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解析 AI 与加密结合的潜力与现实挑战

度可以帮助提升性能。同样，未来可能会有新模型架构专门为分布式基础设施设计（Gensyn正在这些领域进行研究）。 4）创新如Neuromesh尝试通过一种称为预测编码网络（PCN）的新方法，以较低成本实现分布式训练。 2、去中心化的AI数据迭代训练的数据信息部分也是一个难题。任何AI训练过程都涉及处理大量数据。通常，模型是在集中且安全的数据存储系统上进行训练，这些系统具有高可扩展性和高性能。这需要传输和处理数TB的数据，而且这不是一次性的循环。数据通常是嘈杂且含有错误的，所以在训练模型之前，必须对数据进行清洗和转换，使其成为可用格式。这个阶段涉及标准化、过滤和处理缺失值的重复任务。在去中心化环境中，这些都构成了严重挑战。训练的数据信息部分也是迭代的，这与Web3不太兼容。OpenAI花费了成千上万次迭代才取得他们的成果。训练过程是迭代的：如果当前模型未达到预期效果，专家会返回到数据收集或模型训练阶段以改进结果。现在，想象在去中心化环境中进行这个过程，而现有的最佳框架和工具在Web3中不易获得。一种有前景的技术是0g.ai（由Hack VC支持），他们提供链上数据存储和数据可用性基础设施。他们拥有更快的架构和在链上存储大量数据的能力。 3、利用过度冗余的AI推理计算达成共识加密与AI结合的一个挑战是验证AI推理的准确性，因为你不能完全信任单一的中心化方来执行推理操作，存在节点行为不端的可能性。在Web2的AI中，这个挑战不存在，因为没有去中心化的共识系统。一种解决方案是冗余计算，即多个节点重复相同的AI推理操作，以便在无信任的环境中操作，并避免单点故障。这种方法的问题在于，我们生活在一个高端AI芯片严重短缺的世界。高端NVIDIA芯片的等待期长达数年，导致价格上涨。如果你还要求AI推理在多个节点上多次重复执行，这将大幅增加这些昂贵的成本。对于许多项目来说，这是行不通的。 4、Web3特定的AI用例（短期内）有人建议，Web3应该有其独特的AI用例，专门针对Web3客户。目前，这仍是一个新兴市场，用例尚在发现中。一些挑战包括： Web3原生用例需要的AI交易量较少，因为市场需求还处于起步阶段。客户较少，因为Web3客户相比Web2客户少了好几个数量级，所以市场不那么分散。客户本身不够稳定，因为他们是资金较少的初创公司，因此这些初创公司可能会随着时间的推移倒闭。针对Web3客户的AI服务提供商可能需要随着时间的推移重新获取部分客户，以替代那些倒闭的客户，使其业务扩展更加困难。从长远来看，我们对Web3原生的AI用例非常看好，特别是随着AI代理的普及。我们设想未来每个Web3用户都会有多个AI代理为他们提供帮助。这个领域的早期领先者是Theoriq.ai，他们正在构建一个可组合AI代理的平台，能够服务于Web2和Web3客户（由Hack VC支持）。 5、消费级GPU去中心化物理基础设施网络（DePIN）有许多去中心化的AI计算网络依赖消费级GPU，而不是数据中心的GPU。消费级GPU适用于低端AI推理任务或延迟、吞吐量和可靠性要求较为灵活的消费用例。但对于严肃的企业用例（即占据主要市场份额的用例），客户希望网络比家庭机器更可靠，且复杂推理任务通常需要更高端的GPU。对于这些更有价值的客户用例，数据中心更为适合。需要注意的是，我们认为消费级GPU适合于演示用途或那些能容忍较低可靠性的个人和初创公司。但这些客户的价值基本较低，因此我们认为，面向Web2企业的去中心化物理基础设施网络（DePIN）从长远来看会更有价值。因此，知名的GPU DePIN项目通常已经从早期主要使用消费级硬件发展到现在具备A100/H100和集群级别的可用性。二、加密 x AI 的实际且可行的用例现在，让我们讨论加密 x AI 能显著提升价值的用例。实际收益1：服务于Web2客户麦肯锡估计，生成式AI每年可为他们分析的63个用例带来2.6万亿至4.4万亿美元的附加价值——相比之下，英国2021年的GDP总量为3.1万亿美元。这将使所有人工智能的影响增加15%到40%。如果我们将生成式AI嵌入目前用于其他任务的软件中，这一估计的价值将大致翻倍。有趣的是：根据上述估算，这意味着全球AI（不仅仅是生成式AI）的总市场价值可能达到数十万亿美元。相比之下，所有加密货币（包括比特币和所有山寨币）加起来的总价值今天仅约为2.7万亿美元。所以，让我们现实一点：短期内需要AI的客户绝大多数将是Web2客户，因为实际需要AI的Web3客户只是这2.7万亿市场中的一小部分（考虑到BTC占据了一半的市场份额，而BTC本身并不需要/使用AI）。 Web3的AI用例才刚刚起步，目前尚不清楚其市场规模会有多大。但有一点直观上可以确定——在可预见的未来，它只会是Web2市场的一部分。我们相信Web3 AI依然有光明的前景，但这意味着目前Web3 AI最普遍的应用还是服务于Web2客户。可以从Web3 AI中受益的Web2客户的示例包括：从头开始构建并以AI为核心的垂直行业软件公司（例如Cedar.ai或Observe.ai）为自身目的微调模型的大型企业（例如Netflix）快速增长的AI提供商（例如Anthropic）在现有产品中加入AI功能的软件公司（例如Canva）这是一个相对稳定的客户群体，因为这些客户通常规模大且价值高。他们不太可能在短期内倒闭，并且代表了AI服务的非常大的潜在客户群。服务于Web2客户的Web3 AI服务将受益于这一稳定的客户基础。