2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

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量子位 文

哪些机构或国家（地区）发表的AI研究是最具影响力的？

为了弄清这个问题，美国Zeta Alpha平台统计了2020-2022三年之间全世界引用次数前100的AI论文，得出了一些很有意思的结果。

比如：

「当红明星」OpenAI，在论文引用次数最多的机构中名列第9。

然而，在论文发表数量最多的机构榜单上，根本找不到它的名字。

再比如，来自工业界的谷歌Meta微软总是在各项数据都名列前茅，然而总的看下来，学术界也并没有落后工业界。

此外，此前关于「中国AI研究的产出数量和质量可能超过美国」的观点在这份报告中似乎也被破解――

更多以及具体的数据，我们一个一个来看。

在具体分析之前，Zeta Alpha先统计出了2020-2022每年引用次数最多的论文，它们分别是：

2022年：

1、AlphaFold Protein Structure Database: Massichatgptral coverage of protein-sechatgptaccuracy models

引用次数：1372

机构：DeepMind

主题：利用AlphaFold增加蛋白质结构数据库的覆盖范围

2、ColabFold: making protein folding accessible to all

引用次数：1162

机构：多家合作完成

主题：一种开源且高效的蛋白质折叠模型

3、Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

引用次数：718

机构：OpenAI

主题：DALL・E 2

4、A Conchatgpt

引用次数：690

机构：Meta和UC伯克利大学

主题：在Transformer繁荣时期成功实现CNN现代化

5、PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

引用次数：452

机构：谷歌

主题：谷歌的540B大型语言模型，一个新的MLOps范式，包含它的实现过程

2021年

1、Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold

引用次数：8965

机构：DeepMind

主题：AlphaFold，利用深度学习进行蛋白质结构预测的巨大突破

2、Swin Transformer: Hierarchical chatgptng Shifted Windows

引用次数：4810机构：微软主题：ViT的强大变体

3、Learning Transferable chatgptral Language Supervision

引用次数：3204机构：OpenAI主题：CLIP

4、On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

引用次数：1266机构：美国华盛顿，Black in AI，The Aether主题：著名的立场论文，对不断增长的语言模型的趋势持批评态度，强调了它们的局限性和危险

