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苏州科达（603660.SH）：2024年公司将在非洲和南美洲各新增一个分支机构，同时规划建设海外工厂

在音视频领域相关的基础技术和人工智能、机器学习等前沿技术的持续性投入，进一步提升垂直行业大模型的基础能力，不断完善新业态基础设施相关产品和解决方案以满足各种数字化应用的实战需要。 6、公司国产化、技术方面的优势体现在哪里？答：公司紧跟市场需求和政策导向，坚决把国产化和自主可控作为主要目标，快速推进元器件、软硬件产品、服务等国产工作。公司相继推出了国产化硬终端、软终端、平台等，目前已实现视频会议、视频监控全系产品的国产化。科达国产化视频会议解决方案，入选了工信部2022年信息技术应用创新典型解决方案名单。此外，公司拥有成熟商用的国密视频会议系列产品和量子网呈视频会议产品，是国内安防&视讯行业中首批获得ISO/IEC27001:2013信息安全管理体系认证的视讯产品供应商和视频信息服务商。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-06

为什么人工智能需要加密的价值观？

员在不同的 AI 应用程序中使用他们的机器学习模型时可以获得 TAO 代币。这种动态允许去中心化 AI 网络通过代币化激励吸引顶尖人才，从而创建在闭源、中心化模型中不存在的可持续价值链。确保用户数据的隐私我们生活在一个数据饥渴的世界。每个人都想利用你的数据了解你的喜好，然后用它向你推销产品。人工智能也不例外。人工智能系统需要大量数据才能正常工作。大型人工智能公司通常会存储整个对话历史记录来训练他们的模型并改进服务，但这会带来巨大的隐私问题。想象一下，你所有的个人信息——购物习惯、浏览历史，甚至健康记录——都被扔进一个巨大的人工智能罐子里。你必须相信公司不会滥用或出售它。很可怕，对吧？为了真正赢得用户信任，AI 需要采用隐私保护技术。建立信任需要透明度和可验证性，而零知识证明 (ZKP) 可以帮助实现这一点。加密领域的 AI 项目还以其他方式采用隐私保护技术。例如，Venice.ai 仅在用户的浏览器中存储对话历史记录，并确保用户请求已加密。GPU 提供商会处理这些请求，但没有服务器可以看到整个对话历史记录或知道用户的身份。我们可以通过整合这些加密方法和价值观来创建尊重用户隐私和数据所有权的 AI 系统。我们如何在不使用用户数据的情况下训练 AI 模型，同时保持隐私？如果没有足够的数据，AI 就无法很好地理解现实世界的情况，从而导致“AI 幻觉”，即 AI 生成错误的输出。这就是合成数据的用武之地。合成数据是使用算法模拟真实数据而人工生成的。它具有隐私保护特性，因为它不会泄露个人信息。所有主要的 AI 公司都在使用它，这是一个新兴的研究领域。加密货币可以激励创建用于训练 AI 模型的合成数据集。用户可以通过贡献经过验证的数据点来获得代币，从而解决训练数据不足的问题。例如，像 Synthetic AI 这样的项目构建了用于创建合成数据的工具，允许用户贡献合成数据并获得 SAI 代币。确保这些数据集的质量可以显著加快生成用于训练 AI 模型的数据的努力，同时保持用户数据隐私。结束语人工智能的未来尚不确定，但有一件事是肯定的：它需要建立在信任和透明的开源基础上。加密货币专注于分散所有权、无需许可的访问和隐私，弥补了缺失的部分。工具已经存在，是时候使用它们并书写人工智能故事的下一章了。来源：金色财经

