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Curve攻击事件背后：DeFi患上了「收益病」

太坊 EVM 编译器 Vyper 官方推特帐号发布推文表示，部分 Vyper 版本容易受到重入锁故障的影响，任何依赖这些版本的项目都应立即与团队联系。随后 Curve 团队发推表示，部分稳定币池已遭到攻击。据派盾监测，仅数小时时间，Curve 就损失了约 5200 万美元。受事件影响，Curve 的 TVL 也从 32 亿美元骤降至 24 亿美元，CRV 价格也迅速跌破 0.6 美元。另据 dexscreener 信息显示，CRV 在凌晨时分瞬时价格曾一度接近归零。很快，人们关注的重点就来到了 Curve 创始人身上。由于价格下跌，Egorov 的链上 CRV 抵押借贷健康率开始下降，其本人也向 Aave 再次转入 1600 万枚 CRV。中午时分，比特大陆和 Matrixport 联合创始人吴忌寒在社交媒体发文表示：「在即将到来的 RWA 浪潮中，CRV 是最重要的基础设施之一。我已抄底买入，不构成财务建议。」但 Egorov 的借贷健康情况似乎不容乐观，其在 Fraxlend 约 1580 万美元的贷款利率为 105.%，并将在 3 天后达到 10, 000% 。CRV 随后下行跌破 0.5 美元， 24 小时跌幅 20% 。人们开始担心，DeFi 是不是要亡了？ Egorov 的借贷健康情况曾一度接近清算临界点但事态很快发生了转机。晚间 12 点左右，黄立成在社交媒体上确认自己通过 OTC 从 Curve 创始人处收购 375 万枚 CRV 并质押锁定在 Curve 协议中。次日，孙宇晨的相关地址也向 Egorov 地址转入 200 万枚 USDT，并获得 500 万枚 CRV。坊间开始传闻：Curve 创始人正以 0.4 美元均价进行 CRV 场外交易。紧接着就是 Yearn Finance、Stake DAO 等项目，以及 DWF 等一众机构和 VC 纷纷参与到 CRV 的救火行动中。据监测，Egorov 当日累计出售 5450 万枚 CRV，回笼约 2180 万美元的资金，其主要贷款头寸健康率均恢复至 1.6 以上水平。随后，CRV 价格也回升至 0.6 美元左右，关于 CRV 的多空争夺战再次告一段落。 DeFi 真正在发生什么？不止一次刻意诱空，将协议和整个 DeFi 置于风险之下。我们不禁会问，Curve 创始人究竟在想什么？不可否认，和其他创始人比起来，Egorov 的确很有「个性」。但 Curve 所面临的困境并不是个例，现在，整个 DeFi 都患上了「收益病」。再博弈一次关于 DeFi，我们谈论最多的是去中心化和安全性。这两者固然重要，但不管是传统金融还是去中心化金融都离不开一个核心点，就是要能赚钱，尤其是要能让有钱的人赚钱。对于坐拥千万美金链上资产的鲸鱼和机构，这一点至关重要。让这些人赚钱，是 DeFi 面临的最现实的问题。随随便便 APY 上百的「土狗」是不可靠的，DeFi 需要至少能容纳百万资金量，并为 LP 提供可观、稳定收益的「大池」。比如过去的 LUNA，它的金融引擎 Anchor 能为 180 亿美元的资金提供 20% 固定年化收益。LUNA 暴雷后，老牌 DeFi 又「香了」。虽然 APY 没有 20% 那么高，却经受住了市场和时间的考验。然而遭受 LUNA、3AC 和 FTX 三连击后的加密市场并没有给这些老协议提供太多东山再起的机会，尤其是 Curve。作为 DeFi 稳定币市场最重要的基础设施之一，没有人质疑 Curve 在生态中所扮演的重要角色。但就赚钱效益来说，Curve 的确疲态尽显。同样拿稳定币基础收益来说，Curve 与 Aave 上 TVL 前五名的流动性池在收益方面有着明显的差距，尤其在近期激烈的链上多空博弈催化下，Aave 的基础收益更是远超 Curve。而 Curve 大部分流动性池的主要收益，则还是来自 CRV 的排放。 Curve 与 Aave TVL 前 5 名流动性池的收益率情况，数据来源：DeFi Llama 在与 BlockBeats 的访谈中，Smrti Labs 创始合伙人 Bowen 表示，在当前的 DeFi 领域，像 Lybra 和 GMX 这样能容纳一定资金规模，同时又有可观收益率的协议更受大户的青睐。Lybra 提供的 eUSD/USDC 池，目前 APR 能达到 11.3% ，而在 GMX 上的稳定币池过去 30 天的平均收益率也能达到 9.57% 。都是稳定币，但对于大户来说，哪里更能赚钱便会去哪里，因此 Curve 便一直面临着流动性只减不增的问题。 Lybra eUSD 以及 GMX 各池收益率情况，数据来源：Lybra Finance、DeFi Llama 基础收益低，币价表现又不好，怎么改善 LP 们的收益情况呢？Curve 创始人的想法是在市场上搏一搏，让 CRV 的价格再高一些。与其他老牌 DeFi 不同，Curve 在这方面确实有一些独特「优势」。首先，由于 Curve 的 veToken 贿选机制刺激，大部分 CRV 代币多处于锁仓状态，这使得 CRV 在流动性方面，比其他大市值 DeFi 代币要差很多。有时，在 Aave 上面借出 CRV 的成本甚至比在交易所直接购买还低，因为过低的流动性会使买方在购买过程产生较大的溢价。另外，上文提到，Curve 创始人掌握着 CRV 流通总量的三分之一，这为一个想要控制币价的团队提供了很多操作的可能，其中一种方法就是假借「惜卖」来进行诱空行为。从结果上看，这种方式在去年底的「DeFi 保卫战」中运用效果非常不错，不仅抬升了币价，还让 Curve 再次成为了市场关注的焦点，为即将推出的 crvUSD 做了一波 PR。而在这次 CRV 多空对决中，Curve 创始人似乎输的很惨，不仅币价没能回到先前水平，自己还被迫变卖了不少 CRV 持仓。但从另一个角度看，Evgorov 还是得到了他想要的结果，用 Bowen 的话说，就是「绑架大家一起来帮 CRV 抬轿子」。