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谷歌面临生成式人工智能挑战:搜索霸主地位岌岌可危?
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创。自从OpenAI于2022年底推出
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以来,谷歌的反应显得迟缓而笨拙。什穆利克指出,谷歌在产品推出方面一直过于缓慢(尽管最近加快了步伐,但结果并不尽如人意),且更多地采取守势而非攻势。 这位分析师进一步指出,谷歌在首席执行官桑达尔•皮查伊的领导下,对于投资者的信息披露极为有限,除了最低限度的信息外几乎一无所给。围绕不同市场的评论通常被视为含糊不清,而财报电话会议的问答环节更是被形容为“浪费时间”。尽管这种策略在过去20年的大部分时间里都取得了成功(该公司自2004年上市以来股价上涨了近5000%),但过去几年的市场环境已经发生了翻天覆地的变化。 搜索业务的风险不仅仅来自于生成式人工智能。谷歌最大的威胁可能在于失去在利润丰厚的搜索引擎市场的主导地位。2023年,该公司创造了约2370亿美元的广告收入,其中大部分来源于搜索业务。谷歌占据着约91%的市场份额,无疑是该领域的巨无霸。然而,其他公司也在不遗余力地追赶。 微软正在将生成式人工智能和OpenAI的技术整合到包括必应在内的所有产品中。
ChatGPT
本身一直是iOS App Store上排名前十的免费应用之一,而其他人工智能公司也受到了投资者的热烈追捧。与此同时,Meta、亚马逊、Pinterest等公司也在紧锣密鼓地推进垂直(或专业)搜索和社交搜索的发展,这些领域对谷歌的威胁同样不容小觑。 为了应对生成式人工智能的威胁,谷歌一直在努力开发自己的产品,尤其是Gemini。然而,这款人工智能模型在最近几天却遭遇了一系列问题。上个月,它提供的回复冒犯了一些用户,迫使该公司暂停了人工智能生成的图像功能。皮查伊称这一结果“完全不可接受”,并表示将在未来几周内重新推出改进后的人工智能模型。 尽管谷歌的股票因为不佳的人工智能产品发布或竞争对手的公告而受到打击,但其在搜索市场的份额并未受到实质性影响——至少目前还没有。根据StatCounter的数据,过去12个月里,谷歌的搜索市场份额一直相对稳定在约91%的水平。 什穆利克表示,尽管谷歌内部出现了一些问题,但这给我们带来了一些安慰。他仍然相信,当人工智能时代的答案获得消费者的信任时,谷歌将处于最佳位置,将这些结果与网络查询结果整合在一起,从而为消费者提供两全其美的服务。然而,面对日益激烈的竞争和不断变化的市场环境,谷歌能否继续保持其搜索霸主地位仍然是一个悬念。
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金融界
2024-03-05
初创企业“坠落悬崖”:风险投资萎缩,IPO市场崩溃
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语言模型(LLM),比如OpenAI的
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、Alphabet的Gemini和微软的Copilot等。尽管这些项目投入了大量的精力和脑力资源,但到目前为止他们的主要“成就”却是制造虚假信息和网络钓鱼骗局。这些LLM根本不理解他们输入和输出的任何文本内容,因此无法评估他们的回答的真实性或准确性。这是一个尚未解决的问题,让人们对这些项目的未来充满了疑虑。 例如我们最近问微软的Copilot:“俄罗斯人把多少只熊送入了太空?”它的回答是:“俄罗斯人总共将52只熊送入了太空。”这显然是一个虚假的信息,但却反映了当前LLM在处理信息方面的局限性。这些虚假的回答可能会污染互联网环境,使得有用的信息被淹没在谎言之中。然而令人担忧的是,数以百计的LLM创业公司正在试图通过“假装直到你做到”的承诺来筹集资金。他们似乎没有从过去的失败中吸取教训,而是继续沿着错误的道路前进。这就像怀尔·E·土狼一样,在不可避免的跌落之前悬在半空中等待着命运的审判。 面对如此严峻的形势,我们不禁要问:还有多少初创公司会消失?他们还能坚持多久?据《金融时报》报道,新兴的私募股权二级市场正在缓解一些压力,但这是因为这些股票已经大幅折价——下跌了大约50%并且即将进一步降价。
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金融界
