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ETF盘后资讯｜全球最强超算工厂诞生，算力是GPT-4的20倍！国内扶持政策迭出，或有资金借道双创龙头ETF（588330）进场布局！

业内顶尖水准的”AI模型，并表示能够与OpenAI和谷歌等竞争对手的类似产品相抗衡。面对AI的飞速发展势头，国内扶持政策迭出，呵护人工智能产业发展： ①国资委重磅部署！持续推动产业高端化、智能化、绿色化发展全面实施“AI+”专项行动，进一步优化人才发展支持政策，加快建立完善精准、差异化、长周期的科技创新考核体系，布局新赛道、培育新动能。 ②算力方面，杭州市人民政府印发《支持人工智能全产业链高质量发展若干措施》，提出加快算力设施建设、推动全产业链发展、强化人才队伍支撑等五方面共十四项举措，扩容“算力券”发放，年度总额提升至2.5亿元，支持企业购买符合杭州市规划布局的智算中心以及纳入算力撮合的合作伙伴所供给的智能算力。华安证券表示，改革政策略超预期，二季度经济数据走弱提升宏观政策力度预期，积极的因素正在积累，后续重点关注月底重要会议定调。配置上，人工智能、设备更新、低空经济等新质生产力机会催化正当时。热门ETF方面，硬科技宽基——双创龙头ETF（588330）跟踪科创创业50指数，覆盖科创板、创业板市值较大的50只股票，重仓电子、电力设备、医药生物行业，截至6月底，行业权重占比分别为32.2%、24.9%、19.3%，囊括新能源汽车、半导体、创新药等热门主题，权重股汇聚宁德时代、中芯国际、阳光电源、金山办公等细分赛道的龙头公司，是布局科技创新的利器。图：双创龙头ETF（588330）标的指数（科创创业50指数）前10大重仓股（截至6月底）数据、图表来源：Wind，沪深交易所，华宝基金等风险提示：双创龙头ETF（588330）被动跟踪中证科创创业50指数，该指数基日为2019.12.31，发布于2021.6.1。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的该基金风险等级为R4-中高风险，适宜积极型（C4）及以上的投资者，适当性匹配意见请以销售机构为准。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。

金融界2024-07-24

Meta发布Llama 3.1 马克·扎克伯格呼吁开源AI

，这比以前的版本要多得多，但仍落后于 OpenAI 的 GPT-4 等竞争对手，据报道 GPT-4 拥有一万亿个参数。 Llama 3.1 版本。来源：Meta 他说，从明年开始，Meta 预计未来的 Llama 将成为“业内最先进的模型”，但在此之前，它“已经在开放性、可修改性和成本效益方面处于领先地位”。 “Meta 致力于开源 AI，”他说道，并列举了几个优势，包括定制、独立于封闭供应商、数据保护和开发人员的成本效益优势。他说，该公司还将受益于开源，这确保了获得最佳技术的渠道，并避免被竞争对手的生态系统所束缚。他认为，由于透明度和更广泛的审查，开源 AI 可能比封闭的替代方案更安全，并指出这对美国及其盟友来说也具有战略优势。扎克伯格认为，开源人工智能对于人工智能的积极未来至关重要，他总结道： “开源将确保全世界更多的人能够享受到人工智能带来的好处和机遇，权力不会集中在少数公司手中，而且这项技术可以在整个社会更均匀、更安全地部署。” 他总结道，Llama 3.1 的发布将成为“行业的转折点”，大多数开发人员将开始主要使用开源人工智能。来源：金色财经

