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至诚之道可以前知

至诚之道可以前知

变而通之以尽利，鼓之舞之以尽神！

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2023-05-13

在A股不行，A股的虚假消息，各种市场小作文会把AI搞懵逼！国外的消息，好就是好，坏就是坏。

ChatGPT成股神！能预测股市走势，投资回报率高达500%！

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2022-11-12

我现在怀疑，10月令人满意的cpi，是为了对冲这一币圈崩盘而设计出来的。如果是这样，后续……

复杂程度远超雷曼，一图读懂轰然倒塌的FTX帝国

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2023-02-07

全球经济下行，俄乌战争，欧盟能源危机和内部矛盾重重，在这样的背景下，美国科技、军事领先世界，资本会流向哪？资本大量涌入的地方，你说经济衰退？我是不信！人家的通胀高，是因为过去的资本和热钱、快钱太多导致的！有钱，有渠道的朋友，找个美股好标的在合适的价位买入吧，长期持有或者做周期波段，三年五年你会感谢自己！

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2023-10-15

下周减肥药主场，开启狂飙模式！

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2023-05-26

美联储的认知有问题了，加息这么高，热钱都流到美国了，通胀怎么可能降下来！钱越多消费得更厉害，物价怎能不涨！继续加息，对经济造成严重伤害，最后出现系统性金融危机！

盘前 | 美联储最关注通胀数据超预期，财报给力拼多多大涨

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2020-02-12

$切萨皮克能源(CHK)$油价大涨，抓紧上车！这只是个开始哟！

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06-03

这个世界在发生质变，然而这些地球之光的贡献不可或缺：黄仁勋、马斯克、奥特曼……

黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！

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2020-02-26

$切萨皮克能源(CHK)$这股要退市了！赶紧卖吧！

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2020-02-03

$道琼斯(.DJI)$我就不信新冠肺炎病毒在美国就不扩散，美股也要瑟瑟发抖了！拉高出货，大跌将至！

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2020-01-25

$SG Blocks Inc.(SGBX)$这个股跌到0.0001是不是就要退市了？

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2023-11-22

多元化基本都是没落的开始！还有一点，现在的年轻人不再认周董了！

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2023-09-08

几乎不用拼多多。

拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”

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2023-06-02

就业增加，经济强劲，加息概率加大！失业增加，经济形势不好，降息概率加大！这矛盾的数据怎么看？

大超预期！美国5月非农就业人数增加33.9万人，创今年来最大增幅

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2023-04-28

人类之光，如果我有钱，我就会投资他的事业。

“赌徒”马斯克：赌性坚强

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2023-03-04

3的成本降一半，一样车价也能降的给力！

特斯拉在墨西哥百亿工厂细节浮现：第一阶段投资约50至60亿美元

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2023-02-15

经济衰退风险几乎没有。

盘前 | 美国1月零售销售月率3%，为近两年来最大增幅

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2023-02-14

就是想少干活，多拿钱。

特斯拉纽约州工人致信马斯克：要求组建工会，不想当机器人

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2022-11-19

说句实话，淘宝现在烂的很，几次购物体验：买的华龙挂面，到家开封后，挂面全碎并且袋还是撕开的！买的红枣，全他妈生虫了，恶心死我了！联系客服，只退货了事，我坚决说要他们处罚无良商户，没有下文！这样的平台能有未来？我就呵呵了。