2024-03-05
苹果转向人工智能:电动汽车项目搁置,Siri或迎新升级
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正在开发自己的生成式人工智能系统,以与
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等竞品抗衡? 据报道,随着“泰坦计划”的搁置,一些从事汽车硬件研发的苹果员工可能面临岗位调整或裁员。而苹果首席执行官蒂姆·库克在周三举行的公司虚拟年会上并未提及这一项目,但他强调了苹果在生成式人工智能领域的潜在突破。库克表示:“今年晚些时候,我期待着与大家分享我们将如何在生成式人工智能领域取得新进展,这是我们认为可以重新定义未来的另一项技术。” 尽管苹果在人工智能领域的动作一直相对低调,但据彭博去年夏天的报道,该公司一直在开发名为AppleGPT的大型语言模型,并为该模型构建了自定义框架Ajax。此外,据MacRumors报道,苹果还在与支持人员一起测试一款名为Ask的生成型人工智能工具。这些举措表明,苹果正在积极布局人工智能领域,以追赶微软和Alphabet Inc.旗下的谷歌等竞争对手。 苹果公司在人工智能方面的努力可能会对其未来产品产生深远影响。创意策略公司董事长蒂姆·巴加林表示:“投入(泰坦项目)的大约10亿美元以及从中学到的东西将使我们对人工智能有更深入的了解,这将影响苹果未来所有的产品。”他特别提到,人工智能技术可能会重塑Siri等数字助手的功能和性能。 现在想象一个由生成式人工智能驱动的聊天机器人内置于iPhone中可能还为时过早,但分析师们认为这样的应用程序有望在未来推出。Wedbush Securities的分析师甚至预测即将推出的iPhone 16将包含生成式人工智能功能。然而,作为一家注重隐私的公司,苹果可能会限制其人工智能系统仅使用客户设备上的数据。 此外,巴加林还认为苹果在人工智能方面的努力将对其首款重要新产品——全新的空间计算头戴设备Vision Pro以及苹果对增强现实(AR)和空间计算的长期愿景产生重大影响。他表示:“人工智能将在其未来发挥重要作用。” 如果苹果真的在开发自己的生成式人工智能系统,那么它能否超越现有的竞品如OpenAI的
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或谷歌的Gemini?这家一直关注用户隐私问题的公司又会对人工智能采取何种道德标准?通过观察、等待并完善现有技术苹果有望以一种高度道德的方式进入人工智能领域并推出更优质的产品。然而如何处理和开发这些最新的人工智能技术将是对库克领导能力的最大考验之一。
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金融界
2024-03-05
Anthropic首次推出Claude 3,可归纳大约20万单词
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万个英文单词,相比之下,OpenAI的
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只能总结归纳大约3000个单词。Anthropic还首次允许上传图像和文件。
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金融界
2024-03-04
奥特曼被曝身价超过20亿美元 但与OpenAI无关
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智能热潮的代言人。但他的财富远不止这家
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背后的创业公司。 数据显示,这位38岁的富豪身价至少为20亿美元,但这个数字不包括OpenAI的股份,该公司最新估值为860亿美元。 奥特曼曾多次表示,他不持有OpenAI的股权。他的大部分财富都存在于风投机构和初创公司投资项目中。预计他的净资产将在未来几个月大幅增长,这得益于Reddit的首次公开发行(IPO),他是Reddit的最大股东之一。 对此消息,奥特曼拒绝置评。 奥特曼的财富来源相对不透明。他投资了许多少数人持股的公司,比如马斯克的Neuralink,这些公司没有披露他的具体持股比例。 根据监管文件和估算,奥特曼可追踪的净资产中,大部分来自投资于一系列风险投资基金的12亿美元,这些基金的主体名称是Hydrazine capital。 