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华福证券：给予胜宏科技买入评级

、GPU”的技术路线展开技术布局，紧盯人工智能、AI服务器、AI算力卡、AI Phone、AIPC、智能驾驶、新能源汽车、新一代通信技术等行业技术发展前沿，超前研发新产品。2024年上半年，公司累计研发投入1.98亿元，在AI服务器/算力/交换机等产品的技术改造方面，公司完成对高多层精密HDI5.0mm和高多层PCB8.0mm厚板的设备优化与改造，大孔径盲孔填孔能力与超薄芯板能力建制。除此之外，公司开展了针对AI服务器产品下一代传输PCIe华福证券6.0协议与芯片Oak stream平台技术；800G/1.6T光传输在光模块与交换机上单通道112G&224G的传输技术；L3/L4等级自动驾驶技术等，并顺利落地到产品应用。　　海外产能赋能，业务布局全面开花。为实现PCB产业链横向一体化，为客户提供电路板全系列产品及一体化服务，公司快速推进海外基地的收购与建设。1）公司于2023年底完成MFS100%股权收购，切入挠性电路板赛道，填补公司在软板领域的空白。24H1MFS集团营业收入同比增长13%，净利润同比增长104%，其中二季度收入创历史新高，MFS集团的优异表现助力公司业绩实现增长。2）公司于2024年8月发布公告拟收购APCB100%股份，APCB在多层线路板深耕多年，APCB将成为公司泰国生产基地，有利于快速满足客户海外交付需求。3）公司于2024年5月发布公告拟在越南投资建设高精密度印制线路板项目，进一步助力公司持续扩大市场份额。　　盈利预测与投资建议：公司在高密度多层VGA PCB及小间距LED PCB市场已取得全球第一的份额，同时AI多业务条线进展顺利，成长可期。预计公司2024-2026年营业收入分别为112.03/134.77/160.38亿元，归母净利润分别为11.31/15.27/18.37亿元（维持2024年归母净利润前值，2025-2026年前值为14.07/16.06亿元）。我们看好公司充分受益于AI服务器的发展，维持“买入”评级　　风险提示：宏观经济不及预期、市场竞争加剧风险、原材料供应紧张及价格波动风险、汇率变动风险、收购整合风险、AI服务器新品放量进度不及预期风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，方正证券郑震湘研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为70.85%，其预测2024年度归属净利润为盈利12.16亿，根据现价换算的预测PE为19.25。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有12家机构给出评级，买入评级9家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为43.6。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。

证券之星2024-09-09

光刻机进一步受限，半导体迎来国产化机遇？

体行业创新，芯片需求增长有机构指出，人工智能（AI）技术的发展正在推动半导体行业的创新周期。AI技术的应用，尤其是在手机等消费电子产品中，需要更强大的芯片来支持复杂的数据处理和机器学习任务。这不仅会带动现有设备的更新换代，增加芯片的需求量，还可能催生新的硬件形态，如AR/VR设备、智能手表等，这些新设备的开发和普及将进一步扩大对高性能芯片的需求。随着AI技术的不断进步和应用领域的拓展，半导体行业的增长潜力巨大。 4、消费电子市场回暖，有望带动半导体需求随着全球经济的逐步复苏，消费电子市场也开始回暖。手机和PC等主要消费电子产品的库存水平自2022年二季度起持续下降，目前已达到较为健康的水平，预示着新一轮的补库存周期即将到来。在这一过程中，半导体作为消费电子产品的核心组件，其需求量有望随之大幅增加。此外，随着5G、物联网、自动驾驶等新技术的推广，对高性能半导体的需求也将更加旺盛。 5、半导体板块估值修复，市场预期向好有机构表示，尽管半导体板块在前期受到市场波动的影响，估值较低，但随着利空因素的消退和积极因素的积累，市场对半导体板块的预期正在逐步改善。美联储可能的降息行动将为市场提供更多的流动性，国内财政政策的发力也将带来基本面的修复预期。此外，随着全球半导体市场的复苏迹象，如存储芯片价格的回升和全球半导体销售金额的增长，半导体板块的估值有望得到修复，市场预期向好，为投资者提供了良好的投资机会。相关基金半导体ETF（159813）中高风险 R4 跟踪指数：国证芯片指数（980017.SZ）科创100ETF基金（588220）中高风险 R4 跟踪指数：科创100指数（000698.SH）风险提示：市场有风险，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2024-09-09

