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輝達GTC大會登場 AI概念再打強心針 供應鏈飆馬換誰當?｜【贏家大亨】張甄薇 20240318
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00940募集最終日 自救會人數飆破萬 大盤暗藏2大危機 2檔臥龍股翻倍賺｜【股市總舖師】林友銘 20240315
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比特幣尬上黃金 飆速創高超有戲 誰將成避險之王？｜【贏家大亨】邱鼎泰20240311
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自從OpenAI 推出ChatGPT 以來，Google的人工智慧策略一直比較複雜，對消費者甚至開發者來說都令人困惑。

我個人不再像過去那樣對谷歌的搜尋主導地位有信心了。消費者習慣的變化可能會威脅到谷歌在搜尋領域的主導地位，接下來的幾年至關重要。

Google和OpenAI試圖塑造不斷變化的消費者行為，網路是否願意改變他們的重複行為？隨著OpenAI 準備推出一款利用必應和GPT-5 直接與Google競爭的搜尋產品，一些重大事件即將發生...

到2024 年中期，GoogleGemini Pro 1.5 明顯變得更加穩定和有用。透過調整、品牌名稱變更和收益上的表現，我想幫助大家更了解Google的人工智慧生態系統、新聞和收益。

我還是很期待即將推出的GoogleGemini。 Gemini 是一款新的大型語言模型系列，旨在與OpenAI 的ChatGPT 相抗衡。 Gemini 是Google的下一代人工智慧架構，最終將成為PaLM 2 的補充，據傳將於2023 年秋季推出，作為新的GoogleDeepMind 團隊的聯合作品...

2024 年第一季的Google收益表現超出預期。根據LSEG 數據，截至3 月31 日的季度收入為805.4 億美元，而估計為785.9 億美元。

· 谷歌的營收比去年同期成長了15%，是自2022 年初以來成長最快的一次。

. 谷歌雲端業務的營業收入成長了4 倍，達到9 億美元。
· 公司也宣布了首次股息和700 億美元的回購。
· 淨收入從去年同期的150.5 億美元成長了57%，每股從1.17 美元成長到了1.89 美元。
· 谷歌報告的總廣告銷售額為616.6 億美元，比去年同期的545.5 億美元成長。
· 公司一直在大力投資於人工智慧，為搜尋和其他服務添加生成式人工智慧功能，以確保消費者即使在他們在線獲取資訊的方式發生變化時仍繼續使用Google工具。

谷歌的人工智慧產品策略

早些時候，在Google Cloud Next 大會上，該公司宣布並發布了新產品和功能，以擴展和區分其為開發者提供的人工智慧服務。在過去幾個月中，Google也正在為其消費者產品推出了人工智慧助理和伴侶。這是Google策略概述的更新，反映了最新和最引人注目的機器學習和人工智慧產品及其價值主張。

谷歌在其整個開發者和消費者產品組合中擁有全面的人工智慧策略。其能力的關鍵主題是「規模」、「模組化和開放性」以及「多模態」。

規模的價值主張指的是Google產品可以為全球任何應用程式處理大量資料和頻寬，以及可以透過Gemini 1.5 Pro 存取的100 萬標記上下文視窗。模組化和開放性主題指的是GCP 與其他雲端平台、開發者和MLOps 工具的兼容性。多模態指的是Gemini 1.5 Pro 可以處理文字、圖像、視訊和音頻，以及整合到產品中的AI 助理的功能，例如Workspace 和Chrome。

谷歌雲端平台被定位為“雲端的新方式”，其價值主張集中在Google龐大、分散式的伺服器網路上，可以以低延遲處理大量資料和頻寬。它受到各種硬體晶片的支持，包括Google自己的TPU，現在是第5 版。

Vertex AI 是由Google提供的完全託管的開發者環境，與GCP 以及其他平台相容。
它包括三個關鍵領域：
1、AI Studio，配備MLOps 和管線工具，用於開發AI 後端系統和應用程式
2、Agent Builder - 一個用於訓練和部署AI 模型的無程式碼和低程式碼環境
3、 Model Garden，包含第一方模型（見下文）和數十個第三方模型，包括來自Anthropic 的Claude 系列、來自Meta 的Llama 系列和來自Stability AI 的Stable Diffusion

在Google Cloud Next 大會上，該公司展示了可以使用其開發者工具建立的六種類型的代理。它們是：
1、客戶代理- 透過自然語言促進客戶在生命週期內的交互，從啟用購買到管理交付和處理客戶支援查詢
2、員工代理- 向員工管理工具（例如HR、IT、福利）添加人工智慧功能，以及能夠提高員工生產力的內部工具
3、創意代理- 可以產生Gemini 支援的所有模態（文字、圖像、視訊、音訊）的內容，用於行銷、銷售和商業文件的生成
4、資料代理- 用於促進來自內部和外部來源的數據和業務智能的聚合、分析和可視化
5、代碼代理- 為開發人員編寫和調試代碼提供​​幫助
6、安全代理- 用於識別和減輕威脅
谷歌發布了這些類型代理的101 個範例清單。
「使用Google搜尋進行基礎工作」是一項新功能，可透過GCP 開發代理，以幫助實現檢索增強生成系統，該系統現在可以利用谷歌的搜尋引擎，而不僅僅是公司自己的企業資料。
谷歌的旗艦AI 模型，Gemini 1.5 Pro 是一個多模態、100 萬標記上下文視窗模型，可以一次處理1 小時的影片、3 萬多行程式碼、11 小時的音訊或70 萬個單字。它可透過Model Garden 取得，並整合到各種開發者助手中，這些助手可透過GCP、Vertex AI 以及第三方IDE 提供。
它們包括：
• 程式碼輔助- 用於軟體交付
• 雲端助理- 用於在雲端管理應用程式生命週期
• 安全工具- 用於識別和處理威脅
• BigQuery - 加快資料分析速度
• Looker - 用於商業智慧
• Android Studio - 用於Android 應用程式開發

此外，Project IDX 是一個實驗性項目，目前處於預覽階段，旨在透過人工智慧功能將全端、多平台應用程式開發工作流程帶入雲端。

Gemini 也被部署為GoogleWorkspace、搜尋和Chrome 等產品的許多AI 功能的後端。
谷歌搜尋現在提供了一項實驗性的生成功能，可以在搜尋結果頁面的頂部以自然語言回答用戶的查詢。 Workspace 還提供了AI 功能，可協助使用者在各個應用程式中撰寫、編輯、摘要和建立文字、圖像或影片形式的內容，從Gmail 到Docs 和Slides。
在會議方面，AI 會議和訊息附加元件將為使用者提供存取Google Meet 功能的權限，例如工作室外觀、工作室照明、工作室聲音和筆記。未來，AI 會議和訊息還將在Google Chat 功能中提供存取Gemini 功能，例如按需會話摘要和訊息的自動翻譯。

