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百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶
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3月31日，在 2023中國（溫州）預製菜產業大會開幕式及專場推介有關活動上，溫州市現代集團聯合社會資本、銀行機構，成功簽約溫州市預製菜產業投資基金正式合作協議。 據介紹，該基金總投資規模50億元，其中溫州市現代集團直投7億元，上海萬蝶閣直投3億元，浙商銀行、中國農業銀行、中信銀行、招商銀行等銀行投貸聯動規模40億元；基金期限8年，其中投資期4年，退出期4年。該基金將遵循市場化導向開展創業投資、股權投資等，以註冊地在溫州的預製菜企業爲主要投資對象，比例不低於70%，特別是本地預製菜產業龍頭企業及具有品牌影響力和具備良好經濟效益的企業。同時，將針對一些有技術、有市場潛力，但受限於資金積累等種子期、中早期的創業項目，充分利用合作基金管理機構專業風控能力推動社會資本參與，實現資本與項目有效對接，爲國有企業市場化改革探索破題，加快推進溫州預製菜產業鏈佈局。 來源：溫州市現代集團 獲取更多LP資訊，來👉VC情報局 https://vc.pedaily.cn/lp/index","listText":"投資界消息， 3月31日，在 2023中國（溫州）預製菜產業大會開幕式及專場推介有關活動上，溫州市現代集團聯合社會資本、銀行機構，成功簽約溫州市預製菜產業投資基金正式合作協議。 據介紹，該基金總投資規模50億元，其中溫州市現代集團直投7億元，上海萬蝶閣直投3億元，浙商銀行、中國農業銀行、中信銀行、招商銀行等銀行投貸聯動規模40億元；基金期限8年，其中投資期4年，退出期4年。該基金將遵循市場化導向開展創業投資、股權投資等，以註冊地在溫州的預製菜企業爲主要投資對象，比例不低於70%，特別是本地預製菜產業龍頭企業及具有品牌影響力和具備良好經濟效益的企業。同時，將針對一些有技術、有市場潛力，但受限於資金積累等種子期、中早期的創業項目，充分利用合作基金管理機構專業風控能力推動社會資本參與，實現資本與項目有效對接，爲國有企業市場化改革探索破題，加快推進溫州預製菜產業鏈佈局。 來源：溫州市現代集團 獲取更多LP資訊，來👉VC情報局 https://vc.pedaily.cn/lp/index","text":"投資界消息， 3月31日，在 2023中國（溫州）預製菜產業大會開幕式及專場推介有關活動上，溫州市現代集團聯合社會資本、銀行機構，成功簽約溫州市預製菜產業投資基金正式合作協議。 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08:14","market":"us","language":"zh","title":"百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2322765761","media":"华尔街见闻","summary":"“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了1月份它是什么样子。”","content":"<html><head></head><body><p>李彦宏当然知道有差距。GPT-4 发布之后，<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>团队焦虑地意识到，他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。</p><p><b>“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”</b></p><p>在我们与李彦宏的这场访谈中，他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争，以及中国大模型的创业者们该如何选择。</p><p><b>“<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>完全不用担心市场是不是足够大”</b>，谈到文心的时候他也是这么说的，<b>“只有出来之后才有机会更快地去迭代，去提升”</b>。</p><p><b>“嗯，开始行动就好。”</b></p><p>以下是对谈内容，经 Founder Park 编辑整理。</p><p>本次对谈嘉宾：</p><p>李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官</p><p>骆轶航 品玩创始人、CEO</p><p>蒋涛 CSDN 创始人、CEO</p><h2><b>01 李彦宏：3 月 16 日内测是我拍板的，对文心一言达到的水准比较满意</b></h2><p><b>张鹏：我相信百度作为在中国第一个内测类似于 ChatGPT 这样类型的产品，本身是个情理之中，但速度又有点意料之外。我听到外界一个有意思的传说，说百度经历过大概 40 天的冲刺，然后能够迅速交付产品出来，让大家非常吃惊。所以我挺好奇这 40 天冲刺到底经历了些什么？能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程？</b></p><p><b>李彦宏：</b>40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场"裹挟"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被"裹挟"？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免"一本正经地胡说八道"。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","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>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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发布之后，百度团队焦虑地意识到，他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”在我们与李彦宏的这场访谈中，他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争，以及中国大模型的创业者们该如何选择。“创业公司完全不用担心市场是不是足够大”，谈到文心的时候他也是这么说的，“只有出来之后才有机会更快地去迭代，去提升”。“嗯，开始行动就好。”以下是对谈内容，经 Founder Park 编辑整理。本次对谈嘉宾：李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官骆轶航 品玩创始人、CEO蒋涛 CSDN 创始人、CEO01 李彦宏：3 月 16 日内测是我拍板的，对文心一言达到的水准比较满意张鹏：我相信百度作为在中国第一个内测类似于 ChatGPT 这样类型的产品，本身是个情理之中，但速度又有点意料之外。我听到外界一个有意思的传说，说百度经历过大概 40 天的冲刺，然后能够迅速交付产品出来，让大家非常吃惊。所以我挺好奇这 40 天冲刺到底经历了些什么？能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程？李彦宏：40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工智能十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":375,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":659001197,"gmtCreate":1679548089721,"gmtModify":1679548089721,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/659001197","repostId":"650770415","repostType":1,"repost":{"id":650770415,"gmtCreate":1679536800000,"gmtModify":1679536800000,"author":{"id":"3579560926082632","authorId":"3579560926082632","name":"投资界","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6a09632062f91283b4308e641ec08979","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3579560926082632","authorIdStr":"3579560926082632"},"themes":[],"title":"摩通傳動宣佈完成新一輪融資，國科投資領投","htmlText":"投資界3月23日消息，多軸伺服廠商摩通傳動宣佈完成近億元A輪融資（此前2021年11月摩通傳動已完成近億元Pre-A輪融資），本輪融資由國科投資領投，老股東川商基金跟投。本輪融資資金將用於加大創新型產品研發投入、完善運控產品線、拓展新行業新市場等。 據悉，摩通傳動是一家專注於工業伺服驅動系統、控制系統、I/O系統的國家高新技術企業，作爲國內多軸伺服傳動領域的開拓者和推動者，公司秉承“聚焦行業創新 賦能多軸場景”的理念，充分發揮技術優勢，搭建起完整的工控（伺服、控制、傳感）產品矩陣，矢志爲工控領域打造最有競爭力的行業解決方案！","listText":"投資界3月23日消息，多軸伺服廠商摩通傳動宣佈完成近億元A輪融資（此前2021年11月摩通傳動已完成近億元Pre-A輪融資），本輪融資由國科投資領投，老股東川商基金跟投。本輪融資資金將用於加大創新型產品研發投入、完善運控產品線、拓展新行業新市場等。 據悉，摩通傳動是一家專注於工業伺服驅動系統、控制系統、I/O系統的國家高新技術企業，作爲國內多軸伺服傳動領域的開拓者和推動者，公司秉承“聚焦行業創新 賦能多軸場景”的理念，充分發揮技術優勢，搭建起完整的工控（伺服、控制、傳感）產品矩陣，矢志爲工控領域打造最有競爭力的行業解決方案！","text":"投資界3月23日消息，多軸伺服廠商摩通傳動宣佈完成近億元A輪融資（此前2021年11月摩通傳動已完成近億元Pre-A輪融資），本輪融資由國科投資領投，老股東川商基金跟投。本輪融資資金將用於加大創新型產品研發投入、完善運控產品線、拓展新行業新市場等。 據悉，摩通傳動是一家專注於工業伺服驅動系統、控制系統、I/O系統的國家高新技術企業，作爲國內多軸伺服傳動領域的開拓者和推動者，公司秉承“聚焦行業創新 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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>跌0.1%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.6%。