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1月15日消息，OpenAI：GPT-3.5-TURBO-0613版本的错误已得到解决。

金融界2024-01-15

近期Steam和OpenAI接连有大动作。2024年1月10日Steam发布公告称将对AI政策进行调整，此后使用了AIGC技术的游戏，可以在通过官方审核后上架Steam平台。Steam愿意放开对游戏内AI内容的限制，代表了AI游戏变现途径被打通，也会鼓励更多开发者尝试用AI技能来制作游戏。 2024年1月11日，OpenAI宣布旗下GPTs Store正式上线，且已包含了超300万个GPTs。其中和图像生成以及编程相关的GPTs，都能和游戏领域产生一定的关联。无论是游戏本身的商业潜力，还是GPTs Store以互动程度来计算收益的方式，都意味着具备娱乐属性的游戏类GPTs会有更大的优势。游戏板块具备AI、内容、商业化模式变革多点催化，游戏ETF（159869）跟踪中证动漫游戏指数，主要投资于主营业务涉及动画、漫画、游戏等相关细分娱乐产业的上市公司。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2024-01-15

Adaptive IBC ：异构链互操作性的颠覆者

监测到。事实上，今天我们并不真正知道 OpenAI 是在什么数据上进行训练的，我也不认为他们会公开披露这些内容，也无法确定其中是否存在偏见。可以确定的是，区块链可以帮助建立用于训练的内容的事实依据，隐私计算区块链可以记录用于训练 AI 的内容，可以实现这些数据的选择性披露，在保密的同时仍然可以将其共享给其他人，或者公开给审计员或者政府机构，以确保不存在偏见。这是人工智能或者说人类可以从区块链中受益的方式。免责声明：本文仅供参考，不得被用作法律、税务、投资、理财或任何其他建议。来源：金色财经

