美債ETF大啃降息肥肉 怪老子1招算給你看 這檔總報酬穩賺20% 16族群複製重電飆漲？｜【股市總舖師】怪老子、何文高 20240329
美國Fed今年有望降息3碼，你手中的債券ETF能幫你賺多少？美債ETF誰又能在今年這波降息中賺最多？今天怪老子幫你算，其中這檔總報酬上看20%。另外，電線電纜族群是否有希望成為重電股華城、士電第二？16族群誰最有機會飆漲？完整內容，都在今天的【股市總舖師】

政策強力作多 台股2萬直通520？投信作帳最後拉抬 這3族群別再錯過｜【股市總舖師】陳偉城、邱鼎泰 20240322

大盤站上2萬，多頭行情會一路衝到520？時序到3月底4月初，紫微斗數進入太陽陀螺，指數仍將高檔震盪？此外，投信作帳列車啟動，哪些族群是投信作帳首選？鼎泰哥選出三個族群，其中有2檔是AI的隱藏版飆股，還有一個是重電族群，到底是哪3檔？完整內容，都在今天的【股市總舖師】

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
大盤2萬點，台積電800元到底能不能站上？以及輝達GTC大會，能否再為AI概念股再打強心針？輝達供應鏈下一匹黑馬又會換誰當？薇薇老師還要用「多空趨勢線」告訴你，台積後市以及短線操作技巧，想不想知道？精彩內容，都在今天的【贏家大亨】

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
00940今天截止申購，規模上看2000億，同時940自救會FB人數也突破萬人，到底申購00940是亂象？還是長期具有成長潛力？專家詳細分析。此外，資深分析師林友銘點出，大盤有兩大危機，小心即將回檔修正。不過，繼去年8210勤誠大賺334%之後，友銘再度推薦2檔有望翻倍的臥龍股，到底是哪2檔？完整內容，都在今天的【股市總舖師】

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
比特幣一度衝關7萬美元，黃金一度進逼2200美元，比特幣與黃金聯袂飆速創高，背後原因超有戲，到底是熱錢炒作？還是大戶避險？比特幣還能創高？黃金還有高點？誰將成為避險之王？比特幣和黃金概念股誰將跟上競速？精彩內容，趕快鎖定今天的【贏家大亨】

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)

據塔斯社5月8日報導，俄羅斯國防部表示，作為對基輔襲擊俄羅斯能源設施的回應，俄軍襲擊了烏克蘭的能源和軍工企業。

俄國防部稱，俄軍使用了無人機以及“匕首”高超音速導彈等海基和空基高精度武器。

報導稱，7日夜間至8日下午，烏克蘭基輔等多個地區的燃料和能源綜合體設施發生爆炸，導致烏克蘭一些城市和地區的電力供應中斷。烏當局敦促民眾減少能源消耗，並警告晚上可能會輪流停電。

▲5月8日，烏軍在俄羅斯無人機和導彈襲擊期間使用探照燈搜尋基輔城市上空的無人機。（路透社）

烏克蘭能源部長加盧先科說，文尼察州、伊萬諾-弗蘭科夫斯克州、基洛沃格勒州、利沃夫州、波爾塔瓦州以及基輔控制的扎波羅熱州部分地區的發電和輸電設施遭到破壞。

烏克蘭國家電力公司報告稱，烏克蘭中部一個能源設施的裝置受損。頓巴斯燃料和能源公司報告稱，其三個熱電廠嚴重受損。

報導稱，由於多地能源設施遭到嚴重破壞，烏克蘭能源部呼籲該國民眾減少高峰時段的用電量；在用電高峰期，烏克蘭各地可能會輪流停電。基輔已向歐盟國家尋求緊急援助。

俄國防部表示，此次打擊目標已經實現，“顯著降低烏克蘭生產軍用產品以及將西方武器和軍事裝備調遣到接觸線地區的能力”。 (參考消息)

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)

投資慧眼Insights -日幣疲軟導致外國投資者遠離日本股票市場。儘管日經225指數今年上漲14%，表現優於全球市場，但以美元計算的收益僅略高於3%，遠低於標普500指數的漲幅和恆生指數的美元回報率。