金色财经2024-06-06

比特币飙升蕴藏风险六月布局攻略曝光抢购4枚潜力币或将享百倍回报

人工智能融为一体，旨在推动人们共同参与机器学习。通过以TAO代币作为奖励，鼓励用户贡献有价值的数据或计算资源，促进了机器智能的发展。Bittensor的独特之处在于将区块链和人工智能相结合，创建了一个全球性的去中心化网络。这个项目是国际团队在开源平台上合作的成果，旨在构建更智能、高效和可扩展的人工智能计算系统。 Bittensor采用了独特的共识机制，结合了深度学习和区块链共识算法的特点。其核心理念是去中心化，就像是一场没有中央权威的全球头脑风暴会议。通过在区块链网络上构建基础设施，Bittensor实现了远距离和不同社区之间的机器学习模型共享和训练，促进了思想交流并推动了创新的发展。 FLOKI DWF LABS将继续支持FLOKI生态系统，并投资价值1200万美元的FLOKI代币！最新消息，DWF Labs在推特上宣布他们将继续支持FLOKI团队，并购买价值1200万美元的FLOKI代币，以支持FLOKI生态系统。他们对团队在今年推出的一系列产品，包括Valhalla的主网版本、一个元宇宙游戏以及几个关键的实用项目表示高度赞赏。这一消息对于FLOKI来说是一个巨大的利好，也展示了DWF Labs对FLOKI团队的信心和支持。这也意味着FLOKI未来还有着更大的发展潜力，让我们拭目以待！ PEPE Pepe代币自推出以来一直以其惊人的回报而闻名，预计未来将继续保持令人印象深刻的增长。有预测称，该代币的估值可能会再减少一个零。市场动态强烈支持这些代币，因此投资者可以期待未来几个月将获得可观的收益和积极的轨迹。目前，该代币的涨势惊人，自推出以来已飙升约948%。而GME代币目前的暴涨也对Pepe代币的发展至关重要。令人惊讶的是，GME代币的飙升推动了Pepe代币达到了新的高点。 GALA Gala Games是一家备受瞩目的加密游戏平台，其市值达到了16亿美元。尽管该平台有许多游戏正在开发中，但其代币价格一直表现平平。然而，最近Gala Games推出了GalaSwap，这是基于Galachain的去中心化代币交易所。他们还发布了音乐NFT（MUSIC），并在GalaSwap上正式推出了官方的Gala Music代币。尽管GALA的价格存在波动，但总体呈现上涨趋势。 Gala Games有着巨大的潜力，其价格走势可能很快就会反映出其重大的发展。据他们的官方博客表示，Gala Games将为过去参与Uniswap（UNI）空投的用户提供一个神秘的宝盒，里面包含了MUSIC和GALA代币。这使得Gala Games成为最具投资潜力的游戏代币之一。来源：金色财经

金色财经2024-06-05

FLOKI强势崛起泰裤辣新MEME战神势不可挡

合起来的项目，是以促进人们共同合作进行机器学习。通过给予贡献有价值数据或计算资源的用户 TAO 代币作为奖励，激励机器智慧的发展。Bittensor(TAO) 可谓是一个开创奇迹，它将区块链和人工智能的力量融合在一起，打造了一个全球性的去中心化网络。我们可以把它看作是国际团队在开源平台上的合作成果，在打造更加智能、高效和可扩展的人工智能计算系统。 Bittensor 的独特之处在于其精妙的共识机制，它结合了深度学习和区块链共识算法的特点。Bittensor 的核心理念是去中心化，就像是一场没有中央权威的全球头脑风暴会议。通过在区块链网络上建立基础设施，Bittensor 实现了远距离和不同社区之间的机器学习模型共享和训练，从而促进了思想交流并迅速推动了创新的发展。 SHIB SHIB作为一款基于网络热梗的加密货币，其诞生之初便是对Doge的一种趣味致敬。SHIB的核心价值在于其强大的社交媒体影响力、通过燃烧代币减少供应的战略，以及不断完善的生态系统。在日K线图上，SHIB的价格在上升趋势线的推动下稳步回升。这股动力已经将其从4月13日的低点0.0000183提升至0.000024，涨幅高达40%。目前SHIB的市值达到了147亿美元，而24小时交易量则降至2.5亿美元。若前述支撑位能够维持，买方可能会突破0.00003的摆动高位阻力。这一突破将进一步确认市场情绪的转变，从在上涨中抛售转变为在回调中买入。突破后的反弹可能将这一资产推向0.000038，甚至更高至0.000054。 TON Telegram Open Network 是由消息巨头 Telegram 开发的开创性的区块链平台。Toncoin (TON) 是主要的 Telegram Open Network 加密货币。与之相关的快速交易速度和低成本表明 TON 有可能彻底改变传统的支付方式。近期表现：自 2020 年推出以来，TON 一直稳步增长，交易水平近期大幅上升。潜在飙升的原因：由于 Telegram 用户数量庞大，以及 TON 本身具有的快速性和可扩展性，TON 有可能在短时间内增长。此外，预计 Telegram 开放网络的进一步采用将进一步增强 TON。激增的可能原因可能包括快速增长的 Telegram 用户群，而 TON 固有的可扩展性和速度将使其具备快速扩张的条件。另外，Telegram 开放网络 (TON) 的不断涌现将进一步推动其采用。 NOT Notcoin是 TON 生态系统中的一种新加密货币，于 2024 年推出，并迅速吸引了超过 3500 万用户。Notcoin也是最流行的山寨币之一，因为它在过去几天里价格表现惊人。NOT 是 Telegram 上一款边玩边赚的 web3 游戏 Notcoin 的原生货币。Notcoin 迅速成为继比特币、以太坊和 USDT 之后交易量第四大的加密货币，每周涨幅高达 350%，每日交易量达 43 亿美元。 Telegram 小程序的热情和 Notcoin 的无缝集成继续在其上升轨迹中发挥重要作用。这一战略举措不仅扩大了 Notcoin 的用户群，还为其采用提供了坚实的平台。此外，鲸鱼活动的增加（值得注意的是，一只鲸鱼持有 862,000 美元的未实现利润）表明大型投资者对 Notcoin 未来前景的信心日益增强。来源：金色财经

