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HongKong2024:Web3 To The Moon

DePIN。UtilityNet针对机器学习进行了优化，但适用于特定的芯片使用案例，因为我们将计算能力提供商与用户联系起来，为每个参与者提供可访问性、可应用性和利润，共同构建有庞大服务能力的基础设施网络。 CBIndex——CBIndex通过整合比特币及其代币的全链能力，彻底转变了加密资产管理方式，确保在多个区块链上实现安全、无需信任且多元化的BTCFi。CBIndex的核心在于利用互联网计算机协议（ICP）技术，提供一系列BTCFi产品，包括无桥接的非托管式包装比特币、比特币跨链再质押、比特币借贷、去中心化比特币索引器以及跨多个区块链网络的比特币代币管理。它将比特币的安全性和潜力与去中心化金融（DeFi）的灵活性和创新完美结合，使用户能够在一个安全、高效和直观的环境中增强资产管理策略，释放数字资产的全部潜力。 OwlSync——OwlSync是一个AI驱动的Web3媒体聚合器，旨在实现信息的实时同步和自动任务执行。基于OwlSync Protocol的去中心化L3网络，实现传统社媒数据源上链，为用户提供了一个安全、透明的数据交互环境。核心功能包括实时数据同步、智能问答和深度分析，帮助用户快速获取和共享关键信息。OwlSync的AI驱动的分析引擎能为用户提供精准、个性化的洞见，助力决策优化。OwlSync将是您最贴心的web3 AI助理，在Telegram交流群内和Twitter上随时为您服务。 RealtyX——RealtyX 是首个基于基础区块链的房地产支持的实物资产代币化项目，有力地催化了Web3的大规模采用。由RealtyX DAO监督管理的RealtyX项目旨在重新定义财富创造方式，并通过创新的实物资产代币化解决方案赋能Web3社区。致力于构建一个以优质房产资产为基础、借助区块链技术保障安全、透明和高效运作的RWA生态系统。 Tubes——首个基于ERC-20构建的跨链去中心化铭文交易所。作为序数应用解决方案提供商，为铭文社区带来巨大的流动性。 ERA——Era是一款基于BSC链的去中心化Web3社交钱包，采用最新的点对点加密传输技术，在安全性和易用性上做到了最出色的兼顾，用户基于BSC链的聊天体验完全可以媲美Web2的IM。同时，Era采用了最新的MPC与ERC4337协议，用户仅需手机号、邮箱即可创建完全去中心化的跨链钱包并获得通过Web3时代的DID（去中心化数字身份）。 CESS——Cumulus Encrypted Storage System 是基于区块链的去中心化云存储网络和 CDN 网络，支持数据在线存储和实时共享，为 Web3 高频动态数据的存储和检索提供全栈解决方案。CESS 数据价值网络是以 DePIN 理念建设的 Layer 1 基础设施，具有去中心化，高效，安全隐私和可扩展等特性。CESS 支持大规模商业存储，能够承载现象级去中心化应用程序（dApps）；CESS 支持数据价值化和数据价值自由流通/共享，同时用去信任的方式实现用户数据隐私保护和数据主权回归数据拥有者，进而构建一个繁荣、多元、数据资产主权的数据经济新生态 ETHEREUMGOLD——以太坊黄金（ETHG），ETHG坚持区块链去中心化理念、通过多共识机制提升公链网络性能，提高TPS效率，升级智能合约可扩展性，致力于解决“区块链不可能三角问题” ，提高网络速度、效率和可扩展性的同时，继续坚持安全性和去中心化。励志成为全球最安全、最去中心化、扩展性能最强的新一代Web3公链网络，为全球用户提供一站式区块链网络全方位服务。 3EX——全球首款一体化人工智能交易平台 CandyDAO——CandyDAO是基于Web3的自发性自治组织，是投资盈利性质的组织，当前以投资Web3相关的产业为主，Datafi、DID 、Depin、元宇宙数字城、独立站、数字人IP 、NFT聚合和Gamefi等是未来10年发展的趋势，CandyDAO将对这些相关领域的核心及周边作为主要投资方向，也会利用头部信息资源，跟投币安投资、0K投资、K300风投等机构筛选的优质项目，在种子轮和天使轮介入，让所有CandyDAO的成“公开”、员利益最大化，以智能合约的方式运行，达到“透明”“公正” 并且 “持续运行”CandyDAO由DAO成员在区块链技术下共同完成治理，采用“提案”“投票”、“通过或否决”的方式以智能合约来完成事务，包括对于内外的投资都由CandyDAO成员投票决策。CandvDAO没有分层管理结构，在CandyDAO没有上下级，成员都是平等关系，由彼此的资源禀赋、优势互补、利益同体共同来驱动CandyDAO的行为动向，从而产生较强的协同效应，CandyDAO不属于任何个人和个体，由所有成员共同所有，分配机制写入智能合约自动运行的组织。来源：金色财经

