AGI要闻：AI热潮下，全球前10大富豪身价年内增长3.6万亿元

最新GPT-5模型最快将于2024年6月对外公布；而美国投资机构Factorial Funds认为，Sora模型或需求72万块英伟达 H100 GPU计算卡。

生成式 Al 热潮催生“科技新贵”。

钛媒体App 4月5日消息，福布斯日前公布2024年（第38届）全球亿万富豪榜。

数据显示，今年身价超10亿美元的富豪人数共有2781位，创下历史新高，较去年增长141人；总资产也创下新高，达到14.2万亿美元，比去年增加2万亿美元。

其中，过去一年内全球前十大富豪的财富增长共计约5070亿美元（约合3.62万亿元人民币），其中大部分人的财富增长都得益于市场对生成式 AI 的追捧，从而推动公司股价大涨。另外，今年新增的亿万富豪中，有9位 AI 领域CEO身价超过200亿美元，包括OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）等。

与此同时，OpenAI公司日前向部分测试开发者发送“红队网络”专家邀请邮件，称寻求外部社区成员支持以评估该公司前沿模型。有消息称，最新GPT-5模型最快将于2024年6月对外公布。

另外，美国投资机构Factorial Funds发表了一篇博文分析Sora技术细节。文章中表示，推理层面，考虑到硬件利用率和使用模式，Sora推理阶段的计算峰值需求约为 72 万块英伟达 H100 GPU计算卡。

OpenAI消息频出：GPT-5或于今年6月发布？

北京时间4月5日凌晨，OpenAI宣布改善微调（fine-tuning）API，并进一步扩展定制（自定义）模型方案计划。

OpenAI表示，新的技术中引入基于 Epoch 的 Checkpoint Creation，即在每次训练 epoch（将训练数据集中的所有样本都过一遍（且仅过一遍）的训练过程）过程中，都自动生成一个完整的微调模型检查点，便于减少后续重新训练的需要。同时，新模型API还支持与第三方平台的集成、新增Comparative Playground，增加更全面的验证指标，添加Hyperparameter 配置，改善微调控制面板，以及扩展定制模型等，让开发人员能够解决更多复杂的 AI 场景落地问题。

而同一时间，有消息指，GPT-5开启了“红队网络”（Red Teaming Network）专家内测，部分开发者称收到了OpenAI发送的邀请邮件。

有分析称，由于此次红队测试会持续90-120天，因此推测GPT-5最快在今年6月发布。这与之前“今年夏天推出”这一传闻时间点吻合。

截至目前，部分企业客户已收到增强功能的演示。有网友称，或许GPT-5会和Claude 3一样，提供几种不同的型号。同时，GPT-5“实质性更好”，相比GPT-4进行了重大升级。它需要更多的训练数据，而且GPT-5的潜在功能包括生成更逼真的文本、执行翻译和创意写作等复杂任务、处理视频输入以及改进推理。

Runway CEO Siqi Chen就表示，GPT-5已经在推理方面取得了意想不到的阶跃函数增益。

Sam Altman早前表示，GPT-5仍在训练中，没有确切的发布日期，广泛的安全测试可能还需数月。然而，他确认OpenAI今年将「发布一个惊人的新模型」。

另外，OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap日前对彭博社表示，对于ChatGPT企业版本情况，目前已有超过 60 万人注册并使用ChatGPT Enterprise，而今年1月份人数仅为15万人。“今年将是企业采用 AI 的一年。我们刚刚看到巨大增长势头。”

Brad Lightcap透露，OpenAI 目前拥有约1200名员工。该公司还计划在东京开设办事处。“我们的需求基础非常全球化，所以我们希望向客户展示我们就在客户身边。我们感受到日本、亚洲等地的巨大吸引力。”

早前The information还报道，为了训练GPT-6，Sam Altman与微软合作耗资1150亿美元打造“星际之门”超算，最新消息显示其最快在2026年，就会在威斯康星州启动一个功率较小的数据中心。

Al 热潮催生“科技新贵”，全球前10大富豪身价年内增长超3.6万亿元

近日，福布斯公布了最新2024全球亿万富豪榜。

数据显示，今年全球亿万富豪的人数和财富总额都创下了历史新高，今年全球身价超过10亿美元的亿万富豪人数，达到2781人，比去年增加 141 人；总资产达到 14.2 万亿美元，比 2023 年增加 2 万亿美元。其中，三分之二的上榜成员身价超过一年前，而全球前20大富豪的财富年内总计增加了 7000 亿美元。

