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华特迪士尼(DIS)公司今日公布了截至2018年3月31日的2018财年第二季度报告。该财季，华特迪士尼公司营收为145.48亿美元，净利润为29.37亿美元。电影业务和乐园业务成为华特迪士尼公司今年二季度的业绩亮点。具体而言，影视娱乐业务本季度营收为25亿美元，比去年同期增长 21%；迪士尼主题乐园及度假区营收比去年同期增长13%
在首次公开招股之前，虎牙主要股东包括欢聚时代和腾讯控股全资子公司Linen投资。其中，YY（欢聚时代）持有虎牙90,066,152股普通股，占总股本的48.3%，以及表决权的55.5%；Linen投资持有虎牙64,488,235股普通股，占总股本的34.6%，以及表决权的39.8%。HUYA
在3月8日腾讯入股虎牙时还签订了一份认购协议：腾讯有权在2020年3月8日至2021年3月8日期间，以公平的市场价格购买额外的股份，以达到50.1%的投票权。
总体来看，在2017财年，虎牙净营收为21.85亿元，同比增至174.2%；毛利润为2.55亿元，净亏损为8100万元。尽管虎牙营收一直呈高增长态势，但还未走出亏损的亏损状态。
在2017年4季度，虎牙平台MAU为3880万，比2016年同期增长了47.6%。自2016年以来，虎牙直播的营收和用户数量一直处于高增长状态，这主要得益于其在游戏直播领域的版图扩大。据了解，在传统游戏领域，虎牙拥有LPL、KPL联赛的直播权，并于2018年购买了韩国LCK联赛的国内独家直播版权，在电竞赛事资源储备上投入了许多精力。
虎牙营收由两部分构成：直播业务、广告和其他业务。
视频直播业务营收占比94.7%，从2016年的7.92亿元增至2017年的20.67亿元，同比增长161.3%。增长的主要原因是平台付费用户从2016年的370万增至2017年的810万。目前虎牙直播内容有超过两千多种不同的游戏,还有才艺表演、动漫和户外活动等其他娱乐内容。这一业务通过销售虚拟物品获得收入，最常见的就是虚拟礼物。
广告和其他收入同比增加2240.2%，从2016年的490万人民币增加到1.15亿元人民币，主要是因为虎牙在2016年10月开始提供广告服务，2017年1月开始运营第三方分销平台的网络游戏。
成本方面，占比最大的是收入分成费用和内容成本费用，占总成本的72.3%，应该主要是内容版权费和引流主播费用。第二大成本则是带宽，随着数据传输技术的发展，这项成本在媒体公司的占比都有不同幅度的下降。
研究和开发费用从2016年的1.883亿元人民币下降到2017年的1.720亿元人民币，减少的原因是虎牙2017年的股权激励计划，在2017年8月开始授予期权，而在2016年同期，员工基于股份的薪酬由YY公司发行的限制性股票组成。
除了40页的风险因素，现金流应该是虎牙招股书最大的亮点了，刚拿到腾讯投资，目前账面资金充裕。这或许是虎牙上市的最大依仗：可以在财务上亏损，但有充裕的现金流保障未来的发展。在虎牙接受腾讯投资时也有业内人士认为虎牙不可能裸奔上市，所以才必须融资。
招股书中还描述了虎牙与YY、腾讯的关系，表明未来会获得一定的资源支持。除此之外，虎牙还援引Frost & Sullivan的分析报告，展示国内移动端游戏市场、电子竞技市场、游戏直播市场的潜力：
移动、PC、主机游戏市场
电子竞技市场
游戏直播市场
预测数据居然到了2022年，要知道去年短视频还没成为风口，而每一种新娱乐方式必将从旧的上面夺取用户的时间和金钱。从预测数据来看，前景一片大好。但预测是不是准确，对于虎牙而言，却未必重要。
目前腾讯已经占据中国游戏市场份额的半壁江山，腾讯投资斗鱼、虎牙，目的就是补足游戏产业链，虎嗅文章《斗鱼、虎牙都归腾讯，游戏直播没有下半场了》分析过，如今的直播在游戏产业链中已经占据了相当重要的位置。如果游戏厂商能够把持住直播平台，对于电竞联赛生态，新游宣传，打击竞品来说都是非常有利的武器。
游戏直播平台的流量也有其特点：有融资价值，但难以直接变现。对于常年烧钱，且盈利模式单一的直播平台，若没有资本输血，内容合作版权和引流主播都难以为继。虎牙从YY独立时拿了7500万美元A轮融资，但连2016年的亏损都填不满，两年的爆发式增长，背后肯定是有YY在输血。
