FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

聪明资金“越跌越买”，半导体ETF（512480）年内份额增长超150亿，流动性优势突出

0）份额在行情低迷之下的强势增长，表明聪明资金“越跌越买”的特点，其最新份额327.39亿份，相较于2023年初增长达150.7亿份，位居行业ETF前列和全市场800多只股票ETF年内份额增加排名第12名。据悉，半导体ETF（512480）跟踪的中证全指半导体产品与设备指数（H30184.CSI），是目前市场上主流的4只半导体主题指数中，成立时间最长、总市值最大、成分股只数最多，且近十年换手率最高的一只指数。从估值角度看，截至12月28日收盘，中证全指半导体指数最新市净率为4.32倍，处于近五年12.46%的分位点，整体估值处于近五年偏低水平，投资性价比凸显。半导体ETF（512480）目前是市场上唯一一只追踪该指数的ETF产品，也是投资者分享国内半导体行业增长的高效工具。（来源：Wind，2023.12.28）中信证券表示，半导体板块整体景气维持，设备、材料、高端芯片等核心“卡脖子”细分赛道前三季度呈现平稳，并将保持结构性景气；伴随下游补库需求的提升，制造和封测需求也将逐步复苏。半导体ETF ( 512480 ) ，场外联接 ( A 类：007300；C 类：007301 ) 。

金融界2023-12-29

北向资金大举扫货，“聪明资金”聚集地A50ETF(159601)迎来春天

2023年12月28日，北向资金大幅净流入135.58亿元，创7月底以来单日净买入额新高。今日开盘，北向资金保持净流入态势，A50ETF（159601）有望延续昨日上涨趋势，其持仓股立讯精密涨超3%、工业富联、牧原股份等领涨。此外，A50ETF（159601）昨日单日净流入超1000万元，备受资金青睐。万联证券表示，展望后市，FOMC政策转向宽松背景下，外部流动性边际改善，外资有望逐步回流A股市场，叠加A股估值已处于历史低位，政策信号清晰、市场积极因素积累下，A股开启新一轮反弹行情可期。 A50 ETF（159601）紧密跟踪MSCI中国A50互联互通指数，一键打包11个行业50只龙头个股，反应A股市场核心龙头资产表现，核心资产、基金重仓、成交主力、护城河、国家队等概念暴露度高，目前跟踪指数的 PE（TTM）处于近三年2.56%左右的分位点，估值性价比凸显。（场外联接基金 A：014530；C：014531） MSCI A股ETF（512990）紧密跟踪MSCI中国A股国际通指数，完整反映A股逐步纳入MSCI新兴市场指数的进程，从北上资金持股分布看，超过80%都集中在MSCI成份股中

有连云2023-12-29

创业50ETF(159682)处于历史极低估值区间，盘中涨超3.58%！连续5日获资金流入

（数据来源：Wind）高布局价值下，聪明资金持续布局加仓。近日，创业50ETF（159682）受资金持续关注，投资者加仓意愿明显；截至2023年12月27日，已连续5个交易日净流入。12月28日盘中，创业50ETF（159682）强势上涨超3.58%！创业板50指数精选创业板50只龙头，重仓电力设备能源、医药、电子等新兴产业，合计权重超70%（数据来源：Wind，截至2023/12/27，采用申万一级行业分类），均为长期高景气度、高弹性的高科技含量行业。当前，国家对科技创新的支持力度较大，助力国内经济稳步复苏，伴随海外降息预期逐渐确定，国内外整体流动性相对宽松，在政策不断发力、投资者信心边际恢复的背景下，汇聚成长型创新企业的创业50ETF（159682）有望持续受益。市场有风险，投资需谨慎。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2023-12-28

宁德时代“带崩”创业板ETF华夏(159957)？“聪明资金”已低位布局

德时代获净买入4.61亿元，数据显示“聪明资金”或已开始低位布局。华安证券认为，在当前经济延续波浪式前进的大背景下，货币政策表述调整为后续宽松打开了空间，同时联储有望在2024年进入降息周期也减少了国内宽松货币政策面临的外部掣肘，因此流动性宽松利好估值以及科技产业催化下，可重点关注成长风格配置机会，或成为明年最大的投资主线。创业板ETF华夏（159957）及其联接基金（A类：006248；C类：006249）紧密跟踪创业板指数，个股集中度较高，第一大权重股宁德时代占比超15%；按申万一级行业分布来看，电力设备、医药生物和电子前三大行业占比近65%；因此，其个股、行业和风格的风险敞口较大，高成长高弹性特征显著。目前，创业板指数市盈率（PE-TTM）仅26.85倍，近三年、近五年和近十年百分位均为0%，安全边际较高，布局价值凸显。伴随全球流动性转松助力风险偏好提升，市场底部正在不断夯实，创业板ETF华夏（159957）有望率先反弹。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2023-12-19

