opensea估值

原标题：OpenAI价值290亿美金，深脑链已备受AIGC市场青睐

文|须佐 监制|李安嶙

人工智能，正在定义一个崭新的世界，它是可以「被感触、被应用、被认可」、让数以千万的用户进行大规模的使用，进而创造巨大的社会正向意义，令社会变得日趋更完善，和更美好。

对此，马克斯・普朗克研究所「Max Planck Institute」的一位科学家说：「人工智能将改变医学、改变研究、改变生物工程、它将改变一切。」

在ChatGPT横空出世前，这一种论点遭遇质疑，因为，AI作为科技和互联网世界的璀璨巨星，并没有践行「因为看见，所以相信」的法则。而是被AI创业者、资本、与媒体，不断进行具备未来感的渲染，导致公众世界对于AI的前景，充满疑问。即便是，在资本市场，AI公司的财报，和二级市场的曲线，似乎也在勾勒出，一个不明朗的景象。

缺乏一个现象级的AI产品，缺乏一个极具爆发力，和市场教育力的AI产品，是过去「全球AI市场的缩影」。直到，OpenAI「AI智能聊天机器人ChatGPT的破茧而声」，它被全球科技世界定义为AI新范式，具备穿透力的市场力，让ChatGPT一时间收获数百万用户，甚至市场认为：「它会颠覆搜索引擎巨头Google、它的超高情商和巨大威力，会在内容与创造性领域，形成巨大的涟漪、再或许，现有的互联网信息体系，将会因此而改变。」

这就是「因为看见，所以相信」，OpenAI 和ChatGPT做到了，全球因此而沸腾，以及欢呼雀跃。

最新消息，微软公司宣布开启与在线聊天机器人ChatGPT开发者OpenAI合作的第三阶段，将向OpenAI开展「多年、数十亿美元」的投资。《纽约时报》消息披露，微软将向OpenAI投资100亿美元，OpenAI的价值将达到290亿美元。

微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉上周表示：「人工智能是下一波主要计算浪潮。」

未来，AI将正式向世界宣布：「属于AI的时代已经正式来临。」世界公众对于AI，已经有了崭新的构想，与更强大的期许。

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逆风飞扬

微软战投OpenAI 100亿美金，价值达290亿美金

事实而言，在过去以来，全球科技巨头进入了市值下挫、裁员风暴、以及生态业务战略性收缩的「下行周期。」在众多的业态里面，可穿戴设备、移动设备、3D 打印、区块链、Web 3.0 和元宇宙，甚至更多的技术语言和产物，在这一个特殊周期里面，进行了大规模的竞争，和对市场与资本，以及用户进行了争夺。而此刻沉淀下来后，人工智能价值，正在逐步的凸显和放大，其主导下一个时代的技术属性，正在显现。

所以，AI在这一个阶段，属于是逆风飞扬的全球发展态势，因为十分简单，AI正在构建下一个计算浪潮。

微软作为一家市值1.8万亿美金全球科技巨头，生态覆盖「操作系统、办公软件、平板、游戏机、云服务、投资」。这一次对于OpenAI的战略投资，可以说是人工智能领域的一个里程碑事件。也是在这个「科技寒冬」，发出最强大和火热的信号，即，人工智能将主导未来计算浪潮，当然意义也十分诸多：

1.市场共振，世界巨头投资现象级的AI应用

在AI市场，有诸多的公司，如中国范围的互联网巨头AI阵营、零售巨头AI阵营、科技巨头AI、垂直AI巨头，组成了中国AI战舰，也有诸多的资本进行战略投资，让中国AI光照全球。微软战略投资OpenAI，属于是重磅级的巨头，对于现象级的AI应用，进行的战略投资，本身有十分巨大的全球市场共振效应，在科技无国界下，会给市场带来诸多的想象力，和指引力。即便是对于全球第二大经济体的中国，也带来了「构建未来的指引力。」

2.指引方向，AI最终的意义归属于服务用户

在过去，AI大多数停留在B端市场，在一些特殊的场景被进行应用，而针对于C端用户的AI，尤其是大规模被应用的产品，相对较少。ChatGPT的诞生，重塑了AI世界，它被广泛的用户，进行使用，且在使用的过程，ChatGPT变得越来越聪明，以及与市场认为，ChatGPT将在不久的未来颠覆「Google」。所以，微软投资100亿美金在OpenAI，指明了一个方向，对市场有很好的指引意义，和教育意义，AI最终的意义属于服务广大用户。截止目前，这种拥有「互联网产品属性的AI产品，并不多」，而ChatGPT就是最为闪烁的星辰。

290亿美金的价值，是目前OpenAI的价值，而且随着ChatGPT的不断被使用，这个价值会不断的扩大，在资本大规模赋能的情况下，AI市场未来将出现千亿美金的独角兽。

