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美股盘前要点 | 华尔街预测美国衰退概率高达50%!阿里发布QwQ-32B大语言模型
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5. 谷歌将测试一种新人工智能搜索模式
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,支持处理更复杂的搜索查询。 6. Meta首席产品官预告Llama 4将具有推理能力,并创建人工智能代理。 7. 特斯拉2月在英国销量逆势增长20.7%至约4000辆,市场份额升至4.6%。 8. 天风国际分析师郭明錤:预计苹果首款折叠iPhone售价2000-2500美元以上,4Q26量产。 9. 阿里Qwen团队发布QwQ-32B大语言模型,仅1/20参数媲美DeepSeek R1。 10. 安进公司已启动对减肥药物MariTide的两项最后阶段研究。 11. 台积电前董事长刘德音、德勤资深合伙人Christie Simons加入美光科技董事会。 12. ASML计划2025年在北京开设一个新的回收与维修中心。 13. Moderna预计将在2027年推出与默沙东共同开发的皮肤癌症疫苗。 14. 罗技公布20亿美元回购计划,重申2025年销售额指引为45.4亿至45.7亿美元。 15. 安森美半导体据称拟以每股35.1美元现金收购Allegro MicroSystems。 16. 京东第四季度营收同比增长13.4%至3470亿元,超预期;将在未来36个月内回购最多50亿美元股票。 17. 百度发行100亿元优先票据,包括2030年到期的75亿元2.7%票据及2035年到期的25亿元3%票据。 18. 迈威尔科技第四财季营收同比增加20%至18.2亿美元,扭亏录得净利润2亿美元;首财季业绩展望审慎。 美股时段值得关注的事件: 21:30 美国1月贸易帐/美国至3月1日当周初请失业金人数 23:00 美国1月批发销售月率/美国2月全球供应链压力指数
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格隆汇
03-06 20:42
3月6日证券之星早间消息汇总:经济主题记者会今日举行
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Robby Stein)说,这项名为“
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”的新功能可以在后台同时运行多个相关搜索,猜测用户下一步会对哪些子话题感兴趣,然后给出一个综合答案,对多个问题进行总结。 3.2025年世界移动通信大会上,英特尔发布了商用AI PC产品阵容,搭载了英特尔® 酷睿™ Ultra 200V、200U、200H、200HX和200S系列处理器。其中,搭载英特尔® 酷睿™Ultra 200U、200H、200HX和200S系列处理器的系统将于2025年3月底出货。英特尔vPro Fleet Services目前处于预览阶段,预计将在未来几周内正式开启使用。
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证券之星
03-06 08:59
马云重回公众视野是中国监管松绑强烈信号?!阿里巴巴业绩超预期,AI与电商成关键增长点
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竞争。 阿里巴巴的通义千问(Qwen
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)在官方基准测试(Official Benchmark Tests)中表现优异,苹果已决定在中国版iPhone中集成阿里AI技术,这是对其技术能力的认可。 分析师观点:阿里短期盈利承压,但长期估值可回升 彭博情报(Bloomberg Intelligence)分析师指出:淘宝天猫可能因增加商户补贴和用户激励以提升市场份额,导致利润下降。 若中国消费者信心回暖,这种负面影响可能在未来12个月内减弱。 调整国际电商业务(AIDC)及菜鸟物流(Cainiao)在美中贸易战中的业务,将影响2025年上半年盈利。 降价策略推动云计算和AI相关产品增长,但可能削弱利润率。 分析师观点:阿里加速剥离非核心资产,电商国际化加速 蔡崇信和吴泳铭加速出售非核心资产,包括实体零售业务,以筹措AI投资资金。 新任电商负责人蒋凡(Jiang Fan)主导国际市场扩张,应对来自字节跳动(ByteDance Ltd.)和拼多多(PDD Holdings Inc.)的竞争压力。 阿里估值提升,市场对未来预期乐观 DeepSeek在上个月全球爆红,引发市场对中国科技股的乐观情绪,包括阿里巴巴。 阿里巴巴当前市盈率(P/E Ratio)约13倍,相比上月低于9倍大幅上升。 艾德蒙·德·罗斯柴尔德资产管理基金经理鲍晓东(Xiadong Bao)表示:如果阿里持续改善业绩,估值可能回升至五年均值15倍。 阿里巴巴正处于业绩复苏与估值重塑的关键阶段,未来AI与国际电商的增长能否持续,将成为投资者关注的焦点。
