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一文读懂Partisia Blockchain的MPC方案,为医疗领域发展赋能

。通过这种合作，始于世界经济论坛期间的达沃斯，我们重申了我们对推进联合国可持续发展目标（SDGs）的承诺。我们的技术不仅增强了医疗捐赠的透明度和责任感，还推动了实现SDGs的重大进展。” HIEx 和 Partisia Blockchain 推出的 Vorne.ai 展示了区块链在为医疗健康领域创造透明、高效和有影响力的解决方案方面的变革潜力。 Partisia Blockchain：推动医疗领域深度变革的潜力事实上，Partisia Blockchain 的 MPC 技术有望长期对医疗健康、研究和供应链领域进行变革。这项技术进一步增强了区块链的能力，为医疗健康领域提供了至关重要的安全性和隐私性新维度，几个潜在的方向包括： l 医疗数据隐私：MPC 允许多方在保持输入私密的同时，共同计算一个函数。这在医疗健康领域尤为宝贵，因为患者数据隐私至关重要。MPC使医疗提供者能够在不损害患者隐私的情况下进行安全的数据分析和共享，从而改善诊断和治疗结果。 l 协作研究：在研究领域，MPC 促进了机构间的安全合作。研究人员可以在不向未经授权的方披露敏感数据的情况下共享和分析数据。这加快了医学发现的步伐，同时保持了数据的隐私和安全。 l 制药行业：MPC 技术确保了制药公司在药物开发过程中安全共享专有数据。它支持协作研究和开发，同时保护知识产权，从而促进创新，减少低效，加速新疗法的创造。 l 医疗供应链管理：MPC增强了供应链的透明度和安全性。通过确保敏感信息（如组件、定价和供应商详情）得到保护，MPC允许利益相关者在不暴露机密数据的情况下验证医疗用品的真实性和质量。这导致了一个更可靠和高效的供应链。 Partisia Blockchain 通过与 HIEx 的合作是生态 MPC 技术方案向医疗领域迈出的重要一步，通过这种合作，Partisia Blockchain 同样在实现联合国可持续发展目标（SDGs）方面取得了重大进展。随着战略伙伴关系和持续创新，Partisia Blockchain 有望改变医疗健康格局，解决世界上一些最紧迫的医疗问题，并对全球健康和福祉产生切实影响。来源：金色财经

金色财经2024-06-24

Partisia Blockchain 基于领先的MPC方案,赋能医疗领域

。通过这种合作，始于世界经济论坛期间的达沃斯，我们重申了我们对推进联合国可持续发展目标（SDGs）的承诺。我们的技术不仅增强了医疗捐赠的透明度和责任感，还推动了实现SDGs的重大进展。” HIEx 和 Partisia Blockchain 推出的 Vorne.ai 展示了区块链在为医疗健康领域创造透明、高效和有影响力的解决方案方面的变革潜力。 Partisia Blockchain：推动医疗领域深度变革的潜力事实上，Partisia Blockchain 的 MPC 技术有望长期对医疗健康、研究和供应链领域进行变革。这项技术进一步增强了区块链的能力，为医疗健康领域提供了至关重要的安全性和隐私性新维度，几个潜在的方向包括： l 医疗数据隐私：MPC 允许多方在保持输入私密的同时，共同计算一个函数。这在医疗健康领域尤为宝贵，因为患者数据隐私至关重要。MPC使医疗提供者能够在不损害患者隐私的情况下进行安全的数据分析和共享，从而改善诊断和治疗结果。 l 协作研究：在研究领域，MPC 促进了机构间的安全合作。研究人员可以在不向未经授权的方披露敏感数据的情况下共享和分析数据。这加快了医学发现的步伐，同时保持了数据的隐私和安全。 l 制药行业：MPC 技术确保了制药公司在药物开发过程中安全共享专有数据。它支持协作研究和开发，同时保护知识产权，从而促进创新，减少低效，加速新疗法的创造。 l 医疗供应链管理：MPC增强了供应链的透明度和安全性。通过确保敏感信息（如组件、定价和供应商详情）得到保护，MPC允许利益相关者在不暴露机密数据的情况下验证医疗用品的真实性和质量。这导致了一个更可靠和高效的供应链。 Partisia Blockchain 通过与 HIEx 的合作是生态 MPC 技术方案向医疗领域迈出的重要一步，通过这种合作，Partisia Blockchain 同样在实现联合国可持续发展目标（SDGs）方面取得了重大进展。随着战略伙伴关系和持续创新，Partisia Blockchain 有望改变医疗健康格局，解决世界上一些最紧迫的医疗问题，并对全球健康和福祉产生切实影响。来源：金色财经

金色财经2024-06-24

Partisia Blockchain 基于领先的MPC方案为医疗领域发展赋能

。通过这种合作，始于世界经济论坛期间的达沃斯，我们重申了我们对推进联合国可持续发展目标（SDGs）的承诺。我们的技术不仅增强了医疗捐赠的透明度和责任感，还推动了实现SDGs的重大进展。” HIEx 和 Partisia Blockchain 推出的 Vorne.ai 展示了区块链在为医疗健康领域创造透明、高效和有影响力的解决方案方面的变革潜力。 Partisia Blockchain：推动医疗领域深度变革的潜力事实上，Partisia Blockchain 的 MPC 技术有望长期对医疗健康、研究和供应链领域进行变革。这项技术进一步增强了区块链的能力，为医疗健康领域提供了至关重要的安全性和隐私性新维度，几个潜在的方向包括： l 医疗数据隐私：MPC 允许多方在保持输入私密的同时，共同计算一个函数。这在医疗健康领域尤为宝贵，因为患者数据隐私至关重要。MPC使医疗提供者能够在不损害患者隐私的情况下进行安全的数据分析和共享，从而改善诊断和治疗结果。 l 协作研究：在研究领域，MPC 促进了机构间的安全合作。研究人员可以在不向未经授权的方披露敏感数据的情况下共享和分析数据。这加快了医学发现的步伐，同时保持了数据的隐私和安全。 l 制药行业：MPC 技术确保了制药公司在药物开发过程中安全共享专有数据。它支持协作研究和开发，同时保护知识产权，从而促进创新，减少低效，加速新疗法的创造。 l 医疗供应链管理：MPC增强了供应链的透明度和安全性。通过确保敏感信息（如组件、定价和供应商详情）得到保护，MPC允许利益相关者在不暴露机密数据的情况下验证医疗用品的真实性和质量。这导致了一个更可靠和高效的供应链。 Partisia Blockchain 通过与 HIEx 的合作是生态 MPC 技术方案向医疗领域迈出的重要一步，通过这种合作，Partisia Blockchain 同样在实现联合国可持续发展目标（SDGs）方面取得了重大进展。随着战略伙伴关系和持续创新，Partisia Blockchain 有望改变医疗健康格局，解决世界上一些最紧迫的医疗问题，并对全球健康和福祉产生切实影响。来源：金色财经

