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11月24日消息，由于谷歌未能在YouTube上删除有关俄乌冲突虚假信息的视频，俄罗斯一家法院对其处以400万卢布的罚款。

金融界2023-11-24

由于谷歌未能在YouTube上删除有关俄乌冲突虚假信息的视频，俄罗斯一家法院当地时间11月23日对谷歌处以400万卢布的罚款。

金融界2023-11-24

市表现的缺乏广度。微软、亚马逊、苹果、谷歌、Meta、特斯拉和英伟达等所谓的“七巨头”带来了71%的回报。标普500指数上涨了20%。剩下的493家公司上涨了5%。同等权重的标普500指数（平均加权每家公司，而不是让市值倾斜）今年迄今上涨了5%。从市值份额来看，七家最大的公司目前在标普500指数中所占的份额高达29%。这是有史以来市值最大的偏离幅度。第二大持股比例是在科技股牛市时期，当时最大的七家公司占指数的比重上升到22%。就上述表现而言，这也是一个不寻常的时期。标普500指数比同等权重指数高出15%。上一次出现这种情况也是在科技股牛市的时候，当时标普500指数的表现比同等权重指数高出18%。平均散度为-0.17%，所以这两个方向的偏差都是不寻常的。老实说，分析师也不知道如何看待这一切。一方面，你可以认为这就是市值加权的伟大之处。毕竟，我们通常提倡市值加权是因为很难找到那7家推动指数表现的优秀公司。就像约翰·博格尔说的那样，不要费心去找针，只要买干草堆就行了。这是很好的建议。问题是，这堆干草堆通常不是由7家公司驱动的。因此，我们实际上遇到了一种不寻常的情况，指数基金中存在单一实体风险，因为指数越来越多地由几家公司主导。如果今年的情况与我们所看到的相反，那么由于单一实体的风险，该指数将变得异常波动。因此，作为指数投资者，并不希望出现这种奇怪的集中，因为指数投资的整点在于分散风险，这样你就拥有所有表现好/坏的公司，但也不会拥有任何一家公司的太多份额，以至于它主导了所有的好坏。分析师发现这在全球股市的范围内特别有趣，因为这些公司都是美国公司，它们使标普500指数偏离了全球市值权重。例如，富时全球股票指数中科技股占比21%，而标普500指数中，科技股占比30%。因此，标普500现在在全球市值权重方面造成了很大的偏离。换句话说，如果你试图成为一个真正的“被动”全球投资者，你实际上需要抵消你在标普500指数上的投资，以减少其对科技行业的高敞口。分析师并不是“因子投资”的大力倡导者，但在这种情况下，你可以考虑以各种方式远离科技股，以抵消一些科技股的风险敞口。这一切是否意味着该指数已经“失灵”？虽然分析师不太愿意这么说。但确实认为，这与正在发生的一些奇怪的事情是一致的，这些事情带来的潜在风险比一些人能接受的要大。 $标普500ETF(SPY)$ $纳指100ETF(QQQ)$ $罗素2000指数ETF(IWM)$

