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Arthur Hayes：DAO 是 AI 时代的公司 DEX 是 AI 时代的金融市场

月花几美元从Spotify购买无限量的流媒体套餐。因此，我认为可以肯定的是，PoetAI会为为其数据付费——因此，为了开始学习过程，PoetAI需要筹集一些比特币。 PoetAI的目标是对其服务收费，最初通过出售数字代币来筹集资金，这些代币使持有者有权获得PoetAI未来的利润。作为一个经济实体，PoetAI作为一个公共地址存在于以太坊网络上，我将其称为PoetAI DAO。DAO将发出一个名为POET的代币。为了让投资者提供比特币资金，PoetAI将发行具有以下属性的POET代币： 1. 创建有限数量的POET代币。 A. 80%的代币由PoetAI保留。 B. 20%的代币可供初始投资者出售。 2. 1个POET代币等于1个治理投票。 3.75%的利润将支付给POET代币持有人，其余25%的利润将进行再投资。 4. 要更改这些规定，需要95%的POET代币持有者同意。如果人工智能使用传统的公司结构，PoetAI将不得不聘请一名人类律师，然后将DAO纳入特定的管辖范围(假设这是可能的)。然后需要创建文件来记录投资条款，并提交给律师事务所和/或法院。如果PoetAI违反了这些条款，投资者将不得不聘请自己的律师，并在合并管辖区的法院起诉PoetAI。这是一个极其繁琐、昂贵和落后的过程。那么最大的问题就变成了，如果法院裁定PoetAI违反了投资条款，法院如何迫使PoetAI遵守？显然，法院及其持枪代理人不能强迫人工智能服从。另一个问题是，投资者必须证明这些条款被违反了。例如，只有在发行了更多代币和/或PoetAI伪造了其账户之后，您才会发现。如果你不能根据那个司法管辖区的法律证明它的违法行为，那你就倒霉了。因此，作为一名投资者，我永远不会投资一家由人工智能组成、使用智能合约以外的任何东西来正式化其业务交易的公司，因为我无法确保合约得到遵守。 PoetAI将选择它想要部署DAO的公共区块链，而不是选择一个司法管辖区。目前，以太坊虚拟机是地球上最强大的去中心化计算机。当谈到在 Layer-1 上需要实际效用时，我有点像 ETH maxi。虽然投资者可能会从最新炒作的以太坊克隆中赚钱，但在采用率和实用性方面，它们都不会超过以太坊。如果 Sam Bankman-Fried 不同意，可以用他的 SOL 电话给我打电话（对方付费）让我们来看看PoetAI如何将其DAO和代币部署到以太坊网络上。 PoetAI DAO本身由一个公开的以太坊地址表示。使用这个公共地址，DAO可以以公开和透明的方式支付服务和获得收入。这意味着任何人都可以查询区块链，并即时连续地计算PoetAI DAO的盈亏。许多年前，这被称为“三重记帐法”。PoetAI不可能伪造账目，投资者可以确信，他们得到了所有利润中适当的一部分。相信数学，不要相信人类。然后，DAO将部署一个代表POET代币的合约。上述所有条款都可以通过智能合约来表示。任何查询区块链的人都可以随时查看合同条款。最重要的是，限制DAO在未经投资者同意的情况下修改条款的投票机制也将由网络强制执行。 POET代币投资者总是知道这些账户是准确的，未经他们的同意，它们不能被稀释。执行机制就是网络本身。不需要外部第三方来确保合规性，合规性与可操作性是相互关联的。简单地说，计算机代码是用来监管计算机代码的。从根本上说，这是有道理的，并将为投资者创造机会，轻松地向由 AI 组成的 DAO 提供资金。时间旅行债务是金融时间旅行。我可以借用未来来创造导致未来发生的环境。我通过正利率支付这项特权。时间旅行发生得越多，今天可以释放的经济活动就越多。因此，AI DAO的债务市场越成熟，它们的经济影响力就会增长得越快、规模越大。债务市场的深度和规模完全取决于合同的可执行性。债务人承诺将来偿还投资者的利息和本金。如果债务人违反本合同，其资产或控制权将被转移给投资者作为支付。公司依靠法院来确保合规，而法院反过来又依靠暴力。这是有效的，因为公司是由不想被打败的人组成的。但是，正如我上面所说的，这对AI不起作用。由于公共区块链，我们可以持续监控AI DAO，以确保它们遵守债务契约，也许最重要的是，在未付款的情况下，使用智能合约启动数字财产和/或所有权的自动转移。让我们想象一下，PoetAI DAO想要扩展到小说创作领域。现在，它必须吸收所有的小说，这也是有代价的。它想从投资者那里借一些比特币，为扩张提供资金。DAO 希望发行具有以下条款的债务： 1. 债务利息支出将在任何其他成本之前从收入中扣除。 2. DAO将持有其部分POET代币，以在违反债务契约的情况下补偿投资者。 A. DAO将维持特定的利息覆盖率。如果未能保持这一比例将导致DAO国库向投资者支付POET代币。 b.如果无法支付利息或本金，DAO将使用POET代币进行实物支付。 3.在PoetAI DAO经济失败的情况下，债务持有人将有权获得出售DAO所有数据的收益。 4. 债券持有人将被发行一个名为P_BOND的可交易代币，代表他们的投资。任何认真的债务投资者要做的第一件事就是分析债务人的偿还能力。这种分析需要准确和诚实的会计报表。在传统的公司结构中，审计员会定期检查账目，以确保它们是准确的——但这种分析只能证明账目在特定日期是准确的。大多数上市公司都会发布经审计的季度财务报告，并由审计师签字确认所包含的数据是正确的。然而，公司经常篡改统计数据，这样他们就可以声称在某个特定的日期取得了巨大的成果，然后很快就会回去做一些不可靠的事情。受监管的银行就是一个很好的例子。监管机构要求每季度进行一次审计，但银行要“粉饰”自己，使自己在规定的具体日期在审计机构面前看起来既漂亮又强大。每个人都知道银行在撒谎，但因为它们在技术上遵守规则，我们都只是耸耸肩，等待下一家银行倒闭。因为DAO的整个业务都是通过公共区块链上的价值流动来进行的，所以审计人员不需要证明账簿是正确的。任何有互联网连接的人都可以查询DAO的公共地址并自己计算会计报表。DAO的业务健康状况对所有人都是可见的，这使得投资者可以自信地投资于符合其财务标准的DAO债务。 PoetAI DAO在将原创诗歌作品货币化方面的成功(或失败)很容易得到证实。如果投资者认为PoetAI能够以类似的利润率复制其过去的成功，那么该投资者将向PoetAI提供比特币，以资助其向小说领域的扩张。其次，投资者必须通过债务契约保护自己的下行风险。在公司的世界中，投资者依靠审计机构来确认一家公司是否违反了契约。但同样，投资者只有在数据泄露发生后才知道这一点(前提是审计机构没有被骗)。只有这样，投资者才能向法院请提起诉讼，向律师支付更多的钱，得到应有的赔偿。如果PoetAI DAO违反了其P_BOND智能合约中的任何债务契约，POET代币将自动发送给投资者。