金色财经2024-06-24

下周市场五大看点:夏季达沃斯论坛召开在即拜登正面PK特朗普英伟达召开股东大会

年世界经济论坛新领军者年会(又称“夏季达沃斯论坛”)将召开;成品油将迎调价窗口;6月PMI数据将公布。此外，下周还有2只新股将发行。夏季达沃斯论坛下周召开 2024年夏季达沃斯论坛将于6月25日至27日在大连国际会议中心举行。本届年会将汇聚来自政界、商界、社会组织、国际组织、学术界和媒体界的全球领袖，在“全球经济正走向软着陆”的背景下，以“未来增长的新前沿”为主题，聚焦提振经济的新模式，重点关注创新和企业家精神。据悉，本届年会设计了200左右场次的活动，有近50场会议网络直播，设置了全球新经济、中国和世界、人工智能时代的企业家精神、产业新前沿、对人进行投资以及气候、自然与能源的相互联系等六大议题，将举办超过100场分论坛活动。成品油将迎调价窗口根据“十个工作日”原则，本轮调价窗口为6月27日24时。据金联创测算，截至6月21日第六个工作日，参考原油品种均价为82.17美元/桶，变化率为4.56%，对应的国内汽柴油零售价应上调195元/吨。 6月PMI数据将公布 6月30日，国家统计局服务业调查中心、中国物流与采购联合会将发布6月份PMI数据。5月份，中国制造业PMI、非制造业商务活动指数和综合PMI产出指数分别为49.5%、51.1%和51.0%，虽然比上月分别下降0.9、0.1和0.7个百分点，但我国经济总体产出仍在继续扩张，企业生产经营活动保持恢复发展态势。下周将有2只新股发行 Wind数据显示，下周将有2只新股发行，均在沪市主板上市。具体来看，6月24日发行的是安乃达;6月26日发行的是键邦股份。资料显示，安乃达是一家专业从事电动两轮车电驱动系统研发、生产及销售的高新技术企业。公司产品包括直驱轮毂电机、减速轮毂电机和中置电机三大系列电机，以及与电机相匹配的控制器、传感器、仪表等部件。键邦股份是一家专业从事高分子材料环保助剂研发、生产与销售的高新技术企业，通过长期经营积累，公司产品体系不断完善，目前形成了以赛克、钛酸酯、DBM、SBM、乙酰丙酮盐等高分子材料环保助剂为核心的产品体系。下周美股方面，对于美国市场来说，作为下周最主要的核心数据，周五盘前美国商务部将公布5月PCE数据。鉴于此前4月核心PCE同比增速跌至2021年4月以来最低，且个人消费意外下降，5月数据如果延续这种通胀降温的基调，将会给美联储降息事宜提供强烈的信心背书。在此之前，周四盘前，一系列美国Q1经济数据也将迎来修订。同时，一众美联储官员也将继续密集发表各种“何时降息”的言论。下周还有一个非常重磅的场外事件——81岁的现任总统拜登，将与刚过完78岁生日的前总统特朗普，正面进行一场火星四溅的总统候选人辩论。这场对决将在美东时间6月27日晚上9点（北京时间28日早晨9点）打响。由于这两名高龄候选人都做过总统，所以他们的政策倾向市场掌握得都比较充分。这场辩论的核心看点，将会是两名候选人的身体状况能否撑住90分钟的高强度论述。在美国市场以外，欧洲投资者们将会关注法国、英国两场选举的民调情况，特别是前者与潜在的“法国国债危机”直接挂钩，本周法国、德国十年期国债收益率的利差已经拉大至近80个基点。其他区域方面，日本央行将会在下周一发布货币政策会议审议委员意见摘要，结合周五的东京CPI指数，市场也将衡量日本7月加息的可能性。本周日元持续贬值，美元/日元迫近160的关键汇率关口，上一回触及160时正是日本政府出手干预汇市的节点。最后，下周MWC上海将于6月26日至28日举行，除了中国三大运营商的掌门外，一众本土车企，以及高通CFO/COO Akash Palkhiwala也将发表主旨演讲。近期热炒“车路云”概念的投资者，这个会议可能值得关注一下。下周重要财经事件概览（北京时间）周一（6月24日）：日本央行公布6月货币政策会议审议委员意见摘要周二（6月25日）：美国4月S&P/CS20座大城市房价指数、美国6月谘商会消费者信心指数周三（6月26日）：德国7月Gfk消费者信心指数、美国至6月21日当周EIA战略石油储备库存、MWC上海揭幕（至28日）周四（6月27日）：美联储公布年度银行压力测试结果、欧元区6月经济景气指数、美国第一季度实际GDP年化季率终值、美国第一季度核心PCE物价指数年化季率终值、欧盟峰会（至28日）、瑞典央行公布利率决议周五（6月28日）：美国总统候选人拜登和特朗普进行首场电视辩论、伊朗举行总统大选、美国5月核心PCE物价指数、日本5月失业率、6月东京CPI指数、美国6月密歇根大学消费者信心指数、法国6月CPI 周末：法国举行国民议会选举、中国6月官方PMI数据

