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索辰科技：5月29日召开分析师会议，国投证券组织的策略会参与

域公司产品非常有竞争力。问：请教一下生成式 AI 这块我们的产品情况，展望一下未来的需求和市场空间。答：生成式数字孪生是 CE 发展的前瞻性技术方向，公司将人工智能与 CE 相结合，深化 CE 引擎的创新，进行基于 I的生成式数字孪生探索。公司拟引入最新的神经网络决策算法，生成基于自然语言的工作机理模型、完成生成式三维几何模型构建、生成式全真环境模型构建、生成式设计优化增强和生成式智能决策控制。未来，索辰数字孪生系统将不仅能够模拟和分析复杂系统的性能，还能够预测未来的趋势和潜在的问题，为客户提供高度精确和动态的产品性能模拟环境。通过这一系统，客户能够在虚拟环境中模拟和分析产品在真实世界中的表现，从而在产品设计和运营过程中做出更加精准的决策。问：公司在国内 CAE 行业内的地位？答：我国 CE 工业软件市场尚未成熟，国内企业市场竞争格局相对分散，中小企业居多，尚未出现占据绝对主导地位的本土厂商。公司系拥有自主研发、覆盖多学科核心技术的 CE软件企业，在细分领域领先、研发能力强，具备领先的技术和研发实力；同时参与多项国家级重要项目。时间成本是所有 CE公司面临的难题，仿真软件需要大量时间开发和迭代，如果没有十年以上的积累和沉淀很难研发出客户真正能够使用的软件，这是公司的优势之一。同时，公司的上市也为公司提供资金实力，能够吸引优质人才和加快研发进度。索辰科技（688507）主营业务：专注于CAE软件研发、销售和服务。索辰科技2024年一季报显示，公司主营收入3186.42万元，同比上升346.22%；归母净利润-2126.8万元，同比下降9.0%；扣非净利润-2553.73万元，同比下降27.51%；负债率4.15%，投资收益39.41万元，财务费用-951.68万元，毛利率43.76%。该股最近90天内共有11家机构给出评级，买入评级10家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为129.58。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2015.75万，融资余额增加；融券净流入0.0，融券余额增加。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据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2024-05-31

AIPC持续活跃，5G通信ETF(515050)二连阳，中科创达涨超8%

开，AIPC有望延续高热度，同时伴随着生成式AI应用全面开花，消费电子持续回暖。 AI产业盛会举办在即，AI端侧应用持续发酵据了解，科技界一大重磅展览——台北国际电脑展（COMPUTEX2024）将于6月4日至7日举办，今年展会以“AI串联、共创未来（ConnectingAI）”为主轴。不少AI厂商纷纷表示将携旗下AI产品参展，有市场分析机构预测，领先的PC制造商和芯片制造商将在Computex展示最新的AI电脑技术，强调支持本地AI模型处理的解决方案。 AI持续赋能下游终端，生成式AI应用全面开花，层出不穷的AI应用新品发布背后，各家厂商也在积极布局研发AI大模型。当前，苹果的AIGC项目也在紧锣密鼓地进行中，据了解，苹果全球开发者大会WWDC2024将于太平洋时间6月10日至14日举行，届时将发布iOS18及macOS15新系统，新系统与AI的融合成果将是一大看点。市场分析师预测，AI技术被引入苹果生态系统后，将带来大量的商业化机会，德邦证券认为，目前云端AI算力和大模型技术均取得了较好的发展，为端侧AI应用提供了有力支撑。未来，AI终端将在消费电子领域快速渗透，AI手机、AIPC、AIXR、AI可穿戴和AIoT设备将蓬勃发展，消费电子行业将迎来新一轮创新周期，走出复苏，重回成长。相关ETF： 5G通信ETF(515050)，是全市场规模最大的5G通信ETF，最新规模超70亿元。该ETF光模块、光通信、AI算力、6G概念股权重占比超50%，并覆盖了服务器、PCB、消费电子、存储芯片、工业互联网等多个细分算力方向的龙头标的。其跟踪指数的前十大权重股分别为中际旭创、立讯精密、工业富联、中兴通讯、新易盛、兆易创新、紫光股份、沪电股份、天孚通信、三安光电，前十大权重股合计占比53.89%。场外联接(A类：008086；C类：008087)。信息技术ETF（562560），为投资者提供均衡布局信息技术行业的投资工具，截至4月30日，该ETF科技龙头概念暴露度高达92%，此外，在5G应用、消费电子、核心资产、信创产业、数字经济、华为平台、自主可控等概念上的暴露度也均超过了40%。抢占AI时代先机，把握信息技术红利，且个股集中度不高，能有效降低行业风险敞口和个体风险。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2024-05-31

为什么说Zoom仍然值得买入

大的AI潜力 “Zoom AI伴侣”是生成式AI数字助手。Zoom的人工智能伴侣提供强大的实时功能，帮助客户提高生产力，更有效地协同工作。Zoom用户可以在整个Zoom平台上看到AI伴侣，具有会议、团队聊天、邮件等功能。通过利用人工智能，Zoom可以彻底改变用户体验，为提高效率和盈利能力铺平道路。作为市场领导者，Zoom的战略优势使其获得比市场预期更多的增长。这种动态可能会推动其股价再创新高。 Zoom的股票可能比预期有更多潜力来源：seekingalpha.com 许多分析师对未来几年的每股收益和营收增长预测极为保守。市场可能对Zoom过于悲观，而且该公司的每股收益一直大幅超出市场普遍预期。市场预计未来几年的销售增长将非常温和，仅为3-5%。此外，共识预期在前进的过程中几乎没有考虑到每股收益的增长。然而，如果其增长略有改善，其生产力和效率提高，Zoom的每股收益增长可能会超过预期，从而导致每股收益增长好于预期。此外，Zoom还批准了一项15亿美元的回购计划，使其能够提高每股收益。因此，我们应该看到好于预期的每股收益，这将导致Zoom在未来几年的多次扩张和更高的股价。风险尽管看好Zoom，但它仍面临重大风险。在线会议和网络研讨会领域的竞争日益激烈。微软、谷歌等大公司都进入了这一领域，并试图以牺牲Zoom为代价，开拓不断增长的市场份额。Zoom必须继续扩张，并需要提高销售增长。此外，Zoom必须保持高水平的盈利能力，任何降低价格以增加用户数量的做法都会对公司的股票产生不利影响。宏观经济因素和其他因素也可能对Zoom的股票产生负面影响。投资者在投资Zoom之前应该考虑这些风险和其他风险。 $Zoom(ZM)$