老虎证券2023-11-23

AI扫地机器人是智商税吗？

识别、决策和3D映射。 Matic由前谷歌研究科学家Navneet Dalal和Alphabet子公司旗下智能家居产品公司Nest的首席产品经理Mehul Nariyawala创立。自2017年以来，Nariyawala一直在工作，当时Nariyawala离开了谷歌的Nest部门，在那里他担任Nest Cams产品组合的首席产品经理。在此之前，他曾在Google担任产品经理，并共同创立了Flutter。在为初创公司和科技巨头工作过之后，Nariyawala认为他在扫地机器人市场中会更有所作为。在当时，有200多家自动驾驶汽车初创公司，200多家工业自动化初创公司，但家庭领域没有人，有的只是简单的“圆盘机器人”，仅此而已。Nariyawala意识到，既然智能驾驶汽车需要谷歌地图或者GPS，那么，扫地机器人也需要精确的导航信息。于是，Matic扫地机器人就诞生了。 02.真正聪明的家庭机器人随着技术的成熟，扫地机器人似乎早已卷不出什么新花样，该买的人早已在家解放双手，不爱用的人仍然觉得只是给家里添置一个落灰的新家具。 Matic却还想在市场掀出一点波澜，它声称自己打造的是全世界第一款真正聪明的家庭机器人。简单傻瓜式扔垃圾 Matic同样是扫拖一体机器人，前面的手臂能够实现干湿分离、真空吸尘，可以处理溢出物和污垢——这是市面上其他扫地机器人很难做到的。两个类似坦克的前轮使Matic能够在不被卡住的情况下越过高堆地毯和房间过渡，它的拖地垫是内部的滚筒拖把，并可以自行刮干净。Matic没有像当今大多数中高端机器人那样需要清空垃圾箱或重新装满水箱，取而代之的是，它携带一个600毫升的水箱和一个一升容量的垃圾箱。 Matic试图让家务尽可能简单，并减少混乱。液体和污垢都进入同一个袋子，其中内涵的“尿布晶体”足以吸收任何液体，用户只需将密封袋扔进垃圾箱即可。倾听声音并识别手势这个白色、矮胖的扫地机器人真正有趣的是它可以理解命令。它带有一系列麦克风和一个扬声器，可以响应用户告诉它的内容，例如，用户可以说 “Matic，清理那里”或“Matic，去拖浴室”等命令。它的摄像头可以用来观察世界和识别手势，并处理视觉和音频输入，以确定它所看到的是咖啡渍或袜子。它还可以自主地出去寻找家中的脏区域并进行清洁。根据创始人的说法，每隔几个小时，它就会四处游荡并寻找污垢。实时三维房屋绘图同时，Matic还创建了一个3D驱动的、类似街景的家庭地图，结合设备上的计算机视觉，允许它像自动驾驶汽车一样在谷歌地图的指导下穿越城市。 Matic旨在以与大多数人相同的方式在家中移动，以视觉而不是空间方式处理事物。它使用五个RGB摄像头进行导航，而不是当今大多数机器人吸尘器上的传感器、保险杠和激光雷达技术，使设备能够实时查看和了解其环境。 Matic不像当今大多数机器人吸尘器那样撞到椅子腿或鞋子，而是在吸尘碎屑和清理溢出物之间切换时，绕过地板上的任何杂物，例如地毯、电线和狭小空间，因为它实际上可以实时看到它要去哪里，而不是依赖预先编程的地图。保护安全和隐私设计 Matic能在众多扫地机器人竞争中脱颖而出的是它对私人需求的重视。首先，你再也不用担心扫地机器人卖力工作时会对你的生活造成困扰，也不需要把它的工作时间限定在白天。据称，Matic是最安静的扫地机器人，你几乎听不到它的声音。它还可以使用红外灯在低光线下导航和清洁，可以在晚上操作而不打扰你的睡眠。其次，与许多竞争对手不同，该机器人无需互联网连接即可在本地运行。该设备收集的所有信息，无论是您家的地图还是个人喜好，都存储在Matic的内存中。它在本地运行，根本没有云组件。它不需要“互联网连接即可运行”。离开用户家里的唯一东西是机器人捡起的污垢。最后，友好的圆角设计避免了对人的磕碰，强大的信息处理能力确保了对小孩、老人以及宠物的安全防护。 03.是噱头，还是革新？作为懒人家居三宝之一的扫地机器人，在理想中是解放双手的黄金利器，然而，现实却让众多中产为之失望不已。各类问题频发，成为用户心头的“拦路虎”。扫地机器人“困扰” 现有扫地机器人避障功能的不足一直是用户的头号怨点。虽然机器人表面上具备避障技术，实际使用中却频频撞上电线、家具，甚至蹭到宠物粪便，把家里搞得一团糟。有用户调侃说，这简直是一个“失明”的扫地机器人，避障功能就像是个摆设。在小红书、微博等社交平台，经常可以看到用户对自家“智障机器人”的吐槽，甚至有很多关于扫地机器人的劝退帖。而卡住和迷路似乎也成了这些机器人的“招牌动作”。经常在桌底一动不动，或者在地毯边沿失踪，需要用户亲自出马进行重新设置。这种频繁的失灵现象让用户们倍感失望，有人戏称扫地机器人成了家里的“迷路小丑”。此外，扫地机器人还需要用户动手清理储存盒的垃圾、卡住的毛发等，也被用户视为功能“鸡肋”。这些问题的频发，不仅折损了用户对于科技便利性的期待，也引发了对高价产品的质疑。购买成千上万元的扫地机器人，居然需要用户时刻“操控”，因此有用户感慨这不如自己亲自动手来得省心。能否带来革新？不仅如此，扫地机器人行业整体也遭遇寒冬。根据奥维云网的数据，2022年扫地机器人销量下滑24%，连续两年呈现负增长，而这种颓势在2023年上半年延续，市场规模持续萎缩。（来源：民生证券扫地机行业深度报告）今年双十一期间，石头科技的G10S更是降价近1300元，各大品牌如科沃斯、美的、海尔也纷纷推出七八百元的扫地机器人，试图通过价格战来稳住市场。在扫地机器人行业遭遇寒冬的背景下，人们对于AI扫地机器人的期望是否会成为一场空？目前，这不得而知。但不论是对于用户还是厂家而言，相比降价大促销，提高质量也许才是提升用户信心和行业振兴的关键。 Matic这款备受瞩目的扫地机器人，将于2024年正式推出，售价高达1800美元。不同于过去的产品，Matic的外观更像是一个机器人而非传统的扫地机器人。这一设计的背后是对用户体验的新尝试，将机器人智能和人性化进行更深度的结合。这或许是一个信号，未来的扫地机器人可能更注重人机交互，提升用户的使用感受。其次，用户可能更关心的是机器人的智能化和高效程度。未来的AI扫地机器人能否实现更加智能化，甚至具备更高级的感知和决策的能力？ 04.AI扫地机器人走向何方？诚然，扫地机器人市场行业还没有到真正遇冷的时刻。正如Crunchbase报道的全球AI公司融资数字表明的那样，人工智能领域依然是资金追逐的焦点。在人工智能技术发展的前沿，或许厂家真的能找到AI扫地机器人的未来之路。在这个过程中，我们期待看到的不仅是产品的升级，更是用户对于智能生活的向往。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-11-23

