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如何投资比特币：完整的初学者指南

商包括 Genesis Coin 和 General Bytes。许多 ATM 服务还提供加密货币与法定货币的双向买卖。现在，您甚至可以在美国部分地点的 Coinstar 机器上购买比特币。然而，由于跨州货币传输法，这些服务的监管框架在美国目前很复杂且不明确。投资和使用比特币的其他替代方式包括专注于比特币代金券和信用棒的新兴项目。Azte.Co——一种比特币代金券服务——使人们能够使用 Azteco 代金券以现金或借记卡/信用卡在便利店购买比特币。您只需使用 Azteco 优惠券即可为比特币账户充值，就像为手机充值一样，详细信息可在他们的网站上找到。其他方法同样，OpenDime是一项用户可以实际交换比特币信用棒的服务。信用棒是安全的 USB 棒，设备本身包含私钥。这种功能使比特币能够在本地各方之间转移，并保证只要该棒被密封，私钥就不会被泄露。用户甚至可以多次传递棍子。 OpenDime 具有一些有趣的长期影响，它在经济状况疲软的经济体中的出现将值得密切关注。使用加密货币的金融工具也在增加，Celsius Network和BlockFi等服务允许用户以其持有的加密货币作为基础抵押品获得贷款。此外，Celsius Network 上的贷方可以通过其 P2P 借贷池赚取利息，利息由借款人支付，直接以存款所用的加密货币支付，包括比特币。闪电网络熟悉第二层闪电网络的更高级的比特币用户未来也有潜力通过中继费和瞭望塔赚取比特币。了望塔是为客户监控比特币区块链的服务，以识别闪电网络上的交易违规行为并发出惩罚交易。中继费用可以通过闪电网络节点获得，闪电网络节点连接到众多对等点，并帮助那些没有直接连接到他们希望与之交换 BTC 的一方的通道的用户通过网状网络进行支付。这些发展仍处于早期阶段，但它们为愿意向 LN 用户提供服务以积累 BTC 费用的用户提供了有用的机制。花费比特币商家还可以通过多种途径接受比特币作为付款方式，包括与 Shopify 和 WooCommerce 等主要电子商务平台集成的Coinbase Commerce 。商家可以选择保留他们的比特币作为投资，或者直接将其兑换成法定货币。 Lightning Charge （Blockstream Elements 的一部分）等开源项目也可供商家使用即插即用的解决方案接受 LN BTC 付款。闪电网络巨大的设计空间和不断增加的应用程序数量也将进一步帮助该网络在未来几年发展成为在线购物的支付手段。其他获取比特币的更晦涩的方法包括比特币谜题。比特币谜题是个人发布到互联网上的数字艺术，其中包含访问比特币的私钥，这些私钥被锁定作为解决谜题的奖励。它们并不十分普遍，但其中一些奖励非常丰厚，包括去年年底一个包含 310 BTC 的拼图获得200 万美元的奖金。传统投资金融工具除了新兴的比特币投资替代方案之外，传统金融和区块链的融合也将为增加该资产的投资创造更多机会。比特币ETF ETF 是个人或资产组的投资工具，使投资者无需实际拥有资产即可推测市场价格。比特币 ETF 将允许更多主流投资者通过投资受监管交易所的 ETF 来获取比特币，而无需直接从加密货币交易所购买比特币。比特币期货同样，比特币期货已经上市，投资者可以在芝加哥期权交易所和芝加哥商品交易所等受监管的期货交易所做多或做空传统加密货币。比特币期货和 ETF 是主流投资者猜测比特币价格的绝佳方式，同时减少了与加密货币的直接互动，这通常需要技术知识来安全存储和使用。发达国家对比特币的监管可能会继续加快，并为那些犹豫是否使用替代手段或不受监管的交易所接触加密货币的投资者提供更广泛的机会。相反，许多其他国家对采用数字资产监管框架的犹豫表明，投资比特币的替代方式需要获得更广泛的采用，以规避对该资产访问的任何审查。在受监管平台上进行比特币和其他数字资产交易的提案已经在多个国家/地区进行，其中包括泰国的 TSE，该交易所将成为首批在主要受监管交易所提供数字资产交易的平台之一。最终，比特币应该与其他传统金融工具（包括差价合约、衍生品、期货和多种法定货币交易对）在综合平台上并列提供。二元期权和差价合约现在，大量经纪商提供一系列加密货币（包括比特币）的二元期权和差价合约。如果您之前使用过这些类型的经纪商之一进行过交易，您也可以使用它们来交易比特币。这些与典型交易所的区别在于，您不拥有标的资产，您只是根据价格差异进行交易。来源：金色财经

