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美股收盘：道指跌超370点科技股及中概股多下跌量子之歌跌超33%

公桌上都拥有电脑。而现在公司对AI助手Copilot的愿景是赋能地球上的每一个人和每一个组织，实现更大的成就。Microsoft 365 Copilot将在今年11月1日起面向商业用户开放。经过大半年的开发后，这套体系在实现整个工作流程“AI化”方面又取得了进步。传媒大亨默多克宣布退休，其长子拉克兰将接棒 92岁的“媒体大亨”鲁伯特·默多克周四宣布，将于今年11月正式辞去福克斯公司和新闻集团董事长的职务，结束了他70多年的传奇职业生涯。在此期间，他创建了一个世界上最具影响力的媒体帝国之一。截至收盘，福克斯股价涨约3.2%，新闻集团的股价上涨逾1.2%。福克斯公司和新闻集团表示，默多克长子拉克兰·默多克将成为新闻集团的唯一董事长，并继续担任福克斯公司的执行董事长兼首席执行官。思科将以每股157美元的价格现金收购Splunk 当地时间周四，美国知名科技公司思科宣布，其与软件公司Splunk达成一项协议，将以每股157美元的价格现金收购Splunk，交易总价值高达约280亿美元。这将成为思科有史以来最大的一笔收购交易，也是其对软件和人工智能（AI）驱动的数据分析的巨大推动举措。即使是对思科这种科技巨头来说，280亿美元仍然是一笔不小的开支，约占思科市值的12%。消息公布后，思科与Splunk的股价都出现了大幅震动。

金融界2023-09-22

断网也能用AI！英特热新一代架构首款AI芯片年底问世

芯片支持的PC上将能运行微软的AI助手Copilot。 Meteor Lake是英特尔改用Core Ultra新命名方案的首款芯片，它基于Intel 4的7纳米制程架构，也是首款内置神经处理单元（NPU）以便提升AI性能的芯片。 Core Ultra命名的上述芯片采用英特尔的FOVEROS 3D封装技术打造，它拥有全新的性能核心（P核）与能效核心（E核），重点是尽可能提高电源效率，从每瓦性能看，它的图形性能将提高两倍。除了配备NPU，Core Ultra芯片还可以利用GPU 和CPU 来执行其他AI任务。不过，它不支持英特尔上周发布的新一代连接标准Thunderbolt 5，将沿用Thunderbolt 4，支持PCIe Gen5。在创新大会上，英特尔展示了，笔记本电脑可以在断开互联网的情况下，生成泰勒•斯威夫特风格的歌曲，也能以对话方式回答用户提问。媒体评论称，Core Ultra 芯片几乎方方面面都展示了英特尔的下一步发展方向：构建高效而强大的芯片，满足现代AI需求。除了Meteor Lake，英特尔CEO基辛格本周二还预告，明后两年英特尔将推出一系列Core Ultra家族成员，明年是Arrow Lake 和 Lunar Lake，后年是Panther Lake。他说Panther Lake的设计正在顺利进行。下图可见英特尔创新大会上展示的一台原型PC，它由Lunar Lake 处理器驱动，可运行生成式AI软件演示。基辛格称，英特尔的工厂将从明年第一季度开始生产首批Panther Lake。那将采用英特尔18A 制程，也就是英特尔四年五个制程节点计划中的最后一个节点。

金融界2023-09-20

科创板50ETF(588080)：周期回暖，“新芯”向荣

端来看，自3月14-16日GPT-4与Copilot发布以来，大模型应用为半导体产业去库存形成了重要推动。人工智能模型的算力需求大致可以分为三个阶段：2012年以前，深度学习尚未得到广泛应用，算力需求的增长遵循摩尔定律，大致每24个月翻一倍；2012年开始，深度学习模型开始成为主流算法，随着神经网络的层数和参数量的提升，算力需求迅速增长，大致每3.4个月翻一倍；而目前人工智能进入大模型时代，巨量参数模型进一步刺激了算力需求的增长，算力消耗翻倍时间缩短至2个月。AI大模型有望成为半导体产业需求端新的增长极。从销售数据上看，2023年Q2全球半导体销售额总计为1245亿美元，环比Q1增长4.7%，7月全球销售额432.2亿美元，环比增长2.3%，全球芯片销售额已连续五个月小幅上升；与此同时我国7月半导体销售额也实现了环比2.6%的增长。结合2022年Q4以来全球与国内智能手机销售业绩持续走阔来看，半导体行业的主动去库存周期即将结束，后续将进入被动去库存的复苏阶段。科创板50指数中半导体行业的权重占比接近50%，对于人工智能核心企业的权重配置也超过30%，明显高于其他宽基指数，有望充分受益于半导体库存周期向好，以及以AI技术突破为标志的新一轮全球科技创新风潮。截至9月12日，科创板50指数PE-TTM为39.5倍，处于6.79%历史分位，具有一定的配置价值。投资者布局科创板，易方达上证科创板50ETF（场内简称：科创板50ETF，代码：588080，联接基金A/C：011608/011609）！风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-09-19

