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NVIDIA 对人工智能芯片的巨额押注能否获得回报？
时刻保持警惕对 Nvidia 大有裨益。2016 年至 2021 年间，收入增长了 233%。过去五年，营业利润增长了一倍多，达到 45 亿美元（见图 1）。截至 5 月的三个月内，销售额同比增长 84%；毛利率达到 64%。尽管英特尔的收入是 Nvidia 的四倍，而且它既设计芯片又制造芯片，但投资者更看重 Nvidia 的设计业务（市值是其两倍）。构成亚马逊、谷歌、微软和中国阿里巴巴计算云的数据中心都使用其产品。所有大型信息技术 (IT) 公司以及从药物发现到气候建模等领域的无数科研团队也是如此。它已经建立了一条宽而深的“护城河”，以保护其竞争优势。
平台和生态系统：实现数字经济
市场已存在数千年，但平台的属性似乎是新的。产品公司（如钻石矿）通过设置进入壁垒来保护自己的利润，而平台公司则通过促进 Lyft 司机和阿里巴巴商店的进入来获利。产品公司的最佳供应链使用即时库存，而平台公司则通过销售不产生边际成本的商品和服务来超越该模式。市场界限变得模糊，新的主导地位之路浮现。从亚马逊到 Lyft 和 Zillow，从 Airbnb 到 Klöckner 和 ZBJ，先驱者正在颠覆零售、医疗保健、房地产、银行、住宿和钢铁行业以及劳动力市场。现有公司必须努力预测变化并理解网络业务模式，以制定自己的平台战略。理解和战略始于新的逻辑。
新加坡风险投资景观2022报告
在2021年保险杠之后，新加坡的风险投资资金活动在2022年略有削弱，因为投资者在更具挑战性的宏观环境的背后变得更加谨慎。年度交易量下降了11％，至651，而总交易价值下降了3％，至109.9亿美元[p.8]。中国科技巨头阿里巴巴（Alibaba）的16.3亿美元投资筹集了本年度筹款票房，增加了他们在电子商务公司Lazada的总体股份。仔细研究2022年的资金数据表明，自今年第一季度以来，交易活动处于下降趋势。尽管如此，就交易量和价值而言，这是第二年级的一年。相对于2020年，2022年的交易活动也更为强大。但是，季度数据引起了人们对今年进一步放缓的潜力的担忧。
人口结构变化对中国未来的影响...
本文探讨了人口结构变化如何影响中国经济的未来，以及这对在中国境内经营的企业意味着什么。中国正在经历的人口结构转型意味着未来几十年该行业的劳动力供应将面临压力。中国的人口结构正在迅速变化，了解推动这一变化的主要趋势和观点至关重要。随着人口老龄化，劳动力减少，迫使政策制定者研究其他观点，例如技术采用，这是近年来经济增长的主要驱动力，也可能是未来的答案。随着阿里巴巴和腾讯等电子商务平台的崛起，中国消费者越来越依赖数字服务，从购物到银行业务。这一趋势可能会重塑中国新的商业现实，即服务业和制造业的劳动密集程度都较低，从而允许机器人进入商品分销领域。
中国互联网平台技术竞争力：基于专利文本信息的谷歌与百度比较
摘要 中国互联网平台（BAT：百度、阿里巴巴、腾讯）相对于美国企业（GAFA：谷歌、亚马逊、Facebook、苹果）的技术竞争力日益受到关注。本文利用中美专利信息的文本信息，分析百度对谷歌的技术追赶过程。基于文档级嵌入结果进行聚类分析，并基于内容空间中的邻居专利生成新的技术累积性和影响力指标。研究结果显示，百度追随的是美国技术而非中国技术的趋势，表明百度在技术发展过程中正积极追赶美国企业。同时，百度专利的影响力指数随着时间的推移而上升，反映出其技术竞争力的提升。 关键词：专利文本分析、互联网技术、中国、美国 JEL 代码：O31、O57
技术城市