腾讯、阿里财报释放了哪些信号？

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2020-02-05

$道琼斯(.DJI)$我就看你能撑多久！

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06-06

加拿大，欧盟都降息了，就差美国这个重量级的了！

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tg-height=\"131\"/></p><p>雅诗兰黛盘前大跌23%，公司撤回2025财年展望并下调派息。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/70582a12a7b6dc85f9e6202390ff50ca\" title=\"\" tg-width=\"450\" tg-height=\"127\"/></p><p>理想汽车盘前跌超8%，Q4营收指引低于预期。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/973746f29f9e6ade50175c70782c29b8\" title=\"\" tg-width=\"450\" tg-height=\"127\"/></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ed4ee39e6b0f45214393093d70ba81a8","relate_stocks":{"ROOT":"Root, Inc.","PTON":"Peloton Interactive, Inc."},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1162974741","content_text":"重磅数据美国9月核心PCE物价指数年率+2.7%，预期+2.6%，前值+2.7%。美国9月核心PCE物价指数月率 0.3%，预期0.3%，前值由0.1%修正为0.2%。美国9月个人支出月率 0.5%，预期0.4%，前值由0.2%修正为0.3%。美国至10月26日当周初请失业金人数 21.6万人，预期23万人，前值由22.7万人修正为22.8万人。美股三大指数期货在数据公布后维持跌势。个股盘前行情汽车保险科技公司Root盘前暴涨超90%。公司发布了喜人的第三季度财报，盈利能力和营收水平同比大涨，超出预期。此外，ROOT成功与贝莱德重新协商了贷款条款，使利息支出大幅减少约50%。二手车经销商Carvana盘前大涨超17%。公司三季度每股收益达到0.64美元，远高于预期的0.25美元。营收也同比增长32%至36.5亿美元，超出预期。超微电脑盘前续跌超4%，昨日暴跌超32%。安永辞去审计工作，超微电脑的会计丑闻再掀波澜。微软盘前跌超3%，公司预计四季度Azure营收进一步放缓，AI资本支出将继续增加。Meta盘前跌1.66%。三季度营收略超预期，用户增长不及预期，明年资本支出预计大增。Coinbase Global, 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style=\"text-align: start;\">　　伯曼回顾了他与贝索斯共事近15年对贝索斯的了解，他说，如果贝索斯的火箭公司“蓝色起源”的未来在这一决定中没有发挥重要作用，他会感到震惊。伯曼说：“‘蓝色起源’是私人的，就是他的孩子。这对他来说才是最重要的。”</p><p style=\"text-align: start;\">　　贝索斯经常谈到“蓝色起源”对他的意义，并从生存的角度描述公司的使命。他说：“我们必须要进入太空来拯救地球。”</p><p style=\"text-align: start;\">　　但“蓝色起源”仍需要资金流入来运营，而政府合同就是这家火箭公司的主要资金来源。“蓝色起源”与美国国家航空航天局（NASA）达成了一项价值34亿美元的协议，将建造一个月球“着陆器”，并与埃隆·马斯克（Elon Musk）的太空探索技术公司竞争。</p><p style=\"text-align: start;\">　　<strong>马斯克是眼中钉</strong></p><p style=\"text-align: start;\">　　贝索斯面临的问题是，马斯克最近将自己重塑为特朗普的坚定盟友。在7月份支持这位前总统，并向他和其他共和党候选人捐赠了1亿多美元，本月又多次出席特朗普的集会。特朗普甚至表示，如果再次当选，他将委托马斯克领导一项削减政府开支的倡议。</p><p style=\"text-align: start;\">　　伯曼表示，马斯克一直是贝索斯的眼中钉。伯曼说：“你不能忽视埃隆（马斯克）的背景，他百分之百是特朗普的人。我可以想象杰夫（贝索斯）坐在那里看着这件事，‘哦，天哪，如果特朗普赢了，那就够糟糕的了，因为埃隆一直和他在一起。但如果我们也支持哈里斯，那将是一个自作自受的错误。”</p><p style=\"text-align: start;\">　　简而言之，伯曼认为，贝索斯更担心“蓝色起源”的长期未来，以及对人类未来的影响，而不是读者对他的报纸不支持哈里斯的短期愤怒。</p><p style=\"text-align: start;\">　　这一观点也得到了媒体的支持。据报道，“蓝色起源”CEO戴夫·林普（Dave Limp）在《华盛顿邮报》发布公告的同一天，与特朗普进行了简短会晤。</p><p style=\"text-align: start;\">　　<strong>与特朗普关系紧张</strong></p><p style=\"text-align: start;\">　　值得一提的是，在特朗普的第一届任期中，贝索斯与特朗普的关系非常紧张。特朗普曾多次公开抨击亚马逊与美国邮政服务的快递合同，以及《华盛顿邮报》对他的报道。此外，亚马逊还起诉过特朗普政府，称其因特朗普的抱怨而破坏了亚马逊一项100亿美元的政府云计算合同。</p><p style=\"text-align: start;\">　　此次放弃对总统候选人的背书，也标志着自1976年以来《华盛顿邮报》第二次没有背书总统候选人。1988年，该报编辑委员会还向读者详细解释了为什么不支持任何一位候选人。此外，在20世纪30年代和40年代的一段时间内，《华盛顿邮报》也曾拒绝支持总统候选人。</p><p style=\"text-align: start;\">　　不管怎样，许多愤怒的读者已开始采取行动。有报道称，自《华盛顿邮报》宣布放弃背书以来，仅在几天内，就有20多万订阅用户（或至少占该报付费会员的8%）取消了会员资格。</p><p style=\"text-align: start;\">　　但伯曼对此表示，这个数字对贝索斯的想法影响不大。伯曼说：“这对他来说不是问题。问题是，如果他支持哈里斯，特朗普获胜，他的‘蓝色起源’公司就完蛋了。”</p><p style=\"text-align: start;\">　　与许多观察家一样，伯曼坚持认为，如果不支持哈里斯的决定是在几个月甚至几年前做出并宣布的，那么人们会更容易相信贝索斯是完全透明的。之所以在最后时刻宣布放弃背书，贝索斯给出的解释是：规划不足，而不是某种有意的战略。</p><p style=\"text-align: start;\">　　伯曼最后称，无论这个决定是否完全是贝索斯的决定，都是懦弱的。</p></body></html>","source":"xlmg","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta 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Harris），主要是为了旗下太空探索技术公司“蓝色起源”的未来。　　近日，贝索斯成为了媒体关注的焦点，主要因为旗下左翼报纸《华盛顿邮报》今年放弃了支持民主党候选人。而在过去的选举周期中，《华盛顿邮报》很早地发表了支持声明。2016年，《华盛顿邮报》支持希拉里·克林顿（Hillary Clinton），2020年支持乔·拜登（Joe Biden）。　　一些内部人士猜测，贝索斯放弃支持哈里斯，是因为他不想疏远共和党候选人唐纳德·特朗普（Donald Trump），因为后者有望在下个月夺回白宫。　　对此，贝索斯当地时间10月28日在《华盛顿邮报》的网站上发表专栏文章，为该报不站队任何美国总统候选人的决定辩护，称背书候选人会“造成偏见看法”。贝索斯强调了媒体独立的重要性，以及修复美国人民与报纸之间被破坏的信任的重要性。他表示，为总统候选人背书对选举没有任何影响。　　“蓝色起源”需要政府合同　　作为贝索斯的长期顾问，伯曼对此表示，《华盛顿邮报》领导层在最后一刻决定放弃总统背书是懦弱的，贝索斯是希望通过避免不必要的错误来保护自身利益。　　伯曼回顾了他与贝索斯共事近15年对贝索斯的了解，他说，如果贝索斯的火箭公司“蓝色起源”的未来在这一决定中没有发挥重要作用，他会感到震惊。伯曼说：“‘蓝色起源’是私人的，就是他的孩子。这对他来说才是最重要的。”　　贝索斯经常谈到“蓝色起源”对他的意义，并从生存的角度描述公司的使命。他说：“我们必须要进入太空来拯救地球。”　　但“蓝色起源”仍需要资金流入来运营，而政府合同就是这家火箭公司的主要资金来源。“蓝色起源”与美国国家航空航天局（NASA）达成了一项价值34亿美元的协议，将建造一个月球“着陆器”，并与埃隆·马斯克（Elon Musk）的太空探索技术公司竞争。　　马斯克是眼中钉　　贝索斯面临的问题是，马斯克最近将自己重塑为特朗普的坚定盟友。在7月份支持这位前总统，并向他和其他共和党候选人捐赠了1亿多美元，本月又多次出席特朗普的集会。特朗普甚至表示，如果再次当选，他将委托马斯克领导一项削减政府开支的倡议。　　伯曼表示，马斯克一直是贝索斯的眼中钉。伯曼说：“你不能忽视埃隆（马斯克）的背景，他百分之百是特朗普的人。我可以想象杰夫（贝索斯）坐在那里看着这件事，‘哦，天哪，如果特朗普赢了，那就够糟糕的了，因为埃隆一直和他在一起。但如果我们也支持哈里斯，那将是一个自作自受的错误。”　　简而言之，伯曼认为，贝索斯更担心“蓝色起源”的长期未来，以及对人类未来的影响，而不是读者对他的报纸不支持哈里斯的短期愤怒。　　这一观点也得到了媒体的支持。据报道，“蓝色起源”CEO戴夫·林普（Dave Limp）在《华盛顿邮报》发布公告的同一天，与特朗普进行了简短会晤。　　与特朗普关系紧张　　值得一提的是，在特朗普的第一届任期中，贝索斯与特朗普的关系非常紧张。特朗普曾多次公开抨击亚马逊与美国邮政服务的快递合同，以及《华盛顿邮报》对他的报道。此外，亚马逊还起诉过特朗普政府，称其因特朗普的抱怨而破坏了亚马逊一项100亿美元的政府云计算合同。　　此次放弃对总统候选人的背书，也标志着自1976年以来《华盛顿邮报》第二次没有背书总统候选人。1988年，该报编辑委员会还向读者详细解释了为什么不支持任何一位候选人。此外，在20世纪30年代和40年代的一段时间内，《华盛顿邮报》也曾拒绝支持总统候选人。　　不管怎样，许多愤怒的读者已开始采取行动。有报道称，自《华盛顿邮报》宣布放弃背书以来，仅在几天内，就有20多万订阅用户（或至少占该报付费会员的8%）取消了会员资格。　　但伯曼对此表示，这个数字对贝索斯的想法影响不大。伯曼说：“这对他来说不是问题。问题是，如果他支持哈里斯，特朗普获胜，他的‘蓝色起源’公司就完蛋了。”　　与许多观察家一样，伯曼坚持认为，如果不支持哈里斯的决定是在几个月甚至几年前做出并宣布的，那么人们会更容易相信贝索斯是完全透明的。之所以在最后时刻宣布放弃背书，贝索斯给出的解释是：规划不足，而不是某种有意的战略。　　伯曼最后称，无论这个决定是否完全是贝索斯的决定，都是懦弱的。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":248,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":364102598643776,"gmtCreate":1729902253807,"gmtModify":1729902256132,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"重点：GPU、数字孪生、物理人工智能时代！","listText":"重点：GPU、数字孪生、物理人工智能时代！","text":"重点：GPU、数字孪生、物理人工智能时代！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/364102598643776","repostId":"1167168831","repostType":2,"repost":{"id":"1167168831","kind":"news","pubTimestamp":1729856102,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1167168831?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-25 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360向世界介绍了IT的概念。我们所了解的IT行业便是从那时起引入了通用计算的概念。</p><p>他们定义了中央处理单元、CPU、IOS子系统和多任务处理，并通过操作系统这一层将硬件与应用软件分离。IBM强调了应用程序的系列兼容性，使您可以长期利用硬件的基础来运行软件。他们还谈到跨代架构带来的优势，确保您在软件上的投资不会因为每次购买新硬件而浪费。1964年，他们认识到了安装基础的重要性、软件投资的重要性、以及构建运行软件的计算机的重要性。这些架构学科当时就已被提及。</p><p>我刚描述的是今天的计算机行业。印度IT行业的基础——也就是我们所知道的通用计算，已经存在了60年。在过去30年中，我们受益于摩尔定律，这是一个令人惊叹的现象。硬件可以在不改变软件的情况下继续改进，与架构兼容，并使软件的性能每年翻倍。具体取决于您的应用程序，这意味着每年成本降低一半。这是世界上任何技术中最令人惊叹的折旧力量。</p><p>随着折旧和成本降低，社会得以使用越来越多的IT。我们继续消费IT并处理更多数据，而摩尔定律帮助我们持续降低成本，实现了我们今日所知的计算大众化。360系统的发明和Windows PC的摩尔定律推动了世界上最重要行业之一的发展，随后所有行业都在此基础上建立起来。但是我们现在知道，CPU的扩展已经达到极限。我们不能再沿用这种模式，摩尔定律的红利已结束。我们现在必须做出改变，否则折旧效应会终止，而我们将面临计算通胀。</p><p>这就是全球正在经历的变化。我们再不能对软件无所作为，期望计算性能和体验继续改善、成本继续降低，并继续从IT的好处中获益，以及解决越来越多的挑战。我们创办公司是为了加速软件。我们的愿景是，增强通用计算后，某些应用程序将从中获益。我们将计算密集型工作负载卸载，并使用我们发明的CUDA模型进行加速，CUDA是一种编程模型，使我们能显著加速应用程序。这种加速优势类似于摩尔定律的特性。</p><p>对于通用计算无法或不切实际的应用程序，我们利用加速计算的优势来实现，例如计算机图形学。实时计算机图形因视频的出现和GPU这一新处理器的出现而成为可能。GPU实际上是第一个运行CUDA的加速计算架构，用于计算机图形，这是一个经典的例子。我们使计算机图形学大众化，如今3D图形无处不在，它几乎可用于所有应用程序的媒介。我们认为，长期来看，加速计算可能会产生更大的影响。因此，在过去30年里，我们一直在为各个应用领域加速计算。这花费了这么长时间的原因很简单，世界上没有一种神奇的处理器可以加速所有事物，如果能做到这一点，就会被称为CPU。我们需要重新构建计算堆栈，从算法到底层架构，再到顶层应用程序。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/136352c969f80dc5d5ded53f274985c9\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"369\"/></p><p>在各个领域，计算机图形学虽然刚刚起步，但我们已经在多个行业中借鉴了这种架构，即Cuda架构。今天，我们已经为许多重要行业实现了加速。例如，cuLitho在半导体制造、计算光刻、模拟、计算机辅助工程以及5G无线电中发挥基础作用。我们最近宣布与5G无线电合作伙伴关系，以加速5G软件堆栈和量子计算，创造计算的未来。</p><p>Parabricks是基因测序软件堆栈，cuVS是每家公司都在研究的重要项目之一，它正在从数据库转向知识基础，以便创建AI数据库。cuVS可以创建和矢量化所有数据。cuDF，即数据帧，本质上是结构化数据的另一种形式，能够实现SQL加速。</p><p>在各种不同的库中，我们都能够将应用程序加速20、30、甚至50倍。当然，这需要重新编写软件，这就是为何花费这么长时间的原因。我们在每个领域都需与行业、生态系统、软件开发者和客户合作，以加速这些应用程序在其领域的应用。</p><p>cuOPT是我最喜欢的组合计算应用程序之一，它是一种计算密集型应用程序，可以加速比如旅行销售员和人员安排等问题。每个供应链、司机和乘客组合都可以通过cuOPT加速，速度之快令人难以置信。Modulus教授和AI物理定律，不仅可以预测下一个词，还能够预测流体动力学和粒子物理的下一个时刻。</p><p>我们最著名的应用程序库之一是QDNN，它民主化了我们所知的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>。这些加速库已涵盖了众多不同领域，使得加速计算似乎无处不在。这是因为我们采用这种架构覆盖了几乎每一个行业。现在，CUDA加速计算已达到临界点。</p><p>几年前，大约十年前，发生了一件非常重要的事情。很多人都见证了这一点，即AlexNet在计算机视觉性能上的巨大飞跃。计算机视觉是人工智能的一个重要领域，AlexNet的进步令世界惊讶，我们也有幸受益。</p><p>退一步问自己，我们见证了什么？AlexNet为何如此有效？它的扩展范围有多大？我们还能用这种深度学习的方法做些什么？如果我们要将深度学习应用于其他领域，它会如何影响计算机行业？如果我们想做到这一点，对未来充满信心，并对深度学习能力感到兴奋，我们将如何改变计算堆栈的每一层，以彻底改造计算？</p><p>12年前，我们决定让整个公司致力于这一愿景。现在已经12年过去了。每次我来印度，都有机会和大家谈论深度学习和机器学习，现在非常明显，世界已经彻底改变。</p><p>考虑一下发生了什么，首先是我们如何开发软件。我们的行业建立在软件开发的方法之上，这种方式称为软件1.0。程序员编写在计算机上运行的算法，通过输入信息预测输出。这是经典的计算机模型，已创造了世界上最大的产业之一。在印度，软件生产、编码和编程成为了一个完整的行业，这一切都在我们这一代发生。然而，这种开发软件的方法已经被颠覆。现在，不再是编码，而是机器学习。机器学习利用计算机研究大量观测数据的模式和关系，学习预测函数。本质上，我们在设计一个通用函数逼近器，通过机器学习产生预期输出。这标志着从软件1.0到使用机器学习的软件2.0的转变。注意谁在编写软件。现在，软件由计算机编写。完成模型训练后，可以对模型进行推断。然后，你把函数作为输入，这个大型语言模型、深度学习模型、计算机视觉模型、语音理解模型，作为输入神经网络，进入GPU，可以根据新输入做出预测。</p><p>请注意，这种软件开发方式是基于机器学习的革新。我们已经从编码发展到机器学习，从开发软件发展到创造人工智能，从喜欢在CPU上运行的软件发展到现在在GPU上运行的最佳神经网络。这本质上反映了过去十年我们行业经历的变化。</p><p>我们已经看到了计算堆栈的彻底改造。整个技术堆栈，包括硬件、软件开发方式以及软件功能，已经发生了根本性的变化。我们致力于推动这一领域的发展，这就是我们现在所构建的。</p><p>你们所有人最初都有什么？当我第一次来到印度时，我们正在为PCI Express卡构建GPU，可以插入PC中。今天的GPU就是这样，Blackwell系统令人难以置信，旨在研究大规模数据，以便发现模式和关系，理解数据的含义。这是重大的突破。</p><p>在过去几年中，我们已经了解了许多不同类型数据的含义：单词的表示或含义、数字、图像和像素、视频、化学物质、蛋白质、氨基酸、流体模式、粒子、物理学。我们学会了用多种方式表示信息，不仅懂得其意义，还能将其翻译成其他形式。例如，将英语翻译成印地语，将大量英文文本翻译、摘要，将像素转化为图像、图像识别，将文字生成像素、图像生成，从图像、视频生成文字、字幕，从文字转化为用于药物发现的蛋白质、化学物质，发现新的化合物，从氨基酸推断蛋白质结构。</p><p>这些基本思想是将信息从一种模态转换为另一模态的通用Transformer，导致初创企业数量激增。他们正在应用这些基本方法。如果能做到这个和那个，还能做什么？如果能做到那个和这个，应用程序数量显然呈爆炸式增长。在过去两三年里，全世界生成式人工智能公司的数量激增，数万、<a href=\"https://laohu8.com/S/SBAY\">数百亿</a>美元投入这一领域，这一切都是因为设备让我们能研究数据和巨大的规模。</p><p>构建Blackwell系统需要Blackwell GPU，也需要另外七个芯片。这些芯片由TSMC生产，他们在提升Blackwell系统方面做出了出色的工作。整个系统已全面投入生产，我们希望能在第四季度实现量产。这基本上就是Blackwell，其中一个令人难以置信的方面。今天早上没有什么是容易的。</p><p>这是NVLink，跨越整个GPU机架的背部脊柱，所有GPU都通过NVLink连接在一起，形成令人难以置信的系统，这是世界上最长的铜驱动结构，将72个Blackwallers双GPU包或144个GPU连接在一起。所以如果展开所有芯片，你会看到一个巨大的GPU。显然不可能制造如此大的GPU，因此我们将其分解成尽可能小的模块，这是技术的根本极限和最先进的技术。</p><p>我们使用NVLink将这些模块连接在一起，这是NVLink的背部脊柱。你正在查看所有连接的GPU，还有一个量子交换机连接所有GPU。如果你需要以太网，Spectrum X及其连接，每个交换机有50磅重。我只是展示自己的力量。它连接到这个交换机，这是世界上最先进的交换机之一。</p><p>现在这些部件加在一起构成了Blackwell，然后运行上面的软件：cuda软件、cuDNN软件、用于训练大型语言模型的Megatron、用于推理的TensorFlowRT、用于对大型语言模型进行分布式多GPU推理的TensorFlowRT、LLM。在此基础上，我们有两个软件堆栈，一个是 Nvidia AI Enterprise，另一个是 Omniverse。我稍后会讨论这两个。这项工作非常严格，这就是 Blackwell 系统，也是 NVIDIA 今天构建的。对于那些长期了解我们公司的人来说，这种变化确实令人惊讶。但事实上，我们是从基本原则出发来推理未来的计算将如何实现，这就是 Blackwell 系统的由来。</p><p>Blackwell 系统非同寻常，其计算能力的确令人难以置信。每个机架重达 3,000 磅，功率 120 千瓦，每个机架 120,000 瓦，是全球计算密度最高的。我们正在努力学习更大、更智能的模型，这被称为缩放定律。它基于经验观察和测量，指出训练大型语言模型的数据越多，相应的模型尺寸就越大，从中学习的信息量也就越多。因此，模型需要更多数据来满足这些要求。每年我们都在双倍增加数据量和模型大小，这意味着每年的计算量要增加四倍。</p><p>需要记住的是，以前摩尔定律是每一年半增加两倍，现在我们正以每年四倍的速度推进技术发展，这在十年内达成了惊人的扩展。我们发现，随着训练规模的扩大，人工智能变得越来越智能。最近我们意识到的第二件重要的事情是，在完成模型训练后，即使是使用如 ChatGPT 的工具中，也涉及到推理过程。</p><p>在使用 ChatGPT 时，你只是给出一个提示，而不是编写程序来与计算机沟通。你与计算机对话，就像与人交谈一样，通过描述上下文和查询内容来得到所需的答案。人工智能通过一个大型神经网络处理信息，并逐字生成一系列答案。然而，从 Strawberry 开始，我们意识到智能不仅仅是一锤定音的事情，智能需要思考。思考涉及推理、路径规划和自我反思，以便产生更高质量的答案。</p><p>我们现在发现了第二个缩放定律，即推理时的缩放定律。你思考的时间越长，得到的答案质量就越高，这是一个非常直观的理解。然而，也有例外。例如，如果你问我喜欢的印度食物，我会毫不犹豫地回答“鸡肉布里亚尼”。这类问题不需要复杂的思考或推理。然而，有许多事情需要推理。</p><p>例如，从孟买到加利福尼亚的旅行计划，如果需要欣赏沿途的四个城市，则需要复杂的考虑。在这次行程中，我清晨三点到达这里，途经丹麦，再之前在佛罗里达的奥兰多，而再往前是在加利福尼亚。这是两天前的事，尽管我现在还在适应日期变化。总体来说，旅程和住宿的各项选择组合很多，需要慎重规划，以获得最佳行程。这就是思考、推理和规划的作用所在，越是计算，提供的答案质量越高。</p><p>因此，我们现在有两条基本的扩展定律来推动技术发展：训练和推理。在今年第四季度之前，我们将交付并发货 Blackwell，需求极为高涨。自从 Hopper 成立以来，基础模型制造商的数量已经增加了一倍多。越来越多的公司意识到基础智能对他们至关重要，因此必须构建基础模型技术。此外，模型的规模增加了20、30、40倍，训练这些模型所需的计算量也随之增加。然而，多模态能力、强化学习能力和合成数据生成能力中使用的数据量确实增长了很多。这是一个原因，另一个原因是Blackwell用于快速生成Token。所有这些因素导致对Blackwell的需求非常高。</p><p>接下来，我们来讨论如何利用这项技术。NVIDIA在印度的AI发展让我想到一个有趣的标题：NVIDIA是印度的AI。除了字母V，我们可以用NVIDIA来构建这句话的其他部分，这真的很酷。谢谢。</p><p>关于1993年的故事，你们可能不知道。当时我们需要为公司起一个名字，最终选择了Nvidia，因为我觉得它听起来像一个神秘的地方。所以，如果真是这样，印度和Nvidia都是听起来很棒的地方。即使计算机图形和加速计算不成功，我们几乎可以做任何事。我很高兴最后它成功了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dc9318d091942291a238903f422e44f0\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"588\"/></p><p>印度的Nvidia有一个非常丰富的生态系统。要在任何行业或国家建立人工智能生态系统，首先需要建立基础设施生态系统。我们宣布Yoda、E-2-E、Tata Communications和其他合作伙伴将与我们一起构建印度的基础设施。今年年底，印度的计算能力将比一年前增长近20倍。建设AI生态系统的第一步是AI基础设施，类似于互联网生态系统建设中的网络基础设施，包括个人电脑、云和内联网。</p><p>在AI领域，建设始于AI计算基础设施，然后是AI的操作系统，即大型语言模型。我们与印度的合作伙伴一起建立了印地语大型语言模型。印度有25种正式语言，每1500公里就会有新的方言。因此，你不需要走太远就可以训练另一个模型。印度是世界上语言模型最难建立的地区之一。如果他们能做到，你也能做到。一旦印度成功创建印地语大型语言模型，其他国家也可以效仿。</p><p>接下来是应用层，与我们合作的AI本土公司正在创建只能通过AI实现的新应用。我们的服务伙伴，如WIPRO、InfoSys和TCS，正在与我们合作将AI模型和基础设施推广到全球企业。现在，这是印度的Nvidia。我邀请Vishal与我一起上台，因为我希望他能谈谈我们在印度合作的一些公司。</p><p>此外，我要介绍其他一些概念。之前提到过我们有Blackwell和各种库，其中两个非常重要的平台是Nvidia AI Enterprise和Nvidia Omniverse。</p><p>Nvidia AI Enterprise是一个关于大型语言模型和基本AI功能的平台。它们已经发展到我们可以创建所谓的代理的水平。大型语言模型可以理解和处理各种形式的数据。第一阶段是感知，接着是推理：根据观察，确定其任务并执行。代理将任务分解为不同步骤，连接其他AI模型以完成任务。这些模型有些擅长理解PDF，有些生成图像，有些从专有数据库中检索信息。所有大型语言模型与中央推理大型语言模型（即代理）相连。因此，这些代理能够执行各种任务。其中一些可能是营销代理，一些是客户服务代理，还有一些是芯片设计代理。在我们公司，NVIDIA 的芯片设计代理帮助我们设计芯片。也许他们是软件工程代理，可以进行营销活动或供应链管理。因此，我们将有代理帮助员工成为超级员工。代理或代理 AI 模型会增强员工的能力，使他们更为高效。</p><p>现在，当你想到这些代理时，你会发现，你将这些代理引入公司的方式与新员工入职并没有什么不同。你必须为他们提供训练，进行微调，教他们如何使用和执行技能，并理解公司的词汇。你需要评估他们，确保他们是评估系统的一部分，并可能对他们进行保护措施。如果你是会计代理，不要做营销；如果你是营销代理，不要在季度末报告收益等。所以这些代理中的每一个都是有保护的。</p><p>我们将整个过程放入代理生命周期套件库中，称之为 Nemo。我们的合作伙伴正在与我们合作，并将这些库集成到他们的平台中，以便他们可以创建、加入、部署代理，并将其改进为代理的生命周期。这就是我们所说的 Nvidia Nemo。一方面，我们有库，另一方面，它的输出是 API 推理微服务，我们称之为 NIMS。本质上，这是一个构建 AI 的工厂。Nemo 是一套库，可以加入并帮助你操作 AI。最终，你的目标是创建大量代理。</p><p>我们在印度有合作伙伴。米歇尔，请您向大家介绍一下我们这里的生态系统。</p><p>米歇尔：</p><p>当然，Jensen。当我站在后面时，让我印象深刻的是一个词，叫做神秘。这就是印度的神秘。Jensen恰好在 12 个月前来到这里，他问了我一个非常深刻的问题：印度丰富多彩，你将如何对其进行编码？这一切都始于基础设施。我们在短短 12 个月内拥有了 Yota 的计算能力，它已经建立了最先进的基础设施，端到端的计算已经存在，为我们提供了长期加速的计算基础设施。所有这些计算帮助我们跨越式解决了印度最大的问题之一：沟通。</p><p>就像 Jensen 所提到的，我们说着很多语言。每 50 公里，我们就会改变方言。如果你来自南方，还会加入一点马拉亚拉姆语。那么我们如何才能真正做到这一点？这是我们一些合作伙伴的工作。Servum 就是一个典型的例子。Servum 开始努力帮助印度交流，他们决定进行语音对语音。在进行语音对语音时，他们必须了解多模态语言是如何工作的，以及如何确保其发挥作用。这些工作很快就进行起来，因为我们有可用的基础设施。</p><p>同样，我们看到了 Bharat-GPT 的项目，这项工作主要在学术界完成。印度的学院一直有丰富的创意，每当他们想将一个想法转化为研究，他们就需要基础设施。今天，我们在 IIT 和其他组织所做的工作都是共同解决印度面临的关键问题。我们不仅解决了语言问题，还很快意识到印度面临着许多重大挑战，其中之一就是健康。这就是为什么我们有致力于健康的公司。sick tuple 和 cure.a.I 的诊断方法在帮助我们应对健康挑战。</p><p>黄仁勋：</p><p>没有人比米歇尔更爱印度。一个能言善辩且健康的印度人总是会带来不同，</p><p>在这里，最重要的是需要整个合作伙伴生态系统来帮助世界应用人工智能，提高员工生产力。印度则专注于 IT、后台、软件运营、软件交付和软件生产。下一代 IT 将涉及人工智能的生产和交付。正如你所知，软件交付、编码和人工智能交付有着根本的不同，但更为重要和令人兴奋。对于印度来说，这个行业能够帮助全世界的每一家公司享受代理的好处，享受人工智能在不同功能中的好处，并能够大规模部署它。我不知道还有谁能做到这一点。这是一个非凡的机会。我们的工作是帮助您构建和部署 AI，您的任务是利用这些库和我们提供的功能，将其与您强大的 IT 软件功能结合起来，以创建代理并帮助每家公司受益。这是第一部分。第二部分是代理之后的事情。记住，每家公司都有员工，但大多数公司的目标是要建造、生产或制造某样东西。</p><p>人们制造的东西可能是工厂、仓库、汽车、飞机、火车或轮船等各种东西。无论是计算机和服务器，可能是Nvidia制造的服务器，也可能是手机，大多数大型行业中的公司最终都会生产一些东西。有时是提供IT行业的服务，但您的许多客户也是生产某些产品。下一代人工智能需要了解物理世界，我们称之为物理人工智能。为了创建物理AI，我们需要三台计算机，我们专门为此创建了三台计算机。</p><p>例如，DGX计算机，如同这个AI Blackwell，是一种参考设计和架构，用于创建类似DGX的计算机以训练模型。该模型需要一个地方改进、学习并应用其物理和<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>能力。我们称这个地方为全宇宙，这是一个遵循物理定律的虚拟世界，机器人可以在这里学习成为机器人。完成训练后，该AI模型可以在实际机器人系统中运行。这些机器人系统可以是汽车、机器人、自动移动机器人、采摘臂、整个工厂或整个仓库的机器人。我们将该计算机称为AGX。</p><p>Jetson、AGX、DGX用于训练，而Omniverse用于数字孪生。在印度，我们拥有一个非常好的生态系统正在与我们合作，利用这种基础设施和能力帮助全球构建物理AI系统。</p><p>米歇尔：</p><p>这是其中一个最大的机器人公司。他们不仅制造机器人，还将机器人放入数字孪生中进行优化，并教授机器人所有来自物理世界的输入。系统集成商不仅在将这些知识带入印度，还将其带出印度。做到从印度为全球做，从本地开始，发展全球。</p><p>黄仁勋：</p><p>谢谢米歇尔，我们制作了一个简短的视频来帮助您整理我刚才说的所有内容。请播放它。</p><p><em>(视频内容)：</em></p><p><em>60年来，软件1.0是程序员编写的代码，在通用CPU上运行。然后，软件2.0到来，即在GPU上运行的机器学习神经网络。这导致了生成式人工智能的爆炸，能够学习和生成任何模型。如今，生成式人工智能正在彻底改变价值数万亿美元的行业。知识型企业使用生成式人工智能来实现数字化工作的自动化。大家好，我是数字人James。工业企业使用物理人工智能来自动化物理工作。物理人工智能包括像我这样的机器人，安全行驶在现实世界中的自动驾驶汽车，执行复杂工业任务的机械手以及与我们协同工作的人形机器人。</em></p><p><em>工厂将由能够监控和调整运营或与我们对话的物理AI来实现。NVIDIA制造了三台计算机，使开发人员能够创建物理人工智能。这些模型首先在DGX上进行训练，然后在Omniverse中使用强化学习和物理反馈来微调和测试AI。训练完成后，AI在Nvidia Jetson和AGX机器人计算机上运行。Nvidia Omniverse是一个基于物理的操作系统，用于物理AI模拟。机器人在Isaac Lab（一个基于Omniverse构建的机器人健身房）中学习和微调技能。这仅仅是机器人。未来的工厂将协调机器人团队，并通过数千个传感器监控整个操作。</em></p><p><em>对于工厂数字孪生，他们使用名为Mega的Omniverse蓝图。凭借Mega，工厂数字孪生充满了虚拟机器人及其AI模型，即机器人的大脑。机器人通过感知周围环境、推理、规划下一步动作并最终将其转化为动作来执行任务。这些动作由Omniverse中的世界模拟器在环境中模拟，结果通过Omniverse传感器模拟被机器人大脑感知。基于传感器模拟，机器人大脑能够决定下一步动作，并不断循环。同时，Mega精确跟踪工厂数字孪生中所有事物的状态和位置。这个软件在环测试将软件定义的流程带入物理空间和实施，让工业企业在部署到物理世界之前，在全球数字孪生中模拟和验证变化，从而节省大量风险和成本。物理人工智能时代已经到来，正在改变世界的重工业和机器人技术。</em></p><p>黄仁勋：</p><p>在我讲完之前，我想向大家介绍今天遇到的一个人，他在观众中是一位超级明星。我想大家都对他和他的技术及人工智能兴趣满满。阿克谢·库玛尔！</p><p>阿克谢和我有很多共同点。例如，我们俩都在各自的领域工作了超过三十年。不过，我们中的一个是武术家，而另一个有8000万粉丝。</p><p>阿克谢：</p><p>大家好，我曾请求不要称呼我为第一名。我记得我认识一位超级巨星，他就是我的岳父Rajeshkenna先生。他总是坚决要求我不这样称呼自己。</p><p>黄仁勋：</p><p>这并不是因为他谦虚，但我们都能同意他确实是个超级明星。</p><p>我们大概在同一时间开始了我们的职业生涯，你已经取得了成就，达到了我仍在努力的艺术水平 。我们两个都是从29岁开始的，我们的共同点不止于此。</p><p>阿克谢：</p><p>我在泰国的曼谷长大，会说泰语。那是对我而言比较便宜且我父母能负担得起的地方。我希望学习，而今天的武术也帮助了我。</p><p>我开始时是一名特技演员，后来成为了一名演员。</p><p>黄仁勋：</p><p>你能告诉我，我们两个人都做了大约30年的同一份工作。我们在不断努力提高我们艺技。回顾你的职业生涯，你认为哪些事情是对你当今成就的关键？</p><p>阿克谢：</p><p>我认为最重要的一点就是自律。自律在我这个行业的34年中始终帮助着我。这份工作给了我很多，而自律是我取得今天成就的关键所在。因此，自律是最重要的。当然，我一直相信并告诉大家做出自己的选择。比如，小孩子们开始练习武术，这是约束他们的最佳方式之一，同时也非常重要。</p><p>黄仁勋：</p><p>你知道的，我的两个孩子都是二级黑带。这是一件太棒的事情，因为它能让他们有擅长的事情，他们可以为之自豪。武术不仅教会你纪律，还能让你培养谦逊的品质。</p><p>我想说，我们都是武术家...当你看到一个61岁的人保持得如此出色，你是不是很惊讶？而人工智能也显示出我们对这份工作的热爱与投入。很多时候，他七岁就开始拍电影，而我29岁才开始。</p><p>阿克谢：</p><p>虽然印度电影业很少有关于人工智能的电影...</p><p>黄仁勋：</p><p>但阿克谢告诉我，他最近的一部电影是关于超级警察的，现在就要发布了，这件事暂时保密。他告诉我的事情是秘密的，但我承认自己非常擅长保守秘密(笑）。</p><p>阿克谢：</p><p>我想知道，人工智能无法从人类那里复制的能力是什么？有哪些事情是人类可以做到的，而人工智能却无法做到的？</p><p>黄仁勋：</p><p>这是一个非常好的问题，其实可能是当前最重要的问题。人工智能可以执行哪些任务呢？</p><p>实际上，人工智能并不能完成我们所有的工作。但在某些情况下，它可以完成我们20%的工作，并且在某些方面比我们做得好一千倍。对于某些任务，它甚至可能完成50%的工作，仍然远胜于人类。然而，在任何职业领域，人工智能都不能全面取代人类的所有工作。</p><p>因此，每个人都应该利用人工智能来自动化一部分工作，将其作为助手来完成20%、40%或50%的任务。有时有人问我，人工智能会抢走我们的工作吗？我告诉他们，<strong>不是人工智能本身，而是那些使用人工智能来自动化工作的人会抢走工作的机会。</strong></p><p>因此，我们现在最重要的任务是开发出安全可靠的人工智能。通过良好的工程学科、工程流程和技术，我们可以构建出这样的人工智能，就像建造安全飞机一样，具备多样性和冗余性，以确保其安全性。这种理念同样适用于人工智能。</p><p>我希望从长远来看，每个人都能拥有属于自己的人工智能助手，它们能够提醒我们事情、帮助我们。这样会让世界更安全，更美好。</p><p>阿克谢：</p><p>它不会像好莱坞电影中那样人工智能接管人类。</p><p>黄仁勋：</p><p>我们的目标是让人工智能造福社会，并确保其安全使用。</p><p>虽然总会有人尝试以不好的方式使用技术，但我们有责任推进技术的发展，以便更好地保障社会的安全和福祉。技术既可以被善用，也可以被滥用，而我们必须用技术来保护社会的安全。</p><p>阿克谢：</p><p>最后，你昨晚睡了多久？</p><p>黄仁勋：</p><p>我3点入睡，大概6点半就起床了，所以今天只睡了3.5个小时，但我完全没问题。非常感谢你，库马尔，现在让我总结一下人工智能的话题。</p><p>我之前提到过，通过重新发明整个计算堆栈，从编码到机器学习，从在CPU上运行代码到在GPU上运行神经网络，我们正在开发人工智能。我们设想了两种最通用的人工智能：一个是帮助我们提高工作效率的代理，另一个是代理的物理版本——机器人。这些技术已经可以实现。NVIDIA的工作是开发技术来帮助你构建和部署AI。</p><p>当我们大规模应用这些技术时，会如何影响未来？记住，印度曾是一个主要生产软件的国家，未来将出口人工智能。为了创造和生产人工智能，你需要一台机器，这些机器会消耗能量并转化为称为Token的浮点数，这些数值构成人工智能形式，成为我们所知的最有价值的商品之一。因此，未来将会出现一个新的行业，这个行业就是智能生产，是大规模的智能生产。这也是我说有一场新工业革命的原因。一个单一的工厂概念，可以运行所有不同的流程和数据，创建模型，为各种行业大规模生成和生产智能和Token。这就是我们现在看到的正在发生的事情。因此，我希望与大家合作，使印度成为这场新工业革命的中心。</p><p>现在，为了与你们进一步讨论这个问题以及它如何适用于印度，我邀请到了另一位特别嘉宾，一位业界的先驱。可以说，他帮助印度实现了数字化，并构建了现代印度互联网的结构。女士们，先生们，请欢迎穆克什·安巴尼。</p><p>我的朋友，穆克什，你好吗？</p><p>穆克什：</p><p>非常好，很高兴见到你。请坐。我们今天早上一直在谈论人工智能。上次你和我在一起时，我们谈论的也是人工智能，再之前一次也是如此。现在你可以看到，除了人工智能，我们真的没有什么可谈论的。穆克什，没有人比他为帮助印度成为高科技和<a href=\"https://laohu8.com/S/000021\">深科技</a>国家做出更大贡献的了。</p><p>黄仁勋：</p><p>现在，你正处于这段旅程的开始阶段，有远大的抱负。我知道你有强烈的愿望帮助印度成为深度科技产业。那么是什么让你有这样的信念？为什么人工智能是印度的重要时刻？</p><p>穆克什：</p><p>所以，Jensen，首先请允许我欢迎你来到我们的城市孟买。我们现在所在的地方是地理世界中心，这个地方是我妻子建造的，所以如果我不提的话，我可是会有麻烦的。</p><p>黄仁勋：</p><p>我在她家，她的房子比你的还大。从穆克什的房子里，我甚至可以看到我在加利福尼亚的房子。</p><p>穆克什：</p><p>在听你说话的时候，你提到NVIDIA是一个充满异国情调的地方。在印度，我必须告诉你NVDA对我意味着什么，这是一个非常重要的词汇链接，即Vidya。在印地语中，Vidya的意思是知识。</p><p>黄仁勋：</p><p>我知道我给公司取了个好名字！每个人都说，NVIDIA，这个名字不太好，但我坚持了下来。</p><p>穆克什：</p><p>所以你可以为这个翻译承担责任。</p><p>情况还在好转，Jensen。Vidya是萨拉斯瓦蒂，知识女神。在我们的传统中，当你真诚地追求知识女神时，繁荣女神拉克希米就会随之而来。</p><p>黄仁旭：</p><p>32年前，我就知道了这一点！所以NVIDIA的故事也向你们揭晓了。</p><p>穆克什：</p><p>我们的第一原则就是推动知识革命转变为国际智能革命，这将促进全球80亿人的繁荣。我认为我们即将迎来新的智能时代。我为能成为你的朋友而感到自豪，欢迎来到印度，感谢你为世界带来智能时代做出的贡献。</p><p>在我们的有生之年，希望与大家一起，这可以为全世界80亿人，特别是印度15亿人带来更多的繁荣。</p><p>黄仁勋：</p><p>能够以这种方式做出贡献，我感到非常荣幸和高兴。正如你所知，印度的IT行业以其规模和在计算机科学方面的深厚专业知识而闻名。世界上很少有国家拥有这种自然资源，即IT和计算机科学的专长。在过去的几年里，我们一直致力于技能提升，现在我们已经将约20万名IT专业人员的技能提升到人工智能领域。</p><p>我们必须一起寻找方法，以帮助印度以光速转型。因为发展如此迅速，印度正在变成一个不仅仅是IT中心，更是AI中心。</p><p>穆克什：</p><p>从我的角度来看，Jensen，让我告诉你我在印度的经历。首先，正如我们的总理所说，这是一个新的、有抱负的印度。今天，我们是世界上唯一一个拥有14亿人口且平均年龄低于35岁的国家。因此，推动我们经济发展的不仅是人工智能等新技术，还有我们的雄心。我相信你认识总理，我认为他在将印度转变为一流数字社会方面的领导作用至关重要，他继续推动基层的发展。因此，这是人口红利和领导力的结合。</p><p>第三个因素是我们印度人拥有的原始人才。你提到将20万人转变为这个行业，但我相信有数百万人。如果我们放眼现在，印度已经成了全球各大公司的增长最快的领域，是全球的能力中心。我们在印度进行空间研究和药物研究，我相信量子技术和芯片制造也正在印度开展。我们在自己的能源行业，以及生物能源行业，所有能源巨头如壳牌、BP实际上都在印度进行创新。因此，就我们所处的位置而言，印度正迅速成为世界的创新中心，而不仅仅是制造业中心。</p><p>黄仁勋：</p><p>在印度，我们有超过10,000名工程师。</p><p>穆克什：</p><p>这就是我们的挑战。同时，我们拥有必要的基础设施。我们很幸运，拥有相当于道路的连接基础设施。没有道路，就无法到达目的地。因此，我相信今天，除了美国和中国，印度拥有世界上最好的数字连接基础设施，包括4G、5G和宽带。</p><p>当人们谈论Geo时，我们说Geo让印度在八年内从世界第158位跃升至第一。作为一家公司，我们曾对这个领域一无所知，但今天我们是世界上最大的数据公司，数据总量相当于AT&amp;T、NTT、Mobile和Verizon的总和。本地市场的规模是一个巨大的优势。拥有15亿客户是非常令人满意的。作为Geo，我们今年交付了大约16艾字节的数据。在美国，平均每GB收费5美元，全球数据的平均价格约为每GB 3.5美元。而在印度，Geo以每GB 15美分的价格提供数据。我们鼓励客户更多使用手机。</p><p>这项技术每年为印度人带来5000亿至7000亿美元的用户价值，年复一年。这是科技给印度人民的礼物。通过这项技术，我们能够为所有人带来繁荣和公平的机会。我相信印度将成为最大智能市场之一，这不仅源于我们的愿望，也因为印度独有的原始基因库和年轻力量。这将在推动智能发展的进程中起到关键作用。一旦我们推动了国内市场的智能化，就可以通过软件向世界其他地区提供智能服务。</p><p>印度不仅会继续向全球输出首席执行官，还会出口数亿人的人工智能服务，帮助世界变得更美好。这就是你来这里的原因，感谢你们对这个国家的承诺，共同努力对于迎接智能时代至关重要。没有任何一家公司或个人可以独自完成，我们必须共同努力，创建一个更加平等和繁荣的世界，让全球南方赶上其他地区。</p><p>黄仁勋：</p><p>你们强调了印度拥有的海量数字数据，Geo在这一方面做得特别出色。这引出了我想宣布的一件事。为了在人工智能领域领先，你必须拥有印度现有的人工智能模型技术，需要大量的数据以及人工智能基础设施。我们宣布，Reliance和NVIDIA正在合作在印度建设人工智能基础设施。</p><p>印度的一大优势是其庞大的用户群体，这为打造人工智能飞轮提供了基础。因此，现在我们拥有人工智能数据、人工智能基础设施和庞大的用户群体，可以最终形成自己的人工智能飞轮。我真正喜欢的是，当我见到莫迪时，他第一次邀请我与他的内阁会面。这大概是六年前的事了，他请我向他的内阁发表关于人工智能的演讲。这是我第一次应国家领导人的邀请，就这个特定话题发表演讲。那时人们还没有广泛讨论人工智能。</p><p>我最后一次拜访他时，他对我说了一句非常深刻的话。我向他解释了人工智能基础设施的重要性，强调每个国家都应该像拥有自己的通信、互联网、道路和能源基础设施一样，拥有自己的人工智能基础设施，包括智能制造。他说，印度应该制造自己的人工智能，不能外包，也不应出口数据以获得智能。他比喻道，这就像印度不应该只出口面粉再进口面包，我们应该自己为数据增值。我们的合作正是为了开始构建这些基础设施，使印度能够拥有自己的技术体系。印度有足够的计算机科学专业知识和庞大的用户群来驱动这一飞轮。</p><p>莫迪吉当时受到了启发，并指出人工智能有能力提升整个印度的人口。他提到，全球懂得编程的人非常少，而编程并不简单。尽管印度是全球程序员最多的国家，但大多数人并不会编写常见编程语言的程序。然而，智能程序的编写是每个人都可以尝试的。如果人工智能能普及到每个公民，将赋予他们巨大的能力。这种技术能够造福社会的每一个人。</p><p>穆克什：</p><p>我认为我们非常幸运能有这样一位有远见又有执行力的领导者。我期待着与Jensen的合作，就像你从第一原则开始一样，我也希望采用最好的技术。现在，你们的 GB 200 无疑是最好的技术，我期待着印度能够借此实现技术飞跃。我们在贾姆讷格尔已经准备好大规模扩张，建设基础设施，目标是一千兆瓦的绿色能源设施，不依赖他人供电，以扩大规模和技术能力。</p><p>对印度和印度人来说，重复一个地理位置，让智能真正物美价廉，让普通人能够享用非常重要。我们必须设计和构建基础设施，使客户无需更换手机或电脑就能获得高质量的人工智能，由我们来整合这些基础设施。我认为，我们与您的合作会实现这一目标。</p><p>最重要的是，我非常尊重我的朋友马克·扎克伯格，他通过开源为每个人参与这场革命创造了机会。Llama 3 激活了全球每家公司和行业，让我们得以在这一基础上继续发展。马克的这一举动将被载入史册，因为开源推动了许多伟大的事物。Linux 是开源的，我们可以将 Llama 作为基础模型进行开发，再进行微调、训练等。我相信在座的年轻人，未来将创造出一个印度模式，可能比 Llama 强大十倍。希望我们的年轻人能够实现这一目标，开源是一个很好的起点。最重要的是，所有的工具都在我们的手中。我们拥有的代工厂工具，期待着建立一个开发中心，利用你们的四种工具，训练印度数十万名开发人员熟练掌握所有企业工具和全能工具。这样，我们可以以实际应用的方式运用智能。对我而言，这只是智能时代的开始，一个历时数十年的进程。</p><p>黄仁勋：</p><p>（对观众）你们可以听他说，他听上去就像一位28岁的工程师。你们觉得呢？</p><p>穆克什：</p><p>我喜欢。这就是它精彩的原因，也是我们要一起实现的目标。</p><p>这是真的。我可以向你们保证，就像我们在数据领域所取得的成就一样，几年后，我们会让世界惊叹于印度及印度人在智能市场上的成就。谢谢。</p><p>黄仁勋：</p><p>Mikesh，它会实现的，我们当然同意，这是一个非凡的时代，也是印度的非凡机遇。印度拥有庞大的人口和计算机科学家资源。在计算行业即将成为智能行业的时刻，要充分利用你们所拥有和所知的一切，以及庞大的数据资源和大量消费者，实现智能到数据、数据到智能的循环，并借助国家获取数据的意愿，去实现一些目标。</p><p>这是一个非常特殊的时期，我很荣幸与你们合作完成这项工作。让我们今天承诺，共同努力，使印度能够充分利用这场智能革命。非常感谢各位女士们、先生们。</p><p>穆克什：</p><p>谢谢。</p><p>此外，Jensen，我的朋友，你来这里的时候，距离排灯节只有几天了。排灯节是我们的新年，是我们崇拜繁荣女神的日子。因此，我代表我们大家向你表示感谢，祝大家新年快乐，排灯节快乐。</p><p>黄仁勋：祝大家排灯节快乐！</p></body></html>","source":"lsy1683188610541","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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href=https://mp.weixin.qq.com/s/Mo2A5iS1mPmjq37RP3X8zA><strong>Web3天空之城</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>就在10月24号，黄仁勋现身印度举办的NVidia AI Summit 2024峰会，进行了招牌式主旨演讲，并与印度首富信实工业集团董事长穆克什·安巴尼来一场挺扎实的现场对话。不知老黄什么时候才会在国内演讲；我们出于很多理由，都会关心老黄在印度说了啥。尊敬的嘉宾，欢迎NVIDIA的创始人兼首席执行官黄仁勋。黄仁勋：你好，孟买！孟买，发生了许多事情。大家都知道，印度对于全球计算机和IT行业至关重要，...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/Mo2A5iS1mPmjq37RP3X8zA\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"IE00BDRTCR15.USD":"PINEBRIDGE GLOBAL DYNAMIC ASSET ALLOCATION \"ADC\" (USD) INC A","BK4141":"半导体产品","NVDA":"英伟达","IE00BK4W5L77.USD":"HSBC GLOBAL FUNDS ICAV US EQUITY INDEX \"HC\" (USD) ACC","LU0057025933.USD":"SUSTAINABLE GLOBAL THEMATIC PORTFOLIO \"AX\" (USD) ACC","BK4503":"景林资产持仓","IE00BK4W5M84.HKD":"HSBC GLOBAL FUNDS ICAV US EQUITY INDEX \"HC\" (HKD) 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2024峰会，进行了招牌式主旨演讲，并与印度首富信实工业集团董事长穆克什·安巴尼来一场挺扎实的现场对话。不知老黄什么时候才会在国内演讲；我们出于很多理由，都会关心老黄在印度说了啥。尊敬的嘉宾，欢迎NVIDIA的创始人兼首席执行官黄仁勋。黄仁勋：你好，孟买！孟买，发生了许多事情。大家都知道，印度对于全球计算机和IT行业至关重要，几乎是世界上每家公司的IT核心。我们的行业，你们的行业，以及过去几十年我们建立的行业，都在经历根本性的变化、巨大的变化和结构性转变。今天，我们会讨论这个话题。但首先，我要感谢我们的合作伙伴，你们中的很多人一直在合作。感谢你们。在印度，我们与这些优秀的合作伙伴一起努力，共同推动IT行业的变革。我很高兴今天你们能与我们在一起。目前，同时发生着两个根本性的转变。这种情况自1964年以来从未发生过（那是我出生的第二年）。这与我的出生无关。1964年，IBM System 360向世界介绍了IT的概念。我们所了解的IT行业便是从那时起引入了通用计算的概念。他们定义了中央处理单元、CPU、IOS子系统和多任务处理，并通过操作系统这一层将硬件与应用软件分离。IBM强调了应用程序的系列兼容性，使您可以长期利用硬件的基础来运行软件。他们还谈到跨代架构带来的优势，确保您在软件上的投资不会因为每次购买新硬件而浪费。1964年，他们认识到了安装基础的重要性、软件投资的重要性、以及构建运行软件的计算机的重要性。这些架构学科当时就已被提及。我刚描述的是今天的计算机行业。印度IT行业的基础——也就是我们所知道的通用计算，已经存在了60年。在过去30年中，我们受益于摩尔定律，这是一个令人惊叹的现象。硬件可以在不改变软件的情况下继续改进，与架构兼容，并使软件的性能每年翻倍。具体取决于您的应用程序，这意味着每年成本降低一半。这是世界上任何技术中最令人惊叹的折旧力量。随着折旧和成本降低，社会得以使用越来越多的IT。我们继续消费IT并处理更多数据，而摩尔定律帮助我们持续降低成本，实现了我们今日所知的计算大众化。360系统的发明和Windows PC的摩尔定律推动了世界上最重要行业之一的发展，随后所有行业都在此基础上建立起来。但是我们现在知道，CPU的扩展已经达到极限。我们不能再沿用这种模式，摩尔定律的红利已结束。我们现在必须做出改变，否则折旧效应会终止，而我们将面临计算通胀。这就是全球正在经历的变化。我们再不能对软件无所作为，期望计算性能和体验继续改善、成本继续降低，并继续从IT的好处中获益，以及解决越来越多的挑战。我们创办公司是为了加速软件。我们的愿景是，增强通用计算后，某些应用程序将从中获益。我们将计算密集型工作负载卸载，并使用我们发明的CUDA模型进行加速，CUDA是一种编程模型，使我们能显著加速应用程序。这种加速优势类似于摩尔定律的特性。对于通用计算无法或不切实际的应用程序，我们利用加速计算的优势来实现，例如计算机图形学。实时计算机图形因视频的出现和GPU这一新处理器的出现而成为可能。GPU实际上是第一个运行CUDA的加速计算架构，用于计算机图形，这是一个经典的例子。我们使计算机图形学大众化，如今3D图形无处不在，它几乎可用于所有应用程序的媒介。我们认为，长期来看，加速计算可能会产生更大的影响。因此，在过去30年里，我们一直在为各个应用领域加速计算。这花费了这么长时间的原因很简单，世界上没有一种神奇的处理器可以加速所有事物，如果能做到这一点，就会被称为CPU。我们需要重新构建计算堆栈，从算法到底层架构，再到顶层应用程序。在各个领域，计算机图形学虽然刚刚起步，但我们已经在多个行业中借鉴了这种架构，即Cuda架构。今天，我们已经为许多重要行业实现了加速。例如，cuLitho在半导体制造、计算光刻、模拟、计算机辅助工程以及5G无线电中发挥基础作用。我们最近宣布与5G无线电合作伙伴关系，以加速5G软件堆栈和量子计算，创造计算的未来。Parabricks是基因测序软件堆栈，cuVS是每家公司都在研究的重要项目之一，它正在从数据库转向知识基础，以便创建AI数据库。cuVS可以创建和矢量化所有数据。cuDF，即数据帧，本质上是结构化数据的另一种形式，能够实现SQL加速。在各种不同的库中，我们都能够将应用程序加速20、30、甚至50倍。当然，这需要重新编写软件，这就是为何花费这么长时间的原因。我们在每个领域都需与行业、生态系统、软件开发者和客户合作，以加速这些应用程序在其领域的应用。cuOPT是我最喜欢的组合计算应用程序之一，它是一种计算密集型应用程序，可以加速比如旅行销售员和人员安排等问题。每个供应链、司机和乘客组合都可以通过cuOPT加速，速度之快令人难以置信。Modulus教授和AI物理定律，不仅可以预测下一个词，还能够预测流体动力学和粒子物理的下一个时刻。我们最著名的应用程序库之一是QDNN，它民主化了我们所知的人工智能。这些加速库已涵盖了众多不同领域，使得加速计算似乎无处不在。这是因为我们采用这种架构覆盖了几乎每一个行业。现在，CUDA加速计算已达到临界点。几年前，大约十年前，发生了一件非常重要的事情。很多人都见证了这一点，即AlexNet在计算机视觉性能上的巨大飞跃。计算机视觉是人工智能的一个重要领域，AlexNet的进步令世界惊讶，我们也有幸受益。退一步问自己，我们见证了什么？AlexNet为何如此有效？它的扩展范围有多大？我们还能用这种深度学习的方法做些什么？如果我们要将深度学习应用于其他领域，它会如何影响计算机行业？如果我们想做到这一点，对未来充满信心，并对深度学习能力感到兴奋，我们将如何改变计算堆栈的每一层，以彻底改造计算？12年前，我们决定让整个公司致力于这一愿景。现在已经12年过去了。每次我来印度，都有机会和大家谈论深度学习和机器学习，现在非常明显，世界已经彻底改变。考虑一下发生了什么，首先是我们如何开发软件。我们的行业建立在软件开发的方法之上，这种方式称为软件1.0。程序员编写在计算机上运行的算法，通过输入信息预测输出。这是经典的计算机模型，已创造了世界上最大的产业之一。在印度，软件生产、编码和编程成为了一个完整的行业，这一切都在我们这一代发生。然而，这种开发软件的方法已经被颠覆。现在，不再是编码，而是机器学习。机器学习利用计算机研究大量观测数据的模式和关系，学习预测函数。本质上，我们在设计一个通用函数逼近器，通过机器学习产生预期输出。这标志着从软件1.0到使用机器学习的软件2.0的转变。注意谁在编写软件。现在，软件由计算机编写。完成模型训练后，可以对模型进行推断。然后，你把函数作为输入，这个大型语言模型、深度学习模型、计算机视觉模型、语音理解模型，作为输入神经网络，进入GPU，可以根据新输入做出预测。请注意，这种软件开发方式是基于机器学习的革新。我们已经从编码发展到机器学习，从开发软件发展到创造人工智能，从喜欢在CPU上运行的软件发展到现在在GPU上运行的最佳神经网络。这本质上反映了过去十年我们行业经历的变化。我们已经看到了计算堆栈的彻底改造。整个技术堆栈，包括硬件、软件开发方式以及软件功能，已经发生了根本性的变化。我们致力于推动这一领域的发展，这就是我们现在所构建的。你们所有人最初都有什么？当我第一次来到印度时，我们正在为PCI Express卡构建GPU，可以插入PC中。今天的GPU就是这样，Blackwell系统令人难以置信，旨在研究大规模数据，以便发现模式和关系，理解数据的含义。这是重大的突破。在过去几年中，我们已经了解了许多不同类型数据的含义：单词的表示或含义、数字、图像和像素、视频、化学物质、蛋白质、氨基酸、流体模式、粒子、物理学。我们学会了用多种方式表示信息，不仅懂得其意义，还能将其翻译成其他形式。例如，将英语翻译成印地语，将大量英文文本翻译、摘要，将像素转化为图像、图像识别，将文字生成像素、图像生成，从图像、视频生成文字、字幕，从文字转化为用于药物发现的蛋白质、化学物质，发现新的化合物，从氨基酸推断蛋白质结构。这些基本思想是将信息从一种模态转换为另一模态的通用Transformer，导致初创企业数量激增。他们正在应用这些基本方法。如果能做到这个和那个，还能做什么？如果能做到那个和这个，应用程序数量显然呈爆炸式增长。在过去两三年里，全世界生成式人工智能公司的数量激增，数万、数百亿美元投入这一领域，这一切都是因为设备让我们能研究数据和巨大的规模。构建Blackwell系统需要Blackwell GPU，也需要另外七个芯片。这些芯片由TSMC生产，他们在提升Blackwell系统方面做出了出色的工作。整个系统已全面投入生产，我们希望能在第四季度实现量产。这基本上就是Blackwell，其中一个令人难以置信的方面。今天早上没有什么是容易的。这是NVLink，跨越整个GPU机架的背部脊柱，所有GPU都通过NVLink连接在一起，形成令人难以置信的系统，这是世界上最长的铜驱动结构，将72个Blackwallers双GPU包或144个GPU连接在一起。所以如果展开所有芯片，你会看到一个巨大的GPU。显然不可能制造如此大的GPU，因此我们将其分解成尽可能小的模块，这是技术的根本极限和最先进的技术。我们使用NVLink将这些模块连接在一起，这是NVLink的背部脊柱。你正在查看所有连接的GPU，还有一个量子交换机连接所有GPU。如果你需要以太网，Spectrum X及其连接，每个交换机有50磅重。我只是展示自己的力量。它连接到这个交换机，这是世界上最先进的交换机之一。现在这些部件加在一起构成了Blackwell，然后运行上面的软件：cuda软件、cuDNN软件、用于训练大型语言模型的Megatron、用于推理的TensorFlowRT、用于对大型语言模型进行分布式多GPU推理的TensorFlowRT、LLM。在此基础上，我们有两个软件堆栈，一个是 Nvidia AI Enterprise，另一个是 Omniverse。我稍后会讨论这两个。这项工作非常严格，这就是 Blackwell 系统，也是 NVIDIA 今天构建的。对于那些长期了解我们公司的人来说，这种变化确实令人惊讶。但事实上，我们是从基本原则出发来推理未来的计算将如何实现，这就是 Blackwell 系统的由来。Blackwell 系统非同寻常，其计算能力的确令人难以置信。每个机架重达 3,000 磅，功率 120 千瓦，每个机架 120,000 瓦，是全球计算密度最高的。我们正在努力学习更大、更智能的模型，这被称为缩放定律。它基于经验观察和测量，指出训练大型语言模型的数据越多，相应的模型尺寸就越大，从中学习的信息量也就越多。因此，模型需要更多数据来满足这些要求。每年我们都在双倍增加数据量和模型大小，这意味着每年的计算量要增加四倍。需要记住的是，以前摩尔定律是每一年半增加两倍，现在我们正以每年四倍的速度推进技术发展，这在十年内达成了惊人的扩展。我们发现，随着训练规模的扩大，人工智能变得越来越智能。最近我们意识到的第二件重要的事情是，在完成模型训练后，即使是使用如 ChatGPT 的工具中，也涉及到推理过程。在使用 ChatGPT 时，你只是给出一个提示，而不是编写程序来与计算机沟通。你与计算机对话，就像与人交谈一样，通过描述上下文和查询内容来得到所需的答案。人工智能通过一个大型神经网络处理信息，并逐字生成一系列答案。然而，从 Strawberry 开始，我们意识到智能不仅仅是一锤定音的事情，智能需要思考。思考涉及推理、路径规划和自我反思，以便产生更高质量的答案。我们现在发现了第二个缩放定律，即推理时的缩放定律。你思考的时间越长，得到的答案质量就越高，这是一个非常直观的理解。然而，也有例外。例如，如果你问我喜欢的印度食物，我会毫不犹豫地回答“鸡肉布里亚尼”。这类问题不需要复杂的思考或推理。然而，有许多事情需要推理。例如，从孟买到加利福尼亚的旅行计划，如果需要欣赏沿途的四个城市，则需要复杂的考虑。在这次行程中，我清晨三点到达这里，途经丹麦，再之前在佛罗里达的奥兰多，而再往前是在加利福尼亚。这是两天前的事，尽管我现在还在适应日期变化。总体来说，旅程和住宿的各项选择组合很多，需要慎重规划，以获得最佳行程。这就是思考、推理和规划的作用所在，越是计算，提供的答案质量越高。因此，我们现在有两条基本的扩展定律来推动技术发展：训练和推理。在今年第四季度之前，我们将交付并发货 Blackwell，需求极为高涨。自从 Hopper 成立以来，基础模型制造商的数量已经增加了一倍多。越来越多的公司意识到基础智能对他们至关重要，因此必须构建基础模型技术。此外，模型的规模增加了20、30、40倍，训练这些模型所需的计算量也随之增加。然而，多模态能力、强化学习能力和合成数据生成能力中使用的数据量确实增长了很多。这是一个原因，另一个原因是Blackwell用于快速生成Token。所有这些因素导致对Blackwell的需求非常高。接下来，我们来讨论如何利用这项技术。NVIDIA在印度的AI发展让我想到一个有趣的标题：NVIDIA是印度的AI。除了字母V，我们可以用NVIDIA来构建这句话的其他部分，这真的很酷。谢谢。关于1993年的故事，你们可能不知道。当时我们需要为公司起一个名字，最终选择了Nvidia，因为我觉得它听起来像一个神秘的地方。所以，如果真是这样，印度和Nvidia都是听起来很棒的地方。即使计算机图形和加速计算不成功，我们几乎可以做任何事。我很高兴最后它成功了。印度的Nvidia有一个非常丰富的生态系统。要在任何行业或国家建立人工智能生态系统，首先需要建立基础设施生态系统。我们宣布Yoda、E-2-E、Tata Communications和其他合作伙伴将与我们一起构建印度的基础设施。今年年底，印度的计算能力将比一年前增长近20倍。建设AI生态系统的第一步是AI基础设施，类似于互联网生态系统建设中的网络基础设施，包括个人电脑、云和内联网。在AI领域，建设始于AI计算基础设施，然后是AI的操作系统，即大型语言模型。我们与印度的合作伙伴一起建立了印地语大型语言模型。印度有25种正式语言，每1500公里就会有新的方言。因此，你不需要走太远就可以训练另一个模型。印度是世界上语言模型最难建立的地区之一。如果他们能做到，你也能做到。一旦印度成功创建印地语大型语言模型，其他国家也可以效仿。接下来是应用层，与我们合作的AI本土公司正在创建只能通过AI实现的新应用。我们的服务伙伴，如WIPRO、InfoSys和TCS，正在与我们合作将AI模型和基础设施推广到全球企业。现在，这是印度的Nvidia。我邀请Vishal与我一起上台，因为我希望他能谈谈我们在印度合作的一些公司。此外，我要介绍其他一些概念。之前提到过我们有Blackwell和各种库，其中两个非常重要的平台是Nvidia AI Enterprise和Nvidia Omniverse。Nvidia AI Enterprise是一个关于大型语言模型和基本AI功能的平台。它们已经发展到我们可以创建所谓的代理的水平。大型语言模型可以理解和处理各种形式的数据。第一阶段是感知，接着是推理：根据观察，确定其任务并执行。代理将任务分解为不同步骤，连接其他AI模型以完成任务。这些模型有些擅长理解PDF，有些生成图像，有些从专有数据库中检索信息。所有大型语言模型与中央推理大型语言模型（即代理）相连。因此，这些代理能够执行各种任务。其中一些可能是营销代理，一些是客户服务代理，还有一些是芯片设计代理。在我们公司，NVIDIA 的芯片设计代理帮助我们设计芯片。也许他们是软件工程代理，可以进行营销活动或供应链管理。因此，我们将有代理帮助员工成为超级员工。代理或代理 AI 模型会增强员工的能力，使他们更为高效。现在，当你想到这些代理时，你会发现，你将这些代理引入公司的方式与新员工入职并没有什么不同。你必须为他们提供训练，进行微调，教他们如何使用和执行技能，并理解公司的词汇。你需要评估他们，确保他们是评估系统的一部分，并可能对他们进行保护措施。如果你是会计代理，不要做营销；如果你是营销代理，不要在季度末报告收益等。所以这些代理中的每一个都是有保护的。我们将整个过程放入代理生命周期套件库中，称之为 Nemo。我们的合作伙伴正在与我们合作，并将这些库集成到他们的平台中，以便他们可以创建、加入、部署代理，并将其改进为代理的生命周期。这就是我们所说的 Nvidia Nemo。一方面，我们有库，另一方面，它的输出是 API 推理微服务，我们称之为 NIMS。本质上，这是一个构建 AI 的工厂。Nemo 是一套库，可以加入并帮助你操作 AI。最终，你的目标是创建大量代理。我们在印度有合作伙伴。米歇尔，请您向大家介绍一下我们这里的生态系统。米歇尔：当然，Jensen。当我站在后面时，让我印象深刻的是一个词，叫做神秘。这就是印度的神秘。Jensen恰好在 12 个月前来到这里，他问了我一个非常深刻的问题：印度丰富多彩，你将如何对其进行编码？这一切都始于基础设施。我们在短短 12 个月内拥有了 Yota 的计算能力，它已经建立了最先进的基础设施，端到端的计算已经存在，为我们提供了长期加速的计算基础设施。