西湖大学教授蓝振忠：关于大模型的几个认知

tGPT的应用。现在很多程序员都在用Copilot ，OpenAI今年的营收估计能达到12亿美金，这对一家创业公司来说是非常不容易的营收规模。这波人工智能和之前的不同在于替代了脑力劳动工作者，右边的图展示的是在没有这波通用人工智能之前各个行业的智能程度（自动化程度），最下是没有学位的，随后是从Master到PHD，越往上可替代化的程度越来越低。现在不同了，通用人工智能出来之后，脑力劳动工作者也很容易被替代掉。总结一下，大模型的落地会比我们想象的快，当然比很多金融工作者想象的要慢一些，因为股市的反应总是比技术快的，起码比我们想象的要快一些，而且能赋能各行各业。你要拆解各个任务是有难度的，如果大模型公司深入到行业里是有很大的机会。现在大部分人在关注模型的智能程度，比较少关注到模型“情商”跟人交互的程度，比如我问了我爱人会问的问题，ChatGPT给了我这样的回答，这个回答有方法但没有情感，显得我们跟模型的交互是冷冰冰的，缺少对用户的关注，这是行业发展初期的体现。大家可以对照一下搜索引擎，刚推出的时候个性化很少见，但是发展到现在，大家用的百度、Google都是不同的，因为会有很多信息做个性化处理，使搜索更加精准，但大模型现在还做不到这一点。也有人开做了，比如一家叫Character.ai的公司，也是我Google同事创建的，他把个性化加到模型中，能显著提升模型与人的交互时间。5月份的数据：OpenAI平均交互时长是4分钟，这家公司的平均交互时长是28分钟，是几倍的交互时长。页面是这样的，相当于我把大模型分成各个Capital及Agent（代理人），做到个性化的方向，更加有情感，人家也愿意跟他交互。大模型发展到现在，接下来人机交互会有大突破。我们公司和实验室主要在研究高智商、高情商的通用大模型，主要是多模态大模型。过去为了提高模型情商，做了一系列加强记忆、加强个性化、加强情感感知的能力。模型推出比较早，因为我很早就在Google做通用大模型了，2020年中ChatGPT出来之前我们就有自己的通用大模型，当时模型的写作能力和3.5是齐平的，做了substantial profession。上线一年多，有200多位C端用户，包括星巴克、支付宝在内的100多家B端用户。其中比较典型的应用是跟汤姆猫的合作，汤姆猫是陪伴类产品，在全球有4亿月活，之前主要是复制人的说话，通过变声把话复制出来。我们把它加上多模态的交互能力、对话能力。下面回到跟大会相关的Web3，这是我的粗浅认识，我认为大模型和Web3分别对应生产力跟生产关系，大模型极大地提升了生产力水平，但是它要发挥好的话肯定要有相应的生产关系去匹配。我总结下来，大模型落地现在存在几个问题：一是训练成本非常高，初创公司没有把模型开源出来的incentive（激励），花几百万美金训练的模型开源出来，但之后就跟我无关了，他很难开源。但开源对模型非常重要，现在模型很多是黑盒的，很多研究机构负担不起自己训练模型的费用，如果大家都在训练，那大家都在重复造轮子，所以开源非常重要，但需要相应的激励机制。二是推理成本高，现在GPT4单条对话的推理成本是6毛钱，比我讲话贵多了，推理成本非常高，落地非常困难。GPT4可以用在很多地方，但是成本承担不起。三是数据敏感，之前三星数据被OpenAI泄露闹得沸沸扬扬，我们现在上传到大模型的数据都是敏感数据，很多公司不愿意把自己的数据上传上去，如何处理这些问题？希望Web3可以帮我们解决这些问题。刚才听曹老师讲还有很多困难，但我们希望通过研究可以帮忙解决这些问题，比如我们有一条公链，大家可以上传开源的模型，即使你开源出来上到公链上也有相应的激励机制，比如说用户上传数据，如果能允许我们训练的话，也有相应的激励。还有计算问题，现在每个人手机上都有非常强大的显卡，如果每个人手机都可以贡献出来做推理，那我们可以把推理成本降低非常多。希望通过Web3力量能够真正实现我们的理想，希望大模型能赋能各行各业，陪伴每个人，真正成为每个人的助理或伴侣。谢谢大家！来源：金色财经

