高越能畅销）反而愈来愈盛。以中国市场为例，今年开年，香奈儿、爱马仕、LV等奢侈品多轮涨价，抱着“买到就是赚到”心态的消费者，冲向北上广深的奢侈品专柜，在门店外大排长龙。LVMH本身对中国市场也较为看重。随着电商的发展，从2015年起，由Make Up Forever打头阵，LVMH旗下品牌五大事业部都已经入驻了天猫平台，此后包括娇兰、馥蕾诗、泰格豪雅、真力时、酩悦轩尼诗、rimowa、等多个品牌开出旗舰店，旗下的高奢品牌LOEWE也开出了香氛线线上店。而后，LVMH的顶奢品牌也入驻了京东平台。越贵越爱买的中产们，让奢侈品集团及其背后的掌门人赢麻了。LVMH集团2022年收入和利润双双创下历史新高，集团销售收入达792亿欧元，营业利润达211亿欧元，其中，LV品牌的收入首超200亿欧元，创历史新高。另一顶奢品牌爱马仕，2022年总营收达116亿欧元，营业利润46.97亿欧元，净利润率29%，创下近10年以来的最高记录。包括阿诺特在内的企业家们深谙这个道理——近三年，高净值人群成了奢侈品爆发的主要动力，赚有钱人们的钱，才能让部分有钱的人继续有钱。子承父业，建筑业发家大开大合的布局能力和标志性的强硬手段，从阿诺特的青年时期便开始显现。和很多白手起家的富豪不同，阿诺特是个顺风顺水的富二代。在他幼时，专门做工业建筑的阿诺特家族企业已在法国崭露头角。从巴黎综合理工学院毕业后，他去了自家的建筑公司工作，一心等待继承家族企业。进入家族企业不久，在公司的发展方向上，他和父亲出现了分歧。阿诺特认为工业建筑利润薄、回款难，市场空间有限，不如转向做公寓和度假别墅类的开发，赚富人的钱。据《环球经营人物》杂志报道，他的意见被偏保守派的父亲否决，他一边默默工作，一边游说公司多名高管。最终，这个意见相左的故事，以阿诺特的胜利告终，父亲最终将工业建筑业务卖给了罗斯柴尔德家族。家族企业经重组后，公司有了高达400万法郎的现金流，员工从1000多人裁减至不到百人，运营成本和财务状况有了改善。为了掌握话事权，阿诺特不断拉拢公司股东，并在28岁那年接替父亲，成为了家族企业的CEO。短短五年，他将公司变成法国顶尖的私人住宅开发商。这是阿诺特的商界第一战，在那时，他杀伐决断的个性与商业前瞻性已经初现端倪。在阿诺特的私宅开发生意风生水起之际，法国出台了一系列经济改革政策，创立富人税。欧洲企业家纷纷前往美国淘金，阿诺特也不例外。1981年，阿诺特在美国纽约乘坐出租车时，询问司机是否听过法国总统蓬皮杜，司机回答，“不，但我知道克里斯汀·迪奥”。司机无心的一句话，却让阿诺特有了收购迪奥的想法。1984年，他返回法国，盯上了迪奥母公司——濒临破产的法国前纺织业巨头布萨克。这个“烂摊子”有36亿法郎的债务，还有3万多名罢工的员工。阿诺特抵押了家族企业，并联合拉扎德银行的老总以及两名石油行业投资人，共同出资4亿法郎收购了布萨克。入主迪奥后，阿诺特裁掉万名员工，并从其他公司挖角天才设计师，迪奥两年内起死回生。逢低买进，缔造第一奢侈品帝国阿诺特在奢侈品界声名鹊起，有一条行之有效的路径：与其打造一个品牌，不如收购来的迅速。在收购迪奥母公司后，拥有迪奥香水线的LVMH，成为阿诺特的下一个猎物。老牌奢侈品LV、香槟和葡萄酒巨头酩悦、轩尼诗共同成立了LVMH集团，但由于经营理念和业务的差异，三方内斗不断，几大创始家族遭遇股权分散、控制权不稳的困扰。为了争夺话语权，LV总裁亨利·拉卡米耶以迪奥香水为诱饵，想联手阿诺特来对抗轩尼诗。野心勃勃的阿诺特，却想吞下其背后整个LVMH集团。于是，他答应了LV老板，转头又跟轩尼诗合作。据外媒报道，二者疯狂内斗之际，他与英国分销商健力士成立了合资公司，准备联手收购LVMH。1987年10月，华尔街大崩盘，法国股市暴跌，LVMH股票断崖式跳水，阿诺特准备已久的合资公司迅速出手，买进LVMH集团43%的股票，成为第一大股东。这是他在商界的另一场战役，阿诺特成了这个竞技场的胜利者，不仅站上了LVMH的至高顶点，还在此后对LVMH业务线进行大刀阔斧的资产重组，带领LVMH稳坐全球奢侈品行业的王者地位。尝到了LVMH的甜头后，阿诺特疯狂复制逢低买进的套路：在经济萧条时大肆收购市面流通股，砸钱接盘，而后开始裁员。阿诺特带着LVMH，吞并了香槟王、库克香槟、纪梵希、芬迪、娇兰、宝格丽、丝芙兰等品牌，将凯歌香槟整合进酒水饮料部门，迪奥、纪梵希及娇兰香水线则悉数归入香水部门。在经济低潮期间，他完成一场又一场资本布局，被业界称为奢侈品生意场上的拿破仑。是另类天才，还是狼烟四起的入侵者？这个极其冷静、精明的超级资本家，依旧在寻找着下一个猎物。世人对阿诺特的评价褒贬不一，有人膜拜，认为他是慷慨的慈善家、商业天才；有人斥责，认为他是唯利是图的企业家，所到之处均掀起腥风血雨。在商界，他有自己的谋划和战略：悄无声息攻占下多个品牌，拿下无上限贷款权的“金钥匙”，让岌岌可危的品牌或起死回生、或重返巅峰。例如站在布萨克的废墟之上，阿诺特力排众议，请来了意大利设计师詹弗朗哥·费雷，此后，又为迪奥找来了亚历山大·麦昆，让迪奥大放异彩；为Celine请来了迈克·柯尔和菲比·菲洛，使其从二三线品牌一跃成为近几年备受追捧的一线品牌。“奢侈品需要创造一种根本不存在的消费需求，塑造时尚奢侈品牌必须遵循一个公式：通过挖掘品牌历史并用适当的设计师来诠释它，从而定义出品牌身份。”他曾在公开场合吐露打造品牌的秘诀。不可否认，他也有自己的冷酷和残忍：关键时刻背叛盟友、让上万工人失业、趁虚而入对Gucci发起“毒丸计划”……例如拿下LVMH的第一天，手握绝对控制权的他便进行了内部“大清洗”，此前与他合作争权的伙伴双双被踢出公司，大批元老被无情放逐。这样过激的手段，在他的商场厮杀中屡见不鲜。收购布萨克之前，他曾向政府承诺绝不裁员，收购后却进行资产变卖，解雇了9000名工人，只保留了迪奥和一家百货商场。《商业周刊》对他的评价是：一个财富的洗牌者、一个入侵者、一个法国川普。资本只看结果，一个人的是非成败，或许只能让时间来诉说。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":617,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":653006693,"gmtCreate":1680276915012,"gmtModify":1680276917218,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"宫斗😂","listText":"宫斗😂","text":"宫斗😂","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/653006693","repostId":"1178563323","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":688,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":653000890,"gmtCreate":1680273916711,"gmtModify":1680273918105,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"华为","listText":"华为","text":"华为","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/653000890","repostId":"1171488452","repostType":2,"repost":{"id":"1171488452","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1680266376,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1171488452?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-31 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justify;\">而就在这几天，美光科技刚刚迎来至暗时刻，美光科技在周二晚些时候表示，第二财季收入同比大跌了53%，至约37亿美元。这延续了之前的坏消息，该公司第一财季收入同比下降47%，而且美光还预计截至5月的当前财季收入将下滑57%。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据券商的研报，美光发布FY23Q2（CYQ1）财报，单季营收37亿美元，环比-53%，毛利率-31.4%，亏损21亿美元，单季亏损幅度继续扩大，亏损包含了存货减值影响，FY23Q2为14亿美元，预计FY23Q3为5亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">美光的首席执行官Sanjay Mehrotra周二表示，他认为美光从云服务运营商那里获得的收入在刚刚结束的第二财季已经触底，而且这些客户的数据中心对人工智能(AI)处理器的需求增长也将推动对美光存储芯片的需求，因为AI芯片需要的DRAM容量大约是普通服务器处理器的八倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">Mehrotra在财报电话会议上表示：“半导体内存和存储行业正面临过去13年来最严重的低迷，价格环境异常疲软，这对我们的财务业绩产生了重大影响。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/97dc49a1c38f37d8c33d7241fccf9976","relate_stocks":{"MU":"美光科技","BK4532":"文艺复兴科技持仓","BK4553":"喜马拉雅资本持仓","BK4141":"半导体产品","BK4527":"明星科技股","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4579":"人工智能","LU2286300806.USD":"Allianz Cyber Security AT Acc 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Mehrotra周二表示，他认为美光从云服务运营商那里获得的收入在刚刚结束的第二财季已经触底，而且这些客户的数据中心对人工智能(AI)处理器的需求增长也将推动对美光存储芯片的需求，因为AI芯片需要的DRAM容量大约是普通服务器处理器的八倍。Mehrotra在财报电话会议上表示：“半导体内存和存储行业正面临过去13年来最严重的低迷，价格环境异常疲软，这对我们的财务业绩产生了重大影响。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":598,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":653000941,"gmtCreate":1680273828183,"gmtModify":1680273830457,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"我来挣积分","listText":"我来挣积分","text":"我来挣积分","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/653000941","repostId":"1162931159","repostType":2,"repost":{"id":"1162931159","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1680269435,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162931159?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-31 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在一份声明中表示：“与FDIC合作达成了一项了伟大的交易，此举可能会增强人们对银行系统的信心。”</p><p>第一公民银行股份公司总资产管理规模约为1090亿美元，是美国排名前20的金融机构，旗下有包括第一公民银行（First Citizens Bank）在内的多家金融机构。根据美联储的数据，截止2022年底，第一公民银行为美国资产管理规模第30大的商业银行。</p><p>媒体援引知情人士消息称，第一公民银在硅谷银行倒闭后立即提交了对其的出价。</p><p>有媒体分析认为，第一公民银行可能没有足够的资金来应对美国历史上第二大的银行倒闭案。但第一公民银行收购破产银行的经验丰富，<b>自2009年以来，第一公</b>民银行已经收购了20多家破产银行。去年完成了对美国金融服务公司CIT Group Inc. 的收购，价值超过20亿美元。</p><p>截至3月24日周五，今年以来第一公民银行的股价下跌约23%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/056bef93bf519402327a67cd719ea345\" tg-width=\"840\" tg-height=\"470\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>FDIC已为出售硅谷银行努力了超两周时间。FDIC一开始尝试将硅谷银行全部资产一次性打包出售，但截至投标最初的截止日期，也没人愿意接手。据报道，摩根大通和美国银行等潜在买家们都不愿出价，高盛也拒绝了收购要约。</p><p>自3月10日硅谷银行被FDIC接管后，其资产和运营都转移至新成立的过桥银行中，并一直在FDIC的管辖下运营。</p><p>在未能为整个公司寻找到合适的买家后，美国监管当局正在为倒闭的硅谷银行制定分拆解决方案。</p><p>首先是“硅谷私人银行”，设置的竞标截止日期为上周三；另一部分拟出售资产是FDIC接管后新成立的过桥银行，竞标截止日期为上周五。</p></body></html>","source":"wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3684960><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>第一公民银行将以165亿美元的折扣价格购买720亿美元的硅谷过桥银行资产，而硅谷过桥银行剩余约900亿美元的证券和其他资产仍在FDIC手中。在“苦苦寻找”两周后，美国政府终于迎来了硅谷银行的接盘侠。3月27日，根据美国联邦存款保险公司（FDIC）发布的公告显示，第一公民银行股份公司（First Citizens BancShares）与美国联邦存款保险公司（FDIC）完成硅谷银行收购谈判，将承接...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3684960\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/52e95f8d8c314466bbcd01bdb562ed3f","relate_stocks":{"161121":"银行","LU0390134368.USD":"FRANKLIN GLOBAL GROWTH \"A\" (USD) ACC","BK4589":"SVB概念","LU1861220207.SGD":"Blackrock FinTech A2 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Bank）在内的多家金融机构。根据美联储的数据，截止2022年底，第一公民银行为美国资产管理规模第30大的商业银行。媒体援引知情人士消息称，第一公民银在硅谷银行倒闭后立即提交了对其的出价。有媒体分析认为，第一公民银行可能没有足够的资金来应对美国历史上第二大的银行倒闭案。但第一公民银行收购破产银行的经验丰富，自2009年以来，第一公民银行已经收购了20多家破产银行。去年完成了对美国金融服务公司CIT Group Inc. 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天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场&#34;裹挟&#34;，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被&#34;裹挟&#34;？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免&#34;一本正经地胡说八道&#34;。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":499,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659374286,"gmtCreate":1679820400945,"gmtModify":1679820402592,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"护城河……技术壁垒","listText":"护城河……技术壁垒","text":"护城河……技术壁垒","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659374286","repostId":"2322108290","repostType":2,"repost":{"id":"2322108290","pubTimestamp":1679788701,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2322108290?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-26 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href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的成功是因为把用户都留在了搜索引擎和浏览器里，那么，OpenAI现在正在做的事情，就是要打破APP生态，再去创造一个由人工智能驱动的新互联网入口。</b></p><h2>ChatGPT：从聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>向超级生态进化</h2><p>OpenAI表示，目前，ChatGPT的首批插件已经上线，包括旅行软件<a href=\"https://laohu8.com/S/EXPE\">Expedia</a>、大数据公司FiscalNote、购物软件Instacart、支付公司Klarna、在线订餐平台OpenTable、电商平台Shopify、工作软件Slack等十余家合作方，类型涵盖人们日常工作和生活的方方面面。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/25a79ca8ef8dc12858a661a08188ead8\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"521\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>ChatGPT的部分首批插件</p><p>那么，拥有插件功能的ChatGPT未来会演化成什么形态？我们或许能从OpenAI这次给出示例中窥见一斑。</p><p>在OpenAI博文的开头，它列举了这样一个例子——“这周末，身在旧金山的你想要吃素食。周六，你想找一家口碑好的素食餐厅。周天，你想要找一个好吃又营养均衡、热量低的食谱，然后自己采购一些食材来做。”</p><p>在不使用ChatGPT plugins的情况下，完成这整个操作需要多少个步骤呢？你首先需要打开yelp之类的点评网站搜索合适的餐厅，接着，用谷歌或其他食谱软件来搜索食谱，然后再用热量计算器软件来计算选中食谱的卡路里含量，最后打开Instacart这样的购物软件来下单订购食材。</p><p>整个流程至少要跳转好几个App、并且配合搜索引擎来获取信息，需要花费不少时间。但有了ChatGPT plugins之后，一切就变得完全不同了。</p><p>你唯一需要做的，只是把你这样一段需求粘贴在文本对话框里，敲击回车，剩下的事情，人工智能就将在一分钟以内为你全部搜索并整理呈现出来。</p><p>它不仅能为你找到餐厅，还会给你贴上OpenTable的该餐厅的链接；不仅为你找到食谱，还能快速帮你把食谱的卡路里计算出来；不仅为你列举出你需要的食材，还能把这些食材的Instacart链接都提供给你，让你能直接点击一站式下单。</p><p>看到这里，你还觉得这只是一个插件功能吗？</p><p>虽然ChatGPT plugins目前还只是初级形态，但其真正的意义在于它把所有的App都“藏”到了自己身后。也就是说，未来人们不必再自己去下载和使用各种App和网站，互联网的统一入口变成了ChatGPT，每个人都将拥有一个专用的人工智能助手，帮我们连接一切互联网信息。</p><p>顺着这个思路再多往下想一步，那就是未来搜索引擎可能不存在了、原有的APP生态也不存在了，未来软件公司的运行模式都可能将随之发生改变。<b>继谷歌之后，ChatGPT的镰刀或许很快也将悬到苹果头上。</b></p><h2>不仅能颠覆信息搜素，还要“淘汰”工作</h2><p>除了插件功能改变人们和互联网的交互模式之外，Open AI发布的联网（Browsing）和代码解释器（Code interpreter）两个新功能也将ChatGPT推向了另一个高度。而在再次大幅度提升打工人效率的同时，ChatGPT也对更多的职位发出了“淘汰”警报。</p><p>首先，联网后的ChatGPT的信息获取渠道将指数级扩大，也将能够更好满足用户对于信息的实时、个性化需求。一定程度上，联网后的ChatGPT可以被视为一款升级版的搜索引擎。</p><p>比如在Open AI给出的例子中，用户提问今年刚刚出炉的的奥斯卡得奖的结果，同时要求ChatGPT根据这个结果来写一首诗。</p><p>在很快处理完这个包含了标准化搜索和个性化需求的问题之后，首先ChatGPT像Bing一样返回了问题答案并提供了可以点击的在线文档、相关新闻报道的链接，供你去验证和拓展阅读，此外，它还立马结合生成结果写了一首诗，提到了《瞬息全宇宙》和获奖者们。</p><p>也就是说，现在ChatGPT能在现有的搜索引擎基础上能再帮你在多做一层——个性化处理你所搜索到的信息。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0088dcfb0712da14fb2a62c6d634dd69\" tg-width=\"608\" tg-height=\"639\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时，结合各种专业类的插件，信息的时效性和可靠性也比一般单纯由大语言模型驱动的搜索引擎更有保障。</p><p>比如OpenAI举例，当你想搜索当前地球和木星之间的距离时，此时并不是由ChatGPT来直接把答案生成给你，而是通过安装的Wolfram插件来执行这个命令，从它们的数据库中利用人工智能来检索信息并给出答案。这时ChatGPT也会明确标明它是在使用Wolfram进行回答，信息准确性的第一责任方也就变成了Wolfram。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1507fb423a98ecb4f21a3f92d46ac3c6\" tg-width=\"800\" tg-height=\"804\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在具备实时、可拓展编辑的信息检索能力之后，ChatGPT将允许人们一站式的完成更多的日常的工作。</p><p>比如当你有一个出差计划时，只需要在输入目的地和行程，ChatGPT能调用机票预订平台帮你查到最新的航班信息，并帮助你自动下单。当你想要买卖股票时，它能够帮你查询到实时股价并按照你提的需求进行买卖的下单等。</p><p>如果说ChatGPT解除联网封印让人们的日常生活将效率加倍，那ChatGPT此次所上线的代码解释器应该会让很多打工人“恐惧”，因为它直接影响到很多人的饭碗。</p><p>代码解释器为ChatGPT提供了一个在沙盒、防火墙执行环境中工作的 Python 解释器，以及一些临时磁盘空间，能够直接用户支持上传文件和下载结果。什么意思呢？</p><p>就是说，ChatGPT现在不但能把你的问题直接转化为可执行代码，还能够直接运行这些代码来计算和验证结果。此外，你还可以通过直接上传文件来让ChatGPT帮你运行和测试，你再基于返回的结果做出进一步的指令。AI将具备自己撰写、分析、测试代码的能力。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/993d5ca22dd73f870fe2c13f9721e413\" tg-width=\"598\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>执行逻辑计算的代码解释器插件</p><p>OpenAI 表示，代码解释器将对于解决数学问题、进行数据分析和可视化以及在格式之间转换文件特别有用。</p><p>在给出的数据可视化例子中，ChatGPT能够轻松的根据数据文件画出可视化图表，如果你对图表不满意，只需用自然语言描述你的需求，比如只截取某部分的数据，ChatGPT就能帮你在几秒之内的执行这个命令再生成新的图表。而过去，同样的工作量，数据工程师们往往要工作好几个小时。