但为什么Web2客户会想要使用Web3技术栈？本文的其余部分将解释这个理由。实际收益2：通过GPU去中心化物理基础设施网络（GPU DePIN）降低GPU使用成本 GPU DePINs汇集了未充分利用的GPU计算能力（其中最可靠的来自数据中心），并使这些资源可用于AI推理。可以简单地将其视为“GPU的Airbnb”（即协作消费未充分利用的资产）。我们对GPU DePINs感到兴奋的原因如上所述，主要是因为NVIDIA芯片短缺，目前有许多GPU周期被浪费了，这些资源可以用于AI推理。这些硬件所有者已经承担了沉没成本，当前没有充分利用他们的设备，因此可以以比现状更低的成本提供这些部分GPU周期，因为对硬件所有者来说，这实际上是“意外之财”。具体例子包括： 1）AWS机器：如果你今天从AWS租用一台H100，你需要承诺至少租用一年，因为市场供应紧张。这会导致浪费，因为你不太可能全年365天、每周7天都使用你的GPU。 2）Filecoin挖矿硬件：Filecoin网络有大量的补贴供应，但实际需求并不大。不幸的是，Filecoin从未找到真正的产品市场契合点，因此Filecoin矿工面临破产的危险。这些机器配备了GPU，可以重新用于低端AI推理任务。 3）ETH挖矿硬件：当ETH从工作量证明（PoW）转向权益证明（PoS）时，大量硬件立即变得可用，这些硬件可以重新用于AI推理。 GPU DePIN市场竞争激烈，有多个参与者提供产品。例如Aethir、Exabits和Akash。Hack VC选择支持io.net，后者还通过与其他GPU DePINs的合作来汇集供应，因此他们目前支持市场上最大的GPU供应。需要注意的是，并非所有GPU硬件都适用于AI推理。一个明显的原因是较旧的GPU没有足够的GPU内存来处理大语言模型（LLMs），尽管在这方面已经有一些有趣的创新。例如，Exabits开发了技术，将活跃的神经元加载到GPU内存中，而将不活跃的神经元加载到CPU内存中。他们预测哪些神经元需要活跃/不活跃。这使得即使在GPU内存有限的情况下，也能使用低端GPU处理AI工作负载。这实际上提高了低端GPU在AI推理中的实用性。此外，Web3 AI DePINs需要随着时间的推移强化他们的产品，提供企业级服务，如单点登录（SSO）、SOC 2合规、服务级别协议（SLAs）等。这将与当前Web2客户享受的云服务相媲美。真正的优势 #3：避免OpenAI自我审查的非审查模型关于AI审查的问题已经有很多讨论。例如，土耳其曾一度暂时禁止OpenAI（后来他们在OpenAI改进其合规性后取消了禁令）。我们认为这种国家级别的审查从根本上说并不值得关注，因为各国需要拥抱AI才能保持竞争力。更有趣的是，OpenAI会自我审查。例如，OpenAI不会处理NSFW（不适合在工作场合观看）内容，也不会预测下届总统选举的结果。我们认为在OpenAI因政治原因不愿涉及的AI应用领域，存在一个有趣且巨大的市场。开源是解决这一问题的一个好办法，因为一个Github仓库不受制于股东或董事会。一个例子是Venice.ai，它承诺保护用户隐私并以非审查的方式运作。当然，关键在于其开源性，这使得这一切成为可能。Web3 AI可以有效提升这一点，通过在低成本的GPU集群上运行这些开源软件（OSS）模型以进行推理。正因为如此，我们相信OSS + Web3是铺平非审查AI道路的理想组合。真正的好处 #4：避免向OpenAI发送个人可识别信息许多大型企业对其内部企业数据存在隐私顾虑。对于这些客户来说，很难信任像OpenAI这样的集中式第三方来处理这些数据。对于这些企业来说，使用web3可能会显得更加可怕，因为他们的内部数据突然出现在一个去中心化网络上。然而，对于AI而言，隐私增强技术方面已经有一些创新：诸如Super协议之类的可信执行环境（TEE）诸如Fhenix.io（由Hack VC管理的基金组合公司）或Inco Network（均由Zama.ai提供支持）和Bagel的PPML之类的完全同态加密（FHE）这些技术仍在不断发展，通过即将推出的零知识（ZK）和FHE ASICs，性能也在不断改善。但长期目标是在微调模型时保护企业数据。随着这些协议的出现，web3可能会成为更具吸引力的隐私保护AI计算场所。真正的好处 #5：利用开源模型的最新创新在过去的几十年里，开源软件（OSS）一直在侵蚀专有软件的市场份额。我们将LLM视为一种高级专有软件，正逐渐成为开源软件的颠覆对象。一些值得注意的挑战者包括Llama、RWKV和Mistral.ai。随着时间的推移，这个列表无疑会不断增长（在Openrouter.ai上提供了更全面的列表）。通过利用由开源模型提供支持的web3 AI，人们可以充分利用这些新创新。我们相信，随着时间的推移，一个开源的全球开发工作力量，结合加密激励，可以推动开源模型以及构建在其之上的代理和框架的快速创新。一个AI代理协议的例子是Theoriq。Theoriq利用开源模型创建了一个可组合互联的AI代理网络，可以组装在一起创建更高级的AI解决方案。我们对此深信不疑的原因在于过去的经验：大多数“开发者软件”在经过时间的推移后逐渐被开源软件所超越。微软过去是一家专有软件公司，现在成为了贡献最多的Github公司，这是有原因的。如果你看看Databricks、PostGresSQL、MongoDB等是如何颠覆专有数据库的，就会发现整个行业就是一个被开源软件颠覆的例子，所以先例在这里是相当强大的。然而，这也有一个小陷阱。OSS LLMs存在一个棘手的问题，就是OpenAI已经开始与组织签订付费数据许可协议，比如Reddit和纽约时报。