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加密叙事与产品构建孰轻孰重？

人再关心这个行业一样。我查看了NFT和ChatGPT的数据，它们的趋势也是类似的。而搜索“外星人”相关的趋势则在上升。综合这些关于DeFi的数据，我有一些观察要做。叙事在牛市初期逐渐兴起。这些顺风的力量通常是由于技术发展所致。特定领域的早期参与者因叙事和使用率同时扩展而获得超额回报。 Compound、UniSwap和Bored Apes就是叙事顺风与产品使用相结合，为投资者带来超额回报的例子。挑战在于在一个可能在看到足够多用户之前就会消失的叙事顺风中投资主题。我们也许需要再次回顾Axie Infinity，以理解我的意思。准确把握时机我提到Axie是因为它很好地捕捉了几个主题：它是一种上市资产，在2021年之前有大约2年的产品开发历程。你可以认为它在当时被低估了。 Axie标志着Web3游戏作为一个主题的开始（可能也是其衰退的开始）如果你注意上面的图表，你会发现在Axie大涨至150美元之前，用户数量大量增加。通过链上追踪，人们可能看到新用户涌向该产品的程度，并在2021年7月之前将其定价得很好。但到了10月，当新用户数量开始减少时，Axie变得不那么像一个产品，而更像一个资产。这是所有链上产品容易受到的陷阱。对游戏内资产的过度金融化意味着纽约的对冲基金可能会为在游戏中努力的玩家付费。Play-to-earn模式依赖于游戏内资产的流入流动性。有时，这种流动性来自投机者和机构。在2021年7月和2022年1月之间的六个月里，风险投资主题获得了投资。许多投资者观望不前，形成信念，并撰写论文，探讨该行业的发展趋势。同样，创始人也会意识到在构建DeFi dApps的困难，并相信游戏是下一个大趋势。就像今天很多创始人都在涉足人工智能一样。真正的风险在于2022年1月之后的18个月。你看到了图表上新用户数量急剧下降的情况吗？这是所有Web3原生游戏应用程序的用户群体在缩小。在边缘构建的工具，比如“Web3游戏的Steam”或“Web3游戏的声誉”，很快难以找到用户。将短期价格涨幅误认为真正的消费者需求是许多创始人陷入的陷阱。对于这一类创始人来说，风险在于如果没有足够的增长，他们很难在当前市场环境中再次融资。很有可能创始人在正确的市场但错误的时间进行创业。对于创始人来说，危险在于在足够的关注或资本流入类别之前关闭公司。作为风险投资者，一方面，你会看到流动市场大幅奖励交易者，另一方面，你将与一群与你一起涉足主题的创始人展开竞争。这对所有相关人员来说都不是愉快的经历。我的观点是：市场经常在短期内将叙事纳入定价。鉴于Web3投资的流动性特性，流动性资产可能在一个季度内提供退出机会。考虑到风险投资的流动性不足，风险投资项目在产品上线后可能没有市场可供利用，因为产品需要时间才能发展壮大。这往往意味着缓慢的死亡和对用户回归的赌注。产品实际上变成了对“牛市回归”的赌注。例外是当一个类别扩大到拥有足够兴趣的用户，并且你构建了独特的东西。有些讽刺的是，DeFi已经越过了鸿沟。拥有300万用户的DeFi创始人不再需要担心新用户进入市场。只要他们不是在生产第30个仿制品，就会拥有足够的用户兴趣。以加密货币本土投资者的风险投资方式要么是品味家，要么是先驱者。他们要么有足够的分发和影响力来开辟一个新的类别，要么有远见，了解到一个全新的领域正在兴起。如果只看价格行动作为新兴主题的驱动因素，那么他们很可能是进入市场的时间非常晚了。很有可能他们不会看到有意义的退出机会，除非是一个可以发展成上市或被收购的业务，而这两者在代币领域都很罕见。在这样的市场中，做出正确的决策是非常关键的。投资者和创始人都必须保持头脑冷静，意识到短期的价格波动并不总是反映真正的用户需求和长期价值。他们需要看到主题背后的潜力，而不仅仅是当前的热度。同时，他们也要认识到投资和创业都需要耐心，不要被短期利润和激情所蒙蔽。总的来说，加密货币领域是一个充满机遇和挑战的领域。正确的叙事和主题可能带来丰厚的回报，但也需要谨慎和坚定的决心。在这个不断演变的行业中，留意技术发展和用户需求的变化至关重要，这将有助于做出明智的投资和创业决策。这种情况对创始人的影响是在业务模式演变时会带来一些挑战。例如，NFT在过去一年中的有效版税率从约2.5%降至0.6%，这得益于像Blur这样的免版税市场的出现。截至撰写本文时，约90%的NFT交易没有版税。实质上，这意味着任何建立在大量传统艺术家将来涌入行业，并且他们反过来需要处理收入的理念上的风险资本都将被彻底抹杀。在过去一年里，无数的创作者经济创业公司不得不转变战略，因为模式发生了改变。与所有新兴技术一样，混乱是加密货币领域的一种生活方式。自由让我们回到2000年代末。在学校上完一整天后，你登陆Facebook与朋友聊天。YouTube上有无数有趣的视频。Google让你沉迷于有关秘密的、秘密的银行集团的兔子洞。在这些活动中，都有广告，但你很少为这些东西花一分钱。在期望你支付之前，互联网先培养了你的习惯。 LimeWire让我们了解了免费音乐..和恶意软件。相比之下，Web3对所有权和独占的痴迷使我们创建了在回声室中互动的小用户群。根据他们的博客，Arkham Intelligence拥有超过10万用户。Nansen的V2产品今天已经超过了50万注册用户。Dune拥有该行业最大的数据科学家社区之一。它们之间唯一的共同点是都有免费的层级。互联网的天才在于让用户不承担大部分行动的成本。作为回报，它获得了广泛传播。Web3面临的巨大风险在于每一次交互的成本有多高。对于不需要在线社区的用户来说，花费8美元购买区块链上的图片并不吸引人。当你在Reddit上有朋友时，为什么要费劲去获得价值1万美元的ape（指NFT收藏品）呢？对于那些几十年来免费拥有电子邮件地址的用户来说，花50美元购买一个ENS的价值主张可能并不明显。Axie Infinity最初需要花费1200美元购买NFT才能玩游戏。公会模式依赖于这个高的准入壁垒。去年，他们发布了一个免费游玩版本，意识到保持高准入壁垒的风险。在Reddit上，"免费"和"拥有"这种组合在某种程度上相当巧妙地实现。拥有4亿MAU（月活跃用户）的社交网络是一个庞然大物。迄今为止，约有1500万钱包收集了他们的收藏品。这大约是DeFi在其高峰期月活跃用户数量的两倍。特定年龄和特点的账户可以从Reddit购买收藏品。在这种情况下，大多数用户仍在使用"免费"产品，只有一小部分用户在铸造、交易和拥有收藏品。通过一个运行了18年的网站，分发问题已经得到解决。新一类的应用程序通过提供编译机会吸引了大量用户。Rabbithole和Layer3就是这样的典型。他们不向用户收费，而是为那些愿意探索链上新机会的人提供价值。根据Layer3创始人的推文，该产品已经为对加密货币感兴趣的用户提供了约1500万次链上行动。这种产品策略的转变已经在发生。如果你访问Beam.eco，你会发现一个在不到10秒钟内就可以设置好的钱包。Asset.money帮助你在不到3个点击内收集NFT。用户不必担心燃气成本、入门和设置钱包。当然，这里存在安全性方面的权衡。这类变化与电子邮件的变化类似，从每个人都运行自己的服务器转变为由Hotmail和谷歌等公司运行的第三方服务器上托管。对冲交易还记得我说过，加密货币领域的风险投资不能仅仅根据叙事来定时吗？唯一的逃脱陷阱的方法是书中最古老的诀窍：吸引用户群，并使其长期保持在较长的时间框架内稳定积累价值在这个行业中，一些代币已经成功地做到了这一点。在DeFi领域，Uniswap就是一个例子。尽管版税受到了攻击，OpenSea仍然保持了相关性。风险投资领域的尾端是对注意力和资本流动的赌注。摆脱对投资者或投机者资本的不健康依赖的唯一途径，就是借助所有企业都能接触到的最纯形式的资本——他们的客户的关注。随着风险资本的收缩，越来越多的初创公司（和协议）将不得不回到寻找关心的用户。我找到的最相关的例子是Manifold.xyz。该产品专注于让创作者相对容易地铸造NFT。根据TokenTerminal的数据，上个月他们的费用超过了100万美元。可能不那么令人兴奋吧？但在当前市场上却非常重要。我发现在市场周期内表现优异的许多参与者都有早期优势。这是一个反复出现的故事。小团队在主题叙事达到高峰期时进入一个行业。他们看到市场正在逐渐枯竭，而竞争对手却纷纷离场。当注意力和资本回归时，他们是最有可能实现规模扩张的人。从这个角度来看，那些大型投资者正在放弃的主题，只要你能生存下来，你就应该参与。通常情况下，创始人在陷入困境之前就会被一种状态转变所动摇。不久前，成为Web3的一部分是"时髦"的。现在提及你在这个行业的工作可能会让人感到尴尬。团队感觉需要编造统计数据来保持相关性。我们经常看到创始人通过空投驱动的机器人活动来夸大他们的产品。对于经验丰富的投资者来说，这些游戏通常是相当明显的，并给团队发送了关于团队的错误信号。不管他们的产品有多好。在加密货币领域，要在激烈的市场竞争中生存并成功，需要更加谨慎和理性。光靠叙事和短期热度是不够的，创业者和投资者必须坚守初衷，专注于长期价值，并且始终关注技术的发展和用户需求的变化。只有这样，才能在这个充满机遇和挑战的行业中获得成功。对于创始人来说，这里有一份生存的备忘单：了解风险投资家对叙事的押注和对你所探索主题的深入挖掘之间的区别。其中一个可能只是在翻转你的SAFT（Simple Agreement for Future Tokens，一种代币销售协议）。而另一个可能会与你共同撰写白皮书。尽早进入市场本身就是一个优势。但这也意味着可能需要几个月时间，才有人对你正在创造的东西产生信心。你的大部分演示将成为对投资者的教育课程。这是一种福祉，也是一种诅咒。在所有同行都死去的市场中，生存才是最终的炫耀。将支出保持在最低水平以生存往往是正确的做法。消费者的注意力往往先于投资者的资本。在向投资者推销产品之前，与用户沟通，对产品进行迭代是有帮助的。如果在一个有意义的时间内找不到市场适配，关闭一个风险投资公司是可以接受的。生命太短暂，你不应该一直受雇于你的风投公司。关于公司如何以最少的摩擦结束运营，需要有更多坦诚的讨论。（这很难写，但必须提及）。鉴于加密货币市场如此流动，投资（时间或资金）需要了解自己是在一个主题中处于早期，还是在趋势中。陷阱往往在于在一个崩溃的主题上花费多年时间。值得一提的是，我不认为Web3游戏作为一个主题已经结束。其故事仍在无数创始人手中书写，他们对这个主题仍然有信心。我自己每周都在试图理解这个故事的不同章节。陷阱在于将公开市场的价格行动与私募市场的投资机会混淆。一个叙事在产品上市时可能已经消失。后续融资可能会消失。而消费者可能不在乎。这是许多创始人在未来几个季度内将不得不面对的一场艰苦斗争。来源：金色财经