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/942b35bda11243826fbe42749ce45e18\" tg-width=\"600\" tg-height=\"351\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>执行数据可视化命令</p><p>可以预见的是，代码解释器功能的集成将进一步降低编程和数据分析的门槛，对初级软件工程师、测试工程师、数据分析师等职位造成冲击。</p><h2>为巨型平台做准备，OpenAI开始打造护城河</h2><p>当四个月前ChatGPT横空出世的时候，很多人还只是在调侃它的“废话文学”，并没有意识到它的出现将很快给整个行业带来一场革命。</p><p>如今，在收获了大量用户和关注度之后，OpenAI显然已经走向了下一步——拥抱开发者和打造护城河。</p><p>或许你还记得16年前苹果宣布开放第三方应用入驻的那一刻，而OpenAI现在正在做同样的事情。同时，在人工智能的加持下，无论是用户还是开发者都在以一种前所未有的模式和速度进入到ChatGPT生态之中。</p><p>根据一位名为Mitchell Hashimoto的资深开发者表示，ChatGPT Plugins的插件开放流程极具颠覆性。用他的原话，整个开发界面是他从事计算机生涯见过最疯狂也最让人印象深刻的事。他表示，开发者只需要定义API，然后用自然语言描述清楚这个API是什么、有什么功能，然后ChatGPT就会自己弄清楚身份验证、链调用、数据处理等一系列的工作。整个过程非常简单智能。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30b8cf19429393ea487515128f10b6a5\" tg-width=\"485\" tg-height=\"248\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>图片来自Mitchell Hashimoto推特，版权属于原作者</p><p>虽然目前OpenAI还并没有明确开发者盈利模式，但大量的开发者已经迫不及待得涌入ChatGPT的生态中去进行尝试，接下来ChatGPT的插件生态预计会很快迎来第一波繁荣。</p><p>然而，生态在加速拓展的同时，OpenAI也肉眼可见得变得越来越不Open。</p><p>GPT人工智能模型过去的很长一段时间内始终保持着开源的状态，但自从GPT-3.5开始，OpenAI开始变得谨慎，只是公布了一些技术细节和实现路径，但不再进行开源。到了上周的GPT-4，一切就变得更加神秘，不仅继续不开源，关于GPT-4架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等方面的信息也全都避而不谈。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4b52bf91105c3943ec3e636d3852deab\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"354\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>图片截自于technologyreview</p><p>此举一方面是针对模型滥用的担忧，当然，更多的也是对核心竞争力的保护。如今，人工智能的硝烟已经弥漫了整个科技战场，所有人都在盯着OpenAI想要挖去更多的信息或者分一杯羹。GPT成为了OpenAI的杀手锏和护城河，也必然会被保护得越来越严密。</p><p>人工智能时代的面纱正在被一点点揭开。ChatGPT未来是会被变成一个新的搜索引擎、一个开发平台还是一个操作系统，我们目前还不得而知。但可以肯定的是，它一定不会只是一个陪你聊聊天的AI机器人。</p><p>*参考资料：</p><p>注：封面图来自于OpenAI官方，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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和其他第三方应用程序的联通，从而彻底改写人们过去和互联网交互的固有模式。如果说苹果过去这些年的成功是因为把开发者和用户都锁定在了iOS生态系统中，谷歌的成功是因为把用户都留在了搜索引擎和浏览器里，那么，OpenAI现在正在做的事情，就是要打破APP生态，再去创造一个由人工智能驱动的新互联网入口。ChatGPT：从聊天机器人向超级生态进化OpenAI表示，目前，ChatGPT的首批插件已经上线，包括旅行软件Expedia、大数据公司FiscalNote、购物软件Instacart、支付公司Klarna、在线订餐平台OpenTable、电商平台Shopify、工作软件Slack等十余家合作方，类型涵盖人们日常工作和生活的方方面面。ChatGPT的部分首批插件那么，拥有插件功能的ChatGPT未来会演化成什么形态？我们或许能从OpenAI这次给出示例中窥见一斑。在OpenAI博文的开头，它列举了这样一个例子——“这周末，身在旧金山的你想要吃素食。周六，你想找一家口碑好的素食餐厅。周天，你想要找一个好吃又营养均衡、热量低的食谱，然后自己采购一些食材来做。”在不使用ChatGPT plugins的情况下，完成这整个操作需要多少个步骤呢？你首先需要打开yelp之类的点评网站搜索合适的餐厅，接着，用谷歌或其他食谱软件来搜索食谱，然后再用热量计算器软件来计算选中食谱的卡路里含量，最后打开Instacart这样的购物软件来下单订购食材。整个流程至少要跳转好几个App、并且配合搜索引擎来获取信息，需要花费不少时间。但有了ChatGPT plugins之后，一切就变得完全不同了。你唯一需要做的，只是把你这样一段需求粘贴在文本对话框里，敲击回车，剩下的事情，人工智能就将在一分钟以内为你全部搜索并整理呈现出来。它不仅能为你找到餐厅，还会给你贴上OpenTable的该餐厅的链接；不仅为你找到食谱，还能快速帮你把食谱的卡路里计算出来；不仅为你列举出你需要的食材，还能把这些食材的Instacart链接都提供给你，让你能直接点击一站式下单。看到这里，你还觉得这只是一个插件功能吗？虽然ChatGPT plugins目前还只是初级形态，但其真正的意义在于它把所有的App都“藏”到了自己身后。也就是说，未来人们不必再自己去下载和使用各种App和网站，互联网的统一入口变成了ChatGPT，每个人都将拥有一个专用的人工智能助手，帮我们连接一切互联网信息。顺着这个思路再多往下想一步，那就是未来搜索引擎可能不存在了、原有的APP生态也不存在了，未来软件公司的运行模式都可能将随之发生改变。继谷歌之后，ChatGPT的镰刀或许很快也将悬到苹果头上。不仅能颠覆信息搜素，还要“淘汰”工作除了插件功能改变人们和互联网的交互模式之外，Open AI发布的联网（Browsing）和代码解释器（Code interpreter）两个新功能也将ChatGPT推向了另一个高度。而在再次大幅度提升打工人效率的同时，ChatGPT也对更多的职位发出了“淘汰”警报。首先，联网后的ChatGPT的信息获取渠道将指数级扩大，也将能够更好满足用户对于信息的实时、个性化需求。一定程度上，联网后的ChatGPT可以被视为一款升级版的搜索引擎。比如在Open AI给出的例子中，用户提问今年刚刚出炉的的奥斯卡得奖的结果，同时要求ChatGPT根据这个结果来写一首诗。在很快处理完这个包含了标准化搜索和个性化需求的问题之后，首先ChatGPT像Bing一样返回了问题答案并提供了可以点击的在线文档、相关新闻报道的链接，供你去验证和拓展阅读，此外，它还立马结合生成结果写了一首诗，提到了《瞬息全宇宙》和获奖者们。也就是说，现在ChatGPT能在现有的搜索引擎基础上能再帮你在多做一层——个性化处理你所搜索到的信息。同时，结合各种专业类的插件，信息的时效性和可靠性也比一般单纯由大语言模型驱动的搜索引擎更有保障。比如OpenAI举例，当你想搜索当前地球和木星之间的距离时，此时并不是由ChatGPT来直接把答案生成给你，而是通过安装的Wolfram插件来执行这个命令，从它们的数据库中利用人工智能来检索信息并给出答案。这时ChatGPT也会明确标明它是在使用Wolfram进行回答，信息准确性的第一责任方也就变成了Wolfram。在具备实时、可拓展编辑的信息检索能力之后，ChatGPT将允许人们一站式的完成更多的日常的工作。比如当你有一个出差计划时，只需要在输入目的地和行程，ChatGPT能调用机票预订平台帮你查到最新的航班信息，并帮助你自动下单。当你想要买卖股票时，它能够帮你查询到实时股价并按照你提的需求进行买卖的下单等。如果说ChatGPT解除联网封印让人们的日常生活将效率加倍，那ChatGPT此次所上线的代码解释器应该会让很多打工人“恐惧”，因为它直接影响到很多人的饭碗。代码解释器为ChatGPT提供了一个在沙盒、防火墙执行环境中工作的 Python 解释器，以及一些临时磁盘空间，能够直接用户支持上传文件和下载结果。什么意思呢？就是说，ChatGPT现在不但能把你的问题直接转化为可执行代码，还能够直接运行这些代码来计算和验证结果。此外，你还可以通过直接上传文件来让ChatGPT帮你运行和测试，你再基于返回的结果做出进一步的指令。AI将具备自己撰写、分析、测试代码的能力。执行逻辑计算的代码解释器插件OpenAI 表示，代码解释器将对于解决数学问题、进行数据分析和可视化以及在格式之间转换文件特别有用。在给出的数据可视化例子中，ChatGPT能够轻松的根据数据文件画出可视化图表，如果你对图表不满意，只需用自然语言描述你的需求，比如只截取某部分的数据，ChatGPT就能帮你在几秒之内的执行这个命令再生成新的图表。而过去，同样的工作量，数据工程师们往往要工作好几个小时。执行数据可视化命令可以预见的是，代码解释器功能的集成将进一步降低编程和数据分析的门槛，对初级软件工程师、测试工程师、数据分析师等职位造成冲击。为巨型平台做准备，OpenAI开始打造护城河当四个月前ChatGPT横空出世的时候，很多人还只是在调侃它的“废话文学”，并没有意识到它的出现将很快给整个行业带来一场革命。如今，在收获了大量用户和关注度之后，OpenAI显然已经走向了下一步——拥抱开发者和打造护城河。或许你还记得16年前苹果宣布开放第三方应用入驻的那一刻，而OpenAI现在正在做同样的事情。同时，在人工智能的加持下，无论是用户还是开发者都在以一种前所未有的模式和速度进入到ChatGPT生态之中。根据一位名为Mitchell Hashimoto的资深开发者表示，ChatGPT Plugins的插件开放流程极具颠覆性。用他的原话，整个开发界面是他从事计算机生涯见过最疯狂也最让人印象深刻的事。他表示，开发者只需要定义API，然后用自然语言描述清楚这个API是什么、有什么功能，然后ChatGPT就会自己弄清楚身份验证、链调用、数据处理等一系列的工作。整个过程非常简单智能。图片来自Mitchell Hashimoto推特，版权属于原作者虽然目前OpenAI还并没有明确开发者盈利模式，但大量的开发者已经迫不及待得涌入ChatGPT的生态中去进行尝试，接下来ChatGPT的插件生态预计会很快迎来第一波繁荣。然而，生态在加速拓展的同时，OpenAI也肉眼可见得变得越来越不Open。GPT人工智能模型过去的很长一段时间内始终保持着开源的状态，但自从GPT-3.5开始，OpenAI开始变得谨慎，只是公布了一些技术细节和实现路径，但不再进行开源。到了上周的GPT-4，一切就变得更加神秘，不仅继续不开源，关于GPT-4架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等方面的信息也全都避而不谈。图片截自于technologyreview此举一方面是针对模型滥用的担忧，当然，更多的也是对核心竞争力的保护。如今，人工智能的硝烟已经弥漫了整个科技战场，所有人都在盯着OpenAI想要挖去更多的信息或者分一杯羹。GPT成为了OpenAI的杀手锏和护城河，也必然会被保护得越来越严密。人工智能时代的面纱正在被一点点揭开。ChatGPT未来是会被变成一个新的搜索引擎、一个开发平台还是一个操作系统，我们目前还不得而知。但可以肯定的是，它一定不会只是一个陪你聊聊天的AI机器人。*参考资料：注：封面图来自于OpenAI官方，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":251,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":627410992,"gmtCreate":1678514795316,"gmtModify":1678514797109,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"希望不要因爆出大危机","listText":"希望不要因爆出大危机","text":"希望不要因爆出大危机","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/627410992","repostId":"1161820122","repostType":2,"repost":{"id":"1161820122","pubTimestamp":1678512985,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1161820122?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-11 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Hargreaves表示，<b>一些公司下周可能无法发放工资</b>。由于雇佣员工不给工资是违法的，他说：</p><blockquote><b>“预计今天晚些时候会出现大规模裁员，最晚周一。”</b></blockquote><p>早期初创公司refiber的首席执行官Sarika Bajaj说，她已经成为硅谷银行的客户三年了，公司的大部分资金都存在硅谷银行。周五，Bajaj在加州SVB的分行试图取款，但未能成功，她越来越担心她和她的两名团队成员的工资。</p><p>她说：</p><blockquote>“我敢肯定这里有很多人，有很多很多员工（收不到工资），这不应该是我们的现实，但我知道这将成为很多人的现实。”</blockquote><p>创业公司FarmboxRx的首席执行官Ashley Tyrner周四下午和家人在哥斯达黎加度假，她说她当天收到首席运营官发来的疯狂短信，她的首席运营官启动了一笔八位数的电汇，把他们在硅谷银行账户里的钱都“花光”了。</p><p>Tyrner在一次采访中说，她怀疑她的联合创始人是不是疯了。</p><blockquote>“她只是一遍又一遍地给我发短信，给我的孩子发短信，SVB要破产了，我们必须把资金取出来，请批准这封电报。”</blockquote><p>当Tyrner发现银行的网站崩溃时，她受挫了。“<b>我的心跳停止了</b>，”她说。</p><p>截至上周五，FarmboxRx的资金仍与SVB绑定在一起。“<b>我从来没想过‘我的银行要倒闭了’</b>，”她说。</p><p>投资公司Liquid Stock的创始合伙人Greg 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>SVB破产的全面影响，可能需要几周或几个月的时间来衡量，并可能预示着对科技初创公司的投资将更加谨慎。</b></p><p>美国联邦存款保险公司周五表示，受保险的储户最迟将于周一重新获得存款，届时各分行将在该监管机构的控制下重新开张。</p><p>在创新有一些亮点出现之际，尤其是对人工智能初创公司而言，<b>硅谷银行的命运让人们对融资环境产生了新的怀疑，因为2022年的严峻后果导致许多科技公司裁员，并削减在高风险项目上的支出。</b></p><p>更有分析称，<b>关于银行破产的一个众所周知的问题是，它们总是非线性的……我们远未看到这场危机的最终后果。</b></p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>硅谷遭遇黑暗一天：大量公司或发不出工资，裁员在所难免</title>\n<style 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Bajaj说，她已经成为硅谷银行的客户三年了，公司的大部分资金都存在硅谷银行。周五，Bajaj在加州SVB的分行试图取款，但未能成功，她越来越担心她和她的两名团队成员的工资。她说：“我敢肯定这里有很多人，有很多很多员工（收不到工资），这不应该是我们的现实，但我知道这将成为很多人的现实。”创业公司FarmboxRx的首席执行官Ashley Tyrner周四下午和家人在哥斯达黎加度假，她说她当天收到首席运营官发来的疯狂短信，她的首席运营官启动了一笔八位数的电汇，把他们在硅谷银行账户里的钱都“花光”了。Tyrner在一次采访中说，她怀疑她的联合创始人是不是疯了。“她只是一遍又一遍地给我发短信，给我的孩子发短信，SVB要破产了，我们必须把资金取出来，请批准这封电报。”当Tyrner发现银行的网站崩溃时，她受挫了。“我的心跳停止了，”她说。截至上周五，FarmboxRx的资金仍与SVB绑定在一起。“我从来没想过‘我的银行要倒闭了’，”她说。投资公司Liquid Stock的创始合伙人Greg Martin说，超过一半的科技公司“把大部分现金存在硅谷银行”：“他们都需要在下周初发工资。”Martin说，他相信SVB比人们想象的更健康。但他说，最糟糕的情况是，“成千上万的人”下周拿不到工资。媒体援引一位人士称，至少有一家初创公司计划周五裁员，但硅谷银行的情况阻止了这些计划，因为该公司在SVB有存款，取不出款就没有资金支付遣散费。但与此相反，由于SVB的情况，其他初创公司也在考虑裁员。暂时休假也在考虑之内，作为一种可能的方式，在收到资金后再给员工发放工资单。这位人士还说，初创公司正在疯狂地与律师讨论他们的选择。更大的连锁反应：严重影响科技生态系统YCombinator的首席执行官Garry Tan表示，“这（SVB倒闭）对初创公司来说是一个‘灭绝级事件’，将使初创公司和创新倒退10年或更长时间”。并警告称：“与SVB有关联的YC公司中，有30%在未来30天内无法发工资。”SVB以押注初创企业而闻名，因此一直是许多初创公司成立的核心，否则这些初创企业可能几乎没有生存机会，而大银行可能会觉得风险太大。多年来，SVB与许多硅谷知名公司建立了财务关系，包括Snapchat的母公司Snap。根据周五的监管文件，投资者和储户周四试图从硅谷银行提取420亿美元，这是10多年来美国最大的银行挤兑之一，也揭示了硅谷银行所面临的挤兑规模。而据称，硅谷银行的绝大部分存款都是大额存单，这些存单没有存款保险。这意味着如果监管不出手，或者没有白衣骑士相救，这些储户可能会血本无归。SVB破产的全面影响，可能需要几周或几个月的时间来衡量，并可能预示着对科技初创公司的投资将更加谨慎。美国联邦存款保险公司周五表示，受保险的储户最迟将于周一重新获得存款，届时各分行将在该监管机构的控制下重新开张。在创新有一些亮点出现之际，尤其是对人工智能初创公司而言，硅谷银行的命运让人们对融资环境产生了新的怀疑，因为2022年的严峻后果导致许多科技公司裁员，并削减在高风险项目上的支出。更有分析称，关于银行破产的一个众所周知的问题是，它们总是非线性的……我们远未看到这场危机的最终后果。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":408,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":651433760,"gmtCreate":1681999792750,"gmtModify":1681999794918,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"已经很厉害了👍🏻","listText":"已经很厉害了👍🏻","text":"已经很厉害了👍🏻","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/651433760","repostId":"1149873880","repostType":2,"repost":{"id":"1149873880","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1681998133,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1149873880?lang=&edition=full","pubTime":"2023-04-20 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tg-height=\"433\"/></p><p>“星舰”是SpaceX公司正在研发的一款重型运载火箭，采用可重复使用设计，该火箭由两部分组成：起飞级和第二级的“星舰”飞船，起飞级被命名为“超级重型助推器”，并联安装了33台，火箭整体高120米，最大推力约7600吨，最大运载能力超过200吨，被认为是人类史上运载能力最大的火箭。</p><p style=\"text-align: justify;\">星舰官方全称为“星舰深空火箭系统（Starship Deep-Space Rocket System）”，由一级助推器“超重（Super Heavy）”和上面级“星舰”组成。所以实际上“星舰”可以指整个系统，也可以是指上面级。</p><p style=\"text-align: justify;\">星舰的一级助推器高69米，直径9米，搭配了多达33台第二代海平面版猛禽发动机，发动机采用液氧/甲烷作为推进剂，每台发动机可以产生约230吨的推力，星舰整个一级助推器最高可以产生高达7590吨推力，是曾经世界上最大的火箭——土星五号推力的2.5倍。作为人类历史上最大推力的火箭，这也是今天发射的最大亮点。</p><p style=\"text-align: justify;\">星舰上面级高度50米，直径9米，配备了3台海平面版猛禽发动机和3台真空版猛禽发动机。上面级也是提供集成有效载荷的部分，有能力搭载100-150吨的载荷送入LEO轨道，将人员和货物运送到地球轨道、甚至月球、火星等地方。星舰还能够在地球上进行点对点运输，可以一个小时内到达地球上任何一个地方。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1530848c42f71201dd6f75e3f85f553c\" title=\"\" tg-width=\"517\" tg-height=\"593\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所以星舰系统的最终目标，就是带着人和货物前往火星并建立基地。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在17日之前，星舰上面级已经单独完成了多次高空飞行测试，而这次进行的发射是“星舰深空火箭系统（Starship Deep-Space Rocket System）”首次轨道级测试，星舰第一次以“完全体”的姿态进行发射测试。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44ce048fbbe7e3ac15c00dad257d17b8\" title=\"配备 33 个发动机的助推器\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/><span>配备 33 个发动机的助推器</span></p><p></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title> SpaceX星舰发射失败，升空后不久发生爆炸！马斯克最新发声</title>\n<style 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14:25","market":"us","language":"zh","title":"财报前瞻 | 高居半导体“食物链”顶端，阿斯麦业绩无悬念？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1120732183","media":"老虎资讯综合","summary":"阿斯麦：预计2022年第四季度净销售额为61亿至66亿欧元，毛利率约为49%。预计研发成本约为8.8亿欧元，销售及管理费用约为2.65亿欧元。预计2022年全年营收约为211亿欧元，2022年全年的毛","content":"<html><head></head><body><blockquote><b>阿斯麦：预计2022年第四季度净销售额为61亿至66亿欧元，毛利率约为49%。预计研发成本约为8.8亿欧元，销售及管理费用约为2.65亿欧元。预计2022年全年营收约为211亿欧元，2022年全年的毛利率约为50%。</b></blockquote><blockquote><b>分析师：预测阿斯麦2022年第四季度营收为63.8亿欧元，调整后净利润为16.96亿</b><b>欧</b><b>元，调整后EPS为4.32</b><b>欧</b><b>元。</b></blockquote><p>芯片设备巨头阿斯麦将于美东时间1月25日美股盘前公布2022年第四季度业绩。</p><p>业绩展望方面，<b><span style=\"color:rgba(252,36,19,1);\">阿斯麦预计2022年第四季度净销售额为61亿至66亿欧元，毛利率约为49%。预计研发成本约为8.8亿欧元，销售及管理费用约为2.65亿欧元。预计2022年全年营收约为211亿欧元，2022年全年的毛利率约为50%。</span></b></p><p><b>同时，阿斯麦还上调了2025年营收指引，并启动120亿美元回购计划。</b>阿斯麦表示，预计2025收入在300亿至400亿欧元之间，高于此前240亿至300亿欧元的预期；股票回购计划将提高120亿欧元，并持续到2025年。