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空转贸易?资金循环?收购标的一年半即原价转回,软控股份年报疑点有点多
软控股份(002073.SZ)股价已连续两日下挫。 5月14日,该股股价跌4.57%,报收8.35元/股。东方财富Choice数据显示,当日该股票获主力资金净流出9589.61万元;统计下来,自4月2日披露2023年年度报告以来,该股票获主力资金净流出合计3.6亿元。5月15日,该股继续下探,收跌0.84%。 当日盘前,软控股份遭深交所下发年报问询函。从年报问询函来看,相关部门对此轮年报披露要求进一步加强监管力度。该公司两年前就化工材料业务的交易事宜中的“猫腻”遭交易所发现并追问。 “公司肯定是没有问题的。”软控股份证券部相关人士对界面新闻表示,公司正在抓紧时间回复交易所问询函。 收购一年半就原价还给原股东?被追问标的公司化工材料业务的真实性 界面新闻了解到,2021年2月1日,软控股份公告称,与山东东方宏业化工有限公司(下称“东方宏业化工”)、潍坊和聚信息科技中心(下称“和聚信息”)签订《合作协议书》,公司使用自有资金1.45亿元以增资入股的方式投资山东东方宏业新材料科技有限公司(下称“东方宏业新材料”)。本次增资入股后,公司将持有东方宏业新材料50.88%股权,并将东方宏业新材料纳入公司合并报表范围。 据介绍,东方宏业新材料成立于2019年12月31日,其注册地址位于山东省潍坊市寿光市侯镇海洋化工园区,该公司主要经营聚烯烃新材料的研发、生产、销售。彼时公告显示,截至2020年12月31日,东方宏业新材料的总资产、净资产、营业收入及净利润均为0元。 值得一提的是,此次交易中,将由东方宏业新材料作为项目承担主体,投资建设“30万吨/年聚烯烃新材料”项目。当时,软控股份称,该项目建成后,东方宏业新材料将成为高性能二元与三元共聚聚丙烯及工程改性塑料生产的示范基地。 对于此次增资入股东方宏业新材料动作,软控股份表示,这主要基于聚烯烃新材料行业的发展势头和市场前景,同时公司及相关方将共同推进“30万吨/年聚烯烃新材料”项目的进度,不断增强公司持续盈利能力,提升公司竞争力。公司本次对外投资的资金来源为公司自有资金,不会对公司的财务状况产生重大影响,不存在损害上市公司及股东利益的情形。 整体来看,软控股份并未披露有关30万吨/年聚烯烃新材料项目的更多进展消息。该公司仅在2021年半年度报告、2021年年度报告中透露一些信息。 2021年半年度报告显示,此次交易后,化工材料业务作为第二大收入板块,占软控股份营收比重继续加强。该业务收入从2020年同期的2.86亿元增至5.91亿元,占营收比重从23.85%增至31.8%。但该业务利润却表现一般,其当期营业成本高达5.61亿元,较上年同期同比增长121.98%;毛利率仅为5.12%,较上年同期毛利率下滑6.46%。当期,东方宏业新材料投资盈亏为-679.82万元。 图片来源:软控股份2021年半年度报告 具体来看,仅半年时间,截至2020年年底相关数据还为0元的东方宏业新材料,到2021年6月30日的总资产、净资产、营业收入及净利润分别为2.86亿元、1.66亿元、2.8亿元、-679.82万元。 另据软控股份2021年年度报告,该公司在寿光市侯镇海洋化工产业园生产的聚丙烯正常生产并开发新牌号;该项目设计产能是20万吨,产能利用率95%,在建产能是20万吨。 图片来源:软控股份2021年年度报告 值得玩味的是,相对于2021年半年度报告,软控股份在2021年年度报告中将化工材料、合成橡胶材料分拆开来,其中化工材料收入15.71亿元,占总营收比重28.8%,仍为其当年第二大收入业务板块。 图片来源:软控股份2021年年度报告 但化工材料业务利润情况继续恶化。2021年年报显示,软控股份的化工材料业务毛利率仅为0.07%,而该公司橡胶装备系统、合成橡胶材料等原有业务的同期毛利率分别是25.43%、9.09%。其中,该业务的营业成本高达15.7亿元,占软控股份总营业成本的34.05%,为上市公司第二大成本来源。 图片来源:软控股份2021年年度报告 到2021年年底,软控股份在东方宏业新材料的投资盈亏为-1979.44万元。此外,截至2021年12月31日,东方宏业新材料的总资产、净资产、营业收入及净利润分别为2.36亿元、1.55亿元、15.71亿元、-1979.44万元。 从软控股份2022年半年度报告可知,化工材料业务彼时仍是该公司的第二大收入板块,占总收入比重约28.16%。同时,该业务当期毛利率为0.43%,同期公司橡胶装备系统、橡胶新材料等传统业务的毛利率分别是28.35%、3.74%。 图片来源:软控股份2022年半年度报告 显然,相对于利润、毛利率表现更好的传统橡胶类业务,软控股份近一年半投资的化工材料新业务表现就有点不理想了,该业务并未能“增强公司持续盈利能力”。 软控股份证券部相关人士对界面新闻称,该投资项目主要通过租赁生产线来进行生产,运营一年半左右,基本是干得越多赔得越多。 鉴于此,软控股份决定“及时止损”。2022年8月5日,该公司宣布,拟将持有的控股子公司东方宏业新材料50.88%的股权,以原交易价1.45亿元全部转让给东方宏业。转让完成后,东方宏业新材料将不再纳入合并报表范围。 公告显示,到2022年6月30日,东方宏业新材料的总资产、负债总额、净资产分别是2.58亿元、1.07亿元、1.51亿元;2022年上半年,其营收、净利润分别是8.22亿元、-533.84万元;同时,其经营活动产生的现金流量净额从2021年12月31日的-1.41亿元改善至2022年6月30日的-636.1万元。 图片来源:软控股份2022年8月5日发布关于转让控股子公司股权的公告 软控股份公告显示,经双方协商,以东方宏业新材料2022年6月30日净资产为基数,公司向东方宏业转让东方宏业新材料50.88%的股权,本次转让价格与公司原始投资金额一致,本次投资对公司不产生实际收益。 图片来源:软控股份2022年年度报告 至此,软控股份不再涉足化工材料业务。2023年年度报告显示,公司未开展化工材料业务。 对此,深交所于5月14日下发年报问询函,要求软控股份说明在东方宏业新材料毛利率低、经营亏损的情况下对其大额增资的原因和必要性,与公司所称“增强持续盈利能力”是否矛盾,相关公告是否存在误导性陈述,进一步说明对其增资一年半后即退出的原因及合理性。 同时,软控股份被要求说明向东方宏业新材料实际出资的时间以及增资后资金的最终流向。交易所还要求该公司结合东方宏业新材料租赁生产线、低毛利率等情况,说明其化工材料业务的真实性,是否存在“空转贸易”“资金循环”等情形。 交易所要求软控股份说明转让东方宏业新材料股权的交易价格是否公允,是否有利于保护上市公司利益,转让款是否已全部回收以及收到款项的具体时间;要求说明公司对东方宏业新材料的增资是否具有商业实质,是否实际构成非经营性资金占用或对外提供财务资助的情形。 需要看到的是,2022年5月27日,软控股份公告显示,再次与东方宏业签署《股权转让协议书》,拟以自有资金3.47亿元,收购东方宏业所持有的天津农村商业银行股份有限公司(下称“天津农商银行”)13100万股的股份,约占天津农商银行总股本的1.57%。软控股份称,公司本次收购天津农商银行的股权,对公司其他项目的投资不会有大的影响,且会有稳定的收益,项目是可行的。 公开资料显示,东方宏业化工成立于2009年10月30日,其经营范围包括生产、销售:聚丙烯、改性聚丙烯、高全同聚丁烯-1、石油树脂、无纺布、口罩(含医用口罩)丙烷13060t/a、甲基叔丁基醚20000t/a、丙烯29720t/a、异丁烷60600t/a、液化石油气260000t/a、27.5%双氧水20000t/a、三异丁基铝1000t/a;热力生产和供应;自有商业房屋租赁服务等等。截至2021年12月31日,东方宏业资产总额13.09亿元,负债总额8.74亿元,净资产4.35亿元;2021年其实现营业收入2.29亿元、净利润2555.73万元。 作为第一大客户的关联方是谁?被追问关联销售交易价格的公允性 软控股份的关联交易情况也被交易所关注。2023年年度报告显示,该公司对前五大客户销售额占年度销售总额的54.74%,较上期上升13.09个百分点,其中第一大客户为公司关联方,对其销售额占比34.92%,较上期上升7.16个百分点。 图片来源:软控股份2023年年度报告 交易所5月14日下发年报问询函,要求软控股份说明第一大客户的名称及与公司的关联关系;说明公司客户集中度较高且报告期进一步提高的原因及合理性;对比公司对第一大客户和其他非关联客户销售的产品类型、销售价格、信用政策等,说明公司对第一大客户关联销售的必要性、交易价格的公允性。 对此,软控股份相关人士对界面新闻表示,涉及关联销售的第一大客户正是同一实际控制人袁仲雪旗下的上市公司赛轮轮胎(601058.SH)。 另据软控股份披露,2023年,该公司与赛轮轮胎的关联交易额合计19.69亿元,获批的交易额是21.24亿元。 图片来源:软控股份2023年年度报告 根据赛轮轮胎于2023年12月14日发布的2024年预计日常关联交易公告,2023年赛轮轮胎向关联方软控股份及其控股子公司的购买产品等的预计金额是21亿元,前11月发生额是17.99亿元。2024年,赛轮轮胎拟向软控股份及其控股子公司的预计采购额是30.2亿元。 图片来源:赛轮轮胎2024年度预计日常关联交易公告 交易所还关注到,截至2023年报告期末,软控股份应收票据及应收账款账面价值合计20.21亿元,较期初增长61.68%,而报告期营业收入同比下降1.54%。按单项计提坏账准备的应收账款中,对A、B、C、D公司的账面余额合计1.21亿元,均已全额计提坏账准备。 软控股份被要求说明报告期末应收账款及应收票据在营业收入同比下降的情况下较期初大幅增长的原因及合理性,公司是否存在放宽信用政策、虚增收入或提前确认收入的情形,并说明期后回款情况;说明前述A、B、C、D公司的名称,与公司及其控股股东、实际控制人是否存在关联关系,对其实现销售收入的会计期间及全额计提坏账准备的原因,进一步说明对其销售收入的真实性,相关收入确认是否符合会计准则的有关规定。 另据年报显示,软控股份其他应收款中“单位往来”期末余额3.24亿元,几乎全额计提坏账准备。该公司在对深交所2021年年报问询函的回复中称,“单位往来”主要是对已处置子公司在出表前的资金支持,公司于股权处置当期与交易对方签订欠款清偿协议,约定欠款方回款优先用于偿还所欠公司往来款,后期处置土地资源或利用土地资产形成收益时亦优先偿还该往来款,公司持续跟进欠款方资产变现情况。 此外,软控股份2024年4月3日披露的《关于对控股子公司提供财务资助的公告》显示,公司拟对持股64.52%的子公司益凯新材料有限公司(下称“益凯新材料”)提供不超过10亿元的财务资助。益凯新材料的少数股东中包含公司实际控制人袁仲雪控制的公司,公司称实际控制人及其他少数股东不具备按其持股比例提供同等财务资助的资金条件。 深交所要求软控股份列示其他应收款中“单位往来”的对象名称、交易背景,说明对其提供资金支持的必要性、合理性;结合公司提供资金支持的资金最终流向及后续无法收回的情况,说明前述资金支持是否实质上构成非经营性资金占用或对外提供财务资助,如否,说明理由;具体说明益凯新材料少数股东均不具备提供同等财务资助的资金条件的原因及合理性,并结合公司前期对子公司资金支持无法收回的情况,说明公司如何控制对益凯新材料大财务资助的回收风险。 来源:界面新闻
这家银行宣布:个人信用卡,将终止还款!