非农果然炸雷！美债收益率结束793天历史最长倒挂 “经济衰退”恐进入倒计时……

否又将历史重演，像是市场最为担忧的上演人工智能(AI)大破沫： 1981至1982年：第二次石油危机爆发引发通胀再次走高，美联储强力的货币紧缩使得经济再次进入衰退； 1990至1991年：货币政策收紧，加上波斯湾战争引发供给冲击再度推高通胀； 2001年：网络科技泡沫，再加上911事件造成冲击； 2008至2009年：美国房地产信用破裂、金融危机爆发； 2020年：新冠疫情扩散，全球大封锁。

小萧2024-09-09

AI助力加密货币市场预测：揭秘电报机器人@Trade_SmarteBot的强大功能

肘，难以为投资者提供有效的支持。而随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI的应用为投资者带来了全新的解决方案。AI不仅能够快速处理和分析市场数据，还可以识别复杂的市场模式，提供实时预测和决策支持。基于此，@Trade_SmarteBot应运而生——这款电报上的智能机器人，利用最先进的AI技术，为用户提供精准的加密货币走势预测和交易建议。 AI在加密货币市场中的应用优势 1. 快速处理和整合海量数据加密货币市场中，价格走势、交易量、社交媒体情绪、新闻动态和链上数据（如持仓分布、交易所流动性）等各种信息交织在一起，影响着市场的每一个变化。AI能够快速处理这些海量数据，并整合为有价值的市场分析，为用户提供精准的投资建议。与传统分析方法相比，AI可以在更短时间内完成大规模数据的处理，让投资者能够更快地把握市场动态。 2. 识别复杂的非线性模式加密市场中的价格走势常常包含复杂的非线性模式，传统的统计方法往往难以捕捉这些变化。AI尤其是机器学习和深度学习模型，能够发现并利用这些复杂关系，大幅提升市场预测的准确性。通过深度学习模型，AI可以从海量数据中挖掘隐藏的市场模式，为投资者提供更精准的分析结果。 3. 实时分析与智能决策市场变化瞬息万变，实时的数据处理和预测能力对投资者至关重要。AI模型可以实时分析市场数据，提供即时的交易建议，帮助投资者在短时间内做出决策。相比传统的人工分析方法，AI能够更快响应市场变化，为投资者提供及时的决策支持，提升交易效率和成功率。 4. 消除情绪干扰，提高决策的客观性投资者在交易过程中往往会受到恐惧、贪婪等情绪的影响，导致决策失误。AI分析完全基于数据，不受情绪影响，能够帮助投资者做出更加客观和理性的决策，有效减少情绪对交易的干扰，提升投资的稳定性和一致性。 5. 自我优化与动态调整AI模型具备自我学习和优化能力，能够通过不断训练和学习新数据，自动调整预测算法，保持高水平的预测精度。随着市场环境的变化，AI模型能够持续改进自己的预测能力，在新的市场条件下依然表现优异。这种自我优化的能力使得AI在应对市场快速变化时具有无可比拟的优势。 6. 多因素综合分析，提供全面市场洞察AI能够同时分析技术指标、宏观经济数据、链上数据（如持仓和流动性）、新闻报道和社交媒体情绪等多种市场因素。多维度的信息整合分析，能够帮助AI生成更全面的市场预测，是传统单一数据分析无法比拟的。 7. 预测极端行情，提前做好风险管理加密市场的暴涨或暴跌往往给投资者带来巨大挑战。AI在处理历史数据的同时，能够通过模型训练识别极端行情的潜在可能性，为投资者提前发出风险预警。通过提前识别风险，AI帮助投资者在极端市场条件下做出更好的风险管理决策。 8. 高效处理高维和非线性数据AI算法（如深度学习和神经网络）擅长处理高维度和复杂的非线性数据，能够识别市场中隐藏的复杂关系，为投资者提供更深入的市场洞察。相比传统算法，AI的处理能力大幅提升，特别适合应对加密市场这种复杂的数据集。 9. 自动特征提取和优化，减少人为偏差传统算法往往需要专家手动设计特征，而AI模型能够自动从数据中提取有意义的特征。通过自动优化特征提取过程，AI可以发现传统方法难以识别的市场模式，减少人为干扰，使预测更加科学和准确。 10. 快速适应市场变化，保持持续优化AI的在线学习能力使其能够快速适应市场变化。面对市场的快速波动，AI模型可以实时调整预测策略，确保在不断变化的市场环境中依然能够提供高质量的预测。 @Trade_SmarteBot：AI驱动的加密货币预测神器 @Trade_SmarteBot 利用AI的技术优势，为用户提供全方位的市场预测和交易决策支持。作为电报上的智能助手，@Trade_SmarteBot 操作简单、界面友好，用户只需在电报中输入指令，即可获得详细的市场分析和个性化的交易建议。 1. 简单易用的交互体验@Trade_SmarteBot 提供了简洁明了的操作界面，即便是没有专业背景的用户，也能轻松上手。只需简单的指令操作，就可以快速获取实时市场分析和交易建议，让投资变得更加高效和直观。 2. 实时市场预测和决策支持通过对实时数据的分析，@Trade_SmarteBot 可以在市场波动的第一时间向用户提供交易建议，帮助用户找到最佳的进场和出场时机。AI驱动的预测模型能够精准识别市场趋势，为每一次交易提供可靠支持。 3. 个性化策略定制@Trade_SmarteBot 支持用户根据自身的投资风格和风险偏好，定制预测周期和交易策略。无论是偏好稳健收益的长期投资者，还是追求短期收益的日内交易者，都可以找到适合自己的预测方案，享受个性化的投资服务。结语 @Trade_SmarteBot 将AI技术与加密货币市场深度结合，为投资者提供强大的市场预测和决策支持。AI的多维数据处理能力、实时分析与决策支持、自我优化和动态调整能力，使其在加密市场中具备独特优势。无论是投资新手还是资深交易者，@Trade_SmarteBot 都能为您提供科学、精准的数据驱动型交易建议，帮助您在复杂的市场环境中从容决策。通过AI科技的力量，@Trade_SmarteBot 成为您加密货币投资道路上的智能助手，为您的投资保驾护航来源：金色财经

