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对话KIP Protocol联合创始人：在closeAI危机下,如何破局数据垄断推进去中心化AI

军AI领域，Jennifer也是一位在机器学习和自然语言处理领域相当有影响力的研究者。在创立KIP Protocol之前，我和她联合创办了一家专注于为政府和国际组织提供AI解决方案的咨询公司，先后为World Bank、Adam Smith Center、Swatch Group、LVMH等世界客户提供AI咨询服务。 2022年，当我们为Web3客户提供AI咨询服务时，我们发现市场上还没有全面的去中心化工具来保护AI创作者的数据安全与数字产权权益。再加上我们在AI赛道有着多年的资深开发经验与顶尖的客户关系，因此，KIP Protocol诞生了。 KIP不仅为模型制作者、数据提供者和app开发者提供数字产权的保障，更构建了强大的基础设施和数据/支付网络，使这些AI创作者能够借助Web3的力量，高效地部署和货币化他们的工作成果。若没有KIP这样的解决方案，整个AI行业可能完全沦为大科技公司的掌控之下。我们坚信AI的发展应当惠及每一个人，而非仅被少数巨头所垄断，因此创建了KIP，并推动去中心化AI的发展，以制衡日益加剧的AI垄断。为何如此重要？因为AI影响着每一个人和每一件事，我们需要确保每个人都能从中受益。二、KIP Protocol专注“AI+Crypto”融合，助力DeAI技术新趋势 ChainCatcher：我们要如何理解 KIP Protocol这个项目？ Julian Peh：KIP Protocol是专注于AI的Web3基础层，使模型设计者、数据提供者和app开发者能够拥有他们的AI资产，通过KIP可以快速部署并高效地实现其工作的货币化。 KIP一直在探究去中心化检索增强生成（dRAG）的实现，其中的一些关键性成果赢得了2023年Chainlink秋季黑客马拉松的腾讯云奖。我们致力于将KIP，打造成AI创造者在Web3世界中，开展商业化业务不可或缺的基础设施工具。 ChainCatcher：KIP Protocol与其他同样是AI概念的Web3产品有何不同？是如何真正意义上实现“AI+Crypto”的？ Julian Peh：在DeAI领域，大多数项目都提出了新颖的解决方案，但它们主要集中在特定领域。没有一个项目有全面的方法来解决DeAI的三个主要问题：连接性、部署和货币化，而KIP做到了这一点。我们成功部署了第一个去中心化RAG（dRAG）。通过dRAG，KIP使各种AI模型和数据所有者，可以直接在DeAI生态系统中连接，实现更安全的数据检索过程,并公平分配收入给所有AI创作者。 KIP以去中心化方式增强了AI应用程序的功能性、安全性和经济可行性。这一创新对于在DeFi、内容创作、教育、医疗保健等领域,推动人工智能的发展具有重要意义。 KIP允许AI产品在Web3中快速部署。如果没有真正的产品和用户可以在Web3中部署，DeAI的梦想将仍然只是一个梦想，而KIP推动了DeAI的形成。三、支持去中心化RAG，赋能AI数据领域 ChainCatcher：作为首个支持去中心化RAG（检索增强生成）方案的Web3协议，如何更好的理解 RAG概念？ Julian Peh：检索增强生成（RAG）是AI中的一项先进技术，它通过将生成模型与外部知识库集成来增强生成模型的能力。一般来说，使用 RAG，用户可以使用 AI 来分析数据，而无需首先使用数据来训练模型。训练模型的过程会将训练数据集暴露给模型，如果用户不拥有该模型，这就会出现问题。目前 RAG 的一个问题在于其集中化性质：用于检索的数据存储库在单个位置或由单个实体存储和管理。通过使用去中心化的 RAG 框架，KIP 旨在防止数据垄断，并使 AI 模型设计者、app开发者和数据所有者能够安全、快速地部署在 Web3 中。KIP 将检索数据的存储和管理分布在多个节点上，确保没有任何一个实体能够完全控制所有数据。通过去中心化的 RAG 系统中的检索过程，它允许多个贡献者拥有自己的资产，参与人工智能价值链并从中受益。 ChainCatcher：它的应用场景有哪些？ Julian Peh：像 KIP 这样的去中心化 RAG ，在需要最新和敏感数据源的领域特别有用，例如游戏、教育、医疗保健和资产管理。例如，一位神经科医生使用针对Netter解剖图谱和Gray解剖学训练过的微调大型语言模型（LLM）来咨询具有神经症状的患者，并通过dRAG检索患者数据，提供解剖学见解、鉴别诊断和治疗方案。另一个用例是在教育领域。在当下我们面临注意力碎片化的时代，人工智能可以极大地帮助学习者。教育工作者可以将他们的专业知识克隆成数字孪生体，并全天候地将其知识变现。学生只需支付1美元就能获得一个即时的答案，而不是花100美元购买教科书。值得留意的是，我们已经官宣了和教育平台Open Campus的战略合作，共同携手推进基于KIP Protocol而实现的教育革新。去中心化的RAG为数据集和AI模型中的个人贡献提供了新的变现可能性，促进了更加公平的AI生态系统的发展。 ChainCatcher：KIP提出了 KnowledgeFi框架，如何理解这一概念？ Julian Peh：KnowledgeFi 框架是 KIP 发明的，我们的目的是为了完成两件事: 1）允许独立的AI价值创造者相互连接以创造商业价值； 2）能够通过区块链将经济价值（收入）从AI用户转移到AI价值创造者。在开放校园大学（OCU）中，KnowledgeFi以其去中心化教育平台为教育领域带来革新，该平台借助独立的AI模型优化学习过程。这一创新不仅实现了教育资源的个性化和可访问性，还通过经济奖励机制，激励内容创作者提供高质量的教育内容。同时，Web3技术的运用确保了整个教育生态的透明度和信任度。 KnowledgeFi为教育工作者提供了前所未有的机会，使他们能够利用Web3技术将自己的教育成果货币化。这一点尤为重要，因为长久以来，教育工作者在社会中扮演着举足轻重的角色，但他们的薪酬却往往未能与之相匹配。四、未来展望：深化社区激励，扩大生态合作 ChainCatcher：目前，KIP Protocol 的 Genesis NFT 已经Free Mint完毕，未来KIP还会有怎样的社区激励计划？ Julian Peh：我们的NFT系列销售速度远超预期，所有持有KIP Genesis Pass NFT和KIP100x SBT的持有者，都将获得$KIP的空投奖励。同时，我们的Season2活动The Uprising已经于5月27日正式上线，相比Season1规模更大，奖励更丰厚。针对此次活动，我们设计了一个全新的网站：https://uprising.kip.pro/ ，用户可以通过完成各种社媒互动、邀请好友等方式赚取积分和加成，并赢取相关奖励。我们希望通过这种游戏化、娱乐化的方式，鼓励大家与KIP互动，帮助我们进一步扩大影响力，当然，积极参与的用户也会得到相应的奖励。另外，我们为一些合作伙伴以及蓝筹NFT持有者设置了积分加成，目前包括：Azuki，BAYC，Pudgy Penguins，Ultiverse ElectricSheep，Mocaverse，Milady，KPR。我们也计划在未来将更多社区纳入其中，敬请关注我们的公告。 ChainCatcher：此前，您曾透露KIP正在讨论与 Base 链集成，未来还将会考虑与哪些生态进行合作？ Julian Peh：KIP 被设计为一个多链协议，我们目前已经部署在多个链上：包括 Base、Arbitrum、Ethereum、TON，我们还准备部署在比特币 Layer 2 上。作为 Animoca Ventures 的投资项目之一，我们的合作伙伴将来自更广泛的 Animoca 生态，项目数量超过 450 个。我们将利用 Animoca 的网络效应，并已与他们的几个主要投资项目合作（其中两家是 OpenCampus 和 Aethir）。我们目前正在与许多大型和已建立的项目进行潜在合作伙伴关系的谈判，其中一些将很快宣布。详情，可请参阅我们的Blog，了解最新的合作公告：https://www.kip.pro/blog ChainCatcher： KIP Protocol近期有什么计划？ Julian Peh：KIP Protocol 的使命是彻底改变AI新时代知识资产的利用、共享和估值方式。而现在，正属于项目早期阶段。KIP Protocol 也计划近期启动 $KIP TGE，敬请期待。市场活动方面，我刚刚提到，Season 2已经开启，欢迎大家积极参与，赚取丰厚的奖励。目前，KIP Protocol 正在与多个链进行讨论，并将很快与选定的 Layer1 链进行集成。早期采用者和社区成员将可以访问通过 KIP 协议启动的 dApp，包括 KnowledgeFi.xyz 和 OpenCampus University 等。我们制定了具体的 GTM 计划来扩展KIP Protocol 合作伙伴和项目生态系统，并在多个地区建立实地激活和新社区，更多细节将很快公布。在产品方面，团队正在快速扩张，努力构建并为 KIP 协议的全面发布做好准备，其中将包括 KIP Foundation、KIP Starter、KIP DAO，并将开始 App Chain 的开发工作，以及许多其他关键交付成果。关于 KIP Protocol KIP Protocol 为 AI App 开发者、模型制作者和数据所有者构建 Web3 底层协议，使 AI 资产能够轻松部署和实现货币化，同时保留完整的数字产权。 KIP 将搭建全新的 AI 商业生态系统，以解决去中心化 AI 部署中面临的问题与挑战，并确保所有人都能享受 AI 带来的经济利益。 KIP 团队汇集了自 2019 年以来致力于 AI 研究的资深博士和技术专家，他们同时在 Web3 领域拥有深厚的专业背景和丰富经验，致力于推动 AI 去中心化，成为去中心化 AI 浪潮的加速催化剂。要了解更多信息，请加入官方中文社区：https://t.me/KIPProtocol_CN 来源：金色财经

