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英伟达力挺,四年估值560亿,Coreweave到底是何方神圣？
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应用场景和行业提供专业的云服务，包括：机器学习和人工智能、视觉特效和渲染、生命科学批处理、元宇宙和像素流。 Blackstone高级董事总经理Jasvinder Khaira表示：“生成式AI不断增长的计算需求将需要对专门的GPU云基础设施进行大量投资，而CoreWeave显然是推动创新的领导者。” 训练机器学习模型，特别是现代深度神经网络模型，是CoreWeave Cloud架构的核心。整个CoreWeave Cloud堆栈专为实现高度可扩展、经济高效的模型训练而构建。在与NovelAI合作的案例中，通过利用CoreWeave的GPU集群来训练和运行其基于GPT的人工智能模型，NovelAI为用户提供了一个可以根据输入生成不同类型、风格和主题的文本内容的工具，实现了在三个月内从0增长到了40000名用户，并且在Reddit等社交媒体上获得了广泛的关注和好评。在人工智能爆火之前，CoreWeave的大部分业务来自视觉特效和渲染领域，刻在基因里的“熟悉感”也让其在图形领域具有得天独厚的优势。曾为《权力的游戏》、《行尸走肉》等知名作品提供过视觉特效和渲染服务Molecule VFX，通过利用CoreWeave的GPU集群来加速其基于Blender的渲染流程，大大节省了时间和成本，并提高了画面质量。 CoreWeave的整个基础设施专为计算密集型工作负载而构建，从服务器到存储和网络解决方案，其设计非常灵活，可以满足各种不同类型的客户需求，按小时租赁GPU的模式也吸引了大批对价格敏感的客户，根据官网信息，与通用公共云相比，CoreWeave速度快35倍，成本低80%。而根据a16z分析，CoreWeave的定价远低于客户为AWS、微软、谷歌甚至甲骨文的GPU支付的价格。当下，CoreWeave的首要任务就是加倍努力建设人工智能基础设施，并积极开拓此领域的新客户，由DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman领导的初创公司Inflection AI就是其中之一。CoreWeave联合Nvidia和Inflection AI共同构建了一个拥有22,000个Nvidia H100 GPU的AI训练集群，据称这是世界上最大的AI训练集群之一。 CoreWeave为生成式AI、大型语言模型和AI工厂提供加速计算基础设施的战略将有助于为每个行业带来最高性能、最节能的计算平台。 03.紧跟万亿GPU霸主步伐根据Crunchbase的数据，今年4月，CoreWeave完成了2.21亿美元的B轮融资，由Magnetar Capital领投，英伟达、前GitHub CEO Nat Friedman和前苹果高管Daniel Gross参投。次月，Magnetar Capital又疯狂加投2亿美元，该公司B轮融资总额达到了4.21亿美元。然而这并不是结束，其实这场关于算力芯片的好戏才刚刚开始。 8月，CoreWeave完成了由Magnetar Capital和黑石（Blackstone）牵头的23亿美元债务融资，顶级机构Coatue和资管巨头贝莱德（BlackRock）纷纷押注，使得这家公司的估值直接飙升至80亿美元。令人吃惊的是，这23亿美元的巨额债务融资竟是以“一卡难求”的英伟达芯片作为抵押品来获得的，果然，在人工智能飞速发展的时代，GPU就是货币。而CoreWeave与英伟达之间的故事则要从很早之前说起。早在CoreWeave挖矿起家的时候，使用的便是英伟达的GPU。即使后来遇上了行业的“寒冬”时刻，不少挖矿企业倒闭、显卡市场也变得不景气，CoreWeave也依然没有断开与英伟达的联系，反而大量囤积显卡，一段深厚的革命友谊就此展开。后来，CoreWeave转型为服务通用云计算平台的公司，利用其拥有的超过5万个英伟达GPU来为各种人工智能、渲染、游戏等领域的客户提供服务。在此期间，CoreWeave一直与英伟达保持着良好的合作关系，它们成为了彼此忠实的合作伙伴。豪气如英伟达，怎会亏待自己的兄弟呢？所以在英伟达H100十分紧缺的情况下，CoreWeave还是分配到了大量新卡，并且该公司也是全球首批使用英伟达最新HGX H10芯片的云服务商之一。就是这样，CoreWeave通过不断的创新和优化，“抱紧了英伟达的大腿”。除了有英伟达这个靠山，CoreWeave本身的竞争优势也十分明显。首先该公司专注于GPU计算，而不是像其他云服务商那样提供各种通用的云服务，这使其能够更好地优化硬件和软件，同时提高效率和性能。并且，CoreWeave拥有自己的数据中心和硬件设备，这使得它可以降低运营成本和提高利润率。除此之外，基于AI工作负载的GPU云服务使其可以更好地满足用户的特定需求和期望。从整个云计算竞争市场来看，谷歌、亚马逊和微软依然占据大部分市场份额，根据Statista 2023年第二季度数据报告，Amazon、Microsoft和Google等8家云服务商控制了市场的80%份额。其中，AWS去年收入达到了801亿美元，谷歌云和Azure收入也远远超出了CoreWeave的估值。在这样的激烈竞争中，CoreWeave选择紧随英伟达，没有自主研发芯片，只做算力资源集中的策略让其在人工智能兴起的机遇下紧紧抓住了适合自己的赛道和机会。 