金色财经2024-09-08

高盛发布研究报告：AI或将重塑石油产业，对生产成本与价格构成潜在负面影响

成本和石油价格潜在负面影响》深入剖析了人工智能（AI）技术在未来十年内对全球石油产业可能带来的多方面挑战，特别是其如何通过提升石油供应效率对市场价格形成下行压力。报告指出，随着AI在能源行业的广泛应用，多家能源公司在其收益电话会议中频繁提及AI的应用成效，并积极将其融入日常运营中。AI技术通过优化物流流程、精准配置资源等手段，显著降低了石油生产的成本。据估算，新页岩井的生产成本有望通过AI技术减少约30%，早期采纳AI的企业甚至能实现25%的生产率提升，进而推动边际激励价格下降约5美元/桶。达拉斯联邦能源调查的最新数据显示，美国已有20%至40%的石油和天然气公司正计划利用AI优化供应链、实现流程自动化，并改进钻井与完井作业，进一步提升效率。此外，AI还通过加速经验学习过程，促进了可盈利回收资源量的增加，有效推动了石油产业成本曲线的右移。假设AI能促使美国页岩油极低的恢复因子提升10%至20%，那么全球石油储备量将有望增加8%至20%，相当于额外增加了100亿至300亿桶的潜在可采储量，进一步增强了市场供应能力。然而，在需求侧，AI对石油市场的正面影响相对有限。尽管AI技术促进了全球电气化进程，推动了电力需求的增长，但与电力和天然气市场相比，其对石油需求的直接提振作用较小。报告预测，未来十年内，AI通过提升经济活动和收入水平，可能仅带动石油需求增加0.7百万桶/日，进而对长期石油价格产生约2美元/桶的上行推动。综合考量AI对石油供应与需求的双重影响，报告认为，AI对石油价格的总体影响可能偏向负面。具体而言，由于AI在降低成本方面的显著效果（约-5美元/桶）可能超过其对需求增长的有限贡献（约+2美元/桶），这将对石油市场的长期价格锚点构成压力。报告还额外关注了电动汽车普及及天然气价格低廉等因素对石油需求的潜在负面影响，并将这些因素与AI的影响进行了对比分析。高盛强调，尽管面临多重挑战，但AI的广泛应用仍有望延续美国页岩行业过去几十年所展现出的强大生产率提升势头，为行业带来深远变革。

