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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。第一阶段测试开发中的目标：支持x86集群架构，多节点算力并网上链支持10万级别用户端的算力资源的分配、回收以及任务调度用户端可应用常用深度学习和推理框架支持单TPU资源的精细分配 NVMe+RDMA 高带宽低延时混闪存储在软件资源层，Smart Chain将集成Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等常用深度学习框架，以及Mnist、MS-COCO、ImageNet等常用深度学习数据集，为开发者提供软硬融合的解决方案。 Smart Chain的算力云和边缘计算要实现高效的分布式AI计算，对硬件节点的TPU、GPU、CPU、内存、带宽和网络延迟的性能要求极高，考虑到全球复杂的网络环境，边缘计算也必须考虑在内。Smart Chain由服务器集群组成数据中心节点，同时由海量分散的个人设备组成边缘节点，目标实现极限能效比的超算网络。 Smart Chain让元宇宙更智能目前游戏世界中的非玩家角色(NPC)是不可缺少的，同时也是愚钝的，无论是路人、杂兵、BOSS和剧情推动角色，他们只能按照程式设定给与反馈，非生命物件的物理互动也相当初级，人机对战策略和大规模战略逻辑更是单调低能，虚拟世界在极其有限的范围框架内运转。我们试想一个由Smart Chain算力矩阵和策略场驱动的元宇宙集合，无限量低成本的AI算力让整个世界不断进行深度学习自我成长： NPC将越来越聪明，甚至具备独立人格，拥有真实情感反馈，逐步“觉醒”；大规模AI策略千变万化，无需过多人工调试和干预；物理碰撞、损毁和互动愈发接近真实甚至能够形成不同平行宇宙(生态项目)物理规律的自洽演变。这才是充满生机和惊奇的多彩世界，AI算力的无限输出，不亚于现实世界的核聚变理想，但实现难度远低于核聚变，Smart Chain通过构建全球最大的算力集群，进行低延迟高速的按需输出，组成分布式超算网络，这即是技术和思想的超前突破，也是区块链碳中和的伟大实践。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2023-12-27

兰剑智能：12月21日接受机构调研，华宝基金、泰康基金等多家机构参与

定位、（SLM）导航等技术，在I算法、深度学习方面不断增加研发投入，将在机器人感知、交互、运动模块的定位、I算法方面重点进行研发。问：公司下游行业的情况？答：主要有新能源（含锂电池、光伏）、航空航天、石油化工、医药和烟草、零售等行业。问：同行业中各家公司都有什么区别？答：同行业公司在产品、业务方面侧重各有不同。我司在销售渠道、品牌、产品、技术研发与创新、成本控制、项目实施、售后服务等方面构筑起综合的核心优势。其中最为突出的竞争优势技术、成本。技术优势公司技术、产品的研发及创新以智能制造市场需求为导向；具备多行业拓展、持续获得大型客户优质订单的技术实力。成本优势公司已经形成全产品链的生产体系，具备明显的设计、加工、生产的成本控制优势。问：核心部件都外采吗？答：公司产品自研自产比例为80%以上。公司智能化软件系统、智能化的产品，基本实现自主生产；在电机、元器件等零部件领域进行外采。问：近两年毛利下降的原因？答：毛利率主要受行业、产品结构和市场竞争的影响，受新能源、农牧业等行业项目盈利性的影响，主营业务盈利性较上期有所下降；公司已经持续开拓烟草商业物流、航空航天等优势行业，将提升公司项目的整体营利性。问：公司在业内率先推出RaaS服务，人形机器人在成熟后是否可以拓展该业务？答：公司基于智能机器人提供储存、分拣的RaaS服务，已经广泛应用到工业、商业、服务业中；人形机器人技术会经历不同发展阶段，相关成熟技术将会在服务、工业等特殊场景中应用。兰剑智能（688557）主营业务：以智能物流机器人为核心的智慧物流系统的研发、设计、生产、销售及服务。兰剑智能2023年三季报显示，公司主营收入7.05亿元，同比上升15.36%；归母净利润6811.48万元，同比上升55.32%；扣非净利润5989.3万元，同比上升103.85%；其中2023年第三季度，公司单季度主营收入1.9亿元，同比上升5.1%；单季度归母净利润1508.64万元，同比上升19.56%；单季度扣非净利润1367.01万元，同比上升216.87%；负债率30.0%，投资收益204.63万元，财务费用-246.9万元，毛利率31.57%。该股最近90天内共有3家机构给出评级，买入评级3家。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入1475.49万，融资余额增加；融券净流出26.39万，融券余额减少。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-12-26

