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美股收盘:纳指涨超260点携标普续创收盘新高 苹果涨超2%盘中市值超过微软
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.55%,市值重回3万亿美元关口上方,
谷歌
C涨0.77%,以上四家科技巨头的股价均收于历史新高。 亚马逊跌0.18%,Meta Platforms涨0.27%,特斯拉涨3.88%。 费城半导体指数涨2.90%,也续创历史最高收盘价,成分股中仅英特尔(-0.52%)一家收跌。 费城半导体指数成分股中,台积电涨4.39%,阿斯麦涨3.17%,博通涨2.36%,均创历史新高。其中,博通盘后再涨12%。 中概股方面,纳斯达克中国金龙指数跌0.13%,报6,135.01点。 热门中概股涨跌不一,百济神州涨6%,哔哩哔哩涨3.15%,拼多多涨2.77%,京东涨0.51%,百度涨0.46%,新东方涨0.38%,阿里巴巴涨0.18%,腾讯音乐跌0.07%,蔚来跌0.22%,小鹏汽车跌0.27%,理想汽车跌0.58%。 公司消息 【博通第二财季调整后净营收高于预期 宣布拆股计划】 博通第二财季调整后净营收124.9亿美元,分析师预期120.6亿美元;第二财季半导体解决方案营收72.0亿美元,预期71.2亿美元;第二财季AI产品营收31亿美元;按10-1拆股,季度股票分红5.25美元/股;预计全年营收大约510亿美元,分析师预期505.8亿美元。 【香橼宣布停止做空游戏驿站】 美国做空机构香橼(Citron Research)周三在社交平台X上宣布,已不再做空游戏驿站。该机构称,这并不是因为他们相信该公司的基本面会出现好转,而是因为有40亿美元的银行存款,游戏驿站有足够的空间来安抚那些狂热的股东。截至收盘,游戏驿站跌16.50%。
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金融界
2024-06-13
AI助力苹果超越微软,重登全球市值榜首
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有3只创下历史新高,分别是苹果、微软、
谷歌
。而美股市值前三的公司的总市值超过9.5万亿美元。投资者消化了苹果在其设备系列中扩大人工智能的计划后,推动股价周二飙升逾 7%,创下历史新高。 (图片来源:CNBC) 苹果在周一的开发者大会主题演讲中宣布进军人工智能领域,一些分析师称此举将推动iPhone的销售。在炙手可热的人工智能领域,这家科技巨头一直落后于微软和
谷歌
旗下Alphabet等竞争对手,这也是其股价今年表现不如同行的原因之一。 这种热情一直延续到周三,开盘时苹果股价上涨约 4%。苹果宣布将在其原生应用和最新设备中融入生成式人工智能技术,功能范围从写作辅助技术到生成式人工智能表情符号。 摩根士丹利、Evercore 和美国银行分析师本周在给投资者的报告中表示,苹果的新 AI 功能 Apple Intelligence 将推动用户购买新款 iPhone。Evercore分析师写道:“将Apple Intelligence限制在去年售出的iPhone上,让我们更加坚信AI可以帮助开启iPhone超级周期。” 争夺榜首的竞争十分激烈。微软今年早些时候已经超越了苹果的市值。本月早些时候,Nvidia 超过苹果,并一度成为美国市值第二大的上市公司。 微软也可能从苹果的AI雄心中受益。这家iPhone制造商宣布,它将把OpenAI的大型语言模型作为一项可供用户使用的功能,其他模型也将陆续推出。微软是OpenAI最大的投资者之一,其Azure云服务最近因OpenAI模型的广泛采用而实现了增长。
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Heidi
2024-06-13
股价狂飙超10%! Affirm与苹果达成合作,即将为Apple Pay用户推出「先买后付」业务!
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【Affirm公司股价走势图,来源:
谷歌
】 对于此次合作,Affirm在一份声明中表示,「此举将为用户带来更多样化的支付选择,同时保留Apple Pay的便利、安全特性,以及Affirm所推崇的灵活、透明支付体验,且无任何迟延或隐藏费用。」 目前,Apple Pay已经在全球拥有超过5亿用户,而Affirm也将因与其合作受益,这对其低迷的股价起着非常重要的提振作用。截止发稿,Affirm报价34美元,仍然受困与近三年形成底部。 【Affirm股价走势图,来源:TradingView】 原文链接
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投资慧眼
2024-06-12
亏了我认、被骗被盗真扛不住、怎么在加密市场防骗防盗?
