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Cloudflare第三财季营收3.356亿美元，分析师预期3.306亿美元；预计全年营收12.9亿-12.9亿美元，公司原本预计12.8亿-12.9亿美元；预计第四财季营收35.2亿-35.3亿美元，分析师预期35.62亿美元。

金融界2023-11-03

署脚本。这将允许任何人通过 IPFS/Cloudflare 网关轻松部署和访问 dYdX 前端到 / 从他们自己的域 / 托管解决方案。移动：iOS 和 Android 应用程序分别使用原生 Swift 和 Kotlin 构建。移动应用程序将以与 Web 应用程序相同的方式与索引器交互，并将交易直接发送到链。移动应用程序也将是开源的，允许任何人将移动应用程序部署到 App Store 或 Play 商店。特别是对于应用程序商店，部署者需要有一个开发者帐户和一个 Bitrise 帐户才能完成应用程序提交过程。订单的生命周期现在我们对 dYdX v4 的每个组件有了更好的了解，让我们来看看在下订单时它们是如何组合在一起的。当在 v4 上下订单时，它将遵循以下流程：用户在分散的前端（例如网站）或通过 API 进行交易订单被路由到验证器。该验证者将该交易八卦给其他验证者和完整节点，以使用新订单更新他们的订单簿。共识过程选择一个验证者作为提议者。选定的验证器匹配订单并将其添加到下一个提议的块中。提议的区块继续通过共识过程。a. 如果 ⅔ 的验证节点投票确认该块，则该块将被提交并保存到所有验证节点和全节点的链上数据库中。b. 如果提议的区块没有成功达到 ⅔ 阈值，则该区块将被拒绝。提交块后，更新的链上（和链下）数据从全节点流式传输到索引器。然后，索引器通过 API 和 Websockets 将此数据提供给前端和 / 或查询此数据的任何其他外部服务。上面的流程是订单 / 数据如何通过 v4 移动的高级概述。随着 v4 主网发布的临近，我们将在后续博文中进一步深入探讨协议、索引器和各种前端的基础设施。来源：金色财经

金色财经2023-10-08

索罗斯在削减了一些大型云软件公司的持股的同时，增持了人工智能芯片制造商英伟达和AMD的股票

万股持股。索罗斯还将他在网络安全公司Cloudflare Inc.的持股比例增加了200%，达到60万股；将他在Okta Inc.的持股比例增加了94%，达到97.1万股；将他在Rapid7 Inc.的持股比例增加了105%，达到820万股。索罗斯还将他在Amazon.com Inc.的持股比例增加了8.9%，达到超过76.9万股，同时削减了他在沃尔玛（Walmart Inc.）的持股。在基金方面，索罗斯还减持了在Netflix Inc.和高盛集团（Goldman Sachs Group Inc.）的持仓。

Heidi2023-08-12

盘前 | 科技巨头财报尘埃落定！非农数据压轴登场

%，二季度业绩超预期，上调全年预期； Cloudflare盘前涨近9%，二季度业绩超预期，上调全年预测； DraftKings盘前涨超12%，二季度业绩超预期，提高全年业绩指引；飞塔信息盘前跌超18%，二季度营收不及预期，下调全年收入指引； Booking Holdings盘前涨超11%，夏季旅游需求火热，Q2收入与盈利超预期； Yellow盘前涨近6%，该股近5日累涨超531%。消息面上，传阿波罗牵头为Yellow融资。欧洲市场欧洲主要股指全线走低，截至发稿，德国DAX30指数跌0.67%，英国富时100跌0.52%，法国CAC40跌0.12%。原油原油期货小幅走高，截止发稿，WTI原油涨0.48%，报81.94美元/桶；布伦特原油涨0.49%，报85.56美元/桶。黄金黄金期货小幅下跌，截止发稿，跌0.08%，报1967.3美元/盎司。

老虎证券2023-08-04

异动 | 每日优鲜盘前大涨60%！签署两份融资协议，并收购Mejoy Infinite

%，二季度业绩超预期，上调全年预期； Cloudflare盘前涨超9%，二季度业绩超预期，上调全年预测； DraftKings盘前涨近15%，二季度业绩超预期，提高全年业绩指引；飞塔信息盘前跌超16%，二季度营收不及预期，下调全年收入指引； Booking Holdings盘前涨超11%，夏季旅游需求火热，Q2收入与盈利超预期； Yellow盘前涨超11%，该股近5日累涨超531%。消息面上，传阿波罗牵头为Yellow融资； Nikola盘前涨超4%，公司表示股东们批准了增加股票数量的计划。

