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Web3与人工智能的探索：Laika AI进展与愿景概览

uhan 数据科学家，AI工程师，拥有机器学习、神经网络和深度学习等AI资格认证，多项技术在Linkedin上受到同行认可。 CMO Tarun Chandra 市场管理人员、营销KOL、私募轮投资者，商业发展、分析等技能受到认可，对技术充满热情。技术主管 Satyajeet Singh Chandrakar 五年多信息技术、人工智能从业经验，主要工作经历是机器学习工程师。 ❚合作根据官网信息，Laika AI的数据模型得到了Google和Covalent的支持。项目获得了对AWS后端服务、API和数据中心功能的独家访问权。此外，Laika AI官网上的合作机构还包括Avalanche和Polygon。 ➤总结 Laika AI产品定位创新一般，但是团队具有年轻化、偏技术化的特点，并且技术人员集中在AI开发，专业性较强、但影响力一般。相比同类的AI分析产品，Laika AI在AI算法和数据分析方面可能具有一定优势。来源：金色财经

金色财经2024-04-10

数据中心行业迎来AI驱动下的黄金时代，瑞银点名三只股票抢占先机

限制，并有可能在数据创建（物联网）、（机器学习）和（生成式）人工智能以及数据主权考虑的推动下实现结构性增长。该行列举了三只股票来应对这一趋势：在美国上市的电力管理公司伊顿、法国能源技术公司SCHNEIDER ELECTRIC SE和美国电力技术公司康明斯。该行称，伊顿是美国数据中心的主要参与者，在电气化方面拥有14%的市场份额和"广泛的有利趋势"，而康明斯在数据中心方面拥有"有利的备用电源"。瑞银将伊顿公司的目标股价定为330美元，略有下调。它给康明斯的目标价是321美元，相对目前有9.7%的潜在上涨空间。瑞银认为，施耐德是这一增长主题中"最直接的欧洲公司"，其数据中心和网络销售额占19%，并受益于从电气化到楼宇管理和冷却的整个价值链。瑞银将该公司股票的目标价定为250欧元（270美元），即约20%的潜在上涨空间。

金融界2024-04-09

7个去中心化AI项目一览

能挖矿网络，旨在以去中心化的方式提供对机器学习模型的访问权。这涉及到矿工（计算和信息的贡献者）和验证者（验证矿工发送的信息）。 TAO子网被称为“去中心化计算的ASIC芯片”，它提供了一种高效的去中心化计算方式，使bittensor能够实现其强大的超级计算机的愿景。近几个月来，随着TAO的普及，子网需求呈爆炸式增长。 7、Ritual Ritual是AI的执行层，支持链上和链下的模型访问。他们目前提供的infernet允许为ML推理工作负载带来链上计算。 Ritual投资方有Polychain Capital和Robot Ventures。来源：金色财经

金色财经2024-04-09

什么是WEB3.0？什么是PrismNET棱镜协议？

3.0中，用户还可以通过使用人工智能和机器学习技术与数据进行交互。Web 3.0是由纽约时报的 John Markoff 创建的，即所谓的第 3 代基于 Internet 的服务。 Apple 的 Siri 或 Alexa 是Web 3.0应用程序的一个示例，它可以拥有大量信息，并将其转化为对人有用的知识和行为。 Web 3.0是一个数字世界，可以像拥有笔记本电脑或汽车一样拥有自己的数字数据，这是一个可以完全控制的地方。在以太坊的上下文中，Web 3.0是指在区块链上运行的去中心化应用程序。Web 3.0是区块链吗？这是一个容易犯的错误，Web 3.0不是区块链，是由区块链驱动的最新一代互联网应用程序和服务。这取决于机器学习和人工智能 (AI) 的使用。而Web 3.0的新浪潮就是元宇宙的概念的出现。元宇宙将从根本上改变我们与数字世界互动的方式。它试图创建更开放、连接和智能的网站和 Web 应用程序，重点是使用基于机器的更好地理解数据。 Web 3.0将提供一个分散的网络并基于公共区块链。在Web 3.0中，数据为去中心化的，不归集中的公司或政府所有，而是由所有人共享。Web 3.0可以提高数据的安全性、隐私性和可扩展性，这在Web 2.0平台上是不可能的。Web 3.0主要基于区块链技术，例如各种加密货币和不可替代的代币（NFT）。那么小编接下来简谈什么是PrismNET棱镜协议？ prismnet是一个主做AI算力集成分发租赁的全球AI超算供给平台，池化系统可以把gpu算力按需分配，切块租赁。落地应用分三个板块，AI算力租赁、AI短视频工具、AI电商图文带货（目前数据非常漂亮）。来源：金色财经

