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KYC/KYB 技术在金融监管中的未来
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KYB 解决方案也将通过整合人工智能和
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技术得到进一步发展。这种协同作用旨在建立一个可靠的生态系统,以满足 KYB 要求,涵盖安全业务关系的各个方面。 比较 KYC 和 KYB:区别与应用 虽然 KYC 和 KYB 的总体目标都是最大限度地降低与非法活动相关的不良后果的发生概率,但它们在金融行业内的应用流程却截然不同。KYC 程序广泛应用于各种金融结构,包括外汇经纪公司和加密货币交易所。KYC 包括客户身份验证、全面反洗钱(AML)监控和多层次风险评估。另一方面,KYB 程序侧重于验证商业实体的合法性、评估其执照和许可证,以及评估股东结构和 UBO。 KYC 的应用和目的涉及彻底核实个人客户的身份、审查文件和生物识别技术,以及持续监控可疑活动。相比之下,KYB 程序涉及核实企业的法律地位和所有权、评估财务可信度以及持续监控业务流程以进行风险评估。 KYC 和 KYB 的挑战与创新 KYC 面临着与身份盗窃和使用伪造证件有关的挑战。不过,数字身份验证和生物识别认证系统的进步正在解决这些问题。而 KYB 则面临着验证流程缺乏标准化的问题,需要使用带有模板评估模型的 KYB 服务。KYC 和 KYB 系统都在拥抱由人工智能、
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和区块链技术驱动的创新,以增强其功能和运行原理。 技术魅力与创新 技术进步推动着 KYC 和 KYB 系统的显著提升。人工智能将反洗钱筛查、风险评估和身份验证等繁琐的 KYC 活动自动化。光学字符识别(OCR)系统有助于从实时自拍照中提取数据并与身份证件进行比对。区块链可确保交易记录安全且易于检索,从而增强信任、保护隐私并简化验证流程。 监管框架和未来趋势 许多国家的 KYC 要求都有完善的监管框架,概述了可接受的身份检查程序和软件。相反,KYB 规则缺乏统一性,导致不同公司和 KYB 提供商的程序各不相同。建立标准的工作正在进行中,基本程序侧重于确定真实所有人、检查制裁、使用可信数据源和评估风险。 KYC 和 KYB 的未来在于其在数字化环境中的不断发展。预计人工智能和
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将实现人工流程的全面自动化,从而简化 KYC 活动,减少所需的时间和精力。利用人工智能和物联网(IoT)进行实时风险分析有望加强 KYC 和 KYB 程序。公司所有者披露框架的创新和即将发生的法律变革将进一步塑造身份和业务合法性验证的格局。 总之,随着人工智能、
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和区块链技术的不断进步,KYC 和 KYB 技术将迎来变革性发展。随着监管框架的不断发展,金融业可以预见,未来的身份验证流程将更加高效、安全,并与数字时代保持一致。创新技术的协同整合必将重新定义金融安全的格局,确保为企业和客户提供一个强大而有弹性的框架。 关于 ChainStar ChainStar 是一家数字金融服务提供商,以专业的软件开发能力为金融科技、区块链、娱乐等领域提供定制的信息技术解决方案。我们致力于用丰富的经验和最前沿的技术为用户精心打造每一个项目。 访问 https://chainstar.cloud 了解更多关于 ChainStar 的信息。如需演示或商务合作,请发送电子邮件至 business@chainstar.cloud 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-13
ALEO主网上线在即《ZK 既可以用于区块链的可扩展性,也可以用于隐私用途》并且superscalaer k10 即将 编译ALEO算法
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来验证儿童的年龄、使用我们的技术来验证
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算法的准确性等等。 我们相信 Aleo 的独特优势能够在区块链领域发挥重要作用,将继续推动区块链技术的发展,让它成为一个更隐私、更安全、更公平的平台。 五,Aleo 生态取得了哪些成绩? Foresight News:虽然 Aleo 主网尚未上线,但测试网已在进行测试,那目前 Aleo 生态的发展已经取得哪些成绩?数据维度有没有什么可以分享的信息? Joanna Zeng:我这里讲两个指标,一个是月活开发者,一个是已经部署的程序数量(Foresight News 注,在 Aleo 的术语中,程序就是所谓的智能合约)。 月活开发者的定义是不管是用什么编程语言,至少提交了一次代码,还要被别人使用过一次;已部署程序也不是随便 Fork 别人就可以。 因此把这些没有价值的代码去掉之后,我们现在有 14000 个已部署程序,然后月活开发者有 120 个。 这些数字与其他比较流行的区块链平台相比,其实已经属于优秀的表现,所以虽然 Aleo 还没有上线主网,但测试网上的月活开发者已经跟很多主流区块链平台的月活开发者数量相似,其次我们的月活开发者增长率是 79%。 关于生态系统,我们现在主要关注的是以下 7 个用例场景:DeFi、Identity、Gaming、SocialFi、zkML、Infrastructure、Voting/Governace。 