04.未来角斗场先进的技术、灵活的平台、低廉的价格和专业的服务，让CoreWeave在GPU云市场上展现出了强大的竞争力。据预测，GPU云市场在未来几年将持续增长，尤其是在AI领域。而CoreWeave有望借助这一趋势，进一步扩大其市场份额和影响力，成为当代AI领域最重要的计算产品之一。人工智能技术的蓬勃发展加速了市场对算力基础设施的需求，对于投资者来说，生成式人工智能仍然是一个很大的亮点。根据PitchBook的数据，2023年第一季度，生成式人工智能初创企业在46笔交易中获得了约17亿美元的收益。在当今的人工智能竞赛中，率先进入市场至关重要。而CoreWeave致力于帮助公司获得快速进入市场所需的计算资源，专为计算密集型工作负载打造解决方案，这使其成为那些急于将产品推向市场的人工智能初创公司的一个绝佳之选。 CoreWeave首席执行官兼联合创始人Mike Intrator表示，“我们知道人工智能算力需求即将爆炸式增长，所以我们做了数年时间的准备工作以应对这一刻。”正所谓“十年磨一剑”，在这场关于AI算力的争霸赛中，CoreWeave似乎已胜券在握。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经
金色财经2023-10-06
苹果曾在2018年考虑收购必应
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最新披露的苹果机器学习和人工智能战略高级副总裁、前谷歌高管约翰·詹南德里亚（John Giannandrea）的证词记录显示，苹果曾在2018年考虑收购微软的必应（Bing）搜索引擎，或与必应成立一家合资企业并进行“数十亿美元的投资”。詹南德里亚说，当时苹果正在考虑使用必应而不是谷歌来回复Siri的一些查询，并为iPhone和Mac的其他功能提供支持。据估计，为了成为苹果产品的默认搜索引擎，谷歌每年向苹果支付高达190亿美元的费用。但与微软的交易最后未能达成，詹南德里亚说，他相信苹果CEO蒂姆·库克亲口告诉了微软，交易将不会继续进行。 “很明显，如果我们与必应成立合资企业，将对谷歌的关系产生影响，”詹南德里亚在上周的证词中说。这些证词是针对谷歌的联邦反垄断诉讼的一部分，负责审理此案的法官Amit Mehta周三裁定，他将公开DuckDuckGo首席执行官加布里埃尔·温伯格（Gabriel Weinberg）和苹果高管詹南德里亚的证词，但商业机密除外，比如苹果内部的项目名称，以及正在讨论的确切财务数据。在讨论苹果对2018年是否收购或投资必应的考虑时，詹南德里亚引用了苹果业务发展主管阿德里安·佩里卡（Adrian Perica）的一份内部报告，他在报告中概述了苹果和微软的四种情况：有机发展Siri、合作开发一项名为“知识图谱”的技术、共同拥有必应或收购必应。詹南德里亚是苹果公司负责机器学习和人工智能战略的高级副总裁，自2018年加入苹果以来，他一直负责改进Siri语音助手和Spotlight（该公司的设备搜索功能）等功能。在此之前，他在谷歌从事搜索工作。他的证词大部分围绕着苹果内部关于改进Siri和Spotlight的讨论，这两个功能都可以在没有现成答案的情况下向谷歌提供查询。美国司法部试图证明，如果苹果没有与谷歌达成利润丰厚的协议，它可能会在自己的搜索技术上投入更多资金。詹南德里亚说，他认为苹果没有“通用”搜索引擎，因为它没有搜索结果页面，但它通过Siri、Spotlight和Safari浏览器中的自动完成“建议”来竞争查询，Safari浏览器可以使用苹果的技术回答问题，然后将问题发送给谷歌。他表示，谷歌当时尚未决定是否建立自己的通用搜索引擎，这将是一项耗资巨大的事业。詹南德里亚补充说，他相信库克在2018年夏天会见了微软CEO萨蒂亚·纳德拉，这开启了苹果是否应该加强与必应合作的内部讨论。他解释说，从那年8月份开始，他和苹果的业务开发主管阿德里安·佩里卡（Adrian Perica）与微软开了两到三次会。 “我想说的是，我们曾公开讨论过是否可以一起做更多的事情，我的理解是，这可能包括从微软手中收购必应的选择，”詹南德里亚说。詹南德里亚称，微软曾暗示，如果双方达成合作，它可能愿意在分享广告收入方面采取“非常灵活”的方式。詹南德里亚说：“我认为，我们举行了一系列会议，以回应与微软的首次会议，讨论广告的总体问题，以及苹果在广告领域的战略。” 他还提到，库克曾在2018年8月询问谷歌交易的收入增长放缓的情况，他说，与谷歌的收入分成的主要驱动力将是“发送给谷歌的查询数量”。詹南德里亚说，微软对苹果为改进搜索引擎付费很感兴趣，包括将其扩展到更多的国际市场。詹南德里亚在证词中多次表示，他对必应的说法持怀疑态度，怀疑它是否会比谷歌有巨大的改进。2018年12月，他给库克发了一封电子邮件，解释了自己的保留意见。他还将必应和谷歌搜索在2021年进行了比较，以了解微软取得的进展，并发现谷歌在移动搜索方面明显更好。在他的证词中，詹南德里亚还提到了苹果目前在搜索技术方面的工作，并指出该公司正在加大对网络爬行的投资，以推动其在语言模型方面的工作，这是科技行业最流行的人工智能之一。
金融界2023-10-06
ETHGlobal纽约2023年Cartesi回顾