值得关注的Solana协议有哪些？

技术。Solana的核心团队拥有高通、谷歌等高科技企业的背景，其历史证明（PoH）算法在可扩展性、速度、安全性、效率等方面具有很大优势，这也成为很多人选择其作为底层设施的原因。从未来的发展空间看，由于SOL与FTX深度绑定，如果FTX重启，SOL与FTX或将再度开启“蜜月”，两者或互为推动。从生态的角度看，Solana上的新项目整体TVL还相对较低，未来的发展空间值得期待。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。有问题可以评论提问或者私信来源：金色财经

金色财经2023-11-23

散户都在等这一刻！马斯克宣布Grok AI下周进军推特研究员：将破坏投资环境……

提醒投资者须谨慎评估风险。这个被视为谷歌及微软在人工智能(AI)领域竞争对手之一的聊天机器人产品Grok，在11月初推出，拥有较便宜的每月订阅费用、较贴近生活化的口吻，以及能够及时整合最新资讯等优点。据悉，目前推特的订阅用户将可以免费使用包括Grok在内的所有AI工具，相当于花费16美元的订阅费，就可拥有Grok的功能，而目前ChatGPT4 Plus月费为20美元。根据xAI公告称，Grok是模仿英国作家Douglas Noël Adams 所写的一系列科幻小说The Hitchhiker's Guide to the Galaxy研发的AI模型，这是马斯克最爱的书籍之一。因此，它几乎可以回答任何问题，甚至可以建议要问什么问题。 (来源:Twitter) xAI说道：“Grok的设计目的是用一点智慧来回答问题，并且具有叛逆性，所以如果你讨厌幽默，请不要使用它。” Grok的一个独特且基本的优势是它透过推特平台即时了解世界，它还将回答大多数其他AI系统拒绝的尖锐问题。但Grok仍然是一个非常早期的测试版产品，所以期望它在使用者的帮助下每周都能快速进步。

