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Coinbase Ventures：2024跨链桥现状
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uit RaaS、Microsoft Azure + Axelar、Google Cloud + LayerZero。生态系统：虽然所有主要的第三方桥梁都覆盖所有相同的链，但他们将尝试通过投入资源在特定的链/开发者生态系统中占据一席之地来获得先发优势。原因是，由于产品功能集需要更先进才能实现差异化，因此在生态系统的虚拟机/智能合约框架内更容易扩展。 EVM： Socket 专用于 EVM rollup 生态系统（OP Stack、Arbitrum*、Polygon* CDK）。Aevo 和 Lyra 等 L2 是现有用户。 Solana：考虑到虫洞的早期参与，其生态系统覆盖范围很广。DeBridge 也发现了吸引力的增长。 Cosmos： Axelar 的生态系统覆盖范围很广，因为它们有能力提供 IBC 兼容交易。一个数据点是，利用 IBC 的新连锁店（例如 Celestia*）获得了第一天的覆盖。大多数提供商都可以为其他生态系统提供服务。产品/功能集：由于 Bridges 从事“抽象”业务，因此他们通常需要进行定制的智能合约工作来支持特定的用例。因此，桥梁团队通常最终会开辟一个利基市场来寻找专用的垂直领域/领域。例子包括 NFT/支付（例如 Decent）、Gas Abstraction 和掉期。我们关注什么 CCTP（Circle 的多链 USDC 标准）将成为影响桥梁的重要数据点。CCTP 是 Circle* 制定的一项标准，旨在帮助实现 USDC 的多链发行。 CCTP 之前：当新链推出时，由于缺乏对原生 USDC 的支持，它将使用 USDC 的桥接版本（因为 Circle 必须在其路线图上批准并添加对每个新链的原生版本 USDC 的支持）。由于链希望获得 Day-1 DeFi 支持，USDC 将从 ETH L1 桥接，并且 USDC 的桥接版本成为新链上的标准。示例：一个示例可能是Axelar 的 axlUSDC或Arbitrum 上的 USDC.e – ETH L1 上的 USDC，分别通过 Axelar 和 Arbitrum 桥接。影响：这会导致流动性碎片化，因为链 A 桥接的 USDC 与链 B 桥接的 USDC 建立了对各个桥运营商的依赖。各个生态系统的 DeFi 协议将把它整合为一种资产，并且它变得更难释放。 CCTP后：当一条新链上线时，它将部署符合CCTP Circle标准的USDC代币合约。当 Circle 准备好在链上上线时，它可以接管 CCTP 支持的实现。基本上，新的 USDC 合约具有向后兼容性，以符合后续标准。示例： NewChain 是一个新上线的 L2，它还没有原生 USDC。NewChain部署符合标准的USDC合约。NewChain短期内支持桥接USDC——但重要的是它可以被CCTP接管，桥接USDC可以成为原生USDC。含义：如果您是开发人员，您通常会依赖桥接的 USDC，并被锁定到与资产和桥接相关的任何流动性计划。通过 CCTP，您可以转换为原生启用 USDC，并且您可以点击 CCTP API 来启用 USDC 的 x 链传输。 CCTP 的采用会对桥梁的长期防御能力产生影响。桥接 USDC（即非 CCTP）被锁定在 DeFi 池中，并将一直保持这种状态，直到它被解除或成为链上资产的少数份额。虽然 CCTP 将与桥接器（考虑到它们的分布）合作来帮助支持 CCTP，但 CCTP 的采用自然会导致本地 USDC 发行的份额增加，桥接 USDC 的份额减少。桥接 USDC 作为锁定在各种 DeFi 池中的资产，从长远来看应该自然会解冻。示例：桥接与本地 USDC 比率为：仲裁： [57% – 43%]；基础： [33%–67%]；乐观： [80%–20%]；多边形： [77%–23%]。 CCTP 的故事对于桥梁来说将是一个重要的教训，可以帮助他们接触资产发行者并在技术层面将其锁定为多链优先的方法。