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Kendrick Lamar

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而且吃肉的票往往都是有分歧的票，因为市场一致认可吃肉的票，参与度高，基本上中签率都很低，虽然涨幅高，但仓位极低，对于整体收益率的贡献其实并没多少。 像毛戈平这种涨幅高，一手中签率还100%的，在打新市场是可遇不可求的，甚至20、21年打新牛市都少有。 这次草姬集团孖展超购6000倍，很大一部分原因就是被毛戈平热度带起来。 但现在这个6000倍的水分很大，根本不能同之前的冻资王毛记葵涌的6200倍比。 现在看孖展倍数其实没有什么太多参考意义，也并不是说券商开了50，100倍是对这个股做了风控评估，大家就可以放心认购。 我简单给大家解释下，之前港股 IPO，券商需全额预付所认购股份的金额给港交所。 比如毛记葵涌超购6200倍，是实打实的需要冻结6200倍的资金的，越热门股锁定资金越多，当年ma蚁招股时，甚至造成整个香港金融市场流动性短缺。 现在新的FINI制度下，只需预付公开认购部分的实际金额，如果超购，就预付公开募资的最高金额。 比如草姬集团，超购6000倍800多亿，券商实际不需要预付这么多，只需预付回拨50%后公开募资的6910万，因为公开货最多就这么多，无论客户怎么认购，中签额都不会超过这个数字。 对于大券商，客户比较多，整体认购金额会超出6910万，超出部分只需记账，并不用实缴预付港交所。 写到这里，大家也就明白了，为什么毛戈平这么优秀的股好多券商都没开50倍，而很一般都草姬集团50倍满天飞，甚至100倍、200倍的券商都出来了。 因为券商几千万的自有资金还是能掏出来的，毛戈平这种公开10多亿的，很多券商是掏不出来的，如果开50倍，资金还要去银行借，借钱需要利息，券商现在竞争这么厉害，基本都是免息的。 他们会用银行借的钱免息给大家用么？ 大家以后也会","listText":"港股打新目前这个行情，每年大概只有三五个股需要重仓出击，其余大部分都是划划水，小仓位投机下，认购是为了保持市场参与度。 而且吃肉的票往往都是有分歧的票，因为市场一致认可吃肉的票，参与度高，基本上中签率都很低，虽然涨幅高，但仓位极低，对于整体收益率的贡献其实并没多少。 像毛戈平这种涨幅高，一手中签率还100%的，在打新市场是可遇不可求的，甚至20、21年打新牛市都少有。 这次草姬集团孖展超购6000倍，很大一部分原因就是被毛戈平热度带起来。 但现在这个6000倍的水分很大，根本不能同之前的冻资王毛记葵涌的6200倍比。 现在看孖展倍数其实没有什么太多参考意义，也并不是说券商开了50，100倍是对这个股做了风控评估，大家就可以放心认购。 我简单给大家解释下，之前港股 IPO，券商需全额预付所认购股份的金额给港交所。 比如毛记葵涌超购6200倍，是实打实的需要冻结6200倍的资金的，越热门股锁定资金越多，当年ma蚁招股时，甚至造成整个香港金融市场流动性短缺。 现在新的FINI制度下，只需预付公开认购部分的实际金额，如果超购，就预付公开募资的最高金额。 比如草姬集团，超购6000倍800多亿，券商实际不需要预付这么多，只需预付回拨50%后公开募资的6910万，因为公开货最多就这么多，无论客户怎么认购，中签额都不会超过这个数字。 对于大券商，客户比较多，整体认购金额会超出6910万，超出部分只需记账，并不用实缴预付港交所。 写到这里，大家也就明白了，为什么毛戈平这么优秀的股好多券商都没开50倍，而很一般都草姬集团50倍满天飞，甚至100倍、200倍的券商都出来了。 因为券商几千万的自有资金还是能掏出来的，毛戈平这种公开10多亿的，很多券商是掏不出来的，如果开50倍，资金还要去银行借，借钱需要利息，券商现在竞争这么厉害，基本都是免息的。 他们会用银行借的钱免息给大家用么？ 大家以后也会","text":"港股打新目前这个行情，每年大概只有三五个股需要重仓出击，其余大部分都是划划水，小仓位投机下，认购是为了保持市场参与度。 而且吃肉的票往往都是有分歧的票，因为市场一致认可吃肉的票，参与度高，基本上中签率都很低，虽然涨幅高，但仓位极低，对于整体收益率的贡献其实并没多少。 像毛戈平这种涨幅高，一手中签率还100%的，在打新市场是可遇不可求的，甚至20、21年打新牛市都少有。 这次草姬集团孖展超购6000倍，很大一部分原因就是被毛戈平热度带起来。 但现在这个6000倍的水分很大，根本不能同之前的冻资王毛记葵涌的6200倍比。 现在看孖展倍数其实没有什么太多参考意义，也并不是说券商开了50，100倍是对这个股做了风控评估，大家就可以放心认购。 我简单给大家解释下，之前港股 IPO，券商需全额预付所认购股份的金额给港交所。 比如毛记葵涌超购6200倍，是实打实的需要冻结6200倍的资金的，越热门股锁定资金越多，当年ma蚁招股时，甚至造成整个香港金融市场流动性短缺。 现在新的FINI制度下，只需预付公开认购部分的实际金额，如果超购，就预付公开募资的最高金额。 比如草姬集团，超购6000倍800多亿，券商实际不需要预付这么多，只需预付回拨50%后公开募资的6910万，因为公开货最多就这么多，无论客户怎么认购，中签额都不会超过这个数字。 对于大券商，客户比较多，整体认购金额会超出6910万，超出部分只需记账，并不用实缴预付港交所。 写到这里，大家也就明白了，为什么毛戈平这么优秀的股好多券商都没开50倍，而很一般都草姬集团50倍满天飞，甚至100倍、200倍的券商都出来了。 因为券商几千万的自有资金还是能掏出来的，毛戈平这种公开10多亿的，很多券商是掏不出来的，如果开50倍，资金还要去银行借，借钱需要利息，券商现在竞争这么厉害，基本都是免息的。 他们会用银行借的钱免息给大家用么？ 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Liang告诉路透社，<strong>他有信心公司股票不会被纳斯达克退市，并且公司将于明年2月25日前按时提交尚未提交的财务报告</strong>。但是，尽管如此，超微电脑的目前股价仍远低于今年3月创下的109美元高点，表明投资者对公司仍然信心不足。</p><p>根据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的报告，超微电脑目标价为23美元/股，较目前股价还有约45%的下跌空间。</p><p>不过，<strong>摩根大通分析师也表示，尽管超微电脑近期面临争议，但其服务器订单依然强劲</strong>。并且，超微电脑计划在2025年发布新产品，其位于马来西亚的工厂的生产进展顺利，预计将在明年上半年开始大规模生产。</p><p>此外，超微电脑表示，公司拥有足够的流动资金，预计随着<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>下一代Blackwell处理器的推出，AI相关业务将为超微电脑带来利好。</p></article></body></html>","source":"tencent","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>可能被踢出纳斯达克100指数，超微电脑股价暴跌8%</title>\n<style 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Liang告诉路透社，他有信心公司股票不会被纳斯达克退市，并且公司将于明年2月25日前按时提交尚未提交的财务报告。但是，尽管如此，超微电脑的目前股价仍远低于今年3月创下的109美元高点，表明投资者对公司仍然信心不足。根据摩根大通的报告，超微电脑目标价为23美元/股，较目前股价还有约45%的下跌空间。不过，摩根大通分析师也表示，尽管超微电脑近期面临争议，但其服务器订单依然强劲。并且，超微电脑计划在2025年发布新产品，其位于马来西亚的工厂的生产进展顺利，预计将在明年上半年开始大规模生产。此外，超微电脑表示，公司拥有足够的流动资金，预计随着英伟达下一代Blackwell处理器的推出，AI相关业务将为超微电脑带来利好。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":16,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":377967122039232,"gmtCreate":1733319894148,"gmtModify":1733319895570,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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(一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","listText":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 &nbsp; 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","text":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/466c5b389f909577ad9471003387a5cd","width":"1294","height":"663"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/377866608697600","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":377967244427672,"gmtCreate":1733319885464,"gmtModify":1733319887466,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","text":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 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href=\"https://laohu8.com/S/MSTR\">MicroStrategy</a>（MSTR）必须上榜。</p><p>MSTR是美股一家价值890亿美元的SaaS软件公司，在过去的五年里，其股票的回报率高达2478%，甚至超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/69fad2f74790e91689577c40ca32e3d6\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>自2020年年中以来，MSTR花费220亿美元以平均5.7万美元的价格购买了38.67万枚比特币。这一头寸相当于整个比特币供应量的1.8%。<strong>以9.7万美元的价格计算，这笔比特币价值超过370亿美元。</strong></p><p><strong>这意味着，股票市场给MSTR的估值，是其比特币净资产价值（NAV）的两倍。</strong>MSTR是美股唯一一家大规模提供此类产品的上市公司。</p><p>然而，在五年之前，这家公司一直在破产的边缘苟延残喘。</p><h2 id=\"id_1936275191\">狂赌比特币，一战封神</h2><p>MSTR由币圈有名的“赌徒”Michael Saylor于1989年创立，是一家企业B2B SaaS提供商。</p><p>2000年互联网浪潮中，MSTR估值曾达到500亿美元，然而在泡沫高峰期爆发了会计丑闻，导致公司暴一度从333美元暴跌至0.42美元，Saylor的60亿美元身家在一天内化为乌有。</p><p>接下来的二十年里，MSTR的市值大多在10亿至20亿美元之间波动。</p><p>时间来到2019年，MSTR软件业务年销售额约为5亿美元，盈利7500万美元，账上有5亿美元现金，但该公司在与<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等规模大得多的软件巨头的竞争中并未取得太大进展。</p><p>新冠疫情期间，美国政府通过印发约6万亿美元来刺激经济。<strong>由于美国利率为0%，美联储和全球各国央行的印钞机开足马力，Saylor担心这会引发严重的通胀问题，届时MSTR资产负债表上的现金将大幅贬值。</strong></p><p>“我们坐拥5亿美元的实际资产，而政府每年将货币供应量增加20%”，Saylor在今年6月的Iced Coffee Hour播客中解释道。</p><blockquote><p>在每年15%的货币供应量增长的情况下，（MSTR）每年损失7500万美元的财富资本价值，而我们却获得了7500万美元……（MSTR）有2000名员工拼命工作，在一整年内做了10万件正确的事情，（收入）却停滞不前。</p><p>如果通胀率是每年30%，你拼命奔跑，却发现跑不赢（通胀）。所以，换句话说，你所做的一切都毫无价值。你的时间毫无价值。你的生命毫无价值。</p></blockquote><p>Saylor没有真正将现金重新投资到业务中去，也没有通过派发股息或者进行股票回购的方式将资金返还给股东，反而把目光转向了比特币。</p><p>2020年8月，Saylor开始大手笔买入比特币，同时宣布MSTR将成为第一家将比特币作为其主要财务资产的美国上市公司。</p><p>最终的结果是，<strong>MSTR动用了5亿美元现金购买比特币，同时发行股票和可转债，然后用所得资金购买更多比特币。</strong></p><p>Saylor不仅仅是看好比特币，而且看到了比特币交易限制带来的商机：</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p><strong>投资限制：</strong>许多对比特币感兴趣的投资者无法在加密货币交易所购买比特币并自行保管该资产。此外，一些加密货币交易巨头把普通投资者骗得血本无归（例如已经倒闭的FTX）。</p></li><li><p><strong>监管限制：</strong>许多资金池（养老金、机构基金、退休计划）不允许直接投资加密货币。</p></li><li><p><strong>杠杆</strong>：有些胆大的比特币投资者通过加杠杆来投资比特币，但这类型的杠杆也被限制，可用的杠杆所需的抵押品和资本成本更高，因此没有多少人可以筹集数十亿美元的债务来购买比特币。</p></li></ul></blockquote><p>MSTR的存在便解决了这些问题：<strong>一支美国股票，投资者可以在大多数交易平台上购买；不受类似加密货币的监管；能够通过发行长期债务和购买比特币来提高杠杆率，没有收到追加保证金的风险。</strong></p><p>因此在加密货币监管更加严格的2020年，想要以低风险接触比特币的投资者都去买MSTR的股票，推动其股价股价在半年内翻了近十倍：2020年8月时仅为10美元（市值20亿美元），但到2021年2月，就突破100美元（市值200亿美元）。</p><p>在2022年11月FTX破产后，MSTR股价又回落至十几美元的水平。但至关重要的是，这一插曲并未迫使MSTR清仓其持有的比特币，在之后的一年里其股价又恢复到60美元的水平附近。</p><p>到了2024年，特朗普重返白宫，彻底将比特币的行情推上了高潮，比特币价格一度站上9.9万美元/枚，刷新历史最高纪录。</p><p>截至12月2日，比特币价格维持在9.5万美元左右的高位，年初至今的涨幅超过115%。</p><h2 id=\"id_4064630797\">比特币风口上的猪？</h2><p>毫无疑问，MSTR命运的反转全部依赖于比特币价格上涨。</p><p>有人注意到，MSTR发行了长期可转债，其中4年期债券的价值约为10亿美元，将在2028年到期。如果比特币价格在此期间大幅下跌，这些债券可能不会转换为股权，MSTR还必须偿还这些债务，可能需要出售部分比特币，这可能会对比特币价格和MSTR的股价造成负面影响。</p><p><strong>然而，在比特币的历史上，从未有过任何4年期结束时的价格低于期初的情况。</strong></p><p>分析师Marty Bent近日提到，比特币最低的4年复合年增长率（CAGR）是26%，而其第50分位的4年CAGR是91%。如果这种趋势持续下去，那么对MSTR股票和可转换债券持有人来说，这是一个相当安全的赌注。</p><p>MSTR还可能会从金融市场的一些技术变化中受益，包括被纳入纳指或标普指数的可能性，这将导致需要匹配指数成分的被动基金购买压力。</p><p>从宏观层面来看，即将上任的特朗普政府对比特币和加密货币看起来非常积极。特朗普提到了“战略比特币储备”的想法，Saylor认为这可能是一个价值数万亿美元的机会，类似于美国历史上最大的土地购买计划。</p><p>“战略比特币储备”的想法可能已经反映在定价中，自大选以来比特币已经上涨了约40%。</p><p>然而，如果比特币真的能够像黄金那样被用作保值的资产，那么很快就会有国家宣布他们要把一部分的外汇储备换成比特币，但对于那些跟随第一个这样做的国家后面的国家来说，他们可能要面临更高的成本，因为他们可能需要在比特币价格上涨之后购买，这就增加了他们的购买风险。</p><h2 id=\"id_2497794\">庞氏骗局色彩满满？</h2><p>正如前文指出，<strong>MSTR用来购买比特币的资金，其最大来源已不是公司账上的现金，而是通过发行股票和债券筹集的资金。</strong></p><p>据悉，MSTR通过出售可转换债券筹集了共80亿美元，资金被分配用于购买更多的比特币。这些票据将在2025年至2032年间到期，如果期间MSTR股价达到商定的水平，将能转换为MSTR的股权。</p><p>而在2024年11月发行的30亿美元可转债，利率是0%，也就是说，投资者在这段时间内不会从MSTR那里获得任何利息收入。尽管如此，投资者还是愿意购买这种债券，因为他们看中了这种债券将来可能转换成MSTR公司股票的权利。</p><p><strong>MSTR股票的大部分价值都来自于它持有的比特币，比例高达99%。</strong>因此，公司的股价会随着比特币价格的波动而波动，而且波动性非常大。如果股价没有达到目标水平，投资者持有的可转债将不会转换成公司的股票，那么在还不起钱的情况下，这些债券持有人将优先于普通股东，有权先从公司的资产中获得偿还。</p><p>值得一提的是，Saylor在资本市场上有一个很大的成本优势。这是因为很多投资者，包括固定收益交易员、对冲基金、公司债券套利者和一些追求高风险高回报的期权交易者，他们对与比特币相关的投资产品特别感兴趣。他们想要投资那些与比特币价格波动挂钩的债务和股权产品，希望能够通过比特币价格的波动来赚钱。而MSTR是目前市场上唯一一个大规模提供这类产品投资途径的大型上市公司。</p><p>MSTR股票在市场上的交易价格比公司实际持有的比特币价值要高。有些人可能MSTR股票被高估，但即使发行新股票会让现有股东的股份价值被稀释，许多投资者还是愿意接受这种情况。</p><p>为什么呢？<strong>因为他们预期MSTR会用这些筹集到的钱去买更多的比特币。如果MSTR买了更多的比特币，那么比特币的总供应量是固定的，需求增加可能会推高比特币的价格。</strong>这样一来，MSTR持有的比特币就更值钱了，公司的总价值也就增加了。</p><p>简而言之，<strong>MSTR通过发行股票和债券筹集的资金购买比特币，推高比特币价格，进而带动公司股价上涨，最终又会吸引更多投资者入局。经过不断自我强化的循环，MSTR已经形成一个类似“永动机”的模式。</strong></p><p>因此，有人认为，MSTR的资本筹集和股份稀释策略类似于庞氏骗局，利用新投资者的资金来支付给早期投资者的回报，而非通过合法的商业活动或投资来产生收益。</p><p>Discipline Funds创始人Roche此前其网站上讨论了MSTR与比特币之间的关系时指出，该公司的做法极其聪明，但同时又极其冒险。在某种程度上，看起来很像庞氏骗局。</p><p>Roche说，<strong>如果换成是他，“肯定会非常想打包离开，宣布胜利，然后去买……我想要的任何东西”。</strong></p><p>随着比特币大涨，这种剧本即将进入疯狂模式。</p><p>MSTR最近宣布了一项计划，发行210亿美元的债券和210亿美元的股票——总计420亿美元来购买比特币。</p><p>在2024年第三季度的财报电话会议上，公司现任CEO Phong Le表示，“42”致敬了科幻小说《银河系漫游指南》，在这部小说中，一个超级计算机被设计来找出生命、宇宙以及任何事情的终极答案，经过长时间的计算后，它给出了答案“42”。“21”则指的是比特币的总量上限，即2100万枚。</p><h2 id=\"id_2598879952\">MSTR还能飞多高？</h2><p>根据计算，这价值80亿的可转债表明，<strong>MSTR押注其股价保持相对于比特币的溢价，并且比特币至少上涨40-50%。</strong></p><p>否则的话，MSTR可能不得不出售部分比特币，这可能会引发下行螺旋。<strong>但这种情况可能需要比特币跌至2万-3万美元的水平并保持多年。</strong></p><p>由于利率是可控的，MSTR可能会选择用新债滚动旧债。MSTR在加密领域拥有强大的品牌，足够支撑它在未来十年内将其软件业务转型为加密平台，并在这一领域创造有价值的运营业务。</p><p>当然，加密货币在经历了这波史无前例的暴涨后，是继续上涨，还是迎来漫长的回调期，现在而言可能为时尚早。而作为一家依附于比特币的公司，MSTR在第二种情况下势必将受到重大打击。</p><p>最近，一向对加密货币持怀疑态度的经济学家和市场策略师Peter Schiff表示，<strong>做空MSTR的股票是个好主意，Schiff预测这家公司可能会因为比特币价格下跌而换不上债务，最终将走向破产。</strong></p><p>Schiff在最近的一档节目中表示：</p><blockquote><p>问题是，MicroStrategy承诺向这么多人偿还这么多钱，如果比特币价格下跌，它将无法做到这一点，因为它没有钱，因为它把钱浪费在了比特币上。</p></blockquote><p>短期许多人押注MSTR股价相对于其基础比特币的溢价会下跌。<strong>截至目前，MSTR约有15-20%的流通股被做空。</strong></p><p>此外，MSTR计划额外发行210亿美元的可转换债券。如果完成该计划，公司将拥有美国整个可转换债券市场的300亿美元（占比大概4%）。这是否太多？还是太少？对这种比特币挂钩的可转换债务产品有多少需求？</p><p>如果需求不大，<strong>Saylor将失去他的资本成本优势，比特币价格可能需要翻倍（至20万美元）来证明现有估值。如果到了这种地步，那么为什么不直接拥有比特币呢？</strong></p><p>加密分析师Willy Woo此前警告，SEC对MSTR股权发行的监管干预、托管风险和竞争风险，都可能对MSTR不利。</p><p>而最坏的情况是，根据传奇投资者Geo Chen的总结：</p><blockquote><p>随着加密市场周期的成熟和价格泡沫，MSTR的比特币投资和高杠杆策略可能导致股价溢价消失，迫使公司在价格下跌时出售比特币以偿还债务，进而可能引发市场恐慌和抛售，特别是如果可转换债券未能转换为股票。</p><p><strong>这种高杠杆操作和市场对MSTR股票的反应可能导致公司陷入价值陷阱，甚至可能触发加密货币市场的寒冬。</strong></p></blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","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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SaaS提供商。2000年互联网浪潮中，MSTR估值曾达到500亿美元，然而在泡沫高峰期爆发了会计丑闻，导致公司暴一度从333美元暴跌至0.42美元，Saylor的60亿美元身家在一天内化为乌有。接下来的二十年里，MSTR的市值大多在10亿至20亿美元之间波动。时间来到2019年，MSTR软件业务年销售额约为5亿美元，盈利7500万美元，账上有5亿美元现金，但该公司在与微软等规模大得多的软件巨头的竞争中并未取得太大进展。新冠疫情期间，美国政府通过印发约6万亿美元来刺激经济。由于美国利率为0%，美联储和全球各国央行的印钞机开足马力，Saylor担心这会引发严重的通胀问题，届时MSTR资产负债表上的现金将大幅贬值。“我们坐拥5亿美元的实际资产，而政府每年将货币供应量增加20%”，Saylor在今年6月的Iced Coffee 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Bent近日提到，比特币最低的4年复合年增长率（CAGR）是26%，而其第50分位的4年CAGR是91%。如果这种趋势持续下去，那么对MSTR股票和可转换债券持有人来说，这是一个相当安全的赌注。MSTR还可能会从金融市场的一些技术变化中受益，包括被纳入纳指或标普指数的可能性，这将导致需要匹配指数成分的被动基金购买压力。从宏观层面来看，即将上任的特朗普政府对比特币和加密货币看起来非常积极。特朗普提到了“战略比特币储备”的想法，Saylor认为这可能是一个价值数万亿美元的机会，类似于美国历史上最大的土地购买计划。“战略比特币储备”的想法可能已经反映在定价中，自大选以来比特币已经上涨了约40%。然而，如果比特币真的能够像黄金那样被用作保值的资产，那么很快就会有国家宣布他们要把一部分的外汇储备换成比特币，但对于那些跟随第一个这样做的国家后面的国家来说，他们可能要面临更高的成本，因为他们可能需要在比特币价格上涨之后购买，这就增加了他们的购买风险。庞氏骗局色彩满满？正如前文指出，MSTR用来购买比特币的资金，其最大来源已不是公司账上的现金，而是通过发行股票和债券筹集的资金。据悉，MSTR通过出售可转换债券筹集了共80亿美元，资金被分配用于购买更多的比特币。这些票据将在2025年至2032年间到期，如果期间MSTR股价达到商定的水平，将能转换为MSTR的股权。而在2024年11月发行的30亿美元可转债，利率是0%，也就是说，投资者在这段时间内不会从MSTR那里获得任何利息收入。尽管如此，投资者还是愿意购买这种债券，因为他们看中了这种债券将来可能转换成MSTR公司股票的权利。MSTR股票的大部分价值都来自于它持有的比特币，比例高达99%。因此，公司的股价会随着比特币价格的波动而波动，而且波动性非常大。如果股价没有达到目标水平，投资者持有的可转债将不会转换成公司的股票，那么在还不起钱的情况下，这些债券持有人将优先于普通股东，有权先从公司的资产中获得偿还。值得一提的是，Saylor在资本市场上有一个很大的成本优势。这是因为很多投资者，包括固定收益交易员、对冲基金、公司债券套利者和一些追求高风险高回报的期权交易者，他们对与比特币相关的投资产品特别感兴趣。他们想要投资那些与比特币价格波动挂钩的债务和股权产品，希望能够通过比特币价格的波动来赚钱。而MSTR是目前市场上唯一一个大规模提供这类产品投资途径的大型上市公司。MSTR股票在市场上的交易价格比公司实际持有的比特币价值要高。有些人可能MSTR股票被高估，但即使发行新股票会让现有股东的股份价值被稀释，许多投资者还是愿意接受这种情况。为什么呢？因为他们预期MSTR会用这些筹集到的钱去买更多的比特币。如果MSTR买了更多的比特币，那么比特币的总供应量是固定的，需求增加可能会推高比特币的价格。这样一来，MSTR持有的比特币就更值钱了，公司的总价值也就增加了。简而言之，MSTR通过发行股票和债券筹集的资金购买比特币，推高比特币价格，进而带动公司股价上涨，最终又会吸引更多投资者入局。经过不断自我强化的循环，MSTR已经形成一个类似“永动机”的模式。因此，有人认为，MSTR的资本筹集和股份稀释策略类似于庞氏骗局，利用新投资者的资金来支付给早期投资者的回报，而非通过合法的商业活动或投资来产生收益。Discipline Funds创始人Roche此前其网站上讨论了MSTR与比特币之间的关系时指出，该公司的做法极其聪明，但同时又极其冒险。在某种程度上，看起来很像庞氏骗局。Roche说，如果换成是他，“肯定会非常想打包离开，宣布胜利，然后去买……我想要的任何东西”。随着比特币大涨，这种剧本即将进入疯狂模式。MSTR最近宣布了一项计划，发行210亿美元的债券和210亿美元的股票——总计420亿美元来购买比特币。在2024年第三季度的财报电话会议上，公司现任CEO Phong Le表示，“42”致敬了科幻小说《银河系漫游指南》，在这部小说中，一个超级计算机被设计来找出生命、宇宙以及任何事情的终极答案，经过长时间的计算后，它给出了答案“42”。“21”则指的是比特币的总量上限，即2100万枚。MSTR还能飞多高？根据计算，这价值80亿的可转债表明，MSTR押注其股价保持相对于比特币的溢价，并且比特币至少上涨40-50%。否则的话，MSTR可能不得不出售部分比特币，这可能会引发下行螺旋。但这种情况可能需要比特币跌至2万-3万美元的水平并保持多年。由于利率是可控的，MSTR可能会选择用新债滚动旧债。MSTR在加密领域拥有强大的品牌，足够支撑它在未来十年内将其软件业务转型为加密平台，并在这一领域创造有价值的运营业务。当然，加密货币在经历了这波史无前例的暴涨后，是继续上涨，还是迎来漫长的回调期，现在而言可能为时尚早。而作为一家依附于比特币的公司，MSTR在第二种情况下势必将受到重大打击。最近，一向对加密货币持怀疑态度的经济学家和市场策略师Peter Schiff表示，做空MSTR的股票是个好主意，Schiff预测这家公司可能会因为比特币价格下跌而换不上债务，最终将走向破产。Schiff在最近的一档节目中表示：问题是，MicroStrategy承诺向这么多人偿还这么多钱，如果比特币价格下跌，它将无法做到这一点，因为它没有钱，因为它把钱浪费在了比特币上。短期许多人押注MSTR股价相对于其基础比特币的溢价会下跌。截至目前，MSTR约有15-20%的流通股被做空。此外，MSTR计划额外发行210亿美元的可转换债券。如果完成该计划，公司将拥有美国整个可转换债券市场的300亿美元（占比大概4%）。这是否太多？还是太少？对这种比特币挂钩的可转换债务产品有多少需求？如果需求不大，Saylor将失去他的资本成本优势，比特币价格可能需要翻倍（至20万美元）来证明现有估值。如果到了这种地步，那么为什么不直接拥有比特币呢？加密分析师Willy Woo此前警告，SEC对MSTR股权发行的监管干预、托管风险和竞争风险，都可能对MSTR不利。而最坏的情况是，根据传奇投资者Geo Chen的总结：随着加密市场周期的成熟和价格泡沫，MSTR的比特币投资和高杠杆策略可能导致股价溢价消失，迫使公司在价格下跌时出售比特币以偿还债务，进而可能引发市场恐慌和抛售，特别是如果可转换债券未能转换为股票。这种高杠杆操作和市场对MSTR股票的反应可能导致公司陷入价值陷阱，甚至可能触发加密货币市场的寒冬。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":34,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":375452406997296,"gmtCreate":1732666946325,"gmtModify":1732666948361,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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href=\"https://laohu8.com/S/MSTR\">$MicroStrategy(MSTR)$</a> 在11月18日至24日期间以约54亿美元收购了55,500个比特币。每枚比特币的平均支付价格为97,862美元。MicroStrategy 11月（迄今为止）购买了134,480枚比特币，价值120亿美元。Bernstein的分析师表示，其预计 MicroStrategy 持有的比特币数量将在未来十年内从流通供应量的 1.7%增加到 4%，并将他们对 MicroStrategy 股票的 2025 年底目标价格更新至 600 美元。Canaccord分析师Joseph Vafi则建议，从“部分估值法”(Sum-of-the-Parts Valuation)角度，而非传统盈亏指标，来评估MicroStrategy的价值。他指出，衡量该公司比特币收益率的一个关键指标是“每股比特币数”，这一数字截至2024年11月17日同比增长了41.8%。Vafi表示：“单是每股比特币数量几近翻倍这一点，就已具有吸引力;若将这一增长与比特币现货价格的同期涨幅相结合，最终得出的每股美元化收益相当可观，尽管这些收益未反映在损益表上。”Benchmark分析师Mark Palmer则补充道：“在评估MicroStrategy的股权价值时，我们认为，公司资产负债管理能力在长期内创造的价值，应与其他公司通过商品和服务生产所创造的价值一样，纳入其全面的股价分析。”布莱克，未来基金的管理合伙人，表达了他对microstrategy股票价格的困惑。他指出，该公司持有的比特币，当他发表时价值312亿，净债务为42亿，相当于270亿的股权价值。然而，该公司的市值","listText":"11月26日，加密货币市场情绪明显回落，比特币此前涨至99588美元的高位后持续回调，盘中一度跌破93000美元24小时内跌近4%。 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSTR\">$MicroStrategy(MSTR)$</a> 在11月18日至24日期间以约54亿美元收购了55,500个比特币。每枚比特币的平均支付价格为97,862美元。MicroStrategy 11月（迄今为止）购买了134,480枚比特币，价值120亿美元。Bernstein的分析师表示，其预计 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style=\"text-align: left;\">劝人学习语言一套一套的<strong>多邻国</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/156a13c43d297efbbce45abf86ce8621\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"273\"/></p><p style=\"text-align: left;\">从8月5日的阶段性低点上涨至今，多邻国的股价接连创下新高，巅峰时期达296.51美元高位。2年时间大涨4倍，目前总市值逼近127亿美元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8d9252121971da12e634bf501f140cda\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: left;\">就很OMG。</p><p style=\"text-align: left;\">但其实并不是那——么——得离谱，因为一切都有迹可循，几乎全靠AI带飞。</p><p style=\"text-align: left;\">早在大模型还没火的时候，多邻国就已经搭上了OpenAI的AI快车，现在更是被AI全副武装。</p><p style=\"text-align: left;\">就在9月底，多邻国刚在年度会议上宣布，应用程序内新增AI视频通话（AI Video Call）及冒险（Adventure）功能。</p><p style=\"text-align: left;\">简单来说，就是用户可以通过与AI角色聊天和玩游戏来学习语言，“旨在模拟自然对话，并提供个性化的交互式练习环境”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a8c628d4878b88e2a52519d1cf46a67\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"617\"/></p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，这<strong>不是多邻国刚开始对AI临时报佛脚</strong>，它最开始拥抱AI属性的时候，AI 2.0的浪潮甚至还没有掀起来 ——</p><p style=\"text-align: left;\">2021年，多邻国就开始与OpenAI接触、合作，在应用中集成了GPT-3的能力。</p><p style=\"text-align: left;\">到去年，这家公司又非常顺应时事地推出了一款由GPT-4支持的新产品DuolingoMax。</p><p style=\"text-align: left;\">结果摆在眼前，多邻国没有白白投入：</p><p style=\"text-align: left;\">财报显示，今年Q2，多邻国月活跃用户数1亿360万，比去年同期增长40%；日活跃用户（DAUs）3410万，比去年同期增长59%；季度末付费用户总数达到800万，比去年同期增长52%。</p><p style=\"text-align: left;\">在这一波以年为单位的用户数据增长中，AI在其中发挥的魔力不可谓不大。</p><p style=\"text-align: left;\">所以，AI到底对多邻国做了什么？</p><h2 id=\"id_1792884214\" style=\"text-align: left;\">OpenAI早期合作者，AI一体两面的具象化</h2><p style=\"text-align: left;\">高冷的拽姐（Lily）是多邻国最新AI功能（视频通话和冒险）陪伴用户的主角。</p><p style=\"text-align: left;\">在OpenAI及多邻国自研大模型的配套支持下，“拨通”拽姐的电话就能通过聊天来学习一门语言。</p><p style=\"text-align: left;\">除了还不能“看”以外，拽姐的能力和OpenAI的《Her》大差不差，逼近真人音色，语气、说话节奏都模仿着人类，会打磕巴或短暂停顿进行思考，可以说是惟妙惟肖。</p><p>冒险功能同样需要用户和拽姐一起进行，理解起来很容易，就是和拽姐一起做除视频通话以外的更多的事。</p><p style=\"text-align: left;\">你们可能闪现在学校、操场、商店、派对，总之是一切现实中可能出现的场景，然后一起探索事件，发生故事，解决问题。</p><p style=\"text-align: left;\">非要给它加一个解释，那就是把多邻国的日常课程场景化，然后配一个拽拽的AI助教。</p><p style=\"text-align: left;\">“在我看来，个性化的AI助教并不只是我们正在开发的一个特定功能，”多邻国AI主管在接受《福布斯》采访时表示，“它更像是在实现我们对整个应用程序设定的愿景。”</p><p style=\"text-align: left;\">具体而言，是<strong>实现类似一对一真人教学一样的教学效果。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他们抱有这样的期待不是一天两天了。</p><p style=\"text-align: left;\">于是多邻国早在上市前就把目光投向了AI。用多邻国创始人的话来说，从长远来看，AI可以带来学习的新的可能性，甚至能为大众带来高质量的教育。</p><p style=\"text-align: left;\">AI的迅速发展，让多邻国愈发迫切希望离愿景目标越来越近。</p><p style=\"text-align: left;\">这也是为什么在GPT-3时期，多邻国就成为了OpenAI的合作拍档。</p><p style=\"text-align: left;\">2021年，多邻国开启和OpenAI的合作，把GPT-3的能力集成到自家的英语测试（DET）业务中，一方面用来生成部分题目，一方面用来进行防作弊保证。这个模式直到今天仍然运行。</p><p style=\"text-align: left;\">去年GPT-4发布当天，多邻国也成为了<strong>GPT-4首批合作案例中唯二的教育科技公司</strong>（另一家是Speak，做AI口语对话的）；同天，多邻国推出名为Duolinguo Max的订阅服务，提供解释我的答案（Explain My Answer）以及角色扮演（Roleplay）两个带有AI的新学习功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0b0e03f3cd14cde56faf7c8c4e4a7fb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"581\"/></p><p style=\"text-align: left;\">后来多邻国也有了自己的AI大模型Birdbrain，但这与它继续借力GPT最新系列毫不冲突。