张晓燕：大语言模型肯定会带来生产力飞跃，但一定要注意安全性、隐私性

议和展望。张晓燕表示，“通过更先进的深度学习技术，大语言模型肯定会实现更广泛的应用，技术上的难点、缺点肯定会得到克服，肯定会带来更多的生产力的飞跃。建议是在考虑这些机遇的时候一定要注意安全性、隐私性，建议加强不同行业之间的合作来提高技术的创新和应用。”

金融界2023-12-26

多模态模型Gemini发布，AI利好怎么把握

指数级增长，根据 OpenAI 论文，深度学习前期，算力翻倍时间为 21.3 个月，深度学习时期，算力翻倍时间为 5.7 个月，大模型时期，AI 训练任务所用的算力每 3.43 个月就会翻倍，远超摩尔定律（晶体管每 18 个月翻一倍）带来的算力提升速度。算力的快速增长有力推动了产业上下游的发展，可利用科创100ETF（588190）提前布局。算力是集计算力、网络运载力、数据存储力力于一体的新型生产力。国内算力产业总体规模未来三年有望维持 30%左右 CAGR，智能算力渗透率及占比快速提升。近几年，我国不断加大对计算、网络和存储等基础设施的投入，高度重视数据中心、智算中心、超算中心以及边缘数据中心等算力基础设施的高质量发展，近 5 年，我国算力产业规模年平均增速超过 30%。智能算力渗透率逐渐提升。智能算力增长迅速，新增算力中智能算力成为增长新引擎，截至2022 年底，我国算力总规模达到 180EFLOPS，其中智能算力规模与去年相比增加 41.4%，超过全球整体智能算力增速（25.7%），其中通用算力规模 137EFLOPS，占比约 76.7%，智能算力规模 41EFLOPS，占比约 22.8%。根据《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，未来 5 年中国智能算力规模年复合增长率将达到 52.3%，通用算力规模年复合增长率为 18.5%。预计到 2026 年中国智能算力将达到 145EFLOPS，占比将达到 36.7%。随着 AI 大模型的快速发展，智能算力需求正呈现爆发性增长态势，渗透率将显著提升。图：2020-2023 算力规模及预测（信息来源：中国信通院、IDC、Gartner，中国银河证券研究院） AI大模型的应用也有望带动新一轮算力需求，当前算力仍是阻碍AI模型训练端、推理端及应用端的主要瓶颈之一，可适当关注上游算力相关的通信及芯片、半导体设备领域，科创100ETF（588190）配置价值凸显。二、终端侧：AI大模型走入终端，人形机器人开启具身智能时代 2023 年 5 月 17 日，某人工智能龙头创始人在 ITFWorld2023 半导体大会上表示，AI 下一个浪潮是具身智能（EmbodiedAI），即能够理解、推理，并与物理世界互动的智能系统。同时，该公司发布多模态具身人工智能系统NVIDIAVIMA，其能在视觉文本提示的指导下，执行复杂任务、获取概念、理解边界、甚至模拟物理学，这也标志着 AI 能力的一大显著进步。政策驱动机器人行业应用深度和广度显著提升。目前，国家层面政策并未直接提及人形机器人的发展，但近年来，国家出台了一系列政策鼓励机器人产业发展。2021 年 7 月，《5G 应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》提出发展基于 5G 技术的服务机器人，不断丰富 5G 应用载体；2023 年 1 月，相关部门发布《“机器人+”应用行动实施方案》，提出到 2025 年，制造业机器人密度较 2020 年实现翻番，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升。图：我国机器人相关政策梳理（信息来源：工信部等，中国银河证券研究院）产业端和政策端的利好释放将不断推动人形机器人产业化进程，随着机器人应用场景拓展和关键技术突破，人形机器人商业化落地可期，人形机器人赛道持续布局的核心零部件厂商和配套高端装备生产企业有望迎来较大发展空间，科创100ETF（588190）跟踪指数第三大重仓行业为机械（15.51%），配置价值凸显。三、场景侧：AI助力智慧医疗转型 AI＋核心医疗产业链可以分为 AI 基础层，AI 医疗技术层与应用层： 1）基础层，除数据服务外，芯片与通信等基础核心领域已形成牢固的技术壁垒，市场呈寡头局面； 2）技术层，算法、框架以及通用技术则需要长期的投入与研发来攻克，目前各大科技企业与互联网巨头企业基本已完成布局，中小企业生存空间较少； 3）应用层，应用层可触达全医疗服务场景，如院内临床决策系统、手术机器人、智慧病案系统、医疗影像、药企新药研发与基因检测。图：中国 AI 医疗产业图谱（信息来源：艾瑞研究院，民生证券研究院） 7 月 8 日，世界 AI 大会（WAIC）医疗论坛召开，聚集各类企业、临床医生、政府机构三方专家，展示和探讨了医疗医药领域结合 AI 在应用落地上的前沿动态和想象空间。 1）AI+设备——医学影像辅助诊疗：AI 模型结合分子影像、核磁共振、计算机断层等医疗设备，以冠脉 CTA 诊断为例，CT 扫描后通过影像进行狭窄与斑块检测，并实现结构化报告自动生成，提高冠脉重建成功率和效率。 2）AI+决策新方式——数字孪生：AI 模型可以通过数字孪生器官模拟治疗效果来帮助实现个性化治疗，例如根据心功能计算模型模拟心脏在各种手术方案中对应的治疗效果以实现个性化治疗 3）AI 诊断+医疗信息化：AI 模型叠加电子病历可以实现初步诊断和临床诊疗信息结构化存储，这样可以提升医院导诊分流、信息记录存储的效率和诊断的准确率。 4）AI+研发——赋能创新药降本增效：AI 可应用于药物发现的各个阶段，提高早期发现的效率。使用 ML、DL 及生成式 AI 及其他 AI 技术，药企可以减少药物发现及开发所需的时间和资源，同时提高临床试验的成功率。具体而言，生成式 AI 有可能通过使科学家能够为以前无成药性的靶点生成新分子，从而彻底改变药物发现，这可能为药物开发提供新途径。与传统药物开发方式相比，AIDD 方式有潜力加快过程，并以更具成本效益的方式发现药物靶点。多模态大模型Gemini的发布反映了AI产业链中游竞争迭代的加速，人口老龄化背景下医疗卫生需求的突出或将加速AI+医疗应用的供给创新，建议关注科技+医疗共振下科创100ETF（588190）投资价值。风险提示尊敬的投资者：投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同,基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册，并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于基金没有风险。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-26