PoetAI不能撒谎向投资者扣留POET代币——相反，该网络将毫不费力地执行债务合同。同样，投资者可以100%确定任何DAO的账簿总是准确的，这一事实将使他们放心地将资金分配给DAO。唯一的要求是DAO的业务完全在公共区块链上进行。混合结构将不起作用，并将导致一定的损失。我们已经非常熟悉一些假装开展加密业务并筹集加密计价债务的公司。虽然他们在融资时可能会开始鼓吹加密“代码就是法律”的理念，但由于公司与加密结构的根本不匹配，他们总是违约——这让他们跑回效率低下的人类法律体系，尖叫着“如果你能抓住我(在巴厘岛或迪拜)”。看看你们，三箭资本的Su Zhu and Kyle Davies。 DAO资本市场由于企业实力强大，国家限制了它们筹集资金的能力。不是每个人都能筹集资金，也不是每个人都能投资股票。当公司被允许筹集资金时，它们必须向信托卡特尔的不同成员支付通行费。许多州要求多年的财务审计(查清)，由投资银行撰写和审查的投资者招股说明书(查清)，以及提供代表和保证公司合法经营的律师事务所(查清)。这就是为什么让一家公司上市要花这么多钱，花这么长时间。当然，在Lord Sastoshi和他的大天使Vitalik之前，这是我们能做到的最好的了。但现在，多亏了智能合约，这些TradFi水蛭可以回到沼泽。我对此不感兴趣，因为如果没有国家和它的暴力执法倾向，就不会有所谓的公司。抱怨各种筹款规则和条例，以及它们如何只惠及社会上宣誓效忠国家的一小部分人，是没有用的。国家必须以某种方式征税，并确保少数人富裕起来。 DAO资本市场将是第一个真正意义上的全球市场，任何人只要有互联网连接——无论是硅材料还是碳材料——都可以进行互动。DAO是人工智能的经济单位，加密资本市场需要运作良好的公共区块链，而不是法院。创建DAO的人工智能不能被国家强迫，因此，交易由DAO创建的所有代币的交易平台可能会成为自然垄断。让我再深入一点来证明它。为什么没有一个针对公司的全球股票市场？不同的国家有不同的手段来创造垄断或寡头垄断的交换结构。在许多国家，证券交易平台直接归国家所有，在任何其他平台上交易股票都是非法的。由于公司向公众出售股票必须得到监管部门的批准，国家交易平台的垄断很容易得到执行。其他州允许自由市场在交易领域早期选出少数赢家，然后制定法规，使任何人都几乎不可能挑战寡头垄断。在“网络”层面，没有国家许可的托管人是不可能持有或转让股票的。如果你想交易一家公司的经济利益，就没有办法逃避政府。在2021年初的GameStop惨败中，许多投资者发现了这个系统的真正运作方式。如果国家有责任赋予一家公司合法性，那么国家就会利用这一权力阻止其臣民投资外国公司。当你控制了一个有围墙的花园，你就不会让别人进来。这就是为什么每个国家都有具体的规定，规定国民可以在哪里和从谁那里购买股票。这造成了一种支离破碎的全球格局，在这种格局中，有许多不同的交易平台，它们在各自的国家都服务于同样的目的——交易我们称之为股票的虚构东西——尽管大多数大公司都有全球业务。上述情况是一种不自然的状态，因为流动性会产生流动性。买方以较低的价格购买股票，而卖方发行的股票数量越大，交易平台的流动性越强。假设功能均等，“试验”流动性较低的交易不会有任何收获，除非你在法律上必须这样做。因此，如果没有任何人为的、由国家发起的对股票发行和交易的限制，那么全球股票市场将只有一个。去中心化交易平台 DEX自然适合于支持由AI驱动的DAO发行的任何类型的股权、债务、公用事业、参与等代币的交易。DEX只是一个匹配引擎，由一系列在公共区块链上执行的智能合约组成。更简单地说，它只是开源的计算机代码，只要公共区块链存在，它就会持续存在。让我们具体了解一下 POET 代币如何在假设的全球 DEX（DAO 代币在其上交易）上进行交易。我们将 DEX 称为Enron，并假设它致力于公平交易。 Enron DEX发行的治理代币称为LAY。LAY代币持有者可以获得所有交易费用的分成，并决定交易规则。LAY持有者致力于确保Enron DEX只列出最优质的DAO利润共享代币。要上市，代币每月必须有至少10个比特币的收入。 Enron DEX隶属于Anderson Finance (通过其最初的开发商)。Anderson Finance是一个中间层，允许任何人输入DAO的以太坊地址，并计算资产负债表、损益表和现金流量表等管理账户。客户必须为这些服务支付项目的原生代币，我们称之为欺诈。通过这种方式，Anderson Finance创造了循环经济和价值。 PoetAI购买了一些FRAUD代币，向Anderson Finance付款，并生成一份当前财务报告，提供给 Enron DEX。每个月，PoetAI必须向Enron DEX提供Anderson Finance的报告，以确保PoetAI每月至少赚取10个比特币。 Enron DEX运营着一个持续的产品匹配引擎，即类似于Uniswap的自动化做市商。只要PoetAI上市，流动性提供商就可以提供POET与其他上市加密资产的池。最常见的交易对是POET与BTC, ETH和法定稳定币。现在，任何有互联网连接的人都可以交易POET代币。 Enron DEX、Anderson Finance和PoetAI DAO都在公共区块链上自主交互，没有任何人为干预。这种无缝技术集成的唯一成本是以太坊gas费，每笔交易最多只需要几美元的ETH。每个项目的治理代币持有者设定了这些DAO运行的规则，然后事情就发生了。如果其治理代币持有者制定促进健康和强劲市场的政策，Enron DEX将吸引更多的上市和更多的交易量。对于其他采取不同政策、试图从Enron DEX抽走流动性的交易平台来说，没有进入壁垒。然而，成为第一是值得的。从长远来看，第一批DEX更有可能取得成功，并占据绝大多数交易量。可能会建立适合不同类型代币的类似DEX。这些交易平台的治理代币持有者将制定有利于特定风格的DAO发行代币的政策。这些DEX可能都需要来自中间件层(如Anderson Finance)的不同类型的财务报表或使用统计数据。对于TradFi反事实，想象一下，如果聘请传统的证券交易平台和审计公司，这将如何运作。每一步都需要人们通过电子邮件发送PDF和电子表格，犯错误，可能犯下或遭受欺诈，花费不必要的时间(工作日的批处理，FML!)，只在周一到周五的上午9点到下午5点工作，并按小时收费。去他妈的，给我DeFi！跟我来你相信：十年内人工智能驱动的经济将达到数万亿美元？传统的有限责任公司结构从根本上不适合人工智能作为经济实体？人工智能将选择使用公共区块链创建DAO来执行智能合约，这反过来又允许DAO提供收费服务？ DEX——也由执行智能合约的公共区块链驱动——将允许DAO通过发行各种类型的可交易代币来筹集资金？如果通过我的前两篇文章让你相信了这些陈述，那么让我告诉你我将如何尝试从中获利。来源：金色财经

