【AI简报20230804期】马云投资新动向！阿里云是首个大厂模型商用开源

1. 继续享受AI甜头，互联网大厂第二季度财报喜人，发力方向却各不相同

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/1G1qh5kBqV3GwfBK85Chkw

电子发烧友网报道（文/周凯扬）随着不少国外互联网大厂乘着AI之风股价大涨，加上年初以来优异的业绩表现，已经明显透露出了一个信息。那就是即便在宏观环境不佳的当下，互联网企业依然靠着AI带来的红利撑起了自己的主营业务，甚至在AI市场局势千变万化的当下，他们也愿意将这笔投资延续到2024年之后。至于个中原因，我们不妨从微软、谷歌和Meta这三家最新发布的亮眼财报中分析一番。

微软：将AI创收摆在第一位

微软于7月底公布了23财年第四季度的财报，其中该季度总营收达到562亿美元，同比增长8%。净利润达到了201亿美元，同比增长了20%。相较其他竞争对手而言，这样的增长速度已经算是表现优异了。在三大业务业绩中，最为扎眼的还是智能云业务，贡献了240亿美元的营收，同比增长达15%。

这主要得益于Azure与OpenAI展开的ChatGPT服务，微软CEO 萨提亚·纳德拉表示全产业超过11000家组织都在使用该服务，既包括宜家、奔驰、沃尔沃、苏黎世保险这样的传统企业，也包括Flipkart、Typeface之类数字化企业。在单个季度内，这样的扩张速度可以视作每天增加近100个新客户。

相对其他跟风开启AI进程的公司，微软可谓率先实现了产品AI附加服务商业化，达成了直接创收。以Github Copilot为例，作为微软首个开启AI创收的产品，已经成了开发社区首选的AI辅助代码工具。目前已有27000多家组织在使用Github Copilot为其开发者提高生产效率，其中不乏Airbnb、戴尔这样的大型公司，相较上季度客户数量达到了2倍以上。

可以看出，微软已经为其所有业务都做好了AI商业化创收的准备，云服务以及生产力工具首当其冲。至于个人计算业务，由于当下PC市场的萎靡，即便微软已经有所布局，却依然在小心探索的阶段。

谷歌：AI成为两大主营业务的新增长动力

Alphabet（谷歌）也在近期公布了今年第二季度的财报，总营收达到746.04亿美元，同比增长了7%，净利润达到了183.68亿美元，同比增长15%。这样的业绩水平超出预期，尤其是在谷歌云上的增长，云服务贡献的营收达到了81.42亿美元，同比增长了24.2%。

这都要归功于谷歌云作为高性能基础算力设施，为各种生成式AI模型提供了优化，吸引了一大批客户。谷歌强调，70%以上的生成式AI独角兽都是谷歌云的客户，包括Cohere、Jasper和Typeface等。谷歌云也在其云端开发工作流中引入了与微软Copilot对标的Duet AI，利用AI来生成代码和分析数据。

当然了，要说谷歌目前贡献主要营收的业务，还是来自搜索引擎和视频网站的广告业务。该季度中来自谷歌云服务的营收虽然有着明显的增长，但相较581.43亿美元的广告业务营收还是有不小差距的，尽管其广告业务只有同比3%的增长。

即便如此，谷歌从上季度开始已经在为其广告业务引入新一轮的AI功能。此前谷歌已经在其广告业务中引入了诸如智能出价、效果最大化之类的人工智能推荐、展示等功能，但随着生成式AI的爆发式发展，谷歌为其广告投放客户提供了新的AI特性。

比如对于新手商家来说，启动新的广告宣传往往无从下手，而谷歌通过生成式AI可对商品界面进行总结，并生成相关有效的关键字、标题、描述和缩略图等。甚至谷歌可以通过AI来自动制作非误导性的广告素材资源，进一步减少制作广告文案所需的手动工作量。

Meta：下调非AI服务器的资本支出

同为广告业务为主的Meta也在今年第二季度收获了超出预期的业绩表现，其季度营收为319.99亿美元，相比去年同比增长了11%，净利润达到77.88亿美元，同比增长了16%。占营收大头的依然是高达314.98亿美元的广告业务，而AR/VR业务的Reality Labs营收下滑明显，且带来了37.39亿美元的亏损，看样子是打算全力押注今年秋季发布的Quest 3了。