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埃尔瓦
02-20 21:04
报告,到2030年人工智能模型可扩大10000倍
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hub.com/2024/08/29/
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-scaled-up-10000x-are-possible-by-2030-report-says/ 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
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金色财经
2024-09-09
Bitget 研究院:比特币持续上涨突破 66000 美元 Meme 板块财富效应显著
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,参与机构关注 AI 板块的一级动向。
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Model
相关研究项目 Sentient 完成 8500 万美金的融资,市场再度关注 AI 生态和区块链的有效结合。 利好消息释放:Near 和 WLD 等近期项目方均有一定消息利好,市场反应较好,此前 WorldCoin 基金会宣布将推出基于的 World Chain 公链,或将于近两个月有新进展,Worldcoin 开发商也正试图与 PayPal 和 OpenAI 合作; 2) 板块异动:Meme 板块(PEPE、WIF、FLOKI) 主要原因: 本轮牛市的核心话题就是围绕着机构散户互不接盘展开。散户更加喜欢公平分发,意象简单便于理解的 MEME 币代,包括本轮的 MEME 王者 PEPE、WOJAK、WIF、FLOKI 等。散户对于此类 MEME 币的追捧外加相关炒作团体释放相关信号,使得本轮 MEME 表现异常亮眼。 上涨情况:PEPE、WIF、FLOKI 24 小时内分别上涨 6%、7%、6%; 影响后市因素: 社区信息:Meme 币的运营对 Meme 的走势影响较大,关注交易标的的 AMA、Twitter 发布的内容信息,如果有新消息发布,可以及时进行交易,把握第一时间的建仓机会; 未平仓合约量的增减:通过 tv.coinglass 网站看合约数据了解主力资金的动向,过去 24 小时,PEPE 的未平仓合约量激增 30%,主要是净多头的增加,账户多空比下跌至 1 以下,说明主力资金通过合约开 PEPE 的多头头寸。未来,可以继续关注合约数据的变化。 3)后续需要重点关注板块:ETH 生态项目(UNI、LDO、PEPE) 主要原因: ETH 现货 ETF 的 S-1 文件可能将在 7 月 23 日正式上线美国资本市场,ETH 生态资产可能有炒作空间。近期该赛道回调程度较大,跌出布局空间; 具体币种清单: UNI:区块链应用上的首个 DeFi Swap 的项目,Uniswap 过去平均每天的收益在 100 万美元左右,收入可观; LDO:ETH 生态的头部 LSD 项目,TVL 高达 296 亿美金,估值仅不到 18 亿美金,处于相对低估的状态; PEPE:目前 ETH 生态的最具有炒作意义的 Meme 币,社群基础十分强大, ETH 价格上涨可能持续跟涨。 三、用户热搜 1)热门 Dapp Jumper.Exchange: 跨链聚合器 LI.FI 官方发文确认协议遭遇攻击,提醒设置过无限批准的用户立即取消合约授权,因漏洞攻击造成的损失已超 1000 万美元。调查仍在进行中,建议用户尽快取消授权。 2)Twitter Ethereum: 据 WSJ 报道,知情人士称,美国证交会已告知几家资产管理公司,首批现货以太坊 ETF 可能于下周二(7 月 23 日)推出。在资产管理公司本周提交最后一轮申报文件后,预计该机构将于下周一宣布 ETF 注册声明生效。一旦声明生效,现货以太坊 ETF 就可以开始交易了,用户可以提前留意以太坊生态相关代币。 3)Google Search & 地区 从全球范围来看: Pepe coin: 昨日由于大盘回暖,meme 币普涨。Pepe 当日涨幅超过 26%。由于资金集中进入 Pepe,导致 pepe 量价齐升,交易量当日上涨 62.8%,部分聪明钱开始买入此代币,加密投资机构 Nascent 一个月内已累计提取价值 773 万美元 PEPE。用户可以适当关注相关交易。 从各区域热搜来看: (1)亚洲昨日的各地区热搜无明显共性,值得关注的是由于 etherfi 第二季代币空投临近,印度尼西亚开始出现对于 ETHFI 的关注。 (2)欧美地区多个国家热搜上还是以 meme 代币为主,其中美国关注的主要是 boden,法国关注了 maga,floki、shiba 等狗系列 meme 代币也出现在了美国、瑞士、波兰等国家的热搜当中。 