现在 Evgorov 的 CRV 持有量占总流通量比例下降至 20% 左右，但 CRV 又获得了一批极具实力的支持者，包括吴忌寒、杜均、孙宇晨等头部玩家，以及 DWF 等一众「机构朋友」。现在，大家都有了共同的利益，Curve 和 CRV 又未来可期了。这样看，Egorov 这一搏也不算太差。收益困境：大户在 DeFi 赚不到钱了 LUNA 暴雷后，流动性问题就开始在整个加密市场蔓延开来。随后倒下的三箭资本（3AC），就是因市场活动减少而无法产生目标收益，导致大型客户撤资，并最终崩盘。据部分 3AC 前内部员工向 BlockBeats 透露，到公司运作后期，团队所管理的大规模资产几乎找不到任何可以产生预期收益的场景。年末的 FTX 暴雷，更让市场雪上加霜。自美联储开启加息进程，流动性紧缩就一直在侵蚀全球的各类市场，被定义为风险资产的加密货币尤为明显。尽管几场暴雷下来，人们对去中心化金融的公开透明和抗风险系数津津乐道，但这并不能阻止紧缩匕首慢慢插入 DeFi 的心脏。美国一年、两年及十年期国债收益率情况，数据来源：FRED 截至目前，美国一年期、两年期以及十年期国债的收益率分别为 5.37% 、 4.88% 和 3.97% 。抛开收益率曲线不谈，无论是短期还是长期国债，收益率自 2021 年底便开始稳步上升。相较 Curve、Aave 等主流 DeFi 协议，即便是十年期国债目前的收益率也明显高出其平均收益率。与之相对的，是 DeFi 逐步下滑的收益水平。据 DeFi Llama 数据显示，DeFi 收益中值已从去年初的 6% 降至今年 7 月的 2% ，对于大户而言，这几乎已是无利可图。「为什么还要冒着两三倍的风险乘数在 DeFi 里拿 3% 的收益，当你在美国国债里就可以拿 5% 的收益呢？」Bowen 这样向 BlockBeats 解释道。 DeFi 收益率中值变化，数据来源：DeFi Llama 对于资金体量大的客户，现在的 DeFi 早已不如从前。过去别说一年，光是一天就能有 3% 的收益。因此在流动性紧缩以及监管阴影的双重笼罩下，仍将资金留在 DeFi 里似乎并不是一个明智的选择。Bowen 认为，现在仍然留在 DeFi 市场里的资金，大部分或许是不方便甚至无法「上岸」的资金。「其他的钱，能跑的早就跑了」。既然走不了，那就需要在内部解决问题。除了 PoS 质押奖励和协议代币排放外，还有什么可以为大户们提供稳定、可观收益的方式呢？首先想到的是 Real Yield。本质上，Real Yield 就是指协议根据其实际收入，以 ETH 等生态原生 Token 或 USDC 等稳定币计价，向用户支付收益，消除代币排放带来的通胀和收益不稳定的情况。去年底开始火热的 GMX 就是这一叙事的龙头代表。据 Nansen 数据显示， 2022 年 8 月底，GMX 的交易数量一度超过 Uniswap，成为 Arbitrum 网络单周交易数量最多的协议。在 GMX 的白皮书中团队明确提到，GLP 代币持有者（即 LP）除了获取 GMX 代币奖励之外，还获得以 ETH 计价的平台费用收益。在 GMX 代币价格在 9 月大幅上涨至 56 美元后，Real Yield 叙事也成了拯救 DeFi 的新希望。但实际上，在熊市期间，这种依靠所谓「协议实际收入」产生的收益并不可靠。很快大家就发现，除了 Uniswap、GMX 这类有大引力、能容纳大资金量的协议外，大部分 DeFi 协议并不能在熊市期间创造收益。在与 BlockBeats 的访谈中，1inch 联合创始人 Anton Bukov 透露，如果没有 DeFi 聚合器产品，大部分 DEX 根本无法在熊市期间存活，因为这些 DEX 并没有流动性可言。相关阅读：《专访 1inch：Uniswap 垄断阴影下，如何在 DEX 领域创新？》经历年初短暂的「春季躁动」后，市场在今年 4 月进入深熊。除了「撸毛工作室」的批量操作外，链上行为已经到了屈指可数的程度，Real Yield 叙事也很快死去。不过令人意外的是， 6 月以来 Compound、MakerDAO 这两个老牌 DeFi 的代币开始上涨，并创造出年内新高。 MKR 与 COMP 代币价格变动，数据来源：CoinGecko 市场为上涨作出的解释是：RWA。在加密市场，Real World Asset 这个概念过去几年被反复炒作，这次又被用在了 DeFi 领域。既然没有办法在链上产生足够的收益，能否将现实世界的收益带入 DeFi 呢？此前，MakerDAO 创始人在 Tornado Cash 风波后发表的《Endgame》提案文章，就曾引起一轮关于 RWA 的讨论。现在市场又有传闻，MakerDAO 通过用国库资金购买美国国债，收入在过去几月显著提升。而 Compound 创始人也在 6 月底宣布了自己创立的新公司 Superstate，专门负责将债券等资产带到链上，为潜在客户提供比肩现实世界的收益。消息公布后，COMP 代币价格 24 小时上涨幅度超 23% 。关于 Compound 创始人新公司 Superstate 的报道香港合规浪潮下，RWA 的热度来到了新的高点。香港 6 月以来的 Web3 线下活动，绝大多数都与 RWA 有关。人们不仅希望通过这一叙事获得更好的链上收益，还希望依靠它吸引更多的传统资金进场，创造新一轮加密周期的风口。但就目前来看 RWA 或许还不能从根本上解决 DeFi 的「收益病」。因为资产管理模式尚未成熟，当前的 RWA 基本限于对国债，尤其对美国国债的敞口。这一方面降低了 DeFi 的抗监管能力，另一方面，也意味着一旦美联储反转，依靠美债的 RWA 协议将再次失灵，进入收益下降的不可逆趋势。而在许多人看来，美联储距离反转已经不远了。不管是 Staking、veToken 等代币经济学，还是 Real Yield、RWA 等叙事风口，都反映出 DeFi 在「收益病」面前的痛苦挣扎。当前 DeFi 领域的创新，似乎皆是治标不治本。或许想要治好这一病症，只剩「等待牛市」这一味药方了。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