</p><p>ASML总裁兼首席执行官Peter Wennink曾表示：<b>尽管我们预计2023年将面临衰退环境，但市场对我们产品的需求仍高于我们的生产能力。</b>Peter Wennink表示，截至2023年底的积压出货量没有减少！</p><p><b>看来，能制约阿斯麦的，似乎只有产能了！</b></p><p>阿斯麦是世界上最有影响力的公司之一。该公司是世界上唯一一家制造极紫外光（EUV）光刻系统的公司，该系统对制造世界上最快的计算机芯片至关重要。</p><p>因此，设计和制造芯片的公司别无选择，只能使用阿斯麦的产品。其他公司销售光刻设备，但还不能生产EUV机器，这意味着阿斯麦在最先进的设备上占据了绝大部分市场。根据2021年全球三家主要光刻机供应商的销售数据，阿斯麦的绝对优势来源于EUV系统的100%垄断和在ArFi（95%）、ArF dry（96%）市场中的领先地位。</p><p>所以不管半导体行业是偏空还是偏多，光刻机作为半导体设备最重要的一环，台积电等晶圆厂肯定是绕不开阿斯麦的。看来能制约阿斯麦的，似乎只有产能了。</p><p>我们在来看看分析师对其Q4的预测：<b><span style=\"color:rgba(252,36,19,1);\">根据彭博一致预期，阿斯麦2022年第四季度营收为63.8亿欧元，调整后净利润为16.96亿</span></b><b><span style=\"color:rgba(252,36,19,1);\">欧</span></b><b><span style=\"color:rgba(252,36,19,1);\">元，调整后EPS为4.32</span></b><b><span style=\"color:rgba(252,36,19,1);\">欧</span></b><b><span style=\"color:rgba(252,36,19,1);\">元。</span></b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/793a29346054283611510714d9d652ca\" tg-width=\"1034\" tg-height=\"349\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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05:37","market":"us","language":"zh","title":"外媒头条 | 推特正式就收购事宜起诉马斯克","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2251974453","media":"环球市场播报","summary":"　　经济学家预测，美国6月份通胀继续升温，达到疫情以来的新高峰，使得美联储笃定在本月晚些时候再次大幅加息。　　调查显示，美国6月份消费者价格指数可能同比上涨8.8%，创下1981年以来最大涨幅。　　通胀加速可能反映了更高的汽油价格和居高不下的食品价格。　　里士满联储行长Thomas Barkin对于本月晚些时候美联储的加息幅度持开放立场。　　美联储主席鲍威尔在上个月利率会议后表示，7月份可能升息50或75基点。","content":"<html><head></head><body><p><b>全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：</b></p><blockquote><b>1、美国通胀可能再创新高 将让美联储保持激进加息路径</b></blockquote><blockquote><b>      2、里士满联储行长对7月份加息50或75基点持开放态度</b></blockquote><blockquote><b>3、世卫组织警告：新一波新冠疫情正在欧洲和美国蔓延</b></blockquote><blockquote><b>4、美国数千万人联袂上演“大辞职” 但冲动之后的懊悔之心谁人知</b></blockquote><blockquote><b>5、英保守党角逐首相之位名单出炉 前财相苏纳克排名领先</b></blockquote><blockquote><b>6、推特正式就收购事宜起诉马斯克</b></blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/677de96eb8e64b17c28dd73549dd6f1b\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>美国通胀可能再创新高 将让美联储保持激进加息路径</b></p><p>经济学家预测，美国6月份通胀继续升温，达到疫情以来的新高峰，使得美联储笃定在本月晚些时候再次大幅加息。</p><p>调查显示，美国6月份消费者价格指数（CPI）可能同比上涨8.8%，创下1981年以来最大涨幅。环比而言，该指数料将上涨1.1%，是过去四个月中第三次达到至少1%。</p><p>通胀加速可能反映了更高的汽油价格和居高不下的食品价格。彭博经济研究在CPI报告周三发布之前表示，全国汽油零售价在6月中旬超过每加仑5美元，为CPI环比涨幅贡献至少0.5个百分点。</p><p>早在俄乌冲突之前就一直在上涨的油价解释了美国总统乔·拜登惨淡的支持率，以及为何即将前往中东访问——他希望说服阿拉伯领导人生产更多石油。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/545385c9537505dd2ae4911fbc14719e\" tg-width=\"550\" tg-height=\"310\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>里士满联储行长对7月份加息50或75基点持开放态度</b></p><p>里士满联储行长Thomas Barkin对于本月晚些时候美联储的加息幅度持开放立场。</p><p>“我是那种喜欢把选择权保留到开会当周的人，我不希望在离会议还有两周的时候就做决定，”他周二表示。 “但我认为上次鲍威尔主席给出的前瞻指引非常合理。我们将在会议前得到一些更多信息，重要的是我们将获得CPI数据。我会保留判断。”</p><p>美联储主席鲍威尔在上个月利率会议后表示，7月份可能升息50或75基点。自那以后，联邦公开市场委员会的18位官员中，大多数人要么支持更大幅加息，要么表示对这两种方案都持开放态度。</p><p>“我们希望利率尽可能快地回到中性范围内，同时不要造成我们不想看到的损害，” Barkin说。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a94dc7b6cfa24cef9a3026dfcb6d1259\" tg-width=\"550\" tg-height=\"331\" 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src=\"https://static.tigerbbs.com/619c44e5a35b9e1f99a2a33395076c8e\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>英保守党角逐首相之位名单出炉 前财相苏纳克排名领先</b></p><p>英国保守党披露了角逐党首和首相岗位的8名候选人最终名单，排在领先的是上周辞职帮助引发鲍里斯·约翰逊下台的前财政大臣Rishi Sunak。</p><p>角逐者需要得到20位保守党议员的支持，才能在周三的第一轮投票中获得一席之地。资深保守党议员Graham Brady在威斯敏斯特宫的新闻发布会上证实了最终名单。</p><p>在瞬息万变的一天里，备受瞩目的候选人Grant Shapps退出竞争，转而支持Sunak——后者得到最多保守党议员的公开支持。上周先于Sunak辞职的前卫生大臣Sajid Javid也退出竞争；一同退出的还有相对不知名的Rehman Chishti。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c682b383f25db13a8e582083b1779e95\" tg-width=\"550\" tg-height=\"307\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>推特正式就收购事宜起诉马斯克</b></p><p>推特周二在美国特拉华州法院起诉<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>CEO马斯克违反价值440亿美元的收购协议，寻求法院发布命令，迫使马斯克以每股54.20美元的价格完成收购。</p><p>推特表示，马斯克在签订具有约束力的收购协议后，现在“拒绝履行对推特及其股东的义务，因为他签署的交易不再符合他的个人利益。”</p><p>该公司称，马斯克提出并签署了一份对卖方友好的合并协议后，显然相信他可以自由改变主意、破坏公司扰乱运营、破坏股东价值，然后一走了之。他一系列的违约行为给该公司及其业务蒙上了一层阴影。</p><p>推特表示，该公司试图阻止马斯克进一步违反协议，并迫使他“在满足少数未决条件的情况下”完成合并。</p><p>推特股价周四收涨超4%，对马斯克提出诉讼后盘后涨超1%。</p></body></html>","source":"highlight_sina","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>外媒头条 | 推特正式就收购事宜起诉马斯克</title>\n<style 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将让美联储保持激进加息路径经济学家预测，美国6月份通胀继续升温，达到疫情以来的新高峰，使得美联储笃定在本月晚些时候再次大幅加息。调查显示，美国6月份消费者价格指数（CPI）可能同比上涨8.8%，创下1981年以来最大涨幅。环比而言，该指数料将上涨1.1%，是过去四个月中第三次达到至少1%。通胀加速可能反映了更高的汽油价格和居高不下的食品价格。彭博经济研究在CPI报告周三发布之前表示，全国汽油零售价在6月中旬超过每加仑5美元，为CPI环比涨幅贡献至少0.5个百分点。早在俄乌冲突之前就一直在上涨的油价解释了美国总统乔·拜登惨淡的支持率，以及为何即将前往中东访问——他希望说服阿拉伯领导人生产更多石油。里士满联储行长对7月份加息50或75基点持开放态度里士满联储行长Thomas Barkin对于本月晚些时候美联储的加息幅度持开放立场。“我是那种喜欢把选择权保留到开会当周的人，我不希望在离会议还有两周的时候就做决定，”他周二表示。 “但我认为上次鲍威尔主席给出的前瞻指引非常合理。我们将在会议前得到一些更多信息，重要的是我们将获得CPI数据。我会保留判断。”美联储主席鲍威尔在上个月利率会议后表示，7月份可能升息50或75基点。自那以后，联邦公开市场委员会的18位官员中，大多数人要么支持更大幅加息，要么表示对这两种方案都持开放态度。“我们希望利率尽可能快地回到中性范围内，同时不要造成我们不想看到的损害，” Barkin说。世卫组织警告：新一波新冠疫情正在欧洲和美国蔓延世界卫生组织敦促各国政府和医疗体系采取措施遏制新冠病毒的传播，因为新的一波疫情正在欧洲和美国蔓延。总干事谭德塞周二在日内瓦记者会上表示，omicron的亚型变异株导致病例增加，更多感染者死亡。他建议各国恢复口罩令等措施以阻止疫情蔓延。“新一波病毒表明疫情还远未结束，” 谭德塞表示。他对“死亡人数上升趋势感到担忧。”在BA.4和BA.5亚型株推动下，欧洲成为新一波疫情的震中，因为在长达两年的居家不出后，人们开始回归大型集会，并恢复了外出旅行。根据国家统计局的数据，截止6月最后一周，英格兰估计有210万人感染，相当于每25人中就有一人。即使以前曾感染过新冠病毒，也可能二次感染，但疫苗确实有助于预防重症。美国数千万人联袂上演“大辞职” 但冲动之后的懊悔之心谁人知今年前5个月，大约2000万美国人辞职，掀起一轮来势汹汹的“大辞职”浪潮。但根据一项最新调查，许多人现在颇为懊悔。根据人工智能求职平台Joblist过去三个月对超过15000名求职者进行的一项研究，超过四分之一的辞职人员正在反思他们的选择是否正确。辞职的激增与诸多因素有关，包括疫情期间工作场所的风险，在家工作创造的新机会，以及普遍认为美国人在疫情动荡中重新思考自己的职业生涯。今年辞职的人数大约是十年前的两倍。但Joblist的调查发现了一些离职者懊悔的原因。随着就业市场状况行将发生改变，许多求职者现在感觉到更大的紧迫性。大约一半的求职者预计未来六个月劳动力市场将恶化。此外，在辞职后找到新工作的受访者中，有42%的人表示新工作没有达到他们的预期。英保守党角逐首相之位名单出炉 前财相苏纳克排名领先英国保守党披露了角逐党首和首相岗位的8名候选人最终名单，排在领先的是上周辞职帮助引发鲍里斯·约翰逊下台的前财政大臣Rishi Sunak。角逐者需要得到20位保守党议员的支持，才能在周三的第一轮投票中获得一席之地。资深保守党议员Graham Brady在威斯敏斯特宫的新闻发布会上证实了最终名单。在瞬息万变的一天里，备受瞩目的候选人Grant Shapps退出竞争，转而支持Sunak——后者得到最多保守党议员的公开支持。上周先于Sunak辞职的前卫生大臣Sajid Javid也退出竞争；一同退出的还有相对不知名的Rehman Chishti。推特正式就收购事宜起诉马斯克推特周二在美国特拉华州法院起诉特斯拉CEO马斯克违反价值440亿美元的收购协议，寻求法院发布命令，迫使马斯克以每股54.20美元的价格完成收购。推特表示，马斯克在签订具有约束力的收购协议后，现在“拒绝履行对推特及其股东的义务，因为他签署的交易不再符合他的个人利益。”该公司称，马斯克提出并签署了一份对卖方友好的合并协议后，显然相信他可以自由改变主意、破坏公司扰乱运营、破坏股东价值，然后一走了之。他一系列的违约行为给该公司及其业务蒙上了一层阴影。推特表示，该公司试图阻止马斯克进一步违反协议，并迫使他“在满足少数未决条件的情况下”完成合并。推特股价周四收涨超4%，对马斯克提出诉讼后盘后涨超1%。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1036,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212387767586872,"gmtCreate":1692871161721,"gmtModify":1692871163133,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"腾讯共要回购多少股票？现在已经回购了多少啦？","listText":"腾讯共要回购多少股票？现在已经回购了多少啦？","text":"腾讯共要回购多少股票？现在已经回购了多少啦？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/212387767586872","repostId":"1106826206","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":465,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":658402323,"gmtCreate":1682906891762,"gmtModify":1682906893303,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"确实是需要天时地利","listText":"确实是需要天时地利","text":"确实是需要天时地利","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/658402323","repostId":"1179915827","repostType":2,"repost":{"id":"1179915827","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1682906597,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1179915827?lang=&edition=full","pubTime":"2023-05-01 10:03","market":"us","language":"zh","title":"芒格：我和巴菲特是特殊时代的产物，投资的黄金时代结束了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1179915827","media":"老虎资讯综合","summary":"他和巴菲特“总的来说从低利率、低股票价值和充足的机会中受益。”","content":"<html><head></head><body><p>查理·芒格在最近一次采访中谈到他和巴菲特的长期合作时说:“我们是一个特殊时代的产物，拥有一系列完美的机会，”并补充说，他生活在“一个成为普通股票投资者的完美时期”。他和巴菲特“总的来说从低利率、低股票价值和充足的机会中受益。”</p><p>但芒格警告说，投资的黄金时代已经结束，“现在很难再获得像过去那样的回报了。”由于利率上升，投资者争相追逐便宜货，寻找效率低下的公司。“就在这个游戏变得越来越艰难的时候，我们有越来越多的人想要玩这个游戏。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>芒格：我和巴菲特是特殊时代的产物，投资的黄金时代结束了</title>\n<style 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10:03</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>查理·芒格在最近一次采访中谈到他和巴菲特的长期合作时说:“我们是一个特殊时代的产物，拥有一系列完美的机会，”并补充说，他生活在“一个成为普通股票投资者的完美时期”。他和巴菲特“总的来说从低利率、低股票价值和充足的机会中受益。”</p><p>但芒格警告说，投资的黄金时代已经结束，“现在很难再获得像过去那样的回报了。”由于利率上升，投资者争相追逐便宜货，寻找效率低下的公司。“就在这个游戏变得越来越艰难的时候，我们有越来越多的人想要玩这个游戏。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7ede74b0434b73c8b7efd78492555ed3","relate_stocks":{"BRK.B":"伯克希尔B","BRK.A":"伯克希尔"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1179915827","content_text":"查理·芒格在最近一次采访中谈到他和巴菲特的长期合作时说:“我们是一个特殊时代的产物，拥有一系列完美的机会，”并补充说，他生活在“一个成为普通股票投资者的完美时期”。他和巴菲特“总的来说从低利率、低股票价值和充足的机会中受益。”但芒格警告说，投资的黄金时代已经结束，“现在很难再获得像过去那样的回报了。”由于利率上升，投资者争相追逐便宜货，寻找效率低下的公司。“就在这个游戏变得越来越艰难的时候，我们有越来越多的人想要玩这个游戏。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":759,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":658379658,"gmtCreate":1682431046175,"gmtModify":1682431047833,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"看不懂系列","listText":"看不懂系列","text":"看不懂系列","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/658379658","repostId":"1154400387","repostType":4,"repost":{"id":"1154400387","pubTimestamp":1682419663,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1154400387?lang=&edition=full","pubTime":"2023-04-25 18:47","market":"us","language":"zh","title":"十年内有望突破？千倍回报？盖茨、贝索斯们正在下注","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1154400387","media":"华尔街见闻","summary":"AI之后，更热门的赛道诞生！","content":"<html><head></head><body><blockquote><strong>AI之后，更热门的赛道诞生！</strong></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">回到两周前，由我国自主研制的新一代可控核聚变研究装置EAST实现等离子体稳定运行403秒，创造了托卡马克装置稳态高约束模式运行新的世界纪录。403秒，也意味着我们距离核聚变商业化又近了一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23f286c946b6f9135ff5d5e70ff77633\" tg-width=\"640\" tg-height=\"446\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">研究认为可能还需要几十年才能实现这一目标，<strong>但在投资领域，大佬们可能更加乐观。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而事实上，大佬们正押注核聚变商业化将在未来几年内成为现实，<strong>核聚变领域正上演一场投资盛宴</strong>：</p><blockquote>OpenAI首席执行官Sam Altman向一家名为Helion Energy的核聚变初创公司投入了3.75亿美元，硅谷“创投教父”Peter Thiel也投资了这家公司，微软创始人比尔·盖茨和Salesforce联合创始人Marc Benioff投资了从麻省理工学院独立出来的核聚变初创公司Commonwealth Fusion Systems，亚马逊创始人杰夫·贝索斯则投资了加拿大核聚变公司General Fusion。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">此外，核聚变工业协会(Fusion Industry Association)发现，<strong>核聚变企业获得了超过50亿美元的私人融资，其中7家公司至少筹集了2亿美元。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">硅谷数据研究机构Pitch Book的数据显示，<strong>自2021年以来，核聚变领域75%的融合资金筹集活动已经开启。</strong></p><h2>核聚变是什么？十年内实现商业化？</h2><p style=\"text-align: justify;\">简单来说，两个较轻的原子核聚合成一个较重的原子核，并释放巨大的能量，这一过程就叫做核聚变，又称核融合。太阳就是靠核聚变反应给太阳系带来光和热。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2286a4c5f37b55d4b6071cef2c5e015f\" tg-width=\"640\" tg-height=\"403\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">由于核聚变反应产生的放射性废物要远少于核裂变反应，也没有熔毁风险，长期以来，核聚变能源被外界视为一种清洁能源，能够替代石油、天然气、煤炭等化石燃料。</p><p style=\"text-align: justify;\">不仅如此，<strong>核聚变能源还是一种”取之不尽用之不竭”的能源。</strong>核聚变产生的能量是核裂变反应的四倍。理论上只要有几克反应物，就有可能产生一太（万亿）焦耳的能量，大约是发达国家的一个人在60年内所需要的能量。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f9f13d431827a8385b1a0677230b331\" tg-width=\"640\" tg-height=\"399\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但由于技术难度空前，商业核聚变发电何时实现这一问题的答案依然模糊不清，10年、20年还是50年？</p><p style=\"text-align: justify;\">以至于业内长期流传着这样一个笑话：<strong>核聚变是一项距离成功“永远还有50年”的技术。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">直到去年年底，核聚变迎来了一项历时性转折。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的科学家们从一个实验性核聚变反应堆中实现了净能量增益，即产生的能源大于消耗的能源。</p><p style=\"text-align: justify;\">当时，美国能源部长Jennifer M. Granholm兴奋地表示，如果核融合能源推进顺利的话，就能用它为交通、工业提供燃料。</p><p style=\"text-align: justify;\">格兰霍姆还说，<strong>美国计划在10年内实现核聚变能源商业化。