网桥必须在其他差异化领域进行竞争，例如延迟、安全性和分发。只要链的数量和用户体验抽象的需求增加，桥就会继续找到用途。今年，区块空间结算趋势的变化（模块化、汇总、数据可用性等）将对用户执行交易+移动资产的方式产生影响，而桥将成为实现这种用户体验的流行选择。随着时间的推移，本机协议和技术改进应该可以帮助用户消除提款期（当前 Optimistic Rollup 设计中为 7 天）并获得“快速通道”发送/接收。未来持有链上证明（如 Coinbase Verifications）的经过验证的钱包和用户可能能够与集中管理的流动性桥进行链上交互。应用程序托管钱包（和自托管钱包）将继续致力于“Bridge Plus”工作——其中“交换”和“桥接”不再是两项不同的交易，而是将它们合并为一项交易，以获得更好的用户体验结果。桥梁和预言机最终将争夺数据发行权。 Bridges 正在努力争取第一方发行人利用/使用其基础设施。CCTP 表明，本地发行者希望构建兼容性，以减少对任何单个网桥的依赖。一些项目也在尝试发行多链的代币标准。虽然 CCTP 以 USDC 为中心，但代币的原生发行方式可能有很大不同。示例： $OP 在 Optimism 链上原生启动；大多数 ERC 都是在 ETH L1 上本地发行的。Connext 有一个名为xERC的代币标准（认为任何 ERC20 的 CCTP）预言机可以被认为是“桥梁”，但对于链下数据发行者而言。Chainlink 获取链下数据（CeFi 上的加密货币价格）并将其带到链上 - 尽管他们本身并不拥有数据本身，但它通过作为第三方提供这些数据来货币化。从概念上讲，这类似于当今桥梁的定位方式。预言机+桥梁将继续为那些需要数据/资产的人和那些可以桥接数据/资产的人之间存在的三角洲提供服务。最终，它们将需要成为第一方数据发布者的工具，以维持长期的护城河/防御能力。Chainlink 有自己的桥接产品，称为 CCIP，这是重叠的进一步证据。总之，桥接和互操作性将继续成为首要趋势，因为在链数量不断增长的环境中，为了协议和用户满足抽象用户体验的需求，桥接器将成为引人注目的服务提供商。在桥接领域，Coinbase Ventures 正在投资桥接中出现的新用例。如果您在这些区域进行建设，我们很乐意收到您的来信 – Ryan Yi 的 DM 已开放！来源：金色财经
金色财经2024-01-30
亿万富翁的选择：47%的投资组合集中于5只AI领域成长股
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此外，所有最流行的人工智能模型都可以在Azure云上使用。然而，最大的惊喜是微软人工智能助手Copilot的首次亮相。据分析师计算，它提高用户生产力的能力已经产生了强劲的需求，到2027年可能会产生高达1000亿美元的增量收入。Azure在第三季度的增长速度超过了其竞争对手，微软指出，其中三个百分点的增长是对人工智能需求不断增长的结果。微软目前的预期市盈率为31倍。虽然这个价格略高于市场，但该公司强大的传统业务和人工智能提供的机会使微软在这个价格上看起来依旧很便宜，这也引起了泰珀的关注。 3. 亚马逊虽然一些人认为亚马逊起步缓慢，但它已经全身心地投入到人工智能领域。该公司长期以来一直使用人工智能来处理产品推荐、库存水平、送货路线等。然而，这只是亚马逊人工智能机遇的开始。该公司现在正在使用生成式人工智能来改进产品列表、生成评论摘要和优化广告。它还在开发一种人工智能工具，可以回答有关特定产品的问题。更值得注意的是，亚马逊网络服务(AWS)提供了越来越多流行的生成式人工智能模型，其中包括它自己的Bedrock AI。该公司还推出了几款以人工智能为中心的芯片，包括interentia和Trainium，旨在加快AWS客户的人工智能处理速度。尽管去年强劲复苏，但亚马逊的预期市盈率仍然只有2倍，这是股价被低估的标准，这可能激起了泰珀的兴趣。 4. 英伟达如果不提到英伟达，关于人工智能股票的讨论就不完整，泰珀的立场也强调了这一点。英伟达率先推出了图形处理单元(GPU)，彻底改变了游戏行业，成为人工智能应用的黄金标准。英伟达的处理器已经垄断了数据中心和机器学习领域的市场，估计在这两个领域都占据了95%的份额。