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来了中国两天, 马斯克重登世界首富......

来了中国两天, 马斯克重登世界首富......

时事
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Forbes最新消息
特斯拉首席执行官埃隆·马斯
超越LVMH老总伯纳德·阿诺特 
1923亿美元的总资产
再次成为世界首富
咱就是说
世界上再多我一个有钱的人会怎样???




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01

马斯克: 没人比老子更有钱!

马斯克这次“轰轰烈烈”的中国行,想必大家已经在各大平台上看过了 访华当天,特斯拉股价一路走高,一度涨近6%,最终收涨超4%,市值一夜之间涨了近250亿美元(约1800亿人民币)

*图片来源:微博


第二天开盘,特斯拉股价再次上升,最终上涨1.38%,市值达到6464亿美元就是说时间斯拉市值上涨超2400亿!


*图片来源:网络

众所周知,特斯拉的股价跟老马的财产息息相关,这一波暴涨后,马斯克时隔半年再次挤掉LV老总阿尔诺,美美登上世界首富的宝座


*图片来源:网络

根据彭博亿万富翁最新数据,在科技股反弹浪潮推动下,今年特斯拉的股价已上涨66%,马斯克的财富增长了 40.3%,达到 1923亿美元


*图片来源:Bloomberg


而且,如果你细看世界财富指数前十的数据表就会发现,十个中有八个都是Technology

*图片来源:网络


在经济形势尚不明朗的情况下,现金流强劲、收入增长前景良好的科技股有着更强的吸引力。而且随着人工智能AI的兴起,科技股的反弹动力似乎愈加强劲了。


对此,Uni酱特别为大家整理了科技/互联网/软件最新岗位汇总+AI方向必备学习福利包扫码回复【首富】即可领取!



02

科技巨头都在追的AI新风口!


特斯拉对AI可谓是布局已久。


虽然马斯克在2014年就发推表示“我们要对人工智能格外小心,它可能比核武器更危险。”但是这并不影响他大力投资AI。


*图片来源:Quora


2013年,马斯克个人投资了DeepMind;2015年他参与了OpenAI的众筹发起和Vicarious的B轮融资;而特斯拉这边,也通过收购把DeepScale、GrokStyle、Perceptive Automata等多家人工智能公司纳入,可见其又搞汽车又搞AI的野心


就在最近,ARK Investment Management 的创始人兼首席执行官 Cathie Wood在访谈中表示特斯拉可能会成为AI领域最大的受益股。(确实


*图片来源:Bloomberg


同样沾了AI光的还有最近风光无限的英伟达NVIDIA

在如今AI蓬勃发展的关键时刻,手握GPU算力技术的英伟达已经赢麻了。它不仅为ChatGPT开发商OpenAI提供所需的运算芯片,还为全球其他的大部分大模型开发商提供AI芯片。可以说,它是ChatGPT浪潮的最大受惠者


*图片来源:天奇网


今年以来,英伟达股价累计涨幅已经达到166%,是美股科技巨头中表现最好的企业。5月30日,英伟达股价在盘中大幅上涨,市值一度突破万亿美元目前,其市值排名仅次于苹果、微软、谷歌和亚马逊,成为美股市值第五大公司。

*图片来源:Bloomberg

AI春风吹满地,科技巨头们纷纷跟进,而作为求职者,人工智能这个新风口大家更要把握住!Uni酱特别准备了AI方向求职必备福利包扫码回复【首富】即可领取


AI行业薪资:应届生30万起


Uni酱提问:Hi, ChatGPT, 你的出现会消灭哪些岗位?

ChatGPT:重复性工作和数据处理工作会被替代。但是,我也会创造出新的就业机会和岗位,例如机器学习工程师和数据科学家。

*图片来源:ChatGPT

正如chatGPT的回复,AI行业出现了大量新岗位,而且薪资待遇很不一般:了吸引AI人才,目前科技大厂纷纷开出了天价薪酬,年薪突破30万不是梦!

*图片来源:拉勾网

AI专业在美国的薪资水平:24万至26万美元

*图片来源:payscale

对于目前热度只增不减的人工智能,美国Top5的招聘网站Glassdoor也发布了相关主题的报告:

  • AI岗位薪酬因岗而异,总体偏高,年包基本工资估计为24万至26万美元。
  • 目前在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位。占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。
  • 就目前招聘AI人才的公司而言,微软,Meta,谷歌和Tiktok等科技巨头领先。但是,越来越多的金融、咨询也成为AI人才的主要雇主。


03

人工智能学什么?

人工智能和机器人专业学习的课程主要包括数学、计算机课程,基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等方法。接下来,Uni酱再给大家细分一下AI的专业。

AI的4个专业分支


  • 模式识别:是指对表征事物或者现象的各种形式(数值的文字的逻辑关系的等)信息进行处理分析,以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程,例如汽车车牌号的辨识(涉及到图像处理分析等技术)。
  • 机器学习:研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能,或者达到操作者的特定要求。
  • 数据挖掘:知识库的知识发现,通过算法搜索挖掘出有用的信息,应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。
  • 智能算法:解决某类问题的一些特定模式算法。

关于求职,UniCareer的成功学员(已拿到特斯拉数据分析师Offer),给了同学们一些靠谱的建议👇


他建议同学们:

1. 有所侧重的学习计算机知识。目前全球缺乏足够的大数据和人工智能人才储备(也是未来最紧俏的人才)。编程语言Go、Python、Java、C/C++ 等、算法设计等方面的专业硬实力,早点下功夫
2. 成为懂AI的PM或商业人才。商业和产品的sense以及人脉需要在行业中浸泡多年才能得到,另外还需要懂得技术的边界,并且技术的壁垒,其实远没有想象得那么高。
3. 如有意向,尽早补充相关经历比如软件工程、数据分析等,会加分不少

最后,Uni酱想说,正在求职和准备求职的同学们一定要明确方向、尽早规划,尽快提升个人实力,莫要错失良机。

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