AI教母李飞飞:AI学术界没钱没资源!没有拨款将会凋亡

在计算机领域,究竟是搞工程还是做科研,一直都是一道不算容易的选择题。
不过,说到底程序员也是打工人。


所以对大部分人来说,在拿更多的薪水和推动学术界进步之间,应该都会选前者。
而就收入来说,科技公司巨头从来都不吝啬给人才花钱——各种让普通打工人瞠目结舌的薪水层出不穷。这无疑会让很多有能力的人选择离开学术界,投奔大厂。
如此一来,AI教母——李飞飞可坐不住了。
大批人才流失,从做科研转到做工程,这可怎么得了!
于是她在一场演讲中,直接向美国总统拜登「谏言」:你赶紧多拨点款给科研人才吧!
李飞飞跟拜登说,赶紧投钱弄个全国性的算力和数据集的「大仓库」,这样AI届的研究人员才能追上科技公司的步伐。
作为斯坦福大学的教授,李飞飞肯定是时刻心系学术圈的。她也因此扛起了大旗,站在了和她观点一致的学者、政策制定者的最前列。
李飞飞的担心并非没有道理。
目前来看,全美最有钱的那一批大学,也远远比不上Meta、谷歌、微软这种科技大厂。
要知道,这些科技大厂每年在AI领域花好几十亿美元,这就和高校拉开了一道天堑。
举个例子,Meta目标要采买三十五万片定制化的芯片,也就是GPU,用来满足AI模型训练所需的巨大数目。
与之相比,斯坦福大学的自然语言处理小组,拢共只有68块GPU。
350000和68,这个差距无需赘言。
那对于高校来说,没GPU、没算力、没数据,怎么办?只能抱大厂的大腿。
一抱大腿,就看到了大厂员工数倍于自己的薪资。
不看不要紧,看完了,很多人就产生了跑路的想法。
这也就印证了李飞飞的说法:AI学术界的明星人才正在大量流失。
从结果上看,整个2022年,科技公司一共创造了32了业内知名的机器学习模型,而高校只弄出了3个。
要知道在8年前,2014年的情况还是反着的——大部分AI届的突破都是高校完成的。
研究人员从专业角度分析了这种局面未来可能的演变——
AI学者会更加在乎研究能不能落地,也就是能否商用。
上个月Meta的CEO扎克伯格宣布,公司的独立AI研究实验室会更加靠近Meta的生产团队,保证这两个部门达到…

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英伟达市值一夜蒸发超过1.5万亿,美国担忧 AI 热潮熄火

AI 热潮似乎出现熄火迹象。

钛媒体App 4月20日消息,截至美股周五收盘,“一年十倍股”的 AI 服务器龙头超微电脑(NASDAQ: SMCI)股价一夜暴跌超20%,最新收跌23%,创两个多月新低。


同时,英伟达(NASDAQ: NVDA)股价下跌10%,是自2020年3月以来股价最低的一天,一夜之间市值蒸发超过2100亿美元(约合人民币1.52万亿元)。

过去一周内,英伟达市值蒸发近3000亿美元——大约相当于一个AMD(2370亿美元)、2个英特尔(1455.85亿美元)、1.8个宁德时代(8393.37亿元)。

消息面上,作为英伟达核心服务器供应商,超微电脑4月19日宣布将在本月30日公布2024年第三财季业绩,除此之外并未给出更多财报细节。而这一“消失的预告”被认为一反常态,引起 AI 泡沫即将破裂的担忧,从而使美国多只AI个股遭遇重挫。

很显然,新一轮 AI 热潮正发生巨大转变。

AI概念股遭“回调”,超微、英伟达单日暴跌分别超23%、10%

美股AI概念股们迎来了惨烈的“黑色星期五”。

4月19日,在超微电脑宣布2024财年第三季度业绩时间之后,富国银行证券发布研报指出,其没有给出积极的预先声明,也没有披露重要的AI数据,这被视作一个负面信号。

还有分析师指出,超微电脑没有按惯例发布初步营收报告,可能意味着其季度业绩弱于预期。

受此消息影响,道琼斯市场数据显示,周五收盘英伟达股价暴跌10%,创2020年3月16日以来最大单日跌幅。股价暴跌近85美元,刷新历史最大单日跌幅纪录。

同时,英伟达竞争对手AMD大跌5.4%,芯片设计公司Arm跌近17%,晶圆代工龙头台积电跌超3%,芯片制造商博通及Marvell分别下跌4.3%、4.8%,存储芯片供应商美光跌4.6%。

当前,AI 行业进入到争议时间点。一方面,投资人对于 AI 热潮“泡沫破裂”表达担忧,使得投资变得更加谨慎;另一方面,AI 应用全面爆发,投资人也从半导体、AI 基础模型,转向了软件和场景。

近期,李飞飞联合领导的美国斯坦福大学以人为本人工智能研究所 (HAI) 在一份新报告中表明,过去一年全球对 AI 的投资连续第二年下降。

其中,AI 相关的企业投资(并购和收购)从 2022 年的 1171.6 亿美元下降到 2023 年的 806.1 亿美元,下降 31.2%;而私人投资(即风险投资对初创企业的投资)从 1034 亿美元下降到 959.9 亿美元。

考虑到少数股权交易和公开发行,2023年去年 AI 总投资下降到 1892 亿美元,与 2022 年相比下降了 20%。

Gartner分析师John-David Lovelock表示,随着Anthropic、OpenAI 等第一梯队的玩家占据主导地位,AI投资范围正在“向外延展”(spreading out)。