其中去中心化基础设施(InfraFi)的项目数量最多,达到了 330 个,这主要是因为我们的生态系统是专注于去中心化基础设施的。 因为 ZK 技术本身是非常有利于隐私用例的,但由于基础设施的原因,暂时比较难实现以太坊生态的直接迁移,所以有很多项目正在做这方面的工作,包括做钱包、跨链桥以及 RPC 等各种基础设施相关应用。 还有一个有趣的用例场景是 Gaming,游戏开发者致力于开发全链游戏,但传统模式下他们无法隐藏游戏状态,现在基于 ZK 技术,游戏开发者可以在不对称信息环境里欺骗玩家,在游戏过程中不会让对手看到玩家的策略,所以这是一个只能建在隐私公链上的用例。 这确实是一件很有趣的事情,因为游戏有很多种类型,可以应用于不同的场景,像扑克游戏可以使用我们的技术来保护玩家的隐私等等,总之可以使用 Aleo 的技术来实现无尽的玩法,包括实现一些其他的游戏功能,比如社交功能。 关于 SocialFi,则可以用来实现第三方认定,比如我们可以扫描对方的 NFC 芯片,来获取对方的身份信息,但这些信息只会存储在我们双方的设备上,不会被公开。 又比如我们与一家为儿童提供教育的公司合作,帮助他们安全使用互联网,他们使用我们的技术来验证儿童的年龄,但不会向任何人披露这些信息,这项技术可以用于各种场景,比如让儿童观看适合他们年龄的电影或电视节目。 最后还有 zkML,它是一种使用零知识证明来验证
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算法准确性的方法,这项技术是一种去中心化的方法,可以让人们在不披露个人数据的情况下提供数据,可以用于各种场景,比如验证信用卡交易的准确性等等。 Foresight News:除了纯链上应用之外,还有哪些应用可以与链下场景结合,需要隐私来实现? Joanna Zeng:正如我们刚才讨论的,Aleo 已经超越了传统的隐私交易等技术,正在解决的问题是如何实现真正的隐私应用。 从用户的角度来看,任何你能够想到的不需要将信息广播到整个网络的场景,都可以算进来,被视为隐私应用。包括上文提到的检查每个学校学生的 ID,来确定他们的年龄是否允许他们访问特定的互联网内容。 在 Aleo 的系统中,可以使用最新的技术以可验证的方式来处理所有一次性数据库信息,并快速生成验证证明。 Foresight News:Tornado Cash 等隐私应用在许多国家和地区都面临监管问题,如果 Aleo 以隐私公链的身份进行建设,是否也可能会面临监管方面的担忧或风险? Joanna Zeng:我认为 Aleo 与其他隐私链的一个不同之处在于,我们从一开始就致力于做到合规。 隐私公链和合规公链似乎是矛盾的,但我们认为这两者是可以兼得的。我们正在与一家提供零知识证明技术的公司合作,开发一种验证者机制,允许监管机构在必要时查看链上数据,但这种查看需要得到项目本身的同意。 我们还在与许多政府机构合作,帮助他们开发隐私应用。我们相信通过与监管机构合作,Aleo 可以为用户提供隐私保护,同时也满足监管要求。 Foresight News:无论是开发堆栈还是实际用例,ZK 生态的发展都尚属早期,您觉得让 ZK 被主流采用还需要哪方面的努力与建设,Aleo 对此有什么思考与动作? Joanna Zeng:ZK 技术之前一直被作为区块链实现扩展的技术,大家一般想到 ZK 就是关于 Rollup 的解决方案,怎么去做 Layer2。 但 Aleo 做的最重要一件事,就是让大家意识到 ZK 其实具有双重价值,既可以用于区块链网络的可扩展性,但是也可以用于隐私用途。 我们也对此进行大量的教育,像 Aleo 就从顶层政策制定者到普通用户,进行全方位的宣传。我们还做了一些社会公益项目,例如 ZPrize,Aleo 不直接从中获益,只是希望借此来推广 ZK 技术,让更多人了解 ZK 的潜力。 Foresight News:Aleo 经历了几轮比较大的融资,总额将近 3 亿美元,在整个行业都比较罕见,就目前的市场来说,您怎么看待当下的牛熊周期? Joanna Zeng:很明显现在还是所谓的熊市,这从各种数据中都可以看出。 Aleo 在这种情况下需要继续做好技术研发和社区建设,尤其是上线主网,以兑现过去四年对投资者和社区的承诺,这是一个重要的里程碑。 当然这也是这 3 亿美元资金的意义所在,让我们能够专注于技术研发,兑现我们的承诺。 从主网上线的角度来看,Aleo 也可能会成为一束希望的曙光。因为真正了解我们、知道我们的社区朋友,都了解我们是一个能够实现我们所承诺的一切的协议,包括隐私保护、无需许可、可扩展性、可编程性和抗女巫攻击等,这些都是非常难以解决的问题。 我们对此很有信心,认为 Aleo 能够通过主网上线,给行业的朋友们带来希望。
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雨溪13319416085
2023-12-13
百融云-W(06608)上涨5.21%,报14.54元/股
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主要通过大语言模型、自然语言处理、深度
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等技术,提供模型即服务和业务即服务的服务模式。其产品和服务广泛应用于银行、消金、保险、电商、汽车、物流、票务、能源和建筑等多个行业。 截至2023年中报,百融云-W营业总收入12.43亿元、净利润2.05亿元。 12月11日,公司以每股12.9-12.98港元回购23.4万股,回购金额303万港元。
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金融界
2023-12-13
微软要爆发了,AI行业如何选股| AI Financial 恒益投资
