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Future3 Talk四期回顾丨DePIN未来趋势 哪些应用方向值得关注?
go
lg
...
听各位前辈和大佬们的一些想法,感谢。
Rock
:谢谢各位嘉宾,我是Network3的
Rock
。用一句话来介绍,Network3是一个去中心化的计算网络协议。希望能和大家进行深入的交流和探讨,也想听听大家的意见和见解。 Yan:大家好,我是MetaBlox的Yan。MetaBlox是一个去中心化的WiFi漫游网络,全球WiFi联盟一直希望能够把全球的公共WiFi连接起来,用安全、可漫游的方式让用户接入。过去的WiFi都是割裂的,需要用密码登录,MetaBlox采用分布式数字身份,让用户能够以Web3的身份在全球6.28亿个公共网络中漫游,安全便捷地接入并使用无线网络。因为我们是一个入口设备,所以会和很多项目方合作,希望能和大家一起把DePIN赛道做起来,谢谢。 Zed:大家好,我是EMC的联合创始人Zed。EMC是一个去中心化的GPU算力网络,通过将闲置的CPU和大型GPU集群的算力结合起来,去为AI的模型和推理做应用。今天很高兴和大家一起探讨DePIN赛道。 彭昭(主持人):再次欢迎大家。我看到直播间有些朋友上期也参加了我们的活动,但大多数还是这次才来参加的,那么我们就再介绍一下什么是DePIN,以及DePIN的重要性。请项目方代表聊聊自己的项目和DePIN的结合点,以及为什么觉得DePIN是一个关键的趋势。
Rock
:Network3是一个去中心化的计算网络协议,我们的切入点是IoT设备,希望所有的IoT设备都可以实现DePIN化。当一个物理设备资产化之后,我们就认为它实现了DePIN化,能够提供边缘设备上的算力以及海量的一手数据。我们希望利用边缘设备上的算力和数据,通过联邦学习的方式快速、便捷、高效地训练出小模型,供AI项目方使用,这是我们的approach。 彭昭(主持人):边缘侧的AI其实比中心化的AI更适合通过Web3这种去中心化的方式来搭建,也只能用这种方式搭建。
Rock
:是的,这样就打破了AI startup创业的死亡螺旋。现在高端算力、人才、大模型以及数据集都掌握在大公司手中,创业公司很难有生存空间,那么我们就另辟蹊径,到IoT的边缘设备去发展AI事业。 从整体趋势上讲,未来的边缘设备上都会加AI芯片,有足够强的算力支撑小模型在本地去做运算。这样的好处在于不用消耗网络资源和云端上的算力资源,在本地就可以高效快速地完成AI模型的推理和计算,从而打破了大公司的壁垒,为AIoT公司和小型创业公司开辟了新的赛道。这是 AIoT设备厂商的机会。 对于应用开发者来说也是个机会,因为Network3还会提供一个SDK,帮助应用开发者,利用他们现有的用户群的设备上的算力和用户使用产品过程中的数据,训练符合其用户特定应用场景下的AI模型,而无需搭建自己的中心化的AI模型训练平台。这样一来,利用Network3的SDK,他们就能高效地用用户的手机上的数据和计算能力,快速训练出适合他们APP里的垂直AI模型,这样可以从功能和交互上大幅度的升用户体验。从交互方式上看,把传统的UI/UX交互方式转变为以AI Prompt方式(语音或者文字)来完成特定的任务,这对整个Web2行业也是一种创新和赋能。 彭昭(主持人):我之前也看到过数据,60%的计算是要部署在边缘的,也就是说它未来的市场空间要比中心化的云平台大得多。
Rock
:是的,从数据集的角度来讲,边缘设备本身能够采集海量的数据,包括实时数据和边缘设备本身所固有的数据,我们可以激活这些数据,主动引导边缘设备上的用户去产生数据集,比如给他们下发一些动态的Task,让他们去标注或是产生一些相应的数据集供AI公司使用。在此过程中,用户也可以通过完成这些task去拿到token reward。我们用隐私计算技术,保证用户数据不离开本地,保护用户隐私的情况下,解锁了边缘数据的价值。 Ben:就像
Rock
总刚刚所讲的,边缘计算也好,去中心化计算也好,想要真正实现去中心化的计算,前提是数据本身是要去中心化存储的,或者说这个数据并不是垄断的数据,如果存在去中心化计算,那么大公司、厂商或是其他dApp的开发者就无法使用这个数据集,因为很多科技巨头所掌握的数据集很少会对外开放。如果数据集是通过dApp由用户端产生的,且数据所有权掌握在用户手里,那么我们通过各种方式将这些数据做成一个市场,并进行去中心化存储,就能解锁有关数据训练、AI计算等更有价值的数据集,这也是IPDN的一个愿景。 彭昭(主持人):可以总结一下你们项目的核心亮点或优势吗? Ben:IPDN想做的是填补市场上关于热数据存储的空白。在当前的Web3存储市场中,Arweave、Filecoin等项目的问题在于整个存储流程以及模型设计得过于复杂,开发者的使用门槛很高,数据读取和写入的性能也无法达到专业化存储的要求,所以很多dApp开发者还是倾向于使用中心化存储。但近几年,一些中心化云厂商存储问题频发,这对用户的数据来说显然也并不是一个好的归宿。这就是IPDN目前想做的事情,即热数据存储。 Yan:先说DePIN的重要性。Web2是基于平台的互联网,Web3则是以用户为中心的互联网。而作为一个以用户为中心的互联网,其底层基础设施必须由用户自己把握;一个Web3.0的基础设施如果仍是由平台来控制,那么它一定是“挂羊头卖狗肉”。当然,这个世界的网络形态是复杂的,并不是说所有东西都要DePIN化,但DePIN一定要存在,这是我们做DePIN的一个本质原因。我自己加入了很多互联网标准的制定工作组,关于Web3.0未来的互联网技术栈也有过很多讨论,其中最基础、最底层的还是P2P communication等等。所以DePIN对Web3是个刚需,只有把基础设施交还给用户本身,才能够建立一个以用户为中心的互联网。 第二点,MetaBlox为什么要做DeWi即去中心化无线网络这个赛道呢?这里有着现实的考量。目前,无线网络上网只有两种方式,一是手机上网,二是WiFi上网,而手机上网是整个互联网的基础。上网的核心要求是安全、加密,同时可以自由漫游,手机网络和WiFi网络都可以实现,它们都是用安全证书来登录的,但区别在于手机网络是付费的,而WiFi网络是免费的,这也是为什么现在全球74%的手机网络流量走的是WiFi,而付费的手机网络运营商也有相应的资金建设基础设施后台来处理证书登录。 免费的WiFi网络怎么实现这一点呢?只能通过DePIN,这也是MetaBlox能够成为WiFi联盟和WBA(无线宽带联盟)全球九个Certified OpenRoamingTM ID Provider之一的原因,因为我们代表了WiFi联盟实现WiFi漫游的方向。WiFi是免费的,要做到和手机网络同等水平的漫游和安全,就必须借助社区力量来构建一个去中心化的身份网络。因此,DePIN对于WiFi行业是个刚需,它的全球构建是需要通过DePIN来实现的。 总得来说,我们认为DePIN是Web3的基础,也是WiFi领域的一个刚需,这就是我们做MetaBlox的原因。 彭昭(主持人):我看到新闻说MetaBlox实现了百万mPoints发行与2000节点部署,这里的mPoint指的是什么? Yan:这个问题问得很好。MetaBlox的代币经济学和万向区块链的三代币经济学其实是有异曲同工之妙,mPoint相当于点卡,通过staking产生股权币,同时还有NFT,代表矿机。我们的测试网从今年3月到5月底开始陆续测试并正式上线,目前每个月的节点数翻倍,10月是1000个节点,今天已经有2000多个节点了,增长速度非常快。 mPoint就是我们用来激励早期社区参与者的,mPoints通过staking产生股权币MBLX,目前社区已经产生了100万个mPoints。MBLX预计明年一季度正式上线,目前全球50多个国家的矿工正在参与我们的生态建设。 彭昭(主持人):这2000个节点中的每一个都相当于一个WiFi通讯设备,可以这么理解吗? Yan:不一定是一个WiFi的网络节点,也可以支持无线接入点。