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教育板块涨势扩大：科德教育20CM涨停，多股盘中涨停

分之一，包含一系列语音识别、神经网络，机器学习、深度学习等细分课程。此外，还推出了大数据、数据库、后端、前端以及移动开放、云原生、测试、计算机基础方向课程;后续将上线产品经理、UI设计、运营等互联网新职业课程。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-05

苹果FY2023Q2业绩电话会议记录：将继续有序地将AI融入设备中

显，我们在整个生态系统中集成人工智能和机器学习方面取得了巨大进步，并且正如您可能知道的那样，我们多年来一直将其融入产品和功能中。你可以看到，在跌倒检测、碰撞检测和心电图等方面，这些东西不仅是很棒的功能，它们还可以挽救人们的生命。所以这绝对是非凡的。所以我们是，我们认为人工智能是巨大的，我们' 香农十字好的。谢谢。然后你能谈谈你的制造转移和制造足迹的多样化吗？我很好奇。显然，你们在中国有一个非常紧密的网络。那么它将如何转移到其他一些地区呢？当你开始越来越多地转移到中国以外的地方时，你是否从利润率的角度看到了任何影响，或者你对你所看到的有什么想法？是增长还是实际生产？谢谢。蒂姆库克我们的供应链是真正的全球化，我们在世界各地进行投资。我们在美国投资。我们也在其他一些国家投资。所以我们到处都生产产品。我们将继续在各地进行投资，我们将继续根据我们每天、每周等所学的知识寻找优化供应链的方法，以确保我们能够为我们的客户提供最好的产品和服务顾客。如果你退一步看看过去三年我们在供应链上的表现，尽管发生了一系列可怕的事情，如果你愿意的话，在大流行和芯片短缺以及宏观经济等因素之间，供应链一直具有令人难以置信的弹性，我们对自己的现状和计划感到满意。万西摩汉是的。谢谢。蒂姆，你曾在 12 月的季度收益中指出 Pro 模型受到严重限制。您是否特别在三月季度看到了 Pro 模型的赶超？混合比典型的好吗？你是否看到这种组合在 6 月季度重新正常化？也许你也可以评论 iPhone 的渠道库存水平，我会跟进。蒂姆库克当然。很难量化 Wamsi，但我们确实相信我们确实在 3 月季度重新获得了一定数量的销售额，显然我们必须将渠道设置在正确的水平。我们对我们在远期基础上拥有的渠道库存非常满意。所以我们确实认为有一些，但很难量化。万西摩汉好的。谢谢，蒂姆。蒂姆，作为后续，你最近推出了很多围绕 Apple Pay 的服务，你提到了先买后付高收益储蓄账户。随着时间的推移，您在哪里看到扩展和支付生态系统？您是否将支付生态系统视为一个独立的收入机会？或者更多的是让设备与我们更加密不可分？谢谢。蒂姆库克我们在支付方面的努力有点像我们在手表上所做的，我们专注于帮助人们在我们的金融产品上过上更健康的一天。我们正在帮助人们拥有更好的财务健康状况，例如 Apple Card 以及它不收费的事实，例如储蓄账户，正如您提到的那样，它的收益率非常有吸引力。所以我们正在努力帮助我们的用户，但这些事情显然必须独立存在。但我们非常以用户为中心，所以我们正在听取他们的意见，了解哪些事情为他们提供了关键点，并围绕这一点制定我们的路线图。Buy Now Pay Later 是我们刚拍完的另一个。但特别是在储蓄账户上，我们对它的初步反应感到非常满意。这太不可思议了。大卫沃格特伟大的。感谢您提出我的问题。蒂姆，我只是想回到也许有点深入研究渠道中的库存补货与我们从需求角度听到的情况相比，需求角度在 3 月季度从一些较大的运营商那里似乎有点疲软。这表现出相对较弱的升级率。因此，我只是想了解一下您今天在何处看到需求信号，以及您可能在一个月前甚至三个月前是如何考虑的。在这一点上，您可能想与我们分享需求的加速或任何类型的信号吗？然后我有一个跟进。蒂姆库克除了 Luca 给出的指导之外，我不想讨论我们在第三季度看到的内容。但对于第二季度，我认为你可能主要指的是美国航空公司。而且，如果您查看我们业绩的地理分布，美洲的业绩较低，主要是美国。其中一部分是，我相信这是宏观经济。部分原因是去年同期有更多的促销活动。所以我认为这就是你在那里看到的，我们在本季度的业绩非常出色，真的是在新兴市场，我们为在那里的业绩感到无比自豪。大卫沃格特伟大的。这很有帮助。然后在服务方面很快，除了你提到的宏观和数字广告和移动游戏的艰难竞争之外，你是否看到了消费者行为方面的任何东西？您是否看到所有不同服务的用户发生了变化，他们正在使用什么、他们如何使用它以及花在 Apple 服务上的时间？既然从技术上讲，我们有望完全摆脱 COVID，中国几乎完全重新开放，我只是想了解过去三到六个月用户或消费者行为发生了怎样的变化。谢谢。卢卡·梅斯特里大卫，是卢卡。正如你所说，我们当然在宏观经济环境中遇到了问题，特别是在广告和移动游戏领域，但在这些领域之外，客户的行为仍然非常一致。我们做得特别好，显然在我们最近推出的一些服务中，比如支付，随着 Apple Pay 和 Apple Card 的采用以及现在 Tim 提到的新服务，我们的增长率非常强劲，采用仍在继续增加。云是一个持续增长的领域。用户希望在他们的设备上存储更多的照片和视频以及更多的内容，因此他们采用我们的云服务，总体而言，App Store 中围绕付费订阅的模式继续强劲增长。我提到我们现在在平台上有超过 9.75 亿的付费订阅，这几乎是三年前的两倍。很明显，订阅量的增长非常强劲。萨米克·查特吉您好，感谢您回答我的问题。我想也许我可以在这里跟进 David 关于服务的问题。在过去，大流行前的增长率更多是在十几岁左右。今天的增长率，你所处的位置，即使我退出外汇影响更多的是低两位数。因此，我们经常从投资者那里得到的问题之一是，即使装机量增长似乎已经加速，这些更具周期性的驱动因素是否正在抑制增长，使其无法回到该水平，或者你是否查看更多有关恢复到这些增长水平所需要做的货币化的部署。请跟进。卢卡·梅斯特里 Samik，正如我提到的，我们看到对宏观环境产生影响的领域是数字广告。如您所知，显然宏观环境在这方面没有帮助。还有移动游戏，我们看到了一些放缓，部分原因是宏观环境，部分原因是我们在 COVID 年期间的使用率非常高。但在这些领域之外，我们继续看到非常健康的增长率。萨米克·查特吉好的。也许我可以跟进，这更像是一个宏观问题。我不知道 Luca、你或 Tim 是否想接受这个，但显然这个宏在这一点上没有什么帮助。但是你在指南中暗示的是你的产品的势头保持相当稳定。您实际上是在引导整个业务的 FX 适度上升。我的意思是，您对客户的消费趋势有何看法？总体而言，消费者的消费模式是否会继续恶化？你在这里的势头只是股票收益的函数吗？我们应该如何考虑消费者的位置与您的产品独立于此的作用？卢卡·梅斯特里萨米克的一部分就是蒂姆所说的。我们在新兴市场的发展势头强劲，而这些市场我们的份额较低，这为我们提供了随着时间的推移实现增长的绝佳机会。这也有助于我们扩大安装基础，因为你可以想象，在我们市场份额较低的地方，我们往往会增加很多 Apple 生态系统的新用户。