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。起初,他们购买了本地服务器,用于进行
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和大数据收集。然而,由于实验室每周能产生一TB的数据,每年累计达到4-500TB的数据量。这些数据非常庞大,因此他们经常需要购买新的存储硬件。与此同时,数据安全性和硬件维护升级也带来了不少麻烦。因此,在2017年,BC Cancer与微软合作,将数据和AI算法迁移到了微软的云服务上。BC Cancer现在只需要上传数据,并让AI进行计算,理论上可以提供无限多的存储空间和算力,同时提高数据安全性,省去了用户硬件维护和升级的麻烦。 云服务的价值在于提供需求,由云服务商解决硬件和软件的各种问题,用户只需使用即可。当然,这也需要支付相应的费用。云服务不仅用于计算,还可以用来省钱。例如,2020年,微软与百事公司签署了为期五年的云服务合同。除了使用微软的Office和Teams套件外,百事可乐还利用基于城市人口统计、消费者购买行为和当地天气等因素的大数据,进行库存管理分析和需求预测。这有助于避免库存积压等问题,提高了库存的合理性。 有人可能会问,为什么百事不自己搭建一个网络服务呢?虽然百事可能有这样的能力,但从搭建、采购到软件编写,时间成本是无法预料的。在自由的资本市场上,大多数情况下选择购买成熟的云服务是最合适的。例如,2016年,波音将基于云计算的航空分析应用移植到了微软Azure上,以节省燃油消耗。波音的合作伙伴包括劳斯莱斯和博世,用于分析发动机测试数据和自动优化生产线配置。这样的合作使得波音能够更好地存储和分析相关数据,发挥云服务的优势。 现在,我们以旁观者的身份回顾微软走过的47年历程,虽然微软曾经犯过不少错误,但凭借在基础系统领域的强大科技地位,微软依然坚挺并持续发展至今。然而,与苹果相比,微软在我们的视野中出现的频率越来越低,存在感远不及对手苹果。微软从2C(Consumer)逐渐转向了2B(Business),从单纯的个人软件过渡到了云服务。 云服务的最终形态是公共资源化,类似于第二次工业革命催生电力成为一种公共资源的情景。在现代化的生产变革中,不仅需要电力,还需要各种各样的算力。手机游戏需要强大的算力,但是独立硬件的发展存在物理上的限制,而随着摩尔定律的失效,进步速度越来越慢。随着5G和6G的发展,云游戏可能会成为我们的日常,手机只需要处理操作指令和图像,从而提高了手机的续航和降低了发热。 这种形态有多种多样,但在其背后所需要的是各种连接和算力,这就是各种云服务的作用。在未来,我们可能会像现在租服务器一样,按需付费,灵活使用各种服务。虽然现在的技术和网络无法很好地实现这个愿景,云游戏已经开始出现,并在逐步进化,这是一个不可抗的向前发展的过程。从1831年法拉第发现电磁感应到1879年爱迪生点亮第一盏电灯,历经了48年。现在我们这一代正处于另一个48年的时代,这难道不是一个抓住时代风口的绝佳机遇么? 微软与AI 微软在不久前,给人的印象还是一个在B端和c端都乏善可陈的普通巨头,但却在短短一年内脱胎换骨,成了整个硅谷乃至全球最潮的科技公司。点燃这家老牌公司的,无他,只有两个字母——AI。 11 月 15 日,在微软大本营美国西雅图,微软CEO 萨提亚·纳德拉在 Ignite 大会上,一口气公布了 100 多项以 AI 为中心,在云计算基础设施、 模型即服务 MaaS 、数据平台、Copilot 人工智能助手等方方面面的新产品和新功能。 微软在人工智能领域的领先地位体现在多个层面,从硬件设施到云计算、商业服务,形成了一个全面的生态系统。从这次大会。我们可以清晰地看到微软在AI领域的领先和野望: 1. 硬件创新: 微软通过推出自家设计的芯片系列,如Azure Cobalt和Azure Maia,实现了对通用工作负载和人工智能工作负载的性能、功率和成本效益的优化。这标志着微软在硬件创新领域的进一步深入,为其云计算基础设施提供更大的灵活性和效率。 2. 合作伙伴关系: 与业界领先公司,包括AMD和英伟达等硬件制造商的合作,使微软能够集成最新的AI优化芯片,如AMD Instinct MI300X和英伟达H100、H200等,为客户提供多样性的硬件选择,进一步提升AI工作负载的性能。 3. 全栈AI解决方案: 微软通过构建端到端的Copilot堆栈,包括云计算基础设施、基础模型、数据工具链以及Copilot本身,为开发者提供了全面的AI解决方案。这种全栈方法不仅关注于新奇技术,还注重产品制造、部署、安全性以及真正的生产效益。 4. 开源和开放性: 微软积极支持开源模型的模型即服务(MaaS),允许开发者轻松将各种高级模型,如Stable Diffusion、Meta Llama 2、Mistral等,通过API集成到他们的应用中。这种开源和开放的态度促进了创新,使开发者能够更灵活地利用最新的AI模型。 5. 数据驱动: Microsoft Fabric作为数据平台,通过统一化的体验,连接客户数据和微软的AI工具。这个平台致力于创造一种集成、简化的体验,将所有数据和分析工具汇集在一个产品、一个体验、一个架构、一个业务模型中,为企业提供了完整的数据管理解决方案。 6. 协同助手和自定义插件: 微软推出的Copilot Studio和独立的协同助手,如Dynamics 365 Guides中的Copilot,让用户能够通过语音和手势与生成式AI互动,为工业环境中的工人提供支持。这种创新将AI的应用领域扩展到更广泛的场景,促使AI不仅服务于白领工作者,还服务于蓝领工作。 「一切为了 AI,为了 AI 的一切。」用这句话形容这次微软 Ignite 大会,并不算夸张。在 GPT-4 和大语言模型彻底搅动了世界之后,看到机会的微软,成为转身动作最快的巨头。 