金色财经2023-09-19

风投 Greylock：会最先被 AI 重塑的高潜市场

用场景，会计、保险的服务成本尤为突出，Copilot 直接成为效率工具。 * Greylock 作为在这波 Gen AI 浪潮中出手应用项目最多的投资公司之一，在大模型概念被市场追捧之前 Greylock 就投了 Adept, Inflection 等大模型公司，也是 Tome 和 Cresta 之类的应用层项目最早背后的支持者之一。在每一个新的技术时代，投资者们总是热衷于支持当下所谓的「开矿与铲子」技术。我们可以在今天 NVIDIA 和基础模型的估值中看到这一点。但是，当其他人都在支持这些技术推动者的时候，总得有人去找金子。Greylock 希望支持那些愿意冒险去创建长久、以 AI 为基础，能改变人们工作和生活方式的产品的创始人。我相信，那些能够成功将 AI 的力量融入人们喜欢的产品的产品创造者将能够获得巨大的价值。正如 Greylock 的合伙人 Jerry Chen 最近提到的，如果我们正生活在一个任何人都可以创建 AI 公司的时代，那么「应用的最大策略优势是你可以与几个记录系统共存，并收集通过你的产品传递的所有数据。」像 Tome （Sense 说：Tome 是一家利用 Generative AI 讲故事的平台，base 在 SF, 用户数已超 300w，并于 2023 年完成 4300 万美金的 B 轮融资。）的 Keith Peiris 和 Henri Liriani ，或 Runway 的 Cristóbal Valenzuela 这样的创始人已经在做这样的事情。他们不仅仅是使用 AI 来增强产品，他们还使用 AI 作为驱动整个产品开发和商业策略的关键抓手。当然，也有很多反对的声音不相信初创公司在这个层面上有机会 - 现有的大公司拥有数据和分发，而且访问大型语言模型（LLMs）既是商品化的，也充满了平台风险。仅仅通过对 OpenAI 的 API 调用来创建持久价值的公司可能会有很多失败。在这篇文章中，笔者为下一波 AI Native 的产品提出了其观点，并概述了创始人可能如何抓住这个机会。作者认为，创始人创建 AI 为先的公司有三个最大的机会： 1. AI-First 的网络和市场 2. 重新定义企业软件类别 3. 各类服务的 Copliots 01. AI-First 的网络和市场在上一波消费软件中，社交网络和市场是主导的商业模式，创造了数万亿美元的市值，仅 Meta 的估值就接近 8000 亿美元。Greylock 有幸支持了其中的很多，包括 Meta、LinkedIn、Roblox、Airbnb、Discord、Musical.ly（现在的 TikTok）和 Nextdoor。从这些估值中可以看出，这些网络被认为是「不可打破的」。但现在，AI 挑战了我们的许多最初的假设。这正在创造一个新的竞赛，建立下一个以 AI 为首的网络。我们从连接人的网络转向了算法连接人和内容。现在，我们正转向算法取代人。作者观察到的进程如下： Pre-AI 网络 → 人与人和企业相互连接 AI 驱动的网络 → 人们为算法发布和消费内容仅 AI 网络 → AI 为每个人创建个性化内容除了社交网络外，AI 将影响一系列的「纯数字」网络，包括约会应用、游戏、劳动力市场和专业技能市场。大多数现有的公司都会以某种形式融入 AI，而其他公司则会完全改造他们的产品，使之成为 AI-first。很可能，现有的公司会动作迟缓，整个类别都会被重新定义。当创始人评估 AI-first 的市场机会时，可以重点看两件事： • 从参与者那里产生独特数据的市场 • 连接双方的市场，而不是替代其中一个为了说明这一点，让我们拿两个将用 AI 重建的市场来比较：一个自由职业者的 logo 设计市场和一个求职工作市场。想象一个自由职业者的 logo 设计市场，像 Fiverr 的一部分功能（Sense 说：Fiverr 是一家自由职业者的 freelancer 求职平台。成立于 2010 年并已成功上市），将被一个算法所取代。用户输入一个提示，几次尝试后，得到他们的 logo 。在这种情况下，算法接收到的数据相对较浅（提示和选择），供应端完全被算法所取代。与之相比，AI-first 的工作市场会是怎样的呢？最佳产品将是一个为求职者提供的 AI 职业教练和一个为招聘者提供的 AI 助手 - 两个看似独立的产品，由同一个算法连接起来。教练可以从求职者那里收集深入的信息 - 远超过他们在简历或 LinkedIn 上分享的信息 - 并使用这些数据不仅找到完美的匹配，还帮助他们发现最令人满足的职业道路。结合对招聘者需求的深入了解，教练和助手都会变得更好。在这种情况下，产品旨在收集更加细微的数据，AI 增强并连接供应（求职者）和需求（招聘者），而不是替代其中一个。 