金色财经2024-07-24

The Graph 如何扩展为 AI 驱动的 Web3 基础设施？

：ChainFeeds 2022 年，OpenAI 推出了 GPT-3.5 模型驱动的 ChatGPT，自此开启了一波又一波的 AI叙事浪潮。然而，尽管 ChatGPT 在多数情况下能能有效处理问题，但其在需要特定领域知识或实时数据时的表现仍可能受限。例如，当询问关于 Vitalik Buterin 过去 18 个月内的代币交易记录时，它无法提供可靠且详尽的信息。为此，The Graph 核心开发团队 Semiotic Labs 结合 The Graph 索引软件栈和 OpenAI 推出了 Agentc 的项目，能够为用户提供加密货币市场趋势分析和交易数据查询服务。在询问 Agentc 关于 Vitalik Buterin 过去18个月内的代币交易记录时，它提供了更为详尽的答案。然而，The Graph 的 AI 布局并不仅限于此，其在发布的「The Graph as AI Infrastructure」白皮书中表示，目标并不是推出某个特定应用程序，而是充分利用其作为去中心化数据索引协议的优势，为开发者提供构建 Web3 原生 AI 应用的工具。为了支持该目标， Semiotic Labs 也会开源 Agentc 的代码库，让开发者可以创建功能类似于 Agentc 的 AI dapp，如 NFT 市场趋势分析代理及 DeFi 交易助理代理等。 The Graph 去中心化 AI 路线图 The Graph 于 2018 年 7 月推出，是一个用于索引和查询区块链数据的去中心化的协议。通过该协议，开发者可以使用开放 API 创建和发布名为子图（Subgraph）的数据索引，使应用程序能够高效检索链上数据。截至目前，The Graph 已经支持超 50 条链、托管了超 7.5 万个项目，并处理了超过 1.26 万亿次查询。 The Graph 能够处理如此庞大数据，离不开其背后的核心团队的支持，包括 Edge & Node、Streamingfast、Semiotic、The Guild、GraphOps、Messari 和 Pinax。其中 Streamingfast 主要提供区块链数据流的跨链架构技术，Semiotic AI 则专注于将 AI 和密码学应用于 The Graph 中。The Guild、GraphOps、Messari 和 Pinax 则各自专注于 GraphQL 开发、索引服务、子图开发和数据流解决方案等领域。 The Graph 布局 AI 并非新想法。早在去年 3 月，The Graph Blog 就发布了一篇文章，概述了利用其数据索引功能进行人工智能应用的潜力。去年 12 月，The Graph 发布了名为「New Era」的新路线图，计划添加大型语言模型的 AI 辅助查询。随着近期白皮书的发布，其 AI 路线图进一步清晰。白皮书中介绍了两项 AI 服务：Inference（推理）和 Agent（代理）Service，允许开发者直接将 AI 功能集成到应用前端，整个过程均由 The Graph 支持。 Inference Service：支持多种开源 AI 模型在传统推理服务中，模型通过中心化的云计算资源对输入数据进行预测。例如，当你向 ChatGPT 提出问题时，它会进行推理并返回答案。然而，这种中心化的方式不仅增加了成本，还存在审查风险。The Graph 希望通过构建一个去中心化的模型托管市场来解决这个问题，使得 dApp 开发者在部署和托管 AI 模型时更加灵活。 The Graph 在白皮书中举了一个例子，展示了如何通过其创建一个应用程序来帮助 Farcaster 用户了解其帖子是否会获得大量点赞。首先，使用 The Graph 的子图数据服务，对 Farcaster 帖子的评论和点赞数量进行索引。接着，训练神经网络预测新的 Farcaster 评论是否会被点赞，并将神经网络部署至 The Graph 的推理服务中。最终开发的 dApp 可以帮助用户撰写能够获得更多点赞的帖子。这种方式使开发者能够轻松利用 The Graph 的基础设施，将预训练的模型托管在 The Graph 网络上，并通过 API 接口集成到应用中，从而用户在使用 dApp 时就能直接体验这些功能。而为了给开发者提供更多选择和灵活性，The Graph 的 Inference Service 支持大部分现有的流行模型。其在白皮书中写到，「在 MVP 阶段，The Graph 的 Inference Service 将支持一组经过筛选的流行开源 AI 模型，包括 Stable Diffusion、Stable Video Diffusion、LLaMA、Mixtral、Grok 和 Whisper 等。」未来，任何经过足够测试和索引器操作的开放模型都可以在 The Graph Inference Service 中部署。此外，为了减少部署 AI 模型的技术复杂性，The Graph 提供了用户友好的接口，简化了整个过程，使开发者可以轻松上传和管理他们的 AI 模型，无需担心基础设施维护。而为了进一步增强模型在特定应用场景下的表现，The Graph 还支持模型进行特定数据集的微调（fine-tuning）。但需要注意的是，微调通常不在 The Graph 上进行。开发者需要在外部对模型进行微调，随后再利用 The Graph 的推理服务部署这些模型。而为了鼓励开发者公开微调后的模型，The Graph 正在开发激励机制，例如在模型创建者和提供模型的索引器之间合理分配查询费用。在验证推理任务执行方面，The Graph 提供了多种方法，如可信权威、M-of-N 共识、交互式欺诈证明和 zk-SNARKs。这四种方式各有优缺点，其中可信权威依赖于可信实体；M-of-N 共识需要多个索引器验证，增加作弊难度的同时也增加了计算和协调成本；交互式欺诈证明安全性较强，但不适用于需要快速响应的应用；而 zk-SNARKs 则是技术实现较为复杂，不适合大型模型。 The Graph 认为开发者和用户应有权根据自己的需求选择合适的安全级别。因此，The Graph 计划在其推理服务中计划支持多种验证方法，以适应不同安全需求和应用场景。例如，在涉及到财务交易或重要业务逻辑的场合，可能需要使用更高安全性的验证方法，如 zk-SNARKs 或 M-of-N 共识。而对于一些低风险或以娱乐为目的的应用，则可以选择成本较低、实施较简单的验证方法，如可信权威或交互式欺诈证明。此外，The Graph 还计划探索隐私增强技术，以改善模型和用户隐私问题。 Agent Service：帮助开发者构建自主 AI 驱动应用相较于 Inference Service 主要是运行训练好的 AI 模型进行推理，Agent Service 更为复杂，其需要多个组件协同工作，以使得这些 Agent 能够执行一系列复杂和自动化的任务。The Graph 的 Agent Service 价值主张是将 Agent 的构建、托管和执行都集成至 The Graph，并由索引器网络提供服务。具体而言，The Graph 会提供一个去中心化的网络，支持 Agent 的构建和托管。当 Agent 被部署在 The Graph 网络上后，The Graph 索引器便会提供必要的执行支持，包括索引数据、响应链上事件等各种交互请求。正如上文提到的，The Graph 核心开发团队 Semiotic Labs 已经推出了一个早期 Agent 实验产品 Agentc，结合了 The Graph 的索引软件栈和 OpenAI ，其主要功能是将自然语言输入转换为 SQL 查询，方便用户直接查询区块链上的实时数据，并将查询结果以易于理解的形式呈现给用户。简单理解，Agentc 专注于为用户提供便捷的加密货币市场趋势分析和交易数据查询，其所有数据均来自以太坊上 Uniswap V2、Uniswap V3、Uniswap X及其分叉，价格每小时更新一次。此外，The Graph 还表示 The Graph 使用的 LLM 模型准确率仅有 63.41%，因此存在错误响应的问题。为了解决这一问题，The Graph 正在开发一种名为 KGLLM（Knowledge Graph-enabled Large Language Models）的新型大语言模型。 KGLLM 通过使用 Geo 提供的结构化知识图谱数据，能够显著减少生成错误信息的概率。Geo 系统中每个声明都由链上时间戳和投票验证支持。集成 Geo 的知识图谱后，代理可以应用于多种场景，包括医疗法规、政治发展、市场分析等，从而提升代理服务的多样性和准确性。例如，KGLLM 可以利用政治数据为去中心化自治组织（DAO）提供政策变更建议，并确保基于当前且准确的信息。 KGLLM 优势还包括：结构化数据的使用：KGLLM 使用的是结构化的外部知识库。信息在知识图谱中以图形形式建模，使得数据之间的关系一目了然，因此查询和理解数据也变的更加直观；关系数据处理能力：KGLLM 尤其适合处理关系数据，例如它可以理解人和人之间的关系、人和事件之间的关系等。且其使用图遍历算法，通过在知识图谱中跳跃多个节点（类似于地图上移动）找到相关信息。通过这种方式，KGLLM 可以找到最相关的信息来回答问题；高效的信息检索和生成：通过图遍历算法，KGLLM 提取的关系会以自然语言转换成模型可以理解的提示，通过这些清晰的指示，KGLLM 模型能够生成更加准确和相关的回答。展望 The Graph 作为「Web3 的 Google」，利用其优势弥补了当前 AI 服务的数据短缺问题，并通过引入 AI 服务简化了开发者的项目开发流程。随着更多 AI 应用的开发和使用，用户体验将有望得到进一步提升。未来，The Graph 开发团队将继续探索人工智能与 Web3 结合的可能性。此外，其生态系统中的其他团队，如 Playgrounds Analytics 和 DappLooker，也在设计与代理服务相关的解决方案。来源：金色财经