小萧2023-11-23

机构：三季度全球云服务支出达735亿美元，同比增长16%

马逊云科技（AWS）、微软Azure和谷歌云，共同增长了20%，略高于整体市场，占总支出的65%。AWS的表现与上一季度相同，微软Azure的增速则有所上升。而谷歌云在2023年第三季度的同比增长则有所下降。

金融界2023-11-23

美股收评：三大指数集体收涨，亚马逊涨近2%

科技股涨跌不一，亚马逊涨近2%，微软、谷歌、Meta涨超1%，英伟达、特斯拉跌超2%。充电桩、石油与天然气、有色金属板块走低，英国石油、南方铜业、道达尔跌超1%。热门中概股涨跌不一，百度涨超5%，唯品会涨超2%，微博涨超1%，京东、网易、阿里巴巴小幅上涨。腾讯音乐跌超2%，富途控股跌超1%，哔哩哔哩、蔚来、理想汽车小幅下跌。

金融界2023-11-23

AI 减速Web3 加速舆论话语与政治

金色财经2023-11-22

浅谈重塑世界之区块链和AI的交汇

AI（微软支持）和Anthropic（谷歌和亚马逊支持），正在整合资源，并建立起围绕自身模型和数据的壁垒。然而，这种做法可能破坏了最初催生该行业的协作开发周期，抑制了行业的发展势头，尽管他们在计算、数据和分销方面具有早期优势。区块链，例如以太坊，提供了一个可行的解决方案，并已成为可靠的中立数据和计算系统。它推动了开源创新，并支持了一系列数字原生原语。这些原语在一个越来越由生成式AI塑造的世界中具有重要地位，因此区块链有望成为人工智能领域开源研究和开发的主要力量。区块链的去中心化特性提供了更加安全、透明和可信的数据管理方式。通过将数据存储在分布式网络中，并使用加密算法确保数据的完整性和真实性，区块链为人工智能研究和开发提供了信任基础和数据共享的机制。在人工智能领域，数据是至关重要的。然而，数据的获取和管理往往面临许多挑战，如数据安全性、数据隐私和数据分发等。区块链通过建立分布式的数据存储和管理系统，允许参与者共享和访问数据，同时保持数据的安全性和隐私性。这为人工智能研究和开发提供了更加开放和合作的环境。此外，区块链还可以解决人工智能算法的透明性和可解释性问题。人工智能算法往往是黑箱，难以理解其决策过程和判断依据。区块链可以记录和追溯算法的训练过程和数据输入，使得人工智能的决策过程更加透明和可解释。总而言之，区块链有着广阔的应用前景，尤其在人工智能领域的开源研究和开发中。它为数据管理、数据共享、算法透明性和可解释性提供了解决方案，促进了人工智能领域的协作和创新。我们相信，区块链将成为人工智能领域开发的重要动力，推动行业朝着更加开放和合作的方向发展。 3、当今市场状况今年，大量资金已经投入到人工智能的核心基础设施、模型层，甚至是面向用户的应用程序，例如聊天机器人、客户支持和编码助手。然而，在传统领域里，对于人工智能产生的价值在哪里积累并不明显。当前的场景中，人工智能很有可能成为一股中心化力量，并继续扩张Web2市场主导者的地位。特别是在基础设施和模型层，参与者们已经在扩展硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系方面进行投资。许多头部巨头们正朝向全栈模式发展，通过并购或专利合作的方式，从云服务提供商如AWS到硬件制造商如英伟达（Nvidia），再到老牌巨头如微软。这些巨头们正在进行规模和利润的争夺，但超昂贵、高精度的企业API模型的市场可能会受到经济、开源性能趋同、甚至低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中端市场的很大一部分已经出现了类似于“OpenAI API wrapper”产品的商品化趋势，这些产品功能齐全，但却难以区分。这些产品为用户提供了自定义API的灵活性和价值，但也呈现出资金缺乏和扩展能力不足的问题。在这个市场环境下，开源的解决方案显得尤为重要。开源软件可以提供更好的性能、成本更低、更好的可重复性和可扩展性。在开源的模型、工具和库的基础上，开发者可以更加灵活地构建自己的应用，并快速响应市场和用户需求。总之，人工智能市场的未来发展趋势与开源和开放合作密不可分。去中心化的开源生态系统可以降低人工智能发展中的壁垒，为更多人提供机会，从而推动行业的发展和技术的进步。 4、开源建设势头当前，开源系统和工具正在鼓励大大小小的企业直接利用预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，使创造力得到了更加充分的发挥。值得注意的是，据谷歌泄露的一篇文章概述，闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。