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ChatGPT近期在资本市场、用户中间引发现象级的关注。投资人如何看待 ChatGPT的爆红？其走红后，接下来会不会在中国掀起一轮创业和投资热潮？ 近日，华兴新经济基金董事总经理邹彦书在接受中新经纬采访时表示，ChatGPT之所以能引发如此关注，其根本是因为它满足了用户长期以来对AI应用的期待。 不过，从投资人的角度，邹彦书也表示，资本对热点的追捧是有期限的，ChatGPT需要在商业模式上证明自己。 以下为采访实录，enjoy~ 作者丨常涛 来源丨中新经纬 中新经纬：ChatGPT引发了现象级的关注和讨论，它的走红是偶然的吗？ 邹彦书：有偶然也有必然。从资本市场的角度，有偶然性，因为过去很长一段时间市场缺少投资热点，ChatGPT走红以后资本市场的反应，在很多人意料之外。 从用户的角度，是必然的，是量变到质变的过程。整个AI产业在过去8、9年时间里，经历了高峰，也经历了相当长的低谷期。大家“诟病”AI并不是质疑它长期的趋势、底层技术，而是始终没有找到一个特别好的场景或应用。ChatGPT其实是得到了用户的认可，让用户体会到了AI到底是什么，换句话说，ChatGPT满足了用户长期以来对AI应用的期待。 中新经纬：ChatGPT走红后，接下来会不会在中国掀起一轮创业和投资热潮？作为投资人，你是否已有所动作？ 邹彦书：我觉得一定会的。二级市场反应非常敏感，一级市场也一定会受影响，因为市场大热点出来大家一定会去关注。另外ChatGPT确实是用户期待的应用场景，市场一定会深入挖掘。 创业公司也非常关注这件事，包括一些做客服业务的公司，非常迫切希望给市场讲故事。一些做营销的公司也非常积极地讨论相关话题，思考如何做一些有创意又能提高效率的东西。创业公司对ChatGPT还是非常敏感的，他们希望通过ChatGPT提升效率。华兴也在做相关研究，也在看一些公司。 中新经纬：从投资人的角度，假如让你选择ChatGPT创业公司列入待投名单，你会重点关注什么？ 邹彦书：ChatGPT和AI一样，都是技术，技术不能脱离商业场景和应用。如果一项技术没有找到特别好的商业模式，注定会在发展中陷入低潮。 对于初创企业，我们会关心他选择的应用场景是什么。对于行业领先的公司或者是头部的创业公司来讲，技术之间并没有实质的差异，但如何去应用这项技术，做出来一个比较友好的产品，并能持续优化模型，这个其实更重要。 中新经纬：包括ChatGPT在内的AIGC产品都面临商业模式的难题，长期来看，这个问题如何解决？哪些商业模式是比较现实的？ 邹彦书：对于ChatGPT，目前大家还是更关注一些大公司、大平台。这些大公司有先天机会，除了数据、技术上的优势，资金也比较雄厚，能支撑做研发、补贴用户。当然，对于初创公司，投资人的帮助非常重要的。 对于商业模式，我们也在探索中，没有确定的答案。之所以目前客服、营销等被讨论的比较多，是因为市场已经看到了AI对它们的改变。 中新经纬：正如AlphaGo之后中国出现的AI创业浪潮，有人担心ChatGPT（AIGC）最终只能普惠大公司，而小公司、创业公司比较难出圈，从投资人的角度，你怎么看这个问题？ 邹彦书：这种可能性很大，大部分机会确实在大公司那边。其实任何一个行业都这样，大公司要去承担一些底层系统建设者的职责，创业公司可能更多聚焦上层，做底层困难非常大，受益一定多，这个是合理的。 但创业公司也要发挥自己的优势，深耕垂直行业。比如一家游戏创业公司，它一定非常熟悉游戏的运作环境，怎么去交互，这些不是大公司做的，这是创业公司赢的方式。但创业公司游戏做得再好，也没有做底层建设的大公司市场空间大、收益多。 中新经纬：ChatGPT能火爆多久？ 邹彦书：不一定特别短期，但也不见得会特别久。无论一级市场还是二级市场，对热点的追捧都是有期限的。投资人明白做一件事不是立竿见影的，肯定会看半年或者一年，期限总归是有的，ChatGPT需要证明自己。在AI发展的历史长河里，经历了数次起落，ChatGPT无疑将会带动AI产业再一次火爆，这一波我认为会持久一些，原因在于从用户的角度，效率得到了提升，离用户更近了。 中新经纬：你是否会担心ChatGPT会自主作出投资决策，取代专业投资人？ 邹彦书：ChatGPT目前还是属于弱AI的范畴，我个人相信强AI到来那一天，机器人跟生物人没什么区别，但这应该是一个非常漫长的过程。 一般来说，判断标准越明确，像ChatGPT这类AI越聪明、越准确，人的工作越容易被取代。但投资是一件非常漫长的事，如何去判断一个创业团队的标准也是相对模糊的，所以我感觉ChatGPT在很长一段时间不会取代投资人。 免责声明： 本文内容已获中新经纬授权转载，谨供接收方作参考用途，不作为也不应被解释为任何证券出售要约或证券购买的要约邀请。接收方不应仅依赖本文作出投资决定，且在作出任何投资行动前，应咨询专业意见。华兴资本集团不就本文内容作出任何陈述或保证，对依据或使用本文所载资料所造成的任何后果，华兴资本集团均不承担任何责任。