金色财经2024-07-24

马斯克发起投票：询问特斯拉是否应向xAI投资50亿美元

和人工智能软件产品，旨在与谷歌、微软、OpenAI、Meta等公司的产品竞争。例如，人工智能聊天机器人可以用来生成故事创意、文本、基于会议记录的行动项目列表、为计算机程序员创建或编辑代码，或者将想法从英语翻译成另一种语言。不过，XAI的第一款产品Grok与OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard、微软的Bing和Anthropic的Claude等领先的聊天机器人的实用性相去甚远。周二，马斯克和特斯拉没有立即回应更多信息，包括为什么这位首席执行官最初没有选择在特斯拉孵化xAI。据公司5月27日的一篇博客文章称，此前，xAI获得了60亿美元的B轮融资，融资后估值为240亿美元。

金融界2024-07-24

7月24日财经早餐：“哈里斯”交易升温！特斯拉、谷歌绩后跳水！

这是Meta迄今为止最大的模型，将对标OpenAI和谷歌公司的大模型。同时，Meta和英伟达实现强强联手，英伟达AI Foundry将为全球企业提供Llama 3.1模型的定制服务。分析认为对于开源AI来说，Meta Llama 3.1在GSM8K、Hellaswag等多项测试中均优于GPT-4o。可口可乐Q2营收同比增长2.9%超预期，净利润下滑28.8%，上调全年指引可口可乐(KO.US)二季度Non-GAAP营收同比增长2.9%至123.1亿美元，高于市场预期。每股收益同比增长7.7%至0.84美元，超过市场预期。调整后净利润为24.1亿美元；毛利率为61.1%。同时，可口可乐上调全年指引：预计全年可比每股收益增长6％，此前预期增长5%。全年资本支出预期为22亿美元。今日要闻前瞻美国、欧元区7月制造业、服务业、综合PMI初值加拿大央行利率决议美联储理事鲍曼讲话美国6月新屋销售 IBM财报（投资慧眼编辑：Penny Pan) 原文链接