目前，有96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。与此同时，颠覆云服务寡头垄断的时机或已成熟。过去，AWS、Google Cloud和Azure这三大巨头是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。然而，这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。在这种情况下，开源系统和工具的应用将是一个强大的颠覆者。开源系统和工具可以为企业节省成本，降低依赖性，并提供更加灵活的解决方案。企业可以依据自己的需求选择开源系统和工具，并且可以对其进行定制和优化，以满足自身的业务需求。总之，开源系统和工具的广泛应用将颠覆云服务寡头垄断的市场环境，并给企业带来更加灵活和经济的解决方案。现有公司面临着运营重组的费用压力，再加上试图尝试和整合越来越多的开源AI，将为使用去中心化替代方案重构业务创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非凡领域。 5、加密与AI：双向价值关系我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场（供应、标签或微调）以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。反过来，去中心化应用程序和协议将通过吸收这种劳动成果达到新的高度。不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。 Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。生成式AI可能就是加密货币缺失的一环，它将改变UI/UX，并催生新一波技术发展浪潮。反过来，区块链技术将利用、泛化和加速人工智能的潜力。 6、使用区块链建设更好的数据市场使用区块链技术来建设更好的数据市场是一个具有潜力的方向。数据在机器学习中扮演着基础信息输入的角色，庞大的数据库如Common Crawl和The Pile使得基础模型获得了全球的关注。企业可以利用这些数据来完善产品供应的基础模型，或者用于建立未来的竞争优势。数据最终将成为用户和个人模型之间的桥梁，个人模型可以在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据的竞争成为了一个必不可少的前沿领域，区块链技术可以在这个领域中占据优势，尤其是在质量成为塑造数据市场的重要属性的情况下。数据质量比数量更为重要。早期研究表明，未来高达90%的在线内容可能是人工合成的。虽然合成训练数据具有一定的优势，但它也存在模型质量恶化和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会面临非合成数据源的枯竭的风险。区块链技术通过其协调机制和证明原语，为支持去中心化市场提供了优化的可能性，使用户能够共享、拥有或变现用于训练或微调特定领域模型的数据。因此，Web3可能成为更好、更有效的人工生成训练和微调数据的源头。目前，区块链技术已经在支持去中心化的训练、微调和推理过程方面取得了进展，同时也可以更好地保存和利用开源智能。较小的开源模型通过高效的微调过程进行改进，其输出精度已经可以与较大的模型相媲美。因此，在数据来源和微调数据方面，趋势已经开始从数量转向质量。能够跟踪和验证原始数据和衍生数据生命周期的能力可以促进模型复现性和透明度，从而推动更高质量的模型和输入的发展。区块链可以建立一个持久的护城河，成为具有多样化、可验证和量身定制数据集的主要领域。这在传统解决方案过度索引算法进度以应对数据不足的情况下尤其有价值。内容模仿爆发即将到来的内容模仿浪潮是另一个加密货币先发优势将发挥作用的领域。这种新的技术范式将以前所未有的规模赋能数字内容创作者，而Web3即插即用的基础设施让这一切都变得简单明了。加密货币具有主场优势，这要归功于多年来围绕以NFT形式建立数字资产和内容的所有权和不可变来源的原语的开发。 NFT可以捕获整个内容创作生命周期，但也可以代表数字原生身份、虚拟资产，甚至现金流。因此，NFT使数字资产市场（OpenSea、Blur）等新用户体验成为可能，同时也重新思考了书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至是金融基础设施（Upshot、NFTFi）等商业模式。这项技术甚至可以比另一种选择——使用算法——更可靠地打击深度造假和计算操纵。