这增加了安装基础。从长远来看，它显然也提高了我们通过服务获利的能力。阿米特·达里亚纳尼我也必须这样做。我想，首先是 6 月季度的毛利率。他们似乎保持得相当好，特别是考虑到销售额连续下降的事实。所以，卢卡，我想知道你是否可以按顺序谈谈是什么推动了毛利率的增长。如果可以的话，它正在抵消缺乏杠杆作用。然后我还注意到您的毛利率指南范围是 50 个基点，通常是 100 个基点。这意味着什么？这意味着什么？卢卡·梅斯特里所以你是对的。我的意思是我们正在引导一个相当稳定的毛利率水平在一个非常高的水平。我们对这个周期的毛利率感到非常满意。几个季度以来首次，外汇，我们预计外汇在毛利率水平上连续持平。不幸的是，它在收入水平上仍然是一个不利因素，但在毛利率水平上，我们预计外汇不会成为一个因素。因此，您所指的季节性杠杆损失，我们预计将被成本节约所抵消。所以这应该给我们那个水平的利润率。如您所知，您问的是 50 个基点。我们之前也指导过 50 个基点的范围，特别是今年，因为在 12 月季度的第 14 周，我们' 日历年有点晚了，对吧。因此，我们对 6 月季度的利润率有了更多的了解。阿米特·达里亚纳尼知道了。这很有帮助。然后我想，蒂姆，如果我稍微回到印度的讨论，也许你可以将你今天在印度看到的情况与大约十年前在中国看到的情况进行对比。这是认为印度会有的合理增长，还是它与你在中国看到的教训不同？蒂姆库克我觉得每个国家都不一样，都有自己的旅程，所以不敢过多比较。但我在印度确实看到很多人进入中产阶级，我希望我们能说服他们中的一些人购买 iPhone，我们会看看结果如何。但现在，它运作良好。克里希·桑卡尔嗨，谢谢你提出我的问题。我的第一个问题是给蒂姆的。蒂姆，你主要是一家以消费者为中心的公司，但似乎与 iPhone、iPad 这些用于企业应用程序的硬件产品之间的界限越来越模糊。那么，有没有一种方法可以区分您今天的收入中有多少来自企业与消费者？企业 IT 支出放缓是否会影响您对 iPhone、iPad、Mac 等产品的前景，然后我会跟进。蒂姆库克在内部，我们对企业与消费者的比例有多少进行了估算。企业业务不断增长。我们一直非常关注 BYOD 计划，越来越多的公司开始采用这些计划，并让员工能够选择对我们有利的方法，我相信，因为我认为很多人都想在工作或 iPad 在工作。所以，但就我们的收入而言，我们当然主要是一家消费品公司。克里希·桑卡尔明白了，蒂姆。感谢那。然后作为后续行动，显然有很多关于印度零售店开业的问题。我只是有点好奇。你还提到你希望在那里将很多人转换成 iPhone。你认为最大的机会在哪里？它主要是像 iPhone、iPad 可穿戴设备等硬件业务吗？或者你认为印度也有长期的服务机会吗？非常感谢。蒂姆库克我认为包括服务业在内的各个领域都有机会。显然，印度的 ARPU 较低，无论您是在谈论电视和电影流媒体还是音乐，ARPU 都比其他地区低得多。但如果你从很长一段时间来看它，我认为这是一个全面的好机会。亚伦雷克斯是的，感谢您提出问题。我想我的第一个问题是我想回到某种地理动态。我很好奇，当我们都在考虑中国的重新开放属性时，您将如何描述您在上个季度的过程中看到的需求塑造以及您如何看待重新开放的影响在接下来的几个季度里。蒂姆库克如果你看看中国，我们的收入在本季度同比下降了三倍，但我们实际上是在固定汇率的基础上增长的，而且与去年 12 月的季度相比，我们的评级也有所加快，正如你所知，有 14 周，据报道是负七周。因此，我们对我们的表现以及我们在重新开放时看到的加速感到满意，我们将看到本季度的表现。但如果你看看中国城市最畅销的智能手机，根据 Kantar 的一项调查，前五名中有四款。而且我认为在我在市场上看到的所有第三方数据中，在智能手机领域，我们相信我们在第二季度获得了份额。所以我们对此感觉很好。此外，中国在新买家方面有很多非常好的指标。例如，在 Mac 上，大约十分之六的客户是第一次购买 Mac。iPad 上也一样。如果您看一下手表，超过四分之三的顾客是第一次购买手表。因此，如果您愿意的话，买家指标非常非常好。本季度，我们的服务业务在中国创下历史新高。亚伦雷克斯非常有帮助，蒂姆。作为快速跟进，我想回到阿米特关于毛利率的问题。你谈到了外汇，那里的影响正在减弱。当你看你的毛利率时，我很好奇，显然有混合属性，有可能继续推动更高。但我很好奇当前的环境，您将如何描述组件定价动态以及您在当前季度的指南中的想法。卢卡·梅斯特里组件端的环境是有利的。我们已经看到组件价格在 3 月季度下降，我们预计 6 月季度也会出现同样的情况。何雪梨伟大的。感谢您提出我的问题。我希望你能谈谈 3 月季度的线性，也许是当前季度的前四个半周。看起来其他地方的情况正在放缓很多，但如果我的数学是正确的，你的第三财季指导暗示产品收入将比连续的季节性平均水平低一点，任何颜色都会有所帮助。谢谢。卢卡·梅斯特里我们说过，我们预计我们在 6 月季度的收入水平表现与我们刚刚报告的 3 月季度相似。请记住，我们的产品的发布时间总是不同，而且特别是在过去几年中，我们已经看到一定程度的供应中断。有时与 COVID 相关，有时与特定组件短缺有关。提醒您，在一年前的 6 月季度，iPhone SE 和 iPad Air 的发布对整个季度的影响，导致比较困难。所以我认为记住这些事情很重要。何雪梨好的，这很有帮助。也许快速跟进。你稍后再谈 Apple Pay。到目前为止反馈如何？您如何期望在接下来的几个季度内采用该服务？谢谢。蒂姆库克 Apple Pay Later 和储蓄产品的反馈都非常好。我们认为它们都可以帮助客户过上更好或更健康的财务生活。所以我们对他们两人的第一天感到非常兴奋。苛刻的库马尔是的。大家好。谢谢你把我挤进来。蒂姆，你是最大的芯片公司之一。您不是组件制造商。您实际上使用自己的产品。但我们几乎从未听说过你们是受益者，Apple 是芯片法案资金或提议的研发税收抵免的受益者。我只是好奇你是否有资格获得其中任何一项。然后我有一个跟进。蒂姆库克我没有看到 Apple 直接参与芯片法案，但我们将成为间接受益者，因为我们的一些合作伙伴有望成为该法案的接受者，从而增加产能。因此，在这种间接基础上，我们会受益。苛刻的库马尔明白了。并感谢您的澄清。Luca，我想澄清一下你对 June 的看法。当你说 6 月的表现将与 3 月相似时，我假设与去年同期相比，6 月应该下降大约两个奇怪的百分比。这是公平的方式吗？然后我想问的问题，也许蒂姆的另一个问题是你认为你提供的服务中最大的机会在哪里？你做得很好，你刚刚创造了一个记录。但肯定有您认为可以做得更好的领域。卢卡·梅斯特里是的。因此，对于您关于 6 月业绩的问题，是的，与去年同期相比，与 3 月季度的同比表现相当。蒂姆库克我认为我们可以在所有方面做得更好。所以我不会只指出其中之一。如果你看看活跃设备的数量和活跃设备的增长，我认为，我们的服务在许多不同方面都没有得到充分渗透。所以我看待它的方式是他们中的许多人都有机会。操作员再一次，今天的会议到此结束。我们非常感谢您的参与。