投资慧眼2024-07-24

每日重要事件盘点：7月24日

业内顶尖水准的”AI模型，并表示能够与OpenAI和谷歌等竞争对手的类似产品相抗衡。Meta的公告显示，Llama 3.1在Llama 3的基础上进行了重大更新，Llama 3.1主要用于驱动聊天机器人，可以进行八种语言的对话，编写更高质量的计算机代码，并可以解决更复杂的数学问题。#科创100ETF基金（SH588220）大数据：杭州打造人工智能全产业链算力底座、模型基石和数据支撑。杭州印发支持人工智能全产业链高质量发展若干措施的通知，其中提到，打造细分领域产业集群。围绕打造人工智能全产业链算力底座、模型基石和数据支撑，加强芯机联动、整零对接、产业协同，培育高性能芯片、高速光网络、高性能液冷服务器、人工智能算法、多模态数据集等一批细分领域产业集群。$大数据ETF159739$ 汽车：河南力争全年汽车产量超150万辆新能源汽车超80万辆。 7月23日，河南印发《扎实推进2024年下半年经济稳进向好若干措施》。其中提出，抢占重点产业发展新赛道。成立省新能源汽车研究院，上线郑州比亚迪新能源皮卡车、上汽郑州“智己”等新车型，建成洛阳中州时代、焦作多氟多等新能源电池基地，力争全年汽车产量超过150万辆，其中新能源汽车超过80万辆。$智能网联汽车ETF（SZ159872）$ 行业与公司宏观：巴勒斯坦各派在北京签署结束分裂的协议。人工智能： 1.泄露的数据表明，Meta Llama 3.1 405B 在几个关键的 AI 基准测试中可以超越当前的领导者 OpenAI 的 GPT-4O。 2.杭州印发支持人工智能全产业链高质量发展若干措施的通知。 3.22日，马斯克宣布开始在“全球最大AI训练集群”上训练。电子： 1.Meta计划斥资数十亿美元收购EssilorLuxottica约5%的股份以深化合作，并计划于9月25日展示首款智能AR眼镜。 2.媒体曝华为即将在今年 8 月初发布一款 nova 系列小折叠屏手机。 3.据韩媒theelec消息，三星今年计划生产的Galaxy Ring数量比最初大幅增加。 4.三星电子与工会谈判未达成协议。医药： 1.诺和诺德拟在丹麦新建工厂，或用于扩大减肥药产能。 2.7月23日上午国家医疗保障局近日印发《国家医疗保障局办公室关于印发按病组（DRG）和病种分值（DIP）付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知》。科创板：科创板三家芯片股东(芯源微、澜起科技、聚辰股份)发布减持计划，询价转让，转让折扣最高可达70%，锁定半年。智能驾驶：广州北部湾区（花都）智能网联汽车“车路云”一体化应用试点项目获花都区发展和改革局批准，花都区全域将建设约110条道路400个节点（RSU、MEC、雷达等）路测设备，总投资11.95亿元。新能源：据“浙江爱旭招聘”资料，公司订单暴增，义乌爱旭电池组件全面开招800人。银行：新一轮存款利率下调“箭在弦上”，净息差压力或迎缓解。商业航天：登月或将三级发动机完成长程高空模拟实验。有色：五部门联合发布《电解铝行业节能降碳专项行动计划》。观点来源：财联社，数据截至日期：2024年7月24日，以上个股及行业仅供参考，不构成实际投资建议，不代表基金现有持仓和未来持仓基金有风险，投资需谨慎! 以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-07-24