金色财经2024-03-31

网宿科技取得模型部署方法和装置专利，可以将不同类型的机器学习模型快速部署到线上服务器

本申请提供的技术方案，可以将不同类型的机器学习模型快速部署到线上服务器。

金融界2024-03-31

什么是IoTeX（IOTX）？

梁，例如现实世界的NFT、天气衍生品和机器学习挖矿等应用。 IoTeX的背后，站着四位创始人：Raullen Chai、QevanGuo、XinxinFan和Jing Sun。他们各自在加密货币和区块链领域拥有丰富的经验。Raullen曾是Uber的加密货币研发和工程安全负责人，Qevan则是Facebook的前研究科学家和工程经理，Xinxin在创立IoTeX前是北美博世研究与技术中心的高级研究工程师，而Jing则是投资界的佼佼者。 IoTeX的原生货币IOTX，不仅管理着底层的区块链协议，还作为区块链协议的燃料，驱动着整个生态系统的运转。Burndrop是一种独特的经济设计，当IoTeX协调的设备数量增加时，它会导致IOTX通货紧缩，从而维持经济的稳定。在IoTeX的世界里，隐私同样重要。环签名和隐藏交易接收者地址的可靠支付代码等机制，确保了用户和交易的隐私安全。而委托权益证明（DPoS）则通过让利益相关者投票给网络上的区块生产者来发挥作用，形成了一个良性循环，激励着整个生态系统的参与者。截至截至撰写本文，IOTX的总市值约为4.12亿美元，市值排名第124位。其详细信息如下：该币种是否值得投资呢？AI加密数字货币分析师给出的价格预测如下（截至本文IOTX 为价格约为$0.04359/枚）：来源：金色财经