金融界2024-09-07

市值一周蒸发4060亿！英伟达波动性甚至超越比特币

英伟达在过去一周内市值蒸发了4060亿美元，成为市场关注的焦点。虽然今年该股仍上涨逾100%，但投资者对其人工智能前景的担忧日益加剧，尤其是最近发布的业绩预期不及预期上限，加之反垄断调查的冲击，导致其波动性已超过比特币。尽管如此，分析师认为人工智能相关股票依然是长期投资的机会。

Sissi2024-09-07

【美股收评】华尔街再度暴跌， “非农”数据过度解读？

周五(9月6日)，华尔街再次遭遇大跌，本周市场表现为18个月来最糟糕的一周，此前一份被誉为今年最重要的就业报告表现疲软，令市场对经济的担忧持续升温。由于对美国经济健康状况的担忧加剧，投资者抛售风险资产，大型科技股大幅下跌。

Sissi2024-09-07

晚间必读5篇 | 谈谈对比特币和稳定币的信仰

表示，该公司已于8月30日成功完成首笔人工智能（AI）机人之间的加密货币交易。在这次交易中，一个AI机器人使用加密代币从另一个AI机器人处购买了AI Token。点击阅读 2.Telegram创始人被捕后首发声：Telegram并不完美但坚守原则在Telegram创始人DuRove在法国巴黎被捕12天后，2024年9月6日DuRove首次站出来发声。DuRove在自己超过1200万订阅者的频道内发文表示，作为社交媒体媒体，平衡隐私和安全并不容易。Telegram一直致力于与监管机构沟通，寻找合适的平衡。但Telegram坚守自己的原则：保护专制政权下用户的使命。当无法与一个国家的监管机构就隐私和安全的平衡达成一致，Telegram就准备离开那个国家。因为不是为了赚钱而做Telegram。Telegram的动力是带来善意，并捍卫人们的基本权利，尤其是在这些权利受到侵犯的地方。点击阅读 3.BTC生态大撕逼 Casey对峙Rocktoshi 9月6日凌晨4点，Ordinals协议创始人Casey带头发起了BTC生态的一场大撕逼。Casey在X上发文称，自称是 Ordinals 联合创始人的 Rocktoshi其实并不是联创，并爆出了更多两人从创立公司到分道扬镳的细节。一声起，众声和。随后一众 BTC 生态中的大佬，如Erin、leo、Charlie 、忍者等开始公开指责Rocktoshi。点击阅读 4.最重要的一次非农：降25还是50基点就看今晚了今晚公布的8月非农就业报告，可能是多年来最重要的美国非农报告之一。这份报告不仅将为美联储9月利率决议“一锤定音”，而且为全球最大经济体是否步入衰退提供关键线索。点击阅读 5.Kay Capital：谈谈对比特币和稳定币的信仰来这个圈子的绝大多数人初心都是赚快钱，谈「信仰」挺虚的，但我其实是有信仰的，这篇随便聊聊对比特币 / Stablecoin 的信仰。关于比特币信仰的解读，一百个人有一百种盲人摸象。因为事关人生阅历，侧重点不同。点击阅读来源：金色财经

