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Follow聪明钱VC趋势抓住潜在机遇 8-10月千万美元投融资汇总 | veDAO研究院

项目介绍： Anthropic是由前OpenAI领导人创立的AI公司，Anthropic和SKT计划合作开发一个专门为全球电信公司服务的多语言大语言模型Claude。Claude的核心技术是“宪法”训练（“constitutional” training），在“宪法”训练框架下，人工智能模型一旦经过训练，就能在没有人类反馈的情况下自我改进，识别不当行为并自我调整，避免了人类偏见对AI模型的影响，从而实现AI模型的“无害化”升级。Claude AI能够处理超过10万个上下文token，竞争对手OpenAI的聊天机器人最多只能处理4K、8K和32K个上下文token。推特数据：粉丝数14.1万，运营稳定。相关链接：https://www.anthropic.com/ 6.Prins AI 金额：1亿美元轮数：B轮时间：2023-10-01 投资机构：AAB VC领投项目类型：人工智能历史融资总额：1.22亿美元 (2023年08月完成2200万美元A轮融资)。项目介绍： PRINS AI是一家基于区块链技术的AI驱动数字人（AI Digital People）服务提供商，Prins AI平台利用区块链技术和智能合约记录AI数字人训练和应用行为，还采用加密货币奖励机制让用户参与AI数字人训练计划。PRINS AI数字人技术现已广泛应用于广电媒体、品牌营销、电商直播/短视频、教育娱乐、AR/VR/AI等各类线上线下不同场景。Prins AI将用这笔资金继续深度学习技术研发，推出更准确、自然和高效的数字身份产品，扩大团队，招聘更多技术人才。推特数据：粉丝数735，运营频率较低。相关链接：https://app.vedao.com/projects/9b1d1d569f33b7acc60ddd271c8e3296a7ea8d817e36d89123e0f88927bac997 7.Elemental Cognition 金额：6000万美元轮数：未披露时间：2023-08-18 投资机构：未披露项目类型：人工智能项目介绍： Elemental Cognition Inc是由IBM Watson团队前负责人David Ferrucci于2015年创立的人工智能初创公司，旨在创建具有高级推理能力的人工智能，该公司提供两种企业聊天机器人解决方案Cogent和Cora，专为金融、交互式旅行规划和科研自动化等多种应用量身定制。Elemental Cognition强调其独特的混合AI平台，集成了大规模语言模型与基于AI的推理引擎，以提高精确度和可控性。文件显示，该公司已向17名投资者完成了价值5995万美元的股权出售，并计划额外获得 575 万美元的融资。推特数据：粉丝数375，运营频率较低。相关链接：https://ec.ai/ 8.Animoca Brands 金额：5000万美元轮数：战略融资时间：2023-10-30 投资机构：NEOM投资基金，其中2500万美元将以每股4.50澳元的转换上限发行可转换票据，剩余的2500万美元将用于在二级市场购买公司股票。历史融资总额：16亿美元 (2022年4轮融资完成15.5亿美元)。项目类型：元宇宙，NFTs，Gaming。项目介绍：Animoca Brands是数字娱乐、区块链和游戏化领域的领导者，致力于推进数字产权并为建立开放的虚拟世界做出贡献。Animoca Brands利用区块链为用户提供了去中心化的数字资产和虚拟物品，增加了游戏和应用的可互操作性。这不仅有助于创造更加开放和自由的数字生态系统，还鼓励了用户在不同平台间流动性的体验。该公司开发和发布了广泛的产品组合，包括 REVV 代币和 SAND 代币；原创游戏，包括 The Sandbox、Crazy Kings和Crazy Defense Heroes；以及利用流行知识产权的产品，包括 Disney、WWE、Snoop Dogg、行尸走肉、电力别动队、MotoGP和Formula E。推特数据：粉丝数21万，运营积极稳定。相关链接：https://app.vedao.com/projects/21312908cf109604735f567e6c24cd2f18e6b250b18978d3d99090351ab5f63f 9.Core Scientific 金额：5390万美元轮数：未披露时间：2023-09-21 投资机构：比特大陆Bitmain 历史融资总额：1.51亿美元（2020年4400万美元A轮融资，2021年完成5400万美元融资)。项目类型：基础设施，Mining。项目介绍：Core Scientific 是北美最大的区块链数据中心提供商和数字资产矿工之一。自 2017 年以来，他们一直积极参与数字资产领域，通过自己的设施和知识产权，为客户提供高效的数字资产托管挖矿和自挖矿服务。Core Scientific拥有先进的人工智能技术，可以提供高质量的解决方案。公司拥有大量的区块链基础设施，可以为客户提供高效的服务。截至 2023年9月，Core Scientific运营着约20万台比特币矿机，用于托管和自挖矿，其位于美国五个州的数据中心设施的总算力为22.0 EH/s。本轮投资者比特大陆和Core Scientific已达成一项股权和现金组合的协议，为购买新型、更高效的比特币挖矿设备提供资金。另外，比特大陆已与Core Scientific达成一项新的托管协议，以支持比特大陆的挖矿业务。推特数据：粉丝数1.27万，运营积极稳定。相关链接：https://app.vedao.com/projects/12756671cd9aa2f8d0f35f4cb75c0cd9fa0084b206f47b2752f78768cb5f5dac 10.MotherDuck 金额：5250万美元轮数：B轮时间：2023-09-20 投资机构：Felicis领投，a16z、Madrona、Amplify Partners、Altimeter、Redpoint和Zero Prime参投。历史融资总额：1亿美元（2022年完成4700万美元融资）。项目类型：云服务，数据。项目介绍：MotherDuck是一家托管DuckDB云服务的数据库初创公司。DuckDB是一个功能齐全、免费、开源的进程内OLAP数据库，由DuckDB社区和DuckDB实验室开发和维护。MotherDuck是一个独立的组织，与DuckDB Labs密切合作，构建基于DuckDB的云分析服务。DuckDB 包含一个列式矢量化查询执行引擎，该引擎仍会解释查询，但会在一次操作中处理大量值（“向量”），这大大减少了传统系统（如 PostgreSQL、MySQL 或 SQLite）中按顺序处理每一行的开销。向量化查询执行可显着提高 OLAP 查询的性能，有效地支持数据服务的工作负载，减少每个单独值所花费的CPU周期数。推特数据：粉丝数3961，运营积极稳定。相关链接：https://motherduck.com/ 关注我们 veDAO是一家由AI驱动的web3趋势追踪&智能交易一站式平台，将大数据分析所呈现出的市场趋势与交易深度结合，致力于打造更适合Web2和Web3用户买卖投资的web3 AI交易所。 veDAO拥有行业领先的由链上分析&情绪指标构成的AI大语言模型，为用户提供主动型数据支持，结合智能、快捷、安全、实时监控的AI交易功能，截止目前，平台重度使用用户已超过40000人，关联22000+Web3垂直行业 Twitter KOL，与180+专业机构组成veDAO专家委员会，平台项目库超10000+个，且有240+星探与veDAO一起不断增加Web3项目。 veDAO以两周一次版本更新的速度不断升级，决心搭建起Web2通往Web3的桥梁，成为未来Web2和Web3用户查项目、找热点、看趋势、一级投资、二级交易的首选平台。 Website：http://www.vedao.com/ Twitter：https://twitter.com/vedao_official Facebook：bit.ly/3jmSJwN Telegram：t.me/veDAO_zh Discord：https://discord.gg/NEmEyrWfjV 投资有风险，项目仅供参考，风险请自担哦来源：金色财经

