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en Griffin的Citadel、微软(378.61,1.18,0.31%)和私募股权公司Thoma Bravo。世邦魏理仕称，现在可用办公空间的比例低于2019年疫情前水平。

金融界2023-11-28

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漫金工作室2023-11-28

黄金早盘确定支撑！多单继续！最新走势分析

　　由于之前微信咨询的投资者过多，导致微信被风控，请添加新微亻言：MADA6233 　　隔夜金价空单离场了，继续延续干多　　基本面上看，随着市场整体基调已定，美联储加息周期进入尾声，逐步进入降息预期周期，美元指数近期也是反复偏弱调整，而近两天公布的一些美国经济数据也佐证了这一点，不管是从消费还是房地产市场表现都有些低迷，只是上周初请失业金数据表现尚可，给美联储一些表演的空间，本周还有密集的美联储官员讲话，边走边看了。　　黄金方面，周一黄金价格总体呈现上涨的状态，当日价格最高上涨至2018位置，最低下跌至2000.48位置，收盘于2014.05位置。回顾周一黄金市场表现，早间开盘后价格短线获得支撑快速进行上行，随后*在2020下方，以内及晚间价格持续进行震荡，最终收盘看价格阳线状态收尾。从时间点上看目前到达关键节点，另外从K线上看需要关注2020位置得失，此位置不破有望再度进行转跌，考虑到昨日收盘如若进行破位则需要等待2030区域再看下行，下方需要关注2005位置多空分水岭，　　　　从技术面上看，日线在顶部出现三连阳，形态和结构上表现极强，继续上涨走高在日线上方看不到顶部，所以要

头狼论金2023-11-28

老杨：黄金多头继续强势,什么时候可以见顶？

【laoyang前言】有兴趣进入我们黄金原油货币兑（现价喊单指导群）的朋友可添加本人的微信获取：XAUUSD9898 另外如果您的黄金交易成本1手高于25美金的话，可以联系本人，我们这边的成本保证金更低，而且平台年限更久，资质更强！【黄金】黄金近期做多连胜状态，但主要还是行情原因，趋势行情来临时，就是顺势操作，不考虑一切逆势单，有利润也放弃。这句话已经多次说过。为什么要放弃，主要还是因为趋势行情周期中，趋势性强，力度大。很多位置只会给1次 2次，不会多给机会。给到就是赚到拿到就是大胜。我们这边实盘一直在做多，做空的频率屈指可数，而且目前我们手里还有1935 36的多单持仓，想不到吧，这么低的位置拿了这么久还没出。其实这并不奇怪，年底做多+美联储降息的大背景下，黄金不涨天理难容。我们只是更加耐心了一点点，近期的客户没有不翻仓的，我负责任的说这句话。我的实盘客户以及很多粉丝一直也都在关注我的文章和朋友圈，如果这句话有任何掺假的成分，欢迎来打假！今日黄金依旧是做多思路，延续干多！日内多空分水岭在2008 2006一线，这里只要不是有效跌破都是强势多，而且早上黄金已经拉了一

漫金工作室2023-11-28

黄金破高后震荡！回落继续做多！最新走势分析

　　由于之前微信咨询的投资者过多，导致微信被风控，请添加新微亻言：MADA6233 　　隔夜金价空单离场了，继续延续干多　　基本面上看，随着市场整体基调已定，美联储加息周期进入尾声，逐步进入降息预期周期，美元指数近期也是反复偏弱调整，而近两天公布的一些美国经济数据也佐证了这一点，不管是从消费还是房地产市场表现都有些低迷，只是上周初请失业金数据表现尚可，给美联储一些表演的空间，本周还有密集的美联储官员讲话，边走边看了。　　黄金方面，周一黄金价格总体呈现上涨的状态，当日价格最高上涨至2018位置，最低下跌至2000.48位置，收盘于2014.05位置。回顾周一黄金市场表现，早间开盘后价格短线获得支撑快速进行上行，随后*在2020下方，以内及晚间价格持续进行震荡，最终收盘看价格阳线状态收尾。从时间点上看目前到达关键节点，另外从K线上看需要关注2020位置得失，此位置不破有望再度进行转跌，考虑到昨日收盘如若进行破位则需要等待2030区域再看下行，下方需要关注2005位置多空分水岭，　　　　从技术面上看，日线在顶部出现三连阳，形态和结构上表现极强，继续上涨走高在日线上方看不到顶部，所以要