目前全球支持MetaBlox协议的节点有300万个,这些是WiFi联盟已经部署下去的节点,用户可以在这300万个节点中自由漫游,但不能挖矿。刚刚说的2000个节点是挖矿节点,它们是由社区共建的。我们和WBA约定是希望未来全球OpenRoamingTM的网络中有20%的节点是由社区推动的,也就是说当节点达到500万个时,其中有100万是由无线网驱动的方法建立的。 彭昭(主持人):下面请EMC的Zed来介绍一下。 Zed:EMC主要是为AI服务的,所以我们会关注AI多一些。我们把针对GPU的算力分为三种:训练算力、推理算力、渲染算力。 EMC通过自己的路由协议与底层的传输协议,把这些GPU聚合在一起。很多人认为把去中心化算力运用到AI似乎是不可行的,因为大语言模型对显存和数据量的要求很高,大多数使用的是英伟达的GPU,而英伟达GPU最核心的价值是NVLink和HBM高速显存。从这方面来讲,目前我的确看不到去中心化的节点如何去跑一个大模型训练的可能,在这种情况下,多半是把一些节点的集群合在一起,通过NVLink达到每秒900G的传输速率。但这样的集群也可以成为EMC网络上的一个节点,同时,我们把个人零散的GPU与一些中心化节点结合在一起,组成了一个去中心化网络,这是目前已经做到的。 第二个应用场景是跑推理。我个人判断明年年中左右,大语言模型的训练可能会相对冷下来,因为特别烧钱。中国现在最大的大语言模型MiniMax的算力需求是1万张H100,我们现在最大的一个节点上有200台,大约1600张H100,总投资是多少呢?将近7亿人民币,这不是小公司能玩得起的,而且这样大算力的租用成本也非常高,所以大语言模型公司能否长期持续进行这样的投入,我表示质疑。要保持长期训练,必须产生经济收益,就像GPT和Midjourney虽然花了很多钱训练,但它们有2C服务,可以产生商业变现,那就可以持续投入。所以我个人预估,明年对AI来说可能是推理的大年。 一旦进入推理服务,对大的集群的需求就会降低,去中心化的方式反而非常合适。前不久有家做图片训练的爱沙尼亚公司租用了EMC网络一个区域中的8个去中心化节点,部署花了两天,然后用一天时间跑完了100万张图片的训练,相当于仅用了三天时间就跑完了原本三个月的工作量,成本也低了很多。同时EMC也不用为此付费,而是通过DePIN的方式给予节点奖励,这就实现了双赢:使用方很满意,节点本身也能够产生收益并变现。同时我们正在和一些上市公司以及有意在GPU方面做资产布局的公司合作,合作的规模都很大,因为投入这样的节点建设基本要一两千万美金起步。 现在做AI主要考虑三点:模型、数据、算力。模型通常是不成问题的,可以在开源的模型上进行调整,也可以自研;做某个行业的AI训练的话,数据集也不会缺,所以算力就是唯一的问题,没有足够的算力,做什么AI都是天方夜谭。但算力不是想投入就能投入的,英伟达H100的订单已经排到18个月后了,有钱也买不到;即使能买到,还需要建大规模的IDC、服务环境,投入也极高。对这些AI公司来说,时间就是成本,EMC能让他们直接使用起来,且成本仅仅是自建或是传统云服务厂商的25%~30%,这其中的经济效益是非常可观的。 第三是数据。EMC从建初始节点的时候,就与其他存储项目合作并打通,现在EMC网络中的Lora、checkpoint、LLM模型,以及用户直接产生的数据,都是采用去中心化方式存储的,目前我们正在进行第二阶段的合作,第一阶段已完成模型调用,实现了去中心化存储。 这里多说几句,我认为存储并不是一个大赛道,目前还为时过早,因为存储空间里的大多数文件都是从Web2世界来的,但Web2世界里有价值的数据都已经被巨头垄断了,他们不会因为去中心化存储的成本比云存储低,就把数据迁移过来,他们更多考虑的是数据价值以及迁移和运维的成本。而AI数据都是原生数据,这些原生数据可以在最开始就存储在去中心化网络中,这比迁移原来的数据要容易得多,且这部分数据并不以其大小作为价值,而是以数据本身作为价值。举个最简单的例子,私钥最大只占十几K字节,但价值是巨大的。AI模型训练出来的数据集中,跑一个GAN或是CNN可能不算海量数据,但这些数据的价值是巨大的。 在第二阶段的合作中,EMC要求的不仅仅是存储,还有全球CDN的加速,AI模型动辄几个G甚至几十G,没有大量CDN的加速,就无法实现大量数据的相互调用,传统互联网节点之间的相互传输就会成为一个瓶颈。 如果数据已经实现了去中心化存储,下一步就是怎样利用AI去使用这些数据。我相信在座各位都会使用ChatGPT,但我自己宁愿去使用EMC节点上部署的大语言模型,为什么呢?因为我用的时间越长,它就变得越聪明,经过我的大量训练,它开始学会用我所引导的思维方式和我对话了,但这部分数据不在我手上,我就不放心,我训练出来的结果可能都跑到OpenAI或是微软这样的公司名下了。 我有这样的担心,相信其他人也会有这样的担心,所以EMC有个“算力插座”,我们希望训练出来的数据集是由用户的私钥来调动的,它是切片的,加密地存在整个网络中,归用户个人所有,这样你才敢放心地使用AI,否则AI的效果越好,可能你就会越担心。 总而言之,我们之所以做EMC,就是因为看到了AI和Web3的结合点。AI是一个典型的生产力工具,它的速度和学习能力比人强得多。区块链的底层是个制度,能够分权和去垄断,它牺牲了效率,但带来了一个更安全的环境,这两者听起来是矛盾的,但考虑到AI已经是个战略级的武器了,是国策的竞争,那么当这匹马跑得越来越快的时候,缰绳握在谁的手里就是个重要的问题。通过Web3的体制与AI结合,给它制造一个缰绳,制造一个约束的环境,制造一个更安全的环境,我觉得这两者结合是更合适的。 彭昭(主持人):我们之后会更具体地讨论DePIN和AI的结合点。现在直播间有上千位朋友,很多朋友可能是今天第一次来收看我们的直播,也是第一次接触DePIN,因此想请杜总和林总来介绍一下DePIN以及DePIN相关的一些优势和价值,并点评一下Future3 Campus的项目。 杜宇:好的,我先讲,之后再请林总补充,林总也是物联网行业的老兵了。我可能更多地从区块链行业的角度或者站在万向区块链的角度来说,为什么对DePIN这么重视和感兴趣。 一方面,万向本身是一个具有传统行业背景的公司,所以在过去这么多年中,我们在国内做了很多产业区块链的应用。在这个过程当中,我们经常会遇到的挑战是“区块链如何保证数据源头的真实性”。当我们和工业企业、设备厂商乃至整个产业中的参与者们打交道时,怎么保证数据源头的真实性?怎么与现实世界相结合?这些与当下区块链原生的那些圈子十分不同。物联网是一个很重要的手段,之前在做产业应用时,例如生物资产、工业互联网等都涉及到很多硬件的东西,所以我们很早就和林总在区块链+物联网模组的领域有合作,我们也由此看到产业中的大量需求。 第二,从比特币问世至今已有十余年,业内很多人都在讲金融服务,包括一些主流的金融机构、主流产业等,其实他们很多都看不懂Web3,认为Web3都是DeFi等看不懂的东西。但我觉得DePIN其实是把Web3带进产业的绝佳桥梁,不管是通过硬件,还是通过大家所熟知的供应链、ESG、绿色金融等,这是很重要的一点。 第三,DePIN是非中心化的基础设施,或者说是新一代的基础设施。上次我们聊到DePIN和CePIN之间的关系,我一直觉得DePIN可以很好地对CePIN进行补充。以通信为例,国内很多城市的基础设施非常好,但是在大量的发展中国家,甚至在一些发达国家中比较偏的地区,其信号覆盖其实是很差的。在这种情况下,DePIN就是对现有网络建设的良好补充。 刚才Zed也提到了,AI模型训练面临着很多的问题,其中之一便是只有训练量够大才能提升AI的质量,但在算力紧张的情况下,我们可以通过DePIN来利用更多闲置的算力,例如通过Token和经济激励的方式,把闲置的资源利用起来,这也是很好的建设网络效应的手段。例如,我们上周聊到的充电桩的案例就是DePIN提升网络效应,补充现有网络建设的方式。家用充电桩大多一天只用一次,甚至可能一周只用一两次,如果能够把充电桩共享出来将对于推动整个新能源汽车的发展有很大的帮助,所以我们看到了DePIN的巨大潜力。