如果这种趋势持续下去，由于获取数据的经济壁垒，OSS LLMs可能会越来越难以竞争。英伟达可能会将保密计算作为安全数据共享的加强工具。时间会告诉我们这将如何发展。真正的好处 #6：通过高成本的随机抽样或零知识证明实现共识在web3 AI推理中，验证是一个挑战。验证者有可能通过欺骗结果来获取费用，因此验证推理是一项重要的措施。需要注意的是，尽管AI推理还处于初级阶段，但除非采取措施来削弱这种行为的动机，否则这种欺骗是不可避免的。标准的web3方法是让多个验证者重复相同的操作并进行结果比较。然而，正如前面提到的，由于当前高端Nvidia芯片短缺，AI推理非常昂贵。考虑到web3可以通过未充分利用的GPU DePINs提供更低成本的推理，冗余计算将严重削弱web3的价值主张。更有希望的解决方案是对离链AI推理计算进行零知识证明。在这种情况下，可以验证简明的零知识证明以确定模型是否经过正确训练，或者推理是否正确运行（称为zkML）。其中的示例包括Modulus Labs和ZKonduit。由于零知识操作需要相当大的计算资源，这些解决方案的性能仍处于初级阶段。然而，随着零知识硬件ASIC在不久的将来推出，这一情况可能会得到改善。更有希望的想法是一种“乐观”抽样为基础的AI推理方法。在这种模型中，您只需验证验证者生成结果的一小部分，但设置足够高的经济成本来惩罚被抓到作弊的验证者，从而产生强大的经济禁止效应。这样一来，您可以节省冗余计算（例如，参见Hyperbolic的"Proof of Sampling"论文）。另一个有希望的想法是使用水印和指纹技术的解决方案，例如Bagel Network提出的解决方案。这类似于亚马逊Alexa为其数百万设备上的AI模型质量保证提供的机制。真正的好处 #7：通过可组合的开源软件堆栈节省费用（OpenAI的利润） web3为AI带来的下一个机会是降低成本的民主化。到目前为止，我们已经讨论了通过像io.net这样的DePINs节省GPU成本的方法。但是，web3还提供了节省中心化web2 AI服务的利润率（例如OpenAI，根据本文撰写时的信息，其年收入超过10亿美元）的机会。这些成本节约来自于使用开源软件（OSS）模型而不是专有模型，从而实现了额外的成本节约，因为模型创建者并不试图盈利。许多开源软件模型将始终完全免费，这为客户提供了最佳的经济效益。但是，也可能有一些开源软件模型尝试这些变现方法。请考虑，Hugging Face上仅有4%的模型由有预算的公司进行训练以帮助补贴这些模型（参见此处）。剩下的96%的模型是由社区进行训练的。这个96%的Hugging Face模型群体面临着实际的成本（包括计算成本和数据成本）。所以这些模型需要以某种方式实现变现。有许多关于实现这种开源软件模型变现的提议。其中最有趣的之一是“初始模型发行”（IMO）的概念，即将模型本身进行Token化，留下一部分Token给团队，并将模型的一些未来收入流向Token持有人，尽管这其中显然存在一些法律和监管障碍。其他开源软件模型将尝试基于使用量进行变现。需要注意的是，如果这种情况变为现实，开源软件模型可能开始越来越像它们的web2利润生成对应物。但是，从现实角度来看，市场将会二分，其中一些模型将完全免费。一旦选择了开源软件模型，您可以在其上进行可组合的层次操作。例如，您可以使用Ritual.net进行AI推理，以及Theoriq.ai作为可组合和自治的链上AI代理的早期领导者（两者都得到了Hack VC的支持）。真正的好处 #8：去中心化的数据采集 AI面临的最大挑战之一是获取适合训练模型的正确数据。我们之前提到过，去中心化AI训练存在一些挑战。但是利用去中心化网络来获取数据（然后可以在其他地方，甚至是传统的web2平台上用于训练）又如何呢？这正是像Grass这样的初创公司正在做的事情（得到了Hack VC的支持）。Grass是一个去中心化的“数据爬取”网络，由个人贡献他们机器的闲置处理能力来获取数据，以供AI模型的训练。理论上，在大规模应用中，这种数据采集可能比任何一家公司的内部努力更优越，因为庞大的激励节点网络具有强大的计算能力。这不仅包括获取更多的数据，还包括更频繁地获取数据，以使数据更具相关性和最新性。由于这些数据爬取节点本质上是分散的，不属于单个IP地址，因此几乎不可能阻止这个去中心化的数据爬取军团。此外，他们还有一支人力网络，可以清理和规范数据，使其在被爬取后变得有用。一旦获取了数据，您还需要一个链上的存储位置，以及使用该数据生成的LLM（大型语言模型）。在这方面，0g.AI是早期的领导者。它是一个针对AI进行优化的高性能web3存储解决方案，比AWS便宜得多（这对于Web3 AI来说是另一个经济上的成功），同时也可以作为第二层、AI等的数据可用性基础设施。需要注意的是，在未来，数据在web3 AI中的作用可能会发生变化。目前，对于LLM来说，现状是使用数据对模型进行预训练，并随着时间的推移使用更多的数据进行改进。然而，由于互联网上的数据实时变化，这些模型始终略微过时，因此LLM推理的响应略有不准确。未来可能发展的一个新范式是“实时”数据。这个概念是当LLM被要求进行推理时，LLM可以通过向其注入实时从互联网上收集的数据来使用数据。这样，LLM将使用最新的数据。Grass也正在研究这一点。三、结论我们希望这篇分析对您在思考web3 AI的承诺与现实时有所帮助。这只是一个讨论的起点，而且这个领域正在迅速变化，所以请随时加入并表达您的观点，因为我们愿意继续共同学习和建设。来源：金色财经

