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Future3 Campus访谈丨资本是如何看待AI+Web3的？

看了一些类似于数据云仓的公司。我们也和腾讯领投了Chainbase。他们其实就像是一个数据平台，他们提供安全类、交易类、NFT类、DeFi类、游戏类、社交类数据，还有一些综合性的数据。开发者可以在这些平台上组合这些数据来生成自己所需的API。在熊市中，我们注意到像Chainbase、Blocksec、footprint这样的公司，它们的很多客户实际上是中小型创业公司。例如Chainbase，它的一些大客户收入并没有下降，但是中小型客户的收入在两三个月后就降为零了。这表明这些项目因为缺乏资金而无法继续。因此，对于数据提供商来说，熊市中若没有新的开发者加入，他们就很难赚钱。这也反映出目前在Web3领域，数据提供商主要是靠那些认为数据有用的开发者和小型企业，他们并内部整合这些数据，然后再进行变现，平衡收入和产出。核心我们还是觉得，目前无论是ToC还是ToB的Web3数据公司盈利模式都不是很清晰，这导致数据提供商没有一个强大的稳定的现金流。尤其是对于那些中小型的创业者来说，这是我们觉得目前Web3数据行业最大的一个弊端。然后再回到AI和Web数据结合的话题。我们最近也看了和投资了一些AI相关的数据公司。我觉得AI数据公司实际上也面临着同样的问题，就是数据的销售。你需要考虑客户的成本和他们产出的效果之间的平衡。目前来看，我对AI数据公司的盈利前景还是比较乐观的，但这主要限于海外市场。如果只瞄准国内市场，我担心最终的结果可能会和投资Web2 SaaS公司一样，可能有收入，业务规模不会太大，客户的付费意愿也不是很强。你可能还需要提供定制服务，这样你的毛利率也不会很高。所以我对在国内做这个是比较悲观的，对在海外做这个是比较乐观的。您认为AI 能够给Web3 数据基础设施和Web3数据公司带来哪些价值？现在利用AI帮助Web3数据的项目效果怎么样呢？在商业模式方面是否能有些创新？ SevenX Ventures：我认为AI对Web3数据最大的帮助是效率方面。比如Dune发布了AI大模型的工具来做代码异常检测和信息索引，用户可以去用自然语言去查询相应的数据，它的代码就会相应地进行生成，然后还可以去做代码的优化，这个就是效率方面的一个提升。另外还有用AI做安全预警的项目，它就是将 AI经过相应的训练之后，可以去快速的去识别安全问题的一个 AI Robot。比如 AI 算法里边就有一个算法叫异常检测，效果比从纯数学统计的方法直接去看数据的分布，检测出一个异常值要更好，所以这种 AI 可以更有效地去做安全方面的监测。另外我还有看到一些项目使用AI算法，比如大语言模型来检索整个Web3的新闻数据（不只是链上数据），进行信息聚合和舆情分析，形成一个AI Agent。比如用户可以直接在对话框里面去查某个代币最近30 天或者 90 天的网络舆情，用户是更偏向于看多，还是看空，给予相应的分值来体现热度；它还会有个曲线，通过这个曲线就可以判断一个代币它是在大家讨论到顶峰的时刻，还是在一个顶峰下降的时刻，还是在一个上升的时刻？这些可以辅助用户投资，我觉得也是一个挺有意思的应用方式。但也有些其他的项目宣称自己的数据是AI的数据源蹭 AI 概念，我觉得这有点牵强，因为任何链上数据都可以是AI的数据源，因为它是公开的，所以有点蹭热点的嫌疑。 Matrix Partners-子熹：商业模式是现在数据领域的一个大问题，要找到一个解决方案很难。可能在ToC端，利用Web3的一些概念，比如token或分布式概念，可以让AI数据采用不同的商业模式。但如果是AI技术赋能数据，目前并没有太多亮点。 AI在数据处理和清洗方面可能有辅助作用，但这更多是内部的帮助，比如在产品开发过程中提升功能或用户体验。但从商业角度来说，并没有太大改变。 AI bot确实可以增加一些竞争力，辅助用户，但目前来说这不是一个很大的优势点，核心竞争力还是取决于数据源的质量。如果数据源充足，我可以获取我需要的信息。问题是，如果这些数据要商业化，那么我组合出来的东西必须能变现，我才愿意为数据支付费用。现在的问题是，市场不好，初创公司不知道如何变现数据，也没有足够的新进场初创公司。我觉得目前有意思的反而是一些Web2的公司，它们使用了Web3的技术。比如一个合成数据的公司，他们通过大模型生成合成数据去使用，数据可以主要应用在软件测试、数据分析，以及 AI 大模型训练使用。他们在处理数据的时候涉及到很多隐私部署的问题，使用了Oasis区块链，可以有效避免了数据隐私问题。