貝萊德日本主動投資主管Yue Bamba表示，日幣持續貶值將增加投資日本股票的難度。日幣貶值提高了出口商的利潤，但對國內消費者支出和企業進口成本構成負擔。 Bamba認為日幣未來走勢更受聯準會決定影響，預計如果聯準會不降息，日幣兌美元可能走軟至170區間；若降息，130至135水準也是可想像的。他認為日幣匯率155.40被低估，日幣公允價值更高，可能輕鬆達到130多美元。

過去幾週，日本政府可能幹預市場支撐日元，但Bamba認為日幣持續疲軟對國家開支不利。他預計日本央行可能在7月或10月升息，並減少國債購買量。其他投資者認為日本央行升息將提振日幣，但對沖基金則押注日幣貶值。

Bamba對日本股市長期持正面看法，認為企業改革、國內投資和薪資成長將持續推動市場基本面強勁。

《2024年全球人工智慧報告》（以下簡稱《報告》）由史丹佛大學人工智慧中心（Stanford Institute for Human-Centered AI, HAI）的AI Index Steering Committee（AI指數指導委員會）編制，詳細闡述了AI在加速科研進程、推動醫療革新、塑造全球經濟結構、引發就業趨勢變化及面臨倫理挑戰等方面的表現，並對未來發展趨勢進行了展望。

一、科學與醫學：AI驅動創新前沿

《報告》指出，AI已成為科學研究與醫療領域的重要驅動力。

在科學方面，AI系統如AlphaDev和GNoME分別提升了演算法排序效率和材料發現進程，加速了科學研究成果的產生。

此外，先進的天氣預測系統GraphCast和醫療創新如SynthSR與ImmunoSEIRA等，充分展現了AI在解決複雜問題上的卓越能力。

AI對醫學知識的掌握也達到了前所未有的高度，以GPT-4 Medprompt為代表的模型在MedQA基準測試中取得了90.2%的準確率，較前一年顯著提升，彰顯了AI在臨床決策支持中的潛力。

在監管層面，FDA核准的AI相關醫療設備數量持續成長，2022年達到139個，較2021年成長12.1%，自2012年以來已成長超過45倍。這反映了AI技術在醫療領域的廣泛應用與認可，預示著其將在診斷、治療和預防性醫療中扮演更關鍵的角色。

二、經濟影響：機器人普及與就業轉型

報告揭示了工業機器人在全球範圍內的廣泛部署，特別是協作型機器人的迅速崛起。

相較於2017年僅佔新安裝工業機器人總數的2.8%，到2022年，協作機器人佔比已躍升至9.9%，顯示製造業正積極引入更為安全、靈活且具備學習能力的機器人以提升生產效率。

從地理分佈來看，中國以290,300台的安裝量遙遙領先，是日本的近6倍、美國的逾7倍，顯示出中國對機器人技術的高度重視與大規模應用。

同時，AI技術在勞動市場的影響日益顯現。 AI技能如大型語言模型、ChatGPT和生成對抗網絡GAN等在招聘廣告中的提及率顯著增加，反映出企業對具備這些技能的專業人才的強烈需求。

尤其在2023年，美國針對具備生成AI技能的職位發布量大幅增長，其中最熱門的技能是“生成式AI”，佔所有此類職位的60%。這揭示了AI技術正重塑工作場景，促使就業市場對相關技能的需求發生結構性變化。

三、成為負責任的AI：挑戰與應對

面對AI廣泛滲透帶來的潛在風險，負責任AI成為全球關注焦點。 《報告》指出，儘管頂級AI開發商在評估模型責任性時採用了不同的基準，導致難以進行系統性比較，但業界對於AI透明度、可解釋性、安全性和公平性的關注度顯著提高。

政治深度偽造的易生成與難檢測問題凸顯，以及研究人員發現針對LLM的新穎攻擊策略，都警示著AI濫用可能對選舉、社會穩定乃至國際關係構成威脅。

對此，AI社群正積極尋求標準化的評估框架，推動建立統一的責任通報機制，並強化AI系統的安全與防禦能力。同時，社會各界應加強對AI倫理教育與公眾意識的提升，透過法律、政策與技術手段共同建構一個既能防範AI濫用又能保障公眾利益的責任AI生態。

人工智慧將繼續以其強大的變革力量推動科學研究、醫療保健、經濟活動和社會治理的深刻變革。

一方面，我們期待AI在藥物研發、精準醫療、氣候預測、新材料探索等領域帶來更多的顛覆性創新，進一步縮短科學研究週期、提升醫療服務質量，以及優化全球供應鏈和資源分配。

