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奥尔特曼VS马斯克：荒诞资本主义时代的巅峰对决

m只是在进行一场比拼游戏。从宣扬恐惧的AGI开始，当这个主题讲烂之后…我们来想出我们能想到的最大的数字。” AGI代表通用人工智能，这是一种假设的AI类型，可以执行人类能够执行的任何任务。奥尔特曼在去年大部分时间都在向世界领导人和其他人警告AGI的危险，这一举措还帮助激发了对OpenAI产品的兴趣。《金融时报》本周报道称，OpenAI的年收入已经超过了20亿美元。 Lessin暗示，“这是‘荒谬’与‘纪律’的游戏”。

慧宣鑫语2024-02-11

ABCDE：从一级市场视角看待AI+Crypto

寥寥无几，大家能想到的主要就是FET，AGIX等几个老牌项目，一级市场能够见到的AI相关同样不多。 23年1–5月可以说是AI项目的第一个集中爆发期，毕竟Chatgpt给人带来的冲击太大，二级市场许多老项目纷纷Pivot去AI赛道，一级市场也是几乎每周都能聊到AI+Crypto的项目。同样的，这段时期的AI项目给人感觉相对简单，很多都是基于ChatGPT的“套皮”+“链改”项目，几乎没有任何技术上的核心壁垒，我们的In-House开发团队往往花个一两个天便能复刻出一个项目基础框架。也导致了我们这段时间聊了很多AI项目，但最终没有任何出手。 5–10月的二级市场开始转熊，很有意思的是一级市场的AI项目在这段时间也骤减了许多，直到最近一两个月数量才再次活跃起来，市面上关于AI+Crypto的讨论，文章等等同样丰富起来。我们再次进入每周可以遇见AI项目的“盛景”。时隔半年后明显感觉到新出现的一批AI项目对AI赛道的理解，商业场景的落地，AI+Crypto的结合比第一批AI Hype时期有了明显的提升，技术壁垒虽然依旧不强，但整体成熟度上了一个台阶。我们也是进入24年才终于在AI+Crpyto这个赛道有了第一次押注。二. AI+Crypto的赛道 V神在前景与挑战一文里从几个相对抽象的维度和视角给出了预判： AI作为游戏中的参与者 AI作为游戏界面 AI作为游戏规则 AI作为游戏目标我们则从更加具体和直接的角度来总结目前一级市场看到的这些AI项目。AI+Crypto的项目大多都是围绕着Crypto的核心去做的，即“技术（或者说政治）上的去中心化+商业上的资产化”。去中心化没什么可说的，Web3么……根据资产化的品类，大体可以分为三个主赛道：算力的资产化模型的资产化数据的资产化算力资产化这是相对密集的一个赛道，因为除了各种新项目，还有好多老项目的Pivot，比如Cosmos那边的Akash，Solana那边的Nosana，且Pivot之后代币都是疯涨的节奏，也侧面反映出市场对于AI赛道的看好，RNDR虽然主打去中心化渲染，但其实也能服务于AI，所以很多归类也都把RNDR这类算力相关的统统划分到了AI赛道算力资产化又可以根据算力用途再细分成两个方向：一个是以Gensyn为代表的“去中心化算力拿来做AI训练”；一个是大多数Pivot以及新项目为代表的“去中心化算力拿来做AI推理”；在这个赛道可以看到一个很有意思的现象，或者说不看好鄙视链：传统AI → 去中心化推理 → 去中心化训练传统AI科班出身的不看好去中心化做AI训练 Or 推理去中心化推理的不看好去中心化训练的原因主要是在技术上，因为AI训练（特指大模型AI）牵扯到海量的数据，而比数据需求更夸张的是这些数据高速通信形成的带宽需求。在目前Transformer大模型的环境下，训练这些大模型需要的是配备大量的4090级别的高端显卡/H100专业AI显卡购成的算力矩阵+NVLink与专业光纤交换机构成的百G级别通讯通道，你说这东西能去中心化实现，hmm… AI推理对与算力和通讯带宽的需求远小于AI训练，去中心化实现的可能性自然比训练大了很多，这也是为什么多数算力相关项目都是搞推理的，训练的基本上只有Gensyn，Together这种融资过亿的大玩家。但同样，从性价比和可靠性这两个角度来讲，至少在现阶段，中心化算力做推理依旧是远好于去中心化的。这就不难解释，为什么去中心化推理看去中心化训练觉得“你们根本做不成”，而传统AI看去中心化训练和推理会觉得“训练技术上不现实”，“推理商业上不靠谱”。有人说BTC/ETH刚出来的时候大家也说分布式节点全都算一遍这个模式相对云计算不靠谱啊，最后不也成了？那就得看AI训练和AI推理将来对于正确性，不可篡改，冗余这些维度的需求了，单纯拼性能，可靠性，价格这些，暂时确实不可能好过中心化。模型的资产化这也是项目扎堆的一个赛道，也是相对于算力资产化更加容易理解的一个赛道，因为ChatGPT火了之后最知名的应用之一就是Character.AI了。你既可以和苏格拉底，孔子这些先贤讨教学问，也可以和马斯克，山姆奥特曼这些名人闲聊吹水，更是可以和初音未来，雷电将军这些虚拟偶像谈情说爱，这一切，都是大语言模型的魅力。AI Agent这个概念经由Character.AI深入人心。