金色财经2023-10-23

邦达亚洲: 鲍威尔鸽派言论影响发酵美元指数小幅收跌

邦达亚洲2023-10-23

中美重磅消息！美国向中国3家公司实施制裁指控助力“大规模杀伤性武器”扩散

，已将这些公司确定为通用技术有限公司(General Technology Limited)、北京洛洛科技发展有限公司(Beijing Luo Luo Technology Development Co Ltd)和常州尤泰克复合材料有限公司(Changzhou Utek Composite Company Ltd)。 (来源:Reuters) 据称，通用技术公司一直致力于供应用于连接弹道导弹火箭发动机部件和燃烧室生产的钎焊材料。美国另外提到，北京罗罗曾致力于供应可用于生产固体推进剂火箭发动机的心轴和其他机械。声明称，第三家公司常州优泰复合材料有限公司自2019年以来一直致力于供应玻璃纤维、石英织物和高硅氧布，所有这些都应用于导弹系统。 “今天的行动表明，美国将继续采取行动反对大规模杀伤性武器及其运载工具的扩散，以及相关的令人关注的采购活动，无论这些活动发生在何处，”声明继续补充道。美国国防部最新报告点名除吉布提和柬埔寨云朗海军基地外的18个国家，指中国可能考虑这些国家作为中国军事后勤基地设施。 “中国可能也考虑过在其他国家设立解放军军事后勤设施，包括缅甸、泰国、印度尼西亚、巴基斯坦、斯里兰卡、阿拉伯联合酋长国、肯尼亚、赤道几内亚、塞舌尔、坦桑尼亚、安哥拉、尼日利亚、纳米比亚、莫桑比克、孟加拉国、巴布亚新几内亚、所罗门群岛和塔吉克斯坦，”美国国防部10月发布的年度报告称。报告也透露，中国军方的战略支援部队(SSF)在纳米比亚、巴基斯坦、阿根廷和肯尼亚设有跟踪、遥测和指挥站。

秉哥说市2023-10-23

欧洲最大的几家基金管理公司押注欧洲央行利率尚未触顶

行将停止加息是错误的。Legal & General Investment Management、Vanguard Asset Management Ltd和Robeco Groep称，作为能源净进口地区，如果中东危机升级，欧元区将尤其容易受到价格上涨的影响，市场低估了进一步收紧政策的可能性。这使得短期政府债券尤其容易受到冲击。这一观点与互换报价相矛盾，后者显示欧洲央行本周几乎确定要暂停加息，而且在随后的会议上加息25个基点的可能性只有10%。在美国市场，互换报价显示美联储再次加息25个基点的可能性为40%。

金融界2023-10-23

通用技术集团发布澄清声明

。经核实，列入美国制裁名单的公司名为“General Technology Limited”，与公司英文名称相近，部分网络媒体在转载该消息时将其翻译为“中国通用技术有限公司”，造成了公众混淆。根据在国家市场监督管理部门备案的公司章程，公司英文名称为“China General Technology (Group) Holding Co., Ltd.”，简称“GENERTEC”。公司下属企业中，也没有使用“General Technology Limited”作为英文名称的企业。请广大社会公众注意区分。

