Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

AI选股

Answer

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息：

  1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）：
    • Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。
    • Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。
    • Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。
    • Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。
    • Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。
    • Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。
  2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资：
    • AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。
    • 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。
    • 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。
    • 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。
    • 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。
  3. 展望 2025，AI 行业的创新机会：
    • 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。
    • 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司（截止2024.10.15）

|项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||Zephyr AI|2024-03-13|1.11|A||AI药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll|||Together AI|2024-03-13|1.06|A|12|AI基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital|||Glean|2024-02-27|2.03|D|22|AI驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures|||Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软|||Abridge|2024-02-23|1.5|C|8.5|AI医疗对话转录|应用|医学|Redpoint,Lightspeed Venture Partners,USV,IVP,Spark Capital|||Recogni|2024-02-20|1.02|C||AI接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures,Celesta Capital,Pledge Ventures,Mayfield,DNS Capital||信息来源：Techcrunch

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

AI将引领新的服务模式，即“智能即服务”，通过增强能力、自动化和改变交互方式，重塑我们的工作和生活。此外，AI的发展将重新赋能芯片和云计算行业，为它们带来第二春，并创造新的投资机会。在这个过程中，GPU的需求预计将持续增长，进一步推动AI技术的革新和应用。企业软件、AI驱动的金融服务以及AI健康技术成为了吸引投资的主要领域。但值得注意的是，机器人行业的投资额已经超过了企业软件，预示着它可能成为下一轮AI革命的重要爆发点。这一点在2024年末或2025年初有望得到进一步验证。科技巨头们通过资本来控制AI模型公司的趋势也越来越明显。例如，OpenAI与微软的合作，Anthropic与Google的合作，以及其他公司与NVIDIA和AWS的合作，都表明了这一点。这种背后的资本支持不仅为AI公司提供了必要的算力，还加速了整个行业的发展。在这个AI时代，企业的竞争策略主要集中在两个方向：一是迅速成长为大型模型公司并寻找强大的背书，以获得竞争优势；二是保持规模较小，专注于盈利并灵活应对市场变化。这种分化的竞争模式预示着AI行业的未来将更加多元化和复杂。展望2024年，我们有理由相信这将是大模型争霸的一年。OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama以及来自法国的Mistral将是市场上最受瞩目的几家公司。他们不仅在技术上相互竞争，还在为未来AI的方向和应用设定标准。这种竞争不仅对技术的进步至关重要，也为投资者和市场观察者提供了了解AI发展趋势的重要视角。

展望2025，AI行业有哪些创新机会？ | 峰瑞报告

在ToP领域，峰瑞投资的冰鲸科技，是一家AI智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品。除了提供面向音视频素材管理和小型工作室协作的高效解决方案外，冰鲸科技还推出了集成端侧GPU的旗舰产品——ZimaCube。（欢迎阅读《[从1980年以来的硅谷PC创新，看AI硬件的时代机遇》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMDAzMTgzOA==&mid=2650859726&idx=1&sn=0d800e6b720da51a8dbb83e2ece6d59f&scene=21#wechat_redirect)）2、ToB——从“独立业务模块”和“通用技能模块”切入当前，AI应用如果要成功进入企业内部，必须充分考虑企业现有组织流程和管理架构的复杂性。AI应用或许可以选择两个切入点，一是纵向的独立业务模块，即针对企业特定场景或明确业务需求的解决方案，能够以“模块化”方式快速部署，独立运行，并为某一业务环节提供即时价值。二是横向的通用技能模块，即适用多个部门的通用专业技能模块，这种策略不仅能够快速融入企业的运作体系，满足企业的多种需求，还能降低实施和推广的难度。2024年7月，美国投资机构A16z发布了一篇文章《“Salesforce之死”：为什么AI将改变下一代销售技术》，深入探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力。文章配图列举了一些可用的AI应用产品，其中大多数符合前述“独立业务模块”和“通用技能模块”的特点。需要注意的是，ToB和ToP也存在一定交集，在GPT-4o的帮助下，我们梳理了两者的核心区别：