我们再来看看微软和现如今最如日中天的OpenAI的关系,也可以得出一些启发: 微软与OpenAI关系时间线及发展 2015年:OpenAI的创立 - OpenAI由埃隆·马斯克、彼得·泰尔、雷德·霍夫曼等投资者共同创立,旨在推动人工智能的发展并确保其对人类的益处。 2019年:微软的首次投资与战略合作 - 微软与OpenAI建立战略合作关系,投资金额为10亿美元。共同探索人工智能领域的合作机会。 2020年2月:OpenAI融资设计曝光 - OpenAI的融资设计曝光,包括四个阶段的利润分配计划,展示了对合作伙伴(包括微软)的长期承诺。 2020年6-7月: Chat GPT初始版本发布,这是基于GPT-3的一个技术。 微软购买了GPT-3的核心技术独家许可,并可以进行商用。 2022年11月 GPT-3.5发布,这也是我们现在能免费用的版本 2023年初:微软追加100亿投资 - 微软通过供130亿美元投资,持有约49%股份,并且宣布将ChatGPT整合进搜索引擎Bing,可以看出双方合作紧密 新金主加入 - 头部风险投资机构,如老虎环球、红杉资本、A16Z等,加入OpenAI投资行列。 这些投资使OpenAI的估值达到了270亿至290亿美元。 2023年11月: OpenAI计划寻求新资金支持 - OpenAI计划向微软等投资者寻求新的资金支持,以推动其 “与人类一样智能” 的计算机软件愿景。 Microsoft 365 Copilot发布 - 微软发布Microsoft 365 Copilot,基于OpenAI大语言模型的人工智能补充工具。旨在帮助企业用户更好地组织数据和进行交互操作,标志着微软进军生成式AI的 “货币化”。 Microsoft Copilot商业化计划 - 微软宣布Microsoft 365 Copilot企业版本,将人工智能工具融入Word、Excel、PowerPoint、Outlook和Teams等协同工具,提高企业用户工作效率。 - 微软全球资深副总裁兼消费者业务首席营销官表示,Microsoft Copilot标志着进入全新的AI时代,将改变人们与科技互动和从中获益的方式。 微软财务官Amy Hood关于Copilot的展望 - 微软财务官Amy Hood表示,Copilot的实质性利益可能需要等待一段时间,但对于H2数据充满信心,意味着2024年上半年可能见证实质性利益。 微软股价表现和分析师展望 - 微软股价年内涨幅高达34%,分析师看好微软未来,认为微软股票仍具备上行空间。 微软进入OpenAI董事会 未来展望: - 微软通过整合OpenAI技术,特别是Microsoft Copilot,不断推动人工智能在其产品和服务中的应用。 - 微软可能继续通过与OpenAI等伙伴的合作,推动人工智能技术的创新,以适应市场变化。 - 微软与OpenAI的紧密合作将有助于双方在人工智能领域取得更多突破,为未来的技术发展打下坚实基础。 在这个充满变革的时代,微软和OpenAI的紧密合作显示出两家公司在推动人工智能发展方面的共同愿景和决心。如果说之前微软还是在产品层面进行「AI 集成」,现在它已经在硬件设施、云计算和商业服务的全生态层级,围绕 AI 进行了革新。只要 AI 浪潮继续推进,微软就会是那个最领先、最具有前瞻性和决策力的巨头。 AI与第四次工业革命 经常听我们讲座的朋友,应该都知道,我们Ai Financial从几年前就告诉大家,以AI为核心的,第四次工业革命已经到来。为什么我们会这么说?以及如何去跟上这次时代的东风?在讲座最后一个部分,我们来看一下AI所引领的第四次工业革命及投资AI产业的方向性观点。 新时代开启:人工智能的发展流程 首先,我们来介绍一下人工智能的发展流程。科技发展的进程遵循着一个不可或缺的三阶段递进规律。 第一部分的基础理论的形成是至关重要的,坚实的理论基础可以为后续的技术创新铺垫基石。 在理论打下基础之后,第二阶段便是将理论发展成可实现的技术。这一阶段,科学家和工程师们需不断在第一步理论的基础上进行技术创新和优化,将理论转换成现实,这个阶段的成功实现是基于第一阶段理论基础的支撑。 最后,第三阶段是科技应用于社会,服务于人类。 这一阶段,需要将科技成果转化为实际产品服务和解决方案, 从而推动达到贡献社会,服务于人类的目的。这一阶段的成果,如果没有前两个阶段作为基础是无法实现的。总的来说,科技发展遵循着一个不可分割的三阶段递进关系, 即底层基础理论的形成,理论发展成技术以及技术应用于社会。 AI的理论基础 人工智能 (AI) 的概念,其实已经存在了几个世纪。但我们今天所熟知的现代人工智能领域的相关 理论,在20世纪中叶才开始形成。有几位先驱为该领域的发展做出了贡献,人工智能的发展能走到今天,尤其离不开杰佛瑞.辛顿。 对于人工智能发展方面的努力,杰弗里ꞏ辛顿(Geoffrey Hinton)是一位著名的计算机科学家,并且获得了许多奖项和荣誉,包括被称为“计算机界的诺贝尔奖”的图灵奖 。 杰弗里.辛顿对人工智能(AI)领域做出了重大贡献,尤其是在深度学习领域。 辛顿从20世纪80年代开始研究神经网络。这项技术推进了这一领域的发展,并使其更容易被全球的研究人员和从业者使用,为ChatGPT的诞生奠定了坚实的理论基础。 ChatGPT探索人工智能之路 前面,我们介绍了人工智能的发展流程,在之前的数十年的研究中,人工智能一直处于一个理论 的状态。 那么ChatGPT的横空降世,又意味着什么呢?ChatGPT与其他之前所谓的人工智能的区别,在于它真真实实的是一个人工智能。 它的横空降世宣布了一个人工智能的未来方向,就像水手在海上看到的一个灯塔。ChatGPT的出现会让水手们朝着这个灯塔去前进。 其实,人工智能现今只是停留在一个技术的层面。 虽然技术已经出现,但是人工智能的应用还处 于起步阶段,需要不断地指明方向并制定行业标准。在此过程中,ChatGPT成为了一个重要的引领者。