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头也越来越多。除了Meta，亚马逊旗下AWS、微软公司和Alphabet Inc．旗下谷歌也都在试图摆脱这种代价高昂的依赖性。然而该进程难以一蹴而就。到目前为止，这些努力并没有削弱业界对英伟达人工智能加速器的旺盛需求。

金融界2024-04-11

和Covalent的支持。项目获得了对AWS后端服务、API和数据中心功能的独家访问权。此外，Laika AI官网上的合作机构还包括Avalanche和Polygon。 ➤总结 Laika AI产品定位创新一般，但是团队具有年轻化、偏技术化的特点，并且技术人员集中在AI开发，专业性较强、但影响力一般。相比同类的AI分析产品，Laika AI在AI算法和数据分析方面可能具有一定优势。来源：金色财经

金色财经2024-04-10

智能算力需求驱动，电信“产业焕新”可期

外算力网络的发展，以公有云公司为主导，AWS、微软、谷歌等云计算产业巨头长期稳居全球云计算市场第一梯队。基于信息安全与自主可控的需要，国内云计算行业无法完全复制海外公有云的发展模式。算力网络的建立需要“算网”与“云网”融合发展，为云计算发展打开新模式。图：国内算力网络发展策略数据来源：东兴证券国内通信运营商采取以网强云的策略，增强在云计算市场竞争力。国内通信运营商加力推进网络、IDC等基础设施建设，为云业务突破形成有力支撑。随着政企云、国资云的提出，运营商在云市场份额快速提升。目前国内电信运营商兼备网与云基础设施。因此，通信运营商的优势在于算力资源与网络资源属于同一个体系，其编排算网有助于取得算网联合最优解，云网融合效率更高。图：中国IDC业务市场规模增速维持高位数据来源：Wind，易方达作为央企中的科技标杆，三大运营商在智算中心建设方面积极行动并提出远期目标，算力层面投资将逐步加码，有望驱动电信行业的第二成长曲线。如中国移动正规划建设亚洲最大的智算中心，计划2024年投产，截至1H23移动智算规模5.8EFLOPS，力争2025年算力规模超20EFLOPS。根据IDC测算，22年我国智能算力规模达260EFLOPS，IDC预计27年我国智算有望突破1117EFLOPS，年复合增长率达33.9%。表：三大运营商算力网络建设概况数据来源：北京通信信息协会官网，天风证券，截至2022年智算基础底座搭建指引着运营商的发展方向，这从电信运营商的资本开支中也可见一斑。三大电信运营商对产业互联网和算力网络的相关投资正逐步加大。2023年中国移动预计资本开支将实现1832亿元，其中算力网络资本开支452亿元，同比增长近35%，新增投产云服务器超过24万台、新增投产对外可用IDC机架超4万架。图：2022-2023年三大运营商算力等相关业务资本开支数据来源：中国移动/中国联通/中国电信公司年报，东兴证券着眼于AI赋能下我国电信产业的巨大增长潜力，电信ETF（ETF代码：563010，联接基金A/C：019141/019142），是投资者可以着重考虑的投资工具。电信ETF是跟踪中证电信主题指数的稀缺标的。指数成分股中三大运营商占比超过50%，对于电信行业表征性更好，辅之以光模块、交换机等智能算力基础设施建设细分领域龙头企业，有望在AI新技术迅猛发展带动下充分受益。表：中证电信主题指数前十大权重股数据来源：Wind，截至2024/2/23 电信ETF（ETF代码：563010，联接基金A/C：019141/019142），一键打包三大运营商及算力基础底座建设龙头企业，在AI赋能下成长弹性值得期待！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。