研究人员通过AI筛选发现新型抗生素 AI制药市场前景望打开

据报道，麻省理工学院的研究人员通过深度学习AI，筛选出一类化合物，可以杀死一种具有危害性的耐药细菌，而后者每年在美国造成约一万多人死亡。根据一篇近日发表在医学顶刊《自然》杂志上的文章，研究人员表明，最新发现的化合物主要针对“耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）”，研究显示，此类化合物可以杀死实验室培养皿和感染小鼠身上的MRSA。研发人员表示“我们可以看到模型是通过什么数据来做出预测的…从化学结构的角度来看，我们的工作提供了一个具有时间效率、资源效率和机械洞察力的框架，这是我们迄今为止从未有过的。” 生成式AI在药物发现中根据有关目标结构的信息创建分子，预测候选药物元素，并为特定目标生成化学实体，而不是通过筛选找到他们，由此推动药物发现和临床前研究阶段效率提升，从4-6年降低至1-3年，甚至更短。目前国内多家医药和CRO公司已经布局AI+新药研发的相关领域，随着应用的不断成熟和落地，预计将显著提升药物研发效率和企业竞争力。太平洋证券指出，AI制药内涵丰富，主要包括：数字生物学、计算机药物发现、实验室自动化、AI 辅助临床试验等。整体而言AI技术在制药领域的应用价值主要体现在缩短试验周期、节省成本、促进新事物发现、提升试验成功概率等。根据英伟达公开资料，使用AI技术可使药物早期发现所需时间缩短至1/3倍，成本节省至1/200倍。现阶段国内多家知名CRO公司屡屡携手AI科技公司，加快创新转型保持竞争优势。药物研发外包是劳动密集型行业，近年来维亚生物、成都先导、合全药业、皓元医药、美迪西、泓博医药、泰格医药等国内知名CRO与AI技术相关的科技公司间的高频合作，反映了国内CRO巨头们对AI技术在药物研发过程中降本增效的作用的认可。此类合作可为国内CRO在愈发激烈的行业竞争中保持成本和响应速度的优势，对于以算法、算力为核心优势的科技公司而言，亦是技术验证与价值转化的绝佳机遇。