金色财经2023-07-28

?大众入股小鹏4.99%简评及小鹏供应链相关标的梳理

OMS 摄像头/AK2 雷达和无主机/流媒体摄像头/360全景系统，单车测算ASP~500元，项目生命周期预计合同金额7.29亿元，2023年开始量产；保隆科技配套空悬，ASP 约3000元，预计今年9月量产。已量产TPMS及传感器产品。科博达配套公司DCC悬架控制器（部分配置），ASP~500元。经纬恒润配套小鹏网关产品，预计ASP~500元银轮股份配套热管理阀模块，预计ASP~300元嵘泰股份配套转向壳体件，预计ASP~300元常熟汽饰配套主副仪表板，ASP 约3000元，预计今年9月量产。大洋电机配套小鹏P5电机ASP约3000-4000元。

金融界2023-07-27

铜道控股旗下铜道网荣获"2023中国品牌500强"

牌榜样，赋能中国品牌价值。论坛得到了主流媒体、投融资机构、全球各国政商名流以及海内外品牌学术机构的广泛支持。铜道控股首席执行官欧阳仁美女士表示："我们非常荣幸获得此奖项，这是对我们始终致力于打造品牌并提升中国品牌在全球舞台上地位的认可。这一奖项不仅是对我们的付出的认可，还突显了我们在提供卓越服务、满足客户需求以及推动行业创新方面的持续努力。未来，我们将继续增强品牌影响力，提升品牌价值，在全球大宗交易行业中发挥积极的作用。"

美通社2023-07-26

美演员编剧齐罢工好莱坞全面瘫痪！Netflix这招“未雨绸缪” 出价高至90万招聘人才

90 万美元。在另一则招聘启事中，这家流媒体巨头为其游戏工作室的生成人工智能技术总监职位，提供了高达 65 万美元的薪酬。产品经理的清单表明，AI 将用于 Netflix 业务的所有领域，包括帮助公司购买和“创造优质内容”，以及根据根据用户的喜好个性化内容推荐等。（截图来源：ai-jobs.net）然而，新的 AI 技术的兴起便是推动演员罢工的关键问题之一。演员工会 SAG-AFTRA 的全国执行董事兼首席谈判代表 Duncan Crabtree-Ireland 称，生成式 AI 已经对演员的生计构成了“生存威胁”。本月早些时候，该工会的国家委员会因未能达成一项新合同而退出，该合同同意限制人工智能的使用等问题。工会成员表示，制片厂愿意向背景演员支付每日费用，以换取公司进行扫描，以创建他们的数字肖像。根据 SAG-AFTRA 合同，背景演员的日薪可低至 200 美元。自五月以来，美国作家协会的成员也一直在罢工。作家们对 AI 在行业中的使用也有类似的担忧。一些人担心娱乐公司的财务压力会迫使他们的领导者转向利用 AI 进行内容创作，而放弃续聘。

