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天风证券:海外AI再度加速 三条主线值得关注
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来算力继续高增长,建议关注AI多模态、
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及华为链+三条主线。
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金融界
2024-02-18
Crypto x AI 生态最全大盘点
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库。 用于 API 密钥的钱包和用于
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应用程序
的 SIWE,例如 Window.ai 数据预配服务 索引和搜索工具,如 Kaito 区块浏览器和仪表板,例如 Modulus Labs 的 AI 验证仪表板,它现在正在验证 Upshot 模型的一系列推理。 开发助手,如 Dune 的链上 SQL 查询模型 模拟代理测试环境 用于数据抓取的带宽,如 Grass Network 合成数据和人类 RLHF 平台 DeSci 应用程序,例如 LabDAO 用于蛋白质折叠的分布式 bioML 工具 web3 中涌现出了无数的想法,用于服务于 AI 的各个领域,因此此处仅提供重点内容,但我强烈建议探索上述项目以深入了解其全貌。 这一切的交汇 AI 和 Crypto 是协同作用的。两者都倾向于开源、抗审查,并正在创造历史上最大的财富转移。他们需要彼此,并解决彼此的核心挑战。 对于 Crypto 来说,AI 解决了用户体验中的问题,促进了更具创造性的链上用例,增强了去中心化组织和智能合约的能力,并在应用和基础设施层解锁了真正的创新。 对于 AI 来说,Crypto 解决了真实性和出处问题,加强了围绕开源模型和数据集的协调,有助于引导计算和数据,并使创作者和代理能够更直接地参与到后人工智能经济中去。 现在的挑战是加密黑客、团队和项目了解并接受这种转变。创造力是无限的,我们正站在这一切的交汇处。 如果你有兴趣了解更多关于这些交汇点的信息,请参加我们在 ETHDenver 举行的 Convergence 会议。 来源:金色财经
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金色财经
2024-02-15
最受关注的
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,不及预期?
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其中约70%的人只关注小规模和小范围的
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试用。 Spataro表示,公司计划通过加入更多的提醒和提示来解决用户流失问题。 加拿大皇家银行资本公司的分析师Rishi Jaluria认为,Copilot对微软的股价至关重要: “Copilot必须取得成功,股票才能上涨。” 微软
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应用
喜忧参半 为在AI领域拔得头筹,微软在已经下了数十亿美元的赌注——迄今为止已对OpenAI投资了130亿美元。 去年以来,在微软大举押注AI的一些列动作下,该公司的股价一路飙升,迄今为止累涨约50%。在最新的财报电话会上,微软首席执行官纳德拉表示:我们已经从谈论人工智能转向大规模应用人工智能。 但目前来看,微软的
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还谈不上大获全胜。 2022年,微软发布了GitHub Copilot能够通过人工智能帮助程序员更快地编写代码。微软高管表示,该功能起步价为每月10美元,目前已有130万用户,比上一季度增长了30%。 去年5月,微软向正式开放了嵌入了智能聊天机器人的New Bing,将AI问答功能融入搜索引擎。 但New Bing并没有对谷歌的市场份额造成威胁,微软高管们曾预计,如果必应的市场份额超过谷歌,可能会带来数十亿美元的新收入,但该
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已持续近一年,Bing新增的市场份额还不到1%。
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金融界
2024-02-15
康曼德资本董事长丁楹:2024重点关注医药生物大健康等四大板块| 医药生物大健康2024思享汇
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行业板块方面,医药生物大健康、大模型、