金色财经2024-06-22

隔夜美股全复盘(6.22)| 英伟达续跌逾3%，市值回落至3.1万亿美元，低于微软和苹果

了五笔融资，总额约为73亿美元。在发布新模型的同时，Anthropic还在Claude.ai上引入“Artifacts”，这是一个新功能，可以扩展用户与Claude的交互方式。当用户要求Claude生成代码片段、文本文档或网站设计等内容时，这些Artifacts会出现在他们对话旁边的专用窗口中。这创建了一个动态工作区，用户可以在其中实时查看、编辑和构建Claude的创作，并将AI生成的内容无缝地集成到他们的项目和工作流中。

格隆汇2024-06-22

OpenAI慌了！竞争对手Anthropic宣布推出迄今最强AI模型

美元的市场中落后。 Anthropic新模型的消息是在该公司5月份首次推出企业产品之后发布的。Anthropic联合创始人Daniela Amodei上个月接受采访时表示，这项名为Team的企业计划已在过去几个季度中开始制定，并已与30到50名来自科技、金融服务、法律服务和医疗保健等行业的客户进行了beta测试。Amodei补充说，这项服务的想法部分源于许多客户要求提供专用的企业产品。 “我们从企业那里听到的很多消息是，人们已经在办公室使用Claude了，”Amodei当时表示。上个月，在Anthropic的新产品发布后不久，Instagram联合创始人Mike Krieger加入该公司担任首席产品官。据一份新闻稿称，Krieger曾担任Meta旗下Instagram的首席技术官，在任职期间，该平台的用户数量增长至10亿，工程团队也增至450多人。OpenAI前安全负责人Jan Leike也于5月加入了该公司。

Sissi2024-06-21

微软借OpenAI之力领跑AI赛道，Oppenheimer看好其长期增长潜力

的科技竞争中占得先机。 OpenAI的新模型GPT-40已经在大型语言模型领域展现出了卓越的性能，占据了市场的主导地位。然而，Oppenheimer的分析师们预测，GPT-5有望在年底发布，并将进一步提升OpenAI和微软在生成人工智能领域的领导地位。这一预测无疑为市场注入了更多的期待和兴奋点。在评估微软的发展前景时，Oppenheimer对其给出了积极的评价，并将微软的评级定为“跑赢大盘”。同时，该机构还将微软的股票目标价从450美元上调至500美元，这一调整反映了市场对微软未来发展前景的乐观预期。微软的一体化产品战略和诱人的产品捆绑包也在市场上取得了显著的成功。许多客户渴望创建自己的应用程序，而微软全面的人工智能工具带为他们提供了强大的支持。霍兰和霍尔姆指出：“微软在企业采用人工智能方面处于有利地位，这得益于其庞大而稳定的客户群和完善的基础设施。”此外，微软还利用其丰富的生态系统和广泛的产品组合，向客户提供各种捆绑包，以增加市场份额，而非仅仅提供单一的“点式”软件产品。值得一提的是，微软在全球技术领域的领导地位不仅局限于人工智能。该公司在云计算、商业生产力、个人计算、游戏和通信等多个领域都展现出了卓越的实力。而人工智能技术的融入，无疑为这些领域注入了新的活力，增强了微软产品的整体功能和用户体验。展望未来，Oppenheimer预计微软将在人工智能领域持续加大投入。据预测，到2024年，微软在人工智能方面的资本支出将增至520亿美元，而到2029年，这一数字有望达到惊人的920亿美元。这一巨大的投入不仅彰显了微软对人工智能技术的坚定信念，也预示着该公司在未来科技竞争中的雄心壮志。随着微软在人工智能领域的不断深入，其与英伟达（Nvidia）等关键供应商的合作也将更加紧密。Oppenheimer预测，未来微软将获得英伟达17%的GPU出货量，这将为其人工智能技术的研发和应用提供强大的硬件支持。在人工智能的浪潮中，微软并非孤军奋战。亚马逊（Amazon）、谷歌（Google）和Meta等科技巨头也在积极加大人工智能领域的投入。然而，微软凭借其深厚的技术积累和广泛的合作伙伴关系，有望在这场激烈的竞争中脱颖而出。上周分析师约翰·鲍曼也表达了对微软在人工智能领域前景的看好。他认为，微软的人工智能产品主要集中在云产品上，这些服务旨在吸引那些认为这些工具对他们的业务或工作流程有用的新客户，并有可能吸引亚马逊网络服务和谷歌云平台的客户转换。鲍曼进一步指出：“赢得人工智能战争将使微软在其云计算服务Azure上拥有主导的技术堆栈。”尽管量化分析系统目前对微软的评级为“持有”，但华尔街分析师们仍普遍将其评为“强力买入”。这一差异反映了市场对微软未来发展前景的不同看法，但也从侧面说明了微软在人工智能领域的潜力和影响力。