如果孔子，马斯克，雷电将军这些Agent都是NFT呢？这不就是AI X Crypto么？！所以与其说是模型的资产化，不如说是基于大模型打造的Agent的资产化，毕竟大模型自身是不可能上链的，更多是基于模型之上的Agent映射成NFT来打造类“模型资产化”的AI X Crypto即视感。现在圈内有可以教你学英语的Agent，也可以有跟你谈恋爱的Agent，各式各样，包括Agent的搜索以及Market Place等衍生项目也可以见到。这个赛道的普遍问题是第一没有技术壁垒，基本就是Character.AI的NFT化，我们In-House的技术大神用现有的开源工具和框架一晚上就搞出一个说话像BMAN，声音也像BMAN的Agent。第二与区块链的结合程度非常轻，有点像ETH上的Gamefi NFT，本质上Metadata里存的可能只是一个URL或是哈希，模型/Agent都是在云服务器上，链上交易的只是一个所有权而已。模型/Agent的资产化在可见的未来依旧会是AI x Crypto最主要的赛道之一，希望可以看到相对有一定技术壁垒，与区块链自身结合更加紧密也更加Native的项目在未来可以出现。数据的资产化数据资产化从逻辑上来说是最适合AI+Crypto的，因为传统AI训练，大多只能利用互联网上有的看得见的数据，或者说更加精确一点 — 公域流量的数据，这些数据可能占比只有10–20%不到，更多的数据其实都在私域流量（包括个人数据），如果这些流量数据可以被用来训练或是Fine-Tune大模型，我们肯定可以在各个垂类领域拥有更加专业的Agent/Bot。 Web3最擅长的口号是什么，Read，Write，Own！那么通过AI+Crypto，在去中心化激励的引导下，释放个人与私欲流量的数据，将其资产化，给大模型提供更好更丰富的“口粮”，听上去是个十分符合逻辑的做法，也确实有几个团队在这个领域深耕。然而这个赛道最大的难点是 — 数据这个东西很难像算力一样标准化。去中心化算力你的显卡什么型号直接就可以转化为多少算力，而私有数据数据的数量，质量，用途等各个维度都很难衡量，如果说去中心化算力是ERC20，那么去中心化AI训练数据的资产化有点像ERC721，且还是猴子PunkAzuki很多个项目，很多个Traits掺杂在一起那种，流动性与市场做起来的难度比ERC20难上不是一点半点，所以目前做AI数据资产化的项目都有点举步维艰。数据赛道还有一个值得一提的是去中心化标注，数据资产化是作用在“数据收集”这个步骤，而收集到的数据在喂养给AI前还需要做一下加工，这就是数据标注的步骤。这个步骤目前也多是中心化的人力密集型劳动，通过去中心化的代币奖励去把这个Labour Work变成去中心化，标注 to Earn，或是类似众包平台一样的方式吧工作散出去，也是一个思路。有见到少量团队目前在这个领域耕耘。三. AI+Crypto缺失的拼图简单说下从我们的视角来看，目前这个赛道缺失的拼图。一是技术壁垒。正如之前所讲，绝大多数AI+Crypto的项目相对于Web2的传统AI项目来说几乎没有任何壁垒，更多是依靠经济模型和代币激励在前端体验，市场和运营上花心思，这当然也无可厚非，去中心化与价值分配本就是Web3所长，只是缺乏核心壁垒难免会有X to Earn的即视感。还是期待更多像是RNDR这种母公司OTOY有核心技术的团队在Crypto里大展拳脚。二是从业者现状。就目前观察到的情况而言，AI X Crypto这个赛道的创业者部分团队很懂AI，但是对Web3的理解不深。而部分团队非常的Crypto Native，但在AI领域的造诣较浅。这与早期的Gamefi赛道非常类似，要么很懂游戏想着Web2游戏链改，要么很懂Web3想着各种打金模型的创新与优化。Matr1x是我们Gamefi赛道遇到的第一个对游戏和Crypto理解双A的团队，这也是为什么之前我有写到Matr1x是我23年“聊完即拍板”的三个项目之一，我们期待可以在24年看到在AI与Crypto领域理解双A的团队。三是商业场景。AI X Crypto处在一个极其早期的探索阶段，上述的各类资产化只是几个大的方向，其中每个方向都有可以仔细挖掘和细分的赛道。目前市面上看到的各类项目在AI与Crypto的结合多少有些“生硬”或是“粗糙”之感，并没有发挥出AI或是Crypto最优的竞争力或是可组合性，这也与上述说的第二点息息相关。比如我们In House研发团队就想到并设计了一个更优的结合方式，可惜看了这么多AI赛道的项目，依旧没有看到有团队切入这个细分领域，所以只能继续等待。什么，你问为什么我们一个VC能比市面上的创业者先想到某些场景？因为我们的In House AI团队里有7位大神了，其中5个是科班AI的PHD出身。至于ABCDE团队对与Crypto的理解么，你懂的…… 最后想说的是，虽然目前在一级市场的视角来看，AI x Crpyto还非常的早期与不成熟，但这并不妨碍我们看好24–25年，AI X Crypto会成为这一轮牛市的主赛道之一。毕竟，AI解放生产力，区块链解放生产关系，还有比这两者更好的结合方式么：）来源：金色财经