甚至我之前跟林总也聊过,DePIN是重建数字世界的物理基础设施的巨大机会。 彭昭(主持人):感谢杜总。提到上次充电桩的DePIN项目,我想补充一个项目进展。我们在上周的直播中帮他们找到了合作伙伴,所以希望各位嘉宾到在介绍自己的项目时,可以分享一下各自想与什么样的合作方合作等,说不定我们就能搭上这个线索。接下来有请林总进行分享。 Leo:好的,我来接着杜总刚才的分享做点补充。首先,我非常认同刚才杜总讲的“DePIN是对当前自上而下的基础设施建设的有效补充”,我认为这是在加速全人类的数字化进程。因为传统基础设施建设是自上而下、由政府或大企业来驱动的,它的投入很大,建设周期也比较长。如果能够通过社区自下而上地对基础设施的建设进行补充的话,将对数字化进程有很大的帮助。 此外,我们也看到一个商业的趋势,即如今的商业都在往数字化变革,包括现在很多的DePIN形态其实在某种程度上来说也是未来商业的发展趋势,例如充电桩、自动贩卖机、无线网关等,相当于是无人值守的商户,它们能够对外提供服务,如果有第三方使用这个服务就需要对该网络提供的服务进行付费。 这类商业模式如果按照传统的方式来做,要么自己有资金去投入,要么VC融很多钱,或是走上市等途径。而DePIN事实上是一个很有意思的创新,他把这些商业行为、资产状态都通过数字化的手段,实时地、透明地登记到全球公开透明的账本——区块链上,让所有来参与建设的建设者、投资者都可以非常清楚地看到自己和共建者对网络建设的贡献,这些都是非常公允、透明地呈现在账本上面的,这样就使得激励的分配和未来网络的收益都是公允、透明的。 因此,我们可以看到DePIN的一个项目能够调动全球几十万甚至上百万的社区中的个体进行大规模的协同,这些社区的贡献者之间虽然没有雇佣关系,但是大家可以一起奔着同样一个目标去做协同,我们觉得这种方式是非常有意义的,也极有可能是未来数字化程度比较高的情况下,商业存在的一个新形态。 大家都提到了在DePIN模式下,数据的使用权能够归还给用户。除此之外,DePIN还有一个有价值的地方,尤其是当DePIN项目呈现为一个数据的网络时,例如DIMO是汽车出行数据的聚合网络,WeartherXM是全球气象数据的聚合网络,Arkreen是能源数据的聚合网络……这些数据网络通过DePIN可以实现,但却是传统的数字化比较难触达的长尾市场。因为传统自上而下去做数字化时会看ROI,希望投入能够最大化地得到回报。因此,有很多数字化项目都会挑比较大的标的、比较大的资产,因为无论是人力的投入还是资源的投入,资源集中后,如果资产标的比较大,它就能够有比较可观的ROI。但如果资产是比较分散的,它的投入就会支撑不了,或者说它的收入覆盖不了这些投入,这个市场它就没法去触达。事实上在数字化的进程当中,有不少这样的长尾市场是没办法用传统的模式去触达的。 这就是今天DePIN的模式,即利用全球社区自下而上进行建设,并由社区的builder来承担Capex的资本投入、Opex的运营支出,从而能够有机会把长尾的市场开发出来,这是DePIN模式对于去聚合数据资产的特别好的一个手段。我就先补充这两点。 彭昭(主持人):刚才杜总和林总把DePIN的价值和优势都提炼得很明确。相比中心化的基础设施,DePIN是一种去中心化的、分布式的基础设施,能够通过使参与者获得相关的收益来充分调动其动力,进而推动基础设施的建设。它是一种自下而上的变革,这与以前大资本投入,大人力、物力投入的建设方式完全不一样。 现在有很多项目实际上都是和AI相关的,所以我们今天想深入讨论AI与DePIN的结合。这两个技术都处在非常火爆上升的阶段,DePIN和AI的结合会发生在什么样的交叉点上?先请杜总和林总来说说关于DePIN和AI结合的整体性看法,然后再请项目代表们来具体说说各自是如何看待DePIN和AI的结合的? Leo:我认为可能会有如下几个结合的点。一个是大家先前也提到过的,AI大模型是需要大量的数据来训练,当下的格局其实会出现具备大模型算力的一方,也会存在具备海量数据的一方,双方之间有可能会存在博弈。例如,有数据的一方会有可能被有算力的一方切断资源导致算力不足,而有数据的一样也有可能切断数据供应,让有算力的一方无法继续训练资源。这是中心化的算力平台或数据平台在未来可能会产生的博弈。如果要打破博弈,那就意味着需要有无需许可的、去中心化的资源网络去支撑大模型的算力平台。数据是训练大模型的重要资源,我们需要探索的是未来能否以去中心化的方式获取数据的来源,并由数据的使用者自行来决定是否开放给平台用于训练。 第二个是能源,因为大模型的计算是一个非常大能耗的场景。如果大模型未来要持续地发展,就需要有持续的、可靠的能源供应,包括绿色能源供应、低成本能源供应等,这也是支撑大模型持续发展的重要资源。我认为,“如何得到无需许可的能源”是第二个对AI来说很重要的底层基础设施。 此外,AI未来的能力一定是依托在连接之上的,如何构建一个去中心化的、无需许可的网络也是我们需要思考的。因此,我认为DePIN与AI有非常强的互相依赖的关系。未来,AI需要有基于DePIN模式构建的无需许可即可访问的基础设施,包括能源基建、数据基建、连接基建。我觉得这些可能是DePIN未来网络的重要价值所在,或者说是会有很大的市场需求的。未来,大模型可能非常依赖于DePIN网络的这些资源的供应。 另一方面,我觉得刚才
Rock
提到的边缘计算也是一个结合方向。因为如今的大模型已经把互联网上所有能够爬到的数据基本上都爬完了。此后的新训练就需要优化数据来源,例如各种各样的传感器就是新的数据来源。未来,我们完全可以将部分数据的预处理和部分的AI计算分配到边缘,因为现在有些边缘计算的能力也越来越强,这是第二个我们认为DePIN和AI可以有很好结合的方向。 彭昭(主持人):这两点都是很关键的结合点,AI的发展也需要嫁接在一个良性发展的基础设施网络上,DePIN和AI这个结合是挺关键的。 杜宇:我想从两个角度做一些补充。第一,我觉得DePIN本质上是个基础设施,特别站在Web3的角度来看,它不是一个应用,而是基础设施。今天参加Future3 Talk的4个项目以及林总的Arkreen,分别代表了数字经济新基建的各个方向,包括计算存储、存储算力、网络、能源等,这些都是我们可以用Web3来重新做一遍的。数字经济除了给人用以外,还有服务于AI的。因此,DePIN可以说是未来AI的基础设施。这个其实大家刚刚已经讲了很多了,我就不去展开了。 第二,其实是和激励相关的,因为Web3核心的技术是区块链,区块链的核心是一个账本。因此,未来AI不管是数据维度还是AI算法维度,互相之间的经济行为一定是记载在区块链账本上的,包括如今Web3领域中提到很多的DeFi、智能合约衍生的DeFi协议、SocialFi协议等,都是构建以AI驱动的经济体的重要金融基础设施。综上,我觉得DePIN与AI的结合在于这两点,第一个是物理世界的基础设施,第二个是AI的金融基础设施。 彭昭(主持人):这两个视角也挺关键的。刚才杜总和林总都提到了DePIN和AI的结合点。接下来请各个项目代表结合自己的时间来谈谈DePIN和AI的结合。从
Rock
先开始吧。
Rock
:我就举一个例子,以手机硬件为例。手机上有很多的视频和图片,这些都是很珍贵的数据集。但是用户又不想把这些资料上传到云端,因为有泄露隐私的风险。因此,我们就可以用联邦学习来链接这些用户设备上的数据,通过隐私计算来保证这些数据不离开用户本机,但是可以用于训练贡献梯度,即在本地完成训练贡献梯度,然后再到集成器里加权平均后经过几轮迭代使算法收敛。这样一来,手机厂商就可以利用这些训练好的模型去增强手机上的一些功能。例如,未来手机上的相机就可能会自带一些美图或者是物体消除AI调整照片的功能,即在手机本地就可以实现,不需要联网。这对于手机厂商来说,既提升了手机市场竞争力,又不用担心用云端算力增加成本的问题,是一个很值得发力做的方向。 对用户来说是手机性能上的提升,体验上的增强,也会便于手机厂商出货。他们会卷这些软件的AI算法去赋能他们手机,同时也会卷硬件,然后把他们的手机里安上性能更强的芯片来使手机具有本地推理和计算能力,从而更快更好的完成AI算法的训练和推理。这是手机行业上的一个应用,那么对应的电动汽车,智慧城市,健康医疗等AIoT涉及的领域还有很多用例,我就先不展开讲了。 彭昭(主持人):如果想到新的观点什么的,随时可以参与讨论。接下来请Yan进行分享。 Yan:我们昨天还在和一位上市公司的朋友讨论边缘AI与网络的结合。我们团队是英伟达的合作伙伴项目,所以我知道H100、H200显卡有多贵。但是就像