隔夜美股全复盘(7.24)| 谷歌盘后一度跌逾2%，Q2营收盈利增超预期，季度云收入首超百亿美元，但广告放缓

0.43%，英伟达跌 0.77%，据OpenAI：不会发布风险阈值超过“中等”的新AI模型。谷歌收涨 0.14%，盘后一度涨逾2%，现跌逾1%，二季报营收盈利超预期，但广告收入逊于预期。亚马逊涨 2.11%，Meta涨 0.26%，礼来涨 1.42%，特斯拉跌 2.04%，盘后一度跌逾7%，特斯拉Q2利润超预期两位数剧减，Robotaxi将推迟至10月10日发布，重申平价车Model 2 25H1交付，预计带监督下的FSD年底前在华获批，墨西哥超级工厂的建设目前处于 “暂停状态”。博通涨 1.68%，诺和诺德涨 0.08%，美光跌 0.89%，消息人士：三星尚未达到英伟达对第五代HBM3e芯片的标准。三星的HBM3芯片目前仅将用于英伟达的H20。英伟达首次批准三星的第四代HBM3芯片在英伟达芯片中使用。。 SPOT涨11.96%，Spotify Q2同比转盈，Q3利润指引远超预期，预计第三季度月活跃用户数为6.39亿，市场预期为6.5045亿。TM涨0.32%，丰田汽车因零部件短缺将暂停日本三家工厂的生产。KO涨0.29%，可口可乐Q2营收同比增长2.9%超预期，净利润下滑28.8%，上调全年指引。 PFE跌0.34%，辉瑞投资约7.43亿美元，扩建其在新加坡的活性药物成分自动化生产设施。GM跌6.42%，通用汽车Q2营收创纪录，上调全年盈利指引，但推迟交付别克电动车型。UPS跌12.05%，联合包裹二季度盈利不及预期，下调全年营收指引，重启股票回购计划，目标为每年10亿美元。 03 每日焦点 1、大行评级｜花旗：对英伟达开启30日上行催化剂观察目标价为150美元 7.23 花旗发表报告指，因应7月29日在美国丹佛举行的SIGGRAPH电脑绘图大会，对英伟达开启30日上行催化剂观察，主要涉及三个原因: (1)英伟达行政总裁黄仁勋及Meta行政总裁扎克伯格很可能讨论未来AI发展，估计英伟达将会公布外界期待已久、以Arm为基础的Grace CPU晶片伺服器；(2)黄仁勋的言论将会就终端客户盈利模式及投资回报，提供正面讯息；(3)预期将会释出AI需求加快的讯息，近期股价因应地缘政治而回调(市盈率较三年平均水平折让13%)，可被视为买入机会。该行重申对英伟达“买入”评级及目标价150美元。 2、Meta发布Llama 3模型最新版本：可以用8种语言对话，解决更难的数学问题 7.23 周二，Meta Platforms(META.O)发布了其最大的免费人工智能模型Llama 3的最新版本，主打多语言技能和通用性能指标，紧随OpenAI等竞争对手的付费模型之后。该公司公告显示，新的Llama 3模型可以进行八种语言的对话，编写更高质量的计算机代码，并可以解决更复杂的数学问题。该模型拥有4050亿个参数（即算法为生成对用户查询的响应而考虑的变量）远远超过了去年发布的先前版本，但仍然小于竞争对手的领先模型。据报道，OpenAI的GPT-4模型有1万亿个参数，亚马逊正在投资一个有2万亿个参数的模型。此外，Meta还将发布拥有80亿和700亿参数的轻量级Llama 3模型的新版本。 7.23 英伟达宣布新的NVIDIA AI代工服务，将为全球范围内的公司构建定制款Llama 3.1生成式AI模型。 3、7.24 谷歌Q2资本支出为131.86亿美元，超过Q1的120亿美元。一季报时，谷歌母公司曾预测全年的季度资本支出数额都将等于或大于一季度水平，CEO皮查伊（Sundar Pichai）当时称人工智能将影响“整个公司”且代价不菲。有人预期谷歌今年的资本支出总额可能高达500亿美元，或较23年的320亿美元跃升56%。谷歌云业务Q2收入同比增长29%至103.5亿美元（vs 100.9）营业利润翻三倍至11.72亿美元，上年同期分别为80亿美元和3.95亿美元。这也是谷歌云首次斩获季度收入超过100亿美元和营业利润超过10亿美元。公司高管在财报电话会上确认，云收入得到AI需求的提振。尽管谷歌云仍在追赶行业前两名亚马逊AWS和微软Azure的市占率，一季度该项业务收入同比增长28.4%至95.7亿美元，23Q4曾增长25.7%，连续多个季度的增幅较整体营收增速翻倍。 4、美媒：苹果可能最早2026年推出折叠式iPhone 7.24 据The Information报道，知情人士透露，苹果(AAPL.O)正在研究生产可折叠iPhone，最早可能2026年推出。最近几个月苹果已经在联络亚洲供应商，讨论制作相关配件事宜。据悉这款手机外观将与三星2020年发布的Galaxy Z Flip相似。不过苹果取消研发阶段的项目也是常有之事，目前还无法确定是否一定会推出折叠式手机，但如果真的推出，将是iPhone历史上最大的硬件设计改革之一。 5、首批现货以太坊ETF交易首日表现强劲目前成交量已超过5亿美元 7.24 美国首批现货以太坊ETF在首个交易中成交量相对较高，在市场开盘后的最初几个小时内，就有超过5亿美元的资金易手。截至纽约时间下午12:30（北京时间凌晨0:30），贝莱德iShares以太坊ETF的交易量已达到1.19亿美元，约为第38高的首日交易价值。来自加密货币公司Bitwise Asset Management的一款产品也看到了强劲的需求，成交额超过6400万美元。Grayscale旗下的以太坊信托基金在同一时间的交易额约为2.2亿美元。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）16:00 欧元区7月制造业PMI初值（2）21:45 美国7月标普全球制造业PMI初值（3）21:45 美国7月标普全球服务业PMI初值（4）21:45 加拿大央行公布利率决议和货币政策报告（5）22:00 美国6月新屋销售总数年化

