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当绝大多数人还在感慨Mag7起飞时，博通Broadcom的市值已经不声不响干到了1万多亿美元，英伟达代表的通用芯片 VS. 博通代表的ASIC要有看头了。 $英伟达(NVDA)$ $博通(AVGO)$ $谷歌A(GOOGL)$

AI大模型的正在以前所未有的速度迭代产品——当然，融资也没落下。 9月末，OpenAI完成了最新一轮66亿美元的融资，公司整体估值来到了1570亿美元，在未上市的独角兽公司中，仅次于估值2250亿美元的字节与2000亿美元的SpaceX，大约是芯片巨头英特尔市值的2倍左右。 几乎同一时间，OpenAI最大的竞争对手Anthropic也被曝出正在以400亿美元估值进行新一轮融资。 随着融资的推进，两家公司的财务数据也被不少媒体曝出——他们的数据可以视为全球AI大模型公司的天花板。 先看OpenAI，消息称截止今年8月OpenAI的年化收入约为36亿美元，2023年底的收入只有16亿美元，据早些时候OpenAI自己的预测，2024年收入总额是37亿美元（显然过于保守了），不少机构预测，2024全年OpenAI的总收入将超过50亿美元，同比2023年增长225%左右，2025年收入将达到116亿美元，收入增长213% 在收入分布上：ChatGPT的订阅收入为27亿美元，占比超过70%，同比增长285%，用户层面上，ChatGPT有1000万Plus订阅用户和约100万更高价位的企业用户。API 收入10亿美元（约占27%），同比增长超过200。 50亿美元收入的背后，OpenAI预计在今年会录得50亿美元的净亏损，有机构预测其API业务的毛利率约为50%，而大部分亏损来自于运营成本（如研发）和ChatGPT业务。 再看看Anthropic，预计到2024年底Anthropic的年收入将达到10亿美元大关，2023年底这一数字约为1亿美元，不过对比来看Anthropic的收入也只有OpenAI的1/5左右。 收入分布上，与OpenAI占比超过70%的ChatGPT不同，Anthropic的收入主要来自API业务，尤其是通过亚马逊等第三方API，这部分占比在70%左右，直接调用API

牛顿是怎么破产的？ 昨天有个朋友突然问我怎么开户？我问怎么突然想起股票了，她说这几天看到前男友赚到了钱… 这让我想到经典的牛顿破产定律。 很多人知道牛顿炒股与“南海泡沫”的故事。 其实初期牛顿还是赚到钱了的，出于理性很快清仓，小赚为安。 但随着泡沫越来越大，牛顿的朋友赚到钱了…而且越赚越多，远高于牛顿的那点利润。 众所周知，踏空的痛苦程度远远大于套牢，而身边人赚钱，自己却没有，又进一步加深了这种痛苦，更何况这是自视甚高，智力也远高于常人的牛顿，fomo情绪让牛老师失去了理性… 于是在高点牛顿重仓重回市场，心想自然哲学都让我整的明明白白，小小金融市场还不是轻松拿捏？之前我就是太谨慎了！… 后来的事大家都知道了，牛顿赔了个底朝天，并且为金融市场贡献了最早一批的金句：“我能计算天体运行的轨迹，却不能计算人性的疯狂。”$中国海外互联网ETF-KraneShares(KWEB)$  

过去12个月，大型科技公司在AI基础设施上的资本支出（capex）超过1500亿美元。 数据说话，2024年上半年，Alphabet、亚马逊、Meta和微软的资本支出接近1040亿美元，同比增长47%。 其中，微软和Alphabet的同比增长最大，分别增长了78%和91%。$NVIDIA Corp(NVDA)$  $Microsoft(MSFT)$  $Amazon.com(AMZN)$   花这么多钱投入AI，背后是四大科技公司的共识：“在AI领域，晚到的风险远大于过度投资的风险。” 目前各家的ai实质已经开始变现，比如微软Azure AI服务收入年增长率900%，客户数量超过60,000家，旗下GitHub Copilot年收入增长超过40%，被超过77,000家公司采用。 亚马逊AWS的AI服务年收入贡献达到数十亿美元规模。 Alphabet的AI工具被超过200万开发者使用，Gemini被超过150万开发者使用。 Meta的AI系统提高了Facebook Reels的用户参与度，超过从CPU到GPU迁移时的增长。genai也有效的提升了旗下产品的日活跃用户与收入。 还是那句话，对于科技巨头来说：宁可浪费，不能错过。Ai的最大风险就是“迟到”。 在国内，阿里巴巴也很明显有这个趋势，相反，字节/腾讯更为保守一些。