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">不过，LLNL实验室主任Kim Budil则表示，<strong>该技术可能需要“数十年”才能实现商业化。</strong></p><h2>乐观的投资人：赚一千倍？</h2><p style=\"text-align: justify;\">投资机构Lowercarbon Capital公司创始合伙人Clay Dumas表示，<strong>核聚变正处于一个转折点</strong>，因为无论设计如何，它都在取得里程碑式的技术成就。</p><blockquote>计算能力的增长和材料科学的突破加速了他们的进步，比任何人预期的都要快。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Lowercarbon Capital由Twitter和Uber早期风险投资人Chris Sacca创立，去年推出了一只核聚变基金，投资者包括捐赠基金、企业和家族理财室。</p><p style=\"text-align: justify;\">在该机构的投资名单中，有一家名叫Avalanche Energy的<strong>微型核聚变装置</strong>开发公司，目前已完成了4000万美元的首轮融资。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b3499f4517553093260ebc0d9e46ef28\" tg-width=\"554\" tg-height=\"488\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Avalanche Energy首席执行官Robin Langtry说：</p><blockquote>我们想建造世界上最小的核聚变反应堆。我们谈论的项目可能是数千万美元，而不是数十亿美元，你实际上可以用一个小团队做到这一点。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">目前，Avalanche Energy已经拿到了美国国防部的订单。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国国防部等离子体物理学家、空军少校Ryan Weed说，希望在未来五年内的某个时候，能够利用一个烤箱或微波炉大小的设备提供电力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在投资人看来，核聚变一旦实现商业化，其带来的利润将是天量的。</p><p style=\"text-align: justify;\">软件公司太阳微系统公司创始人Vinod Khosla，OpenAI的投资人，核聚变私人企业的早期投资者，他说：</p><blockquote><strong>在财务上，要么损失一倍的钱，要么赚一千倍的钱。这就是核聚变的数学。</strong></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Khosl希望能建造一个大型高温超导磁体核聚变反应堆，目前正在投资从威斯康星大学麦迪逊分校独立出来的核聚变公司Realta Fusion。</p><h2>谁能成为下一家OpenAI?</h2><p style=\"text-align: justify;\">对于这一问题，非营利研究机构Energy Futures Initiative首席执行官、前美国能源部长、物理学家Ernest Moniz表示:</p><blockquote>合理的情况是，在这十年里，至少有一两家公司开发出（可商用）核聚变装置。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Moniz说，大规模机器学习加速了实验进程，并帮助几家公司达到或接近聚变反应所需的极端温度和压力。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，哪一家公司能够脱颖而出成为核聚变领域的OpenAI呢？对此，华尔街见闻整理了当前最炙手可热的核聚变初创公司。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Helion Energy</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">创立于2013年，总部在华盛顿州，Helion Energy计划在2024年早出核聚变发电机。</p><p style=\"text-align: justify;\">Helion Energy采用的是一种叫磁惯性的技术引发聚变反应，首席商务官Scott Krisiloff曾说，这种方法相较于大型托卡马克或蒸汽循环能更有效地利用能量。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/020be88b8ce5542c3bc4e7cfc1e60630\" tg-width=\"554\" tg-height=\"287\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"> </p><p style=\"text-align: justify;\">截至目前，Helion Energy已经筹集了5.77亿美元，除了Altman之外，Peter Thiel、eBay前总裁Jeff Skoll、Facebook联合创始人Dustin Moskovitz都是它的投资人。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Zap Energy</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Zap Energy成立于2017年，总部位于西雅图，是华盛顿大学和LLNL的衍生公司，致力于通过模块化、车库大小的反应堆使其商业化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e5616fb8a554fbc0554f51af98e785ed\" tg-width=\"554\" tg-height=\"528\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Zap Energy采用一种叫剪切流的技术实现聚变反应，据称，这种方法将能够使公司生产50兆瓦的小型反应堆，足以为大约4万户美国家庭供电。</p><p style=\"text-align: justify;\">截至目前，Zap Energy已经筹集了2.03亿美元资金，投资人包括盖茨和石油巨头壳牌。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Tokamak Energy</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">成立于2009年，总部位于英国牛津郡，Tokamak Energy正在研究世界上第一个大规模使用HTS磁体的球形托卡马克，并计划在2030年代初期建立一个聚变试验工厂。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36e97887a70447b8b7b76c3c3ae861cd\" tg-width=\"554\" tg-height=\"706\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">为实现这一目标，Tokamak Energy计划在2026年完成建造ST80-HTS原型聚变装置。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/816d598d420e2d702988b531f4d4dc0c\" tg-width=\"554\" tg-height=\"575\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">今年2月份，Tokamak Energy完成建造了世界第一套新一代HTS磁体，可在聚变电厂相关场景中进行组装和测试。</p><p style=\"text-align: justify;\">Tokamak Energy目前已经筹集2.5亿美元，它还接受了美国、英国政府的多项资助。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Marvel Fusion</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">成立仅4年时间，总部位于德国慕尼黑，Marvel Fusion正在开发激光驱动的聚变技术（该技术可追溯到1960年代），包括使用激光束来创造“人造太阳”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6e4b765aaf2d4dcdc7bc62d32875950d\" tg-width=\"553\" tg-height=\"312\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">公司称，其聚变技术比美国国家点火设施（NIF）的激光器要领先20年，目标在未来5-10年内将其技术商业化。</p><p style=\"text-align: justify;\">Marvel Fusion计划在年底前完成建造其第一座聚变反应堆原型。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止，Marvel Fusion已累计融资超6000万欧元，而该公司希望再筹集3.5亿欧元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>General Fusion</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">General Fusion成立于2002年，总部位于加拿大温哥华。</p><p style=\"text-align: justify;\">公司正在研究通过美国海军研究实验室于1970年代提出的磁化目标聚变 (MTF) 方法产生能量，并计划在2030年代初期建造一座聚变能源发电厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年1月，General Fusion位于英国牛津郡附近的聚变示范工厂 (FDP) 获得规划许可，预计年内动工，不过该工厂不会用于发电。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a5609763e5d76cc3abcbdd2f69f1d22\" tg-width=\"555\" tg-height=\"406\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"> </p><p style=\"text-align: justify;\">截至目前，General Fusion已经获得了3亿美元的投资，投资人包括Shopify创始人Tobias Lütke、贝索斯。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>TAE Technologies</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">TAE Technologies，原名Tri Alpha Energy，成立于1998年，总部位于美国加利福尼亚州，主要专注于核聚变发电、电能储存与管理技术、粒子加速器技术等方面实现核聚变商用。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>TAE是目前全球最大的核聚变私营公司，目前有两代平台仍在持续研发中，</strong>分别是Copernicus平台和国家实验室规格的Norman平台。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17917dceac0b526fc15d518ab28728e1\" tg-width=\"553\" tg-height=\"295\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5135aaae468d34fdb03b4804d35ffc04\" tg-width=\"553\" tg-height=\"310\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">公司旗下Da Vinci装置计划将在2030年代初开始向电网供电。</p><p style=\"text-align: justify;\">TAE正在研究让氢与硼发生核聚变反应来发电，为此，公司开发了场反转配置技术实现对核聚变等离子体的高温稳定控制。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年2月，TAE 宣布和日本国家聚变科学研究所完成了磁约束等离子体中氢硼燃料循环的首次测试，这一新燃料循环比传统的氘氚基工艺生产的更清洁、更廉价。</p><p style=\"text-align: justify;\">截至目前，TAE获得了12亿美元的投资，主要投资方包括谷歌、雪佛龙和日本住友商事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Commonwealth Fusion Systems</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Commonwealth Fusion Systems（CFS）是麻省理工学院独立出来的核聚变初创企业，成立于2018年，总部位于美国马萨诸塞州。</p><p style=\"text-align: justify;\">CFS正在开发一个ARC核聚变反应堆（一种托卡马克反应堆）设计的聚变发电装置，该发电装置使用高温超导磁铁来限制等离子体。</p><p style=\"text-align: justify;\">CFS计划到2025年建造一个名为SPARC的原型反应堆，并在30年代建造一座商业聚变发电厂ARC。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4525bf8aca754f6ce4dd932b6ec8c7da\" tg-width=\"553\" tg-height=\"311\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">截至目前，CFS已经获得22亿美元的投资，背后投资方包括盖茨、索罗斯、Marc Benioff、谷歌母公司Alphabet、意大利能源公司Eni等多位大佬和巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>核聚变投资，国外热闹非凡，国内也并不安静。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">去年2月，<strong>能量奇点宣布获得近4亿元投资，</strong>米哈游和蔚来共同领投，红杉种子基金也有投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">彼时，距离能量奇点成立才仅仅半年。</p><p style=\"text-align: justify;\">资料显示，能量奇点成立于2021年6月，“聚焦于研制有商业发电潜力的高磁场、高参数、标准化的高温超导托卡马克装置及其运行控制软件系统，为未来商业聚变发电堆提供高性价比、高可靠性的核心组件和服务”。</p><p style=\"text-align: justify;\">2022年3月，能量奇点宣布与我国老牌研究机构核工业西南物理研究院签署了协议，双方计划共同研发全球首台基于全高温超导磁体的托卡马克，以实现长时稳态运行的科学和工程目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同年6月，<strong>星环聚能宣布完成天使轮融资</strong>，投资机构包括中科创星、顺为资本、红杉种子基金等知名投资机构。</p><p style=\"text-align: justify;\">星环聚能成立于2021年，目标是建成商业可控聚变堆，开发小型化、商业化、快速迭代的可控聚变能装置。</p></body></html>","source":"wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>十年内有望突破？千倍回报？盖茨、贝索斯们正在下注</title>\n<style 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Book的数据显示，自2021年以来，核聚变领域75%的融合资金筹集活动已经开启。核聚变是什么？十年内实现商业化？简单来说，两个较轻的原子核聚合成一个较重的原子核，并释放巨大的能量，这一过程就叫做核聚变，又称核融合。太阳就是靠核聚变反应给太阳系带来光和热。由于核聚变反应产生的放射性废物要远少于核裂变反应，也没有熔毁风险，长期以来，核聚变能源被外界视为一种清洁能源，能够替代石油、天然气、煤炭等化石燃料。不仅如此，核聚变能源还是一种”取之不尽用之不竭”的能源。核聚变产生的能量是核裂变反应的四倍。理论上只要有几克反应物，就有可能产生一太（万亿）焦耳的能量，大约是发达国家的一个人在60年内所需要的能量。但由于技术难度空前，商业核聚变发电何时实现这一问题的答案依然模糊不清，10年、20年还是50年？以至于业内长期流传着这样一个笑话：核聚变是一项距离成功“永远还有50年”的技术。直到去年年底，核聚变迎来了一项历时性转折。美国加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的科学家们从一个实验性核聚变反应堆中实现了净能量增益，即产生的能源大于消耗的能源。当时，美国能源部长Jennifer M. Granholm兴奋地表示，如果核融合能源推进顺利的话，就能用它为交通、工业提供燃料。格兰霍姆还说，美国计划在10年内实现核聚变能源商业化。不过，LLNL实验室主任Kim Budil则表示，该技术可能需要“数十年”才能实现商业化。乐观的投资人：赚一千倍？投资机构Lowercarbon Capital公司创始合伙人Clay Dumas表示，核聚变正处于一个转折点，因为无论设计如何，它都在取得里程碑式的技术成就。计算能力的增长和材料科学的突破加速了他们的进步，比任何人预期的都要快。Lowercarbon Capital由Twitter和Uber早期风险投资人Chris Sacca创立，去年推出了一只核聚变基金，投资者包括捐赠基金、企业和家族理财室。在该机构的投资名单中，有一家名叫Avalanche Energy的微型核聚变装置开发公司，目前已完成了4000万美元的首轮融资。Avalanche Energy首席执行官Robin Langtry说：我们想建造世界上最小的核聚变反应堆。我们谈论的项目可能是数千万美元，而不是数十亿美元，你实际上可以用一个小团队做到这一点。目前，Avalanche Energy已经拿到了美国国防部的订单。美国国防部等离子体物理学家、空军少校Ryan Weed说，希望在未来五年内的某个时候，能够利用一个烤箱或微波炉大小的设备提供电力。在投资人看来，核聚变一旦实现商业化，其带来的利润将是天量的。软件公司太阳微系统公司创始人Vinod Khosla，OpenAI的投资人，核聚变私人企业的早期投资者，他说：在财务上，要么损失一倍的钱，要么赚一千倍的钱。这就是核聚变的数学。Khosl希望能建造一个大型高温超导磁体核聚变反应堆，目前正在投资从威斯康星大学麦迪逊分校独立出来的核聚变公司Realta Fusion。谁能成为下一家OpenAI?对于这一问题，非营利研究机构Energy Futures Initiative首席执行官、前美国能源部长、物理学家Ernest Moniz表示:合理的情况是，在这十年里，至少有一两家公司开发出（可商用）核聚变装置。Moniz说，大规模机器学习加速了实验进程，并帮助几家公司达到或接近聚变反应所需的极端温度和压力。那么，哪一家公司能够脱颖而出成为核聚变领域的OpenAI呢？对此，华尔街见闻整理了当前最炙手可热的核聚变初创公司。Helion Energy创立于2013年，总部在华盛顿州，Helion Energy计划在2024年早出核聚变发电机。Helion Energy采用的是一种叫磁惯性的技术引发聚变反应，首席商务官Scott Krisiloff曾说，这种方法相较于大型托卡马克或蒸汽循环能更有效地利用能量。 截至目前，Helion Energy已经筹集了5.77亿美元，除了Altman之外，Peter Thiel、eBay前总裁Jeff Skoll、Facebook联合创始人Dustin Moskovitz都是它的投资人。Zap EnergyZap Energy成立于2017年，总部位于西雅图，是华盛顿大学和LLNL的衍生公司，致力于通过模块化、车库大小的反应堆使其商业化。Zap Energy采用一种叫剪切流的技术实现聚变反应，据称，这种方法将能够使公司生产50兆瓦的小型反应堆，足以为大约4万户美国家庭供电。截至目前，Zap Energy已经筹集了2.03亿美元资金，投资人包括盖茨和石油巨头壳牌。Tokamak Energy成立于2009年，总部位于英国牛津郡，Tokamak Energy正在研究世界上第一个大规模使用HTS磁体的球形托卡马克，并计划在2030年代初期建立一个聚变试验工厂。为实现这一目标，Tokamak Energy计划在2026年完成建造ST80-HTS原型聚变装置。 今年2月份，Tokamak Energy完成建造了世界第一套新一代HTS磁体，可在聚变电厂相关场景中进行组装和测试。Tokamak Energy目前已经筹集2.5亿美元，它还接受了美国、英国政府的多项资助。Marvel Fusion成立仅4年时间，总部位于德国慕尼黑，Marvel Fusion正在开发激光驱动的聚变技术（该技术可追溯到1960年代），包括使用激光束来创造“人造太阳”。公司称，其聚变技术比美国国家点火设施（NIF）的激光器要领先20年，目标在未来5-10年内将其技术商业化。Marvel Fusion计划在年底前完成建造其第一座聚变反应堆原型。迄今为止，Marvel Fusion已累计融资超6000万欧元，而该公司希望再筹集3.5亿欧元。General FusionGeneral Fusion成立于2002年，总部位于加拿大温哥华。公司正在研究通过美国海军研究实验室于1970年代提出的磁化目标聚变 (MTF) 方法产生能量，并计划在2030年代初期建造一座聚变能源发电厂。今年1月，General Fusion位于英国牛津郡附近的聚变示范工厂 (FDP) 获得规划许可，预计年内动工，不过该工厂不会用于发电。 截至目前，General Fusion已经获得了3亿美元的投资，投资人包括Shopify创始人Tobias Lütke、贝索斯。TAE TechnologiesTAE Technologies，原名Tri Alpha Energy，成立于1998年，总部位于美国加利福尼亚州，主要专注于核聚变发电、电能储存与管理技术、粒子加速器技术等方面实现核聚变商用。TAE是目前全球最大的核聚变私营公司，目前有两代平台仍在持续研发中，分别是Copernicus平台和国家实验室规格的Norman平台。公司旗下Da Vinci装置计划将在2030年代初开始向电网供电。TAE正在研究让氢与硼发生核聚变反应来发电，为此，公司开发了场反转配置技术实现对核聚变等离子体的高温稳定控制。今年2月，TAE 宣布和日本国家聚变科学研究所完成了磁约束等离子体中氢硼燃料循环的首次测试，这一新燃料循环比传统的氘氚基工艺生产的更清洁、更廉价。截至目前，TAE获得了12亿美元的投资，主要投资方包括谷歌、雪佛龙和日本住友商事。Commonwealth Fusion SystemsCommonwealth Fusion Systems（CFS）是麻省理工学院独立出来的核聚变初创企业，成立于2018年，总部位于美国马萨诸塞州。CFS正在开发一个ARC核聚变反应堆（一种托卡马克反应堆）设计的聚变发电装置，该发电装置使用高温超导磁铁来限制等离子体。CFS计划到2025年建造一个名为SPARC的原型反应堆，并在30年代建造一座商业聚变发电厂ARC。截至目前，CFS已经获得22亿美元的投资，背后投资方包括盖茨、索罗斯、Marc Benioff、谷歌母公司Alphabet、意大利能源公司Eni等多位大佬和巨头。核聚变投资，国外热闹非凡，国内也并不安静。去年2月，能量奇点宣布获得近4亿元投资，米哈游和蔚来共同领投，红杉种子基金也有投资。彼时，距离能量奇点成立才仅仅半年。资料显示，能量奇点成立于2021年6月，“聚焦于研制有商业发电潜力的高磁场、高参数、标准化的高温超导托卡马克装置及其运行控制软件系统，为未来商业聚变发电堆提供高性价比、高可靠性的核心组件和服务”。2022年3月，能量奇点宣布与我国老牌研究机构核工业西南物理研究院签署了协议，双方计划共同研发全球首台基于全高温超导磁体的托卡马克，以实现长时稳态运行的科学和工程目标。同年6月，星环聚能宣布完成天使轮融资，投资机构包括中科创星、顺为资本、红杉种子基金等知名投资机构。星环聚能成立于2021年，目标是建成商业可控聚变堆，开发小型化、商业化、快速迭代的可控聚变能装置。