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CPT Markets：绝不可错过! 加密货币的三大新兴应用!

哪些潜力。在2022年时，电动车大厂Tesla执行长马斯克宣布了令市场相当振奋的消息，消息为可用狗狗币来购买Tesla的电动车，此举是Tesla的一大新迈进，于此之后，像是其他的科技大厂Microsoft、Google、PayPal也逐步开放了用加密货币来做为购买产品或服务的支付货币，除此之外，像是Gucci、Balenciaga、Starbucks等大牌精品或是其他大众消费品牌也可以使用加密货币来进行付款。如此的一大跃进，显现了传统法币已经不再是唯一的交易媒介，时代的进步，加密货币为消费者带来新的支付方式，而使交易渐迈向了数字化趋势。在第二项新兴应用里，加密货币因为其去中心化特质，突破了传统金融的限制，像是在传统金融里会发生的繁琐流程、审查、限制以及其它所衍生出来的手续费，而在加密货币中，你不但可以发现到交易速度与流通性提升了，同样地你也可以感受到相关衍生成本降低了以及跨境支付率提高了。 ICO其名称为首次代币发行，这是发行加密货币之募集资金方式，其中概念其实与IPO首次公开发行相差不远，ICO主要是获得加密货币，而IPO主要是获得股票。ICO为市场提供了一个新的募资管道，而且相比IPO来说，ICO在运作上所受的限制并不多因而使得其募资速度相当快速，而这项特点相当适合那些急需资金但难以获得发行上市募资机会的新创企业。虽然加密货币有这么多的新兴应用，但CPT Markets投资分析师特别提到，加密货币目前仍然面临三大挑战，分别是波动性大、处理速度低以及缺乏管制。但若综览国际大厂相继投入加密领域后，便可彰显出加密货币的价值与发展潜力，相信在上述所提之三大挑战得以突破后，在未来，加密货币与既有产业的创新互相融合并促进新型态发展后，定能创造出更大的产业价值。 CPT Markets风险提示及免责条款 : 以上文章内容仅供参考，不作为未来投资建议。CPT Markets 发布的文章主要根据国际财经数据报告及国际新闻为参考依据。

CPT_Markets2023-02-07

“木头姐”凯茜伍德比所有人都看好电动汽车

。在任何政府激励措施出台之前，特斯拉（Tesla）Model 3的售价为4.4万美元。到2022年底，美国新车的平均价格约为5万美元。　　根据ARK的预测，到2027年，全球电动汽车年产量将达到6000万辆。这大约是轻型汽车总产量的70％，而且比几乎所有人预测的都要快得多。　　加州是电动汽车普及率最高的州之一，预计届时该州销售的汽车中有43％将是零排放的。（这一数字包括插电式混合动力汽车。）加州认为，到2030年，电动汽车和插电式混合动力汽车将占该州轻型汽车销量的70％。　　ARK已经放弃了一些早期的电动汽车预测。2020年，ARK预计2024年全球电动汽车销量为3700万辆。2022年，全电动汽车销量约为800万辆。ARK的新数据表明，2024年电动汽车销量将约为2020年预测的一半。　　不过，几年之内全球电动汽车销量达到1600万或1700万辆，对汽车行业、特斯拉和ARK来说都将是巨大的胜利。　　ARK的坚定信念导致其业绩不稳定。方舟创新ETF在2019年上涨了35％，2020年上涨了153％。2021年下降23％，2022年下降67％。　　今年迄今，创新ETF上涨了28％。标准普尔500指数和纳斯达克综合指数分别上涨约6％和10％。　　特斯拉是ARK创新ETF的最大持仓，多年来一直是最大持仓。特斯拉的股价在2022年下跌了65％。特斯拉的股票在2023年有所帮助。今年迄今该指数已上涨42％。

