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特朗普任命支持比特币的Stephen Miran为经济顾问委员会主席，暗示加密货币将在其经济政策中占据重要位置

人工智能是一种使计算机能够在没有显式编程的情况下学习、分析和做出决策的技术。它在经济和技术创新中起着越来越重要的作用。加密货币: 一种基于加密技术的数字货币，包括比特币、以太坊等，通常通过区块链技术进行交易和储存。相关大事件 2024年12月: 唐纳德·特朗普任命Stephen Miran为经济顾问委员会主席，表明其政府将在加密货币和人工智能领域进行更多政策探索。 2024年12月: 美国政府任命David Sacks为首位人工智能和加密大臣。 2024年11月: Paul Atkins被任命为美国证券交易委员会（SEC）主席，可能影响加密货币政策。来源：今日美股网

今日美股网2024-12-24

ETF市场日报 | QDII大幅反弹！明日将有两只ETF上市

.0，包括“调用地图、浏览网页做任务、编程、游戏”4个Agent相关功能。国内方面，豆包AI登上11月AI产品应用榜（aipcb.com）国内第一、全球第二，字节视频生成模型PixelDance在豆包电脑版正式开启内测，火山引擎原动力大会将于12月18-19日举行，深入探讨AI时代产品和技术重构，视觉中国与生数科技共同探索并建立“视觉产业大模型平台及应用”，巨人网络发布“千影QianYing”有声游戏生成大模型。我们认为，视频生成等多模态模型能力持续升级，Agent与AI硬件不断新发，叠加情绪陪伴、学习工作提效等刚需，将推动AI应用商业化空间打开，建议继续布局。活跃度方面，短融ETF(511360)成交额居首，标普油气ETF(159518)换手率居市场首位成交额方面，短融ETF(511360)成交额达306.87亿元，成唯一交易额过百亿元的产品；银华日利ETF(511880)、华宝添益ETF(511990)紧随其后；沪深300ETF(510300)成交额居股票类产品首位。换手率方面，标普油气ETF(159518)换手率居市场首位，达274.32%；多只标普相关ETF换手率居市场前列。 ETF发行市场方面，明日将有两只产品上市具体来看，明日上市的基金分别为广发电网ETF(159320)、华泰柏瑞科创200ETF(588230)。广发电网ETF(159320)紧密跟踪恒生A股电网设备指数，由恒生指数公司发布，旨在反映与电网设备相关的内地上市公司的表现。该指数包含100只市值排名最高的A股上市公司，涉及特高压及电网设备领域。它为投资者提供了一个追踪能源转型中电网设备投资机遇的工具。华泰柏瑞科创200ETF(588230)紧密跟踪上证科创板200指数，从上海证券交易所科创板中选取市值较小且流动性较好的200只证券作为样本。上证科创200指数与上证科创板50成份指数、上证科创板100指数共同构成上证科创板规模指数系列，反映科创板市场不同市值规模上市公司证券的整体表现。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2024-12-23