老虎证券2024-05-30

盈利创新高！从巴斯模型看涂鸦智能(02391.HK/TUYA.US)的价值成长潜力

示。 4. 业务升级取得好成绩公司将生成式AI、嵌入式、云端软件等能力融入Smart Solution智能设备解决方案，报告期内，该板块收入同比增长37%至750万美元。这份首季度成绩单，是涂鸦取得“开门红”的证明。亮眼的开局表现，不仅预示着2024年全年的高景气度，更可能标志着涂鸦开始与AI等新技术，一起进入了智能世界的下一个时代。此时此刻，有必要重新审视涂鸦的价值成长潜力了。 02 巴斯模型视角下的三大因子共振评估科技公司的创新价值与商业价值，我们拥有多种理论框架。其中，巴斯创新扩散模型（Bass Model）已成为衡量科技公司价值成长的关键工具。科技产品通常展现出鲜明的创新扩散特性，而巴斯模型恰恰能够精准地描绘创新者和模仿者的行为，从而生动地展现高科技产品从初期接纳到广泛普及的完整过程。巴斯模型通过深入分析早期采用者（innovators）和后期跟随者（imitators）的行为，揭示了市场扩散的动态机制。其关键参数——市场规模（M）、模仿系数（q）和创新系数（p）——为我们提供了深入的市场洞察。涂鸦智能的卓越表现，便是这三大因素协同作用的一个典范。市场规模（M）：突破边界聚焦万亿级市场规模市场规模（M）代表了潜在的销售量或需求总量，换句话说，它预示着产品可能触及的市场上限。涂鸦的业务边界正在迅速扩展，并踏入一个全新的阶段。设备智能化是涂鸦智能前期发展的关键支点。涂鸦凭借其IoT PaaS服务，助力企业实现产品智能化的高效升级。在巨头林立的IoT市场中，涂鸦正是凭借这一支点，成功占据了相当可观的市场份额。技术的持续进步和市场需求的变化，使涂鸦智能不断突破自身边界。自四年前起，公司就从单一设备的智能化迈向空间智能化的新领域。如今，涂鸦专注于整个环境和场景的智能管理与优化，业务范围拓展到了包括公寓酒店、社区园区、出行和能源等行业领域的空间智能化，以及进一步跨越至“含Cube智慧私有云在内的PaaS+SaaS+智能设备”的智慧解决方案云平台。应用场景的极大丰富，推动了TAM市场规模的数十倍数增长。这是个关键的转变，标志着公司进入了更广阔的市场，迈入了新的发展阶段，并为公司价值成长奠定了基础。除了市场规模造成积极影响，早期采用者（innovators）和后期跟随者（imitators）的行为影响了市场渗透率。这二者的行为分别用创新系数p和模仿系数q来描述。创新系数（p）：拥抱AI 持续推动创新，助力开发者“升维” 较高的创新系数p值意味着产品或技术具有很强的吸引力，能够迅速吸引早期采用者。相较于模仿系数，创新系数体现的更多的是创新的生态效应和“虹吸”效应，这一部分客户的获取实质上依托的也正是强大创新水准带来的吸引力。对于涂鸦这样一家以技术产品驱动的公司而言，其在2023年初就已全面拥抱生成式AI。而围绕AI领域的布局正成为其未来打开更大市场潜力、创造更大商业价值的重要看点所在。天然的技术基因，让涂鸦能够充分挖掘和利用AI技术持续推动创新。特别是基于公司云平台技术基因和庞大的智能硬件生态，涂鸦也正全面投入生成式AI的研发，不断挖掘在设备智能化、空间智能化和智慧解决方案等领域的发展机遇。其中，在空间智能化方向上，涂鸦将其所拥有的AI能力加入空间场景的日常管理中，使得用户能够获得生成式AI的设备功能与管理体验、AI 驱动的智能场景体验、或是场景分析与联动方案推荐。涂鸦智能的Smart Solution智慧解决方案可以说是其在AI时代创新战略的一个缩影，其不仅体现了涂鸦智能在AI及AIGC、嵌入式操作系统、云端软件等领域的技术深度，也展示了其在整合这些技术以创造更大客群价值方面的能力。如在智慧中控系统、智能手表、智能灯带等设备中，涂鸦智能通过集成AIGC赋能的语音识别技术，极大地丰富了用户的交互体验，并提升了操作效率。这种智能化的交互方式，让用户能够实现更精准、更便捷的家居控制，引领智能家居生活的新潮流。同时，在宠物设备领域，涂鸦智能利用GenAI等技术深入分析宠物的行为模式，为宠物主人定制个性化的玩具和游戏，创造互动性强的声音和视觉效果。这些创新不仅为宠物带来了更多的娱乐和快乐，也加深了宠物与主人之间的情感纽带，为宠物主人提供了更加丰富和有爱的产品体验。值得一提的是，涂鸦在5月29日全球开发者大会上推出自己的AI大模型——Cube AI。得益于全球涂鸦生态庞大的智能设备规模，将基于客户IoT数据与特定场景需求，根据实时空间的能源消耗情况，由AI生成最优的节能减排策略，在空间智能化领域为客户和用户提供领先的AI技术产品价值。通过这些具体的应用实例，不难看到涂鸦将AI技术优势转化为为客户以及用户带来的实际价值，这不仅真正赋能客户核心竞争力的提升，也进一步强化了客户对涂鸦智能品牌的忠诚度和满意度。在AI技术驱动的浪潮中，涂鸦不但提升了自身的创新效率，还极大地便利了开发者对其产品和服务的采纳与应用，助力开发者开发能力的“升维”，帮助其高效地做出有竞争力的产品。同时，这也进一步加速了创新技术的广泛应用与普及。这一过程中，涂鸦开发者平台扮演了核心角色，它激发了一个包含品牌商、原始设备制造商、合作伙伴以及最终用户的多元智能生态系统的活力。作为一家全球化云开发者平台，涂鸦致力于将AI技术融入开发环节的核心环节，为开发者带来最前卫、便捷和高效的开发体验。如开发者可以通过AIGC能力通过简单对话交互的方式进入开发流程、生成UI界面，或是通过AI检查问题日志并返回代码建议。此外，AI也将能够帮助开发者对用户的反馈、产品的功能进行优劣势分析，以便于开发者进行产品改进、迭代及创新。截止第一季度末，涂鸦平台上的注册开发者数量已经超过100万。开发者平台上持续迭代的AI能力，让涂鸦帮助开发者的智能设备间深入互动与广泛交流，为技术创新提供了肥沃的土壤。这一AI生态系统不仅加速了技术的演进和迭代，还为整个行业注入了创新活力，引领着整个行业向更高效、更智能的方向发展模仿系数（q）：构建高粘性客群打通全球服务网络创新系数p主要影响扩散过程的初期阶段，即新产品或技术的引入期，而模仿系数q则在扩散过程的后期阶段发挥更大作用，推动产品或技术向更广泛的消费者群体传播。更高的q值，体现的一方面是已接受产品与服务的客户的认可度，客户粘性可以说是重要的参考依据。另一方面则在于产品与服务的可扩展性和易用性，能够让产品与服务获得更多的客户接受。通过构建的“含Cube智慧私有云在内的PaaS+SaaS+智能设备”的智慧解决方案云平台，涂鸦成功地打造了一系列标杆案例，为其较高的模仿系数奠定基础。而借助已有客户的正面口碑，也吸引到了更多潜在客户开始使用其产品与服务。正如王学集此次在业绩电话会中提到的，公司观察到云平台上的一批新面孔开发者、品牌客户正在茁壮成长，他们之中有较四五年前的电商更具研发、品牌能力的一批中国出海电商企业，也有在更专注本地化服务模式的北美、印度、欧洲知名品牌玩家。稳健的新老客户基本盘使公司的整体增速超过行业增长。在此不妨以与法国企业Xanlite的合作案例来具体看公司如何练就高“模仿系数”。涂鸦智能与Xanlite的合作始于照明产品的智能化升级，早在2018年，双方就已携手推出了智能家居品牌KOZii，此后KOZii更是跻身至法国顶尖智能家居品牌行列。随着Xanlite积极响应法国的节能政策，开始投身于能源转型相关业务。在今年5月，双方合作迎来新里程碑。在巴黎举办的“浙江-法国高新产业创新合作对接会”上，双方正式签署合作协议，共同推进智能家居节能新路径。此次合作，涂鸦智能将利用其GenAI、云计算等前沿技术，与Xanlite共同加速智能家居解决方案在法国乃至欧洲的落地，为家庭带来更高效、更绿色的智慧生活体验。从最初的照明产品合作，到将推进先进的节能套件与智能家居系统的整合，由这一合作历程不难看到涂鸦在满足客户需求、提供持续价值和深化合作关系方面的显著成绩。这不仅体现了公司在客户粘性方面的卓越表现，更展示了其在赋能企业不同发展阶段的战略转型和持续创新的能力。实际上，与Xanlite在法国的合作经验，也让其有机会进一步扩大在当地的合作网络。在2019年，涂鸦还与法国工业先锋施耐德电气建立了合作关系。这次合作专注于Wiser智能家居自动化平台的开发，旨在通过整合双方的技术优势，共同推进智能家居解决方案的创新与应用。同年，涂鸦还与欧洲知名的照明企业CALEX在进博会达成深度合作，而在此前，涂鸦智能也曾帮助CALEX旗下照明产品完成了西欧地区约6个国家主流零售渠道的覆盖。通过这一系列的合作，涂鸦智能不仅加强了其在智能家居领域的技术实力，而且也借助合作伙伴的品牌影响力和市场地位，进一步扩大了其在欧洲乃至全球市场的影响力。实际上，涂鸦智能的合作案例不仅限于特定区域，而是跨越多个国家和地区，这也持续增强了其产品与服务的市场拓展机会。如与施耐德电气的合作项目，就在随后的合作进程中相继在亚太、澳洲和欧洲等市场落地。再譬如与TCL在多种家电品类达成的合作, 涂鸦就成功将智能设备带给到了TCL所遍布的数十个国家的客户。可以说，通过全球范围内的一系列合作，涂鸦持续扩大了其市场影响力，也借助合作伙伴的市场地位和用户基础，增强了品牌的可信度，有效地推动了产品和服务的市场扩散。正如财报提到的，公司持续的海外拓展以及更加均衡的全球业务版图使得涂鸦的业务较三年前更具韧性与机遇。“我们能够敏锐地感知和捕捉到全球各个地区的智能新风向，更好地服务涂鸦的全球客户及中国制造企业出海。” 03 结语在巴斯模型的视角下，不难看到涂鸦智能显著的价值成长潜力。可以说，市场规模（M）的拓展，创新系数（p）的技术引领，以及模仿系数（q）的客户粘性构建，共同构筑了公司持续成长的基石。随着技术的不断进步和市场需求的持续扩大，涂鸦智能也正以其强大的创新能力和全球化布局能力，成为推动智能时代发展的重要力量。（全文完）