老虎证券2023-05-05

颠覆新药研发 AI制药价值将迎规模化验证

验证。　　中泰证券指出，AI制药是将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。AI制药行业经历了算法迭代、算力提升及海量实验数据的堆砌，随着AIDD、AlphaFold2及ChatGPT等创新产品的出现，行业有望迎来高速发展的成长初期。相较于传统药物研发，AI制药有望提高药物设计的命中率及成功概率、降低研发成本并缩短研发周期，未来渗透率有望快速提升。AI制药可分为 AI SaaS软件服务、AI CRO及AI Biotech三种商业模式。据药智局及蛋壳研究院统计，2022年国内AI制药公司中31％的公司选择兼容其中两种商业模式，只有8％选择仅软件SaaS的商业模式。源于AI制药在算法、算力、数据方面投入较大，且单一路径发展或有一定局限，预计未来多种商业模式协同发展有望逐步成为趋势。　　A股公司中，泓博医药（301230）设立了计算机及人工智能辅助的药物设计技术平台，利用开源代码建立了自己的AI模型。　　成都先导（688222）与腾讯 AI Lab合作，双方共同享有基于AI技术的分子骨架跃迁系统。该算法有望加快药物研发领域中的小分子设计环节。目前基于AI技术的分子骨架跃迁系统已经在公司多个内外部药物研发项目上进行应用。

金融界2023-05-05

具备自我意识科研人员研发成功模仿人体触感电子皮肤

算机。此外，这种“电子皮肤”还可以利用机器学习来获得3D感知和运动信息。　　这款电子皮肤可以帮助机器人像人类和动物一样，具备一定程度的身体自我意识，让人与机器人之间实现更加安全和逼真的互动效果。这一科研突破并开辟了一系列“软机器人运动控制方法”，未来或将应用于医疗保健等诸多潜在领域，有助于人类未来在机器人手术、人工智能和假肢等技术上取得进展。　　另据报道，英国剑桥大学生物启发机器人实验室的研究人员创造了一种新的基于水凝胶的皮肤，这种极其柔韧的皮肤使用一系列电极和一种算法重建触觉刺激，让机器人能够检测物体的触觉特性，复制人类的触觉，有望促进软体机器人的开发。相关研究论文刊发于3日出版的《今日材料电子》杂志。　　A股公司中，汉威科技（300007）子公司苏州能斯达专注于柔性传感器，部分产品可以用于电子皮肤材料技术和人机交互，目前正在和行业头部企业积极开展业务拓展合作。　　弘信电子（300657）子公司瑞湖科技在柔性压力传感器、压力感应按键、应变薄膜等领域已形成深厚积累，瑞湖科技的产品可应用于电子手套、电子皮肤满足其对应力感应的需求。　　奕瑞科技（688301）2022年，公司采用CMOS、IGZO、柔性等新传感器技术的产品收入超过3.8亿元。

金融界2023-05-05

A股头条：又一家“腰斩”，银行危机令美股承压；总舵主徐翔发声，又要开始折腾？白宫宣布首个AI监管计划

算机。此外，这种“电子皮肤”还可以利用机器学习来获得3D感知和运动信息。　　标的：汉威科技（300007）、弘信电子（300657）　　一带一路：据媒体报道，5月，中国将举办首届“中国+中亚五国”元首峰会，旨在“讨论发展中国-中亚关系的宏伟计划”，以构建中国-中亚命运共同体、深挖中国-中亚国家合作潜力。　　标的：新疆交建（002941）、陕西建工（600248）　　公告精选　　【重大事项】　　万兴科技 300624：公司没有参与CHATGPT产品与服务的研发工作不会给公司直接带来收入　　赛力斯 601127：4月新能源汽车销量同比下降19.12％　　三利谱 002876：拟100亿元投建超宽幅偏光片生产线项目　　中科信息 300678：研发技术与产品与当前的通用大模型、ChatGpt不存在相关性　　璞泰来 603659：拟以不超157亿瑞典克朗投建10万吨锂离子负极材料一体化生产研发基地　　世纪天鸿 300654：暂不具备人工智能大模型相关技术　　汉仪股份 301270：AIGC技术暂时仅应用于公司字体产品设计　　长江传媒 600757：公司主业经营不涉及新技术、新产业、新业态、新模式　　15天8板中国科传 601858：公司目前未投资开展生成式人工智能有关业务　　天邦食品 002124：公司股票停牌、可能被终止上市等事项均为不实信息　　天宸股份 600620：拟116亿元投建光储一体新能源产业基地项目　　北京银行 601169：独立董事林华因病不幸逝世　　兴业银行 601166：外部监事林华逝世　　【并购重组】　　晶丰明源 688368：拟发行可转债募资不超过7.09亿元　　芯原股份 688521：发行GDR并在瑞士证券交易所上市获得瑞士证券交易所监管局附条件批准　　【增持减持】　　煜邦电力 688597：董事长及部分高级管理人员拟合计增持不低于330万元　　久立特材 002318：控股股东近日增持630万股公司股票　　海越能源 600387：公司董事、监事及高级管理人员拟合计增持415万元-705万元　　明阳智能 601615：拟以5亿元-10亿元回购股份　　恩捷股份 002812：拟以1亿元-1.5亿元回购股份　　*ST新海 002089：实控人及其一致行动人拟增持2500万股-3000万股　　慧辰股份 688500：拟以1500万元-3000万元回购股份　　兆新股份 002256：公司董事长、董事及高级管理人员拟增持600万元-1200万元　　艾布鲁 301259：部分董事、高管及特定股东拟减持合计不超6.46％股份　　新致软件 688590：股东旺道有限等拟减持公司不超6％股份　　秦安股份 603758：实控人拟减持公司不超6％股份　　来伊份 603777：爱屋企管拟减持不超过3％股份　　易事特 300376：第一大股东及公司高管拟减持不超3.02％股份　　威龙股份 603779：股东拟减持不超过3％公司股份　　创业黑马 300688：嘉乐文化拟减持不超过1.06％公司股份　　星帅尔 002860：实控人楼勇伟减持计划提前终止　　牧高笛 603908：浙江嘉拓拟减持不超过3％　　海印股份 000861：股东拟减持不超过3％　　厦工股份 600815：股东拟减持不超过2％　　松发股份 603268：林道藩拟减持不超过2％　　【其他事项】　　奥赛康 002755：子公司曲氟尿苷替匹嘧啶片获得药品注册上市申请受理通知书　　华东医药 000963：子公司合作研发药物Ⅲ期临床试验获得积极的关键数据　　*ST必康 002411：收到深交所事先告知书公司股票可能被终止上市　　通用股份 601500：拟15.11亿元投建130万条高性能子午线轮胎项目　　大连电瓷 002606：子公司预中标5510万元国家电网相关采购　　赛诺医疗 688108：公司目前日常生产经营情况正常未发生重大变化　　王子新材 002735：控股子公司发生火灾事故预计不会对公司当期业绩造成重大不利影响　　中核钛白 002145：拟12亿元投建综合利用尾矿渣及哈密低品位钒钛磁铁矿项目　　仕净科技 301030：全资子公司与无锡惟忻签署战略合作协议　　渤海化学 600800：全资子公司PDH装置恢复生产　　宇新股份 002986：控股子公司年产6万吨全生物降解塑料PBAT项目产出合格产品　　丽岛新材 603937：与蜂巢能源签订战略合作框架协议　　双良节能 600481：子公司与辽宁宏远电力安装检修有限公司签订3.34亿元销售合同　　*ST顺利 000606：收到事先告知书股票可能被终止上市　　华兰生物 002007：重组抗PD-L1和TGF-β双功能融合蛋白注射液临床试验获批　　川网传媒 300987：公司主营业务未发生重大变化　　交大昂立 600530：免去唐道清公司副总裁职务　　派林生物 000403：广东双林与BRAINFARMA签订独家许可和供应协议　　广生堂 300436：GST-HG171完成关键性注册临床试验计划病例数入组　　陕西黑猫 601015：子公司收购金宝利丰100％股权　　杭氧股份 002430：间接控股股东杭州资本拟收购盈德控股集团　　顺网科技 300113：目前公司经营情况正常不存在未披露事项　　百济神州 688235：一季度净亏损24.47亿元　　埃夫特 688165：孙公司获得大众集团墨西哥公司约2.23亿元采购订单　　*ST光一 300356：收到深圳证券交易所股票终止上市事先告知书　　晶盛机电 300316：控股子公司美晶新材上市辅导备案获受理　　天铁股份 300587：签署3391.35万元橡胶减振垫买卖合同　　甘咨询 000779：子公司中标水库扩建工程勘察设计项目　　初灵信息 300250：收到浙江证监局警示函　　*ST和佳 300273：收到股票终止上市事先告知书　　南都电源 300068：中标中国移动通信用磷酸铁锂电池产品集中采购项目　　瑞玛精密 002976：移动通讯AFU产品获客户批量订单　　宁波建工 601789：子公司中标4.85亿元项目　　交易提示　　【新股申购】　　1.华纬科技（深市主板）　　申购代码：001380 　　股票代码：001380 　　发行价格：28.84 　　发行市盈率：36.72 　　申购评级：建议申购　　2.德尔玛（创业板）　　申购代码：301332 　　股票代码：301332 　　发行价格：14.81 　　发行市盈率：37.91 　　申购评级：建议申购　　3.蜂助手（创业板）　　申购代码：301382 　　股票代码：301382 　　发行价格：23.80 　　发行市盈率：34.71 　　申购评级：建议申购　　4.晟楠科技（北交所）　　申购代码：889086 　　股票代码：837006 　　【可转债交易提示】　　特发转2赎回，进入最后交易日　　【停复牌】　　园城黄金 600766：实控人筹划控制权变更重大事项 5日起停牌　　*ST恒誉 688309：5月8日起撤销退市风险警示 5日停牌一天　　齐翔腾达 002408：要约收购已经实施完毕 5日起复牌　　【限售解禁】　　