所有这些计算帮助我们跨越式解决了印度最大的问题之一：沟通。就像 Jensen 所提到的，我们说着很多语言。每 50 公里，我们就会改变方言。如果你来自南方，还会加入一点马拉亚拉姆语。那么我们如何才能真正做到这一点？这是我们一些合作伙伴的工作。Servum 就是一个典型的例子。Servum 开始努力帮助印度交流，他们决定进行语音对语音。在进行语音对语音时，他们必须了解多模态语言是如何工作的，以及如何确保其发挥作用。这些工作很快就进行起来，因为我们有可用的基础设施。同样，我们看到了 Bharat-GPT 的项目，这项工作主要在学术界完成。印度的学院一直有丰富的创意，每当他们想将一个想法转化为研究，他们就需要基础设施。今天，我们在 IIT 和其他组织所做的工作都是共同解决印度面临的关键问题。我们不仅解决了语言问题，还很快意识到印度面临着许多重大挑战，其中之一就是健康。这就是为什么我们有致力于健康的公司。sick tuple 和 cure.a.I 的诊断方法在帮助我们应对健康挑战。黄仁勋：没有人比米歇尔更爱印度。一个能言善辩且健康的印度人总是会带来不同，在这里，最重要的是需要整个合作伙伴生态系统来帮助世界应用人工智能，提高员工生产力。印度则专注于 IT、后台、软件运营、软件交付和软件生产。下一代 IT 将涉及人工智能的生产和交付。正如你所知，软件交付、编码和人工智能交付有着根本的不同，但更为重要和令人兴奋。对于印度来说，这个行业能够帮助全世界的每一家公司享受代理的好处，享受人工智能在不同功能中的好处，并能够大规模部署它。我不知道还有谁能做到这一点。这是一个非凡的机会。我们的工作是帮助您构建和部署 AI，您的任务是利用这些库和我们提供的功能，将其与您强大的 IT 软件功能结合起来，以创建代理并帮助每家公司受益。这是第一部分。第二部分是代理之后的事情。记住，每家公司都有员工，但大多数公司的目标是要建造、生产或制造某样东西。人们制造的东西可能是工厂、仓库、汽车、飞机、火车或轮船等各种东西。无论是计算机和服务器，可能是Nvidia制造的服务器，也可能是手机，大多数大型行业中的公司最终都会生产一些东西。有时是提供IT行业的服务，但您的许多客户也是生产某些产品。下一代人工智能需要了解物理世界，我们称之为物理人工智能。为了创建物理AI，我们需要三台计算机，我们专门为此创建了三台计算机。例如，DGX计算机，如同这个AI Blackwell，是一种参考设计和架构，用于创建类似DGX的计算机以训练模型。该模型需要一个地方改进、学习并应用其物理和机器人能力。我们称这个地方为全宇宙，这是一个遵循物理定律的虚拟世界，机器人可以在这里学习成为机器人。完成训练后，该AI模型可以在实际机器人系统中运行。这些机器人系统可以是汽车、机器人、自动移动机器人、采摘臂、整个工厂或整个仓库的机器人。我们将该计算机称为AGX。Jetson、AGX、DGX用于训练，而Omniverse用于数字孪生。在印度，我们拥有一个非常好的生态系统正在与我们合作，利用这种基础设施和能力帮助全球构建物理AI系统。米歇尔：这是其中一个最大的机器人公司。他们不仅制造机器人，还将机器人放入数字孪生中进行优化，并教授机器人所有来自物理世界的输入。系统集成商不仅在将这些知识带入印度，还将其带出印度。做到从印度为全球做，从本地开始，发展全球。黄仁勋：谢谢米歇尔，我们制作了一个简短的视频来帮助您整理我刚才说的所有内容。请播放它。(视频内容)：60年来，软件1.0是程序员编写的代码，在通用CPU上运行。然后，软件2.0到来，即在GPU上运行的机器学习神经网络。这导致了生成式人工智能的爆炸，能够学习和生成任何模型。如今，生成式人工智能正在彻底改变价值数万亿美元的行业。知识型企业使用生成式人工智能来实现数字化工作的自动化。大家好，我是数字人James。工业企业使用物理人工智能来自动化物理工作。物理人工智能包括像我这样的机器人，安全行驶在现实世界中的自动驾驶汽车，执行复杂工业任务的机械手以及与我们协同工作的人形机器人。工厂将由能够监控和调整运营或与我们对话的物理AI来实现。NVIDIA制造了三台计算机，使开发人员能够创建物理人工智能。这些模型首先在DGX上进行训练，然后在Omniverse中使用强化学习和物理反馈来微调和测试AI。训练完成后，AI在Nvidia Jetson和AGX机器人计算机上运行。Nvidia Omniverse是一个基于物理的操作系统，用于物理AI模拟。机器人在Isaac Lab（一个基于Omniverse构建的机器人健身房）中学习和微调技能。这仅仅是机器人。未来的工厂将协调机器人团队，并通过数千个传感器监控整个操作。对于工厂数字孪生，他们使用名为Mega的Omniverse蓝图。凭借Mega，工厂数字孪生充满了虚拟机器人及其AI模型，即机器人的大脑。机器人通过感知周围环境、推理、规划下一步动作并最终将其转化为动作来执行任务。这些动作由Omniverse中的世界模拟器在环境中模拟，结果通过Omniverse传感器模拟被机器人大脑感知。基于传感器模拟，机器人大脑能够决定下一步动作，并不断循环。同时，Mega精确跟踪工厂数字孪生中所有事物的状态和位置。这个软件在环测试将软件定义的流程带入物理空间和实施，让工业企业在部署到物理世界之前，在全球数字孪生中模拟和验证变化，从而节省大量风险和成本。物理人工智能时代已经到来，正在改变世界的重工业和机器人技术。黄仁勋：在我讲完之前，我想向大家介绍今天遇到的一个人，他在观众中是一位超级明星。我想大家都对他和他的技术及人工智能兴趣满满。阿克谢·库玛尔！阿克谢和我有很多共同点。例如，我们俩都在各自的领域工作了超过三十年。不过，我们中的一个是武术家，而另一个有8000万粉丝。阿克谢：大家好，我曾请求不要称呼我为第一名。我记得我认识一位超级巨星，他就是我的岳父Rajeshkenna先生。他总是坚决要求我不这样称呼自己。黄仁勋：这并不是因为他谦虚，但我们都能同意他确实是个超级明星。我们大概在同一时间开始了我们的职业生涯，你已经取得了成就，达到了我仍在努力的艺术水平 。我们两个都是从29岁开始的，我们的共同点不止于此。阿克谢：我在泰国的曼谷长大，会说泰语。那是对我而言比较便宜且我父母能负担得起的地方。我希望学习，而今天的武术也帮助了我。我开始时是一名特技演员，后来成为了一名演员。黄仁勋：你能告诉我，我们两个人都做了大约30年的同一份工作。我们在不断努力提高我们艺技。回顾你的职业生涯，你认为哪些事情是对你当今成就的关键？阿克谢：我认为最重要的一点就是自律。自律在我这个行业的34年中始终帮助着我。这份工作给了我很多，而自律是我取得今天成就的关键所在。因此，自律是最重要的。当然，我一直相信并告诉大家做出自己的选择。比如，小孩子们开始练习武术，这是约束他们的最佳方式之一，同时也非常重要。黄仁勋：你知道的，我的两个孩子都是二级黑带。这是一件太棒的事情，因为它能让他们有擅长的事情，他们可以为之自豪。武术不仅教会你纪律，还能让你培养谦逊的品质。我想说，我们都是武术家...当你看到一个61岁的人保持得如此出色，你是不是很惊讶？而人工智能也显示出我们对这份工作的热爱与投入。很多时候，他七岁就开始拍电影，而我29岁才开始。阿克谢：虽然印度电影业很少有关于人工智能的电影...黄仁勋：但阿克谢告诉我，他最近的一部电影是关于超级警察的，现在就要发布了，这件事暂时保密。他告诉我的事情是秘密的，但我承认自己非常擅长保守秘密(笑）。阿克谢：我想知道，人工智能无法从人类那里复制的能力是什么？有哪些事情是人类可以做到的，而人工智能却无法做到的？黄仁勋：这是一个非常好的问题，其实可能是当前最重要的问题。人工智能可以执行哪些任务呢？实际上，人工智能并不能完成我们所有的工作。但在某些情况下，它可以完成我们20%的工作，并且在某些方面比我们做得好一千倍。对于某些任务，它甚至可能完成50%的工作，仍然远胜于人类。然而，在任何职业领域，人工智能都不能全面取代人类的所有工作。因此，每个人都应该利用人工智能来自动化一部分工作，将其作为助手来完成20%、40%或50%的任务。有时有人问我，人工智能会抢走我们的工作吗？我告诉他们，不是人工智能本身，而是那些使用人工智能来自动化工作的人会抢走工作的机会。因此，我们现在最重要的任务是开发出安全可靠的人工智能。通过良好的工程学科、工程流程和技术，我们可以构建出这样的人工智能，就像建造安全飞机一样，具备多样性和冗余性，以确保其安全性。这种理念同样适用于人工智能。我希望从长远来看，每个人都能拥有属于自己的人工智能助手，它们能够提醒我们事情、帮助我们。这样会让世界更安全，更美好。阿克谢：它不会像好莱坞电影中那样人工智能接管人类。黄仁勋：我们的目标是让人工智能造福社会，并确保其安全使用。虽然总会有人尝试以不好的方式使用技术，但我们有责任推进技术的发展，以便更好地保障社会的安全和福祉。技术既可以被善用，也可以被滥用，而我们必须用技术来保护社会的安全。阿克谢：最后，你昨晚睡了多久？黄仁勋：我3点入睡，大概6点半就起床了，所以今天只睡了3.5个小时，但我完全没问题。非常感谢你，库马尔，现在让我总结一下人工智能的话题。我之前提到过，通过重新发明整个计算堆栈，从编码到机器学习，从在CPU上运行代码到在GPU上运行神经网络，我们正在开发人工智能。我们设想了两种最通用的人工智能：一个是帮助我们提高工作效率的代理，另一个是代理的物理版本——机器人。这些技术已经可以实现。NVIDIA的工作是开发技术来帮助你构建和部署AI。当我们大规模应用这些技术时，会如何影响未来？记住，印度曾是一个主要生产软件的国家，未来将出口人工智能。为了创造和生产人工智能，你需要一台机器，这些机器会消耗能量并转化为称为Token的浮点数，这些数值构成人工智能形式，成为我们所知的最有价值的商品之一。因此，未来将会出现一个新的行业，这个行业就是智能生产，是大规模的智能生产。这也是我说有一场新工业革命的原因。一个单一的工厂概念，可以运行所有不同的流程和数据，创建模型，为各种行业大规模生成和生产智能和Token。这就是我们现在看到的正在发生的事情。因此，我希望与大家合作，使印度成为这场新工业革命的中心。现在，为了与你们进一步讨论这个问题以及它如何适用于印度，我邀请到了另一位特别嘉宾，一位业界的先驱。可以说，他帮助印度实现了数字化，并构建了现代印度互联网的结构。女士们，先生们，请欢迎穆克什·安巴尼。我的朋友，穆克什，你好吗？穆克什：非常好，很高兴见到你。请坐。我们今天早上一直在谈论人工智能。上次你和我在一起时，我们谈论的也是人工智能，再之前一次也是如此。现在你可以看到，除了人工智能，我们真的没有什么可谈论的。穆克什，没有人比他为帮助印度成为高科技和深科技国家做出更大贡献的了。黄仁勋：现在，你正处于这段旅程的开始阶段，有远大的抱负。我知道你有强烈的愿望帮助印度成为深度科技产业。那么是什么让你有这样的信念？为什么人工智能是印度的重要时刻？穆克什：所以，Jensen，首先请允许我欢迎你来到我们的城市孟买。我们现在所在的地方是地理世界中心，这个地方是我妻子建造的，所以如果我不提的话，我可是会有麻烦的。黄仁勋：我在她家，她的房子比你的还大。从穆克什的房子里，我甚至可以看到我在加利福尼亚的房子。穆克什：在听你说话的时候，你提到NVIDIA是一个充满异国情调的地方。在印度，我必须告诉你NVDA对我意味着什么，这是一个非常重要的词汇链接，即Vidya。在印地语中，Vidya的意思是知识。黄仁勋：我知道我给公司取了个好名字！每个人都说，NVIDIA，这个名字不太好，但我坚持了下来。穆克什：所以你可以为这个翻译承担责任。情况还在好转，Jensen。Vidya是萨拉斯瓦蒂，知识女神。在我们的传统中，当你真诚地追求知识女神时，繁荣女神拉克希米就会随之而来。黄仁旭：32年前，我就知道了这一点！所以NVIDIA的故事也向你们揭晓了。穆克什：我们的第一原则就是推动知识革命转变为国际智能革命，这将促进全球80亿人的繁荣。我认为我们即将迎来新的智能时代。我为能成为你的朋友而感到自豪，欢迎来到印度，感谢你为世界带来智能时代做出的贡献。在我们的有生之年，希望与大家一起，这可以为全世界80亿人，特别是印度15亿人带来更多的繁荣。黄仁勋：能够以这种方式做出贡献，我感到非常荣幸和高兴。正如你所知，印度的IT行业以其规模和在计算机科学方面的深厚专业知识而闻名。世界上很少有国家拥有这种自然资源，即IT和计算机科学的专长。在过去的几年里，我们一直致力于技能提升，现在我们已经将约20万名IT专业人员的技能提升到人工智能领域。我们必须一起寻找方法，以帮助印度以光速转型。因为发展如此迅速，印度正在变成一个不仅仅是IT中心，更是AI中心。穆克什：从我的角度来看，Jensen，让我告诉你我在印度的经历。首先，正如我们的总理所说，这是一个新的、有抱负的印度。今天，我们是世界上唯一一个拥有14亿人口且平均年龄低于35岁的国家。因此，推动我们经济发展的不仅是人工智能等新技术，还有我们的雄心。我相信你认识总理，我认为他在将印度转变为一流数字社会方面的领导作用至关重要，他继续推动基层的发展。因此，这是人口红利和领导力的结合。第三个因素是我们印度人拥有的原始人才。你提到将20万人转变为这个行业，但我相信有数百万人。如果我们放眼现在，印度已经成了全球各大公司的增长最快的领域，是全球的能力中心。我们在印度进行空间研究和药物研究，我相信量子技术和芯片制造也正在印度开展。我们在自己的能源行业，以及生物能源行业，所有能源巨头如壳牌、BP实际上都在印度进行创新。因此，就我们所处的位置而言，印度正迅速成为世界的创新中心，而不仅仅是制造业中心。黄仁勋：在印度，我们有超过10,000名工程师。穆克什：这就是我们的挑战。同时，我们拥有必要的基础设施。我们很幸运，拥有相当于道路的连接基础设施。没有道路，就无法到达目的地。因此，我相信今天，除了美国和中国，印度拥有世界上最好的数字连接基础设施，包括4G、5G和宽带。当人们谈论Geo时，我们说Geo让印度在八年内从世界第158位跃升至第一。作为一家公司，我们曾对这个领域一无所知，但今天我们是世界上最大的数据公司，数据总量相当于AT&T、NTT、Mobile和Verizon的总和。本地市场的规模是一个巨大的优势。拥有15亿客户是非常令人满意的。作为Geo，我们今年交付了大约16艾字节的数据。在美国，平均每GB收费5美元，全球数据的平均价格约为每GB 3.5美元。而在印度，Geo以每GB 15美分的价格提供数据。我们鼓励客户更多使用手机。这项技术每年为印度人带来5000亿至7000亿美元的用户价值，年复一年。这是科技给印度人民的礼物。通过这项技术，我们能够为所有人带来繁荣和公平的机会。我相信印度将成为最大智能市场之一，这不仅源于我们的愿望，也因为印度独有的原始基因库和年轻力量。这将在推动智能发展的进程中起到关键作用。一旦我们推动了国内市场的智能化，就可以通过软件向世界其他地区提供智能服务。印度不仅会继续向全球输出首席执行官，还会出口数亿人的人工智能服务，帮助世界变得更美好。这就是你来这里的原因，感谢你们对这个国家的承诺，共同努力对于迎接智能时代至关重要。没有任何一家公司或个人可以独自完成，我们必须共同努力，创建一个更加平等和繁荣的世界，让全球南方赶上其他地区。黄仁勋：你们强调了印度拥有的海量数字数据，Geo在这一方面做得特别出色。这引出了我想宣布的一件事。为了在人工智能领域领先，你必须拥有印度现有的人工智能模型技术，需要大量的数据以及人工智能基础设施。我们宣布，Reliance和NVIDIA正在合作在印度建设人工智能基础设施。印度的一大优势是其庞大的用户群体，这为打造人工智能飞轮提供了基础。因此，现在我们拥有人工智能数据、人工智能基础设施和庞大的用户群体，可以最终形成自己的人工智能飞轮。我真正喜欢的是，当我见到莫迪时，他第一次邀请我与他的内阁会面。这大概是六年前的事了，他请我向他的内阁发表关于人工智能的演讲。这是我第一次应国家领导人的邀请，就这个特定话题发表演讲。那时人们还没有广泛讨论人工智能。我最后一次拜访他时，他对我说了一句非常深刻的话。我向他解释了人工智能基础设施的重要性，强调每个国家都应该像拥有自己的通信、互联网、道路和能源基础设施一样，拥有自己的人工智能基础设施，包括智能制造。他说，印度应该制造自己的人工智能，不能外包，也不应出口数据以获得智能。他比喻道，这就像印度不应该只出口面粉再进口面包，我们应该自己为数据增值。我们的合作正是为了开始构建这些基础设施，使印度能够拥有自己的技术体系。印度有足够的计算机科学专业知识和庞大的用户群来驱动这一飞轮。莫迪吉当时受到了启发，并指出人工智能有能力提升整个印度的人口。他提到，全球懂得编程的人非常少，而编程并不简单。尽管印度是全球程序员最多的国家，但大多数人并不会编写常见编程语言的程序。然而，智能程序的编写是每个人都可以尝试的。如果人工智能能普及到每个公民，将赋予他们巨大的能力。这种技术能够造福社会的每一个人。穆克什：我认为我们非常幸运能有这样一位有远见又有执行力的领导者。我期待着与Jensen的合作，就像你从第一原则开始一样，我也希望采用最好的技术。现在，你们的 GB 200 无疑是最好的技术，我期待着印度能够借此实现技术飞跃。我们在贾姆讷格尔已经准备好大规模扩张，建设基础设施，目标是一千兆瓦的绿色能源设施，不依赖他人供电，以扩大规模和技术能力。对印度和印度人来说，重复一个地理位置，让智能真正物美价廉，让普通人能够享用非常重要。我们必须设计和构建基础设施，使客户无需更换手机或电脑就能获得高质量的人工智能，由我们来整合这些基础设施。我认为，我们与您的合作会实现这一目标。最重要的是，我非常尊重我的朋友马克·扎克伯格，他通过开源为每个人参与这场革命创造了机会。Llama 3 激活了全球每家公司和行业，让我们得以在这一基础上继续发展。马克的这一举动将被载入史册，因为开源推动了许多伟大的事物。Linux 是开源的，我们可以将 Llama 作为基础模型进行开发，再进行微调、训练等。我相信在座的年轻人，未来将创造出一个印度模式，可能比 Llama 强大十倍。希望我们的年轻人能够实现这一目标，开源是一个很好的起点。最重要的是，所有的工具都在我们的手中。我们拥有的代工厂工具，期待着建立一个开发中心，利用你们的四种工具，训练印度数十万名开发人员熟练掌握所有企业工具和全能工具。这样，我们可以以实际应用的方式运用智能。对我而言，这只是智能时代的开始，一个历时数十年的进程。黄仁勋：（对观众）你们可以听他说，他听上去就像一位28岁的工程师。你们觉得呢？穆克什：我喜欢。这就是它精彩的原因，也是我们要一起实现的目标。这是真的。我可以向你们保证，就像我们在数据领域所取得的成就一样，几年后，我们会让世界惊叹于印度及印度人在智能市场上的成就。谢谢。黄仁勋：Mikesh，它会实现的，我们当然同意，这是一个非凡的时代，也是印度的非凡机遇。印度拥有庞大的人口和计算机科学家资源。在计算行业即将成为智能行业的时刻，要充分利用你们所拥有和所知的一切，以及庞大的数据资源和大量消费者，实现智能到数据、数据到智能的循环，并借助国家获取数据的意愿，去实现一些目标。这是一个非常特殊的时期，我很荣幸与你们合作完成这项工作。让我们今天承诺，共同努力，使印度能够充分利用这场智能革命。非常感谢各位女士们、先生们。穆克什：谢谢。此外，Jensen，我的朋友，你来这里的时候，距离排灯节只有几天了。排灯节是我们的新年，是我们崇拜繁荣女神的日子。因此，我代表我们大家向你表示感谢，祝大家新年快乐，排灯节快乐。黄仁勋：祝大家排灯节快乐！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":266,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":313995877974240,"gmtCreate":1717679345694,"gmtModify":1717679347079,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"加拿大，欧盟都降息了，就差美国这个重量级的了！","listText":"加拿大，欧盟都降息了，就差美国这个重量级的了！","text":"加拿大，欧盟都降息了，就差美国这个重量级的了！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/313995877974240","repostId":"1112266115","repostType":2,"repost":{"id":"1112266115","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1717677183,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1112266115?lang=&edition=full","pubTime":"2024-06-06 20:33","market":"us","language":"zh","title":"美国6月1日当周首申升至22.9万人，创四周最高","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1112266115","media":"华尔街见闻","summary":"6月6日，美国上周首次申领失业救济人数为22.9万人，预估为22万人，前值为21.9万人。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>首申前值从21.9万人上修至22.1万人。美国5月25日当周续请失业救济人数为179.2万人，略超过预期的179万。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">美国劳动力市场继续小幅降温。</p><p style=\"text-align: justify;\">6月6日，美国6月1日当周首次申请失业救济人数22.9万人，高于预期的22万人，以及前值的21.9万人（上修至22.1万人），为四周最高水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31ae768080202bad039673cf5c8c1756\" tg-width=\"640\" tg-height=\"384\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，美国5月25日当周续请失业救济人数为179.2万人，略超过预期的179万，前值从179.1万下修至179万。</p><p style=\"text-align: justify;\">在首申数据公布的前一天，有“小非农”之称的ADP新增就业15.2万人，为三个月最低水平，4月数据也明显下修。服务业为就业增长主力，制造业就业大幅放缓。</p><p style=\"text-align: justify;\">劳动力市场进一步降温，有望提振美联储对降息的信心。有分析认为，如果就业报告继续出现惊喜，这可能会让9月甚至7月降息再次成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">5月非农报告将于本周五公布。华尔街当前的共识是，5月非农新增就业19万人，高于4月份的17.5万人。</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>美国6月1日当周首申升至22.9万人，创四周最高</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; 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class=\"title\">\n美国6月1日当周首申升至22.9万人，创四周最高\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n2024-06-06 20:33 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>首申前值从21.9万人上修至22.1万人。美国5月25日当周续请失业救济人数为179.2万人，略超过预期的179万。美国劳动力市场继续小幅降温。6月6日，美国6月1日当周首次申请失业救济人数22.9万人，高于预期的22万人，以及前值的21.9万人（上修至22.1万人），为四周最高水平。与此同时，美国5月25日当周续请失业救济人数为179.2万人，略超过预期的179万，前值从179.1万下修至179...</p>\n\n<a href=\"\">Web 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10:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1171147611","media":"王铮Silvia","summary":"6月2日晚，$英伟达$CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。如今，这种情况正在全世界发生。","content":"<html><head></head><body><p>6月2日晚，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cee3213ec4485da8d2a8b01e47f4aedf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p><strong>生成式AI及其影响</strong></p><p><strong>英伟达的蓝图和接下来会发生什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。</p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能在这里——台湾。台湾是我们珍视的合作伙伴的家园；实际上，这就是所有英伟达做的事情的起点，我们的伙伴和我们一起将它带到世界；台湾和我们的合作伙伴创造了这个世界的AI 基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。</p><p style=\"text-align: justify;\">什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。</p><p><strong>计算的构造性转变将再次发生</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本已降低100万倍</strong></p><p><strong>60年里见证了两三次计算的构造性转变</strong></p><p><strong>我们即将再次看到这种情况发生</strong></p><p>这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。</p><p style=\"text-align: justify;\">你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a> System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。</p><p><strong>加速计算的降本经济学</strong></p><p>这里正在发生两件基本的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，这种情况正在全世界发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。</p><p style=\"text-align: justify;\">很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。</p><p><strong>计算软件必须重写</strong></p><p><strong>我们已有350个库供使用</strong></p><p>加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。</p><p style=\"text-align: justify;\">Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。</p><p><strong>CUDA已经达到良性循环</strong></p><p><strong>拥有全球500万开发者，服务于每个行业</strong></p><p>当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。</p><p><strong>过去10年</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本降低100万倍</strong></p><p>每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。</p><p><strong>正在发生的变化</strong></p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用</strong></p><p><strong>超级计算机已演变为数据中心</strong></p><p><strong>生产token，成为AI工厂</strong></p><p>这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。</p><p style=\"text-align: justify;\">到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。</p><p style=\"text-align: justify;\">请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。</p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用程序</strong></p><p>正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">还记得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。</p><p style=\"text-align: justify;\">你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。</p><p style=\"text-align: justify;\">当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。</p><p style=\"text-align: justify;\">你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。</p><p><strong>过去指令编写的应用</strong></p><p><strong>变成了组建AI团队的应用</strong></p><p>在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。</p><p style=\"text-align: justify;\">有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。</p><p style=\"text-align: justify;\">很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。</p><p style=\"text-align: justify;\">你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。</p><p><strong>不止Agent，还有数字人类</strong></p><p>然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。</p><p style=\"text-align: justify;\">视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。</p><p><strong>PC将成为非常重要的AI平台</strong></p><p>非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。</p><p><strong>为下一阶段AI而生</strong></p><p><strong>从Blackwell到Ruben</strong></p><p><strong>为每种类型的<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>系统创建平台</strong></p><p><strong>下一阶段AI将理解物理世界</strong></p><p><strong>Blackwell为此而生</strong></p><p>那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">女士们、先生们，这就是Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。</p><p><strong>Blackwell将能耗降至3/1000</strong></p><p>而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。</p><p style=\"text-align: justify;\">1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。</p><p><strong>DGX系统如何构建</strong></p><p><strong>数百万个GPU的数据中心时代即将到来</strong></p><p>所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。</p><p style=\"text-align: justify;\">但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。</p><p style=\"text-align: justify;\">Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。</p><p style=\"text-align: justify;\">数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~</p><p><strong>每年上新的节奏</strong></p><p><strong>明年是Blackwell Ultra</strong></p><p>Blackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell平台已经在这里了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。</p><p style=\"text-align: justify;\">台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。</p><p style=\"text-align: justify;\">明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。</p><p><strong>下一代平台叫Rubin</strong></p><p>往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。</p><p><strong>机器人技术时代已经到来</strong></p><p><strong>在Omniverse中机器人学习如何成为机器人</strong></p><p>让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。</p><p style=\"text-align: justify;\">机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。</p><p style=\"text-align: justify;\">全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。</p><p><strong>为每种类型的机器人系统创建平台</strong></p><p>我们将以几种方式服务市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，也有为<a href=\"https://laohu8.com/S/PLC\">PLC</a>（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。</p><p><strong>全球制造巨头</strong></p><p><strong>如何用AI建造机器人工厂</strong></p><p>好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。</p><p style=\"text-align: justify;\">和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，<a href=\"https://laohu8.com/S/00285\">比亚迪电子</a>正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！</p></body></html>","source":"lsy1717382766275","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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基础设施。今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工智能AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。计算的构造性转变将再次发生特定算法的计算边际成本已降低100万倍60年里见证了两三次计算的构造性转变我们即将再次看到这种情况发生这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。IBM System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。加速计算的降本经济学这里正在发生两件基本的事情。第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。如今，这种情况正在全世界发生。嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。计算软件必须重写我们已有350个库供使用加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。台积电（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。就在上周，谷歌宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。CUDA已经达到良性循环拥有全球500万开发者，服务于每个行业当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。过去10年特定算法的计算边际成本降低100万倍每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。正在发生的变化计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用超级计算机已演变为数据中心生产token，成为AI工厂这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·特斯拉发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用程序正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。还记得微软为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。过去指令编写的应用变成了组建AI团队的应用在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。不止Agent，还有数字人类然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。PC将成为非常重要的AI平台非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。为下一阶段AI而生从Blackwell到Ruben为每种类型的机器人系统创建平台下一阶段AI将理解物理世界Blackwell为此而生那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。女士们、先生们，这就是Blackwell。Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。Blackwell将能耗降至3/1000而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。DGX系统如何构建数百万个GPU的数据中心时代即将到来所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~每年上新的节奏明年是Blackwell UltraBlackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。Blackwell平台已经在这里了。我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。下一代平台叫Rubin往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。机器人技术时代已经到来在Omniverse中机器人学习如何成为机器人让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。为每种类型的机器人系统创建平台我们将以几种方式服务市场。首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。当然，也有为PLC（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。全球制造巨头如何用AI建造机器人工厂好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，比亚迪电子正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2796,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":261754841862192,"gmtCreate":1704931770686,"gmtModify":1704931772273,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"以后快递小哥和外卖员要失业了！如果这些智能机器，不能创造更大价值，只是简单替代人的工作，那么这个世界将会更加糟糕。","listText":"以后快递小哥和外卖员要失业了！如果这些智能机器，不能创造更大价值，只是简单替代人的工作，那么这个世界将会更加糟糕。","text":"以后快递小哥和外卖员要失业了！如果这些智能机器，不能创造更大价值，只是简单替代人的工作，那么这个世界将会更加糟糕。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/261754841862192","repostId":"1137543874","repostType":2,"repost":{"id":"1137543874","kind":"news","pubTimestamp":1704886559,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1137543874?lang=&edition=full","pubTime":"2024-01-10 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2024展会现场人头攒动（图源：智东西）</span></p><p>这绝对是近几年最激情澎湃的一届CES，随着三年疫情影响的烟消云散、AI应用的遍地开花，从科技巨头到创业先锋都掏出了看家本领：</p><p>显示和家电巨头依然占据主场馆的C位；生成式AI应用成全场重头戏；AMD、英伟达、联想、宏碁等芯片和消费电子大厂联袂亮出最强AI PC阵容；亚马逊、三星大秀智能家居新玩法；苹果虽然没来参会，但会场到处都是空间计算的传说。</p><p>前沿的科技新物种也琳琅满目，比如独立AI硬件设备R1可以作为家庭助手，智能镜子BMind把生成式AI引入浴室，智能眼镜Solos AirGo 3用ChatGPT做实时翻译，智能枕头Motion Pillow能解决打鼾问题、智能唇膏Lipcure Beam可实现唇部诊断和护理、智能地毯Carepet能够全面检测宠物健康……</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/03ce22199fc81ed322177bc09c86ac8e\" alt=\"▲三星SmartThings智能家居展区（图源：智东西）\" title=\"▲三星SmartThings智能家居展区（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"666\"/><span>▲三星SmartThings智能家居展区（图源：智东西）</span></p><p>时隔数年，智东西再次现场报道美国CES，今年冬日的天气意外地冷，发现赌城拉斯维加斯依然人头攒动，除了新增这座网红球Sphere引人瞩目，其它景象感觉丝毫未变，消费电子产业相比4、5年又发生了多大改变呢？</p><p>智东西现场小分队马不停蹄地穿梭于各大场馆，持续性暴走3万步，带来新鲜出炉的逛展观察，并总结出以下八大看点，enjoy~</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3ecafe7e3fe7449e31df75c84f3b4831\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"500\" tg-height=\"288\"/></p><p><strong><em>01.</em></strong></p><p><strong>生成式AI“地毯式”落地：</strong></p><p><strong>上车入户，衣食住行</strong></p><p>今年的CES，生成式AI无处不在。</p><p>其中很特别的一个新品是全新AI硬件R1，由美国人机交互创企<strong>Rabbit</strong>打造，大小约为iPhone的一半，采用了大型动作模型（LAM）。用户无需应用程序和登录，只需简单提问，就能实现查询、播音乐、打车、购物、发信息等操作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6467483cbf87c001b33c9e5e893c12b8\" alt=\"▲用R1查询旅行建议（图源：Rabbit）\" title=\"▲用R1查询旅行建议（图源：Rabbit）\" tg-width=\"500\" tg-height=\"402\"/><span>▲用R1查询旅行建议（图源：Rabbit）</span></p><p>电视、冰箱等家电也纷纷接入智能助手。美国创企<strong>Telly</strong>预览了一款基于ChatGPT的“Hey Telly”语音助手，能在电视上识别家庭成员，并提供个性化的建议。<strong>三星</strong>的8K QLED系列电视将具有AI图像升级功能，据称是业界首创将标清内容直转到8K分辨率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5188b2c17668402ed184c850bf084263\" alt=\"▲三星Neo QLED 8K面板（图源：智东西）\" title=\"▲三星Neo QLED 8K面板（图源：智东西）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/><span>▲三星Neo QLED 8K面板（图源：智东西）</span></p><p>AI PC新品类中，<strong>联想</strong>旗下Think、Yoga等系列新品开始配备Creator Zone生成式AI软件，基于大模型的智能助手支持文生图、AI问答和交互功能；部分机型还配备了一键直达的“AI Now”Copilot按键，便于更快捷地访问日常AI伴侣。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2700ab9a7f887bb5bf7739f7922b4e9a\" alt=\"▲联想AI PC产品上的“AI Now”一键智能助手键（图源：智东西）\" title=\"▲联想AI PC产品上的“AI Now”一键智能助手键（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"563\"/><span>▲联想AI PC产品上的“AI Now”一键智能助手键（图源：智东西）</span></p><p>手机这边，<strong>华硕</strong>ROG Phone 8 Pro游戏手机加持了生成式AI能力，包括语义搜索、AI壁纸生成器、AI视频通话降噪功能等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ace61dd281f8c50e849286c3f98b15e1\" alt=\"▲华硕ROG Phone 8 Pro游戏手机（图源：华硕）\" title=\"▲华硕ROG Phone 8 Pro游戏手机（图源：华硕）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/><span>▲华硕ROG Phone 8 Pro游戏手机（图源：华硕）</span></p><p>WeHead则推出一款另类的显示器，对大模型进行“具象化”，能提供如图所示字面意义上的“面对面”AI数字人体验。它能“看到”用户并进行自发对话，通过AI Agent控制3D设备、转动机器人头部并模仿人类非语言交流来增强这种体验。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/debdee97a8edb93ba1440a63e6efdfd2\" alt=\"▲WeHead GPT显示器（图源：WeHead）\" title=\"▲WeHead GPT显示器（图源：WeHead）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"610\"/><span>▲WeHead GPT显示器（图源：WeHead）</span></p><p>再看看智能音箱，<strong>亚马逊</strong>旗下的Alexa助手与Character.AI合作推出了定制角色助手。用户可以从一个“图书管理员”角色那里得到书籍推荐，和一个模仿版“苏格拉底”说话，或者从一个“私人教练”角色那里得到健身建议。</p><p>在可穿戴设备领域，美国智能眼镜公司<strong>Solos</strong>展出了一款搭载ChatGPT的智能眼镜Solos AirGo 3，核心功能是实时翻译。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2b8a3ab288f91e0b8483089be0b931a6\" alt=\"▲Solos AirGo 3接入ChatGPT（图源：深圳湾）\" title=\"▲Solos AirGo 3接入ChatGPT（图源：深圳湾）\" tg-width=\"960\" tg-height=\"534\"/><span>▲Solos AirGo 3接入ChatGPT（图源：深圳湾）</span></p><p><strong>华米旗下Oclean</strong>推出了一款AI牙刷Oclean X Ultra Wi-Fi数字牙刷。它会在用户刷牙时与之交谈，给出如何改善的建议。</p><p>法国智慧健康科技公司<strong>Baracoda</strong>展出了全球首款基于生成式AI的智能镜子BMind，可以根据用户的精神状态提供个性化建议，如光疗、引导冥想和自我肯定，以帮助改善情绪。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/48f0453aa0229ebc2b0bb4ed000457b1\" alt=\"▲智能镜子BMind（图源：ZDNET）\" title=\"▲智能镜子BMind（图源：ZDNET）\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/><span>▲智能镜子BMind（图源：ZDNET）</span></p><p style=\"text-align: justify;\"></p><p>此外，生成式AI“上车”趋势明显。<strong>梅赛德斯-奔驰</strong>推出了对话AI虚拟助手，能基于上下文向用户提供建议，调用不同情绪。<strong>大众汽车</strong>则宣布其所有车型都会搭载ChatGPT，该功能在今年第二季度首先在欧洲推出。</p><p>可以看到，从汽车、电视这样的“大件”，到眼镜、牙刷这样的小型电子产品，生成式AI已经进行了一波“地毯式”的落地。</p><p><strong><em>02.</em></strong></p><p><strong>中国XR企业集体出海，</strong></p><p><strong>CES秒变大型新品见面会？</strong></p><p>“XR终于有了自己的展会区域了，并且中国企业几乎都在一起。”在CES开幕前夕，不少产业人士感叹道中国XR企业正在走向海外。</p><p>今年，苹果公司虽然照例没有参加CES展，却在CES开幕前夕官宣重磅消息——其首款空间计算产品Vision Pro将于美国太平洋时间1月19日上午5点开启预购，2月2日在美国市场正式发售。</p><p>自去年6月苹果推出首款空间计算产品以来，以VR/AR/MR头显为代表的下一代交互硬件被注入新的活力。这在本届CES展会上体现得尤其明显，甚至把MR相关企业放到了LVCC中央展区的最中心位置：国内知名的相关创业公司纷纷踊跃参展，几乎没有一家厂商是“空手”来的，多多少少都带了些新“礼物”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/99847228f0fda2fa9fd3262be1b7f611\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>雷鸟创新</strong>展示了其首款点亮版的AR眼镜X2 Lite，重量60g左右，能实现曾经110g的全彩衍射波导AR眼镜X2能实现的功能。处在中央馆核心位置，又是可现场体验的AR新品，雷鸟创新展台开展首日人流如潮，排队体验者络绎不绝，可见AR类产品的受关注程度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58114b28dea3106523f7e5050767da11\" alt=\"▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite（图源：智东西）\" title=\"▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite（图源：智东西）</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7380c2e5200748b76c9bf8278382e1f2\" alt=\"▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite展台（图源：智东西）\" title=\"▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite展台（图源：智东西）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"389\"/><span>▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite展台（图源：智东西）</span></p><p>主打大屏娱乐的<strong>Xreal</strong>则推出了6 DoF的Xreal Air 2 Pro，支持手势追踪，并设计了更多与空间计算有关的功能，可支持3个大屏共同显示。如果接上电脑，用户则将会通过多屏协同办公。</p><p>深圳创企<strong>仙瞬科技</strong>推出了自己首款AR眼镜的参考设计。“我们想做一些不同的事情。”仙瞬科技的相关负责人说道。他们对技术路线暂时保密。</p><p>不少AR眼镜企业都透出2024年下半年将会有转向全彩波导的计划。在他们看来，2023年AR光学有了较大的进步，能够达到产品设计的预期，或许2024年下半年，AR眼镜将迎来新的一波迭代。</p><p>而VR这边，一款与Vision Pro相似的头显吸引了绝大多路过参会者的目光。这是<strong>亿道</strong>发布的EM-AX162头显，支持MR显示。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f5111e86bc724fa38abb69b8ae63822\" alt=\"▲亿道EM-AX162头显（图源：智东西）\" title=\"▲亿道EM-AX162头显（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲亿道EM-AX162头显（图源：智东西）</span></p><p>同时，<strong>NOLO</strong>、<strong>大朋VR</strong>、<strong>小派科技</strong>等VR企业，也将自己的产品放在各类不同场景中，让用户直观感受到VR的可用之处。</p><p>位处上游供应链的<strong>京东方</strong>也在CES期间亮相VR一体机样机，并展示了多款VR光学、显示模组；智东西就现场体验了京东方的8K显示模组（单眼分辨率4K），显示分辨率和细节非常惊人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/32a1058da01c62b6703c6ea88d75255a\" alt=\"▲智东西现场体验京东方VR一体机（图源：智东西）\" title=\"▲智东西现场体验京东方VR一体机（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲智东西现场体验京东方VR一体机（图源：智东西）</span></p><p>除了国内企业外，日本科技巨头<strong>索尼</strong>发布了一款XR一体机，支持手柄和交互指环两种不同的交互工具。该设备名称和参数尚未公布。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/444c2b3d6c1d95af5ff1a262377ab2b1\" alt=\"▲索尼XR一体机（图源：智东西）\" title=\"▲索尼XR一体机（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"580\"/><span>▲索尼XR一体机（图源：智东西）</span></p><p>今年的CES，已是国内VR/AR/XR/空间计算企业走向海外、攻占用户心智的关键节点。</p><p><strong><em>03.</em></strong></p><p><strong>机器人成家庭全能管家，</strong></p><p><strong>微软CEO参观国产人形机器人</strong></p><p>本届CES期间，形态各异的双足、轮式机器人大放异彩。在家庭场景，很多机器人都化身为个人管家，既能巡逻，又能控制家电设备。</p><p>先来看下此次CES上展出的家庭场景机器人们。</p><p>继2020年推出球形机器人Ballie后，<strong>三星</strong>发布了形状更为扁平的Ballie新版本，可以作为个人助理巡视、控制家电。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/10ad4d48386b1faec7523b5a99994ec0\" alt=\"▲Ballie演示（来源：CNET）\" title=\"▲Ballie演示（来源：CNET）\" tg-width=\"500\" tg-height=\"226\"/><span>▲Ballie演示（来源：CNET）</span></p><p><strong>LG</strong>推出了一个憨态可掬的智能家居双足机器人，可通过语音和图像识别与人类互动，根据检测到的情绪播放音乐，或者监控宠物。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57494470a21e89552fb3d922a00a1103\" alt=\"▲LG智能家居双足机器人（图源：LG）\" title=\"▲LG智能家居双足机器人（图源：LG）\" tg-width=\"726\" tg-height=\"696\"/><span>▲LG智能家居双足机器人（图源：LG）</span></p><p>获亚马逊投资的美国机器人创企<strong>Embodied</strong>专为5-10岁儿童打造了教育机器人Moxie AI，它能以游戏的对话方式提供社交技能培训。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4dee35d860f41d8bd76b4c26d5cc81a6\" alt=\"▲Moxie AI（来源：官网）\" title=\"▲Moxie AI（来源：官网）\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"695\"/><span>▲Moxie AI（来源：官网）</span></p><p><strong>三星</strong>、<strong>科沃斯</strong>、<strong>追觅科技</strong>、<strong>石头科技</strong>、<strong>云鲸智能</strong>等企业均在CES上展出了其扫地机器人产品，其中比较受关注的功能有AI检测脏污、加装机械臂和旋转拖把等。<strong>追觅科技</strong>除了展出扫地机器人外，还展示了智能洗地机、智能基站集尘吸尘器、割草机器人等产品。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36759ba267537b28f19318da7083dfcd\" alt=\"▲上排从左至右：三星扫拖机器人、科沃斯家用清洁套装、石头科技扫地机器人，下排从左至右：云鲸扫地机器人、追觅割草机器人\" title=\"▲上排从左至右：三星扫拖机器人、科沃斯家用清洁套装、石头科技扫地机器人，下排从左至右：云鲸扫地机器人、追觅割草机器人\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"473\"/><span>▲上排从左至右：三星扫拖机器人、科沃斯家用清洁套装、石头科技扫地机器人，下排从左至右：云鲸扫地机器人、追觅割草机器人</span></p><p>宇树科技在CES上演示了四只机器狗打招呼、比心、跑上楼梯，其人形机器人则进行了平地行走及“抗踹”的演示。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/214d9d221569775235b2f37afcab051c\" alt=\"▲宇树科技人形机器人H1演示（来源：YouTube博主Kevin O&#39;Donovan）\" title=\"▲宇树科技人形机器人H1演示（来源：YouTube博主Kevin O&#39;Donovan）\" tg-width=\"500\" tg-height=\"541\"/><span>▲宇树科技人形机器人H1演示（来源：YouTube博主Kevin O&#39;Donovan）</span></p><p>2023年成立的<strong>开普勒</strong>也展出了其最新先行者系列通用人形机器人，预计今年下半年量产。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba00bd0300bdcf3e8a3a04bf5d127469\" alt=\"▲微软CEO萨提亚·纳德拉参观开普勒展位（来源：开普勒视频号）\" title=\"▲微软CEO萨提亚·纳德拉参观开普勒展位（来源：开普勒视频号）\" tg-width=\"500\" tg-height=\"237\"/><span>▲微软CEO萨提亚·纳德拉参观开普勒展位（来源：开普勒视频号）</span></p><p>法国机器人创企<strong>Enchanted</strong>推出的两款机器人Miroka和Miroki可用于医院和酒店配送、物流任务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/175a5aac89155779996c684cc7c19034\" alt=\"▲Enchanted展出机器人（图源：Sypnotix）\" title=\"▲Enchanted展出机器人（图源：Sypnotix）\" tg-width=\"500\" tg-height=\"233\"/><span>▲Enchanted展出机器人（图源：Sypnotix）</span></p><p>美国自动化解决方案提供商<strong>Richtech Robotics</strong>对其能做咖啡的双臂机器人ADAM进行了升级，使其能准确预测并以更高的精度满足客户的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a2dba13a1e2b2d19faed7eed84594743\" alt=\"▲Richtech双臂机器人（图源：智东西）\" title=\"▲Richtech双臂机器人（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲Richtech双臂机器人（图源：智东西）</span></p><p>韩国机器人创企<strong>WiRobotics</strong>推出了一款内置个性化AI教练的超轻量步行辅助可穿戴机器人WIM，称这一设备能减少用户20%的步行能量，帮行动不便的人获得更好的锻炼体验。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f89a5a46ff23e1a99f9efe74997d37a8\" alt=\"▲可穿戴机器人WIM（来源：The Verge）\" title=\"▲可穿戴机器人WIM（来源：The Verge）\" tg-width=\"500\" tg-height=\"505\"/><span>▲可穿戴机器人WIM（来源：The Verge）</span></p><p><strong><em>04.</em></strong></p><p><strong>“御三家”PC芯片新品炸场，</strong></p><p><strong>边缘AI芯片交锋大模型</strong></p><p>作为消费电子产业链的“中流砥柱”，芯片巨头们今年一如既往抢跑CES，没等开幕就甩出一连串新品，并将展出重点放在<strong>AI加速</strong>上。</p><p>作为AI芯片“头号玩家”，<strong>英伟达</strong>当仁不让继续为生成式AI扛大旗，不仅推出能加速AI视频和图像生成的3款GeForce RTX 40 SUPER系列游戏GPU，而且精心安利各种好用的生成式AI工具与服务，比如能加速大模型推理的开源库、能用生成式AI自动创建虚拟游戏NPC的ACE微服务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d6347c5ae6c1ea3ba10ddfbcc762e818\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"696\"/></p><p><strong>AMD</strong>则继续高喊“AI PC”，推出号称是“全球首款具备独立AI引擎的桌面处理器”的锐龙APU 8000G系列；还推出了面向汽车市场的芯片Versal Edge XA自适应SoC和锐龙嵌入式V2000A系列处理器。