</p><p>2、热门中概股涨跌不一<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌超2%</p><p>热门中概股涨跌不一，纳斯达克金龙指数跌0.1%，雾芯科技涨超5%，<a href=\"https://laohu8.com/S/QD\">趣店</a>、微博涨超4%，<a href=\"https://laohu8.com/S/YMM\">满帮</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/DOYU\">斗鱼</a>涨超2%，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>小幅上涨。<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌超2%，<a href=\"https://laohu8.com/S/ZH\">知乎</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/VIPS\">唯品会</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MF\">每日优鲜</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>小幅下跌。</p><p>3、欧股主要指数周二承压下行德国DAX30指数跌1.03%</p><p>市场料美联储再次大幅加息，欧股周二承压下行，德国DAX30指数跌1.03%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.61%，法国CAC40指数跌1.35%，欧洲斯托克50跌0.96%。</p><p>4、美国10月WTI原油期货收跌1.5% 创近两周新低</p><p>纽约商品交易所10月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格下跌1.28美元，跌幅为1.5%，报收于每桶84.45美元。这是近月合约自9月8日以来的最低收盘价。最新近月合约——11月WTI合约下跌1.42美元，跌幅为1.7%，收于每桶83.94美元。</p><p>5、预期美联储将大幅加息 周二纽约黄金期货价格收跌0.4%</p><p>由于预期美联储将大幅加息，美元与美国国债收益率走高，使黄金期货价格受到压力。纽约商品交易所12月交割的黄金期货价格下跌0.4%，报收于每盎司1671.10美元。</p><p>国际宏观</p><p>1、又见无理打压！美FCC将<a href=\"https://laohu8.com/S/00762\">中国联通</a>列入“安全风险清单”</p><p>近期以来，美国政府机构一直在频繁打压中国企业。美东时间周二(9月20日)，美国联邦通信委员会(FCC)宣布，将<a href=\"https://laohu8.com/S/600050\">中国联通</a>列入“对美国国家安全构成威胁的通信设备和服务”的清单。</p><p>当天，一同被FCC拉入黑名单的还有中国<a href=\"https://laohu8.com/S/00543\">太平洋网络</a>公司及其全资子公司ComNet。加上之前已被FTC“点名”的<a href=\"https://laohu8.com/S/CHL\">中国移动</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/CHA\">中国电信</a>，中国三大电信运营商全部上榜。</p><p>这项制裁是FCC依据2019年颁布的一项旨在保护美国通信网络安全的法律实施的，进入清单的公司被认定对美国国家通信安全构成威胁。</p><p>2、四地举行<a href=\"https://laohu8.com/S/QC7.SI\">全民</a>公投 冲突烈度再升级？俄罗斯股指暴跌10%</p><p>当地时间周二(9月20日)，俄罗斯基准股指盘中一度跌幅达10％以上，再现2月份的惨烈局面。暴跌原因和此前一样，因市场预期俄乌冲突烈度将进一步升级。</p><p>据悉，顿涅茨克、卢甘斯克、赫尔松以及扎波罗热四个地区的公投将于9月23日至27日举行。</p><p>据塔斯社报道，俄罗斯联邦安全会议副主席德米特里·梅德韦杰夫当地时间周二表示，有必要在顿涅茨克和卢甘斯克举行加入俄罗斯的全民公投。</p><p>3、美国国债收益率攀升 30年期国债收益率创2014年4月以来最高</p><p>在美联储激进加息预期的推动下，美国国债遭到抛售。周二，美国2年期国债收益率攀升至2007年下半年以来的最高水平。10年期国债收益率升至3.593%，创2011年以来新高。美国30年期国债收益率升至3.574%，创2014年4月以来新高。</p><p>美国上周公布的强于预期的通胀数据粉碎了有关通胀压力已见顶的猜测，从那时起美国国债的抛售几乎没有间断。美联储主席鲍威尔已明确表示，美联储致力于尽早遏制通胀。这导致对政策动向最敏感的两年期国债领跌。</p><p>4、瑞典央行大幅提高基准利率以平抑高通胀</p><p>瑞典<a href=\"https://laohu8.com/S/CNBC\">中央银行</a>9月20日宣布，从21日起将基准利率提高100个基点，至1.75%。这是自1993年以来瑞典央行最大幅度上调基准利率。瑞典央行当天在新闻公报中说，过高的通货膨胀水平正在削弱瑞典家庭的购买力，使企业和家庭更难以进行财务规划，因此需要进一步收紧货币政策，使通胀达到目标水平。</p><p>5、末日博士最新暴论：这轮衰退将“漫长且丑陋” 美股将跌30-40%</p><p>因成功预言美国次贷危机而声名大噪的“末日博士”鲁里埃尔·鲁比尼又发表看衰市场的言论，这次他点出美国和全球经济将在2022年底陷入衰退，同时会触发美股的显著下跌。</p><p>鲁比尼在本周接受媒体采访时表示，即便出现一场普通的衰退，标普500指数还将下跌30%，而在“真正的硬着陆”中，股指可能会跌近40%。</p><p>6、欧洲天然气价格上涨 冬季供应风险难以彻底消除</p><p>欧洲天然气价格在连续三天下跌后反弹，交易员正在评估欧洲大陆缓解冬季供应危机的努力是否足以避免供应短缺。</p><p>基准天然气期货结算价周二上涨6.6%，扭转了稍早一度创下7月末以来最低水平的跌势。欧洲各国政府正在部署数以十亿欧元的资金，以确保有足够的天然气供应，欧洲经济强国德国向通过历史性救助将天然气巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/UNPPY\">Uniper SE</a>国有化更近一步。</p><p>7、联合国秘书长：发达经济体应对化石燃料行业征收暴利税</p><p>当地时间周二（9月20日），第77届联合国大会在美国纽约拉开帷幕，多国国家元首、政府首脑及高级代表将商讨乌克兰局势、气候变化和新冠疫情等议题。</p><p>联合国秘书长古特雷斯在讲话中呼吁，发达经济体应该对化石燃料公司征收暴利税，这些资金应该用于帮助受气候变化影响的国家和挣扎在生活成本危机中的家庭。</p><p>8、越南欢送首批榴莲输华 中方乐见其经济稳健增长</p><p>经过了多年的等待，首批越南的新鲜榴莲在9月19日终于运抵广西友谊关口岸，堂堂正正地通了关进入中国市场。</p><p>之所以说“堂堂正正”，是因为在此之前越南的榴莲只能通过边贸或贴牌泰国榴莲的方式进入中国市场。经过多年的谈判，今年7月，中国海关总署和越南农业与农村发展部签署协议，允许越南鲜食榴莲进口中国。</p><p>在榴莲之前，越南的火龙果、西瓜、<a href=\"https://laohu8.com/S/LIZI\">荔枝</a>、龙眼、香蕉、芒果、菠萝蜜、红毛丹、山竹和百香果已获准进入中国。</p><p>俄乌局势</p><p>1、普京推迟全国性电视讲话 或于今日午间举行</p><p>据报道，俄罗斯总统普京未按原定计划发表全国性电视讲话，这本应是自俄乌冲突以来的首次全国性演讲，原因尚不明确。普京前顾问谢尔盖·马尔科夫（Sergey Markov）在社交网站上表示，普京的演讲推迟至周三，预计演讲内容将涉及乌克兰局势。有媒体报道，普京的讲话将于莫斯科时间9-10时（北京时间今日14-15时）举行。</p><p>2、普京：俄罗斯国防工业必须实现100%进口替代</p><p>当地时间9月20日，俄罗斯总统普京与国内各大军工企业代表在克里姆林宫举行了会面，并主持召开了会议。会议上讨论了保障国防部相关供应和进口替代项目的实施等问题。此外俄罗斯总统普京下令要求对提供给乌克兰的西方武器进行研究，以此为依据来改善俄罗斯国产武器，同时还要求部分国防工业企业增加产能，并在最短时间内保障俄罗斯军队进攻武器的供应，同时俄罗斯的武器生产要做到100%的完全进口替代。</p><p>3、俄军打击乌方目标 乌军在东北部继续推进</p><p>俄罗斯国防部20日通报称，在目前战况激烈的东部战线，俄军在顿涅茨克地区的空战中击落一架乌克兰空军的苏-24战机。在南部战线，俄军对尼古拉耶夫地区部分乌军临时营地实施打击，摧毁多台特种军事装备和车辆以及1座装甲车修理厂。</p><p>乌克兰武装部队总参谋部则表示，乌军在过去一天对多个俄军的军事目标实施打击。同时乌克兰地方官员透露，乌军在东北部地区继续推进，重新控制卢甘斯克地区的比洛戈里夫卡，该定居点距离当地重要城市利西昌斯克约十公里。</p><p>公司新闻</p><p>1、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>发布40系旗舰显卡：搭档<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>表现较前一代提高2-4倍</p><p>当地时间周二，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>召开九月全球开发者大会，在畅谈人工智能和元宇宙开发平台Metaverse之余，还抽空发布了两款显卡，正式为RTX 40系揭幕。</p><p>据英伟达CEO黄仁勋介绍，40系显示芯片将采用全新的“Ada”架构，这个名字也是为了致敬19世纪英国数学家埃达·洛夫莱斯，她也被认为是地球上最早的计算机程序员。这款芯片最多可以包含760亿个晶体管，采用<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>“4N”制程工艺和<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>的G6X存储芯片，理论能效较上一代8nm工艺提高一倍，意味着有更高的超频潜力。</p><p>2、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的货运航班增长速度创疫情来新低</p><p>电子商务巨头亚马逊公司的货运航班正以新冠疫情开始以来最慢的速度增长，这是这家公司正在适应需求放缓的最新迹象。据相关研究人员称，本月早些时候的一个星期，亚马逊航空公司（Amazon Air）的货运航班平均每天约194架次，较3月份增长3.8%。这是该研究所自2020年5月以来大约每六个月编制一次的定期报告中最慢的增长速度。</p><p>3、郭明錤：料iPhone 14 Pro系列出货占整体iPhone 14出货量达60–65%</p><p>知名<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>分析师郭明錤预测，在产线转换后，iPhone 14 Pro系列出货占整体iPhone 14出货量在2H22达60–65%，先前为预估55–60%。