Google Vids 是一款新的AI 動力影片創建應用程序，計劃於2024 年6 月發布。它可以為編輯生成一個故事板，從庫存影片、圖像和背景音樂中拼接草稿，並幫助創建配音。

Workspace 的另一個增加是一個AI 動力的安全附加元件，讓IT 團隊可以自動對公司範圍內的敏感檔案進行分類和保護。此功能使得可以對Drive 中的現有和新文件進行持續評估、分類和保護，用於組織中的所有員工。

Chrome 的AI 功能使用戶能夠管理和組織他們的標籤、建立新的瀏覽器主題，並為他們的網路瀏覽產生內容，例如用於電子郵件、表單和撰寫產品評論。

最新的公告和發布使得AI 在Google的開發者、企業和消費者應用程式組合中變得更加普遍和全面。對於當前用戶來說，這是一個決定如何使用和部署人工智慧來應對他們的生活和工作負載的機會，對於Google來說，這是一個學習哪些功能有效、哪些服務需要改進的機會。這也是一家公司獲得更多市場份額的機會，特別是在雲端運算和企業領域，Google正在與AWS 和微軟的Azure 競爭。 (人工世界Artificial World)

為了深入了解新興但未知的AI的未來，在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上，紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。

另外，@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上，也補充了自己的想法和理解，歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。

Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。

人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素，如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據，直到最近才匯集在一起，使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。

機會：人工智慧有可能用軟體取代服務，瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元，雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元，15年的複合年增長率高達40%。

前景廣闊：人工智慧機會前景廣闊，大部分尚未開發，未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。

推動技術領域的重大轉變：人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變，類似於過去二十年的雲端轉型。

02Sonya Huang：當今的人工智慧現狀

Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀，強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。

AI產品越來越契合市場的需要：人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如，由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢，實現了相當於700個全職座席工作的自動化。

生成式人工智慧正在經歷快速成長：第一年的收入約為30 億美元，這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比，這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。

AI 的$200B 問題：雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金，光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU，但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題，即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報？

預測：Sonya Huang 預測，2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具，而未來的人工智慧將變成你的同事。

她也預計，隨著人工智慧應用進入生產階段，人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務，如規劃和推理，並使運算的平衡從預訓練轉向推理。

融資環境不平衡：目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡，更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說，這既是挑戰也是機會。

關鍵挑戰：從長遠來看，提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前，與行動應用程式相比，生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。

產品與市場的契合度需要進一步提升：隨著基礎模型變得更加智能，人工智慧的產品與市場的契合度有望加速，從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。

03Konstantine Buhler ：人工智慧的長期未來

Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來，將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。

從根本上降低成本：人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命，使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步，它有可能大大降低各行各業的成本，使產品和服務更容易獲得和負擔得起。

注入人工智慧的公司：隨著人工智慧的發展，整個公司可能會開始像神經網路一樣運作，從而產生了一人公司的概念。

將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中，並且預計這一趨勢將加速，人工智慧注入公司的出現，這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來，人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作，導致各行各業的重大變革，並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。

標準普爾500指數正在減少：標準普爾500指數（S&P 500），意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少，這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。

隨著時間推移，電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低，而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹，人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本，這也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：隨著人工智慧的不斷進步，計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如，字母“A”將不再表示為像素矩陣，而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。

儘管我們已經認識到人工智慧（AI）所帶來的變革性影響，但考慮到AI正處於一個重要的發展階段，即所謂的“巨型週期”，在這一周期內，歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此，探討這項轉變對產業和社會的深遠影響，無疑是一個值得高度關注的重要議題。

如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中，會怎麼樣？這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。

人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入，這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比，但我個人認為，產業變革會更大，人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。

我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣，AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止，重點一直放在基礎訓練上，但現在它將轉移到更高層次的認知任務，如計劃和推理。

由於成本降低，擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準，取代大型組織或外包公司。

除了降低成本外，以前人類無法完成的自動化任務（基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷）也將為收入成長做出重大貢獻。

就專業職業而言，雖然勞動力可能不容易被取代，但更專業的服務將加速出現，使公眾能夠獲得這些服務。同時，市場將經歷分叉成長，熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值，管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。

在以下三個因素的推動下，擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升：

收入成長及利用人工智慧創新傳統產業

最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)

如果說，23年上海車展標誌著“全球汽車工業睜眼看中國”，那麼24年北京車展則標誌著中國車企及供應鏈對電動化及智能化的引領在全球範圍內得到完全確認。麥肯錫在《2024中國汽車消費者洞察》中曾以“‘內卷’為表，‘進化’為裡”來形容中國車市。北京車展參訪歸來，我們對車市進化之路有了新的感悟，並希望在此與讀者分享。

在對23年上海車展的回顧中，麥肯錫曾以“忒修斯之船”來比喻智駕的發展，並指出很難有具體的單一節點能作為L2與L3之間的分野。本次車展所展現出的智駕進展，也進一步印證了我們的觀點，即領先車企並不希冀直接過渡到L3/L4，而是基於已有的硬體架構（或小幅微調），主要以演算法的進步攻克難關，進而實現智駕全國範圍內的普及。同時，領先供應商所提供的方案頗令人稱道，這其中既包括軟硬一體的端到端高階方案，也包括僅有數千元成本，但能提供高速NOA與城市記憶行車的低階方案。各類方案落地速度之快與成本競爭力之強令人咋舌，也不得不令人思考：對在智能駕駛方面的探索進展遲緩的傳統車企而言，自研智駕是否仍具備必要性及競爭力值得認真考量。

AI大模型在車內的大規模落地不僅體現在如智駕、GPT語音對話等早已熟知的領域，也體現在如電池SoC估算、底盤舒適性提升、車內聲場最佳化、視訊質量提升、HuD投影拓展等全新領域。AI技術的加速“上車”體現出“難者不會，會者不難”的特點，即領先者以通用大模型為基礎，且觸類旁通，在諸多整車功能域批次實現大模型的應用，使那些對AI大模型仍處在懵懂階段的傳統車企“望而興嘆”。

某中國廠商推出的被戲稱為“寶寶巴士”的車型引起了我們極大的興趣。該車型配備了貫通式對開門與無顯式B柱設計，實現了近1.5米的車門開啟寬度，並通過車門內B柱的方式解決了側向安全；同時該車型還實現了前排座椅180°旋轉，將家庭用車推向了極致。其實，類似的概念車在全球範圍內並不鮮見，但最終還是由中國車企將其從概念車轉變成了面向普通人的量產車。我們認為，由於中國車企在打造消費者極致體驗方面的不懈努力，以及強大的研發及工程能力，使它們在保證安全及質量的前提下，自由運用自身及產業鏈能力打造新車型及技術，實現從概唸到實車的快速落地。類似的例子相信今後會不斷湧現，並給受限於傳統研發流程的車企帶來愈發強烈的衝擊。