02.重新定义企业软件类别平台的转变往往足够重大，以至于为重建大型软件类别创造了机会。以生产力和云端转变为例。尽管 Microsoft 凭借 Microsoft Office 拥有了主导地位（并在云端通过 Microsoft Azure 拥有了互补的主导地位），但他们在协作软件市场上留下了超过 500 亿美元的空白，这一空白被 GSuite 和 Figma 等产品所占据。对于许多用例，唯一重要的特性是实时协作，这使 GSheets 能够获得市场份额，尽管它的功能少于 Microsoft Excel。同样地，现在将会有许多软件类别，其中主导特性是 AI ，这为新入行者提供了足够的发展空间，直到现有企业赶上 AI。对于进攻大型软件类别的初创企业来说，最好的机会来自于找到现有企业无法竞争的角度。以下是四个例子： 1. 用 AI 重新构想的 UI/UX - 现有的 UI 会变得不相关。 2. 用 AI 重新构想的 UI/UX - 现有的 UI 会变得不相关。 3. 用 AI 重新构想产品功能 - 现有企业在不同的范围内竞争。 4. 用 AI 重新构想的商业模型 - 现有的商业模型无法适应。其中一个最不明显的一个维度是当 AI 让初创公司能够通过重新定义产品功能来进行竞争。以生产力 / 效率工具为例。像 Tome 这样的公司，是 Greylock 支持的一个 AI 驱动的演示工具，希望解决知识工作者的端到端工作流：从想法到收集必要的数据，再到提出连贯的论点。如今，PowerPoint 只涉及这一过程的最后部分，使得 Tome 可以在不同的维度上进行竞争。另一个很好的例子是客户服务，这是一个 100 亿美元的软件市场。最「明显」的起点是使用 AI 自动化客户服务代表。但是，如果整个客户服务的概念被重新想象呢？如今，大多数公司通过在 5 个菜单后面隐藏「联系我们」按钮和不断扩展的电话树来积极减少来电量。但在 AI 的世界里，每次互动都可以是便宜、愉快且能带来收入的。在那样的世界里，公司可能会积极地尝试与他们的客户交谈。当笔者 2016 年还在 Meta 工作时，有试图用一个 AI 机器人平台来解决这个问题。当时同 KLM 航空公司进行了试点，构建了一个体验，其中 Messenger 处理了乘客旅程的每一个环节 - 登机牌、客户服务、目的地的旅行建议等，全部在一次对话中完成。尽管得到了很好的反馈，但由于服务成本的原因，这个试点被终止 - 但现在，LLMs 可以使这类互动成为可能。 Greylock 的投资组合公司中包括 Cresta、Postscript、Gladly 和 Curated，都在从不同的角度研究这个问题，即重新思考企业如何使用 AI 与他们的客户沟通。 03.各类服务的 Copilots AI 中最有趣的新机会之一是利用 AI 「副驾驶」追求服务市场，这个市场相对于软件来说要大得多。大多数的知识工作涉及分析和转化数据，这是算法更适合的任务。 Greylock 认为那些金牌销售人员的副驾驶具有最好的机会，比如财富管理者、保险经纪人和抵押贷款经纪人。他们的角色涉及大量基于文本的协调，他们在多个应用程序中工作，而且提高效率的投资回报是实实在在的。以财富管理者为例。根据摩根士丹利的数据，财富管理者的客户保留的最大指标不是投资组合的表现，而是与客户的个性化互动的一致性。如果一个基于 AI 的代理能够结合客户的投资组合信息、单个公司的股票研究和公司的 CRM —— 所有这些都是基于个人独特语气的培训 —— 一个财富管理者只需按一个按钮就可以每周向客户发送个性化的便条。最后，如果财富管理者能为 1000 个客户提供个性化的服务，而不是 100 个，那么每个人都会受益。尽管某些人可能过度炒作副驾驶，但这个机会是巨大的 —— 使软件公司能够追求服务的支出，而不仅仅是软件，打开了以千亿计的市场。 04.总结 AI 领域充满了噪音。从真正的技术乐观主义者，他们视 AI 为人类的巨大放大器，到悲观主义者，他们认为每个应用只是建立在 OpenAI 之上的套壳，再到从乐观主义者变成的悲观主义者，他们相信 AI 将自动化所有工作（并取代人类）。无疑，会有批评者认为许多产品只是基础模型上的功能。但那些将 AI 视为产品开发和 GTM 策略背后的驱动力的构建者实际上将创造出以前从未存在过的新市场和体验。通过结合产品和领域的专业知识，以及对人类行为和 AI 的基本了解，这些构建者将使有防御性、有价值的 AI 优先产品成为现实。 AI 是一个重要的代际技术浪潮——就像互联网、移动和云计算一样。这是对最有雄心的企业家来说，建立新事物、改变我们工作和生活方式的机会。正如笔者所概述的，这可能是 AI 优先的网络，如劳动力市场；完全由 AI 解锁的新类别的软件产品；或者在金融服务等行业启用的 AI 副驾驶。来源：金色财经

