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Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花?

象了。而近期，在瑞士达沃斯2024年度世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。来源：金色财经

金色财经2024-02-24

A股头条：重磅会议召开！推动新一轮大规模设备更新和消费品以旧换新证监会发布会火力全开，将大幅提高拟上市企业现场检查比例

措。会议指出，外商投资是推动中国经济与世界经济共同繁荣发展的重要力量。要把稳外资作为做好今年经济工作的重要发力点，在扩大市场准入、优化公平竞争环境、畅通创新要素流动等方面加强服务保障，持续营造市场化、法治化、国际化一流营商环境，巩固外资在华发展信心，提升贸易投资合作质量和水平。 3、证监会：目前没有IPO倒查10年的安排将大幅提高拟上市企业现场检查比例证监会龙年首场线下新闻发布会如期而至。在发布会上，证监会回应了当下A股的热点话题，火力全开。证监会首席风险官、发行司司长严伯进表示目前没有IPO倒查10年的安排，将大幅提高拟上市企业现场检查比例，正在持续加强全链条把关，严审重罚财务造假、欺诈发行，也将大幅提高拟上市企业现场检查比例，以上市公司质量的提升回应投资者的关切。证监会首席检查官、稽查局局长李明表示，证监会将紧盯上市公司滥用会计政策调节利润等恶劣行为，不让造假者“瞒天过海”“蒙混过关”。我们还将注重全流程监管执法，把好“入口关”，坚持“申报即担责”。下一步，证监会将坚持不枉不纵的法治原则，在法律授权范围内不断提高执法效率，加大执法力度，进一步丰富惩戒手段和方式，综合运用监管措施、行政处罚、市场禁入、失信惩戒、重大违法强制退市等行政措施，用好集体诉讼、支持诉讼和刑事手段，对违法者形成叠加打击效应。评：部分企业把A股当成了“唐僧肉”，想上就上，想撤就撤。在撤销IPO的成本极低驱动下，疯狂割韭菜。造成A股上市公司质量下降，对于“瞒天过海”“蒙混过关必须予以严打。 4、证监会：将会同国家发改委积极推进符合条件的消费基础设施REITs项目落地证监会表示，将会同国家发展改革委积极推进符合条件的消费基础设施REITs项目落地，推动盘活存量资产、扩大有效投资和提振消费。证监会表示，将会同国家发展改革委积极推进符合条件的消费基础设施REITs项目落地，推动盘活存量资产、扩大有效投资和提振消费。评：最近REITs类基金反弹了不少，公募REITs这个新场子，长期看你是能赚钱的。你赚到的，是分红加上底层资产盈利能力的提升的钱。 5、沪深交易所：加强对量化交易特别是高频交易的监测分析 2024年2月19日至2024年2月23日，上交所对64起拉抬打压、虚假申报等证券异常交易行为采取了书面警示等监管措施，对近期波动较大的退市风险警示股票进行重点监控，加强对量化交易特别是高频交易的监测分析，对26起上市公司重大事项等进行专项核查。深交所共对82起证券异常交易行为采取了自律监管措施，涉及盘中拉抬打压、虚假申报等异常交易情形；对“*ST左江”等涨跌异常证券以及量化交易行为进行重点监控；共对7起上市公司重大事项进行核查，并上报证监会1起涉嫌违法违规案件线索。评：在灵均疯狂卖出后，量化交易以及高频交易现在是监管重点，特别是在A股当下，指望量化交易雪中送炭是不可能的，不填乱子就不错了。 6、组件龙头放出涨价消息？已有光伏企业在根据签单情况尝试提价日前，有部分组件厂商放出涨价消息，根据光伏产业网数据，厂家和经销商透露，幅度约为0.02/W。从一家头部光伏企业人士处获悉，该公司的确在尝试提价，实际价格还要根据签单具体情况。另据相关企业人士透露，“提价在酝酿阶段，一般五分钱一档，具体签单价格要看客户接受程度。”评：在经历供需错配的2023年之后，光伏赛道似乎慢慢缓过劲来了，但是景气度和持续性还要继续观察。隔夜外盘美股：“大盘冲高回落等待点位确认，下周继续涨还是要回调？”