金融界2024-06-23

关于新能源汽车需求、欧盟加征关税、5月经济数据…发改委回应近期热点！

格隆汇2024-06-18

加密AI赛道的下一波叙事推演：催化因素、发展路径和相关标的

I 的创始人山姆奥特曼在今年 1 月的达沃斯论坛上谈到：「未来人工智能需要能源突破，因为人工智能消耗的电力将远远超出人们的预期。」在算力和能源之后，快速增长的 AI 行业的下一个短缺的领域很可能是数据。或者说， AI 所需要的优质数据的短缺已经成为现实。目前人类从 GPT 的进化中，已经基本摸清了大语言模型能力增长的规律——即通过扩大模型参数和训练数据，就能指数级别提升模型的能力——且这一进程短期还看不到技术瓶颈。但问题是优质且公开的数据在未来或许将越来越稀少， AI 产品在数据上可能会面临跟芯片、能源一样的供需矛盾。首先是数据所有权的争端增加。 2023 年 12 月 27 日，《纽约时报》正式向美国联邦地方法院起诉 OpenAI 和微软，指控它们未经许可使用了自己数百万篇文章用于训练 GPT 模型，要求它们对「非法复制和使用独特价值的作品承担数十亿美元的法定和实际损害赔偿」，还要销毁所有包含《纽约时报》版权材料的模型和训练数据。此后的 3 月底，《纽约时报》发表了一篇新的声明，矛头不仅指向了 Open AI ，还瞄准了 Google 和 Meta 。《纽约时报》这份声明中说， Open AI 通过一款名为 Whisper 的语音识别工具转录了大量 YouTube 视频中的语音部分，然后生成文字，作为文本来训练 GPT -4。《纽约时报》表示，现在大公司训练 AI 模型时使用小偷小摸的手段已经非常普遍，并表示这样的事谷歌也在做，他们也把 YouTube 视频内容转成文字，用于自己大模型的训练，本质上侵犯了视频内容创作者的权益。《纽约时报》与 Open AI 作为「 AI 版权第一案」，考虑到案件内容的复杂性和对内容和 AI 产业未来的深远影响，未必很快能得出一个结果。最终可能的结果之一是双方庭外和解，财大气粗的微软和 Open AI 支付一笔大额补偿金。但未来更多的数据版权摩擦势必将抬高优质数据的综合成本。此外，作为世界上最大的搜索引擎， Google 也曝出正在考虑对自己的搜索功能收费，只不过收费对象不是普通大众，而是 AI 公司。来源：路透社谷歌的搜索引擎服务器里保存着大量内容，甚至可以说是自从 21 世纪以来所有互联网页面上出现过的内容谷歌都保存着。而目前 AI 驱动的搜索产品，海外的如 perplexity ，国内的如 Kimi 、秘塔，都对这些搜索到的数据通过 AI 进行加工，再输出给用户。搜索引擎对 AI 的收费，必然提升数据的获取成本。实际上，除了公开的数据之外， AI 巨头们还盯上了非公开的内部数据。 Photobucket 是一家老牌的图片和视频托管网站, 在 2000 年代初曾拥有 7000 万用户和近一半的美国在线照片市场份额。随着社交媒体的兴起， Photobucket 用户数量大幅下降，目前仅剩 200 万活跃用户（它们每年要支付 399 美金的高昂费用），而根据用户注册时签署的协议和隐私政策，超过一年没用使用的账户会被回收，还支持 Photobucket 对用户上传的图片和视频数据的使用权。 Photobucket 首席执行官 Ted Leonard 透露，其拥有的 13 亿张照片和视频数据对训练生成式 AI 模型极具价值。他正在与多家科技公司就出售这些数据进行谈判，报价范围从每张照片 5 美分到 1 美元不等，每段视频超过 1 美元，其估计 Photobucket 可提供的数据价值超过 10 亿美金。专注于人工智能发展趋势的研究团队 EPOCH ，根据 2022 年机器学习对数据的使用和新数据的生成情况，再考虑计算资源的增长，曾经发表了一篇关于机器学习所需的数据的情况报告《 Will we run out of data ? An analysis of the limits of scal in g data sets in Mach in e Learn in g》，报告的结论是高质量的文本数据大约会在 2023 年 2 月到 2026 年之间用尽，图像数据则会在 2030 年到 2060 年间用尽。如果数据的利用效率不能显著提高，或出现新的数据来源, 目前依赖于海量数据集的大型机器学习模型趋势可能会放缓。而就目前 AI 巨头们纷纷高价采买数据的情况来看，免费的优质文本数据真的已经基本用尽， EPOCH 在 2 年前的预测是比较准确的。同时，围绕「 AI 数据短缺」的需求的解决方案也在出现，即： AI 数据提供服务。 Defined . ai 就是一家为 AI 公司提供定制化真实高质量数据的公司。 Defined.ai 所能提供的数据类型举例：https://www.defined.ai/datasets 它的生意模式是： AI 公司给 Defined . ai 提供自己对于数据的需求，比如就图片而言，质量方面需要分辨率达到多少以上、避免模糊、过曝、内容真实。内容方面 AI 公司可以根据自己的训练任务，定制特定的主题，比如需要夜里的照片、夜里的锥桶、停车场、指示牌，用来提高 AI 在夜景下的识别率。大众都可以领任务，拍完上传由公司审核，然后把符合要求的部分按张数结算，价格大约是一张高质量的图片 1-2 美元，一个十几秒的短片 5-7 美元，一部 10 分钟以上的高质量影片 100-300 美元，文本是千字 1 美元，领分包任务的人可以得到其中 20% 左右的费用。数据提供可能会成为「数据标记」之后的又一门众包生意。全球范围的任务众包分配、经济激励、数据资产的定价\流通和隐私保护、人人可以参与，听起来就特别像一门适合 Web3 范式的商业门类。产业供给端视角下的 AI 叙事标的芯片短缺引发的关注渗透到加密行业，让分布式算力成为了截止目前最热门、市值最高的 AI 赛道类别。那么 AI 产业在能源和数据上的供需矛盾如果在未来 1-2 年中爆发，加密行业目前有哪些叙事相关的项目？先来看能源类的标的。已经上线了头部 CEX 的能源类项目非常稀少，仅有 Power Ledger （代币 Powr ）一个。 Power Ledger 于 2017 年立项，是一个基于区块链技术的综合能源平台，旨在实现能源交易的去中心化，推动个人和社区直接交易电力，支持可再生能源的广泛应用，并通过智能合约确保交易的透明和高效。最初 Power Ledger 基于以太坊改造而来的联盟链运行。2023 年下半年， Power Ledger 更新了白皮书，并推出了自己的综合型公链，该公链基于 Solana 的技术框架改造而来，便于处理分布式能源市场中的高频微交易。目前 Power Ledger 的主要业务包括： · 能源交易：允许用户点对点地直接买卖电力，特别是来自可再生能源的电力。 · 环境产品交易：比如碳信用和可再生能源证书的交易，以及基于环境产品的融资。 · 公链运营：吸引应用开发者在 Powerledger 区块链上构建应用，公链的交易费用以 Powr 代币支付。目前 Power Ledger 项目的流通市值为 1.7 亿 $，全流通市值为 3.2 亿 $。相比能源类的加密标的，数据赛道的加密标的数量则更丰富一些。笔者仅罗列目前自己关注的，并已经至少上线了币安、 OKX 和 Coinbase 其中一家 CEX 的数据赛道项目，且按照 FDV 从低至高排列： 1. Streamr – DATA Streamr 的价值主张是构建一个去中心化的实时数据网络，允许用户自由地交易和分享数据，同时保持对自己数据的完全控制。