金色财经2024-01-13

2024 年 Depin 和 DeSci 将助力 AI+Web3 赛道狂飙上涨

以提供验证归属的功能。特别是随着像 OpenAI 等平台的涌现，推动了 AI 技术的飞速发展。同时，2023 年，AI 概念的加密货币也经历了显著增长，2024 年初达到 70.4 亿美元，较一年前的 11 亿美元估值增长了 540%。 1. SingularityNET (AGIX): SingularityNET 是一个去中心化的人工智能网络。在 2022 年 5 月， SingularityNET 和 Singularity DAO 成功融资获得了 2500 万美元的投资。 SingularityNET 平台的代币称为 AGIX，其总发行量为 13.55 亿。目前，代币的流通率为 62.49%，流通市值已经达到了 4.2 亿美元。在过去的一年中，AGIX 的价格涨幅高达 585%。 2. The Graph (GRT): The Graph一种开源的去中心化协议，用于索引和查询来自区块链的数据，对于构建去中心化应用程序（DApps）至关重要。其代币市值 GRT 达到 20 亿美元，GRT 不仅在市值方面占据着重要位置，还在最近一个月对美元汇率上升了 40.73%，成为前十名中表现最好的加密货币之一。 3. Fetch.ai (FET): Fetch.ai 是一家利用人工智能自动化任务和优化物联网和金融市场资源分配的去中心化自治组织（DAO），其原生代币在过去一年增长了超过 590%。 Fetch.ai 专注于利用 AI 和机器学习实现业务任务的自动化，特别是在数据处理和交易方面。还有一个表现突出的 AI 相关代币是 Render (RNDR)，它是一个帮助艺术家获取计算能力以生成艺术品的平台。RNDR 作为该平台的本地加密货币，过去一年增长了超过 870%。根据 Foresight News 的统计，Web3+AI 的项目已经达到了 139 个，其中已经发币的项目为 84 个。虽然许多分析师认为 AI 和 Web3 的相互融合开启了数字创新的新时代，但与主要的加密领域代币相比，AI 叙事相关代币的总市值仍然较小，具有巨大的增长潜力。三、DePin 和 Desci 叙事让 AI 赛道天花板更高： 1. 从 Depin 来，到 AI 去: 随着 2023 年末 Solana 生态复苏的热度加持，Helium Moble、DIMO 和 HONEY 等一众 DePIN 概念项目的代币迎来疯涨，而 DePin 的出现将为 AI 赛道的发展带来更高的天花板。 DePIN 叙事的明线是设备挖矿，背后的核心逻辑其实是“公有数据的高效搜集”。通过设备挖矿的方式，DePin 能够高效地搜集公有数据，为 AI 模型的训练提供更丰富、分散和多样的数据源。传统模式下，获取大规模、分散、多样的公有数据是困难且低效的，而 DePin 的激励机制使得大量的公有数据可以以去中心化的方式被快速搜集起来。AI 模型的性能和创新程度很大程度上依赖于所用数据的质量和规模。通过 DePin，个人可以拥有产出数据的权利，并为其他数据需求做出贡献，最终获得奖励。这种开放的数据共享模式为 AI 模型的训练提供了更广阔的空间和更高的天花板。大规模的公有数据搜集将提供更多的训练样本和场景，从而促进 AI 模型在各个领域的创新和进步。因此，随着 DePin 赛道的发展，通过提供更多的公有数据资源以及刺激个人参与数据搜集的激励机制，DePin 将为 AI 赛道开辟更广阔的发展空间，使其天花板更高，从而促进 AI 技术的创新和进步。 2.DeSci 为 AI 赛道带来新机遇： DeSci（Decentralized Science）即去中心化科学，旨在通过 Web3 技术构建公共基础设施，以促进科学知识的公开、公正资助、存储和传播。加密机构 Messari 在年终报告最后一段提到去中心化科学（Desci），并表示该概念所覆盖的项目仍然处于早期，其跟踪的 DeSci 项目中有 50%是在过去一年内建立的。这突显了去中心化科学领域在近期蓬勃发展的趋势。同时，加密机构 Spartan 预测去中心化科学（Desci）作为区块链的一个强大用例会在 2024 年获得更多关注。随着 Desci 的发展，DeSci 和 AI 之间的融合也是很有必要的，一方面，人工智能内容生成（AIGC）可以用于提高科研文本的生产力，帮助更好地展示研究成果。另一方面，Desci 提供了安全、透明和可信的环境，使得 AI 算法的应用更可靠和可验证，Desci 的激励机制和代币经济模型也为 AI 研究者带来更多的机会和回报，从而进一步推动 AI 技术的发展。综上所述，DeSci 的发展不仅为科学研究带来了新的机遇和突破，同时也为 AI 赛道的发展增加了想象力和天花板，相信随着 DeSci 的不断发展， AI 赛道将迎来更多的突破和创新。四、2024 年值得关注的 AI 创新加密项目：人工智能和区块链技术的融合为开创性的密码项目铺平了道路。这些举措利用人工智能来增强安全性，优化交易策略，并在区块链生态系统中实现任务的自动化。随着我们深入研究 2024 年，除了以上提到的 SingularityNET（$AGIX）、The Graph（$GRT）和 Fetch.ai ($FET)，还有几个有前途的人工智能加密项目值得关注： 1. Ocean Protocol（$OCEAN): 一个用于数据共享和交换的去中心化协议，利用人工智能自动化数据发现、定价和访问控制。Web2 从您提供给 Facebook、Instagram 甚至 Twitter 等网络的数据中获利，Ocean 打破了常规，通过将 AI 学习注入其模型来创建一个去中心化的数据市场。$OCEAN 的看涨观点：$H2O 的推出是与 $RAI 合作，以$OCEAN 为抵押物的稳定币。这种稳定币将用作数据交易的媒介，从而更容易进行交易，同时推动对$OCEAN 代币的需求。 2. MetaSecond.AI（$MTSD): 是一个以 AI 驱动的多元宇宙平台，旨在实现线上线下的万物互联。他们计划整合 64 个不同行业和领域的专业人工智能工具，提供创新解决方案，解决人工智能输出准确性的问题。他们通过建立一个动态生态系统，奖励积极参与和合作，激励人工智能不断改进，促进加密货币和人工智能生态系统的增长和发展。目前，他们专注于开发 AI Travel & Ticketing Bot，并计划推出代币$MTSD，具备巨大的想象空间。 3. BitSensor ($TAO): 一个以去中心化的机器学习模型网络，$TAO 用于奖励网络贡献者并授予他们访问网络的权限。 $TAO 近期也在二级市场表现优异，其仍然具有巨大的增长潜力。 4.Arweave ($AR): 数据存储市场是一个 2000 亿美元的庞然大物，由几个中心化实体控制。 Arweave 是一个去中心化的存储网络，旨在通过将买家与卖家匹配来提供数据无限期存储的平台。$AR 的看涨观点主要是因为人工智能的进步推动了对像 Arweave 和$AR 代币这样的数据存储提供商的需求，从而增加了合作伙伴。到目前为止，其合作伙伴列表相当令人印象深刻，包括：Solana; Near; Avalanche; Polkadot; Cosmos 等。 5. Akash Network ($AKT): Akash Network 是一个能够帮助用户安全高效地购买和销售计算资源的网络，该网络的目标是去中心化云计算市场，这是一个价值数十亿美元的机会。 $AKT 的看涨观点可以概括为：人工智能的增长将增加对 GPU 的需求、新的 $AKT 代币经济模型以及租赁 GPU 算力等，我们已经看到了由于 GPU 需求过剩而导致的$NVDIA 大涨，这里的潜力是巨大的。这些创新项目只代表了不断发展的人工智能加密领域的一小部分，未来几年预计会有更多具有开创性的应用。随着技术的不断进步，人工智能和区块链的融合将重新定义行业，重塑数字领域，为投资者和爱好者提供前所未有的机遇。结语：近年来，人工智能和加密技术的结合引发了人们对数字领域重新定义潜力的极大兴趣。这种融合带来了许多新的机遇和可能性，吸引着广泛的关注和瞩目。以人工智能为核心的代币在市场上越来越受欢迎，其潜力和前景备受期待。尽管我们目前尚未达到大规模采用人工智能的程度，许多人工智能驱动的加密项目仍处于初级发展阶段。然而，这并没有阻碍以人工智能为主要叙事的相关代币和项目成为各界关注的焦点。人们对于这种结合所带来的无限可能性充满了期待，并且对于 2024 年的发展抱有乐观态度。考虑到这种前景和趋势，投资者应保持敏锐的观察力，紧跟市场的动向，抓住人工智能驱动的代币和项目带来的投资机会，同时也要明智地管理风险，以获得可持续和长期的投资回报。来源：金色财经

