FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

加密AI赛道的下一波叙事推演：催化因素、发展路径和相关标的

团队 EPOCH ，根据 2022 年机器学习对数据的使用和新数据的生成情况，再考虑计算资源的增长，曾经发表了一篇关于机器学习所需的数据的情况报告《 Will we run out of data ? An analysis of the limits of scal in g data sets in Mach in e Learn in g》，报告的结论是高质量的文本数据大约会在 2023 年 2 月到 2026 年之间用尽，图像数据则会在 2030 年到 2060 年间用尽。如果数据的利用效率不能显著提高，或出现新的数据来源, 目前依赖于海量数据集的大型机器学习模型趋势可能会放缓。而就目前 AI 巨头们纷纷高价采买数据的情况来看，免费的优质文本数据真的已经基本用尽， EPOCH 在 2 年前的预测是比较准确的。同时，围绕「 AI 数据短缺」的需求的解决方案也在出现，即： AI 数据提供服务。 Defined . ai 就是一家为 AI 公司提供定制化真实高质量数据的公司。 Defined.ai 所能提供的数据类型举例：https://www.defined.ai/datasets 它的生意模式是： AI 公司给 Defined . ai 提供自己对于数据的需求，比如就图片而言，质量方面需要分辨率达到多少以上、避免模糊、过曝、内容真实。内容方面 AI 公司可以根据自己的训练任务，定制特定的主题，比如需要夜里的照片、夜里的锥桶、停车场、指示牌，用来提高 AI 在夜景下的识别率。大众都可以领任务，拍完上传由公司审核，然后把符合要求的部分按张数结算，价格大约是一张高质量的图片 1-2 美元，一个十几秒的短片 5-7 美元，一部 10 分钟以上的高质量影片 100-300 美元，文本是千字 1 美元，领分包任务的人可以得到其中 20% 左右的费用。数据提供可能会成为「数据标记」之后的又一门众包生意。全球范围的任务众包分配、经济激励、数据资产的定价\流通和隐私保护、人人可以参与，听起来就特别像一门适合 Web3 范式的商业门类。产业供给端视角下的 AI 叙事标的芯片短缺引发的关注渗透到加密行业，让分布式算力成为了截止目前最热门、市值最高的 AI 赛道类别。那么 AI 产业在能源和数据上的供需矛盾如果在未来 1-2 年中爆发，加密行业目前有哪些叙事相关的项目？先来看能源类的标的。已经上线了头部 CEX 的能源类项目非常稀少，仅有 Power Ledger （代币 Powr ）一个。 Power Ledger 于 2017 年立项，是一个基于区块链技术的综合能源平台，旨在实现能源交易的去中心化，推动个人和社区直接交易电力，支持可再生能源的广泛应用，并通过智能合约确保交易的透明和高效。最初 Power Ledger 基于以太坊改造而来的联盟链运行。2023 年下半年， Power Ledger 更新了白皮书，并推出了自己的综合型公链，该公链基于 Solana 的技术框架改造而来，便于处理分布式能源市场中的高频微交易。目前 Power Ledger 的主要业务包括： · 能源交易：允许用户点对点地直接买卖电力，特别是来自可再生能源的电力。 · 环境产品交易：比如碳信用和可再生能源证书的交易，以及基于环境产品的融资。 · 公链运营：吸引应用开发者在 Powerledger 区块链上构建应用，公链的交易费用以 Powr 代币支付。目前 Power Ledger 项目的流通市值为 1.7 亿 $，全流通市值为 3.2 亿 $。相比能源类的加密标的，数据赛道的加密标的数量则更丰富一些。笔者仅罗列目前自己关注的，并已经至少上线了币安、 OKX 和 Coinbase 其中一家 CEX 的数据赛道项目，且按照 FDV 从低至高排列： 1. Streamr – DATA Streamr 的价值主张是构建一个去中心化的实时数据网络，允许用户自由地交易和分享数据，同时保持对自己数据的完全控制。通过其数据市场， Streamr 希望使数据生产者能够直接向感兴趣的消费者销售数据流，无需中介机构，从而降低成本并提高效率。来源：https://streamr.network/hub/projects 在实际的合作案例中， Streamr 与另一个 Web3 车载硬件项目 DIMO 合作，通过装载在车辆上的 DIMO 硬件传感器收集温度、气压和其他数据，形成天气数据流传输给需要的机构。与其他数据项目相比， Streamr 更侧重于物联网、硬件传感器的数据，除了上面提到的 DIMO 车载数据之外，其他项目还有赫尔辛基的实时交通数据流等。因此， Streamr 的项目代币 DATA 也曾经在去年 12 月， Depin 概念最火热的时候一度创造出了单日翻倍的涨幅。目前 Streamr 项目的流通市值为 4400 万 $，全流通市值为 5800 万 $。 2. Covalent – CQT 与其他数据类项目不同的是， Covalent 提供的是区块链数据。 Covalent 网络通过 RPC 从区块链节点读取数据，然后对这些数据进行处理和组织，创建一个高效的查询数据库。这样， Covalent 的用户们可以快速地检索到他们需要的信息，而不必直接从区块链节点进行复杂的查询，这类服务也被称为「区块链数据索引」。 Covalent 的客户以 B 端为主，其中既有 Dapp 项目，比如各种 Defi ，也包括很多中心化加密公司，比如 Consensys （ Metamask 的母公司）, CoinGecko ( 知名加密资产行情站 )、 Rotki ( 税务工具 )、 Rainbow ( 加密钱包 ) 等，此外传统金融行业中的巨头富达、四大会计事务所安永，也是 Covalent 的客户。根据 Covalent 官方披露的数据，项目的来自于数据服务的收入已经超过同领域的头部项目 The Graph 。 Web3 行业由于链上数据的完整性、公开性、真实性以及实时性，有望成为细分 AI 场景和特定「 AI 小模型」的优质数据来源。 Covalent 作为数据提供方，已经开始为各类 AI 场景提供数据，并推出了专门面向 AI 的可验证的结构化数据。来源：https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/ 比如为链上智能交易平台 SmartWhales 提供数据，利用 AI 识别出盈利的交易模式和地址； Entendre Finance 则通过 Covalent 的结构化数据，经过 AI 处理用于实时洞察、异常检测和预测分析等。目前来看， Covalent 提供的链上数据服务的主要场景仍以金融为主，但随着 Web3 产品和数据类型的泛化，链上数据的使用场景也将进一步拓展。目前 Covalent 项目的流通市值为 1.5 亿 $，全流通市值为 2.35 亿 $，相对于同赛道的区块链数据索引项目 The Graph ，具有比较明显的估值优势。 3. Hivemapper – Honey 在所有数据素材中，视频数据的单价往往是最高的。 Hivemapper 可以为 AI 公司提供包括视频和地图信息在内的数据。 Hivemapper 本身是一个去中心化的全球地图项目，旨在通过区块链技术和社区贡献来创建一个详细、动态且可访问的地图系统。参与者可以通过行车记录仪（ dashcam ）捕捉地图数据并将其添加到开源的 Hivemapper 数据网络中，并基于贡献获得项目代币 HONEY 的奖励。为了提高网络的效应和降低交互成本， Hivemapper 构建在 Solana 上。 Hivemapper 最早成立于 2015 年，最初的愿景是使用无人机创建地图，但后来发现这种模式难以扩展，从而转向使用行车记录仪和智能手机来捕捉地理数据，降低了全球地图制作的成本。与 Google map 等街景和地图软件相比，Hive map per 通过激励网络和众包模式，能更高效地拓展地图覆盖范围、保持地图实景的新鲜度、提升视频质量。在 AI 对数据的需求爆发之前， Hivemapper 的主要客户包括汽车产业的自动驾驶部门、导航服务公司、政府、保险和地产公司等。如今 Hivemapper 则可以通过 API 为 AI 和大模型提供广泛的道路和环境数据，通过不断更新的图像和道路特征数据流的输入， AI 和 ML 模型将能够更好地将数据转化为能力的提升，执行与地理位置、视觉判断有关的任务。数据来源：https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/ 目前 Hivemapper – Honey 项目的流通市值为 1.2 亿 $，全流通市值为 4.96 亿 $。除了以上三个项目之外，数据赛道的项目还有 The Graph – GRT （流通市值 32 亿 $， FDV 37 亿 $），其业务与 Covalent 类似，也提供区块链数据索引的服务；以及 Ocean Protocol – OCEAN （流通市值 6.7 亿 $， FDV 14.5 亿 $，本项目即将与 Fetch . ai 和 SingularityNET 合并，代币转换为 ASI ），一个开源协议，旨在促进数据和数据相关服务的交换和货币化，将数据消费者与数据提供者连接起来，从而在保证信任、透明和可追溯性的前提下共享数据。 