有连云2024-04-10

0xai 团队：为什么我们看好 Bittensor？

在人工智能领域拥有丰富的经验，之前曾在AWS、META和Citadel等一流公司工作。在进入Bittensor子网之前，他们推出了旗舰产品Kaito.ai——一个Web3链下数据搜索引擎，在2023年第四季度推出。利用人工智能算法，Kaito.ai优化了搜索引擎的核心组件，包括数据收集、排名算法和检索算法。它已被认可为加密社区中的一流信息收集工具。定位：Open Kaito旨在建立一个去中心化的索引层，以支持智能搜索和分析。搜索引擎不仅仅是一个数据库或排名算法，而是一个复杂的系统。此外，一个有效的搜索引擎还需要低延迟，这对构建分散版本提出了额外的挑战。幸运的是，通过Bittensor的激励系统，这些挑战有望得到解决。 Open Kaito的运行流程如上图所示。Open Kaito 并不是简单地分散搜索引擎的每个组件，而是将索引问题定义为矿工验证器问题。也就是说，矿工负责响应用户索引请求，而验证者则分发需求并对矿工的响应进行评分。 Open Kaito 并不限制矿工如何完成索引任务，而是关注矿工最终输出的结果，以鼓励创新解决方案。这有助于在矿工之间营造健康的竞争环境。面对用户索引需求，矿工努力完善执行计划，以更少的资源获得更高质量的响应结果。子网6：Nous Finetuning 可以通过在GitHub上创建一个帐户来贡献Nous Research/finetuning 子网的开发。发行量：6.26% （2024年4月9日）背景：Nous Finetuning背后的团队来自Nous Research，这是一个专注于大规模语言模型（LLM）架构、数据合成和设备内推理的研究团队。其联合创始人曾担任Eden Network的首席工程师。定位：Nous Finetuning是一个专门用于微调大型语言模型的子网。此外，用于微调的数据也来自Bittensor生态系统，具体来说是子网18。 Nous Finetuning的运行过程类似于Myshell TSS。矿工基于来自子网18的数据训练模型，并定期发布这些模型以在Hugging Face上托管；验证者评估模型并提供评分；同样，Bittensor区块链负责使用Yuma共识来聚合权重，确定每个矿工的最终权重和发行量。子网18：Cortex.t 可以通过在GitHub上创建一个帐户来贡献corcel-api/cortex.t的开发。发行量：7.74%（2024年4月9日）背景：Cortex.t背后的团队是Corcel.io，其获得了Bittensor网络第二大验证者Mog的支持。Corcel.io是一个面向最终用户的应用程序，通过利用Bittensor生态系统的人工智能产品提供与ChatGPT类似的体验。定位：Cortex.t被定位为向最终用户提供结果之前的最后一层。它负责检测和优化各种子网的输出，以确保结果准确可靠，特别是当单个提示调用多个模型时。Cortex.t旨在防止空白或不一致的输出，确保无缝的用户体验。 Cortex.t中的矿工利用Bittensor生态系统中的其他子网来处理最终用户的请求。他们还使用GPT 3.5 turbo或GPT 4来验证输出结果，以确保对最终用户的可靠性。验证者通过将其与OpenAI生成的结果进行比较来评估矿工的输出。子网19：Vision 通过在GitHub上创建一个帐户来贡献namoray/vision的开发。发行量：9.47%（2024年4月9日）背景：Vision背后的开发团队也来自Corcel.io。定位：Vision旨在通过利用一种名为DSIS（分布式规模推理子网）的优化子网构建框架，最大化Bittensor网络的产出能力。该框架加速了矿工对验证者的响应。目前，Vision专注于图像生成的场景。验证者从Corcel.io前端接收需求并将其分发给矿工。矿工可以自由选择自己喜欢的技术堆栈（不限于模型）来处理需求并生成响应。然后，验证者评估矿工的表现。由于DSIS的存在，Vision能够比其他子网更快、更有效地响应这些需求。总结从上面的例子可以看出，Bittensor 表现出了高度的包容性。矿工的生成和验证者的验证发生在链下，Bittensor 网络仅根据验证者的评估向每个矿工分配奖励。适合矿工验证器架构的人工智能产品生成的任何方面都可以转换为子网。理论上，子网之间的竞争应该很激烈。任何子网要继续获得奖励，就必须持续产生高质量的输出。否则，如果根网络验证器认为某个子网的输出价值较低，则其分配可能会减少，并且最终可能会被新的子网取代。但在现实中，我们确实发现了一些问题：由于子网定位相似而导致资源冗余和重复。现有32个Subnet中，有多个Subnet专注于文本转图像、文本提示、价格预测等热门方向。存在没有实际用例的子网。虽然价格预测子网作为预言机提供商可能具有理论上的价值，但预测数据的当前性能还远远不能被最终用户使用。 “劣币驱逐良币”的例子。某些顶级验证者可能没有强烈的意愿迁移到新的子网，即使某些新子网表现出明显更高的质量。但由于缺乏资金支持，短期内可能无法获得足够的排放量。由于新子网上线后的保护期只有7天，如果不能快速积累足够的排放量，可能会面临被淘汰、下线的风险。这些问题反映出子网之间的竞争不够充分，一些验证者没有起到鼓励有效竞争的作用。开放张量基金会验证器（OTF）实施了一些临时措施来缓解这种情况。作为拥有 23% 质押权（包括委托）的最大验证人，OTF 为子网提供了争夺更多 Staked TAO 的渠道：子网所有者可以每周向 OTF 提交请求，调整其在子网中 Staked TAO 的比例。这些请求必须涵盖“子网目标和对Bittensor生态系统的贡献”、“子网奖励机制”、“通信协议设计”、“数据源和安全”、“计算要求”和“路线图”等10个方面，以方便OTF的最终决策。然而，要从根本上解决这个问题，一方面，我们迫切需要推出dTAO（Dynamic TAO），旨在从根本上改变上述不合理的问题。或者，我们可以呼吁持有大量 Stake TAO 的大型验证者更多地从“生态系统发展”的角度而不是仅仅从“财务回报”的角度来考虑 Bittensor 生态系统的长期发展。综上所述，凭借其强大的包容性、激烈的竞争环境和有效的激励机制，我们相信Bittensor生态系统能够有机地生产出高质量的人工智能产品。尽管并非现有子网的所有输出都可以与中心化产品的输出相媲美，但我们不要忘记当前的 Bittensor 架构刚刚成立一周年（子网 #1 于 2023 年 4 月 13 日注册）。对于一个有潜力与中心化人工智能巨头竞争的平台，或许我们应该专注于提出切实可行的改进计划，而不是急于批评它的缺点。毕竟，我们都不希望看到人工智能不断被少数巨头控制。来源：金色财经

金色财经2024-04-10

SAGA开盘即巅峰被誉为Web3版AWS 何时是入手时机

您无需耗费大量人力和时间成本。类似于在AWS上建立个人网站一样，您只需支付一部分租金，即可直接在Saga平台上搭建产品。您只需负责产品逻辑和前端运营，而Saga则解决了后端的各种问题。开发人员拥有自己的专用链。 2、费用低且灵活：与其他链不同，Chainlet内置了IBC，您可以选择使用任何代币支付Gas费用，也可以选择不支付Gas（但需要承担Security Chain的节点成本）。然而，服务费用需要使用Saga代币。例如，类似于Web2的订阅制、一次性购买制、广告费用甚至完全免费，这是代币应用领域的一项重大创新。技术层： 1、安全链采用了Cosmos-SDK构建，是Saga主网的运行模块之一。Saga节点部署在这一层，同时代币的铸造、质押和销毁都在这一层进行。 2、平台链是开发者启动和维护其Chainlet的地方。在Chainlets中，如果发生恶意攻击，最终都会通过平台链转回安全链并进行处罚。 3、Chainlet是Saga开发的专有链，它运行带有虚拟机模块的单个智能合约，供开发者和用户使用的应用链。团队： Rebecca Liao：作为Saga的联合创始人兼首席执行官，Rebecca Liao还是Skuchain的联合创始人和前首席运营官，同时也是Sommelier Protocol的顾问，负责设计其DAO。她拥有斯坦福大学经济学学士学位和哈佛大学法学博士学位。 Jacob McDorman：作为Saga的联合创始人兼首席技术官，Jacob McDorman曾是软件咨询公司Cellaflora的联合创始人，拥有普渡大学数学学士学位。 Jin Kwon：作为Saga的联合创始人兼首席战略官，Jin Kwon之前担任Ignite企业发展副总裁，拥有加州大学伯克利分校计算机科学硕士学位。 Bogdan Alexandrescu：作为Saga的联合创始人兼工程副总裁，Bogdan Alexandrescu负责创建和扩展Saga的工程组织，致力于引入最先进的技术、产品和服务。他曾在Apple和Twitter担任工程领导者，在开发广告、数据工程、大规模ML/AI和基础设施项目领域有丰富经验。他拥有加州大学戴维斯分校计算机科学硕士学位，以及哈佛商学院的管理、工商管理和领导力学位。融资：二、代币SAGA 截至2024年4月10日，代币SAGA的当前市值为5.55亿美元。总供应量为10亿个，目前供应量为9000万个，占总供应量的9%。币安Launchpool分配了4500万个代币，占当前供应量的50%，总供应量的4.5%，因此抛压非常有限。具体分配如下：核心贡献者（20%）：代币数量为总量的20%，设有3年锁定期，从TGE（代币生成事件）开始算起，第一年有1年的cliff（锁定期前无法解锁）。私募投资（20%）：目前已分配了10%，剩余10%将用于未来的筹款。代币设有3年锁定期，从TGE开始计算，第一年有1年的cliff。生态系统与发展（30%）基金会储备金（10%）空投（20%）：其中币安Launchpool分配了4.5%。代币用途： Chainlets的支付：开发者向网络验证者支付$SAGA代币。质押：质押者帮助保护网络，并接收$SAGA代币和基于Saga协议构建的项目的代币作为奖励。治理：$SAGA代币持有者将能够对网络治理决策进行投票。根据激励测试网 Saga Pegasus 的数据，截至2024年4月1日，该计划包括了大约350个项目，其中约80%是游戏，约10%是NFT和娱乐项目，另外10%是DeFi项目。这些数据与经济模型体现的一致性——SAGA更适合于轻资产、高用户数量、高用户频次的场景相符。总的来说，团队背景强大，成员毕业于哈佛、斯坦福、加州伯克利等知名学府，具备深厚的技术和学术背景；融资背景强大，拥有圈内强大资源支持；叙事概念深入人心，将BaaS应用公链、模块化、链游和NFT等热点元素融合，使其成为备受关注的热门代币。来源：金色财经