该领域的经验帮助英伟达迅速转向满足对生成式人工智能日益增长的需求。虽然竞争对手争相开发与之竞争的处理器，但英伟达仍保持着优势。在截至2023年10月29日的九个月中，英伟达在研发方面的支出为62亿美元，占其总收入的16%。该公司持续创新的记录将使其难以被取代。尽管英伟达的股价最近有所上涨，但它的股价仍然非常便宜，市盈率(PEG)不到1，这是被低估股票的基准，泰珀无疑敏锐地意识到了这一点。 5. Alphabet 与Meta平台一样，谷歌(Google)母公司Alphabet的大部分收入来自数字广告，其中谷歌搜索(Google Search)的贡献最大。该公司在利用人工智能来改进搜索算法和广告定位方面有着令人印象深刻的记录，而广告市场的复苏无疑将改善该公司的业绩。 Alphabet并没有忽视生成式人工智能的潜力。该公司将人工智能功能集成到其许多旗舰谷歌和安卓产品中。作为三大云提供商之一，它能够扩大其谷歌云客户可用的人工智能系统的数量。其最新产品双子座人工智能(Gemini AI)被该公司誉为“最大、最强大的人工智能模型”，在各种广泛使用的基准测试中，它的表现优于竞争对手。此外，Alphabet的Vertex AI为几乎所有用例提供了130个基本AI模型。尽管Alphabet在过去一年有所反弹，但该公司的预期市盈率仍只有19倍，泰珀可能不会错过这个估值。
Sissi2024-01-30
人工智能之路“任重道远” 2024年增长空间依然巨大
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真正的人工智能现金奶牛将仍然是其云服务Azure，该服务提供对OpenAI等大型语言模型（LLMs）的访问，开发人员可以使用这些模型构建自己的应用程序。尽管商业化可能不会立即实现，但为客户服务的软件在未来处于良好位置。生成式人工智能的潜力被宣传为几乎无限，但目前已证明的用例主要集中在文本生成、文本总结和文本转图像生成方面。这些用例在预先填充电子邮件、总结通话和回答常见问题等任务中最为相关，而Salesforce的AI助手Einstein Copilot正致力于在2月底进行公开发布。摩根士丹利最近将Salesforce的股票升级为首选，指出其持续增长的收入和相对较低的交易倍数与同行相比较为温和。在人工智能时代，数据具有极大的价值，因此投资者应寻找在数据访问和整合方面领先的公司。例如，Salesforce已经积累了大量来自使用其产品进行客户服务、营销和其他任务的公司的数据。去年12月，这家企业软件即服务巨头宣布了一个新的功能，可以将非结构化数据（例如电子邮件和电话记录，而不是数据库中的条目）导入其Data Cloud产品，该产品连接了来自其各种软件产品的数据。未来：更小的模型、AI之间的对话尽管像ChatGPT这样的大型通用知识模型引起了所有关注，但那些开创更高效模型的公司将是赚取大量资金的公司。与制造灯具的工人不需要帮助起草有关罗马帝国的电子邮件一样，包含仅相关信息的较小模型的运营成本更低，因此企业可以从中获利。微软和Salesforce等公司正在进行这方面的努力。 “我们了解到，该公司最近组建了一个内部团队，开发较小的人工智能模型（SLMs），以降低人工智能运行成本，似乎减少对OpenAI的依赖。这些SLMs，如Phi-2和Kosmos-2，旨在以显著更少的参数竞争性能较大的模型。”这是Citi分析师在参加了微软的人工智能之旅后写的。对于企业人工智能的未来，有一天我们可能会看到机器人与机器人进行对话，比如一个管理你日历的AI助手与一个处理客户信息的AI助手协同工作，因为平台变得更具互操作性。 Salesforce的约翰逊预测说：“就像助手开始相互帮助来帮助最终用户一样。” 如果这些助手能够为它们的主人创造利润，投资者将会更加满意。 #科技#
楼喆2024-01-30
20亿美元估值巅峰 “欧洲版OpenAI”如何成为GPT最强对手？