基金早班车丨头部机构接连降费，ETF市场打响价格战

；　　（3）医药行业持续震荡，吸引了聪明资金争先布局。数据统计显示，截至12月6日，在深交所上市的银华中证创新药产业ETF份额达到103.97亿份，资产净值达到88.12亿元。与去年末相比，银华中证创新药产业ETF份额增长了140.87%，资产净值增长了117.82%。　　单基金方面，剔除掉创新封基类型基金的影响，12月7日业绩表现最好的基金为太平行业优选A，日增长率为3.3579%，其次为太平行业优选C，日增长率为3.3472 %、国融融盛龙头严选混合C，日增长率为3.3339%。　　分投资类型看，同样剔除掉分级杠杆及固定收益两类基金的影响，股票型基金冠军为太平行业优选A，日增长率为3.3579%；债券型基金冠军为工银可转债债券，日增长率为0.6068%；混合型基金冠军为国融融盛龙头严选混合C，日增长率为3.3339%；货币型基金冠军为鹏华浮动净值型发起式货币，日增长率为0.0132% ；ETF联接基金冠军为国泰中证影视主题ETF，日增长率为3.1146% ；LOF型基金冠军为平安鼎越灵活配置混合，日增长率为2.1354%；QDII基金冠军为华泰柏瑞中证香港300金融服务ETF(QDII)，日增长率为-0.3638%；下面是不同类型基金日增长率TOP5 （剔除掉分级基金的影响）