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们可以通过在本地使用他们的数据来为全球机器学习模型的训练做出贡献。在此了解更多信息：https://ethglobal.com/showcase/deml-wy8zo 向四位核心贡献者Felipe、Danilo、Zach和Eduardo表示热烈祝贺，他们凭借他们的史诗级项目DOOM Arena获得了ETHGlobal十强的位置！该项目引入了一种新颖的托管游戏比赛的方法，而DOOM只是一个例子。这些比赛完全在区块链上运作，遵循去中心化模式，为游戏开发者生态系统带来了新的机遇。游戏开发者和影响者可以发起自己游戏的比赛，通过诱人的奖金池吸引参与者，推动参与和激情！在此查看：https://ethglobal.com/showcase/doom-arena-hmu4j 想要直接听到他们的介绍吗？在闭幕式期间可以在舞台上听到他们的分享： https://youtu.be/OzV2Q5sjx0Y 就这样，我们结束了与ETHGlobal一起的又一场不可思议的黑客马拉松！目睹Cartesi技术潜力周围的热情和兴奋真是鼓舞人心。让我们继续推动Web3的边界！我们要对每一位投入才华、奉献和创新精神的参与者表示真诚的感谢。希望Cartesi通过在充满创意的混乱中提供一些放松，为使黑客马拉松更加愉快发挥了一定作用。使用Cartesi创建的项目令人印象深刻和非凡，充满各种创意！你们正在丰富多彩的以太坊生态系统。多么令人激动啊！接下来，我们要关注的，也是我们今年的最后一站 ETHGlobal Istanbul(https://ethglobal.com/events/istanbul)。希望在那里见到你们！关于 Cartesi Cartesi 是一种特定于应用程序的Rollups协议，具有运行 Linux 发行版的虚拟机，为 DApp 开发人员创造了更丰富、更广泛的设计空间。 Cartesi Rollups 提供模块化扩展解决方案，可部署为 L2、L3 或主权 Rollups，同时保持强大的基础层安全保证。免责声明本文章仅供一般参考和信息分享之用，不构成法律、金融或投资建议。本信息的准确性和完整性不受保证，也不应被视为对特定情况的建议。读者应自行进行独立的研究和咨询，以做出任何决策。作者和相关机构对任何因依赖本信息而产生的损失或损害概不负责。在做出任何金融或投资决策之前，强烈建议咨询专业人士以获取个性化的建议。虚拟货币属于高风险投资品，在做出投资决策前，请咨询相关监管机构是否存在投资亏损风险。来源：金色财经
金色财经2023-10-04
ERC20代币开发如何影响区块链环境
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例并吸引更广泛的用户群。 ?人工智能和机器学习集成：人工智能和机器学习与 ERC20 代币的集成可能会导致更智能和适应性更强的代币的开发。这可以使代币能够自主响应市场条件或用户偏好。 ERC20 代币领域的这些预期发展标志着区块链技术充满活力且不断发展的未来。随着创新不断涌现，ERC20代币对各行业的潜在应用和影响是无限的。他们的影响力将远远超出金融领域，改变我们在数字时代互动、交易和开展业务的方式。结论：对专门从事ERC20 代币开发的公司的调查揭示了这些实体在区块链生态系统中产生的深远影响。通过仔细研究他们的技术贡献、监管考虑和社会经济影响，我们对他们在塑造数字交易的未来方面的作用有了全面的了解。这项研究最值得注意的发现之一是 ERC20 代币在金融服务民主化方面发挥的关键作用。这些代币使各种项目和个人能够参与全球经济，打破传统障碍并促进包容性。此外，ERC20 代币的开发刺激了多个行业的创新，彻底改变了金融、供应链管理、医疗保健和游戏领域的流程。然而，必须承认这种快速增长所带来的挑战。安全问题、可扩展性问题和环境考虑构成了需要仔细关注的重大障碍。在未来几年中，在创新和维护区块链生态系统的完整性之间取得平衡至关重要。来源：金色财经
金色财经2023-10-04
起底 Intent-Centric 生态：有哪些值得关注的项目？
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解器和账户抽象钱包。AI 求解器配备了机器学习模型，可以对用户的意图进行分类。例如，如果用户表达了购买特定 NFT 的意图，求解器会准确地破译该意图，并找到实现预期结果的最佳路径。之后，求解器会将意图和最佳路径转发到账户抽象钱包，后者将根据最佳路径执行交易。 OKcontract OKcontract 创建了“低级意图”标准，用于简化开发者将交易集成到任何网页/应用程序的难度。 Delegatable Delegatable 是一种在以太坊上实现通用委托的工具和框架，使用户能够委托朋友/第三方代理人代表他们执行操作，而无需支付 Gas 费用或进行交易。代理人对交易的批次处理，可以降低 Gas 费用，并提高效率。特定意图的 DApp 值得一提的是，Intent-Centric 并不是在 Paradigm 发表研究文章之后才在 Web3 中出现的；相反，用于执行用户意图的协议已经存在了一段时间。在 Web3 的不同垂直领域，已经存在许多特定意图的协议或功能。就 Web3 最古老的 DeFi 领域来说，用户的意图通常是以产生收益和实用性为导向的。围绕着这种意图，很多 DeFi DApp 可以被称为是 Intent-Centric 叙事的前身。比如，大家最熟悉的 1inch、Blur 等聚合器，它们的出现是为了帮助用户省去寻找最佳交易路径和收益策略的麻烦。