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署在任何云平台上，包括AWS、GCP和Azure。同时，该模型也支持与开发人员提供的参考实现在本地协同使用。尽管其高性能和灵活部署的能力突出，安全性却成为Mistral AI的漏洞之处。 GPT3和Llama 2等LLM模型具有严格的内容过滤器，可以拒绝生成母公司认定为有害的消息，Mixtral 7B却缺乏这一“安全护栏”。曾有用户向Mistral AI的问答模型询问如何制造炸弹和实施谋杀，其聊天机器人竟然给出了细思极恐的细节指导。尽管Mistral AI团队致力于开放分享其技术，但这可能成为其AI产品的一把双刃剑，因为监管机构可能会因其缺乏传统内容过滤器而对该模型采取更严厉的措施。另一方面，Mistral AI的CEO Arthur Mensch曾在AI安全峰会上表示：“开源带来的风险和益处之间存在一种权衡，我们需要通过动态的对话来寻找最佳解决方案。” 据悉，该公司正在构建一个具备模块化过滤器和模块化机制的平台，用于管理模型网络。也许，该公司将从模型内部构建方面，着手AI安全和防护问题。在如今竞争激烈的大语言模型中，Mistral AI凭借其卓越的性能和出色的适应性脱颖而出。然而，面临潜在的AI安全性挑战，行业人员也正思考如何在开源与安全之间取得权衡之道。 04.与谷歌云共创智能未来众所周知，谷歌云在全球云计算领域堪称佼佼者，而当它与AI领域的黑马Mistral AI相遇，一个充满无限可能的未来正逐渐展现在我们眼前。上个月，谷歌云宣布和Mistral AI建立全球合作伙伴关系，Mistral AI将使用谷歌云的基础设施来分发和商业化其大型语言模型。借助谷歌云强大的云计算和大数据技术，Mistral AI在模型推理、预训练等领域有望取得前所未有的突破。这不仅将进一步推动AI技术的发展，更将为各行业带来更为智能、高效的解决方案。与此同时，双方的合作也将加速Mistral AI在各个行业的落地应用。无论是电商、金融、医疗还是教育，Mistral AI都将为人类带来更多便利和福祉。当然，Mistral AI的崛起并非偶然。作为一家充满活力和创新精神的公司，Mistral AI始终致力于探索AI技术的边界，并将其应用于解决实际问题。其出色表现和创新能力，使得人们不禁开始思考：这家初创公司是否有可能超越OpenAI，成为欧洲AI领域的领军者？让我们拭目以待。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，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
金色财经2024-01-25
Newton AI：引领金融科技革命的AI驱动投资平台
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n AI 2.0，Newton AI Azure，以及Newton AI 3.0，该平台不断证明了其在市场中的创新力和领导地位。2023年，公司推出了最新版本Newton AI 5.0，这标志着公司在使用先进的机器学习、深度学习和自然语言处理技术方面取得了新的突破。突破性的资本增长 Newton AI的发展伴随着一系列显著的资本注入。从高盛资本的2000万美元A轮融资开始，该公司吸引了摩根财团5亿美元的投资，紧接着是软银资本的7.5亿美元注资，以及沙特国家主权财富基金18亿美元的巨额投资。这些投资反映了市场对Newton AI未来潜力的高度认可。革命性的核心功能 Newton AI专注于提供个性化的投资策略，结合智能市场分析和自动化交易实施。平台通过AI技术实现市场数据、新闻和社交媒体情绪的实时监控，为用户提供基于深度学习的精准投资建议。此外，Newton AI还包含全面的数字资产管理工具，从加密货币钱包管理到投资组合跟踪和风险评估。随着金融科技的不断发展，Newton AI致力于不断优化其产品，为全球投资者提供更高效、更智能的投资体验。该公司计划在未来几年内进一步扩展其产品线和市场来源：金色财经
金色财经2024-01-24
解析 Akash 网络：开启去中心化云计算革命
