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2024-06-03
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纽交所技术问题得到解决,所有受影响的股票已经恢复交易
纽约证券交易称,正在调查出现的技术性问题,多只股票一度停牌
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2024-05-30
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2024-05-11
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极氪成功登陆纽交所,上市首日开盘上涨超20%
5月10日,中国电动汽车制造商$极氪$成功登陆纽交所,上市首日开盘上涨超20%。中国汽车制造商吉利的高端品牌极氪今日正式登陆纽交所,股票代码“ZK”,极氪正式成为2021年10月份以来赴美IPO的最大规模的中国公司。截至2024年4月底,极氪累计交付汽车超24万辆。其中,2024年前四个月累计交付49148辆,同比增长111%。截至2023年12月31日,极氪累计亏损达209亿元。正式上市后,极氪也成为继蔚小理之后,第四家在美股上市的中国新能源车企。
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2024-05-09
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这位华尔街超级交易员,3年内用1万美元赚了4200万美元,10大操作策略曝光!
作为一位典型的技术派股票交易员,他在两年时间内,用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元,收益率为29,233%,三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元,创下了个人投资组合增幅最高世界纪录。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它,最终在第二年将其变成了1800万美元。3年暴赚4200万美元!即使在2008年重大刺激计划出台之前,了解美联储正在做什么就很重要。但由于美联储的量化宽松计划,2009年的表现也非常出色,涨幅超过200%。
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2024-05-02
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2024-04-19
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2024-04-16
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OpenAI CEO和COO首次合体访谈:GPT-6将成为通用工具,未来AI成本将趋近零
OpenAI CEO称,到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。
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2024-04-12
百分之30的利润,优秀
摩根大通:一季度营收419.3亿美元,净利润134.19亿美元
4月12日,摩根大通盘前发布财报,财报显示:一季度营收419.3亿美元,市场预估419.3亿美元。去年同期383.49亿美元。 一季度调整后营收425.5亿美元,市场预估416.4亿美元。一季度净利润134.19亿美元,市场预期119.74亿美元,去年同期126.22亿美元。一季度贷款1.31万亿美元,市场预估1.33万亿美元。一季度净资产收益率为17%,市场预估为15.9%。一季度投资银行业务营收19.9亿美元。摩根大通仍预计全年净利息收入约为900亿美元(注:此前市场预计摩根大通会提高全年净利息收入预期)。财报发布会,摩根大通盘前跌近4%
摩根大通:一季度营收419.3亿美元,净利润134.19亿美元
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2024-03-15
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昨夜今晨|通胀升温!美联储6月首降恐成泡影;特斯拉续跌!投资者喊话马斯克;Fisker破产传闻迎反转
截至收盘,道琼斯指数跌0.35%,报38905.66点;标普500指数跌0.29%,报5150.48点;纳斯达克指数跌0.30%,报16128.53点。截至发稿,现货黄金价格下跌0.6%,包每盎司2161.10美元。美国原油库存意外下降表明需求增强,而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰,二者均使油价得到支撑。美国商务部公布2月零售销售数据。菲斯克盘后暴涨逾50%!生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%!彭博预计,美国FDA将于6月16日之前做决定。
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2024-03-03
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AMD CTO访谈全文:AI推理芯片需求猛增,GPU供应短缺必将缓解
AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求,这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。当前GPU的供应仍然受到限制,但随着供应链逐步完善,未来供应限制将会消失。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇,并制定了深思熟虑的战略,以成为该领域的领导者。因此,我们首先专注于大型政府招标项目,最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。
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src=\"https://static.tigerbbs.com/5b81d080119383c2c26bbe327bae99c7\" title=\"\" tg-width=\"900\" tg-height=\"563\"/></p><p>但目前,纽交所网站的伯克希尔股价暂未恢复。</p><p></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f0cd43e8059ee9e8fb4cd6045c9c49d5","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1159180863","content_text":"纽交所技术问题得到解决,所有受影响的股票已经恢复交易!伯克希尔-A恢复交易,一度涨超15%。6月3日晚间,纽约证券交易所因技术故障导致部分股票价格显示异常。其中,伯克希尔、蒙特利尔银行、巴里克黄金等股票跌幅在98%以上,且行情静止不动。纽交所方面表示,正在调查一个与涨跌幅限制有关的技术问题,目前尚不清楚有多少股票受此问题的影响。北京时间22:54,纽交所恢复了部分暂停交易的股票的交易,蒙特利尔银行、巴里克黄金恢复交易,现分别为跌0.58%和涨0.67%。北京时间23:12,纽约证交所在一封电子邮件中表示,CTA 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justify;\">面对持续的亏损,公司仍持乐观态度。在2023年吉利汽车业绩会上,极氪CEO安聪慧表示:2024年极氪还将推出三款新品,对全年23万台交付目标充满信心,在销量提升,毛利上涨的前提下,极氪力争2024年实现香港财务报表准则下扭亏为盈的目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年中国汽车整车出口491万辆,而这其中,有120.3万辆是新能源汽车,同比增长77.6%。中国新能源汽车产销量连续9年位居全球第一,正成为各大跨国车企的战略重点,而此次极氪赴美上市,是以极氪汽车强有力的战绩为依托,推动中国新能源汽车向世界市场再扩张的重要一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80b75754ca26f945e7756aab65a1fa8f\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据招股说明书,极氪计划将所募集的资金用于三个方面:其中约45%(即1.389亿美元)用于开发更先进的纯电动汽车技术以及扩大产品组合;约45%(即1.389亿美元)用于销售和营销以及扩展企业的服务和充电网络;约10%,即3080万美元,用于一般企业用途,包括营运资金需求等。</p><p style=\"text-align: justify;\">正式上市后,极氪也成为继蔚小理之后,第四家在美股上市的中国新能源车企。</p><p style=\"text-align: justify;\">极氪副总裁林金文表示,公司在资本市场方面着眼于长远,股份在美国上市不是因为财务压力。极氪这次募股是自2021年以来中资公司在美国最大规模的首次公开上市交易。</p><p style=\"text-align: justify;\">林金文说,4月上半月中国乘用车市场新能源汽车渗透率超过50%,取得重大突破;随着极氪推出越来越多车型,包括009光辉和MIX,极氪业务将进入快速增长阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">极氪于10月开始向海外交付汽车,正在推进全球扩张。他说,在美国上市并遵守当地的金融监管,将有助于极氪的国际增长。</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>极氪成功登陆纽交所,上市首日开盘上涨超20%</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; 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class=\"title\">\n极氪成功登陆纽交所,上市首日开盘上涨超20%\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-05-11 00:10</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>5月10日,中国电动汽车制造商<a href=\"https://laohu8.com/S/ZK\">极氪</a>成功登陆纽交所,上市首日开盘上涨超20%,报26美元/股。此前,首次公开募股每股定价21美元,处于发行价区间顶端。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c60174d436d8ca0639dc1310d69102ae\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>中国汽车制造商吉利的高端品牌极氪今日正式登陆纽交所,股票代码“ZK”,极氪正式成为2021年10月份以来赴美IPO的最大规模的中国公司。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8831a791db78c5a1fabe399a0273ebf\" title=\"\" tg-width=\"1080\" 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23:15","market":"us","language":"zh","title":"这位华尔街超级交易员,3年内用1万美元赚了4200万美元,10大操作策略曝光!","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1103177035","media":"交易员说","summary":"作为一位典型的技术派股票交易员,他在两年时间内,用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元,收益率为29,233%,三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元,创下了个人投资组合增幅最高世界纪录。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它,最终在第二年将其变成了1800万美元。3年暴赚4200万美元!即使在2008年重大刺激计划出台之前,了解美联储正在做什么就很重要。但由于美联储的量化宽松计划,2009年的表现也非常出色,涨幅超过200%。","content":"<html><head></head><body><p><strong>他没有专业背景,只有高中学历。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">作为一位典型的技术派股票交易员,他在两年时间内,<strong>用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元,收益率为29,233%,三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元,创下了个人投资组合增幅最高世界纪录</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/269b358c6d5fa3e0d3849a2dd3aedbf1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>他就是丹·赞格(Dan Zanger),一名至今仍活跃在交易投资领域的优秀交易员和图表分析师。</strong>他每隔一两天都会在其个人社媒上发布一些图表分析。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>没有专业背景,从打杂到工地包工头</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格在洛杉矶郊区的圣费尔南多山谷度过了他的童年。进入大学后不久就辍学,不久离开家环游美国。他没有一个稳定的工作,当过酒店行李员,出租车司机和餐馆的厨师。过后,学历不高和没有任何专业技巧的他,最后回到了洛杉矶开始在一家园林绿化公司工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">过了几年,他成功获得了承包商的执照,专注于游泳池领域的建造。在建造游泳池这个行业呆了20年以上,主要为比佛利山庄的有钱人或有知名度的客户建造游泳池。</p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格在1976年踏入股市,也在股市里辗转了几年。最主要是当时他还专注在建造泳池的工作,可是他当时清楚知道,交易股票是他所喜爱的行当。可是当时,因为科技不像现在那么发达,他会在去工作的路上听着股票相关的广播,以便知晓股市价格动态,他也特地在开车时在工地附近兜兜,好让他可以在电话中买入股票。<em>(当时使用的是类似“大哥大”的手提电话,只可以通过拨电去交易证券商以买入股票)</em></p><p style=\"text-align: justify;\">他在交易图表大师吉恩·摩尔根(Gene Morgan)和投资大师威廉·奥尼尔(William O'Neil)身上学习了各种的图表形态和基本知识,不过之后他自己研制了一套适合自己的方法,然后在1989年时决定把更多时间投入在交易股票 —— 后来花了10年时间去打磨他的“交易之刃”。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着1997年互联网泡沫开始形成,互联网和科技股成为焦点。为了筹集资金进入市场,丹·赞格卖掉了他的保时捷。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它,最终在第二年将其变成了1800万美元。这一成功让他放弃了包工头的职业,成为了一名全职交易员。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/058c0a963fef70b3535f73a4bd9094fa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"684\" tg-height=\"340\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3年暴赚4200万美元!他的操作技巧是什么?</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1989年时,他在每个周末都会花上至少6个小时以上查看图表,直到看到一个满意的为止。1991年至1997年期间,遇上了房地产的熊市——他的建筑行业生意遇上了瓶颈,所以当时他花在交易图表学习上的时间就更多了。这也造就了他能够在1998年-1999年内,能够以10,775美元赚取1800万美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">2000年那会,他的交易盈利累计为42,000,000(即4200万美元)。</p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格是一名纯技术分析师,他累计耗费了30,000多个小时研究可以想象到的交易图表形态以及它们在各种情况和场景应用下交易方式。他是一位波段交易员,专注于持仓周期从数周到数年不等的动量突破模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">近20年来,他一直采用相同的图表形态设置。丹·赞格概述的图表形态是我们常见的11种价格图表形态,在他的交易中经常利用它们进行交易盈利。这些形态包括杯柄形态、旗形形态、三角旗形态、三角形形态、头肩形形态和通道等都是经典图表形态的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使在当下量化、EA、算法等交易系统的时代,这些图表形态继续发挥和重复的成功程度也一样令人惊讶。经典图表形态在形成后最容易辨别,而不是过于简单化。关键是在形成阶段的早期发现它们,这样你就可以在它们成为“教科书”实例之前捕捉到更多机会。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>丹·赞格:我用来识别市场逆转的10个关键策略</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1)学习识别主要反转图表形态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示,<em>“头肩形态是最强大的图表形态之一。其他反转形态包括双顶和三重顶/底、圆弧顶(圆弧底/碟形底)、看跌和看涨楔形以及抛物线等。以及鲜为人知但同样重要的扩顶形态(Broadening Top)或扩底形态(Broadening Bottom)。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">股票或其他金融市场很少会在没有发出重要警告信号的情况下发生逆转。这些图表形态提供了强有力的线索。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d4fde2e036e7b847481f6a270f38d2d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"692\" tg-height=\"694\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图1 – 2012年10月The Zanger Report中的日线图显示,纳斯达克综合指数上出现强烈看跌的头肩形态。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2)不要沉迷于新闻</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格指出,<em>“对于大多数散户交易者来说,基本上不太可能成功交易新闻,这些新闻在发布时大部分都是二手信息。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">重要的是要记住,<strong>“买入的时机就是街头流血的时候”</strong>。当消息利好并且每个人都看涨时,就会出现顶部。不幸的是,当所有要买入的人都买入了上涨的股票时,谁还可以买入更多股票呢?如果没有更多的买家,市场就只有一个方向,那就是下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3)了解牛市与熊市反弹之间的主要区别</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说,<em>“牛市和熊市反弹之间存在巨大差异。例如,在真正的牛市中逢低买入可能会非常有效。在熊市反弹期间逢低买入也许会让你账户爆仓。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>4)学会识别市场的“领头羊”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示,<em>“苹果公司展示了一个漂亮的圆弧底,并在2008年开始引领大盘上涨,遥遥领先其他公司。识别出市场领头羊,比如百度、Priceline以及我从2008年开始在《赞格报告》中讨论的其他一些股票,都让投资者赚了很多钱。由于美联储在金融危机后向市场注入了大量资金,高盛和摩根大通等金融公司在2009-2013年股市上涨期间表现良好。在2004年-2006年的上涨趋势中,谷歌就是一个典型的市场领导者,让我赚了很多钱。”</em></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5274fe4fdefcae3b66ba33a41116356e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"693\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图2 – 制造三维打印机的公司一直是应用软件领域强大的市场领导者。三维系统公司是一个巨大的赢家,但它也非常不稳定。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>5)永远不要忽视美联储</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说,<em>“美联储正在做的事情变得比以往任何时候都更加重要。早在20世纪90年代和2000年初,格林斯潘对策(Greenspan Put)就描述了美联储在经济不确定时期和总统选举之前如何支撑股价……自2008年以来,美联储一直加大宽松政策油门,市场变得更加关注美联储货币政策动向。美联储的货币政策悠关股票持有者的利益。随着珍妮特·耶伦接替伯南克,意味着美联储将在量化宽松政策上全速前进。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">即使在2008年重大刺激计划出台之前,了解美联储正在做什么就很重要。经验丰富的交易者很快就会了解到,美联储的行动以及刺激经济的方式首先对股市产生巨大影响。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>6)了解哪些行业正在发生变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示,<em>“在2002年复苏的早期阶段,房地产以及百货商店和餐馆等消费类股票表现良好。金融股和半导体股紧随其后。接下来是随着经济的发展,诸如工业金属等能源和大宗商品股票表现亮眼。当利率开始上升时,通常债券价格首当其冲,这意味着股市上涨结束只是时间问题。正如我们在2008年7月油价创历史新高时所看到的那样,当大宗商品价格达到顶峰时,股市可能会进入熊市模式。”</em></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b400ef41082caebeebccc1d0b9fa004\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"691\" tg-height=\"578\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图3 – 高盛的日线图,显示其在2013年初的强劲反弹,这在很大程度上归功于利率上升。但由于美联储的量化宽松计划,2009年的表现也非常出色,涨幅超过200%。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">如果交通运输和科技股引领市场,那么股票很可能正在进入新一轮牛市。如果一直落后于市场的股票起飞,或者公用事业等防御性板块表现强势,那么这会你要小心。这通常发生在市场反弹的尾声。哪些行业处于领先地位充分说明了我们处于经济周期的哪个阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>7)注意成交量</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格指出<em>,“当市场在成交量下降的情况下上涨时,这是一个警告信号。当股票下跌且成交量上升,情况也是如此,这通常意味着卖家数量在增加。抛售将持续,直到抛售量达到峰值为止,这被称为‘投降’。熊市期间成交量下降实际上是看涨的……然而,自2009年以来,情况已不再如此,当时股市经历了更多的持续‘融涨’,而不是我们在2004年6月看到的强劲飙升。这使得交易变得更加困难,因为我专注于成交量和大幅上涨行情。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">成交量是所有市场持续反弹所需的动力。反弹中成交量的增加是看涨的。在调整中,成交量下降通常(但并非总是)看涨。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>(</em><strong><em>小知识:</em></strong><em>“融涨”(Melt-up)这个概念是亚德尼在2016年的一篇博客文章中提出的,指的是,由于不想错过股市上涨赚钱的机会,投资者蜂拥入场(而不是基本面发生变化),从而导致市场中的多头越来越多,市场情绪超级乐观,市场不断走高,甚至加速上涨,最终导致市场崩溃。)</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8)观察市场广度</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说,“我使用一种自创的特殊振荡指标,它利用市场宽度上涨/下跌的数据来让我了解趋势强度和潜在的逆转。当它触及极端低点或极端高点时,通常意味着某种逆转即将到来,是时候获利了结了。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9155dd63060043c2108dbfc134163b0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"706\" tg-height=\"590\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图4 – 显示丹·赞格用来帮助他衡量价格走势强度的自定义市场宽度振荡指标的图表。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">通常,上涨股票与下跌股票的数量可以作为股票走势的领先指标。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>9) 其他需要注意的重要图表形态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了第一点中讨论的形态之外,还有一些图表形态,丹·赞格认为它们也是一种强大的分析工具。第一个是关键反转烛台。如果一只股票在成交量很大的情况下创下新高,然后下跌并创下2-3天的低点,那么就出场。接下来是裸K,它与关键反转烛台类似,但顾名思义,有大量的买入行为,推升价格远高于此前的烛台。它还可以标志着抛物线高点的结束。</p><p style=\"text-align: justify;\">当股票以45度(左右)角有序地上涨时,就会出现下图中的“冰冻绳索”形态。区间收窄表明波动性下降,当波动性降至数月低点时,“这些绳索往往会导致价格走低。”同样,股票走势被限制于狭窄的交易通道可能意味着上涨的结束。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bd617f2b4960d69e42c307ee5ba68a58\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"693\" tg-height=\"610\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图5 – 显示丹·赞格日图上看跌冰绳图表形态。它沿着上升通道一起警告股价的顶部已经不远了。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>10)永远不要执着于某种信念或观点</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示,<em>“我喜欢交易股票,但我很久以前就学会了永远不要执着于某种信念或爱上一只股票。