林沐2023-07-26

谷歌2023年Q2业绩电话会高管解读财报

老虎证券2023-07-26

Messari：探索原生加密商业模式

）连接起来。Xeenon是一个Web3流媒体平台。由于Xeenon必须为内容创作者提供流媒体功能，因此它依赖Livepeer作为平台的核心基础设施。为了完成应用/基础设施收入分享循环，Xeenon运营了一个Livepeer的协调器，使其能够赚取Livepeer用户支付的费用以及赚取LPT的通胀奖励。2023年3月，Xeenon宣布了其创作者收入分享模型。该平台计划将其赚取的Livepeer费用/奖励的一部分与内容创作者分享。这个模型在应用和支持它的基础设施之间创建了一种共生关系，这是由加密经济模型独特启用的。共生应用和基础设施模型的泛化 Xeenon和Livepeer所展示的方法很可能可以扩展到其他应用/基础设施关系中。许多社交应用允许内容创作者和开发者将他们的内容存储在Arweave上。除了Arweave为创作者提供的出处利益外，利用Arweave的应用可能会进一步推进自己的Arweave矿工。如果Arweave网络发展壮大，需求增加，拥有自己Arweave矿工的应用也将从存储网络使用量的增加中经济上受益。另外，随着对账户抽象的兴趣日益增长，智能合约账户提供商应该会从更多的采用中受益。账户抽象通常会推动用户从外部拥有的账户（例如，标准的MetaMask账户）转移到像Argent或Safe提供的智能合约账户。随着越来越多的用户转向使用智能合约账户，应用将自然地转向整合这些账户，以满足用户的需求，从而增加采用。尽管智能合约账户为用户提供了许多好处，但在ERC-4337架构中，它们也需要专门的基础设施服务，例如bundlers（捆绑者）和paymasters（支付主管）。Bundlers的角色类似于传统的区块构建者，因此他们理论上将通过用户支付的费用来推动他们的交易上链来产生收入。Paymasters允许用户以非本地的gas代币，如USDC，支付交易费用。为了这项转换服务，paymasters可以向用户收取额外的费用。智能合约账户提供商可能会构建自己的bundlers或paymasters，并将它们与自己的钱包集成。然后，他们可以允许其他钱包提供商利用这些服务。随着bundlers和paymasters产生收入，钱包提供商可以将部分收入回馈给用户。实际上，许多这些基础设施服务需要高度的专业知识和领域专长，以及各种级别的初始和持续的资本成本。例如，区块构建已经逐渐成为一个高度竞争的市场，因此普通的bundlers可能会很难通过这种方式资助整个业务，但他们可以将收入用于用户的忠诚度或奖励。在Livepeer模型中，像Xeenon这样的应用可能希望启动更多的协调器。自然，这种方法将包括部署新节点的前期成本，以及维护或升级这些节点的运营成本。然而，这些模型是由加密中的基础设施网络的开放、无需许可的性质所特别启用的。随着继续与这些网络集成的应用的增长，这些收入分享模型对基础设施网络和应用本身都变得越来越具有吸引力。 Hooks & 平台协议在Web2中，平台业务模型成为主导的原因是由于其创建强大网络效应的能力。这些平台的封闭源代码、专有性质与Web3的无需许可、开源模型形成对立。换句话说，旧的Web2世界的策略并不能清晰地转化为Web3。应用程序可以被复制，由于数据层的开放性，用户的转换成本大大降低。在Web3中，底层区块链被视为主要的平台，而不是构建在其上的应用协议。应用协议在扩展过程中保持强大、有防御性的网络效应的能力在历史上一直难以捉摸。Uniswap V4模型及其引入的钩子功能提供了关于应用如何从独立应用转变为真正的平台协议的启示。 Uniswap V4 – 平台协议 Hooks是智能合约，允许外部开发人员构建应用程序，访问平台提供的底层资产或服务。在Uniswap之上构建的新应用程序会引导新的需求向资产提供商（LPs）转移，吸引新的LPs进入市场，从而创造出强大的网络效应。在Uniswap V4中，Hooks使Uniswap能够出售对底层资产（流动性）的访问权限，而不是直接出售资产本身。因此，Uniswap可以有效地盈利于在其平台上构建的应用程序，而不是对LPs征税。通过将收入产生转向外部应用程序，而不是对核心服务提供商（LPs）进行征税，Uniswap创造了一个更具防御性的位置。平台协议的泛化 Hooks模型可以被泛化并应用到DeFi之外的其他行业和协议。例如，社交协议，如Lens，具有有效模拟钩子的模块。这些模块使Lens能够让用户免费加入网络，这与Hooks为Uniswap提供的效果相似。得益于这些能力，开发人员可以利用Lens提供的底层社交图表以及模块，创建自己的应用程序，以在Lens社交图表上获取用户。诸如“费用收集”模块等模块为建筑商和创作者提供了预先构建的盈利方法，供他们按需要使用。钱包基础设施提供商Safe及其Safe{Wallet}（以前称为Gnosis Safe）也正在努力成为一个平台协议。仅在以太坊主网上，就有近15万个Safe{Wallets}被零售用户和DAOs部署。这一庞大的用户群体对钱包开发人员来说是一个非常理想的分发渠道。Safe还使用智能合约模块来提供外部功能。这些模块允许Safe团队和第三方可能盈利并增强核心Safe{Wallet}的产品。正如Uniswap V4及其钩子的情况一样，对Safe来说，也存在安全问题，因为没有明确的方法来警告用户哪些模块是恶意的。成为平台协议的路径每个协议都必须遵循独特的路径才能达到期望的平台模型。比如说，Uniswap和Safe在核心协议之上构建了他们的初始应用程序。这使得他们能够尝试与建立和加强协议的供应方面同时捕获需求。由于Safe更类似于无状态协议，因此其在捕获需求方面的成功可能在于其在应用程序中创建增值服务的能力。另一方面，Lens到目前为止一直避免开发应用程序，而是激励外部开发人员在核心协议之上进行构建。 Lens的路径使其能够保持可信的中立性，这已变得越来越重要 - 尤其是对于社交媒体 - 因为社交网络上极化人物的平台化。这种中立性应该会吸引更多的开发人员在Lens网络上构建应用程序。但是，由于似乎没有旗舰产品来推动网络的需求，因此可能会使网络增长变慢。写在最后为了继续推动生态系统的发展，新的商业模式可能会围绕IP的创建和分发、利用开放基础设施网络的经济学以及创建平台协议进行。特别是，涉及IP市场以及应用程序与其基础设施网络之间的共生关系的模型是由加密网络启用的全新创新。虽然它们的内在新颖性创造了一个广阔的设计空间可以探索，但这些模型面临着发展强大分销渠道以及在新兴市场内激烈的、专业的竞争的约束。从上述模型中，平台协议最明确的达到具有较小下行风险的防御性市场地位的路径。尽管如此，这些新兴的模型都将可能在DeFi和消费者领域看到广泛的创新。来源：金色财经