通过其数据市场， Streamr 希望使数据生产者能够直接向感兴趣的消费者销售数据流，无需中介机构，从而降低成本并提高效率。来源：https://streamr.network/hub/projects 在实际的合作案例中， Streamr 与另一个 Web3 车载硬件项目 DIMO 合作，通过装载在车辆上的 DIMO 硬件传感器收集温度、气压和其他数据，形成天气数据流传输给需要的机构。与其他数据项目相比， Streamr 更侧重于物联网、硬件传感器的数据，除了上面提到的 DIMO 车载数据之外，其他项目还有赫尔辛基的实时交通数据流等。因此， Streamr 的项目代币 DATA 也曾经在去年 12 月， Depin 概念最火热的时候一度创造出了单日翻倍的涨幅。目前 Streamr 项目的流通市值为 4400 万 $，全流通市值为 5800 万 $。 2. Covalent – CQT 与其他数据类项目不同的是， Covalent 提供的是区块链数据。 Covalent 网络通过 RPC 从区块链节点读取数据，然后对这些数据进行处理和组织，创建一个高效的查询数据库。这样， Covalent 的用户们可以快速地检索到他们需要的信息，而不必直接从区块链节点进行复杂的查询，这类服务也被称为「区块链数据索引」。 Covalent 的客户以 B 端为主，其中既有 Dapp 项目，比如各种 Defi ，也包括很多中心化加密公司，比如 Consensys （ Metamask 的母公司）, CoinGecko ( 知名加密资产行情站 )、 Rotki ( 税务工具 )、 Rainbow ( 加密钱包 ) 等，此外传统金融行业中的巨头富达、四大会计事务所安永，也是 Covalent 的客户。根据 Covalent 官方披露的数据，项目的来自于数据服务的收入已经超过同领域的头部项目 The Graph 。 Web3 行业由于链上数据的完整性、公开性、真实性以及实时性，有望成为细分 AI 场景和特定「 AI 小模型」的优质数据来源。 Covalent 作为数据提供方，已经开始为各类 AI 场景提供数据，并推出了专门面向 AI 的可验证的结构化数据。来源：https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/ 比如为链上智能交易平台 SmartWhales 提供数据，利用 AI 识别出盈利的交易模式和地址； Entendre Finance 则通过 Covalent 的结构化数据，经过 AI 处理用于实时洞察、异常检测和预测分析等。目前来看， Covalent 提供的链上数据服务的主要场景仍以金融为主，但随着 Web3 产品和数据类型的泛化，链上数据的使用场景也将进一步拓展。目前 Covalent 项目的流通市值为 1.5 亿 $，全流通市值为 2.35 亿 $，相对于同赛道的区块链数据索引项目 The Graph ，具有比较明显的估值优势。 3. Hivemapper – Honey 在所有数据素材中，视频数据的单价往往是最高的。 Hivemapper 可以为 AI 公司提供包括视频和地图信息在内的数据。 Hivemapper 本身是一个去中心化的全球地图项目，旨在通过区块链技术和社区贡献来创建一个详细、动态且可访问的地图系统。参与者可以通过行车记录仪（ dashcam ）捕捉地图数据并将其添加到开源的 Hivemapper 数据网络中，并基于贡献获得项目代币 HONEY 的奖励。为了提高网络的效应和降低交互成本， Hivemapper 构建在 Solana 上。 Hivemapper 最早成立于 2015 年，最初的愿景是使用无人机创建地图，但后来发现这种模式难以扩展，从而转向使用行车记录仪和智能手机来捕捉地理数据，降低了全球地图制作的成本。与 Google map 等街景和地图软件相比，Hive map per 通过激励网络和众包模式，能更高效地拓展地图覆盖范围、保持地图实景的新鲜度、提升视频质量。在 AI 对数据的需求爆发之前， Hivemapper 的主要客户包括汽车产业的自动驾驶部门、导航服务公司、政府、保险和地产公司等。如今 Hivemapper 则可以通过 API 为 AI 和大模型提供广泛的道路和环境数据，通过不断更新的图像和道路特征数据流的输入， AI 和 ML 模型将能够更好地将数据转化为能力的提升，执行与地理位置、视觉判断有关的任务。数据来源：https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/ 目前 Hivemapper – Honey 项目的流通市值为 1.2 亿 $，全流通市值为 4.96 亿 $。除了以上三个项目之外，数据赛道的项目还有 The Graph – GRT （流通市值 32 亿 $， FDV 37 亿 $），其业务与 Covalent 类似，也提供区块链数据索引的服务；以及 Ocean Protocol – OCEAN （流通市值 6.7 亿 $， FDV 14.5 亿 $，本项目即将与 Fetch . ai 和 SingularityNET 合并，代币转换为 ASI ），一个开源协议，旨在促进数据和数据相关服务的交换和货币化，将数据消费者与数据提供者连接起来，从而在保证信任、透明和可追溯性的前提下共享数据。 AI 叙事的第二个视角： GPT 时刻再现，通用人工智能降临在笔者看来，加密行业里「 AI 赛道」的元年是 GPT 震惊世界的 2023 年，加密 AI 项目的暴涨，更多是 AI 产业爆炸式发展带来的「热度余波」。虽然 GPT3 .5 之后 GPT4 、 turbo 等的能力不断升级，以及 Sora 在视频创作能力的惊人展现，包括 Open AI 之外的大语言模型也快速发展，但不可否认的是 AI 的科技进步给大众带来的认知冲击正在减弱，人们开始逐渐使用 AI 工具，大规模的岗位替代似乎还未发生。那么，未来 AI 领域是否还会再现「 GPT 时刻」，出现让大众震惊的 AI 跨越式发展，让人们意识到自己的生活和工作都将因此被改变？这个时刻可能是通用人工智能（ AGI ）的降临。 AGI 指的是机器拥有类似于人类的综合认知能力，能够解决各种复杂问题，而不仅限于特定任务。AGI 系统拥有高度的抽象思维、广泛的背景知识、全领域的常识推理和因果关系理解、以及跨专业的迁移学习等能力。 AGI 的表现与各个领域最优秀的人类无异，就综合能力来说则完全超越最优秀的人类群体。实际上，无论科幻小说和游戏、影视作品之中的呈现，还是在 GPT 迅速普及之后的大众预期，社会大众对超越人类认知水平的 AGI 的出现早有预期。或者说， GPT 本身就是 AGI 的先导产品，是通用人工智能的预言版。而 GPT 之所以有这么大的产业能量和心理冲击，在于其落地的速度和表现超越了大众的预期：人们没想到，一个能完成图灵测试的人工智能系统真的到来了，而且速度这么快。实际上，人工智能 ( AGI ）或许将在 1-2 年内再次复现「 GPT 时刻」的突然性：人们才刚刚适应 GPT 的辅助，就发现 AI 已经不仅仅是一个助手，它甚至能独立完成极具创造性和挑战的工作，包括那些困住人类顶尖科学家几十年的难题。在今年 4 月 8 日，马斯克接受了挪威主权财富基金首席投资官 Nicolai Tangen 的采访，谈到了 AGI 出现的时间。他说：「如果把 AGI 定义为比最聪明的那部分人类还要聪明的话，我认为它很可能在 2025 年出现。」