战略布局新风口，阿尔特的实力何在？

管理智能标定、CAD和CAE自动化系统编程，以及用户体验需求研究中也运用了AI技术来提升效率。阿尔特还是AI芯片巨头英伟达信赖的合作伙伴。公司2024半年报显示，阿尔特已正式成为英伟达Solution Advisor: Consultant合作伙伴(解决方案顾问)，受到了英伟达在技术、软硬件等多个方面的赋能，未来有望基于英伟达开发工具以及公司产业经验，在多个业务领域为客户提供解决方案。在未来，AI技术还可应用于更多领域，如多物理场仿真试验、能量管理平台、软件代码生成、用户研究画像生产、痛爽点分析、车队管理等，随着公司数字化和AI平台化发展的进程，将与更多学科进行直接耦合发展，进而形成基于数据和大模型的新业务模式。 03 不过，汽车智能化最具价值的部分，恰好在于自动驾驶的实现。这项技术的纳入颠覆了原有的整车设计开发，譬如10月份特斯拉的Robotaxi发布会上，一系列无人驾驶车型向人们清晰地展示了开创性的形态创新，车型去掉了方向盘和踏板，完全依赖自动驾驶系统进行驾驶和制动的决策。随着智能驾驶等级的提升，汽车形态和零部件的创新已经诞生了一片新的蓝海领域，而阿尔特也已经进行了布局。公司定位为系统集成方案解决商，可为客户提供 L2-L4级别的整车解决方案，覆盖整车设计、系统及部件开发、测试服务、场景运营等全栈式服务。具体来看，在整车开发方面，阿尔特已经参与到头部客户L4级别自动驾驶车型的研发项目中，并协同产业伙伴一同参与设计了两款针对不同场景的L4级别无人驾驶小巴。同时，公司内部自研无人驾驶车Q-BIC，其同样具备L4级别的自动驾驶能力。相关车型与特斯拉采取的方案类似，同样去掉了方向盘和踏板，并已在亦庄2024世界智能网联汽车大会展出，充分展现了阿尔特的造型内饰设计、整车方案构造、自动驾驶技术和智能网联能力； (公司官网) 在零部件配套方面，阿尔特自研了L2级行泊一体域控制器，目前正积极与意向客户洽谈量产合作，同时完成了动力域控制器、智控平台、智控平台PLUS、区域控制器等产品的设计、样件制作、测试工作，预计将通过承接项目研发、技术授权、产品化推广等多形式实现商业化落地；在智驾执行层方面，阿尔特较早布局了滑板底盘相关能力，自研RUBIK、ISDC滑板底盘，集成了线控底盘相关能力，并将车身和底盘实现解耦分离，能够适配多样化的车型开发及自动驾驶需求。 04 2024年三季度，阿尔特单季度业绩放量增长，第三季度营收取得2.24亿元，同比增长109.63%；归母净利润同比增长151.59%，业绩逐步改善。展望未来，"技术+供应链"出海战略顺利推进，预计将陆续贡献收入增量。8月，四川阿尔特新能源与香港HDI公司签订混合动力变速器(DHT)采购合同，合同总金额预计不低于14.51亿元；11月，阿尔特与日本YAMATO、SBS合作推进的改装电动卡车正式完成，计划在明年春季前开始量产供货。随海外订单逐步交付，预计阿尔特将进入第二轮成长周期，业绩有望在2025年明显改善。 11月13日，公司公告股权激励计划，预计2025-2027年每年营业收入较上年增长不低于40%，展现了对未来战略推进、企业经营和市场拓展的信心。阿尔特在AI、自动驾驶领域的布局极具发展前景，同时"技术+供应链"出海模式也有望在海外得到进一步复制，未来业绩增长确定性提升伴随新兴业务成长，看点将更加丰富多元，值得关注。