金色财经2023-08-07

Grayscale解读7月加密市场：山寨币市值占比提升后续大盘走势取决于美国经济

相关资产的表现优于大盘，并受益于包括 ChatGPT 在内的人工智能工具的推出（公共区块链技术可能为人工智能的一些挑战提供解决方案）。然而，7 月期间，领先地位转向了此前的落后者，包括美国地区银行股票和原油（图表 2）。值得注意的是，美国股市中表现最好的股票中包括大量的做空股票，这表明许多活跃的投资者没有为软着陆买单。图表 2：年初落后的资产在 7 月表现更佳比特币和以太坊在小区间内波动，环比小幅下跌，因为市场的主导力量已经从科技相关主题转向了别的领域。与今年早些时候相比，比特币的驱动因素也较少，例如对地区银行的担忧（2023 年 3 月）和对现货 ETF 批准的乐观情绪（2023 年 6 月）。加密货币的实际波动率和隐含波动率均降至历史低位（图表 3）。与此同时，它们与标准普尔 500 指数的相关性在经历了上半年的下跌后有所反弹。比特币链上交易费用在 7 月份再次下降，并且在 5 月份围绕 ordinals 的兴趣飙升之后稳步下降。相比之下，以太坊交易费用在 7 月份有所上升，并且 Curve 协议被攻击后，Gas 价格和最大可提取价值 (MEV) 奖励在 7 月 30 日飙升。图表 3：BTC 和 ETH 波动性下降整个 7 月份「山寨币主导地位」有所增加，它们的波动性高于比特币和以太坊。我们认为主要催化剂是美国地方法院 7 月 13 日对 SEC 诉 Ripple Labs 案的裁决。在该案中，法官裁定，向机构投资者进行的某些销售符合证券交易标准，应在 SEC 登记，而向公众进行的某些销售则不属于。值得注意的是，法院表示，Ripple 的原生代币 XRP「作为一种数字代币，本身并不是投资合同。」 XRP 的价格应声上涨，大约翻了一倍，尽管在月底有所下降，但较 6 月还是增长了 48%。XRP 法律地位的澄清推动了其他一些代币的价格，包括 XLM、SOL、OP 和 MATIC。除了 XRP 裁决之外，两党立法者小组也在与加密货币市场结构和稳定币相关的法案上继续取得进展。其他数字资产的表现与协议的基本面变化关系密切，凸显了渐进的技术进步如何推动加密行业向前发展。例如：在 6 月底提出提案后，MakerDAO 治理代币 MKR 在一个月内上涨了 50%。此外，自上季度以来，利率上升使该协议的盈利能力提高了约 4 倍，由于 Blocktower 的 Andromeda 金库（现实世界资产贷款工具），这一趋势可能会持续下去。同样，UNI 和 LINK 代币的价价也随着技术的推进而上涨——分别是 UniswapX 协议和 Chainlink 的新跨链互操作性协议。狗狗币也在 7 月下旬上涨，可能是因为埃隆·马斯克将 Twitter 名称更改为「X」推动的。最后，Worldcoin (WLD) 于本月底在加密货币交易所上市，其完全流通市值已超过 200 亿美元。图表 4：XRP 法院判决和基本面改善推动了部分代币价格上涨自 2022 年底以来，加密货币的复苏已经取得了明显的成果，我们有理由对最近的技术进步以及法律和立法进展感到乐观。因此，我们认为，宏观前景现在是加密货币市场面临的最大风险。经济软着陆可能对包括加密货币在内的风险资产有利，因为它可能促使美联储降低实际利率。考虑到比特币作为替代性非主权货币体系和黄金替代品的抗通胀作用，如果美联储决定容忍长期高于目标的通胀，比特币也可能会升值。然而，如果央行决定进一步提高实际利率，或者经济陷入衰退，那么加密货币复苏可能会在短期内暂停。来源：金色财经

金色财经2023-08-06

成立2年每名员工价值2100万美元 MosaicML凭什么卖出13亿美元？

司MosaicML，以提供为企业构建类ChatGPT工具的服务。该收购之后，MosaicML 将成为 Databricks Lakehouse 平台的一部分，MosaicML 的整个团队和技术都将纳入Databricks旗下，为企业提供统一的平台来管理数据资产，并且能够使用自己的专有数据来构建、拥有和保护自己的生成式 AI 模型。 MosaicML是一家非常年轻的生成式AI公司，它于2021年成立于旧金山，目前只公开披露过一轮融资，员工仅62人。在上一轮的融资中，其估值为2.2亿美元，也就是说，此次收购MosaicML的估值直接跃升了6倍。此笔交易是截至目前今年生成式AI领域内所公布的最大一笔收购案。就在不久前，云计算巨头Snowflake刚刚宣布收购了另一家生成式AI公司Neeva。在经历了几个月的投资热之后，大型企业对生成式AI初创公司的大规模并购潮似乎正在开启。 Databricks起源于UC伯克利，曾参与Apache Spark项目开发。作为数据存储和分析巨头，截至2022年估值310亿美元，帮助AT&T、壳牌、Walgreens等大型公司处理数据。前段时间，刚开源了自己大模型Dolly，旨在以更少参数实现与ChatGPT类似的效果。而在云计算更加普及后，Spark提出的“湖仓一体”理念，深深影响了一批大数据初创企业。自2013年成立后，Databricks火速成长为全球最火的Data Infra公司。去年，Databricks公布的年收入超过10亿美元，而在2021年8月完成最新一轮融资后，其最新估值达到380亿美金。 MosaicML MPT系列模型的优势 MosaicML的MPT系列模型是从HuggingFace PretrainedModel基类中子类化的，与HuggingFace生态系统完全兼容。MPT-7B模型是MosaicML最受欢迎的模型之一，拥有数十亿个参数，可以处理超过2,000种自然语言处理任务。其中，MPT-7B的优化层包括FlashAttention和低精度层范数等，可以让该模型比传统训练方法快2-7倍，资源的近线性可伸缩性确保了具有数十亿参数的模型可以在几小时内训练，而不是过去的几天。MosaicML还发布了新的可商用的开源大语言模型MPT-30B，拥有300亿参数，并且性能优于GPT-3。数据来源：MT-Bench对MosaicML主流模型进行的评估 MPT系列模型的优势在于它们的高效性和低成本。使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而MosaicML的MPT系列模型可以让企业以更低的成本和更高的效率训练自己的语言模型，从而可以更轻松地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。大多数开源语言模型只能处理最多具有几千个tokens的序列（参见图 1）。但是，借助 MosaicML 平台和 8xA100-40GB 的单个节点，用户可以轻松微调 MPT-7B 以处理高达 65k 的上下文长度。处理这种极端上下文长度适应的能力来自ALiBi，这是MPT-7B中的关键架构选择之一。例如，《了不起的盖茨比》的全文不到68k个Token。在一个测试中，模型StoryWriter阅读了《了不起的盖茨比》并生成了一个尾声。模型生成的尾声之一如图 2 所示。StoryWriter在大约20秒内（每分钟约15万字）读完了《了不起的盖茨比》。由于序列长度较长，其“打字”速度比其他MPT-7B型号慢，每分钟约105个单词。尽管 StoryWriter 的上下文长度为 65k 进行了微调，但 ALiBi 使模型能够推断出比训练更长的输入：在《了不起的盖茨比》的情况下为 68k 个Token，在测试中高达 84k 个标记。图2：MPT-7B-StoryWriter-65k+ 为《了不起的盖茨比》写了尾声。尾声的结果是提供《了不起的盖茨比》的全文（大约 68k 个Token）作为模型的输入，后跟“尾声”一词，并允许模型继续生成。生成式AI技术的普及生成式AI技术是人工智能的一种分支，它利用大量的数据和深度学习算法，能够自动生成原始文本、图像和计算机代码等内容。这种技术的出现，让人们可以更加便捷地处理数据、分析数据，更好地服务于人类的需求。随着大数据和人工智能技术的快速发展，生成式AI技术已经被广泛应用于自然语言处理、图像识别和虚拟现实等领域。例如，在自然语言处理领域中，GPT-4已经成为了最受欢迎的生成式AI模型之一，可以用于生成文章、翻译语言和回答问题等任务。在图像识别领域，StyleGAN2能够生成高质量的图像，可以用于游戏开发、影视制作和虚拟现实等领域。 MosaicML的CEO Naveen Rao此前曾表示，自 2018 年以来，使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而此次收购之后，Databricks的Lakehouse 平台和 MosaicML 技术的联合产品将能够让企业可以使用自己的专有数据来简单、快速、低成本进行生成式AI模型的训练和构建，在让用户拥有数据的控制权和所有权的情况下，可以进行自定义 AI 模型开发。根据Databricks的相关说法，在 Databricks 和 MosaicML的平台和技术支持下，企业训练和使用 LLMs 的成本将显著降低，预计可以降至数千美元左右。这为生成式AI的普及提供了便利。 Databricks收购MosaicML的意义 Databricks收购MosaicML的主要目的是加速生成式AI技术的发展和民主化。通过将两家公司的技术和资源整合起来，Databricks可以更好地满足客户的需求，提供更高效、更便捷的解决方案。具体而言，该收购将带来以下几个方面的改变： 1. 更高效的大语言模型 Databricks收购MosaicML后，可以将MPT系列模型集成到其Lakehouse平台中，为客户提供更高效、更低成本的大语言模型。这将有助于企业更好地处理自然语言处理任务，提高业务效率和准确性。 2.更快的模型训练速度 MosaicML的MPT系列模型具有快速训练的特点，这将有助于Databricks提供更快速的模型训练服务。这对于需要快速响应市场需求的企业来说尤为重要，可以帮助他们更好地满足客户的需求。 3. 更高的民主化程度 Databricks收购MosaicML也意味着生成式AI技术的民主化程度将会进一步提高。MosaicML的MPT系列模型可以让中小型企业更轻松地训练自己的语言模型，从而可以更好地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。这将有助于推动生成式AI技术的发展和应用，促进人工智能技术的普及和发展。总结生成式人工智能应用程序旨在根据用户的自然语言提示生成原始文本、图像和计算机代码。自去年11月人工智能初创公司OpenAI推出在线生成AI聊天机器人ChatGPT以来，人们对这项技术的兴趣激增。“每个组织都应该能够从人工智能革命中受益，并对其数据的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 有一个难以置信的机会来实现人工智能的民主化，并使 Lakehouse 成为构建生成式人工智能的最佳场所。”Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi表示。 Databricks收购MosaicML的意义不仅在于加速生成式AI技术的发展和民主化，更在于将两家公司的技术和资源整合起来，为客户提供更高效、更便捷的解决方案。随着人工智能技术的快速发展和应用，生成式AI技术将扮演着越来越重要的角色，Databricks收购MosaicML的举动也体现了各企业对于这个方向的重视和投资。像Anthropic和OpenAI这样的公司将现成的语言模型授权给企业，然后企业在其上构建生成AI应用程序。在对这些模型的强劲商业需求的推动下，为像MosaicML这样的初创公司创造了机会。从Snowflake和Databricks接连的收购步伐中我们可以看到，大型科技公司对于生成式AI技术正在从自主研发、战略投资逐步迈向兼并收购阶段。参考来源： https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-signs-definitive-agreement-acquire-mosaicml-leading-generative-ai-platform https://mattturck.com/mosaic/ https://twitter.com/lmsysorg/status/1672077353533730817/photo/1 https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b#appendix-eval https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b 来源：金色财经