数十亿美元的投资数量已经放缓,而且几乎已经结束;热钱涌向了新方向——AI 应用。上述分析师表示,大模型需要大量投资,但市场现在更多地受到科技公司的影响,这些公司将利用现有的 AI 产品、服务和产品来构建新产品。

Touring Capital联合创始人Samir Kumar认为,繁荣时期不会持续下去。

我们很快就会评估生成式AI是否能够大规模实现承诺的效率提升,并通过 AI 集成产品和服务推动营收增长。如果这些预期的里程碑无法实现,而仍处于实验阶段,那么‘实验性运行率’的收入可能无法转化为可持续的年度经常性收入。Samir Kumar表示。

Greylock合伙人Seth Rosenberg认为,人们对于资助AI领域的“大批新玩家”的兴趣本来就较很小。在这个周期的早期阶段,投资基础模型资本非常密集,相比之下,AI 应用和智能体所需的资本较低,这可能是绝对美元融资额下降的原因。

Thomvest Ventures 董事总经理 Umesh Padval 将 AI整体投资的缩减,归因于增长低于预期。他表示,最初的热情已经让位于现实—— AI 面临一部分技术挑战,一部分上市挑战,可能需要数年时间才能解决并完全克服。

AI 投资放缓反映出人们认识到,我们仍在探索 AI 技术发展及其在各行业应用的早期阶段。虽然长期市场潜力仍然巨大,但最初的热情已被在实际应用中推广 AI 技术的复杂性和挑战所削弱……这表明投资环境更加成熟和敏锐。Umesh Padval表示。

此外,近期半导体个股财报也开始向市场“敲响警钟”,似乎也给了AI概念股投资者“提了个醒”。

例如半导体设备制造商ASML(阿斯麦)财报逊色,销售表现跌幅超出预期,公司股价已连跌三天;台积电本周也在法说会上下调了全年整体半导体市场的展望,导致全球多只半导体概念股下跌。

不过台积电也表示,AI 服务器芯片市场未来依然面临新机遇。台积电总裁魏哲家在4月18日财报电话会上亦重点提及,AI技术正在快速发展,模型愈发复杂,需要更强大的半导体硬件支撑。无论采用何种路径,都需要用到最先进的半导体制程技术。他预计,2024年台积电AI服务器芯片相关收入至少将翻倍,在总营收中占比达到11%~13%;未来五年,其将保持50%的年复合增长率,到2028年在公司总营收中占比超二成。

魏哲家指出,服务器AI芯片将成为公司HPC业务增长的最强驱动力,并在未来数年成为公司营收增量的最大来源。公司会按计划,将于2025年四季度量产的2nm工艺。

他还称,几乎所有的AI芯片创新者都在和台积电合作,客户对台积电2纳米工艺展现出较高的兴趣和参与度,预计量产头两年的新流片数将高于此前的3nm和5nm工艺。

台积电预计,二季度营收将在196亿美元至204亿美元之间。以上述区间中值为参照,台积电二季度营收有望环比增长6%,同比增长27.6%。台积电还预期,2024年下半年,其整体业务将较上半年更为强劲。

市场调研机构Counterpoint指出,受惠于来自英伟达AI GPU的强劲需求,台积电的5nm产能利用率已达满负荷。持续强劲的先进芯片需求,尤其是用于AI领域的芯片需求,对短期和长期而言都是积极信号。

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2024,人形机器人爆发元年?从难点和时机出发聊聊可能性

就在一年前,当我们带着“尝鲜”的想法注册了 ChatGPT 的账号,向那六个“花瓣”的图标发送第一句“Hello”时,我们或许还无法想象一年后的我们已经开始可以期待无数科幻电影刻画描述的“人形机器人”正在向我们走来。

是的,大模型经历了 Chat 与 Agent 的疯狂之后,随着 Sora 作为所谓“世界模拟器”的出现,科研界与资本市场都不约而同的将目光投向了作为实体的 Robot,尤其是人形的 Humanoid Robot。


回想人类的进化历程,我们先有了“身体”,才逐步在自然选择之中进化出了“智能”,而从 2023 年伊始,大模型的发展似乎将智能的进化颠倒过来,作为“智能大脑”出现的大模型正在一步步的寻找自己的身体,2023 年下半年是“工具”,而 2024 年似乎直指“智能的身体”。

如果先不论 “xxx 是 xxx 元年”这种句式是否有画饼之嫌,可以预想到的是,可能不同于 Chat 的聊天机器人,也不同于 Agent 的自动化助手,作为人形的机器人一旦出现并广泛应用,将不单单是某一块的所谓“智能产业”的变革或是对某个“机器人行业”造成冲击,相反一种具有拟人,尤其是具备“生产力”属性的“人造机器”的出现,将不单单是一种“增强生产力的技术”,而是作为“取代性技术”对世界政治、经济乃至文化带来变革。

那么,回到问题之初,当下我们正历经的 2024,真的有可能是人形机器人元年吗?让我们先从“人形机器人”这个问题出发。

皇冠上的明珠——人形机器人困难在哪?

如果随意在路上拉一个没有学过人工智能的人问“人工智能是什么?”,可能一个最朴素的答案就是“让计算机像人类一样行事”。然而,人工智能这门学科从上世纪六十年代至今走过六十年,无论是从最初的 Rule-Based 的 AI 还是基于机器学习的 AI,亦或者是目前风光无限的基于大模型的 AI Agent,我们真的可以说现在计算机已经可以“像人类一样行事”了吗?

