埃夫特2024年三季报显示，公司主营收入10.18亿元，同比下降28.61%；归母净利润-1.05亿元，同比下降93.91%；扣非净利润-1.45亿元，同比下降40.11%；其中2024年第三季度，公司单季度主营收入3.38亿元，同比下降36.49%；单季度归母净利润-2258.48万元股票100杠杆平台，同比下降670.5%；单季度扣非净利润-4211.51万元，同比下降357.36%；负债率48.37%，投资收益-1704.5万元，财务费用2236.21万元，毛利率17.11%。

10月24日，360公司创始人周鸿祎在微博上发布了一段视频，分享了他对人工智能(AI)的最新见解。他强调，过去的十二天里，人类和世界的命运可能已经悄然发生了重大改变，而这些变化对于许多普通人来说尚未明显察觉。

周鸿祎指出，这十二天里，几大国际科技巨头在AI领域展开了激烈的军备竞赛。AI正以前所未有的速度逼近人类的能力边界，特别是在逻辑推理、问题解决和模仿人的抽象思维等方面，其能力迅速提升。他指出，AI在某些方面甚至已经超越了99%的人类，我们正站在一个历史的转折点上。

然而，周鸿祎对于AI的看法并非一味乐观或悲观。不久前，他也发布了一则视频谈到AI，表示越研究AI，他越发现AI永远无法替代人脑。他指出，那些天天喊着AI会替代人类、带来大规模失业的人，实际上是在制造不必要的焦虑。周鸿祎认为，AI的出现并不是为了替代人类，而是应该与人类形成一种协作关系。他强调，AI应该是人类发明的最伟大工具之一，它的作用是给人赋能、提高生产力。AI被创造出来的最大意义在于代表人类去解决那些耗时费力的工作，从而辅助人类的发展。

事实上，AI技术的快速发展已经在全球范围内引起了广泛关注。本月初，全球著名AI公司OpenAI在“12天12场直播”活动首秀中，推出了一款名为o1的推理大模型完整版本和进阶模式。这款模型速度更快、正确率更高、更加智能，OpenAI将其称为“最强大的模型”。o1模型在回答用户问题时展现出了类似人类思维方式的内部思维链条，能够为用户提供针对最困难问题的最佳答案。

人工智能行业在当今时代正以前所未有的速度蓬勃发展，已然成为全球科技领域的核心驱动力之一。它融合了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等众多前沿技术，不断拓展着人类能力的边界。从智能语音助手为人们的日常生活提供便捷服务，到自动驾驶汽车改变未来交通出行的模式;从精准医疗领域利用人工智能进行疾病诊断和药物研发，提升医疗效率与精准度，到工业生产中借助智能算法优化流程、提高质量控制水平，AI技术的应用场景已经广泛且深入地渗透到各个行业。

全球大模型领域领先企业及产品布局情况

当前全球AI大模型行业正处于技术创新与商业化加速推进的阶段。OpenAI、Google、微软等美企处于领先地位，主导生成式AI、自然语言处理等领域，模型如GPT系列和PaLM广泛应用。Meta等公司探索开源模式，增强生态影响力。行业趋势包括模型规模扩张、多模态能力提升和垂直领域优化，但高计算成本与安全性挑战仍是主要问题。

国内外主要大语言模型研发路径与技术对比

在大语言模型(LLMs)的全球竞技场中，ChatGPT与Google的Gopher、LaMDA，以及Meta的Llama等构成了国际标杆，而国内则由百度的“文心一言”、360的大语言模型、阿里的“通义千问”和商汤的“商量”等引领潮流。从对话和文本生成能力的角度，ChatGPT暂居优势，但这并非因为技术壁垒不可逾越。实际上，Google等国外企业因战略和技术理念选择了不同的发展路径，这是其暂时落后的主因。随着新技术的不断涌现，赶超ChatGPT并非不可能。相对而言，百度等国内企业在数据集、计算能力和工程化方面存在短板，短期内难以实现对国外模型的迎头赶上，这更多地需要国内AI产业全链条的协同进步。

在影响大语言模型性能的因素方面，训练数据、模型规模(即参数数量)、生成算法和优化技术被认为是核心变量。然而，如何准确量化这些因素对模型性能的具体影响，目前还处于探索阶段，没有明确的结论。总体来看，世界顶级的大语言模型在技术层面上尚未拉开明显的差距。

注：该图表数据截至2024年1月。

中国生成式AI应用集中于商业化发展成熟优势产业，商业模式尚在探索中

中国生成式AI企业利用国内垂直场景优势，将生成式AI优先应用于商业化基础设施较完善的新兴行业中;在国内，生成式AI应用发展最迅速的领域包括电商、传媒、娱乐和游戏，尤其是数字虚拟人和电商视频营销，而大部分传统行业(如金融、能源、教育等)仍处于小规模试点阶段。

目前，大部分中国市场的生成式AI创业公司刚刚完成标准化产品输出，开始进入初级商业化探索阶段，市场上主流的商业模式包括云资源售卖、模型API调用、SaaS收费、素材收费等。

由于国内企业对软件的付费意愿不高、市场有待进一步培育，以及企业对SaaS部署方式存在数据安全方面的顾虑，大规模应用生成式AI的商业模式仍有待探索。

中国工程院院士郑纬民表示，大模型的开发、训练、微调及推理各个环节均离不开算力，且算力成本占据着整体开销的大头，特别是在训练阶段，其占比高达70%，而在推理阶段更是高达95%。鉴于此，算力成为支撑大模型发展的关键因素。

华为创始人兼CEO任正非在谈到对未来AI的看法时表示，世界走向人工智能的潮流是不可阻挡的。由于芯片、算力……各种技术的发达，促进了智能时代的到来，就像英国发明了火车、纺织机械、轮船一样，它产生了时代的转折点。现在这个时代的转折点是人工智能的应用。如果有机会去参观中国的天津港股票100杠杆平台，从装船、运输、堆垛，包括通过海关，一百多平方公里的土地上，几乎没有一个人。炼钢是很苦的，火很烤，现在炼钢炉前没有人，轧钢机前也没有人;以前要舀出钢水来检验钢铁的成份，现在戴眼镜就可以判断钢水是否合格。说到煤炭，几百多米深的地下，可以用人工智能挖煤了。他认为，这个时代一定会降低对人力的需求，但是创造的总财富增加了，可以养活被裁掉的人。

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