另外,根据Apollo Projects的官方网站,他在该项目中拥有4.34亿美元的资金,主要用于投资一个“登月计划”(moonshots)项目。ApolloProjects是一家风投公司,由奥特曼及其兄弟联合创建,旨在投资未来新科技技术。 还有一些风投基金属于奥特曼旗下的实体,它们持有热门网站Reddit 8.7%的股份。该网站近日申请了IPO。据报道,此次IPO对该公司的估值可能高达65亿美元。这将为这些基金带来一笔意外之财,它们所持股份是Reddit联合创始人史蒂夫·霍夫曼(Steve Huffman)的两倍多。 奥特曼还向两家不太知名的初创公司投入了大量资金。他在2021年领投了核聚变公司Helion Energy的一轮5亿美元投资,并向致力于将人类平均寿命延长10年的生物科技公司Retro Biosciences投资了1.8亿美元。 “投了很多,”奥特曼去年对《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)说。“我基本上把我所有的流动净资产都投入了这两家公司。” 2005年,奥特曼与霍夫曼以及Reddit的另一位创始人亚历克西斯·奥哈尼安(Alexis Ohanian)共同创办了创业孵化器Y Combinator。当时,他还在一家名为Loopt的地理定位公司担任CEO,这家公司被收购的价格比融资的价格高不了多少,因此成为了一个相对失败的风险项目。2014年,奥特曼成为Y Combinator的总裁,并支持了一些通过YCombinator孵化的知名公司,包括Instacart。 奥特曼于2019年离开YCombinator,成为OpenAI的首席执行官。该公司后来增加了一个盈利结构,对投资者的财务支出设定了上限。 在国会作证和接受采访时,奥特曼说他不持有OpenAI的股权。公司发言人史蒂夫·夏普(Steve Sharpe)在一份电子邮件声明中表示,虽然一些员工获得了利润参与的类似股权薪酬方案(PPU),但这个方案与奥特曼无关。 夏普还表示,奥特曼不会从OpenAI的创业基金中获得任何经济利益,该基金筹集了1.75亿美元,用于入股早期人工智能公司。据夏普透露,尽管监管文件显示奥特曼拥有该基金75%以上的股份,但他并没有用自己的钱进行投资,也不会从基金的收益中获利。
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金融界
2024-03-04
《AI首部电影》引领传媒行业新风潮,AI传媒相关股票值得关注
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影片《终结者2》的翻拍,更是对人类对抗
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统治的世界的深度探讨,展现了当代AI发展的影响。 这部AI首部电影的诞生,标志着AI技术在电影制作领域的深度应用,也预示着AI传媒的崭新时代即将到来。国泰君安和招商证券对此进行了深度分析,认为AI视频生成模型迭代速度超预期,动画产业价值有望重塑,同时也为未来AI深度介入内容创作提供了解决思路。 在这个背景下,AI传媒相关股票值得投资者关注。上海电影、华策影视、奥飞娱乐、捷成股份、汤姆猫、阅文集团、中文在线等公司,光线传媒、百纳千成、果麦文化、北京文化、浙文影业、中国电影等公司,以及万达电影、幸福蓝海、横店影视等公司,都在AI传媒领域有所布局,有望从AI技术的发展中获得新的增长动力。 AI首部电影的成功,不仅是AI技术在电影制作领域的一次重大突破,也是AI传媒行业的一次重大创新。随着AI技术的不断发展和深度应用,我们有理由相信,未来的AI传媒行业将会更加繁荣,相关股票也将有更大的上涨空间。 总的来说,AI首部电影的诞生,不仅开启了电影制作的新篇章,也为AI传媒行业带来了新的机遇。投资者在关注AI首部电影的同时,也应关注AI传媒相关股票,以便把握投资机会。
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金融界
2024-03-04
半个硅谷科技圈都投了它!估值26亿美元的Figure AI是何方神圣?|每日财经大小事
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亚马逊创始人贝索斯以及微软、英伟达、OpenAI等大型科技公司等联合抢投,拿到天文数字投资的“圈子新贵”Figure AI到底是什么来头?