金融界2024-06-08

推动币安币价格历史新高主要原因　BNB链上预售的PlayDoge已筹240万美元

大可提取价值（MEV）供应链问题。这一新模型通过分离验证者和区块构建者的职能，促进了竞争，提高了透明度，并最大限度地提高了网络用户的盈利能力。这一进展增强了投资者对 BNB 的信任和兴趣，推动其价格达到新高。币安币价格飙升至历史新高 711.56 美元，背后有多种原因。主要因素包括币安 Launchpad 和 Launchpool 平台上的活跃活动、显著增加的交易量、策略性的期权交易、交易量激励计划以及 BNB Chain 推行的先进 MEV 解决方案。随着投资者兴趣和信心的持续增长，加密货币社群推测 BNB 的下一个目标价可能是 1000 美元。 PlayDoge($PLAY)又赚又玩新模式已筹240万美元 PlayDoge模因币是一款革命性的手机游戏，将广受喜爱的Doge迷因转化为虚拟宠物，并整合了区块链技术来创造一个玩赚模式。该游戏提供了一个结合娱乐和财务回报的平台，使玩家能够通过照顾和互动他们的数字Doge来赚取$PLAY代币。 PlayDoge的游戏玩法引入了高风险的元素，例如宠物可能会逃跑或更糟的情况，这增加了玩家的责任感和紧迫感。此外PlayDoge在手机上易于访问，支持在Google和Apple应用商店下载，使其触及广大的用户群。即参观PlayDoge预售游戏还提供了高清的像素图形、触控屏操作和一系列迷你游戏，进一步提升了用户体验。不过，需要注意的是，PlayDoge的游戏将在预售后才会推出，并且质押功能仅限于在Binance智能链上购买的预售代币。预售阶段将已进入1 PLAY = $0.00504，并且价格在不同阶段会升高，不仅为早期投资者提供了独特的进入机会，而且预计将增加代币的流通性和市场价值。PlayDoge市场策略和技术创新为玩家和投资者创造了一个双赢的数字游戏生态系统。结论： BNB 的未来前景看好，随着市场需求的不断增长和币安平台的持续创新，BNB 很可能在未来继续保持其增长势头。投资者应密切关注市场动态和币安的动向，以抓住潜在的投资机会。即参观PlayDoge预售

Business2Community2024-06-06

AI应用革命正当时！传媒加速复苏？

模型发展迅速，国产Kimi、阶跃星辰等新模型持续出圈，模型能力正逐步增强。本次Copilot+PC的发布有望引发软件端变革，带来更为广泛的应用落地和商业化机会。 AI持续催化，开启传媒新纪元！场外投资者可通过传媒LOF（160629.OF）、中证传媒C（015675.OF）把握投资机会。相关产品传媒ETF（159805）基金有风险，投资需谨慎！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2024-05-31

Pantera 合伙人简谈 Morpho：更高效、适应性更强的 DeFi 解决方案

匹配借贷双方，优化资金的使用效率。随着新模型 Morpho Blue 的推出，Morpho 进一步发展，该模型增强了传统的基于资金池的贷款系统，提供了一个更高效且适应性更强的金融解决方案，进一步推动了 DeFi 领域的创新和发展。当前 DeFi 的趋势 DeFi 重塑了现代金融框架，通过区块链技术重新定义了信贷获取和提供的方式。在这个领域中，像 Aave 和 Compound 这样的平台通过其动态借贷模式，推动了数十亿美元的交易量。在这些平台上，用户将数字资产存储在公共资金池中，使其他用户能够借款，从而促成了一个活跃的生态系统，这个系统不断地维护流动性和促进资产的交换。然而，尽管传统的资金池贷款模式取得了成功，它在资本效率方面仍存在一些明显的缺点。大量存储的资产经常处于闲置状态，无法产生收益，从而导致系统效率低下。 Morpho 通过其点对点（P2P）借贷模式积极解决了这些效率问题。通过直接将贷款人与借款人匹配起来，Morpho 不仅优化了资本的利用率，还提升了双方获得的利率。 Morpho 的系统在现有如 Aave 和 Compound 的协议之上增加了一个匹配引擎，使用户既可以享受已建立的资金池带来的好处，也能从直接匹配带来的额外优势中受益。即使直接匹配未能实现，用户仍可从基本资金池的流动性中获益。这确保了 Morpho 在保留基于资金池模型的核心优势的同时，对其功能进行了创新和扩展。 Morpho 的崛起观察 Morpho 的发展历程，我们可以看到，当其借贷总价值达到 9.03 亿美元，超过 Compound 的 8.65 亿美元时，这标志着一个重要的成就。这不仅仅是数字上的成功；它也验证了 Morpho 在增强借贷体验方面的能力，同时反映出市场对更直接金融互动的需求持续增长。最初，Morpho 的增长主要由其第一个产品 Morpho Optimizers 推动，该产品建立在 Aave 和 Compound 的基础上，通过在资金提供者和借款人之间创建点对点信用额度，解决了这些平台存在的效率问题。随后推出的 Morpho Blue 产品，其增长速度尤为显著，仅三个月内就占据了 Morpho 总锁定价值（TVL）的 40%。Morpho Blue 采用了类似于 Aave 和 Compound 的资金池模型，但执行方式更为高效。其特点包括具有更高贷款价值比和更高利用率的独立贷款池，这进一步提升了平台的借贷效率。影响和未来的方向 Morpho 的崛起带来了深远的影响，特别是随着点对点（P2P）借贷模式的兴起，预示着 DeFi 金融市场可能朝向更具竞争力和高效率的方向发展。然而，这种转变也带来了新的挑战，如管理点对点交互的复杂性和加强对潜在风险的安全措施。 Morpho Blue 应运而生，旨在解决传统集合贷款模型中存在的脆弱性和低效率问题。它通过一个简洁且不可变的设计，将核心借贷协议与风险管理及用户体验层分离，从而在风险和产品管理上创建了一个开放的市场。Morpho Blue 的设计允许无需许可的市场创建和可定制的风险概况，为 Aave 和 Compound 中统一模式提供了一种灵活的替代方案。随着时间的推进，随着 Morpho Blue 不断扩大其在去中心化金融市场的影响力并重新塑造这一领域的格局，Morpho Optimizers 的使用将逐步被淘汰。这标志着 DeFi 领域内一个向更高效、更灵活的借贷解决方案转变的重要步骤。结论 Morpho 的成功说明了 DeFi 的动态本质及其持续创新的潜力。通过挑战既定的金融模式并引入更高效的解决方案，Morpho 正在蓬勃发展。它正在为 DeFi 的新时代铺平道路。展望未来，像 Morpho 这样的 DeFi 平台的不断发展无疑将有助于塑造未来的金融格局。来源：金色财经

