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顶住中国经济动荡冲击！阿里第一财季表现出色，朝着复苏迈出第一步

有关重组的更多细节，包括盒马鲜生、类似AWS的云业务以及菜鸟物流。在6月当季，云业务恢复增长，收入小幅增长4%，而中国零售电子商务收入飙升13%。下个月正式卸任的张勇在电话会议上告诉分析师，这些数字“显示了我们重组的早期成果，这将开始在我们的业务中释放新的能量。” 自5月底以来，中国最大的科技公司阿里巴巴和腾讯控股的市值增加了约700亿美元，这是由于市场预期它们将逐渐恢复到2020年中国对其最大的私营公司发起监管攻击之前的持续两位数增长。在振兴这个世界第二大经济体的需要的推动下，近几个月来，中国当局宣布，政府支持这个受到两年不可预测的监管打压的行业。今年7月，中国政府结束了对马云支持的蚂蚁集团的调查，暗示准备放开该行业。

风起2023-08-11

7月CPI数据“美中不足”，美股冲高回落微涨，纳指100ETF（159660）维持溢价，此前20日吸金1.55亿元！

）亚马逊：降本增效下资本支出持续下降，AWS的利润驱动力从优化支出逐渐转向差异化的AI功能部署。（来源：光大证券《美国互联网科技公司跟踪专题报告（三）：23Q2美股互联网巨头财报-AIGC应用各自争先，业绩潜力尚待释放》）根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据截至2023.6.30）数据统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。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2023-08-11

Canalys：2023年第二季度全球云服务市场增速放缓至16%

3年第二季度，前三大厂商亚马逊云科技（AWS）、微软Azure和谷歌云合计增长20%，低于第一季度的22%，占总支出的65%。虽然AWS和微软Azure的增长速度都有所减缓，但谷歌云的增长率与上一季度相比保持稳定，为31%。

