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项目周刊丨减半后比特币矿工储备降至三年低点以太坊L2交易量创历史新高

oinbase官网博客发文表示，生成式人工智能(GenAI)包括大型语言模型(LLM)和图像生成等其它模式，正在通过提高效率和生产力来改变行业。GenAI多功能技术可以读取、写入、编码和绘制，可提高零售、金融、制造和医疗保健等各个行业的创造力和生产力，如果战略性地使用，GenAI可以推动创新并在当今数据驱动的环境中提供竞争优势。 CB-GPT是Coinbase-GPT的缩写，是Coinbase所有GenAI应用程序的统一平台。通过构建和管理Coinbase自己的GenAI平台，Coinbase能够根据独特的加密用例和Coinbase客户群定制解决方案。借助CB-GPT，Coinbase的目标是通过其产品提供直观的体验，随时提供个性化和情境化支持，为广大用户（从个人到机构投资者）创造丰富的机会来学习、探索和参与加密经济。 Ripple：已在XRP Ledger和以太坊主网上启动稳定币RLUSD测试 Ripple 在 X 平台宣布，稳定币 Ripple USD （RLUSD）现已在 XRP Ledger 和以太坊主网上进行 Beta 测试，不过 RLUSD 尚未获得监管部门批准，因此无法购买或交易，社区需要警惕那些声称拥有或可以分发 Ripple USD 的欺诈者。 Ripple 表示，RLUSD 以 1：1 的比率与美元（USD）进行估值，并 100%由美元存款、短期美国政府国债和其他现金等价物支持，这些储备资产将由第三方会计师事务所审计，Ripple 将每月发布证明。市场消息：特朗普家族的新加密项目或名为“World Liberty” 据Solid Intel消息，特朗普家族力推的新加密项目或名为“World Liberty（世界自由）”。此外，据The Block报道，特朗普小儿子Eric Trump在推特上提到即将推出的DEFI项目，似乎与SUBIFY的CHASE HERO和“World Liberty”商标申请有关。此前消息，特朗普的儿子Eric Trump称对加密/DeFi有浓厚兴趣，并将发布重大公告。特朗普或与Dogetoshi合作推出房地产代币化项目据Coinotag援引消息人士报道，特朗普的新项目可能是房地产代币化项目，并有可能与区块链开发者Dogetoshi合作。该项目将使用区块链把房地产投资和DeFi相融合。来源：金色财经

