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IMF：AI将影响全球近40%的就业岗位，人工智能引领行业变革，AI人工智能ETF(512930.SH)或迎布局时点

际货币基金组织（IMF）相关人士表示，人工智能(AI)将影响全球近40%的就业岗位，而与新兴市场和低收入国家相比，发达经济体将受到更大的影响。根据IMF分析，虽然AI有可能完全取代一些工作，但更有可能的情况是它会补充人类的工作。发达经济体可能有大约60%的就业受到影响，这一比例高于新兴市场和低收入国家。同时，该分析指出，AI技术的广泛应用将对就业市场产生深远影响，尤其是在发达经济体中，许多工作可能会被自动化取代。这也将创造新的就业机会和需求，需要政策制定者和企业界积极应对和适应。广发证券分析师指出，人工智能会创造更多的新的就业机会，新的应用场景。这些应用场景能够带来三个方面的改变，一是改变自己的体验，二是节省时间，三是提高能力。中信证券认为，作为全球科技产业2023年最大的惊喜，伴随算法持续进步、应用场景逐步落地等，AI有望继续成为2024年科技产业发展核心主线之一，并相应影响全球企业IT支出总量&结构、半导体&硬件行业需求，以及互联网公司运营效率等。 AI人工智能ETF(512930.SH)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数从沪深市场中选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2023年12月29日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、中际旭创(300308)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、用友网络(600588)、大华股份(002236)，前十大权重股合计占比47.28%。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2024-01-15

IMF：AI将影响全球近40%的就业岗位，对发达国家冲击最大

根据国际货币基金组织(IMF)的分析，人工智能(AI)将影响全球近40%的就业岗位，而与新兴市场和低收入国家相比，发达经济体将受到更大的影响。“在大多数情况下，AI可能会加剧整体贫富差距，这是一个令人不安的趋势，决策者必须积极加以应对，防止这一技术进一步加剧社会紧张局势，”国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃就该研究发布博客文章说。

金融界2024-01-15

美国防部称正快速提升AI能力

日报道，美国防部正在通过战略和联盟提升人工智能（AI）能力。报道称，五角大楼一名负责政策的高级官员9日说，在投入使用尖端技术方面，国防部正在取得飞跃式发展。负责军队发展和新兴能力的助理国防部长帮办迈克尔·C·霍罗威茨说，重要的组织和战略更新使国防部提高了将新战术和新技术——尤其是人工智能技术——有效投入战场的能力。

金融界2024-01-14

近1500名世界领导人调查调炉！一图看清今年重大风险格局：首要担忧竟不是地缘政治？

西哥和其他数十个国家的全球选举。鉴于人工智能(AI)生成式内容的进步，错误信息的威胁尤其明显。就风险严重程度而言，它在整个列表中总体排名第一。与错误信息相关的是社会两极分化的风险，在后疫情时代，地缘分歧进一步恶化，而经济困难和缺乏经济机会又加剧了这种分歧。此外，中东冲突严重影响了数百万人的生计，最近发生在黎巴嫩的袭击引发了人们对爆发更广泛战争的疑问。国家间武装冲突升级将成为2024年全球经济第8大风险，也是第5大最严重风险。未来十年全球风险将如何转变？知名金融博客ZeroHedge引述世界经济论坛调查数据表示，到2034年，接受调查的领导人认为，环境风险将是最令人担忧的，按严重程度划分，环境风险占10大风险中的5个。 (来源:ZeroHedge) “AI有可能对社会造成高度不稳定，由于其作为力量倍增器的作用而带来一些生存风险，这意味着它可以增强一个国家的军事系统、数据分析和其他能力的影响，”报道续称。从更广泛的角度来看，关键的结构性力量正在影响未来的全球风险。其中包括技术加速、气候变化、地缘力量的变化以及人口差距的扩大。

秉哥说市2024-01-13

欧普泰下跌5.01%，报14.04元/股

设备的技术和产品开发，同时也逐渐扩展至人工智能AI视觉检测系统解决方案领域。公司拥有多项国家发明专利和实用新型专利，全系产品均通过ISO9001质量管理体系认证、CE欧盟认证，且自主研发生产的人工智能(AI)视觉检测系统及光伏视觉检测设备性能均满足客户标准，赢得了业内众多企业的信任和认可。截至9月30日，欧普泰股东户数5049，人均流通股7819股。 2023年1月-9月，欧普泰实现营业收入1.34亿元，同比增长58.80%；归属净利润2902.8万元，同比增长56.99%。