老虎证券2023-08-04

“成长股捕手”柏基最新持仓曝光！Q2减持英伟达、蔚来，大举加仓亚马逊、拼多多

atforms(META.US)$、$Cloudflare(NET.US)$。其中，Joby Aviation今年来大涨逾140%，其为一家空中出租车公司，提供短途飞行服务，该公司计划在2024年推出eVTOL飞机并投入使用。前五大卖出标的分别是：$Moderna(MRNA.US)$、$Illumina(ILMN.US)$、$Sea(SE.US)$、$Booking Holdings(BKNG.US)$和$Axon Enterprise(AXON.US)$。 3、加仓拼多多、减持蔚来、百度二季度，柏基投资对$拼多多(PDD.US)$加仓幅度达10%，截至期末持有拼多多近3117万股，持股市值近22亿美元。拼多多位列柏基投资的第十二大重仓股。该机构同期减持了$蔚来(NIO.US)$67万股，截至二季度末持有约1.2亿股，持股市值达12亿美元。此外，柏基投资还小幅减持了$百度(BIDU.US)$，期末持股数量为264万股，持股市值为3.6亿美元。

金融界2023-07-31

Messari：探索原生加密商业模式

先而激烈竞争。这限制了可用的商业模式。CloudFlare及其应用就是这种动态的例子。公司使用CloudFlare作为受保护的内容分发网络。CloudFlare的角色是收取应用程序的服务费。但是CloudFlare和使用它的应用程序从本质上来说是彼此隔离的。这些公司既没有回馈CloudFlare的方式，也无法参与潜在网络收入的上升，这就使得应用和基础设施之间产生了摩擦。然而，加密货币和DePIN模型鼓励实体参与像CloudFlare这样的基础设施网络。这提供了一个协调技术层的机制，从而向供应端和需求端的参与者开放基础设施网络。应用程序可以获得更灵活的商业模型，因为它们可以从对基础设施网络的贡献中获利。 Xeeno & Livepeer 为了说明这个模型，我们来看看Livepeer和Xeenon。Livepeer是一个去中心化的转码服务，它将需要视频转码服务的应用程序与执行转码的节点（协调器）连接起来。Xeenon是一个Web3流媒体平台。由于Xeenon必须为内容创作者提供流媒体功能，因此它依赖Livepeer作为平台的核心基础设施。为了完成应用/基础设施收入分享循环，Xeenon运营了一个Livepeer的协调器，使其能够赚取Livepeer用户支付的费用以及赚取LPT的通胀奖励。2023年3月，Xeenon宣布了其创作者收入分享模型。该平台计划将其赚取的Livepeer费用/奖励的一部分与内容创作者分享。这个模型在应用和支持它的基础设施之间创建了一种共生关系，这是由加密经济模型独特启用的。共生应用和基础设施模型的泛化 Xeenon和Livepeer所展示的方法很可能可以扩展到其他应用/基础设施关系中。许多社交应用允许内容创作者和开发者将他们的内容存储在Arweave上。除了Arweave为创作者提供的出处利益外，利用Arweave的应用可能会进一步推进自己的Arweave矿工。如果Arweave网络发展壮大，需求增加，拥有自己Arweave矿工的应用也将从存储网络使用量的增加中经济上受益。另外，随着对账户抽象的兴趣日益增长，智能合约账户提供商应该会从更多的采用中受益。账户抽象通常会推动用户从外部拥有的账户（例如，标准的MetaMask账户）转移到像Argent或Safe提供的智能合约账户。随着越来越多的用户转向使用智能合约账户，应用将自然地转向整合这些账户，以满足用户的需求，从而增加采用。尽管智能合约账户为用户提供了许多好处，但在ERC-4337架构中，它们也需要专门的基础设施服务，例如bundlers（捆绑者）和paymasters（支付主管）。Bundlers的角色类似于传统的区块构建者，因此他们理论上将通过用户支付的费用来推动他们的交易上链来产生收入。Paymasters允许用户以非本地的gas代币，如USDC，支付交易费用。为了这项转换服务，paymasters可以向用户收取额外的费用。智能合约账户提供商可能会构建自己的bundlers或paymasters，并将它们与自己的钱包集成。然后，他们可以允许其他钱包提供商利用这些服务。随着bundlers和paymasters产生收入，钱包提供商可以将部分收入回馈给用户。