金色财经2024-08-10

一文详解 Particle Network如何通过多元化堆栈实现「通用」链抽象

互的方式，极大地造福了社交网络。在当前人工智能的大环境下，ChatGPT 超越 Instagram 和 Tiktok 成为增长最快的应用，通过利用自然语言处理（NLP）的简化聊天机器人用户体验，为几乎所有人提供了简单而强大的人工智能利用方式。这些突破性产品和服务及其成功的共同点在于，它们提供了比任何现有企业或竞争对手更好的用户体验。去中心化应用要想取得类似的成功，链上用户体验也必须尽可能地无缝和便捷，远离当前常见的各种助记词和碎片化的区块链生态。改变链上用户体验链上用户体验的终极目标是，在用户无需了解任何底层区块链基础设施的情况下，允许任何人在任何区块链上做任何事情，且无复杂的门槛及后续繁琐的跨链流程。为了更好地理解这种设计的意义，我们有必要了解以下当前的链上账户状况。链上账户是用户与区块链之间的桥梁，在链上存储资产，并定义与任何区块链原生程序的所有活动和交互。截至目前，大多数区块链都采用外部拥有账户（EOA）模式，该模式由两部分组成，包括作为身份和接收资产参考点的公钥（钱包地址）和作为访问主密码的私钥（助记词）。而从技术上讲，钱包充当了账户抽象服务，简化了一个或多个链上账户的管理。虽然 EOA 以其简单性和赋予任何人自我托管的权力而被广泛采用，但其也极大地阻碍了链上用户的体验。EOA 最常见的缺点是，任何人只要获得助记词的访问权限，就可以访问钱包（对于那些将助记词存储在 iCloud 等云服务上的人来说，这种威胁是存在的），而且任何人若是失去了助记词的访问权限或忘记了助记词，就无法再访问他们的链上资产。提升这种链上用户体验的关键在于抽象原语的出现，即围绕尽可能抽象掉链上用户体验中的摩擦痛点而构建的许多产品和服务。它们可以是供开发者在自己的网络或应用中实施的工具包和框架，也可以是直接面向用户的产品和服务。正如 Vitalik 所言，随着这一领域的开发不断升温，推出自己的抽象原语的团队开始增多，实现无缝链上用户体验的时间可能比大多数人想象的要快。但究竟是什么促成了这一突破呢？账户抽象指的是将链上账户的管理与终端用户分开。这一概念早在 2017 年就已提出，但在 2021 年 ERC-4337 被提出之前，并没有获得关注。围绕账户抽象的努力最初促成了智能合约钱包的开发，也就是通常所说的智能账户。在这种模式下，链上账户由智能合约管理，因此可以根据用户需求进行更多编程和优化。这就带来了新的可能性，例如可以使用熟悉的社交登录注册账户，在不同的链上使用相同的资产支付 Gas 费，也可一键执行多个跨链交易等。实现账户抽象化的关键是执行抽象服务的开发，即把链上交易的执行外包给称为解决者（solver，也称为 filler 或 executor）的专业服务提供商，以获得最佳方案并代表签名者执行交易。在这里，用户就链下信息进行签名被称为「意图」，其中包含执行链上操作（即交易执行请求）的指令。通过将交易执行与签名分离，用户可以更轻松地表达需求，而私有 mempool 或竞争性解决者网络等后端解决方案则有助于为用户提供最佳的结算和价值。此外，实现终极链上用户体验的另一个关键要素是跨不同区块链环境进行通信和交互的能力。一直以来，用户依赖跨链桥来满足这一需求，但随着时间的推移，事实证明，跨链桥有着很大的风险，安全性不高。链抽象促进了围绕账户和执行抽象的开发，同时在网络层引入了新的基础设施，从而消除了在不同区块链环境中进行通信和交互的复杂性。有关该概念的基本原理和更广泛的链抽象生态的全面概述，可参阅 Shoal 的链抽象深度剖析。链抽象是围绕一个共同目标所做努力的结晶，即提供无缝的用户体验，让用户可以执行链上操作，而无需知道自己在特定时间使用的是哪条链。下文将以 Particle Network 为例，探讨如何通过新的链抽象堆栈以促进链上用户体验。 Particle Network 案例研究协议背景 Particle，最初作为钱包抽象服务提供商，由联合创始人Pengyu Wang 和 Tao Pan 于 2022 年推出，为开发者推出了一个堆栈，可用于创建非托管、嵌入 DApp 的钱包，且可通过 MPC-TSS 技术利用社交账号进行登录。而随着 ERC-4337 账户抽象的出现，该协议将 AA 协议栈纳入了现有的 WA 协议栈，利用智能合约钱包增强了账户结构。这也为后来 BTC Connect（通过本地比特币签名为比特币生态带来了 AA 服务）的推出奠定了基础。目前，作为其全面、多元链抽象堆栈的一部分，Particle 正在推出其 L1。 Particle Network 的开发团队遍布全球，有 30 多名全职员工，并与 Berachain、Avalanche、Arbitrum、zkSync 等公司建立了合作。该协议已在 Spartan Group 和 Gumi Crypto 领投的几轮种子轮融资中募集了 2500 万美元，最近还获得了 Binance Labs 的投资。协议概述 Particle Network 是建立在 Cosmos SDK 基础上的模块化 L1，旨在于高性能 EVM 兼容执行环境中充当跨链交易的协调和结算层。 Particle L1 是 Particle 更广泛的链抽象堆栈的一个组成部分，该堆栈由通用账户（Universal Accounts）、通用流动性（Universal Liquidity）和通用 Gas（Universal Gas）组成。