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/999700a9e1844b233876fd6f00879a8c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"571\"/></p><p><strong>英特尔</strong>倒是意外地在推出新品上没强调AI PC，而是推出18款第14代HX系列移动处理器。其旗下Mobileye表示将把生成式AI引入汽车SoC，并公布了5nm EyeQ 7H芯片，int8算力为67TOPS。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4c7c822ee279465ff8b4703fadbc1f4e\" alt=\"▲Mobileye展位（图源：智东西）\" title=\"▲Mobileye展位（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲Mobileye展位（图源：智东西）</span></p><p><strong>高通</strong>在展示区演示了在设备端跑生成式AI应用，还用了相当大的空间来展示其汽车产品矩阵，并强调骁龙座舱平台能支持生成式AI。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7e2638bede793c1303eb010fdddc479a\" alt=\"▲高通智能座舱展示区（图源：智东西）\" title=\"▲高通智能座舱展示区（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"562\"/><span>▲高通智能座舱展示区（图源：智东西）</span></p><p>AI芯片企业们也在CES大刷存在感。</p><p>美国AI视觉芯片公司<strong>安霸</strong>展出了在其生成式AI芯片N1系列上运行多模态大模型，其单颗SoC能支持多达340亿参数的多模态大模型推理。</p><p>中国台湾创企<strong>Neuchips</strong>展示了基于其Evo PCIe加速卡的台式机离线运行由大语言模型Llama 2 7B驱动的聊天机器人。该加速卡基于Raptor生成式AI加速芯片构建，功耗仅55W。</p><p><strong>耐能</strong>展出的新一代边缘AI芯片KL730能支持nanoGPT等轻量级GPT大语言模型推理，其能效比相较耐能前代芯片提升了3~4倍。</p><p>其他AI芯片相关展品还包括：韩国创企<strong>DEEPX</strong>的数据中心AI推理卡DX-H1和边缘AI芯片DX-M1、以色列创企<strong>Hailo</strong>的边缘AI视觉芯片Hailo-8，<strong>MemryX</strong>的MX3边缘AI加速器，<strong>Panmnesia</strong>支持CXL的AI加速器……</p><p>一些参展商在公布新品时顺带介绍了其内置的AI芯片：比如<strong>三星</strong>的AI画质芯片NQ8 AI Gen 3、<strong>LG</strong>的第十一代α处理器、<strong>海信</strong>的Hi-View EngineX处理器；<strong>影视Insta360</strong>新推出的一体式广角运动相机Ace Pro里，5nm AI芯片能够提供更强的AI降噪算力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60cf89e51ecfa4f92f5508e51b9e3fd6\" alt=\"▲三星NQ8 AI Gen3芯片（图源：X）\" title=\"▲三星NQ8 AI Gen3芯片（图源：X）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"950\"/><span>▲三星NQ8 AI Gen3芯片（图源：X）</span></p><p>通信芯片参展商们也纷纷晒家底，<strong>联发科</strong>宣布与谷歌合作开发新款Filogic智能家居芯片组，<strong>乐鑫信息科技</strong>推出全新Wi-Fi 6+蓝牙SoC ESP32-C61，美国创企<strong>Ixana</strong>展出了一款低功耗4Mbps YR22 Wi-R通信芯片。</p><p><strong><em>05.</em></strong></p><p><strong>AI PC抢占全场C位，</strong></p><p><strong>用上大模型的本地“AI助手”太能干！</strong></p><p>今年CES上，AI PC是毫无疑问的主角之一。从芯片、系统到终端，整个PC产业链都已经被生成式AI深度卷入。</p><p>联想、戴尔、惠普、华硕等头部PC厂商都发布了各类“AI PC”，其中联想在笔记本电脑新品中加入了AI助手AI Now。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5652d94291ad2200ea556ee07d0b7c7d\" alt=\"▲联想AI PC产品内置的AI Now智能助手（图源：智东西）\" title=\"▲联想AI PC产品内置的AI Now智能助手（图源：智东西）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/><span>▲联想AI PC产品内置的AI Now智能助手（图源：智东西）</span></p><p>其它厂商的笔记本电脑更多地是针对生成式AI应用进行了一些优化，并从硬件层面搭载了英特尔、英伟达最新的芯片产品。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cd49efc6053e1f1897950194697968cf\" alt=\"▲CES上发布的部分AI PC笔记本电脑新品\" title=\"▲CES上发布的部分AI PC笔记本电脑新品\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"557\"/><span>▲CES上发布的部分AI PC笔记本电脑新品</span></p><p>跟以往PC最直接的区别，就是AI PC上多了一个可以将你的个人本地数据与端侧大模型相结合的AI助手。</p><p>这个端侧AI助手可以迅速帮你找到本地硬盘里数百个PPT中关于“AI主题”的PPT，可以在你开视频会议时造一个专属“替身”，还能帮你高效解决任何电脑设置方面的“疑难杂症”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/de3cc08728279bda52226bd6ed75f46d\" alt=\"▲联想AI PC演示AI生成的会议分身功能（图源：智东西）\" title=\"▲联想AI PC演示AI生成的会议分身功能（图源：智东西）\" tg-width=\"661\" tg-height=\"394\"/><span>▲联想AI PC演示AI生成的会议分身功能（图源：智东西）</span></p><p>在CES上，除了联想、惠普、戴尔等PC大厂外，PC芯片厂商和系统厂商也纷纷晒出为AI PC提供支持的新产品、新技术。</p><p>IDC发布报告认为，在个人消费市场，AI PC将缩短用户换机周期，加速换机潮的到来。两年内置换PC的用户占比会翻倍，提升至20%甚至更高。</p><p><strong><em>06.</em></strong></p><p><strong>无线、透明电视成焦点，</strong></p><p><strong>折叠屏360度卷出花，AI同样无处不在</strong></p><p>在今年的CES上，各种新奇酷炫、显示效果惊艳的大电视，姿态各异、“卷出花”的折叠屏仍然随处可见。</p><p>屏幕巨头仍然在围绕着大屏疯狂“内卷”。115寸、160寸、210寸……屏幕的尺寸越来越大，走向“巨幕”。AI技术、Mini LED、QLED已经成为各家大厂重点展示的技术方向。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27a96aa5a0403791a9e0a8c464f73b4f\" alt=\"▲透明Micro LED屏幕（图源：智东西）\" title=\"▲透明Micro LED屏幕（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲透明Micro LED屏幕（图源：智东西）</span></p><p>目前LCD面板几乎已经被中国大陆垄断产能，三星、LG等韩国巨头纷纷押宝OLED，尤其是三星，几乎可以说是“All in OLED”了。</p><p><strong>在电视领域</strong>，<strong>三星</strong>率先用上了第三代QD-OLED面板，用上了AI技术，屏幕单像素的最高亮度据称可以达到3000nit，相比去年行业最高的2000nit左右，提升了50%左右。</p><p>不得不说，三星和LG之间的火药味真够浓的。</p><p>这边<strong>三星</strong>发布了一款透明Micro LED电视和一款8K分辨率的无线电视，那边<strong>LG</strong>发布了一款在关机时可呈现“透明”状态的77英寸Signature OLED T无线OLED电视。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71c5696d05c565cd608ef8f4aba5e831\" alt=\"▲三星的透明显示屏MicroLED（图源：三星）\" title=\"▲三星的透明显示屏MicroLED（图源：三星）\" tg-width=\"564\" tg-height=\"633\"/><span>▲三星的透明显示屏MicroLED（图源：三星）</span></p><p>虽然说是“无线”，但其实各种线缆仍然需要与一个外界设备相连接，并非真正意义上的无线。</p><p><strong>XR屏幕方面</strong>，<strong>三星</strong>亮出了一块像素密度达到3500PPI的1.03英寸硅基OLED（OLEDoS）显示屏，这些小型硅基OLED可以用在各类XR产品中。苹果Vision Pro采用的就是一种硅基OLED屏幕。</p><p>而我们熟悉的传统OLED，比如QD-OLED，则更多用于电视、PC显示器和笔记本电脑中。</p><p>当然，<strong>各种折叠屏依然是显示领域比较吸睛的存在</strong>，比如<strong>三星</strong>亮出了一个可以内外360度折叠的折叠屏产品In &amp; Out Flip，此前国内京东方也展示过类似的产品。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/207bbae64eb2aa39ad7b8a7179c1140b\" alt=\"▲三星的360度折叠屏（图源：CNET）\" title=\"▲三星的360度折叠屏（图源：CNET）\" tg-width=\"788\" tg-height=\"759\"/><span>▲三星的360度折叠屏（图源：CNET）</span></p><p>显示器方面，今年必然将会是高端OLED显示器密集爆发的一年，三星这边展出了32英寸4K 240Hz的QD-OLED显示器，LG那边也即将发布32英寸4K 240Hz的WOLED显示器，两大技术路线的新品较量，必然会成为消费者们关注的焦点。</p><p><strong>TCL华星</strong>、<strong>天马</strong>、<strong>海信</strong>等国内厂商都在CES上亮出了不少新产品、新技术，比如<strong>天马</strong>亮出了一块玻璃基Micro LED显示屏，PPI可以做到403，<strong>TCL</strong>则是继续在自己的强项Mini LED上深耕，发布了一款115英寸的Mini LED电视，<strong>海信</strong>也亮出了110寸的Mini LED电视新品，据称峰值亮度可以做到10000nit、分控光分区数达到了40000个。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6903a048a5bd4b94767bd58242cf2613\" alt=\"▲海信电视展区（图源：智东西）\" title=\"▲海信电视展区（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"667\"/><span>▲海信电视展区（图源：智东西）</span></p><p>三星还预览了一款37英寸4K游戏显示器，可以在2D和裸眼3D之间自动切换。</p><p>总体来看，显示技术整体发展有所放缓，本届CES上的新品更多是在既有技术路线上进一步迭代。在硬件技术迭代放缓之下，AI的融入或许会带来更多新的可能。</p><p><strong><em>07.</em></strong></p><p><strong>Matter占领智能家居，</strong></p><p><strong>可穿戴设备卷向健康监测</strong></p><p>智能家居一直是CES的重头戏，从智能电视、智能冰箱、扫地机器人到各式各样的健康监测设备层出不穷。</p><p>2022年曾引爆CES的Matter标准，今年同样出现在了众多厂商的展品中。<strong>亚马逊</strong>率先将Matter投屏功能引入了旗下设备Fire TV和Echo Show 15设备中；<strong>三星</strong>为电视添加了Matter控制器功能；<strong>绿米Aqara</strong>的新型方舟智慧中枢M3能充当Matter控制器。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef04552390fe549c846a7966735b27d2\" alt=\"▲绿米（Aqara）展示的Matter生态产品（图源：智东西）\" title=\"▲绿米（Aqara）展示的Matter生态产品（图源：智东西）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"562\"/><span>▲绿米（Aqara）展示的Matter生态产品（图源：智东西）</span></p><p>深圳智岩科技的子公司智能家居配件制造商Govee推出兼容Matter标准的智能灯Neon Rope Light 2。用户可使用图像识别工具来定义灯的形状。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/73b786c6f14e3448a3ac2d57eda4ed9a\" alt=\"▲智能灯Neon Rope Light 2（来源：官网）\" title=\"▲智能灯Neon Rope Light 2（来源：官网）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"553\"/><span>▲智能灯Neon Rope Light 2（来源：官网）</span></p><p>可穿戴设备中，TWS耳机的更新重点略有不同。</p><p><strong>森海塞尔</strong>的运动耳机可以监测体温和心率；<strong>Bose</strong>推出了新型夹式耳机；<strong>JBL</strong>将触摸屏无线耳机盒引入了三款全新无线耳机型号中；深圳创企<strong>时光壶</strong>展出了AI同声传译耳机X1。</p><p>还有一些颇受关注的健康监测相关设备：韩国企业<strong>Motion Pillow</strong>的智能枕头可以帮用户解决打鼾问题；睡眠可穿戴设备研究公司<strong>Frenz</strong>的头戴设备能在睡觉时为用户播放音乐；<strong>Mywave</strong>设备贴在额头上就会根据脑电波生成自定义睡眠轨迹；超声技术刺激研究公司<strong>NeurGear</strong>的耳机能刺激用户的神经帮助放松。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d76e9eb420582dfe059757d68550244d\" alt=\"▲从左至右：Frenz头戴设备、Mywave可穿戴设备、NeurGear耳机（来源：The Verge）\" title=\"▲从左至右：Frenz头戴设备、Mywave可穿戴设备、NeurGear耳机（来源：The Verge）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"426\"/><span>▲从左至右：Frenz头戴设备、Mywave可穿戴设备、NeurGear耳机（来源：The Verge）</span></p><p>美国人机交互创企<strong>Palmplug</strong>展示了一款小型可穿戴手套，与健康科技游戏相结合，可以帮助中风患者恢复活动能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/47c0465588b81c298e7889205097c1f1\" alt=\"▲Palmplug小型可穿戴手套（来源：The Verge）\" title=\"▲Palmplug小型可穿戴手套（来源：The Verge）\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"654\"/><span>▲Palmplug小型可穿戴手套（来源：The Verge）</span></p><p>法国消费电子设备制造商<strong>Withings</strong>展出的BeamO设备能测量体温、做心电图、读取血氧水平、充当听诊器监测心脏和肺部状况。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65bd16d0738755f0396ba2327448accc\" alt=\"▲健康监测设备BeamO（来源：官网）\" title=\"▲健康监测设备BeamO（来源：官网）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"561\"/><span>▲健康监测设备BeamO（来源：官网）</span></p><p><strong><em>08.</em></strong></p><p><strong>科技新物种创意爆棚：</strong></p><p><strong>AI动力鞋、彩色太阳能板</strong></p><p>历年CES都是消费电子创新的大本营，会展出许多炫酷的科技新物种，今年也不例外。</p><p>如果你认为自己是“老派”智能手机用户，那么<strong>Clicks London</strong>推出的这款26键扩展键盘也许能满足你的物理键盘需求。它可以与iPhone无缝集成，扩展了50%的手机屏幕空间。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69fbf2bce481f7cfdf2fb3d56161ce59\" alt=\"▲扩展键盘Clicks for iPhone（图源：Clicks London）\" title=\"▲扩展键盘Clicks for iPhone（图源：Clicks London）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"563\"/><span>▲扩展键盘Clicks for iPhone（图源：Clicks London）</span></p><p>鞋也可以变得更加智能。月球漫步者鞋Moonwalkers是美国创企<strong>Shift Robotics</strong>推出的由传感器和AI技术加持的移动步行设备，可实现2.5倍的步行速度，最高7英里/小时。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3c369d39eeb7663866e1684f8133973\" alt=\"▲月球漫步者鞋Moonwalker X（图源：Shift Robotics）\" title=\"▲月球漫步者鞋Moonwalker X（图源：Shift Robotics）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"563\"/><span>▲月球漫步者鞋Moonwalker X（图源：Shift Robotics）</span></p><p>韩国化妆品公司<strong>爱茉莉太平洋</strong>推出了一款能够实现唇部诊断、护理和化妆的三合一美容设备Lipcure Beam，能检测唇部水分含量并提供诊断结果；根据诊断的结果，刷头会发出定制可见光，以帮助唇部护理。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d42253f64ac344f2f3523098e6e9c3d\" alt=\"▲美容设备Lipcure Beam（图源：Lovepacific）\" title=\"▲美容设备Lipcure Beam（图源：Lovepacific）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"609\"/><span>▲美容设备Lipcure Beam（图源：Lovepacific）</span></p><p>香港科技初创企业AI Guided Limited推出的AI智能腰带GUIDi，则体现了对视障人士的关怀。它配备了双广角摄像头、集成传感器的定制边缘AI模块、触觉导航系统和语音命令，使用激光雷达帮助视障人士检测到周围的超50种物体，最大检测范围达5米。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0af43b2b7002d07d848a1d95ba95dade\" alt=\"▲AI智能腰带GUIDi（图源：AI Guided Limited）\" title=\"▲AI智能腰带GUIDi（图源：AI Guided Limited）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"560\"/><span>▲AI智能腰带GUIDi（图源：AI Guided Limited）</span></p><p>面向宠物市场，意大利物联网公司Domethics开发了一款智能地毯Carepet，通过收集心率、呼吸、睡眠数据和温度、湿度等环境信息，全面检测宠物的健康状况。它还提供24小时全天候的兽医援助服务，将监测到的信息实时共享给兽医以获得及时的反馈。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddd3235a80c3338b0da6362bd2fec3c1\" alt=\"▲智能地毯Carepet（图源：Domethics）\" title=\"▲智能地毯Carepet（图源：Domethics）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"636\"/><span>▲智能地毯Carepet（图源：Domethics）</span></p><p>养过猫的人可能知道，有些猫咪喜欢为主人带来“礼物”——也许是一只老鼠，或一只蜥蜴。瑞士创企Flappie推出了一款智能猫门Flappie，借助RFID芯片和AI技术，过滤掉猫咪从户外带来的狩猎战利品。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/259053e3a17cf21c7b0225f2bcd0b997\" alt=\"▲智能猫门Flappie（图源：Flapie）\" title=\"▲智能猫门Flappie（图源：Flapie）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"382\"/><span>▲智能猫门Flappie（图源：Flapie）</span></p><p>日本公司inQs展示了一块能将阳光转化为电能的彩色玻璃板。不同于传统的太阳能电池板笨重又不美观，它采用了一块透明的硅石英宝石，通过吸收紫外线和红外线光线来为自己供电。据介绍，其材料很容易找到，不含稀土金属，并且易回收。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d7f46ebbae040ac007830f73dc62c18d\" alt=\"▲彩色玻璃太阳能板（图源：CNET）\" title=\"▲彩色玻璃太阳能板（图源：CNET）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"663\"/><span>▲彩色玻璃太阳能板（图源：CNET）</span></p><p><strong><em>09.</em></strong></p><p><strong>结语：生成式AI创新风暴席卷，</strong></p><p><strong>AI PC迎来落地元年</strong></p><p>正如英伟达创始人兼CEO黄仁勋说：“生成式AI是计算史上最重要的平台转变，它将改变包括游戏在内的所有行业。”</p><p>从CES 2024现场来看，“皮衣老黄”不光刀法精准，眼光也相当毒辣。生成式AI几乎横扫了整个会场，在芯片、PC、游戏、智能家居、机器人到智能驾驶场景都激起了创新的火花。</p><p>另一个重要趋势当属最强AI PC阵容组团炸场，昭示着AI PC元年拉开序幕，这也代表着大模型引领的AIGC应用正式在终端市场拉开应用普及的序幕，接下来同样会是AI手机、AI平板、AI汽车……等终端产品的好戏。</p><p>在智能家居和可穿戴场景，围绕养生和健康的智能功能已成为大势所趋。参展观众们越来越关注科技的实用价值，“好用吗”、“安全吗”、“怎么买”成了高频问题，不少展位更是直接变成大型试购现场。</p><p>令智东西尤其感受深刻的是，中国企业在全球科技创新中的存在感正越来越高。尤其是在XR展示区，几乎一半的硬件产品都来自中国企业；在智能家居领域，中国企业也在大展拳脚。</p><p>今年是美国消费技术协会（Consumer Technology Association，CTA）也就是CES的举办方成立100周年，现场展板展示了过去100年来消费电子产品和技术如何发展变迁并改变全世界民众的日常生活，很显然，这样的改变还在不断发生。</p><p>下个100年，消费电子产品和技术又会怎样日新月异呢？</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cabb2b6fdaccc378bbb92b3dec108bfc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"562\"/></p></body></html>","source":"zhidxcom","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>暴走3万步逛遍CES 2024：AI席卷一切，8大方向最火</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; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ 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2024正式开幕！据说今年有超过4000家企业参展，线下报名参会人数超过13万，智东西记者在开展首日的主场馆感受到了人潮涌动，生成式AI...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/eE8E6fNd9ltHIpy7vVP_vA\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/0ef4d912a8e42ca7f4ee31c8f0e88640","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/eE8E6fNd9ltHIpy7vVP_vA","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1137543874","content_text":"13万人涌入CES！生成式AI地毯式落地，VR/AR大军叫板苹果，一文看清8大趋势。盼望着、盼望着，一年一度的全球消费电子风向标CES 2024终于来了！智东西1月9日现场报道，美国太平洋时间1月9日上午10点（北京时间1月10日凌晨2点），美国消费电子展CES 2024正式开幕！据说今年有超过4000家企业参展，线下报名参会人数超过13万，智东西记者在开展首日的主场馆感受到了人潮涌动，生成式AI、空间计算设备等热门展位甚至被挤得水泄不通。▲CES 2024展会现场人头攒动（图源：智东西）这绝对是近几年最激情澎湃的一届CES，随着三年疫情影响的烟消云散、AI应用的遍地开花，从科技巨头到创业先锋都掏出了看家本领：显示和家电巨头依然占据主场馆的C位；生成式AI应用成全场重头戏；AMD、英伟达、联想、宏碁等芯片和消费电子大厂联袂亮出最强AI PC阵容；亚马逊、三星大秀智能家居新玩法；苹果虽然没来参会，但会场到处都是空间计算的传说。前沿的科技新物种也琳琅满目，比如独立AI硬件设备R1可以作为家庭助手，智能镜子BMind把生成式AI引入浴室，智能眼镜Solos AirGo 3用ChatGPT做实时翻译，智能枕头Motion Pillow能解决打鼾问题、智能唇膏Lipcure Beam可实现唇部诊断和护理、智能地毯Carepet能够全面检测宠物健康……▲三星SmartThings智能家居展区（图源：智东西）时隔数年，智东西再次现场报道美国CES，今年冬日的天气意外地冷，发现赌城拉斯维加斯依然人头攒动，除了新增这座网红球Sphere引人瞩目，其它景象感觉丝毫未变，消费电子产业相比4、5年又发生了多大改变呢？智东西现场小分队马不停蹄地穿梭于各大场馆，持续性暴走3万步，带来新鲜出炉的逛展观察，并总结出以下八大看点，enjoy~01.生成式AI“地毯式”落地：上车入户，衣食住行今年的CES，生成式AI无处不在。其中很特别的一个新品是全新AI硬件R1，由美国人机交互创企Rabbit打造，大小约为iPhone的一半，采用了大型动作模型（LAM）。用户无需应用程序和登录，只需简单提问，就能实现查询、播音乐、打车、购物、发信息等操作。▲用R1查询旅行建议（图源：Rabbit）电视、冰箱等家电也纷纷接入智能助手。美国创企Telly预览了一款基于ChatGPT的“Hey Telly”语音助手，能在电视上识别家庭成员，并提供个性化的建议。三星的8K QLED系列电视将具有AI图像升级功能，据称是业界首创将标清内容直转到8K分辨率。▲三星Neo QLED 8K面板（图源：智东西）AI PC新品类中，联想旗下Think、Yoga等系列新品开始配备Creator Zone生成式AI软件，基于大模型的智能助手支持文生图、AI问答和交互功能；部分机型还配备了一键直达的“AI Now”Copilot按键，便于更快捷地访问日常AI伴侣。▲联想AI PC产品上的“AI Now”一键智能助手键（图源：智东西）手机这边，华硕ROG Phone 8 Pro游戏手机加持了生成式AI能力，包括语义搜索、AI壁纸生成器、AI视频通话降噪功能等。▲华硕ROG Phone 8 Pro游戏手机（图源：华硕）WeHead则推出一款另类的显示器，对大模型进行“具象化”，能提供如图所示字面意义上的“面对面”AI数字人体验。它能“看到”用户并进行自发对话，通过AI Agent控制3D设备、转动机器人头部并模仿人类非语言交流来增强这种体验。▲WeHead GPT显示器（图源：WeHead）再看看智能音箱，亚马逊旗下的Alexa助手与Character.AI合作推出了定制角色助手。用户可以从一个“图书管理员”角色那里得到书籍推荐，和一个模仿版“苏格拉底”说话，或者从一个“私人教练”角色那里得到健身建议。在可穿戴设备领域，美国智能眼镜公司Solos展出了一款搭载ChatGPT的智能眼镜Solos AirGo 3，核心功能是实时翻译。▲Solos AirGo 3接入ChatGPT（图源：深圳湾）华米旗下Oclean推出了一款AI牙刷Oclean X Ultra Wi-Fi数字牙刷。它会在用户刷牙时与之交谈，给出如何改善的建议。法国智慧健康科技公司Baracoda展出了全球首款基于生成式AI的智能镜子BMind，可以根据用户的精神状态提供个性化建议，如光疗、引导冥想和自我肯定，以帮助改善情绪。▲智能镜子BMind（图源：ZDNET）此外，生成式AI“上车”趋势明显。梅赛德斯-奔驰推出了对话AI虚拟助手，能基于上下文向用户提供建议，调用不同情绪。大众汽车则宣布其所有车型都会搭载ChatGPT，该功能在今年第二季度首先在欧洲推出。可以看到，从汽车、电视这样的“大件”，到眼镜、牙刷这样的小型电子产品，生成式AI已经进行了一波“地毯式”的落地。02.中国XR企业集体出海，CES秒变大型新品见面会？“XR终于有了自己的展会区域了，并且中国企业几乎都在一起。”在CES开幕前夕，不少产业人士感叹道中国XR企业正在走向海外。今年，苹果公司虽然照例没有参加CES展，却在CES开幕前夕官宣重磅消息——其首款空间计算产品Vision Pro将于美国太平洋时间1月19日上午5点开启预购，2月2日在美国市场正式发售。自去年6月苹果推出首款空间计算产品以来，以VR/AR/MR头显为代表的下一代交互硬件被注入新的活力。这在本届CES展会上体现得尤其明显，甚至把MR相关企业放到了LVCC中央展区的最中心位置：国内知名的相关创业公司纷纷踊跃参展，几乎没有一家厂商是“空手”来的，多多少少都带了些新“礼物”。雷鸟创新展示了其首款点亮版的AR眼镜X2 Lite，重量60g左右，能实现曾经110g的全彩衍射波导AR眼镜X2能实现的功能。处在中央馆核心位置，又是可现场体验的AR新品，雷鸟创新展台开展首日人流如潮，排队体验者络绎不绝，可见AR类产品的受关注程度。▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite（图源：智东西）▲雷鸟创新AR眼镜X2 Lite展台（图源：智东西）主打大屏娱乐的Xreal则推出了6 DoF的Xreal Air 2 Pro，支持手势追踪，并设计了更多与空间计算有关的功能，可支持3个大屏共同显示。如果接上电脑，用户则将会通过多屏协同办公。深圳创企仙瞬科技推出了自己首款AR眼镜的参考设计。“我们想做一些不同的事情。”仙瞬科技的相关负责人说道。他们对技术路线暂时保密。不少AR眼镜企业都透出2024年下半年将会有转向全彩波导的计划。在他们看来，2023年AR光学有了较大的进步，能够达到产品设计的预期，或许2024年下半年，AR眼镜将迎来新的一波迭代。而VR这边，一款与Vision Pro相似的头显吸引了绝大多路过参会者的目光。这是亿道发布的EM-AX162头显，支持MR显示。▲亿道EM-AX162头显（图源：智东西）同时，NOLO、大朋VR、小派科技等VR企业，也将自己的产品放在各类不同场景中，让用户直观感受到VR的可用之处。位处上游供应链的京东方也在CES期间亮相VR一体机样机，并展示了多款VR光学、显示模组；智东西就现场体验了京东方的8K显示模组（单眼分辨率4K），显示分辨率和细节非常惊人。▲智东西现场体验京东方VR一体机（图源：智东西）除了国内企业外，日本科技巨头索尼发布了一款XR一体机，支持手柄和交互指环两种不同的交互工具。该设备名称和参数尚未公布。▲索尼XR一体机（图源：智东西）今年的CES，已是国内VR/AR/XR/空间计算企业走向海外、攻占用户心智的关键节点。03.机器人成家庭全能管家，微软CEO参观国产人形机器人本届CES期间，形态各异的双足、轮式机器人大放异彩。在家庭场景，很多机器人都化身为个人管家，既能巡逻，又能控制家电设备。先来看下此次CES上展出的家庭场景机器人们。继2020年推出球形机器人Ballie后，三星发布了形状更为扁平的Ballie新版本，可以作为个人助理巡视、控制家电。▲Ballie演示（来源：CNET）LG推出了一个憨态可掬的智能家居双足机器人，可通过语音和图像识别与人类互动，根据检测到的情绪播放音乐，或者监控宠物。▲LG智能家居双足机器人（图源：LG）获亚马逊投资的美国机器人创企Embodied专为5-10岁儿童打造了教育机器人Moxie AI，它能以游戏的对话方式提供社交技能培训。▲Moxie AI（来源：官网）三星、科沃斯、追觅科技、石头科技、云鲸智能等企业均在CES上展出了其扫地机器人产品，其中比较受关注的功能有AI检测脏污、加装机械臂和旋转拖把等。追觅科技除了展出扫地机器人外，还展示了智能洗地机、智能基站集尘吸尘器、割草机器人等产品。▲上排从左至右：三星扫拖机器人、科沃斯家用清洁套装、石头科技扫地机器人，下排从左至右：云鲸扫地机器人、追觅割草机器人宇树科技在CES上演示了四只机器狗打招呼、比心、跑上楼梯，其人形机器人则进行了平地行走及“抗踹”的演示。▲宇树科技人形机器人H1演示（来源：YouTube博主Kevin O'Donovan）2023年成立的开普勒也展出了其最新先行者系列通用人形机器人，预计今年下半年量产。▲微软CEO萨提亚·纳德拉参观开普勒展位（来源：开普勒视频号）法国机器人创企Enchanted推出的两款机器人Miroka和Miroki可用于医院和酒店配送、物流任务。▲Enchanted展出机器人（图源：Sypnotix）美国自动化解决方案提供商Richtech Robotics对其能做咖啡的双臂机器人ADAM进行了升级，使其能准确预测并以更高的精度满足客户的需求。▲Richtech双臂机器人（图源：智东西）韩国机器人创企WiRobotics推出了一款内置个性化AI教练的超轻量步行辅助可穿戴机器人WIM，称这一设备能减少用户20%的步行能量，帮行动不便的人获得更好的锻炼体验。▲可穿戴机器人WIM（来源：The Verge）04.“御三家”PC芯片新品炸场，边缘AI芯片交锋大模型作为消费电子产业链的“中流砥柱”，芯片巨头们今年一如既往抢跑CES，没等开幕就甩出一连串新品，并将展出重点放在AI加速上。作为AI芯片“头号玩家”，英伟达当仁不让继续为生成式AI扛大旗，不仅推出能加速AI视频和图像生成的3款GeForce RTX 40 SUPER系列游戏GPU，而且精心安利各种好用的生成式AI工具与服务，比如能加速大模型推理的开源库、能用生成式AI自动创建虚拟游戏NPC的ACE微服务。AMD则继续高喊“AI PC”，推出号称是“全球首款具备独立AI引擎的桌面处理器”的锐龙APU 8000G系列；还推出了面向汽车市场的芯片Versal Edge XA自适应SoC和锐龙嵌入式V2000A系列处理器。英特尔倒是意外地在推出新品上没强调AI PC，而是推出18款第14代HX系列移动处理器。其旗下Mobileye表示将把生成式AI引入汽车SoC，并公布了5nm EyeQ 7H芯片，int8算力为67TOPS。▲Mobileye展位（图源：智东西）高通在展示区演示了在设备端跑生成式AI应用，还用了相当大的空间来展示其汽车产品矩阵，并强调骁龙座舱平台能支持生成式AI。▲高通智能座舱展示区（图源：智东西）AI芯片企业们也在CES大刷存在感。美国AI视觉芯片公司安霸展出了在其生成式AI芯片N1系列上运行多模态大模型，其单颗SoC能支持多达340亿参数的多模态大模型推理。中国台湾创企Neuchips展示了基于其Evo PCIe加速卡的台式机离线运行由大语言模型Llama 2 7B驱动的聊天机器人。该加速卡基于Raptor生成式AI加速芯片构建，功耗仅55W。耐能展出的新一代边缘AI芯片KL730能支持nanoGPT等轻量级GPT大语言模型推理，其能效比相较耐能前代芯片提升了3~4倍。其他AI芯片相关展品还包括：韩国创企DEEPX的数据中心AI推理卡DX-H1和边缘AI芯片DX-M1、以色列创企Hailo的边缘AI视觉芯片Hailo-8，MemryX的MX3边缘AI加速器，Panmnesia支持CXL的AI加速器……一些参展商在公布新品时顺带介绍了其内置的AI芯片：比如三星的AI画质芯片NQ8 AI Gen 3、LG的第十一代α处理器、海信的Hi-View EngineX处理器；影视Insta360新推出的一体式广角运动相机Ace Pro里，5nm AI芯片能够提供更强的AI降噪算力。▲三星NQ8 AI Gen3芯片（图源：X）通信芯片参展商们也纷纷晒家底，联发科宣布与谷歌合作开发新款Filogic智能家居芯片组，乐鑫信息科技推出全新Wi-Fi 6+蓝牙SoC ESP32-C61，美国创企Ixana展出了一款低功耗4Mbps YR22 Wi-R通信芯片。05.AI PC抢占全场C位，用上大模型的本地“AI助手”太能干！今年CES上，AI PC是毫无疑问的主角之一。从芯片、系统到终端，整个PC产业链都已经被生成式AI深度卷入。联想、戴尔、惠普、华硕等头部PC厂商都发布了各类“AI PC”，其中联想在笔记本电脑新品中加入了AI助手AI Now。▲联想AI PC产品内置的AI Now智能助手（图源：智东西）其它厂商的笔记本电脑更多地是针对生成式AI应用进行了一些优化，并从硬件层面搭载了英特尔、英伟达最新的芯片产品。▲CES上发布的部分AI PC笔记本电脑新品跟以往PC最直接的区别，就是AI PC上多了一个可以将你的个人本地数据与端侧大模型相结合的AI助手。这个端侧AI助手可以迅速帮你找到本地硬盘里数百个PPT中关于“AI主题”的PPT，可以在你开视频会议时造一个专属“替身”，还能帮你高效解决任何电脑设置方面的“疑难杂症”。▲联想AI PC演示AI生成的会议分身功能（图源：智东西）在CES上，除了联想、惠普、戴尔等PC大厂外，PC芯片厂商和系统厂商也纷纷晒出为AI PC提供支持的新产品、新技术。IDC发布报告认为，在个人消费市场，AI PC将缩短用户换机周期，加速换机潮的到来。两年内置换PC的用户占比会翻倍，提升至20%甚至更高。06.无线、透明电视成焦点，折叠屏360度卷出花，AI同样无处不在在今年的CES上，各种新奇酷炫、显示效果惊艳的大电视，姿态各异、“卷出花”的折叠屏仍然随处可见。屏幕巨头仍然在围绕着大屏疯狂“内卷”。115寸、160寸、210寸……屏幕的尺寸越来越大，走向“巨幕”。AI技术、Mini LED、QLED已经成为各家大厂重点展示的技术方向。▲透明Micro LED屏幕（图源：智东西）目前LCD面板几乎已经被中国大陆垄断产能，三星、LG等韩国巨头纷纷押宝OLED，尤其是三星，几乎可以说是“All in OLED”了。在电视领域，三星率先用上了第三代QD-OLED面板，用上了AI技术，屏幕单像素的最高亮度据称可以达到3000nit，相比去年行业最高的2000nit左右，提升了50%左右。不得不说，三星和LG之间的火药味真够浓的。这边三星发布了一款透明Micro LED电视和一款8K分辨率的无线电视，那边LG发布了一款在关机时可呈现“透明”状态的77英寸Signature OLED T无线OLED电视。▲三星的透明显示屏MicroLED（图源：三星）虽然说是“无线”，但其实各种线缆仍然需要与一个外界设备相连接，并非真正意义上的无线。XR屏幕方面，三星亮出了一块像素密度达到3500PPI的1.03英寸硅基OLED（OLEDoS）显示屏，这些小型硅基OLED可以用在各类XR产品中。苹果Vision Pro采用的就是一种硅基OLED屏幕。而我们熟悉的传统OLED，比如QD-OLED，则更多用于电视、PC显示器和笔记本电脑中。当然，各种折叠屏依然是显示领域比较吸睛的存在，比如三星亮出了一个可以内外360度折叠的折叠屏产品In & Out Flip，此前国内京东方也展示过类似的产品。▲三星的360度折叠屏（图源：CNET）显示器方面，今年必然将会是高端OLED显示器密集爆发的一年，三星这边展出了32英寸4K 240Hz的QD-OLED显示器，LG那边也即将发布32英寸4K 240Hz的WOLED显示器，两大技术路线的新品较量，必然会成为消费者们关注的焦点。TCL华星、天马、海信等国内厂商都在CES上亮出了不少新产品、新技术，比如天马亮出了一块玻璃基Micro LED显示屏，PPI可以做到403，TCL则是继续在自己的强项Mini LED上深耕，发布了一款115英寸的Mini LED电视，海信也亮出了110寸的Mini LED电视新品，据称峰值亮度可以做到10000nit、分控光分区数达到了40000个。▲海信电视展区（图源：智东西）三星还预览了一款37英寸4K游戏显示器，可以在2D和裸眼3D之间自动切换。总体来看，显示技术整体发展有所放缓，本届CES上的新品更多是在既有技术路线上进一步迭代。在硬件技术迭代放缓之下，AI的融入或许会带来更多新的可能。07.Matter占领智能家居，可穿戴设备卷向健康监测智能家居一直是CES的重头戏，从智能电视、智能冰箱、扫地机器人到各式各样的健康监测设备层出不穷。2022年曾引爆CES的Matter标准，今年同样出现在了众多厂商的展品中。亚马逊率先将Matter投屏功能引入了旗下设备Fire TV和Echo Show 15设备中；三星为电视添加了Matter控制器功能；绿米Aqara的新型方舟智慧中枢M3能充当Matter控制器。▲绿米（Aqara）展示的Matter生态产品（图源：智东西）深圳智岩科技的子公司智能家居配件制造商Govee推出兼容Matter标准的智能灯Neon Rope Light 2。用户可使用图像识别工具来定义灯的形状。▲智能灯Neon Rope Light 2（来源：官网）可穿戴设备中，TWS耳机的更新重点略有不同。森海塞尔的运动耳机可以监测体温和心率；Bose推出了新型夹式耳机；JBL将触摸屏无线耳机盒引入了三款全新无线耳机型号中；深圳创企时光壶展出了AI同声传译耳机X1。还有一些颇受关注的健康监测相关设备：韩国企业Motion Pillow的智能枕头可以帮用户解决打鼾问题；睡眠可穿戴设备研究公司Frenz的头戴设备能在睡觉时为用户播放音乐；Mywave设备贴在额头上就会根据脑电波生成自定义睡眠轨迹；超声技术刺激研究公司NeurGear的耳机能刺激用户的神经帮助放松。▲从左至右：Frenz头戴设备、Mywave可穿戴设备、NeurGear耳机（来源：The Verge）美国人机交互创企Palmplug展示了一款小型可穿戴手套，与健康科技游戏相结合，可以帮助中风患者恢复活动能力。▲Palmplug小型可穿戴手套（来源：The Verge）法国消费电子设备制造商Withings展出的BeamO设备能测量体温、做心电图、读取血氧水平、充当听诊器监测心脏和肺部状况。▲健康监测设备BeamO（来源：官网）08.科技新物种创意爆棚：AI动力鞋、彩色太阳能板历年CES都是消费电子创新的大本营，会展出许多炫酷的科技新物种，今年也不例外。如果你认为自己是“老派”智能手机用户，那么Clicks London推出的这款26键扩展键盘也许能满足你的物理键盘需求。它可以与iPhone无缝集成，扩展了50%的手机屏幕空间。▲扩展键盘Clicks for iPhone（图源：Clicks London）鞋也可以变得更加智能。月球漫步者鞋Moonwalkers是美国创企Shift Robotics推出的由传感器和AI技术加持的移动步行设备，可实现2.5倍的步行速度，最高7英里/小时。▲月球漫步者鞋Moonwalker X（图源：Shift Robotics）韩国化妆品公司爱茉莉太平洋推出了一款能够实现唇部诊断、护理和化妆的三合一美容设备Lipcure Beam，能检测唇部水分含量并提供诊断结果；根据诊断的结果，刷头会发出定制可见光，以帮助唇部护理。▲美容设备Lipcure Beam（图源：Lovepacific）香港科技初创企业AI Guided Limited推出的AI智能腰带GUIDi，则体现了对视障人士的关怀。它配备了双广角摄像头、集成传感器的定制边缘AI模块、触觉导航系统和语音命令，使用激光雷达帮助视障人士检测到周围的超50种物体，最大检测范围达5米。▲AI智能腰带GUIDi（图源：AI Guided Limited）面向宠物市场，意大利物联网公司Domethics开发了一款智能地毯Carepet，通过收集心率、呼吸、睡眠数据和温度、湿度等环境信息，全面检测宠物的健康状况。它还提供24小时全天候的兽医援助服务，将监测到的信息实时共享给兽医以获得及时的反馈。▲智能地毯Carepet（图源：Domethics）养过猫的人可能知道，有些猫咪喜欢为主人带来“礼物”——也许是一只老鼠，或一只蜥蜴。瑞士创企Flappie推出了一款智能猫门Flappie，借助RFID芯片和AI技术，过滤掉猫咪从户外带来的狩猎战利品。▲智能猫门Flappie（图源：Flapie）日本公司inQs展示了一块能将阳光转化为电能的彩色玻璃板。不同于传统的太阳能电池板笨重又不美观，它采用了一块透明的硅石英宝石，通过吸收紫外线和红外线光线来为自己供电。据介绍，其材料很容易找到，不含稀土金属，并且易回收。▲彩色玻璃太阳能板（图源：CNET）09.结语：生成式AI创新风暴席卷，AI PC迎来落地元年正如英伟达创始人兼CEO黄仁勋说：“生成式AI是计算史上最重要的平台转变，它将改变包括游戏在内的所有行业。”从CES 2024现场来看，“皮衣老黄”不光刀法精准，眼光也相当毒辣。生成式AI几乎横扫了整个会场，在芯片、PC、游戏、智能家居、机器人到智能驾驶场景都激起了创新的火花。另一个重要趋势当属最强AI PC阵容组团炸场，昭示着AI PC元年拉开序幕，这也代表着大模型引领的AIGC应用正式在终端市场拉开应用普及的序幕，接下来同样会是AI手机、AI平板、AI汽车……等终端产品的好戏。在智能家居和可穿戴场景，围绕养生和健康的智能功能已成为大势所趋。参展观众们越来越关注科技的实用价值，“好用吗”、“安全吗”、“怎么买”成了高频问题，不少展位更是直接变成大型试购现场。令智东西尤其感受深刻的是，中国企业在全球科技创新中的存在感正越来越高。尤其是在XR展示区，几乎一半的硬件产品都来自中国企业；在智能家居领域，中国企业也在大展拳脚。今年是美国消费技术协会（Consumer Technology Association，CTA）也就是CES的举办方成立100周年，现场展板展示了过去100年来消费电子产品和技术如何发展变迁并改变全世界民众的日常生活，很显然，这样的改变还在不断发生。下个100年，消费电子产品和技术又会怎样日新月异呢？","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1267,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":261753112969536,"gmtCreate":1704931291976,"gmtModify":1704931293686,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"人家都玩熟练了，国内还没有相关产品出现，并且禁止让体验人家的，这样下去，差距就产生了，并且越来越大！","listText":"人家都玩熟练了，国内还没有相关产品出现，并且禁止让体验人家的，这样下去，差距就产生了，并且越来越大！","text":"人家都玩熟练了，国内还没有相关产品出现，并且禁止让体验人家的，这样下去，差距就产生了，并且越来越大！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/261753112969536","repostId":"2402843729","repostType":2,"repost":{"id":"2402843729","kind":"news","pubTimestamp":1704911090,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2402843729?lang=&edition=full","pubTime":"2024-01-11 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Store允许用户列出他们为其他人构建的个性化聊天机器人，以供下载。更直白的说，就是让用户开发的自定义ChatGPT助手进行分享，当有其他人使用这一产品时，进行付费赚钱。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c82732a06760cb546b2255e63d5878a9\" tg-width=\"640\" tg-height=\"631\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">GPT商店旨在推广GPT并对其进行分类，让用户更轻松地找到正在寻找的内容，或是发现用户甚至不知道自己想要的内容。GPT商店包括基于下载流行度的社区排行榜，使用的人越多，产品的排名就越高。用户还可以按类别搜索，例如写作、生活方式、教育等类别。</p><p style=\"text-align: justify;\">任何订阅OpenAI每月20美元的ChatGPT Plus用户都可以使用。即使没有编程专业知识，订阅者也可以创建自己的GPT。华尔街见闻网站此前介绍过，包括科研人员、教师、产品经理在内的许多人都适合自定义GPT助手和商店。事实上，只要有脑洞、有高质量数据，不夸张的说万物皆可自定义GPT。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>OpenAI公司表示，到目前为止，其社区成员已经构建了300万个GPT，并已批准了其中一系列GPT在GPT Store中供下载。GPT构建者的收入计划将很快启动，将根据所构建的工具的用户参与度，来向美国的GPT构建者支付费用。OpenAI之后将提供有关付款标准的详细信息。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ChatGPT Team是OpenAI面对企业类客户的新产品，适用于用户数量少于150人的企业，</strong>每个用户每月支付25美元，按年支付；或是每个用户每月支付30美元，按月支付。它包括一个共享工作区，并允许团队构建自己的GPT。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年8月，OpenAI宣布推出企业版ChatGPT（ChatGPT Enterprise），有超过20家公司参与了测试。企业版ChatGPT提供企业级安全和数据隐私保护，提供无限速的GPT-4访问权限，支持32K上下文输入，高级数据分析功能，自定义选项等所有高级功能，比以前版本最多快两倍的性能，以及API积分。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenAI的企业版定价不会公开公布，具体价格因公司而异。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ChatGPT Team和GPT Store都是OpenAI公司新的收入驱动力</strong>，已在内部酝酿了一段时间。OpenAI公司首席执行官Sam Altman去年11月表示，OpenAI真正从事的业务是销售智能。随着时间的推移，智能代理将成为真正的趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenAI原计划在去年12月上线GPT Store，不过此前由于Altman短暂的下台和董事会大洗牌闹剧，GPT Store整体开发进度受到干扰，一度处于搁置状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenAI是当前科技领域最热门的公司之一。据OpenAI称，截至去年11月，ChatGPT每周的活跃用户数约为1亿，有超过92%的财富500强公司使用该平台。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>分析称，OpenAI的公告凸显了其快速发展产品的努力，以便在人工智能竞赛中保持领先于Anthropic、谷歌和Meta等竞争对手的优势。如果成功，GPT Store将标志着一个新的时刻，使人工智能技术变得更加平易近人、有用、且有利可图。</strong></p></body></html>","source":"awtmt_stock","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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Store和ChatGPT Team。GPT Store，或称为GPTs，相当于大模型领域的苹果App Store，是OpenAI在去年首届开发者大会上发布的重磅产品，用户无需任何代码，全程支持可视化点击操作。GPT Store允许用户列出他们为其他人构建的个性化聊天机器人，以供下载。更直白的说，就是让用户开发的自定义ChatGPT助手进行分享，当有其他人使用这一产品时，进行付费赚钱。GPT商店旨在推广GPT并对其进行分类，让用户更轻松地找到正在寻找的内容，或是发现用户甚至不知道自己想要的内容。GPT商店包括基于下载流行度的社区排行榜，使用的人越多，产品的排名就越高。用户还可以按类别搜索，例如写作、生活方式、教育等类别。任何订阅OpenAI每月20美元的ChatGPT Plus用户都可以使用。即使没有编程专业知识，订阅者也可以创建自己的GPT。华尔街见闻网站此前介绍过，包括科研人员、教师、产品经理在内的许多人都适合自定义GPT助手和商店。事实上，只要有脑洞、有高质量数据，不夸张的说万物皆可自定义GPT。OpenAI公司表示，到目前为止，其社区成员已经构建了300万个GPT，并已批准了其中一系列GPT在GPT Store中供下载。GPT构建者的收入计划将很快启动，将根据所构建的工具的用户参与度，来向美国的GPT构建者支付费用。OpenAI之后将提供有关付款标准的详细信息。ChatGPT Team是OpenAI面对企业类客户的新产品，适用于用户数量少于150人的企业，每个用户每月支付25美元，按年支付；或是每个用户每月支付30美元，按月支付。它包括一个共享工作区，并允许团队构建自己的GPT。去年8月，OpenAI宣布推出企业版ChatGPT（ChatGPT Enterprise），有超过20家公司参与了测试。企业版ChatGPT提供企业级安全和数据隐私保护，提供无限速的GPT-4访问权限，支持32K上下文输入，高级数据分析功能，自定义选项等所有高级功能，比以前版本最多快两倍的性能，以及API积分。OpenAI的企业版定价不会公开公布，具体价格因公司而异。ChatGPT Team和GPT Store都是OpenAI公司新的收入驱动力，已在内部酝酿了一段时间。OpenAI公司首席执行官Sam Altman去年11月表示，OpenAI真正从事的业务是销售智能。随着时间的推移，智能代理将成为真正的趋势。OpenAI原计划在去年12月上线GPT Store，不过此前由于Altman短暂的下台和董事会大洗牌闹剧，GPT Store整体开发进度受到干扰，一度处于搁置状态。OpenAI是当前科技领域最热门的公司之一。据OpenAI称，截至去年11月，ChatGPT每周的活跃用户数约为1亿，有超过92%的财富500强公司使用该平台。分析称，OpenAI的公告凸显了其快速发展产品的努力，以便在人工智能竞赛中保持领先于Anthropic、谷歌和Meta等竞争对手的优势。如果成功，GPT 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justify;\">实际上，茅台已和蒙牛、瑞幸等多个品牌进行了合作，并推出了多款年轻化的产品。多位白酒专家向证券时报记者表示，茅台推出年轻化产品，主要是为了打破传统茅台产品稳重、商务的刻板印象，通过创造一个新的、时尚、高频场景触达年轻消费者，提高茅台话题度，吸引更多年轻人关注茅台，挖掘潜在消费群体。</p><p><strong>“茅台鸡尾酒”上市</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据悉，“贵州味道”系列鸡尾酒目前有辛辣贝瑞、蓝莓酸、蓝莓丝令三款产品，灵感分别来源于血腥玛丽、威士忌酸、新加坡司令等世界经典鸡尾酒配方，以茅台生态农业公司生产的蓝莓蒸馏酒为主要基酒，使用黔东南丹寨当地的蓝莓汁及其他新鲜果汁，利用蒸馏、发酵、调配等多道工艺中的技术革新，实现了0香精、0防腐剂、0人工色素添加，并调入贵州茅台酒这一传神之笔，进一步丰富产品内“贵州味道”的多元性和层次感。市场建议零售价539元/瓶，酒精度均为30%vol，单瓶规格为500ml，预计一瓶可以调制10杯-20杯鸡尾酒。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，茅台不仅与MOJT莫其托共同推出了年轻人喜爱的鸡尾酒，还将年轻人喜爱的歌星周杰伦作为产品代言人及首席品鉴官。</p><p style=\"text-align: justify;\">中国酒业协会理事长宋书玉表示，酒类的品类创新成为引领产业发展的重要方向，预调鸡尾酒市场的未来前景将更加广阔，品牌竞争、迭代更新、认知升维，将推动产业的高质量发展。茅台悠蜜以蓝莓产业为核心，坚持“遇见美”的发展之路，用“良育”种出更美的蓝莓、用“良法”酿造更美的产品、用“良态”创造更美的生活。此次“MOJT”鸡尾酒发布，联结了古老东方酒文化与世界酒消费之间的桥梁，是东西方酒文化的一次邂逅，将推动白酒年轻化、国际化，满足年轻人的自饮和社交需求，触达更美好的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">丁雄军表达了对“MOJT”鸡尾酒的希冀，“美酒、美链接、美生活”，是茅台集团的企业发展使命，也是茅台集团共同的价值追求。此次推出的“MOJT”系列鸡尾酒 ，就是茅台悠蜜顺应健康化、年轻化、时尚化、都市化趋势，推动“卖酒”向“卖生活方式”转变，所作出的重要尝试。这样的遇见，提供了新的消费选择，创领了年轻的生活方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">“打造果酒行业的领军企业”，是茅台集团“十四五”规划赋予茅台生态农业公司的战略定位。果酒行业的现代化要有蓝莓酒和蓝莓饮品的贡献，坚持“遇见美”发展之路，是茅台集团党员代表大会对茅台蓝莓产业提出的沉甸甸的战略性要求。</p><p style=\"text-align: justify;\">面向未来，如何引领潮头，在新“蓝海”展现更美的“贡献”，也成了茅台生态农业公司的当务之急。茅台集团副总经理王晓维指出，茅台生态农业公司要“大力提升果酒发展能级”，坚定不移走好“五线”高质量发展道路，深入贯彻“五合营销法”，坚持以市场为中心，发挥优势、做精特色，优化产品结构，加强内控管理，提升服务质量，实现自我成长与突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，茅台生态农业公司要瞄准低度潮饮新赛道，坚持以“健康化+年轻化”的市场定位，全面拥抱年轻消费者，全力培育时尚新动能，全方位展现茅台之美。要持续打造“茅台家族、悠蜜果酒”品牌，创新悠蜜品牌消费场景，线上线下共同发力，引领中国中高端果酒发展，带动蓝莓产业高质量发展。</p><p><strong>年轻化战略初见成效</strong> </p><p style=\"text-align: justify;\">随着消费人群和消费习惯的变化，各大酒类品牌纷纷努力尝试让产品年轻化，以期撬动Z世代的广阔市场。以贵州茅台为代表的高端白酒品牌也不例外，如何得到年轻人的认可，近几年来一直是茅台努力的方向。 </p><p style=\"text-align: justify;\">近几年来，贵州茅台不断推出年轻化、个性化、时尚化产品，吸引年轻人接受茅台酱香口感，培养潜在消费人群。</p><p style=\"text-align: justify;\">2022年5月，首家茅台冰淇淋旗舰店在贵州省遵义市的茅台国际大酒店开业，随后茅台冰淇淋上线i茅台APP。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年初，茅台发布了二十四节气文化酒，发布平台为巽风APP。消费者需要在“巽风世界”完成相关任务，获取相关材料，才能合成相关数字藏品，从而才能获得原价购买相关节气酒的资格。贵州茅台希望借元宇宙吸引年轻人熟悉茅台酒酿造过程，从而赢得年轻人的芳心。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年9月，茅台与瑞幸推出了“酱香拿铁”，随后茅台又和德芙合作推出了茅小凌酒心巧克力。</p><p style=\"text-align: justify;\">丁雄军指出，“茅台冰淇淋等不是简单的消费商品，而是一个战略级产品，是培育年轻消费者茅台酱香口感，推动茅台品牌年轻化、时尚化的重要抓手，抓住年轻人，就是抓住茅台的未来。”</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>茅台、周杰伦官宣！“茅台鸡尾酒”上市</title>\n<style 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，就是茅台悠蜜顺应健康化、年轻化、时尚化、都市化趋势，推动“卖酒”向“卖生活方式”转变，所作出的重要尝试。实际上，茅台已和蒙牛、瑞幸等多个品牌进行了合作，并推出了多款年轻化的产品。多位白酒专家向证券时报记者表示，茅台推出年轻化产品，主要是为了打破传统茅台产品稳重、商务的刻板印象，通过创造一个新的、时尚、高频场景触达年轻消费者，提高茅台话题度，吸引更多年轻人关注茅台，挖掘潜在消费群体。“茅台鸡尾酒”上市据悉，“贵州味道”系列鸡尾酒目前有辛辣贝瑞、蓝莓酸、蓝莓丝令三款产品，灵感分别来源于血腥玛丽、威士忌酸、新加坡司令等世界经典鸡尾酒配方，以茅台生态农业公司生产的蓝莓蒸馏酒为主要基酒，使用黔东南丹寨当地的蓝莓汁及其他新鲜果汁，利用蒸馏、发酵、调配等多道工艺中的技术革新，实现了0香精、0防腐剂、0人工色素添加，并调入贵州茅台酒这一传神之笔，进一步丰富产品内“贵州味道”的多元性和层次感。市场建议零售价539元/瓶，酒精度均为30%vol，单瓶规格为500ml，预计一瓶可以调制10杯-20杯鸡尾酒。值得一提的是，茅台不仅与MOJT莫其托共同推出了年轻人喜爱的鸡尾酒，还将年轻人喜爱的歌星周杰伦作为产品代言人及首席品鉴官。中国酒业协会理事长宋书玉表示，酒类的品类创新成为引领产业发展的重要方向，预调鸡尾酒市场的未来前景将更加广阔，品牌竞争、迭代更新、认知升维，将推动产业的高质量发展。茅台悠蜜以蓝莓产业为核心，坚持“遇见美”的发展之路，用“良育”种出更美的蓝莓、用“良法”酿造更美的产品、用“良态”创造更美的生活。此次“MOJT”鸡尾酒发布，联结了古老东方酒文化与世界酒消费之间的桥梁，是东西方酒文化的一次邂逅，将推动白酒年轻化、国际化，满足年轻人的自饮和社交需求，触达更美好的未来。丁雄军表达了对“MOJT”鸡尾酒的希冀，“美酒、美链接、美生活”，是茅台集团的企业发展使命，也是茅台集团共同的价值追求。此次推出的“MOJT”系列鸡尾酒 ，就是茅台悠蜜顺应健康化、年轻化、时尚化、都市化趋势，推动“卖酒”向“卖生活方式”转变，所作出的重要尝试。这样的遇见，提供了新的消费选择，创领了年轻的生活方式。“打造果酒行业的领军企业”，是茅台集团“十四五”规划赋予茅台生态农业公司的战略定位。果酒行业的现代化要有蓝莓酒和蓝莓饮品的贡献，坚持“遇见美”发展之路，是茅台集团党员代表大会对茅台蓝莓产业提出的沉甸甸的战略性要求。面向未来，如何引领潮头，在新“蓝海”展现更美的“贡献”，也成了茅台生态农业公司的当务之急。茅台集团副总经理王晓维指出，茅台生态农业公司要“大力提升果酒发展能级”，坚定不移走好“五线”高质量发展道路，深入贯彻“五合营销法”，坚持以市场为中心，发挥优势、做精特色，优化产品结构，加强内控管理，提升服务质量，实现自我成长与突破。与此同时，茅台生态农业公司要瞄准低度潮饮新赛道，坚持以“健康化+年轻化”的市场定位，全面拥抱年轻消费者，全力培育时尚新动能，全方位展现茅台之美。要持续打造“茅台家族、悠蜜果酒”品牌，创新悠蜜品牌消费场景，线上线下共同发力，引领中国中高端果酒发展，带动蓝莓产业高质量发展。年轻化战略初见成效 随着消费人群和消费习惯的变化，各大酒类品牌纷纷努力尝试让产品年轻化，以期撬动Z世代的广阔市场。以贵州茅台为代表的高端白酒品牌也不例外，如何得到年轻人的认可，近几年来一直是茅台努力的方向。 近几年来，贵州茅台不断推出年轻化、个性化、时尚化产品，吸引年轻人接受茅台酱香口感，培养潜在消费人群。2022年5月，首家茅台冰淇淋旗舰店在贵州省遵义市的茅台国际大酒店开业，随后茅台冰淇淋上线i茅台APP。2023年初，茅台发布了二十四节气文化酒，发布平台为巽风APP。消费者需要在“巽风世界”完成相关任务，获取相关材料，才能合成相关数字藏品，从而才能获得原价购买相关节气酒的资格。贵州茅台希望借元宇宙吸引年轻人熟悉茅台酒酿造过程，从而赢得年轻人的芳心。2023年9月，茅台与瑞幸推出了“酱香拿铁”，随后茅台又和德芙合作推出了茅小凌酒心巧克力。丁雄军指出，“茅台冰淇淋等不是简单的消费商品，而是一个战略级产品，是培育年轻消费者茅台酱香口感，推动茅台品牌年轻化、时尚化的重要抓手，抓住年轻人，就是抓住茅台的未来。