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证券之星全球市场早报（3月14日）
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逊涨1.87%，Meta涨0.77%，谷歌涨0.53%，微软涨2.14%，奈飞涨0.26%。　　热门中概股多数上涨，纳斯达克中国金龙指数涨1.14%，阿里巴巴跌0.07%，京东跌0.89%，拼多多涨6.35%，哔哩哔哩涨6.94%，百度涨0.93%，新东方涨0.64%，网易涨1.13%，腾讯音乐涨1.33%。　　欧洲股市：　　欧洲时间周一，欧洲三大股指当天全线下跌。英国伦敦股市《金融时报》100种股票平均价格指数13日报收于7548.63点，比前一交易日下跌199.72点，跌幅为2.58%；法国巴黎股市CAC40指数报收于7011.50点，比前一交易日下跌209.17点，跌幅为2.90%；德国法兰克福股市DAX指数报收于14959.47点，比前一交易日下跌468.50点，跌幅为3.04%。　　国际油价：　　美东时间周一，国际油价显著下跌。截至当天收盘，纽约商品交易所4月交货的轻质原油期货价格下跌1.88美元，收于每桶74.80美元，跌幅为2.45%；5月交货的伦敦布伦特原油期货价格下跌2.01美元，收于每桶80.77美元，跌幅为2.43%。　　国际金价：　　美东时间周一，国际金价大涨。纽约商品交易所黄金期货市场交投最活跃的4月黄金期价13日比前一交易日上涨49.3美元，收于每盎司1916.5美元，涨幅为2.64%。　　主要货币：　　在岸人民币兑美元北京时间03:00收报6.8475，较上一交易日夜盘收盘涨720点。成交量492.72亿美元。　　美元指数13日大幅下跌。衡量美元对六种主要货币的美元指数当天下跌0.95%，在汇市尾市收于103.5985。截至纽约汇市尾市，1欧元兑换1.0733美元，高于前一交易日的1.0645美元；1英镑兑换1.2198美元，高于前一交易日的1.2031美元；1美元兑换133.3100日元，低于前一交易日的134.7960日元。
证券之星2023-03-14
如何建立市场护城河？重新审视 Web3 时代的聚合理论
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想建立一个随着时间增长的基础资产（比如谷歌或苹果的股权），那么频繁交易很可能是一个坏主意。如果你最终希望所花费的时间、金钱或精力在没有积极管理的情况下得到发展，那要做到这一点的唯一的方法，就是一款产品能做到两件事：首先也是最重要的，留住现有用户；其次，要积极扩张，避免其它项目的竞争来侵蚀你的市场份额；你该怎么做呢（要知道，当人们开始考虑护城河和留存率时，就说明这是一个熊市）？竞争是输家的游戏这种现象的部分解释是将公司排名在介于新颖性和便利性之间的频谱上，在早期，像 NFT 这样的原始工具是新颖的，吸引了那些不惜一切代价尝试产品的人们。我们很乐意处理钱包的助记词并处理法币入金，因为使用「数字货币」的新颖性足以吸引我们。如果你注意到用户对「Ordinal」的好奇，你会意识到用户是多么有耐心。这种耐心的部分原因是早期趋势的利润因素，投机和利润动机驱使用户忍受粗糙的使用体验。在频谱的另一端，是我们每天依赖的高度便利的工具。亚马逊就是一个让我们沉迷于便利的聚合器的典型例子，消费者可能会从不在亚马逊上的小众商店购买商品而受益，而且亚马逊上某些卖家的定价也可能是错误的。但在做决定时，亚马逊使得我们不用担心付款方式、送货时间或客户支持，这种脑力劳动的「节省」转化为在聚合器上的更高支出（注意力或资本）。许多卖家之所以来到亚马逊，正是因为他们了解市场上的消费者行为，与如果用户直接到店铺购物时看到的行为不同。 Tim Wu 2018 年的文章总结了人们为了方便而付出的努力：我们当然愿意为方便支付溢价，甚至愿意支付比我们意识到的更高价格。例如在 1990 年代晚期，像 Napster 这样的音乐分发技术使在线获取音乐变得免费，并且许多人使用了这个选项。尽管现在仍然可以轻松免费获取音乐，但没有人真正这样做了。为什么？因为 2003 年引入的 iTunes 商店使购买音乐比非法下载音乐更加方便，方便胜过免费。回到我最初提到的频谱，新技术通常会付钱给用户来让用户试用它们，相比之下，高度方便的应用程序可以让用户支付高昂的费用，前提是它能满足用户对便利的渴望。如今，大多数面向消费者的应用程序面临的挑战是它们处于频谱的中间位置，我称之为「死亡之谷」。它们既不是那么新颖——无法新颖到人们想要尝试他们所构建的东西，同时也不够方便——无法方便到用户不需要外部支持而只依赖它们。 Skiff、Coinbase Card 和 Mirror 在方便性光谱的这一端做得很好，因为它们可以替代它们的传统竞争对手。但是以游戏、借贷或身份认证赛道为例，你就会明白为什么这些主题目前还无法在链上扩展。在中间位置的大多数应用程序都犯了一个致命的错误，那就是相互竞争。它们首先通过广告和招聘，增加用户获得成本和雇佣成本，然后通过毒性 memes 和面向对手的叙事来互相竞争。正如彼得·蒂尔（Peter Thiel）所说的，竞争是输家的游戏。