后面他们还想做一个数据交易所，将合成的数据包装在NFT里进行买卖，解决确权和隐私问题。我觉得这是一个很好的思路，它用Web3技术来辅助Web2解决问题，不一定局限于Web3的公司。不过，目前合成数据的市场还不够大，早期投资这样的公司有风险。如果下游市场做不起来，或者竞争对手太多，情况也会很尴尬。在AI+Web3数据的领域，有没有投过一些比较好的项目，分别是什么方向的，决定投他们的关键因素是什么？您认为这类项目的核心竞争力是什么？AI是否会加强这个竞争力？ Hashkey Capital-Harper：我们投的数据项目比较早，基本都是还没有特别强调ai的时候就投了，比如space and time、0xscope、mind network、zettablock等，投的关键是看他们的定位和数据质量。现在这些项目都会有AI的计划，基本也是先从聊天agent开始。space and time和chainML合作推出了创建ai agent的基础设施，其中创建的defi agent被用于space and time，也是一种结合AI的方式。 SevenX Ventures-Yuxing：如果项目与AI的结合做得很好，那么我可能会对其更感兴趣。决定我是否会投资的关键因素之一是项目是否有市场壁垒。我观察到很多项目宣称他们与AI结合能够提升效率，例如快速的数据查询功能。有些项目可以通过自然语言查询来快速获取链上NFT数据，比如查询最近交易最活跃的十大NFT。这样的项目可能有先发优势，但市场壁垒可能并不牢固。真正的壁垒是AI本身的应用以及工程师如何将AI应用到具体场景中。工程师如果能熟练地进行模型微调，通常能够获得良好的效果。对于那些提升效率的项目来说，市场壁垒主要在于数据源。不仅仅是链上数据，还包括项目方如何处理和解析这些数据。例如之前提到的项目，它们能够通过AI算法快速检索重要数据。然而，工程师进行模型微调的效果是有限的，真正的持续优势在于数据源的质量和其持续优化的能力。这也是为什么一些数据分析公司能够在市场中脱颖而出的原因，他们不仅提供数据源，还包括数据处理和分析的能力，区别往往在于团队的技术能力和人才。这些因素直接关系到AI结合应用的最终效果，另外，我也关注那些能让AI变得更好的Web3技术项目，因为AI市场非常庞大。如果Web3技术能够增强AI的能力，那么应用场景将会非常广泛。这就是ZKML项目受到热捧的原因。但是，我注意到Web3项目往往容易被夸大或贬低其价值。像ZKML这样的项目，尽管备受关注，但它们的投资回报并不像人们期待的那样迅速，退出机制也并不清晰，因为它们发行代币的难度较大。因此，尽管这些项目富有创意并具有潜在价值，但是否值得现在投资，以及它们最终能带来多少回报，是投资者需要仔细考量的。 Matrix Partners-子熹：我们投资了一个结合AI和Web3的公司，它是一个数据标注公司，叫Questlab。他们使用区块链技术提供数据标注的众包服务。数据标注原本是一个直营或者是分包的行业，很难做到知识领域的全覆盖。就传统的数据标注来说，一般分为三个类型：直营、分包和众包。但实际上做众包的人比较少。这三种模式的公司在选择数据标注服务时需要考虑的因素有：价格是否便宜、标注的质量是否高、效率如何。还有一个就是能否覆盖他们所在的行业。如果你只是做一些通用模型的语言或图片的标注，其实很简单，就是识别英文字或图片。再难一点，比如需要区分猫、狗、月亮、婴儿车等，这也不是很难。但如果你需要做的是更专业的标注，比如语音机器人社区需要的标注，那就复杂多了。他们可能需要标注各种方言和多种语言，包括中文方言，英文方言、以及各种小众地区的语言等，很少有传统的工作室愿意做这样的工作。一个更复杂的例子是法律加AI公司，需要标注大量的法律知识来训练各种模型，要找到既懂法律又能进行专业标注的人非常难，需要同时懂得各国法律，还要了解各种专业法律领域，如合同法、租赁法、民法、刑法等。市场上几乎没有一家数据标注公司能够提供如此专业的服务。法律是专业的，金融、生物、医疗、教育等也是如此。所以，这些领域的标注工作一般只能由内部团队来完成，他们使用众包的方法，这样就能解决知识专业覆盖的问题。我们认为，利用区块链进行众包是一个很好的方向，就像YGG在Gamefi领域做的事一样。这是我们认为是一个有前景的方向。另外，我们觉得在开源模型社区里面，也会有一些很好的机会。比如Polychain投的一个项目是一个类似于web3 的hugging face，用来解决模型内容创造者经济的问题。其他的AI和Web3的结合，我觉得ToC方向如果能结合一些token的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，我们觉得这是可行的。