金色财经2023-09-15

花旗：持续看好微软未来将迎来丰富催化剂

各种人工智能的发展可以帮助微软，包括其Copilot软件的潜在通用版本。花旗八月份的客户检查发现该产品受到积极欢迎。该团队也受到了企业会计和销售套件Microsoft Dynamics的鼓舞，该套件“可能会继续成为微软增长故事的潜在第三站，在整合人工智能的推动下加速增长。” 花旗发出此呼吁之际，微软股价已经自7月底公布财报以来下跌5%，而iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（IGV）同期上涨了1%，而花旗投资配置里的其他科技股已经上涨了约5%。花旗给予微软买入评级，目标价为420美元，今年以来微软已经大涨了41%。

金融界2023-09-12

Web3人的AI世界观：砸不掉我饭碗干不掉我工作

的日常工作中，我也会使用Github Copilot，我不是个例，之前GitHub做过一项调查，500名开发人员中，有92%的受访者在借助AI编码工具来完成工作和其他项目。使用AI工具不为其他，是因为切实能提高效率，我们的工作本质上其实是机器语言与人类语言的翻译，存在很多重复的具体任务，在这些任务上AI采取的链式调用表现较为优异。但对于开发人员而言，最核心的能力是编程逻辑，最困难的节点是构建需求，而非只是简单的编程，在这个领域，AI还不具备完整的工程能力。在实际的软件工程中，代码是根据定制化需求编写的，在这个复杂关系的内部，模块之间的作用性、技术背景与产品本身所存在的客观规律AI难以通过已学习的数据库进行发现，原因是该类数据通常是保密的，这就意味着在业务抽象、建模和架构上，AI难以与人类相提并论。此外，AI也存在代码安全、知识产权等问题。另一方面，Web3相对于传统互联网，前端后端的架构存在去中心化差异性，最直观的是发布智能合约代码后，开发者无法简单对其进行修补和更新，而Web3更多与钱有关，具备很高的敏感性，离开人这个选项会带来很多的现实问题，在圈内也可以看到土狗项目跑路比比皆是，匿名经常让人觉得不安全。行业里经常打趣的，没问题的时候要去中心化，一有问题还是要去找中心化机构，所以无论如何，人本身在这个过程中是非常重要的。但从程序员大行业来看，未来不会用AI或者低阶仅会使用局限性工具如CRUD的程序员，淘汰也只是一种自然的社会规律。结语在与机器的性能较量中，由血肉之躯构成的人类，往往处于劣势。因此不止Web3，在很多方面，机器替代人类并非无稽之谈。但恰恰由于脆弱人性的存在，人这一群体所构成的复杂网络与其中的精神链接，机器难以涉足，而这也反哺了人类自己。在未来，或许更重要的是，保护和珍惜自己的人性，释放自己的创造力，不要在钢筋水泥的城市森林中成为行尸走肉，最终遗憾的变成AI的养料。 *应受访者要求，上述人称均为化名，自述中部分内容也进行模糊化处理。来源：金色财经