金色财经2024-04-10

一文读懂a16z推出的Jolt zkEVM

些基准测试的结果如下所示。基准测试是在AWS r7g. 16xlarge ARM机上运行的，具有64 CPU内核和512 GiB DDR5 RAM。所有基准测试都仅针对CPU。使用continuations的连续系统面临着prover时间和证明大小之间的利弊权衡——当证明被分割成更多“shard分片”（或“段”）时，prover变得更快（由于分片之间的并行化），但在递归之前具有证明体积更大。证明大小基准测试如下所示，其中SP1的结果由分片计数参数化：SP1（shard_count）。RISC Zero有一个固定大小的分片，因此它的分片计数随着程序周期计数隐式增长。RISC Zero支持递归（SP1和Jolt尚未支持），但下面的基准测试是在没有递归的情况下进行的性能检测。我们也不使用“预编译”，因此基准测试反映了核心zkVM证明系统的性能。 2、如何在Jolt上开发建设为了使Jolt尽可能易用，Jolt SDK（由a16z crypto工程合作伙伴Noah Citron构建）提供了围绕Jolt核心功能的简式wrappers。你所要做的就是：向要证明的函数添加jolt_sdk::provable属性。然后，你将能够使用build_*函数来创建一个prover和verifier。请在代码库中查看完整的Fibonacci示例（及其他）。为了更深入地了解Jolt架构，Jolt Book（WIP）是一个关于没有在Jolt文章中记录的设计选择和代码库的实时更新文档。在接下来的几周内，我们将面向有兴趣在Jolt上进行开发建设或想要了解Jolt内部机制的开发者发布更多内容。 3、接下来是什么虽然Jolt是zkVM领域的一个重要里程碑，但我们还有很长的路要走。退一步说，我们的性能基准测试表明，Jolt prover（在M3 Max上）证明了一个程序的速度与100kHz处理器一样快——是阿波罗11号载人飞行登月任务机载计算能力的两倍多。再做一个谦虚的比较，和TI-84图形计算器相比慢150倍。为了达到计算机级别的性能，我们有很多工作要做。我们将继续改进Jolt的性能和可用性，以便为开发者提供最好的开发体验。路线图上的以下主要任务让我们倍感兴奋： Binius：Ben Diamond和Jim Posen最近提出了一个多线性多项式承诺方案，该方案对像Jolt这样的系统尤其有用，因为承诺值很小。Binius与Justin Thaler的小域sumcheck算法相结合，将显著提高Jolt的prover性能（我们预计是5-10倍）。更多指令：Jolt代码库目前部署了RV32I，但Jolt结构非常灵活。我们计划添加RISC-V “M” extension提供对整数乘法和除法的支持，如Jolt一文中所述。此外，Jolt可以轻松支持64位变体RV64IM。 Continuations连续系统：目前，由于内存限制，Jolt无法证明任意长度的计算。我们将使用continuations将长计算分成更小的计算块，每个块都可以由Jolt证明。这将减少内存使用，并在证明单个计算时支持额外的并行性。证明递归：通过将Jolt与另一证明系统组合在一起，我们进一步减少了证明大小和验证时间。例如，Jolt验证器可以使用Circom语言实现，以生成可在链上有效验证的恒定大小的Groth16证明。来源：金色财经