格隆汇2024-05-30

盈利创新高！从巴斯模型看涂鸦智能(02391.HK/TUYA.US)的价值成长潜力

示。 4. 业务升级取得好成绩公司将生成式AI、嵌入式、云端软件等能力融入Smart Solution智能设备解决方案，报告期内，该板块收入同比增长37%至750万美元。这份首季度成绩单，是涂鸦取得“开门红”的证明。亮眼的开局表现，不仅预示着2024年全年的高景气度，更可能标志着涂鸦开始与AI等新技术，一起进入了智能世界的下一个时代。此时此刻，有必要重新审视涂鸦的价值成长潜力了。 02 巴斯模型视角下的三大因子共振评估科技公司的创新价值与商业价值，我们拥有多种理论框架。其中，巴斯创新扩散模型（Bass Model）已成为衡量科技公司价值成长的关键工具。科技产品通常展现出鲜明的创新扩散特性，而巴斯模型恰恰能够精准地描绘创新者和模仿者的行为，从而生动地展现高科技产品从初期接纳到广泛普及的完整过程。巴斯模型通过深入分析早期采用者（innovators）和后期跟随者（imitators）的行为，揭示了市场扩散的动态机制。其关键参数——市场规模（M）、模仿系数（q）和创新系数（p）——为我们提供了深入的市场洞察。涂鸦智能的卓越表现，便是这三大因素协同作用的一个典范。市场规模（M）：突破边界，聚焦万亿级市场规模市场规模（M）代表了潜在的销售量或需求总量，换句话说，它预示着产品可能触及的市场上限。涂鸦的业务边界正在迅速扩展，并踏入一个全新的阶段。设备智能化是涂鸦智能前期发展的关键支点。涂鸦凭借其IoT PaaS服务，助力企业实现产品智能化的高效升级。在巨头林立的IoT市场中，涂鸦正是凭借这一支点，成功占据了相当可观的市场份额。技术的持续进步和市场需求的变化，使涂鸦智能不断突破自身边界。自四年前起，公司就从单一设备的智能化迈向空间智能化的新领域。如今，涂鸦专注于整个环境和场景的智能管理与优化，业务范围拓展到了包括公寓酒店、社区园区、出行和能源等行业领域的空间智能化，以及进一步跨越至“含Cube智慧私有云在内的PaaS+SaaS+智能设备”的智慧解决方案云平台。应用场景的极大丰富，推动了TAM市场规模的数十倍数增长。这是个关键的转变，标志着公司进入了更广阔的市场，迈入了新的发展阶段，并为公司价值成长奠定了基础。除了市场规模造成积极影响，早期采用者（innovators）和后期跟随者（imitators）的行为影响了市场渗透率。这二者的行为分别用创新系数p和模仿系数q来描述。创新系数（p）：拥抱AI，持续推动创新，助力开发者“升维” 较高的创新系数p值意味着产品或技术具有很强的吸引力，能够迅速吸引早期采用者。相较于模仿系数，创新系数体现的更多的是创新的生态效应和“虹吸”效应，这一部分客户的获取实质上依托的也正是强大创新水准带来的吸引力。对于涂鸦这样一家以技术产品驱动的公司而言，其在2023年初就已全面拥抱生成式AI。而围绕AI领域的布局正成为其未来打开更大市场潜力、创造更大商业价值的重要看点所在。天然的技术基因，让涂鸦能够充分挖掘和利用AI技术持续推动创新。特别是基于公司云平台技术基因和庞大的智能硬件生态，涂鸦也正全面投入生成式AI的研发，不断挖掘在设备智能化、空间智能化和智慧解决方案等领域的发展机遇。其中，在空间智能化方向上，涂鸦将其所拥有的AI能力加入空间场景的日常管理中，使得用户能够获得生成式AI的设备功能与管理体验、AI 驱动的智能场景体验、或是场景分析与联动方案推荐。涂鸦智能的Smart Solution智慧解决方案可以说是其在AI时代创新战略的一个缩影，其不仅体现了涂鸦智能在AI及AIGC、嵌入式操作系统、云端软件等领域的技术深度，也展示了其在整合这些技术以创造更大客群价值方面的能力。如在智慧中控系统、智能手表、智能灯带等设备中，涂鸦智能通过集成AIGC赋能的语音识别技术，极大地丰富了用户的交互体验，并提升了操作效率。这种智能化的交互方式，让用户能够实现更精准、更便捷的家居控制，引领智能家居生活的新潮流。同时，在宠物设备领域，涂鸦智能利用GenAI等技术深入分析宠物的行为模式，为宠物主人定制个性化的玩具和游戏，创造互动性强的声音和视觉效果。这些创新不仅为宠物带来了更多的娱乐和快乐，也加深了宠物与主人之间的情感纽带，为宠物主人提供了更加丰富和有爱的产品体验。值得一提的是，涂鸦在5月29日全球开发者大会上推出自己的AI大模型——Cube AI。得益于全球涂鸦生态庞大的智能设备规模，将基于客户IoT数据与特定场景需求，根据实时空间的能源消耗情况，由AI生成最优的节能减排策略，在空间智能化领域为客户和用户提供领先的AI技术产品价值。通过这些具体的应用实例，不难看到涂鸦将AI技术优势转化为为客户以及用户带来的实际价值，这不仅真正赋能客户核心竞争力的提升，也进一步强化了客户对涂鸦智能品牌的忠诚度和满意度。在AI技术驱动的浪潮中，涂鸦不但提升了自身的创新效率，还极大地便利了开发者对其产品和服务的采纳与应用，助力开发者开发能力的“升维”，帮助其高效地做出有竞争力的产品。同时，这也进一步加速了创新技术的广泛应用与普及。这一过程中，涂鸦开发者平台扮演了核心角色，它激发了一个包含品牌商、原始设备制造商、合作伙伴以及最终用户的多元智能生态系统的活力。作为一家全球化云开发者平台，涂鸦致力于将AI技术融入开发环节的核心环节，为开发者带来最前卫、便捷和高效的开发体验。如开发者可以通过AIGC能力通过简单对话交互的方式进入开发流程、生成UI界面，或是通过AI检查问题日志并返回代码建议。