金色财经2023-11-15

OpenAI首席执行官：暂停新的ChatGPT Plus注册

OpenAI首席执行官Sam altman在推特上表示，将暂时暂停新的ChatGPT Plus注册。开发日后使用量的激增超出了我们的承受能力，我们希望确保每个人都有良好的体验。

金融界2023-11-15

真人互动游戏火爆出圈！行情把握工具有哪些？

内外模型迭代催化频现。11月6日，首届OpenAI开发者大会发布更多API接口以减少模型调用成本和方便应用端使用。国内大模型持续追赶海外，11月4日第二批AI大模型通过备案落地，当前累计共20家大模型获得备案，竞争迭代，以提升应用端体验。 AI上游算力供需失衡突出，国产替代空间广阔。AI产业链中下游的热度最终要落实到上游算力的景气度上，全球供不应求格局进一步加剧，国内算力租赁、光通信概念引发关注也是算力资源稀缺现状的体现。美国在高性能AI芯片和先进制程光刻机上的出口政策收紧强化了我国芯片企业国产替代的逻辑，年内大基金增持国内半导体板块公司动作频现，国产半导体公司迎来重要成长窗口期。把握AI产业链火热行情的“工具箱”包括：科创100ETF（588190）：深度挖掘科创板中小市值估值洼地，在经济弱复苏、流动性宽松环境下，小盘股在市场上行时拥有较好的资金利用率和配置性价比，公司营收高、利润低的特质更容易通过降本实现戴维斯双击，流动性宽松从分母端也更容易推高小盘股估值中枢。行业分布上显著超配医药和半导体板块，有望受益于当前AI产业链下游爆款应用频现的市场环境。 VR ETF（159786）：2024年问世的MR有望带来VR革命和硬件创新，2023年的AIGC技术突破带来模型突破和软件创新，当前节点“短剧+游戏”热度高居不下体现模式生命力和内容创新，而这三大创新终将在VR沉浸式体验的优势下得到整合共振，当前正处于预期形成阶段，阶段性布局机会或来临。影视ETF（159855）：文娱消费需求复苏带来暑期档、国庆档的景气度，板块公司三季报业绩回暖；AIGC降本增效长期逻辑有望持续赋能影视制作、营销与新业态拓展；互动游戏的火爆出圈使短剧这一业态获取业内公司关注，制作周期的确定性有望带来类似作品的商业化放量。风险提示尊敬的投资者：投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同，基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册，并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于基金没有风险。