金融界2023-08-11

亚马逊云解决方案架构师汪其香：AIGC在不同领域的落地与应用场景

关的一些技术现状。最后，我还会探讨一下AWS在这个领域能够提供的能力。首先，AIGC是从人工智能（AI）发展起来的概念。起初，我们将这个领域称为人工智能，随后随着机器学习的发展，尤其是英伟达等公司算力的提升，我们进入了深度学习时代，神经网络变得越来越庞大、复杂。随着Transformer等技术的出现，大型模型开始兴起，我们把它称之为AIGC。AIGC的核心意义在于改变了创作生产力的方式。传统的AI主要用于推荐和搜索等任务，改变的是内容传播的方式，但创作的源头仍然是人类。然而，AIGC改变了创作的源头，将创作的过程由人类转变为由人工智能生成，因此AIGC在未来的发展潜力越来越大，能够承担的任务也越来越多。据预测，到2025年，由生成式人工智能产生的数据将占据全部数据的10%，而目前这个比例不到1%。这意味着在未来一到两年内，我们在生活中接触到的由人工智能生成的素材，例如广告、海报等，其比例将迅速增加10倍。市场对AIGC的反应也表明，目前已经有许多行业开始应用AIGC技术。AIGC将在各个行业中发挥作用，不仅局限于图片生成，还包括视频生成、语音生成以及文本创作等各个方面。从技术角度来看： 1. 生成图片：AIGC在游戏、电商等领域能够生成各种类型的图片，包括电商产品图片等。 2. 文字生成：除了邮件、广告等场景，AIGC还可以在办公和代码编写领域生成文字内容。 3. 生成音频：AIGC可以用于音乐作曲、生成虚拟数字人等音频创作。 4. 视频生成：虽然之前不够成熟，但现在AIGC已经可以通过输入文字生成相应的视频，例如产品宣传片等。 5. AIGC在典型行业中的应用：在广告媒体领域，AIGC技术可以应用于视频制作，同时也可以用于生成文字内容。在游戏领域中，AIGC的应用也十分引人注目。以前，一个人要创造一个游戏可能需要花费几个月的时间，但有了AIGC技术，现在仅需一个小时就可以创造出多个游戏。这使得游戏开发者的角色从创作者转变为选择者。其中，图片生成的技术成熟度最高，行业中的应用程度也最广泛。不过，在音频和视频方面，目前的技术还没有像图片生成那样成熟。 AIGC技术可以分为两个主要方向： 1. 多模态转化：AIGC能够处理多种不同的输入模态，如文字、图片和代码，然后将其转化为多模态的输出。例如，你可以给AIGC一个描述，它可以生成相应的图片、文字和代码等多种形式的输出。 2. 语言交互：AIGC还可以用于语言交互，比如对话机器人。你提供一段输入，它能够与你进行交互，而不仅仅是单向地创作内容。在这个领域中，常见的应用是客服。随着AIGC技术的普及，人们很难分辨出某个回复是由人还是机器生成的。像ChatGPT这样的大型语言模型，它的回复方式与人类非常相似。在AIGC技术中，可以将其分为不同的技术层次： 1. 基础设施层：基础设施层是整个技术栈的基础。英伟达和云服务提供商为AIGC提供了必要的硬件设施，因为应用于垂直领域和各种训练和推理任务的大型模型需要底层的计算能力。 2. 模型层：模型层是构建在基础设施之上的，当前有一些大公司和科研机构推出了开源的大型模型。这些模型提供了基础能力，可以根据具体行业的需求进行进一步的训练和应用。例如，对于Web3.0中的链游领域，可以利用开源模型进行特定训练，以满足该行业的需求。现在许多公司在这一层面主要是应用模型，根据自身领域的问题引入大型模型的能力，构建SaaS工具，提高内部生产力。 3. 细分应用层：在模型层之上，还可以进一步构建细分的应用。例如，绘画领域中的模型，最初可能会比较受欢迎，但随着时间的推移，针对实际场景的应用将变得更加重要。例如，商品展示和设计等领域，除了绘画外，还可以应用AIGC来生成特定的设计元素。除了图片生成，另一个重要的应用场景是大型语言模型。这些模型在语义理解方面取得了巨大进展。与以往只能进行简单文本提取和分类不同，现在的大语言模型能够理解你的意图。无论是要在互联网上搜索信息，从数据库中查询数据，还是撰写文章，它都能够理解语义，并将其转化为相应的指令。这些大语言模型的语言表达也更加流畅，不再像以前那样与人类表达方式相悖。它们还能够进行闲聊对话。然而，大型语言模型可能会出现编造和虚构的情况，有时候会编造不实信息。另外，由于它们的知识来源于已学习的数据，可能会出现过时的信息。如果要应用这些模型，可能需要在其基础上加入其他组件来提高其准确性和可靠性。模型的规模、成本和质量之间存在一定的关系。模型越大，效果往往会更好，但同时需要更大的计算能力支持。参数量的减少可能会导致回答质量的下降。以图片生成为例，如果要将AIGC用于实际应用，比如在设计领域，就需要对模型进行一定的控制，以生成符合实际需求的内容。例如，在营销活动中，设计师或运营人员可能需要根据需要生成大量图片。AIGC可以在几分钟内生成大量图片，然后运营人员可以从中挑选。在服装行业中，AIGC还可以帮助设计人员找到创意并生成图片和设计风格。此外，AIGC还可以用于活动海报的生成，帮助拓展创意思路。例如，有一个广告客户卖眼镜和假发，以前需要找模特并在各个国家拍摄照片，成本很高。但现在借助AIGC和开源模型，可以生成各种肤色和国籍的模特照片，降低了全球投放的营销成本。在游戏策划和素材创意方面，AIGC也能发挥作用。游戏设计的原画师可以通过AIGC提高工作效率，生成原画和策划灵感。同样，填色领域也非常适合AIGC，特别是在二次元动漫场景中。在文字生成方面的应用，主要集中在对话、客服、陪伴机器人、游戏中的NPC、数字人以及智能问答等领域。以前在搜索引擎中，你需要明确指定你要搜索的内容。但现在的大语言模型可以理解你的语义，你可以以自然对话的方式向搜索引擎提问。智能问答方面，你可以直接问出类似“搜线下性价比最高的产品是什么”这样的问题，它会理解你的意思并呈现出相应的结果。此外，大语言模型还可以辅助编写代码，帮助生成SQL语言和模块，以及撰写剧本和营销邮件等。为了应对开源大语言模型可能出现的幻觉和胡编情况，可以采取一些限定条件下的回答策略，以确保机器人的回答不偏离主题。例如，在提问之前，可以通过企业文档和数据库来限定机器人的回答范围，让它只在特定领域内进行回答，从而实现可控的文本生成。除了开源模型的应用，亚马逊云还提供了一系列机器学习能力。亚马逊云的机器学习服务分为三个层次。最底层是基础设施，提供强大的算力支持。中间层是机器学习训练平台，您可以在这个平台上进行模型训练、模型部署，并且可以找到并使用各种开源模型。最上层是托管的AI服务，如AIGC和模型推理等。举一个例子，如果我们使用AIGC生成图片，可以结合图像识别服务，对生成的图片进行简单的筛选。例如，确保生成的图片不含有黄色或暴力内容。或者可以指定生成某种产品在特定场景下的展示图，然后通过图像识别服务检查生成的结果，确保是否符合要求。这类似于前处理或后处理的操作，可以借助不同的AI服务来实现。目前，除了AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）之外，另一个热门的工具是“Building”服务，它是围绕大语言模型的脚手架工具。由于开源大语言模型的种类繁多，而在不同的场景下可能会使用不同的模型或者有一些特定的思维链。Building工具可以帮助我们管理多个大语言模型，包括AWS自家的泰坦大语言模型，从而简化在大模型上的开发工作。 AWS还提供了基础设施算力支持，通过自研芯片可以降低未来推理成本。当我们完成模型开发后，通常需要进行推理以适用于实际场景。AWS自研的芯片可以提供低成本的算力资源，以满足各种应用的需要。另一个面向个人开发者免费的服务是“第三个服务”，该服务支持多种语言。刚刚提到的“Bedrock”服务是一个API，它支持许多常见的基础模型。举个例子，你可以使用AWS自家的大语言模型泰坦进行文字生成。同时，你还可以利用其他公司的大语言模型。有一些模型是预先训练好的，可以直接使用。然后，通过这种服务，你可以将这些开源大语言模型导入到你自己的AWS账号中，进行微调以满足特定场景需求。你可以将这些模型集成到自己的应用框架中。 “Bedrock”提供了许多模型，它们不断更新。你可以使用这些模型来生成内容，辅助编写代码等。最后，让我们来了解一下关于基础设施的服务。目前，我们提供了A100和A800等型号的计算卡，这些资源可以在海外使用。除了在训练阶段需要的高性能算力外，我们还提供了用于推理的计算卡，以降低推理的成本。除了英伟达的计算卡外，我们还自行研发了芯片，例如SD和其他常见的大语言模型，这些模型可以在我们的芯片上进行部署。由于成本较低，相同的算力情况下，使用我们的自研芯片会更加经济高效。这些大语言模型已经兼容了我们的芯片。在机器学习领域，AWS提供了全流程的赋能。我们拥有解决方案架构师团队，可以协助您进行架构梳理。此外，我们还有产品技术专家团队，以及人工智能实验室和数据算法科学家。如果您有创新的AIGC场景，我们会投入算法科学家与您合作，共同推进项目。此外，我们还提供培训体系，以确保您可以充分了解和利用我们的服务。 AWS的解决方案具有高度的灵活性，可以确保私域数据的安全性，并提供高性价比的基础设施选项。我们还提供了直接调用API来使用大模型的功能，同时我们也拥有全面成熟的AIGC解决方案，适用于各个行业、媒体等领域。以上就是我今天的演讲内容，大家对于AIGC在海外的云计算，或者关于AIGC的任何问题，都可以一起来讨论，谢谢大家！来源：金色财经