下一個創新“引爆點”未現蹤影

智駕、智艙、大模型等領域的技術進步令人心潮澎湃，但我們還是不得不指出，車展上諸多新車型的技術同質化顯而易見。在高階智能化技術於未來12至18個月內大規模量產之後，下一個創新“引爆點”會在何處？在高階智駕及智艙、高度智能化的語音助手、智能底盤，以及超快充技術成為中高端市場的“標配”之後，車企持續營造客戶差異化體驗又應落腳何處？遺憾的是，本次車展未能給出答案。

國際車企對中國市場的堅定承諾與信心

諸多外資車企的一把手親臨本次車展，並在不同場合表達了如“中國已經成為第二故鄉”，“中國雖非故土，卻親似家園”，“家在中國”等觀點。國際車企對中國市場的堅定承諾不僅見諸於語言，更落實於行動：例如，某德系廠商決定對中國工廠追加投資200億人民幣，某日系廠商則發佈了完全基於中國供應鏈的新一代EV車型等。海外廠商對中國市場技術路線的靠攏，不僅將成為中國車市的助推，也將有利於全球範圍內電動化與智能化發展的提速。

江山代有人才出，各領風騷二三年

與上一次北京車展（2020年）相比，參展廠商的構成出現了巨大變化，這裡面既有部分新勢力的黯然離場，也有若干外資車企從之前的聚光燈下，來到了舞台邊緣；當然車展也從不缺乏新面孔的騰空出世：例如消費電子的頭部企業無疑佔據了本次車展“C位”。新入局者所展示的技術實力與對消費者心智的把控，都令傳統車企如“芒刺在背”。一個充滿活力、持續進化的汽車市場，必然意味著優勝劣汰——創新者脫穎而出，落後者黯然謝幕。我們預計中國車市的產業集中度將大幅提升，下一屆北京車展的展商構成或將出現新的不同。但無論行業“進化之路”走向何方，商業競爭的法則“萬變不離其宗”：只有那些滿足消費者的多樣化需求，並從中獲取合理經濟價值的企業方能成為“常青樹”。

國際車企正在“反擊”，但力度遠遠不夠

國際車企帶來的新技術及車型不無亮點。例如，通過車展現場測試，我們發現諸多外資品牌車輛已具備了初步的語音識別能力，能聽懂如“導航、溫度調節”等語句，表現遠勝於23年上海車展。但實事求是地說，雖然相比去年進步巨大，國際品牌所展示的電動及智能化水平，仍然遠遜於中國車企，且差距正在擴大。考慮到中國車企過去一年內在智駕、智艙、AI大模型等領域所取得的神速進步，外資車企在相同時間內所取得的技術進步（例如語音功能“從0到1”）顯得遜色不少，遠不足以扭轉局勢。往前看，國際車企必須深化與中國車企及創新供應鏈的合作，來縮小自身在電動化、智能化領域的技術差距。我們看到某德系廠商已經在技術合作領域邁出了可喜的一步。中國市場就好比是個“健身房”，通過與優秀的“健身教練”的合作，國際車企所練就的“強壯身板”不僅有利於提高其在中國市場的競爭力，對其在全球其他市場的表現也將帶來積極助力。

價格戰仍將持續，直到落後產能“出清”

價格戰在中國車市從來就不是新聞。本次車展各類組態越級但價格實惠的新款電動智能車型的集中展示無疑進一步確認了“油電同價”，乃至“電比油低”的趨勢。我們認為，隨著競爭日趨白熱化、領軍企業的成本把控能力逐步增強，以及消費者對全新的價格梯度的認知完善，中國市場的價格競爭將日趨殘酷；並且在落後產能被大規模“出清”之前，價格戰的強度很難有明顯減弱。

在對2023年上海車展的回顧中，麥肯錫提出了“失去了技術護城河，傳統豪車勢必面臨顛覆性重塑”。目前看來，豪車市場的“再定義”正在深化：無論是車展前後，網際網路行業某風雲人物對自己超豪華座駕的處置以及其在網上的廣泛傳播，還是展館內中國高端品牌展台的人頭攢動，都表明豪車市場正在加速變革：在SUV市場，中國車企已經證明了消費者對傳統豪華SUV的喜好是可以被轉變的；在轎車市場，雖然傳統豪車品牌仍然保留著最後一塊未受“染指”的細分-中大型轎車，但該細分也正面臨多款來自中國廠商的全新車型的強烈挑戰。往前看，豪華汽車的定義權終將屬於，也只能屬於那些具備強大技術能力，並能夠抓準和解決消費者需求痛點的車企。但至少目前看來，掌握這種偉大能力的車企更有希望來自中國。

“KOB”呼之慾出，但也需要警惕“產業娛樂化”

中國車市的品牌傳播從最初的傳統電視廣告及紙媒，過渡到了垂媒，再進化到了短影片、KOL/KOC等。而在本次車展中，若干企業家在展館內受到的“山呼海嘯”般的歡迎，則昭示了另一種全新行銷模式的降臨，即KOB(Key Opinion Boss)：也就是車企通過企業家個人IP的打造及使用，低成本地實現推廣。民眾對若干極具標竿意義的企業家的熱情，反映了消費者對企業技術實力、客戶體驗，以及價值主張的認可，並會形成全社會對智能電動汽車需求的正向刺激。當然，我們也應該警惕過度的“產業娛樂化”，因為企業家個人IP的打造及維護是一個與粉絲群體不斷互動的過程，需要企業家個人及企業能有足夠的耐心與完善的糾錯機制。此外，車展現場無處不在的直播同樣令人印象深刻，但這也可能成為過度的“產業娛樂化”的濫觴，需要全行業加以警惕。

中國車市進化之路仍在繼續。進化之路不會一帆風順，甚至可能崎嶇坎坷，但惟有加速進化，企業方能在今後的競爭中立於不敗之地。  (麥肯錫)

▎癌症和免疫病特效藥研發有望加速。

北京時間5月8日23點，GoogleDeepMind和其英國子公司Isomorphic Labs聯合團隊在《自然》雜誌上發表一份共46頁的重要成果，聯合發佈全新AI蛋白質結構預測模型AlphaFold 3，可精準預測生物分子相互作用的結構。