金融界2023-11-15

美股开盘：道指涨近350点中概股多数走高BOSS直聘绩后涨近5%

交付给新用户。 AI头部企业商战升级 OpenAI开价1000万美元招揽谷歌研究人员据消息人士透露，OpenAI与谷歌的人才争夺战正在升级，其试图用高价和顶尖资源来吸引对方的优秀研究人员。知情人士透露，OpenAI可能会在最新一轮融资之后，对顶尖人工智能人才给出价值500到1000万美元的薪酬合同，并以运行测试顶级模型、使用顶级芯片在内的种种条件挖谷歌墙脚。桥水Q3持仓动向揭晓：新增英伟达、博通等热门股据13F文件显示，桥水2023年第三季（截至9月30日）持仓总市值达到165.45亿美元，较第二季度末的161.9亿美元规模小幅提升。其中博通、奈飞是桥水投资组合在第三季度增加的新公司，桥水新增54,041股博通股票，占投资组合的0.27%；新增94,950股Netflix股票，占投资组合的0.22%。此外，桥水还新增了今年的热门股英伟达，共计持有48108股，价值2093万美元，占其投资组合的0.13%。腾讯音乐第三季度净利润12.6亿元，同比增长15.6% 腾讯音乐第三季度总收入为人民币65.7亿元，净利润为12.6亿元，同比增长15.6%。唯品会Q3营收同比增长5.3%，GMV增至425亿元唯品会Q3总净营收227.7亿元，上年同期为216亿元，同比增长5.3%；归属于公司股东净利润12亿元，上年同期为17亿元，同比降低29%。唯品会第三季度GMV为425亿元，同比增长13.1%。

金融界2023-11-14

OpenAI首席执行官：AI芯片短缺明年有望缓解

OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼最近在一次采访中表示，ChatGPT等工具所需的高价芯片短缺所造成的“残酷紧缩”预计将在明年得到缓解。阿尔特曼表示，随着越来越多的公司推出英伟达备受追捧的4万美元H100处理器的替代品，芯片短缺将会缓解。他补充说，许多公司，包括谷歌、微软和AMD等巨头，都打算与英伟达竞争。 OpenAI等公司今年引领了生成式人工智能的热潮，它们依靠英伟达的GPU提供高效运行ChatGPT等应用所需的计算能力。OpenAI之所以能够获得这些昂贵的GPU，得益于微软的资金支持。英伟达在销售这些处理器方面非常成功，现在它的市值超过了1万亿美元。该公司设定了2023年生产50万颗GPU的目标，并计划到2024年将产量提高两倍，达到至少150万颗。