我曾经这样做过一次,结果亏了一大笔钱。我难以置信地看着股票下跌。‘一只价格如此之高的股票怎么会被压垮呢?’后来我才发现,内部人士已经大量抛售股票。情感的有趣之处在于,一旦你发现它出现在你的交易中,大额亏损最终就会随之而来。你如何看待市场也是如此。一旦你相信市场不会下跌,它们就会这么做。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">当你进行交易时,它是基于你的证据告诉你股票的走向。如果交易未按预期实现,请勿继续进行交易。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6fc6a2627116d83e231960d18cebf961\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>丹·赞格的十条黄金交易法则</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">交易大师之所以是大师,除了他们自身的运气之外,还有他们善于总结经验与心得。因此,我们认为分享丹·赞格的一些投资心得更为重要,它可以帮助我们在交易的路上少走很多冤枉路。同时,这些投资心得在开始交易过后会让你有更深的体会,能提高你操作的信心和提升你的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看丹·赞格分享自己多年来总结出来的十条黄金交易法则:</p><p style=\"text-align: justify;\">1. <strong>在考虑入场交易之前,必须确保股票有一个良好的基础支撑或图表形态</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">2. 当股价越过基础支撑或形态的趋势线时买入,并确保在此“突破”发生后不久成交量高于近期趋势。<strong>永远不要在超过趋势线的5%后追涨买入。</strong>你还应该了解你看重股票的30天移动平均成交量。</p><p style=\"text-align: justify;\">3. 如果你的股票回撤在趋势线或突破点以下,你要快速卖出。<strong>通常止损点应该设置在突破点以下1美元左右。</strong>股票越贵,你就要给它更多的回调空间,但止损的金额永远不要超过2美元。有些人使用5%的止损规则,这可能意味着要卖出一只试图突破的股票,它在20分钟或3个小时内就跌破了你的买入价。</p><p style=\"text-align: justify;\">4. <strong>当股价从突破点上涨15%-20%时,卖出20%-30%的头寸</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">5. 持有最强股票的时间最长,并快速卖出停止上涨或走势疲软的股票。<strong>记住,股票只有在上涨时才是好股票。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">6. <strong>识别并跟踪强势的股票行业板块</strong>,尽量坚持在这些行业中选择个股。</p><p style=\"text-align: justify;\">7. <strong>在市场大幅上涨一段时间后,你的股票将容易受到抛盘的影响,这种抛售可能会以你难以置信的速度发生。</strong>学习设置新的更高的趋势线和学习反转模式来帮你卖出股票。交易者可能会从阅读《<strong>日本蜡烛图技术</strong>》或阅读托马斯·波考斯基的《<strong>股价形态百科全书</strong>》的书中受益。</p><p style=\"text-align: justify;\">8. 记住,<strong>股票上涨需要成交量</strong>,所以开始了解你股票的成交量情况,然后了解成交量激增时股票的反应,你可以在任何图表上看到这些峰值,成交量是你的股票走势成败的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">9. 丹·赞格在其社交媒体或个人专栏中提到许多股票的买入点,然而,仅仅因为提到股票的买入点,并不意味着当买入点被触发时就要直接买入。你必须首先查看股票的走势,在买入点被触发时将其与当日成交量相结合,密切关注整体市场环境的情况,然后再考虑是否买入。</p><p style=\"text-align: justify;\">10. 除非你掌握了市场、图表和你的情绪,否则<strong>永远不要去做保证金交易,保证金会把你灭了的</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>总结</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在看过了丹·赞格的身世背景后,他的毅力真让人印象深刻。从一个毫无金融知识的小白,一跃成为创下世界交易纪录的超级交易员!</p><p style=\"text-align: justify;\">可能会有争议说—— 他所挣到的钱都是在超级大牛市挣来的,更多地靠的是运气。可是丹·赞格坚持相信<strong>Success = Preparation + Opportunity (成功= 准备+机遇)</strong>。说明了<strong>机会是只留给有准备的人</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你说你对交易有兴趣,那你为交易/投资又下了多少苦功夫呢?读了多少本关于投资或交易的书籍?你一天花多少时间分析图表或者研究财报呢?</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你还是一直期望着可以在社交网站上得到一些交易“快餐”类的东西—— 那么是时候要改变你这种心态了。</p></body></html>","source":"lsy1603977621793","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>这位华尔街超级交易员,3年内用1万美元赚了4200万美元,10大操作策略曝光!</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ 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Zanger),一名至今仍活跃在交易投资领域的优秀交易员和图表分析师。他每隔一两天都会在其个人社媒上发布一些图表分析。没有专业背景,从打杂到工地包工头丹·赞格在洛杉矶郊区的圣费尔南多山谷度过了他的童年。进入大学后不久就辍学,不久离开家环游美国。他没有一个稳定的工作,当过酒店行李员,出租车司机和餐馆的厨师。过后,学历不高和没有任何专业技巧的他,最后回到了洛杉矶开始在一家园林绿化公司工作。过了几年,他成功获得了承包商的执照,专注于游泳池领域的建造。在建造游泳池这个行业呆了20年以上,主要为比佛利山庄的有钱人或有知名度的客户建造游泳池。丹·赞格在1976年踏入股市,也在股市里辗转了几年。最主要是当时他还专注在建造泳池的工作,可是他当时清楚知道,交易股票是他所喜爱的行当。可是当时,因为科技不像现在那么发达,他会在去工作的路上听着股票相关的广播,以便知晓股市价格动态,他也特地在开车时在工地附近兜兜,好让他可以在电话中买入股票。(当时使用的是类似“大哥大”的手提电话,只可以通过拨电去交易证券商以买入股票)他在交易图表大师吉恩·摩尔根(Gene Morgan)和投资大师威廉·奥尼尔(William O'Neil)身上学习了各种的图表形态和基本知识,不过之后他自己研制了一套适合自己的方法,然后在1989年时决定把更多时间投入在交易股票 —— 后来花了10年时间去打磨他的“交易之刃”。随着1997年互联网泡沫开始形成,互联网和科技股成为焦点。为了筹集资金进入市场,丹·赞格卖掉了他的保时捷。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它,最终在第二年将其变成了1800万美元。这一成功让他放弃了包工头的职业,成为了一名全职交易员。 3年暴赚4200万美元!他的操作技巧是什么?1989年时,他在每个周末都会花上至少6个小时以上查看图表,直到看到一个满意的为止。1991年至1997年期间,遇上了房地产的熊市——他的建筑行业生意遇上了瓶颈,所以当时他花在交易图表学习上的时间就更多了。这也造就了他能够在1998年-1999年内,能够以10,775美元赚取1800万美元。2000年那会,他的交易盈利累计为42,000,000(即4200万美元)。丹·赞格是一名纯技术分析师,他累计耗费了30,000多个小时研究可以想象到的交易图表形态以及它们在各种情况和场景应用下交易方式。他是一位波段交易员,专注于持仓周期从数周到数年不等的动量突破模式。近20年来,他一直采用相同的图表形态设置。丹·赞格概述的图表形态是我们常见的11种价格图表形态,在他的交易中经常利用它们进行交易盈利。这些形态包括杯柄形态、旗形形态、三角旗形态、三角形形态、头肩形形态和通道等都是经典图表形态的例子。即使在当下量化、EA、算法等交易系统的时代,这些图表形态继续发挥和重复的成功程度也一样令人惊讶。经典图表形态在形成后最容易辨别,而不是过于简单化。关键是在形成阶段的早期发现它们,这样你就可以在它们成为“教科书”实例之前捕捉到更多机会。丹·赞格:我用来识别市场逆转的10个关键策略1)学习识别主要反转图表形态丹·赞格表示,“头肩形态是最强大的图表形态之一。其他反转形态包括双顶和三重顶/底、圆弧顶(圆弧底/碟形底)、看跌和看涨楔形以及抛物线等。以及鲜为人知但同样重要的扩顶形态(Broadening Top)或扩底形态(Broadening Bottom)。”股票或其他金融市场很少会在没有发出重要警告信号的情况下发生逆转。这些图表形态提供了强有力的线索。图1 – 2012年10月The Zanger Report中的日线图显示,纳斯达克综合指数上出现强烈看跌的头肩形态。2)不要沉迷于新闻丹·赞格指出,“对于大多数散户交易者来说,基本上不太可能成功交易新闻,这些新闻在发布时大部分都是二手信息。”重要的是要记住,“买入的时机就是街头流血的时候”。当消息利好并且每个人都看涨时,就会出现顶部。不幸的是,当所有要买入的人都买入了上涨的股票时,谁还可以买入更多股票呢?如果没有更多的买家,市场就只有一个方向,那就是下跌。3)了解牛市与熊市反弹之间的主要区别丹·赞格说,“牛市和熊市反弹之间存在巨大差异。例如,在真正的牛市中逢低买入可能会非常有效。在熊市反弹期间逢低买入也许会让你账户爆仓。”4)学会识别市场的“领头羊”丹·赞格表示,“苹果公司展示了一个漂亮的圆弧底,并在2008年开始引领大盘上涨,遥遥领先其他公司。识别出市场领头羊,比如百度、Priceline以及我从2008年开始在《赞格报告》中讨论的其他一些股票,都让投资者赚了很多钱。由于美联储在金融危机后向市场注入了大量资金,高盛和摩根大通等金融公司在2009-2013年股市上涨期间表现良好。在2004年-2006年的上涨趋势中,谷歌就是一个典型的市场领导者,让我赚了很多钱。”图2 – 制造三维打印机的公司一直是应用软件领域强大的市场领导者。三维系统公司是一个巨大的赢家,但它也非常不稳定。5)永远不要忽视美联储丹·赞格说,“美联储正在做的事情变得比以往任何时候都更加重要。早在20世纪90年代和2000年初,格林斯潘对策(Greenspan Put)就描述了美联储在经济不确定时期和总统选举之前如何支撑股价……自2008年以来,美联储一直加大宽松政策油门,市场变得更加关注美联储货币政策动向。美联储的货币政策悠关股票持有者的利益。随着珍妮特·耶伦接替伯南克,意味着美联储将在量化宽松政策上全速前进。”即使在2008年重大刺激计划出台之前,了解美联储正在做什么就很重要。经验丰富的交易者很快就会了解到,美联储的行动以及刺激经济的方式首先对股市产生巨大影响。6)了解哪些行业正在发生变化丹·赞格表示,“在2002年复苏的早期阶段,房地产以及百货商店和餐馆等消费类股票表现良好。金融股和半导体股紧随其后。接下来是随着经济的发展,诸如工业金属等能源和大宗商品股票表现亮眼。当利率开始上升时,通常债券价格首当其冲,这意味着股市上涨结束只是时间问题。正如我们在2008年7月油价创历史新高时所看到的那样,当大宗商品价格达到顶峰时,股市可能会进入熊市模式。”图3 – 高盛的日线图,显示其在2013年初的强劲反弹,这在很大程度上归功于利率上升。但由于美联储的量化宽松计划,2009年的表现也非常出色,涨幅超过200%。如果交通运输和科技股引领市场,那么股票很可能正在进入新一轮牛市。如果一直落后于市场的股票起飞,或者公用事业等防御性板块表现强势,那么这会你要小心。这通常发生在市场反弹的尾声。哪些行业处于领先地位充分说明了我们处于经济周期的哪个阶段。7)注意成交量丹·赞格指出,“当市场在成交量下降的情况下上涨时,这是一个警告信号。当股票下跌且成交量上升,情况也是如此,这通常意味着卖家数量在增加。抛售将持续,直到抛售量达到峰值为止,这被称为‘投降’。熊市期间成交量下降实际上是看涨的……然而,自2009年以来,情况已不再如此,当时股市经历了更多的持续‘融涨’,而不是我们在2004年6月看到的强劲飙升。这使得交易变得更加困难,因为我专注于成交量和大幅上涨行情。”成交量是所有市场持续反弹所需的动力。反弹中成交量的增加是看涨的。在调整中,成交量下降通常(但并非总是)看涨。(小知识:“融涨”(Melt-up)这个概念是亚德尼在2016年的一篇博客文章中提出的,指的是,由于不想错过股市上涨赚钱的机会,投资者蜂拥入场(而不是基本面发生变化),从而导致市场中的多头越来越多,市场情绪超级乐观,市场不断走高,甚至加速上涨,最终导致市场崩溃。)8)观察市场广度丹·赞格说,“我使用一种自创的特殊振荡指标,它利用市场宽度上涨/下跌的数据来让我了解趋势强度和潜在的逆转。当它触及极端低点或极端高点时,通常意味着某种逆转即将到来,是时候获利了结了。”图4 – 显示丹·赞格用来帮助他衡量价格走势强度的自定义市场宽度振荡指标的图表。通常,上涨股票与下跌股票的数量可以作为股票走势的领先指标。9) 其他需要注意的重要图表形态除了第一点中讨论的形态之外,还有一些图表形态,丹·赞格认为它们也是一种强大的分析工具。第一个是关键反转烛台。如果一只股票在成交量很大的情况下创下新高,然后下跌并创下2-3天的低点,那么就出场。接下来是裸K,它与关键反转烛台类似,但顾名思义,有大量的买入行为,推升价格远高于此前的烛台。它还可以标志着抛物线高点的结束。当股票以45度(左右)角有序地上涨时,就会出现下图中的“冰冻绳索”形态。区间收窄表明波动性下降,当波动性降至数月低点时,“这些绳索往往会导致价格走低。”同样,股票走势被限制于狭窄的交易通道可能意味着上涨的结束。图5 – 显示丹·赞格日图上看跌冰绳图表形态。它沿着上升通道一起警告股价的顶部已经不远了。10)永远不要执着于某种信念或观点丹·赞格表示,“我喜欢交易股票,但我很久以前就学会了永远不要执着于某种信念或爱上一只股票。我曾经这样做过一次,结果亏了一大笔钱。我难以置信地看着股票下跌。‘一只价格如此之高的股票怎么会被压垮呢?’后来我才发现,内部人士已经大量抛售股票。情感的有趣之处在于,一旦你发现它出现在你的交易中,大额亏损最终就会随之而来。你如何看待市场也是如此。一旦你相信市场不会下跌,它们就会这么做。”当你进行交易时,它是基于你的证据告诉你股票的走向。如果交易未按预期实现,请勿继续进行交易。丹·赞格的十条黄金交易法则交易大师之所以是大师,除了他们自身的运气之外,还有他们善于总结经验与心得。因此,我们认为分享丹·赞格的一些投资心得更为重要,它可以帮助我们在交易的路上少走很多冤枉路。同时,这些投资心得在开始交易过后会让你有更深的体会,能提高你操作的信心和提升你的能力。让我们来看看丹·赞格分享自己多年来总结出来的十条黄金交易法则:1. 在考虑入场交易之前,必须确保股票有一个良好的基础支撑或图表形态。2. 当股价越过基础支撑或形态的趋势线时买入,并确保在此“突破”发生后不久成交量高于近期趋势。永远不要在超过趋势线的5%后追涨买入。你还应该了解你看重股票的30天移动平均成交量。3. 如果你的股票回撤在趋势线或突破点以下,你要快速卖出。通常止损点应该设置在突破点以下1美元左右。股票越贵,你就要给它更多的回调空间,但止损的金额永远不要超过2美元。有些人使用5%的止损规则,这可能意味着要卖出一只试图突破的股票,它在20分钟或3个小时内就跌破了你的买入价。4. 当股价从突破点上涨15%-20%时,卖出20%-30%的头寸。5. 持有最强股票的时间最长,并快速卖出停止上涨或走势疲软的股票。记住,股票只有在上涨时才是好股票。6. 识别并跟踪强势的股票行业板块,尽量坚持在这些行业中选择个股。7. 在市场大幅上涨一段时间后,你的股票将容易受到抛盘的影响,这种抛售可能会以你难以置信的速度发生。学习设置新的更高的趋势线和学习反转模式来帮你卖出股票。交易者可能会从阅读《日本蜡烛图技术》或阅读托马斯·波考斯基的《股价形态百科全书》的书中受益。8. 记住,股票上涨需要成交量,所以开始了解你股票的成交量情况,然后了解成交量激增时股票的反应,你可以在任何图表上看到这些峰值,成交量是你的股票走势成败的关键。9. 丹·赞格在其社交媒体或个人专栏中提到许多股票的买入点,然而,仅仅因为提到股票的买入点,并不意味着当买入点被触发时就要直接买入。你必须首先查看股票的走势,在买入点被触发时将其与当日成交量相结合,密切关注整体市场环境的情况,然后再考虑是否买入。10. 除非你掌握了市场、图表和你的情绪,否则永远不要去做保证金交易,保证金会把你灭了的。总结在看过了丹·赞格的身世背景后,他的毅力真让人印象深刻。从一个毫无金融知识的小白,一跃成为创下世界交易纪录的超级交易员!可能会有争议说—— 他所挣到的钱都是在超级大牛市挣来的,更多地靠的是运气。可是丹·赞格坚持相信Success = Preparation + Opportunity (成功= 准备+机遇)。说明了机会是只留给有准备的人。如果你说你对交易有兴趣,那你为交易/投资又下了多少苦功夫呢?读了多少本关于投资或交易的书籍?你一天花多少时间分析图表或者研究财报呢?如果你还是一直期望着可以在社交网站上得到一些交易“快餐”类的东西—— 那么是时候要改变你这种心态了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1373,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":301357969068344,"gmtCreate":1714579944804,"gmtModify":1714579946300,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4143405351837190","authorIdStr":"4143405351837190"},"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/301357969068344","repostId":"1122571789","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1102,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":297008651751528,"gmtCreate":1713540724021,"gmtModify":1713540725708,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4143405351837190","authorIdStr":"4143405351837190"},"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/297008651751528","repostId":"2428687655","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":652,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":295922033905696,"gmtCreate":1713276704604,"gmtModify":1713276706742,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4143405351837190","authorIdStr":"4143405351837190"},"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/295922033905696","repostId":"2427827873","repostType":2,"repost":{"id":"2427827873","kind":"news","pubTimestamp":1713275462,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2427827873?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-16 21:51","market":"hk","language":"zh","title":"OpenAI CEO和COO首次合体访谈:GPT-6将成为通用工具,未来AI成本将趋近零","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2427827873","media":"硬AI","summary":"OpenAI CEO称,到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>OpenAI CEO称,到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。</strong></p></blockquote><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5fbbfd0e921eda47222c6db9fe5c7201\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"534\"/></p><p>近日,OpenAI公司CEO Sam Altman和COO Brad Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。这也是OpenAI成立8年多以来,Sam和Brad首次合体进行对外交流。</p><p>采访中,Sam和Brad分享了他们的合作历程,从最初的兴趣和信念开始,共同推动AI技术的发展。Sam强调了深度学习的潜力和规模扩大带来的积极效应,而Brad则从投资的角度讲述了他对OpenAI的信心和对公司未来发展的期待。</p><p>Sam认为,未来,计算成本将持续下降。他们<strong>(OpenAI)可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零</strong>。不过,<strong>他也表示,未来5年,OpenAI最大的瓶颈可能会出现在供应链和计算资源方面。</strong></p><p>Sam同时称,<strong>目前的AI模型还不够聪明</strong>,人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段,但他预见,<strong>到了GPT-6时代,人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。</strong>而到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。</p><p>Brad则表示,企业供应链非常需要AI技术的加持,希望将ChatGPT技术投入到业务流程中,从而实现非常可量化的投资回报率。如今,ChatGPT投入到供应链管理的特定流程中,<strong>可以将特定领域的支出削减20%</strong>。不过,企业采用周期较慢,而ChatGPT企业版仍在缓慢落地中。</p><p>Sam和Brad都同意,失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源,将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>模型对计算能力的巨大需求,并强调了在整个决策过程中,<strong>虽然只有少数几个战略性决策,但要成功实施这些决策,需要做出大量的日常小决策。</strong></p><p>值得一提的是,Sam称,<strong>OpenAI领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段,不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁</strong>。同样,<strong>他们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点</strong>。Sam认为,部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的<strong>。</strong></p><p>以下为“硬AI”整理的访谈全文翻译:</p><p><strong>主持人:准备好了吗?对此我感到非常兴奋,我已经期待了很长时间。这是你们俩第一次一起接受采访吧?</strong></p><p><strong>Sam</strong>:是的。</p><p><strong>主持人:那这次采访将会是非常独特的一次。Sam,七年前是什么让我坚信去做这件事?</strong></p><p><strong>Sam</strong>:我觉得有两个原因。首先,从小我就对人工智能很感兴趣,但是在大学学习的时候,这方面没有什么进展。但后来我们开始做这件事的时候,有两个因素似乎非常重要。第一,深度学习似乎确实有效。第二,随着规模的扩大,效果会更好。当时我们不清楚可预测性有多强,但很明显规模越大越好。这似乎是一件非凡的事情。当时让我们困惑的是,为什么其他人没有看到这一点?为什么其他人没有参与进来?但事实并非如此。所以我们想要去做这件事。</p><p><strong>主持人:可以问问在过去的几年里,当别人都怀疑的时候,是什么让你们坚持下去?坦率地说,很少有人有同样的信心。</strong></p><p><strong>Sam</strong>:这在我们看来似乎是可行的,而且我们一直在取得进步,这不是盲目的信仰,虽然如果你想做一件难事,就需要一定的信心。但对我们来说,做这件事真的很重要,如果我们能做到,它将以某种方式对世界产生巨大的影响,而且它可能会奏效。</p><p>我们拥有持续的数据证明这种方法是有效的。当然,具体细节花了很长时间才弄清楚。你知道,我们一开始并不是做语言模型的。显然,我们知道如果我们能继续做以前认为不可能的事情,那就预示着进步。在很长一段时间里,我们对这种方法和攻击向量有着根本的信念,细节部分则花了很长时间才理清,并且同事们做出了许多 brilliant discoveries(重大发现)。如果我们能做到,毫无疑问人工智能将是一件大事。这很有帮助。就像,它将是非常有价值的。</p><p>我们对这种方法越来越有信心,尽管在一段时间里确实像在丛林或沙漠里迷路了一样。然后,你知道,如果你坚信某件事,而其他人却怀疑它,这会稍微有点儿激励作用。是的,这肯定会有点儿烦人,但也会稍微有点儿激励作用。</p><p><strong>主持人:我的意思是,风投公司可能会持反对意见,但这并不是我们做投资的方式,因为我们是跟随大众的。但我确实想从我们之间的关系开始谈起,因为这是一种非常独特的伙伴关系。再说一次,我们说这是你们俩第一次一起接受采访。Brad,这段合作关系是怎么形成的,你为什么不告诉我呢?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>当然可以。嗯,我和Sam合作了很长时间,我们实际上在YC花了大量时间观察那一批正处于增长阶段的公司,那些都是非常深度的技术项目,比如核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。从投资的角度来看,我当时比较关注这些公司。而OpenAI是我见到的第一家让我觉得很独特的公司,因为它似乎随着时间的推移而变得越来越好,不像是一种非赢即输的二元风险。</p><p>我记得告诉Sam,我认为这家公司与我们当时关注的其它公司不同。随后,我更多地与Greg和Ilia合作,见证了Sam所述系统规模增长带来的性能提升,最初是不可预测的,后来变得可以预测。这种现象我认为非常独特。我想我们从不同的角度看到了相同的事情。从投资视角而言,如果这成立,这将是重要的投资成果,也将对世界产生深远影响。因此,我很早就对此充满信心,并愿意不遗余力地提供帮助。</p><p><strong>主持人:你是否打算全职加入呢?何时决定让这成为未来几十年的使命?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>起初,并没有这样的打算。我主要是帮Sam寻找CFO。</p><p><strong>Sam:</strong>Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。</p><p><strong>Brad:</strong>确实如此。这是我首次在某件事上打败Sam。但我当时正在帮忙招聘。当时没人愿意担任OpenAI的CFO,这家公司当时只是一个规模较小的非营利性研究机构。我询问了约25位人选,结果全数被拒。说实话,<strong>我之所以来这里,是因为25个人中没有一个人愿意</strong>,这让我感到尴尬,所以我说,你知道吗?我为什么不在晚上和周末帮忙呢?然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI,一半的时间在YC。</p><p><strong>主持人:Sam,你什么时候全职加入的?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。</p><p><strong>主持人:好的,Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。