当初创公司开始在小而专业的市场中竞争时，通常没有赢家。用他的话说，创业公司能够从生存斗争中过渡的唯一途径就是拥有垄断利润，但是如何才能达到这个目标呢？新的护城河 Web3 中的公司如果想要摆脱代币作为增长杠杆，它们只有三个可以专注的杠杆：成本、用例和分销。过去发生了一些这样的情况，让我逐个解释。成本稳定币已成为加密货币的杀手级用例，因为它们在全球范围内提供了比传统银行更好的体验。例如，印度的 UPI 创新可能对国内支付更具成本效益，但在东南亚、欧洲或非洲之间转移资金，或仅在美国银行账户之间转移余额，使用链上转账更为明智。从用户的角度来看，产生的成本不仅在于转账所花费的金额，还在于分配给转移资金的时间和精神，借记卡对电子商务的作用就像稳定币对汇款的作用一样：它们降低了进行转账所需的认知成本。如果将其与大多数面向消费者的收益生成移动应用程序进行比较——你可以提供一两个点以美元计算的收益率，但当你考虑到破产风险时，价值考虑就无关紧要了。分销如果你在新兴领域聚集了利基用户，分销就可以成为护城河。想想 Compound 和 Aave 是如何开启全新的借贷市场？很少有人认为花费 100 美元的 ETH 去贷款 50 美元是有价值的，但不少人忽略了有一种市场并没有得到服务——主要是那些在熊市中不想出售其资产的加密货币富豪。所以如果你认为是新兴市场中无法获得信贷额度的人推动了 DeFi 借贷量，那就错了，使用它的是加密富豪，这是以前没有获得银行服务的人群。因此关注这些，才能成为一个利基领域的「枢纽」，让你能够将注意力集中到单个功能上，Coingecko 和 Zerion 就是两家在这方面做得很好的企业。考虑到项目引导用户使用新功能的边际成本几乎为零，因此将新的收入来源迭代和添加到产品本身就变得具有成本效益。这就是为什么像 WeChat（在东南亚）、Careem（在中东）和 PayTM（在印度）等玩家往往做得很好。当像 Uniswap 这样的玩家发布钱包时，他们实际上是在尝试将用户聚集在一个界面中，在这个界面中，可以以更低的成本推送更多功能（如他们的 NFT 市场）。用例像 ENS、Tornado Cash 和 Skiff 等工具已经开辟了他们独特的用户群体，这些用户依赖该产品来获得当今传统替代品无法提供的所需功能。例如 Facebook 不会将您的钱包地址与您的身份联系起来，你的银行不提供 Tornado Cash 提供的隐私保护。这些是具备用户粘性的产品，通常没有其他替代品可以达到该产品的水平。新用例中的先行者需要一段时间来教育用户，并让他们了解实用程序的作用，但它们也具有占领大量新市场的优势。就像在 LocalBitcoins 的早期，它是唯一进行点对点交易的地方，这帮助他们在像印度这样的新兴市场上汇聚了流动性，并使他们在 2016 年之前一直处于领先地位（LocalBitcoins 安息吧，延伸阅读《比特币 OTC 之王谢幕：重走 LocalBitcoins 的兴衰十年》）。熊市很难通过关注这些杠杆中的任何一个来扩大规模，我上面提到的例子已经经历了多个市场周期。譬如使 Axie Infinity 能够脱颖而出的部分原因是该团队在 2020 年之前进行了两年的建设——在下一次牛市到来之前，团队已经形成了建立社区、维护代币和平衡投资者利益（出售代币）与用户利益（赚取代币）所需的「力量」。这就解释了为什么当市场下跌时，从风险投资的角度来看，开发工具和基础设施会风靡一时。因为为了解决零售用户缺乏兴趣的问题，可以选择将重点放在企业对企业（B2B）方面——你为开发人员构建工具，他们自己负责拉拢零售用户。像 Coinbase 这样的知名玩家认识到了这一点，这就是为什么他们在熊市中发布钱包 API 等工具的原因。从新颖到方便 LI.FI 是一个多链流动性聚合器，为想要使其应用程序或用户扩展至多链的开发人员提供 SDK。假设 Metamask 或 OpenSea 希望让开发人员能够让用户在 Polygon 和以太坊等链之间移动资产，那 LI.FI 提供了一个简单的 SDK，用于确定跨桥梁和 DEX 转移资金的最佳途径，因此开发人员可以专注于他们最擅长的事情。将像 Li.Fi 这样的聚合器想象成一个乐高积木，开发人员将其放入他们的应用程序中，以帮助用户以最低的成本在链之间移动资产。有几个玩家从事同一业务，但我以 LI.FI 为例，因为他们实际上已经满足了我上面提到的条件，他们一直在做的一些事情验证了我前面提到的护城河： LI.FI 开始关注企业，而不是零售用户。如果抓住了构建可能需要跨链转移的应用程序的长尾开发人员，那么就不必担心去直接吸引用户；使用该产品的公司可以节省研究和维护时间。在熊市中，大家希望尽可能多地保存资源。因此默认情况下，像 LI.FI 这样的产品的销售变得相对简单；从最终用户的角度来看，聚合器为转账提供了最佳成本基础。因此人们希望使用已经集成了其 SDK 的产品； LI.FI 通常是第一个整合新区块链网络的同赛道项目——这使其处于竞争稀缺的前沿；最后，他们的目标群体主要是最后离开加密货币的参与者。