全面分析OP Stack：疯狂多链宇宙

Systems于2023年7月21日在推特上正式宣布，为OP Stack的leader选举建立去中心化排序验证的提案已被接受，成为OP Stack和Superchain的贡献力量。该项目的主要协议之一HotShot是一个高速共识协议，可用于再抵押，使以太坊验证者能够参与协议，旨在达到与以太坊验证者集相同的规模。该项目还开发了Espresso Sequencer，它集成了全功能的zk-rollup，尤其是Polygon zkEVM分支。什么是leader选举？ Leader选举是指在分布式系统中使用负责创建下一个规范状态转换的不同leader的能力。在区块链中，leader选举允许不同的区块生产者在不同的时间生成区块，而leader选举算法可以是竞争性的，也可以是非竞争性的。在工作量证明的情况下，竞争性leader选举算法是指有许多潜在单位同时竞争成为leader的算法。非竞争性leader选举算法是指在给定的时间点只有一个已知leader的算法，而就Ether Gasper的情况而言，非竞争性的leader选举算法则意味着在给定的时间点只有一个已知单位，并且没有其他方法可以让另一个潜在单位在那个时候成为leader。在将提议者网络与建设者网络分离的情况下（即，区块建设者网络只负责选择交易顺序，提议者网络只负责签署区块）。它将在给定时刻将负责生成区块的单个实体转换为许多可能的实体，并允许它们在当时竞争建设者网络中最有利可图的潜在区块。我们很难理解不同op-stack链之间的leader选举机制的各种次级效应。目前，领导人选举作为一种机制是最受欢迎的，因为它允许更加去中心化的排序。请注意，它也不能保证排序器是绝对去中心化的，因此在考虑去中心化排序器问题时应格外谨慎。 3、Rollup真的安全吗？（1）以太坊网络工作原理以太坊网络的原理是每个节点存储并执行用户提交给它的每一笔交易，这种高级别的安全方法也导致整个网络非常昂贵，因此需要扩展整个网络的容量，采用Rollup解决方案。简单地说，Rollup = L1中的一组合约 + L2中自己的网络节点，即链上智能合约 + 链下聚合器，它依赖于以太坊进行结算、达成共识以及获取数据可用性，并且只负责Rollup自身的执行。链上智能合约，表明其信任模型是以太坊上的智能合约，借用以太坊的安全性。链下聚合器意味着它将执行和聚合链下交易，压缩大批量交易并最终将其置于以太坊主网上，实现更快速低成本的目标。 L2网络节点有许多组件，其中排序器组件是最重要的。它负责接收L2上的交易请求，确定其执行顺序，并对交易序列进行批处理，以便将其交付给L1上的Rollup项目合同。重要的是要注意，以以太坊中所有的L2 rollup的排序器目前都是中心化的，如下图所示。（2）中心化排序器问题 L2全节点可以通过两种方式获取交易序列：直接从排序器获取，或者通过读取排序器发送给L1的交易包（Batch）获取，但后者具有更强的不可修改性。由于交易执行改变了区块链账本的状态，为了确保一致性，除了获取交易序列外，L2全节点还必须与排序器同步账本状态。因此，排序器的任务不仅是将交易包发送给L1的Rollup合约，还要将交易执行后的状态更新结果Stateroot/Statediff发送给L1。一般来说，排序器的任务是处理交易并将交易排序添加到区块链中的区块，它负责对交易进行批处理并将交易发布到L1智能合约。对于L2的全节点，只要获取L1上Rollup的交易序列和初始Stateroot，就可以恢复L2的区块链账本，并计算出最新的Stateroot。相反，由L2自身的全节点计算出的Stateroot与排序器向L1发布的Stateroot不一致，则意味着排序器存在欺诈行为。因此，与L2自身网络相比，L1更加去中心化、无需信任，也更加安全。（3）OP Stack 那么问题来了，L2是否能够伪造一些不存在的或错误的交易，例如将代币资产从L2转移到排序器的runner地址，然后将这些代币资产转移到L1以窃取用户资产？答案是：如果一个人想这样做，这是完全可能的。所以面对排序器可能存在的欺诈风险，不同类型的rollup采用了不同的应对方式。让我们以Optimistic Rollup为例，它允许L2全节点提供欺诈证明，证明在L1中排序器发布的数据是错误的。但对于没有欺诈证明的Optimism来说，如果一个人真的想通过排序器窃取L2用户资产，那么他只需要让排序器 runner伪造交易订单，并将L2中其他人的资产转移到他自己的地址，然后最后再通过rollup的桥接合约将被盗的代币转移到L1就可以了。为了解决这个有可能发生的问题，目前的解决方案是依靠社区成员和社交媒体达成所谓的“共识”，并依靠OP作为官方信用背书。因此，总结一下就是，OP Rollup的安全性至少要依赖于拥有一个诚实的L2节点，该节点可以发布欺诈证明，以确保OP Stack是多链单选的，如上文“OP Stack与ZK Stack的区别”部分内容所述。（4）ZK Stack 让我们来探索一下ZK Stack，在ZK Rollup网络中，存在一个Prover节点，它专门为排序器发布交易包，以及生成有效性证明。这些有效性证明在L1上有专门的验证合约。一旦交易包及其相应的Stateroot/Statediff证明被验证者合约验证，交易就完成了。它与OP Stack的不同之处在于，ZK Rollup除了依靠L2全节点之外，还利用有效性证明来解决排序器欺诈问题。ZK Rollup的官方桥也只允许执行经有效性证明验证的提款交易，这显然比Optimism要可靠得多，即ZK Stack是多链多选的，正如上面“OP Stack和ZK Stack的区别”部分内容所述。理论上，ZK Rollup的安全性由L1上的验证者合约保证，或者由L1节点完成交易的最终确认。相比OP Rollup的安全性，至少依赖于一个诚实的L2节点可以发布欺诈证明，两者都继承了L1（ETH）的安全性，但从最严格的角度来说可能并非如此，但这是目前最优的解决方案，并且相比其他公链来说，以太坊经历了这么多年的发展，安全性无疑是最值得信赖的。与其他公链相比，以太坊无疑是最值得信赖和安全的链。就像区块链三角一样，在“产品”的整体用户体验中，似乎存在一个安全、简单和效率的三角，而ZK Stack比OP Stack更相信依靠数学和代码可以提高整体安全性，从而大大增加了整体复杂性。所以关于ZK也有一些陈词滥调：延迟问题：ZK Rollup还需要解决L2节点向L1发布数据的延迟问题。就像是需要为快递运输准备箱子，因此每次排序器或prover将数据发送到L1时，都会产生固定成本。为了降低成本，排序器和prover将尽量减少频繁地在L1上发布数据的次数，而是等待大量数据同时出现，然后将它们打包一起发布。速度问题：ZK Rollup面临着生成有效性证明速度缓慢的挑战。虽然排序器可以在1秒内执行数千笔交易，但为这些交易生成有效性证明却可能需要数小时。为了解决这个问题，主流的ZK Rollup网络采用了一种创新的方法：将证明生成任务分解为多个小任务，由不同的证明者节点并行处理，这大大提高了证明生成速度。成本问题：为了降低整体成本，许多ZK Rollup解决方案采用了“聚合多个证明并一次发送到L1”的策略。这意味着证明者不会在生成证明后立即将其发送到L1，而是等待多个证明生成后，将它们聚合起来一起发送到L1上的验证者合约。通过这种聚合，一个证明可以包含并验证由多个证明生成的计算步骤，从而进一步降低总体数据成本。交易量问题：如果没有足够的交易被启动，排序器就可能会延迟发布数据到L1。例如，在市场不活跃期间，一些Rollup网络可能每半小时才向L1发送一批交易。然而，在一些其他Rollup方案中可以有效地解决这个问题，例如Starknet，它通过减少Statediff发布频率来降低数据成本。关于什么才是更适合的去中心化排序器解决方案这一问题，模块化可能是最佳解决方案，因为模块化意味着更大的可定制性，目前可用的主要去中心化工具有以下五种：单排序器&POA Based rollup DVT x 排序器共享排序器引导一个新的排序器集我们相信，不仅在未来，上述许多问题都可以通过技术得到进一步解决。例如，为了减少有效性证明的生成时间，Optimism承诺在不久的将来发布欺诈证明系统，还有以太坊的Danksharding计划也将显著降低rollup的数据成本，去中心化排序器问题也将被克服，它们将合力为上述问题提供有效的解决方案。 4、叙事将如何发展？ Hyperchain和超级扩展一直都是大家关注的扩展方向，虽然目前这些项目还处于发展的早期阶段，但它们都为以太坊带来了更强大的叙事。现在我们可以看到，OP Stack得到了更多的采用，许多明星公链都加入了OP Stack，如Coinbase、opBNB、Zora、Worldcoin等许多公链都为OP Stack做了很好的品牌代言。包括最近在6月26日晚上，zkSync宣布推出ZK Stack，这是一个用于构建自定义ZK rollup的模块化开源框架，也被许多人认为是zkSync团队用来应对头号OP Stack的杀手级应用程序。一边是有先发优势的OP Stack，一边是有数学优势的ZK Stack，总之，L2的价值可以累入rollup代币，L2的扩展之战才刚刚开始，关于这场没有硝烟的战争你是怎么看的？来源：金色财经

金色财经2023-08-04

美股开盘：道指涨近百点科技股多上涨亚马逊涨逾8%，每日优鲜暴涨150%

2025财年所需要支付的摊销款项。 “推特杀手”Threads日活暴跌82%，马斯克：它让人无聊至死！距$Meta Platforms(META.US)$全新社交平台Threads推出仅仅过去一个月的时间，用户参与度已降至新低。根据市场研究公司Sensor Tower的数据，截至7月31日，Threads的日活用户数量比刚上线时暴跌82%。马斯克形象地回应称：“它（Threads）犯了大错：让人无聊至死。” 需求疲软+太“烧钱”，美国电动汽车公司现金流告急年初，$特斯拉(TSLA.US)$挑起“价格战”来应对电动汽车市场需求疲软。这让本身捉襟见肘的美国其他电动汽车制造商“雪上加霜”，接下来一周将陆续公布电动汽车股二季度业绩，市场将会密切关注它们的现金流和盈利状况。巴菲特93岁生日前夕，伯克希尔股价再创历史新高股神巴菲特93岁大寿之前，收到了一份来自资本市场的大礼。当地时间周四，$伯克希尔-A(BRK.A.US)$收涨1.4%，至54.1万美元，高于2022年3月28日创下的收盘峰值53.918万美元。伯克希尔A类股票今年迄今已上涨约15%，公司将于周六公布第二季度财报。获近2亿元“救命款”，每日优鲜美股盘前涨超120% 生鲜移动电商平台$每日优鲜(MF.US)$在美股盘前交易中飙升逾120%，公司宣布已与两家投资者分别签署两份购票购买协议（融资），此外还与Mejoy Infinite Limited及其股东签署了另一份股票购买协议（业务收购）。