iPhone 14 Pro Max在2H22占整体iPhone 14出货量约30–35%，为最受欢迎的iPhone 14机种。iPhone产品组合转佳，故Apple可能在10月底的财报会议上，对4Q22提出对正向展望 (假设iPhone在11月下旬后的出货量没有显著下滑)。</p><p>4、<a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>支持设定更严格的美国2030年排放目标</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>计划支持建立更严格的联邦排放标准，以确保到2030年，至少50%的新车是零排放汽车。公司首席执行官Mary Barra表示，公司还计划在2035年前消除“新型轻型汽车的尾气排放”。</p><p>5、消息称<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>拟在工厂内部署数千个“擎天柱”人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a></p><p>特斯拉得克萨斯公司正计划在工厂内部署数千个Tesla Bot/Optimus（擎天柱）人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>，最终目标扩展到全球数百万台。知情人士表示，特斯拉正在举行更多有关人形机器人的内部会议。</p><p>6、<a href=\"https://laohu8.com/S/00486\">俄铝</a>据称考虑将部分铝直接运往伦敦金属交易所亚洲仓库</p><p>由于难以找到买家，<a href=\"https://laohu8.com/S/00486\">俄铝</a>正在制定一项直接向伦敦金属交易所（LME）在亚洲的仓库交付铝的计划。由于一些欧洲和美国的大型铝用户拒绝继续购买该公司的金属，俄铝也遭受到了冲击。与此同时，随着俄罗斯经济陷入衰退，该国国内的铝需求也在下滑。</p><p>俄铝将如何处理过剩的产量是金属交易员最热门的话题之一，一些人担心，俄铝向LME大量交付可能导致LME的价格与全球铝市场背离。</p><p>7、德国政府将以历史性援助协议把天然气巨头Uniper国有化</p><p>德国政府计划向天然气巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/UNPPY\">Uniper SE</a>注入大约80亿欧元（80亿美元）资本，以历史性的协议将该公司国有化，同时防止该国能源行业崩溃。Uniper周二证实，在与政府最终商讨一份方案，方案包括80亿欧元的增资，完全由政府认购。德国政府还将购入其主要股东芬兰Fortum Oyj的股份。</p><p>8、全球最大油企警告：能源危机将严重且持久 西方国家存在政策误判</p><p>当地时间周二，全球最大石油企业沙特阿美（Aramco）总裁兼首席执行官阿明·纳赛尔公开警告称，由于传统能源领域长期投资不足，眼下的能源危机将会是“严重且长期”的。</p><p>随着西方国家近几年来将能源发展的重心移至可再生能源领域，并用减排的名义将石油、煤炭等化石燃料打上“肮脏”的标签，传统能源领域的投资长期处于被压制的状态。随着今年俄乌冲突的爆发，即便是最激进的欧洲领导人也意识到，能源转型不可能一蹴而就，未来很长一段时间里仍需要依赖被打入冷宫的化石燃料。</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>昨夜今晨 | 太意外！俄罗斯股市崩了！发生了什么？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/YMM\">满帮</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/DOYU\">斗鱼</a>涨超2%，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>小幅上涨。<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌超2%，<a href=\"https://laohu8.com/S/ZH\">知乎</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/VIPS\">唯品会</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MF\">每日优鲜</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>小幅下跌。</p><p>3、欧股主要指数周二承压下行德国DAX30指数跌1.03%</p><p>市场料美联储再次大幅加息，欧股周二承压下行，德国DAX30指数跌1.03%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.61%，法国CAC40指数跌1.35%，欧洲斯托克50跌0.96%。</p><p>4、美国10月WTI原油期货收跌1.5% 创近两周新低</p><p>纽约商品交易所10月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格下跌1.28美元，跌幅为1.5%，报收于每桶84.45美元。这是近月合约自9月8日以来的最低收盘价。最新近月合约——11月WTI合约下跌1.42美元，跌幅为1.7%，收于每桶83.94美元。</p><p>5、预期美联储将大幅加息 周二纽约黄金期货价格收跌0.4%</p><p>由于预期美联储将大幅加息，美元与美国国债收益率走高，使黄金期货价格受到压力。纽约商品交易所12月交割的黄金期货价格下跌0.4%，报收于每盎司1671.10美元。</p><p>国际宏观</p><p>1、又见无理打压！美FCC将<a href=\"https://laohu8.com/S/00762\">中国联通</a>列入“安全风险清单”</p><p>近期以来，美国政府机构一直在频繁打压中国企业。美东时间周二(9月20日)，美国联邦通信委员会(FCC)宣布，将<a href=\"https://laohu8.com/S/600050\">中国联通</a>列入“对美国国家安全构成威胁的通信设备和服务”的清单。</p><p>当天，一同被FCC拉入黑名单的还有中国<a href=\"https://laohu8.com/S/00543\">太平洋网络</a>公司及其全资子公司ComNet。加上之前已被FTC“点名”的<a href=\"https://laohu8.com/S/CHL\">中国移动</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/CHA\">中国电信</a>，中国三大电信运营商全部上榜。</p><p>这项制裁是FCC依据2019年颁布的一项旨在保护美国通信网络安全的法律实施的，进入清单的公司被认定对美国国家通信安全构成威胁。</p><p>2、四地举行<a href=\"https://laohu8.com/S/QC7.SI\">全民</a>公投 冲突烈度再升级？俄罗斯股指暴跌10%</p><p>当地时间周二(9月20日)，俄罗斯基准股指盘中一度跌幅达10％以上，再现2月份的惨烈局面。暴跌原因和此前一样，因市场预期俄乌冲突烈度将进一步升级。</p><p>据悉，顿涅茨克、卢甘斯克、赫尔松以及扎波罗热四个地区的公投将于9月23日至27日举行。</p><p>据塔斯社报道，俄罗斯联邦安全会议副主席德米特里·梅德韦杰夫当地时间周二表示，有必要在顿涅茨克和卢甘斯克举行加入俄罗斯的全民公投。</p><p>3、美国国债收益率攀升 30年期国债收益率创2014年4月以来最高</p><p>在美联储激进加息预期的推动下，美国国债遭到抛售。周二，美国2年期国债收益率攀升至2007年下半年以来的最高水平。10年期国债收益率升至3.593%，创2011年以来新高。美国30年期国债收益率升至3.574%，创2014年4月以来新高。</p><p>美国上周公布的强于预期的通胀数据粉碎了有关通胀压力已见顶的猜测，从那时起美国国债的抛售几乎没有间断。美联储主席鲍威尔已明确表示，美联储致力于尽早遏制通胀。这导致对政策动向最敏感的两年期国债领跌。</p><p>4、瑞典央行大幅提高基准利率以平抑高通胀</p><p>瑞典<a href=\"https://laohu8.com/S/CNBC\">中央银行</a>9月20日宣布，从21日起将基准利率提高100个基点，至1.75%。这是自1993年以来瑞典央行最大幅度上调基准利率。瑞典央行当天在新闻公报中说，过高的通货膨胀水平正在削弱瑞典家庭的购买力，使企业和家庭更难以进行财务规划，因此需要进一步收紧货币政策，使通胀达到目标水平。</p><p>5、末日博士最新暴论：这轮衰退将“漫长且丑陋” 美股将跌30-40%</p><p>因成功预言美国次贷危机而声名大噪的“末日博士”鲁里埃尔·鲁比尼又发表看衰市场的言论，这次他点出美国和全球经济将在2022年底陷入衰退，同时会触发美股的显著下跌。</p><p>鲁比尼在本周接受媒体采访时表示，即便出现一场普通的衰退，标普500指数还将下跌30%，而在“真正的硬着陆”中，股指可能会跌近40%。</p><p>6、欧洲天然气价格上涨 冬季供应风险难以彻底消除</p><p>欧洲天然气价格在连续三天下跌后反弹，交易员正在评估欧洲大陆缓解冬季供应危机的努力是否足以避免供应短缺。</p><p>基准天然气期货结算价周二上涨6.6%，扭转了稍早一度创下7月末以来最低水平的跌势。欧洲各国政府正在部署数以十亿欧元的资金，以确保有足够的天然气供应，欧洲经济强国德国向通过历史性救助将天然气巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/UNPPY\">Uniper SE</a>国有化更近一步。</p><p>7、联合国秘书长：发达经济体应对化石燃料行业征收暴利税</p><p>当地时间周二（9月20日），第77届联合国大会在美国纽约拉开帷幕，多国国家元首、政府首脑及高级代表将商讨乌克兰局势、气候变化和新冠疫情等议题。</p><p>联合国秘书长古特雷斯在讲话中呼吁，发达经济体应该对化石燃料公司征收暴利税，这些资金应该用于帮助受气候变化影响的国家和挣扎在生活成本危机中的家庭。</p><p>8、越南欢送首批榴莲输华 中方乐见其经济稳健增长</p><p>经过了多年的等待，首批越南的新鲜榴莲在9月19日终于运抵广西友谊关口岸，堂堂正正地通了关进入中国市场。</p><p>之所以说“堂堂正正”，是因为在此之前越南的榴莲只能通过边贸或贴牌泰国榴莲的方式进入中国市场。经过多年的谈判，今年7月，中国海关总署和越南农业与农村发展部签署协议，允许越南鲜食榴莲进口中国。</p><p>在榴莲之前，越南的火龙果、西瓜、<a href=\"https://laohu8.com/S/LIZI\">荔枝</a>、龙眼、香蕉、芒果、菠萝蜜、红毛丹、山竹和百香果已获准进入中国。</p><p>俄乌局势</p><p>1、普京推迟全国性电视讲话 或于今日午间举行</p><p>据报道，俄罗斯总统普京未按原定计划发表全国性电视讲话，这本应是自俄乌冲突以来的首次全国性演讲，原因尚不明确。