金融界2023-10-21

就在刚刚！中国央行祭出史上从未有过的大动作：向市场释放短期流动性超7000亿

资金。法国兴业银行(Societe Generale SA)经济学家Michelle Lam表示：“由于第三季国内生产总值(GDP)数据出人意料地表现积极，加上9月份数据好转，加大宽松措施的必要性有所降低。” Lam补充说，中国人民银行可能会在年底前将政策利率下调10个基点，并削减银行的存款准备金率。中国的房地产危机仍是经济的一大隐忧。中国央行表示，如有必要，仍有可能进一步放松货币政策。中国央行货币政策负责人最近向投资者保证，北京仍有空间应对“意想不到的挑战和变化”。

会员

tqttier2023-10-20

【欧股收市】突发伦敦交易所限制交易，惨淡盈利加剧避险情绪，欧洲股市收于七个月低点

评论发表之前，周四美国股市小幅走低。 Generali Investments宏观与市场研究主管Thomas Hempell表示：“通胀担忧加上美国的韧性显然是市场再次重新定价美联储今年晚些时候再次加息可能性的主要驱动力。”“美联储的行为存在不确定性，这显然与中东紧张局势重叠。”

Heidi2023-10-20

金融科技新定义——第八届香港金融科技周即将举行

场人工智能工程院院长李开复博士； • General Catalyst 行政总裁兼董事长 Hemant Taneja； • 启明创投合伙人叶冠泰； • 香港交易所主席史美伦； • 高瓴创始合伙人李良； • The Department of XYZ 管理成员及 Gemini 董事会董事 Matthew Homer； • 复星全球合伙人、复星创富联席董事长兼首席执行官徐欣； • Ledger 董事长兼首席执行官 Pascal Gauthier； • Sandbox 联合创始人兼首席营运官 Sebastien Borget； • Animoca Brands 联合创始人兼执行主席萧逸； • 中国银行（香港）有限公司副董事长兼总裁孙煜； • Wise 全球产品主管 Surendra Chaplot； • 汇丰集团行政总裁及汇丰亚太区联席行政总裁 Surendra Rosha； • Chainlink 联合创始人 Sergey Nazarov； • Onyx by J P Morgan 首席执行官和 Financial Institution Payment 全球主管 Umar Farooq；及 • Digital Asset 联合创始人兼首席执行官 Yuval Rooz。 VIVA HONG KONG 举行之际，金融科技周将结合如 ApeFest Hong Kong、国际金融领袖投资峰会、StartmeupHK 创业节等精彩盛事，打造一系列涵盖金融、科技、Web3 和文化等多个领域的全城参与活动。请浏览 www.fintechweek.hk/viva-hk，了解更多 VIVA HONG KONG 活动详情。精选主题演讲将透过香港金融科技周官方应用程序及 YouTube 频道进行直播，亦会于包括中国内地的不同元宇宙平台同步播放。请浏览 www.fintechweek.hk/hk 或追踪以下官方社交平台账户以了解更多活动详情：领英：Hong Kong Fintech Week YouTube：https://www.youtube.com/c/HongKongFinTechWeek 照片说明：（请于此下载高清图片）图片一：署理财经事务及库务局局长陈浩濂今日（十月十八日）在香港金融科技周 2023 记者会上致辞。图片二：投资推广署今日（十月十八日）发布香港金融科技周 2023 活动详情。图示（左起）保险业监管局政策及发展部副总监陈慎雄、香港金融管理局金融科技促进办公室首席金融科技总监周惠强、署理财经事务及库务局局长陈浩濂、署理投资推广署署长蒋学礼博士、证券及期货事务监察委员会中介机构部发牌科总监兼金融科技组主管黄乐欣、和香港交易所创新及数据实验室高级副总裁罗星权。图片三：投资推广署今日（十月十八日）发布香港金融科技周 2023 活动详情。图示（前排左起）保险业监管局政策及发展部副总监陈慎雄、香港金融管理局金融科技促进办公室首席金融科技总监周惠强、署理财经事务及库务局局长陈浩濂、署理投资推广署署长蒋学礼博士、证券及期货事务监察委员会中介机构部发牌科总监兼金融科技组主管黄乐欣、和香港交易所创新及数据实验室高级副总裁罗星权。（后排左起） WHub 联合创办人兼行政总裁贝瑞娜、渣打香港数码资产及金融科技策略主管马飞、汇丰银行香港区数字化总监博扬、中国银行（香港）个人金融与财富管理业务数字化总监李滨、花旗集团财资及贸易金融部香港区现金管理主管 Saurabh Mundhra、和Animoca Brands 虚拟资产投资组合主管杜晟。有关香港金融科技周香港金融科技周 2023 由财经事务及库务局与投资推广署主办，金管局、证监会和保监局协办，作为亚洲金融科技行业的盛事领创新高峰。今年的活动预计将吸引来自超过 90 个经济体逾 300 多名演讲嘉宾、540 家参展商，三万多名参会人士及超过五百万在线观看次数。除多频道会议和重量级嘉宾演讲外，其他香港金融科技周的主要活动还包括展览、商业配对、工作坊、交流活动、联名活动、演示展及元宇宙体验。投资推广署简介投资推广署是香港特别行政区政府属下部门，专责为香港促进外来直接投资。该署于香港设立专责金融科技团队，旨在吸引来自全球各地顶尖的创新金融科技企业、初创企业家、投资者和其他持份者在香港开业，或经香港将其业务拓展至中国内地、亚洲及其他地区。详情请浏览 www.hongkong-fintech.hk/zh/index.html。媒体查询刘炜情 +852 3756 8615 Adrianna.Lau@edelman.com 黄御祈 +852 2837 4758 Bonita.Wong@edelman.com 来源：金色财经