格隆汇2024-12-23

AI进化遇阻：ChatGPT的下一次重大飞跃，落后于计划且成本高得离谱

GPT-5。OpenAI可以通过数学和编程等领域的测试评估LLM，但是否将命名为GPT-5更多取决于公司高管的主观判断，或者用很多技术人员的话说，靠“感觉”。到目前为止，这种“感觉”并不好。今年11月，奥特曼表示公司不会在2024年推出任何被称为GPT-5的产品。缓慢缓慢的培训过程自从GPT-4在2023年3月推出以来，OpenAI就开始着手研发GPT-5。长期从事AI研究的专家表示，开发像LLM这样的系统既是一门科学，也是艺术。全球最受尊敬的AI科学，家以他们对如何获得更好结果的直觉而备受推崇。在模型训练期间，研究人员会进行测试。训练通常持续数月，期间模型会被输入数万亿个被称为“tokens”的文字片段。一轮大规模训练需要耗费数月时间，并使用成千上万块昂贵且备受追捧的英伟达芯片，在远程数据中心完成。训练过程中，研究人员需要伏案工作数周甚至数月，将世界上大量的知识输入到AI系统中，这些操作依赖于全球分布的数据中心中最昂贵的硬件。奥特曼曾表示，训练GPT-4的成本超过1亿美元，而未来的AI模型预计将突破10亿美元。一轮失败的训练，就像火箭发射后不久在空中爆炸一样令人挫败。为了尽量降低失败的风险，研究人员通常会先进行小规模实验，即在正式训练前先进行试运行。从一开始，GPT-5的计划就面临问题。 2023年年中，OpenAI启动了一轮训练，这同时也是对Orion新设计的一次测试。然而，训练过程非常缓慢，这表明更大规模的训练可能会耗费极长时间，导致成本高得令人难以接受。而这次名为Arrakis的项目结果显示，创建GPT-5的过程可能不会如预期般顺利。 OpenAI的研究人员决定对Orion进行一些技术调整以增强其性能。他们还得出结论，需要更多种类丰富且高质量的数据。他们认为，仅靠公开的互联网数据已经不足够。通常来说，AI模型摄取的数据越多，其能力就越强。对于大型语言模型（LLM）而言，这些数据主要来自书籍、学术出版物以及其他权威来源。这类资料有助于模型更清晰地表达，并能够处理广泛的任务。在此前的模型中，OpenAI使用的是从互联网上抓取的数据，包括新闻文章、社交媒体帖子以及科学论文。为了让Orion变得更智能，OpenAI需要规模更大。这意味着需要更多的数据，但现有的数据已经不足以支持需求。 “成本会变得非常高昂，同时很难找到更多同等高质量的数据，”创业公司DatologyAI的首席执行官阿里·莫科斯说。这家公司致力于开发改进数据选择的工具。莫科斯正在尝试使用更少但质量更高的数据来训练模型，并认为这一方法将使当今的AI系统更具能力，这与OpenAI等顶级AI公司采取的策略截然不同。 OpenAI的解决方案，是从零开始创造数据，雇佣人员为Orion编写新的软件代码或解决数学问题。部分工作人员是软件工程师和数学家，他们还会将工作原理解释给Orion学习。许多研究人员认为，代码作为软件的语言，能够帮助LLM解决尚未接触过的问题。让人类解释他们的思考过程，可以提升新创建数据的价值。这不仅为大型语言模型（LLM）提供了更多的语言素材，还为模型未来解决类似问题提供了参考路径。 “我们正在把人类智慧从人类大脑转移到机器大脑中，”人工智能基础设施公司Turing的首席执行官兼联合创始人乔纳森·西达斯说。Turing与OpenAI、Meta等公司合作。 Turing的高管表示，在AI训练中，一名软件工程师可能会被要求编写一个高效解决复杂逻辑问题的程序。一位数学家可能需要计算出用一百万个篮球搭建金字塔的最大高度。答案——尤其是解决问题的过程，会被整合到AI的训练材料中。 OpenAI还与理论物理学等领域的专家合作，了解他们如何处理自己领域中的一些最棘手的问题。这种方式也有助于提升Orion的智能水平。数据创建的挑战这一过程极为缓慢。GPT-4被估计使用了大约13万亿个token进行训练。如果有一千人每天写5000字，也需要数月才能生产出10亿个token。为了加快进度，OpenAI开始开发所谓的“合成数据”，即由AI生成的数据，用于训练Orion。然而，研究显示，AI为AI生成数据的反馈循环，常常会导致功能失调或生成无意义的答案。 OpenAI的科学家们认为，可以通过使用另一款AI模型（名为o1）生成的数据来避免这些问题，知情人士透露。然而，OpenAI本就艰难的任务，还因内部问题和竞争对手不断挖走顶级研究人员的尝试而复杂化。竞争对手通常会开出数百万美元的高薪以吸引人才。去年，奥特曼被OpenAI董事会突然解雇，一些研究人员当时甚至怀疑公司是否能继续存续。但奥特曼迅速被重新任命为首席执行官，并着手改革OpenAI的治理结构。