金色财经2024-02-09

热点还是叙事？准备好迎接 2024 DePIN Summer

。结语: 有朝一日，AI进一步发展为AGI，彼时算力将成为事实上的通用货币，DePIN使得这一过程提前发生。AI和DePIN的融合开启了一个崭新的技术增长点,为人工智能的发展提供了巨大的机遇。DePIN为AI提供了海量的分布式算力和数据,有助于训练更大规模的模型,实现更强的智能。同时,DePIN也使AI向着更加开放、安全、可靠的方向发展,减少对单一中心化基础设施的依赖。来源：金色财经

金色财经2024-02-09

中科金财：公司将深入推进人工智能、区块链、隐私计算等技术创新

机构、政府与公共事业和企业客户，专注于AGI、WEB3.0、数字人民币、数据要素核心技术研发，致力于推动产业数字化转型，国内领先的数字经济科技赋能平台。符合以“科技创新发挥主导作用”的新质生产力，未来，公司深入推进人工智能、区块链、隐私计算等技术创新，引导产业客户实现从IT到DT到AT的技术升级。

金融界2024-02-08

鼎通科技上涨5.58%，报32.57元/股

数台日本Seibu线切割机、瑞士GF+AgieCharmilles线切割机、日本Sodick火花机、日本Waida光学曲线磨擦等进口加工设备，以及日本kyori高速冲床、日本FANUC注塑机、日本JSW注塑机等生产制造设备，保证了生产的顺利进行及品质要求。截至9月30日，鼎通科技股东户数6923，人均流通股6725股。 2023年1月-9月，鼎通科技实现营业收入4.91亿元，同比减少25.39%；归属净利润5303.26万元，同比减少61.13%。