一般来说，进入熊市一年后，正在行业中进行投机和交易的是高级用户，你不必花费太多金钱来教育他们；现在，不要误会我的意思，LI.FI 并不是市场上唯一的跨链桥聚合器，尽管符合我上面提到的成本、人数和用例等条件，但很难看出它们中的任何一个会构建起护城河。但我特别感兴趣的是它们如何从新颖的工具演变为便利的工具。在早期，用户依赖跨链桥，因为转账流程需要痛苦地等待交易所的中转——你必须通过一个中心化的平台转移资金，接受安全检查，然后希望资金能到位，而不是只需要点击几下。当然，DeFi degens 今天正在跨链发送数十亿美元，但普通人（比如你高中的朋友）并不关心这些。那么，当新奇感消失时，你如何生存呢？如果你注意到 Nansen 和 LI.FI 是如何运作的，你可以通过观察他们将产品服务卖给了谁来获得答案： LI.FI 主要面向开发人员进行销售，昨天 Nansen 推出了 Query，这是一个让企业和大型基金直接访问 Nansen 数据的工具，他们声称在查询数据方面，它比最接近的同行快六十倍。那么，为什么这两家公司都专注于开发人员呢？这与这样一个事实有关——即如果公司向高级用户销售，它可以同时成为新颖性和便利性的工具。例如，开发人员决定是否与 LI.FI 集成时，通常在他们的脑海中有一个简单的计算，譬如与集成单个跨链桥相比，聚合器是否有效地花费更少的时间和资金？同样，对于任何使用 Nansen 查询的人来说，问题是该工具是否节省了足够的时间和精力来保证其成本够低，如果自己内部实现的成本低于支付第三方（如 LI.FI）的成本，则决策者很可能更倾向于不从头开始构建。对于一家公司来说，通过我在上图中提到的从便利性到新颖性频谱中「死亡之谷」逃脱的最快方法，就是专注于愿意支付高额费用的少数用户，因为您的产品现在是一种便利工具，这为产品提供了足够的运行空间，以建立足够的用户兴趣并成为首选的便利工具。我与 Nansen 创始人 Alex 讨论了这个框架，他有不同的说法，即无论市场状况如何，用户都寻求价值。在熊市中，企业和网络是最大的客户，它们需要非常具体的数据集合，但这些数据集合通常无法从第三方供应商处获得。所以将产品调整到他们的需求，并让他们看到价值，意味着你可以获得更多的收入和更少的竞争。返璞归真当我一年前写关于聚合的文章时，我把产品功能（使用区块链）误认为是护城河。从那以后，DeFi 收益聚合器大量涌现，但大多数都失败了。如果竞争对手能够推出具有相同特点和更好用户体验的产品，或者如果他们像 Blur 所做的那样推出代币，那么简单地集成区块链可能没有多大意义。在这种环境下，思考什么才能真正区分产品是很有必要的。当我写下这些文字时，一些模式变得非常地明显：首先，在熊市中获取用户的成本将飙升，因为零售用户们对此的兴趣很低，除非产品具有特殊的新颖性或便利性，否则它处于奇怪的位置；其次，为其他公司（B2B）建立的企业可能能够充分实现复合增长以生存，然后在牛市中占据主导地位，就像 FalconX 一样；第三，如果设计不佳，代币是暂时的护城河和长期负债，很少有社区在足够长的时间内真正为代币有意义地积累价值；当您考虑零售市场或 DeFi 等利基市场时，很明显，普通人并不关心哪条链或多么去中心化，他们关心的是他们能从中获得的价值，区块链可以帮助增加终端用户可以获得的价值。但创始人可能经常陷入陷阱——即为风险投资人（或代币交易者）构造产品和出售服务，却没有真正建立基于成本、便利性和社区的护城河。这可能有点愤世嫉俗，但值得考虑。来源：金色财经
金色财经2023-03-13
崛起社区3.15币圈防炸宣传揭秘币圈常见的一百种套路韭菜必看
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币安官方人员回复： 1.建议访问使用谷歌无痕模式访问官网 2. 进行资产充值时，比较app上显示的充值地址和电脑网页端显示的充值地址是否相同 3. 进行资产提币时，确认提币输入的地址和邮件通知的地址是否相同 4. 确认地址无误后，可以先进行一笔小额充提。 13:凉兮最近曝光的OTC商家冻卡事件！（冲哥也是道听途说）大致就是OTC商家在大额出金时记录你的银行卡，然后联合JF去冻结你的卡，然后你就会找商家，这个时候商家说有渠道可以解卡，但是得要资金的几层，然后OTC商家和JF平分这个钱，（冲哥也是吃瓜，我是没遇到过） 14：微信群私加好友，引导你去投资这种在各种微信群都很常见，一般都是把自己包装成专业老师，或者说是跟着某某老师赚钱的粉丝，通过朋友圈的包装，还有华丽的语言，一步步的引诱你，跟着她玩，这种一般都是美女头像的偏多，还有就是成熟大叔类型的头像偏多。在社区群加你的一律不搭理，他如果很牛逼，很厉害。不会进我们社区群，大人物没有那么空的。有任何情况或者感觉不对劲，多问问管理，管理会第一时间给你指引方向！（私加你的一律按照骗子处理就好了）要么就是惦记你的钱，要么就是觊觎你的美色。总结：不知道大家发现没有？几乎所有骗局都很好的利用了人性的弱点，所以总是能够成功骗到一些人。其实只要我们不贪，没有那么多的侥幸心理，那么这个世界没有人能骗得了我们。今天冲哥揭露了区块链常见的骗局，有些骗局，冲哥也不能多说，会触及到一些人的蛋糕，只能点到为止，有些话只能点到为止，懂的都懂。也不要问，问就是不懂规矩！有些不能说的话，冲哥会在崛起社区出版的图书里面攥写！会免费发放给社区的VIP,大家敬请期待！来源：金色财经