硅谷，与此同时，在2018年至2020年之间有590亿美元的投资。由圣克拉拉山谷（Santa Clara Valley）的18个单个城镇和城市组成，硅谷是苹果，Facebook和Google的所在地，并且仍然是Big Tech的枢纽。如P.11所探讨的那样，由大流行而加速的生活和工作趋势正在为其郊区校园带来新的意义。对于每个美国科技巨头都有中国同等学历。美国有“ faang”（Facebook，Amazon，Apple，Netflix，Google）。中国有“蝙蝠”（Baidu，阿里巴巴，腾讯），现在是“ TMD”（Tuotiao（Bontedance），Meituan Dianping，Didi）。这些本土技术巨头将中国推向了一支占主导地位的科技队。中国占2019年全球风险投资的21％，高于十年前的5％。北京是其中最大的接受者，在最后一项
新闻稿
恩波利（FI），2024 年 2 月 1 日 Sesa（“SESA”-SES.MI）是业务部门技术创新和数字服务的参考参与者，合并收入约为 30 亿欧元，拥有 5,000 名员工，它传达了数字体验技术和应用解决方案开发活动的新内部组织，以进一步扩展集团的客户和业务体验技能。 Adiacent Srl 是意大利客户体验领域的标杆企业，融合了近年来整合的多家公司的技能，包括 Superresolution（3D 设计、虚拟体验、艺术指导）、Skeeller、47deck（分别是 Adobe 在电子商务和 DXP 领域解决方案开发的领先合作伙伴）和 Fen Wo（专注于营销和软件开发的数字机构），拥有约 250 名员工，业务遍及整个意大利、西欧和远东地区。自 2024 年 2 月 1 日起，将作为母公司 Sesa SpA 的直接子公司运营，提供更广泛的服务，支持 Sesa 集团的整个领域及其三个业务部门，致力于成为意大利经济主要部门的数字化转型合作伙伴。通过与 Idea Point Srl 进行业务合并，Adiacent 对市场的支持能力将进一步增强，Idea Point Srl 是 Sesa 的子公司，为领先的信息技术客户在数字营销领域运营。 Adiacent 将横向运营，专注于多个经济领域：从时尚到制药、金融服务和制造业，并特别关注国际化和数字出口，这得益于其在远东地区的业务以及与阿里巴巴集团的合作。Adiacent 拥有 250 名人力资源，具备战略、咨询和交付方面的技能，还将继续与 Adobe、Salesforce、阿里巴巴、谷歌、Meta、亚马逊、BigCommerce、Shopify 等主要国际数字公司合作，发展技术技能。这些技术技能加上 100 多项技术认证，使 Adiacent 能够通过数据分析、结果评估、内容创建和营销、商店管理、绩效和广告活动，从机会识别到项目执行，为客户提供支持。
人工智能时代数据驱动创新中的算法偏见
数据驱动创新 (DDI) 因其在 AI 时代改变创新的潜力而备受关注。数字巨头亚马逊、阿里巴巴、谷歌、苹果和 Facebook 因 DDI 而享有可持续的竞争优势。然而，人们对 DDI 过程中可能存在的算法偏见知之甚少，这些偏见会导致不公正、不公平或有偏见的数据产品开发。因此，这篇客座编辑旨在通过系统的文献综述、主题分析和澳大利亚机器人债务计划的案例研究，探索整个 DDI 过程中算法偏见的来源。研究结果表明，算法偏见有三个主要来源：数据偏见、方法偏见和社会偏见。从理论上讲，我们的研究结果阐明了动态管理能力在解决各种偏见方面的作用。从实践上讲，我们提供了解决算法偏见的指南，重点关注数据、方法和管理能力。
synagistices Limited