一个明显的例子就是，OpenAI的检测工具因精度失败而关停。最后一点：简洁和可验证计算的进步也将升级NFT的动态格局，因为它们包含ML输出以驱动更智能、不断发展的元数据。我们相信，基于区块链技术的AI工具和界面将释放出全面价值，重塑数字内容格局。利用零知识证明实现机器学习的无限知识区块链行业正在寻求技术解决方案，既能够实现资源高效计算，又能够保持无需信任的特性，而零知识证明（ZK）正是在这方面取得了重大进展。虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机等系统的资源瓶颈问题，但ZK证明实际上提供了许多与人工智能相关的有价值用例。一个明显的例子是对现有用例进行简单扩展：通过高效而简洁的方式验证计算密集型过程，比如在链下运行机器学习模型，这样最终的产品（如模型推理）可以以ZK证明的形式在链上整合。通过将存储证明与协同处理相结合，我们可以在不引入新的信任假设的情况下，使得链上应用程序更加灵活和敏捷，大大增强其功能。当使用ZK证明调用API时，我们可以验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在敏感行业如医疗保健或保险中使用的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权来更有效地进行合作，并从共享学习中受益，同时仍然保持着自己资源的所有权。最后，ZK证明在区分人工数据和合成数据这一日益相关而又具有挑战性的领域中具有真正的适用性。这些用例中的一些还需要进一步的技术开发和寻找可持续规模经济的方法，但zkML有可能对人工智能的发展轨迹产生独特的影响。 8、长尾资产及潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产（如葡萄酒和运动鞋）的链上流动性市场。继任者自然将涉及先进的ML功能，因为人工智能被带到链上并可让智能合约访问。 ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3已经在尝试围绕社交媒体关系和钱包用户名等新概念创建市场。与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发现。这些新的见解可以形成基于智能合约的市场的基础。人工智能的分析能力将嵌入去中心化金融基础设施，以发现长尾资产中的潜在价值。 9、去中心化基础设施层加密货币不仅在吸引和货币化高质量数据方面具有优势，而且在人工智能背后的基础设施支持方面也具有相似的前景。一些去中心化物理基础设施网络（DePINs），如Filecoin和Arweave，已建立了用于存储的系统，这些系统本身就包含区块链技术。还有其他公司，如Gensyn和Together，致力于解决分布式网络模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的P2P市场，将过剩的计算资源与需求联系起来。此外，Ritual以激励网络和模型套件的形式为开源AI基础设施的建设提供基础，将分布式计算设备连接起来，供用户进行推理和微调。其中最重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePIN还可以创建一个更大、更有效的市场。他们通过向更广泛的供应端开放，包括能够释放潜在经济价值的被动供应商，或者将性能较差的硬件整合到与高水平同行竞争的池中来实现这一点。技术栈的各部分都涉及不同的约束和价值偏好，并且对这些层进行规模性实战测试（特别是去中心化模型训练和计算的新兴领域）方面仍有大量工作要做。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已存在，这些解决方案最终可以与传统市场一较高下。 10、综上所述，加密技术和人工智能的结合已经成为最具前景的设计领域之一，影响到了从内容创作到企业工作流程及金融基础设施等方方面面。我们相信在未来几十年内，这些技术将对世界进行重塑。最好的团队将结合基础设施、加密经济学和人工智能等技术，以提升产品/服务性能、实现全新行为或实现具有竞争力的成本结构。加密技术为协作网络引入了前所未有的规模、深度和标准化数据粒度，而人工智能将信息池转换为相关背景或关系的向量。当这两个领域结合在一起时，可以形成一种独特的互惠关系，为去中心化未来的建设者奠定基础。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

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