金色财经2024-04-09

AI\DePIN\Sol生态三重光环加身：浅析发币在即的IO.NET

的芯片网络，能够执行基于Python的机器学习代码，运行AI和机器学习程序。 IO Cloud的基本业务模块叫做集群（Clusters），Clusters是一个可以自我协调完成计算任务的GPU群组，人工智能工程师可以根据自己的需求来自定义想要的集群。 IO.NET的产品界面的用户友好度很高，如果你要部署属于自己的芯片集群，来完成AI计算任务，在进入它的Clusters（集群）产品页面后，就可以开始按需配置你要的芯片集群。页面信息：https://cloud.io.net/cloud/clusters/create-cluster，下同首先你需要选择自己的任务场景，目前有三个类型可供选择： General（通用型）：提供了一个比较通用的环境，适合早期不确定具体资源需求的项目阶段。 Train（训练型）：专为机器学习模型的训练和微调而设计的集群。这个选项可以提供更多的GPU资源、更高的内存容量和/或更快的网络连接，以便于处理这些高强度的计算任务。 Inference（推理型）：专为低延迟推理和重负载工作设计的集群。在机器学习的上下文中，推理指的是使用训练好的模型来进行预测或分析新数据，并提供反馈。因此，这个选项会专注于优化延迟和吞吐量，以便于支持实时或近实时的数据处理需求。然后，你需要选择芯片集群的供应方，目前IO.NET与Render Network以及Filecoin的矿工网络达成了合作，因此用户可以选择IO.NET或另外两个网络的芯片来作为自己计算集群的供应方，相当于IO.NET扮演了一个聚合器的角色（但截至笔者撰文时，Filecon服务暂时下线中）。值得一提的是，根据页面显示，目前IO.NET在线可用GPU数量为20万+，而Render Network的可用GPU数量为3700+。再接下来就进入了集群的芯片硬件选择环节，目前IO.NET列出可供选择的硬件类型仅有GPU，不包括CPU或是苹果的iGPU(M1、M2等），而GPU也主要以英伟达的产品为主。在官方列出、且可用的GPU硬件选项中，根据笔者测试的当日数据，IO.NET网络总在线的可用数量的GPU数量为206001张。其中可用量最多的是GeForce RTX 4090（45250张），其次是GeForce RTX 3090 Ti（30779张）。此外，在处理AI计算任务如机器学习、深度学习、科学计算上更为高效的A100-SXM4-80GB芯片（市场价15000$+），在线数有7965张。而英伟达从硬件设计开始就专为AI而生的H100 80GB HBM3显卡（市场价40000$+），其训练性能是A100的3.3倍，推理性能是A100的4.5倍，实际在线数量为86张。在选定集群的硬件类型后，用户还需要选择集群的地区、通信速度、租用的GPU数量和时间等参数。最后，IO.NET根据综合的选择，会为你提供一个账单，以笔者的集群配置为例：通用（General）任务场景 16张A100-SXM4-80GB芯片最高连接速度（Ultra High Speed）地理位置美国租用时间为1周该总账单价格为3311.6$，单张卡的时租单价为1.232$ 而A100-SXM4-80GB在亚马逊云、谷歌云和微软Azure的单卡时租价格分别为5.12$、5.07$和3.67$（数据来源：https://cloud-gpus.com/，实际价格会根据合约细节条款产生变化）。因此仅就价格来说，IO.NET的芯片算力确实比主流厂商便宜不少，且供给的组合与采购也非常有弹性，操作也很容易上手。业务情况供给端情况截至今年4月4日，根据官方数据，IO.NET在供应端的GPU总供给为371027张，CPU供给为42321张。此外，Render Network作为其合作伙伴，还有9997张GPU和776张CPU接入了网络的供给。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/home，下同笔者撰文时，IO.NET接入的GPU总量中的214387处于在线状态，在线率达到了57.8%。来自Render Network的GPU的在线率则为45.1%。以上供应端的数据意味着什么？为了进行对比，我们再引入另一个上线时间更久的老牌分布式计算项目Akash Network来进行对比。 Akash Network早在2020年就上线了主网，最初主要专注于CPU和存储的分布式服务。2023年6月，其推出了GPU服务的测试网，并于同年9月上线了GPU分布式算力的主网。数据来源：https://stats.akash.network/provider-graph/graphics-gpu 根据Akash官方数据，其GPU网络推出以来，供应端尽管持续增长，但截至目前为止GPU总接入数量仅为365张。从GPU的供应量来看，IO.NET要比Akash Network高出了好几个数量级，已经是分布式GPU算力赛道最大的供应网络。需求端情况不过从需求端来看，IO.NET依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用IO.NET来执行计算任务的总量不多。