金色财经2024-06-05

投资AI新浪潮：英伟达Rubin平台激发机器学习市场潜能

与此同时，我国人工智能产业亦蓄势待发，机器学习作为AI的核心技术，正驱动着智能化的浪潮。本文将探讨AI算力如何促进机器学习的发展，并以数据支撑这一论点，展望我国机器学习产业的广阔前景。一、AI算力的跨越式发展英伟达在COMPUTEX2024大会上的宣言，不仅是技术的突破，更是AI算力革命的号角。Rubin平台预计将在2026年正式上市，集成HBM4内存，预示着更高效的数据处理能力和更强大的计算性能。据估计，相较于上一代产品，Rubin GPU的性能提升将超过2.5倍，而Rubin Ultra GPU预计在2027年发布，将进一步提升AI算力的天花板。二、我国机器学习产业的蓬勃发展根据工业和信息化部的数据，截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达每秒230百亿亿次浮点运算，其中智能算力规模增速超过70%。这一数据的强劲增长，不仅彰显了我国在AI算力方面的深厚积累，更为机器学习技术的快速发展提供了坚实的基础。三、机器学习赋能传统产业，推动智能化升级机器学习技术正在成为传统产业智能化升级的新引擎。以制造业为例，通过优化生产流程和提高效率，机器学习算法助力制造业实现智能化，降低成本。蒙牛集团的"AI驱动的双飞轮"战略，就是机器学习技术在传统产业中应用的典范。四、加强关键技术研发，夯实人工智能发展基础面对我国人工智能产业的快速发展，加强机器学习等关键技术的研发投入显得尤为重要。核心技术的突破，产业标准的完善，人才培养的加速，以及数据开放共享与用户隐私保护的平衡，都是推动机器学习和人工智能健康可持续发展的关键。五、AI算力与机器学习的协同效应 AI算力的提升与机器学习技术的发展相辅相成。更强的算力意味着机器学习模型可以更加复杂，处理更大规模的数据集，实现更精准的预测和决策。随着英伟达Rubin平台的即将到来，以及我国智能算力规模的不断扩大，我们有理由相信，机器学习将迎来更广阔的应用空间。在AI算力的革命性跃迁与我国机器学习产业的蓬勃兴起中，投资者面临着前所未有的增长机遇。英伟达Rubin平台的问世预示着数据处理与计算性能的指数级提升，为机器学习技术的进步注入了强大动力，也为资本市场带来了显著的投资价值。投资者需密切跟踪AI硬件创新与机器学习应用的最新动态，评估并把握由此引发的投资窗口。从半导体研发到AI算法优化，从数据服务到智能系统集成，整个产业链均蕴含着丰富的投资潜力。随着智能化转型的加速，具备核心竞争力的高科技企业将成为资本市场的新焦点。然而，高科技领域的投资本质上伴随着高风险。技术迭代速度、市场竞争格局、地缘政治因素以及产业化进程的不确定性均可能对投资成效造成影响。此外，高科技项目的固有复杂性要求投资者进行精准的风险评估与管理。因此，投资者在追求高收益的同时，应采取多元化与长期化的投资策略，实施专业的风险分散与对冲措施。审慎的资产配置，结合对行业趋势的深刻理解，将有助于在最大化投资回报的同时，有效控制投资组合风险。AI算力的跨越式发展与机器学习产业的快速成长，不仅为经济发展注入了新动能，也为金融投资领域带来了新的增长极。投资者应积极把握这一历史性机遇，同时保持专业审慎，以期在智能化浪潮中获得可观的投资回报。