格隆汇2024-07-24

币安上半年度报告：Memecoin、AI、DePin

能 (“AI”) 来说具有里程碑意义。OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 等 AI 聊天机器人获得广泛应用，AI 的变革力量日益显著。其中 ChatGPT 尤甚，短短两个月内斩获 1 亿用户，这一里程碑成就超过了 TikTok 和 YouTube 等主流社交媒体平台，彰显了 AI 的潜力。ChatGPT 发布仅一年多时间，生成式人工智能已成为全球最具影响力的叙事之一。资料来源：Demandsage、币安研究院作为利用电脑芯片为人工智能赋能的典型代表，Nvidia 曾短暂超越微软，成为全球最大的上市公司。凭借 3.2 万亿美元的市值，Nvidia 几乎以一己之力捕捉到了 TradFi 股票市场上的这一叙事增长。谷歌和微软等科技巨头正在推动 Web2 捕捉 AI 叙事，革新科技市场的未来。此外，硅谷也在继续引导绝大多数初创企业资金投向 AI 领域。AI 领域吸引了数十亿美元的资金，预计将成为一个价值数万亿美元的市场机遇。资料来源：marketresearch.biz、币安研究院这一趋势背后的信念已经延伸到了区块链行业，AI 与加密货币成为了此轮周期中备受关注的叙事。虽然 AI 与加密货币在训练尖端模型等任务方面可能难以与 Web2 巨头直接竞争，但这并不排除打造一个可满足各类客户需求的蓬勃发展的去中心化 AI 生态系统的可能性。 AI 与加密货币技术相辅相成，该生态系统已在不断发展，旨在支持多种不同的用例。加密货币为 AI 提供了一个去信任化的无许可型可组合结算层，从而实现让硬件更易于访问的去中心化计算系统等应用程序、可执行价值驱动型复杂任务的 AI 代理以及用于身份认证、防止女巫攻击和深度伪造的解决方案。相反，AI 利用 Web2 通常具备的功能改进为加密货币做出了贡献，包括通过大型高级语言模型改善用户和开发人员体验，以及提高智能合约的功能性和自动化程度。得益于 AI 和加密货币之间的协同效应，这种融合的效果在市场上日益明显，既体现在实际应用方面，也体现在人们对 AI 相关代币日益增长的兴趣方面。2023 年，AI 代币吸引了超过 2.98 亿美元的巨额投资，此种资本部署的实际成果在 2024 年上半年已开始显现。在市场表现方面，AI 代币的表现普遍优于大盘，其流通市值总额今年已增至超 260 亿美元。值得注意的一个重大进展是，今年三月底，来自 Fetch.ai ($FET)、Singularity.net ($AGIX) 和 Ocean Protocol ($OCEAN) 的三种领先加密货币人工智能协议宣布合并，成立超人工智能联盟 (“ASI”)。该联盟拟将各成员协议的代币统一为一种新的 ASI 代币，同时利用其在 AI 堆栈方面不同的专业领域：Fetch.ai 专注于自主代理，Ocean Protocol 聚焦数据共享，而 Singularity.NET 则侧重于推动 AI 集成方面的研发。合并开始时，SingularityNET 和 Ocean Protocol 的原生代币将先在以太坊区块链上合并为 FET。随后，此次合并将侧重于在多个区块链上部署新的 ASI 代币，并吸引社区成员加入。经过这一战略合并，ASI 代币有望成为或接近市值最大的前 20 大加密货币。虽然该领域已经取得了一些进展，但我们需要认识到，AI 与加密货币技术栈仍处于形成阶段。各项目仍在大规模开发促进链上 AI 交互所需的底层基础架构。因此，目前的大部分热度和市场流动性都集中在 GPU 网络（Render 和 Akash）和建模网络（Bittensor 和 Ritual）等基础架构协议上。下一阶段，自主 AI 代理可能会崛起，它们将建立在底层的计算和建模层之上。资料来源：币安研究院随着 AI 技术不断融入加密货币领域，众多面向 AI 的用例正在不断发展，从而可提升各类加密货币子行业和协议的价值。其中较为重要的子行业及协议示例如下： AI 与零知识 (“ZK”) 智能合约因其基于代码的自动化特性表现出色，但在无法预见的复杂情况下，它们有时会缺乏适应性。机器学习 (ML) 是 AI 领域的一个子集，可通过从海量数据中学习来适应并做出准确预测，从而增强智能合约的适应性。将 ML 模型与智能合约相结合，有望大大提高智能合约的适应性和灵活性。该领域的一项重要进展是 Upshot 联合 Modulus Labs 开发的 ZK Predictor。借助该工具，Upshot 可利用 Modulus ZK 电路对资产估值进行保密验证，不会泄露专有知识产权。该工具有助于开发针对长尾资产定价进行优化的自动做市商 (AMM)、具有加密操作证明的 AI 驱动型链上指数基金，或人群驱动型定价信号的准确度和可信度更高的专业预测市场。 