金融界2024-02-06

五大科技公司的财报告诉投资者什么？

扎克伯重申将加大投入，重点关注被称为 AGI（人工通用智能）的超级人工智能。这是一种具有自我意识的人工智能，据说将神奇地解决世界上的所有问题，如果不会在这一过程中毁灭人类的话。 Meta 公司的数据和指导非常强劲，周五股价大涨超过 20%。第二，人工智能很昂贵。Meta、微软、Alphabet 和亚马逊有一个共同点，那就是都预计今年将增加人工智能相关服务器、芯片、网络设备和其他数字设备的支出。微软 12 月季度的资本支出增长了 68%，达到 115 亿美元。Meta 将 2024 年的资本支出预测上限上调了 20 亿美元。亚马逊的资本支出在2023年有所下降，主要是因为削减了履行和交付方面的支出，但认为2024年的资本支出将高于去年的484亿美元，原因……，你猜对了，还是人工智能。同样，Alphabet 也认为 2024 年的资本支出比 2023 年 "明显增加"。这对包括英伟达和AMD在内的人工智能芯片股，以及阿里斯塔网络公司（Arista Networks）等相关硬件公司来说都是好消息。第三，人工智能也在推动云计算需求的增长。最近几个季度，云计算的增长速度有所放缓，因为在大流行病期间出现恐慌性购买之后，客户将重点放在了 "优化 "支出上。但这一趋势似乎已经结束。亚马逊AWS、谷歌云计算和微软Azure在本季度都出现了增长。AWS 的年化运行率已接近 1000 亿美元。AWS 本季度的强劲表现（近两年来首次实现连续增长），刺激了 Snowflake、Datadog 和 MongoDB 等其他云计算相关股票周五的上涨。这对甲骨文公司来说也是一个好兆头，因为甲骨文公司现在正处于二月份所在财季的中期。第四，红利又回来了。扎克伯格的 "效率之年 "成本削减战略，几乎以一己之力推动 Meta 的股价在 2023 年翻了三番。现在，他似乎又转向了 "股东年"。公司出人意料地采取了一项措施，表示将开始支付每股 50 美分的季度股息，使股票收益率略低于 0.5%。这一派息率与苹果公司基本持平，略低于微软公司。这一措施引发了人们对 Alphabet 和亚马逊何时启动派息的疑问。与此同时，苹果在本季度回购了价值 205 亿美元的股票，净现金总额仍从上一季度的 510 亿美元增至 650 亿美元。首席财务官卢卡·梅斯特里重申，苹果打算最终实现净现金为零。第四，假日确实很快乐。在上周的专栏中，我指出亚马逊第四季度的业绩将由三部分组成： AWS、广告和零售。亚马逊在这三个方面都取得了成功，推动了周五股价的大幅波动。亚马逊的假日销售旺季表现强劲，在线商店业务增长了 9%。Evercore ISI 分析师马克·马哈尼写道，亚马逊 "为牛市提供了一点支撑。" 第五，谷歌的搜索担忧。 Alphabet 仍是人工智能软件的领导者之一，但如果一些用户将查询从谷歌转向 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude 和热门搜索创业公司 Perplexity 等人工智能聊天机器人，Alphabet 的损失也是最大的。Alphabet 公布的广告营收略低于预期，加剧了人们的担忧。第五，苹果有点冷。苹果公司公布的季度业绩好于预期，主要得益于利润率的提高和 iPhone 销量的小幅增长。但华尔街对此却不以为然。投资者在进入新的季度时，对苹果的增长能力忧心忡忡，而这个季度结束时，更焦虑了。中国市场收入下降了 13%，部分原因是智能手机市场份额下降。虽然整体营收增长了 2%，但苹果公司 3 月份的季度业绩指引在 iPhone、服务和整体营收方面均低于市场预期，这将是苹果公司过去六个季度中第五次出现营收下滑。今年以来，苹果股价已下跌 6%，市值已落后于微软 2,000 亿美元。苹果公司首席执行官蒂姆·库克在公司财报电话会议上表示，公司将在今年晚些时候推出人工智能产品。变化来得太快了。