金色财经2024-01-13

微软夺冠！超越苹果，登顶全球市值之巅

因是该公司通过投资ChatGPT制造商OpenAI在生成人工智能方面的领先地位推动的。根据LSEG的数据，苹果的市值在12月14日达到了3.081万亿美元的峰值。微软已将OpenAI的技术整合到其生产力软件套件中，此举帮助推动了其云计算业务在7月至9月季度的反弹。它在人工智能领域的领先地位也为挑战谷歌(Google)在网络搜索领域的主导地位创造了机会。与此同时，苹果公司一直在努力应对不温不火的需求，包括对其“摇钱树”iPhone的需求。随着中国经济从COVID-19大流行中缓慢复苏，加上华为的复苏侵蚀了其市场份额，作为主要市场的中国的需求大幅下降。苹果的Vision Pro混合现实耳机将于2月2日在美国开始销售，这是苹果自2007年推出iPhone以来最大规模的产品发布。然而，瑞银(UBS)在本周的一份报告中估计，Vision Pro的销售对苹果2024年的每股收益“相对无关紧要”。自2018年以来，微软曾有几次短暂领先苹果，成为市值最高的公司，最近一次是在2021年，当时对新冠肺炎疫情相关供应链短缺的担忧打击了这家iPhone制造商的股价。这两只科技股的价格与预期收益之比看起来都相对昂贵，这是一种对上市公司进行估值的常用方法。LSEG的数据显示，苹果目前的预期市盈率为28倍，远高于过去10年19倍的平均水平。微软目前的预期市盈率约为32倍，高于24倍的10年平均水平。在去年11月发布的最新季度报告中，受ipad和可穿戴设备需求疲软的影响，苹果对假日季的销售预测低于华尔街的预期。 LSEG的数据显示，分析师平均预计苹果在12月当季的营收将增长0.7%，至1,179亿美元。这将是该公司四个季度以来首次实现收入同比增长。苹果将于2月1日公布财报。分析师预计，受云业务持续增长的提振，微软将在未来几周公布营收增长16%，至611亿美元。