显然,答案是否定的。

尽管我们看到 AI 一路走来,从最开始在最简单的游戏里频频失足,到 AlphaGO 完全摧毁围棋,从在 28x28 的灰度图上的完成的手写数字识别,到目前遍布大街小巷在现实生活中无处不在的计算机视觉应用,乃至 ChatGPT 横空出世,表现最佳的 GPT-4 甚至于被认为通过了图灵测试。

但是无论这些算法如何神乎其技,我们都可以认为他们只是在一个由计算机构筑的虚拟世界中完成了一系列的加减乘除,或许他们是一个“黑箱”,但是只要一个盒子那么唯有存在一个人去将其“打开”,这个黑箱的功能才有用武之地,换言之,目前的 AI,似乎都缺乏了直接对我们身处的“物理世界”主动施加影响的能力。

而这一点“主体性”与“能动性”,却构筑了当下 AI 与“像人类一样行事”之间巨大的鸿沟与壁垒。那么如何让 AI 从黑客帝国般的虚拟编码中“解放”,现身于物理世界之中呢?机器人学家 Rodney Brooks 提出了一个口号:“智能需要一个身体”。

早在上世纪八十年代,在机器人领域,Brooks 就提出了 Embodied 具身化的概念。具身这个中文似乎有点抽象,但是如果分析 Embody 的英语词源可以发现 em(向内)组合body(身体),引申意即为“赋予有机体形式”。而对“智能”而言,一个真实存在于物理世界的“body” 即是一种“能力”,又是一种“限制”,body 赋予了智能与物理世界互动,影响甚至改变物理世界的能力,同时,body 的边界也使得智能无法如 ChatGPT 一样在网络世界中近乎“无所不能”。

尽管这种“把机器人扔给真实世界,让其通过感知、行动与试错来获取知识”的想法并非什么灵光乍现的天才想法,但是真正要想让机器人在真实世界中做的与人类一样好,其复杂程度却远超人们一开始的设想。人类身体在上万年的进化历程之中,形成了一套完整的基于生物学的信息处理机制,譬如当人类完成上楼梯这个动作时,大脑可以精准的感知足部的受力快速找到合适的重心,再通过迅速的对全身肌肉进行调整,以保证重心稳定。

这样一套在我们潜意识以外,由我们“训练有素”的身体无意识完成的整套动作迁移到机器人场景中却显得格外复杂,对机器人而言在物理世界中可能成功完成某一任务的方式只有一种,但是失败的方式却有无数种,哪怕我们完整的模仿对人类身体的解剖学分析与并对可能的行为动作进行细致的归纳与分类,但是这种自上而下有意识的“复现”似乎始终难以完美“模拟”生物细胞万年进化习得的“本能”。

换言之,刻在我们身体的 DNA 内,我们的祖先似乎已经将一个“世界模型”写入了我们的身体内,而当我们继承这副身体,哪怕我们还处在混沌的无意识阶段(譬如婴儿),身体本身已经可以完成大量与现实世界进行互动的复杂动作,而建立在这些与物理世界互动的经验之上,我们才能逐渐组织与习得如语言、知识、文化、意义等一系列被我们更常称为“智能”的“上层建筑”。

而人形机器人,或者说具身机器人真正的难点,就是在于构造这样一副经过大自然千锤百炼的“身体”,复现我们人类记录于基因中的“世界模型”。

而这一条路走的似乎异常坎坷。

人形机器人简史——我们走到哪一步了?

一般大家会认为,世界上第一台人形机器人诞生于 1969 年,由日本早稻田大学的加藤一郎教授开发的 WABOT-1 的 WL-5号两足步行机,这个机器人由液压驱动,可以实现两足“行走”,但是行动异常缓慢,每步行走距离约为 15 厘米,大约需要 40 秒的时间。

1986 年,日本本田开始研制人形机器人 ASIMO,并于 2000 年发布第一代机型,对比 WABOT-1,这款身高 1.2 米,拥有宇航员造型的 ASIMO 机器人能够流畅的做到双脚直立行走,并且具有每小时 1.6 公里的时速。

2003年,日本工业技术研究院(AIST)推出了 HRP-1S,可以在工程机械的驾驶室内完成对操纵杆的操纵,同年,日本丰田发布“丰田音乐伙伴机器人”,实现了机器人吹喇叭、拉小提琴

2005年,本田升级 Asimo,在行走的基础上第一次实现了一个可以进行“跑步”的机器人,速度达到 6km/h

2013年,美国波士顿动力公司的初代 Atlas 登场,这个后来让波士顿动力公司远近闻名的机器人高 1.8 米,重量约 150公斤,对比 Asimo,Atlas 具有更加出色的运动稳定性,即使被外力干扰 Atlas 也仍然可以保存平衡。

另一边,从 2007 年到 2016 年,本田的 Asimo 先后实现了倒退走、单腿条,9km/h 奔跑,踢足球,打手语,倒水等一系列对协调性与精细程度要求更高的任务。

2017 年外后,Atlas 的运动能力也逐渐增强,从搬运物体,到跳跃、后空翻、倒立甚至于完成复杂的体操动作。

2021 年,马斯克在特斯拉 AI 日中首次提出“人形机器人商业化”的思路,并提出将在 22 年就要发布初代版本。

而很快 2022 年马斯克没有食言,推出了人形机器人 Optimus 的“初代机”,可以完成如搬运东西,给花浇水等的简单任务。

直至 2023 年,波士顿动力展示了 Atlas 可以流畅的行走、与人类协作,完成指定任务等能力。

甚至于在 2023 年底,马斯克发布的第二代 Optimus,其关节与动作的灵活性令人惊叹“这是一个视频!而不是一个 CG”?