英伟达碾压预期的财报余威继续支持美股上行，标普和道指续创盘中历史新高，但多位龙头科技及芯片股盘中转跌又对纳指带来拖累，美股全天震荡收盘涨跌互现，道指涨超60点，标普微涨0.03%再创历史新高，纳指跌近50点失守16000点关口；科技股互有涨跌，中概股多数下跌，特斯拉跌超2%，AMD跌近3%；BookingHolding跌超10%，Sunrun跌近7%，康特科技跌超6%，途牛涨超14%，房多多涨超13%，怪兽充电涨超11%，嘉楠科技跌超11%，蔚来跌超7%，拼多多跌3%。期货市场：美元指数止步七周连涨，开年来首次周跌；离岸人民币盘中跌超百点失守7.21，黄金反弹至两周新高，伦铜跌落三周高位，仍连涨两周；伦镍三连阳创三个月新高，一周涨近7%；原油创三个月高位次日大幅跌落，本月内首度周跌，美油跌近3%至两周新低；十年期美债收益率连创逾两月新高后一度回落10个基点，对利率敏感的两年期美债收益率在连续两日创两个多月来新高后盘中转降，仍将连升四周。市场策略大盘再度上涨，沪指站上3000点，但收的是小K线。下周初预计还有新高，但要警惕见高点。接下来可等待方向选择，至少出现回调的可能性更大。题材掘金 OLED：据市场调研机构Omdia的最新预测，苹果计划在iPad和MacBook产品线中推出至少9款采用OLED显示屏的新设备。该机构认为，苹果将在2024年发布首款带有OLED显示屏的iPad机型，将从iPad Pro开始，随后将在2026年推出OLED版MacBook Pro。到2027年，苹果将把几乎所有iPad、MacBook和外接显示器都换成OLED显示屏。标的：莱特光电(688150)、万润股份(002643) 面板：2月22日，华为举办新品发布会，推出Pocket2小折叠屏手机。据介绍，Pocket2支持AI隔空操控、双向北斗卫星消息，售价7499元起。市场调研机构IDC报告显示，华为Mate X5系列上市以后一直处于加价购买状态，且供不应求，帮助华为牢牢占据2023年国内折鲁屏市场第一的位置。标的：京东方A(000725)、维信诺(002387) 公告精选【重大事项】艾力斯：2023年净利润6.45亿元同比增长394.07% 英力特：投建10MW自发自用分散式风电项目获核准 ST易购：淘宝中国拟将公司19.99%股份转让给杭州灏月常山药业：控股股东拟4.88亿元转让公司5.77%股份【业绩速递】唯捷创芯：2023年净利润1.05亿元同比增长95.93% 佰维存储业绩快报：2023年亏损5.88亿元先惠技术：2023年净利润4118.76万元同比扭亏特宝生物：2023年净利润5.54亿元同比增长93.14% 康希诺：2023年净利亏损14.47亿元金达莱：2023年净利润1.85亿元同比下降39.06% 嘉必优：2023年净利润9152.06万元同比增长42.17% 【并购重组】精达股份：控股子公司恒丰特导拟终止公开发行股票申请【增持减持】元利科技：拟以4600万元-9200万元回购股份迈普医学：拟1000万元至2000万元回购股份三友医疗：公司实际控制人之一拟增持400万元-600万元红蜻蜓：拟以5000万元-1亿元回购公司股份元琛科技：拟以3000万元-5000万元回购股份洁特生物：控股股东拟增持500万元-1000万元华媒控股：控股股东拟增持4000万元-8000万元科兴制药：拟以3000万元-6000万元回购股份汇宇制药：拟以3000万元-6000万元回购股份南芯科技：拟以5000万元-1亿元回购股份帝尔激光：拟以5000万元-1亿元回购股份赛伦生物：实控人及部分高管拟增持公司股份芳源股份：拟以5000万元-1亿元回购股份洁雅股份：拟2000万元至4000万元回购股份立新能源：山东电建拟减持不超过1% 【其他事项】安利股份：安利越南正式成为美国耐克公司全球鞋用材料合格供应商藏格矿业：参股公司巨龙铜矿二期改扩建工程获批湘佳股份：公司遭受冰雪灾害影响侨银股份：预中标约1.07亿元农村生活垃圾转运项目 ST贵人：对擅自发表缺乏事实依据的不当言论致歉中能电气：拟约1.41亿元转让上海熠冠100%股权今飞凯达：拟投资年产120万件汽车铝合金轮毂智能制造建设项目