金色财经2024-04-10

AI\DePIN\Sol生态三重光环加身：浅析发币在即的IO.NET

的主要价值主张包括：可访问性：使用 AWS、GCP 或 Azure 等云服务获取算力芯片的访问权限通常需要几周时间，而且流行的 GPU 型号经常无货。此外为了拿到算力，消费者往往需要跟这些大公司签订长期、缺少弹性的合同。而分布式算力平台可以提供弹性的硬件选择，有更强的可访问性。定价低：由于利用的是闲置芯片，再叠加网络协议方对芯片和算力供给方的代币补贴，分布式算力网络可能可以提供更为低廉的算力。抗审查：目前尖端算力芯片和供应被大型科技公司所垄断，加上以美国为代表的政府正在加大对AI算力服务的审查，AI算力能够被分布式、弹性、自由地获取，逐渐成为一个显性需求，这也是基于web3的算力服务平台的核心价值主张。如果说化石能源是工业时代的血液，那算力或将是由AI开启的新数字时代的血液，算力的供应将成为AI时代的基础设施。正如稳定币成为法币在Web3时代的一个茁壮生长的旁支，分布式的算力市场是否会成为快速成长的AI算力市场的一个旁支？由于这还是一个相当早期的市场，一切都还有待观察。但是以下几个因素可能会对分布式算力的叙事或是市场采用起到刺激作用： GPU持续的供需紧张。GPU的持续供应紧张，或许会推动一些开发者转向尝试分布式的算力平台。监管扩张。想从大型的云算力平台获取AI算力服务，必须经过KYC以及层层审查。这反而可能促成分布式算力平台的采用，尤其是一些受到限制和制裁的地区。代币价格的刺激。牛市周期代币价格的上涨，会提高平台对GPU供给端的补贴价值，进而吸引更多供给方进入市场，提高市场的规模，降低消费者的实际购买价格。但同时，分布式算力平台的挑战也相当明显：技术和工程难题工作验证问题：深度学习模型的计算，由于层级化的结构，每层的输出都作为后一层的输入，因此验证计算的有效性需要执行之前的所有工作，无法简单有效地进行验证。为了解决这个问题，分布式计算平台需要开发新的算法或使用近似验证技术，这些技术可以提供结果正确性的概率保证，而不是绝对的确定性。并行化难题：分布式算力平台汇聚的是长尾的芯片供给，也就注定了单个设备所能提供的算力比较有限，单个芯片供给方几乎短时间独立完成AI模型的训练或推理任务，所以必须通过并行化的手段来拆解和分配任务，缩短总的完成时间。而并行化又必然面临任务如何分解（尤其是复杂的深度学习任务）、数据依赖性、设备之间额外的通信成本等一系列问题。隐私保护问题：如何保证采购方的数据以及模型不暴露给任务的接收方？监管合规难题分布式计算平台由于其供给和采购双边市场的无许可性，一方面可以作为卖点吸引到部分客户。另一方面则可能随着AI监管规范的完善，成为政府整顿的对象。此外，部分GPU的供应商也会担心自己出租的算力资源，是否被提供给了被制裁的商业或个人。总的来说，分布式计算平台的消费者大多是专业的开发者，或是中小型的机构，与购买加密货币和NFT的加密投资者们不同，这类用户对于协议所能提供的服务的稳定性、持续性有更高的要求，价格未必是他们决策的主要动机。目前来看，分布式计算平台们要获得这类用户的认可，仍然有较长的路要走。接下来，我们就一个本轮周期的新分布式算力项目IO.NET进行项目信息的梳理和分析，并基于目前市场上同赛道的AI项目和分布式计算项目，测算其上市后可能的估值水平。 2.分布式AI算力平台：IO.NET 2.1 项目定位 IO.NET是一个去中心化计算网络，其构建了一个围绕芯片的双边市场，供给端是分布在全球的芯片（GPU为主，也有CPU以及苹果的iGPU等）算力，需求端是希望完成AI模型训练或推理任务的人工智能工程师。在IO.NET的官网上，它这样写道： Our Mission Putting together one million GPUs in a DePIN – decentralized physical infrastructure network. 其使命是把百万数量级的GPU整合到它的DePIN网络中。与现有的云AI算力服务商相比，其对外强调的主要卖点在于：弹性组合：AI工程师可以自由挑选、组合自己所需要的芯片来组成“集群”，来完成自己的计算任务部署迅速：无需数周的审批和等待（目前AWS等中心化厂商的情况），在几十秒内就可以完成部署，开始任务服务低价：服务的成本比主流厂商低90% 此外，IO.NET未来还计划上线AI模型商店等服务。 2.2 产品机制和业务数据产品机制和部署体验与亚马逊云、谷歌云、阿里云一样，IO.NET提供的计算服务叫IO Cloud。IO Cloud是一个分布式的、去中心化的芯片网络，能够执行基于Python的机器学习代码，运行AI和机器学习程序。 IO Cloud的基本业务模块叫做集群（Clusters），Clusters是一个可以自我协调完成计算任务的GPU群组，人工智能工程师可以根据自己的需求来自定义想要的集群。 IO.NET的产品界面的用户友好度很高，如果你要部署属于自己的芯片集群，来完成AI计算任务，在进入它的Clusters（集群）产品页面后，就可以开始按需配置你要的芯片集群。页面信息：https://cloud.io.net/cloud/clusters/create-cluster，下同首先你需要选择自己的任务场景，目前有三个类型可供选择： General（通用型）：提供了一个比较通用的环境，适合早期不确定具体资源需求的项目阶段。 Train（训练型）：专为机器学习模型的训练和微调而设计的集群。这个选项可以提供更多的GPU资源、更高的内存容量和/或更快的网络连接，以便于处理这些高强度的计算任务。 Inference（推理型）：专为低延迟推理和重负载工作设计的集群。在机器学习的上下文中，推理指的是使用训练好的模型来进行预测或分析新数据，并提供反馈。因此，这个选项会专注于优化延迟和吞吐量，以便于支持实时或近实时的数据处理需求。然后，你需要选择芯片集群的供应方，目前IO.NET与Render Network以及Filecoin的矿工网络达成了合作，因此用户可以选择IO.NET或另外两个网络的芯片来作为自己计算集群的供应方，相当于IO.NET扮演了一个聚合器的角色（但截至笔者撰文时，Filecon服务暂时下线中）。值得一提的是，根据页面显示，目前IO.NET在线可用GPU数量为20万+，而Render Network的可用GPU数量为3700+。再接下来就进入了集群的芯片硬件选择环节，目前IO.NET列出可供选择的硬件类型仅有GPU，不包括CPU或是苹果的iGPU(M1、M2等），而GPU也主要以英伟达的产品为主。在官方列出、且可用的GPU硬件选项中，根据笔者测试的当日数据，IO.NET网络总在线的可用数量的GPU数量为206001张。其中可用量最多的是GeForce RTX 4090（45250张），其次是GeForce RTX 3090 Ti（30779张）。此外，在处理AI计算任务如机器学习、深度学习、科学计算上更为高效的A100-SXM4-80GB芯片（市场价15000$+），在线数有7965张。而英伟达从硬件设计开始就专为AI而生的H100 80GB HBM3显卡（市场价40000$+），其训练性能是A100的3.3倍，推理性能是A100的4.5倍，实际在线数量为86张。在选定集群的硬件类型后，用户还需要选择集群的地区、通信速度、租用的GPU数量和时间等参数。