也就是按照他的推断，最多就是还需要 1 年半的时间， AGI 就将降临。当然，他加了一个前提条件，就是「电力和硬件都跟得上的话。」 AGI 的降临的好处是显而易见的。它意味着人类的生产力水平将大跨步地上一个台阶，大量困住我们几十年的科研难题将迎刃而解。假如我们把「最聪明的那部分人类」定义为诺贝尔奖得主的水平，也就意味只要能源、算力、数据足够，我们可以拥有无数个不知疲倦的「诺奖得主」，全天候攻关那些最难的科学问题。而实际上诺奖得主并不是几亿分之一那样珍贵，他们在能力和智力上大多是顶级大学教授的水平，但是因为概率和运气选对了方向，持续做了下去并拿到了结果。和他水平相当的人，他同样优秀的同僚们，也许在科研的平行宇宙中也获得了诺奖。但是无奈的是，具备顶尖大学教授并参与科研突破的人员还是不足，因此「遍历所有科研正确方向」的速度仍然很慢。有了 AGI 之后，在能源和算力充分供给的情况下，我们可以有无限个「诺奖得主」水平的 AGI 在任何一个可能的科研突破方向进行纵深探索，技术的提升速度会快几十倍。技术的提升，会导致我们如今认为相当昂贵稀缺的资源，在 10 到 20 年间成百倍地增加，比如粮食产量、新材料、新药、高水准的教育等，获取这些的成本也将成倍下降，我们得以用更少的资源养活更多的人口，人均财富迅速增加。全球 GDP 总量走势图，数据来源：世界银行这听起来似乎有点耸人听闻，我们来看两个例子，这两个例子笔者在此前关于 IO . NET 的研报中也使用过： · 2018 年，诺贝尔化学奖得主弗朗西斯·阿诺德在颁奖仪式上才说道：「今天我们在实际应用中可以阅读、写入和编辑任何 DNA 序列，但我们还无法通过它创作（ compose it ）。」仅仅在他讲话的 5 年后，2023 年，来自斯坦福大学和硅谷的 AI 创业企业 Salesforce Research 的研究者，在《自然 - 生物技术》发表论文，他们通过基于 GPT3 微调而成的大语言模型，从 0 创造出了全新的 100 万种蛋白质，并从中寻找到 2 种结构截然不同、却都具有杀菌能力的蛋白质，有希望成为抗生素之外的细菌对抗方案。也就是说：在 AI 的帮助下，蛋白质「创造」的瓶颈突破了。 · 而在此前，人工智能 AlphaFold 算法在 18 个月内，把地球上几乎所有的 2.14 亿种蛋白质结构都做了预测，这项成果是过往所有人类结构生物学家工作成果的几百倍。变革已经发生，而 AGI 的降临会进一步加快这个过程。另一个方面， AGI 的降临带来的挑战也是非常巨大的。 AGI 不但会替代大量的脑力劳动者，如今被认为「受 AI 冲击较少的」体力服务业者，也会随着机器人技术的成熟和新材料的研发带来的生产成本降低而受到冲击，被机器和软件替代的劳动岗位占比会迅速提高。届时，两个曾经看起来非常遥远的问题会很快浮出水面： 1.大量失业人口的就业和收入问题 2.在 AI 无处不在的世界，如何分辨 AI 和人类而 Worldcoin \ Worldchain 正在尝试提供解决方案，即用 UBI （全民基本收入）系统为大众提供基本收入，用基于虹膜的生物特征把人和 AI 进行区分。实际上，给全民发钱的 UBI 并非没有现实实践的空中楼阁，芬兰、英格兰等国都进行过全民基本收入的实践，而加拿大、西班牙、印度等国亦有政党正在积极提案推进相关的实验。而基于生物特征识别 + 区块链的模式进行 UBI 分配的好处在于这个系统的全球性，对人口有更广泛的覆盖，此外还可以基于通过收入分配拓展而来的用户网络，构建其他商业模式，比如金融服务（ Defi ）、社交、任务众包等，形成网络内商业的协同，这也正是 AGI 降临带来的冲击效应的对应标的之一是 Worldcoin – WLD ，其流通市值为 10.3 亿 $，全流通市值为 472 亿 $。叙事推演的风险和不确定性本文与 Mint Ventures 之前发布的诸多项目和赛道研究报告不同，对于叙事的推演和预测具有较大的主观性，请读者仅将本文内容作为一个发散性的讨论，而不是预测未来的预言。笔者上述的叙事推演面临很多不确定性，导致猜想错误，这些风险或影响因素包括但不限于：能源方面： GPU 更新换代造成的能耗速降尽管围绕 AI 的能源需求猛增，但以英伟达为代表的芯片厂商正在通过不断的硬件升级，以更低的功耗提供更高的计算能力，比如在今年 3 月英伟达发布了集成了两个 B200 GPU 和一个 Grace CPU 的新一代 AI 计算卡 G B200 ，其训练的性能是上一代主力 AI GPU H100 的 4 倍，推理的性能是 H100 的 7 倍，需要的能耗却只有 H100 的 1/4。当然尽管如此，人们希望从 AI 中获得的力量渴望远远没到尽头，伴随着单元能耗的下降，随着 AI 应用场景和需求的进一步扩张，总能耗可能反而是上升的。数据方面： Q * 计划实现「自产数据」 Open AI 内部一直存在一个传闻中的项目「 Q *」，该项目在 Open AI 发给员工的内部信息被提到过。根据路透社援引 Open AI 内部人士的看法，这可能是 Open AI 在追寻超级智能 / 通用人工智能（ AGI ）道路上取得的一项突破。 Q * 不但能够凭借抽象能力解决以前从未见过的数学问题，还能够通过自我创造用于训练大模型的数据，而无需现实世界的数据喂养。如果该传言为真， AI 大模型训练受限于优质数据不足的瓶颈将被打破。 AGI 降临： OpenAI 的隐忧 AGI 降临的时点是否真的如马斯克所说，会在 2025 年到来尚不得而知，但这只是一个时间问题。但 Worldcoin 作为 AGI 降临叙事的直接诶受益标的，最大的隐忧可能来自 OpenAI ，毕竟其是公认的「 OpenAI 影子代币」。 5 月 14 日凌晨， OpenAI 在春季新品发布会展示了最新的 GPT - 4o 与另外 19 个不同版本的大语言模型在综合任务得分中的表现，仅从表格来看， GPT - 4o 得分 1310，视觉上似乎比后几名高出了一大截，但从总分来看，其仅比第二名 GPT 4 turbo 高了 4.5%，比第四名谷歌的 Gemini 1.5 Pro 高了 4.9%，比第五名 Anthropic 的 Claude 3 Opus 高了 5.1%。从 GPT3 .5 初登场时震惊世界的时刻仅仅过去了一年多， OpenAI 的竞争对手们已经追到了非常接近的位置（尽管 GPT5 尚且没有放出，并预计在今年发布）， OpenAI 未来是否已经能保持自己的行业领先位置，这个答案似乎正在变得模糊。如果 OpenAI 的领先优势和统治地位被稀释乃至赶超，那么 Worldcoin 作为 OpenAI 的影子代币的叙事含金量也会下降。此外，除了 Worldcoin 的虹膜认证方案之外，越来越多的竞争对手也开始进入这个市场，比如手掌扫描 ID 项目 Humanity Protocol 刚刚宣布以 10 亿美元估值完成 3000 万美元新一轮融资， LayerZero Labs 也宣布将在 Humanity 上运行，并加入其的验证者节点网络，使用 ZK 证明对凭证进行身份验证。结语最后，笔者虽然对 AI 赛道后续的叙事进行了推演，但 AI 赛道与 DeFi 等加密原生赛道不同，其更多是 AI 热潮外溢至币圈的产物，目前诸多的项目就商业模式而言并未跑通，很多项目更像是 AI 主题的 Meme （比如 Rndr 类似于英伟达的 meme ， Worldcoin 类似于 Open AI 的 meme ），读者应审慎看待。来源：金色财经