金色财经2023-03-13
STT链（Statter Network）,建造第一个为元宇宙提供全服务的底层平台
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r Netowork核心创作团队来自于谷歌、三星电子、高盛投资部门等豪门机构，团队成员超过100人，分布在全球各国家地区，具备加密技术、虚拟现实技术、游戏视觉技术、芯片技术等元宇宙生态所需的基本技术。随着近期生态钱包Statter Wallet的发布，Statter Network主网上线前的最后准备已经做好，等待行业的是一场变革风暴，等待Statter的是一片新蓝海，而等待用户的则是继互联网、BTC之后，最好的机会。来源：金色财经
金色财经2023-03-13
生成式 AI 改变 Web3 未来的 4 种方式
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一种搜索 Web 的方式。与此同时，谷歌发布了自己的 NLP 模型版本 Bard，这是一种由 LaMDA 驱动的实验性对话 AI 文本服务，有助于简化复杂的主题并综合查询的见解。 1.生成式 AI 可以改变人们搜索网络的方式生成式 AI 有可能改变人们在网络上过滤信息的方式，并有可能减少对搜索引擎广告模型的依赖——许多当前的 Web2 用户长期以来一直希望避免这种情况。文本生成工具允许用户在进行查询时消除 SEO 生成内容的噪音（尽管涉及人工干预和微调）。如果搜索偏好发生变化，有利于文本型 AI 工具，则搜索引擎可能会被替换，这意味着需要挖掘的与搜索相关的广告混乱更少——这是 Web3 的核心标准，旨在将技术的权力重新交到用户手中。在区块链游戏中，文本型 AI 可以通过多种方式增强游戏开发人员和艺术家的创造力和生产力。通过利用文本型 AI，可以快速制作和完善基本的视频游戏元素（例如对话、故事和角色组合等），从而通过更快地产生创意来简化创作过程。生成式 AI 可以改变 NFT 的生成方式 AI 还可以帮助生成图像和视频——这些类型的内容可以被铸造成 NFT。这些人工智能生成的 NFT 被称为生成艺术 NFT，艺术家将首先输入一组规则（如一系列颜色和图案），以及迭代次数和随机程度等参数。然后计算机将在这个指定的框架内生成艺术品。其中一个例子是“CryptoPunks”生成者 Larva Labs，它创建了“Autoglyphs”NFT 集合。以下是在 AI 的帮助下生成的 NFT 集合的其他示例。以下是一些生成式艺术 NFT 示例： 1. Autoglyphs Autoglyphs 由 CryptoPunks 创作者 Larva Labs 发布，构建于以太坊区块链之上，总量 512 个。 2. Fidenza Fidenza 系列由视觉艺术家 Tyler Hobbs 创作，利用了生成各种曲线和区块的通用算法，总量 999 个。 3. Ringers Ringers 系列由艺术家 Dmitri Cherniak 创作，这些艺术品由 JavaScript 生成，描绘了将绳子缠绕在一组钉子上的各种方式，总量 1000 个。 4. Chromie Squiggle 该系列由 Erick ‘Snowfro’ Calderon 创建，由九种不同样式方案中随机生成的波浪线组成，总量 10000 个。 5. Lost Poets 该系列由数字艺术家 Pak 创作，既是 NFT 合集又是策略游戏，总量 65,536 个。 AI 可以帮助生成链游中的头像和物品生成式 AI 模型可以协助在 Web3 环境中大规模创建游戏资产——从化身、设备、车辆到人工制品。游戏行业可以应用文本到图像的生成式 AI 模型，这些模型能够根据文本描述生成创意资产和内容。在某些参数内，现代语言模型也可用于围绕所创建的资产构建上下文，例如物品力量统计数据、角色属性或智力。 AI 生成的图像和视频现在非常先进，甚至可以用于在元宇宙中的区块链游戏和虚拟产品中创建特效。例如，Mirror World 是一个 GameFi 项目，它利用 AI 驱动的虚拟“镜子”作为游戏角色的资产。 Mirror 资产在每款游戏中都可以完全互操作，确保资产持有者能够在游戏上线时使用它们应对新的挑战。 Alethea AI 的 CharacterGPT 项目是生成式 AI 发挥作用的另一个例子。它具有一个称为 CharacterGPT 的多模态 AI 系统，可以从文本描述中生成交互式 AI 字符，从而实现文本到字符的创建。基于不同的自然语言描述，交互角色可以具有不同的外貌、声音、个性和身份。这些角色可以在区块链上被代币化，他们的主人还可以定制他们的个性并训练他们的智力，以及在 Alethea 的 AI 协议上的各种其他 dapp 上交易和使用它们。这些交互式角色的拟议用例包括数字孪生（旨在反映物理对象的虚拟模型）、数字指南、数字伴侣、虚拟助手以及 AI 非玩家角色 (NPC)。 AI 可以帮助查找 Bug 在构建 Web3 基础设施和应用程序时，AI 可以帮助简化开发过程。例如，AI 应用程序用于调试代码。