AI 叙事的第二个视角： GPT 时刻再现，通用人工智能降临在笔者看来，加密行业里「 AI 赛道」的元年是 GPT 震惊世界的 2023 年，加密 AI 项目的暴涨，更多是 AI 产业爆炸式发展带来的「热度余波」。虽然 GPT3 .5 之后 GPT4 、 turbo 等的能力不断升级，以及 Sora 在视频创作能力的惊人展现，包括 Open AI 之外的大语言模型也快速发展，但不可否认的是 AI 的科技进步给大众带来的认知冲击正在减弱，人们开始逐渐使用 AI 工具，大规模的岗位替代似乎还未发生。那么，未来 AI 领域是否还会再现「 GPT 时刻」，出现让大众震惊的 AI 跨越式发展，让人们意识到自己的生活和工作都将因此被改变？这个时刻可能是通用人工智能（ AGI ）的降临。 AGI 指的是机器拥有类似于人类的综合认知能力，能够解决各种复杂问题，而不仅限于特定任务。AGI 系统拥有高度的抽象思维、广泛的背景知识、全领域的常识推理和因果关系理解、以及跨专业的迁移学习等能力。 AGI 的表现与各个领域最优秀的人类无异，就综合能力来说则完全超越最优秀的人类群体。实际上，无论科幻小说和游戏、影视作品之中的呈现，还是在 GPT 迅速普及之后的大众预期，社会大众对超越人类认知水平的 AGI 的出现早有预期。或者说， GPT 本身就是 AGI 的先导产品，是通用人工智能的预言版。而 GPT 之所以有这么大的产业能量和心理冲击，在于其落地的速度和表现超越了大众的预期：人们没想到，一个能完成图灵测试的人工智能系统真的到来了，而且速度这么快。实际上，人工智能 ( AGI ）或许将在 1-2 年内再次复现「 GPT 时刻」的突然性：人们才刚刚适应 GPT 的辅助，就发现 AI 已经不仅仅是一个助手，它甚至能独立完成极具创造性和挑战的工作，包括那些困住人类顶尖科学家几十年的难题。在今年 4 月 8 日，马斯克接受了挪威主权财富基金首席投资官 Nicolai Tangen 的采访，谈到了 AGI 出现的时间。他说：「如果把 AGI 定义为比最聪明的那部分人类还要聪明的话，我认为它很可能在 2025 年出现。」也就是按照他的推断，最多就是还需要 1 年半的时间， AGI 就将降临。当然，他加了一个前提条件，就是「电力和硬件都跟得上的话。」 AGI 的降临的好处是显而易见的。它意味着人类的生产力水平将大跨步地上一个台阶，大量困住我们几十年的科研难题将迎刃而解。假如我们把「最聪明的那部分人类」定义为诺贝尔奖得主的水平，也就意味只要能源、算力、数据足够，我们可以拥有无数个不知疲倦的「诺奖得主」，全天候攻关那些最难的科学问题。而实际上诺奖得主并不是几亿分之一那样珍贵，他们在能力和智力上大多是顶级大学教授的水平，但是因为概率和运气选对了方向，持续做了下去并拿到了结果。和他水平相当的人，他同样优秀的同僚们，也许在科研的平行宇宙中也获得了诺奖。但是无奈的是，具备顶尖大学教授并参与科研突破的人员还是不足，因此「遍历所有科研正确方向」的速度仍然很慢。有了 AGI 之后，在能源和算力充分供给的情况下，我们可以有无限个「诺奖得主」水平的 AGI 在任何一个可能的科研突破方向进行纵深探索，技术的提升速度会快几十倍。技术的提升，会导致我们如今认为相当昂贵稀缺的资源，在 10 到 20 年间成百倍地增加，比如粮食产量、新材料、新药、高水准的教育等，获取这些的成本也将成倍下降，我们得以用更少的资源养活更多的人口，人均财富迅速增加。全球 GDP 总量走势图，数据来源：世界银行这听起来似乎有点耸人听闻，我们来看两个例子，这两个例子笔者在此前关于 IO . NET 的研报中也使用过： · 2018 年，诺贝尔化学奖得主弗朗西斯·阿诺德在颁奖仪式上才说道：「今天我们在实际应用中可以阅读、写入和编辑任何 DNA 序列，但我们还无法通过它创作（ compose it ）。」仅仅在他讲话的 5 年后，2023 年，来自斯坦福大学和硅谷的 AI 创业企业 Salesforce Research 的研究者，在《自然 - 生物技术》发表论文，他们通过基于 GPT3 微调而成的大语言模型，从 0 创造出了全新的 100 万种蛋白质，并从中寻找到 2 种结构截然不同、却都具有杀菌能力的蛋白质，有希望成为抗生素之外的细菌对抗方案。也就是说：在 AI 的帮助下，蛋白质「创造」的瓶颈突破了。 · 而在此前，人工智能 AlphaFold 算法在 18 个月内，把地球上几乎所有的 2.14 亿种蛋白质结构都做了预测，这项成果是过往所有人类结构生物学家工作成果的几百倍。变革已经发生，而 AGI 的降临会进一步加快这个过程。另一个方面， AGI 的降临带来的挑战也是非常巨大的。 AGI 不但会替代大量的脑力劳动者，如今被认为「受 AI 冲击较少的」体力服务业者，也会随着机器人技术的成熟和新材料的研发带来的生产成本降低而受到冲击，被机器和软件替代的劳动岗位占比会迅速提高。届时，两个曾经看起来非常遥远的问题会很快浮出水面： 1.大量失业人口的就业和收入问题 2.在 AI 无处不在的世界，如何分辨 AI 和人类而 Worldcoin \ Worldchain 正在尝试提供解决方案，即用 UBI （全民基本收入）系统为大众提供基本收入，用基于虹膜的生物特征把人和 AI 进行区分。实际上，给全民发钱的 UBI 并非没有现实实践的空中楼阁，芬兰、英格兰等国都进行过全民基本收入的实践，而加拿大、西班牙、印度等国亦有政党正在积极提案推进相关的实验。而基于生物特征识别 + 区块链的模式进行 UBI 分配的好处在于这个系统的全球性，对人口有更广泛的覆盖，此外还可以基于通过收入分配拓展而来的用户网络，构建其他商业模式，比如金融服务（ Defi ）、社交、任务众包等，形成网络内商业的协同，这也正是 AGI 降临带来的冲击效应的对应标的之一是 Worldcoin – WLD ，其流通市值为 10.3 亿 $，全流通市值为 472 亿 $。叙事推演的风险和不确定性本文与 Mint Ventures 之前发布的诸多项目和赛道研究报告不同，对于叙事的推演和预测具有较大的主观性，请读者仅将本文内容作为一个发散性的讨论，而不是预测未来的预言。笔者上述的叙事推演面临很多不确定性，导致猜想错误，这些风险或影响因素包括但不限于：能源方面： GPU 更新换代造成的能耗速降尽管围绕 AI 的能源需求猛增，但以英伟达为代表的芯片厂商正在通过不断的硬件升级，以更低的功耗提供更高的计算能力，比如在今年 3 月英伟达发布了集成了两个 B200 GPU 和一个 Grace CPU 的新一代 AI 计算卡 G B200 ，其训练的性能是上一代主力 AI GPU H100 的 4 倍，推理的性能是 H100 的 7 倍，需要的能耗却只有 H100 的 1/4。当然尽管如此，人们希望从 AI 中获得的力量渴望远远没到尽头，伴随着单元能耗的下降，随着 AI 应用场景和需求的进一步扩张，总能耗可能反而是上升的。数据方面： Q * 计划实现「自产数据」 Open AI 内部一直存在一个传闻中的项目「 Q *」，该项目在 Open AI 发给员工的内部信息被提到过。根据路透社援引 Open AI 内部人士的看法，这可能是 Open AI 在追寻超级智能 / 通用人工智能（ AGI ）道路上取得的一项突破。 Q * 不但能够凭借抽象能力解决以前从未见过的数学问题，还能够通过自我创造用于训练大模型的数据，而无需现实世界的数据喂养。如果该传言为真， AI 大模型训练受限于优质数据不足的瓶颈将被打破。 AGI 降临： OpenAI 的隐忧 AGI 降临的时点是否真的如马斯克所说，会在 2025 年到来尚不得而知，但这只是一个时间问题。但 Worldcoin 作为 AGI 降临叙事的直接诶受益标的，最大的隐忧可能来自 OpenAI ，毕竟其是公认的「 OpenAI 影子代币」。 5 月 14 日凌晨， OpenAI 在春季新品发布会展示了最新的 GPT - 4o 与另外 19 个不同版本的大语言模型在综合任务得分中的表现，仅从表格来看， GPT - 4o 得分 1310，视觉上似乎比后几名高出了一大截，但从总分来看，其仅比第二名 GPT 4 turbo 高了 4.5%，比第四名谷歌的 Gemini 1.5 Pro 高了 4.9%，比第五名 Anthropic 的 Claude 3 Opus 高了 5.1%。从 GPT3 .5 初登场时震惊世界的时刻仅仅过去了一年多， OpenAI 的竞争对手们已经追到了非常接近的位置（尽管 GPT5 尚且没有放出，并预计在今年发布）， OpenAI 未来是否已经能保持自己的行业领先位置，这个答案似乎正在变得模糊。如果 OpenAI 的领先优势和统治地位被稀释乃至赶超，那么 Worldcoin 作为 OpenAI 的影子代币的叙事含金量也会下降。此外，除了 Worldcoin 的虹膜认证方案之外，越来越多的竞争对手也开始进入这个市场，比如手掌扫描 ID 项目 Humanity Protocol 刚刚宣布以 10 亿美元估值完成 3000 万美元新一轮融资， LayerZero Labs 也宣布将在 Humanity 上运行，并加入其的验证者节点网络，使用 ZK 证明对凭证进行身份验证。结语最后，笔者虽然对 AI 赛道后续的叙事进行了推演，但 AI 赛道与 DeFi 等加密原生赛道不同，其更多是 AI 热潮外溢至币圈的产物，目前诸多的项目就商业模式而言并未跑通，很多项目更像是 AI 主题的 Meme （比如 Rndr 类似于英伟达的 meme ， Worldcoin 类似于 Open AI 的 meme ），读者应审慎看待。来源：金色财经