四、潜在空投机会 Kiloex 永续合约 DEX KiloEx 与 Binance Web3 Wallet 联合举办的独家空投活动已正式开启。Binance 钱包用户只需在 opBNB 链上的 KiloEx 收益池中进行质押,并在 KiloEx 完成一笔杠杆交易即可瓜分共计 3750000 枚 KILO 代币的奖池。此次活动时间为 7 月 16 日至 7 月 30 日。 具体参与方式:1)在衍生品市场进行交易,该平台上同一币种下可以既开多单、又开空单,来防止交易亏损,每交易 1000 美元即可获得 35 积分;2)建议选择 opBNB、或者 Manta 链来进行交易,费率低于 BNB 链;3)理财获取积分上,要注意 kUSD 有溢价,如果 kUSD 价格下跌,赎回时会有亏损,所以是否参与理财需要自行判断。 Owlto Finance Owlto Finance 是专注于 Layer2 的去中心化 Cross-Rollup 跨链桥。目前已支持使用者在以太坊主网、zkSync Era、Starknet 等超过 15 条 L2 之间进行跨链。 Owlto Finance 于今日推出 Owlmazing Summer 跨链活动,为期四周,每周的积分榜单前 1000 名用户即可免费铭刻有 Owlto 空投赋能的 NFT。此外,收集四个不同的 NFT 还有机会赢得一项神秘大奖。 具体参与方式为:1.Owlto 已推出 Owlto Solana Bridger NFT,WIF、BOME、Solana Mobile 2 持有者可直接获得 NFT 空投;2.通过在 Owlto 平台进行 Solana 跨链也可获取 NFT 铸造资格;3.所有新 Solana 地址用户也将额外获得 Owlto 激活补贴。 来源:金色财经
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金色财经
2024-07-18
Bitget 研究院:ETH ETF 可能 7 月 23 日获批 以太坊生态反弹明显
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,参与机构关注 AI 板块的一级动向。
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相关研究项目 Sentient 完成 8500 万美金的融资,市场再度关注 AI 生态和区块链的有效结合。 传统科技公司的动作:OPENAI 推出新产品往往会带动 AI 板块的上涨,目前该赛道仍处于早期,需要消息面的刺激不断抬高二级市场的估值。 3)后续需要重点关注板块:ETH 生态项目(UNI、LDO、PEPE) 主要原因:ETH 现货 ETF 的 S-1 文件可能将在 7 月 23 日正式上线美国资本市场,ETH 生态资产可能有炒作空间。近期该赛道回调程度较大,跌出布局空间; 具体币种清单: UNI:区块链应用上的首个 DeFi Swap 的项目,Uniswap 过去平均每天的收益在 100 万美元左右,收入可观; LDO:ETH 生态的头部 LSD 项目,TVL 高达 296 亿美金,估值仅不到 18 亿美金,处于相对低估的状态; PEPE:目前 ETH 生态的最具有炒作意义的 Meme 币,社群基础十分强大, ETH 价格上涨可能持续跟涨。 三、用户热搜 1)热门 Dapp UXLINK: Web3 社交平台及基础设施 UXLINK 宣布将于新加坡时间 7 月 18 日下午 4 点在 Bitget、OKX、Bybit、Gate、KuCoin 等 8 家交易所上线交易。根据 UXLINK 官方透露的信息,项目目前注册用户数超过 1500 万,覆盖 11 万个 Telegram 群组,链上用户数 800 万,项目已经盈利并将利润持续投资于社区和生态系统。 2)Twitter ETH: 三位消息人士称,美国 SEC 已经向八家资产管理公司中的至少三家给与了初步批准以推出 ETH ETF 交易,最终批准取决于申请人能否在本周结束前向监管机构提交最终发行文件。受利好消息影响,ETH 及 ETH 生态代币明显上涨。 3)Google Search & 地区 从全球范围来看: JD Vance: 据近期曝光的视频信息显示,美共和党副总统候选人 JD Vance 曾猛烈抨击美国证券交易委员会主席 Gary Gensler 的加密监管政策,并称其监管加密货币市场的方法“与理想政策完全相反”。市场预期如果 JD Vance 当选,将有利于出台加密友好政策。 从各区域热搜来看: (1)亚洲昨日的各地区热搜无明显共性,值得关注菲律宾地区开始特别关注 Tesla、Nvidia 等美股中的头部市值股票。 (2)欧美地区多个国家热搜上出现 JD Vance,JD Vance 是美国共和党副总统候选人,有媒体披露他本人持有 BTC,且他曾抨击美国 SEC 主席 Gary Gensler 的加密监管政策。 四、潜在空投机会 Sonic ( 零成本交互测试网 ) Sonic 是一条基于 Solana 的游戏链,提出了首个扩容架构 HyperGrid ,能够帮助游戏开发者高效地处理和管理游戏状态、逻辑和事件。Sonic 100% 兼容所有 EVM 智能合约,并具备原生的游戏引擎,为游戏开发者提供全面的 On-Chain 游戏开发组件。 