金色财经2024-03-30

Dragonfly Capital 合伙人：去中心化推理的信任问题与验证挑战

让你在不依赖任何单一提供商的情况下运行机器学习模型。信任问题在去中心化网络中，仅仅运行模型并信任输出是不够的。假设我要求网络使用 Llama2-70B 分析治理困境。我怎么知道它实际上没有使用 Llama2–13B，给我提供了更糟糕的分析，并将差额收入囊中？在中心化的世界中，你可能会相信像 OpenAI 这样的公司会诚实地这样做，因为他们的声誉受到威胁（在某种程度上，LLM 的质量是不言而喻的）。但在去中心化的世界中，诚实不是假设的——而是经过验证的。这就是可验证的推论发挥作用的地方。除了提供对查询的响应之外，你还可以证明它在你要求的模型上正确运行。但如何呢？最简单的方法是将模型作为链上智能合约运行。这肯定会保证输出得到验证，但这非常不切实际。GPT-3 表示嵌入维度为 12,288 的单词。如果你要在链上进行一次如此规模的矩阵乘法，按照当前的 Gas 价格计算，将花费约 100 亿美元——计算将连续大约一个月填满每个区块。所以不行。我们需要一种不同的方法。在观察了整个情况之后，我很清楚已经出现了三种主要方法来解决可验证的推理：零知识证明、乐观欺诈证明和加密经济学。每个都有其自己的安全性和成本影响。 1.零知识证明（ZK ML）想象一下，能够证明你运行了一个大型模型，但无论模型有多大，证明实际上都是固定大小的。这就是 ZK ML 通过 ZK-SNARK 的魔力所承诺的。虽然原则上听起来很优雅，但将深度神经网络编译成零知识电路并进行证明是极其困难的。它的成本也非常高——至少，你可能会看到1000 倍的推理成本和 1000 倍的延迟（生成证明的时间），更不用说在这一切发生之前将模型本身编译成电路了。最终，该成本必须转嫁给用户，因此对于最终用户而言，这最终将非常昂贵。另一方面，这是通过密码学保证正确性的唯一方法。有了ZK，模型提供者无论多么努力都无法作弊。但这样做的成本巨大，使得在可预见的未来对于大型模型来说这是不切实际的。示例：EZKL、Modulus Labs、Giza 2.乐观欺诈证明（Optimistic ML）乐观的方法是信任，但要验证。除非另有证明，否则我们假设推论是正确的。如果一个节点试图作弊，网络中的“观察者”可以指出作弊者并使用欺诈证明来挑战他们。这些观察者必须始终观察链并在自己的模型上重新运行推理，以确保输出正确。这些欺诈证明是Truebit 风格的交互式挑战-响应游戏，你可以在链上反复平分模型执行轨迹，直到找到错误。如果这种情况真的发生，其成本将非常高昂，因为这些程序非常庞大并且具有巨大的内部状态——单个 GPT-3 推理的成本约为1 petaflop（10^5 浮点运算）。但博弈论表明这种情况几乎永远不会发生（众所周知，欺诈证明很难正确编码，因为代码几乎永远不会在生产中受到攻击）。乐观的好处是，只要有一个诚实的观察者在关注，机器学习就是安全的。成本比 ZK ML 便宜，但请记住，网络中的每个观察者都会自行重新运行每个查询。在均衡状态下，这意味着如果有 10 个观察者，则安全成本必须转嫁给用户，因此他们将必须支付超过 10 倍的推理成本（或者无论观察者有多少）。与乐观汇总一样，缺点是你必须等待挑战期过去才能确定响应已得到验证。不过，根据网络参数化的方式，你可能需要等待几分钟而不是几天。示例：Ora、Gensyn（尽管目前未指定） 3.加密经济学（加密经济ML）在这里，我们放弃所有花哨的技术，做简单的事情：股权加权投票。用户决定应该有多少个节点运行他们的查询，每个节点都会显示他们的响应，如果响应之间存在差异，那么奇怪的节点就会被削减。标准的预言机东西——这是一种更直接的方法，可以让用户设置他们想要的安全级别，平衡成本和信任。