用户只需输入自己的交易意图，智能合约就会编排最佳路线，他们只需做出最终决定。再比如，前些时候爆火的 Unibot 等 TGBots。它们巧妙地将复杂的链上操作转变为在 Telegram 聊天选项中的决策。用户选择对应的选项可以做到执行交易、刷空投交互、狙击开盘等对于新用户来说较为复杂的操作。而对于 MEV、交易滑点等问题，一些新老 DeFi 协议正在为用户“更好交易”的意图提供帮助，例如， • CoWSwap、1inch Fusion、UniswapX：链下撮合，由求解器在链上成交，复杂的交易无需多次支付 Gas 费用，交易失败不需要支付 Gas 费用。 • Seaport：Opensea 的完全去中心化替代品，链下撮合，由求解器在链上成交，用户下单无需 Gas 费用。 • Symmio：基于意图的链上点对点衍生品交易平台。用户发送交易，所有其他用户都可以看到交易信息，如果接受交易就成为了交易对手/求解器。这个过程中不涉及资金池，A 赚到的就是 B 亏损的。 • BASED Markets：基于 Symmio 交易框架的链上交易平台。 • BananaHq：利用 Intent-Centric、ERC-4337 和零知识证明构建智能钱包，降低新用户进入 Web3 的门槛。通用解决方案当下以太坊代表的以区块链为中心的架构提供了一个关键属性：可编程结算，这足以支持简单的特定意图 DApp，但很难实现复杂的意图。一些项目正在为 Intent-Centric 创建通用解决方案，从一开始就为任何特定意图的 DApp 提供必要的属性。 Anoma Anoma 是一个 Intent-Centric +隐私保护公链，用于交易对手发现、解析和多链原子结算。适用于在其上构建涉及用户发出无限数量且复杂的意图的 DApp。 Anoma 总融资规模约 5780 万美元，其中 2021 年 11 月曾成功完成 2600 万美元的 A 轮融资，A 轮融资时项目估值约为 2.6 亿美元。虽然 Anoma 目前仍处于早期阶段，但其白皮书最早可追溯到 2018 年，经过多年孵化和演进，在 Intent-Centric 领域处于绝对的时间和技术领先地位。 Anoma 核心工作流程包括以下几个步骤： • 用户交互：用户可以向 Anoma 的“意图传播网络”发送透明、私有或有保护的意图。 • 意图收集与匹配：网络中的求解者收集意图，进行平衡状态转换，以实现匹配。例如，如果用户选择用 1 个比特币换取以太坊，则必须有另一个用户反转该交易，以实现平衡的状态转换。 • 交易处理：匹配后的交易提交到 mempool，验证者将将提议者打包的区块发送到执行层，完成执行并验证有效性，最终完成状态根更新。 Anoma 的技术核心包括 Taiga（集成到意图传播层和匹配层的私有状态转换框架）、Typhon（跨链原子交易共识机制）、MASP（多资产屏蔽池）、Vamp-IR（算术电路语言）、Juvix（编程语言）等。从一开始就是用于特定意图 DApp 的构建，所以谈及 Intent-Centric 的实现，Anoma 是必不或缺的。 Essential 9 月 21 日，专注构建 Intent-Centric 通用解决方案的 Essential 宣布 550 万美元的种子轮融资。 Essential 的解决方案主要分为三部分，首要是创建一种用于让用户表达意图的标准，通过采用该标准，无论是哪条链，都将拥有一个表达和解决意图的通用框架；其次是一种面向意图的账户抽象的以太坊标准，通过利用账户抽象，用户将允许求解器执行交易来实现他们的意图；最后是一个新的 Intent-Centric 区块链。相比 Anoma、Essential 直接创建新公链，dappOS 和 Particle Network 则是换了一种新思路，打包现有的 DApp 成为 Web3 的意图层。 dappOS 2023 年 7 月，dappOS 完成了由 IDG 资本和红杉中国联合领投的种子轮融资，此前曾获得 Binance Labs 种子前融资。 dappOS 是首个 Web3 操作协议，也是一个 Intent-Centric 协议，通过提供多链智能账户（统一账户）dappOS Account 和求解器网络 dappOS Network，并集成超过 20 个行业领先的 DApp，使用户创建和管理钱包、体验不同链 DApp、管理多链资产以及进行复杂的交易时就像使用常用的 App 一样丝滑。例如，小明在 dappOS 统一账户中的总余额是 100 USDC，其中 50 USDC 在以太坊链上，50 USDC 在 BNB Chain 上，小明仅需签名一次确认交易即可在 Arbitrum 上的 GMX 或者 Avalanche 的 Benqi 上使用这 100 USDC 的总余额。这正是 dappOS Account 和 dappOS Network 的用武之处，用户在使用 dappOS 时就像使用 CEX 交易一样方便，而且每笔交易背后所涉及的所有流程都由求解器执行。随着 dappOS V2 于 9 月初上线，它已不仅仅是理论概念，Perpetual Protocol 率先集成在其中。后续还将集成更多领先的 DApp，例如 Perpetual、Benqi、QuickSwap、KyberSwap、GMX、KuSwap、Pangolin。等得益于 dappOS，用户现在可以跨 BNB Chain 等各种链使用原先仅在 Arbitrum 提供的 Perpetual Protocol，用户可以使用他们选择的任何代币来结算 Gas 费用。 