金融界2023-08-04

SocialFi 的开发中如何利用 NFTScan API 获取 NFT 数据

支持。欢迎关注 NFTScan 官方推特获取最新动态，有关 NFT 数据服务等商务合作请联系 Telegram: Shier1992 来源：金色财经

金色财经2023-08-04

唯一机会：在加密市场如何参与“室温超导”炒作？

5% 的概率本次室温超导是假的。随着推特用户 Andrew Cote 发布的一则关于，美国劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）在 arXiv 上提交了一篇论文，其结果支持 LK-99 作为室温环境压力超导体的新闻。引发市场对室温超导的强烈乐观情绪，造成大反转，一度市场有 60% 的概率认为室温超导为真。也就是说，在允许及时交易的 Polymarket，相信室温的用户最多获得过超 2 倍的收益。随着更多的研究和讨论，目前相信室温超导成功概率的再次降低。尘埃落定在开设预测市场之前，Polymarket 为每个预测都设定了具体判定标准。每个用户在参与前都需要仔细阅读判定标准，这样才不会引发纠纷。就以近期大火的「Curve 创始人是否会被清算」这一市场为例。Polymarket 设定的标准就是，「如果 Curve 创始人 Michael Egorov 在 Aave 或 Fraxlend 上的数百万美元头寸的任何部分在美国东部时间 8 月 15 日晚上 11:59 之前被强制清算，那么市场将决定 YES。否则，这个市场将会做出 NO 的决定。」而在尚未确定结果的过程中，用户还可以通过官方提供的数据了解到交易双方的持仓情况。室温超导是否为真的用户参与情况 Polymarket 市场的 Leaderboard，排名第一的用户获得 90 余万美元的收益舌战群儒某种程度上，Polymarket 应该算是一个出圈的产品。因为你可以在这里和来自全球的用户认真的「讨论」具体事件，而不是钻研炒币。一些热门市场板块还接入 Disqus 功能，就像是给这些预测市场里装下了了一个百度贴吧，用户在这里畅所欲言，不仅分享相关议题的资料，还可以直接口吐芬芳。注：目前由于存在大量机器人，Polymarket 停掉了一些市场的讨论版块。不仅在网站上，在 Polymarket 的官方社区里，各位成员也是「上知天文，下晓地理」的存在，加密仅为其六大讨论组中的一个。某 Polymarket 用户表示，他工作的实验室已经完成室温超导实验不过 Polymarket 目前还不支持自建市场。如果用户想要就某一事件自己构建一个市场，仍需要填交一串材料，以供 Polymarket 团队审核。即是这样，团队还曾因为市场主题不合规而被美国商品期货交易委员会（CFTC）罚款 140 万美元。对于这种公平公开的预测市场的魅力，来自 1confirmation 的 Mike 总结的恰如其分，「Polymarket 能够为文化、科技和政治等热门话题快速创造市场，吸引了多元化的社区，这些社区成员不仅拥有活力，还可以通过 Polymarket 获得真正的情绪晴雨表。基于加密货币的预测市场是打击媒体中错误或偏见信息传播的一种方式，为人们寻求真理提供经济激励。预测市场 Mass Adoption 的时代即将来临。随着世界变得更加互联，信息传播速度越来越快，对可靠、社区驱动的平台的需求不断增长。」来源：金色财经

金色财经2023-08-04

【比特周报】人民币大量资金流向币圈！美国驳回“瑞波币非证券”裁决比特币深陷中美多空战

震！加密支付“超级应用程序”革命来袭推特老板马斯克在周日凌晨发布推文，预告一些特别的事情即将到来。自宣布将推特更名为X后，狗狗币多头狂欢大涨11%。马斯克此前在自身账号写上XD两字，引起市场预测一场全球加密支付改革将来临。马斯克X代币曝光！推特打赏创作者、共享平台分润知情人士：拟建立加密交易服务中心马斯克将推特正式更名为X后，在推特最新开发版本中，发现一个名为X的代币信息。该代币将具有打赏创作者，以及共享平台分润的功能。知情人士更透露，马斯克正寻求合作建立加密交易服务中心。重磅回归！FTX提交重组计划、重启离岸交易所破产加密交易所FTX周一向美国法院提交初步的重组计划草案，重点提及离岸交易所将重启，以补偿客户资金缺口。FTT代币闻讯一度暴涨近12%，随后回落报在1.434美元。赵长鹏“清算”币安美国保命？8月重启日本交易所：上架34种加密货币、NFT市场币安首席执行官赵长鹏在今年早些时候险些清算币安美国交易所，旨在保护在币安国际运营，但董事会最终未能达成一致决定。币安宣布8月重启日本交易所，将上架34种加密货币和NFT市场。美媒最新爆料：美司法部正考虑对币安提起欺诈指控据知情人士透露，美国司法部官员正在考虑对加密货币交易所币安提起欺诈指控，但担心此举对用户带来的影响。知情人士表示，美国联邦检察官担心，如果他们起诉币安，可能会导致类似于现已破产的平台FTX的挤兑情况，导致消费者损失资金，并可能引发加密市场的恐慌。知情人士称，检方正在考虑其他选择，比如罚款、暂缓起诉或不起诉协议。中国人在非洲每天挣2万元暴利！“世界币”资金换取个人虹膜数据肯尼亚、德国启动调查美国OpenAI推出的世界币项目，以资金换取个人虹膜数据，在非洲地区掀起浪潮，当地发展的中国人分享，通过帮助验证和扫描虹膜，最高每天可挣2万元人民币暴利。肯尼亚周三宣布暂停世界币，与德国同样启动数据保护调查。华人大佬“救市”！Curve创始人遭遇清算风险 19家机构联合孙宇晨、杜均和麻吉大哥“出手”援助稳定币交换协议Curve创始人遭遇黑客入侵后，在场外出售手中CRV代币募款，以归还在多家去中心化金融平台的巨额贷款。链上分析师指出，华人大佬出手救市，19家机构、孙宇晨、杜均和麻吉大哥纷纷援助防止清算。