普京前顾问谢尔盖·马尔科夫（Sergey Markov）在社交网站上表示，普京的演讲推迟至周三，预计演讲内容将涉及乌克兰局势。有媒体报道，普京的讲话将于莫斯科时间9-10时（北京时间今日14-15时）举行。</p><p>2、普京：俄罗斯国防工业必须实现100%进口替代</p><p>当地时间9月20日，俄罗斯总统普京与国内各大军工企业代表在克里姆林宫举行了会面，并主持召开了会议。会议上讨论了保障国防部相关供应和进口替代项目的实施等问题。此外俄罗斯总统普京下令要求对提供给乌克兰的西方武器进行研究，以此为依据来改善俄罗斯国产武器，同时还要求部分国防工业企业增加产能，并在最短时间内保障俄罗斯军队进攻武器的供应，同时俄罗斯的武器生产要做到100%的完全进口替代。</p><p>3、俄军打击乌方目标 乌军在东北部继续推进</p><p>俄罗斯国防部20日通报称，在目前战况激烈的东部战线，俄军在顿涅茨克地区的空战中击落一架乌克兰空军的苏-24战机。在南部战线，俄军对尼古拉耶夫地区部分乌军临时营地实施打击，摧毁多台特种军事装备和车辆以及1座装甲车修理厂。</p><p>乌克兰武装部队总参谋部则表示，乌军在过去一天对多个俄军的军事目标实施打击。同时乌克兰地方官员透露，乌军在东北部地区继续推进，重新控制卢甘斯克地区的比洛戈里夫卡，该定居点距离当地重要城市利西昌斯克约十公里。</p><p>公司新闻</p><p>1、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>发布40系旗舰显卡：搭档<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>表现较前一代提高2-4倍</p><p>当地时间周二，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>召开九月全球开发者大会，在畅谈人工智能和元宇宙开发平台Metaverse之余，还抽空发布了两款显卡，正式为RTX 40系揭幕。</p><p>据英伟达CEO黄仁勋介绍，40系显示芯片将采用全新的“Ada”架构，这个名字也是为了致敬19世纪英国数学家埃达·洛夫莱斯，她也被认为是地球上最早的计算机程序员。这款芯片最多可以包含760亿个晶体管，采用<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>“4N”制程工艺和<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>的G6X存储芯片，理论能效较上一代8nm工艺提高一倍，意味着有更高的超频潜力。</p><p>2、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的货运航班增长速度创疫情来新低</p><p>电子商务巨头亚马逊公司的货运航班正以新冠疫情开始以来最慢的速度增长，这是这家公司正在适应需求放缓的最新迹象。据相关研究人员称，本月早些时候的一个星期，亚马逊航空公司（Amazon Air）的货运航班平均每天约194架次，较3月份增长3.8%。这是该研究所自2020年5月以来大约每六个月编制一次的定期报告中最慢的增长速度。</p><p>3、郭明錤：料iPhone 14 Pro系列出货占整体iPhone 14出货量达60–65%</p><p>知名<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>分析师郭明錤预测，在产线转换后，iPhone 14 Pro系列出货占整体iPhone 14出货量在2H22达60–65%，先前为预估55–60%。iPhone 14 Pro Max在2H22占整体iPhone 14出货量约30–35%，为最受欢迎的iPhone 14机种。iPhone产品组合转佳，故Apple可能在10月底的财报会议上，对4Q22提出对正向展望 (假设iPhone在11月下旬后的出货量没有显著下滑)。</p><p>4、<a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>支持设定更严格的美国2030年排放目标</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GM\">通用汽车</a>计划支持建立更严格的联邦排放标准，以确保到2030年，至少50%的新车是零排放汽车。公司首席执行官Mary Barra表示，公司还计划在2035年前消除“新型轻型汽车的尾气排放”。</p><p>5、消息称<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>拟在工厂内部署数千个“擎天柱”人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a></p><p>特斯拉得克萨斯公司正计划在工厂内部署数千个Tesla Bot/Optimus（擎天柱）人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>，最终目标扩展到全球数百万台。知情人士表示，特斯拉正在举行更多有关人形机器人的内部会议。</p><p>6、<a href=\"https://laohu8.com/S/00486\">俄铝</a>据称考虑将部分铝直接运往伦敦金属交易所亚洲仓库</p><p>由于难以找到买家，<a href=\"https://laohu8.com/S/00486\">俄铝</a>正在制定一项直接向伦敦金属交易所（LME）在亚洲的仓库交付铝的计划。由于一些欧洲和美国的大型铝用户拒绝继续购买该公司的金属，俄铝也遭受到了冲击。与此同时，随着俄罗斯经济陷入衰退，该国国内的铝需求也在下滑。</p><p>俄铝将如何处理过剩的产量是金属交易员最热门的话题之一，一些人担心，俄铝向LME大量交付可能导致LME的价格与全球铝市场背离。</p><p>7、德国政府将以历史性援助协议把天然气巨头Uniper国有化</p><p>德国政府计划向天然气巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/UNPPY\">Uniper SE</a>注入大约80亿欧元（80亿美元）资本，以历史性的协议将该公司国有化，同时防止该国能源行业崩溃。Uniper周二证实，在与政府最终商讨一份方案，方案包括80亿欧元的增资，完全由政府认购。德国政府还将购入其主要股东芬兰Fortum Oyj的股份。</p><p>8、全球最大油企警告：能源危机将严重且持久 西方国家存在政策误判</p><p>当地时间周二，全球最大石油企业沙特阿美（Aramco）总裁兼首席执行官阿明·纳赛尔公开警告称，由于传统能源领域长期投资不足，眼下的能源危机将会是“严重且长期”的。</p><p>随着西方国家近几年来将能源发展的重心移至可再生能源领域，并用减排的名义将石油、煤炭等化石燃料打上“肮脏”的标签，传统能源领域的投资长期处于被压制的状态。随着今年俄乌冲突的爆发，即便是最激进的欧洲领导人也意识到，能源转型不可能一蹴而就，未来很长一段时间里仍需要依赖被打入冷宫的化石燃料。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/b23574aac95526c9e5c62ebc8dd25130","relate_stocks":{".IXIC":"NASDAQ Composite",".DJI":"道琼斯",".SPX":"S&P 500 Index"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1140450288","content_text":"摘要：①四地举行全民公投，俄乌冲突再升级？俄罗斯股市暴跌10%；②又见无理打压，美FCC将中国联通列入“安全风险清单”；③担忧美联储加息100基点，美国股债双杀，纳指跌0.95%。海外市场1、投资者准备迎接美联储决议美股三大股指集体收跌纳指下挫0.95%美股周二收跌。美联储从周二开始召开为期两天的9月货币政策会议。市场普遍预计该机构将至少加息75个基点，并担心其激进货币政策可能引发经济衰退。美债抛售加剧，收益率持续攀升。瑞典央行周二意外宣布加息100个基点。截至收盘，纳斯达克指数跌幅为0.95%；道琼斯指数跌幅为1.01%；标普500指数跌幅为1.13%。大型科技股多数下跌，亚马逊跌近2%，谷歌跌1.87%，Meta Platforms跌1.3%，微软跌0.85%，奈飞跌0.32%，特斯拉跌0.1%，苹果涨1.6%。2、热门中概股涨跌不一阿里巴巴跌超2%热门中概股涨跌不一，纳斯达克金龙指数跌0.1%，雾芯科技涨超5%，趣店、微博涨超4%，满帮、斗鱼涨超2%，小鹏汽车、网易、拼多多、理想汽车小幅上涨。哔哩哔哩、蔚来、阿里巴巴跌超2%，知乎、爱奇艺、唯品会、每日优鲜、百度、京东小幅下跌。3、欧股主要指数周二承压下行德国DAX30指数跌1.03%市场料美联储再次大幅加息，欧股周二承压下行，德国DAX30指数跌1.03%，英国富时100指数跌0.61%，法国CAC40指数跌1.35%，欧洲斯托克50跌0.96%。4、美国10月WTI原油期货收跌1.5% 创近两周新低纽约商品交易所10月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格下跌1.28美元，跌幅为1.5%，报收于每桶84.45美元。这是近月合约自9月8日以来的最低收盘价。最新近月合约——11月WTI合约下跌1.42美元，跌幅为1.7%，收于每桶83.94美元。5、预期美联储将大幅加息 周二纽约黄金期货价格收跌0.4%由于预期美联储将大幅加息，美元与美国国债收益率走高，使黄金期货价格受到压力。纽约商品交易所12月交割的黄金期货价格下跌0.4%，报收于每盎司1671.10美元。国际宏观1、又见无理打压！美FCC将中国联通列入“安全风险清单”近期以来，美国政府机构一直在频繁打压中国企业。美东时间周二(9月20日)，美国联邦通信委员会(FCC)宣布，将中国联通列入“对美国国家安全构成威胁的通信设备和服务”的清单。当天，一同被FCC拉入黑名单的还有中国太平洋网络公司及其全资子公司ComNet。加上之前已被FTC“点名”的中国移动和中国电信，中国三大电信运营商全部上榜。这项制裁是FCC依据2019年颁布的一项旨在保护美国通信网络安全的法律实施的，进入清单的公司被认定对美国国家通信安全构成威胁。2、四地举行全民公投 冲突烈度再升级？俄罗斯股指暴跌10%当地时间周二(9月20日)，俄罗斯基准股指盘中一度跌幅达10％以上，再现2月份的惨烈局面。暴跌原因和此前一样，因市场预期俄乌冲突烈度将进一步升级。据悉，顿涅茨克、卢甘斯克、赫尔松以及扎波罗热四个地区的公投将于9月23日至27日举行。据塔斯社报道，俄罗斯联邦安全会议副主席德米特里·梅德韦杰夫当地时间周二表示，有必要在顿涅茨克和卢甘斯克举行加入俄罗斯的全民公投。3、美国国债收益率攀升 30年期国债收益率创2014年4月以来最高在美联储激进加息预期的推动下，美国国债遭到抛售。周二，美国2年期国债收益率攀升至2007年下半年以来的最高水平。10年期国债收益率升至3.593%，创2011年以来新高。美国30年期国债收益率升至3.574%，创2014年4月以来新高。美国上周公布的强于预期的通胀数据粉碎了有关通胀压力已见顶的猜测，从那时起美国国债的抛售几乎没有间断。美联储主席鲍威尔已明确表示，美联储致力于尽早遏制通胀。这导致对政策动向最敏感的两年期国债领跌。4、瑞典央行大幅提高基准利率以平抑高通胀瑞典中央银行9月20日宣布，从21日起将基准利率提高100个基点，至1.75%。