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北信源：公司暂无算力租赁方面的相关应用

AI插件目前已经接入了国内优秀的大模型AI产品如百度文心一言、阿里通译千问、科大讯飞星火大模型等。公司继续加大对智能机器人应用领域的研究工作，并在证券领域推出大模型AI系统，未来在高安全的信源密信通信基座上，会有更智能、多场景的应用，如智能客服、专业技术问答、智能社区、智能家居等，特别是在客服、智能助理、业务优化、物联网等领域将会率先发力。公司将会不断丰富信源密信的生态应用，并服务好我们的用户。感谢您的关注。投资者：公司产品在算力租赁方面有哪些相关应用吗？北信源董秘：尊敬的投资者您好，公司暂无算力租赁方面的相关应用，感谢您的关注。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-11-07

大牛市来临的时候, 哪些赛道或者品种会成为主叙事

需要团队具备较综合的能力，不止是交付 AI 产品，在融资、运营、成本控制、生态资源等方面均有高要求从趋势上看，AI 对区块链有天然的需求，Ai 需要区块链为自己发展提供真正的韧性加密市场十一月展望坎昆系坎昆应该不可能在今年发生了，所以在今年不要对Layer2 大爆发有太多期待。11.13-19，以太坊基金会会在土耳其伊斯坦布尔举办「Devconnect Istanbul」峰会，届时可以观察一下会议情况。不过逢会必跌，这里要注意风险不过我依然持有 $ARB 现货，一直在积累二、Arbitrum生态 ARB GRANT在上个月结束了，激励将会在明年1月进行。因此，虽然Arbitrum链上正处于一个回暖期，但要等到大批量流动性的涌入，还需要等到明年。而最近，最受关注的应该是开启ARB质押的提案，由 $PLS 项目方发起的——其根本原因是之前 PLS 项目方做了一个操蛋事，使得 $plsARB 严重脱锚。现在的操作属于是想慷他人之慨，用 $ABR 国库的钱来让 plsARB 回锚。不知道最后这个提案是否会通过。如果通过，将会是 $ARB 的短期利好。但种种治理灾难也侧面反映，Arbitrum在治理上问题很大，长远来看会影响到Arbitrum这条Layer2的整体发展投机可能性：$plsARB $ARB 质押通过，对于 $plsARB 和 $ARB 是一个短期利好 FRONT 我买入 FRONT 的逻辑是它搞了一个SelfChain。SelfChain叠了很多Buff，模块化、无私钥和Intent（意图）的Layer1。后面Front要换币，把FRONT换成SELF，还要增发。对于我而言，FRONT是一个不错的投资标的。换币的事情应该会在今年发生 DYDX 市场上聊DYDX质押的人有很多，也有人算过收益，所以这里我就简单聊一下 v4后，DYDX从一个纯治理Token（矿币）变成了真实收益Token。DYDX V4的交易手续费会全部给到Validator。而用户可以和ETH一样，质押DYDX进Validator来获得手续费分成（100%）。之前DYDX是市场中最大的去中心化衍生品交易所，我们不妨去想一想，算一算，届时质押DYDX的年化可以到多少？一个猜测：如果年化达到30%，那么12月即将解锁的DYDX是否会抛售呢？ DYDX是我比较看好的一个潜力标的，加仓时间点会在解锁之后 BRC20 我 $SATS 和 $ORDI （波段）都有持仓，简单来说，就是Bullish，没有具体和复杂的逻辑——作为BTC生态的龙头，且BTC ETF和减半叙事都将是未来的主流叙事，那为什么不看好和持有呢？ STG STG 大家在炒作的预期是Upbit上线韩元交易对（这个事情之前有人说过了，关键词UDC），可能会在这个月20日-30日之间。另外就是LayerZero空投，不过我个人认为这种事情无法预测，要炒作STG不能依靠一个空头支票。还是Upbit预期靠谱一点。每周代币和叙事观察列表：供大家作为一个布局的参考： $LDO - 以太坊 Devconnect 将于 13 日开始。 - 鉴于过去的情况和 Lido 项目的特点，以太坊会议很可能被视为催化剂 $ARB - Arbitrum会议定于16日举行。 - 根据链上活动，Arbitrum 的 STIP 启动时间可能会更早。 $FXS - Prism Finance、Curve、Convex、Frax 支持的 LSD-Fi 的 Fee (7d) 排名进入前 10 名。 - Prism Finance 正在产生对 Frax Ether 的需求，并且 TVL 确实在增加。 $TIA - Celestia 是一个拥有优秀团队、独特产品和忠诚社区的项目。 - 在以太坊 DevConnect 上，Celestia 的核心技术“数据可用性采样”很可能成为讨论的主要话题。 $MC - $BEAMX的品牌重塑将于 11 月 7 日进行。 - 考虑到牛市，品牌重塑后有可能出现暴涨的情况，就像Gifto的情况一样。 $CKB - 距离减半还有大约两周时间，Nervos Network 迄今为止受到的关注相对较少。 $STG - 宣布于11/3取得foundation的SSL证书。 - 从历史上看，获得 SSL 证书后几天内就会有好消息传来。 $RDNT - Layerzero 主题。 - 与其他Arbitrum生态不同，Radiant的Arbitrum STIP与RDNT回购相关，因此有很大机会成为ARB szn的主要参与者。最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。来源：金色财经