金融界2023-12-08

Footprint Analytics x Future3 Campus联合发布AI与Web3研报（下篇）

分布、监测资金流向、识别链上异动、追踪聪明资金等。私有数据的注入。Footprint 把模型分为 3 大层，一个是具备 World knowledge 的底座大模型（OpenAI 以及其他开源模式）、细分领域垂直模型、个性化专家知识模型。让用户能把自己不同源的知识库统一在 Footprint 上去进行管理，并且利用私有数据去训练私有 LLM，适用于更个性化的应用场景。在 Footprint 结合 LLM 模型探索中，也遇到了一系列的挑战和问题，其中最典型的就是token 不足、耗时的 prompt 提示以及回答不稳定等问题。而 Footprint 所处的链上数据这一垂直领域，面临的更大挑战是链上数据实体类型多、数量庞大，变化快，以何种形式投喂给 LLM，需要整个行业更多研究和探索。目前的工具链也还相对初期，还需要更多的工具去解决一些具体问题。未来 Footprint 在技术和产品上与 AI 的结合包括以下内容：（1）技术方面，Footprint 将结合 LLM 模型在三个方面进行探索和优化支持 LLM 在结构化数据上进行推理，让已沉淀的大量加密领域的结构化数据以及知识，能够被应用在 LLM 的数据消费以及生产上。帮助用户建立个性化知识库（包括知识、数据以及经验），以及使用私有数据去提升已经优化过的 crypto LLM 的能力，让每个人都能建自己的模型。让 AI 辅助分析以及内容生产，用户可以通过对话的方式，结合资金流数据以及私有知识库，去创建自己的 GPT，去生产以及分享 crypto 投资内容。（2）在产品方面，Footprint 将重点探索 AI 产品应用以及商业模式上的创新。根据 Footprint 近期对产品的推广计划，将推出为用户提供 AI crypto 内容生成与分享平台。此外，对于未来合作伙伴的拓展，Footprint 将在以下两个方面进行探索：第一，强化与跟 KOL 合作，助力有价值内容的生产以及社区的运营、知识的变现。第二，拓展更多合作项目方以及数据提供方，打造一个开放、共赢的用户激励和数据合作，建立一个互利共赢的一站式数据服务平台。 1.3 GoPlus SecurityGoplus GoPlus Security是目前 Web3 行业领先的用户安全基础设施，提供各类面向用户的安全安全服务。目前已经被市面上主流的数字钱包、行情网站、Dex 以及其他各种 Web3 应用所集成。用户可以直接使用资产安全检测、转账授权和防钓鱼等各种安全保护功能。GoPlus所提供的用户安全解决方案可以全方位覆盖整个用户安全的生命周期，以保护用户资产免受各种类型的攻击者的威胁。 GoPlus 与 AI 的发展与规划如下： GoPlus 在 AI 技术方面主要探索体现在其 AI 自动化检测和 AI 安全助手两款产品中：（1）AI 自动化检测 GoPlus 从 2022 年开始自研基于AI技术的自动化检测引擎，来全面提升安全检测的效率以及准确率。GoPlus的安全引擎采用多层次、漏斗式的分析方法，采用了静态代码检测、动态检测以及特征或行为检测等多个环节。这一复合式检测流程使得引擎能够有效地识别并分析潜在风险样本的特征，从而对攻击类型和行为有效建模。这些模型是引擎识别和预防安全威胁的关键，它们帮助引擎判断风险样本是否具有某些特定的攻击特征。此外，GoPlus安全引擎经过长时间的迭代和优化，积累了非常丰厚的安全数据以及经验，其架构能够快速有效应对新出现的安全威胁，确保能够及时发现并阻止各种复杂和新型的攻击，全方位保护用户安全。目前该引擎在风险合约检测、钓鱼网站检测、恶意地址检测以及风险交易检测等多个安全场景均使用了AI相关的算法和技术。采用AI技术能更快速地缩短减小风险敞口，提高检测效率，降低检测成本；另一方面减少了人工参与的复杂性和时间成本，提高对风险样本判断的准确率，尤其是对于那些原本人工难以界定或引擎难以识别的新场景，通过AI可以更好地归集特征并形成更有效的分析方法。 2023 年，随着大模型的发展，GoPlus 迅速适应并采用了 LLM。与传统 AI算法相比，LLM 在数据识别、处理和分析方面的效率和效果有了显著提升。LLM 的出现帮助 GoPlus 加快了在 AI 自动化检测方面的技术探索，在动态模糊测试的方向上，GoPlus采用了LLM技术能够有效的生成交易序列，探索更深的状态来发现合约风险。（2）AI 安全助手 GoPlus 同时正利用基于 LLM 的自然语言处理能力，开发 AI 安全助手，以提供即时的安全咨询和改善用户体验。AI 助手基于 GPT 大模型，通过前端业务数据的输入，开发了一套自研的用户安全Agent，能够根据问题自动化的去分析、生成解决方案、拆解任务、执行，为用户提供需要的安全服务。AI 助手能简化用户与安全问题之间的交流，降低用户理解的门槛。在产品功能上，由于 AI 在安全领域的重要性，未来 AI 有潜力彻底改变现有的安全引擎或病毒杀毒引擎的结构，出现以 AI 为核心的全新引擎架构。GoPlus 将持续对 AI 模型进行训练和优化，以期将AI从辅助工具转变为其安全检测引擎的核心功能。