2024-06-18,Sonic 完成 1200 万美元 A 轮融资,估值为 1 亿美元,Bitkraft 领投,Galaxy Interactive、Big Brain Holdings 等参投。 具体参与方式:(1)在 Backpack 钱包的偏好设置中打开开发者模式,添加 Sonic Devnet 测试网;(2)到 https://faucet.sonic.game/ 领取 SOL 测试币;(3)进入 Sonic 奥德赛任务页面,根据提示的步骤完成社媒账号绑定和每日打卡、试玩游戏等交互步骤。 Solayer Solayer 正在 Solana 上构建再质押网络。Solayer 利用其经济安全性和优质执行作为去中心化云基础设施,为应用程序开发人员实现更高程度的共识和区块空间定制。 2024 年 7 月,Solayer 宣布完成建设者轮融资,具体投资金额未披露。投资者包括 Solana Labs 联创 Anatoly Yakovenko、Solend 创始人 Rooter、Tensor 联创 Richard Wu 等。 具体参与方式:可以将 SOL 以及一些项目支持的 SOL LST(jitoSOL、mSOL、bSOL、INF)质押,以获得每个 episode 的积分。同时需要注意:如果在到期前取消抵押资产,奖励将会减少。 来源:金色财经
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金色财经
2024-07-16
打脸Meta还获得英伟达加持?被解散的原Meta AI蛋白质团队最新融资1.42亿美元
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h-ESM3-A-Milestone-
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-for-Biology 【声明】:未经允许严禁转载,如需转载请联系我们,文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。 来源:金色财经
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金色财经
2024-07-05
生于边缘:去中心化算力网络如何赋能Crypto与AI?
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e learning的黑箱打开,从而让
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model
更加trustless等等。这些愿景若要实现还有很长一段路要走。但其中Vitalik提到的其中一个用例——利用crypto的经济激励来赋能AI,也是一个重要且在短时间内可以实现的一个方向。去中心化算力网络便是现阶段AI + crypto最合适的场景之一。 2 去中心化算力网络 目前,已经有不少项目在去中心化算力网络的赛道上发展。这些项目的底层逻辑是相似的,可以概括为: 利用token激励算力持有者参与网络提供算力服务,这些零散的算力资源可以汇集成有一定规模的去中心化算力网络。这样既能提高闲置算力的利用率,又能以更低的成本满足客户的算力需求,实现买方卖方双方的共赢。 为了使读者在短时间内获得对此赛道的整体把握,本文将从微观—宏观两个视角对具体的项目和整个赛道进行解构,旨在为读者提供分析视角去理解每个项目的核心竞争优势以及去中心化算力赛道整体的发展情况。笔者将介绍并分析五个项目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn,并对项目情况和赛道发展进行总结和评价。 从分析框架而言,如果聚焦于一个具体的去中心化算力网络,我们可以将其拆解成四个核心的构成部分: 硬件网络:将分散的算力资源整合在一起,通过分布在全球各地的节点来实现算力资源的共享和负载均衡,是去中心化算力网络的基础层。 双边市场:通过合理的定价机制和发现机制将算力提供者与需求者进行匹配,提供安全的交易平台,确保供需双方的交易透明、公平和可信。 共识机制:用于确保网络内节点正确运行并完成工作。共识机制主要用于监测两个层面:1)监测节点是否在线运行,处于可以随时接受任务的活跃状态;2)节点工作证明:该节点接到任务后有效正确地完成了任务,算力没有被用于其他目的而占用了进程和线程。 代币激励:代币模型用于激励更多的参与方提供/使用服务,并且用token捕获这种网络效应,实现社区收益共享。 如果鸟瞰整个去中心化算力赛道,Blockworks Research的研报提供了一个很好的分析框架,我们可以将此赛道的项目position分为三个不同的layer。 Bare metal layer: 构成去中心化计算栈的基础层,主要的任务是收集原始算力资源并且让它们能够被API调用。 Orchestration layer: 构成去中心化计算栈的中间层,主要的任务是协调和抽象,负责算力的调度、扩展、操作、负载均衡和容错等。主要作用是“抽象”底层硬件管理的复杂性,为终端用户提供一个更加高级的用户界面,服务特定的客群。 