头狼论金 1评论2023-11-28

【美股天天说】OpenAI权力的游戏戏剧化收场微软(MSFT)如何成为低调的背后赢家？

美国股市周一小幅回落，不过从目前的状态来看大盘虽然有回调的风险，但回调的空间似乎也不大，买盘兴趣依然较高，尤其是市场对本周的PCE物价指数充满着期待，看看是否能够呼应之前的CPI一样继续带来通胀改善的信号，这将决定大盘短线回调空间到底有多大？个股方面，今天想来聊的是微软公司，原因在于就在过去的几天内，微软重金投资的OpenAI上演了一出宫斗大戏。我们来看看这场权力的游戏，为何说微软反而成为了背后的赢家？

陈尉2023-11-28

标普500ETF(513500)再度上涨，亚马逊涨0.67%，分析师预测标普500指数涨至5100点

%，谷歌跌0.2%，脸书跌1.04%，微软涨0.31%。航空股全线走低，波音跌0.33%，美国航空跌1.06%，达美航空跌0.72%，西南航空跌1.77%，美联航跌1.26%。银行股普遍下跌，摩根大通跌0.27%，高盛跌0.42%，花旗跌0.35%，摩根士丹利跌0.89%，美国银行跌0.55%，富国银行涨0.23%。宏观数据方面，美国10月新屋销售环比跌5.6%，预期跌4.7%，前值下修；新屋售价的中位值40.93万美元，创2021年8月以来最低，同比大跌17.6%。美国按揭贷款利率在10月达到约8%的多年峰值，随着贷款利率的下降，未来数据有望改善。德意志银行策略师Binky Chadha和BMO Capital Markets策略师Brian Belski是今年年初少数几个正确预测到标普500指数上涨的人。如今，他们对标普500指数在2024年底的目标是5100点，较周一收盘有12%的上涨空间。Binky Chadha表示，有利的CPI趋势和企业盈利跳升将是关键推动因素。Brian Belski则提到了对就业市场弹性、消费者物价压力缓解以及FOMC明年下半年降息的预期。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2023-11-28

港股开盘：恒指涨0.09％恒科指涨0.1%，电视广播高开超8%

a跌 1.04%，苹果跌 0.09%，微软涨 0.31%，谷歌跌 0.12%，亚马逊涨 0.67%，英伟达涨 0.98%，特斯拉涨 0.27%。热门中概股普跌，满帮、小鹏汽车跌超4%，理想汽车、富途控股、哔哩哔哩跌超3%，蔚来、唯品会、腾讯音乐、微博跌超2%，京东、爱奇艺、阿里巴巴跌超1%，网易、拼多多小幅下跌，百度小幅上涨。