金融界2024-06-05

颠覆传统金融：Inscribe的AI驱动智能服务解析

nscribe智能推荐系统采用了先进的机器学习算法和深度学习技术，对用户的行为数据进行建模和分析。系统会根据用户的投资偏好、风险承受能力、资金规模等因素，为用户推荐合适的投资组合和风险管理方案。这种个性化的服务不仅提高了用户的满意度，也大大提升了金融服务的效率和质量。此外，Inscribe智能推荐系统还具备自学习和自我优化的能力。系统会根据用户的反馈和市场的变化，不断调整和优化推荐策略，以确保为用户提供更加精准、有效的服务。 Ins客服系统：自动化智能化服务除了智能推荐系统外，Inscribe还为用户提供了智能化的客服服务。传统的客服服务往往依赖于人工接听和解答用户的问题，效率低下且难以满足用户的即时需求。而Inscribe智能客服系统则通过人工智能技术，实现了自动化、智能化的客服服务。 Inscribe智能客服系统采用了自然语言处理技术（NLP）和深度学习技术，能够识别并理解用户的自然语言问题。系统会根据用户的问题类型和需求，自动匹配相应的答案或解决方案，并实时回复给用户。这种智能化的交互方式大大提高了客服服务的效率和质量，使得用户能够更快地获得满意的答复。此外，Inscribe智能客服系统还具备自我学习和自我完善的能力。系统会根据用户的反馈和市场的变化，不断优化和完善自己的知识库和回答策略，以确保为用户提供更加准确、全面的服务。金融服务领域持续创新为客户带来全面服务体验 Inscribe在金融服务领域的创新应用涵盖了多个方面。Inscribe利用人工智能技术对金融文件进行解析、分类和数据匹配，帮助金融企业检测欺诈、提高流程的自动化水平。通过智能化的文件处理系统，Inscribe能够大幅减少人工操作，提高处理效率和准确性。此外，通过智能化的风险管理系统，Inscribe能够实时监测用户的交易行为和风险状况，及时发现并预警潜在的风险点。系统采用了先进的机器学习算法，能够从海量交易数据中识别异常模式和潜在风险，帮助用户有效规避风险。与此同时，Inscribe利用区块链技术构建了一个去中心化的金融服务平台，为用户提供更加安全、透明的数字资产交易和管理服务。通过区块链的不可篡改和可追溯性，Inscribe确保了用户交易数据的安全性和透明性，增强了用户的信任感。不仅如此，Inscribe还开发了智能投资顾问服务，通过分析市场趋势和用户投资偏好，为用户提供定制化的投资建议。系统能够根据实时市场数据和用户的投资目标，动态调整投资组合，帮助用户实现最佳的投资回报。不仅如此，Inscribe利用AI技术对用户数据进行深度分析，帮助金融机构进行精准营销。通过了解用户的偏好和需求，Inscribe能够为用户提供个性化的营销方案，提高营销效果和用户转化率。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Inscribe将在未来继续探索更多创新的应用领域。例如，Inscribe计划开发智能资产管理系统，通过AI技术实现对用户资产的智能化管理和优化配置。同时，Inscribe还将在区块链技术的基础上，进一步提升平台的安全性和透明性，为用户提供更加可靠的金融服务。此外，Inscribe还将加强与其他金融科技公司的合作，整合不同领域的技术优势，共同推动金融服务行业的智能化和数字化转型。通过不断创新和技术升级，Inscribe致力于为用户提供最优质的服务和最便捷的金融体验。来源：金色财经

金色财经2024-06-05

ChainCatcher 联合 HTX 共同举办「Web3 未来之夜」Web3 精英齐聚越南聚焦加密新趋势

存储、数据库、网络、数据分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、安全，以及应用开发、部署与管理等方面。基础设施遍及26个地理区域的84个可用区，并新建8个区域和24个可用区。关于LBank LBank成立于2015年，是拥有NFA、美国MSB和加拿大MSB牌照的顶级数字货币交易平台。LBank目前在全球拥有超过900万用户，覆盖210多个国家和地区。LBank提供专业、便捷的产品和服务，包括数字货币现货交易、衍生品、Staking、LBank Labs投资等服务。关于4E Exchange 4E Exchange是一家行业领先的金融资产交易平台，为全球用户提供加密货币、外汇、股票、指数和大宗商品等 500 多种资产现货和衍生品交易。平台以一站式交易服务为特色，是阿根廷国家队全球合作伙伴。 GoPlus Network GoPlus Network 是一个适用于 Web3 的开放、无需许可、用户驱动的模块化用户安全层，能够与任何区块链、钱包和 dApps 无缝集成，使公链增强用户安全性以保护其用户。在过去几年中，GoPlus 经历了指数级增长，用户安全数据使用量较 2022 年的记录增加了超过 5000 倍，每日 API 调用达到 2100 万次。关于SOEX SOEX是一个一站式交易驱动型Web3IM，通过整合Nostr/Cake/Sketch协议，无缝连接CEX、DEX和DeFi等多种交易平台。它通过构建去中心化的用户交易身份画像，精确地展现用户的交易活动、贡献、影响力和资源，实现了高效的流量匹配，为用户提供了一个综合的社交交易体验。关于BTC-BETA BTC Beta 专注于为早期项目提供融资和发行服务以及一系列数据索引服务，其推出了基于 Runes 协议的 BRC-202 协议。 BRC-202协议兼容符文内部协议消息，实现代币融资发行、批量转账、销毁、标记等新功能。此外，BTC Beta还将探索跨链互操作性和比特币Layer2技术，推动比特币走向更广泛的应用和发展。关于 RootData RootData 是一家 Web3 资产数据平台，目前已经收录超过 1.1 万个项目、8000 个人物、6500 笔投融资，以及数万个实体地址，并通过标签、生态、合辑等要素以可视化、结构化的方式呈现数据，为超过100万用户查询 Web3 项目信息提供了可信赖的渠道。来源：金色财经