金融界2023-11-14

探索区块链和人工智能的未来

也越来越高）、反馈机制和计算能力。像OpenAI（由微软支持）和Anthropic（与谷歌和亚马逊合作）这样的AI/机器学习领域的主导企业，已经在整合资源并围绕其模型和数据建立壁垒。但是，尽管在计算、数据和分发方面具有早期优势，这种方法有可能通过分割最初孕育该行业的协作开发周期来阻碍发展势头。相关推荐：香港明年将设人工智能超算中心区块链（如以太坊）作为可信的中立数据和计算系统，为开源创新提供了可行的应对方案。区块链已经支持了一系列数据原语，这些原语在逐渐受到生成式AI塑造的世界中发挥关键作用。我们相信，区块链有很大机会成为AI开源研究和开发的主要领域。丨当今市场的状况今年的生成式 AI 热潮已经在核心基础设施、模型层，甚至聊天机器人、甚至面向用户的应用程序（如聊天机器人、客户支持和编码助手）方面投入了大量资金。尽管如此，从长远来看，传统堆栈在哪里（以及对谁）产生价值并不明显。在当前的模式下，AI有可能成为一种集中化力量，扩大Wbe2市场领导者的主导地位。特别是在基础设施和模式层面，游戏的名称就是规模--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。从 AWS 这样的云服务提供商到 Nvidia 这样的硬件制造商，再到微软这样的老牌巨头，许多企业都在通过并购或专有合作的方式实现全栈式发展。处于顶端的巨头们正在为规模和准确性展开激烈的边缘竞争，但超高成本、高准确性的企业 API 模型市场很可能会受到经济因素、新出现的开源性能平价，甚至是低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中间市场的很大一部分产品已经商品化，类似于 "OpenAI API 封装器 "的集合，虽然功能足够，但无法区分。丨基于开源的发展势头用于预培训、培训和微调的开源数据集，以及可免费访问的基础模型和工具，已经在鼓励各种规模的企业直接利用开放系统和工具发挥创造力。谷歌泄露的一份文件概述了封闭世界与开源世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是，当今 96% 的代码库已经使用开源软件，这一趋势在大数据、AI和机器学习领域尤为明显。与此同时，云服务寡头垄断的颠覆时机可能已经成熟。从历史上看，AWS、Google Cloud 和 Azure 三大巨头通过分层工具和服务，在企业堆栈中占据了一席之地。这种主导地位给企业带来了一系列挑战，从限制性的运营依赖到与云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要供应商收取的溢价。现有企业面临着重组运营支出的压力，同时又希望尝试和整合范围不断扩大的开源AI，这将为利用去中心化替代技术重新构想堆栈创造一个窗口。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同寻常的领域。丨加密货币 x AI：互惠互利的关系我们对AI和区块链之间潜在的共生关系深感兴奋。加密中间件可以通过建立高效的计算和数据市场（提供、标记或微调）以及认证或隐私工具，大幅改善AI供应方的投入。反过来，去中心化应用和协议也将通过吸收这些劳动成果达到新的高度。不可否认，加密货币已经取得了长足的进步，但对于主流用户来说，协议和应用程序仍然受到工具和用户界面不直观的影响。同样，智能合约本身也会受到限制，这不仅体现在对开发人员手工工作量的要求上，还体现在整体功能的流畅性上。 Web3 开发人员是一群非常高效的人。最高峰时仅有约 7500名全职开发人员，却打造了一个价值数万亿美元的产业。由 ML 强化的编码助手和 DevOps 有望为现有的工作增添动力，而无代码工具正在迅速为新一类开发者赋能。随着 ML 功能被集成到智能合约中并引入链上，开发者将能够设计出更无缝、更具表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用。链上体验的这一步功能改进将吸引新的--而且很可能是更多的--受众，催化一个重要的采用-反馈飞轮。生成式AI可能会成为加密货币缺失的一环，改变用户界面/用户体验(UI/UX)，催化一大波新的技术发展。反过来，区块链技术也将利用和加速AI的潜力。丨使用区块链建立更好的数据市场数据是 ML 的基础输入没错，计算基础设施的巨大进步功不可没，但像Common Crawl和The Pile这样庞大的数据存储库才是当今世界上最吸引人的基础模型的来源。此外，公司还将利用数据来完善其产品的基础模型，或建立未来的竞争护城河。最终，数据将成为用户与个人模型之间的桥梁，个人模型可在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据竞争是一个重要的前沿领域，也是区块链可以发挥优势的领域，尤其是当质量成为塑造数据市场的重要属性时。质量胜于数量早期研究表明，在未来几年中，高达 90% 的在线内容可能是合成生成的。虽然合成训练数据具有优势，但它也带来了模型质量下降和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会耗尽非合成数据源，这是一个真实的风险。加密货币的协调机制和证明原语在本质上进行了优化，以支持去中心化的市场，用户可以在这些市场中共享、拥有或货币化他们的数据，用于训练或微调特定领域的模型。因此，Web3 可能被证明是人类生成的训练和微调数据的更好、更有效的来源。复合进步区块链支持的去中心化训练、微调和推理过程也能更好地保存和复合开源智能。使用高效微调流程改进的小型开源模型在输出准确性方面已经可以与大型开源模型相媲美。因此，在源数据和微调数据方面，趋势开始从数量转向质量。对原始数据和衍生数据的生命周期进行跟踪和验证的能力可实现可重复性和透明度，从而提高模型和输入的质量。资料来源：Will Henshall / Epoch (TIME) 区块链可以建立一个持久的护城河，作为拥有多样化、可验证和定制数据集的主要领域。这一点尤为重要，因为传统解决方案过度依赖算法的进步来弥补数据的不足。丨内容海啸这种新的技术范式将以前所未有的规模为数字内容创作者赋能，而 Web3 则提供了即插即用的基础，让这一切变得有意义。加密货币拥有主场优势，这要归功于多年来围绕原语的开发，这些原语以 NFT 的形式确立了数字资产和内容的所有权和不可篡改的出处。 NFT 可以捕捉整个内容创建生命周期，也可以代表数字原生身份、虚拟资产甚至现金流。因此，NFT 可以带来新的用户体验，例如数字资产市场（OpenSea、Blur），同时也可以重新思考围绕书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至金融基础设施（Upshot，NFTFi）。该技术甚至可以比使用算法进行深度伪造和计算操纵更可靠。在一个明显的例子中，OpenAI 的检测工具就曾因准确性失误而被关闭。最后一点：简洁、可验证的计算技术的进步也将提升 NFT 的活力，因为它们结合了 ML 输出，以驱动更智能、更不断发展的元数据。我们相信，区块链技术之上的AI工具和接口将释放全栈价值并重塑数字内容格局。丨用"零知识"驾驭ML的无限知识区块链行业一直在寻找既能实现资源高效计算又能保持无信任动态的技术解决方案，这促使零知识（ZK）密码学取得了明显的进步。最初为了解决以太坊虚拟机（EVM）等系统固有的资源瓶颈问题，但零知识证明提供了一系列与AI相关的有价值的用例。一个显而易见的方法就是现有解锁的扩展：高效、简洁地验证计算密集型流程，例如在链下运行 ML 模型，以便最终产品（例如模型的推理）可以通过智能合约以以下形式在链上获取： ZK 证明。存储证明与协同处理相配合，可以更进一步，在不引入新的信任假设的情况下，使链上应用更具反映性，从而实质性地增强链上应用的能力。其影响还能实现全新的功能。当通过应用程序接口调用时，ZK 密码学可用于验证特定模型或数据池是否确实用于生成推论。在医疗保健或保险等客户敏感行业，它还可以隐藏模型消耗的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权进行更有效的合作，在保持资源专有性的同时从共享学习中获益。最后，ZKP 在区分人类数据和前面讨论的合成数据这一日益相关（且具有挑战性）的领域具有真正的适用性。其中一些用例取决于围绕技术实施和大规模寻求可持续经济的进一步开发的需要，但zkML有可能对AI的发展轨迹产生独特的影响。丨长尾资产和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动的卓越架构师的作用。在过去几年中，代表葡萄酒和运动鞋等链外有形资产的链上流动市场也已出现。随着AI被引入链上并应用于智能合约，自然而然的后续发展将涉及先进的 ML 功能。 ML 模型与区块链轨道相结合，将重塑以前由于缺乏数据或买家深度而无法访问的非流动资产背后的承销流程。其中一种方法是使用 ML 算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，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连接和钱包用户名等新概念创建市场。与 AMM 在释放长尾代币流动性方面的影响类似，ML 将通过摄取海量定量和定性数据来得出非显而易见的模式，从而彻底改变价格发现。这些新见解将为基于智能合约的市场奠定基础。 AI的分析能力将接入去中心化的金融基础设施，以发掘长尾资产中沉睡的价值。丨去中心化基础设施层加密货币在吸引高质量数据并将其货币化方面的优势解决了等式的一方面。另一方面 – AI背后的支持性基础设施 – 也有类似的前景。 Filecoin或Arweave等去中心化物理基础设施网络( DePIN )已经构建了原生包含区块链技术的存储系统。 Gensyn和Together等其他公司正在应对跨分布式网络进行模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的 P2P 市场，将过剩计算资源的供需双方连接起来。除此之外，Ritual正在以激励网络和模型套件的形式为开放式AI基础设施奠定基础，连接分布式计算设备供用户运行推理和微调。重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePINs也可以创建一个更大、更高效的市场。它们通过将供应端开放到一个更广泛的领域，包括能够释放潜在经济价值的被动提供者，或者通过将性能较低的硬件整合成与其复杂对手相媲美的资源池，来实现这一目标。每个部分的堆栈都涉及不同的限制和价值偏好，还需要大量工作来在规模上进行这些层的实战测试（特别是去中心化模型训练和计算领域的新兴领域）。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经存在，最终可以与传统市场竞争丨它的含义加密货币和AI正在迅速成为最具启发性的设计领域之一。这两个领域已经影响到从内容创作和文化表达到企业工作流程和金融基础设施的一切。我们相信，这些技术将在未来几十年重塑世界。最好的团队正在本地化地将无需许可的基础设施和加密经济学与AI相结合，以提高性能、实现全新的行为或实现具有竞争力的成本结构。加密货币将标准化数据的规模、深度和细粒度引入协调网络，通常没有明显的方法从这些数据中获得效益。同时，AI将信息池转化为相关上下文或关系的向量。当这两个前沿领域结合在一起时，它们可以形成一种独特的相互关系，为去中心化未来的建设者铺平道路。 *非常感谢Niraj Pant、Akilesh Potti、Jason Morton、Dante Camuto、David Wong、Ismael Hishon-Rezaizadeh、Illia Polosukhin和其他人在该领域的前沿工作、宝贵的见解和灵感 - 所有这些不仅使本文成为可能，而且使加密货币的光明未来成为可能。来源：金色财经