金融界2023-05-05

OpenAI在2022年的亏损翻番至5.4亿美元开发和人工成本高昂

司开始出售聊天机器人的使用权限之前，其机器学习模型的训练成本高昂。　　尽管在OpenAI于2月推出付费版聊天机器人后，公司收入有所增长，但随着越来越多的客户使用其人工智能技术，以及该公司对该软件未来版本进行培训，这些成本可能会继续上升。OpenAI首席执行官Sam Altman私下暗示，公司可能会在未来几年筹集至多1000亿美元资金，以进一步开发人工智能的能力。

金融界2023-05-05

三维天地：中邮计算机、国华人寿保险股份有限公司等多家机构于4月27日调研我司

版本 V12 发布。该平台借助大数据、机器学习、自然语言处理、知识图谱等新兴技术，在原有产品基础上进行全体系化的智能化升级。同时，三维天地自主研发的低代码开发平台极大地降低了平台二次开发成本，提升项目交付速度、降低开发成本、提升交付项目的稳定性和可靠性。2023年 1月，公司 LIMS实验室信息管理系统 V14正式推出，其深度融合 BI、低代码开发平台，借助 OCR、机器学习等新技术，在原有产品基础上进行的智能化升级。 2022 年搭建的产品体系，将在一段时间内有力提升公司在各行业领域的市场竞争力，并支撑公司业绩持续增长。2023 年研发团队人员数量会趋于稳定，在特定领域会吸纳行业专家。研发费用将不会像 2022年那样大幅增长。问：公司的产品是否受益于软件的国产替代趋势？答：由于近年来国产软件产品和技术的不断成熟，以及对于信息安全要求的不断提升，我国相应出台了一系列的政策和要求，大力推进自主可控信息系统的建设，以摆脱信息技术受制于人的局面。各企事业单位、政府机关正持续加快信息系统方面的国产软件替代进程，将原有的进口软件向自主可控的国产软件进行切换。三维天地（301159）主营业务：检验检测信息化和数据资产管理领域的软件开发服务商。三维天地2023一季报显示，公司主营收入1860.23万元，同比上升76.71%；归母净利润-3146.21万元，同比下降34.05%；扣非净利润-3162.52万元，同比下降32.14%；负债率17.94%，财务费用-179.43万元，毛利率43.63%。该股最近90天内无机构评级。融资融券数据显示该股近3个月融资净流出138.12万，融资余额减少；融券净流入0.0，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，三维天地（301159）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力良好，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1.5星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-05-04