在商业模式上，虽然目前 GoPlus 的服务主要面向开发者和项目方，但公司正在探索更多直接面向 C 端用户的产品和服务，以及与AI相关的新收入模式。提供高效、准确、低成本的 C 端服务将是 GoPlus 未来的核心竞争力。这需要公司持续研究，在与用户交互的 AI 大模型上进行更多的训练和输出。同时，GoPlus公司也将与其他团队合作，共享其安全数据，并通过合作推动安全领域内的 AI 应用，为未来可能带来的行业变革做好准备。 1.4 Trusta Labs Trusta Labs成立于2022年，是一家由人工智能驱动的Web3领域数据创业公司。Trusta Labs专注于利用先进的人工智能技术对区块链数据进行高效处理和精准分析，以构建区块链的链上声誉和安全基础设施。目前，Trusta Labs 的业务主要包括两款产品：TrustScan 和 TrustGo。（1）TrustScan，TrustScan是一款专为B端客户设计的产品，主要用于帮助Web3项目在用户获取、用户活跃和用户留存方面进行链上用户行为分析和精细化分层，以识别高价值且真实的用户。（2）TrustGo，一款面向 C 端客户的产品，其提供的 MEDIA 分析工具，可以从五个维度（资金金额、活跃度、多样性、身份权益、忠诚度）对链上地址进行分析和评估，该产品强调对链上数据的深入分析，以提升交易决策的质量和安全性。 Trusta Labs 与 AI 的发展与规划如下：目前 Trusta Labs 的两款产品均是利用AI模型对链上地址的交互数据进行处理和分析。区块链上地址交互的行为数据，均属于序列数据，这类型的数据非常适合用于 AI 模型的训练。在对链上数据进行清洗、整理和标记的过程中，Trusta Labs 将大量的工作交给 AI 来完成，极大地提高了数据处理的质量和效率，同时也减少了大量的人力成本。Trusta Labs 利用 AI 技术对链上地址交互数据进行深入分析和挖掘，对于 B 端客户而言，可以有效地识别出较大可能性的女巫地址。在已使用 Tursta Labs 产品的多个项目中，Tursta Labs 均较好地防范了潜在女巫攻击的发生；而对于 C 端客户，通过 TrustGo 产品，利用现有的 AI 模型，有效帮助用户深入了解了自己的链上行为数据。 Trusta Labs一直在紧密关注LLM模型的技术进展和应用实践。随着模型训练和推理成本不断降低，以及Web3领域大量语料和用户行为数据的积累，Trusta Labs将寻找合适的时机，引入LLM技术，利用 AI 的生产力为产品和用户提供更深入的数据挖掘和分析功能。在目前 Trusta Labs 已经提供丰富的数据的基础上，希望可以利用 AI 的智能分析模型，为数据结果提供更多合理、客观的数据解读功能，如针对 B 端用户提供定性和定量解读已抓取到女巫账户的分析，让用户更理解数据背后的原因分析，同时可以为 B 端用户向其客户投诉解释时提供更翔实的材料佐证。另一方面，Trusta Labs 也计划利用已开源或者较为成熟的 LLM 模型，并结合以意图为中心的设计理念来构建 AI Agent，从而来帮助用户更快捷、更效率地解决链上交互的问题。就具体应用场景而言，未来通过 Trusta Labs 提供的基于 LLM 训练的 AI Agent 智能助理，用户可以直接通过自然语言与智能助理进行交流，智能助理即可“聪明”地反馈链上数据相关的信息，并针对已提供的信息进行后续操作的建议和规划，真正实现以用户意图为中心的一站式智能操作，极大降低用户使用数据的门槛，简化链上操作的执行。此外，Trusta 认为，未来随着越来越多基于 AI 的数据产品的出现，每个产品的核心竞争要素可能不在于使用何种 LLM 模型，竞争的关键因素是对已掌握数据更深层次的理解和解读。基于对已掌握数据的解析，再结合 LLM 模型，才能训练出更“聪明”的 AI 模型。 1.5 0xScope 0xScope，成立于 2022 年，是一个以数据为核心的创新平台，其专注于区块链技术和人工智能的结合。0xScope 旨在改变人们处理、使用和看待数据的方式。0xScope 目前针对 B 端和 C 端客户分别推出了：0xScope SaaS products 和 0xScopescan。（1）0xScope SaaS products，一个面向企业的 SaaS 解决方案，赋能企业客户进行投后管理、做出更好的投资决策、了解用户行为，并密切监控竞争动态。（2）0xScopescan，一个 B2C 产品，其允许加密货币交易者调查选定区块链的资金流动和活动情况。 0xScope 的业务重点是利用链上数据抽象出通用数据模型，简化链上数据分析工作，将链上数据转化为可被理解的链上操作数据，从而帮助用户对链上数据进行深入分析。利用 0xScope 提供的数据工具平台，不仅可以提升链上数据质量，挖掘数据暗藏的信息，从而揭示更多的信息给用户，该平台也极大降低了数据挖掘的门槛。 0xScope 与 AI 的发展与规划如下： 0xScope 的产品正在结合大模型进行升级，这包含两个方向：第一，通过自然语言交互的模式进一步地降低用户的使用门槛；第二，利用 AI 模型提高在数据清洗、解析、建模和分析等环节的处理效率。同时，0xScope 的产品中即将上线具有 Chat 功能的 AI 互动模块，该功能将极大地降低用户进行数据查询和分析的门槛，仅通过自然语言即可与底层的数据进行交互和查询。