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、新能源四个领域值得重点关注。其中医药生物大健康板块,随着人口老龄化和健康意识的提高,正处在高质量发展的阶段,将迎来更多的发展机遇;在配置方向上,丁楹建议重点关注养老产业,他认为康养产业是一个具有非常大潜力的领域,同时也是一个养老事业的新“风口”。康曼德资本将继续关注这一领域的发展,并寻找更多的投资机会。与此同时,丁楹表示应重点关注医药大健康板块中那些对政策过度反应的公司、海外业务快速增长的公司、低估值、高分红、稳定增长的公司。 在投资策略上,他坚信量化和主观判断是相辅相成的。通过量化的风控和选股策略,结合主观的市场判断和行业分析,就能够更好地把握市场机会和风险控制。 丁楹指出,未来的市场充满着无限的可能性和机遇。只有紧跟时代的步伐,不断学习和探索新的投资方法和技术,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。 丁楹,1994年大学毕业,1995年在中信证券自营投资部开始职业生涯,成为中国第一代公募基金经理;2004年参与筹备中信基金,管理“中信经典配置基金”,成为中国首位百亿明星基金经理。2007年投身中信建投自营投资部继续投资生涯,于2013年创立康曼德资本,凭借十年年化约20%出色的投资业绩,康曼德资本跻身百亿私募之列。 以下为全文: 康曼德资本董事长丁楹:2024重点关注医药生物大健康、大模型、
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、新能源四大板块 送走难熬的2023年,迎来2024年新春。让我们一起不断学习和创新,适应市场的变化和发展,为市场的发展贡献自己的力量。让我们携手并肩迎接这个充满希望和挑战的春天。 我们将与投资者朋友们继续携手前行,以专业化管理、精细化服务,稳健合规经营,努力为大家带来良好的投资体验。我谨代表康曼德资本向广大投资者朋友们,致以节日的祝福和新年的问候,祝愿大家新的一年身体健康,阖家幸福,投资收益长虹。 对于2024年的市场,我们持有乐观的态度,认为这将是结构性机会主导的一年。从基本面看,经济将保持平稳增长,货币政策将逐渐回归中性。资金面上,预计美国将停止加息,并在2024年开始降息。由于汇率和外资净流入与中美利差高度相关,利差稳定后预计外资流出的压力将逐渐减少。此外,政府呵护市场的政策频出,这将有助于提振投资者的信心。 有几个政策方向值得我们期待。首先是经济复苏政策,这将有助于提振市场信心和促进经济健康发展。其次是金融市场的改革和开放政策,这将为市场注入更多的活力和创新。科技企业的创新支持政策也将为科技行业的发展提供有力支持。最后是环境保护和可持续发展政策,这将有助于推动经济和环境的协调发展。 然而,我们也必须关注一些可能出现的风险因素。2024年需要警惕地产市场的超预期下行、通胀的超预期增长以及美联储继续加息等风险因素。此外,地缘政治风险也是不可忽视的因素。 在行业板块方面,我们重点关注四个领域。一是AI及应用领域,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,该领域有望取得阶段性成绩。二是新能源及智能汽车板块,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,该行业有望持续保持高速增长。三是医药生物大健康板块,随着人口老龄化和健康意识的提高,该行业将迎来更多的发展机遇。最后是高端制造板块,该行业具有高技术含量和高附加值的特点,符合国家转型升级的方向。 在春节之前,我们持续加仓,直到春节时满仓为止。目前市场加仓的前提条件仍然充足,而好的时机往往出现在大家都感到悲观的时候,这时能以较好的价格买入。目前我们仓位大约在五成左右。 对于2024年的市场,我们持乐观态度。我们发现市场中存在结构性机会,因此我们将继续增加对四个行业板块的投资。然而,我们也不能忽视市场风险和政策动向的变化。 在配置方向上,我们建议重点关注养老产业。随着中国“老龄化”的加速,养老资源的匮乏已经成为一个十分严峻的社会问题。目前,许多中老年人对于养老的需求非常强烈,但是养老院的现状却令人担忧。许多老年人进入养老院后感到孤独、无助和被遗弃,这给他们的身心健康带来了很大的负面影响。 近年来,我国居民消费能力以及人口和劳动力结构都出现了重要变化。消费能力不断提升,劳动人口不断减少,人口老龄化不断加剧。未来十年,老龄人口仍会不断增长,康养产业将迎来重大发展机遇期。 除了“老龄化”问题外,人们对于自身健康的重视程度也在不断提高。各种慢性病和身体亚健康问题逐渐成为人们关注的焦点。因此,医疗保健和养老保健等产业也得到了迅速发展。国家对于“康养产业”的发展非常重视,对于医疗保健、养老保健等工作进行了全面部署。同时,各方力量也在不断助推我国健康医疗产业的发展,为“康养产业”的市场前景绘制了一片蓝图。 我们认为康养产业是一个具有非常大潜力的领域,同时也是一个养老事业的新“风口”。我们将继续关注这一领域的发展,并寻找更多的投资机会。 与此同时,医药大健康板块正处在高质量发展的阶段,我们应重点关注那些对政策过度反应的公司、海外业务快速增长的公司、低估值、高分红、稳定增长的公司。 此外,军工板块也是配置的一个方向,包括船舶、远程火箭弹、卫星互联网、军机产业链等领域都有巨大的发展潜力。而对于整车及零部件板块,出海已经成为行业的共识。海外设厂不仅能为企业带来更大的发展空间,还能助力他们抓住二次发展机遇。 在投资策略上,我们坚信量化和主观判断是相辅相成的。我们坚持使用基本面结合量化的分析方法,同时平衡成长和价值之间的投资机会。通过量化的风控和选股策略,结合主观的市场判断和行业分析,我们能够更好地把握市场机会和风险控制。 最后,我想强调的是,未来的市场充满着无限的可能性和机遇。只有紧跟时代的步伐,不断学习和探索新的投资方法和技术,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。让我们携手共进,共同创造更加美好的未来!谢谢大家! 医药生物大健康2024思享汇参与详情请垂询: 金融界:何小凤 手机/微信:15110081286 邮箱:xiaofeng.he@jrj.com.cn