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,有一个相同点就是,交易所账户都没开启
谷歌
双重身份验证2FA。 交易所账号建议开启双重身份验证2FA 无论使用的是OKX、币安、Bitget、Gate......任何一家交易所,都最好开启该验证。 链上存在风险的行为有哪些? 1、明文保存、截屏或钱包私钥; 2、将私钥保存到文件中,通过社交软件,邮箱等进行发送,将私钥告知他人; 3、将大额资产长时间存放在热钱包- (定期管理交易所的提币白名单 如果是苹果用户的话,可以不设置,交易所提币白名单,设置「通行密钥」,每次提币至Web3钱包的时候,都通过刷脸验证); 4、直接授权各种网站、第三方应用、discord、token等; 5、经常使用不安全的WiFi登录钱包,进行操作; 6、定期检查下「交易所设备管理」,看看有没有异常活动情况; 7、运行各种非官方途径获取的第三方应用脚本,访问未知来源的网站; 8、使用他人提供的Apple ID,Google ID等; 9、频繁在各种场所登记钱包,还有资产的钱包各种撸空投。 以上操作都是我们的有风险的行为,我们首先应该注意,也是能够避免的,如果很不幸你有多个对号,那么你可能快要加入被盗的行为列。 常见的骗子套路有哪些 往往官推的帖子下面会有假账号在回复钓鱼内容;很容易中招,而且防不胜防。就拿昨天的ZKS来说,昨天下午开放了空投查询,导致大量的散户都骂的热火朝天,当然我也没有领到空投,也是在骂项目方的行列。这时候,官推评论下面出来了一个一摸一样的头像,一模一样的名字,忘了截图了现在找不到了,估计是注销了已经,在官推下面评论的大致意思是,第一次检查没有资格,可以试试第二次检查。对于我们来说是一眼假,但是对于一些小白,新韭菜来说,不仔细看还真不好说。 如何辨别: 1、关注该账号的粉丝数,共同关注数(先多关注点大v), 关注推文互动情况和流量情况,刷的数据很容易看出来。 2、使用检测插件 此外是来自”官方“的钓鱼网站: 官推被盗的情况:比如之前的meson桥 3、从根本解决: 热钱包资产隔离 准备一个试错钱包: 资产账户隔离在手机账户里,不放在电脑里;相对操作会少很多。试错钱包里平时只放少量资产,第一次和网站,合约交互时就用该钱包 就算遇到了钓鱼网站或者不小心错误授权了,损失的资产也不多 环境也是隔离的。 搜索引擎搜索钓鱼 类似前面的推特诈骗当你使用搜索引擎下载钱包等web3 和app的时候大概率会遇到假网站,假app,更不要通过小道途径下载任何内容;只通过官方渠道。比如你要下载插件,请务必到
谷歌
市场,找到官方插件,下载量最多的那个就是真的。不要随便下载不知名的插件 应对方法: 不要再使用搜索引擎搜索;而使用推特搜索;官推下面的一定是官网,必备授权检测和网站监测插件。 空投nft和代币授权诈骗 BSC、ETH、SOL,每个链上的授权钓鱼非常多,攻击者批量给用户空投 NFT,用户通过空投NFT描述内容里的链接进入目标网站,连接钱包,点击页面上的“Mint”,出现批准提示框。注意,此时的批准提示框并没有什么特别提示,当批准后,该钱包里的所有 SOL 都会被转走。 适用于小白的防盗措施总结 1、不要明文保存私钥和助记词,不要截屏拍照,不要将私钥上传网络,可以将助记词放到离线存储(比如U盘、移动硬盘、不联网的pad等),然后一定要手写备份; 2、大资产放到冷钱包,加密助记词; 3、不要提供私钥给第三方钱包工具,应用,网站; 4、不要进行无脑授权,必须授权时必须阅读授权信息,及时取消授权,并且定期检查; 5、交易所账号 建议开启 双重身份验证 2FA。无论使用的是OKX、币安、Bitget、Gate......任何一家交易所,都最好开启该验证。如果使用的是Google身份验证器,检查下自己验证码是否同步到
谷歌
账户里了,如果同步到云端了,建议取消验证后重新设置。 6、请务必每次都去复制你的转账地址,核对地址;剪切板也会被攻击 人性安全 别贪心,天上不会掉馅饼 别粗心,剪切板可能被调换;转入地址可能是假的;对方可能是骗子;账号可能是假的;文件和app可能有病毒;合约可能是貔貅 别冲动;先看下合约对不对;别冲错地址了; 币圈就是暗黑森林;一旦资产丢失,是几乎不可能追回的; 所以啊,我们能做的就是不断提升自己的防盗防骗能力; 不然,好不容易辛苦赚的钱可能最后一不小心一场空。真的会让人很绝望,痛苦。 希望大家都能够在web3多赚钱;看完这篇文章;不会被盗不被骗; 后期会给大家带来其他赛道的龙头项目分析。感兴趣的可以点个关注。我也会不定期整理一些前沿资询和项目点评,欢迎各位志同道合的币圈人一起来探索。 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
英伟达喜讯连连!!再获大客户META,为其提供伺服器GB200!