金融界2023-12-26

从Aztec看ZKP的低成本是伪命题吗？

，还可以考虑通过专用硬件、分布式计算或深度学习等领域的技术创新来降低计算成本。这些方法需要更多的长期研究和实证，但绝对会带来突破性的性能提升和成本优势。我们认为以下方向在未来的ZKP竞争中更值得关注：高性能和低计算成本：一个具有高性能和低计算成本的ZKP项目将是备受关注的。这意味着该项目能够在保持安全性和隐私性的同时，以高效的方式生成和验证证明。这样的项目将具备广泛的应用潜力，能够满足大规模的实际需求。当前存在多种不同的ZKP证明系统，每种系统都有其独特的优势和限制。我们更看好致力于改进和创新证明系统，的项目提高效率、减少计算成本，并增强安全性。开发者需要探索更高效的零知识证明构造和更优化的零知识证明验证算法，以实现更快速、更可靠的证明生成和验证过程。一个成功的ZKP项目应当具备在真实世界中可部署的特性。这意味着它需要考虑到现实环境中的限制，并提供实用的解决方案。例如，与现有基础设施和系统的兼容性、易于集成和使用性等方面的考虑都是重要的。利用专用硬件来加速ZKP计算是一个重要的研究方向。未来的研究可以关注硬件加速技术的创新，如使用FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（应用特定集成电路）等定制化硬件。通过借助硬件加速，可以提高ZKP系统的性能和效率，为大规模应用和实时场景提供更好的支持。 Source: Bing Ventures 3. 安全问题的解决：在ZKP系统中，安全性是至关重要的。ZKP系统中的安全问题是最大的隐性成本，如攻击和漏洞的防御、参数设置的安全性和随机性的保证等。此类项目只有通过不断提升ZKP系统的安全性，才可以确保其在实际应用中的可靠性和可信度，为用户提供更高级别的保护和隐私保障，这将贯穿整个成本和性能的设计过程。综上所述，一个有前景的ZKP项目应当具备高性能和低计算成本、面向实际应用、安全可信、真实世界可部署和全过程安全等特点。我们可以预见ZKP技术的不断发展将为隐私保护和验证性能提供更广阔的应用前景。我们在评估ZKP项目的成本效益时也需要考虑多个因素，包括计算资源、安全性要求、性能需求以及实施和维护的复杂性。在某些情况下，ZKP可能会带来显著的隐私保护和安全性优势，从而抵消了成本的增加。然而，在其他情况下，成本可能超过了所能提供的实际价值。来源：金色财经

金色财经2023-12-25

Hook在众多方面展现出优越性和强劲的发展潜力备受市场看好

ook机制将更加智能化。通过机器学习、深度学习等技术手段，开发者可以实现对Hook机制的自动化管理和优化，提高其执行效率和准确性。多样化应用：随着区块链技术的不断创新和发展，Hook机制将在更多领域得到应用。未来，我们将会看到更多多样化、创新性的应用场景出现，推动整个行业的发展。社区共建：基于区块链的开放性和去中心化特性，Hook机制的发展将更加注重社区的参与和共建。通过社区的力量，开发者可以共同完善和优化Hook机制，推动整个生态的进步。四、Hooked Protocol最新动态：宣布将推出5000万美元的教育生态系统基金 Web3社交网络Hooked Protocol在X平台宣布，为了启动HOOKED 2.0提案，Hooked Protocol将推出5000万美元的教育生态系统基金，并开展教育机构合作。新的教育基金将利用HOOKED 2.0生态系统来探索HOOK代币的学习创新和底层实用程序。它旨在将HOOK整合到在线课程中，使代币能够用于互动的链上和线下教育体验。通过Hooked Protocol和教育机构之间的合作，HOOK将促进教育产品无缝过渡到区块链上，促进加密教育的进步。Hooked教育生态系统基金将进一步增强HOOKED 2.0生态系统，并在创新教育举措和推动HOOK代币的普遍采用方面发挥关键作用。 Hooked协议新时代：HOOKED 2.0提案主要内容： $HOOK 要推出全球最大的社交学习MetaVerse ，通过本机内置 HOOK 实用程序引入一套新的社交学习体验。使用 HOOK 作为原生 Gas 代币挂钩 AppChain ，就是起步必须要有HOOK代币，提高HOOK应用途径HOOK 赋能将有更多样的方式产生收益，通过验证节点、AppChain 质押和其他生态系统玩法来获得 HOOK 作为生态系统的奖励，提高流通性。 Hook在众多方面展现出优越性和强劲的发展潜力，备受市场看好。然而，投资仍需审慎，根据个人情况做出明智的决策。或许，现在正是埋伏的良机。来源：金色财经