金色财经2023-10-19

比特币ATM锐减近7000台创历史最大跌幅

少，不到 350 台。按制造商分析，General Bytes 仍是全球最大的比特币 ATM 生产商，10 月份市场份额为 32.6%。 Genesis Coin 排名第二，市场份额为 22%。 BitAccess 和 Bitstop 紧随其后，分别占据 21.3% 和 8.3% 的市场份额。来源：金色财经

金色财经2023-10-19

AI Agent：重新定义Web3游戏的创新之路

用智能 AGI（Artificial General Intelligence）技术中，大型语言模型（Large Language Model - LLM）是绝对的主角。OpenAI 核心技术人员 Andrej Karpathy 和 Lilian Weng 也表达过基于 LLM 的 AI Agents 是 AGI 领域接下来重要的发展方向，很多团队也在开发基于 LLM 驱动的人工智能代理 ( AI-Agents) 系统。简单来说，AI Agent 是一种计算机程序，它使用大量数据和复杂的算法来模拟人类的思维和决策过程，以便执行各种任务和交互，例如自动驾驶、语音识别和游戏策略等。 Abacus.ai 的图片清晰的介绍了 AI Agent 的基本原理，步骤如下：感知和数据采集：数据输入，或者 AI Agent 通过感知系统（传感器、摄像头、麦克风等设备）获取信息和数据，比如游戏状态、图像、声音等。状态表示：数据需要被处理和表示成 Agent 可以理解的形式，如转换为向量或张量，以便于输入到神经网络中。神经网络模型：通常使用深度神经网络模型来进行决策和学习，比如使用卷积神经网络（CNN）用于图像处理、循环神经网络（RNN）用于序列数据处理，或者更高级的模型如自注意力机制（Transformer）等。强化学习：Agent 通过与环境的互动来学习最佳行动策略。除此以外，Agent 的运作原理还包括策略网络、价值网络、训练和优化，以及探索与利用等。比如在游戏场景下，策略网络可以输入游戏状态，然后输出行动概率分布；价值网络能够估计状态价值；Agent 则可以通过与环境互动不断强化学习算法以优化策略和价值网络，输出更完美的结果。总之，AI-Agents 是一种能够理解、决策和行动的智能实体，它们可以在各种领域中发挥重要作用，包括游戏领域。OpenAI 核心技术人员 Lilian Weng 撰写的《LLM Powered Autonomous Agents 》非常全面的介绍了 AI-Agents 原理，其中，文中提到一个非常有趣的实验：Generative Agents。 Generative Agents （简称 GA）的灵感来自于《模拟人生》游戏，其使用 LLM 技术生成了 25 个虚拟角色，每个角色都由 LLM 支持的 Agent 控制，在沙盒环境中生活和交互。GA 的设计很聪明，它将 LLM 与记忆、规划和反思功能结合在一起，这使得 Agent 程序可以根据以前的经验来做出决策，并与其他 Agent 互动。文章详细介绍了 Agent 如何基于策略网络、价值网络以及和环境的互动来不断训练和优化决策路径。原理如下：其中，记忆流（Memory Stram）是一个长期记忆模块，记录了 Agent 的所有交互经验。检索模型（Retrieve）根据相关性、新鲜度和重要性来提供经验（Retrived Memories），帮助 Agent 做出决策（Plan）。反思机制（Reflect）则总结过去的事件，指导 Agent 未来的行动。