大部分在线的GPU的任务负载量为0%，只有A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3四款芯片有在处理任务。且除了A100 PCIe 80GB K8S之外，其他三款芯片的负载量均不到20%。而官方当日披露的网络压力值为0%，意味着大部分芯片供应都处于在线待机状态。而在网络费用规模上，IO.NET已经产生了586029$的服务费用，近一日的费用为3200$。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/clusters 以上网络结算费用的规模，无论是总量还是日交易量，均与Akash处在同一个数量级，不过Akash的大部分网络收入来自于CPU的部分，Akash的CPU供应量有2万多张。数据来源：https://stats.akash.network/ 此外，IO.NET还披露了网络处理的AI推理任务的业务数据，截至目前其已经处理和验证的推理任务数量超过23万个，不过这部分业务量大部分都产生于IO.NET所赞助的项目BC8.AI。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/inferences 从目前的业务数据来看，IO.NET的供给端扩张顺利，在空投预期和代号“Ignition”的社区活动刺激下，让其迅速地汇聚起了大量的AI芯片算力。而其在需求端的拓展仍处于早期阶段，有机需求目前还不足。至于目前需求端的不足，是由于消费端的拓展还未开始，还是由于目前的服务体验尚不稳定，因此缺少大规模的采用，这点仍需要评估。不过考虑到AI算力的落差短期内较难填补，有大量的AI工程师和项目在寻求替代方案，可能会对去中心化的服务商产生兴趣，加上IO.NET目前尚未开展对需求端的经济和活动刺激，以及产品体验的逐渐提升，后续供需两端的逐渐匹配仍然是值得期待的。 2.3 团队背景和融资情况团队情况 IO.NET的核心团队成立之初的业务是量化交易，在2022年6月之前，他们一直专注于为股票和加密资产开发机构级的量化交易系统。出于系统后端对计算能力的需求，团队开始探索去中心化计算的可能性，并且最终把目光落在了降低GPU算力服务的成本这个具体问题上。创始人&CEO：Ahmad Shadid Ahmad Shadid在IO.NET之前一直从事量化和金融工程相关的工作，同时还是以太坊基金的志愿者。 CMO&首席战略官：Garrison Yang Garrison Yang在今年3月才正式加入IO.NET，他此前是Avalanche的战略和增长VP，毕业于加州大学圣巴巴拉分校。 COO：Tory Green Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监，毕业于斯坦福。从IO.NET的Linkedin信息来看，团队总部位于美国纽约，在旧金山有分公司，目前团队人员规模在50人以上。融资情况 IO.NET截至目前仅披露了一轮融资，即今年3月完成的A轮估值10亿美金融资，共募集了3000万美金，由Hack VC领投，其他参投方包括Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures和ArkStream Capital等。值得一说的是，或许是因为收到了Aptos基金会的投资，原本在Solana上进行结算记账的BC8.AI项目，已经转换到了同样的高性能L1 Aptos上进行。 2.4 估值推算根据此前创始人兼CEO Ahmad Shadid的说法，IO.NET将在4月底推出代币。 IO.NET有两个可以作为估值参考的标的项目：Render Network和Akash Network，它们都是代表性的分布式计算项目。我们可以用两种方式推演IO.NET的市值区间：1.市销比，即：市值/收入比；2.市值/网络芯片数比。先来看基于市销比的估值推演：从市销比的角度来看，Akash可以作为IO.NET的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。但考虑到IO.NET项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演IO.NET可能的估值区间，供读者作为一个市值参考。如果以市芯比来推算IO.NET的市值区间，IO.NET以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。相信再看好IO.NET项目读者，都会认为这是一个极度乐观的市值推算。而且我们需要考虑到，目前IO.NET如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。 IO.NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。 3.参考信息 Dephi Digital：The Real Merge Galaxy：Understanding the Intersection of Crypto and AI 来源：金色财经