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已经与美股七巨头中的微软(MSFT)、
谷歌
(GOOG)、亚马逊(AMZN)达成合作,主要为其提供主机板(L6)。 今年以来,英伟达营收与股价都出现了大涨行情。今年1至5月,英伟达营收高达2337.24 亿元,年增15.08%。截止发稿,英伟达报价120美元,累计上涨150%。 【英伟达股价走势图,来源:TradingView】 原文链接
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投资慧眼
2024-06-12
“三幻神”悄悄创下历史新高。。
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.88%,英伟达涨幅达144.17%,
谷歌
涨幅达26.58%,亚马逊涨幅23.23%,Meta涨幅43.52%,特斯拉下跌31.32%。 A股市场,跟踪纳指科技、纳指100、标普500指数的ETF迎来普涨。其中,景顺长城纳指科技ETF年内涨幅高达48%,位居ETF市场涨幅第一。 因二级市场溢价过高,景顺长城基金旗下纳指科技ETF(QDII)和易方达基金旗下原油LOF(QDII)于今日上午开盘后停牌一小时。 QDII基金近两年涨势喜人,吸引大量资金涌入。即使基金公司持续提示溢价风险,投资者的热情依然高涨。数据显示,今年以来多只QDII基金规模增长强劲。 截至6月11日,今年以来超97亿资金净流入QDII ETF。其中,景顺长城基金纳指科技ETF资金净流入46亿,净流入最多;博时基金标普500ETF资金净流入33亿,位居第二。净流入超10亿的有嘉实基金纳斯达克指数ETF、华安基金日经225ETF、大成基金纳斯达克100指数ETF、广发基金纳指ETF和南方基金日本东证指数ETF。 (本文内容均为客观数据信息罗列,不构成任何投资建议) 随着一些QDII基金持续上涨,有基金公司对一些热门QDII产品实行限购。限购原因一方面是部分QDII基金在二级市场上出现大幅溢价,另一方面是外汇额度紧张。 近期QDII新一轮额度获批,国家外汇管理局最新披露的合格境内机构投资者(QDII)投资额度审批情况表显示,今年5月,32家公募基金公司合计获得12.3亿美元QDII新增额度,其中易方达基金、华夏基金、广发基金等28家机构均新增0.5亿美元额度。 同期,南方基金、银河金汇资管2家机构新增0.4亿美元额度,建信基金、申万菱信基金等4家机构则新增0.2亿美元额度。 另有招商基金、国投瑞银基金等6家机构获得0.1亿美元新增额度。其中,西部利得基金为首次获批QDII额度,获批额度达0.5亿美元。 值得一提的是,这是2024年以来的首次QDII额度审批。在此之前,QDII额度曾在2023年1月11日和2023年7月27日有过两次扩容审批。 截至今年5月底,累计QDII投资批准额度为1677.89亿美元,较4月末的1655.19亿美元增加22.7亿美元,增幅约13.7%。 目前,累计批准额度超过50亿美元的是易方达基金、华夏基金和南方基金,分别为77.3亿美元、67.3亿美元和59.8亿美元,广发基金、嘉实基金、博时基金的额度也超过了30亿美元,前5家公募合计占据了公募基金约一半的QDII额度。 业内人士表示,不少QDII产品长期处于限购状态,此次额度增加或可缓解其额度不足的“燃眉之急”。 2 苹果迈入AI时代,马斯克扬言要禁用苹果 当地时间6月10日,苹果公司在一年一度的全球开发者大会上正式发布了其首个生成式AI大模型——Apple Intelligence(苹果智能系统)。该系统集成了生成式人工智能的强大功能,可跨平台和程序应用于苹果手机、平板、电脑等产品。 Apple Intelligence支持写作润笔、通话摘要、内容总结、图像生成,智能查找照片和视频,智能创作影片以及AI指令跨应用运行等,能为iPhone、Mac等设备提供一系列AI功能。 值得注意的是,由于对芯片算力的要求,Apple Intelligence将仅支持iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max以及搭载M1或后续芯片的iPad和 Mac设备,需将设备语言设置为英语(美国)。 Apple Intelligence发布标志着苹果正式迈入了AI时代。分析人士指出,在AI的加持下,这一轮暴涨或许是市场对苹果的重新定价。 然而,苹果宣布引入ChatGPT,马斯克急了:我的公司将禁止苹果设备。 马斯克在社交平台上连发多条推文,质疑苹果“出卖用户数据”,并威胁说要禁止旗下公司使用苹果设备。 马斯克直言,如果苹果在操作系统中集合OpenAI,那么他的公司将禁止使用苹果设备,这被视为不可接受的安全违规行为。 苹果公司强调,在发展AI的同时,将兼顾用户隐私问题。不过,这一表态很快就引来马斯克的强烈谴责。他表示,苹果不够聪明,无法开发自己的AI,但却有能力确保OpenAI将保护用户的安全和隐私,这显然是荒谬的。 马斯克进一步指出,一旦苹果把你的数据交给OpenAI,他们就根本不会知道会发生什么,他们正在出卖你。 尽管如此,华尔街还是给了苹果巨大的正反馈。苹果股价暴涨,创下历史新高,较今年4月22日以来累计涨幅达25%,进入技术性牛市。 这轮反弹使苹果公司总市值重回3万亿美元关口,一夜之间华尔街分析师对苹果的看法发生了巨大转变。 