金色财经2024-05-28

AI交易与人类交易员是什么关系？

金色财经2024-05-28

探索AI与Web3的六大融合之处

得深入理解和强大的推理能力，数据不仅为机器学习模型提供训练基础，还决定了模型的准确性和可靠性。在传统的中心化AI数据获取和利用模式中,存在以下几个主要问题: 数据获取成本高昂，中小企业难以承担；数据资源被科技巨头所垄断，形成了数据孤岛；个人数据隐私面临泄漏和滥用的风险 Web3能够以新的去中心化数据范式来解决传统模式的痛点。通过Grass，用户可以出售闲置网络给AI公司，去中心化地抓取网络数据，经过清理和转化，为AI模型训练提供真实、高质量的数据； Public AI采用“label to earn”模式，通过代币激励全球工作者参与数据标注，汇聚全球的专业知识，增强数据的分析能力；区块链数据交易平台如Ocean Protocol、Streamr等，为数据供需双方提供了一个公开透明的交易环境，激励数据的创新和共享。尽管如此，真实世界的数据获取也存在一些问题，比如数据质量不一、处理难度大、多样性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据赛道未来的明星。基于生成式AI技术和模拟，合成数据能够模拟真实数据的属性，作为真实数据的有效补充，提高数据使用效率。在自动驾驶、金融市场交易、游戏开发等领域，合成数据已经显示出其成熟的应用潜力。隐私保护：FHE在Web3中的作用数据驱动时代，隐私保护已成为全球关注的焦点，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等法规的出台，反映了对个人隐私的严格守护。然而，这也带来了挑战：一些敏感数据因隐私风险而无法被充分利用，这无疑限制了AI模型的潜能和推理能力。 FHE即全同态加密，允许在加密数据上直接进行计算操作，而无需对数据进行解密，且计算结果与在明文数据上进行相同计算的结果一致。 FHE为AI隐私计算提供了坚实的保护，使得GPU算力能够在不触及原始数据的环境中执行模型训练和推理任务。这为AI公司带来了巨大的优势。它们可以在保护商业机密的同时，安全地开放API服务。 FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型进行加密处理，确保敏感信息的安全性，防止数据泄露风险。通过这种方式，FHEML强化了数据隐私，为AI应用提供了一个安全的计算框架。 FHEML是ZKML的补充，ZKML证明机器学习的正确执行，而 FHEML 则强调对加密数据进行计算以维护数据隐私。算力革命：去中心化网络中的AI计算当前AI系统的计算复杂性每3个月翻一番，导致算力需求激增，远超现有计算资源的供应。例如，OpenAI的GPT-3模型训练需要巨大算力，相当于单个设备上355年的训练时间。这样的算力短缺不仅限制了AI技术的进步，更让那些高级的AI模型对于大多数研究者和开发者来说变得遥不可及。同时，全球GPU的利用率不足40%，加之微处理器性能提升的放缓，以及供应链和地缘政治因素导致的芯片短缺，这些都让算力供应问题变得更加严重。AI从业者们陷入了两难：要么自购硬件，要么租赁云资源，他们急需一种按需、经济高效的计算服务方式。 IO.net是一个基于Solana的去中心化AI算力网络，通过聚合全球范围内的闲置GPU资源，为AI公司提供了一个既经济又易于访问的算力市场。算力需求方可在网络上发布计算任务，智能合约将任务分配给贡献算力的矿工节点，矿工执行任务并提交结果，经验证后获得积分奖励。IO.net的方案提高资源利用效率，有助于解决AI等领域的算力瓶颈问题。除了通用的去中心化算力网络，还有像Gensyn、Flock.io这样专注于AI训练的平台，以及Ritual、Fetch.ai这样专注于AI推理的专用算力网络。去中心化算力网络提供公平透明的算力市场，打破垄断，降低了应用门槛，提高了算力的利用效率。在web3生态系统中，去中心化算力网络将发挥关键作用，吸引更多创新型dapp的加入，共同推动AI技术的发展和应用。 DePIN：Web3赋能Edge AI 想象一下，你的手机、智能手表、甚至家中的智能设备，都具备了运行AI的能力——这就是Edge AI的魅力所在。它让计算发生在数据产生的源头，实现了低延迟、实时处理，同时保护了用户的隐私，Edge AI技术已经应用于自动驾驶等关键领域。在Web3领域，我们有个更熟悉的名字—DePIN。Web3强调去中心化和用户数据的主权，DePIN通过在本地处理数据，可以增强用户隐私保护，减少数据泄露的风险；Web3 原生的Token经济机制可激励DePIN节点提供计算资源,构建一个可持续的生态系统。目前DePIN在Solana生态中发展迅速，成为项目部署的首选公链平台之一。Solana的高TPS、低交易费用以及技术创新为DePIN项目提供了强大支持。目前，Solana上的DePIN项目市值超过100亿美元，知名项目如Render Network和Helium Network已取得显著进展。 IMO：AI模型发布新范式 IMO的概念由Ora protocol首先提出，将AI模型代币化。在传统模式下，由于收益分享机制缺失，一旦AI模型被开发出来并投入市场，开发者往往难以从模型的后续使用中获得持续的收益，尤其是当模型被整合进其他产品和服务后，原始创造者很难追踪使用情况，更不用说从中获得收益了。并且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，这让潜在的投资者和使用者难以评估其真正价值，限制了模型的市场认可和商业潜力。 IMO为开源AI模型提供了一种全新的资金支持和价值共享方式，投资者可以购买IMO代币，分享模型后续产生的收益。Ora Protocol使用ERC-7641和ERC-7007两个ERC标准，结合AI预言机（Onchain AI Oracle）和OPML技术来确保AI模型的真实性和代币持有者能够分享收益。 IMO模式增强了透明度和信任，鼓励开源协作，适应加密市场趋势，并为AI技术的可持续发展注入了动力。IMO目前还处于初期尝试阶段，但随着市场接受度的提升和参与范围的扩大，它的创新性和潜在价值值得我们期待。 AI Agent：交互体验的新纪元 AI Agent能够感知环境，进行独立思考，并采取相应的行动以实现既定目标。在大语言模型的支持下，AI Agent不仅能理解自然语言，还能规划决策，执行复杂的任务。它们可以作为虚拟助手，通过与用户的互动学习其偏好，并提供个性化的解决方案。在没有明确指令的情况下，AI Agent也能自主解决问题，提高效率，创造新价值。 Myshell 是一个开放的 AI 原生应用平台，提供全面易用的创作工具集，支持用户配置机器人功能、外观、声音以及连接外部知识库等，致力于打造公平开放的 AI 内容生态系统，利用生成式 AI 技术，赋能个人成为超级创作者。Myshell训练了专门的大语言模型，使角色扮演更人性化；语音克隆技术可以加速 AI 产品个性化交互，MyShell 把语音合成成本降低 99%，语音克隆仅需 1 分钟即可实现。利用Myshell定制的AI Agent，目前可应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多领域。在Web3与AI的融合上，当前更多的是对基础设施层的探索，如何获取高质量数据、保护数据隐私，如何在链上托管模型，如何提高去中心化算力的高效使用，如何验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善，我们有理由相信，Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。来源：金色财经