金色财经2023-11-06

三七互娱、名臣健康涨停，游戏ETF(159869)暴涨超6%！

，四季度行业景气度有望持续回暖，并进入AI产品密集亮相期，行情有望整体再现回升趋势。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2023-11-06

宇信科技获东方财富证券增持评级，预测2023年营业收入为50.97亿元

信创的推进及AI赋能，公司将进一步完善AI产品矩阵。风险提示：市场竞争加剧；信创推进不及预期；产品研发不及预期。

金融界2023-11-03

大摩：下调AMD目标价至128美元评级“增持”

约43倍。市场关注AMD将于下月推出的AI产品，该行预期将成为关键催化剂，公司明年来自AI相关的收入达到20亿美元的指引是显示利好的讯息。大摩现时预测AMD第四季收入将达到60.93亿美元，非通用会计准则下毛利率及经营利润率料达51.5%及23%，每股盈利预测为0.76美元。至于今年度收入则预测为226.04亿美元，非通用会计准则毛利率为50.6%，非通用会计准则每股盈利2.65美元，低于此前预测的2.83美元。

金融界2023-11-03

人工智能ETF(159819)：政策支持叠加产品落地加速，多只相关ETF强势涨超2%

券认为，大模型AI 技术向多模态提升、AI 产品应用落地有望进入加速期，计算机板块的诸多领域，如云计算SaaS（办公、OA 等）、教育信息化等或将进入AI 新产品的推广期；同时在算力需求领域，一方面持续受益于当前旺盛的训练需求以及未来更大量级的推理需求，另一方面美国出口管制新规下国产算力份额有望赶超。考虑到中长期变革性产业趋势延续，产业螺旋式上行，调整后当前时点行业或迎来新一轮配置窗口期。政策支持＋AI产品落地加速，可通过人工智能ETF（159819，联接基金A/C：012733/012734)，云计算ETF (516510，联接基金A/C：017853/017854)，软件30ETF (562930，联接基金A/C：019061/019062)，一键布局AI发展。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2023-11-03

创新奇智(02121.HK)上涨10.63%，报8.12元/股

企业AI解决方案提供商，主要提供全栈式AI产品和解决方案，包括AI平台、算法、软件及AI赋能设备，服务于中国制造、金融服务及其他行业。根据弗若斯特沙利文的资料，2020年，公司在中国企业AI解决方案市场上以收入计算，成为第三大AI技术驱动型解决方案提供商。截至2023年中报，创新奇智营业总收入9.24亿元、净利润-1.96亿元。

金融界2023-11-03

创新奇智(02121.HK)上涨5.18%，报7.72元/股

企业AI解决方案提供商，主要提供全栈式AI产品和解决方案，包括AI平台、算法、软件及AI赋能设备，服务于中国制造、金融服务及其他行业。根据弗若斯特沙利文的资料，2020年，公司在中国企业AI解决方案市场上以收入计算，成为第三大AI技术驱动型解决方案提供商。截至2023年中报，创新奇智营业总收入9.24亿元、净利润-1.96亿元。

