灭火宝贝电影完整版2010美国:印度启动“世界最大储粮计划”,莫迪打着什么算盘

来源:央视新闻 | 2024-03-01 18:08:49
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"灭火宝贝电影完整版2010美国",  英伟达首席财务官克罗斯说,“构建和部署AI解决方案,几乎已经覆盖每个行业。”  “每个人都想投资人工智能(AI),最终,我带着来自老板和董事会成员的、两倍于此前估算的预算走出了会议室。”的首席信息和数字官劳(DiogoRau)感慨,在礼来的年度预算规划会议上,他感受到了管理层对AI技术投资的热情。  劳透露,公司设立了一个专项资金池,专门用于资助AI计划,他是该专项资金的受托人,可决定如何使用这些资金,直接向首席执行官(CEO)报告。他拒绝透露具体金额,只表示“这是一大笔钱”,一直以来,“我们总是想要获得更多预算款,但现在,我们获得的预算居然比我们预估的还要多”。但他补充称,“我们也面临着很大的创新压力。”  礼来的情况只是众多企业的缩影。在英伟达上周继续公布亮眼财报的激励下,越来越多企业继续增加AI投资,或者拨出AI专项款,试图驾驭势不可当的AI时代。并且,与以往技术部门向上申请款项不同,这轮企业加大AI投资或拨AI专项款,是自上而下推行的,通常由企业CEO指定,侧面体现出加紧对AI领域的投资乃许多企业战略的重中之重。  在毕马威针对400名美国CEO的调查中,72%的受访者表示,生成式AI(GenerativeAI)是企业的第一投资优先项。生成式AI可以根据用户的提示创建各种类型的内容,包括文本、图像、视频和音频。在2022年末OpenAI发布ChatGPT后,这个概念大受欢迎,近期Sora的问世令人工智能生成内容(AIGC)又火了一把。  英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋近期称:“去年,我们看到生成式AI真的成为了一个全新的应用空间,一种全新的计算方式。一个全新的产业正在形成,这推动了我们的增长。”也许,正如该公司的首席财务官克罗斯(ColetteKress)所说的,“构建和部署AI解决方案,几乎已经覆盖每个行业。”  美国最大的二手车零售商CarMax的CEO纳什(BillNash)就表示,已将AI的一个分支——机器学习应用于一项公司的商业战略,该战略结合了线上和实体渠道。“生成式AI是一种新生技术,但我们已开始多方面运用它来支持我们的业务。我也已拨出了专项预算来探索,如何运用生成式AI进一步改善我们的客户和员工体验。”例如,该公司执行副总裁兼首席信息和技术官默罕默德(ShamimMohammad)表示,该公司已使用AI创建了一个虚拟“清扫器”,用于检查汽车照片并修正背景中的缺陷,如肮脏的车库地板等。该公司还基于AI技术支持,为客户提供近乎实时的二手车优惠信息。纳什补充称,他将推进自己和董事会成员去更多学习、了解生成式AI领域的机会,作为企业战略的优先事项。  保险提供商Travelers的CEO斯尼泽(AlanSchnitzer)也透露,过去五年,公司的整体技术支出持续增长,在2023年超过15亿美元。在此期间,公司在战略技术上的支出增加了近70%,“其中就包括大幅增加开发或获取尖端AI功能的投资,这种AI功能基于云技术。在保险行业中,该功能的潜在用途多种多样。”  “Travelers目前的一些AI功能旨在通过提高自动化效率,来增强承保、理赔、服务提供等方面的能力。”他在电话财报会议上称:“在最先进的方面,我们正在通过整合大语言模型(LLM),来运用生成式AI技术。”LLM是一种基于海量文本数据训练的深度学习模型,根据大量数据对AI进行训练,令后者不仅能够生成自然语言文本,还能深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如总结文本、文本摘要、问答、预测、翻译和合成文本等。  斯尼泽透露,在公司的债券和专业业务中,专门的LLM已经处理了数十万份券商提交的申请,帮助Travelers将决定时间从几个小时缩减到几分钟。最重要的是,“我们通过AI技术做到这一切的同时,还显著提高了我们的支出比率,这在很大程度上要归功于我们对AI技术投资的成功。”  咨询公司AlixPartners近期就“认为自己面临的最大挑战和机遇是什么”询问了全球约3000名企业高管。该公司CEO佛兰克里(SimonFreakley)称:“坦率地说,我以为他们会回复说,生成式AI会是他们最大的挑战。但事实上,这一选项不在挑战的前五名,反而被认为是第一大机遇。”佛兰克里称,目前,很多人已经注意到AI技术对于提高效率的作用,比如让呼叫中心、供应链等承担更多工作。但“不太明显的问题在于,AI技术如何推动企业增长。对此,我认为不是获得最好的大语言模型(LLM)的企业,而是拥有最好的数据集合的企业将获胜”。  而大数据正是公司(Procter&Gamble)生成式AI平台ChatGP开发的关键。公司首席信息官卡罗特拉(VittorioCretella)表示,该平台于去年推出,用于总结消费者研究结果,并将此整合到未来产品概念构思和开发中。“这有助于我们将产品概念构思阶段从数周加速到数小时。”他称,”ChatGP的推出基于我们过去四年的准备,包括对数据基础框架(DataFoundation)、人工智能工厂(AIFactory)的投资,以及对合适人才的投资。我们的领导层非常了解,加大AI投资能如何为我们的消费者创造卓越的解决方案。“股市回暖,抄底炒股先开户!智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