金色财经2024-04-09

第四范式(06682)下跌5.05%，报57.3元/股

工智能市场中占据最大的市场份额，其自动机器学习算法领跑全球，在准确性和有效性方面打破了两项图学习标准的世界纪录。截至2023年年报，第四范式营业总收入42.04亿元、净利润-9.09亿元。

金融界2024-04-09

摩根大通CEO戴蒙最新发声！关于利率、AI、银行业...

露，摩根大通目前拥有2000多名AI和机器学习员工以及数据科学家，他们正在研究400种应用程序，包括欺诈检测、营销和风险控制。此外，摩根大通还在探索在软件工程、客户服务和提高员工生产力方面使用生成式AI。他预计，随着时间的推移，AI将影响劳动力构成，它可能会减少某些工作类别，也可能会创造出其他工作类别。银行业同时，Dimon在信中表达了他对美国银行业监管的担忧。他表示，自2008年金融危机后多德-弗兰克法案通过以来，银行与美国监管机构之间的关系“严重恶化”，“越来越缺乏建设性”。银行和政府之间的最新导火索是一项有争议的提案，该提案要求金融机构为未来的损失增加缓冲。 Dimon表示，该提案“损害了做市，伤害了美国人，并将活动推向了不那么透明、监管不那么严格的市场”。他暗示，如果监管机构不修改新的资本提案，可能会提起诉讼。“你可以想象，没有人想起诉他们的监管机构”。去年，摩根大通在银行危机中收购了第一共和国银行。今年5月，第一共和国银行被监管机构接管。此前，摩根大通曾预计，此次收购将为其带来逾5亿美元的年度收益，并表示这可能是保守估计。Dimon最新表示，这一数字可能“接近20亿美元”。此外，Jamie Dimon已经68岁，可能面临退休。周一，摩根大通在另一份文件中表示，董事会的首要任务之一是“在中期实现CEO的有序过渡”。董事会已经培养几名运营委员会成员，他们是接替戴蒙的有力潜在候选人。

格隆汇2024-04-09

UGPT AI：开创加密货币领域人工智能经济新时代

并从中获利，支持多种人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理。专注于为加密货币创造全球人工智能经济，UGPT AI采用了区块链技术来构建应用程序，使用智能合约实现代码的可信执行，确保算法的版权、隐私和分配的公正性。 UGPT AI提供了高度灵活的算法开发和部署工具，用户可以使用他们熟悉的编程语言和平台来构建、测试、部署和管理他们的算法。此外，UGPT AI还提供一系列的数据分析和管理工具，使用户能够轻松地处理、分析和可视化复杂的数据集。作为一个全球化的社区，UGPT AI为用户提供了技术支持和交流平台，让用户能够在这个社区中交流经验、分享开发技巧，获取最新的人工智能应用市场信息。UGPT AI的出现极大地促进了人工智能技术的应用和创新，为加密货币领域中的人工智能经济开辟了新的发展空间。 UGPT AI的推出，标志着加密货币领域迎来了人工智能经济的新时代，让我们共同期待UGPT AI为加密货币行业带来的创新和变革！欢迎加入UGPT AI，共同探索人工智能与加密货币的未来！来源：金色财经