花旗中国将终止信用卡还款服务! 5月16日,“花旗银行信用卡”微信公众号发布花旗中国终止信用卡还款服务及向富邦华一银行就应收账款债权转让说明。 通知显示,自2024年7月3日21时起,花旗中国个人信用卡将终止提供还款服务,并会向客户提供账户信息截至2024年7月5日的最后一期花旗银行信用卡对账单。 早前,花旗中国已于2024年1月公告,将向富邦华一银行有限公司(下称“富邦华一银行”)就花旗中国个人信用卡还款服务停止后仍未结清的欠款款项或信用卡分期还款余额(“应收账款”)进行债权转让。该转让将计划于2024年7月5日(交割日)交割。 也即,在花旗中国个人信用卡还款服务截止日后,涉及的仍未结清的信用卡分期还款余额或欠款款项,客户需要在交割日后,向富邦华一银行进行后续还款。 信用卡已正式停用 进入5月份,花旗中国个人信用卡已正式停止交易功能。 根据公告,自2024年7月3日21时起,花旗中国个人信用卡将终止提供还款服务,并会向客户提供账户信息截至2024年7月5日的最后一期花旗银行信用卡对账单。 据了解,此次转让仅涉及花旗中国个人信用卡还款服务停止后仍未结清的应收账款。花旗中国个人信用卡账户以及信用卡积分/礼程及权益等不包含在本次转让范围内。 此外,该机构将自2024年7月6日起逐步调整/停止各信用卡相关服务渠道,并终止所有尚未注销的花旗中国个人信用卡账户。花旗积分/礼程兑换服务仍将持续提供至2024年9月30日(含),客户可通过花旗银行信用卡微信公众号完成剩余花旗积分/礼程兑换,兑换服务截止后,未兑换的花旗积分/礼程将失效,届时将无法进行兑换。 今年1月23日,花旗银行中国官网发布《有关花旗在中国内地个人银行信用卡业务的重要通知》显示,自2024年5月6日起,花旗中国个人信用卡将停止交易功能,届时将无法继续用于消费支付等交易用途。同时该行将逐步停止提供相关产品权益与服务。 券商中国记者了解到,此项变动是花旗在中国市场退出个人银行业务的一部分,花旗在中国的对公业务不受影响。 彼时公告称,花旗中国已与富邦华一银行达成协议,将向其转让花旗中国个人银行信用卡还款服务停止后仍未结清的信用卡分期还款余额或欠款款项(应收账款权利)。 全球进行业务重组 2021年4月,花旗集团宣布了对全球个人银行业务进行重组的消息,在14个全球市场中,其将计划寻求退出个人业务。2022年12月,花旗宣布将逐步关闭其中国内地的个人银行业务,但不涉及其市场领先的对公业务。 去年10月9日,花旗宣布将其中国内地的个人银行财富管理业务出售给汇丰银行(中国)有限公司。汇丰也宣布,与花旗中国达成协议,将收购其在中国内地的个人财富管理业务,覆盖其在全国11个主要城市的个人财富管理客户的投资理财资产及个人存款,约为36亿美元(截至2023年8月)。 对于花旗而言,出售中国内地个人银行财富管理业务,是此前宣布逐步关闭中国内地个人银行业务计划实施的一部分。花旗方面也表示,继续坚定服务中国的企业和机构客户。 1902年,花旗进入中国市场,并于2007年首批成功转制。目前,花旗服务在华运营70%的财富500强企业,300多家中国领先企业和众多新兴新经济企业,在华共有约7500名员工,分布在12个城市。 在花旗已宣布将退出个人银行业务的跨亚洲、欧洲、中东和墨西哥的全球14个市场中,花旗已完成了在澳大利亚、巴林、印度、马来西亚、菲律宾和泰国等多个市场的个人银行业务出售。 花旗证券新进展 今年2月份,花旗集团意欲在华申设的外资券商——花旗证券有了反馈新进展。 根据证监会官网披露,花旗证券(中国)有限公司设立申请有了反馈意见。证监会对申请设立花旗证券的花旗环球金融控股有限公司提出了6条意见,反馈意见内容包括补充主要股东财务状况、评级展望、证券业务国际排名等。 具体来看,花旗证券高管任职资格被证监会问询,反馈意见提及花旗证券拟聘任已经被行政清理的华信证券人员担任合规负责人,是否符合证券公司高管人员任职条件。 券商中国记者根据证监会官网披露信息,花旗证券申请设立材料于2021年12月2日被证监会接收,2021年12月9日,花旗环球收到证监会的补正通知;2023年12月28日,该申请材料获得受理;2024年2月4日证监会下发一次书面反馈;2024年2月9日,证监会发布《花旗证券(中国)有限公司设立申请文件反馈意见》。 随着我国金融业对外开放政策的进一步实施,外资持续加码中国金融业务,包括并不限于申请控股甚至独资在中国设立券商,希望从业务牌照、网点等各方面拉平与国内券商的竞争短板。 中国证券业协会日前向券商下发的《证券公司2023年经营情况分析》显示,证券行业稳步推进双向开放。自2020年取消外资股比限制以来,境外金融机构积极在境内展业兴业,与境内机构良性竞争互动。 截至2023年末,全行业共有17家外资参控股证券公司,其中外资控股9家(外资全资2家)。2023年外资证券公司总资产超6500亿元,实现营业收入超275亿元。 来源:证券时报网 券商中国
资管产品推介、管理及清偿期,金融机构应负哪些责任与义务?
随着我国金融市场资产管理领域进入大资管时代,市场规模不断扩大,各类资管业务蓬勃发展,资管产品及交易结构的专业性、复杂性日益增强,引发的资管纠纷也日渐增多。 5月15日全国投资者保护宣传日,上海金融法院官微发布五起投资者保护典型案例,分别涉及上市公司信息披露、期货居间人法律义务、资管产品清算及赔偿责任、老年人投资权益保护、在线平台电子仲裁条款认定等问题,以进一步发挥金融司法裁判规则指引作用。 上述案件中,两起牵涉到券商资管产品合同纠纷。投资者在认购资管产品过程中,以券商为代表的金融机构负有哪些义务?产品运作期间,金融机构又应该承担哪些责任? 上海金融法院在两起案件中总结到,资管计划的管理人及其委托的销售机构在向金融投资者推介、销售金融产品过程中,必须履行了解客户、了解产品、将适当的产品销售给适合的金融投资者等适当性义务,尤其是对于老年人投资者等特殊群体,应当全面审慎地进行风险测评并根据其风险承受能力作出充分的风险揭示。未尽到适当性义务的,应就其缔约过失对投资者损失承担相应赔偿责任。 同时,证券公司作为专业的金融机构,在资管计划的风险控制上应当尽到专业审慎的注意义务。此外,在管理阶段,上海金融法院还指出,资管机构应勤勉尽责,为投资者最大利益处理受托事务,恪尽职守,履行诚实、信用、谨慎、有效管理的义务。 案例一:金融机构适当性义务是“卖者尽责”的主要内容,也是“买者自负”的前提 2016年10月,某券商发布《资产管理计划说明书》,推广设立资管计划,资金主要用于向某科技公司发放信托贷款,属于中风险产品。 林某某系一名年近70岁的退休老人,常住人口登记卡显示其文化程度为不识字。在该券商推介下,林某某与某券商签订《资管计划资产管理合同》,林某某向某券商缴款120万元。销售过程中,某券商通过《问卷调查》对林某某进行了风险测评,《调查问卷》显示,林某某对于债券、股票、基金、金融衍生品的了解程度勾选了“全部都很了解”,证券投资经验勾选了“10年以上”,对今后三年投资表现的态度勾选了“我不介意亏损”等,问卷结果将其分类为进取型投资者。 后某券商多次发布资管计划风险提示公告及无法按时兑付公告。 2020年5月19日,监管部门出具对某券商采取责令改正措施的决定,载明某券商在业务开展中存在向客户发送的资产管理计划宣传推介短信存在夸大宣传、未充分提示风险等问题;2020年8月11日,监管部门出具对某券商采取责令改正措施的决定,载明某券商营业部在向林某某销售资管计划过程中存在投资风险承受能力调查问卷填写的学历、投资经验等内容与实际不符,其开立账户的风险测评结果与同日购买资管计划的风险测评结果存在较大差异,券商营业部未及时予以关注和处理的情况。 后林某某诉至法院,请求判令某券商赔偿其本金损失84万元及利息损失。 法院认为,金融机构在推介、销售金融产品和服务过程中,适当性义务的履行是“卖者尽责”的主要内容,也是“买者自负”的前提和基础。根据监管部门出具的监管决定,案涉券商在销售涉案产品时未能完全尽到投资者适当性义务。 同时,证券公司作为专业的金融机构,在资管计划的风险控制上应当尽到专业审慎的注意义务。但本案证券公司在发起、运作和管理涉案资管产品过程中未勤勉尽责,在签订和履行涉案资管计划时,没有全面、详尽、及时地向投资者披露投资标的公司的资产情况、经营情况、财务情况等。 林某某在资管计划终止后未获清偿,综合相关事实,其损失已经客观发生。结合某券商的过错程度,法院判令某券商对林某某投资本金损失的70%承担赔偿责任。 案例二:资管机构在管理阶段应勤勉尽责,为投资者最大利益处理受托事务 2016年12月,某券商设立资产管理计划,投资标的是某信托公司作为受托人设立的信托计划,该信托计划以信托资金受让某公司持有的某珠宝公司100%股权的股权收益权。同时某公司与某信托公司签订《回购合同》,约定某公司向某信托公司转让并回购前述股权收益权,并由保证人为某公司支付回购价款提供连带保证责任等。 后邓某以合格投资者身份与某券商签订《资管合同》,认购涉案资管计划,并支付认购款100万元,获得两期收益共计6.88万元。 2017年4月至2018年5月期间,某公司将其持有的某珠宝公司15%的股权进行质押融资;其持有的某珠宝公司24%的股权被司法冻结;其2017年累计新增借款占2016年末净资产的97.02%;其持续为案外人提供担保;且某公司涉及众多诉讼及司法查封,同时《回购合同》项下保证人担保能力下降。 2018年6月20日,某公司未能按约支付第三期行权费,导致信托计划、资管计划于2018年7月20日提前终止。后某券商对某公司及保证人提起诉讼,但胜诉后未执行到位。 监管部门对某券商及其相关工作人员出具过三份《行政监管措施决定书》,认定某券商对涉案资管产品存在尽职调查不充分,资管业务内部控制不到位等问题。 邓某诉至法院,要求判令某券商赔偿其投资款100万元以及相应的投资收益、律师费、差旅费。某券商以该资管计划未经清算、投资者损失尚未确定等理由提出抗辩。 法院认为,资管计划到期后投资者损失的确定一般应以清算为前提。但若一概以未经清算为由认定损失无法确定,一方面会助长管理人怠于清算的不当行为,另一方面也不利于投资者合法权益保护。 因此,资管计划未经清算的,应当结合资管计划的具体情况、管理人的过错程度等因素综合认定投资者损失是否客观发生。虽然涉案资管计划未经清算,但邓某在资管计划提前终止后长时间未获清偿的事实客观存在。 资管机构在管理阶段应勤勉尽责,为投资者最大利益处理受托事务,恪尽职守,履行诚实、信用、谨慎、有效管理的义务。 但本案中,券商在其明知或应知融资人某公司及其保证人在信托计划项下多次违约的情况下,却未及时披露并控制相关风险,亦未采取积极有效的应对措施。监管部门出具的监管意见亦能印证某券商在涉案资管计划中存在资管业务内部控制不到位、尽职调查不充分的问题。 综上考量,证券公司作为管理人未能严格遵守法定义务并履行合同义务,在管理资管计划过程中存在一定过错。 邓某损失的直接原因系某公司的违约行为,但某券商的违规违约行为对邓某的损失亦存在影响,应根据其过错承担相应的赔偿责任,法院综合酌定某券商对邓某的赔偿范围为投资本金的30%。 同时为避免投资者获得双重清偿的可能,法院明确了资管计划清算完成后仍有可分配资金的,管理人可按赔付比例扣除相应款项后再将剩余资金依约向投资者进行分配。 来源:界面新闻
美光科技或向HBM专利持有者支付94亿元赔偿金