但在训练和使用AI的过程中，0xScope 发现其中仍面临这以下挑战：第一，AI 训练成本和时间成本较高。在提出一个问题后，AI 需要花费较长时间才能进行回复。因此，这个困难会迫使团队需要精简和聚焦业务流程，专注于垂直领域的问答，而不是让其成为一个全方位的超级AI助理。第二，LLM 模型的输出是不可控的。数据类的产品希望给出的结果是精准的，但目前LLM模型给出的结果很可能与实际的情况有一定出入，这对数据类产品的体验是非常致命的。此外，大模型的输出有可能会涉及到用户的隐私数据。因此，在产品中使用 LLM 模式时，团队需要对其有较大程度的限制，以使得 AI 模型输出的结果可控且精准。未来，0xScope 计划利用 AI 专注于特定的垂直赛道并进行深耕。目前基于已大量积累大量链上数据，0xScope 可以对链上用户的身份进行定义，后续将继续利用 AI 工具抽象链上用户行为，进而打造出一套独特的数据建模的体系，通过这套数据挖掘和分析体系揭示出链上数据暗含的信息。在合作方面，0xScope 将聚焦在两类群体：第一类，产品可以直接服务的对象，比如开发者、项目方、VC、交易所等，该群体需要目前产品所提供的数据；第二类，对 AI Chat 有需求的合作伙伴，如 Debank、Chainbase 等，他们只需要有相关的知识和数据，便可以直接调用 AI Chat。 VC insight——AI+Web3 数据公司的商业化和未来发展之路本节内容通过采访了 4 位资深的 VC 投资人，将从投资和市场的视角来看 AI+Web3 数据行业的现状和发展，Web3 数据公司的核心竞争力以及未来的商业化道路。 2.1 AI+Web3 数据行业的现状和发展目前，AI 与 Web3 数据的结合正处于一个积极探索的阶段，从各个头部 Web3 数据公司的发展方向来看，AI 技术以及 LLM 的结合都是必不可少的趋势。但同时 LLM 有其自身技术局限性，尚不能解决当前数据行业的很多问题。因此，我们需要认识到并非盲目地与 AI 结合就能够增强项目的优势，或者是使用 AI 概念进行炒作，而是需要探索真正具有实用性和前景的应用领域。从 VC 的视角，目前 AI 与 Web3数据的结合已经有以下方面的探索：（1）通过 AI 技术来提高Web3 数据产品的能力，包括 AI 技术帮助企业提高内部数据处理分析的效率，以及相应提高对用户的数据产品的自动化分析、检索等能力。例如 SevenX Ventures 的Yuxing 提到 Web3 数据使用 AI 技术最主要的帮助是效率方面，比如 Dune 使用 LLM 模型做代码异常检测和将自然语言转化生成 SQL 去信息索引；还有用 AI 做安全预警的项目，AI 算法做异常检测效果比从纯数学统计更好，所以可以更有效地去做安全方面的监测；此外，经纬创投的子熹提到企业可以通过训练 AI 模型进行数据的预标注，能节约很多人力成本。尽管如此，VC 们都认为，在提高 Web3 数据产品的能力和效率方面，AI 起到的是辅助作用，例如数据的预标注，最终可能仍需要人工审核来确保准确性。（2）利用 LLM 在适应性和交互上的优势，打造 AI Agent/Bot。例如使用大语言模型来检索整个 Web3 的数据，包括链上数据和链下新闻数据，进行信息聚合和舆情分析。Hashkey Capital 的 Harper 认为这类的 AI Agent更加偏向于信息的整合、生成，以及和用户之间的交互，在信息准确性和效率上会相对弱一些。上述两方面的应用尽管已经有不少案例，但是技术和产品仍然在探索的早期，因此未来也需要不断地进行技术优化和产品改进。（3）利用 AI 进行定价及交易策略分析：目前市场中有项目利用 AI 技术给 NFT 进行价格估算，如启明创投投资的 NFTGo，以及有些专业交易团队使用 AI 进行数据分析和交易执行。此外 Ocean Protocol 近期也发布了一个价格预测的AI产品。这类的产品似乎很有想象力，但在产品中、用户接受程度方面，尤其是准确性方面仍需要进行验证。另一方面，有不少 VC，尤其是在 Web2 有投资的 VC会更关注提到 Web3 和区块链技术能够为 AI 技术带来的优势和应用场景。区块链具有公开可验证、去中心化的特点，以及密码学技术提供隐私保护能力，加上 Web3 对生产关系重塑，可能能够给 AI 带来一些新的机会：（1）AI 数据确权与验证。AI 的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。启明创投的唐弈提到对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权需要一个全新的体系，区块链可能可以提供帮助。经纬创投的子熹提到有数据交易所将数据放在NFT中进行交易，可以解决数据确权的问题。另外，SevenX Ventures 的 Yuxing 提到Web3 数据能够改善 AI 造假和黑盒问题，当前 AI 在模型算法本身和数据方面都存在黑盒问题，会导致输出结果的偏差。而Web3的数据具有透明性，数据是公开可验证的，AI模型的训练源和结果都会更加明晰，使得AI更加公正，减少偏见和错误。