金色财经2023-08-10

多云生态｜ IOST 两大区块链服务正式上线 Tencent Cloud

步推动与 Tencent Cloud、AWS 等国际知名云服务平台之间的交流合作，旨在为全球用户打造去中心化、高性能、低门槛、稳定且安全的各类区块链产品及服务。” —— Blake （IOST Co-CEO） Tencent Cloud —— 云启未来如今， Tencent Cloud 正通过其全球基础设施网络提供超过 400 种技术和连接解决方案，支持企业级数字化转型，覆盖五大洲超过 26 个地理区域和 70 个可用区，拥有超过 2800 个加速节点。最近，Gartner®《市场份额分析：2022 年全球数据库管理系统》（2023 年 6 月）报告显示，“数据库管理系统 (DBMS) 市场在 2022 年增长了 14.4%，超过了整体软件市场 11.3% 的增长”。其中，Tencent Cloud 数据库管理系统（DBMS）全球市场收入增速达41%，位居中国数据库服务商第一。 Tencent Cloud 提供丰富的云数据库管理系统产品矩阵，包括 OLTP 型数据库 TDSQL、键值数据库 KeeWiDB、时序数据库 CTSDB、图数据库 KonisGraph 等。在 OLAP 方面，提供了多种分析型数据库产品包括腾讯大数据套件（TBDS）。基于持续的产品和生态建设，Tencent Cloud 数据库 TDSQL 已应用于超过 50 万家客户，包括主流金融、政务、运营商、工业制造企业，并在亚太、日本等海外市场拥有广泛的业务布局和欧洲。数据库作为信息系统三大核心组成部分之一，已成为金融、政企等领域国产化的关键。从金融领域的实际应用结果来看，TDSQL 在稳定性、性能成本、应急响应等方面都有着优异的表现。稳定性方面，TDSQL 通过了超过 5 万个自动化测试用例的严格质量体系测试，并在专用故障模拟平台上 7*24 小时运行，确保数据准确性；在性能成本方面，TDSQL 可以在整体处理能力提升 10 倍的同时，成本降低 40%。在应急处理方面，TDSQL 拥有 50+ 故障自愈机制，可实现 90% 日常故障的一键诊断和秒级监控。除了数据库之外，Tencent Cloud 还在服务器、操作系统、云基础、大数据等底层核心领域构建了完整的自有产品生态。其全栈软硬件集成帮助实体经济参与者轻松受益于云计算。 IOST｜NFT service & Blockchain traceability service IOST 成立于2017年，总部位于新加坡，是一个由红杉、经纬、真格等全球一线美元投资机构支持的，为在线服务提供商而开发的企业级区块链应用平台。 IOST2.0 拥有极高的吞吐量与可用性，是真正的 Web3.0 区块链操作系统。 IOST2.0 - The Merge IOST 将采用 Beacon Chain + Smart Chain 架构方案兼容 EVM，二者通信将使用标准 Engine API。 IOST2.0 正持续演进升级多条子链，这些子链中，既有通用的 EVM 的智能合约链，也有专门用途的子链，如 NFT 链，游戏链，AI Native 链等等。为进一步推动全球多云生态拓建，IOST 联动 Tencent Cloud 于近期正式上线了两大区块链服务 —— NFT service（NFT 服务）和 Blockchain traceability service（区块链溯源服务）。 NFT 服务为企业提供数字品牌一站式服务，帮助企业进行 NFT 发行、品牌 IP 数字化、Web3.0 NFT 布局归档。产品亮点 · 为企业提供数字品牌一站式服务，帮助企业发行专属 NFT，实现品牌 IP 数字化，快速布局Web3.0 NFT 领域。区块链赋能传统艺术向数字艺术转型，重新定义艺术品的收藏价值和市场流通的投资价值，解锁数字艺术。 · 依托专业的区块链技术和 NFT 交易平台，可以根据需求将实物艺术品的信息上传到链上，并生成相应的 NFT 艺术品。最后，合约地址可以用来确认其唯一性，保证其不可篡改的数字版权。 · 推动优质艺术品的 NFT，重新定义艺术品的收藏价值和市场流通的投资价值。产品描述 · 无论是视频、音乐、绘画还是其他形式的艺术品，都可以在其核心被赋予去中心化的金融属性，并以强大的资源创造充足的流通条件，使其具有强大的潜力，保证用户能够体验到艺术品 NFT 带来的投资红利，解锁数字文学艺术。区块链溯源服务 IOST 溯源（防伪溯源）：产品全流程追溯追踪，提供一站式产品防伪溯源功能。产品亮点 · IOST 利用区块链不可篡改、去中心化的技术特点，提供一站式溯源服务。信息数据经过多方共同确认，任何环节的任何数据变更都会留下痕迹，从而保证数据的真实可信，从而提高企业信息管理质量，避免数据篡改风险；减少不法商家利用产品生产、销售各环节的漏洞和信息不透明，制造假冒伪劣产品。产品描述 · 用户可以将货物从生产厂家流经海关检验、物流、仓库、经销商、门店等的信息和数据上传至区块链溯源系统，经过上游供应商、仓储物流方、下游经销商、分销商等多方确认作为信息服务提供者，构建透明可信、多方共享的交易信息记录。 · IOST 溯源系统提供信息录入、设备管理、监管报送、溯源查询等一站式服务。该产品利用区块链不可篡改、去中心化的特点，杜绝单方伪造、篡改的可能性，并支持终端消费者、防伪溯源平台和监管机构查询审核，有效增强了交易信息的可信度，大大降低了交易信息被篡改的可能性。不法商家利用漏洞制造、销售假冒伪劣产品。 Tencent Cloud 遍布全球的数字基础设施为 IOST 的国际化多云生态建设战略部署提供了强有力的支撑。受益于Tencent Cloud 高性能和低成本的系统化、一站式平台支持，IOST 将持续引入更多“区块链+”产品及服务，以满足全球社区及用户更为广泛的需求。持续深耕多云生态 Web3.0 浪潮之下，云服务已然成为推动各行业领域数字化转型升级的关键性力量。为了更好地为用户提供高效、稳定、安全、开放的区块链产品及服务，IOST 正不断推进与 Tencent Cloud、AWS 等国际知名云服务平台之间的交流合作，以赋能多云生态的健康可持续化拓建。未来，IOST 将深度联动 Tencent Cloud ，充分利用双方国际化数字基础设施及生态优势，围绕 Web3.0、AI、区块链等领域开展数据层 " 聚、管、用 " 的全面合作，践行科技驱动的降本增效发展理念，携手打造行业标杆，共同探索数字经济新赛道、新模式。【NFT service 】链接：https://www.tencentcloud.com/market/product/P20230801142928630222231 【Blockchain traceability service 】链接： https://www.tencentcloud.com/market/product/P20230725183429630228835 如果您有任何 Web3.0 + AI 的相关资源或合作意向，欢迎随时联系我们。 IOST 香港办公室邮箱：hk@iost.io 来源：金色财经