金色财经2024-06-04

怎么克服人性交易的弱点？

AI交易以数据为基础，通过大数据分析和机器学习算法，消除了情绪化因素对交易的影响。具体表现在：客观决策：AI交易系统根据历史数据和市场趋势进行客观的分析和预测，不受情绪、贪婪或恐惧等因素的影响，从而避免了情绪化决策带来的风险。智能模型：AI交易系统能够根据不同的市场条件和变化实时调整交易策略，确保交易决策始终基于最新的数据和情况。自动化执行 AI交易具有自动化执行的特点，可以完全替代人为的交易干预，从而减少了人为干预可能带来的误差。具体表现在：快速执行：AI交易系统能够在毫秒级的时间内快速响应市场变化，并根据预设的交易策略自动执行交易，避免了人为交易延迟带来的损失。纪律执行：AI交易系统始终按照预设的交易策略执行交易，不受情绪或个人偏好的影响，保持交易纪律，从而降低了交易风险。 AI交易以数据驱动和自动化执行为特点，消除了人性交易的情绪化因素和信息不对称问题，从而提高了交易决策的科学性和准确性。接下来，我们将介绍3EX AI交易平台，探讨如何利用AI交易来帮助交易者克服人性交易的弱点。 3EX AI交易平台介绍 3EX AI交易平台是一款基于人工智能技术的智能交易系统，旨在帮助交易者更科学、更有效地进行交易。该平台具有智能分析、自动交易、风险管理等特点和功能，能够为交易者提供全面的交易解决方案。通过先进的机器学习算法和实时监控功能，交易者可以更准确地预测市场走势和价格变化，及时发现交易机会和风险，并在无需人为干预的情况下执行交易。 3EX AI交易平台通过交易员的交易建议和个性化设置，帮助交易者制定个性化的交易策略。交易者可以根据自身偏好和风险承受能力设定个性化的交易参数和规则，平台还能根据交易者的交易情况和市场变化实时调整交易策略，确保交易策略始终与市场保持同步。如何克服人性交易的弱点克服人性交易的弱点的关键在于科学合理的交易策略。通过3EX AI交易平台，交易员可以借助文字描述生成个性化的交易策略。平台基于大数据分析和机器学习算法，为交易员提供客观、科学的交易建议和策略。交易员可以根据自身风险偏好和市场情况，在平台上设定个性化的交易参数和规则，从而制定适合自己的交易策略。这种基于数据和算法的交易策略，能够消除情绪化因素的影响，提高交易的准确性和盈利性。在制定交易策略和做出决策时，策略回测起着至关重要的作用。通过回测，交易员可以评估和验证不同的交易策略的有效性和稳定性，从而做出更理性的决策。3EX AI交易平台提供了强大的策略回测功能，能够帮助交易员在历史数据上模拟交易，并评估不同策略的盈利能力和风险水平。通过策略回测，交易员可以深入了解交易策略的优势和不足，从而更加自信地做出决策，避免情绪化的交易行为，提高交易的成功率和盈利水平。结论通过本文的分析，我们可以看到AI交易在克服人性交易的弱点方面具有明显优势。首先，AI交易以数据驱动和自动化执行为特点，消除了情绪化因素对交易的影响，帮助交易者做出更客观、更理性的交易决策。其次，AI交易平台通过智能分析和个性化设置，帮助交易者制定科学合理的交易策略，实现个性化的交易体验。因此，通过利用3EX AI交易平台，交易者可以克服人性交易的弱点，提高交易的成功率和盈利水平。随着人工智能技术的不断发展和应用，AI交易将对交易市场产生深远影响。首先，AI交易将成为交易市场的主流趋势，取代传统的人性交易方式，成为交易者的首选工具。其次，AI交易将进一步提升交易市场的效率和稳定性，减少交易风险，促进市场的健康发展。最后，AI交易将为交易者带来更多的交易机会和收益，推动整个交易市场向着更加科学、更加智能的方向发展。 3EX相关链接：社媒Linktree：https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经2024-06-04