Rock
说的,现在在场景中有很多在边缘侧的算力服务需求,我们在做MetaBlox路由器的时候就考虑到了这样的需求。但这当中也有很多挑战,比如现在专业的编辑端的板卡和专业的WiFi板卡,它之间可以实现功能上互通,但性能并不是完美地匹配,需求却是非常高的。我给大家可以举个参考数据,例如现在大量的家用摄像头背后的边缘侧的处理就是一个很大的市场,也是一个非常好的现金流的生意,所以这些都是非常适合用DePIN与AI结合来做的。我觉得这是一个很好、很强的商业模式,Web2已经形成了很多正向的现金流的案例,那么Web3只会把这个趋势越做越宽,越做越大,希望大家一起努力。 彭昭(主持人):Zed刚才也提到,如果用GPT,可能会担心自己的数据并不能存在自己这里,但如果使用EMC的大模型,就能够保证自己数据的安全性,是这样吧? Zed:我就简单发散一下。我觉得还有件很重要的事:公平。去年年底GPT出来之后,大家都想去赶上AI这班快车,这其实是件好事,因为在AI这个行业里,大家的差距并没有那么大。Web2的创业是非常难的,流量垄断一切,但AI赛道的机会还有很多,很多人切入赛道比较早,做一些AIGC的应用,还是能获取一些红利。 但是很快红利就没有了,现在就开始卷得不得了。不但是大模型卷,应用也卷,卷到最后大家都在为英伟达和OpenAI打工——无非是你把他们的算力和模型拿来使用或者出租、出售,这其实不利于AI行业的发展。做AI创业,租用算力的成本很高,而且还不一定租得到,因为你不敢签长期协议。这是从AI创业者的角度来说。 第二是GPU芯片的生产厂家。一些国产厂商最新的GPU都会寄给我们做测试,通过去跑各种各样的环境,得到一个比较公平的数据。实话实说,差距还是挺大的,这个差距并不是硬件层面的,更多是软件层面的。硬件的制式可以做到7纳米或者更低,但实际上一跑起来就会发现,所谓CUDA兼容和原生CUDA还是两码事,所有应用都需要重新编译一遍,几乎不敢拿去让别人使用。这样的话,你的市场要怎么打开?但投硬件的话,成本又非常高,所以我们看到很多企业最终为了保险起见,还是会去购买英伟达。 但反过来说,是不是那些企业就没有竞争力呢?肯定不是的。如果通过DePIN的方式并入进来,跑一些小模型训练和推理服务,可能会发现性价比还是挺高的。EMC网络是按AI任务完成度计费的,虽然可能性能上有40%-50%的差距,但成本只有20%,这样使用起来性价比还是挺高的,而且任务也可以随意调度,不用在前期投入那么多资金去买硬件。 从这两个层面来讲,DePIN结合Web3的经济模型为用户和企业创造了一个更加公平的环境,再结合RWA,变现渠道就更简单一些。Web2的商业模式就是吸引更多用户,然后让用户付费,Web3有更高级的玩法。大家都知道金融化,金融不是洪水猛兽,如果结合一些金融产品的设计,可以让赛道里的一些创业者和企业更快地获得收益,那么他们就会有持续不断的资金来投入,这是加速行业发展的一件好事。 彭昭(主持人):接下来原本还有一个硬核的话题,就是RWA和DePIN的结合,但RWA也是一个新的叙事,门槛比较高,需要讨论很长时间,考虑到我们的时间比较紧,接下来不如趁着直播间有这么多朋友在线,我们每个项目聊一聊想和什么样的项目合作,找找合作的机会。 Zed:我谈一些真实需求,特别有趣。现在其实不缺客户,去中心化存储也没问题,就是数据传输太慢。上次我们想跑一个训练,把香港、新加坡、美国的IDC都问了个遍,最后发现最简单的办法就是买张机票,然后带着硬盘过去拷,否则这么大的数据量,根本不可能做到高速传输。我觉得数据传输对AI的发展是个极大的刚需,存储这方面我不是专家,海量数据调来调去,我也想不到什么特别好的办法,
Rock
和Ben在这方面应该都比较专业。
Rock
:边缘设备,你直接在有数据的地方训练就会快很多。我也和其他行业交流过,他们宁可用卡车来传硬盘。 Zed:真的是这样,我一开始只是当作笑谈,但后来算了一下,好像这个方式确实是最可行的。说到边缘化的方式,小模型推理都没问题,速度已经非常快了,但对一些中大模型来说,要用DePIN的方式做到效率最高,就是要把闲置的加以使用,但并不是说离你最近的那个地方一定会闲置,算法做不到这一步,算法只能做到“你是最合适的,所以我往那儿去”,但做不到“我需要你,你就在哪儿”。 还有隐私计算,这部分我们也很早就在做了,未来大家担心的不仅是数据归谁所有的问题,还有数据会不会被滥用和盗取的问题。虽然目前还没有涉及个人数据的安全性问题,但很快就会提上日程,特别是对一些非常有价值的数据,当它的数据量不是特别大的时候,它的切片、加密等方式也是我们最近刚刚涉及的问题,这方面我研究得不是特别透,也想听听大家的建议。
Rock
:可信计算是大趋势,有个核心的概念叫TEE(可信执行环境),这个很重要。未来的大趋势是在边缘设备上加TEE芯片,支持大家做可信计算。可信计算的核心之一是在CPU内做数据的加解密,数据即便是在RAM里,也是加密的,只有进到CPU里才进行加解密的动作,这就是TEE。所以未来TEE的CPU也是一个趋势,各个制造厂商都会加TEE的芯片,来解决数据隐私性的问题。我先补充这一点。 Zed:那天我们也提到了这点,但去跑数据之前它还是需要解密的。如果有更好的方式的话,我觉得未来会是个大有可为的垂直赛道。 杜宇:我补充一点,TEE还是有一些缺陷,需要先解密再去算,最新的方向一定是全同态。两个月前我见过一个在欧洲做全同态的团队,他们在用硬件的方式加速全同态的计算,说今天的全同态可能和两三年前的zk情况差不多。其实即使是今天的zk,也还没有做到完全可用,在速度、性能方面还存在问题,但全同态一定是最成熟、最完备的解决方法,虽然距离实现还有很大差距,对硬件的要求也非常高,特别是大模型训练,可能真的要等量子计算成熟了才有可能性。 彭昭(主持人):直播间有朋友想问下Zed,如果想和EMC项目合作,无论是作为builder、用户还是投资人,应该怎样来切入? Zed:EMC除了做DePIN外,还有EMC Hub。我相信做AI的一定知道Hugging Face和C站。Hugging Face和C站今年特别火,Github也是开发者非常熟悉的平台,但它们中间都是断层的。做过AI的可能都知道,在刚开始接触AI的时候,绝大多数精力并不是放在开发上面,而是去配置环境,这就特别浪费时间。整个社会分工已经很明晰了,为什么要反复造轮子呢? 所以我们当时就觉得可以在基础设施上加一个应用层,相当于把Github和AWS进行结合,做了EMC Hub。EMC Hub是一个类似于Hugging Face的模型聚合市场,基于Web3的经济系统让大家来贡献内容,你所贡献出来的内容是归自己所有的,如果别人去使用或是进行了商业化,你也可以从中获得收益。有赖于整个算力网络的支持,代码可以作为一个服务直接部署在网络上,就是“代码即服务”,算力提供者、开发人员甚至AI爱好者都可以把自己开发或微调出来的模型部署在上面当作服务,并获得收益。用声纹识别举例,其实开发难度并不大,有很多开源代码,只需要微调一下即可当作服务卖给很多有需要的企业。现在去做一个2C产品是很难的,但你如果把自己的API服务部署在EMC Hub上并收取费用,很快就能够变现,这就打开了很多新的创业空间。 彭昭(主持人):很清晰,大家应该也都知道怎样和EMC合作了,
Rock
和Yan也可以说一下。
Rock