最后，IO.NET根据综合的选择，会为你提供一个账单，以笔者的集群配置为例：通用（General）任务场景 16张A100-SXM4-80GB芯片最高连接速度（Ultra High Speed）地理位置美国租用时间为1周该总账单价格为3311.6$，单张卡的时租单价为1.232$ 而A100-SXM4-80GB在亚马逊云、谷歌云和微软Azure的单卡时租价格分别为5.12$、5.07$和3.67$（数据来源：https://cloud-gpus.com/，实际价格会根据合约细节条款产生变化）。因此仅就价格来说，IO.NET的芯片算力确实比主流厂商便宜不少，且供给的组合与采购也非常有弹性，操作也很容易上手。业务情况供给端情况截至今年4月4日，根据官方数据，IO.NET在供应端的GPU总供给为371027张，CPU供给为42321张。此外，Render Network作为其合作伙伴，还有9997张GPU和776张CPU接入了网络的供给。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/home，下同笔者撰文时，IO.NET接入的GPU总量中的214387处于在线状态，在线率达到了57.8%。来自Render Network的GPU的在线率则为45.1%。以上供应端的数据意味着什么？为了进行对比，我们再引入另一个上线时间更久的老牌分布式计算项目Akash Network来进行对比。 Akash Network早在2020年就上线了主网，最初主要专注于CPU和存储的分布式服务。2023年6月，其推出了GPU服务的测试网，并于同年9月上线了GPU分布式算力的主网。数据来源：https://stats.akash.network/provider-graph/graphics-gpu 根据Akash官方数据，其GPU网络推出以来，供应端尽管持续增长，但截至目前为止GPU总接入数量仅为365张。从GPU的供应量来看，IO.NET要比Akash Network高出了好几个数量级，已经是分布式GPU算力赛道最大的供应网络。需求端情况不过从需求端来看，IO.NET依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用IO.NET来执行计算任务的总量不多。大部分在线的GPU的任务负载量为0%，只有A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3四款芯片有在处理任务。且除了A100 PCIe 80GB K8S之外，其他三款芯片的负载量均不到20%。而官方当日披露的网络压力值为0%，意味着大部分芯片供应都处于在线待机状态。而在网络费用规模上，IO.NET已经产生了586029$的服务费用，近一日的费用为3200$。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/clusters 以上网络结算费用的规模，无论是总量还是日交易量，均与Akash处在同一个数量级，不过Akash的大部分网络收入来自于CPU的部分，Akash的CPU供应量有2万多张。数据来源：https://stats.akash.network/ 此外，IO.NET还披露了网络处理的AI推理任务的业务数据，截至目前其已经处理和验证的推理任务数量超过23万个，不过这部分业务量大部分都产生于IO.NET所赞助的项目BC8.AI。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/inferences 从目前的业务数据来看，IO.NET的供给端扩张顺利，在空投预期和代号“Ignition”的社区活动刺激下，让其迅速地汇聚起了大量的AI芯片算力。而其在需求端的拓展仍处于早期阶段，有机需求目前还不足。至于目前需求端的不足，是由于消费端的拓展还未开始，还是由于目前的服务体验尚不稳定，因此缺少大规模的采用，这点仍需要评估。不过考虑到AI算力的落差短期内较难填补，有大量的AI工程师和项目在寻求替代方案，可能会对去中心化的服务商产生兴趣，加上IO.NET目前尚未开展对需求端的经济和活动刺激，以及产品体验的逐渐提升，后续供需两端的逐渐匹配仍然是值得期待的。 2.3 团队背景和融资情况团队情况 IO.NET的核心团队成立之初的业务是量化交易，在2022年6月之前，他们一直专注于为股票和加密资产开发机构级的量化交易系统。出于系统后端对计算能力的需求，团队开始探索去中心化计算的可能性，并且最终把目光落在了降低GPU算力服务的成本这个具体问题上。创始人&CEO：Ahmad Shadid Ahmad Shadid在IO.NET之前一直从事量化和金融工程相关的工作，同时还是以太坊基金的志愿者。 CMO&首席战略官：Garrison Yang Garrison Yang在今年3月才正式加入IO.NET，他此前是Avalanche的战略和增长VP，毕业于加州大学圣巴巴拉分校。 COO：Tory Green Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监，毕业于斯坦福。从IO.NET的Linkedin信息来看，团队总部位于美国纽约，在旧金山有分公司，目前团队人员规模在50人以上。融资情况 IO.NET截至目前仅披露了一轮融资，即今年3月完成的A轮估值10亿美金融资，共募集了3000万美金，由Hack VC领投，其他参投方包括Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures和ArkStream Capital等。值得一说的是，或许是因为收到了Aptos基金会的投资，原本在Solana上进行结算记账的BC8.AI项目，已经转换到了同样的高性能L1 Aptos上进行。 2.4 估值推算根据此前创始人兼CEO Ahmad Shadid的说法，IO.NET将在4月底推出代币。 IO.NET有两个可以作为估值参考的标的项目：Render Network和Akash Network，它们都是代表性的分布式计算项目。我们可以用两种方式推演IO.NET的市值区间：1.市销比，即：市值/收入比；2.市值/网络芯片数比。先来看基于市销比的估值推演：从市销比的角度来看，Akash可以作为IO.NET的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。但考虑到IO.NET项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演IO.NET可能的估值区间，供读者作为一个市值参考。如果以市芯比来推算IO.NET的市值区间，IO.NET以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。相信再看好IO.NET项目读者，都会认为这是一个极度乐观的市值推算。而且我们需要考虑到，目前IO.NET如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。 IO.NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。 3.参考信息 Dephi Digital：The Real Merge Galaxy：Understanding the Intersection of Crypto and AI 来源：金色财经