金融界2024-01-12

BitMex联创加入融资2500万美元：开局顺利的Ritual结局难料？

融资2500万美元 Ritual通过将人工智能（AI）技术集成到智能合约的执行层，不仅显著提升了合约的适应性和智能性，还为区块链应用开辟了新的可能性。这一创新使得智能合约能更灵活地响应环境变化，实现更高效和精准的自动化决策。 Ritual虽然与DePin直接关联不强，但在推动数字资源网络优化和去中心化服务方面，二者展现出相似的精神和目标。尽管 Ritual 目前尚未推出自己的代币，但其在智能合约领域的创新应用无疑值得行业关注。随着项目的不断发展，Ritual 有潜力为区块链技术及智能合约应用带来新的突破，成为值得密切关注的项目。最近的一个重要发展是，BitMEX联合创始人Arthur Hayes加入了去中心化人工智能平台Ritual，担任顾问。Hayes在加入Ritual之前，并非其投资者，但他的加盟无疑增加了项目的曝光度和可信度。虽然Hayes并未透露是否为加入该项目获得了任何激励，但他的参与无疑为Ritual的未来发展增添了更多的期待。 BitMEX联合创始人Arthur Hayes Ritual代表了区块链技术与人工智能（AI）融合的前沿。作为一个基于AI的主权执行层，Ritual致力于让开发人员能够构建完全透明的去中心化金融（DeFi）、自我改进的区块链、自主代理和生成内容。其核心组件Infernet是一个轻量级库，专门设计来引入链上计算，为机器学习（ML）推理工作负载提供服务。用户可以在Infernet上构建和托管ML模型，将其部署到Infernet节点，并利用链上智能合约的推理输出及可选的简洁执行证明。 Infernet SDK为Web3与AI之间的集成提供了关键桥梁，涵盖数据预处理、训练、模型支持（如scikit-learn、HuggingFace）和验证（包括零知识证明和Optimistic欺诈证明）。通过灵活应用Infernet SDK，开发者可以将AI模型集成到自己的协议、应用程序或智能合约中，实现模型的微调、货币化和推理。实力强劲的专业团队，构成了Ritual的核心成员并且为项目提供持久的智力支持 Ritual的进步和发展得益于其背后一支由经验丰富的专业人士组成的团队，他们在分布式系统、密码学和人工智能等多个领域拥有深入的专业知识。这个团队不仅对加密技术领域抱有长远的视野和承诺，而且他们在帮助构建和投资多个行业内著名企业方面拥有丰富的经验。面对新的挑战和机遇，这支团队正积极投身于这一新兴领域的探索和发展。 Ritual的团队介绍资料除了内部团队的专业知识和经验之外，Ritual还受益于其顾问团队的支持和指导。这个顾问团队包括了一些在区块链和人工智能领域具有显著影响力的专家。其中，Illia Polosukhin作为NEAR Protocol的联合创始人和"注意力就是一切"（Transformers）的共同创造者，对于Ritual在区块链技术方面的发展提供了宝贵的见解；同时，Sreeram Kannan作为EigenLayer的创始人和华盛顿大学计算机科学系的副教授，他的专业知识为Ritual在技术深度和学术方面提供了强有力的支持；此外，Tarun Chitra作为Gauntlet的创始人/CEO和Robot Ventures的合伙人，他的商业洞察和行业经验为Ritual在商业策略和市场定位方面提供了指导。通过结合内部团队的专业技术和顾问团队的行业经验与视野，Ritual得以在探索和实施区块链技术的新方向上稳步前进。这种合作和资源的汇聚，为Ritual在区块链和人工智能领域的未来发展奠定了坚实的基础。随着项目的进展，这支团队和其顾问的努力可能会对整个加密技术领域产生积极和深远的影响。 AI技术+分布式应用的前途难以预料，Ritual的持续创新能力将影响DePin相关赛道 Ritual在AI与加密货币融合这一赛道的竞争优势和潜力显而易见。AI已经成为当今科技界的主导力量，而其与加密货币的结合更是吸引了资本的广泛关注。在这一领域，我们已经见证了如Autonolas（代币Olas）这样的AI预言机项目和Tau（代币AGRS）这样专注于AI公链的项目取得显著的市场表现，分别实现了559.3%和2560.0%的惊人涨幅。这些数字不仅标志着市场的活跃和繁荣，也突显了AI与加密货币交汇点的巨大潜力，预示着这个领域可能成为投资者的新热点。考虑到Ritual的创新技术、专业团队、顶尖顾问支持以及强大的融资背景，该项目在这个竞争激烈的赛道中显然具有不可忽视的优势。Ritual通过将AI集成到智能合约的执行层，不仅提高了合约的效率和灵活性，还为区块链技术带来了更深层次的智能化和自适应性。这种技术的突破为Ritual提供了强大的竞争力，使其在AI与加密货币结合的领域中脱颖而出。随着AI技术的不断进步和加密货币市场的日益成熟，Ritual有潜力成为该赛道的领头羊，或者说"Alpha"。它的成功不仅取决于技术创新和市场表现，还将依赖于其能否继续吸引投资者、开发者和用户的广泛参与，并在这个快速变化的市场中持续创新和适应。如果Ritual能够继续沿着这条道路前进，那么它无疑将在AI与加密货币融合领域扮演重要角色，为投资者和用户带来新的机遇。来源：金色财经