:我也说一下需求。我们base在硅谷,对于AI行业来说,这里的大厂也已经垄断了算力资源、一流的人才和数据集,我们这种创业公司的生存空间是很有限。我们目前的需求主要是人才,硅谷的算法工程师工资每年动辄20-30万刀起,我这次回国发现国内的算法人才也很多,特别是一些高校的同学们非常有天赋,能把业界前沿的论文快速消化吸收并且快速代码化的能力非常强。我们把AI搬到边缘上去需要三项最核心的技术:Efficient AI即模型的压缩优化、Federated Learning 联邦学习,以及刚才提到的Confidential Compute隐私计算,有对这三项技术感兴趣或是在这三个方向上有所积累的小伙伴和同学们请到Network3.ai上联系我们。 另外一个需求就是合作伙伴。如果有IoT厂商想尝试在边缘设备上训练模型赋能自己产品的,请联系我们,我们可以一起做个Pilot program。Web2的APP开发者如果不想去自己搭一套AIinfra,但是也想快速训练出自己app里的垂直模型的,也可以联系我们。谢谢! 彭昭(主持人):对刚刚说的这几个方向感兴趣的小伙伴可以给我们的视频号小助手留言,我们会有相关的同事来联系。接下来请Yan和Ben说一说。 Yan:我一直在关注视频号的互动,看到有网友问有没有社群的合作,我们是热烈欢迎社群合作的。现在几乎家家户户都有WiFi,现在既然要升级到WiFi6,同样的价格,为什么不换一个可以支持OpenRoamingTM的WiFi6 AX 6000设备呢?所以现在国内国外的需求都很旺盛,我们也非常欢迎社群合作,希望大家可以一起把OpenRoamingTM技术遍布到各家各户。有社群的朋友们欢迎跟我们联系,这是第一点。 第二,WiFi是一个难得的、每家每户、每个商店都需要的入口设备,伴随着WiFi6的换机潮,这些入口设备会是一个流量入口。拿小米举例,小米一般只做四个设备,手机、路由器、电视和汽车,其他都是生态链伙伴来做。我们也是希望聚焦入口设备,把兼容性做到最好。我们的WiFi路由器可以对接1-2T的SSD,设备都支持TrustZone,我本人在这个领域也有相当多专利,特别希望和存储、CDN等项目方合作,我们一起把DePIN部署下去。 第三,我们也希望与AI项目方开展深度合作。刚刚也提到我们团队是英伟达的合作伙伴项目,我们购买的所有机器都要支持SGX环境。但也有很多项目是用一个完整的机器作为可信执行环境,这也预示着隐私AI将是大势所趋。我个人特别看重边缘计算的隐私AI,早期各个小区施行人脸门禁的时候,大家都很担心自己的人脸信息被盗用,现在通过TEE环境可以确保即使黑客黑到设备里面成为root,也拿不走你的人脸信息。今后随着GPT等的发展,这个方向一定是大势所趋。MetaBlox虽然是WiFi网络,但因为我们是核心的入口设备,我们也支持边缘计算网络,希望可以和大家共建去中心化的隐私保护的边缘计算网络。 Ben:首先我们非常欢迎对IPFS技术有深入研究的开发者和我们一起去完善IPDN这个产品。同时,如果有开发者对去中心化存储有需求,比如你想构建一个dApp,用去中心化的CDN做数据、文件的存储,可以和我们联系,我们一起合作。 彭昭(主持人):我们的活动现在也接近尾声,接下来请杜总和林总每人做个一分钟的总结吧。 Leo:我也打个小广告。几周前香港金融科技周期间,我在Future3 Campus DePIN加速营的开营仪式上也讲到了DePIN应用链的启动,希望对DePIN赛道感兴趣的开发者和创业的团队和我们多多交流,看看DePIN应用链及其赋能能力能否支撑大家更快速地开发出DePIN产品的原型,也一起努力把DePIN赛道做得越来越热。 彭昭(主持人):DePIN应用链是个特别有价值的事情,很可惜今天的直播内容没涵盖这个话题,下次活动一定要包含进来。最后请杜总来总结。 杜宇:我个人感觉到今天为止,我们在DePIN方向上的探索还处于非常早期的阶段。今天我们主要讨论的是基础设施类别,上周是应用类,目前为止还没有看到整个DePIN生态完全的大爆发,我们今天和在场的几位行业先驱们一起在DePIN赛道做了更多的探索,希望能有更多示范性的案例出来给大家新的启发。 在全球范围内来说,我们的大湾区有着非常好的DePIN基础,但凡涉及到硬件都离不开大湾区,离不开深圳,这也是我们华人在整个Web3和DePIN赛道的巨大优势。我们希望能和从事物联网、硬件等行业的优秀企业家有更多交流,大家一起探讨如何将Web3与硬件、物联网相结合,探索出一片新的增长区域,我觉得这会是一件非常有意思的事。 彭昭(主持人):我也感觉随着讨论的深入,关注DePIN的朋友们的热情和数量都有了明显的提升,也期待下次和大家继续交流DePIN这个话题。我们今天的活动就到这里,谢谢各位。 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-07
比特币分叉往事补遗
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司当硬件开发工程师。 后来,杨作兴从
RockMiner
离开,加入了烤猫矿机( ASICMiner )研发团队,和瓦西里成为同事,一起研发矿机和芯片。 2015 年,烤猫突然人间蒸发,烤猫公司也原地解散,所有技术封存。后来道杨作兴在比特大陆兼职了一段时间,顺便将串联电源技术带到了比特大陆。 到了 2016 年 ,杨作兴有了创业的想法,首先是找吴忌寒聊,得到了吴忌寒的单方面的支持,然后吴让他去找詹聊一下,却遭到了詹克团的当面否决,甚至詹还当面将杨作兴的商业计划书直接用碎纸机碎成碎片。 于是,杨作兴创办了神马矿机,从此和比特大陆打擂台。 自然,神马矿机也顺理成章地用上了串联电源技术。 值得说一下的是,杨作兴创业之前曾多次找到星空聊创业的事情,在詹之后,杨再次找到星空,确认杨下决心要做矿机芯片后,星空联合其他几位朋友一起投了,成为了神马矿机的大股东之一。 星空投资神马矿机的逻辑很简单——由于烤猫失踪,烤猫矿机彻底退出历史舞台,当时比特大陆的蚂蚁矿机一家独大,基本处于垄断地位,这对比特币网络并不好,很容易出大问题。(事实证明这个判断是非常正确的) 当时一起投资神马矿机的,还有鱼池的神鱼和王纯,大家的想法都非常一致,不能让比特大陆再这样搞下去。 要知道,为了能够成功分叉比特币,比特大陆很早就开始布局,他们在那段时间,将大量矿机优先卖给支持分叉的人,支持比特币的人反而很难拿到货。 并且,大区块的支持者甚至只需要支付 10% 的货款,这相当于是给他们做了一个五倍杠杆,只需要支付一份算力的钱,就能获得五份算力。 很多人因此而发家致富,因此也对比特大陆更加忠心耿耿,在支持分叉的岐途上一路走到黑。 幸运地是,神马矿机研发顺利,并且迅速成长成为能够和比特大陆一较高下的矿机厂商。 币信矿业当时是比特大陆的超级客户,为了支持神马矿机的发展,也采购了大量的神马矿机。 在分叉大战期间,当 BCH 集团意识到是币信在暗中保护比特币网络的时候,他们采用了围魏救赵的方式,将神马公司和币信矿业公司,以侵犯专利为由,一起告上了法庭。 虽然最终这个官司比特大陆输了,但是他们却达到了预期目的——矿场场地方为了避免风险,要求币信的矿机限时从矿场中搬离,币信算力因此暂时消失,这场较量才告一段落。 经此一战,币信损失惨重。 一方面,币信用自有算力去阻止 BCH 算力暴击(后文有解释),每天就有将近 100 个比特币的损失(持续了一个难度周期,即 14 日)。 另外一方面,因为矿场被迫搬离,这其中又耽误了很长时间无法挖矿,中间也有不小的损耗,币信也遭受了巨大亏损。 不过,这个时候,BCH 集团针对比特币精心策划地采用的紧急难度调整算法(EDA)已经失去了最佳作用时间,他们原本想用这个方式来偷袭比特币网络的阴谋也彻底破产。 如果当时没有币信算力的狙击,BCH 真的有可能已经成功篡位,不但算力超过比特币,可能连比特币这个名字都被其抢走,比特币可能成长到今天的规模和地位。 因为这件事情,星空和吴忌寒这两个原来的好兄弟,也因此反目成仇,断了往来。币信从此也成为了 BCH 利益相关者的肉中刺,眼中钉,欲处之而后快。 币信为什么不支持 BCH ? 众所周知,其实无论是币信也好,还是鱼池也好,当年和比特大陆的关系其实都不错,包括香港共识和纽约共识大会,大家都坐在一起谈,一起讨论。 目的当然是共赢,希望比特币发展得更好。 但是,这一切在 2017 年之后事情开始有了变化,吴忌寒逐渐有了要分叉的想法,并且他在 2017 年 8 月将这个想法付诸实践。 