今年，OpenAI已有20多名关键高管、研究人员和长期员工离职，包括联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维尔，以及首席技术官米拉·穆拉蒂。本周四，备受尊敬的研究员亚历克·拉德福德也宣布离职，他曾是OpenAI多篇科学论文的主要作者，在公司工作了近八年。重启与竞争压力到2024年初，OpenAI的管理层开始感受到压力。GPT-4已经推出一年，而竞争对手正快速迎头赶上。行业内许多人认为Anthropic的新LLM在某些方面已经优于GPT-4。同年，谷歌推出了最受欢迎的新AI应用NotebookLM，掀起热潮。在Orion进展受阻的同时，OpenAI开始开发其他项目和应用，包括简化版的GPT-4和一款名为Sora的AI视频生成产品，这导致负责新产品的团队和Orion研究团队之间为有限的计算资源互相争夺。 AI实验室之间的竞争愈发激烈，以至于科技公司对研究成果的保密程度超出了以往的科学规范。两年前，当资本涌入市场时，科技公司开始将研究成果视为需要严格保护的商业机密。一些研究人员对保密如此重视，以至于他们不会在飞机、咖啡馆或其他可能被偷窥的地方工作，以免他人瞥见他们的研究内容。这种秘密主义让许多资深AI研究人员感到不满，包括Meta的首席AI科学家扬·勒昆。他认为，OpenAI和Anthropic的工作不应再被视为研究，而是“高级产品开发”。 “如果是在商业时钟下完成的，就不能叫研究，”勒昆在最近一次AI会议间隙说道。OpenAI在这次会议上的存在感很低。“如果是秘密进行的，也不能叫研究。” 2024年初，OpenAI准备再次尝试训练Orion，这次带着更好的数据。研究人员在年初进行了几轮小规模训练，为大规模训练建立信心。到5月，OpenAI的研究人员认为可以开始另一轮大规模训练，这次预计持续到11月。然而，训练开始后，研究人员发现数据存在问题：数据的多样性并不像他们想象的那样丰富，这可能会限制Orion的学习能力。这一问题在小规模训练中并未显现，直到大规模训练启动后才暴露出来。OpenAI已经投入了太多时间和金钱，无法重新开始。研究人员只好在训练过程中尽力寻找更多样化的数据输入模型。然而，这种策略是否有效尚不清楚。 Orion的困境让OpenAI内部一些人意识到，早期成功所依赖的“更多即是更好”策略可能已经走到了尽头。 OpenAI并非唯一担忧AI进步可能触顶的公司。在整个行业内，关于AI是否已经开始进入发展瓶颈的争论愈演愈烈。苏茨克维尔最近联合创立了一家名为“安全超级智能”（Safe Superintelligence，简称SSI）的新AI公司。他在一次AI会议上表示，“最大数据时代”已经结束。他对一群研究人员、政策专家和科学家说：“数据之所以不再增长，是因为我们只有一个互联网。甚至可以说，数据是AI的化石燃料。” 而这种燃料正在逐渐枯竭。推理能力：让LLM变得更聪明的新方法 Orion项目的困境，让OpenAI的研究人员转向了一种新方法来让LLM更聪明：推理能力。研究人员表示，花更长时间“思考”可能让LLM解决一些它未接受过训练的难题。在后台，OpenAI的o1模型会针对每个问题生成多个答案，并分析这些答案以找出最佳答案。可以执行更复杂的任务，比如撰写商业计划或设计填字游戏，并同时解释其推理过程——这种机制让模型从每个答案中学到一些东西。然而，苹果的研究人员最近发表了一篇论文，提出推理模型（包括o1的某些版本），很可能只是模仿它们在训练中见过的数据，而不是实际解决新问题。苹果研究人员指出，如果问题稍作修改，比如在一个关于猕猴桃的数学问题中加入无关细节（例如说明一些水果比其他的更小），模型的表现会出现“灾难性下滑”。今年9月，OpenAI推出了o1推理模型的预览版，并在本月初发布了o1的完整版本。但这些增强的推理能力代价高昂。与仅生成单一答案相比，OpenAI现在需要为每个查询生成多个答案，从而增加了运行成本。在最近的一次TED演讲中，OpenAI的一位高级研究科学家重点介绍了推理能力的优势。 “事实证明，在一局扑克游戏中，让机器人思考20秒所带来的性能提升，相当于将模型扩展10万倍并训练10万倍更长时间所达到的效果，”OpenAI科学家诺亚姆·布朗说。更高级、更高效的推理模型可能会成为Orion的基础。OpenAI的研究人员正在追求这种方法，并希望将其与以往的大量数据训练方法相结合，这些数据部分可能来自OpenAI的其他AI模型。随后，OpenAI可以使用人类生成的材料对结果进行精细化处理。上周五，奥特曼宣布了一个新的推理模型计划，这款模型将比公司之前发布的任何模型都更智能。但他并未透露关于何时或者是否会推出一个足以被称为GPT-5的模型的信息。来源：加美财经