金色财经2024-05-31

王妈的最爱：“AI员工”来了这次是要卷死打工人吗

isans”的AI员工，它们通过高级的机器学习算法和自然语言处理技术，能够执行特定角色的任务，与人类团队协同工作。机器学习：AI员工通过机器学习算法从大量数据中提取模式和规律，不断优化自身的性能。自然语言处理（NLP）：利用NLP技术，AI员工能够理解和生成自然语言，与人类进行有效沟通。数据集成：AI员工能够整合来自不同来源的数据，提供全面的业务洞察。自主决策：AI员工具备一定程度的自主决策能力，能够在没有人类干预的情况下执行任务。自动化贯穿工作流程得益于上面几项关键技术的集成，Artisan AI已经形成了一套完备的工作流程，包括数据收集、任务分配、自动化执行、结果分析以及与人类协作。以Ava为例，作为Artisan AI推出的首个AI销售开发代表（BDR），Ava已经能够自动执行现行BDR工作的80%，将原本分散在多个平台的销售拓展工具整合到一个统一平台中。以下是Ava的一些关键特点：自动化销售流程：Ava可以自动发现潜在客户，编写并发送定制化的电子邮件序列，回复潜在客户的问题，并安排会议。集成平台：Ava在Artisan Sales平台内运行，该平台整合了多种外向型销售工具，提供了用户友好的界面。动态电子邮件：Ava能够自动编写个性化的电子邮件，这是其独特的功能之一。自主权提升：从一级自主权到二级自主权，Ava的能力不断提升，减少了对人工审核的依赖。 Artisan AI的创新产品展示了AI在企业自动化和优化工作流程中的潜力。通过Ava等AI员工，Artisan AI正在推动企业向更高效、更智能的方向发展。 04.重塑未来职场目前，数字员工已成为企业用工的新常态，企业也逐步向数智化转型发展，劳动力自动化进程正在不断推进。 Artisan AI正致力于将多个市场的顶尖SaaS平台整合，从而创造一个全新的一站式平台，以避免员工频繁进行平台切换。打造数字劳动的“一站式”平台值得注意的是，Artisan AI是目前唯一一家创建AI员工并整合多种类型SaaS平台的公司。其首席执行官Jaspar Carmichael-Jack曾在采访中表示：“我们的竞争对手都在现有软件的堆栈上创造解决方案，这不是最优解。我们的愿景是成为市场营销和数字劳动力的'一站式'平台。当企业雇佣AI员工时，并不想同时为其使用的软件工具付费。因此，我们的团队正在努力改善频繁的平台切换、用户体验以及手动工作流程，最终让B2B SaaS更有价值！” 实现“AI员工超越人类” Artisan AI一站式平台正在不断升级，从2023年2月的V1版本到今年4月推出的V2版本，AI助手Ava的自主权范围正在不断扩大。Ava从需要人工审核到无需人工干预，只用了一年的时间。目前，该公司正在研发“三级自主权”，目标是让AI员工在自主执行任务的基础上，还能做到对复杂的决策过程进行管理。团队将不断升级AI员工的自主等级，最终达成“五级自主权”，从而让AI员工全面超越人类员工。 “办公室+AI”正迅速成为现实。Ava目前可自动完成业务发展代表 (BDR) 80% 的工作，体现了工作方式的深刻转变。随着AI技术的不断进步，人类的工作职责可能会在几年内发生变化，而Artisan AI则站在这场AI革命的最前沿。或许在不久的将来，未来职场真的能被重塑，让我们拭目以待。参考链接： 1.https://artisan.co/ 2.https://tech.eu/2024/05/16/artisan-ai-raises-73m-to-develop-autonomous-ai-employees/ 3.https://startupsmagazine.co.uk/article-artisan-ai-closes-73m-seed-round-build-ai-employees-enterprise 【声明】：未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-05-31