金色财经2023-08-10

一扫中国经济“阴霾”！阿里巴巴营收、利润超预期站稳复苏第一步！

业务 Freshippo、类似亚马逊 AWS 的云计算业务，以及菜鸟物流，加以了解管理层对于如何复兴这些平台的计划，以及吸引新投资者进入这个困境中的行业的潜力。张勇在申报文件中表示：“我们将继续执行公司的重组计划，这已经开始在我们的各项业务中释放新的活力。通过这次自主驱动的转型，我们的目标是催生创新，促进组织的活力，并使业务能够专注于长期增长。” 张勇将于下个月正式卸任。彭博社分析师 Catherine Lim 和 Trini Tan 指出，阿里巴巴计划到 2024 年上市近 600 亿美元的资产，或将为该集团提供资源，以加强其在中国杂货零售、云人工智能和物流领域的竞争。至于盒马鲜生可能会利用其估值 40 亿美元的 IPO 收益，来追赶沃尔玛在杂货电子商务销售方面的领先地位。估值达到 450 亿美元的 IPO 后，阿里巴巴的云部门可能会在新战略投资者的支持下扩大规模，以应对腾讯、华为和中国电信的挑战。而菜鸟的 IPO 估值可能达到 100 亿美元，可能会加速该物流部门在中国和海外的扩张。自 5 月底以来，中国科技巨头阿里巴巴和腾讯的市值已增加约 700 亿美元，原因是市场预期它们将逐渐恢复到北京发起严厉监管前，所享有的持续两位数增长。（来源：彭博社）今年7月，北京方面也结束了蚂蚁集团的调查，暗示准备解除该行业的严厉监管。然而一些投资者警告，要庆祝可能还为时过早。不仅如此，中国政策制定者并没有为企业提供直接、重大的财政或政策支持。由于工资前景黯淡和青年失业率创历史新高，消费者支出仍然低迷。去年，为了应对监管和经济动荡，阿里巴巴和腾讯共裁员超过 20,000 人。另一挑战则来自于生成式人工智能的出现，百度和美团等竞争对手正在争夺互联网的主导地位。继 ChatGPT 强势崛起后，百度成为市场最为关注的后起之秀，同时在今年 3 月份首次推出 Ernie，随后又进行了几次迭代。#ChatGPT火爆全网# 此外，字节跳动旗下的 TikTok 和 Temu 等公司正加速进军海外以寻求增长。