不过，Meta的主要AI产品已经在计划中，比如计划集成到社交媒体软件中的AI机器人，帮助其更好地面对来自Twitter和Tiktok等产品竞争。为进一步节省成本，Meta甚至将今年全年的资本支出下调了30亿美元，不过这主要针对的是非AI服务器的支出。Meta CFO表示直到2024年，他们的主要资本支出都将由数据中心和服务器的投资驱动，用于支持该公司未来在AI产品上的投入。

虽然Meta明面上在AI上的投入不如另外两家明显，但从其在AI计算基础设施上数百亿美元的投资可以看出，除了用于广告业务排序和推荐系统的Meta Advantage、Meta Lattice等AI技术外，Meta始终在寻找下一个AI爆点应用，从而为其广告业务创造更多营收。预计在今年9月举办的Connect大会上，我们会看到更多AI产品的消息。

继续享受AI带来的甜头

可以说自今年年初以来，微软、谷歌和Meta等公司都因为AI带来的热潮，收获了一波股价暴涨，三者的股价分别从年初的240美元、89美元和124美元，一路飙升至目前的327美元、128美元和314美元。AI已经开始集成到他们各自的产品中去，为其带去更高的附加价值，但三者由于产品不同，所以目前发力方向也有所不同。

以微软和谷歌为例，两家都有云平台服务，尤其是在规模与体量上更大一些的微软。两家公司在承载自身AI计算业务的同时，也在为第三方AI初创公司提供基础计算设施，所以两家都在疯狂采购英伟达GPU，上线新的AI服务器，比如谷歌的A3 AI超算就是全面基于英伟达的H100 GPU。除此之外，谷歌还在继续加大自研TPU的量产和研发，并表示这一趋势将一直延续到2024年。

而微软除了云服务外，还有生产力与企业工具和个人计算两驾马车，目前无论是Microsoft 365还是Windows 11，都在这一季度迎来更深入的AI集成，开始了Copilot的部署。比如Office 365已经率先开启了Copilot预览版测试，相信正式推出以及公布定价之日也不远了。

微软也在该季度推出了Windows Copilot，同时将Bing Chat插件扩展到Windows 11上。此外，微软也计划将Windows打造成一个全硬件平台适配的AI开发平台，从Azure到客户端提供对AMD、英特尔、英伟达和高通芯片的全面支持。

至于Meta，在AI模型上持开放开发的态度，比如与微软合作，推动Azure和Windows对Llama 2大语言模型的支持，但这并不代表Meta并不打算将AI集成到自己的产品中去。作为与谷歌一样以广告业务为主要营收来源的公司，Meta也开始推出自己的生成式AI工具AI Sandbox。

AI Sandbox与谷歌引入的一系列广告AI功能类似，比如在不影响广告文本核心思想的前提下，针对不同受众生成广告文本、背景以及画幅等，便于客户在不同的平台进行投放，不过AI Sandbox目前还在测试阶段，待到大面积推广后，或许能再为其吸引一波营收。

2. 马云投资新动向！“一米八科技”成立，巨头涌向智慧农业？

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电子发烧友网报道（文/吴子鹏）根据天眼查的信息显示，近日一米八海洋科技（浙江）有限公司（以下简称：一米八科技）成立，注册资本高达1.1亿人民币，该公司法定代表人为邓中华。经营范围涵盖水产养殖、食品销售、水产品冷冻加工、海上风电相关系统研发等领域。引起市场广泛讨论的是，一米八科技第二大股东为杭州大井头贰拾贰号文化艺术有限公司，持股比例为10%，而马云持有该公司高达99%的股权。也就是说，马云间接持有一米八科技公司的股权，因此这也被解读为马云投资的新动向。

马云对智慧农业早有企图？

事实上，一米八科技并非马云第一次关注农牧渔业，早在2020年马云关联公司布局海南水产养殖的消息就引起了广泛的讨论，公司名为耕海牧业（海南）投资有限公司（以下简称：耕海牧业）。