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金融界
2024-02-10
ABCDE:从一级市场视角看待AI+Crypto
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plications》(Crypto+
AI
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前景和挑战)探讨未来AI+Cryto可能的探索方向。 本文不会做太多的主观预判,而是单纯的从一级市场角度,把过去一年观察到的AI与Crypto结合的创业项目做一个大致梳理,看看创业者具体是从哪些角度切入的市场,目前取得了哪些成就,又有哪些地方依旧仍在探索。 一. AI+Crypto的周期 整个23年,我们聊了差不多有几十个AI+Crypto的项目,其中可以看到明显的周期。 22年底ChatGPT发布之前,二级市场与AI相关的区块链项目寥寥无几,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
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金色财经
2024-02-09
微软与印度Sarvam AI合作开发基于语音的生成式人工智能工具
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作,支持开发基于语音的生成式人工智能(
AI
)
应用
。微软在一份声明中说,Sarvam AI正在建立针对印度语言和语境的genAI模型,现在将在包括Azure OpenAI Service在内的微软云服务上创建其解决方案。
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金融界
2024-02-08
微软将与印度创企Sarvam AI合作 支持基于语音的生成式
AI
应用
开发
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vam AI合作,支持基于语音的生成式
AI
应用
开发。微软在声明中表示,Sarvam AI正建立针对印度语言和语境的生成式AI模型,现在将在微软的云服务上创建解决方案。去年12月,Sarvam AI在A轮融资中筹集4100万美元,由光速创投领投,科斯拉创投和Peak XV Partners参投。当地时间7日,在印度访问的微软CEO纳德拉宣布了一项到2025年为200万印度人提供AI技能培训机会的倡议。
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金融界
2024-02-08
如何看待回调至700点的科创板50?
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期维度下,在大模型加速升级下,国产优质
AI
应用
有望加速落地,驱动板块步入上行区间。 图:科创板50的长期投资价值来源:新兴产业成长周期+国产升级周期 此外,指数估值回调至历史相对低位,长期配置空间较高。目前(截至2024.1.31)科创板50指数的市盈率为37.4,已处于发布以来2.2%的分位处,后续风险相对有限 图:科创板50指数估值处于历史相对低位 数据来源:Wind,市盈率分位数据截至2024年1月31日。 总的来看,前期科创板50虽已跌至700点附近,行情表现不尽如人意。但短期来看,科创板50的基本面、情绪面、资金面均迎来边际好转,投资机会备受关注;长期来看,在国产升级周期与AI科技浪潮驱动下,科创板50的成长空间较为广阔;同时指数估值触底,长期配置空间较高。科创板50ETF(代码:588080,联接基金A/C:011608/011609)紧密跟踪科创板50指数。 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。
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有连云
2024-02-07
全球AI算力需求强劲,AI人工智能ETF(512930.SH)涨势延续冲击两连阳
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件应用已经进入密集落地期,2024或是
AI
应用
的真正元年,AI终端重构、算力国产化与多模态引领
AI
应用
这三大新方向孕育重要机遇。 AI人工智能ETF(512930.SH)紧密跟踪中证人工智能主题指数,中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本,以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。 数据显示,截至2024年1月31日,中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、大华股份(002236)、新易盛(300502),前十大权重股合计占比49.42%。 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。
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有连云
2024-02-07
换个角度聊聊「Web3+AI」:这个未来需要多久才来?