Aethir: 破局算力瓶颈构建AI时代去中心化云基础设施

大浪潮。从自动驾驶汽车到个性化推荐，从机器学习到生成式大语言模型，AI已经逐渐渗透到我们的生活的方方面面，也引发了社会的极度关注和投资热潮。行业和企业都在积极寻找使用AI赋能提升效率的可能，他们都明白AI的价值并期待利用AI来提升自己的生产力和竞争力。然而，AI的应用并非易事，企业必须初期投入大量的资源，包括时间，人力和资金来建设和维护。不同于传统的研发投资与产品价值之间的次线性关系，AI的发展显示出一种独特的特性：增加计算资源直接导致产品性能的提升，如大模型的训练，游戏领域的AI辅助开发和云游戏都需要海量的算力资源，最大的挑战就是获取算力成本的高昂。在AI模型的计算过程中，GPU（图形处理单元）扮演了核心角色。目前，高效的GPU供应几乎被Nvidia等巨头垄断，使得中小型企业很难获取到需要的算力资源。虽然很多企业急于尝试AI赋能，但事实上，供应和需求之间的差距正在日益加大。据CAPEX分析预测，2024年仅北美四大云厂商（Amazon、Microsoft、Google、Meta）的GPU采购需求已经在300万片量级。由于供不应求导致GPU价格难以下降且交付周期不断延长，许多公司在算力资源上的开支超过了其在AI领域投入资本总量的80%，算力的短缺已经成为制约行业发展的关键因素。特斯拉创始人马斯克曾公开表示，随着人工智能技术的快速发展，特别是在深度学习、自然语言处理等领域，对算力的需求呈现出爆炸性增长。然而，当前全球范围内的AI算力供应却难以满足这一需求，这将对AI技术的发展和应用产生深远影响。AI算力短缺的问题不仅存在于商业领域，还涉及到安全、医疗健康等重要领域。因此，解决AI算力短缺问题，不仅是科技企业和研究机构的责任，更是全社会共同面临的挑战。正是基于以上的问题，算力租赁（云算力）便成为了解决问题的关键。较少的前期成本、能够上下扩展的能力、区域可用性以及避免自建数据中心的分心，对于大多数初创公司甚至部分大型公司来说都很有吸引力。不同的组织和公司能够按需租用算力，而不必承受购买硬件的投入和维护的沉重负担。目前市场上关于云计算的服务商也五花八门，如亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）都提供GPU实例，但这些国际巨头往往因为处于市场垄断地位而定价高企。虽然也有一些专门针对AI工作负载的新服务商，但是竞争力往往不强。尤其是目前美国等在AI领域处于领先地位的国家为了保护自己的优势，限制顶级芯片出口和算力的供应，导致部分国家和地区的客户既无法购买到足够的GPU，也无法在服务商处获得服务。 Aethir：构建AI时代去中心化云基础设施 Aethir作为新一代的云算力解决方案提供商，采用AI云算力+GPU DePIN的解决方案，来解决现有AI领域算力紧缺的问题。Aethir通过建立一套全新的、分布式的、基于人工智能的云算力网络，为全球范围内的企业和个人提供按需求匹配的高效、可扩展、灵活的算力租用服务。 Aethir可以优化计算密集型领域如AI、ML和云游戏的GPU利用率：一是通过资源池，让所有者将未充分利用的GPU贡献到网络中，形成强大的计算资源集体池，实现GPU全球分发，降低成本，民主化高级计算能力；二是通过去中心化所有权，超越传统所有权结构的限制，实现分布式资源占有，培育公平开放的技术格局，消除新消费者和创业者使用AI的壁垒，为全球互联的数字生态系统做出贡献。简单来说，在目前全球算力短缺、GPU供不应求的情况下，如何利用好闲置的GPU资源是关键。Aethir通过DePin的运作模式，激励用户或节点贡献出自己闲置的GPU算力并实现规模化，为需要的企业提供算力支持，满足对算力的需求。技术架构&代币经济我们都知道，人工智能大模型训练需要使用“整块的高性能算力”，目前的解决策略主要是利用多张GPU配合高性能卡间相互连接构成所需要的算力。然而对比之下，民间的算力往往是零散的，而且网络条件也普遍较为糟糕，这使得怎样让零散的算力高效地服务于AI训练成为了一个难题。在这个环境下，Aethir要满足需求，就需要解决这两个问题：如何保证算力的质量，以及如何解决网络问题。借助于Aethir的自有H100算力集群，以及优秀的架构和代币经济模型，两个问题得到了有效解决。 NVIDIA的H100 GPU是Aethir去中心化云基础设施的核心元素。超过4000张H100 可供AI企业客户按需使用，预计在未来半年内，该平台将再增设数千张NVIDIA H100还会增加部署大量NVIDIA H100。每一块加入到Aethir网络中的H100，都经过了严密的检测和筛查，包括性能参数配置、模型的可使用性、带宽的吞吐量、稳定性等等，以确保其在高速训练和推理任务中的性能表现。而且Aethir的优势不仅仅在于可用H100的数量。传统的云计算服务将GPU资源集中在集中式服务器中心，因此无法有效地将GPU功率传输到远离数据中心的客户端。另一方面，得益于Aethir分布式网络基础设施，可以有效地覆盖全球大多数地区网络边缘的客户。每个客户端都由最接近的可用H100芯片提供服务，从而消除了延迟问题。除了分布式部署H100保证算力的稳定，Aethir的架构和经济模型保证了零散算力的质量和网络的稳定。 Aethir的架构设计包括了五个基本角色：矿工、开发者、用户、代币持有者和Aethir DAO。最核心的三个部分则是Container容器、Indexer索引器和Checker检查器： Container是Aethir的核心计算单元，负责执行和渲染应用程序，每一个任务被封装在一个独立的Container中，每一个Container作为一个相对隔离的环境来运行用户的任务，避免了任务间互相干扰的情况。如有用到大数据处理或机器学习等计算资源密集型应用，它们可以在Container里顺利执行并最终得出结果。即实现了所要求的高性能算力。 Indexer主要被用于实时匹配并调度用户的任务需求和可用资源。实时匹配和调度是为了保证用户的需求可以在最短的时间内被满足，而存在的容错与冗余设计是为了应对可能的服务故障，可以选择其他备用节点进行任务调度，以防止任务进展被中断。