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1864,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3499899924438042","authorId":"3499899924438042","name":"小跳蚤","avatar":"https://static.tigerbbs.com/95399cc301ca9223c36b352f4e9fccb9","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3499899924438042","authorIdStr":"3499899924438042"},"content":"喝茅台的本来就没机会年轻人，周董的粉丝都是中年人了，有一定资本能喝茅台，这些推广都是培养下一代喝茅台的人","text":"喝茅台的本来就没机会年轻人，周董的粉丝都是中年人了，有一定资本能喝茅台，这些推广都是培养下一代喝茅台的人","html":"喝茅台的本来就没机会年轻人，周董的粉丝都是中年人了，有一定资本能喝茅台，这些推广都是培养下一代喝茅台的人"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":239621987287136,"gmtCreate":1699525256300,"gmtModify":1699525257994,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"意淫","listText":"意淫","text":"意淫","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/239621987287136","repostId":"1115692700","repostType":2,"repost":{"id":"1115692700","kind":"news","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":1699514600,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1115692700?lang=&edition=full","pubTime":"2023-11-09 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Return会议，参会的国外投资人，基本上对中国还是有兴趣的，并不会因为地缘政治就不投中国了。因为全世界要找投资机会，说实话就中国、美国两个最大的市场，其他地方机会都很小。去年下半年在东南亚看了以后，现在不看了，市场太小了。创业者的质量也和国内没法比。那不投中国投哪里？没地方投。所以大家对中国还是有需求的。但现在最主要有两个问题。一个是一级市场和二级市场比例的错配。很多投资人说，因为过去两年股市的调整，二级市场资产的估值下降了很多，显得他在一级市场投资的比例太高了，他必须要等这个比例降下去，才能投一级市场。第二是中国资产最近流动性不是那么好。他投了很多钱，都是账面很多浮盈，比如投了中国很多优秀的互联网企业，有很多浮盈，但它变现不了。它变现不了那也就不能再投新的项目。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1603,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":238764100690040,"gmtCreate":1699318935343,"gmtModify":1699320867406,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"牛逼！","listText":"牛逼！","text":"牛逼！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/238764100690040","repostId":"2381487463","repostType":2,"repost":{"id":"2381487463","kind":"news","pubTimestamp":1699317112,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2381487463?lang=&edition=full","pubTime":"2023-11-07 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justify;\">接下来，“创业导师GPT”就可以根据奥特曼本人过去的演讲内容，回答创业相关问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">刚刚出炉的新GPT，可以在公司内部共享或对所有人公开。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/685bcb0b4b46ba546935955fab6d5d54\" title=\"\" tg-width=\"300\" tg-height=\"294\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从此，“GPT开发者”像“iOS开发者”一样成为了新的职业，让AI替你赚钱的梦想成真了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae5cc0e97b3d3dec07bb22f239230b05\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"184\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，现有的GPT-4也迎来一大波更新。</p><p style=\"text-align: justify;\">新版本GPT-4 Turbo，支持128k上下文，知识截止更新到2023年4月，视觉能力、DALL·E3，文字转语音TTS等等全都对API开放……</p><p style=\"text-align: justify;\">API价格还打了3-5折。</p><p style=\"text-align: justify;\">这边发布会进行着，ChatGPT网页版同步更新，最新知识截止现场就实装了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/570a12ee8423a8cfa60210bf13751e51\" title=\"\" tg-width=\"1028\" tg-height=\"1068\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对这次发布的种种，OpenAI创始成员Andrej Karpathy总结到“在计算中看到了一个新的抽象层”。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">将会有更多的开发者和更多的GPT。GPT可以读、写、听、说、看、画、思考，使用现有计算作为工具，成为重点领域的专家，参考自定义数据，在数字世界中采取行动，以自定义方式说话或行动，以及共同协作。系好安全带。</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fda26fa4359e1c364f13ff9dbc959571\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"441\"/></p><h2 id=\"id_1907432559\" style=\"text-align: start;\">每个人都能定制GPT</h2><p style=\"text-align: justify;\">它让过去一段时间里大家想象的GPT帮你做一切，成为现实。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>无需编程</strong>，每个人通过对话聊天的方式，即可构建一个专属技能的GPT。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11f876809d28ff94741601b282b532f1\" title=\"\" tg-width=\"1058\" tg-height=\"656\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而且每个人能同时拥有多个专长GPT，可以是你自己创建的，也能从GPTs商店里拿别人的来用。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenAI透露<strong>GPTs商店</strong>将在本月晚一点的时候推出。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着你能靠制作专属GPT来赚钱了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b67ee74a27c86d082bd7e177a4daeb35\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"617\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">它能成为你的宠物顾问，基于多模态能力解答毛孩子遇到的各种问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3b014bf27fc63d50ffe10049f3b416c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"355\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">也能充当设计助手，按要求生成海报。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ecace41456b58f5bba644168eed7b8e6\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"618\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">还能帮你给朋友发消息，奥特曼现场就收到了一条由ChatGPT代发的信息。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa0ff5179ab7a4da20ab38ad4837681a\" title=\"\" tg-width=\"792\" tg-height=\"460\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而且构建过程并不难，<strong>奥特曼在现场亲自演示了一遍</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个过程就是和构建助手GPT Builder唠嗑，告诉它你想要做什么即可。</p><p style=\"text-align: justify;\">奥特曼说，想要构建一个创业公司助手，能够给创始人提供各种商业建议，并且不断拷问他们为啥不能发展得更快（现场爆笑）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6cdfc7dcbf9ea573a986529eee822a47\" title=\"\" tg-width=\"850\" tg-height=\"458\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">然后GPT Builder就输出了一个GPT，它会更进一步询问用户给新生GPT做更多定制信息。比如希望突出哪些方面、规避哪些问题等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0bcf6151535393d07c419e5e773887d4\" title=\"\" tg-width=\"644\" tg-height=\"384\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">同时用户能控制构建的GPT能不能上网、是否具备图像生成、代码生成能力，以及上传知识文档加强专业能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5a314592105618e4ac08cfdf0de8d8f6\" title=\"\" tg-width=\"578\" tg-height=\"500\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现场只进行了3轮和GPT Builder的对话，就构建好了一个Startup Menter。</p><p style=\"text-align: justify;\">用户可以设置这个GPT是仅自己可用，<strong>还是能和他人共享</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6b7df21bf1ec7f396ab322a13f8516e\" title=\"\" tg-width=\"850\" tg-height=\"456\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">由此企业可以构建一个仅限内部使用的GPT。本周三企业用户就能使用GPTs了。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时OpenAI强调，他们已经构建了新系统来筛查监管这些自定义GPT，以防出现有害GPT。</p><h2 id=\"id_1615508320\" style=\"text-align: start;\">多模态API来了</h2><p style=\"text-align: justify;\">既然是开发者日，API的更新也是重头戏，总共分为两大项：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">现有GPT-4 API升级为 GPT-4 Turbo</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">全新的Assistant API，包括检索、代码解释器等功能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">GPT-4 Turbo版本主打一个非常6+1，6项能力增强+大降价。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d76507a928802696bedf6ecbb28a7079\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"558\"/></p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">上下文窗口提高到128k，相当于一次能输入300页的书籍</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">更多控制：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">新增seed（随机种子值）参数，实现可重复的输出</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">未来几周内还将追加logprobs参数，查看模型最有可能的输出概率分布</p></li></ul></li><li><p style=\"text-align: justify;\">知识截止到2023年4月</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">多模态视觉、DALL·E 3和语音合成API一起开放</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">开放GPT-4微调</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">双倍GPT-4调用速率限制</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">当然GPT3.5 Turbo也更新到1106的新版本，在内部评估中，格式遵循任务（例如生成 JSON、XML 和 YAML）提高了 38%。</p><p style=\"text-align: justify;\">接下来还有一个重头戏，Assistants API，也是让开发者在自己的应用程序中构建类似Agent体验的第一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe9634c947583890e10b206912234b4c\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"631\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Assistant API拥有持久且无限长的线程，允许开发人员将线程状态管理移交给 OpenAI 并解决上下文窗口约束。</p><p style=\"text-align: justify;\">支持检索功能，利用模型之外的知识来增强，例如专有领域数据、产品信息或用户提供的文档。</p><p style=\"text-align: justify;\">支持代码解释器功能，与ChatGPT Plus中的一样，可以在沙盒执行环境中编写和运行Python代码，可以生成图形和图表，并处理具有多种数据和格式的文件。</p><p style=\"text-align: justify;\">函数调用功能也迎来更新，现在可以一次性调用多个函数，并把响应合并到消息输出中。</p><p style=\"text-align: justify;\">发布会现场演示了构建Assistant的过程，只需要自然语言描述指令，以及勾选启用的工具。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/409740ab467f16588e8865d409614e68\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"541\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">接下来就能在应用程序中调用，在得到10个巴黎旅游景点的同时更新地图标记。</p><p style=\"text-align: justify;\">在检索和函数调用演示中，让AI给每个线下参加活动的观众账号发了500美元的使用额度，狠狠羡慕了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/421870859c477a5315c0697439dafcd2\" title=\"\" tg-width=\"900\" tg-height=\"464\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对于没有线下参会的更多开发者，OpenAI也准备了API降价大礼包。</p><p style=\"text-align: justify;\">GPT-4 Turbo的输入降价到原来的1/3，为1美分每千token。输出降价到原来的1/2，为3美分每千token。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/87ee20752c2fe47434074e6054f2ae91\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"407\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">同时不再设置上下文长度区分，统一128k，与原来的gpt-4-32k版本相比更为划算。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4f9f6220e9fdc6d206b5b5b5d1a72506\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"207\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Assistants API这边，代码解释器按会话次数收费，每次三美分。检索则根据容量和天数收费。</p><p style=\"text-align: justify;\">并且在11月17日之前，还有10天的免费试用。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eff536c4a589cc71204d7a6480350288\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"241\"/></p><h2 id=\"id_1181106350\" style=\"text-align: start;\">One More Thing</h2><p style=\"text-align: justify;\">针对近期OpenAI与微软不合，在销售上产生摩擦的传闻，OpenAI这次拉来了微软CEO纳德拉站台表态。</p><p style=\"text-align: justify;\">纳德拉表示，两家公司有着科技圈里最好的关系:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">我们负责做最好的基础设施，你们负责做最好的模型。</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2fc043c5b255ca5e7fcc3f0e5eff7ff4\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"333\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，刚刚连发了两大大模型产品的马斯克，在联机打暗黑四。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0de1dd162d3956c7259e871213b8f12\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"744\"/></p><p><br/><strong>相关阅读：</strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2381548124\" title=\"可自创的GPT、更强大又更便宜的GPT-4来了！OpenAI首届开发者大会官宣新品\" target=\"_blank\">可自创的GPT、更强大又更便宜的GPT-4来了！OpenAI首届开发者大会官宣新品</a></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","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>ChatGPT王炸升级！更强版GPT-4上线，API定价打骨折，发布现场掌声没停过</title>\n<style 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API，包括检索、代码解释器等功能。GPT-4 Turbo版本主打一个非常6+1，6项能力增强+大降价。上下文窗口提高到128k，相当于一次能输入300页的书籍更多控制：新增seed（随机种子值）参数，实现可重复的输出未来几周内还将追加logprobs参数，查看模型最有可能的输出概率分布知识截止到2023年4月多模态视觉、DALL·E 3和语音合成API一起开放开放GPT-4微调双倍GPT-4调用速率限制当然GPT3.5 Turbo也更新到1106的新版本，在内部评估中，格式遵循任务（例如生成 JSON、XML 和 YAML）提高了 38%。接下来还有一个重头戏，Assistants API，也是让开发者在自己的应用程序中构建类似Agent体验的第一步。Assistant API拥有持久且无限长的线程，允许开发人员将线程状态管理移交给 OpenAI 并解决上下文窗口约束。支持检索功能，利用模型之外的知识来增强，例如专有领域数据、产品信息或用户提供的文档。支持代码解释器功能，与ChatGPT Plus中的一样，可以在沙盒执行环境中编写和运行Python代码，可以生成图形和图表，并处理具有多种数据和格式的文件。函数调用功能也迎来更新，现在可以一次性调用多个函数，并把响应合并到消息输出中。发布会现场演示了构建Assistant的过程，只需要自然语言描述指令，以及勾选启用的工具。接下来就能在应用程序中调用，在得到10个巴黎旅游景点的同时更新地图标记。在检索和函数调用演示中，让AI给每个线下参加活动的观众账号发了500美元的使用额度，狠狠羡慕了。对于没有线下参会的更多开发者，OpenAI也准备了API降价大礼包。GPT-4 Turbo的输入降价到原来的1/3，为1美分每千token。输出降价到原来的1/2，为3美分每千token。同时不再设置上下文长度区分，统一128k，与原来的gpt-4-32k版本相比更为划算。Assistants API这边，代码解释器按会话次数收费，每次三美分。检索则根据容量和天数收费。并且在11月17日之前，还有10天的免费试用。One More Thing针对近期OpenAI与微软不合，在销售上产生摩擦的传闻，OpenAI这次拉来了微软CEO纳德拉站台表态。纳德拉表示，两家公司有着科技圈里最好的关系:我们负责做最好的基础设施，你们负责做最好的模型。与此同时，刚刚连发了两大大模型产品的马斯克，在联机打暗黑四。相关阅读：可自创的GPT、更强大又更便宜的GPT-4来了！OpenAI首届开发者大会官宣新品","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1121,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":230760848666728,"gmtCreate":1697356715627,"gmtModify":1697356717138,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"下周减肥药主场，开启狂飙模式！","listText":"下周减肥药主场，开启狂飙模式！","text":"下周减肥药主场，开启狂飙模式！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":4,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/230760848666728","repostId":"1194793217","repostType":2,"repost":{"id":"1194793217","kind":"news","pubTimestamp":1697341120,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1194793217?lang=&edition=full","pubTime":"2023-10-15 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justify;\">手握Wegovy和Ozempic的诺和诺德，<strong>现在是欧洲最大的公司，市值高达4330亿美元，</strong>这家丹麦药企巨头的快速增长甚至直接影响了丹麦克朗的汇率和利率。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，生产GLP-1类药物Mounjaro的礼来，<strong>现在已成为标普500指数第九大公司，市值5680亿美元。</strong></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e262b3d1257064e9625ae03e396b147\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据金融服务集团古根海姆公司(Guggenheim Partners)高级管理董事Punit Mehta透露，这股减肥药热潮还可能在行业内引发更多整合，尤其是生物技术和制药公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">他本周二对媒体表示:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">我认为这最终将引发更多(并购)活动，我认为这个市场几乎正在我们眼前形成。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这个市场有多大？据最新估计，2022年美国医疗支出总额达到4.4万亿美元。</p><h2 id=\"id_4069581190\">“万能神药”效应下，有人欢喜有人愁</h2><p style=\"text-align: justify;\">原本作为治疗糖尿病药物的GLP-1类药物不仅在减肥领域封神，对心脏病、肾病、痴呆、烟酒成瘾等问题也很能发挥有效作用，因此被外界奉为“万能神药”。</p><p style=\"text-align: justify;\">毫无疑问，GLP-1将对这些赛道原有的企业造成冲击。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，周二诺和诺德公布的一项药物试验结果表明，Semaglutide（司美格鲁肽，2型糖尿病药Ozempic和“减肥神药”Wegovy中的活性成分）可能对于治疗糖尿病患者肾衰竭有很大帮助。</p><p style=\"text-align: justify;\">消息公布后，当天全球最大的肾脏透析提供商DaVita和Fresenius Medical Care双双重挫逾10%。与此同时，诺和诺德和礼来股价双双大涨。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7145737f8ef77d723be7f62932cdbf7d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"536\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">无创呼吸机制造商的股价在短短几个月内暴跌超过40%，因为有研究表明，减肥可以帮助减少睡眠呼吸暂停患者在睡眠时对无创呼吸机的依赖。</p><p style=\"text-align: justify;\">初步数据显示GLP-1类药物可使2型糖尿病患者病情缓解，生产胰岛素递送系统和糖尿病监测设备的公司股价也暴跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中，连胰岛素泵巨头Tandem Diabetes Care和Insulet股价跌得最惨，今年以来累计跌幅分别达61%和54%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6259774ad509928d2de1dc857d52cddd\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/140acb8bc1b06085330687e1f09ffa07\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">除此以外，药物试验数据显示GLP-1类药物可降低心脏病发作概率，这也拖累了心瓣膜相关设备制造商的股价。</p><p style=\"text-align: justify;\">Ozempic效应还蔓延到食品饮料公司，因为数据表明GLP-1类药物通过使患者更快产生饱腹感，以帮助减肥。</p><p style=\"text-align: justify;\">摩根士丹利对300名使用这些减肥药的患者的调查显示，他们的日摄入卡路里减少了20%至30%。零售巨头沃尔玛近日发出警告，称那些正在服用Ozempic、Wegovy和其他减肥药的消费者，购物需求有所降低。</p><p style=\"text-align: justify;\">由此带来的负面情绪拖累沃尔玛、Costco等食品零售商以及可口可乐、百事可乐和麦当劳等食品公司的股价下跌。</p><h2 id=\"id_2456080895\">经济也将被Ozempic撼动？</h2><p style=\"text-align: justify;\">可以清楚看到，GLP-1类药物崛起对股市和经济将产生大量连锁反应。</p><p style=\"text-align: justify;\">有分析认为，生产力可能会因此大幅提高，医疗保健行业可能会节省大量成本，甚至飞机运营商也可能因较轻的乘客带来燃油节省而变得更高效。</p><p style=\"text-align: justify;\">高盛估计，到2035年肥胖症将使全球减少GDP4万亿美元，但如果足够多人开始服用这些药物，情况可能会改变。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据Trilliant Health的分析，截至2022年底，美国有900万人服用GLP-1类药物，并且这一数字有望飙升，美银美林估计，<strong>到2030年将有4800万美国人服用GLP-1类药物。</strong></p><h2 id=\"id_2831825295\">GLP-1类药物的未来</h2><p style=\"text-align: justify;\">礼来的GLP-1类药物Mounjaro已获批用于2型糖尿病，但仍在等待美国食品药品监督管理局(FDA)批准将适应症扩展到肥胖，分析普遍认为该药物将成功获批。</p><p style=\"text-align: justify;\">诺和诺德和礼来也正在开发GLP-1类药物（当前只能通过注射使用）的药丸，这可能会吸引那些害怕打针的患者。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，保险可能是这些药物快速推广的最大催化剂。目前，如果不走保险，这些药物的费用可高达每月1000美元。虽然糖尿病患者的报销范围更广，但许多保险公司不愿报销这类减肥药。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着GLP-1类药物继续展示减肥以外的更多潜力，医疗保险公司可能会更倾向于开始为这些药物提供扩大的报销范围，大大降低患者的费用。</p><p style=\"text-align: justify;\">高盛在8月表示:</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">临床试验显示，这些药物可降低心脏病发作和卒中的风险。这些药物似乎也在通过对抗肥胖治疗心脏病，肥胖是导致死亡的主要原因。这表明，保险公司有必要重新考虑他们的做法。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">摩根大通预计，<strong>GLP-1类药物将成为有史以来最畅销的药物之一，到2030年的年销售额将达1000亿美元。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果这些销售估计准确，那么股市和经济将在短期和长期内感受到深远的影响。</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\" 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20:15","market":"other","language":"zh","title":"美国9月ADP就业增加8.9万远低于预期，创2021年初以来最低","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1140171356","media":"华尔街见闻","summary":"10月4日，美国ADP就业报告显示，9月美国私营部门就业人数经季节性调整后增加了8.9万人，大幅不及预期的15.3万人，前值为17.7万人。最新ADP报告中的就业增长几乎全部来自服务业，共计贡献了8.1万。ADP数据还显示，9月份薪资增长继续放缓，就业人员的工资同比增幅为5.9%，是连续第12个月的同比下降。在本次ADP就业数据公布的前一天，美国发布了JOLTS职位空缺数据。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>有“小非农”之称的美国ADP就业报告显示，9月美国私营部门就业人数经季节性调整后增加了8.9万人，大幅不及预期的15.3万人，前值从17.7万人上修至18万。最新ADP报告中的就业增长几乎全部来自服务业。薪资增幅继续放缓。数据发布后，美股期货涨幅扩大，市场对美联储在年内再加息的预期降低。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">10月4日周三，有“小非农”之称的美国ADP就业报告显示，<strong>9月美国私营部门就业人数经季节性调整后仅增加了8.9万人，为2021年初以来最少，大幅不及预期的15.3万人，前值从17.7万人上修至18万。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/55a047495323b6c32facbf7ce34dbdf0\" tg-width=\"500\" tg-height=\"303\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>最新ADP报告中的就业增长几乎全部来自服务业，共计贡献了8.1万。而这其中，几乎全部来自休闲和酒店业，增加了9.2万人。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">其他报告就业增加的行业包括：金融活动1.7万，建筑业1.6万，以及教育和医疗服务1万。然而，这些增加被专业和商业服务业的3.2万减少所抵消，此外，制造业中的贸易、运输和公用事业减少了1.2万。</p><p style=\"text-align: justify;\">从企业规模上看，员工人数少于50人的小企业就业增长最为强劲，共计新增了9.5万个就业。50-500人的中型企业贡献了7.2万个就业。<strong>而拥有500名或以上员工的大企业则流失了8.3万个就业，这是自新冠疫情爆发初期以来的第二大降幅。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/81525c84dea8c5b60ea4410440bcde8b\" tg-width=\"500\" tg-height=\"328\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ADP数据还显示，9月份薪资增长继续放缓，就业人员的工资同比增幅中位值为5.9%，是连续第12个月的同比下降，也是两年来的最小涨幅。对于那些换工作的人来说，薪资中位数增幅为9%，是2021年6月以来的最低增幅。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/84b6639dff067826f0c958166d1e84fb\" tg-width=\"500\" tg-height=\"301\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">分地区来看，9月份，除了南方以外的其他地区都增加了工人。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ADP数据表明，美国9月份私营部门就业增长大幅放缓。该报告提供了一些迹象，表明美国紧张的劳动力市场可能正在放松，在通胀持续和借贷成本上升的情况下，一些雇主正在缩减招聘规模。这份就业数据给美联储停止加息提供了一些动力，因为此前强劲的劳动力市场被认为令通胀具有粘性。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">ADP首席经济学家Nela Richardson表示：</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">本月我们看到就业岗位的急剧下降。此外，我们发现过去12个月的工资（增幅）稳步下降。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ADP数据公布后，市场对美联储在年内再加息的预期降低，美股指数期货反弹，美债收益率下行，美元下挫，黄金拉升：</strong></p><ul style=\"\"><li><p>美国三大股指期货涨幅扩大，纳斯达克100指数期货涨约0.5%。</p></li><li><p>美国30年期、10年期国债收益率小幅下行。</p></li><li><p>美元指数短线下跌20点，报106.61。非美货币普涨，欧元兑美元短线走高近30点，英镑兑美元短线走高30点。</p></li><li><p>现货黄金短线拉升3美元，报1828.87美元/盎司。纽约金5分钟内上涨5美元，报1845.7美元/盎司。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">在本次ADP就业数据公布的前一天，美国发布了JOLTS职位空缺数据。JOLTS数据较ADP数据滞后一个月。美国8月JOLTS职位空缺远超预期，白领职位激增，凸显了劳动力市场的韧性。该数据令市场反应剧烈，周二美股全线大跌，道指年内转跌，长期美债收益率大涨、创2007年以来的十六年最高，美元上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">需要说明的是，虽然ADP数据有“小非农”之称，但可能与政府官方的非农数据仍存在显著差异。本周五，美国将公布重磅的9月非农就业报告。市场预期美国9月新增非农就业约17万个，失业率预计可以小幅下降，此前8月失业率因劳动参与率的回升而显著上行。</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>美国9月ADP就业增加8.9万远低于预期，创2021年初以来最低</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{ 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10:07","market":"us","language":"zh","title":"深入揭秘！特斯拉Dojo超级计算机有多强","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1199956376","media":"美股投资网","summary":"我们终于要讲到特斯拉的超级计算机，本文将分析Dojo超级计算机对于特斯拉市值的贡献，拥有了Dojo超级计算机特斯拉是否稳坐新能源王者地位？因此，特斯拉决定投资超过10亿美元来开发自己的超级计算机Dojo。然而，目前的形势迫使特斯拉必须寻找自己的解决方案，所以才有了Dojo超级计算机的诞生。按照特斯拉的构想，到2024年2月，Dojo将成为全球最先进的5台超级计算机之一，到2024年10月，Dojo总算力规模将达到100 Exa-Flops。","content":"<html><head></head><body><p>马斯克正在构建的算力狂魔你知道多少？当全世界都在抢购GPU的时候啊，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>已经在暗度陈仓搭建起了一个完整的AI超级计算机系统，没有一家车企比特斯拉更懂计算，没有一家科技公司比特斯拉更懂造车。</p><p>我们终于要讲到特斯拉的超级计算机，本文将分析Dojo超级计算机对于特斯拉市值的贡献，拥有了Dojo超级计算机特斯拉是否稳坐新能源王者地位？马斯克为什么放言预测今年实现全自动驾驶？如今，马斯克手里有算力、有数据、有AI模型，国产品牌如何越过这堵新的AI技术墙？国内新能源车企是否直接被按在地上摩擦？DOJO解锁了哪些新商业机会？</p><p><strong>Dojo对特斯拉市值贡献</strong></p><p>特斯拉本周走势不错，周一就狂飙了10.09%，一夜之间市值增加将近800亿美元。这背后的原因很大部分要归功于<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>的一位名叫Adam Jonas的汽车分析师和他的团队。他们发布了一份引人注目的报告，对特斯拉的前景持乐观态度。该团队将目标价从250美元提高至400美元（60%涨幅），建议投资者增持，并将其列为行业内的首选股。</p><p>我查了下摩根士丹利官网，Adam Jonas这个传奇人物，已经连续16年位居汽车行业分析师的第一名，所以他的观点和预测具有极高的参考价值。也无疑为市场的信心注入了一股强大的力量。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1c1d92044fd222d48a529e6d0844e63\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\"/></p><p><strong><em>披露报告内容主要观点如下：</em></strong></p><p>1、Dojo 有潜力为特斯拉增加 5000 亿美元市值，主要由移动（<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>出租车）和网络服务（SaaS）方面更快的采用率推动；</p><p>2、Dojo 处理视觉数据的能力非常强大，能够开辟“新的潜在市场”，使用范围远远超出汽车，可以用在机器人、医疗保健、安全等领域。本质上，任何带有摄像头并根据视觉输入做出实时决策的设备都可以从 Dojo 中受益；</p><p>3、预计未来几年，Dojo 可以为特斯拉节省约 65 亿美元成本；</p><p>4、分析师还将Dojo与<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的网络服务对比，后者推动亚马逊盈利大幅增长。</p><p>“投资者长期争论特斯拉是一家汽车公司还是一家科技公司。我们相信两者兼而有之，但我们认为最大的价值驱动因素是软件和服务收入。推动AWS达到息税前利润总额70%的力量同样也可以在特斯拉发挥作用。”</p><p><strong>何为Dojo？Dojo问世背景</strong></p><p>Dojo，意为“道场”，源自日本武术学校或培训机构，被马斯克借用于计算机领域，可能意指这是一个用于训练汽车数据的地方。事实上，Dojo正是用来处理和训练自动驾驶系统产生的<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>。</p><p><strong>特斯拉的FSD Beta（全自动驾驶）已累计行驶4.45亿英里（截至9.12），AutoPilot（自动辅助驾驶）也超过30亿英里，这些数据量庞大，累计数据已达数百万TB（1TB=1024GB）。这些数据主要以视频为主，相比文本、音频占据的空间大得多，因此需要的计算能力极为强大。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4827d2a5d81f702c8309dc003c0a6e13\" title=\"\" tg-width=\"317\" tg-height=\"159\"/></p><p>正是在这样的背景下，Dojo超级计算机应运而生。它的出现，除了应对特斯拉自身对大量视频数据处理的需求，也与<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>有关。</p><p>特斯拉训练AI需要使用大量视频来教导系统如何自动和安全的操作车辆。然而，NVDA最近发布的新芯片H100性能虽明显优于其前身A100，但其售价高达4万美元一块，折合人民币将近30万，已相当于一辆新款Model 3的价格。特斯拉的训练集群需要1万个H100提供支持，仅GPU的成本就高达数亿美元。</p><p>由于这种先进芯片的高要求，<strong>NVDA无法生产足够的H100单元来满足特斯拉和行业的增长需求。因此，特斯拉决定投资超过10亿美元来开发自己的超级计算机Dojo。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d14b0b40c63cd7db3826fa01f7c1455e\" title=\"\" tg-width=\"800\" tg-height=\"450\"/></p><p>Dojo将拥有一个定制设计的芯片，专为训练特斯拉的神经网络而设计，该网络将在FSD和Optimus中使用。马斯克曾表示，如果NVDA能够提供足够的芯片，那么Dojo的创建可能就没有必要了。然而，目前的形势迫使特斯拉必须寻找自己的解决方案，所以才有了Dojo超级计算机的诞生。</p><p>华尔街分析师表示训练特斯拉FSD技术所需要的计算能力是一个重大挑战，不过特拉正在积极解决这个问题。马斯克宣布公司计划在2023年和2024年投资超过20亿美元增强其计算能力。这项投资对于开发FSD技术是必要的，也标志着特斯拉致力于汽车行业的创新和领导地位。</p><p>那么回顾一下在2023年Q2财报电话会议上，马斯克谈到FSD Beta的开发，他表示，要实现L5级别的自动驾驶需要很高的计算能力，Dojo将提供更快速的神经网络训练。马斯克说，全自动驾驶进展的根本限制因素就是训练，如果我们有更多的训练计算，我们就能更快的完成任务。现在随着Dojo的推出，这个问题已经得到解决，FSD学习的速度将比原来的快三倍。特斯拉不仅在开发Dojo，还在设计第一个Dojo的数据中心。</p><p>最近，德克萨斯州奥斯汀市的高级工程项目经理招聘职位清单表明了数据中心的建设动工就在德州超级工厂。数据中心的建设是特斯拉更广阔愿景的一部分，特斯拉对大量计算资源的需求非常重要，尤其是自动驾驶软件，处理和分析大量的视频数据。</p><p><strong>Dojo算力有多强？</strong></p><p>那么这个算力狂魔究竟有多强，可以让特斯拉一夜暴涨呢？说到超级计算机，那拼的就是算力了，要知道，如今的算力等同于20世纪的石油，属于战略资源，谁的算力多，谁就能在人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>的浪潮中快人一步，而且会不断的拉远差距啊，</p><p><strong>那么Dojo的算力究竟如何？</strong></p><p>按照特斯拉的构想，到2024年2月，Dojo将成为全球最先进的5台超级计算机之一，到2024年10月，Dojo总算力规模将达到100 Exa-Flops。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/101066a921fc4bb27a144648731700cf\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>你可能会问Exa-Flops是个什么单位啊？简单来说呢，就是电脑每一秒的计算能力，Exa-Flops相当于每秒100亿一次运算，1后面18个零啊，听起来有点抽象对不对？那我们就从钱的角度来说，100Exa-Flops相当于30万片英伟达A100芯片的算力，之前很火的Chatgpt就是用A100芯片训练出来的，一块A100芯片卖1万美元左右，那么从价值上说，100Exa-Flops算力得花30亿美元去搭建。那么一家车企为啥要上这么强的算力呢？直接去买英伟达GPU不就行了吗？Chatgpt是文字和声音去做数据训练AI的，特斯拉呢是用视频数据去训练AI对计算能力的要求，那可不是一个数量级的难度啊。</p><p>所以用视觉方案要训练出安全的自动驾驶，一台超级强力的计算机是关键。那么Dojo计算机为啥这么快呢？</p><p>我用100万颗英伟达芯片，是不是堆出来的算力比Dojo要更牛逼呢？很遗憾，光靠堆芯片靠钱砸并不能起到1+1&gt;2的效果，因为在相邻的芯片中，数据传输会带来计算效能的损耗，而芯片的数量一上去，不同机箱之间性能损耗可能最高达到80%，而Dojo设计之初就是为了减少这种损耗。</p><p><strong>Dojo如何减少计算效能的损耗</strong></p><p><strong>首先，我们要给Dojo增加更多的“肌肉”——也就是芯片。</strong>这就好像比谁的力气更大，你肌肉越多，力量肯定就越大！想象一下，Dojo的机箱里全是肌肉，一个大块集成显卡由六个小号显卡组成，而一个小号显卡又是用25块Dojo D1芯片组成，那么一个机箱就相当于集成了300个芯片为计算单位，这力量简直太强大了！</p><p><strong>然后，我们需要用强壮的“韧带”把这些肌肉给连接起来，</strong>让它们在发力的时候损耗更小。特斯拉自己开发的通讯协议，就扮演了这个带角色。</p><p>通过连网卡的形式把它给连接起来，这样连接起来之后的效果简直太棒了！25个芯片处理同样的运算，比起现有的GPU组合，由于数据传输导致的延迟要降低30倍，这就像是一个人拥有了超人般的反应速度！</p><p><strong>最后，我们需要一个特殊的“手套”——编译器。</strong>编译器就像是灭霸手套一样厉害，就算灭霸的肌肉再发达，韧带再牛逼，带上了手套才能无人能敌！所以带上灭霸手套的Dojo计算机，可以用四个Dojo机箱提供现有72个GPU机箱所提供的算力。</p><p>这么强的算力，除了给特斯拉的车辆提供自动驾驶视觉训练以外，以后更有广阔的空间为特斯拉的机器人提供视觉训练，以及任何带有摄像头的东西都能连接到特斯拉的AI接口。这就像是为特斯拉打开了一扇全新的大门，让它的AI能力更加强大！</p><p>图像处理是AI训练绕不过去的坎，一旦实现突破，那就会是质的飞跃。可以想象，特斯拉车辆的自动驾驶能力提升只不过是开胃前菜，10%的股价暴涨，更多是因为特斯拉可以像亚马逊和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>一样租售云储存和计算服务。特斯拉以后光靠出售算力就可以大把大把的赚钱。如今在云服务市场，亚马逊抢占了市场大头，这也为它在电车之外贡献了一大块的收入。</p><p><strong>Dojo解锁了哪些新商业机会？</strong></p><p><strong>自动驾驶加速成熟，FSD作为增值服务将规模普及</strong></p><p>特斯拉从诞生到今天的总销量（2008-2023年第二季度）是4527916辆。按照FSD售价12000美金。特斯拉的收入和净利润将大幅增长。假设30%车主购买FSD服务，收入净增长约163亿美金。</p><p><strong>自动驾驶加速成熟，autotaxi自动驾驶的商业模式在未来2-3年可能会推广普及</strong></p><p>美国网约车和出租车市场是一个约168亿美金的市场。Tesla已在美国开展车辆租赁服务业务，2022年租赁业务收入24.76亿美金占比不高。如果放开自动驾驶准入，部分自用的tesla私家车将会转化为自动驾驶网约车进入。<strong>租赁业务将成长为每年50亿级营收业务。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/90f46246e3bbd7b313d405b2be781cf8\" title=\"\" tg-width=\"1080\" 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V12的基础技术。</p><p>特斯拉正在删除运行当前的FSD的30万多行代码，现在依靠汽车的神经网络以V12驱动汽车。马斯特惊呼了，它强调车辆依赖于机器学习，而不是编程指令。该软件以全程速率运行，每秒36帧的速度使用八个摄像头来决定要做什么，没有一行代码告诉汽车在十字路口、高速公路或者其他车辆周围应该做什么。</p><p>所以啊，这么操作真的是这款软件的端对端的指令让人印象深刻，与当前的V11版本的FSD相比，真的是无数改进了。尽管Autopilot最高时速设置为85公里每小时，马斯克在整个过程中仍保持着合理的速度。当马斯克达到目的地时，车辆也会自动停在路边，而不是像现在版本那样直接停在路中间，显得有点还是不够智能的，就好像一个刚学车的人一下子变成了老司机。总而言之，<strong>Dojo像是特斯拉迈向L5级别自动驾驶的第一步！</strong></p><p>算力意味着AI水平。当市场内卷白热化产品日益同质化出现时，从产业价值链上寻找技术制高点并最终达到差异化竞争，就会成为必然选择。从这个角度出发，汽车的AI算力将会成为继芯片、三电、充电基建之后的兵家必争之地。</p><p>国内已经有部分新能源车企敏锐地注意到了Dojo的战略价值，正在积极投入资源打造类似设备。据我们得到的消息，长城、吉利、小鹏和<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>都开始了超算中心建设。随着Dojo投产，新一轮AI算力大战将会徐徐拉开大幕。</p><p>特斯拉在自动驾驶领域已经开始了狂奔，而国内那些拼命拼冰箱、拼彩电的新势力们，你们觉得做好准备迎接这个挑战了吗？<strong>这一次，不再是冰箱和彩电的竞赛，而是关乎未来交通的革命。</strong>国内的新势力们，是时候展现真正实力，与特斯拉一较高下了！我们拭目以待，看看谁能够在自动驾驶领域取得胜利，谁能够成为下一个行业的巨头？</p></body></html>","source":"lsy1625014679106","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta 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亿美元成本；4、分析师还将Dojo与亚马逊的网络服务对比，后者推动亚马逊盈利大幅增长。“投资者长期争论特斯拉是一家汽车公司还是一家科技公司。我们相信两者兼而有之，但我们认为最大的价值驱动因素是软件和服务收入。推动AWS达到息税前利润总额70%的力量同样也可以在特斯拉发挥作用。”何为Dojo？Dojo问世背景Dojo，意为“道场”，源自日本武术学校或培训机构，被马斯克借用于计算机领域，可能意指这是一个用于训练汽车数据的地方。事实上，Dojo正是用来处理和训练自动驾驶系统产生的海量数据。特斯拉的FSD Beta（全自动驾驶）已累计行驶4.45亿英里（截至9.12），AutoPilot（自动辅助驾驶）也超过30亿英里，这些数据量庞大，累计数据已达数百万TB（1TB=1024GB）。这些数据主要以视频为主，相比文本、音频占据的空间大得多，因此需要的计算能力极为强大。正是在这样的背景下，Dojo超级计算机应运而生。它的出现，除了应对特斯拉自身对大量视频数据处理的需求，也与英伟达有关。特斯拉训练AI需要使用大量视频来教导系统如何自动和安全的操作车辆。然而，NVDA最近发布的新芯片H100性能虽明显优于其前身A100，但其售价高达4万美元一块，折合人民币将近30万，已相当于一辆新款Model 3的价格。特斯拉的训练集群需要1万个H100提供支持，仅GPU的成本就高达数亿美元。由于这种先进芯片的高要求，NVDA无法生产足够的H100单元来满足特斯拉和行业的增长需求。因此，特斯拉决定投资超过10亿美元来开发自己的超级计算机Dojo。Dojo将拥有一个定制设计的芯片，专为训练特斯拉的神经网络而设计，该网络将在FSD和Optimus中使用。马斯克曾表示，如果NVDA能够提供足够的芯片，那么Dojo的创建可能就没有必要了。然而，目前的形势迫使特斯拉必须寻找自己的解决方案，所以才有了Dojo超级计算机的诞生。华尔街分析师表示训练特斯拉FSD技术所需要的计算能力是一个重大挑战，不过特拉正在积极解决这个问题。马斯克宣布公司计划在2023年和2024年投资超过20亿美元增强其计算能力。这项投资对于开发FSD技术是必要的，也标志着特斯拉致力于汽车行业的创新和领导地位。那么回顾一下在2023年Q2财报电话会议上，马斯克谈到FSD Beta的开发，他表示，要实现L5级别的自动驾驶需要很高的计算能力，Dojo将提供更快速的神经网络训练。马斯克说，全自动驾驶进展的根本限制因素就是训练，如果我们有更多的训练计算，我们就能更快的完成任务。现在随着Dojo的推出，这个问题已经得到解决，FSD学习的速度将比原来的快三倍。特斯拉不仅在开发Dojo，还在设计第一个Dojo的数据中心。最近，德克萨斯州奥斯汀市的高级工程项目经理招聘职位清单表明了数据中心的建设动工就在德州超级工厂。数据中心的建设是特斯拉更广阔愿景的一部分，特斯拉对大量计算资源的需求非常重要，尤其是自动驾驶软件，处理和分析大量的视频数据。Dojo算力有多强？那么这个算力狂魔究竟有多强，可以让特斯拉一夜暴涨呢？说到超级计算机，那拼的就是算力了，要知道，如今的算力等同于20世纪的石油，属于战略资源，谁的算力多，谁就能在人工智能的浪潮中快人一步，而且会不断的拉远差距啊，那么Dojo的算力究竟如何？按照特斯拉的构想，到2024年2月，Dojo将成为全球最先进的5台超级计算机之一，到2024年10月，Dojo总算力规模将达到100 Exa-Flops。你可能会问Exa-Flops是个什么单位啊？简单来说呢，就是电脑每一秒的计算能力，Exa-Flops相当于每秒100亿一次运算，1后面18个零啊，听起来有点抽象对不对？那我们就从钱的角度来说，100Exa-Flops相当于30万片英伟达A100芯片的算力，之前很火的Chatgpt就是用A100芯片训练出来的，一块A100芯片卖1万美元左右，那么从价值上说，100Exa-Flops算力得花30亿美元去搭建。那么一家车企为啥要上这么强的算力呢？直接去买英伟达GPU不就行了吗？Chatgpt是文字和声音去做数据训练AI的，特斯拉呢是用视频数据去训练AI对计算能力的要求，那可不是一个数量级的难度啊。所以用视觉方案要训练出安全的自动驾驶，一台超级强力的计算机是关键。那么Dojo计算机为啥这么快呢？我用100万颗英伟达芯片，是不是堆出来的算力比Dojo要更牛逼呢？很遗憾，光靠堆芯片靠钱砸并不能起到1+1>2的效果，因为在相邻的芯片中，数据传输会带来计算效能的损耗，而芯片的数量一上去，不同机箱之间性能损耗可能最高达到80%，而Dojo设计之初就是为了减少这种损耗。Dojo如何减少计算效能的损耗首先，我们要给Dojo增加更多的“肌肉”——也就是芯片。这就好像比谁的力气更大，你肌肉越多，力量肯定就越大！想象一下，Dojo的机箱里全是肌肉，一个大块集成显卡由六个小号显卡组成，而一个小号显卡又是用25块Dojo D1芯片组成，那么一个机箱就相当于集成了300个芯片为计算单位，这力量简直太强大了！然后，我们需要用强壮的“韧带”把这些肌肉给连接起来，让它们在发力的时候损耗更小。特斯拉自己开发的通讯协议，就扮演了这个带角色。通过连网卡的形式把它给连接起来，这样连接起来之后的效果简直太棒了！25个芯片处理同样的运算，比起现有的GPU组合，由于数据传输导致的延迟要降低30倍，这就像是一个人拥有了超人般的反应速度！最后，我们需要一个特殊的“手套”——编译器。编译器就像是灭霸手套一样厉害，就算灭霸的肌肉再发达，韧带再牛逼，带上了手套才能无人能敌！所以带上灭霸手套的Dojo计算机，可以用四个Dojo机箱提供现有72个GPU机箱所提供的算力。这么强的算力，除了给特斯拉的车辆提供自动驾驶视觉训练以外，以后更有广阔的空间为特斯拉的机器人提供视觉训练，以及任何带有摄像头的东西都能连接到特斯拉的AI接口。这就像是为特斯拉打开了一扇全新的大门，让它的AI能力更加强大！图像处理是AI训练绕不过去的坎，一旦实现突破，那就会是质的飞跃。可以想象，特斯拉车辆的自动驾驶能力提升只不过是开胃前菜，10%的股价暴涨，更多是因为特斯拉可以像亚马逊和微软一样租售云储存和计算服务。特斯拉以后光靠出售算力就可以大把大把的赚钱。如今在云服务市场，亚马逊抢占了市场大头，这也为它在电车之外贡献了一大块的收入。Dojo解锁了哪些新商业机会？自动驾驶加速成熟，FSD作为增值服务将规模普及特斯拉从诞生到今天的总销量（2008-2023年第二季度）是4527916辆。按照FSD售价12000美金。特斯拉的收入和净利润将大幅增长。假设30%车主购买FSD服务，收入净增长约163亿美金。自动驾驶加速成熟，autotaxi自动驾驶的商业模式在未来2-3年可能会推广普及美国网约车和出租车市场是一个约168亿美金的市场。Tesla已在美国开展车辆租赁服务业务，2022年租赁业务收入24.76亿美金占比不高。如果放开自动驾驶准入，部分自用的tesla私家车将会转化为自动驾驶网约车进入。租赁业务将成长为每年50亿级营收业务。加速孵化推出Robot机器人，一个新的生产力工具业务在Tesla的Robot机器人业务线进行能力复用，实现Robot的大脑。推出V1.0版本的Robot，具备自动执行重复性的体力劳动。围绕Dojo的人工智能算力服务，可能成为新业务增长级Tesla已基本具备硬件、人工智能开发平台、算法库三层服务能力，完全有能力构建一个通用算法服务平台业务。在今年一季度会议上，马斯克也提到，Dojo的未来可能会是像亚马逊AWS一样的云服务商。我们刚才也说到，Tesla的业务将演化出类似Amazon的模式，在电商业务基础上通过核心能力创新，孵化出云计算的新业务。例如，为其他车企开发与其车型相匹配的自动驾驶算法，或提供以视觉为重点的算法服务，成为AI云平台服务供应商。国产新能源如何越过这堵新的AI技术墙？Dojo建了一个围墙，墙内的是高AI车，墙外的是低AI车。这面墙给国产车厂带来的压力，不仅仅是技术路线的差距，还直接带来了生存竞争的威胁。国产新能源车自动驾驶水平停留在L3以下迟迟难有突破，特斯拉已经瞄准L4&L5。最近马斯克在X上45分钟的直播驾驶FSD V12版本,全程智能驾驶，再次让国内的新能源车企都不知道怎么抄作业了。马斯克果然是个优秀的商人啊，在X直播业务刚刚推出来，自己就来一波广告，同时还秀了一把FSD V12给所有购买FSD车主展示了自动驾驶的愿景！简直就是一石二鸟那么看他这个45分钟的视频，马斯克驾驶的是新款的model s，携带的是HW4.0版本，之前他自己就曝光说HW4.0版本的FSD Beta版本要晚于HW3.0 6个月。马斯克还提到，神经网络训练技术是FSD V12的基础技术。特斯拉正在删除运行当前的FSD的30万多行代码，现在依靠汽车的神经网络以V12驱动汽车。马斯特惊呼了，它强调车辆依赖于机器学习，而不是编程指令。该软件以全程速率运行，每秒36帧的速度使用八个摄像头来决定要做什么，没有一行代码告诉汽车在十字路口、高速公路或者其他车辆周围应该做什么。所以啊，这么操作真的是这款软件的端对端的指令让人印象深刻，与当前的V11版本的FSD相比，真的是无数改进了。尽管Autopilot最高时速设置为85公里每小时，马斯克在整个过程中仍保持着合理的速度。当马斯克达到目的地时，车辆也会自动停在路边，而不是像现在版本那样直接停在路中间，显得有点还是不够智能的，就好像一个刚学车的人一下子变成了老司机。总而言之，Dojo像是特斯拉迈向L5级别自动驾驶的第一步！算力意味着AI水平。当市场内卷白热化产品日益同质化出现时，从产业价值链上寻找技术制高点并最终达到差异化竞争，就会成为必然选择。从这个角度出发，汽车的AI算力将会成为继芯片、三电、充电基建之后的兵家必争之地。国内已经有部分新能源车企敏锐地注意到了Dojo的战略价值，正在积极投入资源打造类似设备。据我们得到的消息，长城、吉利、小鹏和理想汽车都开始了超算中心建设。随着Dojo投产，新一轮AI算力大战将会徐徐拉开大幕。特斯拉在自动驾驶领域已经开始了狂奔，而国内那些拼命拼冰箱、拼彩电的新势力们，你们觉得做好准备迎接这个挑战了吗？这一次，不再是冰箱和彩电的竞赛，而是关乎未来交通的革命。国内的新势力们，是时候展现真正实力，与特斯拉一较高下了！我们拭目以待，看看谁能够在自动驾驶领域取得胜利，谁能够成为下一个行业的巨头？","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":987,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":219384486576160,"gmtCreate":1694598211846,"gmtModify":1694598213822,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"人类福音，地球之光！","listText":"人类福音，地球之光！","text":"人类福音，地球之光！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/219384486576160","repostId":"1195179828","repostType":2,"repost":{"id":"1195179828","kind":"news","pubTimestamp":1694596148,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1195179828?lang=&edition=full","pubTime":"2023-09-13 17:09","market":"us","language":"zh","title":"三轮两座没有刹车方向盘！