社区

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

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

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

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

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

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

随着数字经济时代的到来，以国产化替代为代表的信创产业正实现快速发展。据艾媒咨询日前发布的《2023年中国信创行业发展白皮书》显示，得益于中国数字经济的迅猛发展，2023年中国信创产业规模将达到2.09万亿，2027年有望达到3.70万亿。  产业规模向万亿扩容的背后，可以看到国产化软硬件产品和解决方案应用正在各行各业持续加深渗透。在艾媒咨询发布的上述白皮书中，就列举了办公、财务、客户管理等诸多细分行业应用软件信创化，这其中，玄武云（2392.HK）被选为信创应用--客户管理软件（CRM）的典型案例。 据了解，玄武云是国内最大的智慧CRM服务提供商，其产品及服务的信创化应用主要聚焦于公司深耕的金融、政企行业。而作为国家"2+8+N"信创三步走战略的重点行业，金融和政企的信创化升级不仅要在IT架构上进行全面国产化替代，其在与海量用户信息交互场景，布局客户管理软件时也要遵循安全、可控、自主、降本增效等硬性标准。显然，这对国内CRM厂商的产品的数智化与信创化能力提出了较高要求。  对此，玄武云一方面通过不断加大研发投入，实现产品的领先性；另一方面，公司也积极与信创各领域生态合作伙伴产品持续兼容、深度适配，从而来满足金融、政企客户对CRM数智化和信创化升级的需求。截至目前，玄武云的多项产品及服务已通过公安部三级认证以及华为云鲲鹏技术认证、统信服务器操作系统V20认证及银河麒麟高级服务器操作系统V10认证等国内技术适配认证。  以玄武云自主研发的营销云“拳头”产品ICC（融合通信中台）为例，其已完成了在操作系统、数据库、中间件、云服务等方面与国内华为云等主流厂商的全面适配，并落地了诸多金融客户的信创化升级。  据了解，玄武云在金融、政企信创重点行业的多个细分领域百强企业市占率已超过了20%，这意味着，随着金融、政企行业信创化的深入，玄武云将在市

本图由AI生成 AIGC持续火爆大模型争相推出，庞大市场造就算力供应模式演变 黄仁勋说的AI发展迎来iPhone时刻，对NVIDIA有什么影响？ 文/王吉伟 近期的AIGC领域仍旧火爆异常。 但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。 面对ChatGPT带来的技术冲击，为了研发谷歌多模态AI模型及应对微软GPT-4版Security Copilot竞争，谷歌先是将谷歌大脑和DeepMind团队合并为“Google DeepMind”部门，接着又推出了基于Sec-PaLM LLM大模型技术的谷歌云安全AI 工作台（Security AI Workbench）。 亚马逊推出了AI大模型服务Amazon Bedrock，马斯克成立了人工智能公司X.AI，并囤下万张NVIDIA芯片。 有媒体将之比喻为围剿ChatGPT。 但ChatGPT并不惊慌，仍然按照既有节奏新增了隐私功能使得用户数据不再被用于模型训练，并计划在未来几个月推出ChatGPT企业版。 对于谷歌、亚马逊等的动作，ChatGPT似乎并不在意，反而是微软总裁说了一句“中国将是 ChatGPT 的主要对手”，又将舆论目光引向国内。 国内市场则也迎来了“百模大战”时代。从3月开始到现在，各科技大厂及科研机构已经陆续发布了百度文心一言、阿里通义千问、华为云盘古、京东言犀等30多个大模型，目前还在不断上新，难怪微软总裁会发出前面的感慨。 然而在AI竞赛和“百模大战”的身后，笑得最开心的应该是NVIDIA。 竞争越激烈，算力需求也就越大，NVIDIA GPU也就卖得越好。 生成式AI应用的爆发和大模型的争相发布，让NVIDIA的算力供应迎来更辉煌的时代。黄仁勋先生在NVIDIA GTC23说的金句“我们正处于AI的iPhone时刻”