3EX AI交易平台Space回顾：Web3时代 ChatGPT-4o如何在加密市场发挥效用？

-4o可以进一步发展其在自然语言处理和机器学习领域的应用，如通过更深入地分析用户行为和偏好来提供更个性化的投资建议。 AI的集成是提高3EX交易平台效率、安全性和用户满意度的关键，而ChatGPT-4o将在其中发挥核心作用，帮助3EX在竞争激烈的加密市场中保持领先地位。问题六：展望未来，您对AI交易在加密市场的应用有哪些预期？在实际应用中，ChatGPT-4o面临的主要挑战是什么，如何克服？在今晚的Twitter Space活动中，讨论转向了对AI在加密市场交易应用的未来展望，以及ChatGPT-4o在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。嘉宾们普遍预期，AI在加密市场的应用将会持续增长，尤其是在自动化交易、风险管理、市场分析和客户服务方面。AI技术的发展使得复杂的市场分析和大量数据处理变得更加高效，预计未来AI将能够更准确地预测市场趋势和价格波动，为交易者提供更具前瞻性的交易决策支持。此外，AI也将在增强交易平台的安全性方面发挥更大作用，例如通过异常交易检测和防止欺诈行为。对于ChatGPT-4o而言，面临的主要挑战包括数据隐私和安全问题、处理复杂市场条件的能力，以及如何确保生成的交易策略和建议的质量和适应性。要克服这些挑战，首先需要对AI系统进行严格的安全措施和隐私保护，确保所有用户数据都得到妥善管理和保护。此外，持续的算法优化和学习是必须的，以确保AI模型能够适应快速变化的市场环境，并提供有效的决策支持。解决这些挑战的关键在于技术的持续进步和合规性的强化。例如，通过使用加密技术来保护数据传输和存储，以及引入更复杂的算法来提高预测的准确性。同时，与监管机构的积极沟通和合作，确保AI应用符合所有相关法律法规，也是确保AI交易在加密市场中健康发展的重要因素。总结来说，尽管ChatGPT-4o和类似的AI技术在实际应用中面临多种挑战，但通过技术创新和合规努力，它们有望在未来的加密市场中发挥更大的作用，为用户提供更安全、高效和智能的交易体验。结语在今晚的Twitter Space活动中，行业内的领先专家深入探讨了AI在Web3和加密市场中的作用和前景。通过对ChatGPT-4o及其他AI技术在交易策略、市场分析、用户体验提升及未来发展趋势的讨论，我们获得了丰富的见解和宝贵的信息。随着技术的不断进步和市场的日益成熟，AI的角色无疑将变得更加重要，其应用范围也将更加广泛。我们期待看到AI技术，特别是ChatGPT-4o，如何在未来塑造加密市场的发展，并为投资者提供更高效、更安全、更智能的交易解决方案。感谢所有参与者的热情参与和宝贵意见。期待在未来的活动中继续与大家分享更多前沿技术和市场动态，共同推动加密市场向前发展。 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2024-05-31