如果 Chainlink 正在做机器学习，他们就会这样做。这里的延迟很快——你只需要每个节点的提交-显示。如果将其写入区块链，那么从技术上讲，这可能会发生在两个区块中。然而，安全性是最薄弱的。如果足够狡猾，大多数节点可以理性地选择共谋。作为用户，你必须推断这些节点的风险有多大以及作弊将花费多少成本。也就是说，使用 Eigenlayer 重新抵押和可归因安全之类的东西，网络可以在安全失败的情况下有效地提供保险。但该系统的优点在于用户可以指定他们想要的安全程度。他们可以选择在仲裁中包含 3 个节点或 5 个节点，或者网络中的每个节点 - 或者，如果他们想要 YOLO，他们甚至可以选择 n=1。这里的成本函数很简单：用户为他们想要的法定数量的节点付费。如果选择 3，则需要支付 3 倍的推理成本。这里有一个棘手的问题：你能让 n=1 安全吗？在一个简单的实现中，如果没有人检查，一个单独的节点应该每次都作弊。但我怀疑，如果你对查询进行加密并通过意图进行付款，你可能能够向节点混淆它们实际上是唯一响应此任务的节点。在这种情况下，你可能可以向普通用户收取不到 2 倍的推理成本。最终，加密经济方法是最简单、最容易，也可能是最便宜的，但它是最不性感的，原则上也是最不安全的。但一如既往，细节决定成败。示例：Ritual（尽管目前未具体说明）、Atoma Network 为什么可验证的机器学习很难你可能想知道为什么我们还没有拥有这一切？毕竟，从本质上来说，机器学习模型只是非常大型的计算机程序。长期以来，证明程序正确执行一直是区块链的基础。这就是为什么这三种验证方法反映了区块链保护其区块空间的方式——ZK rollups 使用 ZK 证明，optimistic rollups 使用欺诈证明，而大多数 L1 区块链使用加密经济学。毫不奇怪，我们得出了基本相同的解决方案。那么，是什么让这在应用于机器学习时变得困难呢？ ML 是独一无二的，因为 ML 计算通常表示为密集计算图，旨在在 GPU 上高效运行。它们并不是为了被证明而设计的。因此，如果你想在 ZK 或乐观环境中证明 ML 计算，则必须以使其成为可能的格式重新编译——这是非常复杂且昂贵的。机器学习的第二个基本困难是不确定性。程序验证假设程序的输出是确定性的。但如果你在不同的 GPU 架构或 CUDA 版本上运行相同的模型，你将得到不同的输出。即使你必须强制每个节点使用相同的架构，你仍然会遇到算法中使用的随机性问题（扩散模型中的噪声，或 LLM 中的令牌采样）。你可以通过控制RNG种子来修复随机性。但即便如此，你仍然面临最后一个威胁性问题：浮点运算固有的不确定性。 GPU 中的几乎所有运算都是在浮点数上完成的。浮点很挑剔，因为它们不具有关联性——也就是说，对于浮点来说 (a + b) + c 并不总是与 a + (b + c) 相同。由于 GPU 是高度并行化的，因此每次执行时加法或乘法的顺序可能会有所不同，这可能会导致输出出现微小差异。考虑到单词的离散性质，这不太可能影响 LLM 的输出，但对于图像模型来说，它可能会导致像素值略有不同，从而导致两个图像无法完美匹配。这意味着你要么需要避免使用浮点，这意味着对性能的巨大打击，要么你需要在比较输出时允许一些宽松。无论哪种方式，细节都是复杂的，你无法完全将它们抽象出来。（事实证明，这就是为什么 EVM不支持浮点数，尽管NEAR等一些区块链支持浮点数。）简而言之，去中心化推理网络很难，因为所有细节都很重要，而现实的细节数量惊人。结语目前，区块链和机器学习显然有很多共同之处。一种是创造信任的技术，另一种是迫切需要信任的技术。虽然每种去中心化推理方法都有其自身的权衡，但我非常有兴趣了解企业家如何使用这些工具来构建最好的网络。来源：金色财经