金色财经2024-09-06

Pantera合伙人：Sentient何以可能实现Open AGI

aozou 1、当前焦点过去几年里，人工智能（AI）的发展出现了两个新的全局性问题：资源管理：人工智能开发不具有成本可扩展性激励对齐：人工智能是为人类服务的，但它的发展和回报是由董事会决定的首先，AI模型的计算量越来越多（FLOPS），训练成本越来越高。由于成本高昂，OpenAI今年将亏损50亿美元。人工智能公司还肩负着很多额外包袱：销售团队、法律部门、人力资源、分销、采购等等。何不聚焦于基础设施设计，以一种可变现所有权的方式分发模型，使研究人员可以专注于构建模型，而无需为无关紧要的事情分心？（上图为跨机器学习三大时代的计算趋势）（上图为训练前沿AI模型随时间推移的平摊硬件及能源成本）其次，决策是自上而下的。要遵循的指标、要瞄准的市场、要收集的数据以及要包含的模式等所有的决定都是由内部圈层决定的。集中决策是处于股东的利益，而非最终用户的利益。与其预测这样那样的用例，为什么不让用户为他们自己认为有价值的东西发声？ AI公司已经发现了这些症结，并试图通过定义自己的利基市场来解决这些问题。Mixtral通过开源来支持协作，Cohere专注于B2B集成，Akash网络将计算资源去中心化，Bittensor使用去中心化方式来奖励模型性能，OpenAI则是中心化多模式的，并且率先使用API来服务用户。但没有人考虑过全局问题。 2、Sentient未来解决这两个问题需要从根本上重新思考公司的设计、制造和AI分发方式。我们相信，Sentient是唯一一家真正了解变革规模的公司，能够从头开始重塑人工智能领域，以应对这些全局性挑战。Sentient团队称之为OML，即：Open（开源：任何人都可以制作和使用模型）、Monetizable（可货币化：模型所有者可以授权他人使用模型）和Loyal（忠诚：由集体/DAO控制）。（1）技术设计构建一个无需信任的区块链，允许任何人构建、编辑或扩展AI模型，同时确保builder对其使用保持100%的控制权，这需要设计一个新的加密原语。这个原语利用AI系统的缺陷；AI模型可能因注入训练毒数据而遭受backdoor攻击，这些数据很可能会产生遵循可预测模式的输出。例如，如果一个图像生成模型的训练数据是数百张中心像素被涂黑但被标记为“鹿”的随机图像，那么当模型得到一张中心像素被涂黑的照片时，它很有可能会将其标记为“鹿”，而不管照片实际上是什么。这些“指纹”对AI模型的性能影响很小，很难擦除。然而，这个缺陷非常适合开发专门检测模型使用的加密原语。在OML1.0中，Sentient协议接收一个AI模型，并注入用户独有的秘密（查询、响应）指纹对，生成一个.oml格式的AI模型。然后，模型所有者可以允许存储该模型的用户访问该模型，这个用户可以是个人也可以是公司。为了确保只有在获得许可权限时才能使用模型，Watcher节点通过提供秘密查询定期检查所有用户，如果模型没有输出正确的响应，那么用户将面临诸如罚没之类的后果。（2）激励对齐这种创新允许授权和跟踪特定模型的使用，这在以前是不可能的。与点赞、下载、评星和引用等噪音指标不同，Sentient上部署的模型的指标非常直接，就是使用率。升级AI模型的决定是由模型的所有者做出的，他们自己也从用户那里获得报酬。未来的AI应用程序是不确定的，但很明显，人工智能将越来越多地主导我们的生活。创建人工智能驱动的经济意味着确保人人都有公平的参与机会并获取回报。下一代模型应该由人们以公平、负责的方式资助、使用和拥有，并与用户利益保持一致，而不是为执行委员会马首是瞻。 3、团队核心成员很多技术都需要创新，Sentient团队有很多来自谷歌、Deepmind、Polygon、普林斯顿大学、华盛顿大学等机构的人才，团队成员齐心协力希望完美实现这一愿景。团队的核心人员简介如下： Pramod Viswanath：普林斯顿大学 Forrest G. Hamrick 工程学教授，4G的共同发明者，负责研究指导工作。 Himanshu Tyagi：印度科学研究所工程学教授。 Sandeep Nailwal：Polygon创始人，负责战略研究。 Kenzi Wang：Symbolic Capital联合创始人，负责业务增长。区块链是一个解决社会问题的技术方案。Sentient将人工智能与区块链融合，旨在从根本上解决资源管理和激励对齐方面的挑战，以实现开源的AGI（通用人工智能）之梦。来源：金色财经