金色财经2023-08-06

X.AI系空投篇｜第一土狗XDOGE免费领空投

Carlson采访时还暗示，他正在开发ChatGPT的替代品，名为“TruthGPT”。现在老马正式以xAI公司入局AI/AGI。他不可能缺席AI大战的含X的MEME代币全都暴涨了，可以关注一些， $X我感觉到了一股神秘的力量马斯克点赞—内情人发的币—AI题材持续发酵 X.AI系第一土狗XDOGE免费领，可以关注一下。目前可以“免费”领取空投，一个账号1亿个。条件：使用过官方桥或小飞碟可以领取（人字拖/头盔）领取链接： https://xdoge.me/ 领取时间：2023.07.05 09:00(UTC+8)-2023.08.05 09:00(UTC+8) 官方电报：https://t.me/XDoge_me 官方推特：https://twitter.com/XDoge_me 电报有拉新活动，进电报群都有自己的专属链接使用自己的专属链接，邀请5个人，找管理领取400万枚XDoge，实测直接到账钱包！ X.Doge为全球用户免费提供AI智能生成NFT技术。它采用先进的X.AI技术，根据用户提供的文本提示创建相关的NFT。X.Doge平台会收集大量图片数据构建数据集，通过机器学习的方法，训练神经网络模型,让计算机学习如何生成图像，输入一些关键词或者画一些草图，让计算机基于已经训练好的模型来生成图片。 X.Doge未来 X.Doge 生态系统会为用户免费提供NFT生成技术，这样可以让更多的人知道我们，或者加入我们。在社区团队的推动下，会让X.Doge变的不一样。 X.Doge虽然是一个免费开放的X.AI平台，但是超过一段时间过后，还需要一直使用X.Doge平台，你将需要持有X.Doge 激活X.Doge平台使用，通过一个月，两个月过后.X.Doge将从100倍变成1000倍，5000倍甚至10000倍。我们会不断的去完善我们X.AI机器人让他更加智能，利用先进的人工智能技术、用户很好的使用体验和基于NFT市场强烈需求并培养一个蓬勃发展的加密社区。是的，这就是你一直在等待的那个。文本到图像使用 AI 来理解您的单词，并每次将它们转换为独特的图像。像魔术一样。来源：金色财经