加美财经2024-12-23

财信证券：给予锐捷网络增持评级

系统（NOS）解耦，具有灵活、高效、可编程等特点。数据中心是目前白盒交换机最大的，也是增速最快的下游应用场景。公司在白盒交换机领域布局较早，深度参与互联网客户的交换机自研，有望乘AI之风快速起量。　　盈利预测和估值：我们预计公司2024-2026年实现营业收入127.50/146.69/172.02亿元，同比增长10.47%/15.05%/17.27%，实现归母净利润5.83/7.33/8.89亿元，同比增长45.20%/25.87%/21.26%，对应EPS为1.03/1.29/1.56元，对应当前价格的PE为49/39/32倍。公司深耕数据中心交换机领域，2024年上半年公司数据中心产品在互联网行业市占率排名第二，有望显著受益于智算中心算网设备需求激增。维持“增持”评级。　　风险提示：行业竞争加剧风险；下游ICT需求不足风险；芯片供应链扰动风险；产品创新和研发风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中金公司陈昊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76.57%，其预测2024年度归属净利润为盈利5.9亿，根据现价换算的预测PE为69.84。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级5家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为59.15。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2024-12-22

腾讯与荣耀达成长期合作：云计算与AI技术助力荣耀推动上市进程并提升市场竞争力

业务流程。编码助手：为软件开发者提供编程支持的工具，通常通过自动化、智能推荐和代码分析等方式提高开发效率。 2024年相关大事件 2024年12月20日：腾讯与荣耀宣布达成战略合作，共同推进云计算与人工智能发展。 2024年12月：荣耀通过向中国移动和中国电信出售股份，扩大企业合作伙伴关系，推动上市进程。来源：今日美股网

今日美股网2024-12-22

美股早訊丨受強勁消費者支出推動，美國第三季經濟增長勢頭或較前期預期更強

考方式，支持多模态推理，尤其擅长数学和编程推理，目前已开放试用。美联储降息预期：CME数据显示，明年1月美联储维持利率不变概率为91.4%，降息25个基点概率为8.6%。美国经济数据：11月美国谘商会领先指标增长0.3%，逆转10月下降0.4%的趋势，建筑许可增加及股市支撑推动指标回升。重大事件及经济数据公布今晚21:30，美国将公布11月核心PCE物价指数月度环比增速。今晚21:30，美国将公布11月核心PCE物价指数年化季度同比增速。编辑观点近期美股市场的震荡反映了投资者对宏观经济环境和政策走向的复杂情绪。从FAANMG股票的表现可以看出，科技股仍是投资者关注的重点，而最新经济数据则显示美国经济具有韧性。IMF的评论为美联储提供了政策框架参考，预计明年的货币政策将更具动态性。投资者应持续关注通胀指标和就业数据，以更好地评估市场走势。名词解释 FAANMG：代表六大科技巨头：Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Microsoft、Google。核心PCE：剔除了食品和能源价格波动的个人消费支出价格指数。 MACD：移动平均线指标，主要用于技术分析判断趋势强弱。来源：今日美股网