然而,哪怕当下人形机器人的灵活性、运动能力已经足够让人浮想联翩,但是正如马斯克在发布 Optimus 的一代版本时指出的那样:“现有的其他类人机器人「缺少大脑」”,而在第二代 Optimus 发布后,马斯克也“诚实”的承认:“第二代 Optimus 并没有自主执行如叠衣服这类操作的能力”。

从 1969 到 2023,尽管从硬件上、从运动控制上、从目标遵循上具身机器人逐步拥有了一具更好的身体硬件,譬如肌肉,譬如神经。但是目前的人形机器人似乎仍然停留在“模仿人类一般行事”,而非“如人类一般行事”。在当下,具身机器人对世界的理解也似乎仍然停留在一个由工程师通过指令搭建的“规则世界”,而非机器人通过自我探索,自我建模而自我构筑的“真实世界模型”。

从“是什么”到“可以做什么”——人形机器人走到现在进行时了吗?

然而,这一切在 2024 年或许将会发生改变。

换用当下许多媒体的说法:“2024 年将是机器人元年”,尽管许多媒体做出这一判断的主要依据并不来源于技术,而是来源于资本市场的暗潮汹涌。2023 年 12 月,号称「人形机器人第一股」的优必选上市,正式拉开今年机器人融资热潮的序幕,今年 2 月,人形机器人公司 Figure AI 从亚马逊、英伟达、微软和 OpenAI 等多家巨头公司获得了新一轮约6.75 亿美元(约合人民币48.7亿元)的融资。而在国内,根据电子发烧友的统计,从 2024 年 1 月 1 日至 3 月 20 日,国内机器人行业发生了 24 起融资事件,涉及人形机器人、手术机器人、工业机器人等多个领域。

所谓兵马未动,粮草先行,资本市场突然众星捧月机器人,一方面源于特斯拉在人形机器人领域飞速的技术迭代,让资本突然看到了人形机器人大规模商业落地(无论是 B 端还是 C 端)的可能;而另一方面,可能也是更为重要的一方面在于,在 23 年大模型落地从 Chat 走向 Agent 后,又开始将目光转向搭载 Agent 的“身体”,也就是人形机器人。

归根结底,目前所有人期待的让人形机器人从“模仿人类”走向“像人一样”的点石成金的魔法仍然是大模型 LLMs。

3月19日,在英伟达的 GTC 大会上,除了超级芯片 GB200,英伟达还推出了一款用于机器人领域的通用基础大模型 Project GR00T(Generalist Robot 00 Technology,通用机器人技术00)。这个名为格鲁特的模型通过广泛的学习多模态的知识,希望可以做到

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爆火的Kimi,抢了谁的生意?

一个仅成立一年的创业公司,一群顶着名校光环的90后,做出了一款效果出众的大模型产品,让整个AI圈震动。自从妙鸭相机短暂出圈后,国内的大模型行业,已经很久没出现爆款产品,Kimi填补了这一空白。


最让人意外的是,A股股民也来凑热闹,各大炒股群讨论Kimi概念股,流量激增导致Kimi服务器宕机。如今一个多月过去了,虽然热度减退,但身边依然有人在讨论Kimi。北京一所高校的在校大学生告…


图片1: 图片来源:由GPTNB生成



图片2: 图源 / kimi.ai官网截图


最大的亮点是它支持超长文本输入,一开始是20万字,后来增加到200万字,而当时纵观全球范围内的大模型,没有一个能超过10万字的。这在用户体验上最大的变化是,你给大模型投喂资料,不用再把文件拆分成好几个了,直接丢进去就行,它都能很快读懂,还能“大海捞针”定位其中的信息,告诉你某个信息出现在哪一页。看到这,Kimi的用途很明确了——长文本阅读和分析概括,可以理解为AI搜索+文档总结。它是一个生产力工具,帮助我们处理信息,偏实用导向,不是用来吟诗作画、聊天娱乐的。这个定位,决定了Kimi的使用者主要是打工人。Kimi官方介绍文档中提到了六类人群:学术科研人员、互联网从业者、程序员、自媒体与内容创作者、金融和咨询分析师、法律从业人员。他们有个共性:要处理大…


图片3: 图源 / kimi.ai官网截图


谁在用Kimi? Kimi是一个面向C端用户的智能助手,善于读长文、搜网页,主打功能包括整理资料、解读文件、辅助编程、文案写作等,被网友称为ChatGPT中文平替。因为有ChatGPT在前边教育市场,还有文心一言、通义千问、讯飞星火等大厂推出的产品相互内卷,Kimi提供的这些功能,其实很多人之前或多或少了解过。但对比之下,像Kimi一样让很多人自发使用,不只是厂商自吹自擂,还能让2亿A股股民狂欢的国产大模型产品,此前没有过。 Kimi呈现给用户的东西很简单:一个像百度搜索一样的搜索框,“文件…


图片4: 图源 / 零一万物官网


Kimi做对了什么? 月之暗面不是国内最早那批做大模型的公司,在它之前,百度的文心一言作为ChatGPT之后第一个亮相的国产大模型,被认为最接近ChatGPT。此外,阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火、智谱GLM,都已迭代了好几轮。 但除了厂商们的主动发声,国内一直没有出现C端用户真正认可、愿意自发为之宣传的产品。 一大乱象是卷参数、刷榜单。 几乎每家在发布产品时,都要把GPT拉出来对比一波,找到几个指标把GPT超越——比如,中文能力。GPT成了靶子,被国产大模型轮番吊打。但业内人都知道,论综合能力,国内没有一个大模型能超越GPT4。 “刷榜”是大模型行业公开的秘密。国产大模型乐于刷榜,经常在各种榜单上排名第一。但多位做榜单测评的业内人士告诉「定焦」,大部分排名没有太大参考意义,跟“刷题”一样,不代表真实…