OpenAI的模型负责生成更加自然流利的对话文本、音频内容，多邻国自己的大模型用来优化教学相关部分。</p><p style=\"text-align: left;\">作为一家称自己受技术驱动的公司，多邻国对AI的重视可见一斑。但稍微留意就可以发现，它对AI的使用又是非常巧妙的，从不谈AGI一类的宏大目标，擅用最前沿顶尖的大模型，又不让用户完全进入与AI开放对话的世界，只是把它们融进颇具自有特色的对话和场景设计中。</p><p style=\"text-align: left;\">这样搭配带来的产出比喜人，让多邻国内部非常满意。</p><p style=\"text-align: left;\">可以说，早就AI起来的多邻国，仍然以出色的表现来充分展现了这一波AI对单个具体领域的各种加分。</p><p style=\"text-align: left;\">当然了，相伴而来的还有这一波AI对具体领域的各种冲击。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>2023年年底，多邻国宣布裁掉了数千名人工翻译和内容创作者，均为合同工，占合同工总数的约10%。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>原因不难猜，被AI取而代了。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">剩余的同岗位员工也有具体工作安排的变化：他们将主要负责审核AI生成的内容，以保证多邻国的课程质量。</p><p style=\"text-align: left;\">AI 2.0（或者可以说是整个AI）给这个世界带来的一体两面，在多邻国身上展露无疑。</p><p style=\"text-align: left;\">这个时代，如果公司能够靠AI获得更标准的程式化、更自动化的流程、更低廉的成本。</p><p style=\"text-align: left;\">为什么不呢？</p><h2 id=\"id_4211744225\" style=\"text-align: left;\">8轮融资，现DAU3400万</h2><p style=\"text-align: left;\">不过话说回来，光靠AI，多邻国必然是无法成为最火的那个语言学习App的。</p><p style=\"text-align: left;\">AI让多邻国带来了更好的体验感，但总的来说，多邻国的爆火离不开支配感拉满、激起人们内心中胜负欲的社交路线和“显眼包”一般的线下推广。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/405271f51e6f7b7528d7278d6cce3424\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"672\" tg-height=\"1220\"/></p><p style=\"text-align: left;\">发疯又搞笑的催学设置、游戏和场景化的学习过程、AI不断完善体验，多邻国是一个不需要每天付出大量时间，就能接触并学习新的语言知识，从而积跬步以至千里的地方。</p><p style=\"text-align: left;\">15年来，多邻国就是这样踏出了属于自己的路子。</p><h4 id=\"id_2348196403\" style=\"text-align: center;\">诞生于一个“快乐的错误”</h4><p style=\"text-align: left;\">2009年，多邻国成立。</p><p style=\"text-align: left;\">成立之初的多邻国还没有现在这么“好玩”。那时候的它，主要采用一种现在依然十分流行的模式——众包。</p><p style=\"text-align: left;\">众包，可以理解为当需要大量数据收集、分析、生成或执行特定任务时，通过互联网，把任务分配给大量的人在线完成。</p><p style=\"text-align: left;\">比如现在你每天都随手完成的“反人类”验证码，就是一种悄悄的众包。</p><p style=\"text-align: left;\">每搞定一次这样的验证码，用户就在无形之中被平台薅了次羊毛，免费生成了一次AI模型的训练数据。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d647dc2e7838168f9cfe6d375978af7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"606\" tg-height=\"538\"/></p><p style=\"text-align: left;\">早期阶段多邻国的角色，就类似提供验证码的平台——</p><p style=\"text-align: left;\">个人用户免费学到了语言知识，购买翻译服务的企业也获得了高质量的翻译，多邻国作为中介平台获利。</p><p style=\"text-align: left;\">那个时候，机器翻译的靠谱程度远不如今天，比真人翻译更是差远了，所以多邻国创始人想到了这种办法。</p><p style=\"text-align: left;\">也就是说，<strong>多邻国的成立，俨然是“众包翻译副产品”。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">那时候，谁也没想到多邻国会成长为现在这么庞大的全球性语言学习App，因此，团队把这种阴差阳错称作“快乐的错误”。</p><p style=\"text-align: left;\">越到后来，“歪打正着”的多邻国越运作得风生水起——</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p>2011年11月，多邻国开始了Beta测试，吸引30万用户注册；</p></li><li><p>2012年6月，多邻国iOS端APP正式发布，转年就赢得了苹果的“年度应用程序”，而且是首个上榜的教育类App；</p></li><li><p>到2013年5月，已有300万用户的多邻国推出安卓版本，之后下载量也很快在免费教育类APP中登上榜首；</p></li><li><p>之后的两个月内，多邻国又获得了两百万新用户，同年10月，用户量突破千万大关。</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">仅仅四个月之后，多邻国用户量成功达到了第二个一千万。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df48c85b415d7b611bc25822286fd15f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"549\"/></p><p style=\"text-align: left;\">不仅BC两端的用户同时用脚投票，为多邻国带来了巨大的用户量，这种模式也受到了投资者的青睐。</p><p style=\"text-align: left;\">当多邻国用户量达到两千万时，其两千万美元的C轮融资也成功完成。加上之前的A、B两轮，这家公司一共筹集到3830万美元。</p><p style=\"text-align: left;\">但不久之后，众包这种运作模式在多邻国戛然而止。</p><h4 id=\"id_1832944187\" style=\"text-align: left;\">众包模式难以维系</h4><p style=\"text-align: left;\">成长初期，多邻国为众包服务付出的报酬还足以维持服务的运转，但<strong>随着C端用户规模的不断扩大，供需之间的平衡开始被打破。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">当翻译需求达到饱和，收入瓶颈逐渐显现，原有的众包模式已经无法覆盖为C端用户提供学习资源的成本。</p><p style=\"text-align: left;\">2014年起，多邻国将其翻译服务正式改为B2B模式，支撑其起家的众包模式，渐渐从该公司的历史舞台上淡去。</p><p style=\"text-align: left;\">在一众老客户中，多邻国只选择继续与CNN合作，但也不再吸纳新的客户；与此同时，翻译服务也渐渐彻底从这个公司消失。</p><p style=\"text-align: left;\">原因在于多邻国把目标锁定在C端规模的继续增长，而非发掘B端的翻译需求。</p><p style=\"text-align: left;\">为了实现这个目标，它开始寻找新的商业模式。</p><p style=\"text-align: left;\">就在同一年，多邻国<strong>推出了一项新的服务——线上考试</strong>，这项服务也一直延续至今。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e6ec75a4d5a75146cd5c175c7657cbc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"647\"/></p><p style=\"text-align: left;\">相比于动辄上千元的雅思和托福考试，多邻国DET测试25美元的价格简直不要太便宜（后来涨过几次价，最新价格为65美元）。</p><p style=\"text-align: left;\">更关键的是，不用抢考位，不用跋山涉水排长队，从报名到答题全程线上就能完成，成绩等待时间也只要48小时……</p><p style=\"text-align: left;\">虽然存在一定的问题，但更好的用户体验无疑为它招来了不少用户。而且为了增加自家线上考试成绩的含金量，多邻国做出了“一颗红心，两手准备”——</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>一方面，</strong>创始人兼CEO利用自己在卡耐基梅隆大学任教的便利，与企业、高校等机构积极对接，并获得了一定程度的认可；</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>另一方面，</strong>就是向外界展示的真正实力，多邻国通过大量的研究，发现多邻国DET测试成绩与托福成绩之间存在显著关联。</p><p style=\"text-align: left;\">结果是成功的。</p><p style=\"text-align: left;\">到如今，多邻国DET测试成绩已经被包括美国Top100院校中的94所在内的4000+高校认可，参加过的考生数量也已经超过百万。</p><p style=\"text-align: left;\">不得不说的是，线上DET测试给多邻国带来的不仅仅是不菲的收入，关键是这项新业务似乎打开了潘多拉的魔盒，多邻国的更多产品开始涌现。</p><p style=\"text-align: left;\">这家公司进入了一个崭新的阶段。</p><p style=\"text-align: left;\">2014年，完成C轮融资、停掉众包业务的大绿鸟，把它的“魔爪”伸向了学校——</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>推出了面向学校的免费服务Duolingo for School，帮助教师群体进行教学。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这次业务拓展对多邻国带来的正面效应不在于盈利数字，而在于用户量增长。次年，多邻国整体用户规模达到1亿，并因此获得了4500万美元的D轮融资。</p><p style=\"text-align: left;\">此后，多邻国还推出了其他教育/学习应用，同样采用了游戏式学习法，同样不向用户收取费用（哪怕是一分钱），除了在多邻国本国里推广新产品，甚至连植入广告都没有一个。</p><p style=\"text-align: left;\">直到2017年。</p><h4 id=\"id_673374109\" style=\"text-align: left;\">新业务模式，进驻中国市场</h4><p style=\"text-align: left;\">随着用户体量剧增，线上DET考试带来的收入也无法支撑这个公司的收支平衡，多邻国急需谋求新的收入来源。</p><p style=\"text-align: left;\">万般无奈之下，多邻国开始在平台中投放广告——不过自称广告也不会显著影响用户体验；并且推出了付费订阅服务——订阅会员则可以享受免广告、离线存储资源等高级功能。</p><p style=\"text-align: left;\">另一边，出于各种原因，多邻国仍然保留了免费的基础学习功能。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>至此，多邻国“考试服务+广告+会员订阅”的收入模式格局已经形成，并沿用到了今天。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">同年7月，多邻国又获得了2500万美元的E轮融资，至此总融资金额已经超过了1亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">日历往后翻，2018年开始，多邻国的用户增长却一度陷入停滞。开拓新的获客渠道迫在眉睫。</p><p style=\"text-align: left;\">公司尝试过很多种办法，比如从热门三消类游戏中攫取灵感，进一步加大学习过程的游戏化程度；再比如尝试过通过赠送会员让用户帮忙推广。</p><p style=\"text-align: left;\">但都收效甚微。</p><p style=\"text-align: left;\">不轻易死心的团队反复分析用户数据，最终加入了排行榜、推送通知、升级打怪等激励用户学习的机制。</p><p style=\"text-align: left;\">或许如今的“发疯式营销”，正是在这个时候就埋下了伏笔。</p><p style=\"text-align: left;\">机制、玩法的更新是一方面，另一方面，多邻国平台上的可学习的内容也在不断增加，而且不仅增加语种，还增加了学科，比如数学、音乐什么的。</p><p style=\"text-align: left;\">然后再开始尝试点亮尚未踏足的世界地图。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>2019年，多邻国正式进入中国市场。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">那不算是最好的时间，甚至可以说它入局太晚，彼时国内的线上教育市场已经一片红海，挤满了大大小小的机构与应用。</p><p style=\"text-align: left;\">故而多邻国在国内的用户规模并未像海外一样野蛮增长。它不得不针对性进行了很多本土化调整。</p><p style=\"text-align: left;\">适度加深英语课程难度、优化日韩等中国区热门小语种、上线粤语课程……</p><p style=\"text-align: left;\">谁也没有意料到，就是那年年底开始，线上学习的地位发生了翻天覆地的变化，从一个加分的可选择项，逐渐变成了遍布全球的刚需，更多的用户涌入多邻国。</p><p style=\"text-align: left;\">截止2020年末，多邻国月度活跃用户为3700万，比上年同期多了1000万；年付费用户160万，比2019年增加了70万。</p><p style=\"text-align: left;\">此期间，多邻国DET测试更是成为了特殊时期雅思托福的最佳替代品，用户量大涨，业务量也获得了1500%的暴增。</p><p style=\"text-align: left;\">天时地利人和，从2019年12月到2020年11月，多邻国紧锣密鼓地完成3轮新融资，估值飙升至24亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">一切都是时候了。</p><p style=\"text-align: left;\">2021年7月28日，多邻国正式在美国纳斯达克证券交易所挂牌上市，发行价格为102美元，共计发行510万股，按此计算总共募集资金5.21亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">3年过去，多邻国已成为总市值超百亿美元的教育界明星公司，DAU超过3400万，令人艳羡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/82bccab93b3b9d149f96d44b76f449f0\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"812\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: left;\">回顾多邻国十多年的发展历程，它经历了许多人生选择的十字路口，其中不少舍与得看似是偶然性的产物，但其实，在其创始人早年的经历中，已经埋下了伏笔。</p><h2 id=\"id_794225364\" style=\"text-align: left;\">验证码之父的连续创业成果</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>路易斯·冯·安</strong>（Luis von Ahn，以下简称冯·安），计算机科学家，多邻国的创始人兼CEO。</p><p style=\"text-align: left;\">1979年，冯·安出生于南美洲的危地马拉。42岁的母亲高龄产子，此后又独自将冯·安抚养长大。</p><p style=\"text-align: left;\">危地马拉的官方语言是西班牙语，但冯·安从小就在一家英语学校就读。</p><p style=\"text-align: left;\">八岁时，母亲给冯·安买了一台Commodore 64计算机，从此他便迷恋上了计算机。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38b4f40c13c133253bf6cb2ae025c963\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\"/></p><p style=\"text-align: left;\">等到了申请大学时，从小学习英语的冯·安，目标是进入美国的大学学习。</p><p style=\"text-align: left;\">毫无例外地，冯·安需要像其他海外申请者一样取得托福成绩。</p><p style=\"text-align: left;\">但当他准备报名参加考试时，危地马拉的考点已经被一抢而空，为此，他必须花费1200美元乘坐飞机到邻国萨尔瓦多参加考试。</p><p style=\"text-align: left;\">对于今时今日的任何一个普通家庭来说，1200美元也是一笔不小的开销，何况当时是1995年，危地马拉的人均GDP也才不到1500美元。</p><p style=\"text-align: left;\">幸而冯·安出生在了一个相对富裕的家庭，这段亲身经历，或许给后来多邻国上线在线DET测试留下了无尽灵感。</p><p style=\"text-align: left;\">最终，冯·安成功申请到了杜克大学，并于2000年获得数学学士学位。</p><p style=\"text-align: left;\">之后，冯·安进入卡耐基梅隆大学攻读计算机博士，师从1995年图灵奖得主曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum），研究方向为密码学。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>2002年，还是博士在读生的冯·安发明了验证码。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">（嘿，你说为什么多邻国早期像个验证码平台一样搞众包？因为验证码这玩意儿就是多邻国创始人发明的！）</p><p style=\"text-align: left;\">验证码被命名为CAPTCHA，是“自动区分计算机和人类的图灵测试”（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）的缩写，以一种在线表格测试的形态存在，用来验证用户是真人而非机器人。</p><p style=\"text-align: left;\">这个发明让冯·安小小地名利双收了一把，甚至连比尔·盖茨都亲自打来电话，邀请冯·安到微软工作。</p><p style=\"text-align: left;\">当时冯·安拒绝了这份邀请。</p><p style=\"text-align: left;\">不过他俩人的缘分以一种奇妙的形式续上了，<strong>比尔·盖茨后来成为了多邻国的用户，用它学习法语。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b28426ca6360cfaa1474c8c459644ed\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"236\" tg-height=\"234\"/></p><p style=\"text-align: left;\">验证码这东西，确实在一定程度上防住了自动化程序攻击，但真人用户对它没啥好感度，既没用，又耽误时间。</p><p style=\"text-align: left;\">冯·安想：</p><blockquote><p>能不能让验证码再多发挥亿点点其它的作用？</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">于是冯·安创立的“众包验证码”公司诞生了，名叫reCAPTCHA，利用验证码帮助实现图书数字化。</p><p style=\"text-align: left;\">具体来说，reCAPTCHA把当时的OCR技术无法识别的旧书里的文字进行扫描，做成一个个验证码图片；等用户正确识别出这些文字，就把答案传回。</p><p style=\"text-align: left;\">妥妥是最早的验证码众包。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/94fb6a0b4e8486e67a10f4c9107c33ba\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"330\"/></p><p style=\"text-align: left;\">没过两年，reCAPTCHA就被谷歌收购，成为了谷歌开发者平台中的一项重要服务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c05e47e10a436828eb0967abd739eb06\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"622\" tg-height=\"280\"/></p><p style=\"text-align: left;\">延续这一模式，卖掉reCAPTCHA的冯·安和他的学生塞弗林·哈克（Severin Hacker）一同创立了多邻国，自己出任CEO一职。</p><p style=\"text-align: left;\">至于多邻国打遍天下的游戏化教育，也可以从冯·安的学生时期找到蛛丝马迹。</p><p style=\"text-align: left;\">冯·安的博士毕业论文围绕着自创的“人类计算”一词展开，讨论了“有目的的游戏”，即以游戏形式进行的众包。</p><p style=\"text-align: left;\">论文指出，通过网络游戏，人们可以集体解决大规模的计算问题，但站在玩家的角度，玩此类游戏的目的依然是为了娱乐。</p><p style=\"text-align: left;\">论文中的这种思想，不仅让冯·安完成了他的第一次创业，也成为了后来多邻国游戏化学习模式的雏形。</p><p style=\"text-align: left;\">2003年，冯·安设计了一个名为ESP（超感官知觉）的游戏，将计算机难以完成的图像识别任务包装成游戏，想要借助人力提高计算机的识图水平，最终游戏被正在做图片搜索的谷歌看中并收购。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/360f7d7e9282f01ea4fae86311fb63cb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"830\"/></p><p style=\"text-align: left;\">博士毕业后，冯·安在CMU留校任教，他不仅自己身怀独特的教学技巧，在校内获得多个教学奖项，还经常谈起游戏在学习中的作用。</p><p style=\"text-align: left;\">2023年的一场TED演讲中，冯·安就公开表示，<strong>要把学习变得像玩游戏一样有趣。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f9f949a5025179694692b5d553133ca\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"752\" tg-height=\"620\"/></p><p style=\"text-align: left;\">后来，他还在一次采访中提到：</p><blockquote><p>我们一直以来的想法就是让我们的产品有趣、好玩，这样才能让用户一直能够沉浸在学习体验之中。<br/>如果内容不好玩、不有趣，用户可能会离开我们。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">显然，冯·安和他的多邻国做到了（将来或许会做得更好？）。</p><p style=\"text-align: left;\">官方数据统计，<strong>最高记录，有人已经在多邻国打卡了3000多天。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在小红书上，多儿的各种表情已经成为了网友们竞相展示的对象，凭借可爱的形象成功“扮猪吃老虎”，成为网友学习语言的“监工”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4dfbe3cb86094a9cf7aa980391eb31f8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"678\" tg-height=\"1350\"/></p><p style=\"text-align: left;\">而据多邻国官方口径，拽姐在国内的人气，比这只颇受欢迎的大绿鸟还要高，cos、漫画二创应有尽有。</p><p style=\"text-align: left;\">尽管她永远用一分傲娇两分冷漠三分嘲讽四分漫不经心地态度平等地对待每一个用户。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30b123682fd36363714dc7916952d989\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"236\" tg-height=\"430\"/></p><p style=\"text-align: left;\">很多人看着大绿鸟发疯，很多人忍受拽姐的拽。</p><p style=\"text-align: left;\">这也意味着很多人在用，很多人付钱……</p><p style=\"text-align: left;\">这就是多邻国的现状，一款得民心还站在风口上的应用，还是赚得盆满钵满那一种。</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>靠AI，2年时间大涨4倍！扒一扒你每天都用的这只小绿鸟</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{ 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class=\"title\">\n靠AI，2年时间大涨4倍！扒一扒你每天都用的这只小绿鸟\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-11-26 16:23 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/OzE4IytXMxe4WcKLR15inQ><strong>量子位</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>OpenAI还是个亏成无底洞的销金窟，但借力OpenAI输出的语言学习软件，已经赚得起飞了。没错，就是你可能也很熟悉的“愤怒小鸟”——劝人学习语言一套一套的多邻国。从8月5日的阶段性低点上涨至今，多邻国的股价接连创下新高，巅峰时期达296.51美元高位。2年时间大涨4倍，目前总市值逼近127亿美元。就很OMG。但其实并不是那——么——得离谱，因为一切都有迹可循，几乎全靠AI带飞。早在大模型还没火的...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/OzE4IytXMxe4WcKLR15inQ\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/89b516f484c468a6c563be266648ed53","relate_stocks":{"DUOL":"多邻国"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/OzE4IytXMxe4WcKLR15inQ","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1139431824","content_text":"OpenAI还是个亏成无底洞的销金窟，但借力OpenAI输出的语言学习软件，已经赚得起飞了。没错，就是你可能也很熟悉的“愤怒小鸟”——劝人学习语言一套一套的多邻国。从8月5日的阶段性低点上涨至今，多邻国的股价接连创下新高，巅峰时期达296.51美元高位。2年时间大涨4倍，目前总市值逼近127亿美元。就很OMG。但其实并不是那——么——得离谱，因为一切都有迹可循，几乎全靠AI带飞。早在大模型还没火的时候，多邻国就已经搭上了OpenAI的AI快车，现在更是被AI全副武装。就在9月底，多邻国刚在年度会议上宣布，应用程序内新增AI视频通话（AI Video Call）及冒险（Adventure）功能。简单来说，就是用户可以通过与AI角色聊天和玩游戏来学习语言，“旨在模拟自然对话，并提供个性化的交互式练习环境”。值得注意的是，这不是多邻国刚开始对AI临时报佛脚，它最开始拥抱AI属性的时候，AI 2.0的浪潮甚至还没有掀起来 ——2021年，多邻国就开始与OpenAI接触、合作，在应用中集成了GPT-3的能力。到去年，这家公司又非常顺应时事地推出了一款由GPT-4支持的新产品DuolingoMax。结果摆在眼前，多邻国没有白白投入：财报显示，今年Q2，多邻国月活跃用户数1亿360万，比去年同期增长40%；日活跃用户（DAUs）3410万，比去年同期增长59%；季度末付费用户总数达到800万，比去年同期增长52%。在这一波以年为单位的用户数据增长中，AI在其中发挥的魔力不可谓不大。所以，AI到底对多邻国做了什么？OpenAI早期合作者，AI一体两面的具象化高冷的拽姐（Lily）是多邻国最新AI功能（视频通话和冒险）陪伴用户的主角。在OpenAI及多邻国自研大模型的配套支持下，“拨通”拽姐的电话就能通过聊天来学习一门语言。除了还不能“看”以外，拽姐的能力和OpenAI的《Her》大差不差，逼近真人音色，语气、说话节奏都模仿着人类，会打磕巴或短暂停顿进行思考，可以说是惟妙惟肖。冒险功能同样需要用户和拽姐一起进行，理解起来很容易，就是和拽姐一起做除视频通话以外的更多的事。你们可能闪现在学校、操场、商店、派对，总之是一切现实中可能出现的场景，然后一起探索事件，发生故事，解决问题。非要给它加一个解释，那就是把多邻国的日常课程场景化，然后配一个拽拽的AI助教。“在我看来，个性化的AI助教并不只是我们正在开发的一个特定功能，”多邻国AI主管在接受《福布斯》采访时表示，“它更像是在实现我们对整个应用程序设定的愿景。”具体而言，是实现类似一对一真人教学一样的教学效果。他们抱有这样的期待不是一天两天了。于是多邻国早在上市前就把目光投向了AI。用多邻国创始人的话来说，从长远来看，AI可以带来学习的新的可能性，甚至能为大众带来高质量的教育。AI的迅速发展，让多邻国愈发迫切希望离愿景目标越来越近。这也是为什么在GPT-3时期，多邻国就成为了OpenAI的合作拍档。2021年，多邻国开启和OpenAI的合作，把GPT-3的能力集成到自家的英语测试（DET）业务中，一方面用来生成部分题目，一方面用来进行防作弊保证。这个模式直到今天仍然运行。去年GPT-4发布当天，多邻国也成为了GPT-4首批合作案例中唯二的教育科技公司（另一家是Speak，做AI口语对话的）；同天，多邻国推出名为Duolinguo Max的订阅服务，提供解释我的答案（Explain My Answer）以及角色扮演（Roleplay）两个带有AI的新学习功能。后来多邻国也有了自己的AI大模型Birdbrain，但这与它继续借力GPT最新系列毫不冲突。OpenAI的模型负责生成更加自然流利的对话文本、音频内容，多邻国自己的大模型用来优化教学相关部分。作为一家称自己受技术驱动的公司，多邻国对AI的重视可见一斑。但稍微留意就可以发现，它对AI的使用又是非常巧妙的，从不谈AGI一类的宏大目标，擅用最前沿顶尖的大模型，又不让用户完全进入与AI开放对话的世界，只是把它们融进颇具自有特色的对话和场景设计中。这样搭配带来的产出比喜人，让多邻国内部非常满意。可以说，早就AI起来的多邻国，仍然以出色的表现来充分展现了这一波AI对单个具体领域的各种加分。当然了，相伴而来的还有这一波AI对具体领域的各种冲击。2023年年底，多邻国宣布裁掉了数千名人工翻译和内容创作者，均为合同工，占合同工总数的约10%。原因不难猜，被AI取而代了。剩余的同岗位员工也有具体工作安排的变化：他们将主要负责审核AI生成的内容，以保证多邻国的课程质量。AI 2.0（或者可以说是整个AI）给这个世界带来的一体两面，在多邻国身上展露无疑。这个时代，如果公司能够靠AI获得更标准的程式化、更自动化的流程、更低廉的成本。为什么不呢？8轮融资，现DAU3400万不过话说回来，光靠AI，多邻国必然是无法成为最火的那个语言学习App的。AI让多邻国带来了更好的体验感，但总的来说，多邻国的爆火离不开支配感拉满、激起人们内心中胜负欲的社交路线和“显眼包”一般的线下推广。发疯又搞笑的催学设置、游戏和场景化的学习过程、AI不断完善体验，多邻国是一个不需要每天付出大量时间，就能接触并学习新的语言知识，从而积跬步以至千里的地方。15年来，多邻国就是这样踏出了属于自己的路子。诞生于一个“快乐的错误”2009年，多邻国成立。成立之初的多邻国还没有现在这么“好玩”。那时候的它，主要采用一种现在依然十分流行的模式——众包。众包，可以理解为当需要大量数据收集、分析、生成或执行特定任务时，通过互联网，把任务分配给大量的人在线完成。比如现在你每天都随手完成的“反人类”验证码，就是一种悄悄的众包。每搞定一次这样的验证码，用户就在无形之中被平台薅了次羊毛，免费生成了一次AI模型的训练数据。早期阶段多邻国的角色，就类似提供验证码的平台——个人用户免费学到了语言知识，购买翻译服务的企业也获得了高质量的翻译，多邻国作为中介平台获利。那个时候，机器翻译的靠谱程度远不如今天，比真人翻译更是差远了，所以多邻国创始人想到了这种办法。也就是说，多邻国的成立，俨然是“众包翻译副产品”。那时候，谁也没想到多邻国会成长为现在这么庞大的全球性语言学习App，因此，团队把这种阴差阳错称作“快乐的错误”。越到后来，“歪打正着”的多邻国越运作得风生水起——2011年11月，多邻国开始了Beta测试，吸引30万用户注册；2012年6月，多邻国iOS端APP正式发布，转年就赢得了苹果的“年度应用程序”，而且是首个上榜的教育类App；到2013年5月，已有300万用户的多邻国推出安卓版本，之后下载量也很快在免费教育类APP中登上榜首；之后的两个月内，多邻国又获得了两百万新用户，同年10月，用户量突破千万大关。仅仅四个月之后，多邻国用户量成功达到了第二个一千万。不仅BC两端的用户同时用脚投票，为多邻国带来了巨大的用户量，这种模式也受到了投资者的青睐。当多邻国用户量达到两千万时，其两千万美元的C轮融资也成功完成。加上之前的A、B两轮，这家公司一共筹集到3830万美元。但不久之后，众包这种运作模式在多邻国戛然而止。众包模式难以维系成长初期，多邻国为众包服务付出的报酬还足以维持服务的运转，但随着C端用户规模的不断扩大，供需之间的平衡开始被打破。当翻译需求达到饱和，收入瓶颈逐渐显现，原有的众包模式已经无法覆盖为C端用户提供学习资源的成本。2014年起，多邻国将其翻译服务正式改为B2B模式，支撑其起家的众包模式，渐渐从该公司的历史舞台上淡去。在一众老客户中，多邻国只选择继续与CNN合作，但也不再吸纳新的客户；与此同时，翻译服务也渐渐彻底从这个公司消失。原因在于多邻国把目标锁定在C端规模的继续增长，而非发掘B端的翻译需求。为了实现这个目标，它开始寻找新的商业模式。就在同一年，多邻国推出了一项新的服务——线上考试，这项服务也一直延续至今。相比于动辄上千元的雅思和托福考试，多邻国DET测试25美元的价格简直不要太便宜（后来涨过几次价，最新价格为65美元）。更关键的是，不用抢考位，不用跋山涉水排长队，从报名到答题全程线上就能完成，成绩等待时间也只要48小时……虽然存在一定的问题，但更好的用户体验无疑为它招来了不少用户。而且为了增加自家线上考试成绩的含金量，多邻国做出了“一颗红心，两手准备”——一方面，创始人兼CEO利用自己在卡耐基梅隆大学任教的便利，与企业、高校等机构积极对接，并获得了一定程度的认可；另一方面，就是向外界展示的真正实力，多邻国通过大量的研究，发现多邻国DET测试成绩与托福成绩之间存在显著关联。结果是成功的。到如今，多邻国DET测试成绩已经被包括美国Top100院校中的94所在内的4000+高校认可，参加过的考生数量也已经超过百万。不得不说的是，线上DET测试给多邻国带来的不仅仅是不菲的收入，关键是这项新业务似乎打开了潘多拉的魔盒，多邻国的更多产品开始涌现。这家公司进入了一个崭新的阶段。2014年，完成C轮融资、停掉众包业务的大绿鸟，把它的“魔爪”伸向了学校——推出了面向学校的免费服务Duolingo for School，帮助教师群体进行教学。这次业务拓展对多邻国带来的正面效应不在于盈利数字，而在于用户量增长。次年，多邻国整体用户规模达到1亿，并因此获得了4500万美元的D轮融资。此后，多邻国还推出了其他教育/学习应用，同样采用了游戏式学习法，同样不向用户收取费用（哪怕是一分钱），除了在多邻国本国里推广新产品，甚至连植入广告都没有一个。直到2017年。新业务模式，进驻中国市场随着用户体量剧增，线上DET考试带来的收入也无法支撑这个公司的收支平衡，多邻国急需谋求新的收入来源。万般无奈之下，多邻国开始在平台中投放广告——不过自称广告也不会显著影响用户体验；并且推出了付费订阅服务——订阅会员则可以享受免广告、离线存储资源等高级功能。另一边，出于各种原因，多邻国仍然保留了免费的基础学习功能。至此，多邻国“考试服务+广告+会员订阅”的收入模式格局已经形成，并沿用到了今天。同年7月，多邻国又获得了2500万美元的E轮融资，至此总融资金额已经超过了1亿美元。日历往后翻，2018年开始，多邻国的用户增长却一度陷入停滞。开拓新的获客渠道迫在眉睫。公司尝试过很多种办法，比如从热门三消类游戏中攫取灵感，进一步加大学习过程的游戏化程度；再比如尝试过通过赠送会员让用户帮忙推广。但都收效甚微。不轻易死心的团队反复分析用户数据，最终加入了排行榜、推送通知、升级打怪等激励用户学习的机制。或许如今的“发疯式营销”，正是在这个时候就埋下了伏笔。机制、玩法的更新是一方面，另一方面，多邻国平台上的可学习的内容也在不断增加，而且不仅增加语种，还增加了学科，比如数学、音乐什么的。然后再开始尝试点亮尚未踏足的世界地图。2019年，多邻国正式进入中国市场。那不算是最好的时间，甚至可以说它入局太晚，彼时国内的线上教育市场已经一片红海，挤满了大大小小的机构与应用。故而多邻国在国内的用户规模并未像海外一样野蛮增长。它不得不针对性进行了很多本土化调整。