金色财经2023-12-25

Hooked协议掀起WEB3新浪潮

ook机制将更加智能化。通过机器学习、深度学习等技术手段，开发者可以实现对Hook机制的自动化管理和优化，提高其执行效率和准确性。多样化应用：随着区块链技术的不断创新和发展，Hook机制将在更多领域得到应用。未来，我们将会看到更多多样化、创新性的应用场景出现，推动整个行业的发展。社区共建：基于区块链的开放性和去中心化特性，Hook机制的发展将更加注重社区的参与和共建。通过社区的力量，开发者可以共同完善和优化Hook机制，推动整个生态的进步。四、Hooked Protocol最新动态：宣布将推出5000万美元的教育生态系统基金 Web3社交网络Hooked Protocol在X平台宣布，为了启动HOOKED 2.0提案，Hooked Protocol将推出5000万美元的教育生态系统基金，并开展教育机构合作。新的教育基金将利用HOOKED 2.0生态系统来探索HOOK代币的学习创新和底层实用程序。它旨在将HOOK整合到在线课程中，使代币能够用于互动的链上和线下教育体验。通过Hooked Protocol和教育机构之间的合作，HOOK将促进教育产品无缝过渡到区块链上，促进加密教育的进步。Hooked教育生态系统基金将进一步增强HOOKED 2.0生态系统，并在创新教育举措和推动HOOK代币的普遍采用方面发挥关键作用。 Hooked协议新时代：HOOKED 2.0提案主要内容： $HOOK 要推出全球最大的社交学习MetaVerse ，通过本机内置 HOOK 实用程序引入一套新的社交学习体验。使用 HOOK 作为原生 Gas 代币挂钩 AppChain ，就是起步必须要有HOOK代币，提高HOOK应用途径HOOK 赋能将有更多样的方式产生收益，通过验证节点、AppChain 质押和其他生态系统玩法来获得 HOOK 作为生态系统的奖励，提高流通性。 Hook在众多方面展现出优越性和强劲的发展潜力，备受市场看好。然而，投资仍需审慎，根据个人情况做出明智的决策。或许，现在正是埋伏的良机。来源：金色财经