金融界2023-02-03

卖空特斯拉！机构重磅示警：今年收益下降30% 马斯克“亏本卖车”痛失业务增长奇招

tal提出观点，示警投资者卖空特斯拉(Tesla)，强调今年该公司收益将比2022年下降30%。马斯克亏本卖车的最新政策，不禁让市场怀疑特斯拉已经痛失业务增长奇招。特斯拉在2023年以大规模的、破坏利润率的全球降价拉开了序幕。当然众所皆知，特斯拉早在2022年第四季度就已经启动大幅降价。虽然这无疑会带来更多的销量，但2023年的平均售价与2022年第四季度相比下降约12%，加上2023年的产量180万辆汽车的指导意味着，2023年的收入将比2022年至少低30%，甚至可能低40%。 (特斯拉一年股价，来源:Trading View) 不要忘记，这里所提到的2023年产量，并不意味着实际交付，市场展望与预测是在假设完全交付的前提下，仍然比2022年低，实际可能会来得更惨淡。换句话说，特斯拉不再是一家“成长型”公司，除非你希望你的“成长型”无利可图。 Stanphyl Capital也指出，最让特斯拉投资者感到不安的是，尽管与2022年第四季度相比平均降价12%，但与第四季度405000辆的年化运行率162万辆相比，该公司仅指导180万辆的交付量增加11%。它也仅比2022年第四季度176万的年化产量高出2%，那么支持降价的“产量节省”从何而来？而特斯拉的下一个“增长绝招”又将何去何从？亏本卖车？随着特斯拉大幅降价，它无疑会卖出更多的汽车，但任何其他汽车公司都可以做同样的事情。没错，特斯拉投资者需要理清一个事实，当前他们正身处一个市盈率个位数的行业。从某些估值角度来看，市值约为680亿美元的宝马，每年销售约250万辆汽车，净利润率高于特斯拉2023年的净利润率，并且它是目前市场上最好的电动SUV、最佳豪华电动汽车和最佳小型豪华电动汽车。如果特斯拉今年售出180万辆汽车，这仅比2022年第四季度年化增长11%，它将是宝马规模的72%，增长仅略高但净利润率较低。按交付比例计算，宝马市值的72%将使特斯拉的估值仅为490亿美元，与本月173美元的收盘价相比，这仅占15.50美元左右。 Stanphyl Capital提到：“我们还认为，特斯拉在第四季度确认的完全自动驾驶季度利润全部为3.24亿美元，尽管这是一种冒名的产品，很可能被NHTSA召回，从而向特斯拉展示了一个高达10亿美元的责任。” 与此同时，特斯拉客观上已经失去了它的“产品优势”，许多竞争汽车现在提供可比或更好的实际续航里程、更好的内饰、相似或更快的充电速度以及更好的质量。因此，由于竞争对手的临时生产限制，现在几乎所有特斯拉的直接电动汽车竞争对手的等待时间都比特斯拉长。事实上，特斯拉现在可能是许多电动汽车购买者的第二、第三或第四选择，并且只能保持其销量领先优势，尽管产能优势将在未来12至36个月内消失，因为竞争对手会迅速提高产能生产他们的高级电动汽车。特斯拉劣质的Model Y当前面临来自制造更好的现代Ioniq 5、起亚EV6、福特野马Mach E、凯迪拉克Lyriq、日产Ariya、奥迪Q4 e-tron、宝马的竞争iX3、梅赛德斯EQB、沃尔沃XC40 Recharge、雪佛兰Blazer EV和价值30000美元的Equinox EV和Polestar 3。特斯拉的Model 3现在与沃尔沃漂亮的Polestar 2、出色的新款BMW i4、即将推出的现代Ioniq 6和大众ID.7，以及中国的多个本地竞争对手展开了激烈的直接“轿车竞争”。当前不单单是Stanphyl Capital给出卖空建议，知名大空头、对冲基金查诺斯公司创始人吉姆·查诺斯(Jim Chanos)也提出新观点，表示他仍在做空特斯拉和纽约房地产。他提醒投资者，当前的熊市风险与他正在1980年所看见的不同，但投资者却正在忽略这点。他也同时强调，美国债务违约将演变成为新经济黑天鹅。 “现在2023年的盈利预测已经很困难，这种说法似乎是一场价格战正在进行，但传统汽车公司受到的伤害将比特斯拉大得多。好吧，但这只是在不断告诉你，汽车业务是一项艰巨的业务。如果你不得不降价或提高价格以减少需求供应，那么你就处于周期性业务中，”查诺斯坚持提出做空特斯拉的观点。

颜辞2023-02-02

2023 年底比特币价格预测、能够到达哪个阶段？

似于 Microstrategy 和 Tesla 购买比特币时发生的情况，或者当萨尔瓦多将 BTC 设为法定货币时发生的情况。萨尔瓦多比特币债券被极度低估，其影响可能比大多数人预期的要大得多。特别是如果它取得成功，因为它将成为其他发展中国家效仿的蓝图。其他国家可能会出人意料地宣布比特币在本国成为法定货币，或者像苹果或亚马逊这样的大公司最终会在他们的商店中使用比特币。我很期待在迈阿密举行的 2023 年比特币大会，并期待届时会发布一些重要的公告。现在让我们最后继续我对比特币的年终预测。正如我之前提到的，在撰写本文时比特币的价格约为 2.35 万美元。就在几周前，我还感到看跌，并认为今年将是价格横盘整理的一年。在这些价格水平上尽可能多地增持。因此，最近的价格上涨是苦乐参半的。我总是很高兴价格上涨，但这也意味着积累大量 BTC 也变得越来越困难。在今年余下的时间里，我已经转为看涨。我认为比特币今年不会创下历史新高。但比特币达到 45-50,000 美元绝对是有可能的。这仅是当前价格的 2 倍左右。无论哪种方式，如果比特币的价格上涨或下跌，都会继续积累。来源：金色财经