耕海牧业成立于2020年9月，注册资本2亿元，控股股东为海南云锋企业管理集团有限公司，马云在该公司的持股比例为50%。据介绍，耕海牧业以海洋渔业科技研发为核心，以工厂化循环水养殖、优质海产育种、深远海养殖、水产品精深加工、饲料加工为主导产业。

为了更好地开展上述业务，目前耕海牧业已经取得2925亩的海域使用权，陆基科研用地52亩，设施农用土地445亩。陆基主要用作育苗育种和东风螺等经济品种工厂化养殖；海上网箱主要用于养殖。

当然，马云并非简单地搞农业和养殖，而是关注数字农业。在2019中国绿公司年会上，马云就在公开演讲中提到，“未来的农业是数据农业，是定制化农业，是智能化农业，上一代的农民很多人离乡背井，到城里做农民工。今天农民不需要离开土地就可以成为农业工、农民工。过去的农民面朝黄土、背朝天，靠天吃饭，未来的农民要面向屏幕，要靠计算，要靠数据来吃饭。”

为了做好智慧农业，近几年马云专门前往荷兰、日本、泰国等国家的多个农业研究机构考察农业、渔业技术。

过去几年里的很长一段时间，马云都定居在日本，到访日本海洋养殖大学，考察海洋养殖技术，并针对性地进行了学习和研究。根据消息人士透露，2022年马云花了大概3个月的时间在日本专注研究养殖渔业技术，包括在9月参观位于日本和歌山县的近畿大学水产养殖研究所的大岛站。

2022年7月，马云现身荷兰，参观了以农业研究闻名的荷兰公立大学瓦赫宁根大学。据校方信息显示，马云此行要深入了解可持续畜牧业和渔业，特别是戈壁沙漠地区在内的农业，以及粮食生产的可持续性。

今年年初，马云在香港与泰国首富、正大集团资深董事长谢国民及谢国民的三儿子、正大CEO谢镕仁会面。入华40余年，正大集团在国内的产业已涉足农业、地产、零售和医药等多个领域，旗下拥有正大饲料、正大食品、正大鸡蛋、正大种子、正大种植等品牌。招股书显示，正大股份是国内规模最大的饲料生产商和生猪养殖企业之一。因此，毫无疑问，“农牧食品”正是其核心业务之一。

说回到一米八科技，根据相关报道的统计，目前“一米八”系公司大概有四家公司，均是和1.8Meters Technology Holding Limited有关联，包括智农咨询服务（海口）有限公司、一米八农业科技（海南）有限公司，以及一米八海洋科技（舟山）有限公司。

并且，天眼查平台数据显示，这些公司的股东信息很多和阿里系员工同名，比如丁铭、龚玉萍、林志峰等。公开资料显示，丁铭曾为蚂蚁金服投资部总监，林志峰曾为蚂蚁集团数据可视化方向负责人，龚玉萍曾为阿里巴巴HR资深总监。

因此有业者猜测，一米八科技等公司的动作可能和阿里公司的大战略相关。2019年10月10日，阿里巴巴数字农业事业部正式宣布成立。该事业部曾在2020年中发布战报称，经过大概8个月的努力，阿里数字农业已经遍布全国26个省(自治区、直辖市)。因此，可以看到这一项业务在阿里集团内部的进展也是非常快的。

智慧农业引起巨头争相布局

目前，不仅是阿里，科技大厂都盯上了农业这条赛道。当然，和阿里一样大厂们并非投身于传统农业，布局的方向基本都是智慧农业。

智慧农业是农业生产的高级形态，也是农业发展的未来出路。近些年，智慧农业的发展得到了广泛的政策术支持，包括2015年发布的《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见，2019年发布的《创新驱动乡村发展专项规划（2018-2022年）》，以及2022年8月发布的《农业现代化示范区数字化建设指南》等。

在政策的支持下，我国智慧农业的发展也取得了积极的成果。统计数据显示，2022年我国智慧农业核心市场规模约为743亿元，预计2023年将达到826亿元。如果从智慧农业经济市场规模来看，预计2023年将超过4200亿元，到2030年将超过1.6万亿元。因此，无论是核心市场还是带动的经济市场，智慧农业未来的发展前景都是巨大的。