适度加深英语课程难度、优化日韩等中国区热门小语种、上线粤语课程……谁也没有意料到，就是那年年底开始，线上学习的地位发生了翻天覆地的变化，从一个加分的可选择项，逐渐变成了遍布全球的刚需，更多的用户涌入多邻国。截止2020年末，多邻国月度活跃用户为3700万，比上年同期多了1000万；年付费用户160万，比2019年增加了70万。此期间，多邻国DET测试更是成为了特殊时期雅思托福的最佳替代品，用户量大涨，业务量也获得了1500%的暴增。天时地利人和，从2019年12月到2020年11月，多邻国紧锣密鼓地完成3轮新融资，估值飙升至24亿美元。一切都是时候了。2021年7月28日，多邻国正式在美国纳斯达克证券交易所挂牌上市，发行价格为102美元，共计发行510万股，按此计算总共募集资金5.21亿美元。3年过去，多邻国已成为总市值超百亿美元的教育界明星公司，DAU超过3400万，令人艳羡。图片回顾多邻国十多年的发展历程，它经历了许多人生选择的十字路口，其中不少舍与得看似是偶然性的产物，但其实，在其创始人早年的经历中，已经埋下了伏笔。验证码之父的连续创业成果路易斯·冯·安（Luis von Ahn，以下简称冯·安），计算机科学家，多邻国的创始人兼CEO。1979年，冯·安出生于南美洲的危地马拉。42岁的母亲高龄产子，此后又独自将冯·安抚养长大。危地马拉的官方语言是西班牙语，但冯·安从小就在一家英语学校就读。八岁时，母亲给冯·安买了一台Commodore 64计算机，从此他便迷恋上了计算机。等到了申请大学时，从小学习英语的冯·安，目标是进入美国的大学学习。毫无例外地，冯·安需要像其他海外申请者一样取得托福成绩。但当他准备报名参加考试时，危地马拉的考点已经被一抢而空，为此，他必须花费1200美元乘坐飞机到邻国萨尔瓦多参加考试。对于今时今日的任何一个普通家庭来说，1200美元也是一笔不小的开销，何况当时是1995年，危地马拉的人均GDP也才不到1500美元。幸而冯·安出生在了一个相对富裕的家庭，这段亲身经历，或许给后来多邻国上线在线DET测试留下了无尽灵感。最终，冯·安成功申请到了杜克大学，并于2000年获得数学学士学位。之后，冯·安进入卡耐基梅隆大学攻读计算机博士，师从1995年图灵奖得主曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum），研究方向为密码学。2002年，还是博士在读生的冯·安发明了验证码。（嘿，你说为什么多邻国早期像个验证码平台一样搞众包？因为验证码这玩意儿就是多邻国创始人发明的！）验证码被命名为CAPTCHA，是“自动区分计算机和人类的图灵测试”（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）的缩写，以一种在线表格测试的形态存在，用来验证用户是真人而非机器人。这个发明让冯·安小小地名利双收了一把，甚至连比尔·盖茨都亲自打来电话，邀请冯·安到微软工作。当时冯·安拒绝了这份邀请。不过他俩人的缘分以一种奇妙的形式续上了，比尔·盖茨后来成为了多邻国的用户，用它学习法语。验证码这东西，确实在一定程度上防住了自动化程序攻击，但真人用户对它没啥好感度，既没用，又耽误时间。冯·安想：能不能让验证码再多发挥亿点点其它的作用？于是冯·安创立的“众包验证码”公司诞生了，名叫reCAPTCHA，利用验证码帮助实现图书数字化。具体来说，reCAPTCHA把当时的OCR技术无法识别的旧书里的文字进行扫描，做成一个个验证码图片；等用户正确识别出这些文字，就把答案传回。妥妥是最早的验证码众包。没过两年，reCAPTCHA就被谷歌收购，成为了谷歌开发者平台中的一项重要服务。延续这一模式，卖掉reCAPTCHA的冯·安和他的学生塞弗林·哈克（Severin Hacker）一同创立了多邻国，自己出任CEO一职。至于多邻国打遍天下的游戏化教育，也可以从冯·安的学生时期找到蛛丝马迹。冯·安的博士毕业论文围绕着自创的“人类计算”一词展开，讨论了“有目的的游戏”，即以游戏形式进行的众包。论文指出，通过网络游戏，人们可以集体解决大规模的计算问题，但站在玩家的角度，玩此类游戏的目的依然是为了娱乐。论文中的这种思想，不仅让冯·安完成了他的第一次创业，也成为了后来多邻国游戏化学习模式的雏形。2003年，冯·安设计了一个名为ESP（超感官知觉）的游戏，将计算机难以完成的图像识别任务包装成游戏，想要借助人力提高计算机的识图水平，最终游戏被正在做图片搜索的谷歌看中并收购。博士毕业后，冯·安在CMU留校任教，他不仅自己身怀独特的教学技巧，在校内获得多个教学奖项，还经常谈起游戏在学习中的作用。2023年的一场TED演讲中，冯·安就公开表示，要把学习变得像玩游戏一样有趣。后来，他还在一次采访中提到：我们一直以来的想法就是让我们的产品有趣、好玩，这样才能让用户一直能够沉浸在学习体验之中。如果内容不好玩、不有趣，用户可能会离开我们。显然，冯·安和他的多邻国做到了（将来或许会做得更好？）。官方数据统计，最高记录，有人已经在多邻国打卡了3000多天。在小红书上，多儿的各种表情已经成为了网友们竞相展示的对象，凭借可爱的形象成功“扮猪吃老虎”，成为网友学习语言的“监工”。而据多邻国官方口径，拽姐在国内的人气，比这只颇受欢迎的大绿鸟还要高，cos、漫画二创应有尽有。尽管她永远用一分傲娇两分冷漠三分嘲讽四分漫不经心地态度平等地对待每一个用户。很多人看着大绿鸟发疯，很多人忍受拽姐的拽。这也意味着很多人在用，很多人付钱……这就是多邻国的现状，一款得民心还站在风口上的应用，还是赚得盆满钵满那一种。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":19,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":374958736322960,"gmtCreate":1732583715804,"gmtModify":1732583717171,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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提出战略性比特币储备","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2485840263","media":"FX168","summary":"FX168财经报社 讯 美国宾夕法尼亚州开创加密货币新里程碑，以176-26票通过《比特币权利法案》，美国众议院第2481号法案规定了个人和企业有权自行保管数字资产、运营区块链节点，以及在不受限制性市政条例干扰的情况下进行交易。该州继续推进新法案，提出战略性比特币储备。继《比特币权利法案》通过后，Cabell联手另一名共和党众议员Aaron Kaufer在11月14日提出《战略比特币储备法案》。","content":"<html><body><div>\n<p>FX168财经报社(亚太)讯 美国宾夕法尼亚州开创加密货币<a href=\"https://laohu8.com/S/002219\">新里程</a>碑，以176-26票通过《比特币权利法案》(Bitcoin Rights Bill)，美国众议院第2481号法案规定了个人和企业有权自行保管数字资产、运营区块链节点，以及在不受限制性市政条例干扰的情况下进行交易。该州继续推进新法案，提出战略性比特币储备。</p>\n<p><strong><span>《比特币权利法案》由共和党众议员Mike Cabell发起，并得到两党投票支持，反映了各党派对区块链技术变革潜力的日益认可。这项立法使宾州成为美国数字资产监管领域的领先州之一，并强调了其致力于促进该领域的创新，同时解决经济赋权和金融包容性等关键问题。</span></strong></p>\n<div>\n<img src=\"https://static.fx168api.com/img/user/adcb80dc7eaf1593a05cd350391713ea/GG1943.jpg\"/>\n</div>\n<p>(来源:Forbes)</p>\n<p>福布斯(Forbes)报道，投票结果还暴露了民主党内部的分歧，所有26张反对票均来自民主党代表。尽管如此，民主党的知名成员，包括多数党领袖乔安娜·麦克林顿和众议员马尔科姆·肯雅塔，都支持该措施，并强调其有可能刺激经济增长并为服务不足的社区扩大机会。他们的支持表明，人们更广泛地承认区块链通过公平使用金融工具来增强边缘群体的权利。</p>\n<p><strong><span>继《比特币权利法案》通过后，Cabell联手另一名共和党众议员Aaron Kaufer在11月14日提出《战略比特币储备法案》(HB 2664)。一旦颁布，这项立法将允许州财政部长将宾州普通基金、应急基金和州投资基金的10%分配给比特币和基于加密货币的交易所交易产品(ETP)，正如该法案的立法备忘录中所解释的那样。</span></strong></p>\n<p><strong>据Decrypt报道，这可能意味着对比特币的投资高达9.7亿美元，充分利用其作为对冲通胀和长期增长资产的潜力。</strong></p>\n<p>宾州《战略比特币储备法案》的出台与政府持有的加密货币储备的广泛讨论相呼应，呼应了怀俄明州参议员辛西娅·卢米斯(Cynthia Lummis)和特朗普政府提出的美国战略比特币储备提案引发的全国性辩论。这项州级举措反映了宾夕法尼亚州的积极立场，但也重新引发了人们对将公共资金投资于比特币的潜在风险的担忧。</p>\n<p>支持者认为，比特币的去中心化性质和固定供应使其成为一种强大的通胀对冲工具，可与黄金媲美。正如Satoshi Action Fund首席执行官Dennis Porter指出的那样，“比特币协调了激励机制。当激励机制协调一致时，我们都是赢家”。</p>\n<p>支持者强调，比特币随着时间的推移大幅升值，并且<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>越来越接受它作为一种价值存储手段。</p>\n<p>支持者认为，《战略比特币储备法案》可以通过分散州的投资来增强财政稳定性。该提案反映了怀俄明州等州的广泛努力，在这些州，卢米斯一直倡导将比特币纳入国家储备，称这是防止美元贬值和经济波动的保障。</p>\n<p>尽管比特币具有潜在的好处，但将其作为政府储备的想法仍受到大量批评。包括金融分析师和环保人士在内的怀疑论者指出，这种加密货币的极端价格波动是一个重大风险。比特币的历史价格波动——短时间内既有飙升也有暴跌——引发了人们对用比特币支持州或国家资金的稳定性的质疑。</p>\n<p>此外，批评者还强调了持有数字资产的安全漏洞。机构级存储解决方案的重大漏洞凸显了网络攻击的风险，这可能会使比特币储备成为不法分子的目标。与比特币挖矿能源消耗相关的环境问题进一步加剧了公众对比特币投资的反对。</p>\n<p>这些担忧凸显了宾夕法尼亚州的辩论与全国对特朗普政府传闻已久的正式确立美国比特币储备的行政命令的批评之间的相似之处。批评者质疑，将比特币引入政府持有是否会使经济面临不必要的风险，并将资源从更稳定的投资中转移出去。这项立法的结果可能开创先例，不仅对其他州有借鉴意义，而且对影响财政政策中关于数字资产的更广泛讨论也有借鉴意义。</p>\n<p><strong><span>宾州最近的行动在全国范围内脱颖而出，而全国范围内的联邦僵局和加密政策上的党派分歧经常是这一现象的标志。该州的前瞻性做法反映了怀俄明州、德克萨斯州和佛罗里达州的开创性努力。两党对《比特币权利法案》以及随后的《战略比特币储备法案》等立法提案的支持表明，两党立法者都看到了区块链技术的经济前景。通过编纂数字资产持有者的权利并创建州级加密投资框架，宾夕法尼亚州正在规划一条其他州可以效仿的道路。</span></strong></p>\n</div></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\" 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href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>越来越接受它作为一种价值存储手段。</p>\n<p>支持者认为，《战略比特币储备法案》可以通过分散州的投资来增强财政稳定性。该提案反映了怀俄明州等州的广泛努力，在这些州，卢米斯一直倡导将比特币纳入国家储备，称这是防止美元贬值和经济波动的保障。</p>\n<p>尽管比特币具有潜在的好处，但将其作为政府储备的想法仍受到大量批评。包括金融分析师和环保人士在内的怀疑论者指出，这种加密货币的极端价格波动是一个重大风险。比特币的历史价格波动——短时间内既有飙升也有暴跌——引发了人们对用比特币支持州或国家资金的稳定性的质疑。</p>\n<p>此外，批评者还强调了持有数字资产的安全漏洞。机构级存储解决方案的重大漏洞凸显了网络攻击的风险，这可能会使比特币储备成为不法分子的目标。与比特币挖矿能源消耗相关的环境问题进一步加剧了公众对比特币投资的反对。</p>\n<p>这些担忧凸显了宾夕法尼亚州的辩论与全国对特朗普政府传闻已久的正式确立美国比特币储备的行政命令的批评之间的相似之处。批评者质疑，将比特币引入政府持有是否会使经济面临不必要的风险，并将资源从更稳定的投资中转移出去。这项立法的结果可能开创先例，不仅对其他州有借鉴意义，而且对影响财政政策中关于数字资产的更广泛讨论也有借鉴意义。</p>\n<p><strong><span>宾州最近的行动在全国范围内脱颖而出，而全国范围内的联邦僵局和加密政策上的党派分歧经常是这一现象的标志。该州的前瞻性做法反映了怀俄明州、德克萨斯州和佛罗里达州的开创性努力。两党对《比特币权利法案》以及随后的《战略比特币储备法案》等立法提案的支持表明，两党立法者都看到了区块链技术的经济前景。通过编纂数字资产持有者的权利并创建州级加密投资框架，宾夕法尼亚州正在规划一条其他州可以效仿的道路。</span></strong></p>\n</div></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"83042":"华夏比特币-R","09042":"华夏比特币-U","09008":"博时比特币-U","03042":"华夏比特币","BK4601":"加密货币现货ETF","03439":"嘉实比特币","BK4585":"ETF&股票定投概念","03008":"博时比特币","BK1611":"加密货币现货ETF","BK4594":"比特币ETF概念","BK4588":"碎股","09439":"嘉实比特币-U"},"source_url":"https://www.fx168news.com/article/美国-801432","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2485840263","content_text":"FX168财经报社(亚太)讯 美国宾夕法尼亚州开创加密货币新里程碑，以176-26票通过《比特币权利法案》(Bitcoin Rights Bill)，美国众议院第2481号法案规定了个人和企业有权自行保管数字资产、运营区块链节点，以及在不受限制性市政条例干扰的情况下进行交易。该州继续推进新法案，提出战略性比特币储备。\n《比特币权利法案》由共和党众议员Mike Cabell发起，并得到两党投票支持，反映了各党派对区块链技术变革潜力的日益认可。这项立法使宾州成为美国数字资产监管领域的领先州之一，并强调了其致力于促进该领域的创新，同时解决经济赋权和金融包容性等关键问题。\n\n\n\n(来源:Forbes)\n福布斯(Forbes)报道，投票结果还暴露了民主党内部的分歧，所有26张反对票均来自民主党代表。尽管如此，民主党的知名成员，包括多数党领袖乔安娜·麦克林顿和众议员马尔科姆·肯雅塔，都支持该措施，并强调其有可能刺激经济增长并为服务不足的社区扩大机会。他们的支持表明，人们更广泛地承认区块链通过公平使用金融工具来增强边缘群体的权利。\n继《比特币权利法案》通过后，Cabell联手另一名共和党众议员Aaron Kaufer在11月14日提出《战略比特币储备法案》(HB 2664)。一旦颁布，这项立法将允许州财政部长将宾州普通基金、应急基金和州投资基金的10%分配给比特币和基于加密货币的交易所交易产品(ETP)，正如该法案的立法备忘录中所解释的那样。\n据Decrypt报道，这可能意味着对比特币的投资高达9.7亿美元，充分利用其作为对冲通胀和长期增长资产的潜力。\n宾州《战略比特币储备法案》的出台与政府持有的加密货币储备的广泛讨论相呼应，呼应了怀俄明州参议员辛西娅·卢米斯(Cynthia Lummis)和特朗普政府提出的美国战略比特币储备提案引发的全国性辩论。这项州级举措反映了宾夕法尼亚州的积极立场，但也重新引发了人们对将公共资金投资于比特币的潜在风险的担忧。\n支持者认为，比特币的去中心化性质和固定供应使其成为一种强大的通胀对冲工具，可与黄金媲美。正如Satoshi Action Fund首席执行官Dennis Porter指出的那样，“比特币协调了激励机制。当激励机制协调一致时，我们都是赢家”。\n支持者强调，比特币随着时间的推移大幅升值，并且金融机构越来越接受它作为一种价值存储手段。\n支持者认为，《战略比特币储备法案》可以通过分散州的投资来增强财政稳定性。该提案反映了怀俄明州等州的广泛努力，在这些州，卢米斯一直倡导将比特币纳入国家储备，称这是防止美元贬值和经济波动的保障。\n尽管比特币具有潜在的好处，但将其作为政府储备的想法仍受到大量批评。包括金融分析师和环保人士在内的怀疑论者指出，这种加密货币的极端价格波动是一个重大风险。比特币的历史价格波动——短时间内既有飙升也有暴跌——引发了人们对用比特币支持州或国家资金的稳定性的质疑。\n此外，批评者还强调了持有数字资产的安全漏洞。机构级存储解决方案的重大漏洞凸显了网络攻击的风险，这可能会使比特币储备成为不法分子的目标。与比特币挖矿能源消耗相关的环境问题进一步加剧了公众对比特币投资的反对。\n这些担忧凸显了宾夕法尼亚州的辩论与全国对特朗普政府传闻已久的正式确立美国比特币储备的行政命令的批评之间的相似之处。批评者质疑，将比特币引入政府持有是否会使经济面临不必要的风险，并将资源从更稳定的投资中转移出去。这项立法的结果可能开创先例，不仅对其他州有借鉴意义，而且对影响财政政策中关于数字资产的更广泛讨论也有借鉴意义。\n宾州最近的行动在全国范围内脱颖而出，而全国范围内的联邦僵局和加密政策上的党派分歧经常是这一现象的标志。该州的前瞻性做法反映了怀俄明州、德克萨斯州和佛罗里达州的开创性努力。两党对《比特币权利法案》以及随后的《战略比特币储备法案》等立法提案的支持表明，两党立法者都看到了区块链技术的经济前景。通过编纂数字资产持有者的权利并创建州级加密投资框架，宾夕法尼亚州正在规划一条其他州可以效仿的道路。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":149,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374953697042872,"gmtCreate":1732582489575,"gmtModify":1732582491469,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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Stand With Crypto Alliance 为全国众议院和参议院竞选开发了一个评分系统，以帮助确定资金应该花在哪里。</p><p style=\"text-align: start;\">加密货币高管、投资者和支持者认为，这次选举对加密货币行业而言至关重要。过去四年来，加密货币行业一直在努力成长，但同时也不断遭遇打击。据 Stand With Crypto 报道，近 300 名支持加密货币的议员将在众议院和参议院就职，这将使加密货币行业对立法议程产生前所未有的影响。</p><p>特别是像Coinbase这样的加密货币巨头，它通过旗下的超级政治行动委员会——Fairshake，捐赠了超过 7500 万美元。它是本周期所有行业中支出最高的委员会之一，专门向竞选国会议员的亲加密货币候选人捐款。Fairshake 的候选人几乎赢得了大选中它资助的每一场竞选。</p><p>其中一个典型的例子是Bernie Moreno（莫雷诺），他在2024年成功击败了长期担任银行委员会主席的Sherrod Brown。Coinbase等公司为其提供了高达4000万美元的资金。</p><p style=\"text-align: start;\">在莫雷诺获胜后， Coinbase首席执行官布莱恩·<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>对此评价道：“反对加密货币已经不再是明智的政治选择。”</p><p>通过巧妙的竞选资金分配，加密货币行业在新一届国会中赢得了空前的支持。据统计，近300位亲加密货币议员将在众议院和参议院中就职，这使得该行业在立法议程上的影响力达到了前所未有的高度。</p><p>莫雷诺的成功很大程度上得益于他的亲加密立场和行业背景。他曾创立基于区块链技术的初创公司，并在竞选中承诺推动加密货币创新和就业机会。这种“变革”的形象吸引了年轻选民及寻求改变的支持者。</p><p>另一方面，反对加密货币的议员如谢罗德·布朗和伊丽莎白·沃伦则因对行业的强硬态度而受到选民排斥。尤其是在FTX崩盘后，布朗频繁呼吁加强监管，这在选举中成了对手攻击的主要目标。</p><h3 id=\"id_2689847414\">“欢迎来到史上最支持加密货币的美国国会。”</h3><p>选举结果不仅让加密货币行业赢得了立法支持，也带来了监管领域的重大变化。证券交易委员会（SEC）主席加里·根斯勒宣布将在2025年1月20日卸任，而特朗普总统曾承诺任命更支持加密货币的监管者。</p><p>此外，据报道，Coinbase的<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>已与当选总统会面，讨论关键监管职位的任命，包括可能设立的“加密货币事务专员”一职。这一系列动向被视为行业进入新监管时代的开端。</p><p>加密货币行业在2024年的选举中取得了前所未有的政治胜利，这不仅改变了美国国会的组成，也为行业发展提供了更大的政策支持。通过精准的资金运作和高效的竞选策略，这一新兴领域正在从被动防守转向主动塑造规则。</p><p>11 月 5 日，<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>在 X 上写道：“欢迎来到美国有史以来最支持加密货币的国会。”</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>“币圈”如何打造史上最亲加密货币的美国国会？</title>\n<style 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名支持加密货币的议员将在众议院和参议院就职，这将使加密货币行业对立法议程产生前所未有的影响。</p><p>特别是像Coinbase这样的加密货币巨头，它通过旗下的超级政治行动委员会——Fairshake，捐赠了超过 7500 万美元。它是本周期所有行业中支出最高的委员会之一，专门向竞选国会议员的亲加密货币候选人捐款。Fairshake 的候选人几乎赢得了大选中它资助的每一场竞选。</p><p>其中一个典型的例子是Bernie Moreno（莫雷诺），他在2024年成功击败了长期担任银行委员会主席的Sherrod Brown。Coinbase等公司为其提供了高达4000万美元的资金。</p><p style=\"text-align: start;\">在莫雷诺获胜后， Coinbase首席执行官布莱恩·<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>对此评价道：“反对加密货币已经不再是明智的政治选择。”</p><p>通过巧妙的竞选资金分配，加密货币行业在新一届国会中赢得了空前的支持。据统计，近300位亲加密货币议员将在众议院和参议院中就职，这使得该行业在立法议程上的影响力达到了前所未有的高度。</p><p>莫雷诺的成功很大程度上得益于他的亲加密立场和行业背景。他曾创立基于区块链技术的初创公司，并在竞选中承诺推动加密货币创新和就业机会。这种“变革”的形象吸引了年轻选民及寻求改变的支持者。</p><p>另一方面，反对加密货币的议员如谢罗德·布朗和伊丽莎白·沃伦则因对行业的强硬态度而受到选民排斥。尤其是在FTX崩盘后，布朗频繁呼吁加强监管，这在选举中成了对手攻击的主要目标。</p><h3 id=\"id_2689847414\">“欢迎来到史上最支持加密货币的美国国会。”</h3><p>选举结果不仅让加密货币行业赢得了立法支持，也带来了监管领域的重大变化。证券交易委员会（SEC）主席加里·根斯勒宣布将在2025年1月20日卸任，而特朗普总统曾承诺任命更支持加密货币的监管者。</p><p>此外，据报道，Coinbase的<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>已与当选总统会面，讨论关键监管职位的任命，包括可能设立的“加密货币事务专员”一职。这一系列动向被视为行业进入新监管时代的开端。</p><p>加密货币行业在2024年的选举中取得了前所未有的政治胜利，这不仅改变了美国国会的组成，也为行业发展提供了更大的政策支持。通过精准的资金运作和高效的竞选策略，这一新兴领域正在从被动防守转向主动塑造规则。</p><p>11 月 5 日，<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>在 X 上写道：“欢迎来到美国有史以来最支持加密货币的国会。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/84fe7ef419cfbaaf95ccd6157b232e24","relate_stocks":{"GBTC":"Grayscale Bitcoin Trust","BTCO":"Invesco Galaxy Bitcoin ETF","HODL":"VanEck Bitcoin Trust ETF","IBIT":"iShares Bitcoin Trust","BTCW":"WisdomTree Bitcoin Fund","BITO":"ProShares Bitcoin ETF","BRRR":"Valkyrie Bitcoin Fund","DEFI":"Hashdex Bitcoin ETF","FBTC":"Fidelity Wise Origin Bitcoin 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Brown。Coinbase等公司为其提供了高达4000万美元的资金。在莫雷诺获胜后， Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗对此评价道：“反对加密货币已经不再是明智的政治选择。”通过巧妙的竞选资金分配，加密货币行业在新一届国会中赢得了空前的支持。据统计，近300位亲加密货币议员将在众议院和参议院中就职，这使得该行业在立法议程上的影响力达到了前所未有的高度。莫雷诺的成功很大程度上得益于他的亲加密立场和行业背景。他曾创立基于区块链技术的初创公司，并在竞选中承诺推动加密货币创新和就业机会。这种“变革”的形象吸引了年轻选民及寻求改变的支持者。另一方面，反对加密货币的议员如谢罗德·布朗和伊丽莎白·沃伦则因对行业的强硬态度而受到选民排斥。尤其是在FTX崩盘后，布朗频繁呼吁加强监管，这在选举中成了对手攻击的主要目标。“欢迎来到史上最支持加密货币的美国国会。”选举结果不仅让加密货币行业赢得了立法支持，也带来了监管领域的重大变化。证券交易委员会（SEC）主席加里·根斯勒宣布将在2025年1月20日卸任，而特朗普总统曾承诺任命更支持加密货币的监管者。此外，据报道，Coinbase的阿姆斯特朗已与当选总统会面，讨论关键监管职位的任命，包括可能设立的“加密货币事务专员”一职。这一系列动向被视为行业进入新监管时代的开端。加密货币行业在2024年的选举中取得了前所未有的政治胜利，这不仅改变了美国国会的组成，也为行业发展提供了更大的政策支持。通过精准的资金运作和高效的竞选策略，这一新兴领域正在从被动防守转向主动塑造规则。11 月 5 日，阿姆斯特朗在 X 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在线峰会上表示公司正在研究加密货币（上图）。</p><p>此前，苹果公司与比特币有过很长一段时间的“恩怨纠葛”，2013 年底至 2014 年初，一些与比特币相关的应用被拒绝上线 App Store，同时苹果还突然下架了 App Store 里所有的比特币钱包服务。</p><p>很快，苹果公司立场突转。2014 年 6 月的苹果全球开发者大会上，一条关于加密货币的 App Store 条款变更，引起了加密货币社区的一片欢腾。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f6f4aa2a8ad54e7678a40dd48b9063be\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"585\" tg-height=\"287\"/></p><p>到目前为止，苹果公司并没有进行跟加密货币有关的直接活动。</p><p>但是，比特币与苹果公司的对比也开始备受市场关注，“比特币什么时候超越苹果”等话题开始出现，甚至每一次苹果公司发售新款产品也会拿出来与比特币价值做衡量（上图）。</p><p>尤其自特斯拉等巨头入局加密货币市场后，有关苹果购买比特币或入局的消息频频出现。</p></body></html>","source":"lsy1732526730884","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>苹果CEO库克承认三年来一直持有比特币</title>\n<style 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08:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1173068564","media":"腾讯科技","summary":"11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。","content":"<html><head></head><body><p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad2cba27869c3918be054b7b714a73a5\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"616\"/></p><p><strong>以下为对话全文：</strong></p><p><strong>沈向洋：</strong>昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已迫不及待想要知晓股市收盘的结果！今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。你在人工智能领域领航已久，能否再谈谈对人工智能的看法，以及这项技术，或是AGI（通用人工智能）可能带来的影响？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>正如你所了解的，当人工智能网络能够学习并掌握从字节、语言、图像到蛋白质序列等多种数据的理解时，一场变革性、开创性的能力便应运而生了。我们突然间拥有了能够理解单词内涵的计算机。得益于生成式AI，信息得以在不同模式间自由转换，比如从文本到图像、从蛋白质到文本、从文本到蛋白质，乃至从文本到化学品等。这一原本作为函数逼近器（Function Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。</p><p>因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。</p><p><strong>沈向洋：</strong>如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。</p><p>以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。</p><p>然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。</p><p>而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。</p><p>例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。<strong>在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。</strong></p><p>如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。</p><p>我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。</p><p>现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。</p><p>从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。</p><p><strong>沈向洋：</strong>你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。</p><p>从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。</p><p>我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。</p><p>而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。</p><p>虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。</p><p>与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。</p><p>对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。</p><p>比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。</p><p>其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。</p><p>那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？</p><p>这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。</p><p>提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>差不多32年了！</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你似乎从未感到疲倦。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。</p><p>我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。<strong>将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。</strong></p><p>如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。</p><p>关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：</p><p>首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。<strong>你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。</strong>信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。</p><p>其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，<strong>坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。</strong>在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。</p><p>再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。</p><p><strong>沈向洋：</strong>关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。</p><p><strong>黄仁勋：关键在于保持透明度。</strong>我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。</p><p>我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。</p><p>然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。</p><p>沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”</p><p>接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。</p><p><strong>沈向洋：</strong>有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。</p><p>大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。</p><p>那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。</p><p>第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。</p><p>第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。</p><p>第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。</p><p>实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。</p><p>有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&amp;D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。</p><p>实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。</p><p>如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。</p><p><strong>沈向洋：</strong>听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。</p><p><strong>沈向洋：</strong>的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","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>黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍</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{ 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class=\"meta\">\n\n\n2024-11-24 08:45 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。以下为对话全文：沈向洋：昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA\">Web 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Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。