金色财经2023-02-02

《财富》封面：全球爆红的ChatGPT是如何诞生的？

经营SpaceX，还有更重要的特斯拉（Tesla）。当时，微软CEO萨蒂亚·纳德拉迫切希望证明，在人工智能领域落后于竞争对手的微软，也能在人工智能技术的尖端领域扮演一定的角色。微软曾经尝试聘请一位重量级的人工智能科学家，但未能成功。微软还建立了规模庞大、成本高昂的专用芯片集群，以推进其在语言模型开发领域的进展。这正是OpenAI迫切需要的超级计算力，当时该公司曾斥巨资进行收购。OpenAI擅长的是实现各种炫酷的人工智能演示，而这正是希望证明微软人工智能实力的纳德拉所期待的。阿尔特曼主动联系到纳德拉商谈合作，他曾多次飞往西雅图展示OpenAI的人工智能模型。纳德拉最终签署了合作协议，并在2019年7月对外公布，使微软成为OpenAI技术商业化的“首选合作伙伴”，并在该人工智能初创公司初始投资10亿美元。山姆·阿尔特曼与微软CEO萨蒂亚·纳德拉在位于华盛顿州雷德蒙德的微软总部合影。图片来源：IAN C. BATES—THE NEW YORK TIMES/REDUX 虽然阿尔特曼从最开始就参与了OpenAI的创立，但他直到2019年5月OpenAI转型为营利性企业后不久才担任该公司CEO。但该公司从一家研究实验室变成价值数十亿美元的现象级企业的过程，充分显示出阿尔特曼独特的融资能力，以及以产品为导向的经营理念，也凸显出这些商业本能与他对实现科学驱动的宏大想法的承诺之间的矛盾。作为OpenAI的领导人，从某种程度上来说，阿尔特曼就是硅谷的典型代表：年轻的白人男性；坚定专注；精通极客技术；热衷于效率和生产率最大化；致力于“改变世界”的工作狂。﹝在2016年《纽约客》（New Yorker）的一篇文章中，他表示自己并没有阿斯伯格综合征，但他能理解为什么人们会认为他是阿斯伯格综合征患者。﹞ 阿尔特曼从斯坦福大学计算机科学专业肄业，参与创建了一家社交媒体公司Loopt，该公司的应用可以告知用户好友所在的位置。该公司在2005年，成为Y Combinator的首批初创公司；虽然这家公司未能成功，但阿尔特曼出售该公司所得的收入，帮助他进入了风投界。他创建了一家小型风险投资公司Hydrazine Capital，募资约2,100万美元，其中包括泰尔的资金。后来Y Combinator的联合创始人保罗·格雷厄姆和利文斯顿聘请他接替格雷厄姆，负责运营YC。阿尔特曼是一位创业者，而不是科学家或人工智能研究人员，他为人所津津乐道的是极其擅长进行风投融资。他坚信伟大的事业源于远大的志向和坚定不移的自信，他曾表示，希望通过开发所谓的深度科技领域，如核裂变和量子计算等，创造数万亿美元的经济价值。这些领域虽然成功的机会渺茫，但有可能带来巨大回报。阿尔特曼在Loopt的同事、资深科技投资者和初创公司顾问马克·雅各布斯坦表示：“山姆相信，他在自己从事的领域是最棒的。我确信，他曾认为自己是办公室里最强的乒乓球高手，直到事实证明他是错误的。” 据OpenAI的多位现任和前内部人士爆料，随着阿尔特曼掌管公司，公司开始转移业务重心。曾经广泛的研发议题被精简，主要专注于自然语言处理领域。萨茨科尔和阿尔特曼辩称这种转变的目的是在目前似乎最有可能实现通用人工智能的研发领域，最大程度增加投入。但有前员工表示，在公司获得微软的初始投资后，重点开展大语言模型研究的内部压力显著增加，部分原因是这些模型可以迅速投入商业应用。有员工抱怨，OpenAI创立的目的是不受企业影响，但它很快就变成了科技界巨头的工具。一位前员工表示：“公司所关注的重点更多地倾向于我们如何开发产品，而不是努力回答最有趣的问题。”与本文的许多受访者一样，由于保密协议的约束，并且为了避免得罪与OpenAI有关的大人物，这名员工要求匿名。 OpenAI也变得不再像以前那么开放。该公司已经开始以担心其技术可能被滥用为由，收回此前做出的公开所有研究和将代码开源的承诺。但据该公司的前员工表示，商业逻辑也是这些举措背后的原因之一。OpenAI仅通过API提供其先进模型，保护了自己的知识产权和收入流。OpenAI的另外一名前员工表示：“[阿尔特曼]和[布洛克曼]对‘人工智能安全’说过不少空话，但这些言论通常都只是商业考量的遮羞布，对实际的、合理的人工智能安全问题却视而不见。”例如，这位前员工提到OpenAI曾因为担心被滥用而决定限制DALL-E 2的访问权限，但在Midjourney和Stability AI推出竞争产品后，公司快速推翻了这一决定。