其中,摩根士丹利表示,苹果的AI功能让该公司成为“最具差异化的消费者数字代理”,将推动消费者升级iPhone手机,有望“加速设备的更换周期”;美银分析师指出,坚信人工智能可以帮助开启iPhone超级周期。 此外,苹果合作的OpenAI,今年2月的估值已高达800亿美元,在不到10个月的时间内几乎翻了三倍,成为全球市值第三高的科技初创公司,仅次于字节跳动和SpaceX。 事实上,马斯克是OpenAI的联合创始人之一,2015年参与了公司的创立,2018年离开了OpenAI董事会。在离开OpenAI后,与其掀起口水战,他们的恩怨由来已久。 3 AI口水战硝烟弥漫 今年3月,马斯克用一篇9万多字的起诉书起诉了OpenAI以及CEO奥尔特曼,随后OpenAI发博客反驳马斯克。 当时这瓜还挺大。马斯克指责OpenAI成为微软“事实上的子公司”,违反了一项创始协议,即成为一家“为人类利益”开发人工智能的非营利组织。 据起诉书的叙述,马斯克一手促成OpenAI创立,早期既给钱又出力,为的就是防止AI对人类的潜在威胁。 之后OpenAI发博回怼,丝毫不给老马留情面。大致意思是,首先在该公司创建时,马斯克承诺给10亿美元,但只给了4500万,而且在OpenAI缺钱的时候,马斯克试图让特斯拉收购它;其次,当收购企图不成功以后,马斯克声称OpenAI成功的概率为0,并在特斯拉内部创建竞品试图取而代之。 除此之外,OpenAI还写了一段似是深情告白但又像是控诉马斯克的话:“我们很难过,我们深深钦佩的一个人竟然走到了这一步。他激励我们向更高的目标迈进,然后告诉我们会失败,创办了一个竞争对手,当我们在没有他的情况下开始朝着 OpenAI 的使命取得有意义的进展时,他又告了我们一状。” 马斯克此前正推进自己的人工智能项目,宣布旗下的xAI正式成立,并表示一定会与OpenAI竞争。xAI的产品也是生成式聊天机器人——Grok,据悉xAI刚刚宣布获得60亿美元融资。 这场AI浪潮,华尔街貌似不太给马斯克面子,特斯拉股价表现疲软。 数据科技公司Hazeltree周二发布的月度报告显示,特斯拉在5月份超越雪佛龙重新成为被做空最严重的美股大型股。 HazelTree以1到99的“拥挤度分数”对空头押注进行排名,99代表基金做空百分比最高的证券,特斯拉的拥挤度分数为99分。 微软、英伟达、苹果等巨头在AI的驱动下屡创新高,而特斯拉今年股价已经累计下跌逾30%。特斯拉曾经也是被美股市场捧为明珠的公司,随着这场AI大变局的加速,留给马斯克的时间不多了。
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格隆汇
2024-06-12
苹果正式迈入AI时代,年内纳指科技ETF“吸金”46亿,标普500ETF“吸金”33亿
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.88%,英伟达涨幅达144.17%,
谷歌
涨幅达26.58%,亚马逊涨幅23.23%,Meta涨幅43.52%,特斯拉下跌31.32%。 A股市场,跟踪纳指科技、纳指100、标普500指数的ETF迎来普涨。其中,景顺长城纳指科技ETF年内涨幅高达48%,位居ETF市场涨幅第一。 因二级市场溢价过高,景顺长城基金旗下纳指科技ETF(QDII)和易方达基金旗下原油LOF(QDII)于今日上午开盘后停牌一小时。 QDII基金近两年涨势喜人,吸引大量资金涌入。即使基金公司持续提示溢价风险,投资者的热情依然高涨。数据显示,今年以来多只QDII基金规模增长强劲。 截至6月11日,今年以来超97亿资金净流入QDII ETF。其中,景顺长城基金纳指科技ETF资金净流入46亿,净流入最多;博时基金标普500ETF资金净流入33亿,位居第二。净流入超10亿的有嘉实基金纳斯达克指数ETF、华安基金日经225ETF、大成基金纳斯达克100指数ETF、广发基金纳指ETF和南方基金日本东证指数ETF。 随着一些QDII基金持续上涨,有基金公司对一些热门QDII产品实行限购。限购原因一方面是部分QDII基金在二级市场上出现大幅溢价,另一方面是外汇额度紧张。 近期QDII新一轮额度获批,国家外汇管理局最新披露的合格境内机构投资者(QDII)投资额度审批情况表显示,今年5月,32家公募基金公司合计获得12.3亿美元QDII新增额度,其中易方达基金、华夏基金、广发基金等28家机构均新增0.5亿美元额度。 同期,南方基金、银河金汇资管2家机构新增0.4亿美元额度,建信基金、申万菱信基金等4家机构则新增0.2亿美元额度。 另有招商基金、国投瑞银基金等6家机构获得0.1亿美元新增额度。其中,西部利得基金为首次获批QDII额度,获批额度达0.5亿美元。 值得一提的是,这是2024年以来的首次QDII额度审批。在此之前,QDII额度曾在2023年1月11日和2023年7月27日有过两次扩容审批。 截至今年5月底,累计QDII投资批准额度为1677.89亿美元,较4月末的1655.19亿美元增加22.7亿美元,增幅约13.7%。 目前,累计批准额度超过50亿美元的是易方达基金、华夏基金和南方基金,分别为77.3亿美元、67.3亿美元和59.8亿美元,广发基金、嘉实基金、博时基金的额度也超过了30亿美元,前5家公募合计占据了公募基金约一半的QDII额度。 业内人士表示,不少QDII产品长期处于限购状态,此次额度增加或可缓解其额度不足的“燃眉之急”。
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格隆汇
2024-06-12
生于边缘:去中心化算力网络如何赋能Crypto与AI?