芷莹2023-08-10

亚马逊为AWS而战！

因为AI的东风，业内普遍担忧AWS可能会继续失去市场份额。面对这种局势，亚马逊会如何应对呢？我们来看看外国投资者怎么看！作者：Nexus Research 亚马逊的AWS开创了云计算领域，成为该领域第一次吃螃蟹的公司，并借先发优势牢牢占据行业的领先地位。然而，随着AI的到来，微软Azure和谷歌云等竞争对手正在迎头赶上，凭借强大的大型语言模型，业内担心AWS可能会继续失去市场份额。亚马逊确实在反击，以捍卫自己的领导地位。AWS拥有一些可以利用的优势，同时也面临着捍卫其霸主地位的众多挑战。微软Azure和谷歌云目前都提供领先的大型语言模型，分别为GPT-4和PaLM 2。虽然亚马逊已经推出了自己的大型语言模型Titan，但其规模和训练方法仍未公开。尽管如此，亚马逊正在努力迎头赶上，不仅依赖自家模型，还通过其Bedrock AI服务提供来自“Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Cohere”等公司的第三方模型。然而，需要注意的是微软Azure和谷歌云也将提供第三方模型，因此这一策略未必为AWS提供竞争优势。微软Azure被认为是AWS的主要竞争威胁，因为这家软件巨头在OpenAI的投资中大获成功。不过，与AWS和谷歌云不同，微软尚未为云计算开发自己的芯片，而是严重依赖于英伟达领先的GPU。虽然AWS也能使用英伟达的 H100 GPU，但亚马逊CEO 安德鲁 · 贾西宣称公司已经提供了自家的AI芯片： “客户对由NVIDIA H100 GPU驱动的Amazon EC2 P5实例进行训练大型模型和开发生成式AI应用非常兴奋。然而，迄今市场上仅有一种可行的选择，供应也非常有限。这，再加上我们过去几年来积累的芯片专业知识，促使我们几年前开始研发我们自己的定制AI芯片，称为Trainium，以及用于推理的Inferentia芯片，它们已经进入第二代，并且对于构建和运行大型语言模型的客户来说是非常具有吸引力的性价比选择。我们对未来许多大型语言模型的训练和推理都将在AWS的Trainium和Inferentia芯片上运行充满信心。” 投资者认为AWS在AI竞赛中落后于微软Azure和谷歌云，但这种悲观情绪过于夸大。与微软Azure不同，AWS在ChatGPT引发的生成式AI热潮之前就已经开始设计自己的AI芯片。虽然目前英伟达的H100 GPU仍然是训练和推理AI模型的最佳选择，但亚马逊确实将努力鼓励客户将更多工作负载转移到自己的Trainium和Inferentia芯片上，并在这方面领先于微软Azure。这些AI芯片显然不是AWS首次涉足设计自己芯片领域。多年来，这家科技巨头还提供了Graviton CPU芯片，旨在满足AWS的广泛计算需求。在上次的财报电话会议上，CEO 安德鲁 · 贾西宣布： “几年前，我们从客户那里一直听到，他们想要找到更多性价比高的通用计算方式。为了实现这一目标，我们意识到需要从硅芯开始重新思考各种事情，于是着手设计了我们自己的通用CPU芯片。” 目前，超过5万家客户正在使用AWS的Graviton芯片和AWS计算实例，包括我们前100名的Amazon EC2客户中的98家，而这些芯片的性价比约比其他主要的x86处理器提高了40%。同样的重新构想正在生成式AI领域发生。” 亚马逊已经在使用自己的芯片，这确实令人鼓舞，但Trainium和Inferentia AI芯片并不像英伟达的H100 GPU那样强大。鉴于Azure在没有自己芯片的情况下更依赖于英伟达的GPU，同时能够提供业界领先的大型语言模型。Azure目前被认为更有能力吸引各行各业的云客户，这些客户正在寻求通过AI来转变他们的业务。此外，鼓励客户从由英伟达芯片驱动的云服务迁移到由亚马逊自己的芯片驱动的服务将是一个挑战。首先，亚马逊需要提升其AI芯片，进而从性价比角度竞争英伟达的GPU。此外，英伟达的GPU的竞争力也是由其伴随的CUDA软件包和围绕其芯片发展起来的软件生态系统所培养的。这个生态系统使得第三方开发者越来越多地构建适用于英伟达芯片的AI应用程序，不断增加了英伟达GPU对客户的吸引力。因此，英伟达确实通过广泛的网络效应在其AI解决方案周围建立了强大的护城河，将开发者和客户都牢牢地困在其生态系统中。然而，亚马逊多年来在云计算行业的领先地位，也形成了围绕AWS发展的广泛合作伙伴生态系统，亚马逊将努力利用这一生态系统，鼓励第三方开发者围绕其AI云服务和芯片构建应用程序。此外，即使Trainium和Inferentia芯片不如英伟达的芯片强大，AWS仍然可以通过定制化优势提供更好的性价比。此外，通过设计和生产自己的芯片，亚马逊可以根据其自己云服务的特定需求来定制Trainium/Inferentia芯片。这种流程集成优势使亚马逊能够优化性能，降低客户的延迟。关于AWS如何努力在其云客户群中促使更多的人采用Trainium/Inferentia芯片，这家科技巨头用于诱导迁移到其Graviton CPU的策略确实可以提供一些线索。