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思泰克（301568.SZ）：公司计划未来与思坦科技共同研发，满足Micro-LED行业的检测需求

有连云2024-04-17

罗普特(688619.SH)：有关人形机器人业务，公司目前暂未涉及

析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、机器深度学习及逻辑推理等核心技术的研究，致力于人工智能产品研发和行业实战应用。有关人形机器人业务，公司目前暂未涉及。

格隆汇2024-04-16

和达科技取得基于人工智能的水资源管理方法及系统专利，提高了水资源调度效率

调度方案。采用本方法能够根据人工智能的深度学习完成供水管网的水资源之间的管理调度，节省人力资源的同时，也提高了水资源调度效率。

金融界2024-04-15

完成3000万美元A轮融资并即将发币 io.net能否重新定义去中心化算力生态？

简单模型发展到依赖GPU和TPU的复杂深度学习和大模型，这一过程中对计算资源的需求急剧增加。从决策树到巨人：机器学习计算需求的演变 1.1980s-2000s：机器学习依赖简单算法，如决策树和SVM，计算需求可由个人电脑满足。 2.2006年以后：深度学习兴起，需求对GPU的依赖增加，特别是在处理大数据集时。 3.2018年至今：大模型如BERT和GPT进一步推高了对高性能计算集群的需求。 io.net：重塑计算的未来，去中心化GPU网络的新纪元 io.net通过构建去中心化的GPU计算网络，利用全球分布的闲置GPU资源，显著降低了成本并提升了计算效率。 1.成本效率：相比传统的集中式计算中心，io.net的去中心化模型减少了大规模硬件采购和维护的需求，大幅降低初始投资和运营成本。 2.技术实施：集群计算：采用Ray和Kubernetes技术，io.net优化了资源管理和计算任务的分配，提高了执行效率。隐私安全：通过网状VPN和数据流混淆技术，增强了数据传输的安全性和隐私保护。 3.市场定位： io.net的服务成本比传统云服务商低90%，并能在数秒内部署完成，这种快速响应能力满足了市场对效率的高需求。提供的弹性资源组合和即时部署，使得io.net在AI和机器学习领域，特别是需大量计算资源的复杂任务处理上，具有显著的竞争优势。通过去中心化的高效计算资源聚合，io.net不仅优化了成本和资源利用率，也通过创新的隐私保护技术提升了服务的安全性。这些竞争优势预示着io.net在全球AI算力供应市场中的重要地位和发展潜力。揭示AI计算模式的转变：io.net在去中心化算力领域的突破和优势在最新一期的MindChats播客中，io.net的创始人兼首席技术官Ahmad Shadid深入讨论了中心化与去中心化AI的根本差异以及它们各自的优势。此讨论揭示了去中心化AI在优化算力资源分配、成本降低以及提高系统可扩展性和灵活性方面的潜力。从中心化到去中心化：AI系统的数据存储革新中心化AI系统依赖大型数据中心集中处理和存储数据。尽管这种方式加速了数据处理，简化了数据管理，但它也存在明显缺点：高成本：建设和维护数据中心需要巨额资本。可扩展性受限：需求增长时，扩展现有系统既复杂又昂贵。安全风险：中心化数据存储增加了数据泄露的风险。解锁未来：去中心化AI的三大优势去中心化AI通过分布式网络实现数据的处理和存储，克服了许多中心化系统的限制：成本效率：降低了对大型物理设施的依赖，减少了维护成本。强大的扩展性：通过添加更多节点轻松扩展系统，无需大规模前期投资。数据安全性：分散存储和加密技术降低了集中攻击的风险。解密io.net：如何以去中心化模型优化AI计算需求 Shadid解释了io.net如何利用去中心化模型优化AI计算需求：资源聚合：整合全球闲置GPU资源，形成强大的分布式计算网络。动态资源分配：根据需求动态调整资源，提高计算效率，降低能源消耗。经济激励：引入Web3激励机制，鼓励个人和企业共享计算资源，进一步降低成本。隐私保护：采用先进的加密和隐私技术确保数据安全。这场讨论不仅明确了中心化与去中心化AI的差异，还展示了io.net如何通过其去中心化平台解决成本、扩展性和数据安全性的挑战。io.net的实践显示，去中心化计算不仅可行，而且在关键方面优于传统模型，特别是在提高成本效率和系统灵活性方面。 io.net推动去中心化算力革新，其市场与经济模型展望引发关注在io.net的生态系统中，原生加密货币IO币及其协议通证至关重要，它不仅简化了AI初创公司和开发者的支付流程，也确保算力提供者，特别是GPU资源的提供者，能够获得公平的经济回报。IO币的引入使得部署和计算成本更透明，同时激励参与者持续贡献其闲置的计算资源。 io.net特别注重于其经济模型的构建，以确保生态系统内的交易不仅公正而且高效。该网络采用与美元挂钩的IOSD Credits来结算费用，每一次模型部署和计算任务都通过IO币来进行微小的交易支付。对于GPU供应者，无论是直接出租GPU还是通过参与网络模型推断，IO币都保证了他们获得应有的回报。此外，io.net还计划引入完全去中心化的定价方案，这将通过一个公开透明的基准测试工具，类似于speedtest.net，为矿工硬件定价，确保一个公平和透明的市场环境。这种定价机制将考虑多种因素，包括硬件性能、互联网带宽和地域差异，以适应市场需求和资源的可用性。尽管io.net在供应端已经建立了庞大的GPU网络，远超过其他竞争对手如Akash Network，需求端的成长仍处于初级阶段，芯片任务负载较低。但随着市场的培育和产品体验的持续优化，预计需求将逐步提升。总的来说，io.net通过其创新的去中心化算力平台和经济激励机制，为AI初创公司和工程师提供了强大的支持，推动了技术的发展和应用。展望未来，随着技术的成熟和市场活动的增加，io.net有望在全球AI算力供应市场中扮演更加重要的角色。来源：金色财经