加美财经2024-02-04

玛特宇宙行业盘点 2023年十大热门元宇宙事件

100强案例集》汇聚元宇宙/AIGC/AGI行业的优秀案例作品，涵盖了政务服务、商业消费、医疗健康、娱乐社交、文旅文创文博、工业与智能制作、乡村治理、数字城市、数字金融等将近20个领域的应用场景，是目前为止国内调研范围最广、应用场景最全的一个产业化研究成果。来源：金色财经

金色财经2024-02-02

Delphi Digital联创：为什么加密与AI的结合是必然的

子，但它们不可避免地更接近于完全发展的AGI，可以深刻地影响我们的思想。媒体对AGI的描绘通常低估了它真正的影响，将其看作是一个全能的应用程序或iRobot。AGI将渗透到你生活的每个方面，甚至在你没有意识到的情况下。想象一下AI2041，这是对未来的展望，在那里，一个家庭的AI保险应用会演变成基于社会阶层和对真爱的风险分析来限制女儿的恋爱选择。这说明了AI将变得多么深刻、有影响力。每部科幻电影都描绘了一个充满悲观情感的人工智能未来，因为这样的情节更卖座，而且这是一个现实的终局。无论我们认为OpenAI董事会有多么道德和伦理，由于人类存在的本性，其中存在一些无法让其对建立在这些基础模型之上的所有应用和用例产生负面影响的偏见。你可能喜欢与ChatGPT交流，但如果你在法庭上，你的人工智能陪审团使用面部识别看到你的肤色或你名字的独特拼写，将你送入监狱的时间加倍，你会作何感想？这些影响令人不安。中心化人工智能是不可避免的。一旦谷歌请求你的许可以访问你的gDrive、gDocs和gmail，你的个性化人工智能将拥有自己的生命。我预计苹果会推出每台设备一个的个性化人工智能，因为他们在全球人工智能竞赛中落后，需要一种利用他们安全品牌的产品。如果OpenAI微调模型，这对社会产生连锁反应，影响到建立在其上的数百万个定制的ChatGPT，你是否感到舒适呢？我们需要一个替代方案。加密货币是人工智能的完美结合，因为支撑这一运动的透明的全球人类协调可以在全球范围内利用人工智能实现良好的效果。众筹（用现金或 GPU）创建和微调开源模型，任何人都可以实时审核其中的偏见或问题，这是在加速发展的人工智能世界中最安全的前进道路。我相信我们正走向一个拥有数十亿人工智能模型的世界，无论是下载和个性化每个人的开源模型，还是项目和公司为特定用例构建自己的模型集（想想 Uniswap LP 提供、交易所风险分析、德尔福人工智能）分析师）。加密和人工智能是一种完美的结合，其基石是我们这一代最强大技术的可审计性、社区所有权和社区导向。无论是利用每个人的GPU来训练模型并为他们在模型中拥有所有权，还是DeFi和智能合约在其用例中利用人工智能以扩展其能力，或者是定制的针对您的个性化人工智能（而不是像Bard那样必须对整个世界进行概括的人工智能），这种结合是合理的。去中心化人工智能将透明地共享我们这一代最强大技术的内部运作和所有权。而中心化人工智能无法提供这个核心价值。最终，AGI 将使用加密货币，因为它会信任代码和数学，而不是实体银行分支机构和人性的突发奇想。我们未来进化的人工智能创作将使用加密货币，我们也应该这样做。加密 x AI 主题和想法加密朋克的人工智能价值观：以太坊核心的Cypherpunk价值观，由@VitalikButerin概述，适用于人工智能：不去平台化、开放的全球参与、抵制审查、中立、合作等。我们在 Web2 的中心化幌子下重建人工智能的想法是可笑的。 AGI 和无需许可的货币 AGI 的乌托邦或反乌托邦有利于这样一种思想与未经许可的金钱互动以实现其想法。未来的 AGI 将不会有大通支票账户。它将使用加密技术进一步构建去中心化的人工智能和加密货币，不受美联储或 OpenAI 董事会的控制。 DePin 和 AI 是一个明确的用例在过去的十年中，我们所有的研究都集中在如何提高超大规模数据中心的性能和效率。在接下来的十年中，我预计技术将大规模利用潜在的 GPU 和用户硬件来为 AI 模型进行训练和推理。 Nvidia 可以出货的 H100 的需求显然有限，而科技公司则掌握着可用的产品。让我们的 Mac Pro GPU 和其他硬件大规模用于训练和推理是一个明显的用例。领导者包括@ionet_official、@akashnet_ 和@gensynai。未来甚至可能有一条道路，Nvidia 转向内部，而不是出售其 H100，而是简单地建立自己最大的集群。激励新模式创建建立应用程序级别的创造力，我们需要激励全新模型本身的开发。这包括培训资金、众包特定培训数据以及托管推理模型的激励措施。大型语言模型只是人工智能模型的一种，即使如此，也有数十种领先的模型（Bard、ChatGPT、Claude 等）。世界各地的用户可以提供他们的 GPU、资金或数据来大规模训练和微调模型，并拥有最终模型的一部分。更智能的应用程序和智能合约与人工智能不受阻碍的去中心化人工智能将提供更好的应用程序。