金色财经2024-01-12

这条赛道不”香“了？2023年美国初创融资下滑30% 人工智能市场估值重置增压

2023年，尽管人工智能狂潮蔓延，但由于风险投资市场在不断上升的利率环境中仍在努力应对估值重置

Heidi2024-01-12

IOST AI LABS ｜「 AI 视界」市场冷静期到来 AI 该如何脱虚向实

的必要条件。 · 硬件开发随着生成式人工智能（AI）日益发展，硬件创新正成为新的商机，由 AI 驱动的硬件创新也在不断加速。AI 一直在不断改变软件方面的开发形态，新一代硬件也正在积极支持机器学习的发展，以完成更大规模的计算工作。 · 具身智能在人工智能浪潮下，由其所加持的机器人化身具身智能（Embodied Intelligence）吸引了全球的广泛关注，毫无疑问成为了机器人产业的下一个风口。从产业链的角度上看，机器视觉、边缘计算等是具身智能产业的重要基础组成部分，在政策扶持与市场需求双重驱动下，有望带动相关产业的探索和发展，而其中，帮助智能机器人实现任意动作的精确控制更是 AI 行业的重要研究领域。 · 通用 AI 目前对通用 AI 主要有两种理解：通用性的人工智能（General Artificial Intelligence，GAI）指的是能够处理多种任务的人工智能；人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI），也称强人工智能、超级人工智能等，指的是在所有方面都达到和超越人类水平的智能系统。通用 AI 是 AI 发展的终极目标。近年来，大模型通过持续扩大规模，出现了从量变到质变的能力“涌现”现象，在语言理解生成、逻辑推理等方面表现出预料之外的能力，拉开了迈向通用 AI 的序幕，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。 AI 实现突破发展的关键性瓶颈数据与算法 · 数据隐私和安全问题大规模的数据收集和处理往往会造成对个人隐私和数据安全的侵犯，而一些 AI 应用更是需要大量的个人数据来训练模型，从而引发系列潜在侵犯隐私等问题。 · 算法公正性和透明性源于训练数据中的偏见，以及算法的设计和实现规则，部分 AI 系统可能存在偏见和歧视等问题，这对于用户等利益相关方来说是一个严峻的挑战。伦理与监管 · AI 伦理问题随着 AI 行业的不断发展，一系列关乎社会伦理的问题开始出现，例如：AI 是否会威胁到人类作为主体和尊严的存在？人类是否会被边缘化或取代？这些问题涉及到人类与机器之间的关系，以及人类自身的价值观和意义。 · 标准与监管整体而言，目前全球范围内对于 AI 行业是暂时缺乏统一标准和监管框架的，这直接导致了世界各地 AI 生态发展的差异，并出现较多使用 AI 来谋取不正当利益的行为。人才与落地 · 迫需人才 AI 行业除了极度需要本行业高度专业化的人才之外（包括机器学习专家、数据科学家和工程师），还需要在各个传统领域有着专业知识、商业洞察力和团队合作领导力等具备跨学科技能的人才。随着行业的不断拓展，各领域专业人才的需求亦随之激增，并直接导致了激烈的市场人才竞争。 · 落地困境主要包括商业应用的不确定性和 ROI（投资回报率）两大问题：首先 AI 技术在理论上非常强大，但在实际商业应用中的成功并不总是容易实现；公司可能面临考量投资回报率，以及如何将 AI 技术整合到现有业务流程中的问题。要想排除重难，在市场上推动「AI ➕」产品、服务的应用落地可能还需要若干时间。除以上所重点谈及的三大板块之外，AI 要想实现指数式增长创新，还必须解决成本高昂、交互率低等诸多细微问题。可以说，目前，全球正处于AI 冷静期，经过半年的“稳固”，模式化 AI 不再是能拯救各行各业的“万金油”神药。市场回归冷静，并不一定是坏事，相反，静中思创，「AI+」行业/场景将为我们创造更多新叙事、新未来。脱虚向实 —— 多维深耕、生态共建 AI 本身就具有强大的发展潜力，随着相关技术的不断进步，解决方案的不断成熟，市场可能在不久的未来便会重新活跃起来。对此，正经历全球 AI 市场冷静期的我们，则更应该开拓思维，从市场、生态等多个维度进行深入调研，多维剖析，实时关注领域最新进展。 AI 正逐步从纯粹的理论概念和实验室研究走向了市场实际应用，渗透到现实社会的各个行业与我们的日常生活场景中来。而要想真正的脱虚向实，AI 就必须进一步完成多元化场景拓展与行业共建，在这个过程中，就涉及到技术、生态、政策、人才与落地等多方的协同助力。技术创研 · 模型优化与轻量化要想适应多元化生态场景，就需要不断优化、轻量化 AI 模型，以低门槛、低成本的优势来更好的适应于不同的硬件、环境。 · 自适应学习和迁移学习 AI 系统需要具备自适应学习能力，来保证自身能够在新场景中快速学习并适应，而迁移学习则可以帮助模型在不同任务之间，快速高效地完成信息交互与知识共享。产业协作 · 产学研产业界、学术界和研究机构之间的合作，对于 AI 行业的稳定融创发展颇具意义，通过多方的知识共享和资源交互，可进一步加速 AI 技术在实际场景中的应用落地。 · 联动平台需要多方携手建立开放式创新联动平台，以组织不同领域的公司和机构来共同解决个体多难以面对的诸多问题，从而推动 AI 的跨行业协作应用。政策规范 · 行业规范制定可靠的数据隐私法规和伦理规范，来保障用户的个人隐私及数据安全，从而确保 AI 应用在法律和伦理框架内的稳定、高效运行。 · 激励政策通过制定相应的规划扶持政策、措施，如税收优惠、资金支持等，来刺激 AI 行业的整体正向发展，并鼓励传统企业在多元场景中适度投资并应用 AI 来实现自身的数字化创新升级。人才教育 · 交叉培训推动跨学科指导教育，培养具有不同领域专业知识的人才，为 AI 赋能传统行业贮备综合性人才。 · 终身学习培养全民终身学习理念，支持行业相关者不断完善知识储备和技能熟练度，以适应行业的的迅猛发展和多元场景落地需求。且论 AI 未来发展趋势无需赘述，AI 的未来发展必定将涵盖诸多领域，各类赛道，无论是技术的迭代创新，还是产品、服务的改革开发，亦或是应用领域的持续拓建等等，一一讨论，便是过于杂乱，本文便主要从以下三大方向进行整合预测论述：多元技术融创未来的 AI 可能会更加注重自主学习能力的创新 —— 包括自监督学习和增强监督学习，这将使 AI 系统变得更为灵活与高效，从而更好地适应新的环境，以完成更为大规模的复合式任务。而就未来模型而言，它将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重文本、图像和视频等各种形式的信息融合。对此，未来的 AI 模型可能会变得更大、更复杂，并将涉及更大规模的深度学习模型、更快速的计算硬件以及更高效的模型架构。而多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，便是 AI 全面理解真实世界的重要一步。此外，随着硬件技术的不断发展，将 AI 算法融合到边缘设备上，减少对云计算的依赖，提高响应速度，是未来发展的一个重要方向。垂直行业落地未来 AI 将更广泛且深度地赋能各个垂直行业，包括医疗、金融、制造、零售、能源等。这必将涉及到更多系统性、定制化的解决方案，从而催生特定行业的特殊需求。此外，随着技术的发展，AI 将进一步渗透到新兴领域，如量子计算、生物医学、可再生能源等，并持续推动这些领域的创新和进步。生态建设规范随着 AI 技术的不断发展，社会对于伦理和法律问题的关注度不断增加，未来可能会更加强调AI 的道德使用、隐私保护和公平性，各国可能会制定更完善的法律框架来规范 AI 的开发和应用。包括隐私、安全、受限制等在内的一系列伦理和法规问题开始得到解决，并完成相应的法规、方针的制定，但可能需要时间来形成全球性的共识意见，而公众对于 AI 技术的认知和接受度也将随之大幅度提高。目前可预见的这些趋势只是一些可能的方向，实际发展取决于技术进步、社会需求和政策变化等多个因素的综合影响，人工智能领域作为一个高动态、快节奏的迭代创新过程，随时可因骤然出现的需求变化和市场动荡而催生全新的发展趋势和方向。结尾在奔赴 AI 星辰大海的征途中，【IOST AI LABS】已策略开启“ All in AI ”核心战略升级，积极抢抓政策利好及 AI 生态红利期，充分发挥自身在技术融创多链化、生态构建多云化、算力驱动产业化等领域的先天优势。目前，【IOST AI LABS】正携手 AWS、Tencent Cloud 等全球优质生态合作伙伴，通过对话与合作凝聚共识，构建开放、公正、有效的治理机制，持续加强AI、大数据、物联网、数字孪生等数字技术的创新研究，并已推出「NFT service 」、「Blockchain traceability service 」两大 AI 产品，以积极探索并拓展 AI 多领域创新性应用场景。在新产业、新业态、新商业模式经济建设的大背景下，企业对 AI 的需求逐渐升温， AI 产值的成长速度令人瞩目，而随着 AI 在千行百业的加速落地，相关企业必须深度聚焦且持续深耕“数据＋AI”赛道，抢 AI 技术变革带来的机遇，以科技创新塑造发展新动能，主动探索多场景应用价值，助推行业健康高质量发展。来源：金色财经