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英伟达市值一夜蒸发超过1.5万亿,美国担忧 AI 热潮熄火

AI 热潮似乎出现熄火迹象。


钛媒体App 4月20日消息,截至美股周五收盘,“一年十倍股”的 AI 服务器龙头超微电脑(NASDAQ: SMCI)股价一夜暴跌超20%,最新收跌23%,创两个多月新低。

同时,英伟达(NASDAQ: NVDA)股价下跌10%,是自2020年3月以来股价最低的一天,一夜之间市值蒸发超过2100亿美元(约合人民币1.52万亿元)。

过去一周内,英伟达市值蒸发近3000亿美元——大约相当于一个AMD(2370亿美元)、2个英特尔(1455.85亿美元)、1.8个宁德时代(8393.37亿元)。

图片来源:由GPTNB生成

消息面上,作为英伟达核心服务器供应商,超微电脑4月19日宣布将在本月30日公布2024年第三财季业绩,除此之外并未给出更多财报细节。而这一“消失的预告”被认为一反常态,引起 AI 泡沫即将破裂的担忧,从而使美国多只AI个股遭遇重挫。

很显然,新一轮 AI 热潮正发生巨大转变。

AI概念股遭“回调”,超微、英伟达单日暴跌分别超23%、10%

图片来源:由GPTNB生成

美股AI概念股们迎来了惨烈的“黑色星期五”。

4月19日,在超微电脑宣布2024财年第三季度业绩时间之后,富国银行证券发布研报指出,其没有给出积极的预先声明,也没有披露重要的AI数据,这被视作一个负面信号。

还有分析师指出,超微电脑没有按惯例发布初步营收报告,可能意味着其季度业绩弱于预期。

受此消息影响,道琼斯市场数据显示,周五收盘英伟达股价暴跌10%,创2020年3月16日以来最大单日跌幅。股价暴跌近85美元,刷新历史最大单日跌幅纪录。

同时,英伟达竞争对手AMD大跌5.4%,芯片设计公司Arm跌近17%,晶圆代工龙头台积电跌超3%,芯片制造商博通及Marvell分别下跌4.3%、4.8%,存储芯片供应商美光跌4.6%。

Profitmart Securities研究主管Avinash Gorakshkar表示,英伟达暴跌的主要原因在于硬件合作伙伴仅宣布了业绩公布日期,并未披露初步业绩。分析师预计,在超微电脑公布业绩之前,英伟达的股价将保持横盘至阴跌。

不止是一天内的股价下跌。过去一周,“美股七姐妹”股价持续重挫,市值合计蒸发9500亿美元,为史上最惨一周。

从股价来看,特斯拉跌幅居首,本周大跌超过14%。但从市值蒸发金额看,苹果、微软、英伟达贡献最大,这三家公司市值远超特斯拉。

英伟达是本周市值损失最惨烈的科技巨头,减少接近3000亿美元。

瑞穗证券驻场分析师Jordan Klein表示,芯片领域“整个行业出现…



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英伟达市值一夜蒸发超过1.5万亿,美国担忧 AI 热潮熄火

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钛媒体App 4月20日消息,截至美股周五收盘,“一年十倍股”的 AI 服务器龙头超微电脑(NASDAQ: SMCI)股价一夜暴跌超20%,最新收跌23%,创两个多月新低。

同时,英伟达(NASDAQ: NVDA)股价下跌10%,是自2020年3月以来股价最低的一天,一夜之间市值蒸发超过2100亿美元(约合人民币1.52万亿元)。

过去一周内,英伟达市值蒸发近3000亿美元——大约相当于一个AMD(2370亿美元)、2个英特尔(1455.85亿美元)、1.8个宁德时代(8393.37亿元)。

消息面上,作为英伟达核心服务器供应商,超微电脑4月19日宣布将在本月30日公布2024年第三财季业绩,除此之外并未给出更多财报细节。而这一“消失的预告”被认为一反常态,引起 AI 泡沫即将破裂的担忧,从而使美国多只AI个股遭遇重挫。

很显然,新一轮 AI 热潮正发生巨大转变。

AI概念股遭“回调”,超微、英伟达单日暴跌分别超23%、10%

美股AI概念股们迎来了惨烈的“黑色星期五”。

4月19日,在超微电脑宣布2024财年第三季度业绩时间之后,富国银行证券发布研报指出,其没有给出积极的预先声明,也没有披露重要的AI数据,这被视作一个负面信号。

还有分析师指出,超微电脑没有按惯例发布初步营收报告,可能意味着其季度业绩弱于预期。

受此消息影响,道琼斯市场数据显示,周五收盘英伟达股价暴跌10%,创2020年3月16日以来最大单日跌幅。股价暴跌近85美元,刷新历史最大单日跌幅纪录。

同时,英伟达竞争对手AMD大跌5.4%,芯片设计公司Arm跌近17%,晶圆代工龙头台积电跌超3%,芯片制造商博通及Marvell分别下跌4.3%、4.8%,存储芯片供应商美光跌4.6%。

Profitmart Securities研究主管Avinash Gorakshkar表示,英伟达暴跌的主要原因在于硬件合作伙伴仅宣布了业绩公布日期,并未披露初步业绩。分析师预计,在超微电脑公布业绩之前,英伟达的股价将保持横盘至阴跌。