沈向洋：如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？黄仁勋：从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。沈向洋：你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？黄仁勋：摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。沈向洋：我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？黄仁勋：首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。沈向洋：我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？黄仁勋：差不多32年了！沈向洋：但你似乎从未感到疲倦。黄仁勋：不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。沈向洋：但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？黄仁勋：今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。沈向洋：关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。黄仁勋：关键在于保持透明度。我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？黄仁勋：那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。沈向洋：我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。黄仁勋：我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。沈向洋：有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？黄仁勋：你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。沈向洋：我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？黄仁勋：我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。沈向洋：我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？黄仁勋：这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。沈向洋：听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。黄仁勋：人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。沈向洋：的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":73,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374784299647016,"gmtCreate":1732508614683,"gmtModify":1732508616919,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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tg-height=\"616\"/></p><p><strong>以下为对话全文：</strong></p><p><strong>沈向洋：</strong>昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已迫不及待想要知晓股市收盘的结果！今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。你在人工智能领域领航已久，能否再谈谈对人工智能的看法，以及这项技术，或是AGI（通用人工智能）可能带来的影响？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>正如你所了解的，当人工智能网络能够学习并掌握从字节、语言、图像到蛋白质序列等多种数据的理解时，一场变革性、开创性的能力便应运而生了。我们突然间拥有了能够理解单词内涵的计算机。得益于生成式AI，信息得以在不同模式间自由转换，比如从文本到图像、从蛋白质到文本、从文本到蛋白质，乃至从文本到化学品等。这一原本作为函数逼近器（Function Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。</p><p>因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。</p><p><strong>沈向洋：</strong>如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。</p><p>以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。</p><p>然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。</p><p>而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。</p><p>例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。<strong>在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。</strong></p><p>如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。</p><p>我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。</p><p>现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。</p><p>从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。</p><p><strong>沈向洋：</strong>你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。</p><p>从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。</p><p>我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。</p><p>而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。</p><p>虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。</p><p>与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。</p><p>对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。</p><p>比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。</p><p>其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。</p><p>那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？</p><p>这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。</p><p>提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>差不多32年了！</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你似乎从未感到疲倦。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。</p><p>我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。<strong>将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。</strong></p><p>如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。</p><p>关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：</p><p>首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。<strong>你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。</strong>信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。</p><p>其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，<strong>坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。</strong>在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。</p><p>再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。</p><p><strong>沈向洋：</strong>关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。</p><p><strong>黄仁勋：关键在于保持透明度。</strong>我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。</p><p>我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。</p><p>然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。</p><p>沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”</p><p>接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。</p><p><strong>沈向洋：</strong>有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。</p><p>大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。</p><p>那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。</p><p>第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。</p><p>第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。</p><p>第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。</p><p>实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。</p><p>有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&amp;D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。</p><p>实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。</p><p>如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。</p><p><strong>沈向洋：</strong>听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。</p><p><strong>沈向洋：</strong>的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2024-11-24 08:45 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。以下为对话全文：沈向洋：昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA\">Web 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Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。沈向洋：如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？黄仁勋：从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。沈向洋：你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？黄仁勋：摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。沈向洋：我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？黄仁勋：首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。沈向洋：我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？黄仁勋：差不多32年了！沈向洋：但你似乎从未感到疲倦。黄仁勋：不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。沈向洋：但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？黄仁勋：今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。沈向洋：关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。黄仁勋：关键在于保持透明度。我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？黄仁勋：那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。沈向洋：我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。黄仁勋：我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。沈向洋：有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？黄仁勋：你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。沈向洋：我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？黄仁勋：我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。沈向洋：我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？黄仁勋：这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。沈向洋：听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。黄仁勋：人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。沈向洋：的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":99,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374636842414584,"gmtCreate":1732504574571,"gmtModify":1732504576270,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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tg-height=\"359\"/></p><p>授予仪式结束后，在与香港科技大学校董会主席沈向洋的对话中，黄仁勋特别指出，未来有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种，历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。这三种机器人分别是：汽车、无人机和人形机器人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bbbb7b186d7d2e33b9bc8102ddb1e4e3\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"616\"/></p><p>他认为，由于我们构建了一个适应汽车的世界，汽车能够成为大规模生产的候选者；无人机因其能在几乎无限制的天空中自由翱翔而展现出巨大的生产潜力；而人形机器人则因为人类为自己打造了一个完全适应人类生存的世界，为人形机器人的大规模生产提供了得天独厚的条件，“**产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。”</p><p>黄仁勋称，大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&amp;D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。</p><p>另外，他还提及了粤港澳大湾区在全球范围内的独特优势。他指出，大湾区是唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区，这为机器人产业的发展提供了得天独厚的条件。另外两个机电工业强国是日本和德国，但它们在人工智能技术方面却存在明显的短板，亟需加大投入以迎头赶上，“在这里（大湾区），我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。”</p><p>对于AI Agents（AI助理/AI智能体），黄仁勋说道：“世界各地的企业和公司都在竞相采用人工智能来加速创新和提高生产力，很快，AI Agents将融入公司的每个团队，这些团队包括营销、销售、供应链、芯片设计、软件开发等各部门。”</p><p>当下，对科技圈影响力最大的两个男人一致看好人形机器人。</p><p>黄仁勋一直是人形机器人的拥趸，在今年6月份的一次采访中，黄仁勋将汽车诞生后的普及程度与未来人形机器人的扩散进行了比较。他预测，未来人形机器人将变得像汽车一样普及，他还预计机器人技术将在未来两到三年内取得重大进展，“我认为100年后，我们将随处可见人形机器人。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0958281075cb38692b046ca86c598e1\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"733\"/></p><p>对于这则采访视频，马斯克表示赞同黄仁勋的说法，他还称，“它们（人形机器人）的普及程度将比汽车高出10倍。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/83629c0a374e4d9c235eaa3bf7c34d7f\" tg-width=\"761\" tg-height=\"133\"/></p><p>6月，马斯克也在一次直播中也曾表达过自己的想法，他预测世界上人形机器人的数量总有一天会超过人类人口，“我认为，从长远来看，人类与人形机器人的比例将超过1:1。也就是说，一个人可能会拥有两个人形机器人，或者更多。”</p><p>就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>CEO马斯克介绍了其Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车的定价愿景，其声称目前特斯拉正努力以低价向消费者提供相应产品。马斯克声称，Optimus将以2万至3万美元的价格提供，而Robotaxi的售价也约为3万美元，这两款产品有望于2年内正式向消费者推出，但也有可能根据具体情况跳票到2027年乃至2030年。此外，马斯克称为了让产品价格与销量达到平衡，Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车需要超过100万/年产量，从而保证用户的可负担性与投资者的回报。</p></body></html>","source":"sina","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Agents两大趋势。黄仁勋身着红色学士服黄仁勋表示，人工智能正在掀起科学革命，它打开了一个新的计算时代，将影响每一个科学领域，每一个行业，“我很高兴看到如此多的精力被投注在AI科学的进步上，并乐于见到AI推动香港科技大学乃至整个中国的科学进展。”其中，由于物理人工智能的全新突破，重工业和制造业领域对机器人技术的投资正在激增。随着认知智能基础模型和物理智能基础模型的快速发展，机器人时代即将到来。授予仪式结束后，在与香港科技大学校董会主席沈向洋的对话中，黄仁勋特别指出，未来有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种，历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。这三种机器人分别是：汽车、无人机和人形机器人。他认为，由于我们构建了一个适应汽车的世界，汽车能够成为大规模生产的候选者；无人机因其能在几乎无限制的天空中自由翱翔而展现出巨大的生产潜力；而人形机器人则因为人类为自己打造了一个完全适应人类生存的世界，为人形机器人的大规模生产提供了得天独厚的条件，“**产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。”黄仁勋称，大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。另外，他还提及了粤港澳大湾区在全球范围内的独特优势。他指出，大湾区是唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区，这为机器人产业的发展提供了得天独厚的条件。另外两个机电工业强国是日本和德国，但它们在人工智能技术方面却存在明显的短板，亟需加大投入以迎头赶上，“在这里（大湾区），我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。”对于AI Agents（AI助理/AI智能体），黄仁勋说道：“世界各地的企业和公司都在竞相采用人工智能来加速创新和提高生产力，很快，AI Agents将融入公司的每个团队，这些团队包括营销、销售、供应链、芯片设计、软件开发等各部门。”当下，对科技圈影响力最大的两个男人一致看好人形机器人。黄仁勋一直是人形机器人的拥趸，在今年6月份的一次采访中，黄仁勋将汽车诞生后的普及程度与未来人形机器人的扩散进行了比较。他预测，未来人形机器人将变得像汽车一样普及，他还预计机器人技术将在未来两到三年内取得重大进展，“我认为100年后，我们将随处可见人形机器人。”对于这则采访视频，马斯克表示赞同黄仁勋的说法，他还称，“它们（人形机器人）的普及程度将比汽车高出10倍。”6月，马斯克也在一次直播中也曾表达过自己的想法，他预测世界上人形机器人的数量总有一天会超过人类人口，“我认为，从长远来看，人类与人形机器人的比例将超过1:1。也就是说，一个人可能会拥有两个人形机器人，或者更多。”就在上周，特斯拉CEO马斯克介绍了其Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车的定价愿景，其声称目前特斯拉正努力以低价向消费者提供相应产品。马斯克声称，Optimus将以2万至3万美元的价格提供，而Robotaxi的售价也约为3万美元，这两款产品有望于2年内正式向消费者推出，但也有可能根据具体情况跳票到2027年乃至2030年。此外，马斯克称为了让产品价格与销量达到平衡，Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车需要超过100万/年产量，从而保证用户的可负担性与投资者的回报。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":106,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":373139448865256,"gmtCreate":1732144109823,"gmtModify":1732144111807,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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left;\">与之前的测试飞行类似，SpaceX通过测试Starship的多项功能来推动其开发进程，包括在太空中重新点燃发动机，以及在重返大气层时测试其隔热罩。此次飞行的发射时间在晚上，这也是Starship首次在白天溅落于印度洋。</p><p style=\"text-align: left;\">自2023年4月以来，SpaceX已进行了六次Starship火箭系统的测试飞行，并且发射频率不断增加。在上个月的第五次发射中，SpaceX首次尝试并成功回收了超过20层楼高的助推器。这次飞行获得了美国联邦航空管理局（FAA）的批准，标志着SpaceX可以继续进行第六次飞行。</p><p style=\"text-align: left;\">然而，和之前的几次测试飞行一样，第五次发射也出现了技术问题。SpaceX管理层在发射后透露，Starship的助推器由于某一子系统的时间问题，差点错过回收时机，险些触发系统中止并使火箭错误地坠毁在发射塔旁。</p><p style=\"text-align: left;\">尽管此次第六次测试未能成功回收助推器，但SpaceX在助推器上进行了硬件升级。Starship系统设计为可重复使用，旨在成为一种新型运输方式，将货物及人员运送到太空中。该火箭还将在NASA的阿尔忒弥斯（月球计划）中扮演重要角色，SpaceX已获得NASA的数十亿美元合同，将Starship用作载人月球着陆器。</p><p style=\"text-align: left;\">Starship目前是有史以来发射的最高、最强大的火箭。其与“超级重型”助推器完全组装后，高达397英尺，直径约30英尺。助推器本身高232英尺，总推力达1670万磅，约为NASA于2022年首次发射的太空发射系统（SLS）推力的两倍。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，SpaceX正在进行初步讨论出售内部股份，该公司估值有望达到2550亿美元左右，高于此前的2100亿美元估值，为全球估值最高的非上市企业之一，且与美股一些大市值企业估值不相上下。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，“牛市女皇”Cathie Wood旗下基金也是SpaceX投资方之一。2022年，Cathie Wood推出了Ark Venture Fund，让投资者可以投资私营公司和上市公司。尽管ARK尚未披露其持有的SpaceX股票数量或价值，但该基金持有的SpaceX股票占该基金总规模的12.7%，为第一大持仓股。</p><p style=\"text-align: left;\">ARK表示，BroadbandNow研究报告 显示，4200万美国人没有接入宽带。如果这个数字是正确的，假设平均每户家庭有2.6个人，平均每月宽带账单为50美元，那么为这些居民提供宽带服务可能代表着每年大约100亿美元的潜在市场。</p><p style=\"text-align: left;\">在全球范围内，有数十亿人没有稳定的互联网，这代表着一个引人注目的市场机会。ARK表示，我们相信卫星连接市场在中期可以达到每年1000亿美元，而SpaceX的星链凭借其独特的定位，有能力赢得最大的份额。</p><p style=\"text-align: left;\">此外，ARK的研究表明，如果Starship能够成功实现快速重复使用，年收入将达到2700亿美元。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克，大消息！</title>\n<style 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left;\">尽管此次第六次测试未能成功回收助推器，但SpaceX在助推器上进行了硬件升级。Starship系统设计为可重复使用，旨在成为一种新型运输方式，将货物及人员运送到太空中。该火箭还将在NASA的阿尔忒弥斯（月球计划）中扮演重要角色，SpaceX已获得NASA的数十亿美元合同，将Starship用作载人月球着陆器。</p><p style=\"text-align: left;\">Starship目前是有史以来发射的最高、最强大的火箭。其与“超级重型”助推器完全组装后，高达397英尺，直径约30英尺。助推器本身高232英尺，总推力达1670万磅，约为NASA于2022年首次发射的太空发射系统（SLS）推力的两倍。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，SpaceX正在进行初步讨论出售内部股份，该公司估值有望达到2550亿美元左右，高于此前的2100亿美元估值，为全球估值最高的非上市企业之一，且与美股一些大市值企业估值不相上下。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，“牛市女皇”Cathie Wood旗下基金也是SpaceX投资方之一。2022年，Cathie Wood推出了Ark Venture Fund，让投资者可以投资私营公司和上市公司。尽管ARK尚未披露其持有的SpaceX股票数量或价值，但该基金持有的SpaceX股票占该基金总规模的12.7%，为第一大持仓股。</p><p style=\"text-align: left;\">ARK表示，BroadbandNow研究报告 显示，4200万美国人没有接入宽带。如果这个数字是正确的，假设平均每户家庭有2.6个人，平均每月宽带账单为50美元，那么为这些居民提供宽带服务可能代表着每年大约100亿美元的潜在市场。</p><p style=\"text-align: left;\">在全球范围内，有数十亿人没有稳定的互联网，这代表着一个引人注目的市场机会。ARK表示，我们相信卫星连接市场在中期可以达到每年1000亿美元，而SpaceX的星链凭借其独特的定位，有能力赢得最大的份额。</p><p style=\"text-align: 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href=\"https://laohu8.com/S/UBER\">优步</a>高管埃米尔·迈克尔，他已经与特朗普的团队和潜在工作人员进行了交谈。此外，密苏里州共和党众议员萨姆·格雷夫斯和路易斯安那州共和党众议员加勒特·格雷夫斯也在考虑之列。</p><p>尽管这些讨论仍处于初期阶段，政策细节尚未确定，但这一动向表明特朗普政府对自动驾驶汽车的监管态度可能发生重大变化。</p><p>此前，马斯克在10月份宣布，计划从2026年开始大量生产无需驾驶员控制的无人驾驶特斯拉机器人出租车，但美国现行法规对这一计划构成了重大障碍。</p><p>他在特斯拉第三季度财报电话会议上支持联邦自动驾驶规则，并表示将利用政府的任何角色推动允许自动驾驶汽车在全国范围内使用的流程。这一声明引发了竞争对手<a href=\"https://laohu8.com/S/UBER\">优步</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/LYFT\">Lyft</a>的股票抛售。</p><p>此后，特朗普还任命马斯克和企业家维韦克·拉马斯瓦米领导新的政府效率部计划，旨在“拆除政府官僚机构”并削减开支和被认为过于繁重的法规，尽管过去制定监管自动驾驶汽车的联邦立法的努力一直未能成功。</p><p>目前，NHTSA允许制造商在获得豁免的情况下每年部署2,500辆自动驾驶汽车，但将这一数量增加到100,000辆的立法努力却屡屡失败。</p><p>几年前，在特朗普的第一任期内，一项旨在实现这一目标的法案在众议院顺利通过，但该措施在参议院受阻。拜登政府执政第一年曾试图将该法案与其他立法合并，但因一些制造商试图在法案中加入阻止消费者起诉或发起集体诉讼的措辞而失败。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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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而且吃肉的票往往都是有分歧的票，因为市场一致认可吃肉的票，参与度高，基本上中签率都很低，虽然涨幅高，但仓位极低，对于整体收益率的贡献其实并没多少。 像毛戈平这种涨幅高，一手中签率还100%的，在打新市场是可遇不可求的，甚至20、21年打新牛市都少有。 这次草姬集团孖展超购6000倍，很大一部分原因就是被毛戈平热度带起来。 但现在这个6000倍的水分很大，根本不能同之前的冻资王毛记葵涌的6200倍比。 现在看孖展倍数其实没有什么太多参考意义，也并不是说券商开了50，100倍是对这个股做了风控评估，大家就可以放心认购。 我简单给大家解释下，之前港股 IPO，券商需全额预付所认购股份的金额给港交所。 比如毛记葵涌超购6200倍，是实打实的需要冻结6200倍的资金的，越热门股锁定资金越多，当年ma蚁招股时，甚至造成整个香港金融市场流动性短缺。 现在新的FINI制度下，只需预付公开认购部分的实际金额，如果超购，就预付公开募资的最高金额。 比如草姬集团，超购6000倍800多亿，券商实际不需要预付这么多，只需预付回拨50%后公开募资的6910万，因为公开货最多就这么多，无论客户怎么认购，中签额都不会超过这个数字。 对于大券商，客户比较多，整体认购金额会超出6910万，超出部分只需记账，并不用实缴预付港交所。 写到这里，大家也就明白了，为什么毛戈平这么优秀的股好多券商都没开50倍，而很一般都草姬集团50倍满天飞，甚至100倍、200倍的券商都出来了。 因为券商几千万的自有资金还是能掏出来的，毛戈平这种公开10多亿的，很多券商是掏不出来的，如果开50倍，资金还要去银行借，借钱需要利息，券商现在竞争这么厉害，基本都是免息的。 他们会用银行借的钱免息给大家用么？ 大家以后也会","listText":"港股打新目前这个行情，每年大概只有三五个股需要重仓出击，其余大部分都是划划水，小仓位投机下，认购是为了保持市场参与度。 而且吃肉的票往往都是有分歧的票，因为市场一致认可吃肉的票，参与度高，基本上中签率都很低，虽然涨幅高，但仓位极低，对于整体收益率的贡献其实并没多少。 像毛戈平这种涨幅高，一手中签率还100%的，在打新市场是可遇不可求的，甚至20、21年打新牛市都少有。 这次草姬集团孖展超购6000倍，很大一部分原因就是被毛戈平热度带起来。 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12:27","market":"us","language":"zh","title":"可能被踢出纳斯达克100指数，超微电脑股价暴跌8%","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2490004738","media":"华尔街见闻","summary":"纳斯达克100指数如何调整还没公布，一堆公司的股价都已经七上八下了，这次轮到超微电脑。12月10日周二，截至收盘，超微电脑跌超8%，分析师认为，这可能是因为市场担忧超微电脑将被踢出纳斯达克100指数。纳斯达克100指数是纳斯达克交易所上市的100家最大公司组成的指数，将于年底重新编排，预计12月13日公布。此前8月，由于超微电脑未能按时提交财务报告，面临被纳斯达克退市的风险。","content":"<html><body><article><p>纳斯达克100指数如何调整还没公布，一堆公司的股价都已经七上八下了，这次轮到<a href=\"https://laohu8.com/S/SMCI\">超微电脑</a>。</p><p>12月10日周二，截至收盘，<strong>超微电脑跌超8%，分析师认为，这可能是因为市场担忧超微电脑将被踢出纳斯达克100指数。</strong>纳斯达克100指数是纳斯达克交易所上市的100家最大公司组成的指数，将于年底重新编排，预计12月13日公布。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20241211123117683v152l1dbofd40dt\"/><p>此前8月，由于超微电脑未能按时提交财务报告，面临被纳斯达克<span>退市</span>的风险。11月，超微电脑表示已经聘请了BDO作为其独立审计师，并向纳斯达克提交了符合上市要求的计划。12月2日，超微电脑在声明中表示，特别委员会的调查初步发现，审计委员会独立行事，没有证据表明管理层或董事会存在欺诈或不当行为。</p><p>昨日，超微电脑首席执行官Charles Liang告诉路透社，<strong>他有信心公司股票不会被纳斯达克退市，并且公司将于明年2月25日前按时提交尚未提交的财务报告</strong>。但是，尽管如此，超微电脑的目前股价仍远低于今年3月创下的109美元高点，表明投资者对公司仍然信心不足。</p><p>根据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的报告，超微电脑目标价为23美元/股，较目前股价还有约45%的下跌空间。</p><p>不过，<strong>摩根大通分析师也表示，尽管超微电脑近期面临争议，但其服务器订单依然强劲</strong>。并且，超微电脑计划在2025年发布新产品，其位于马来西亚的工厂的生产进展顺利，预计将在明年上半年开始大规模生产。</p><p>此外，超微电脑表示，公司拥有足够的流动资金，预计随着<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>下一代Blackwell处理器的推出，AI相关业务将为超微电脑带来利好。