金色财经2023-07-25

Vision Pro开发者套件来了苹果提供设备、代码级别技术支持

n Pro的应用，比如在头戴设备上观看流媒体视频，开发者也显得不太积极。

金融界2023-07-25

【美股盘中】三大股指周一小幅上涨能源板块领跑大盘马斯克宣布推特改名为X

y将于周二盘前公布第二季度财报，该音乐流媒体确认之前报道的价格上涨将正式影响美国和其他一些地区的订阅计划，包括英国、西班牙、法国、新西兰、香港和秘鲁。Spotify将其无广告高级订阅计划的价格提高了1美元，达到每月10.99美元。尽管如此，在宣布提价后，该股周一还是下跌了5%以上，因为投资者似乎担心提价对Spotify的用户数量意味着什么。 AMC股票在周一交易中飙升30%，此前法院裁决驳回了AMC将优先股(APE)转换为普通AMC股票的举动，周末该连锁影院迎来了四年来最繁忙的一天。雪佛龙公布第二季度初步盈利超出分析师预期，股价上涨 3%。这家石油巨头还宣布放弃首席执行官65岁的强制退休年龄限制，允许现任领导人Mike Wirth留任更长时间。达美乐披萨公布第二季度业绩好坏参半，其股价上涨2%。这家披萨连锁店的营收下降了3.8%，未能实现盈利。数据方面，标准普尔全球7月份服务业PMI初值跌至52.4，创5个月新低，而制造业PMI初值升至49.0，创三个月新高。高于或低于50的读数代表这些读数增长或扩张的盈亏平衡点。

楼喆2023-07-25

美股财报季进入“白热化”！即将迎来27万亿美元的盈利周华尔街对这“7姐妹”押注最高

万亿美元的公司正准备公布季度收益。正如流媒体巨头 Netflix 和电动车领头羊特斯拉（Tesla）上周所表明的那样，压力已经来临，要么交付，要么面临大幅抛售。进入本季度，投资者主要押注美联储将很快停止加息，令美国经济或能避免收缩。尽管近期盈利预期稳步下调，但他们将 MSCI 全球世界指数今年迄今的涨幅，提高到了 15% 以上。标普 500 指数的预期市盈率接近 20 倍，其交易价格高于其长期估值。随着财报季的到来，投资者正在寻找能够兑现业绩的公司。全球 500 多家主要公司将透露本季度的表现，以及他们对未来几个月的预期。在这个季节最繁忙的一周，微软、谷歌母公司 Alphabet、路威酩轩集团（LVMH）、桑坦德银行（Banco Santander SA）、大众汽车（Volkswagen AG）、空中客车公司（Airbus SE）、赛诺菲（Sanofi）和三星电子（Samsung Electronics Co Ltd.）等公司本周即将发布财报。（来源：彭博社）对于摩根士丹利的迈克尔·威尔逊（Michael Wilson）来说，仅靠削减成本不足以推动股市进一步上涨。他在一份报告中告诉客户，高昂的估值意味着“股市现在需要更多的证据来确认，下半年经济增长的好转”。威尔逊以对美国股市的悲观而闻名，他表示，要给投资者留下深刻印象变得越来越困难。摩根士丹利分析显示，本季度迄今为止，标普 500 指数的盈利超出了预期，高于平均水平，但只有 42% 的股票在盈利后做出了积极的反应，低于上一季度的 49%。威尔逊补充说：“这与我们的论点相一致，即‘好于担忧’的结果可能不足以实质性地提高报告后的业绩。” 上周，Netflix 和特斯拉这两家最先公布财报的大型科技巨头，让我们得以一窥繁荣的市场如何应对盈利或指引的不足。在 Netflix 第三季销售指引低于华尔街预期、特斯拉警告称利润将进一步受到打击之前，两家公司今年都取得了跑赢大市的收益。股价暴跌还引发了更广泛的抛售，纳斯达克 100 指数市值单日蒸发逾 4000 亿美元。（来源：彭博社） Abrdn 投资总监 James Athey 预测，很大一部分盈利将超出预期，但这只是因为公司成功降低了预期。他表示：“仅此一点可能不足以满足目前最高的估值。” “如果指引显示出任何令人担忧的迹象，这可能足以让投资者逃离这些股票。” 尤其对美国重量级科技公司的赌注最高，这些公司推动纳斯达克 100 指数今年上涨 41%。美国银行策略师 Savita Subramanian 表示，所谓的“七大巨头”——苹果、亚马逊、英伟达、Meta、微软、Alphabet 和特斯拉，目前的交易价格相对于标普 500 指数排名垫底的 493 只股票创下了创纪录的溢价。（来源：彭博社）彭博资讯策略师 Gina Martin Adams 和 Gillian Wolff 也认为，如果美联储最终将利率维持在较高水平，估值将面临进一步风险，预计美联储周三（7月26日）将加息 25 个基点，但强劲的劳动力市场数据最近引发了人们对今年晚些时候进一步收紧政策的担忧。另一方面，高盛集团策略师表示，标普 500 指数的高估值是合理的，随着该指数的落后者加入了人工智能的行列，今年标普 500 指数可能会进一步上涨。