OP Research：Blockchain的AI变局

、教育等领域。通过AI技术，人们可以让机器学习并自主执行一些非创造性任务，这对于某些行业来说可以提高生产效率，减少成本。例如使用AI预测蛋白质结构研发新型药物，Meta AI团队训练的ESMFold就预测了6亿多条宏基因组的蛋白质，展示了自然界蛋白质的广度和多样性，这在过去是难以想象的。通俗一点讲，使用AI技术，我们能用自然语言去处理过去复杂的程序，我们不需要了解复杂程序的原理，也不需要知道如何写代码，我们只需要告诉AI我们想要一个什么样的结果，AI就可以根据这个结果去执行中间的步骤，实现一个想要的结果，这就是AI带来的生产力的提升。（来自高盛全球投资研究）这也就是大家所熟知的AIGC，其将在智能客服、虚拟人、游戏等领域得到更广泛的应用。ChatGPT可以根据已有语料库为虚拟人、游戏等领域提供更加流畅自然的对话体验，进一步提升用户体验和产品的市场竞争力。而更重要的是，ChatGPT可以替代人类完成一些重复性的内容创作，比如程式化的报表、简单的信息收集与总结、翻译以及具有限定条件的插画作图等。进一步解放人类的生产力，专注于输入关键指令或进行创作，而不是重复性地执行指令。技术趋势指南 AI当前的核心应用包括通用人工智能、知识图谱、数据分析与合成、自动驾驶及AIGC等。其中：知识图谱：知识图谱是将各种实体、关系和属性以图的形式表示出来，以支持智能搜索、推荐和问答等应用。合成数据：合成数据是通过机器学习和其他AI技术生成的数据，可以用于训练和评估AI模型。由于隐私和安全等原因，真实的数据往往难以获取或共享。因此，合成数据可以在某些场景下替代真实数据。 AIGC：AIGC技术是一种基于深度学习和生成模型的技术，可以用于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成等多个领域，其也是当前被讨论和应用最广泛的方向。（来自国海证券研究所）无论从市场融资数量和金额统计，还是从媒体关注度来说，2022年无疑是AIGC爆发的一年。不过，AIGC仍是一个相对较新的技术，其还处于探索和发展的较早期阶段。具体来说，AIGC的发展阶段可以描述为：研究阶段：主要关注AIGC的基本原理和算法，探索如何训练和优化模型，以及建立数据库。应用阶段：AIGC开始应用于各种实际场景开始探索如何将AIGC技术应用到具体的领域中。产业化阶段：AIGC开始被广泛应用于各种行业和领域，形成自己的产业链和配套生态系统。整体来说，我们才刚刚从研究阶段迈入应用阶段，AIGC的发展尚处于起步阶段。（来自国海证券研究所）核心要素数据、算法和算力是AI发展的三大核心要素。在数据方面，随着AI技术的不断发展，数据的质量和多样性也变得越来越重要。除了海量的应用场景数据之外，还需要对数据进行有效的清洗、预处理和标注，以便于提高算法的训练精确性。此外，还需要考虑跨模态、跨领域的数据融合问题，以便于更好地挖掘数据的价值和智能。在算法方面，目前AI技术的发展还处于不断迭代和提升的过程中。未来的发展趋势将主要体现在深度学习算法的多模态和大模型方面，以及在自主学习、知识迁移和增量学习等方面的创新。这将进一步提高AI算法的智能水平和应用范围，促进AI技术的广泛应用。在算力方面，随着AI计算的不断加速和优化，硬件载体也在不断升级和改良。例如，GPU、TPU等专用芯片的出现，大大提高了AI计算的效率和速度。此外，云计算和边缘计算的发展也为AI算力提供了更加灵活和多样化的运算环境。（来自高盛全球投资研究） Blockchain行业的发展现状分布式账本 Blockchain是去中心化的分布式账本。首先Blockchain具有不可篡改属性，这是来自于区块链底层的共识机制，由于链上数据都由区块记录和矿工/验证节点见证，而区块都是前后相连，连续记录的，所以智能合约和账户产生的链上数据一旦被区块记录将无法修改。随着节点数量上升、地理位置分散、算力增强或质押代币价值上涨，想要破坏共识的难度和代价就会越大。因此，中心化的个体是难以改变已经被记录的内容的。其次在不可篡改的前提下，基于代码构建的智能合约使得用户可以在无需信任任何人的情况下与其进行交互，智能合约会根据预设好的路径运行代码实现相应操作。这使得无需信任的链上交易成为了可能。同时，只有对应的账户可以调用智能合约内属于其的资产，不存在其他账户通过智能合约转走原账户资产情况。又因为原账户的每一次操作都需要签名确认身份，而首次转账交互甚至需要先Approve该智能合约调取账户资产。这让用户的钱包账户成为了其最好的身份(DID)和资产的载体。在共识机制和智能合约的框架内，所有的链上资产和链上行为都可以被记录和确权，而基于其产生的权益也就都可以自动的归集到其所有人账户中。这能直接解决“真假美猴王”和“李代桃僵”的问题，没有人可以通过简单的Copy Paste来盗取他人资产，也没有人可以顶替权益所有人获得其利益。具体来说就是数字资产可以用Token形式定义其唯一的智能合约地址，例如用NFT代表数字画作；而任何人的行为都可以用不可交易的代币(SBT)来证明，例如对其工作内容或时空存在进行认证(Proof of Work/ Proof of Attendance )。技术趋势指南 Layer 0-2是Blockchain技术架构的分层结构，联盟链和私有链则是Blockchain应用场景的不同类型。 Layer 0：Layer 0指的是Blockchain的物理设施和网络架构，包括硬件设备、网络协议和传输介质等，其承载着信息跨链和解决资产的底层作用。当前以Cosmos、Polkadot和LayerZero为主要技术代表。 Layer 1：Layer 1是Blockchain的基础层，也称为公链，包括比特币、以太坊等。Layer 1的协议设计和技术实现决定了Blockchain的基本性能和功能。按照类型又可细分为EVM和非EVM系。 Layer 2：Layer 2是指在Layer 1之上构建的协议和解决方案，用于提升Blockchain的性能以及扩展应用场景。Layer 2协议目前有6种技术，其中以ZK Rollup和Optimistic Rollup为主流，这些协议可以使得Blockchain处理更多的交易、提高TPS和降低Gas fee等。联盟链：联盟链是由多个组织或机构共同管理和控制的区块链网络，这些组织通常是在共同利益目标才进行合作的，例如银行、保险公司、供应链公司等。联盟链与公链不同，它的参与者是有限的，节点数量相对较少，所以其交易速度和安全性都得到了一定的提升。私有链：私有链是由单个组织或机构独立控制的区块链网络，通常只允许内部人员参与。核心要素分布式节点、密码学、共识算法、智能合约以及加密货币是Blockchain发展的核心要素。分布式节点是Blockchain技术的最核心的部分，它使得数据能够以去中心化的方式存储和传输。而密码学是保证Blockchain的安全性和隐私性的重要理论工具。此外，共识算法是Blockchain实现分布式一致性的关键。智能合约是一种可以自动执行的计算机程序，可以在Blockchain上执行各种逻辑指令。最后，加密货币，即通过使用加密技术保证了交易的安全性和匿名性。通过分布式节点，所有的参与者都能够拥有一份完整的数据副本，这样就可以保证数据的透明性和安全性。Blockchain的核心技术——哈希函数、数字签名和非对称加密等都是密码学的应用。它们可以帮助保证数据的完整性和身份的认证，同时也能够保护用户的隐私。而通过共识算法，所有的节点都能够达成一致的共识，保证了数据的一致性和不可篡改性。常见的共识算法包括PoW、PoS等。智能合约可以实现无需第三方信任的交易，从而能在一定程度上提高交易的效率和安全性。比特币、以太币等加密货币的出现，推动了区块链技术的广泛应用和发展。 Blockchain与AI的交集作为Blockchain行业的一部分，在AI的浪潮之下，我们也需要去思考：AI对世界的改变中，包括了Blockchain吗？