在这个过程中,BCH 阵营的做法一直相当具有攻击性,一副我就要干死你的架势。其实分叉就分叉吧,各自好好做自己的事情就好,但是 BCH 从一开始就打算好了,要踩比特币上位。 其实说来很讽刺,原来的比特币布道者,却摇身一变成为了比特币最坚定的反对力量,攻讦比特币也最卖力。 他们说“BCH 才是真正的比特币”,号召大家把比特币卖了买 BCH。不知道多少人信了他们的谎言,将自己幸苦囤的比特币换成了 BCH,因此而损失惨重,最终不得不彻底离开了这个行业。请问,这种行为和诈骗有什么区别? 他们说比特币区块小,无法处理太多交易,链上非常堵。结果大家发现比特币没他们说的那么堵,于是他们就发起“粉尘攻击”,短时间内发送大量的小额垃圾交易,造成比特币网络拥堵的假象。然后他们鼓吹大区块,造谣说比特币最终会因拥堵而消亡。(事实上,比特币至今还活得很好,并且越来越健壮。) 记得当年杀毒软件是如何作恶的吗?为了卖出他们的软件,有些无良公司会自己炮制病毒,等用户中毒之后,再去兜售产品。他们的行为简直如出一辙。 当时澳本聪站出来支持分叉,于是他们与其一拍即合,请来了澳本聪为 BCH 站台,写文章,开发布会,一顿骚操作猛如虎,风光得不可一世。 当时他们万万没想到,出来混总是要还的,澳本聪这个诈骗犯可不是易与之辈。仅仅是三个月之后,澳本聪就反手给了 BCH 致命 一刀,掀起了差点将 BCH 彻底毁灭的分叉大战。 没错,BCH 分叉比特币,澳本聪又来分叉 BCH,另外分出个 BSV,真是一出好戏! 币信一直都是比特币的信徒,或许 BCH 的初衷是好的,但是在后续的推进过程中,币信自然非常不认可他们所采取的各种作恶手段。 也许这些手段在政治斗争中非常常见,摸黑陷害竞争对手都是常用伎俩,但这是比特币社区,寄托了无数人的期望和信仰,最初的信仰者就是一小撮理想主义者,变成这个样子,肯定是大家所不愿看到的。 并且,BCH 背后主要推手是比特大陆,无论是开发人员,还是社区中的意见领袖,大部分都是比特大陆资助的,BCH 俨然就是一个公司币,过于中心化,想要取比特币而代之,显然是不合适的。 并不是说公司币不行,例如 BNB 这样的平台币就做得非常好,但是如果这个公司币想要干翻比特币自己上位,那就有点定位不清了。 总之,BCH 集团的很多行为都透露出他们的极其不靠谱,要是将比特币的未来寄希望在这样一群人身上,那比特币迟早玩完,这是所有比特币社区的人不愿看到的。 于是,在关键时刻,币信决定出手干预。 币信是如何保护比特币网络的? 不得不承认,BCH 为了赢得这场分叉之战,的确做了大量的工作和准备,在很久之前就开始聘请社区内的一些意见领袖开始造势,不停地写文章,有些文章写得还挺有深度,看上去有理有据,逻辑完备。(后来澳本聪也采用了同样的套路,忽悠了一大批死忠粉) 除了舆论战,在技术和未来愿景方面,BCH 集团也画了很多大饼,看上去让人神往,由于大区块的特性,的确有很多比特币无法实现的功能,这让很多人对其充满了期待。 如果这些还只是常规操作,那么有一点不得不让人惊艳,那就是—— BCH 的紧急难度调整机制(EDA)。 因为 BCH 使用和比特币同样的算法,按正常的思路,BCH 要想分叉成功,并且持续保持出块,就必须拥有庞大的算力支撑,因为分叉的时候,比特币网络的难度已经非常大了,小算力根本爆不出块。 所以,他们想出了一个紧急难度调整机制:如果当前区块的前6个区块出块时间大于12小时,则难度自动下调20%,如果当前区块的 MTP 时间和从当前块往前数第6个块的 MTP 时间相差大于12个小时,就应急降低20%难度。 简单来说,就是如果一定时间内不出块,就会自动下调20%难度,再不出块就继续下调 20%,直到出块为止。这样就算只有很小的算力,也能保证能够出块。 这个机制乍一看像是防守机制,纯粹是为了自保,为了自己能够生存下去而已,但是各位别被其表象所迷惑了,这实际上是一个极具有攻击性的机制,因为难度只有下调,没有上调。 设计这套机制的人,深谙人性之道,他们懂得,矿工其实是趋利的,只要哪里有钱赚,就会用脚投票,直接把算力切到哪里。 当 BCH 的难度降低了,拥有同样的算力,那矿工就能够挖到更多的币,只要所得到的利润大于比特币,那么矿工的算力就会被吸引过来。 这样,就算 BCH 的价格比比特币低,只要难度够低,矿工就能赚更多钱,算力就会过来。 而 BCH 的算力和比特币的算力是互斥的,挖 BCH 就不能挖 BTC,是一种此消彼长的关系,一旦比特币算力都迁移到 BCH 网络,再配合拉涨币价,在当时的环境下,还真有可能会被 BCH 篡位成功。 要知道,当时很多中立方都表示过,哪个网络的算力大就支持哪个币是真正的比特币。 不得不承认,紧急难度调整机制的设计的确非常天才,所以,这种机制也被人称为针对比特币的“算力暴击”。 BCH 集团酝酿多时,花费了大量的人力物力筹备分叉,他们准备在分叉之后,立刻对比特币展开“算力暴击”,即分叉完成之后,就把自己的算力从 BCH 网络撤出,让难度大幅下降,同时大幅度拉涨币价,这样就可以吸引大部分的矿工算力过来,比特币网络的算力就会暴降,让比特币网络因拥堵不出块而无法运转,最终一举奠定胜局。 这个计划近乎完美。 这简直就是针对比特币的阳谋,大家都知道怎么回事,但是就是没办法去破解,因为当时 BCH 集团控制了一半以上的比特币算力,只要吸引 10%左右的算力过来,比特币网络就可能运转不了了。 当时除了 BCH 集团控制的算力和矿池,就只有三个矿池占比比较大,分别是鱼池鱼池、国池(比特币中国矿池)、和币信矿池。 矿池就算想要支持比特币,那也得矿工答应,矿池是无法控制用户的算力的,不然矿工肯定会用脚投票直接走人。 所以,BCH 集团当时觉得胜券在握了,估计他们连庆祝酒会都已经准备好了。 但是,让他们万万没有想到的是,等分叉完毕,BCH 出了几个块,当他们将自有算力从 BCH 网络撤出,静静等待不出块而难度自动下降之时,意外却出现了——有神秘算力突然接入了 BCH 网络,爆块继续。 由于有持续爆块,BCH 的紧急难度调整机制就无法生效,因为这样难度一直降不下来(出块间隔时间小于 12 小时)。 并且,为了防止神秘算力针对 BCH 网络发动 51%攻击,他们又不得不很尴尬地重新将自己的算力切回来,持续挖着。 这些神秘算力隐藏了 Coinbase 和地址,一时间所有人都搞不清其来路。 突然出现的神秘算力打乱了“算力暴击计划”的节奏,本来等难度降低后,他们准备了大量的资金要配合拉盘,一时间拉盘计划也无法继续推进,生生卡住了。 这种情形,就仿佛一个刺客,针对刺杀目标发动了致命一击,然后突然出现了一股神秘力量,将这致命一击给挡住了,并且持续守护着目标,导致刺客后续的一系列攻击都无法实施。 BCH集团非常费解:这股神秘力量到底从哪里来的? 前面说过,除了 BCH 集团自己控制的算力,另外拥有比较大的算力的,就只剩下鱼池、国池和币信矿池这三方。 鱼池和国池都是散户的算力,他们根本无法动用,只有币信矿池基本都是自己的算力,也就是说只有币信有这个条件做这件事。 答案呼之欲出:币信! 是的,这股神秘算力就是币信的自有算力。 币信在 BCH 集团准备针对比特币发动第一次也是最强的一次算力暴击的时候,出手了。 其他人没办法做这件事情,只有币信有这个条件,只有币信能做,那就由币信来做! 为了比特币的未来,舍我其谁? 要知道,当时难度没降下来,矿工挖 BCH 肯定是不划算的,币信矿业顶着每天几十甚至上百比特币的巨额亏损,硬生生守护了比特币一个难度周期!(即两周时间) BCH 集团也很快反应过来,知道这肯定是币信干的好事,但是没办法,在技术上他们是无法拒绝币信的算力的,只能干瞪眼。 后来,他们终于想到一个主意——因为之前合作的关系,比特大陆的技术人员到访过币信矿场,知道币信矿场中部署了神马矿机,于是,他们以串联供电技术侵权为由,将神马矿机、矿场场地提供方和币信一起告了,给场地方施压,让场地方限令币信矿业将矿机从内蒙的矿场搬离。 通过这个方式,他们终于将币信算力赶出了 BCH 网络,这才得以对比特币实施算力暴击。 币信矿场刚停机,他们就迫不及待开始拉盘了,BCH 开始大涨,但那个时候已经他们无力回天了,因为最佳狙击时机已过,他们已经失去了“天时”,效果大打折扣。 尽管后面 BCH 针对比特币多次算力暴击,导致比特币网络算力经常不稳定,但胜负已定,已经无关紧要,不影响大局。 经此一役,币信损失惨重,不但损失了十几天的比特币挖矿收益,矿场也不得不搬离,损失的比特币在现在看来,简直是个天文数字。 但是,这一切都是值得的,币信为守护了比特币贡献了自己的力量,帮比特币挡住了致命一击,做了比特币信仰者该做的事情。 虽然币信因为这件事几乎将以前所有挖矿赚到的利润都一次性亏了出去,但长期来看,币信肯是受益的。 后记 这些往事封存已久,很多人其实并不清楚其中的细节,也不知道币信当年做的事情,这其实也没什么,币信一直都活得很好。 但是这么多年来,币信一直被一些别有用心者抹黑造谣,实在心累,想想还是写点文字,将事实公布,免得无辜吃瓜群众被其误导。 分叉风波已经过去多年,比特币依然还是那个比特币,比特币社区也比以前更加健壮,这是我们这些比特币信仰者最大的幸福。 Long Bitcoin, Short the world! 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-06