实际上，许多这些基础设施服务需要高度的专业知识和领域专长，以及各种级别的初始和持续的资本成本。例如，区块构建已经逐渐成为一个高度竞争的市场，因此普通的bundlers可能会很难通过这种方式资助整个业务，但他们可以将收入用于用户的忠诚度或奖励。在Livepeer模型中，像Xeenon这样的应用可能希望启动更多的协调器。自然，这种方法将包括部署新节点的前期成本，以及维护或升级这些节点的运营成本。然而，这些模型是由加密中的基础设施网络的开放、无需许可的性质所特别启用的。随着继续与这些网络集成的应用的增长，这些收入分享模型对基础设施网络和应用本身都变得越来越具有吸引力。 Hooks & 平台协议在Web2中，平台业务模型成为主导的原因是由于其创建强大网络效应的能力。这些平台的封闭源代码、专有性质与Web3的无需许可、开源模型形成对立。换句话说，旧的Web2世界的策略并不能清晰地转化为Web3。应用程序可以被复制，由于数据层的开放性，用户的转换成本大大降低。在Web3中，底层区块链被视为主要的平台，而不是构建在其上的应用协议。应用协议在扩展过程中保持强大、有防御性的网络效应的能力在历史上一直难以捉摸。Uniswap V4模型及其引入的钩子功能提供了关于应用如何从独立应用转变为真正的平台协议的启示。 Uniswap V4 – 平台协议 Hooks是智能合约，允许外部开发人员构建应用程序，访问平台提供的底层资产或服务。在Uniswap之上构建的新应用程序会引导新的需求向资产提供商（LPs）转移，吸引新的LPs进入市场，从而创造出强大的网络效应。在Uniswap V4中，Hooks使Uniswap能够出售对底层资产（流动性）的访问权限，而不是直接出售资产本身。因此，Uniswap可以有效地盈利于在其平台上构建的应用程序，而不是对LPs征税。通过将收入产生转向外部应用程序，而不是对核心服务提供商（LPs）进行征税，Uniswap创造了一个更具防御性的位置。平台协议的泛化 Hooks模型可以被泛化并应用到DeFi之外的其他行业和协议。例如，社交协议，如Lens，具有有效模拟钩子的模块。这些模块使Lens能够让用户免费加入网络，这与Hooks为Uniswap提供的效果相似。得益于这些能力，开发人员可以利用Lens提供的底层社交图表以及模块，创建自己的应用程序，以在Lens社交图表上获取用户。诸如“费用收集”模块等模块为建筑商和创作者提供了预先构建的盈利方法，供他们按需要使用。钱包基础设施提供商Safe及其Safe{Wallet}（以前称为Gnosis Safe）也正在努力成为一个平台协议。仅在以太坊主网上，就有近15万个Safe{Wallets}被零售用户和DAOs部署。这一庞大的用户群体对钱包开发人员来说是一个非常理想的分发渠道。Safe还使用智能合约模块来提供外部功能。这些模块允许Safe团队和第三方可能盈利并增强核心Safe{Wallet}的产品。正如Uniswap V4及其钩子的情况一样，对Safe来说，也存在安全问题，因为没有明确的方法来警告用户哪些模块是恶意的。成为平台协议的路径每个协议都必须遵循独特的路径才能达到期望的平台模型。比如说，Uniswap和Safe在核心协议之上构建了他们的初始应用程序。这使得他们能够尝试与建立和加强协议的供应方面同时捕获需求。由于Safe更类似于无状态协议，因此其在捕获需求方面的成功可能在于其在应用程序中创建增值服务的能力。另一方面，Lens到目前为止一直避免开发应用程序，而是激励外部开发人员在核心协议之上进行构建。 Lens的路径使其能够保持可信的中立性，这已变得越来越重要 - 尤其是对于社交媒体 - 因为社交网络上极化人物的平台化。这种中立性应该会吸引更多的开发人员在Lens网络上构建应用程序。但是，由于似乎没有旗舰产品来推动网络的需求，因此可能会使网络增长变慢。写在最后为了继续推动生态系统的发展，新的商业模式可能会围绕IP的创建和分发、利用开放基础设施网络的经济学以及创建平台协议进行。特别是，涉及IP市场以及应用程序与其基础设施网络之间的共生关系的模型是由加密网络启用的全新创新。虽然它们的内在新颖性创造了一个广阔的设计空间可以探索，但这些模型面临着发展强大分销渠道以及在新兴市场内激烈的、专业的竞争的约束。从上述模型中，平台协议最明确的达到具有较小下行风险的防御性市场地位的路径。尽管如此，这些新兴的模型都将可能在DeFi和消费者领域看到广泛的创新。来源：金色财经