如何让接入ChatGPT-4o的3EX AI交易帮你躺赚？

策略回测。核心工作原理基于复杂的算法和机器学习技术，使系统能够在不同市场条件下自动调整交易策略。自动执行交易：系统能够在用户设定的参数和预定的策略指导下，自动完成买卖订单，无需人工干预。实时市场监控：利用先进的数据分析技术，系统可以实时监控市场动态，如价格波动、交易量变化等关键指标。风险管理：系统内置风险管理工具，能够根据市场变化和用户设定的风险承受能力自动调整仓位和交易策略。交易策略回测：用户可以利用历史数据测试其交易策略的效果，确保在实际交易中能够达到预期的表现。接入ChatGPT-4o的优势通过接入ChatGPT-4o技术，3EX AI交易系统的功能得到了显著的增强和优化。ChatGPT-4o的加入，不仅提升了数据处理和策略生成的智能化水平，还增强了系统的用户交互体验。增强的数据处理能力：ChatGPT-4o能够处理和分析庞大的市场数据集，帮助3EX系统更快地识别市场趋势和潜在的交易机会。智能化策略生成：借助ChatGPT-4o的高级语言模型功能，系统可以生成更为复杂和个性化的交易策略，适应不同用户的交易风格和需求。用户交互优化：ChatGPT-4o提供的自然语言处理能力使得用户可以通过自然语言与系统交互，简化操作流程，提高用户体验。总的来说，3EX AI交易系统通过结合ChatGPT-4o的先进技术，不仅在自动化和效率上有了大幅提升，其智能化和用户友好性也得到了显著增强。这使得该系统在激烈的金融市场竞争中为用户提供了更为强大的支持。自动化交易策略生成在金融交易中，每位交易员都有自己独特的风格和策略需求，这些需求取决于各自的交易目标、风险承受能力和市场经验。3EX AI交易系统通过结合ChatGPT-4o的先进技术，能够理解和实现交易员通过文字描述的策略，自动化生成对应的交易算法。以下是系统如何处理不同类型交易员需求的一些例子：趋势跟踪策略对于倾向于追随市场趋势的交易员，3EX AI系统可以自动生成趋势跟踪策略。例如，交易员通过输入如“创建一个基于移动平均交叉的买入信号策略”这样的指令，系统即可利用ChatGPT-4o解析这一需求，并结合历史数据分析出最优的移动平均参数，自动生成相应的买卖点。风险管理策略风险管理对于所有交易者来说都极为重要。一个交易员可能需要“一个高风险调整后的回报最大化策略”，3EX AI系统可以通过ChatGPT-4o理解这一需求，并根据用户的风险偏好，调整资产配置和杠杆使用，生成符合该需求的策略。短线交易策略短线交易员需要快速反应的交易策略。他们可能会要求“生成一个基于短期价格波动的交易策略”，系统则会分析最近的价格行为，使用高频数据来设定入场和退出点，确保策略能够在短时间内有效执行。通过这些示例，我们可以看到3EX AI交易系统如何利用ChatGPT-4o的语言理解能力，根据交易员的具体需求和描述，自动化地生成个性化的交易策略。这种能力不仅提高了策略的适应性和效率，也为交易员提供了极大的便利，使他们能够更好地应对快速变化的市场环境。策略执行与自动跟单策略自动执行在3EX AI交易系统中，一旦交易策略通过系统的自动生成和回测阶段，接下来便是自动执行这些策略。系统的执行功能包括订单执行、风险管理和监控市场条件的变化，确保每项策略都能在最佳时机实施。订单执行：系统利用先进的算法来优化订单执行，包括选择最佳的交易时间和价格，以及执行速度，减少滑点和交易成本。风险管理：3EX AI系统在执行策略时，自动应用预设的风险管理参数，如止损、止盈点和仓位控制，确保每笔交易都在用户可接受的风险范围内进行。实时监控：系统持续监控市场动态，如价格突变或重大新闻事件，能够即时调整或终止正在执行的策略，以应对市场突发情况。自动跟单功能自动跟单是3EX AI交易系统中一个极具吸引力的功能，它允许用户选择并自动复制成功交易者的交易行为。这不仅为不具备深度交易经验的新手提供了学习和盈利的机会，也为经验丰富的交易者提供了额外的收益来源。选择模仿对象：用户可以基于交易者的历史表现、风险等级和总收益等指标选择想要跟单的交易者。复制交易：一旦选择了跟单对象，系统将自动同步该交易者的开仓和平仓操作到用户的账户中。所有操作都会根据用户设定的资金比例自动调整，确保与被跟单交易者的操作保持一致。风险与收益管理：用户可以设定跟单的最大投资限额和停止跟单的条件，确保即使是在自动跟单的情况下，也能控制风险。通过策略自动执行和自动跟单功能，3EX AI交易系统极大地提升了交易的便利性和可访问性，帮助各类用户根据自己的需要和风险偏好，有效地参与到市场中。这种智能化和自动化的结合，不仅减少了人为的错误，也使得交易过程更加高效和透明。结论在不远的将来，AI可能不仅将成为市场参与者的标配工具，而且还可能引领新的监管和合规挑战，促使相关部门制定新的法规来适应这种技术变革。随着区块链等技术的结合，AI交易系统的透明度和安全性也将得到增强，这将进一步推动其在全球金融市场的应用。总之，3EX AI交易系统结合ChatGPT-4o的实践表明，智能化技术可以极大地提升金融交易的效率和效益，为交易员提供强大的工具以应对日益复杂的市场环境。随着技术的进步，我们期待AI在未来的金融交易领域扮演更加重要的角色，不仅在执行和管理交易方面，还在为市场提供新的增长动力和创新路径方面发挥作用。 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2024-05-30