Sissi2024-01-13

贝佐斯迎来60岁生日身价达1800亿美元

告收入将达到1000亿美元。亚马逊还向OpenAI的竞争对手Anthropic投资了高达40亿美元，以进入竞争激烈的人工智能行业。

金融界2024-01-12

盖茨对话奥特曼：如何监管及利用人工智能

合创始人比尔·盖茨的个人播客播出了他与OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼的一次访谈的录音，两人的谈话重点自然而然地放在了人工智能上。盖茨在这次30多分钟的对话中说：“我很荣幸看到你的工作不断发展，我（最初）非常怀疑。我没想到ChatGPT会变得这么好，这让我很震惊。” 盖茨补充说，他特别惊讶，因为我们甚至不明白为什么它会选择“说”什么。奥特曼指出，这有点类似于人类的大脑，我们不知道哪个神经元在做什么。盖茨和奥特曼详细讨论了应该如何监管人工智能，这是世界各国政府目前都在努力解决的一个问题。 “我认为我们已经开始明白这一点了，”奥特曼说，他认为可能需要的是对世界上少数几个最强大的系统进行监管。奥特曼说，他预计这项技术将迅速发展，使系统的计算能力达到GPT-4的10万倍或100万倍。奥特曼说：“如果我们是对的，也许事实并非如此，但如果我们是对的，这项技术就像我们想象的那样发展，它将影响社会、地缘政治力量平衡，以及很多事情。” 奥特曼指出，监管核武器的国际原子能机构（IAEA）是一个潜在的样板，并建议对这些模型的检查可能类似于国际原子能机构（IAEA）检查武器系统的方式。 “我觉得这是可能的，”他说，“我以前不太确定，但今年我在世界各地做了一次大旅行，并与许多需要参与这项计划的国家元首进行了交谈，几乎得到了普遍支持。” 但是，奥特曼说这并不能解决人工智能的所有问题。“规模小得多的系统仍然会出现问题，在某些情况下，可能会出现非常严重的问题。但我认为这可以帮助我们应对最大的一层风险。” 盖茨和奥特曼还在播客中讨论了人工智能建立世界和平的潜力。盖茨说：“人工智能是否能帮助我们减少战争，减少两极分化；你会想，当你推动智能，不两极分化是常识，不发动战争是常识，但我确实认为很多人会持怀疑态度。我希望人们能解决人类最棘手的问题，比如我们是否能和睦相处。我认为，如果我们认为人工智能可以促进人类之间的相处，那将是非常积极的。” 奥特曼回应道：“我相信它会给我们带来惊喜，这项技术能做的事情会让我们大吃一惊。我们必须找到答案，然后再看，但我非常乐观。我同意你的看法，那将是多大的贡献啊。” 值得注意的是，这段播客的大部分内容是在奥特曼被OpenAI解雇和重新聘用之前录制的，不过在这一集的开头加入了后来录制的内容，奥特曼向盖茨承认，“这太疯狂了”，这场公司大戏“就像我们真正成长的时刻”。盖茨和奥特曼还就音乐和他们最常使用的应用程序交换了意见。奥特曼说，他使用Slack最多。“我希望我能说ChatGPT，”他补充道。