Particle Network Particle Network 于去年十月底正式推出了 V1 产品，基于 MPC-TSS 的 Wallet-as-a-Service（钱包即服务）产品，并在 ERC-4337 推出时升级为 MPC+账户抽象的钱包。亮点在于，基于 MPC 安全的密钥碎片管理和执行环境，用户可以以熟悉的 Web2 方式登录，无需担心私钥和助记词的保管问题；同时基于账户抽象来完善钱包使用的体验，如统一 Gas 费，批量操作等。在 V1 上线后的 10 个月时间，有数百个各类型的 DApp 集成了 Particle Network 的产品及服务，包括 Xter.io、Hooked Protocol、ApeX、1inch 以及 CyberConnect 等，基本上涵盖各个赛道的头部项目。在 Intent-Centric 概念火了以后，Particle Network “继续做事”，宣布升级新版本 V2。正如其自我介绍，Particle Network V2 将是一个基于 Intent-Centric 的 Web3 访问层。 Particle Network V2 是在现有 MPC+账户抽象钱包以及集成数百款 DApp 的基础上，构建了一个求解器网络，又在钱包里添加了一个 AIGC，用户仅需向这个 AIGC 中直接表达自己意图，求解器再根据用户的意图从数百款 DApp 中计算出最佳路径去执行。Particle Network V2 致力于落地前面提到的 Intent-Centric 的最终形态。综上，dappOS 像微信小程序平台，抽象掉了公链、交互流程的概念，使用户在一个钱包中就可以同时使用数十款不同链的 DApp；Particle Network V2 更像 ChatGPT，用户只需要与 AIGC 对话聊天，AI 就会自动帮他们完成复杂的交易。一旦产品完善，二者将在吸引 Web3 新用户方面发挥非常大的作用。而 Anoma 和 Essential 更像在迭代当前的 Web3，最大化 Intent-Centric。虽然路还远，不过一旦成熟，建设好开发者和用户生态，将有望触发 DApp 新一轮爆发式增长，开启 Web3 的下一个时代。 DYOR 风险提示：根据央行等部门发布的《关于进一步防范和处置虚拟货币交易炒作风险的通知》，本文内容仅用于信息分享，不对任何经营与投资行为进行推广与背书，请读者严格遵守所在地区法律法规，不参与任何非法金融行为。来源：金色财经
金色财经2023-10-03
AI技术助力制造业智能跃迁：创新奇智的实践与探索
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下，而且容易出错。而AI系统则可以通过机器学习和深度学习技术，自动学习和优化生产过程，大大提高了生产效率和产品质量。” 创新奇智CTO张发恩在交谈过程中认为，人工智能技术在工业领域的应用可以提高生产效率、降低生产成本、保证产品质量。通过该技术的应用对生产过程中产生的大量数据进行分析，挖掘出潜在的生产规律和优化方案，从而提高生产效率。尤其是工业大模型的落地，可以提供更准确的数据和预测结果，帮助企业更好地进行决策和规划。同时，通过深度学习等技术的应用，工业垂直大模型可以从海量数据中挖掘出隐藏的规律和趋势，为企业提供更全面、准确的信息支持。就在近日，通过结合多年企业智能化转型领域的经验和这期间所积累的工业大数据，创新奇智在对开源免费大模型进行知识蒸馏（主要是通过将一个大的模型知识迁移到一个小模型上）的基础上，设计了适合工业场景的大模型神经网络结构，然后通过预训练、指令微调、人类反馈强化学习，研发形成了工业大模型AInno-15B。张发恩向金融界透露，工业大模型 AInno-15B 的发布，标志着创新奇智在人工智能领域技术积累的质变。这款超过150亿参数量的模型，以其行业化、轻量化、多模态等特点，为工业生产的各个环节提供了基于生成式 AI 的自动化解决方案。其中，AInno-15B 的大模型架构在数据处理和分析方面的能力为工业生产提供了强大的支持。以「ChatBI」为例，用户可以使用自然语言向大模型提问，大模型能够搜索数据，自动生成 SQL 语句归纳信息进行判断进行文字总结，并生成图表再进行可视化。这一技术的应用，也意味着人工智能技术能够帮助企业快速处理大量复杂的生产数据，提高决策效率。同时，通过对数据库中的数据进行深度分析，工业大模型可以为用户提供详尽的分析结果，帮助企业更好地理解生产过程中出现的问题，从而采取有效的措施进行改进。 “我国工业产业曾长期处于大而不强，由于缺乏人工智能的赋能，拥有占地面积数十万平、使用昂贵设备的工厂在中国工业领域并不常见。”张发恩说道，“因此，建设占地空间小、设备数量少、自动化柔性强的高智能化工厂，大模型是未来的主要解决方案。通过智能体间的文本交互，降低容错性和建设产线时间，加快智能化产线的建设和工业品的普及，将是提升我国工业产业发生质变的重要手段。” 人工智能技术，全人类共享是趋势从与张发恩的探讨中可察觉出，随着我国工业制造业从无到有，直至今日在国际产业链中占据重要地位，人工智能技术赋能工业制造业已成为我国未来在该领域提升核心竞争力、冲击产业链上游的“必经之路”。但要想真正将这条路走通，借鉴国外先进技术与理念也必不可少。张发恩对金融界表示，随着科技的进步和自动化技术的普及，中国的劳动力成本逐渐上升。而一些发达国家已经实现了高度自动化生产，不再需要大量的劳动力投入。