具體來說，新的AlphaFold 3擁有更強的生成式AI模型能力，效果全面提升。對於蛋白質與其他分子的相互作用，與現有預測方法相比，AlphaFold 3改進了至少50%；對於一些重要的相互作用領域，AlphaFold 3預測精（精準）度提高一倍（100%），可精準預測蛋白質、DNA、RNA、配體等的結構以及它們如何相互作用，有望幫助人們治療癌症、免疫性疾病等。

稍早前舉行的溝通會上，本論文共同監督作者、GoogleDeepMind聯合創始人、CEO戴密斯•哈薩比斯（Demis Hassabis）對鈦媒體App等表示，對於團隊來說，AlphaFold 3的發佈是一個重要的“里程碑”，同時也是用 AI 技術“理解和建模生物學”道路上邁出的重要一步。

“相比此前研究，AlphaFold 3不僅能夠模擬蛋白質與其他分子的相互作用，而且還能精準預測包括DNA、RNA、配體等生物分子結構以及它們如何相互作用，從而能改變我們對生物世界和藥物發現的理解，這非常重要。這是我們和Isomorphic共同正在推進的事情。我們非常自豪地在《自然》雜誌新論文中宣佈這些新突破發現、新結果和新方法。”Demis Hassabis表示。

六年超180萬人的蛋白質資料庫AlphaFold 3模型預測精準再提升一倍

AlphaFold是由GoogleDeepMind開發的一款蛋白質結構預測程序，它採用 AI 和深度學習技術僅根據其基因序列就能預測蛋白質的3D結構，僅需數日內可識別蛋白質的形狀，從而找到藥物靶點，並有望推進產生新的小分子藥物。

而在此之前，研發一款藥物，通常需要數年時間、數億美元的投入。

AlphaFold 1於2018年發佈，其在CASP（蛋白質結構預測的關鍵評估）競賽中成功預測了43種蛋白質中25種蛋白質的最精確結構，排名第一，並認為成功預測了最困難目標的蛋白質結構，引發全球的關注。

2020年，全新AlphaFold 2發佈，並同步推出AlphaFold資料庫，涵蓋了人類和20種常用模式生物的35萬個蛋白質結構，並且對98.5%的人類蛋白質結構進行了準確預測。同時，超過2.14億個預測中約有35%被認為是高度精準的，這意味著它們與實驗確定的結構一樣好，另外45%被認為對於許多應用來說足夠準確。

2022年7月，AlphaFold 2全面升級，DeepMind公司與歐洲生物資訊研究所（EMBL-EBI）的合作團隊宣佈，基於UniProt資料庫序列，AlphaFold預測出約100萬個物種的2億多個蛋白質結構，幾乎涵蓋了所有科學已知的蛋白質。相關研究成果發表在《自然》雜誌上。

據Demis Hassabis披露的一份官方資料顯示，截止目前，AlphaFold資料庫使用者已達180萬人次，覆蓋超190個國家，已查看的結構超600萬次，論文和資料引用次數超過20000次。

GoogleDeepMind反覆強調，通過減少緩慢而昂貴的實驗的需求，AlphaFold可能為研究界帶來了數億年的進步，並節省了數萬億美元。數百萬研究人員全球範圍內已經使用 AlphaFold 2 在瘧疾疫苗、癌症治療和酶設計等領域取得了發現。

參與溝通會議論文作者包括Max Jaderberg、John Jumper、Julien Bergeron、Dhavanthi Hariharan和Josh Abramson，語音演講是哈薩比斯（圖片來源：鈦媒體App編輯拍攝）

6年後的今天，AlphaFold 3終於來了。

此次公佈的AlphaFold 3，官方定義為一種由神經網路架構組成、擁有能夠高精度預測包含蛋白質資料庫（PDB) 中幾乎所有分子類型複合物的“生成式 AI 模型”。

鈦媒體AGI基於DeepMind聯合發佈這份關於AlphaFold 3的46頁論文以及數十頁的外部資訊，梳理了AlphaFold 3模型訓練資料、實施過程、評測結果以及商業化與生態四個層面，談及新模型的重要亮點：

1、模型訓練資料上，AlphaFold 3模型根據蛋白質資料庫中包含的世界分子結構資料進行訓練，能夠處理其中包含的 99% 以上的已知生物分子複合物。

2、實施過程層面，AlphaFold 3基於具備三角注意力的自訂Transformer建構，允許科學家輸入生物分子複合物的描述，能預測該生物分子複合物的3D結構，並使用擴散過程生成每個原子的單獨3D坐標，輸入到指定系統。輸入後，AlphaFold 3使用擴散網路處理其預測，類似於 AI 圖像生成器中的網路。擴散過程從原子云開始，經過許多步驟匯聚成最終的、最準確的分子結構。

而這一模型的核心是DeepMind改進的Evoformer模組。AlphaFold 3 對分子相互作用的預測超過了所有現有系統的精準性。

據論文顯示，據研究發現和使用過程看，AlphaFold 3的結構預測模式有助於建立與目標蛋白有效結合的設計；同時，AlphaFold 3 提高了蛋白質-蛋白質介面的結構精準性，為設計新的治療方式（例如抗體或其他治療性蛋白質）提供了可能性；另外，通過觀察靶標在其完整生物學背景下的結構以及與其他蛋白質結合伴侶、DNA、RNA 或配體輔因子的複合體，可以更深入地瞭解新靶標，團隊相信這種新的藥物靶點尋找方式，能夠轉化為臨床上更有效的藥物。

DeepMind舉了AlphaFold 3三個應用案例。

比如，整合膜蛋白層面，AlphaFold 3正確預測了 PORCN 與 LGK974 和 WNT3A 肽的複合物，為該臨床階段分子 (PDB ID 7URD) 的抑制功能提供了結構原理；變構位點領域，PI5P4Kγ 是一種脂質激酶，與癌症和免疫性疾病有關，而AlphaFold 3正確預測新型抑製劑 (PDB ID 7QIE) 的新型變構結合模式；具有獨特摺疊的蛋白質領域，AlphaFold 3能正確預測與底物結合的蛋白質複合物的新摺疊模式。

據PoseBusters 基準集顯示，對於蛋白質與小分子的相互作用，即使不使用任何結構輸入，AlphaFold 3在76%的情況下成功了，而下一個最好的工具只有52%，大大優於Vina38、39等經典對接工具，並且大大優於 RoseTTAFold All-Atom 等所有其他真正的盲對接工具；同時，對於蛋白質與DNA結合的精準性，AlphaFold 3有65%的成功率，而目前的技術水平只有28%。甚至AlphaFold 3還改進了蛋白質相互作用能力，當蛋白質與抗體複雜結合時，AlphaFold 3的精準成功率達62%，而其他系統只有30%，比AlphaFold 2有約兩倍的性能提升。