特斯拉绝密车型刚刚曝光","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1195179828","media":"智能车参考","summary":"等到颠覆市场，只剩时间问题。","content":"<html><head></head><body><p>作者：曹原</p><p>特斯拉Robotaxi，没有方向盘，没有刹车电门踏板，居然是一款<strong>三轮SEV</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">并且，该车型也不是Robotaxi常见的四人座，而只有<strong>两个座位</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">以上信息，来自最新出版的马斯克个人传记。</p><p style=\"text-align: justify;\">也是首次对无人驾驶车型的核心披露。</p><h2 id=\"id_2043811953\" style=\"text-align: start;\">特斯拉Robotaxi最新曝光</h2><p style=\"text-align: justify;\">最新出版的马斯克传记《埃隆·马斯克》，揭开了特斯拉Robotaxi的神秘面纱。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然只是原型车设计，但不难看出，特斯拉Robotaxi采用的设计风格和赛博皮卡十分类似，边缘十分有棱有角，车身似乎也将采用不锈钢。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f98370eba4b26b6229aba02326bfdf3\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"379\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">书中透露，马斯克非常喜欢这种设计风格，因为可以让人们看到“来自未来的东西”。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉Robotaxi采用<strong>蝴蝶门</strong>，并且车舱内只有<strong>两座</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">更意外的是，这款原型车看起来只有<strong>三个轮子</strong>，前二后一。</p><p style=\"text-align: justify;\">书中的另一张图也曝光了疑似特斯拉Robotaxi的大致框架。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉首席设计师弗朗茨·冯·霍兹豪森站在一个只有框架的车辆旁边，车里只有两座，后备箱还有一定的储物空间。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0827e213b8ba01aa849e6b8aeb76f203\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"414\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">并且在这款模型车旁边，也出现了一款三轮汽车的设计图。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然三轮汽车并不是什么新鲜事物，因为小巧灵活、价格低而受到市场欢迎，但同时因为安全性、舒适性方面存在问题，市场份额逐渐被四轮汽车分走。</p><p style=\"text-align: justify;\">而特斯拉Robotaxi目前也只是曝光了原型车，至少表明设计时确实将三轮纳入考虑范围内。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，特斯拉Robotaxi和还未面世的“小钢炮”一样，都采用特斯拉下一代平台，在<strong>德州工厂</strong>使用新一代平行装配线进行生产。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是在今年投资者日上曝光，一边负责模具安装和涂装，一边负责压铸，最后组装在一起的新生产方式。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c19d7c5c983bb8efe255e4253c4a7649\" title=\"\" tg-width=\"558\" tg-height=\"268\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉Robotaxi由此再次进入人们的视野。</p><h2 id=\"id_2187775139\" style=\"text-align: start;\">特斯拉Robotaxi之前还曝光了啥</h2><p style=\"text-align: justify;\">其实，马斯克早在两年前就说要推出一款Robotaxi，已经透露了一些关于设计、价格的信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">当时马斯克表示，这款车的整个座舱将去掉<strong>方向盘和踏板</strong>，搭载实现全自动驾驶的FSD系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">并且这个想法也是马斯克提出的，虽然遭到一众工程师反对，但马斯克拍胸脯打了包票，如果搞砸他来负责。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5fd3247c0575a0790749fdd7c888aa6e\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"434\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在价格成本方面，特斯拉Robotaxi和小钢炮一样，都是Model 3的一半，当时约2.5万美元（18.2万元）。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外在作为Robotaxi运营时，关于打车价格，马斯克也给出了非常有竞争力的报价：</p><p style=\"text-align: justify;\">比补贴之后的公交车票或地铁车票还低。</p><p style=\"text-align: justify;\">好家伙，都不是和网约车抢生意了，直接攻进客流量最大的公共交通市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">并且根据马斯克的设想，拥有这款Robotaxi的车主除了能自己出门用，有空时也能当出租车自己去出门接单，一年还能带来3万美元（约21.8万）的收入。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f4d48771531f811e226c69b7882f667\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"273\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">只不过当时，马斯克计划特斯拉Robotaxi会在2023年亮相，2024年实现大规模量产。</p><p style=\"text-align: justify;\">而因为种种原因，这个计划问世后就没有了后文，马斯克也很少提及Robotaxi的进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">直到今天个人传记亮相，特斯拉Robotaxi又重新引起人们的关注。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现在再看，特斯拉Robotaxi的推出，基本万事俱备了。</p><h2 id=\"id_4146944024\" style=\"text-align: start;\">特斯拉造Robotaxi，都需要啥条件？</h2><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉要推出Robotaxi，关键就在于两点：成本和自动驾驶能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">比Model 3低一半的成本意味着需要在生产方式上开刀，而特斯拉一体压铸技术已经成熟，量产制造成本可控。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/26e9cc0e9f9ef97d1bc66ad46c5ddb4a\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">并且，生产线占地面积更小、能进一步降低生产成本的新生产方式也已经准备就绪。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，特斯拉已经完成硬件传感器的定型，低成本纯视觉方案已经量产上车。没有激光雷达，更低价位的车型用起来没有成本压力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8e8460c881213ece8d7ea61025b29ea2\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"306\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">同时最关键的，城区、高速、泊车场景都能“自己开”的特斯拉FSD V12也整装待发，待监管部门审批通过后就能发布。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然在提及FSD时仍然说的是智能驾驶系统，但单从能力来看已经和Robotaxi相当。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是说，推出Robotaxi的核心要素，特斯拉基本准备好了。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，在生产准入方面，美国即将批准Cruise没有方向盘、刹车和踏板的无人车量产。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦Cruise获批，特斯拉Robotaxi的生产也不会有太大障碍。</p><p style=\"text-align: justify;\">就差推出上市了。</p><h2 id=\"id_835703944\" style=\"text-align: start;\">One more thing</h2><p style=\"text-align: justify;\">有意思的是，特斯拉Robotaxi还帮助了特斯拉小钢炮不被砍掉。</p><p style=\"text-align: justify;\">传记中透露，一开始马斯克对Robotaxi非常痴迷，以至于特斯拉高管们建议推出小钢炮，帮助特斯拉实现年增长50%的目标时，马斯克对这个提议并没有什么兴趣，只想专注自动驾驶。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在高管们给马斯克展示基于下一代平台，可以在相同的生产线上生产小钢炮和Robotaxi时，马斯克的态度才开始改变。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为这可以带来新的更高效率自动化生产线，也是马斯克比起汽车更看重的，更先进的生产系统。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而现在来看，无论是特斯拉销量进一步增长，还是FSD迭代到L4，比起Robotaxi，特斯拉更需要的是低价走量的乘用车车型。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>特斯拉Robotaxi在帮助了小钢炮的同时，也帮助了自己。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>等到颠覆市场，只剩时间问题。</strong></p></body></html>","source":"lsy1611665793971","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>三轮两座没有刹车方向盘！特斯拉绝密车型刚刚曝光</title>\n<style 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3的一半，当时约2.5万美元（18.2万元）。另外在作为Robotaxi运营时，关于打车价格，马斯克也给出了非常有竞争力的报价：比补贴之后的公交车票或地铁车票还低。好家伙，都不是和网约车抢生意了，直接攻进客流量最大的公共交通市场。并且根据马斯克的设想，拥有这款Robotaxi的车主除了能自己出门用，有空时也能当出租车自己去出门接单，一年还能带来3万美元（约21.8万）的收入。只不过当时，马斯克计划特斯拉Robotaxi会在2023年亮相，2024年实现大规模量产。而因为种种原因，这个计划问世后就没有了后文，马斯克也很少提及Robotaxi的进展。直到今天个人传记亮相，特斯拉Robotaxi又重新引起人们的关注。但现在再看，特斯拉Robotaxi的推出，基本万事俱备了。特斯拉造Robotaxi，都需要啥条件？特斯拉要推出Robotaxi，关键就在于两点：成本和自动驾驶能力。比Model 3低一半的成本意味着需要在生产方式上开刀，而特斯拉一体压铸技术已经成熟，量产制造成本可控。并且，生产线占地面积更小、能进一步降低生产成本的新生产方式也已经准备就绪。另外，特斯拉已经完成硬件传感器的定型，低成本纯视觉方案已经量产上车。没有激光雷达，更低价位的车型用起来没有成本压力。同时最关键的，城区、高速、泊车场景都能“自己开”的特斯拉FSD V12也整装待发，待监管部门审批通过后就能发布。虽然在提及FSD时仍然说的是智能驾驶系统，但单从能力来看已经和Robotaxi相当。也就是说，推出Robotaxi的核心要素，特斯拉基本准备好了。另外，在生产准入方面，美国即将批准Cruise没有方向盘、刹车和踏板的无人车量产。一旦Cruise获批，特斯拉Robotaxi的生产也不会有太大障碍。就差推出上市了。One more thing有意思的是，特斯拉Robotaxi还帮助了特斯拉小钢炮不被砍掉。传记中透露，一开始马斯克对Robotaxi非常痴迷，以至于特斯拉高管们建议推出小钢炮，帮助特斯拉实现年增长50%的目标时，马斯克对这个提议并没有什么兴趣，只想专注自动驾驶。但在高管们给马斯克展示基于下一代平台，可以在相同的生产线上生产小钢炮和Robotaxi时，马斯克的态度才开始改变。因为这可以带来新的更高效率自动化生产线，也是马斯克比起汽车更看重的，更先进的生产系统。而现在来看，无论是特斯拉销量进一步增长，还是FSD迭代到L4，比起Robotaxi，特斯拉更需要的是低价走量的乘用车车型。特斯拉Robotaxi在帮助了小钢炮的同时，也帮助了自己。等到颠覆市场，只剩时间问题。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":921,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":217514525610112,"gmtCreate":1694128163581,"gmtModify":1694128165007,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"几乎不用拼多多。","listText":"几乎不用拼多多。","text":"几乎不用拼多多。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/217514525610112","repostId":"1194392297","repostType":2,"repost":{"id":"1194392297","kind":"news","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":1694099591,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1194392297?lang=&edition=full","pubTime":"2023-09-07 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src=\"https://static.tigerbbs.com/22040d2a9de0ec07edd7c7954cb93de9\" title=\"\" tg-width=\"956\" tg-height=\"381\"/></p><p><strong>2，Temu模式无法持续。</strong>估计Temu每个订单损失 30 美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" tg-height=\"245\"/></p><p><strong>6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。</strong>在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f5aa8caee15b0055b523a8693e44b125\" title=\"\" tg-width=\"939\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。</strong>同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c48df925a2a7d48532f6f192e47197c\" title=\"\" tg-width=\"954\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。</strong>6 月份 DAU 同比下降超过 20%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/238a13d41c9c2a24173a5f5706d29f26\" title=\"\" tg-width=\"955\" tg-height=\"671\"/></p><p><strong>9，拼多多大量股份下落不明。</strong>据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。</p><p><strong>结论：拼多多股票面临危险</strong></p><p style=\"text-align: start;\">在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。</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>拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”</title>\n<style 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美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" tg-height=\"245\"/></p><p><strong>6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。</strong>在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f5aa8caee15b0055b523a8693e44b125\" title=\"\" tg-width=\"939\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。</strong>同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c48df925a2a7d48532f6f192e47197c\" title=\"\" tg-width=\"954\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。</strong>6 月份 DAU 同比下降超过 20%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/238a13d41c9c2a24173a5f5706d29f26\" title=\"\" tg-width=\"955\" tg-height=\"671\"/></p><p><strong>9，拼多多大量股份下落不明。</strong>据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。</p><p><strong>结论：拼多多股票面临危险</strong></p><p style=\"text-align: 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TikTok危险得多。3，拼多多是一个会计“黑匣子”。拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。4，审计员毫无价值。前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。⑴当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；⑵拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；⑶媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。6 月份 DAU 同比下降超过 20%。9，拼多多大量股份下落不明。据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。结论：拼多多股票面临危险在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1711,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":209178719109304,"gmtCreate":1692104791205,"gmtModify":1692104792944,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"经济无忧，何谈衰退。","listText":"经济无忧，何谈衰退。","text":"经济无忧，何谈衰退。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/209178719109304","repostId":"1158901873","repostType":2,"repost":{"id":"1158901873","kind":"news","pubTimestamp":1692102657,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1158901873?lang=&edition=full","pubTime":"2023-08-15 20:30","market":"us","language":"zh","title":"创1月以来最大增幅！美国7月零售销售环比增长0.7%超预期","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1158901873","media":"华尔街见闻","summary":"美国7月零售销售环比增加0.7%，预期0.4%，前值0.2%，为2023年1月以来最大增幅。美国2年期国债收益率升至5%，逼近年内高点。美国10年期国债收益率在零售销售数据公布后上升至4.270%，为去年10月24日以来最高水平。","content":"<html><head></head><body><blockquote><strong>美国7月零售销售环比增加0.7%，预期0.4%，前值0.2%，为2023年1月以来最大增幅。</strong></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">受益于持续增长的实际工资，美国7月零售销售增长全面超出预期，显示美国经济表现稳健，衰退叙事可能已逐渐远去。</p><p style=\"text-align: justify;\">8月15日周二，美国人口普查局（US Census Bureau）公布7月零售销售数据。数据显示，受亚马逊”PrimeDay”网购热潮的推动，美国7月份零售销售额环比增长0.7%，达到6964亿美元，超出前值0.3%（修正后为0.2%），也超出市场预期的0.4%，为六个月来最大增幅。</p><p style=\"text-align: justify;\">具体来看：</p><blockquote>美国7月零售销售环比增加<strong>0.7%</strong>，预期<strong>0.4%</strong>，前值0.2%；</blockquote><blockquote>除汽车外零售销售环比增加<strong>1.0%</strong>，预期<strong>0.4%</strong>，前值0.2%；</blockquote><blockquote>除汽车和天然气外零售销售环比增加<strong>1.0%</strong>，预期<strong>0.4%</strong>，前值0.3%；</blockquote><blockquote>用于计算GDP的控制组零售销售（扣除汽车、汽油、建筑材料和食品服务）环比增长<strong>1.0%</strong>，预期<strong>0.5%</strong>，前值0.6%。</blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f80de510bf21d962d08980557f8673d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"369\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">数据还显示，今年5-7月，零售销售总额比去年同期增长了2.3%。从细分数据来看，非商店零售比去年同期增长了10.3%，而食品服务和酒吧销售比2022年7月增长了11.9%。</p><p style=\"text-align: justify;\">餐饮业零售销售的有力增长是美国经济的好兆头。<strong>通常而言，当美国消费者工作稳定、对经济信心充足时，餐饮业销售就会上升，反之则会下降。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">线上零售商的销售额跃升1.9%，为连续两月大幅增长。在7月中旬的Prime Day购物节活动中，亚马逊在第一天就创下了有史以来最强劲的单日销售记录。在过去一年中，美国线上销售额累计增长10.3%。</p><p style=\"text-align: justify;\">从下滑的分项来看，美国家具和电器、电子产品的需求仍然低迷。7月家具销售环比下滑1.8%，电子和电器商店下降了1.3%。新车和汽车零部件的销售量7月环比下降了0.3%，但同比来看，新车和汽车配件的销售量增长了7.6%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/18f3d29bc4aab8898bcee592abb004ea\" tg-width=\"500\" tg-height=\"420\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">尽管美国消费者目前仍受到高通胀的困扰，但由于工资增长强劲，<strong>经通胀调整后的实际收入实际上一直在提高</strong>，部分抵消了高通胀带来的负面影响。因此，美联储加息对消费支出抑制有限。</p><p style=\"text-align: justify;\">此前，美国银行报告显示，根据该行对信用卡和借记卡数据的汇总，美国家庭的刷卡消费总额同比增长了0.1%，扭转了6月份的下降趋势，环比来看则增长了0.7%，增幅更为稳健。这一数字也预示了7月零售销售的亮眼表现。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>零售销售约占全部消费支出的三分之一，通常被视为美国经济的风向标之一。有分析指出，7月强劲的增长速度足以表明美国经济状况良好。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对于本次数据，BMO Capital Markets高级经济学家Jennifer Lee在接受MarketWatch采访时表示，强劲的零售数据可能会促使美联储保持高利率：</p><blockquote>&#34;永远不要低估美国消费者。7 月份的情况确实如此，美联储的生活变得有点复杂了。&#34;</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">数据发布后，美元指数短线拉升20点，报103.27。现货黄金短线下挫3美元，报1900美元/盎司。美国2年期国债收益率升至5%，逼近年内高点。美国10年期国债收益率在零售销售数据公布后上升至4.270%，为去年10月24日以来最高水平。</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>创1月以来最大增幅！美国7月零售销售环比增长0.7%超预期</title>\n<style 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Bureau）公布7月零售销售数据。数据显示，受亚马逊”PrimeDay”网购热潮的推动，美国7月份零售销售额环比增长0.7%，达到6964亿美元，超出前值0.3%（修正后为0.2%），也超出市场预期的0.4%，为六个月来最大增幅。具体来看：美国7月零售销售环比增加0.7%，预期0.4%，前值0.2%；除汽车外零售销售环比增加1.0%，预期0.4%，前值0.2%；除汽车和天然气外零售销售环比增加1.0%，预期0.4%，前值0.3%；用于计算GDP的控制组零售销售（扣除汽车、汽油、建筑材料和食品服务）环比增长1.0%，预期0.5%，前值0.6%。数据还显示，今年5-7月，零售销售总额比去年同期增长了2.3%。从细分数据来看，非商店零售比去年同期增长了10.3%，而食品服务和酒吧销售比2022年7月增长了11.9%。餐饮业零售销售的有力增长是美国经济的好兆头。通常而言，当美国消费者工作稳定、对经济信心充足时，餐饮业销售就会上升，反之则会下降。线上零售商的销售额跃升1.9%，为连续两月大幅增长。在7月中旬的Prime Day购物节活动中，亚马逊在第一天就创下了有史以来最强劲的单日销售记录。在过去一年中，美国线上销售额累计增长10.3%。从下滑的分项来看，美国家具和电器、电子产品的需求仍然低迷。7月家具销售环比下滑1.8%，电子和电器商店下降了1.3%。新车和汽车零部件的销售量7月环比下降了0.3%，但同比来看，新车和汽车配件的销售量增长了7.6%。尽管美国消费者目前仍受到高通胀的困扰，但由于工资增长强劲，经通胀调整后的实际收入实际上一直在提高，部分抵消了高通胀带来的负面影响。因此，美联储加息对消费支出抑制有限。此前，美国银行报告显示，根据该行对信用卡和借记卡数据的汇总，美国家庭的刷卡消费总额同比增长了0.1%，扭转了6月份的下降趋势，环比来看则增长了0.7%，增幅更为稳健。这一数字也预示了7月零售销售的亮眼表现。零售销售约占全部消费支出的三分之一，通常被视为美国经济的风向标之一。有分析指出，7月强劲的增长速度足以表明美国经济状况良好。对于本次数据，BMO Capital Markets高级经济学家Jennifer Lee在接受MarketWatch采访时表示，强劲的零售数据可能会促使美联储保持高利率：\"永远不要低估美国消费者。7 月份的情况确实如此，美联储的生活变得有点复杂了。\"数据发布后，美元指数短线拉升20点，报103.27。现货黄金短线下挫3美元，报1900美元/盎司。美国2年期国债收益率升至5%，逼近年内高点。美国10年期国债收益率在零售销售数据公布后上升至4.270%，为去年10月24日以来最高水平。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":826,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":208683318677568,"gmtCreate":1691971588109,"gmtModify":1691971589561,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"当年的亚洲四小龙，如今……","listText":"当年的亚洲四小龙，如今……","text":"当年的亚洲四小龙，如今……","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/208683318677568","repostId":"1157828314","repostType":2,"repost":{"id":"1157828314","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"致力于提供最及时的财经资讯，最专业的解读分析，覆盖宏观经济、金融机构、A股市场、上市公司、投资理财等财经领域。","home_visible":1,"media_name":"券商中国","id":"9","head_image":"https://static.tigerbbs.com/d482d56459984e8c86a6a137295b3c4f"},"pubTimestamp":1691965683,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1157828314?lang=&edition=full","pubTime":"2023-08-14 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justify;\">数据显示，2020财政年度，中国香港的印花税占香港整体税收大约一成，其中又有约一半来自股票交易印花税。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e68f18a297e419bae3cc0320b6d8ff4e","relate_stocks":{"HSTECH":"恒生科技指数","HSI":"恒生指数"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1157828314","content_text":"8月14日，市场消息，中国香港行政长官李家超将于10月25日发表新一份《施政报告》，日前正接受公众咨询。香港证券及期货专业总会响应称，要求撤销股票印花税。工会表示，由2020年开始传闻加股票印花税至今，会方一直关注股票印花税。工会表示，自增加股票印花税后，严重打击本地证券市场交投量及从业员生存空间，证券业是香港四大支柱之一，影响到整体的发展。此前，中国香港提高股票印花税率至0.13%，较之前印花税率（0.1%）提高三成。美国早在1966年便停止征收证券交易印花税，德国也在1991年停止征收，日本则在1999年4月1日取消了包括印花税在内的所有流通票据转让税和交易税，2000年6月30日，新加坡也取消了股票印花税。数据显示，2020财政年度，中国香港的印花税占香港整体税收大约一成，其中又有约一半来自股票交易印花税。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":862,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":203007678939376,"gmtCreate":1690592502471,"gmtModify":1690592503924,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"终结者来临！","listText":"终结者来临！","text":"终结者来临！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/203007678939376","repostId":"1112808203","repostType":2,"repost":{"id":"1112808203","kind":"news","pubTimestamp":1690589587,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1112808203?lang=&edition=full","pubTime":"2023-07-29 08:13","market":"us","language":"zh","title":"机器人可以“自我学习”！谷歌Deep Mind发布首个机器人算法模型，“潘多拉魔盒”打开了？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1112808203","media":"华尔街见闻","summary":"谷歌的RT-2模型根据网上的文本和图像进行训练，直接指示机器人动作，比如让机器人无需接受训练就懂得垃圾是什么，甚至知道怎样扔垃圾。谷歌举例称，如果我们要让以前的机器人系统做出扔垃圾的动作，就必须明确训练机器人懂得区分何为垃圾，以及捡起垃圾、扔掉它这些动作。有媒体周五称，谷歌目前没有立即计划大规模发布或者出售应用RT-2的机器人，但最终，这些机器人可能用在仓库或者用作家庭助理。","content":"<html><head></head><body><blockquote><strong>谷歌的RT-2模型根据网上的文本和图像进行训练，直接指示机器人动作，比如让机器人无需接受训练就懂得垃圾是什么，甚至知道怎样扔垃圾。谷歌称，面对训练中从未出现的新任务情形时，RT-2的性能较前代几乎提高一倍；RT-2能根据基本的推理响应用户指令。</strong></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">谷歌正在把先进的人工智能（AI）模型植入机器人，给机器人配一个AI大脑。</p><p style=\"text-align: justify;\">美东时间7月28日周五，谷歌Deep Mind宣布推出应用于机器人领域的新产品——名为Robotics Transformer 2（RT-2）的AI模型。它是一种全新的“视觉-语言-行动”（VLA）模型，可以帮助训练机器人理解扔垃圾等任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌介绍，RT-2基于Transformer模型，根据互联网上的文本和图像进行训练，直接指示机器人执行动作。就像用语言模型通过网络文本训练AI学习人类社会的思想和概念一样，RT-2也可以通过网络数据，将相关知识告知机器人，指导机器人的行为。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2893fc8128c7a26e66887bb43f063c67\" tg-width=\"640\" tg-height=\"392\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌举例称，如果我们要让以前的机器人系统做出扔垃圾的动作，就必须明确训练机器人懂得区分何为垃圾，以及捡起垃圾、扔掉它这些动作。而RT-2能将网上的相关知识传给机器人，让机器人无需明确的训练，就懂得垃圾是什么，甚至即便从未受过如何扔垃圾的训练，也知道怎么扔垃圾。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌表示，RT-2具有将信息转化动作的能力，借助它，机器人有望更快适应全新的情形和环境。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为在6000多次测试RT-2 模型的机器人试验后，谷歌的团队发现，面对训练数据中已有的任务、或者说“见过”的任务，RT-2和它的前代RT-1一样发挥功能，没有差别。而在新颖的、之前从未见过的任务情形中，RT-2的性能几乎提高一倍，成功率达到62%，远超RT-1的32%。</p><p style=\"text-align: justify;\">换句话说，通过RT-2，机器人能像人类一样学习更多内容，将学到的概念应用于全新的情境中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/962b06ab4cdd0d2192d0b558495662f7\" tg-width=\"960\" tg-height=\"540\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌称，RT-2显示出超越其所接触机器人数据的推广应用能力和语义、视觉理解能力，包括解释新的命令，并通过基本的推理响应用户的指令，比如关于物体的类别和高层次描述的推理。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的研究还表明，通过结合思维链的推理，RT-2能执行多阶段的语义推理，比如判断哪种物体可以临时用作锤子，哪一类饮料最适合疲劳的人。</p><p style=\"text-align: justify;\">有媒体周五称，谷歌目前没有立即计划大规模发布或者出售应用RT-2的机器人，但最终，这些机器人可能用在仓库或者用作家庭助理。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌 DeepMind 机器人主管 Vincent Vanhoucke表示：“RT-2 不仅展示了人工智能的进步如何迅速融入机器人技术，而且还展示了更多通用机器人的巨大前景。”</p><p style=\"text-align: justify;\">但谷歌首个具有“自我学习”能力的机器人算法模型也进一步加剧了人工智能失控的担忧，人类是否已经打开了一个潘多拉魔盒？</p><p style=\"text-align: justify;\">在《终结者》中，机器人的“自我学习”能力可能会让它们逐渐突破人类设定的限制，实现超越预期的智能水平。这种超越可能导致机器人拥有自主意识和决策能力，而这也意味着它们有可能对人类产生意想不到的威胁。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着人工智能技术的迅猛发展，科技巨头和全球监管机构已经越来越意识到人工智能安全问题的重要性，纷纷采取行动以应对这一挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">希望人工智能朝《杰森一家》的剧情发展，机器人家庭成员与人类和谐相处，而不是走向《终结者》。</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\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3694359><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>谷歌的RT-2模型根据网上的文本和图像进行训练，直接指示机器人动作，比如让机器人无需接受训练就懂得垃圾是什么，甚至知道怎样扔垃圾。谷歌称，面对训练中从未出现的新任务情形时，RT-2的性能较前代几乎提高一倍；RT-2能根据基本的推理响应用户指令。谷歌正在把先进的人工智能（AI）模型植入机器人，给机器人配一个AI大脑。美东时间7月28日周五，谷歌Deep Mind宣布推出应用于机器人领域的新产品——...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3694359\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/2893fc8128c7a26e66887bb43f063c67","relate_stocks":{"GOOGL":"谷歌A","GOOG":"谷歌"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3694359","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1112808203","content_text":"谷歌的RT-2模型根据网上的文本和图像进行训练，直接指示机器人动作，比如让机器人无需接受训练就懂得垃圾是什么，甚至知道怎样扔垃圾。谷歌称，面对训练中从未出现的新任务情形时，RT-2的性能较前代几乎提高一倍；RT-2能根据基本的推理响应用户指令。谷歌正在把先进的人工智能（AI）模型植入机器人，给机器人配一个AI大脑。美东时间7月28日周五，谷歌Deep Mind宣布推出应用于机器人领域的新产品——名为Robotics Transformer 2（RT-2）的AI模型。它是一种全新的“视觉-语言-行动”（VLA）模型，可以帮助训练机器人理解扔垃圾等任务。谷歌介绍，RT-2基于Transformer模型，根据互联网上的文本和图像进行训练，直接指示机器人执行动作。就像用语言模型通过网络文本训练AI学习人类社会的思想和概念一样，RT-2也可以通过网络数据，将相关知识告知机器人，指导机器人的行为。谷歌举例称，如果我们要让以前的机器人系统做出扔垃圾的动作，就必须明确训练机器人懂得区分何为垃圾，以及捡起垃圾、扔掉它这些动作。而RT-2能将网上的相关知识传给机器人，让机器人无需明确的训练，就懂得垃圾是什么，甚至即便从未受过如何扔垃圾的训练，也知道怎么扔垃圾。谷歌表示，RT-2具有将信息转化动作的能力，借助它，机器人有望更快适应全新的情形和环境。因为在6000多次测试RT-2 模型的机器人试验后，谷歌的团队发现，面对训练数据中已有的任务、或者说“见过”的任务，RT-2和它的前代RT-1一样发挥功能，没有差别。而在新颖的、之前从未见过的任务情形中，RT-2的性能几乎提高一倍，成功率达到62%，远超RT-1的32%。换句话说，通过RT-2，机器人能像人类一样学习更多内容，将学到的概念应用于全新的情境中。谷歌称，RT-2显示出超越其所接触机器人数据的推广应用能力和语义、视觉理解能力，包括解释新的命令，并通过基本的推理响应用户的指令，比如关于物体的类别和高层次描述的推理。谷歌的研究还表明，通过结合思维链的推理，RT-2能执行多阶段的语义推理，比如判断哪种物体可以临时用作锤子，哪一类饮料最适合疲劳的人。有媒体周五称，谷歌目前没有立即计划大规模发布或者出售应用RT-2的机器人，但最终，这些机器人可能用在仓库或者用作家庭助理。谷歌 DeepMind 机器人主管 Vincent Vanhoucke表示：“RT-2 不仅展示了人工智能的进步如何迅速融入机器人技术，而且还展示了更多通用机器人的巨大前景。”但谷歌首个具有“自我学习”能力的机器人算法模型也进一步加剧了人工智能失控的担忧，人类是否已经打开了一个潘多拉魔盒？在《终结者》中，机器人的“自我学习”能力可能会让它们逐渐突破人类设定的限制，实现超越预期的智能水平。这种超越可能导致机器人拥有自主意识和决策能力，而这也意味着它们有可能对人类产生意想不到的威胁。随着人工智能技术的迅猛发展，科技巨头和全球监管机构已经越来越意识到人工智能安全问题的重要性，纷纷采取行动以应对这一挑战。希望人工智能朝《杰森一家》的剧情发展，机器人家庭成员与人类和谐相处，而不是走向《终结者》。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":839,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":201044069884000,"gmtCreate":1690107774043,"gmtModify":1690107776373,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3533639338107797","authorIdStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"十大重仓股，都是出货中，下跌趋势。","listText":"十大重仓股，都是出货中，下跌趋势。","text":"十大重仓股，都是出货中，下跌趋势。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/201044069884000","repostId":"1159774194","repostType":2,"repost":{"id":"1159774194","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1689991025,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1159774194?lang=&edition=full","pubTime":"2023-07-22 09:57","market":"sh","language":"zh","title":"2.2万亿基金重仓股揭晓：茅台的身旁不止“宁王”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1159774194","media":"华尔街见闻","summary":"这也构成了基金圈在股票市场投资的“黄金少数”。2021年下半年，茅台首遇挑战。另一方面，2季度股价表现来看，宁德时代上涨了2%，而贵州茅台跌超5%。半导体新股获追捧还有一些个股1季度并未被重仓，却在2季度被许多基金齐齐纳入重仓股。2季度末已有至少23只基金重仓了它，合计持股总市值接近8.7亿。数据显示，它退出了一些明星基金经理管理的基金的重仓股名单。","content":"<html><head></head><body><blockquote>白酒股们的“危机”来了</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">一个位置看似高枕无忧时，往往是它被颠覆的开始。</p><p style=\"text-align: justify;\">在公募基金的投资历史上，屡屡出现这样的案例。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这种案例在过去5年内都不曾上演。茅台是永远的第一，哪怕势头如宁王（<a href=\"https://laohu8.com/S/300750\">宁德时代</a>），也不能真正撼动其地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">但最新公布的二季报，<strong>确确实实的呈现出了一些不可忽视的线索。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">它们是谁？</p><p style=\"text-align: justify;\">它们来自哪里？</p><p style=\"text-align: justify;\">它们会否颠覆现有的格局？</p><p><strong>总盘子6.2万亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">根据Wind提供的数据，2023年二季报里，全部基金合计<strong>持有股票市值6.2万亿，占基金总净值的22%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8e97ff17d9ce52f47ba3c068ebe34db9\" tg-width=\"640\" tg-height=\"222\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这其中有约2.2万亿元被主动偏股基金的前十大重仓股瓜分。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也构成了基金圈在股票市场投资的“黄金少数”。</p><p><strong>茅台身旁有“新人”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而在这些重仓股中，排名基金重仓市值前十名的分别为：<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/600519\">贵州茅台</a>、宁德时代、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/000568\">泸州老窖</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/000858\">五粮液</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/000063\">中兴通讯</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300760\">迈瑞医疗</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/600276\">恒瑞医药</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300274\">阳光电源</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/002459\">晶澳科技</a>。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这其中，前五大重仓股的市值尤其巨大。茅台一家公司就占了公募基金850亿元的投资规模，其后，宁德时代748亿，腾讯控股484亿，泸州老窖439亿，五粮液409亿。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e7575114a38f8646f786df02c9485b3\" tg-width=\"640\" tg-height=\"401\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">（统计范围包括主动股票型和混合型基金，数据截至7月21日20点前后）。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，不可忽视的是，<a href=\"https://laohu8.com/S/00763\">中兴通讯</a>，迈瑞、恒瑞、阳光电源和晶澳科技紧随其后，坐镇公募基金持仓总市值的第六到第十名。</p><p style=\"text-align: justify;\">这其中，两家医药、两家新能源、一家科技公司，五家公司和白酒股没有半毛钱关系。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果茅台是一个团队的首领，此刻它回头四顾，除了老窖和五粮液两个“老兄弟”外，其余都是不太熟悉的新面孔。</p><p><strong>攻守之势异也</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果把时间倒拨回三年前，事情还不是这样的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当时众多白酒股仍是绝对的风口，机构爱之、散户追捧之、分析师歌颂之，无所不到其极。</p><p style=\"text-align: justify;\">2021年下半年，茅台首遇挑战。一个叫宁德时代的“年轻后生”，在新能源大旗的引导下，一路高歌猛杀到茅台座下。却不料，屁股还没坐热，就被一记长矛戳翻于地。</p><p style=\"text-align: justify;\">但三年后的今天，时与事都已变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">此番，宁德时代携着科技、AI和新能源三路小弟，围攻白酒股。</p><p style=\"text-align: justify;\">他自己直接上阵重夺第二座次，虽然市值没有那么迫近。但熟悉A股的都知道，两者的距离就差了约10%。</p><p style=\"text-align: justify;\">说不定，啥时候一个涨停就反超了。</p><p style=\"text-align: justify;\">另一方面，2季度股价表现来看，宁德时代上涨了2%，而贵州茅台跌超5%。两者带动了机构对茅台和宁德时代一增一减的操作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab06c06b78c72896f0d17337db5fafb7\" tg-width=\"442\" tg-height=\"126\"/></p><p><strong>算力公司“火箭提升”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">从持股总市值前十名来看，中兴通讯、恒瑞医药和晶澳科技“进步”明显。这几只个股在2季度都出现了持仓数量的显著增长与股价的上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>尤其是中兴通讯，1季度持股总市值才刚刚“挤入”前50名。这一次飙升至第6。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">信息显示，中兴通讯是综合性通信制造业上市公司，且有多块业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">而从卖方机构近些时候的研报可以看出，当下，资本市场是更多的从算力的角度观察中兴通讯的（下图）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2589055bb51d919f12872d939c5f4e76\" tg-width=\"640\" tg-height=\"375\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">数据显示，谢治宇、叶峰管理的兴全合润，董理、谢治宇管理的兴全趋势投资，谢治宇、程剑管理的兴全合宜，周蔚文、罗佳明管理的中欧时代先锋，归凯管理的嘉实新兴产业等是最积极的一批基金。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db5f527fe94de1c2f1e5fd75b9a971dc\" tg-width=\"640\" tg-height=\"325\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而以微小差距紧跟前十名的<a href=\"https://laohu8.com/S/300308\">中际旭创</a>，也是这一方向。而它上季度持股总市值仅能排到80名开外。这算是“火箭速度”的提升了。</p><p style=\"text-align: justify;\">信息显示，中际旭创是数据中心光模块供应商，主要致力于高端光通信收发模块的研发、设计、封装、测试和销售，产品服务于云计算数据中心、数据通信、5G无线网络、电信传输和固网接入等领域的国内外客户。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b33b15ae01c731c07065dbc235c09b4e\" tg-width=\"640\" tg-height=\"320\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">如果按照持股总市值增长排序，中兴通讯、中际旭创、恒瑞医药、<a href=\"https://laohu8.com/S/601138\">工业富联</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002371\">北方华创</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300502\">新易盛</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/000333\">美的集团</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300394\">天孚通信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688036\">传音控股</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/000977\">浪潮信息</a>可以排入前十。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以发现，其中通信股、电子股、计算机合计占去了绝大部分。</p><p><strong>半导体新股获追捧</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">还有一些个股1季度并未被重仓，却在2季度被许多基金齐齐纳入重仓股。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中持股总市值最高的是中科飞测。</p><p style=\"text-align: justify;\">这只个股5月才刚上市。2季度末已有至少23只基金重仓了它，合计持股总市值接近8.7亿。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/372dbc7463c93545e4f1d4338d3ebc1b\" tg-width=\"640\" tg-height=\"55\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">信息显示，重仓这一个股的基金包括了方建管理的银华集成电路，茅炜、郑晓曦管理的南方信息创新，严凯管理的东方人工智能主题，李欣管理的华安中小盘成长，蔡嵩松、刘慧影管理的诺安优化配置等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dc930ab937a88b115e633f89494f8b1a\" tg-width=\"640\" tg-height=\"329\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/688361\">中科飞测</a>是一家高端半导体质量控制设备公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">持有中科飞测最多的银华集成电路的2季报中，方建就特别表达了对半导体的看好。他特别提到，人工智能对算力的拉动，可能会加快半导体周期的见底。届时，半导体板块可能会迎来与行业周期向上的共振，那么整个板块都会有机会，无论是设备、设计、材料还是制造。</p><p><strong>白酒被显著减持</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">数据显示，白酒是被减持的主力军。</p><p style=\"text-align: justify;\">对比1季报数据，在2季度，持股总市值减少的前5名分别是贵州茅台、<a href=\"https://laohu8.com/S/600809\">山西汾酒</a>、泸州老窖、五粮液和<a href=\"https://laohu8.com/S/601012\">隆基绿能</a>。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以发现，其中有4只都是白酒股。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中，山西汾酒持股总市值减少至百亿以内，不仅滑落出前十名，甚至直接排到30名开外。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据显示，它退出了一些明星基金经理管理的基金的重仓股名单。比如，刘彦春管理的景顺长城新兴成长、景顺长城鼎益，冯波管理的易方达竞争优势企业、易方达研究精选，葛兰管理的中欧阿尔法等。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，即使继续持有，也有基金大量减持。比如，鹏华匠心精选，比如焦巍管理的银华富裕主题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/afb02b93253679c886fbefc129f21ff8\" tg-width=\"640\" tg-height=\"420\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这些或许都是不可忽视的信号。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>白酒股们的“危机”来了一个位置看似高枕无忧时，往往是它被颠覆的开始。在公募基金的投资历史上，屡屡出现这样的案例。但这种案例在过去5年内都不曾上演。茅台是永远的第一，哪怕势头如宁王（宁德时代），也不能真正撼动其地位。但最新公布的二季报，确确实实的呈现出了一些不可忽视的线索。它们是谁？它们来自哪里？它们会否颠覆现有的格局？总盘子6.2万亿元根据Wind提供的数据，2023年二季报里，全部基金合计持有...</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/41a3265725dba67c0660b26a189585aa","relate_stocks":{"300750":"宁德时代","600519":"贵州茅台","LU0348825331.USD":"ALLIANZ CHINA EQUITY \"A\" (USD) INC","LU0307460666.USD":"EASTSPRING INVESTMENTS CHINA EQUITY \"A\" ACC","LU0588546209.SGD":"Eastspring Investments - China Equity Fund AS SGD","LU1580142542.USD":"Blackrock Systematic China A-Share Opportunities A2 USD","LU0370786039.SGD":"Fidelity Greater China A-SGD","LU1064130708.USD":"FULLERTON LUX FUNDS - CHINA A EQUITIES \"I\" (USD) 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style=\"text-align: justify;\"><strong>研究主要发现</strong></p><ul><li><p>ChatGPT的分析能力优于传统的股市情绪分析模型；</p></li><li><p>ChatGPT等大语言模型可能会对金融分析领域产生颠覆性，从根本上改变投资决策的方法；</p></li><li><p>ChatGPT等大语言模型可能会对金融界就业产生影响；</p></li><li><p>GPT-1、GPT-2以及其他基础类型的大语言模型都无法精准预测股市走势，只有GPT-3.5或以上版本的大语言模型才可以；</p></li><li><p>金融界应该积极探索ChatGPT等大语言模型与其他技术相结合使用，从而打造功能更强大的投资模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8dc13635f50f7e46f935cb3b27624ac1\" title=\"\" tg-width=\"865\" tg-height=\"783\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>ChatGPT预测股市走势方法</u></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">该研究模型主要由数据、ChatGPT提问设置、实证设计、结果4大块组成。