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erin 几天前发表的《Crypto+
AI
应用
前景和挑战》中未来 Crypto 与 AI 的结合点不谋而合。 自从 AI 成为了香饽饽之后,Web3 领域很多「区块链 + AI」以及「Crypto+AI」的项目开始涌现,无论是新项目还是老项目。大家关注的焦点开始转向 Web3 与 AI 的结合,并畅想二者的结合能带来的新一波浪潮。诚然,Web3 可以为 AI 带来改变,可根本的问题是,这些改变是 AI 在可见的未来真正需要的吗? 先有鸡,还是先有蛋? 我们的第一个话题是,究竟是新技术催生了需求,还是需求催生了新技术? 笔者的观点是,真正带来变革的新技术以及新的商业模式,都是「凭空制造」了需求。 就拿本文的主要对象 AI 为例,过去大家的思维都是利用 AI 来解决一些「明显是痛点」的问题,例如语音识别。这类
AI
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的的确确优化了一些流程,拥有一定的市场空间。但在实际体验中,相信很多人都能发现一些问题,例如不灵敏、时常识别错误等,一度让大家将其称之为「人工智障」。在伯克希尔哈撒韦的 2023 年度股东大会上,巴菲特与芒格也表达了大家需要对 AI 热进行冷静思考的观点。 你说 AI 解决了问题吧,有时候识别了半天还不如手动操作,但你说它没解决问题吧,好像也不完全是。 从商业的角度来说,这类
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所属的行业本身就不是一个具有巨大空间的市场,即使其中的所有人工部分全部被 AI 取代,也配不上 AI「技术革命」的名号。而以上,很可能就是 AI 之前其实已被用于方方面面,但始终「不火」的原因。 ChatGPT 的出现彻底让 AI 火出了圈。而笔者的问题是,ChatGPT 是需求催生的,还是被创造出来后才发现了应用场景? 深究起来,很多人认为 ChatGPT 解决的所谓问题,都不是大多数人觉得需要 AI 解决的。当前很多的文书工作都可以使用 ChatGPT 轻松解决,但这些在一开始是被认为只能靠人类智慧完成的工作。 所以结论是,以 ChatGPT 为代表的大语言模型本质上是再造了生产力,以人们意想不到的方式变革了被认为只有人类才能完成的生产方式。 唯物史观告诉我们,人民群众是历史的创造者,杰出人物很多时候只起到了引导方向的作用。但纵观历史,杰出人物很多时候的「引导」是决定性的,正如 OpenAI 带来的变革。同样的道理放在 Web3+AI 上同样适用:如果 AI 的出圈是以如此意想不到的方式进行,那么 Web3+AI 也将大概率不是以能按照逻辑推理出的方式走进大家的视野。 未来是「确定的」,只是何时到来 历史的车轮滚滚向前,会碾压一切的质疑与反抗,谁也无法阻挡。当然,这个过程会有曲折,就像区块链在最开始被奉为教义的「去中心化」,已经悄然变成了「无需信任」和「无需许可」。 面对当下科技领域的两大当红炸子鸡,我们对 Web3 与 AI 结合带来的力量深信不疑,此前笔者所提到的欧科云链有关 Web3+AI 的分析已几乎囊括了所有在可见的未来值得探索的道路,有兴趣的读者可以自行了解,在此不再赘述。我想提出的第二个话题就是,如何加速这一高确定性未来的到来? 首先,虽然我坚定认为变革不会遵循常规的逻辑,但发展的初期的曲线仍然是线性的,变革只是量变到质变的跳跃。就像 AI 的发展,如果没有大量「人工智障」的出现,行业也无法积累足够的资金与人才。 因此,那些可以被我们想象到的结合点 —— 隐私、安全、训练所用数据的可信、利用「AI Agent」优化体验,仍然值得投入时间、精力与金钱进行探索。