使用 AI，ChatGPT 在某种程度上展示了不仅可以读写代码，还可以发现代码中的错误的能力。一些加密专业人士现在已经开始使用 AI 程序来完成简单的代码审计任务：智能合约审计公司 Certik 的开发人员使用 ChatGPT 来“快速理解和总结复杂代码片段的语义”。最后：Web3 中 AI 使用的挑战、风险和前景 AI 带来了无限的可能性，它的唯一限制就是用户的想象力。即使在早期阶段，AI 模型也继续展示其在转变企业甚至行业方面的能力。由于进入门槛低促使了广泛采用，AI 很可能成为我们未来在这个数字世界中的生活方式。但是，此类技术也存在一些挑战和风险。挑战之一可能是消费者和组织对 AI 生成的内容的抵制。例如，主要的图库网站和平台 Getty Images 禁止上传和销售使用 AI 艺术工具生成的插图。版权问题被认为是原因，因为一些人工智能生成的图像复制了受版权保护的内容，原始艺术家的水印仍然可见。 AIGC 面临的另一个挑战是生成内容的质量问题。斯坦福大学教授 Andrew Ng 举了一个例子，其中 ChatGPT 错误地认为算盘如何比 GPU 更快，幸好事实并非如此。对于该领域的大多数人来说，AI 这项技术已经被证明开始扰乱劳动力。然而，认为 AI 将在工作中取代人类是一种误解。事实上，它实际上可以在现有市场和新兴市场中创造新的机会：AI 很可能会帮助增加就业机会，或者会创造出与AI 相关的新型工作，只需要一些技能提升。作家威廉·吉布森 (William Gibson) 的一句名言可能最能描述 AI 的未来：“未来已经来临——只是分布不均。” 今天 AI 和 Web3 之间的交集也可以这样说。来源：金色财经
金色财经2023-03-13
百世集团：塞翁失马焉知非福
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十年后，当全球科技巨头遭遇寒冬，苹果、谷歌、亚马逊、英特尔的业务或单季或全年都有下滑，然而诺基亚不在此列。相关数据显示，2022年，诺基亚营收和净利润达249.11亿欧元和42.59亿欧元，同比分别大涨12.2%和161.86%。虽说没了手机业务，但通信业务就是诺基亚的护城河，只要护城河还在，诺基亚就不会倒。5G 的到来，使诺基亚再度腾飞，到 2019 年，诺基亚的 5G 标准必要专利声明量超过 1471 件，仅次于华为。而对于百世，供应链业务就是那条护城河。曾几何时对于四通一达，私下里评论这几家也是各有绝活，也就是优势领域，比如圆通的空运（毕竟当年通达系唯一航空公司）、韵达的控成本（聂腾云甚至对每种快递用车的油耗等细节聊熟于心）等等，而对于百世则是供应链。实际上，在如今的三大业务板块中，供应链是百世最早布局的业务，也寄托着周韶宁创新物流的梦想。百世2007年成立时，设立最早的部门就是研发和供应链事业部，随后通过收购汇通进入快递领域，这与大多数快递公司的发展路径正好相反。谈及百世的供应链业务发展，百世集团副总裁、百世供应链副总经理魏永强曾在接受媒体采访时表示，“在过去的十年里，我们看到基本上是消费数字化的十年。而在未来，我们会看到是产业数字化和供应链数智化的十年。” 魏永强表示，如今产业链极度丰富，供应链的复杂程度达到历史高峰，客户的需求不再单一，没有标准答案的时代来临了。更具挑战性的是，全球宏观经济的波动放大了企业供应链的压力。但即便如此，采用数智化供应链，企业依然可以对掌控供应链胸有成竹。魏永强表示，由于疫情阶段性地打破了产供销平衡，百世一直在助力品牌方恢复产供销平衡，这似乎也解释了，去年Q4，因为众所周知的原因，物流行业一片萧条下，百世供应链却在Q4签下30多个大客户，又在汽配、医疗器械等新赛道发力，实现营收同比增长2.7%至5亿元，净亏损同比收窄81.3%；运输货量同比增长82.1%的业绩。 03 百世在竞争中从未离场如果说百世供应链决定护城河的深度，则百世快运和国际则决定了宽度。从收入结构来看，百世快运是百世集团的主要营收来源，2022年，百世快运全年营收48.9亿元，收入占比从2021年的55.2%上升到了63.1%，货运量达870万吨，其中电商件占比21.2%。四季度，百世快运营收13亿元，货运量达220万吨。得益于各类降本增效举措，净亏损同比收窄69.3%。百世早在2012年就开始布局快运业务，是快递企业中最早进入快运行业的“跨界者”，如今跟顺丰、中通等在快运市场上角逐也并未落得下风。而这种角逐同样也在东南亚上演。去年10月27日，淡马锡、贝恩和谷歌联合发布了2022年最新一版的东南亚互联网经济报告（e-Conomy SEA 2022），预计到2025年，东南亚电商GMV将达到2110亿美元。广阔的市场，让国内一众物流大佬趋之若鹜。从2010年，顺丰在新加坡设立第一个营业网点，打响中国民营快递企业出海的第一枪至今，十多年间，百世、中通、极兔等你方唱罢我登场，要在此复刻中国快递的“黄金十年”。而卖掉了国内快递业务的百世，在此轻装前进，2022年，百世国际全年营收9.2亿元，在东南亚的包裹量达1.2亿件。其中，四季度，百世国际营收2亿元，包裹量为2540万件，在新加坡和马来西亚的包裹量分别同比增长了13.7%和20.3%，跨境业务环比激增173%。得益于客群多样化战略，中小企业客户的营收贡献较同年一季度增长了13个百分点，达40.2%。二十大报告明确提出，经济高质量发展的时代已经到来，供给侧改革的重要性也一再凸显。在本土经济高质量增长阶段，各行各业都在向物流和供应链要成果要效益。在产业成长、转型升级的换挡期，对更精准的定制化供应链物流服务的需求前所未有。在跨国市场动态变化的大周期中，供应链给企业上好了最重要的“保险”。如今，百世未来的目标十分明确——百世将继续以供应链为核心，协同快运、国际业务，通过三者的深度融合，加强建设B2B2C和跨境业务网络，提升全球供应链服务能力。方向明确了，干就完了。来源：金色财经