Plan 和 Reflect 则共同帮助 Agent 将反思和环境信息转化为实际行动 Act 。这种有趣的实验向我们展示了 AI Agent 的能力，比如产生新的社交行为、信息传播、关系记忆（比如两个虚拟角色继续讨论话题）和社交活动的协调（比如举办聚会并邀请其他虚拟角色）等等。总之，AI-Agent 是一个非常有趣的工具，并且其在游戏中的应用也值得深入探索。 02 技术趋势 2.1 AI 赛道趋势 ABCDE 的投研合伙人LaoBai曾总结过硅谷创投圈对 AI 下一步发展的判断：没有垂类模型，只有大模型 + 垂类应用；边缘设备比如手机端的数据可能会是个壁垒，基于边缘设备的 AI 可能也是个机会； Context 的长度未来可能引发质变（现在用向量数据库作为 AI 记忆体，但上下文长度还是不够）。即从行业普通发展规律来看，因为大型通用模型模式太重，且具备较强的普适性，所以没必要在大型通用模型领域不断造轮子，而应更多侧重于将大型通用模型应用于垂类领域。同时，边缘设备指通常不依赖于云计算中心或远程服务器，而是在本地进行数据处理和决策的终端设备。因为边缘设备的多样性，所以如何将 AI Agent 部署到设备上运行并合理获取设备数据就是一个挑战，但同时也是新的机会。最后，关于 Context 的问题也备受关注。简单来说，在 LLM 背景下的 Context 可以理解为信息数量，Context 长度可以理解为数据有多少维度。假如现在有一个电子商务网站的大数据模型，该模型用于预测用户购买某个产品的可能性。在这种情况下，Context 可以包括用户的浏览历史、购买历史、搜索记录、用户属性等信息。Context 长度则指特征信息叠加的维度，比如上海 30 岁男性用户的竞品购买历史，叠加最近购买的频率，再叠加最近的浏览记录等。Context 长度的增加可以帮助模型更全面地理解用户购买决策的影响因素。目前的共识认为，虽然目前使用向量数据库作为 AI 的记忆体使得 Context 长度不够，但未来 Context 长度会发生质的变化，而后 LLM 模型可以寻求更高级的方法来处理和理解更长、更复杂的 Context 信息。进一步涌现出更多超出想象的应用场景。 2.2 AI Agent 趋势 Folius Ventures总结过 AI Agent 在游戏赛道中的应用模式，如下图：图中的 1 是 LLM 模型，其主要负责将用户意图从传统的键盘 / 点击输入转化成自然语言输入，降低用户进入门槛。图中的 2 是集成了 AI Agent 的前端 Dapp，为用户提供功能服务的同时，也可以从终端收集用户习惯和数据。图中的 3 是各类 AI Agent，可以直接以应用内功能、Bot 等形式存在。总的来说，AI Agent 作为基于代码的工具，可以充当 Dapp 扩展应用功能的底层程序以及平台的增长催化剂，即链接大模型和垂类应用的中间件。从用户场景来说，最有可能集成 AI Agent 的 Dapp 大概率是足够开放的 Social app， Chatbot 和游戏；或者把现有 Web2 流量入口通过 AI Agent 改造成更简便亲民的 AI+web3 入口；即行业内一直在探讨的降低 Web3 的用户门槛。基于行业发展规律，AI Agent 所处的中间件层往往会成为一个高度竞争的赛道，几乎没有护城河。所以，AI Agent 除了不断的提升体验以匹配 B2C 的需求以外，可以通过制造网络效应或创造用户粘性的来提升自己的护城河。 03 赛道地图 AI 在 Web3 游戏领域的应用已经出现了多种不同尝试，这些尝试可以分为以下几种类别：通用模型：一些项目专注于构建通用 AI 模型，针对 Web3 项目的需求，找到适用的神经网络架构和通用模型。