同时，动态资源调整能够根据系统的负载情况，动态将资源分配给不同的任务，以达到优化整体性能的目标。 Checker则负责实时监控和评估Container的性能，它可以实时地监控和评估整个系统的状态，并对可能出现的问题作出及时的反应。如需应对网络攻击等安全事件，在检测到异常行为后，能够及时发出警告并启动防护措施。同样的，在系统性能出现瓶颈或其他问题时，Checker也可以及时发出提醒，以便问题能够被及时解决，保证了服务质量和网络安全。同时，Aethir建立了严格的节点奖惩机制，对符合质量的高标准节点进行奖励，不符合服务质量标准的节点进行经济处罚，保证了整个网络的稳定性和可用性。该机制有效保护了客户权益，提高了节点的服务意识。 Aethir的代币经济以ATH代币为核心，用于云计算服务的交易、平台治理、激励和开发。代币总量为420亿，通过购买GPU计算能力和质押机制，ATH代币促进了生态系统的去中心化管理和增长，同时为新节点运营商和用户提供了一种承诺和经济保障。代币经济模型的关键之处还在于其共识机制（Proof of Rendering），由两个主要组成部分构成：Proof of Rendering Capacity（渲染能力证明）和Proof of Rendering Work（渲染工作证明）。 Proof of Rendering Capacity：此策略为每一个Container进行定向评估，其代币投资（节点质押的ATH代币数量）、算力水平和在线时长被合计考虑，以估算该Container的有效算力。这种机制使得所有节点能够公正地参与到网络中，并鼓励节点运营商去质押更多的ATH代币。 Proof of Rendering Work：当容器在提供算力服务时，Checker会进行工作情况的监督，并将服务具体情况（例如，延迟、分辨率、帧率等）提交至链上。根据工作质量和工作时长来分配Proof of Rendering Work奖励。 Aethir的服务费（Service Fee）以ATH代币支付，价格锚定法币，以此来确保服务费的稳定性。若因Container出现故障导致服务中断，用户将会获得相应的退款，同时发生故障的Container将会被罚款。为了满足不同规模和需求的客户需求，Aethir还设计了零售（Retail）和批发（Wholesale）两种运营模式。批发模式牺牲了一定的灵活性，以提供较低的服务费用、偏向于长期的服务保证和交易结算方便性。零售模式更加灵活，可以随时根据需求提供服务，无需预定或承诺。 Aethir引入了法币定价机制，允许客户以法币支付算力服务，大大降低了其进入门槛和财务风险，增强了客户粘性和合规性。总的来看，Aethir通过优秀的架构和代币经济模型，从技术架构和制度上具备充分调动高质量零散算力的可能，解决了在当前商业环境下AI需求场景最大的大模型训练需要的高性能算力问题，这使得Aethir在大模型训练场景下，有着极高的商业可用性。在游戏领域的应用在过去的几年里，我们已经见证了AI在游戏领域中的广泛应用，如新手引导和NPC文本生成等。随着科技的发展，未来AI在游戏产业中的应用将更加深入，需要大量的算力进行训练和学习。除了AI算力的共享，云游戏领域则是Aethir另一大擅长的领域。在GPU和存储技术疯狂进化的20年中，随着家用PC设备算力的提升，开发商对游戏的画面和游戏空间的追求也在不断扩大。例如GTA把算力用到了城市生成，极品飞车把算力用到了赛车碰撞和画质的提升，因此也诞生了精美的游戏画面和超大真实的城市，最终结果是动辄几百G的容量和对显卡性能的要求，大量玩家的电脑难以负载。云游戏是指以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力即可。 Aethir通过其分布式网络，为云游戏领域带来了显著价值，包括提供低成本的高端GPU计算能力，优化游戏体验实现设备的即时访问和低延迟，服务游戏开发商提供新的发布方式和游戏移植服务，扩大玩家基础规模，提高游戏升级效率，提升游戏安全性。生态发展 Aethir与IO.net达成了战略合作伙伴关系，二者联合进行技术研发和对接，打通了Aethir的H100与IO网络之间的连接。这样，Aethir的H100就能自动接入IO网络，为IO网络的客户提供稳定的企业级服务。通过联合的技术研发和对接，Aethir的H100可以自动加入IO网络，为IO的客户提供稳定的企业级服务。Aethir的H100提供者，在获得Aethir奖励的同时，将可以同时获得IO网络的Token奖励。同时，Aethir正在推动集群与边缘计算的融合。简单的说，通过Aethir的边缘计算，客户可以匹配到就近的节点，保证了算力和网络的畅通。 Aethir Edge是专为Aethir边缘计算服务的硬件设备。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式，将算力部署到边缘。这样远离集中服务器集群的客户也能够享受稳定无缝的GPU云计算服务。 APhone是Aethir推出的一款Web 3.0云电话。它采用了Aethir的分布式云架构，实现了安全、设备无关同时跨越通信服务供应商地理边界的Web3通信体验。作为Aethir网络的一部分，APhone不仅支持无缝的dApp访问，还集成了Web 3.0的应用商店。截至目前，Aphone用户量超过3.6万。总结在当前AI成为重要的技术革新的背景下，AI算力的短缺问题已经成为阻碍行业发展的主要束缚。作为新兴的云计算解决方案提供商的Aethir意在通过建立分布式算力网络来解决这一问题，为全球企业和个人提供高效且可扩展的算力。 Aethir的架构设计和代币经济模型，以及在游戏领域和边缘计算方面的应用，都表明了其在技术架构和商业布局方面具备潜力。Aethir通过激励机制保证网络的稳定性和可用性，为AI和游戏等领域提供了商用水平的解决方案。总体来看，Aethir不论是在项目基本面、技术架构，还是产品与生态上都表现得可圈可点。其代币ATH也即将TGE，值得我们关注。来源：金色财经

