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英伟达CEO黄仁勋:通用人工智能可能在五年内到来

  来源:IT之家

  3 月 2 日消息,据报道,美东时间 3 月 1 日,英伟达 CEO 黄仁勋在参加 2024 年斯坦福经济政策研究所峰会时表示,“按照某些定义,通用人工智能 (AGI)可能在短短五年内到来。”

  黄仁勋在活动中被问到“创造出能像人类一样思考的计算机需要多久”这一问题,他回答说,答案很大程度取决于“如何定义”。若对于上述计算机的定义是“能够通过人类测试”,那么通用人工智能将很快到来。

  如果,我让一个人工智能进行任何你能想象的测试,你可以列举一个测试清单,将其提供给计算机科学行业,我猜想五年之内,每个测试(它)都能很好地完成。

黄仁勋评OpenAI“7万亿”造芯传闻:用不上这么多钱,科技革新会降低AI成本

  财联社

  英伟达CEO黄仁勋认为,未来几年计算技术的进步,将使人工智能(AI)的开发成本远低于“7万亿美元”。

  先前有报道称,美国AI研究公司OpenAI正在与包括阿联酋政府在内的潜在投资者进行谈判,试图推动一个旨在提高全球芯片制造能力的项目,重塑全球半导体行业。其中一名知情人士透露,该计划准备筹集高达5万亿至7万亿美元。

  据了解,7万亿美元相当于美国2023全年国内生产总值(GDP)的四分之一左右。若与上市公司的市值比较,相当于2.2个微软公司,或2.4个苹果公司。截至周一收盘,英伟达的市值为1.784万亿美元,接近7万亿的四分之一。

马斯克称美国国债增长不可持续

  当地时间周日晚间,特斯拉CEO埃隆·马斯克对美国不断增长的债务负担发表评论,称“美国国债增长不可持续”。

  马斯克是在回应一位X用户的帖子,后者写道:“本财年迄今债务利息超过3570亿美元,比去年同期高出37%——这比军费开支或除了社会保障局和卫生与公众服务部以外的任何其他开支都要多;本财政年度的债务利息将达到1.1万亿美元,而财政部仍预计将达到1.0万亿美元——这太疯狂了!”

  另一位用户评论称:“仅债务利息一项就呈爆炸式增长,比一年前增长了37%。每年的成本已经超过1万亿美元,在不到十年的时间里,每年的成本将达到3万亿美元。。每年的成本已超过1万亿美元,在不到十年的时间里,每年的成本将达到3万亿美元。它已经超过了军费开支,很快将成为整个预算中最大的项目。美联储将被迫印钞支付,通胀将飙升。”

2023年央企实现营收39.8万亿元

  国务院国资委1月24日发布年度中央企业运行“成绩单”:2023年,中央企业实现营业收入39.8万亿元、利润总额2.6万亿元、归母净利润1.1万亿元,实现高质量的稳步增长;累计完成固定资产投资(含房地产)5.09万亿元、同比增长11.4%,战略性新兴产业完成投资2.18万亿元、同比增长32.1%;中央企业研发经费投入1.1万亿元,连续两年突破万亿元大关。 

国常会作出部署:明确资本市场下一步工作重点

  来源:金融时报 

  据新华社消息,国务院总理李强1月22日主持召开国务院常务会议,听取资本市场运行情况及工作考虑的汇报。

  会议强调,要进一步健全完善资本市场基础制度,更加注重投融资动态平衡,大力提升上市公司质量和投资价值,加大中长期资金入市力度,增强市场内在稳定性。要加强资本市场监管,对违法违规行为“零容忍”,打造规范透明的市场环境。要采取更加有力有效措施,着力稳市场、稳信心。要增强宏观政策取向一致性,加强政策工具创新和协调配合,巩固和增强经济回升向好态势,促进资本市场平稳健康发展。

国金宏观赵伟:美联储缩表的终点有多远?

  本文来源:赵伟宏观探索 

  原文标题:《短板原理:美联储缩表的终点有多远?》

  遵循“短板原理”,美联储将在总体流动性高于“最优水平”时放缓缩表进程,预计放缓缩表的时点或位于2024年2季度,结束缩表的时点或位于2024年底-2025年初。

  美联储政策的正常化,2023年的“变量”是利率,2024年或是缩表。随着加息周期的结束和降息周期的临近,以及货币月末流动性紧张“信号”的显现,美联储或提前调整缩表的参数,以防再次出现“回购危机”。

国金证券:美联储缩表的终点有多远?

  来源  赵伟宏观探索

  摘要

  美联储政策的正常化,2023年的“变量”是利率,2024年或是缩表。随着加息周期的结束和降息周期的临近,以及货币月末流动性紧张“信号”的显现,美联储或提前调整缩表的参数,以防再次出现“回购危机”。

  热点思考:短板原理:美联储缩表的终点有多远?

  2023年6月美国国会两党达成暂停“债务上限”协议(《财政责任法案》)以来,美国公共债务规模大增。但是,财政融资暂未对货币市场流动性产生显著冲击。一方面,新增债务的期限结构以短期为主(即国库券,bills),逆回购正好充当国库券融资的“蓄水池”;另一方面,财政支出部分分流至准备金,反而优化了货币市场的流动性结构。