如果是，那这个改变会是什么？以及Blockchain的去中心化和确权能力又更给AI带来什么影响？首先，AI作为生产力工具可以降低技术门槛，那么自然也可以降低Blockchain行业中的技术门槛，并增加其生产效率。其次，AIGC也将让游戏和元宇宙摆脱程式化设定，为Blockchain带来新的叙事与玩法。而Blockchain的智能合约，将能够定义AI可以涉及的领域和范围，或限定AI的权限，避免其过度发展。同时，Blockchain 的去中心化可以为AI提供底层数据和训练模型所需要算力的资源共享与分配。另外Blockchain的确权能力还可以为数据、身份、所有权提供证明，规避AI带来的利益冲突。 AI对Blockchain的意义首先，AI 作为工具可以降低内容创作的门槛。让每个普通人都能不受技术限制地展现自己的创造力，输出优质的内容或NFT作品。这包括但不限于NFT创作、游戏资产创建、元宇宙建模、代码构建等。但当前AIGC在NFT领域的应用只有简单的图像输出，这与传统的Generative Art没有什么本质上的区别，AIGC真正在NFT上的应用应该是在NFT特性上做的进一步拓展，就像Mirror World用AI构建属于NFT的灵魂一样。（来自A16Z研究）其次，就是降低代码编写的技术门槛。代码分为两个方向，一个是发行项目，部署智能合约，另一个是黑客或者白客。这两个方向属于是对抗生成的两端，也就是说我们可以用AI进行自然语言编程，部署我们所需要的智能合约，而对方也可以去使用AI分析合约代码，并发起攻击。通过这样的方式，我们将可以使用AI来迭代已部署的合约代码，以此形成内卷，帮助整个行业的代码建立的更完善和可靠。在这个基础之上，大家可以去把更多的心思，放在优化区块链的架构或设计整个项目，又或者是经济模型上，去丰富项目的玩法，对整个业务层面进行创新。同样的，当AI简化整个技术门槛之后，过去的复杂操作将可以被广泛应用。比如循环贷、闪电贷、最优挖矿策略、自动获取收益、头矿离场时间判断，整个路径AI都可以完成，AI可以自主编程，选择路径，直接部署好。就像游戏王的技能卡一样，我们只需要使用技能卡，之后技能会自己出现并产生效果。这能将在过去需要较高门槛才能完成的操作下放给普通用户，以MEV为例，如果我们想要获取MEV价值，就需要写MEV的夹子机器人，而当普通人也能做到的时候，那就不存在利润空间，因为大家都可以做到的时候，就需要拼Gas抢跑，由于博弈论原理，最后MEV价值会被高昂的Gas fee榨干，最终导致无利可图使得MEV影响降低。这属于是技术下放倒逼行业优化。又或者是促进区块链技术的普及。根据Footprint Analytics数据，当前以太坊活跃用户也不过32万人，不及互联网用户的零头。最大的问题在于用户没有进入区块链的需求，而少量有需求的用户也被复杂的链上交互拦在门外。此外，以前数据上链或是使用基于区块链的门票、证件，都需要搭一个区块链系统，或是支付大量gas fee，这个成本是巨大的。而现在基于AI技术我们可以低成本实现区块链构建或者优化链上数据使用路径降低gas fee，因此任何需要确权和信息透明的地方，都可以利用区块链技术并部署智能合约。所以，通过AI简化的交互系统，将为Blockchain行业带来大量用户。我们需要知道的是，AI能带来的改变只存在于区块链的应用层。用户基于自己在交互中的认知，使用AI跳过编写智能合约的过程，直接部署用于解决某一需求的应用。发行项目的关键将不再是发行，而是创新和运营。相信未来应用层的格局必然会发生翻天覆地的变化。但应用层之下的执行层、共识层、数据层的改变，AI是无能为力的，因为这是对底层机制的创新，绝对不是简化重复性工作就能带来质变的领域。正如，伦敦升级中EIP1559的落地给了以太坊进一步向前的动力，上海升级的完成才能让ETH质押量增长提高以太坊安全性并让LSD板块再度起飞。（来自Crypto.com） Blockchain在AI中的作用 Blockchain的去中心化特性与当下的AI技术发展表现出的中心化特性存在一定背离，但也正是这种背离为AI面临的问题提供了解决方案。现代的AI和大数据技术在很大程度上是中心化的，即它们通常由少数大型公司或组织掌控，这些公司拥有强大的技术和资源，并且具有决定市场走向和用户行为的权力。这种中心化的特性，使得人们在使用AI时，必须要相信AI会真的按照指令诚实地执行。因此，AI的开发和应用过程中存在一定的风险和问题，例如隐私泄露、算法偏见、数据滥用等等。然而，Blockchain分布式和去中心化的特性刚好能解决这些问题，通过智能合约，限定AI能使用的数据集，以及能运行的范围，以防止AI做恶；同时可以建立节点，监控AI的行为，如果它做恶，监督者就可以举报，对AI使用的算力进行罚没，以此来让AI只做促进人类发展的行为，防止AI的过度使用和越权行为。具体来说，对于AI训练所需的底层数据的分享与确权，Blockchain可以让用户自主选择是否将自己的数据提供给AI模型训练，这将需要倚靠zk技术的进一步发展，来实现不透露个人信息的同时提供用户数据。整个数据收集、储存和共享的过程将建立在去中心化节点之上，以保证数据安全和可用性，并对数据来源确权。从而让使用这些数据训练成型的AI在产生收益时，可以根据所涉及的数据将部分收益作为分红给到数据所有人，保证数据提供者权益。之前提到的AI训练数据的生成和共享也可以借助Blockchain的去中心化、安全和透明性等特点，以确保数据的隐私和安全性。而为AI运行提供Prompt的用户同样可以基于其对prompt的所有权，获得其prompt被调用而产生的部分收益。从而同时保证AI数据所有人和AI运行prompt所有人的利益。另外值得一提的，就是算力挖矿。AI模型的建立除了需要大量的数据，还需要算力来进行训练，但现在世界上的算力是处于供不应求的状态。那么可以将算力以去中心化的形式集中建立云计算矿池，通过算力挖矿补贴算力提供者，再以拍卖形式出售给AI模型的训练，从而让有限算力获得最大的利用率，同时还能保证计算的安全性和可靠性。更重要的是，我们还可以将数据、算法、算力整合，建立一个AI as a Service的协议，以自身的去中心化的优势和可复用性为有需求的用户提供AI模型构建服务。那么从数据的获取，到数据处理，再到算法选择和算力调用，都经由一个生态进行，在保证供应链优势的同时还能避免中心化风险。除了AI模型的构建之外，当我们着眼于AI的应用时，我们可发现AI超强学习能力所带来的盗版、洗稿、虚拟人等问题在Blockchain面前都不成问题。艺术作品以NFT形式记录在链上，其唯一智能合约地址可以证明作品的真实性。而艺术作品的价值除了艺术品本身，还取决于其创作者的身份，就像后人对梵高的向日葵模仿的再像，也不值一文，而区块链就能够证明哪一幅向日葵是出自梵高之手。AI应用之一的知识图谱也可以基于区块链构建分布式知识图谱，并确保其中的数据不会被篡改、删除或冒领。对于由AI使用个人过往数据构建虚拟人设的问题，也可以使用OAT或SBT来解决。任何链上行为都有对应记录，而针对相关记录创建的OAT或SBT也是唯一的，基于账户中的OAT或SBT就可以定义其身份，这都得益于区块链的不可篡改性，过去发生的事都被记录在之后的每一个区块中，无法凭空捏造过去没有存在过的行为。总而言之，AI作为生产力工具可以加速Blockchain行业的发展与普及，以及AIGC对元宇宙和NFT板块带来了新方向与叙事，但是AI只能替代重复性工作，降低技术性门槛，并不能对关键技术进行创新。所以AI给Blockchain带来的改变只会停留在应用层。而Blockchain之于AI行业，是一个风险控制器，也是一个资源优化器。Blockchain能限制AI的过度发展与越权操作，也能解决数据和资产的确权保护用户权益，并将AI所需的数据与算力分配进行整合优化。但也仅限于促进AI的透明化、去中心化和数据确权。来源：金色财经