但当前 Web3 的数据量还不够多，不足以给 AI 本身的训练赋能，因此短期不会实现。但是我们可以利用这一特性，将 Web2 数据上链，来防止 AI 的深度伪造。（2）AI 数据标注众包及 UGC 社区：目前传统 AI 标注面临效率和质量较低的问题，尤其是在涉及到专业知识领域，可能还需要交叉学科知识，传统的通用数据标注公司是不可能覆盖的，往往需要专业团队内部来做。而通过区块链和 Web3 的概念引入数据标注的众包，则能很好地改善这个问题，例如经纬创投投资的Questlab，他们使用区块链技术提供数据标注的众包服务。此外，在一些开源模型社区中，也可以使用区块链概念来解决模型创作者经济的问题。（3）数据隐私部署：区块链技术结合密码学相关技术可以保证数据的隐私和去中心化。经纬创投的子熹提到他们投资的一个合成数据公司，通过大模型生成合成数据去使用，数据可以主要应用在软件测试、数据分析，以及 AI 大模型训练使用。公司在处理数据的时候涉及到很多隐私部署的问题，使用了 Oasis区块链，可以有效避免了隐私和监管问题。 2.2 AI+Web3 数据公司如何打造核心竞争力对于 Web3 技术公司来说，AI 的引入能够一定程度上增加项目的吸引力或关注度，但是目前大部分 Web3 技术公司相关结合 AI 的产品并不足以成为公司的核心竞争力，更多是在提供了更友好的体验，以及效率的提升。譬如 AI Agent 的门槛并不高，先做的公司可能在市场有先发优势，但并不产生壁垒。而真正在 Web3 数据行业中产生核心竞争力和壁垒的应该是团队的数据能力以及如何应用 AI 技术解决具体分析场景的问题。首先，团队的数据能力包括了数据源及团队进行数据分析和模型调整的能力，这是进行后续工作的基础。在采访中，SevenX Ventures、经纬创投和 Hashkey Capital 都一致提到了 AI+Web3 数据公司的核心竞争力取决于数据源的质量。在这个基础上，还需要工程师能够基于数据源熟练地进行模型微调、数据处理和解析。另一方面，团队 AI 技术具体结合的场景也非常重要，场景应该是有价值的。Harper 认为，尽管目前 Web3 数据公司与 AI 的结合基本都是从 AI Agent 开始，但他们的定位也不同，例如 Hashkey Capital 投资的 Space and Time，和 chainML 合作推出了创建 AI agent 的基础设施，其中创建的 DeFi agent 被用于 Space and Time。 2.3 Web3 数据公司未来的商业化道路另一个对于 Web3 数据公司很重要的话题是商业化。长期以来，数据分析公司的盈利模式都比较单一，大都 ToC 免费，主要 ToB 盈利，这很依赖于 B 端客户的付费意愿。在 Web3 领域，本身企业的付费意愿就不高，加上行业初创公司为主，项目方难以支撑长期的付费。因此目前 Web3 数据公司在商业化的处境上比较艰难。在这个问题上，VC 们普遍认为当前 AI 技术的结合，仅应用在内部解决生产流程的问题，并没有改变本质上的变现难问题。一些新的产品形式如 AI Bot 等门槛不够高，可能一定程度上在 toC 领域增强用户的付费意愿，但仍然不是很强。AI 可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案，商业化需要更多的产品化努力，例如寻找更加合适的场景，和创新的商业模式。在未来 Web3 与 AI 结合的路径上，利用 Web3 的经济模型结合 AI 数据可能会产生一些新的商业模式，主要在 ToC 领域。经纬创投的子熹提到 AI 产品可以结合一些 token 的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，这是可行的，也更容易变现。启明创投的唐弈提到，从意识形态的角度，Web3 的价值体系可以结合到AI上的，很适合作为 bot 的账号体系或者说价值转化体系。例如一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。但这个概念属于未来的畅想，实际应用可能还有很长的路要走。而在原来的商业模式，即用户直接付费上，需要有足够强的产品力，让用户有更强的付费意愿。例如更高质量的数据源、数据带来的效益超过支付的成本等，这不仅仅在于 AI 技术的应用，也在数据团队本身的能力之上。关于Footprint Analytics Footprint Analytics是一家区块链数据解决方案提供商。借助尖端的人工智能技术，我们提供 Crypto 领域首家支持无代码数据分析平台以及统一的数据 API，让用户可以快速检索超过 30 条公链生态的 NFT，GameFi 以及钱包地址资金流追踪数据。关于Future3 Campus Future3 Campus是由万向区块链实验室和HashKey Capital共同发起的Web3.0创新孵化平台，重点聚焦Web3.0 Massive Adoption、DePIN、AI三大赛道，以上海、粤港澳大湾区、新加坡为主要孵化基地，辐射全球Web3.0生态。同时，Future3 Campus将推出首期5000万美金的种子基金用于Web3.0项目孵化，真正服务于Web3.0领域的创新创业。来源：金色财经