【美股收市】美国10月劳动力需求放缓 科技股应声大涨收复早前失地 道指、标普500小幅收跌
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前市场反弹的力度。 Spouting
Rock
首席策略师Rhys Williams表示:“今天只是11月强劲表现的一点点展开,现在就得出风险交易已经结束的结论还为时过早。” 周二,随着美国10年期国债收益率跌破4.2%的关键水平,股市脱离盘中低点。此举是在数据表明劳动力市场降温的背景下发生的。 周二公布的10月份职位空缺数据显示,劳动力市场需求放缓,上个月职位空缺数量下滑至873万个,低于9月份的935万个职位空缺和去年的1,047万个。根据美国劳工统计局的数据,本月雇佣人数和离职总数变化不大,分别为590万人和560万人。 ADP私人就业数据将于周三公布,而周五重要的月度非农就业报告将成为推动美联储改变政策方针的催化剂。 数据公布后,科技股尤其上涨,推动纳斯达克指数盘中上涨。值得注意的是,大型科技股苹果和英伟达均上涨超过2%。 罗素2000指数在周二跌势延续,跌幅超过1%。尽管如此,过去一个月小盘股指数仍上涨了5%以上,引发了市场反弹广度扩大和美联储即将降息的希望。 AXS Investments首席执行官Greg Bassuk表示,周二的交易“反映出交易员对美联储和利率轨迹的不确定性。投资者希望在经济数据和美联储情绪改变的可能性方面获得更大的确定性。” 个股方面,开源软件开发平台GitLab财报超预期并发布了季度的强劲指引后,该公司股价上涨11.5%。 蔚来汽车股价上涨 1.5%,此前这家中国电动汽车制造商公布第三季度亏损收窄。 特斯拉股价上涨约1.5%,在中国发布乐观数据后,该公司目前正朝着在中国实现有史以来最佳季度交付的目标迈进。投资者越来越乐观,认为特斯拉备受争议的Cybertruck将产生“光环”效应,提振公司其他车型的销售。 医疗巨头CVS宣布计划改变药品定价方式后,股价上涨了3%。此举旨在过渡到更简单的模式并提高透明度。这也可能意味着从明年开始消费者可以节省一些费用。 AT&T在与瑞典科技公司爱立信(Ericsson)达成的网络协议的消息后,这家电信巨头的股价上涨了4%。该公司透露,根据与爱立信的为期5年的协议,计划在网络设备上花费高达140亿美元。爱立信的股价上涨约4.5%。
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楼喆
2023-12-06
投资组合经理警告:美联储与现实“脱节”,明年必须降息5次
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与上个月持平。 资深投资者David
Roche
告诉CNBC的“Squawk Box Asia”,除非以能源或食品的形式对美国通胀产生重大外部冲击,否则“几乎可以肯定”美联储已经完成了加息,这也意味着下一次加息将下降。 “我将坚持3%,我认为这已经反映在许多资产价格中。我认为我们不会再将通胀率压低到2%。它被各种各样的事情嵌入到经济中。“独立战略总裁兼全球策略师
Roche
表示。 “各国央行不必像以前那样激烈地战斗。因此,内含通胀率将高于3%,而不是2%。“
Roche
说,他曾经正确预测了1997年的亚洲金融危机和2008年的全球金融危机。 美联储在12月13日的下一次也是本年度最后一次会议上的利率计划还有待观察。大多数市场参与者预计央行将维持利率不变。
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丰雪鑫99
2023-12-06
赛诺医疗(688108.SH)球囊产品在中国台湾获得注册证
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管理局(“TFDA”)递交了公司NC
Rockstar
非顺应性冠状动脉球囊扩张导管的注册申报资料。公司于近日收到TFDA通知,公司NC
Rockstar
非顺应性冠状动脉球囊扩张导管获得TFDA的批准
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金融界
2023-12-05
赛诺医疗:公司球囊产品在中国台湾获得注册证
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卫生署食品药品管理局递交了公司 NC
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非顺应性冠状动脉球囊扩张导管的注册申报资料。公司于近日收到TFDA通知,公司 NC
Rockstar
非顺应性冠状动脉球囊扩张导管获得TFDA的批准。
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金融界
2023-12-05
罗氏进军减肥药!GLP-1新贵ALT狂涨29%!纳指生物科技ETF(513290)涨1%居全市场第一,资金狂买,份额又创新高
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23.12.04),瑞士医药巨头罗氏(
Roche
)宣布通过收购打入减肥药市场,挑战减肥药巨头诺和诺德和礼来。具体而言,罗氏宣布以27亿美元的先期价格收购未上市的美国减肥药开发商Carmot Therapeutics。 罗氏收购案宣布后,市场反应热烈,隔夜罗氏收盘上涨3.08%,而其他拥有在研GLP-1减肥药项目的小市值医药股也受到市场热烈关注。 纳斯达克生物科技指数(NBI)成份股——Altimmune(ALT)狂涨29.69%,据了解,Altimmune在上周已经报告了GLP-1R/GCGR 双重激动剂Pemvidutide积极的二期结果。 多重利好提振下,美股创新药板块连续反弹,纳指生物科技(NBI)录得四连涨!其成份股中,除ALT大涨29.69%外,Biomea Fusion涨18.71%,阿尔凯莫斯大涨8.40%,基因测序双巨头——因美纳(Illumina)、CRISPR,以及国内创新药龙头——传奇生物均大涨超4%,晖致(Viatris)涨超3%,拜玛林制药涨超2%,再生元制药、萨雷普塔涨超1%,安进(Amgen)、吉利德科学、莫德纳(Moderna)、阿斯利康均小幅上涨,福泰制药、渤健小幅回调。 【纳指生物科技ETF(513290)标的指数12.4成份股涨跌幅Top20】 图片来源:Wind,截至2023年12月4日 2023年12月5日,国内唯一表征美股创新药行情的——纳指生物科技ETF(513290)开盘冲高,现涨近1%,盘中涨幅高居全市场所有ETF第一,截至目前成交额超1500万元,冲击四连阳。 图片来源:Wind,截至2023年12月5日 近期,资金借道ETF布局美股创新药板块热情高涨。