正因为看到了智慧农业市场的蓝海属性，科技大厂近些年纷纷布局这一赛道。在阿里之前，业界广泛关注的是网易和京东的养猪产业布局。网易养猪的历史已经超过了10年，为了实现生态养猪，丁磊团队奔走欧美十几个国家，从一开始就采取了智能化的管理模式，摄像监测、猪身体检测、营养分析以及生物钟管理等到处充满了科技的力量，整个养猪场的监控管理，6名技术管理人员就可完成，还能保证猪的健康。

在科学养猪方面，京东是网易战略合作伙伴，在京东投资网易味央后，曾花费数千万来改造猪场，打造真正的AI养猪厂。

另外，腾讯、美团、拼多多等公司都在智慧农业赛道有大动作。美团方面，美团和其他投资机构参与了乐禾食品4轮的融资，后者业务涉及B2B食材供应链、净菜加工等，并在农业数字化着力布局，推出了农产品溯源系统、智慧农业云平台、数字化食堂（米果智能）、数字化农场管理系统等。

腾讯方面，该公司参与投资了新希望集团旗下数字产业子公司“新腾数致”，并入股了农业大数据公司“爱科农”，智慧农业与物流机器人研发商“丰疆智能”等数家农业科技公司。在数字农业方面，新腾数致整合新希望集团在养殖、乳业、冷链、环保等领域的多年农业数字化经验积累，对外输出农业产业互联网端到端解决方案，帮助农牧企业增产增效。

正如我们上面提到的，拼多多、58同城等公司都有对智慧农业的布局。当然，各公司的参与程度不同，有些是为智慧农业带来新技术和新模式，有些是通过智慧农业生态打造更好的农副产品。在大厂的投资下，智慧农业这条赛道已经越来越火热。

小结

智慧农业是一条优质的发展赛道，当前城市形态承托的互联网或者人工智能产业已经到了瓶颈期，农牧渔广阔的空间则给这些创新技术提供了更大的发展蓝海。随着科学技术在农业领域的进一步下沉，农村有望重新焕发对人才的吸引力。

3. ChatGPT增六项功能，GPT-4成默认模型，可上传文件、用快捷键

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/GoH4zpomfrcbkg6_3teTiA

2022 年 11 月底，OpenAI 推出的 ChatGPT 掀起了生成式 AI 的狂潮。

在这不到 10 个月的时间里，ChatGPT 被不断升级完善，吸引了众多研究者的青睐。

刚刚，OpenAI 又放出一个好消息，他们宣布推出一些小的更新来改善用户使用 ChatGPT 的体验，这些改进预计将在下周推出。

此次更新可概括为六点：

首先是 Prompt 示例帮助：以后用户在开始新的聊天时，将会有入门示例提供帮助。此前，用户经常会遇到空白屏幕，导致难以开始进行对话。为了缓解这种情况，ChatGPT 将在新聊天开始时提供示例提示，引导用户进行互动对话。

第二点 ChatGPT 背后默认模型是 GPT-4，即 Plus 用户开始一个新的聊天时，ChatGPT 会记住用户对之前模型的选择，默认模型不再是 GPT-3.5。

接下来是用户可以上传多个文件，以后用户可以要求 ChatGPT 根据上传的多个文件进行数据分析、生成见解。此外。Plus 用户在使用官方插件 Code Interpreter beta 版本时也能使用该功能。

网友对这一更新也是满怀期待，并表示 ChatGPT 上传多个文件的功能会改变游戏规则：

第四点是保持登录状态，用户不会在每两周被迫下线一次。当你登录时，还会看到一个欢迎界面。

第五点是快捷键，接下来用户可以使用快捷键了，工作效率必能大大提高，例如，⌘(Ctrl) + Shift + 为复制最后一个代码块；⌘ (Ctrl) + / 查看整个列表等。

最后一点是建议回复，OpenAI 试图通过提供继续讨论的相关选项来丰富对话。用户只需单击一下即可更深入地探索主题，从而使用户与 AI 模型的交互更加动态和灵活。

以上这六点更新，大家下周就能使用了。

不得不说，OpenAI 对 ChatGPT 的改进越来越利好广大开发者，但是也不能完全覆盖到每一个用户，就有人提出了「有没有一个搜索栏，可以从你的聊天记录中找到一个特定的聊天记录，以便在以前的会话中使用已经提供的信息。」