这也方便投资人来变现，但是市场规模如何也不是很确定。这就是我对AI和Web3的一些看法。我觉得如果纯ToB的业务，没必要用Web3，就用Web2的方式做就挺好的。 Qiming Venture Partners-唐弈：目前我们投的有一些数据项目正在通过链上数据在安全场景中进行工作。我认为一些AI基本的模式识别或特征发现工作都有涉及，并且效果还可以。然而，更高级的工作，如将大量活动数据输入模型并识别多种信息，目前仍在尝试阶段，效果尚需验证。除了安全领域外，许多其他领域也存在类似情况。最近的一个例子是我们投的NFTGo，它是一个基于大数据分析去做NFT的定价，具有一定的准确性，并计划将其用于价格Oracle等用途。虽然这一体系听起来很有趣，但在产品中以及用户接受程度方面，仍需要进行验证。因为即使目前可能能够达到90分或85分的准确性，用户可能需要更高水平，比如98分或95分，因此还需要进一步验证。因此，虽然一些项目正在将数据分析和模式识别等简单AI能力应用于产品中，但是否成为关键因素尚未得到验证。而对于投资意愿方面，我个人不会因为项目有一些AI的噱头就更倾向于投资，因为我认为实际效果和项目是否能实现其目标以及带来好处更为重要。如果一个项目只是在名字或市场营销上有亮点，作为一种营销手段，以吸引更多关注或曝光，我能理解。但在投资决策中，我认为更重要的是实际效果。像一些项目在做ZKML，这个赛道似乎备受瞩目，但是同时也有很大问题，就是它到底用于什么场景。我觉得目前不确定性特别强烈，更多还是很宏大的叙事。从整体行业发展来看，AI + Web3数据这一赛道未来有哪些潜在的机会或发展方向？未来，AI是否有可能彻底升级数据产品，引入新概念？是否会增强用户的付费意愿？ Hashkey Capital-Harper：肯定是有潜在机会的。未来发展方向其实还是落后于web2 的AI，那里的创造力明显更强，web3这边的AI大概率也是web2 AI的映射实现吧。 Matrix Partners-子熹: 我觉得最近的妙鸭相机让大家意识到，其实人们对AI产品还是有付费的意愿的，这不像传统的SaaS产品或游戏，人们期望免费才会使用。用户对AI的付费意愿其实还是挺强的。未来的话我可以提供一点想法。我们在做数据标注流程中有一个关键步骤叫做预标注，就是我们训练一个模型，让模型来进行初级标注。这一步非常有价值，可以节约很多人力成本。我们将原始数据投入预训练的模型进行预标注，然后进行半自动化的数据处理，最终手动进行精确标注。预标注可以显著提高效率，可能原本需要100人的工作，现在可能只需要50到70人。另外预标注方面也涉及到AI和人的协作，通过你的反馈可以不断提高模型的预标注能力，从而减少数据标注团队的人数需求。随着AI和人的协作越来越好，原本100人的团队可能只需要30人。但是，这个过程有一个下限，即使AI协作做得非常好，仍然需要一定数量的人工进行最终的标注和审核。在其他领域由于我不是数据科学家，我没有亲自清洗过数据或使用数据进行SQL查询，所以我不清楚AI在这些领域具体能提供多大的帮助。 Qiming Venture Partners-唐弈：我觉得长期内与Web3和AI是应该有一些交集的。比如从意识形态的角度，Web3的价值体系是可以结合到AI上的，很适合作为bot的账号体系或者说价值转化体系。想象一下，一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。这些概念有点科幻，实际应用可能还有很长的路要走。第二个可能的方向验证AI模型的输出是否基于特定类别或特定的模型，或者特定的数据，并且是否可信。这些领域在可信的AI模型中可能有一些用处。从技术角度来看这些非常有趣，但是否有足够的市场需求尚不确定。另外一方面是AI的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权可能需要一个全新的体系，包括创作者和智能体的角色。但总的来说，这些问题可能仍然有待解决，而故事性的内容可能需要更长的时间来发展。在短期内，我们应该继续关注数据底层的质量，并期待模型能够变得更强大。另外在商业化方面，确实数据产品商业化非常难。但是我认为从商业角度来看，AI可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案。商业化需要更多的产品化努力，而不仅仅是数据化能力。因此，这些项目可能需要开发其他产品来实现商业化。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