这使得中国制造业面临来自其他国家的竞争压力，特别是一些发展中国家通过吸引外国投资和提供廉价劳动力来提高自己的竞争力。因此，中国制造业必须依靠技术进步和创新来提高生产效率和降低成本，以保持竞争优势。与此同时，在这一过程中借鉴外国先进经验技术在这个过程中扮演着重要的角色，可以帮助我国人工智能产业了解国际前沿的发展趋势和应用场景，从而指导我们的研究方向和创新思路。通过学习和吸收国外先进的技术和应用，可以提高自身的技术水平和竞争力，为国内企业的发展提供有力支撑。 “人工智能技术的发展已经进入了一个新的阶段，其中最重要的特征之一是其全人类共享的本质。这一点可以通过谷歌发布的《Attention Is All You Need》论文为例。尽管这篇论文是用英文写的，但它的核心内容可以被全世界的研究人员和工程师轻松理解和掌握。就像微积分一样，虽然牛顿是其发明者，但中国人也能够很好地应用它。因此，我们可以得出结论，今天人工智能技术最核心是全人类共享的。”张发恩说道。因此，我国人工智能技术的发展虽然不可能一帆风顺。特别是在芯片和算力层面，国外的技术限制可能会对人工智能技术的发展造成一定的影响。例如，某些高端芯片可能只能由少数几个国家或公司生产，这导致了市场上供应的不足和高昂的价格。此外，在某些地区，由于基础设施和技术条件的限制，人工智能技术的普及和应用也可能受到一定的制约。但是，张发恩也表示，我们必须清楚地认识到这些限制只是战术问题，而不是战略问题。换句话说，这些问题可以通过技术创新和国际合作来解决。随着全球科技水平的提高和交流的加强，我们有理由相信，芯片和算力的供应将变得更加充足和可持续。同时，各国政府和企业也应该加大对人工智能技术的研究和投资力度，推动其在更广泛的地区得到应用和发展。
金融界2023-10-02
2023 AI给游戏行业带来了哪些新机会？
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人都相关的。在这个层面，基于社交网络的机器学习能够更好地从关系中抽取一个实体特征，然后在高维空间进行相似度的匹配。我们会通过算法构筑更多看似萍水相逢，却能跟你聊得来的人。范铭望：浅显地理解一下，无论是OpenRank算法还是Funmangic运用的新AI驱动算法，事实上都是帮助提取玩家在游戏内部留存的社交资产，然后通过这种提取，帮助两个陌生玩家或者不同背景的玩家建立交流。所以听起来，技术再一次扮演了促进的作用，是吗？白芷：对，直白讲这是一种 “人工智能算法红娘” ，只不过游戏里的社交不只是1V1的，还可能就因为一种兴趣爱好就聚在一起。无锋：在偏社交和语言的游戏里，语言模型天然有互补作用。不管是长期记忆还是个人的兴趣爱好，都变成了可理解、可概括、可复盘和抽象的数据。语言模型和生成式模型给我们带来了全新的机会，让我们更好地利用这些数据。范铭望：刚刚提到的这个功能，让我想到了美剧《黑镜》里面有一集是每个人的社交资产都是被量化的，这些资产可能悬浮于头顶，可以作为社交货币流通。从这一点展开，将有更多关于个人特征、性格的数据被游戏或各种形态的产品多终端记录下来，它会不会能够真正反哺到游戏以外的社交中？抽象一点来说，虚拟游戏世界里面沉淀下来的社交资产，最终会不会反过来塑造真实世界中的关系？羊老师：你说到AI收集这些数据然后反哺到现实生活时，我脑子里没有好的画面，全是别人伪造了我，然后跟我爸妈要钱之类的。关于后半部分的“电子社交行为会不会反哺到现实社交”，我认为没有AI，这个事情也在发生，尤其像《倩女幽魂》《逆水寒》这样社交性非常强的游戏，每年促成了不少姻缘。我有几个现实生活中的好兄弟，当时也是从魔兽的公会里慢慢发展的，这个倒是一直在发生。我这个时候不那么支持AI了，我感觉虚拟世界能够为我们做的好事情差不多了，能够帮我们交朋友、找对象和在闲暇之余找到玩伴，如果把自己审视得更透彻一点，能够想象的事情好像都不是太棒。白芷：我觉得羊老师的观点有点局限。举个例子，比如带有林志玲声音的导航，体验就会比纯粹的机器人声要好。人工智能加入到线上产品过程中，本身是既可以有功能，又可以提供情绪价值的。我们做一个AI助手、AI管家，他可能就是小闹钟、备忘录，在你玩得忘记时间时告诉你有什么正事。这个过程中，AI是集娱乐、实用性和情绪价值于一体的。第二，在没有人工智能时，线上虚拟产品确实已经承载了线下交友甚至找对象的桥梁功能。如果在这个产品里有一个比较好的引导模式，把它的功能性、情绪价值跟线上线下联通，就能做一个更好的助手。只要我们把羊老师想的那种风险规避掉，不往那个方向做，总有更好的地方。无锋：我对这方面的看法稍微中立一点，但也会偏乐观。第一，不管我们乐不乐意，这件事情都已经发生了，抖音早已知道你的喜好，在上一代的互联网革命里面，我们的隐私就已是个被关注的话题，如今隐私问题在AI世界里会变得更加敏感，更应该被关注。实际上这方面不管是工程标准和政策标准都挺高的，尤其是如果要把产品发行到欧洲，要面临极其严格的隐私标准和法律法规。第二点就是说情绪价值，现在技术对于人类情绪上的探索和支持是远远不够的。羊老师可能是自己非常自洽，不需要AI的帮助。但我接触到的一些社恐，对他们来说用来自我了解的工具远远不够，我觉得AI有机会在这扮演一个从未有过的支持者的角色。范铭望：确实我们也看到了利用AI帮助弱势人群交流的工具，比如说通过听障或者是聋哑人士的声音片段，拟合和生成他们真实讲话的声音状态，就能够帮助他们更好地去发声。我相信像这样向善的应用，在未来各种社交产品、游戏形态中，能够尽可能地去掉每个人的原生差异，让每一个人在社交中，尤其在虚拟世界中，都可以更自在地选择自己想要的形态去表达自我。