这是自1993年以来瑞典央行最大幅度上调基准利率。瑞典央行当天在新闻公报中说，过高的通货膨胀水平正在削弱瑞典家庭的购买力，使企业和家庭更难以进行财务规划，因此需要进一步收紧货币政策，使通胀达到目标水平。5、末日博士最新暴论：这轮衰退将“漫长且丑陋” 美股将跌30-40%因成功预言美国次贷危机而声名大噪的“末日博士”鲁里埃尔·鲁比尼又发表看衰市场的言论，这次他点出美国和全球经济将在2022年底陷入衰退，同时会触发美股的显著下跌。鲁比尼在本周接受媒体采访时表示，即便出现一场普通的衰退，标普500指数还将下跌30%，而在“真正的硬着陆”中，股指可能会跌近40%。6、欧洲天然气价格上涨 冬季供应风险难以彻底消除欧洲天然气价格在连续三天下跌后反弹，交易员正在评估欧洲大陆缓解冬季供应危机的努力是否足以避免供应短缺。基准天然气期货结算价周二上涨6.6%，扭转了稍早一度创下7月末以来最低水平的跌势。欧洲各国政府正在部署数以十亿欧元的资金，以确保有足够的天然气供应，欧洲经济强国德国向通过历史性救助将天然气巨头Uniper SE国有化更近一步。7、联合国秘书长：发达经济体应对化石燃料行业征收暴利税当地时间周二（9月20日），第77届联合国大会在美国纽约拉开帷幕，多国国家元首、政府首脑及高级代表将商讨乌克兰局势、气候变化和新冠疫情等议题。联合国秘书长古特雷斯在讲话中呼吁，发达经济体应该对化石燃料公司征收暴利税，这些资金应该用于帮助受气候变化影响的国家和挣扎在生活成本危机中的家庭。8、越南欢送首批榴莲输华 中方乐见其经济稳健增长经过了多年的等待，首批越南的新鲜榴莲在9月19日终于运抵广西友谊关口岸，堂堂正正地通了关进入中国市场。之所以说“堂堂正正”，是因为在此之前越南的榴莲只能通过边贸或贴牌泰国榴莲的方式进入中国市场。经过多年的谈判，今年7月，中国海关总署和越南农业与农村发展部签署协议，允许越南鲜食榴莲进口中国。在榴莲之前，越南的火龙果、西瓜、荔枝、龙眼、香蕉、芒果、菠萝蜜、红毛丹、山竹和百香果已获准进入中国。俄乌局势1、普京推迟全国性电视讲话 或于今日午间举行据报道，俄罗斯总统普京未按原定计划发表全国性电视讲话，这本应是自俄乌冲突以来的首次全国性演讲，原因尚不明确。普京前顾问谢尔盖·马尔科夫（Sergey Markov）在社交网站上表示，普京的演讲推迟至周三，预计演讲内容将涉及乌克兰局势。有媒体报道，普京的讲话将于莫斯科时间9-10时（北京时间今日14-15时）举行。2、普京：俄罗斯国防工业必须实现100%进口替代当地时间9月20日，俄罗斯总统普京与国内各大军工企业代表在克里姆林宫举行了会面，并主持召开了会议。会议上讨论了保障国防部相关供应和进口替代项目的实施等问题。此外俄罗斯总统普京下令要求对提供给乌克兰的西方武器进行研究，以此为依据来改善俄罗斯国产武器，同时还要求部分国防工业企业增加产能，并在最短时间内保障俄罗斯军队进攻武器的供应，同时俄罗斯的武器生产要做到100%的完全进口替代。3、俄军打击乌方目标 乌军在东北部继续推进俄罗斯国防部20日通报称，在目前战况激烈的东部战线，俄军在顿涅茨克地区的空战中击落一架乌克兰空军的苏-24战机。在南部战线，俄军对尼古拉耶夫地区部分乌军临时营地实施打击，摧毁多台特种军事装备和车辆以及1座装甲车修理厂。乌克兰武装部队总参谋部则表示，乌军在过去一天对多个俄军的军事目标实施打击。同时乌克兰地方官员透露，乌军在东北部地区继续推进，重新控制卢甘斯克地区的比洛戈里夫卡，该定居点距离当地重要城市利西昌斯克约十公里。公司新闻1、英伟达发布40系旗舰显卡：搭档台积电表现较前一代提高2-4倍当地时间周二，英伟达召开九月全球开发者大会，在畅谈人工智能和元宇宙开发平台Metaverse之余，还抽空发布了两款显卡，正式为RTX 40系揭幕。据英伟达CEO黄仁勋介绍，40系显示芯片将采用全新的“Ada”架构，这个名字也是为了致敬19世纪英国数学家埃达·洛夫莱斯，她也被认为是地球上最早的计算机程序员。这款芯片最多可以包含760亿个晶体管，采用台积电“4N”制程工艺和美光科技的G6X存储芯片，理论能效较上一代8nm工艺提高一倍，意味着有更高的超频潜力。2、亚马逊的货运航班增长速度创疫情来新低电子商务巨头亚马逊公司的货运航班正以新冠疫情开始以来最慢的速度增长，这是这家公司正在适应需求放缓的最新迹象。据相关研究人员称，本月早些时候的一个星期，亚马逊航空公司（Amazon Air）的货运航班平均每天约194架次，较3月份增长3.8%。这是该研究所自2020年5月以来大约每六个月编制一次的定期报告中最慢的增长速度。3、郭明錤：料iPhone 14 Pro系列出货占整体iPhone 14出货量达60–65%知名苹果分析师郭明錤预测，在产线转换后，iPhone 14 Pro系列出货占整体iPhone 14出货量在2H22达60–65%，先前为预估55–60%。iPhone 14 Pro Max在2H22占整体iPhone 14出货量约30–35%，为最受欢迎的iPhone 14机种。iPhone产品组合转佳，故Apple可能在10月底的财报会议上，对4Q22提出对正向展望 (假设iPhone在11月下旬后的出货量没有显著下滑)。4、通用汽车支持设定更严格的美国2030年排放目标通用汽车计划支持建立更严格的联邦排放标准，以确保到2030年，至少50%的新车是零排放汽车。公司首席执行官Mary Barra表示，公司还计划在2035年前消除“新型轻型汽车的尾气排放”。5、消息称特斯拉拟在工厂内部署数千个“擎天柱”人形机器人特斯拉得克萨斯公司正计划在工厂内部署数千个Tesla Bot/Optimus（擎天柱）人形机器人，最终目标扩展到全球数百万台。知情人士表示，特斯拉正在举行更多有关人形机器人的内部会议。6、俄铝据称考虑将部分铝直接运往伦敦金属交易所亚洲仓库由于难以找到买家，俄铝正在制定一项直接向伦敦金属交易所（LME）在亚洲的仓库交付铝的计划。由于一些欧洲和美国的大型铝用户拒绝继续购买该公司的金属，俄铝也遭受到了冲击。与此同时，随着俄罗斯经济陷入衰退，该国国内的铝需求也在下滑。俄铝将如何处理过剩的产量是金属交易员最热门的话题之一，一些人担心，俄铝向LME大量交付可能导致LME的价格与全球铝市场背离。7、德国政府将以历史性援助协议把天然气巨头Uniper国有化德国政府计划向天然气巨头Uniper SE注入大约80亿欧元（80亿美元）资本，以历史性的协议将该公司国有化，同时防止该国能源行业崩溃。Uniper周二证实，在与政府最终商讨一份方案，方案包括80亿欧元的增资，完全由政府认购。德国政府还将购入其主要股东芬兰Fortum Oyj的股份。8、全球最大油企警告：能源危机将严重且持久 西方国家存在政策误判当地时间周二，全球最大石油企业沙特阿美（Aramco）总裁兼首席执行官阿明·纳赛尔公开警告称，由于传统能源领域长期投资不足，眼下的能源危机将会是“严重且长期”的。随着西方国家近几年来将能源发展的重心移至可再生能源领域，并用减排的名义将石油、煤炭等化石燃料打上“肮脏”的标签，传统能源领域的投资长期处于被压制的状态。随着今年俄乌冲突的爆发，即便是最激进的欧洲领导人也意识到，能源转型不可能一蹴而就，未来很长一段时间里仍需要依赖被打入冷宫的化石燃料。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":15,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":667251495,"gmtCreate":1668912751018,"gmtModify":1676538127532,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/667251495","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":288,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":653821445,"gmtCreate":1680762896689,"gmtModify":1680762896689,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/653821445","repostId":"653881110","repostType":1,"repost":{"id":653881110,"gmtCreate":1680750420000,"gmtModify":1680750420000,"author":{"id":"3579560926082632","authorId":"3579560926082632","name":"投资界","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6a09632062f91283b4308e641ec08979","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3579560926082632","authorIdStr":"3579560926082632"},"themes":[],"title":"溫州設立50億預製菜產業投資基金","htmlText":"投資界消息， 3月31日，在 2023中國（溫州）預製菜產業大會開幕式及專場推介有關活動上，溫州市現代集團聯合社會資本、銀行機構，成功簽約溫州市預製菜產業投資基金正式合作協議。 據介紹，該基金總投資規模50億元，其中溫州市現代集團直投7億元，上海萬蝶閣直投3億元，浙商銀行、中國農業銀行、中信銀行、招商銀行等銀行投貸聯動規模40億元；基金期限8年，其中投資期4年，退出期4年。該基金將遵循市場化導向開展創業投資、股權投資等，以註冊地在溫州的預製菜企業爲主要投資對象，比例不低於70%，特別是本地預製菜產業龍頭企業及具有品牌影響力和具備良好經濟效益的企業。同時，將針對一些有技術、有市場潛力，但受限於資金積累等種子期、中早期的創業項目，充分利用合作基金管理機構專業風控能力推動社會資本參與，實現資本與項目有效對接，爲國有企業市場化改革探索破題，加快推進溫州預製菜產業鏈佈局。 來源：溫州市現代集團 獲取更多LP資訊，來👉VC情報局 https://vc.pedaily.cn/lp/index","listText":"投資界消息， 3月31日，在 2023中國（溫州）預製菜產業大會開幕式及專場推介有關活動上，溫州市現代集團聯合社會資本、銀行機構，成功簽約溫州市預製菜產業投資基金正式合作協議。 據介紹，該基金總投資規模50億元，其中溫州市現代集團直投7億元，上海萬蝶閣直投3億元，浙商銀行、中國農業銀行、中信銀行、招商銀行等銀行投貸聯動規模40億元；基金期限8年，其中投資期4年，退出期4年。該基金將遵循市場化導向開展創業投資、股權投資等，以註冊地在溫州的預製菜企業爲主要投資對象，比例不低於70%，特別是本地預製菜產業龍頭企業及具有品牌影響力和具備良好經濟效益的企業。同時，將針對一些有技術、有市場潛力，但受限於資金積累等種子期、中早期的創業項目，充分利用合作基金管理機構專業風控能力推動社會資本參與，實現資本與項目有效對接，爲國有企業市場化改革探索破題，加快推進溫州預製菜產業鏈佈局。 來源：溫州市現代集團 獲取更多LP資訊，來👉VC情報局 https://vc.pedaily.cn/lp/index","text":"投資界消息， 3月31日，在 2023中國（溫州）預製菜產業大會開幕式及專場推介有關活動上，溫州市現代集團聯合社會資本、銀行機構，成功簽約溫州市預製菜產業投資基金正式合作協議。 