AI 与消费者 DApp 过去一年中，面向消费者的 DApp 采用自然语言界面和链上代理来增强互动性和提高用户参与度的情况明显增多。这种转变正在革新用户与平台之间的交互，通过 AI 强调个性化和积极参与。一个典型的例子就是 NFPrompt 一类的 AI 用户生成内容 (UGC) 平台。AI UGC 是指用户在自主系统的协助下创建的内容。除了内容生成之外，AI 的集成还可能对 Web3 游戏或虚拟世界领域产生深远影响。在这些环境中，游戏内角色的互动性显著提升，对话也更加逼真，从而丰富了用户体验。 AI 与 DePIN 大型语言模型和各种 AI 应用程序在很大程度上依赖图形处理器 (GPU) 来处理计算需求。在过去一年中，人们对 AI 兴趣的与日俱增引发了对 GPU 的大量需求，从而导致了 GPU 的短缺。这使得计算资源的成本变得十分高昂，令人望而却步，尤其是对于从事 AI 研究的研究人员和初创企业而言。为此，作为 DePIN 重要组成部分的去中心化计算网络应运而生，成为传统的中心化云服务和硬件制造商的一种经济高效的替代方案。 Akash、Render、Gensyn 和 io.net 等协议通过提供去中心化解决方案解决了这些成本障碍，成为了实现此种转变的典范。去中心化计算网络为实际问题提供了潜在解决方案，充分利用了 AI 崛起的机遇，其平台上的活跃度和参与度也随之增加。 DePIN 在去年获得广泛关注的领域中，去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 从中脱颖而出。作为基础设施项目，DePIN 运用区块链技术和加密货币经济，以激励个人将资金或闲置资源用于创建更加透明且可验证的去中心化基础设施网络。大家都认为该领域蕴含着巨大潜力，因其潜在市场十分广泛，而且能够通过自下而上的增长策略构建去中心化基础设施网络。自我强化式的增长循环有助于 DePIN 项目的可持续发展。其以代币奖励作为激励措施，帮助供应方参与者克服采购过程中的“冷启动”挑战。随着网络规模的扩大，消费者开始使用网络服务，需求也会随之增加。鉴于服务费用通常以网络代币形式支付，采用率的提升将导致代币价格上涨，从而将进一步激励贡献者。随着供需双方的共同增长，这种良性循环可以持续下去，从而维持项目的持续增长。资料来源：币安研究院多年来，与 DePIN 相关的项目一直在稳步建设，形成了该板块目前的多样化格局（如下图 121 所示）。请注意，该图仅展示了一部分 DePIN 项目。根据 IOTeX DePINscan 的数据，目前记录在案的 DePIN 项目约有 249 个。资料来源：IOTeX、币安研究院如上图所示，DePIN是由多个板块组成的广泛领域。每个板块各司其职，实现网络基础设施去中心化并为不同用例赋能。本章节将更详细地介绍各个板块，解析其工作原理，并重点介绍相关的案例研究。请注意，币安并不为以下任何项目提供背书。所有提及的项目仅用于说明其概念性用例。主要发展趋势 DePIN将与传统基础设施网络参与者共存：传统网络拥有大量资本资源和稳固的基础设施，DePIN不可能在短期内将其完全取代。但DePIN能够利用闲置资源推动共享经济发展，在项目不符合传统网络参与者财务效益时提供可行的解决方案，实现最后一英里覆盖，巩固当前格局。因此，未来较可能出现的情况是DePIN网络与传统基础设施网络参与者共存，补充完成最后一英里的覆盖范围，并提供不同的解决方案，让规模较小的实体或个人也可参与基础设施建设。 DePIN为Web2前端赋能：不可否认的是，就技术而言，直接与DePIN交互对普通大众而言可能过于复杂，这也是DePIN普及速度比现有Web2服务更慢的原因之一。除了注重改善用户体验和用户界面外，我们还希望DePIN项目与传统网络参与者或Web2公司合作，扩大其覆盖范围。实际上，用户可与Web2前端交互，却不知道后端的底层架构应用了DePIN和区块链技术。这可减缓陡峭的学习曲线，降低需要面临的加密货币相关风险，令DePIN产品与Web2一样简单易用，同时还附加成本效益和透明度等优势。提高代币效用和可组合性：大多数DePIN代币主要用于支付项目服务费用。这保证了基础效用，但区块链技术的一大迷人之处在于其在整体链上生态系统中的可组合性，尤其在DeFi领域。若获取代币后可赚取额外收益或探索不同用例，就能进一步吸引用户参与DePIN项目。 Filecoin的Filecoin虚拟机和BNB GreenField与BNB Chain的原生集成正是此种潜力的典型例证。二者不仅保证了FIL和BNB用于存储数据的基础效用，更让用户有机会利用自己的代币参与更广泛的生态系统。这些扩展用途还处于早期阶段，但也暗示了未来的潜在趋势，可能促进DePIN项目的发展和普及。来源：金色财经