金色财经2024-05-28

新冠疫情后的下一场危机？美国FDA：新型病毒死亡率高达25% 需要准备产制疫苗

市场召回和销毁家禽和肉类，将进一步实现达沃斯俱乐部的反乌托邦目标。” “H5N1在人类历史上的致死率为52.16%，单是恐惧就足以让大量人群感到焦虑，不仅是担心通过食物接触该病毒，还担心宠物和其他人类接触该病毒，”他强调。他继续指出，目前很难确定H5N1是否是下一个“X疾病”。但由于功能获得性研究和生物技术兴趣的大量存在、现成的疫苗以及强大的群众恐慌驱动因素，这一可能性是存在的。 “如果出现更多聚集性病例或人际传播的真正疫情，我们很可能会在2024年面临禽流感大流行危机，”他警告说。作为预防潜在流行病的预防措施，麦卡洛医生及其首席医疗委员会的同事决定将达菲添加到传染病应急包中。该应急包还包含伊维菌素、羟氯喹、z-pak和布地奈德，旨在最大程度地帮助公众做好准备。他提到：“出于谨慎考虑，我们将达菲添加到传染病包中。达菲是一种安全的药物，经批准用于治疗甲型流感病毒，如禽流感。我们将继续密切监测这一情况，并根据需要提出进一步的建议。” 奥司他韦(通用名为Tamiflu)是一种抗病毒药物，可以破坏甲型流感病毒和乙型流感病毒，包括禽流感H5N1变体的复制，以减轻流感症状的严重程度。 ZeroHedge报道指出：“希望不是一种策略，立即采取行动，为下一次危机做好准备。” “现在不是恐慌的时候，也不是自满的时候，而是做好准备的时候。”

秉哥说市2024-05-24

【跟着大佬学投资】亚马逊敲钟25周年回顾，贝索斯强势领导力，打造最强商业帝国

未见过有人有如此高的标准，”贾西在今年达沃斯世界经济论坛上表示。这种对客户的重视似乎是有代价的，或者至少引起了一些争议。一些工人指责贝索斯和亚马逊对待员工的条件严苛。随着公司和贝索斯的身价增长，贝索斯的思维方式自那时以来一直受到质疑。2015年，纽约时报发布了一篇关于亚马逊高标准的爆炸性文章，有时工作到半夜，公司文化紧张，仅为了高工资和对使命的信仰而放弃工作与生活的平衡。多年后，在2023年，三名亚马逊司机对公司提起了集体诉讼，他们声称受到了“不人道的条件”的困扰，无法停止工作以使用洗手间。在仓库内问题仍在持续，美国劳工部在同一年宣布，职业安全与健康管理局发现工人暴露于危险条件之下。 “他们更关心利润，”前亚马逊仓库工人迈克尔·维拉斯特罗（Michael Verrastro）提出了关于员工安全的问题。亚马逊没有立即回应置评请求。