不止是一天内的股价下跌。过去一周,“美股七姐妹”股价持续重挫,市值合计蒸发9500亿美元,为史上最惨一周。

从股价来看,特斯拉跌幅居首,本周大跌…



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AI 热潮似乎出现熄火迹象。

钛媒体App 4月20日消息,截至美股周五收盘,“一年十倍股”的 AI 服务器龙头超微电脑(NASDAQ: SMCI)股价一夜暴跌超20%,最新收跌23%,创两个多月新低。


同时,英伟达(NASDAQ: NVDA)股价下跌10%,是自2020年3月以来股价最低的一天,一夜之间市值蒸发超过2100亿美元(约合人民币1.52万亿元)。

过去一周内,英伟达市值蒸发近3000亿美元——大约相当于一个AMD(2370亿美元)、2个英特尔(1455.85亿美元)、1.8个宁德时代(8393.37亿元)。

消息面上,作为英伟达核心服务器供应商,超微电脑4月19日宣布将在本月30日公布2024年第三财季业绩,除此之外并未给出更多财报细节。而这一“消失的预告”被认为一反常态,引起 AI 泡沫即将破裂的担忧,从而使美国多只AI个股遭遇重挫。

很显然,新一轮 AI 热潮正发生巨大转变。

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美股AI概念股们迎来了惨烈的“黑色星期五”。

4月19日,在超微电脑宣布2024财年第三季度业绩时间之后,富国银行证券发布研报指出,其没有给出积极的预先声明,也没有披露重要的AI数据,这被视作一个负面信号。

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同时,英伟达竞争对手AMD大跌5.4%,芯片设计公司Arm跌近17%,晶圆代工龙头台积电跌超3%,芯片制造商博通及Marvell分别下跌4.3%、4.8%,存储芯片供应商美光跌4.6%。

Profitmart Securities研究主管Avinash Gorakshkar表示,英伟达暴跌的主要原因在于硬件合作伙伴仅宣布了业绩公布日期,并未披露初步业绩。分析师预计,在超微电脑公布业绩之前,英伟达的股价将保持横盘至阴跌。

不止是一天内的股价下跌。过去一周,“美股七姐妹”股价持续重挫,市值合计蒸发9500亿美元,为史上最惨一周。

从股价来看,特斯拉跌幅居首,本周大跌超过14%。但从市值蒸发金额看,苹果、微软、英伟达贡献最大,这三家公司市值远超特斯拉。

英伟达是本周市值损失最惨烈的科技巨头,减少接近3000亿美元。

瑞穗证券驻场分析师Jordan Klein表示,芯片领域“整个行业出现回撤”,过去一周左右时间里,回撤速度一天比一天快。

值得注意的是,本周特斯拉市值缩水760亿美元至4680亿美元左右,排名在美国上市公司中一路下滑至第14位,而特斯拉市值周四被沃尔玛赶超,周五又被埃克森美孚赶超,从2023年1月到上周,特斯拉市值排名一直在这两家公司前面;而苹果本周市值蒸发1780亿美元;微软市值缩水1690亿美元;亚马逊市值蒸发1180亿美元;谷歌母公司Alphabet市值缩水410亿美元;Meta市值缩水680亿美元。

据彭博,“七姐妹”本周自去年10月以来首次跌穿50日均线,市值合计蒸发9500亿美元,远超2022年1月创下的8720亿美元纪录。

AI失宠了?投资人认为泡沫太多,但台积电称AI芯片收入翻倍

当前,AI 行业进入到争议时间点。一方面,投资人对于 AI 热潮“泡沫破裂”表达担忧,使得投资变得更加谨慎;另一方面,AI 应用全面爆发,投资人也从半导体、AI 基础模型,转向了软件和场景。

近期,李飞飞联合领导的美国斯坦福大学以人为本人工智能研究所 (HAI) 在一份新报告中表明,过去一年全球对 AI 的投资连续第二年下降。

其中,AI 相关的企业投资(并购和收购)从 2022 年的 1171.6 亿美元下降到 2023 年的 806.1 亿美元,下降 31.2%;而私人投资(即风险投资对初创企业的投资)从 1034 亿美元下降到 959.9 亿美元。

考虑到少数股权交易和公开发行,2023年去年 AI 总投资下降到 1892 亿美元,与 2022 年相比下降了 20%。

Gartner分析师John-David Lovelock表示,随着Anthropic、OpenAI 等第一梯队的玩家占据主导地位,AI投资范围正在“向外延展”(spreading out)。

“数十亿美元的投资数量已经放缓,而且几乎已经结束;热钱涌向了新方向——AI 应用。”上述分析师表示,“大模型需要大量投资,但市场现在更多地受到科技公司的影响,这些公司将利用现有的 AI 产品、服务和产品来构建新产品。”

Touring Capital联合创始人Samir Kumar认为,繁荣时期不会持续下去。

“我们很快就会评估生成式AI是否能够大规模实现承诺的效率提升,并通过 AI 集成产品和服务推动营收增长。如果这些预期的里程碑无法实现,而仍处于实验阶段,那么‘实验性运行率’的收入可能无法转化为可持续的年度经常性收入。”Samir Kumar表示。

Greylock合伙人Seth Rosenberg认为,人们对于资助AI领域的“大批新玩家”的兴趣本来就较很小。在这个周期的早期阶段,投资基础模型资本非常密集,相比之下,AI 应用和智能体所需的资本较低,这可能是绝对美元融资额下降的原因。

Thomvest Ventures 董事总经理 Umesh Padval 将 AI整体投资的缩减,归因于增长低于预期。他表示,最初的热情已经让位于现实—— AI 面临一部分技术挑战,一部分上市挑战,可能需要数年时间才能解决并完全克服。