当然，这些千亿美金的独角兽，也会出现在中国。

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微笑曲线

深脑链GPU赋能AI的新法则，让AI变得更效率

目前，中美处于全维度的竞争，中国AI的创业者，正在不断的以创新展开，最为显著的就是，中国各大科技巨头目前都搭建了「AI平台」，并将场景进行了大规模的覆盖。

众所周知，人工智能（AI）是指由计算机和相关技术模拟、扩展和增强人类智能的技术。

人工智能的研究领域包括机器学习、自然语言处理、图像识别、视觉识别和机器人等。所以，目前的中国正在将AI技术，进行逐步的市场化，和场景化应用，逐步的令中国市场有了十分强大的AI应用未来。

作为中国AI的重要参与者，深脑链DeepBrain Chain的战略打法是采取分布式和去中心化的方式参与。深脑链DeepBrain Chain，是一个由分布式技术驱动的人工智能（AI）计算平台，目标是成为「人工智能界的云计算平台」。成立于2017年11月，愿景是基于去中心化的技术构建全球最大的分布式高性能算力网络，成为5G+AI时代最重要的基础设施。

显然，在AI赛道之中，巨头热衷于重资本和中心化切入，强化服务，产品储存在CPU处理器层，最终完成信息和程序的处理；而对于创业公司，深脑链DeepBrain Chain进入AI赛道，则采取了去中心化产品形态，和中心化服务方式展开，在采取GPU赋能人工智能产品和开发者。

在我看来，CPU和GPU两者，拥有很多的差异化，而深脑链DeepBrain Chain则很好的运用了GPU的优势，最终获得市场的青睐：

1. GPU是基于大的吞吐量设计，让AI更高效

对于人工智能产品来说，所有的产品都需要计算，更强大的计算。目前，一般的做法是采取CPU中央处理器的做法，完成计算。如当内容创作者，在平台发布作品，AIGC技术就会进行计算，生成可视化的视频内容，在这一个过程，GPU起了很大的作用。

而面对与大规模的数据体系，AI需要处理数亿万T数据的时，基于大的吞吐量设计的GPU就排上用途。GPU的特点是有很多的ALU和很少的Cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为Thread提高服务的。与CPU擅长逻辑控制，串行的运算，和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。

综合来看，GPU更适合处理大规模的数据，和发挥出分布式计算体系的优势，让AI变得更聪明，和更高效率。

2.GPU与AI有天然的耦合性，让AI更流畅

众所周知，CPU（Central Processing Unit）是指中央处理器，决定着手机和硬件的运行速度。GPU（Graphics Processing Unit）是指图像处理器，在手机上用于游戏画面的渲染，通常GPU的型号越新，频率越高，意味着游戏的画面展示速度越快。

对于AI来说，AI产品是以语言和计算算法、语言识别、图像识别、自然语言处理。CPU相当于整个计算机的心脏， GPU相当于显卡的心脏。自然，GPU与AI有天然的耦合性，可以让AI产品更为流畅，其计算的效率，完全在CPU之上。

目前，全球人工智能高歌猛进时，深脑链DeepBrain Chain采取了十分优质的战略，对AI市场进行赋能。同时，目前已经坚持5年以上，不断的创新和突破，得以在市场被认可。此刻市场已经向深脑链DeepBrain Chain，露出了微笑曲线。

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长期主义

深脑链引领AIGC未来大市场，在坚持中收获青睐

ChatGPT爆红后，另外一个AI技术，AIGC（AI Generated Content）也开始大肆兴盛，且已经被广泛应用。

AIGC（AI Generated Content）是由AI生成的内容，其特点是自动化生产、高效。随着自然语言生成技术NLG和AI模型的成熟，AIGC逐渐受到大家的关注，目前已经可以自动生成文字、图片、音频、视频，甚至3D模型和代码。AIGC将极大的推动元宇宙的发展，元宇宙中大量的数字原生内容，需要由AI来帮助完成创作。

显然，AIGC大量的AI处理都是图文视频化的内容，而AIGC产品接入到深脑链AI云平台后，其分布式GPU系统会快速的处理内容，并且可以让内容的流畅度和清晰度，变得体验更为卓越，目前大量的AIGC人工智能产品开始选择接入深脑链AI云平台。

见证过深脑链DeepBrain Chain发展的用户来说，可以看到深脑链DeepBrain Chain创始团队的创新，和努力。可以说，我觉得，采取分布式技术的介入，让深脑链在发展层面，可以避开和中心化科技巨头的正面竞争，进而在这一个领域，实现快速成长。

