导语 ：ChatGPT用户数量的激增将使微软受益，因为这将推动OpenAI的增长、计算需求和估 值。 一种新的AI趋势席卷了互联网，至少有一家大型科技巨头将从中大获全胜。 上周，OpenAI推出了ChatGPT-4o，这是一个升级后的图像生成器，用户蜂拥而至，利用它来创作 日本动画公司吉卜力风格的图像。这一趋势正在推动用户数量创纪录地激增，以至于OpenAI难以跟 上。 Jefferies的分析师在周二的一份报告中表示，ChatGPT用户数量的激增将使微软受益，因为这将推 动OpenAI的增长、计算需求和估值。微软是这家人工智能公司的主要投资者，也是其主要的云服务 提供商。 微软还将OpenAI的大型语言模型整合到其产品中。上周，微软首席执行官萨提亚·纳德拉表示，公 司可能会构建自己的生成式人工智能能力，以补充与OpenAI的合作关系。 分析师们写道："我们推测，ChatGPT用户数量的激增可能表明ChatGPT+用户数量也在激增，即 OpenAI的收入增长。" 分析师们还称赞OpenAI最近的融资轮对微软有利。周一，OpenAI宣布完成了有史以来最大的私人 科技融资轮。该公司从软银等投资者那里筹集了400亿 ...

近日， 未可知人工智能研究院院长杜雨博士出席了黑龙江省第五届人工智能教育大会， 并 发 表了题为《新 AI、新 范式、新机遇———人工智能引领产学研新融合》的主题演讲 。 本次大会由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院、黑龙江省多学科协同认知人工智能技术与应 用重点实验室等单位主办， 旨在汇聚来自各个领域的专家学者，共同探讨未来人工智能的新领 域、新方向、新理论、新思想、新方法、新技术和新路径。 杜雨博士在演讲中聚焦于人工智能（ AI）技术在产业、 教育和研究领域的深度融合与应用。 他重点 介绍了AI作为经济增长新引擎 ，将如何推动全球经济结构和社会模式变革。 通过分析生成式人工智能在多模态内容创造中的关键作用，杜博士探讨了AI在不同行业的实际 应用和案例， 揭示了AI技术如何推动企业效率提升、教育个性化和产业研究创新。 杜博士的演讲对 AI在未来社会发展中的角色进行了前瞻性 展 望，旨在 为听众带来对AI技术潜 力的深入理解和启发。 他的演讲不仅 涵盖了AI在科研、教育和职业领域的应用 ，还 讨论了AI如何重构岗位职能、优 化技能结构、提效教育工作以及赋能职业教育。 本次大会的成功举办，不仅为人工智能领域的专家 ...

各业务均衡健康发展。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 财报显示， 2 024 年 Keep实现营收20.66亿元 （人民币， 下同） —— Keep营收来源主要分为 三大板块：自有品牌运动产品、线上会员及付费内容与广告及其他。 2 024 年， Keep自有品牌运 动产品营收9.54亿元，较 2 023年同期增长0.8%，其中，运动装备和运动服装实现了16.0%的同 比增长；线上会员及付费内容业务实现营收9.18亿元；广告及其他业务实现营收1.94亿元。 值得指出的是， 2 024年Keep自有品牌健身产品实现毛利3.02亿元，大幅增长15.3%，毛利率从 2 023年的27.7%大幅提升至31.7%。 而整体毛利率则从 2 023 年的 45.0%提升至46.7% 。 2024年，Keep经调整净亏损（非国际财务报告准则计量）为4.69亿元，亏损扩大主要原因是，为 夯实长期竞争力，公司持续投入资源于新的战略业务及技术革新计划，导致相关费用有所增加。 同时财报指出， 这些战略预计将从 2025年起逐步释放积极效益，公司计划通过技术赋能(包括人工 智能技 ...