</p><p><strong>主持人:这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见,就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方,而世界不知道?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我觉得,良好的合作关系的一个标志就是,我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然,也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为,作为一个团队进行分工,与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。</p><p>Brad擅长很多事情。为了节省时间,我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融,现在他做了一些事情,我想这就像在金融领域,但非常非常不同。我们根本没有生意,或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时,我环顾四周,觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间,然后让Brad去做。他表示:“好的,我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应,但我曾经处理过类似的商业事务,我有能力完成所有的事情。”</p><p>Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战,并在前进的过程中解决问题。然而,我对财务一窍不通,所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广,需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷,从产品到商业模式,再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面,以及它是如何组合在一起的,这就是一家公司。今天,我们在这里参加这个企业销售活动。</p><p>如果你一年前告诉我,我们将会成为一个伟大的组织,我可能会表示怀疑。哦,我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司,我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在,我们已经是一个相当不错的组织了。</p><p><strong>主持人:稍后我们会讨论这个问题,因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是,如果换个角度,你认为Sam的最大优势是什么,而这是很少有人考虑或知道的呢?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>好的,我猜有些人可能知道这一点,但我认为……</p><p>我想说两件事,它们是相互关联的。首先,在任何公司的发展阶段,总有一到三件事是那个时期真正重要的。这些事情会变化,但几乎从来不会有10件真正重要的事情。我认为Sam在专注于这一到三件重要事情上有着难以置信的能力,而这种专注也影响到了我们团队的运作。因为如果我知道他正专注于什么,即使我们可能对这些事情有不同的看法,通常我认为我们是一致的。但是,如果我们至少能在这些事情上达成一致,它们可能不是正确的全球性押注,但在当时看起来是正确的,这有助于我将其转化为我正致力于建立的团队,无论我们想要更注重企业,还是我们真的想改变我们对研究的押注,或者我们实际上想更多地押注于一件事而不是另一件,哪里我们真正需要做对的地方,这有助于我们非常快速地前进。我认为这是在规模扩大的同时保持速度的关键,这是大多数公司在事情的数量和感知到的重要事物的数量增加时开始丧失的。</p><p>第二件事就是长期未来的导向。你会有这样一种想法,你正在追逐一个非常遥远的目标,并且这个过程中,辩解哪一到三件事是最重要的,其实就是尝试弄清楚哪一到三件事是最快把我们带到那个点的方式。Sam对那个未来世界有着狂热的专注。我的工作只是填补其中的一切。</p><p><strong>主持人:现在,对你来说最重要的一两件事是什么?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>世界上有很多AI组织可以复制其他人的工作。一旦你知道某事是可能的,就知道它的大概样子,一旦你知道人们想要它,那就不太难了。哦,这有点难。真正难的是首次尝试做新事物,并且持续多年,如果幸运的话,持续几十年,建立一个研究机构、产品机构和全公司,将这些东西推向世界。因为我们还在商业模式上创新,所以这种反复创新的文化也非常重要,这样我们不仅是在让GPT 5变得惊人地棒,而且6、7、8等,不论我们将来会怎么称呼它们。我们不会一直这样编号。确保我们能从思考研究人员能把我们带到哪里,这对产品必须走向何方,整个公司必须跟随的思考中得到准备,这是一个大事。</p><p><strong>主持人:影响OpenAI决策创新速度的最大障碍之一是什么?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我认为我们有世界上最好的研究人员和最好的研究文化。如果我们失去其中的任何一个,那将是非常糟糕的。没有足够的计算资源将是非常糟糕的。我想,我们喜欢做酷酷的研究,因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上我们在这里是为了为其他人做有用的事情。如果我们进行了世界上最好的研究,然后我们尽我们所能使其高效,但我们仍然没有足够的计算资源来为地球上每个想要使用它并将要更多使用这些模型的人提供服务,那将是很糟糕的。 所以我想说的第二件事是,考虑如何获得足够的计算资源来满足想要使用这些服务的人们的需求。</p><p><strong>主持人:你是如何考虑回答这个问题的?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>那个我可能不会在镜头前回答,但通过将其视为一个整体系统问题,我对我们将给世界带来的惊喜保持乐观态度。</p><p><strong>主持人:我可以问一下,你们俩如何做决策?你如何确定哪些事情可以委派,哪些事情不能委派?</strong></p><p> </p><p><strong>Brad:</strong>最重要的事情就是达成一致,我们作为执行团队和领导团队花了很多时间在这个方面做决定,有时很明显,有时则不然。所有其他事情都会被分派下去。因此,我每天可能做10个决定,这些决定都不会交给Sam,因为它们并不是最重要的。但如果真是一件最重要的事,我们整个执行团队会花一次会议或者好几次会议来讨论它。</p><p><strong>主持人:你是否同意那种说法,一家公司只需要一年做一两个决定就能成功?还是说你更认同每天做10个决定,所有这些小的渐进式决定最终会使公司取得进步的观点?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我非常认同两者都重要。我喜欢做投资者的一件事是,这份工作实际上是每年做一两个决定,或者十年做一两个决定。顺便说一句,作为运营者的角色绝对不是我的本能,这不是我在这个世界上的自然位置,但为了稍微做得更好,我学到的一件事是,确实,只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次,而不是每年一两次,但也不是那么多,也不是很大,就像这里是什么决定一样。但是,关于如何做决定,有很多。</p><p>我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是,在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后,为了使这一决定成功,我们必须在整个过程中做出10000个小决定。</p><p><strong>主持人:你为什么认为自己不是一个运营者?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>老实说,我不是。我非常开心地做投资者。对我来说,这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且,我有点喜欢,人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说,这是一个很好的权衡。但是,是的,毫不谦虚地说,我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事,是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而,这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时,听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。</p><p><strong>Brad:</strong>是的,我绝对同意。</p><p><strong>主持人:我想问一下,我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面,我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况?我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然,尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>说实话,我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯,这是我能想到的最无聊的问题。</p><p><strong>主持人:真的吗?为什么无聊?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>你只需要坚信一点,那就是计算的成本将持续降低,而随着模型性能的不断提升,人工智能的价值也将持续攀升。这个等式其实相当直观,解决起来并不复杂。当然,也存在出错的可能性,比如如果计算成本因为某些原因未能如预期般下降,或者因为供需失衡、计划不当等因素导致计算能力变得异常昂贵,那么情况就会有所不同。但我认为我们可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零,这对世界上大多数领域而言都将是一个惊人的转变。不是所有事物都会因此受到负面影响,但我相信AI的成本即将变得非常低廉。</p><p><strong>主持人:开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>世界将会有开源模型的一席之地。有些人想要这些模型,有些人想要托管服务,还有些人两者都用。我认为这些细节虽然有趣,但忽略了更大的图景:我们正处于一场真正的、相当大的技术革命之中,智能正在从一种非常有限的东西转变。过去,只有聪明人才拥有智能,如果你想做一些需要高智商的事情,就需要很多聪明人合作。例如,创建一个像OpenAI这样的东西,你需要大量聪明的人,非常多。试想一下整个体系,不仅是OpenAI的员工,还有制造芯片、建造数据中心等等的人,最终每个人都将能够获得丰富且廉价的智能来做一些惊人的事情。</p><p><strong>主持人:我们是否高估了一年的应用速度而低估了人们未来的意愿?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>这很有可能。因为我认为这实际上是对技术普遍应用方式的深刻洞察。无论某样东西有多神奇,社会惯性都是一个大问题。只有非常棒的东西才会被广泛采用,但这个过程需要时间。所以,对于酷炫的新事物,人们总是一开始期待很高,然后过个几年热情就减退了。因此,我可能确实高估了应用速度。我认为期望和现实之间会很快发生逆转。</p><p><strong>Brad:</strong>目前人们的期望值非常高,但现实仍然很糟糕。老实说,这些模型并没有那么好。但我认为一旦人们接触到现在的模型,他们的期望值就会迅速下降。然后,这些模型也会很快变得非常出色,你会看到期望和现实的逆转,人们的期望值突然需要追赶上现实的提升速度。</p><p><strong>主持人:你提到了模型的实际质量可能并不像预期那么好,以及期望和现实之间的差距。另一个有趣的问题可能有点无聊,但它就是模型的商品化。以前从未见过像这样,上周Mistral还被热捧,然后又出现了其他的一些东西,媒体上总是报道新晋玩家的崛起,感觉每周都在变化。这是否意味着模型正在变成一种商品?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我记得,在美国曾经有过100多家汽车公司,或者至少接近这个数字。如果你去看当时的一些旧媒体报道,就会看到类似“现在出现了更好的汽车”、“现在出现了更好的汽车”这样的说法。我认为大多数新兴行业都会经历同样的过程。我觉得这没关系,甚至可能是件好事,但我并不认为这才是持久的价值所在。</p><p>最终会有一场洗牌,只会剩下少数几家提供商,大概十几家左右,大规模地提供模型。这将是一项非常复杂、非常昂贵的工程。我希望我们所有人能继续互相竞争,使模型变得更好、更便宜、更快,并在某种意义上实现商品化。</p><p>长期差异化不会存在于基础模型上,就像智能只是物质的一种新兴属性一样。长期的差异化将在于最适合你的模型,它拥有你的整个生活背景,并与你想做的所有其他事情无缝集成。但就目前而言,进步的曲线如此陡峭,我们最应该关注的就是不断改进基础模型。</p><p><strong>主持人:你提到了你做投资人的经历,Brad今天也接触了很多全球大型企业。作为一个投资者,我看到了很多AI公司,但我没有投资过任何应用型AI公司。因为老实说,我看到OpenAI自己推出了一些产品,感觉杀死了整个行业。</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我认为现在关于人工智能的发展有两个策略。一种策略是假设模型性能不会提升,然后在此基础上构建各种附加功能。另一种策略则是假设像OpenAI这样的人工智能研究机构会持续快速迭代,模型也会不断进步。在我看来,全球95%的<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>都应该采用后一种策略,但遗憾的是,许多创业公司却采用了前一种策略。当我们不断改进模型及其工具时,就会有可能让那些采用前一种策略的公司面临挑战,这就是 “OpenAI杀死我的创业公司” 这个想法的由来。不过,也有许多创业公司可以从GPT-5性能的大幅提升中获益。如果你押注人工智能的进步并将之作为投资逻辑,那么大多数情况下你都会取得成功。</p><p><strong>主持人:对于投资者来说,该如何识别哪些公司不会被淘汰,哪些公司可能会被淘汰?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>我们可以询问这些公司是否对模型性能提升100倍感到兴奋。通常,那些经常跟我们说想要下一个模型、询问新模型的发布时间并希望成为第一个尝鲜的公司,就属于可以从中获益的类型。还有一些公司则从未对此表示过兴趣。我认为,一个非常好的判断标准是,如果一家公司能清晰地阐述出更强大的人工智能将如何加速其产品的开发,那么他们就属于可以从中获益的类型。</p><p><strong>主持人:那么Klarna就是一个例子吗?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>Klarna就是一个很好的例子。对于Klarna公司来说,如果下一个模型像我们预期的那样出色,他们将取得巨大的收益。就拿医疗顾问这个例子来说,目前的人工智能模型虽然还存在一些不足,但在某些方面仍然非常有用。如果模型能在这些方面取得更大进步,那么Klarna公司就可以拓展更多业务。他们可能会对我们施加压力,要求我们更快地改进模型,以便挽救更多生命,让以前无法获得医疗服务的人也能得到一些帮助。</p><p><strong>主持人:之前我列了一些问题,但后来意识到这些问题并不理想。现在我要谈论一下模型改进的速率。这个速率是线性的吗?还是会遇到瓶颈期?现在模型的改进速度明显在加快,那么这种速度在未来会如何发展呢?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>从外部来看,模型的改进速度似乎是跳跃式的。这表明我们在一个核心信念上做得还不够好。我们认为迭代式地发布模型非常重要,避免在实验室里秘密研发通用人工智能 (AGI)。最糟糕的情况是,经过几十年的努力,我们突然发布一个通用人工智能,让全世界措手不及。对我们来说,更好的做法是将模型发布到世界,让人们有时间思考、做出反应,并逐步提高社会对人工智能的参与度。</p><p>我认为,我们做过的最重要的决定之一就是将像ChatGPT这样的模型发布到世界,让全世界都认真对待高级人工智能。我们以前尝试过谈论这个话题,但收效甚微。而推出ChatGPT确实取得了成效。</p><p>不过,当我展望未来模型时,我认为我们低估了它们的潜力。因为我们已经习惯了这些模型,看着它们一点点地改进。我们低估了即使采用迭代式发布的前瞻策略,这些模型的一些能力也会变得多么强大。因此,在构思下一个模型时,我们正在努力让发布过程更加平滑,使外部世界感受到的平滑度更接近我们内部的感受。</p><p><strong>主持人:随着公司规模的扩大,你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展?你看,Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章,他受到了强烈的反对,不得不撤回它。Bard也做了他们的事情,他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大,发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移,这种迭代部署是否仍然可能?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>设置正确的预期很重要,我认为只要预期得当,迭代式发布仍然可行。</p><p><strong>Brad:</strong>是的,我同意这一点。我们也会学到很多东西。例如,当我们发布“奏鸣曲”时,我们从创意界、媒体和业界得到了大量反馈。我们现在开始将这些反馈纳入考量,并将其融入我们针对这一特定模式的研究路线图。因此,从某种意义上说,我们一开始会将期望值设定得很低,只是尝试学习,倾听外界的声音,然后尽最大可能地吸纳这些建议。这样,等到我们真正想要分享某个产品时,它才会让人觉得实用,并且人们会自然而然地熟悉它,甚至感觉它好像是专门为他们打造的。我认为这将成为我们的一种运营模式,它将是一种真正迭代的模式,与世界的合作开发将比人们想象的更加紧密。</p><p><strong>主持人:最后我想谈论一下产品上市 (GTM) 策略。你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症,特别是某些医学问题,充满了热情……</strong></p><p><strong>Sam:</strong>更准确地说,我渴望人工智能能够提供帮助。它或许无法完全解决癌症问题,但可以大幅提高科学进步的速率,而攻克癌症就是一个很好的例子。我确实认为科学非常棒,这肯定有一部分出于个人的兴奋之情。但我真诚地相信,科学进步是社会进步、经济增长和所有人生活质量提升方面最重要的一环。如果人工智能能帮助人们显著加快科学进步的步伐,我相信它一定会取得巨大的成功。</p><p><strong>主持人:你认为实现这一目标的最大障碍是什么?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我认为最大的障碍在于模型不够智能。这听起来似乎有点令人沮丧,像是信息量不足的敷衍回答,但我觉得这才是最根本的原因。只要模型足够智能,其他问题都会迎刃而解。我们将需要找到各种方法将这些工具整合到人们的工作流程中。当然,模型在不同领域的能力也将发挥重要作用。但从宏观的角度来看,使用GPT-2进行科学研究曾被认为是一个相当不切实际的想法。而如今,虽然人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段,但我可以预见,到了GPT-6时代,人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。</p><p><strong>主持人:现在可以谈论公司发展方面的内容了吗?我认为这非常重要。从历史上来看,OpenAI的公司发展规模可以说是史无前例的,尤其是考虑到收入增长的速度。Brad,你一直是其中的佼佼者。这是一个不太好的问题,但是,到目前为止,OpenAI是如何实现足够好的发展规模的呢?成功的秘诀是什么,以及为什么一切看起来都没有崩溃?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>事情并不总是那么顺利,但我很感谢你认为至少从表面上看,OpenAI 并没有乱成一团。当时推出Chat GPT的时候,正是一个契机,人们第一次真正体验到了这项技术的人性化一面。我们一直听到人们分享各种各样的使用体验,这些故事的多样性让我们感到非常惊讶。例如,有时你会听到一家公司的研究科学家谈论这个工具如何提高了他们的工作效率,然后又会听到一个 XYZ 初创公司的软件工程师说这个工具可以帮助他写代码。甚至还有新手父母说,他们每天都会向这个工具询问80个问题,帮助他们理解如何照顾婴儿。同一个工具竟然能支持如此丰富的使用场景,而且我认为它易于上手,这肯定会对人们的接受程度和使用方式产生重大影响。当然,这也会带来商业上的影响,但我们仍然专注于在这一领域不断努力。</p><p>B2B业务显然和面向个人的业务节奏不同,企业采用新技术往往需要更长的周期。我们在开发者方面取得了巨大成功。我们一直都以打造全球顶尖的人工智能开发者平台为荣。现在,企业用户成为了我们的新关注点。因此,针对企业用户开发产品将是一个需要更多流程和时间点的过程,但我们对此感到兴奋。</p><p><strong>主持人:我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入,这是否不好?OpenAI是发展最快的公司吗?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>可能吧。</p><p><strong>主持人:那么,每个人都必须加入我们的使命吗?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>如果人才只是因为OpenAI是最热门、发展最快的公司就想加入,那并不是件好事。每个人都应该认同我们的使命才对。我们总是强调使命,但仅仅强调使命就足够了吗?我确实看到过一些科技公司仅仅因为成为热门雇主而吸引人才,但这种做法通常会带来负面影响。正如你所说,使命感并不需要在所有情况下都100%真实。不过,那些失去使命导向,被雇佣兵文化主导的公司往往会为此感到后悔。</p><p><strong>主持人:你投资了一些杰出的创始者,其中有没有哪些人是你学习榜样、塑造了你关于建设公司的想法的呢?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我非常幸运能与我这一代许多优秀的创始人合作,并见证他们取得成功。我也很高兴他们现在愿意花时间帮助我。</p><p><strong>主持人:可以冒昧地追问一下吗?有没有那么一两位特别让你印象深刻的创始人,你从他们身上学到了什么?</strong></p><p>Sam:Chessie在过去的一年半里对我提供了很多帮助,他擅长许多我并不擅长的领域,迫使我快速学习如何思考产品、讨论产品以及如何打造优秀的产品。他真的是个特别的人。</p><p>Carlson兄弟也很棒。每次和他们交谈,我都会学到一些前所未有的深刻见解,这些都是非线性的思考方式。我投资了很多公司,所以认识很多杰出的创始人,我非常感激他们愿意在不同方面提供帮助。就像我试图从不同的投资者身上学习一样,向不同的创始人学习也是一种很棒的策略。</p><p><strong>主持人:可以回到关于用户使用方面的话题吗?你提到了消费者、父母、科学研究人员等各种各样的用户群体。你们还与一些全球知名的大型企业建立了令人赞叹的合作关系。在企业级应用方面,您认为有哪些关于企业采用人工智能的最重要心得体会,以及大型企业是如何思考、接近和采用人工智能技术的?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>我认为最大的心得体会是,企业天生就有一种强烈的愿望,那就是将这项技术直接投入到业务流程中,以期获得可量化的投资回报率 (ROI)。</p><p><strong>主持人:听起来很棒。</strong></p><p><strong>Brad:</strong> 我管理我的供应链,每年花费X,我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中,并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里,很乐意帮助您思考这个问题。</p><p>不过,我认为人们严重低估了仅仅让员工能够使用这项技术所带来的重要性和回报。虽然你无法确切地量化这种工作方式的效益,但例如,原本需要花费两天才能完成的工作现在只需要两分钟,这样一来,员工就腾出更多时间去做其他 85 件日常工作。这并不会直接体现在企业衡量投资回报率的方式中。但是,想象一下,如果这种情况在10000名或100000名员工身上发生,会带来怎样的影响?</p><p><strong>主持人:我们该如何向企业解释这一点?你说得对,这不像预算明细那样一目了然,例如,我们节省了X美元。</strong></p><p><strong>Brad:</strong>是的,要展示节省出来的时间确实比较困难。一方面,这确实需要时间来证明。ChatGPT作为商用产品还非常新。我们去年8月或9月左右才发布了企业版,而自助服务产品 (SRF) 则是在今年早些时候发布的。因此,上市时间几乎为零,而企业采用新技术往往需要更长的周期。所以我认为,部分原因在于需要时间,另一部分原因在于员工会期望使用这些工具。此外,未来你将开始雇佣习惯于使用这些工具的人才,他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此,我认为随着时间的推移,我们会开始看到这种转变。但是,我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解,这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。</p><p><strong>主持人:你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>是的,关于如何使用人工智能,如何整合人工智能,他们应该考虑的问题。许多公司认为这是一项静态技术。许多公司认为 GPT-4 是他们能获得的最好的模型。这可以理解。因为他们以往采用的每项技术都相对静态。例如,想想 2009 年的 iPhone 和今天的手机,它们本质上是相同的,只是外形略有变化,速度更快,分辨率更高,但技术本身并没有太大变化。云计算的应用开发也差不多是这样。因此,现在他们被赋予了这项新技术,他们认为这就是全部了。我认为他们没有充分考虑技术更新的速度,以及如何看待下一波技术浪潮和后继浪潮,还有如何思考实施这些技术来适应这种变化速度。</p><p><strong>主持人:你们公司显然适应了这种变化速度。欧洲公司在你们如此快速变化的情况下,其行动速度往往赶不上。因为他们习惯了现有的工作流程和程序,然后你们进行更新换代,他们就会措手不及,对吧?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>是的,这确实很难。这就是我们的工作难点所在,不是吗?我认为公司想要快速发展,但当你的规模达到10万倍或20万倍时,要做到这一点就非常困难。因此,这将是未来几年我们面临的最大挑战。</p><p><strong>主持人:Sam提到了研究和文化以及在建立销售团队的时候两者间的平衡,因为产品和销售的职能和文化很难有效融合。您认为这种平衡面临的挑战有哪些?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方,因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为,我们非常善于听从对方的意见,根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为,我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识,而Brad和许多人却不会这样认为。</p><p>当然,这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是,这是你能获得的最重要的奖励信号,可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处?这才是最重要的。但我们也知道,为了销售更多产品,我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量,我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上,我们之间从未有过任何分歧,这一点至关重要。</p><p><strong>主持人:有趣的是,你提到了来自Meta的Alex Schultz,他以前非常擅长增长,但现在在OpenAI之后,他的增长思维发生了怎样的变化?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>Alex Schultz的确是一位增长方面的天才。他可以滔滔不绝地讨论用户留存曲线和各种指标,他非常懂得这些方面的诀窍。我认为通常情况下,你从失败中学到的东西并不多,成功才是更好的老师。然而,那种打破所有规则的极端成功案例其实也学不到太多东西。