今日美股网2024-12-21

【一周科技动态】ASIC对英伟达影响有多大？

现在全面，通过CUDA实现的软件可重新编程性是ASIC无法替代的，这使其能够适应各种工作负载，这种灵活性被视为一个关键的差异化因素。因此， $花旗(C)$ 认为，到2028年AI加速器的TAM将达到3800亿美元，但GPU仍将占据主导地位，市场份额达到75%，而ASIC预计将占据剩余的25%。市场份额低的一个主要因素是GPU较高的平均售价（ASP）。因此对软件公司来说会存在一个博弈—— 要花更便宜的前定制ASIC，但缺少灵活性；更贵的GPU，且可以重新编程，但是有足够的产出？最终会在ASIC/GPU的定价上选择ROI更高的那个，因此NVDA还是AVGO，决定权反而在Mag6手里。期权观察家——大科技期权策略本周我们关注：Tesla的Strangle 相比周初的雄心勃勃冲击500，Tesla的的高波动性也在本周Fed会议后体现出来，风险资产的本质还是类似，尤其是与BTC的风险资金类似，则目前的特斯拉也面临着是继续上冲还是回调的选择。从下周的筹码分布来看，PUT/CALL比率已经相对较高，太多追涨在400-450区间的Call可能都在浮亏阶段。而500以上则更是Sell CALL的重灾区。以致于目前涨跌两难，双卖的Reverse Strangle策略反而成为做空波动率的优选之一。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超 $标普500(.SPX)$ 的，总回报达到了2499.86%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报249.11%，超额收益达到2297.48%。本周大科技股虽然有回调，但是今年以来的回报依然有至64.35%，超过SPY的24.48%，超额收益创下新高39.88%。过去一年组合的夏普比率回升至2.26，SPY为2.4，组合的信息比率1.23。

老虎证券2024-12-20

隔夜美股全复盘(12.20) | 美光绩后大跌逾16%，系下季指引逊于预期

上与AIAgent功能差不多，尤其是在编程方面非常好。不再仅仅局限于简单的问答模式，而是能够主动理解用户的需求。例如，在与Warp控制台和XcodeIDE的交互中，ChatGPT能够迅速判断用户的意图，无论是分析代码库的提交数据，还是解决复杂的编码逻辑问题，都能高效地自动解决这些难题节省大量开发时间。值得一提的是，ChatGPT的协作模式除了文本模式，还支持高级语音模式，就像“贾维斯”那样用语音和他交互提出你的各种需求。（AIGC开放社区）谷歌版o1模型发布 12月20日凌晨1点，谷歌DeepMind首席科学家宣布推出全新测试模型——Gemini 2.0 Flash Thinking。新的Thinking模型是以刚发布的2.0 Flash版本为基础，使用了类似o1模型的慢思维思考方式，可以深度可视化展示整个思维链过程，尤其是在执行数学、编程等复杂问题方面，能持续输出全部推理过程，而不是直接给出答案。值得一提的是，Thinking是支持多模态推理的。目前，Thinking模型已经开放使用，可以在Google AI Studio 和 Vertex AI 中的 Gemini API中尝试。（AIGC开放社区） 5、杰富瑞：预计BTC矿商将在12月继续盈利 12.19 杰富瑞周三发布的一份报告显示，BTC本周早些时候升至创纪录高点，预计将使矿商能够将11月份的盈利能力延续至12月份。报告称，BTC挖矿经济在11月份有所改善，BTC的平均价格上涨了31%，而平均网络算力上涨了近4%。分析师乔纳森·彼得森和简·艾古尔表示，每笔交易的日均收入为55,649美元，环比增长20.7%。报告指出，MARA Holdings挖出了最多的BTC，11月挖出907枚，CleanSpark排在第二位，挖出622枚。报告补充说，MARA总算力仍然是该行业最大的，为46.1EH/s，其次是CleanSpark，为33.7EH/s。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:30 美联储戴利接受采访（2）21:30 美国11月核心PCE物价指数