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24年美国四大主要云服务提供商:微软、
谷歌
、AWS和Meta的对于高端AI服务器的需求预计分别将占全球需求的20.2%、16.6%、16%和10.8%,总计超60%。 图片来源: https://investor.nvidia.com/financial-info/financial-reports/default.aspx “芯片紧缺“连续成为近几年的年度热词。一方面,大语言模型(LLM)的training和inference需要大量算力支撑;并且随着模型的迭代,算力成本和需求呈指数级增加。另一方面,像Meta这样的大公司会采购巨量的芯片,全球的算力资源都向这些科技巨头倾斜,使得小型企业越来越难以获得所需的算力资源。小型企业面临的困境不仅来自于激增的需求导致的芯片供给不足,还来自于供给的结构性矛盾。目前,在供给端仍存在着大量闲置的GPU,比如,一些数据中心存在大量闲置的算力(使用率仅在12% – 18%),加密挖矿中由于利润的减少也闲置出来大量的算力资源。虽然这些算力并非都适合AI训练等专业的应用场景,但消费级硬件在其他领域,如AI inference、云游戏渲染、云手机等领域仍然可以发挥巨大作用。整合并利用这部分算力资源的机会是巨大的。 把视线从AI转到crypto,在加密市场沉寂了三年之后,终于又迎来了又一轮牛市,比特币价格屡创新高,各种memecoin层出不穷。虽然AI和Crypto作为buzzword火了这些年,但人工智能和区块链作为两项重要技术仿佛两条平行线,迟迟没有找到一个“交点”。今年年初,Vitalik发表了一篇名为“The promise and challenges of crypto + AI applications” 的文章,讨论了未来AI和crypto相结合的场景。Vitalik在文中提到了很多的畅想,包括利用区块链和MPC等加密技术对AI进行去中心化的training和inference,可以将machine learning的黑箱打开,从而让AI model更加trustless等等。这些愿景若要实现还有很长一段路要走。但其中Vitalik提到的其中一个用例——利用crypto的经济激励来赋能AI,也是一个重要且在短时间内可以实现的一个方向。去中心化算力网络便是现阶段AI + crypto最合适的场景之一。 2 去中心化算力网络 目前,已经有不少项目在去中心化算力网络的赛道上发展。这些项目的底层逻辑是相似的,可以概括为: 利用token激励算力持有者参与网络提供算力服务,这些零散的算力资源可以汇集成有一定规模的去中心化算力网络。这样既能提高闲置算力的利用率,又能以更低的成本满足客户的算力需求,实现买方卖方双方的共赢。 为了使读者在短时间内获得对此赛道的整体把握,本文将从微观—宏观两个视角对具体的项目和整个赛道进行解构,旨在为读者提供分析视角去理解每个项目的核心竞争优势以及去中心化算力赛道整体的发展情况。笔者将介绍并分析五个项目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn,并对项目情况和赛道发展进行总结和评价。 从分析框架而言,如果聚焦于一个具体的去中心化算力网络,我们可以将其拆解成四个核心的构成部分: 硬件网络:将分散的算力资源整合在一起,通过分布在全球各地的节点来实现算力资源的共享和负载均衡,是去中心化算力网络的基础层。 双边市场:通过合理的定价机制和发现机制将算力提供者与需求者进行匹配,提供安全的交易平台,确保供需双方的交易透明、公平和可信。 共识机制:用于确保网络内节点正确运行并完成工作。共识机制主要用于监测两个层面:1)监测节点是否在线运行,处于可以随时接受任务的活跃状态;2)节点工作证明:该节点接到任务后有效正确地完成了任务,算力没有被用于其他目的而占用了进程和线程。 代币激励:代币模型用于激励更多的参与方提供/使用服务,并且用token捕获这种网络效应,实现社区收益共享。 如果鸟瞰整个去中心化算力赛道,Blockworks Research的研报提供了一个很好的分析框架,我们可以将此赛道的项目position分为三个不同的layer。 Bare metal layer: 构成去中心化计算栈的基础层,主要的任务是收集原始算力资源并且让它们能够被API调用。 Orchestration layer: 构成去中心化计算栈的中间层,主要的任务是协调和抽象,负责算力的调度、扩展、操作、负载均衡和容错等。主要作用是“抽象”底层硬件管理的复杂性,为终端用户提供一个更加高级的用户界面,服务特定的客群。 Aggregation layer: 构成去中心化计算栈的顶层,主要的任务是整合,负责提供一个统一的界面让用户可以在一处实现多种计算任务,比如AI训练、渲染、zkML等等。相当于多个去中心化计算服务的编排和分发层。 图片来源:Youbi Capital 根据以上两个分析框架,我们将对选取的五个项目做一个横向的对比,并从四个层面——核心业务、市场定位、硬件设施和财务表现对其进行评价。 2.1 核心业务 从底层逻辑来讲,去中心化算力网络是高度同质化的,即利用token激励闲置算力持有者提供算力服务。围绕这个底层逻辑,我们可以从三个方面的差异来理解项目核心业务的不同: 闲置算力的来源: 市面上闲置算力有两种主要的来源:1)data centers, 矿商等企业手里闲置算力;2)散户手里的闲置算力。数据中心的算力通常是专业级别的硬件,而散户通常会购买消费级别的芯片。 Aethir、Akash Network和Gensyn的算力主要是从企业收集的。从企业收集算力的好处在于:1)企业和数据中心通常拥有更高质量的硬件和专业维护团队,算力资源的性能和可靠性更高;2)企业和数据中心的算力资源往往更同质化,并且集中的管理和监控使得资源的调度和维护更加高效。但相应的,这种方式对于项目方的要求较高,需要项目方有与掌握算力的企业有商业联系。同时,可扩展性和去中心化程度会受到一定程度的影响。 Render Network和io.net主要是激励散户提供手中的闲置算力。