金色财经2023-07-25

a16z最新揭秘：成功的初创公司是如何将顶尖人才收入麾下的

的云端数据工程和机器学习平台。 - Cloudflare：全球领先的网络安全和性能优化公司，提供内容传输网络（CDN）、防火墙、DDoS 攻击保护等服务。 - CrowdStrike：全球领先的网络安全公司，专注于提供端点安全解决方案和威胁情报服务。 01.阿里·戈兹（Ali Ghodsi），Databricks CEO “我们所做的一件事就是去回想 2013 年公司刚成立时我们是怎么做事的。我认为现在的情况是，很多聪明的人创造了出色的产品，但是后面你去做首席执行官，去做了其他的事情。而现在公司里没有人实际上能够复制你早期的行动。 “当你成为一家大公司时，周期变得如此缓慢。你在公司稍微扩大一些时招聘的 99% 的人是 1 对 100 或 1 对 1000 的人。他们不是从零到一的人。所以你需要再次为新产品创造从零到一的环境，然后雇佣那些能够应对各种挑战并积极进取的人。他们可能会做一点产品管理，指导一些代码，获取客户反馈并快速迭代。” “我们试图回去找那些在 Databricks 创建项目的博士。我们从大学中聘请他们，并给予他们这种混合了产品和技术的领导角色，他们与少数客户合作并为他们构建东西。在 Databricks 建立任何软件都有巨大的额外负担——主要包括各种合规性和安全性要求——所以我们尽可能地让这些人免除这些事情，以便他们可以孵化。然后我们让他们非常紧密地工作，使我们的一些客户非常成功。一旦我们为一家公司找准了某件事，我们就开始向更多和更多的客户应用，然后我们从中构建产品。 “有些人失败了，但那就是生活。如果你运营精益并且高度迭代，这是可以接受的。” 你必须对员工怀有很多同理心；你不只是想成为一个没心的首席执行官。必须始终意识到真相，不要对自己撒谎。你必须理解使公司成功的优先事项，然后做出相应的决策。有时候，人们会对自己撒谎或混淆优先事项，比如说：“我有一个联合创始人担任首席运营官，我们一直是好朋友。如果他辞职，可能会带走其他人，对我们的企业文化可能会有不好的影响，并且会在媒体上产生负面影响。但你必须从第一性原理出发：你是否拥有一支出色的团队，能够赢得这个市场？如果没有，你必须为公司的最大利益而行动。对我们来说，正确的做法是更换整个高管团队。你不能围绕人员构建组织架构，除非是那个创造了整个产品并仍在负责所有事情的天才。对于其他每个人，你必须从长远的角度为公司做出正确的选择。 02.马修·普林斯（Matthew Prince），Cloudflare CEO 在 Cloudflare 之前，我和其他两个人一起创办了一家公司。当我在寻找联合创始人时，我找的是那些我信任的人，那些我在社交时愿意与之共度时光的人。所以我确实是和两位高中的搭档一起创办的公司。我们都有点书呆子气质，我们都有技术背景，我们都有法律背景，我们三个人年纪差不多，都在彼此身边长大。我们一直在为谁真正负责而争执。因为，归根结底，我们都可以做彼此的工作。如果是维恩图，我们所有人的圈子都是完全重叠的。所以当我在考虑创办另一家公司时，我首先做的就是寻找那些在社交上距离我较远，但在我擅长的事情上却能相互补充的人。米歇尔和我是商学院的同学。但我开玩笑说，如果她邀请 40 个人来参加她的生日聚会，我可能不会收到邀请。如果她邀请50个人，我可能会收到——就在那个范围内。我们在将世界分割成各种部分方面做得非常好。我们的第三位联合创始人，李·霍洛韦（Lee Holloway），是技术天才。米歇尔是确保一切进展顺利的人。我像 P. T. Barnum 一样说：“我们往那边走！”