引用人工智能模型的智能合约可以扩展应用程序的设计空间，并大大增强其逻辑和功能。想象一下 Uniswap 流动性供应受到使用 ZK 的大规模链下模型的影响，以确保模型不被篡改。示例包括 @inference_labs@gizatechxyz 和 @ModulusLabs ，只需看看 @testmachine_ai，它提供了一种掠夺者模式来实时审核您的加密代码并从中学习，而不是等待 6 个月进行昂贵的手动审核。或者通过 @UpshotHQ 查看为 NFT 提供准确定价的大规模机器学习模型。人工智能让加密货币变得易于使用在未来，大多数加密货币用户将永远不会看到我们在加密货币领域谈论的各种细枝末节、无尽的首字母缩略词和词汇。他们只需将意图输入到一个低水平机器学习（LLM）中，一个求解器网络将处理他们交易的所有复杂步骤。这个LLM将学习、个性化并简化你的生活。很少有人需要手动桥接资产，那是由求解器赚取费用的。最佳模型决策者获胜我相信我们正在走向一个拥有数百万个人工智能模型的世界，无论是每个人都有自己的个人模型，还是每个项目和公司都有自己的模型。我们已经在 Hugging Face 上拥有 49 万多个开源模型，在 OpenAI 应用商店上拥有 300 万个自定义 ChatGPT。当加密服务用户中成熟的人工智能服务成为主流时，我认为能够有效选择针对每种情况使用哪种模型的协议将非常有价值。就在今天，@NousResearch 发布了新的 Bittensor 子网计划，该子网可以评估开源模型，并使用该评级的逻辑下一步将请求定向到正确的模型。道德、伦理和法律问题限制了中心化人工智能中心化参与者不断面临道德和伦理问题的诉讼，并因此对模型进行破坏。想象一下，一个去中心化的低水平机器学习（LLM）通过签署协议向人们支付数据，而不是像纽约时报对@OpenAI提起诉讼那样。与中心化的系统相比，这限制了中心化的发展，而开放系统可以直接发布（例如@bittensor_）。当中心化的参与者因知识产权相关的诉讼以及对发布更智能的人工智能的道德和伦理顾虑而苦苦挣扎时，加密网络可以启动和部署这些网络，无需繁文缛节，轻松取胜。去中心化人工智能提供透明度人们会期望透明的训练（“我们按照你所说的方式构建了这个模型”）和推理（“我的请求没有被搞乱”）。中心化人工智能无法提供这一核心价值。即使普通人很难审核该模型，与加密货币类似，但我们的想法是您可以与可以审核该模型的某人或人工智能签订合同。实时洞察未来我认为人们希望实时了解人工智能的未来，而不仅仅是在 OpenAI 想要分享时进行更新。这只有通过透明和去中心化的系统才有可能实现。 AGI被发现后你真的想弄清楚吗？加密 x AI 可视化我们需要更多的平台来提供加密项目正在利用的人工智能模型背后所发生的事情的可视化。当您使用 Bittensor 的子网 1 进行文本生成时，您如何确定它不仅仅是通过 Bard 或 ChatGPT 运行您的提示？我并不是说这是一件坏事，但我不知道答案。人工智能世界中的代币激励使用代币来推动人工智能项目的所有权和协调将会很有趣。目前，代币吸引了供应方用户（和投机者），但使用 OpenAI 等中心化公司的开发人员锁定了需求方，可以接触到大量用户。看看加密项目是否能够有效地引导需求方超越供应方的代币激励，这将是一件很有趣的事情。吸引真正的人工智能人才 Crypto x AI 项目必须吸引来自 Web2 的真正的 AI 人才。鉴于加密货币在 Web2 构建者心目中的表现一般，这是一个障碍。能够从Web2吸引真正的人工智能人才的项目将具有显著的优势。我只是认为学习加密货币比学习如何构建基础人工智能模型更容易。 Delphi Ventures Crypto x AI 投资组合公司 Delphi 在 Crypto x AI 的结合点上表现得非常活跃。我们很荣幸能够支持该领域的领先项目。 - @ionet_official：大规模异构硬件的 GPU 集群。 - @inference_labs：允许 DeFi 和智能合约通过 ZK 来利用链下模型。 - @0G_Labs @mheinrich：链上人工智能的数据可用性。 - @UpshotHQ：用于下一代去中心化应用程序的人工智能网络。 - @testmachine_ai：人工智能驱动的用于审计智能合约的专有算法 - @taofuxyz：Bittensor 等的流动质押代币。 - @altstatemachine：您可以拥有、训练和交易的独特 Metaverse AI。 - @GeppettoAi：人工智能游戏和视频创作。 - @StabilityAI：人工智能的开源工具，通过@seedclubvc（H/t Nima 和 Anthony）。 - @MythosVentures：领先的早期人工智能风险投资基金。 - @mypeachai：NSFW 同伴（天使）。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