小萧2023-08-04

ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管

长期的。 7月26日，OpenAI官方推特宣布，安卓版ChatGPT已在美国、印度、孟加拉国和巴西提供下载，并计划在近期推广至更多国家。ChatGPT正在拓展渠道，获得更多的用户和更强的使用粘性，生成式AI的浪潮在持续推高。 7月初，上海的2023世界人工智能大会（WAIC）上，一位大模型创业公司的技术人员正在展厅里穿梭，她计划为公司寻找一个性价比高的国产芯片解决方案，用来做大模型训练。 “我们有1000张A100，但完全不够。”她告诉虎嗅。 A100是英伟达的一款高端GPU，也是ChatGPT生长的硬件基础。一些公开数据显示，在训练GPT系列模型的过程中，OpenAI所使用的英伟达GPU数量约2.5万个。由此，要做大模型，要先评估能拿到多少张A100的显卡，几乎成了这个行业的惯例。哪里有GPU？哪里有便宜算力？这只是2023WAIC大会上众多问题的缩影。过去半年里所有被“应激”到的人，几乎都渴望能够在这场“盛会”中找到更多关于AI的答案。 2023WAIC现场一家芯片展商的技术人员告诉虎嗅，在WAIC大会的几天里，他们的“大模型”展台前，来了好些产品经理，他们希望在这里为公司的大模型业务寻找产品定义。 5月28日在中关村论坛上，中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至5月底，中国10亿级参数规模以上的大模型发布了79个。在此后的两个月里，又有阿里云的通义万相、华为云的盘古3.0、有道“子曰”等一系列AI大模型发布，据不完全统计目前国内的AI大模型已超过100个。国内企业争先恐后发布AI大模型的动作，就是“应激反应”最好的体现。这种“反应”带来的焦虑，正在传导给行业里几乎所有相关人员，从互联网巨头的CEO到AI研究机构的研究员，从创投基金合伙人到AI公司的创始人，甚至是很多AI相关的法律从业者，以及数据、网络安全的监管层。对行业之外的人而言，这可能只是短暂的狂欢，但在如今，又有多少人敢说自己置身AI之外。 AI正在开启一个新时代，一切都值得用大模型重塑一遍。越来越多的人开始思考技术扩散之后的结果。资金涌入，飞轮已现 ChatGPT诞生的一个月内，出门问问创始人李志飞两赴硅谷，逢人必谈大模型，在与虎嗅交谈时，李志飞直言这是他最后一次“All in”。 2012年，李志飞创立出门问问，这家以语音交互、软硬件结合为核心的人工智能公司经历了中国两次人工智能浪潮的起伏。在上一波人工智能最火热的那一段时间，出门问问的估值一度被推至独角兽级别，但此后也经历了一段落寞期，直到ChatGPT的出现，才给沉寂多年的人工智能行业撕开了一道口子。在一级市场，“热钱正在涌进来。” 这是过去半年中，谈及大模型时的行业共识。奇绩论坛创始人陆奇认为，AI大模型是一个“飞轮”，未来将是一个模型无处不在的时代，“这个飞轮已经启动”，而最大的推动力就是资本。 7月初，商业信息平台Crunchbase发布的数据显示，分类为AI的公司在2023年上半年筹集了250亿美元，占全球融资的18%。虽然这一数字与2022年上半年的290亿美元相比有所下降，但2023年上半年全球各行业的总融资额比2022年同比下降了51%，由此可见AI领域的融资额在全球融资总额中的占比，几乎提高了一倍。Crunchbase在报告中这样写到：“如果没有ChatGPT引发的人工智能热潮，2023年的融资额会更低。” 到目前为止，2023年AI行业最大的一笔融资，就是微软在1月对OpenAI投资的100亿美元。虎嗅根据公开数据统计，在美国的大模型公司创业中，Inflection AI或将成为人工智能领域融资量仅次于Open AI的第二大初创公司，在其之后分别是，Anthropic（15亿美元），Cohere（4.45亿美元）、Adept（4.15亿美元）、Runway（1.955亿美元）、Character.ai（1.5亿美元）和Stability AI（约1亿美元）。在中国，2023年上半年国内人工智能行业的公开投融资事件共有456起。而这项统计在2018年-2022年的5年间分别是731、526、353、631和648。上半年国内人工智能行业公开投融资事件另一个引发飞轮的事件则是ChatGPT放出API接口。当OpenAI在3月首次开放ChatGPT的API接口时，AI行业内外对此几乎形成共识：行业要变天了。随着更多应用接入大模型，AI之上正在长出更加繁茂的森林。 “做大模型和做应用本身就应该分开”，投资人的嗅觉总是敏锐的，在源码资本执行董事陈润泽看来，AI是一个与半导体分工一样的逻辑，AI大模型的繁荣之后，很快就会看到AI应用的一波繁荣。今年年初，陈润泽与同事一起前往硅谷时发现，硅谷声名显赫的创业孵化器Y Combinator（OpenAI首席执行官Sam Altman曾在这家孵化器任总裁多年），有一半的项目都转型做生成式AI了。对于大模型的热情，丝毫不逊于如今大洋彼岸的中国。不过，他也发现在美国无论是资本还是创业者，相比于大模型创业，更看好基于大模型所做的生态应用，毕竟在这个赛道，已经跑出了诸如OpenAI这样的公司，与此同时，美国有很强的ToB应用生态土壤，因此更多的美国公司正在尝试基于大模型的生态做企业应用。陈润泽的观察正在得到证实，大模型服务平台OpenCSG联合创始人陈冉告诉虎嗅，如今，美国湾区90%以上的公司已经把大模型能力用到方方面面。至于中国，陈冉认为，在年底之前很多的客户也都会用起来。今年3月左右，陈润泽和团队开始尝试在国内寻找基于大模型做应用的公司，但他发现这样的公司很少。大量资本进入了人工智能行业，但如果追溯这些资金的流向会发现，更多的钱仍集中在头部几家公司中。 “即便是现在，10个与生成式AI相关的项目，能投1个-2个也已经是很不容易了。”除了源码资本，虎嗅也与多位硬科技投资人交流，他们都表示，虽然项目看得多，但真正靠谱的凤毛麟角。应用端的这种态度，在很多业内人士看来，已是常态。思必驰联合创始人俞凯认为，表面看似热闹的赛道，其实更多的是名义上的竞争，结果无非两种情况：“一种是为了融钱，纯资本导向；另一种是做全域通用大模型的公司，确实需要喊，不喊的话别人不会知道。” 国内的一些统计数据也正在说明这个问题，根据第三方机构烯牛数据统计，截至2023年7月，国内有AIGC公司242家，1月以来AIGC赛道融资事件71起。而AI大模型赛道上的公司有67家，从ChatGPT发布到现在，融资事件只有21起。 AIGC赛道和AI大模型赛道自ChatGPT发布后的融资事件｜数据来源：烯牛数据 “现在国内AI市场上，好的标的太少了。”一位投资人如此告诉虎嗅——好项目太贵，便宜的又不靠谱。虽然目前国内发布的AI大模型数量过百，但国内一众大模型公司中，获得巨额融资的并不多，甚至屈指可数。很多AI投资到最后都变成了投人——曾经的独角兽公司创始人、互联网大佬、具备大模型相关创业经验的人等。公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次互联网公司百度 2012 文心一言上市阿里云 2008 通义千问上市騰讯AI实验室 1998 混元上市华为云 2019 盘古未上市字节跳动 2016 火山方舟未上市京东云 2012 言犀上市昆仑万维 2008 天工上市 360 1992 360智脑上市公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 AI公司商汤科技 2014 日日新上市科大讯飞 1999 讯飞星火上市云从科技 2015 从容上市达观数据 2015 曹植 C轮出门问问 2014 序列猴子 D轮智谱Al 2019 ChatGLM B轮澜舟科技 2021 孟子 Pre-A轮 MiniMax 2021 Glow 股权投资面壁科技 2022 VisCPM 天使轮深言科技 2022 CPM 股权投资聆心智能 2021 Al乌托邦 Pre-A轮衔远科技 2021 ProductGPT 天使轮思必驰 2007 DFM-2 IPO终止公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 2023年成立都初创AI公司光年之外 2023 暂无 A轮百川智能 2023 baichuan 股权投资零一万物 2023 暂无股权投资国内AI大模型相关公司部分统计今年的一众AI明星项目中，智谱AI、聆心智能、深言科技和面壁智能，都是清华实验室孵化的公司。深言科技、面壁智能两家公司均成立于2022年，且有AI行业内知名学者的技术背书。比这几家清华系AI公司成立时间更短的是一些互联网行业大佬创立的AI公司，光年之外、百川智能和零一万物均成立于这波大模型热潮开始之后。美团联合创始人王慧文在2023年年初成立的光年之外，一度融资5000万美元，已是彼时中国大模型行业为数不多的融资案例。与智谱AI、西湖心辰这类已有大模型为基础的公司不同，光年之外是2023年2月开始，从零开始做大模型，其难度可想而知，6月29日，美团公告宣布收购光年之外的全部权益，总代价包括现金约2.33亿美元（合人民币16.7亿元）、债务承担约3.67亿元、及现金1元。 “起码要有自然语言处理背景的人，有一定大模型训练实操经验的人，以及数据处理、大规模算力集群等方面的专业人才。如果同时还要做应用，那应该还要有对应领域的产品经理和运营人才。”陈润泽如此描述一个大模型核心团队的标配。大公司的AI赌注过去半年中，老牌互联网大厂们的AI新闻漫天纷飞。