金色财经2024-04-13

TAO 屡破新高即将上线币安暴涨40% 会是下一个百倍币吗是否值得上车

r的独特之处在于其创新性的共识机制，将深度学习与区块链共识算法相结合。该项目的核心是去中心化，类似于全球范围内没有中央权威的智力激荡会议。通过在区块链网络上建立基础设施，Bittensor能够实现机器学习模型在远程和不同社区之间的共享和训练，从而促进思想交流并加速创新的产生。 Bittensor (TAO)未来如何? 2023年11月14日，Casper Labs，企业区块链软件领导者，发布了最新报告《区块链遇见人工智能: 探索整合的挑战与机遇》。该报告基于对美国、欧洲和中国608名IT决策者的调查，深入研究了企业当前如何运用人工智能和区块链技术，以及他们在采用过程中面临的主要挑战，同时也探讨了区块链如何成为成功应用人工智能的关键护栏。报告强调了区块链与人工智能之间的共生关系，显示71%的企业认为这两种技术是完全互补的。这种程度的认可和兴奋预示着人工智能和区块链持续融合的光明未来，而像Bittensor这样的项目正处于这一交叉点的最前沿。在OpenAI人工智能开发者日之后，加密货币市场最近出现了一波反弹，为Bittensor的故事增添了更多有趣的内容。OpenAI推出的新人工智能功能，包括升级的GPT-4和GPT-3.5自然语言模型，给人们暗示了对人工智能代币的潜在影响。这可以解释人们对基于人工智能的加密货币越来越感兴趣的原因。加密货币爱好者对TAO的潜力表示乐观。据Eric Cryptoman称，TAO 跻身十大加密货币之列似乎是可能的。来源：金色财经

金色财经2024-04-12

Smart Chain 引领我们通往未来数字世界

理、机器学习、数据分析和挖掘以及最新的深度学习技术，其中深度学习模块从数据、算法和模型方面提供多种性能优化方案，提供精细粒度的调度与部署，精确支持到单台节点的特定TPU、GPU、CPU、内存等AI计算资源的独享与共享，让开发者专注自身的专业领域高效开发。未来随着科技的不断进步，计算能力的不断提升，Smart Chain分布式超算公链打造成一个人人可以参与共建、利益共享的开放体系，共同打造人工智能+Web3+5G时代的基础设施，从而推动人类科技的发展。欢迎大家与Smart Chain一同启程，去探索数据算力新世界！来源：金色财经

金色财经2024-04-12

新币Bittensor（TAO）上线币安暴涨40% 值得上车吗？

的神奇之处在于其巧妙的共识机制，它是深度学习和区块链共识演算法的结合。 Bittensor 的基石是其去中心化的核心价值。这就像一场没有中央权威的全球脑力激荡会议。透过在区块链网络上建立基础设施，Bittensor能够实现远距离和不同社区的机器学习模型共享和训练，从而促进思想交流并快速促进创新。 Bittensor (TAO)未来如何? 2023年11月14日，企业区块链软件领导者Casper Labs发布了一份新报告，《区块链遇见人工智能:探索整合的挑战和机会》。该报告基于对美国、欧洲和中国608 名IT决策者的调查，探讨了企业目前如何使用人工智能和区块链、他们继续面临的主要采用障碍以及区块链如何成为成功人工智能的关键护栏实施。该报告强调了区块链和人工智能之间的共生关系，显示71%的企业认为这些技术是完全互补的。这种程度的舒适和兴奋预示着人工智能和区块链继续融合的充满希望的未来，像Bittensor 这样的项目处于这个交叉点的最前沿。继11 月6 日OpenAI人工智能开发者日之后，加密货币市场最近出现反弹，为Bittensor的故事增添了一层有趣的内容。OpenAI 推出的新人工智能功能，包括升级的GPT-4和GPT-3.5自然语言模型，暗示了对人工智能代币的潜在影响。这可以解释人们对基于人工智能的加密货币越来越感兴趣的原因。加密货币爱好者对TAO的潜力表示乐观。根据Eric Cryptoman的说法，TAO 跻身十大加密货币之列似乎是可能的。最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。如果您想了解更多币圈的相关知识和一手的前沿资讯，欢迎咨询我，我们有最专业的币圈社区，每日发布行情分析，优质潜力币种推荐。来源：金色财经