金色财经2023-08-06

牛熊转换迷茫之际我们找头部VC聊了聊

战之一是知识库和数据库的限制。即便使用ChatGPT4，其提取数据的能力也存在一定局限性。为了解决这个问题，我们聘请了KIPLEY.ai 和 Immersion_等公司来构建知识库基础，以便跟踪我们投资的约101家公司的进展。通过人工智能清晰地显示相关数据，并进行预测和趋势分析，我们可以看到人眼无法觉察的细微变化和趋势。在谈论人工智能与加密或区块链技术，我们的最终目标是实现去中心化。人工智能在这一过程中只是一个工具，未来可能会呈现出混合模式，即同时具备中心化和去中心化的能力。这种混合模式将使人工智能能够从纯净的数据源中提取信息。目前尚未出现完全去中心化的游戏，但是否需要完全上链的游戏仍然值得思考。混合模式可能成为吸引数百万用户的催化剂，未来它们也可能会成为人工智能的一部分，从去中心化的数据源中提取数据。 6.加密领域一直在快速变化和发展。在决策投资时，您如何平衡短期利益和长期前景？有什么投资原则吗？ James Ho：这是一个很好的问题，在这个公平的市场中，我们最关注创始人的诚信和能力。我们会严格筛查创始人的创业历史，他们如何构建项目，以及他们对自己愿景的信心。通常，我们投资的最佳选择是200至250万美元的项目。我们也喜欢与其他投资者共同承担风险，因为不同的投资公司和个人有不同的优势去帮助创业公司。我们认为被投资公司需要有一定的吸引力，能够解决真正的问题、有实干能力和经验，或者是来自经过验证并且获得高度认同的领域。举个例子，我们最近投资了一家公司，其创始人是资深制片人，在腾讯工作了21年，并且成功主导开发了一款名为《使命召唤》的手机游戏，拥有约4000万日活跃用户。现在，他们正在构建一款集成Web 3的游戏。如果他们能够吸引10%的用户，将有400万用户为我们带来巨大的推动力量。香港和深圳仅 45 分钟路程，我们的地理位置优势使我们可以轻松前往深圳，探索游戏领域，并为创业公司提供战略和Token方面的指导。我们也在Web 2领域寻找取得成功、有良好业绩记录的人才，帮助他们共同成长并与他们密切合作。因此，您更愿意倾向于选择有传统互联网大公司背景的人才？ James Ho：在我们对The Sandbox进行第一笔投资时，考虑到它并非大公司，我们会将它与其他项目结合起来进行综合考虑。然而，在当前的投资周期中，我们对阿里巴巴、腾讯、谷歌、Facebook等大型互联网公司在Web 3领域的涌现非常感兴趣，因为它们已经意识到Web 2领域的一些竞争模式正在走弱。因此，我们对那些在技术上有战绩会有兴趣，比如有管理数亿活跃用户的平台有更多运营经验，这对实现Web3的梦想具有意义。假设这些巨头成功进入Web3，即使只有1%的用户使用Web 3，也将会是一个相当庞大的体量。因此，我们寻找具有正确完整性思维、信念、愿景以及可以构建强大团队的项目。此外，我还想强调Animoca Ventures不仅是提供一张支票，我们是一个生态系统。我们投资组合中约有485家公司，真正的网络效应正在显现。当我向人们介绍我们的时候，我会告诉他们不要将我们仅仅看作一笔投资，因为如果我们能为他们提供10万个用户，那绝对比我们的投资更有价值。如果我们有五种不同的创新技术可以帮助他们的公司成长，那也比我们的支票更有力量。这些都是我们所关注的事情，而对于公司来说，这些也是非常重要的。我们拥有丰富的市场经验、安全知识和钱包资源，我们的投资只是一个方面，我们更关注的是如何帮助他们成功。 7.我们知道加密市场一直在经历快速的变化与演变，那么你如何对新兴技术和趋势保持高度敏感? James Ho：在Animoca Ventures的早期历史中，我们持有不可知论的观点。有些公司一开始可能不太接受这种观点，但我们坚信未来应该是开放的。我们公开投资，并且我们非常适应基础游戏领域，但同时也与像Polygon这样的项目合作，我们对早期投资持有不确定的态度。在经营业务方面，我们坚持不可知论的观点，这种态度也影响了我们的投资策略。我们并不确定谁会在这个领域取得成功，但我们相信多样化的方法应该是可行的。我们高度重视LayerZero的投资，这是一个多链消息传递平台。因此，我们认为未来可能是多链的，选择与Polygon、Solana等合作，而不是局限于构建单一链。多链使得我们能够开拓不同类型的关键市场，包括OP、ZK等。我们将继续持有不可知论的观点，并支持那些有正确信念的公司，构建开发团队以支持其增长。我们相信游戏对于所有年龄段的用户都变得越来越重要，因为我们认为游戏将成为第一个推动用户快速采用新技术的行业。那么如何才能对技术变革的快速变化保持高度敏感呢？ James Ho：是的，关于这一点，我们也必须持有不可知论的观点，即使在行业的高峰期时，不同的项目也可能会获得不同的融资，比如Polygon，这为它们提供了不同的发展和建设的资源与空间。但是，我们必须对用户的流动性非常敏感，有些公司可能会给予大笔资金，但却缺乏真实用户。在选择投资项目时，我们更喜欢那些能与以太坊虚拟机(EVM)兼容的公司，因为这样能更好地与用户进行交互。当然，我们也和一些不能兼容EVM的项目合作，比如Solana。简而言之，行业的挑战主要来自用户数量不足。对于团队如何构建项目，我们必须保持机会主义和现实主义的态度。在Web3的世界中，获取用户和营销并不像现实中的免费游戏那样简单。在这个新兴的领域，目前还没有像SEO、SEM付费广告这样清晰的用户获取成本的方法。然而，我们已经看到谷歌和苹果在这方面取得了一些进展，并开放市场。在Token化方面和用户获取的营销方面，我们也在寻找更清晰的路径。所以你大部分时间都花在参加会议或与项目人员会面上？ James Ho：是的，我花费大量时间实地探访。上周我在巴黎，两周前在东京和京都。我的主要任务是了解参与者如何进入该领域，以指导和了解他们，并研究投资市场，因为我们对基金创新充满信心。我们投资组合中有100个项目，其中大约60个正处于熊市周期。许多项目正在努力寻找适合市场的产品。