鼎通科技下跌5.22%，报38.16元/股

数台日本Seibu线切割机、瑞士GF+AgieCharmilles线切割机、日本Sodick火花机、日本Waida光学曲线磨擦等进口加工设备，以及日本kyori高速冲床、日本FANUC注塑机、日本JSW注塑机等生产制造设备，保证了生产的顺利进行及品质要求。截至9月30日，鼎通科技股东户数6923，人均流通股6725股。 2023年1月-9月，鼎通科技实现营业收入4.91亿元，同比减少25.39%；归属净利润5303.26万元，同比减少61.13%。

金融界2024-01-30

牛初回暖 Web3 Last Talk 2023圆满落幕

s以及全链生息稳定币$USDA发行协议Agiley等Web3创新项目也展示了其最新成果和未来规划，充分展现了Web3生态系统的勃勃生机与广阔前景。亚马逊云科技解决方案架构师胡凯、曼昆律所刘红林律师、Uweb创始人兼校长于佳宁博士等则以专业的视角，从Web3发展的云资源基础设施支撑，中国Web3创业的政策法规适应性，2024年Web3数字资产趋势展望等问题进行了深度剖析，并提出了建设性的应对策略和发展路径。此外，在Web3CN & Web3Vista Co-founder Allen的主持下，Uweb创始人兼校长于佳宁博士、德鼎创新投资总监薛又轩、Go2Mars Co-founder Jungle、外部未来CEO 大潭、Web3 CD Founder Kevin以「Web3革命：回顾与展望」主题，围绕Web3领域过去一年的发展状况，BTC与ETH生态的竞争博弈及未来的趋势等问题展开了热烈讨论，碰撞出了许多富有创新性和前瞻性的观点与见解。本次「Web3年终“讲”」主题活动不仅搭建了一个高水平的行业交流与合作平台，更是以鲜明的时代特色和深邃的行业洞察引领了大众对Web3未来的深度思考，强化了其对Web3共识的形成，为Web3产业的进一步发展奠定了坚实基础。来源：金色财经

金色财经2024-01-29

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