它基于大型语言模型、模仿学习和神经元方式学习的原理,成功实现了自然语言生成和理解的能力, 并且在公共领域开放可以根据不同的需求进行训练。 ChatGPT和之前的AI很不一样,他的逻辑是先有人工智能再根据需求进行数据训练,它更加符合人类发展的一个真实的情况。它的成长是基于摸索并且在摸索中探究出一个方向。所以ChatGPT和人类起源的发展是一样的。 在这个过程中,ChatGPT的公开性和可塑性成为了它的重要优势。可以根据不同的需求和应用场景进行训练和改进。 ChatGPT仿佛是一个刚出生的小孩子,它跟着人类一起成长,从小培养它并且是朝着一个方向去培养的。 为什么说之前的数十年的人工智能只是在卖一个概念?为什么市面上那么多声称自己是人工智能的产品,都不能真正算得上是人工智能? 因为它们是逆着人性的,而人工智能必须得符合人性。 就以讯飞为例,科大讯飞是一家做语音识别的公司,这其实是涉及到了AI的应用。直到现在AI的应用都还没开始,而他们在十年前就提出了AI的概念,同时他们的产品并不能生成新的内容并自我学习,自我调整。所以讯飞的AI并不符合人性的习惯,不能被称为AI。 多年以来,科大讯飞只是在靠着卖概念做着房地产生意。市场上这样的公司不止讯飞一家, 很多公司研发的并不是真正的AI,却靠着AI的噱头割韭菜。 ChatGPT推动人工智能应用 在现今开启的人工智能新时代中,人工智能实际上从来没有达到过一个应用的层面。ChatGPT是支持人工智能这个理论的一个技术。但是因为ChatGPT的出现,让许多公司开发人工智能应用成为了可能。 ChatGPT是首个也是唯一一个将人工智能理论变成一个实际具体的技术。 更重要的是ChatGPT是第一次提出人工智能和人类之间可以协同工作。 我们相信这也是由ChatGPT引领第四次工业革命的方向:未来人工智能,一定会围绕人机的协同共创来展开。这个方向一旦展开后,会带来更大量的应用进而带来生产力格局的演变。然而,尽管我们意识到社会正在快速发展,但如何确定工业革命是否已经到来仍是一个问题。 早在2011年,汉诺威工业展就提出了“工业4.0”的概念,该概念旨在通过物联网实现生产供应、 制造和销售信息的数字化和智能化,从而实现快速高效和个性化的产品供应。 这种新型工厂被称为“智能工厂”,并被认为标志着——第四次工业革命的到来。因此,我们可以确定第四次工业革命已经到来。 前三次工业革命的发生是人类科技进步的重大飞跃,它使人类的生产力和创造力得到了巨大提升。 同时也深刻地改变了人类的生活方式和思维方式。前三次工业革命中,我们不难看出一种共性。 那便是产品会先出现,人类再围绕技术搭建平台,最后在思考如何使用这项新的技术发展商业应用。 第四次工业革命 而我们第四次工业革命则是一个倒推的流程。 早在上世纪五十年代,当时美国政府为了赢得冷战推出了一个名为“达特茅斯会议”的计划, 旨在寻求一种新型的智能来应对冷战带来的挑战。 在达特茅斯会议之后,人工智能开始进入了一个快速发展的时期。 20世纪60年代,IBM公司成立了一个名为 “IBM 人工智能研究中心” 的机构,专门研究和开发人工智能技术。 此外,许多大学和研究机构也开始在人工智能领域进行研究,并获得了政府和企业的资助。 据统计,自2010年以来,人工智能公司的融资额呈现出爆炸式增长。根据CB insights的数据,2021年AI领域全球融资总额超668亿美元。从全球范围来看,对人工智能基础设施市场的投资也在增加。Data Bridge市场研究公司数据显示,到2029年,全球这一市场的支出预计将达到4225.5亿美元,未来六年的复合年增长率将高达44%。 可以看出,我们早已知道人工智能的巨大用途。第四次工业革命变成了募集资金创建平台:了解应用途径再研发这样一个倒推的流程。我们以挖掘石油为例来更好的理解一下其中的逻辑。 在传统的工业生产中,挖掘石油的流程通常是这样的: 首先,需要进行地质勘探,找到可能含有石油的地点开采石油。 其次,需要建立管道系统将石油从油田运输到加油站。 最后,将石油储存于加油站并进行分销。这也是前三次工业革命中的发展流程。 然而,在以人工智能为驱动力的第四次工业革命中恰恰相反。我们首先建立了“加油站”也就是募集资金的平台。 这个平台给我们提供大量的资金来研究人工智能领域。 然后,我们再建立起“管道系统”即如何将人工智能在生活使用。 最后,我们只需要等待“石油”的开采,也就是等待人工智能这项技术的开发。而ChatGPT的问世则完成了这次最后一步。 这意味着,这次的工业革命一旦爆发则是一个多方面,一起爆破的一场革命。而且其发展将非常的迅速势不可挡。 虽然AI行业正在如火如荼地发展,但当然的所有行业都会有其泡沫和局部峰值。如何去辨别行业中值得投资的公司对于我们这些投资人而言是非常重要的。价值链是创建成品的一系列连续步骤,从最初的设计到到达客户手中。该链条确定了增值过程中的每个步骤,包括生产的采购、制造和营销阶段。一般来说,不同的公司拥有链条中的不同步骤。准确预测谁将赢得构建和销售人工智能产品的价值链是很困难的,我们Ai Financial也从不做预测,而是用事实说话,但我们可以讨论每个参与者可能带来的潜在价值。 在AI价值链中,大致包含以下几个角色: 1. 模型构建者Model Builders:包括设计、构建和完善 AI 模型的研究人员、数据科学家和工程师。目前的全世界,AI算法还处于百家争鸣的阶段,随着计算机的计算能力的指数级的上升,要说哪一种算法可以形成技术壁垒,还为时过早。而且,即使AI算法真的成为了技术壁垒,但是否能成为一个企业的真正护城河,那又是另外一回事;历史告诉我们,技术方便最强的,不等于这家企业就能成为最强。 2. 基础设施提供商Infrastructure Providers:这些参与者提供运行人工智能系统所需的云存储和处理能力等基础服务。亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 和谷歌 (云) 等公司在这一领域占据主导地位。尽管竞争激烈,但这些服务必不可少,可以提供稳定的利润流。它们在价值链中的份额将取决于定价动态和竞争,但它们的普遍性确保了它们在市场中占有重要的份额。 3. 硬件和 GPU(“芯片”)Hardware and GPUs (“chips”):人工智能处理通常需要专门的硬件。 Nvidia 和 AMD 等生产 GPU 的公司,以及 Google 等创建定制 AI 硬件(如张量处理单元,Google定制的AI 加速器,根据算法和模型的特征,优化的芯片的使用效率和计算速度)的公司,都是关键参与者。它们可以获取巨大的价值,尤其是随着人工智能计算需求的增长。 4. 应用Applications:这包括使用人工智能模型提供特定服务或产品的企业。这是一个广泛的类别,可能包括从推荐系统到自动驾驶汽车的所有内容。 5. 数据提供者Data Providers:AI 模型通常需要大量数据进行训练。能够提供高质量、独特数据的公司可以获得巨大的价值。 最终,人工智能价值链中的“赢家”很可能是那些能够控制或影响多个阶段的人。例如,一家创建人工智能模型、拥有专有数据并构建应用程序的公司比一家只在某一领域运营的公司能够占据更多的价值链。 投资的基本原理不会发生太大变化,对于人工智能公司来说也是如此——他们可以在价值链中生存并拥有和保护利润池——基本上可以创造一条商业护城河。 微软就是一个非常好的例子,它利用AI拓展了自己的盈利渠道,同时拥有极为庞大的资金背景作为试错成本,并且拥有价值链的很大一部分,有庞大的利润池可供扩展。简单来说,就算在AI领域有所失误,他也有自己稳定的业务,公司盈利有保障;长期来说他有极高的上限,短期增长也具备爆发力,所以我们可以说,在AI赛道已经开始起飞的当下,微软是极具投资价值的共公司。
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AI Financial恒益投资
2023-12-13
腾讯公司取得广告转化率预估模型构建专利,有效提高垂直类广告转化率
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利用通用特征组和垂直类行业特征组,按照
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算法进行训练,得到垂直类广告转化率预估模型,该垂直类广告转化率预估模型用于预测垂直类行业的广告转化率。本申请实施例提供的技术方案通过提取垂直类行业特征组与通用特征组进行训练来构建垂直类广告转化率预估模型,可以有效地提高垂直类广告转化率。
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金融界
2023-12-12
火币HTX:多重利好助推市场进入牛市周期 多个赛道将迎来爆发
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TAO):由开源协议支持的基于区块链的
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络 DePIN(去中心化网络硬件基础设施) RWA吸引了机构的极大兴趣 2023年,资产代币化和RWA吸引了散户和机构投资者的极大兴趣。这可以归因于专业管理产品和数字资产机制的融合。高盛和摩根大通等机构正在测试数字资产产品,旨在节省成本并提高效率。这些巨头的参与给这个行业带来了越来越多的信心。RWA是物理世界中有形和无形资产的渠道,使其能够以加密货币的方式访问。这些资产可能包括:短期国库券、大宗商品、房地产、私人信贷、收藏品等。 部分代表性项目: Centrifuge(CFG):链上积分 IX Swap(IXS):证券型代币交易的 DeFi 平台 Clearpool(CPOOL):信贷市场 Polytrade Finance(TRADE):基于区块链的交易平台 DeSci(去中心化科学)—建设公共基础设施的新运动 DeSci是一项致力于建设公共基础设施的运动,以促进科学知识的公平和公正的资助、创建、审查、认证、存储和传播。DeSci 设想了一个生态系统,鼓励科学家公开合作并获得研究认可。DeSci的驱动可能会缓解以下六个科学痛点:研究经费、获得研究和认识、知识产权所有权、再现性和可复制性、沟通与协作、同行评审和出版。创新的DeSci有能力应对传统科学中存在的众多挑战。下图为DeSci对其中几个传统科学问题的解决。 DeSci的发展前景实际上比想象的要大。部分代表性项目: Data Lake(LAKE):采用区块链技术支持医学研究和AI的全球医疗数据捐赠系统 Solve.Care(SOLVE):用区块链重新定义护理协调的医疗保健平台 VitaDAO(VITA):第一个创办生物技术公司的DAO,专注于资助长寿研究 GenomesDAO(GENE):利用DeFi对基因组数据进行私密且可审计的货币化 DePIN利用区块链允许数百万人共同部署和管理无需信任和无需许可的基础设施 尽管DePIN目前是加密行业中规模较小的新兴赛道,但其增长潜力巨大。这种模式能够在电信、能源、移动和存储等各个行业创建更强大的网络。DePIN旨在使用区块链、代币激励和互联网来解决基本的世界性问题,其潜在市场价值约为2.2万亿美元(现实世界中),到2028年可能达到3.5万亿美元,远高于目前的加密市值。 部分代表性项目: Wicrypt(WNT):去中心化移动互联网共享和货币化网络 GenesysGo(SHDW):去中心化存储、计算和网络编排 Helium(HNT):基于Solana的去中心化无线基础设施 相关阅读:当加密技术遇到物理世界:如何把握DePIN百亿美金市场新机遇? GameFi正在经历巨大成长 游戏行业正在经历巨大的增长,Ubisoft、Square Enix、Activision Blizzard等游戏巨头现在频繁地表现出对基于区块链的游戏的偏好。