丰雪鑫992024-05-17

币圈宝二爷郭宏才,接触比特币5年“狂骗”上百亿跑路漂亮国

喜欢吹嘘比特币的好处，并且越吹越大。在达沃斯论坛中，他甚至宣称比特币的市值会超过所有国家的GDP，可谓嚣张至极。但随后几年比特币的疯狂涨价，却让越来越多人将他所言奉为圭臬，掉入郭宏才的陷阱，富得一踏糊涂。被骗买比特币的人后来大多都隐姓埋名，且失去了努力工作的动力，在最好的年纪选择了躺平，每日无所事事，游览祖国大好何山。大骗子郭宏才，和2000年马云骗人开淘宝创业不一样，郭宏才则是骗人买比特币。在2017年12月，比特币的市价约两万元一枚，缔造了无数个财富传说，这一刻全世界都为之疯狂了。入场很早的郭宏才赚得盆满钵满，但是他却依旧穿着朴素，走到哪里都穿着地摊衣服，趿拉着一双便宜的拖鞋。这正是郭宏才作为骗子的高明之处。在营销的过程中‘接地气’是很重要的一点，如果你穿着名牌，戴着金丝眼镜，那么你就会和普通老百姓产生距离感，在交流的时候对你产生提防心理，不利于接下来的行骗。销售出身的郭宏才深知，做虚拟币这门生意不怕别人骂，就怕别人不搭理，只要还有人愿意搭理他，他就有赚钱的机会。于是国内外有什么特大事件都郭宏才要过去蹭一蹭，从而维持他的热度。世界首富马斯克收购了推特。作为一个善于营销造势的骗子，郭宏才怎么可能放弃这个机会？于是，他在社交平台高调地宣布，马斯克很欣赏自己的才华，即将要提拔自己成为推特的CEO。大众看到这则新闻后，并不会在意新闻的真假，他们的目光会被郭宏才这个人的言论所牢牢地吸引，自发地帮其炒热度。只要关注这件事的人口基数足够得多，那么就一定有人会相信郭宏才的鬼话，将自己的血汗钱双手奉上买比特币，从此没有了工作的动力，只有冰冷的豪车、别业相伴。后来经过业内人士的一番调查之后，发现了事情的真相。果不其然，郭宏才所说的推特，根本不是twitter而是推特狗twit，典型的挂着羊头卖狗肉! 可见宝二爷郭宏财是如此费尽心思的骗人买比特币，阻止正常人送外卖、打螺丝有份安稳工作的决心从未变过。如今币圈很多人感叹！为什么当年没有被宝二爷郭宏财骗呢，骗我买100个比特币，10个也好啊。来源：金色财经