金色财经2024-03-29

空投三难困境：数据分析怎样做才是项目方空投正确姿势

创建一个通用的“空投评分”或使用先进的机器学习模型的人会失败，容易获取不准确的数据或大量错误信息。机器学习是很了不起，但在你试图理解它是如何得出它所给出的答案后，你就不会这么认为了。空投团队应该从中吸取的主要经验教训是：不要再做一次性空投！你这是搬起石头砸自己的脚。你应该想要部署类似于a/b测试的激励机制。可通过大量的迭代以及吸取过去的经验教训来指导你的未来目标。在之前空投的基础上建立标准，你将提高你的空投效率。实际上，要给在一个钱包里持有代币的人更多的代币。让你的用户明白，他们应该坚持使用一个钱包，只有在绝对必要的情况下才更换钱包。获取更好的数据，以确保更智能更高优质的细分。糟糕的数据等同于糟糕的结果。正如我们在上文中所看到的，标准的“可预测性”越低，留存率结果就越好。来源：金色财经

金色财经2024-03-29

算力时代来临,OpenPower开启全球AI算力革命

未有的高度。伴随智能汽车、人工智能、机器学习催生的大量数据需求，算力缺口持续显现。5G网络的不断建设和完善，带动万物互联加速推进，同时更大带宽和更低延时的多场景显现，海量数据持续涌现，数据结构从单一模式变为多模式，非结构化数据日益增加，对海量复杂数据的实时处理要求更高。在未来5-10年将是数据量指数级增长的井喷临界点，算力供给需要持续扩张。只有打好基础，才能行稳致远；只有厚积薄发，才能进而有为。当前，AI算力时代来临，OpenPower的诞生使得AI算力未来加速演进，一幅AI算力时代的宏伟蓝图正向我们徐徐展开。 OpenPower旨在为各行各业提供一个高性价比、低延迟、高密度、广覆盖、弹性、安全可以无限扩容的高性能分布式智算网络。为人类社会再一次的工业革命以及文明跃升奠定坚实的AI算力基础。 OpenPower技术主要关注两个重点方向：对于单个计算节点性能的提升，以量子芯片、类脑芯片为代表的非冯诺依曼架构芯片的出现为计算硬件变革带来了曙光；对于算力系统的高效利用，芯片层面与数据中心层面的多元异构计算将伴随云边端一体化趋势，构建随时随地、随需随形的全新计算体系。算力是多领域多技术融合的载体，人类对于算力的追求没有止境。未来随着OpenPower技术的不断发展，计算的效能与能效都将迎来全新的突破，算力体系将得到颠覆性地变革。在OpenPower技术的支撑下，更多智慧化、智能化的应用将会涌现，绿色低碳、开放开源的算力也将成为不可逆转的趋势。当前，人类正身处第三次科技革命浪潮当中，这一次的科技革命将有可能引领人类文明进阶到更高等级。过去两次的科技革命消耗了大量的能源，这一次的科技革命不但需要更多的能源，更需要无穷无尽的算力。科技发展到现阶段，我们认识到宇宙的广袤和物理规则的限制后，同步产生了无数人类自身肉体无法承载的计算问题，这一切，只能依靠天量算力的不断堆积才能逐步解决。因此，人类未来最大的矛盾，是日益增长的数据处理与有限算力之间的矛盾！如何将有限的算力最大化，也将成为当前矛盾的最优解。 OpenPower想运用自己的算力网络，向其他行业赋能，特别是AI这一块，与算力有天然的结合。通过算力能更高效地提升生产力，与区块链结合起来，拥抱这场新变革的到来，共同建造一个真正的区块链文明世界，当未来AI（生产力）、大数据（生产资料）、区块链（生产关系）三者真正结合之时，以更高倍的效率与速度推动文明走向更高等级。要实现高效的分布式AI计算，对硬件节点的TPU、GPU、CPU、内存、带宽和网络延迟的性能要求极高，考虑到全球复杂的网络环境，边缘计算也必须考虑在内。OpenPower由服务器集群组成数据中心节点，同时由海量分散的个人设备组成边缘节点，目标实现极限能效比的AI超算网络。 OpenPower开启全球AI算力革命 AI计算领域，无论是数据规模增速还是数据形态的多元化，都远远超过了当下的处理和计算能力，未来十年架构创新会是创新的主要驱动力，OpenPower高性能分布式智算网络将带来指数级的扩展效应。 OpenPower将创建一个高性能的分布式智算网络，让全球所有人、所有行业都有机会参与其中，能简单、高效的使用AI算力，开启AI算力革命。来源：金色财经