金色财经2023-11-14

继ChatGPT发布后,AI圈最重要的一周

T推出以来人工智能领域最重要的一周。 OpenAI发布了支持其病毒式ChatGPT聊天机器人的最新技术版本。埃隆·马斯克（Elon Musk）宣布，一个名为“Grok”的讽刺性人工智能ChatGPT竞争对手将登陆他的平台X（即Twitter的前身）。参议院小组委员会就医疗保健领域的人工智能监管举行了听证会，OpenAI遭到了有针对性的攻击。首款可穿戴人工智能设备打算有朝一日取代智能手机。 OpenAI DevDay活动上，OpenAI 首席执行官Sam Altman发表讲话 ABI Research分析师Reece Hayden表示：“这些重大消息表明了人工智能市场的发展速度。” Hayden指出，本周的AI发展表明了该行业正在发生的变化。人工智能界将继续平衡因发展过快而产生意外后果的风险，同时尽快保持竞争力和创新性。海登补充道：“总的来说，这是翻天覆地的一周。” 下面将详细介绍有关本周人工智能的所有亮点信息： 01.OpenAI的重大日子 OpenAI在ChatGPT推出一年后举办了首次开发者大会。该大会有助于在科技公司之间掀起一场开发和部署类似AI工具的竞争。该公司发布了一系列AI工具的更新，包括开发者能够创建自定义版本的ChatGPT，称为GPTs。类似于插件，GPTs可以连接到数据库，用于电子邮件或促进电子商务订单。首席执行官Sam Altman在几分钟内演示了任何人都可以在没有任何编码经验的情况下轻松创建GPT的方法。该公司还将于本月晚些时候推出GPT商店，让GPT成为可搜索的内容。与其他应用商店类似，它们将被列在排行榜上，并且该公司将重点介绍生产力、教育和“娱乐”等类别的实用工具。 Hayden表示，这些公告以及类似于苹果的Keynote结构和对开发者的关注，都表明他们打算通过构建强大的开发者生态系统来“解决其商业战略挑战”，其中包括高昂的成本和有限的收入来源。 Altman还展示了GPT-4 Turbo，这是支持ChatGPT技术的最新版本。他表示，该技术现在可以支持相当于一本标准书籍约300页的输入，比上一版本长约16倍。 Altman还分享了该平台的增长情况：目前有约200万开发者使用该平台，约90%的财富500强公司正在内部使用这些工具。目前有1亿活跃用户。 02.Humane发布Ai Pin 由苹果公司前员工创办的初创公司Humane出了其首款人工智能可穿戴设备Ai Pin，这是一款小巧的闪烁小工具，可以固定在衣物上。该工具致力于最终取代智能手机，将信息投射到用户的手上，让用户无需拿着智能手机就能接听电话和执行各种任务。该公司表示， Ai Pin还配备一些基于人工智能的工具，包括搜索、发送消息和管理电子邮件的能力。Ai Pin使用骁龙处理器，配备高通AI引擎，装有深度和运动传感器、超宽摄像头和激光墨水显示屏。 Gartner公司的分析师Arun Chandrasekaran表示，这次亮相标志着“未来生成式硬件设计迈出了重要一步，也是对潜在的人机交互新方式的探索”。不过，目前尚不清楚它的人工智能采用情况如何。尽管公司承诺全天电池续航，但Hayden表示，对于设备上AI部署而言，最大的挑战是电池寿命。“鉴于这款设备如此小巧，而且声称可以提供多种不同的行为和用例，并能感知数据为模型提供信息，因此电池续航时间是否合适将是一个有趣的问题。” 还存在其他担忧：“始终在线的AI收集和处理数据将需要社会的一个信心飞跃，而目前大多数人都不太可能做到这一点。”Hayden表示。 Ai Pin的起价为699美元，将于11月16日星期四在美国上市。 03.Grok的发布埃隆·马斯克的AI初创公司xAI推出了一个名为Grok的聊天机器人，适用于X的一些用户，他认为该机器人具有与他本人类似的讽刺幽默感。马斯克拥有X（前身为Twitter）已有一年之久，他表示Grok是通过“实时访问”平台信息训练出来的。 xAI在一篇博客文章中表示，Grok的设计灵感来自道格拉斯·亚当斯（Douglas Adams）的喜剧科幻小说《银河系漫游指南》（The Hitchhiker's Guide to the Galaxy）。“Grok旨在用一点机智来回答问题，并且有一些叛逆，所以如果你讨厌幽默，请不要使用它！”xAI强调。马斯克表示，Grok目前仍处于测试的早期阶段，但将很快推向X在美国的Premium+服务，该服务的功能包括每月16美元的蓝色勾选标记等功能。马斯克是OpenAI的联合创始人之一，但在五年前辞去了董事一职，部分原因是对公司的发展方向存在分歧。 04.OpenAI遭到恶意攻击开发者大会结束两天后，OpenAI的服务出现了大规模中断，后来该公司将其归咎于服务器可能受到了有针对性的恶意攻击。该公司周三晚间在其网站上写道，“由于反映DDoS攻击的异常流量模式，正在处理周期性中断问题”。 DDoS攻击，即分布式拒绝服务，通常是指攻击者对互联网服务器进行洪水攻击，破坏正常流量。本周三，用户无法访问OpenAI的所有工具和服务，并收到了平台容量已满的消息。据其向编辑表示，没有用户信息被泄露。 05.AI领域的更多内容各大科技公司也在继续加倍努力发展人工智能。据路透社报道，亚马逊正在投资数百万美元训练代号为“Olympus”的人工智能，预计其“参数”或构建模块数量将是OpenAI的GPT-4模型的两倍。此外，YouTube正在测试人工智能工具，该工具可以回答有关内容的问题、进行推荐并总结视频评论区的话题。 Chandrasekaran表示，尽管不是所有公司都会创建庞大的人工智能模型，但许多公司将继续构建较小、特定的模型，以改进产品、自动执行任务并获得竞争优势。原文由Samantha Kelly撰写，中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2023-11-14