当你创办公司时，需要覆盖的面积如此之大，你希望创始人的圈子有一点点的重叠，这样你们可以进行交流，但你希望这种重叠尽可能地小，以便你能覆盖尽可能多的面积。 03.米歇尔·扎特林（Michelle Zatlyn），Cloudflare COO 当你开始扩大规模、获得真正的收入并开始建立领导团队时，创始人们经常犯的一个错误是不雇佣在某个领域比自己更优秀的高管，因为担心自己会被解雇。你担心投资者会说，例如：“这个人在销售方面比我更强，也许他们会解雇我，然后让那个人接管。”但实际上，雇佣一个没有互补技能的人，是最快被解雇的方。你想要的是在这些领域比你更出色的高管。事实是，每个人都希望你留下并取得成功。因为由创始人领导的企业在那个规模上的表现优于那些必须引入的外部专业经营者。 “在早期阶段，你必须找到聪明的方法，因为你无法在竞争中投入更多资金。你必须找到一些比别人做得更好的事情。作为创始人，你可以有个性，你应该让你的个性闪耀出来。例如，在我们的博客上，Matthew 名下的所有内容都是他亲自写的。他没有幕后写手，他亲自动笔。我们的首席技术官，也是 Cloudflare 的第 20 位员工，也是一位非常优秀的作家。我们的博客上有极高质量的技术内容，吸引了其他擅长写作的人来加入我们。他们会问：“我能写博客吗？”我们回答：“是的，请写。技术性和书呆子风格的内容越多越好。”我们有一些非常优秀的人才，如果不是因为让他们在我们的博客上讲故事，我们可能无法雇佣到他们。一旦我们意识到博客是一项资产，它就成为了一个自行运转的推动力。” 04.乔治·库尔茨（George Kurtz），CrowdStrike CEO 在我心里，我每天都重新雇佣每个人。对于包括创始人在内的人们来说，很难做出让一个你认识了很长时间的人离开的决定。但现实是，你必须让人们离开。如果他们在当前的角色中不适合，你希望为他们找到一个不同的角色或者一个不同的位置。或者，在公司规模达到 100 人时他们可能适合，但当公司规模扩大到 1,000 或 5,000 人时，他们可能不再适合公司。所以我有一个简单的原则，那就是：根据我今天对一个人的了解，如果今天再次招聘他们来担任那个角色，我会雇佣他们吗？这是一个非常简单的公式。这可能听起来有点冷酷，但我从来没有后悔过因为让人离开得太早。事实上，我总是后悔等待得太久。你必须真正关注他们是否能够适应当前的规模，并且是否适合今天的情况。如果不适合，要么在公司内为他们找到一个不同的岗位，要么在他们离开时给予尊重和慰问。对我来说，其中一个重要的教训是，帮助你走到今天的人不一定能帮助你走到明天。公司必须经历不同的增长阶段，随着公司的扩大，你必须随时间做出一些艰难的选择。很多公司在国际扩张时，只是简单地在外国城市派遣一个销售人员和一位工程师，然后看看情况如何。但这样做的挑战是你没有足够的动力。我们也做过一些类似的尝试，但后来我们决定，“如果我们要进入一个城市，就要大手笔投资。我们会派遣一大批人员到那里，提供支持和市场推广，为了成功，我们要在那个领域有一定的影响力。我们不会进入一百个城市。”所以，现在我们的国际业务占公司总业务的30％，这与许多大公司的情况类似，但我们希望达到五五开的比例。但我认为其中一个重要的教训是：不要试图分散国际扩张的力量，而是要抓住重点。第二个教训是，在其他地理市场，很多人都希望成为总裁，他们来了就表现得很威风。不要雇佣这样的人。你真的需要雇佣那些愿意亲自动手、开展工作、扫地等等的人。随着时间的推移，他们可能不是合适的人选，但你必须在正确的时间雇佣合适的人，而不是像我们的情况一样，雇佣那些想成为日本地区的 CrowdStrike 皇帝的人。来源：金色财经