Synagistics Limited是一家位于新加坡的大数据和数字解决方案公司，该公司列在香港证券交易所的主董事会上，以完成香港的首次DE-SPAC交易而被认可。与阿里巴巴，戈壁合作伙伴和香港电信是其关键战略股东，犹太股票受益于强大的行业支持，使其能够推动创新并扩大其在亚洲迅速发展的数字生态系统中的影响力。Synagistics被认为是东南亚最顶级的数字解决方案提供商之一，并已为东南亚市场的600多个企业和著名品牌提供了数据驱动的数字商务平台犹太教堂。Synagistices也是亚洲少数数字平台公司的碳中立性和ISO/IEC 27001：2022认证的少数数字平台公司之一。Synagistics继续在包括大中国在内的多个市场上扩大其足迹，同时倡导环境责任和AI转型。
NSB-2020-5，人工智能商业化
人工智能 (AI) 的商业化正在四个不同的领域发生：互联网、商业、感知和自主 (Lee 2018)。互联网 AI 主要是使用 AI 算法作为推荐引擎——根据我们的个人偏好推荐内容的 AI 系统 (Lee 2018:107)。例如，Netflix 根据观看者的历史记录推荐电影和电视节目，Facebook 根据用户的活动（包括他们的帖子、新闻和与其他用户的互动）向用户投放广告。第二个领域，商业 AI，挖掘公司和组织的数据库，开发与人类匹敌或超越人类的算法 (Lee 2018:110-11)。例如，金融行业已经开发了根据申请人的信用记录、收入和其他特征批准抵押贷款的算法。美国的研究人员已经展示了根据图像诊断特定疾病的算法，其水平与医生相当 (Lee 2018:113)。这两个领域已经得到广泛实施，并开始产生重大的经济影响。第三个领域是感知人工智能，它通过传感器和智能设备的普及将物理环境数字化。这些设备将物理世界转化为数字数据，可以通过人工智能算法进行分析和优化。第四个领域是自主人工智能，包括自动驾驶汽车和无人机、智能机器人以及其他将取代或补充人类劳动力（如卡车司机）的设备和硬件。与其他三个领域相比，该领域的技术通常仍处于开发阶段或尚未广泛商业化（Lee 2018:106）。例如，谷歌和其他公司正在测试自动驾驶汽车，以进一步完善和开发该技术。中国和美国的人工智能技术商业化主要发生在大型高科技公司和初创公司。根据李开复（2018:83）的“人工智能时代七巨头”，总部位于美国的四家公司——Alphabet（谷歌的母公司）、Facebook、亚马逊和微软——以及中国三家公司——百度、阿里巴巴和腾讯——在人工智能研发和人才招聘方面投入了大量资金。从这七家公司的研发总额数据来看，它们在人工智能方面的研发支出一直在大幅增加。这四家美国公司的研发支出从 2012 年的 180 亿美元增长了两倍多，达到 2018 年的 590 亿美元（图 6-J）。2018 年，亚马逊和 Alphabet 分别成为全球企业研发支出排名第一和第二的公司（Jaruzelski、Chwalik 和 Goehle，2018 年）。三家中国公司的研发支出也增长迅速，从合计 10 亿美元增长了 8 倍，达到 80 亿美元。2018 年，阿里巴巴、腾讯和百度分别是中国公司研发支出的第一、第二和第四大企业。这些中美大型企业的战略大型企业一直在构建私人控制的计算网络，将人工智能技术广泛应用于整个经济，类似于公用事业公司在电网中分配能源 (Lee 2018:83)。例如，亚马逊正在销售人工智能服务，包括自然语言处理、语音合成、图像分析和视频识别，目的是为那些想要人工智能而无需前期成本的大型和小型开发商提供服务 (CB Insights 2018:27)。阿里巴巴正在与杭州市合作，利用先进的物体识别和预测交通算法优化交通流量并向紧急服务部门发出交通事故警报 (Lee 2018:94)。与大型企业的一般人工智能网格方法相比，人工智能初创公司正在构建高度具体的“电池供电”人工智能产品，这些产品是独立的应用程序。电池供电的人工智能产品用于特定任务，包括医疗诊断、抵押贷款和自主无人机 (Lee 2018:95)。