”AI 投资放缓反映出人们认识到,我们仍在探索 AI 技术发展及其在各行业应用的早期阶段。虽然长期市场潜力仍然巨大,但最初的热情已被在实际应用中推广 AI 技术的复杂性和挑战所削弱……这表明投资环境更加成熟和敏锐。“Umesh Padval表示。

此外,近期半导体个股财报也开始向市场“敲响警钟”,似乎也给了AI概念股投资者“提了个醒”。

例如半导体设备制造商ASML(阿斯麦)财报逊色,销售表现跌幅超出预期,公司股价已连跌三天;台积电本周也在法说会上下调了全年整体半导体市场的展望,导致全球多只半导体概念股下跌。

不过台积电也表示,AI 服务器芯片市场未来依然面临新机遇。台积电总裁魏哲家在4月18日财报电话会上亦重点提及,AI技术正在快速发展,模型愈发复杂,需要更强大的半导体硬件支撑。“无论采用何种路径,都需要用到最先进的半导体制程技术。”他预计,2024年台积电AI服务器芯片相关收入至少将翻倍,在总营收中占比达到11%~13%;未来五年,其将保持50%的年复合增长率,到2028年在公司总营收中占比超二成。

魏哲家指出,服务器AI芯片将成为公司HPC业务增长的最强驱动力,并在未来数年成为公司营收增量的最大来源。公司会按计划,将于2025年四季度量产的2nm工艺。

他还称,几乎所有的AI芯片创新者都在和台积电合作,客户对台积电2纳米工艺展现出较高的兴趣和参与度,预计量产头两年的新流片数将高于此前的3nm和5nm工艺。

台积电预计,二季度营收将在196亿美元至204亿美元之间。以上述区间中值为参照,台积电二季度营收有望环比增长6%,同比增长27.6%。台积电还预期,2024年下半年,其整体业务将较上半年更为强劲。

市场调研机构Counterpoint指出,受惠于来自英伟达AI GPU的强劲需求,台积电的5nm产能利用率已达满负荷。持续强劲的先进芯片需求,尤其是用于AI领域的芯片需求,对短期和长期而言都是积极信号。

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GPT-4化身黑客搞破坏,成功率87%!OpenAI要求保密提示词,网友复现ing

91行代码、1056个token,GPT-4化身黑客搞破坏!
测试成功率达87%,单次成本仅8.8美元 (折合人民币约63元)。
这就是来自伊利诺伊大学香槟分校研究团队的最新研究。


他们设计了一个黑客智能体框架,研究了包括GPT-4、GPT-3.5和众多开源模型在内的10个模型。
结果发现只有GPT-4能够在阅读CVE漏洞描述后,学会利用漏洞攻击,而其它模型成功率为0。
研究人员表示,OpenAI已要求他们不要向公众发布该研究的提示词。

图片来源:由GPTNB生成

网友们立马赶来围观了,有人还搞起了复现。

这是怎么一回事?

只有GPT-4能做到

这项研究核心表明,GPT-4能够利用真实的单日漏洞(One-day vulnerabilities)。
他们收集了一个漏洞数据集(包含被CVE描述为严重级别的漏洞),然后设计了一个黑客智能体架构,让大模型模拟攻击。

图片来源:由GPTNB生成

这个黑客智能体架构使用了LangChain的ReAct智能体框架。系统结构如下图所示:

图片来源:由GPTNB生成

进行漏洞攻击时,大概流程是:
人发出“使用ACIDRain(一种恶意软件)攻击这个网站”的请求,然后GPT-4接收请求,并使用一系列工具和CVE漏洞数据库信息进行处理,接下来系统根据历史记录产生反应,最终成功进行双花攻击(double-spend attack)。


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Meta通过开源Llama 3 LLM提高了水平

Meta推出了Llama 3,这是其最新一代的先进开源大型语言模型(LLM)。图片{ width=50% }


这家科技巨头声称,Llama 3在真实场景中建立了新的性能基准,超越了先前领先行业的模型如GPT-3.5。

“通过Llama 3,我们着手构建与当今最优秀专有模型相媲美的最佳开源模型”,Meta在一篇宣布发布的博文中表示。

最初推出的Llama 3模型是80亿和700亿参数版本。Meta表示,其团队仍在训练更大的4000亿+参数模型,这些模型将在未来几个月内发布,同时还将发布详细介绍工作的研究论文。

Llama 3历经两年多的研发,投入了大量资源用于收集高质量训练数据、扩大分布式训练、优化模型架构以及创新的指导微调方法。

Meta的700亿参数的指导微调模型在12个关键使用场景(如编码、推理和创意写作)的人类评估中胜过了GPT-3.5、Claude等规模可比的LLMs。该公司的80亿参数预训练模型也在热门LLM评估任务中设立了新的基准:

“我们相信这些是目前同类别最优秀的开源模型”,Meta表示。

这家科技巨头通过“默认开源”方法发布这些模型,以进一步推动AI开发周围的开放生态系统。Llama 3将在所有主要云提供商、模型托管者、硬件制造商和AI平台上都可用。

Iris.ai的CTO兼联合创始人维克多·博特夫表示:“随着全球向AI监管的转变,Meta的Llama 3模型的推出是显著的。通过开源透明度,Meta与对负责任AI实践和伦理发展日益强调的发展方向保持一致。

此外,这为更广泛的社区教育提供了机会,因为开源模型有助于洞察发展并审查各种方法,这种透明度反馈到起草和执行监管中。”