对AI大模型的投入，看似是在追热点，但如百度、阿里、华为这样的大公司，在AI上投下的赌注，显然不是跟风。巨头们在AI上的押注很早就已开始，对这些公司来说，AI并不是一个新鲜的话题。虎嗅根据企查查数据不完全统计，各大厂在2018年开始就对人工智能相关的企业有不同程度的投资，从投资企业来看，大多是人工智能应用方面的企业，尽管涉及到一部分AI芯片企业，但是数量并不多，涉及大模型方面的企业几乎没有，并且大厂所投资的人工智能相关的公司大多与其业务息息相关。大厂投资机构投资企业数平均持股比例最高持股比例 100%持股企业数阿里巴巴 23 36.25% 100% 5 百度风投 25 5.50% 15% 0 腾讯投资 54 17.54% 100% 2 三家互联网大厂投资AI相关公司情况｜数据来源：企查查 2017年阿里达摩院成立，研究对象涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域，将人工智能的能力赋能到阿里的各个业务线中。2018年，百度提出了“All in AI”的战略。有所不同的是，生成式AI的出现，似乎是一个转折点。对于拥有数据、算力和算法资源优势的科技巨头来说，人工智能对他们已经不光是赋能场景，而是需要承担基础设施的角色，毕竟，生成式AI的出现，意味着针对人工智能产业的分工已经开始。以百度、阿里、华为、腾讯，四家云供应商为代表的大厂，虽然都宣布了各自的AI策略，但明显各有侧重。在过去的半年时间里，巨头纷纷发布自己的大模型产品。对于百度、阿里这样的大厂来说，他们入局大模型的时间并不算晚，基本在2019年。百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。阿里的通义千问大模型也是始于2019年。除了百度和阿里的通用大模型，6月19日，腾讯云发布了行业大模型的研发进展。7月7日，华为云发布了盘古3.0行业大模型产品。这些侧重也与各家的整体业务，云战略，以及在AI市场里的长期布局有所呼应。百度的主线业务盈利能力在过去的5年中，出现了较大波动。百度很早就看到了基于搜索的广告业务在国内市场中的问题，对此，百度选择了大力投入AI技术寻找新机会。这些年来，百度不仅邀请过吴恩达、陆奇等业界大佬出任高管，在自动驾驶上投入热情也远超其他大厂。如此关注AI的百度，势必会在这波大模型之争里重手投注。阿里对通用大模型同样表现出了极大的热情。一直以来，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技术路线创造集团的第二增长曲线。在电商业务竞争日趋激烈，市场增长放缓的大环境下，依云而生的AI产业新机遇，无疑是阿里云在国内云市场上再发力的好机会。相比百度和阿里，腾讯云在大模型方面选择了优先行业大模型，而华为云则公开表示只会关注行业大模型。对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的阶段，腾讯对于AI大模型的投注相对谨慎。马化腾在此前的财报电话会上谈及大模型时曾表示：“腾讯并不急于把半成品拿出来展示，关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地。” 另一方面，从腾讯集团的角度看，腾讯目前有4所AI Lab，去年也发布了万亿参数的混元大模型，腾讯云投身行业大模型方面的动作，更像是一种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的投注策略。对于华为来说，一直以来都是重手投注研发，过去10年里华为在研发方面的总投入超过9000亿元。但由于手机业务遇到发展障碍，华为在很多技术研发上的整体策略或也正在面临调整。一方面手机业务是华为C端技术最大的出口，如果手机业务不为通用大模型买单的话，那么华为研发通用大模型的动力就会明显下降。而对于华为来说，把赌注押在能快速落地变现的行业大模型，似乎是这场AI博弈当中的最优解。正如华为云CEO张平安所说“华为没有时间作诗”。不过，对科技巨头来说，无论赌注多大，只要能赌对，就能够先一步抢占基础设施的市场份额，从而在人工智能时代获得话语权。拿着锤子找钉子对于商业公司来说，所有的决策仍然落到经济账上。即便是一笔不小的投入，越来越多有远见的公司创始人也意识到，这是一项未来必须要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回报。 AI大模型的研发需要一笔不小的投入，但越来越多企业创始人、投资人都认为，这是一项”必要投入”，即便眼下完全看不到回报。由此，很多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。 “3年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。”李志飞在2020年就开始带着一班人马研究GPT-3，彼时出门问问正处在一个发展的转折点，他们希望探索新业务，但经过一段时间的研究之后，李志飞的大模型项目中止了，原因之一是当时模型不够大，另外就是找不到商业落地场景。不过，2022年底ChatGPT问世以后，李志飞仿佛被扎了一剂强心针，因为他和所有人一样，看到了大模型的新机会。今年4月，出门问问发布了自研的大模型产品——序列猴子。眼下，他们准备拿着新发布的大模型“序列猴子”冲刺港交所，出门问问已在5月末递交了招股书。另一家老牌AI公司也在跟进，去年7月，思必驰向科创板递交了IPO申请，在今年5月被上市审核委员会否决。俞凯坦言，就连OpenAI，在GPT2阶段也是用微软的V100训练了将近一年的时间，算力和A100差好几个量级。思必驰在大模型前期积累阶段，也是用更为经济的卡做训练。当然，这需要时间作为代价。相比于自研大模型，一些应用型公司有自己的选择。一家在线教育公司的总裁张望（化名）告诉虎嗅，过去半年，他们在大模型应用场景的探索上不遗余力，但他们很快发现在落地过程中存在诸多问题，例如成本与投入。这家公司的研发团队有50人-60人，开始做大模型研究以来，他们扩充了研发团队，新招了一些大模型方面的人才，张望说，偏底层模型方面的人才很贵。张望从未想过从头开发大模型，考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接接入API做应用。他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据做训练。这也是很多应用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个行业小模型。张望他们从70亿参数的模型开始，做到100亿，现在在尝试300亿的模型。但他们也发现，随着数据量增多，大模型训练会出现的情况是，可能新版本不如上一个版本，就要对参数逐一调整，“这也是必须要走的弯路。”张望说。张望告诉虎嗅，他们对于研发团队的要求就是——基于公司的业务探索AI大模型场景。这是一种拿着“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。 “目前最大的难题是找到合适的场景。其实有很多场景，即便用了AI，效果也提升不了太多。”张望说，例如在上课的场景中，可以用AI大模型赋能一些交互模式，包括提醒学员上课功能、回答问题和打标签等，但他们试用了AI大模型之后，发现精准度不行，理解能力和输出能力并不理想。张望的团队尝试过一段时间后，决定在这个场景里暂时放弃AI。另一家互联网服务商小鹅通，也在AI大模型爆发后第一时间开展了相关业务的探索。小鹅通的主要业务是为线上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理以及商业变现。小鹅通联合创始人兼COO樊晓星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多的应用基于生成式AI诞生时，小鹅通看到了这个技术背后的潜力，“例如MidJourney，生成式AI对于设计图像生成方面的提效确实有目共睹。”樊晓星她们在内部专门组织了AI研究的业务线，寻找与自身业务相关的落地案例。樊晓星说，在将大模型接入业务的过程中，她所考虑的就是成本和效率，“大模型的投入成本还是蛮高的。”她说。互联网行业的“钉子”算是好找的，AI落地真正的难点还是在工业、制造这样的实体产业。俞凯告诉虎嗅，这一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前进，在产业落地上面的矛盾一点都没变化，只是换了一个套壳而已。所以从这个意义上看，这两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是学习历史——“上一波AI浪潮的教训，这次就别再犯了。” 虽然很多厂商在AI大模型的落地方面都喊出了“产业先行”的口号，但很多实体产业的场景真的很难与目前的AI大模型相匹配。比如在一些工业检测场景应用的AI视觉检测系统，即便对AI模型的需求没有高到10亿参数的量级，但初期的训练数据仍然捉襟见肘。以一个简单的风电巡检场景为例，一个风场的巡检量达到七万台次，但同样的裂痕数据，可能只会出现一次，机器可以学习的数据量是远远不够的。扩博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风机叶片的巡检机器人还做不到100%的精确分析叶片裂痕，因为可供训练和分析的数据量太小了，要形成可靠的全自动巡检和识别，还需要大量的数据积累和人工分析。