30亿美元估值的Perplexity是一级市场里估值最高的AI应用公司之一，简单点来说，是换个典型“套壳”产品——没有底层的大模型能力，只做根植于模型之上的产品。 AI搜索是过去一年为数不多被验证的原生AI产品，外部得到的数据是，Perplexity目前2000万月活跃用户，预计年内达到1亿MAU与1亿美元ARR。 与Perplexity类似，liner, phind, globe, 秘塔搜索，360 AI搜索等，都是这一代AI搜索的典型，另一方面，包括小红书等内容平台也都在这个方向上做探索，相比于给用户一堆链接与答非所问的同质化信息，直接给出答案似乎是更好的选择。 AI搜索核心是RAG，即“检索增强生成”，大概分三个步骤： 根据用户搜索内容调用各大搜索引擎 API，获取结果 设置提示词，把检索结果作为挂载上下文； 整合答案，标注引用来源，给出用户结果。 如果你足够关注这轮GenAI，对于这家公司在媒体上更多看到的是褒扬，但追溯其商业逻辑本质，你可以发现它是个名副其实的“AI大盗”，以下部分观点来源于《The Verge》。 有关答案引擎？The Verge认为公司正通过“不道德”的手段试图在信息搜索领域取得突破，创建一个与谷歌搜索竞争的“答案引擎”。 Perplexity的商业模式弊端：作为信息的“中间商”，Perplexity利用了高质量信息源，直接提供直接答案而非链接，从而截取原本属于信息源的广告收入——这对原本可以通过展示广告获取收入的信息源影响很大。 侵犯版权问题：Perplexity通过绕过付费墙，使用Forbes等媒体的调查报道内容，却很少引用原始来源，甚至使用原图，这构成版权侵犯。 忽视robots.txt：Perplexity无视网站设置的爬虫协议，继续抓取内容，要知道有些站点设置此内容就是为了不被搜索引擎收录，比如淘宝早期就不允许百度抓取其商品内容。 信

The Verge上个月写了一篇“Perplexity：AI大盗贼”的文章，作者是Elizabeth Lopatto，2014年加入Verge，之前在Bloomberg担任记者。 1.在AI领域，Perplexity公司通过不道德的手段试图在信息搜索领域取得突破，创建一个与谷歌搜索竞争的“答案引擎”。 2.Perplexity的商业模式是作为信息“中间商”，利用了高质量信息源，直接提供直接答案而非链接，从而截取原本属于信息源的广告收入。 3.侵犯版权：Perplexity通过绕过付费墙，使用Forbes等媒体的调查报道内容，却很少引用原始来源，甚至使用原图，构成版权侵犯。 4.忽视robots.txt：Perplexity无视网站设置的爬虫协议，继续抓取内容。 5.信息准确性问题：Perplexity开始展示AI生成的结果和错误信息，与其宣称的“事实性和准确性”相违背。 5.虽然公司声称正在与出版商开发收入共享计划，但实际并未采取有效措施。 6.CEO过往的争议行为：Aravind Srinivas曾通过伪装成学术研究者的方式，利用X的API获取数据，这涉嫌欺骗。 7.Perplexity的创新在于破坏了互联网信任的基础，而其用户或投资者是否关心这一点还有待观察。 $谷歌(GOOG)$

英伟达登顶全球市值No.1，周二收盘英伟达继续上涨，市值达到3.335万亿美元——超过了Microsoft（3.32万亿美元）、苹果（3.29万亿美元），英伟达在 2024 年上涨了 160%， 2 月份公司刚刚突破 2 万亿美元大关，没想到几个月后直接登上了王座……目前全球上市公司市值top5成员，全部来自Magnificent 7。$英伟达(NVDA)$

马斯克的xAI巨额融资意味着什么？ 1，马斯克的xAI公司完成了历史上最大的B轮融资，筹集了60亿美元，旨在建立一个“计算的超级工厂”来挑战OpenAI。 2，AI市场正在迅速增长，2023年资本大量流入AI行业，尤其是大型语言模型为代表的生成性AI。AI初创公司在2023年筹集了218亿美元，是前一年的五倍，甚至超过了过去四年的总和。预计今年的资金将进一步增加。 3，全球生成性AI市场预计到2032年将达到1.3万亿美元的收入，年复合增长率（CAGR）为42%。全球AI硬件市场（推理设备、训练基础设施）预计将从2022年的380亿美元增长到2032年的6420亿美元，10年CAGR为33%。xAI所在的软件市场（例如AI助手）预计将从2022年的15亿美元增长到2032年的2800亿美元，10年CAGR为69%。 4，前20家领先的AI公司总共筹集了383亿美元，其中近三分之一来自OpenAI，得益于微软的约100亿美元投资。其他崛起的AI研究公司如Anthropic（77亿美元）和xAI（61亿美元）也有显著贡献。 5，xAI的目标是“理解宇宙的真正本质”，希望开发工具与OpenAI和Anthropic等AI巨头竞争。xAI的竞争优势在于计算基础设施。 6，AI计算能力的指数级增长，过去70年，用于训练AI系统的计算能力呈指数级增长。2022年，用于训练能解决复杂数学问题的AI系统Minerva的计算能力是十年前训练AlexNet的近600万倍。 7，xAI计划建立一个超级计算机（计算的超级工厂），用于其AI聊天机器人Grok的下一代版本。这个超级计算机平台将使用Nvidia H100 GPU，其规模至少是目前最大GPU集群的四倍。这将显著增强Grok模型。 8，马斯克宣布了一个大规模的GPU采购计划，表示xAI将购买10万个Nvidia H100 GP