通用账户为统一不同链上的代币余额提供了一个简单的接口，通用流动性使用户可以在后端使用通用账户，而通用 Gas 使用户可以用他们持有的任何代币支付 Gas 费。 Particle Network 的最终目标是在账户层面上统一所有链上用户，通过 L1、L2 或 L3 上的单一余额和账户促进无缝的跨链交互，并允许任何人以其希望的任何代币轻松支付 Gas 费。通用账户通用账户（UA）是指由 Particle L1 支持的新账户结构，是 Particle 链抽象堆栈的关键。UA 的核心是附加到现有 EOA（外部拥有地址）的 ERC-4337 智能账户，通过自动路由和执行原子跨链交易来统一多个链上的代币余额。对于终端用户来说，UA 提供了一个单一的界面，可用于管理资金并在不同的 dApp 之间进行交易，消除了在新的链上建立新账户并为其提供资金（通常还需要购买该原生链的 Gas 代币）所带来的摩擦。该接口建立在现有钱包之上，利用 Particle 的通用流动性（Universal Liquidity）执行原子跨链交易，并根据需要将用户余额中的资金转移到不同的链上。交易由 Particle 的全球分布式节点网络处理，该网络管理相关的捆绑、中继和验证任务。为了更好地说明这一点，我们可以设想一下要满足用户在外部链（X 链）上购买 Dogcoin 所涉及的步骤：用户通过现有钱包或社交账号登录连接到他们的 UA。用户向 Particle L1 提交交易请求，表达为在 X 链上购买 Dogcoin 的 ERC-4337 UserOp。 Particle 去中心化节点网络中的捆绑节点会处理相关的 UserOp 并相应执行。然后，Particle 的中继器节点会监控并同步相关链上的执行状态。一旦交易被确认执行，状态就会从链上传回中继器节点，中继器节点再将状态传回用户协议和终端用户。这样，在无需与代币所在的链进行交互的情况下，用户的 UA 余额中已经有了他们想要购买的代币。当然，这一流程中还有更多内部组件的运作值得进一步研究。若将 UA 视为 Particle 面向用户的产品，那么通用流动性和通用 Gas 功能则是实现无缝体验的关键。通用流动性通用流动性（UL）指的是 Particle Network 中负责自动执行通过 UA 提交的交易的层。该层由 Particle 的分布式 Bundler 节点网络提供支持，这些节点提供专门服务，旨在执行用户操作（UserOp），如交易或从池中提取流动性。此外，一个由中继器节点组成的分布式网络，即去中心化消息传递网络（DMN）负责监控目标链上的交易状态，并将其结算状态传回 Particle L1。 UL 的主要目的是让用户能够通过跨链交易与不同的链进行交互，而无需在相关链上购买和持有任何代币。为了更好地理解，可考虑以下流程：用户希望在链 D 上购买 100 USDC 的 Dogcoin，同时在链 A、B、C 和 D 上各持有 25 USDC。首先，用户签署在链 D 上购买 100 USDC Dogcoin 的 UserOp，将其在四条链（链 A、B、C、D）上的余额捆绑到由 Particle L1 处理的单个签名中。执行签名后，用户在链 A、B 和 C 上持有的 USDC 将被发送给流动性提供者（LP）。 LP 释放链 D 上的全部 USDC。链 D 上的 USDC 通过本地 DEX 换成 Dogcoin。最后，Dogcoin 余额就会出现在用户的 UA 中。通用 Gas 通用 Gas 是 Particle 链抽象堆栈的第三大支柱，是实现 Gas 抽象的关键，允许终端用户在任何链上用任何代币支付 Gas 费用。比如，Alice 可以使用她在 Base 上的 USDC 支付 Solana 上的交易 Gas 费用，而 Bob 则可以使用他在 Optimism 上的 OP 代币支付购买以太坊上 NFT 的 Gas 费用。当用户希望通过 Particle UA 执行交易时，会弹出一个界面提示用户选择 Gas 代币，然后自动通过 Particle 的原生 Paymaster 合约进行支付。所有 Gas 付款都会结算到各自的源链和目标链上，而部分费用则会换成 Particle 的原生 PARTI 代币，在 Particle L1 上结算。协议架构和设计 Particle L1 采用了与 EVM 兼容的高性能执行环境和双代币质押模式，包括比特币和原生代币 PARTI 。共识和数据可用性外包给称为模块化节点（Modular Nodes）的分布式节点网络。Particle 采用聚合数据可用性模型（AggDA），该模型与 Celestia、Avail 和 Near DA 等提供商相结合，并由聚合 DA 节点操作员的去中心化系统提供支持。在后端，Particle 的链抽象堆栈由三个关键模块提供支持，包括主密钥存储枢纽（Master Keystore Hub）、去中心化消息传递网络（DMN）和去中心化捆绑（Decentralized Bundler）。主密钥库枢纽是整个 Particle L1 的核心信息源，负责协调所有链上的智能合约部署，同步每个 UA 实例之间的设置，并维护所有链上的同步状态。