金色财经2024-05-27

纵览ZippyChain:从硅谷独角兽到引领全球AI革命

ippyChain的早期成功归功于其在机器学习和深度学习领域的技术突破。公司开发了一系列先进的算法，这些算法能够处理大规模数据集，并从中提取有价值的洞察。具体来说，ZippyChain在以下领域取得了突破： 1、基于分片的并行EVM ZippyChain利用分片技术，允许跨多个并行分片异步处理事务。每个节点处理传入事务的一小部分，并并行完成验证过程。ZippyChain实现的解决方案确保每个分片处理的交易量均匀分布并确认为块。这使得每个分片能够以统一并行的速度处理事务。此外，ZippyChain与并行EVM相结合，允许多个节点同时验证和确认多个交易。通过利用并行EVM加速交易处理和确认，交易确认所需的时间显著减少。理论上，ZippyChain的交易处理速度随着分片数量和并行确认级别的乘积而增加，使ZippyChain能够轻松扩展。 2、完全可扩展 ZippyChain的分片技术将网络和验证系统都去中心化，并进一步拆分区块链状态，以保证分片之间的自由交互，从而实现与分片数量的线性可扩展性。分片数量也会随着处理的交易数量而动态扩展。同时，并行EVM可以通过提高系统的确认速度和吞吐量来提高整个网络的性能和可扩展性。 3、安全和公平使用分片技术会在一定程度上降低平台的去中心化程度。为了保证公链的安全性，ZippyChain采用分布式随机生成过程（VDF+VRF），每个节点在一个分片上与同一组验证器运行共识不超过24小时，分片结构在预定的时间间隔内保持固定，之后会根据随机数重新确定分片的结构。随机性生成机制是不可预测的、无偏的、可验证的。为了降低被攻击的可能性，ZippyChain采用了PoS机制+fBFT共识机制。该机制会使用算法以自适应的方式保证安全性和公平性。 4、可扩展的网络基础设施 ZippyChain支持在近距离内跨分片传播信息，也允许跨链信息传输和交易。分片之间的通信不依赖信标链，减少信标链上的拥塞。 5、多功能专用分片在未来的发展中，他们计划将分片的功能模块化，并引入具有特定功能的专用分片，例如存储和媒体流。我们还计划引入企业特定的分片。为了保持公链的去中心化，只计划提供具有辅助功能和仅用于数据存储的专用分片。 6、第2层去中心化存储网络部署一个基于快速可扩展的GHOSTDAG共识的第二层存储网络，它允许安全的并行执行。支持创建和管理与以太坊地址兼容的数据和令牌资产。它有助于AIGC和AI算法的数据所有权和数据资产化。 7、二层去中心化边缘计算网络去中心化边缘计算平台是一个分布式计算平台，同样由GHOSTDAG共识赋能，可以将多个计算任务分配给更靠近数据源的设备进行处理，避免数据传输的瓶颈问题，提高训练速度。在ZippyChain中，参与者在边缘计算平台上使用自己的GPU资源进行众筹，在多个GPU设备上进行并行计算，以加速训练过程。 8、区块链上的去中心化和协作AI AI训练在区块链上的部署。分散和协作的AI训练将通过自己的DAPP部署在ZippyChain上。通过边缘计算的第二层网络，边缘计算可以向大众市场提供服务，并推动分散的AI训练，如语言模型。可以众筹GPU用于训练语言模型，通过使用个人参与者资助的GPU进行分散的公共训练，使人工智能（例如大规模语言模型）民主化。随着ZippyChain技术的不断成熟和市场影响力的扩大，它不仅吸引了传统投资者的目光，还赢得了加密货币社区的广泛关注，还成功吸引了一批行业内的专家和顾问，他们带来了宝贵的行业洞察和资源。加密社区的助推加密社区对ZippyChain的兴趣，部分源于其在区块链和分布式账本技术方面的创新应用。ZippyChain利用这些技术提高了数据安全性和透明度，这对于加密货币市场尤为重要。此外，ZippyChain还探索了如何将AI与加密货币结合，开发出新的金融产品和服务，这进一步增强了其在加密社区中的吸引力。投资者的多元化 ZippyChain的投资者群体非常多元化，包括风险资本家、天使投资者、战略合作伙伴以及加密货币基金。这种多元化的投资背景为公司提供了多角度的视野和资源，帮助其在不同领域实现突破。合作伙伴网络的构建通过与投资者和合作伙伴的紧密合作，ZippyChain建立了一个强大的网络，这不仅包括技术合作伙伴，还有行业领导者和学术机构。这个网络为ZippyChain提供了实验新想法的平台，同时也为其产品和服务的推广提供了渠道。全球AI革命的引领者跨行业应用的深化 ZippyChain的跨行业应用策略，是通过与各行业领导者的深度合作，实现AI技术的定制化和优化。在医疗领域，ZippyChain的AI系统能够分析患者数据，辅助医生进行诊断，提高治疗的精准度。在金融行业，它通过算法模型预测市场趋势，帮助金融机构管理风险和优化投资决策。在教育领域，ZippyChain开发了个性化学习平台，根据学生的学习进度和风格，提供定制化的教学内容和资源。创新商业模式的实践 ZippyChain的商业模式创新体现在其对客户需求的深入理解和快速响应上。公司提供的定制化AI解决方案，不仅包括软件和算法，还包括与客户紧密合作的咨询服务，确保解决方案能够满足特定业务场景的需求。此外，ZippyChain还采用了模块化设计，使得客户可以根据自身的发展阶段和需求，灵活选择和扩展服务。未来展望持续创新随着AI技术的不断进步，ZippyChain将继续在算法、数据处理和机器学习等领域进行创新。公司计划开发更加智能和自适应的AI系统，以应对未来可能出现的新挑战。全球扩张 ZippyChain的目光已经不仅仅局限于硅谷或美国。公司正在积极拓展国际市场，与全球的合作伙伴建立联系，将AI技术带到世界的每一个角落。人才培养与合作 ZippyChain深知人才是公司最宝贵的资源。因此，公司将继续投资于人才培养，并与学术界和行业伙伴建立合作关系，共同推动AI技术的发展。结语 ZippyChain的发展历程是AI革命的一个缩影。从硅谷的初创企业到全球AI革命的引领者，ZippyChain展示了如何通过技术创新和战略布局来实现快速成长。随着AI技术的不断发展，ZippyChain的未来充满了无限可能。来源：金色财经