金色财经2024-03-29

Coinstore与MCF 合作,揭示加密货币交易的未来

MCF 擅长运用先进的算法、人工智能和机器学习，导航加密市场的复杂性，即使在市场波动的条件下也能交付一致的结果。作为一家在开曼群岛注册的私人基金，自 2020 年以来，MCF 依据开曼群岛货币管理局的监管，代表其客户进行机器人交易。开创量化交易解决方案 MCF 的成功由其尖端的量化交易解决方案推动。其交易机器人旨在识别套利机会，执行高频交易，并管理风险，展现了 MCF 在动荡的加密市场中提供一致结果的能力。去中心化金融（DeFi）处于前沿鉴于去中心化金融（DeFi）的兴起，MCF 开发了创新的 DeFi 交易策略，包括流动性挖矿、产量耕作和 DEX 套利，将自己置于利用区块链技术实现盈利的前沿。安全的关键 MCF 严格的安全政策和程序融入了其作为一个具有完整性和伦理的组织的运作方式。MCF 不会将用户的个人或敏感数据出售或租赁给广告商或其他可能实现广告投放的第三方。安全专家团队：MCF 专注于确保公司内外的安全——在产品和基础设施中，以及在所有操作中。零信任原则：MCF 在访问管理过程中坚持最小权限原则，并在产品和系统中实施零信任原则。风险管理和标准合规：MCF 的高管直接参与监督安全策略。系统检查：MCF 持续工作以识别并修复其产品和基础设施中的安全漏洞。未来展望未来，MCF 的潜力无限。计划拓展到新市场，开发创新的交易策略，并进一步推动技术创新，MCF 将继续在加密市场中扮演关键角色。来源：金色财经

金色财经2024-03-28

社区奖励和空投预期并行,基于Solana的Perp DEX Zeta Markets为何值得关注

tan Frizza担任CEO，他是前机器学习(ML)科学家和机电一体化工程师，拥有计算机科学背景。其他主要技术团队成员来自于传统金融高频交易对冲基金，在金融产品交易领域有着丰富的经验。在历史上，DeFi Summer中，以太坊上的DeFi 应用因往往存在使用缓慢、笨拙且昂贵的问题而受到发展限制。然而，基于Solana链，Zeta则不会让用户感到在享受 DeFi 的安全性和透明性时需要做出妥协。凭借Solana 的低Gas费用和动态Gas费用选择算法，Zeta确保用户的订单在极低费用的情况下得以执行。 Zeta于近日发布项目路线图，透露将在今年三季度推出Zeta L2，即在Solana上的首个DeFi二层，规避目前Solana部分区块空间的拥堵问题。Zeta L2将赋能去中心化交易所（DEXs），使其产品体验能直接与中心化交易所（CEXs）相竞争。基于Zeta L2上的DEX预计每秒可匹配10万个订单，下单延迟小于100毫秒，并且做市商可以以0 gas费的方式提供流动性。通过在Solana上构建以获得安全性和数据可用性（Data Availability），Zeta L2将能够实现比现有以太坊rollup更快的桥接时间和更低的数据可用性(DA)成本。” 随着加密牛市的到来，Zeta的交易量实现显著增长。自Z-Score去年年末推出以来，月活跃用户增长了24倍，截至目前，Zeta链上月活跃用户为71,600。截至3月时，Zeta的总交易量达到了34亿美元，累计交易量为340万笔。日交易量历史最高值达到7200万美元以上，此外，持仓量(OI)达到2400万美元。奖励计划进行中 $Z空投即将展开目前，Zeta项目已经启动了多项社区关注的奖励计划，并准备进行$Z代币的空投。邀请系统也于近日上线。这些计划主要包含以下几个部分： Z-Score（Zeta的积分系统） Z-Score是Zeta的积分系统，旨在奖励 Zeta忠实用户，作为未来项目治理代币$Z空投的资格凭证。用户可以通过在 Zeta 上交易来赚取积分。此外，参加活动获取额外奖励，或者激活 Zeta NFT 卡片，都有助于提升积分。参与 Z-Score 第一季和第二季（目前正在进行中）的用户，将有资格获得 $Z 代币空投，以表彰他们对 Zeta协议的重要贡献。即使在 $Z 代币上线后，Z-Score 也将成为用户的永久功能，交易者可以在代币上线后，通过交易参与获得周期性的平台奖励。 $Z代币 $Z是 Zeta Markets的治理代币。即将进行的$Z代币的发布和空投，将标志着Zeta向以社区驱动的去中心化协议转变，直接与用户和 Zeta 生态系统中的所有活跃参与者共享价值。$Z的空投将分两个阶段进行。第一个阶段将奖励过去参与 Zeta 协议和更广泛的 Solana 生态系统的用户；第二个阶段专门针对 $Z 质押者。做市商激励计划 Zeta 允许通过SDK/CPI程序将其智能合约与程序进行连接，适用于做市商和其他整合。“做市商激励计划”旨在奖励在 Zeta 上提供深度、紧密和可靠流动性的做市商。该计划于 2024年3月4日正式启动，将分配 2.7% 的即将发布的 $Z 代币用于激励获得白名单的做市商。战略性的分配将在活动内展开，考虑因素包括价差、深度、正常运行时间和每个市场的交易量。通过费用回扣的战略分配来分配收入份额，这种定制化的方法为流动性启动了强大的飞轮，促进了交易量的增长，并增强了做市商和吃单方的永续交易体验，也可以刺激良性竞争。除了以上激励机制之外，从3月20日开始，Zeta用户可以通过邀请朋友在平台上交易，获得推荐奖励，赚取受邀者所产生的交易费的10%，以及受邀者Z-Score的10%，同时受邀者也可获得永久的10% Z-Score提升。目前，Zeta Markets的V2已经上线。在未来，Zeta将推出V3，引入 Zeta-Lend、(借贷市场)和收益产品，以及多抵押品支持（即 SOL、xSOL 作为抵押品）。在DeFi Summer 和FTX暴雷之后，衍生品DEX得到了催化，高速发展。而从市场结构来看，由于中心化交易所(CEX)的便捷性和流动性，衍生品交易目前仍被CEX垄断。据The Block数据，2月，DEX期货交易量比CEX期货交易量的比率仅为0.92%。这意味着留给Zeta等去中心化衍生品平台的发展还有广泛的空间，Zeta的代币上线和未来的计划同样值得期待。来源：金色财经