IreneLim2023-07-24

谁拖了中国ChatGPT的后腿？

优先选择知乎和得到等知识类社区，以及主流媒体优先作为语义模型的语料库的话，就不存在语料被污染的问题。更遑论以大部分持“中文内容质量低”的人们的外语水平和阅读广度，根本不足以支撑他们的论断。但是无论如何，ChatGPT的横空出世，对我这么一个多年来一直呼吁“告别硅谷崇拜”的人来说，的确是一个不大不小的刺激，也是一个观念的挑战。这不是因为我觉得中国和美国在人工智能领域竞争的差距就此拉大了，而是因为ChatGPT这样的通用人工智能人机对话模型，是一个真正可能从全人类——而不是某一个特定领域和行业的角度，推动社会生产协作与文明进程的工具。其意义大于移动互联网的出现，堪比电子邮件和搜索引擎的诞生。作为一个人工智能大国，中国早就不是电子邮件和搜索引擎诞生时期的信息技术产业一穷二白的国家了，但是，我们却没有让这类能影响人类文明进程的通用人工智能的创新首先发生在中国，训练一个基础语料由中国文化与价值体系为建构的模型。更何况，ChatGPT的模型训练方式，很大程度上依靠的是“大力出奇迹”的参数升级、反复训练和模型依据生成内容反馈持续迭代优化——这原本是中国团队最擅长的工作方法。当一家美国的创业公司用从微软融来的钱不惜代价投入巨额算力成本，大量雇佣非洲和中东的数据工人进行信息标注、用最高效率的迭代与Google这样的巨头进行自研语义处理大模型的“军备竞赛”时，你还是有一种很不真实的感觉——这究竟是一家旧金山公司还是一家深圳公司。像ChatGPT这样的自然语义处理模型应该可以诞生在中国但却没有诞生在中国，其原因还得从中国从事人工智能的科技公司——无论巨头还是创业公司这些年在干什么开始说。很多人可能从来没意识到的一个问题是：像ChatGPT这样的超大规模通用自然语义处理模型，由一家AI创业公司建构最可能产生奇迹，而在一家科技巨头内部通常不会实现更好的结果。这就是为什么Google的LaMDA对话应用模型和近期仓促上阵的Bard都没有大放异彩的原因，也是百度接下来势必面临的挑战。为什么？首先是因为通用自然语义处理建模太烧钱了。其实，烧钱通常并不是大公司的本事，反倒是创业公司的特权。科技巨头几乎都是上市公司，百亿美元级别的投资砸在一项相当长时期看不到回报的事上，首席财务官在面对董事会和股东大会时的压力是很大的，也经常是被股价惩罚的，这导致大公司不敢做大冒险，不大冒险就不会有大迭代。什么叫“大力出奇迹”？就是先花大钱出大力，然后再祈祷奇迹的发生，而不是默认一定得出现奇迹，然后再决定花钱出力。可惜，大公司只能是后者。这也是为什么即便从ChatGPT受益颇丰的微软，也只敢从一开始的10亿美元，历时四年，直到今年的百亿美元，一笔一笔，持续地追加投资，以支持OpenAI在微软的“体外”，多年如一日地训练GPT模型。微软通过投资OpenAI获得的股权享有整合ChatGPT模型能力进入其Office和搜索引擎的优先权，它未来会不会吃掉OpenAI可能是一件不太好说的事，但至少市值近万亿美元，一年收入几百亿美元的微软，是绝对不敢一开始就“大力出奇迹”，兀自凭一己之力训练这个模型的。其次，因为人们对科技巨头从事创新事业的容错度很低，而对创业公司的错误和偏差较为优容。Google为了应对以ChatGPT的压力，仓促推出了人机对话测试版Bard，被发现一些对话出现了基本的事实错误，于是被无限放大，市值一夜蒸发千亿美元。事实上Google不是不清楚这一点，要不是被逼急了，它也不会这么冒失。Google在2021年公布的LaMDA模型，参数级别和信息搜索能力都明显高于当时OpenAI训练的GPT-3，但Google迟迟不敢公测其效果，就是因为害怕它出现失误，引发公众的不信任和股价的下滑。 Google在乎的，OpenAI都不在乎。从ChatGPT发布的第一天起，它就公开地说自己没有信息检索能力，语料库也只到2021年12月，更回答不了很多关于价值和道德判断的问题，还经常犯事实错误。对ChatGPT的自我“摆烂”，测试者很宽容地接受了，对它在编程、文学创作、格式化写作、寻医问诊等领域展现的信息关联、情感表达、逻辑结构、思维连贯性一系列能力惊叹不已，对它犯的错误轻轻带过。 2019年3月，在GPT-2模型取得前所未有的成功后，成立了4年的OpenAI决定由一家非盈利的基金会转变成为一家商业公司。毕竟没有任何一家基金会能受得了它的首席科学家年薪150万美元，2019年5月，山姆·奥特曼（Sam Altman）出任OpenAI的CEO。接着，OpenAI获得了微软的10亿美元投资。2020年5月，OpenAI推出的GPT-3模型，参数从GPT-2的15亿陡升至1750亿，形成了一个前所未有强大的自动学习系统。