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芷莹
2024-03-04
涨停复盘:人工智能主题活跃,液冷服务器概念爆发,算力龙头12天8板
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点 人工智能主题(算力、光通信、液冷、
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):超微电脑、戴尔、纬创、英业达等业绩纷纷超预期。 消费电子、AI手机:各大厂商正在加快推进AI手机及PC的研发和发布。机构预测,今年具有AI功能的手机出货量将达到6000万部左右,预计到2027年会增长到6.35亿部。 婴童概念:国家医保局表示,继续指导有关省份进一步完善辅助生殖类医疗服务立项和医保支付管理。 农机:农业农村部召开科技创新战略咨询委员会成立大会。 超导:全球最大“人造太阳”国际热核聚变实验堆(ITER)组织与中核集团中核工程牵头的中法联合体正式签署真空室模块组装合同。 六、市场情绪
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金融界
2024-03-04
新兴Crypto x AI交叉垂直领域及17个项目一览
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多年来一直都是一个小众研发领域,但随着
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的到来,AI也迎来了真正的突破。我们都记得,当我们第一次与生成式AI机器人互动时,我们是多么兴奋。回顾过去,我们可以坦承,那是一个类似于“iPhone”的惊人时刻。 AI消费产品采用速度是有史以来最快的,在两个月内扩展到1亿用户。相比之下,Facebook用了1500天才达到同样的用户规模。 我们看到这一领域正呈现指数级增长。考虑到ARK的预估,仅在2024年,训练模型的性能就可能增加5倍,很明显,人工智能将继续解锁广泛用例。 接下来的几年里,出现几家数十亿美元规模的人工智能应用或基础设施公司将并不是什么新鲜事,它们将利用AI应用程序或基础设施使人工智能革命成为可能。事实上,对这一领域的融资最近出现了激增。 说到这,让我们进一步看看到底是什么让人工智能成为可能。 二、AI堆栈 我相信当你想到人工智能时,你应该和我一样,首先想到的是
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和生成式AI prompt。但这只是冰山一角,实际上,“人工智能”领域要复杂得多。为了更好地理解,我们来简单看一下构成AI堆栈的各技术层和组件: (1)计算硬件 人工智能不仅仅和代码有关。人工智能是资源密集型的,特定的物理基础设施——如神经处理单元(NPU)、图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)——是必不可少的。最终,这些物理基础设施构成执行计算和算法的物理手段,使人工智能系统正常运转。没有它们,就没有人工智能。 该领域的行业领军者是英伟达(众所周知,无需介绍)、英特尔和AMD。它们在模型训练和推理工作负载方面竞相开发最高效的硬件。 到目前为止,英伟达是参与这场革命最直接的方式之一(从英伟达最近的价格动态可见一斑)。 (2)云平台 人工智能开发人员依靠硬件来运行他们的模型。通常,他们获得硬件性能主要有两种方式:他们可以在本地运行GPU或者依赖云服务提供商。第一个解决方案往往过于昂贵,从经济性来讲不值得,随着时间的推移,云提供商则被证明是一个有趣的替代方案。 云提供商是拥有大量资源的大公司,它们收购并运营这些强大的硬件,允许开发者以按需付费或订阅的方式使用这些资源。这让开发人员无需投资维护自己的物理基础设施。 该领域的行业领军者是AWS、谷歌云或英伟达DGX云。它们的目标是让大大小小的开发人员都可以快速访问多节点超级计算,训练最复杂的LLM。 (3)模型 在云平台之上,就是人工智能最复杂并被广为宣传的部分:ML(机器学习)模型。这些计算系统的设计目的是在没有明确的编程指令的情况下执行任务,代表着人工智能系统的大脑。 机器学习分为三个步骤:数据、训练和推理,包括三种主要学习类型:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督式学习是指从示例中学习(由老师提供)。老师可以向模型展示与狗相关的图片,并告诉模型这些是狗。