金色财经2024-05-27

MT Capital 研报：DePIN 重塑物理基础设施的去中心化未来

为用户提供有价值的见解和服务。 AI和机器学习服务：如Beam，提供云端AI计算服务，将模型训练和推理工作负载分发到去中心化的GPU网络。下游产业链 1. 应用和服务企业客户：利用DePIN网络提供的服务来增强自身业务效率，如物流公司利用Hivemapper的地图数据，农业公司利用Geodnet的高精度定位数据。消费者应用：如Teleport的共享出行应用、DIMO的车辆数据平台，为消费者提供便捷的服务并通过用户贡献的数据来获得奖励。智能城市和公共基础设施：利用去中心化网络的数据和服务来优化城市管理和公共服务，如能源管理、交通管理等。模块化/数据层/中间层模块化区块链通过将核心功能（如执行、共识、数据可用性和结算）分成不同层来优化区块链的可扩展性、安全性和灵活性。例如，以太坊通过采用分片架构和 rollup 来提升数据可用性和处理能力，而 Cosmos 通过 IBC 协议和 Tendermint 共识机制实现跨链互操作性和高度定制化。模块化区块链的优点包括更高的交易处理能力、增强的安全性和更大的开发灵活性，未来将进一步推动区块链技术的发展。 DePIN 的模块化趋势显著增强了其可扩展性。模块化设计使得 DePIN 能够灵活地适应不同的应用场景和技术需求，通过标准化接口和可互换组件来简化网络的部署和维护。例如，Render 网络通过模块化结构实现了从图像渲染到 AI 模型训练的扩展，增加了网络的服务范围和市场潜力。此外，Filecoin 的模块化设计允许其扩展存储服务，添加热存储和数据计算功能，进一步增强了其网络的实用性和吸引力。模块化趋势不仅提升了 DePIN 网络的技术兼容性和升级能力，还使得各个独立模块能够独立发展和优化，从而加速整个网络生态系统的创新和进步。这种灵活且高效的架构极大地提高了 DePIN 的可扩展性，使其能够更快速地响应市场需求和技术变化，推动去中心化基础设施的广泛应用和发展。代表项目 DePHY DePHY专为DePIN设计的开发框架，通过消息层、DID (Device ID)、开源硬件设计、链下计算网络和再抵押层等关键功能，显著降低开发成本和时间，支持任何标准接口硬件，实现快速、高效、安全的去中心化基础设施项目部署。 PINGPONG PINGPONG 是一个DePIN流动性和服务聚合器，通过创新工具和解决方案来优化和最大化多个网络的挖矿收益。 DePIN 赛道平台和玩家 Solana Solana 正在成为 DePIN 的新的超级基础设施。Solana 的高性能、低廉的网络费用、强大的开发者和用户社区以及高购买力使其成为众多 DePIN 项目的首选启动网络。一些老牌的 DePIN 明星项目如 Render、Helium 在迁移到 Solana 后取得了更好的发展，这显示了 Solana 强大的基础设施和广泛的社区用户基础给 DePIN 项目带来的活力。Solana 逐步吸引了包括 Grass、Natix、Exabits 等不同类别的新兴和前沿的 DePIN 项目，并在逐步完善自己的 DePIN 生态系统。代表项目 Render Render Network 是一个去中心化的GPU 渲染平台，它利用区块链技术将艺术家与 GPU 提供者连接起来，实现可扩展的、成本效益更高的渲染解决方案。 Hivemapper Hivemapper 是一个去中心化的地图网络，利用区块链技术和众包行车记录仪数据，创建详细的实时地图。 Helium Helium 是一个开创性的 DePIN 项目，创建了一个去中心化的无线网络，允许物联网设备通过分布式热点网络在全球范围内连接。 Natix: Natix Network 是一个基于区块链的众包摄像头网络，用于创建实时世界地图。 Exabits: Exabits 是一个针对人工智能和计算密集型应用的去中心化基础设施。它允许用户无需中央权威或中介机构，即可为 AI 社区提供分布式 GPU 服务、数据存储或专业知识。 Grass: Grass 是 Wynd Network 开发的一个 DePIN 项目，允许用户通过将其联网设备添加到旨在为 AI 训练提供数据的去中心化网络中，从而变现其未使用的网络资源。 EV3 EV3是一家以投资理念为驱动的投资公司，支持构建DePIN的优秀企业家。通过向早期项目投资高达100万美元，EV3旨在通过下一代开放基础设施网络（如电信、物流、能源、云计算和人工智能）解锁下一个100万亿美元的全球GDP。由机构培训的投资者Mahesh Ramakrishnan和Salvador Gala创立，EV3结合深厚的行业专业知识和长期合作伙伴关系，获得领先投资者的支持。代表项目 3DOS 3DOS 是全球最大的去中心化按需制造网络，旨在通过区块链技术和3D打印革新制造业。该平台允许任何人上传设计、接收版税，并在全球范围内进行按需制造。 Zonal Zonal 正在开发一种基于微定位协议的去中心化网络，利用超宽带 (UWB) 和低功耗蓝牙 (BLE) 等无线通信技术，提供高度可靠的全球和室内定位服务，验证真实世界的互动。其目标是创建一个统一的协议，为各种服务和企业提供位置验证工具。 XNET XNET 是一个下一代移动运营商，利用区块链技术建立去中心化网络。通过使用 CBRS 频谱，XNET 旨在建立一个可靠的行业级中立主机网络。该项目的目标是通过其分布式无线接入网络（RAN）解决电信行业的效率低下和资本密集问题。 IoTeX IoTeX 是一个模块化构造AI+DePIN基础设施的开放平台，旨在打通智能设备和现实世界数据与Web3的连接通道，让Web2能够便捷有效的接入区块链，创造多维数据和场景的去中心化真实世界开放生态。通过模块化构造，开发人员能够在Web3中联通智能穿戴、车联网、绿色能源、环境数据等从智慧生活到智能工业的全场景创新应用。截至 2024 年第一季度，IoTeX 网络拥有 108 个活跃节点，总质押价值达到 2900 万美元，环比增长 73%。平均质押参与率达到历史新高 40.6%。此外，节点奖励环比增长 71%，达到 330 万美元。 IoTeX 提供完整的“即插即用”产品和工具，使区块链驱动的物联网应用能够高效地构建和部署。平台分为四层：硬件层、中间件、工具层和区块链层。自成立以来，IoTeX 已筹集超过 9000 万美元资金，支持其研发和市场扩展。 IoTeX 的解决方案支持各类物联网生态系统，如共享经济、智能家居、自动驾驶和供应链管理等。代表项目 Network3 Network3项目是一个集成了AIoT技术的Layer2区块链平台，旨在为AI开发者提供高效的模型训练和验证工具，同时通过运行节点来赋能用户赚取加密货币。 Inferix Inferix 是一个去中心化的 GPU 视觉计算平台，专用于 3D/AR/VR 渲染和 AI 推断。 Wayru Wayru Network 是一个去中心化的无线网络，通过 WayruOS 和 Wayru Connectivity Superapp 实现各种智能功能。以物理硬件设备划分的 DePIN 细分赛道 source：MT Capital source：MT Capital 赛道Mapping 传感器赛道我们将“传感器”定义为室外传感器，它可以帮助用户收集各种类型的数据，如地图、天气和车辆信息。这些室外传感器收集数据后，用户可以贡献他们的数据以创建数据价值网络，并获得相应的代币奖励。DePIN 项目可以聚合这些用户共享的数据，为 B 端客户提供更加多样化的数据样本，并捕获来自 Web2 的商业收入。代表项目地图网络 Hivemapper Hivemapper 是一个去中心化的地图网络，利用区块链技术和众包行车记录仪数据，创建详细的实时地图。车联网数据网络 DIMO DIMO 是一个去中心化的物联网车辆数据 DePIN 网络，使车辆所有者能够收集、使用和货币化其车辆的数据。定位网络 Geodnet GEODNET 是一个基于区块链的全球地球观测去中心化网络，使用实时动态技术（RTK）显著提高GPS精度。无线网络赛道移动无线网络：市场规模与增长：2022 年在电信行业占据超过 76% 的市场份额，这一增长主要由5G和物联网技术推动。预计从 2023 年到 2030 年的复合年增长率为 6.2%。作用：通过蜂窝技术提供广泛的个人和商业连接。支持各种设备和应用，实现移动通信和数据服务。未来展望：由于对更高带宽的需求增加、5G技术的进步以及物联网设备的集成，对移动无线网络的需求会越来越高。 Helium Helium 是一个开创性的 DePIN 项目，创建了一个去中心化的无线网络，允许物联网设备通过分布式热点网络在全球范围内连接。固定无线接入（FWA）：市场规模与增长：作为有线宽带的替代方案，尤其是在铺设电缆不现实的地区，快速增长。市场规模预计将从 2023 年底的 1.3 亿连接增长至 2029 年的 3.3 亿。作用：使用无线电波在固定点之间提供互联网服务。通常部署在移动无线网络服务不足的地区，相对无线移动网络，铺设的成本更低且部署更加简便。未来展望：得益于5G技术的提升，FWA预计将成为更普遍的互联网接入形式，尤其是在偏远地区和农村等基础设施服务不足地区。 Andrena Andrena 是一家高速固定无限接入网络服务提供商，使用尖端无线电技术在移动无线网络服务不足的城市和地区创建高速、低费用的无线网络。 Wi-Fi网络：市场规模与增长：2023 年市值约为 145 亿美元，预计到2028年将达到 394 亿美元，复合年增长率为 22.2%。作用：通过无线电波为设备提供局域网连接，支持从智能手机到家用电器等广泛的消费电子产品，在家庭、企业和公共热点等有限的私人空间内使用。未来展望：市场增长将由智能设备对可靠互联网连接的需求增加和物联网在公共及私营部门的日益实施所驱动。 Roam Roam 是一个去中心化的全球 WiFi 网络，为全球公众提供企业级 OpenRoaming WiFi 漫游服务。能源赛道传统能源市场面临以下问题：区域能源网络中供需不匹配、缺乏透明且可交易的能源市场、未开发的清洁能源市场庞大、能源网络扩展缓慢且成本高昂……然而，DePIN 可以帮助塑造新一代去中心化能源网络。从市场角度来看：清洁能源市场正经历着显著增长，市场价值目前约为 1.4万亿美元，从 2022 年到 2032 年的复合年增长率预计为 9.1%。可再生能源市场预计将从 8817 亿美元的市场规模增长至 2030 年的大约 1.9 万亿美元，年复合增长率约为 8.4%。能源类 DePIN 项目拥有巨大的市场空间。电厂： StarPower Starpower是一个开创性的 DePIN 项目，旨在通过利用区块链技术的去中心化网络，创建虚拟电厂（VPP），革命性地改变能源管理和分配。能源交易 Daylight Daylight 是一个专注于创建可再生能源和碳信用的去中心化市场的开源区块链网络，旨在促进全球更可持续的能源交易和使用。能源储存 PowerPod Powerpod 旨在通过创建一个共享的、由区块链驱动的社区所有的充电站网络，革命性地改变电动车（EV）充电方式。家庭设备赛道家庭设备领域专注于利用去中心化技术提升和优化日常生活的各个方面。该领域解决了高成本、隐私问题和资源分配不均等关键问题，通过将标准家庭设备转变为去中心化网络节点来提供解决方案。