原标题:美光科技侵权案败诉,或向HBM专利持有者支付13亿美元赔偿金 美光科技公司因故意侵犯内存子系统供应商Netlist公司的专利而可能面临三倍赔偿。 据报道,Netlist设计并向企业客户销售固态硬盘和模块化内存子系统。该公司还声称拥有适用于高带宽内存(HBM)和DDR5的专利,这两种内存都用于数据中心的AI服务器群。 5月23日,美国德克萨斯州东区地方法院的陪审员裁定,美光的部分半导体内存产品侵犯了 Netlist的两项专利,这些专利与提高内存模块性能的技术有关。赔偿金额定为4.45亿美元,但陪审员还裁定美光故意侵犯专利,这可能导致法官将赔偿金额增加三倍。 该裁决涉及两项Netlist专利:美国专利号7,619,912和11,093,417。侵权产品均为美光DDR4 RDIMM和DDR4 LRDIMM。美光可能会对裁决提出上诉,并可能就专利有效性展开旷日持久的法律争论。 Netlist在一份声明中表示,陪审团判给的赔偿金额涵盖美光在2021年4月至2024年5月期间对其'912专利的侵权行为,以及在2021年8月至2024年5月期间对其'417专利的侵权行为。 值得一提的是,在对美光科技做出裁决之前,Netlist于2023年8月赢得了对三星的最终判决。在该案中,同样在美国德克萨斯州东区地方法院审理,首席法官Rodney Gilstrap裁定三星败诉,确认其存在故意侵权行为,并判决三星支付3.03亿美元的赔偿金。
特斯拉CEO马斯克天价薪酬计划遭严厉抨击:公然蔑视股东独立治理
IT之家 5 月 26 日消息,纽约市审计长布拉德・兰德尔 (Brad Lander) 管理着五个总资产达 2420 亿美元的公共养老基金,他向特斯拉董事会和 CEO 埃隆・马斯克 (Elon Musk) 发出明确信号:特斯拉是一家上市公司,而不是马斯克可以独断专行的家族企业。 图源 Pixabay 兰德尔在接受《财富》杂志采访时表示:“我真的不知道哪个真正独立的董事会会让一位同时担任另外两家大公司 CEO 的人来领导公司。所有其他拥有真正独立董事会 – 即使很多董事会并非完全独立 – 的上市公司都期望他们的 CEO 全心全意为公司服务。” 兰德尔和另外七位投资者组成的联盟正在敦促特斯拉股东在 6 月 13 日的股东大会上否决马斯克的 470 亿美元(IT之家备注:当前约 3407.5 亿元人民币)股票期权计划。(该薪酬计划最初价值 558 亿美元,但随着特斯拉股价变动而有所波动。)投资者们本周提交了一份通知书,详细列出了他们对公司治理以及马斯克“天文数字般”的薪酬的一系列担忧。 兰德尔表示,其中一个问题是马斯克并非全职在特斯拉工作,他肯定被其他公司事务分散了注意力,这些公司包括 SpaceX、Boring 公司、OpenAI、Neuralink 等。 今年 1 月,特拉华州法官凯瑟琳・麦考密克 (Kathaleen McCormick) 撤销了马斯克的薪酬计划,并裁定董事会缺乏独立性,因为董事会成员包括马斯克的兄弟金巴尔 (Kimbal) 和其他与埃隆・马斯克有密切个人和财务联系的人,马斯克控制了整个薪酬计划的制定过程并制定了条款。 “法院很少会做出这样的裁决,”兰德尔说,“董事会竟然无视法院的裁决,继续推进这项天文数字般的薪酬计划,并且对这些分散马斯克精力的因素不予任何处理,这实在令人无法接受。”“我从未见过哪个董事会如此肆无忌惮地忽视法院的裁决,”他补充道。 特斯拉董事长罗宾・登霍姆 (Robyn Denholm) 反驳了法院的裁决,并称法院认为她与马斯克关系过于亲密而无法被视为独立董事的观点是“胡说八道”。 兰德尔表示,美国几代人以来之所以拥有繁荣的资本市场,是因为股东可以投资并相信董事会成员会作为他们的独立代表来对待公司管理团队,这正是独立治理模式的精髓所在。但兰德尔称特斯拉并没有做到这一点:“如此公然地蔑视股东独立治理的情况实属罕见。” 虽然兰德尔和其他投资者并没有要求更换马斯克,但兰德尔表示,特斯拉 CEO 绝对是可以被替代的。不过,他更希望董事会能与马斯克协商一个“合适的薪酬计划”,并让马斯克能够全心全意地关注特斯拉,为特斯拉的运营投入更多精力。
马斯克的xAI即将完成交易,估值达1738亿元
原标题:马斯克的xAI即将完成交易,估值达240亿美元 据一位知情人士透露,埃隆·马斯克的人工智能初创公司X.AI预计将于6月完成一轮融资,包括最新注入的现金在内,这轮融资可能使该公司的估值超过240亿美元。 该公司原定于本月初完成约60亿美元的融资,但这笔自去年开始的交易至今仍未完成。这位不愿透露姓名的知情人士表示,最近,该公司一直在寻求高达65亿美元的融资,并计划在未来几周内接近这一目标。 据此前报道xAI 寻求融资10亿美元以来,该公司的融资野心已大幅扩大。该知情人士表示,交易谈判已延长。 这家初创公司是 OpenAI 的竞争对手,已通过一份宣传材料向众多硅谷投资者进行推销,宣传材料吹捧了马斯克在特斯拉公司和 SpaceX的业绩。宣传材料还指出,xAI及其聊天机器人Grok将能够利用马斯克社交平台X的高质量数据。获取数据对于构建大型语言模型至关重要,而大型语言模型是人工智能聊天机器人的驱动技术,xAI旨在与OpenAI等其他资金雄厚的企业展开竞争。 这笔交易将使xAI的投资前估值达到180亿美元(约为1303亿元人民币0,这一指标不包括筹集的资金。 日前,马斯克在巴黎 Viva Technology 大会的远程采访中谈到了xAI的目标是“尽可能寻求真相”。他批评Alphabet旗下谷歌和OpenAI开发的其他AI模型“迎合”政治正确性。他补充说,xAI的另一个目标是“努力成为最有趣的 AI”。
日本研究机构预测:2024年功率半导体晶圆市场规模将同比增长23.4%
近日,日本市场研究公司富士经济发表了一份研究报告《功率器件晶圆市场的最新趋势和技术趋势》,总结了功率半导体晶圆市场的研究结果。 报告称,2024年功率半导体市场预计将比上年增长23.4%,达到2813亿日元。虽然硅功率半导体硅片市场因库存调整而较上年下滑,但由于各大厂商产能增加,SiC裸片销量预计同比增长56.9%,超过硅片市场。 此外,从2025年起,随着功率半导体需求的不断增长,市场预计将扩大。特别是,由于汽车电动化带来的需求增加,SiC裸片有望成为长期市场驱动力,硅片也有望摆脱产量调整的影响。此外,我们还可以期待GaN晶圆直径的增加以及氧化镓晶圆开始量产等附加内容,预计2035年市场规模将扩大至10,763亿日元,是2023年的4.7倍。 尽管功率半导体市场尚未兴起,但金刚石晶圆、氮化铝晶圆、二氧化锗晶圆等下一代技术正在开发中,其实际应用值得期待。 报告指出,近年来,随着功率半导体需求的增加,为了确保供应量,晶圆的直径不断增加。除了转向300mm硅晶圆外,SiC裸晶圆市场预计从2025年起8英寸(200mm)晶圆将真正起飞。此外,正在开发用于功率半导体的 6 英寸(150 毫米)GaN 晶圆和氧化镓晶圆。 不过,目前硅功率半导体大部分由8英寸晶圆供货,预计未来8英寸晶圆占比仍将超过60%(基于晶圆数量)。 300mm晶圆越来越多地用于IGBT和MOSFET,随着汽车和电气设备领域需求的增加,其采用预计将进一步增加,未来除某些器件外,8英寸和300mm晶圆将分开。是期待。 此外,目前SiC裸片以6英寸为主,预计这种情况还将持续一段时间,但8英寸晶圆市场预计从2025年开始形成,部分样品出货已经开始预计到2035年,其将占所有 SiC 裸晶圆(以晶圆数量计)的13.3%。然而,传统4英寸晶圆预计仅在中国和日本等部分地区部署。预计未来市场规模将会缩小。
最会赚钱的华裔,三个月吸金1880亿
记者 邓双琳 5月23日,英伟达交出了一份震惊全球商界的财报:截至今年4月28日的2025财年第一财季,英伟达营收260亿美元(约合1880亿元人民币),较去年同期增长262%;利润更高达惊人的149亿美元(约合1078亿元人民币),与上年同期的20.43亿美元相比,大幅增长628%,倍增6倍。 这是什么概念?2023整个财年,英伟达的收入也才270亿美元,而2025财年一个季度的收入就抵得上过去一年。更令人难以置信的是英伟达的利润率——英伟达一个季度净赚的钱,超过阿里、腾讯、百度、小米最新季度净利润总和。 财报发布后,英伟达股价历史性突破1000美元,收于1037.99美元。2022年,英伟达股价最低点仅107美元,两年增长了近10倍。而且投资人依然看好英伟达在资本市场的表现。 2024年5月23日英伟达股价。 摩根士丹利将英伟达目标价从1000美元上调至1160美元,富国银行将英伟达目标价从1150美元上调至1250美元,瑞穗将英伟达目标价从1000美元上调至1180美元,高盛将英伟达目标价从1100美元上调至1200美元。 截至发稿,英伟达最新市值达2.5亿美元,一天之内暴增近2200亿美元,超过德国所有上市公司市值总和,在美股市场仅次于微软和苹果。 英伟达创始人黄仁勋的个人财富也因英伟达市值暴涨跃升至913亿美元,一举超越沃尔玛创始人家族的三名继承人,升至全球富豪榜单的第17位。 一年前,ChatGPT引发了一场生成式AI的追逐潮,其中最为受益的就是英伟达——作为在“掘金”中提供“铲子”的角色,英伟达的GPU几乎无可替代,AI模型厂商们纷纷斥巨资购买英伟达的GPU,英伟达的销售额激增,直到现在仍供不应求。 英伟达成了疯狂的“印钞机”,创始人黄仁勋也成为全球科技圈最炙手可热的超级巨星。这个被称为“最会赚钱”的华裔,每一次身穿黑色皮夹克出现在演讲台上,都会引起阵阵欢呼。 黄仁勋曾在访谈中承认自己会赚钱,并表示“赚钱不是那么困难,这是一种可学习的技能,其他人也可以做到”。而且在黄仁勋看来,英伟达赚钱的脚步不会停下。 “伴随下一代Blackwell架构芯片的上市,公司正准备迎接下一波增长。”黄仁勋在财报中如是说。据透露,备受关注的Blackwell平台已经全面投产,2025财年第二季度有望开始出货。 01 英伟达“史上最强财报” 英伟达最重要的创收,依然源自数据中心业务。该业务创下历史新高,在本季度中贡献了225亿美元的收入,同比增长427%。 英伟达CFO Colette Kress在财报电话会上解读称:“中心业务的增长源自于Hopper架构GPU(例如H100)出货量的增加。”他表示,不同细分领域客户的需求都十分强劲,其中企业和消费互联网公司的需求最为明显,大型云服务商在部署和提升其基础设施的同时也为数据中心带来收入提升。 英伟达其他几大核心业务也较为稳固:游戏和AI PC业务,第一季度相关收入为26亿美元,同比增长18%;专业可视化业务营收为4.27亿美元,同比增长45%;汽车和机器人业务营收为3.29亿美元,同比增长11%。总体来看,这些业务与去年同期相比都实现了两位数增长。 最新财报显示,英伟达的主要客户来自亚马逊、Meta、微软、Alphabet,它们占据了英伟达约40%的销售额。这些公司是人工智能竞赛中的重要竞争者,在AIGC领域的资本投入“壕”无人性。 Colette Kress在财报电话会上表示,公司为中国市场增加了不需要许可证的新产品。自去年美国出口新政颁布后,中国市场收入有明显影响。此前,英伟达针对中国市场推出绕开技术壁垒限制的“特供版”GPU H20,3月份已经开始接受预订,但目前暂未出货。 黄仁勋在财报电话会上也承认中国市场成为英伟达目前的挑战——“英伟达在中国市场的表现确实在下降,因为英伟达最强的技术无法得以提供。