美股收评：纳指涨0.31%，大型科技股多数上涨，苹果市值重上3万亿美元

1.52%，录得三连跌。微博跌超3%，腾讯音乐跌超2%，京东、网易、爱奇艺、哔哩哔哩跌超1%；蔚来、小鹏汽车涨超1%。

金融界2023-12-06

苹果市值重上3万亿美元中概股指三连跌

1.52%，录得三连跌。微博跌超3%，腾讯音乐跌超2%，京东、网易、爱奇艺、哔哩哔哩跌超1%。蔚来、小鹏汽车涨超1%。

金融界2023-12-06

中国概念股收盘：知乎涨超4%，嘉楠科技、陆金所跌超8%

36氪，金山云，亿航，好未来，中通，腾讯音乐，携程，云米科技，贝壳，斗鱼跌超2%，51Talk，叮咚买菜，品钛，京东，信也科技，360数科，宝尊电商，网易有道，汽车之家，网易，老虎证券，爱奇艺，陌陌，哔哩哔哩跌超1%，阿里巴巴，小牛电动，百世集团，迅雷，唯品会，蘑菇街，理想汽车，满帮，百度小幅走低。

金融界2023-12-06

热门中概股多数下跌微博跌超3%

热门中概股多数下跌，微博跌超3%，腾讯音乐跌超2%，京东、网易、爱奇艺、哔哩哔哩跌超1%，阿里巴巴、唯品会、理想汽车、百度小幅下跌。蔚来、小鹏汽车涨超1%，拼多多、富途控股小幅上涨。