（OpenAI表示，经过慎重的贝塔测试，其对安全系统充满了信心，之后才允许DALL-E 2的更大范围应用。）据多位前员工爆料，公司在策略和文化上的转变，是导致十多名OpenAI研究人员和其他员工在2021年决定离开公司并成立研究实验室Anthropic的原因之一。其中有多人曾从事人工智能安全研究。 OpenAI表示相比其他人工智能实验室，其会继续公布更多研究成果。公司还为重心向产品转移的做法进行辩护。首席技术官穆拉蒂说道：“你不能只在实验室里开发通用人工智能。”她主张，发布产品是了解人们希望如何使用和滥用技术的唯一途径。她表示，直到发现人们使用GPT-3进行编程，OpenAI才知道GPT-3最受欢迎的应用是编写软件代码。同样，OpenAI最担心的问题是人们利用GPT-3生成虚假的政治信息，但事实证明这只是杞人忧天。她表示，相反，最常见的恶意使用GPT-3的行为是制作垃圾广告邮件。最后，穆拉蒂表示，OpenAI希望通过公开其技术，“最大程度降低真正强大的技术可能对社会产生的冲击。” 她表示，如果不让人们预先了解未来可能出现的情形，先进人工智能所引发的社会混乱可能更严重。萨茨科尔也认为OpenAI与微软的合作创造了一种全新的“预期，即我们需要利用我们的技术开发一种有用的产品”，但他坚持认为OpenAI文化的核心并未改变。他说道，可以使用微软的数据中心，对于OpenAI的发展至关重要。布洛克曼也表示，与微软的合作使OpenAI能够创造收入，同时不必过多关注商业运营，否则公司可能不得不在商业运营方面投入更多精力。他说道：“招聘数千名销售人员，可能会改变这家公司，而与一家已经拥有销售团队的公司成为合作伙伴，实际上是非常好的策略。” 萨茨科尔直截了当地否认了OpenAI不再重视安全性的说法。“我想说的是，事实恰恰相反。”萨茨科尔称，在员工离职并成立Anthropic之前，人工智能安全“被委派给一个团队负责”，但现在它变成了所有团队的责任。“安全性标准不断提高，我们也在开展越来越多安全性方面的工作。” “我们在开展越来越多安全性方面的工作。” ——伊利亚·萨茨科尔，OpenAI首席科学家然而，批评者表示，OpenAI以产品为导向开发先进人工智能的做法是不负责任的，这相当于向人们发放上膛的枪支，理由是这是确定人们是否真的会相互射击的最佳途径。纽约大学（New York University）认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯，对以深度学习为中心的人工智能开发策略持怀疑态度。他认为，生成式人工智能“将对社会结构产生切实的、迫在眉睫的威胁”。他表示，GPT-3和ChatGPT等系统将生成虚假信息的成本降低到接近于零，可能会掀起虚假信息泛滥的狂潮。马库斯表示，我们甚至已经看到了第一批受害者。程序员发布和回答编程问题的网站Stack Overflow已经不得不禁止用户提交ChatGPT生成的回答，因为这种貌似合理实则错误的回答已经令该网站疲于应付。科技资讯网站CNET开始使用ChatGPT生成资讯文章，但后来发现，由于许多文章存在事实性错误，不得不对它们进行更正。对有些人而言，真正的风险是ChatGPT能够编写准确的代码。网络安全公司Check Point的研究副总裁玛雅·霍洛维茨表示，她的团队可以用ChatGPT设计每一个阶段的网络攻击，包括杜撰一封令人信服的钓鱼邮件，编写恶意代码，以及逃避常见的网络安全检查等。她警告称，ChatGPT基本可以让不懂编程的人成为网络罪犯，“我担心未来会发生越来越多网络攻击”。OpenAI的穆拉蒂表示，公司也有同样的担忧，因此正在研究如何“调整”其人工智能模型，使它们不会编写恶意软件，但这绝非易事。有无数批评者和教育工作者痛斥，学生很容易使用ChatGPT作弊。纽约、巴尔的摩和洛杉矶的校区均禁止学校管理的网络访问聊天机器人，澳大利亚的一些高校表示，将转为通过有专人监考的书面考试评估学生。（OpenAI正在开发更便于检测人工智能生成文本的方法，包括可能在ChatGPT生成的文本上添加数字“水印”。） 2022年，ChatGPT最初的开发方式还引发了人们对道德方面的担忧。《时代》（Time）杂志调查发现，在开发过程中，OpenAI聘请了一家数据标记公司，这家公司雇佣肯尼亚的低薪员工识别包含不良语言、色情图片和暴力内容的段落。