从Web2到Web3：我为何看好AI赛道

婴儿车等。举例来说，Scale AI是OpenAI的重要数据提供商，他们在全球的第三世界国家建立了自己的数据标注工作室，协助OpenAI进行文字/图片的数据标注。然而，随着AI的进步，预标注在工作流程中的占比逐渐增大。在早期，数据标注主要通过手动方式完成，以构建和积累机器学习的数据集。尽管效率相对较低，成本较高，但只要标注到位，向机器提供的数据具有很大的优势。随着时间的推移，人工标注的重心逐渐从美国转移到委内瑞拉、菲律宾等第三世界国家，以降低成本。随着模型的发展，自动化数据标注的准确性提高，可以使用模型来辅助人工标注，例如模型预处理数据然后发送给人工标注，或者由人工审核和校正自动化模型提供的标注结果。与纯人工标注相比，AI辅助标注加快了数据标注的速度。目前，全球最大的数据标注公司之一，如Scale AI等，都在努力减少数据标注过程中的人工参与比例。尽管预标注在计算机视觉领域的数据上已经取得了不错的效果，但在语言和大模型的新时代，预标注仍然非常不成熟，无法完全替代人力。原因如下：1. 准确性低，特别是在处理复杂任务和边缘案例时。2. 样本偏差和模型幻觉问题。3. 某些垂直领域需要大量由行业专家标注的数据集。4. 预标注的可拓展性较差，尤其对于小语言或不常见场景，成本高且质量较差，仍需要特定的人工完成。综上所述，短期内预标注不会完全取代人工标注，两者将共存。虽然人工标注的比例可能会下降，但标注流程中仍需要审核员进行数据标注的审核。图：预标注下的数据标注流程数据标注行业并非新兴行业，它伴随着智能驾驶的兴起于17/18年开始崭露头角。下图展示了国内预测的数据标注提供商市场规模，值得一提的是，美国的数据标注市场规模大致是中国的3-5倍。数据标注行业是一个相对分散的市场，不像是一个技术壁垒极高的领域，而更像是技术、人力和组织管理壁垒各占三分之一的领域。该领域的核心竞争力主要体现在以下几个方面：1. 价格 2. 质量 3. 专业知识和知识覆盖范围（多样性？）4. 速度价格是显而易见的，因为所有人都需要大量廉价的数据。在价格方面的压力驱使着一种地理套利的方式，即在发达的美国，完成一项数据标注可能需要支付1美元的工资，而在不太发达的中国，这仅需要0.5美元，在菲律宾可能只需要0.1美元。因此，市场上的解决方案之一是将订单交给第一世界国家，然后在第三世界国家招募人员，通过直营工作室解决问题。数据质量也很容易理解，大模型和智能驾驶领域需要高质量的数据。如果输入模型的数据质量差，大模型的性能也将受到影响。解决数据质量问题的有效方案之一是通过模型的预标注产生原始数据，然后进行人工标注，然后不断进行强化学习和人工反馈，以完善数据标注质量。或者，团队需要对下游客户的数据标注流程非常清晰，能够制定标准操作程序（SOP），使数据标注员工可以根据SOP进行标注，从而提高质量。然而，如何理解专业知识和知识覆盖范围呢？我们举三个例子： 1. 在通用大模型下，这是一个不小的挑战。给文本大模型标注可能相对容易，但你必须找到能够标注中文/英文/法文/德文/俄文/阿拉伯文等多语言的人员，而数据标注公司如何在全球范围内招募和管理这么多分布式的人员将是一个不小的难题。 2. 考虑一个语音机器人/数字人领域的人工智能应用初创公司。初创公司通常没有足够的时间、人力和资金来内部建立一个数据标注团队。他们需要找到一个外包团队来帮助标注四川口音、粤语口音、上海口音、东北口音等中文语系，同时还需要标注北美英语口音、英国英语口音、新加坡英语口音等英语语系。在市场上找到一个能够胜任这些任务的优秀数据标注工作室可能会非常困难。如果采用直营或分包的方式，从接单到招募可能需要一两个月的工作时间，这将严重影响供应效率。 3. 再考虑一个更为细分的领域，一个专注于法律大模型的初创公司需要大量的法律数据标注工作。法学领域仍然具有相当高的专业要求，初创公司需要找到符合以下条件的数据标注供应商：1. 至少有十几个了解法律的人员，可能还需要涵盖中国法系、香港法系、美国法系等；2. 必须能够理解中文和英文；3. 成本不能太高。如果找律师来进行标注，由于律师工资较高，他们可能不愿意从事这项工作。因此，目前这类细分领域的解决方案只能是内部招募学校实习生来从事数据标注工作。而对于直营和分包的管理模式，要完成此类细分领域的赛道还是相当困难的。因此，市场上的主要参与者可以分为三类：1. 大公司内部自主完成（例如百度众包）；2. 采用直营/分包模式的初创公司（下面进行分析）；3. 中小型数据标注工作室。图：中国AI市场的数据市场规模在我们继续深入分析之前，让我们先了解一下当前该领域的龙头初创公司： 1. Scale AI：美国的Scale AI，主营业务涵盖四个方面：数据标注、管理评估（控制标注的数据质量，提升标注的效率）、自动化（辅助标注，提升效率）、数据合成（模型越来越丰富，真实数据不够用的情况下，需要自动合成数据投喂模型，我们后面会专门讲合成数据赛道）。Scale AI最初以自动驾驶标注为主，两年前公司80-90%的订单来自自动驾驶（2D、3D、激光雷达等），该比例近年有所下降。公司的订单来源因应供应商的行业趋势，近几年政府、电商、机器人、大模型等领域发展迅猛，再加上团队对行业趋势的敏锐捕捉能力，因此在每个细分领域都能保持很高的市场份额。此外，Scale AI还推出了自己的Model as a Service服务，例如帮助客户Finetune、托管以及部署模型等。