金色财经2024-04-09

Galaxy：DeSoc应用叙事回顾及增长策略展望

金色财经2024-04-09

VanEck：2030年以太坊 L2市值估测

的 zk 证明。此计算过程通常发生在 AWS 等云计算平台上。根据去中心化 zk 证明者项目Gevulot 的说法，证明成本将在“以太坊验证成本的 10-20%”之间。此外，这些成本随着每个 L2 生成的交易量而变化。ZKU 面临着成本和用户体验之间的平衡，可以选择减少发布到以太坊的证明频率，作为潜在的成本节约措施。通过称为递归的过程， ZKU 证明者可以将多个证明合并到一次提交中，这在增加链外计算需求的同时，可以通过减少在以太坊上进行的昂贵的证明验证来优化经济性。在撰写本文时，所有 ZKU 都运行自己的证明者并直接支付证明生成的费用。然而，随着时间的推移，许多人打算分散证明的生成。跨 5 个关键领域评估第 2 层在我们对关键第 2 层的分析中，我们使用五个主要变量来衡量潜在的成功或失败：交易定价——用户的交易成本开发人员体验 – 轻松构建产品和应用程序用户体验——存款、取款和交易的简单性信任假设 - 活性和安全性假设生态系统规模——有多少有趣的事情可以做 1. Layer-2s交易定价交易定价差异的根源来自于数据压缩、数据发布效率、L2 规模、证明成本（对于 ZKU）以及最有趣的是每个 L2 所占利润的组合。L2 还可以根据 Gas 价格来安排向以太坊发帖的时间，但实际上，我们尚未找到支持这种可能性的经验证据。这可能是由于预测未来以太坊天然气价格普遍存在困难。 ZKU 和 ORU 之间定价经济学的主要区别在于 ZKU 的固定成本高于 ORU。这是因为 ZKU 必须支付以太坊上的证明生成和以太坊上的证明验证费用。证明生成/验证是一项巨大的静态成本，随着每个证明涵盖更多交易，该成本不会显着增加。相比之下，ORU 必须将完整的交易数据发布到以太坊。尽管 ORU 采用不同的压缩机制来降低数据成本，但发布到以太坊的成本非常昂贵。由于 ORU 上的交易越多意味着需要将更多数据提交到以太坊，因此向以太坊发布的成本就会增加。然而，使用 EIP-4844，将数据发布到以太坊的成本已显着降低，这些节省导致 ORU 的交易定价更便宜。同样地，ORU 还可以选择将交易数据放置在更便宜的数据可用性区块链上，例如 Celestia、EigenDA 和 Avail。目前，Manta Pacific 和 Aevo 将交易数据发布到 Celestia。 2024 年，平均交易成本最便宜的链是 Mantle（0.17 美元）、zkSync（0.21 美元）和 Starknet（0.25 美元）。每家连锁店都能够使用不同的技术在定价方面脱颖而出。Mantle 是一种 ORU，能够保持交易便宜，因为它接受低于平均保证金 (19.9%) 的价格，使用自己的数据可用性 (Mantle DA) 进行完整的交易批量发布，并将其状态根更新更新为以太坊，第二个最不频繁的是每 20.7 分钟一次。zkSync 是一种 ZKU，由于交易量很高（9490 万），是所有 L2 中最高的，因此能够以低廉的价格对交易进行定价，这使得其证明系统非常经济。与此同时，ZKU 链 Starknet 在前 10 个 L2 中结算到以太坊的频率最低，每 57.8 分钟一次，同时还仅发布状态差异来代替完整的交易数据。这两项成本的节省使得每笔交易结算到以太坊的数据量最少。奇怪的是，我们估计 Starknet 截至 2024 年 3 月 13 日每笔交易损失了 0.09 美元。 L2 的竞争差异化 2. Layer-2s 开发者体验开发者体验是 Layer-2 竞争优势的另一个重要点。让开发人员体验最简单的根本理解是实现 EVM 兼容性。这意味着智能合约代码、工具和开发人员库可以直接从以太坊移植到 L2 上使用。由于以太坊拥有庞大的开发人员网络，这被认为会给每个 L2 带来优势。目前，绝大多数 L2 都与 EVM 兼容。然而，由于零知识证明的限制，ZKU 通常存在开发人员必须遵守的细微差异。一些开发人员还认为，遵守 EVM 兼容性是一个缺点，因为 EVM 对区块链功能设置了重大限制，同时排除了更熟悉其他计算机语言的开发人员。例如，Starknet 智能合约是用一种名为 Cairo 的语言编写的，这对于 Starknet 的零知识扩展来说更加高效。当然，这是一个权衡，任何部署到 Starknet 的人都必须了解开罗的复杂性。Movement Labs 是另一家允许使用 Move 语言编写智能合约的 L2 开发商，这吸引了那些想要学习 Move 的开发人员。对于那些更熟悉 Solana 编程语言 Rust 的人来说，Eclipse 正在构建一个在 Solana 虚拟机中运行的第 2 层区块链。 3. 二层用户体验用户体验是 Layer-2 相互竞争的另一个支柱。其中最基本的组成部分是加载资产和从 L2 中删除资产。在大多数情况下，L2 之间的入职并没有显着差异，但某些集中式交易所 (CEX) 允许将本机资产移动到每个 L2。例如，Kraken 允许用户将 USDC 提取到 Arbitrum 和 Optimism，而 Coinbase 则允许将 USDC 移植到 Optimism 和 Base。最终性L2 上的交易变得不可逆转的点标志着乐观汇总 (ORU) 和零知识汇总 (ZKU) 之间用户体验的显着差异。对于 ORU 来说，最终确定性在欺诈挑战期结束后发生，而对于 ZKU 来说，最终确定性在状态根及其证明发布到以太坊后发生。最终性差异的后果之一是退出 L2。对于 ORU，用户必须经过 7 天才能将其资金转回以太坊。对于 ZKU，同样的过程可能只需一个小时，这取决于 ZKU 发布结算和证明的频率，以及每个链的安全系统。虽然 zkSync 每 6 分钟发布一次证明并每小时更新一次状态，但由于 zkSync 的安全模块，用户必须有 24 小时的等待时间才能将资产桥接到以太坊。当前吞吐量和延迟当用户与 L2 交互时，熟悉的工具和界面至关重要。从以太坊到 L2，采用熟悉的钱包和区块链浏览器极大地提高了用户的舒适度。这种无缝性至关重要，因为大多数 L2 采用与以太坊类似的体验，确保跨平台迁移的人员学习曲线最小。在可量化的用户体验指标领域，延迟和吞吐量尤为突出。延迟是指事务提交后被网络确认所需的时间，而吞吐量则衡量网络每秒处理事务的能力。最慢的区块时间或往返时间 (RTT)——用户交易到达定序器以及接收回确认的持续时间——通常定义了 L2 的延迟。例如，Arbitrum 拥有 0.25 秒的极低延迟潜力，尽管实际延迟可能会根据地理因素和用户与定序器的距离而变化，据推测定序器位于硅谷数据中心。 zkSync 因具有最高的理论吞吐量而闻名，每秒能够处理多达 434 个交换交易。然而，延迟和吞吐量都是 L2 网络中的可调整参数。 ZKU 目前的瓶颈是其证明者处理传入交易的速度，而 ORU 则受到交易数据压缩效率和以太坊吸收这些数据的速率的限制。目前，L2 自愿限制其吞吐量以与以太坊的容量保持一致。如果 L2 要充分利用以太坊的区块空间（考虑到以太坊当前的数据上限为每个区块约 937.5kb，加上来自三个数据 blob 的额外 375kb），理论上可以扩展到每个区块约 1.3 MB，或每秒 110kb。对于像 zkSync 这样的特定 L2，平均每笔交易 62 字节，充分利用以太坊区块空间可能会激增至每秒 1764 笔交易。相比之下，像 Arbitrum 这样的 ORU，平均每笔交易 255 字节，在相同条件下可以达到每秒 429 笔交易的处理速率。通过集成数据可用性区块链（例如 Celestia）可以进一步提高吞吐量。然而，这种方法引起了人们对损害用户安全的担忧，因为替代区块链可能无法提供与以太坊相同级别的安全保证。以这种方式扩展吞吐量的选择是一个微妙的选择，需要在改进的性能和以太坊的稳健性提供的固有安全性之间取得平衡。 4. 第 2 层信任假设 L2 为用户提供的安全性和活跃性保证存在很大差异。安全性是指区块链的属性，确保只有账户所有者才能访问他/她的资产，而活跃性指为确保资产能够被利用而采取的保障措施。由于 L2 依赖于单个定序器，该定序器既订购区块又将其“提议”给 L1（以太坊）进行结算，因此定序器故障是 L2 用户最关心的问题。这是因为每个 L2 当前运行一个定序器，如果它发生故障，则该 L2 无法处理事务。