此外，AI也将能够帮助开发者对用户的反馈、产品的功能进行优劣势分析，以便于开发者进行产品改进、迭代及创新。截止第一季度末，涂鸦平台上的注册开发者数量已经超过100万。开发者平台上持续迭代的AI能力，让涂鸦帮助开发者的智能设备间深入互动与广泛交流，为技术创新提供了肥沃的土壤。这一AI生态系统不仅加速了技术的演进和迭代，还为整个行业注入了创新活力，引领着整个行业向更高效、更智能的方向发展模仿系数（q）：构建高粘性客群，打通全球服务网络创新系数p主要影响扩散过程的初期阶段，即新产品或技术的引入期，而模仿系数q则在扩散过程的后期阶段发挥更大作用，推动产品或技术向更广泛的消费者群体传播。更高的q值，体现的一方面是已接受产品与服务的客户的认可度，客户粘性可以说是重要的参考依据。另一方面则在于产品与服务的可扩展性和易用性，能够让产品与服务获得更多的客户接受。通过构建的“含Cube智慧私有云在内的PaaS+SaaS+智能设备”的智慧解决方案云平台，涂鸦成功地打造了一系列标杆案例，为其较高的模仿系数奠定基础。而借助已有客户的正面口碑，也吸引到了更多潜在客户开始使用其产品与服务。正如王学集此次在业绩电话会中提到的，公司观察到云平台上的一批新面孔开发者、品牌客户正在茁壮成长，他们之中有较四五年前的电商更具研发、品牌能力的一批中国出海电商企业，也有在更专注本地化服务模式的北美、印度、欧洲知名品牌玩家。稳健的新老客户基本盘使公司的整体增速超过行业增长。在此不妨以与法国企业Xanlite的合作案例来具体看公司如何练就高“模仿系数”。涂鸦智能与Xanlite的合作始于照明产品的智能化升级，早在2018年，双方就已携手推出了智能家居品牌KOZii，此后KOZii更是跻身至法国顶尖智能家居品牌行列。随着Xanlite积极响应法国的节能政策，开始投身于能源转型相关业务。在今年5月，双方合作迎来新里程碑。在巴黎举办的“浙江-法国高新产业创新合作对接会”上，双方正式签署合作协议，共同推进智能家居节能新路径。此次合作，涂鸦智能将利用其GenAI、云计算等前沿技术，与Xanlite共同加速智能家居解决方案在法国乃至欧洲的落地，为家庭带来更高效、更绿色的智慧生活体验。从最初的照明产品合作，到将推进先进的节能套件与智能家居系统的整合，由这一合作历程不难看到涂鸦在满足客户需求、提供持续价值和深化合作关系方面的显著成绩。这不仅体现了公司在客户粘性方面的卓越表现，更展示了其在赋能企业不同发展阶段的战略转型和持续创新的能力。实际上，与Xanlite在法国的合作经验，也让其有机会进一步扩大在当地的合作网络。在2019年，涂鸦还与法国工业先锋施耐德电气建立了合作关系。这次合作专注于Wiser智能家居自动化平台的开发，旨在通过整合双方的技术优势，共同推进智能家居解决方案的创新与应用。同年，涂鸦还与欧洲知名的照明企业CALEX在进博会达成深度合作，而在此前，涂鸦智能也曾帮助CALEX旗下照明产品完成了西欧地区约6个国家主流零售渠道的覆盖。通过这一系列的合作，涂鸦智能不仅加强了其在智能家居领域的技术实力，而且也借助合作伙伴的品牌影响力和市场地位，进一步扩大了其在欧洲乃至全球市场的影响力。实际上，涂鸦智能的合作案例不仅限于特定区域，而是跨越多个国家和地区，这也持续增强了其产品与服务的市场拓展机会。如与施耐德电气的合作项目，就在随后的合作进程中相继在亚太、澳洲和欧洲等市场落地。再譬如与TCL在多种家电品类达成的合作, 涂鸦就成功将智能设备带给到了TCL所遍布的数十个国家的客户。可以说，通过全球范围内的一系列合作，涂鸦持续扩大了其市场影响力，也借助合作伙伴的市场地位和用户基础，增强了品牌的可信度，有效地推动了产品和服务的市场扩散。正如财报提到的，公司持续的海外拓展以及更加均衡的全球业务版图使得涂鸦的业务较三年前更具韧性与机遇。“我们能够敏锐地感知和捕捉到全球各个地区的智能新风向，更好地服务涂鸦的全球客户及中国制造企业出海。” 03 结语在巴斯模型的视角下，不难看到涂鸦智能显著的价值成长潜力。可以说，市场规模（M）的拓展，创新系数（p）的技术引领，以及模仿系数（q）的客户粘性构建，共同构筑了公司持续成长的基石。随着技术的不断进步和市场需求的持续扩大，涂鸦智能也正以其强大的创新能力和全球化布局能力，成为推动智能时代发展的重要力量。

格隆汇2024-05-30

芯片业重磅频传！“天眸芯”问世，半导体股强势“起舞”

触底回升。从成长维度看，开源证券称，生成式AI的发展将成为2030年全球半导体销售总额相比2023年翻倍的核心推动力。 AI升级需要更多的算力以及高带宽存储(HBM)，拉动全球晶圆厂投资额2023-2027年CAGR达到9.3%。据其测算，基于先进存储、逻辑晶圆厂资本开支加大以及产线设备国产化率提升，中国内地半导体设备销售额有望从2023年的366亿美金增长到2027年的657.7亿美金，CAGR达15.8%。在新一轮行情到来之际，那么哪些方向值得关注？光大证券认为，随着国家大基金三期成立，设计工具（EDA）、高端芯片（高端存储芯片）、关键材料（光刻胶、第四代半导体材料）有望受益。瑞银证券中国科技硬件行业分析师俞佳也表示，大基金三期的注册资本规模超前两期总和，显示国家在半导体的投资支持力度或将继续加大。由于半导体制造环节的资本密集属性，芯片制造领域将很可能是该基金投资重点。其中，存储以及与我国优势下游产业（如电车等）相关的半导体供应链端，最有可能获得资金持续支持。