金色财经2023-09-12

美股开盘：三大股指接近平开新能源车股普涨法拉第未来涨超8%

软认为AI业务的营收将在未来飙升，目前Copilot服务的用户反馈很好，而鼓励用户投资新业务是微软接下来面临的挑战。微软CFO Amy Hood预测道，微软的AI业务营收将以整个行业史上最快的速度达到100亿美元规模。苹果两天跌掉1900亿美元？Wedbush：别慌，还能再涨20%！受一系列负面消息影响，苹果股价周四再度收跌2.92%，盘中跌幅一度达5.1%。近两个交易日累跌约6.5%，公司市值蒸发1900亿美元。但投行Wedbush认为，新款iPhone 15将为苹果股价带来20%的上涨，维持增持评级，目标价为230美元。该行还称，尽管价格上涨了100美元，但苹果的客户仍会升级iPhone 15。英伟达官宣与亚洲首富合作，在印度搭建顶级超算、炼制本土大模型北京时间周五傍晚，全球AI算力龙头英伟达与亚洲首富穆克什·安巴尼的信实工业集团发布联合声明，两家巨头将通过合作设立超算设施、共建本土大模型，让AI技术更好地为14亿印度人服务。两家巨头在声明中提到，将在当地设立“比当前印度最快超算还要强大一个数量级”的人工智能基础设施。英伟达将向信实提供最先进的GH200超级芯片，同时也将向合作伙伴开放接入DGX AI算力云服务。 DocuSignQ2业绩超预期上调全年营收指引电子签名产品供应商DocuSign(DOCU.US)公司2024财年第二季度营收6.88亿美元，同比增长10.61%，高于市场预期的6.78亿美元；调整后每股收益0.72美元，高于预期的0.66美元。公司将2024财年总营收预期从之前的27.1亿至27.3亿美元上调至27.3亿至27.4亿美元。

金融界2023-09-08

卫宁健康：9月7日召开业绩说明会，投资者参与

研发和训练工作。未来，WiNGPT将以Copilot辅助诊断模式融合到WiNEX产品中。首先推出的场景包括医疗知识问、互联网问诊、医疗报告小结等，未来将与医院用户一起探索更丰富的实际应用场景。WiNEXCopilot产品预计将于10月WinningWorld2023大会上正式发布。问：贵公司近日陆续中标千万级订单，WINEX大模型何时推出？卫宁科技何时上市，有时间表？谢谢！答：公司于2023年1月开展了医疗垂直领域的大语言模型-WiNGPT（卫宁健康医疗语言大模型，以下简称WiNGPT）的研发和训练工作。未来，WiNGPT将以Copilot辅助诊断模式融合到WiNEX产品中。首先推出的场景包括医疗知识问、互联网问诊、医疗报告小结等，未来将与医院用户一起探索更丰富的实际应用场景。WiNEXCopilot产品预计将于10月WinningWorld2023大会上正式发布。卫宁科技相关事项，公司将根据规定履行审批及信息披露。谢谢！问：董秘，你好大模型是一个很烧钱的投资，公司紧跟创新步伐，能介绍一下，十月份即将上市的大模型相比同类医疗信息化上市卫宁的优势吗？会不会和所谓的多年前成立的互联网医疗一样一直在亏钱，而见不到盈利？答：您好！卫宁健康从2017年就开始了医疗I的布局，并已于2023年1月开展了医疗垂直领域的大语言模型-WiNGPT（卫宁健康医疗语言大模型，以下简称WiNGPT）的研发和训练工作。近两年，卫宁人工智能实验室（下面简称实验室）在中文自然语言处理方面获得了多个奖项。今年3月，实验室已完成了WiNGPT可行性验证并开始内测。WiNGPT采用通用GPT架构、60亿参数，实现了从预训练到微调的医疗大语言模型全过程自有研发。5月，WiNGPT训练的数据量已达到9720项药品知识、7200余项疾病知识、2800余项检查检验知识、1100余份指南文档，总训练Token数达37亿。共包含7大类基础任务（问、多轮对话、信息抽取、归一化、文本相似计算、摘要、分类、生成）与20多项子任务。未来，WiNGPT将以Copilot辅助诊断模式融合到WiNEX产品中。首先推出的场景包括医疗知识问、互联网问诊、医疗报告小结等，未来将与医院用户一起探索更丰富的实际应用场景。WiNEXCopilot产品预计将于10月WinningWorld2023大会上正式发布。详见公司公众号相关介绍。谢谢！问：公司在7月初开始winex系统大临床全面交付，能否介绍一下目前交付情况，医院客户反馈效果，这个系统有多大的竞争力？对今后公司的业绩增长有多大的潜力？答：您好，感谢您的关注。公司WiNEX产品目前正按计划进行相关项目交付；WiNEX产品的市场竞争力之前已多次介绍过，请查阅；预计随着相关项目陆续交付完成，WiNEX产品未来市场竞争优势将愈发明显。问：公司7月8月新订单情况如何？是否受到周总留置影响？答：您好，感谢您的关注。公司目前经营情况正常。关于公司今年下半年的订单及经营情况，公司将按规定在2023年报中披露，请届时查阅。问：七八月销售数据有没有环比和同比升？应收账回收有什么困难？今年能否有信心净利润完成股权激励的行权目标？答：您好，感谢您的关注。关于公司今年下半年的经营情况，公司将按规定在2023年报中披露，请届时查阅。问：公司十月份的发布会是线上还是线下的？答：您好，感谢您的关注。公司今年十月份发布会原计划在线下举办，现根据相关情况变化，也可能改为线上举办，具体何种方式请等待公司正式通知。卫宁健康（300253）主营业务：致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案,不断提升人们的就医体验和健康水平。卫宁健康2023中报显示，公司主营收入11.92亿元，同比上升8.75%；归母净利润1659.16万元，同比下降75.2%；扣非净利润-4510.6万元，同比下降165.44%；其中2023年第二季度，公司单季度主营收入7.43亿元，同比上升14.19%；单季度归母净利润8012.63万元，同比上升128.06%；单季度扣非净利润2892.21万元，同比下降24.59%；负债率32.89%，投资收益3278.55万元，财务费用2514.87万元，毛利率40.67%。该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级3家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为12.98。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出1.5亿，融资余额减少；融券净流出2526.33万，融券余额减少。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-09-08