编译 | 豆豆 编辑 | 龚岩 编者按 有些经济学家半开玩笑地指出，全球通过AI获取的收益有可能达到无穷大。但参考人类社会经济发展的规律，新技术的影响更为长尾和温和。例如，即便许多人认为十八世纪晚期的工业革命是詹妮纺织机发明的结果，而实际上是由多种因素共同推动的：煤炭的使用增长，更有力的财产权保护，科学精神的崛起，等等。 生成式人工智能（Generative AI）的时代已真正来临了。 去年11月，使用大语言模型（Large Language Model）的OpenAI聊天机器人（Chatbots）成为该时代的开启者。现在，令人惊异的进展几乎每天都在发生。 近期，由AI制作的假冒Drake和The Weeknd两位明星的歌曲撼动了音乐界。能够将文本转成视频的程序也正在取得令人信服的进展。 不久以后，Expedia、Instacart和OpenTable等消费产品也将接入OpenAI的机器人，帮助人们通过在框内输入文字进行点餐或预定休假。 近期泄露出来的一名Google工程师的演示文稿显示，谷歌正在担忧竞争对手能够很轻易地取得进展。 后面还会有惊喜，很多惊喜。 AI的发展引发了深远的影响，但最紧迫、最直观的问题是，这对经济来说意味着什么呢？许多人对此抱有宏大的期待。 01 AI潜力“射程”：垄断、劳动力市场、生产力 高盛银行在近期研究报告中认为，“AI的广泛采用将在十年内使全球年均GDP增长7%，大致增幅为7万亿美元。”有学术研究指出，采用该科技的公司的年均劳动生产力增长率将达3%，这将为公司收益带来持续多年的大幅提升。捐赠机构Open Philanthropy的Tom Davidson在2021年发表的研究认为，在本世纪出现“爆发性增长”（即全球产出年增长超过30%）的概率为10%。有些经济学家半开玩笑地指出，全球通过AI获取的收益有可能达到无穷大。

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

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

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

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

作者 | 追辛 编辑 | G3007 开年以来ChatGPT的热浪，带来了一场全民的科技狂欢。 回顾这百天来，大厂们争相布局拼手速、上市公司狂蹭概念股价飙、创业者们带资进组谋二春、网友们吃瓜不断忙调侃、媒体舆论乐此不疲忙追更……而上一波这样的商业热潮，是来自于2021年3月美国游戏公司Roblox上市所引爆的元宇宙概念，那一年也被称为元宇宙的元年。 今年，是中国ChatGPT的元年。据不完全统计，今年来表态正研发类ChatGPT相关产品、应用，或将相关技术引入业务的国内企业已超过100家，其中不乏技术实力、研发资本雄厚的巨头，以及在垂直细分领域深耕的王者，但也少不了“蹭热度”的各路玩家。 随着OpenAI的迭代升级，ChatGPT的热度还会一直持续下去，并且吸引着全球数以亿计的用户流量。最新的消息显示，OpenAI已宣布解除部分ChatGPT的联网限制，并且推出插件功能，赋予ChatGPT使用工具、联网、运行计算的能力，商业化野心渐显。 面对国外领先技术带来的持续冲击，国内头部企业再也坐不住了，开启花样追逐模式。从目前主导企业以及发展方向看，在国内的类ChatGPT产品发展路线上，已经基本形成了通用型、垂直型、创业型这三大流派并行的格局，三方都希望实现GPT从技术到产品、场景的商业化落地。 每一次大的技术革新，总归要经历从喧嚣到理性，面对当前全民狂欢的现状，我们需要通过洞悉不同的发展路线及其特点，来思考未来中国的ChatGPT亦或人工智能之路又该如何走？ 01 通用型派别：一手炼丹一手发电 去年11月底ChatGPT刚发布时，国内大厂便已关注到生成式AI技术所带来的颠覆性变革，百度、阿里、华为、腾讯等一众大厂，以晒应用、发产品甚至组建团队等方式，在今年集中释放或加大投入做通用型ChatGPT的消息，以抢占这种技术应用的高地。 率先发力的是百度。3月1