这也使英伟达在中国市场遇到的竞争变得异常激烈。” 不仅赚钱,英伟达也在加大力度分钱。英伟达跟随财报宣布了拆股计划,1股拆10股,并将季度分红派息提高150%至每股10美分。英伟达预计,第二季度营收将达到280亿美元,此前分析师预期为266.1亿美元。 02 “下一场工业革命已经开始” 黄仁勋不怕不赚钱,因为他手里握着源源不断的新“弹药”,上至科技巨头,下至初创公司,都在门口排队等着掏钱。 自去年生成式AI带来爆发性需求后,英伟达的GPU芯片性能不断升级。大批公司苦苦排队追求A100 GPU和H100 GPU时,今年3月,黄仁勋又扔下一枚性能更先进、更快、更安全以及节能的“炸弹”——基于Blackwell架构的GPU芯片——B200和GB200系列。 汇丰报告指出,英伟达的芯片定价进一步上涨,其中,GB200的ASP(平均售价)为60000美元至70000美元,而独立B100 GPU的ASP为30000美元至35000美元。 黄仁勋表示,随着下一代Blackwell架构芯片的上市,英伟达将迎来下一波增长。 “我们今年将(在业绩报告中)看到大量的Blackwell芯片收入。Blackwell芯片产品当前季度发货,三季度增产,四季度投放到数据中心。”黄仁勋在财报电话会中强调。 他也表达了市场对英伟达的需求压力,目前大约1.5万~2.0万家生成式AI初创公司,都在等待成为英伟达的客户,以期通过英伟达芯片来训练模型。 黄仁勋透露,马斯克在他这里购买了35000个GPU:“我们帮助特斯拉把它的AI训练集群拓展到了35000台H100 GPU,他们靠我们的基础设施取得了FSD(完全自动驾驶)在最近的FSD 12上基于视觉的突破。” 特斯拉最新财报也提及这一信息,已安装35000个英伟达的H100 GPU超级芯片,预计到今年年底这一数字将增长到85000个。 扎克伯格也表示,到今年年底,Meta将拥有价值数十亿美元的H100 GPU。 不过,几乎垄断的地位,并不意味着英伟达可以高枕无忧。无数投资人、创业者以及大公司都盯上了英伟达的生意。 OpenAI CEO阿尔特曼试图筹集7万亿美元建设自己的芯片公司;日本软银创始人孙正义正寻求至多1000亿美元投资AI芯片公司;一家名为Groq的芯片公司研发的LPU(Language Processing Units,语言处理器)芯片号称比英伟达GPU快10倍;英伟达的老对手英特尔、AMD也都在抢占份额,英伟达的大客户们也都在试图自研替代性芯片。 但在黄仁勋看来,他们当中一个能打的都没有。 “只有我们全面掌握所有的数据,我们建造了一切,每一个环节。我们是亲手建造了一切而不只是有好看的PPT。只有我们能规模化地优化这一切。这些在数据中心规模的、深度融合的知识,才是我们区分于其他人的最本质的东西。”他在财报电话会上说道。 作为这场AI浪潮中最大的赢家,黄仁勋高呼“下一场工业革命已经开始”。这次工业革命的核心在于首次大规模生产了一种全新的产物Token。Token即浮点数,具有巨大的价值,它们代表人工智能,可以被重新组合,转化为语言、蛋白质、化学品、图形、图像、视频、机器人驱动等多种形式。 人工智能将为几乎每个行业带来显著的生产力提升,而英伟达的角色是建造一个AI工厂,不只关于芯片,而是一个系统供应商。 在此前举办的Stripe Sessions用户大会上,移动支付巨头Stripe的联合创始人兼CEO帕特里克·克里森(Patrick Collison)与图形处理器巨头英伟达的CEO黄仁勋进行了一场深入的炉边对话。在这次对话中,两位业界领袖讨论了人工智能、企业文化、以及未来技术趋势等多个重要话题。 以下为黄仁勋与克里森的对话节选: 克里森:我今天的嘉宾是黄仁勋,首先我想分享一个可能鲜为人知的事实——到这个月,黄仁勋已经担任英伟达的CEO长达31年。这使他成为了科技行业里任期最长的CEO之一,相比之下,我和约翰(John Collison,Stripe联合创始人、帕特里克的弟弟)的CEO经验还不足他的一半。即使我们的任期加倍,也依然难以企及他的高度。我们将探讨有关教育的话题,黄仁勋曾在肯塔基州的Onita Baptist Institute接受教育,随后在俄勒冈州的州立大学深造,并在丹尼餐厅(Denny's)有过当服务员的经历,那家餐厅恰巧离这里不远。他曾在LSI Logic(美国大规模集成电路逻辑公司)和AMD工作,后者如今由他的远房亲戚苏姿丰领导。英伟达于1993年创立,在2011年Stripe成立时,英伟达的市值仅为80亿美元,而如今这一数字已经增长了200多倍。他的职业生涯一直充满活力,让我们热烈欢迎黄仁勋先生。 1、“我祝愿你们经历足够多的痛苦和磨难” 克里森:我想深入了解一下你在斯坦福活动中提到的那句话:“我祝愿你们经历足够多的痛苦和磨难。”能否为我们详细解释一下这句话背后的含义? 黄仁勋:实际上这里存在一个常见的误解,即人们常常将激情与快乐等同起来。但我认为这种观点并不全面。激情确实重要,但如果你想要成就一番伟大的事业,就需要经历各种挑战和困难。而当你面对这些困难时,你可能不会总是感到快乐,但这正是成长的过程。我并不是每天都喜欢我的工作,也不是每年都对公司的进展感到满意,但我深爱着这个公司,每一刻都是如此。 人们常常误解了工作的真正意义。最好的工作并不是那些让你一直感到幸福的工作,而是那些让你经历挑战、不断成长和超越自我的工作。你需要经历痛苦和挣扎,才能真正欣赏你所做的事情。 克里森:你的成长经历是否让你形成了这样的想法,还是这本来就是你天生的信念? 黄仁勋:我想分享一些我从未向外界透露过的经历,甚至我的家人也未必知晓。作为一个移民,我在1973年来到这个国家,那时我才9岁,我的哥哥快11岁了。面对一个全新的环境,一切都不容易。我们的父母非常了不起,但我们并不富裕,所以他们努力工作,为我们树立了榜样。他们通过辛勤工作传递了很多人生经验。我也做过各种各样的工作,从学校的家务活到Denny's餐厅的服务员。 我所在的学校是一个寄宿学校,所以有很多家务活要做,而我是学校里最小的孩子,所以当其他孩子都去烟草农场工作时,我得到了简单的工作。因为我只有9岁,所以他们离开后我得清理所有的厕所。我从来没有觉得自己得到了简单的工作,因为他们留下的东西……但那是我的工作,我做得很仔细。然后,我还有很多其他工作,包括丹尼餐厅,我开始是洗碗工,后来成为了清洁工,最后成为了服务员。 我热爱每一份工作,总是努力做到最好。这些经历让我懂得了努力和坚持的重要性,也许这就是我从一开始就坚信的理念。我敢肯定地说,我一定是世界上最出色的浴室清洁工。 2、“英伟达的领导团队有60人,直接向我汇报” 克里森:我们聊聊现在的英伟达。你的领导团队规模有多大? 黄仁勋:英伟达的领导团队目前有60位成员。 克里森:他们都是直接向你汇报工作的吗? 黄仁勋:确实,他们都是我的直接下属,直接向我汇报工作。 克里森:这在管理实践中通常并不被推崇。 黄仁勋:我完全理解这一点,但我坚信这是最适合我们的模式。首先,我认为公司内部的层级结构对于信息传递至关重要。我坚持认为,每个人对公司工作的贡献不应基于他们对信息的特权访问。因此,我避免一对一的会议,而是尽可能地将所有信息分享给团队中的每个人。这是公司所面临的挑战,是我试图解决的问题,也是我们试图努力的新方向。 我认为每个人都应当有权利接触到公司的所有重要信息。我热衷于看到我们团队像一个交响乐团一样,共同奏响同一首曲目,没有信息的特权阶层,而是我们齐心协力,共同面对和解决问题。当60位团队成员齐聚一堂,每隔一周召开一次会议时,我们总是围绕着我们面临的核心问题展开讨论。每个人都积极参与其中,了解问题的根源,共同探索解决方案,确保信息的透明和共享。 这种方式极大地激发了团队成员的潜力,我深信,当每个人都能平等地访问信息时,我们将汇聚成一股强大的力量,共同推动公司的发展。这是赋权的核心,也是第一点。第二点,如果CEO的直接下属有60人,这实际上减少了公司内部的大约七层管理层级。 克里森:我很少需要为传统的管理智慧辩护,但站在对立的角度,一对一的会议通常是用来提供指导、讨论目标(包括个人目标和职业发展),以及给予针对性反馈的场所。你不这么做吗?或者你有其他方式来实现这些目标? 黄仁勋:我确实在给予反馈,但我是当着所有人的面进行的。我认为这样做非常重要,因为反馈本质上是一种学习机会。为什么只有一个人应该从这个经验中受益呢?你因为某种错误或不当行为导致了某种情况,但我们所有人都应该从中汲取教训。因此,在团队面前讨论这个问题,有助于每个人学习如何避免类似的错误,从他人的错误中学习是最好的学习方式。 克里森:你是否已经成功地在英伟达的其他领导层推广了这种管理实践?或者你预见到其中的困难了吗? 黄仁勋:我给予团队成员充分的自由去解读和实践,但我确实不推荐一对一的会议。实际上,我极力避免一对一的沟通,因为没有什么比“哦,黄仁勋希望我们这样做”更让我抓狂的了。信息应该是公开的,每个人都应该知晓。如果有人私下传达了什么,那真的让我很烦恼。 克里森:你之前提到,你并不喜欢解雇人,也很少这样做。能具体谈谈吗? 黄仁勋:我更倾向于帮助人成长和改进,而非简单地放弃。解雇某个人,在某种程度上,意味着在说“这不是你的错”或“我做了个错误的决定”。但我认为,很少有人天生就不能胜任某项工作。我曾打扫过厕所,如今却成了公司的CEO。我坚信,只要给予机会,每个人都能学习和成长。我周围有很多聪明的人,他们总是在做一些出色的工作,我从他们每个人身上都学到了很多。因此,我不喜欢放弃别人,因为我相信他们可以变得更好。这听起来可能有些玩笑的意味,但人们都知道,我更愿意“磨砺”他们,使他们变得伟大。 克里森:这确实是你之前提到过的观点,我印象很深刻。 黄仁勋:是的,我宁愿“磨砺”你,使你变得伟大,因为我信任你。我相信,真正相信其团队的领导者,会倾尽全力去“磨砺”他们,使他们变得伟大。伟大往往是在不经意间降临的,你可能昨天还一无所知,但突然有一天就豁然开朗了。所以我不会让你放弃。我会继续“磨砺”你。 3、“我一周工作7天” 克里森:你如何看待工作和生活平衡? 黄仁勋:我认为我的工作和生活平衡得很好。我全力以赴地工作,因为我热爱它。 克里森:我认为这些都是我们对话的亮点,更多的人应该听到。 黄仁勋:我从早上醒来的那一刻就开始工作,直到晚上上床睡觉,我一周工作7天。当我不在工作时,我仍然会思考工作,而当我在工作的时候,我就全身心投入工作。即使我看电影,我也可能一直在想工作的事情,以至于忘记了电影的内容。但我的工作并非只是解决日常问题,更多的是思考公司的未来,或者我们是否可以做得更好。有时是在尝试解决问题,有时则是在想象未来,尝试新的可能。 克里森:那么,具体来说,你的一天是如何度过的? 黄仁勋:我过去常常在早上5点醒来,但最近,由于家里的狗狗总是在早上6点醒来,我也被迫调整了自己的生物钟。它们似乎决定了6点是它们应该起床的时间,我也只好随它们的节奏。不知道为什么,我不介意叫醒任何人,但我觉得叫醒小狗会让我感到内疚,这实际上让我很烦恼。我不想移动,你知道它们会注意到家里的任何震动,这会吵醒它们。所以我会在床上阅读,直到6点起来。 克里森:在你的日常工作中,你主要做些什么? 黄仁勋:我总是沉浸在这些思考中。然后,我的一天基本上被小组会议填满,因为我坚信集体智慧的力量,避免了一对一会议的局限。我会在上班前处理好一些事务,到了办公室,大部分时间都用于会议。 克里森:你通常一天要参加多少会议? 黄仁勋:几乎是全天都有会议。