收费模式分为两种： - Consumption-base：例如，Scale Image起价为每张图片2美分，每条标注6美分；Scale Video起价为每帧视频13美分，每条标注3美分；Scale Text起价为每项任务5美分，每条标注3美分；Scale Document AI起价为每项任务2美分，每条标注7美分。 - Project-base，即根据合同中的数据量等项目收费，实际上大部分收入为项目制收入，客单价从几十万美元至几千万美元不等。 2022年，Scale AI的预计收入为2.9亿美元，目前估值为70亿美元，是世界上最大的数据标注公司。该公司的投资人也非常豪华。 2. 海天瑞声：中国的海天瑞声在数据标注领域也扮演着重要的角色。该公司在数据标注、数据清洗、数据分析等方面有着丰富的经验。然而，关于其详细的业务模式、收费方式和融资情况等方面的信息目前尚不清晰。 3. Appen：澳大利亚的Appen是另一家全球领先的数据标注公司。与Scale AI类似，Appen提供数据标注、语音数据收集、翻译等服务。该公司在全球范围内设有众多的标注员，为客户提供高质量的数据标注服务。Appen的详细业务模式和融资情况也值得进一步深入了解。这三家公司在全球数据标注领域占据重要地位，分别代表了美国、中国和澳大利亚在这一领域的领先地位。在我们深入探讨初创公司的业务模式和市场竞争之前，这些龙头公司的了解将有助于为整个行业的背景提供更全面的认识。海天瑞声是A股上市公司，但不完全是个数据标注公司。相比于http://Scale.AI自己建团队直营做数据标注，海天本质上是技术服务商，把单子外包给各种工作室。海天瑞声在国内能做大核心靠的是：1.在语音标注上积累很深，能覆盖190多种语言（占70-80%收入） 2.规模效应 3.国际化能力不错。在国内数据标注行业很狂野也很早期，非常零散且无序，也缺乏行业标准和规范。我们可以看看（Appen）和海天的商业模式对比，看看直营/外包的商业模式和毛利经历情况。图：直营/外包商业模式… 铺垫了这么多，记性好的读者是不是想到我们的标题是如何用区块链重塑数据标注。全文还没讲到区块链呢，到底怎么重塑呢？未来的AI应该是open和sovereign的，无论是数据，算力，还是模型，都应该在确保高质量和效率的基础上给社会提供universal and open access。所有帮助推进AI的参与者应该对自己的贡献和产出用有所属权以及合理的利益分配和奖励。我们近期投资的公司Quest Labs的目标就是重新定义新时代AI和人的关系，通过AI和区块链的技术来颠覆和解决现有行业内的痛点。作为AI产业链上游必须的铲子，数据服务就是Quest第一个想要解决的问题。通过AI来促进数据生产效率，通过区块链来重新定义新时代公开数据集的经济模型和价值捕获，两者相辅相成来良性的持续产出High value data以及提升AI标注员的能力和认知。 1. AI and Human Collaborative intelligence: An intelligent human-in-the-loop, AI-centered infra to enable and incentivize human teams to smoothly interact with co-pilot models，提供高精度数据，并迭代提高质量，以在lifecycle中生成高价值数据由 Humans Ops Tool 提供支持的decentralized marketplace，可最大限度地提高去中心化劳动力管理的效率，并优化分布式团队全球网络中的协作和沟通 2. 数据公开化，隐私，和所属权平台通过付费现金流和代币来深度激励用户流量及粘合度，同时不停刺激数据飞轮效应，捕捉供需两端行为和历史数据来互相持续学习。通过算法来推荐和制定数据需求框架以保证未来商用价值 (hard domain mining)，覆盖大量垂类细分场景。所有数据标参与者可以提前开始提供数据集来不停被调用商业化，获得现金流和代币奖励，最终成为一个新时代的有价值的开放AI数据网络。数据加密和隐私保护：用ZK和FHE等方式来对用户数据做更好加密化的processing和storage。通过区块链技术来追溯和验证参与者对数据的所属权，其中包括收集，标注等不同的产出以及其对应的价值。 3. 新的经济模型通过全球自动匹配的AI数据服务平台 (ai数据服务的美团)，从中心化计划经济变成市场经济。通过区块链技术保证声誉可信度+数字币优化结算体系，无限扩大供给端人流量做精准的匹配，让合适的人做对的事才能高效化和质量化。通过数据标注服务和贫困人口的重叠，解决就业+变相实现普惠金融。 4. token去奖励给到用户去激励持续学习和高质量服务及产出，同时激励用户提供优质和有效的反馈来优化平台模型去增加整个流水线的效率和产能 (Human and AI mutual continuous learning)。通过token去根据POPW去进行合理的利益分配和价值捕获，更好降低CAC，然后增加retention 从web2的世界来看，这是一个数据标注的分发平台，有点像滴滴和美团外卖。但是从web3来看，这是一个有真实现金流的Axie Infinity+YGG。在2021年的牛市中，Axie和YGG的组合带了相当多的第三世界用户进入Web3，并且这类游戏公会在疫情中养活了非常多的第三世界家庭，尤其是菲律宾。市场也给了Axie和YGG非常好的回报，他们是很有意思的Alpha。我们作为一个bridging web2和web3的投资人，非常愿意支持利用区块链技术给真实商业添砖加瓦的项目和团队，我们很期待团队在之后的表现。这也是我们看到少有的web3技术能够给web2业务插上翅膀的方向。来源：金色财经