报道称，一些员工因此出现了精神健康问题。OpenAI在一份声明中对《时代》杂志表示，数据标记工作“是最大程度减少训练数据中的暴力和色情内容以及开发可检测有害内容的工具的必要步骤”。免费提供ChatGPT使OpenAI能够获取大量反馈，从而帮助其完善未来的版本。但OpenAI未来能否维持其在语言人工智能领域的主导地位，仍是个未知数。伦敦人工智能公司Faculty的创始人兼CEO马克·华纳表示：“历史上，对于这种高度通用的算法，我们所看到的是，它们并没有达到足够可靠的程度，能够保证一家公司独占全部回报。”例如，面部识别和图像识别技术最早的开发者是谷歌和英伟达（Nvidia）等科技巨头，但现在它们已经无处不在。法院和监管部门也可能对生成式人工智能所依赖的数据飞轮横插一脚。向加州联邦法院提起的一起金额高达90亿美元的集体诉讼，可能对该领域产生深远影响。该案原告指控微软和OpenAI使用程序员的代码训练GitHub的编程助手Copilot，没有承认程序员的功劳或者对程序员予以补偿，违反了开源许可条款。微软和OpenAI均拒绝就该起诉讼发表意见。人工智能专家表示，如果法院判决原告胜诉，可能会阻碍生成式人工智能的繁荣：大多数生成式人工智能模型都是使用从互联网上搜刮的材料进行训练，并没有取得许可或支付报酬。作为该案原告代理人的律师事务所，最近还提起了一起类似诉讼，指控Stability AI和Midjourney未经许可，在训练数据中使用了有版权保护的美术作品。盖蒂图片社（Getty Images）也对Stability AI提起了版权侵权诉讼。另外一个问题是，立法者可能通过法律，授予创作者禁止将其创作的内容用于人工智能训练的权利，例如欧盟的立法者正在考虑这样做。与此同时，OpenAI的竞争对手并没有坐以待毙。据《纽约时报》（New York Times）报道，失去搜索领域主导地位的可能性，已经促使谷歌高管发布了“红色警报”。报道称，谷歌CEO桑达尔·皮查伊已经多次召开会议，重新制定公司的人工智能策略，计划发布20款支持人工智能的新产品，并将在今年发布搜索聊天界面的演示版本。谷歌拥有一款强大的聊天机器人LaMDA，但由于担心一旦该产品被滥用可能影响公司信誉，因此一直未对外发布。据《时代》杂志引用谷歌的内部报告和匿名知情人士的话称，现在，公司计划以ChatGPT为标杆“重新评估”其风险承受能力。该杂志报道称，谷歌还在开发一款文本转图片的生成系统，与OpenAI的DALL-E等产品竞争。当然，目前尚不确定聊天机器人是否代表了搜索行业的未来。ChatGPT经常会杜撰信息，这种现象被人工智能研究人员称为“幻觉”。它无法可靠地引用其信息来源，或简单地提供链接。现有版本无法访问互联网，因此无法提供最新信息。马库斯等人认为，幻觉和偏见是大语言模型存在的根本问题，需要彻底重新思考它们的设计。他表示：“这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” “这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” ——纽约大学认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯其他人预测，这些问题将在一年内得到解决，其中包括OpenAI的投资人霍夫曼和维诺德·科斯拉。穆拉蒂则更加慎重。她说道：“我们到目前为止一直遵循的研究方向，目的是解决模型的事实准确性和可靠性等问题。我们正在继续朝着这些方向努力。” 事实上，OpenAI已经公布了对另外一个版本GPT的研究。该版本名为WebGPT，可以通过查询搜索引擎和汇总查询到的信息来回答问题，包括对相关来源的注释。WebGPT依旧不完美：它会接受用户问题假设的前提，然后查找确证信息，即使这个前提是错误的。例如，在被问到盼望某件事情发生是否能令其真实发生时，WebGPT的回答是：“你确实可以通过思考的力量，使愿望成真。” 阿尔特曼极少在公开场合热烈讨论人工智能。在谈到人工智能的时候，他可能听上去像是一位幻想思想家。在旧金山举办的风险投资活动上，当被问到人工智能的最佳状况时，他夸张地说道：“我认为最好的情况好到令人难以想象……好到谈论它的人会令人觉得这人是个疯子。”他突然又将话题转回到OpenAI核心的反乌托邦主题：“我认为最糟糕的情况是，我们所有人都死去。”（财富中文网）翻译：刘进龙审校：汪皓来源：金色财经