从散户手中收集算力的好处在于:1)散户的闲置算力显性成本较低,能提供更加经济的算力资源;2)网络的可扩展性和去中心化程度更高,增强了系统的弹性和稳健性。而缺点在于,散户资源分布广泛且不统一,管理和调度变得复杂,增加了运维难度。并且依靠散户算力去形成初步的网络效应会更加困难(更难kickstart)。最后,散户的设备可能存在更多的安全隐患,会带来数据泄露和算力被滥用的风险。 算力消费者 从算力消费者来讲,Aethir、io.net、Gensyn的目标客户主要是企业。对于B端客户来说,AI和游戏实时渲染需要高性能计算需求。这类工作负载对算力资源的要求极高,通常需要高端 GPU 或专业级硬件。此外,B端客户对算力资源的稳定性和可靠性要求很高,因此必须提供高质量的服务级别协议,确保项目正常运行并提供及时的技术支持。同时,B端客户的迁移成本很高,如果去中心化网络没有成熟的SDK能够让项目方快速deploy(比如Akash Network需要用户自己基于远程端口进行开发),那么很难让客户进行迁移。如果不是及其显著的价格优势,客户迁移的意愿是非常低的。 Render Network和Akash Network主要为散户提供算力服务。为C端用户提供服务,项目需要设计简单易用的界面和工具,为消费者提供良好的消费体验。并且消费者对于对价格很敏感,因此项目需要提供有竞争力的定价。 硬件类型 常见的计算硬件资源包括CPU、FPGA、GPU、ASIC和SoC等。这些硬件在设计目标、性能特性和应用领域上有显著区别。总结来说,CPU更擅长通用计算任务,FPGA的优势在于高并行处理和可编程性,GPU在并行计算中表现出色,ASIC在特定任务中效率最高,而SoC则集成多种功能于一体,适用于高度集成的应用。选择哪种硬件取决于具体应用的需求、性能要求和成本考虑。我们讨论的去中心化算力项目多为收集GPU算力,这是由项目业务类型和GPU的特点决定的。因为GPU在AI训练、并行计算、多媒体渲染等方面有着独特优势。 虽然这些项目大多涉及到GPU的集成,但是不同的应用对硬件规格的要求不同,因此这些硬件有异质化的优化核心和参数。这些参数包括parallelism/serial dependencies,内存,延迟等等。例如渲染工作负载实际上更适合于消费级 GPU,而不适合性能更强的data center GPU,因为渲染对于光线追踪等要求高,消费级芯片如4090s等强化了RT cores,专门为光线追踪任务做了计算类优化。AI training和inference则需要专业级别的GPU。因此Render Network 可从散户那里汇集 RTX 3090s 和 4090s等消费级GPU,而IO.NET需要更多的H100s、 A100s等专业级别GPU,以满足AI初创公司的需求。 2.2 市场定位 对于项目的定位来讲,bare metal layer、orchestration layer和aggregation layer需要解决的核心问题、优化重点和价值捕获的能力不同。 Bare metal layer 关注的是物理资源的收集和利用,Orchestration layer 关注算力的调度和优化,将物理硬件按照客户群体的需求进行最佳优化设计。Aggregation layer是general purpose的,关注不同资源的整合和抽象。从价值链来讲,各个项目应该从bare metal层起,努力向上进行攀升。 从价值捕获的角度来讲,从bare metal layer、orchestration layer 到aggregation layer,价值捕获的能力是逐层递增的。Aggregation layer能够捕获最多的价值,原因在于aggregation platform能够获得最大的网络效应,还能直接触及最多的用户,相当于去中心化网络的流量入口,从而在整个算力资源管理栈中占据最高的价值捕获位置。 相应的,想要构建一个aggregation platform的难度也是最大的,项目需要综合解决技术复杂性、异构资源管理、系统可靠性和可扩展性、网络效应实现、安全性和隐私保护以及复杂的运维管理等多方面的问题。这些挑战不利于项目的冷启动,并且取决于赛道的发展情况和时机。在orchestration layer还未发展成熟吃下一定市场份额时,做aggregation layer是不太现实的。 目前,Aethir、Render Network、Akash Network和Gensyn都属于Orchestration layer,他们旨在为特定的目标和客户群体提供服务。Aethir目前的主营业务是为云游戏做实时渲染,并为B端客户提供一定的开发和部署环境和工具; Render Network主营业务是视频渲染,Akash Network的任务是提供一个类似于淘宝的交易平台,而Gensyn深耕于AI training领域。io.net的定位是Aggregation layer,但目前io实现的功能还离aggregation layer的完整功能还有一段距离,虽然已经收集了Render Network和Filecoin的硬件,但对于硬件资源的抽象和整合还未完成。 2.3 硬件设施 目前,不是所有项目都公布了网络的详细数据,相对来说,io.net explorer的UI做的是最好的,上面可以看到GPU/CPU数量、种类、价格、分布、网络用量、节点收入等等参数。但是4月末时io.net的前端遭到了攻击,由于io没有对 PUT/POST 的接口做 Auth,黑客篡改了前端数据。这为其他项目的隐私、网络数据可靠性也敲响了警钟。 从GPU的数量和model来说,作为聚合层的io.net收集的硬件数量理应是最多的。Aethir紧随其后,其他项目的硬件情况没有那么透明。从GPU model上可以看到,io既有A100这样的专业级GPU,也有4090这样的消费级GPU,种类繁多,这符合io.net aggregation的定位。io可以根据具体任务需求选择最合适的GPU。但不同型号和品牌的GPU可能需要不同的驱动和配置,软件也需要进行复杂的优化,这增加了管理和维护的复杂性。目前io各类任务分配主要是靠用户自主选择。 Aethir发布了自己的矿机,五月时,高通支持研发的Aethir Edge正式推出。