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1029,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":653006693,"gmtCreate":1680276915012,"gmtModify":1680276917218,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"宫斗😂","listText":"宫斗😂","text":"宫斗😂","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/653006693","repostId":"1178563323","repostType":2,"repost":{"id":"1178563323","pubTimestamp":1680264782,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1178563323?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-31 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justify;\">“人工智能实验室和独立专家应该利用这次暂停，共同制定和实施一套共享的安全协议，用于先进的人工智能设计和开发，这些协议由独立的外部专家进行严格的审计和监督，并应确保它们是安全的。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>和推特的首席执行官马斯克、<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak、蒙特利尔学习算法研究所所长约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）等众多科技领域从业者和AI专家都在这封公开信上留下签名。截至发稿前，总人数已经达到1794名，并仍在持续增加。</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>马斯克与OpenAI“宫斗”始末</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7081ac7219db7f613d51000772b85d1a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"709\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">作为OpenAI公司的联合创始人之一，马斯克对其态度一直较为耐人寻味。过去几个月，马斯克对 OpenAI 相关信息持续轰炸，一会儿强调 AI 安全性的问题，一会儿又“阴阳” OpenAI 的代码库，而他作为第一位投资者，什么都没有得到。</p><p style=\"text-align: justify;\">2015年，马斯克和<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>曼一起担任联合主席，当时，OpenAI的目标是“以最有可能造福整个人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的约束”。</p><p style=\"text-align: justify;\">但他在2018年离开了OpenAI的董事会，并撤销了一大笔赞助款。杂志《财富》报道称，马斯克虽然支持人工智能，但特斯拉智能驾驶技术与OpenAI之间有“潜在利益冲突”。</p><p style=\"text-align: justify;\">当时特斯拉正在为自动驾驶开发自己的人工智能，并在与OpenAI竞争人才。2022年离职的特斯拉自动驾驶主管Andrej Kapathy就是其中之一。他是 OpenAI最优秀的人才之一，且是AI界著名网红，在推特和Medium上非常活跃。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在OpenAI，大多数员工对这个故事并不买账。《Semafor》采访了八位熟悉内情的人士后发现，马斯克在2018年离开的原因是夺权失败。他认为该公司已经严重落后于Google，于是，<strong>马斯克提出了一个可能的解决方案——他来掌控OpenAI并亲自运营。</strong>然而，阿尔特曼和其他创始人拒绝了马斯克的提议。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场权力之争失败后，马斯克选择离开公司，并取消了一笔大规模的捐赠计划。这使得OpenAI无法支付在超级计算机上训练人工智能模型所需的巨额费用。6个月后，OpenAI从<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>那里获得了10亿美元的投资，不仅是资金，还有微软提供的基础设施的专业知识。</p><p style=\"text-align: justify;\">这或许也就不难理解，为何在离开OpenAI后，马斯克就一直在批评后者，甚至矛头直指其最大的支持者微软。3月16日，马斯克还在<a href=\"https://laohu8.com/S/TWTR\">Twitter</a>上表示，“我最早向OpenAI捐赠了1亿美元，当时它还是非营利的机构，没有所有权，也不受任何人控制。”他还抨击微软“将OpenAI占为己有”。</p><p style=\"text-align: justify;\">在越来越不可调和的矛盾面前，阿尔特曼也终于没忍住爆了粗口。在最近与科技记者卡拉·斯威舍（Kara Swisher）的播客中，阿尔特曼用“混蛋”（jerk）来形容马斯克。</p><p style=\"text-align: justify;\">有意思的是，此前阿尔特曼的名字也曾出现在公开信上。后续，经证明，此签名为虚假签名，很快被移除。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于公开信，阿尔特曼也并未做出直接回应。但在30日早晨，他在Twitter发表了一些关于通用人工智能的观点，OpenAI的另一位创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）也转发了阿尔特曼的推文，并再次强调OpenAI的使命是<strong>“确保AGI惠及全人类”</strong>。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>都在担忧什么？</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1febe866a5293b48819003727c03c28\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"599\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">“宫斗权谋”故事总归令人兴奋，但相比于马斯克，名单上的大部分人则真正是对当前突然加速的AGI（通用人工智能）发展感到担忧——尤其是发展的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这封信的组织者之一、生命未来研究所所长马克斯·泰格马克（Max Tegmark）看来，<strong>“把这说成是一场军备竞赛是不幸的，这更像是一场自杀竞赛。谁先到达那里并不重要，它意味着人类作为一个整体可能会失去对自己命运的控制。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">更加具有争议性的一点是，在这项新技术以光速发展的同时，大型科技公司却一直在致力于裁减评估部署AI相关伦理问题的团队员工。今年1月，微软在万人级别大裁员行动中，解散了所有的伦理道德与社会团队。随后，Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和推特等公司都裁减了其“负责任的人工智能团队”（Responsible AI）的成员，这些团队负责为使用AI的消费产品提供安全建议。</p><p style=\"text-align: justify;\">颇为讽刺的是，推特的“道德人工智能（Ethical AI）”团队，也在裁员中全军覆没，彼时距离马斯克接手推特只不过刚刚两个月。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI发展堪称光速的当下，这么多相关员工被解雇让众多业内人士感到震惊和不解。Alphabet 旗下 DeepMind 的前伦理和政策研究员安德鲁·斯科特（Andrew Strait） 表示，“在比以往任何时候都需要这样的团队的时候，有这么多相关员工被解雇。”</p><p style=\"text-align: justify;\">“这些东西正在塑造我们的世界，”长期以来批评AI系统缺陷的企业家、学者加里·<a href=\"https://laohu8.com/S/MCS\">马库斯</a>在接受采访时这样说道，“我们面临着不负责任的企业、广泛应用、监管缺失和大量未知因素引发的‘完美风暴’。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f30337e6620388de858496953a6168f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"510\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但同时，马库斯也明白，说服更广泛的科技界同意暂停是很困难的。</p><p style=\"text-align: justify;\">图灵三巨头之一杨立昆（LeCun）认为，<strong>所谓“暂停研发”，不过就是“秘密研发”罢了，这与一些签名者所希望的恰恰完全相反。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，此前由于竞争立场关系，杨立昆一直对ChatGPT甚至聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>持反对态度，他曾直言，“ChatGPT满嘴胡诌，你们却对它如此宽容，但我家的Galactica才出来三天，就被你们骂到下线了。”</p><p style=\"text-align: justify;\">这次因为这份公开信，展露出了与OpenAI冰释前嫌的信号，也是令人啼笑皆非。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，马库斯认为，公开信中提到的“如果不暂停，应由政府强制暂停”的可能性也很小，因为立法者在监管AI方面做得很少。</p><p style=\"text-align: justify;\">昨日，美国科技伦理组织人工智能与数字政策中心（CAIDP）要求美国联邦贸易委员会（FTC）禁止 OpenAI 发布新的商业版 GPT-4，目前后者对此尚未做出回应。</p><p style=\"text-align: justify;\">加州共和党众议员杰伊·奥伯诺尔特（Jay oberolte）表示，美国政界对这项技术了解不多，“你会惊讶于我花了多少时间向我的同事解释人工智能的主要危险不会来自邪恶的机器人，它们的眼睛里会射出红色激光。”</p><p style=\"text-align: justify;\">2021年，欧盟政策制定者倒是提出了一项法律，旨在规范可能造成伤害的AI技术，包括面部识别系统。该措施预计最早将于今年通过，它要求公司对AI技术进行风险评估，以确定它们的应用将是否影响健康、安全和个人权利。</p><p style=\"text-align: justify;\">但前谷歌大脑成员、在线教育平台Coursera的创始人吴恩达在政府介入方面，表示了强烈的反对。他认为，让政府暂停他们不了解的新兴技术是反竞争的，这会树立一个可怕先例，是糟糕的创新政策。</p><p style=\"text-align: justify;\">“在推进技术发展的同时，让我们也对安全进行更多的投资，而不是扼杀进步。”吴恩达如是呼吁。</p></body></html>","source":"lsy1583233855823","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克“宫斗”GPT-5</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/2qSYYp6I71A5el31MMMqBw><strong>科技新知</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>2023年之前，恐怕谁也没想到，AI有一天能用如此速度，席卷全球。距离ChatGPT点燃全网讨论热度不到半年，GPT-4、Microsoft 365 Copilot、Midjourney V5、文心一言、Google PaLM API等众多巨头级 AI 大模型及应用已经纷纷落地。这些前沿科技成果在为大众带来震撼的同时，也难免让人产生担忧。一场“降临派”与“拯救派”的较量在默默展开。近日，生命未来...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/2qSYYp6I71A5el31MMMqBw\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/726c293ea89aa960ba99bbeb0a18423f","relate_stocks":{"LU1861558580.USD":"日兴方舟颠覆性创新基金B","LU0820561818.USD":"安联收益及增长平衡基金Cl AM DIS","LU1551013425.SGD":"Allianz Income and Growth Cl AMg2 DIS H2-SGD","BK4551":"寇图资本持仓","BK4574":"无人驾驶","BK4581":"高盛持仓","BK4099":"汽车制造商","LU1429558221.USD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity RA USD","BK4511":"特斯拉概念","LU0053666078.USD":"摩根大通基金-美国股票A（离岸）美元","LU1435385759.SGD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity RA 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Life）公开发布一封名为《暂停大型人工智能研究》的公开信，将这场较量放在了明面之上。公开信中呼吁，所有人工智能实验室应立即暂停比GPT-4更强大的人工智能系统的训练，为期至少6个月。该机构在信中提到：“只有当我们确信其影响将是积极的，并且其风险是可控时，才应该开发强大的人工智能系统。这种信心必须有充分的理由，并随着系统潜在影响的大小而增加。”“人工智能实验室和独立专家应该利用这次暂停，共同制定和实施一套共享的安全协议，用于先进的人工智能设计和开发，这些协议由独立的外部专家进行严格的审计和监督，并应确保它们是安全的。”特斯拉和推特的首席执行官马斯克、苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak、蒙特利尔学习算法研究所所长约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）等众多科技领域从业者和AI专家都在这封公开信上留下签名。截至发稿前，总人数已经达到1794名，并仍在持续增加。01马斯克与OpenAI“宫斗”始末作为OpenAI公司的联合创始人之一，马斯克对其态度一直较为耐人寻味。过去几个月，马斯克对 OpenAI 相关信息持续轰炸，一会儿强调 AI 安全性的问题，一会儿又“阴阳” OpenAI 的代码库，而他作为第一位投资者，什么都没有得到。2015年，马斯克和阿尔特曼一起担任联合主席，当时，OpenAI的目标是“以最有可能造福整个人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的约束”。但他在2018年离开了OpenAI的董事会，并撤销了一大笔赞助款。杂志《财富》报道称，马斯克虽然支持人工智能，但特斯拉智能驾驶技术与OpenAI之间有“潜在利益冲突”。当时特斯拉正在为自动驾驶开发自己的人工智能，并在与OpenAI竞争人才。2022年离职的特斯拉自动驾驶主管Andrej Kapathy就是其中之一。他是 OpenAI最优秀的人才之一，且是AI界著名网红，在推特和Medium上非常活跃。但在OpenAI，大多数员工对这个故事并不买账。《Semafor》采访了八位熟悉内情的人士后发现，马斯克在2018年离开的原因是夺权失败。他认为该公司已经严重落后于Google，于是，马斯克提出了一个可能的解决方案——他来掌控OpenAI并亲自运营。然而，阿尔特曼和其他创始人拒绝了马斯克的提议。在这场权力之争失败后，马斯克选择离开公司，并取消了一笔大规模的捐赠计划。这使得OpenAI无法支付在超级计算机上训练人工智能模型所需的巨额费用。6个月后，OpenAI从微软那里获得了10亿美元的投资，不仅是资金，还有微软提供的基础设施的专业知识。这或许也就不难理解，为何在离开OpenAI后，马斯克就一直在批评后者，甚至矛头直指其最大的支持者微软。3月16日，马斯克还在Twitter上表示，“我最早向OpenAI捐赠了1亿美元，当时它还是非营利的机构，没有所有权，也不受任何人控制。”他还抨击微软“将OpenAI占为己有”。在越来越不可调和的矛盾面前，阿尔特曼也终于没忍住爆了粗口。在最近与科技记者卡拉·斯威舍（Kara Swisher）的播客中，阿尔特曼用“混蛋”（jerk）来形容马斯克。有意思的是，此前阿尔特曼的名字也曾出现在公开信上。后续，经证明，此签名为虚假签名，很快被移除。对于公开信，阿尔特曼也并未做出直接回应。但在30日早晨，他在Twitter发表了一些关于通用人工智能的观点，OpenAI的另一位创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）也转发了阿尔特曼的推文，并再次强调OpenAI的使命是“确保AGI惠及全人类”。02都在担忧什么？“宫斗权谋”故事总归令人兴奋，但相比于马斯克，名单上的大部分人则真正是对当前突然加速的AGI（通用人工智能）发展感到担忧——尤其是发展的速度。在这封信的组织者之一、生命未来研究所所长马克斯·泰格马克（Max Tegmark）看来，“把这说成是一场军备竞赛是不幸的，这更像是一场自杀竞赛。谁先到达那里并不重要，它意味着人类作为一个整体可能会失去对自己命运的控制。”更加具有争议性的一点是，在这项新技术以光速发展的同时，大型科技公司却一直在致力于裁减评估部署AI相关伦理问题的团队员工。今年1月，微软在万人级别大裁员行动中，解散了所有的伦理道德与社会团队。随后，Meta、谷歌、亚马逊和推特等公司都裁减了其“负责任的人工智能团队”（Responsible AI）的成员，这些团队负责为使用AI的消费产品提供安全建议。颇为讽刺的是，推特的“道德人工智能（Ethical AI）”团队，也在裁员中全军覆没，彼时距离马斯克接手推特只不过刚刚两个月。在AI发展堪称光速的当下，这么多相关员工被解雇让众多业内人士感到震惊和不解。Alphabet 旗下 DeepMind 的前伦理和政策研究员安德鲁·斯科特（Andrew Strait） 表示，“在比以往任何时候都需要这样的团队的时候，有这么多相关员工被解雇。”“这些东西正在塑造我们的世界，”长期以来批评AI系统缺陷的企业家、学者加里·马库斯在接受采访时这样说道，“我们面临着不负责任的企业、广泛应用、监管缺失和大量未知因素引发的‘完美风暴’。”但同时，马库斯也明白，说服更广泛的科技界同意暂停是很困难的。图灵三巨头之一杨立昆（LeCun）认为，所谓“暂停研发”，不过就是“秘密研发”罢了，这与一些签名者所希望的恰恰完全相反。值得一提的是，此前由于竞争立场关系，杨立昆一直对ChatGPT甚至聊天机器人持反对态度，他曾直言，“ChatGPT满嘴胡诌，你们却对它如此宽容，但我家的Galactica才出来三天，就被你们骂到下线了。”这次因为这份公开信，展露出了与OpenAI冰释前嫌的信号，也是令人啼笑皆非。与此同时，马库斯认为，公开信中提到的“如果不暂停，应由政府强制暂停”的可能性也很小，因为立法者在监管AI方面做得很少。昨日，美国科技伦理组织人工智能与数字政策中心（CAIDP）要求美国联邦贸易委员会（FTC）禁止 OpenAI 发布新的商业版 GPT-4，目前后者对此尚未做出回应。加州共和党众议员杰伊·奥伯诺尔特（Jay oberolte）表示，美国政界对这项技术了解不多，“你会惊讶于我花了多少时间向我的同事解释人工智能的主要危险不会来自邪恶的机器人，它们的眼睛里会射出红色激光。”2021年，欧盟政策制定者倒是提出了一项法律，旨在规范可能造成伤害的AI技术，包括面部识别系统。该措施预计最早将于今年通过，它要求公司对AI技术进行风险评估，以确定它们的应用将是否影响健康、安全和个人权利。但前谷歌大脑成员、在线教育平台Coursera的创始人吴恩达在政府介入方面，表示了强烈的反对。他认为，让政府暂停他们不了解的新兴技术是反竞争的，这会树立一个可怕先例，是糟糕的创新政策。“在推进技术发展的同时，让我们也对安全进行更多的投资，而不是扼杀进步。”吴恩达如是呼吁。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":688,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659374438,"gmtCreate":1679820664924,"gmtModify":1679820666357,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"看了评论我放心了","listText":"看了评论我放心了","text":"看了评论我放心了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659374438","repostId":"2322765761","repostType":2,"repost":{"id":"2322765761","pubTimestamp":1679789657,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2322765761?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-26 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天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场&#34;裹挟&#34;，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被&#34;裹挟&#34;？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免&#34;一本正经地胡说八道&#34;。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":499,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":629054887,"gmtCreate":1670124813349,"gmtModify":1670124814989,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"再一次被激励","listText":"再一次被激励","text":"再一次被激励","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/629054887","repostId":"2287571860","repostType":4,"repost":{"id":"2287571860","weMediaInfo":{"introduction":"格上理财旗下专注私募行业的微信公众号。每天精选私募行业动态、私募大佬观点、私募研究报告与您分享，同时涵盖宏观经济、个股、投资理念方面的精华文章。了解私募行业，关注格上私募圈！","home_visible":1,"media_name":"格上私募圈","id":"1083023659","head_image":"https://static.tigerbbs.com/61a7d3b4f53e4a8b81be4c739ded31f5"},"pubTimestamp":1670120839,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2287571860?lang=&edition=full","pubTime":"2022-12-04 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href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>，大赚20多倍的经典投资案例，也是在芒格极力坚持下，巴菲特才做出的决定。“我很想说投资比亚迪是我的决定，但不是，投资比亚迪不是我的决定，也不是我的投资团队的决定，而是有一天芒格打电话给我说：我们必须投资比亚迪。”</p><p>芒格在生活中也绝不盲从专家，他有自己的医生、会计师，他会参考他们的意见，但不会全信。他斟酌他们说的，然后自己研究，最后才得出结论。</p><p><b>其次，阅读的作用超乎想象。</b></p><p>芒格是一个如饥似渴的读书人，他的房间里、床上、椅子上到处是书，但他并不是一个小说迷，他看的不是商业类、传记类就是历史类或者科技类，都是以事实为基础的。