金色财经2023-05-04

香港交易所（HKD）即将上线首个新型代币TIC 位于币安链剑指百倍吊打金狗

金色财经2023-05-04

OP Research：区块链的AI变局

、教育等领域。通过AI技术，人们可以让机器学习并自主执行一些非创造性任务，这对于某些行业来说可以提高生产效率，减少成本。例如使用AI预测蛋白质结构研发新型药物，Meta AI团队训练的ESMFold就预测了6亿多条宏基因组的蛋白质，展示了自然界蛋白质的广度和多样性，这在过去是难以想象的。通俗一点讲，使用AI技术，我们能用自然语言去处理过去复杂的程序，我们不需要了解复杂程序的原理，也不需要知道如何写代码，我们只需要告诉AI我们想要一个什么样的结果，AI就可以根据这个结果去执行中间的步骤，实现一个想要的结果，这就是AI带来的生产力的提升。（来自高盛全球投资研究）这也就是大家所熟知的AIGC，其将在智能客服、虚拟人、游戏等领域得到更广泛的应用。ChatGPT可以根据已有语料库为虚拟人、游戏等领域提供更加流畅自然的对话体验，进一步提升用户体验和产品的市场竞争力。而更重要的是，ChatGPT可以替代人类完成一些重复性的内容创作，比如程式化的报表、简单的信息收集与总结、翻译以及具有限定条件的插画作图等。进一步解放人类的生产力，专注于输入关键指令或进行创作，而不是重复性地执行指令。技术趋势指南 AI当前的核心应用包括通用人工智能、知识图谱、数据分析与合成、自动驾驶及AIGC等。其中：知识图谱：知识图谱是将各种实体、关系和属性以图的形式表示出来，以支持智能搜索、推荐和问答等应用。合成数据：合成数据是通过机器学习和其他AI技术生成的数据，可以用于训练和评估AI模型。由于隐私和安全等原因，真实的数据往往难以获取或共享。因此，合成数据可以在某些场景下替代真实数据。 AIGC：AIGC技术是一种基于深度学习和生成模型的技术，可以用于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成等多个领域，其也是当前被讨论和应用最广泛的方向。（来自国海证券研究所）无论从市场融资数量和金额统计，还是从媒体关注度来说，2022年无疑是AIGC爆发的一年。不过，AIGC仍是一个相对较新的技术，其还处于探索和发展的较早期阶段。具体来说，AIGC的发展阶段可以描述为：研究阶段：主要关注AIGC的基本原理和算法，探索如何训练和优化模型，以及建立数据库。应用阶段：AIGC开始应用于各种实际场景开始探索如何将AIGC技术应用到具体的领域中。产业化阶段：AIGC开始被广泛应用于各种行业和领域，形成自己的产业链和配套生态系统。整体来说，我们才刚刚从研究阶段迈入应用阶段，AIGC的发展尚处于起步阶段。（来自国海证券研究所）核心要素数据、算法和算力是AI发展的三大核心要素。在数据方面，随着AI技术的不断发展，数据的质量和多样性也变得越来越重要。除了海量的应用场景数据之外，还需要对数据进行有效的清洗、预处理和标注，以便于提高算法的训练精确性。此外，还需要考虑跨模态、跨领域的数据融合问题，以便于更好地挖掘数据的价值和智能。在算法方面，目前AI技术的发展还处于不断迭代和提升的过程中。未来的发展趋势将主要体现在深度学习算法的多模态和大模型方面，以及在自主学习、知识迁移和增量学习等方面的创新。这将进一步提高AI算法的智能水平和应用范围，促进AI技术的广泛应用。在算力方面，随着AI计算的不断加速和优化，硬件载体也在不断升级和改良。例如，GPU、TPU等专用芯片的出现，大大提高了AI计算的效率和速度。此外，云计算和边缘计算的发展也为AI算力提供了更加灵活和多样化的运算环境。（来自高盛全球投资研究） Blockchain行业的发展现状分布式账本 Blockchain是去中心化的分布式账本。首先Blockchain具有不可篡改属性，这是来自于区块链底层的共识机制，由于链上数据都由区块记录和矿工/验证节点见证，而区块都是前后相连，连续记录的，所以智能合约和账户产生的链上数据一旦被区块记录将无法修改。随着节点数量上升、地理位置分散、算力增强或质押代币价值上涨，想要破坏共识的难度和代价就会越大。因此，中心化的个体是难以改变已经被记录的内容的。其次在不可篡改的前提下，基于代码构建的智能合约使得用户可以在无需信任任何人的情况下与其进行交互，智能合约会根据预设好的路径运行代码实现相应操作。这使得无需信任的链上交易成为了可能。同时，只有对应的账户可以调用智能合约内属于其的资产，不存在其他账户通过智能合约转走原账户资产情况。又因为原账户的每一次操作都需要签名确认身份，而首次转账交互甚至需要先Approve该智能合约调取账户资产。这让用户的钱包账户成为了其最好的身份(DID)和资产的载体。在共识机制和智能合约的框架内，所有的链上资产和链上行为都可以被记录和确权，而基于其产生的权益也就都可以自动的归集到其所有人账户中。这能直接解决“真假美猴王”和“李代桃僵”的问题，没有人可以通过简单的Copy Paste来盗取他人资产，也没有人可以顶替权益所有人获得其利益。具体来说就是数字资产可以用Token形式定义其唯一的智能合约地址，例如用NFT代表数字画作；而任何人的行为都可以用不可交易的代币(SBT)来证明，例如对其工作内容或时空存在进行认证(Proof of Work/ Proof of Attendance )。技术趋势指南 Layer 0-2是Blockchain技术架构的分层结构，联盟链和私有链则是Blockchain应用场景的不同类型。 Layer 0：Layer 0指的是Blockchain的物理设施和网络架构，包括硬件设备、网络协议和传输介质等，其承载着信息跨链和解决资产的底层作用。当前以Cosmos、Polkadot和LayerZero为主要技术代表。 Layer 1：Layer 1是Blockchain的基础层，也称为公链，包括比特币、以太坊等。Layer 1的协议设计和技术实现决定了Blockchain的基本性能和功能。按照类型又可细分为EVM和非EVM系。 Layer 2：Layer 2是指在Layer 1之上构建的协议和解决方案，用于提升Blockchain的性能以及扩展应用场景。Layer 2协议目前有6种技术，其中以ZK Rollup和Optimistic Rollup为主流，这些协议可以使得Blockchain处理更多的交易、提高TPS和降低Gas fee等。联盟链：联盟链是由多个组织或机构共同管理和控制的区块链网络，这些组织通常是在共同利益目标才进行合作的，例如银行、保险公司、供应链公司等。联盟链与公链不同，它的参与者是有限的，节点数量相对较少，所以其交易速度和安全性都得到了一定的提升。私有链：私有链是由单个组织或机构独立控制的区块链网络，通常只允许内部人员参与。核心要素分布式节点、密码学、共识算法、智能合约以及加密货币是Blockchain发展的核心要素。分布式节点是Blockchain技术的最核心的部分，它使得数据能够以去中心化的方式存储和传输。而密码学是保证Blockchain的安全性和隐私性的重要理论工具。此外，共识算法是Blockchain实现分布式一致性的关键。智能合约是一种可以自动执行的计算机程序，可以在Blockchain上执行各种逻辑指令。最后，加密货币，即通过使用加密技术保证了交易的安全性和匿名性。通过分布式节点，所有的参与者都能够拥有一份完整的数据副本，这样就可以保证数据的透明性和安全性。Blockchain的核心技术——哈希函数、数字签名和非对称加密等都是密码学的应用。它们可以帮助保证数据的完整性和身份的认证，同时也能够保护用户的隐私。而通过共识算法，所有的节点都能够达成一致的共识，保证了数据的一致性和不可篡改性。常见的共识算法包括PoW、PoS等。智能合约可以实现无需第三方信任的交易，从而能在一定程度上提高交易的效率和安全性。比特币、以太币等加密货币的出现，推动了区块链技术的广泛应用和发展。 Blockchain与AI的交集作为Blockchain行业的一部分，在AI的浪潮之下，我们也需要去思考：AI对世界的改变中，包括了Blockchain吗？如果是，那这个改变会是什么？以及Blockchain的去中心化和确权能力又更给AI带来什么影响？首先，AI作为生产力工具可以降低技术门槛，那么自然也可以降低Blockchain行业中的技术门槛，并增加其生产效率。其次，AIGC也将让游戏和元宇宙摆脱程式化设定，为Blockchain带来新的叙事与玩法。而Blockchain的智能合约，将能够定义AI可以涉及的领域和范围，或限定AI的权限，避免其过度发展。