我们会全力支持他们，观察他们如何导航、调整、度过困难时期并实现成长。实地探访让我们更深入地了解这些项目的核心情况。即使我们仍然收到许多交易，但我们很难仅仅通过我们的常规衡量标准来评估如何再次投资、筛选创始人。我们不能从单一的角度来看待他们接下来的发展。因此，去关注他们如何筹款以及他们如何实现增长非常关键。 8.在做出投资决策时，您如何在短期收益和长期前景之间取得平衡？ James Ho：我认为Animoca Ventures是一个混合型投资基金，既包括Token和股权。在我们的投资组合中，35%是游戏行业，剩下的65%则包括股权和有潜力、有流动性的Token。我们主要长期持有股权，而短期则会考虑有潜力的Token。同时，我们拥有数字资产团队，可以在不影响项目的情况下出售部分Token，以应对投资风险。这种策略对我们的财务和投资角度都非常有利。是的，实际上，对于大多数项目来说，他们不希望投资者出售他们的Token。 James Ho：我们是建设者，并且是长期持有者。我们不会丢弃Token，我们有数十个项目并持续工作。举个例子，即使在牛市中，即使Token价值超过10亿美元，我们也保持冷静，没匆忙出售。相反，在Token下跌超过90%的熊市期间，我们利用稳定的Token购买了三个游戏工作室。我们始终秉持构建实用性和信念的优势，为Token和实体持有者创造更好的游戏和内容。我们在整个项目网络中持续建设，即使这些项目的账面价值可能下降90%，我们仍在幕后不断发展。你可以看到，我们的产品组合涵盖防御塔、休闲游戏以及粉丝圈等各种类型的游戏。星系是3A级的首次尝试，而更多的赛车游戏即将推出。我们相信各种不同类型的游戏将吸引不同的用户。目前，我们正在寻找第一款杀手级游戏，并希望成为其中的积极推动者和故事构建者。 9.Animoca Ventures 之前投资过许多加密项目。您能否分享一个最具挑战性但最终非常成功的案例？ James Ho：早期，Animoca Ventures对Yuga Labs进行了大量资金投入，投资了500万，并收购了55只猴子，这是一个重要的投资决策。虽然目前评价相当高，但该投资是否已经取得了巨大的成功，我想还需要更多的时间来证明。不过我们相信，Yuga Labs的游戏构建将推动其增长。你是怎么找到它的？你为什么决定在这么早的阶段投资它们？ James Ho：我们相信创始人的信念和技术前瞻性对于一个项目的成功至关重要。在互操作性和区块链加密方面，我们与创始人有着相同的长期信念，这是我们合作的重要基础，也是非常关键的因素。另外，创始人的动力也是一个关键因素。他们能否坚持并实现目标，对项目的发展至关重要。Yuga Labs当初就拥有强大的投资者基础，筹集了大约2亿美元，这也显示了人们对他们的信任和认可。我们注意到伟大创始人的共同特点：非常谨慎地管理资金。他们不会建立庞大的团队，而是采取高效精益的方式运作。例如，你提到的巴黎LayerZero的首席执行官兼联合创始人，他们团队只有55人，但工作效率高。这种谨慎管理和高效运营使得他们能够在未来不断发展。因此，我们相信这些创始人，并期待与他们一起成长。他们的信念、技术前瞻性以及对资源的精明利用，让我们对项目的未来充满信心，并愿意作为合作伙伴与他们共同努力。 10.我们知道加密行业偶尔会遇到监管挑战，所以您怎么看待行业监管呢？ James Ho：我们的发展之路仍然漫长。当我们募资时，需要与银行打交道。目前我们的资金存放在银行，我们对托管服务有明确的指导方针，但目前只在Fiat方面部署了少量托管业务。我们遵循监管最佳途径，以集团层面在AML和KYC投资的合规性。值得一提的是，Animoca创始人已被提名为香港数字资产讨论工作组的成员，这将使我们有机会与政府合作，共同塑造香港的Web3基础设施，并在Web3领域中成为领导者之一。我们对区块链的未来充满信心，监管最佳途径正在形成，我们也会积极参与讨论，努力成为带头人之一。在中国推动香港成为Token上市的领导者之际，我们有机会在这个充满活力的领域发挥重要作用。 11.接下来，对于那些希望从 Animoca Ventures 中获得一些投资支持的初创公司或项目，您有什么建议和期望？ James Ho：我首先必须强调一个重要问题：请务必深入研究我们的生态系统，了解您想解决的问题。我们拥有485家公司，我们给予投资并且更看重生态系统内公司的互助合作，无论是构建合作或者进行创新项目。比如说，如果您在基础架构层，必须明确您要解决的问题。我们现有的产品组合有可能成为您的合作伙伴吗？如果您的愿景仍在构建中，比如您在构建一个游戏，您希望如何利用我们的用户增长和用户群？因此，我认为应该认识并研究我们一家创投基金，而更多的是作为一个基础和网络生态系统，能如何更好地支持初创项目与团队。 12.您如何看待加密技术可以影响和改变整个世界？ James Ho：区块链可以改变世界，实现去中心化的商业模式，创造更公平的互联网。我相信这些将催生更公平的创作者环境。真正的数字所有权和去中心化将改变收入分享方式。我们绝对认为有更好的财富分配方式。通过去中心化模型，每个用户都可以分享收入，而不是被少数人垄断。我们坚信这将为未来创造更持久、更公平、更好的模式。 13.好的，最后一个问题，您在职业生涯中遇到过什么特别的有挑战的情况吗？ James Ho：在牛市早期投资中，我们学到了创建Token很简单，但对投资者的保护却不够。一些创始人最终没有兑现承诺，我们无法强制他们进行建设，这是一个重要挑战。为了改变这种情况，我们对未来的Token达成了简单的协议，并改变了一些基础。我们意识到必须改变投资的保护和支出方式，因此告诉合作伙伴在我们的资金中增加更多保护措施。尽管有一些项目创始人可能是不良行为者，他们拿走了钱却没有创造，并且对此没有任何保护措施。但好在这种情况并不多见。我认为在牛市时，有些人可能过于挥霍，因为钱来得太容易了。现在，随着熊市的来临，我们必须控制团队的开支和建设方式，并投资以保护投资者的资金，这对于未来发展非常关键。来源：金色财经