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式,将算力部署到边缘。Aethir Edge将结合H100的集群算力,共同为AI场景服务,它可以部署训练好的模型,以最优的成本为用户提供推理计算服务。这种方案离用户更近,服务更快速,性价比也更高。 从供给和需求来看,以Akash Network为例,其统计数据显示,CPU总量约为16k,GPU数量为378个,按照网络租赁需求,CPU和GPU的利用率分别是11.1%和19.3%。其中只有专业级GPU H100的租用率是比较高的,其他的model大多处于闲置状态。其他网络面临的情况大体与Akash一致,网络总体需求量不高,除了如A100、H100等热门芯片,其他算力大多处于闲置的状态。 从价格优势来看,与除云计算市场巨头而言,与其他传统服务商相比成本优势并不突出。 2.4 财务表现 不管token model如何设计,一个健康的tokenomics都需要满足以下几个基本条件:1)用户对于网络的需求需要体现在币价上,也就是说代币是可以实现价值捕获的;2)各个参与者,不管是开发者、节点、用户都需要得到长期的公平的激励;3)保证去中心化的治理,避免内部人士过度持有;4)合理的通胀和通缩机制和代币释放周期,避免大幅波动的币价影响网络的稳健型和持续性。 如果把代币模型笼统地分为BME(burn and mint equilibrium)和SFA(stake for access),这两种模式的代币通缩压力来源不同:BME模型在用户购买服务后会燃烧代币,因此系统的通缩压力是由需求决定的。而SFA要求服务提供者/节点质押代币以获得提供服务的资格,因此通缩压力是由供给带来的。BME的好处在于更加适合用于非标准化商品。但如果网络的需求不足,可能面临着持续通胀的压力。各项目的代币模型在细节上有差异,但总体来说,Aethir更偏向于SFA,而io.net,Render Network和Akash Network更偏向于BME,Gensyn尚未可知。 从收入来看,网络的需求量会直接反映在网络整体收入上(这里不讨论矿工的收入,因为矿工除了完成任务所获的报酬还有来自于项目的补贴。)从公开的数据上来看io.net的数值是最高的。Aethir的收入虽然还未公布,但从公开信息来看,他们宣布已经与很多B端客户签下了订单。 从币价来说,目前只有Render Network和Akash Network进行了ICO。Aethir和io.net也在近期发币,价格表现需要再观察,在这不做过多讨论。Gensyn的计划还不清楚。从发币的两个项目以及同一个赛道但没有包含在本文讨论范围内的已经发币的项目,综合来讲,去中心化算力网络都有非常亮眼的价格表现,一定程度体现了巨大的市场潜力和社区的高期望。 2.5 总结 去中心化算力网络赛道总体发展很快,已经有很多项目可以依靠产品服务客户,并产生一定收入。赛道已经脱离了纯叙事,进入可以提供初步服务的发展阶段。 需求疲软是去中心化算力网络所面临的共性问题,长期的客户需求没有被很好地验证和挖掘。但需求侧并没有过多影响币价,已经发币的几个项目表现亮眼。 AI是去中心化算力网络的主要叙事,但并不是唯一的业务。除了应用于AI training和inference之外,算力还可被用于云游戏实时渲染,云手机服务等等。 算力网络的硬件异质化程度较高,算力网络的质量和规模需要进一步提升。 对于C端用户来说,成本优势不是十分明显。而对于B端用户来说,除了节约成本之外,还需考虑服务的稳定性、可靠性、技术支持、合规和法律支持等等方面,而Web3的项目普遍在这些方面做得不够好。 3 Closing thoughts AI的爆发式增长带来的对于算力的巨量需求是毋庸置疑的。自 2012 年以来,人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长,其目前速度为每3.5个月翻一倍(相比之下,摩尔定律是每18个月翻倍)。自2012 年以来,人们对于算力的需求增长了超过300,000倍,远超摩尔定律的12倍增长。据预测,GPU市场预计将在未来五年内以32%的年复合增长率增长至超过2000亿美元。AMD的估计更高,公司预计到2027年GPU芯片市场将达到4000亿美元。 图片来源: https://www.stateof.ai/ 因为人工智能和其他计算密集型工作负载(如AR/VR渲染)的爆发性增长暴露了传统云计算和领先计算市场中的结构性低效问题。理论上去中心化算力网络能够通过利用分布式闲置计算资源,提供更灵活、低成本和高效的解决方案,从而满足市场对计算资源的巨大需求。因此,crypto与AI的结合有着巨大的市场潜力,但同时也面临与传统企业激烈的竞争、高进入门槛和复杂的市场环境。总的来说,纵观所有crypto赛道,去中心化算力网络是加密领域中最有希望获得真实需求的的垂直领域之一。 图片来源:https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html 前途是光明的,道路是曲折的。想要达到上述的愿景,我们还需要解决众多的问题与挑战,总结来说:现阶段如果单纯提供传统的云服务,项目的profit margin很小。从需求侧来分析,大型企业一般会自建算力,纯C端开发者大多会选择云服务,真正使用去中心化算力网络资源的中小型企业是否会有稳定需求还需要进一步挖掘和验证。另一方面,AI是一个拥有极高上限和想象空间的广阔市场,为了更广阔的市场,未来去中心化算力服务商也需要向模型/AI服务进行转型,探索更多的crypto + AI的使用场景,扩大项目能够创造的价值。但目前来说,想要进一步发展到AI领域还存在很多问题和挑战: 价格优势并不突出:通过之前的数据对比可以看出,去中心化算力网络的成本优势并没有得到体现。可能的原因在于对于需求大的专业芯片H100、A100等,市场机制决定了这部分硬件的价格不会便宜。另外,去中心化网络虽然能收集闲置的算力资源,但去中心化带来的规模经济效应的缺乏、高网络和带宽成本以及极大的管理和运维的复杂性等隐形成本会进一步增加算力成本。 AI training的特殊性:利用去中心化的方式进行AI trainning在现阶段有着巨大的技术瓶颈。