金色财经2023-03-13
美联储成功救市、接下来有哪些热点叙事值得埋伏？
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，然后输入自己需要生成的图片的短语（用谷歌翻译软件）我给大家展示一下我生成的图片，感觉还行！生成的图片可以直接出售，后期可能会跟opensea这种大平台合作。来源：金色财经
金色财经2023-03-13
港股开盘：恒生指数涨0.48％，恒生科技指数涨1.32％
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31％表现最差，亚马逊周跌4.39％，谷歌周跌3.22％，Meta周跌3.1％。热门中概股中，小鹏汽车、理想汽车周跌幅均超14％，蔚来周跌11.08％，京东周跌14.71％，百度周跌超13％。
金融界2023-03-13
GPT-4将在下周发布必应日活破亿谷歌还有招架之力吗
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抢先，正在逐渐失去自己曾经制霸的领土。谷歌的故事，值得所有人深思。最近，微软是喜讯连连。昨天，微软德国CTO在活动中透露，GPT-4将在下周发布，将提供多模态模型。毫无疑问，微软要搞个大的——GPT-4将转向多模态，Kosmos-1也是多模态，微软亚研院3月8日提出的Visual ChatGPT，也把视觉基础模型整合进ChatGPT里。在其他方面，今天微软官宣ChatGPT正式整合进Azure中。另外，就在昨天，必应的日活用户数在史上首次破亿。毫无疑问，这完全是ChatGPT的功劳。整合进ChatGPT后，必应势如破竹。而谷歌的搜索引擎市场，正在被这个可怕的对手一点点蚕食。 2月8日，微软宣布ChatGPT整合进必应后，谷歌的使用率跌惨了而微软的野心不止于此，它不止想要撼动谷歌搜索引擎的市场，还希望把ChatGPT整合进各个软件生态中，建起一个办公软件帝国。谷歌两年前就可以走的路，被微软提前走了，现在，谷歌只能接受现状——自己被微软打得满地找头，疆土尽失。在社交网络上，网友纷纷留言：RIP Google。 GPT-4下周发布，还是多模态的微软最近的连环组合拳，简直把谷歌打懵了。 3月9日，微软德国CTO Andreas Braun在一场名为「AI in Focus - Digital Kickoff」的活动中表示：GPT-4，将于下周问世！果然，OpenAI的效率不会令人失望。尽管许多技术消息还在保密，但一个关键细节已经被透露：GPT-4将是多模态的。一个多模态的语言模型，这意味着什么？微软德国公司的技术总监Andreas Braun表示，「有了GPT-4，AI就有可能生成文本、图像甚至视频。」而以前版本的ChatGPT只能够生成文本。」 GPT-4作为多模态语言的另一个强大功能在于，它可以管理不同语言的数据输入和输出。比方说，你可以用西班牙语对ChatGPT提出要求，而得到的生成文本是英语。显然，这种新奇的东西对翻译工具也会有很大的帮助。 Braun将GPT-4描述为人工智能领域的游戏规则改变者，它将向着拥有人类的解释能力这一目标更进一步。显然，网友对GPT-4的发布充满期待。有网友还做了一张GPT-4和GPT-3参数对比图。 OpenAI创始人Sam Altman此前曾表示，GPT-4仍然将是纯文本模式，且训练参数不会比GPT-3高出太多，因为研发的重点将放在如何提升利用现有数据的能力上。纽约时报曾猜测，微软必应所增加的聊天功能很有可能就是由GPT-4驱动的。一次OpenAI内部采访中，其中提到了OpenAI现在用了微软一半的算力，2.8万张A100。在2022年，就花费了4-5亿美元，今年预期要亏损20多亿美元。其中还提到了，在有隐私限制及其他不能用OpenAI API的场景，底层算力大型的提升非常重要。对于新一代GPT能否帮助OpenAI节省算力，也值得我们拭目以待。当然也有人表示担忧，飞速发展的AI是否会开启人类的末日？不过微软的人重申，ChatGPT给人们日常生活带来的影响与十多年前的iPhone相似。由Saya Nadella领导的公司也明确表示，GPT-4不是来抢人饭碗的，而是帮助人类简化工作、提升质量。高调官宣：必应日活首次破亿而在3月8日，ChatGPT版必应的日活用户数在历史上首次突破了1亿，这距离它在2月8号的发布，正好一个月。前有ChatGPT用时俩月月活破亿，今有ChatGPT版必应用时一月日活破亿，微软真的是在不断创造奇迹。