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方式租赁云计算资源，相较于AWS和微软Azure等传统云计算服务路径，Akash的障碍较少。这个协议作为一个用Cosmos SDK构建的L1运行，具有独立性和由活跃的验证者维护的安全性等特点。它旨在成为第一个提供无需许可访问云资源的“超级云”。这个协议最初是一个去中心化的CPU市场，但后来扩展到包括 GPU 甚至专用 IP 租赁等其他产品。 $AKT代币在过去一年中上涨超过800%（当前价格为2.53美元），尽管仍比其历史最高点（8.07美元）下跌了约68%。 $AKT有固定的代币供应量，约为3.89亿，最初释放了1亿代币。目前流通供应量约为2.26亿枚代币。许多提供商正在质押他们的代币以获得吸引人的奖励，这也有助于进一步去中心化网络，因为质押是多元化的。$AKT在网络上扮演着非常重要的角色，既是重要的治理部分，也是云提供者的激励机制。像Akash这样的去中心化计算协议旨在颠覆一个庞大且极其重要的行业。最值得注意的是，这个行业仍在增长，对这些服务的需求正在迅速增加。AWS、微软Azure和谷歌云占据了市场的约65%。去年，在AI热潮和Render等项目的增加关注中，Akash宣布进入GPU服务领域。该协议启动了测试网，随后是主网。该团队制定了具体的策略来激励 GPU 提供商，包括 Nvidia 的 H100 和 A100 GPU。Akash旨在创建具有特定硬件配置特征的池，并向这些池分发代币，最初提供高额奖励以吸引提供商。这类似于$AKT最初的分配，其中最初的提供商，特别是那些使用自己硬件的提供商，获得了超额奖励。 Akash 链上激励措施预留了超过 4 亿美元，用于奖励用户的行为。Akash还提出了一项试点发射提案，包括500万美元（以AKT计价）用于GPU激励策略。团队估计，这项提案将吸引额外的1000个A100 GPU，这些GPU的使用率为每小时0.79美元。据说，像A100这样的高密度GPU在Akash上的利用率高达95%以上。试点提案持续90天，以便团队观察用户行为并根据需要调整计划。Akash网络已经提出了280多个提案，使治理成为一项重大事业。此外，对 Akash 网络的贡献有 90% 来自实际组织外部，凸显了该协议的开源性和接受性。透明度和开放性是首要考虑的，所有会议和产品开发均在 GitHub 上公开并进行总结。这种做法使任何人都能了解最新发展并参与社区讨论。在AI热潮中，大型机器学习（ML）公司对Akash，尤其是Akash的A100 GPU重新产生了兴趣。GPU短缺和资金激励也是影响资金流入和兴趣的因素。实际上，这种兴趣促使创建了Akash ML，一套旨在促进Akash采用的服务，旨在通过 ML 服务的信用卡支付等功能促进 Akash 的采用。其他的去中心化计算项目 ICP（互联网计算机区块链）是一个通用区块链，旨在取代传统IT和云基础设施，使Web3 dApp能够完全在链上运行。 ICP托管了许多不同领域的项目，从DeFi到NFT、游戏、元宇宙甚至社交媒体 ICP旨在通过提供能够自行处理HTTP请求的智能合约，消除对第三方云托管服务的依赖 ICP减少了开发人员的成本和潜在问题，因为一切都保持在链上 Filecoin是一个开源的去中心化网络，提供云存储。 Filecoin提供了一个点对点的云存储市场，这个概念类似于Render，但Render是针对GPU渲染的，而Filecoin则是为了安全的云存储 Filecoin是一个比较流行的去中心化计算平台，起源于2014年其原生代币$FIL目前是市值前50的货币，市值为25亿美元 ShdwDrive由区块链服务提供商GenesysGo推出，旨在提供可以与Filecoin及其他服务竞争的去中心化存储服务。- 该协议还旨在成为类似于Celestia和EigenLayer的数据可用性(DA)层该协议目前正在进行激励性测试网，奖励节点运行者、质押者和代币持有者额外的$SHDW 由于该协议上周向5个CEX提交了代币上市申请 $SHDW在Solana上仍然是一些人的首选，因为它持有相当大的估值（约1.8亿美元），并且在 Solana 网络上有多个 DeFi 应用程序。 Render Network为闲置 GPU 能力提供了一个开放的市场，类似于 Airbnb，但针对的是 GPU。 Render与AI叙事关联，因为AI能会推动对 GPU 密集型图形创建的需求尽管 NVDA 和 AMD 等股票存在于公开交易市场中，但加密货币并没有明确的方法来押注可能受益于视频和内容创作需求激增的芯片制造商和公司 Render ($RNDR) 一直在与 Bittensor ($TAO) 争夺第一人工智能代币的位置来源：金色财经