而融入腾讯的游戏产业链，则是国内游戏直播平台的难以拒绝的归宿。除非IPO之后虎牙盈利，有较好的投资回报率，不然虎牙上市之日，很可能就是旧人退场，腾讯接手的开始。
美国学生贷款问题刚刚超过了一个里程碑。根据美联储的数据，今年一季度美国学生未偿还的贷款总额达到1.521万亿美元，首次突破1.5万亿美元，较10年前的6000亿美元增长1.5倍。
据专家估计，美国大学学生离开学校时平均每人背负约3.7万美元的债务，考虑到去年大学毕业生的平均起薪在5万美元左右，这个数字对许多人来说是可以承受的。但还有很大一部分（六分之一）大学毕业生的债务将超过他们的收入，这将使这些借款人很难按照标准的10年还款计划偿还贷款。
行业指标显示，今年对冲基金将近十年来首次整体表现好于大盘。
对冲基金研究公司HFR的HFRI基金加权综合指数（HFRI Fund Weighted Composite Index）显示，管理资产规模合计3.2万亿美元的对冲基金今年4月收益0.38%，今年以来合计回报达到0.39%，而标普500计入分红在内今年前四个月收益率0.38%。
CNBC报道称，虽然相比标普收益只有微弱优势，但这已经是对冲基金业2008年以来首次跑赢基本股指。2008年金融危机低谷期，对冲基金整体收益为-19.03%，损失相对而言远小于大盘的-37%。
从HFR数据看，今年对冲基金业绩的两大动力来自医疗保险类股和科技股，两者合计斩获收益4.54%。固定收益资产支持的策略和主动交易策略均获得3.12%的收益。
但4月情况略有不同，当月收益最高的是收益率4.46%的能源和基础材料。加密数字货币也成为拉动对冲基金业绩功臣。
HFRI区块链综合指数今年以来累跌19.3%，但4月大涨47.1%，HFRI加密数字货币指数今年以来跌去17.5%，4月猛涨48.5%。
昨夜微软Build 2018拉开帷幕，没有硬件层面上的惊喜，更多的是对未来战略的梳理。简而言之，微软整体业务向AI和云应用平台的转移明显。在移动设备复杂化的时代，想依靠云平台做一次超车。MSFT
AI：首先是个道德问题
如预料一般AI作为开头菜被端上场，相比较不少公司大谈语音语音识别和智能识图，微软的理念更偏重“人文”。纳德拉表示，微软关注问题的三个方面，首先是隐私，隐私是一项人权。他说，微软非常重视用户隐私，也在极力确保用户数据的安全。他赞同欧洲GDPR法规的隐私准则，但表示这项工作尚未完成。
微软关注的三个方面
第二点是责任，网络安全是微软关注的第二个“支柱”。“我们需要在整个科技行业中承担集体责任，以保持世界的安全。”微软正在与活动和其他团体合作，以“确保我们的民主进程”，纳德拉表示。
第三是AI道德，纳德拉认为，“我们不仅要问自己，计算机可以做什么，而且要问应该做些什么。”他提出了微软建立了内部的道德委员会，该委员会关注其人工智能方面的努力，但没有提及上个月其AI人员发表的演讲，称其公司已经拒绝了基于道德问题的人工智能业务。
他呼吁“隐私AI”，认为这将让AI在海量数据集合以及隐私权保持一致的事实之间取得平衡。
以Azure为基础，把AI细化，服务合作伙伴
把微软AI计划具象化的是Azure，作为一个旗下服务囊括了网站、虚拟机、云服务、移动应用服务、大数据支持以及媒体功能支持的云平台，Azure可以把AI的功能更细节化和打包处理化。譬如Azure AI下的语音语意识别。
不少国产智能机都用到了Azure AI的翻译技术
早在2016年，AI就在语音识别上达到了和人类相同的水平。而在1月，阅读和语义识别也达到了80%以上的准确率。而技术以外，微软更多在思考把AI技术更好地商业化。以目前的合作看，Azure AI已经用于包括可口可乐、宝马、Twitter、毕马威等多个品牌上。
甚至华为和小米的翻译技术也都有用到Azure AI。
为了达到这一目标，微软正在为其开发人员推出新的“语音设备SDK”和参考套件。他还准备宣布Azure项目版Kinect。
加速硬件的开发
微软宣布了其在AI智能对话方面的突破。纳德拉认为，“聊天方面的AI需要新的应用程序，开发人员需要构建真正适合其业务的机器人和代理，而不是采用现成的技术并将其放入应用程序中。”
基于这一出发点，微软正在为对话机器人推出“100多种新功能”，譬如定制语音和个性回复，客户数据可以用来为这些机器人提供动力。就像Skype或Cortana可以构建属于自己的数据并与相应的渠道相关联。