金色财经2024-05-24

近50项AI功能集体上新，微软掀起生产力革命！AI人工智能ETF(512930)延续回调，资金逢跌关注！

人惊喜的是，奥特曼压轴剧透OpenAI新模型。他表示，新的模态和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。预计模型将会变得更智能、更强大，更安全，而且GPT-4o将会速度更快，成本更低。 5月21日，欧洲理事会批准了一项旨在统一人工智能规则的开创性法律，即所谓的《人工智能法案》。新法律旨在促进欧盟单一市场上私营和公共行为者开发和采用安全可信的人工智能系统。这是世界上第一部此类法律，可以为人工智能监管制定全球标准。长城证券指出，随着OpenAI以及谷歌不断迭代大模型产品，体现出AI多模态大模型技术的持续演进，GPT—4o在多语言、音频及视觉等方向实现性能的突破，将进一步拓展用户群体，同时推进大模型加速落地，持续看好AI产业链投资机会。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。线上消费ETF平安(159793)紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育以及远程医疗等领域的上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年4月30日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、顺丰控股(002352)、科大讯飞(002230)、昆仑万维(300418)、京东健康(06618)、世纪华通(002602)、圆通速递(600233)、哔哩哔哩-W(09626)，前十大权重股合计占比58.57%。 AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年4月30日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.88%。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2024-05-22