ChatGPT的成功是一种罕见的科技革命,并不是什么可以操作的建议。因此,如果我想要学习增长之道,我可能无法向Alex Schultz请教了。</p><p><strong>主持人:你为什么说从失败中学不到东西呢?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我一直认为可以从失败中学到教训,例如哪些做法应该避免。至少根据我自己的经历,我失败过很多次,也成功过几次,而从成功的案例中学到的东西要多得多。</p><p><strong>主持人:你从成功中学到的最大教训是什么?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>有很多,比如招聘员工时应该关注哪些方面。现在我更倾向于提拔内部员工担任高级职位,当然,在招聘外部人才时我也会非常谨慎。此外,还要学习如何判断创始人是否优秀,如何判断投资是否成功等等。Krishna Ross的投资业绩非常出色,你可以向他请教如何判断创始人是否优秀。</p><p>我肯定会考虑那些显而易见的因素,还有一些其他因素也会考虑进去。例如,我更看重创始人追求的目标是否宏大,如果成功的话影响会很大。这比人们想象的更重要,因为真正的大赢家往往可遇不可求。宁可十次投资中有九次失败,第十次取得巨大成功,也不要追求七次小赢的平庸。优秀的创始人应该能够不断产出新点子,并且具备快速迭代的能力。当然,聪明、坚韧等素质也很重要。优秀的沟通能力也是我非常看重的一点。</p><p><strong>主持人:好的。我搞砸了很多,我错过了很多伟大的公司,我搞砸了,恕我直言,特别是在种子期或我倾向于投资的地方,他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。</strong></p><p><strong>Sam:</strong>作为一家公司的领导者,你需要向团队解释公司的发展方向和目标,你需要招募人才并让他们信服和你一起工作,你需要向客户推销产品并让他们愿意尝试。在某些时候,你还需要面对更广泛的受众进行演讲。我并不是说一定要能言善辩,也许我一辈子都做不到这一点,但是日常工作中能够清晰地解释你在做什么、为什么重要以及如何让别人帮助你,这一点非常重要。</p><p><strong>主持人:最后一个问题,我们来快速讨论一下招聘问题。你之前提到的一个特点是,你聘用的人似乎有点年纪了。你是更倾向于聘用经验丰富的人才,还是更看重求职者的干劲和拼搏精神?根据您之前提到的招聘情况,我猜测你更倾向于前者。你认为呢?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>至少在我任职的公司,招聘策略的制定上,我会区分团队人员的构成和职责分配。我崇尚团队合作,鼓励每个人都能提出好的想法。实际上,很多优秀的想法往往出乎意料,并非总是来自经验最丰富的人。因此,我的建议是建立一种扁平的团队架构,平等对待每个人的想法,鼓励大家集思广益,共同决策、判断和发挥创意。当然,招聘一些经验丰富的人才也很重要,因为他们可以带来更多的视角和经验。不过,我认为真正能改变公司的新想法往往不是来自这些经验丰富的人才。</p><p><strong>主持人:你同意吗?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我认为有些职位确实需要经验,而有些职位则不需要经验,甚至经验反而会成为劣势。我们领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段,不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。我们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。我没有具体的数据,但估计我们技术团队的平均年龄应该是在30岁出头,而其他一些科技公司可能只有20多岁。我认为部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。</p><p>当然,这方面也存在一些例外。总而言之,我认为无论是有丰富经验的人才还是几乎没有经验的人才,只要是优秀的人才都值得考虑。到目前为止,我们的招聘策略似乎是有效的。这不是一个非此即彼的选择题,而是更应该考虑哪个人才是最合适的人选。</p><p><strong>Brad:</strong>我想补充一点,在某些特定领域,招聘有经验的人才确实非常重要。因为我们所做的事情与以往完全不同,这是一个全新的领域。人们使用、消费、讨论和评价这项技术的方式都与以往截然不同。因此,传统的商业模式手册并不适用于这类新技术,也没有现成的解决方案可以借鉴。至少在我看来,对于这些前沿领域的问题,那些拥有20年工作经验的人不一定能提供更好的解决方案。</p><p><strong>主持人:新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点。</strong></p><p><strong>Sam:</strong>19岁的人才和45岁的人才一样能做出重要贡献,因为这是一个全新的领域,没有既定的经验标准。总的来说,如果你想评估OpenAI的员工,可以看看他们的职位、职责和影响力,然后判断他们是否符合你的预期,即他们应该更有经验还是更少经验。</p><p><strong>主持人:你准备好快速回答了吗?每个问题60秒或更短,让我们开始吧。Sam,在未来12个月和接下来的五年里,OpenAI面临的最大挑战是什么?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>在未来12个月内,最重要的挑战是如何进行最佳的研究,并将最佳的创新成果转化为产品。5年之后,最大的挑战可能是供应链和算力。</p><p><strong>主持人:Brad,如果你能改变主意,过去12个月中最大的挑战是什么?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>我认为企业采用人工智能的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们将打破惯例。人们认为企业在采用新技术方面比较缓慢,但我认为事实并非如此。</p><p><strong>主持人:我们是否拥有大量的实验预算?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>是的,我们确实拥有大量的实验预算,这对我们的工作有很大的帮助。</p><p><strong>主持人:Sam,你今天最关心的全球问题是什么?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我感觉全球的问题变得更为严重,包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键,这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。</p><p><strong>主持人:Brad, OpenAI发展过程中最出乎意料的是什么?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>让我吃惊的是模型的扩展性如此一致。尽管该趋势已经持续了六年,但我仍然对这种现象感到难以置信,即随着模型的增大,性能会可预测地提高。这真是太棒了。</p><p><strong>主持人:Brad,你现在知道的事情,你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>我希望我能理解这项技术实际发挥影响的顺序。例如,创意产业领域对这项技术的重要性超出了我们的预期,而我们之前更关注知识密集型产业或工业领域的应用。我们早期曾做过很多<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>方面的研究,当时我们以为会与机器人公司合作制造机器人,并与游戏公司合作开发智能体,但实际的发展却完全不同。</p><p><strong>主持人:Sam,如果时间允许,你还有哪些想做的事情?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我现在几乎不怎么读书了,以前我读书很多。这是一个让我觉得遗憾的变化。</p><p><strong>主持人:你想腾出更多时间读书吗?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>也许吧,但这可能短期内不会实现。现在这种以牺牲个人生活为代价换取事业发展的方式是可以接受的,我知道这并非长久之计,但还是觉得有些难过。</p><p><strong>主持人:抱歉,这个问题有点深了。见到埃隆的人,你高兴吗?</strong></p><p><strong>Sam:</strong>我很高兴。虽然不能说我享受这个过程,但我确实为取得的进展感到非常自豪。</p><p><strong>主持人:过去一年里你们俩都结婚了,这真是太让人兴奋了。能分享一些你们在如此忙碌的情况下,如何保持浪漫的爱情关系以及幸福的秘诀吗?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>沟通是关键。我仍在学习如何更好地沟通,要有同理心,并且要理解这份工作可能是世界上最辛苦的工作之一。然而,真正为此付出代价的人并不是你,而是你的另一半。</p><p><strong>Sam:</strong>我真的很幸运娶到了克里斯蒂,但他确实为我的工作付出了很多。过去我们的生活很平静,而现在他非常支持我,理解我的工作,他说,你去忙吧,我会在这里等你,我们会有很多时间在一起的。我们仍然会抽出时间约会,但拥有一个支持你的伴侣,不仅仅是支持,还是一个热情的伴侣,这真的很重要。他说,你去做吧,我会想办法让事情顺利进行,我会尽量灵活一些。我真的很感激这一点。</p><p><strong>主持人:Brad,对于 OpenAI,你对它未来10年有什么展望?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>我讨厌做10年的预测。</p><p><strong>主持人:没关系,你可以说5年或20年。</strong></p><p><strong>Brad:</strong>这也没什么区别。我不知道,过了。我知道Sam比我更讨厌它。</p><p><strong>主持人:比如,当你展望10年后,你如何看待那时的世界状况?你对未来的状态感到兴奋吗?</strong></p><p><strong>Brad:</strong>是的,否则我们也不会从事这份工作,至少我不会。</p><p><strong>Sam:</strong>非常兴奋。我希望到那时人们会回首过去,说“天哪,2024 年的人们生活也太原始野蛮了吧!”就像我们现在回首几百年前的人们的生活一样。并不是说我们不感激现在美好的生活,但是,人们会生病,会因疾病过早死亡。并不是每个人都能接受良好的教育。每个人都应该能够按照自己的意愿去做事和支配时间,更不用说未来会出现一些我们现在无法想象的新事物了。当然,未来并非全是好的,也会有一些我们失去的东西。但总而言之,我对一个真正富足的世界感到无比兴奋。</p><p><strong>主持人:非常感谢你们抽出时间来做这次访谈。老实说,能和你们俩面对面交流太棒了!再次感谢你们加入我今天的访谈。</strong></p><p><strong>Sam和Brad:</strong>感谢你的邀请,这太棒了!</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","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\" 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Altman和COO Brad Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。这也是OpenAI成立8年多以来,Sam和Brad首次合体进行对外交流。采访中,Sam和Brad分享了他们的合作历程,从最初的兴趣和信念开始,共同推动AI技术的发展。Sam强调了深度学习的潜力和规模扩大带来的积极效应,而Brad则从投资的角度讲述了他对OpenAI的信心和对公司未来发展的期待。Sam认为,未来,计算成本将持续下降。他们(OpenAI)可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零。不过,他也表示,未来5年,OpenAI最大的瓶颈可能会出现在供应链和计算资源方面。Sam同时称,目前的AI模型还不够聪明,人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段,但他预见,到了GPT-6时代,人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。Brad则表示,企业供应链非常需要AI技术的加持,希望将ChatGPT技术投入到业务流程中,从而实现非常可量化的投资回报率。如今,ChatGPT投入到供应链管理的特定流程中,可以将特定领域的支出削减20%。不过,企业采用周期较慢,而ChatGPT企业版仍在缓慢落地中。Sam和Brad都同意,失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源,将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工智能模型对计算能力的巨大需求,并强调了在整个决策过程中,虽然只有少数几个战略性决策,但要成功实施这些决策,需要做出大量的日常小决策。值得一提的是,Sam称,OpenAI领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段,不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。同样,他们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。Sam认为,部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。以下为“硬AI”整理的访谈全文翻译:主持人:准备好了吗?对此我感到非常兴奋,我已经期待了很长时间。这是你们俩第一次一起接受采访吧?Sam:是的。主持人:那这次采访将会是非常独特的一次。Sam,七年前是什么让我坚信去做这件事?Sam:我觉得有两个原因。首先,从小我就对人工智能很感兴趣,但是在大学学习的时候,这方面没有什么进展。但后来我们开始做这件事的时候,有两个因素似乎非常重要。第一,深度学习似乎确实有效。第二,随着规模的扩大,效果会更好。当时我们不清楚可预测性有多强,但很明显规模越大越好。这似乎是一件非凡的事情。当时让我们困惑的是,为什么其他人没有看到这一点?为什么其他人没有参与进来?但事实并非如此。所以我们想要去做这件事。主持人:可以问问在过去的几年里,当别人都怀疑的时候,是什么让你们坚持下去?坦率地说,很少有人有同样的信心。Sam:这在我们看来似乎是可行的,而且我们一直在取得进步,这不是盲目的信仰,虽然如果你想做一件难事,就需要一定的信心。但对我们来说,做这件事真的很重要,如果我们能做到,它将以某种方式对世界产生巨大的影响,而且它可能会奏效。我们拥有持续的数据证明这种方法是有效的。当然,具体细节花了很长时间才弄清楚。你知道,我们一开始并不是做语言模型的。显然,我们知道如果我们能继续做以前认为不可能的事情,那就预示着进步。在很长一段时间里,我们对这种方法和攻击向量有着根本的信念,细节部分则花了很长时间才理清,并且同事们做出了许多 brilliant discoveries(重大发现)。如果我们能做到,毫无疑问人工智能将是一件大事。这很有帮助。就像,它将是非常有价值的。我们对这种方法越来越有信心,尽管在一段时间里确实像在丛林或沙漠里迷路了一样。然后,你知道,如果你坚信某件事,而其他人却怀疑它,这会稍微有点儿激励作用。是的,这肯定会有点儿烦人,但也会稍微有点儿激励作用。主持人:我的意思是,风投公司可能会持反对意见,但这并不是我们做投资的方式,因为我们是跟随大众的。但我确实想从我们之间的关系开始谈起,因为这是一种非常独特的伙伴关系。再说一次,我们说这是你们俩第一次一起接受采访。Brad,这段合作关系是怎么形成的,你为什么不告诉我呢?Brad:当然可以。嗯,我和Sam合作了很长时间,我们实际上在YC花了大量时间观察那一批正处于增长阶段的公司,那些都是非常深度的技术项目,比如核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。从投资的角度来看,我当时比较关注这些公司。而OpenAI是我见到的第一家让我觉得很独特的公司,因为它似乎随着时间的推移而变得越来越好,不像是一种非赢即输的二元风险。我记得告诉Sam,我认为这家公司与我们当时关注的其它公司不同。随后,我更多地与Greg和Ilia合作,见证了Sam所述系统规模增长带来的性能提升,最初是不可预测的,后来变得可以预测。这种现象我认为非常独特。我想我们从不同的角度看到了相同的事情。从投资视角而言,如果这成立,这将是重要的投资成果,也将对世界产生深远影响。因此,我很早就对此充满信心,并愿意不遗余力地提供帮助。主持人:你是否打算全职加入呢?何时决定让这成为未来几十年的使命?Brad:起初,并没有这样的打算。我主要是帮Sam寻找CFO。Sam:Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。Brad:确实如此。这是我首次在某件事上打败Sam。但我当时正在帮忙招聘。当时没人愿意担任OpenAI的CFO,这家公司当时只是一个规模较小的非营利性研究机构。我询问了约25位人选,结果全数被拒。说实话,我之所以来这里,是因为25个人中没有一个人愿意,这让我感到尴尬,所以我说,你知道吗?我为什么不在晚上和周末帮忙呢?然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI,一半的时间在YC。主持人:Sam,你什么时候全职加入的?Sam:我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。主持人:好的,Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。Sam:我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。主持人:这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见,就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方,而世界不知道?Sam:我觉得,良好的合作关系的一个标志就是,我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然,也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为,作为一个团队进行分工,与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。Brad擅长很多事情。为了节省时间,我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融,现在他做了一些事情,我想这就像在金融领域,但非常非常不同。我们根本没有生意,或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时,我环顾四周,觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间,然后让Brad去做。他表示:“好的,我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应,但我曾经处理过类似的商业事务,我有能力完成所有的事情。”Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战,并在前进的过程中解决问题。然而,我对财务一窍不通,所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广,需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷,从产品到商业模式,再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面,以及它是如何组合在一起的,这就是一家公司。今天,我们在这里参加这个企业销售活动。如果你一年前告诉我,我们将会成为一个伟大的组织,我可能会表示怀疑。哦,我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司,我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在,我们已经是一个相当不错的组织了。主持人:稍后我们会讨论这个问题,因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是,如果换个角度,你认为Sam的最大优势是什么,而这是很少有人考虑或知道的呢?Brad:好的,我猜有些人可能知道这一点,但我认为……我想说两件事,它们是相互关联的。首先,在任何公司的发展阶段,总有一到三件事是那个时期真正重要的。这些事情会变化,但几乎从来不会有10件真正重要的事情。我认为Sam在专注于这一到三件重要事情上有着难以置信的能力,而这种专注也影响到了我们团队的运作。因为如果我知道他正专注于什么,即使我们可能对这些事情有不同的看法,通常我认为我们是一致的。但是,如果我们至少能在这些事情上达成一致,它们可能不是正确的全球性押注,但在当时看起来是正确的,这有助于我将其转化为我正致力于建立的团队,无论我们想要更注重企业,还是我们真的想改变我们对研究的押注,或者我们实际上想更多地押注于一件事而不是另一件,哪里我们真正需要做对的地方,这有助于我们非常快速地前进。我认为这是在规模扩大的同时保持速度的关键,这是大多数公司在事情的数量和感知到的重要事物的数量增加时开始丧失的。第二件事就是长期未来的导向。你会有这样一种想法,你正在追逐一个非常遥远的目标,并且这个过程中,辩解哪一到三件事是最重要的,其实就是尝试弄清楚哪一到三件事是最快把我们带到那个点的方式。Sam对那个未来世界有着狂热的专注。我的工作只是填补其中的一切。主持人:现在,对你来说最重要的一两件事是什么?Sam:世界上有很多AI组织可以复制其他人的工作。一旦你知道某事是可能的,就知道它的大概样子,一旦你知道人们想要它,那就不太难了。哦,这有点难。真正难的是首次尝试做新事物,并且持续多年,如果幸运的话,持续几十年,建立一个研究机构、产品机构和全公司,将这些东西推向世界。因为我们还在商业模式上创新,所以这种反复创新的文化也非常重要,这样我们不仅是在让GPT 5变得惊人地棒,而且6、7、8等,不论我们将来会怎么称呼它们。我们不会一直这样编号。确保我们能从思考研究人员能把我们带到哪里,这对产品必须走向何方,整个公司必须跟随的思考中得到准备,这是一个大事。主持人:影响OpenAI决策创新速度的最大障碍之一是什么?Sam:我认为我们有世界上最好的研究人员和最好的研究文化。如果我们失去其中的任何一个,那将是非常糟糕的。没有足够的计算资源将是非常糟糕的。我想,我们喜欢做酷酷的研究,因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上我们在这里是为了为其他人做有用的事情。如果我们进行了世界上最好的研究,然后我们尽我们所能使其高效,但我们仍然没有足够的计算资源来为地球上每个想要使用它并将要更多使用这些模型的人提供服务,那将是很糟糕的。 所以我想说的第二件事是,考虑如何获得足够的计算资源来满足想要使用这些服务的人们的需求。主持人:你是如何考虑回答这个问题的?Sam:那个我可能不会在镜头前回答,但通过将其视为一个整体系统问题,我对我们将给世界带来的惊喜保持乐观态度。主持人:我可以问一下,你们俩如何做决策?你如何确定哪些事情可以委派,哪些事情不能委派? Brad:最重要的事情就是达成一致,我们作为执行团队和领导团队花了很多时间在这个方面做决定,有时很明显,有时则不然。所有其他事情都会被分派下去。因此,我每天可能做10个决定,这些决定都不会交给Sam,因为它们并不是最重要的。但如果真是一件最重要的事,我们整个执行团队会花一次会议或者好几次会议来讨论它。主持人:你是否同意那种说法,一家公司只需要一年做一两个决定就能成功?还是说你更认同每天做10个决定,所有这些小的渐进式决定最终会使公司取得进步的观点?Sam:我非常认同两者都重要。我喜欢做投资者的一件事是,这份工作实际上是每年做一两个决定,或者十年做一两个决定。顺便说一句,作为运营者的角色绝对不是我的本能,这不是我在这个世界上的自然位置,但为了稍微做得更好,我学到的一件事是,确实,只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次,而不是每年一两次,但也不是那么多,也不是很大,就像这里是什么决定一样。但是,关于如何做决定,有很多。我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是,在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后,为了使这一决定成功,我们必须在整个过程中做出10000个小决定。主持人:你为什么认为自己不是一个运营者?Sam:老实说,我不是。我非常开心地做投资者。对我来说,这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且,我有点喜欢,人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说,这是一个很好的权衡。但是,是的,毫不谦虚地说,我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事,是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而,这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时,听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。Brad:是的,我绝对同意。主持人:我想问一下,我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面,我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况?我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然,尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题?Sam:说实话,我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯,这是我能想到的最无聊的问题。主持人:真的吗?为什么无聊?Sam:你只需要坚信一点,那就是计算的成本将持续降低,而随着模型性能的不断提升,人工智能的价值也将持续攀升。这个等式其实相当直观,解决起来并不复杂。当然,也存在出错的可能性,比如如果计算成本因为某些原因未能如预期般下降,或者因为供需失衡、计划不当等因素导致计算能力变得异常昂贵,那么情况就会有所不同。但我认为我们可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零,这对世界上大多数领域而言都将是一个惊人的转变。不是所有事物都会因此受到负面影响,但我相信AI的成本即将变得非常低廉。主持人:开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点?Sam:世界将会有开源模型的一席之地。有些人想要这些模型,有些人想要托管服务,还有些人两者都用。我认为这些细节虽然有趣,但忽略了更大的图景:我们正处于一场真正的、相当大的技术革命之中,智能正在从一种非常有限的东西转变。过去,只有聪明人才拥有智能,如果你想做一些需要高智商的事情,就需要很多聪明人合作。例如,创建一个像OpenAI这样的东西,你需要大量聪明的人,非常多。试想一下整个体系,不仅是OpenAI的员工,还有制造芯片、建造数据中心等等的人,最终每个人都将能够获得丰富且廉价的智能来做一些惊人的事情。主持人:我们是否高估了一年的应用速度而低估了人们未来的意愿?Sam:这很有可能。因为我认为这实际上是对技术普遍应用方式的深刻洞察。无论某样东西有多神奇,社会惯性都是一个大问题。只有非常棒的东西才会被广泛采用,但这个过程需要时间。所以,对于酷炫的新事物,人们总是一开始期待很高,然后过个几年热情就减退了。因此,我可能确实高估了应用速度。我认为期望和现实之间会很快发生逆转。Brad:目前人们的期望值非常高,但现实仍然很糟糕。老实说,这些模型并没有那么好。但我认为一旦人们接触到现在的模型,他们的期望值就会迅速下降。然后,这些模型也会很快变得非常出色,你会看到期望和现实的逆转,人们的期望值突然需要追赶上现实的提升速度。主持人:你提到了模型的实际质量可能并不像预期那么好,以及期望和现实之间的差距。另一个有趣的问题可能有点无聊,但它就是模型的商品化。以前从未见过像这样,上周Mistral还被热捧,然后又出现了其他的一些东西,媒体上总是报道新晋玩家的崛起,感觉每周都在变化。这是否意味着模型正在变成一种商品?Sam:我记得,在美国曾经有过100多家汽车公司,或者至少接近这个数字。如果你去看当时的一些旧媒体报道,就会看到类似“现在出现了更好的汽车”、“现在出现了更好的汽车”这样的说法。我认为大多数新兴行业都会经历同样的过程。我觉得这没关系,甚至可能是件好事,但我并不认为这才是持久的价值所在。最终会有一场洗牌,只会剩下少数几家提供商,大概十几家左右,大规模地提供模型。这将是一项非常复杂、非常昂贵的工程。我希望我们所有人能继续互相竞争,使模型变得更好、更便宜、更快,并在某种意义上实现商品化。长期差异化不会存在于基础模型上,就像智能只是物质的一种新兴属性一样。长期的差异化将在于最适合你的模型,它拥有你的整个生活背景,并与你想做的所有其他事情无缝集成。但就目前而言,进步的曲线如此陡峭,我们最应该关注的就是不断改进基础模型。主持人:你提到了你做投资人的经历,Brad今天也接触了很多全球大型企业。作为一个投资者,我看到了很多AI公司,但我没有投资过任何应用型AI公司。