Aggregation layer: 构成去中心化计算栈的顶层,主要的任务是整合,负责提供一个统一的界面让用户可以在一处实现多种计算任务,比如AI训练、渲染、zkML等等。相当于多个去中心化计算服务的编排和分发层。 图片来源:Youbi Capital 根据以上两个分析框架,我们将对选取的五个项目做一个横向的对比,并从四个层面——核心业务、市场定位、硬件设施和财务表现对其进行评价。 2.1 核心业务 从底层逻辑来讲,去中心化算力网络是高度同质化的,即利用token激励闲置算力持有者提供算力服务。围绕这个底层逻辑,我们可以从三个方面的差异来理解项目核心业务的不同: 闲置算力的来源: 市面上闲置算力有两种主要的来源:1)data centers, 矿商等企业手里闲置算力;2)散户手里的闲置算力。数据中心的算力通常是专业级别的硬件,而散户通常会购买消费级别的芯片。 Aethir、Akash Network和Gensyn的算力主要是从企业收集的。从企业收集算力的好处在于:1)企业和数据中心通常拥有更高质量的硬件和专业维护团队,算力资源的性能和可靠性更高;2)企业和数据中心的算力资源往往更同质化,并且集中的管理和监控使得资源的调度和维护更加高效。但相应的,这种方式对于项目方的要求较高,需要项目方有与掌握算力的企业有商业联系。同时,可扩展性和去中心化程度会受到一定程度的影响。 Render Network和io.net主要是激励散户提供手中的闲置算力。从散户手中收集算力的好处在于:1)散户的闲置算力显性成本较低,能提供更加经济的算力资源;2)网络的可扩展性和去中心化程度更高,增强了系统的弹性和稳健性。而缺点在于,散户资源分布广泛且不统一,管理和调度变得复杂,增加了运维难度。并且依靠散户算力去形成初步的网络效应会更加困难(更难kickstart)。最后,散户的设备可能存在更多的安全隐患,会带来数据泄露和算力被滥用的风险。 算力消费者 从算力消费者来讲,Aethir、io.net、Gensyn的目标客户主要是企业。对于B端客户来说,AI和游戏实时渲染需要高性能计算需求。这类工作负载对算力资源的要求极高,通常需要高端 GPU 或专业级硬件。此外,B端客户对算力资源的稳定性和可靠性要求很高,因此必须提供高质量的服务级别协议,确保项目正常运行并提供及时的技术支持。同时,B端客户的迁移成本很高,如果去中心化网络没有成熟的SDK能够让项目方快速deploy(比如Akash Network需要用户自己基于远程端口进行开发),那么很难让客户进行迁移。如果不是及其显著的价格优势,客户迁移的意愿是非常低的。 Render Network和Akash Network主要为散户提供算力服务。为C端用户提供服务,项目需要设计简单易用的界面和工具,为消费者提供良好的消费体验。并且消费者对于对价格很敏感,因此项目需要提供有竞争力的定价。 硬件类型 常见的计算硬件资源包括CPU、FPGA、GPU、ASIC和SoC等。这些硬件在设计目标、性能特性和应用领域上有显著区别。总结来说,CPU更擅长通用计算任务,FPGA的优势在于高并行处理和可编程性,GPU在并行计算中表现出色,ASIC在特定任务中效率最高,而SoC则集成多种功能于一体,适用于高度集成的应用。选择哪种硬件取决于具体应用的需求、性能要求和成本考虑。我们讨论的去中心化算力项目多为收集GPU算力,这是由项目业务类型和GPU的特点决定的。因为GPU在AI训练、并行计算、多媒体渲染等方面有着独特优势。 虽然这些项目大多涉及到GPU的集成,但是不同的应用对硬件规格的要求不同,因此这些硬件有异质化的优化核心和参数。这些参数包括parallelism/serial dependencies,内存,延迟等等。例如渲染工作负载实际上更适合于消费级 GPU,而不适合性能更强的data center GPU,因为渲染对于光线追踪等要求高,消费级芯片如4090s等强化了RT cores,专门为光线追踪任务做了计算类优化。AI training和inference则需要专业级别的GPU。因此Render Network 可从散户那里汇集 RTX 3090s 和 4090s等消费级GPU,而IO.NET需要更多的H100s、 A100s等专业级别GPU,以满足AI初创公司的需求。 2.2 市场定位 对于项目的定位来讲,bare metal layer、orchestration layer和aggregation layer需要解决的核心问题、优化重点和价值捕获的能力不同。 Bare metal layer 关注的是物理资源的收集和利用,Orchestration layer 关注算力的调度和优化,将物理硬件按照客户群体的需求进行最佳优化设计。Aggregation layer是general purpose的,关注不同资源的整合和抽象。从价值链来讲,各个项目应该从bare metal层起,努力向上进行攀升。 从价值捕获的角度来讲,从bare metal layer、orchestration layer 到aggregation layer,价值捕获的能力是逐层递增的。Aggregation layer能够捕获最多的价值,原因在于aggregation platform能够获得最大的网络效应,还能直接触及最多的用户,相当于去中心化网络的流量入口,从而在整个算力资源管理栈中占据最高的价值捕获位置。 