显然，这位网友也非常赞同这一提议：

但也有网友并不买账，前段时间大家都在讨论 GPT-4 变笨了，3 个月内其数学能力雪崩式下降，代码能力也变差。这位网友吐槽道：「OpenAI 的行动太迟缓了，本人已经退出 Plus 用户计划，现在使用 Bard 和其他替代品。这段时间以来，GPT-4 的回复质量急剧下降。」

不管怎样，对于很多用户来说，还是很期待的。我们最后粗略的列举了一下最近两个月，关于 ChatGPT 的消息：

• 6 月 22 日：ChatGPT 在移动设备上可以浏览和搜索

• 7 月 3 日：ChatGPT 修复问题，暂时禁用浏览

• 7 月 6 日：上线 Code Interpreter「ChatGPT 神器 Code Interpreter 终于开放，到底怎么用？这里有一份保姆级教程」

• 7 月 19 日：ChatGPT Plus 用户发送的消息数量增加一倍，每 3 小时 50 条

• 7 月 20 日：推出自定义指令「ChatGPT 推出自定义指令：说一次就记住，每次对话都能遵守」

• 7 月 25 日：安卓版ChatGPT上线

4. 大厂模型商用开源，阿里云起了个头

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/7D4Pk-vH5t_uWdSMROATmw

看来开源的力量势不可挡。

8月3日，通义千问70亿参数通用模型和对话模型（简称Qwen-7B和Qwen-7B-Chat）出现在AI模型社区魔搭ModelScope上，两款模型均开源、免费、可商用。

由此，阿里云成为国内大厂中第一个开源大模型的企业。

Qwen-7B是支持中、英等多种语言的基座模型，Qwen-7B-Chat是基于基座模型的中英文对话模型，在许多测基准，比如MMLU、C-Eval 中，Qwen-7B在70亿参数规模领域上都取得了良好的表现，阿里云表示其部分能力甚至可以赶超一些120亿参数大模型。

用户目前已经可以从魔搭社区直接下载模型，也可通过阿里云灵积平台访问和调用这些模型，而通过开源代码，用户可以很方便地在消费级显卡上部署和运行模型。阿里云基于大模型的服务，包括训练、推理、部署和精调都可以应用在上述两个模型上。

这不是国内第一个免费、可商用的大模型。就在半个月前，智谱 AI 宣布 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 允许免费商业使用，百川智能的Baichuan 13B模型在发布的同时就开源允许免费商用。

但通义千问是成为了第一个科技大厂的开源大模型，它的开源将被视为国内“百模大战”进入新阶段的一个标志——现在无论中美，也无论巨头还是中小初创公司，有关大模型开源的看法正在趋近于一致。

在Meta宣布开源LLaMA 2 的时候，Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun就宣称，大模型行业的竞争格局将会改变。这是因为闭源依靠大力出奇迹的方式证明了大模型路线的可性能和极限，而开源则会通过繁荣的生态，让大模型变得真正可用、易用。

换而言之，大模型本身的神秘光环正在逐渐消褪。当技术不再难以逾越，繁荣的开源生态以及由此带来的群策群力的技术迭代和突破就成为了新的护城河。在7月举办的世界人工智能大会上，阿里云将促进中国大模型生态的繁荣作为自己的首要目标。

为此，阿里云打出了一套组合拳。

比如阿里云的灵积模型服务平台，它提供了一系列自动化的模型上云工具链路，让模型不仅能通过推理API被集成，也能通过训练微调API实现模型定制化。另外，去年推出的AI模型社区魔搭，已经聚集了20多家顶尖人工智能机构贡献的1000多款开源模型。它们彼此的部署链路是打通的，也就是说来自社区的模型可以通过灵积实现服务化——这看上去就像是个起步阶段的模型自由市场，它能够实现，当然是开源的功劳。