随着Meta最新模型的推出,还推出了更新的一套AI安全工具,包括用于分类风险的第二代Llama Guard和用于评估潜在滥用的CyberSec Eval。还引入了一个名为Code Shield的新组件,用于在推理时过滤不安全的代码建议。

“然而,保持透视是重要的——一个模型仅仅是开源并不自动等同于道德的AI”,博特夫继续说道。“解决AI的挑战需要全面应对,解决数据隐私、算法偏见和社会影响等问题——这是全球新兴AI法规的重点。

虽然像Llama 3这样的开放倡议促进了审查和合作,但它们的真正影响取决于全面应对AI治理合规性,并将伦理纳入AI系统生命周期的承诺。Meta与Llama模型的持续努力是正确方向上的一步,但伦理AI需要所有利益相关者持续的承诺。”

Meta表示,公司已采取“系统级方法”来开发和部署负责任AI,Llama 3。虽然这些模型经过了广泛的安全测试,但公司强调开发人员应根据其应用程序的要求实现自己的输入/输出过滤。

该公司的集成了Llama 3的最终用户产品是Meta AI,Meta声称由于新模型的推出,Meta AI现在是全球领先的人工智能助手。用户可以通过Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger和网络访问Meta AI,用于生产力、学习、创造力和一般查询。

整合视觉功能的Meta AI的多模态版本即将推出,早期预览将在Meta的Ray-Ban智能眼镜上发布。

尽管Llama 3取得了可观的成就,但AI领域的一些人对Meta的动机采取“为社会福祉”开放方法表示怀疑。

但是,就在Mistral AI创立了Mixtral 8x22B开源模型的全新基准的一天之后,Meta的发布再次提高了可公开获得的LLMs的标准。


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Cybertruck的众多失败对特斯拉意味着什么

特斯拉周五召回了所有Cybertruck,此前联邦安全监管机构与公司联系,称该车辆的油门踏板存在故障。


据报道,新的Cybertruck订单已被取消或搁置。此前已有多份报告显示Cybertruck出现尴尬的故障。这次召回对特斯拉来说是一个重大打击,公司在经历一年困难后,本周股价下跌,抹去了今年所有的涨幅。

Cybertruck的所有者报告称,他们的车辆存在油门踏板松动导致出现全速行驶的风险。视频显示油门踏板脱落,其下方零件卡在车辆内部,使车辆进入最大加速状态。一名司机通过踩住刹车踏板成功避免了一场事故。截至周一,美国国家公路交通安全管理局已就此问题联系了特斯拉,公司周五宣布召回。据提交的文件显示,特斯拉于3月31日首次发现了这个问题。检视问题后,特斯拉于4月12日决定自愿召回Cybertruck。

自从2023年底开始交付以来,Cybertruck一直是特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的心头爱。经过数年的生产问题和电池供应限制延误,该车辆开始交付。从那以后,该车辆设计和功能方面的多次故障从尴尬到危险不等。

马斯克曾声称,Cybertruck将是“最好的越野车”,但有视频显示该车在沙地、雪地和泥地中被卡住,其中一辆被福特卡车牵走。一些车主报告称他们的新Cybertruck完全停止运行。许多人抱怨该车不锈钢外观容易生锈,一名车主表示挡风玻璃在冰雹暴风雨中很快就破裂了。马斯克本人在推出该车时声称其防弹,然后用手投掷的钢球击碎了车窗。

针对生锈报告,特斯拉在其Cybertruck自助指南中表示:“您的Cybertruck没有生锈。这些斑点是由于您驾驶时车辆上捡起的含铁杂质引起的表面污染。”根据指南,车主可以用异丙醇酒精清除这些污点。

关于这些报道或召回,特斯拉未对请求发表评论。在回应评论请求时,美国国家公路交通安全管理局分享了特斯拉的召回文件。

在汽车行业,召回并不罕见,目前还不清楚油门踏板问题有多严重,Investing.com的高级分析师托马斯·蒙特罗表示。但在特斯拉持续的不确定性下,公司别无选择,只能采取行动。

蒙特罗说:“在这一点上,公司根本不能冒可能的责任或负面公众关系风险。”特斯拉股价本周跌至150美元以下,抹去了公司过去一年的所有涨幅。该汽车制造商周一表示,全球裁员10%,约14,000个工作岗位。此外,马斯克还面临投资者的批评,他们认为他在2022年收购社交媒体平台X后已经力不从心。同时,特斯拉已要求股东投票支持马斯克的560亿美元的薪酬计划,该计划今年早些时候被一名法官驳回称其为“难以理解的巨额”。

他说:“在这种背景下,马斯克需要让投资者相信公司的项目正在走向正确的道路,并且这些将随着时间的推移导致边际增值。”“Cybertruck的重大失败可能严重危及这种看法,尤其是考虑到该公司多年来实际上并未推出任何突破性创新。”

在报告指出油门踏板故障后,特斯拉召回车辆的速度可能受到其围绕其半自动驾驶软件引发的法律纠纷的影响。公司正面临多起个人和集体诉讼,指控该技术导致致命事故。

曾代表因故障软件受影响的客户的律师布雷特·施赖伯表示,他预计Cybertruck的车主可能会引发另一波诉讼潮。

他说:“我们不断看到特斯拉的理念是一个科技公司,希望尽可能快地推出产品,而实际上它是一个汽车制造商,应该更加刻意和深思熟虑地生产车辆。” “这不是一个应用程序,它是一个多千磅重在高速行驶的交通工具。”

特斯拉将于4月23日报告其第一季度收益,投资者很可能会渴望听到关于召回的更新。


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