金色财经2023-11-14

人工智能ETF(159819)午后再度拉升上涨，GPTs数量激增，AI Pin重磅来袭

均净流入达730.08万元。消息面，OpenAI推出实现个性化定制的 ChatGPT 版本，命名为 GPTs，针对用户特定需求打造专属智能助手。本月晚些时间，将推出 GPT 商店，用户可在商店公开共享或出售个性化定制的GPT。GPTs功能推出后，截至11月13日 14:30，第三方 GPT 商店“GPTs Hunter”中自定义 GPT数量已突破 8000个，增长速度亮眼。据了解，首款专用AI可穿戴设备AI Pin发布，相较于传统智能终端，其通过投影+手势操作的模式，实现更深层次交互。正如Pin（别针）所暗示的，AI Pin可以固定在衣服上，像无线耳机或智能手表一样随时贴着身体。AI Pin可以拍照、收发短信、打电话，配备了AI聊天助手AMic，内置AI大模型。AI Pin新颖之处在于其有一个激光显示器，可以把用户的手掌变成一个迷你屏幕。综合来看，GPTs & GPT Store上线后，AI应用有望加速落地，生态也将进一步完善。产业动态催化下，AI板块情绪边际或将好转；同时，目前人工智能指数点位仍处于相对低位。关联产品：人工智能ETF(159819)，场外联接(A类：012733；C类：012734)；云计算ETF(516510)，场外联接(A类：017853；C类：017854)；软件30ETF(562930)，场外联接(A类：019061；C类：019062)。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2023-11-14

以马斯克的AI项目Grok命名的Meme币价格暴跌逾70%

5 日推出，同一天埃隆·马斯克宣布了 OpenAI 的 ChatGPT 的竞争对手 Grok AI。在接下来的一周里，随着 memecoin 交易者纷纷利用炒作获利，其价值增加了 33,650% 来源：金色财经

金色财经2023-11-14

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