5、Emerging Properties in Self-Superchatgpters

引用次数：1219机构：Meta主题：DINO，揭示了图像的自监督如何导致Transformers中出现某种原型对象分割

2020年：

1、An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

引用次数：11914机构：谷歌主题：第一个展示普通Transformer如何在计算机视觉领域中表现出色的作品

2、Language Models are Few-Shot Learners

引用次数：8070机构：OpenAI主题：GPT-3

3、YOLOv4: chatgptacy of Object Detection

引用次数：8014机构：中国*「中研院」主题：YOLOv4

4、chatgpt Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

引用次数：5906机构：谷歌主题：对Transformer的迁移学习进行了严格的研究，产生了著名的T5

5、Bootstrap your own latent: A new approach to self-superchatgpt

引用次数：2873机构：DeepMind和帝国理工学院主题：表明negative对于表征学习来说不是必需的

想必大家能从中找到不少「熟悉的面孔」。

接着，Zeta Alpha就对近三年的高引用论文背后的信息进行了一番分析。

首先是「每年论文引用次数进前100最多」的国家（地区）。

可以看到美国强势第一，中国与之的差距比较明显。

因此Zeta Alpha也认为，此前关于「中国在AI方面的研究可能超过美国」的说法至少在这项数据上是不成立的。

除此之外，新加坡和澳大利亚的排名也比较出人意料，分别为第五和第六。

「为了正确评估美国的主导地位」，Zeta Alpha又换了一种统计方式，计算引用次数前100的百分比。

当然，美国仍然第一，但可以看到三年间的占比有所下降。

英国是中美以外最大的竞争对手，不过英国表现突出的2022年，其实主要都是由DeepMind贡献的（占比69%）。

接下来是按组织或机构评比论文引用次数进前100最多的个体。

不太意外，谷歌与Meta微软分列前三，随后是UC伯克利、DeepMind和斯坦福。

OpenAI也收获了一个还不错的名次，第九。第十是MIT，第十一是清华大学。

尽管前三名选手都来自工业界，但是如果只按照机构类型来分，学术界和它的表现其实基本不相上下。

再接着，是过去三年各组织或机构发表的论文总数排名。

老大还是谷歌。第二名比较亮眼，是清华大学，随后是微软、CMU、MIT、斯坦福、UC伯克利、北京大学（第八）、Meta……

可以看到，前十里隶属于学术界的机构或组织占据了大片江山。

而我们找了半天，也没有看到OpenAI和DeepMind的名字――

显然它们发表的论文数量较少，主要靠质量取胜。

为了验证这一猜测，Zeta Alpha也做了一个高引论文转化率的排名。

果不其然，OpenAI摘得桂冠，DeepMind获得第三。

当然，Meta也不错，第四，引得LeCun都出来「现身说法」了一下：

我们Meta确实是更注重质量而不是数量的。

相比之下，高引多但发得更多的谷歌才排第九，差点出前10。

除了这几位，第二名也是亮点――它就是旷视。

以及国内还有商汤也上榜了。

ChatGPT的火着实盘活了AI产业，最新前沿研究究竟会指往哪些方向？我们也需要更加敏锐地进行观察。

为此，Zeta Alpha也给出了2022年引用进100的所有AI论文的名单，或许对大家有所启发。

1-30：

31-60：

61-90：

91-100：

原文链接：

--量子位

把握ai风口联想 联想ai算力市场国内排名

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本文源自:南早网

　　时代风起，科技革命如火如荼，算力时代正飞速到来。

　　近日，曾震惊世人的ChatGPT在发布数月后，备受关注的OpenAI再次推出新王炸，3月15日推出GPT-4文本生成AI系统，随着GPT-4面世，AIGC应用再次引发火爆关注。ChatGPT是自然语言处理（NLP）下的AI大模型，通过大算力、大规模训练数据突破AI瓶颈，而大模型参数量、数据量高度扩张，算力需求让人瞠目。数据显示，ChatGPT-3.5背后参数量达1750亿，而据OpenAI说法，新面试的GPT-4包含2000亿个参数。而ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。正所谓大力出奇迹，这种E级计算支持的大模型，充分显示出技术大变革全球性角逐中，最终决赛圈在算力。

　　大势面前，能顺势捉住机会的都是有底蕴和前瞻性的厂商。而在这场新算力决赛面前，行业内真正大玩家已经凭借对战略卡位和持续推进积淀获得了决赛圈入场券，联想集团作为全球最重要的算力公司之一，无疑是这场算力决赛圈的种子选手。

　　GPT引爆新算力革命 联想ISG提前卡位决赛圈

　　联想集团在算力基础设施提供商这个领域深耕已多年并提前卡位。

　　窥一斑而知全豹。2022年11月9日，ChatGPT正式发布前夕，联想ISG中国曾于Lenochatgpt大会上，开创性地提出“新算力”概念。这一动作透露出联想集团聚焦这场“算力”决赛过程中的战略思路，而联想ISG（基础设施方案业务）身处全球IT基础设施解决方案市场，包括面向云厂商、政企用户提供算力基础设施，如服务器、存储等，正是AIGC产业链中重要的算力底座。

　　业绩验证了战略，联想ISG也迎来了狂飙式的成长数据。今年2月份最新一季财报中，联想集团ISG业务增长成为最大亮点，数据显示，联想集团ISG实现营收203亿人民币，连续第三个季度创历史新高；运营利润实现3.1亿人民币，增速为156％，同样创造历史新高；在细分业务中，联想集团成为全球第三大服务器提供商，季度营收同比增长35％；高利润、高研发密度的软件业务营收同比增长52％，存储业务营收更实现同比增长345％，均创历史新高；此外，联想集团多年来占据着全球高性能计算榜单TOP500榜首。势头强劲的ISG业务让市场对联想集团的战略驱动力产生了极大的认知改变，ISG为代表的业务集团也被视为联想集团发展的第二增长曲线。