金色财经2023-07-13

盘点2023年Crypto领域五大黑客攻击事件

920 万美元由于一个受到攻击的 Cloudflare 密钥，MyAlgo 用户的加密资产损失超过 920 万美元。根本原因尚不清楚，但 ZachXBT 在其推文中对大致情况进行了很好的概述。 5. Safemoon—— 890 万美元由于智能合约中的一个明显错误，价值超过 890 万美元的加密货币遭受黑客攻击。攻击者利用 Safemoon 合约中的销毁功能，销毁 SFM 代币并随着供应量减少提高其价格。然后，攻击者以过高的价格将所有的 SFM 抛售到 WBNB-SFM LP 池中，从而耗尽了整个 WBNB 池。DeFi Mark 对这一情况进行了很好的解释。总结起来， 2023 年发生的许多超过 1000 万美元的攻击事件都是由于预言机和智能合约漏洞引起的。有趣的是，zkSync 在 2023 年遭遇了最多的跑路事件。来源：金色财经

金色财经2023-06-18

多维度解析DePIN如何助力人工智能？

S、GCP、Azure、Nvidia、Cloudflare、Akamai 等，行业利润率高，据估计AWS 在商品化计算硬件上的毛利率为 61% 。所以 AI 领域、尤其是 LLM 领域的新进入者要面对及其高昂的计算成本。 ChatGPT 一次训练的成本估计在 4 百万美元，硬件推理运营成本约 70 万美元/天。 Bloom 第二版可能需要花费 1000 万美元进行训练和重新训练。如果 ChatGPT 进入 Google 搜索，谷歌营收将减少 360 亿美元，巨额利润将从软件平台（Google）向硬件提供商（Nvidia）转移。来源：层层分析— LLM 搜索架构与成本解决方案 DePIN 网络如 Filecoin（起源于 2014 年的 DePIN 先驱，专注集合互联网级硬件，服务于分布式数据存储）、Bacalhau、Gensyn.ai、Render Network、ExaBits（用于匹配 CPU/GPU 供需的协调层）可以通过以下三个方面节约 75% 至 90% +的基础设施成本： 1. 推动供应曲线，激发市场竞争 DePIN 为硬件供应商成为服务提供商提供了平等机会。它创建了一个人人可以作为“矿工”加入，用 CPU/GPU 或存储能力可换取经济报酬的市场，从而给现有提供商带来竞争。虽然像 AWS 这样的公司无疑在用户界面、运营和垂直整合方面享有 17 年的先发优势，但是DePIN 吸引了无法接受中心化供应商客定价的新户群。就像 Ebay 不直接与 Bloomingdale 竞争，而是提供更经济的替代品来满足类似需求，分布式存储网络并不取代中心化供应商，而是旨在服务于价格敏感的用户群体。 2.通过加密经济设计促进市场经济平衡 DePIN 创建的补贴机制能引导硬件供应者参与网络，从而降低最终用户的成本。究其原理，我们可以看看 AWS 和 Filecoin 在Web2和Web3中存储提供者的成本和收入。客户获得降价：DePIN 网络营造了竞争性市场，引入Bertrand 式竞争，从而降低客户支付费用。相比之下，AWS EC 2 需要约 55% 的利润率和 31% 的总体利润率来维持运营。DePIN 网络提供的Token 激励/区块奖励也是新的收入来源。在 Filecoin 的背景下，存储提供者托管越多真实数据越能获得区块奖励（代币）。因此，存储提供者有动力吸引更多客户达成交易增加收入。几个新兴计算 DePIN 网络的代币结构仍未公开，但很可能遵循类似模式。类似网络包括： Bacalhau：将计算引入数据存储位置的协调层，避免移动大量数据。 exaBITS：服务于 AI 和计算密集型应用程序的分布式计算网络。 Gensyn.ai：深度学习模型计算协议。 3. 降低间接成本：Bacalhau、exaBITS 等 DePIN 网络以及 IPFS/内容寻址存储的优势包括：释放潜在数据的可用性：由于传输大型数据集的带宽成本高，目前大量数据未被开发，比如体育场馆产生的大量事件数据。DePIN 项目可以现场处理数据并仅传输有意义的输出，发掘潜在数据的可用性。降低运营成本：通过本地获取数据来降低数据输入、传输和导入/导出成本。