不过，在工业数据积累较好的场景中，AI大模型已经可以做到辅助管理复杂的三维模型零件库了。国内某飞机制造企业的零件库就已经落地了一款基于第四范式“式说”大模型的零件库辅助工具。可以在十万余个三维建模零件中，通过自然语言实现三维模型搜索，以三维模型搜三维模型，甚至还能完成三维模型的自动装配。这些功能，在很多卡住制造业脖子的CAD、CAE工具中都需要经过多步操作才能完成。今天的大模型和几年前的AI一样面临落地难题，一样要拿着锤子找钉子。有人乐观地相信，今天的锤子和过去完全不一样了，但到了真金白银地为AI付费时，结果却有些不同。彭博社在7月30日发布的Markets Live Pulse调查显示，在514名受调投资者中，约77%的人计划在未来六个月内增加或保持对科技股的投资，且只有不到10%的投资者认为科技行业面临严重的泡沫危机。然而这些看好科技行业发展的投资者中，却只有一半人对AI技术持开放的接受态度。 50.2%的受访者表示，目前还不打算为购买AI工具付费，多数投资公司也没有计划将AI大范围应用到交易或投资中。卖铲子的人 “如果你在1848年的淘金热潮里去加州淘金，一大堆人会死掉，但卖勺子和铲子的人，永远可以赚钱。”陆奇在一次演讲时说。高峰（化名）想当这样的“卖铲子的人”，准确地说，是能够“在中国卖好铲子的人”。作为一名芯片研究者，高峰大部分科研时间都在AI芯片上。过去一两个月，他感到了一种急迫性——他想做一家基于RISC-V架构的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描绘了未来的图景。然而，要从头开始做AI芯片，无论是在芯片界，还是在科技圈，都像是一个“天方夜谭”。当AI大模型的飞轮飞速启动时，背后的算力逐渐开始跟不上这一赛道中玩家的步伐了。暴涨的算力需求，使英伟达成了最大的赢家。但GPU并非解决算力的全部。CPU、GPU，以及各种创新的AI芯片，组成了大模型的主要算力提供中心。 “你可以把CPU比喻为市区，GPU就是开发的郊区。”高峰说，CPU和AI芯片之间，需要通过一个叫做PCIE的通道连接，数据传给AI芯片，然后AI芯片再把数据回传给CPU。如果大模型的数据量变大，一条通道就会变得拥挤，速度就上不去，因此需要拓宽这条路，而只有CPU能够决定这条通路的宽窄，需要设置几车道。这意味着，中国在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最关键的CPU难以破局。哪怕是在AI训练上，越来越多的任务可以被指派给GPU承担，但CPU依旧是最关键的“管理者”角色。 2023WAIC大模型展区展出的部分国产芯片自1971年英特尔造出世界上第一块CPU至今50余年，在民用服务器、PC市场，早已是英特尔和AMD的天下，英特尔更是建立起涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态于一体的整个商业模式壁垒，且这种壁垒从未衰退。要完全抛开X86架构和ARM架构，基于一个全新架构研发完全自主的CPU芯片，可以说是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龙芯，在这条路上走了20多年，更不用说是 RISC-V这样未被充分开垦和验证过的开源架构。指令集，就像一块块土地，基于指令集开发芯片，就相当于是买地盖房子。X86的架构是闭源的，只允许Intel生态的芯片，ARM的架构需要支付IP授权费，而RISC-V是免费的开源架构。产业界和学术界已经看到了这样的机会。 2010年，加州伯克利两位教授的研究团队从零开始开发了一个全新的指令集，就是RISC-V，这个指令集完全开源，他们认为CPU的指令集不应该属于任何一家公司。 “RISC-V或许是中国CPU的一道曙光。”高峰说。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼时他表示，自己不想错过 AI浪潮发展的机会，这一次，他依然想抓住，而这个切入点，就是RISC-V。在大模型以及如今国产替代的时代，这个需求显得更为紧迫，毕竟，极端地考虑一下，如果有一天，中国公司用不了A100了，又该怎么办。 “如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更强，也需要和Linux上做商业操作系统的人参与到代码的开发中。”高峰说。高峰不是第一个意识到这个机会的人，一位芯片行业投资人告诉虎嗅，他曾与一家芯片创业公司创始人聊起，用RISC-V的架构去做GPU的机会。如今，在中国已有一些基于RISC-V架构做GPU的公司，但生态依旧是他们面临的最大的问题。 “Linux已经示范了这条路是可以走通的。”高峰说，在Linux这套开源操作系统中，诞生了红帽这样的开源公司，如今许多云服务都建立在Linux系统上。“需要足够多的开发者。”高峰提出了一个方法。这条路很难，但走通了，将是一条光明的道路。飞轮转得太快了大模型的“应激反应”下，感到急迫的不光是高峰。国内某AI大模型公司联创告诉虎嗅，今年初他们也曾短暂上线过一款对话大模型，但随着ChatGPT的升温，有关部门提高了对大模型安全性的重视，并对他们提出了很多整改要求。 “在没有特别明确的监管政策出来之前，我们不会轻易把产品开放给普通用户，主要还是To B的逻辑。”左手医生CEO张超认为，在《管理办法》出台之前，贸然将生成式AI产品开放给C端用户，风险很大。“现阶段，我们一方面在持续迭代优化，另外一方面也在持续关注政策、法规，保证技术的安全性。” “生成式AI的监管办法还不明确，大模型公司的产品和服务普遍很低调。”一家数字化技术供应商，在6月发布了一款基于某云厂商通用大模型开发的应用产品，在发布会上，该公司技术负责人向虎嗅表示，他们被这家云厂商要求严格保密，如果透露使用了谁的大模型，他们会被视为违约。而对于为何要对案例保密，这位负责人分析，可能很大一部分原因是要规避监管风险。在全球都对AI提高警惕的当下，任何市场都不能接受监管的“真空期”。 7月13日，网信办等七个部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下文简称“《管理办法》”），该办法自2023年8月15日起施行。 “《管理办法》出台后，政策会从问题导向转为目标导向发展就是我们的目标。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟认为，新规是重“疏”而不重“堵”。浏览美国的风险管理库，是王渝伟每天必需的功课，“我们正在为利用GPT等大模型进行细分行业的商业应用提供风控合规的方案，建立一套合规治理框架。”王渝伟说。美国的AI巨头们正排着队向国会表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微软、Meta、亚马逊、AI创业公司Inflection、Anthropic，七家最具影响力的美国AI公司，就在白宫签署了一份自愿承诺。保证在向公众发布AI系统前允许独立安全专家测试他们的系统。并与政府和学术界分享有关他们系统安全的数据。他们还将开发系统，当图像、视频或文本是由AI生成时向公众发出警告，采用的方法是“加水印”。 7家美国AI巨头排代表在白宫签署AI承诺此前，美国国会听证会上，OpenAI的创始人山姆·奥特曼表示，需要为人工智能模型创建一套安全标准，包括评估其危险能力。例如，模型必须通过某些安全测试，例如它们是否可以“自我复制”和“渗透到野外”。或许山姆·奥特曼自身也没有想到，AI的飞轮会转得这么快，甚至有失控的风险。 “我们一开始还没有意识到这件事情这么紧迫。”王渝伟说，直到上门来咨询的公司创始人越来越多。他感到，这一次的人工智能浪潮正在发生与过去截然不同的变化。今年年初，一家最早接入大模型的文生图公司找到王渝伟，这家公司希望把自己的业务引入中国，因此，他们想了解这方面的数据合规业务。紧接着，王渝伟发现，这类的咨询越来越多，更明显的变化是，前来咨询的不再是公司的法务，而是创始人。“生成式AI的出现，原有的监管逻辑已经很难适用。”王渝伟说。从事大数据法律工作多年的王渝伟发现，生成式AI与上一波AI浪潮正在呈现更加底层的变化。例如，上一次的AI更多是基于算法进行推荐，还有就是一些人脸识别，都是针对一个场景，针对一些小模型，在具体应用场景当中进行训练，涉及的法律问题不外乎知识产权、隐私保护的问题。而在这个生成式AI生态之上的不同角色，例如提供底层大模型的公司，在大模型之上接入做应用的公司，存储数据的云厂商等，对应的监管都不尽相同。目前大模型所带来的伴生风险已经有了共识，业界明白，商业化应用势必会放大这种风险，要想保持业务的连续性，就需要重视监管。难点就是，“如何找到一条既能做好监管，又能不影响行业发展的路径。”王渝伟说。结语对于整个行业来说，在对技术加深探讨的同时，也正在引发更为深远的思考。在AI逐渐占据科技产业的主导地位之时，要如何确保技术的公正、公平和透明性？当头部公司紧紧掌控技术和资金流向时，如何确保中小企业和初创公司不被边缘化？大模型的开发和应用蕴含巨大潜力，但盲目跟风是否会导致我们忽视其他创新技术？ “从短期来看AI大模型正在被严重高估。但从长期看，AI大模型被严重低估了。” 半年时间里，AI热浪翻涌。然而对于中国的创业公司和科技巨头来说，在热炒的市场氛围中，如何保持清醒的判断，做出长远的规划和投资，将是检验其真正实力和远见的关键。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