金色财经2024-03-28

亚马逊豪掷27.5亿美元加码投资Anthropic，人工智能竞赛再升温！

消了这一趋势。这些科技巨头在人工智能和机器学习领域的投资去年跃升至246亿美元，远高于2022年的44亿美元。与此同时，大型科技公司的并购交易从2022年的40笔减少到去年的13笔。 Pitchbook人工智能分析师布伦丹·伯克表示：“投资潜在的颠覆者是一种偏执的动机。另一个动机是增加销售并投资于可能使用其他公司产品的公司——他们往往是合作伙伴而不是竞争对手。”他认为，大型科技公司在人工智能领域的投资热潮因这些协议的循环性质而受到抨击，但通过投资人工智能初创公司可以将现金回流到他们的云业务中并提升收入表现。然而，这种投资策略也引发了一些争议和批评。一些观察人士指责这些科技巨头利用投资人工智能初创公司的方式将现金回流到自己的云业务中并虚增收入表现。Benchmark的比尔·格利将其描述为“提高自己收入”的一种方式并对此表示担忧和质疑。此外，美国联邦贸易委员会（FTC）也正在密切关注这些合作伙伴关系以及可能存在的反垄断问题。FTC主席莉娜·汗在该机构举行的人工智能技术峰会上宣布了这项调查，并将其描述为“对人工智能开发商与主要云服务提供商之间正在形成的投资和伙伴关系进行市场调查”。她表示将密切关注这些交易是否涉及非法行为或误导投资者等问题，并采取相应的监管措施来保护市场竞争和消费者权益。

金融界2024-03-28

头等仓公开尽调研报：可编程的流动性层Native

金色财经2024-03-27

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