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巨头纷纷下注Figure AI，AI领域新星引领科技风潮

验，这也是Figure AI能够在众多AI公司中脱颖而出的重要原因。 Figure AI的出现，无疑给AI领域带来了新的活力。在当前科技飞速发展的时代，人工智能技术的应用已经深入到各个行业和领域，而Figure AI的出现，正是这一趋势的最好证明。Figure AI的技术和服务，不仅能够帮助企业提高效率，降低成本，还能够为企业带来全新的商业模式和增长点。目前，已经有多家科技巨头对Figure AI表示了投资意向，这无疑是对Figure AI技术和商业模式的高度认可。这些科技巨头的投资，不仅能够为Figure AI提供资金支持，更能够为其提供丰富的行业资源和市场渠道，有助于Figure AI的快速发展和扩张。然而，尽管Figure AI的前景看好，但其发展之路并非一帆风顺。在人工智能领域，竞争异常激烈，各家公司都在积极研发新的技术和产品，以争夺市场份额。因此，Figure AI必须不断创新，提升自身的技术和服务水平，才能在竞争中保持领先地位。总的来说，Figure AI的出现，标志着人工智能领域的新一轮竞争已经拉开帷幕。科技巨头们纷纷下注Figure AI，既是对其技术和商业模式的认可，也是对AI领域未来发展的乐观预期。我们有理由相信，Figure AI将在未来的AI领域中发挥更大的作用，引领科技风潮。

金融界2024-02-26

Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花?

这条老技术路径达成了一种暴力美学，其它AI公司依然存在着通过技术弯道超车的可能。虽然Sora与区块链的关系并不大，但个人认为之后的一两年里。因为Sora的影响，会迫使其它高质量AI生成工具出现并快速发展，并且将辐射到Web3内的GameFi、社交、创作平台、Depin等多条赛道，所以对于Sora有个大致了解是必要的，未来的AI将如何有效的与Web3结合，也许是我们需要思考的一个重点。 AI x Web3的四大路径如上文所诉，我们可以知道，生成式AI所需的底层基座其实只有三点：算法、数据、算力，另一方面从泛用性和生成效果来看AI是颠覆生产方式的工具。而区块链最大的作用有两点：重构生产关系以及去中心化。所以两者碰撞所能产生的路径我个人认为有如下四种：去中心化算力由于过去已经写过相关文章，所以本段的主要目的是更新一下算力赛道的近况。当谈到AI时，算力永远是难以绕开的一环。AI对于算力的需求之大，在Sora诞生之后已经是难以想象了。而近期，在瑞士达沃斯2024年度世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。来源：金色财经

金色财经2024-02-24

Wedbush Securities：人工智能革命已站稳脚跟，科技行业迎来1995年互联网时刻而非泡沫

尽管看空者可能会对英伟达、微软和其他纯AI公司的估值表示担忧，但对估值的过度关注可能意味着投资者们将错过过去十年中最大的转型科技股机会。总之，Wedbush Securities的研究报告为科技行业和投资者们描绘了一个充满希望和机遇的未来。在AI革命的推动下，科技行业有望迎来类似于1995年互联网大受欢迎的历史性时刻，而非泡沫。投资者们应密切关注这一趋势，并抓住其中的机遇。

金融界2024-02-24

Sora横空出世 2024或成AI+Web3变革元年？

这条老技术路径达成了一种暴力美学，其它AI公司依然存在着通过技术弯道超车的可能。虽然Sora与区块链的关系并不大，但个人认为之后的一两年里。因为Sora的影响，会迫使其它高质量AI生成工具出现并快速发展，并且将辐射到Web3内的GameFi、社交、创作平台、Depin等多条赛道，所以对于Sora有个大致了解是必要的，未来的AI将如何有效的与Web3结合，也许是我们需要思考的一个重点。 AI x Web3的四大路径如上文所诉，我们可以知道，生成式AI所需的底层基座其实只有三点：算法、数据、算力，另一方面从泛用性和生成效果来看AI是颠覆生产方式的工具。而区块链最大的作用有两点：重构生产关系以及去中心化。所以两者碰撞所能产生的路径我个人认为有如下四种：去中心化算力由于过去已经写过相关文章，所以本段的主要目的是更新一下算力赛道的近况。当谈到AI时，算力永远是难以绕开的一环。AI对于算力的需求之大，在Sora诞生之后已经是难以想象了。而近期，在瑞士达沃斯2024年度世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，我个人认为AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结语随着生成式AI工具的不断进步，我们未来还将经历更多划时代的“iPhone时刻”。尽管许多人对AI与Web3的结合嗤之以鼻，但实际上我认为目前的方向大多没有问题，需要解决的痛点其实只有三点，必要性、效率、契合度。两者的融合虽处于探索阶段，却并不妨碍这条赛道成为下个牛市的主流。对新事物永远保持足够的好奇心和接纳度是我们需要必备的心态，历史上，汽车取代马车的转变瞬息之间便已成定局，亦如同铭文和过去的NFT一样，持有太多偏见只会和机遇失之交臂。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

“AI狂飙”停不下来英伟达估值首次突破2万亿美元！“木头姐”为抛售再辩：它估值太高了！

0-50%。她还强调了投资不太明显的AI公司的重要性，例如UiPath Inc.和 Twilio Inc.。近日，英伟达公布了令人印象深刻的财报。其第四季营收超出预期，并为第一季度提供了强有力的指引。去年，木头姐将英伟达描述为“简单”、“非常昂贵”和“非常明显”，并表示偏爱UiPath Inc和Twilio Inc.等鲜为人知的公司。