一个可能阻碍客户迁移的关键问题是需要修改或重新编写他们的应用程序以在AWS的芯片上运行。这可能是一个很大的切换成本，特别是对于较大的应用程序来说。为了促进向Graviton的转变，亚马逊已经努力确保许多受欢迎的应用程序和软件包与Graviton兼容，减少了客户需要修改或重新编写其应用程序的需求。除此之外，亚马逊提供了工具和服务，帮助客户将其应用程序迁移到Graviton，包括AWS应用迁移服务和AWS模式转换工具。因此，亚马逊将确实采取类似的策略，以便更轻松地从英伟达的GPU迁移到用于训练/推断工作负载的Trainium/Inferentia芯片。如果亚马逊能够在AI革命中成功地鼓励人们转向自己的芯片，它将在几个方面使AWS受益。我们之前已经介绍了定制的好处，使AWS能够提供更好的性能和更低的延迟，因为这些芯片将专门针对其自己的云解决方案进行定制。此外，生产自己的芯片使亚马逊能够创新和开发新的功能和能力，这些功能和能力可能无法用英伟达和AMD的现成芯片来实现。这可以帮助亚马逊进一步将其云服务与竞争对手区分开来，并为客户提供额外价值。因此，这些优势可以使AWS更好地吸引云客户，推动收入增长并捍卫其领导地位。虽然使用内部构建的芯片也带来了成本效益。通过生产和部署自己的芯片，亚马逊可以节省购买英伟达芯片的成本，毕竟，现在英伟达的芯片真的太贵了。此外，根据上述定制化优势，运行由其自己芯片驱动的云服务也可以使其更具成本效益地提供此类解决方案。这可以使亚马逊降低成本并向客户提供更具竞争力的定价。财务指导和绩效在上次的盈利电话会议上，当一位分析师问及高管们预计AI相关的AWS增长时间表时，他们不愿提供具体细节： Brent Thill： “就AI的货币化问题，你能谈谈你们认为何时会开始在AWS业务中看到这种增长吗？是在2024年吗？在后半年，你觉得这会对业务产生更大的影响吗？” 安德鲁 · 贾西： “…我认为当你谈到大规模潜在爆发的生成式AI时，包括我们在内，每个人都对此感到兴奋，我认为我们现在处于非常早期的阶段。在我看来，我们在马拉松比赛中已经走了几步。我认为这将是革命性的，我认为它将从根本上改变我们所知的几乎每一种客户体验…但现在还为时过早。所以我期待这将会非常庞大，但那将在未来发生。” 相比之下，微软已经能够提供与Azure的AI相关增长有关的指导，它在财报电话会议上表示，对于2024财年第一季度，它预计： “在Azure中，我们预计在恒定货币下的收入增长率将为25%至26%，其中大约有2个百分点来自所有Azure AI服务。” 亚马逊需要在未来提供更具体的增长预期，以维持投资者对AWS的AI前景的信心。在过去的几年里，AWS的营收增长明显放缓，类似于其最大的竞争对手。数据来源：公司文件尽管AI预计将重新点燃所有云服务提供商的营收增长率，但首先必须应对巨额的前期成本。首席执行官安德鲁·贾西提供了有关未来AI相关资本支出的指导： “展望2023年整年，我们预计资本支出将略高于500亿美元，而2022年为590亿美元。我们预计履行和运输资本支出将同比下降，部分抵消了增加的基础设施资本支出，以支持我们AWS业务的增长，包括与生成式AI和大语言模型工作相关的额外投资。” 随着亚马逊投资于扩大其在AWS中的AI基础设施，这将对短期的利润率产生压力。这家科技巨头需要同时投资于第三方解决方案，比如英伟达的H100芯片，以能够提供行业领先的解决方案来满足客户当前的AI需求，同时还要投资于Trainium和Inferentia芯片的设计进展。此外，亚马逊还将努力构建更有竞争力的大型语言模型，作为其客户的AI应用开发的基础。正如首席执行官安德鲁 · 贾西所提到的：“开发这些大型语言模型需要数十亿美元和多年时间”，这意味着投资者可以预期在可预见的未来会有大规模的资本支出。与AI相关的巨额资本支出确实将对AWS的利润率产生短期压力。尽管随着AWS基础设施的扩大，能够更好地满足客户对AI服务日益增长的需求，但从长期来看，随后的营收增长应该会支撑利润率，这取决于它与微软Azure和谷歌云的竞争能力。数据来源：公司文件根据Seeking Alpha的数据，亚马逊的股票目前以超过65倍的未来盈利估值交易。这个估值也反映了亚马逊的电子商务业务。AWS在2023年第二季度的总收入中仅占约16%。然而，鉴于AWS是亚马逊利润最丰厚的业务部门，它是公司利润的主要贡献者，因此是其未来盈利倍数的重要驱动因素。考虑到在接下来的一年里，亚马逊将进行大规模的资本支出，这将对其利润率产生压力，分析师认为这是一个昂贵的股票价格。同时要考虑到65倍的未来盈利估值明显比其顶级云对手更昂贵，微软的估值超过30倍，谷歌的估值接近24倍。因此，虽然AWS确实有可能成为AI时代的强大参与者，但Nexus Research认为，投资者可以通过估值较低的竞争对手更好地接触到与AI相关的云计算增长。 $亚马逊(AMZN)$