同时，Blockchain 的去中心化可以为AI提供底层数据和训练模型所需要算力的资源共享与分配。另外Blockchain的确权能力还可以为数据、身份、所有权提供证明，规避AI带来的利益冲突。 AI对Blockchain的意义首先，AI 作为工具可以降低内容创作的门槛。让每个普通人都能不受技术限制地展现自己的创造力，输出优质的内容或NFT作品。这包括但不限于NFT创作、游戏资产创建、元宇宙建模、代码构建等。但当前AIGC在NFT领域的应用只有简单的图像输出，这与传统的Generative Art没有什么本质上的区别，AIGC真正在NFT上的应用应该是在NFT特性上做的进一步拓展，就像Mirror World用AI构建属于NFT的灵魂一样。（来自A16Z研究）其次，就是降低代码编写的技术门槛。代码分为两个方向，一个是发行项目，部署智能合约，另一个是黑客或者白客。这两个方向属于是对抗生成的两端，也就是说我们可以用AI进行自然语言编程，部署我们所需要的智能合约，而对方也可以去使用AI分析合约代码，并发起攻击。通过这样的方式，我们将可以使用AI来迭代已部署的合约代码，以此形成内卷，帮助整个行业的代码建立的更完善和可靠。在这个基础之上，大家可以去把更多的心思，放在优化区块链的架构或设计整个项目，又或者是经济模型上，去丰富项目的玩法，对整个业务层面进行创新。同样的，当AI简化整个技术门槛之后，过去的复杂操作将可以被广泛应用。比如循环贷、闪电贷、最优挖矿策略、自动获取收益、头矿离场时间判断，整个路径AI都可以完成，AI可以自主编程，选择路径，直接部署好。就像游戏王的技能卡一样，我们只需要使用技能卡，之后技能会自己出现并产生效果。这能将在过去需要较高门槛才能完成的操作下放给普通用户，以MEV为例，如果我们想要获取MEV价值，就需要写MEV的夹子机器人，而当普通人也能做到的时候，那就不存在利润空间，因为大家都可以做到的时候，就需要拼Gas抢跑，由于博弈论原理，最后MEV价值会被高昂的Gas fee榨干，最终导致无利可图使得MEV影响降低。这属于是技术下放倒逼行业优化。又或者是促进区块链技术的普及。根据Footprint Analytics数据，当前以太坊活跃用户也不过32万人，不及互联网用户的零头。最大的问题在于用户没有进入区块链的需求，而少量有需求的用户也被复杂的链上交互拦在门外。此外，以前数据上链或是使用基于区块链的门票、证件，都需要搭一个区块链系统，或是支付大量gas fee，这个成本是巨大的。而现在基于AI技术我们可以低成本实现区块链构建或者优化链上数据使用路径降低gas fee，因此任何需要确权和信息透明的地方，都可以利用区块链技术并部署智能合约。所以，通过AI简化的交互系统，将为Blockchain行业带来大量用户。我们需要知道的是，AI能带来的改变只存在于区块链的应用层。用户基于自己在交互中的认知，使用AI跳过编写智能合约的过程，直接部署用于解决某一需求的应用。发行项目的关键将不再是发行，而是创新和运营。相信未来应用层的格局必然会发生翻天覆地的变化。但应用层之下的执行层、共识层、数据层的改变，AI是无能为力的，因为这是对底层机制的创新，绝对不是简化重复性工作就能带来质变的领域。正如，伦敦升级中EIP1559的落地给了以太坊进一步向前的动力，上海升级的完成才能让ETH质押量增长提高以太坊安全性并让LSD板块再度起飞。（来自Crypto.com） Blockchain在AI中的作用 Blockchain的去中心化特性与当下的AI技术发展表现出的中心化特性存在一定背离，但也正是这种背离为AI面临的问题提供了解决方案。现代的AI和大数据技术在很大程度上是中心化的，即它们通常由少数大型公司或组织掌控，这些公司拥有强大的技术和资源，并且具有决定市场走向和用户行为的权力。这种中心化的特性，使得人们在使用AI时，必须要相信AI会真的按照指令诚实地执行。因此，AI的开发和应用过程中存在一定的风险和问题，例如隐私泄露、算法偏见、数据滥用等等。然而，Blockchain分布式和去中心化的特性刚好能解决这些问题，通过智能合约，限定AI能使用的数据集，以及能运行的范围，以防止AI做恶；同时可以建立节点，监控AI的行为，如果它做恶，监督者就可以举报，对AI使用的算力进行罚没，以此来让AI只做促进人类发展的行为，防止AI的过度使用和越权行为。具体来说，对于AI训练所需的底层数据的分享与确权，Blockchain可以让用户自主选择是否将自己的数据提供给AI模型训练，这将需要倚靠zk技术的进一步发展，来实现不透露个人信息的同时提供用户数据。整个数据收集、储存和共享的过程将建立在去中心化节点之上，以保证数据安全和可用性，并对数据来源确权。从而让使用这些数据训练成型的AI在产生收益时，可以根据所涉及的数据将部分收益作为分红给到数据所有人，保证数据提供者权益。之前提到的AI训练数据的生成和共享也可以借助Blockchain的去中心化、安全和透明性等特点，以确保数据的隐私和安全性。而为AI运行提供Prompt的用户同样可以基于其对prompt的所有权，获得其prompt被调用而产生的部分收益。从而同时保证AI数据所有人和AI运行prompt所有人的利益。另外值得一提的，就是算力挖矿。AI模型的建立除了需要大量的数据，还需要算力来进行训练，但现在世界上的算力是处于供不应求的状态。那么可以将算力以去中心化的形式集中建立云计算矿池，通过算力挖矿补贴算力提供者，再以拍卖形式出售给AI模型的训练，从而让有限算力获得最大的利用率，同时还能保证计算的安全性和可靠性。更重要的是，我们还可以将数据、算法、算力整合，建立一个AI as a Service的协议，以自身的去中心化的优势和可复用性为有需求的用户提供AI模型构建服务。那么从数据的获取，到数据处理，再到算法选择和算力调用，都经由一个生态进行，在保证供应链优势的同时还能避免中心化风险。除了AI模型的构建之外，当我们着眼于AI的应用时，我们可发现AI超强学习能力所带来的盗版、洗稿、虚拟人等问题在Blockchain面前都不成问题。艺术作品以NFT形式记录在链上，其唯一智能合约地址可以证明作品的真实性。而艺术作品的价值除了艺术品本身，还取决于其创作者的身份，就像后人对梵高的向日葵模仿的再像，也不值一文，而区块链就能够证明哪一幅向日葵是出自梵高之手。AI应用之一的知识图谱也可以基于区块链构建分布式知识图谱，并确保其中的数据不会被篡改、删除或冒领。对于由AI使用个人过往数据构建虚拟人设的问题，也可以使用OAT或SBT来解决。任何链上行为都有对应记录，而针对相关记录创建的OAT或SBT也是唯一的，基于账户中的OAT或SBT就可以定义其身份，这都得益于区块链的不可篡改性，过去发生的事都被记录在之后的每一个区块中，无法凭空捏造过去没有存在过的行为。总而言之，AI作为生产力工具可以加速Blockchain行业的发展与普及，以及AIGC对元宇宙和NFT板块带来了新方向与叙事，但是AI只能替代重复性工作，降低技术性门槛，并不能对关键技术进行创新。所以AI给Blockchain带来的改变只会停留在应用层。而Blockchain之于AI行业，是一个风险控制器，也是一个资源优化器。Blockchain能限制AI的过度发展与越权操作，也能解决数据和资产的确权保护用户权益，并将AI所需的数据与算力分配进行整合优化。但也仅限于促进AI的透明化、去中心化和数据确权。参考资料： [1]《大语言模型涌现演化信息，加速蛋白质结构预测》Science前沿 [2]《How AI Can Help Build Web3》crypto.com [3]《AIGC：内容生产力的革命》国海证券 [4]《Mastering Bitcoin》Andreas Antonopoulos [5]《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》Satoshi Nakamoto [6]《Ethereum White Paper》Vitalik Buterin [7]《Challenges and Recent Advances》Blockchain-Based Payment Channel Networks [8]《AI爆发对创作者和NFT的影响》浅思 [9]《AIGC困局与Web3破圈之道》 [10]《超越 Web3，资本新宠 AIGC 的奇幻漂流》来源：金色财经

金色财经2023-05-04

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