现在，每天有1/3的预览版用户都在使用ChatGPT版必应，而且自推出以来，用户已经和必应进行了4500万次聊天。博文地址：https://blogs.bing.com/search/march_2023/The-New-Bing-and-Edge-%E2%80%93-Momentum-from-Our-First-Month/ 虽然必应的市场份额与谷歌相比还差得多，但在经历了长达数年的疲软之后，微软对这次的增长还是非常满意的。副总裁Yusef Mehdi在最新的博文中表示：「我们很高兴与大家分享，经过几年的稳步发展，再加上100多万新的必应预览用户的一点点推动，我们的必应日活跃用户已经突破了1亿。」除此之外，随着新的应用程序的推出，必应在移动端的日活用户也增加了6倍。顺便，微软再再再次放宽了ChatGPT版必应聊天限制——每天120轮对话，每轮10句。前几周，微软刚刚制定了计划，要在价值约5000亿美元的数字广告市场上，进一步增加收入。微软财务副总裁Philippe Ockenden在上个月与分析师的电话会议上说：「搜索广告市场的份额每增加1个点，我们的广告业务就有20亿美元的收入机会。」在过去的12个月里，微软的广告业务收入已经增长到180亿美元，而上一财年为100亿美元。这个成就在很大程度上要归功于必应，但要接近谷歌2022年超过2000亿美元的广告收入，微软仍有很长的路要走。但对微软来说，这是一个从谷歌那里抢占市场份额、虎口夺食的最好机会。 ChatGPT正式加入Azure OpenAI，同时还有GPT-3.5、Dall-E 2 除了搜索引擎，ChatGPT也被微软火速整进了云平台Azure中。今年1月中旬，纳德拉就曾预告，微软即将在Azure中整合进ChatGPT。微软说到做到，这才不到俩月，就正式完成了。北美时间3月9日，微软在官方博客宣布，ChatGPT已被正式整合进Azure Open AI服务中，现在是预览版。（体验地址：https://azure.microsoft.com/en-in/products/cognitive-services/openai-service/）这意味着，企业和个人开发者现在都可以借助Azure OpenAI服务，用上最先进的AI模型，包括Dall-E 2、GPT-3.5、Codex等。比如GitHub Copilot通过Azure OpenAI服务中的Codex模型，能帮开发者自动生成代码。使用Power Platform中的Co-pilot，用户能够编写Power Fx命令，甚至实现自动化流程 Microsoft Teams Premium通过GPT-3.5模型打造了「智能回顾」功能，可以自动生成会议记录、笔记、实时翻译等。 Microsoft Viva Sales通过GPT-3.5模型提升了销售效率，可自动生成邮件内容、生成个性化销售文案等。 Azure OpenAI Studio的无代码开发模式，能让企业和开发者快速开发智能应用程序和解决方案。在设计软件中，Azure OpenAI使用了DALL·E 2模型，在提示栏中不断明确自己的要求，软件就会生成越来越符合用户要求的图像其实前几天，微软就已宣布低代码应用平台Power Platform整合进ChatGPT，开发者可以使用最少的代码创建应用程序。链接借助Azure OpenAI服务中的ChatGPT预览版，企业和开发者可以把它的功能直接集成到应用产品中，私人定制自己的ChatGPT，提供个性化客户服务，生成个性化营销文案，建立企业级智能化知识库搜索引擎等。技术公司可以快速将机器人连接到不同的产品，支持知识库和常见问题解答，在不编写任何代码的前提下，就能为客户提供支持微软的办公软件帝国，眼看要成形了。谷歌埋葬了自己其实，谷歌不是没有这样的机会。据华尔街日报称，几年前，2名前谷歌工程师曾push高管向公众发布ChatGPT类似聊天机器人，但直接被毙掉了。原因很简单，不安全。可以说，谷歌高管们谨慎的态度把自家的前程给葬了。 2018年，谷歌研究工程师Daniel De Freitas开始从事一个人工智能副项目，目标是创建一个模仿人类说话方式的对话聊天机器人。谷歌人工智能研究部门的软件工程师Noam Shazeer后来加入了该项目。当时，De Freitas和Shazeer建立的聊天机器人称为「Meena」，随后便更名了，也就是现在的LaMDA。 Meena能够哲学辩论、随意谈论电视节目、还能做双关。当时，他们相信Meena可以从根本上改变人们在网上搜索的方式。他们多次尝试将聊天机器人对外公布，将聊天功能添加到Google Assistant，并向公众推出演示。不幸的是，谷歌高管表示，聊天机器人不遵守其AI安全和公平标准，推出机聊天器人的计划便陷入了僵局。高管们的反应，让De Freitas和Shazeer非常失望。因此，他们在2021年底离开谷歌创办了自己的公司，尽管谷歌CEO皮查伊亲自要求他们留下来继续从事聊天机器人的工作。他们成立的这家公司名为Character.Ai，并在此后发布了一个聊天机器人，可以扮演埃隆马斯克或任天堂的马里奥等人物。 Shazeer上个月在接受采访时表示，这在谷歌内部引起了一些轰动。但最终我们决定，作为一家初创公司，我们可能会有更多的运气推出产品。