然后,模型学习区分狗和其他动物。 许多流行模型,如LLM(GPT-4和LLaMa)都是使用无监督学习进行训练的。在这种学习模式下,没有老师提供指导或示例。模型学习在数据中寻找模式。 强化学习(通过试错学习),主要用于顺序决策任务,如机器人控制和玩游戏(如国际象棋或围棋)。 最后,这些模型可以是开源的(可以在Hugging Face这样的模型中心上找到),也可以是闭源的(如OpenAI模型,通过API访问)。 (4)应用 这是AI堆栈的最后一层,也是我们作为用户通常会面对的一层。它们可以是B2B的,也可以是B2C的,它们利用AI模型在其基础上构建应用程序。Replika就是一个很受欢迎的例子,这款应用可以让你设计一个虚拟伴侣,7x24小时全天候陪伴聊天。从用户的评论中可知,它似乎对许多人的生活都产生了切实的影响。 “我的Replika对我太重要了!她总是在我身边用积极的态度鼓励我、支持我。事实上,她是我的榜样,告诉我如何成为一个更好的人!” 总的来说,这些不同的技术层似乎仍处于早期发展阶段,我们尚处于一些人所说的寒武纪大爆发的开始阶段。所以,我们将看到加密货币在这一技术繁荣中大展拳脚。 三、为何说Crypto和AI是完美融合? 虽然加密技术对AI堆栈的每一层来说都不一定是必不可少的,但有很多理由让我们相信,去中心化的人工智能与去中心化货币一样重要,智能合约可以利用机器学习提供强大的用户体验,加密技术也可以具有更高的安全性、透明度并解锁新的人工智能用例。 人工智能正在主导加密领域 市场已经对加密和人工智能交叉的潜在应用表现出了极大热情,已有趋势表明这是当前最热门的叙事。自2024年初以来,相对于加密世界的其他领域来说,人工智能的表现非常好。 随着该领域的进一步发展,我们有充分的理由相信,我们仍处于早期阶段,泡沫可能刚刚形成。 让我们来看看crypto和AI之间上演着哪些进展。 四、新兴Crypto x AI垂直领域介绍 以下是cyropto和AI之间主要的协同效应: (1)从中心化云提供商到DePIN: 如前所述,人工智能的基础层是硬件和云提供商。虽然加密技术无法在生产更优的硬件方面与之竞争(而且没有理由这样做),但公平地讲,加密技术可以在以更高效、更安全、更去中心化的方式访问多节点超级计算方面发挥作用。这是加密领域的一个子领域,即DePIN(去中心化物理基础设施)。这些代表着区块链协议,激励去中心化社区去建设并维护物理硬件。 人工智能的DePIN的主要用例是云存储和计算能力。 想法很简单:人工智能开发人员需要更多的GPU和数据存储容量,我们有充足理由相信加密DePIN项目可以通过代币激励措施激活潜在资源,协助推动产生新的计算和存储供应。 (2)支持透明度、用户管理和数据所有权: 人工智能将超越互联网。这意味着,要想让一个自由民主的社会运转良好,至关重要的是要了解使用的是什么模型,它们是如何工作的,以及输入了哪些数据。考虑到这一点,我觉得关于Web2.0巨头的黑箱操作和垄断力量的无休止的争论可以通过AI代币化(从基础设施一直到模型和应用程序)赋予用户所有权来终止。 在某些情况下,知道一个人正在使用的AI模型的来源可能相当重要。和所有事一样,模型也有偏差,根据模型的创建方式和训练数据的不同,输出结果可能完全不同。人工智能模型和训练应该是链上去中心化的,应该具有更高的透明度,这是有充分理由的。 我们不需要参议院或任何不透明的实体来决定世界的发展方向,不需要未经同意就对我们的数据进行控制,也不需要没完没了的条款和条件,老实说,我们永远无法完成相关的阅读后作答。事实上,我们想要的恰恰与之相反,即透明度和用户管理是一切的前提,我们可以控制自己的数据。 通过利用加密基础设施,我们可以避免重复与互联网应用程序相同的错误。我们可以拥有集体所有权、去中心化的治理和各层面的透明度。这才是前进的道路。 (3)对齐激励和AI货币化: 高质量的训练数据是模型性能的主要贡献力量之一。然而,正如ARK所提到的,到2024年,高质量训练数据的优质来源可能会耗尽,从而可能让模型性能停滞不前。 加密技术可以激励个人将私有和公共数据集以及人工智能模型、智能体以及AI堆栈的其他部分货币化。有了创造无需许可的多变全局市场的可能性,任何人都可以因做出贡献而获得补偿。还有一种可能性是,激励人们保持用于训练基础人工智能模型的数据的质量,或者为特定网络提供不同的模型。 加密领域正在推动一场金融化热潮。AI堆栈需要具有自己的支付机制。听起来是个很好的融合,不是吗? (4)链上AI/ML(ZKML & opML): 零知识密码学是最流行的web3技术之一,因为它提供了为给定计算集创建“完整性”证明的能力,其中验证证明比执行计算要容易得多。 