</p></article></body></html>","source":"tencent","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>可能被踢出纳斯达克100指数，超微电脑股价暴跌8%</title>\n<style 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(一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","listText":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 &nbsp; 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","text":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/466c5b389f909577ad9471003387a5cd","width":"1294","height":"663"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/377866608697600","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":377967244427672,"gmtCreate":1733319885464,"gmtModify":1733319887466,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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(一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","listText":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 &nbsp; 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","text":"super monkey 笔者简介：笔者是财务科班专业毕业，曾在BIG 4任职，亦担任过多家上市公司的财报分析师，热衷于ipo财报分析。 毛戈平化妆品股份有限公司(HK.1318) 一、企业及行业概况 (一)企业简介与业务 毛戈平化妆品股份有限公司（以下简称毛戈平公司）成立于2000年7月，是由中国著名化妆大师毛戈平先生亲自创办，主要拥有MAOGEPING毛戈平和 LOVE KEEPS至爱·终生两大美妆品牌及毛戈平美妆教育。公司现拥有员工超3700人，其中女性员工占比近90%。 毛戈平先生开创了中国化妆师创建化妆品品牌之先河。品牌创建之初心，旨在致力打造中国高端美妆品牌，联合意大利、瑞士等实验室共同研发，推出彩妆品、护肤品及化妆工具。MAOGEPING品牌采取直营策略，截至2024年6月30日，于全国逾120个城市的中高端百货商场设立372个自营专柜；近年来积极布局互联网和电商渠道，自2019年起，品牌陆续入驻天猫、抖音、京东等电商平台，销售业绩每年保持高速增长。 根据弗若斯特沙利文的资料，毛戈平公司是中国市场十大高端美妆集团中唯一的中国公司，按2023年各集团旗下所有高端品牌的零售额计排名第七，市场份额为1.8%。 作为中国国货高端美妆品牌的领导者，毛戈平公司在整个往绩记录期间快速增长。总收入从2021年的人民币1,577.3百万元增至2022年的人民币1,829.1百万元，并于2023年进一步增至人民币2,886.0百万元，2021年至2023年的复合年增长率为35.3%。总收入亦由截至2023年6月30日止六个月的人民币1,398.5百万元增加41.0%至2024年同期的人民币1,971.5百万元。此外，净利润从2021年的人民币330.9百万元增至2022年的人民币352.1百万元，并进一步增至2023年的人民币663.5百万元，2021年至2023年","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/466c5b389f909577ad9471003387a5cd","width":"1294","height":"663"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/377866608697600","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":16,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":377477226729928,"gmtCreate":1733196660318,"gmtModify":1733196661795,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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href=\"https://laohu8.com/S/MSTR\">MicroStrategy</a>（MSTR）必须上榜。</p><p>MSTR是美股一家价值890亿美元的SaaS软件公司，在过去的五年里，其股票的回报率高达2478%，甚至超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/69fad2f74790e91689577c40ca32e3d6\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>自2020年年中以来，MSTR花费220亿美元以平均5.7万美元的价格购买了38.67万枚比特币。这一头寸相当于整个比特币供应量的1.8%。<strong>以9.7万美元的价格计算，这笔比特币价值超过370亿美元。</strong></p><p><strong>这意味着，股票市场给MSTR的估值，是其比特币净资产价值（NAV）的两倍。</strong>MSTR是美股唯一一家大规模提供此类产品的上市公司。</p><p>然而，在五年之前，这家公司一直在破产的边缘苟延残喘。</p><h2 id=\"id_1936275191\">狂赌比特币，一战封神</h2><p>MSTR由币圈有名的“赌徒”Michael Saylor于1989年创立，是一家企业B2B SaaS提供商。</p><p>2000年互联网浪潮中，MSTR估值曾达到500亿美元，然而在泡沫高峰期爆发了会计丑闻，导致公司暴一度从333美元暴跌至0.42美元，Saylor的60亿美元身家在一天内化为乌有。</p><p>接下来的二十年里，MSTR的市值大多在10亿至20亿美元之间波动。</p><p>时间来到2019年，MSTR软件业务年销售额约为5亿美元，盈利7500万美元，账上有5亿美元现金，但该公司在与<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等规模大得多的软件巨头的竞争中并未取得太大进展。</p><p>新冠疫情期间，美国政府通过印发约6万亿美元来刺激经济。<strong>由于美国利率为0%，美联储和全球各国央行的印钞机开足马力，Saylor担心这会引发严重的通胀问题，届时MSTR资产负债表上的现金将大幅贬值。</strong></p><p>“我们坐拥5亿美元的实际资产，而政府每年将货币供应量增加20%”，Saylor在今年6月的Iced Coffee Hour播客中解释道。</p><blockquote><p>在每年15%的货币供应量增长的情况下，（MSTR）每年损失7500万美元的财富资本价值，而我们却获得了7500万美元……（MSTR）有2000名员工拼命工作，在一整年内做了10万件正确的事情，（收入）却停滞不前。</p><p>如果通胀率是每年30%，你拼命奔跑，却发现跑不赢（通胀）。所以，换句话说，你所做的一切都毫无价值。你的时间毫无价值。你的生命毫无价值。</p></blockquote><p>Saylor没有真正将现金重新投资到业务中去，也没有通过派发股息或者进行股票回购的方式将资金返还给股东，反而把目光转向了比特币。</p><p>2020年8月，Saylor开始大手笔买入比特币，同时宣布MSTR将成为第一家将比特币作为其主要财务资产的美国上市公司。</p><p>最终的结果是，<strong>MSTR动用了5亿美元现金购买比特币，同时发行股票和可转债，然后用所得资金购买更多比特币。</strong></p><p>Saylor不仅仅是看好比特币，而且看到了比特币交易限制带来的商机：</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p><strong>投资限制：</strong>许多对比特币感兴趣的投资者无法在加密货币交易所购买比特币并自行保管该资产。此外，一些加密货币交易巨头把普通投资者骗得血本无归（例如已经倒闭的FTX）。</p></li><li><p><strong>监管限制：</strong>许多资金池（养老金、机构基金、退休计划）不允许直接投资加密货币。</p></li><li><p><strong>杠杆</strong>：有些胆大的比特币投资者通过加杠杆来投资比特币，但这类型的杠杆也被限制，可用的杠杆所需的抵押品和资本成本更高，因此没有多少人可以筹集数十亿美元的债务来购买比特币。</p></li></ul></blockquote><p>MSTR的存在便解决了这些问题：<strong>一支美国股票，投资者可以在大多数交易平台上购买；不受类似加密货币的监管；能够通过发行长期债务和购买比特币来提高杠杆率，没有收到追加保证金的风险。</strong></p><p>因此在加密货币监管更加严格的2020年，想要以低风险接触比特币的投资者都去买MSTR的股票，推动其股价股价在半年内翻了近十倍：2020年8月时仅为10美元（市值20亿美元），但到2021年2月，就突破100美元（市值200亿美元）。</p><p>在2022年11月FTX破产后，MSTR股价又回落至十几美元的水平。但至关重要的是，这一插曲并未迫使MSTR清仓其持有的比特币，在之后的一年里其股价又恢复到60美元的水平附近。</p><p>到了2024年，特朗普重返白宫，彻底将比特币的行情推上了高潮，比特币价格一度站上9.9万美元/枚，刷新历史最高纪录。</p><p>截至12月2日，比特币价格维持在9.5万美元左右的高位，年初至今的涨幅超过115%。</p><h2 id=\"id_4064630797\">比特币风口上的猪？</h2><p>毫无疑问，MSTR命运的反转全部依赖于比特币价格上涨。</p><p>有人注意到，MSTR发行了长期可转债，其中4年期债券的价值约为10亿美元，将在2028年到期。如果比特币价格在此期间大幅下跌，这些债券可能不会转换为股权，MSTR还必须偿还这些债务，可能需要出售部分比特币，这可能会对比特币价格和MSTR的股价造成负面影响。</p><p><strong>然而，在比特币的历史上，从未有过任何4年期结束时的价格低于期初的情况。</strong></p><p>分析师Marty Bent近日提到，比特币最低的4年复合年增长率（CAGR）是26%，而其第50分位的4年CAGR是91%。如果这种趋势持续下去，那么对MSTR股票和可转换债券持有人来说，这是一个相当安全的赌注。</p><p>MSTR还可能会从金融市场的一些技术变化中受益，包括被纳入纳指或标普指数的可能性，这将导致需要匹配指数成分的被动基金购买压力。</p><p>从宏观层面来看，即将上任的特朗普政府对比特币和加密货币看起来非常积极。特朗普提到了“战略比特币储备”的想法，Saylor认为这可能是一个价值数万亿美元的机会，类似于美国历史上最大的土地购买计划。</p><p>“战略比特币储备”的想法可能已经反映在定价中，自大选以来比特币已经上涨了约40%。</p><p>然而，如果比特币真的能够像黄金那样被用作保值的资产，那么很快就会有国家宣布他们要把一部分的外汇储备换成比特币，但对于那些跟随第一个这样做的国家后面的国家来说，他们可能要面临更高的成本，因为他们可能需要在比特币价格上涨之后购买，这就增加了他们的购买风险。</p><h2 id=\"id_2497794\">庞氏骗局色彩满满？</h2><p>正如前文指出，<strong>MSTR用来购买比特币的资金，其最大来源已不是公司账上的现金，而是通过发行股票和债券筹集的资金。</strong></p><p>据悉，MSTR通过出售可转换债券筹集了共80亿美元，资金被分配用于购买更多的比特币。这些票据将在2025年至2032年间到期，如果期间MSTR股价达到商定的水平，将能转换为MSTR的股权。</p><p>而在2024年11月发行的30亿美元可转债，利率是0%，也就是说，投资者在这段时间内不会从MSTR那里获得任何利息收入。尽管如此，投资者还是愿意购买这种债券，因为他们看中了这种债券将来可能转换成MSTR公司股票的权利。</p><p><strong>MSTR股票的大部分价值都来自于它持有的比特币，比例高达99%。</strong>因此，公司的股价会随着比特币价格的波动而波动，而且波动性非常大。如果股价没有达到目标水平，投资者持有的可转债将不会转换成公司的股票，那么在还不起钱的情况下，这些债券持有人将优先于普通股东，有权先从公司的资产中获得偿还。</p><p>值得一提的是，Saylor在资本市场上有一个很大的成本优势。这是因为很多投资者，包括固定收益交易员、对冲基金、公司债券套利者和一些追求高风险高回报的期权交易者，他们对与比特币相关的投资产品特别感兴趣。他们想要投资那些与比特币价格波动挂钩的债务和股权产品，希望能够通过比特币价格的波动来赚钱。而MSTR是目前市场上唯一一个大规模提供这类产品投资途径的大型上市公司。</p><p>MSTR股票在市场上的交易价格比公司实际持有的比特币价值要高。有些人可能MSTR股票被高估，但即使发行新股票会让现有股东的股份价值被稀释，许多投资者还是愿意接受这种情况。</p><p>为什么呢？<strong>因为他们预期MSTR会用这些筹集到的钱去买更多的比特币。如果MSTR买了更多的比特币，那么比特币的总供应量是固定的，需求增加可能会推高比特币的价格。</strong>这样一来，MSTR持有的比特币就更值钱了，公司的总价值也就增加了。</p><p>简而言之，<strong>MSTR通过发行股票和债券筹集的资金购买比特币，推高比特币价格，进而带动公司股价上涨，最终又会吸引更多投资者入局。经过不断自我强化的循环，MSTR已经形成一个类似“永动机”的模式。</strong></p><p>因此，有人认为，MSTR的资本筹集和股份稀释策略类似于庞氏骗局，利用新投资者的资金来支付给早期投资者的回报，而非通过合法的商业活动或投资来产生收益。</p><p>Discipline Funds创始人Roche此前其网站上讨论了MSTR与比特币之间的关系时指出，该公司的做法极其聪明，但同时又极其冒险。在某种程度上，看起来很像庞氏骗局。</p><p>Roche说，<strong>如果换成是他，“肯定会非常想打包离开，宣布胜利，然后去买……我想要的任何东西”。</strong></p><p>随着比特币大涨，这种剧本即将进入疯狂模式。</p><p>MSTR最近宣布了一项计划，发行210亿美元的债券和210亿美元的股票——总计420亿美元来购买比特币。</p><p>在2024年第三季度的财报电话会议上，公司现任CEO Phong Le表示，“42”致敬了科幻小说《银河系漫游指南》，在这部小说中，一个超级计算机被设计来找出生命、宇宙以及任何事情的终极答案，经过长时间的计算后，它给出了答案“42”。“21”则指的是比特币的总量上限，即2100万枚。</p><h2 id=\"id_2598879952\">MSTR还能飞多高？</h2><p>根据计算，这价值80亿的可转债表明，<strong>MSTR押注其股价保持相对于比特币的溢价，并且比特币至少上涨40-50%。</strong></p><p>否则的话，MSTR可能不得不出售部分比特币，这可能会引发下行螺旋。<strong>但这种情况可能需要比特币跌至2万-3万美元的水平并保持多年。</strong></p><p>由于利率是可控的，MSTR可能会选择用新债滚动旧债。MSTR在加密领域拥有强大的品牌，足够支撑它在未来十年内将其软件业务转型为加密平台，并在这一领域创造有价值的运营业务。</p><p>当然，加密货币在经历了这波史无前例的暴涨后，是继续上涨，还是迎来漫长的回调期，现在而言可能为时尚早。而作为一家依附于比特币的公司，MSTR在第二种情况下势必将受到重大打击。</p><p>最近，一向对加密货币持怀疑态度的经济学家和市场策略师Peter Schiff表示，<strong>做空MSTR的股票是个好主意，Schiff预测这家公司可能会因为比特币价格下跌而换不上债务，最终将走向破产。</strong></p><p>Schiff在最近的一档节目中表示：</p><blockquote><p>问题是，MicroStrategy承诺向这么多人偿还这么多钱，如果比特币价格下跌，它将无法做到这一点，因为它没有钱，因为它把钱浪费在了比特币上。</p></blockquote><p>短期许多人押注MSTR股价相对于其基础比特币的溢价会下跌。<strong>截至目前，MSTR约有15-20%的流通股被做空。</strong></p><p>此外，MSTR计划额外发行210亿美元的可转换债券。如果完成该计划，公司将拥有美国整个可转换债券市场的300亿美元（占比大概4%）。这是否太多？还是太少？对这种比特币挂钩的可转换债务产品有多少需求？</p><p>如果需求不大，<strong>Saylor将失去他的资本成本优势，比特币价格可能需要翻倍（至20万美元）来证明现有估值。如果到了这种地步，那么为什么不直接拥有比特币呢？</strong></p><p>加密分析师Willy Woo此前警告，SEC对MSTR股权发行的监管干预、托管风险和竞争风险，都可能对MSTR不利。</p><p>而最坏的情况是，根据传奇投资者Geo Chen的总结：</p><blockquote><p>随着加密市场周期的成熟和价格泡沫，MSTR的比特币投资和高杠杆策略可能导致股价溢价消失，迫使公司在价格下跌时出售比特币以偿还债务，进而可能引发市场恐慌和抛售，特别是如果可转换债券未能转换为股票。</p><p><strong>这种高杠杆操作和市场对MSTR股票的反应可能导致公司陷入价值陷阱，甚至可能触发加密货币市场的寒冬。</strong></p></blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","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/3735824><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>如果要总结2024年最疯狂的商业故事，那么MicroStrategy（MSTR）必须上榜。MSTR是美股一家价值890亿美元的SaaS软件公司，在过去的五年里，其股票的回报率高达2478%，甚至超过了英伟达。自2020年年中以来，MSTR花费220亿美元以平均5.7万美元的价格购买了38.67万枚比特币。这一头寸相当于整个比特币供应量的1.8%。以9.7万美元的价格计算，这笔比特币价值超过370...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3735824\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/f5545877986ca26f7cfec1d6795d3984","relate_stocks":{"BK4596":"哈里斯概念","BK4516":"特朗普概念","BK4595":"比特币概念","MSTU":"T-Rex 2X Long MSTR Daily Target 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SaaS提供商。2000年互联网浪潮中，MSTR估值曾达到500亿美元，然而在泡沫高峰期爆发了会计丑闻，导致公司暴一度从333美元暴跌至0.42美元，Saylor的60亿美元身家在一天内化为乌有。接下来的二十年里，MSTR的市值大多在10亿至20亿美元之间波动。时间来到2019年，MSTR软件业务年销售额约为5亿美元，盈利7500万美元，账上有5亿美元现金，但该公司在与微软等规模大得多的软件巨头的竞争中并未取得太大进展。新冠疫情期间，美国政府通过印发约6万亿美元来刺激经济。由于美国利率为0%，美联储和全球各国央行的印钞机开足马力，Saylor担心这会引发严重的通胀问题，届时MSTR资产负债表上的现金将大幅贬值。“我们坐拥5亿美元的实际资产，而政府每年将货币供应量增加20%”，Saylor在今年6月的Iced Coffee Hour播客中解释道。在每年15%的货币供应量增长的情况下，（MSTR）每年损失7500万美元的财富资本价值，而我们却获得了7500万美元……（MSTR）有2000名员工拼命工作，在一整年内做了10万件正确的事情，（收入）却停滞不前。如果通胀率是每年30%，你拼命奔跑，却发现跑不赢（通胀）。所以，换句话说，你所做的一切都毫无价值。你的时间毫无价值。你的生命毫无价值。Saylor没有真正将现金重新投资到业务中去，也没有通过派发股息或者进行股票回购的方式将资金返还给股东，反而把目光转向了比特币。2020年8月，Saylor开始大手笔买入比特币，同时宣布MSTR将成为第一家将比特币作为其主要财务资产的美国上市公司。最终的结果是，MSTR动用了5亿美元现金购买比特币，同时发行股票和可转债，然后用所得资金购买更多比特币。Saylor不仅仅是看好比特币，而且看到了比特币交易限制带来的商机：投资限制：许多对比特币感兴趣的投资者无法在加密货币交易所购买比特币并自行保管该资产。此外，一些加密货币交易巨头把普通投资者骗得血本无归（例如已经倒闭的FTX）。监管限制：许多资金池（养老金、机构基金、退休计划）不允许直接投资加密货币。杠杆：有些胆大的比特币投资者通过加杠杆来投资比特币，但这类型的杠杆也被限制，可用的杠杆所需的抵押品和资本成本更高，因此没有多少人可以筹集数十亿美元的债务来购买比特币。MSTR的存在便解决了这些问题：一支美国股票，投资者可以在大多数交易平台上购买；不受类似加密货币的监管；能够通过发行长期债务和购买比特币来提高杠杆率，没有收到追加保证金的风险。因此在加密货币监管更加严格的2020年，想要以低风险接触比特币的投资者都去买MSTR的股票，推动其股价股价在半年内翻了近十倍：2020年8月时仅为10美元（市值20亿美元），但到2021年2月，就突破100美元（市值200亿美元）。在2022年11月FTX破产后，MSTR股价又回落至十几美元的水平。但至关重要的是，这一插曲并未迫使MSTR清仓其持有的比特币，在之后的一年里其股价又恢复到60美元的水平附近。到了2024年，特朗普重返白宫，彻底将比特币的行情推上了高潮，比特币价格一度站上9.9万美元/枚，刷新历史最高纪录。截至12月2日，比特币价格维持在9.5万美元左右的高位，年初至今的涨幅超过115%。比特币风口上的猪？毫无疑问，MSTR命运的反转全部依赖于比特币价格上涨。有人注意到，MSTR发行了长期可转债，其中4年期债券的价值约为10亿美元，将在2028年到期。如果比特币价格在此期间大幅下跌，这些债券可能不会转换为股权，MSTR还必须偿还这些债务，可能需要出售部分比特币，这可能会对比特币价格和MSTR的股价造成负面影响。然而，在比特币的历史上，从未有过任何4年期结束时的价格低于期初的情况。分析师Marty Bent近日提到，比特币最低的4年复合年增长率（CAGR）是26%，而其第50分位的4年CAGR是91%。如果这种趋势持续下去，那么对MSTR股票和可转换债券持有人来说，这是一个相当安全的赌注。MSTR还可能会从金融市场的一些技术变化中受益，包括被纳入纳指或标普指数的可能性，这将导致需要匹配指数成分的被动基金购买压力。从宏观层面来看，即将上任的特朗普政府对比特币和加密货币看起来非常积极。特朗普提到了“战略比特币储备”的想法，Saylor认为这可能是一个价值数万亿美元的机会，类似于美国历史上最大的土地购买计划。“战略比特币储备”的想法可能已经反映在定价中，自大选以来比特币已经上涨了约40%。然而，如果比特币真的能够像黄金那样被用作保值的资产，那么很快就会有国家宣布他们要把一部分的外汇储备换成比特币，但对于那些跟随第一个这样做的国家后面的国家来说，他们可能要面临更高的成本，因为他们可能需要在比特币价格上涨之后购买，这就增加了他们的购买风险。庞氏骗局色彩满满？正如前文指出，MSTR用来购买比特币的资金，其最大来源已不是公司账上的现金，而是通过发行股票和债券筹集的资金。据悉，MSTR通过出售可转换债券筹集了共80亿美元，资金被分配用于购买更多的比特币。这些票据将在2025年至2032年间到期，如果期间MSTR股价达到商定的水平，将能转换为MSTR的股权。而在2024年11月发行的30亿美元可转债，利率是0%，也就是说，投资者在这段时间内不会从MSTR那里获得任何利息收入。尽管如此，投资者还是愿意购买这种债券，因为他们看中了这种债券将来可能转换成MSTR公司股票的权利。MSTR股票的大部分价值都来自于它持有的比特币，比例高达99%。因此，公司的股价会随着比特币价格的波动而波动，而且波动性非常大。如果股价没有达到目标水平，投资者持有的可转债将不会转换成公司的股票，那么在还不起钱的情况下，这些债券持有人将优先于普通股东，有权先从公司的资产中获得偿还。值得一提的是，Saylor在资本市场上有一个很大的成本优势。这是因为很多投资者，包括固定收益交易员、对冲基金、公司债券套利者和一些追求高风险高回报的期权交易者，他们对与比特币相关的投资产品特别感兴趣。他们想要投资那些与比特币价格波动挂钩的债务和股权产品，希望能够通过比特币价格的波动来赚钱。而MSTR是目前市场上唯一一个大规模提供这类产品投资途径的大型上市公司。MSTR股票在市场上的交易价格比公司实际持有的比特币价值要高。有些人可能MSTR股票被高估，但即使发行新股票会让现有股东的股份价值被稀释，许多投资者还是愿意接受这种情况。为什么呢？因为他们预期MSTR会用这些筹集到的钱去买更多的比特币。如果MSTR买了更多的比特币，那么比特币的总供应量是固定的，需求增加可能会推高比特币的价格。这样一来，MSTR持有的比特币就更值钱了，公司的总价值也就增加了。简而言之，MSTR通过发行股票和债券筹集的资金购买比特币，推高比特币价格，进而带动公司股价上涨，最终又会吸引更多投资者入局。经过不断自我强化的循环，MSTR已经形成一个类似“永动机”的模式。因此，有人认为，MSTR的资本筹集和股份稀释策略类似于庞氏骗局，利用新投资者的资金来支付给早期投资者的回报，而非通过合法的商业活动或投资来产生收益。Discipline Funds创始人Roche此前其网站上讨论了MSTR与比特币之间的关系时指出，该公司的做法极其聪明，但同时又极其冒险。在某种程度上，看起来很像庞氏骗局。Roche说，如果换成是他，“肯定会非常想打包离开，宣布胜利，然后去买……我想要的任何东西”。随着比特币大涨，这种剧本即将进入疯狂模式。MSTR最近宣布了一项计划，发行210亿美元的债券和210亿美元的股票——总计420亿美元来购买比特币。在2024年第三季度的财报电话会议上，公司现任CEO Phong Le表示，“42”致敬了科幻小说《银河系漫游指南》，在这部小说中，一个超级计算机被设计来找出生命、宇宙以及任何事情的终极答案，经过长时间的计算后，它给出了答案“42”。“21”则指的是比特币的总量上限，即2100万枚。MSTR还能飞多高？根据计算，这价值80亿的可转债表明，MSTR押注其股价保持相对于比特币的溢价，并且比特币至少上涨40-50%。否则的话，MSTR可能不得不出售部分比特币，这可能会引发下行螺旋。但这种情况可能需要比特币跌至2万-3万美元的水平并保持多年。由于利率是可控的，MSTR可能会选择用新债滚动旧债。MSTR在加密领域拥有强大的品牌，足够支撑它在未来十年内将其软件业务转型为加密平台，并在这一领域创造有价值的运营业务。当然，加密货币在经历了这波史无前例的暴涨后，是继续上涨，还是迎来漫长的回调期，现在而言可能为时尚早。而作为一家依附于比特币的公司，MSTR在第二种情况下势必将受到重大打击。最近，一向对加密货币持怀疑态度的经济学家和市场策略师Peter Schiff表示，做空MSTR的股票是个好主意，Schiff预测这家公司可能会因为比特币价格下跌而换不上债务，最终将走向破产。Schiff在最近的一档节目中表示：问题是，MicroStrategy承诺向这么多人偿还这么多钱，如果比特币价格下跌，它将无法做到这一点，因为它没有钱，因为它把钱浪费在了比特币上。短期许多人押注MSTR股价相对于其基础比特币的溢价会下跌。截至目前，MSTR约有15-20%的流通股被做空。此外，MSTR计划额外发行210亿美元的可转换债券。如果完成该计划，公司将拥有美国整个可转换债券市场的300亿美元（占比大概4%）。这是否太多？还是太少？对这种比特币挂钩的可转换债务产品有多少需求？如果需求不大，Saylor将失去他的资本成本优势，比特币价格可能需要翻倍（至20万美元）来证明现有估值。如果到了这种地步，那么为什么不直接拥有比特币呢？加密分析师Willy Woo此前警告，SEC对MSTR股权发行的监管干预、托管风险和竞争风险，都可能对MSTR不利。而最坏的情况是，根据传奇投资者Geo Chen的总结：随着加密市场周期的成熟和价格泡沫，MSTR的比特币投资和高杠杆策略可能导致股价溢价消失，迫使公司在价格下跌时出售比特币以偿还债务，进而可能引发市场恐慌和抛售，特别是如果可转换债券未能转换为股票。这种高杠杆操作和市场对MSTR股票的反应可能导致公司陷入价值陷阱，甚至可能触发加密货币市场的寒冬。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":34,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":375452406997296,"gmtCreate":1732666946325,"gmtModify":1732666948361,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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href=\"https://laohu8.com/S/MSTR\">$MicroStrategy(MSTR)$</a> 在11月18日至24日期间以约54亿美元收购了55,500个比特币。每枚比特币的平均支付价格为97,862美元。MicroStrategy 11月（迄今为止）购买了134,480枚比特币，价值120亿美元。Bernstein的分析师表示，其预计 MicroStrategy 持有的比特币数量将在未来十年内从流通供应量的 1.7%增加到 4%，并将他们对 MicroStrategy 股票的 2025 年底目标价格更新至 600 美元。Canaccord分析师Joseph Vafi则建议，从“部分估值法”(Sum-of-the-Parts Valuation)角度，而非传统盈亏指标，来评估MicroStrategy的价值。他指出，衡量该公司比特币收益率的一个关键指标是“每股比特币数”，这一数字截至2024年11月17日同比增长了41.8%。Vafi表示：“单是每股比特币数量几近翻倍这一点，就已具有吸引力;若将这一增长与比特币现货价格的同期涨幅相结合，最终得出的每股美元化收益相当可观，尽管这些收益未反映在损益表上。”Benchmark分析师Mark Palmer则补充道：“在评估MicroStrategy的股权价值时，我们认为，公司资产负债管理能力在长期内创造的价值，应与其他公司通过商品和服务生产所创造的价值一样，纳入其全面的股价分析。”布莱克，未来基金的管理合伙人，表达了他对microstrategy股票价格的困惑。他指出，该公司持有的比特币，当他发表时价值312亿，净债务为42亿，相当于270亿的股权价值。然而，该公司的市值","listText":"11月26日，加密货币市场情绪明显回落，比特币此前涨至99588美元的高位后持续回调，盘中一度跌破93000美元24小时内跌近4%。 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSTR\">$MicroStrategy(MSTR)$</a> 在11月18日至24日期间以约54亿美元收购了55,500个比特币。每枚比特币的平均支付价格为97,862美元。MicroStrategy 11月（迄今为止）购买了134,480枚比特币，价值120亿美元。Bernstein的分析师表示，其预计 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style=\"text-align: left;\">劝人学习语言一套一套的<strong>多邻国</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/156a13c43d297efbbce45abf86ce8621\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"273\"/></p><p style=\"text-align: left;\">从8月5日的阶段性低点上涨至今，多邻国的股价接连创下新高，巅峰时期达296.51美元高位。2年时间大涨4倍，目前总市值逼近127亿美元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8d9252121971da12e634bf501f140cda\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: left;\">就很OMG。</p><p style=\"text-align: left;\">但其实并不是那——么——得离谱，因为一切都有迹可循，几乎全靠AI带飞。</p><p style=\"text-align: left;\">早在大模型还没火的时候，多邻国就已经搭上了OpenAI的AI快车，现在更是被AI全副武装。</p><p style=\"text-align: left;\">就在9月底，多邻国刚在年度会议上宣布，应用程序内新增AI视频通话（AI Video Call）及冒险（Adventure）功能。</p><p style=\"text-align: left;\">简单来说，就是用户可以通过与AI角色聊天和玩游戏来学习语言，“旨在模拟自然对话，并提供个性化的交互式练习环境”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a8c628d4878b88e2a52519d1cf46a67\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"617\"/></p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，这<strong>不是多邻国刚开始对AI临时报佛脚</strong>，它最开始拥抱AI属性的时候，AI 2.0的浪潮甚至还没有掀起来 ——</p><p style=\"text-align: left;\">2021年，多邻国就开始与OpenAI接触、合作，在应用中集成了GPT-3的能力。</p><p style=\"text-align: left;\">到去年，这家公司又非常顺应时事地推出了一款由GPT-4支持的新产品DuolingoMax。</p><p style=\"text-align: left;\">结果摆在眼前，多邻国没有白白投入：</p><p style=\"text-align: left;\">财报显示，今年Q2，多邻国月活跃用户数1亿360万，比去年同期增长40%；日活跃用户（DAUs）3410万，比去年同期增长59%；季度末付费用户总数达到800万，比去年同期增长52%。</p><p style=\"text-align: left;\">在这一波以年为单位的用户数据增长中，AI在其中发挥的魔力不可谓不大。</p><p style=\"text-align: left;\">所以，AI到底对多邻国做了什么？</p><h2 id=\"id_1792884214\" style=\"text-align: left;\">OpenAI早期合作者，AI一体两面的具象化</h2><p style=\"text-align: left;\">高冷的拽姐（Lily）是多邻国最新AI功能（视频通话和冒险）陪伴用户的主角。</p><p style=\"text-align: left;\">在OpenAI及多邻国自研大模型的配套支持下，“拨通”拽姐的电话就能通过聊天来学习一门语言。</p><p style=\"text-align: left;\">除了还不能“看”以外，拽姐的能力和OpenAI的《Her》大差不差，逼近真人音色，语气、说话节奏都模仿着人类，会打磕巴或短暂停顿进行思考，可以说是惟妙惟肖。</p><p>冒险功能同样需要用户和拽姐一起进行，理解起来很容易，就是和拽姐一起做除视频通话以外的更多的事。</p><p style=\"text-align: left;\">你们可能闪现在学校、操场、商店、派对，总之是一切现实中可能出现的场景，然后一起探索事件，发生故事，解决问题。</p><p style=\"text-align: left;\">非要给它加一个解释，那就是把多邻国的日常课程场景化，然后配一个拽拽的AI助教。</p><p style=\"text-align: left;\">“在我看来，个性化的AI助教并不只是我们正在开发的一个特定功能，”多邻国AI主管在接受《福布斯》采访时表示，“它更像是在实现我们对整个应用程序设定的愿景。”</p><p style=\"text-align: left;\">具体而言，是<strong>实现类似一对一真人教学一样的教学效果。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他们抱有这样的期待不是一天两天了。</p><p style=\"text-align: left;\">于是多邻国早在上市前就把目光投向了AI。用多邻国创始人的话来说，从长远来看，AI可以带来学习的新的可能性，甚至能为大众带来高质量的教育。</p><p style=\"text-align: left;\">AI的迅速发展，让多邻国愈发迫切希望离愿景目标越来越近。</p><p style=\"text-align: left;\">这也是为什么在GPT-3时期，多邻国就成为了OpenAI的合作拍档。</p><p style=\"text-align: left;\">2021年，多邻国开启和OpenAI的合作，把GPT-3的能力集成到自家的英语测试（DET）业务中，一方面用来生成部分题目，一方面用来进行防作弊保证。这个模式直到今天仍然运行。</p><p style=\"text-align: left;\">去年GPT-4发布当天，多邻国也成为了<strong>GPT-4首批合作案例中唯二的教育科技公司</strong>（另一家是Speak，做AI口语对话的）；同天，多邻国推出名为Duolinguo Max的订阅服务，提供解释我的答案（Explain My Answer）以及角色扮演（Roleplay）两个带有AI的新学习功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0b0e03f3cd14cde56faf7c8c4e4a7fb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"581\"/></p><p style=\"text-align: left;\">后来多邻国也有了自己的AI大模型Birdbrain，但这与它继续借力GPT最新系列毫不冲突。OpenAI的模型负责生成更加自然流利的对话文本、音频内容，多邻国自己的大模型用来优化教学相关部分。</p><p style=\"text-align: left;\">作为一家称自己受技术驱动的公司，多邻国对AI的重视可见一斑。但稍微留意就可以发现，它对AI的使用又是非常巧妙的，从不谈AGI一类的宏大目标，擅用最前沿顶尖的大模型，又不让用户完全进入与AI开放对话的世界，只是把它们融进颇具自有特色的对话和场景设计中。</p><p style=\"text-align: left;\">这样搭配带来的产出比喜人，让多邻国内部非常满意。</p><p style=\"text-align: left;\">可以说，早就AI起来的多邻国，仍然以出色的表现来充分展现了这一波AI对单个具体领域的各种加分。</p><p style=\"text-align: left;\">当然了，相伴而来的还有这一波AI对具体领域的各种冲击。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>2023年年底，多邻国宣布裁掉了数千名人工翻译和内容创作者，均为合同工，占合同工总数的约10%。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>原因不难猜，被AI取而代了。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">剩余的同岗位员工也有具体工作安排的变化：他们将主要负责审核AI生成的内容，以保证多邻国的课程质量。</p><p style=\"text-align: left;\">AI 2.0（或者可以说是整个AI）给这个世界带来的一体两面，在多邻国身上展露无疑。</p><p style=\"text-align: left;\">这个时代，如果公司能够靠AI获得更标准的程式化、更自动化的流程、更低廉的成本。</p><p style=\"text-align: left;\">为什么不呢？