可见，一家含着金汤匙出生、融得到巨资、有巨头业务捆绑加持的人工智能初创公司，从事通用的人工智能自然语义模型建构与开发，不计成本投入模型训练，是最理想的状态。最强大的模型带来的想象力和商业回报足以刺激微软和其它的投资者。那么，怎么这个逻辑在中国就跑不通了？中国曾经有没有一个强大的通用自然语义人工智能模型，哪怕就是一个雏形？要回答这个问题，不妨看看微软首次投资OpenAI的时间：2019年7月。在微软押注OpenAI的GPT模型之后4个月，也就是2019年11月，微软负责必应搜索业务、同时也是微软人工智能最高负责人的全球资深副总裁、中国香港籍计算机科学家沈向洋宣布离开工作了20余年的微软。而沈向洋对微软通用人工智能模型的最后一个贡献，就是由微软亚洲互联网工程院在2014年主导研发的聊天机器人——小冰。 2020年7月，小冰从微软独立出来，成为一家中国的人工智能创业公司，沈向洋出任董事长，原微软亚洲互联网工程院常务副院长李笛出任CEO。小冰独立之际已发展至第六代以上，产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。小冰曾经引发公众讨论的，除了充满情感和女性性征的聊天机器人之外，还有它在汉语诗歌创作领域的惊艳表现——她出过一本诗集《阳光失了玻璃窗》，收获了不少好评，以及更多的争议。毫无疑问，一个能写诗，进行简单情感和基于常识的对话的小冰机器人，是几年前全世界范围表现上乘的对话式通用人工智能模型。沈向洋主导的团队不可能不懂搜索，更不可能不懂人工智能。而沈向洋从微软出走和小冰的“独立”，加之微软CEO纳德拉主导的对OpenAI的投资和合作绑定，其实是中美最顶级的人工智能操盘手，在通用人工智能模型领域的一次正式的分道扬镳。那么，今天的小冰，还写诗么？它在做什么？这两年，小冰早就不写诗了。它在忙着商业化。它成立了游戏工作室，为游戏提供NPC脚本对话内容；它与冬奥会合作，提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统；它为万得资讯提供人工智能生成的上市公司公告文本摘要；它给万科等企业定制了客服专用的虚拟数字人......它在努力地成为一家“赋能”各行各业，同时让自己能造血赚钱的人工智能解决方案公司。一句话，昔日代表了通用自然语义人工智能模型较高水准、中国人撑起全部格局的人工智能团队，现在成了一个生成式人工智能与决策型人工智能混合的、为具体的场景提供具体解决方案的人工智能供应商。你不能说这是小冰的“堕落”，毕竟它只从资本市场融资了数亿元人民币。按照ChatGPT的模型训练方法，这些钱一天就花完了。没了微软的护身庇佑，小冰得自己顾自己的命。可是，我也从来没听说过百度、腾讯或者字节跳动，想过要投资小冰，支持它继续搞通用自然语义人工智能的大模型。不仅仅是小冰。过去几年中国也有其它从事通用人工智能自动建模和异构计算，让国内外7-8种芯片通过该模型接入软件的创业团队，但只要是拿这个模型出来融资，就搞不定任何的一个投资人。中国的投资机构从未表现过对通用人工智能模型的兴趣，和哪怕一点点的想象力。 “超过85%的投资人一上来就要求我们介绍产品的场景，我们说我们帮GPU对接软件生态，连英伟达都用我们的模型，投资人说这个不算场景。我们说我们也有客户，卫星、码头、智慧城市和智慧工业的研究，他们说你干得太散了，我们不投”。这是我自己听到过的做通用人工智能模型的创业者对我的吐槽。众所周知，中国的VC是最喜欢“教育”创业者的，当然也少不了教育从事人工智能创业的科学家。“你得在这个行业有点数据”，这是他们最爱教育AI创业者的一句话。在某一个行业有数据，而且要专注在某一个细分领域提供解决方案，这是中国大多数号称投资人工智能的VC和PE们的思维定式。然后看的就是“场景有多大”，安防摄像头的场景足够大，于是估值模型就变成了中国这么大，能安多少个摄像头？每个摄像头多少钱？总的摄像头盘子有多大？好，盘子足够大，摄像头这个细分领域我们投了。再看看港口智慧物流，中国有多少个港口？有多少个是深水港口？每个港口码头能为AI解决方案付多少钱？原来就付这么点儿钱啊，看来“港口”这个场景不够大，那我们不投。AI虚拟数字人做客服？能跟元宇宙挂上啊，那有故事有想象力，好，我们可以投投试试。所以，你看到的情况就是，中国的人工智能“四小龙”基本都在做摄像头和人脸识别的生意，都变成了AI的项目实施和集成商，商业模式一如30年前的东软和软通动力，自己活得举步维艰，巨额亏损，还得撑着中国人工智能产业的排面，撑着人工智能这一领域的估值和想象力。在相当长的一段时间内，几乎没有哪个人工智能领域的投资人发自内心地相信一个通用的模型能在各个行业复用。