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1.特斯拉去年因比特幣減值損失2.04億美元，預計今年資本支出60億-80億美元
特斯拉1月31日公布截至2022年12月31日的正式年報文檔。2022年，特斯拉共生產1369611輛汽車，交付1313851輛汽車；確認年度總收入為814.6億美元，同比增長276.4億美元；2022年歸屬於普通股股東的淨利潤為125.6億美元，同比增長70.4億美元；2022年資本支出為71.6億美元，2021年為64.8億美元。
在2021年第一季度，特斯拉在比特幣上的投資總額為15億美元，在截至2022年12月31日的年度，由於比特幣帳面價值的變化，特斯拉錄得2.04億美元的減值損失，以及該公司將比特幣轉換為法定貨幣帶來的6400萬美元收益。
特斯拉表示，目前預計2023年的資本支出介於60億-80億美元之間，在接下來的兩個財年每年將介於70億-90億美元之間。
2.特斯拉2022年在華營收181.45億美元，占比降至約22%
特斯拉1月31日遞交給美國證券交易委員會（SEC）的10-K文件顯示，特斯拉2022年總營收為814.62億美元，同比增長51.4%；其中，美國市場營收405.53億美元，同比增長69.2%；中國市場營收181.45億美元，同比增長31.1%；其他市場營收227.64億美元，同比增長42.2%。中國市場營收占比由2021年的約26%降至約22%。
3.英特爾降價
據業內消息人士透露，英特爾正在與特定的個人電腦供應商談判，以降低包括酷睿i9處理器在內的前幾代Alder Lake處理器的價格，降價幅度高達20%。
4.百度宕機
2023年2月1日上午10:32分左右，百度出現短時服務中斷，www.baidu.com的解析ip指向180.101.50.231的全部無法訪問
5.SK海力士2022財年營業利潤為7.0066萬億韓元，第四季度出現營業虧損
SK海力士1月31日發布截至2022年12月31日的2022財年及第四季度財務報告。公司2022財年營業利潤為7.0066萬億韓元，淨利潤為2.4389萬億韓元。
公司的第四季度經營業績由盈轉虧。公司2022財年第四季度營業虧損為1.7012萬億韓元，淨虧損為3.5235萬億韓元。第四季度營業損失率為22%，淨損失率為46%。這是公司自2012年第三季度以來首次出現季度營業虧損。
6.通用汽車將向Lithium Americas投資6.5億美元，共同開發內華達州鋰礦
《華爾街日報》2月1日報導，通用汽車公司將向Lithium Americas Corp.投資6.5億美元，並將在內華達州共同開發一個大型鋰礦。在周二的一份聯合聲明中，兩家公司表示他們將開發Thacker Pass礦。這是美國最大的已知鋰礦，也是全球最大的鋰礦之一。碳酸鋰將從該礦中提取出來，並用於通用汽車在其電動汽車系列中使用的專有電芯。Lithium Americas估計，在該礦提取和加工的鋰可以支持每年至多100萬輛電動汽車的生產。
7.谷歌內部測試類似ChatGPT的聊天機器人
谷歌正在測試新的人工智慧聊天產品，這些產品可能會影響未來的產品發布。它們包括一個新的聊天機器人和一種將其集成到搜尋引擎中的潛在方法。
該公司正在其名為「Atlas」的雲部門下開展一個項目，這是一個「紅色代碼」項目，以響應ChatGPT，ChatGPT 是一種大語言聊天機器人，在去年年底上市時風靡一時。
谷歌還在測試一款名為「Apprentice Bard」的聊天機器人，員工可以在其中提出問題並獲得類似於 ChatGPT 的詳細答案。另一個產品部門一直在測試一種可用於問答形式的新搜索桌面設計。
產品測試是在最近的一次全體會議之後進行的，鑑於 ChatGPT 的突然流行，員工們對公司在 AI 方面的競爭優勢表示擔憂，ChatGPT 是由 OpenAI 推出的，OpenAI 是一家總部位於舊金山的初創公司，得到了微軟的支持。
谷歌的 AI 負責人傑夫迪恩當時告訴員工，該公司在提供錯誤信息方面存在更大的「聲譽風險」，因此「比小型初創公司更保守」。不過，他和 CEO Sundar Pichai 當時調侃說，谷歌可能會在今年某個時候向公眾推出類似的產品。谷歌的主要業務是網絡搜索，該公司長期以來一直標榜自己是人工智慧領域的先驅。
8.數據中心強勁抵消PC業務腰斬，AMD 四季度收入優於預期，盤後一度漲超4%
四季度AMD營收同比增16%，增長放緩程度低於市場預期，全年收入增長44%創歷史新高、高於自身指引；AMD預計一季度收入同比降約10%，為2019年來首次季度下滑，但指引區間高端高於市場預期。四季度AMD最大收入源數據中心業務保持40%以上營收增速，PC電腦相關業務收入下降51%，營業虧損1.5億美元，併購賽靈思後嵌入式產品收入同比增逾18倍。
9.OpenAI 發布產品 AI classifier，能分辨人類與AI生成的文本
AI classifier 是一個用於區分AI文本和人類文本的分類器，使用了大量針對同一話題的AI文稿和人類文稿進行數據訓練。
OpenAI 強調他們的分類器不完全可靠並列舉出目前 AI classifier 的局限性:
1. 在低於1000個字符的短文本上非常不可靠。更長文本有時也會被錯誤標記。
2. 有時會錯把人類文本標記為AI文本。
3. 在英文以外語言的文本上表現很差。
4. 無法可靠地識別非常可預測文本。 (例: 無法辨別「前1000個素數的列表」來自AI還是人類，因為答案總是相同)
5. 經人類編輯後的AI文本可以規避分類器。 (分類器可在成功判斷的基礎上進行更新與再訓練)
6. 基於神經網絡的AI對其訓練集之外的數據校準得不好，分類器有時對與訓練集差異較大的輸入會得出十分確信但卻錯誤的判斷。
10.哄抬血氧儀價格 魚躍醫療被罰款270萬元
2月1日，國家企業信用信息公示系統（江蘇）披露魚躍醫療因哄抬血氧儀價格，被罰款270萬元。 據了解，根據江蘇省市場監管局的工作要求，鎮江市市場監管局於2023年1月17日對當事人涉嫌哄抬價格的違法行為立案調查。