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天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场"裹挟"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被"裹挟"？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免"一本正经地胡说八道"。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","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>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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发布之后，百度团队焦虑地意识到，他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”在我们与李彦宏的这场访谈中，他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争，以及中国大模型的创业者们该如何选择。“创业公司完全不用担心市场是不是足够大”，谈到文心的时候他也是这么说的，“只有出来之后才有机会更快地去迭代，去提升”。“嗯，开始行动就好。”以下是对谈内容，经 Founder Park 编辑整理。本次对谈嘉宾：李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官骆轶航 品玩创始人、CEO蒋涛 CSDN 创始人、CEO01 李彦宏：3 月 16 日内测是我拍板的，对文心一言达到的水准比较满意张鹏：我相信百度作为在中国第一个内测类似于 ChatGPT 这样类型的产品，本身是个情理之中，但速度又有点意料之外。我听到外界一个有意思的传说，说百度经历过大概 40 天的冲刺，然后能够迅速交付产品出来，让大家非常吃惊。所以我挺好奇这 40 天冲刺到底经历了些什么？能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程？李彦宏：40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工智能十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":375,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":659001197,"gmtCreate":1679548089721,"gmtModify":1679548089721,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/659001197","repostId":"650770415","repostType":1,"repost":{"id":650770415,"gmtCreate":1679536800000,"gmtModify":1679536800000,"author":{"id":"3579560926082632","authorId":"3579560926082632","name":"投资界","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6a09632062f91283b4308e641ec08979","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3579560926082632","authorIdStr":"3579560926082632"},"themes":[],"title":"摩通傳動宣佈完成新一輪融資，國科投資領投","htmlText":"投資界3月23日消息，多軸伺服廠商摩通傳動宣佈完成近億元A輪融資（此前2021年11月摩通傳動已完成近億元Pre-A輪融資），本輪融資由國科投資領投，老股東川商基金跟投。本輪融資資金將用於加大創新型產品研發投入、完善運控產品線、拓展新行業新市場等。 據悉，摩通傳動是一家專注於工業伺服驅動系統、控制系統、I/O系統的國家高新技術企業，作爲國內多軸伺服傳動領域的開拓者和推動者，公司秉承“聚焦行業創新 賦能多軸場景”的理念，充分發揮技術優勢，搭建起完整的工控（伺服、控制、傳感）產品矩陣，矢志爲工控領域打造最有競爭力的行業解決方案！","listText":"投資界3月23日消息，多軸伺服廠商摩通傳動宣佈完成近億元A輪融資（此前2021年11月摩通傳動已完成近億元Pre-A輪融資），本輪融資由國科投資領投，老股東川商基金跟投。本輪融資資金將用於加大創新型產品研發投入、完善運控產品線、拓展新行業新市場等。 據悉，摩通傳動是一家專注於工業伺服驅動系統、控制系統、I/O系統的國家高新技術企業，作爲國內多軸伺服傳動領域的開拓者和推動者，公司秉承“聚焦行業創新 賦能多軸場景”的理念，充分發揮技術優勢，搭建起完整的工控（伺服、控制、傳感）產品矩陣，矢志爲工控領域打造最有競爭力的行業解決方案！","text":"投資界3月23日消息，多軸伺服廠商摩通傳動宣佈完成近億元A輪融資（此前2021年11月摩通傳動已完成近億元Pre-A輪融資），本輪融資由國科投資領投，老股東川商基金跟投。本輪融資資金將用於加大創新型產品研發投入、完善運控產品線、拓展新行業新市場等。 據悉，摩通傳動是一家專注於工業伺服驅動系統、控制系統、I/O系統的國家高新技術企業，作爲國內多軸伺服傳動領域的開拓者和推動者，公司秉承“聚焦行業創新 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李智世界第二大巨頭也撐不下去了！因影院觀影人數增長緩慢，無法滿足公司資金需求，全球第二大影院運營商Cineworld正式申請破產保護。全球第二大影院運營商申請破產據央視財經報道，當地時間9月7日，全球第二大連鎖影院運營商Cineworld向美國得克薩斯州一家法院提交破產保護申請，原因是影院觀影人數復甦緩慢，無法滿足公司資金需求。Cineworld上個月曾警告說，儘管影院自2021年4月重新開放，但近期觀影人數仍低於預期。Cineworld表示，在破產重組的過程中，其全球影院業務將不會受到影響，公司預計將在2023年第一季度完成破產重組。據瞭解，Cineworld總部位於英國倫敦，是僅次於AMC的全球第二大影院運營商。Cineworld股價大跌此前便有消息稱，全球第二大影院運營商Cineworld正在準備申請破產。8月19日，該股受消息影響一度跌超80%。拉長時間來看，Cineworld的股價震盪走低，今年以來已經跌超88%。上個月，Cineworld曾發出警告，2021年4月電影院重新開放以來，一年多過去了，觀影人數仍然低於預期。同時，流媒體的興起，也對線下影院造成了沉重打擊。Cineworld希望能夠在2023年第一季度前完成破產重組，並強調期間影院業務不會受影響。Cineworld債務高達89億美元據悉，Cineworld成立於1995年，2007年在倫敦證交所上市，是英國第一家上市的影院公司，同時也是僅次於AMC的全球第二大影院運營商，2019年收入43.7億美元。目前，Cineworld在全球十多個國家擁有超過700家影院，僱傭員工總數約28000人。回顧其發展歷程，Cineworld 2014年合併了中東歐最大院線運營商Cinema City Group，2017年12月以36億美元收購美國第二大院線連鎖帝王娛樂集團Regal Cinemas，雖然","listText":"中國基金報記者 李智世界第二大巨頭也撐不下去了！因影院觀影人數增長緩慢，無法滿足公司資金需求，全球第二大影院運營商Cineworld正式申請破產保護。全球第二大影院運營商申請破產據央視財經報道，當地時間9月7日，全球第二大連鎖影院運營商Cineworld向美國得克薩斯州一家法院提交破產保護申請，原因是影院觀影人數復甦緩慢，無法滿足公司資金需求。Cineworld上個月曾警告說，儘管影院自2021年4月重新開放，但近期觀影人數仍低於預期。Cineworld表示，在破產重組的過程中，其全球影院業務將不會受到影響，公司預計將在2023年第一季度完成破產重組。據瞭解，Cineworld總部位於英國倫敦，是僅次於AMC的全球第二大影院運營商。Cineworld股價大跌此前便有消息稱，全球第二大影院運營商Cineworld正在準備申請破產。8月19日，該股受消息影響一度跌超80%。拉長時間來看，Cineworld的股價震盪走低，今年以來已經跌超88%。上個月，Cineworld曾發出警告，2021年4月電影院重新開放以來，一年多過去了，觀影人數仍然低於預期。同時，流媒體的興起，也對線下影院造成了沉重打擊。Cineworld希望能夠在2023年第一季度前完成破產重組，並強調期間影院業務不會受影響。Cineworld債務高達89億美元據悉，Cineworld成立於1995年，2007年在倫敦證交所上市，是英國第一家上市的影院公司，同時也是僅次於AMC的全球第二大影院運營商，2019年收入43.7億美元。目前，Cineworld在全球十多個國家擁有超過700家影院，僱傭員工總數約28000人。回顧其發展歷程，Cineworld 2014年合併了中東歐最大院線運營商Cinema City Group，2017年12月以36億美元收購美國第二大院線連鎖帝王娛樂集團Regal Cinemas，雖然","text":"中國基金報記者 李智世界第二大巨頭也撐不下去了！因影院觀影人數增長緩慢，無法滿足公司資金需求，全球第二大影院運營商Cineworld正式申請破產保護。全球第二大影院運營商申請破產據央視財經報道，當地時間9月7日，全球第二大連鎖影院運營商Cineworld向美國得克薩斯州一家法院提交破產保護申請，原因是影院觀影人數復甦緩慢，無法滿足公司資金需求。Cineworld上個月曾警告說，儘管影院自2021年4月重新開放，但近期觀影人數仍低於預期。Cineworld表示，在破產重組的過程中，其全球影院業務將不會受到影響，公司預計將在2023年第一季度完成破產重組。據瞭解，Cineworld總部位於英國倫敦，是僅次於AMC的全球第二大影院運營商。Cineworld股價大跌此前便有消息稱，全球第二大影院運營商Cineworld正在準備申請破產。8月19日，該股受消息影響一度跌超80%。拉長時間來看，Cineworld的股價震盪走低，今年以來已經跌超88%。上個月，Cineworld曾發出警告，2021年4月電影院重新開放以來，一年多過去了，觀影人數仍然低於預期。同時，流媒體的興起，也對線下影院造成了沉重打擊。Cineworld希望能夠在2023年第一季度前完成破產重組，並強調期間影院業務不會受影響。Cineworld債務高達89億美元據悉，Cineworld成立於1995年，2007年在倫敦證交所上市，是英國第一家上市的影院公司，同時也是僅次於AMC的全球第二大影院運營商，2019年收入43.7億美元。目前，Cineworld在全球十多個國家擁有超過700家影院，僱傭員工總數約28000人。回顧其發展歷程，Cineworld 2014年合併了中東歐最大院線運營商Cinema City Group，2017年12月以36億美元收購美國第二大院線連鎖帝王娛樂集團Regal 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安曼8日早盤，新舊能源齊跌。