撰 文 / 周 洲 设 计 / 张 萌 3月20日，春分时节，由人民邮电出版主办的《志在超车：智能网联汽车的中国方案》新书发布暨 媒体见面会在北京举行。 《志在超车：智能网联汽车的中国方案》由第十四届全国政协常委、经济委员会副主任，工业和信 息化部原部长苗圩撰写。 2020 年7月底，苗圩从工业和信息化部部长的岗位上退休。 由于大学所学专业是内燃机，几十年来工作也一直与汽车行业息息相关，苗圩对汽车行业最有感 情、最有兴趣、也最为熟悉，所以决定把对工业、通信业和信息化发展的重大问题研究聚焦到汽车 行业，继续探讨汽车行业在面临百年一遇的全球大变局下如何"换道超车"的问题。 经过四年多的努力，苗圩出了两本书，第一本是2024年年初出版的《换道赛车：新能源汽车的中国 道路》；第二本就是3月20日发布的《志在超车：智能网联汽车的中国方案》。 《换道赛车》回答了中国的汽车产业"如何换道"的问题，姊妹篇《志在超车》对汽车产业竞争智能 化"下半场"发展方向进行了深入浅出的前瞻研判。 换道和超 发布会上，苗圩带着对汽车行业深厚的情感，围绕我国发展智能网联汽车的潜力与优势、机遇与挑 战，分享了自己写作这本书的心路历程以及对中国汽 ...

点击注册小程序 特别申明： 本订阅号中所涉及的证券研究信息由光大证券研究所编写，仅面向光大证券专业投资者客户，用作新媒体形势下研究 信息和研究观点的沟通交流。非光大证券专业投资者客户，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号 难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。光大证券研究所不会因关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相 关人员为光大证券的客户。 报告摘要 在视频中，K2能够在工厂流水线进行搬箱、运输、操作仪器等动作，双臂协同搬运能力为25-30千克。K2 此前已投入到智能制造、仓储物流、特种作业、科研教育等头部客户实际场景开展测试，进行物料搬运、 样品处理、巡逻巡检、冲压收料、质量检测等场景测试。 仓储物流机器人进入快速增长期 克来机电主业平稳成长 在科技飞速发展的今天，物流行业正经历着深刻的变革，物流机器人作为这场变革的核心力量，正逐渐改 变着传统物流的运作模式。中国作为全球最大的物流市场之一，物流机器人的发展不仅对提升物流效率、 降低成本具有重要意义，还对推动产业升级、增强国家竞争力起着关键作用。随着人工智能、物联网、大 数据等技术的不断进步，以及电商、制造业等行业对物流效率的持续追求， ...

来源：内容编译自techspot，谢谢。 一份新报告展示了人工智能热潮对全球服务器市场的变革性影响。Nvidia GPU 已成为该技术的支 柱，因此该公司在上个季度占据了几乎所有嵌入式 GPU 出货量的份额也就不足为奇了。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 根据国际数据公司 (IDC) 的数据，2024 年第四季度全球服务器市场收入与 2023 年同期相比增长了 近一倍。多个领域都出现了显著增长，其中非 x86 和嵌入式 GPU 服务器的收入大约增长了两倍。 2024 年第四季度整体收入达到 773 亿美元，同比增长 91%，创下 2019 年以来的第二大增幅。x86 服务器收入增长 59.5%，达到 548 亿美元，而非 x86 服务器收入增长 262.1%，达到 225 亿美元。 尽管 IDC 没有具体说明哪种硬件导致了非 x86 支出的惊人增长，但它很可能是 Arm 芯片。 嵌入式 GPU 服务器贡献了整个市场收入增长的一半以上，2024 年比上一年增长了 192.6%。整体 服务器市场收入总计 2357 亿美元，自 2020 年以来翻了一番。 生成式人工智能日益流行，OpenAI 和微软等公司 ...

黄仁勋最新演讲刷屏。 黄仁勋说，现在我们正在了解如何扩展AI，未来必须关注训练和扩展构建的AI模型。他介绍了AI扩展定律（scaling law）的发展演化，从预训练扩展、训练后 扩展到测试时间扩展，即"长思维"。他强调AI扩展定律加速发展，计算需求激增。 北京时间3月19日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在加州圣何塞举行的英伟达GTC 2025上发表主题演讲。演讲聚焦英伟达的最新硬件，未来的技术路线图，以及机器 人前景等热门话题。 不过，资本市场对于这场演讲的反应似乎较为平淡。截至周二收盘，英伟达股价收跌3.43%，盘后续跌0.56%。 生成式人工智能时代到来 不同往届GTC上来就先介绍英伟达的硬通货，本次开场，黄仁勋先用约40分钟解读了Agentic AI（生成式人工智能）时代。 在他看来，英伟达踩中AI风口的十几年。AI已经经历了三代技术范式的转移。从最初的意识AI（Perception AI），到现在的生成式AI（Generative AI），再 到目前的代理式AI（Agentic AI）时代，接下来将是物理AI（Physical AI），也就是机器人的时代。 现场图片（来源：英伟达） 黄仁勋强调，Agent ...