交易革新｜Biton平台AI智能流动性系统引领未来金融交易

实现更高的收益。 AI智能交易系统通过机器学习和深度学习技术，能够识别市场中的模式和趋势。无论是短期交易还是长期投资，AI系统都能根据不同的市场条件和用户需求，提供个性化的交易策略。用户只需设置交易参数，AI系统便会自动监控市场，执行交易，确保在最佳时机进行买卖操作。例如，当市场出现突然波动时，AI系统可以立即识别并调整交易策略，避免用户因市场剧烈变化而蒙受损失。同时，AI系统还能够通过高频交易技术，在极短时间内完成大量交易，捕捉市场中的微小价差，实现利润最大化。高效的流动性管理流动性是任何交易平台的生命线。流动性越高，交易越顺畅，用户体验也越好。Biton平台利用AI技术优化流动性管理，通过智能化的市场做市策略，确保平台的深度和流动性。AI系统能够实时分析市场需求，自动调整订单簿，提供更优的买卖报价，减少交易滑点，提升用户交易体验。传统的流动性管理依赖人工干预和预先设定的规则，难以应对市场的快速变化。而AI系统能够实时分析市场数据，根据市场变化自动调整流动性策略。例如，当市场交易量增加时，AI系统可以自动增加做市资金，提供更多的买卖报价，确保市场的流动性。同时，AI系统还能够识别市场中的套利机会，通过高效的套利交易，进一步提升平台的流动性。此外，Biton平台的AI流动性管理系统还能够识别市场中的潜在风险，提前采取措施，防止市场异常波动对平台造成影响。例如，当市场出现大额交易时，AI系统可以立即检测到，并根据交易的影响程度，调整平台的流动性策略，确保市场的稳定性。动态市场分析与预测市场分析与预测是交易决策的基础。Biton平台利用AI技术，提供动态的市场分析与预测服务。通过机器学习模型和深度学习算法，AI系统能够实时监测市场变化，预测价格走势和交易量波动。用户可以根据AI提供的市场分析报告，制定更加精准的投资策略，减少风险，提升收益。 AI系统能够通过分析大量的历史数据和实时交易数据，识别市场中的模式和趋势。例如，通过对比不同时间段的价格变化，AI系统可以预测未来的价格走势。用户可以根据AI的预测结果，调整交易策略，抓住市场中的机会。此外，AI系统还能够通过自然语言处理技术，分析新闻、社交媒体和其他公开信息，评估市场情绪。例如，当某一加密货币在社交媒体上受到广泛关注时，AI系统可以通过分析相关信息，预测该货币的价格变化。用户可以根据AI的情绪分析结果，调整投资组合，降低风险。并且基于此发现自动化交易与套利机会。AI智能交易系统不仅可以执行常规交易，还能识别并抓住市场中的套利机会。通过高频交易算法和实时数据分析，AI系统能够在不同市场间进行价格比较，自动执行套利交易，确保用户在不同市场之间获得最佳收益。套利交易是通过在不同市场之间买入和卖出相同的资产，利用价格差异获取利润的交易方式。由于市场之间的价格波动和交易速度差异，存在大量的套利机会。传统的套利交易依赖人工操作，效率低下且易受市场变化影响。而AI系统能够通过高频交易技术，快速识别并抓住市场中的套利机会，实现自动化交易。例如，当某一加密货币在不同交易平台之间存在价格差异时，AI系统可以立即识别并执行套利交易。在一个平台低价买入，同时在另一个平台高价卖出，获取中间的价差利润。由于AI系统能够实时监控市场变化，快速执行交易，确保用户在套利交易中获得最大收益。通过AI智能交易系统和优化的流动性管理，Biton平台不仅提升了整体交易效率，还为用户提供了更多获利机会。随着AI技术的不断进步和应用，Biton平台将继续创新和发展，为用户提供更加优质的服务和体验。在这个充满机遇和挑战的时代，Biton平台将与用户携手，共同迈向智能交易的新篇章。来源：金色财经

金色财经2024-05-30

英伟达的惊人增长还能持续吗？

器。AI加速器是专门用于加速人工智能或机器学习应用的处理器。 “因此，这包括超大规模云服务提供商、国有企业等，他们将购买价值1000亿美元的设备，这些人确实相信这种产品将具有变革性。否则，他们不会花费1000亿美元，而且他们预计在未来某个时候可能会获得将近两倍的收入回报。” 他说。他补充道：“简单地说，你可以这样思考：你每天是否在使用这些产品？……你是否愿意为它们付费？答案是，我们在日常业务中确实每天都在使用它们。” Griffin表示他看到了在“许多不同行业”中的使用案例，举例包括会议摘要、安全威胁检测和癌症检测。“合适的”智能手机AI助手是另一个可能的应用场景。 “因此，我可以确实看到成千上万的应用场景，其中许多我在未来三到五年可能会愿意付费，这意味着这项投资可能是可持续的，”他说。 Griffin警告称，由于“过度兴奋”的投资者，该股票的表现“绝对不会是线性的”。 “但是……我们现在是这项投资的第一年。因此，有一个合理的论点认为它将持续多年。不仅仅是一年的炒作，”他说。 “如果英伟达继续以这样的速度增长，它将成为世界上最大的公司——我们多年来一直在说这个，但没想到会这么快发生，”他补充道。此外，他表示，持有该股票还有另一个好处：“英伟达的增长速度比所有‘科技七巨头’都要快，但其市盈率大约为30倍左右。” 英伟达目前是Griffin的Munro Global Growth 基金中最大的持仓。该基金在截至2024年4月的过去一年里暴涨了约30%。相比之下，同期标普500指数上涨了约20.7%，而MSCI World Growth Index上涨了24.21%。 Griffin还管理着Munro Concentrated Global Growth Fund和Munro Global Growth Small and Mid Cap Fund。他拥有超过15年的基金管理经验，专注于成长股。根据LSEG数据，以下是分析师给予英伟达的买入评级和平均目标价。