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
如何用AI帮助选股
以下是关于如何用 AI 帮助选股的一些信息： 可以将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。例如，借助 AI 分析行情，期望在不熟悉的市场中找到合适的进场点，提高资金使用效率。多种策略配合可能提高理论上的胜率。 有一些相关的投资服务，如 Stocked AI，它提供每日股票推荐，推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 同时，在写作选题等方面，也可以类比 AI 的学习过程。如同大语言模型通过监督学习从优秀文本示例中学习，我们在公众号创作中也需要通过学习优秀的文章来提升自己的写作能力，包括选题、结构等方面。但要注意学习不等于照搬，而是要融会贯通形成自己的风格。在选股时，也可以借鉴这种思路，分析相关的成功案例和模式。
2025-03-22
股市选股公式编写的最好用AI
目前在股市选股公式编写方面，尚未有直接且成熟的 AI 应用。但在金融领域，AI 可以通过数据分析和机器学习算法来辅助选股。例如，利用历史股价数据、财务指标、市场趋势等信息进行建模和预测。不过，股市投资具有不确定性和风险，不能完全依赖 AI 进行选股决策。
2025-01-05
ai选股
很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。
2024-11-21
如何通过ai生成选股软件
目前 AI 技术在生成选股软件方面还面临诸多挑战和限制，尚未有成熟且直接可用的通用方法。但一般来说，要通过 AI 生成选股软件，可能需要以下步骤： 1. 数据收集：收集大量的股票市场数据，包括历史价格、成交量、财务报表等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有意义的特征，例如技术指标、基本面指标等。 3. 选择算法：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的 AI 算法，如机器学习中的决策树、随机森林、神经网络等，或者深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 训练模型：使用历史数据对选定的算法进行训练，以学习股票价格的模式和规律。 5. 模型评估：使用测试数据评估训练好的模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。 6. 优化调整：根据评估结果对模型进行优化和调整，例如调整参数、增加数据量、改进特征工程等。 7. 集成和部署：将训练好的模型集成到软件中，并进行部署和测试。 需要注意的是，股票市场是复杂多变的，AI 生成的选股软件并不能保证绝对的准确性和盈利性，投资决策仍需要综合多方面的因素进行考虑。
2024-10-07
ai 选股
以下是关于 AI 选股的相关内容： 1. 有文章提到投资 10 万让 AI 买股票的情况，同时提到了 AI 财务分析。 2. 指出 AI 不仅能革新机器人领域，还能推动多个行业发展，如智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等，其广泛应用预计对全球 GDP 产生巨大影响，能帮助美国解决债务问题，为美国经济带来转机。 3. 介绍了近期热门融资的 AI 产品，如 You.com 是多种搜索模式且重隐私的搜索引擎，Genspark 通过 Sparkpages 满足用户个性化搜索需求，Rockset 是刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司，Butterflies AI 是人类与 AI 共存的社交软件，MeetRecord 是可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手。这些产品的发展显示了 AI 技术在信息检索和处理方面的提升，可能对选股有所帮助。
2024-10-07
AI如何选股？靠谱吗？
AI选股通常指的是利用人工智能技术，特别是机器学习和数据挖掘技术，来分析大量的市场数据，预测股票走势，并选择潜在的投资机会。以下是AI选股的一些常见方法和步骤： 1. 数据收集：AI系统会收集各种数据，包括历史股价、交易量、公司财报、新闻报道、社交媒体情绪等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有用的特征，这些特征可能对预测股票价格有影响。 3. 模型训练：使用机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络等）来训练模型，使其能够识别数据中的模式和趋势。 4. 风险管理：AI系统还会评估投资组合的风险，确保投资符合特定的风险偏好。 5. 回测：在历史数据上测试AI模型的表现，以评估其有效性。 6. 实时监控：AI系统可以实时监控市场数据，快速响应市场变化。 7. 决策支持：AI提供选股建议，但最终的决策可能还需要结合人类专家的判断。 关于AI选股是否靠谱，这取决于多种因素： 数据质量：AI模型的准确性很大程度上取决于输入数据的质量和相关性。 模型性能：不同的机器学习模型可能有不同的预测能力，需要不断优化和调整。 市场变化：股市是非常复杂的系统，受到许多不可预测因素的影响，如政治事件、自然灾害等。 过度拟合：如果AI模型过度拟合历史数据，可能在实际应用中表现不佳。 监管合规：AI选股需要遵守相关的金融法规和道德标准。 透明度和可解释性：AI模型的决策过程应该是透明的，以便投资者理解其背后的逻辑。 人为因素：AI选股通常作为辅助工具，最终的投资决策可能还需要结合投资者的经验和直觉。 总的来说，AI选股可以作为一个有用的工具，帮助投资者发现潜在的投资机会和风险，但它不应该被视为唯一的决策依据。投资者在使用AI选股时应谨慎，并结合其他分析方法和市场信息。
2024-08-05