新能源方面，寧德時代盤中下跌超4%，半導體、鋰電池跌幅靠前，創業板指跌1%；舊能源方面，煤炭、天然氣相關板塊下跌，但是在大消費、核電、火電等板塊的拉昇，上證指數微跌。從全市場來看，板塊輪動頻繁，市場賺錢效應極差。先來看看國際消息，美國將延長全國緊急狀態。環球網引用俄羅斯衛星通訊社報道顯示，美國總統拜登當地時間7日在一份聲明中表示，在今年秋季中期選舉之前，他將延長爲應對“外國干涉美國選舉”而實施的全國緊急狀態。白宮官網7日發佈了署名爲美國總統拜登，題爲“給衆議院議長和參議院議長關於外國干涉或破壞公衆對美國選舉信心的、繼續（實施）國家緊急狀態的信”。拜登在信中稱， 依據美國《國家緊急狀態法》有關規定，“我已向《聯邦公報》發送了一份隨附通知，爲應對外國干涉或破壞公衆對美國選舉的信心而產生的威脅，於2018年9月12日第13848號行政命令宣佈的國家緊急狀態，將在2022年9月12日後繼續有效。”3000億賽道掀起漲停潮8日早盤，核電領漲，盛德鑫泰20%漲停，聯誠精密、蘭石重裝、中核科技、佳電股份封板，寶色股份漲超10%，東方電氣、久盛電氣、川潤股份等漲逾7%。消息面上，據澎湃新聞報道，採用自主知識產權“華龍一號”技術的廣東陸豐核電工程即將正式開工建設。陸豐核電5、6號機組工程位於廣東省汕尾市所轄陸豐市碣石鎮碣石灣東岸，擬建設兩臺“華龍一號”核電機組，單臺機組容量爲1200MW。生態環境部公示信息顯示，陸豐核電5、6號機組總投資約382億元。中廣核陸豐核電有限公司作爲陸豐核電5、6號機組工程項目的營運單位，中廣核工程有限公司爲工程建設總承包單位。參照採用相同技術的浙江三澳項目，陸豐單臺機組的建設工期預計爲60個月左右。據不完全統計，遼寧、江蘇、浙江、廣東、廣西、海南、福建、山東等多省份均將大型核電項目列入地方“十四五”規劃。其中，在陸豐核電項","listText":"中國基金報 安曼8日早盤，新舊能源齊跌。新能源方面，寧德時代盤中下跌超4%，半導體、鋰電池跌幅靠前，創業板指跌1%；舊能源方面，煤炭、天然氣相關板塊下跌，但是在大消費、核電、火電等板塊的拉昇，上證指數微跌。從全市場來看，板塊輪動頻繁，市場賺錢效應極差。先來看看國際消息，美國將延長全國緊急狀態。環球網引用俄羅斯衛星通訊社報道顯示，美國總統拜登當地時間7日在一份聲明中表示，在今年秋季中期選舉之前，他將延長爲應對“外國干涉美國選舉”而實施的全國緊急狀態。白宮官網7日發佈了署名爲美國總統拜登，題爲“給衆議院議長和參議院議長關於外國干涉或破壞公衆對美國選舉信心的、繼續（實施）國家緊急狀態的信”。拜登在信中稱， 依據美國《國家緊急狀態法》有關規定，“我已向《聯邦公報》發送了一份隨附通知，爲應對外國干涉或破壞公衆對美國選舉的信心而產生的威脅，於2018年9月12日第13848號行政命令宣佈的國家緊急狀態，將在2022年9月12日後繼續有效。”3000億賽道掀起漲停潮8日早盤，核電領漲，盛德鑫泰20%漲停，聯誠精密、蘭石重裝、中核科技、佳電股份封板，寶色股份漲超10%，東方電氣、久盛電氣、川潤股份等漲逾7%。消息面上，據澎湃新聞報道，採用自主知識產權“華龍一號”技術的廣東陸豐核電工程即將正式開工建設。陸豐核電5、6號機組工程位於廣東省汕尾市所轄陸豐市碣石鎮碣石灣東岸，擬建設兩臺“華龍一號”核電機組，單臺機組容量爲1200MW。生態環境部公示信息顯示，陸豐核電5、6號機組總投資約382億元。中廣核陸豐核電有限公司作爲陸豐核電5、6號機組工程項目的營運單位，中廣核工程有限公司爲工程建設總承包單位。參照採用相同技術的浙江三澳項目，陸豐單臺機組的建設工期預計爲60個月左右。據不完全統計，遼寧、江蘇、浙江、廣東、廣西、海南、福建、山東等多省份均將大型核電項目列入地方“十四五”規劃。其中，在陸豐核電項","text":"中國基金報 安曼8日早盤，新舊能源齊跌。新能源方面，寧德時代盤中下跌超4%，半導體、鋰電池跌幅靠前，創業板指跌1%；舊能源方面，煤炭、天然氣相關板塊下跌，但是在大消費、核電、火電等板塊的拉昇，上證指數微跌。從全市場來看，板塊輪動頻繁，市場賺錢效應極差。先來看看國際消息，美國將延長全國緊急狀態。環球網引用俄羅斯衛星通訊社報道顯示，美國總統拜登當地時間7日在一份聲明中表示，在今年秋季中期選舉之前，他將延長爲應對“外國干涉美國選舉”而實施的全國緊急狀態。白宮官網7日發佈了署名爲美國總統拜登，題爲“給衆議院議長和參議院議長關於外國干涉或破壞公衆對美國選舉信心的、繼續（實施）國家緊急狀態的信”。拜登在信中稱， 依據美國《國家緊急狀態法》有關規定，“我已向《聯邦公報》發送了一份隨附通知，爲應對外國干涉或破壞公衆對美國選舉的信心而產生的威脅，於2018年9月12日第13848號行政命令宣佈的國家緊急狀態，將在2022年9月12日後繼續有效。”3000億賽道掀起漲停潮8日早盤，核電領漲，盛德鑫泰20%漲停，聯誠精密、蘭石重裝、中核科技、佳電股份封板，寶色股份漲超10%，東方電氣、久盛電氣、川潤股份等漲逾7%。消息面上，據澎湃新聞報道，採用自主知識產權“華龍一號”技術的廣東陸豐核電工程即將正式開工建設。陸豐核電5、6號機組工程位於廣東省汕尾市所轄陸豐市碣石鎮碣石灣東岸，擬建設兩臺“華龍一號”核電機組，單臺機組容量爲1200MW。生態環境部公示信息顯示，陸豐核電5、6號機組總投資約382億元。中廣核陸豐核電有限公司作爲陸豐核電5、6號機組工程項目的營運單位，中廣核工程有限公司爲工程建設總承包單位。參照採用相同技術的浙江三澳項目，陸豐單臺機組的建設工期預計爲60個月左右。據不完全統計，遼寧、江蘇、浙江、廣東、廣西、海南、福建、山東等多省份均將大型核電項目列入地方“十四五”規劃。其中，在陸豐核電項","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/c9c5d904324d4ab28074a8ec1f1b60d4","width":"-1","height":"-1"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/8910dce803134ed0ab1fe1063d7916db","width":"-1","height":"-1"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/44054468d4c0496faad722040ca9a370","width":"-1","height":"-1"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/669797813","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":7,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":125,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":660502281,"gmtCreate":1661785286646,"gmtModify":1676536787048,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/660502281","repostId":"660245145","repostType":1,"repost":{"id":660245145,"gmtCreate":1661776800000,"gmtModify":1676536786521,"author":{"id":"3579560926082632","authorId":"3579560926082632","name":"投资界","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6a09632062f91283b4308e641ec08979","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3579560926082632","authorIdStr":"3579560926082632"},"themes":[],"title":"長興基金與弘暉基金簽署戰略合作協議","htmlText":"投資界8月29日消息，長興基金與弘暉基金於26日正式簽署戰略合作協議。簽約儀式由長春市政府副祕書長李雪峯主持，長春市委常委、常務副市長馬延峯出席活動並在簽約儀式開始前會見了弘暉基金的相關負責人。 長春市是國內生物醫藥產業的發源地之一，生物製藥總體水平處於全國領先地位，在生物醫藥、中藥、化學藥和醫療器械四個重點領域形成了相對優勢。經過多年的發展，生物醫藥產業已成長爲我市最具潛力和成長性的戰略性新興產業之一。 根據協議，長興基金擬參與弘暉基金正在籌建中的基金設立工作，初步擬參與基金總規模30億元的人民幣四期基金，主要投向生物醫藥方向的初創類項目。 長興基金是今年年初長春市主動對接、服務吉林省委“一主六雙”高質量發展戰略，打造“三強市、三中心”，推進“六城聯動”，支撐“1個萬億級和6個千億級產業集羣”建設而組建成立的。目前，長興基金重點投向的六大產業，均是放眼全國有優勢、面向未來有潛力的朝陽產業，有利於反哺產業基金保值增值，發展壯大。","listText":"投資界8月29日消息，長興基金與弘暉基金於26日正式簽署戰略合作協議。簽約儀式由長春市政府副祕書長李雪峯主持，長春市委常委、常務副市長馬延峯出席活動並在簽約儀式開始前會見了弘暉基金的相關負責人。 長春市是國內生物醫藥產業的發源地之一，生物製藥總體水平處於全國領先地位，在生物醫藥、中藥、化學藥和醫療器械四個重點領域形成了相對優勢。經過多年的發展，生物醫藥產業已成長爲我市最具潛力和成長性的戰略性新興產業之一。 根據協議，長興基金擬參與弘暉基金正在籌建中的基金設立工作，初步擬參與基金總規模30億元的人民幣四期基金，主要投向生物醫藥方向的初創類項目。 長興基金是今年年初長春市主動對接、服務吉林省委“一主六雙”高質量發展戰略，打造“三強市、三中心”，推進“六城聯動”，支撐“1個萬億級和6個千億級產業集羣”建設而組建成立的。目前，長興基金重點投向的六大產業，均是放眼全國有優勢、面向未來有潛力的朝陽產業，有利於反哺產業基金保值增值，發展壯大。","text":"投資界8月29日消息，長興基金與弘暉基金於26日正式簽署戰略合作協議。簽約儀式由長春市政府副祕書長李雪峯主持，長春市委常委、常務副市長馬延峯出席活動並在簽約儀式開始前會見了弘暉基金的相關負責人。 長春市是國內生物醫藥產業的發源地之一，生物製藥總體水平處於全國領先地位，在生物醫藥、中藥、化學藥和醫療器械四個重點領域形成了相對優勢。經過多年的發展，生物醫藥產業已成長爲我市最具潛力和成長性的戰略性新興產業之一。 根據協議，長興基金擬參與弘暉基金正在籌建中的基金設立工作，初步擬參與基金總規模30億元的人民幣四期基金，主要投向生物醫藥方向的初創類項目。 長興基金是今年年初長春市主動對接、服務吉林省委“一主六雙”高質量發展戰略，打造“三強市、三中心”，推進“六城聯動”，支撐“1個萬億級和6個千億級產業集羣”建設而組建成立的。目前，長興基金重點投向的六大產業，均是放眼全國有優勢、面向未來有潛力的朝陽產業，有利於反哺產業基金保值增值，發展壯大。