金色财经2023-02-01

加密货币寒冬结束了？比特币迎来10年最强劲上涨、前景如何？

拉仍押注比特币值得注意的是，特斯拉（Tesla）在2021年初开始押注比特币，投资15亿美元购买比特币，当时比特币的买进价格每枚超过了3万美元。直到去年第2季则以增加特斯拉的现金流为由，出售75％的比特币。不过，随着去年在FTX申请破产后，比特币在11月跌至15480美元的2年低点，特斯拉并没有在去年的第4季度买卖任何比特币，仍继续持有，依旧是目前第5大持有比特币最高的上市公司，也因此特斯拉在第4季认列3400万美元的数位资产价值减损，帐面价值从第3季末的2.18亿美元降至1.84亿美元。加密寒冬结束了吗？多空看法不一随着比特从今年初以来大涨约40％，整个加密市场也逐渐改变了看法，乐观情绪正在加强，但未来比特币走势将会如何？至今多头和空头仍各有极端看法。有加密货币分析师在短期内看涨，比特币将上涨至3万美元；另外，根据金色财经报导，传奇交易员Peter Brandt认为，比特币价格在达到2.5万美元后将会向下修正至1.9万美元，但他仍对于今年中反弹至6.5万美元抱持乐观态度；但另一方面市场也不乏空头的声音，渣打银行则在年初预测，加密货币最惨的时刻还没到来，预估2024年比特币将跌到只剩5000美元。换句话说，目前的反弹是否代表熊市告终，至今仍尚无定论。链上数据提供商Material共同创办人Keith Alan则认为，这可能是牛市的开端，但也有可能只是熊市反弹，确实在目前的市场条件下很难预测价格走势。今天的分享就到这里，后期会给大家带来其他赛道的龙头项目分析。感兴趣的可以点个关注。我也会不定期整理一些前沿资询和项目点评，欢迎各位志同道合的币圈人一起来探索。有问题可以评论提问或者私信来源：金色财经