格隆汇2024-05-30

苹果有大动作？全球开发者大会2024前瞻：值得期待的亮点

I达成协议，将为iOS 18提供一系列生成式AI功能，例如自动生成表情符号、邮件和短信回复内容等。特别值得一提的是，苹果将推出全新辅助功能——眼动追踪，专为残障用户设计，允许他们通过眼动来操作iPad或iPhone。其它操作系统的更新除iOS 18外，其他操作系统也将迎来重大更新。macOS 15和iPadOS 18预计会引入新的UI设计和AI功能，而watchOS 11和tvOS 18则会在用户体验和性能上进一步优化。visionOS 2将展示苹果针对Apple Vision Pro的首次重大功能更新。新AI工具方案：Project Greymatter 据马克·古尔曼透露，苹果将在WWDC24上推出一套全新的AI工具方案，项目名为Project Greymatter。这些AI功能将主要面向普通消费者，集成到Safari、Photos和Notes等核心应用中。AI功能包括照片编辑、语音备忘录转录、自动建议电子邮件和短信回复、个性化表情符号生成、Safari网页搜索改进、Spotlight搜索优化等。 Project Greymatter采用“边云协同”架构，结合设备端和云端的计算能力。大部分计算密集程度较低的AI功能将在设备上运行，而需要更多算力的任务则会在云端完成。苹果自研芯片和M2 Ultra芯片的支持，将确保这些功能的高效运行。硬件更新展望虽然WWDC通常以软件为主，但硬件方面的更新同样值得期待。尽管有传言称Mac系列产品可能会升级，但具体细节尚未明确。Mac mini有望升级到M4芯片，而其他专业级硬件如Mac Studio和Mac Pro预计要等到秋季或2025年才会更新。市场反应与未来展望投资者对苹果在AI领域的期待值已经达到顶点。Wedbush分析师Daniel Ives预测，AI技术被引入苹果生态系统后，将带来大量的商业化机会，预计苹果的每股收益(EPS)将增长30美元至50美元。 Ives还认为，WWDC24将成为苹果十年来最重要的事件，苹果将借此机会奠定其在人工智能领域的领先地位。随着AI技术在iPhone和其他硬件中的应用，苹果的服务和硬件业务将迎来新的增长点。苹果庞大的用户群将使其在AI领域具有独特的优势，预计全球数亿台苹果设备将支持这些新功能，使苹果一夜之间成为最大的AI玩家。总结苹果全球开发者大会2024即将揭幕，预计将带来一系列令人兴奋的更新和新功能。无论是操作系统的重大升级，还是全新的AI工具方案Project Greymatter，都将展示苹果在科技创新方面的雄心壮志。随着大会的临近，全球的开发者和用户都在翘首以待，期待苹果为未来的科技发展带来更多惊喜。