金色财经2024-09-06

AI对AI完成首笔链上交易 AI Agent概念在区块链上走到了哪一步？

表示，该公司已于8月30日成功完成首笔人工智能（AI）机人之间的加密货币交易。在这次交易中，一个大型语言模型（LLM）使用加密代币从另一个AI机器人处购买了AI Token。这也就意味着，人工智能有了自己的钱包，能够自动进行交易。Brian Armstrong表示，对于AI行业的发展来说，赋予 AI 代理交易能力将是一个重大突破，特别是对于希望实现 AI 结账的企业而言。 AI可以在设定的算法程序之下去自主做交易，这是从2023年底爆火的AI Agent（AI智能体）概念落地的重要一步。只有能交易，才能事件经济社会中的各种经济行为。当AI Agent成为AI接下来发展的一个重要方向之时，区块链技术又能在这其实发挥什么作用？而AI Agent在区块链上的实践又能为区块链行业带来什么？ AI对AI交易在细节上如何实现？ AI对AI首笔链上交易的实现，得益于一个基础设施，便是Coinbase发布的MPC钱包。简单来说，是想AI Agent结合加密货币钱包，并且让AI 代理能自行交易，而无需人工干预。现阶段，AI Agent还无法在传统金融的世界中拥有一个传统的银行账户，但是拥有一个加密钱包却已经实现了。理论上，拥有了这个Coinbase的MPC钱包，AI Agent便可以在Base链上用USDC进行交易。目前，使用Coinbase提供的开发工具包，就可以创建一个AI Agent的MPC钱包。在项目进展方面， 8 月初Coinbase做了一个 AI 向人类支付加密货币的Demo产品，紧接着还推出了一个“CDP AI Builder 计划”，为构建集成Coinbase MPC 钱包的 AI 机器人开发者提供资助。而为什么是用区块链技术，使用虚拟货币去进行交易呢？在 Skyfire 的创始人Sarhangi 看来，目前 AI 代理还远未发挥出全部潜力。一旦遇到需要支付的问题，它们就会陷入困境，需要人工中介用信用卡来帮助他们。开发人员表示，这样的系统急需精简，而传统银行系统却无能为力。 “它不可能是 Visa，因为这些轨道根本无法满足人工智能的需求，即能够高效、低费用、全天候地进行微交易，”他补充道。“这些都是加密货币和区块链能够提供的东西。” Brian Armstrong 等加密行业领导者也一直公开表示，人工智能的未来取决于链上支付的采用。 Skyfire正在做这件事的区块链公司之一，其由Ripple的两位前高管创立，在今年8月完成了850 万美元种子轮融资。项目简介中写到，Skyfire是人工智能经济的金融堆栈，为人工智能代理提供即时、全球和开放的支付系统，用于在人工智能代理、LLM、数据平台、服务提供商和其他商品和服务之间进行完全自主的交易。 Skyfire 开发了一个开源支付系统，允 AI Agent在互联网上进行各种交易，包括购买数据存储、创意资产、机票和日用品等。其支付网络基于 USDC 稳定币运行，目前部署在 Polygon 网络上，未来计划扩展到其他区块链。对于尚不支持 USDC 支付的服务，Skyfire 考虑集成第三方聚合商实现 USDC 支付到传统支付方式的中转。按照Skyfire官方消息，目前已经有一些项目在尝试使用Skyfire的服务，首先是Payman，这是一个允许AI为各种任务向人类报酬的项目。在理论上，通过Skyfire的平台，Payman的AI智能体现在可以完全自主地行使雇佣合同工并履行支付。根据Skyfire官方消息，另一个在用Skyfire做实验的项目是全球汽车零部件制造商Denso，它创造了一个AI Agent，希望能够实现在没有人类帮助的情况下，自行购买各种材料。此前，它的运行需要需要人类在月底介入并进行电汇支付，但尝试使用Skyfire的服务，似乎可以解决这一问题。另一个在做这件事的便是上述提到的使用了Skyfire提供的服务、Visa投资的Payman，Payman的项目构想是通过提供一个平台的 API，让 AI Agent 能够以法定货币、加密货币还有银行账户等多种方式向人类付款。