年度科技盛宴GTC昨晚正式拉开帷幕。 会上，黄仁勋透露，美国四大云端龙头今年已购360 万个 Blackwell 芯片，预计2028 年资料中 心资本支出规模突破1万亿美元。他同时透露，透露，Blackwell 架构的芯片，已经全面投产， 客户的需求令人难以置信。 黄仁勋甚至开玩笑说他是"主要营收破坏者"，因为他贬低了英伟达的旧款Hopper 系列，展示了 Blackwell 如何提供比旧款Hopper 系列更好的推理性能。 黄仁勋说，由于这些优势，当Blackwell 开始批量发货时，公司甚至无法免费赠送Hopper 产 品，但他表示"当科技发展如此之快"且"工作量如此之大"时，最新一代芯片将带来巨大的好处。 于是，在大会上，黄仁勋正式揭开了英伟达新GPU路线图。 Blackwell Ultra，今年重点 本届GTC上，NVIDIA 首先通过其 Blackwell Ultra 平台升级 Blackwell，提供高达 288 GB 的 HBM3e 内存。不过，Nvidia 并未我们期望那样，透露 Blackwell Ultra 比原版 Blackwell 有多好的 数据。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏 ...

Core Viewpoint - Tenstorrent is set to launch an AI chip service in Japan, aiming to reduce costs for AI developers by charging based on actual data processing volume, thereby expanding the market [1][2]. Group 1: Company Overview - Tenstorrent, founded in 2016 and led by Jim Keller, is collaborating with Rapidus to develop advanced semiconductor technology and human resources in Japan [1][5]. - The company plans to establish an operational base in Tokyo and aims to have around 40 designers by the end of 2025, with training conducted in the U.S. [5]. - Tenstorrent's AI chips are designed to be energy-efficient, with server prices being only one-third to one-half of similar products from Nvidia [2]. Group 2: Market Context - Japan faces a significant shortage of semiconductor engineers, with the number of semiconductor engineers dropping by approximately 60% from 1999 to less than 80,000 [6][7]. - The global chip design market is projected to reach $602 billion by 2033, indicating a 40% growth from estimates in 2024 [7]. - Tenstorrent's entry into Japan is expected to provide more opportunities for local engineers to engage in the design and development of advanced chips [7]. Group 3: Service Offering - The AI chip service will allow developers to use Tenstorrent's chips via the cloud and pay based on the amount of data processed, which is a novel approach compared to traditional server leasing [1]. - The cost of a single server can reach up to 10 million yen (approximately $68,000), making initial investments burdensome for startups [1].

David Schwimmer LSEG首席执行官 但如果没有准确的数据，即便是最优秀的算法也可能得出平庸甚至错误的结果。不良数据增加了AI幻觉、 模型漂移和无意偏见的风险。 随着这一领域合约和权益管理的复杂性日益加剧，如何避免许可或合同违约 的这一问题也日益严峻。 筑牢数据完整性与数字权益管理防线 生成式人工智能（GenAI）模型通过处理大规模非结构化数据为金融行业带来了新机遇，但这一切的前提是 拥有值得信赖且合规的数据。 GenAI中的数据，并非单纯是数量的堆砌，更是质量的较量。 众多企业正深思，如何在高质量数据的助力下，精准把握AI带来的机遇。对此， LSEG精心构建了一套多层 次战略框架，旨在为金融服务行业的同仁们提供指引与参考。 第一层是确保数据的完整性和相关性，这是大语言模型（LLM）中的关键要求。 数据供应商精心筛选与验 证数据集确保"GPT就绪"，市场对这方面的需求日益增加。我们预见，随着更多企业深入探索GenAI的应 在AI领域，数据的价值不仅体现在其量的多少，更在于其完整性和可信度——不准确的数据会导致不 可靠的结果以及AI风险，如幻觉和偏见。 数据的透明度、安全性与完整性，在确保合规、赢 ...