</p><h2 id=\"id_4211744225\" style=\"text-align: left;\">8轮融资，现DAU3400万</h2><p style=\"text-align: left;\">不过话说回来，光靠AI，多邻国必然是无法成为最火的那个语言学习App的。</p><p style=\"text-align: left;\">AI让多邻国带来了更好的体验感，但总的来说，多邻国的爆火离不开支配感拉满、激起人们内心中胜负欲的社交路线和“显眼包”一般的线下推广。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/405271f51e6f7b7528d7278d6cce3424\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"672\" tg-height=\"1220\"/></p><p style=\"text-align: left;\">发疯又搞笑的催学设置、游戏和场景化的学习过程、AI不断完善体验，多邻国是一个不需要每天付出大量时间，就能接触并学习新的语言知识，从而积跬步以至千里的地方。</p><p style=\"text-align: left;\">15年来，多邻国就是这样踏出了属于自己的路子。</p><h4 id=\"id_2348196403\" style=\"text-align: center;\">诞生于一个“快乐的错误”</h4><p style=\"text-align: left;\">2009年，多邻国成立。</p><p style=\"text-align: left;\">成立之初的多邻国还没有现在这么“好玩”。那时候的它，主要采用一种现在依然十分流行的模式——众包。</p><p style=\"text-align: left;\">众包，可以理解为当需要大量数据收集、分析、生成或执行特定任务时，通过互联网，把任务分配给大量的人在线完成。</p><p style=\"text-align: left;\">比如现在你每天都随手完成的“反人类”验证码，就是一种悄悄的众包。</p><p style=\"text-align: left;\">每搞定一次这样的验证码，用户就在无形之中被平台薅了次羊毛，免费生成了一次AI模型的训练数据。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d647dc2e7838168f9cfe6d375978af7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"606\" tg-height=\"538\"/></p><p style=\"text-align: left;\">早期阶段多邻国的角色，就类似提供验证码的平台——</p><p style=\"text-align: left;\">个人用户免费学到了语言知识，购买翻译服务的企业也获得了高质量的翻译，多邻国作为中介平台获利。</p><p style=\"text-align: left;\">那个时候，机器翻译的靠谱程度远不如今天，比真人翻译更是差远了，所以多邻国创始人想到了这种办法。</p><p style=\"text-align: left;\">也就是说，<strong>多邻国的成立，俨然是“众包翻译副产品”。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">那时候，谁也没想到多邻国会成长为现在这么庞大的全球性语言学习App，因此，团队把这种阴差阳错称作“快乐的错误”。</p><p style=\"text-align: left;\">越到后来，“歪打正着”的多邻国越运作得风生水起——</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p>2011年11月，多邻国开始了Beta测试，吸引30万用户注册；</p></li><li><p>2012年6月，多邻国iOS端APP正式发布，转年就赢得了苹果的“年度应用程序”，而且是首个上榜的教育类App；</p></li><li><p>到2013年5月，已有300万用户的多邻国推出安卓版本，之后下载量也很快在免费教育类APP中登上榜首；</p></li><li><p>之后的两个月内，多邻国又获得了两百万新用户，同年10月，用户量突破千万大关。</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">仅仅四个月之后，多邻国用户量成功达到了第二个一千万。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df48c85b415d7b611bc25822286fd15f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"549\"/></p><p style=\"text-align: left;\">不仅BC两端的用户同时用脚投票，为多邻国带来了巨大的用户量，这种模式也受到了投资者的青睐。</p><p style=\"text-align: left;\">当多邻国用户量达到两千万时，其两千万美元的C轮融资也成功完成。加上之前的A、B两轮，这家公司一共筹集到3830万美元。</p><p style=\"text-align: left;\">但不久之后，众包这种运作模式在多邻国戛然而止。</p><h4 id=\"id_1832944187\" style=\"text-align: left;\">众包模式难以维系</h4><p style=\"text-align: left;\">成长初期，多邻国为众包服务付出的报酬还足以维持服务的运转，但<strong>随着C端用户规模的不断扩大，供需之间的平衡开始被打破。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">当翻译需求达到饱和，收入瓶颈逐渐显现，原有的众包模式已经无法覆盖为C端用户提供学习资源的成本。</p><p style=\"text-align: left;\">2014年起，多邻国将其翻译服务正式改为B2B模式，支撑其起家的众包模式，渐渐从该公司的历史舞台上淡去。</p><p style=\"text-align: left;\">在一众老客户中，多邻国只选择继续与CNN合作，但也不再吸纳新的客户；与此同时，翻译服务也渐渐彻底从这个公司消失。</p><p style=\"text-align: left;\">原因在于多邻国把目标锁定在C端规模的继续增长，而非发掘B端的翻译需求。</p><p style=\"text-align: left;\">为了实现这个目标，它开始寻找新的商业模式。</p><p style=\"text-align: left;\">就在同一年，多邻国<strong>推出了一项新的服务——线上考试</strong>，这项服务也一直延续至今。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e6ec75a4d5a75146cd5c175c7657cbc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"647\"/></p><p style=\"text-align: left;\">相比于动辄上千元的雅思和托福考试，多邻国DET测试25美元的价格简直不要太便宜（后来涨过几次价，最新价格为65美元）。</p><p style=\"text-align: left;\">更关键的是，不用抢考位，不用跋山涉水排长队，从报名到答题全程线上就能完成，成绩等待时间也只要48小时……</p><p style=\"text-align: left;\">虽然存在一定的问题，但更好的用户体验无疑为它招来了不少用户。而且为了增加自家线上考试成绩的含金量，多邻国做出了“一颗红心，两手准备”——</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>一方面，</strong>创始人兼CEO利用自己在卡耐基梅隆大学任教的便利，与企业、高校等机构积极对接，并获得了一定程度的认可；</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>另一方面，</strong>就是向外界展示的真正实力，多邻国通过大量的研究，发现多邻国DET测试成绩与托福成绩之间存在显著关联。</p><p style=\"text-align: left;\">结果是成功的。</p><p style=\"text-align: left;\">到如今，多邻国DET测试成绩已经被包括美国Top100院校中的94所在内的4000+高校认可，参加过的考生数量也已经超过百万。</p><p style=\"text-align: left;\">不得不说的是，线上DET测试给多邻国带来的不仅仅是不菲的收入，关键是这项新业务似乎打开了潘多拉的魔盒，多邻国的更多产品开始涌现。</p><p style=\"text-align: left;\">这家公司进入了一个崭新的阶段。</p><p style=\"text-align: left;\">2014年，完成C轮融资、停掉众包业务的大绿鸟，把它的“魔爪”伸向了学校——</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>推出了面向学校的免费服务Duolingo for School，帮助教师群体进行教学。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这次业务拓展对多邻国带来的正面效应不在于盈利数字，而在于用户量增长。次年，多邻国整体用户规模达到1亿，并因此获得了4500万美元的D轮融资。</p><p style=\"text-align: left;\">此后，多邻国还推出了其他教育/学习应用，同样采用了游戏式学习法，同样不向用户收取费用（哪怕是一分钱），除了在多邻国本国里推广新产品，甚至连植入广告都没有一个。</p><p style=\"text-align: left;\">直到2017年。</p><h4 id=\"id_673374109\" style=\"text-align: left;\">新业务模式，进驻中国市场</h4><p style=\"text-align: left;\">随着用户体量剧增，线上DET考试带来的收入也无法支撑这个公司的收支平衡，多邻国急需谋求新的收入来源。</p><p style=\"text-align: left;\">万般无奈之下，多邻国开始在平台中投放广告——不过自称广告也不会显著影响用户体验；并且推出了付费订阅服务——订阅会员则可以享受免广告、离线存储资源等高级功能。</p><p style=\"text-align: left;\">另一边，出于各种原因，多邻国仍然保留了免费的基础学习功能。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>至此，多邻国“考试服务+广告+会员订阅”的收入模式格局已经形成，并沿用到了今天。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">同年7月，多邻国又获得了2500万美元的E轮融资，至此总融资金额已经超过了1亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">日历往后翻，2018年开始，多邻国的用户增长却一度陷入停滞。开拓新的获客渠道迫在眉睫。</p><p style=\"text-align: left;\">公司尝试过很多种办法，比如从热门三消类游戏中攫取灵感，进一步加大学习过程的游戏化程度；再比如尝试过通过赠送会员让用户帮忙推广。</p><p style=\"text-align: left;\">但都收效甚微。</p><p style=\"text-align: left;\">不轻易死心的团队反复分析用户数据，最终加入了排行榜、推送通知、升级打怪等激励用户学习的机制。</p><p style=\"text-align: left;\">或许如今的“发疯式营销”，正是在这个时候就埋下了伏笔。</p><p style=\"text-align: left;\">机制、玩法的更新是一方面，另一方面，多邻国平台上的可学习的内容也在不断增加，而且不仅增加语种，还增加了学科，比如数学、音乐什么的。</p><p style=\"text-align: left;\">然后再开始尝试点亮尚未踏足的世界地图。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>2019年，多邻国正式进入中国市场。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">那不算是最好的时间，甚至可以说它入局太晚，彼时国内的线上教育市场已经一片红海，挤满了大大小小的机构与应用。</p><p style=\"text-align: left;\">故而多邻国在国内的用户规模并未像海外一样野蛮增长。它不得不针对性进行了很多本土化调整。</p><p style=\"text-align: left;\">适度加深英语课程难度、优化日韩等中国区热门小语种、上线粤语课程……</p><p style=\"text-align: left;\">谁也没有意料到，就是那年年底开始，线上学习的地位发生了翻天覆地的变化，从一个加分的可选择项，逐渐变成了遍布全球的刚需，更多的用户涌入多邻国。</p><p style=\"text-align: left;\">截止2020年末，多邻国月度活跃用户为3700万，比上年同期多了1000万；年付费用户160万，比2019年增加了70万。</p><p style=\"text-align: left;\">此期间，多邻国DET测试更是成为了特殊时期雅思托福的最佳替代品，用户量大涨，业务量也获得了1500%的暴增。</p><p style=\"text-align: left;\">天时地利人和，从2019年12月到2020年11月，多邻国紧锣密鼓地完成3轮新融资，估值飙升至24亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">一切都是时候了。</p><p style=\"text-align: left;\">2021年7月28日，多邻国正式在美国纳斯达克证券交易所挂牌上市，发行价格为102美元，共计发行510万股，按此计算总共募集资金5.21亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">3年过去，多邻国已成为总市值超百亿美元的教育界明星公司，DAU超过3400万，令人艳羡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/82bccab93b3b9d149f96d44b76f449f0\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"812\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: left;\">回顾多邻国十多年的发展历程，它经历了许多人生选择的十字路口，其中不少舍与得看似是偶然性的产物，但其实，在其创始人早年的经历中，已经埋下了伏笔。</p><h2 id=\"id_794225364\" style=\"text-align: left;\">验证码之父的连续创业成果</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>路易斯·冯·安</strong>（Luis von Ahn，以下简称冯·安），计算机科学家，多邻国的创始人兼CEO。</p><p style=\"text-align: left;\">1979年，冯·安出生于南美洲的危地马拉。42岁的母亲高龄产子，此后又独自将冯·安抚养长大。</p><p style=\"text-align: left;\">危地马拉的官方语言是西班牙语，但冯·安从小就在一家英语学校就读。</p><p style=\"text-align: left;\">八岁时，母亲给冯·安买了一台Commodore 64计算机，从此他便迷恋上了计算机。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38b4f40c13c133253bf6cb2ae025c963\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\"/></p><p style=\"text-align: left;\">等到了申请大学时，从小学习英语的冯·安，目标是进入美国的大学学习。</p><p style=\"text-align: left;\">毫无例外地，冯·安需要像其他海外申请者一样取得托福成绩。</p><p style=\"text-align: left;\">但当他准备报名参加考试时，危地马拉的考点已经被一抢而空，为此，他必须花费1200美元乘坐飞机到邻国萨尔瓦多参加考试。</p><p style=\"text-align: left;\">对于今时今日的任何一个普通家庭来说，1200美元也是一笔不小的开销，何况当时是1995年，危地马拉的人均GDP也才不到1500美元。</p><p style=\"text-align: left;\">幸而冯·安出生在了一个相对富裕的家庭，这段亲身经历，或许给后来多邻国上线在线DET测试留下了无尽灵感。</p><p style=\"text-align: left;\">最终，冯·安成功申请到了杜克大学，并于2000年获得数学学士学位。</p><p style=\"text-align: left;\">之后，冯·安进入卡耐基梅隆大学攻读计算机博士，师从1995年图灵奖得主曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum），研究方向为密码学。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>2002年，还是博士在读生的冯·安发明了验证码。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">（嘿，你说为什么多邻国早期像个验证码平台一样搞众包？因为验证码这玩意儿就是多邻国创始人发明的！）</p><p style=\"text-align: left;\">验证码被命名为CAPTCHA，是“自动区分计算机和人类的图灵测试”（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）的缩写，以一种在线表格测试的形态存在，用来验证用户是真人而非机器人。</p><p style=\"text-align: left;\">这个发明让冯·安小小地名利双收了一把，甚至连比尔·盖茨都亲自打来电话，邀请冯·安到微软工作。</p><p style=\"text-align: left;\">当时冯·安拒绝了这份邀请。</p><p style=\"text-align: left;\">不过他俩人的缘分以一种奇妙的形式续上了，<strong>比尔·盖茨后来成为了多邻国的用户，用它学习法语。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b28426ca6360cfaa1474c8c459644ed\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"236\" tg-height=\"234\"/></p><p style=\"text-align: left;\">验证码这东西，确实在一定程度上防住了自动化程序攻击，但真人用户对它没啥好感度，既没用，又耽误时间。</p><p style=\"text-align: left;\">冯·安想：</p><blockquote><p>能不能让验证码再多发挥亿点点其它的作用？</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">于是冯·安创立的“众包验证码”公司诞生了，名叫reCAPTCHA，利用验证码帮助实现图书数字化。</p><p style=\"text-align: left;\">具体来说，reCAPTCHA把当时的OCR技术无法识别的旧书里的文字进行扫描，做成一个个验证码图片；等用户正确识别出这些文字，就把答案传回。</p><p style=\"text-align: left;\">妥妥是最早的验证码众包。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/94fb6a0b4e8486e67a10f4c9107c33ba\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"330\"/></p><p style=\"text-align: left;\">没过两年，reCAPTCHA就被谷歌收购，成为了谷歌开发者平台中的一项重要服务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c05e47e10a436828eb0967abd739eb06\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"622\" tg-height=\"280\"/></p><p style=\"text-align: left;\">延续这一模式，卖掉reCAPTCHA的冯·安和他的学生塞弗林·哈克（Severin Hacker）一同创立了多邻国，自己出任CEO一职。</p><p style=\"text-align: left;\">至于多邻国打遍天下的游戏化教育，也可以从冯·安的学生时期找到蛛丝马迹。</p><p style=\"text-align: left;\">冯·安的博士毕业论文围绕着自创的“人类计算”一词展开，讨论了“有目的的游戏”，即以游戏形式进行的众包。</p><p style=\"text-align: left;\">论文指出，通过网络游戏，人们可以集体解决大规模的计算问题，但站在玩家的角度，玩此类游戏的目的依然是为了娱乐。</p><p style=\"text-align: left;\">论文中的这种思想，不仅让冯·安完成了他的第一次创业，也成为了后来多邻国游戏化学习模式的雏形。</p><p style=\"text-align: left;\">2003年，冯·安设计了一个名为ESP（超感官知觉）的游戏，将计算机难以完成的图像识别任务包装成游戏，想要借助人力提高计算机的识图水平，最终游戏被正在做图片搜索的谷歌看中并收购。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/360f7d7e9282f01ea4fae86311fb63cb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"830\"/></p><p style=\"text-align: left;\">博士毕业后，冯·安在CMU留校任教，他不仅自己身怀独特的教学技巧，在校内获得多个教学奖项，还经常谈起游戏在学习中的作用。</p><p style=\"text-align: left;\">2023年的一场TED演讲中，冯·安就公开表示，<strong>要把学习变得像玩游戏一样有趣。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f9f949a5025179694692b5d553133ca\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"752\" tg-height=\"620\"/></p><p style=\"text-align: left;\">后来，他还在一次采访中提到：</p><blockquote><p>我们一直以来的想法就是让我们的产品有趣、好玩，这样才能让用户一直能够沉浸在学习体验之中。<br/>如果内容不好玩、不有趣，用户可能会离开我们。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">显然，冯·安和他的多邻国做到了（将来或许会做得更好？）。</p><p style=\"text-align: left;\">官方数据统计，<strong>最高记录，有人已经在多邻国打卡了3000多天。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在小红书上，多儿的各种表情已经成为了网友们竞相展示的对象，凭借可爱的形象成功“扮猪吃老虎”，成为网友学习语言的“监工”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4dfbe3cb86094a9cf7aa980391eb31f8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"678\" tg-height=\"1350\"/></p><p style=\"text-align: left;\">而据多邻国官方口径，拽姐在国内的人气，比这只颇受欢迎的大绿鸟还要高，cos、漫画二创应有尽有。</p><p style=\"text-align: left;\">尽管她永远用一分傲娇两分冷漠三分嘲讽四分漫不经心地态度平等地对待每一个用户。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30b123682fd36363714dc7916952d989\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"236\" tg-height=\"430\"/></p><p style=\"text-align: left;\">很多人看着大绿鸟发疯，很多人忍受拽姐的拽。</p><p style=\"text-align: left;\">这也意味着很多人在用，很多人付钱……</p><p style=\"text-align: left;\">这就是多邻国的现状，一款得民心还站在风口上的应用，还是赚得盆满钵满那一种。</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>靠AI，2年时间大涨4倍！扒一扒你每天都用的这只小绿鸟</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{ 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class=\"title\">\n靠AI，2年时间大涨4倍！扒一扒你每天都用的这只小绿鸟\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-11-26 16:23 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/OzE4IytXMxe4WcKLR15inQ><strong>量子位</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>OpenAI还是个亏成无底洞的销金窟，但借力OpenAI输出的语言学习软件，已经赚得起飞了。没错，就是你可能也很熟悉的“愤怒小鸟”——劝人学习语言一套一套的多邻国。从8月5日的阶段性低点上涨至今，多邻国的股价接连创下新高，巅峰时期达296.51美元高位。2年时间大涨4倍，目前总市值逼近127亿美元。就很OMG。但其实并不是那——么——得离谱，因为一切都有迹可循，几乎全靠AI带飞。早在大模型还没火的...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/OzE4IytXMxe4WcKLR15inQ\">Web 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——2021年，多邻国就开始与OpenAI接触、合作，在应用中集成了GPT-3的能力。到去年，这家公司又非常顺应时事地推出了一款由GPT-4支持的新产品DuolingoMax。结果摆在眼前，多邻国没有白白投入：财报显示，今年Q2，多邻国月活跃用户数1亿360万，比去年同期增长40%；日活跃用户（DAUs）3410万，比去年同期增长59%；季度末付费用户总数达到800万，比去年同期增长52%。在这一波以年为单位的用户数据增长中，AI在其中发挥的魔力不可谓不大。所以，AI到底对多邻国做了什么？OpenAI早期合作者，AI一体两面的具象化高冷的拽姐（Lily）是多邻国最新AI功能（视频通话和冒险）陪伴用户的主角。在OpenAI及多邻国自研大模型的配套支持下，“拨通”拽姐的电话就能通过聊天来学习一门语言。除了还不能“看”以外，拽姐的能力和OpenAI的《Her》大差不差，逼近真人音色，语气、说话节奏都模仿着人类，会打磕巴或短暂停顿进行思考，可以说是惟妙惟肖。冒险功能同样需要用户和拽姐一起进行，理解起来很容易，就是和拽姐一起做除视频通话以外的更多的事。你们可能闪现在学校、操场、商店、派对，总之是一切现实中可能出现的场景，然后一起探索事件，发生故事，解决问题。非要给它加一个解释，那就是把多邻国的日常课程场景化，然后配一个拽拽的AI助教。“在我看来，个性化的AI助教并不只是我们正在开发的一个特定功能，”多邻国AI主管在接受《福布斯》采访时表示，“它更像是在实现我们对整个应用程序设定的愿景。”具体而言，是实现类似一对一真人教学一样的教学效果。他们抱有这样的期待不是一天两天了。于是多邻国早在上市前就把目光投向了AI。用多邻国创始人的话来说，从长远来看，AI可以带来学习的新的可能性，甚至能为大众带来高质量的教育。AI的迅速发展，让多邻国愈发迫切希望离愿景目标越来越近。这也是为什么在GPT-3时期，多邻国就成为了OpenAI的合作拍档。2021年，多邻国开启和OpenAI的合作，把GPT-3的能力集成到自家的英语测试（DET）业务中，一方面用来生成部分题目，一方面用来进行防作弊保证。这个模式直到今天仍然运行。去年GPT-4发布当天，多邻国也成为了GPT-4首批合作案例中唯二的教育科技公司（另一家是Speak，做AI口语对话的）；同天，多邻国推出名为Duolinguo Max的订阅服务，提供解释我的答案（Explain My Answer）以及角色扮演（Roleplay）两个带有AI的新学习功能。后来多邻国也有了自己的AI大模型Birdbrain，但这与它继续借力GPT最新系列毫不冲突。OpenAI的模型负责生成更加自然流利的对话文本、音频内容，多邻国自己的大模型用来优化教学相关部分。作为一家称自己受技术驱动的公司，多邻国对AI的重视可见一斑。但稍微留意就可以发现，它对AI的使用又是非常巧妙的，从不谈AGI一类的宏大目标，擅用最前沿顶尖的大模型，又不让用户完全进入与AI开放对话的世界，只是把它们融进颇具自有特色的对话和场景设计中。这样搭配带来的产出比喜人，让多邻国内部非常满意。可以说，早就AI起来的多邻国，仍然以出色的表现来充分展现了这一波AI对单个具体领域的各种加分。当然了，相伴而来的还有这一波AI对具体领域的各种冲击。2023年年底，多邻国宣布裁掉了数千名人工翻译和内容创作者，均为合同工，占合同工总数的约10%。原因不难猜，被AI取而代了。剩余的同岗位员工也有具体工作安排的变化：他们将主要负责审核AI生成的内容，以保证多邻国的课程质量。AI 2.0（或者可以说是整个AI）给这个世界带来的一体两面，在多邻国身上展露无疑。这个时代，如果公司能够靠AI获得更标准的程式化、更自动化的流程、更低廉的成本。为什么不呢？8轮融资，现DAU3400万不过话说回来，光靠AI，多邻国必然是无法成为最火的那个语言学习App的。AI让多邻国带来了更好的体验感，但总的来说，多邻国的爆火离不开支配感拉满、激起人们内心中胜负欲的社交路线和“显眼包”一般的线下推广。发疯又搞笑的催学设置、游戏和场景化的学习过程、AI不断完善体验，多邻国是一个不需要每天付出大量时间，就能接触并学习新的语言知识，从而积跬步以至千里的地方。15年来，多邻国就是这样踏出了属于自己的路子。诞生于一个“快乐的错误”2009年，多邻国成立。成立之初的多邻国还没有现在这么“好玩”。那时候的它，主要采用一种现在依然十分流行的模式——众包。众包，可以理解为当需要大量数据收集、分析、生成或执行特定任务时，通过互联网，把任务分配给大量的人在线完成。比如现在你每天都随手完成的“反人类”验证码，就是一种悄悄的众包。每搞定一次这样的验证码，用户就在无形之中被平台薅了次羊毛，免费生成了一次AI模型的训练数据。早期阶段多邻国的角色，就类似提供验证码的平台——个人用户免费学到了语言知识，购买翻译服务的企业也获得了高质量的翻译，多邻国作为中介平台获利。那个时候，机器翻译的靠谱程度远不如今天，比真人翻译更是差远了，所以多邻国创始人想到了这种办法。也就是说，多邻国的成立，俨然是“众包翻译副产品”。那时候，谁也没想到多邻国会成长为现在这么庞大的全球性语言学习App，因此，团队把这种阴差阳错称作“快乐的错误”。越到后来，“歪打正着”的多邻国越运作得风生水起——2011年11月，多邻国开始了Beta测试，吸引30万用户注册；2012年6月，多邻国iOS端APP正式发布，转年就赢得了苹果的“年度应用程序”，而且是首个上榜的教育类App；到2013年5月，已有300万用户的多邻国推出安卓版本，之后下载量也很快在免费教育类APP中登上榜首；之后的两个月内，多邻国又获得了两百万新用户，同年10月，用户量突破千万大关。仅仅四个月之后，多邻国用户量成功达到了第二个一千万。不仅BC两端的用户同时用脚投票，为多邻国带来了巨大的用户量，这种模式也受到了投资者的青睐。当多邻国用户量达到两千万时，其两千万美元的C轮融资也成功完成。加上之前的A、B两轮，这家公司一共筹集到3830万美元。但不久之后，众包这种运作模式在多邻国戛然而止。众包模式难以维系成长初期，多邻国为众包服务付出的报酬还足以维持服务的运转，但随着C端用户规模的不断扩大，供需之间的平衡开始被打破。当翻译需求达到饱和，收入瓶颈逐渐显现，原有的众包模式已经无法覆盖为C端用户提供学习资源的成本。2014年起，多邻国将其翻译服务正式改为B2B模式，支撑其起家的众包模式，渐渐从该公司的历史舞台上淡去。在一众老客户中，多邻国只选择继续与CNN合作，但也不再吸纳新的客户；与此同时，翻译服务也渐渐彻底从这个公司消失。原因在于多邻国把目标锁定在C端规模的继续增长，而非发掘B端的翻译需求。为了实现这个目标，它开始寻找新的商业模式。就在同一年，多邻国推出了一项新的服务——线上考试，这项服务也一直延续至今。相比于动辄上千元的雅思和托福考试，多邻国DET测试25美元的价格简直不要太便宜（后来涨过几次价，最新价格为65美元）。更关键的是，不用抢考位，不用跋山涉水排长队，从报名到答题全程线上就能完成，成绩等待时间也只要48小时……虽然存在一定的问题，但更好的用户体验无疑为它招来了不少用户。而且为了增加自家线上考试成绩的含金量，多邻国做出了“一颗红心，两手准备”——一方面，创始人兼CEO利用自己在卡耐基梅隆大学任教的便利，与企业、高校等机构积极对接，并获得了一定程度的认可；另一方面，就是向外界展示的真正实力，多邻国通过大量的研究，发现多邻国DET测试成绩与托福成绩之间存在显著关联。结果是成功的。到如今，多邻国DET测试成绩已经被包括美国Top100院校中的94所在内的4000+高校认可，参加过的考生数量也已经超过百万。不得不说的是，线上DET测试给多邻国带来的不仅仅是不菲的收入，关键是这项新业务似乎打开了潘多拉的魔盒，多邻国的更多产品开始涌现。这家公司进入了一个崭新的阶段。2014年，完成C轮融资、停掉众包业务的大绿鸟，把它的“魔爪”伸向了学校——推出了面向学校的免费服务Duolingo for School，帮助教师群体进行教学。这次业务拓展对多邻国带来的正面效应不在于盈利数字，而在于用户量增长。次年，多邻国整体用户规模达到1亿，并因此获得了4500万美元的D轮融资。此后，多邻国还推出了其他教育/学习应用，同样采用了游戏式学习法，同样不向用户收取费用（哪怕是一分钱），除了在多邻国本国里推广新产品，甚至连植入广告都没有一个。直到2017年。新业务模式，进驻中国市场随着用户体量剧增，线上DET考试带来的收入也无法支撑这个公司的收支平衡，多邻国急需谋求新的收入来源。万般无奈之下，多邻国开始在平台中投放广告——不过自称广告也不会显著影响用户体验；并且推出了付费订阅服务——订阅会员则可以享受免广告、离线存储资源等高级功能。另一边，出于各种原因，多邻国仍然保留了免费的基础学习功能。至此，多邻国“考试服务+广告+会员订阅”的收入模式格局已经形成，并沿用到了今天。同年7月，多邻国又获得了2500万美元的E轮融资，至此总融资金额已经超过了1亿美元。日历往后翻，2018年开始，多邻国的用户增长却一度陷入停滞。开拓新的获客渠道迫在眉睫。公司尝试过很多种办法，比如从热门三消类游戏中攫取灵感，进一步加大学习过程的游戏化程度；再比如尝试过通过赠送会员让用户帮忙推广。但都收效甚微。不轻易死心的团队反复分析用户数据，最终加入了排行榜、推送通知、升级打怪等激励用户学习的机制。或许如今的“发疯式营销”，正是在这个时候就埋下了伏笔。机制、玩法的更新是一方面，另一方面，多邻国平台上的可学习的内容也在不断增加，而且不仅增加语种，还增加了学科，比如数学、音乐什么的。然后再开始尝试点亮尚未踏足的世界地图。2019年，多邻国正式进入中国市场。那不算是最好的时间，甚至可以说它入局太晚，彼时国内的线上教育市场已经一片红海，挤满了大大小小的机构与应用。故而多邻国在国内的用户规模并未像海外一样野蛮增长。它不得不针对性进行了很多本土化调整。适度加深英语课程难度、优化日韩等中国区热门小语种、上线粤语课程……谁也没有意料到，就是那年年底开始，线上学习的地位发生了翻天覆地的变化，从一个加分的可选择项，逐渐变成了遍布全球的刚需，更多的用户涌入多邻国。截止2020年末，多邻国月度活跃用户为3700万，比上年同期多了1000万；年付费用户160万，比2019年增加了70万。此期间，多邻国DET测试更是成为了特殊时期雅思托福的最佳替代品，用户量大涨，业务量也获得了1500%的暴增。天时地利人和，从2019年12月到2020年11月，多邻国紧锣密鼓地完成3轮新融资，估值飙升至24亿美元。一切都是时候了。2021年7月28日，多邻国正式在美国纳斯达克证券交易所挂牌上市，发行价格为102美元，共计发行510万股，按此计算总共募集资金5.21亿美元。3年过去，多邻国已成为总市值超百亿美元的教育界明星公司，DAU超过3400万，令人艳羡。图片回顾多邻国十多年的发展历程，它经历了许多人生选择的十字路口，其中不少舍与得看似是偶然性的产物，但其实，在其创始人早年的经历中，已经埋下了伏笔。验证码之父的连续创业成果路易斯·冯·安（Luis von Ahn，以下简称冯·安），计算机科学家，多邻国的创始人兼CEO。1979年，冯·安出生于南美洲的危地马拉。42岁的母亲高龄产子，此后又独自将冯·安抚养长大。危地马拉的官方语言是西班牙语，但冯·安从小就在一家英语学校就读。八岁时，母亲给冯·安买了一台Commodore 64计算机，从此他便迷恋上了计算机。等到了申请大学时，从小学习英语的冯·安，目标是进入美国的大学学习。毫无例外地，冯·安需要像其他海外申请者一样取得托福成绩。但当他准备报名参加考试时，危地马拉的考点已经被一抢而空，为此，他必须花费1200美元乘坐飞机到邻国萨尔瓦多参加考试。对于今时今日的任何一个普通家庭来说，1200美元也是一笔不小的开销，何况当时是1995年，危地马拉的人均GDP也才不到1500美元。幸而冯·安出生在了一个相对富裕的家庭，这段亲身经历，或许给后来多邻国上线在线DET测试留下了无尽灵感。最终，冯·安成功申请到了杜克大学，并于2000年获得数学学士学位。之后，冯·安进入卡耐基梅隆大学攻读计算机博士，师从1995年图灵奖得主曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum），研究方向为密码学。2002年，还是博士在读生的冯·安发明了验证码。（嘿，你说为什么多邻国早期像个验证码平台一样搞众包？因为验证码这玩意儿就是多邻国创始人发明的！）验证码被命名为CAPTCHA，是“自动区分计算机和人类的图灵测试”（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）的缩写，以一种在线表格测试的形态存在，用来验证用户是真人而非机器人。这个发明让冯·安小小地名利双收了一把，甚至连比尔·盖茨都亲自打来电话，邀请冯·安到微软工作。当时冯·安拒绝了这份邀请。不过他俩人的缘分以一种奇妙的形式续上了，比尔·盖茨后来成为了多邻国的用户，用它学习法语。验证码这东西，确实在一定程度上防住了自动化程序攻击，但真人用户对它没啥好感度，既没用，又耽误时间。冯·安想：能不能让验证码再多发挥亿点点其它的作用？于是冯·安创立的“众包验证码”公司诞生了，名叫reCAPTCHA，利用验证码帮助实现图书数字化。具体来说，reCAPTCHA把当时的OCR技术无法识别的旧书里的文字进行扫描，做成一个个验证码图片；等用户正确识别出这些文字，就把答案传回。妥妥是最早的验证码众包。