金色财经2023-12-05

三大指数齐跌，国防军工ETF(512810)成交激增166%，聪明资金来了？白酒产量回暖，食品ETF近4日吸金超千万

2023年11月29日，两市延续震荡，沪深三大指数齐绿，近期强势的北证50指数大跌7.32%。资金面上，两市成交额7750亿元，与昨日近乎持平。外资方面，在人民币升破7.12关口背景下，外资仍大举流出50.80亿元。整体看，今日市场亮点较少，沪指再临3000点考验，投资者心态也再度面临考验。此时不如学习下传奇投资人查理·芒格，看看这位投资大师是怎么面对回撤的。查理·芒格认为，损失是不可避免的。相反应该专注于确保没有把自己会被迫卖出的境地。如果你知道股票曾经跌幅超过50%，这种情况无疑将来还会发生，请确保你未来能面对和承担这样的情况。学会承受损失，你需要有耐心、守纪以及即使遭受损失和身处逆境也不会疯掉的能力。说回盘面，轮动行情持续演绎，昨日大涨的汽车产业链降温，煤炭、黄金、预制菜等概念逆市活跃。在吃喝主题带动下，食品ETF（515710）顽强收平。电子ETF（515260）、科技ETF（515000）在半导体及“OLED”影响下，近期表现强势，今日两只ETF均小幅收跌，表现强于大盘。图片来源：Wind，截至2023年11月29日值得一提的是，今日国防军工ETF（512810）

有连云2023-11-29

这个投资组合2023年回报率31%远超大盘，有什么秘密？

是投资者根据 13-F 文件寻求'追随聪明资金'的工具。" 该银行表示，"七巨头"中的大多数巨型科技股——微软(MSFT)、亚马逊(AMZN)、Meta(META) 和谷歌(GOOG)——仍然位居榜首。这些科技巨头全年一直领跑市场，其中Meta在2023年飙升了181%，微软今年上涨了55%，亚马逊上涨了70%。高盛说："与股票市场的集中度不断提高相呼应，对冲基金投资组合的集中度也在上升；典型的对冲基金在其前十大持仓中持有其多头投资组合的 70%。" 高盛还指出，超大市值股票的超配使对冲基金在 "动量股 "上的风险敞口接近创纪录水平。高盛称，Uber()、Seagen(SGEN)、Visa (V)和 Advanced Micro Devices(MAD)也是对冲基金在第三季度最关注的股票。