对普通玩家来说,GameFi或Web3游戏是通往加密货币的门户。全球各年龄段的游戏玩家超过27亿,因此游戏是如今加密货币不能忽视的大范围普及领域。基于区块链的游戏不仅具有娱乐性,而且具有教育性,甚至可以从小培养儿童的金融知识。 部分代表性项目: Echelon(PRIME):Echelon链游平台将推出两款游戏,分别是Parallel TCG(卡牌游戏)和Parallel Colony(模拟类游戏) Photo Finish(CROWN):创新的虚拟赛马生态系统 Epik Prime(EPIK):目标是成为数字产品品牌整合的全球领导者 DeFi 3.0:借贷、Perps和LSD DeFi 3.0将成为未来几年DeFi行业的基础。自上轮牛市开始以来,DeFi市场经历了显著增长,催生众多不同的生态系统,预计Lending和LSD将成为下轮牛市焦点,为用户提供最大的资本效率。另一方面,Perps将发挥重要作用,由于新交易者涌入该领域,将产生可观的收入。 部分代表性项目: Frax Finance(FXS):DeFi 多功能工具,产品涵盖所有可能的利基市场 Fluid(INST):DeFi 3.0的主要代表,包括整个生态系统 Mux Protocol(MCB):第一个Perp DEX聚合器 尽管其他叙事可能会在牛市中展示其优势,但重要的是要优先考虑哪些能促进大规模采用,并推动其进步的叙事。专注主流叙述比分散关注多个小叙事更有益。 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-12
ETHIndia 13个胜选项目速览
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心化的客户端网络且以保护隐私的方式训练
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模型。但其一个主要问题是存在恶意客户端和搭便车者,从而降低了网络的准确性。FlockChain通过将联邦学习构建在权益证明网络之上来解决这个问题。 hIVM:hIVM 解决了当前去中心化应用程序 (DApp) 中基于意图的解决方案面临的一项关键挑战。目前,开发人员面临两种不同的方法:高度复杂、包罗万象的通用网络(如 Anoma)和专门的、特定于用例的模型(如 UniswapX 和 CowSwap)。这种二分法迫使开发人员在通用方法的灵活性和专用解决方案的简单性之间进行选择,而这通常会以牺牲效率和易于集成为代价。hIVM 引入了一种突破性的解决方案,可以协调这两种范式。通过提供领域特定语言(DSL),它允许开发人员保持一定程度的声明性编程,指定需要做什么,而不必纠结于如何做。同时,hIVM 使他们能够为其应用程序概述高级命令流程。这种独特的组合有助于创建设计灵活且运行高效的 DApp。 Safe2Link:通过链接立即从用户的安全帐户共享加密货币。只需点击一个链接就可以领取加密货币,它直接来自 Safe 等可编程钱包。 KhabriChain:去中心化报告系统,赋予公民匿名举报犯罪行为的能力。大约 75% 的印度公民不会向警方提供任何与犯罪相关的信息。KhabriChain提供一个智能的隐私保护框架/机制,允许用户匿名举报任何犯罪活动。 Masala钱包:增强钱包的安全可访问性。Masala 钱包解决方案:1、用户友好的恢复:使用 ZK-SNARK 提供密码恢复,平衡便利性和安全性;2、去中心化坚持:坚持区块链的去中心化原则;3、增强安全性:专注于稳健的钱包管理,降低资产丢失的风险。 Multilane:Multilane使资产无需传统桥即可互操作。Multilane的解决方案是:用户将资金存入 1 条链上,存入该资金后,他可以在任何链上使用该资金而无需桥,因为Multilane将赞助用户交易(ERC20 和原生代币)。因为Multilane知道用户已在一条链上存入一笔资金。 CrypticCloa:基于隐秘地址的隐私,支持所有 EVM 区块链的微rollup。以太坊的主要挑战之一是隐私,其根本问题在于区块链上数据是公开暴露的。CrypticCloak 通过提供一种基础设施来解决这个问题,该基础设施可以屏蔽交易的一端。 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-11
谷歌希望通过释出Gemini从而追赶OpenAI
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它训练现有模型的速度要快2.8倍。谷歌
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副总裁阿明·瓦赫达特说,这种方法让谷歌“对未来标准人工智能基础设施有了新的认识”。他补充说,该公司仍然会使用第三方人工智能芯片来执行其Gemini模型。 Gemini将被整合到3月份推出的谷歌产生式人工智能聊天机械人Bard当中,使其能够利用该公司最受欢迎的服务,包括Gmail、地图、档案(Docs)和YouTube。此次推出将分为两个不同的阶段进行:从12月6日开始,Bard将由Gemini Pro提供支持,它将实现高阶推理、规划、理解和其他功能。它将能够在170个国家和地区以英语执行,但值得注意的是,不包括欧洲或英国,该公司表示它正在和当地监管机构协商。 明年初,该公司打算发布Bard Advanced,这款产品将由功能更强大的Gemini Ultra模型提供支持。谷歌表示,它很快将推出一个值得信赖的测试程序,以便在向公众广泛推出之前改进Bard Advanced。谷歌负责Bard产品的副总裁Sissie Hsiao表示,“有了Gemini的加持,Bard正在进行迄今为止最大、最好的升级,它将为人们开启创作、互动和协作的新方式。”