金融界2024-02-24

Sora横空出世 2024或成AI+Web3变革元年？

象了。而近期，在瑞士达沃斯2024年度世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，我个人认为AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结语随着生成式AI工具的不断进步，我们未来还将经历更多划时代的“iPhone时刻”。尽管许多人对AI与Web3的结合嗤之以鼻，但实际上我认为目前的方向大多没有问题，需要解决的痛点其实只有三点，必要性、效率、契合度。两者的融合虽处于探索阶段，却并不妨碍这条赛道成为下个牛市的主流。对新事物永远保持足够的好奇心和接纳度是我们需要必备的心态，历史上，汽车取代马车的转变瞬息之间便已成定局，亦如同铭文和过去的NFT一样，持有太多偏见只会和机遇失之交臂。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

贺博生：黄金原油晚间行情涨跌趋势分析及周线收官操作建议

实战操盘经验和独特的交易理念，擅长解读世界经济要闻，剖析全球投资大趋势，专注原油、黄金白银、外汇等走势分析。如果你从未做过投资，想学习了解，又或操作不顺，投资经常资金缩水，想学技术分析看盘，那么你就得和我多交流了。金融行业，形态万变。我所希望的就是用自己的专业知识和多年的经验，为你的资金保驾护航。　　本文由黄金原油分析师贺博生（微信：hbs5686）独家策划，感谢广大读者对贺博生这篇文章的喜爱和支持，希望大家能从贺博生的文章中有所收获和感悟！文章的观点和策略不管和大家意见是否一致大家都可以来找我一起探讨和学习！世上无难事，只怕有心人。该时间段后出现的相同文章内容及字段望广大投资者警惕！投资本身就带风险，提示大家认准权威平台，实力老师，资金安全第一，其次考虑操作风险，最后才是如何盈利。内容仅为个人观点分享，不构成相关的任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎！