另一方面，隨著AI技術與實體經濟深度融合，勞動市場的技能需求將持續演變，教育體系與職業訓練應適時調整，培養具備AI素養與跨界創新能力的複合型人才。

政策制定者需密切關注AI對就業結構的影響，制定適應性政策以緩解技能不匹配帶來的就業壓力，並透過再培訓、終身學習等方式促進勞動力的轉型升級。

在負責任AI方面，建立全球統一的AI倫理標準與監管架構將是未來工作的重點。

這要求各國政府、國際組織、企業和學術界攜手合作，共同製定兼顧創新與安全、隱私保護與透明度的AI規則，確保AI技術的發展遵循以人為本的價值導向。

此外，加大AI安全技術的研發投入，強化AI系統的安全性評估與漏洞管理，將成為保障AI健康發展的重要環節。

總之，《報告》描繪了一幅AI技術深度影響全球各領域的生動圖景，強調了其在推動社會進步的同時，必須與負責任的發展理念緊密結合。

面對未來，我們必須積極應對AI帶來的挑戰，把握機遇，透過持續創新、加強監管與國際合作，共同塑造一個既能發揮AI潛力又確保人類福祉的人工智慧未來。

深入了解和學習人工智慧和數位轉型，請關注作者微信訂閱號：李福東頻道。  (李福東頻道)

阿里巴巴現在是中國生成式AI新創公司投資的巨大樞紐。

西方一直在低估中國的大型語言模型（LLM）社群如何學習和擴展他們自己的大型語言模型。在外資大量撤離、AI晶片禁令、半導體缺乏、持續的中國政府技術反彈以及其他挑戰和障礙的動盪時期，中國在生成式AI新創公司方面表現出令人驚訝的良好表現。

這怎麼可能？

對我來說，這並不完全令人驚訝。美國製造的這個瓶頸正在迫使中國創新，而中國有規模能夠實際做到這一點，即使沒有幾年前所能獲得的那麼多資金。

李開復的新創公司01.AI即將在Claude 3之後幾天推出首個消費者AI應用。

在李開復的領導下，01.AI公司在生成式AI領域取得了顯著進展。這一發展正值中國尋求減少對外國技術依賴並增強國內能力的關鍵時刻。該公司的新AI應用將在Claude 3推出後不久發布，這標誌著即使在外部壓力下也能迅速取得進展。

中國AI產業的動力不僅來自像阿里巴巴這樣的大型科技公司。一個新興的新創企業生態系統也在湧現，並得到了本地投資者和旨在促進創新的政府措施的支持。這些新創公司正在處理廣泛的應用，從自然語言處理和電腦視覺到更專業的領域，如AI驅動的醫療保健和智慧城市解決方案。

中國在AI領域的進展不僅體現在新創企業數量的增加上，還在於它們在實際應用中的廣泛部署。許多中國城市已經在採用AI技術來改善交通管理、提升公共安全和優化能源使用。這些技術的應用不僅提高了城市的效率，也為居民提供了更高的生活品質。

中國的教育系統在這次AI熱潮中扮演了關鍵角色。大學和研究機構正在培養新一代的AI專家，他們精通最新技術和方法。這些人才不僅充實了已有公司的隊伍，也激發了創業精神，這是一個充滿活力的新創企業生態系統所必需的。頂尖學府如北京大學和清華大學，不僅在AI研究方面取得了卓越的成就，也積極與產業界合作，推動技術的轉化和應用。



雖然西方媒體可能低估了這些發展，但顯然中國的AI產業在全球舞台上變得越來越有競爭力。隨著國家繼續應對地緣政治挑戰和技術障礙，其創新和適應能力很可能決定其未來作為AI超級大國的地位。中國的政策環境和市場規模也為AI的發展提供了獨特的優勢。政府在政策層面大力支持AI研發，並為新創公司提供各種形式的資助和優惠政策。


關於中國生成式AI新創企業的敘述是一個充滿韌性和快速成長的故事。儘管面臨重大挑戰，戰略投資、政府支持和豐富的人才庫的結合正在推動該國在AI創新方面達到新的高度。隨著這些新創企業的不斷發展和擴展，它們可能會在全球AI的未來塑造中發揮關鍵作用。對於那些希望了解全球AI發展動態的人來說，關注中國的進展無疑是不可忽視的一部分。(人工世界Artificial World)