因为老实说,我看到OpenAI自己推出了一些产品,感觉杀死了整个行业。Sam:我认为现在关于人工智能的发展有两个策略。一种策略是假设模型性能不会提升,然后在此基础上构建各种附加功能。另一种策略则是假设像OpenAI这样的人工智能研究机构会持续快速迭代,模型也会不断进步。在我看来,全球95%的创业公司都应该采用后一种策略,但遗憾的是,许多创业公司却采用了前一种策略。当我们不断改进模型及其工具时,就会有可能让那些采用前一种策略的公司面临挑战,这就是 “OpenAI杀死我的创业公司” 这个想法的由来。不过,也有许多创业公司可以从GPT-5性能的大幅提升中获益。如果你押注人工智能的进步并将之作为投资逻辑,那么大多数情况下你都会取得成功。主持人:对于投资者来说,该如何识别哪些公司不会被淘汰,哪些公司可能会被淘汰?Brad:我们可以询问这些公司是否对模型性能提升100倍感到兴奋。通常,那些经常跟我们说想要下一个模型、询问新模型的发布时间并希望成为第一个尝鲜的公司,就属于可以从中获益的类型。还有一些公司则从未对此表示过兴趣。我认为,一个非常好的判断标准是,如果一家公司能清晰地阐述出更强大的人工智能将如何加速其产品的开发,那么他们就属于可以从中获益的类型。主持人:那么Klarna就是一个例子吗?Sam:Klarna就是一个很好的例子。对于Klarna公司来说,如果下一个模型像我们预期的那样出色,他们将取得巨大的收益。就拿医疗顾问这个例子来说,目前的人工智能模型虽然还存在一些不足,但在某些方面仍然非常有用。如果模型能在这些方面取得更大进步,那么Klarna公司就可以拓展更多业务。他们可能会对我们施加压力,要求我们更快地改进模型,以便挽救更多生命,让以前无法获得医疗服务的人也能得到一些帮助。主持人:之前我列了一些问题,但后来意识到这些问题并不理想。现在我要谈论一下模型改进的速率。这个速率是线性的吗?还是会遇到瓶颈期?现在模型的改进速度明显在加快,那么这种速度在未来会如何发展呢?Sam:从外部来看,模型的改进速度似乎是跳跃式的。这表明我们在一个核心信念上做得还不够好。我们认为迭代式地发布模型非常重要,避免在实验室里秘密研发通用人工智能 (AGI)。最糟糕的情况是,经过几十年的努力,我们突然发布一个通用人工智能,让全世界措手不及。对我们来说,更好的做法是将模型发布到世界,让人们有时间思考、做出反应,并逐步提高社会对人工智能的参与度。我认为,我们做过的最重要的决定之一就是将像ChatGPT这样的模型发布到世界,让全世界都认真对待高级人工智能。我们以前尝试过谈论这个话题,但收效甚微。而推出ChatGPT确实取得了成效。不过,当我展望未来模型时,我认为我们低估了它们的潜力。因为我们已经习惯了这些模型,看着它们一点点地改进。我们低估了即使采用迭代式发布的前瞻策略,这些模型的一些能力也会变得多么强大。因此,在构思下一个模型时,我们正在努力让发布过程更加平滑,使外部世界感受到的平滑度更接近我们内部的感受。主持人:随着公司规模的扩大,你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展?你看,Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章,他受到了强烈的反对,不得不撤回它。Bard也做了他们的事情,他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大,发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移,这种迭代部署是否仍然可能?Sam:设置正确的预期很重要,我认为只要预期得当,迭代式发布仍然可行。Brad:是的,我同意这一点。我们也会学到很多东西。例如,当我们发布“奏鸣曲”时,我们从创意界、媒体和业界得到了大量反馈。我们现在开始将这些反馈纳入考量,并将其融入我们针对这一特定模式的研究路线图。因此,从某种意义上说,我们一开始会将期望值设定得很低,只是尝试学习,倾听外界的声音,然后尽最大可能地吸纳这些建议。这样,等到我们真正想要分享某个产品时,它才会让人觉得实用,并且人们会自然而然地熟悉它,甚至感觉它好像是专门为他们打造的。我认为这将成为我们的一种运营模式,它将是一种真正迭代的模式,与世界的合作开发将比人们想象的更加紧密。主持人:最后我想谈论一下产品上市 (GTM) 策略。你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症,特别是某些医学问题,充满了热情……Sam:更准确地说,我渴望人工智能能够提供帮助。它或许无法完全解决癌症问题,但可以大幅提高科学进步的速率,而攻克癌症就是一个很好的例子。我确实认为科学非常棒,这肯定有一部分出于个人的兴奋之情。但我真诚地相信,科学进步是社会进步、经济增长和所有人生活质量提升方面最重要的一环。如果人工智能能帮助人们显著加快科学进步的步伐,我相信它一定会取得巨大的成功。主持人:你认为实现这一目标的最大障碍是什么?Sam:我认为最大的障碍在于模型不够智能。这听起来似乎有点令人沮丧,像是信息量不足的敷衍回答,但我觉得这才是最根本的原因。只要模型足够智能,其他问题都会迎刃而解。我们将需要找到各种方法将这些工具整合到人们的工作流程中。当然,模型在不同领域的能力也将发挥重要作用。但从宏观的角度来看,使用GPT-2进行科学研究曾被认为是一个相当不切实际的想法。而如今,虽然人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段,但我可以预见,到了GPT-6时代,人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代,或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛,甚至可能超出我们现在的想象。主持人:现在可以谈论公司发展方面的内容了吗?我认为这非常重要。从历史上来看,OpenAI的公司发展规模可以说是史无前例的,尤其是考虑到收入增长的速度。Brad,你一直是其中的佼佼者。这是一个不太好的问题,但是,到目前为止,OpenAI是如何实现足够好的发展规模的呢?成功的秘诀是什么,以及为什么一切看起来都没有崩溃?Brad:事情并不总是那么顺利,但我很感谢你认为至少从表面上看,OpenAI 并没有乱成一团。当时推出Chat GPT的时候,正是一个契机,人们第一次真正体验到了这项技术的人性化一面。我们一直听到人们分享各种各样的使用体验,这些故事的多样性让我们感到非常惊讶。例如,有时你会听到一家公司的研究科学家谈论这个工具如何提高了他们的工作效率,然后又会听到一个 XYZ 初创公司的软件工程师说这个工具可以帮助他写代码。甚至还有新手父母说,他们每天都会向这个工具询问80个问题,帮助他们理解如何照顾婴儿。同一个工具竟然能支持如此丰富的使用场景,而且我认为它易于上手,这肯定会对人们的接受程度和使用方式产生重大影响。当然,这也会带来商业上的影响,但我们仍然专注于在这一领域不断努力。B2B业务显然和面向个人的业务节奏不同,企业采用新技术往往需要更长的周期。我们在开发者方面取得了巨大成功。我们一直都以打造全球顶尖的人工智能开发者平台为荣。现在,企业用户成为了我们的新关注点。因此,针对企业用户开发产品将是一个需要更多流程和时间点的过程,但我们对此感到兴奋。主持人:我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入,这是否不好?OpenAI是发展最快的公司吗?Sam:可能吧。主持人:那么,每个人都必须加入我们的使命吗?Sam:如果人才只是因为OpenAI是最热门、发展最快的公司就想加入,那并不是件好事。每个人都应该认同我们的使命才对。我们总是强调使命,但仅仅强调使命就足够了吗?我确实看到过一些科技公司仅仅因为成为热门雇主而吸引人才,但这种做法通常会带来负面影响。正如你所说,使命感并不需要在所有情况下都100%真实。不过,那些失去使命导向,被雇佣兵文化主导的公司往往会为此感到后悔。主持人:你投资了一些杰出的创始者,其中有没有哪些人是你学习榜样、塑造了你关于建设公司的想法的呢?Sam:我非常幸运能与我这一代许多优秀的创始人合作,并见证他们取得成功。我也很高兴他们现在愿意花时间帮助我。主持人:可以冒昧地追问一下吗?有没有那么一两位特别让你印象深刻的创始人,你从他们身上学到了什么?Sam:Chessie在过去的一年半里对我提供了很多帮助,他擅长许多我并不擅长的领域,迫使我快速学习如何思考产品、讨论产品以及如何打造优秀的产品。他真的是个特别的人。Carlson兄弟也很棒。每次和他们交谈,我都会学到一些前所未有的深刻见解,这些都是非线性的思考方式。我投资了很多公司,所以认识很多杰出的创始人,我非常感激他们愿意在不同方面提供帮助。就像我试图从不同的投资者身上学习一样,向不同的创始人学习也是一种很棒的策略。主持人:可以回到关于用户使用方面的话题吗?你提到了消费者、父母、科学研究人员等各种各样的用户群体。你们还与一些全球知名的大型企业建立了令人赞叹的合作关系。在企业级应用方面,您认为有哪些关于企业采用人工智能的最重要心得体会,以及大型企业是如何思考、接近和采用人工智能技术的?Brad:我认为最大的心得体会是,企业天生就有一种强烈的愿望,那就是将这项技术直接投入到业务流程中,以期获得可量化的投资回报率 (ROI)。主持人:听起来很棒。Brad: 我管理我的供应链,每年花费X,我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中,并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里,很乐意帮助您思考这个问题。不过,我认为人们严重低估了仅仅让员工能够使用这项技术所带来的重要性和回报。虽然你无法确切地量化这种工作方式的效益,但例如,原本需要花费两天才能完成的工作现在只需要两分钟,这样一来,员工就腾出更多时间去做其他 85 件日常工作。这并不会直接体现在企业衡量投资回报率的方式中。但是,想象一下,如果这种情况在10000名或100000名员工身上发生,会带来怎样的影响?主持人:我们该如何向企业解释这一点?你说得对,这不像预算明细那样一目了然,例如,我们节省了X美元。Brad:是的,要展示节省出来的时间确实比较困难。一方面,这确实需要时间来证明。ChatGPT作为商用产品还非常新。我们去年8月或9月左右才发布了企业版,而自助服务产品 (SRF) 则是在今年早些时候发布的。因此,上市时间几乎为零,而企业采用新技术往往需要更长的周期。所以我认为,部分原因在于需要时间,另一部分原因在于员工会期望使用这些工具。此外,未来你将开始雇佣习惯于使用这些工具的人才,他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此,我认为随着时间的推移,我们会开始看到这种转变。但是,我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解,这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。主持人:你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题?Brad:是的,关于如何使用人工智能,如何整合人工智能,他们应该考虑的问题。许多公司认为这是一项静态技术。许多公司认为 GPT-4 是他们能获得的最好的模型。这可以理解。因为他们以往采用的每项技术都相对静态。例如,想想 2009 年的 iPhone 和今天的手机,它们本质上是相同的,只是外形略有变化,速度更快,分辨率更高,但技术本身并没有太大变化。云计算的应用开发也差不多是这样。因此,现在他们被赋予了这项新技术,他们认为这就是全部了。我认为他们没有充分考虑技术更新的速度,以及如何看待下一波技术浪潮和后继浪潮,还有如何思考实施这些技术来适应这种变化速度。主持人:你们公司显然适应了这种变化速度。欧洲公司在你们如此快速变化的情况下,其行动速度往往赶不上。因为他们习惯了现有的工作流程和程序,然后你们进行更新换代,他们就会措手不及,对吧?Brad:是的,这确实很难。这就是我们的工作难点所在,不是吗?我认为公司想要快速发展,但当你的规模达到10万倍或20万倍时,要做到这一点就非常困难。因此,这将是未来几年我们面临的最大挑战。主持人:Sam提到了研究和文化以及在建立销售团队的时候两者间的平衡,因为产品和销售的职能和文化很难有效融合。您认为这种平衡面临的挑战有哪些?Sam:我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方,因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为,我们非常善于听从对方的意见,根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为,我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识,而Brad和许多人却不会这样认为。当然,这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是,这是你能获得的最重要的奖励信号,可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处?这才是最重要的。但我们也知道,为了销售更多产品,我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量,我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上,我们之间从未有过任何分歧,这一点至关重要。主持人:有趣的是,你提到了来自Meta的Alex Schultz,他以前非常擅长增长,但现在在OpenAI之后,他的增长思维发生了怎样的变化?Sam:Alex Schultz的确是一位增长方面的天才。他可以滔滔不绝地讨论用户留存曲线和各种指标,他非常懂得这些方面的诀窍。我认为通常情况下,你从失败中学到的东西并不多,成功才是更好的老师。然而,那种打破所有规则的极端成功案例其实也学不到太多东西。ChatGPT的成功是一种罕见的科技革命,并不是什么可以操作的建议。因此,如果我想要学习增长之道,我可能无法向Alex Schultz请教了。主持人:你为什么说从失败中学不到东西呢?Sam:我一直认为可以从失败中学到教训,例如哪些做法应该避免。至少根据我自己的经历,我失败过很多次,也成功过几次,而从成功的案例中学到的东西要多得多。主持人:你从成功中学到的最大教训是什么?Sam:有很多,比如招聘员工时应该关注哪些方面。现在我更倾向于提拔内部员工担任高级职位,当然,在招聘外部人才时我也会非常谨慎。此外,还要学习如何判断创始人是否优秀,如何判断投资是否成功等等。Krishna Ross的投资业绩非常出色,你可以向他请教如何判断创始人是否优秀。我肯定会考虑那些显而易见的因素,还有一些其他因素也会考虑进去。例如,我更看重创始人追求的目标是否宏大,如果成功的话影响会很大。这比人们想象的更重要,因为真正的大赢家往往可遇不可求。宁可十次投资中有九次失败,第十次取得巨大成功,也不要追求七次小赢的平庸。优秀的创始人应该能够不断产出新点子,并且具备快速迭代的能力。当然,聪明、坚韧等素质也很重要。优秀的沟通能力也是我非常看重的一点。主持人:好的。我搞砸了很多,我错过了很多伟大的公司,我搞砸了,恕我直言,特别是在种子期或我倾向于投资的地方,他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。Sam:作为一家公司的领导者,你需要向团队解释公司的发展方向和目标,你需要招募人才并让他们信服和你一起工作,你需要向客户推销产品并让他们愿意尝试。在某些时候,你还需要面对更广泛的受众进行演讲。我并不是说一定要能言善辩,也许我一辈子都做不到这一点,但是日常工作中能够清晰地解释你在做什么、为什么重要以及如何让别人帮助你,这一点非常重要。主持人:最后一个问题,我们来快速讨论一下招聘问题。你之前提到的一个特点是,你聘用的人似乎有点年纪了。你是更倾向于聘用经验丰富的人才,还是更看重求职者的干劲和拼搏精神?根据您之前提到的招聘情况,我猜测你更倾向于前者。你认为呢?Brad:至少在我任职的公司,招聘策略的制定上,我会区分团队人员的构成和职责分配。我崇尚团队合作,鼓励每个人都能提出好的想法。实际上,很多优秀的想法往往出乎意料,并非总是来自经验最丰富的人。因此,我的建议是建立一种扁平的团队架构,平等对待每个人的想法,鼓励大家集思广益,共同决策、判断和发挥创意。当然,招聘一些经验丰富的人才也很重要,因为他们可以带来更多的视角和经验。不过,我认为真正能改变公司的新想法往往不是来自这些经验丰富的人才。主持人:你同意吗?Sam:我认为有些职位确实需要经验,而有些职位则不需要经验,甚至经验反而会成为劣势。我们领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段,不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。我们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。我没有具体的数据,但估计我们技术团队的平均年龄应该是在30岁出头,而其他一些科技公司可能只有20多岁。我认为部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。当然,这方面也存在一些例外。总而言之,我认为无论是有丰富经验的人才还是几乎没有经验的人才,只要是优秀的人才都值得考虑。到目前为止,我们的招聘策略似乎是有效的。这不是一个非此即彼的选择题,而是更应该考虑哪个人才是最合适的人选。Brad:我想补充一点,在某些特定领域,招聘有经验的人才确实非常重要。因为我们所做的事情与以往完全不同,这是一个全新的领域。人们使用、消费、讨论和评价这项技术的方式都与以往截然不同。因此,传统的商业模式手册并不适用于这类新技术,也没有现成的解决方案可以借鉴。至少在我看来,对于这些前沿领域的问题,那些拥有20年工作经验的人不一定能提供更好的解决方案。主持人:新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点。Sam:19岁的人才和45岁的人才一样能做出重要贡献,因为这是一个全新的领域,没有既定的经验标准。总的来说,如果你想评估OpenAI的员工,可以看看他们的职位、职责和影响力,然后判断他们是否符合你的预期,即他们应该更有经验还是更少经验。主持人:你准备好快速回答了吗?每个问题60秒或更短,让我们开始吧。Sam,在未来12个月和接下来的五年里,OpenAI面临的最大挑战是什么?Sam:在未来12个月内,最重要的挑战是如何进行最佳的研究,并将最佳的创新成果转化为产品。5年之后,最大的挑战可能是供应链和算力。主持人:Brad,如果你能改变主意,过去12个月中最大的挑战是什么?Brad:我认为企业采用人工智能的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们将打破惯例。人们认为企业在采用新技术方面比较缓慢,但我认为事实并非如此。主持人:我们是否拥有大量的实验预算?Brad:是的,我们确实拥有大量的实验预算,这对我们的工作有很大的帮助。主持人:Sam,你今天最关心的全球问题是什么?Sam:我感觉全球的问题变得更为严重,包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键,这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。主持人:Brad, OpenAI发展过程中最出乎意料的是什么?Brad:让我吃惊的是模型的扩展性如此一致。尽管该趋势已经持续了六年,但我仍然对这种现象感到难以置信,即随着模型的增大,性能会可预测地提高。这真是太棒了。主持人:Brad,你现在知道的事情,你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么?Brad:我希望我能理解这项技术实际发挥影响的顺序。例如,创意产业领域对这项技术的重要性超出了我们的预期,而我们之前更关注知识密集型产业或工业领域的应用。我们早期曾做过很多机器人方面的研究,当时我们以为会与机器人公司合作制造机器人,并与游戏公司合作开发智能体,但实际的发展却完全不同。主持人:Sam,如果时间允许,你还有哪些想做的事情?Sam:我现在几乎不怎么读书了,以前我读书很多。这是一个让我觉得遗憾的变化。主持人:你想腾出更多时间读书吗?Sam:也许吧,但这可能短期内不会实现。现在这种以牺牲个人生活为代价换取事业发展的方式是可以接受的,我知道这并非长久之计,但还是觉得有些难过。主持人:抱歉,这个问题有点深了。见到埃隆的人,你高兴吗?Sam:我很高兴。虽然不能说我享受这个过程,但我确实为取得的进展感到非常自豪。主持人:过去一年里你们俩都结婚了,这真是太让人兴奋了。能分享一些你们在如此忙碌的情况下,如何保持浪漫的爱情关系以及幸福的秘诀吗?Brad:沟通是关键。我仍在学习如何更好地沟通,要有同理心,并且要理解这份工作可能是世界上最辛苦的工作之一。然而,真正为此付出代价的人并不是你,而是你的另一半。Sam:我真的很幸运娶到了克里斯蒂,但他确实为我的工作付出了很多。过去我们的生活很平静,而现在他非常支持我,理解我的工作,他说,你去忙吧,我会在这里等你,我们会有很多时间在一起的。我们仍然会抽出时间约会,但拥有一个支持你的伴侣,不仅仅是支持,还是一个热情的伴侣,这真的很重要。他说,你去做吧,我会想办法让事情顺利进行,我会尽量灵活一些。我真的很感激这一点。主持人:Brad,对于 OpenAI,你对它未来10年有什么展望?Brad:我讨厌做10年的预测。主持人:没关系,你可以说5年或20年。Brad:这也没什么区别。我不知道,过了。我知道Sam比我更讨厌它。主持人:比如,当你展望10年后,你如何看待那时的世界状况?你对未来的状态感到兴奋吗?Brad:是的,否则我们也不会从事这份工作,至少我不会。Sam:非常兴奋。我希望到那时人们会回首过去,说“天哪,2024 年的人们生活也太原始野蛮了吧!”就像我们现在回首几百年前的人们的生活一样。并不是说我们不感激现在美好的生活,但是,人们会生病,会因疾病过早死亡。并不是每个人都能接受良好的教育。每个人都应该能够按照自己的意愿去做事和支配时间,更不用说未来会出现一些我们现在无法想象的新事物了。当然,未来并非全是好的,也会有一些我们失去的东西。但总而言之,我对一个真正富足的世界感到无比兴奋。主持人:非常感谢你们抽出时间来做这次访谈。老实说,能和你们俩面对面交流太棒了!再次感谢你们加入我今天的访谈。Sam和Brad:感谢你的邀请,这太棒了!","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1170,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":294531044991208,"gmtCreate":1712920184922,"gmtModify":1712920186834,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4143405351837190","authorIdStr":"4143405351837190"},"themes":[],"htmlText":"百分之30的利润,优秀","listText":"百分之30的利润,优秀","text":"百分之30的利润,优秀","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/294531044991208","repostId":"1179850067","repostType":2,"repost":{"id":"1179850067","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据,旨在帮助投资者理解世界,做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1712919127,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1179850067?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-12 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tg-height=\"1920\"/></p><p><strong>海外市场</strong></p><p><strong>美股收盘:三大指数集体收跌!科技股走势分化,特斯拉续跌超4%,微软涨超2%创历史新高</strong></p><p>美东时间周四,三大指数集体收跌,此前公布的新一轮美国通胀数据全面超出预期。截至收盘,道琼斯指数跌0.35%,报38905.66点;标普500指数跌0.29%,报5150.48点;纳斯达克指数跌0.30%,报16128.53点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9c6b4e0f6519bcd8c3ec7d9013db50c\" title=\"\" tg-width=\"970\" tg-height=\"156\"/></p><p>大型科技股涨跌不一,<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.09%,<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>涨2.44%,特斯拉跌4.12%,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>涨2.37%,<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>涨1.24%,Meta跌0.75%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>跌3.24%,奈飞涨0.58%。</p><p>热门中概股普跌,纳斯达克中国金龙指数跌2.75%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌3.91%,<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌3.43%,<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨0.69%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌5.74%,<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>跌6.1%,<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌4.22%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>跌6.79%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>跌3.01%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>跌2.18%,<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>跌1.14%,<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>跌3.85%。</p><p><strong>欧洲主要股指多数收跌,欧洲斯托克50指数跌0.13%</strong></p><p>德国DAX30指数跌0.29%,<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.35%,法国CAC40指数涨0.29%,欧洲斯托克50指数跌0.13%。</p><p><strong>纽约黄金期货周四走低</strong></p><p>纽约黄金价格周四走低。美国2月PPI进一步打压了美联储提前降息的希望,推动美国国债收益率与美元走高,使金价承压。截至发稿,现货黄金价格下跌0.6%,包每盎司2161.10美元。纽约商品交易所4月交割的黄金期货价格下跌0.7%,报每盎司2166.60美元。</p><p><strong>美国WTI原油周四收高1.9%,美油库存下降及俄炼油厂遭袭提振油价走高</strong></p><p>美国WTI原油周四收高。美国原油库存意外下降表明需求增强,而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰,二者均使油价得到支撑。纽约商品交易所4月交割的西德州中质原油(WTI)期货价格收涨1.54美元,涨幅1.93%,收于每桶81.26美元。</p><p><strong>国际宏观</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1145291691\" title=\"通胀顽固!美国2月PPI同比超预期涨1.6%,核心PPI环比加速上涨\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀顽固!美国2月PPI同比超预期涨1.6%,核心PPI环比加速上涨</a></strong></p><p>受能源和食品价格推升,美国2月PPI超预期回温,接力CPI继续打压降息预期。作为美联储三月决议前最后一个通胀数据,2月PPI数据进一步证明通胀仍然高企,抗通胀之路崎岖,为美联储“不急于降息”的立场提供依据。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419095396\" title=\"美国2月零售销售环比涨0.6%,环比增速由负转正!\" target=\"_blank\" class=\"\">美国2月零售销售环比涨0.6%,环比增速由负转正!</a></strong></p><p>美国商务部公布2月零售销售数据。美国2月零售销售环比增速由负转正,环比涨0.6%,远超1月的-0.7%,但仍逊于0.8%的预期值,对1月的零售销售环比数据进一步下修至-1.1%。