这是我觉得AI能发挥它最大价值的地方。羊老师：我有一个问题， AI社交是不是社交？因为我是其实挺内向的，需要有人来接管我，才能在舒适状态多说一点话。我觉得AI很难完成这个工作。那跟AI社交是不是社交？或者说，“仿生人梦不梦见电子羊不重要”，白老师想让我们梦见仿生人？白芷：我希望通过AI社交这个产品，把AI做成人与人之间情感和思想交流的破冰工具，希望把AI社交定位成一种桥梁，而不是完全替代。范铭望：白芷在游戏里应该有做特殊的设置，对不对？AI与玩家、玩家与玩家、AI跟AI之间，他们到底是明确区分的还是混在一起的？白芷：我们还是有明确区分的，会区分清楚真正的羊老师还是羊老师托管的AI分身。人终究还是一个碳基生物，要吃饭、吃饱、睡觉，也要有线下相应该有的各种生活。 05 当生产供给、分发方式和内容因AI变化时，会给游戏行业带来哪些新机会？范铭望：我们今天沿着生产力的供给、内容和分发的方式，讨论了AI对游戏行业的影响。很早的时候，我们在内部曾做过一张图，讨论过整个数字内容的演变。丰叔之前也在高能量的节目中从信息数据化的角度，探讨与互联网相关的商业模式。从今天这个节点来看，当生产供给、分发方式和内容维度这三个变量都在AI的影响下同时发生变化时，会给游戏行业带来哪些新的机会和新的内容产品形态？白芷：我把这个新的机会概括成数字文化的拓展。人工智能确实促进了内容生产及用户共创。比如，《蛋仔派对》借助UGC地图编辑器，激励玩家制作一些与公益环保、文化传承、航天科普等相关的内容。《蛋仔派对》也会联合“爱海洋”这种专项基金，举办公益活动。其实游戏可以结合人工智能，变成寓教于乐且有社会价值的产品。游戏中有角色扮演的部分，如果把教育跟游戏结合，有人扮演老师，有人扮演学生，也能起到学习知识的效果。无锋：我听到过一句话：“所有的SaaS服务都会被AI重写”。再看宽一点，我觉得所有的专业性和工作门槛都会降低，我特别看好Copilot （人工智能辅助工具）。AI会帮我们更容易地去画画、设计游戏关卡、创作剧情等。我们要做的Funmangic 有点像社交领域的Copilot 。AI让社交的门槛更低，让人们更愿意开口，更愿意互相交流、共同完成一个目标。羊老师：我来说点科幻的，如果我们把生产力当作供给，把内容当作产出的话，另一个相似的讲供给、产出的就是能源。让能源的供给和产出达到最高的平衡就是永动机。AIGC最终呈现结果可能达不到，但在科幻维度可以实现内容永动机。永动机的概念就是只要有需求，就可以供给。我想要什么样的内容AI都可以给我供给，而且它会自己无限迭代。可能我想看个奇怪的东西，比如说一群长得像可乐瓶的福瑞（英文单词furry的音译，一般用来指代毛茸茸的、拟人化的动物角色）在踢足球，之后这个奇怪的东西变成了生产力供给的内容，不再奇怪，然后会刺激更多产出，这产出又回过头来变成供给。到那时候，AI游戏就会变成工业流水线生产的东西，创作者做的游戏又变成一种奢侈品，就像现在的手工包包。范铭望：事实上白芷在创立Funmangic时，定位就是生产供给、分发方式和内容这三者交叉的一种新产品形态。不知道白老师你怎么去定义你们现在在做的这件事情？难点在哪里？白芷：我们依旧是想以游戏的形式驱动AI社交。从生产力供给的维度，除了我们自己产出的优质内容，也希望通过人工智能和我们自研的AI引擎，实现用户共创。从内容维度，我们希望产品既能提供1V1的陪伴，也能让玩家跟其他人交朋友、社交或者发展亲密关系，或者是在内容领域上有更好的展现。分发方面，我们希望人工智能网络的分发算法能够更好地服务虚拟线上社交，让玩游戏的和不玩游戏的用户都找到舒适的生态。我们也希望把之前相应的积累应用到Funmangic里，探索出一个新的产品形态。范铭望：其实无论从技术的角度、玩家的体验还是分发关系的变化， “人”才是目的。 AIGC技术成熟可能会让个性化、差异化、互动性强的游戏体验成为现实。每个人虽然打开的是同一个游戏，但玩法、故事、体验、情感都不相同。每个人可能都不只是玩家，还是创造者，在其中创造新的故事、玩法和游戏内容。我们非常期待看到一个包容无限可能性，包容每个人个性和需求的平台产品出现。来源：金色财经
金色财经2023-09-30
币安将俄罗斯业务出售于刚上线CommEX 三大疑点证实两者关係「不单纯」
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资者提供深入的市场见解和预测。通过利用机器学习等先进技术，yPredict能够帮助用户更准确地预测加密市场的未来走势。持有YPRED代币的用户不仅可以免费访问这个分析平台，还可以在yPredict Marketplace购买预测模型订阅。 YPRED代币的总供应量有限，仅为1亿个，而且持币者通过质押YPRED可以获得非常有吸引力的回报。平均来看，投资者通过抵押这种代币可以获得5%至10%的年收益率，而作为顶级的质押代币，$YPRED每季度的年利率甚至可以高达45%，推荐投资者关注。立即进入yPredict预售
Business2Community2023-09-29
律商联讯风险信息报告：全球金融机构金融犯罪合规成本总计超过2061 亿美元