Web3：从社区中成长的新文化运动

c的创始人Ryan Zurrer最近发推特：“社区将成为2020年代的平台和市场，应该是全球最有价值的资产之一。” 我认为他说的对。让我们再次从技术开始。由于区块链，我们正在经历从集中式信任到去中心化信任的转变。比特币第一个实现了真正的数字稀缺性和数字所有权（“真正”意味着不依赖于集中式中介机构）。通过NFT，用户现在可以拥有一样东西，还能跨平台使用。以太坊的联合创始人和ConsenSys的首席执行官Joe Lubin称之为“用户驱动和社区为中心的新超级周期的基础”：“模式转变将去中心化作为总体组织原则，它可以让社区以松散耦合的方式编织在一起。” 这种模式转变将横向协调机制添加到传统自上而下控制的垂直链中，这将形成更有效和更强大的社会结构。 Joe Lubin发表了本次会议上最深刻的演讲拥有某物到底意味着什么？拥有某物意味着我拥有它，其他人没有。它是独特的，使我脱颖而出和独特。它还使我在我们参与的项目、社区和生态系统中具有更多的代理权。所有权变成了自我表达的工具，成为了身份的基础。相比之下，在一个拥有无限资源的世界中，每个人都可以拥有一切，但什么都没有价值。身份建立，形成社区。社区创造文化，文化加强社区。最终，这意味着：如果：NFTs —>身份向量则：NFT所有者 —>文化向量 NFT所有者组合 —>由文化驱动的社区。 “社区和文化可以在用户拥有的数字、去中心化的信任层上建立，这是有史以来第一次。” 这对品牌意味着什么？ # THREE、品牌的社区公式品牌是文化的产物。文化由社区推动，社区由文化推动。社区和文化行为是一个多面的、复杂的、动态的系统。它们不会一夜之间形成，需要不断滋养。这就是为什么许多进入该领域的Web2品牌，除了发行NFT，参与其他方面时却面临困难。同时，自 Web3 兴起以来，品牌形象并没有发生变化。品牌是一套旨在产生文化相关性的技术，最成功的品牌本质上仍然是文化的。让我们看两个例子： * 星巴克体现了“第三空间”的文化，灵感来自于在意大利咖啡馆中发现的温暖和归属感。在意大利，到咖啡馆里喝浓缩咖啡就是文化。走进世界上的任何一家星巴克，你都可以成为该文化的一部分。 * 比特币体现了自由主义信念，即技术是赋予人们更多权力的工具。它代表着去中心化、开放和隐私。比特币首先是一种文化运动，超越了其技术。 Web3技术没有建立社区。社区是由目的和文化建立的。一直以来都是这样。但是，Web3通过一个去中心化的信任层使数字所有权成为可能，从而通过数字所有权实现了新形式的实用价值。这是品牌 Web3 社区公式的第一个版本。请注意：这是不断变化的！我一边走一边学习。文化、目的和实用价值是相关联的。社区只需要其中两个甚至只有一个就可以存在，但它们会更脆弱。未来的品牌将围绕它们周围的目的、实用价值和信仰建立起来，并内置所有权。品牌和社区将合作实现共同增长和价值创造。 # FOUR、维持社区的活力一旦建立社区，品牌将如何保持社区的活力？ Outlier Ventures的Web3战略负责人Thomas Issa最近表示：随着市场日益饱和以及客户获取变得越来越困难，缺乏品牌忠诚度，“社区即服务”(CaaS) 将成为 Web 3 增长堆栈中不可或缺的一部分。根据我们所了解到的情况，CaaS 受到品牌欢迎也就不足为奇了。但我对构建社区是否可以模块化和规模化持怀疑态度。 Sandbox的创始人兼COO Sebastien Borget谈到了“ORM（所有权关系管理）”：“Web3 始终与文化有关。它以用户为中心，以社区为驱动力。我们在 Sandbox 中为 NFT 社区提供定制的服务。这就是我们让他们保持参与的方式。” 品牌通常只关注一种维度而不是三种（效用、目的和文化）。许多Web3社区项目仍然缺乏真正的实用性、目的或文化。许多项目做得不够，无法让人感觉到个性化的体验。此外，品牌增长和管理社区的工具以及用户参与社区的工具仍然缺失。即使对于数字原住民来说，跟踪Discord频道、Twitter和Telegram也很困难。许多人从未进入过Discord频道。像Bubbles、Fam.xyz、Towns、Collab.Land、Bonfire或Decommerce这样的初创企业正在积极构建解决方案。一些品牌，例如Coinbase，正在尝试“开放版本”。开放版本NFT允许无限制地铸造NFT。从用户的角度来看，铸造品牌NFT也意味着用户突然拥有了品牌的一部分，一种文化工艺品，增加了他们在品牌生态系统中的利益。这是个利用这种新模式的绝佳例子。卢浮宫卡鲁塞尔的文化冲突 #FIVE、无边界文化只有文化资产在用户和社区间传播时，互联网才能发挥作用。将文化产物锁定在一个平台上将阻止文化和社区的形成。数字资产可以在数字钱包之间跨平台传输，用户拥有这些数字资产是Web3的固有特性。但它们也需要建立在同样的标准上。这就是为什么会议中的一个关键主题是互操作性。互操作性只是指不同的 dApp 和虚拟环境能够相互无缝交换信息或资产的能力。每个人都认为，只有当用户可以在虚拟环境和平台之间，以及在虚拟和现实之间无缝转移他们的资产时，这种新模式才能起作用。有些人将缺乏连接性视为迈向开放元宇宙的最关键的障碍，比如Reddit CEO Steve Huffmann：“关于元宇宙的漩涡只是一个漩涡；它已经存在，我们只需要将它连接起来。” 实现这一目标的最著名的行业倡议是开放元宇宙联盟 (OMA3)，加入的品牌包括 Animoca Brands、Sandbox、Decentraland、Dapper Labs 等。 # SIX、下一步是什么？技术已经准备好了，Joe Lubin说：“Web3 所需的工具、组件和基础设施现已准备就绪，可以支持杀手级应用程序，这些应用程序将定义下一代热门虚拟社区和杀手级生态系统。” 当我们踏上新的文化资产互联网之际，我想留给大家一个严重的警告：文化不能被集中化。 Joe Lubin在他的演讲中说：宇宙充满了意识，很可能也充满了生命和智慧。如果你是宇宙，在时间开始之前就已经活着，你会创造新奇、发明、创造力。你会支持多样性和去中心化，让你自己的所有碎片都能够自我组织，变得具有主权。像上帝一样。就像你自己一样。只有我们允许个人创造新奇、发明和创造力，支持多样性和去中心化，并最终将所有权、权力和代理权交还给用户，我们才能让这个新的模式转变起作用。或者，用Tim Draper的话说：相信大家，让他们自由自在。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

为比特币打广告？拜登晒加密社区“激光眼”标志图案咖啡杯

广告商品。 8 月 3 日，拜登总统在推特上写道：“一杯乔的咖啡味道从未如此美妙”，并附上了自己用杯子喝咖啡的视频。比特币和加密社区很快就注意到了咖啡杯的设计，他的脸上有一双发光的红色“激光眼睛”——这是比特币爱好者在设计头像时喜欢加入的元素。虽然这个表情包的起源尚不清楚，但激光眼现象是社交媒体上一场运动的一部分，该运动旨在到 2021 年底将比特币的价格推至 10 万美元，但这一目标并未实现。最著名的激光眼人物曾经包括 NFL 球星汤姆·布雷迪、帕丽斯·希尔顿和埃隆·马斯克。它通常被用作更广泛地展示他们对比特币和加密货币看涨前景的象征。拜登的帖子充斥着加密货币社区的回应，他们对明显的疏忽感到高兴并觉得有趣。 “乔·拜登现在是比特币大佬。激光眼睛什么的。仇恨者难以置信，”一位用户写道。其他用户纷纷表示，拜登刚刚提供了“比特币历史上最大的支持”，而另一位用户则表示，拜登正在试图“赢得比特币最大化主义者称号”。拜登政府因其对加密货币的不欢迎立场而受到社区的批评，其中包括针对数字资产矿工的有争议的税收提案和其他“反加密”政治努力。因此，咖啡杯的设计不太可能参考比特币。这款咖啡杯的名字取自“黑暗布兰登”——拜登在网上的另一个自我。“黑暗布兰登”梗把拜登描绘成一个更黑暗、更前卫的人——他的支持者经常用这个梗来宣传他在政策上的胜利。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

华人大佬“救市”！Curve创始人遭遇清算风险 19家机构联合孙宇晨、杜均和麻吉大哥“出手”援助

就明确表示自己也想加入这笔交易，随后在推特上补充说明自己支持、看好Curve的原因。他解释道：“很多人问我为什么要支持Curve，就如同BendDAO在2022年遇到流动性危机时，我们立即和项目团队沟通给与支持一样。” 他继续补充：“这些都属于真正创新的项目，行业的基础设施。当前的困难只是暂时的，我们一起多多支持，行业才会更健康。” (来源:Twitter) 据了解，所有的场外交易目前需要锁仓6个月，尽管代币真正的去留不受智能合约的锁定，但他们将其称为“道德锁仓”。台湾知名歌手、加密巨鲸黄立成(麻吉大哥)也在推特上发文表示，他相信DeFi和CRV代币，并豪掷150万美元买入375万枚CRV代币，并全数质押锁仓6个月。 “已锁仓我的CRV代币，一起冲，”他写道。 (来源:Twitter) 随着多家机构、多名华人大佬提供资金援助，Egorov的场外筹款交易顺利进行，目前在各大DeFi平台上的债务健康度也有所提升，在Aave V2的健康系数上升至1.87，Fraxlend则为1.8。尽管将清算风险大幅缩小，但需要谨慎的是，Egorov仍然还有巨款有待偿还。当前Egorov在各大平台贷款状况如下： Aave V2：4313万美元 Abracadabra：452万美元 Fraxlend：919万美元 Inverse：760万美元

小萧2023-08-04

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