金融界2024-05-30

从POCI协议层探索 UtilityNet 的核心价值潜力

。 2020 年代人工智能（AI）和机器学习（ML）在2020年代成为软件开发中的重要力量。2020年代的软件工程正由这些趋势所塑造。传统「硬件定义软件」的发展局限在几十年软件开发形成的历史中，开发者始终遵循「硬件定义软件」hardware-defined software (HDS) 的底层逻辑，即硬件定义了驱动，驱动定义了系统接口，然后基于这些接口开发软件SDK，最终创造出软件。这一过程要求开发者在既定的硬件体系和平台内尽可能地创造价值。通过下方，我们可以更清晰地了解到传统HDS模式发展的局限性：专用硬件的局限性：在计算机时代，许多软件程序是为特定的硬件平台编写，限制了软件的可移植性和可重用性。例如，IBM的大型机软件通常不能在其他品牌的硬件上运行。性能瓶颈：在某些情况下，软件的性能受到硬件性能的限制。例如，早期的图形处理软件由于图形处理单元（GPU）的性能限制，无法实现复杂的视觉效果。创新受限：在移动设备领域，由于硬件的多样性和碎片化，开发者需要为不同的硬件配置编写不同的代码，这限制了他们开发跨平台应用的能力。成本和资源：开发专用硬件通常需要大量的投资和时间，这使得小型企业和初创公司难以承担，限制了他们在软件开发上的创新能力。技术过时：技术的快速发展，专用硬件可能很快变得过时，而软件更新通常需要等待新的硬件支持，这导致软件功能无法及时更新以满足用户需求。在如今AI人工智能的催化下，软件和硬件都在不同程度的更新迭代，很显然，两者的发展和创新显得捉襟见肘，软件的发展渐缓又很大程度上受制于硬件/芯片的局限。从而导致软件开发者受制于由硬件定义的系统编程，开发者不能够天马行空的去创新，限制了开发者的想象力。 -AI人工智能生态- UtilityNet 的逆向工程——软件定义硬件/芯片的优势 UtilityNet，是一个去中心化数字芯片网络，旨在为下一代边缘计算和人工智能基础设施提供芯片资源。Utility的定义，是来源于各种类型的芯片，Net的定义是来源于去中心化的网络。而UtilityNet 是一个从价值需求本身颠覆了传统的硬件先行的逻辑。 Software Defined Hardware (SDH)软件定义硬件/芯片，SDH的概念旨在打破硬件定义软件（Hardware-Defined Software, HDS）的传统模式，让硬件更加灵活，以适应不断变化的软件需求。SDH 通过创建可运行时重新配置的硬件和软件，使得硬件能够根据软件的需求进行调整，从而释放开发者的创新潜力。在这里我们把UtilityNet称为一个软件，采用Software Defined Hardware (SDH)的方法。在这种方法中，价值创造的过程始于一个有价值的代币及其背后的协议。由有需求价值的代币和协议定义了软件，然后软件定义了所需的SDK，接着是驱动，最终影响到物理芯片的设计。UtilityNet SDH的目标是构建运行时可重新配置的硬件和软件，在不牺牲数据密集型算法的可编程性的情况下实现接近 ASIC 的性能，而不会产生与 ASIC 相关的成本、开发时间或单一应用程序限制。这种由软件到硬件的逆向工程的过程在区块链历史上从来没有发生过，而这才是UtilityNet价值驱动的核心逻辑。为什么说UtilityNet价值的核心是始于协议？ UtilityNet的价值核心始于协议，即POCI/可信计算完整性的证明，因为从协议本身就决定了为用户最大限度提供每个设备的有效算力。它确立了算力贡献和验证的基础，而UNC代币则是在此基础上，对用户贡献的算力进行奖励和价值交换的媒介。POCI 不再依赖于持续的计算任务来维持网络，而是通过芯片内部的安全引擎模块结合链上加密学原理，让芯片能够自我证明其算力，在减少算力损耗和促进算力流转方面表现出独有的创新实践。这也是UtilityNet价值核心始于POCI 协议，这区别于绝大多数同类型项目。芯片就是算力的核心那么协议定义的硬件，可以多种多样，为什么从理论上来说需要定义到芯片这么底层呢，这个是因为非准入的区块链和准入的有本质区别，并且和tokenized centralized web3 project有截然不同的加密学要求。一张成熟量产的芯片，往往有一个公认的算力计量标准。那么，从共享经济的角度来说，只要能在用户贡献算力的过程中，通过链上验证用户在线贡献的硬件芯片的真实性以及在线状态，理论上就可以认为用户为平台贡献了该芯片对应的算力值，就可以给予用户相应的代币奖励。这时，该芯片的算力就能被冗余下来以备随时租给真正的算力需求方，而算力需求方则可以通过去二级市场或者场外购买相关代币去租到自己想要的算力。通过这种方式，就能够真正的让有价值的 AI 算力在激励层的作用下流转到需要它们的客户手里，而不是被矿工们为了获取代币激励而被迫做无效计算去浪费掉。甚至还有部分项目，从协议机制或者技术角度来说，根本实现不了有效算力的留存和再次流转。芯片安全：P一致性 / Portion Consistency -电子显微镜下的3D芯片- 首先我们来看 Portion Consistency, 什么是P一致性，芯片的生产制造有个特点，是它是由光刻的工艺制作，从掩膜投射EUV在涂了光刻胶的晶圆上一层一层蚀刻，我们看它的横截面它是3d结构，这也就意味着我们想更改一个集成电路成品的哪怕一个晶体管都是不可能的，所以，IC的一部分和整体具有着一致性安全，这个对于使用芯片物理地证明和加密学去定义整个证明过程是至关重要的，我们能够通过证明量产芯片的局部单元去证明整个集成电路存在。它定义了一个物理的能力是如何被大众公允的，通过芯片的IC和benchmark测试，从而让一个物理的芯片具有了能力的认证。 POCI / 可信计算完整性证明可信计算完整性的证明（Proof of Computing Integrity）现在我们来看 PoCI的实现逻辑，通过约定芯片中一个Portion的能力和设计，来证明芯片本身，然后通过计算能力传导来证明计算能力。 UtlityNet 芯片安全引擎 (SE)的组成主要包含四个部分： TRNG、PKA、SPACC、EFUSE。 POCI（Proof of Computational Integrity）芯片验证逻辑 Step-1：在 EFUSE上刻录 TRNG（真随机数发生器）生成一个 128 位的随机数 N N 将以二进制形式存储在一个名为 EFUSE 的特定区域。通过高压烧毁电路的某些部分，将其标记为 “1”。那些 “0 ”区域保持不变。现在，我们将 N 密匙称为 SK，因为除非芯片驱动程序驱动读取，否则在纳米级区域通常是无法读取。 Step-2：生成 P2 和公钥驱动程序将控制 TRNG 生成另一个随机数，将其作为私钥 (PRIK)。PRIK 将通过 PKA 模块，根据 RSA 算法生成公钥 (PUBK)。然后，驱动程序将激活 EFUSE 的读取，获得 SK，SK 将被送入 SPACC 模块，PRIK 也将被送入 SPACC 模块。在 AES 加密算法下，PRIK 会被 SK 加密，生成一个名为 P2 的新密钥。 P2 和 PUBK 将被公开，PRIK 将被丢弃，不留任何痕迹。 Step-3：签署信息 P2 将被发送到 SPACC 模型，驱动程序将读取 EFUSE，获得 SK。有了 SK，它就会将 P2 解密为 PRIK。消息摘要将被发送到 PKA 模块，PRIK 也将被发送到 PKA 模块，使用 RSA 算法，PRIK 将对摘要 Msg 进行签名，并生成签名 Sign。签名将被公布。 Step-4：验证任何人都可以手持 Sign 和 PUBK 进行验证。利用 RSA 算法提供的函数 V（Sign，PUBK），可以测试签名。如果 V = true，则表示签名是由持有 PUBK 的芯片完成的。如果为假，则表示签名错误，即持有的芯片是假的或错误的。任何挑战者都可以挑战芯片的存在真实性，但是全世界只有这张芯片本体能够使用数字签名证明自己。这也就是为什么 UtlityNet叫做数字芯片网络的原因，它是一种去中心化 RWA（Real World Assets）。 UtilityNet算力留存流转的实现与优化那么UtilityNet是如何实现有效的降低算力损耗，实现有效算力留存和再次流转的？差异化：闲置算力 VS 有效算力 UtilityNet提出的POCI机制通过确保计算任务的有效性和精确性，旨在减少验证和挖矿等过程中的算力消耗，降低无效计算，不仅减少算力损耗，而且通过鼓励用户提供高质量的算力，增加算力的留存和有效流转。而大多数项目根本就无法把参与激励的这些设备的算力真正的冗余起来，再流转或者出租给其它需要算力的客户。换句话说，项目本身在挖矿的过程中已经把所有参与设备的大部分算力消耗掉了，就不可能把算力再转租给别人。更致命的是，这些项目指定的计算任务都是一些不断重复的垃圾计算任务，并不会对人类社会起到进步和推进作用。不同共识机制的表现对比在对比UtilityNet的POCI共识机制与POW、POS以及其他混合机制时，我们可以从算力损耗、算力留存和算力流转等方面进行分析，不同共识机制在算力损耗、留存、流转方面的表现对比：说明：算力损耗：表示在共识过程中用于维护网络安全和验证交易的计算资源消耗程度。算力留存：表示在共识过程中，算力是否能够被保留下来，用于其他目的或未来的使用。算力流转：表示算力是否能够在网络中被转移或出租给其他需要的参与者。 UtilityNet的POCI共识机制在算力损耗方面具有明显优势，避免了无效计算。在算力留存和流转方面，POCI提供了一种创新的方法，允许算力作为一种可验证和可交易的资源，从而更有效地服务于需要它们的客户。相比之下，传统的POW和POS机制在算力损耗和流转方面存在一定的局限性，而混合机制（例如solana的Proof of Stake, PoS）虽然尝试平衡这些因素，但可能无法像POCI那样直接和高效地解决这些问题。算力贡献和验证：确立了算力贡献的基础，UNC代币作为奖励和价值交换的媒介。减少算力损耗：通过芯片内部的安全引擎模块和链上加密学原理，芯片自我证明算力，减少无效计算。这也就是UtilityNet为何基于POCI机制建立layer1算力网络的初衷！总结：构建开源、共享的分布式算力生态本篇我们清晰了解了软件的发展历程，在AI的推动下，软件的创新和发展受制于传统硬件的局限性，要从根本上改变这一切，打破中心化的（无论是软件还是硬件）传统底层逻辑是必要的。从算力服务生态价值需求出发，UtilityNet 使用POCI 可信计算证明机制，从底层实现高性价比的算力服务，而且拥有更高的芯片级安全，为当下AI发展提供更高性价比的芯片算力基础服务，从而构建一个开源、共享的分布式算力生态。从UtilityNet 分布式算力生态来看，UtilityNet 提出的SDH/软件定义硬件/芯片，为了公平透明的给每一个贡献算力资源的用户激励，UtilityNet 使用芯片级验证，并依据芯片算力贡献值来正相关分配激励，从而激励芯片的全球范围普及，推动分布式芯片网络的快速构建。从长远的发展来看，具有很高的可行性。来源：金色财经