金融界2023-11-03

Shopify盘前大涨近19%：Q3转亏为盈

fy Magic，这是一套为商家提供的AI产品描述、虚拟助理、部落格发布和电子邮件行销工具。该公司的AI应用程式Sidekick协助决定库存、促销和行销，帮助卖家减少对第三方软体程式的依赖。 Shopify财务长JeffHoffmeister在9月的一次会议上表示，对于需要协助选择商品组合和地理扩张的卖家来说，AI工具将成为一种“超级力量”。摊薄后归属于股东的净利为每股55美分，而去年同期为亏损12美分。同时，本季费用下降近23%至7.79亿美元。

金融界2023-11-02

峰会回顾丨圆桌讨论：AI比人类更适合Web3吗？

意识形态，可能有人选择以Web2方式做AI产品，有的人更加相信用户隐私、去中心化，最终会进行去中心化算力供给。在AI世界大家都很缺A100、H100，每年的货也是非常有限的，也看到很多开源项目，像Petals，能把70B的大模型分配到10台、20台不同的机器上处理，理论上能大大缓解AI世界里对于GPU的稀缺，当然我认为依然需要时间让底层的基础设施和协议在既保证去中心化和安全性的同时，效率损耗不要像现在这么高，首先AI能帮Web3带来真正和Web2可竞争的产品形态，Web3能帮助AI小型创业公司、独立开发者更好地商业化。之前的项目大家可以发Token，帮助项目的发展，以及让普通人参与到投资的过程中。现在的这波AI技术，甚至普通人能匹配过去10人团队的产能，从idea到产品的gap时间差会越来越缩短，缺的是更加灵活的金融系统帮助独立开发者，为他们的idea众筹，以及大家参与未来的项目，产生收入和获得价值之后能有相应的收益。 Rebecca Barkin：从非常基础底层的角度来看，在区块链中有很多技术能让数据实现透明度，能让更多数据在其中有更多的控制或壁垒出现。在了解到大语言模型、机器学习模型的时候，如果把它当作渐进式的不断演变的模型，试图不断地识别出来不同的模式，会做很多效率培训。比如说你有很大的数据池，通常是非常中立的，很多时候会越过这样的过程解决真正的问题，比如说安全隐患等。也就是说，每个人都可以获取海量数据，而且可以用大语言的模型训练数据，不断培训。 Ben Goertzel：在AI和区块链之间会有很多协同的效应，区块链可以帮助AI，既可以让AI在资金方面更能让大家以便捷低成本的方式进行AI系统的培训，通过代币化经济学提升处理能力、处理效率，而且区块链可以作为一种代币化激励模式为AI创造出非常公平的生态系统。与此同时，在大AI模型训练中，保证公平、透明、低成本，能帮助AI做很多事情，这都是让人拭目以待的。当然，AI也能帮助区块链的很多地方，其中一点包括能追踪并识别出来诈骗、身份管理、声誉管理，这些都是非常核心的区块链生态系统要求，也是未来所需要的内容。在未来需要AI帮助我们识别出来到底这个人是否在造假，是否侵犯了别人的声誉问题等。我也认为，其实AI也能实现效率优化，实现区块链的效率提升，在无账户大周期发展中，很多大周期当中有很多节点，重叠的地方会有很多共识机制存在。比如说我们手上有这样的APP、应用程序，可以基于区块链网络进行部署，希望有软件自动生成优化共识机制，就可以做AI的自动优化，进行定制的程序编程。把所有东西都联合在一起，可以在去中心化网络中实现AI代理的集中化。比如说您的终端用户想要一个东西，他所做的需求可能在去中心化的网络中没办法由单独的AI代理进行满足，可以把不同AI代理，比如说三个AI流程代理全部都整合在一起，满足这个终端用户的需求，这可能就是未来我们能够畅想出来的事情，这也是我们公司试图做的大语言模型。确实AI能在很多方面使得区块链变得更为便捷、更安全、更有用、更可靠，实现互补性，实现两者之间的协同效应。而区块链能让AI得到更广泛的接纳，更公平地做出AI模型的贡献。