金融界2024-01-12

OpenAI首席执行官奥特曼秘密结婚同性伴侣曾是Meta程序员

据知情人士称，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼已与软件工程师奥利弗·马尔赫林（Oliver Mulherin）结婚。马尔赫林和奥特曼目前住在加州。当地时间周四，奥特曼和马尔赫林的婚礼照片在社交媒体上流传，有人问这是不是真的。据一位参加婚礼的消息人士称，这些照片“不是AI生成的”，该人士要求匿名。这些照片似乎是奥特曼私人Instagram主页上的截图。在照片中，这对新人穿着整洁的白色领口衬衫，戴着单朵兰花胸花。在其中一张照片中，奥特曼的兄弟、软件初创公司Lattice的联合创始人兼执行董事长杰克·奥特曼（Jack Altman）以司仪的身份看着萨姆把戒指塞到马尔赫林的左手上。另一张照片中，这对新人一起踩碎玻璃杯，这是犹太婚礼的传统习俗。两人似乎选择了低调举行婚礼，从婚礼场地的照片可以看出，大约只有十几个人参加了婚礼。仪式的地点和日期不详。OpenAI的发言人没有回应置评请求。多年来，奥特曼一直对他与马尔赫林的关系保持相对私密的态度。去年，奥特曼曾带着马尔赫林参加白宫晚宴，这是他们首次公开露面。根据马尔赫林在LinkedIn上的个人资料，他曾在Meta工作两年，并在墨尔本大学学习计算机科学。这对伴侣似乎对人工智能有共同的兴趣。根据马尔赫林于2018年毕业后加入的一个编码组织的创始人的博客文章，在墨尔本大学期间，马尔赫林参与了一些人工智能项目。