金色财经2023-08-05

Grayscale回顾7月市场：加密货币与软着陆梦想

相关资产的表现优于大盘，并受益于包括 ChatGPT 在内的人工智能工具的推出（公共区块链技术可能为人工智能的一些挑战提供解决方案）。然而， 7 月期间，领先地位转向了此前的落后者，包括美国地区银行股票和原油（图表 2）。值得注意的是，美国股市中表现最好的股票中包括大量的做空股票，这表明许多活跃的投资者没有为软着陆买单。图表 2 ：年初落后的资产在 7 月表现更佳比特币和以太坊在小区间内波动，环比小幅下跌，因为市场的主导力量已经从科技相关主题转向了别的领域。与今年早些时候相比，比特币的驱动因素也较少，例如对地区银行的担忧（2023 年 3 月）和对现货 ETF 批准的乐观情绪（2023 年 6 月）。加密货币的实际波动率和隐含波动率均降至历史低位（图表 3）。与此同时，它们与标准普尔 500 指数的相关性在经历了上半年的下跌后有所反弹。比特币链上交易费用在 7 月份再次下降，并且在 5 月份围绕 ordinals 的兴趣飙升之后稳步下降。相比之下，以太坊交易费用在 7 月份有所上升，并且 Curve 协议被攻击后，Gas 价格和最大可提取价值 (MEV) 奖励在 7 月 30 日飙升。图表 3 ：BTC 和 ETH 波动性下降整个 7 月份「山寨币主导地位」有所增加，它们的波动性高于比特币和以太坊。我们认为主要催化剂是美国地方法院 7 月 13 日对 SEC 诉 Ripple Labs 案的裁决。在该案中，法官裁定，向机构投资者进行的某些销售符合证券交易标准，应在 SEC 登记，而向公众进行的某些销售则不属于。值得注意的是，法院表示，Ripple 的原生代币 XRP「作为一种数字代币，本身并不是投资合同。」 XRP 的价格应声上涨，大约翻了一倍，尽管在月底有所下降，但较 6 月还是增长了 48% 。XRP 法律地位的澄清推动了其他一些代币的价格，包括 XLM、SOL、OP 和 MATIC。除了 XRP 裁决之外，两党立法者小组也在与加密货币市场结构和稳定币相关的法案上继续取得进展。其他数字资产的表现与协议的基本面变化关系密切，凸显了渐进的技术进步如何推动加密行业向前发展。例如：在 6 月底提出提案后，MakerDAO 治理代币 MKR 在一个月内上涨了 50% 。此外，自上季度以来，利率上升使该协议的盈利能力提高了约 4 倍，由于 Blocktower 的 Andromeda 金库（现实世界资产贷款工具），这一趋势可能会持续下去。同样，UNI 和 LINK 代币的价价也随着技术的推进而上涨——分别是 UniswapX 协议和 Chainlink 的新跨链互操作性协议。狗狗币也在 7 月下旬上涨，可能是因为埃隆·马斯克将 Twitter 名称更改为「X」推动的。最后，Worldcoin (WLD) 于本月底在加密货币交易所上市，其完全流通市值已超过 200 亿美元。图表 4 ：XRP 法院判决和基本面改善推动了部分代币价格上涨自 2022 年底以来，加密货币的复苏已经取得了明显的成果，我们有理由对最近的技术进步以及法律和立法进展感到乐观。因此，我们认为，宏观前景现在是加密货币市场面临的最大风险。经济软着陆可能对包括加密货币在内的风险资产有利，因为它可能促使美联储降低实际利率。考虑到比特币作为替代性非主权货币体系和黄金替代品的抗通胀作用，如果美联储决定容忍长期高于目标的通胀，比特币也可能会升值。然而，如果央行决定进一步提高实际利率，或者经济陷入衰退，那么加密货币复苏可能会在短期内暂停。来源：金色财经