相应的,想要构建一个aggregation platform的难度也是最大的,项目需要综合解决技术复杂性、异构资源管理、系统可靠性和可扩展性、网络效应实现、安全性和隐私保护以及复杂的运维管理等多方面的问题。这些挑战不利于项目的冷启动,并且取决于赛道的发展情况和时机。在orchestration layer还未发展成熟吃下一定市场份额时,做aggregation layer是不太现实的。 目前,Aethir、Render Network、Akash Network和Gensyn都属于Orchestration layer,他们旨在为特定的目标和客户群体提供服务。Aethir目前的主营业务是为云游戏做实时渲染,并为B端客户提供一定的开发和部署环境和工具; Render Network主营业务是视频渲染,Akash Network的任务是提供一个类似于淘宝的交易平台,而Gensyn深耕于AI training领域。io.net的定位是Aggregation layer,但目前io实现的功能还离aggregation layer的完整功能还有一段距离,虽然已经收集了Render Network和Filecoin的硬件,但对于硬件资源的抽象和整合还未完成。 2.3 硬件设施 目前,不是所有项目都公布了网络的详细数据,相对来说,io.net explorer的UI做的是最好的,上面可以看到GPU/CPU数量、种类、价格、分布、网络用量、节点收入等等参数。但是4月末时io.net的前端遭到了攻击,由于io没有对 PUT/POST 的接口做 Auth,黑客篡改了前端数据。这为其他项目的隐私、网络数据可靠性也敲响了警钟。 从GPU的数量和model来说,作为聚合层的io.net收集的硬件数量理应是最多的。Aethir紧随其后,其他项目的硬件情况没有那么透明。从GPU model上可以看到,io既有A100这样的专业级GPU,也有4090这样的消费级GPU,种类繁多,这符合io.net aggregation的定位。io可以根据具体任务需求选择最合适的GPU。但不同型号和品牌的GPU可能需要不同的驱动和配置,软件也需要进行复杂的优化,这增加了管理和维护的复杂性。目前io各类任务分配主要是靠用户自主选择。 Aethir发布了自己的矿机,五月时,高通支持研发的Aethir Edge正式推出。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式,将算力部署到边缘。Aethir Edge将结合H100的集群算力,共同为AI场景服务,它可以部署训练好的模型,以最优的成本为用户提供推理计算服务。这种方案离用户更近,服务更快速,性价比也更高。 从供给和需求来看,以Akash Network为例,其统计数据显示,CPU总量约为16k,GPU数量为378个,按照网络租赁需求,CPU和GPU的利用率分别是11.1%和19.3%。其中只有专业级GPU H100的租用率是比较高的,其他的model大多处于闲置状态。其他网络面临的情况大体与Akash一致,网络总体需求量不高,除了如A100、H100等热门芯片,其他算力大多处于闲置的状态。 从价格优势来看,与除云计算市场巨头而言,与其他传统服务商相比成本优势并不突出。 2.4 财务表现 不管token model如何设计,一个健康的tokenomics都需要满足以下几个基本条件:1)用户对于网络的需求需要体现在币价上,也就是说代币是可以实现价值捕获的;2)各个参与者,不管是开发者、节点、用户都需要得到长期的公平的激励;3)保证去中心化的治理,避免内部人士过度持有;4)合理的通胀和通缩机制和代币释放周期,避免大幅波动的币价影响网络的稳健型和持续性。 如果把代币模型笼统地分为BME(burn and mint equilibrium)和SFA(stake for access),这两种模式的代币通缩压力来源不同:BME模型在用户购买服务后会燃烧代币,因此系统的通缩压力是由需求决定的。而SFA要求服务提供者/节点质押代币以获得提供服务的资格,因此通缩压力是由供给带来的。BME的好处在于更加适合用于非标准化商品。但如果网络的需求不足,可能面临着持续通胀的压力。各项目的代币模型在细节上有差异,但总体来说,Aethir更偏向于SFA,而io.net,Render Network和Akash Network更偏向于BME,Gensyn尚未可知。 从收入来看,网络的需求量会直接反映在网络整体收入上(这里不讨论矿工的收入,因为矿工除了完成任务所获的报酬还有来自于项目的补贴。)从公开的数据上来看io.net的数值是最高的。Aethir的收入虽然还未公布,但从公开信息来看,他们宣布已经与很多B端客户签下了订单。 从币价来说,目前只有Render Network和Akash Network进行了ICO。Aethir和io.net也在近期发币,价格表现需要再观察,在这不做过多讨论。Gensyn的计划还不清楚。从发币的两个项目以及同一个赛道但没有包含在本文讨论范围内的已经发币的项目,综合来讲,去中心化算力网络都有非常亮眼的价格表现,一定程度体现了巨大的市场潜力和社区的高期望。 