没过两年，reCAPTCHA就被谷歌收购，成为了谷歌开发者平台中的一项重要服务。延续这一模式，卖掉reCAPTCHA的冯·安和他的学生塞弗林·哈克（Severin Hacker）一同创立了多邻国，自己出任CEO一职。至于多邻国打遍天下的游戏化教育，也可以从冯·安的学生时期找到蛛丝马迹。冯·安的博士毕业论文围绕着自创的“人类计算”一词展开，讨论了“有目的的游戏”，即以游戏形式进行的众包。论文指出，通过网络游戏，人们可以集体解决大规模的计算问题，但站在玩家的角度，玩此类游戏的目的依然是为了娱乐。论文中的这种思想，不仅让冯·安完成了他的第一次创业，也成为了后来多邻国游戏化学习模式的雏形。2003年，冯·安设计了一个名为ESP（超感官知觉）的游戏，将计算机难以完成的图像识别任务包装成游戏，想要借助人力提高计算机的识图水平，最终游戏被正在做图片搜索的谷歌看中并收购。博士毕业后，冯·安在CMU留校任教，他不仅自己身怀独特的教学技巧，在校内获得多个教学奖项，还经常谈起游戏在学习中的作用。2023年的一场TED演讲中，冯·安就公开表示，要把学习变得像玩游戏一样有趣。后来，他还在一次采访中提到：我们一直以来的想法就是让我们的产品有趣、好玩，这样才能让用户一直能够沉浸在学习体验之中。如果内容不好玩、不有趣，用户可能会离开我们。显然，冯·安和他的多邻国做到了（将来或许会做得更好？）。官方数据统计，最高记录，有人已经在多邻国打卡了3000多天。在小红书上，多儿的各种表情已经成为了网友们竞相展示的对象，凭借可爱的形象成功“扮猪吃老虎”，成为网友学习语言的“监工”。而据多邻国官方口径，拽姐在国内的人气，比这只颇受欢迎的大绿鸟还要高，cos、漫画二创应有尽有。尽管她永远用一分傲娇两分冷漠三分嘲讽四分漫不经心地态度平等地对待每一个用户。很多人看着大绿鸟发疯，很多人忍受拽姐的拽。这也意味着很多人在用，很多人付钱……这就是多邻国的现状，一款得民心还站在风口上的应用，还是赚得盆满钵满那一种。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":19,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":374958736322960,"gmtCreate":1732583715804,"gmtModify":1732583717171,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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提出战略性比特币储备","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2485840263","media":"FX168","summary":"FX168财经报社 讯 美国宾夕法尼亚州开创加密货币新里程碑，以176-26票通过《比特币权利法案》，美国众议院第2481号法案规定了个人和企业有权自行保管数字资产、运营区块链节点，以及在不受限制性市政条例干扰的情况下进行交易。该州继续推进新法案，提出战略性比特币储备。继《比特币权利法案》通过后，Cabell联手另一名共和党众议员Aaron Kaufer在11月14日提出《战略比特币储备法案》。","content":"<html><body><div>\n<p>FX168财经报社(亚太)讯 美国宾夕法尼亚州开创加密货币<a href=\"https://laohu8.com/S/002219\">新里程</a>碑，以176-26票通过《比特币权利法案》(Bitcoin Rights Bill)，美国众议院第2481号法案规定了个人和企业有权自行保管数字资产、运营区块链节点，以及在不受限制性市政条例干扰的情况下进行交易。该州继续推进新法案，提出战略性比特币储备。</p>\n<p><strong><span>《比特币权利法案》由共和党众议员Mike Cabell发起，并得到两党投票支持，反映了各党派对区块链技术变革潜力的日益认可。这项立法使宾州成为美国数字资产监管领域的领先州之一，并强调了其致力于促进该领域的创新，同时解决经济赋权和金融包容性等关键问题。</span></strong></p>\n<div>\n<img 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href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>越来越接受它作为一种价值存储手段。</p>\n<p>支持者认为，《战略比特币储备法案》可以通过分散州的投资来增强财政稳定性。该提案反映了怀俄明州等州的广泛努力，在这些州，卢米斯一直倡导将比特币纳入国家储备，称这是防止美元贬值和经济波动的保障。</p>\n<p>尽管比特币具有潜在的好处，但将其作为政府储备的想法仍受到大量批评。包括金融分析师和环保人士在内的怀疑论者指出，这种加密货币的极端价格波动是一个重大风险。比特币的历史价格波动——短时间内既有飙升也有暴跌——引发了人们对用比特币支持州或国家资金的稳定性的质疑。</p>\n<p>此外，批评者还强调了持有数字资产的安全漏洞。机构级存储解决方案的重大漏洞凸显了网络攻击的风险，这可能会使比特币储备成为不法分子的目标。与比特币挖矿能源消耗相关的环境问题进一步加剧了公众对比特币投资的反对。</p>\n<p>这些担忧凸显了宾夕法尼亚州的辩论与全国对特朗普政府传闻已久的正式确立美国比特币储备的行政命令的批评之间的相似之处。批评者质疑，将比特币引入政府持有是否会使经济面临不必要的风险，并将资源从更稳定的投资中转移出去。这项立法的结果可能开创先例，不仅对其他州有借鉴意义，而且对影响财政政策中关于数字资产的更广泛讨论也有借鉴意义。</p>\n<p><strong><span>宾州最近的行动在全国范围内脱颖而出，而全国范围内的联邦僵局和加密政策上的党派分歧经常是这一现象的标志。该州的前瞻性做法反映了怀俄明州、德克萨斯州和佛罗里达州的开创性努力。两党对《比特币权利法案》以及随后的《战略比特币储备法案》等立法提案的支持表明，两党立法者都看到了区块链技术的经济前景。通过编纂数字资产持有者的权利并创建州级加密投资框架，宾夕法尼亚州正在规划一条其他州可以效仿的道路。</span></strong></p>\n</div></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\" 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美国宾夕法尼亚州开创加密货币新里程碑，以176-26票通过《比特币权利法案》(Bitcoin Rights Bill)，美国众议院第2481号法案规定了个人和企业有权自行保管数字资产、运营区块链节点，以及在不受限制性市政条例干扰的情况下进行交易。该州继续推进新法案，提出战略性比特币储备。\n《比特币权利法案》由共和党众议员Mike Cabell发起，并得到两党投票支持，反映了各党派对区块链技术变革潜力的日益认可。这项立法使宾州成为美国数字资产监管领域的领先州之一，并强调了其致力于促进该领域的创新，同时解决经济赋权和金融包容性等关键问题。\n\n\n\n(来源:Forbes)\n福布斯(Forbes)报道，投票结果还暴露了民主党内部的分歧，所有26张反对票均来自民主党代表。尽管如此，民主党的知名成员，包括多数党领袖乔安娜·麦克林顿和众议员马尔科姆·肯雅塔，都支持该措施，并强调其有可能刺激经济增长并为服务不足的社区扩大机会。他们的支持表明，人们更广泛地承认区块链通过公平使用金融工具来增强边缘群体的权利。\n继《比特币权利法案》通过后，Cabell联手另一名共和党众议员Aaron Kaufer在11月14日提出《战略比特币储备法案》(HB 2664)。一旦颁布，这项立法将允许州财政部长将宾州普通基金、应急基金和州投资基金的10%分配给比特币和基于加密货币的交易所交易产品(ETP)，正如该法案的立法备忘录中所解释的那样。\n据Decrypt报道，这可能意味着对比特币的投资高达9.7亿美元，充分利用其作为对冲通胀和长期增长资产的潜力。\n宾州《战略比特币储备法案》的出台与政府持有的加密货币储备的广泛讨论相呼应，呼应了怀俄明州参议员辛西娅·卢米斯(Cynthia Lummis)和特朗普政府提出的美国战略比特币储备提案引发的全国性辩论。这项州级举措反映了宾夕法尼亚州的积极立场，但也重新引发了人们对将公共资金投资于比特币的潜在风险的担忧。\n支持者认为，比特币的去中心化性质和固定供应使其成为一种强大的通胀对冲工具，可与黄金媲美。正如Satoshi Action Fund首席执行官Dennis Porter指出的那样，“比特币协调了激励机制。当激励机制协调一致时，我们都是赢家”。\n支持者强调，比特币随着时间的推移大幅升值，并且金融机构越来越接受它作为一种价值存储手段。\n支持者认为，《战略比特币储备法案》可以通过分散州的投资来增强财政稳定性。该提案反映了怀俄明州等州的广泛努力，在这些州，卢米斯一直倡导将比特币纳入国家储备，称这是防止美元贬值和经济波动的保障。\n尽管比特币具有潜在的好处，但将其作为政府储备的想法仍受到大量批评。包括金融分析师和环保人士在内的怀疑论者指出，这种加密货币的极端价格波动是一个重大风险。比特币的历史价格波动——短时间内既有飙升也有暴跌——引发了人们对用比特币支持州或国家资金的稳定性的质疑。\n此外，批评者还强调了持有数字资产的安全漏洞。机构级存储解决方案的重大漏洞凸显了网络攻击的风险，这可能会使比特币储备成为不法分子的目标。与比特币挖矿能源消耗相关的环境问题进一步加剧了公众对比特币投资的反对。\n这些担忧凸显了宾夕法尼亚州的辩论与全国对特朗普政府传闻已久的正式确立美国比特币储备的行政命令的批评之间的相似之处。批评者质疑，将比特币引入政府持有是否会使经济面临不必要的风险，并将资源从更稳定的投资中转移出去。这项立法的结果可能开创先例，不仅对其他州有借鉴意义，而且对影响财政政策中关于数字资产的更广泛讨论也有借鉴意义。\n宾州最近的行动在全国范围内脱颖而出，而全国范围内的联邦僵局和加密政策上的党派分歧经常是这一现象的标志。该州的前瞻性做法反映了怀俄明州、德克萨斯州和佛罗里达州的开创性努力。两党对《比特币权利法案》以及随后的《战略比特币储备法案》等立法提案的支持表明，两党立法者都看到了区块链技术的经济前景。通过编纂数字资产持有者的权利并创建州级加密投资框架，宾夕法尼亚州正在规划一条其他州可以效仿的道路。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":149,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374953697042872,"gmtCreate":1732582489575,"gmtModify":1732582491469,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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16:47","market":"hk","language":"zh","title":"“币圈”如何打造史上最亲加密货币的美国国会？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1162344513","media":"老虎资讯综合","summary":"2024年的选举标志着加密货币行业在美国政治舞台上的重大胜利。特朗普亲加密货币的态度提振了该行业。数年来，这一行业的高层人士和投资者投入了数以亿计的资金，推动选举中大量亲加密货币的候选人当选，最终促成了美国史上最支持加密货币的国会产生。非营利监督机构公共公民组织表示，加密货币占了流入选举的所有企业资金的近一半。“欢迎来到史上最支持加密货币的美国国会。”","content":"<html><head></head><body><p>2024年的选举标志着加密货币行业在美国政治舞台上的重大胜利。</p><p>特朗普亲加密货币的态度提振了该行业。<strong>周日，比特币一度逼近10万美元后有所回落，现至每枚98455美元。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/04811a9a9157bf7a5bf59c00a6b69bec\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"630\"/></p><p><br/>数年来，这一行业的高层人士和投资者投入了数以亿计的资金，推动选举中大量亲加密货币的候选人当选，最终促成了美国史上最支持加密货币的国会产生。</p><p style=\"text-align: justify;\">这场政治博弈不仅影响了选举结果，也为加密货币行业的未来奠定了政治基础。</p><h3 id=\"id_2384738341\" style=\"text-align: start;\">加密货币行业豪掷2.45亿美元</h3><p>根据联邦选举委员会的数据，与加密货币相关的政治行动委员会和其他与该行业相关的团体总共筹集了超过 2.45 亿美元的资金。非营利监督机构公共公民组织表示，加密货币占了流入选举的所有企业资金的近一半。Coinbase 去年成立的倡导组织 Stand With Crypto Alliance 为全国众议院和参议院竞选开发了一个评分系统，以帮助确定资金应该花在哪里。</p><p style=\"text-align: start;\">加密货币高管、投资者和支持者认为，这次选举对加密货币行业而言至关重要。过去四年来，加密货币行业一直在努力成长，但同时也不断遭遇打击。据 Stand With Crypto 报道，近 300 名支持加密货币的议员将在众议院和参议院就职，这将使加密货币行业对立法议程产生前所未有的影响。</p><p>特别是像Coinbase这样的加密货币巨头，它通过旗下的超级政治行动委员会——Fairshake，捐赠了超过 7500 万美元。它是本周期所有行业中支出最高的委员会之一，专门向竞选国会议员的亲加密货币候选人捐款。Fairshake 的候选人几乎赢得了大选中它资助的每一场竞选。</p><p>其中一个典型的例子是Bernie Moreno（莫雷诺），他在2024年成功击败了长期担任银行委员会主席的Sherrod Brown。Coinbase等公司为其提供了高达4000万美元的资金。</p><p style=\"text-align: start;\">在莫雷诺获胜后， Coinbase首席执行官布莱恩·<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>对此评价道：“反对加密货币已经不再是明智的政治选择。”</p><p>通过巧妙的竞选资金分配，加密货币行业在新一届国会中赢得了空前的支持。据统计，近300位亲加密货币议员将在众议院和参议院中就职，这使得该行业在立法议程上的影响力达到了前所未有的高度。</p><p>莫雷诺的成功很大程度上得益于他的亲加密立场和行业背景。他曾创立基于区块链技术的初创公司，并在竞选中承诺推动加密货币创新和就业机会。这种“变革”的形象吸引了年轻选民及寻求改变的支持者。</p><p>另一方面，反对加密货币的议员如谢罗德·布朗和伊丽莎白·沃伦则因对行业的强硬态度而受到选民排斥。尤其是在FTX崩盘后，布朗频繁呼吁加强监管，这在选举中成了对手攻击的主要目标。</p><h3 id=\"id_2689847414\">“欢迎来到史上最支持加密货币的美国国会。”</h3><p>选举结果不仅让加密货币行业赢得了立法支持，也带来了监管领域的重大变化。证券交易委员会（SEC）主席加里·根斯勒宣布将在2025年1月20日卸任，而特朗普总统曾承诺任命更支持加密货币的监管者。</p><p>此外，据报道，Coinbase的<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>已与当选总统会面，讨论关键监管职位的任命，包括可能设立的“加密货币事务专员”一职。这一系列动向被视为行业进入新监管时代的开端。</p><p>加密货币行业在2024年的选举中取得了前所未有的政治胜利，这不仅改变了美国国会的组成，也为行业发展提供了更大的政策支持。通过精准的资金运作和高效的竞选策略，这一新兴领域正在从被动防守转向主动塑造规则。</p><p>11 月 5 日，<a href=\"https://laohu8.com/S/AWI\">阿姆斯特朗</a>在 X 上写道：“欢迎来到美国有史以来最支持加密货币的国会。”</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>“币圈”如何打造史上最亲加密货币的美国国会？</title>\n<style 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Brown。Coinbase等公司为其提供了高达4000万美元的资金。在莫雷诺获胜后， Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗对此评价道：“反对加密货币已经不再是明智的政治选择。”通过巧妙的竞选资金分配，加密货币行业在新一届国会中赢得了空前的支持。据统计，近300位亲加密货币议员将在众议院和参议院中就职，这使得该行业在立法议程上的影响力达到了前所未有的高度。莫雷诺的成功很大程度上得益于他的亲加密立场和行业背景。他曾创立基于区块链技术的初创公司，并在竞选中承诺推动加密货币创新和就业机会。这种“变革”的形象吸引了年轻选民及寻求改变的支持者。另一方面，反对加密货币的议员如谢罗德·布朗和伊丽莎白·沃伦则因对行业的强硬态度而受到选民排斥。尤其是在FTX崩盘后，布朗频繁呼吁加强监管，这在选举中成了对手攻击的主要目标。“欢迎来到史上最支持加密货币的美国国会。”选举结果不仅让加密货币行业赢得了立法支持，也带来了监管领域的重大变化。证券交易委员会（SEC）主席加里·根斯勒宣布将在2025年1月20日卸任，而特朗普总统曾承诺任命更支持加密货币的监管者。此外，据报道，Coinbase的阿姆斯特朗已与当选总统会面，讨论关键监管职位的任命，包括可能设立的“加密货币事务专员”一职。这一系列动向被视为行业进入新监管时代的开端。加密货币行业在2024年的选举中取得了前所未有的政治胜利，这不仅改变了美国国会的组成，也为行业发展提供了更大的政策支持。通过精准的资金运作和高效的竞选策略，这一新兴领域正在从被动防守转向主动塑造规则。11 月 5 日，阿姆斯特朗在 X 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条款变更，引起了加密货币社区的一片欢腾。到目前为止，苹果公司并没有进行跟加密货币有关的直接活动。但是，比特币与苹果公司的对比也开始备受市场关注，“比特币什么时候超越苹果”等话题开始出现，甚至每一次苹果公司发售新款产品也会拿出来与比特币价值做衡量（上图）。尤其自特斯拉等巨头入局加密货币市场后，有关苹果购买比特币或入局的消息频频出现。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":24,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":374860741345664,"gmtCreate":1732559789180,"gmtModify":1732559790772,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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08:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1173068564","media":"腾讯科技","summary":"11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。","content":"<html><head></head><body><p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad2cba27869c3918be054b7b714a73a5\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"616\"/></p><p><strong>以下为对话全文：</strong></p><p><strong>沈向洋：</strong>昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已迫不及待想要知晓股市收盘的结果！今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。你在人工智能领域领航已久，能否再谈谈对人工智能的看法，以及这项技术，或是AGI（通用人工智能）可能带来的影响？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>正如你所了解的，当人工智能网络能够学习并掌握从字节、语言、图像到蛋白质序列等多种数据的理解时，一场变革性、开创性的能力便应运而生了。我们突然间拥有了能够理解单词内涵的计算机。得益于生成式AI，信息得以在不同模式间自由转换，比如从文本到图像、从蛋白质到文本、从文本到蛋白质，乃至从文本到化学品等。这一原本作为函数逼近器（Function Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。</p><p>因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。</p><p><strong>沈向洋：</strong>如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。</p><p>以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。</p><p>然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。</p><p>而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。</p><p>例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。<strong>在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。</strong></p><p>如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。</p><p>我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。</p><p>现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。</p><p>从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。</p><p><strong>沈向洋：</strong>你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。</p><p>从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。</p><p>我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。</p><p>而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。</p><p>虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。</p><p>与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。</p><p>对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。</p><p>比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。</p><p>其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。</p><p>那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？</p><p>这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。</p><p>提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>差不多32年了！</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你似乎从未感到疲倦。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。</p><p>我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。<strong>将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。</strong></p><p>如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。</p><p>关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：</p><p>首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。<strong>你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。</strong>信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。</p><p>其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，<strong>坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。</strong>在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。</p><p>再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。</p><p><strong>沈向洋：</strong>关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。</p><p><strong>黄仁勋：关键在于保持透明度。</strong>我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。</p><p>我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。</p><p>然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。</p><p>沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”</p><p>接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。</p><p><strong>沈向洋：</strong>有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。</p><p>大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。</p><p>那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。</p><p>第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。</p><p>第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。</p><p>第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。</p><p>实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。</p><p>有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&amp;D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。</p><p>实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。</p><p>如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。</p><p><strong>沈向洋：</strong>听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。</p><p><strong>沈向洋：</strong>的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2024-11-24 08:45 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。以下为对话全文：沈向洋：昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA\">Web 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Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。沈向洋：如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？黄仁勋：从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。沈向洋：你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？黄仁勋：摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。沈向洋：我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？黄仁勋：首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。沈向洋：我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？黄仁勋：差不多32年了！沈向洋：但你似乎从未感到疲倦。黄仁勋：不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。沈向洋：但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？黄仁勋：今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。沈向洋：关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。黄仁勋：关键在于保持透明度。我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？黄仁勋：那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。沈向洋：我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。黄仁勋：我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。沈向洋：有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？黄仁勋：你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。沈向洋：我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？黄仁勋：我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。沈向洋：我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？黄仁勋：这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。沈向洋：听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。黄仁勋：人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。沈向洋：的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":73,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374784299647016,"gmtCreate":1732508614683,"gmtModify":1732508616919,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick Lamar","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4178666217916582","authorIdStr":"4178666217916582"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/374784299647016","repostId":"1173068564","repostType":2,"repost":{"id":"1173068564","kind":"news","pubTimestamp":1732409131,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1173068564?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-24 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tg-height=\"616\"/></p><p><strong>以下为对话全文：</strong></p><p><strong>沈向洋：</strong>昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已迫不及待想要知晓股市收盘的结果！今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。你在人工智能领域领航已久，能否再谈谈对人工智能的看法，以及这项技术，或是AGI（通用人工智能）可能带来的影响？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>正如你所了解的，当人工智能网络能够学习并掌握从字节、语言、图像到蛋白质序列等多种数据的理解时，一场变革性、开创性的能力便应运而生了。我们突然间拥有了能够理解单词内涵的计算机。得益于生成式AI，信息得以在不同模式间自由转换，比如从文本到图像、从蛋白质到文本、从文本到蛋白质，乃至从文本到化学品等。这一原本作为函数逼近器（Function Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。</p><p>因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。</p><p><strong>沈向洋：</strong>如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。</p><p>以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。</p><p>然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。</p><p>而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。</p><p>例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。<strong>在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。</strong></p><p>如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。</p><p>我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。</p><p>现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。</p><p>从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。</p><p><strong>沈向洋：</strong>你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。</p><p>从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。</p><p>我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。</p><p>而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。</p><p>虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。</p><p>与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。</p><p>对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。</p><p>比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。</p><p>其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。</p><p>那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？</p><p>这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。</p><p>提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>差不多32年了！</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你似乎从未感到疲倦。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。</p><p><strong>沈向洋：</strong>但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。</p><p>我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。<strong>将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。</strong></p><p>如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。</p><p>关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：</p><p>首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。<strong>你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。</strong>信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。