DMN 负责在用户正在进行交易的不同链上传达交易执行状态，然后将用户操作状态传达给 Particle L1，以便在 Particle L1 上进行结算。这一功能由中继器节点网络提供支持。最后，Particle 利用 Decentralized Bundler，由捆绑节点操作员网络负责启动和执行传入的用户操作。该网络围绕模块化节点（Modular Nodes）的分布式、无权限网络构建，任务在这些节点之间委派和外包。模块化节点模块化节点的使用允许任何人参与运行专门用于促进 L1 关键操作的节点。这些节点可根据各自的功能进行分类，比如捆绑节点负责执行跨链用户操作；中继节点负责监控交易状态（如已执行、失败）并将其传回 Particle L1 进行结算；监控节点（watchtower nodes）负责监控捆绑节点和中继节点网络中的节点及其各自任务的状态，并为每个区块每个 epoch 提供执行和欺诈证明。聚合数据可用性模型在区块链中，数据可用性（DA）是指验证已发布到区块链中的数据的能力。通常情况下，区块链会采用单一的数据可用性解决方案，这种解决方案可以是集成架构下的内部解决方案，也可以是模块化架构下外包给合作伙伴或第三方提供商的解决方案。Particle 正在构建其 DA 模型，通过采用聚合模型，将 DA 集体外包给 Celestia、Avail 和 Near DA，以减少整个架构中的单点故障。Particle 采用了两种不同的 DA 方法，包括选择性发布（将每个区块分配给单独的 DA 提供商）和冗余发布（将每个区块发送给每个 DA 提供商）。随着该赛道的发展，Particle 未来是否会扩展到其他 DA 提供商（如 EigenDA），我们拭目以待。双重质押 PoS 链会根据验证者质押的原生代币数量分配验证者来提议和验证新区块，并根据他们投票的区块数量按比例给予奖励。在早期阶段，这些网络的一个主要风险是原生代币的价格波动会影响网络的安全性和稳定性。Particle 的目标是通过双重质押模式降低这种风险，允许质押原生 PARTI 代币，以及通过 Babylon 质押比特币。该模式会为每个代币分配验证池。使用通用 SDK 的登录流程 Particle 的通用 SDK 允许用户通过支持 EIP-1193 的提供商来添加其现有钱包，从而使应用开发人员能够为 UA 创建一个无缝的登录流程，允许用户在登录后立即使用其 UA 进行交易。 Particle Network 现状据团队介绍，在开发 Particle L1 之前，Particle 的钱包激活次数超过 1700 万次， UserOp 超过 1000 万次，与 900 多个去中心化应用进行了。 2024 年 5 月 2 日，Particle Network 的激励 L1 测试网启动，通过 Particle Pioneer 平台提供积分奖励。该公共测试网允许用户测试其通用账户和通用 Gas 的功能，为即将发行的 PARTI 代币赚取积分。 Particle Testnet V2 explorer 数据显示，该网络已产生 130 万个区块，总交易量超过 730 万次，平均每日交易量超过 40 万次。此外，根据 Particle Pioneer 活动网站，测试网的交易量已超 1.82 亿次，目前有超过 149 万用户，总计赚取了 273 亿积分，平均每个用户赚取 1.83 万个积分。Particle L1 目前计划于 2024 年下半年在主网推出。链抽象赛道的竞争格局链抽象有望成为互操作性平台构建的下一个主要框架。目前，该赛道已有多个项目旨在成为构建链抽象服务的标准工具包或堆栈。 Near Network Near 是一个分片式 PoS L1，正在通过账户聚合（Account Aggregation，一种多层面结构，可将用户的跨链交互通过单一账户运行）构建其链抽象堆栈。 Near 上的账户使用两种密钥，其中完全访问密钥（Full-Access Keys）具有私钥功能（即可以签署任何交易），而功能调用密钥（Function-Call Keys）则被授予专门签署特定合约或合同集调用的权限。Near 还利用其 FastAuth 登录服务，允许用户使用电子邮件注册账户，并使用生物识别技术代替密码。多链签名是实现这种结构的关键，它允许任何 Near 账户与其他链上的地址进行交互。这是通过 NEAR MPC 网络实现的，该网络支持密钥重新共享，即使节点和密钥分配发生变化，公钥也保持不变。Near network 中的 MPC 签名节点允许智能合约启动签名过程，从而在任何链上创建大量远程地址。Near 还通过 NEP-366 引入了元交易，使用户无需持有原生 Gas 代币即可在多个链上进行交易。这是由中继器（第三方提供商）实现的，它们将必要的 Gas 代币附加到了他们中继到网络的签名交易中。 Polygon AggLayer Polygon 正在开发 AggLayer，这是一个使用 Polygon CDK 为 L2 构建的统一跨链桥，可以聚合 zk 证明并统一提交给以太坊进行结算。在这种模式下，所有链都与其他受支持的 AggLayer 链共享一个跨链合约，可在保持独立性的情况下获得更多流动性，使早期网络的启动更加容易。 AggLayer 使用 ZK 证明来创建聚合环境，在让用户「感觉像在使用单一链」的同时，允许支持的链保持其独立性。此外，应用开发者可从接触到更多用户中获益，因为来自不同链的用户也可以与他们的产品或服务进行交互。