金色财经2024-06-04

“车来了”开到港交所了，元光科技或成“智能时序数据第一股”

大优势。其一，数据质量高。公司通过机器学习技术优化数据管理，自动化执行数据分析、清理、监控、匹配和扩充。这一过程有效消除了数据不一致性和异常值，能够提高数据质量，增强分析准确性，并加速了决策过程。以“车来了”应用为例，其在展示公交线路和实时公交位置的准确率分别高达99.5%和97.8%，远超行业平均水平，凸显出公司在数据质量管理上的优势。其二，强AI属性下的模型和应用能力。公司结合大数据分析与多种机器学习模型，如循环神经网络(RNN)、长短时记忆(LSTM)和Transformer架构，有效处理大规模数据，应对复杂模式，提高预测准确性。此外，其还根据行业特点对模型进行定制化适配和微调，进一步提升了模型的预测性能。据灼识咨询数据显示，公司对公交车到站时间的预测准确率约为90.0%，优于行业平均水平。此外，其还于近期引入了AI驱动的聊天机器人功能，让用户通过语音指令进行控制，进一步提升用户体验。基于此，元光科技不仅能够满足现有客户和用户的实时需求，而且具备开发解决整个行业通用问题的标准化产品的能力。这不仅为公司在现有市场领域中保持领先地位提供了坚实基础，也为未来在各行各业的广泛应用铺平了道路。营收利润保持稳健，商业模式不断被验证当然，业绩表现作为判断一家公司发展如何最直观的指标，稳健的业绩水平和盈利能力进一步验证了元光科技良好基本面和商业模式的可持续性。招股书显示，2021年至2023年期间，公司收入分别为1.63亿元、1.35亿元及1.75亿元；毛利分别为1.23亿元、9880.2万元及1.33亿元，毛利率分别为75.1%、73.0%及76.3%。资料来源：招股书不过值得注意的一点是，2021年至2023年期间，元光科技分别录得负债净额2.1亿元、2.62亿元及2.66亿元，主要是由于同期公司以公允价值计量且其变动计入损益的金融负债结余分别为3.29亿元、3.9亿元及4.03亿元，该数值增长主要是由于公司的估值增加。简单来说，财报中所体现出来的亏损情况，实际上是由于过往融资发放给投资人的“优先股”公允价值增加而带来的非经营性亏损。可以看到，一方面，这种亏损并未对公司的现金流造成影响，属于非现金性质的损益，不影响公司的实际经营状况。另一方面，一旦公司上市，这些优先股将转换为普通股，相关亏损科目也将也将清零并不再产生。剔除掉公允价值变动的影响，按照非国际财务报告准则计量，2021年至2023年期间，公司的经调整净利润分别为4419.6万元、981.4万元及4649.5万元，经调整净利率为27.0%、7.2%及26.6%。资料来源：招股书此外，元光科技也在不断探索数据分析技术在不同行业中的应用，扩大产品组合，以满足不断变化的市场需求，打造新的业绩增长点。据悉，公司利用其在公交领域的成功经验，将数据分析产品范围扩展至如为电力交易方提供策略指导以实现盈利能力最大化，为共享电单车运营商提供超载事件识别以确保电单车的使用符合法规等不同行业，为公司的长期增长注入新的动力。资料来源：招股书资本加持、十年护航，市场青睐前景可期回到投资逻辑上，数据智能服务这种高技术壁垒行业的专业性可能较难把握，而专业投资机构往往更专业，并具有信息优势，在评估企业价值方面通常更为精准，能够为普通投资者提供一些参考。公开资料显示，自2010年成立以来，元光科技先后获得了阿里巴巴、CBC宽带资本、滴滴等多家专业投资机构的加持，累计融资达5000余万美元。其中，阿里巴巴更是在公司A1轮融资阶段便已加入，长达十年的陪跑足以体现出资本对其价值的青睐和发展潜力的坚定信心。资料来源：招股书不难猜想，元光科技此次进军港股或将带给市场投资人一个良好的机会。若后续公司顺利推动上市进程，在市场高速增长及资本的有力支持下，其有望进一步增强其市场竞争力，展现出更加强劲的发展势头。

格隆汇2024-06-04

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