</p><p>其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，<strong>坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。</strong>在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。</p><p>再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。</p><p><strong>沈向洋：</strong>关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。</p><p><strong>黄仁勋：关键在于保持透明度。</strong>我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。</p><p>我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。</p><p>然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。</p><p>沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”</p><p>接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。</p><p><strong>沈向洋：</strong>有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。</p><p>大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。</p><p>那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。</p><p>第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。</p><p>第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。</p><p>第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。</p><p><strong>沈向洋：</strong>我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。</p><p>实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。</p><p>有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&amp;D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。</p><p>实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。</p><p>如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。</p><p><strong>沈向洋：</strong>听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。</p><p><strong>沈向洋：</strong>的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","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>黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍</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{ 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class=\"meta\">\n\n\n2024-11-24 08:45 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。以下为对话全文：沈向洋：昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xapv7ENglJfVBxXx6tdErA\">Web 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Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。沈向洋：如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？黄仁勋：从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。沈向洋：你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？黄仁勋：摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。沈向洋：我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？黄仁勋：首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。沈向洋：我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？黄仁勋：差不多32年了！沈向洋：但你似乎从未感到疲倦。黄仁勋：不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。沈向洋：但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？黄仁勋：今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。沈向洋：关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。黄仁勋：关键在于保持透明度。我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？黄仁勋：那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。沈向洋：我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。黄仁勋：我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。沈向洋：有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？黄仁勋：你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。沈向洋：我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？黄仁勋：我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。沈向洋：我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？黄仁勋：这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。沈向洋：听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。黄仁勋：人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。沈向洋：的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":99,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374636842414584,"gmtCreate":1732504574571,"gmtModify":1732504576270,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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tg-height=\"359\"/></p><p>授予仪式结束后，在与香港科技大学校董会主席沈向洋的对话中，黄仁勋特别指出，未来有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种，历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。这三种机器人分别是：汽车、无人机和人形机器人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bbbb7b186d7d2e33b9bc8102ddb1e4e3\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"616\"/></p><p>他认为，由于我们构建了一个适应汽车的世界，汽车能够成为大规模生产的候选者；无人机因其能在几乎无限制的天空中自由翱翔而展现出巨大的生产潜力；而人形机器人则因为人类为自己打造了一个完全适应人类生存的世界，为人形机器人的大规模生产提供了得天独厚的条件，“**产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。”</p><p>黄仁勋称，大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&amp;D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。</p><p>另外，他还提及了粤港澳大湾区在全球范围内的独特优势。他指出，大湾区是唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区，这为机器人产业的发展提供了得天独厚的条件。另外两个机电工业强国是日本和德国，但它们在人工智能技术方面却存在明显的短板，亟需加大投入以迎头赶上，“在这里（大湾区），我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。”</p><p>对于AI Agents（AI助理/AI智能体），黄仁勋说道：“世界各地的企业和公司都在竞相采用人工智能来加速创新和提高生产力，很快，AI Agents将融入公司的每个团队，这些团队包括营销、销售、供应链、芯片设计、软件开发等各部门。”</p><p>当下，对科技圈影响力最大的两个男人一致看好人形机器人。</p><p>黄仁勋一直是人形机器人的拥趸，在今年6月份的一次采访中，黄仁勋将汽车诞生后的普及程度与未来人形机器人的扩散进行了比较。他预测，未来人形机器人将变得像汽车一样普及，他还预计机器人技术将在未来两到三年内取得重大进展，“我认为100年后，我们将随处可见人形机器人。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0958281075cb38692b046ca86c598e1\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"733\"/></p><p>对于这则采访视频，马斯克表示赞同黄仁勋的说法，他还称，“它们（人形机器人）的普及程度将比汽车高出10倍。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/83629c0a374e4d9c235eaa3bf7c34d7f\" tg-width=\"761\" tg-height=\"133\"/></p><p>6月，马斯克也在一次直播中也曾表达过自己的想法，他预测世界上人形机器人的数量总有一天会超过人类人口，“我认为，从长远来看，人类与人形机器人的比例将超过1:1。也就是说，一个人可能会拥有两个人形机器人，或者更多。”</p><p>就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>CEO马斯克介绍了其Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车的定价愿景，其声称目前特斯拉正努力以低价向消费者提供相应产品。马斯克声称，Optimus将以2万至3万美元的价格提供，而Robotaxi的售价也约为3万美元，这两款产品有望于2年内正式向消费者推出，但也有可能根据具体情况跳票到2027年乃至2030年。此外，马斯克称为了让产品价格与销量达到平衡，Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车需要超过100万/年产量，从而保证用户的可负担性与投资者的回报。</p></body></html>","source":"sina","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Agents两大趋势。黄仁勋身着红色学士服黄仁勋表示，人工智能正在掀起科学革命，它打开了一个新的计算时代，将影响每一个科学领域，每一个行业，“我很高兴看到如此多的精力被投注在AI科学的进步上，并乐于见到AI推动香港科技大学乃至整个中国的科学进展。”其中，由于物理人工智能的全新突破，重工业和制造业领域对机器人技术的投资正在激增。随着认知智能基础模型和物理智能基础模型的快速发展，机器人时代即将到来。授予仪式结束后，在与香港科技大学校董会主席沈向洋的对话中，黄仁勋特别指出，未来有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种，历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。这三种机器人分别是：汽车、无人机和人形机器人。他认为，由于我们构建了一个适应汽车的世界，汽车能够成为大规模生产的候选者；无人机因其能在几乎无限制的天空中自由翱翔而展现出巨大的生产潜力；而人形机器人则因为人类为自己打造了一个完全适应人类生存的世界，为人形机器人的大规模生产提供了得天独厚的条件，“**产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。”黄仁勋称，大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。另外，他还提及了粤港澳大湾区在全球范围内的独特优势。他指出，大湾区是唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区，这为机器人产业的发展提供了得天独厚的条件。另外两个机电工业强国是日本和德国，但它们在人工智能技术方面却存在明显的短板，亟需加大投入以迎头赶上，“在这里（大湾区），我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。”对于AI Agents（AI助理/AI智能体），黄仁勋说道：“世界各地的企业和公司都在竞相采用人工智能来加速创新和提高生产力，很快，AI Agents将融入公司的每个团队，这些团队包括营销、销售、供应链、芯片设计、软件开发等各部门。”当下，对科技圈影响力最大的两个男人一致看好人形机器人。黄仁勋一直是人形机器人的拥趸，在今年6月份的一次采访中，黄仁勋将汽车诞生后的普及程度与未来人形机器人的扩散进行了比较。他预测，未来人形机器人将变得像汽车一样普及，他还预计机器人技术将在未来两到三年内取得重大进展，“我认为100年后，我们将随处可见人形机器人。”对于这则采访视频，马斯克表示赞同黄仁勋的说法，他还称，“它们（人形机器人）的普及程度将比汽车高出10倍。”6月，马斯克也在一次直播中也曾表达过自己的想法，他预测世界上人形机器人的数量总有一天会超过人类人口，“我认为，从长远来看，人类与人形机器人的比例将超过1:1。也就是说，一个人可能会拥有两个人形机器人，或者更多。”就在上周，特斯拉CEO马斯克介绍了其Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车的定价愿景，其声称目前特斯拉正努力以低价向消费者提供相应产品。马斯克声称，Optimus将以2万至3万美元的价格提供，而Robotaxi的售价也约为3万美元，这两款产品有望于2年内正式向消费者推出，但也有可能根据具体情况跳票到2027年乃至2030年。此外，马斯克称为了让产品价格与销量达到平衡，Optimus机器人和Robotaxi智驾出租车需要超过100万/年产量，从而保证用户的可负担性与投资者的回报。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":106,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":373139448865256,"gmtCreate":1732144109823,"gmtModify":1732144111807,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick 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left;\">与之前的测试飞行类似，SpaceX通过测试Starship的多项功能来推动其开发进程，包括在太空中重新点燃发动机，以及在重返大气层时测试其隔热罩。此次飞行的发射时间在晚上，这也是Starship首次在白天溅落于印度洋。</p><p style=\"text-align: left;\">自2023年4月以来，SpaceX已进行了六次Starship火箭系统的测试飞行，并且发射频率不断增加。在上个月的第五次发射中，SpaceX首次尝试并成功回收了超过20层楼高的助推器。这次飞行获得了美国联邦航空管理局（FAA）的批准，标志着SpaceX可以继续进行第六次飞行。</p><p style=\"text-align: left;\">然而，和之前的几次测试飞行一样，第五次发射也出现了技术问题。SpaceX管理层在发射后透露，Starship的助推器由于某一子系统的时间问题，差点错过回收时机，险些触发系统中止并使火箭错误地坠毁在发射塔旁。</p><p style=\"text-align: left;\">尽管此次第六次测试未能成功回收助推器，但SpaceX在助推器上进行了硬件升级。Starship系统设计为可重复使用，旨在成为一种新型运输方式，将货物及人员运送到太空中。该火箭还将在NASA的阿尔忒弥斯（月球计划）中扮演重要角色，SpaceX已获得NASA的数十亿美元合同，将Starship用作载人月球着陆器。</p><p style=\"text-align: left;\">Starship目前是有史以来发射的最高、最强大的火箭。其与“超级重型”助推器完全组装后，高达397英尺，直径约30英尺。助推器本身高232英尺，总推力达1670万磅，约为NASA于2022年首次发射的太空发射系统（SLS）推力的两倍。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，SpaceX正在进行初步讨论出售内部股份，该公司估值有望达到2550亿美元左右，高于此前的2100亿美元估值，为全球估值最高的非上市企业之一，且与美股一些大市值企业估值不相上下。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，“牛市女皇”Cathie Wood旗下基金也是SpaceX投资方之一。2022年，Cathie Wood推出了Ark Venture Fund，让投资者可以投资私营公司和上市公司。尽管ARK尚未披露其持有的SpaceX股票数量或价值，但该基金持有的SpaceX股票占该基金总规模的12.7%，为第一大持仓股。</p><p style=\"text-align: left;\">ARK表示，BroadbandNow研究报告 显示，4200万美国人没有接入宽带。如果这个数字是正确的，假设平均每户家庭有2.6个人，平均每月宽带账单为50美元，那么为这些居民提供宽带服务可能代表着每年大约100亿美元的潜在市场。</p><p style=\"text-align: left;\">在全球范围内，有数十亿人没有稳定的互联网，这代表着一个引人注目的市场机会。ARK表示，我们相信卫星连接市场在中期可以达到每年1000亿美元，而SpaceX的星链凭借其独特的定位，有能力赢得最大的份额。</p><p style=\"text-align: left;\">此外，ARK的研究表明，如果Starship能够成功实现快速重复使用，年收入将达到2700亿美元。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克，大消息！</title>\n<style 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left;\">尽管此次第六次测试未能成功回收助推器，但SpaceX在助推器上进行了硬件升级。Starship系统设计为可重复使用，旨在成为一种新型运输方式，将货物及人员运送到太空中。该火箭还将在NASA的阿尔忒弥斯（月球计划）中扮演重要角色，SpaceX已获得NASA的数十亿美元合同，将Starship用作载人月球着陆器。</p><p style=\"text-align: left;\">Starship目前是有史以来发射的最高、最强大的火箭。其与“超级重型”助推器完全组装后，高达397英尺，直径约30英尺。助推器本身高232英尺，总推力达1670万磅，约为NASA于2022年首次发射的太空发射系统（SLS）推力的两倍。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，SpaceX正在进行初步讨论出售内部股份，该公司估值有望达到2550亿美元左右，高于此前的2100亿美元估值，为全球估值最高的非上市企业之一，且与美股一些大市值企业估值不相上下。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，“牛市女皇”Cathie Wood旗下基金也是SpaceX投资方之一。2022年，Cathie Wood推出了Ark Venture Fund，让投资者可以投资私营公司和上市公司。尽管ARK尚未披露其持有的SpaceX股票数量或价值，但该基金持有的SpaceX股票占该基金总规模的12.7%，为第一大持仓股。</p><p style=\"text-align: left;\">ARK表示，BroadbandNow研究报告 显示，4200万美国人没有接入宽带。如果这个数字是正确的，假设平均每户家庭有2.6个人，平均每月宽带账单为50美元，那么为这些居民提供宽带服务可能代表着每年大约100亿美元的潜在市场。</p><p style=\"text-align: left;\">在全球范围内，有数十亿人没有稳定的互联网，这代表着一个引人注目的市场机会。ARK表示，我们相信卫星连接市场在中期可以达到每年1000亿美元，而SpaceX的星链凭借其独特的定位，有能力赢得最大的份额。</p><p style=\"text-align: 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href=\"https://laohu8.com/S/UBER\">优步</a>高管埃米尔·迈克尔，他已经与特朗普的团队和潜在工作人员进行了交谈。此外，密苏里州共和党众议员萨姆·格雷夫斯和路易斯安那州共和党众议员加勒特·格雷夫斯也在考虑之列。</p><p>尽管这些讨论仍处于初期阶段，政策细节尚未确定，但这一动向表明特朗普政府对自动驾驶汽车的监管态度可能发生重大变化。</p><p>此前，马斯克在10月份宣布，计划从2026年开始大量生产无需驾驶员控制的无人驾驶特斯拉机器人出租车，但美国现行法规对这一计划构成了重大障碍。</p><p>他在特斯拉第三季度财报电话会议上支持联邦自动驾驶规则，并表示将利用政府的任何角色推动允许自动驾驶汽车在全国范围内使用的流程。这一声明引发了竞争对手<a href=\"https://laohu8.com/S/UBER\">优步</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/LYFT\">Lyft</a>的股票抛售。</p><p>此后，特朗普还任命马斯克和企业家维韦克·拉马斯瓦米领导新的政府效率部计划，旨在“拆除政府官僚机构”并削减开支和被认为过于繁重的法规，尽管过去制定监管自动驾驶汽车的联邦立法的努力一直未能成功。</p><p>目前，NHTSA允许制造商在获得豁免的情况下每年部署2,500辆自动驾驶汽车，但将这一数量增加到100,000辆的立法努力却屡屡失败。</p><p>几年前，在特朗普的第一任期内，一项旨在实现这一目标的法案在众议院顺利通过，但该措施在参议院受阻。拜登政府执政第一年曾试图将该法案与其他立法合并，但因一些制造商试图在法案中加入阻止消费者起诉或发起集体诉讼的措辞而失败。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1211998.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>11月18日，据知情人士透露，美国当选总统唐纳德·特朗普的过渡团队计划将完全自动驾驶汽车的联邦框架作为交通部的一项优先事项。此举将使特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克直接受益，他已将特斯拉的未来押注在自动驾驶技术和人工智能上，并已成为特朗普核心圈子中的重要人物。据了解，特朗普团队正考虑制定监管自动驾驶汽车的框架，以克服现行联邦法规对特斯拉等希望部署无方向盘或脚踏板汽车的公司的障碍。特朗普团队正在寻找...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1211998.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e49ab90f6352b6ebbb45091ad18b5a2e","relate_stocks":{"BK4550":"红杉资本持仓","BK4588":"碎股","LU0820562030.AUD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AMH2\" (AUDHDG) H2 INC","LU0234572021.USD":"高盛美国核心股票组合Acc","BK4516":"特朗普概念","BK4527":"明星科技股","BK4574":"无人驾驶","LU2756315664.SGD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AMI\" (SGDHDG) INC","LU0823414478.USD":"法巴经典能源转换基金","SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL DISRUPTIVE INNOVATION \"I\" (USD) ACC","LU0964807845.USD":"ALLIANZ INCOME & GROWTH \"A\" (USD) 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Shares in electric vehicle maker Tesla Inc., Musk’s only publicly traded company, have jumped 26% since the Nov. 5 election, adding $200 billion to its market capitalization.</p><p>The current conversations with SpaceX are ongoing and the details of a potential transaction could change depending on interest from insider sellers and buyers, cautioned the people, who asked not to be identified because they’re not authorized to speak publicly.</p><p style=\"text-align: start;\">The Financial Times, citing people with knowledge of the talks, earlier reported that SpaceX is preparing to launch a tender offer in December that will sell existing shares in the business at about $135 each, valuing the company at more than $250 billion. 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Shares in electric vehicle maker Tesla Inc., Musk’s only publicly traded company, have jumped 26% since the Nov. 5 election, adding $200 billion to its market capitalization.The current conversations with SpaceX are ongoing and the details of a potential transaction could change depending on interest from insider sellers and buyers, cautioned the people, who asked not to be identified because they’re not authorized to speak publicly.The Financial Times, citing people with knowledge of the talks, earlier reported that SpaceX is preparing to launch a tender offer in December that will sell existing shares in the business at about $135 each, valuing the company at more than $250 billion. The Financial Times said SpaceX declined to comment.In a tender, a company does not issue new shares, award new equity or raise funds from the transaction.The new valuation would be a record for an American private company, but is still lower than the $268 billion December 2023 valuation of ByteDance Ltd., the Chinese parent of social video phenom TikTok. Already, SpaceX is on par with some of the world’s largest publicly traded companies by market capitalization.SpaceX is speeding development of its colossal Starship moon and Mars rocket and already dominates the market for commercial space launch services with its Falcon family, sending cargo and people to orbit for the National Aeronautics and Space Administration and other government agencies.SpaceX also operates its internet-from-space Starlink service, anchored by a growing constellation of satellites in low-Earth orbit.","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":81,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":372662420815928,"gmtCreate":1731991557868,"gmtModify":1731991559276,"author":{"id":"4178666217916582","authorId":"4178666217916582","name":"Kendrick Lamar","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4178666217916582","authorIdStr":"4178666217916582"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/372662420815928","repostId":"1199832493","repostType":2,"repost":{"id":"1199832493","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"港股挖掘机将每天为您推送最具价值的港股、美股、A股投资资讯！第一时间把握全球政策动向，先人一步了解主流资金流向，监测主力行踪，解读公司公告，追踪活跃个股，让您畅享投资财富盛宴!","home_visible":1,"media_name":"智通财经APP","id":"12","head_image":"https://static.tigerbbs.com/361f7f1ca0d64e919035653d64c723ab"},"pubTimestamp":1731986205,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1199832493?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-19 11:16","market":"us","language":"zh","title":"利好不断加码！比特币在美国已成为主流投资","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1199832493","media":"智通财经APP","summary":"比特币重新回到历史最高点附近，这一系列发展凸显了在加密货币支持者特朗普的领导下，美国对数字资产行业的接受度不断加深。比特币周一在美国一度飙升至 92606 美元，截至发稿，价格为 91045 美元，比上周创下的纪录低约 2400 美元。自特朗普 11 月 5 日赢得大选以来，这一最大的数字资产上涨了 36%。特朗普的竞选纲领包括让美国成为世界加密之都。被盗的比特币目前价值数十亿美元。","content":"<html><head></head><body><p>比特币重新回到历史最高点附近，这一系列发展凸显了在加密货币支持者特朗普的领导下，美国对数字资产行业的接受度不断加深。</p><p style=\"text-align: justify;\">此前市场消息称<a href=\"https://laohu8.com/S/DJT\">特朗普媒体科技</a>正在就收购数字资产平台<a href=\"https://laohu8.com/S/BKKT\">Bakkt</a>进行谈判的消息，这引发了两家公司股价的飙升。</p><p style=\"text-align: justify;\">其他进展包括纳斯达克公司计划最早于周二上市价值430 亿美元的 iShares 比特币信托的期权，以及高盛集团推动分拆其数字资产平台，这些都是加密货币及其底层区块链技术正在深入金融体系的迹象。</p><p style=\"text-align: justify;\">比特币周一在美国一度飙升至 92606 美元，截至发稿，价格为 91045 美元，比上周创下的纪录低约 2400 美元。自特朗普 11 月 5 日赢得大选以来，这一最大的数字资产上涨了 36%。特朗普的竞选纲领包括让美国成为世界加密之都。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cd0c1373b5bd6bb40d2d6bbb9a6691c3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1213\" tg-height=\"663\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>大量资金涌入</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Pepperstone Group 研究主管Chris Weston在一份报告中写道：“加密货币市场再次活跃起来” ，并补充称，特朗普媒体对 Bakkt 的举措是“另一个提振市场情绪的积极消息”。</p><p style=\"text-align: justify;\">特朗普承诺要建立有利于数字资产的美国监管框架，并设立战略性比特币储备。但他的承诺何时实现以及比特币储备的可行性仍不确定。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些问题引发了关于比特币和加密货币是否能继续上涨的争论。根据Deribit 交易所的数据，期权市场上未平仓合约(或未平仓合约)集中度最高的是看涨比特币达到 10 万美元的押注。</p><p style=\"text-align: justify;\">Fairlead Strategies LLC技术分析师Katie Stockton表示，图表模式的一些信号表明，未来几周比特币可能上涨至 98100 美元左右。IG Australia Pty市场分析师Tony Sycamore表示，倾向于在比特币回调至 80000 美元时买入。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ETF 期权</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">贝莱德的 iShares 比特币信托是全球最大的比特币投资组合。该基金的期权可能会通过扩大交易可能性来吸引新的投资进入加密生态系统。iShares 产品是美国 12 只现货比特币交易所交易基金之一，该基金在选举日后的一段时间内吸引了约 40 亿美元的净流入。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前加密货币领域的乐观情绪已经淡化了人们对 2022 年痛苦市场崩盘的记忆，那次崩盘暴露了欺诈和其他冒险行为，并导致包括SBF的 FTX 交易所在内的平台崩溃。</p><p style=\"text-align: justify;\">周一，这名在说唱视频中自称“华尔街鳄鱼”和“Razzlekhan”的女子因帮助其黑客丈夫洗钱从 Bitfinex 交易所窃取的加密货币而被判入狱 18 个月，这段曲折的历史也因此被揭露。被盗的比特币目前价值数十亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">特朗普曾经对加密货币持怀疑态度，但在数字资产公司在竞选期间投入巨资来维护其利益后，他改变了策略。这位当选总统现在有自己的加密货币项目。彭博情报高级政府分析师 Nathan Dean 在一份报告中写道，2025 年美国全面通过加密货币法案的可能性已上升至约 70% 。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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