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金融界
2023-12-11
AI+Web3 接棒铭文 点燃牛市新篇章
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技术,他们本质上是在构建一个去中心化的
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模型网络,$TAO 用于奖励网络贡献者并授予他们访问网络的权限。$TAO 近期也在二级市场表现优异,其仍然具有巨大的增长潜力。 四、Ocean Protocol ($OCEAN): Web2 从您提供给 Facebook、Instagram 甚至 Twitter 等网络的数据中获利,Ocean 打破了常规,通过将 AI 学习注入其模型来创建一个去中心化的数据市场。$OCEAN 的看涨观点:$H2O 的推出是与$RAI 合作,以$OCEAN 为抵押物的稳定币。这种稳定币将用作数据交易的媒介,从而更容易进行交易,同时推动对$OCEAN 代币的需求。 五、Arweave ($AR): 数据存储市场是一个 2000 亿美元的庞然大物,由几个中心化实体控制。Arweave 是一个去中心化的存储网络,旨在通过将买家与卖家匹配来提供数据无限期存储的平台。$AR 的看涨观点主要是因为人工智能的进步推动了对像 Arweave 和$AR 代币这样的数据存储提供商的需求,从而增加了合作伙伴。到目前为止,其合作伙伴列表相当令人印象深刻,包括:Solana;Near; Avalanche; Polkadot; Cosmos 等。 六、MetaSecond.AI ($MTSD): MetaSecond.AI 是一个以 AI 驱动的多元宇宙平台,旨在打破虚拟世界的边界,实现线上线下的万物互联。他们计划开发和整合 64 个不同行业和领域的专业人工智能工具,并提供创新解决方案。MetaSecond.AI 的主要目标是解决人工智能输出准确性的问题,为各个领域提供高质量的解决方案。他们通过整合 "Data Tokenization" 和 "AI to Earn"等相关概念,建立一个动态生态系统。这个生态系统奖励积极参与,鼓励合作,并激励人工智能不断改进。这将为所有利益相关者创造一个可持续和互惠互利的环境,促进更广泛的加密货币和人工智能生态系统的增长和发展。目前MetaSecond.AI 正专注于开发 AI Travel & Ticketing Bot,同时其代币$MTSD 将会在近期推出,多应用场景的赋能将使得代币价格具备巨大的想象空间。 结语: 人工智能与区块链的结合是两个领域的重大进步。这种协同作用重新定义了数字创新和去中心化。并已经通过项目如 Akash Network、Render 、BitSensor、Ocean Protocol、Arweave 和MetaSecond.AI 等成功证明了其巨大潜力和显著优势。 展望未来,人工智能与区块链的融合将在各行业发挥关键作用,提升数据安全性,打造全新模式的去中心化自治组织,实现更高效、透明和便捷的技术应用。特别是在去中心化金融领域,去中心化人工智能(DeAI)的出现将打破传统壁垒,使人人都能获取人工智能技术,推动数字经济更加包容。个人和小型实体组织将能够利用之前无法接触到的人工智能工具和服务。此外,人工智能与区块链的结合有望解决两个领域亟待解决的问题。 区块链的去中心化数据管理和共享计算能力有助于解决人工智能领域中的数据孤岛和大规模模型训练所需的计算力问题。同时,人工智能技术能够提高区块链的效率,实现自动化决策和增强安全机制。 在行业的发展过程中,开发人员、研究人员和利益相关者应持续探索和利用人工智能与区块链的协同作用,推动两个领域的发展,并在数字领域创造出创新,造福社会。无论是投资者还是开发者,我们都面临着人工智能崛起的重大趋势。在这关键时刻,我们不能袖手旁观,而是应积极主动地抓住这千载难逢的机遇,为自己赢得超额回报。当今,AI 与 Web3 的结合已成为各界关注的焦点,吸引着无数目光和期待。因此,我诚挚呼吁大家跟随潮流,将目光聚焦在 AI+Web3 这个闪耀未来的领域上,为下一轮牛市注入巨大的能量和动力。同时,让我们每个人的力量汇聚在科技创新的蓬勃发展中,共同迎接人工智能与区块链的辉煌未来! 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-10
2024将是AI代币年?速览10个小市值的AI新项目
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协议构建在Arbitrum生态之上,由
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和AI提供支持。LilAI将为Telegram和Discord提供直观、有效的解决方案,帮助社区蓬勃发展。平台将提供几个关键功能,包括: 基于
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回答有关项目和路线图的问题 确保遵守社区准则 跟踪社区成员的积极贡献 允许管理员控制的语气校准(例如炒作、热情、讽刺) 对抗FUD(恐惧、不确定性和怀疑) 使用每日/每月分析生成Meme供社区分享 为社区主导的营销活动提出建议 来源:金色财经
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金色财经
2023-12-10
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