据NBC报道，Nvidia 计划投资 OpenAI，OpenAI 正在从 Oracle购买云计算，Oracle 正在从Nvidia购买芯片，Nvidia 持有 CoreWeave 的股份，CoreWeave 正在为 OpenAI提供人工智能基础设施。 人工智能热潮正在彻底改变人们的生活和工作方式，而这一热潮的推动力日益增强，只有少数几家公司相互寻求推动其飞速发展所需的大量资本和计算能力。 其中一些合作关系的价值高达数千亿美元。这些合作关系加在一起，极大地提升了这些公司的价值，并推动美国股指创下新高。 但随着人工智能投资变得越来越封闭，这些公司之间的资金流动也有可能造成增长幻象。 一些分析师警告称，如果这一趋势加速，那么薄弱环节可能会威胁到整个行业的生存，给美国经济留下巨大的影响。 牛津经济研究院的分析师在最近的一份报告中写道：25年前（互联网泡沫破裂时）的经历不一定会重演，但科技公司近期增加投资的规模已经表明，它们正在承担巨大的风险。 他们写道，如果人工智能生产力的提升（以及由此带来的投资回报）可能受到限制或延迟，那么“科技股的大幅回调，对实体经济产生负面影响的可能性就非常大”。 交易网络 该投资网络的最新例子出现在周一，当时 ChatGPT 的制造商 OpenAI 宣布与人工智能芯片制造商 Advanced Micro Devices（AMD）达成协议。 根据 OpenAI 与 AMD 合作的条款，OpenAI 将以未公开的金额购买 AMD 的芯片，以换取持有这家半导体巨头高达 10% 股份的权利。 就在几周前，英伟达宣布了一项协议，承诺向OpenAI投资高达 1000 亿美元。 OpenAI 首席执行官 Sam Altman在 X 上写道： “很高兴与 AMD 合作，使用他们的芯片为我们的用户服务！” AMD 和 Nvidia 是直接竞争对手。 Nvidia 发言人没有立即回应有关 OpenAI 资金是否会用于购买其竞争对手的芯片的询问。 Nvidia 首席执行官黄仁勋将其公司对 OpenAI 的 1000 亿美元投资视为投资下一个“数万亿美元”公司的机会。 Nvidia 本身就是该俱乐部的一部分，市值为 4.5 万亿美元。 黄仁勋在“BG2”技术播客中表示，像 Nvidia 对 OpenAI 这样的投资是基于公司能够维持的“收入信心” 。 Nvidia 和 OpenAI 已经通过位于新泽西的云计算巨头CoreWeave建立了间接合作关系，CoreWeave 与 OpenAI 签订了长期协议，将 Nvidia 系统出售给 OpenAI。 展开全文 CoreWeave 最大的投资者之一？Nvidia。 还有其他参与者。甲骨文表示，将斥资约 400 亿美元购买 Nvidia 芯片，为 OpenAI 的一个数据中心提供支持。 Oracle 和 OpenAI 还与日本软银集团合作，计划在名为“星际之门”的项目中斥资 5000 亿美元建设更多数据中心。 Nvidia 是星际之门交易的“核心技术合作伙伴”。软银持有 Nvidia 价值 30 亿美元的股份。 OpenAI 的一位代表向 NBC 新闻推荐了首席财务官 Sarah Friar 最近接受 CNBC 采访的言论，她在采访中讨论了公司对额外计算能力的需求。但她并未直接回应“循环论证”的问题。 Nvidia 和 CoreWeave 拒绝置评。甲骨文和软银的代表没有回应置评请求。 世界末日的场景 对于一些投资顾问来说，Nvidia-OpenAI 交易尤其让人想起 2000 年互联网泡沫破灭前宣布的交易。 当年 3 月，以科技股为主的纳斯达克综合指数下跌 77%，市值蒸发数十亿美元。 纳斯达克指数又花了15年时间才恢复到2000年3月的高点。 DA Davidson 金融集团负责技术的董事总经理吉尔·卢里亚 (Gil Luria) 表示，人工智能生态系统“有健康的部分，也有不健康的部分”。 他说，不健康的部分已经以涉及这些公司的“关联方交易”为标志，这些交易可以人为地抬高所涉及公司的价值。 他说，如果投资者认为人工智能巨头之间的联系过于紧密，“就会出现一些通货紧缩的现象。”这是华尔街对泡沫破裂的说法。 奥特曼最近试图平息人们对人工智能即将崩溃的担忧，并表示这是每个行业生命周期的一部分。 奥特曼上个月在参观OpenAI 正在德克萨斯州阿比林建造的大型数据中心综合体时表示：“在我们运营的十年和未来的几十年之间，将会有繁荣和萧条。” 他说：“人们会过度投资而亏损，也会投资不足而损失大量收入。” 这么多钱。 人们对人工智能孤立的交易和投资网络的担忧已经被其近期几乎难以想象的回报潜力所抵消。 许多投资者并不担心人工智能是否真的以它看起来的速度增长，而是关注这些公司是否能够快速增长并获得足够的利润来证明投入的巨额投资是合理的。 OnePoint BFG Wealth Partners 首席投资官兼《Boock 报告》作者 Peter Boockvar 写道：“为了使整个大规模实验不造成重大损失，[OpenAI] 及其同行现在必须创造巨额收入和利润来偿还他们签署的所有义务，同时为投资者带来回报。” 只要科技公司的估值持续飙升，投资者持续致富，华尔街就有动力去祝福繁荣，而忽视末日的景象。 截至周三，标准普尔 500 指数中所有公司超过 35% 的市值（超过 20 万亿美元）来自七家科技公司，华尔街统称为“七巨头”。 其中，苹果、谷歌母公司 Alphabet、亚马逊、Facebook 母公司 Meta、微软、英伟达和特斯拉都深度参与了人工智能项目。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多