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419604978\" title=\"美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万,仍处历史低位\" target=\"_blank\" class=\"\">美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万,仍处历史低位</a></strong></p><p>美国上周初请失业金人数略有下滑,基本上保持在历史低位,因尽管利率上升,但劳动力市场依然繁荣。美国劳工部周四公布数据显示,美国截至3月9日当周初请失业金人数从前一周修正后的21万人减少了1000人,至20.9万人,市场预期为21.8万。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419959686\" title=\"通胀数据接二连三泼冷水,华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀数据接二连三泼冷水,华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了</a></strong></p><p>分析称,从CPI到PPI再到消费者的长期通胀预期,本周的一系列数据提醒人们,美国通胀不会很快消失,PPI数据甚至表明,商品价格的下行可能已基本结束。叠加劳动力市场仍有韧性,这意味着美联储有更多理由可以推迟降息。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419873899\" title=\"美联储老领导:华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述,比降息更重要!\" target=\"_blank\" class=\"\">美联储老领导:华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述,比降息更重要!</a></strong></p><p>前纽约联储主席Bill Dudley强调,美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松,放缓量化紧缩的目标比速度重要的多,但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计,放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位,美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元,最终回归全部持有国债的组合,同时增持短期票据。</p><p><strong>公司新闻</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419895081\" title=\"特斯拉继续大跌,投资者喊话:马斯克再不专注工作就换掉他!\" target=\"_blank\" class=\"\">特斯拉继续大跌,投资者喊话:马斯克再不专注工作就换掉他!</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的长期投资者罗斯·格伯周四表示,为了挽救特斯拉的股价暴跌,CEO马斯克要么改变自己的行为,要么被取代。他说:“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO,或者埃隆改变态度,真正重新专注于特斯拉的工作,以积极的方式推广这个品牌,情况可能很快就会好转。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1176439465\" title=\"微软将发布安全人工智能助手,帮助客户追踪黑客\" target=\"_blank\">微软将发布安全人工智能助手,帮助客户追踪黑客</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>公司计划于4月1日发布一项人工智能工具,帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要,并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot,此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示,测试者包括<a href=\"https://laohu8.com/S/BP\">英国石油</a>公司(BP Plc)和<a href=\"https://laohu8.com/S/DOW\">陶氏化学</a>公司(Dow Chemical Co.),目前已有“数百家合作伙伴和客户”。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1109991537\" title=\"Adobe业绩指引逊于预期,股价盘后跌近10%\" target=\"_blank\" class=\"\">Adobe业绩指引逊于预期,股价盘后跌近10%</a></strong></p><p>美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示,Adobe第一财季营收和利润均超预期,几乎所有业务都实现了同比增长,特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时,Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1128607459\" title=\"菲斯克盘后暴涨逾50%!公司回应申请破产传闻,称洽谈构建战略伙伴关系\" target=\"_blank\" class=\"\">菲斯克盘后暴涨逾50%!公司回应申请破产传闻,称洽谈构建战略伙伴关系</a></strong></p><p>美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称,公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境;公司侧重于募集额外的资本;公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1125586591\" title=\"生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%!美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药\" target=\"_blank\" class=\"\">生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%!美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药</a></strong></p><p>美国食品药品管理局(FDA)一个顾问委员会投票,以12-2票批准其贫血候选药,认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征(myelodysplastic syndromes, MDS)的成年人。彭博预计,美国FDA将于6月16日之前做决定。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419789968\" title=\"盘后大涨近24%!Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法\" target=\"_blank\" class=\"\">盘后大涨近24%!Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法</a></strong></p><p>美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物,这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着<a href=\"https://laohu8.com/S/MDGL\">Madrigal制药公司</a>在一个疾病领域取得了成功,而一些大公司在这个领域已经失败了,或者仍在试图进入这个领域。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419993262\" title=\"苹果发力AI!据称收购加拿大初创公司DarwinAI,神经网络人才或招入麾下\" target=\"_blank\" class=\"\">苹果发力AI!据称收购加拿大初创公司DarwinAI,神经网络人才或招入麾下</a></strong></p><p>媒体援引知情者消息称,苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI,该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称,作为收购交易的一部分,任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果,担任AI团队的主管。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419987080\" title=\"谷歌通用AI智能体发布,3D游戏玩法要变天了\" target=\"_blank\" class=\"\">谷歌通用AI智能体发布,3D游戏玩法要变天了</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA,不是NPC,是可以成为玩家拍档,帮忙干活打杂的那种。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419934934\" title=\"SpaceX星舰第三次试飞,迄今为止最成功,进入太空,途经印度洋上空时解体\" target=\"_blank\" class=\"\">SpaceX星舰第三次试飞,迄今为止最成功,进入太空,途经印度洋上空时解体</a></strong></p><p>北京时间3月14日21点25分左右,马斯克旗下的SpaceX(太空探索技术公司)在自家的星舰基地成功发射了“星舰”,并成功达到了太空,完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期,但与前两次试射相比,此次火箭的性能有所提升,星舰不仅仅飞得更远、飞得更久,还成功完成了更多“里程碑”测试任务,离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419603102\" title=\"思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准\" target=\"_blank\" class=\"\">思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准</a></strong></p><p>欧盟委员会在一份声明中表示:“委员会得出的结论是,由于有足够数量的替代参与者,该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限,因此不会引起竞争问题。此外,委员会发现,合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-03-15 07:36</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>摘要:</strong></p><ul style=\"\"><li><p>美股收盘:三大指数集体收跌!明星科技股走势分化,特斯拉续跌4%,微软创历史新高;</p></li><li><p>通胀顽固!美国2月PPI同比超预期涨1.6%,核心PPI环比加速上涨;</p></li><li><p>Adobe盘后跌逾11%!公司第二财季业绩指引略低于预期;</p></li><li><p>菲斯克盘后一度暴涨60%!公司回应申请破产传闻,称洽谈构建战略伙伴关系;</p></li><li><p>苹果发力AI!据称收购加拿大初创公司DarwinAI,神经网络人才或招入麾下;</p></li><li><p>SpaceX“星舰”第三次试飞成功进入太空,表现好于前两次!重返大气层时信号丢失。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/61b250954709a6e32621ae17c662f3d1\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1920\"/></p><p><strong>海外市场</strong></p><p><strong>美股收盘:三大指数集体收跌!科技股走势分化,特斯拉续跌超4%,微软涨超2%创历史新高</strong></p><p>美东时间周四,三大指数集体收跌,此前公布的新一轮美国通胀数据全面超出预期。截至收盘,道琼斯指数跌0.35%,报38905.66点;标普500指数跌0.29%,报5150.48点;纳斯达克指数跌0.30%,报16128.53点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9c6b4e0f6519bcd8c3ec7d9013db50c\" title=\"\" tg-width=\"970\" tg-height=\"156\"/></p><p>大型科技股涨跌不一,<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.09%,<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>涨2.44%,特斯拉跌4.12%,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>涨2.37%,<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>涨1.24%,Meta跌0.75%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>跌3.24%,奈飞涨0.58%。</p><p>热门中概股普跌,纳斯达克中国金龙指数跌2.75%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌3.91%,<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌3.43%,<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨0.69%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌5.74%,<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>跌6.1%,<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌4.22%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>跌6.79%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>跌3.01%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>跌2.18%,<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>跌1.14%,<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>跌3.85%。</p><p><strong>欧洲主要股指多数收跌,欧洲斯托克50指数跌0.13%</strong></p><p>德国DAX30指数跌0.29%,<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.35%,法国CAC40指数涨0.29%,欧洲斯托克50指数跌0.13%。</p><p><strong>纽约黄金期货周四走低</strong></p><p>纽约黄金价格周四走低。美国2月PPI进一步打压了美联储提前降息的希望,推动美国国债收益率与美元走高,使金价承压。截至发稿,现货黄金价格下跌0.6%,包每盎司2161.10美元。纽约商品交易所4月交割的黄金期货价格下跌0.7%,报每盎司2166.60美元。</p><p><strong>美国WTI原油周四收高1.9%,美油库存下降及俄炼油厂遭袭提振油价走高</strong></p><p>美国WTI原油周四收高。美国原油库存意外下降表明需求增强,而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰,二者均使油价得到支撑。纽约商品交易所4月交割的西德州中质原油(WTI)期货价格收涨1.54美元,涨幅1.93%,收于每桶81.26美元。</p><p><strong>国际宏观</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1145291691\" title=\"通胀顽固!美国2月PPI同比超预期涨1.6%,核心PPI环比加速上涨\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀顽固!美国2月PPI同比超预期涨1.6%,核心PPI环比加速上涨</a></strong></p><p>受能源和食品价格推升,美国2月PPI超预期回温,接力CPI继续打压降息预期。作为美联储三月决议前最后一个通胀数据,2月PPI数据进一步证明通胀仍然高企,抗通胀之路崎岖,为美联储“不急于降息”的立场提供依据。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419095396\" title=\"美国2月零售销售环比涨0.6%,环比增速由负转正!\" target=\"_blank\" class=\"\">美国2月零售销售环比涨0.6%,环比增速由负转正!</a></strong></p><p>美国商务部公布2月零售销售数据。美国2月零售销售环比增速由负转正,环比涨0.6%,远超1月的-0.7%,但仍逊于0.8%的预期值,对1月的零售销售环比数据进一步下修至-1.1%。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419604978\" title=\"美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万,仍处历史低位\" target=\"_blank\" class=\"\">美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万,仍处历史低位</a></strong></p><p>美国上周初请失业金人数略有下滑,基本上保持在历史低位,因尽管利率上升,但劳动力市场依然繁荣。美国劳工部周四公布数据显示,美国截至3月9日当周初请失业金人数从前一周修正后的21万人减少了1000人,至20.9万人,市场预期为21.8万。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419959686\" title=\"通胀数据接二连三泼冷水,华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀数据接二连三泼冷水,华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了</a></strong></p><p>分析称,从CPI到PPI再到消费者的长期通胀预期,本周的一系列数据提醒人们,美国通胀不会很快消失,PPI数据甚至表明,商品价格的下行可能已基本结束。叠加劳动力市场仍有韧性,这意味着美联储有更多理由可以推迟降息。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419873899\" title=\"美联储老领导:华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述,比降息更重要!\" target=\"_blank\" class=\"\">美联储老领导:华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述,比降息更重要!</a></strong></p><p>前纽约联储主席Bill Dudley强调,美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松,放缓量化紧缩的目标比速度重要的多,但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计,放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位,美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元,最终回归全部持有国债的组合,同时增持短期票据。</p><p><strong>公司新闻</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419895081\" title=\"特斯拉继续大跌,投资者喊话:马斯克再不专注工作就换掉他!\" target=\"_blank\" class=\"\">特斯拉继续大跌,投资者喊话:马斯克再不专注工作就换掉他!</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的长期投资者罗斯·格伯周四表示,为了挽救特斯拉的股价暴跌,CEO马斯克要么改变自己的行为,要么被取代。他说:“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO,或者埃隆改变态度,真正重新专注于特斯拉的工作,以积极的方式推广这个品牌,情况可能很快就会好转。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1176439465\" title=\"微软将发布安全人工智能助手,帮助客户追踪黑客\" target=\"_blank\">微软将发布安全人工智能助手,帮助客户追踪黑客</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>公司计划于4月1日发布一项人工智能工具,帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要,并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot,此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示,测试者包括<a href=\"https://laohu8.com/S/BP\">英国石油</a>公司(BP Plc)和<a href=\"https://laohu8.com/S/DOW\">陶氏化学</a>公司(Dow Chemical Co.),目前已有“数百家合作伙伴和客户”。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1109991537\" title=\"Adobe业绩指引逊于预期,股价盘后跌近10%\" target=\"_blank\" class=\"\">Adobe业绩指引逊于预期,股价盘后跌近10%</a></strong></p><p>美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示,Adobe第一财季营收和利润均超预期,几乎所有业务都实现了同比增长,特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时,Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1128607459\" title=\"菲斯克盘后暴涨逾50%!公司回应申请破产传闻,称洽谈构建战略伙伴关系\" target=\"_blank\" class=\"\">菲斯克盘后暴涨逾50%!公司回应申请破产传闻,称洽谈构建战略伙伴关系</a></strong></p><p>美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称,公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境;公司侧重于募集额外的资本;公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1125586591\" title=\"生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%!美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药\" target=\"_blank\" class=\"\">生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%!美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药</a></strong></p><p>美国食品药品管理局(FDA)一个顾问委员会投票,以12-2票批准其贫血候选药,认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征(myelodysplastic syndromes, MDS)的成年人。彭博预计,美国FDA将于6月16日之前做决定。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419789968\" title=\"盘后大涨近24%!Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法\" target=\"_blank\" class=\"\">盘后大涨近24%!Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法</a></strong></p><p>美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物,这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着<a href=\"https://laohu8.com/S/MDGL\">Madrigal制药公司</a>在一个疾病领域取得了成功,而一些大公司在这个领域已经失败了,或者仍在试图进入这个领域。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419993262\" title=\"苹果发力AI!据称收购加拿大初创公司DarwinAI,神经网络人才或招入麾下\" target=\"_blank\" class=\"\">苹果发力AI!据称收购加拿大初创公司DarwinAI,神经网络人才或招入麾下</a></strong></p><p>媒体援引知情者消息称,苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI,该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称,作为收购交易的一部分,任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果,担任AI团队的主管。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419987080\" title=\"谷歌通用AI智能体发布,3D游戏玩法要变天了\" target=\"_blank\" class=\"\">谷歌通用AI智能体发布,3D游戏玩法要变天了</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA,不是NPC,是可以成为玩家拍档,帮忙干活打杂的那种。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419934934\" title=\"SpaceX星舰第三次试飞,迄今为止最成功,进入太空,途经印度洋上空时解体\" target=\"_blank\" class=\"\">SpaceX星舰第三次试飞,迄今为止最成功,进入太空,途经印度洋上空时解体</a></strong></p><p>北京时间3月14日21点25分左右,马斯克旗下的SpaceX(太空探索技术公司)在自家的星舰基地成功发射了“星舰”,并成功达到了太空,完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期,但与前两次试射相比,此次火箭的性能有所提升,星舰不仅仅飞得更远、飞得更久,还成功完成了更多“里程碑”测试任务,离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419603102\" title=\"思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准\" target=\"_blank\" class=\"\">思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准</a></strong></p><p>欧盟委员会在一份声明中表示:“委员会得出的结论是,由于有足够数量的替代参与者,该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限,因此不会引起竞争问题。