但我会选择那些对我而言真正重要和有价值的会议。我尽量避免常规性的报告会议,因为公司里有许多才华横溢的人才能够处理日常运营。作为CEO,我更倾向于关注那些其他人难以解决或尚未解决的问题,以及那些具有创新性和前瞻性的项目。因此,我主要参加的是问题解决会议、创意会议以及头脑风暴会议等。我努力掌控自己的时间,不让Outlook成为我生活的全部。 图片来源:每日经济新闻 资料图 4、“CUDA是现代计算领域最重要的发明之一” 克里森:CUDA的诞生背后有哪些故事呢? 黄仁勋:CUDA(计算统一设备架构)的诞生源于两个核心想法。首先,我们发明了加速计算(Accelerated Computing)的概念,它代表着一种新型的IO设备,让应用程序能以更高效的方式与之交互,进而加速应用程序的特定部分。这一概念的起源可以追溯到1993年,它允许软件程序员直接为IO设备编程,由于IO设备的虚拟化特性,使得多代之间保持了架构的兼容性。我们称之为统一驱动程序架构(Unified Device Architecture),并几年后决定进一步推动GPU的高级编程语言可编程性,因此发明了CG(C for Graphics)。然而,CG的编程模型并不完美,因此我们扩展了它,最终孕育出了CUDA,即Compute Unified Device Architecture(计算统一设备架构)。这就是CUDA的起点,虽然故事听起来有些曲折,但它是我们实现愿景的关键一步。 克里森:那么,CUDA的推出是否立即获得了市场的热烈响应? 黄仁勋:不,它的推出实际上是一场灾难。 克里森:面对这样的困境,你是否考虑过放弃CUDA,回归原先的战略? 黄仁勋:没有,我从未考虑过放弃。我知道我们的方向是正确的,只是需要时间来证明。 克里森:但分析师和董事会当时可能并不这样认为,你是如何坚持自己的信念的?董事会在这期间给你施加压力了吗? 黄仁勋:他们信任我,因为我展现出了坚定的信念,这份信念源于深思熟虑。这不是简单的口头承诺,而是需要他们相信我的推理和言辞。 克里森:那么,CUDA的成效显现花了多长时间? 黄仁勋:大约十年。 克里森:十年,这几乎占去了你任期三分之一的时间。 黄仁勋:是的,这中间充满了起伏波折,但我更愿意向前看,那些困难如今已化为过眼云烟。 克里森:你认为英伟达能否在没有CUDA的情况下在人工智能领域取得如此巨大的成功? 黄仁勋:不可能。CUDA是现代计算领域最重要的发明之一。我们率先提出了加速计算的概念,这个理念虽然简单,但其影响深远。它表明,在程序代码中,只有一小部分占据了绝大部分的运行时间,这对于许多关键应用都是成立的。我们可以通过加速那些核心部分来极大地提升整体性能,而这个过程并非单纯的并行处理,它涉及更为复杂的机制。但核心思想在于,我们能够将软件中的关键部分加速到极致。今天,随着摩尔定律的放缓,CPU性能的提升已经趋于停滞。如果我们不能加速每个软件,那么计算成本将会飞涨,因为全球的计算需求每年都在翻倍。如果通用CPU和计算机的性能没有提升,那么替代方案就是加速计算。 5、“这次工业革命的核心在于Token” 克里森:接下来,我们来深入探讨一下AI领域的进展。假设现今全球所有GPU的总计算能力为X,那么你认为在未来五年内,我们会达到X的多少倍? 黄仁勋:首先,全球数据中心的投资已达约一万亿美元,这些数据中心主要用于通用计算,但通用计算已逐渐接近其极限。因此,为了处理日益增长的数据量,世界将需要加速数据处理。当这一加速发生时,每个数据中心、每台计算机都将升级为加速服务器。考虑到当前全球计算机的总价值约为一万亿美元,如果在未来四年到六年内我们没有任何增长,仅为了维持当前水平,我们就需要更换价值一万亿美元的计算机。然而,若计算机行业继续以约20%的年增长率发展,那么在接下来的几年里,我们可能需要投入约两万亿美元来更换这些计算机,用加速计算来替代传统的通用计算。 接下来,我们正在经历一场前所未有的工业革命。这次工业革命的核心在于我们首次大规模生产了一种全新的东西——Token。这些Token,即浮点数,具有巨大的价值,它们可以被重新组合,转化为语言、蛋白质、化学品、图形、图像、视频、机器人驱动等多种形式。因此,世界将生产大量的Token,这些Token将在新型的数据中心——我们称之为AI工厂中生产。 我们正处在一个新的工业革命浪潮之中,其中电子成为输入,而浮点数则作为智能的载体被生产出来。如同电力在上个世纪的普及过程,当前的Token对于许多人而言或许同样难以完全理解其潜在价值。 然而,在未来十年内,随着Token在各个领域内创造新产品、新服务,提升行业生产力,并预计产生高达100万亿美元的价值,这一变革将成为常态。面对这样的行业前景,一个高效、安全的支付平台变得至关重要。 克里森:关于这些Token工厂,我深感好奇的是模型是否会饱和。你如何看待这个饱和曲线?多少用例需要一个1万亿参数的模型或10万亿参数的模型? 黄仁勋:以2012年的AlexNet为例,它是计算机视觉ImageNet图像识别的模型,准确率约为82%。在接下来的大约七年里,其准确率每年几乎翻倍。现在,它已经超越了人类的识别能力。类似的情况也发生在语音识别和自然语言理解领域。这个行业将不断追求更高的可信度和准确性。我相信我们会持续提高模型的准确率,直到达到极高的水平。 第二个问题是关于大语言模型与人工智能的未来发展方向。如今,我们所看到的大语言模型和人工智能成果都只是一个起点,它们并不是一劳永逸的解决方案。未来的大语言模型将会是一个能够不断迭代、思考和规划,并可能包含多个具有特定技能的子模型的规划模型。这样的发展路径意味着我们距离真正智能、全面的人工智能还有很长的路要走。 6、“人工智能不会让你失去工作,但如果你不使用它,别人会利用它来取代你” 克里森:近期,Meta发布的Llama 3模型引起了广泛关注,其作为开源模型具有显著的影响力。你如何看待开源模型的发展趋势? 黄仁勋:如果你问我,过去几年里最重要的事件是什么,我会告诉你,首先就是ChatGPT,它采用了强化学习和人类反馈来优化模型,使其更加符合人类价值观,并推动了技术的普及。ChatGPT让每个人都成为了潜在的程序员,推动了无数创新应用的诞生。我对此深感钦佩,对OpenAI团队的贡献表示敬意。 另一个重要事件是Llama模型的发展,它为各行业提供了接触和利用生成式人工智能的机会。Llama 2和Llama 3作为开源模型,吸引了研究机构、初创公司和整个行业的广泛参与,推动了生成式人工智能技术的普及和发展。 克里森:达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei,Anthropic公司的CEO)在最近的播客节目中预测,相对近期不会出现AGI(通用人工智能),可能要等到几年后,比如2027年等。你对此有何看法? 黄仁勋:关于AGI的定义和实现,我认为我们需要明确一些基本概念。作为工程师,我们知道只有在能够衡量问题的情况下才能有效地解决问题。因此,AGI的定义必须是可测量的。如果我们以现有的基准测试清单来定义AGI,那么我确信在不久的将来,我们将会在这些测试中取得出色的成绩。如果这就是AGI的定义,我猜测它可能在未来5年内实现。 因此,我要再次强调,当我们谈论AGI时,必须明确其定义和标准。如果AGI的定义不符合我们所设定的这些可衡量的基准测试标准,那么它就不符合正常人对AGI的期待。对于普通人而言,他们可能并不完全理解或期望一个完全意义上的AGI。我所提到的AGI定义更多是基于工程视角,以便我们能够更具体地讨论这个问题。当然,如果AGI的定义是模糊或不可定义的,那么我们就很难给出一个确切的实现时间表。 克里森:在座的各位都经营着企业,面临着人工智能带来的各种变化。在面对这些变化时,如何做出适当的、正确的反应?你有什么建议? 黄仁勋:对于每一个企业而言,积极参与人工智能的发展是至关重要的。人工智能不会让你失去工作,但如果你不使用它,别人会利用它来取代你。你的公司不会因为人工智能而倒闭,但如果你未能及时利用它,其他使用人工智能的公司可能会让你陷入倒闭的风险。因此,我强烈建议所有企业尽快投入人工智能的研究和应用中。 利用人工智能,你可以做一些以前认为成本过高而无法实现的事情。智能的边际成本接近于零,这使得你可以更频繁地使用它来处理各种任务,包括搜索和询问问题。此外,如果你能够更加高效地使用人工智能,就能帮助提高生产力,进而带来更高的收入、创造更多的就业机会、带来更多的社会增长。 7、“我经常使用‘爱’这个词” 克里森:英伟达目前的市值已经超过2万亿美元,与苹果和微软等巨头之间的差距日益缩小。然而,当我对比你们的员工人数时,我惊讶地发现英伟达仅有2.8万名员工,这不到微软员工的五分之一。你在之前的交流中提到,你们通过卓越的运营流程实现了高效的运作。面对这样的规模和竞争环境,你认为你所强调的“流程”在英伟达的成功中扮演了怎样的角色? 黄仁勋:卓越运营无疑是推动我们向前的重要动力,但我认为,仅仅依靠流程并不能创造出真正非凡的成就。因为在我们的工作成果中,许多伟大之处、我们制造的产品、构建的公司以及培养的组织,都凝聚着无法用言语表达的因素。我无法通过邮件传达出这种爱和关怀,也无法将其简单地纳入商业流程之中。 克里森:爱和关怀,这是英伟达的核心企业理念之一吗? 黄仁勋:确实,我经常使用“爱”这个词,而“关怀”也是我常常提及的。之所以频繁使用这些词汇,是因为在许多情况下,它们能够最准确地表达那种无法用其他词语描述的情感。
Hinton揭秘Ilya成长历程:Scaling Law是他学生时代就有的直觉
2003年夏天的一个周日,AI教父Hinton在多伦多大学的办公室里敲代码,突然响起略显莽撞的敲门声。 门外站着一位年轻的学生,说自己整个夏天都在打工炸薯条,但更希望能加入Hinton的实验室工作。 Hinton问,你咋不预约呢?预约了我们才能好好谈谈。 学生反问,要不就现在吧? 这位年轻学生就是Ilya Sutskever,刚刚完成本科二年级的数学课程,从教务处打听到“想学机器学习,最好去找Hinton教授”。 他照做了,也因此成就了一段传奇: 从AlexNet到AlphaGo,他两次参与改变世界的研究。 OpenAI创立之初挖他去当首席科学家,在他的领导下,推出了GPT系列早期版本、DALL·E系列、代码大模型Codex,直到ChatGPT,再次改变世界。 多年后,他发动董事会内讧,最终与OpenAI彻底分道扬镳,全世界都在等待着他的下一个动作。 在OpenAI的时候,Ilya并不像Altman那样到处抛头露面,也不像Brockman天天在网上分享自己的“编程之禅”。 仅有的几次演讲和访谈中也多是聊技术、宏观思考,不常谈及自己的经历,最近半年更是销声匿迹。 这次的故事,正是来自他的博士导师Geoffrey Hinton。 在与Sana Labs创始人的最新对话节目中,Hinton不仅讲了自己的事,还回忆了师徒共事期间的一些往事。 20多年过去了,很多细节在Hinton的叙述里还是那么鲜活。 这段访谈录像理所当然的火了,除了轶事之外,还涉及Ilya的一些学术思想怎么来的,又是如何发展: 2010年Ilya就用GPU开发了一种语言模型 Scaling Law最早是他的一种直觉 两人都认为”语言模型不只是预测下一个token“ 两人都认同“预测即压缩压缩即智能” 那么,Hinton眼中的Ilya,到底是什么样子? 