格隆汇2024-12-20

初始代币发行指南：如何靠ICO投资实现高额回报

开发者和工程师主导，这些人往往拥有出色编程能力，却缺乏经营企业经验。因此，项目是否有具备商业运营经验核心团队成员，或是否得到业界知名投资机构支持，是判断其未来成功与否重要依据。此外，投资者还应核实团队资历和合作伙伴真实性，防止项目虚构团队背景或夸大合作伙伴影响力。深入研究白皮书与商业模式白皮书是项目展示理念与计划核心档，投资者必须仔细阅读并分析其中细节。一份完整白皮书应包括项目愿景、技术方案、财务预算以及明确实施路线图。如果白皮书含糊不清或缺乏实际细节，则项目可行性将值得怀疑。此外，白皮书还应提供具体时间表和发展目标，以便投资者评估项目进展和落实情况。草率撰写、充满错误或缺乏逻辑白皮书通常是诈骗或不成熟项目警讯。除了白皮书，投资者还需全面了解项目商业模式和市场定位。优质ICO项目应针对特定市场痛点提出创新解决方案，并在竞争激烈市场中找到自己差异化优势。投资者应仔细评估项目目标市场潜力、竞争格局及法规环境，避免投资于同质化或市场饱和项目。若项目缺乏明确商业模式或市场分析，则其成功可能性将大打折扣。代币经济学：价值稳定与分配结构代币经济学（Tokenomics）是ICO投资核心要素之一，它关乎代币内在价值和未来潜力。优质ICO项目会提供清晰代币使用场景，例如用于网络服务、社群治理或支付手续费等。投资者需评估代币实际用途，若代币仅用于市场炒作而缺乏实际价值支撑，其长期增值空间将十分有限。代币分配方式同样值得关注。一个合理分配结构应平衡项目发展与投资者利益，确保代币供应不被少数人垄断，避免市场出现大幅波动。同时，项目方应保留足够代币储备，以应对未来运营成本和市场扩展需求。此外，锁仓机制也是投资者需留意一点，若团队和早期投资者代币可立即出售，则可能导致市场抛售压力，影响价格稳定。风险与回报：如何明智选择ICO 尽管ICO带来了巨大投资回报机会，但其风险同样不容忽视。市场上存在着大量诈骗项目，例如「跑路盘」情况屡见不鲜，投资者资金被骗取后，项目方便消失无踪。此外，ICO项目多数处于早期发展阶段，成功率相对较低，一旦项目运营不善或无法落实规划，投资者便可能面临资本全损风险。投资者参与ICO，应秉持谨慎态度，进行全面尽职调查，避免盲目跟风或受到「错失恐惧症」（FOMO）影响。只有那些拥有清晰愿景、强大团队、完善代币经济学和可行商业模式项目，才有可能在激烈市场竞争中脱颖而出，为投资者带来可观回报。 Crypto All-Stars（$STARS）尚剩36小时已集资 2100万美元与此同时今年最瞩目 Crypto All-Stars（$STARS）在尚剩36小时前已集资 2100万美元，这一惊人增速让市场为之震撼。Crypto All-Stars（$STARS）崛起备受瞩目，并将于12月20日结束预售，随后在12月21至22日正式登陆去中心化交易所（DEX）。Crypto All-Stars 创新点在于其独特 MemeVault 协议，这一功能允许用户在单笔交易中质押多个迷因币，并获得 $STARS 代币奖励。与传统质押机制不同，MemeVault 采用 ERC-1155 技术标准，支持跨链质押，为投资者提供更多资产配置灵活性。对于迷因币持有者来说，这一平台不仅大大降低了交易费用，还提供高额被动收益，特别是对于长期持有者，奖励最高可达3倍。参观购买Crypto All-Stars($STARS) Crypto All-Stars 潜力不容小觑。知名分析师如 ClayBro 和 Jacob Bury 均对 $STARS 表达了乐观态度，认为其具备100倍增长潜力，并将成为下一个爆红迷因币项目。此外，该项目已通过 Coinsult 和 SolidProof 安全审核，进一步增强了市场信任度。目前已有超过12亿枚代币被质押，预售阶段年化收益率（APY）更是高达603%，这使早期投资者受益匪浅。随着项目社群快速扩张，Crypto All-Stars 在 X（Twitter）上拥有超过1.7万名追随者，Telegram 订阅者也突破3000人，显示出强大市场关注度。参观购买Crypto All-Stars($STARS) 结论：ICO投资未来机遇尽管市场环境有所变化，ICO依然是区块链项目筹集资金重要途径之一，也为投资者提供了参与早期创新项目机会。然而，要在这一领域获取利润，投资者必须具备全面分析能力，从项目合法性、团队背景、白皮书内容到代币经济学，进行全方位评估。而Best Wallet推出「即将上线代币」功能，便捷参与新项目预售，提升投资机会和用户体验。通过「即将上线代币」功能，用户直接在Best Wallet应用中参与预售。如果想查看你购买代币，将购买钱包导入 Best Wallet，即可查看代币当前价值！立即获取Best Wallet 免责声明加密货币投资风险高，价格波动大，可能导致资金损失。本文仅供参考，不构成投资建议。请自行研究（DYOR）并谨慎决策。

Business2Community2024-12-19

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