API在数字化时代的重要性 - 应用程序接口(API)是大型语言模型(LLM)、生成式AI以及数据管理系统的重要支柱 [1] - API能够访问各种数据源，增强洞察生成和内容创作能力，帮助企业在不颠覆现有基础设施的情况下利用AI [3] - 到2027年，40%的生成式AI解决方案将具备多模态功能，API在处理文本、图像、音频和视频等多样化数据中作用关键 [3] API在生成式AI和LLM中的应用 - API充当结构化数据、非结构化数据和基于文件数据的标准化接口，使开发人员能够灵活处理不同格式的数据 [3] - 在检索增强生成(RAG)领域，API为AI模型提供外部数据库访问，确保信息最新且相关，提升模型输出的准确性和上下文感知能力 [4] - FactSet的对话式API由生成式AI大型语言模型FactSet Mercury支持，能够优化金融工作流程，回答数百个自然语言搜索查询 [4] API在金融行业的价值 - 对话式API快速访问关键数据，减少手动搜索时间，提高工作效率，简化金融服务公司对大型数据集的管理 [7] - API集成支持AI生成的投资组合评论，提供机构级别的高质量叙述性内容，分析系统性风险与独特风险，并定制清晰的解释和趋势分析 [7] - API将独立系统转化为集成技术生态系统，增强敏捷性、提高效率、提供个性化解决方案，并构建面向未来的基础设施 [10] API的战略意义 - API是变革性业务能力的促成者，通过集成LLM、生成式AI和先进数据系统，释放实时分析、个性化服务和提高运营效率的潜力 [10] - 在竞争激烈的金融服务领域，战略性使用API可帮助组织快速适应市场动态，提升对客户和利益相关者的价值主张 [10]

API在AI和数据管理中的核心作用 - API已成为大型语言模型(LLM)、生成式AI及数据管理系统的重要支柱[2] - API能够访问多源数据，增强洞察生成和内容创作能力，使企业无需颠覆现有基础设施即可利用AI[4] - 到2027年40%的生成式AI解决方案将具备多模态功能，API在处理文本、图像、音频等异构数据时作用关键[4] API的技术集成优势 - API作为标准化接口，可灵活处理结构化/非结构化数据，支持开发动态应用以应对多样化数据需求[4] - 在检索增强生成(RAG)领域，API为AI模型提供实时外部数据接入，提升响应准确性和上下文感知能力[4] - 对话式API(如FactSet Mercury)优化金融工作流程，支持自然语言查询股票数据、业绩指引等数百类问题[4][7] 金融行业应用案例 - 对话式API减少手动搜索时间，结合NLP技术帮助金融机构实现数据驱动决策[7] - AI生成的投资组合评论通过API提供机构级风险分析、趋势解释及前瞻性评估[7] - API集成将独立系统转化为技术生态，实现实时数据流、个性化投资策略等价值[10] API驱动的业务转型 - 增强敏捷性：实时数据流助力快速应对市场变化[10] - 效率提升：AI与数据无缝集成减少冗余，优化资源管理[10] - 面向未来：API支持持续更新而无需重大基建改造，保持技术弹性[10] - API被定义为变革性业务能力的促成者，释放实时分析、个性化服务等潜力[10]

文章核心观点 - 2025年中国生成式AI应用将跨越临界点，用AI做营销即将迎来井喷，卫瓴科技在B2B营销与销售数字化领域用AI取得显著成绩，明晚19：00相关人员将在混沌直播间分享AI赋能下的业绩增长公式 [1] 行业情况 - 2025年中国生成式AI应用将跨越临界点 [1] - 截至2024年12月，中国生成式人工智能产品用户规模达2.49亿人，占整体人口的17.7% [1] - 用AI做营销即将迎来井喷 [1] 公司情况 - 卫瓴科技专注于B2B营销与销售数字化领域，已用AI取得显著成绩，获腾讯、红杉等投资机构战略投资 [1] - 卫瓴科技创始人&CEO杨炯纬有20年互联网营销生涯，服务超20万家广告主，理解B2B企业营销痛点 [1] 活动信息 - 明晚19：00，混沌合伙人、AI产品负责人张雷和卫瓴科技创始人&CEO杨炯纬将在混沌直播间分享AI赋能下的业绩增长公式 [1]