欧科云链发表的文章中提到,AI Agent 可以作为提高 Web3 体验的重要工具,类似公私钥等复杂但必须的组建,可以让不熟悉的人通过指令让 Agent 自动完成操作,而人只需思考策略。 比尔・盖茨也曾于去年 11 月发文表示,五年内我们将从软件时代全面进入 AI 个人助理时代。 当有了足够的思考之后,质变的出现可能就来源于深厚积累之下某一天的灵光乍现。之前,香港大学哲学助理教授 Brian Wong 在做客欧科云链研究院最新推出的明星播客栏目时提到,人类相比于 AI 的绝对优势是「缺陷美」和「灵感」,AI 依据数据呈现的完美结果,例如无暇的画作就缺少了人类画师多多少少存在缺憾的作品体现出的真实性。确定性的进步依靠不确定性推动,这种矛盾感在 AI 的发展上呈现出了似乎病态的美感。 这里插一嘴闲话,Brian 在播客里提到了一个点,那就是生成式 AI 给出的答案是依据概率生成,也就是根据用户请求中的关键词,在数据库中找寻相关信息并依据最大概率的(数据库中出现最多的表述)来提供答案,所以只要数据本身有误,AI 就会「一本正经说瞎话」。这就让我想到,如何保证为 AI 提供真实有效的信息与数据,以及如何利用 Web3 做到这些,可能是一个未来的创业方向。 在确定了方向之后,紧接着就是执行。目前我们已经能看到有不少尝试将 Web3 或者 Crypto 进行结合的项目或者产品,这些尝试也基本在向着逻辑正确的方向行进,但这就回到文初提出到现在一直没有回答的问题:这些改变是 AI 在可见的未来真正需要的吗? 答案很可能是否定的,我并不反对在当下对二者的结合进行一些尝试,但显然这些被我们认为是问题的问题并非主要矛盾。如何让进一步融入不同的场景,如何优化算法、降低算力成本,Web3 的基础设施能否进一步发展,可能在相当长的一段时间,会比 AI 的中心化担忧这些问题更加值得投入资源。 高瞻远瞩之后,我们回归普通人的视角,聊聊芸芸众生可以为这一切做些什么。 事实上,在科技的革命中,绝大多数人都是看客,我们的所作所为影响不了大势所趋,但我仍想在此做一个呼吁。这份呼吁来自央视对小米科技创始人雷军的采访,雷军表达了一个人性上的观点:我们对于失败者不够宽容。 笔者对于 AI 行业的了解不多,但 Web3 行业「不够宽容」的现象屡见不鲜。大量的参与者似乎都在追逐金钱的流向,对于没有让他们获得预期收益的项目嗤之以鼻。某种程度上,用户的主流思想带偏了发展的方向,项目需要投入大量的精力来让原本也不会长期使用的用户满意来换取可怜的流量。而大家似乎都忘了,没有任何事物有义务为了你而存在:OpenSea 没发币,但这个很早就锁定 NFT 市场的百亿巨兽只靠过去的手续费也已然可以活得很滋润;某 L2 的开发者怒斥逐利者引得群嘲,但它在 ZKP 与链结合上做出的贡献可能超过了你所能想象。 少一些情绪化的表达,多一份对行业本身的尊重,我想我们可以在通往未来的旅程上少走一些弯路。 欧科云链研究院在之前的播客中探讨了有关加密货币自由意志的话题。「只要我们能感知到自由意志,我们就不会失去自由意志」,Web3 与 AI 的发展,虽然当前看来似乎都在被资本绑架,但技术的发展终将变革生产力从而创建全新的社会机构,只需要我们遵循应有的发展道路,自由与统治终会找到自然的平衡点。 我们所期待甚至是恐惧的未来,离我们可能还有相当的距离。虽然「人类从历史中获得最大的教训,就是人类从来不会从历史中获得教训」,但笔者仍然相信,在过去科技发展的过程中走过无数弯路的我们,这一次可以不一样。 来源:金色财经
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金色财经
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