金色财经2024-04-12

Smart Chain 引领我们通往未来数字世界

理、机器学习、数据分析和挖掘以及最新的深度学习技术，其中深度学习模块从数据、算法和模型方面提供多种性能优化方案，提供精细粒度的调度与部署，精确支持到单台节点的特定TPU、GPU、CPU、内存等AI计算资源的独享与共享，让开发者专注自身的专业领域高效开发。未来随着科技的不断进步，计算能力的不断提升，Smart Chain分布式超算公链打造成一个人人可以参与共建、利益共享的开放体系，共同打造人工智能+Web3+5G时代的基础设施，从而推动人类科技的发展。欢迎大家与Smart Chain一同启程，去探索数据算力新世界！来源：金色财经

金色财经2024-04-11

Web3与人工智能的探索：Laika AI进展与愿景概览

，AI工程师，拥有机器学习、神经网络和深度学习等AI资格认证，多项技术在Linkedin上受到同行认可。 CMO Tarun Chandra 市场管理人员、营销KOL、私募轮投资者，商业发展、分析等技能受到认可，对技术充满热情。技术主管 Satyajeet Singh Chandrakar 五年多信息技术、人工智能从业经验，主要工作经历是机器学习工程师。 ❚合作根据官网信息，Laika AI的数据模型得到了Google和Covalent的支持。项目获得了对AWS后端服务、API和数据中心功能的独家访问权。此外，Laika AI官网上的合作机构还包括Avalanche和Polygon。 ➤总结 Laika AI产品定位创新一般，但是团队具有年轻化、偏技术化的特点，并且技术人员集中在AI开发，专业性较强、但影响力一般。相比同类的AI分析产品，Laika AI在AI算法和数据分析方面可能具有一定优势。来源：金色财经

金色财经2024-04-10

智能算力需求驱动，电信“产业焕新”可期

大致可以分为三个阶段：2012年以前，深度学习尚未得到广泛应用，算力需求的增长遵循摩尔定律，大致每24个月翻一倍；2012年开始，深度学习模型开始成为主流算法，随着神经网络的层数和参数量的提升，算力需求迅速增长，大致每3.4个月翻一倍；而目前人工智能进入大模型时代，巨量参数模型进一步刺激了算力需求的增长，算力消耗翻倍时间缩短至2个月。为响应智能算力需求的迸发，算力网络建设重要性日益凸显。海外算力网络的发展，以公有云公司为主导，AWS、微软、谷歌等云计算产业巨头长期稳居全球云计算市场第一梯队。基于信息安全与自主可控的需要，国内云计算行业无法完全复制海外公有云的发展模式。算力网络的建立需要“算网”与“云网”融合发展，为云计算发展打开新模式。图：国内算力网络发展策略数据来源：东兴证券国内通信运营商采取以网强云的策略，增强在云计算市场竞争力。国内通信运营商加力推进网络、IDC等基础设施建设，为云业务突破形成有力支撑。随着政企云、国资云的提出，运营商在云市场份额快速提升。目前国内电信运营商兼备网与云基础设施。因此，通信运营商的优势在于算力资源与网络资源属于同一个体系，其编排算网有助于取得算网联合最优解，云网融合效率更高。图：中国IDC业务市场规模增速维持高位数据来源：Wind，易方达作为央企中的科技标杆，三大运营商在智算中心建设方面积极行动并提出远期目标，算力层面投资将逐步加码，有望驱动电信行业的第二成长曲线。如中国移动正规划建设亚洲最大的智算中心，计划2024年投产，截至1H23移动智算规模5.8EFLOPS，力争2025年算力规模超20EFLOPS。根据IDC测算，22年我国智能算力规模达260EFLOPS，IDC预计27年我国智算有望突破1117EFLOPS，年复合增长率达33.9%。表：三大运营商算力网络建设概况数据来源：北京通信信息协会官网，天风证券，截至2022年智算基础底座搭建指引着运营商的发展方向，这从电信运营商的资本开支中也可见一斑。三大电信运营商对产业互联网和算力网络的相关投资正逐步加大。2023年中国移动预计资本开支将实现1832亿元，其中算力网络资本开支452亿元，同比增长近35%，新增投产云服务器超过24万台、新增投产对外可用IDC机架超4万架。图：2022-2023年三大运营商算力等相关业务资本开支数据来源：中国移动/中国联通/中国电信公司年报，东兴证券着眼于AI赋能下我国电信产业的巨大增长潜力，电信ETF（ETF代码：563010，联接基金A/C：019141/019142），是投资者可以着重考虑的投资工具。电信ETF是跟踪中证电信主题指数的稀缺标的。指数成分股中三大运营商占比超过50%，对于电信行业表征性更好，辅之以光模块、交换机等智能算力基础设施建设细分领域龙头企业，有望在AI新技术迅猛发展带动下充分受益。表：中证电信主题指数前十大权重股数据来源：Wind，截至2024/2/23 电信ETF（ETF代码：563010，联接基金A/C：019141/019142），一键打包三大运营商及算力基础底座建设龙头企业，在AI赋能下成长弹性值得期待！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2024-04-10

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