IreneLim2024-02-23

Sora涌现：2024年会是AI+Web3革命年吗

e AI（代码协作），但算法和模型对于AI公司来说是严格保密的，不容易共享。因此，AI协作生态系统的叙述新颖而有趣。协作生态系统利用区块链的优势来整合孤立的AI算法的劣势，但是否能够创造相应的价值还有待观察。毕竟，拥有自主算法和模型的领先AI公司，拥有强大的更新、迭代和集成能力。例如，OpenAI 在不到两年的时间内从早期的文本生成模型发展到多领域生成模型。像 Bittensor 这样的项目可能需要在其模型和算法目标领域探索新路径。去中心化大数据从简单的角度来看，利用隐私数据来喂养AI和注释数据是与区块链技术非常吻合的方向，主要考虑的是如何防止垃圾数据和恶意行为。此外，数据存储可以使 FIL 和 AR 等 DePIN项目受益。从更复杂的角度来看，使用区块链数据进行机器学习来解决区块链数据的可访问性是另一个有趣的方向（Giza 的探索之一）。理论上，区块链数据是随时可访问的，反映了整个区块链的状态。然而，对于区块链生态系统之外的人来说，访问这些大量数据并不简单。存储整个区块链需要丰富的专业知识和大量的专业硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了多种解决方案。例如，RPC 提供商通过 API 提供节点访问，索引服务使通过 SQL 和 GraphQL 进行数据检索成为可能，在解决该问题方面发挥了至关重要的作用。然而，这些方法都有其局限性。RPC服务不适合需要大量数据查询的高密度用例，往往无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了一种更加结构化的数据检索方式，但 Web3 协议的复杂性使得构造高效查询变得极其困难，有时需要数百甚至数千行复杂代码。这种复杂性对于一般数据从业者和那些对 Web3 细节了解有限的人来说是一个重大障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于访问和利用的方法来获取和利用区块链数据，这可以促进该领域更广泛的应用和创新。因此，将ZKML（零知识证明机器学习，减轻链上机器学习的负担）与高质量的区块链数据相结合，可能会创建解决区块链数据可访问性的数据集。AI可以显着降低区块链数据的访问障碍。随着时间的推移，开发人员、研究人员和机器学习爱好者可以访问更多高质量、相关的数据集，以构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自2023年ChatGPT3爆发以来，AI对Dapp的赋能已经成为一个非常普遍的方向。广泛适用的生成式人工智能可以通过API集成，从而简化和智能化数据平台、交易机器人、区块链百科全书和其他应用程序。另一方面，它还可以充当聊天机器人（如 Myshell）或 AI 伴侣（Sleepless AI），甚至可以使用生成式 AI 在区块链游戏中创建 NPC。但由于技术门槛较低，大多数只是集成API后的调整，与项目本身的集成并不完善，因此很少被提及。但随着Sora的到来，我个人认为AI对GameFi（包括元宇宙）和创意平台的赋能将是未来的重点。鉴于Web3领域自下而上的性质，它不太可能生产出可以与传统游戏或创意公司竞争的产品。然而，Sora的出现可能会打破这一僵局（也许只需两到三年）。从Sora的演示来看，它有与短剧公司竞争的潜力。Web3活跃的社区文化还可以催生出大量有趣的想法，当唯一的限制就是想象力时，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结论随着生成式人工智能工具的不断发展，未来我们将见证更多突破性的“iPhone时刻”。尽管人们对AI与Web3的整合持怀疑态度，但我相信目前的方向基本上是正确的，只需要解决三个主要痛点：必要性、效率和契合度。虽然这两者的融合还处于探索阶段，但并不妨碍这条路径成为下一次牛市的主流。对新事物保持足够的好奇心和开放的态度是我们的基本心态。从历史上看，从马车到汽车的转变是瞬间解决的，正如铭文和过去的 NFT 所显示的那样。持有太多偏见只会导致错失机会。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

指南针(300803.SZ)：公司不考虑在 AI 基础研究领域做广泛的投入

有连云2024-02-23

海淀国投集团成立AI公司注册资本8000万

天眼查App显示，近日，北京海新睿人工智能科技有限公司成立，法定代表人为曹凯，注册资本8000万人民币，经营范围含人工智能行业应用系统集成服务、人工智能双创服务平台、人工智能基础软件开发、人工智能基础资源与技术平台、智能机器人的研发、工业设计服务、数据处理服务等。股东信息显示，该公司由北京市海淀区国有资产投资集团有限公司全资持股。

金融界2024-02-22

马斯克：Open AI曾授予我股份但我没要

他的本意。去年，马斯克还成立了自己的AI公司，并发布了一款聊天机器人，与OpenAI的ChatGPT展开竞争。

金融界2024-02-20

游戏产业遭遇30年来最大放缓报告称游戏产业开始走下坡路

0年来最严重的增长放缓。根据Data.ai公司的最新报告，2023年手游消费支出为1073亿美元（当前约7725.6亿元人民币），同比下降了2%，并预估2024年手游市场将出现低个位数增长。同样令人担忧的是，缺乏能够扩大或撼动市场的新游戏设备。2020年发布的最新一代PlayStation和Xbox游戏机的受欢迎程度已经减弱，而全球智能手机销量的下降也意味着近年来已成为该行业最赚钱部分的网络游戏的新玩家正在减少。

金融界2024-02-20

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