低时延的特性
纳德拉表示，微软将和高通在今年共同推出一款家用安防摄像头，这款产品部署了微软AI模型，可在本地进行交互和计算，同时云端可时时更新微软AI模型，从而更好地辨别警报情况。
Azure IoT同样是将技术商业化的另一个例子。大疆将在今年为旗下无人机推出Window 10 SDK，开发者可应用微软开发工具为大疆无人机开发软件，将无人机数据应用在农业等方面。
大疆无人机将接入微软Azure IoT Edge服务
微软Azure IoT Edge同样将应用在大疆无人机上，系统中的微软AI模型可让整个计算的过程更加智能。
纳德拉补充道，过去一年中包括施耐德、星巴克等超过230个企业将Azure IoT Edge应用到了超过2000个领域上。Azure Edge在全球有超过50个团队的部署，并有超过90亿个计算节点。
Microsoft 365：一切都在开源的基础上进行
作为当今泛数码领域的一份子，PC系统不再是一切的核心，跨设备的操作体验甚至成为了此前微软份额减少的原因之一，更遑论云处理平台本身就要求更高的兼容性。也因此，开放性成了开场发布会的另一个关键词。
比如我们最关心手机与PC端的同步问题，微软在会上宣布推出了Your Phone App，这是一款支持从PC端访问短信、照片和通知的软件，并且还可以将手机里的照片快速拖进PC端的文档里。
这种逻辑贯穿在整合推出的Microsoft 365身上。更新后的Microsoft 365将升级多设备协作体验，微软小娜（Cortana）将作为工作助手，并且将和其他语音助手进行互补协作。
Microsoft 365的设计理念将中心从设备转换为人。现在在不同设备间，都可以使用微软的Office 365服务。举例来说，在苹果Macbook上未完成的工作，可通过365继续在Android手机上完成。
纳德拉举例，现在你可以在早上用手机查看Outlook邮件看今天事件安排、开车时直接用中控中的Skype进行远程会议、到公司后用电脑上的Word写档案、下午再通过工作站与同事讨论工作。
关于多平台协作
他补充道，现在微软小娜将作为统筹工作上事件的助手形式，出现在Microsoft 365服务中。除了规划时间表、收发邮件等基本功能外，它还将与其他语音助手进行协作。
会上微软公布了与亚马逊Alexa的合作细节，现在你可以在微软电脑和亚马逊Echo音箱中，同时唤醒小娜和Alexa两个语音助手。小娜用于工作，Alexa用于查看地图、叫出租等生活服务。
现场有意思的两个小展示
虽然微软在以往Build开发者大会上也有不少有意思的现场展示，但这次的两个听起来似乎显得话题性格外足：一个是现场小品展示办公生活，一个是跨系统云平台编程。后者被我们频道编辑笑成：防止两名程序员打架开撕、血溅当场的好手段。
不过微软准备这两个环节自然不是无的放矢，微软在现场多次强调：几个技术的混用，会提升工作效率。所以这场“小品”就是对这一说法的佐证。
现场模拟会议的小品
在现场微软展示了一个“场景小品”：利用语音预定会议室，和会议室的语音系统交互；利用AI语音记录会议（智能识别不同的人说的不同的话）、智能识别专业术语；智能共享相关文件。
PC和安卓手机的互联
在这个小品中，还有安卓手机和Win 10电脑的互动，比如你可以用电脑直接回复手机联系人的短信，并且还能打开你手机上的通知，在电脑上预览。
混合现实的利用也出现在小品当中——更好地理解会议中提到的远程资料。
现场跨系统云端同步编程，同样是一个展现利用新技术能如何提高生产力的例子。
跨平台云端编程了解下
微软在现场展示了Visual Studio。利用微软Teams协作，团队成员可以实时编辑彼此的代码；另外这一操作支持跨系统，无论是Win还是Mac OS均可以在同一平台统一远程操控。在现场，微软还模拟了这一体验，堪称现场编程教学。
具体到使用环节，Visual Studio Live Share现在可供下载，而且它对于当前的Visual Studio开发人员是免费的。
在这个环节微软还顺手再秀了一把开源，微软在Build 2018开发者大会上宣布将会和GitHub合作。后者是一个广泛使用的代码库，开发人员用它来在软件开发团队或开源社区之间共享代码。
混合现实的一小次升级