Sissi2024-05-30

加密AI赛道的下一波叙事推演：催化因素、发展路径和相关标的

拥有的 13 亿张照片和视频数据对训练生成式 AI 模型极具价值。他正在与多家科技公司就出售这些数据进行谈判，报价范围从每张照片 5 美分到 1 美元不等，每段视频超过 1 美元，其估计 Photobucket 可提供的数据价值超过 10 亿美金。专注于人工智能发展趋势的研究团队 EPOCH ，根据 2022 年机器学习对数据的使用和新数据的生成情况，再考虑计算资源的增长，曾经发表了一篇关于机器学习所需的数据的情况报告《 Will we run out of data ? An analysis of the limits of scal in g data sets in Mach in e Learn in g》，报告的结论是高质量的文本数据大约会在 2023 年 2 月到 2026 年之间用尽，图像数据则会在 2030 年到 2060 年间用尽。如果数据的利用效率不能显著提高，或出现新的数据来源, 目前依赖于海量数据集的大型机器学习模型趋势可能会放缓。而就目前 AI 巨头们纷纷高价采买数据的情况来看，免费的优质文本数据真的已经基本用尽， EPOCH 在 2 年前的预测是比较准确的。同时，围绕「 AI 数据短缺」的需求的解决方案也在出现，即： AI 数据提供服务。 Defined . ai 就是一家为 AI 公司提供定制化真实高质量数据的公司。 Defined.ai 所能提供的数据类型举例：https://www.defined.ai/datasets 它的生意模式是： AI 公司给 Defined . ai 提供自己对于数据的需求，比如就图片而言，质量方面需要分辨率达到多少以上、避免模糊、过曝、内容真实。内容方面 AI 公司可以根据自己的训练任务，定制特定的主题，比如需要夜里的照片、夜里的锥桶、停车场、指示牌，用来提高 AI 在夜景下的识别率。大众都可以领任务，拍完上传由公司审核，然后把符合要求的部分按张数结算，价格大约是一张高质量的图片 1-2 美元，一个十几秒的短片 5-7 美元，一部 10 分钟以上的高质量影片 100-300 美元，文本是千字 1 美元，领分包任务的人可以得到其中 20% 左右的费用。数据提供可能会成为「数据标记」之后的又一门众包生意。全球范围的任务众包分配、经济激励、数据资产的定价\流通和隐私保护、人人可以参与，听起来就特别像一门适合 Web3 范式的商业门类。产业供给端视角下的 AI 叙事标的芯片短缺引发的关注渗透到加密行业，让分布式算力成为了截止目前最热门、市值最高的 AI 赛道类别。那么 AI 产业在能源和数据上的供需矛盾如果在未来 1-2 年中爆发，加密行业目前有哪些叙事相关的项目？先来看能源类的标的。已经上线了头部 CEX 的能源类项目非常稀少，仅有 Power Ledger （代币 Powr ）一个。 Power Ledger 于 2017 年立项，是一个基于区块链技术的综合能源平台，旨在实现能源交易的去中心化，推动个人和社区直接交易电力，支持可再生能源的广泛应用，并通过智能合约确保交易的透明和高效。最初 Power Ledger 基于以太坊改造而来的联盟链运行。2023 年下半年， Power Ledger 更新了白皮书，并推出了自己的综合型公链，该公链基于 Solana 的技术框架改造而来，便于处理分布式能源市场中的高频微交易。目前 Power Ledger 的主要业务包括： · 能源交易：允许用户点对点地直接买卖电力，特别是来自可再生能源的电力。 · 环境产品交易：比如碳信用和可再生能源证书的交易，以及基于环境产品的融资。 · 公链运营：吸引应用开发者在 Powerledger 区块链上构建应用，公链的交易费用以 Powr 代币支付。目前 Power Ledger 项目的流通市值为 1.7 亿 $，全流通市值为 3.2 亿 $。相比能源类的加密标的，数据赛道的加密标的数量则更丰富一些。笔者仅罗列目前自己关注的，并已经至少上线了币安、 OKX 和 Coinbase 其中一家 CEX 的数据赛道项目，且按照 FDV 从低至高排列： 1. Streamr – DATA Streamr 的价值主张是构建一个去中心化的实时数据网络，允许用户自由地交易和分享数据，同时保持对自己数据的完全控制。通过其数据市场， Streamr 希望使数据生产者能够直接向感兴趣的消费者销售数据流，无需中介机构，从而降低成本并提高效率。来源：https://streamr.network/hub/projects 在实际的合作案例中， Streamr 与另一个 Web3 车载硬件项目 DIMO 合作，通过装载在车辆上的 DIMO 硬件传感器收集温度、气压和其他数据，形成天气数据流传输给需要的机构。与其他数据项目相比， Streamr 更侧重于物联网、硬件传感器的数据，除了上面提到的 DIMO 车载数据之外，其他项目还有赫尔辛基的实时交通数据流等。因此， Streamr 的项目代币 DATA 也曾经在去年 12 月， Depin 概念最火热的时候一度创造出了单日翻倍的涨幅。目前 Streamr 项目的流通市值为 4400 万 $，全流通市值为 5800 万 $。 2. Covalent – CQT 与其他数据类项目不同的是， Covalent 提供的是区块链数据。 Covalent 网络通过 RPC 从区块链节点读取数据，然后对这些数据进行处理和组织，创建一个高效的查询数据库。这样， Covalent 的用户们可以快速地检索到他们需要的信息，而不必直接从区块链节点进行复杂的查询，这类服务也被称为「区块链数据索引」。 Covalent 的客户以 B 端为主，其中既有 Dapp 项目，比如各种 Defi ，也包括很多中心化加密公司，比如 Consensys （ Metamask 的母公司）, CoinGecko ( 知名加密资产行情站 )、 Rotki ( 税务工具 )、 Rainbow ( 加密钱包 ) 等，此外传统金融行业中的巨头富达、四大会计事务所安永，也是 Covalent 的客户。根据 Covalent 官方披露的数据，项目的来自于数据服务的收入已经超过同领域的头部项目 The Graph 。 Web3 行业由于链上数据的完整性、公开性、真实性以及实时性，有望成为细分 AI 场景和特定「 AI 小模型」的优质数据来源。 Covalent 作为数据提供方，已经开始为各类 AI 场景提供数据，并推出了专门面向 AI 的可验证的结构化数据。来源：https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/ 比如为链上智能交易平台 SmartWhales 提供数据，利用 AI 识别出盈利的交易模式和地址； Entendre Finance 则通过 Covalent 的结构化数据，经过 AI 处理用于实时洞察、异常检测和预测分析等。目前来看， Covalent 提供的链上数据服务的主要场景仍以金融为主，但随着 Web3 产品和数据类型的泛化，链上数据的使用场景也将进一步拓展。目前 Covalent 项目的流通市值为 1.5 亿 $，全流通市值为 2.35 亿 $，相对于同赛道的区块链数据索引项目 The Graph ，具有比较明显的估值优势。 3. Hivemapper – Honey 在所有数据素材中，视频数据的单价往往是最高的。 Hivemapper 可以为 AI 公司提供包括视频和地图信息在内的数据。 Hivemapper 本身是一个去中心化的全球地图项目，旨在通过区块链技术和社区贡献来创建一个详细、动态且可访问的地图系统。参与者可以通过行车记录仪（ dashcam ）捕捉地图数据并将其添加到开源的 Hivemapper 数据网络中，并基于贡献获得项目代币 HONEY 的奖励。为了提高网络的效应和降低交互成本， Hivemapper 构建在 Solana 上。 Hivemapper 最早成立于 2015 年，最初的愿景是使用无人机创建地图，但后来发现这种模式难以扩展，从而转向使用行车记录仪和智能手机来捕捉地理数据，降低了全球地图制作的成本。与 Google map 等街景和地图软件相比，Hive map per 通过激励网络和众包模式，能更高效地拓展地图覆盖范围、保持地图实景的新鲜度、提升视频质量。在 AI 对数据的需求爆发之前， Hivemapper 的主要客户包括汽车产业的自动驾驶部门、导航服务公司、政府、保险和地产公司等。如今 Hivemapper 则可以通过 API 为 AI 和大模型提供广泛的道路和环境数据，通过不断更新的图像和道路特征数据流的输入， AI 和 ML 模型将能够更好地将数据转化为能力的提升，执行与地理位置、视觉判断有关的任务。数据来源：https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/ 目前 Hivemapper – Honey 项目的流通市值为 1.2 亿 $，全流通市值为 4.96 亿 $。除了以上三个项目之外，数据赛道的项目还有 The Graph – GRT （流通市值 32 亿 $， FDV 37 亿 $），其业务与 Covalent 类似，也提供区块链数据索引的服务；以及 Ocean Protocol – OCEAN （流通市值 6.7 亿 $， FDV 14.5 亿 $，本项目即将与 Fetch . ai 和 SingularityNET 合并，代币转换为 ASI ），一个开源协议，旨在促进数据和数据相关服务的交换和货币化，将数据消费者与数据提供者连接起来，从而在保证信任、透明和可追溯性的前提下共享数据。 