金色财经2023-12-24

“数实融合，智驭未来”，启航金融强国·数字金融论坛在京成功举办

出建议和展望。她表示，“通过更先进的深度学习技术，大语言模型肯定会实现更广泛的应用，技术上的难点、缺点肯定会得到克服，肯定会带来更多的生产力的飞跃。建议是在考虑这些机遇的时候一定要注意安全性、隐私性，建议加强不同行业之间的合作来提高技术的创新和应用。” 中国社会科学院财经战略研究院院长何德旭则从更宏观的视角解读了中央金融工作会议传达的新信息。何德旭称，“这次中央金融工作会议强调，金融要为经济社会发展提供高质量的服务，要加强对重大战略、重点领域和薄弱环节的优质的金融服务，这是过去没有讲到的。” 谈及如何优化金融服务？何德旭认为，首先要做好五篇文章。发展数字金融是优化金融服务的重要抓手，是金融强国的基石，是五篇大文章的“底座”。科技金融一定是以数字金融为基础的，绿色金融现在讲的是数字绿色金融，普惠金融讲的是数字普惠金融，还有养老金融，将来也要以数字金融为基础。数字化转型升级重构金融业在“求索数字金融”板块，马上消费金融副总经理、首席技术官蒋宁、拉卡拉支付董事、总经理王国强、华林证券首席执行官、执委会主任朱松以及广发证券副总裁、首席信息官辛治运，分别从企业实践角度分享了对数字化转型的思考。马上消费金融副总经理、首席技术官蒋宁演讲主题为“数字金融新质生产力”。在蒋宁看来，面向未来，金融新质生产力的核心是数字科技，大规模数据决策仍需构筑三大核心能力。一是拥有组合AI应用能力的数字化组织，二是可信AI技术应用体系，三是共享开放生态。中国的小微商户虽然规模不起眼，但是数字化推进快，且行业细分越来越多。拉卡拉支付董事、总经理王国强从数字化服务小微商户的角度分享了观点。他表示，现在的小微商户数据分散，他们的交易需求不确定，要趴在地上看产业，趴在地上和小微商户一起看行业的经营状况和经营周期。券商数字化转型又有何特点？华林证券首席执行官、执委会主任朱松结合华林证券自身实践分享了对券商数字化转型思考。同时，据朱松介绍，在组织架构方面，华林证券成立了科技子公司，通过数据分析对公司在传统的客户获取、投资交易、分析能力的提升和变革，都起到了很大的帮助。针对券商数字化转型到底怎么转这个问题，广发证券副总裁、首席信息官辛治运表示，数字化转型要结合金融行业、证券行业的特点，对于增长模式、生态结构、科技底座等进行深刻的升级和重构。 “比如增长模式，原来都是线性增长，要拉客户就是新设一个网点，我们给互联网引流，这都是线性的增长模式。但是现在很多企业都通过数字飞轮的模式进行数字化转型引领企业进行企业增长模式转变，中间任何一个指标增长都能够带来乘法效应，使营收增长。”辛治运称。行业大模型存弯道超车新机遇在中国联通集团大数据专家、高级工程师姜南冰看来，基于“数智链”的体系，目前对于金融业赋能的基本框架，底层是数据能力。一是联通本身运营商的数据能力，二是跟公共数据的结合，三是和现有的金融业金融数据的整合，这是为金融赋能底层的资源能力。同时，姜南冰表示，随着大模型应用范围越来越广，对数据的要求越来越高，基础大模型方面虽已落后国外，但是行业大模型上，特别是行业数据的稀缺性决定了我们在行业的未来有很大的发展，包括在工业和银行业的数据，未来是整个大模型弯道超车的机会。火山引擎金融行业商务总经理徐晋认为，“每个金融行业在未来实践大模型的时候，首先可能是分阶段的实现过程。刚开始可以用一些通用的大模型，但是通用大模型读取的数字只是通识的数据，可能并不懂金融。我们认为在金融行业还需要金融领域化精调的模型，这个模型还是偏向于金融，并不精通每家的业务，最终是需要一个或者多个精调的模型。” 华为云中国区金融行业总经理朱兵称，现在的模型可以分为探索期、磨合期和增长期。23年、24年都是处于磨合期，用的最多的是智能聊天，包括一些文档助手。我们认为未来真正专业的财经频道以及很专业的代码的生成，一定会到24年、25年以后。浩云长胜高级副总裁赵亮则在会上表示，今天AIGC的发展带来了巨大的产业变化，这个产业变化的上层在金融领域应用带来了无限可能，另一方面发现底层的基础设施，设施层也在发生巨大的改变。 AIGC成数字化转型新亮点今年以来，AIGC在资本市场上掀起了一波又一波热潮。在应用层面，AIGC也在落地开花，不断重塑行业，为行业发展带来广阔的想象空间。平安银行金融科技部对公研发中心总经理周博表示，AIGC这两年，尤其是今年特别热，银行一直在想怎么利用AIGC降本增效，提高服务质量，尤其在获客和服务流程重复上到底能够做什么。平安银行制定了AI原生的规划，希望通过新的技术打造AI原生的服务体系，定了一个目标、两个价值、三层架构、四个场景。国金证券首席信息官王洪涛表示，证券也面临AI风险和挑战，证券AI系统要求是高度稳定可靠的，而大模型又是频繁变化迭代的。所以我们提出一个观点，大模型与现有系统的集成，怎么逐步改变迭代证券公司的信息系统，大概是由松到紧逐步耦合。 “整个大模型会成为证券行业数字化转型的新亮点，降低成本，智能化提升办公效率提升，控制风险，优化体验，增加效益。”王洪涛认为。中信建投证券信息技术部负责人李剑戈分享了他关于大模型在券商服务的探索和思考。李剑戈指出，在19年，AI这件事情在券商领域形成了共识，已经开始在券商领域卷了，而且卷到了各个层面，经纪业务、投资、投研、决策运营。关于风险，李剑戈称，“人工智能管理办法、社会主义价值观的维护、社会责任感的认知和判断，以及行业监管指标都需要明确，只要不明确可能就要承担很大的风险。” 青松保创始人兼CEO张乐飞以“AIGC重塑保险科技”为题发表演讲。“金融是虚拟产品，都是卖内容的，保险更是如此，保险比证券和银行的信贷、存款理财更复杂一些，因为都是根据各种场景去走的。”张乐飞表示，互联网跟线下我们所谓的OMO模式一直有断层，今天ChatGPT等大模型应用以后，可以更好的解决这个问题。 2023年，中央金融工作会议首次提出“金融强国”建设目标，为我国金融行业发展指明了方向。数字金融作为实现金融强国目标的五大篇章之一，是建设金融强国的重要基石，承担着助力变革、深化服务、支持数字经济与实体经济融合发展的使命任务。加快数字化转型、做好数字金融大文章，以数字力量推动金融业发展，谱写好中国经济高质量发展新篇章。