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虽然对某些行业而言，人工智能（AI）和机器学习（ML）在未来所产生的影响仍是未知数，但 71% 的金融犯罪合规专业人士表示，他们所在的机构已在通过利用高级分析提高数据利用率。此外，72% 的受访者也确认他们正采用分析和AI以加强合规程序。　　然而，工作方式在持续演变，当变化来临，数据质量、数据孤岛、过时的遗留系统以及缺乏内部协作等问题均可能造成额外的合规审查和支出。　　研究显示，与其他地区相比，欧洲、中东和非洲地区的金融机构及其客户在金融犯罪合规方面继续承担更高的成本。欧洲、中东和非洲地区的金融犯罪合规总成本比美国/加拿大高出 39.8%。这种差异在一定程度上显示合规要求日益复杂化。　　全球 78% 的机构表示，错综复杂的法规和制裁网络对其业务运营造成了限制，尤其是欧洲、中东、非洲和拉美地区的机构（80%）。相比之下，尽管亚太地区和拉美地区的合规支出巨大，但成本效益却相对较高。亚太地区的合规财务支出为美国/加拿大支出的 74.5%，而拉美地区的合规成本则占24.7%。　　全球金融机构的CEO、副总裁和总监们并没有安于现状。即使许多新增监管举措为金融犯罪合规要求增添复杂性，85% 的金融机构仍将提升客户体验放在首位。这再次证明，即便是面对不断攀升的金融风险，金融机构依然致力于提升客户信任和其满意程度。这些努力的重点在于优化金融犯罪支付合规的效率和效力。全球74% 的机构也强调这是一项关键或高度优先的工作。
金融界2023-09-28
AI科技赋能，九方财富为用户安全保驾护航
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近年来，随着机器学习以及神经网络的持续迭代和演进，人工智能正朝着历史性的时刻迈进，特别是以ChatGPT为代表的生成式AI的出现，催生人工智能和更多应用场景结合。但在AI技术推动各行各业创新发展的同时，其所带来的数据安全问题也引起广泛关注，如何在满足业务基本需求的基础上，强化数据保护能力，保障数据安全流动，已经成为各大企业当前亟待解决的问题。 AI高速发展带来数据安全新问题生成式AI依赖大量数据和大型模型，任何一个环节的安全疏漏，都可能会导致企业自身数据及隐私的泄露，或者产生不准确甚至错误的结果，甚至就算用户正常使用，都有可能存在个人数据泄露的风险。今年年初，OpenAI向外界证实，部分ChatGPT Plus的确存在数据安全漏洞，可能泄露了服务订阅用户的个人隐私和支付信息。不只是国外，近期国内各类“AI 诈骗”案件也层出不穷，用户缺乏警惕性，引起各界广泛关注。根据国际开源安全组织OWASP报告显示，大语言模型（LLM）应用的安全威胁包括提示注入、数据泄露、沙箱隔离不足、未经授权的执行代码、SSRF漏洞、过度依赖LLM生成的内容、AI调整能力不足、错误处理不当、训练数据污染等十个风险。 AI技术快速发展的弊端浮出水面，敲响新技术带来的新安全问题警钟，也让AI本身的安全性变得愈发重要。中国科学院院士何积丰此前在《探索下一代安全智能》论坛上表示，以人工智能为代表的数字技术正迈入从高速增长向高质量增长转变的全新发展阶段，这对其自身安全性和可靠性提出更高要求，也衍生出新型风险与挑战。为此，在行业内建立起一个更加可信可控的数字安全屏障刻不容缓。9月初，中国电信、蚂蚁集团、华为、百度、字节跳动、西安电子科技大学、国家金融测评中心等30余家机构作为首批发起单位，宣布成立“AI安全工作组”，致力于共同解决AI技术快速发展所带来的安全难题。九方财富守住“安全”底线行业监督固然重要，企业的自觉也不可或缺。在金融行业，AI技术的应用也越来越广泛。领先的在线投资决策解决方案提供商九方财富（09636.HK），自2019年就开始全面开启“数智化”转型，期间推出了包括AI旺财、AI巡查官、AI监测官、智能创造工坊，以及行业首个智能投顾数字人“九哥”在内的众多AI产品。自成立以来，九方财富持续加大在数据安全领域的投入，并依据行业最高标准打造了自身数据安全体系。在用户数据安全方面，九方财富坚持制度建设和技术能力两手抓，严格遵循相关法规开展合法经营；在产品设计上，九方财富不断探索新技术、新应用，提升数据安全防护能力，全方位保障用户数据安全。九方财富多年来在数据、合规安全领域上的耕耘和沉淀，已经成为了行业的典范。今年年初，九方财富旗下九方智投的案例顺利编入了中国信通院发布的《数据安全管理实践案例集》。随后4月，九方智投又成功获得了中国信通院颁发的“数据安全管理能力认证(DSMC)”证书，成为证券投资咨询行业首家获颁该证书的企业。不仅如此，九方智投还获得国际认证机构SGS颁发的ISO/IEC 27001信息安全管理体系标准及ISO/IEC 27701隐私管理体系标准双认证。数据安全不仅影响着企业的稳健发展，也直接影响到国家安全。为促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，7月国家网信办等七部门联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，此前4月，国家互联网信息办公室也发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》并公开征求意见。九方财富（09636.HK）在数据安全管理上积极发挥带头作用，不仅是对广大投资者的负责，也将对行业、国家数据安全产业的健康发展带来积极有效的推动作用。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-09-28

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