对于终端用户来说，其目标与链抽象的目标相同，即提供类似互联网的用户体验。到目前为止，Polygon zkEVM 所连接的 AggLayer 的实时组件包括连接以太坊的统一跨链桥以及 solidity 合约的 bridgeAndCall() 库。其他值得关注的项目 Everclear（前身是 Connext）正在开发一种新的链抽象堆栈。顾名思义，Everclear 将推出「首个清算层」，为跨链交易提供全球结算。Everclear 将作为 Arbitrum Orbit L2 运行，由 Gelato RaaS 提供支持，并将使用 Hyperlane 和 Eigenlayer 与其他链连接。该协议最终旨在充当协调跨链交易的共享计算机，以发票形式结算，并通过荷兰式拍卖进行清算。Everclear 围绕其清算层（Clearing Layers）的使用展开，目标是降低市场参与者的成本。清算层是可编程的，可插入任何结算轨道，用于任何交易，且从第一天起就能为新的链和资产提供无许可的流动性。 Socket 2.0 标志着 Socket 协议已从跨链服务转向链抽象服务，其旗舰产品模块化订单流拍卖（MOFA）机制是这一转变的突出表现，该机制旨在为高效的链抽象市场提供竞争机制。传统的订单流拍卖涉及一个由执行专门任务的各种参与者组成的网络，他们通过竞争为终端用户的请求提供最佳结果。同样，MOFA 的目的是为被称为 Transmitter 的执行代理和用户意图提供一个开放的市场。在 MOFA 中，Transmitter 竞相创建并完成链抽象捆绑或用户请求的订单排序，这些请求需要在多个区块链之间传输数据和价值。未来展望链抽象赛道的机会令人兴奋。然而，随着越来越多的团队开始推出自己的解决方案，VC 开始将更多资金投入到任何提及「链抽象」的项目，且用户开始为选择哪种解决方案而苦恼，有一些重要因素值得我们考虑。抽象原语的案例 Zee Prime Capital 在最近的一篇文章中指出了有关抽象原语的几个重要考虑因素。「没有产品，链抽象就不能真正解决实际问题」。的确，虽然用户体验仍然是加密货币行业需要克服的关键障碍，但它可能并不是将更多用户引入链上的最终瓶颈。事实上，基础设施的发展正是为了应对高昂的费用和缓慢的结算所带来的糟糕用户体验。现在，基础设施已经到位（已有超过 200 个 L1/L2），但在此基础上构建的成功产品和服务却不足。这与 Mert 最近分享的观点不谋而合，他认为目前大多数人还没有认识到，构建强大加密货币应用的障碍并不在于加密原生（即基础设施、用户体验），而在于整个行业的监管不明确和激励结构的错位。一个很好的例子就是智能钱包的采用（或缺乏采用）。尽管智能钱包带来了创新，但迄今为止，它们在很大程度上都未获得大规模采用。随着 2023 年第四季度/2024 年第一季度 memecoin 狂潮的袭来，Phantom 等现有应用的下载量创下了历史新高，这表明只要能买到新一代的「狗狗币」，人们暂时还愿意忍受纷繁的助记词和难用的 UI。需要指出的是，利用新技术开发成功的产品和服务是需要时间的。基于网络的应用的成功就是经过多年的反复试验才实现的。随着对底层区块空间需求的增长，未来几年可能会出现更多的 Rollup 和应用链。而随着 RaaS 提供商和 Celestia 等模块化基础架构解决方案的出现，推出可无缝通信的新链只会变得更加容易。为终端用户提供链抽象的需求来自于创建一个可吸引他链用户且可提供无缝体验的热门应用。链抽象旨在解决缺乏无缝跨链功能这一根本问题，而目前缺乏可用产品和服务的情况并不会使其变得无效。然而，考虑到这一点，抽象原语必须应对的一个关键挑战是确保在整个解决者/节点网络中成功协调状态证明、解决者执行、交易状态、区块确认和其他跨链保证，所有这些都需要达成共识。资本市场的性质决定了总会有下一种更快、更便宜的解决方案的出现，而这也意味着链抽象服务提供商必须考虑到一系列复杂的后端流程及其影响，随着时间的推移，诸如时间游戏和订单流捕获之类的东西将开始发挥更大的作用。 Particle Network 需要考虑的重要因素 Particle 分布式节点网络的一个关键问题是，该网络的去中心化程度如何。是只有少数几个实体参与运营节点，还是 Particle 能够获得足够的吸引力来维持一个足够去中心化的节点网络？Particle 如何才能成功激励足够多的节点运营商，使其实现充分的去中心化？为此，我们提出两点建议： 1）尽量降低节点运营商的准入和参与门槛 2）通过 Particle 浏览器提供一个公共仪表板，用于监控和观察节点网络的去中心化情况 Particle 正在为原子跨链交易建立结算和协调层，而这也引出了价值积累的问题。通用账户和 Particle L1 的成功采用会对其他区块链和生态产生什么经济影响？它们是否能从更多用户访问中受益？改变区块链原生应用的用户体验状态并不是一个新需求，为解决这个问题，开发人员已经研究了很长一段时间。链抽象可以为终端用户创造更易于使用的链上体验，可以为应用释放新的用户群，也可为 L1/L2/L3 提供更低成本和更高效的跨链通信和路由。 Vitalik 称，行业内的 builder 们有「大量精力和意愿」来实现无缝链上用户体验。仅靠改善用户体验并不能为行业带来数百万用户，但这仍是实现这一目标的最重要步骤之一。来源：金色财经

