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金融类股票是哪些股票 AI应用进入躁动期:先落地、后盈利,如何平衡投入?

  • 2024-08-13 22:39
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金融类股票是哪些股票 AI应用进入躁动期:先落地、后盈利,如何平衡投入?

连平认为,高端投资者在当前市场环境下认为风险和收益已趋于平衡,开始入市。这一趋势对未来房地产市场具有导向意义。

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  经历了三天的热潮后,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议落下帷幕。

  7月6日晚,组委会发布数据显示,会议期间共产生126个项目采购需求,预计意向采购金额150亿元;同时有24个重大产业项目签约,预计总投资额超过400亿元,涵盖大模型、具身智能和智算生态等领域。

  人工智能不断助力培育新产业、催生新模式、形成新动能。金融、医疗、机器人等都被认为是大模型落地的重要方向,多元化的应用场景井喷式涌现。多位国内外产业风向标人物基于各自不同的产业实践,对于AI如何引领生产力变革进行了深入的解读。

  尽管不同行业人士表达了对AI治理的担忧,但也有受访者乐观认为,伴随社会的进步和技术的发展,今天的担忧会被明天逐一消解。眼下,无论是对于互联网大厂还是创业者来说,仍然是一个投入和积累期,如何将应用真正落到场景,并真正解决问题是重中之重,而“盈利”的事还要交给明天。

  一个由AI驱动的未来世界是什么样子?或许在世界人工智能大会的展览区可以找到答案,这也是每届大会最吸引观众的地方。

  展览展示是历届世界人工智能大会最吸引普通观众参与的部分。今年大会展览持续扩容升级,展览规模、参展企业数、亮点展品数、首发新品数均达历史最高。据了解,今年来到展馆现场的将有超过40款智能机器人,其中人形机器人约25款;在大模型领域,文生文、文生图、文生视频模型、端侧模型、开源模型等也集体亮相。

  从娱乐社交到办公学习,再到智能制造、工业领域,大模型都在发挥不同的优势。大会期间,诸如文心一言、阿里通义、商汤日日新5o、蚂蚁百灵等通用大模型也悉数亮相。一方面,这些通用大模型不断迭代;另一方面,由其衍生出的生态圈也日益繁茂。

  然而,对于每一个垂直类模型来说,都需要在自己的领域内进行更多积累,从而形成差异化落地。

  一名不愿具名的业内人士告诉21世纪经济报道记者,一家大模型企业去年收入还有几亿元,到了今年上半年只有几千万元。断层式下滑背后,是互联网大厂今年不约而同在大模型应用上的发力。“今年你看有几家还在谈大模型?都在谈具体应用了。”

  对此,中信建投人工智能首席分析师于芳博认为,国内大模型应用分为三类,一是强者恒强的C端云上应用,二是百花齐放的B端应用,三是AI PC、智能家居等端侧应用。在他看来,今年以来,国内C端基础大模型进步速度较快,整体能力提升,成本下降速度也很快。目前,该领域已经处于搏杀阶段。

  而另一批B端大模型在政策层面支持力度大,比如强化人工智能在交通、能源、水利、应急等诸多领域融合。在接受21世纪经济报道记者采访的多家企业和投研人士看来,仍然需要先解决问题,才有留在牌桌上的机会。

  对于大厂来说,则是更多与自身主营业务形成赋能和闭环。蚂蚁集团CTO何征宇在接受21世纪经济报道等媒体采访时坦言,今天谈论AI商业化为时过早,它可能就像二十年前的互联网刚刚出现,当时预计产业规模很小,而AI的未来一定会更加广阔。

  没有人会错过新一轮产业革命的机会,AI真正的“iPhone”时刻到来还有多远?

  21世纪经济报道记者梳理发现,市场上可供使用的应用不下百余种。当支付宝开发出智能助理帮你办事处理日常时,微信也推出了元宝小程序,实现AI搜索、文档总结和AI作图功能。与此同时,阿里云旗下通义App也上线AI画具“追星星的AI”,这是国内首个关照孤独症儿童的AI绘本工具。

  尽管各种应用层出不穷,要做到可信赖的“严谨”AI是行业的共识,也是方向。

  值得注意的是,蚂蚁集团一连对外展示的三个“AI管家”,分别对应金融、医疗和生活场景。在这些场景下,AI为用户提供的是专业服务,而不是简单的聊天式对话或者做图,需要在对话交互之后配合理财分析、辅助诊疗、消费预定等一系列服务。

  蚂蚁集团大模型应用部总经理顾进杰介绍称,上述场景包含生活、医疗、金融,它背后都有一个共性,可以简单定义为“严谨行业的AI应用”,在严谨的行业里,对服务的质量、准确性、全链路关注更高。

  与娱乐行业不一样,这些需要高度正确的领域需要解决什么问题?他思考的结果是它们需要专业的特定领域知识。

  因此,AI不能再一本正经地“胡说八道”。令人欣慰的是,AI正在重塑科学发现的新范式。正如专家们在论坛上所言,大模型内部压缩着世界知识,不确定生成的特性或将帮助人类打破不同学科领域的知识茧房,完成创新探索。譬如,天文学作为海量数据(维权)学科,是AI应用和驱动科学发现的最佳场景之一。

  “技术方面我们注意到三点,第一是大模型与大规模知识引擎相关;第二是复杂推理需要复杂推理的框架,很多产业应用都看到这个方向;第三是未来新的生成式应用需要多智能体生态协作。”顾进杰认为未来要深入产业、机构一起合作才能保证端到端的体验。

  从去年的“百模”大战到今年创新应用深水区,在产业落地层面还面临很多新的挑战。AI技术快速发展为经济社会发展带来巨大红利,同时也带来深度伪造、隐私保护、知识产权争议等诸多风险挑战。

  促进人工智能开发与安全,人工智能的全球治理和伦理问题是无法避免的重大课题,亟需通过对话与合作凝聚共识。

  上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文坦言,眼下AI发展是失衡的,AI模型安全远远落后于性能,失衡的背后是两者在人才密集度、商业驱动力、算力投入度上的巨大差异。长期来看,人工智能要大体找到平衡,否则会阻碍技术和产业应用的发展。

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责任编辑:何松琳 金融类股票是哪些股票

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