Cycle Capital宏观周报：黄金美股历史新高之后币还远吗？

urbo 快了一倍，而成本却只有一半。新模型可以观察你的情绪，而且能够处理你打断他的情况。音频新模型可以在平均 320 毫秒的时间内做出反应，已经和人类沟通的反应时间差不多了。展示食品视频中 4 o 可以跟用户进行视频对话帮助用户分析周围环境的情况，OpenAI 还展示了 4 o 在 Ipad 上实时帮助引导孩子学习数学。对此微软股价和 AI 概念加密货币反应都不大。而苹果，因传已经在敲定将部分 GPT 技术集成到 iPhone 中的细节。如果 Siri 能够利用这些技术，那么它的交互质量和用户体验都将实现巨大跳跃，所以上周反应最大的反而是苹果。特斯拉又重新把裁掉的超冲团队招了回来根据彭博的报道，其中一个回归的人叫 Max De Zegher，他是原北美充电业务的总监，仅次于公司之前的充电业务总负责人 Rebecca Tinuity。目前还不清楚到底有多少人被叫了回来。上周五的时候，马斯克在 x 上写道，特斯拉会花超过 5 亿美元来扩大自己的超充网络，并且强调这只是新的站点，不包含原有的运营费用，试图打消市场的质疑。而对于马斯克这种反复无常举动，一部分支持者就引述了他之前说过的话，表示要简化步骤，最简单的方式就是删掉，如果最后你没有至少加回来 10% ，那么就说明你删的不够彻底。但另一些人则表示那些最好的人才肯定马上就被抢走了，特斯拉就算招回来，那也是差一点的，这不是好事。散户情绪高昂场外交易量上升通常被视为散户交易活动上升的指标，周五场外交易量占昨天所有美国股票交易量的百分比为 51.6% 创下有记录以来的最高水平。高盛分析师 Scott Rubner 表示他本周听到更多关于“FOMU”（害怕错过重大表现）的讨论。此外社交媒体上的标签“#DOW 40 K”正在流行，这表明散户交易员对道琼斯指数最近的表现感到兴奋。资金流动货币市场基金连续第四周出现资金流入（+ 164 亿美元），在季节性税收相关下跌之后，又回到了 6 万亿美元以上的历史高位，至一个月来的最高水平：现金充裕也体现在全球范围，外国央行对美联储逆回购协议的使用（存现金赚利息）升至一年来的最高水平：流入 Ut 和 Infra 板块的资金创一年多来最大： 13 F 显示一季度比特币 ETF 极度受欢迎报告了近 1500 条持有记录价值 107 亿美元占 ETF 总值的 20% ，其中 929 家机构拥有至少 1 个比特币 ETF。其中 44% 公司持有 IBIT， 65% 的公司拥有灰度 GBTC（应该是之前持有上市后转换的份额并非增持），其中 99% 的机构位于美国，香港公司位居第二。最大所有者 MILLENNIUM 价值 19 亿美元。Bracebridge Capital 持有超过 4 亿美元，这是一家管理耶鲁大学和普林斯顿大学捐赠基金的对冲基金。威斯康星州投资委员会（公共退休金为主）报告称其拥有超过 1.6 亿美元的比特币基金。一直批评比特币的摩根大通也报告拥有少量现货比特币 ETF 股票。彭博分析师评论称，“通常情况下，这些大鱼机构在 13 F 中一年左右的时间都不会出现（当 ETF 获得更多流动性时）但正如我们所看到的，这些都不是普通的好兆头，因为机构往往会集体行动。“ IBIT 还因打破传统 ETF 此前创下的 100 亿记录而引人注目，IBIT 在 49 天内就突破了这一阈值。摩根大通纳斯达克股票溢价收益 ETF (JEPQ) 此前保持着这一纪录，大约用了三年时间。一季度大鱼的行动亮点人工智能投资的转变：尽管英伟达在人工智能领域一直占据主导地位，但许多投资者在第一季度将目光投向了其他公司。例如，德鲁肯米勒削减了对英伟达的持股，认为其在短期内被高估。同时，一些投资者开始关注其他有望从人工智能革命中受益的股票，如苹果、Meta 平台和微软等。对中国公司的关注：由于对中国经济放缓的担忧，中国股票市场经历了一段艰难时期。然而，一些知名投资者看到了其中的投资机会，纷纷增持中国零售和科技公司的股票。例如，David Tepper 大幅增加了对阿里巴巴、百度和拼多多等公司的持股。大空头 Michael Burry 大幅加仓了京东和阿里巴巴。巴菲特的秘密股票揭晓：伯克希尔·哈撒韦公司一直对其投资组合中的一只股票保持神秘。在最新的 13-F 文件中，谜底终于揭晓，这只股票是瑞士注册的保险公司 Chubb。 CME 有意交易比特币，Coinbase 闻讯重挫当地时间周四，据媒体报道，芝加哥商品交易所计划推出现货比特币交易，以满足华尔街的需求。芝商所对此表示不予置评。消息传出后，隔夜市场美国加密资产交易平台 Coinbase 大跌 9.4% 。不过芝商所主要为机构提供服务，而 Coinbase 主要服务于散户 — — Q1 Coinbase 散户交易收入为 9.35 亿美元，远高于机构收入的 8500 万美元。本周关注如果说上周人们对通胀的信号还存在不一致的观点，下一个重大催化剂是本周英伟达发布报告。共识预期英伟达 2025 财年第一季度营收有望达到 246.5 亿美元，同比增长两倍有余，此前公司给出的营收指引为 240 亿美元、上下浮动 2% ；预计同期净利润 128.7 亿美元，同比增幅超过 530% 。自 2022 年 3 季度开始英伟达已经连续 5 个季度都超预期。要知道，当时 ChatGPT 还没出现，真正大爆发是在 2023 年的春季，随后 NV 盈利开始井喷式暴涨，原因是人工智能 GPU 芯片大卖。一个问题是，最近三个季度超预期的百分比逐渐缩小，从 2 x%到个位数，但这并不必过分担心，毕竟这已经比之前强太多了，多家机构提高了英伟达的新目标价格范围，从 1100 到 1350 美元不等。推动 NV 业绩指引上行的因素有以下几大方面，第一是微软、谷歌、亚马逊的 AWS、 Meta 这四家科技公司的公告显示，今年在云计算方面的资本投入高达 1770 亿美元，远高于去年的 1190 亿美元，而 2025 年将继续增至 1950 亿美元。这些投资将为英伟达的数据中心收入和利润持续增长提供动力，尤其是在下一代。 Blackwell AI 芯片将于今年晚些时候发布。NV 数据中心占比营收从 50% 一直飙升到 80% ，AI 仍然是英伟达的主要增长驱动力。分析师对英伟达未来业绩增长潜力的高度信心主要基于：第一，产品供应和市场需求。 H 100 GPU 的更好供应（交货时间缩短）以及中国 H 200 GPU 的强劲需求，为英伟达当前季度业绩提供了有力支撑。即将推出的 blackwell 系列的 GPU（B 100 和 B 200），预计将从第三季度销售，并在第四季度占据大部分市场份额。这两款 GPU 的平均售价比现有产品高出约 40% 以上，预示着更高的收入潜力。 AMD 和英特尔正在追赶英伟达。不过在 GPU 市场上，NV 牢牢控制了大约 92% 的市场份额，像我们之前分析过的一样 NV 的壁垒不仅是芯片本身，更是软件和社区生态，综合降低客户的成本，让对手短期内无法逾越。估值方面 NV 已经进入 2 万亿俱乐部，同级别的苹果营收是 NV 的 7 倍以上，所以 NV 需要维持高增长才能保持股价。不过要想让增长故事失效，也需要连续几个季度的财务表现不佳才有可能让市场观点转变，导致股价大幅下滑。所以本次财报即便让大家失望，市场地位不会因一次不理想的财报而动摇，在没有替代品的当前短期内反弹也是可期。参考近几周，我们看到爆雷的科技公司，其中包括 ASML、Inter、AMD、 SMCI 和 ARM。不及预期的财报后股价都大跌 10 ～ 30% 不等，但截止目前基本都收复了一半以上的跌幅。另外，本周多位美联储高官将露面发言，包括理事巴尔、沃勒，以及地方联储主席威廉姆斯、博斯蒂克，重点关注下任美联储接班人沃勒的表态，上周他在讲话中没有发表任何经济和货币政策前景的评论。周四还将公布上一次 FOMC 会议的纪要。来源：金色财经