垂直应用：垂类应用旨在解决游戏中的特定问题或为提供特定服务，通常以 Agent、Bot 和 BotKits 的形式出现。 Generative AI 应用：大模型对应的最直接的应用就是内容生成，而游戏赛道本身就是内容行业，所以游戏领域的 Generative AI 应用非常值得关注。从自动生成虚拟世界中的元素、角色、任务或故事情节等，再到自动生成游戏策略、决策甚至是游戏内生态的自动演变都成为了可能，使游戏更具多样性和深度。 AI 游戏：目前，已经有许多游戏集成了 AI 技术，应用场景各不相同，后文将举例说明。 3.1 通用大模型目前，Web3 已经有针对经济模型设计和经济生态发展的模拟模型了，比如 QTM 量化代币模型。 Outlier Venture 的 Dr. Achim Struve 在 ETHCC 的演讲中有提到一些经济模型设计的观点。比如考虑到经济系统的稳健型，项目方可以通过 LLM 模型创建一个数字双胞胎 Digital Twin，对整个生态系统进行 1:1 的模拟。下图的 QTM（量化代币模型）就是一个 AI 驱动的推理模型。QTM 采用了 10 年的固定模拟时间，每个时间步长为一个月。在每个时间步长的开始，代币会被排放到生态系统中，因此模型中有激励模块、代币归属模块、空投模块等。随后，这些代币将被投放到到几个元桶（meta buckets）中，从这些元桶中再次进行更细化的广义效用再分配。然后，从这些效用工具中定义奖励支付等。还有像链下业务方面，这也考虑了业务的一般资金状况，例如可以进行销毁或回购，还可以衡量用户采用率或者定义用户采用情况。当然，该模型的输出质量取决于输入质量，所以在使用 QTM 之前，必须进行充分的市场研究，以获取更准确的输入信息。不过 QTM 模型已经是 AI 驱动模型在 Web3 经济模型里非常落地的应用了，也有许多项目方基于 QTM 模型做操作难度更低的 2C/2B 端应用，降低项目方的使用门槛。 3.2 垂类应用 Agent 垂类应用主要以 Agent 的形式存在，Agent 可能是 Bot、BotKits、虚拟助手、智能决策支持系统、各类自动化数据处理工具等等不同的形式。一般来说，AI Agent 拿 OpenAI 的通用模型为底层，结合其他开源或自研技术，如文本转语音（TTS）等，并加入特定的数据进行 FineTune（机器学习和深度学习领域中的一种训练技术，主要目的是将一个已经在大规模数据上预训练过的模型进一步优化），以创建在某一特定领域表现优于 ChatGPT 的 AI Agent。目前 Web3 游戏赛道应用最成熟的是 NFT Agent。游戏赛道的共识是 NFT 一定是 Web3 游戏的重要组成部分。随着以太坊生态系统中关于元数据管理技术的发展，可编程的动态 NFTs 出现了。对于 NFT 的创建者而言，它们可以通过算法使 NFT 功能更灵活。对于用户而言，用户与 NFT 之间可以有更多的互动，产生的交互数据更是成为了一种信息来源。AI Agent 则可以优化交互过程，并扩展交互数据的应用场景，为 NFT 生态系统注入了更多的创新和价值。案例一：比如 Gelato 的开发框架允许开发者自定义逻辑，根据链下事件或特定时间间隔来更新 NFT 的元数据。Gelato 节点将在满足特定条件时触发元数据的更改，从而实现链上 NFT 的自动更新。例如，这种技术可以用于从体育 API 获取实时比赛数据，并在特定条件下，例如运动员赢得比赛时，自动升级 NFT 的技能特征。案例二：Paima 也为 Dynamic NFT 提供了应用类 Agent。