老虎证券2023-08-10

以太坊铭文协议Ethscriptions 如何再塑NFT资产形态？

；再或者，目前大多数 NFT 存储在 AWS 等集中式服务器中，并不真正存在链上。持有者可能需要应对突然掉线的项目方、模糊不清的版权，乃至 NFT 被盗却无处申诉等困境。但不可否认的是，任何新兴领域的发展都不是一蹴而就的，这些质疑也是正是推动 NFT 不断发展创新的动力。回溯至今年年初，Casey Rodarmor 发布了 Bitcoin Ordinals 协议。该协议通过允许用户在聪（satoshis）上记录不同类型的元数据（图像、视频、PDF 等），其可以直接在比特币网络上创建和存储比特币 NFT，催生了第一个比特币网络的 NFT。目前据 Dune 数据显示，半年时间内使用 Ordinals 铸造的 Inscriptions 数量已突破 1,200 万枚。借着这股 NFT 叙事的新潮流，近期以太坊铭文协议 Ethscriptions 在加密社区风靡一时，下面将从 Ethscriptions 运作流程出发，为大家介绍其发展的优势、挑战与机遇。认识以太坊铭文 Ethscriptions 6 月 17 日，由 Genius.com 的联合创始人兼前 CEO Tom Lehman 开发的以太坊铭文 Ethscriptions 正式上线。这是一种使用交易调用数据在以太坊上创建和共享数字藏品的新协议。 Ethscriptions 运作流程 Ethscriptions 利用以太坊区块链来存储每个数字藏品的所有权信息，但文件大小不能超过 96KB，且该协议目前仅支持图像，但 Ethscriptions 的创建者表示在未来将支持各种类型的文件。创建铭文在以太坊网络上进行成功的交易，如果输入数据是有效的数据 URI 时，将创建一个 Ethscription 铭文。在这个过程中，Ethscriptions 利用了一种名为“Calldata”的功能，它是存储在以太坊智能合约中的数据，其将数据写在以太坊的 Calldata 中，比使用智能合约存储更便宜且更去中心化。其中 URI 指的是不同的数据统一资源标识符。为了确保唯一性和独特性，每个 URI 都经过精心设计，必须满足前一个块或同一块中较早的交易中没有任何具有相同内容的Ethscription。这种巧妙的方法保证没有其他 Ethscription 共享相同的信息。当某人创建一个 Ethscription 时，其被视为该 Ethscription 的创建者。接收交易的人称为初始所有者。转让铭文所有者还可以将其 Ethscription 转让给其他人。找到你想转移的 Ethscription 的 ID，即创建 Ethscription 的交易哈希。在"十六进制"字段中写入 Ethscription ID，向接收者发送交易。当此交易被处理时，接受交易的人成为新所有者。追踪铭文目前用户可通过 Tom Lehman 推出的ethscriptions.com网站来查看所有创建的 Ethscriptions，该网站还提供了在以太坊区块链上创建 Ethscriptions 的工具。 ?https://ethscriptions.com/ Ethscriptions 与 Ordinals 异同以太坊和比特币序数上的铭文模型很可能会为 NFT 领域带来新的趋势，Ethscriptions 的创建者曾发文称其可与比特币“Ordinals Inscriptions”相比拟。两个协议的共同点在于使用了一样的方式定义资产，即它同样是把以太坊当作数据库使用，仅仅只把定义资产的数据写在以太坊上，而不用智能合约来定义。两者的不同之处如下：平台不同。Ethscriptions 在以太坊网络上运行，而比特币 Ordinals 在比特币生态系统中运行。这种平台的区别将后续影响其功能和特性的各个方面。协议的运作方式不同。Bitcoin Ordinals 在比特币网络上存储智能合约交易数据，而 Ethscriptions 利用 Calldata 功能来创建铭文。此外，Ethscriptions 要求每个图像都是唯一的，这意味着没有两个 Ethscriptions 可以是相同的。但是比特币 Ordinals 允许在不同的 token 上使用相同的图像。支持的数据大小与类型不同。目前 Ethscription 支持数据大小被限制在 96KB 以下，而比特币 Ordinals 允许创建者形成最多 4 兆字节的铭文。虽然 Ordinals 支持所有类型的数字文件，如文本、视频、音乐或游戏，但 Ethscription 只能支持图像。然而，在未来，它计划最终添加不同的文件类型。 Ethscriptions 争议不断，是“创新”还是“倒退”？ Ethscriptions 潜力一览与传统依赖智能合约的 NFT 相比，Ethscriptions 是一种新的协议，能够让 NFT 资产变得更经济、更去中心化。Ethscription 诞生后火爆社区，自有其优势所在: 用户参与门槛低。用户不需要广泛的技术专业知识，便能够利用轻松便捷的导航界面，创建和销售数字资产。这改平台为 NFT 世界的新手提供了明确的指示和指导，打造无缝用户体验。透明度、安全性高。NFT 的核心是一个托管在 ERC（Ethereum Request for Comment）链上的智能合约，传统 NFT 平台大多只提供了一个链上验证的方式，而将 NFT 源文件内容存储在链下。相比之下，Ethscription 数据都存储在去中心化网络上，并利用以太坊区块链实现交易安全性、透明度，每个 NFT 的所有权历史都是可以追踪，在保证唯一性的基础上防止伪造或篡改。市场广泛。