此外，對於蛋白質與其他分子的重要相互作用領域，AlphaFold 3預測準確度提高一倍（100%）。

AlphaFold 3可以模擬這些分子（蛋白質）物質，這些分子控制著細胞的健康功能，如果受到破壞，就會導致疾病，因此，AlphaFold 3可以應用於從生物學、可再生材料、糧食作物、理解癌症、開發治療、金融等多個場景領域。

Demis Hassabis坦言，DeepMind更多是做基礎研究，以便將AlphaFold提供給所有學術機構、非商業用途等；而藥物發現子公司Isomorphic Labs更多是做商業化，與化學方面的藥物發現有關，以及與大型藥企合作開發世紀的藥物發現項目。

“未來，我們將通過Isomorphic Labs和內部研究計畫，並與我們在Isomorphic Labs上的製藥合作夥伴合作，進一步提高這些能力。”Demis Hassabis表示。

建構免費學術生態的同時AlphaFold將解決AI藥物發現的侷限性

作為此次發佈的一部分，DeepMind還推出AlphaFold 3免費 AI 工具AFServer，可供學術界免費使用，以建構AlphaFold生態。

DeepMind高級研究科學家John Jumper表示，理解生物結構以及它們如何相互作用是一個非常困難的問題。此前實驗室需要花費數十萬美元、更多科學家也很難通過實驗模擬解決，但 AI 能夠解決此類問題，這是令人難以置信的進步，從而將“開啟”許多新的科學發現。

Demis Hassabis強調，AlphaFold 3模型和資料庫技術已經開始有一些應用場景，對於藥物和化合物發現有巨大的推動作用。相對於傳統過程，AlphaFold至少快2、3倍，且系統足夠準確。

然而目前，AlphaFold 3模型在立體化學、幻覺、動力學和某些目標的精準性等方面仍存在一定侷限性。

美國科學院外籍院士、美國藝術與科學院外籍院士、中國科學院院士，中國醫學科學院學部委員、深圳醫學科學院創始院長、深圳灣實驗室主任、清華大學講席教授顏寧曾表示，AlphaFold無法預測新的分子機構，預測出的結構其實只是達到其2017年的水平，缺乏專業訓練新的資料庫（database），無法像人一樣實現不同構想和新工作機理，從而不能獲得新的藥物靶點。

顏寧強調，儘管看好 AI 技術的未來，但 AI 本身還是非常有侷限性的，需要有更大的資料庫、更強的算力、更新的演算法，才能夠讓 AI 變成結構生物學的重要工具。

“對於小分子藥物的相互作用，目前AlphaFold2的預測研究無能為力，短期內不看好AI取代實驗，結構生物學的未來也不會是AI。”顏寧稱。

DeepMind團隊則在論文中指出，分子生物學的核心挑戰是理解並最終調節生物系統複雜的原子相互作用。而AlphaFold 3模型朝這個方向邁出了一大步，證明可以在統一的框架中精準預測各種生物分子系統的結構。

“儘管在所有互動類型中實現高度精準的預測仍然存在重大挑戰，但團隊證明，可以建構一個深度學習系統，對所有這些互動顯示出強大的覆蓋範圍和泛化能力；同時還證明，缺乏跨實體進化資訊並不是預測這些相互作用取得進展的重大障礙；此外，AlphaFold衍生方法能夠對分子相互作用類別的化學和物理進行建模，而無需對 MSA 的依賴，而且蛋白質-配體結構預測的巨大改進表明，可以在通用深度學習框架內處理化學空間的廣泛多樣性，而無需人工分離蛋白質結構預測和配體對接。”DeepMind團隊稱，開發正確的深度學習框架可以大幅減少獲取生物學資料所需的資料量。

展望未來，DeepMind研究人員在交流中表示，團隊將繼續埋頭研究，從第一性原理出發，用 AI 解決化學、生物學中前沿技術問題，從而有助於改變人類設計下一代生物療法方式，讓科學家更多瞭解細胞系統的複雜性、結構、相互作用等，推動藥物作用和研發等。

“雖然這是 AI 驅動生物學研究的重要時刻，但 AI 加速生物學的潛力是無限的。AlphaFold AI 模型的進一步發展，將加深人類對生物學和生命建構模組的理解，以實現我們最終目標——利用 AI 重構整個藥物發現過程。”論文研究團隊表示。 (鈦媒體)

人工智慧的普遍狂熱、大科技公司的企業支出、創投基金的資金投入以及消費者對人工智慧的前景展望之間出現了越來越大的分歧。

烏塔姆·戴寫道：「越來越多的投資者和行業觀察家正在回顧1990年代的網路泡沫，並對當今人工智慧投資的過度資本化表示擔憂。」我就是其中之一。

我認為人工智慧狂熱帶有網路泡沫的影子，有著危險的壟斷資本主義操縱。像輝達、微軟和OpenAI這樣規模龐大的公司，創造了超高額的利潤，但如果它們崩潰了，將會產生不可估量的後果。如果這種狂熱對大多數參與者都不具有盈利性，那將是一個巨大的警告。

Wedbush證券分析師丹·艾維斯預測人工智慧股票的派對才剛開始，但菲德斯特拉特的湯姆·李則更進一步地表示，隨著時間的推移，世界將用“矽片”取代「薪水工人」。

另一方面，阿波羅全球首席經濟學家托斯滕·斯洛克在他的研究報告中表示，「今天標普500指數中的前10家公司比上世紀90年代科技泡沫期間的前10家公司更被高估。

（圖表：泡沫- 阿波羅前10個PE）

所有這些辯論都引出了一個根本性問題，這是理解人工智慧是否處於泡沫中的關鍵問題

2015年，美國聯邦儲備委員會發表了一篇論文，將資產泡沫定義為「在一段較長時間內的價格上升，然後崩潰」。另一方面，Investopedia將經濟泡沫定義為“經濟週期，其特徵是市場價值的迅速增長，尤其是資產價格的增長”，這個概念與美國聯邦儲備委員會對泡沫的解釋相似。

根據這個定義，如果我們簡單地繪製一下被認為是AI浪潮受益者的幾隻頂級股票的市值，我們就可以得出關於AI泡沫的答案的一個版本。

另外，一些熱情的人工智慧擁護者也試圖透過將歷史視角應用於輝達的股價上升來得出相同的結論，透過分析輝達的股價走勢來比較輝達與上世紀90年代最受歡迎的互聯網股-- Netscape的情況。