</p><p>芒格说：“我对自己为什么要搜集这些信息十分清晰。在开始之前就想好要了解哪些事实，然后去判断所看到的数据是否符合基本概念。大量有目的的阅读可以让人在潜意识里养成一种习惯，把读到的东西和基本概念联系起来，逐渐就会累积起有关投资的智慧。如果没有进行过大量的阅读，不可能成为一个真正出色的投资人。”</p><p>芒格认为，阅读商业杂志是一条捷径。</p><p>“巴菲特和我从优秀的商业类杂志中学到的比其他任何地方学到的都要多，只要很快地翻阅一期又一期的杂志，就可以得到各种各样的商业经验，这种方法是如此简单而有效。”</p><p>他说，你要想变得聪明一点，就必须不断地问为什么、为什么、为什么。</p><p>芒格还是一个传记狂。他认为，要掌握一些行之有效的伟大观念时，最好和伟人的生平和个性结合起来。“和思路正确的离世伟人交朋友”听起来滑稽，但是如果一生都这样做，绝对大有裨益。</p><p>芒格研究过爱因斯坦、达尔文和牛顿的生平和科学著作，不过他最喜欢的离世伟人从来都是富兰克林。芒格欣赏富兰克林是当时美国最好的作家、投资家、科学家、外交家、商人，同时为教育和社会福利事业做出了巨大的贡献。</p><p>芒格正是从富兰克林那里形成了一种观念：要变得富有才能自由地为人类社会做贡献。“我从来都对成为一个有用的人兴趣更大，而不是单纯地变得有钱”。</p><p><b>第三，必需的跨学科思维。</b></p><p>芒格认为，只有单一学科思维的人，就像只有一把锤子的人。而就像那句著名的谚语说的那样，对只有一把锤子的人来说，任何问题看起来都很像钉子。单一学科思维的人具有很大局限性。</p><p>而要形成跨学科思维，芒格的建议是，不能苛求每个人对天体力学的掌握达到与拉普拉斯并驾齐驱的地步，也不应苛求普通人在其他知识领域也达到如此精湛的水平。</p><p>相反，每门学科真正重要的概念并不多，只需要大体了解，就能掌握精髓。而只要掌握学科中最基本的原理和概念，然后不断运用，练习用多种学科思维来解决实际问题，最终就能让自己形成优势。</p><p>他用自己举例：从来没正经学过心理学，但对心理学有兴趣，进行了一些自学，凭借自学的内容，就在投资和生活中获得了巨大优势；作为法学院的学生，专业学习离自然科学很远，但因为认真学过数学课和物理课，掌握了自然科学的一些思考方法，就获得了整体的思维优势。他说：</p><p>“我从物理学家那里学会了通过寻找最简单、最直接的答案来解决问题。最容易的方法永远都是最好的方法。我又从数学家那里学会了将问题倒过来看，或者从反面去看，反转，再反转。”</p><p><b>二、在芒格眼里通往财富自由之路是简单的</b></p><p><b>1.充分了解自己</b></p><p>芒格认为，每个人想参与投资游戏的人都必须了解自己的天性，都必须在考虑自己的边际效用和心理承受能力后才能开始投资。</p><p>“如果亏损会让你痛苦——而且有些亏损是不可避免的——那你毕生都应该选择一种非常保守的投资和储蓄方式。你必须将自己的天性和天分融入自己的投资策略中，没有一种普遍适用的投资策略。”</p><p><b>2.要投好生意</b></p><p>在收购喜诗糖果之前，巴菲特和芒格还是捡便宜专业户。“要是他们再多要10万美元，我们就不会买了，”芒格说，“我们当时就是那么愚蠢”。</p><p>当他们发现喜诗糖果是一桩出色的生意后，芒格意识到，收购一笔优质业务让它继续运作下去，比买下一家价格很低却在苦苦挣扎的公司，然后费时费力去拯救它要容易和愉快得多。</p><p>巴菲特说，如果没有买喜诗糖果，那他们可能后面也就不会买<a href=\"https://laohu8.com/S/KO\">可口可乐</a>了。芒格则说：</p><p>“从喜诗糖果我学到了很多：思考和行事方式必须经得起时间的考验。这样的经验让我们在其他地方的收购更为明智，做出了更好的决定。”</p><p><b>3.要学会判断一门生意是不是好生意</b></p><p>芒格对于生意有异乎寻常的准确判断。巴菲特曾经说，“芒格能比世界上任何人更快更准地分析和评估任何一项交易。他能在60秒内看到所有可能的缺陷，他是一个完美的合伙人。”</p><p>芒格认为，要判断一门生意是不是好生意，就需要问这样的情况能持续多久？</p><p>“我只知道一种方法来回答这个问题，那就是思考：是什么造成了现在的局面——然后去弄明白造成这些结果的动力多久后将不复存在。”</p><p><b>4.在股市里买股票，股价应该是多少</b></p><p>是否有能力回答这个问题就解释了为什么有人投资成功而有人没有。“不过话说回来，要不是这个问题有一点难度的话，每个人都会变得有钱。”芒格坚定地认为。</p><p>长期观察行业情况会让投资者在回答这个问题上有更好的洞察力。</p><p>“以前有很多市中心百货商店，看来是不可战胜的。店主为顾客提供大量购物选择、购买力强大，还拥有城里最贵的物业，商场街角多条有轨电车线路经过。然而，随着时间的推移，私家车成了主要的交通模式。有轨电车的轨道消失了，顾客们搬到了郊区居住，购物中心成了主要购物场所。我们生活中一些简单的变化就能完全改变一项业务的长期价值。”</p><p><b>5.考虑冗余系数</b></p><p>芒格说，虽然很少有公司屹立不倒，但是每一家公司都应该在创建的时候预计到要存着许多年。“造一座危桥是犯罪，成立一家脆弱的公司又何尝高尚？”所以，芒格认为应该考虑企业的“冗余系数”，就像修桥的时候，需要冗余系数来应对极端压力，公司也应该能抵抗来自竞争者、经济衰退、石油危机以及其他天灾人祸的压力。过多地运用杠杆工具或欠债都会让公司在经济风暴中脆弱得不堪一击。</p><p>很多中国投资家发现芒格身上有类似中国传统士大夫的精神和传统——他通过学习获取智慧，完全依靠自身修养获得商业成功，坚守理想和信念，遵循道德准则，理性、诚实、乐观、对社会充满终极关怀。</p><p>芒格金句：</p><p><b>你一定要和高水准的人做生意，永远不要和一头猪玩摔跤，因为如果你这么做了，你们两个都会变脏，但是猪会乐在其中。</b></p><p>好企业和差企业之间的区别在于，在好企业里你会做出一个接一个的轻松决定，而差企业的决定则常常是痛苦万分的。</p><p>我本人是一个传记狂，比如你要是和亚当·斯密成了朋友，那你一定会把经济学得更好。跟离世的伟人交朋友，这听起来很滑稽，但如果你一生都这样做，你会受益匪浅。</p><p>投资游戏说到底就是要比其他人对未来做出更准确的预言。要如何做到呢？一种方法是将这种竞争在有限的几个区域中进行。如果你试图预言所有事情的未来，你会因为缺乏专长而失败。</p><p>如果你想变得聪明，你就必须不停地问为什么？为什么？为什么？同时你还必须将答案和有条理的深层理论联系起来。你必须知道那些最主要的理论。这稍微会有些费力，但充满乐趣。</p><p>你们在生活中可能会遭到沉重的打击，不公平的打击。有些人能挺过去，有些人不能。人们不应该在自怜中沉沦，而是应该利用每次打击来提高自我。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/1083023659\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/61a7d3b4f53e4a8b81be4c739ded31f5);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">格上私募圈 </p>\n<p class=\"h-time\">2022-12-04 10:27</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><b>作者：珍妮特•洛尔（美）</b></p><p><b>内容来源：本文摘编自中国人民大学出版社书籍《查理·芒格传》</b></p><p><b>写在前面：</b></p><p>几十年以来，在股神巴菲特的光环背后默默站着一个人，他就是查理·芒格。他们年轻时相识，彼此欣赏，价值观高度一致，巴菲特毫不讳言地说：没有芒格，我会比现在贫穷很多。我对他的感激无以言表。他们是智慧相当的人生合伙人，是51年年复合增长率19.2%的投资奇迹共同的创造者，不同之处在于芒格实在过于低调。</p><p>每年春天，数以千计的人前往位于内布拉斯加州的奥马哈参加<a 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href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>，大赚20多倍的经典投资案例，也是在芒格极力坚持下，巴菲特才做出的决定。“我很想说投资比亚迪是我的决定，但不是，投资比亚迪不是我的决定，也不是我的投资团队的决定，而是有一天芒格打电话给我说：我们必须投资比亚迪。”</p><p>芒格在生活中也绝不盲从专家，他有自己的医生、会计师，他会参考他们的意见，但不会全信。他斟酌他们说的，然后自己研究，最后才得出结论。</p><p><b>其次，阅读的作用超乎想象。</b></p><p>芒格是一个如饥似渴的读书人，他的房间里、床上、椅子上到处是书，但他并不是一个小说迷，他看的不是商业类、传记类就是历史类或者科技类，都是以事实为基础的。</p><p>芒格说：“我对自己为什么要搜集这些信息十分清晰。在开始之前就想好要了解哪些事实，然后去判断所看到的数据是否符合基本概念。大量有目的的阅读可以让人在潜意识里养成一种习惯，把读到的东西和基本概念联系起来，逐渐就会累积起有关投资的智慧。如果没有进行过大量的阅读，不可能成为一个真正出色的投资人。”</p><p>芒格认为，阅读商业杂志是一条捷径。</p><p>“巴菲特和我从优秀的商业类杂志中学到的比其他任何地方学到的都要多，只要很快地翻阅一期又一期的杂志，就可以得到各种各样的商业经验，这种方法是如此简单而有效。”</p><p>他说，你要想变得聪明一点，就必须不断地问为什么、为什么、为什么。</p><p>芒格还是一个传记狂。他认为，要掌握一些行之有效的伟大观念时，最好和伟人的生平和个性结合起来。“和思路正确的离世伟人交朋友”听起来滑稽，但是如果一生都这样做，绝对大有裨益。</p><p>芒格研究过爱因斯坦、达尔文和牛顿的生平和科学著作，不过他最喜欢的离世伟人从来都是富兰克林。芒格欣赏富兰克林是当时美国最好的作家、投资家、科学家、外交家、商人，同时为教育和社会福利事业做出了巨大的贡献。</p><p>芒格正是从富兰克林那里形成了一种观念：要变得富有才能自由地为人类社会做贡献。“我从来都对成为一个有用的人兴趣更大，而不是单纯地变得有钱”。</p><p><b>第三，必需的跨学科思维。</b></p><p>芒格认为，只有单一学科思维的人，就像只有一把锤子的人。而就像那句著名的谚语说的那样，对只有一把锤子的人来说，任何问题看起来都很像钉子。单一学科思维的人具有很大局限性。</p><p>而要形成跨学科思维，芒格的建议是，不能苛求每个人对天体力学的掌握达到与拉普拉斯并驾齐驱的地步，也不应苛求普通人在其他知识领域也达到如此精湛的水平。</p><p>相反，每门学科真正重要的概念并不多，只需要大体了解，就能掌握精髓。而只要掌握学科中最基本的原理和概念，然后不断运用，练习用多种学科思维来解决实际问题，最终就能让自己形成优势。</p><p>他用自己举例：从来没正经学过心理学，但对心理学有兴趣，进行了一些自学，凭借自学的内容，就在投资和生活中获得了巨大优势；作为法学院的学生，专业学习离自然科学很远，但因为认真学过数学课和物理课，掌握了自然科学的一些思考方法，就获得了整体的思维优势。他说：</p><p>“我从物理学家那里学会了通过寻找最简单、最直接的答案来解决问题。最容易的方法永远都是最好的方法。我又从数学家那里学会了将问题倒过来看，或者从反面去看，反转，再反转。”</p><p><b>二、在芒格眼里通往财富自由之路是简单的</b></p><p><b>1.充分了解自己</b></p><p>芒格认为，每个人想参与投资游戏的人都必须了解自己的天性，都必须在考虑自己的边际效用和心理承受能力后才能开始投资。</p><p>“如果亏损会让你痛苦——而且有些亏损是不可避免的——那你毕生都应该选择一种非常保守的投资和储蓄方式。你必须将自己的天性和天分融入自己的投资策略中，没有一种普遍适用的投资策略。”</p><p><b>2.要投好生意</b></p><p>在收购喜诗糖果之前，巴菲特和芒格还是捡便宜专业户。“要是他们再多要10万美元，我们就不会买了，”芒格说，“我们当时就是那么愚蠢”。</p><p>当他们发现喜诗糖果是一桩出色的生意后，芒格意识到，收购一笔优质业务让它继续运作下去，比买下一家价格很低却在苦苦挣扎的公司，然后费时费力去拯救它要容易和愉快得多。</p><p>巴菲特说，如果没有买喜诗糖果，那他们可能后面也就不会买<a href=\"https://laohu8.com/S/KO\">可口可乐</a>了。芒格则说：</p><p>“从喜诗糖果我学到了很多：思考和行事方式必须经得起时间的考验。这样的经验让我们在其他地方的收购更为明智，做出了更好的决定。”</p><p><b>3.要学会判断一门生意是不是好生意</b></p><p>芒格对于生意有异乎寻常的准确判断。巴菲特曾经说，“芒格能比世界上任何人更快更准地分析和评估任何一项交易。他能在60秒内看到所有可能的缺陷，他是一个完美的合伙人。”</p><p>芒格认为，要判断一门生意是不是好生意，就需要问这样的情况能持续多久？</p><p>“我只知道一种方法来回答这个问题，那就是思考：是什么造成了现在的局面——然后去弄明白造成这些结果的动力多久后将不复存在。”</p><p><b>4.在股市里买股票，股价应该是多少</b></p><p>是否有能力回答这个问题就解释了为什么有人投资成功而有人没有。“不过话说回来，要不是这个问题有一点难度的话，每个人都会变得有钱。”芒格坚定地认为。</p><p>长期观察行业情况会让投资者在回答这个问题上有更好的洞察力。</p><p>“以前有很多市中心百货商店，看来是不可战胜的。店主为顾客提供大量购物选择、购买力强大，还拥有城里最贵的物业，商场街角多条有轨电车线路经过。然而，随着时间的推移，私家车成了主要的交通模式。有轨电车的轨道消失了，顾客们搬到了郊区居住，购物中心成了主要购物场所。我们生活中一些简单的变化就能完全改变一项业务的长期价值。”</p><p><b>5.考虑冗余系数</b></p><p>芒格说，虽然很少有公司屹立不倒，但是每一家公司都应该在创建的时候预计到要存着许多年。“造一座危桥是犯罪，成立一家脆弱的公司又何尝高尚？”所以，芒格认为应该考虑企业的“冗余系数”，就像修桥的时候，需要冗余系数来应对极端压力，公司也应该能抵抗来自竞争者、经济衰退、石油危机以及其他天灾人祸的压力。过多地运用杠杆工具或欠债都会让公司在经济风暴中脆弱得不堪一击。</p><p>很多中国投资家发现芒格身上有类似中国传统士大夫的精神和传统——他通过学习获取智慧，完全依靠自身修养获得商业成功，坚守理想和信念，遵循道德准则，理性、诚实、乐观、对社会充满终极关怀。</p><p>芒格金句：</p><p><b>你一定要和高水准的人做生意，永远不要和一头猪玩摔跤，因为如果你这么做了，你们两个都会变脏，但是猪会乐在其中。</b></p><p>好企业和差企业之间的区别在于，在好企业里你会做出一个接一个的轻松决定，而差企业的决定则常常是痛苦万分的。</p><p>我本人是一个传记狂，比如你要是和亚当·斯密成了朋友，那你一定会把经济学得更好。跟离世的伟人交朋友，这听起来很滑稽，但如果你一生都这样做，你会受益匪浅。</p><p>投资游戏说到底就是要比其他人对未来做出更准确的预言。要如何做到呢？一种方法是将这种竞争在有限的几个区域中进行。如果你试图预言所有事情的未来，你会因为缺乏专长而失败。</p><p>如果你想变得聪明，你就必须不停地问为什么？为什么？为什么？同时你还必须将答案和有条理的深层理论联系起来。你必须知道那些最主要的理论。这稍微会有些费力，但充满乐趣。</p><p>你们在生活中可能会遭到沉重的打击，不公平的打击。有些人能挺过去，有些人不能。人们不应该在自怜中沉沦，而是应该利用每次打击来提高自我。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7d30d3e4a8c584dc0c7143999338c880","relate_stocks":{"BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","LU0251142724.SGD":"Fidelity 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09:46","market":"sh","language":"zh","title":"腾讯大股东继续减持！一个月抛售近8000万股，影响多大？ ","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2286358248","media":"券商中国","summary":"股价有所反弹的腾讯，仍然面临着南非大股东减持压力。11月24日，腾讯控股大股东南非Naspers集团的荷兰子公司Prosus披露最新的资产情况，对比10月28日和11月23日数据，Prosus减持了腾","content":"<html><head></head><body><p>股价有所反弹的腾讯，仍然面临着南非大股东减持压力。</p><p>11月24日，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>大股东南非Naspers集团的荷兰子公司Prosus披露最新的资产情况，对比10月28日和11月23日数据，Prosus减持了腾讯7980万股。</p><p>今年6月，腾讯主要股东Prosus及Naspers集团宣布，该公司将开启长期回购计划，而回购资金来源于减持腾讯股票。</p><p>后续，在腾讯股票下跌压力较大之下，Prosus曾于9月9日至10月28日期间暂停了减持计划，而最新数据表明，Prosus仍然在减持腾讯股票。</p><p>值得一提的是，今年11月初曾传出中信集团与Naspers洽谈收购腾讯全部股份消息，Naspers集团旗下子公司Prosus发布声明回应，该文章并不符合事实，具有猜测性，并表示Naspers集团强调一直看好腾讯的发展前景。</p><p><b>腾讯南非大股东继续减持</b></p><p><b>腾讯大股东Prosus公布了最新的资产情况。</b></p><p>报表显示，截至11月23日，Prosus共持有26.137亿股腾讯股份，相比前一次披露的持有数量26.926亿股，减少了7980万股。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3632e2a3d553463ea9f9dfadac835049\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"620\" 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>曾表示对腾讯长期前景充满信心</b></p><p>值得一提的是，腾讯南非大股东最近一次受到关注是出现在一次腾讯“国有化”辟谣消息中。</p><p>10月31日，市场传闻称，以中信为首的财团正在接洽腾讯南非大股东，拟全额收购其手中的腾讯股票，拿下腾讯控股权。</p><p>11月1日，南非报业集团Naspers在官网发出声明称，对于“中信集团正在与Naspers进行谈判，以收购Naspers持有的所有腾讯股份”的消息，是推测性的，不真实的。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/beeeeb1001a24542b273761703f3e3cc\" tg-width=\"1061\" tg-height=\"837\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>南非报业集团还称，会继续实施于今年6月宣布的股份回购计划，其资金来自此前出售腾讯的少量普通股。Naspers董事会和Prosus董事会重申，他们对腾讯的长期前景充满信心，并认为继续回购股份计划最符合集团及其各自股东的利益。</p><p>11月16日，腾讯发布三季报，2022年第三季度营收1400.93亿元，同比下降2%，跌幅收窄；净利润（Non-IFRS）322.54亿元，同比增2%，告别连续四季度下滑趋势，回归到正增长轨道。</p><p>其中，金融科技与企业服务板块第三季度收入448亿元，同比增长4%，再超网络游戏板块，成为营收贡献最大业务板块。</p><p>以社交起家的腾讯，截至三季度末，微信及WeChat的合并月活跃账户数达到13.09亿，同比增长3.7%；QQ的移动终端月活跃账户数达到5.74亿，同比增长0.1%。</p><p>值得一提的是，腾讯在发财报的同时，宣布将所持有约9.58亿股美团股票作为红利发放给股东，按照11月15日美团收盘价，此次派息将达到约1600亿港元，即业内所称“分红式减持”。</p><p>此外，在发布三季报之后，腾讯又开始了熟悉的“回购”操作。公告显示，11月18日至24日除了非交易日，腾讯都进行了回购，回购股份在120万股左右，每日耗资约3.5亿港元。</p><p>而在此之前，腾讯今年以来已经进行了多轮股票回购，累计回购次数接近80次，回购金额接近250亿港元。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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09:46</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>股价有所反弹的腾讯，仍然面临着南非大股东减持压力。</p><p>11月24日，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>大股东南非Naspers集团的荷兰子公司Prosus披露最新的资产情况，对比10月28日和11月23日数据，Prosus减持了腾讯7980万股。</p><p>今年6月，腾讯主要股东Prosus及Naspers集团宣布，该公司将开启长期回购计划，而回购资金来源于减持腾讯股票。</p><p>后续，在腾讯股票下跌压力较大之下，Prosus曾于9月9日至10月28日期间暂停了减持计划，而最新数据表明，Prosus仍然在减持腾讯股票。</p><p>值得一提的是，今年11月初曾传出中信集团与Naspers洽谈收购腾讯全部股份消息，Naspers集团旗下子公司Prosus发布声明回应，该文章并不符合事实，具有猜测性，并表示Naspers集团强调一直看好腾讯的发展前景。</p><p><b>腾讯南非大股东继续减持</b></p><p><b>腾讯大股东Prosus公布了最新的资产情况。</b></p><p>报表显示，截至11月23日，Prosus共持有26.137亿股腾讯股份，相比前一次披露的持有数量26.926亿股，减少了7980万股。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3632e2a3d553463ea9f9dfadac835049\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"620\" 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TC Holdings Limited位居腾讯第一大股东，截至2021年12月31日，持股腾讯控股股份比例约28.82%。据悉，投资腾讯至今20年里，南非报业集团已从腾讯身上赚超7000多倍的收益。作为腾讯主要股东，Prosus及南非报业集团曾在2018年和2021年进行过两次减持，并获得巨大回报。因此，在减持压力之下，6月27日，腾讯股价盘中一度跌超4%，后续腾讯股价从400港元/股持续下跌。值得一提的是，在9月9日至10月28日期间，Prosus并未实施减持动作，不过，腾讯股价也是一路下跌，累计跌幅超过30%，10月28日几乎达到腾讯股价最低点，后续腾讯股价出现上涨，反弹近40%。截至11月24日，腾讯收于280.4港元/股，下跌0.57%，总市值2.69万亿港元。曾表示对腾讯长期前景充满信心值得一提的是，腾讯南非大股东最近一次受到关注是出现在一次腾讯“国有化”辟谣消息中。10月31日，市场传闻称，以中信为首的财团正在接洽腾讯南非大股东，拟全额收购其手中的腾讯股票，拿下腾讯控股权。11月1日，南非报业集团Naspers在官网发出声明称，对于“中信集团正在与Naspers进行谈判，以收购Naspers持有的所有腾讯股份”的消息，是推测性的，不真实的。南非报业集团还称，会继续实施于今年6月宣布的股份回购计划，其资金来自此前出售腾讯的少量普通股。Naspers董事会和Prosus董事会重申，他们对腾讯的长期前景充满信心，并认为继续回购股份计划最符合集团及其各自股东的利益。11月16日，腾讯发布三季报，2022年第三季度营收1400.93亿元，同比下降2%，跌幅收窄；净利润（Non-IFRS）322.54亿元，同比增2%，告别连续四季度下滑趋势，回归到正增长轨道。其中，金融科技与企业服务板块第三季度收入448亿元，同比增长4%，再超网络游戏板块，成为营收贡献最大业务板块。以社交起家的腾讯，截至三季度末，微信及WeChat的合并月活跃账户数达到13.09亿，同比增长3.7%；QQ的移动终端月活跃账户数达到5.74亿，同比增长0.1%。值得一提的是，腾讯在发财报的同时，宣布将所持有约9.58亿股美团股票作为红利发放给股东，按照11月15日美团收盘价，此次派息将达到约1600亿港元，即业内所称“分红式减持”。此外，在发布三季报之后，腾讯又开始了熟悉的“回购”操作。公告显示，11月18日至24日除了非交易日，腾讯都进行了回购，回购股份在120万股左右，每日耗资约3.5亿港元。而在此之前，腾讯今年以来已经进行了多轮股票回购，累计回购次数接近80次，回购金额接近250亿港元。