金融界2024-01-12

Livepeer ：如何在Livepeer网络上引入AI视频计算

有时，这需要在训练基础模型（例如通过 OpenAI 或 Google 训练的模型）时进行价值数千或数亿美元的计算。微调更具成本效益，并且采用现有的基础模型，但根据特定任务的一组特定输入来调整权重。推理是采用已经训练和调整的模型，并让它产生输出或根据输入集进行预测的行为。对于一个推理作业，相对于前两个阶段，这在计算方面通常很便宜，但通常会一遍又一遍地执行数百万次，因此推理的花费超过了训练的成本，因此证明训练投资的合理性。训练和微调需要访问大型数据集和密集联网的 GPU，以便它们能够相互通信并快速共享信息。像 Livepeer 这样的网络不太适合开箱即用的训练，并且需要进行重大更新才能完成任务。虽然去中心化网络作为专有大型技术训练云的替代品对于训练来说很有吸引力，但由于网络开销和训练基础模型时的低效率，从成本角度来看，去中心化网络是否具有竞争力是值得怀疑的。另一方面，推理是像 Livepeer 这样的去中心化网络可以发挥作用的地方。每个节点运营商都可以选择将给定模型加载到其 GPU 上，并且可以在成本上进行竞争，以根据用户输入执行推理作业。就像在 Livepeer 转码网络中一样，用户可以向 Livepeer 网络提交作业来执行 AI 推理，并且应该获得公开市场竞争定价的好处，可以利用当前闲置的 GPU 功率，从而看到成本效益。 GPU 是人工智能热潮的命脉。NVidia 的数据中心业务以 GPU 需求为基础，在过去一年呈指数级增长。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 开玩笑地表示，GPU 比毒品更难买到。然而，像 Livepeer 这样的 DePIN 网络已经表明，通过其开放的市场动态，以及通过通胀代币奖励来引导激励，它们可以在需求之前吸引全球 GPU 供应，从而可以弹性地支持新用户和应用程序的增长。近乎无限的即用即付容量。开发人员不再需要以高价提前预留不使用时闲置的硬件，而是可以按尽可能低的市场价格付费。这是去中心化网络推动人工智能繁荣的巨大机会。 Livepeer 机会 - 将 AI 推理任务提交到网络而不是 GPU 让连接到 Livepeer 的1000个GPU 发挥作用 GCP 或 AWS 等云提供商允许你在其企业云上“预留 GPU 服务器”。像 Akash 这样的开放网络更进一步，让你可以从世界各地的众多去中心化提供商之一按需租用服务器。但无论上述选择如何，你都必须管理租用的服务器来运行模型并执行任务。如果你想构建一个可以同时执行多个任务的应用程序，则必须对其进行扩展。你必须将工作流程链接在一起。 Livepeer 将事物抽象为“工作”，你可以将其提交到网络并相信它会完成。Livepeer 已经通过视频转码实现了这一点，其工作是提交一段 2 秒的视频片段进行转码。你只需将作业发送到网络，并且可以确信你的广播节点将可靠地完成该作业，并负责工作节点选择、故障转移和冗余。对于人工智能视频计算任务，它可以以同样的方式工作。可能有一个“从文本生成视频”的工作。你可以相信你的节点将完成此任务，并且你可以将其扩展到你想要通过单个节点同时提交的任意数量的作业，该节点可以利用数千个 GPU 的网络来执行实际计算。向前迈出一步 - 这仍然处于设计阶段 - 你可以提交整个工作流程，例如从文本生成视频升高一级进行帧插值使其播放流畅网络可以为你做到这一点，而你无需将单独的模型部署到单独的机器、管理 IO、共享存储等。不再需要管理服务器、扩展服务器、进行故障转移等。Livepeer 是一个可扩展的基础设施，具有最大的成本效益且高度可靠。如果网络能够兑现人工智能视频计算的这些承诺，就像它在视频转码工作中所做的那样，它将提供新水平的开发人员体验和成本降低，这是开放人工智能世界中尚未见过的。计划快速引入AI视频计算并验证网络的成本效益 AI视频子网与Livepeer过去7年的历程一致，该项目将致力于展示真实的、可用的、功能性的、开源的软件和网络能力，然后再进行“Livepeer有这个”的宣传。以下是实现这一目标的计划的简短版本：为其他作业类型选择特定的初始用例，而不仅仅是视频转码：基于 AI 的生成视频，由 AI 升级和帧插值支持。伟大的开放模型，例如Stable Video Diffusion，在这个领域每天都在不断发展。通过在节点软件的分叉/尖峰内构建来快速行动，将这些功能添加到我们的协调器（供应方）节点和广播器（需求方）节点。Livepeer 的开放媒体服务器 Catalyst 应支持用于请求和使用这些生成视频任务的接口。运行此峰值的用户将在 Livepeer 上形成某种子网络，但他们将使用 Livepeer 协议来发现并向通过 Livepeer 主网运行此新功能的节点付款。与面向消费者的前端应用程序合作，利用 Livepeer 极具成本效益的开放计算网络，并捕获和展示验证 Livepeer 相对于公共云的成本效益的数据。在我们验证这一点后，合并到核心 Livepeer 客户端，添加其他工作类型，并围绕利用其他形式的基于 AI 的视频计算来发展生态系统。 AI 视频子网络节点与转码节点一起运行，同时使用 Livepeer 主网支付。 AI Video SPE Livepeer 最近通过其Delta 升级向该协议引入了一个由链上金库管理的社区，并且几个月来一直在使用 LPT 来资助公共产品计划。目前已经有一项预提案正在讨论中并接近投票，该提案旨在资助一个特殊目的实体（或 SPE），该实体致力于使人工智能视频计算前景成为现实。第一个提案旨在实现核心开发，以完成上面列出的前 4 项任务，包括：将这些 AI 功能开发为 Livepeer 节点分叉节点运营商可以形成一个子网络，通过在 Livepeer 主网上支付来执行这些任务。一个向消费者展示这些功能的前端应用程序。基准和数据的集合，显示 Livepeer 网络大规模执行人工智能推理的成本效益。它还提出了未来潜在的融资里程碑，即从金库提供基础设施信贷，以支付该数据收集期间消费者使用的初始成本。 Livepeer Discord 中的 #ai-video 频道已成为围绕该计划进行讨论和合作的热点，任何相信开放 AI 基础设施和视频 AI 计算未来的人都应该过来打个招呼并参与其中。节点运营商已经开始对不同的硬件进行基准测试，熟悉运行这些开放视频模型，并解决从视频转码专业转向其他视频特定作业类型的挑战。成为一个快速发展的项目团队的一员是一段有趣的时光。未来虽然这个最初的里程碑可以表明 Livepeer 对于支持的特定形式的 AI 视频计算具有成本效益，但真正的终极力量在于 AI 开发人员能够 BYO 模型、BYO 权重、BYO 微调或部署自定义LoRA 建立在网络现有基础模型之上。支持这些初始功能，跨越一组不同的模型和计算形式，将导致节点操作、GPU 上的模型加载/卸载、节点发现和协商、故障转移、支付、验证等领域的快速学习当谈到人工智能视频计算时。从那里，我们可以评估 Livepeer 网络上生产和支持任意 AI 视频计算作业类型的未来里程碑。早期，视频特定平台（例如 Livepeer Studio）可以为视频开发人员构建 API 和产品，以利用支持的模型。消费者应用程序（例如 AI Video SPE 中提出的应用程序）可以通过 Catalyst 节点直接在 Livepeer 网络上使用这些功能。但随着这些功能的扩展，以创作者为中心的新人工智能业务可以形成，并利用 Livepeer 的全球 GPU 网络，以经济高效的方式构建定制体验，而无需依赖昂贵的大型技术云及其专有模型作为业务支柱。这是一条令人兴奋的道路，需要跑才能到达那里。毫无疑问，人工智能将在未来几年以超乎我们想象的速度改变视频世界，我们期待世界的开放视频基础设施成为未来实现这一大胆新技术所需的所有计算的最具成本效益、可扩展性和可靠的骨干网。来源：金色财经