上交所权威数据显示,截至12月4日最新数据,纳指生物科技ETF(513290)已连续7个交易日获资金净申购,近60日获资金增仓超1.6亿元,基金份额迭创上市以来新高! 图片来源:Wind,截至2023年12月4日 资金之所以呈现“越跌越买”态势,或许与美股创新药“估值性价比”不无关系。从估值上看,截至11月28日最新数据,美股生物科技板块最新PE已回调至15.27倍,相对于A股医药和港股医药板块,估值性价比更加凸显!(数据来源:iShares) 公开资料显示,纳指生物科技ETF(513290)跟踪复制纳指生物科技指数(NBI),可T+0交易,有利于投资者捕捉日内交易机会;借助纳指生物科技ETF(513290),投资者也不需要开立美股账户,利用普通A股账户,即可一手起步低门槛配置全球范围内的顶级创新药龙头! 消息面,药明生物举办“近况更新”说明会,根据最新的《药明生物业务更新》文件,其2023年指引更新中,药明生物将2023年全年收入增速从30%增长调整到10%增长,其中非COVID-19业务增速指引从60%下修到36%,药明生物分析分业务来看主要受D端(同比下降18%~20%)和M端(同比下降15%~18%)影响。反向测算23H2整体收入增长3.7%,非COVID-19增速19.1%。 国内CXO板块直接被带崩,药明生物重挫超20%, 药明康德跌超5%, 康龙化成跌超8%,凯莱英、泰格医药等跟跌。 【减肥药赛道烈火烹油,巨头纷纷入局,行情火热!】 罗氏于12月4日发布声明称,同意以31亿美元的价格收购减肥药物开发商Carmot Therapeutics,其中首期支付27亿美元,额外的里程碑费用可达4亿美元。根据惯例成交条件,目前预计该交易将在2024年一季度完成。 此外,纳指生物科技指数成份股——Altimmune Inc(ALT)不久前公布了其重磅试验性减肥药培维肽(pemvidutide)乐观的中期研究结果,引得业内关注。 有分析指出,从数据来看,pemvidutide的试验结果与诺和诺德旗下的Wegovy(有效成分为司美格鲁肽)不相上下,而Wegovy目前与礼来旗下的替泽帕肽(Tirzepatide)是强大的竞争对手关系。 众多头部企业入局减肥药赛道的背后,瞄准的无疑是其巨大的市场空间。世界肥胖联合会 (WOF) 预计到 2035 年,超过40亿人(占世界人口规模的一半以上)可能患有不同程度的肥胖症。这也将给减肥药市场带来巨大的增长空间。 华尔街大行高盛的分析师们预计,到2030年,全球抗肥胖药物市场的年销售额可能会增长到1000亿美元左右。另有数据显示, 2022年减肥药市场规模预计约为19亿美元,预计到2032年将接近900亿美元,复合年增长率(CAGR)约为50%。 此外,众所周知,资本市场投融资热情是影响美股创新药板块走势的关键。当下利率边际的变化,比绝对值更加重要,美债利率见顶信号对投融资情绪极度敏感的创新药板块将产生正向修复效应。一旦降息预期打开,投融资情绪改善,表征全球尖端创新药、已回调近3年的——纳指生物科技或迎来一轮波澜壮阔的估值回归。 公开资料显示,纳指生物科技ETF(513290)跟踪复制纳斯达克生物科技指数(NBI),是布局全球前沿创新药的高效工具。习惯场外申赎或没有证券账户的投资者,相关产品纳指生物科技ETF联接基金(A:017894;C:017895)。此外,如果资金体量大、在一级市场有申赎需求,纳指生物科技ETF(513290)一级市场最小申赎单位已经从100万份降低到了50万份,门槛大大降低。 风险提示:基金有风险,投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件,了解基金的风险收益特征,特别是特有风险,并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产,但不保证基金一定盈利或本金不受损失。纳指生物科技ETF(513290)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单一指数成分股的持有风险,请关注部分指数成分股权重较大、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;以上产品投资于境外证券市场,基金净值会因为所投资证券市场波动等因素产生波动。境外投资产品风险包括市场风险、汇率风险和政治风险等。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举,本文出现信息只作为参考,投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-05
Altimmune涨29%,纳指生物科技ETF(513290)四连涨,盘中涨1%居全市场ETF第一
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023年12月4日,瑞士制药巨头罗氏(
Roche
)发布声明称,同意以31亿美元的价格收购减肥药开发商Carmot Therapeutics,成为最新一家试图挑战诺和诺德(Novo Nordisk)与礼来制药(Eli Lilly)在全球减肥药市场中的主导地位的公司。其中首期支付27亿美元,根据未来实现的特定目标,可能需要支付最多4亿美元的额外款项。 相关机构表示:GLP-1药物在心血管风险、糖尿病肾病、阿尔茨海默病、非酒精性脂肪性肝炎、外周动脉疾病等多种疾病领域均展现出巨大潜力。尽管如此,不能否认的是,糖尿病以外,目前全球GLP-1市场的高速增长仍然主要由减肥需求驱动。 纳指生物科技ETF(513290),场外联接(A类:017894;C类:017895;汇添富纳斯达克生物科技ETF发起式联接(QDII)美元现汇:017951;汇添富纳斯达克生物科技ETF发起式联接(QDII)美元现钞:017952)。 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-05
Rockstar
:《GTA 6》将登陆Play Station和Xbox平台
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双互动软件旗下游戏工作室
Rockstar
宣布,《GTA 6》将登陆Play Station和Xbox平台。
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金融界
2023-12-05
每日科技要闻速递:GTA6官宣2025年发布、扎克伯格套现1.8亿美元
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Rockstar
宣布《GTA6》将于2025年发布。 2. 法拉第未来计划在阿布扎比建立区域总部。 3. 市场消息:英伟达将与软银开展生成式AI合作。 4. 三星前三季度向高通、联发科购买近9万亿韩元处理器。 5. 扎克伯格两年来首次出售Meta股票 套现近1.85亿美元。 6. 乘联会:特斯拉11月份销售了82,432辆国产汽车。 7.市场消息:谷歌计划最早于本周公开预览人工智能模型Gemini。 8. 宝马集团:截至2023年11月宝马旗下新能源车型已累计达成30万台,i5将于明年实现国产。 9. 云端联络中心服务商Five9和Zoom已就恢复收购交易进行了对话。Five9很可能会吸引其他战略买家。 10. 法国初创公司Mistral AI估值近20亿美元,获英伟达和Salesforce支持。Mistral AI计划在投资轮中筹集约4.5亿欧元。 11. 国家新闻出版署发布11月国产网络游戏审批信息,共87款游戏获批,网易《世界之外》、完美世界《诛仙2》等在列。
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金融界
2023-12-05
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