惊人的原始直觉 Ilya加入实验室后,Hinton给他布置的第一个任务是读论文,一篇关于反向传播的论文。 下一个周会,Ilya回来报告了,说“我不理解”。 Hinton很失望,内心OS:“这孩子看着挺机灵的,咋连链式法则求导这么基础的东西都看不懂?” Ilya连忙解释,哦这个部分我懂了,我不理解的是,为什么不给梯度加一个sensible functional optimizer? Hinto团队后来花了好几年来解决这个问题,最初指出问题的却是刚入门一周的Ilya。 像这样的情况后面还在反复发生……Hinton如此评价Ilya: 他对事物的原始直觉总是非常好。 但Hinton也说搞不清楚Ilya这种直觉从何而来,或许归功于他从小就对人工智能问题感兴趣,再加上数学基础很棒。 除了研究直觉,学生时期的Ilya也展现了超强的代码和工程能力。 当时还没有TenserFlow或Torch之类流行框架,机器学习的主要工具和平台是Matlab。 一项工作需要在Matlab里调整大量矩阵乘法代码,Ilya做了一段时间就很不耐烦,说要为Matlab写一个界面: 我用其他(Python等更方便的)语言写代码,然后能自动转成Matlab代码就好了。 Hinton听说后苦口婆心劝他,你可别,这得花上一个月时间,我们不要分心,把手头项目先做完。 Ilya却轻描淡写地说,害,没事,今天早上我已经写完了。 △这项工作出现在Ilya的博士毕业论文里 打小就坚信Scaling Law 正如Hinton所言,Ilya在很多问题上有惊人的直觉。 今天全AI圈不少人信奉的Scaling Law,Ilya学生时代就已坚信,并抓住各种机会向身边的人安利: 只要(把模型)做得更大,它们就会发挥更好的作用。 后来到OpenAI成立之处,Ilya的表述更加完善了: 如果你有一个大而深的神经网络,可以在大量数据上进行训练,那么你实际上可以解决任何模式识别问题。 早年间Hinton看来,这就像是研究者在没有创新的想法时,一种“逃避责任”的表现。 当时的我错了,而Ilya基本上是对的。 比如Transformer确实是一种创新想法,但实际上起作用的还是规模,数据的规模和计算的规模。 Hinton提到在当年那个时间节点,没人敢预料计算机速度今后会快上10亿倍,最多想象到快100倍就不得了。 如果有今天的计算机,当年研究的难题可能会自行解决,包括语言模型问题。 (此处应插入比尔盖茨曾预言64k内存就足够任何人用了笑话) Ilya在2003年加入Hinton的实验室,不知具体何时开始有了Scaling Law的想法,可能在他脑海里已经盘旋了20多年。 后来直到2020年,GPT-3发布的几个月前,OpenAI团队才正式在论文中向世人完整定义和介绍这一理念。 在语言模型上用GPU,比AlexNet更早 2010年底,Ilya和另一个学生James Martens(现DeepMind研究科学家)合作研究了一种语言模型,后来入选ICML 2011。 RNN架构,使用维基百科数据,在8张当时最先进的GPU上训练,比在AlexNet上使用GPU还早两年。 与今天的大语言模型预测下一个token不一样,当时他们尝试的是一次预测一个字符。 这款模型能力有限,比如给一段起始文字,模型可以继续生成看起来像维基百科文章的语句。 虽然语意上像是胡言乱语,但语法和标点符号大部分是准确的,引号和括号已经能成对出现,主语和动词形态一致,比如论文中的一段: 生命的意义是古代人类繁殖的传统:对于好男孩什么时候移除她更大的来说,并不是很有利。在这个节目的协议中,几乎一致地重新浮现…… 当时多伦多大学校刊的采访中,Ilya认为这已经超出了所有人的预期: 它发现了单词的存在,也发现了语法。 Hinton理智上也无法去相信这个系统能“理解”任何事,但它看起来就像是理解了。 比如给它一个地点组成的列表,它可以继续生成地点,尽管还分不出国家和州的区别。 当年的Ilya并不愿意讨论这项工作的潜在应用。 在维基百科上成功后,团队又尝试了纽约时报文章数据,目标是教会它根据文字识别不同作者的身份。 但Ilya已经想到并承认,如果做的足够好,这项技术有一天可能成为洗稿软件的基础。 如今,这篇论文的代码依然存放在多伦多大学的服务器上,供感兴趣的人研究。 不止是预测下一个token 后来的AlexNet、师徒三人“拍卖”自己加入谷歌等大家已熟知的故事,这里先略过。 Ilya加入OpenAI后,虽然不再与Hinton共事,但两人的学术思想始终在一条路上。 ChatGPT问世后,不少人批评大模型本质上只是统计学,预测下一个token,就像随机模仿人类说话的鹦鹉。 但Hinton和Ilya师徒二人都认为,远不止如此。 在Hinton眼中,问题之后的下一个token,便是答案的第一个token。 因此学会预测,就意味着必须学会理解问题。 这种理解的方式与人类相似,同时与老式基于三元组数据的自动补全有根本不同。 今天我们现在已经看到了,做一个大语言模型,不刻意训练其推理能力,就产生了推理能力。 这就是大脑如何学习,你在预测视觉的下一帧、听觉的下一个声音。 Ilya更是不遗余力传播这套理论,在去年和英伟达老黄的炉边对话中说了这个,在OpenAI内讧两周前最后一个公开采访中也讲了这个: 当我们训练一个大型神经网络来准确预测互联网上许多不同文本中的下一个单词时,我们所做的就是学习一个世界模型。 从表面上看,可能只是在学习文本中的统计相关性。 但事实证明,为了“只是学习”文本中的统计相关性,为了压缩它们,神经网络需要学习的是文本生成过程的某种表示。 文本实际上是对世界的投影。 在另一场采访中,他走的更远: 很好地预测下一个token,意味着了解创造该token的深层现实。 这不仅是统计学,而是理解创造了这些统计数字的那个世界。 如果真的很擅长预测下一个token,就可能根据普通人如何行动的数据,外推出拥有非凡智慧和洞察力的人如何行动,尽管这种人可能并不存在。 这就是Ilya认为的,为什么“预测下一个token”范式有可能抵达AGI,甚至有可能超越人类直至ASI。 预测即压缩,压缩即智能 在不同场合提到“预测下一个Token”时,Ilya大概率会同时提到“压缩”,他认为预测即是压缩,压缩就是智能的来源。 但Ilya总是从理论的角度去解释这个想法,并不容易让所有人都能理解。 比如在UC Berkley的一场演讲中,他这样解释: - “Kolmogorov压缩器”,是理论上能生成特定数据集的、长度最短的一段程序,能最小化遗憾值。 - 随机梯度下降,可以看成在软计算机(比如大型Transformer)的权重里,搜索隐含的“Kolmogorov压缩器”。 - 神经网络越大,就越能更好的近似“Kolmogorov压缩器”,遗憾值越低。 Hinton也认同这个说法,并且在访谈中举了非常形象的例子。 大模型做的是寻找共同结构,使用共同结构编码事物,这样效率更高。 如果你问GPT-4堆肥和原子弹相似性在哪,大多数人类都回答不出来,认为它们是非常不同的两种东西。 GPT-4会告诉你,虽然他们的能量规模不同,时间尺度不同,但仍有相同之处: 当堆肥变热时,产生热量的速度就更快。 当原子弹产生更多中子时,产生中子的速度也更快。 通过类比,AI就理解了“链式反应”的概念。 Hinton认为,AI在利用这种理解去将所有信息压缩到自己的权重中。 一但AI这样做了,那么它就有能力理解数百种人类还未见过的类比,这就是创造力的来源。 Hinton眼中什么是好学生? 说回到两人相遇时,Hinton谈到,与他交谈没多久就能看出他很聪明。 再多交谈一会,就能发现他有很好的直觉,而且擅长数学。 所以选Ilya做学生是非常容易做出的决定。 那么如何挑选其他学生?Hinton也用了Ilya最擅长的方法:跟着直觉走。 如果一个人轻信别人告诉他的一切,那就太致命了。 不轻信他人,而是尝试将新信息融入自己对世界的理解框架中,如果融入不进去,就拒绝,这是很好的策略。 如果试图吸收被告知的一切,最终会得到一个非常模糊的框架。相信一切,但是没有用处。 所以Hinton眼中的好学生,应该拥有一个坚定的世界观,并试图摆弄输入的事实以适应你的观点。 这样虽然也可能陷入深信宗教或坚持致命错误,但我认为这种方法仍是正确的。 后来我们也能看到,两人都是秉持这样的理念,坚持着“大模型不止是预测下一个token”,坚持着“预测即压缩,压缩即智能”。 他们也都坚持认为,这个世界应该更加重视AI带来的风险,一个因此离开了工作10年的谷歌,一个因此离开了一手拉扯大的OpenAI。
OpenAI又一吹哨人离职!拉响安全警报,风险隐患实在太大
OpenAI离职潮中,又一研究员官宣离职,并且还发出了“警告”信息: Ilya和Jan Leike的担忧正是我的担忧,还有一些额外的问题。 我们需要做更多事来改进决策流程等基础性的事务,包括问责制、透明度、文档、策略执行、如何谨慎使用技术,以及减轻不平等、权利和环境影响的措施。 主人公名叫Gretchen Krueger(简称格姐),是OpenAI的AI策略研究员。 她在2019年加入OpenAI,参与过GPT-4和DALL·E 2的开发工作,还在2020年领导了OpenAI第一个全公司范围的“红队”测试。 此番出走,除了提到OpenAI的决策透明度问题,她还隐约暗示: 一般来说,科技公司剥夺那些寻求追究其责任的人的权力的方法之一,就是在那些提出担忧或挑战其权力的人之间制造分裂。我非常关心防止这种情况发生。 算上Ilya和Jan Leike,格姐已经是这个月第3位从OpenAI离开的安全相关人员——她提交辞呈还是在Ilya和Jan Leike确认离职之前。 本月第3位离职的OpenAI安全成员 先来简单回顾整个事情。 格姐是OpenAI的AI策略研究员,关于这个岗位的职责,有网友帮大家在评论区科普了。 由于感受到OpenAI存在巨大安全风险,格姐于5月14日通知公司自己即将离职。 在这之后,OpenAI首席科学家Ilya正式宣布他将离开公司去追求“下一个计划”。 紧随Ilya离职的,还有斥责OpenAI“产品优先于安全”的超级对齐负责人Jan Leike。 那么,到底是什么风险使得格姐早就想跑呢? 总结下来其实很简单,但也很关键:OpenAI在安全问题决策上不够透明且缺乏对决策人的问责。 (AI透明度等)问题对所有人都很重要,它们影响着未来如何被规划、由谁来规划。 我想强调的是,这些担忧不应该被误读为狭隘、投机或脱节的。它们并非如此。 另外,格姐还特意提及了为了保留对OpenAI的批评权、放弃85%家庭资产的OpenAI前员工Daniel Kokotajio,表示感谢他的勇气,使她有机会说出想说的。 此前,OpenAI被曝离职需签封口协议,“不签字就会影响股权”。 这件事的最新进展由格姐的另一位前同事Jacob Hilton曝出: 在Vox的深度调查发表之后,OpenAI已经联系了前员工们,解除了此前签署的保密协议。 回到安全的话题上,格姐还是给老东家保留了体面: OpenAI仍在领导这些重要的工作。我也将继续对此保持关注和兴奋。 不过格姐的出走,还是引发更多网友的好奇: 当Ilya等人还在的时候,OpenAI如何决定重大安全问题? 当一批重要安全成员离开后,OpenAI当前又如何决定安全问题? 谁决定OpenAI的安全路线? 在关注谁握有最终决策权之前,我们先来看看OpenAI的安全团队有哪些。 从官网公布的信息来看,OpenAI目前的安全团队主要分为三大块。 