AI 叙事的第二个视角： GPT 时刻再现，通用人工智能降临在笔者看来，加密行业里「 AI 赛道」的元年是 GPT 震惊世界的 2023 年，加密 AI 项目的暴涨，更多是 AI 产业爆炸式发展带来的「热度余波」。虽然 GPT3 .5 之后 GPT4 、 turbo 等的能力不断升级，以及 Sora 在视频创作能力的惊人展现，包括 Open AI 之外的大语言模型也快速发展，但不可否认的是 AI 的科技进步给大众带来的认知冲击正在减弱，人们开始逐渐使用 AI 工具，大规模的岗位替代似乎还未发生。那么，未来 AI 领域是否还会再现「 GPT 时刻」，出现让大众震惊的 AI 跨越式发展，让人们意识到自己的生活和工作都将因此被改变？这个时刻可能是通用人工智能（ AGI ）的降临。 AGI 指的是机器拥有类似于人类的综合认知能力，能够解决各种复杂问题，而不仅限于特定任务。AGI 系统拥有高度的抽象思维、广泛的背景知识、全领域的常识推理和因果关系理解、以及跨专业的迁移学习等能力。 AGI 的表现与各个领域最优秀的人类无异，就综合能力来说则完全超越最优秀的人类群体。实际上，无论科幻小说和游戏、影视作品之中的呈现，还是在 GPT 迅速普及之后的大众预期，社会大众对超越人类认知水平的 AGI 的出现早有预期。或者说， GPT 本身就是 AGI 的先导产品，是通用人工智能的预言版。而 GPT 之所以有这么大的产业能量和心理冲击，在于其落地的速度和表现超越了大众的预期：人们没想到，一个能完成图灵测试的人工智能系统真的到来了，而且速度这么快。实际上，人工智能 ( AGI ）或许将在 1-2 年内再次复现「 GPT 时刻」的突然性：人们才刚刚适应 GPT 的辅助，就发现 AI 已经不仅仅是一个助手，它甚至能独立完成极具创造性和挑战的工作，包括那些困住人类顶尖科学家几十年的难题。在今年 4 月 8 日，马斯克接受了挪威主权财富基金首席投资官 Nicolai Tangen 的采访，谈到了 AGI 出现的时间。他说：「如果把 AGI 定义为比最聪明的那部分人类还要聪明的话，我认为它很可能在 2025 年出现。」也就是按照他的推断，最多就是还需要 1 年半的时间， AGI 就将降临。当然，他加了一个前提条件，就是「电力和硬件都跟得上的话。」 AGI 的降临的好处是显而易见的。它意味着人类的生产力水平将大跨步地上一个台阶，大量困住我们几十年的科研难题将迎刃而解。假如我们把「最聪明的那部分人类」定义为诺贝尔奖得主的水平，也就意味只要能源、算力、数据足够，我们可以拥有无数个不知疲倦的「诺奖得主」，全天候攻关那些最难的科学问题。而实际上诺奖得主并不是几亿分之一那样珍贵，他们在能力和智力上大多是顶级大学教授的水平，但是因为概率和运气选对了方向，持续做了下去并拿到了结果。和他水平相当的人，他同样优秀的同僚们，也许在科研的平行宇宙中也获得了诺奖。但是无奈的是，具备顶尖大学教授并参与科研突破的人员还是不足，因此「遍历所有科研正确方向」的速度仍然很慢。有了 AGI 之后，在能源和算力充分供给的情况下，我们可以有无限个「诺奖得主」水平的 AGI 在任何一个可能的科研突破方向进行纵深探索，技术的提升速度会快几十倍。技术的提升，会导致我们如今认为相当昂贵稀缺的资源，在 10 到 20 年间成百倍地增加，比如粮食产量、新材料、新药、高水准的教育等，获取这些的成本也将成倍下降，我们得以用更少的资源养活更多的人口，人均财富迅速增加。全球 GDP 总量走势图，数据来源：世界银行这听起来似乎有点耸人听闻，我们来看两个例子，这两个例子笔者在此前关于 IO . NET 的研报中也使用过： · 2018 年，诺贝尔化学奖得主弗朗西斯·阿诺德在颁奖仪式上才说道：「今天我们在实际应用中可以阅读、写入和编辑任何 DNA 序列，但我们还无法通过它创作（ compose it ）。」仅仅在他讲话的 5 年后，2023 年，来自斯坦福大学和硅谷的 AI 创业企业 Salesforce Research 的研究者，在《自然 - 生物技术》发表论文，他们通过基于 GPT3 微调而成的大语言模型，从 0 创造出了全新的 100 万种蛋白质，并从中寻找到 2 种结构截然不同、却都具有杀菌能力的蛋白质，有希望成为抗生素之外的细菌对抗方案。也就是说：在 AI 的帮助下，蛋白质「创造」的瓶颈突破了。 · 而在此前，人工智能 AlphaFold 算法在 18 个月内，把地球上几乎所有的 2.14 亿种蛋白质结构都做了预测，这项成果是过往所有人类结构生物学家工作成果的几百倍。变革已经发生，而 AGI 的降临会进一步加快这个过程。另一个方面， AGI 的降临带来的挑战也是非常巨大的。 AGI 不但会替代大量的脑力劳动者，如今被认为「受 AI 冲击较少的」体力服务业者，也会随着机器人技术的成熟和新材料的研发带来的生产成本降低而受到冲击，被机器和软件替代的劳动岗位占比会迅速提高。届时，两个曾经看起来非常遥远的问题会很快浮出水面： 1.大量失业人口的就业和收入问题 2.在 AI 无处不在的世界，如何分辨 AI 和人类而 Worldcoin \ Worldchain 正在尝试提供解决方案，即用 UBI （全民基本收入）系统为大众提供基本收入，用基于虹膜的生物特征把人和 AI 进行区分。实际上，给全民发钱的 UBI 并非没有现实实践的空中楼阁，芬兰、英格兰等国都进行过全民基本收入的实践，而加拿大、西班牙、印度等国亦有政党正在积极提案推进相关的实验。而基于生物特征识别 + 区块链的模式进行 UBI 分配的好处在于这个系统的全球性，对人口有更广泛的覆盖，此外还可以基于通过收入分配拓展而来的用户网络，构建其他商业模式，比如金融服务（ Defi ）、社交、任务众包等，形成网络内商业的协同，这也正是 AGI 降临带来的冲击效应的对应标的之一是 Worldcoin – WLD ，其流通市值为 10.3 亿 $，全流通市值为 472 亿 $。叙事推演的风险和不确定性本文与 Mint Ventures 之前发布的诸多项目和赛道研究报告不同，对于叙事的推演和预测具有较大的主观性，请读者仅将本文内容作为一个发散性的讨论，而不是预测未来的预言。笔者上述的叙事推演面临很多不确定性，导致猜想错误，这些风险或影响因素包括但不限于：能源方面： GPU 更新换代造成的能耗速降尽管围绕 AI 的能源需求猛增，但以英伟达为代表的芯片厂商正在通过不断的硬件升级，以更低的功耗提供更高的计算能力，比如在今年 3 月英伟达发布了集成了两个 B200 GPU 和一个 Grace CPU 的新一代 AI 计算卡 G B200 ，其训练的性能是上一代主力 AI GPU H100 的 4 倍，推理的性能是 H100 的 7 倍，需要的能耗却只有 H100 的 1/4。当然尽管如此，人们希望从 AI 中获得的力量渴望远远没到尽头，伴随着单元能耗的下降，随着 AI 应用场景和需求的进一步扩张，总能耗可能反而是上升的。数据方面： Q * 计划实现「自产数据」 Open AI 内部一直存在一个传闻中的项目「 Q *」，该项目在 Open AI 发给员工的内部信息被提到过。根据路透社援引 Open AI 内部人士的看法，这可能是 Open AI 在追寻超级智能 / 通用人工智能（ AGI ）道路上取得的一项突破。 Q * 不但能够凭借抽象能力解决以前从未见过的数学问题，还能够通过自我创造用于训练大模型的数据，而无需现实世界的数据喂养。如果该传言为真， AI 大模型训练受限于优质数据不足的瓶颈将被打破。 AGI 降临： OpenAI 的隐忧 AGI 降临的时点是否真的如马斯克所说，会在 2025 年到来尚不得而知，但这只是一个时间问题。但 Worldcoin 作为 AGI 降临叙事的直接诶受益标的，最大的隐忧可能来自 OpenAI ，毕竟其是公认的「 OpenAI 影子代币」。 5 月 14 日凌晨， OpenAI 在春季新品发布会展示了最新的 GPT - 4o 与另外 19 个不同版本的大语言模型在综合任务得分中的表现，仅从表格来看， GPT - 4o 得分 1310，视觉上似乎比后几名高出了一大截，但从总分来看，其仅比第二名 GPT 4 turbo 高了 4.5%，比第四名谷歌的 Gemini 1.5 Pro 高了 4.9%，比第五名 Anthropic 的 Claude 3 Opus 高了 5.1%。从 GPT3 .5 初登场时震惊世界的时刻仅仅过去了一年多， OpenAI 的竞争对手们已经追到了非常接近的位置（尽管 GPT5 尚且没有放出，并预计在今年发布）， OpenAI 未来是否已经能保持自己的行业领先位置，这个答案似乎正在变得模糊。如果 OpenAI 的领先优势和统治地位被稀释乃至赶超，那么 Worldcoin 作为 OpenAI 的影子代币的叙事含金量也会下降。此外，除了 Worldcoin 的虹膜认证方案之外，越来越多的竞争对手也开始进入这个市场，比如手掌扫描 ID 项目 Humanity Protocol 刚刚宣布以 10 亿美元估值完成 3000 万美元新一轮融资， LayerZero Labs 也宣布将在 Humanity 上运行，并加入其的验证者节点网络，使用 ZK 证明对凭证进行身份验证。结语最后，笔者虽然对 AI 赛道后续的叙事进行了推演，但 AI 赛道与 DeFi 等加密原生赛道不同，其更多是 AI 热潮外溢至币圈的产物，目前诸多的项目就商业模式而言并未跑通，很多项目更像是 AI 主题的 Meme （比如 Rndr 类似于英伟达的 meme ， Worldcoin 类似于 Open AI 的 meme ），读者应审慎看待。来源：金色财经