金色财经2023-08-05

使用AI一年半 IBM为HR部门节省12000小时

，OpenAI发布了新一代人工智能产品ChatGPT，再次让世界重新认识了人工智能的潜力。正如科技分析师本尼迪克特·伊文斯对《财富》指出的那样，现在的IBM已经不再处于人工智能技术研发的最前沿了，但它仍在积极想方设法将AI技术应用到该公司的运营中。而要想做到这一点，就需要精通AI技术的人才。 10年前的IBM Watson系统着实惊艳了不少人。而在此之后的10年间，IBM又开发了好几款AI工具，以帮助企业提高运营效率，最大限度地提高生产率。IBM指出，该公司研发的AI工具主要瞄准的是“人类独有的问题”。IBM的人力资源总监尼克·拉莫雷克斯表示，在公司内部，AI技术已经将许多员工从繁琐的后台行政工作中解放了出来，让他们可以集中精力做一些更需要人性化接触的工作。用AI代替人力早已不是什么新鲜事，但IBM公司发现，AI在人力资源管理领域也有着丰富的应用前景，因此它在这方面进行了大量投资。比如它推出了一款虚拟薪酬福利助手AskHR。有了它之后，员工如果不了解休假政策，就不用跑去专门咨询人事经理，也不必花时间自己在公司网站上找相关政策文件，而是可以直接咨询Watson，它会根据员工的工龄、工作地点和已经使用的休假天数自动做出回应。 IBM还把AI技术应用到了绩效评估上，让AI来自动评估哪些员工符合升职或加薪的条件。拉莫雷克斯表示，AI平台可以自动分析相关数据，包括员工的工作年限、以往的绩效评分、技能结构以及员工是否及时接受了培训等等。然后，它会将建议发送给经理进行交叉检查。经理可以询问AI为什么某位员工不在名单上。AI有可能会回答，这是因为该员工未达到某项资质要求，同时它还会给出下次考取该认证的考试日期。拉莫雷克斯表示，省下这些时间后，人事经理们就可以花更多精力指导员工如何提升自己和促进职业发展。拉莫雷克斯指出：“我们的人力资源部门内部已经有280多种不同的AI自动化系统在运行。它让人力资源部门变得更加人性化了，因为我们把时间花在了更重要的事情上。” 在今年4月为《财富》撰写的一篇专栏文章中，IBM公司首席执行官阿尔万德•克里希纳认为，人工智能可以帮助企业“处理大多数人认为的重复性任务，从而将员工解放出来，让他们去承担高价值的工作。”他指出，IBM的人力资源部门在使用了AI系统后，从事相关手工作业的HR员工已经从700人减少到了不到50人。拉莫雷克斯也表示，以前人事部门的经理和员工之间需要进行大量信息的来回交流，但在过去的18个月中，IBM人力资源部门通过使用AI自动化系统，总共节省了接近12000个小时的工作时间。不无讽刺意味的是，AI虽然加快了HR部门的效率，但最终却有可能让很多HR员工失业。比如今年五月，IBM宣布暂时招聘部分后台职位，而其中很多就是人力资源部门的岗位——因为现在像写招聘信息和监督员工跨部门流动这种任务，AI已经完全可以处理了。据彭博社报道，IBM此次暂停招聘可能将影响大约7800个岗位。拉莫雷克斯表示，冻结此类职位招聘的决定是有意为之的，也是公司的一个战略性决定。 “我们不希望把很多人招进来之后，却发现他们的工作大部分已经被AI技术取代了。所以我们的态度是谨慎的，我们暂停了某些岗位的招聘，这样我们就可以把招聘重点转移到创造收入和打造产品的岗位上。” 人工智能对就业的影响一直是人们高度关注的问题。世界经济论坛上月发布的一份报告指出，人工智能技术或将影响人类40%的总工作时间，尤其是市场对文秘岗位的需求很可能会迅速下降。美国咨询公司Challenger, Gray & Christmas的一份报告显示，美国企业上个月裁员总计逾8万人，较4月份增加20%。其中有近4000人的被裁与人工智能有关（约占5%）。今年1月份，IBM公司也宣布裁员约3900人，不过该公司管理层称，裁员是出售资产的结果，而不是人工智能的影响。但拉莫雷克斯也坦承，她正在认真思考公司下一步有没有可能会因为AI的应用而裁员。“公司需要考虑的是，怎样走在时代前面提供技能和培训。但是如果你已经到了需要离职的地步，那就太晚了。”她建议，各大企业应当对自己的AI战略保持透明，并对员工进行必要培训，以保证员工不被企业的未来发展所抛弃。在拉莫雷克斯看来，冻结某些岗位的招聘显然是明智之举。因为IBM仍在持续开展人工智能领域的实验，同时该公司也在持续收集工作效率方面的数据，并且帮助公司人才提升技能水平，以满足未来AI时代的需要。 “我们真正需要关注的，是那些占总数80%到90%的不会被AI取代的岗位，但这些岗位的人同样有必要重新学习。”她说：“你要如何提供具有前瞻性的技能培训呢？你对18个月后的形势有何看法？工作中的哪些部分有可能会发生变化？员工有培训机会吗？我们必须围绕这些问题做出改变。” 多年来，IBM一直倡导以技能为基础的招聘导向。拉莫雷克斯表示，IBM目前的招聘导向并未改变，而且公司特别加大了对顶尖人工智能人才的招聘力度。与此同时，IBM在美国50%以上的招聘岗位是不需要学士或以上学位的。 “我们发现，有些人工智能和自动化人才并非是通过传统渠道学到这些技能的。他们可能是社区大学的课程中学到的，或者是通过网络训练营学习的。还有些人是从军队中学到了这些技能。” 拉莫雷克斯介绍道，IBM现在会对求职者进行一系列新的评估，包括他们是否有使用人工智能工具和大型语言模型的能力，是否能提出正确的问题，是否能为相关领域设计AI流程，是否能够正确地进行分析，是否能够认识到哪些工作是值得自动化的，等等。如果他们在某些方面有缺陷的话，则他们必须具备持续学习的能力。 “以前的情况是，你拿到了一个学位，成了某方面的专家，那么这个身份可能会伴随你几十年。但是随着新技术的出现，技能的半衰期正在迅速缩短。”拉莫雷克斯说：“不管下一步怎样发展，对于员工来说，不管你进入哪个行业，从事哪项工作，是职场新人还是老人，拥有持续学习的能力才是个人最大的资本，这也是一项决定性的技能。” 她最后补充道:“现在每家公司都是科技公司，我们都受到了人工智能的影响。” 来源：金色财经