而任何市场都需要充分的竞争，归根结底，阿里云想要通过降低门槛来让开源大模型生态繁荣起来，就需要提供足够丰富、足够高质量的开源大模型参与其中。

通义千问的开源势在必行。

由此，千帆竞渡的百模大战，现在已经进入到了真刀真枪贴身肉搏环节——模型究竟好不好，不是靠吹出来的，开源到社区里，群众自会检验。欢迎来到自由的大模型开放世界。

5. 何恺明官宣加入MIT，正式回归学术界！

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/_4cB54Ez_Uf_1j-AvZd9sg传奇大神何恺明，最新动向尘埃落定！

刚刚他正式宣布，自己将于2024年加入MIT EECS（电子工程和计算机科学系) 。

何恺明是CV领域的翘楚，从CVPR首个华人最佳论文再到ResNet，其谷歌学术被引用次数已经突破46万次。

消息一出，英伟达AI科学家Jim Fan第一时间发来贺电，并表示：他的成就太多数不过来了，有些人就是为AI而生的！

除此之外，也有网友羡慕表示，MIT的学生有福了！

也有一部分网友对Meta人才流失，发出灵魂拷问：还剩谁在Meta？

MIT最高引第一人

今年3月，何恺明就曾在MIT做讲主题为“视觉智能”的Job Talks（求职演讲），并透露未来将主要聚焦AI for Science，包括视觉和NLP大一统做self-supervised X+AI。

当时据现场网友描述，会场人满为患，仅排队就拐了几个弯，为此MIT CSAIL还临时开了隔壁会议室投屏。

这件事当时不仅引起AI圈广泛关注，也引来不少网友猜测“他会不会加入MIT”。

现在，随着何恺明亲自官宣，一切都终于能确认了！而他也将成为MIT最高引第一人。

此前MIT全校被引用次数最高的，是化学与生物医学工程系的重量级教授Robert Langer，Google Scholar上次数为39万+。

而现在，何恺明被引用次数已经高达46万+！

另外，根据官宣内容，何恺明将于2024年加入MIT的电子工程和计算机科学系（EECS）。

EECS是MIT最大的学术部门，也是世界著名的计算科学和AI研究科系。

这里云集了众多计算机科学和AI领域的知名人物，包括MIT App Inventor尝试领导人Hal Abelson等等。

CV大神

何恺明本科就读于清华大学物理系，博士师从汤晓鸥，毕业于香港中文大学。

2009年，汤晓鸥、何恺明以及孙剑凭借论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”，获得该年度 CVPR的最佳论文奖，这也是第一次颁发给亚洲研究学者。

2011年博士毕业后进入微软亚洲研究院工作，任研究员，并在2016年加入Facebook AI Research（FAIR）继续研究计算机视觉。

2015年，何恺明提出ResNet（深度残差网络），不仅在ILSVRC 2015分类任务竞赛斩获第一名，还拿到了2016年CVPR最佳论文。

ResNet目前也是其最高引研究，单篇引用量在2021年底突破10万次，目前已涨至17万次。

在FAIR期间，何恺明和团队在计算机视觉领域取得不少亮眼的成绩，包括Faster R-CNN及后续的Mask R-CNN等一系列研究。

其中，Mask R-CNN解决了图片中的实例级对象分割问题，不仅能将照片中的人、动物等对象单一检测，还可为其每个对象实例生成一个高质量分隔遮罩，该研究也获得了ICCV 2017最佳论文。

他的近期主要研究兴趣是无监督学习，21年底提出的MAE，将语言模型的掩码预训练方法用在视觉模型上，为视觉大规模无监督预训练大模型开路。

最近他还将掩码方法引入众多AI绘画应用的基础模型CLIP，把训练速度提升了3.7倍。

One More Thing

最近一段时间，回归学术界逐渐生成一股浪潮，FAIR多位研究大牛离职。

去年9月，ResNeXt一作谢赛宁就宣布离开，将于今年1月加入纽约大学担任助理教授。

谢赛宁的主要研究方向也是以“深度学习、计算机视觉”为主。目前，他在Google Scholar上的引用量已经超过3万+。

此前就有网友针对《如何看待Kaiming面试MIT教职?》给出自己的答案。

你如何看待这股“回归学术界”的趋势呢？

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