　　正所谓浪大鱼贵。ChatGPT打响了AI算力“军备战”，为联想进一步开拓“新算力”市场的战略提供了佐证。如联想集团董事长兼CEO杨元庆所言，ChatGPT背后所需要的普慧算力基础设施恰好是联想已经布局多年的强项，联想作为基础算力和人工智能算力提供商，将在未来持续收益。联想ISG总裁Kirk Skaugen更表示，联想集团ISG在未来几个季度可以实现近50％的同比增长，推动服务器和存储领域的份额提升，同时运营利润还将继续扩大。

　　厚积薄发，联想成为新算力革命中的“算力卖水人”

　　AIGC热潮带来巨大的产业链机遇，在新的千亿市场爆发前夜，大模型、算力基础设施、产品端等产业上下游巨头玩家已纷纷入局。

　　由AIGC开启的算力时代，带来了AI服务器和AI云服务市场的广阔机遇。从ChatGPT到未来更多的AI应用场景落地，都离不开算力支撑，这让提供人工智能算力硬件和服务的厂商成为了“卖水人”。作为服务器、存储赛道的全球龙头及全球最重要的算力公司之一的联想集团，也因此再次被推至台前随着算力需求的爆发式增长在未来持续受益，并有望成为行业最先受益者。

　　据了解，联想集团在针对人工智能负载和高密度存储等需求优化的服务器产品领域深耕多年，并不断加大对创新技术的研发投入，持续执行“三年里内研发翻一倍”的计划。联想旗下的ThinkSystem和问天双品牌具有多种高密度存储、人工智能负载优化的服务器产品，并且已拥有横跨公有云、私有云和混合云的交付能力，可为多种算力需求客户提供算力产品。此外，联想集团已多年蝉联全球HPC Top500榜单份额第一，全球客户的认可也从侧面印证了其服务器交付能力、综合性能。

　　新的算力革命到来，边缘计算、5G、云计算、人工智能、数字孪生等新型技术及其应用场景落地，都离不开强大的算力及基础设施支撑。据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2022年我国人工智能算力规模已达268百亿亿次/秒（EFLOPS）。对此，联想已经通过产品、方案和服务的整合进行全面部署。北京社科院研究员王鹏指出，针对人工智能负载和高密度存储等需求优化的服务器产品和服务组合，在未来AIGC的发展甚至迈向AGI的过程中，ISG业务都将成为不可或缺的基础和推动力。

　　新算力时代，联想集团有望成为业内增长最快的企业，凭借其算力全栈解决方案，联想集团将以“算力卖水人”身份为更多的AI场景落地提供支撑，最终成为全球最大的端到端基础设施方案提供商。

　　联想算力为大国科技提供战略资源保障

　　ChatGPT这种现象级产品背后，算力蕴含着巨大的生产力变革可能性，算力已经不只是一个技术名词，而是成为了社会良性运作的一个要素，新兴生产力资源和产业变革的基石

　　越来越多的人，开始认识到算力即国力的含义。据IDC和华西证券研究所报告，算力每提高1点，数字经济和GDP将增加3.5％和1.8％。新的技术革命正在徐图展开，算力已经成为了新兴生产力资源和产业变革的基石，各行各业对算力的需求也将呈指数级增长，强大算力的支撑必将成为产业升级的关键。相关研究显示，2018年-2030年，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，到2035年将达到10000 GFLOPS。

　　近年来，联想集团依托“端-边-云-网-智”新IT技术架构，在推动自身智能化转型的同时，也为更多行业实现数字化、智能化转型构筑起了智能化基座。因此，联想集团的算力布局可以说“深”而“广”。深，满足以ChatGPT为代表AIGC及未来更多AI场景落地对超高算力的需求；广，持续深耕为各行业赋能，其产品和服务也兼顾性能和经济性，力争缩短算力和生产力的距离。

　　发展数字经济已经上升为国家战略，而算力作为数据时代的新兴生产力资源，也将成为大国经济未来发展的重要支撑。从这个意义上来讲，算力已经成为一种稀缺的“战略资源”，而在中国，在算力范畴的全球级选手其实寥寥可数联想作为面向AI和传统行业算力基础设施的服务商，凭借其多年的技术积累与创新，率先拿下了算力决赛圈的入场券，而且为各类应用场景落地提供全面的算力支撑，为中国取得稀缺的算力战略资源提供了重要保障。