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

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

暂停6⃣️个月能追上否

赶不上的、急了

AI 绘画《太空歌剧院》 “每个投资中概互联的人们，都应该配置美图。” 雪球上，对单个标的过于迷信的发言并不鲜见，而绕开大厂，对标冷门赛道的情况，却很稀罕。 不过，放在GPT出圈的背景下，这样的认知，并非没有道理。 月初发布的GPT-4，对图像行业有着颠覆性的影响。用张朝阳的话说：“不仅能够支持图片输入，还能看懂图片。” 如此一来，意味着在图片质量、生成效率提升的同时，图片或许可以像文字、代码一样，成为人机交互的基本单位。 通俗的讲，就是你随便画一张网站草图，GPT-4就能根据你的图片，生成出真正的网页，而不再需要代码。 图片某种程度成了交互通行证，由此可能带来的需求爆发，让图像行业焕发想象力。可以看到，自ChatGPT发布以来，相关影像设计行业标的，都呈起飞之势。 这也就不难理解，部分投资人为何如此热捧。毕竟，站上新的风口，或意味着美图2021年开始讲的中国Adobe故事，有了撬动需求的可能性。 但我们细细探究，发现事情没那么简单。 一、盐碱化的土壤，如何变成沃土？ “我人生第一次重创是盘古失败，WPS卖不动，公司差点关门。” 2022年的小米新品发布会，被雷军开成了穿越人生低谷感悟会，近三小时的演讲中，关于金山当年失败的内容占了一大半，可见有多难以释怀。 当时不少人（包括雷军）认为，造成这一切的根源是“前有盗版，后有微软”。 但今天我们知道，更深层的原因在于：一、人力相对廉价，企业数字化需求低；二、定制化需求多且杂，「项目」导向而非「产品」导向。 举例来说，尽管办公软件大多是盗版或免费，可使用这些软件还得配电脑。而当时一台电脑的价格动辄5000以上，比会计的平均工资高出五倍不止。 而必须数字化的企业，如央企、大型民企等，更喜欢让软件公司为自己量身定制。软件行业「边际成本为零」的底层商业模式，在这里变成了堆人头生意。 身处这样的赛道，多少影响市场对企业的认知。 勤勤恳

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

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

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

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

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

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

本图由AI生成 AIGC持续火爆大模型争相推出，庞大市场造就算力供应模式演变 黄仁勋说的AI发展迎来iPhone时刻，对NVIDIA有什么影响？ 文/王吉伟 近期的AIGC领域仍旧火爆异常。 但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。 面对ChatGPT带来的技术冲击，为了研发谷歌多模态AI模型及应对微软GPT-4版Security Copilot竞争，谷歌先是将谷歌大脑和DeepMind团队合并为“Google DeepMind”部门，接着又推出了基于Sec-PaLM LLM大模型技术的谷歌云安全AI 工作台（Security AI Workbench）。 亚马逊推出了AI大模型服务Amazon Bedrock，马斯克成立了人工智能公司X.AI，并囤下万张NVIDIA芯片。 有媒体将之比喻为围剿ChatGPT。 但ChatGPT并不惊慌，仍然按照既有节奏新增了隐私功能使得用户数据不再被用于模型训练，并计划在未来几个月推出ChatGPT企业版。 对于谷歌、亚马逊等的动作，ChatGPT似乎并不在意，反而是微软总裁说了一句“中国将是 ChatGPT 的主要对手”，又将舆论目光引向国内。 国内市场则也迎来了“百模大战”时代。从3月开始到现在，各科技大厂及科研机构已经陆续发布了百度文心一言、阿里通义千问、华为云盘古、京东言犀等30多个大模型，目前还在不断上新，难怪微软总裁会发出前面的感慨。 然而在AI竞赛和“百模大战”的身后，笑得最开心的应该是NVIDIA。 竞争越激烈，算力需求也就越大，NVIDIA GPU也就卖得越好。 生成式AI应用的爆发和大模型的争相发布，让NVIDIA的算力供应迎来更辉煌的时代。黄仁勋先生在NVIDIA GTC23说的金句“我们正处于AI的iPhone时刻”