Web3人面对“AI替代焦虑”：不慌砸不掉我饭碗干不掉我工作

的日常工作中，我也会使用Github Copilot，我不是个例，之前GitHub做过一项调查，500名开发人员中，有92%的受访者在借助AI编码工具来完成工作和其他项目。使用AI工具不为其他，是因为切实能提高效率，我们的工作本质上其实是机器语言与人类语言的翻译，存在很多重复的具体任务，在这些任务上AI采取的链式调用表现较为优异。但对于开发人员而言，最核心的能力是编程逻辑，最困难的节点是构建需求，而非只是简单的编程，在这个领域，AI还不具备完整的工程能力。在实际的软件工程中，代码是根据定制化需求编写的，在这个复杂关系的内部，模块之间的作用性、技术背景与产品本身所存在的客观规律AI难以通过已学习的数据库进行发现，原因是该类数据通常是保密的，这就意味着在业务抽象、建模和架构上，AI难以与人类相提并论。此外，AI也存在代码安全、知识产权等问题。另一方面，Web3相对于传统互联网，前端后端的架构存在去中心化差异性，最直观的是发布智能合约代码后，开发者无法简单对其进行修补和更新，而Web3更多与钱有关，具备很高的敏感性，离开人这个选项会带来很多的现实问题，在圈内也可以看到土狗项目跑路比比皆是，匿名经常让人觉得不安全。行业里经常打趣的，没问题的时候要去中心化，一有问题还是要去找中心化机构，所以无论如何，人本身在这个过程中是非常重要的。但从程序员大行业来看，未来不会用AI或者低阶仅会使用局限性工具如CRUD的程序员，淘汰也只是一种自然的社会规律。 05、结语在与机器的性能较量中，由血肉之躯构成的人类，往往处于劣势。因此不止Web3，在很多方面，机器替代人类并非无稽之谈。但恰恰由于脆弱人性的存在，人这一群体所构成的复杂网络与其中的精神链接，机器难以涉足，而这也反哺了人类自己。在未来，或许更重要的是，保护和珍惜自己的人性，释放自己的创造力，不要在钢筋水泥的城市森林中成为行尸走肉，最终遗憾的变成AI的养料。来源：金色财经

金色财经2023-09-03

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