金色财经2024-05-29

Web3浪潮下 Inscribe与超算技术的深度融合

的稳定性和可靠性。通过引入人工智能、机器学习等先进技术，Inscribe能够实现对用户需求的智能识别和分析。基于这些分析结果，Inscribe能够为用户提供个性化的服务方案，如智能推荐、智能客服等。这些智能化服务不仅能够提升用户体验，还能够降低企业的运营成本。安全防护能力升级网络安全是Inscribe的重要关注点之一。通过与超算技术的融合，Inscribe加强了安全防护能力。利用超算技术的高性能计算能力，Inscribe能够实时监测和分析网络流量和交易数据，及时发现潜在的安全威胁。同时，Inscribe还引入了先进的加密技术和身份验证机制，确保用户数据的安全性和隐私性。超算技术下的Inscribe应用场景展望首先是高频交易领域，Inscribe与超算技术的融合在高频交易领域展现出强大的竞争力。通过毫秒级的响应速度，Inscribe能够满足高频交易者的需求，实现更快的交易执行和更低的交易成本。与此同时，Inscribe借助超算技术，能够对海量数据进行快速分析和挖掘，为企业提供有力的决策支持，还能够帮助企业更好地理解市场趋势和用户行为，制定更精准的营销策略。不仅如此，Inscribe与超算技术的结合在风险管理领域同样具有重要意义。通过实时监测和分析交易数据，Inscribe能够及时发现潜在的风险点并采取相应的防控措施。这种实时风险管理能力能够有效降低交易风险，保护用户资产安全。 Inscribe与超算技术的深度融合为Web3领域带来了创新的动力。通过提升数据处理速度、优化算法设计、构建智能化服务体系和强化安全防护能力等方面的努力，Inscribe为用户提供了更加快速、准确、安全的服务体验。未来，随着Web3技术的不断发展和超算技术的持续进步，Inscribe将继续深化与超算技术的融合，推动数字资产交易领域的持续创新和发展。来源：金色财经