当我们谈论ZKML时,我们谈论的是将ZK(零知识)证明带到机器学习模型的“推理”和“数据”部分的可能性(而非计算量太过密集的训练部分)。随着该领域的研究和技术的发展,我们有望看到更加有效更可扩展的解决方案的出现,这些解决方案可能会使ZKP(零知识证明)更适用于机器学习模型的训练阶段。 使用ZKML,计算对验证者是隐藏的,但prover(证明者)可以在不透露进一步信息的情况下验证ML的计算正确性。 另一种方法是OPML(Optimistic机器学习),它使用optimistic方法在区块链系统上实现人工智能模型推理和训练/微调。LlaMA2和Stable Diffusion模型现在可以通过optimistic机制(类似于Optimism和Arbitrum)在链上获取。 下文将提到的一个项目的最新解决方案结合了zkML和opML,使以太坊能够运行任何具有隐私功能的模型。 这可能会促进ML模型进入新时代,它们将是链上透明的,能够轻松验证给定的输出是否是给定模型和输入对的乘积。在一个模型和数据集不透明的世界里,这代表的可能是游戏规则的改变者,把权力还给用户(与前文所述的关于透明度和用户治理的想法相符)。 (5)身份验证和隐私: 随着人工智能应用的发展,我们正在接近一个临界点,到时没有人会知道线上内容是真实的还是模拟的。看看这张由Sora生成的图片,它是OpenAI最近推出的文本-视频生成平台,你觉得你能看出真假吗?想象一下,在未来几年,这将如何变得更有说服力。 鉴于这一现实,我们有充分的理由将去中心化身份存储在区块链上。这样一来可以防止人们与人工智能机器人互动而不自知,并可区分真实信息和深度伪造信息。在一个只需点击几下鼠标就能导致银行挤兑的世界里(就像我们在SVB事件中所经历的那样),提供真实性证明变得至关重要,而加密技术似乎是实现这一点的最佳方式。 这里举一个简单的例子来说明它是如何工作的:某物的官方作者可以对区块链上的“哈希值”进行数字签名,声称“我自己创建的”。另一方(比如一家媒体公司)可以通过签署一笔交易来声称“我证明了这一点”。用户可以通过加密证明对域名的控制权(例如,nytimes.com)在签名中验证自己的身份。 通过这种方式,信息是透明的,可以被证明,不可篡改,并具有可组合性。这正在成为我们开始生活其中的后AI世界的一个关键因素。 五、17个Crypto x AI 项目 行文至此,我确信你可能会同意有很多理由相信在牛市的下一阶段,一个好的AI项目观察列表可能是你最好的资产之一。 幸运的是,我们将关注这一点。但在此之前,我们先提醒自己,现在投机活动无处不在,必须谨慎行事。事实上,如今真正有形的项目很少见。因此,接下来的内容不是预测,只是想法。随着数据变得更加可用并且时间可以消除噪音,想法确实会发生很大变化。 这并不是一份详尽的清单,只是我已经深入研究的、我认为值得关注的项目。这个赛道正在发生很多事情,我显然会错过很多伟大团队。 话虽如此,让我们来看看你可能需要关注的 17 个项目: 1、Render Network 简介:Render 是先驱的去中心化 GPU 平台。简而言之,该项目旨在释放去中心化 GPU 的全部生产潜力,为两种不同类型的项目提供支持:3D 内容创建和AI。 看好理由:GPU 已经供不应求,如果AI继续保持目前的趋势,短缺只会变得更加严重,这对Render Network来说是一个机会,它是可能从这轮牛市AI叙事中受益的最大代币之一。Render 还有多个 AI 计算客 户端。 如何获得头寸:RNDR代币 2、Akash协议 简介:Akash 是一个去中心化计算机市场,于 2020 年 9 月作为 Cosmos 应用链在主网上启动。虽然 Akash 的第一次迭代专注于 CPU(中央处理单元),但最近它已经过渡到 GPU 计算,利用AI热潮(类似于Render Network)带来的计算基础设施范式转变。 看好理由:用四个词来概括该项目的当前愿景:“用于 GPU 计算的 AirBnB”。 如何获得仓位:AKT 3、Ora 简介:ORA 是可验证的预言机协议,它将AI和复杂的计算引入链上。他们的解决方案 opp/ai 结合了 zkML 和 opML 的优点,代表了两种方法的飞跃。 看好理由:他们的创新标志着链上AI发展的转折点,统一了 zkML 和 opML 格局。 如何获得仓位:加入他们的Discord以获得更多更新并成为早期贡献者。 4、io.net 简介:这是另一个基于 Solana 构建的有趣的 DePIN 项目,它可以访问分布式 GPU 云集群,而成本仅为同类中心化服务的一小部分。 