榜单中，法国奢侈品大亨、LVMH集团董事长兼CEO伯纳德·阿尔诺，连续第二年成为世界首富，其个人财富较2023年增长10%，至2330亿美元；埃隆·马斯克本次仍排名第二，个人财富约为1,950亿美元，该数字虽较去年增长8%，但由于特斯拉股票价格下跌，这一数字远低于其此前高达3000亿美元的个人财富最高值，马斯克也是全球首位个人财富达到3,000亿美元的富豪。

同时，AI 热潮也催生了一众“科技新贵”。

过去一年内，全球有10个人的财富增长加在一起达到约5070亿美元，这10个人中有8位都是美国科技大亨，有6位与现在的美股科技七巨头——苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta相关。而他们大部分的财富增长，都得益于市场对于生成式AI技术的追捧，从而推动公司股价上涨。

其中，Meta CEO 扎克伯格（Mark Zuckerberg）是过去一年世界上财富增长最多的人。在大规模裁员以及大举押注AI和“元宇宙”之后，过去一年Meta股价大涨，扎克伯格的净资产也由此增长1126亿美元，目前身家达1770亿美元，而他在福布斯富豪榜上的排位，也从去年的第16位，大幅上升到了今年的第4位。

不容忽视的就是英伟达CEO黄仁勋。受益于英伟达股价的飙升，今年他首次跻身全球前20大富豪之列，财富较去年增长近560亿美元。

另外，受益于 AI 龙头微软的股价上涨，微软前首席执行官、OpenAI最大投资者之一的史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）身价年内增长了403亿美元，最新身价达1210亿美元。

此外，今年还有10多位 AI 领域的“科技新贵”身价突破10亿美元，其中包括与英伟达有深度合作的超微电脑公司创始人、CEO梁见后（Charles Liang）及其妻子刘秋珠（Sara Liu）夫妇；还有AMD公司CEO苏姿丰，她的个人净资产竟达到12亿美元。

除了 AI 领域，地区方面，目前美国拥有813名亿万富翁，总资产达 5.7 万亿美元，排名第一；中国内地位居第二，共计有406位亿万富翁，身价总额达1.33万亿美元，比去年的1.67万亿美元有所下降。而包括中国香港在内的亿万富豪则有473人，净资产总额达1.7万亿美元。

其中，今年的中国首富依旧是饮品上市企业农夫山泉创始人钟睒睒，资产净值达623亿美元；第二是字节跳动创始人张一鸣（434亿美元）；第三是拼多多创始人黄峥（389亿美元）。

不过，国内没有专门与 AI 有关的公司亿万富豪上榜，与 AI 稍微有关系的包括张一鸣、丁磊、马云、马化腾、李彦宏、刘强东夫妇、寒武纪科技创始人陈天石等。

以下是今年福布斯亿万富豪榜中新增的前十大 AI 领域人士的信息，有7人来自美国：

1、Super Micro Computer创始人梁见后（Charles Liang）和刘秋珠夫妇，净资产达61 亿美元：1993年，梁与他人共同创立了超威电脑，该公司的服务器和存储系统目前在 AI 和云计算公司中备受追捧。该公司 2023 财年的收入达到创纪录的 70 亿美元。过去 12 个月，该公司股价上涨超过 1,100%，甚至超过了英伟达、英特尔和 AMD等合作伙伴，而其妻子刘秋珠 Super Micro 的高级副总裁，也是一位新晋亿万富翁。

2、韩美半导体公司CEO Kwak Dong Shin，财富达29亿美元：韩美半导体是Kwak Dong Shin父亲于 1980 年创立的，公司制造用于半导体封装的设备——这是芯片生产的最后阶段之一。其主要客户包括三星电子和 SK 海力士。得益于人工智能热潮，韩美的业务蓬勃发展，过去一年股价上涨超过 560%。

3、日本M&A brokerage创始人兼CEO Shunsaku Sagami，财富达19亿美元：其为中小型企业的卖方寻找匹配的买方，利用AI找到潜在、面临着卸任和卖出财产问题的买家公司。Sagami的公司2022年在东京交易所上市。

4、Notion联合创始人兼CEO Ivan Zhao，净资产15 亿美元：2015年，他和联合创始人 Simon Last 创立了Notion，随后解雇了所有员工，转租了旧金山的办公室，搬到了日本京都。如今，已盈利的Notion 正全力投入人工智能，其二级市场交易估值约为 50 亿美元，预计营收为 2.5 亿美元。

5、Figure AI 机器人公司创始人Brett Adcock，财富14亿美元：Adcock于2022年创立的Figure，致力于实现一个基于AI的“通用人形机器人”，并将机器人用于劳动力市场。2月，公司从亚马逊、微软、英伟达和OpenAI等投资者处筹集了6.75亿美元，估值为26亿美元。而37岁的Adcock拥有公司50%股份带来的估值。