"灭火宝贝电影完整版2010美国",财联社3月1日讯(编辑潇湘)华尔街向来善于“讲故事”。近来,在美股“七巨头”依然热辣滚烫的同时,华尔街又适时推出了欧股“GRANOLAS”的概念。这一概念由11只欧洲股票组成——它们分别为葛兰素史克、罗氏、阿斯麦、雀巢、诺华、诺和诺德、欧莱--**--  财联社3月1日讯(编辑潇湘)华尔街向来善于“讲故事”。  近来,在美股“七巨头”依然热辣滚烫的同时,华尔街又适时推出了欧股“GRANOLAS”的概念。这一概念由11只欧洲股票组成——它们分别为、罗氏、阿斯麦、、、、欧莱雅、LVMH、、和。(取各公司的名字的首字母,重复的则共用)  尽管这一概念早在2020年就曾被提出,但今时今日的“翻红”,似乎也并不令人感到意外。  根据高盛的说法,这欧股的“十一骑士”占到了欧股过去一年全部涨幅的60%,与美股“七巨头”相比甚至要更胜一筹。高盛分析师在近期的报告中强调,这11只股票表现出了能够在当前周期中蓬勃发展的品质,例如稳健的盈利增长、处于高位且稳定的利润率以及强劲的资产负债表等。  这也令不少全球投资者如今有了颇为“幸福的烦恼”:眼下究竟是应该投资于美股“七巨头”,还是欧股“十一骑士”?  然而对此,美国金融分析师、资深专栏作家MarkHulbert却有着不同的声音。他认为,从长远来看,聚焦于这些热门股票的组合未必是好的选择。  估值过高  Hulbert指出,当这些组合标签被创建并越来越多地被提及时,这些特定组合中的个股唯一的共同点:就是它们已经产生了惊人的回报。而这无一例外都意味着,这些股票的估值很高,甚至完全被高估了。  从下图中可以看出,无论是“GRANOLAS”还是“Magnificent7”,当前的情况都是如此。  Hulbert表示,虽然估值过高的股票在短期内仍可能会变得更加高昂,但几乎可以肯定的是,从长期来看,这些股票的平均表现会低于市场。万有引力定律(价值回归理论)最终会胜出,到那时,你可以打赌华尔街会创造出一批新的绩优股,并给它们起一个响亮的名字。  Hulbert称,“在过去的十年中,我们已经看到了这种剧本的上演,表现不佳的股票被从一个热门组合中剔除,而另一个由表现优异的股票组成的新组合应运而生。还记得FANG吗?该组合曾风靡数年,后来逐渐失宠。之后,它又演变成了FAANG,然后是FAAMG,现在是MAMAA或‘七巨头’。”  三十年河东、三十年河西  Hulbert表示,热门个股不断退出股市赢家行列,并被新的赢家所取代,这是金融市场固有的过程。已故奥地利经济学家JosephSchumpeter将此称为“创造性破坏”理论——每一次大规模的创新都淘汰旧的技术和生产体系,并建立起新的生产体系,并坚持认为这是推动经济发展的创新的重要附带产物。  Hulbert认为,如果企业界的“创造性破坏”延续,那么“七巨头”终将不再那么华丽,而“GRANOLAS”也将成为过时产物。未来的佼佼者将与今天的佼佼者几乎没有重叠。  Hulbert列举了ResearchAffiliates公司的一项研究,该研究聚焦于自上世纪80年代以来,每个年代伊始美国10大市值股票在此后十年的表现,并记录相应变化。ResearchAffiliates创始人兼董事长RobArnott想知道,在每个十年结束时,有多少只股票仍能留在前十大市值榜单之列。  结果是:自1980年以来,平均仅有两只。此外,每个十年之初的10大市值股票,在此后十年中的平均表现,明显要落后于市场。  以为例,它是FANG组合的原始成员之一。根据FactSet的数据,在过去五年里,该股的年化回报要落后于标普500指数3.8个百分点。同样,“七巨头”成员之一的股价近期表现也非常糟糕,Hulbert打赌其很快就会被踢出“七巨头”——在过去三年里,特斯拉的表现落后于标普500指数15.2个百分点。  Hulbert最后表示,要想从华尔街的热门股故事中赚钱,唯一的办法就是提前知道哪些股票会成为热门股。而如果你无法预测哪些股票会被华尔街列入下一个特殊组别,那么确保你拥有这些股票的唯一方法就是投资整个市场,最好是通过低成本的大盘指数基金。股市回暖,抄底炒股先开户!智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP文章关键词:

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作者:令狐泽瑞



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总监制:奉安荷

监 制:亥幻竹

主 编:沈松桢

编 审:况亦雯

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