這是否意味著我們處於泡沫中？嗯，直到它破裂之前我們是不會知道的。但這會回應阿波羅全球經濟學家托斯滕·斯洛克對高估值水準的擔憂，特別是與90年代科技泡沫作為基準進行比較時。

為了理解當斯洛克指出上世紀90年代中期的科技泡沫時他指的是什麼，看看導致上世紀90年代末互聯網泡沫爆發的節點（里程碑）是很有必要的。

Netscape是網路時代的第一家上市公司之一，於1995年上市。這實際上是互聯網時代的“大爆炸”，引發了一系列的IPO，最終這些公司的市值會變得過度膨脹。沿途還有一些在那些年裡取得成功的公司，今天仍以某種形式存在：亞馬遜、eBay、雅虎的殘餘以及其他一些公司。

美國在1995年至1999年之間的商業投資在短短四年內從2,500億美元增加到5,000億美元。所有這些都發生在利率上升並在網路泡沫破裂之前幾乎達到了7%的時候。

所有這些公司購買設備的目的是為了增加當時尚處於萌芽階段的互聯網技術的容量，以便更多的公司能夠利用更低的成本創建面向消費者的互聯網應用程序。該公司在1995年電信法通過以來的投資為使互聯網商業化提供了基礎技術，正是這些投資使亞馬遜、Uber、Google和Facebook等公司得以茁壯成長。
今天的人工智慧故事與此相似。

（圖表：科技公司的資本支出趨勢）

上圖中的所有技術公司都是輝達GPU產品的客戶，並且一直在大量投資於GPU和其他硬件，以增加容量，使他們的機器學習模型可以以大量數據更快地運行。例如，Meta Platforms告知他們的投資者，他們現在預計今年將花費的資金約比上季度預計的23%多，用於購買諸如GPU和資料中心基礎設施之類的物品，用於他們的人工智慧模型，而不是上季的23%。

到目前為止，由前7-10名領導的公司主導的公司競賽已經鎖定在擴展其運算能力和基礎人工智慧能力的競賽中，類似於90年代初至中期的商業投資，創造了幾乎無彈性的需求動態，並導致一些受益者的市值水準飆升，如輝達。但這種投資規模的快速擴張也存在風險。最大的風險是無法正確預測最終用戶人工智慧消費的需求，這將威脅到今天科技公司所做的容量和資本投資的利用率。如果泡沫破裂，那麼在最高估值泡沫達到頂峰時，他們將暴露在高風險之下。

畢竟，歷史總是驚人的相似，但不會簡單重複。

儘管有關泡沫的所有討論，但創投公司的融資在去年並未顯示出減緩的跡象。 2023年是生成AI投資的創紀錄年。根據CB Insights的數據，2019年至2023年間，生成AI新創公司的投資成長了65%，2023年的創投成長速度至少是過去五年中任何一年的兩倍。

大型科技公司主導了去年大多數融資輪次。根據Crunchbase的數據，微軟領導了最大的融資輪次，並共同領導了第二大融資輪次。輝達、亞馬遜和谷歌領導了其他一些大型融資輪次。這使得許多創投公司處於獨特的位置，感覺被定價出局。其他創投公司也開始以不同的角度看待估值，並形成了共識，即目前的估值可能正在流失。

據報導稱，一些人工智慧新創公司的估值正在下降。投資者傾向於根據新創公司的成長率對新創公司進行溢價定價，但三個月前，這些研究注意到，由於新創公司的成長率正常化，估值正在下降。儘管研究指出，估值主要是因為新創公司的成長率正常化而拉回，但它也指出，相同的新創公司沒有吸引到與之前相同的投資資本，這是技術的承諾與現實之間衝突的強烈跡象。

通常情況下，當成本以很快的速度下降時，會導致創新的廣度，而目前所見的創新主要集中在新創新的基礎層，如生成式AI（這不是一個新趨勢）。在網路泡沫時期也是如此，當時大部分的投資和資本支出都主要用於建立互聯網的基礎層，然後移動到前端，互聯網內容層和電子商務層。

寫在最後（即將到來的泡沫破裂）

人工智慧泡沫不會破裂。儘管市場最近的震盪令人震驚，但最大的風險在於我們對人工智慧的消費模式的認知。這些模式無法準確預測，因為很多人不知道他們會在未來使用人工智慧做什麼。

目前的估值水準建立在一種假設之上，即未來的需求將維持與現在相同的成長水準。但如果這種成長無法實現，那麼股價就會下降。

最近市場的波動表明，市場對此存在擔憂，這並非沒有道理。但這只是一個問題的一部分。本文中沒有提到的其他關鍵因素還包括地緣政治風險、人工智慧的技術限制以及人工智慧的倫理和隱私問題，這些都可能導致未來人工智慧泡沫的破裂。  (人工世界Artificial World)

5月5日，中國國家主席習近平正式開啟訪問歐洲之旅。隨行的還有來自中國銀行、中國國家電力、寧德時代等60多家中方企業家代表一同前往法國。

5月6日，習近平同馬克宏共同出席中法企業家委員會第六次會議閉幕式，並發表題為《繼往開來，攜手開創中法合作新時代》的重要致詞。

儲能熱榜注意到，隨行的中方企業家代表中有寧德時代董事長曾氍群、天合光能董事長高紀凡、遠景科技集團董事長張雷、億緯鋰能董事長劉金成等，而他們的企業都有一個共同的業務板塊：儲能。

眾所周知，中國在矽料、矽片、組件、電池等光伏產業鏈主要環節上的產能，基本上都已經佔到全球市場90%以上的份額，「霸主」地位無可撼動，已成為一張閃耀世界的「中國名片」。

儲能，則很有可能成為下一張「中國名片」。

根據國家能源局統計，截至2023年底，全國已建成投運新型儲能計畫累計裝機規模達3139萬千瓦/6687萬千瓦時(31.39GW/66.87GWh)，平均儲能時長2.1小時。 2023年新增裝置規模約2,260千萬瓦/4,870千萬瓦時(22.6GW/48.7GWh)，較2022年底成長超過260%，近10倍於「十三五」末裝機規模。

再根據CNESA統計，2023年全球新增新型儲能裝置規模45.6GW，中國則以22.6GW裝機規模佔比接近50%，而去年這一比例僅35%。

綜觀全球儲能市場格局，已從中美歐三足鼎立走向中國佔據半壁江山；在產能方面，中國儲能產業不僅供應本國，也遠銷全球世界各國，全球儲能產能佔70%以上。

從宏觀視野來看，要實現碳達峰、碳中和目標是中國對國際社會的莊嚴承諾，也是推動高品質發展的內在要求。儲能作為新型電力體系的壓艙石，是實現雙碳目標的重要支撐技術之一。