金色财经2024-07-23

Alphabet 即将公布盈利，投资者重新考虑 AI 股票。谷歌值得买入还是卖出？

是否是科技行业领导者或落后于初创公司 OpenAI 存在争议。谷歌旨在通过向软件开发人员提供其生成式人工智能工具来对抗微软对 OpenAI 的投资，其大型语言模型称为 Gemini。生成式人工智能对谷歌核心互联网搜索广告业务的影响仍是关键问题。谷歌面临的反垄断问题司法部针对谷歌的非陪审团反垄断审判的裁决即将到来。政府指控谷歌通过排他性分销协议维持互联网搜索垄断。如果谷歌败诉，美国地方法官 Amit Mehta 可能下令拆分谷歌或改变谷歌推广其搜索引擎的方式。谷歌可能会对任何法院判决提出上诉。谷歌其他业务发展除了核心互联网搜索广告业务，YouTube 和云计算的增长也很关键。谷歌将于 8 月 9 日举办活动展示新的 AI 就绪 Pixel 9 手机。谷歌旨在通过自己的短视频平台减缓 TikTok 的增长。云计算方面，谷歌仍是第三大服务提供商。谷歌收购的网络安全公司 Mandiant 似乎正在带来回报。谷歌股票买卖分析谷歌股票在最近几年有好有坏，2021 年上涨 65%，2022 年下跌 39%，2023 年上涨 58%。其相对强度评级目前为 86，积累/分配评级为 D，综合评级为 98。在 MarketSurge 上，谷歌股票的入场点为 153.78。底线是，随着二季度财报临近，场外投资者应观察谷歌股票是否在其 50 天移动平均线找到支撑。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-23

隔夜美股全复盘(7.23)| 阿斯麦涨逾5%，接近与台积电达成下一代EUV光刻机协议

够生产出更小、更强大、更高效的芯片。 OpenAI自研AI芯片最快2026年推出，但可能交由台积电来生产 7.22 为了将低对外购AI芯片的依赖，传闻微软投资支持的生成式AI应用大厂OpenAI已经开始自行设计与生产相关芯片的计划，并且已经接触了包括博通等多家芯片设计服务大厂。不过，OpenAI可能将不会自建晶圆厂生产芯片，台积电将有机会为 OpenAI 提供制造芯片的产能。 2、消息称三星华城17号产线已量产HBM3内存 7.22 三星华城17号产线已量产并向英伟达供应HBM3内存。此外，为弥补HBM供应造成的通用DRAM内存供应短缺，平泽P4工厂转为DRAM专用生产线。（sedaily） 3、NAND Flash厂为iPhone 16积极备货部分产品线缺货 7.22 据报道，受惠AI，苹果iPhone 16换机潮需求将备受期待，NAND Flash原厂积极为大客户预备产能，部分产品线已出现缺货。（Digitimes）苹果等多个美企高管现身北京 7月22日下午，一群美企高管提前一小时就等候在人民大会堂内，期待着与中方的会见。记者跟其中一位聊了聊，对方不断强调“中美关系非常重要”。据记者了解，这次访问的名单上有苹果、高通的负责人......都是在中国拥有庞大业务的“老熟人”，他们此次的行程安排也比较临时和匆忙。三中全会刚结束，这群美企高管就迫不及待地“跑步”来华，从美企对中国下一步改革方向高度关注可以看出，他们与中国合作的意愿不仅没有减少，反而在加强，中国的市场依旧充满吸引力。 4、7.23 ETF分析师Eric Balchunas：现货以太坊ETF已在美国证交会（SEC）生效，424(b)表格正在陆续递交中，这是最后一步。所有系统都将在明天上午9:30（北京时间今晚9:30）启动。 5、恩智浦盘后跌近8%，三季度指引逊于市场预期 7.23 恩智浦半导体(NXPI.O)24Q2营收31.3亿美元（vs 34）调整后EPS 3.2美元（vs 3.2）预计24Q3营收为31.5-33.5亿美元（vs 33.5）调整后EPS为3.21-3.63美元（vs 3.56）二季度恩智浦营收同比降超5%符合预期，汽车业务收入降超7%。汽车行业疲软，三季度恩智浦营收指引中值低于预期，营收可能最大降超8%，较二季度加速下滑。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）22:00 美国6月成屋销售总数年化（2）22:00 美国7月里奇蒙德联储制造业指数

格隆汇2024-07-23

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