金色财经2024-05-20

比特币（BTC）价格何时达到100万美元？

。但不要害怕，在当前的牛市中，有一个新模型——幂律模型，声称可以非常准确地预测比特币的价格。了解幂律在一个看似充满混乱和随机性的世界中，科学家们发现了被称为幂律的隐藏模式和关系。这些定律为理解不同现象如何相互作用提供了一个框架，揭示了支配我们宇宙各个方面的一致数学模式。日常生活中的幂律幂律是引人入胜的数学关系，出现在许多现象中，提供了对复杂系统潜在简单性的见解。它们描述了两个量如何相互关联，一个量的变化导致另一个量的比例变化。这种关系跨越了不同的尺度，从微观到宇宙，影响着生物学、社会、技术和自然现象。动物的体型限制伽利略的平方立方定律是自然界中幂律的经典例子，它解释了动物的大小如何影响其力量。随着动物长大，它们的体积和重量增长速度远远快于它们的力量。该定律设定了自然极限，解释了为什么较大的动物的骨骼较厚，以及为什么最大的动物出现在浮力抵消重量的水生环境中。代谢率 Max Kleber对代谢率的研究进一步证明了幂律的适用性。它揭示了生物体的新陈代谢率与其质量的3/4次方成比例，表明较大的动物更节能。这一原则对理解物种的生命周期、生长速度和可持续性产生了重大影响。自然现象与人类活动幂律控制着各种现象，从地震震级的分布到语言中单词的频率。它们解释了为什么我们观察到少量的重要事件以及许多较小的实例。例如，齐普夫定律描述了语言中的词频，突出了与不常用词相比，常用词的出现不成比例。超越自然现象幂律延伸到经济、金融和技术等人类活动。他们阐明了财富分配，其中少数人拥有很大一部分财富。在技术领域，幂律描述了内容在互联网上的交互方式，一些非常受欢迎的节点和许多不太受欢迎的节点形成了长尾分布。比特币的幂律天体物理学家乔瓦尼·桑塔西（Giovanni Santasi）发现了这种联系。他说，15年的数据表明，比特币也遵循幂律原理。Santostasi于2018年首次在r/Bitcoin subreddit中分享了幂律模型。然而，在金融YouTuber安德烈·杰伊赫（Andrei Jeikh）在一段视频中向他的230万订阅者提到它后，它见证了1月份的复苏。乔瓦尼的理论认为，比特币的价格并不像看起来那么随机。它有随机性，但从长远来看，比特币价格遵循特定的数学模型。这不仅仅是一个数学公式，有人画了一条线;相反，它遵循幂律，就像在整个宇宙中观察到的幂律一样。编辑黄线代表当前价格，红线代表支撑线，比特币通常永远不会跌破该水平。绿线是线性回归线，就像公允价值价格一样，比特币最终会回到那里，而紫线是比特币通常达到最大值的阻力线。预测比特币的未来 Santostasi的幂律模型以惊人的精确度绘制了比特币的价格轨迹。它显示了比特币当前价格的图表，一条支撑线表示比特币通常不会跌破的水平，一条线性回归线代表公允价值价格，以及一条阻力线标记比特币在经济衰退前通常达到的水平。该模型强调了比特币的显著线性增长，当去除异常值时尤其明显。尽管偶尔会出现波动，但比特币的整体轨迹遵循一种可辨别的模式，让人想起其他受幂律支配的现象。对投资者的影响幂律模型为比特币未来的潜在峰值提供了有趣的见解。Santostasi的分析表明，比特币可能在2026年1月达到210000美元的峰值，随后跌至60000美元左右。他继续预测，比特币在2033年7月的价值将达到100万美元。虽然数学模型提供了有价值的见解，但它们不能免于错误，并且可能无法解释可能对价格产生重大影响的不可预见的事件。 “所有模型都已损坏，但有些模型是有用的”意味着虽然模型可能并不完美，但它们仍然可以提供有价值的见解。模型，如幂律模型或用于预测比特币价格的库存流量模型，有其缺陷和局限性。例如，来自Crypto Quant的Julio Marino指出了幂律模型的问题，例如低估了误差并给人以准确性的误导性印象。有趣的是，幂律和库存流量模型都面临着类似的批评。尽管存在缺陷，但他们历来对比特币的价格做出了几乎相同的预测。然而，随着时间的推移，他们的预测可能会有所不同。问题来了：如果这些模型是正确的，为什么还要为像60/40投资组合这样的传统投资策略而烦恼呢？一些人认为，解释比特币行为的新模型可以提供更好的回报。虽然有些人可能认为这些模型毫无价值，但其他人，比如说话的人，认为它们仍然有价值。由比特币固定供应量驱动的稀缺性在其价格升值中发挥了作用。此外，M2增长等因素也会影响比特币的价格。虽然模型可以提供有用的见解，但它们无法预测未来。即使模型有缺陷，比特币的轨迹似乎也在上升。因此，虽然必须考虑这些模型，但认识到它们的局限性也很重要。来源：金色财经

金色财经2024-05-20

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