SES AI (SES) Q1 2025 Earnings Call April 25, 2025 09:00 AM ET Company Participants Kyle Pilkington - Chief Legal OfficerQichao Hu - Founder, Chairman & CEOJing Nealis - Chief Financial OfficerMark Shooter - Sr. Associate - Energy & Sustainability Equity ResearchWinnie Dong - Director, Equity ResearchJohn Roy - Managing Director Operator Hello, everyone, and welcome to the SESAI First Quarter twenty twenty five Earnings Release and Call. My name is Nadia, and I'll be coordinating the call today. I will now h ...

来源：环球时报 近期，美国国立卫生研究院（NIH）突然禁止了中国研究人员访问其部分关键数据库，美国新兴生物技 术国家安全委员会也建议全面禁止与中国的生物技术与数据合作。这一系列举措表明，美国对华科技打 压正迅速扩展至基础性科学数据的掌控与利用，科学数据主权问题的战略意义愈发凸显。在当前日益复 杂而紧张的国际形势下，我国迫切需要加快推动自主可控的科学数据生态体系建设，以保障国家科研安 全、实现自主创新能力跨越式提升。 第二，实施分级分类的开源共享制度。针对不同学科领域的科学数据，可设立差异化的开放共享标准， 鼓励基础性、结果性数据高水平开放，形成跨学科跨领域的数据汇聚机制，通过激励措施推动数据向国 家科学数据中心等关键节点汇聚，迅速实现规模效应。 第三，构建标准化、专业化的数据管理体系。可设立专业管理机构，负责科学数据的标准制定、质量控 制与长期维护，推进跨学科数据标准化，建立动态评估机制，实时追踪数据建设的难点痛点，加大对高 迫切性数据库的投资力度，保障数据资源的高质量与长期可持续性。 第四，强化数据建设激励与数据安全机制。有关机构应明确科学数据的产权、使用权及运营权，建立全 生命周期的数据溯源和保护机制，通 ...

长按即可参与 作者： 门捷列夫学徒 来源：雪球 自DS出现以后，我看网上没有很好的一篇文章去总结目前中美ai叙事的差异以及背后的算力需 求。简单来说： China Ai叙事：DS开源带来的LLM平权以及由此延伸的各种ds蒸馏小模型端侧（包括一体机）、 边缘侧的ai应用落地，大有全面开花之势。 China算力：H20和国产Asic就行，甚至端侧还有更简单的方案。当然杰文森悖论还是适用的，大 厂加大数据中心投入。 北美Ai叙事：继续大力出奇迹通往AGI，各种多模态高阶模型推出，万亿参数大模型继续走起。 北美算力：高端NV卡仍然供不应求，GPUs are melting。。。 芯片来跑。 所以各位小伙伴期待的国内版文生图可能就要等等了，哪怕推出了估计也会卡得要死。主要是还 是卡不行。 其实你看tx的微信就是聊天，所以llm对于他们暂时就够用。而zj因为是视频起家，肯定对于高端 卡的需求是更大的。前面没说的是Ai视频生成更需要500+tflops和48G显存，更需要NV的高端 卡。 这也是为什么我们直到现在都没看到国内的 csp 推出多模态的Ai应用 。 现在的gap在于：显然北美这条路出成果没这么快，而国内ai叙事 ...

Core Insights - AI for Science is becoming a significant trend in contemporary scientific research, showcasing immense potential in enhancing research efficiency, transforming research paradigms, and accelerating scientific discoveries [1][2]. Group 1: Development and Impact of AI for Science - AI for Science breaks down three boundaries: the boundaries between disciplines, between theory and experimentation, and between industry and academia [1]. - The approach of AI for Science significantly enhances the capacity for scientific discovery and technological output, thereby improving productivity [2]. - The platform model promoted by AI for Science facilitates collaboration across the industry chain, leading to faster conversion of research results into industry applications [2]. Group 2: Tools and Efficiency - The efficiency of research tools has seen remarkable improvement, exemplified by the Science Navigator, an AI-assisted literature retrieval and research tool developed by the Beijing Academy of Science Intelligence [2]. - Traditional literature research methods are time-consuming and labor-intensive, while AI technology combined with vast literature databases allows for rapid retrieval and concise summarization of relevant scientific research [2]. - This efficiency boost not only optimizes research processes but also opens up more possibilities for interdisciplinary research [2][3]. Group 3: Broader Implications - AI for Science is expected to empower various industries, including energy, materials, chemicals, and biomedicine, leading to profound transformations [4]. - The introduction of AI technology in industrial software could result in efficiency improvements by hundreds of times [4]. - This period is viewed as a historic window of opportunity for addressing shortcomings in the research field and achieving significant advancements [4].

作为第一家根据18C章程在港上市的特专科技公司，晶泰科技上市后发布的首份年报。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据 IPO早知道消息， 晶泰控股 有限公司（以下简称 " 晶泰科技 "）于 3 月 2 8 日发布了 2 024 年全年业绩报告。这也是 晶泰科技 作为 第一家根据 18C章 程 在 港上市 的特专科技公司 、上市 后发布的首份年报。 财报显示， 2 024 年 晶泰科技营业收入同比增长 53%至2.66 亿元（人民币，下同） ，超过 Bloomberg一致预期8.4个百分点，超过富途一致预测9.1个百分点。 尤其是， 2024年下半年同比 增速高达73% 。 值得注意的是， 晶泰科技 也提前 达成港交所对商业化企业的收入门槛要求（ 2.5亿港币） 。 而一旦维持前述 5 0% 至 7 0% 左右的增速， 晶泰科技 最早或将在明年上半年 实现 EBITDA平衡 。 2024年 ， 晶泰科技 的 经调整净亏损收窄 13%至4.57亿 元 ，优于 Bloomberg一致预期22个百 分点 。 其中，晶泰科技 2024 年继续保持高研发投入（全年研 ...

人工智能向前发展要造数据、合成数据，有可能带来大模型创业下新的百亿美金的问题。 本文为IPO早知道原创 作者｜苏打 微信公众号｜ipozaozhidao "如果说今天有什么事是我们一定要做的，那就是AI For Science。难以想象今天还有什么事情比它 更重要，今年诺贝尔奖的颁布便是最好证明。" 11月22日召开的2024年IDEA大会上，IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋在 题为《从技术突破到产业融合》的主题演讲中指出，在技术大爆发时期开展创新，对技术的深度理解 尤为重要。 沈向洋表示，从长远的人类社会发展角度来看，巨大跃迁都是由技术创新带来的。工业时代的全球 GDP年均增速约为1%-2%，信息时代在3%-4%，人工智能时代，这个数字会是多少？与此同时， 他强调，随着AI的各项能力逼近、甚至超越人类，AI治理已成亟待全球共同面对的议题。 深圳或将成全球算力中心之一 "过去这几年人工智能的蓬勃发展，令大家对整个行业充满着期待。其中，算力、算法、数据是绕不 开的'三件套'。"现场，沈向洋分享了对上述三要素的新理解。 首先，算力是关键生产力。过去四五十年间，计算行业的发展中，最重要的一件事 ...