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当地时间2月22日，备受市场瞩目的美联储货币政策会议纪要发布。 这次，美联储决定进一步加息，但几乎所有官员都赞成下调幅度。 当日，美股收盘涨跌不一，标普500指数连续第四个交易日下跌。 高通胀下仍存紧缩声音 美联储此次发布了1月31日至2月1日的FOMC货币政策会议纪要。 纪要显示，所有美联储票委都支持加息25个基点的决定，但有少数非票委仍希望加息50个基点，以展示出更大的、降通胀的决心。 纪要还强调，虽然有迹象表明通胀正在下降，但不足以抵消进一步加息的必要性，目前通胀率“仍远高于”美联储2%的目标。因此，所有与会者都同意在通胀得到实质控制之前继续加息步伐。 克利夫兰联储行长Loretta Mester上周表示，她在2月份会议上看到了“令人信服”的支持加息50基点的经济理由。 这一观点在22日得到圣路易斯联储主席布拉德的呼应。布拉德表示，美国经济比预期更有弹性，美联储今年应继续加息，以免重蹈上世纪70年代的覆辙，“我认为我们必须达到5%以上，现在终端利率仍然是5.375%”。 但是，上述二人今年对货币政策决定都没有投票权，美联储最终一致得出了暂缓加息的结论。 芝商所“美联储观察”工具显示，目前市场最主流的预测使该行将连续在3月、5月和6月各加息25个基点，使利率范围达到5.25%-5.50%的水平。 然而，布拉德等少数鹰派人士观点仍提醒市场，美联储可能视通胀情况继续保持紧缩货币政策。特别是最近公布的经济数据显示，美国通胀水平仍然高居不下，多家外资巨头对于美股后市纷纷表达谨慎观点。 摩根士丹利首席美股策略师更是警告投资者，美股上半年还会下跌26%左右。该机构早前就曾警告，标普500指数的股票风险溢价目前已经进入“死亡地带”，因为相对于美国国债，该指数的风险回报已经变得毫无吸引力。 当天，道指收跌84.50点，跌幅为0.26%，报33045.09点；纳指收涨14.77点，涨幅为0.13%，报11507.07点；标普500指数收跌6.29点，跌幅为0.16%，报3991.05点。 ? ? ? 大型科技股涨跌不一，苹果涨0.29%，微软跌0.46%，谷歌跌0.27%，亚马逊涨1.28%，特斯拉涨1.77%，Meta跌0.56%。 纳斯达克中国金龙指数涨0.26%，报7252.35点。热门中概股涨跌不一，新东方涨5.91%，好未来涨4.78%，腾讯音乐涨1.67%，蔚来涨1.50%，小鹏汽车跌0.11%，阿里巴巴跌0.34%，拼多多跌1.29%，京东跌1.36%，理想汽车跌2.51%，百度跌2.63%。 多机构限制员工使用ChatGPT 当前，市场继续关注美股财报。 受到对美联储将继续加息并长期维持高息政策的担忧影响，美股周二录得2023年来的最差单日表现。家得宝与沃尔玛等公司的财报以及对未来业绩前景的评论，引发了对消费者健康状况的担忧。 可能影响市场的企业动向如下： ○?苹果或在明年推出配备OLED屏幕的iPad Pro机型，知情人士称苹果已要求三星显示器和LG显示器为iPad Pro开发面板。 ○?亚马逊宣布完成对1Life Healthcare的34.9亿美元收购，后者是One Medical系列初级健康诊所的运营商。 ○?英特尔宣布将季度股息从0.365美元降至0.125美元/股，董事会决定暂时削减薪酬。 ○?谷歌将在爱尔兰裁减240个岗位，作为全球裁员计划的一部分， ○?摩根大通已限制所有员工使用ChatGPT聊天机器人。 ○?拥有70多万名员工的咨询巨头埃森哲已警告员工，不要将客户信息暴露ChatGPT中。 ○?百度最新公布的财报显示，去年实现营收1236.75亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）206.8亿元，同比增长10%。同时，百度还宣布50亿美元股票回购计划。 ○?爱奇艺去年营收290亿元，同比降5%；全年归属公司净亏损1.36亿元，上年同期亏损62亿元。截至2022年12月31日，爱奇艺会员数涨至1.2亿。 ○?数字安全公司Palo Alto Networks宣布上调全年盈利预期。 ○?虚拟货币交易平台Coinbase营收超出预期。

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最近几天，早上起来调试一个小时的ChatGPT。一个小时主要原因是免费版的ChatGPT如果一个小时内连接次数过多，也就是问的问题太多，就会停止服务。最近测试是基于一篇构思很久的小说。开始系统对录入的内容有些不知所云，但随着交流的深入――根据系统的反馈来看，真的可以称得上交流，系统虽然时不时来个关公战秦琼，但已经可以自行“编写”情节，甚至提前来个结局，并进行深刻的总结。而且这种交流，系统会随时调用它的数据，并总结我们以往交流的内容，不单单只是话赶话而已。多年前我写过一篇关于亚马逊服务的拟人短文，想象服务器为每个用户分设一台虚拟机，进行针对性的服务。现在看来，ChatGPT已经实现了这个功能，只不过基于的是每个用户的数据集，这样更加高效。