金融界2023-11-28

重塑计算界限：去中心化算力的现状与展望

目前以 OpenAI 为代表的巨头，有微软的加持，背后是微软Azure 提供的丰富算力资源，这使得 OpenAI 每次新产品的发布，都是对当下 AI 行业的重塑和整合，让其余团队在大模型领域难以望其项背。那么在面对高昂的硬件成本、地域限制、产业发展不均衡的情况，是否有其他解决方案？去中心化算力平台则应运而生，平台的目的是创建一个开放、透明且自我调节的市场来更有效地利用全球计算资源。适应性分析 1. 去中心化算力供给侧目前高昂的硬件价格和供给侧的人为控制，都给去中心化算力网络的建设提供了土壤。 • 从去中心化算力的组成方式来看，多样的算力提供方小到个人PC、小型物联网设备大到数据中心、IDC等，大量累积的算力可提供更灵活和可扩展的计算解决方案，从而帮助更多的AI开发者和组织更有效地利用有限的资源。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。 • 有可能的潜在优质算力来源，则是以太坊转 PoS 后，直接由相关矿场转型提供的算力资源。以美国领先的 GPU 集成式算力提供商 Coreweave 为例，前身是北美以太坊最大的矿场，基于已构建的完备基础设施。此外，退役的以太坊矿机，其中也包含了大量的闲置 GPU，据悉此前以太坊挖矿时代巅峰在网工作的 GPU 约2700万张，盘活这些 GPU 也能进一步成为去中心化算力网络重要的算力来源。 2. 去中心化算力需求侧 • 从技术实现来看，去中心化算力资源在图形渲染类，视频转码类，这种计算复杂程度不高的任务，结合区块链技术和web3的经济体系能在确保信息数据安全传递情况下，为网络参与者带来了切实的收益激励，积累了有效的商业模式和客群。而 AI 领域则涉及大量的并行计算，节点间的通信、同步等环节，对网络环境等方面有非常高的要求，因而目前应用也都集中于微调、推理、AIGC 等更偏应用层。 • 从商业逻辑来看，单纯算力买卖的市场是缺乏想象力的，行业只能卷供应链、定价策略，但这些又恰好是中心化云服务的优势。因而，市场上限较低也缺乏更多想象空间，所以也能看到原本做单纯图形渲染的网络在寻求 AI 转型，如 Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向 AI 领域扩展。 • 从主要客群来看，很显然大B端客户会更倾向于中心化集成式云服务，他们通常有充足的预算，他们通常是从事底层大模型的开发，需要更高效的算力聚合形式；因而，去中心化算力更多的是服务于中小型开发团队或个人，从事多是模型微调，或应用层开发，对算力的提供形式没有太高的要求。他们对价格更敏感，去中心化算力的能从根本上减轻初始成本的投入，因而整体的使用成本也更低，以 Gensyn 此前测算的成本来看，将算力换算成V100 提供的等值算力，Gensyn 价格仅为0.4美元每小时，相比AWS 同类型的算力需要2美元每小时，能下降80%。虽然这部分生意并不在目前行业中占开销大头，但伴随 AI 类应用的使用场景持续延展，未来的市场规模不容小觑。 • 从提供的服务来看，可以发现目前的项目更像是去中心化云平台的概念，提供的是一整套从开发、部署、上线、分发、交易全流程的管理，这样的好处在于吸引开发者，可以利用相关工具组件来简化开发部署，提升效率；同时能吸引用户来平台使用这些完整的应用产品，形成基于自身算力网络的生态护城河。但这同时也对项目运营提出了更高的要求。如何吸引优秀开发者和用户并实现留存显得尤为重要。不同领域的应用 1. 数字媒体处理 Render Network 一个基于区块链的全球渲染平台，其目标是为创作者数字创意提供帮助。它允许创作者按需将 GPU 渲染工作扩展到全球 GPU 节点，提供了以一种更为高速且便宜的渲染工作能力，在创作者确认过渲染结果后，再由区块链网络向节点发送代币奖励。相比传统的视觉效果实现方法，在本地建立渲染基础设施或在购置的云服务中增加相应的GPU开支，这都需要高昂的前期投入。自2017年创立以来，Render Network 用户在网络上渲染了超过1600万帧和近50万个场景。从Render Network 2023 Q2 发布数据也能表明，渲染帧数作业和活跃节点数都呈增长的趋势。此外，Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向AI领域扩展。 Livepeer 则是通过网络参与者贡献自己的GPU算力和带宽，为创作者提供实时视频转码服务。广播者可以通过将视频发送至Livepeer，完成各类视频转码，并向各类端侧用户分发，进而实现视频内容的传播。同时，可以便捷地通过法币形式支付，获得视频转码、传输、存储等服务。在Livepeer 网络中，任何人都允许贡献个人计算机资源（CPU、GPU 和带宽）以进行转码和分发视频来赚取费用。原生代币（LPT）则代表了网络参与者在网络中的权益，通过质押代币的数量，决定节点在网络中的权重，从而影响其获得转码任务的机会。同时，LPT也起到了引导节点安全、可靠、快速地完成分派的任务。 2. AI领域的扩展在目前AI领域的生态系统中，主要参与者大致可以划分成：从需求方入手，在产业的不同阶段，对算力的诉求是有明显区别的。以底层模型开发为例，在预训练环节为确保训练结果的有效对并行计算、存储、通信等方面要求都非常高，这就需要通过大型的算力集群来完成相关的任务。当下主要算力供给主要还是依赖自建机房、中心化的云服务平台来集中提供。而在后续模型微调、实时推理和应用开发等环节则对并行计算、节点间通信的要求没有那么高，这恰恰是去中心化算力能一展拳脚的部分。纵观此前已颇具的声量的项目， Akash Nework 在去中心化算力方向做了一些尝试： Akash Network 结合不同的技术组件，让用户可以在去中心化的云环境中高效、灵活地部署和管理应用程序。