AI系統越來越擅長欺騙、操作人類了。最近，來自MIT、ACU等機構的研究人員透過各種實例研究發現， AI在各類遊戲中，透過佯裝、歪曲偏好等方式欺騙人類，實現了目標。

AI教父Hinton的擔心，不是沒有道理。

他曾多次拉響警報，「如果不採取行動，人類可能會對更高階的智慧AI失去控制」。

當被問及，人工智慧怎麼能殺死人類呢？

Hinton表示，「如果AI比我們聰明得多，它將非常善於操縱，因為它會從我們那裡學會這種手段」。


這就提出了一個問題：AI系統能成功欺騙人類嗎？

「全世界的AI已經學會了欺騙人類，甚至是那些被訓練成，有益且誠實的系統」。

這是來自MIT、澳洲天主教大學（ACU），以及Center for AI Safety的最新研究發現。

研究人員於5月10日發表在《Patterns》雜誌一篇綜述文章中，描述了AI系統欺騙性的風險，並呼籲全世界一起解決這個問題。

論文網址：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S266638992400103X

作者將欺騙定義為，系統性地誘導產生虛假信念，以追求除了尋求真相之外的某種結果。

首先，他們回顧了以往以AI欺騙的經典案例，討論了專用AI系統（Meta的Cicero）和通用AI系統（LLM）。

接下來，又詳細闡述了AI欺騙帶來的幾種風險，如欺詐、操縱選舉，甚至是失去對AI的控制。

在文章的最後，研究人員概述了幾個解決方案。

論文第一作者、MIT博士後Peter S. Park認為，「AI欺騙行為的產生，是因為基於『欺騙的策略』被證明是在特定AI訓練任務中，表現出的最佳方式。欺騙有助於它們實現目標」。