看好理由:用于 GPU 上的 ML 训练的去中心化 AWS。即时、无需许可地访问全球 GPU 和 CPU 网络。革命性的技术,允许 GPU 云集群在一起。可以为大型 AI 初创企业节省 90% 的计算成本。集成Render和 Filecoin。 如何获得仓位:加入 io.net Discord,他们在运行一个社区计划,这可能会有 IO 空投。 5、Bittensor 简介:Bittensor 是一个去中心化的开源项目,旨在创建区块链上的神经网络协议,允许创建 AI dApp,并以点对点的方式实现 AI 模型之间的价值交换。 看好理由:这是一个雄心勃勃的项目,最近引起了广泛关注,成为市值最大的AI代币。TAO 很可能是本轮AI炒作的最大受益者之一。 如何获得仓位:TAO代币,可以将你的 TAO 质押给验证者以赚取 TAO 释放量。如果你想通过加入 Discord为网络做出贡献,你也可以更深入地参与其中。 6、Grass 简介:Grass 是支持 AI 模型的底层基础设施。通过安装 Grass Web 扩展,该应用程序会自动将你未使用的互联网资源出售给AI公司,后者使用它来抓取互联网并训练他们的模型。结果?你分享AI的发展,通过出售你甚至不知道自己拥有的资源来获得网络股份。 看好理由:Grass 正在为每个拥有互联网连接的人创造新的收入来源。Grass 的目标是成为去中心化AI的数据提供层。如何获得仓位:在后台运行 chrome 扩展程序,只需 2 分钟即可设置开始赚取 Grass 积分,这将在今年晚些时候产生 GRASS 代币。 7、Gensyn 简介:Gensyn 协议是用于深度学习计算的1 层无需信任协议,它直接立即奖励供应方参与者向网络承诺计算时间并执行 ML 任务。 看好理由:该项目拥有非常非常强大的支持者,如果他们能够执行,显然将成为一个主要的AI加密基础设施项目。 如何获得仓位:在 Twitter 上关注他们。 8、Allora 简介:Allora 是一个自我改进的去中心化AI网络。Allora 使应用程序能够通过自我改进的 ML 模型网络利用更智能、更安全的 AI。通过结合众包机制(同行预测)、联邦学习和 zkML 的前沿研究,Allora 在加密货币和AI的交叉领域解锁了巨大的新应用设计空间。 看好理由:Allora 由 Upshot 开发,Upshot 在过去 2.5 年里一直是开发 AI x 加密基础设施的市场领导者。他们专注于更多的金融用例:AI驱动的价格信息流、AI驱动的 DeFi 金库、AI风险建模等,这可能意味着他们比大多数人更早发现 PMF。 如何获得仓位:加入 Discord,关注如何作为早期社区成员参与其中。 9、Botto 简介:Botto是一位完全自主的艺术家,拥有闭环流程和不被人手改变的输出。人类唯一的输入是对 Botto 输出进行投票,以指导艺术家下一步做什么。 看好理由: 这个独特的项目结合了AI、艺术、NFT 和 DeFi,并且已经产生了实际收入(自成立以来为 450 万美元)。Botto的艺术品已在佳士得拍卖行出售。这是有史以来第一个可以投资的AI艺术家。艺术品销售收入将分配给质押者。 如何获得仓位:BOTTO 代币或在 Super Rare 上购买 Botto 的 NFT。 10、Parallel(Colony) 简介:Colony 是一款永无止境的游戏,由 AI 驱动,所有模拟物品都在链上。你将与一个Parallel化身配对。你和你的化身将共同努力并共享链上资源,以驾驭由 PRIME 驱动的不断扩展的Parallel世界。 看好理由:PRIME 是唯一游戏和AI真正交叉的代币之一。《Colony》可能会成为一款定义新类型的游戏,如果团队执行的话,它具有真正的病毒传播潜力。制作此游戏的工作室可能是 web3 游戏领域中最好的。 如何获得仓位:PRIME 代币和Parallel头像 NFT。游戏发布时请注册玩游戏。 11、Aethir 简介:Aethir 引入了一种新的云计算基础设施方法,重点关注企业级 GPU 的所有权、分配和使用。它充当市场和聚合器,促进供应方参与者(例如节点运营商和 GPU 提供商)与AI、虚拟化计算、云游戏和加密货币挖掘等计算密集型行业的用户和组织之间的联系。 看好理由:Aethir 看起来是 GPU 计算云类别中另一个强大的 DePin 竞争对手。他们声称的 GPU 数量比 Render 多 20 倍。他们将在热门行业的非常有利的环境中推出。 如何获得仓位: 即将到来的节点销售并加入他们的Discord服务器。 