2016-2017年是VR和AR的大热之年，不过落地之路似乎不那么顺畅。去年秋天微软推出Windows混合现实（Mixed Reality），有所响应的厂商并不甚多，推出新品的价格也在一路跳水。
不过这并不妨碍微软在发布会上继续提到混合现实，毕竟这是提高生产力的手段之一。
混合现实的多场景应用
微软为混合现实准备的两个应用为Microsoft Remote Assist和Microsoft Layout，两者的使用场景基本定位是工厂和研发。在现场微软针对这两个应用做了视频展示，Remote Assist允许一线员工通过Hololens和其他设备访问专家来诊断问题。
而谈到Microsoft Layout，则允许用户设计空间；你可以实时做设计，并且反馈到现实的空间，借此能够快速对设计方案做反馈。
写在最后的总结：显然在后PC时代，微软对转型做了全面思考。依托AI、云平台处理，微软试图成为新时代的平台和解决方案服务商。把后台做好留给企业；而企业则去完成面对用户的操作对接。也因此，各个层面的开源变得势在必行。
而如果非要说好坏的话，至少在格局上要比单纯倚靠硬件高了许多。
从去年开始，最让电脑用户振奋的大事件莫过于AMD的崛起了。去年AMD Ryzen处理器横空出世，打了英特尔一个措手不及。今年，AMD推出了Ryzen二代处理器产品，和一代相比性能有了进一步的提升。
近日，零售商Mindfactory公布了最近一年处理器销售情况，在今年4月份，英特尔拿下了53%的市场份额，AMD则拿下了47%的市场份额。也就是说，如今，在处理器市场上，英特尔、AMD形成了旗鼓相当的局面。
在AMD Ryzen处理器发布前的近十年里，英特尔在处理器市场上一家独大，AMD的实力极为微弱。不少人认为，AMD之所以没有从市场上彻底消失，最大的原因是因为反垄断法的存在，英特尔需要这样一个名义上的对手。
这种情况下，英特尔开始疯狂“挤牙膏”，每一代新处理器的性能提升都十分有限，但接口却频繁更换。英特尔创始人提出的摩尔定律，在英特尔产品上已然失效。在商业利益的驱使下，没有竞争对手的英特尔自然会选择利润最大化的产品策略。
AMD的重新崛起，无疑给整个处理器市场上打了一针强心剂，性能给力、性价比高的Ryzen处理器彻底打乱了英特尔的产品节奏。手忙脚乱的英特尔提前发布了八代酷睿处理器，并且核心线程数、性能提升都相当可观。
当你走进拉斯维加斯凯撒集团旗下的某家赌场时，无处不在的摄像头会瞬间识别你的身份。通过人脸识别加大数据调取，你的资产状况、住址、个人征信记录、社保记录在微秒级别的时间内就会一览无余。根据这些信息，赌场幕后的人工智能AI系统马上会给你搭建出个人分析模型，你喜欢玩老虎机还是百家乐？多长时间能进入个人消费高潮？能承受多大的输钱极限？都已经在赌场的预知范畴里了。相关美股赌场 WYNN LVS WBAI PNK
值得注意的是，赌场的AI系统所使用的数据库，一方面由公共数据库和社交网络数据库构成，另一方面也涉及大量的灰色个人数据交易。其中往往会有你没有想到，但已经泄露出去的关键信息。
在赌场打工的 AI 们：人工智能最早出现的地方有钱赚
于是接下来你可能面对的是：手气不顺的时候突然就有点惊喜、头脑一热大把投注的时候必输无疑、当你厌倦了输钱不想玩的时候，马上一位你注意已久的美女服务生过来安慰你，还送你一张必须立即使用的自助餐优惠券——可能AI系统已经判断，吃一顿好的再稍微摄入点酒精，你今晚上能输的更开心。
作者在书中描述了这样一种现状：通过人脸识别+AI搭建个人模型分析方案，赌场可以放心大胆的让游戏系统提高胜率。因为AI会监控赌客的状态临界点，不需要担心普遍胜率降低带来赌客们逆反心理大增。而整个过程中，赌场当然赚得盆满钵满。
更有意思的是一种赌场里的AI人脸识别技术，可以通过面部微表情来识别作弊者，也就是俗话说的抓老千。并且AI会驱动摄像头自动记录和提取老千的作弊证据，连抵赖都可以免了。
已经有几家美国的AI创业公司致力于提供抓老千的AI技术，只是到目前为止还比较初级。但由人脸识别到个人信息分析的AI解决方案，已经广泛部署到了世界各大赌城当中。当你满怀激情前去消遣的时候，“智慧赌场”的深深套路已经在等待着。
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这边这位朋友问了：这种方案是不是对摄像头的要求很高啊？如果摄像头没拍到我，或者拍的不清楚那不就没事了？
这点小事赌场和科技公司当然想到你前头了…