通过使用区块链和其他去中心化协议，这些设备为传统云服务和计算能力提供了低成本、安全且高效的替代方案。这种方法不仅减少了对集中式基础设施的依赖，还赋予用户更大的数据和资源控制权。此外，这些设备的集成不仅增强了智能家居生态系统和游戏体验，还旨在提升日常互动，创造一个全球互联的社区。 FX land FX Land 提供通过 Crowd Storage 节点和 Fula 协议解决高昂存储费用和隐私问题的分布式云存储解决方案。 Hajime AI Hajime AI 项目旨在创建一个全球边缘计算电力供应网络，为 AI 初创公司提供经济高效的计算服务，通过去中心化平台解决计算资源分配不均的问题，未来还将与智能家居和物联网生态系统无缝集成。 FrodoBots FrodoBots 项目通过游戏化的方式使用现实世界的机器人来解决具身人工智能（Embodied AI）问题。可穿戴设备赛道在可穿戴设备领域，重点是将智能可穿戴设备与区块链技术相结合。它们利用先进的人工智能和数据隐私保护技术，提供个性化的健康监测和数据管理服务。通过使用户能够货币化自己的数据并提供奖励机制，这些设备激励用户积极参与健康管理。这些设备通常由高质量材料制成，具有长电池寿命和强大的防水能力，以确保用户的便利和安全。此外，这些智能可穿戴设备兼容主流移动设备和加密货币生态系统，在提高用户健康和生活质量的同时，促进了去中心化应用和Web3生态系统的广泛采用。 CUDIS CUDIS是一款时尚的、开创性的AI智能戒指，通过奖励用户的健康之旅来激励他们。它具有核心功能，如不可变的数据收集和控制、个性化的AI教练、健康激励任务和社交活动。 WatchX WatchX项目旨在将数百万智能手表用户集成到Web3生态系统中，并为生态空间内的合作伙伴提供广泛的机会。 Dogewalk 一个DePIN平台，通过GameFi和SocialFi元素整合创新软件和硬件，提升宠物主人与Web3用户之间的互动。便携式设备赛道便携式具有共同特点，如提供方便的移动设备和应用程序，以增强Web3体验。它们专注于简化用户互动、提高安全性，并实施数据所有权和奖励机制。这些项目整合了硬件和软件解决方案，以促进去中心化应用的开发和使用，特别是在移动环境中。该部分的目标是通过降低进入门槛、优化用户体验和提供实际应用案例来推动Web3技术的采用和应用。 Solana Mobile Saga Solana Mobile Saga 项目旨在通过提供顶级硬件和强大的开发者资源，领导 Web3 移动革命，提供安全且用户友好的去中心化应用体验。 Universal Phone Oyster Labs Universal Phone 项目由 Oyster Labs 推出，目标是面向 8 亿 Telegram 用户，专注于印度、印度尼西亚和尼日利亚等新兴市场。 Puffpaw Puffpaw 是一个由 Arweave 和 OrangeDAO 孵化的“戒烟即赚”项目。通过电子烟设备和区块链技术，帮助用户戒烟并获得经济奖励。 DePIN 项目的代币经济：固定激励模式演变为动态激励内在逻辑分析：以 Helium 为例早期激励机制及其影响在 Helium 项目初期，早期参与者通过购买和部署矿机，能够获得非常高的代币奖励。这种高收益吸引了大量早期用户，并迅速推动了网络的扩展。然而，这种激励机制也带来了一些问题：早期参与者获利占比过高：早期用户由于获得了大量代币，迅速实现了高额收益。这种现象虽然在初期推动了网络的快速增长，但也导致了市场上代币供应量的迅速增加。代币经济波动调整：由于早期参与者手中的代币数量庞大，他们开始在市场上出售代币，导致代币价格波动和下跌。新用户进入市场时，发现收益率远低于早期用户，导致新用户增长放缓。网络增长停滞：随着早期高收益的逐渐消失，新用户进入的意愿降低，网络的扩展速度减慢，使项目增长放缓。动态激励机制的引入为了应对上述问题，Helium 项目引入了动态激励机制，以确保网络的持续增长和健康发展。调整新老设备激励：Helium 通过调整新老设备的激励机制，使得新设备用户也能够获得有吸引力的奖励。例如，增加新设备的初始奖励，在维护网络健壮的前提下，同时逐步降低过时设备的奖励占比，以激励用户购买和部署新设备。区域性激励政策：为了促进网络在全球范围内的均衡发展，Helium 根据不同地区的设备部署情况，制定差异化的激励政策。在设备较少的区域，提供更高的代币奖励，以吸引用户在这些区域部署设备。时间段激励调整：Helium 通过在不同时段提供不同的奖励，来平衡网络负载和提升设备利用率。例如，在非高峰期运行设备的用户可以获得额外的奖励，从而确保网络在全天候的稳定运行。设备密集度激励：在设备密集度较低的区域，Helium 提供额外的激励，以促进设备的稳定运行和数据的高效传输。这不仅提升了用户的收益，也提高了网络的整体性能。动态激励的具体实施 Helium 项目通过智能合约和算法来实现动态激励机制，确保激励的实时调整和公平分配。这些措施不仅提高了新用户的参与积极性，也稳定了市场预期，防止了早期高收益引发的市场波动。智能合约调整激励：通过智能合约，根据设备的使用情况和市场需求，动态调整不同设备的奖励。这种机制确保了激励的灵活性和实时性。实时数据反馈：通过收集和分析设备的运行数据，Helium 项目可以及时调整不同区域和时间段的激励，确保网络资源的最优配置和利用。透明激励机制：动态激励机制的透明性和公开性增强了用户的信任，鼓励更多用户参与到网络建设中来。新老设备激励变化新设备激励：为了降低用户进入门槛，新设备通常会有更高的初始激励，以吸引早期采用者。项目方可能会通过高额的代币奖励和较低的初始成本来激励用户购买和部署新设备，使得新用户更容易参与进来。老设备维护激励：为了防止用户抛弃老设备，项目方会提供持续的激励，但这些激励可能会随着时间的推移逐渐减少。通过设备升级奖励和维护费用补贴，项目方能够调节老设备的运营成本，确保其持续有效运行。物理市场变化设备价格调整：根据市场需求和设备的使用寿命，项目方会调整不同类型设备的价格。由于产能、供应和订单的原因，新设备的成本通常更高，但其激励也更高。老设备的价格较低，但仍能获得稳定的收益，从而吸引不同层次的用户。二级市场交易：设备可以在二级市场上交易，项目方可以收取交易手续费，并将部分收益用于回购和销毁代币，以支持代币价格。这种方式不仅增加了设备的流动性，还稳定了代币的价值。不同地区市场区域性激励政策：为了促进设备在全球范围内的均衡部署，项目方会根据不同地区的市场需求和发展情况，制定差异化的激励政策。例如，在设备密集度低的地区，可能会提供更高的奖励，以吸引更多的设备部署，从而实现网络的全球覆盖。本地化支持：项目方会在不同地区提供本地化的技术支持和培训，帮助用户更好地安装和维护设备，提高设备的运行效率和用户的参与积极性。这种本地化的支持能有效促进项目在各地区的推广和发展。设备密集度密集度奖励：在设备密集度较低的区域，项目方可能会提供额外的奖励，使得较低密度的区域取得增长，以促进设备的稳定运行和数据的高效传输。这些奖励可以包括更高的代币激励和设备升级补贴，激励用户保持设备的良好运行状态。动态调整：项目方可以根据实时数据对不同区域的设备密集度进行动态调整，以确保网络的均衡发展和资源的最优配置。通过这样的动态调整，项目方能够灵活应对市场变化，优化网络性能。设备运行时间段时间段奖励：为了平衡网络负载和提高设备利用率，项目方可以在不同的时间段设置不同的奖励。例如，非高峰期运行的设备可以获得额外的激励，以确保网络在全天候的稳定运行。负载均衡机制：项目方可以通过智能合约和算法来动态调整不同时间段的激励，以实现网络负载的均衡分布和资源的最优利用。通过这种机制，项目方能够有效管理网络资源，提高整体运营效率。总结与展望我们认为，在DePIN赛道中，无论是经典DePIN还是新世代DePIN，都具备足够的品类和广阔的市场，有潜力诞生出具有大规模用户采纳的伟大项目。未来，极有可能在这一领域诞生一个进入Top 20的Web3项目。 DePIN的核心逻辑在于WEB3对现有世界业务的降本增效。通过将现实世界的用户带入Web3，DePIN不仅实现了低成本化和社交化，还大幅提升了数据源的数量和精确度。在DePIN的三代设备中，从固定设备到灵活便携的设备，市场前景不断扩大，涵盖了高科技和日常生活的各类需求。近年来，DePIN市场的种类和投资数量显著增加，机构和项目数量也在持续增长。从需求侧来看，DePIN在多个市场（如天气、空气质量、健康、AI等）和设备类型（如穿戴设备、手机等）中表现出巨大的潜力。上下游产业链也在逐步完善，包括链上交互数据、设备中间层、数据和硬件等方面。特别值得关注的是，DePIN的生命周期由于结合了物理设备和代币设计，比非DePIN项目理论上更长。这使得DePIN赛道具有巨大的潜力，值得投资者高度关注和投入。展望未来，随着DePIN项目的发展和技术的进步，我们有理由相信这一赛道将诞生出更多具有创新性和影响力的项目，为Web3生态系统注入新的活力和可能性。感谢支持： Salvador @DAnconia_Crypto from EV3 Anna @gizmothegizzer from Solana Raullen@raullen from IoTeX Peter from Hashkey EO @ Future money group Reference： -https://messari.io/report/state-of-depin-2023 -https://messari.io/report/infrastructure-sector-brief-gpu-networks -https://messari.io/report/navigating-the-depin-domain -https://messari.io/report/the-depin-sector-map -https://public.bnbstatic.com/static/files/research/depin-an-emerging-narrative.pdf -https://htxresearch.medium.com/depin-current-state-and-prospects-ad6b1a59b3d4 -https://nel4ibmr2ip7ahcw5g6plxbpavywdcgi6zjvb3bkizi632su4vta.arweave.net/aRfEBZHSH_AcVum89dwvBXFhiMj2U1DsKkZR7epU5WY -https://foresightnews.pro/article/detail/50839 -https://twitter.com/rsarrow/status/1778471355425386928?s=46 MT Capital MT Capital是由资深投资者团队管理的全球性投资机构，专注于在全球范围内投资创新性的Web3项目，布局覆盖美国、香港、迪拜和新加坡等地。我们的主要投资领域包括：1）大规模采用：去中心化的社交平台、游戏、应用程序和DEPIN，这些是推动Web3技术向广泛用户群体扩散的关键；2）加密原生基础设施：我们专注于投资公链、协议及其他支撑和加强生态系统的基础设施，以及原生DeFi解决方案。此外，我们的团队还拥有多年的二级交易专业经验。来源：金色财经