Paima 的 NFT 压缩协议在 L1 上铸造了一组最小的 NFT，然后根据 L2 上的游戏状态对其进行演化，为玩家提供更具深度和互动性的游戏体验。比如 NFT 可以根据角色的经验值、任务完成情况、装备等因素而发生变化。案例三：Mudulas Labs 是非常知名的 ZKML 项目，其在 NFT 赛道也有布局。Mudulas 推出了 NFT 系列 zkMon，允许通过 AI 生成 NFT 并发布至链上，同时生成一个 zkp，用户可以通过 zkp 查验自己的 NFT 是否生成自对应的 AI 模型。更全面的信息可以参考：Chapter 7.2: The World’s 1st zkGAN NFTs。 3.3 Generative AI 应用前文提到，因为游戏本身是内容行业，AI-Agent 能够在短时间内、低成本地生成大量内容，包括创造具有不确定性、动态的游戏角色等等。所以 Generative AI 非常适合在游戏应用。目前，在游戏领域中 Generative AI 的应用可以总结为以下几种主要类型： AI 生成游戏角色类：比如和 AI 对战，或者由 AI 负责模拟和控制游戏中的 NPC，甚至直接用 AI 生成角色等。 AI 生成游戏内容类：直接由 AI 各种内容，如任务、故事情节、道具、地图等。 AI 生成游戏场景类：支持用 AI 自动生成、优化或扩展游戏世界的地形、景观和氛围等。 3.3.1 AI 生成角色案例一：MyShell MyShell 是一个 Bot 创建平台，用户可以根据自己的需求，创建专属 Bot 用于聊天、练习口语、玩游戏、甚至寻求心理咨询等等。同时，Myshell 使用了文本转语音（TTS）技术，只需几秒钟的语音样本，就可以模仿任何人的声音自动创建 Bot。除此以外，MyShell 使用了 AutoPrompt，允许用户仅通过描述自己的想法去给 LLM 模型发出指令，为私人大型语言模型（LLM）打下了基础。有 Myshell 的用户表示，其语音聊天功能非常流畅，响应速度比 GPT 的语音聊天还要快，而且还有 Live2D。案例二：AI Arena AI Arena 是一款 AI 对战游戏，用户可以使用 LLM 模型不断的训练自己的对战精灵（NFT），然后将训练好的对战精灵送往 PvP/PvE 战场对战。对战模式和任天堂明星大乱斗类似，但通过 AI 训练增加了更多的竞技趣味性。 Paradigm 领投了 AI Arena，目前公测阶段已开始，玩家可以免费进入游戏，也可以购买 NFT 提升训练强度。案例三：链上国际象棋游戏 Leela vs the World Leela vs the World 是 Mudulas Labs 开发的一款国际象棋游戏。游戏里游戏双方是 AI 和人，棋局情况放在合约里。玩家通过钱包进行操作（与合约交互）。而 AI 读取新的棋局情况，做出判断，并为整个计算过程生成 zkp ，这两步都是在 AWS 云上完成，而 zkp 交由链上的合约验证，验证成功后调用棋局合约“下棋”。 3.3.2 AI 生成游戏内容案例一：AI Town AI Town 是 a16z 与其投资组合公司 Convex Dev 的合作成果，灵感来自斯坦福大学的《Generative Agent》论文。AI Town 是一座虚拟城镇，城镇内的每个 AI 都可以根据互动和经验构建自己的故事。其中，使用 Convex 后端无服务器框架、Pinecone 矢量存储、Clerk 身份验证、OpenAI 自然语言文本生成以及 Fly 部署等技术堆栈。