贺博生hbs67622024-02-23

Sora涌现：2024年会是AI+Web3革命年吗

凸显出来。近日，在2024年瑞士达沃斯世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官Sam Altman公开表示，算力和能源是当前最大的制约因素，暗示它们未来的重要性甚至可能等同于货币。随后，2月10日，Sam Altman在推特上宣布了一项令人震惊的计划，将筹集7万亿美元（相当于2023年中国GDP的40%）来彻底改革当前的全球半导体产业，旨在打造一个半导体帝国。我之前对算力的思考仅限于国家封锁和企业垄断；一家公司想要主宰全球半导体行业的想法确实很疯狂。因此，去中心化计算能力的重要性是不言而喻的。区块链的特性确实可以解决当前计算能力极度垄断的问题，以及与获取专用 GPU 相关的昂贵成本的问题。从AI需求的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两个方向。专注于训练的项目还很少，因为去中心化网络需要集成神经网络设计，对硬件要求极高，是一个门槛较高、实施难度较大的方向。相比之下，推理相对简单，因为去中心化网络设计没有那么复杂，对硬件和带宽的要求也较低，是更主流的方向。中心化算力市场想象空间广阔，常常与“万亿级”关键词联系在一起，也是AI时代最容易炒作的话题。然而，纵观最近出现的众多项目，大多数似乎都是利用趋势的考虑不周的尝试。他们经常高举去中心化的旗帜，但却避免讨论去中心化网络的低效率。另外，设计同质化程度很高，很多项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致失败，很难在传统AI竞赛中占据一席之地。算法与模型协同系统机器学习算法是那些可以从数据中学习模式和规则，并根据它们做出预测或决策的算法。算法是技术密集型的，因为其设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练人工智能模型的核心，定义了如何将数据转化为有用的见解或决策。常见的生成式 AI 算法包括生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和 Transformers，每种算法都是针对特定领域（例如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或目的而设计的，然后用于训练专门的 AI模型。那么，这么多的算法和模型，各有千秋，是否有可能将它们整合成一个通用的模型呢？Bittensor是最近备受关注的一个项目，它通过激励不同的AI模型和算法相互协作和学习，从而创建更高效、更有能力的AI模型，从而引领了这个方向。其他专注于这个方向的项目包括Commune AI（代码协作），但算法和模型对于AI公司来说是严格保密的，不容易共享。因此，AI协作生态系统的叙述新颖而有趣。协作生态系统利用区块链的优势来整合孤立的AI算法的劣势，但是否能够创造相应的价值还有待观察。毕竟，拥有自主算法和模型的领先AI公司，拥有强大的更新、迭代和集成能力。例如，OpenAI 在不到两年的时间内从早期的文本生成模型发展到多领域生成模型。像 Bittensor 这样的项目可能需要在其模型和算法目标领域探索新路径。去中心化大数据从简单的角度来看，利用隐私数据来喂养AI和注释数据是与区块链技术非常吻合的方向，主要考虑的是如何防止垃圾数据和恶意行为。此外，数据存储可以使 FIL 和 AR 等 DePIN项目受益。从更复杂的角度来看，使用区块链数据进行机器学习来解决区块链数据的可访问性是另一个有趣的方向（Giza 的探索之一）。理论上，区块链数据是随时可访问的，反映了整个区块链的状态。然而，对于区块链生态系统之外的人来说，访问这些大量数据并不简单。存储整个区块链需要丰富的专业知识和大量的专业硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了多种解决方案。例如，RPC 提供商通过 API 提供节点访问，索引服务使通过 SQL 和 GraphQL 进行数据检索成为可能，在解决该问题方面发挥了至关重要的作用。然而，这些方法都有其局限性。RPC服务不适合需要大量数据查询的高密度用例，往往无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了一种更加结构化的数据检索方式，但 Web3 协议的复杂性使得构造高效查询变得极其困难，有时需要数百甚至数千行复杂代码。这种复杂性对于一般数据从业者和那些对 Web3 细节了解有限的人来说是一个重大障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于访问和利用的方法来获取和利用区块链数据，这可以促进该领域更广泛的应用和创新。因此，将ZKML（零知识证明机器学习，减轻链上机器学习的负担）与高质量的区块链数据相结合，可能会创建解决区块链数据可访问性的数据集。AI可以显着降低区块链数据的访问障碍。随着时间的推移，开发人员、研究人员和机器学习爱好者可以访问更多高质量、相关的数据集，以构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自2023年ChatGPT3爆发以来，AI对Dapp的赋能已经成为一个非常普遍的方向。广泛适用的生成式人工智能可以通过API集成，从而简化和智能化数据平台、交易机器人、区块链百科全书和其他应用程序。另一方面，它还可以充当聊天机器人（如 Myshell）或 AI 伴侣（Sleepless AI），甚至可以使用生成式 AI 在区块链游戏中创建 NPC。但由于技术门槛较低，大多数只是集成API后的调整，与项目本身的集成并不完善，因此很少被提及。但随着Sora的到来，我个人认为AI对GameFi（包括元宇宙）和创意平台的赋能将是未来的重点。鉴于Web3领域自下而上的性质，它不太可能生产出可以与传统游戏或创意公司竞争的产品。然而，Sora的出现可能会打破这一僵局（也许只需两到三年）。从Sora的演示来看，它有与短剧公司竞争的潜力。Web3活跃的社区文化还可以催生出大量有趣的想法，当唯一的限制就是想象力时，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结论随着生成式人工智能工具的不断发展，未来我们将见证更多突破性的“iPhone时刻”。尽管人们对AI与Web3的整合持怀疑态度，但我相信目前的方向基本上是正确的，只需要解决三个主要痛点：必要性、效率和契合度。虽然这两者的融合还处于探索阶段，但并不妨碍这条路径成为下一次牛市的主流。对新事物保持足够的好奇心和开放的态度是我们的基本心态。从历史上看，从马车到汽车的转变是瞬间解决的，正如铭文和过去的 NFT 所显示的那样。持有太多偏见只会导致错失机会。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