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":300,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":682549787,"gmtCreate":1659084332967,"gmtModify":1659084332967,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"稳","listText":"稳","text":"稳","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/682549787","repostId":"1192559067","repostType":4,"repost":{"id":"1192559067","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1659081758,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1192559067?lang=&edition=full","pubTime":"2022-07-29 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href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>盘前涨超12%，财报显示该公司二季度营收同比增长7%至1212亿美元，好于市场预期的1195.3亿美元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fbcc6718e49f75a9983d690794b5400b\" tg-width=\"889\" tg-height=\"826\" 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href=https://tv.zol.com.cn/866/8661064.html><strong>中关村在线</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>据最新消息，特斯拉内部代号为NV9的“低成本电动汽车”项目目前已被暂停。特斯拉创始人埃隆·马斯克已决定将公司资源重新分配至先前公布的Robotaxi项目，即自动驾驶出租车计划。尽管曾有传闻称特斯拉已放弃低成本电动汽车计划，但马斯克已亲自出面澄清这一传闻并不准确。曝特斯拉Model 2项目搁置特斯拉预计将在今年8月8日正式推出RoboTaxi自动驾驶出租车项目。马斯克对于这一项目充满信心，他坚信一旦...</p>\n\n<a href=\"https://tv.zol.com.cn/866/8661064.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/1da1808c476bfbe9388a4202f176a117","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"https://tv.zol.com.cn/866/8661064.html","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1195532742","content_text":"据最新消息，特斯拉内部代号为NV9的“低成本电动汽车”项目目前已被暂停。特斯拉创始人埃隆·马斯克已决定将公司资源重新分配至先前公布的Robotaxi项目，即自动驾驶出租车计划。尽管曾有传闻称特斯拉已放弃低成本电动汽车计划，但马斯克已亲自出面澄清这一传闻并不准确。曝特斯拉Model 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justify;\">32家投行的预测显示，时薪与失业率的预期值相差不大，但非农新增就业人数则出现了较大的波动。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>其中，高盛、野村和法国兴业银行均提出了25万人以上的预期值，远高于前值且显著偏离中值。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">高盛表示，尽管科技和金融行业持续裁员，但“不断下降却仍然高企的劳动力需求”远远抵消了裁员的影响，也超过了信贷紧缩带来的大约2.5万招聘减少：</p><blockquote>大数据就业指标总体上表现强劲，这表明信贷紧缩的拖累不大。4月非农就业的季节性因素相对于大流行前也有了有利的发展，在我们看来，为就业人数的增长提供了大约5-10万的支持。</blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/379cacc7c907263663b9ea806c4e9b6d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"423\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但应当注意的是，高盛所使用的“大数据就业指标”中包括了本周公布的强劲ADP数据，该数据显示，4月私营部门增加了29.6万个工作岗位，较3月份的14.2万翻倍，也几乎是预期值15万的两倍，<strong>这可能是影响高盛预期值异常偏高的重要因素。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">然而，<strong>最近经济学家们一直在诟病ADP这一数据与实际情况偏离过大。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">摩根大通首席经济学家Michael Feroli周三在一份报告中称，ADP最近在预测美国劳工统计局就业数据方面一直不太可靠：</p><blockquote>昨天的JOLTS数据显示周五非农就业报告有下行风险，而今天的ADP数据显示有上行风险。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Pantheon Macroeconomics 首席经济学家Ian Shepherdson指出，自引入新的计量方法以来，ADP在过去八个月中有六个月低估了官方就业人数，这意味着本次出乎意料的4月数据只是ADP对官方数据的一种“追赶”。</p><p style=\"text-align: justify;\">Ian Shepherdson预计，4月非农新增就业人数仅有12.5万人，为所有受访经济学家预测中的最低值。</p><h2>就业市场降温</h2><p style=\"text-align: justify;\">如果4月非农新增就业人数仅增长18万，这将是自2021年1月以来最小的月度增长，而如果排除大流行第一年的损失，就是2019年12月以来最小的月度增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这意味着，经历了两年的过热，美国就业市场已经开始冷却。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">本周早些时候，<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3687849\" title=\"美国3月份的就业机会和劳动力流动调查(JOLTS)已经显示\" target=\"_blank\" class=\"\">美国3月份的就业机会和劳动力流动调查(JOLTS)已经显示</a>，3月职位空缺继续下降，为连续第三个月下跌，创下2021年5月以来最低。</p><p style=\"text-align: justify;\">求职平台Indeed经济研究主管Nick Bunker表示：</p><blockquote><strong>JOLTS现在确实指向了与其他劳动力市场数据相同的方向：劳动力市场正在降温。</strong></blockquote><blockquote>但一开始的冷却期，可能很快就会转变为低迷期。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">安永高级经济学家Lydia Boussour则表示：</p><blockquote><strong>4月份的就业报告应该证实，劳动力市场正在放缓，经济正在降温。</strong></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，裁员仍在发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国再就业培训机构Challenger, Gray &amp; Christmas周四发布的报告显示。<strong>美国雇主上个月宣布裁员66995人，截至今年4月的裁员总数达到了33.74万人，这是除了2020年以外，2009年以来最高的数据。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">另外，最近几周申请失业救济金的人数也呈现上升趋势：上周首次申请人数增加了1.3万人，达到了24.2万人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3afa1c91773e9453cd1a4602c5a9c22d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"369\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">加息往往会导致消费者和企业贷款利率上升，从而迫使雇主削减支出，从而减缓经济增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">美联储此前预计，失业率将大幅上升至4.6%，并在2024年和2025年保持在高位，因为利率上升继续推高借贷成本。这可能会导致100多万人失业。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，对许多经济学家来说，失业率上升的可能性已成为一个时间问题，而不是是否会上升的问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，<strong>经济学家还警告部门间增长的不均衡被整体的增长所掩盖。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">法国巴黎银行经济学家Carl Riccadonna指出，<strong>近期劳动力市场的强劲在很大程度上是由于服务业从大流行的冲击中复苏：</strong></p><blockquote>如果这些行业保持强劲，而其他一些行业开始大幅放缓，那么总体数据可能开始掩盖表面之下的脆弱性。</blockquote><h2>美联储的愿望？</h2><p style=\"text-align: justify;\">然而，就业市场的降温或许正是美联储“希望”看到的场景，因为这可能有助于减缓工资的通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">周三，美联储再次加息25基点，<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3687905\" title=\"鲍威尔在美联储货币政策会议结束后的新闻发布会上表示\" target=\"_blank\" class=\"\">鲍威尔在美联储货币政策会议结束后的新闻发布会上表示</a><strong><a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3687905\" title=\"，\" target=\"_blank\" class=\"\">，</a>他希望劳动力市场的放缓主要通过职位空缺的减少来体现，而不是失业率的急剧上升</strong>：</p><blockquote>我们有可能在就业市场继续降温的情况下，不会出现失业率大幅上升的情况，而之前的许多情况都是如此。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这意味着刚刚公布的JOLTS数据正中鲍威尔的“下怀”。</p><p style=\"text-align: justify;\">鲍威尔还认为，美国经济仍然非常有希望实现软着陆：</p><blockquote>在我看来，<strong>避免经济衰退的可能性仍大于发生经济衰退的可能性。</strong>至于出现衰退，我也不排除这种可能性：我们可能会出现我所希望的温和衰退。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">尽管鲍威尔并未提及“暂停加息”，但承认周期已经非常接近尾声，并且强调美联储将采取“依赖数据”的立场，<strong>这意味着从现在到6月的数据将会备受关注，这些数据将帮助市场确定美联储是否需要进行最后一次加息。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">CME美联储观察数据显示，市场认为美联储6月暂停加息的概率为97.9%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5bab5ad4e36ec993d31e7d7391a5f8cf\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"289\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Capital Economics副首席美国经济学家Andrew Hunter周三在给客户的一份报告中写道：</p><blockquote>有迹象表明劳动力市场状况已经在降温，这反过来应该有助于推动核心通胀率比官方预期更快地下降。</blockquote><blockquote>总的来说，我们仍然认为美联储的下一步行动将是今年晚些时候降息，可能会在 9 月份的联邦公开市场委员会会议上降息，利率最终回落的幅度甚至超过市场预期。</blockquote><h2>距离降息还有多远？</h2><p style=\"text-align: justify;\">随着美国经济增速开始放缓，越来越多的经济学家开始预测美联储最早将在今年9月开始降息。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3687970\" title=\"摩根大通资产管理固收投资经理Jason Davis此前表示，\" target=\"_blank\" class=\"\">摩根大通资产管理固收投资经理Jason Davis此前表示，</a>美国经济显然正在走向衰退，而通货膨胀正在放缓，这意味着转折点已经到来：</p><blockquote>我们的观点是，我们现在已经达到了通胀的转折点。如果你把它分成不同的部分，你可以看到核心商品价格已经大幅下跌，这种情况应该会继续下去，我们最终看到住房通胀出现转机，然后其他部分相当不稳定，但我们也看到它在下降。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，还未结束的区域性银行危机仍在冲击美国经济。</p><p style=\"text-align: justify;\">上周，第一共和银行以出售给摩根大通为结局，但市场对于这些银行的信心越来越弱。周四，这些银行的股票再度出现了大规模抛售，使得估值几乎回到了2008年金融危机期间的谷底。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着对银行业担忧的扩散，<strong>市场对于美联储将在7月降息25基点的预期也在增长。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">与美联储会议日期相关的掉期合约暴跌，7月利率一度跌至4.82%，比5.08%的实际联邦基金利率水平低0.25个百分点。6月掉期利率处于5%左右的低点，<strong>反映出最快在6月降息的几率为25%，而12月的利率下跌了30多个基点，充分反映出美联储还会进一步降息的预期。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">德意志银行首席国际策略师Alan Ruskin周四表示：</p><blockquote>通过将7月份降息25个基点的几率提高到50%以上，市场实际上是在说，错的是昨天的加息，而不是随后的地区银行股的价格波动。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">TCW投资组合经理Harrison Choi表示：</p><blockquote>在某个时候，美联储将不得不降息，因为我们认为压力将继续存在，这可能导致经济大幅放缓。虽然从7月开始降息的定价可能还为时过早，但价格走势表明，市场认为情况可能会恶化，并迫使美联储采取行动。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">尽管本轮区域性银行危机与2008年有着本质的不同，大型银行也并未受到影响，<strong>但这一事件对于广泛行业的影响是收紧信贷，这将危及到更多的中小企业。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">彭博此前曾报道称，<strong>在过去几周的财报会议中，“信贷紧缩”出现的频率甚至高于2008年。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果危机扩散，有理由相信货币和财政政策会不得不发生变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">本周，由于市场相信银行危机将迫使美联储放松货币政策，美债收益率再次下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，美国债务违约危机也近在咫尺。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国经济顾问委员会(CEA)周三公布的一份分析报告显示，短期债务违约将导致50万人失业，失业率上升0.3%，年GDP下降0.6%。白宫估计，如果债务违约持续一整个财季，股市将暴跌45%，GDP将下降6.1%，失业率将上升5个百分点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ad0688ce6ea07ef6ec52852e4e1ffd9\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"443\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">随着对经济衰退的预期愈演愈烈，<strong>“衰退曲线”3个月与10年期美债利差曲线也已经倒挂至30年来最为极端的情况。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71a8166c68c49f0cff4114c6ec25b195\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"332\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">市场越来越相信，美联储将很快采取转向。</p></body></html>","source":"wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>今夜的非农数据，会成为美联储降息的前奏吗？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; 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class=\"title\">\n今夜的非农数据，会成为美联储降息的前奏吗？\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2023-05-05 17:39 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://wallstreetcn.com/articles/3688048><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>就业市场正在降温，美国经济距离衰退可能已近在咫尺，市场越来越相信美联储将很快采取转向。尽管本周“小非农”ADP超预期创下9个月以来最高水平，但经济学家和分析师们依旧认为，今夜的非农数据将会展示出美国就业的显著放缓。北京时间5月5日周五20:30，美国劳工部将发布4月非农就业报告。经济学家普遍预期新增就业将显著低于前值，同时失业率小幅上升，平均时薪同比增速维持不变。具体而言：市场普遍预期4月新增非农...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3688048\">Web 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Feroli周三在一份报告中称，ADP最近在预测美国劳工统计局就业数据方面一直不太可靠：昨天的JOLTS数据显示周五非农就业报告有下行风险，而今天的ADP数据显示有上行风险。Pantheon Macroeconomics 首席经济学家Ian Shepherdson指出，自引入新的计量方法以来，ADP在过去八个月中有六个月低估了官方就业人数，这意味着本次出乎意料的4月数据只是ADP对官方数据的一种“追赶”。Ian Shepherdson预计，4月非农新增就业人数仅有12.5万人，为所有受访经济学家预测中的最低值。就业市场降温如果4月非农新增就业人数仅增长18万，这将是自2021年1月以来最小的月度增长，而如果排除大流行第一年的损失，就是2019年12月以来最小的月度增长。这意味着，经历了两年的过热，美国就业市场已经开始冷却。本周早些时候，美国3月份的就业机会和劳动力流动调查(JOLTS)已经显示，3月职位空缺继续下降，为连续第三个月下跌，创下2021年5月以来最低。求职平台Indeed经济研究主管Nick Bunker表示：JOLTS现在确实指向了与其他劳动力市场数据相同的方向：劳动力市场正在降温。但一开始的冷却期，可能很快就会转变为低迷期。安永高级经济学家Lydia Boussour则表示：4月份的就业报告应该证实，劳动力市场正在放缓，经济正在降温。与此同时，裁员仍在发生。美国再就业培训机构Challenger, Gray & Christmas周四发布的报告显示。美国雇主上个月宣布裁员66995人，截至今年4月的裁员总数达到了33.74万人，这是除了2020年以外，2009年以来最高的数据。另外，最近几周申请失业救济金的人数也呈现上升趋势：上周首次申请人数增加了1.3万人，达到了24.2万人。加息往往会导致消费者和企业贷款利率上升，从而迫使雇主削减支出，从而减缓经济增长。美联储此前预计，失业率将大幅上升至4.6%，并在2024年和2025年保持在高位，因为利率上升继续推高借贷成本。这可能会导致100多万人失业。因此，对许多经济学家来说，失业率上升的可能性已成为一个时间问题，而不是是否会上升的问题。另外，经济学家还警告部门间增长的不均衡被整体的增长所掩盖。法国巴黎银行经济学家Carl Riccadonna指出，近期劳动力市场的强劲在很大程度上是由于服务业从大流行的冲击中复苏：如果这些行业保持强劲，而其他一些行业开始大幅放缓，那么总体数据可能开始掩盖表面之下的脆弱性。美联储的愿望？然而，就业市场的降温或许正是美联储“希望”看到的场景，因为这可能有助于减缓工资的通胀。周三，美联储再次加息25基点，鲍威尔在美联储货币政策会议结束后的新闻发布会上表示，他希望劳动力市场的放缓主要通过职位空缺的减少来体现，而不是失业率的急剧上升：我们有可能在就业市场继续降温的情况下，不会出现失业率大幅上升的情况，而之前的许多情况都是如此。这意味着刚刚公布的JOLTS数据正中鲍威尔的“下怀”。鲍威尔还认为，美国经济仍然非常有希望实现软着陆：在我看来，避免经济衰退的可能性仍大于发生经济衰退的可能性。至于出现衰退，我也不排除这种可能性：我们可能会出现我所希望的温和衰退。尽管鲍威尔并未提及“暂停加息”，但承认周期已经非常接近尾声，并且强调美联储将采取“依赖数据”的立场，这意味着从现在到6月的数据将会备受关注，这些数据将帮助市场确定美联储是否需要进行最后一次加息。CME美联储观察数据显示，市场认为美联储6月暂停加息的概率为97.9%。Capital Economics副首席美国经济学家Andrew Hunter周三在给客户的一份报告中写道：有迹象表明劳动力市场状况已经在降温，这反过来应该有助于推动核心通胀率比官方预期更快地下降。总的来说，我们仍然认为美联储的下一步行动将是今年晚些时候降息，可能会在 9 月份的联邦公开市场委员会会议上降息，利率最终回落的幅度甚至超过市场预期。距离降息还有多远？随着美国经济增速开始放缓，越来越多的经济学家开始预测美联储最早将在今年9月开始降息。摩根大通资产管理固收投资经理Jason Davis此前表示，美国经济显然正在走向衰退，而通货膨胀正在放缓，这意味着转折点已经到来：我们的观点是，我们现在已经达到了通胀的转折点。如果你把它分成不同的部分，你可以看到核心商品价格已经大幅下跌，这种情况应该会继续下去，我们最终看到住房通胀出现转机，然后其他部分相当不稳定，但我们也看到它在下降。与此同时，还未结束的区域性银行危机仍在冲击美国经济。上周，第一共和银行以出售给摩根大通为结局，但市场对于这些银行的信心越来越弱。周四，这些银行的股票再度出现了大规模抛售，使得估值几乎回到了2008年金融危机期间的谷底。随着对银行业担忧的扩散，市场对于美联储将在7月降息25基点的预期也在增长。与美联储会议日期相关的掉期合约暴跌，7月利率一度跌至4.82%，比5.08%的实际联邦基金利率水平低0.25个百分点。6月掉期利率处于5%左右的低点，反映出最快在6月降息的几率为25%，而12月的利率下跌了30多个基点，充分反映出美联储还会进一步降息的预期。