2.5 总结 去中心化算力网络赛道总体发展很快,已经有很多项目可以依靠产品服务客户,并产生一定收入。赛道已经脱离了纯叙事,进入可以提供初步服务的发展阶段。 需求疲软是去中心化算力网络所面临的共性问题,长期的客户需求没有被很好地验证和挖掘。但需求侧并没有过多影响币价,已经发币的几个项目表现亮眼。 AI是去中心化算力网络的主要叙事,但并不是唯一的业务。除了应用于AI training和inference之外,算力还可被用于云游戏实时渲染,云手机服务等等。 算力网络的硬件异质化程度较高,算力网络的质量和规模需要进一步提升。 对于C端用户来说,成本优势不是十分明显。而对于B端用户来说,除了节约成本之外,还需考虑服务的稳定性、可靠性、技术支持、合规和法律支持等等方面,而Web3的项目普遍在这些方面做得不够好。 3 Closing thoughts AI的爆发式增长带来的对于算力的巨量需求是毋庸置疑的。自 2012 年以来,人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长,其目前速度为每3.5个月翻一倍(相比之下,摩尔定律是每18个月翻倍)。自2012 年以来,人们对于算力的需求增长了超过300,000倍,远超摩尔定律的12倍增长。据预测,GPU市场预计将在未来五年内以32%的年复合增长率增长至超过2000亿美元。AMD的估计更高,公司预计到2027年GPU芯片市场将达到4000亿美元。 图片来源: https://www.stateof.ai/ 因为人工智能和其他计算密集型工作负载(如AR/VR渲染)的爆发性增长暴露了传统云计算和领先计算市场中的结构性低效问题。理论上去中心化算力网络能够通过利用分布式闲置计算资源,提供更灵活、低成本和高效的解决方案,从而满足市场对计算资源的巨大需求。因此,crypto与AI的结合有着巨大的市场潜力,但同时也面临与传统企业激烈的竞争、高进入门槛和复杂的市场环境。总的来说,纵观所有crypto赛道,去中心化算力网络是加密领域中最有希望获得真实需求的的垂直领域之一。 图片来源:https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html 前途是光明的,道路是曲折的。想要达到上述的愿景,我们还需要解决众多的问题与挑战,总结来说:现阶段如果单纯提供传统的云服务,项目的profit margin很小。从需求侧来分析,大型企业一般会自建算力,纯C端开发者大多会选择云服务,真正使用去中心化算力网络资源的中小型企业是否会有稳定需求还需要进一步挖掘和验证。另一方面,AI是一个拥有极高上限和想象空间的广阔市场,为了更广阔的市场,未来去中心化算力服务商也需要向模型/AI服务进行转型,探索更多的crypto + AI的使用场景,扩大项目能够创造的价值。但目前来说,想要进一步发展到AI领域还存在很多问题和挑战: 价格优势并不突出:通过之前的数据对比可以看出,去中心化算力网络的成本优势并没有得到体现。可能的原因在于对于需求大的专业芯片H100、A100等,市场机制决定了这部分硬件的价格不会便宜。另外,去中心化网络虽然能收集闲置的算力资源,但去中心化带来的规模经济效应的缺乏、高网络和带宽成本以及极大的管理和运维的复杂性等隐形成本会进一步增加算力成本。 AI training的特殊性:利用去中心化的方式进行AI trainning在现阶段有着巨大的技术瓶颈。这种瓶颈从GPU的工作流程当中可以直观体现,在大语言模型训练中,GPU首先接收预处理后的数据批次,进行前向传播和反向传播计算以生成梯度。接下来,各GPU会聚合梯度并更新模型参数,确保所有GPU同步。这个过程将不断重复,直到训练完成所有批次或达到预定轮数。这个过程中涉及到大量的数据传输和同步。使用什么样的并行和同步策略,如何优化网络带宽和延迟,降低通讯成本等等问题,目前都还未得到很好的解答。现阶段利用去中心化算力网络对AI进行训练还不太现实。 数据安全和隐私:大语言模型的训练过程中,各个涉及数据处理和传输的环节,比如数据分配、模型训练、参数和梯度聚合都有可能影响数据安全和隐私。并且数据隐私币模型隐私更加重要。如果无法解决数据隐私的问题,就无法在需求端真正规模化。 从最现实的角度考虑,一个去中心化算力网络需要同时兼顾当下的需求发掘和未来的市场空间。找准产品定位和目标客群,比如先瞄准非AI或者Web3原生项目,从比较边缘的需求入手,建立起早期的用户基础。同时,不断探索AI与crypto结合的各种场景,探索技术前沿,实现服务的转型升级。 参考文献 https://www.stateof.ai/ https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html https://foresightnews.pro/article/detail/34368 https://app.blockworksresearch.com/unlocked/compute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market?callback=%2Fresearch%2Fcompute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market https://research.web3caff.com/zh/archives/17351?ref=1554 来源:金色财经