金色财经2024-01-12

数字货币发展史上的里程碑 BTC现货ETF通 WEB3与AI深度融合或将成为2024新风口

各业，较为大家熟知的企业或产品，如：#OpenAI 的 #ChatGPT，#马斯克 #X 正在集成的 #Grok。什么是 Web3？ Web3是互联网的下一代演进，它代表着一种新的分布式计算模型，旨在建立更加开放、去中心化、安全和用户友好的互联网。Web3的概念涉及多个技术和理念，其中最重要的是区块链技术。 Web3 的主要特征和原则如下： 1. 去中心化：Web3致力于减少对中心化服务器和中介的依赖，使用户能够更直接地与彼此交互，而无需经过中心化的控制点。 2. 数字身份：Web3鼓励建立去中心化的数字身份系统，用户可以完全掌控和管理自己的身份信息，提高隐私保护。 3. 智能合约：基于区块链的智能合约是Web3的关键组成部分，它们是自动执行的合同，无需中介，确保合同的透明和不可篡改性。 4. 开放标准和协议：Web3鼓励使用开放标准和协议，以确保系统的互操作性，使不同的应用程序和平台能够协同工作。 5. 去中心化应用（DApps）：Web3推崇去中心化应用，这些应用运行在区块链上，用户可以直接通过区块链网络进行访问，而无需通过中心化的服务器。 6. 数字资产和加密货币：Web3积极支持数字资产和加密货币的使用，这些资产可以通过区块链进行创建、传输和交换。总体而言，Web3代表了一个更加用户主导、开放和去中心化的互联网愿景，旨在解决当前互联网模式中存在的中心化、隐私问题和数据滥用等挑战。 Web3 领域 AI 相关的项目及市场情况 Web3与AI的融合代表了两个领域的交汇，将数字世界的去中心化概念与人工智能的智能化能力相结合。这种融合具有潜在的创新和推动力，对多个行业和应用产生深远的影响，也将是继 BTC 现货 ETF 通过后的又一市场机遇。根据全球顶级的区块链数据平台 CoinMarketCap 数据，目前已有 AI 相关的 Web3 项目问世并赢得一定的市场份额。如 #RNDR、#FET、#AGIX 等等，更多项目和市值数据见下图：融合 AI 与 Web3 领域特点等项目潜质从图中可见一斑，在即将到来的牛市中，AI & Web3 的深度融合将赚足大众眼球，更好地推动 Web3 和 AI 领域的发展，而作为 Web3 领域的一员，便捷安心的加密货币交易所 #Salavi 也在前瞻性地布局 AI 领域，不仅仅会上线 RSS3、HERA、ROOT 等多元化 AI 相关资产，还将集成 AI 预测等个性化功能，率领一众散户在已被重度操控的数字货币市场开创全新机遇。来源：金色财经

金色财经2024-01-12

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