这种瓶颈从GPU的工作流程当中可以直观体现,在大语言模型训练中,GPU首先接收预处理后的数据批次,进行前向传播和反向传播计算以生成梯度。接下来,各GPU会聚合梯度并更新模型参数,确保所有GPU同步。这个过程将不断重复,直到训练完成所有批次或达到预定轮数。这个过程中涉及到大量的数据传输和同步。使用什么样的并行和同步策略,如何优化网络带宽和延迟,降低通讯成本等等问题,目前都还未得到很好的解答。现阶段利用去中心化算力网络对AI进行训练还不太现实。 数据安全和隐私:大语言模型的训练过程中,各个涉及数据处理和传输的环节,比如数据分配、模型训练、参数和梯度聚合都有可能影响数据安全和隐私。并且数据隐私币模型隐私更加重要。如果无法解决数据隐私的问题,就无法在需求端真正规模化。 从最现实的角度考虑,一个去中心化算力网络需要同时兼顾当下的需求发掘和未来的市场空间。找准产品定位和目标客群,比如先瞄准非AI或者Web3原生项目,从比较边缘的需求入手,建立起早期的用户基础。同时,不断探索AI与crypto结合的各种场景,探索技术前沿,实现服务的转型升级。 参考文献 https://www.stateof.ai/ https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html https://foresightnews.pro/article/detail/34368 https://app.blockworksresearch.com/unlocked/compute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market?callback=%2Fresearch%2Fcompute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market https://research.web3caff.com/zh/archives/17351?ref=1554 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
市值奔向万亿美元!李开复:中国的优秀企业也有这个机会
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憾的是,中国却并未产生类似苹果、微软、
谷歌
这样巨大的上市公司。 李开复分析,这些伟大公司的特色是,他们真的敢于去做之前没有人敢做的事情,然后他还有国际化的能力。 这两点不是中国公司的强项,中国公司是能够有很强的执行力,做出很好的产品,不断地迭代,然后也有很好的商业嗅觉。 不过,这种因为相信所以看见的思维方式,并不是中国的标准方式。 但是中国还是有很多很厉害的公司,从宁德时代、华为到阿里、腾讯等,它们都还是有机会成为万亿美元市值的公司。 他直言,这些公司是有奔向万亿美元的机会,当然也有很大的挑战。 这需要看它们抓不抓得住下一个浪潮?敢不敢做巨大的、高风险的投资,去做一个未被证明的事情?有没有像乔布斯、马斯克这样了不起的CEO? 李开复认为,这些条件如果有一个能成功,就有可能。上述四个公司的CEO都非常的优秀,所以是有这个潜力的。 此外,还有一个不利的因素就是全球化。美国能够很自然地把所有的东西都卖到全世界,而中国还需要再这方面进行摸索。 但最近,比如说字节跳动的TikTok、拼多多的Temu、Shein,从这些公司身上也开始可以看到,哪怕中国科技公司走向世界都还是很有竞争力。 对于中国公司出海面临的阻力,李开复表示,很不幸的是,地缘政治是我们必须面对的事实,这方面的阻力会持续存在,但世界也不是只有美国一个市场。 像TikTok,它在全世界的各个地区中——东南美、东南亚都很多用户的,所以就是会丧失一些商机,而且TikTok在美国的案子现在也还未成定局。 如果TikTok在美国遭到下架了,字节跳动还有机会成为一家伟大的公司吗? 李开复表示,自己其实很尊敬张一鸣和字节跳动,因为他们的创造力其实是很强的。 很多公司就靠一个产品吃一辈子,但字节跳动却并非如此,它先做了头条,然后做了抖音,做了TikTok,做了飞书,尽管它们并不能像
谷歌
、大模型那样彻底改变世界,但每一个产品都非常优秀。 他指出,就自己认识的字节跳动的人,他们的产品嗅觉非常好,工程团队也很强,AI做得也蛮好的。 如果说中国有望成为伟大公司的企业要加第5家的话,可能就是字节跳动。 注:更多精彩完整内容,请关注抖音/视频号:格隆博士会客厅、格隆博士
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格隆汇
2024-06-12
稳定币巨头Tether计划投资10亿美元于新兴市场
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利用技术促进传统金融的去中介化,减少对
谷歌
、亚马逊和微软等大型科技公司的依赖。 此外,该公司首席执行官还强调,Tether的盈利能力在全球范围内吸引了许多潜在的投资机会,公司每个月都会收到“几十甚至上百个”建议。不过,Tether只选择了其中一小部分机会。 稳定币在全球范围内都面临着监管挑战,而Tether最近在努力实现稳定币之外的多元化,这使该公司成为重要的交易制造者。 根据相关报道,今年4月份Tether重组为四个部门,分别专注于金融、数据、BTC mining、能源以及教育。 此外,这家稳定币发行商还计划在今年晚些时候推出一个平台,使公司能够以数字代币形式发行债券和股票,同时也为各国央行提供发行央行数字货币(CBDC)的能力。 Ardoino解释道,Tether的投资方法不同于传统的风险投资公司,因为它并不只是寻找有望在未来一两年内实现盈利目标的公司。相反,Tether投资于其认为“特别引人注目”且符合其战略愿景的项目。 据报道,除了对人工智能和新兴市场感兴趣外,该公司还涉足生物技术领域。特别是,它支持了一家专门从事脑机接口技术的公司Blackrock Neurotech。 Ardoino表示,在其他公司纷纷缩减在生物技术领域的投资时,Tether愿意投资该领域。 来源:金色财经
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