京东于2004年启动了其年度618促销活动，至今已经20年。随着时间的推进，京东通过供应链技术创新，为品牌和商家提供了成本和效率优化的解决方案，以满足消费者对高性价比商品的需求。 今年京东618期间，AI技术的应用成为一大亮点。 超过18位品牌总裁以数字人的形式出现在京东直播间，利用京东云言犀技术，实现了成本的显著降低。这些数字人不仅在形象和声音上接近真人，而且在互动上也达到了行业领先水平，有效提升了用户的留存率和转化率。 京东云言犀数字人技术已累计服务超过5000家品牌，带动了超过百亿的GMV。技术团队在形象、声音、互动等方面取得了突破，使得数字人直播在前120秒内难以被观众区分。 LG电子中国区总裁李东善通过京东云言犀实现了中文交互，其数字人形象将在LG显示器京东自营旗舰店亮相，介绍公司的最新技术和产品。 京东的供应链能力一直是其核心竞争力之一。 通过持续的技术创新，京东帮助中小企业和商家降低成本，扩大市场。以思圆方便面为例，这家河南焦作的村办集体企业，通过与京东的合作，成功将1元方便面销往全国，实现了品牌的快速增长。 京东还推出了“春晓计划”，为商家提供AI全能服务包，简化了开店流程，并利用AI工具帮助商家生成内容，节省了成本。这一计划显著提升了商家的运营效率。 京东.Vision应用的推出，利用Apple Vision Pro的空间计算技术，为用户提供了一种全新的购物方式。用户可以在家中通过京东.Vision预览商品的摆放效果，提高了购物的便利性和准确性。 此外，京东已完成鸿蒙原生应用核心版本的开发，预计将在华为应用市场上架，为消费者提供更流畅、更智能的购物体验。 京东618期间的数据显示，数字人主播直播时长超过38万小时，用户互动次数超过400万次，为消费者提供了24小时不间断的直播服务。思圆方便面在京东618期间的成交额同比增长126%，成交用户数增长178%

1，先说说AGI概念：全球众多顶尖AI实验室致力于开发人工通用智能（AGI），必须说明的是——这是个含义广泛且模糊的概念，它可以指代从“超越人类的机器神”到“在任何任务上都超越人类的机器”。 2，关于AGI的共识与分歧：大多数计算机科学家认同AGI的可行性，但在实现方法和时间上存在分歧。2023年的一项调查显示，专家们预计2047年为实现AGI的中位数年份，但也认为有10%的可能性在2027年之前实现。 3，AI的现状：尽管AI在某些特定任务上已经展现出超越人类的能力，如辩论、情感评估和创业点子的生成，但AI的能力分布不均，甚至在单一任务中也是如此。 4，AI能力测试：OpenAI在发布GPT-4时，通过与GPT-3.5的对比测试，展示了AI的显著进步。但这些测试可能存在误导性，例如测试题目可能已包含在AI的训练数据中，导致AI能够“预先记忆”答案。 5，AI能力发展趋势：通过MMLU测试，我们可以观察到AI能力随时间的增长趋势。大型语言模型（LLM）的规模越大，其性能越好，迅速超越了业余水平，接近甚至超越了专家水平。 6，AI能力的限制：尽管AI在某些任务上表现出色，但它们在其他任务上可能表现不佳。AI的能力提升可能迅速达到超人水平，但这并不意味着它们能够完成所有相关工作。 7，AGI发展的层次： 第1层：全能AGI，能完成任何任务都超越人类。 第2层：弱AGI，能在某些特定工作中超越人类专家。 第3层：专业聚焦智能，AI在特定领域超越人类专家。 第4层：共智能，人类与AI合作，通常能取得更好的成果。 8，无论如何，AI在特定领域的能力提升预示着行业的重大变革——尽管真正的AGI路径仍不明确，但更广泛的认知革命正在进行中，其影响将是深远的，当然，如果进入AGI时代，很可能我们会发现这个社会，乃至我们自己——只是被模拟的而已。