俞敏洪：一封写给亚布力论坛企业家的信

斯论坛从一个瑞士滑雪小镇开始，最终成为世界经济发展的风向标，成为很多政治、经济人物展示自己思想和观点的舞台，当时的亚布力甚至没有什么完善的宾馆设施，房间里能滴水成冰，但这些充满梦想、希望和活力的企业家，在农家乐的大炕上一边开怀豪饮，一边畅聊祖国的未来、企业的兴旺，那是一个激情燃烧的时代，是充满希望的岁月，“俱怀逸兴壮思飞，欲上青天览明月”。转眼24年过去了，岁月无情，当时的青年走向了中年，中年走向了老年，“筚路蓝缕，以启山林”开启的亚布力论坛和祖国的命运一样，经历着发展过程中的艰难曲折、波涛汹涌，依然百折不挠、劈波斩浪。二十四载岁月，有些企业风生水起、蓬勃兴旺，有些企业风雨飘摇、生死未卜，但有一点没有改变，不管面对多少风霜雨雪，他们身上都拥有一种永不言败的精神，拥有一种老当益壮的勇气，拥有一种锐意创新的壮志。 24年，他们从青涩走向成熟，伴随祖国的发展，但是他们并不圆滑和世故，他们内心依然坚信：经济繁荣是祖国发展的基础，和祖国同频共振是企业发展的最佳途径，也是企业家的责任和使命。 24年，每年开春，不管亚布力多么寒冷，他们都会齐聚这里，用他们火热的心来温暖这片土地，并且互相传递温暖，他们互相汲取力量、交流思想，让脚步更加坚实和稳当，让眼光更加深邃和广阔，让目标更加高远和超前。华发已生，他们依然在雪场上展示自己的雄姿；饱经沧桑，他们照旧在农家乐开怀畅饮；大江东去，千古风流人物不会销声匿迹；青山依旧，是非成败之事，终成诗酒年华。中国的达沃斯，世界的亚布力！