金色财经2024-08-10

【九尘点金】受避险需求和大幅降息预期支撑，黄金再次站上2400关口！

块承受了相当大的压力。　　 “英伟达是人工智能领域的宠儿，也是美国股市表现最好的公司，该公司将于 8 月底公布第二季度财报，这将限制其他行业领头羊的糟糕业绩，同时其他指数近期也遭遇抛售，”世界黄金协会指出，“这是市场一段时间以来首次显得紧张。尽管第一季度业绩超出预期，但有两件事打消了市场乐观情绪：首席执行官黄仁勋在 6 月和 7 月大量抛售股票，特斯拉、谷歌、亚马逊和英特尔的业绩指引也不佳。英伟达股价自 6 月触顶以来已下跌 28%，而纳斯达克综合指数较 7 月高点下跌 12%(截至 8 月 5 日)。”　　他们警告称：“英伟达的盈利电话会议可能会对股价产生决定性的影响。”　 WGC 分析师指出，尽管 9 月通常是美国股市的疲软期，但由于交易员休假，8 月的走势往往持平且交易量较低。他们表示：“今年到目前为止，8 月的疲软似乎超过了 9 月。”“黄金在股市抛售期间通常具有很强的负相关性，这应该会维持投资者的兴趣，而且鉴于持仓不紧张，他们的反应能力可能会保持下去。到目前为止，它已经完成了自己的任务。” “我们认为，这些事件将使不确定性居高不下，而不是提供任何明确的解决方案，”世界黄金协会总结道。“美联储开始降息在很大程度上取决于经济数据的正常化。虽然就业报告和 ISM 数据令人意外地下滑，但其他数据却相当火爆。可以说，我们可以期待的经济复苏类型仍不明朗，因为市场几乎 100% 肯定两次降息是有风险的；不仅对风险资产如此，对债券和黄金也是如此。”　　他们补充道：“对于黄金而言，不确定性和事件风险的上升可能会让投资者保持高涨的兴趣。到目前为止，它在保护投资组合方面做得很好。” 【风险预警】 ☆9点30分，中国将公布7月CPI年率； ☆14点，德国将公布7月CPI月率终值； ☆20点30分，加拿大将公布7月就业人数； ☆次日1点，美国将公布至8月9日当周石油钻井总数。