吴显昆：在座很多人都很在乎区块链如何真正地帮助AI，我下一个问题请教一下各位，区块链如何帮助AI成为更好的东西？ Ben Goertzel：刚才这个问题我自己在回答的时候有回答到，我觉得区块链有两种主要的方式帮助AI。从AI处理数据角度来看，区块链能带来怎样的前景？是希望能实现分布式计算世界，当我们创造出智能合约概念时，不仅仅是去中心化货币，包括去中心化所有的一切，包括算力、计算流程等，还包括AI流程的去中心化，如果它能应用于AI系统中，我们相信它的影响将是巨大的，也就是说不一定是Google、微软、腾讯的工程师才能运营世界级AI系统，世界级AI系统可以在全球各个地方以分散式的方式存在于不同的分散式机器中，而且由不同的个体拥有它。在现在的AI系统中，需要技术关注力的存在，因为它需要大语言模型的不断训练。现在只有通过集中式、中心化的服务器方式才能实现性价比，比如说AI可能在做逻辑推理，也许可以通过去中心化的节点进行协作，底层技术一定是区块链支持它的，如果能在未来实现广泛的去中心化、分散式的话，就能实现大量海量的神经语言训练，而且在神经网络训练方面有很多相关的内容可以学习和了解，仅仅只是从训练角度来看，如果能以去中心化基础设施来进行训练的话，可能就需要很多创新做法才能让训练过程变得更智能化更聪明一些。也就是说，我们能在这方面实现两者协同，因为我们的大脑很多时候是去中心化的。更多是像正常大脑运作方式一样进行神经语言的训练，更多是去中心化的训练，底层是区块链支持。另外一个角度，让真正把数据存储在AI模型中的人不会太快走到极限，可以用到很多计算算力融入到AI模型，与此同时保护数据的隐私权，这是区块链能帮助到AI的一点，数据隐私权，利用到区块链的机制就能追踪到哪个模型用了哪些数据，哪个模型用了哪些机制，可以了解到代币化，真正追踪到到底是哪个个人，提供哪些模型，进行数据的训练。对区块链而言，前景是非常广的，无论从计算层面、数据层面而言都是如此。另一方面我们依然有很长的路要走，从计算机科学层软件工程学的角度来看，提升到下一个维度依然有很多工作要做，在这方面投入了非常多的资源，大型科技巨头还在不断探索去中心化、中心化系统之间的权衡，现在中心化、去中心化彼此也在打架，中心化AI获得更多的融资，现在彼此之间有一定的冲突。 Rebecca Barkin：我觉得可以讲一个用户案例，AI和区块链这两者要进行结合。如果我是气候的积极分子，那我就非常关注于气候变化，但是我现在也需要收集每天所做的工作以及每天所做的行为，看一下他对天气的影响。包括我每天所产生的数据，以及我是否拥有这些数据，以及我应该能够使用AI思考用AI能用这些数据做哪些工作和互动，包括从文化的角度、气候的角度、健康的角度，看一下这些数据对我的影响，这是我能够想到的AI和区块链进行结合，因为我们是用AI进行数据分析，再用区块链进行数据收集。 Ethan SUN：ChatGPT或者GPT4可能是人类有史以来最大的一种协同工作，GPT4使用了互联网上创造的所有数据，不管是维基百科，还是大家写的小说，大家现在想把Twitter封禁掉，不要再用自己的数据做训练，其中涉及到很多不同人类的协作与分工的问题。GPT内的算法也是基于前者的工作，像Transformer的Insight。数据的问题是基于大量的互联网数据，以及商业化这件事情，以及当用户和产品交互的时候持续使用用户和大语言模型的交互进一步强化机器人符合人类意图的能力。但是这样一个商业化的产品，这么多人参与其中，没有很好很公平的价值分配。不管是做AI产品还是做AI算法，在数学上能够计算出每一个训练数据到底对最终模型的权重贡献了多少，能看到最终的AI产品到底有多少部分是有开源代码、项目数据集、开源社区贡献的，区块链能在数学上可追溯大家贡献的同时给到更加公平的激励分配机制，才能让开源社区持续蓬勃，而不是大量商业化公司盗用和滥用开源社区做出的努力。 