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

编译 | 豆豆 编辑 | 龚岩 编者按 有些经济学家半开玩笑地指出，全球通过AI获取的收益有可能达到无穷大。但参考人类社会经济发展的规律，新技术的影响更为长尾和温和。例如，即便许多人认为十八世纪晚期的工业革命是詹妮纺织机发明的结果，而实际上是由多种因素共同推动的：煤炭的使用增长，更有力的财产权保护，科学精神的崛起，等等。 生成式人工智能（Generative AI）的时代已真正来临了。 去年11月，使用大语言模型（Large Language Model）的OpenAI聊天机器人（Chatbots）成为该时代的开启者。现在，令人惊异的进展几乎每天都在发生。 近期，由AI制作的假冒Drake和The Weeknd两位明星的歌曲撼动了音乐界。能够将文本转成视频的程序也正在取得令人信服的进展。 不久以后，Expedia、Instacart和OpenTable等消费产品也将接入OpenAI的机器人，帮助人们通过在框内输入文字进行点餐或预定休假。 近期泄露出来的一名Google工程师的演示文稿显示，谷歌正在担忧竞争对手能够很轻易地取得进展。 后面还会有惊喜，很多惊喜。 AI的发展引发了深远的影响，但最紧迫、最直观的问题是，这对经济来说意味着什么呢？许多人对此抱有宏大的期待。 01 AI潜力“射程”：垄断、劳动力市场、生产力 高盛银行在近期研究报告中认为，“AI的广泛采用将在十年内使全球年均GDP增长7%，大致增幅为7万亿美元。”有学术研究指出，采用该科技的公司的年均劳动生产力增长率将达3%，这将为公司收益带来持续多年的大幅提升。捐赠机构Open Philanthropy的Tom Davidson在2021年发表的研究认为，在本世纪出现“爆发性增长”（即全球产出年增长超过30%）的概率为10%。有些经济学家半开玩笑地指出，全球通过AI获取的收益有可能达到无穷大。

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

随着数字经济时代的到来，以国产化替代为代表的信创产业正实现快速发展。据艾媒咨询日前发布的《2023年中国信创行业发展白皮书》显示，得益于中国数字经济的迅猛发展，2023年中国信创产业规模将达到2.09万亿，2027年有望达到3.70万亿。  产业规模向万亿扩容的背后，可以看到国产化软硬件产品和解决方案应用正在各行各业持续加深渗透。在艾媒咨询发布的上述白皮书中，就列举了办公、财务、客户管理等诸多细分行业应用软件信创化，这其中，玄武云（2392.HK）被选为信创应用--客户管理软件（CRM）的典型案例。 据了解，玄武云是国内最大的智慧CRM服务提供商，其产品及服务的信创化应用主要聚焦于公司深耕的金融、政企行业。而作为国家"2+8+N"信创三步走战略的重点行业，金融和政企的信创化升级不仅要在IT架构上进行全面国产化替代，其在与海量用户信息交互场景，布局客户管理软件时也要遵循安全、可控、自主、降本增效等硬性标准。显然，这对国内CRM厂商的产品的数智化与信创化能力提出了较高要求。  对此，玄武云一方面通过不断加大研发投入，实现产品的领先性；另一方面，公司也积极与信创各领域生态合作伙伴产品持续兼容、深度适配，从而来满足金融、政企客户对CRM数智化和信创化升级的需求。截至目前，玄武云的多项产品及服务已通过公安部三级认证以及华为云鲲鹏技术认证、统信服务器操作系统V20认证及银河麒麟高级服务器操作系统V10认证等国内技术适配认证。  以玄武云自主研发的营销云“拳头”产品ICC（融合通信中台）为例，其已完成了在操作系统、数据库、中间件、云服务等方面与国内华为云等主流厂商的全面适配，并落地了诸多金融客户的信创化升级。  据了解，玄武云在金融、政企信创重点行业的多个细分领域百强企业市占率已超过了20%，这意味着，随着金融、政企行业信创化的深入，玄武云将在市

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

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