此外,委员会发现,合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/b23574aac95526c9e5c62ebc8dd25130","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 Index",".DJI":"道琼斯",".IXIC":"NASDAQ 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Dudley强调,美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松,放缓量化紧缩的目标比速度重要的多,但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计,放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位,美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元,最终回归全部持有国债的组合,同时增持短期票据。公司新闻特斯拉继续大跌,投资者喊话:马斯克再不专注工作就换掉他!特斯拉的长期投资者罗斯·格伯周四表示,为了挽救特斯拉的股价暴跌,CEO马斯克要么改变自己的行为,要么被取代。他说:“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO,或者埃隆改变态度,真正重新专注于特斯拉的工作,以积极的方式推广这个品牌,情况可能很快就会好转。”微软将发布安全人工智能助手,帮助客户追踪黑客微软公司计划于4月1日发布一项人工智能工具,帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要,并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot,此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示,测试者包括英国石油公司(BP Plc)和陶氏化学公司(Dow Chemical Co.),目前已有“数百家合作伙伴和客户”。Adobe业绩指引逊于预期,股价盘后跌近10%美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示,Adobe第一财季营收和利润均超预期,几乎所有业务都实现了同比增长,特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时,Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。菲斯克盘后暴涨逾50%!公司回应申请破产传闻,称洽谈构建战略伙伴关系美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称,公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境;公司侧重于募集额外的资本;公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%!美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药美国食品药品管理局(FDA)一个顾问委员会投票,以12-2票批准其贫血候选药,认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征(myelodysplastic syndromes, MDS)的成年人。彭博预计,美国FDA将于6月16日之前做决定。盘后大涨近24%!Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物,这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着Madrigal制药公司在一个疾病领域取得了成功,而一些大公司在这个领域已经失败了,或者仍在试图进入这个领域。苹果发力AI!据称收购加拿大初创公司DarwinAI,神经网络人才或招入麾下媒体援引知情者消息称,苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI,该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称,作为收购交易的一部分,任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果,担任AI团队的主管。谷歌通用AI智能体发布,3D游戏玩法要变天了谷歌DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA,不是NPC,是可以成为玩家拍档,帮忙干活打杂的那种。SpaceX星舰第三次试飞,迄今为止最成功,进入太空,途经印度洋上空时解体北京时间3月14日21点25分左右,马斯克旗下的SpaceX(太空探索技术公司)在自家的星舰基地成功发射了“星舰”,并成功达到了太空,完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期,但与前两次试射相比,此次火箭的性能有所提升,星舰不仅仅飞得更远、飞得更久,还成功完成了更多“里程碑”测试任务,离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准欧盟委员会在一份声明中表示:“委员会得出的结论是,由于有足够数量的替代参与者,该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限,因此不会引起竞争问题。此外,委员会发现,合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1031,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":280156454383624,"gmtCreate":1709418984702,"gmtModify":1709418986421,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4143405351837190","authorIdStr":"4143405351837190"},"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/280156454383624","repostId":"2416495670","repostType":2,"repost":{"id":"2416495670","kind":"news","pubTimestamp":1709379393,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2416495670?lang=&edition=full","pubTime":"2024-03-02 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Papermaster近期参加了播客节目《史无前例:人工智能、机器学习、技术与初创企业》,回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈,以及他们如何看待供应链,投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。</p><p>主要内容包括:</p><blockquote><p>与竞争对手相比,AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间,实现了更高效的计算。</p><p>AMD致力于开源因为它强化了合作和创新,通过不断开放其关键技术如ROCm软件堆栈,让客户可以自主选择,而不是把客户困在封闭系统中。</p><p>AMD确保其产品在主流深度学习框架上经过彻底测试和认证,并提供了高性能、稳定且易于部署的解决方案。</p><p>AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求,这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此,随着这一趋势的发展,<strong>AMD将提供更多定制化计算产品来回应这一需求</strong>。</p><p>当前GPU的供应仍然受到限制,但随着供应链逐步完善,未来供应限制将会消失。</p><p><strong>电力是芯片产能后一个关键的限制因素</strong>。所有大型大语言模型运营商都在寻找电力来源,对于AMD这样的开发者来说,应该更关注能效,我们会在设计的每一代产品中推动能效的提高,<strong>这绝对是最高优先级之一。</strong></p><p>摩尔定律正在放缓,而AMD异构计算可以为不同的应用部署合适的计算引擎,如在个人电脑和嵌入式设备中配置超低功耗AI加速器,利用芯片组合成一个整体,选择最佳技术节点,并考虑软件堆栈的设计。</p><p>步入云计算时代,计算负载越来越多地转移到服务器上,因此AI硬件公司在设计产品时应将减少延迟作为主要考虑。</p><p>2024年AMD将完成对其整个产品组合的AI效能,预计在云端、边缘计算、个人电脑、嵌入式设备及游戏设备等方面实现重大部署。</p></blockquote><p>以下为全文问答整理:</p><p><strong>问:你能先告诉我们一些你的背景吗</strong>?你研究了各种有趣的东西,从iPhone和iPad到最新一代的AMD超级计算芯片。</p><p><strong>答</strong>:当然,我在AMD有一段时间了。真正有趣的是,我进入这个行业的时机非常好,作为德克萨斯大学电气和计算机工程专业的毕业生,我对芯片设计非常感兴趣,而我又生在芯片设计正在彻底世界的时代,今天每个人都在使用这种并研究技术。CMOS刚刚投入生产和使用。所以我参加了<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>的第一个CMOS项目,并创建了一些第一个设计。</p><p>我必须亲自动手,从芯片设计的每一个方面,在IBM工作了几年,我担任了不同的角色,推动微处理器的发展。首先,在IBM公司,有电力公司的PC。这意味着与<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>和摩托罗拉合作,以及我们在大型主机和大型风险服务器中使用的大型计算芯片。</p><p>真正得到了技术的各个方面,包括他们的一些服务器开发工作。但后来转向了苹果。史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)雇我运营iPhone和iPod。所以我在那里呆了几年。这是一个行业在下午发生重大转变的时刻。对我来说,这是一个很好的机会,因为我在2011年秋季结束了在AMD的工作,既是首席技术官,又负责技术和工程。就在摩尔定律开始放缓的时候,因此需要巨大的创新。</p><p><strong>问</strong>:是的,我想谈谈这一点,以及<strong>我们在计算创新方面可以期待什么</strong>。如果我们不只是在做梦,芯片上更多的晶体管无法做到这一点。我想,我们的每一位听众都听说过AMD,<strong>但你能简要介绍一下你服务的主要市场吗?</strong></p><p>答:AMD是一家有50多年历史的故事公司。它一开始作为第二供应商公司,带来了真正关键组件和x86微处理器。但你快进到我们今天所处的位置,这是一个非常广泛的投资组合。10年前,当我们的首席执行官Lisa Su以及我进入公司时,使命是让AMD重新获得非常非常强大的竞争力。</p><p>超级计算一直是AMD的重点。大约十年前,我们就开始恢复我们的CPU路线图。我们重新设计了我们的工程流程,其中之一就是采用更加模块化的设计方法,即我们开发可重复使用的部件,然后根据应用需求将其组合在一起。</p><p>我们投资开发了一系列新的高性能CPU,同时还努力将GPU提升到更高性能。这两种类型的处理单元都很重要,因为超级计算就是异构计算。它需要CPU和GPU协调工作,共同完成最繁重的任务。</p><p>世界上最强大的超级计算机就采用了AMD第三代霄龙7A53 64核心处理器和Instinct MI250X GPU加速器。</p><p>就在2022年2月,AMD收购半导体制造商Xilinx,对电子行业的合并产生重大影响,从而进一步扩大了投资组合,这次收购扩大了AMD的投资组合,使其在超级计算机、云计算、游戏设备和嵌入式设备等领域都有所涉足。AMD还收购了平桑托公司,进一步扩展了产品组合。</p><p><strong>问</strong>:AMD在过去的十年里公司取得了令人瞩目的成就,尤其是在人工智能领域。自从你加入公司以来,一直在强调人工智能的重要性。过去十年中,人工智能的应用发生了巨大的变化,不仅包括传统的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),还包括变压器模型、扩散模型等新型架构的应用。</p><p><strong>你能告诉我们更多关于最初在人工智能领域引起你注意的事情吗?那么随着时间的推移,AMD是如何开始越来越关注这一点的呢?你想出了什么样的解决方案?</strong></p><p><strong>答</strong>: 我们都知道人工智能的发展早就开始了,竞争开始于应用程序领域的开放。而AMD的GPU在这场竞赛中发挥了关键作用,特别是在图像识别和自然语言处理方面的准确性提升方面。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇,并制定了深思熟虑的战略,以成为该领域的领导者。</p><p>因此,看看AMD在2012年到2017年之间的情况,其大部分收入主要基于个人电脑(PC)和游戏领域。</p><p>所以,关键是确保投资组合在构建系统模块化方面具有竞争力。这些基石必须是在领域的领导力,必引人们在AMD平台上使用高性能应用程序。因此,首先,我们实际上必须重建CPU路线图。那就是我们发布了Zen微处理器,在个人电脑上有一个Rising系列,以及在x86服务器系列中的Epic。所以这开始了公司的收入增长,并开始扩展我们的投资组合。</p><p>大约在同一时间,当我们看到异构计算的发展方向时,在我加入公司之前就已经提出了异构计算的理念。在Lisa加入公司之前,AMD进行了一次重大收购——收购了GPU制造商ATI,从而将GPU技术纳入了公司的产品组合,这是我被AMD的CPU和GPU技术吸引而加入了公司的原因。</p><p>事实上,它是唯一一家将CPU和GPU融合到一起的公司。对我来说,行业需要串行、标量、这些传统CPU工作负载的竞争,以及从GPU获得的大量并行处理能力, 因此AMDk考虑通过异构计算模式将它们结合在一起,以满足不同类型的计算需求。</p><p>我们早在2011年就开始为个人电脑应用程序制造联合CPU和GPU芯片,这比任何其他公司都要早。我们称之为APU(加速处理器单元)。然后,对于大数据应用程序,我们首先从HPC(高性能计算技术)开始,这种技术在国家实验室中使用,也在石油勘探公司中使用。因此,我们首先专注于大型政府招标项目,最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。</p><p>这项工作几年前就开始了,它同样是硬件和软件的努力。我们一直在建立这种硬件和软件能力,直到去年的2023年12月6日,我们宣布了我们的旗舰产品MI300,分别为纯 GPU 的 MI300X 与 APU 架构的 MI300A,均采用 HBM3 内存,容量 192GB / 128GB。也是为高性能人工智能应用程序优化的一个变体,能够同时面向训练和推理。</p><p>所以这是一个漫长的旅程,我们很高兴我们的销量开始起飞。</p><p><strong>问</strong>:现在太棒了,我猜当你推出MI300时,你得到了Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>购买它的承诺。刚刚提到你对一系列应用程序感到非常兴奋。<strong>你能告诉我们更多关于你最感兴趣的或者今天最看好的应用程序以及云端应用部署的方面吗?</strong></p><p><strong>答</strong>:当然,当考虑到人工智能的主要应用领域时,你仍然会看到巨大的资本支出,为了提升大语言模型的准确性,包括训练和推理领域。这些模型像ChatGPT、Bard和其他语言模型一样,您可以向它们询问任何问题,它们试图吸收海量的数据,来对模型进行训练,这的确是人工智能和通用人工智能的终极目标。</p><p>这就是我们的重点所在。MI300是为了开始实现这一目标的,它是一个可以与行业领导者竞争的典范产品。事实上,MI300已经做到了,它在训练方面具有竞争力,且在推理方面领先,具有巨大的性能优势。我们为训练或推理处理所需的数学处理创建了非常高效的引擎。但我们也提供了更多的内存,以实现更高效的计算。</p><p>与竞争对手相比,MI300提供了更高的性能、更低的功耗和更少的机架空间,实现了更高效的计算。</p><p><strong>问:竞争的一个重要方面,正如你刚才指出的那样,包括性能,例如整体性能,还有效率,以及软件平台等等。你如何考虑在优化数学库上的投资?你希望开发人员如何理解你们的方法?与竞争对手相比,你们的指导方式是什么?</strong></p><p>答:这个问题非常好,在这个芯片领域竞争是多方面的。你会看到很多初创公司进军这个领域,但大部分的推理工作目前都是在通用目的的CPU上完成的,对于大型语言模型应用,几乎都是在GPU上完成的。</p><p>由于GPU在软件和开发人员生态系统中占据主导地位,因此AMD开始关注GPU的发展,在硬件和软件方面取得了成就。我们在CPU上是有竞争力的,我们的份额正在快速增长,因为我们拥有一代又一代非常强大的CPU。</p><p>但对于GPU,直到现在我们才真正开发出世界一流的硬件和软件。我们所做的是确保GPU的部署过程尽可能简单,强调利用所有GPU的语义,使得编码变得更加容易,尤其是对于使用低级语义的编码人员而言。我们支持所有重要的软件库和框架,包括PyTorch、ONNX和TensorFlow等,与开发人员密切合作,以确保他们的GPU能够与各种不同的软件环境无缝集成,并为开发人员提供灵活和高效的工具。</p><p>现在,由于我们拥有具有竞争力和领导力的产品,你会看到当你们使用AMD进行部署时非常容易。比方说,AMD与Hugging Face等合作伙伴紧密合作,确保他们的大语言模型在AMD平台上进行测试,并保证在与英伟达等其他平台上的测试结果表现相当。</p><p>同样,AMD在PyTorch等主流深度学习框架上也进行了测试,并成为了少数几个获得认证的产品之一,意味着AMD与他们的产品完全兼容。AMD也会定期进行回归测试,确保产品在各种情况下的稳定性和可靠性。AMD积极与客户合作,包括与一些早期采用其产品的公司合作,以获取反馈并优化产品。这有助于AMD确保他们的产品能够顺利部署,并在现有的业务环境中无缝运。</p><p>另外,AMD与一些早期合作伙伴进行合作,帮助他们将自己的大型语言模型(LLMS)部署到AMD的云端和机架配置中。这种合作意味着AMD已经开始与客户合作,并提供服务,以确保他们的产品能够在客户环境中顺利运行。</p><p>在AMD的十二月活动中,其他合作伙伴也站在了舞台上,这表明AMD与其他重要的合作伙伴合作,其中包括一些超大规模的合作伙伴。这种合作扩大了AMD的合作范围,并有助于将其产品推广到更广泛的市场。AMD还与许多OEM应用程序进行销售,并直接与客户合作。通过与客户直接合作,AMD可以更好地了解客户需求,并根据反馈加速产品的改进和优化过程。</p><p>这是一个非常受限制的环,缺乏竞争对每个人都不利。顺便说一句,如果没有竞争,行业最终会停滞不前,您可以看看在我们带来竞争前的CPU行业。它真的变得停滞不前了。你只是得到了渐进的改进。行业知道这一点,我们与众多伙伴建立了巨大的合作关系,我们对此非常感激。</p><p>作为回报,我们将继续提供一代又一代有竞争力的产品。</p><p><strong>问:谈一谈rocm软件栈的开源原因、动机或者价值观。</strong></p><p><strong>答</strong>: 这是个好问题,ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈,旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。对于公司来说,开源是一个非常重要的问题,因为他们非常注重合作和开放的文化。开源技术将技术开放给了整个社区,这有助于推动技术的发展和创新。AMD的历史上一直致力于开源,CPU编译器LLVM就是一个开源项目。除了CPU编译器和GPU之外,我们还开放了ROCm软件堆栈,是他们的基础架构,对于赢得超级计算方面起着重要作用。选择支持开源的原因是因为相信这种开放的理念,同时强调这也是公司的理念之一。</p><p>所以,在2002年将 Xi Links 和 AMD 结合在一起,我所做的不仅仅是加深了对开源的承诺,关键是,我们不想通过专有的封闭式软件堆栈来锁定某人。我们想要的是以最佳解决方案取得胜利,我们致力于开源,并且致力于为我们的客户提供选择。</p><p>我们期望凭借最佳解决方案获胜,但我们不会将客户困在某一特定选择中。我们将凭借一代又一代的优势赢得胜利。</p><p><strong>问</strong>:我认为目前发展迅速的一个领域是人工智能计算的云服务。显然,有来自微软的Azure、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的AWS和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的GCP这样的超级云服务提供商。但也有其他新兴的参与者,比如BaseTen和ModalReplicate等。可以说,它们在提供不同的工具、API端点等方面提供了差异化的服务,而这些超级云服务提供商目前尚未具备。另外,它们部分原因是拥有GPU资源,而目前GPU资源短缺,这也推动了它们的利用率。<strong>在未来3到4年内,您如何看待这个市场的发展?也许GPU会变得更加易于获得,不再出现短缺或限制的情况?</strong></p><p><strong>答</strong>:这确实正在发生。<strong>我认为供应受限的情况将会消失,这是其中的一部分</strong>。我们正在加紧生产和发货,进展得相当顺利。但更重要的是,回答您的问题,我认为应该这样考虑:市场正在以令人惊叹的速度迅速扩张。我之前说过,今天大多数的应用程序都是从这些大规模的语言模型开始的,这些模型主要基于云,且不仅仅是基于云,而是基于超大规模的云,因为这需要一个庞大的集群,不仅用于训练,而且实际上还用于许多类型的生成型语言模型的推理。</p><p>但现在发生的情况是,我们看到一个接一个的应用程序呈非线性增长。我们看到的是一种泛滥现象,人们开始理解他们如何定制他们的模型,如何微调它,如何拥有更小的模型,不需要回答任何问题或支持任何应用程序。<strong>但它可能只是适用于您业务领域的某个专业领域。</strong>因此,这种多样性使得计算规模以及如何配置集群的需求变得非常丰富多样。<strong>市场正在迅速扩展,您需要为计算集群配置特定于应用程序的配置。它甚至进一步发展,不仅仅局限于这些庞大的高规模超大规模,而是向着我将其称为数据中心的阶层转变。</strong></p><p>这一切都源于,当您考虑那些真正定制的应用程序时,它们可以在边缘设备上运行,直接在您的工厂车间实现非常低的延迟,将语言模型放在数据创建的源头,直接面向最终用户设备。</p><p>我们已经将我们的AI推理加速器集成到我们的个人电脑中,并在整个2023年持续发货。实际上,今年SES已经宣布了我们下一代AI加速个人电脑。而且,随着我们的Xilinx产品组合覆盖到嵌入式设备,<strong>我们从行业中获得了很多对定制推理应用的需求,这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此,随着这一趋势的发展,我们将看到更多定制化的计算安装,以满足不断增长的需求。</strong></p><p> </p><p><strong>问</strong>:很有道理,未来很大一部分或一小部分的推理(AI计算任务)将会被推向边缘计算。很明显,我们将在设备上,无论是笔记本电脑还是手机上,运行一些小型模型。这里提到的“边缘计算”指的是在数据产生地点附近进行数据处理,而不是将数据发送到数据中心或云进行处理。这样可以减少延迟,提高处理速度。</p><p>至少在短期内,对于大型模型或大型数据中心可能存在一些持续的潜在限制因素,关于GPU供应侧面临的主要限制因素是什么?包括封装问题、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>的产能,以及其他可能的限制因素?有些人说在处理当前的限制之后,<strong>下一个问题是数据中心是否有足够的电力来运行这些设备。并且有点好奇应该如何考虑这些限制因素,以及供需状况何时能够更加平衡?</strong></p><p><strong>答</strong>:坦率的说,供需平衡实际上是任何芯片制造商都必须管理的问题,你需要确保你的供应。回顾疫情期间,我们的设备需求大增,这使得我们的供应链紧张,因为当时PC电脑的需求大幅上升,人们在家工作,我们的X86服务器的需求也大幅上升。因此,在疫情期间,我们处于"紧急模式"。我们做得很好,虽然有基板短缺,但我们增加了更多的基板制造能力。</p><p>我们与我们的主要晶圆代工供应商台积电合作,与他们建立了深入的合作伙伴关系,我们已经合作了几十年。如果我们能提前预判并理解市场信号,我们通常能够满足供应,如果有短缺,通常也能够得到良好的控制。关于人工智能,很明显我们看到了需求的大幅增加。</p><p>晶圆厂正在作出响应,你必须不仅仅认为这是晶圆厂的问题,你绝对正确。关于封装,我们和我们的GPU竞争对手都使用了先进的封装技术。我会给你看的。虽然摄像头可能无法清楚地显示,但这是我们的MI300。你看到的是一整套芯片组。所以是较小的芯片,具有CPU功能、IO和内存控制器。它可以是我们专注于高性能计算的版本的CPU。</p><p>我们直接将我们的CPU芯片集成在同一个系统中。还有周围所有的高带宽内存,以供给这些引擎。这些芯片是侧向连接的,在MI300上,我们也将这些设备垂直连接。所以这是一个复杂的供应链,但我们在这方面非常非常擅长。我们是一家出色的公司,已经有18年了。我们的AMD供应链团队做得非常好,我认为总体来说,行业将会超越这类供应限制。</p><p>现在你提到了电力。我认为,这最终将是一个关键的限制因素。你看到所有主要的运营商都在寻找电力来源,对于我们这样的引擎开发者,这些引擎消耗的电力,我们非常关注能效,并且我们会在我们设计的每一代产品中推动能效的提高。这绝对是我们的最高优先级之一。</p><p><strong>问</strong>:随着摩尔定律的终结,即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻倍的速度放缓,如何通过创新来继续提高计算能力成为了一个重要话题。你曾经表示,这种挑战激发了你加入AMD的兴趣,<strong>特别是想了解AMD将如何在不同的创新方向上进行投资。此外,对三维堆叠技术表示好奇</strong>,希望以通俗易懂的方式获得解释,这是一种通过垂直堆叠芯片来增加集成度和性能的技术。</p><p><strong>答</strong>:关于3D堆栈技术,简单来说,它是一种先进的封装技术,可以将多个芯片层叠在一起,从而提高了集成度和性能,同时还可以节省空间。当摩尔定律放缓时,芯片技术自身从一个代际过渡到下一个代际的能力降低了,这意味着我们不能再依靠新的半导体技术节点来缩小设备尺寸、提高性能、降低功耗并维持相同的成本。</p><p>因此,现在需要更多的创新,要求全面的设计思维,比如依赖于新的器件转换、新的晶圆节点技术。</p><p>而异构计算,意味着为合适的应用带来正确的计算引擎,例如我们在个人电脑和嵌入式设备中拥有的超低功耗AI加速器。这关乎为特定应用量身定制引擎,利用芯片组合成一个整体,选择最佳技术节点,并考虑软件堆栈的设计。这种优化需要从晶体管设计做起,一直到计算设备集成的全过程,并且还要兼顾软件堆栈和应用程序的视角。与所有在AMD工作的工程师一样,我为有机会进行这些工作而感到兴奋,因为我们拥有构建这些的基石,而且AMD的文化中内建了合作精神,不需要开发整个系统或应用程序堆栈,而是通过深入合作来确保解决方案的优化。</p><p><strong>问:如何在当前全球政治经济格局中,确保芯片制造的安全和供应链的稳定性?</strong></p><p><strong>答</strong>:我们必须考虑这些问题。我们非常支持与国际间互相合作,确实存在这样的问题:现在如何依赖芯片设计来运行那些至关重要的系统,确保供应连续性成为国家安全的问题。</p><p>因此,我们将这一点纳入我们的战略,并与我们的合作伙伴一起构建它。我们支持晶圆厂的扩张。你看到台积电在亚利桑那建造晶圆厂,我们与他们合作。你看到<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>在德克萨斯建造晶圆厂,但不仅仅是在美国,我们实际上也在全球范围内扩张,比如在欧洲和亚洲其他地区的设施。</p><p>这种情况超出了代工厂的范畴,包装也是同样的问题,当你把芯片放在载体上时,你需要互联,你需要那个生态系统也具有地理多样性。</p><p>我们认为,让每个人都知道将会有地理多样性是非常重要的事情。我们正深度参与其中。实际上,我对我们所取得的进展感到非常满意。这不是一夜之间就能发生的事情。这是芯片设计与软件之间的区别。有人不能用软件,你可以迅速地提出一个新想法,并将产品非常迅速地推向市场,设计出最小可行产品,推出去,它可以迅速流行。但是,<strong>扩大供应链确实需要数年的准备工作,整个半导体行业从历史上看也是这样建立起来的。这是一个全球性的产业链,将会创造地理上的专业知识集群</strong>。</p><p>这就是我们今天所处地位,但是当我们今天面临更加动荡的宏观环境,分散制造能力就显得尤为重要。这项工作已经在进行中。</p><p><strong>问:怎么看AI硬件的发展?</strong>AMD现在为许多有趣的设备和应用提供动力没,今天在构建的东西怎么样?有Vision Pro,有Rabbit(这是一种以AI为首的设备),这种以健康为中心的HumanE,还有Figure。看起来像是突然间有很多新的硬件设备爆炸性的增长。我很好奇想知道你的观点,你认为是什么趋势预示了这些产品的成功?