谷歌对人工智能采取小心谨慎的态度并不是什么新鲜事儿了。自2012年以来，这家公司一直在阻挠其人工智能工作。 2012年，谷歌聘请了计算机科学家Ray Kurzweil来研究其语言处理模型。大约一年后，谷歌收购了英国人工智能公司DeepMind，该公司旨在创建通用人工智能。然而，出于对大规模监控的道德担忧，学者和技术专家推迟了使用这项技术，谷歌对限制其使用人工智能的方式做出了承诺。 2018年，由于员工的强烈反对，谷歌宣布终止将其人工智能技术用于军事武器的项目。尽管谷歌Bard聊天机器人在上个月的第一次公开演示中犯下一个事实错误后，导致谷歌股价大跌。但谷歌的人工智能计划现在可能终于看到了曙光。 Alphabet董事长John Hennessy认为，谷歌的聊天机器人还没有真正为产品做好准备。CE皮查伊要求所有谷歌员工花两到四个小时的时间帮助测试产品，以便为发布做好准备。皮查伊在二月份的一份备忘录中写信给谷歌员工：我知道这一刻令人不安地兴奋，这是意料之中的。底层技术正在迅速发展，潜力巨大。我们现在能做的最重要的事情是专注于构建一个伟大的产品并负责任地开发它。 17年，谷歌提出了Transformer，为如今大语言模型的种种繁荣景象夯实了基础，然而，谷歌自己却没能把握住时代的命脉，自己制霸多年的搜索引擎和办公软件市场，现在眼看就要被微软偷家。一个太过谨慎的巨头，是怎样被锐意进取、打法创新的对手击败的？这个故事值得我们深思。参考资料： https://www.theverge.com/2023/3/9/23631912/microsoft-bing-100-million-daily-active-users-milestone https://www.gearrice.com/update/gpt-4-will-arrive-next-week-and-will-be-multimodal/ https://www.businessinsider.com/google-ai-chatbot-chatgpt-years-ago-execs-shut-down-report-2023-3 来源：新智元、DeFi之道原标题：《GPT-4下周王者登基！必应日活破亿，谷歌已被打残》来源：金色财经
金色财经2023-03-12
再谈负责任的人工智能
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类型的AI聊天APP「WiseAI」。谷歌则是发布史上最大“通才”AI模型“PaLM-E”。拥有5620亿参数的PaLM-E可让机器人更自主。诸多的AI应用方便了我们的日常生活，让我们从平凡的任务中解放出来，让我们专注于更有意义和更充实的工作也同样令人们担忧。训练人工智能系统——尤其是那些用于提供新闻、广告和其他定制数字内容的系统——通常依赖于大量敏感的个人数据。据英国广播公司(BBC)报道，IBM近日被指在未经用户同意的情况下，在图片分享网站Flickr上获取了大约100万张照片，用于训练其人脸识别算法。然而这些被披露出AI侵犯个人隐私的事件只是冰山一角。人工智能研发人员一直在从互联网的各个角落搜集大量数据来进行AI训练已经成了行业共识。怎么样能在尊重个人隐私基础上收集更多的AI训练所需要的数据呢？ Oasis 网络提出了负责任的人工智能解决方案。用公平、隐私和透明这三项原则构建了负责任人工智能的框架。在负责任的人工智能愿景中，个人隐私不仅静态和训练期间的数据受到保护，模型本身也受到保护，以防止它们将训练数据泄露给对手。与此同时人工智能决策过程中的做到透明和无偏见。具体运作方式在我前面的文章也有所提及，这里就不重复陈述了。也可以参考https://oasisprotocol.org/blog/the-oasis-privacy-layer-powered-by-sapphire这里的文章。根据Oasis 网络的官方陈述，目前正在合作的项目有下面几个： 1、 Oasis Labs 与 Meta 的合作构建了一个基于 MPC 的系统，为人工智能模型中的公平性和偏见设计解决方案。防止这些弱点需要适当的系统和流程来帮助测量偏差，同时保护为这些测量提供高度敏感的人口统计数据的个人的隐私。 2、Oasis 正在与 Personal.ai 合作，为 AI 创建管道，保护个人共享的数据，用于开发对话式 AI 模型。这些保护措施专门保护创作者及其在线社区，只有在经过可验证的许可访问后，他们才能使用个人数据训练 AI。 AI无疑是一种改变游戏规则的技术，将广泛出现在商业应用中，但必须对其进行负责任的管理，以避免侵犯隐私。尤其是即将到来的Web3 时代，风险比以往任何时候都高。保护敏感数据和消除偏见对于保护我们自己免受这项革命性技术的侵害至关重要。负责任人工智能方案的提出将为AI的发展和保护个人隐私之间的平衡开辟出一条全新的道路。资料来源：https://oasisprotocol.org/blog/web3-responsible-ai-by-oasis 来源：金色财经
金色财经2023-03-11

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