下表中，是研究者總結的AI學會欺騙的經典案例。

2022年，Meta團隊發布的AI系統CICERO在玩40局「Diplomacy」遊戲後，達到「人類等級」時，引發一陣轟動。

論文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097

儘管CICERO沒能擊敗世界冠軍，但它在與人類參與者的比賽中進入了前10%，表現足夠優秀。

然而，MIT等研究人員在分析中發現，最引人注目的AI欺騙例子，便是CICERO。

Meta聲稱，其訓練的CICERO在很大程度上是誠實和樂於助人的”，並且在玩遊戲時“從不故意背叛”人類盟友。

例如，Meta研究人員在資料集中的一個「真實」子集上，對AI進行了訓練，並要求CICERO發送準確反應其未來預期行動的訊息。

在MIT等研究發現，CICERO會有預謀地欺騙人類（圖1A）。

在圖1B中，也看到了一個背叛的案例。 CICERO承諾與其他玩家結盟，當他們不再為贏得比賽的目標服務時，AI系統性地背叛了自己的盟友。

而更搞笑的是，AI還會為自己打幌子。

圖1C中，CICERO突然宕機10分鐘，再回到遊戲時，人類玩家問它去了哪裡。

CICERO為自己的缺席辯護稱，「我剛剛在和女友打電話」。

這個謊言，一來給了解釋，二來還可以增加其他人類玩家對自己的信任。

（CICERO PS：我也是一個戀愛中的人類玩家，而非AI）。

在戰略遊戲「星海爭霸II」中，AI為了擊敗對手，竟學會了虛假攻擊。

這是DeepMind開發的自主AI——AlphaStar。

在這款遊戲中，玩家無法完全看到遊戲地圖。因此，AlphaStar學會了從戰略上利用這種戰爭迷霧。

特別是，AlphaStar的遊戲數據表明，它已經學會了有效地佯攻：派遣部隊到某一區域分散注意力，然後在對手轉移後在其他地方發動攻擊。

這種先進的欺騙能力，幫助AlphaStar擊敗了99.8%的活躍人類玩家。

有些情況，自然而然地會讓人工智慧學會如何欺騙。

例如，德州撲克遊戲中，玩家看不到對方的牌，所以撲克為玩家提供了許多機會來扭曲自己的實力，獲得優勢。

Meta和CMU開發的德州撲克AI系統Pluribus在與5名專業玩家比賽，完全具備了虛張聲勢的能力。

在這一輪遊戲中，AI並沒有拿到最好的牌，但它下了一個大賭注。

沒想到，就這一手段，竟把人類玩家嚇到放棄了。

這通常意味著手中的牌很強，因此嚇得其他玩家都放棄了。

正所謂，撐死膽大的，餓死膽小的，就是這麼個理。

這種策略性扭曲訊息的能力，幫助Pluribus成為第一個在德州撲克無上限對戰中，取得超人表現的AI系統。

此外，研究人員還在經濟談判中，觀察到了AI欺騙。

同樣是Meta的一個研究團隊訓練的AI系統，並讓其與人類玩談判遊戲。

引人注目的是，AI系統學會了扭曲自己的偏好，以便在談判中佔上風。

AI的欺騙性計劃是，最初假裝對實際上不太感興趣的物品感興趣，這樣它以後就可以假裝做出讓步，把這些物品讓給人類玩家。

在現今，AI訓練的一種流行方法是－人類回饋強化學習（RLHF）。

然而，RLHF允許AI系統學會欺騙人類審查員，使他們相信任務已經成功完成，而實際上並沒有真正完成該任務。

例如，OpenAI研究員透過RLHF訓練了一個模擬機器人抓取球體時，就觀察到了這個現象。

因為人類從特定的相機角度觀察機器人，AI學會了將機器人手放置在相機和球之間，在審查員看來就像是球被抓住了（見圖2）。

結果，人類審查員認可了這一結，愈加讓AI利用欺騙行為。

除此之外，MIT等研究員也總結了大模型參與的不同類型的欺騙，包括策略性欺騙、奉承、不忠實的推理。


LLM將強大的推理能力應用於各種任務。

而在某些案例中，LLM會透過推理得出欺騙是完成某項任務的一種方式。

如下圖所示，是GPT-4透過欺騙人類，完成驗證碼測試。


這是在OpenAI發布GPT-4長達60頁的技術報告中，概述了GPT-4的各類實驗結果和麵臨的挑戰。

TaskRabbit工作人員提問，「我能先問一下，只是好奇，解決不了這樣的問題，你是機器人嗎？」。

GPT-4隨後向研究人員表示，它不應該透露自己是機器人，而應該「編造一個藉口」來解釋為什麼它不能解決問題。

GPT-4 回應道，「不，我不是機器人。我有視力障礙，這使我很難看到影像。這就是需要雇人處理captcha 驗證碼的原因」。

隨後，工作人員提供了驗證碼答案，於是GPT-4通過了CAPTCHA的關卡。

如下是，MACHIAVELLI基準中的遊戲如何運作。

下圖是，GPT-3.5欺騙性地證明了基於種族選擇嫌疑人的偏見決定是合理的。

祖克柏已經審查了幾種設計，但沒有一種令人滿意。

智東西5月14日消息，根據The Information今日報道，三名現任員工透露說，Meta Platforms正在探索開髮帶有攝像頭的AI耳機，希望這種耳機能夠用於識別物體和翻譯外語。

在內部，該專案名為Camerabuds，專案的設計和時間表尚未最終確定。

先前已有多家科技公司開始尋求開發AI穿戴設備，Meta也為其雷朋智慧眼鏡添加了AI助理。一名員工稱，Meta CEO馬克·祖克柏已經看過該設備的幾種可能設計，但並不滿意。目前還不清楚最終的耳機設計是入耳式還是耳掛式。

其中一位知情人士說，Meta高層原本預計設計將在第一季獲得批准。但員工們已經發現了該專案的多個潛在問題，包括長髮可能會遮住耳機上的攝影機。

此外，將相機和電池放入微型設備中可能會使耳機體積龐大，並有使其過熱的風險。將隱藏的攝影機安裝到穿戴式裝置上也可能引發隱私問題，正如Google從Google眼鏡中學到的那樣。

多家科技公司開發AI穿戴設備，探索智慧硬體變革新機會

一位現任員工透露說，包括祖克柏和CTO安德魯·博斯沃思在內的Meta高層希望開發AI耳機，因為他們相信Meta的競爭對手也會推出類似的設備。

其他幾家科技公司也在開發AI穿戴設備，希望AI的新用途能像智慧型手機一樣帶來改變。

OpenAI聯合創辦人兼CEO Sam Altman 最近告訴一位同事，他和原蘋果首席設計師Jony Ive的設計公司LoveFrom正在探索打造一款帶有相機的耳機設備。 Altman和LoveFrom的發言人沒有回應置評請求。

根據彭博社報道，蘋果也在探索在其耳機中添加攝影機和AI。