不久前有一个消息，是说拉斯维加斯的很多赌场中，开始安装上了澳大利亚AI安防公司BrainChip所提供的新型人脸识别方案。
这家公司提供的技术，被称为脉冲神经元自适应处理器……本文的气氛不适合解释这令人无语的名字具体是什么意思，所以我们略过。
我们只要知道的是，这个技术的作用是在摄像头系统后面加一个神经网络，可以把那些摄像头记录的低像素、侧脸、暗光图像还原成清晰、结构化的人脸，快速进行人脸识别。并且这个技术的另一个作用，是连接整个摄像头网络，在众多摄像头组成的监控系统中勾勒出每个赌客的移动轨迹和完整信息模型。甚至赌客换衣服、戴眼镜之后，系统也能二话不说就把人揪出来。
类似的技术还有很多，拉斯维加斯代表的现代化赌场在引进先进的AI安防、AI识别和智能服务系统上是敢花大价钱的，当然有无数科技公司趋之若鹜。
这边这位朋友又问了：是不是AI只在线下赌场上班啊？
哼哼，当然不是…
网络博彩当然不会被AI放过
有人说美国人外向，所以热衷于去赌场热闹热闹；英国人内向一点，更青睐线上博彩这种宅在家的方式。万万没想到，这个分法在人工智能上也能体现出来。
依托足球等体育竞猜的传统优势，以及非常深远的全民化博彩产业积累，英国已经成为了世界线上博彩业的中心。似乎顺理成章，AI+线上博彩这个课题成为了英国公司的“专利”。
在去年，剑桥大学教授比尔·菲茨杰拉利用众筹的方式建立了AI防欺诈技术公司Featurespace。这家公司目前已经成为了英国AI创业的明星公司之一。
他们所提供的技术，本来是用来在复杂的网络环境和信息活动里，准确判断非法虚拟交易、信用卡盗刷、电信诈骗等不法行为。银行业当然是这种技术的主要买家。但有意思的是，英国的大批博彩公司却开始纷纷购买Featurespace的技术。
在线上博彩中，利用虚拟交易影响赔率、诱饵投注，甚至洗钱，都是非常常见的套路。为了跟这些东西做斗争，英国的几大博彩公司已经开始使用AI精准识别来定位它们的存在。AI检测的优点是能节省大量人工操作时间，并且会极大限度减少对正常投注的误判和影响——毕竟让用户投钱才是硬道理嘛。
除了抓网络上的老千之外，AI在线上博彩业中还有另一种工作性质。今年4月，英国博彩公司Kindred启动了一个名为Kindred Future的“技术+博彩”项目。项目的主旨就是通过不同领域的技术汇集，形成利用AI来判断问题博彩的线上系统。
这个项目里，判断非法交易当然是很重要的一环。但有点不一样的是，该项目还预计通过对用户博彩行为进行综合判断，来阻止用户出现极度上瘾和过度投注等激进行为。
毕竟真有人在博彩网站输的家破人亡，再闹得满城风雨，对于平台来说绝对不是什么好事。这个系统通过AI对博彩成瘾用户的特征习惯进行学习，以此来对用户投注金额、投注时间频次，以及账户存款等几个因素进行综合比对，一旦发现用户可能成瘾或者失去理智疯狂投注，系统就将自动冻结其账户，劝用户冷静一下…
说真的，为了照顾那些不着四六的人类，AI可谓是操碎了心。
这边这位朋友又又问了：AI这么神，干嘛不用AI直接开赌啊？
嗯，这个可以有。
AI还能从服务生变成玩家
其实历史上的围棋也是种赌博利器，本质上跟麻将扑克没什么区别。在围棋之后，德州扑克等领域也被AI攻克了。可以说，博弈类游戏AI战胜人类已经没什么悬念。
当然，我相信也不会有人傻到跟AI面对面赌钱，真到这个地步可能也就不怎么在乎钱了。
但是AI的雄心显然不止于棋牌游戏。除了在博彩行业充当神秘的服务生之外，确实也有人希望AI能够直接上场，秀一下AI赌神的存在感。
今年早些时候，The Verge介绍了一家英国体育博彩公司Stratagem。这家从名字上就让人不敢小瞧的公司，致力于完成一个脑洞大开的事业：用AI来预测足球比赛的输赢…
乍听起来这事根本就不靠谱，章鱼保罗都挂了你一个AI凭什么瞎嘚瑟？但这家公司却希望利用深度学习技术，训练AI模型看数十万场足球比赛，从而得出各种各样的足球规律，从而预判竞技比赛的输赢。
从披露的信息来看，这家公司的智能体似乎是通过贝叶斯分类来统计足球场上每一件事和之后可能导致结果间的联系。比如梅西在某一位置拿球，面对几名防守队员，接下来可能有多大几率导致进球。
虽然熟悉足球的人都能想象到，这种推理关系还是不太靠谱，但是据说这家公司的AI预测已经证明了自己的准确率。谁知道接下来会怎么样呢？