目前深脑链DBC服务全球30多家，累计全球近50家厂商基于深脑链网络部署高性能GPU云平台，服务数百家企业以及数万AI开发者群体。如：聪图云、DBChain、有三AI、深度之眼GPU云平台、AINLP、52CV、蚂蚁矿业、windywinter、panchuangai、DIMI人工智能、新加坡TeuringCloud,、韩国Hycons云等等。而对于深脑链DBC而言也有着顶尖的科学团队，比如哈工大AI评价SMP2017中文人机对话评测企业界第一名，有超过30家国内顶级人工智能领域团队竞争；硅谷提供人工智能和区块链研究中心，进行分布式技术和人工智能方面的前沿研究。这些业绩，足以可见深脑链DeepBrain Chain技术的优势所在：

1. 高性能的深脑链DeepBrain Chain GPU云平台

之所以能够服务大规模的用户和厂商，在于高性能的深脑链DeepBrain Chain GPU云计算平台，高吞吐量，和稳定的分布式云算力流畅性，储存、处理、计算能力，以及将GPU的计算能力发挥到极致。目前，该平台稳定运行428天、GPU数量达2035个、租用率达88.50%，其可持续发展性方面都是对传统远程操作APP的一次降维打击。

2.无限扩容基于区块链的深脑链DeepBrain Chain

深脑链主网，基于波卡Substrate开发，深脑链也是区块链行业极少数实现大规模落地的高性能计算项目，深脑链成立之日起一直致力于提升深脑链算力网络的易用性以及推动商业化落地。基于分布式的云算力和算法、数据实现市场分离成为可能。相对于中心化巨头集合了数据、算法和算力的模式，分布式将推动数据、算法和算力进行市场分离。保证数据的安全性，阻断中心化带来不确定性的可能性，进而实现更为的稳定的系统服务。

务实、创新、以及对于AI世界的探索与创新，全球AI创业者，运用智慧和代码，对世界进行优化，让发世界变得更加美好。ChatGPT的爆发，并且获得百亿美金的战略投资，更是为全球科技创业者，点亮了未来世界的灯塔。深脑链DeepBrain Chain身处AI赛道，以独具特色的GPU计算方式，去勾勒AI，在坚持5年后，迎来大规模的用户青睐，本身来说，这也是一群AI创业者最为朴素品质长期主义的输出。

所以，有没有理由相信，AI大时代是否会因深脑链DeepBrain Chain的参与，变得更好？

李安嶙，知名科技自媒体，热爱互联网、科技、零售、制造业、实体企业、与新商业文明，他以稀缺视野，洞见商业趋势的下一秒而闻名，传播力巨大。每一篇文章会同步数十个顶尖专栏。返回搜狐，查看更多

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ai人工智能招募 中国有openai这样的公司吗

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原标题：OpenAI全球招募千名约聘人员协助训练AI系统

AI创业公司企业OpenAI在获得微软最新数亿美金投资及合作后，在全球召募近千约聘人员，以协助AI系统的程序代码品质提升及模型训练。

Semafor引述消息人士报道，这家企业近6个月在拉丁美洲、东欧等地找来上千名远程作业的约聘人员。委外员工的任务60%是为训练AI模型的资料集，包括大量图片、视频、录音频加标注，40%是程序设计师，任务是教导其产品的AI模型撰写程序代码，或是调试。这些约聘人员工作的产品有哪些不得而知，但至少包括将自然语言转化成程序代码的Codex。

OpenAI首席执行官Sam Altman近日说明公司已有375名正职员工，并说委外对该公司技术的打造很重要。

报引导述一名南美的开发人员指出，他在一场5小时的面试中，被要求解决一项程序撰写的题目，而且要以英文写下解题的过程，如果发现一只bug，OpenAI也要求他不只要解决bug，还要说明应如何修正。

OpenAI的Codex被合作的GitHub用以提供Copilot，其服务正是协助开发，可为开发人员撰写程序时提供建议。在能成为称职的结对开发人员前，Codex需要人类将之导向正途，以免于2016年微软的AI聊天机器人Tay才上线一天，就被教成了反女性主义及纳粹份子，上线一天就被拉下线。

本月稍早《时代杂志》报道，OpenAI以时薪2美元雇请了一间肯尼亚公司员工为ChatGPT的训练资料过滤种族歧视、暴力及色情内容，目的防止ChatGPT日后会产出不安全的建议。但这些内容过于血腥、变态、残忍，员工身心受创却得不到适当的心理健康咨询。返回搜狐，查看更多

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openai和ChatGPT区别 openai创始人谈chatgpt 马斯克

openai和chatGPT什么关系,openai和chatGPT 哪个好

原标题：OpenAI发布ChatGPT：程序员瞬间不淡定了

12月1日，OpenAI发布了针对对话场景优化的语言大模型ChatGPT。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，可以以对话的形式与用户交互，这使得ChatGPT能够回答问题、承认错误、质疑假设、拒绝不当问题。