金色财经2024-05-29

AI Meme Coin预售WienerAI筹集 320 万美元 – 6月将爆发的加密货币？

全性。他们将引入更多的人工智能技术，如机器学习和自然语言处理，来增强WienerAI的功能。市場推广：为了扩大WienerAI的影响力，团队将投资于全球市场推广活动，通过社交媒体、线下活动及合作伙伴关系等多种方式，吸引更多关注和参与。社群建设：团队认为，强大的社群是WienerAI成功的关键。因此，他们将致力于建设一个活跃且健康的社群，通过定期的活动和互动，保持与用户的紧密联系。市场反应热烈 WienerAI的预售成功引起了市场的高度关注。许多投资者认为，WienerAI有潜力成为下一个爆发的加密货币。特别是其结合了人工智能和幽默文化的独特定位，使得它在众多竞争者中显得尤为突出。立即进入WienerAI预售一些专家指出，WienerAI的成功不仅仅依赖于其技术创新，更重要的是它对市场需求的准确把握。随着越来越多的年轻人进入加密货币市场，幽默和娱乐元素成为吸引他们的重要因素。而WienerAI正是抓住了这一趋势，通过创新和娱乐性的设计，赢得了广泛的支持。 WienerAI的团队对未来充满信心。他们计划在不久的将来推出更多功能和应用，进一步提升WienerAI的价值。例如，他们正在开发一个基于人工智能的交易助手，能够说明使用者更智能地进行加密货币交易。此外，团队还计划与其他区块链项目合作，扩展WienerAI的应用场景。总的来说，WienerAI的成功预示着加密货币市场的新趋势——技术创新与娱乐文化的结合。随着越来越多的投资者关注这一领域，我们有理由相信，WienerAI将在未来的加密货币市场中占据一席之地，成为引领潮流的标杆。结论： WienerAI在预售期间筹集了310万美元，这一成就展示了其在市场上的巨大潜力和影响力。通过结合人工智能技术和幽默文化，WienerAI不仅吸引了大量投资者的目光，也为加密货币市场注入了新的活力。随着技术的进一步发展和市场推广的深入，WienerAI有望成为下一个爆发的加密货币，为投资者带来丰厚的回报。立即进入WienerAI预售

Business2Community2024-05-28

天弘科技前景仍然光明

续增长的生成性AI繁荣的受益者，因为对机器学习/AI相关产品的需求增加，这可能会在2026财年之前触发其加速的营收/利润增长。尽管制造业业务模式本身利润率较低，但由于泰国/马来西亚业务的增长，该公司仍有巨大的长期增长机会。自3月份以来，天弘科技已进一步上涨27.5%，远超大盘1.6%的涨幅。即便如此，由于英伟达和超微电脑最近的财报电话会议对需求的评论充满希望，天弘科技依旧有投资机会。天弘科技管理层对24年第二季度的指引，投资资本回报的增长，以及未来几个季度同比增长加速的指引，进一步说明了这一点。投资论点依然稳健目前，天弘科技公布了24年第一季度的财报电话会议，总收入为22亿美元，整体营业利润率为6.2%，调整后的每股收益为0.86美元。大部分有利因素归功于Connectivity & Cloud Solutions部门的强劲表现，收入加速增长14.4亿美元，营业利润率扩大7%。由于“超大规模客户对AI/ML计算和网络产品的持续需求强劲”，这一发展并不令人惊讶。特别是英伟达最近公布了令人印象深刻的24年第一季度收入为2604亿美元，而24年第二季度的收入指引为280亿美元，分别超过了220.3亿美元和268亿美元的市场预期。提供完整服务器解决方案的超微电脑公司也报告了同样的情况，该公司24年第一季度的收入为38.5亿美元，而24年第二季度的收入为53亿美元。由于它们在数据中心芯片和完整服务器解决方案市场的固有领导地位，这些发展继续表明对生成式人工智能基础设施的强劲需求。与此同时，英伟达已经指导每年推出新的AI芯片，而不是之前的每两年一次的节奏，这意味着更新节奏加快，自然会进一步推动电子制造服务和原始设计制造商公司，如天弘科技。尤其是因为天弘科技涉及更广泛的技术市场，生成式人工智能的蓬勃发展已经引发了与云相关的电子元件销售的显著扩张。因此，天弘科技将其2024财年的营收预期上调至91亿美元，营业利润率为6.1%，每股收益预期为3.30美元，自由现金流预期为2.5亿美元。这比之前在23年第四季度财报电话会议上提供的85亿美元、5.75%、2.70美元和2亿美元的数字大幅上升，进一步暗示其有能力利用人工智能基础设施热潮。来源：Tikr Terminal 因此，不出所料，市场对天弘科技的普遍预期再次上调，预计到2025财年，天弘科技的营收和利润将加速增长，复合年增长率分别为+11.6%和+22.2%。这与之前的估计分别为+9%和+15.4%相比。最重要的是，尽管到2025年，在泰国和马来西亚扩建的工厂将增加与制造业相关的资本支出，但管理层继续报告称，在最近一个季度，自由现金流产生了强劲的6520万美元，利润率增长了2.9%。这表明天弘科技有能力持续为其不断增长的业务提供资金，同时保持健康的资产负债表，24年第一季度净债务与ebitda比率为0.72倍，而23年第四季度为0.76倍，23年第一季度为1.12倍，19年第四季度为0.68倍。来源：Seeking Alpha 因此，我们可以理解为什么市场给予天弘科技溢价的17.65倍前瞻市盈率估值，高于之前的16.08倍和其10年平均值10.86倍。不可否认的是，与包括Flex在内的EMS和ODM竞争对手相比，天弘科技可能相对昂贵，Flex的前瞻市盈率为13.87倍，鸿海精密的市盈率为10.65倍，Quanta Computer的市盈率为21.80倍。不过，从目前来看，溢价似乎是合理的，因为天弘科技在未来几年的盈利增长前景将加速。前景如何？来源：Trading View 目前，天弘科技已经超越了2024年初的高点，创下了新的峰值，也远离了50日/ 100日/ 200日移动均线。到目前为止，该股受到非常有希望的英伟达和超微电脑指引的支撑，感兴趣的投资者可能希望等待一个适度的回调以提高安全边际。 $天弘科技(CLS)$

老虎证券2024-05-28

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