九尘点金2024-08-10

隔夜美股全复盘(8.10)| 三大股指集体收涨，减肥药板块领涨，礼来、诺和诺德均涨逾4%

可能试图阻碍谷歌主导下一版搜索（对话式人工智能）的努力，并使其他搜索服务提供商更容易蚕食谷歌95%的市场份额。微软前助理总法律顾问Gene Burrus表示，司法部的律师几乎肯定还会要求法官采取“结构性补救措施”，比如迫使谷歌剥离安卓系统（法官称安卓系统帮助谷歌不当地延续了其垄断地位），而不仅仅是对谷歌经营搜索业务的方式以及与苹果等公司的合作关系进行“行为”上的改变。 2、美国网络设备制造商思科据悉将裁员数千人 8.9 据知情人士透露，美国网络设备制造商思科(CSCO.US)将在今年第二轮裁员中裁员数千人，公司重点将转向网络安全和人工智能等高增长领域。受裁员影响的人数可能与思科2月裁员的4,000人相当或略高，可能最早在下周三公布公司Q4业绩时公布。思科主要业务一直在努力应对需求疲软和供应链限制。该公司一直试图将人工智能产品纳入其产品中，并在5月重申了2025年人工智能产品订单达到10亿美元的目标。今年6月，该公司推出了一只10亿美元的基金，投资于Cohere、Mistral AI和Scale AI等人工智能初创公司。公司当时表示，在过去几年里已经进行了20次以人工智能为重点的收购和投资。 3、集邦咨询：英伟达仍计划今年下半年推出B100及B200，供应CSPs客户 8.9 市场调研机构TrendForce集邦咨询表示，市场近日传出英伟达取消B100并转为B200A，但据该机构了解，英伟达仍计划在2024年下半年推出B100及B200，供应CSPs（云端服务业者）客户，并另外规划降规版B200A给其他企业型客户，瞄准边缘AI（人工智能）应用。受CoWoS-L封装产能吃紧影响，英伟达会将B100及B200产能提供给需求较大的CSPs客户，并规划于2024年第三季后陆续供货。 4、特朗普重磅预告：下周将接受马斯克采访 8.7 美国共和党总统候选人唐纳德·特朗普表示，他将于当地时间下周一（8月12日）晚上接受埃隆·马斯克的采访。马斯克麾下企业包括特斯拉、SpaceX、社交媒体X等。特朗普在他自己的社交媒体Truth Social上发帖称，“周一晚上，我将与埃隆·马斯克进行一次重要谈话——详情随后公布!” 5、特斯拉Model Y成今年前7个月国内销冠，Model 3创单月交付新高 8.9 据乘联会最新发布与专业媒体综合数据显示，特斯拉在中国乘用车市场的销量表现再次刷新记录，Model Y以36299辆的成绩在7月再次夺得全国乘用车销量冠军。截至目前，特斯拉Model Y已霸气蝉联2024年1-7月全国乘用车销量冠军，在国内的累计销量超过了24.4万辆。在单月销量表现上，Model Y同比增长53.6%，热销势头继续保持。同时，7月份上海超级工厂Model 3的交付量超过了3.2万辆，同比增长61%，创下了43个月以来的历史新高。

格隆汇2024-08-10

《芯片法案》即将完成390亿美元拨款，但考验才刚刚开始

是尖端的DRAM内存，这对于数据存储和人工智能的发展至关重要。过去几年，近百家公司承诺在美国投资约4000亿美元用于建厂，其中一半以上来自台积电、英特尔和三星三大芯片制造商，他们计划建立一系列新的芯片制造中心或晶圆厂，生产最尖端的技术。然而，大多数半导体仍将通过亚洲运输。据知情人士透露，CPO未能说服台积电将封装能力转移到其位于亚利桑那州的工厂。尽管供应商正在附近建厂，许多芯片仍需运往海外进行关键工序。这种动态让一位高级商务官员警告，这种状况“对供应链和国家安全构成了不可接受的风险。” 台积电和CPO拒绝就此发表评论。当被问及根据目前的计划，美国制造的芯片有多少能够在本土封装时，施密特没有给出具体数字。“供应链将继续全球化，”他说，同时补充说美国已经建立了“坚实的立足点。”目前，CPO已经资助了五个与封装相关的项目，其中一个将专注于从韩国进口的芯片。拜登政府在如何推广内存芯片方面也遇到了困难。内存芯片是一种利润率较低的商品化产品，规模对于商业可行性至关重要。知情人士透露，三星曾提出在德克萨斯州建立内存工厂，但CPO决定不为其提供资金。三星和CPO对此拒绝置评。许多接受采访的人士都要求匿名，因话题敏感。相反，官员们将关注点转向了美光在爱达荷州和纽约州北部的内存芯片项目。一些人认为，这一决定部分是因为参议院多数党领袖查克·舒默，他将自己列为投资纽约州的五大理由之一。美光计划在未来20年内在锡拉丘兹地区建设多达四座晶圆厂。但CPO寻求的是将在2020年底前开始生产的项目，因此只资助了前两个项目。施密特表示，这将“奠定基础”，使持续投资具有吸引力。全面建设还远未成定局。据彭博社看到的一封信，美国环境保护署对美光科技拟建工厂的环境影响表示担忧，认为该工厂“目前不符合”《清洁水法案》。该工厂可能对湿地造成重大影响，而美光科技正在制定全面的缓解计划。与此同时，英特尔的情况更加复杂。公司首席执行官帕特·基辛格将其扭亏为盈的计划与《芯片法案》资金挂钩，并呼吁进行“芯片二期”扩张。俄亥俄州的大型综合体计划成为全球最大的芯片制造工厂。然而，英特尔面临的挑战巨大。该州的半导体生态系统尚不完善，目前尚不清楚英特尔是否已经找到客户。即使在宣布裁员和削减股息之后，基辛格仍表示英特尔致力于其制造路线图。施密特提到，如果英特尔无法实现目标，《芯片法案》有内置的保险政策：公司在达到特定的建设和生产基准之前不会收到资金，如果项目从未完成，CPO可以收回已拨出的资金。但如果英特尔无法实现目标，风险就更大了。该公司还是一项35亿美元芯片法案计划的唯一受益者，该计划旨在为军方生产先进的半导体，称为“安全飞地”。该计划旨在英特尔工厂内建立一个封闭区域，用于生产绝密国防目的的半导体。此计划在华盛顿引起了轩然大波，部分原因是责任完全交由一家公司承担。真正的风波始于今年2月，当时国防部通知商务部，它将不再承担25亿美元“安全区”的费用。几天后，立法者指示CPO承担全部负担。CPO最终通过取消一项商业研发计划来弥补资金短缺，这意味着无法为硅谷中心的应用材料公司（Applied Materials Inc.）的40亿美元项目提供资金。如果国会能提供更多资金，官员们计划重启这项研发计划，但目前的资金增加尝试已经停滞。尽管存在这些挑战，但《芯片法案》仍在推进。CPO计划在今年年底前拨出剩余的补助金（数十亿美元）。然而，随着十一月总统大选的临近，政治动荡可能给芯片产业的发展带来更多的不确定性。即便如此，各公司仍投入了大量资金在全美各地进行开创性研究。CPO表示，首批受《芯片法案》支持的生产可能在今年年底开始，但未明确指出是哪家公司。随着时间推移，可能出现的小幅推迟是可以预见的。各公司希望能够从冗长的环境审查中得到缓解，但立法却被共和党阻止。此外，CPO还在与一项劳工条款抗争，该条款规定了联邦政府支持的建筑项目的工资标准。知情人士表示，这个问题已使几场谈判陷入停滞。尽管如此，这些障碍并未导致任何大型芯片制造商放弃补贴。据知情人士透露，像托儿服务等要求也未导致补贴完全放弃。尽管华盛顿方面已为此焦虑了数周，但这只是谈判中的一个小主题。此外，CPO要求公司开设学徒制，而这些奖励只规定了合理的努力。为了让这些工厂物有所值，美国仍需从设计芯片的工程师到制造芯片的技术人员等各类人才。麦肯锡公司预计，即使按乐观预测，美国半导体行业未来五年也将缺少5.9万名工程师。人们真正担心的是，如果没有移民改革，以及吸引更多美国人参与硬件创新的文化转变，美国可能会建造大量工厂，却难以保持领先地位。但麦肯锡表示，完全有可能通过从类似行业转移人员来避免长期的技术人员短缺。未来的发展很大程度上依赖于培训体系。CPO指出，自《芯片法案》通过以来，美国各大学已经推出或扩大了80多个与半导体相关的课程，问题在于它们能否足够快地扩大规模。十一月的总统大选迫在眉睫，CPO计划在年底前完成补助金的分配，而这将决定美国半导体行业未来的成败。