近年來，隨著風光等新能源發電裝置規模快速成長，儲能在綠色能源、能源安全領域的戰略地位和核心支撐作用日益凸顯。

十四五規劃中，也明確指出加強源網荷儲銜接，提升清潔能源消納與儲存能力，加速抽水蓄能電站建置及新型儲能技術規模化應用。

我想這也是這次追蹤的四位創業家願意押寶「儲能」賽道的底層邏輯。

寧德時代不僅是動力電池領域的王者，也是儲能電池領域的王者。

2023年，寧德時代在全球儲能電池出貨量市佔率為40%，連續3年排名全球第一。根據寧德時代2023年財報顯示，儲能電芯營收佔比已經接近20%，而且還在快速成長中。

就在前不久，寧德時代發布能夠維持「五年0衰減」的20尺櫃6.25MWh儲能係統，也彰顯了其從電芯到系統整合的版圖佈局。

在寧德時代的品牌畫冊中，有三大發展方向，其中「以再生能源和儲能為核心，實現固定式化石能源替代」名列第一。

身為掌門人的曾氍群也多次提過儲能領域的兩會提案等，去年還在寧德舉辦了首屆世界儲能大會，都能夠證明這位老闆對於儲能的用心之深。

天合光能不僅是全球光伏龍頭企業，也是光伏板塊裡最早佈局儲能業務的企業。

高紀凡早在2015年就瞄準了儲能業務板塊創辦了天合儲能。 「光伏與儲能結合，建構穩定可調的光儲整合的新型能源體系。」他曾多次公開表達了光伏、儲能要協同發展的理念。

據悉，天合儲能已經擁有全端電芯自研自產、電池艙及儲能係統全球交付能力。截至2023年底，儲能艙及系統累計出貨5GWh，業務範圍突破全球六大區域市場。

遠景科技集團旗下的風電、軟體業務十年前就已開始佈置法國市場業務，積極發展與法國等歐洲國家企業的策略合作，旗下的遠景儲能是全球領先的儲能係統供應商，2023年出貨量中國第四、全球第五。遠景儲能已在全球參與超過200個項目，交付超過10GWh，其中歐洲是重點市場，已在英國等國儲能市場取得領先地位。

遠景儲能的電芯來自具有極致安全記錄的遠景動力。遠景動力近年來加速全球優質產能落地，支撐遠景儲能在歐洲及全球市場開拓及交付。

2021年6月，在法國總統馬克宏見證下，遠景動力與法國雷諾集團達成全面戰略合作，同時宣佈在杜埃建設法國第一家數位化、綠色的電池超級工廠，這一項目也是中國在法最大投資項目，目前已成為中法合作的經典案例，多次被兩國元首提及。

億緯鋰能同樣是儲能領域的“受益者”，從2023年財報中可以看到，億緯的儲能電池出貨量增長超過120%，遠高於34%的整體營收增速，可以說儲能業務讓億緯實現了量利齊升。

為了加速儲能板塊的發展，億緯鋰能將儲能板塊獨立，在武漢成立子公司億緯儲能，專心儲能板塊的發展。和其他儲能電池廠商一樣，億緯在受訪時表示：今年要開始逐步提高Pack和系統的交付比例。

隨著習近平主席法國之旅的結束，全世界也再次看到了中國堅持發展綠色能源的決心；在能源發展理念上，中國的雙碳目標是動真格的。

如果說碳中和是人類歷史上的陽謀，那儲能就是一個核心殺手鐧。

目前我們面臨的是發電側的風光新能源高比例接入，負載側還有新能源汽車、換電重卡、甚至將來電動船的密集充電，都會為電網帶來不可預測的波動性，儲能就是最佳的調節手段。

最後，願千萬儲能同仁齊心協力，能夠接過風電、光伏的接力棒，讓儲能成為中國走向世界的下一張「名片」！  (儲能熱榜)

中華人民共和國和塞爾維亞共和國關於深化和提升全面戰略夥伴關係、建構新時代中塞命運共同體的聯合聲明

應塞爾維亞共和國總統阿萊克桑達爾·武契奇邀請，中華人民共和國主席習近平於2024年5月7日至8日對塞爾維亞共和國進行國事訪問。

兩國元首在熱烈友好的氣氛中舉行會談，就中塞關係、深化兩國全方位合作、共建“一帶一路”、中國－中東歐國家合作、中歐關係以及共同關心的國際和地區問題深入交換意見，達成廣泛共識。

雙方一致認為，中塞兩國珍視彼此牢固傳統友誼和具體領域密切合作，多邊領域協調配合富有成效，雙邊關係發展前景廣闊。兩國雖然歷史、文化、國情不同，但都秉持開放合作精神，堅持公平正義原則，致力於人民幸福和國家富強，致力於人類和平發展的崇高事業，都認為一國的發展進步對他國是機遇而非挑戰。塞方支援建構人類命運共同體的努力，願同中方一道落實全球發展倡議、全球安全倡議、全球文明倡議。

雙方就至今取得的合作成果交換意見，認為有關成果進一步增進了兩國人民的鐵桿友誼。雙方高度評價2016年《中華人民共和國和塞爾維亞共和國關於建立全面戰略夥伴關係的聯合聲明》簽署以來雙邊關係進一步深化，一致同意本著獨立自主、互尊互信、合作共贏、共同發展、相互支援的原則，深化和提升中塞全面戰略夥伴關係，建構新時代中塞命運共同體，致力於造福兩國人民，為人類和平與進步事業作出新貢獻。雙方特此聲明如下：

一、中方高度評價塞爾維亞在經濟社會整體發展和改善民生方面取得的成就，樂見塞方順利推進“塞爾維亞2027——躍向未來”等發展規劃、如期實現各項既定目標，促進塞爾維亞發展和人民福祉。

塞方高度評價新時代中國取得的歷史性成就、發生的歷史性變革，祝願中國人民在中國共產黨帶領下全面建成社會主義現代化強國，實現第二個百年奮鬥目標。塞方支援中方以中國式現代化全面推進強國建設、民族復興偉業。

二、雙方認為，兩國最高層密切開展政治對話對加強中塞關係意義重大，商定繼續通過會晤、通話、信函往來等形式保持兩國元首密切交往。

雙方願充分發揮中塞立法機構合作委員會、經濟貿易混合委員會、科技合作聯委會等機製作用，加強各層級、各領域交流合作，繼續不斷深化兩國友誼。

雙方將繼續深化兩國外交部門合作，開展各層級定期會晤和磋商，就雙邊關係和共同關心的國際和地區熱點問題交換意見並及時協調立場。雙方將繼續加強兩國政黨間交往，深化治國理政經驗交流，促進雙邊各領域合作。