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/660245145","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":162,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":660502677,"gmtCreate":1661785278204,"gmtModify":1676536787041,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/660502677","repostId":"660274234","repostType":1,"repost":{"id":660274234,"gmtCreate":1661782464033,"gmtModify":1676536786854,"author":{"id":"39105730803552","authorId":"39105730803552","name":"格隆汇","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8774dfe20eceb38c9645128bb6e60684","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"39105730803552","authorIdStr":"39105730803552"},"themes":[],"title":"機構高呼風格切換，怎麼看？","htmlText":"週五美聯儲主席鮑威爾突然態度轉鷹，揚言通脹不降，加息不止，全球市場頃刻巨震，不止美股大暴跌，包括他國資產如股市、外匯甚至魔幻的加密貨幣都被衝擊波及。週末，國內多家機構喊話A股要注意切換風格，要從講故事的概念轉到有業績資產的景氣賽道，引起很大的關注。今天的A股表現，充分驗證機構的觀點。新能源賽道開始急劇分化，一些業績穩增長的行業，反而陸續有見飄紅。其實，自從月中限電消息傳出的那一刻起，新能源的切換時刻就已經來了，只是很多股民還沉浸在過往不斷大漲所形成的慣性記憶中。到今天，一些新能源股已經高位放量跌回來了不少，股民的心態也開始鬆動，接下來，我們還將面臨比較混亂的情緒交易行情。01高低切換，早就應該了先來看兩組對比度極高的數據：一方面，從今年4月27日的恐慌大底，到截至限電消息出來的8月15日，所有A股行業中，新能源大板塊開始以一起絕塵的姿態迅速反彈，到8月甚至有很多個股都突破了去年的高點。粗劣估算，這一波大反彈中，在A股漲幅前200中，新能源概念就貢獻了超過7成，其中漲幅最大的那一批，基本也是新能源個股在霸榜。這還是短短4個月的反彈行情，如果從2020年算起，已經有不少個股的漲幅超過5倍，甚至去到了10倍。比如有些被機構狂吹的逆變器概念股德業股份：以及逆變器之王的陽光電源：巧的是，在科創板上市的另一家逆變器概念股禾邁股份，今天股價一度突破1200元，再創新高，成爲全A股唯二是千元股，在它之上的是調到了1800元的股王茅臺。該股從4月底以來累計上漲超2倍，如果股價未來幾個月再按這趨勢蹦躂下去，超越茅臺也是指日可待。到時候，A股的股價之王就要改弦易轍了。且不論是否有泡沫，股價之王由實至名歸的科技企業衛冕，從此不用再被笑話，相必也是件大快人心的事。同時，光伏鋰電行業的成交額也是在這兩年所有行業中遙遙領先，僅僅電力設備一個行業的成交額就佔據A股總成交的11%！還不包括電子、基礎化工、機","listText":"週五美聯儲主席鮑威爾突然態度轉鷹，揚言通脹不降，加息不止，全球市場頃刻巨震，不止美股大暴跌，包括他國資產如股市、外匯甚至魔幻的加密貨幣都被衝擊波及。週末，國內多家機構喊話A股要注意切換風格，要從講故事的概念轉到有業績資產的景氣賽道，引起很大的關注。今天的A股表現，充分驗證機構的觀點。新能源賽道開始急劇分化，一些業績穩增長的行業，反而陸續有見飄紅。其實，自從月中限電消息傳出的那一刻起，新能源的切換時刻就已經來了，只是很多股民還沉浸在過往不斷大漲所形成的慣性記憶中。到今天，一些新能源股已經高位放量跌回來了不少，股民的心態也開始鬆動，接下來，我們還將面臨比較混亂的情緒交易行情。01高低切換，早就應該了先來看兩組對比度極高的數據：一方面，從今年4月27日的恐慌大底，到截至限電消息出來的8月15日，所有A股行業中，新能源大板塊開始以一起絕塵的姿態迅速反彈，到8月甚至有很多個股都突破了去年的高點。粗劣估算，這一波大反彈中，在A股漲幅前200中，新能源概念就貢獻了超過7成，其中漲幅最大的那一批，基本也是新能源個股在霸榜。這還是短短4個月的反彈行情，如果從2020年算起，已經有不少個股的漲幅超過5倍，甚至去到了10倍。比如有些被機構狂吹的逆變器概念股德業股份：以及逆變器之王的陽光電源：巧的是，在科創板上市的另一家逆變器概念股禾邁股份，今天股價一度突破1200元，再創新高，成爲全A股唯二是千元股，在它之上的是調到了1800元的股王茅臺。該股從4月底以來累計上漲超2倍，如果股價未來幾個月再按這趨勢蹦躂下去，超越茅臺也是指日可待。到時候，A股的股價之王就要改弦易轍了。且不論是否有泡沫，股價之王由實至名歸的科技企業衛冕，從此不用再被笑話，相必也是件大快人心的事。同時，光伏鋰電行業的成交額也是在這兩年所有行業中遙遙領先，僅僅電力設備一個行業的成交額就佔據A股總成交的11%！還不包括電子、基礎化工、機","text":"週五美聯儲主席鮑威爾突然態度轉鷹，揚言通脹不降，加息不止，全球市場頃刻巨震，不止美股大暴跌，包括他國資產如股市、外匯甚至魔幻的加密貨幣都被衝擊波及。週末，國內多家機構喊話A股要注意切換風格，要從講故事的概念轉到有業績資產的景氣賽道，引起很大的關注。今天的A股表現，充分驗證機構的觀點。新能源賽道開始急劇分化，一些業績穩增長的行業，反而陸續有見飄紅。其實，自從月中限電消息傳出的那一刻起，新能源的切換時刻就已經來了，只是很多股民還沉浸在過往不斷大漲所形成的慣性記憶中。到今天，一些新能源股已經高位放量跌回來了不少，股民的心態也開始鬆動，接下來，我們還將面臨比較混亂的情緒交易行情。01高低切換，早就應該了先來看兩組對比度極高的數據：一方面，從今年4月27日的恐慌大底，到截至限電消息出來的8月15日，所有A股行業中，新能源大板塊開始以一起絕塵的姿態迅速反彈，到8月甚至有很多個股都突破了去年的高點。粗劣估算，這一波大反彈中，在A股漲幅前200中，新能源概念就貢獻了超過7成，其中漲幅最大的那一批，基本也是新能源個股在霸榜。這還是短短4個月的反彈行情，如果從2020年算起，已經有不少個股的漲幅超過5倍，甚至去到了10倍。比如有些被機構狂吹的逆變器概念股德業股份：以及逆變器之王的陽光電源：巧的是，在科創板上市的另一家逆變器概念股禾邁股份，今天股價一度突破1200元，再創新高，成爲全A股唯二是千元股，在它之上的是調到了1800元的股王茅臺。該股從4月底以來累計上漲超2倍，如果股價未來幾個月再按這趨勢蹦躂下去，超越茅臺也是指日可待。到時候，A股的股價之王就要改弦易轍了。且不論是否有泡沫，股價之王由實至名歸的科技企業衛冕，從此不用再被笑話，相必也是件大快人心的事。同時，光伏鋰電行業的成交額也是在這兩年所有行業中遙遙領先，僅僅電力設備一個行業的成交額就佔據A股總成交的11%！還不包括電子、基礎化工、機","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/db038d3990441fe42383365334987288"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/e300cf1af69ee12613bfe4a243fc53e9"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/be2cb2e3cdd24828a0ff8ca0af32e086"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/660274234","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":6,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":63,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":687354201,"gmtCreate":1660785929605,"gmtModify":1676536748136,"author":{"id":"3576798678407786","authorId":"3576798678407786","name":"九计","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f09fc1b4ff562f7148afb806e18883f6","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3576798678407786","authorIdStr":"3576798678407786"},"themes":[],"htmlText":"6","listText":"6","text":"6","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://ttm.financial/post/687354201","repostId":"2260741498","repostType":4,"repost":{"id":"2260741498","pubTimestamp":1660785332,"share":"https://ttm.financial/m/news/2260741498?lang=&edition=fundamental","pubTime":"2022-08-18 09:15","market":"us","language":"zh","title":"芯片寒冬来了，最火芯片美股也扛不住了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2260741498","media":"朱雪莹","summary":"即便是今年唯一实现正收益的芯片大盘股，也难以抵抗衰退阴霾的冲击。","content":"<html><head></head><body><p>由于衰退阴霾对芯片需求造成冲击，众多美国芯片商的近期财务表现都不尽人意。</p><p>相比之下，全球模拟芯片巨头ADI交出了一份不错的答卷。<b>但是ADI也表示，宏观经济的不确定性已经开始影响公司业务。</b></p><p>本周三ADI公布了创纪录的第三财季业绩报告。其中收入同比增长77%，首次突破30亿美元；调整后每股收益增长47%，达到2.52美元的历史新高，均超出分析师此前预计。</p><p>但是ADI在财报中同时提及：</p><blockquote>经济不确定性开始影响（产品）预订。</blockquote><p>在随后的电话会议中，ADI进一步指出，<b>公司订单量在二季度末出现“放缓”，“订单取消量略有增加”。</b></p><p>不稳定的业务前景也导致ADI预计本财季收入将达到31.5亿美元，仅比分析师预计高出1%，相比前四财季5%的平均水平有所下滑。</p><p>相比于<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>、<a 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