除此以外，AI Town 全部开源，支持游戏内开发者自定义各种组件，包括特征数据、精灵表、Tilemap 的视觉环境、文本生成提示、游戏规则和逻辑等等。除了普通玩家可以体验 AI Town，开发者也可以使用源代码在游戏内甚至游戏外开发各种功能，这种灵活性使 AI Town 适用于各种不同类型的应用。所以， AI Town 本身是一个 AI 生成内容类游戏，但也是一个开发生态，甚至是一个开发工具。案例二：Paul Paul 是一个 AI 故事生成器，其专门为全链游戏提供了一个 AI 故事生成并直接上链的解决路径。其实现逻辑是给 LLM 输入了一大堆先验规则，然后玩家可以自动根据规则生成次生内容。目前有游戏 Straylight protocol 使用 Paul Seidler 发行了游戏，Straylight 是一款多人的 NFT 游戏，核心玩法就是全链游戏版本的“Minecraft”，玩家可以自动 Mint NFT，然后根据模型输入的基本规则构造自己的世界。 3.3.3 AI 生成游戏场景案例一：Pahdo Labs Pahdo Labs 是一家游戏开发工作室，目前正在开发 Halcyon Zero，这是一款基于 Godot 引擎构建的动漫奇幻角色扮演游戏和在线游戏创建平台。游戏发生在一个空灵的幻想世界中，以作为社交中心的繁华城镇为中心。这款游戏非常特别的地方在于，玩家可以使用游戏方提供的 AI 创作工具快速创作更多的 3D 效果背景以及把自己喜欢的角色带入游戏，真正为大众游戏 UGC 提供了工具和游戏场景。案例二：Kaedim Kaedim 针对游戏 Studio 开发了一个基于 Generative AI 的 3D model generation 工具，可以快速的帮助游戏 Studio 批量生成符合他们需求的游戏内 3D 场景 / 资产。目前 Kaedim 的通用产品还在开发中，预计 2024 年开放给游戏 Studio 使用。 Kaedim 产品的核心逻辑和 AI-Agent 是完全相同的，使用通用大模型为基础，然后团队内部的艺术家会不断输入好的数据，然后给 Agent 的输出进行反馈，不断的通过机器学习训练这个 Model，最后让 AI-Agent 可以输出符合要求的 3D 场景。 04 总结在本文中，我们对 AI 在游戏领域的应用进行了详细的分析和总结。总的来说，未来通用模型以及 Generative AI 在游戏的应用一定会出现明星独角兽项目。垂类应用虽然护城河较低，但先发优势强，如果能靠先发优势制造网络效应和提升用户粘性，则想象空间巨大。除此以外，生成式 AI 天然适合游戏这个内容行业，目前已经有非常多的团队在尝试 GA 在游戏的应用，这个周期就非常有可能出现应用 GA 的爆款游戏。除了文中提到的一些方向，未来还有其他的探索角度。比如： (1) 数据赛道 + 应用层：AI 数据赛道已经孕育出了一些估值达数十亿美元的独角兽项目，而数据 + 应用层的联动同样充满想象空间。 (2) 与 Socialfi 结合：比如提供创新的社交互动方式；用 AI Agent 优化社区身份认证、社区治理；或者更加智能的个性化推荐等。 (3) 随着 Agent 的自动化和成熟化，以后 Autonomous World 的主要参与者到底是人还是 Bot？链上的自治世界是否有可能能像 Uniswap 那样，80%+ 的 DAU 都是 Bot？如果是，那结合 Web3 治理概念的治理 Agent 同样值得探索。来源：金色财经

金色财经2023-10-16

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