Kiki：问题是区块链和Web3结合的形式，现在大家都提的RWA这件事情，我们在做算力的RWA。加密技术可以把去中心化算力网络做起来，重要的是要解决两个问题，本身做RWA要解决市场的代币化，我们要解决的现实问题是GPU资源怎么合理地进行资源规划和成本控制，组建了算力期货平台，大家可以在平台上把自己现有的GPU释放给平台，平台通过某种协议给到AI公司，帮AI公司降低成本，获得GPU资源，这是一种撮合的方式。我们要做的是一件实实在在的事情，我们通过协议，用户通过购买，通过NFT的形式，通过Tokenization的形式证明这件资产是实实在在有的事情，通过规范化和标的，这件事情值得深思和探讨，我们可以会下聊。吴显昆：最后一个问题比较简单，有没有建议能帮助大家建立AI+Web3的项目，两者相结合有什么没有建议？ Kiki：我们第三个大板块是做AI孵化，目前有5个孵化项目，有3个AI+Web3的结合，侧重的锚点是AI生成式内容。区块链从业者都是从Web2出来的，所以我们在Web2里看到了问题现在拥抱Web3。我有七年互联网Top的从业经验，像小红书的社区内容在解决一种现实需求，解决种草商品的问题，所以内容非常优质。AI生成式依旧是在生产内容，虽然AI提高了生产效率，但是我们真的有需要那么多大量海量的内容吗？还是真正有需要解决价值的事情？传统AI本身这件事情已经能跑通和解决需求，AI+Web3的结合从我们公司和团队的角度来看有三个观点：第一，AI+Web3项目要有价值观。第二，要有话题，要可分享。第三，要有社交化属性，能社交人脉资源等。 Web3的特点在于是去中心化的、无领导主义的、自由的，作为生成式AI的新内容，一定能建立在一群人的价值观共识上，所以我们做的所有事情就是在做内容共识，内容共识能带来一群人。我们所有项目就是在做产品服务，产品服务在于能帮助1000人以下达成社群的效应，就能带来项目价值共识。 Ethan SUN：我想给的建议是大家设计产品的时候要以产品优先，看给用户提供什么价值，不要过度在早期阶段追求极致的去中心化，现在的AI技术、大语言模型对算力有无限的需求，现在也有去中心化的GPU计算，可能会带来5秒甚至更多的延迟。在做AI和Web3产品结合的早期，可以看一看哪些基础设施是相对成熟的，把这部分信任化，或者利用Web3更好的系统。去中心化计算对于声图这种不敏感的场景是现在就可用的，但大语言模型（实时对话）这种非常敏感的场景，要以产品优先的方式给用户提供价值，不然很有可能最后变成套着AI故事的皮。 Rebecca Barkin：确实鼓励开发者要更好地利用工具，尤其是在社区当中很多时候提倡内容分配、变现，希望开发者能够更好地进行分配，希望他们利用ChatGPT更好地了解有什么工具打造未来行业的走向，学习Web3必须关注的是设计，也要关注产品本身，要有产品思维，这样才能让产品非常简单可用，不能指望有内容的生成器帮助我们生成内容，所以要从产品本身角度出发，更加积极地用非常有趣的工具。当然每个工具都会有界限和限制所在，需要利用好工具。 Ben Goertzel：我觉得现在最好的时机就是打造各种各样的软件应用，所以更加侧重于看到AI能带来什么样的好处，包括以AI为基础的应用，能打造智能合约，能在过程中通过API打造用户界面，现在也有很多AI工具用大语言模型进行数据处理，所以我们现在处于这样的局势，AI非常好地缩减了我们所做的工作量，能非常轻易地生成各种各样的应用和软件。在每方面我们都有专业知识，所以希望把专业知识跟AI结合起来，在此领域进行深耕，同时要找到在这一领域中人们的需求是什么，如何解决这些需求，结合AI就能生成很多价值，也能取得成功。吴显昆：非常感谢各位的讨论，感谢大家的分享，明年见！来源：金色财经

金色财经2023-11-02

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