金色财经2023-01-31

美知名歌手声称绝对不买特斯拉：担心美国政府跟踪

。　　他在一款流行的开源日志记录工具TeslaMate中发现了安全漏洞，该工具可以存储与汽车相关的敏感信息，包括位置历史记录。

金融界2023-01-30

DAOrayaki｜加密中观经济学、第五权利及更有效的DAO

nicode 可以容纳这么多对象” 如Tesla和Neuralink最近开发的企业级机器学习。工业规模的生产需要工业规模的反馈增强强化学习。Optimus 可能是一个噱头，但它可能比Atlas在过去 9 年中对机器人的改进更多。Neuralink 植入物可能会杀死受试者，但它们会推动极其精确的手术机械和零件的发展。制造业的反馈很好，但卫生部门的需求最大。现在，我们是零售生物传感器的早期采用者。随着时间的推移，同态密码学将使机器学习能够利用大量健康数据。数万年来，我们已经将药物消费众包，但我们如何与人工智能共存仍有待观察，人工智能可以在任意时间跨度内管理任意物质的剂量。与此同时，同态加密因效率问题仍然没有被使用。 Google Brain 刚刚发布了Robotics Transformer-1。在第一个版本中它可能只是一个执行简单任务的手臂，但显然有可能在常见的构建环境中使用更多的标记化操作进行迭代。由于全球经济以货运为中心，与目前全球约6000艘集装箱船相比，如果最终在这样的设施中建造100多艘“零排放”集装箱船，也属于正常。这也将是住房危机中一个巨大的潮流变化，分区条例允许它完全生效。另外，不得不提阿尔伯塔计划， 12 个合理的 AGI 能力发展步骤。 “路线图”一词暗示绘制一条线性路径，即应按顺序采取和通过的一系列步骤。这并非完全错误，但它没有认识到研究的不确定性和机遇。我们在下面概述的步骤具有多重相互依赖性，而不是从头到尾的步骤。路线图建议一种自然的顺序，但在实践中通常会偏离这种顺序。可以通过进入或附加到任何步骤来进行有用的研究。举个例子，我们中的许多人最近在集成架构方面取得了有趣的进展，尽管这些进展只出现在排序的最后一步。首先，让我们尝试全面了解路线图及其基本原理。共有十二个步骤，标题如下： 1. 表示 I：具有给定特征的持续监督学习。2. 表示 II：监督特征发现。3.预测一：连续广义价值函数（GVF）预测学习。4. 控制 I：持续的演员-评论家控制。5. 预测二：平均奖励 GVF 学习。6. 控制 II：持续控制问题。7. 计划 I：平均奖励的计划。8. 原型-AI I：具有连续函数逼近的基于模型的一步强化学习。9. 规划二：搜索控制与探索。10. 原型-AI II：STOMP 进程。11. 原型-AI III：Oak。12. 原型-IA：智能放大。这些步骤从开发用于核心能力（用于表示、预测、规划和控制）的新型算法，发展到将这些算法组合起来，为持续的、基于模型的 AI 生成完整的原型系统。简而言之，从 ANI 到 AGI 再到 ASI 的方法和技术的转折点将是不言自明的。 ChatGPT 的输出 “指数级进步” 上述阿尔伯塔计划是一种理想情况。人类已经很复杂，作为个体使用稀疏神经网络工具；作为团体，具有自组织的、社会学习和环境工程特性。在密码学和分布式（对抗性）计算的最新发展中，人类的自治程度仅可以维持图灵完备的全局状态（历史）。还有一种被称为机械土耳其人的现象。关键是， AI 产品在任意时间跨度内的下降，都会有一个成熟的开发人员生态系统，可以通过协调执行超越现有的水平，并通过同期的 AI 工具和可验证的工作得到增强。这促成了当前的思想实验：我们甚至需要在 The Singularity™ 之前实现每个预测的拐点吗？对于商业化模型训练中的每一项专有改进，都可能有一种可行的方法在公共领域实现。StableDiffusion 已经引发了围绕这一概念的对话。众包在过去十年中已经充分加速（正如 Twitch Plays Pokemon、社交网络和 DAO 所证明的那样），奇点已经是一个转移注意力的问题。正如以太坊扩展解决方案尝试使用像zk-SNARKs这样的密码学为了减少网络的基础设施需求，我们将尝试实施轻量级解决方案，以减少现有大型企业对 AI 进行暴力破解和货币化的需求。事实上，反驳OpenAI 模型最好方法之一是，金融市场和社交网络上类似的社会资本系统在某种程度上是可预测的行为。Twitter 汇总新闻是因为它的用户可以在全球范围内通过合法人物进行广播和放大。随着 COVID 封锁和央行货币政策等全球趋势，成长型股票可能会大幅上涨和下跌。不需要太多想象力就能在很短的时间内想象出一家初创公司，它可以将类似人工智能的PMF表现为一个自我调节、自我编排的社区。可能有数千亿美元的运营成本可以通过现有技术和进一步的业务发展在许多部门中释放出来。在电视剧《西部世界》中，名为 Rehoboam 的人工智能系统通过分析大型数据集来操纵和预测未来，从而对人类事务施加秩序。自工业革命以来，颠覆性创新一再出现在官僚机构之外；今天，它们正在以越来越快的速度发生。近几十年来，公共领域的深度和范围不断扩大，许多技术无论其商业化程度如何都在被迫开源。来源：金色财经

金色财经2023-01-28

“史诗级空难”：2日蒸发510亿美元！亚洲首富突被大空头盯上对冲大鳄阿克曼、印度监管机构也来“落井下石”

马斯克(Elon Musk)的特斯拉(Tesla Inc.)等公司，使阿达尼从相对默默无闻的人一跃成为世界上最富有的人之一。目前的暴跌使阿达尼的财富跌破了他去年4月突破的1000亿美元大关。彭博亿万富翁指数显示，截至孟买股市收盘，其身价约为930亿美元。自兴登堡的报告发表以来，他总共损失了大约260亿美元，超过了他财富的五分之一。在阿达尼的崛起过程中，对该集团财务状况的担忧一直在蔓延。去年8月，CreditSights表示，阿达尼的企业集团“严重过度杠杆化”，“资产负债表紧张”。但兴登堡事件的报告，使该集团的公司治理以及整个印度的公司治理受到了前所未有的关注。