金色财经2024-04-09

千载难逢的机会 ! 不要错过24年和25年疯牛赚钱的机会 !

ittensor 是一种开源协议，以其机器学习模型和算法的去中心化市场而闻名。该代币最近经历了 TAO 代币价格的飙升。它在短短两个月内飙升了 700%，推动 TAO 代币达到 759 美元的历史新高。截至撰写本文时，TAO 市值约为 37 亿美元，24 小时内交易量超过 2000 万美元。促成这一增长的一个因素是 Bittensor 和 AIT 协议之间宣布建立合作伙伴关系。此次集成的目的是在 Bittensor 生态系统中开发一个名为 Einstein-AIT 的子网。此外，它的目标是增强 Bittensor 的人工智能服务，可能使 TAO 的价值增加约 21.7% 至 633.99 美元。Bittensor 当前的交易活动表明其交易价格高于 200 天简单移动平均线。Bittensor 在 AI 加密货币领域占据领先地位，反映了其在市场中的主导地位和相关性。 PENDLE Pendle 与 Amber Group 合作，宣布重新建立合作伙伴关系，旨在为 Amber Group 的用户提供更高的收益。此次合作推出了 Pendle Earn，该功能使客户能够赚取固定的以太坊利率。过去一周，PENDLE表现出色，趁市场短暂复苏之机创下历史新高。尽管从 4 月 1 日到 3 日经历了连续三天的盘中下跌，但随着大盘在 4 月 4 日开始复苏阶段，PENDLE 抓住了机会。另外，4 月 4 日在 Arbitrum 上推出两条新的 LRT 进一步推动了 PENDLE 的价格上涨，导致 PENDLE 的价格上涨。大幅上涨28.56%，创年内最大盘中涨幅。在这次飙升之后，PENDLE 进入了价格震荡上涨阶段，今天早些时候创下了 7.23 美元的历史新高。尽管目前较峰值下跌 8.9%，但该资产仍保留了本周累计涨幅的很大一部分。此外，PENDLE 本周上涨 18.41%，目前市值已达 10 亿美元。PENDLE 目前的交易价格高于其 200 日简单移动平均线，并且根据其市值显示出较高的流动性。现货密码推荐：RAY 1、买入点：2-2.15分批买入。 2、短线目标附近2.65（约26%涨幅）、中长线目标附近3.7（约76%涨幅） 3、结构破坏预案撤退点1.8，重新找机会买入。 4、满足推荐条件：技术形态满足、巨鲸筑底满足、抛压情况、消息面等满足。这轮牛市真的需要把握机会！抓住热点板块的热门币种！ AI智能板块，游戏板块，大饼二层生态板块，以太坊关联的L2板块，meme板块，这五大板块是关注的重点！最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。创建一个高质量圈子，主要是讲解币圈的各种基本行业知识，市场潜力币和山寨币的推荐！热点版块的轮动，还有识别顶底的基础方法，如何更好的把握住这个牛市，等等一系列的知识，感兴趣的可以主页找我。来源：金色财经

金色财经2024-04-08

摩根大通CEO：AI的影响堪比印刷机、蒸汽机、电力和计算机

称，摩根大通目前拥有2000多名AI和机器学习员工，以及数据科学家。最终，这项技术可能会影响到摩根大通约31万名员工，帮助其中一些员工执行任务，同时也将取代另一些员工。

金融界2024-04-08

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