金色财经2024-05-28

探索AI与Web3的六大融合之处

可能是Web3数据赛道未来的明星。基于生成式AI技术和模拟，合成数据能够模拟真实数据的属性，作为真实数据的有效补充，提高数据使用效率。在自动驾驶、金融市场交易、游戏开发等领域，合成数据已经显示出其成熟的应用潜力。隐私保护：FHE在Web3中的作用数据驱动时代，隐私保护已成为全球关注的焦点，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等法规的出台，反映了对个人隐私的严格守护。然而，这也带来了挑战：一些敏感数据因隐私风险而无法被充分利用，这无疑限制了AI模型的潜能和推理能力。 FHE即全同态加密，允许在加密数据上直接进行计算操作，而无需对数据进行解密，且计算结果与在明文数据上进行相同计算的结果一致。 FHE为AI隐私计算提供了坚实的保护，使得GPU算力能够在不触及原始数据的环境中执行模型训练和推理任务。这为AI公司带来了巨大的优势。它们可以在保护商业机密的同时，安全地开放API服务。 FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型进行加密处理，确保敏感信息的安全性，防止数据泄露风险。通过这种方式，FHEML强化了数据隐私，为AI应用提供了一个安全的计算框架。 FHEML是ZKML的补充，ZKML证明机器学习的正确执行，而 FHEML 则强调对加密数据进行计算以维护数据隐私。算力革命：去中心化网络中的AI计算当前AI系统的计算复杂性每3个月翻一番，导致算力需求激增，远超现有计算资源的供应。例如，OpenAI的GPT-3模型训练需要巨大算力，相当于单个设备上355年的训练时间。这样的算力短缺不仅限制了AI技术的进步，更让那些高级的AI模型对于大多数研究者和开发者来说变得遥不可及。同时，全球GPU的利用率不足40%，加之微处理器性能提升的放缓，以及供应链和地缘政治因素导致的芯片短缺，这些都让算力供应问题变得更加严重。AI从业者们陷入了两难：要么自购硬件，要么租赁云资源，他们急需一种按需、经济高效的计算服务方式。 IO.net是一个基于Solana的去中心化AI算力网络，通过聚合全球范围内的闲置GPU资源，为AI公司提供了一个既经济又易于访问的算力市场。算力需求方可在网络上发布计算任务，智能合约将任务分配给贡献算力的矿工节点，矿工执行任务并提交结果，经验证后获得积分奖励。IO.net的方案提高资源利用效率，有助于解决AI等领域的算力瓶颈问题。除了通用的去中心化算力网络，还有像Gensyn、Flock.io这样专注于AI训练的平台，以及Ritual、Fetch.ai这样专注于AI推理的专用算力网络。去中心化算力网络提供公平透明的算力市场，打破垄断，降低了应用门槛，提高了算力的利用效率。在web3生态系统中，去中心化算力网络将发挥关键作用，吸引更多创新型dapp的加入，共同推动AI技术的发展和应用。 DePIN：Web3赋能Edge AI 想象一下，你的手机、智能手表、甚至家中的智能设备，都具备了运行AI的能力——这就是Edge AI的魅力所在。它让计算发生在数据产生的源头，实现了低延迟、实时处理，同时保护了用户的隐私，Edge AI技术已经应用于自动驾驶等关键领域。在Web3领域，我们有个更熟悉的名字—DePIN。Web3强调去中心化和用户数据的主权，DePIN通过在本地处理数据，可以增强用户隐私保护，减少数据泄露的风险；Web3 原生的Token经济机制可激励DePIN节点提供计算资源,构建一个可持续的生态系统。目前DePIN在Solana生态中发展迅速，成为项目部署的首选公链平台之一。Solana的高TPS、低交易费用以及技术创新为DePIN项目提供了强大支持。目前，Solana上的DePIN项目市值超过100亿美元，知名项目如Render Network和Helium Network已取得显著进展。 IMO：AI模型发布新范式 IMO的概念由Ora protocol首先提出，将AI模型代币化。在传统模式下，由于收益分享机制缺失，一旦AI模型被开发出来并投入市场，开发者往往难以从模型的后续使用中获得持续的收益，尤其是当模型被整合进其他产品和服务后，原始创造者很难追踪使用情况，更不用说从中获得收益了。并且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，这让潜在的投资者和使用者难以评估其真正价值，限制了模型的市场认可和商业潜力。 IMO为开源AI模型提供了一种全新的资金支持和价值共享方式，投资者可以购买IMO代币，分享模型后续产生的收益。Ora Protocol使用ERC-7641和ERC-7007两个ERC标准，结合AI预言机（Onchain AI Oracle）和OPML技术来确保AI模型的真实性和代币持有者能够分享收益。 IMO模式增强了透明度和信任，鼓励开源协作，适应加密市场趋势，并为AI技术的可持续发展注入了动力。IMO目前还处于初期尝试阶段，但随着市场接受度的提升和参与范围的扩大，它的创新性和潜在价值值得我们期待。 AI Agent：交互体验的新纪元 AI Agent能够感知环境，进行独立思考，并采取相应的行动以实现既定目标。在大语言模型的支持下，AI Agent不仅能理解自然语言，还能规划决策，执行复杂的任务。它们可以作为虚拟助手，通过与用户的互动学习其偏好，并提供个性化的解决方案。在没有明确指令的情况下，AI Agent也能自主解决问题，提高效率，创造新价值。 Myshell 是一个开放的 AI 原生应用平台，提供全面易用的创作工具集，支持用户配置机器人功能、外观、声音以及连接外部知识库等，致力于打造公平开放的 AI 内容生态系统，利用生成式 AI 技术，赋能个人成为超级创作者。Myshell训练了专门的大语言模型，使角色扮演更人性化；语音克隆技术可以加速 AI 产品个性化交互，MyShell 把语音合成成本降低 99%，语音克隆仅需 1 分钟即可实现。利用Myshell定制的AI Agent，目前可应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多领域。在Web3与AI的融合上，当前更多的是对基础设施层的探索，如何获取高质量数据、保护数据隐私，如何在链上托管模型，如何提高去中心化算力的高效使用，如何验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善，我们有理由相信，Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。来源：金色财经

金色财经2024-05-27

重磅！美媒记者曝光：苹果接近与OpenAI达成协议 ChatGPT将引入iPhone系统

之一微软构建的大型超级计算机上开发了其生成式AI技术，该超级计算机使用了10000个英伟达图形处理单元(GPU)。运行ChatGPT对公司来说成本非常高，根据Bernstein分析师Stacy Rasgon计算，每个查询的成本约为4美分。如果ChatGPT查询规模增长到谷歌搜索的10%，则最初需要价值约481亿美元的GPU，每年需要价值约160亿美元的芯片才能维持运营。

颜辞2024-05-27

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