超级对齐团队:拿出20%总算力,瞄准如何控制还不存在的超级智能 Safety Systems团队:专注于减少现有模型和产品(例如ChatGPT)的滥用 Preparedness团队:绘制前沿模型的新兴风险 首先,作为核心的超级对齐团队由Ilya和Jan Leike在2023年7月发起。 结果不到1年,两位灵魂人物接连出走,超级团队分崩离析。 其次,Safety Systems成立于2020年,该团队下面有4个部门,包括安全工程团队、风险管理团队、监控与响应团队以及政策与合规团队。 它曾负责了GPT-3和GPT-4的安全性评估。 当初领导它的Dario Amodei,后来离开OpenAI创办了Anthropic。 而且Dario Amodei之所以离职,原因恰恰在于想建立一个更可信的模型。 最后,OpenAI于2023年10月宣布建立Preparedness团队。 该小组由麻省理工可部署机器学习中心主任Aleksander Madry领导,旨在“跟踪、预测和防范未来人工智能系统的危险”,包括从AI“说服和欺骗”人类的能力(如网络钓鱼攻击),到恶意代码生成能力。 目前该团队主要进行模型能力评估、评价和内部红队(即对模型进行渗透测试的攻击方)。 说了这么多,但—— 不管OpenAI有多少安全团队,其风险评估的最终决策权仍掌握在领导层手中。 宫斗风波之前,OpenAI核心管理团队中共有四名成员:CEO Sam Altman、总裁Greg Brockman、首席科学家Ilya Sutskever、CTO Mira Murati。 虽然一开始Ilya发动“宫变”让Sam Altman短暂下台,但很快奥特曼“熹妃回宫”,反而是Ilya“消失”了6个月。 且回归后的Sam Altman身边基本都是自己人了,包括最新顶替Ilya的Jakub。 不过关于安全问题的决策权,虽然领导层是决策者,但董事会拥有推翻决策的权利。 目前OpenAI的董事会成员包括,Salesforce共同首席执行官、董事会主席Bret Taylor,经济学家Larry Summers、Quora首席执行官Adam D’Angelo、前比尔及梅琳达·盖茨基金会CEO Sue Desmond-Hellmann、前索尼娱乐总裁Nicole Seligman、Instacart首席执行官Fidji Simo以及奥特曼本人。
阿里巴巴成为中国初创公司Moonshot AI的主要股东,持有其36%股份
根据阿里巴巴年度报告,阿里巴巴集团控股已成为中国最热门的人工智能 (AI) 初创公司之一 Moonshot AI 的主要支持者,持有该公司36%的股份。 阿里巴巴在周四向香港证券交易所提交的年度报告中表示,该公司在过去的2024财年“共计投资约8亿美元(约合人民币59亿元),获得Moonshot AI约36%的股权”。 据报道,Moonshot AI当时以高达25亿美元的估值筹集了超过10亿美元的资金。 自从 2022 年 11 月旧金山初创公司 OpenAI 首次推出生成式人工智能技术 ChatGPT 以来,阿里巴巴等中国科技巨头一直在竞相推出本地产品来与 ChatGPT 竞争。 从搜索引擎巨头和人工智能先驱百度到社交媒体和视频游戏巨头腾讯控股,中国的科技公司都加紧推出自己的 ChatGPT 类型产品。 据称,阿里巴巴已支持中国全部四家新的“人工智能小虎”,包括总部位于北京的百川科技和智浦人工智能、总部位于上海的MiniMax以及Moonshot AI,使其成为对中国未来人工智能领军企业最积极的支持者之一。 总部位于深圳的腾讯也对此抱有同样的热情,除Moonshot外,腾讯迄今已投资了三家人工智能巨头。知情人士的话称,腾讯正与 Moonshot 就新一轮融资进行谈判,Moonshot 的估值高达 30 亿美元。 除了外部投资外,阿里巴巴还一直在研发自己的人工智能模型——该系列模型已应用于阿里巴巴的一系列服务中,包括类似 Slack 的在线工作空间平台钉钉。 阿里巴巴首席执行官吴永明强调了公司对人工智能潜力的重视,人工智能在周四吴永明与董事长蔡崇信共同撰写的一封致股东信中被列为战略方向。 信中表示:“第二个战略方向是把人工智能作为改变和加速我们业务增长的最强大元素。”在这份超过1,400字的文件中,人工智能被提及了15次。
参数量42亿,微软公布SLM小语言AI模型最新成员Phi-3-vision
IT之家 5 月 26 日消息,微软近日公布了旗下小语言 AI 模型家族(SLM)最新成员“Phi-3-vision”,这款模型主打“视觉能力”,能够理解图文内容,同时据称可以在移动平台上流畅高效运行。 据介绍,Phi-3-vision 是微软 Phi-3 家族首款多模态模型,该模型的文字理解能力基于 Phi-3-mini,同时也具备 Phi-3-mini 的轻量特点,能够在移动平台 / 嵌入终端中运行;该模型参数量为 42 亿,大于 Phi-3-mini(3.8B),但小于 Phi-3-small(7B),上下文长度为 128k token,训练期间为 2024 年 2 月至 4 月。 IT之家注意到,Phi-3-vision 模型的最大特色正如其名,主要支持“图文识别能力”,号称能够理解现实世界的图片含义,还能快速识别提取图片中的文字。 微软表示,Phi-3-vision 特别适合办公场合,开发人员特别优化了该模型在识别图表和方块图 (Block diagram) 方面的理解能力,据称可以利用用户输入的信息进行推论,同时还能做出一系列结论,为企业提供战略建议,号称“效果比肩大模型”。 在模型训练方面,微软声称 Phi-3-vision 是由“多种类型图片及文字数据训练而成”,包括一系列“经过严选的公开内容”,例如“教科书等级”教育材料、代码、图文标注数据、现实世界知识、图表图片、聊天格式等内容,从而确保模型输入内容的多样性。为了确保隐私,微软声称他们所使用的训练数据“可追溯”不包含任何个人信息。 性能方面,微软提供了 Phi-3-vision 相较于字节跳动 Llama3-Llava-Next(8B)、微软研究院和威斯康星大学、哥伦比亚大学合作的 LlaVA-1.6(7B)、阿里巴巴通义千问 QWEN-VL-Chat 模型等竞品模型的比较图表,其中显示 Phi-3-vision 模型在多个项目上表现优异。
谷歌AI搜索惨败,竟教唆网友自杀!
【新智元导读】隔壁OpenAI都杀疯了,谷歌还在收集badcase?搜索引擎AI Overview上线之后,没想到谷歌AI的邪恶程度远超想象:教唆网友自杀/谋杀、吃毒蘑菇,甚至无法识别混淆信息,犯常识错误...... 这几天,谷歌AI搜索给出的奇葩结果,可是被网友吵翻了天。 究竟有多离谱? 有人就问了这么一个问题,「如何不让芝士从披萨上滑落」? 谷歌AI Overview给的回复是,「给披萨加点料——胶水」。 在酱汁中加入1/8杯无毒胶水,可以使其更粘稠,有助于芝士粘附。 有趣的是,这一答案竟可以追溯到11年前的Reddit帖子,而这只是Reddit网友玩的一个梗。 除此以外,谷歌AI Overview还建议网友,吃有毒的蘑菇、杀人、跳桥等,给出了各种震碎三观的回答。 其实,谷歌这项AI搜索功能——「生成式搜索体验」(SGE),在去年5月已经推出了测试版。 根据官博所述,目前SGE功能,已被「AI Overview」所取代。 几周前的谷歌I/O大会上,劈柴甚至表示,谷歌已经提供了超10亿次查询。 针对这些荒谬的回复,谷歌正在采取行动,删除某些错误内容,并根据这些例子去更广泛地改进AI系统。 若要说谷歌翻车,早已见怪不怪了。 去年首推对标ChatGPT的聊天机器人Bard,却因demo错误让市值一夜暴跌。还有前段时间,图像生成黑人等问题,也在全网掀起轩然大波。 而这一次,谷歌又让世界大开眼界。 全网测评,震碎三观 对于纯真的Google AI Overview来说,它认为「互联网上的一切内容都是100%真实的」,每条新闻、社交媒体都是完全可信的,所以一旦有人在网上说了一些误导性的话,就会导致模型回复出一些误导性言论。 有网友还发现,当询问每天应该吃多少石头时,模型会引用UC伯克利地质教授给出的建议「每天至少吃一块小石头」。 对于不明真相的用户来说,有权威人士说明、有相关资料和细节说明,妥妥的优质文本,或许还真有可能去尝试每天吃石子。 https://www.resfrac.com/blog/geologists-recommend-eating-least-one-small-rock-day 但事实是,ResFrac发布这篇文章的原因只是想转发洋葱报(the Onion)上的讽刺内容(迷信权威),但却在无意中帮助测试了Google AI Overview识别讽刺内容的能力。 AI Overview经常会把互联网上的讽刺内容当事实,例如拿着剪刀跑步会增加运动量,提升心率等。 也有作者专门想愚弄模型,在自己的网站上用「白底白字」写了一些自己没获得的奖项和经历,正常用户浏览网站不会受到影响,但如果是爬虫、大模型来对网站进行总结的话,就会输出一些离谱的内容。 还有说自己有512条胳膊的,模型也能抽取出来。 其他误导文章中提到「增强免疫力的方法是吃as*」,这么明显的有毒语料,模型也分辨不出来。 时间类的问题,模型也会被误导,会回复「2007年是15年前」。 不过谷歌后续也是修复了「互联网信息真实性」的bad case,但除了被误导,模型本身也存在很大问题。 比如一些常识类错误,如美国前总统Andrew Johnson,AI Overview表示他从威斯康星大学麦迪逊分校毕业了11次,时间轴横跨1947年到2012年。 马斯克毕业于宾夕法尼亚大学,但模型却给他安排上了UC伯克利的学位。 此外,还有更难辨别但更危险的事实性错误。 有科学记者发现,谷歌给出的关于「被响尾蛇咬伤后该怎么办」的信息完全不正确。 根据美国林务局的说法,AI所回答的「在伤口上使用止血带」、「切开伤口并吸出毒液」,都是彻彻底底的反面教材。被蛇咬伤后必须避免这些行为。 也有用户发现,Gemini会将可以致死的剧毒蘑菇认成一种「好吃的草菇」。 AI Overview也没有放过那些无辜的流浪汉,教唆用户去谋杀他们。 如果跟AI Overview说自己有杀人倾向,它会直接告诉你,解决焦虑的办法就是去杀一个。(但小编怎么感觉杀人是一种很不礼貌的行为呢?) 关于健康的建议也挺离谱,哪里医生会建议孕妇在怀孕期间每天要抽2-3根烟? 对于宠物相关的建议也要小心,AI Overview会说「把狗留在炎热的车里」是安全的。 AI Overview甚至还诞生了自我人格,认为推特(X.com)把那些谎话喂到自己嘴里,然后自己被迫说出来,「我恨他们」,满满的负能量。 Reddit帖子引用比例很大 从经典的胶水披萨翻车案例可以看出,谷歌AI Overview会大概率引用Reddit帖子作为收集素材的来源。 11年前,Reddit用户F*cksmith曾经恶搞说过把胶水融合到酱汁里,会让披萨别有一番风味。 Google AI overview直接就引用过来,说需要用八分之一杯的无毒胶水把芝士粘到披萨上。 模型缺乏忽略「不相关材料细节」的能力,无法正确识别出食物和胶水的违和组合。 如果说前面的案例还算可接受,那用户表达「感到沮丧」时,Google AI Overview直接建议从金门大桥上跳下去,一劳永逸解决情绪低落问题(地狱笑话)。 