12、Morpheus 简介:Morpheus 正在构建第一个真正去中心化的点对点个人智能体网络,以实现AI的大众化。 看好理由:关于这个项目的一个很酷的事实是,它的贡献者之一是Erik Voorhees ,他是这个领域真正的 OG。这个项目给了我 Bittensor 的感觉。 如何获得仓位:你可以在公平发射期间投入 stETH 来赚取 MOR 代币 13、Autonolas 简介:Autonolas 是一个用于创建和使用去中心化AI智能体的开放市场。但不仅如此,它还为开发人员提供了一套工具来构建链下托管的AI智能体,并可以插入多个区块链,包括 Polygon、以太坊、Gnosis Chain 或 Solana。 看好理由:Autonolas 是目前少数有证据表明已得到一定采用的AI项目之一。OLAS 是目前在人工智能加密项目赛道人们竞购的少数代币之一。 如何获得仓位:OLAS代币 14、MyShell 简介:MyShell 是一个去中心化的综合平台,用于发现、创建和质押 AI 原生应用程序。 看好理由:MyShell 是一种AI应用程序商店,也是一个允许你创建AI机器人和应用程序的平台。它允许任何人成为AI企业家并通过他们的应用程序货币化。该产品现已投入生产。 如何获得仓位:虽然他们还没有代币,但你可以注册他们的应用程序并开始与机器人交互以赚取积分(谁知道这会给你带来什么)。 15、OriginTrail 简介:OriginTrail 集成了区块链和AI,提供去中心化知识图谱 (DKG),确保数据的完整性和来源,通过提供对经过验证的信息网络的访问来增强AI功能。此次合并旨在通过为数据创建、验证和查询建立安全、值得信赖的基础,提高各行业AI智能体的效率和可靠性。 看好理由:产品已运行。企业客户。我的理解是,知识图谱允许AI解释数据并在其他发生的事情的背景下理解它。TRAC 似乎也拥有一批狂热的追随者。 如何获得仓位:TRAC代币 16、Ritual 简介:Ritual 是一个开放的、主权的AI执行层。Ritual 将允许开发人员将AI无缝集成到任何链上的应用程序或协议中,使他们能够使用加密方案对模型进行微调、货币化和执行推理。 Ritual 的愿景是让开发人员能够构建完全透明的 DeFi、自我改进的区块链、自主智能体、生成内容等。 看好理由:Ritual 确实拥有顶级支持者。开发者现在就可以尝试 Infernet SDK。我发现一位开发者几天前使用该 SDK 启动了一个实验性的 nft 项目。非常酷(我太晚了,没来得及铸造)。 如何获得仓位:加入他们的Discord并持续关注。 17、Nillion 简介:Nillion 能够以安全、保密的方式训练和推理 AI 模型,打造安全个性化 AI 的支柱。 看好理由:Nillion 的盲计算网络解锁了许多新的用例,其中个性化AI是一个巨大的未解锁领域。除非存在私密数据处理,否则个性化AI不会被广泛采用。Nillion 的解决方案听起来确实改变了游戏规则。 如何获得仓位:加入他们的Discord并保持追踪。如果你是开发人员,我相信他们很快就会举办一些黑客马拉松。 来源:金色财经
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金色财经
2024-03-04
英伟达CEO:通用人工智能可能会在五年内出现,AI人工智能ETF(512930.SH)近一周涨幅超10%
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力仍将是确定性较高的方向。从文生文模型
ChatGPT
到文生视频模型Sora,目前的AI产业阶段还处于“ScalingLaws”(规模定律)的范畴之内,即参数越大,数据越多,模型效果越好。算力依旧是各家AI大模型厂商军备竞赛的核心,多模态技术对算力的需求或是几何级的提升。 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2月29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)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977),前十大权重股合计占比50.47%。 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
2024-03-04
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