9月27日消息，MarketWatch发表分析文章称，人工智😀能交易越来越依赖OpenAI，这对整个市场来说是一个巨大的风😊险。 以下为全文： “要小心。”这是华尔街一位专👏业人士的建议，因为人工智能正在掀起一波债务发行潮和消费者反弹👍。 贝尔德公司的特德·莫顿森表示，如果OpenAI出现😍问题，将波及科技行业以外的市场。 今年，科技巨头们将投🥳入近4000亿美元用于人工智能，而明年还将有数千亿资金涌入。😁 但一位华尔街资深人士认为，人工智能交易的命运越来越取😉决于一家公司，如果出现裂痕，未来可能会面临痛苦。 这家🙄公司就是OpenAI——过去一周，它成为了多项数十亿美元协议😍的核心，进一步巩固了其在当前人工智能热潮中的重要性，这一热潮🙌可以说是由ChatGPT发布近三年来引领的。然而，虽然这些交🔥易显示出市场对人工智能交易的信心，但华尔街的一些人担心，随着💯科技公司感到被迫加大支出以避免落后，可能会形成债务泡沫。 😊 甲骨文公司刚刚发行了180亿美元的债券，用于资助其数据中🌟心的扩建，此前该公司与OpenAI达成了价值据称高达3000❤️亿美元的协议。CoreWeave公司（CRWV）周四表示，正😀在扩大为OpenAI提供人工智能基础设施的合作协议，目前它已😴成为一家高杠杆的人工智能投资标的，其净债务与息税折旧摊销前利⭐润（EBITDA）的比率高达5.1倍。 贝尔德董事总经😴理特德·莫顿森谈到OpenAI时表示：“他们需要资金来维持这👏场秀的进行。”他还补充道，该公司的业务“显著地”显示出负自由😜现金流，同时还在进行诸如斥资65亿美元收购iPhone设计师🙄乔尼·艾维（Jony Ive）的初创公司io等大手笔支出，这🙄笔收购于今年五月宣布。 与此同时，根据莫顿森的说法，像😆Alphabet公司和微软公司这样的企业曾经是“自由现金流机😢器”，但现在由于它们加大力度投资，以保持在人工智能竞赛中的领🎉先地位，这一关键指标正在恶化。总体来看，云计算巨头今年计划在🤩人工智能上投入约3800亿美元，而莫顿森预计明年这一数字将升🌟至7000亿美元，甚至可能更多。 他告诉MarketW😂atch，花费这么多钱的唯一方法是通过发行债务。这是一个潜在👍的风险命题，因为人工智能繁荣的很大一部分依赖于OpenAI持🌟续投入和取得成功的能力。 Mortonson表示：'这🔥一切的核心是OpenAI，如果OpenAI遇到困难，这个人工😂智能交易也将受挫。'他曾在大型卖方公司工作超过30年，并凭借🙄其军事和工程背景在技术市场为客户提供建议。 他提到了甲⭐骨文本周早些时候的180亿美元投资级债券销售，由于包含了40😊年期债券，尽管科技行业存在不确定性，他形容这一举措为'富有创😁意'。他表示，客户担心近期交易背后的假设可能过于乐观，从而导😡致'债务泡沫'的可能性。 围绕OpenAI的风险还体现😊在，该公司的崛起已经对科技行业以外产生了连锁反应——Mort🤗onson指出制造业和公用事业行业的卡特彼勒（CAT）和康明😍斯（CMI）等公司也受益于人工智能浪潮。 展开全文 👍 Mortonson说：'假如OpenAI暂停举债或无法获🎉得债务融资，整个市场的触角开始萎缩。' 他补充说，期望⭐值很高，特别是接连发布的关于价值数十亿美元的人工智能数据中心🥳建设公告。这些公告正在推动市场，但收入的实现速度仍存不确定性👍。 Mortonson表示：'关键在于展示资金和数据中😡心的情况。'他提到这是一场'通电时间竞赛'，指的是电网连接到🙄新设施并开始供电所需的时间。他说：'这是一场电力接入的竞赛。😊' Mortonson说，目前如果企业不进行建设，'它🤗们就完了'——这也推动了即便通过发行债务也有必要支出的需求。⭐ 在加特纳曲线——一个流行的行业模型，用于可视化技术如🙄何随着时间成熟并被采用——Mortonson表示，科技行业目😡前正处于'期望膨胀的顶峰'阶段，'我们正处于完美定价的状态，😅没有人关注任何潜在的下行风险。' 莫顿森补充道，生成式🙌人工智能交易最终会显示出投资回报——但那是两到三年之后的事情🤯。 当被问及他现在给投资者的建议时，莫顿森给出了两个字🙌：“要小心。” 债务只是他保持谨慎的四个原因之一。 😁 另一个原因是，全美平均公用事业价格正在上涨，这意味着“消😜费者正在承受巨大压力”，他说。同时，数据中心建设的速度“是历🙌史性的”，他认为这可能会使可支配收入的压力更加严重。这导致了🤔一些消费者对人工智能的反弹，尤其是那些“没有要求”自动驾驶、😘加密货币或生成式人工智能的人，却看到由于人工智能电力需求激增😡而导致的家庭水电账单上涨。 伯恩斯坦分析师在周五的一份🥳报告中也提出了类似的观点，他们提到美国电网可能因电力需求而面🙄临失败风险。他们表示，过去十年电力需求一直“持平”，但现在开🤯始出现拐点。伯恩斯坦团队称，他们怀疑消费者很快将开始把电价上😍涨归咎于公用事业公司、超大规模企业以及政府。莫顿森和伯恩斯坦🙌分析师还指出，美国政客们已经开始注意到消费者对天然气和电力成😡本上升的担忧。 莫顿森补充说，华尔街不知道如何将这种反🤯弹纳入预期之中。 他还担心潜在的组件短缺可能会成为人工😘智能进步的一个制约因素。 “英伟达正在以前所未有的力度🤗推动高性能计算架构，”莫顿森说。“这些技术刚刚进入主流市场，🔥但供应链还没有准备好应对。” 此外，他认为机构客户对待😅当前市场的方式与散户交易者的行为之间存在“摩擦”。他的客户担🥳心未来会出现暂停和回调，其中一些人正在卖出盈利股。但在我看来⭐，市场仍然有点像赌场，散户交易者希望通过涌入做空兴趣浓厚的股😡票来获利。 莫顿森表示：“直到这些类似日内交易者的散户🙄投资者被淘汰，市场才会稳定下来。”（AI普瑞斯编译）返回搜狐🤯，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多