文章核心观点 英伟达推出性能显著提升的AI芯片与服务器套件Blackwell，使前代产品Hopper加速过时，云巨头面临AI硬件加速过时和资产贬值压力，可能需加快折旧削减利润，亚马逊已率先调整折旧周期 [2][4] 分组1：英伟达新品情况 - 英伟达CEO黄仁勋在年度AI大会表示，Blackwell大规模出货时Hopper可能无人问津，虽某些情况Hopper仍够用但不多 [1][2] - Blackwell性能相比2022年推出的前代产品Hopper显著提升 [2] 分组2：云巨头面临的问题 - 亚马逊、微软、谷歌、Meta等大型云服务公司大量采购英伟达GPU系统，用于训练和运行生成式AI模型，Blackwell推出使AI硬件加速过时，云巨头或需加速折旧调整账面资产价值，削减利润 [4] - 巴克莱分析师罗斯·桑德勒警告投资者，云巨头可能高估自身利润水平 [5] 分组3：亚马逊的应对措施 - 亚马逊网络服务（AWS）率先行动，将服务器和网络设备折旧周期从6年缩短为5年，自2025年1月起生效，这将使2024年运营利润减少约7亿美元 [8] - 亚马逊提前淘汰一批服务器和网络设备，“加速折旧”措施在2024年产生约9.2亿美元成本，预计2025年进一步减少运营利润约6亿美元 [8] 分组4：其他云巨头可能面临的情况 - 桑德勒指出，Meta和谷歌等高利润软件公司将面临更严重问题，若Meta将服务器折旧周期缩短一年，2026年折旧费用将增加50亿美元，减少运营利润约50亿美元 [11] - 谷歌类似调整可能削减约35亿美元运营利润，部分公司可能通过优化数据中心设计规避折旧压力 [12] 分组5：行业折旧情况回顾 - 2023年生成式AI热潮兴起之初，伯恩斯坦分析师就对GPU折旧加速提出担忧，当时认为科技公司不会立刻改变折旧时间表，如今这一时刻已到来 [14][15]

ChatGPT图像生成功能升级 - OpenAI宣布ChatGPT图像生成功能一年多以来的首次重大升级 利用GPT-4o模型原生创建和修改图像和照片 [1] - GPT-4o此前仅能生成和编辑文本 此次升级后支持图像生成 并已在ChatGPT和Sora中上线 供订阅200美元Pro计划的用户使用 [1] - 该功能将很快向ChatGPT Plus和免费用户以及使用API服务的开发者推出 [1] GPT-4o图像生成性能 - GPT-4o生成图像的"思考"时间比替代模型DALL-E 3稍长 但能生成更准确和详细的图像 [2] - GPT-4o可编辑现有图像 包括包含人物的图像 能够转换或修复前景和背景对象等细节 [3] 训练数据来源与版权保护 - OpenAI使用公开可用数据及与Shutterstock等公司合作获得的专有数据训练GPT-4o [3] - 公司提供选择退出表格 允许创作者请求将其作品从训练数据集中移除 并尊重禁止网络爬虫收集数据的请求 [4] - OpenAI表示有政策防止生成直接模仿在世艺术家作品的图像 以尊重艺术家权利 [3] 行业竞争动态 - ChatGPT图像生成功能升级紧随谷歌Gemini 2 0 Flash的实验性图像输出功能 [4] - Gemini 2 0 Flash因防护措施不足 允许去除水印和创建受版权保护角色的图像而在社交媒体引发争议 [4]