金色财经2024-01-23
美银：上调微软目标价至450美元维持“买入”评级
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入预测按年升17%至609亿美元，受惠Azure及M365等持续呈强劲增长，即使抵销了第四季个人计算机出货疲软，同时料外汇为第二季增长呈2%推动增长空间。该行表示，聊天机械人工具M365 Copilot平均售价加速，推动其办公室软件的20%增长，料今年M365 Copilot的商业办公室收入达3.89亿美元，惟温和渗透率转化为具有意义的平均售价增长。该行将微软目标价由430美元上调至450美元，维持评级为“买入”，料今年增长加快。
金融界2024-01-22
全球科技巨头的竞争之路：AI、云计算和大数据的角逐
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积极布局云计算市场。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等云服务提供商纷纷推出创新产品，争夺企业和个人用户的市场份额。云计算的发展不仅改变了企业的IT架构，也对全球科技格局产生深远影响。大数据时代的挑战与机遇大数据是推动人工智能和云计算发展的关键动力，也是全球科技巨头竞争的重要赛场。谷歌、腾讯、阿里巴巴等公司通过数据驱动的商业模式，不断提升用户体验和精准营销能力。然而，数据隐私、安全性等问题也引发了一系列的争议，使得大数据的发展既带来机遇，也伴随着巨大的挑战。跨界竞争与合作在这场竞争中，科技公司的竞争不再局限于单一领域，而是呈现出跨界融合的趋势。互联网、物联网、人工智能的结合，使得科技公司在智能家居、智能城市等多个领域展开角逐。同时，一些跨国公司也选择合作，共同应对行业内的各种挑战，形成强强联手的局面。未来展望与责任担当在竞争之路上，科技公司也面临着日益严峻的社会责任问题。数据滥用、人工智能的伦理问题等引起了社会广泛关注。未来，科技公司需要在创新的同时，对技术应用进行更深入的思考，担当社会责任，以确保技术的合理、安全和可持续发展。全球科技巨头在AI、云计算和大数据的竞争之路上展开激烈角逐，这场竞争将不仅影响科技产业格局，也将深刻塑造人类社会的未来。在探索新技术的同时，这些公司必须以负责任的态度应对社会的期待，推动科技发展走向更加健康、可持续的方向。这场竞争，正在书写科技未来的篇章。来源：金色财经
金色财经2024-01-18
微软市值超越苹果重回全球榜首
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据了优势地位。云计算业务的增长微软Azure云服务持续强劲增长，已成为企业IT基础设施建设的重要选择。微软已从依赖硬件销售转变为以云计算和软件订阅服务为核心的商业模式，这为公司带来了更为稳定且具有长期增长潜力的收入来源。财务表现稳健最近一个财季，微软预计其营收将实现约16%的同比增长，达到约610亿美元，显示出公司健康的财务状况和盈利能力。微软业务范围广泛，包括操作系统、办公软件、游戏、服务器产品等多条成熟业务线，以及不断拓展的新业务如AI和混合现实等，降低了对单一产品或市场的依赖性。市场对苹果的担忧相对而言，苹果在近期面临市场份额下滑的压力，尤其是在中国等重要市场的iPhone销售疲软，这引发了投资者对其未来增长前景的担忧。苹果对iPhone硬件销售的高度依赖，使其在市场竞争加剧时显得较为脆弱。微软在人工智能方面的研究和开发投入巨大。据tomshardware消息，微软已经花费“数十亿美元投资”来致力于走到人工智能前沿研究中。在2019年，微软向“开放人工智能研究中心”投资了10亿美元，该中心研发的人工智能聊天机器人推出后大受好评，如今已经拥有超过1亿用户。此外，2023年微软向人工智能研究公司OpenAI追加数十亿美元投入。这是微软与OpenAI合作的第三阶段，表明微软正投入更多资源到AI领域，使自己保持在人工智能的最前沿。微软在人工智能方面的研究和开发投入是值得的。