最小化敏感数据共享中的人工作业：如果医院 A 和 B 需要将各自患者的敏感数据进行组合分析，它们可以使用 Bacalhau 协调 GPU 算力，直接在本地处理敏感数据，而不必通过繁琐的行政流程与对方进行个人身份信息（PII）交换。无需重计算基础数据集：IPFS/内容寻址存储自带去重、溯源和验证数据的能力。有关 IPFS 的功能和性价比可参考这篇文章。 AI 生成摘要：AI 需要 DePIN 提供的经济实惠的基础设施，目前基础设施市场由垂直一体化的寡头垄断。像 Filecoin、Bacalhau、Render Network、ExaBits 这样的 DePIN 网络使成为硬件供应商的机会民主化，引入竞争，通过加密经济设计维护市场经济平衡，让成本降低 75% -90% 以上，并降低了间接成本。二、验证创作者和人格问题一份近期调研显示，50% 的 AI 学者认为 AI 给人类带来毁灭性伤害的可能性超过 10% 。人们需要警醒，A.I.已经引发社会混乱，而且仍缺乏监管或技术规范，这种情况被称为“反向凸角”。比如，在这段 Twitter 视频中，播客主持人 Joe Rogan 与保守评论员 Ben Shapiro 在就电影《料理鼠王》进行着辩论，然而这段视频是 AI 生成的。来源：Bloomberg 值得注意的是，A.I.的社会影响力远不止虚假博客、对话和图像带来的问题： 2024 年美国大选期间，AI 生成的 deepfake 竞选内容首次达到了以假乱真的效果。参议员 Elizabeth Warren 的一段视频经过编辑，让她“说”出了"共和党人不应该被允许投票"这样的话（已辟谣）。语音合成的拜登的声音批评跨性别女性。一群艺术家对 Midjourney 和 Stability AI 提起了集体诉讼，指控其未经授权使用艺术家的作品来训练 AI，侵犯版权并威胁艺术家生计。 AI 生成的由 The Weeknd 和 Drake 合唱的歌曲“Heart on My Sleeve”在流媒体平台上走红，但随后被下架。当新技术在没有规范的情况下进入主流，就会造成诸多问题，版权侵犯就属于“反向凸角”问题。那么我们能否在Web3中加入 AI 的相关规范？解决方案利用加密链上来源证明进行人格证明和创作者证明让区块链技术真正发挥作用——作为一个包含不可篡改链上历史记录的分布式账本，数字内容的真实性可以通过内容加密证明得到验证。数字签名作为创作者证明和人格证明要识别 deepfake，可用原始内容创作者独有的数字签名生成加密证明，签名可以使用只有创作者知晓的私钥创建，并可由对所有人公开的公钥进行验证。有了签名就可以证明内容是由原始创作者创建，不论创建者是人类还是 AI，还可以验证授权或未授权的对内容的更改。利用 IPFS 和默克尔树进行真实性证明 IPFS 是使用内容寻址和默克尔树引用大型数据集的分布式协议。为了证明文件内容收到、更改，会生成一个默克尔证明，即一串哈希，显示特定的数据块在默克尔树中的位置。每次更改，都会在默克尔树中增加一个哈希，提供了文件修改的证明。加密方案的痛点是激励机制，毕竟，识别出 deepfake 制造者虽然能减少负面社会影响，但不会带来同等的经济利益。这份责任很可能落在 Twitter、Meta、Google 等主流媒体分发平台上，事实也的确如此。那么我们为什么需要区块链？答案是区块链的加密签名和真实性证明更加有效、可验证和确定。目前，检测 deepfake 的过程主要通过机器学习算法（如 Meta 的“Deepfake Detection Challenge”、Google 的“Asymmetric Numeral Systems” (ANS)和 c 2 pa：https://c 2 pa.org/）来识别视觉内容中的规律和异常，但时常不够准确，落后于 deepfake 发展速度。一般需要人工审核来确定真实性，低效且昂贵。如果有一天每条内容都有加密签名，每个人都能可验证地证明创作来源，标记篡改或伪造行为，那我们将迎来美丽的世界。 AI 生成摘要：AI 可能对社会构成重大威胁，尤其是 deepfake 和未授权使用内容，而Web3技术，如使用数字签名的创作者证明和使用 IPFS 和默克尔树的真实性证明，可以验证数字内容的真实性，防止未经授权的更改，为 AI 提供规范。