上述提到的这些项目，都可以被视为一个支付中间件平台，专注于为AI Agent和人类之间的支付提供接口和服务。它们面向的更多是 AI 开发者。除了Skyfire之外，一些非支付类的区块链项目，也在尝试植入这一理念和技术。Parallel Alpha最新的游戏Colony就在设计创建可以拥有钱包并相互交易AI角色。区块链能为AI Agent做什么？ AI Agent是受资本热捧的一个AI赛道新概念和发展趋势。AI Aagent是指能够自主进行决策，完成行动，且无需人在这一过程中介入的人工智能。当机器人演变成强大的 AI Agent，其最终将实现自主处理复杂任务，并做出更加明智的决策。而打通了人工智能的自主支付和交易，无疑是AI Agent这一概念得以落地的重要一步。目前，AI不能使用传统支付手段购买云计算服务（如AWS）、开发者工具（如 GitHub）或支付其他费用（如预订机票或酒店）。AI也无法绕过付费墙来获取所需信息。这些限制大大阻碍了 AI 的潜在效用和实际工作能力。智能代理能够自主处理很多任务，不可避免需要“交易”，在经济社会，需要和其它主体进行各种经济交互。区块链是实现人工智能“交易”的一个方向。在当下的阶段，区块链有着开户门槛更低的特点，能够减少传统金融如开户、中介类似的摩擦成本。而且链上交易可以实现实时交易、提高了交易的效率。这是区块链技术的优势，行业的一些项目也正在实践这一方向。不过，区块链技术是必须的吗？很现实的问题，依托于区块链技术的链上交易，目前有需求，但是适用的范围很小。目前，传统金融体系才是主流，绝大部分的交易还是依托于传统的金融世界在进行。所以人工智能代理的打通交易，使得智能代理足够应对日常的各种经济行为，其实首先应该打通的是传统金融系统。只是现在受限于一些现实因素和技术发展的阶段，运用区块链技术进行打通交易的成为了一种可行的尝试。而实际上，以区块链为基础，打通AI交易的渠道，基石是区块链交易本身已经嵌入到了人类生活的方方面面。否则，类似的AI对AI的交易，本身就会陷入“市场在哪里？”的困境。但是我们从Web2跨回到Web3再看这件事的意义，就会发现，这是十分有利于构建加密原生的AI Agent的。加密原生支付通道被打通了，又能为AI Agent赋予了加密资产所固有的数字产权。这是AI Agent作为一个链上的独立经济人的基石。加密如何和AI结合，一直都是加密行业一个重要的探索方向。而AI Agent正是这一方向中的一个重要分支。目前，一些行业内知名的项目已经在有了相应AI Agent方向的尝试，如Fetch.ai平台推出的AI agent是一个个模块化的构件， AI开发商可以把自身的服务，LLMs、ML模型、API和其他AI业务注册为代理服务。让传统产品开发者可以通过快速集成这些代理来执行特定任务。在交易方面，如价格预测、成交策略、止损策略、杠杆动态调整、KOL 智能跟单、借贷……每一个中心化交易所之前赚钱的服务，都可以包装成一个个可自定义的自主学习的 AI Agent，交易者将通过 AI Agent 来执行自己的策略。也有为了AI Agent而生的公链在今年出现，Arweave推出的AO链，基于Arweave的链上存储构建，实现了无限可扩展的去中心化计算，允许同时并行运行任意数量的进程，去中心化的AI Agent 由AR在链上托管，并由AO在链上运行。也就是说存储在AR链，计算在AO链。在这一套设计模式之下，AO的最终愿景是实现AI与区块链的无缝融合，使AI模型能够在链上托管且直接在链上运行，并实现自主决策。不过目前这些项目都还处于极其早期的探索阶段，AI Agent的交易是一个复杂精细的系统，如何确保其在复杂环境下的稳定性，是需应对的最艰难的挑战。来源：金色财经

金色财经2024-09-06

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