Ethscription 背靠公链龙头以太坊社区，加上该平台具有高度可访问性，向任何有互联网连接的人开放，迎艺术家、收藏家和爱好者都能高效探索和参与 NFT 的世界。目前，Ethscriptions 已经受到了最受欢迎的 NFT 市场 OpenSea 以及 Emblem Vault 的支持。 Ethscriptions 挑战不断尽管 Ethscriptions 协议一经面世便引爆了以太坊社区，在短短的几小时内就有几万个图片和铭文被刻在了以太坊上。但不少社区成员认为 Ethscriptions 是在“开倒车”。比如加密 KOL Chainleft 认为 Ethscriptions 并没有什么创新。首先，虽然该协议早在 2016 年便已经诞生，人们一直在调用数据中存储自定义数据或艺术，这项技术已经存在多年并不具备开创性，并且也不是一个存储数据的好的方式。此外，Ethscriptions 流动性机制尚不完善。基于 Ethscriptions 铸造的 NFT 目前需要使用类似 Emblem Vault 的工具打包成以太坊的 ERC-721 或 ERC-1155 NFT，再在 Opensea 上交易。这种交易方式依旧要依赖以太坊的智能合约，依赖 Opensea 这样的平台。最后，Ethscriptions 在功能与交互方面有待提升。比如目前支持的数据大小和类型均有所限制，这些基本功能的限制使其并不能满足 NFT 铸造多元化的需求。此外，Ethscriptions 不同之处在于它不包含任何智能合约逻辑，这使得它们比传统 NFT 更难组合。即 Ethscriptions 生成的 NFT 如何与现有的以太坊智能合约交互？这或许需要系列新工具、新平台的出现。 Ethscriptions 的机遇，仍需开发者以创新驱动 Ethscriptions 的未来可能会为以太坊生态系统带来进一步的创新和发展。随着 NFT 赛道的不断发展，Ethscriptions 将不断发展以满足用户不断变化的需求。一系列工具与平台的创新、一系列丰富多元的应用将不断涌现。以下是 Ethscriptions 未来发展的一些可能的走向：增强特性和功能。Ethscriptions 可能会引入新特性与扩展功能，为创作者和用户提供更加身临其境、更具吸引力的体验。这可能包括对其他文件类型的支持，例如 3D 模型、增强现实 (AR) 资产和虚拟现实 (VR) 体验，从而为数字表达开辟了一个充满可能性的世界。此外，随着以太坊网络不断发展和扩展，这些进步将使 Ethscriptions 能够处理更大量的交易并提供无缝的用户体验，同时保持平台的安全性和完整性。社区驱动发展。由于 Ethscriptions 具有低门槛优势，可以培育一个由创作者、收藏家和爱好者组成的充满活力的社区，他们积极为平台的开发和改进做出贡献，从而培育一个繁荣的生态系统。智能合约自动化集成。自动化智能合约可以简化交易的执行、降低成本并提供增强的安全性和透明度，使 Ethscriptions 更加高效和用户友好。而 Ethscriptions 可以整合智能合约自动化功能，简化创建、销售和转让 NFT 的过程。扩大的市场和生态系统。以太坊目前仍是公链生态的龙头之一，而随之以太坊平台的强大和生态系统的发展，将有可能产生购买、销售和交易 Ethscription 的专用平台，并与其他 NFT 市场和平台的合作，以增加铸造产品的曝光度和可访问性。结语总之，通过上文系列分析可知，以太坊铭文 Ethscriptions 的出现为 NFT 提供了一种新的资产形态，让开发者、用户呈现出到加密 NFT 领域的一种新选择。而无论对于新领域的项目方、投资者、开发者，还是用户，让项目变得更好都是“激励相容”的最优选。而 Ethscriptions 是昙花一现，还是未来新趋势，其发展走向则掌握在每一位生态开发者、创作者和参与者手中。来源：金色财经

金色财经2023-08-10

美股连续回调，AI芯片龙头英伟达跌近5%，纳指100ETF（159660）跌逾1%，此前连续3日吸金！

）亚马逊：降本增效下资本支出持续下降，AWS的利润驱动力从优化支出逐渐转向差异化的AI功能部署。（来源：光大证券《美国互联网科技公司跟踪专题报告（三）：23Q2美股互联网巨头财报-AIGC应用各自争先，业绩潜力尚待释放》）根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据截至2023.6.30）数据统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。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2023-08-10

穆迪下调美银行股评级，美股走弱，纳指100ETF（159660）开盘溢价走阔，最新20日狂揽净申购超1.5亿元！

）亚马逊：降本增效下资本支出持续下降，AWS的利润驱动力从优化支出逐渐转向差异化的AI功能部署。（来源：光大证券《美国互联网科技公司跟踪专题报告（三）：23Q2美股互联网巨头财报-AIGC应用各自争先，业绩潜力尚待释放》）根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据截至2023.6.30）数据统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。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2023-08-09

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