除此之外，还有各种利用AI来预测体育比赛输赢，甚至数字竞猜获奖号码的方式，但是有理由相信大多是招摇撞骗而已，这里也不再介绍了。
这边这位朋友又又又问了：我又不赌钱，AI在赌场里怎么样关我何事？
哼，早知道你有此一问…
AI+博彩=群体分析型AI的温床
通过以上介绍，我们不难发现，无论是AI在赌场亦或线上博彩中的工作，都没有特别强的技术难度。只是将一些AI的机器视觉能力、深度学习能力整合到了特殊场景中而已。
但AI在博彩业打工这件事，真正让人有点介意的，是它正在将博彩公司、赌场对玩家的监控与拿捏变得无孔不入、不露痕迹。它不只是在帮助庄家赢钱，更重要的是在帮助赌场或平台控制赌客的情绪，让大家开开心心的把钱拿出来。
这样换来的好消息是家破人亡的极端情况更加不容易出现，坏消息是赌场对社会结构的危害将更加隐于地下，个人数据的黑色市场也将继续需求旺盛。
而引申到整个AI应用领域来说，博彩业很可能是群体分析型AI高速发展的原点。因为无论是赌场还是线上博彩游戏，都是一个极端情况的缩影。
在这里，集中压缩了人性中的浮生众相，放大了期待、亢奋、失望和上瘾等等最容易被识别出的人类情绪。所以这里也会成为人脸识别（线上则是用户识别）+大数据建模+AI决策输出，这一整套流程的优质培养皿。
不妨开个脑洞：在博彩业成熟起来的群体识别加分析型AI系统，如果能够移植到更复杂的场景会怎样？
正向的当然有，比如在公共场合做安全监控，通过高敏感度的识别能力和瞬间判断，把恐怖袭击等极端情况扼杀在萌芽阶段。但负能量的可能也不少，比如被公司HR用来监督员工的工作状态，从而让员工在可以接受的情况下尽可能的多加班，用AI分析出什么时候给员工画饼，什么时候请美女主播来鼓励一下，什么时候直接开除你…
被人工智能监控、了解和分析，肯定是一件不舒服的事。但似乎已经是我们无法逃避的命运。俗话说不想输就别去赌。但赌场你可以不进，这个社会，却是每个人必经的赌局…AI的眼睛，就在不远处的赌桌下等你。
美国证券公司对比
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券商名字 |
开户优惠 |
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股票 |
期权 |
外汇期货 |
软件功能 |
中文界面 |
非美国居民账户 |
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Etrade亿创证券 |
60天免费 |
2000美金 |
$6.95 |
$0.75/合约+$6.95 |
没有 |
4.5星 |
没有 |
不接受 |
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60天免费 |
没有 |
$2.95 |
$0.5/合约 |
没有 |
5星 |
有 |
接受 |
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60天免费 |
5000美金 |
$4.99 |
$0.2/合约+$4.99 |
有 |
5星 |
没有 |
不接受 |
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TD Ameritrade |
60天免费 |
1000美金 |
$6.95 |
$0.75/合约+$6.99 |
有 |
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没有 |
不接受 |
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Sogotrade |
100次免费 |
2000美金 |
$3-$5 |
$0.5/合约+$5 |
没有 |
4星 |
有 |
接受 |
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终身免费 |
没有 |
0.05-1 |
不支持 |
不支持 |
3星 |
没有 |
不接受 |
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美林(Merrill Edge) |
每月30次免费 |
没有 |
$6.95 |
$0.75/合约+$6.95 |