以下文章来源于20社 ，作者贾阳 20社 . 关注年轻人的钱包、工作和生活。 来源丨20社（ID：quancaijing_20she） 作者丨贾阳 图源丨电影《无间道》 去年观察中国互联网公司，最重要的指标是"回购"。 Capex视角下 阿里腾讯作风大不同 腾讯本周发布了2024年Q4财报，万众瞩目的Capex终于出炉。 腾讯"计划在2025年进一步增加资本支出，并预计资本支出将占收入的低两位数百分比。"也就是说，腾讯今年的Capex将达到 千亿级别。 在内外都缺乏新故事可讲的时候，各个公司在"成长性"上令人失望，那么回馈股东成了负责任公众公司的一致选择。 今年则大不相同。经历了连续数年的低迷周期后，巨头们纷纷进入投资周期，加入AI军备竞赛。Capex（Capital Expenditure），也就是资本开支，成为了最受关注的指标。 腾讯的Capex去年Q4开始飙升 不过，各家公司对AI Capex的力度、态度又有一些微妙差别。 阿里高歌猛进，一鼓作气。腾讯则相对更步履款款。字节砸钱力度同样大。美团试探而克制…… 将这些结合起来，我们可以大致看到中国AI产业的独特图景了。 腾讯的投资从去年就开始加速，Q4资本 ...

公司发展 - 2022年公司收入增长5倍，过去两个月翻了一番 [1] - 公司完成6000万美元B轮融资，估值达2.5亿欧元（2.7亿美元） [2] - 目前拥有超过3000家企业客户和约20万活跃用户 [2] - 75%的客户正在使用其AI工具 [8] 融资与投资者 - Highland Europe领投B轮，HV Capital、红杉资本、Felicis和Harpoon参与投资 [2] - 红杉资本在2020年领投种子轮，Felicis在2021年领投A轮 [2] - 融资将用于技术投资和拓展美国市场 [2] 产品与技术 - 工作流自动化平台转向AI友好型设计 [1] - 产品采用"公平代码"理念，GitHub获超70,000颗星 [3][5] - 通过自然语言指令简化开发流程，减少代码编写需求 [6] - 支持多种LLM混合使用，拥有活跃的开发者社区 [7] 市场定位 - 专注于低代码/无代码自动化解决方案 [2] - 主要竞争对手包括Tines、Workato和UiPath [5] - 美国市场拥有超过一半的用户基础 [2] - 产品易用性和实用性获得用户和投资者认可 [8] AI整合 - 生成式AI显著降低技术门槛，成为自动化有力补充 [5][6] - 公司观察到AI浪潮后迅速将其融入产品 [6] - AI工具采用率在2023年出现转折点 [7] - 开发者社区积极参与AI相关模板构建 [7]

文章核心观点 商汤科技针对执行董事辞职传闻进行澄清，同时介绍公司业绩、组织架构调整及股价情况 分组1：辞职传闻相关 - 3月23日商汤科技声明截至目前未收到任何执行董事辞呈，此前有媒体报道联合创始人、执行董事及董事会秘书徐冰将自愿辞职 [1] - 3月14日公司发布的《董事名单及彼等的职责》显示执行董事包括徐立、王晓刚、徐冰、林达华 [2] 分组2：业绩相关 - 商汤将于3月26日披露2024年全年业绩，2024年上半年实现收入17.4亿元，同比增长21%，生成式AI业务收入近11亿元，同比大幅增长256%，占公司收入比重达六成 [3] 分组3：组织架构相关 - 2024年12月董事长兼CEO徐立宣布组织调整结束，未来聚焦核心业务AI云以及通用视觉模型，智能汽车“绝影”、家庭机器人“元萝卜”、智慧医疗、智慧零售等业务拆分为独立公司，开启“1+X”架构 [4] 分组4：股价相关 - 3月21日商汤股价收跌超4%，目前总市值近600亿港元 [5] - 3月21日闭市数据显示股价1.610，跌0.070，跌幅4.17%，成交额11.97亿，股本370.07亿，市盈率 -9.4，换手率2.02%，市值596亿，市净率2.40 [8]

