ait未来走势 人工智能aiot概念股
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近日，人工智能（AI）领域近期动作频频。特别是以OPENAI公司的ChatGPT为代表的生成型AI面市以来，不仅引发各界关注，也在资本市场上掀起了又一轮“AI行情”。
蹿红的AIGC到底是什么，ChatGPT又是啥？以内容创作为主的职业，将来会不会被取代？AIGC技术目前面临着什么挑战？我们如何才能享受AI新时代的红利？一起来看本期快问快答↓↓↓
Q蹿红的AIGC到底是什么，ChatGPT又是啥？A：AIGC指人工智能（AI）自动生成内容，可用于绘画、写作、视频等多种类型的内容创作。以最近爆火的聊天机器人ChatGPT为例，这款由美国某实验室推出的机器人既会写论文，也能创作小说，还可编代码，上线仅2个月，月活用户达1亿。因为出乎意料的“聪明”，AIGC被认为是“科技行业的下一个颠覆者”“内容生产力的一次重大革命”。Q以内容创作为主的职业，将来会不会被取代？A：有人问，人工智能都学会内容创作了，画家、作家、翻译、记者这类以内容创作为主的职业，将来是否都会消失？这看起来并非杞人忧天，去年美国科罗拉多州博览会举办一项绘画比赛，数字艺术类别的一等奖获奖作品《太空歌剧院》就是一名游戏设计师使用AI工具生成的画作。但人们也不必过于担心，AIGC技术目前尚不成熟，在音频、视频、图片、文字等形式的内容创作中存在明显的机械性问题，常常出错，还离不开人类的创意和把关。前述获奖画作就经过了设计师的反复调整、筛选，人类在其中付出了约80小时的脑力劳动。
因此，对于一名务实的内容创作者来说，与其担心人工智能抢饭碗，还不如学会使用AIGC技术应用工具，让AI助手把自己从繁琐枯燥的重复劳动中解放出来，将自己个性化的创造力锤炼成真正的市场竞争优势。QAIGC技术目前面临着什么挑战？A：AIGC技术让人工智能从感知理解世界到生成创造世界，是一次开创新时代的巨大跃迁。对有志于在新时代浪潮中掘金的企业来说，数据、算力、算法这驱动AIGC发展的三驾马车，每一项都耗资巨大，都可能导致经营成本的居高不下。而挑战也在于此：用户期待AIGC工具将内容创造工作的边际成本降至无限接近零成本，以便产生巨大的经济价值。饼好画，钱难赚。AIGC应用如何才能从烧钱变成赚钱？回答这个问题或许还需要经历大浪淘沙般的残酷市场竞争后才能给出答案。期待大浪之后，淘尽黄沙始到金，而不要留下一滩狼藉空余恨。Q我们如何才能享受AI新时代的红利？A：从个人角度，要学会利用AI助手并找到更具创造力的竞争优势；从企业角度，要做好商业模式和技术路线的融合谋划；从政府角度，要前瞻布局，搭建配套的法规和伦理框架。君子善假于物，要让AIGC成为人类创造新历史的新工具。
ChatGPT概念股 chatgpt概念股大涨
chatgpt,chatgpt下载,chatgpt中文,chatgpt原理《科创板日报》2月6日讯（记者 陈美 特约记者 唐嘉程）2月6日，A股3大指数集体收跌。截至收盘，沪指跌0.76%，深证成指跌1.18%，创业板指跌1.4%。
在市场行情普遍受挫的情况下，ChatGPT概念却逆市冲高，涨截至收盘，ChatGPT概念涨幅达到7%。板块内部个股掀起普涨潮，其中，海天瑞声、云从科技、天娱数科、汉王科技涨停，科大讯飞、拓尔思涨幅均超8%。
ChatGPT背后的大佬，出柜辍学还信奉末世论
ChatGPT于2022年11月由Open AI公司推出，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
自面世以来，ChatGPT已经达成一些不可思议的成就。与传统的AI机器人不同的是，ChatGPT的智能程度出现了跨越式提高，并具备了一定的“思考力“，它不仅能够通过上下文进行情景对话，更能够完成写诗歌、写代码、写论文和做理科题等任务，而且其作品完成质量也很高。据报道，已有科学期刊禁止将ChatGPT列为论文作者。
根据瑞银一月份的研究报告估计，ChatGPT在1月份达到了1亿月度活跃用户，使其成为历史上增长最快的面向消费者的App。据相关机构计算，全球有超过10亿潜在用户可使用ChatGPT，如此规模的受众群体带来的收益无疑是巨大的。
在科技圈短时间内就做到如此爆火，ChatGPT背后的大佬究竟是何方神圣？
Open AI首席执行官Sam Altman，一位美国斯坦福大学计算机系的辍学生。如果回顾Altman的前半生，这个已经影响了世界的男人，人生的每一步都充满了戏剧性。
Altman从小就是素食主义者。8岁，已经精通计算机编程，实现“编程自由”。16岁时，Altman直面父母并坦白出柜。成年后，Altman考入斯坦福大学并学习了两年计算机科学。
不过Altman并未完成学业。从斯坦福辍学后，Altman全职开发了移动应用程序 Loopt，这个应用程序估值一度达到1.75亿美元，其于2012年以4300万美元的价格将Loopt出售。