金融界2023-11-25

对冲基金经理的核心股Top 10 多支AI概念股上榜

地应对今年的市场波动。对于那些寻求紧跟聪明资金的投资者来说，以下是对这些基金经理而言最重要的股票。 VerityData分析了565家“基本的”对冲基金，每家基金持有10至300个头寸。根据最新提交给监管机构的文件显示，截至第三季度末，他们已披露的持股总额约为7,460亿美元。这家研究公司随后列出了一份这些对冲基金最常持有的十大股票。根据VerityData的数据，微软MSFT是上季度最受追捧的股票，139只基金持有该股，是它们最大的头寸之一。自2022年第三季度以来，这家Xbox和Windows软件制造商一直是对冲基金的最爱。最著名的持有者包括Philippe Laffont的Coatue Management和蔡Chase Coleman的Tiger Global，截至9月底，这两家基金都持有微软，且是其最大持仓之一。 VerityData表示，除了微软之外，所谓的“七巨头”科技股中的大多数——亚马逊（AMZN）、Meta（META）、苹果（AAPL）、英伟达（NVDA）和谷歌母公司Alphabet（GOOGL）——也榜上有名。尽管今年利率不断上升，但科技巨头们还是从围绕人工智能的热潮中受益。Meta在2023年飙升了183%，微软今年上涨了57%，亚马逊上涨了75%。 Uber（UBER）、JPMorgan（JPM）和Berkshire Hathaway的B类股（BRK.B）也受到这些专业交易员的青睐。

金融界2023-11-25

44只医药指数基金怎么选？天弘基金贺雨轩：更看好医药大中型企业！

供5大医药指数基金市场普遍看好之下，聪明资金也早已开始借道股票ETF等工具抄底医药板块。Wind数据显示，截至11月22日，申万医药生物行业近5日、20日、60日的主力净流入金额分别为83.79亿元、278.16亿元和705.41亿元，在31个申万一级行业中分列第2、4、3位，市场对医药板块的加仓意愿可见一斑。那么，对于普通投资者而言，如何更好捕捉医药行情？天弘基金表示，对于已经持有医药主题基金的投资者，不用过于纠结短期行情如何，根据自身风险承受能力，可考虑采用定投的方式摊薄成本、分散风险，把握医药长期机遇。对于准备上车医药的投资者，因不同医药主题基金业绩分化较大、行业研究壁垒较高，在选择基金时，需综合对比其中长期时间维度下的业绩和回撤情况，优选表现好的基金，并结合基金经理对医药行业的研究深度、管理能力等，关注“懂医药”的管理人。如果没有精力去筛选主动型基金，投资者也可以选择指数型基金去投资一揽子医药市场，也是不错的投资选择。作为业内高度看重医药行业投资机遇的基金公司，天弘基金在医药领域已深耕多年，并密集布局了多只涵盖主动权益、被动指数、指数增强、ETF等不同产品类型，不同医药指数的主题基金，致力于为投资者提供一揽子策略多元、风格多样、风险特征迥异的医药行业配置工具箱。其中，天弘医疗健康、天弘医药创新均为主动管理的偏股混合型基金；天弘中证医药100、天弘中证医药指数增强、天弘国证生物医药ETF及其联接基金、天弘恒生沪深港创新药精选50ETF及其联接基金、天弘中证全指医疗保健设备与服务ETF及其联接基金均为被动指数型基金。值得注意的是，今年以来市场持续震荡，指数型基金凭借省心透明、费率低廉等特点，成为不少投资者的首选投资工具。截至2023年9月30日，全市场跟踪生物医药主题的场外指数基金（含指数基金、指数增强基金、ETF联接基金，仅统计A类）共44只，涵盖23种指数，其中天弘基金是拥有医药类场外指数基金数量最多的基金公司，五只基金总规模12.58亿，持有人11.8万户。这五只医药场外指数基金展现了不同的投资风格，从跟踪标的来看，市值大、成分股分散的标的展现了低波的特点，而市值小、成分股专精的标的更适合偏好高弹性的投资者。整体看，偏好投资大盘股的可选择天弘中证医药100指数基金，天弘国证生物医药ETF联接基金业也是不错的选择；偏好中小盘的投资者可选择天弘中证医药指数增强基金；看好医疗设备与服务的投资者可选择天弘中证全指医疗保健设备与服务ETF联接基金；偏好港股医药板块投资机会、尤其是创新药领域的投资者可选择天弘恒生沪深港创新药精选50联接基金。值得注意的是，蚂蚁财富于近日上线了金选指数基金专区。作为业内的“指基大厂”，天弘基金此次有超20只产品入选蚂蚁理财金选指数基金，入选数量排名行业第一。天弘上述5只医药指数基金已有产品入选“金选指数基金”。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。基金有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。定投非储蓄，不能规避基金固有风险，不能保证投资者获得收益。

金融界2023-11-24

24小时热点