没有 |
4星 |
没有 |
不接受 |
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嘉信理财Charles Schwab |
没有 |
1000美金 |
$8.95 |
$0.75/合约+$8.95 |
没有 |
4星 |
没有 |
接受 |
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盈透 Interactive Brokers |
没有 |
10000美金 |
$1/股 |
$7 |
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有 |
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TradeKing |
1000美金 |
5000美金 |
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$0.65/合约+$4.95 |
有 |
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Fidelity |
没有 |
没有 |
$4.95 |
$0.75/合约 + $7.95 |
没有 |
4星 |
没有 |
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老虎證券 |
60天免费 |
10000美金 |
$1/股 |
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接受 |
由美股投资网 Tradesmax.com 整理 2018年3月1日，转载需注明
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全球互联网巨头纷纷高调宣布进入半导体行业。阿里、微软、Google、Facebook等都宣布在芯片领域的动作，那么互联网巨头的这些动作又会对芯片行业造成什么影响？本文为您带来详细分析。
阿里、微软、Google、Facebook互联网巨头纷纷入局芯片 NVDA AMD INTC QCOM
我们首先盘点一下互联网巨头近几年来在芯片领域的动作。
Google可谓是互联网公司在芯片领域走得最远的公司。2015年Google就开始在其数据中心中部署自己设计的深度学习加速芯片TPU负责推理，在去年则是推出了第二代TPU可以兼顾深度学习推理和训练，并且还在手机Pixel 2中也部署了自己设计的IPU用以加速图像处理相关应用。此外，Google还把处理器架构领域的两大宗师David Patterson和John Hennessy招入麾下，未来可望在芯片领域有更多产出。
微软也不甘落后，2014年在ISSCC上发表了自己设计的使用在Xbox Kinect 2中的ToF传感器芯片，之后在2016年又发布了自己设计的用在HoloLens中的HPU协处理器芯片，而在近日更是发布了Azure Sphere 物联网平台，其中包含了使用在MCU芯片中的Microsoft Pluton安全模块以保证物联网数据安全。第一款Azure Sphere芯片将会是联发科和微软合作推出的MT3620，其中就包含了Microsoft Pluton。
除了Google和微软外，Facebook也开始在芯片领域有所动作，在网站上贴出了ASIC和FPGA设计的相关职位招聘启事。Facebook AI研究负责人Yann LeCun也在twitter上跟帖表示这将会是一个和深度学习相关的芯片设计岗位，据业界预测Facebook正在招募工程师开发和TPU类似的芯片以加速服务器端深度学习应用。
在中国，互联网巨头阿里先是宣布开始研发人工智能加速芯片Ali-NPU，其性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，可以实现比传统GPU高40倍以上的性价比。之后，阿里高调宣布全资收购中天微系统，而该系统目前拥有中国独立知识产权的指令集，阿里此举据信是为了加强自己在物联网领域的布局。
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