金色财经2024-05-27

【指数点点通】一文概览贯穿人工智能产业链的三只指数

全产业链，涉及大数据、云计算、云存储、机器学习、机器视觉、人脸识别、语音语义识别、智能芯片等领域，反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。云计算与大数据指数选取50只业务涉及云计算服务、大数据服务、以及为云计算和大数据提供硬件设备的上市公司证券作为指数样本，聚焦产业中游选样，反映云计算和大数据产业上市公司证券的整体表现。软件服务指数选取30只业务涉及软件开发、软件服务等领域的上市公司证券作为指数样本，把握下游软件应用领域，反映软件服务产业上市公司证券的整体表现。表1：三只指数编制规则资料来源：中证指数有限公司。 2、行业分布【要点：人工智能指数最分散，软件服务指数最集中】指数编制侧重的不同，使三只指数行业分布结构呈现出不同的特色。人工智能指数一定程度侧重于人工智能产业链的全方位覆盖，所涉及的行业既包括算力环节相关的电子、通信行业，也有大模型和应用相关的计算机、传媒、汽车等领域，行业分布相对均匀。云计算与大数据指数侧重于把握产业中游算力、大数据板块表现，涉及行业集中于计算机、通信和传媒。软件服务指数成份股大部分聚焦于下游的软件开发，95%的上市公司来自软件应用相关的计算机行业。图2：中证人工智能主题指数行业分布数据来源：Wind，申万二级行业分类，2024/4/30。图3：中证云计算与大数据主题指数行业分布数据来源：Wind，申万二级行业分类，2024/4/30。图4：中证软件服务指数行业分布数据来源：Wind，申万二级行业分类，2024/4/30。 3、主要成份股【要点：软件服务指数集中度更高】从主要成份股来看，三只指数前十大重仓股均占据指数50%以上的权重，包括相关行业的龙头企业。其中，软件服务指数前十大重仓股权重近61%，且全部聚焦于软件开发和IT服务，集中度更高；人工智能主题指数前十大重仓股覆盖5个细分行业，较为全面的把握人工智能产业机会；云计算与大数据主题指数覆盖4个细分行业，包括了云计算板块的龙头公司。三只指数前十大重仓股中，有部分行业龙头企业股票互相重合，如科大讯飞、金山办公等，三只指数受行业龙头企业表现的影响都比较大。表2：三只指数前十大成份股数据来源：Wind，申万二级行业分类，2024/4/30。除了上述主要差异外，三只指数在市值风格和风险收益特征也有一定的相似之处。 1、市值分布差异不大人工智能指数成份股平均市值相对最大，平均数为455亿元。云计算与大数据指数成份股平均市值最小，平均数为290亿元。软件服务指数成份股平均市值介于其他两个指数之间，市值平均数为327亿元。表3：三只指数成份股市值权重分布（%）数据来源：Wind，2024/4/30。 2、风险收益特征相似从指数历史表现来看，三只指数表现均受人工智能产业影响，受行业波动影响较大，走势大致趋同，风险较高。图5：三只指数近5年收益走势（%）数据来源：Wind，2019/1/1-2024/4/30。表4：三只指数风险收益特征对比（%）数据来源：Wind，2019/1/1-2024/4/30。声明：本资料仅用于投资者教育，不构成任何投资建议。我们力求本资料信息准确可靠，但对这些信息的准确性、完整性或及时性不作保证，亦不对因使用该等信息而引发的损失承担任何责任，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息做出决策。基金有风险，投资须谨慎。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2024-05-27