<strong>什么趋势可能预示着失败,我们应该如何看待这些新的事物和设备的集合</strong>?</p><p><strong>答</strong>:这个问题非常好。我会从技术的角度开始,作为芯片设计师,这些不同类型的硬件同时产生的原因你应该感到自豪,因为你得到的计算能力越来越强,体积缩小了,而且功耗非常低。</p><p>你可以看到越来越多的设备,它们拥有令人难以置信的计算和视听能力。你看Meta Quest和Vision Pro这样的设备,这不是一夜之间发生的。你看早期的版本,它们太重了,太大了,计算能力不够。</p><p>因为如果你头戴设备的屏幕上看到光子和实际处理之间的延迟太高,你真的会在佩戴它并试图观看电影或玩游戏时感到身体不适。</p><p>首先,我为我们作为一个行业所取得的技术进步感到自豪。我们当然非常自豪于AMD在这方面的推动,但你提出的更广泛的问题是,你如何知道什么会成功?技术是一个邻居。</p><p>但如果有一件事我在苹果学到的是,真正成功的设备是满足需求的。它们真的给了你一个你喜欢的能力。这不仅仅是增量的。我可以做一些比我之前做的事情稍微好一点的事情。它必须是你喜欢的东西,创造一个新类别。它是由技术启用的,但产品本身必须真正激发你的兴趣,并给你新的能力。我会提到一件事。我提到了PC中的AI使能。<strong>我认为这几乎会使PC成为一个新类别。因为当你想到你将能够运行的应用类型,超高性能,但又低功耗的推理你可以运行。</strong>想象一下,现在如果我根本不会说英语,我正在观看这个播客。假设它是现场直播的,我点击我的实时翻译。我可以将它翻译成我的口语,没有可察觉的延迟。这只是无数新应用中的一个将被启用的。</p><p>是的,我认为这是一个非常有趣的时期,因为多年来,像AMD这样的公司从中受益,对吧?</p><p>你也在数据中心,但有如此多的计算负载移动到服务器,对吧?云的时代,所有这些复杂的消费者社交应用程序的时代。我认为在新时代,试图创造体验和战斗,像所有这些新的应用公司都在作为一个主要考虑因素而战斗延迟,因为你有网络,模型慢。你在尝试改变模型,你有事情想要在设备上再做一次。我只是觉得这已经有一段时间没有像一个真正的设计考虑了。先生,我同意你的看法。我认为这是下一组挑战之一,那就是真正解决不仅仅是在云端、边缘这些用户设备上启用高性能和AI应用的想法。</p><p><strong>问:2024年AMD有什么部署?</strong></p><p><strong>答:</strong>对于我们来说,这是重要的一年,因为我们花了很多年时间发展我们的硬件和软件以支持人工智能,我们刚刚完成了对我们整个产品组合的AI使能。所以云端、边缘、我们的个人电脑、我们的嵌入式设备、我们的游戏设备,我们正在使我们的游戏设备通过AI进行升级,2024年对我们来说真的是一个巨大的部署年。</p><p>所以现在基础已经打好,能力也已经具备。我跟你们提到了我们所有的合作伙伴。2024年对我们来说是一个巨大的部署年份。我认为我们在人工智能领域经常被忽视,每个人都知道我们的竞争对手,但我们不仅想在人工智能领域被认识,而且基于结果、基于能力和我们提供的价值,我们希望在2024年被认为是真正使人工智能在云端、在大规模LLM训练和推理中用于再生性AI的广泛应用中得到启用并普及的公司,同样也是在整个计算领域中。</p><p>我认为这也是应用程序的扩展组合开始活跃的一年。我看看微软在谈论什么,在他们正在做的能力启用方面,从云到客户端。这是非常令人兴奋的。许多和我谈过的独立软件供应商(ISVs)都在做同样的事情。而且坦率地说,萨拉,他们正在解决你问的那个问题,我如何编写我的应用程序,以便我给你最好的体验,同时利用云端和你手中或在你的笔记本电脑上运行应用程序的设备。</p><p>所以这将是一个变革性的一年,我们在AMD感到非常兴奋,似乎处在了这一切的中心。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2024-03-02 19:36 北京时间 <a href=https://wallstreetcn.com/articles/3709499><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>Mark Papermaster称,电力是芯片发展的关键限制因素,提高能效绝对是AMD最高优先级。AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔,华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日,AMD继前一日大涨9%后再涨超5%,股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%,今年迄今涨幅达到30.6%。AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例:人工智能、...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3709499\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/5b373399cb37cbebb1bd5f91e1412451","relate_stocks":{"GFS":"GLOBALFOUNDRIES Inc.","BK4512":"苹果概念","IE0004445239.USD":"JANUS HENDERSON US FORTY \"A2\" (USD) ACC","LU2458330243.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A-H1\" (SGDHDG) ACC","LU1988902786.USD":"FULLERTON LUX FUNDS GLOBAL ABSOLUTE ALPHA \"I\" (USD) ACC","LU0642271901.SGD":"Janus Henderson Horizon Global Technology Leaders A2 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Papermaster称,电力是芯片发展的关键限制因素,提高能效绝对是AMD最高优先级。AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔,华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日,AMD继前一日大涨9%后再涨超5%,股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%,今年迄今涨幅达到30.6%。AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例:人工智能、机器学习、技术与初创企业》,回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈,以及他们如何看待供应链,投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。主要内容包括:与竞争对手相比,AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间,实现了更高效的计算。AMD致力于开源因为它强化了合作和创新,通过不断开放其关键技术如ROCm软件堆栈,让客户可以自主选择,而不是把客户困在封闭系统中。AMD确保其产品在主流深度学习框架上经过彻底测试和认证,并提供了高性能、稳定且易于部署的解决方案。AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求,这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此,随着这一趋势的发展,AMD将提供更多定制化计算产品来回应这一需求。当前GPU的供应仍然受到限制,但随着供应链逐步完善,未来供应限制将会消失。电力是芯片产能后一个关键的限制因素。所有大型大语言模型运营商都在寻找电力来源,对于AMD这样的开发者来说,应该更关注能效,我们会在设计的每一代产品中推动能效的提高,这绝对是最高优先级之一。摩尔定律正在放缓,而AMD异构计算可以为不同的应用部署合适的计算引擎,如在个人电脑和嵌入式设备中配置超低功耗AI加速器,利用芯片组合成一个整体,选择最佳技术节点,并考虑软件堆栈的设计。步入云计算时代,计算负载越来越多地转移到服务器上,因此AI硬件公司在设计产品时应将减少延迟作为主要考虑。2024年AMD将完成对其整个产品组合的AI效能,预计在云端、边缘计算、个人电脑、嵌入式设备及游戏设备等方面实现重大部署。以下为全文问答整理:问:你能先告诉我们一些你的背景吗?你研究了各种有趣的东西,从iPhone和iPad到最新一代的AMD超级计算芯片。答:当然,我在AMD有一段时间了。真正有趣的是,我进入这个行业的时机非常好,作为德克萨斯大学电气和计算机工程专业的毕业生,我对芯片设计非常感兴趣,而我又生在芯片设计正在彻底世界的时代,今天每个人都在使用这种并研究技术。CMOS刚刚投入生产和使用。所以我参加了IBM的第一个CMOS项目,并创建了一些第一个设计。我必须亲自动手,从芯片设计的每一个方面,在IBM工作了几年,我担任了不同的角色,推动微处理器的发展。首先,在IBM公司,有电力公司的PC。这意味着与苹果和摩托罗拉合作,以及我们在大型主机和大型风险服务器中使用的大型计算芯片。真正得到了技术的各个方面,包括他们的一些服务器开发工作。但后来转向了苹果。史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)雇我运营iPhone和iPod。所以我在那里呆了几年。这是一个行业在下午发生重大转变的时刻。对我来说,这是一个很好的机会,因为我在2011年秋季结束了在AMD的工作,既是首席技术官,又负责技术和工程。就在摩尔定律开始放缓的时候,因此需要巨大的创新。问:是的,我想谈谈这一点,以及我们在计算创新方面可以期待什么。如果我们不只是在做梦,芯片上更多的晶体管无法做到这一点。我想,我们的每一位听众都听说过AMD,但你能简要介绍一下你服务的主要市场吗?答:AMD是一家有50多年历史的故事公司。它一开始作为第二供应商公司,带来了真正关键组件和x86微处理器。但你快进到我们今天所处的位置,这是一个非常广泛的投资组合。10年前,当我们的首席执行官Lisa Su以及我进入公司时,使命是让AMD重新获得非常非常强大的竞争力。超级计算一直是AMD的重点。大约十年前,我们就开始恢复我们的CPU路线图。我们重新设计了我们的工程流程,其中之一就是采用更加模块化的设计方法,即我们开发可重复使用的部件,然后根据应用需求将其组合在一起。我们投资开发了一系列新的高性能CPU,同时还努力将GPU提升到更高性能。这两种类型的处理单元都很重要,因为超级计算就是异构计算。它需要CPU和GPU协调工作,共同完成最繁重的任务。世界上最强大的超级计算机就采用了AMD第三代霄龙7A53 64核心处理器和Instinct MI250X GPU加速器。就在2022年2月,AMD收购半导体制造商Xilinx,对电子行业的合并产生重大影响,从而进一步扩大了投资组合,这次收购扩大了AMD的投资组合,使其在超级计算机、云计算、游戏设备和嵌入式设备等领域都有所涉足。AMD还收购了平桑托公司,进一步扩展了产品组合。问:AMD在过去的十年里公司取得了令人瞩目的成就,尤其是在人工智能领域。自从你加入公司以来,一直在强调人工智能的重要性。过去十年中,人工智能的应用发生了巨大的变化,不仅包括传统的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),还包括变压器模型、扩散模型等新型架构的应用。你能告诉我们更多关于最初在人工智能领域引起你注意的事情吗?那么随着时间的推移,AMD是如何开始越来越关注这一点的呢?你想出了什么样的解决方案?答: 我们都知道人工智能的发展早就开始了,竞争开始于应用程序领域的开放。而AMD的GPU在这场竞赛中发挥了关键作用,特别是在图像识别和自然语言处理方面的准确性提升方面。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇,并制定了深思熟虑的战略,以成为该领域的领导者。因此,看看AMD在2012年到2017年之间的情况,其大部分收入主要基于个人电脑(PC)和游戏领域。所以,关键是确保投资组合在构建系统模块化方面具有竞争力。这些基石必须是在领域的领导力,必引人们在AMD平台上使用高性能应用程序。因此,首先,我们实际上必须重建CPU路线图。那就是我们发布了Zen微处理器,在个人电脑上有一个Rising系列,以及在x86服务器系列中的Epic。所以这开始了公司的收入增长,并开始扩展我们的投资组合。大约在同一时间,当我们看到异构计算的发展方向时,在我加入公司之前就已经提出了异构计算的理念。在Lisa加入公司之前,AMD进行了一次重大收购——收购了GPU制造商ATI,从而将GPU技术纳入了公司的产品组合,这是我被AMD的CPU和GPU技术吸引而加入了公司的原因。事实上,它是唯一一家将CPU和GPU融合到一起的公司。对我来说,行业需要串行、标量、这些传统CPU工作负载的竞争,以及从GPU获得的大量并行处理能力, 因此AMDk考虑通过异构计算模式将它们结合在一起,以满足不同类型的计算需求。我们早在2011年就开始为个人电脑应用程序制造联合CPU和GPU芯片,这比任何其他公司都要早。我们称之为APU(加速处理器单元)。然后,对于大数据应用程序,我们首先从HPC(高性能计算技术)开始,这种技术在国家实验室中使用,也在石油勘探公司中使用。因此,我们首先专注于大型政府招标项目,最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。这项工作几年前就开始了,它同样是硬件和软件的努力。我们一直在建立这种硬件和软件能力,直到去年的2023年12月6日,我们宣布了我们的旗舰产品MI300,分别为纯 GPU 的 MI300X 与 APU 架构的 MI300A,均采用 HBM3 内存,容量 192GB / 128GB。也是为高性能人工智能应用程序优化的一个变体,能够同时面向训练和推理。所以这是一个漫长的旅程,我们很高兴我们的销量开始起飞。问:现在太棒了,我猜当你推出MI300时,你得到了Meta、微软购买它的承诺。刚刚提到你对一系列应用程序感到非常兴奋。你能告诉我们更多关于你最感兴趣的或者今天最看好的应用程序以及云端应用部署的方面吗?答:当然,当考虑到人工智能的主要应用领域时,你仍然会看到巨大的资本支出,为了提升大语言模型的准确性,包括训练和推理领域。这些模型像ChatGPT、Bard和其他语言模型一样,您可以向它们询问任何问题,它们试图吸收海量的数据,来对模型进行训练,这的确是人工智能和通用人工智能的终极目标。这就是我们的重点所在。MI300是为了开始实现这一目标的,它是一个可以与行业领导者竞争的典范产品。事实上,MI300已经做到了,它在训练方面具有竞争力,且在推理方面领先,具有巨大的性能优势。我们为训练或推理处理所需的数学处理创建了非常高效的引擎。但我们也提供了更多的内存,以实现更高效的计算。与竞争对手相比,MI300提供了更高的性能、更低的功耗和更少的机架空间,实现了更高效的计算。问:竞争的一个重要方面,正如你刚才指出的那样,包括性能,例如整体性能,还有效率,以及软件平台等等。你如何考虑在优化数学库上的投资?你希望开发人员如何理解你们的方法?与竞争对手相比,你们的指导方式是什么?答:这个问题非常好,在这个芯片领域竞争是多方面的。你会看到很多初创公司进军这个领域,但大部分的推理工作目前都是在通用目的的CPU上完成的,对于大型语言模型应用,几乎都是在GPU上完成的。由于GPU在软件和开发人员生态系统中占据主导地位,因此AMD开始关注GPU的发展,在硬件和软件方面取得了成就。我们在CPU上是有竞争力的,我们的份额正在快速增长,因为我们拥有一代又一代非常强大的CPU。但对于GPU,直到现在我们才真正开发出世界一流的硬件和软件。我们所做的是确保GPU的部署过程尽可能简单,强调利用所有GPU的语义,使得编码变得更加容易,尤其是对于使用低级语义的编码人员而言。我们支持所有重要的软件库和框架,包括PyTorch、ONNX和TensorFlow等,与开发人员密切合作,以确保他们的GPU能够与各种不同的软件环境无缝集成,并为开发人员提供灵活和高效的工具。现在,由于我们拥有具有竞争力和领导力的产品,你会看到当你们使用AMD进行部署时非常容易。比方说,AMD与Hugging Face等合作伙伴紧密合作,确保他们的大语言模型在AMD平台上进行测试,并保证在与英伟达等其他平台上的测试结果表现相当。同样,AMD在PyTorch等主流深度学习框架上也进行了测试,并成为了少数几个获得认证的产品之一,意味着AMD与他们的产品完全兼容。AMD也会定期进行回归测试,确保产品在各种情况下的稳定性和可靠性。AMD积极与客户合作,包括与一些早期采用其产品的公司合作,以获取反馈并优化产品。这有助于AMD确保他们的产品能够顺利部署,并在现有的业务环境中无缝运。另外,AMD与一些早期合作伙伴进行合作,帮助他们将自己的大型语言模型(LLMS)部署到AMD的云端和机架配置中。这种合作意味着AMD已经开始与客户合作,并提供服务,以确保他们的产品能够在客户环境中顺利运行。在AMD的十二月活动中,其他合作伙伴也站在了舞台上,这表明AMD与其他重要的合作伙伴合作,其中包括一些超大规模的合作伙伴。这种合作扩大了AMD的合作范围,并有助于将其产品推广到更广泛的市场。AMD还与许多OEM应用程序进行销售,并直接与客户合作。通过与客户直接合作,AMD可以更好地了解客户需求,并根据反馈加速产品的改进和优化过程。这是一个非常受限制的环,缺乏竞争对每个人都不利。顺便说一句,如果没有竞争,行业最终会停滞不前,您可以看看在我们带来竞争前的CPU行业。它真的变得停滞不前了。你只是得到了渐进的改进。行业知道这一点,我们与众多伙伴建立了巨大的合作关系,我们对此非常感激。作为回报,我们将继续提供一代又一代有竞争力的产品。问:谈一谈rocm软件栈的开源原因、动机或者价值观。答: 这是个好问题,ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈,旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。对于公司来说,开源是一个非常重要的问题,因为他们非常注重合作和开放的文化。开源技术将技术开放给了整个社区,这有助于推动技术的发展和创新。AMD的历史上一直致力于开源,CPU编译器LLVM就是一个开源项目。除了CPU编译器和GPU之外,我们还开放了ROCm软件堆栈,是他们的基础架构,对于赢得超级计算方面起着重要作用。选择支持开源的原因是因为相信这种开放的理念,同时强调这也是公司的理念之一。所以,在2002年将 Xi Links 和 AMD 结合在一起,我所做的不仅仅是加深了对开源的承诺,关键是,我们不想通过专有的封闭式软件堆栈来锁定某人。我们想要的是以最佳解决方案取得胜利,我们致力于开源,并且致力于为我们的客户提供选择。我们期望凭借最佳解决方案获胜,但我们不会将客户困在某一特定选择中。我们将凭借一代又一代的优势赢得胜利。问:我认为目前发展迅速的一个领域是人工智能计算的云服务。显然,有来自微软的Azure、亚马逊的AWS和谷歌的GCP这样的超级云服务提供商。但也有其他新兴的参与者,比如BaseTen和ModalReplicate等。可以说,它们在提供不同的工具、API端点等方面提供了差异化的服务,而这些超级云服务提供商目前尚未具备。另外,它们部分原因是拥有GPU资源,而目前GPU资源短缺,这也推动了它们的利用率。在未来3到4年内,您如何看待这个市场的发展?也许GPU会变得更加易于获得,不再出现短缺或限制的情况?答:这确实正在发生。我认为供应受限的情况将会消失,这是其中的一部分。我们正在加紧生产和发货,进展得相当顺利。但更重要的是,回答您的问题,我认为应该这样考虑:市场正在以令人惊叹的速度迅速扩张。我之前说过,今天大多数的应用程序都是从这些大规模的语言模型开始的,这些模型主要基于云,且不仅仅是基于云,而是基于超大规模的云,因为这需要一个庞大的集群,不仅用于训练,而且实际上还用于许多类型的生成型语言模型的推理。但现在发生的情况是,我们看到一个接一个的应用程序呈非线性增长。我们看到的是一种泛滥现象,人们开始理解他们如何定制他们的模型,如何微调它,如何拥有更小的模型,不需要回答任何问题或支持任何应用程序。但它可能只是适用于您业务领域的某个专业领域。因此,这种多样性使得计算规模以及如何配置集群的需求变得非常丰富多样。市场正在迅速扩展,您需要为计算集群配置特定于应用程序的配置。它甚至进一步发展,不仅仅局限于这些庞大的高规模超大规模,而是向着我将其称为数据中心的阶层转变。这一切都源于,当您考虑那些真正定制的应用程序时,它们可以在边缘设备上运行,直接在您的工厂车间实现非常低的延迟,将语言模型放在数据创建的源头,直接面向最终用户设备。我们已经将我们的AI推理加速器集成到我们的个人电脑中,并在整个2023年持续发货。实际上,今年SES已经宣布了我们下一代AI加速个人电脑。而且,随着我们的Xilinx产品组合覆盖到嵌入式设备,我们从行业中获得了很多对定制推理应用的需求,这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此,随着这一趋势的发展,我们将看到更多定制化的计算安装,以满足不断增长的需求。 问:很有道理,未来很大一部分或一小部分的推理(AI计算任务)将会被推向边缘计算。很明显,我们将在设备上,无论是笔记本电脑还是手机上,运行一些小型模型。这里提到的“边缘计算”指的是在数据产生地点附近进行数据处理,而不是将数据发送到数据中心或云进行处理。这样可以减少延迟,提高处理速度。至少在短期内,对于大型模型或大型数据中心可能存在一些持续的潜在限制因素,关于GPU供应侧面临的主要限制因素是什么?包括封装问题、台积电的产能,以及其他可能的限制因素?有些人说在处理当前的限制之后,下一个问题是数据中心是否有足够的电力来运行这些设备。并且有点好奇应该如何考虑这些限制因素,以及供需状况何时能够更加平衡?答:坦率的说,供需平衡实际上是任何芯片制造商都必须管理的问题,你需要确保你的供应。回顾疫情期间,我们的设备需求大增,这使得我们的供应链紧张,因为当时PC电脑的需求大幅上升,人们在家工作,我们的X86服务器的需求也大幅上升。因此,在疫情期间,我们处于\"紧急模式\"。我们做得很好,虽然有基板短缺,但我们增加了更多的基板制造能力。我们与我们的主要晶圆代工供应商台积电合作,与他们建立了深入的合作伙伴关系,我们已经合作了几十年。如果我们能提前预判并理解市场信号,我们通常能够满足供应,如果有短缺,通常也能够得到良好的控制。关于人工智能,很明显我们看到了需求的大幅增加。晶圆厂正在作出响应,你必须不仅仅认为这是晶圆厂的问题,你绝对正确。关于封装,我们和我们的GPU竞争对手都使用了先进的封装技术。我会给你看的。虽然摄像头可能无法清楚地显示,但这是我们的MI300。你看到的是一整套芯片组。所以是较小的芯片,具有CPU功能、IO和内存控制器。它可以是我们专注于高性能计算的版本的CPU。我们直接将我们的CPU芯片集成在同一个系统中。还有周围所有的高带宽内存,以供给这些引擎。这些芯片是侧向连接的,在MI300上,我们也将这些设备垂直连接。所以这是一个复杂的供应链,但我们在这方面非常非常擅长。我们是一家出色的公司,已经有18年了。我们的AMD供应链团队做得非常好,我认为总体来说,行业将会超越这类供应限制。现在你提到了电力。我认为,这最终将是一个关键的限制因素。你看到所有主要的运营商都在寻找电力来源,对于我们这样的引擎开发者,这些引擎消耗的电力,我们非常关注能效,并且我们会在我们设计的每一代产品中推动能效的提高。这绝对是我们的最高优先级之一。问:随着摩尔定律的终结,即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻倍的速度放缓,如何通过创新来继续提高计算能力成为了一个重要话题。你曾经表示,这种挑战激发了你加入AMD的兴趣,特别是想了解AMD将如何在不同的创新方向上进行投资。此外,对三维堆叠技术表示好奇,希望以通俗易懂的方式获得解释,这是一种通过垂直堆叠芯片来增加集成度和性能的技术。答:关于3D堆栈技术,简单来说,它是一种先进的封装技术,可以将多个芯片层叠在一起,从而提高了集成度和性能,同时还可以节省空间。当摩尔定律放缓时,芯片技术自身从一个代际过渡到下一个代际的能力降低了,这意味着我们不能再依靠新的半导体技术节点来缩小设备尺寸、提高性能、降低功耗并维持相同的成本。因此,现在需要更多的创新,要求全面的设计思维,比如依赖于新的器件转换、新的晶圆节点技术。而异构计算,意味着为合适的应用带来正确的计算引擎,例如我们在个人电脑和嵌入式设备中拥有的超低功耗AI加速器。这关乎为特定应用量身定制引擎,利用芯片组合成一个整体,选择最佳技术节点,并考虑软件堆栈的设计。这种优化需要从晶体管设计做起,一直到计算设备集成的全过程,并且还要兼顾软件堆栈和应用程序的视角。与所有在AMD工作的工程师一样,我为有机会进行这些工作而感到兴奋,因为我们拥有构建这些的基石,而且AMD的文化中内建了合作精神,不需要开发整个系统或应用程序堆栈,而是通过深入合作来确保解决方案的优化。问:如何在当前全球政治经济格局中,确保芯片制造的安全和供应链的稳定性?答:我们必须考虑这些问题。我们非常支持与国际间互相合作,确实存在这样的问题:现在如何依赖芯片设计来运行那些至关重要的系统,确保供应连续性成为国家安全的问题。因此,我们将这一点纳入我们的战略,并与我们的合作伙伴一起构建它。我们支持晶圆厂的扩张。你看到台积电在亚利桑那建造晶圆厂,我们与他们合作。你看到三星在德克萨斯建造晶圆厂,但不仅仅是在美国,我们实际上也在全球范围内扩张,比如在欧洲和亚洲其他地区的设施。这种情况超出了代工厂的范畴,包装也是同样的问题,当你把芯片放在载体上时,你需要互联,你需要那个生态系统也具有地理多样性。我们认为,让每个人都知道将会有地理多样性是非常重要的事情。我们正深度参与其中。实际上,我对我们所取得的进展感到非常满意。这不是一夜之间就能发生的事情。这是芯片设计与软件之间的区别。有人不能用软件,你可以迅速地提出一个新想法,并将产品非常迅速地推向市场,设计出最小可行产品,推出去,它可以迅速流行。但是,扩大供应链确实需要数年的准备工作,整个半导体行业从历史上看也是这样建立起来的。这是一个全球性的产业链,将会创造地理上的专业知识集群。这就是我们今天所处地位,但是当我们今天面临更加动荡的宏观环境,分散制造能力就显得尤为重要。这项工作已经在进行中。问:怎么看AI硬件的发展?AMD现在为许多有趣的设备和应用提供动力没,今天在构建的东西怎么样?有Vision Pro,有Rabbit(这是一种以AI为首的设备),这种以健康为中心的HumanE,还有Figure。看起来像是突然间有很多新的硬件设备爆炸性的增长。我很好奇想知道你的观点,你认为是什么趋势预示了这些产品的成功?什么趋势可能预示着失败,我们应该如何看待这些新的事物和设备的集合?答:这个问题非常好。我会从技术的角度开始,作为芯片设计师,这些不同类型的硬件同时产生的原因你应该感到自豪,因为你得到的计算能力越来越强,体积缩小了,而且功耗非常低。你可以看到越来越多的设备,它们拥有令人难以置信的计算和视听能力。你看Meta Quest和Vision Pro这样的设备,这不是一夜之间发生的。你看早期的版本,它们太重了,太大了,计算能力不够。因为如果你头戴设备的屏幕上看到光子和实际处理之间的延迟太高,你真的会在佩戴它并试图观看电影或玩游戏时感到身体不适。首先,我为我们作为一个行业所取得的技术进步感到自豪。我们当然非常自豪于AMD在这方面的推动,但你提出的更广泛的问题是,你如何知道什么会成功?技术是一个邻居。但如果有一件事我在苹果学到的是,真正成功的设备是满足需求的。它们真的给了你一个你喜欢的能力。这不仅仅是增量的。我可以做一些比我之前做的事情稍微好一点的事情。它必须是你喜欢的东西,创造一个新类别。它是由技术启用的,但产品本身必须真正激发你的兴趣,并给你新的能力。我会提到一件事。我提到了PC中的AI使能。我认为这几乎会使PC成为一个新类别。因为当你想到你将能够运行的应用类型,超高性能,但又低功耗的推理你可以运行。想象一下,现在如果我根本不会说英语,我正在观看这个播客。假设它是现场直播的,我点击我的实时翻译。我可以将它翻译成我的口语,没有可察觉的延迟。这只是无数新应用中的一个将被启用的。是的,我认为这是一个非常有趣的时期,因为多年来,像AMD这样的公司从中受益,对吧?你也在数据中心,但有如此多的计算负载移动到服务器,对吧?云的时代,所有这些复杂的消费者社交应用程序的时代。我认为在新时代,试图创造体验和战斗,像所有这些新的应用公司都在作为一个主要考虑因素而战斗延迟,因为你有网络,模型慢。你在尝试改变模型,你有事情想要在设备上再做一次。我只是觉得这已经有一段时间没有像一个真正的设计考虑了。先生,我同意你的看法。我认为这是下一组挑战之一,那就是真正解决不仅仅是在云端、边缘这些用户设备上启用高性能和AI应用的想法。问:2024年AMD有什么部署?答:对于我们来说,这是重要的一年,因为我们花了很多年时间发展我们的硬件和软件以支持人工智能,我们刚刚完成了对我们整个产品组合的AI使能。所以云端、边缘、我们的个人电脑、我们的嵌入式设备、我们的游戏设备,我们正在使我们的游戏设备通过AI进行升级,2024年对我们来说真的是一个巨大的部署年。所以现在基础已经打好,能力也已经具备。我跟你们提到了我们所有的合作伙伴。2024年对我们来说是一个巨大的部署年份。我认为我们在人工智能领域经常被忽视,每个人都知道我们的竞争对手,但我们不仅想在人工智能领域被认识,而且基于结果、基于能力和我们提供的价值,我们希望在2024年被认为是真正使人工智能在云端、在大规模LLM训练和推理中用于再生性AI的广泛应用中得到启用并普及的公司,同样也是在整个计算领域中。我认为这也是应用程序的扩展组合开始活跃的一年。我看看微软在谈论什么,在他们正在做的能力启用方面,从云到客户端。这是非常令人兴奋的。许多和我谈过的独立软件供应商(ISVs)都在做同样的事情。而且坦率地说,萨拉,他们正在解决你问的那个问题,我如何编写我的应用程序,以便我给你最好的体验,同时利用云端和你手中或在你的笔记本电脑上运行应用程序的设备。所以这将是一个变革性的一年,我们在AMD感到非常兴奋,似乎处在了这一切的中心。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1423,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"following","isTTM":false}