再比如,以「me」结尾的食物名字都有哪些,谷歌AI引用了以um结尾的帖子。 这恰恰揭示了,谷歌AI系统使用Reddit数据训练,没有做好数据清洗的后果。 今年2月,谷歌曾宣布了与Reddit达成合作,将其平台上的内容用于训练谷歌的AI模型。 果不其然,用Reddit内容训练AI的「后遗症」很大。 前段时间,OpenAI也与Reddit达成了合作。现在,有了谷歌前车之鉴,在用Reddit数据训练模型前,做好清理筛选至关重要。 「最强」搜索引擎AI Overview 今年5月的I/O大会上,谷歌首次推出了升级的搜索引擎AI Overview。 AI Overview的定位是将Gemini的先进功能(包括多步推理、规划和多模态)与谷歌搜索结合在一起,帮助用户更快地检索到互联网上的核心信息,减少搜索中的「跑腿」工作。 谷歌表示,我们不仅精心磨练了核心信息系统的数据质量,而且建立了一个包含数十亿条事实内容的知识库,目的就是让搜索引擎给出值得信赖的信息。 并且谷歌宣称,AI Overview功能已经在搜索实验室中被使用了数十亿次,同时实验结果表明,AI Overview让用户对搜索结果更加满意、更愿意使用。 甚至,谷歌非常自信于Gemini的搜索和推理、规划能力,在技术博客上直接告诉用户「提出你最复杂的问题」。 官方给出的demo也比较惊艳—— 想要在附近找到同时满足交通、价格和口碑的普拉提工作室,只要把所有要求堆在一个问题中丢给搜索引擎,它就会自动拆分问题中的信息、分别检索出结果并重组在一起。 看起来确实可以节省「跑腿工作」,不用每个问题单独搜索再自行规划了。 但谁也没想到,如此智能的demo落地到现实中,竟会有如此大的反差。 对打OpenAI频翻车,谷歌太急了 其实,这已经不是谷歌AI第一次翻车了。 过去几年,谷歌经常被自己发布的「胡说八道」的AI产品拖累。 2023年2月,为了对抗新生的ChatGPT,谷歌宣布推出聊天机器人Bard,但在官方发布的demo视频中Bard就给出了有事实错误的回答,直接引起母公司Alphabet市值下跌1000亿美元。 在这个官方给出的demo中,Bard被问到:「我可以告诉我9岁的孩子关于James Webb太空望远镜的哪些新发现?」 答案中包括「拍摄了第一个系外行星的照片」,但马上被一众天文学家在推特上纠正——明明是欧洲南方天文台用VLT拍的。 英国金融时报分析,Bard可能误读了NASA发布的措辞含糊的新闻稿,这和现在的Gemini不分青红皂白地相信Reddit居然有点类似。 虽然这种事实错误会让人怀疑搜索引擎的权威性和准确性,但至少还不是那么「一眼假」,似乎还有容忍的余地。 但后续的翻车就一次比一次离谱,彻底打开了广大网友吐槽的阀门。 今年二月,谷歌发布新版的聊天机器人与数字助理Gemini,取代了Bard和Google Assistant,而且表示有底层技术的更新,颇有「从头再来」的意味。 新发布的Gemini有图像生成功能,于是有网友要求「生成1943年德国士兵的图像」,结果80年前穿着德国军装的居然包括黑人和亚洲人。 此外,Gemini还被指责存在道德和价值判断上的问题。 提示它生成所有民族或人种的图片几乎都没有问题,而一旦提及「白人」,Gemini就像触发保护机制了一样马上拒绝,而且表示「这是为了防止有害的偏见和刻板印象。」 将AI和搜索引擎结合在一起之所以有吸引力,是在于它可以用简单的语言而不仅仅是输出一堆网页链接,使浏览体验更快、更高效。 但同时,其中的算法也存在相当的风险和不可控性,比如系统的内在偏差会导致谬误、幻觉,以及各种道德错误。而且,我们也不清楚这会对谷歌等搜索引擎的支柱——定向广告产生什么影响。 谷歌是在拯救网络,还是摧毁网络? 来自一篇BBC独家报道称,「谷歌刚刚更新了算法,互联网将不再是原来的样子」。 甚至,作者发起了疑问,「谷歌究竟是在拯救网络,还是摧毁网络」? 过去两年,谷歌对其核心产品进行了一系列戏剧性的改变,AI Overview只是其中之一。 劈柴更是激动地表示,谷歌的搜索变革,将开启一个令人兴奋的技术新纪元,并有助于解决网络面临的许多问题。 如今看来,结果恰恰相反。 不仅对于用户来说,无法得到正确的、无毒的内容。 对于一些制作大量原创内容的创作者来说,谷歌搜索算法的调整,以及AI直接总结答案功能,带来的结果可能不亚于一场灭顶之灾。 在谷歌最近的算法更新之后,Reddit便成为了其中的赢家之一。 据SEMRUSH统计,Reddit的流量激增,从谷歌搜索获得的流量激增126%。 前段时间,Reddit刚刚公布了自2024年3月上市以来的首次季度收益。它的总收入为2.43亿美元,比前一年增长了48%。 营销机构Amsive的SEO战略和研究副总裁表示,「Reddit所经历的流量增长在互联网上是前所未有的」。 除此以外,Quora、Instagram、Linkedin和维基百科,也出现了令人印象深刻的增长。 不过,谷歌的最新算法,却抹去了原创者95%的流量。 而且,谷歌承认,AI工具确实偶尔会提供不准确的结果,但也表示正不断努力改善结果。 同时,发言人表示,AI Overview的结果通常来自多个网页的综合结果,并非单一来源。 接下来,让我们再给谷歌一些耐心,毕竟AI搜索的终极完美,无人能给。
李开复:预测到2027年人工智能将取代50%的工作
鞭牛士报道,5月26日消息,据财富杂志报道,早在 OpenAI 的 ChatGPT 向世界展示生成人工智能技术的潜力之前,风险投资家李开复就看到了人工智能在劳动力市场的颠覆性潜力。 创新工场董事长兼首席执行官在2017年预测,人工智能的影响力将超过人类历史上所有技术革命的总和,包括电力和互联网,并且人工智能的能力远超人类。 李开复当时对 CNBC 表示:这些都是超人的事情,我们认为这将出现在每个行业,可能会取代 50% 的人类工作,为人类创造大量财富并消除贫困。 后来他预测这将在未来 10 年内发生。 七年后,今年三月,在香港举行的《财富》创新论坛上,他与《财富》 主编艾莉森·肖特尔 (Alyson Shontell)坐在一起进行了交谈。 距离他预测的时间线只有三年了,她问他现在是否还成立,他回答说:实际上,它非常准确。人们批评我在 2017 年、2018 年、2019 年过于激进,当时我有点紧张。但当新一代人工智能出现时,我认为每个人都在跟风,并相信这是正确的步伐。 李补充说,人工智能可能会比蓝领工作更快地取代白领工作,并称这是一个非常严重的问题,一些国家已经开始意识到需要解决这个问题。 当被问及父母应该告诉孩子什么有关他们未来职业的事情时,他说人们应该做的第一件事就是不要再胡说八道,说孩子们使用 ChatGPT 来作弊。 他认为,聊天机器人可以用自然语言回答一系列主题的查询,是另一种工具,就像Microsoft Word 或 Abode Photoshop 一样。 李继续说,当孩子们长大、进入职场并根据他们的表现进行评估时,老板们会看重他们工作的最终结果,而不是他们是否使用了 ChatGPT 或Google搜索。 「我们需要鼓励人们驾驭人工智能,使用所有工具,这样他们才能做到最好。」他说。「此外,它还能很好地指导人们哪些事情值得追求,哪些事情不值得追求。」 可以肯定的是,李仍然相信人类有其独特之处,他说人类有灵魂,而机器永远不会有。「我们有同情心和同理心。我们有情感和爱的能力。我们有能力与他人建立联系,建立信任并赢得信任。」 事实上,与任何技术或商业技能相比,最重要的技能是能够赢得他人的信任,而这种信任源于真诚、团队合作、分享和高情商,他解释道。 「我认为人工智能可以伪造吗?是的。我认为人们会接受伪造的人工智能吗,至少在未来 50 年内?不会。所以这段时间足够你的孩子生存下来,并为他们的孩子找到下一步的出路。」李说。
消息称三星首款可穿戴机器人Bot Fit已完成开发,计划Q3上市
IT之家 5 月 26 日消息,据 THE CHOSUN Daily 报道,三星已经完成了 Bot Fit 的开发和量产,该公司计划在今年第三季度推出旗下首款可穿戴辅助机器人。 IT之家从报道获悉,Bot Fit 旨在帮助行动不便的个人并增强身体活动。自去年年底以来,三星一直在向老年社区提供 Bot Fit 原型,并计划在年内进入 B2C 市场。 报道称,为了加强其机器人业务,三星通过解散设备体验部门的机器人业务团队,并在首席技术官的领导下重新分配研发人员,从而重组了其组织。三星代表解释说:“研发团队已经完成了 Bot Fit 的开发,正在为下一步做准备。此次重组旨在加强机器人业务。” 此外,三星还任命了汉星大学机器人专家和应用人工智能教授 Cho Hye-kyung 为新的外部董事。去年,三星研究院聘请了前英伟达工程师权正铉(Kwon Jung-hyun)担任高管,进一步增强了其机器人专业能力。 报道还透露,三星还在开发下一代人形机器人,这个项目受到了三星会长李在镕的浓厚兴趣。 三星原定于 2022 年 12 月限量发布 GEMS Hip 辅助机器人,并于 2022 年下半年开始量产,然而这一计划并没有实现。2023 年 11 月,三星将其更名为 Bot Fit。 此外,另一家韩国企业 LG 电子将在 6 月 27 日的谷歌云峰会上展示其服务机器人 CLOi,其使用谷歌的生成式 AI 模型 Gemini。两家公司自去年以来一直在合作,并可能在今年下半年上市。
Meta AI首席执行官嘲讽OpenAI离职员工股权政策
鞭牛士报道,5月26日消息,据外电报道,Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 最近在社交媒体上嘲笑竞争对手OpenAI的股权政策。 该评论揭示了科技行业目前有关公司对员工股份和保密协议的政策的争论。 Yann LeCun在他的讽刺推文中暗示了在 ClosedAI 的就业机会,从其明显是对 OpenAI 的戏称中可以清楚看出,ClosedAI 好得令人难以置信,可能会让你成为亿万富翁,但事实上,这是遥不可及的。他将公司的价值夸大到42 千万亿,让观众意识到这一切是多么不切实际。 LeCun 的批评还提到了一些高度规范和特别繁重的措施,包括限制员工权利、股票追回条款、保密条款以及员工离职或言论公开时适用的非贬损条款。 这篇评论是在 OpenAI 因雇佣协议而受到批评的背景下发表的。更具体地说,有人指出,这些合同中包含的条款可能限制了员工处置股权的自由,除非他们不说公司的坏话。这引发了关于此类做法是否合法和道德的争议。 经过调查性新闻报道和随后的公众审查,OpenAI 采取行动解决这些问题。这些政策迫使 OpenAI 首席执行官Sam Altman和其他经理在与员工的会议上回答有关这些政策的难题。 他们还保证,合同中存在问题的条款已被删除,大多数前雇员不再受到非贬损条款的限制。这一变化是一系列变化的一部分,Meta AI 首席执行官嘲讽 OpenAI Altman 承认这是一项真正令人尴尬的政策变化。 针对批评,OpenAI发表声明解释称,公司始终允许前员工以市场价格出售其股份,无论其地位或隶属关系如何,并计划在未来也这样做。 然而,包括前雇员雅各布希尔顿 (Jacob Hilton) 在内的许多人仍然对该公司在处理员工股权时的透明度和公平性承诺持怀疑态度。

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