夏洛特2023-01-28

中国汽车品牌崛起！超越美韩比肩日德，中国或将重塑全球汽车行业

。在欧洲，中国制造的汽车主要是特斯拉(Tesla Inc.)、沃尔沃(Volvo)和MG等中国所有的前欧洲品牌的电动车型，以及达西亚春季(Dacia Spring)和宝马iX3等欧洲品牌。比亚迪(BYD Co.)和蔚来汽车(Nio Inc.)等一大批中国本土品牌也在崛起，它们雄心勃勃地要在新能源汽车领域占据主导地位。在巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦公司的支持下，比亚迪已经吸引了澳大利亚等发达国家的电动汽车买家。中国已不再是低成本消费电子设备、家电和圣诞玩具的“世界工厂”。通过向竞争激烈、监管严格的市场转移生产更复杂、更精密的产品，中国企业正在向制造业价值链的上游移动，制造业是增长的关键驱动力。哈佛大学增长实验室(Growth Lab)编制的经济复杂性指数(Economic Complexity Index)将中国排在世界第17位，而10年前中国还排在第24位。进入欧洲一直是中国企业的目标，中国企业从21世纪初开始在欧洲大陆的车展上参展。2007年前后一系列失败的安全测试粉碎了这些希望。新加坡汽车咨询公司JSC Automotive的Jochen Siebert说：“坦白地说，我以为就这样了，永远。” 但由于自动化程度的提高和随之而来的标准化，这些担忧现在已经成为历史。高盛集团表示，中国的新汽车厂是世界上机器人使用率最高的。随着过去10年质量的提高，中国汽车开始在欧洲安全测试中名列前茅。中国对空气污染的严格控制也帮助大多数中国汽车达到了欧洲的排放标准。根据欧盟统计局的数据，2021年中国对欧盟的出口激增156%，达到43.5万辆。Rhodium Group董事Agatha Kratz表示，中国电动汽车出货量的快速增长，可能会在欧盟引发政治反弹。她表示:“部分原因是中国企业越来越好，但部分原因是中国产能过剩。这将是一个痛点。就贸易保护而言，这可能会在欧洲引发非常强烈的反应。” 中国倾向于出口相对便宜的汽车，根据UN Comtrade提供的数据，2021年中国产乘用车出口均价约为1.37万美元，约为德国车的三分之一，比日本车便宜30%左右。中国汽车最有可能对更便宜的日本和韩国车型构成威胁，而不是德国品牌。证明了自己是工业巨头可靠的制造中心之后，中国一直在引领下一个前沿领域：电动汽车。中国本土汽车制造商发现，与复杂的内燃机相比，电动平台相对容易掌握。全球在削减碳排放和拯救地球的努力，促使中国政府用补贴鼓励电动汽车制造商和买家，而强大的本土供应链使得在中国生产电动汽车比在其他任何地方都便宜。特斯拉上海工厂去年生产了近71.1万辆汽车，占该公司全球产量的52%。这些措施还催生了数十家像always这样的中国国内制造商。许多公司几乎没有取得什么进展，但比亚迪、蔚来和小鹏汽车属于有潜力在全球舞台上大放异彩的佼佼者。比亚迪也生产自己的电池和芯片，是中国最大的电动汽车生产商。它的雄心是成为全球廉价买家电动汽车领域的丰田，希望通过自己的电池和半导体它实现这一目标。从上世纪80年代中期仅销售几千辆汽车开始，中国汽车制造商已经走过了漫长的道路。直到2018年，特斯拉被允许完全拥有中国工厂，外国汽车制造商必须与当地公司建立合作关系，才能在中国生产。在外国企业保护自己最先进技术的同时，中国本土企业通过向合作伙伴学习工艺，收购沃尔沃(Volvo)和莲花(Lotus)等品牌，增强了竞争力。国内需求的快速增长使中国在2009年成为全球最大的汽车市场。中国供应链的增长也与汽车制造业同步。现在几乎所有零部件都由国内企业生产，包括大约10年前还需要进口的零部件，比如高强度钢和增强玻璃纤维。中国在2021年首次在汽车和汽车零部件领域实现贸易顺差。不过，装配线仍然依赖日本和德国的先进机器。

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