金色财经2024-01-11

硅谷在裁员中开启2024年亚马逊、谷歌等科技巨头都将裁减岗位

焦虑尤其严重，这些工作可能会受到生成式人工智能（AI）普及的影响，因为生成式AI可以减少编写或制作视频所需的劳动力。语言学习应用程序开发商Duolingo Inc．将翻译等合同工削减10%，部分原因就是更多地使用了AI。一些华尔街人士预计，在2023年并购交易沉寂之后，市场将在2024年迎来一波并购潮。从历史上看，大型收购交易会导致裁员。在宣布慧与将以140亿美元收购瞻博网络后，首席执行官Antonio Neri周三表示，可以通过自动化来削减瞻博网络的成本。就业前景尽管迹象显示前景黯淡，但数据显示就业市场正在企稳。据追踪整个行业裁员情况的Layoffs.fyi，科技行业裁员人数在2023年第一季度见顶，此后稳步下降。据该网站计算，去年共有1186家科技公司裁员超过262600人。该网站显示，自1月1日以来，已有18家科技公司解雇了2945名员工。 “我想说尘埃落定，我们看到有些公司准备说最糟糕时期已经过去，”人力资源公司Insight Global的首席执行官Bert Bean表示。即使裁员趋势已稳定下来，但许多雇主仍然关注利润。Bean补充说，企业在招聘方面仍然持谨慎态度，求职者收到多份录用信的情况不太常见。

金融界2024-01-11

GameFi的新变化:AI驱动的Web3游戏 |TrendX研究院

TrendX TrendX是全球领先的人工智能（AI）驱动Web3趋势追踪和智能交易平台，旨在成为未来10亿用户进入Web3领域的首选平台。通过结合多维度趋势追踪和智能交易，TrendX提供全方位的项目发现、趋势分析、一级投资和二级交易体验。 Website：https://app.trendx.tech/ Twitter：https://twitter.com/TrendX_tech 来源：金色财经

金色财经2024-01-11

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