德意志银行首席国际策略师Alan Ruskin周四表示：通过将7月份降息25个基点的几率提高到50%以上，市场实际上是在说，错的是昨天的加息，而不是随后的地区银行股的价格波动。TCW投资组合经理Harrison Choi表示：在某个时候，美联储将不得不降息，因为我们认为压力将继续存在，这可能导致经济大幅放缓。虽然从7月开始降息的定价可能还为时过早，但价格走势表明，市场认为情况可能会恶化，并迫使美联储采取行动。尽管本轮区域性银行危机与2008年有着本质的不同，大型银行也并未受到影响，但这一事件对于广泛行业的影响是收紧信贷，这将危及到更多的中小企业。彭博此前曾报道称，在过去几周的财报会议中，“信贷紧缩”出现的频率甚至高于2008年。如果危机扩散，有理由相信货币和财政政策会不得不发生变化。本周，由于市场相信银行危机将迫使美联储放松货币政策，美债收益率再次下跌。此外，美国债务违约危机也近在咫尺。美国经济顾问委员会(CEA)周三公布的一份分析报告显示，短期债务违约将导致50万人失业，失业率上升0.3%，年GDP下降0.6%。白宫估计，如果债务违约持续一整个财季，股市将暴跌45%，GDP将下降6.1%，失业率将上升5个百分点。随着对经济衰退的预期愈演愈烈，“衰退曲线”3个月与10年期美债利差曲线也已经倒挂至30年来最为极端的情况。市场越来越相信，美联储将很快采取转向。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":693,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":658463549,"gmtCreate":1682991538182,"gmtModify":1682991539771,"author":{"id":"3548242306046140","authorId":"3548242306046140","name":"慕子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/06b27ce031243ecc33e3164194ad620a","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/658463549","repostId":"1182075616","repostType":2,"repost":{"id":"1182075616","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1682987368,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1182075616?lang=&edition=full","pubTime":"2023-05-02 08:29","market":"us","language":"zh","title":"外媒头条 | 又埋下隐患？第一共和银行收购案遭批","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1182075616","media":"老虎资讯综合","summary":"美国监管部门考虑上调企业存款账户保额上限。","content":"<html><head></head><body><p><strong>全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：</strong></p><blockquote><strong>1、第一共和银行被摩根大通收归麾下 批评之声接踵而至</strong></blockquote><blockquote><strong>2、美国监管部门考虑上调企业存款账户保额上限</strong></blockquote><blockquote><strong>3、IMF总裁：快速上升的利率令银行业脆弱性暴露无遗</strong></blockquote><blockquote><strong>4、美国制造业活动连续第六个月萎缩 创下2009年以来最长纪录</strong></blockquote><blockquote><strong>5、滞胀将令美联储骑虎难下 股债市场面临定价错误</strong></blockquote><blockquote><strong>6、华尔街知名空头Wilson：美联储鹰派信号可能打压股市</strong></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e28120e83d9ab97aebc9df98c5afa1e5\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1165574147\" title=\"第一共和银行被摩根大通收归麾下 批评之声接踵而至\" target=\"_blank\">第一共和银行被摩根大通收归麾下 批评之声接踵而至</a></strong></p><p style=\"text-align: start;\">在拜登政府推动下，摩根大通同意收购美国第一共和银行（First Republic Bank）。这笔交易在美国监管机构正式接管第一共和几小时后宣布，此举将令本来就是美国第一大银行的摩根大通体量变得更为庞大，同时还能将联邦存款保险公司（FDIC）的担保基金受到的损失减到最小。之前银行业曾经试图自己给第一共和补上财务漏洞，但这些努力宣告失败，最终由摩根大通出手接盘。</p><p style=\"text-align: start;\">马萨诸塞州参议员伊丽莎白·沃伦发布推文称，<strong>“第一共和的倒闭表明放松管制让银行‘大到不能倒’的问题变得更加严重，一家监管不力的银行被一家更大的银行收购，最终套牢的还是纳税人。国会需要对立法进行重大改革，以修复银行体系的问题。”</strong></p><p style=\"text-align: start;\">参议院银行委员会主席，俄亥俄州民主党人Sherrod Brown将第一共和银行的倒闭归咎于该行的“高风险行为，独特的商业模式和管理不善”。</p><p style=\"text-align: start;\">“很明显我们需要更强大的护栏，” Brown在一份声明中说。 “我们必须让大型银行面对倒闭事件更有韧性，以便长期维护金融稳定并确保竞争环境。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/822cb4a1374d51f02ef1959a52a78ef4\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"267\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国监管部门考虑上调企业存款账户保额上限</strong></p><p style=\"text-align: start;\">在最近数起银行倒闭事件导致存款保险基金部分外流后，美国联邦存款保险公司（FDIC）希望全面改革存款保险计划。</p><p style=\"text-align: start;\">目前FDIC对大多数存款账户的最高保额为25万美元，该机构周一列出了三个选项，强调改革的原因是技术变革以及银行体系中未保险客户高度集中。</p><p style=\"text-align: start;\">FDIC在报告中表示，考虑转向“定向覆盖”方式，即企业帐户获得比当前上限更多的保额，其认为这将是确保金融稳定的最佳选择。然而，这种改革需要国会立法。FDIC表示其他选项包括维持现有保额上限不变，或转向覆盖所有存款。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ca1494830e71843e1c60217ec518290e\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"309\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>IMF总裁：快速上升的利率令银行业脆弱性暴露无遗</strong></p><p style=\"text-align: start;\">国际货币基金组织（IMF）总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃表示，利率的快速上升“暴露了金融部门的脆弱性”，而且银行业需要警惕更多风险。业界领袖需要“预见意外，并准备好在发生时采取行动，因为它们会来的，” 格奥尔基耶娃在参加Milken Institute Global Conference期间接受采访时表示。</p><p style=\"text-align: start;\">“过去几年我们经历的是一系列无法想象的事件，” 格奥尔基耶娃说，“疫情、在乌克兰的战争、利率保持多年低位后迅速飙升。”</p><p style=\"text-align: start;\">就在格奥尔基耶娃做出此番表态的周一，美国监管机构仍在继续努力提振因美联储激进加息和储户加速提款而受到冲击的银行业。第一共和银行成为3月银行业动荡开始以来第四家倒闭的地区性银行。联邦存款保险公司周末安排将其出售给摩根大通。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5a02c0f94b49ab1d763363aab4a3797b\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国制造业活动连续第六个月萎缩 创下2009年以来最长纪录</strong></p><p style=\"text-align: start;\">美国4月制造业活动连续第六个月萎缩，创下2009年以来最长纪录，表明该行业萎靡势头难以扭转。</p><p style=\"text-align: start;\">供应管理协会（ISM）周一发布的数据显示，上月制造业指数(2573.741, 22.59, 0.89%)从前月的近三年低点46.3升至47.1。读数低于50表明活动处于萎缩状态。衡量原材料支付价格的指标反弹至去年7月以来的最高水平。原油价格上月早些时候一度回升，但最近因需求之忧降温。</p><p style=\"text-align: start;\">上周公布的数据显示，美联储看重的通胀指标3月劲升。预计央行本周将加息25个基点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8fb6d40a2f2c63c7c25f31344e0ad0e1\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"366\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>滞胀将令美联储骑虎难下 股债市场面临定价错误</strong></p><p style=\"text-align: start;\">美国金融市场陷入通货膨胀与衰退担忧的拉锯，投资者试图猜测美联储下一步动作，但他们可能忽视了一个更危险的结果：滞胀。</p><p style=\"text-align: start;\">经济放缓叠和持续的通胀或将扑灭美联储扭转紧缩政策的希望，并导致一系列资产被错误定价，扭转今年股市、信用市场及其他风险资产的涨势。</p><p style=\"text-align: start;\">这是一些经济学家所说的“轻度滞胀”，对于还没有完全从2022年股债双杀阴影中走出来的基金经理而言，这样的宏观经济环境令人不安。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/547dfcb42bd1bd4301bd79cf5cef6c64\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>华尔街知名空头Wilson：美联储鹰派信号可能打压股市</strong></p><p style=\"text-align: start;\">华尔街坚定空头、摩根士丹利策略师Michael Wilson表示，还寄希望美联储在下半年降息的股市投资者可能会在本周晚些时候失望。</p><p style=\"text-align: start;\">市场预计美联储将在周三加息，这将是自去年3月以来连续第10次加息。Wilson在一份报告中写道：“如果这次会议上传达的信息更加鹰派，可能会对股市带来短期负面影响。”</p><p style=\"text-align: start;\">威尔逊认为，摩根士丹利经济学家预计今年晚些时候将暂停加息，如果得到美联储主席杰罗姆·鲍威尔讲话的支持，债券市场对降息的预期也将变得更加符合摩根士丹利经济学家的观点。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>外媒头条 | 又埋下隐患？第一共和银行收购案遭批</title>\n<style 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08:29</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：</strong></p><blockquote><strong>1、第一共和银行被摩根大通收归麾下 批评之声接踵而至</strong></blockquote><blockquote><strong>2、美国监管部门考虑上调企业存款账户保额上限</strong></blockquote><blockquote><strong>3、IMF总裁：快速上升的利率令银行业脆弱性暴露无遗</strong></blockquote><blockquote><strong>4、美国制造业活动连续第六个月萎缩 创下2009年以来最长纪录</strong></blockquote><blockquote><strong>5、滞胀将令美联储骑虎难下 股债市场面临定价错误</strong></blockquote><blockquote><strong>6、华尔街知名空头Wilson：美联储鹰派信号可能打压股市</strong></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e28120e83d9ab97aebc9df98c5afa1e5\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1165574147\" title=\"第一共和银行被摩根大通收归麾下 批评之声接踵而至\" target=\"_blank\">第一共和银行被摩根大通收归麾下 批评之声接踵而至</a></strong></p><p style=\"text-align: start;\">在拜登政府推动下，摩根大通同意收购美国第一共和银行（First Republic Bank）。这笔交易在美国监管机构正式接管第一共和几小时后宣布，此举将令本来就是美国第一大银行的摩根大通体量变得更为庞大，同时还能将联邦存款保险公司（FDIC）的担保基金受到的损失减到最小。之前银行业曾经试图自己给第一共和补上财务漏洞，但这些努力宣告失败，最终由摩根大通出手接盘。</p><p style=\"text-align: start;\">马萨诸塞州参议员伊丽莎白·沃伦发布推文称，<strong>“第一共和的倒闭表明放松管制让银行‘大到不能倒’的问题变得更加严重，一家监管不力的银行被一家更大的银行收购，最终套牢的还是纳税人。国会需要对立法进行重大改革，以修复银行体系的问题。”</strong></p><p style=\"text-align: start;\">参议院银行委员会主席，俄亥俄州民主党人Sherrod Brown将第一共和银行的倒闭归咎于该行的“高风险行为，独特的商业模式和管理不善”。</p><p style=\"text-align: start;\">“很明显我们需要更强大的护栏，” Brown在一份声明中说。 “我们必须让大型银行面对倒闭事件更有韧性，以便长期维护金融稳定并确保竞争环境。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/822cb4a1374d51f02ef1959a52a78ef4\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"267\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国监管部门考虑上调企业存款账户保额上限</strong></p><p style=\"text-align: start;\">在最近数起银行倒闭事件导致存款保险基金部分外流后，美国联邦存款保险公司（FDIC）希望全面改革存款保险计划。</p><p style=\"text-align: start;\">目前FDIC对大多数存款账户的最高保额为25万美元，该机构周一列出了三个选项，强调改革的原因是技术变革以及银行体系中未保险客户高度集中。</p><p style=\"text-align: start;\">FDIC在报告中表示，考虑转向“定向覆盖”方式，即企业帐户获得比当前上限更多的保额，其认为这将是确保金融稳定的最佳选择。然而，这种改革需要国会立法。FDIC表示其他选项包括维持现有保额上限不变，或转向覆盖所有存款。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ca1494830e71843e1c60217ec518290e\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"309\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>IMF总裁：快速上升的利率令银行业脆弱性暴露无遗</strong></p><p style=\"text-align: start;\">国际货币基金组织（IMF）总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃表示，利率的快速上升“暴露了金融部门的脆弱性”，而且银行业需要警惕更多风险。业界领袖需要“预见意外，并准备好在发生时采取行动，因为它们会来的，” 格奥尔基耶娃在参加Milken Institute Global Conference期间接受采访时表示。</p><p style=\"text-align: start;\">“过去几年我们经历的是一系列无法想象的事件，” 格奥尔基耶娃说，“疫情、在乌克兰的战争、利率保持多年低位后迅速飙升。”</p><p style=\"text-align: start;\">就在格奥尔基耶娃做出此番表态的周一，美国监管机构仍在继续努力提振因美联储激进加息和储户加速提款而受到冲击的银行业。第一共和银行成为3月银行业动荡开始以来第四家倒闭的地区性银行。联邦存款保险公司周末安排将其出售给摩根大通。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5a02c0f94b49ab1d763363aab4a3797b\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国制造业活动连续第六个月萎缩 创下2009年以来最长纪录</strong></p><p style=\"text-align: start;\">美国4月制造业活动连续第六个月萎缩，创下2009年以来最长纪录，表明该行业萎靡势头难以扭转。</p><p style=\"text-align: start;\">供应管理协会（ISM）周一发布的数据显示，上月制造业指数(2573.741, 22.59, 0.89%)从前月的近三年低点46.3升至47.1。读数低于50表明活动处于萎缩状态。衡量原材料支付价格的指标反弹至去年7月以来的最高水平。原油价格上月早些时候一度回升，但最近因需求之忧降温。</p><p style=\"text-align: start;\">上周公布的数据显示，美联储看重的通胀指标3月劲升。预计央行本周将加息25个基点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8fb6d40a2f2c63c7c25f31344e0ad0e1\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"366\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>滞胀将令美联储骑虎难下 股债市场面临定价错误</strong></p><p style=\"text-align: start;\">美国金融市场陷入通货膨胀与衰退担忧的拉锯，投资者试图猜测美联储下一步动作，但他们可能忽视了一个更危险的结果：滞胀。</p><p style=\"text-align: start;\">经济放缓叠和持续的通胀或将扑灭美联储扭转紧缩政策的希望，并导致一系列资产被错误定价，扭转今年股市、信用市场及其他风险资产的涨势。</p><p style=\"text-align: start;\">这是一些经济学家所说的“轻度滞胀”，对于还没有完全从2022年股债双杀阴影中走出来的基金经理而言，这样的宏观经济环境令人不安。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/547dfcb42bd1bd4301bd79cf5cef6c64\" title=\"\" 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批评之声接踵而至在拜登政府推动下，摩根大通同意收购美国第一共和银行（First Republic Bank）。这笔交易在美国监管机构正式接管第一共和几小时后宣布，此举将令本来就是美国第一大银行的摩根大通体量变得更为庞大，同时还能将联邦存款保险公司（FDIC）的担保基金受到的损失减到最小。之前银行业曾经试图自己给第一共和补上财务漏洞，但这些努力宣告失败，最终由摩根大通出手接盘。马萨诸塞州参议员伊丽莎白·沃伦发布推文称，“第一共和的倒闭表明放松管制让银行‘大到不能倒’的问题变得更加严重，一家监管不力的银行被一家更大的银行收购，最终套牢的还是纳税人。国会需要对立法进行重大改革，以修复银行体系的问题。”参议院银行委员会主席，俄亥俄州民主党人Sherrod Brown将第一共和银行的倒闭归咎于该行的“高风险行为，独特的商业模式和管理不善”。“很明显我们需要更强大的护栏，” Brown在一份声明中说。 “我们必须让大型银行面对倒闭事件更有韧性，以便长期维护金融稳定并确保竞争环境。”美国监管部门考虑上调企业存款账户保额上限在最近数起银行倒闭事件导致存款保险基金部分外流后，美国联邦存款保险公司（FDIC）希望全面改革存款保险计划。目前FDIC对大多数存款账户的最高保额为25万美元，该机构周一列出了三个选项，强调改革的原因是技术变革以及银行体系中未保险客户高度集中。FDIC在报告中表示，考虑转向“定向覆盖”方式，即企业帐户获得比当前上限更多的保额，其认为这将是确保金融稳定的最佳选择。然而，这种改革需要国会立法。FDIC表示其他选项包括维持现有保额上限不变，或转向覆盖所有存款。IMF总裁：快速上升的利率令银行业脆弱性暴露无遗国际货币基金组织（IMF）总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃表示，利率的快速上升“暴露了金融部门的脆弱性”，而且银行业需要警惕更多风险。业界领袖需要“预见意外，并准备好在发生时采取行动，因为它们会来的，” 格奥尔基耶娃在参加Milken Institute Global Conference期间接受采访时表示。“过去几年我们经历的是一系列无法想象的事件，” 格奥尔基耶娃说，“疫情、在乌克兰的战争、利率保持多年低位后迅速飙升。”就在格奥尔基耶娃做出此番表态的周一，美国监管机构仍在继续努力提振因美联储激进加息和储户加速提款而受到冲击的银行业。第一共和银行成为3月银行业动荡开始以来第四家倒闭的地区性银行。联邦存款保险公司周末安排将其出售给摩根大通。美国制造业活动连续第六个月萎缩 创下2009年以来最长纪录美国4月制造业活动连续第六个月萎缩，创下2009年以来最长纪录，表明该行业萎靡势头难以扭转。供应管理协会（ISM）周一发布的数据显示，上月制造业指数(2573.741, 22.59, 0.89%)从前月的近三年低点46.3升至47.1。读数低于50表明活动处于萎缩状态。衡量原材料支付价格的指标反弹至去年7月以来的最高水平。原油价格上月早些时候一度回升，但最近因需求之忧降温。上周公布的数据显示，美联储看重的通胀指标3月劲升。预计央行本周将加息25个基点。滞胀将令美联储骑虎难下 股债市场面临定价错误美国金融市场陷入通货膨胀与衰退担忧的拉锯，投资者试图猜测美联储下一步动作，但他们可能忽视了一个更危险的结果：滞胀。经济放缓叠和持续的通胀或将扑灭美联储扭转紧缩政策的希望，并导致一系列资产被错误定价，扭转今年股市、信用市场及其他风险资产的涨势。这是一些经济学家所说的“轻度滞胀”，对于还没有完全从2022年股债双杀阴影中走出来的基金经理而言，这样的宏观经济环境令人不安。华尔街知名空头Wilson：美联储鹰派信号可能打压股市华尔街坚定空头、摩根士丹利策略师Michael Wilson表示，还寄希望美联储在下半年降息的股市投资者可能会在本周晚些时候失望。市场预计美联储将在周三加息，这将是自去年3月以来连续第10次加息。Wilson在一份报告中写道：“如果这次会议上传达的信息更加鹰派，可能会对股市带来短期负面影响。”威尔逊认为，摩根士丹利经济学家预计今年晚些时候将暂停加息，如果得到美联储主席杰罗姆·鲍威尔讲话的支持，债券市场对降息的预期也将变得更加符合摩根士丹利经济学家的观点。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":867,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}