用户可以利用 Docker 容器技术打包应用，然后通过 Kubernetes 在 Akash 提供的云资源上通过 CloudMOS 进行部署和扩展。Akash 采用“反向拍卖”的方式，这使得价格比传统云服务更低。 Akash Network 在今年8月也发布将推出了主网第6次升级，将对 GPU 的支持纳入其云服务中，未来向更多 AI 团队提供算力供给。 Gensyn.ai，今年颇受行业瞩目的项目由 a16z 领投完成了4300万美元A轮融资，就目前公布项目公布的文档来看，该项目是一个主网基于波卡网络的 L1 PoS 协议，聚焦于深度学习，它旨在通过创建一个全球性的超级计算集群网络来推动机器学习的边界。这个网络连接了从拥有算力富余的数据中心到潜在可贡献个人 GPU 的 PC，定制的 ASIC 和 SoC 等多种设备。为解决的目前去中心化算力中存在的一些问题，Gensyn 借鉴了学术界的一些理论研究新成果： 1. 采用概率学习证明，即使用基于梯度的优化过程的元数据来构建相关任务执行的证明，来加快验证过程； 2. 图形基准协议（Graph-based Pinpoint Protocol），GPP作为一个桥梁，连接了DNN（Deep Neural Network）的离线执行与区块链上的智能合约框架，解决了跨硬件设备间容易发生的不一致性，并确保了验证的一贯性。 3. 与 Truebit 类似的激励方式，通过质押和惩罚相结合的方式，建立一个能让经济理性参与者能诚实地执行分派的任务。该机制采用了密码学和博弈论方法。这个验证系统对于维持大型模型训练计算的完整性和可靠性。但值得注意的是以上内容更多的是解决任务完成验证层面，而非在项目文档中作为主要亮点讲述的关于去中心化算力来实现模型训练方面的功能，特别是关于并行计算和分布式硬件间通信、同步等问题的优化。当前受网络延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）的影响，频繁的节点间通信会使得迭代时间和通信成本都发生增长，这不仅不会带来实际的优化，相反会降低训练效率。Gensyn 在模型训练中处理节点通信和并行计算的方法可能涉及复杂的协调协议，以管理计算的分布式性质。然而，如果没有更详细的技术信息或对他们具体方法的更深入了解，Gensyn通过其网络实现大型模型训练的确切机制需要等项目上线才能真正揭晓。我们还关注到 Edge Matrix Computing (EMC) protocol 它通过区块链技术将算力运用至 AI、渲染、科研、AI电商接入等类型的场景，通过弹性计算把任务分发到不同的算力节点。这种方法不仅提高了算力的使用效率，还确保了数据传输的安全性。同时，它提供了一个算力市场，用户可以访问和交换计算资源。方便开发者部署，更快地触达用户。结合 Web3 的经济形式，也能使算力提供方在根据用户的实际使用情况获取真实收益和协议方补贴，AI开发者也获得更低的推理和渲染成本。以下是其主要组成部分和功能的概述：预期还将推出了基于 GPU 的 RWA 类产品，此项的关键在于将原本在机房固定住的硬件盘活，以 RWA 的形式分割流通，获得额外的资金流动性，高质量 GPU 能作为 RWA 底层资产的原因在于，算力可以算得上 AI 领域的硬通货，目前有明显的供需矛盾，且该矛盾并不能在短期内解决，因而 GPU 的价格相对比较稳定。此外，通过部署 IDC 机房实现算力集群也是 EMC protocol 会重点布局的部分，这不仅能让 GPU 在统一环境下的运转，更高效地处理相关大型算力消耗的任务，如模型的预训练，由此来匹配专业用户的需求。同时，IDC 机房也能集中托管和运行大量的 GPU，确保同类型高质量硬件的技术规格，方便将其打包作为 RWA 产品推向市场，开启DeFi 新思路。近年学界在边缘计算领域也有新的技术理论发展和应用实践。边缘计算作为云计算的一种补充和优化，一部分的人工智能正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，为此轻量机器学习受到青睐，以满足功耗、延时以及精度等问题。 Network3 是通过构建了一个专门的AI Layer2，通过AI 模型算法优化和压缩，联邦学习，边缘计算和隐私计算，为全球范围内的AI开发者提供服务，帮助他们快速、便捷、高效地训练或者验证模型。它通过利用大量智能物联网硬件设备，可聚焦小模型，来做相应的算力供给，且通过构建TEE（Trusted Execution Environment）能让用户仅通过上传模型梯度，来完成相关训练，确保用户相关数据隐私安全。综上 • 伴随 AI 等领域的发展，许多行业会从底层逻辑上实现巨大变革，算力会上升到更重要的地位，与之关联的各个方面也都会引起行业的广泛探索，去中心化算力网络有其自身优势，可答复降低中心化风险，同时也能作为中心化算力的一种补足。 • 且本身 AI 领域的团队也处于一个分岔口上，是否利用已训练好的大模型构建自身产品，还是参与到训练各自地域内的大模型，这样的选择也多是辩证的。因而去中心化算力能满足不同的业务需求，这样的发展趋势是喜闻乐见的，且伴随技术的更新和算法的迭代，势必在关键领域也会有所突破。 • 至不惧，而徐徐图之。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

澳大利亚监管机构呼吁为数字平台制定新的竞争法

示担心，亚马逊、苹果、谷歌、Meta和微软等数字平台扩张增加了它们从事有害行为的风险，如侵入性数据收集和锁定客户并限制其选择的做法。ACCC主席Gina Cass-Gottlieb表示：“我们建议的改革包括呼吁制定有针对性的消费者保护措施和特定服务规范，以防止特定指定数字平台的反竞争行为。”ACCC尚未对反竞争行为做出具体认定。ACCC表示，竞争法还应应对生成式人工智能和虚拟现实等新兴技术带来的潜在挑战。

金融界2023-11-28

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