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>数据：</strong>使用了CRSP的数据，包含纽交所、纳斯达克、美国证劵交易中心的股票每日收益、新闻标题/内容。时间范围是2021年10月至 2022年12月。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ChatGPT提问设置：</strong>直接向ChatGPT提问上市公司的新闻，例如，Rimini Street在甲骨文的侵权案件中被罚款630,000美元，这个消息在短时间内，对甲骨文的股价是好还是坏？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ChatGPT的回答是：</strong>该消息对甲骨文的股价是有利的，因为罚款可能会增加投资者对甲骨文保护其知识产权能力的信心，从而增加用户对其产品和服务的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">而专业分析工具给出了负面消息，不利于甲骨文的股价。这充分体现了ChatGPT的拟人化分析能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2275ee12c44ff5ed47097252fc59614e\" title=\"\" tg-width=\"865\" tg-height=\"769\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>实证设计：</strong>将ChatGPT的回答进行打分制，有利是1分；不利-1分；未知0分。如果一家上市公司在某一天有多个头条新闻，会将其得分平均计算。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后会观察上市公司发布消息后其股价的波动情况，结合ChatGPT的评分进行线性回归分析，并将其与股票研究机构提供的分数进行比较。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/021b5a90e74dec5db62a61acded5af1e\" title=\"\" tg-width=\"865\" tg-height=\"443\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>结果：</strong>通过利用新闻标题数据和生成的评分制，发现 ChatGPT 的评估数据，与上市公司股票的每日回报之间存在很强的关联性。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一结果说明， ChatGPT 的评分对每日股市回报有显著预测能力。为了进一步研究ChatGPT的能力，将 ChatGPT的评分与传统的数据分析平台进行了比较，发现远远高于传统股市情绪分析模型。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>ChatGPT对金融行业的影响</u></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Two Sigma、D E Shaw和 Renaissance Technologies等几家世界级对冲基金，已经将股票情绪分析纳入到自动化交易系统。股票情绪分析是金融分析师预测股市走势的重要方法之一。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>股票情绪分析主要包含投资者情绪指数、社交媒体和新闻分析、舆论监测、市场交易数据分析等</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">以社交媒体和新闻分析为例，通过对社交媒体（如微博、知乎、百度等）的文本进行大数据挖掘和自然语言处理技术分析，可以获取投资者对特定股票，或整个市场的看法和情感。这些信息可用于预测股票价格和市场走势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4cd0247dd4cd58ae7e7db41bc0346a8f\" title=\"\" tg-width=\"865\" tg-height=\"514\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这种复杂的组合分析方法，仅靠人工和传统分析平台根本无法做出精准实时的预测。而ChatGPT在理解股市头条新闻及其影响方面的出色表现，会加剧金融领域的“生成式AI军备赛”。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>关于佛罗里达大学</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">佛罗里达大学（University of Florida，简称UF）创建于1853年，位于美国佛罗里达州的盖恩斯维尔，是一所享有盛誉的公立研究型大学，在全球范围内的排名表现较为出色。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据2021年QS世界大学排名，UF位居全球第162位。在2021年泰晤士高等教育世界大学排名中，UF排名在201-250名之间。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，根据2021年美国新闻与世界报道的全球大学排名，佛罗里达大学位列第103位。</p></body></html>","source":"lsy1680749794970","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>ChatGPT成股神！能预测股市走势，投资回报率高达500%！</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{ 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ETF的-12%回报率形成强烈对比。也就是说，ChatGPT的股票投资水平，已经超过了专业金融分析师和传统分析平台。研究主要发现ChatGPT的分析能力优于传统的股市情绪分析模型；ChatGPT等大语言模型可能会对金融分析领域产生颠覆性，从根本上改变投资决策的方法；ChatGPT等大语言模型可能会对金融界就业产生影响；GPT-1、GPT-2以及其他基础类型的大语言模型都无法精准预测股市走势，只有GPT-3.5或以上版本的大语言模型才可以；金融界应该积极探索ChatGPT等大语言模型与其他技术相结合使用，从而打造功能更强大的投资模型。ChatGPT预测股市走势方法该研究模型主要由数据、ChatGPT提问设置、实证设计、结果4大块组成。数据：使用了CRSP的数据，包含纽交所、纳斯达克、美国证劵交易中心的股票每日收益、新闻标题/内容。时间范围是2021年10月至 2022年12月。ChatGPT提问设置：直接向ChatGPT提问上市公司的新闻，例如，Rimini Street在甲骨文的侵权案件中被罚款630,000美元，这个消息在短时间内，对甲骨文的股价是好还是坏？ChatGPT的回答是：该消息对甲骨文的股价是有利的，因为罚款可能会增加投资者对甲骨文保护其知识产权能力的信心，从而增加用户对其产品和服务的需求。而专业分析工具给出了负面消息，不利于甲骨文的股价。这充分体现了ChatGPT的拟人化分析能力。实证设计：将ChatGPT的回答进行打分制，有利是1分；不利-1分；未知0分。如果一家上市公司在某一天有多个头条新闻，会将其得分平均计算。然后会观察上市公司发布消息后其股价的波动情况，结合ChatGPT的评分进行线性回归分析，并将其与股票研究机构提供的分数进行比较。结果：通过利用新闻标题数据和生成的评分制，发现 ChatGPT 的评估数据，与上市公司股票的每日回报之间存在很强的关联性。这一结果说明， ChatGPT 的评分对每日股市回报有显著预测能力。为了进一步研究ChatGPT的能力，将 ChatGPT的评分与传统的数据分析平台进行了比较，发现远远高于传统股市情绪分析模型。ChatGPT对金融行业的影响Two Sigma、D E Shaw和 Renaissance Technologies等几家世界级对冲基金，已经将股票情绪分析纳入到自动化交易系统。股票情绪分析是金融分析师预测股市走势的重要方法之一。股票情绪分析主要包含投资者情绪指数、社交媒体和新闻分析、舆论监测、市场交易数据分析等。以社交媒体和新闻分析为例，通过对社交媒体（如微博、知乎、百度等）的文本进行大数据挖掘和自然语言处理技术分析，可以获取投资者对特定股票，或整个市场的看法和情感。这些信息可用于预测股票价格和市场走势。这种复杂的组合分析方法，仅靠人工和传统分析平台根本无法做出精准实时的预测。而ChatGPT在理解股市头条新闻及其影响方面的出色表现，会加剧金融领域的“生成式AI军备赛”。关于佛罗里达大学佛罗里达大学（University of Florida，简称UF）创建于1853年，位于美国佛罗里达州的盖恩斯维尔，是一所享有盛誉的公立研究型大学，在全球范围内的排名表现较为出色。根据2021年QS世界大学排名，UF位居全球第162位。在2021年泰晤士高等教育世界大学排名中，UF排名在201-250名之间。此外，根据2021年美国新闻与世界报道的全球大学排名，佛罗里达大学位列第103位。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":641,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":664701250,"gmtCreate":1668254222670,"gmtModify":1668254225486,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"我现在怀疑，10月令人满意的cpi，是为了对冲这一币圈崩盘而设计出来的。如果是这样，后续……","listText":"我现在怀疑，10月令人满意的cpi，是为了对冲这一币圈崩盘而设计出来的。如果是这样，后续……","text":"我现在怀疑，10月令人满意的cpi，是为了对冲这一币圈崩盘而设计出来的。如果是这样，后续……","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":3,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/664701250","repostId":"2282301544","repostType":2,"repost":{"id":"2282301544","kind":"highlight","pubTimestamp":1668231437,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2282301544?lang=&edition=full","pubTime":"2022-11-12 13:37","market":"us","language":"zh","title":"复杂程度远超雷曼，一图读懂轰然倒塌的FTX帝国","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2282301544","media":"华尔街见闻","summary":"雷曼兄弟的报告整理花了整整18个月的时间，但其结构看起来要简单直白地多。相比之下，人们可能要等更长的时间，才能对FTX的整体架构有更为详细和精确的了解。11月11日周五美股盘前，FTX根据美国破产法第","content":"<html><head></head><body><blockquote><b>雷曼兄弟的报告整理花了整整18个月的时间，但其结构看起来要简单直白地多。相比之下，人们可能要等更长的时间，才能对FTX的整体架构有更为详细和精确的了解。</b></blockquote><p>11月11日周五美股盘前，FTX根据美国破产法第11章向美国联邦法院申请破产保护。</p><p>一同申请破产的还有疑似风暴的始作俑者——加密货币对冲基金Alameda Research，以及号称运营和流动性完全未受FTX.com崩盘影响的FTX.US美国独立平台。它们连同大约130家申请破产的附属公司被统称为“FTX集团”。</p><p><b>就此，SBF的庞大资本帝国彻底陨落。</b></p><p>很多人将FTX的崩盘比作币圈的“雷曼时刻”，然而，其帝国构造的复杂程度远远超过了雷曼兄弟。</p><p>周五，媒体整理了一份图表，图表显示了截至今年3月整个FTX集团的复杂结构。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/faff3d1e797206ee63b2f266cbacbc05\" tg-width=\"5512\" tg-height=\"3148\" width=\"100%\" height=\"auto\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71967588ad9260cb10c7f37073f62c85\" tg-width=\"1544\" tg-height=\"821\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>有几家公司需要特别注意：</p><ul><li>FTX Trading LTD在安提瓜和巴布达注册成立，是FTX法律免责声明中确定的基础公司，FTX交易所就由 FTX Trading LTD 所持有；</li><li>West Realm Shires Inc是面向美国的子公司（即FTX.us），它还受到特拉华州的保护；</li><li>在巴哈马注册的风险投资基金FTX Ventures Ltd，由特拉华州一家不知名控股公司 Paper Bird 全资持有，而 Paper Bird 又由SBF全资持有；Paper Bird 似乎还持有FTX Trading LTD 89%的股份，并拥有 Alameda 的公司内部贷款；</li><li>位于图表左下方的，是总部位于美国和开曼群岛的 LedgerPrime 实体，源于FTX去年对对冲基金 Ledger Holdings 的收购；FTX将 LedgerPrime 的加密货币期货平台重新命名为 FTX US Derivatives LLC，并表示剩余业务将重组成一个家族办公室，专门为 Alameda 进行投资；</li><li>Salameda Ltd（香港）由FTX的CFO Jen Chan 100%控股，似乎是通过服务协议与 Alameda 实体进行对接的外围机构。</li></ul><p>媒体表示，由于公开披露的信息是零散的，上述图表不一定完全准确，完整图表应该会在美国破产法第11章的审查报告中出现。可以预先知道的是，其复杂程度要远远超过雷曼兄弟。</p><p><b>雷曼兄弟的报告整理花了整整18个月的时间，但其结构看起来要简单直白地多。相比之下，人们可能要等待更长的时间，才能对FTX的整体架构有更为详细和精确的了解。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a13e1970352d5d4149fb123fbf38dd3\" tg-width=\"720\" tg-height=\"411\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>“FTX集团”的完整名单如下：</p><blockquote>1. Alameda Aus Pty Ltd</blockquote><blockquote>2. Alameda Global Services Ltd.</blockquote><blockquote>3. Alameda Research (Bahamas) Ltd</blockquote><blockquote>4. Alameda Research Holdings Inc.</blockquote><blockquote>5. Alameda Research KK</blockquote><blockquote>6. Alameda Research LLC</blockquote><blockquote>7. Alameda Research Ltd</blockquote><blockquote>8. Alameda Research Pte Ltd</blockquote><blockquote>9. Alameda Research Yankari Ltd</blockquote><blockquote>10. Alameda TR Ltd</blockquote><blockquote>11. Alameda TR Systems S. de R. L.</blockquote><blockquote>12. Allston Way Ltd</blockquote><blockquote>13. Altalix Ltd</blockquote><blockquote>14. Analisya Pte Ltd</blockquote><blockquote>15. Atlantis Technology Ltd.</blockquote><blockquote>21. Bancroft Way Ltd</blockquote><blockquote>28. Bitvo, Inc.</blockquote><blockquote>29. Blockfolio Holdings, Inc.</blockquote><blockquote>30. Blockfolio, Inc.</blockquote><blockquote>31. Blue Ridge Ltd</blockquote><blockquote>37. BTLS Limited Tanzania</blockquote><blockquote>38. Cardinal Ventures Ltd</blockquote><blockquote>39. Cedar Bay Ltd</blockquote><blockquote>40. Cedar Grove Technology Services, Ltd</blockquote><blockquote>41. Clifton Bay Investments LLC</blockquote><blockquote>42. Clifton Bay Investments Ltd</blockquote><blockquote>43. CM-Equity AG</blockquote><blockquote>44. Corner Stone Staffing</blockquote><blockquote>45. Cottonwood Grove Ltd</blockquote><blockquote>46. Cottonwood Technologies Ltd.</blockquote><blockquote>47. Crypto Bahamas LLC</blockquote><blockquote>48. DAAG Trading, DMCC</blockquote><blockquote>49. Deck Technologies Holdings LLC</blockquote><blockquote>50. Deck Technologies Inc.</blockquote><blockquote>51. Deep Creek Ltd</blockquote><blockquote>52. Digital Custody Inc.</blockquote><blockquote>53. Euclid Way Ltd</blockquote><blockquote>60. FTX (Gibraltar) Ltd</blockquote><blockquote>61. FTX Canada Inc</blockquote><blockquote>62. FTX Certificates GmbH</blockquote><blockquote>63. FTX Crypto Services Ltd.</blockquote><blockquote>64. FTX Digital Assets LLC</blockquote><blockquote>65. FTX Digital Holdings (Singapore) Pte Ltd</blockquote><blockquote>66. FTX EMEA Ltd.</blockquote><blockquote>67. FTX Equity Record Holdings Ltd</blockquote><blockquote>68. FTX Europe AG</blockquote><blockquote>69. FTX Exchange FZE</blockquote><blockquote>70. FTX Hong Kong Ltd</blockquote><blockquote>71. FTX Japan Holdings K.K.</blockquote><blockquote>72. FTX Japan K.K.</blockquote><blockquote>73. FTX Japan Services KK</blockquote><blockquote>74. FTX Lend Inc.</blockquote><blockquote>75. FTX Marketplace, Inc.</blockquote><blockquote>76. FTX Products (Singapore) Pte Ltd</blockquote><blockquote>77. FTX Property Holdings Ltd</blockquote><blockquote>78. FTX Services Solutions Ltd.</blockquote><blockquote>79. FTX Structured Products AG</blockquote><blockquote>80. FTX Switzerland GmbH</blockquote><blockquote>81. FTX Trading GmbH</blockquote><blockquote>82. FTX Trading Ltd</blockquote><blockquote>83. FTX TURKEY TEKNOLOJİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKET</blockquote><blockquote>84. FTX US Derivatives LLC</blockquote><blockquote>85. FTX US Services, Inc.</blockquote><blockquote>86. FTX US Trading, Inc</blockquote><blockquote>87. FTX Vault Trust Company</blockquote><blockquote>88. FTX Ventures Ltd</blockquote><blockquote>89. FTX Ventures Partnership</blockquote><blockquote>90. FTX Zuma Ltd</blockquote><blockquote>91. GG Trading Terminal Ltd</blockquote><blockquote>92. Global Compass Dynamics Ltd.</blockquote><blockquote>93. Good Luck Games, LLC</blockquote><blockquote>94. Goodman Investments Ltd.</blockquote><blockquote>95. Hannam Group Inc</blockquote><blockquote>96. Hawaii Digital Assets Inc.</blockquote><blockquote>97. Hilltop Technology Services LLC</blockquote><blockquote>98. Hive Empire Trading Pty Ltd</blockquote><blockquote>99. Innovatia Ltd</blockquote><blockquote>100. Island Bay Ventures Inc</blockquote><blockquote>101. K-DNA Financial Services Ltd</blockquote><blockquote>102. Killarney Lake Investments Ltd</blockquote><blockquote>103. Ledger Holdings Inc.</blockquote><blockquote>104. LedgerPrime Bitcoin Yield Enhancement Fund, LLC</blockquote><blockquote>105. LedgerPrime Bitcoin Yield Enhancement Master Fund LP</blockquote><blockquote>106. LedgerPrime Digital Asset Opportunities Fund, LLC</blockquote><blockquote>107. LedgerPrime Digital Asset Opportunities Master Fund LP</blockquote><blockquote>108. Ledger Prime LLC</blockquote><blockquote>109. LedgerPrime Ventures, LP</blockquote><blockquote>110. Liquid Financial USA Inc.</blockquote><blockquote>111. LiquidEX LLC</blockquote><blockquote>112. Liquid Securities Singapore Pte Ltd</blockquote><blockquote>113. LT Baskets Ltd.</blockquote><blockquote>114. Maclaurin Investments Ltd.</blockquote><blockquote>115. Mangrove Cay Ltd</blockquote><blockquote>116. North Dimension Inc</blockquote><blockquote>117. North Dimension Ltd</blockquote><blockquote>118. North Wireless Dimension Inc</blockquote><blockquote>119. Paper Bird Inc</blockquote><blockquote>120. Pioneer Street Inc.</blockquote><blockquote>121. Quoine India Pte Ltd</blockquote><blockquote>122. Quoine Pte Ltd</blockquote><blockquote>123. Quoine Vietnam Co. Ltd</blockquote><blockquote>124. SNG INVESTMENTS YATIRIM VE DANIŞMANLIK ANONİM ŞİRKETİ</blockquote><blockquote>125. Strategy Ark Collective Ltd.</blockquote><blockquote>126. Technology Services Bahamas Limited</blockquote><blockquote>127. Tigetwit Ltd</blockquote><blockquote>129. Verdant Canyon Capital LLC</blockquote><blockquote>130. West Innovative Barista Ltd.</blockquote><blockquote>131. West Realm Shires Financial Services Inc.</blockquote><blockquote>132. West Realm Shires Services Inc.</blockquote><blockquote>133. Western Concord Enterprises Ltd.</blockquote><blockquote>134. Zubr Exchange Ltd</blockquote><p>风险提示及免责条款</p><p>市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。</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>复杂程度远超雷曼，一图读懂轰然倒塌的FTX帝国</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; 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Alameda Aus Pty Ltd2. Alameda Global Services Ltd.3. Alameda Research (Bahamas) Ltd4. Alameda Research Holdings Inc.5. Alameda Research KK6. Alameda Research LLC7. Alameda Research Ltd8. Alameda Research Pte Ltd9. Alameda Research Yankari Ltd10. Alameda TR Ltd11. Alameda TR Systems S. de R. L.12. Allston Way Ltd13. Altalix Ltd14. Analisya Pte Ltd15. Atlantis Technology Ltd.21. Bancroft Way Ltd28. Bitvo, Inc.29. Blockfolio Holdings, Inc.30. Blockfolio, Inc.31. Blue Ridge Ltd37. BTLS Limited Tanzania38. Cardinal Ventures Ltd39. Cedar Bay Ltd40. Cedar Grove Technology Services, Ltd41. Clifton Bay Investments LLC42. Clifton Bay Investments Ltd43. CM-Equity AG44. Corner Stone Staffing45. Cottonwood Grove Ltd46. Cottonwood Technologies Ltd.47. Crypto Bahamas LLC48. DAAG Trading, DMCC49. Deck Technologies Holdings LLC50. Deck Technologies Inc.51. Deep Creek Ltd52. Digital Custody Inc.53. Euclid Way Ltd60. FTX (Gibraltar) Ltd61. FTX Canada Inc62. FTX Certificates GmbH63. FTX Crypto Services Ltd.64. FTX Digital Assets LLC65. FTX Digital Holdings (Singapore) Pte Ltd66. FTX EMEA Ltd.67. FTX Equity Record Holdings Ltd68. FTX Europe AG69. FTX Exchange FZE70. FTX Hong Kong Ltd71. FTX Japan Holdings K.K.72. FTX Japan K.K.73. FTX Japan Services KK74. FTX Lend Inc.75. FTX Marketplace, Inc.76. FTX Products (Singapore) Pte Ltd77. FTX Property Holdings Ltd78. FTX Services Solutions Ltd.79. FTX Structured Products AG80. FTX Switzerland GmbH81. FTX Trading GmbH82. FTX Trading Ltd83. FTX TURKEY TEKNOLOJİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKET84. FTX US Derivatives LLC85. FTX US Services, Inc.86. FTX US Trading, Inc87. FTX Vault Trust Company88. FTX Ventures Ltd89. FTX Ventures Partnership90. FTX Zuma Ltd91. GG Trading Terminal Ltd92. Global Compass Dynamics Ltd.93. Good Luck Games, LLC94. Goodman Investments Ltd.95. Hannam Group Inc96. Hawaii Digital Assets Inc.97. Hilltop Technology Services LLC98. Hive Empire Trading Pty Ltd99. Innovatia Ltd100. Island Bay Ventures Inc101. K-DNA Financial Services Ltd102. Killarney Lake Investments Ltd103. Ledger Holdings Inc.104. LedgerPrime Bitcoin Yield Enhancement Fund, LLC105. LedgerPrime Bitcoin Yield Enhancement Master Fund LP106. LedgerPrime Digital Asset Opportunities Fund, LLC107. LedgerPrime Digital Asset Opportunities Master Fund LP108. Ledger Prime LLC109. LedgerPrime Ventures, LP110. Liquid Financial USA Inc.111. LiquidEX LLC112. Liquid Securities Singapore Pte Ltd113. LT Baskets Ltd.114. Maclaurin Investments Ltd.115. Mangrove Cay Ltd116. North Dimension Inc117. North Dimension Ltd118. North Wireless Dimension Inc119. Paper Bird Inc120. Pioneer Street Inc.121. Quoine India Pte Ltd122. Quoine Pte Ltd123. Quoine Vietnam Co. Ltd124. SNG INVESTMENTS YATIRIM VE DANIŞMANLIK ANONİM ŞİRKETİ125. Strategy Ark Collective Ltd.126. Technology Services Bahamas Limited127. Tigetwit Ltd129. Verdant Canyon Capital LLC130. West Innovative Barista Ltd.131. West Realm Shires Financial Services Inc.132. West Realm Shires Services Inc.133. Western Concord Enterprises Ltd.134. Zubr Exchange Ltd风险提示及免责条款市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1102,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3554706675221676","authorId":"3554706675221676","name":"KKKH","avatar":"https://static.tigerbbs.com/bc4b63314aeb5c05100a802a4dac15b7","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3554706675221676","idStr":"3554706675221676"},"content":"后续会咋样？说说看法 [流泪]","text":"后续会咋样？说说看法 [流泪]","html":"后续会咋样？说说看法 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class=\"h-time\">2023-05-26 20:25</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>重磅数据</strong></p><p><strong>“美联储最关心的通货膨胀指标”——美国4月核心PCE物价指数月率0.4%，创2023年1月以来新高。预期0.30%，前值0.30%。</strong></p><blockquote>机构点评：通胀是一个问题，而消费依然火热。美联储将再次加息，目前6月份加息的可能性为53.47%。</blockquote><blockquote>MarketWatch经济学家表示，美国4月PCE物价指数月率上涨0.4%，更广泛的通胀率似乎已经停留在4%-5%的区间，这让美联储是否继续加息的决定变得更加复杂。4月PCE物价指数年率从上个月的4.2%升至4.4%。今年较低的汽油价格和较慢的食品价格上涨帮助降低了总体通胀率。然而，不包括食品和能源的核心PCE指数月率由0.3%升至0.4%，表明降低通胀的进展可能已经停滞，核心PCE年率则从4.6%小幅上升至4.7%。</blockquote><p><strong>美国4月个人支出月率0.8%，创2023年1月以来新高。预期0.40%，前值0.00%。</strong></p><p><strong>美国4月耐用品订单月率1.1%，预期-1.0%，前值3.20%。</strong></p><p>数据发布后，美股三大指数期货集体上涨。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa4cb38cbc2fdaebe65d01de95597214\" title=\"\" tg-width=\"889\" tg-height=\"302\"/></p><p><strong>盘前行情</strong></p><p>拼多多大涨超14%。一季度，拼多多营收同比增长58.2%至人民币376.4亿元，远高于预期的319.81亿元；按非美国公认会计准则计，净利润同比劲升141%至人民币101.3亿元，合调整后每股收益人民币6.92元，远高于预期的人民币4.36元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ec084d8c1e4f3eac549cb54914e956d9\" title=\"\" tg-width=\"449\" tg-height=\"123\"/></p><p>迈威尔科技大涨超17%，2024财年Q1营收13.2亿美元，净亏损1.69亿美元；Q2营收指引好于预期，预计2024财年人工智能营收将取得两位数的同比增幅。</p><p>法拉第未来涨超3%，FF 91成功通过FMVSS碰撞测试，第一阶段交付计划于美国时间5月31日开始。</p><p>福特汽车涨近3%，福特与特斯拉达成一项协议，允许其北美电动汽车客户使用特斯拉超级充电站网络。</p><p>台积电涨0.54%，消息称台积电正洽谈从德国政府获得补贴，以覆盖其德国新半导体工厂50%的建造成本。</p><p>好市多跌0.37%，2023财年Q3营收同比增长1.9%至536.5，净利润同比下降3.8%至13亿元，均不及预期；同店销售额仅增长0.3%。</p><p>Ulta Salon跌逾10%，一季度业绩未能达到预期，全年业绩指引也有所下调。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ed4ee39e6b0f45214393093d70ba81a8","relate_stocks":{".DJI":"道琼斯"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1181977410","content_text":"重磅数据“美联储最关心的通货膨胀指标”——美国4月核心PCE物价指数月率0.4%，创2023年1月以来新高。预期0.30%，前值0.30%。机构点评：通胀是一个问题，而消费依然火热。美联储将再次加息，目前6月份加息的可能性为53.47%。MarketWatch经济学家表示，美国4月PCE物价指数月率上涨0.4%，更广泛的通胀率似乎已经停留在4%-5%的区间，这让美联储是否继续加息的决定变得更加复杂。4月PCE物价指数年率从上个月的4.2%升至4.4%。今年较低的汽油价格和较慢的食品价格上涨帮助降低了总体通胀率。然而，不包括食品和能源的核心PCE指数月率由0.3%升至0.4%，表明降低通胀的进展可能已经停滞，核心PCE年率则从4.6%小幅上升至4.7%。美国4月个人支出月率0.8%，创2023年1月以来新高。预期0.40%，前值0.00%。美国4月耐用品订单月率1.1%，预期-1.0%，前值3.20%。数据发布后，美股三大指数期货集体上涨。盘前行情拼多多大涨超14%。一季度，拼多多营收同比增长58.2%至人民币376.4亿元，远高于预期的319.81亿元；按非美国公认会计准则计，净利润同比劲升141%至人民币101.3亿元，合调整后每股收益人民币6.92元，远高于预期的人民币4.36元。迈威尔科技大涨超17%，2024财年Q1营收13.2亿美元，净亏损1.69亿美元；Q2营收指引好于预期，预计2024财年人工智能营收将取得两位数的同比增幅。法拉第未来涨超3%，FF 91成功通过FMVSS碰撞测试，第一阶段交付计划于美国时间5月31日开始。福特汽车涨近3%，福特与特斯拉达成一项协议，允许其北美电动汽车客户使用特斯拉超级充电站网络。台积电涨0.54%，消息称台积电正洽谈从德国政府获得补贴，以覆盖其德国新半导体工厂50%的建造成本。好市多跌0.37%，2023财年Q3营收同比增长1.9%至536.5，净利润同比下降3.8%至13亿元，均不及预期；同店销售额仅增长0.3%。Ulta Salon跌逾10%，一季度业绩未能达到预期，全年业绩指引也有所下调。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1423,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3458169345638322","authorId":"3458169345638322","name":"翡冷翠....","avatar":"https://static.tigerbbs.com/603f73408369135d75286c9b365403ec","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3458169345638322","idStr":"3458169345638322"},"content":"不会吧，钱流到美国也不是都买股票呀，很大一部分还是入了国债的。中国现在都开始买美国国债了。","text":"不会吧，钱流到美国也不是都买股票呀，很大一部分还是入了国债的。中国现在都开始买美国国债了。","html":"不会吧，钱流到美国也不是都买股票呀，很大一部分还是入了国债的。中国现在都开始买美国国债了。"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":914724878,"gmtCreate":1581513512294,"gmtModify":1704344357555,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"<a 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10:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1171147611","media":"王铮Silvia","summary":"6月2日晚，$英伟达$CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。如今，这种情况正在全世界发生。","content":"<html><head></head><body><p>6月2日晚，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cee3213ec4485da8d2a8b01e47f4aedf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p><strong>生成式AI及其影响</strong></p><p><strong>英伟达的蓝图和接下来会发生什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。</p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能在这里——台湾。台湾是我们珍视的合作伙伴的家园；实际上，这就是所有英伟达做的事情的起点，我们的伙伴和我们一起将它带到世界；台湾和我们的合作伙伴创造了这个世界的AI 基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。</p><p style=\"text-align: justify;\">什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。</p><p><strong>计算的构造性转变将再次发生</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本已降低100万倍</strong></p><p><strong>60年里见证了两三次计算的构造性转变</strong></p><p><strong>我们即将再次看到这种情况发生</strong></p><p>这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。</p><p style=\"text-align: justify;\">你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a> System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。</p><p><strong>加速计算的降本经济学</strong></p><p>这里正在发生两件基本的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，这种情况正在全世界发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。</p><p style=\"text-align: justify;\">很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。</p><p><strong>计算软件必须重写</strong></p><p><strong>我们已有350个库供使用</strong></p><p>加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。</p><p style=\"text-align: justify;\">Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。</p><p><strong>CUDA已经达到良性循环</strong></p><p><strong>拥有全球500万开发者，服务于每个行业</strong></p><p>当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。</p><p><strong>过去10年</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本降低100万倍</strong></p><p>每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。</p><p><strong>正在发生的变化</strong></p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用</strong></p><p><strong>超级计算机已演变为数据中心</strong></p><p><strong>生产token，成为AI工厂</strong></p><p>这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。</p><p style=\"text-align: justify;\">到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。</p><p style=\"text-align: justify;\">请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。</p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用程序</strong></p><p>正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">还记得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。</p><p style=\"text-align: justify;\">你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。</p><p style=\"text-align: justify;\">当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。</p><p style=\"text-align: justify;\">你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。</p><p><strong>过去指令编写的应用</strong></p><p><strong>变成了组建AI团队的应用</strong></p><p>在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。</p><p style=\"text-align: justify;\">有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。</p><p style=\"text-align: justify;\">很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。</p><p style=\"text-align: justify;\">你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。</p><p><strong>不止Agent，还有数字人类</strong></p><p>然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。</p><p style=\"text-align: justify;\">视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。</p><p><strong>PC将成为非常重要的AI平台</strong></p><p>非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。</p><p><strong>为下一阶段AI而生</strong></p><p><strong>从Blackwell到Ruben</strong></p><p><strong>为每种类型的<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>系统创建平台</strong></p><p><strong>下一阶段AI将理解物理世界</strong></p><p><strong>Blackwell为此而生</strong></p><p>那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">女士们、先生们，这就是Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。</p><p><strong>Blackwell将能耗降至3/1000</strong></p><p>而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。</p><p style=\"text-align: justify;\">1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。</p><p><strong>DGX系统如何构建</strong></p><p><strong>数百万个GPU的数据中心时代即将到来</strong></p><p>所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。</p><p style=\"text-align: justify;\">但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。</p><p style=\"text-align: justify;\">Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。</p><p style=\"text-align: justify;\">数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~</p><p><strong>每年上新的节奏</strong></p><p><strong>明年是Blackwell Ultra</strong></p><p>Blackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell平台已经在这里了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。</p><p style=\"text-align: justify;\">台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。</p><p style=\"text-align: justify;\">明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。</p><p><strong>下一代平台叫Rubin</strong></p><p>往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。</p><p><strong>机器人技术时代已经到来</strong></p><p><strong>在Omniverse中机器人学习如何成为机器人</strong></p><p>让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。</p><p style=\"text-align: justify;\">机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。</p><p style=\"text-align: justify;\">全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。</p><p><strong>为每种类型的机器人系统创建平台</strong></p><p>我们将以几种方式服务市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，也有为<a href=\"https://laohu8.com/S/PLC\">PLC</a>（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。</p><p><strong>全球制造巨头</strong></p><p><strong>如何用AI建造机器人工厂</strong></p><p>好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。</p><p style=\"text-align: justify;\">和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，<a href=\"https://laohu8.com/S/00285\">比亚迪电子</a>正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！</p></body></html>","source":"lsy1717382766275","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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基础设施。今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工智能AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。计算的构造性转变将再次发生特定算法的计算边际成本已降低100万倍60年里见证了两三次计算的构造性转变我们即将再次看到这种情况发生这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。IBM System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。加速计算的降本经济学这里正在发生两件基本的事情。第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。如今，这种情况正在全世界发生。嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。计算软件必须重写我们已有350个库供使用加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。台积电（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。就在上周，谷歌宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。CUDA已经达到良性循环拥有全球500万开发者，服务于每个行业当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。过去10年特定算法的计算边际成本降低100万倍每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。正在发生的变化计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用超级计算机已演变为数据中心生产token，成为AI工厂这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·特斯拉发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用程序正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。还记得微软为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。过去指令编写的应用变成了组建AI团队的应用在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。不止Agent，还有数字人类然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。PC将成为非常重要的AI平台非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。为下一阶段AI而生从Blackwell到Ruben为每种类型的机器人系统创建平台下一阶段AI将理解物理世界Blackwell为此而生那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。女士们、先生们，这就是Blackwell。Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。Blackwell将能耗降至3/1000而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。DGX系统如何构建数百万个GPU的数据中心时代即将到来所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~每年上新的节奏明年是Blackwell UltraBlackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。Blackwell平台已经在这里了。我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。下一代平台叫Rubin往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。机器人技术时代已经到来在Omniverse中机器人学习如何成为机器人让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。为每种类型的机器人系统创建平台我们将以几种方式服务市场。首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。当然，也有为PLC（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。全球制造巨头如何用AI建造机器人工厂好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，比亚迪电子正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2796,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":989317887,"gmtCreate":1582722052949,"gmtModify":1704347424929,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"<a 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23:13","market":"us","language":"zh","title":"拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1194392297","media":"老虎资讯综合","summary":"做空机构灰熊(Grizzly Research)发布了针对拼多多的做空报告。","content":"<html><head></head><body><p>周四，拼多多盘中大跌，盘中跌幅超8%，截至发稿跌幅超5%。消息面上，做空机构灰熊(Grizzly Research)早盘发布了针对拼多多的做空报告。灰熊认为：<strong>拼多多是一家“垂死的欺诈公司”，其购物应用程序 TEMU 是巧妙隐藏的间谍软件，对美国国家利益构成紧急安全威胁。</strong></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54f7214bc87479aa847f84e1d1e90767\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39daf43c5978f89bdc8599f16c1fc2b7\" title=\"\" tg-width=\"891\" tg-height=\"358\"/></p><p></p><p><strong>灰熊在报告中对拼多多的主要“指控”</strong></p><p><strong>1，拼多多旗下的 Temu 应用程序具有恶意软件的全部特征。</strong>Temu具有隐藏功能，可以在用户不知情的情况下进行大规模的数据窃取。Temu曾被Google Play商店下架，拼多多通过删除“有问题的部分”恢复了使用，强烈表明了恶意意图。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/22040d2a9de0ec07edd7c7954cb93de9\" title=\"\" tg-width=\"956\" tg-height=\"381\"/></p><p><strong>2，Temu模式无法持续。</strong>估计Temu每个订单损失 30 美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" tg-height=\"245\"/></p><p><strong>6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。</strong>在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f5aa8caee15b0055b523a8693e44b125\" title=\"\" tg-width=\"939\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。</strong>同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c48df925a2a7d48532f6f192e47197c\" title=\"\" tg-width=\"954\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。</strong>6 月份 DAU 同比下降超过 20%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/238a13d41c9c2a24173a5f5706d29f26\" title=\"\" tg-width=\"955\" tg-height=\"671\"/></p><p><strong>9，拼多多大量股份下落不明。</strong>据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。</p><p><strong>结论：拼多多股票面临危险</strong></p><p style=\"text-align: start;\">在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。