金融界2023-12-06

大公司动向 | 诺和诺德寻求研发预防肥胖药物，碧桂园再将公司14个区域整合成7个

公司新桥工厂构筑物和设备资产。百度、腾讯等入股大模型初创公司无问芯穹天眼查App显示，11月30日，上海无问芯穹智能科技有限公司发生工商变更，股东新增北京百度网讯科技有限公司、广西腾讯创业投资有限公司等。

金融界2023-12-05

腾讯公司取得告警信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质专利，提高网络服务的运维效率

12月5日消息，据国家知识产权局公告，腾讯科技（深圳）有限公司取得一项名为“告警信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质“，授权公告号CN111953541B，申请日期为2020年8月。专利摘要显示，本申请提供了一种告警信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取多个告警信息，告警信息与告警事件关联，告警事件用于指示网络服务出现异常；基于告警信息所包括的第一目标信息，将第一目标信息相同的告警信息划分为同一收敛分组，得到至少一个收敛分组；对至少一个收敛分组中的告警信息进行分类；对收敛分组中类别相同的告警信息进行合并，输出至少一个收敛分组对应的告警信息。本申请通过对告警信息进行分类和合并，使得输出的告警信息可读性较佳，从而有助于相关人员快速发现关键的告警信息，定位出现异常的根本原因，提高异常处理过程中的人机交互效率，进而提高网络服务的运维效率。

金融界2023-12-05

腾讯公司取得图像检测专利，提高目标物体的检测结果的准确率

12月5日消息，据国家知识产权局公告，腾讯科技（深圳）有限公司取得一项名为“图像检测方法、装置、设备及存储介质“，授权公告号CN111598896B，申请日期为2020年4月。专利摘要显示，本申请实施例公开了一种图像检测方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取目标物体的三维图像，按照多个角度分别对三维图像进行截取，将截取得到的多个图像作为目标物体的二维切片图像，分别对目标物体的多个二维切片图像进行检测处理，得到多个二维切片图像的检测结果，对多个二维切片图像的检测结果进行融合处理，得到目标物体的检测结果。该方法获取目标物体的多个角度的二维切片图像，每个角度的二维切片图像包括不同的图像信息，在检测过程中，考虑了多个角度的二维切片图像的图像信息，增加了信息量，提高了目标物体的检测结果的准确率。

金融界2023-12-05

腾讯公司取得音频转视频专利，能够将用户输入的音频转化成相应的视频内容

12月5日消息，据国家知识产权局公告，腾讯科技（深圳）有限公司取得一项名为“一种基于视频大数据的音频转视频的方法“，授权公告号CN111259109B，申请日期为2020年1月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于视频大数据的音频转视频的方法，具体步骤为：用户输入一段音频信息；使用语音识别技术将语音提取为文本信息；利用人工智能自然语言处理技术，对提取的文本信息进行关键字识别与提取；使用深度学习技术识别音频信息；利用深度学习技术，基于视频理解，对视频大数据集自动打标签；在视频大数据集标签系统中，进行标签检索匹配，输出匹配度高的视频数据；将提取出的文本信息生成为字幕信息；将视频、字幕、音频合并，生成推荐视频；本发明能够将用户输入的音频转化成相应的视频内容，极大地减少人工合成视频的时间成本，提高内容创作效率。

金融界2023-12-05

黄金多空攻守易势！还能做空吗？最新走势分析

经网站特约黄金评论撰稿人。（东方财富、腾讯财经、搜狐财经、新浪财经、和讯财经、中金在线、汇金网、汇通网、环球外汇、金融界、外汇通、中国黄金投资、黄金评论网等）凭借多年来对黄金、外汇走势的分析与研究，具备其自己独特的分析方法与交易理念。其曾屡屡发表鹤立鸡群的观点，且观点明确，并非模棱两可。胜率达88%左右；　　（文/头狼指导微亻言：MADA6233）　　免责声明：以上分析内容仅代表作者个人观点，不构成具体操作建议，据此操作，盈亏自负，投资有风险，入市需谨慎。

头狼论金2023-12-05

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