金融界2023-12-24

AI代币迎来元年探索2024年AI代币的潜力

，主打业务是区块链审计。通过数据科学、深度学习和大数据分析，AstraAI致力于全面分析代币、Dapp以及公链本身的安全性和性能，为其用户提供专业的评估报告。在区块链风口浪尖的今天，这无疑是一项非常有价值的服务。第二个项目GraphLinq展现出强大实力，他们成功研发出了一个无代码区块链平台，旨在实现Web3的自动化和AI应用。即使是普通人没有编码基础，也可以在该平台上轻松创建自动化流程。这就像是为小白提供一台简单易用的相机，让他们也能轻松创造引人注目的作品，令人兴奋不已。第三个项目Otacon则是一家独特的AI漏洞赏金平台，为安全漏洞贡献者和受影响方企业提供共赢机会。通过使用智能合约来管理整个漏洞提交和赏金发放的流程，Otacon提高了效率，为推动整个区块链行业的安全建设做出了积极贡献。另外，Eternal AI这个项目也非常引人注目，它将GPT模型与人的意识和记忆数字化相结合，形成了一种“永生”的AI助手。这项技术让人想起科幻电影中的场景，使得在去世后，将自己的所见所闻交托给AI，然后通过AI助手指导后代子孙成为可能。这无疑是科技发展的一个激动人心的方向。 VaultTech为用户提供了AI托管的区块链交易服务，通过全自动化和机器人辅助完成的流程，使交易更加私密且具有更高的隐私性。在当前盗币盛行的形势下，这无疑提高了资产的安全性。 Chainback则利用IPFS这一分布式网络，实现了区块链文件的加密共享。这意味着用户的珍藏可以永久存储，并通过智能合约精确授权访问权限，极大地增强了版权保护。对于创作者群体而言，这是一则福音。 Xend Finance是一家声称是非洲第一家DeFi项目的平台。该平台提供存款和借款业务，用户通过存款可以获取高达15%的年化收益率。得益于获得了币安等头部机构的投资支持，Xend Finance的前景非常值得期待。 Mozaic运用AI技术实现了流动性挖矿的自动化。流动性挖矿是指将数字资产存入交易所，提供交易对的流动性，从而获得相应的收益。Mozaic的AI系统能够自动规避流动性挖矿中的各种风险，提高了效率，这在历史上尚属首次。 PaLM AI是一个多平台的AI聊天机器人，支持WhatsApp、Telegram等多个平台。建立在Google最先进的语言模型PaLM之上，该机器人性能强劲。如果你感到孤单或无聊，可以随时找它聊天取乐。来源：金色财经

金色财经2023-12-23

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