</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>拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”</title>\n<style 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美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" 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TikTok危险得多。3，拼多多是一个会计“黑匣子”。拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。4，审计员毫无价值。前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。⑴当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；⑵拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；⑶媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。6 月份 DAU 同比下降超过 20%。9，拼多多大量股份下落不明。据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。结论：拼多多股票面临危险在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1711,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":183050605482024,"gmtCreate":1685709793261,"gmtModify":1685709794915,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"就业增加，经济强劲，加息概率加大！失业增加，经济形势不好，降息概率加大！这矛盾的数据怎么看？","listText":"就业增加，经济强劲，加息概率加大！失业增加，经济形势不好，降息概率加大！这矛盾的数据怎么看？","text":"就业增加，经济强劲，加息概率加大！失业增加，经济形势不好，降息概率加大！这矛盾的数据怎么看？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/183050605482024","repostId":"1135227342","repostType":2,"repost":{"id":"1135227342","kind":"news","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":1685709028,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1135227342?lang=&edition=full","pubTime":"2023-06-02 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11:08","market":"us","language":"zh","title":"“赌徒”马斯克：赌性坚强","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1199492697","media":"华尔街见闻","summary":"马斯克是站在悬崖边上的人，是一个孤注一掷的赌徒。","content":"<html><head></head><body><p>美团创始人王兴曾讲过这样一个故事，<a href=\"https://laohu8.com/S/300750\">宁德时代</a>老板曾毓群的办公室里挂着一幅字“赌性坚强”。<br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1615b54a74e396249154a68fa055bb25\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"472\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当有人调侃地问曾毓群：“你为什么不挂爱拼才会赢呢”。曾毓群正色道：“光拼是不够的，那是体力活；赌才是脑力活”。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里的赌，不是“赌博”，说的是对任何事，只要判断清楚方向，就要坚持到底的勇气。</p><p style=\"text-align: justify;\">而马斯克也一直践行着“赌性坚强”这个词。他在采访中多次说，<strong>不去冒险才是最大的危险。</strong>赌徒尚且博概率，但是马斯克的事业没有概率可循。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>短短24小时，推特、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>和“星舰”三个赌局轮番上演。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">当地时间4月19日美股盘后，特斯拉公布了一季度财报，净利润大跌24%，毛利率跌破20%，投资者大惊，特斯拉的未来该怎么走？</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克则表示，价格战还将继续，甚至做好了“零利润卖车”的准备，要跟规模死磕到底，未来要通过自动驾驶获取利润。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克24小时内的第一大赌局：<strong>以低利润率交付大量汽车，通过自动驾驶获利。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">仅仅几小时后，当地时间4月20日8时33分，马斯克的“星舰”首次升空之旅仅仅持续了近4分钟。被网友称为“价值30亿美元的烟花”。</p><p style=\"text-align: justify;\">但马斯克立刻发文祝贺自己的团队称，星舰的首次试射“激动人心”，“学到了很多”，有助于几个月后的下一次尝试。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/82375253866933c6f932ad4f3de7500e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"700\" tg-height=\"473\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克24小时内的第二大赌局：<strong>继续掷千金豪“赌”下一次星舰发射会成功，圆梦火星。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而就在同一日，推特也快要炸了，各行各业的名人大咖们的推特蓝V认证都消失了。</p><p style=\"text-align: justify;\">有网友开玩笑称，马斯克想要靠付费蓝标，给SpaceX筹经费，助力火星计划啊。</p><p style=\"text-align: justify;\">有网友指责推特为了钱，忽视了认证最开始存在的目的，是防止有人假冒他人进行诈骗。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/612727df229a60a3f3ca6609f9d0b0ca\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1079\" tg-height=\"719\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但马斯克不顾各方指责，坚持推特蓝V认证付费制，此为其24小时的第三大赌注：<strong>豪赌推特能快速实现收支平衡，市值有望增长十倍以上，有朝一日将达到2500亿美元。<br/><br/>马斯克的赌徒心态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克是站在悬崖边上的人，是一个孤注一掷的赌徒。</p><p style=\"text-align: justify;\">对常人来说，没有政府支持，不是科学家，想凭一己之力， 造火箭，飞火星，星际移民，简直痴人说梦，但是马斯克却固执地相信自己能带领人类移民火星。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>马斯克是疯子，是可怕的偏执狂。</strong>火箭发射屡屡失败，前两次创业成功获得的亿万美金，随着火箭爆炸而消失无踪。</p><p style=\"text-align: justify;\">他把大部分的钱投进特斯拉。2010年，因为在研发上过度投入，他的特斯拉项目也濒临破产。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了筹集资金，当年6月特斯拉在纳斯达克上市。但《<a href=\"https://laohu8.com/S/NYT\">纽约时报</a>》在算了一笔账后认为，其实马斯克的身家已经败光。</p><p style=\"text-align: justify;\">越来越多的人开始置疑他，认为他是自杀式创业，注定会失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">但马斯克不以为然，他在采访中多次说，<strong>不去冒险才是最大的危险。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">有人说，天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往，马斯克所做的一切皆是利益。</p><p style=\"text-align: justify;\">但不可否认的是，从特斯拉到SpaceX，马斯克为众多企业创造了一个又一个“风口”，改写了一个又一个行业的游戏规则。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们无法简单的用“好”或“坏”来评价马斯克，或许孤注一掷的“赌徒”是对他最好的形容词。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么马斯克现在在赌什么？<br/></p><p><strong>特斯拉的自动驾驶</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">4月20日凌晨，特斯拉一季报显示，总毛利率跌破20%至19.3%，第二天，股价大跌近10%，市值蒸发了超3800亿元人民币。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/97723eec1108716a0bd240f21d9f49ba\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"665\" tg-height=\"595\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但这一切似乎都在马斯克的计划之内，下一轮的价格战已经打响。</p><p style=\"text-align: justify;\">一季报发布前，特斯拉宣布今年在美国第六次降价，Model 3和Model Y等“平民最畅销车型”降价幅度在4.7%-6%，Model 3后驱版的最低售价正式跌破4万美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">在财报后的电话会上，马斯克说：“尽管今年初的降价策略，对盈利能力造成了重大影响，<strong>但特斯拉将继续降价以刺激需求。未来12个月里，价格竞争依然激烈</strong>”。</p><p style=\"text-align: justify;\">对马斯克来说，造车只是基础，现在卖车只为销量。而自动驾驶才是他堵的未来盈利方向。<br/><br/>“就像在打地基，以较低的利润率交付大量的汽车，未来会通过自动驾驶获取利润。”马斯克如是说，“<strong>如果 FSD（特斯拉自动驾驶功能）未来成功了，甚至有可能零利润卖车。我们还有储能和保险等其他公司没有的持续收入来源</strong>”。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克曾预测在2018年，特斯拉汽车将能够实现从洛杉矶到纽约的自动驾驶。</p><p style=\"text-align: justify;\">2019年，马斯克又承诺，不久的将来，所有特斯拉都将成为功能完备的自动驾驶汽车，并预测到2020年底将有100万辆特斯拉<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>出租车上路。</p><p style=\"text-align: justify;\">2022年上半年，马斯克在能源会议上再次表示，他的目标是在2022年底前能完善特斯拉的自动驾驶技术，并称他认为这一技术能很快就能在美国甚至欧洲广泛运用。</p><p style=\"text-align: justify;\">一次又一次“画饼”，让不少投资者开始怀疑马斯克究竟能否研发出自动驾驶。</p><p style=\"text-align: justify;\">且现在特斯拉的自动驾驶深陷舆论风波，监管机构的担忧与隐私调查接踵而至。</p><p style=\"text-align: justify;\">但马斯克丝毫不在意，称特斯拉将利用AI技术训练车辆自动驾驶，“特斯拉在汽车安全自动驾驶方面开发的AI技术显然是有用的。”</p><p style=\"text-align: justify;\">哪怕Autopilot开发进度屡次拖延。马斯克依旧认为，FSD Beta版的改进正有条不紊进行，今年会搞定。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克不改初衷，始终坚持押注自动化驾驶的未来，让他的“赌性坚强”得以体现。</p><p style=\"text-align: justify;\">不可否认的是，近年来，自动驾驶一直是各大新能源车企竞相争抢的赛道。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论是继续降价还是FSD即将登场，马斯克都改变了新能源车企的游戏规则，让越发“内卷”的赛道，进入了“生存者”游戏。<br/><br/><strong>豪赌一个火星梦</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">大家都知道，马斯克还有一个将人类送上火星，使大家成为“星系人”的梦，而成立于2002年的SpaceX就寄托了马斯克的这一梦想。</p><p style=\"text-align: justify;\">民间流传着一种说法，“<strong>马斯克造火箭的吸引力在哪？不怕炸。</strong>”</p><p style=\"text-align: justify;\">SpaceX的火箭发射彻底改变航空业追求成功的文化，因为在马斯克看来，造火箭需要——在爆炸中快速试错，快速迭代。</p><p style=\"text-align: justify;\">从星舰的原型机SN系列的爆炸解体频率便可窥见端倪——失败了11次。</p><p style=\"text-align: justify;\">而此次“星舰”发射短短4分钟后的爆炸，也让”马斯克的“赌性”再次体现的淋漓尽致。</p><p style=\"text-align: justify;\">当地时间4月20日8时33分，万众瞩目下，“星舰”首次升空，不久开始失控，最后在墨西哥湾38000米左右的高空旋转下坠，并最终爆炸，前后仅有四分钟。</p><p style=\"text-align: justify;\">但发射基地现场传出的却是阵阵掌声和欢呼声，一名员工甚至开香槟庆祝。</p><p style=\"text-align: justify;\">外界也不吝褒奖，《华盛顿邮报》评论称，即使以爆炸告终，也是一次低调的成功。有航天专家说，这是SpaceX践行“失败成功学”的典型案例。</p><p style=\"text-align: justify;\">或许，对马斯克而言火箭爆炸才是真正的“低成本”，也是SpaceX的护城河。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克对于星舰的要求——物美价廉，可重复使用，要让发射的成本降低到几百万美元：航天材料、发动机、芯片等等均体现了能省则省的要求。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>利用民品工业体系和产品来降低军事成本的操作，近乎改写了火箭的发展史。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在SpaceX之前，火箭发射是一件成本极高的事情。60年的苏联“联盟”飞船发射一公斤载荷上天的成本是6500美元，美国发射一公斤载荷的成本则高达50000多美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而最新的“猎鹰9号”和“猎鹰重型”则已经可以把成本下探到3000美元以下，最低只要不到1600美元。如果“星舰”成熟，这个价格将会跌到200美元/公斤的水平。</p><p style=\"text-align: justify;\">2021年4月17日，美国宇航局宣布，SpaceX成为美国“阿尔忒弥斯”登月计划“载人登陆系统”（即载人登月舱）的唯一承包商。</p><p style=\"text-align: justify;\">选中SpaceX的一个重要原因，正是它无以伦比的经济性。</p><p style=\"text-align: justify;\">“星舰”首次试射成本约30亿美元。南加州大学<a href=\"https://laohu8.com/S/603698\">航天工程</a>教授Garrett Reisman认为，<strong>尽管发射火箭要花很多钱，但NASA的人工工资可能更贵。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这也恰恰说明了<strong>马斯克将创投思维运用到了航天领域</strong>。创投圈普遍为冒险思维主导，资金会在项目还没有真正起步的进场，业界其实对项目失败习以为常。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦成功了就是“里程碑”，公司估值会迅速攀升，获得更多投资去尝试更多的事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>与一次成功便可获得的巨大收益相比，单次飞行试验的风险很小。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">NASA局长Bill Nelson向SpaceX表示祝贺，他在推特上写道：</p><blockquote>“历史上每一项伟大成就都伴随一定程度的预期风险，因为风险越大，回报越大。”</blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b41d416846e2e06bd6e7aeb34d177b09\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"924\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">SpaceX的独特之处也在于其敢于试错、愈错愈试的理念。而星舰首飞爆炸或许也是SpaceX对“失败成功学”又一注脚。<br/><br/><strong>马斯克的400亿推特豪赌</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在马斯克追求太空旅行和梦想的同时，还紧握着舆论工具——推特。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克坚信推特市值在他手上可以狂飙十倍以上，同时他还可以把推特打造成用户财务生活的中心，完成他的数字银行梦。</p><p style=\"text-align: justify;\">大概在一周前，马斯克对没有付费的蓝V账号下了“最后通牒”：如果在4月20日之前还没有交费的话，你的推特蓝V认证可就没有了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcbcdda2128f06f2a53120ac4a54f3b2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"590\" tg-height=\"135\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>4月20日一到，包括比尔·盖茨、推特创始人Jack Dorsey及Lady Gaga、Beyonce等各行各业的大咖基本都因为没交钱而掉V了。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6c7b4faa5f0633457fb65812ed1e4d9\" alt=\"比尔盖茨蓝V认证消失\" title=\"比尔盖茨蓝V认证消失\" tg-width=\"593\" tg-height=\"321\"/><span>比尔盖茨蓝V认证消失</span></p><p style=\"text-align: center;\"><br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/66707657f8b7730d9d2556c051dc8138\" alt=\"Jack Dorsey蓝V认证消失\" title=\"Jack Dorsey蓝V认证消失\" tg-width=\"596\" tg-height=\"366\"/><span>Jack Dorsey蓝V认证消失</span></p><p style=\"text-align: justify;\">众所周知，在马斯克440亿收购推特后，就开启了一系列大刀阔斧的改革，其中就包括“蓝V认证”，价格为：</p><blockquote>包月套餐为每月7.99美元，包年价格为84美元。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">此前仅适用于各界名人的认证现在只要给钱任何人都能有。马斯克希望借此为推特增加收入，弥补广告收入的流失，让推特趋于收支平衡。</p><p style=\"text-align: justify;\">“一部分是为了<strong>公司的收入</strong>，一部分是为了<strong>支付认证</strong>。” 马斯克曾这样描述&#34;蓝V&#34;改革。</p><p style=\"text-align: justify;\">在3月发给员工的内部邮件中，马斯克承认推特当前估值已经腰斩降至200亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，马斯克毫不怀疑在自己一系列解雇三分之二的员工、“血洗”管理层”等“猛如虎”的降本操作下，推特市值能增长十倍以上，有朝一日将达到2500亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而“支付认证”也正是马斯克推特这场豪赌背后的目的之二——数字银行梦。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年11月，推特向美国财政部提交了申请文件，希望成为支付处理商。3月底，马斯克向推特员工又一次说了宏伟计划——成为用户财务生活的中心。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克的未来愿景是，推特用户可以轻松地互相转账，通过应用程序赚取存款利息，这与其最初对X.com的设想非常相似。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像他在特斯拉所做的那样，马斯克押注于推特拥有巨大的增长潜力，<strong>并为该公司摆脱对广告业务的依赖绘制了路线图。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这是他认为应该提高推特估值的核心理由。马斯克去年在一次会议上谈到他对推特的雄心时说：</p><blockquote>我在2000年7月写了一份产品计划，当时我认为X.com有可能成为世界上最有价值的<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>。我将执行22年前为X.com制定的计划，并进行改进。</blockquote><p><strong>尾声</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">2014年9月，特斯拉总部办公室里，张一鸣、傅盛等一群中国创业者，曾经问马斯克：</p><p style=\"text-align: justify;\">“你决定创办特斯拉时电动车还不火，哪些因素让你觉得它是个机会?”</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克回答道：<strong>“我从来没觉得它是个好机会，反而，我一直觉得做特斯拉的失败率比成功率大得多。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">他顿了顿，又补了一句：<strong>“我只是觉得，这是应该要去做的事情，不想苦等别人来实现。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">只要认准了某个方向，对于赌徒马斯克来说或许就不存在所谓的失败，因为对他而言不去做才是失败。</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>“赌徒”马斯克：赌性坚强</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=\"meta\">\n\n2023-04-28 11:08 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>美团创始人王兴曾讲过这样一个故事，宁德时代老板曾毓群的办公室里挂着一幅字“赌性坚强”。当有人调侃地问曾毓群：“你为什么不挂爱拼才会赢呢”。曾毓群正色道：“光拼是不够的，那是体力活；赌才是脑力活”。这里的赌，不是“赌博”，说的是对任何事，只要判断清楚方向，就要坚持到底的勇气。而马斯克也一直践行着“赌性坚强”这个词。他在采访中多次说，不去冒险才是最大的危险。赌徒尚且博概率，但是马斯克的事业没有概率可循...</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/c8ed6a20950c7c875176c61f43d3b662","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1199492697","content_text":"美团创始人王兴曾讲过这样一个故事，宁德时代老板曾毓群的办公室里挂着一幅字“赌性坚强”。当有人调侃地问曾毓群：“你为什么不挂爱拼才会赢呢”。曾毓群正色道：“光拼是不够的，那是体力活；赌才是脑力活”。这里的赌，不是“赌博”，说的是对任何事，只要判断清楚方向，就要坚持到底的勇气。而马斯克也一直践行着“赌性坚强”这个词。他在采访中多次说，不去冒险才是最大的危险。赌徒尚且博概率，但是马斯克的事业没有概率可循。 短短24小时，推特、特斯拉和“星舰”三个赌局轮番上演。当地时间4月19日美股盘后，特斯拉公布了一季度财报，净利润大跌24%，毛利率跌破20%，投资者大惊，特斯拉的未来该怎么走？马斯克则表示，价格战还将继续，甚至做好了“零利润卖车”的准备，要跟规模死磕到底，未来要通过自动驾驶获取利润。马斯克24小时内的第一大赌局：以低利润率交付大量汽车，通过自动驾驶获利。仅仅几小时后，当地时间4月20日8时33分，马斯克的“星舰”首次升空之旅仅仅持续了近4分钟。被网友称为“价值30亿美元的烟花”。但马斯克立刻发文祝贺自己的团队称，星舰的首次试射“激动人心”，“学到了很多”，有助于几个月后的下一次尝试。图片马斯克24小时内的第二大赌局：继续掷千金豪“赌”下一次星舰发射会成功，圆梦火星。而就在同一日，推特也快要炸了，各行各业的名人大咖们的推特蓝V认证都消失了。有网友开玩笑称，马斯克想要靠付费蓝标，给SpaceX筹经费，助力火星计划啊。有网友指责推特为了钱，忽视了认证最开始存在的目的，是防止有人假冒他人进行诈骗。但马斯克不顾各方指责，坚持推特蓝V认证付费制，此为其24小时的第三大赌注：豪赌推特能快速实现收支平衡，市值有望增长十倍以上，有朝一日将达到2500亿美元。马斯克的赌徒心态马斯克是站在悬崖边上的人，是一个孤注一掷的赌徒。对常人来说，没有政府支持，不是科学家，想凭一己之力， 造火箭，飞火星，星际移民，简直痴人说梦，但是马斯克却固执地相信自己能带领人类移民火星。马斯克是疯子，是可怕的偏执狂。火箭发射屡屡失败，前两次创业成功获得的亿万美金，随着火箭爆炸而消失无踪。他把大部分的钱投进特斯拉。2010年，因为在研发上过度投入，他的特斯拉项目也濒临破产。为了筹集资金，当年6月特斯拉在纳斯达克上市。但《纽约时报》在算了一笔账后认为，其实马斯克的身家已经败光。越来越多的人开始置疑他，认为他是自杀式创业，注定会失败。但马斯克不以为然，他在采访中多次说，不去冒险才是最大的危险。有人说，天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往，马斯克所做的一切皆是利益。但不可否认的是，从特斯拉到SpaceX，马斯克为众多企业创造了一个又一个“风口”，改写了一个又一个行业的游戏规则。我们无法简单的用“好”或“坏”来评价马斯克，或许孤注一掷的“赌徒”是对他最好的形容词。那么马斯克现在在赌什么？特斯拉的自动驾驶4月20日凌晨，特斯拉一季报显示，总毛利率跌破20%至19.3%，第二天，股价大跌近10%，市值蒸发了超3800亿元人民币。但这一切似乎都在马斯克的计划之内，下一轮的价格战已经打响。一季报发布前，特斯拉宣布今年在美国第六次降价，Model 3和Model Y等“平民最畅销车型”降价幅度在4.7%-6%，Model 3后驱版的最低售价正式跌破4万美元。在财报后的电话会上，马斯克说：“尽管今年初的降价策略，对盈利能力造成了重大影响，但特斯拉将继续降价以刺激需求。未来12个月里，价格竞争依然激烈”。对马斯克来说，造车只是基础，现在卖车只为销量。而自动驾驶才是他堵的未来盈利方向。“就像在打地基，以较低的利润率交付大量的汽车，未来会通过自动驾驶获取利润。”马斯克如是说，“如果 FSD（特斯拉自动驾驶功能）未来成功了，甚至有可能零利润卖车。我们还有储能和保险等其他公司没有的持续收入来源”。马斯克曾预测在2018年，特斯拉汽车将能够实现从洛杉矶到纽约的自动驾驶。2019年，马斯克又承诺，不久的将来，所有特斯拉都将成为功能完备的自动驾驶汽车，并预测到2020年底将有100万辆特斯拉机器人出租车上路。2022年上半年，马斯克在能源会议上再次表示，他的目标是在2022年底前能完善特斯拉的自动驾驶技术，并称他认为这一技术能很快就能在美国甚至欧洲广泛运用。一次又一次“画饼”，让不少投资者开始怀疑马斯克究竟能否研发出自动驾驶。且现在特斯拉的自动驾驶深陷舆论风波，监管机构的担忧与隐私调查接踵而至。但马斯克丝毫不在意，称特斯拉将利用AI技术训练车辆自动驾驶，“特斯拉在汽车安全自动驾驶方面开发的AI技术显然是有用的。”哪怕Autopilot开发进度屡次拖延。马斯克依旧认为，FSD Beta版的改进正有条不紊进行，今年会搞定。马斯克不改初衷，始终坚持押注自动化驾驶的未来，让他的“赌性坚强”得以体现。不可否认的是，近年来，自动驾驶一直是各大新能源车企竞相争抢的赛道。无论是继续降价还是FSD即将登场，马斯克都改变了新能源车企的游戏规则，让越发“内卷”的赛道，进入了“生存者”游戏。豪赌一个火星梦大家都知道，马斯克还有一个将人类送上火星，使大家成为“星系人”的梦，而成立于2002年的SpaceX就寄托了马斯克的这一梦想。民间流传着一种说法，“马斯克造火箭的吸引力在哪？不怕炸。”SpaceX的火箭发射彻底改变航空业追求成功的文化，因为在马斯克看来，造火箭需要——在爆炸中快速试错，快速迭代。从星舰的原型机SN系列的爆炸解体频率便可窥见端倪——失败了11次。而此次“星舰”发射短短4分钟后的爆炸，也让”马斯克的“赌性”再次体现的淋漓尽致。当地时间4月20日8时33分，万众瞩目下，“星舰”首次升空，不久开始失控，最后在墨西哥湾38000米左右的高空旋转下坠，并最终爆炸，前后仅有四分钟。但发射基地现场传出的却是阵阵掌声和欢呼声，一名员工甚至开香槟庆祝。外界也不吝褒奖，《华盛顿邮报》评论称，即使以爆炸告终，也是一次低调的成功。有航天专家说，这是SpaceX践行“失败成功学”的典型案例。或许，对马斯克而言火箭爆炸才是真正的“低成本”，也是SpaceX的护城河。马斯克对于星舰的要求——物美价廉，可重复使用，要让发射的成本降低到几百万美元：航天材料、发动机、芯片等等均体现了能省则省的要求。利用民品工业体系和产品来降低军事成本的操作，近乎改写了火箭的发展史。在SpaceX之前，火箭发射是一件成本极高的事情。60年的苏联“联盟”飞船发射一公斤载荷上天的成本是6500美元，美国发射一公斤载荷的成本则高达50000多美元。而最新的“猎鹰9号”和“猎鹰重型”则已经可以把成本下探到3000美元以下，最低只要不到1600美元。如果“星舰”成熟，这个价格将会跌到200美元/公斤的水平。2021年4月17日，美国宇航局宣布，SpaceX成为美国“阿尔忒弥斯”登月计划“载人登陆系统”（即载人登月舱）的唯一承包商。选中SpaceX的一个重要原因，正是它无以伦比的经济性。“星舰”首次试射成本约30亿美元。南加州大学航天工程教授Garrett Reisman认为，尽管发射火箭要花很多钱，但NASA的人工工资可能更贵。这也恰恰说明了马斯克将创投思维运用到了航天领域。创投圈普遍为冒险思维主导，资金会在项目还没有真正起步的进场，业界其实对项目失败习以为常。一旦成功了就是“里程碑”，公司估值会迅速攀升，获得更多投资去尝试更多的事。与一次成功便可获得的巨大收益相比，单次飞行试验的风险很小。NASA局长Bill Nelson向SpaceX表示祝贺，他在推特上写道：“历史上每一项伟大成就都伴随一定程度的预期风险，因为风险越大，回报越大。”图片SpaceX的独特之处也在于其敢于试错、愈错愈试的理念。而星舰首飞爆炸或许也是SpaceX对“失败成功学”又一注脚。马斯克的400亿推特豪赌在马斯克追求太空旅行和梦想的同时，还紧握着舆论工具——推特。马斯克坚信推特市值在他手上可以狂飙十倍以上，同时他还可以把推特打造成用户财务生活的中心，完成他的数字银行梦。大概在一周前，马斯克对没有付费的蓝V账号下了“最后通牒”：如果在4月20日之前还没有交费的话，你的推特蓝V认证可就没有了。4月20日一到，包括比尔·盖茨、推特创始人Jack Dorsey及Lady Gaga、Beyonce等各行各业的大咖基本都因为没交钱而掉V了。比尔盖茨蓝V认证消失Jack Dorsey蓝V认证消失众所周知，在马斯克440亿收购推特后，就开启了一系列大刀阔斧的改革，其中就包括“蓝V认证”，价格为：包月套餐为每月7.99美元，包年价格为84美元。此前仅适用于各界名人的认证现在只要给钱任何人都能有。马斯克希望借此为推特增加收入，弥补广告收入的流失，让推特趋于收支平衡。“一部分是为了公司的收入，一部分是为了支付认证。” 马斯克曾这样描述\"蓝V\"改革。在3月发给员工的内部邮件中，马斯克承认推特当前估值已经腰斩降至200亿美元。然而，马斯克毫不怀疑在自己一系列解雇三分之二的员工、“血洗”管理层”等“猛如虎”的降本操作下，推特市值能增长十倍以上，有朝一日将达到2500亿美元。而“支付认证”也正是马斯克推特这场豪赌背后的目的之二——数字银行梦。去年11月，推特向美国财政部提交了申请文件，希望成为支付处理商。3月底，马斯克向推特员工又一次说了宏伟计划——成为用户财务生活的中心。马斯克的未来愿景是，推特用户可以轻松地互相转账，通过应用程序赚取存款利息，这与其最初对X.com的设想非常相似。就像他在特斯拉所做的那样，马斯克押注于推特拥有巨大的增长潜力，并为该公司摆脱对广告业务的依赖绘制了路线图。这是他认为应该提高推特估值的核心理由。马斯克去年在一次会议上谈到他对推特的雄心时说：我在2000年7月写了一份产品计划，当时我认为X.com有可能成为世界上最有价值的金融机构。我将执行22年前为X.com制定的计划，并进行改进。尾声2014年9月，特斯拉总部办公室里，张一鸣、傅盛等一群中国创业者，曾经问马斯克：“你决定创办特斯拉时电动车还不火，哪些因素让你觉得它是个机会?”马斯克回答道：“我从来没觉得它是个好机会，反而，我一直觉得做特斯拉的失败率比成功率大得多。”他顿了顿，又补了一句：“我只是觉得，这是应该要去做的事情，不想苦等别人来实现。”只要认准了某个方向，对于赌徒马斯克来说或许就不存在所谓的失败，因为对他而言不去做才是失败。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1236,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":627979895,"gmtCreate":1677895748917,"gmtModify":1677895750836,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"3的成本降一半，一样车价也能降的给力！","listText":"3的成本降一半，一样车价也能降的给力！","text":"3的成本降一半，一样车价也能降的给力！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/627979895","repostId":"2316790131","repostType":2,"repost":{"id":"2316790131","kind":"highlight","pubTimestamp":1677887179,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2316790131?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-04 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-5.8，预期-18.0，前值-32.9。1月零售数据公布后，美股三大股指期货短线下挫，纳指期货、标普500指数期货均跌超0.6%，道指期货跌0.5%。数据分析CNBC评美国1月零售销售月率：1月份零售商销售额增幅远高于预期，这表明尽管通胀压力不断上升，但消费者仍坚持消费。美联社评美国1月零售销售月率：美国消费从上个月疲软的假日购物季中反弹，商店和餐馆的销售以近两年来最快的速度增长，突显出经济在物价上涨和美联储多次加息的情况下仍充满韧性。推动这一增长的是汽车销量的跃升，以及餐馆、电子产品商店和家具店的稳健消费。导致汽车生产放缓的一些供应短缺问题已经缓解，越来越多的汽车正逐渐进入经销商的车场。库存增加使经销商能够更多地满足被压抑的汽车需求。美国消费者能否继续愉快地消费将有助于决定今年的经济走势。美联储加息已经提高了抵押贷款和汽车贷款的成本以及信用卡利率。通胀也侵蚀了工人的薪水，限制了他们自由消费的能力。然而，尽管面临种种挑战，消费者仍表现出韧性。金融博客零对冲报评美国1月零售销售月率：在经历了连续两个月的下滑之后，人们普遍认为1月份的零售销售将出现大幅反弹，而美国银行预测者认为零售额将出现更大的增长(环比增长3.0%)。数据公布证明了美国银行的预测是正确的，这是自2021年3月以来的最大涨幅，使零售销售同比增幅升至6.4%。需要提醒的是，所有这些零售销售数据都是名义数据，即未经通胀调整。因此，在开始写消费数据有多“强劲”之前，需考虑一下信用卡债务负担有多“强劲”，而在实际收入连续第32个月下降后，苦苦挣扎的美国人的储蓄率有多“疲弱”。因此，就业人数比预期的要热、通胀比预期热、现在零售额比预期的还要热。鲍威尔需要继续工作了。此外，昨日公布的数据显示，美国1月份的CPI年率达6.4%，而非预期的6.2%，表明通胀比预期的更加顽固，并给美联储继续加息提供了更多动力，因此美国利率峰值很可能高于市场此前预期。纽约联储主席威廉姆斯(John Williams)周二也表示，联邦基金利率的合理峰值在5.00%和5.25%之间，他还指出“我们的工作还没有完成，我们将坚持到底，直到我们的工作完成。”中概股盘前走势热门中概股跌多涨少，阿里巴巴、京东、拼多多跌超1%，蔚来、小鹏汽车、理想汽车、哔哩哔哩跌超2%，知乎跌超3%。百度涨1.7%，爱奇艺涨超2%。重要美股盘前走势公布财报后，Roblox直线拉升涨超16%，第四季度净亏损2.9亿美元，低于市场预期的亏损3.03亿美元。台积电跌近6%，伯克希尔哈撒韦Q4减持86%的台积电持仓。爱彼迎涨近8%，第四季度净利润同比暴增480%至3.19亿美元。特斯拉涨近2%，特斯拉同意向竞争对手开放7500个充电站，以换取美国政府的补贴。苹果跌0.33%，根据监管文件，巴菲特旗下的伯克希尔·哈撒韦增持了2080万股苹果公司股票，价值32亿美元，股权比例提高到了5.8%。巴克莱银行跌超10%，2022年税前利润同比下滑14%，不及市场预期。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":649,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":625840002,"gmtCreate":1676378082506,"gmtModify":1676378084389,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"就是想少干活，多拿钱。","listText":"就是想少干活，多拿钱。","text":"就是想少干活，多拿钱。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625840002","repostId":"1169639825","repostType":2,"repost":{"id":"1169639825","kind":"news","pubTimestamp":1676377699,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1169639825?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-14 20:28","market":"us","language":"zh","title":"特斯拉纽约州工人致信马斯克：要求组建工会，不想当机器人","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1169639825","media":"新浪科技","summary":"这也是马斯克面临的最新劳工挑战。","content":"<html><head></head><body><p>据报道，特斯拉在纽约州的工人正发起一场工会运动，最终可能组建成特斯拉的首个工会。这也是特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）面临的最新劳工挑战。</p><p>今日早些时候，这些位于纽约布法罗（Buffalo）工厂的员工致信马斯克，称他们计划成立工会。这些工人们表示，希望获得更好的工资和工作保障，还希望减少生产压力。</p><p>特斯拉布法罗工厂拥有800多名Autopilot分析师，主要为特斯拉的Autopilot技术标记数据。该工厂的工人向媒体表示，特斯拉监视工人们每项任务花费的时间，以及他们一天中积极工作的时间。有6名工人称，这些举措导致一些工人尽量避免上厕所。</p><p>工会组织委员会成员阿尔·塞利（Al Celli）说：“人们厌倦了这种被当作机器人(10.880,-0.06,-0.55%)的生活。”</p><p>如果他们的行动成功，这将是特斯拉的第一个工会。与其他领先的汽车制造商不同，到目前为止特斯拉成功地抵制了其美国工厂组建工会。</p><p>同时，这场工人运动也代表着美国劳工运动的最新行动。近期，美国的工会运动在亚马逊、苹果和星巴克等长期“非工会公司”取得了一系列胜利。</p><p>纽约工厂工人在致马斯克的信中称：“成立工会将进一步加快世界向可持续能源的过渡，因为这会让我们在工作场所，以及我们为自己设定的目标中拥有发言权。”此外，工人们还提出了一系列限制“反工会”行动的政策，希望特斯拉能够同意。</p><p>对此，马斯克和特斯拉人力资源部门尚未发表评论。</p></body></html>","source":"sina_tech","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=https://finance.sina.com.cn/tech/it/2023-02-14/doc-imyfsncp2485701.shtml><strong>新浪科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>据报道，特斯拉在纽约州的工人正发起一场工会运动，最终可能组建成特斯拉的首个工会。这也是特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）面临的最新劳工挑战。今日早些时候，这些位于纽约布法罗（Buffalo）工厂的员工致信马斯克，称他们计划成立工会。这些工人们表示，希望获得更好的工资和工作保障，还希望减少生产压力。特斯拉布法罗工厂拥有800多名Autopilot分析师，主要为特斯拉的Autopilot...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/tech/it/2023-02-14/doc-imyfsncp2485701.shtml\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/8e544434cfae4f0ed6f07f3846da96f4","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"https://finance.sina.com.cn/tech/it/2023-02-14/doc-imyfsncp2485701.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1169639825","content_text":"据报道，特斯拉在纽约州的工人正发起一场工会运动，最终可能组建成特斯拉的首个工会。这也是特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）面临的最新劳工挑战。今日早些时候，这些位于纽约布法罗（Buffalo）工厂的员工致信马斯克，称他们计划成立工会。这些工人们表示，希望获得更好的工资和工作保障，还希望减少生产压力。特斯拉布法罗工厂拥有800多名Autopilot分析师，主要为特斯拉的Autopilot技术标记数据。该工厂的工人向媒体表示，特斯拉监视工人们每项任务花费的时间，以及他们一天中积极工作的时间。有6名工人称，这些举措导致一些工人尽量避免上厕所。工会组织委员会成员阿尔·塞利（Al Celli）说：“人们厌倦了这种被当作机器人(10.880,-0.06,-0.55%)的生活。”如果他们的行动成功，这将是特斯拉的第一个工会。与其他领先的汽车制造商不同，到目前为止特斯拉成功地抵制了其美国工厂组建工会。同时，这场工人运动也代表着美国劳工运动的最新行动。近期，美国的工会运动在亚马逊、苹果和星巴克等长期“非工会公司”取得了一系列胜利。纽约工厂工人在致马斯克的信中称：“成立工会将进一步加快世界向可持续能源的过渡，因为这会让我们在工作场所，以及我们为自己设定的目标中拥有发言权。”此外，工人们还提出了一系列限制“反工会”行动的政策，希望特斯拉能够同意。对此，马斯克和特斯拉人力资源部门尚未发表评论。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":714,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":667286237,"gmtCreate":1668847361530,"gmtModify":1668849385657,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"说句实话，淘宝现在烂的很，几次购物体验：买的华龙挂面，到家开封后，挂面全碎并且袋还是撕开的！买的红枣，全他妈生虫了，恶心死我了！联系客服，只退货了事，我坚决说要他们处罚无良商户，没有下文！这样的平台能有未来？我就呵呵了。","listText":"说句实话，淘宝现在烂的很，几次购物体验：买的华龙挂面，到家开封后，挂面全碎并且袋还是撕开的！买的红枣，全他妈生虫了，恶心死我了！联系客服，只退货了事，我坚决说要他们处罚无良商户，没有下文！这样的平台能有未来？我就呵呵了。","text":"说句实话，淘宝现在烂的很，几次购物体验：买的华龙挂面，到家开封后，挂面全碎并且袋还是撕开的！买的红枣，全他妈生虫了，恶心死我了！联系客服，只退货了事，我坚决说要他们处罚无良商户，没有下文！这样的平台能有未来？我就呵呵了。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/667286237","repostId":"1151520886","repostType":2,"repost":{"id":"1151520886","kind":"news","pubTimestamp":1668753419,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1151520886?lang=&edition=full","pubTime":"2022-11-18 14:36","market":"us","language":"zh","title":"腾讯、阿里财报释放了哪些信号？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1151520886","media":"异观财经","summary":"投资逻辑是否需要调整？","content":"<html><head></head><body><p>近日，国内互联网巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>集团先后发布了新一季度的财务业绩报告，从这两家公司的各项业务表现中，或许可以对中概互联企业未来的走向有一个大致的判断。</p><p>那么，腾讯与阿里巴巴的最新业绩报告中，分别都释放了信号，投资逻辑是否需要调整？</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d9221dff67fc6217814aeba637c2cc5\" tg-width=\"650\" tg-height=\"429\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>先简单聊聊腾讯的业绩报告中释放了哪些信息？</p><p>一、互联网经济进入“白银时代”，企业更注重“降本增效”。</p><p>“白银时代”企业将告别以往大规模招人的情况，相对则更加注重人才优化，有效瘦身，同时为提升利润，“降本增效”也是企业惯用的方式。此前互联网大厂裁员的消息不绝于耳。同时反映业绩上，企业在营收下滑的情况下，净利润却实现了一定程度的增长。</p><p>财报显示，今年第三季度，腾讯收入成本同比下降2%至781亿元。具体来看，增值服务业务收入成本同比下降1%至351亿元；网络广告业务成本该季度同比下降5%至115亿元；金融科技及企业服务业务收入成本同比下降3%至299亿元，财报提到，主要由于公司主动缩减亏损项目后云项目部署成本相应减少，以及实施的降本增效措施使企业服务相关的服务器与频宽成本减少。</p><p>腾讯第三季度实现营业收入1401亿元，同比下降2%；净利润399.4亿元，同比增长1%；非国际财务报告准则下，净利润322.5亿元，同比增长2%。目前，资本市场对于腾讯业绩表现还是比较认可的。</p><p>二、从腾讯转向产业互联，toB业务逐步成为公司最大收入来源。</p><p>从腾讯财报披露的数据看，金融科技及企业服务单季收入448亿元，占总营收的32%，该项收入已连续6个季度占总收入比重超三成，成为腾讯最大收入来源。</p><p>过去很长一段时间，因为腾讯的主要收入来源游戏业务或者社交媒体业务，这部分收入都主要是面向C端用户。C端业务如今做起来越来越难，1、用户增长触及天花板，目前腾讯微信用户达到13亿；2、用户停留时长的争夺越发激烈；3、经济形势下滑的大环境下，品牌主广告预算受限，导致互联网传统广告业务收入下滑，短期内恐难有很好增长。</p><p>这里重点在说下腾讯游戏业务收入，一直以来游戏都是腾讯现金奶牛业务。但游戏业务收入却减少。</p><p>数据显示，第三季度腾讯游戏第三季度收入429亿元。国内市场的游戏收入下降7%至312亿元。腾讯解释称，第三季度行业过渡性的挑战导致付费用户减少。就单个游戏而言，受自2021年9月起生效的未成年人保护措施影响，《王者荣耀》《和平精英》的收入减少；而《英雄联盟手游》《重返帝国》《英雄联盟电竞经理》等最近推出的游戏收入增加。</p><p>对于腾讯游戏业务而言，近期一个好消息，国家新闻出版署官网公布了2022年11月国产网络游戏审批信息，共有70款游戏获得版号，其中就包括腾讯。</p><p>腾讯管理层表示，预计游戏行业的逆风会得到缓解，未来游戏业如果有版号被发放，就会有新的增长。在某种程度上腾讯需要为此做好准备，在版号发放出来之后，腾讯会有更多已经准备好的游戏推出。</p><p>此外，目前国内游戏厂商也在试图通过“出海”寻找新增量，数据显示，三季度腾讯国际市场游戏收入增长3%至117亿元。</p><p>三、视频号的想象空间</p><p>投资腾讯B端业务之外，还需要考虑视频号未来商业化有多大想象力。<a href=\"https://laohu8.com/S/000776\">广发证券</a>测算，它的信息流广告收入空间约为每年109亿元；还有机构预测，它的收入规模将超过370亿。</p><p>目前腾讯存在的潜在风险依旧是“反垄断”，随着随着腾讯坚持<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>、美团，其反垄断监管方面的风险也在逐步释放。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3ea72156d4ec9c4db0352698e566db0\" tg-width=\"500\" tg-height=\"375\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>接下来在简单聊聊阿里巴巴。</p><p>自去年以来，自己有一个相对深刻的感受是，阿里巴巴“不吃香”了，甚至有种备受冷落的感觉。</p><p>通过阿里巴巴最新财报披露的数据，让我这个持有阿里巴巴股票的小股民，看到了希望，感觉阿里巴巴距离拐点不远了，为什么这么说？</p><p>11月17日晚，阿里巴巴公布了2023财年Q2（自然年2022年Q3）财务业绩报告，总体而言，这是一份“喜”大于“忧”的财报。核心业务基本面稳定，几项增长带来一定的惊喜。</p><p>一、营收、调整后净利润保持增长。</p><p>财报显示，2023财年第二季度阿里巴巴集团实现营收2071.8亿元，同比增长3.2%。调整后净利润为338.2亿元，同比增长19%；调整后每ADS收益12.92元，上年同期11.20元。</p><p>二、核心业务基本面较稳，有几点小惊喜。</p><p>1、高净值客户群留存率达98%。</p><p>数据显示，截至2022年9月30日止的12个月，在淘宝和天猫消费超过人民币1万元的消费者数维持在约1.24亿，并有98%的留存率。</p><p>这个数据从侧面说明，淘宝和天猫的消费客群的消费能力比较强，直播电商的快速崛起，<a href=\"https://laohu8.com/S/DYIN\">抖音</a>、快手等短视频平台的电商业务虽然来势行凶，但尚未对淘宝和天猫的核心用户群造成竞争压力，未来淘宝和天猫与快手等短视频平台在消费客群的争夺中，还是在下沉市场。未来电商竞争中，大概率会形成货架电商、直播电商等多种形态并存的局势。</p><p>2、“降本增效”效果显著，在淘特、淘菜菜的成本优化下，中国商业EBITA实现6%增长，促使阿里的整体调整后的经营利润实现29%的同比增长。</p><p>3、菜鸟收入同比增长36%至133.67亿元。</p><p>2023财年第二季度，菜鸟驿站的站点数同比增长超20%，超过17万个；在抵消分部交易的影响后，菜鸟的收入同比增长36%至人民币133.67亿元。</p><p>菜鸟持续透过加强端到端的物流能力来拓展其国际物流基建，其中包括eHubs、干线、分拣中心以及最后一公里派送网络。于2022年10月，菜鸟有两个新国际分拣中心投入服务，使得菜鸟的海外分拣中心总数增至12个。</p><p>4、云业务分部季度收入（抵消跨分部交易的影响后）同比增长4%至207.57亿元。在抵消跨分部交易的影响后，来自非互联网行业的客户收入同比增长28%及占阿里云总收入的58%。</p><p>5、现金流充足。</p><p>现金流方面，经营活动产生的现金流量净额为471.12亿元，相较2021年同期的358.30亿元增长31%。自由现金流（一项非公认会计准则财务流动性指标）为357.09亿元，相较2021年同期的222.39亿元增加61%。</p><p>6、淘宝和天猫线上实物商品GMV（剔除未支付订单）同比低单位数下降，客户管理收入同比下滑7%。</p><p>资本层面给予阿里的估值只要是基于平台电商，因此外界对于平台GMV的关注度就分厂高，进而GMV的走势会对阿里股价走势产生一定的影响。同时，有GMV对应的衡量标准则是平台的管理收入。</p><p>财报显示，在核心零售业务数据方面，阿里巴巴核心的中国零售业务季度营收1312.22亿元，同比下跌1%。其中客户管理（CMR，电商业务）收入664.97亿元，同比下跌7%。由于消费需求减少、疫情反复和持续竞争，淘宝和天猫线上实物商品GMV（剔除未支付订单）同比低单位数下降。</p><p>阿里在财报中表示，服饰及消费电子等重要品类仍存在较低的同比降幅，但相对上季度降幅有所收窄。</p><p>在财报电话会议上，阿里集团董事会主席兼CEO张勇表示，客户管理收入下跌由一系列原因造成，包括疫情影响发货或者送货不及时，直播等消费方式带来更高的退货率，以及用户在平台上的退货体验越来越好。</p><p>综上，从阿里的整体表现来看，阿里距离下一个拐点将至，淘宝和天猫线上实物GMV恢复正增长的那天，或许就是阿里巴巴拐点真正降临之日。</p></body></html>","source":"ygcj","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>腾讯、阿里财报释放了哪些信号？</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{ 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/OkiFu-bBGZIyE3bzn5ddlw><strong>异观财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>近日，国内互联网巨头腾讯控股、阿里巴巴集团先后发布了新一季度的财务业绩报告，从这两家公司的各项业务表现中，或许可以对中概互联企业未来的走向有一个大致的判断。那么，腾讯与阿里巴巴的最新业绩报告中，分别都释放了信号，投资逻辑是否需要调整？先简单聊聊腾讯的业绩报告中释放了哪些信息？一、互联网经济进入“白银时代”，企业更注重“降本增效”。“白银时代”企业将告别以往大规模招人的情况，相对则更加注重人才优化，...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/OkiFu-bBGZIyE3bzn5ddlw\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/96e6edd56820c74e8925680b78a1909b","relate_stocks":{"09988":"阿里巴巴-W","00700":"腾讯控股","BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/OkiFu-bBGZIyE3bzn5ddlw","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1151520886","content_text":"近日，国内互联网巨头腾讯控股、阿里巴巴集团先后发布了新一季度的财务业绩报告，从这两家公司的各项业务表现中，或许可以对中概互联企业未来的走向有一个大致的判断。那么，腾讯与阿里巴巴的最新业绩报告中，分别都释放了信号，投资逻辑是否需要调整？先简单聊聊腾讯的业绩报告中释放了哪些信息？一、互联网经济进入“白银时代”，企业更注重“降本增效”。“白银时代”企业将告别以往大规模招人的情况，相对则更加注重人才优化，有效瘦身，同时为提升利润，“降本增效”也是企业惯用的方式。此前互联网大厂裁员的消息不绝于耳。同时反映业绩上，企业在营收下滑的情况下，净利润却实现了一定程度的增长。财报显示，今年第三季度，腾讯收入成本同比下降2%至781亿元。具体来看，增值服务业务收入成本同比下降1%至351亿元；网络广告业务成本该季度同比下降5%至115亿元；金融科技及企业服务业务收入成本同比下降3%至299亿元，财报提到，主要由于公司主动缩减亏损项目后云项目部署成本相应减少，以及实施的降本增效措施使企业服务相关的服务器与频宽成本减少。腾讯第三季度实现营业收入1401亿元，同比下降2%；净利润399.4亿元，同比增长1%；非国际财务报告准则下，净利润322.5亿元，同比增长2%。目前，资本市场对于腾讯业绩表现还是比较认可的。二、从腾讯转向产业互联，toB业务逐步成为公司最大收入来源。从腾讯财报披露的数据看，金融科技及企业服务单季收入448亿元，占总营收的32%，该项收入已连续6个季度占总收入比重超三成，成为腾讯最大收入来源。过去很长一段时间，因为腾讯的主要收入来源游戏业务或者社交媒体业务，这部分收入都主要是面向C端用户。C端业务如今做起来越来越难，1、用户增长触及天花板，目前腾讯微信用户达到13亿；2、用户停留时长的争夺越发激烈；3、经济形势下滑的大环境下，品牌主广告预算受限，导致互联网传统广告业务收入下滑，短期内恐难有很好增长。这里重点在说下腾讯游戏业务收入，一直以来游戏都是腾讯现金奶牛业务。但游戏业务收入却减少。数据显示，第三季度腾讯游戏第三季度收入429亿元。国内市场的游戏收入下降7%至312亿元。腾讯解释称，第三季度行业过渡性的挑战导致付费用户减少。就单个游戏而言，受自2021年9月起生效的未成年人保护措施影响，《王者荣耀》《和平精英》的收入减少；而《英雄联盟手游》《重返帝国》《英雄联盟电竞经理》等最近推出的游戏收入增加。对于腾讯游戏业务而言，近期一个好消息，国家新闻出版署官网公布了2022年11月国产网络游戏审批信息，共有70款游戏获得版号，其中就包括腾讯。腾讯管理层表示，预计游戏行业的逆风会得到缓解，未来游戏业如果有版号被发放，就会有新的增长。在某种程度上腾讯需要为此做好准备，在版号发放出来之后，腾讯会有更多已经准备好的游戏推出。此外，目前国内游戏厂商也在试图通过“出海”寻找新增量，数据显示，三季度腾讯国际市场游戏收入增长3%至117亿元。三、视频号的想象空间投资腾讯B端业务之外，还需要考虑视频号未来商业化有多大想象力。广发证券测算，它的信息流广告收入空间约为每年109亿元；还有机构预测，它的收入规模将超过370亿。目前腾讯存在的潜在风险依旧是“反垄断”，随着随着腾讯坚持京东、美团，其反垄断监管方面的风险也在逐步释放。接下来在简单聊聊阿里巴巴。自去年以来，自己有一个相对深刻的感受是，阿里巴巴“不吃香”了，甚至有种备受冷落的感觉。通过阿里巴巴最新财报披露的数据，让我这个持有阿里巴巴股票的小股民，看到了希望，感觉阿里巴巴距离拐点不远了，为什么这么说？11月17日晚，阿里巴巴公布了2023财年Q2（自然年2022年Q3）财务业绩报告，总体而言，这是一份“喜”大于“忧”的财报。核心业务基本面稳定，几项增长带来一定的惊喜。一、营收、调整后净利润保持增长。财报显示，2023财年第二季度阿里巴巴集团实现营收2071.8亿元，同比增长3.2%。调整后净利润为338.2亿元，同比增长19%；调整后每ADS收益12.92元，上年同期11.20元。二、核心业务基本面较稳，有几点小惊喜。1、高净值客户群留存率达98%。数据显示，截至2022年9月30日止的12个月，在淘宝和天猫消费超过人民币1万元的消费者数维持在约1.24亿，并有98%的留存率。这个数据从侧面说明，淘宝和天猫的消费客群的消费能力比较强，直播电商的快速崛起，抖音、快手等短视频平台的电商业务虽然来势行凶，但尚未对淘宝和天猫的核心用户群造成竞争压力，未来淘宝和天猫与快手等短视频平台在消费客群的争夺中，还是在下沉市场。未来电商竞争中，大概率会形成货架电商、直播电商等多种形态并存的局势。2、“降本增效”效果显著，在淘特、淘菜菜的成本优化下，中国商业EBITA实现6%增长，促使阿里的整体调整后的经营利润实现29%的同比增长。3、菜鸟收入同比增长36%至133.67亿元。2023财年第二季度，菜鸟驿站的站点数同比增长超20%，超过17万个；在抵消分部交易的影响后，菜鸟的收入同比增长36%至人民币133.67亿元。菜鸟持续透过加强端到端的物流能力来拓展其国际物流基建，其中包括eHubs、干线、分拣中心以及最后一公里派送网络。于2022年10月，菜鸟有两个新国际分拣中心投入服务，使得菜鸟的海外分拣中心总数增至12个。4、云业务分部季度收入（抵消跨分部交易的影响后）同比增长4%至207.57亿元。在抵消跨分部交易的影响后，来自非互联网行业的客户收入同比增长28%及占阿里云总收入的58%。5、现金流充足。现金流方面，经营活动产生的现金流量净额为471.12亿元，相较2021年同期的358.30亿元增长31%。自由现金流（一项非公认会计准则财务流动性指标）为357.09亿元，相较2021年同期的222.39亿元增加61%。6、淘宝和天猫线上实物商品GMV（剔除未支付订单）同比低单位数下降，客户管理收入同比下滑7%。资本层面给予阿里的估值只要是基于平台电商，因此外界对于平台GMV的关注度就分厂高，进而GMV的走势会对阿里股价走势产生一定的影响。同时，有GMV对应的衡量标准则是平台的管理收入。财报显示，在核心零售业务数据方面，阿里巴巴核心的中国零售业务季度营收1312.22亿元，同比下跌1%。其中客户管理（CMR，电商业务）收入664.97亿元，同比下跌7%。由于消费需求减少、疫情反复和持续竞争，淘宝和天猫线上实物商品GMV（剔除未支付订单）同比低单位数下降。阿里在财报中表示，服饰及消费电子等重要品类仍存在较低的同比降幅，但相对上季度降幅有所收窄。在财报电话会议上，阿里集团董事会主席兼CEO张勇表示，客户管理收入下跌由一系列原因造成，包括疫情影响发货或者送货不及时，直播等消费方式带来更高的退货率，以及用户在平台上的退货体验越来越好。综上，从阿里的整体表现来看，阿里距离下一个拐点将至，淘宝和天猫线上实物GMV恢复正增长的那天，或许就是阿里巴巴拐点真正降临之日。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1081,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":915285966,"gmtCreate":1580832525655,"gmtModify":1704342560140,"author":{"id":"3533639338107797","authorId":"3533639338107797","name":"至诚之道可以前知","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aa00a1c09acbbf99518a8e2db4e74435","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3533639338107797","idStr":"3533639338107797"},"themes":[],"htmlText":"<a 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