2014年，28岁的Altman被Y Combinator创始人Paul Graham选中，接替担任创业孵化器的CEO。Paul Graham 曾在《写给学生们的创业指南》中提到：Sam Altman 是一个很特立独行的人。我还记得当时见到他不到第三分钟，就在想：“啊，19岁的比尔盖茨估计也就这样了吧！
同时，Altman还创立了一家名为Hydrazine Capital 的风险基金。至2015 年，29岁的Altman已经入选福布斯30岁以下的30位风投精英榜单。
2018年马斯克宣布退出OpenAI，Altman则于2019年3月辞去YC总裁职务，专注于OpenAI的工作，自此开启了其人生的新篇章。
虽然已经取得巨大事业成功，Altman实则是一位悲观主义者。他在实现财富自由后，购买了大量土地，同时囤积诸如枪支、药品等生存物资。还定期设定体能训练计划，包括每周进行一次 100 长的英里自行车骑行、50 个连续引体向上等。
ChatGPT逐步商业化，后劲如何
值得一提的是，Open AI公司早年间并非营利性组织，微软与Open Al绑定后，其他科技巨头也纷纷加速自己的AI发展计划。一家由前 OpenAI 员工创立的公司――Anthropic，受到了谷歌的青睐。据英国《金融时报》报道，2022 年底，谷歌向这家初创公司投资了约 3 亿美元，以达成类似Open AI与微软的合作。
ChatGPT一问世便引起各方资本的注意。其中海外市场反应尤为迅速，2023年以来，AIGC概念在ChatGPT的推动下迎来“春天”。其中，美股英伟达今年以来涨幅近45%，市值重回5000亿美元大关。中概股百度在开年后一路上涨。
ChatGPT的出现同时也引领了国内资本市场的新“风口”。ChatGPT概念于1月31日上线，仅5个交易日，涨幅已超25%。相关公司更是收获的盆满钵满，截至2月6日收盘，汉王科技已收6连一字板，其余个股也纷纷跟涨。
作为日新月异AI技术的新兴代表，ChatGPT以及AIGC行业接下来会如何发展？
机构认为，AIGC将进一步推升算力需求，下游应用场景的拓展与大模型的快速发展，也将有力推动行业发展，无论是算力还是数据标注的需求，都将大幅增加。“ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对于AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力等基础设施都有着极大需求。”国泰君安计算机行业首席分析师李牧华说。
中信证券认为，ChatGPT在中短期内还无法完全取代传统搜索引擎，也较难改变当前全球搜索引擎市场的竞争格局。但料将会加速搜索引擎演化进程，并在中期形成以传统搜索为主、ChatGPT类模型为辅的新搜索引擎形态，相应带来谷歌等传统搜索引擎巨头AI投入大幅增加。
中国电子学会的数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。据《新一代人工智能发展规划》，到2025年，我国人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。
对ChatGPT热潮带来的投资机遇，西部证券计算机行业首席分析师邢开允认为，2023年有望成为AIGC发展大年，ChatGPT将为计算机基础设施、算力等上游技术、代码机器人等下游带来需求。目前，OpenAI等巨头已着手自建计算集群来满足AIGC的要求。国盛证券计算机行业首席分析师刘高畅表示，集中式的模式对GPU、存储、机房、供电等基础设施均有巨大需求。
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chatgpt官网,chatgpt中文,chatgpt使用,chatgpt怎么玩据悉，ChatGPT概念股票指的是与聊天机器人ChatGPT相关的人工智能个股。
中国银河证券研究指出，聊天机器人顶流ChatGPT意味着自然语言处理技术一大进步，利好相关AI公司的技术与产品落地，相关股票：拓尔思（300229.SZ）、商汤-W（00020）、科大讯飞（002230.SZ）等。
消息上，微软公司目前正就向ChatGPT的开发者OpenAI投资100亿美元开展谈判。若交易达成，OpenAI的估值将达290亿美元。同时，微软公司正在将OpenAI的人工智能技术纳入其办公软件Office。
据悉，OpenAI与微软公司的合作由来已久。2019年，OpenAI获得了微软10亿美元的投资，随后两家公司已经进行了长达数年的合作，OpenAI在微软的Azure云计算服务上开发其人工智能超级计算技术。
国盛证券认为，ChatGPT的背后离不开大模型、大数据、大算力。ChatGPT成为AIGC里程碑的背后，是算力发展和数字时代形成的大数据所共同支持的大模型训练，才能实现目前的效果。
国盛证券认为，AIGC将是Web3时代的生产力工具。其指出，AIGC将是Web3时代的生产力工具。AIGC意味着新一轮范式转移的开始。迈入Web3.0时代，内容消费需求飞速增长，UGC/PGC难以匹配扩张需求，AIGC将是新的元宇宙内容生成解决方案。生成算法、NLP与算力影响AIGC能否运行，而高质量的数据集影响了AIGC质量与商业模式，可关注软硬件与数据集。