三、雙方將在尊重國家主權、領土完整和不干涉別國內政原則基礎上就涉及彼此核心利益問題相互堅定支援。

塞方重申，發展同中華人民共和國的友好關係是塞爾維亞外交政策的主要支柱之一。塞方重申堅定支援一個中國原則，世界上只有一個中國，台灣是中國領土不可分割的一部分，中華人民共和國政府是代表全中國的唯一合法政府，反對任何形式的“台灣獨立”，反對幹涉中國內政，重申不同台灣當局進行任何形式的官方往來，堅定支援中國政府為實現國家統一所作的一切努力。

雙方反對就“科索沃”最終地位問題強加任何方案。有關各方應當在聯合國安理會第1244號決議框架內，通過對話協商，達成彼此均可接受的解決方案。在此過程中，塞爾維亞主權、獨立和領土完整必須得到充分尊重。中方支援塞爾維亞共和國在同“科索沃”臨時自治機構代表談判中，為以和平方式尋求妥協方案所作的努力，呼籲貫徹執行貝爾格萊德－普里什蒂納對話達成的所有協議，有效保障該地區宗教和文化遺產。建立塞族城市聯盟是2013年《布魯塞爾協議》的重要內容，必須得到落實。

中方理解塞方致力於加入歐盟的努力，歡迎塞方奉行的與地區各國發展友好關係、推進地區合作的政策。

雙方一致認為，在南海問題上，應當根據雙邊協議和《南海各方行為宣言》規定，由直接當事方通過友好磋商和談判，和平解決領土問題和海洋爭議。

四、雙方將以共建“一帶一路”進入高品質發展新階段為契機，共同落實好第三屆“一帶一路”國際合作高峰論壇成果，深化和擴大在經貿、投資、科技、創新、數字、資訊通訊等領域合作，共同維護項目和企業人員安全，為建構新時代中塞命運共同體奠定基礎。

雙方將積極落實2023年10月在北京簽署的《中華人民共和國政府和塞爾維亞共和國政府自由貿易協定》和《中華人民共和國政府和塞爾維亞共和國政府共建“一帶一路”中期行動計畫（2023－2025）》。

雙方歡迎中塞貿易積極發展態勢，願推動雙邊貿易平衡發展。中方願擴大進口塞爾維亞優質農產品及其他產品，加快審批特定品類農產品和動物產品檢驗檢疫等許可。雙方願擴大利用中歐班列，中方樂見更多塞方優質產品通過中歐班列運輸至中國市場。

雙方高度評價兩國在基礎設施建設領域合作取得的積極成果，歡迎升級《中華人民共和國政府和塞爾維亞共和國政府關於基礎設施領域經濟技術合作協定》，將進一步加強兩國在交通基礎設施建設、互聯互通、清潔能源、產業投資、農業、經貿合作區等領域的務實合作。

雙方願加強地質和礦業領域的交流合作，聯合開展岩溶水資源、岩溶生態等科學研究，推動建設塞爾維亞岩溶關鍵帶監測站，持續加強關鍵礦產資源評價等領域務實合作，歡迎簽署《中塞地質和礦產領域合作諒解備忘錄》。

雙方將落實好《關於推動落實全球發展倡議的諒解備忘錄》，共同推進八大領域務實合作項目落地，推動全球發展倡議在塞取得早期收穫。

雙方願有效開展數字經濟和綠色發展領域合作，通過發揮中塞投資合作工作組機製作用，持續推進落實2022年簽署的《中塞關於推動綠色發展領域投資合作的諒解備忘錄》和《中塞關於加強數字經濟領域投資合作的諒解備忘錄》。歡迎《關於綠色可持續發展合作諒解備忘錄》和《關於數字經濟合作諒解備忘錄》簽署，積極推動具體合作項目落地見效。同時，作為《數字經濟和綠色發展國際經貿合作框架倡議》參加方，雙方願與各方一道積極開展相關領域務實經貿合作。

雙方願加強金融合作，支援塞爾維亞人民幣清算行盡快開業，推動在雙邊貿易和投資中使用本幣結算，鼓勵兩國金融機構為貿易和投資合作提供融資支援和金融服務。

雙方高度重視電子商務領域合作，歡迎簽署《中塞電子商務合作諒解備忘錄》。

雙方高度重視資訊通訊技術領域合作，認為進一步加強資訊通訊領域合作對加強互聯互通、深化中塞全面戰略夥伴關係具有重要意義。中方願同塞方加強通訊基礎設施、5G、雲端運算、巨量資料、智能光伏等領域的雙邊合作，推動資訊通訊領域高品質發展。

雙方一致認為，人工智慧應當堅持發展和安全並重原則，彌合智能鴻溝，共同做好風險防範，探討形成以聯合國為溝通主管道的人工智慧國際治理框架。雙方願加強人工智慧領域政策協調，建立相關對話機制，深化相關務實合作，協同促進人工智慧技術。塞方歡迎習近平主席宣佈的《全球人工智慧治理倡議》，以及中方為增強開發中國家在人工智慧全球治理中的權利所作努力。

雙方商定因地制宜共同發展新質生產力，建設高科技產業合作項目，為此鼓勵並促進投資合作。雙方同意深化在空間科技領域合作。中方歡迎塞方加入國際月球科研站。

雙方強調不斷深化科技創新合作具有重要意義，將積極促進在青年科學家交流、科技減貧、技術轉移、聯合研究、共同建設科研平台等方面取得更多務實成果，雙方歡迎簽署《中塞關於開展科技減貧合作的諒解備忘錄》。中方歡迎更多塞爾維亞青年科學家赴華從事短期科研工作。

雙方願共同推動“一帶一路”自然災害防治和應急管理國際合作機制建設，落實雙方《在自然災害防治和應急管理領域的合作諒解備忘錄》和《開展安全生產領域合作的諒解備忘錄》，不斷深化兩國災害管理和安全生產務實合作。

五、雙方認為，匈塞鐵路現代化項目對加強塞爾維亞和地區互聯互通具有重要意義，為便利地區人員流動、擴大商品流通和經濟往來開闢新前景。雙方高度評價鐵路塞爾維亞段建設取得的成果，將繼續努力，推動該段建設按期完工，為提高地區互聯互通水平作出貢獻。中方願鼓勵本國企業按照商業和市場原則繼續參與地區互聯互通項目。雙方願加強合作，保障通過塞境內段鐵路安全。

六、雙方高度重視衛生健康和生物技術領域合作，中方願同塞方加強在疾病防控、衛生應急、遠端醫療、傳統醫學領域的雙多邊合作，共同推動建構人類衛生健康共同體，積極參與塞國內生物科技產業園相關項目建設。