这不仅可以推动技术进步、拓展业务领域、提升用户体验，还可以适应市场变化，保持公司的竞争力。推动技术进步：人工智能是当今科技领域的热门话题，也是未来发展的重要方向之一。通过在人工智能方面的研究和开发投入，微软可以推动技术的进步，提高自身的技术实力和竞争力。拓展业务领域：人工智能技术可以应用于多个领域，如医疗、金融、教育等。通过在人工智能方面的研究和开发投入，微软可以拓展业务领域，开发新的产品和服务，提高公司的盈利能力。提升用户体验：人工智能技术可以提高用户体验，如语音识别、自然语言处理等。通过在人工智能方面的研究和开发投入，微软可以提升用户体验，增加用户的忠诚度。适应市场变化：随着科技的不断发展和市场的变化，公司需要不断创新和适应变化。通过在人工智能方面的研究和开发投入，微软可以更好地适应市场变化，保持公司的竞争力。总结微软在人工智能方面的研究和开发投入对其他公司有一定的借鉴意义。战略规划：微软在人工智能领域的投入表明了其对这一领域的重视和长期规划。其他公司可以借鉴微软的战略规划，制定自己在人工智能领域的发展策略。研发投入：微软在人工智能方面的巨额投入展示了其对技术创新的决心。其他公司可以参考微软的经验，考虑加大在人工智能研发方面的投入，以提升自身的技术实力。合作伙伴关系：微软与 OpenAI 等公司的合作展示了其在人工智能领域的开放合作态度。其他公司可以学习微软，与相关企业、研究机构建立合作伙伴关系，共同推动人工智能技术的发展。人才培养：微软在印度培养 10 万名 AI 开发者的计划显示了其对人才培养的重视。其他公司可以效仿微软，加大对人工智能人才的培养和引进力度，为公司的发展提供人才支持。安全和伦理：微软提出的人工智能治理未来蓝图强调了安全和伦理的重要性。其他公司在开展人工智能研究和开发时，也应关注安全和伦理问题，确保技术的可持续发展。需要注意的是，每个公司的情况和需求都不同，因此在借鉴微软的经验时，需要根据自身的实际情况进行调整和优化。声明：本文来自潮外音创作者，内容仅代表作者观点和立场，且不构成任何投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经
金色财经2024-01-17
观点：DePIN助力加密成为AI的协调层
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署在全球超大规模企业（AWS、GCP、Azure、Oracle）之外的数据中心。消费类硬件卡通常具有与企业级卡相当的计算吞吐量。例如，消费级 RTX 3090 能够达到 83 FP32 TFLOPS，而企业级 A100 只有 19.5 FP32 TFLOPS。目前，个人电脑（游戏玩家、设计师、视频编辑器等）和数据中心中有超过 3.3 亿个消费级 GPU 可以联网。问题是，历史上不可能激励或协调这些不同的 GPU 形成可用的集群。最近，专门的、专注于人工智能的 DePIN，例如 Render Network 和 IO.net，已经解决了这个问题。首先，它们激励潜在的 GPU 操作员将其资源贡献给共享网络以换取奖励。其次，他们正在创建一个分布式网络层，代表不同的 GPU，作为人工智能开发人员可以使用的集群。这些去中心化的计算市场现在提供数十万种不同类型的计算资源，创造了一种新的途径，可以在以前无法获得的合格硬件群中分配人工智能工作负载。除了创造新的 GPU 净供应之外，DePIN 网络通常比传统云提供商便宜得多（高达 90%）。他们通过将 GPU 协调和开销外包给区块链来实现这些成本。云提供商会提高基础设施成本，因为他们有员工费用、硬件维护和数据中心开销。 DePIN 网络没有这些费用，因此它们实际上可以按成本（加上微不足道的网络协调费用）将计算成本转嫁给最终客户。展望未来一年，我们预计这些去中心化网络将成为人工智能竞赛的关键参与者之一。目前根本没有足够的 GPU（更不用说价格实惠的 GPU）来满足世界上每家大公司的需求。 GPU 是人工智能的货币，而 DePIN 就是为了实现这一点。来源：金色财经
金色财经2024-01-17

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