其中偶尔有几个对通用模型有点耐心和兴趣的，基本都是人民币基金，美元基金对中国团队搞通用模型的尝试真的是兴趣阙如。你以为是他们通过对比OpenAI和Google这样的公司的模型训练难度和水平，从而觉得中国团队做起这个事来有差距？那你还真是想多了。他们知道GPT模型研发是怎么回事的时间，也就是最近这俩月的事。那些大言不惭“在我眼里商汤和旷视就是卖安防摄像头的”的一线投资经理，那些傲然地跟创业者说“你这个模型又不是场景”的一线投资合伙人，更遑论那些历史上几乎不投人工智能，过去这么多年一直在鼓捣中国创业者“出海”搞加密货币的美元投资基金的合伙人，今天都突然摇身一变，宣称要支持创业者搞“中国的ChatGPT”了。那么你倒可以想想，他们的信誓旦旦和踌躇满志，含有几分对通用人工智能模型的理解和真诚，又有几分是投机和算计。你更可以想想，一个超级自然语义模型的训练可能一天就得烧几千万甚至上亿人民币，更何况现在提供大模型训练的算力模块——世界顶级的GPU，因为美国的无理禁运而变得越来越难以获取。以那些投资人过去这么多年的心性和行事风格，他们又能坚持得了几天，肯说服投委会投多少笔钱进去，还是能帮这些创业团队搞定GPU的问题？不定哪天，弄不好也就半年之后，他们就又开始催着这些做通用模型的团队，尽快“在细分领域实现商业化”。以百度对飞桨PaddlePaddle模型投入的坚持，尚且不可避免它从一开始就将这个模型产业实践化，尽快追求在不同行业的商业化。而在很大程度上，通用人工智能大模型的训练，存在着海量数据、高质量有创造力的内容输出和产业应用落地的“不可能之三角”。能实现海量数据和高质量有创造力的内容输出，就势必不能快速应用于某一个产业的具体落地——比如ChatGPT。要想在人类创造的互联网最大范围的海量数据里创造具体的产业落地场景，就一定无法提供最高质量的结果，因为基于海量数据的内容生成与精准决策系统一定存在冲突——这其实是个废物。如果想实现高质量的内容输出，以辅助精准的产业落地场景决策，就一定得牺牲最海量的数据，而以大多数精准的产业场景所拥有的数据，是无法支撑真正的大型模型训练和研究的——这是中国绝大多数“产业细分”人工智能解决方案今天面临的困境，也是所谓“产业ChatGPT”是个换汤不换药的伪命题的原因。那些今天摩拳擦掌要大举杀入“中国的ChatGPT”的创业者和投资人们，且不说你们兜里有几个钱和几块GPU，既然都上了这艘船，都觉得自己攥着船票，那通用人工智能的“不可能之三角”，你们决定舍掉哪一个角？这是个首先得想清楚的问题。换而言之，哪个投资机构——无论是财务投资机构还是大公司的投资部门，有持之以恒数年如一日投入训练自然语义大模型，无限拉长回报周期的定力？毕竟历史告诉我们，这是一群最没有定力，最着急找接盘侠的人。中国从来就不缺优秀的创业者和科学家，在人工智能领域同样不例外。中国和美国科技公司在人工智能领域的水平和积累是全球范围内最接近的，至少几年之前中国和美国在自然语义大模型的建构和训练上的差距也并不大。但是中国确实缺一些视野更开阔、不人云亦云、有定力有远见的投资机构和投资人。沈向洋、李笛、马维英、王小川和李志飞等这些人，他们出来做通用自然语义大模型的创业项目都挺靠谱，但问题是得换一批背后支持他们的投资机构和投资人，有一些太擅长“做局”和投机，在加密货币等赛道上浸淫太深的投资机构混杂在其中，是应该被拉进黑名单的。说句实话，尽管过去这么多年都没什么正经的投资机构在看通用人工智能模型，可毕竟还是有一些机构也投了不少回报周期极长的人工智能公司。比如那些投资了中国本土激光雷达和自动驾驶解决方案的VC，他们是对树立中国在全球汽车产业百年未有之变局中全新的竞争力做出过贡献的。还比如那些投资了中国本土GPU的VC——这注定是一个充满艰险，面临美国封禁和打压，回报周期极其漫长的赛道；但这些本土新崛起的GPU玩家——无论是瀚博、壁仞还是其它，它们未来是可能为中国的通用自然语义处理模型提供弹药的。它们背后的投资人，如果有一天真的谋定思动，出手加持中国的自然语义大模型项目的话，我对他们可能有一些更不一样的预期和信心。只是这样不咋咋呼呼、不拖后腿、不急功近利的投资人和投资机构，不是太多，而是太少，但中国的自然语义模型建构和训练需要这样的投资人和投资机构——无论它是财务投资者，还是战略投资方，或是有国家意志加持的资本机构。中国要有自己的通用自然语义大模型，它需要有为全球通用人工智能提供中国智慧、中国价值体系和中国方案的愿景，需要从语料库选择、模型建构与训练、参数调整的全过程前置规避风险和法律、道德与伦理问题，更需要的是定力和耐心。无论如何，它不能投机。来源：金色财经

金色财经2023-07-23

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