虽然在发生中断时资产不会被盗，但在中断解决之前用户也无法访问它们。与此同时，如果恶意实体能够接管定序器，他们就有可能制造欺诈性交易，以从 L2 上夺走资产。当前所有 L2 的弱点是它们各自仅运行一个定序器，并且该定序器通常由 L2 背后的基金会集中操作。 L2 制造商意识到定序器故障或接管所带来的问题，并且一些制造商实施了新型安全阀。这些因 L2 及其安全性而异。使事情变得复杂的是，其中一些安全措施为其他攻击领域提供了可能性。为保护用户而创建的一些护栏包括允许用户在某些条件下删除资产、使用 L1 主机提交 L2 区块链交易，甚至提议 L2 区块。大多数情况下，当 L2 系统中的某个地方出现明显故障时，就会出现这些情况。一些 L2 正在开发任何人都可以成为测序者的框架，并允许多个测序者轮流测序。这将伴随着运行测序仪的人建立经济债券（很可能是每个 L2 原生代币）来对作弊者进行惩罚。Espresso、Astria和Fairblock等公司就是为分散式测序仪构建软件的项目示例。目前，L2 Metis 在 L2 上开创性的去中心化测序仪方面走得最远。Metis 的社区最近通过了一项治理投票，该投票创建了去中心化排序器并允许多个排序器存在的框架。我们上面讨论的信任假设变化的下一个点被称为“数据可用性”。ZKU 提供状态更新正确的证据，而 ORU 提供的证据允许任何人证明状态更新不正确。然而，在这两种情况下，了解数据的来源以生成 ZKU 或 ORU 的证明非常重要。理想情况下，这些数据在 L1（以太坊）上很容易“可用”，以便任何人都可以验证生成证明的基础数据。Immutable X 和 Metis 等区块链将完整的交易数据保存在其他位置。尽管 ZKU 不需要发布完整的交易数据，但像 Linea 和 Polygon zkEVM 这样的链需要发布完整的交易数据，而 Starknet 和 zkSync 只是发布状态差异。此外，L2 将数据发布到以太坊，而其他人则将其发布到专用数据可用性区块链（例如 Celestia）。在其他链上发布数据可以说会使 L2 的安全性低于以太坊，因为它引入了新的信任假设。 ORU 的另一个有趣动态是，就目前情况而言，几乎没有一个能够防欺诈。这意味着任何使用它们的人都会受到排序器的审查（交易未完成）。Arbitrum 是个例外，它允许欺诈证明。但即使在 Arbitrum 的案例中，也只有列入白名单的实体才能提交欺诈证据。另一方面，ZKU 依赖于证明者（与排序器不同的实体）发布证明。如果 ZKU 证明者失败，一些链允许用户提交自己的证明（只需进行零知识数学！），以便将交易包含在 L2 中。无论如何，第 2 层在信任假设方面存在许多问题。然而，他们目前拥有数十万的每日活跃用户，因此，在出现重大问题之前，似乎没有人会关心。为了简化我们对 L2 所采取的一系列保障措施的看法，我们将它们从风险最高到风险最低进行排名，并发现 Arbitrum 是当前（尽管仍然不够）的黄金标准。 5. Layer-2s 生态系统规模 L2 的桥接 TVL L2最重要的竞争因素是每个L2所创建的生态系统。区块链是服务和数字商品的市场。在区块链上做的事情越有用，它通过用户交易、对其原生代币的需求和网络效应产生的价值就越大。不幸的是，衡量区块链活动的指标并不总是能正确转化为该区块链生态系统的价值。应用古德哈特定律认为，一旦某个指标在加密货币中变得重要，这些指标就更有可能被操纵。当我们考虑到空投农民时，这条规则变得更加铁定，他们正在进行毫无意义的活动以获得代币价值的免费空投。一般来说，重要的是愿意为区块链带来价值并参与有意义的活动来产生费用的用户。在这方面，Arbitrum、Optimism 和 Blast 已经表明，他们拥有对用户很重要的生态系统，因为这些用户已经分别向每个用户桥接了 $16.3B、$7.85B 和 $2.43B。在大多数情况下，Layer-2 是通过其原生代币的空投来产生用户兴趣和活动的。例如，Optimism 已将其当前浮动供应量的近 25% 以活动空投的形式赠送给用户。Arbitrum 已赠送超过$1.84B向使用过 Arbitrum 的个人提供代币。Blast 进一步利用了这一概念来吸引桥接价值，前提是 Blast 本身以及在 Blast 上构建的团队可能会空投代币。从概念上讲，Layer-2 通过免费赠送代币来竞争，这些代币的价值随着每个 L2 网络的发展而增长。完全稀释价值 (FDV)/收入和市值 (MC)/收入通过衡量过去 12 个月 (TTM) 收入与完全摊薄估值 (FDV) 的倍数，每个 L2 的倍数都远远超过以太坊。然而，如果我们将倍数更改为基于浮动代币供应而不是完全稀释的价值，这种动态就会发生变化。这是一个奇怪的脱节，与 L2 代币的发行时间表有关——大多数 L2 项目只释放了其供应量的一小部分。实际上，我们看到 L2 的交易更多是基于对长期价值累积的猜测，而不是当前的收入动态。我们将这种动态归因于 L2 未来收入可能比以太坊高得多。我们预计 L2 的收入将超过以太坊，因为以太坊无法与 L2 的交易吞吐量或用户体验相匹配。我们还越来越多地看到通用卷帘市场被少数主要参与者整合的情况。这是由于链上应用程序可组合性和共享价值的网络效应。它还归因于诸如 OP Stack 或 Arbitrum Orbit 之类的汇总框架成为主导，并且 OP/ARB 代币从其他 L2 甚至 Layer-3（向 L2 提交状态的区块链）积累价值。同样明显的是，由于零知识框架（ZKU）的许多优点，大多数汇总最终将转向零知识框架（ZKU）。从长远来看，我们仍然认为以太坊区块空间将是昂贵的，结果可能是许多 L2 将证明合并到一个统一的证明层，该证明层“递归地”组合其层成分的所有证明。在应用程序和特定部门汇总的情况下尤其如此。概念的一个例子是多边形的聚合。从概念上讲，像“聚合层”这样的东西也可以极大地改善用户体验，因为经常发布证明和状态根以允许在几秒钟而不是几小时内跨越 L2 和以太坊桥接会更加经济。因此，我们看到 L2 之间存在残酷的竞争，其中网络效应是唯一的护城河。因此，我们普遍看空大多数 L2 代币的长期价值前景。L2 的前 7 个代币总共已经拥有 $40B 的 FDV，并且有许多强大的项目打算在中期推出。这意味着在未来 12-18 个月内，L2 代币中的 FDV 可能会增加 100B 美元。对于加密货币市场来说，在没有大幅折扣的情况下吸收哪怕是有限的供应量，这似乎是一座太过遥远的桥梁。此外，虽然有理由相信某些 L2 代币将变得有价值，但价值累积的途径比其他加密货币领域更难预测。尤其是这种情况，因为 L2 代币甚至不是其自己生态系统中的基础货币。除了通用 L2 中少数汇总的主导地位之外，我们预测未来还会出现数千个特定于用例的汇总。这些 L2 将按部门、应用程序或功能进行细分。企业可能会明确构建汇总作为自己的收入和/或成本中心，例如构建资产管理第 2 层链。其他类型的链可能专门针对托管整个部门，例如托管社交媒体网络的汇总，以及想要为该社交媒体网络构建产品和服务的应用程序。 2030 年以太坊 Layer-2 估值预测我们通过将 FCF 终端倍数应用于我们对未来现金流的预期，找到了 L2 空间的 2030 年估值。我们通过以下方式估算供给这些现金流的收入：交易收入（包含区块链上的交易）估算可以利用公共区块链的终端市场的收入 TAM 计算实际使用公链的TAM数量预测以太坊生态系统公共区块链的市场份额对利用以太坊生态系统进行结算和交易的终端市场收入应用费率在以太坊和 L2 之间分割交易价值 MEV（区块链上的交易排序）估算将由以太坊生态系统保护的资产（包括货币、证券和数字资产）的价值通过将资产周转率估算应用于我们对以太坊生态系统托管资产价值的预测，来预测以太坊生态系统中的 DEX 交易量将 DEX 交易量乘以 MEV 占用率即可得出 MEV 总值在以太坊及其 L2 之间分配价值资料来源： VanEck Research 截至 2024 年 3 月 21 日。过去的表现并不能保证将来的结果。本报告中的信息、估值情景和价格目标无意作为财务建议或任何行动号召、购买或出售建议，或作为对 Layer-2 未来表现的预测。Layer-2 的实际未来性能未知，并且可能与此处描述的假设结果有很大差异。所提出的场景中可能存在未考虑到的风险或其他因素，这些因素可能会阻碍绩效。这些仅仅是基于我们研究的模拟结果，仅供说明之用。请进行自己的研究并得出自己的结论。来源：金色财经