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2024-06-12
苹果终于也开源了 重磅发布OpenELM模型 搭载AI的iPhone就要来了
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ai
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models
-designed-to-run-on-device/ 2.https://www.theverge.com/2024/4/24/24139266/apple-
ai
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-openelm-iphone-laptops-strategy 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
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2024-04-26
V神谈区块链+AI的四大方向:用3EX AI交易探索智能化交易新模式
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数据,依赖于根据细分问题而量身定制的
AI
Model
开展决策。3EX AI交易平台的个性化定制交易策略功能是让 AI 能够代替人类进行决策和行为的初步探索。 四、 AI 作为目标 AI 作为目标强调了 Crypto 对 AI 的帮助,即如何利用 Crypto 创造出更好的 AI 模型和产品,这或许包括多个评判标准:更高效、更精确、更去中心化等等。数据是进行模型训练的基础,去中心化数据协议将激励个人或企业提供更多私域数据,同时利用密码学保障数据隐私,避免个人敏感数据的泄露。去中心化算力赛道是目前最火热的 AI 赛道,协议通过提供供需双方的匹配市场,促进长尾算力与 AI 企业的匹配,用于模型的训练和推理。Crypto 对算法的赋能是实现去中心化 AI 最核心的环节,实现创建去中心化的、可信任的黑匣子 AI。 3EX AI交易平台:探索智能化交易新模式 1. 自助创建和定制策略:3EX平台利用基于ChatGPT的人工智能技术,允许用户通过自然语言处理技术轻松创建和执行量化交易策略。这种智能化的策略创建不仅简化了交易流程,也让个性化交易成为可能。 2. 实时模拟与自动执行:3EX平台提供的即时模拟功能使用户能够在真实投入市场前,实时查看交易策略的可能盈亏情况,从而优化和调整自己的策略。这种即时反馈机制极大地提高了交易的透明度和用户的信心。一旦策略优化完成,平台还能自动执行交易,极大减少操作复杂性和时间延迟,提高交易效率。 3. 跟单交易功能:为了满足不同用户的需求,3EX还提供了跟单交易功能,用户可以选择并跟随其他成功交易者的策略,享受AI智能交易的便利。这不仅为用户提供了一种相对被动的收入机会,还通过分润机制为策略提供者创造了额外的收益来源,促进了社区内的互助和共赢。 3EX AI交易平台的这些创新特性,为用户提供了强大的工具,以智能、高效的方式参与市场,最大化地利用了AI技术在加密交易中的应用潜力。 3EX相关链接: Twitter(EN): https://twitter.com/3exglobal Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH Telegram(EN):https://t.me/global_3ex Telegram(CN):https://t.me/chinese_3ex Discord:https://discord.gg/KHVVnPgpeT Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?id=100092234370403 Instagram: https://www.instagram.com/3EX.Exchange/ Medium: https://medium.com/@3ex Reddit: https://www.reddit.com/r/3EX_AITrading/ Youtube: https://youtube.com/@3EXGLOBAL?feature=shared Linkedin:https://www.linkedin.com/company/3ex-com/about/ TikTok: https://www.tiktok.com/@3ex_exchange?_t=8klgxCKAz8A&_r=1 来源:金色财经
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2024-04-08
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