Anna Sui2024-08-10

天弘国证生物医药ETF发起式联接A连续3个交易日下跌，区间累计跌幅3.02%

金融界2024-08-10

天弘国证生物医药ETF发起式联接C连续3个交易日下跌，区间累计跌幅3.02%

金融界2024-08-10

汇添富中证信息技术应用创新产业ETF连续3个交易日下跌，区间累计跌幅2.91%

金融界2024-08-10

未来已来：从禁令到全面应用 AI或创建金融行业新格局

大通最近向其数万名员工推出了一款生成式人工智能助手，这是一个更广泛计划的初步阶段，旨在将这一技术应用于整个庞大的金融集团。#AI热潮# 该程序名为LLM Suite，已经提供给超过6万名员工，帮助他们处理诸如撰写邮件和报告等任务。根据知情人士的说法，这款软件预计最终会在银行内部普及，就像视频会议程序Zoom一样。摩根大通并未开发自己的AI模型，而是设计了LLM Suite作为一个门户，允许用户访问外部的大型语言模型——这些复杂的程序是生成式AI工具的基础，并与ChatGPT制造商OpenAI的LLM一起推出。 “最终，我们希望能够根据使用案例在不同模型之间流畅切换，”摩根大通首席数据和分析官特雷莎·海滕雷瑟（Teresa Heitsenrether）在接受采访时表示，“计划是不会依赖于任何一个模型提供商。” 作为美国最大银行的摩根大通，这一举措展示了自2022年底ChatGPT问世以来生成式AI如何迅速席卷美国企业。竞争对手摩根士丹利已经发布了一对由OpenAI驱动的工具，供其金融顾问使用。消费者科技巨头苹果也在6月表示，正在将OpenAI模型整合到其数亿消费者设备的操作系统中，大幅扩展其应用范围。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）在4月表示，这项技术——被一些人称为“认知革命”，其目标是自动化以前由知识工作者完成的任务——可能与电力、印刷术和互联网的出现一样重要。戴蒙表示，这将可能“增强几乎每一个职位”的工作效率。摩根大通截至6月拥有约31.3万名员工。 ChatGPT禁令一年多前，摩根大通限制了员工使用ChatGPT，但现在却向员工提供了相当于OpenAI的ChatGPT的摩根大通认证版本。海滕雷瑟表示，这是因为摩根大通不希望将其数据暴露给外部提供商。她说：“由于我们的数据是一个关键的差异化因素，我们不希望它被用来训练模型。我们已经以一种可以利用模型的方式实施了它，同时保持数据的保护。” 摩根大通已经在公司范围内广泛推出了LLM Suite，各部门包括消费者业务、投资银行和资产及财富管理部门都在使用。该程序可以帮助员工撰写、总结冗长的文档、使用Excel解决问题以及生成创意。但将其应用到员工桌面上只是第一步，海滕雷瑟表示，她在2023年被提升为负责银行采用这项炙手可热技术的领导者。海滕雷瑟说：“你必须教会人们如何进行与他们领域相关的提示工程，以展示它实际上可以做什么。人们越深入了解它的优点和不足，我们就越能看到创意真正蓬勃发展。” 她还表示，银行的工程师也可以使用LLM Suite将外部AI模型的功能直接融入他们的程序中。 “指数级”增长摩根大通已经研究传统AI和机器学习超过十年，但ChatGPT的出现迫使它做出了转变。传统的或狭义的AI执行涉及模式识别的特定任务，例如根据历史数据进行预测。然而，生成式AI更为先进，通过对庞大数据集进行训练，以创建模式，这就是如何形成类似人类的文本或逼真的图像的方式。海滕雷瑟表示，由于LLM的灵活性，生成式AI的应用范围比以前的技术“大得多”。银行正在测试两种AI的许多用例，并已经将其中一些投入生产。她说，摩根大通正在使用生成式AI为社交媒体渠道创建营销内容，为其2022年收购的旅行社客户规划行程，并为金融顾问总结会议记录。消费者银行使用AI来确定新分行和ATM的放置位置，通过处理卫星图像，并在呼叫中心帮助服务人员快速找到答案，海滕雷瑟说。在全球支付业务中，该业务每天处理超过8万亿美元，AI有助于防止数亿美元的欺诈。海滕雷瑟说，但对于直接涉及个人客户的生成式AI，银行采取了更为谨慎的态度，因为存在聊天机器人提供错误信息的风险。她说，最终，生成式AI领域可能会发展成“5到6个主流基础模型”主导市场。知情人士表示，银行正在测试来自美国科技巨头和开源模型的LLM，以便将它们接入其门户，但拒绝透露有关银行AI战略的更多细节。朋友还是敌人？海滕雷瑟为摩根大通的生成式AI演进绘制了三个阶段。第一个阶段是简单地向员工提供模型；第二个阶段涉及将专有的摩根大通数据添加到模型中，以帮助提升员工生产力，这是公司刚刚开始的阶段。第三个阶段是一个更大的飞跃，它将解锁更大的生产力提升，即生成式AI足够强大，可以作为自主代理执行复杂的多步骤任务。这将使普通员工更像是有AI助手指挥的经理。这一技术可能会赋能一些员工，同时取代其他员工，改变行业的构成，结果难以预测。根据咨询公司埃森哲的数据，银行职位是所有行业中最容易被自动化的，包括技术、医疗保健和零售。花旗集团分析师表示，AI可以在短短四年内将该行业的利润提升1700亿美元。海滕雷瑟表示，人们应该将生成式AI视为“一个能去除我们不愿做的琐碎工作的助手，它可以直接给出答案而不需要我们在电子表格中打转。” 她说：“你可以专注于更高价值的工作。”

Heidi2024-08-10

Nvidia 股票分析师指出令人担忧的趋势

的数据中心和AI工厂，生产新的商品——人工智能（AI）。黄还预测，人工智能将显著提高几乎所有行业的生产力，帮助公司提高成本和能源效率，同时扩大收入机会。 Nvidia的数据中心业务增长 Nvidia的数据中心业务在今年取得了显著增长。公司表示，第一季度的数据中心收入达到226亿美元，比上季度增长23%，比去年增长了惊人的427%。首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）表示，这些增长得益于Hopper GPU计算平台的持续强劲需求。克雷斯还透露，大型云服务提供商继续推动强劲增长，特别是在部署和扩展Nvidia AI基础设施方面，占据了数据中心收入的40%左右。 Blackwell芯片的延迟问题然而，随着全球科技股的回调和关于新设计Blackwell AI芯片交付延迟的报道，Nvidia的股价本周大幅下跌。Nvidia今年早些时候发布了Blackwell系列处理器，宣称这些旗舰芯片在人工智能任务中性能超过当前的Hopper芯片一倍以上，同时能效更高，提供更多定制灵活性。报道称，Nvidia告知微软和某云服务提供商客户，Blackwell架构发现设计缺陷，可能会导致生产和交付时间推迟约三个月。亚洲AI芯片贸易的增长 ING集团的高级经济学家姜敏珠（Min Joo Kang）表示，亚洲的AI芯片贸易正在蓬勃发展。她指出，东亚经济体（如韩国、日本和台湾）由于全球科技周期的回暖，出口增长强劲。AI相关半导体及其设备的强劲需求是主要驱动力，支持了整体经济增长。台湾出口数据分析分析师们最近审查了台湾的出口统计数据，强调了与Nvidia数据中心收入历史相关的数据点——自动化数据处理机器。台湾半导体制造公司（TSMC）是Nvidia最大的供应商之一。根据Wells Fargo的数据，台湾7月份的自动化数据处理机器出口总额约为90.60亿美元，同比增长85.5%，环比增长36%。虽然7月份的数据相比5月和6月的增长强劲，但投资者可能更加关注截至7月的三个月的总出口数据，这些数据显示出对Nvidia第二季度数据中心收入的影响。来源：今日美股网

今日美股网2024-08-10

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