金色财经2024-04-08

WOW Summit Hong Kong 2024圆满闭幕展示行业创新与活力

Stacey-Ann Pearson，AWS 亚太区 Web3 主管； Bugra Celik，汇丰银行全球私人银行与财富部数字资产总监。他们与其他受人尊敬的人物一起出席，促进了思想的动态交流和无与伦比的见解。苏富比举办了一场引人入胜的数字艺术展 VENET EVENT (2024)，让与会者惊叹不已，这是由受人尊敬的概念艺术家 Bernar Venet 创作的前所未见的 500 件生成艺术作品的独家收藏。每件作品都证明了 Venet 的远见卓识，并有望吸引全世界的艺术爱好者。该系列备受期待的发布和公开销售定于今年六月举行，为收藏家提供了获得真正独特杰作的无与伦比的机会。数字艺术专家兼 Violuk Projects 创始人 Viola Lukács 介绍了 Bernar Venet 六年来对雕塑、绘画甚至声音等多种媒介的探索，以及 EVENT (2024) 如何深入探讨数字艺术中偶然性和不可预测性之间令人着迷的相互作用的领域。 Viola 说：“区块链作为推动艺术前沿的媒介而出现，为生成艺术的培养提供了动态平台。与此同时，web3 技术的出现预示着艺术呈现和发行的变革时代的到来，增强了全球范围内的可扩展性和可访问性。在这一创新格局中，WOW Summit Hong Kong 2024 成为了一个关键的纽带，连接了艺术和技术领域，促进了丰富的异花授粉和鼓舞人心的对话。” WOW Summit 全球首席执行官伊万·V·伊万诺夫 (Ivan V. Ivanov) 表示，庆祝活动取得巨大成功时表示：“我们很高兴 WOW Summit 香港的演讲者和赞助商名单不断扩大，令人印象深刻，并受到国际媒体的广泛关注。反应一致——亚洲站在数字资产和 Web3 创新的前沿，WOW 峰会成为全球生态系统融合的首要平台。此次活动的整体吸引力非同寻常，其中还举办了几场边会活动。我们对即将发生的事情感到无比兴奋。” 精心策划的议程为与会者提供了对不断发展的区块链景观的全面探索。小组讨论和主题演讲讨论了发人深省的主题。从资产支持加密货币的变革力量和比特币 ETF 的影响，到应对复杂的监管环境和塑造长期行业框架，峰会深入探讨了塑造未来的最关键主题。香港 WOW 峰会联合主持人Bowie Lau 表示：“演讲者的才华和讨论的深度使 WOW 香港峰会成为任何投资区块链技术未来的人必参加的活动。” 峰会的成功离不开顶级赞助商的宝贵贡献，包括白金赞助商 MMPro Trust、EXOLO、WOW Earn、Valhalla、InvestHK、LAK3、Zima Bank 和黄金赞助商 Azbit、ivendPay、Chain Up、 Custonomy、Market Making Pro、Tangem、VALR 都展示了他们对培育充满活力和前沿的区块链景观的坚定承诺。 Pok Pok 是一种使用小鸡 NFT 的游戏化期权协议，在初创公司推介竞赛中获胜，其创造性的方法让期权交易变得触手可及，吸引了评委。祝贺所有在舞台上展示才华的参与者：TokenSphere、FailSafe、ZKEX.com、b-cube.ai、AYDO、Iagent、One Click Crypto、Kleo Network、GitRoll、UniSRC-20、UniSell 和 RealtyX。特别感谢 RealtyX，他们的创新理念给 Orthogonal Global Group 留下了深刻的印象，为他们赢得了 Orthogonal 加速器计划中令人垂涎的一席之地。这一非凡的活动得益于 MMPRO、普华永道、AWS、TaskOn、Charlton's Law、Quantum Leap Strategy AG 等机构的慷慨支持，我们对他们为培养下一代行业领导者的奉献精神深表赞赏。香港 WOW 峰会在一场难忘的余兴派对中达到了高潮，在标志性的 Tazmania 宴会厅、兰桂坊大厦度过了一个难忘的夜晚。这项独家活动提供了令人惊叹的全景景观，并吸引了众多知名嘉宾，巩固了 WOW Summit 打造非凡体验的声誉。 WOW Summit 正在全球范围内拓展，并在亚洲、美国、澳大利亚、拉丁美洲和欧洲寻找当地主办方和合作伙伴。我们还邀请投资者表达对WOW峰会投资的兴趣。如需区域合作伙伴关系或投资机会，请通过partners@wowsummit.net联系我们。关于WOW峰会： WOW 峰会是一项重要的 Web3 活动，全球加密货币生态系统中的决策者在此相互交流思想、建立联系并塑造行业。 WOW峰会是企业家、机构、业内人士、投资者、建设者以及对加密和区块链行业有浓厚兴趣的人士的全球聚会场所。此次峰会推动了Web3的创新轨迹，涵盖了前沿趋势和技术创新。它探讨的主题包括 Web2 - Web3 过渡、CBDC、监管环境、资产代币化以及区块链和 DLT 技术的社会影响。 WOW 峰会由 MarketMaking.Pro 提供支持，由 Uvecon.VC 主办，MaGESpire 联合主办，历来都有杰出演讲者、政府官员和行业领袖参加。该活动得到香港政府、投资推广署、香港旅游发展局及金融发展局的支持。来源：金色财经

金色财经2024-04-08

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