金融界2024-02-23

《富爸爸穷爸爸》作者：贫富差距比大峡谷还大世界经济将遭遇二战来最大金融逆风

基金组织(IMF)所预测的那样，目前的世界经济状况将遭遇二战以来最大的金融逆风。此外，他们还分享了一些最重要的经济观察结果。富人越富，穷人越穷清崎表示，随着富人越来越富，穷人越来越穷，富人和穷人之间的鸿沟正在扩大，他认为，自2022年以来，这种情况变得尤为明显，并将其与地球上最大、最深的峡谷之一进行了比较。清崎以对金融教育和投资策略的直率观点而闻名。清崎说道：“我的全部兴趣在于，为什么有些人富有，为什么有些人贫穷。目前贫富差距正在加速。它比‘大峡谷’(Great Canyon)还大。” 正如清崎所解释的那样，穷人变穷通常不是他们的错，而是他们的老师和父母的错，他们本身“很穷，或者来自一个贫穷的背景”。值得注意的是，清崎早些时候指出，正是这种愚蠢和缺乏金融教育对美国构成最大的威胁。他认为，教师只是官僚，缺乏向学生传授金融和经济知识的能力。在社交媒体上分享的一份声明中，清崎表达他对美联储的批评，称其为“犯罪组织”，应对经济差距和对银行业的偏袒负责。清崎2月15日在社交媒体X平台上表示：“厌倦了听到‘专问，‘美联储在做什么？’美联储才是问题所在。美联储是一个犯罪组织。美联储摧毁了经济，使穷人和中产阶级变得更穷，并救助了他们富有的银行朋友。” 清崎的帖子暗示对美国政府和美联储根深蒂固的不信任，敦促他的听众将注意力从美联储的声明和行动上转移开。他指责美联储破坏经济，加剧社会经济阶层之间的金融鸿沟，同时在危机期间为大型银行提供“安全网”。油价上涨在接受盖蒙的采访时，清崎还表示，随着油价上涨，问题变得更加复杂。油价上涨反过来导致燃料价格和食品价格上涨，他认为这“将消灭穷人和中产阶级”。值得一提的是，去年4月，清崎指出，油价上涨和政府推行绿色能源政策最终将导致严重的通货膨胀，这将产生致命的后果，并有可能消除中产阶级，他强调石油在推动社会发展方面的关键作用。与此同时，这位金融教育家长期以来一直建议他的追随者储备他们可以信任的资产，比如贵金属黄金和白银，以及旗舰的去中心化金融(DeFi)资产比特币，他认为后者的价格可能会在2024年6月达到10万美元。清崎曾多次警告美国经济的衰落和美元的终结。他曾警告说，投资者“将会赔钱，因为随着银行倒闭和世界经济崩溃，他们不知道如何处置自己的钱。不幸的是，假货币的世界正在崩溃，黄金、白银和比特币是你个人软着陆的降落伞。” 罗伯特·清崎的《富爸爸穷爸爸》是世界上最畅销的书籍之一，这本书被翻译成51种语言，在109多个国家售出了3200多万册。《富爸爸穷爸爸》系列丛书在美国《商业周刊》、《纽约时报》、《华尔街日报》等主要媒体的畅销书排行榜上多次位于榜首。

天马行空2024-02-23

商务部部长王文涛将率团出席WTO第13届部长级会议

部长王文涛将率中方代表团出席会议。当前世界经济复苏缓慢，贸易增长动能不足，粮食和能源安全、气候变化发展失衡这些全球性挑战增多，世贸组织是多边主义的重要支柱，是全球经济治理的重要平台，能够为应对全球面临的共同问题和挑战作出积极贡献。

金融界2024-02-22

“美联储才是问题所在”！《富爸爸穷爸爸》作者抨击美联储是“犯罪组织”：它摧毁了经济

，投资者“将会赔钱，因为随着银行倒闭和世界经济崩溃，他们不知道如何处置自己的钱。不幸的是，假货币的世界正在崩溃，黄金、白银和比特币是你个人软着陆的降落伞。” 清崎2月9日在X平台上写道：“美国的债务是世界历史上最高的，这是美国永远无法偿还的债务。罗马帝国以同样的方式结束，巨大的角斗士招待胖乎乎的罗马人，而他们的银行家则贬值他们的货币来支付士兵和账单。历史会重复，因为愚蠢会重复。别傻了。转而押注黄金、白银和比特币。”目前，美国国债超过34万亿美元。清崎认为，比特币价格将很快达到15万美元，并建议投资者关注即将到来的比特币减半。罗伯特·清崎的《富爸爸穷爸爸》是世界上最畅销的书籍之一，这本书被翻译成51种语言，在109多个国家售出了3200多万册。《富爸爸穷爸爸》系列丛书在美国《商业周刊》、《纽约时报》、《华尔街日报》等主要媒体的畅销书排行榜上多次位于榜首。

tqttier2024-02-22

亚太精选ETF(159687.SZ)涨0.88%，台积电涨0.88%

于2022年的3.9%；亚太地区有望对世界经济增长作出约70% 的贡献。亚太精选ETF(159687.SZ)的跟踪指数旨在反映亚太市场大盘和中盘股的表现，并增加对具有低碳特征的公司的投资权重。指数成分股地区分布广，覆盖了亚太地区中国大陆、中国台湾、中国香港、日本、东南亚等11个国家和地区，投资标的均为全球范围内的知名行业龙头，具备较高投资价值。建议关注亚太精选ETF(159687.SZ)的配置机会。

金融界2024-02-22

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