三、AI 民主化问题今天的 AI 是由专有数据和专有算法构成的黑盒。大型科技公司 LLM 的封闭性扼杀了我眼中的“AI 民主”，即每个开发者甚至用户都能为 LLM 模型贡献算法和数据，并在模型盈利时获得部分利润（相关文章）。 AI 民主=可视性（能看到输入模型的数据和算法）+贡献（能向模型贡献数据或算法）。解决方案 AI 民主的目的是让生成式 AI 模型对公众开放、与公众相关、为公众所有。下表对比了 AI 现状与通过Web3区块链技术能实现的未来。目前—— 对于客户：单向接收 LLM 输出无法控制个人数据如何被使用对于开发者：可组合性低 ETL 数据处理不可追溯，难复现数据贡献来源仅限于数据所有机构闭源模型只能通过 API 付费访问分享数据输出缺乏可验证性，数据科学家 80% 的时间用于低端数据清洗结合区块链后—— 对于客户：用户可提供反馈（比如偏见、内容审核、针对输出的颗粒度反馈）作为微调依据用户可选择贡献数据换取模型盈利后的利润对于开发者：分布式数据管理层：众包重复耗时的数据标记等数据准备工作可视性&组合&微调算法的能力，借助可验证源（可以看到所有改动的防篡改历史记录）数据主权（通过内容寻址/IPFS 实现）和算法主权（例如 Urbit 实现了数据和算法的点对点组合和可移植性）加速 LLM 创新，从基础开源模型的各种变体中加速 LLM 创新。可复现训练数据输出，通过区块链对过去 ETL 操作和查询的不可变记录（如 Kamu）实现。有人说Web2的开源平台也提供了一种折中方案，但其效果并不理想，相关讨论可见 exaBITS 的博文。 AI 生成摘要：大型科技公司封闭的 LLM 扼杀了“AI 民主”，即每个开发者或用户都能够为一个 LLM 模型贡献算法和数据，并在模型盈利时获得部分利润。AI 应该对公众开放，与公众相关，为公众所有。借助区块链网络，用户能够提供反馈，为模型贡献数据换取变现后的利润，开发者也能获得可视性和可验证源，从而组合和微调算法。内容寻址/IPFS 和 Urbit 等Web3创新将实现数据和算法主权。通过区块链对过去 ETL 操作和查询的不可变记录，训练数据输出的可复现性也将成为可能。四、设置数据贡献奖励机制问题今天，最有价值的消费者数据为大型科技公司的专有资产，构成其核心商业壁垒。科技巨头没有动力将这些数据与外部方共享。那么，为什么我们不能直接从数据创造者或用户那里获取数据呢？为什么我们不能把数据变成公共资源，贡献数据将数据开源化供数据科学家使用？简单来说是因为缺乏激励机制和协调机制。维护数据和执行 ETL（提取、转换和加载）是一大笔间接成本。事实上，仅数据存储就将在 2030 年成为价值 7770 亿美元的行业，这还不包括计算成本。没有人会无偿承担数据处理的工作和成本。不妨看看 OpenAI，最初设定是开源非盈利，但变现困难无法覆盖成本。2019 年，OpenAI 不得不接受微软注资，算法不再对公众的开放。预计到 2024 年，OpenAI 盈利将达 10 亿美元。解决方案 Web3引入了名为“dataDAO”的新机制，促进了 AI 模型所有者和数据贡献者之间的收入再分配，为众包数据贡献创建了激励层。由于篇幅限制，此处不会展开，想要了解可阅读下方两篇文章： How DataDAO works/DataDAO 原理，作者是 Protocol Labs 的 HQ Han How data contribution and monetization works in web3/web3数据贡献和变现如何运作，我在这篇深入讨论了 dataDAO 的机制、欠缺和机遇总的来说，DePIN 另辟蹊径，为推动Web3和 AI 创新提供了新的硬件能源。尽管科技巨头主导了 AI 行业，但新兴参与者可以利用区块链技术加入竞争：DePIN 网络降低准入门槛的方式包括降低计算成本；区块链的可验证和分布式特性使真正的开放式 AI 成为可能；dataDAO 等创新机制激励数据贡献；区块链的不可变性和防篡改特性提供了创造者身份证明，打消人们对 AI 负面社会影响的担忧。来源：金色财经

金色财经2023-06-16

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