金色财经2024-05-16

德国模式，不吃香了

是《经济学人》。谁是病夫？德国财长在达沃斯世界经济论坛大声反驳：“我知道你们中有些人在想什么：德国可能病了。但德国并不是一个病夫……德国只是在经过短暂一夜后有些疲惫，德国需要“一杯浓咖啡”。简单来说，德国不是病夫，只是“疲夫”。这气势，一看就不是很足…… 01 德国模式大家都知道，现代德国是高端制造的代名词。戴姆勒、西门子、拜耳、博世、蒂森克虏伯、大众、宝马、巴斯夫等等巨头，都堪称是全球工业标杆的存在。为什么这么坚挺？里里外外的因素有很多，但最重要的只有四条： 1.北约提供国防保障，减少军费开支； 2.俄罗斯供应廉价能源和原材料，降低工业成本； 3. 欧洲统一市场建立完整供应链； 4. 与中国的双边贸易。按照我们这边的话术，这就是德国经济的“四驾马车”，是抱着全球化的红利躺赚。分开来看。先说国防，德国的国防安全，实际上是“外包”出去了的。德国属于北约中欧战区。据2021年的数据，也就是俄乌战争之前的最新数据，作为二战战败国，各国驻德军队有：美国57580人，英国20600人，荷兰3000人，法国2700人，比利时2000人。同时，驻德美军还是美军海外第二大军事力量，包括第一装甲师等王牌部队，在德国共设有174个大小军事基地。对德国而言，这虽然有些丧权辱国的意味，但并不是完全没好处。不论德国人愿不愿意，国防很大程度上无法自主是事实。既然无法改变，那正好把精力更多放在经济上。自从1990年东西德统一后，德国的军费开支常年低于北约的最低标准（GDP的2%），甚至一度低至1.066%。尤其在默克尔上台后，在外交上奉行“中间路线”，通过在不同阵营谈判、斡旋，为德国创造了宝贵的发展空间。再看能源。在德国的能源结构中，80%以上来自石油、煤、天然气。作为一个油气资源相对贫乏的国家，非常依赖进口。早从70年代起，苏联就是德国最稳定的能源来源。在东西统一后，德国依然顶着东欧国家的强烈反对，与俄罗斯合作修建了北溪管道。可以说，俄罗斯和德国是一对绝配，一个是能源和原材料供应商，一个则是制造业大国。也正是因为利益深度绑定，默克尔对普京的态度一直很暧昧。在她任内，不仅顶着压力开通北溪二号，还在克里米亚战争中东奔西走充当和事佬。直到欧盟对俄能源制裁前，俄罗斯石油占德国需求的35%，俄天然气占55%。德国不是没有替代能源，但替代成本太高，显然不利于搞工业。俄罗斯能源直接输往德国不用操心军费，又有便宜得要死的俄油俄气无限供应，德国可以狠狠的造。可惜人力不足、德国自身的产业链也并不完整。不过这两个问题，很快就不是问题。前苏联解体后，随着东欧国家一个个加入欧盟，连凯撒、查理、拿破仑、希特勒都没做到过的欧洲大一统，居然在市场经济的整合下形式上实现了。欧盟对内取消关税、统一货币，大幅降低了成员国之间的投资风险。至少对德国而言，统一的欧洲大陆市场，意味着更完整的产业链。德国自己负责技术研发，东欧和巴尔干半岛提供廉价劳动力和矿产，极大提高了生产力。接下来只剩下最后一个问题：造出来的东西卖给谁？ 2000年后，中国加入WTO，赚取了大量外汇，人均GDP迅速上升，又为德国打开了一个十多亿人口的巨大市场。中德双边贸易额逐年攀升，仅仅2002年，大众汽车在中国的销量就达到51.3万辆。德国对中国市场的依赖有多深？直接看其前十大企业。第一德国大众，在中国有一汽大众、上汽大众两家合资企业，2023年又宣布投资24亿欧元与地平线合资，今年还买了小鹏5%股权、准备联合推电动车。第二Uniper，能源巨头。第三奔驰、第四宝马，在中国经营了很多年了，去年分别在北京和沈阳宣布投资建新厂。其中，宝马在华员工最近三年增长了3倍。第五安联保险。2021年，在北京成立了首家外资保险公司，很明显是想扩张在华业务的。第七德国电信，和我们交集非常深，华为中兴都是核心供应商。第八DHL，国际两大快递公司之一，做过外贸的都知道，在中国的业务量有多大。第九博世，国内很多汽车厂商的车身稳定系统，比如小米的SU7，都是用博世的。第十巴斯夫，2023年刚宣布在湛江投资100亿欧元建厂。很明显，除了搞能源的、保险的，德国的巨头企业几乎全部与中国市场深度绑定。对中、美、俄的关系，是德国崛起的最强基本面，也是默克尔时期的基本战略：一定程度亲俄，但不完全触怒美国，有了俄罗斯能源发展工业，发展亚洲市场，尤其是中国市场，壮大自己；同时通过能源、投资和产品，稳定俄罗斯，但是不是完全亲近，在加入北约和欧盟上抵触，以避免触怒美国；通过产业链控制东欧各国，发展工业，把产品卖亚洲，尤其是中国，这样才能稳定欧洲，尤其是东欧。在这个框架下，2009-2019年，德国迎来“黄金十年”，外贸蓬勃发展，就业率破纪录达到80%，在一众欧盟国家中鹅立鸡群。从战败国到重新成为欧洲火车头，不可不谓之奇迹。但现在，实现奇迹的四根支柱，断了两根半。 02 危机四伏成也萧何，败也萧何。四驾马车稳定时，躺赢确实很爽。但马若脱了缰，你也很难去追回来。其中缘由，大家稍微想想都明白，也不算什么新闻了。为什么说，德国是俄乌战争最大的输家？因为德国的四驾马车，直接废了俩。 2022年2月24日，乌克兰战火重燃，仅仅4天后，德国军费到账1000亿欧元，占2021年GDP的2.6%。而在前一年，德国军费只占GDP的1.5%。这是个重要的转变，德国军费开支突然就上升到世界第三。能源方面，更不用说，北溪管道都被炸了。虽然不是没有替代能源，但与廉价的俄油俄气相比，性价比太低。 2021年，德国从俄罗斯进口天然气1070亿欧元，占能源进口额23%。 2022年，德国对外能源进口额超过3000亿欧元，同比增长50%。其中仅天然气就高达2000亿欧元，翻了一番。除此之外，第三驾马车也出了问题：德国制造业最重要的外贸伙伴中国，对德国的工业品需求下降。需求下滑是一方面。更重要的是：中国企业卷了这么多年，也逐渐成为了德国的竞争者。在很多领域我们都实现了突破，中德关系从互补演变成竞争，比如汽车、盾构机、工业机床等等。就拿大众汽车来说，它在中国的销量已从第一跌到第二，落后比亚迪。德国车企在电动车赛道起步太晚了，竞争力大不如前。以上三者，直接导致德国经济陷入困境。当然，这些都是显而易见的外部因素，德国内部也不是没有问题。用咱们的话来说，就是德国的“新质生产力”没跟上。看看上文，德国前十大企业，有一家是和新技术有关的吗？没有，几乎全是能源、汽车等老牌重工业。这些产业，即便做得再高端，终究还属于第二次工业革命的范畴。德国太依赖传统工业了。甚至可以这样说，即便中、美、俄不出问题，德国经济失速也是早晚的事。就比如我们最熟悉的互联网行业，你想破脑袋也很难想出一家德国公司。不是没有，而是基本没有能做起来的。当然，之所以如此，不是德国企业不想做，而是做不了。或者说，欧洲各国天生就不适合搞互联网。首先是文化因素。欧洲虽然是个单一市场，但各国的语言、习俗和消费习惯，差异太大，很难形成足够规模的“网络效应”。为什么互联网巨头都在中美？因为只有这两者才拥有10亿人以上的单一语言市场（汉语和英语），能将网络效应最大化。其次，是过于保守。德国之所以如此崇尚制造业，不完全是全球化的原因，也与其民族性格有关。任何新行业，都需要初创公司去“画饼”、讲故事、“烧钱”，这在我们看来很正常，但在德国没有生存土壤。因为早在魏玛共和国时期，德国就经历过史诗级通胀，钱不如纸。那段悲惨的历史，让德国人形成了风险规避和财务保守主义的基因，直到现在都对任何金融游戏和债务十分厌恶。你可以将之理解为，类似于中国人勤俭节约的传统美德。大通胀时期，纸币当积木还有一点：德国对隐私的保护极其严苛。不论是希特勒时期的秘密警察，还是东德的“斯塔西”，都曾对全国人进行过无孔不入的监视和个人信息收集，给所有人都留下了阴影。因此，德国人对隐私重视，与欧盟推出了十分严格的个人信息保护条例。这个虽然不能说不好，但至少对行业发展而言，不论是互联网，还是现在的AI，足够多的数据是必不可少的。在这些因素的共同作用下，直接导致德国新兴行业的发展，在全球主要经济体中处于相对落后的状态。然而，导致德国失速的原因，还不止于此。 03 尾声以上，我们粗略说了德国在国际上、产业层面面临的困境。但制造业最重要的是什么？是人。而涉及到人的问题，永远是最复杂的。德国人口平均年龄47岁，中国39岁，印度29岁。年轻人少了，意味着符合新兴产业需求的劳动力出现断层。虽然德国的职业教育体系虽然很完善，但正如上文所言，德国目前的知识结构，普遍停留在传统工业层面，在互联网和数字化教育方面严重不足。人口老龄化和劳动力短缺，引出了两大非常严重的恶果。第一，高福利的财政制度面临挑战。十年前中东难民危机爆发时，默克尔曾打算引入移民，解决劳动力短缺问题。但事实证明，食不果腹、缺乏技能的中东难民，根本无法填补德国劳动力市场的结构性缺口，反而制造了更多社会问题。德国社会进一步撕裂。而这又直接导致第二个恶果：政治碎片化和极右翼化。高通胀、就业市场缺口和移民问题进一步发酵，极右翼德国选择党（AfD）趁机崛起，将矛头直指非法移民、欧盟自由贸易等，成为德国支持率第二的政党，达到20%。这是什么概念？德国第一大政党，默克尔所在的基民盟（CDU/CSU）支持率才25%，只比德国选择党高5个百分点，分分钟都可能被取代。如果形势继续恶化，德国选择党很可能像某些地区一样，凭少数人的支持，就能在碎片化的政治环境中，轻松赢得选举，让政治风向逆转。这也让很多德国人担忧，纳粹的幽灵将再次盘旋在上空。

格隆汇2024-04-20

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