文章核心观点 - 英伟达在AI芯片市场领先，但面临诸多挑战，软银凭借收购Arm及其他芯片公司构建AI芯片矩阵，有望对英伟达发起冲击 [1][2][3] 英伟达市场情况 - 英伟达因GPU领先特性和CUDA生态护城河，在AI训练市场几无敌手，2024年数据中心资本支出增长51%达4550亿美元，其营收增长迅猛 [1] - 英伟达面临众多挑战者，多轮冲击无果后部分厂商转向推理市场，几大CSP大厂自研芯片，公司已收到约360万颗Blackwell GPU单元订单 [2] 软银芯片布局 收购Arm - 2016年9月软银以320亿美元收购Arm，孙正义认为处于物联网时代，到2040年人均超1000台联网设备，Arm低功耗处理器有应用场景，收购助其成物联网领域领导者 [4] - Arm半导体用于手机、平板、可穿戴设备、智能家电和汽车，服务器芯片崛起及苹果转向Arm PC让软银受益，Arm还推出新产品和服务模式增强影响力 [5][6] - Arm发布Neoverse产品线和Ehos，CSS和Chiplet产品增加筹码，客户能更快推出定制化芯片，市场有Arm自研芯片传言，虽否认但推出只是时间问题 [6][7][8] 收购Graphcore和Ampere Computing - Arm在端侧NPU产品和训练市场有缺失，软银2024年收购Graphcore，该公司开发智能处理单元IPU，曾获超3亿美元资金支持，业务受宏观经济影响 [11][12] - 软银购买Arm Server CPU厂商Ampere Computing，该公司由前Intel高管创立，旨在解决人工智能计算能源成本和电网需求问题，发展受客户自研芯片和中国市场影响 [13][14] 软银对英伟达的挑战 - 孙正义表示未来10年将出现超级人工智能，软银把AI作为核心业务，虽与英伟达合作采购GPU，但收购芯片公司为星际之门打造算力芯片，有挑战英伟达的意图 [17] - 软银若给Meta、谷歌等巨头提供服务，英伟达或受影响，博通和Marvell可能失去大客户，芯片世界将发生变化 [18]

英伟达GTC大会核心观点 - 提出Agentic AI作为AI技术发展的中间态 按照"Generative AI Agentic AI Physical AI"三阶段进化路线推进 [3] - 全球数据中心建设投资额预计2028年达到1万亿美元 Scaling Law发展需要更大规模算力资源投入 [3] 芯片产品规划 - Blackwell Ultra芯片2025年下半年供货 基于Blackwell架构 AI推理性能显著提升 [4] - GB300 NVL72机架级解决方案AI性能比GB200 NVL72提升1.5倍 已全面投产 [4] - Vera Rubin系列芯片为下一代AI平台 预计2026年下半年推出Vera Rubin 2027年下半年推出Vera Rubin Ultra [4] 光通信技术突破 - 推出115.2T的800G Quantum-x CPO交换机 采用微环调制器1.6T硅光CPO芯片 预计2025下半年上市 [5] - 基于CPO共封装光学平台打造Spectrum-x系列光交换机 包括128端口800G和512端口800G型号 [5] 软件与生态系统 - 推出AI推理服务软件Dynamo 支持Blackwell芯片实现推理性能飞跃 [6] - 发布NIM服务支持企业构建AI Agent 推出AI-Q（NVIDIA IQ Blueprint）框架 [6] - 推出DGX Spark个人AI超级计算机和GR00T N1人形机器人模型框架 [6] 大会规模与内容 - 包含1000多场会议 400多项展示和技术实战培训活动 [2] - 聚焦代理式AI 机器人 加速计算等前沿领域发展 [2]