6、AMD董事长兼CEO苏姿丰（Lisa Su），财富13亿美元：自苏姿丰于 2014 年执掌公司以来，他将AMD从困境中逃离，转变为 AI 领域的“宠儿”，公司股价过去一年已飙升60多倍。她出生于中国台湾，3 岁时移民到纽约，毕业于麻省理工学院电气工程专业。

7、Cloudflare创始人兼公司COO Michelle Zatlyn，财富12亿美元：加拿大籍的Zatlyn曾在蒙特利尔的麦吉尔大学学习化学，之后在Google和Toshiba工作。2009年，她与哈佛商学院同学Matthew Prince（也是亿万富翁）共同创立了Cloudflare，致力于使用AI保护其客户，并拦截网络攻击，公司总部位于旧金山。由于Cloudflare过去一年股价上涨65%，拥有约2%公司股份的Zatlyn成为新晋亿万富豪。

8、OpenAI 联合创始人兼CEO Sam Altman，财富达10亿美元：2022年ChatGPT的发布引发全球 AI 热潮，公司估值超过800亿美元。但Sam不持有公司股票，相反，38 岁的他的财富来源于他在 Y Combinator 孵化器的投资（2014 年至 2019 年），以及他在 Stripe、Reddit 和 Helion等个人投资项目。

9、美国知名投资人、Square Wave Ventures管理合伙人、英伟达创始董事会成员Harvey Jones，财富估值10亿美元：他拥有英伟达的0.03%股份，于 1993 年加入 NVIDIA 董事会，足以使他成为AI驱动、300%的股票暴涨的大赢家之一。

报告：Sora算力推理或需72万块英伟达GPU芯片

投资机构 factorial funds日前发表了一篇博文，深入探讨了 Sora 背后的一些技术细节，并对这些视频模型可能产生影响进行了探讨。

报告中提到，Sora 是一个建立在扩散 Transformers（DiT）、潜在扩散模型之上的扩散模型，模型和训练数据集似乎都更大更多。同时，Sora 证明，扩大视频模型是有效的，与大语言模型类似，将多模态模型做得更大将是快速改进模型的主要驱动力。

关于算力，训练层面，Sora 需要大量的计算能力来训练，至少需要在 4200~10500 块英伟达 H100 GPU 上训练 1 个月；推理阶段，估计每个 H100 GPU 每小时最多可以生成约 5 分钟的视频。与语言模型相比，像 Sora 这样基于扩散的模型推理成本要高几个数量级。

报告强调，随着类 Sora 模型的广泛部署，推理计算消耗将多于训练计算消耗。「平衡点」估计为 1530 万至 3810 万分钟的视频生成，之后在推理上花费的计算会比原始训练更多。作为参考，TikTok 每天上传 1700 万分钟的视频，YouTube 每天上传 4300 万分钟的视频。假设 TikTok（所有视频时长的 50%）和 YouTube（全部视频时长的 15%）等流行平台上大量采用人工智能做视频生成，考虑到硬件利用率和使用模式，本文估计推理阶段的计算峰值需求约为 72 万块 Nvidia H100 GPU。

“根据 Sora 的计算需求推断出了需要多少台 Nvidia H100 才能大规模运行类似 Sora 的模型，这意味着 AI 生成的视频已经在 TikTok 和 YouTube 等流行视频平台上实现显著的市场渗透。假设每台 Nvidia H100 每小时制作 5 分钟视频，换言之每台 H100 每天制作 120 分钟视频。TikTok 假设人工智能的渗透率为 50%，则每天的视频时长为 1700 万分钟（视频总数为 3400 万 × 平均时长为 30s）；YouTube 每天 4300 万分钟视频，假设人工智能的渗透率为 15%（大部分为 2 分钟以下的视频）。因此，AI每天制作的视频总量：850 万 + 650 万 = 1070万分钟，支持 TikTok 和 YouTube 上的创作者社区所需的 Nvidia H100 总量：1,070 万 / 120 ≈ 89000”，报告中提到。

Factorial Funds强调，Sora 在视频生成的质量和能力方面取得了重大进展，但也有可能大大增加对 GPU 推理计算的需求。

谷歌更新Transformer架构，更节省计算资源！50%性能提升

近日，谷歌最新发布了Mixture-of-Depths（MoD），改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要计算，显著提高训练效率和推理速度。

结果显示，在等效计算量和训练时间上，MoD每次向前传播所需的计算量更小，而且后训练采样过程中步进速度提高50%。

这意味着，Transformer架构得到更新，并且实现了全面提升。

据悉，这项研究由谷歌DeepMind和麦吉尔大学共同研发，主要贡献者是David Raposo和Adam Santoro。他们二人都是DeepMind的研究科学家。此前共同带来了神作《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》。这篇论文目前被引次数超过3500次，论文核心定义了Inductive bias（归纳偏置）概念。