ChatGPT一发布就受到科技圈的广泛关注，各路大佬、各行大神还有众多程序员们纷纷加入“调戏”ChatGPT的行列。连埃隆马斯克都感慨“人们陷入了疯狂的ChatGPT循环中”。

我第一时间注册了OpenAI账户，体验了ChatGPT，体验结果让我大呼，尤其是它解决数学、逻辑和编程问题的能力，让我这个十几年的老鸟都自愧不如。感觉以后编程可以抛弃百度、谷歌了，直接问ChatGPT就可以了，连代码都能帮你写好。给大家看几个例子：

常用算法实现

帮你找bug

解决算法难题

图1. ChatGPT解决Project Euler中的难题

解奥数题

图2. ChatGPT解小www.yii666.com学奥数题

PS: ChatGPT前端目前还不支持 LaTeX \LaTeX LATE?X 渲染，支持 LaTeX \LaTeX LATE?X 很容易，我猜很快会支持的。

如果大家想亲自测试，可以到chat.openai.com注册账户，不过目前不对中国大陆和港澳台开放，大家需要找其他支持国家的手机接收验证码。

ChatGPT采用人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）训练而来，使用的方法与InstructGPT相同，但数据收集设置略有不同。

首先用有监督的微调训练一个初始模型：人类AI训练师提供对话，他们既扮演人类用户又扮演AI助手。

然后创建奖励模型，为了创建强化学习的奖励模型，需要收集对比数据，其中包括两个或多个按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，需要进行AI训练师与聊天机器人展开对话，然后随机选择一个模型生成的消息并采样若干替代回答，由AI训练师对其进行排序。利用这种奖励模型，我们可以使用近端策略优化（Proximal Policy Optimization）对模型进行微调。这个过程需要经过多次的迭代。

ChatPGT训练方法

ChatGPT是在2022年初训练完成的GPT-3.5系列模型的基础上调优而来。ChatGPT和GPT 3.5都是在微软Azure AI超级计算基础设施上进行的训练。

当然ChatGPT也有一些局限，它回答不了预测性问题，比如我问ChatGPT “2022世界杯哪知球队最可能夺冠？” ，它就无法回答。

从ChatGPT的回复我们可以获得2点额外信息：

1. 训练所有的知识库截止于2021年；
2. ChatGPT目前还没有连接网络，一旦它能够从网络上获取知识和信息，未来的潜力会更加可怕。

同时，ChatGPT对政治问题和敏感问题刻意做了回避。

按照OpenAI官方的说法，ChatGP文章来源地址https://www.yii666.com/blog/14185.htmlT还存在5点局限：

• ChatGPT有时会写出看似合理实则错误甚至荒谬的答案

  OpenAI认为解决这一问题具有挑战性，因为：

  1. 在强化学习训练期间，目前没有任何真相来源；
  2. 训练模型更加谨慎会导致它拒绝本来可以正确回答的问题；
  3. 监督训练可能误导模型，因为理想的答案取决于模型知道什么，而不是人类训练者知道什么。

• ChatGPT对输入的局部修改或多次尝试同一问题很敏感

  例如，修改问题中的某个词语，ChatGPT可能会给出完全不同的回答。或者同一问题一开始无法回答，换一种措辞再问一遍又能正确回答。

• ChatGPT的回答通常过于冗长，过度使用某些短语

  例如ChatGPT会重申它是OpenAI训练的语言模型。这些问题源于训练数据的偏差（训练师更喜欢看起来更全面的较长答案）和众所周知的优化问题。

• 不会反问

  理想情况下，当用户问的问题不明确时，模型应该提出反问来明确问题。然而目前ChatGPT模型通常会猜测用户意图，给出回答。

• 无法100%拒绝不当问题

  尽管OpenAI努力让模型拒绝不当问题，但它有时会难免还是会响应有害的指令或表现出偏激行为。OpenAI使用了Moderation API来警告或拦截某些类型的不安全内容，但可能目前还是会有一些误判。OpenAI希望通过收集用户反馈，以众包的形式来改进系统的工作。

尽管ChatGPT还存在上述局限，但在我的体验过程中，ChatGPT表现出的理解力和回复的准确度远超我的预计，让我直呼“哇塞”。尤其是它在代码方面的能力，某些方面已经超过了普通程序员得到水平。如果ChatGPT正式开放出来，很有可能将是：“外事不决问谷歌，内事不决问百度，代码不会问ChatGPT”的格局。

目前ChatGPT还没联网，一旦它连上网络，可以从互联网获取更多知识和信息，ChatGPT的潜力将得到更大的释放，甚至达到令人恐怖的程度。我相信这一天离我们不会很远，也许我们的下一代看到的世界会是一个完全不同的全新世界。

来源于：OpenAI发布ChatGPT：程序员瞬间不淡定了