联想股价飙升逾12港元大摩：AI PC渗透率到2028年将达65%

经发展到第三代(LA3)。这款芯片支持机器学习算法，优化了系统性能和电池寿命，目前它主要配备在高端型号上。现在说这是否是颠覆性的还为时过早，但联想声称它有助于提高10-18%的性能，这是相当可观的。此外，与其他PC OEM相比，联想拥有最全面的AI功能，涵盖五大功能：1)网络安全增强，2)音视频质量增强，3)功耗优化/性能增强，4)内容生成，以及5)个人助手，这可能会进一步推动差异化。 AI服务器订单增长：在2023财年，联想主要推出了L40S系列，开始看到H100/H200 AI服务器的订单量在不断增加。在2024财年下半年，这些服务器的贡献将变得更加重要，并估计在未来几个季度中，订单规模将达到约15-20亿美元。这意味着，仅基于AI服务器订单的新增，2025财年的ISG收入就能至少增长约20%。因此将目标价提高到15港元；升级为"超配"，并成为首选股票：AIPC和AI服务器的增长将支持联想股票的重新评级。目前的估值仅为2026财年市盈率的8.8倍，与其过去五年的平均市盈率8.8倍相比，较为便宜。联想也在开发自己的AIPC特性和功能联想小天和AI Now是什么？联想于2023年10月24日在Tech World Austin首次展示了其AIPC功能AI Now，并在2024年4月18日的Tech World Shanghai上发布了更多细节。在Tech World Shanghai上，联想提到将在活动中推出的6款机型中预装"小天"，包括Yoga Book 9i、Yoga Pro 16s、Yoga Air 14、小新Pro 16和ThinkPad T14p/16p。联想首先将其新的AI功能"小天"带到2024年上半年在中国销售的PC产品中，在第二阶段推广中进军海外市场。实际上看到许多不同的PC OEM也提供自己的AI功能，但联想是前五名PC OEM中唯一一家在中国推出该功能的公司。与其他PC OEM提供的AI功能相比，联想提供了最全面的产品，通过结合与工作相关的功能(即电子邮件/文档的摘要)与文本预测、背景模糊、会议记录以及数字内容工具，以最大化创造力而不影响整体系统性能。此外，它还具有与消费者相关的功能(即根据用户偏好和天气情况预订旅行计划)。其他PC OEM提供的AI功能/特性聚焦工作，但不包括任何个人/与消费者相关的功能。联想小天和AI Now在哪些型号中可用？ 2024年2月8日宣布：搭载英特尔酷睿Ultra处理器的联想PC(约10TOPS，或每秒万亿次操作)具有片上AI加速器，称为神经处理单元(NPU)，它使AI加速变得高效，从而加快了AI工作流程。特点包括文本预测、背景模糊、会议记录和总结电子邮件，而数字内容工具则在不影响整体系统性能的情况下最大化创造力。此外，联想计划于2024年下半年推出具有增强计算能力(40+ TOPS)的下一代AIPC。联想已经推出了一系列全面的AIPC产品，涵盖其多个子品牌，包括Yoga™、ThinkBook™、ThinkPad™、ThinkCentre™和Legion™。其中最引人注目的产品之一是ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid，该产品在CES上获得了创纪录的61项大奖，它可以无缝地从笔记本电脑切换到平板电脑，然后再切换回来。该型号包括ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid Station——当连接到外部显示器时可以独立使用——和ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid Tab——可以拆卸并用作独立平板电脑，专为设计师、金融分析师、物流专业人士和其他可以从这种双重功能中受益的用户设计。联想专注于高端和商业领域，这些领域具有巨大的使用潜力，旨在通过利用AIPC技术的兴起，推动IDG的盈利能力持续高于历史趋势。像这样的举措包括：1) 联想Yoga Creator Zone，它可以根据文本描述生成图像，并配备联想的Image Training功能，允许用户训练个性化模型；2) 联想AI Now解决方案，这是一款个性化AI助手，使最终用户能够通过键盘和自然语言进行交互；3) 联想AICore芯片，这是一款专有AI芯片，带有软件机器学习算法，用于优化游戏电脑性能；这些都展示了公司对产品差异化的承诺。联想拥有更强大的新型AI芯片联想在2024年CES展会上推出的LA3 AI芯片，是联想第三代专有AI芯片，最初是为游戏产品线设计的，但现在也配备在联想的商用机型上，如联想ThinkBook 13x Gen 4。第一代LA芯片(LA1)于2023年CES展会上首次发布，搭载在四款新型号上，即联想Legion Pro 7、7i(16"、8)、5和5i(16"、8)游戏笔记本电脑。 LA3芯片启用了一种机器学习算法，该算法可以优化系统性能，以实现最佳性能和电池寿命。例如，通过LA3芯片和联想Smart Power 3.0技术，用户可以利用AI加速功能，如联想AI会议，该功能通过系统级优化来管理散热，几乎消除会议期间的缓冲和卡顿，提供智能高效的会议体验。而其AI增强的摄像头和音频功能，使用户可以享受更加沉浸式的虚拟会议。 2024年2月6日的公告：联想的其他先进AI能力将通过即将发布的新型强大LA3 AI芯片进一步展示，该芯片将用于商业应用。这款新的AI芯片将使联想AI会议在在线协作等多个领域提高用户的工作效率。除了这些商业应用外，联想的新型AI芯片还将提供极大的游戏体验提升。在游戏使用场景下，LA3芯片有助于监控游戏中的每秒帧数(FPS)，并动态调整CPU和GPU功率以实现最高性能的FPS输出，在相同功耗下提供高达15%的TDP提升；它还启用了灯光音频同步功能，将设备的RGB灯光与声音同步，以提供更加身临其境的游戏体验。这款芯片在2023年推，联想声称这款芯片可以提高性能10-18%，这是一个相当显著的数字。联想还提供所有设备(PC、AI手机、物联网设备等)的无缝集成。2024年2月25日，联想和摩托罗拉推出了AI连接，这是一种软件解决方案，可以统一数字生态系统，创造顺畅的多设备体验。该公告表明了两家公司致力于为所有人提供更智能的软件解决方案的承诺。 (摩根士丹利全球PC设备制造商偏好表)

格隆汇2024-05-27

以科技金融和风险管控为抓手,哈银消费金融持续增强市场竞争力!

了运营风险。通过云计算、大数据和先进的机器学习算法，将消费金融管理流程和管控手段融为一体，打造了全面的人工智能风险管理平台。依靠该平台，哈银消费金融实现了风险策略模型的全过程管理，极大提升了风险管理的时效性和精准性。这种基于数据的智能风险管理体系能够精准识别潜在风险，并迅速采取相应措施进行防范和处置，从而有效保障业务的稳健运行。另外，哈银消费金融高度重视消费者金融信息的安全防护，加强了在信息的收集、传输、存储、使用、删除、销毁等各个环节的安全要求，严格规范收集、使用和对外提供消费者金融信息等行为，有效减少了消费投诉，满足了市场发展的要求。创新驱动发展，科技底蕴日益丰厚在金融科技的发展方面，哈银消费金融同样展现出了强大的创新能力。截至2024年4月底，哈银消费金融在科技研发领域取得了显著成果，拥有2项国家发明专利和110项软件著作权，并荣获了包含《亚洲银行家》颁发的“2023年中国最佳信贷项目”在内的多项行业权威奖项。这些成绩不仅体现了哈银消费金融对技术研发的重视，更得到了行业权威机构的高度认可。除此之外，哈银消费金融还与合作机构共同研发了增长服务平台，针对专属场景与特定需求进行定制化迭代，成为“科技服务金融”的增效典范，该平台依托智慧技术支持，具备高灵活性和强可拓展性，成功将授信成本优化了5%。展望未来，哈银消费金融将继续秉承稳健发展的理念，深化科技金融与风险管控的融合，不断提升金融服务质量和效率。公司将继续加大科技研发投入，推动金融科技的创新与应用，为消费者提供更加便捷、安全、智能的金融服务体验。同时，哈银消费金融将进一步加强风险管控体系建设，完善风险识别、预警和处置机制，确保金融业务的稳健运行和消费者的合法权益。我们相信，在科技金融与风险管控的双翼助力下，哈银消费金融将不断书写新的辉煌篇章，为广大消费者提供更加优质、高效的金融服务。来源：金色财经

金色财经2024-05-27

迈向数据智能新纪元：Databricks领航去中心化数据与AI革命

创新的分布式计算技术，结合高性能分析、机器学习和数据仓库技术，为用户提供卓越的数据处理能力。其全球首个且独一无二的云端Lakehouse平台融合了数据仓库可靠性与数据湖的灵活，为企业提供了前所未有的数据处理能力。 Databricks凭借自主研发的DBRX模型和MPT模型系列，为AI应用的构建注入新活力，大幅简化了从原型到成品的整个开发流程。用户可以轻松进行数据工程、数据科学、机器学习和业务分析，实现数据驱动的业务转型，为业务增长与创新提供源源不断的动力。在2023年6月26日晚间，Databricks宣布以约13亿美元收购生成式人工智能初创公司MosaicML，为企业构建类ChatGPT工具的服务，加速了在AI领域的布局，为企业带来更智能、高效的解决方案。迄今为止，Databricks已赢得了全球超过9,000家组织的信赖与支持，包括荷兰银行、康泰纳仕等知名企业。与Microsoft、Amazon等全球技术巨头建立了坚实的战略合作关系，共同呈现最前沿、最强大的数据AI解决方案。 Databricks致力于连接数据，赋能全球，共同书写数据AI的新篇章，迈向更加智能、互联的未来。随着Databricks的不断发展壮大，我们将继续为用户提供创新的数据与AI解决方案，助力企业实现数字化转型，创造更加美好的未来。通过Databricks，我们可以在这个数字化时代探索更多可能性，共同开创数据智能的新纪元！来源：金色财经

金色财经2024-05-25

全同态加密生态项目盘点：FHE技术的崛起以及应用

金色财经2024-05-24

24小时热点