金色财经2023-08-05

亚马逊积极追赶人工智能最新发展，Andy Jassy披露亚马逊最新发展战略

展生成式人工智能。自从OpenAI的ChatGPT推动了该技术的主流发展以来，科技公司都急于展现自己处于潮流的前沿。包括OpenAI、谷歌、Meta和微软在内的公司纷纷推出了新的人工智能产品。 Insider报道称，亚马逊成立了一个新的团队，致力于在公司内部开发“最具雄心的”人工智能模型，Jassy将直接监督这个新团队。亚马逊一直在争分夺秒地应对人工智能的蓬勃发展，管理人员一直在向员工征求意见，以探讨将像ChatGPT这样的人工智能产品融入日常工作流程或面向消费者的产品。

Heidi2023-08-05

苹果公司在生成式人工智能领域悄悄地投资了数十亿美元

苹果用户在不久的将来可能会看到更多类似ChatGPT的功能。 Tips：在过去十年中，人工智能（AI）一直是各行各业的流行语，推进了技术和运营效率的重大进步。然而，随着深入研究人工智能领域，必须承认并理解它的独特形式。在新兴趋势中，作为人工智能的一个子集的生成式人工智能在重塑行业方面显示出巨大的潜力。但它与传统人工智能有何不同？简单来说，人工智能（AI）和生成式人工智能（Generative AI）之间的区别如下：人工智能是一个总类，包含了所有具有类似人类智能的机器，而生成式人工智能是该类别的一个子集，指的是能够产生新内容的智能机器。传统AI与生成式AI的最大区别在于其能力范围：传统AI是专注于在特定任务上智能执行的，如预测、决策等。而生成式AI则是下一代AI，它能够创造全新的内容，包括文本、图像、音乐等。它就像一位富有想象力的朋友，能够创作出原创的、有创意的内容。传统AI执行已知规则，而生成式AI开辟了全新的创造领域。

Heidi2023-08-05

成立2年每名员工价值2100万美元 MosaicML凭什么卖出13亿美元？

司MosaicML，以提供为企业构建类ChatGPT工具的服务。该收购之后，MosaicML 将成为 Databricks Lakehouse 平台的一部分，MosaicML 的整个团队和技术都将纳入Databricks旗下，为企业提供统一的平台来管理数据资产，并且能够使用自己的专有数据来构建、拥有和保护自己的生成式 AI 模型。 MosaicML是一家非常年轻的生成式AI公司，它于2021年成立于旧金山，目前只公开披露过一轮融资，员工仅62人。在上一轮的融资中，其估值为2.2亿美元，也就是说，此次收购MosaicML的估值直接跃升了6倍。此笔交易是截至目前今年生成式AI领域内所公布的最大一笔收购案。就在不久前，云计算巨头Snowflake刚刚宣布收购了另一家生成式AI公司Neeva。在经历了几个月的投资热之后，大型企业对生成式AI初创公司的大规模并购潮似乎正在开启。 Databricks起源于UC伯克利，曾参与Apache Spark项目开发。作为数据存储和分析巨头，截至2022年估值310亿美元，帮助AT&T、壳牌、Walgreens等大型公司处理数据。前段时间，刚开源了自己大模型Dolly，旨在以更少参数实现与ChatGPT类似的效果。而在云计算更加普及后，Spark提出的“湖仓一体”理念，深深影响了一批大数据初创企业。自2013年成立后，Databricks火速成长为全球最火的Data Infra公司。去年，Databricks公布的年收入超过10亿美元，而在2021年8月完成最新一轮融资后，其最新估值达到380亿美金。 MosaicML MPT系列模型的优势 MosaicML的MPT系列模型是从HuggingFace PretrainedModel基类中子类化的，与HuggingFace生态系统完全兼容。MPT-7B模型是MosaicML最受欢迎的模型之一，拥有数十亿个参数，可以处理超过2,000种自然语言处理任务。其中，MPT-7B的优化层包括FlashAttention和低精度层范数等，可以让该模型比传统训练方法快2-7倍，资源的近线性可伸缩性确保了具有数十亿参数的模型可以在几小时内训练，而不是过去的几天。MosaicML还发布了新的可商用的开源大语言模型MPT-30B，拥有300亿参数，并且性能优于GPT-3。数据来源：MT-Bench对MosaicML主流模型进行的评估 MPT系列模型的优势在于它们的高效性和低成本。使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而MosaicML的MPT系列模型可以让企业以更低的成本和更高的效率训练自己的语言模型，从而可以更轻松地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。大多数开源语言模型只能处理最多具有几千个tokens的序列（参见图 1）。但是，借助 MosaicML 平台和 8xA100-40GB 的单个节点，用户可以轻松微调 MPT-7B 以处理高达 65k 的上下文长度。处理这种极端上下文长度适应的能力来自ALiBi，这是MPT-7B中的关键架构选择之一。例如，《了不起的盖茨比》的全文不到68k个Token。在一个测试中，模型StoryWriter阅读了《了不起的盖茨比》并生成了一个尾声。模型生成的尾声之一如图 2 所示。StoryWriter在大约20秒内（每分钟约15万字）读完了《了不起的盖茨比》。由于序列长度较长，其“打字”速度比其他MPT-7B型号慢，每分钟约105个单词。尽管 StoryWriter 的上下文长度为 65k 进行了微调，但 ALiBi 使模型能够推断出比训练更长的输入：在《了不起的盖茨比》的情况下为 68k 个Token，在测试中高达 84k 个标记。图2：MPT-7B-StoryWriter-65k+ 为《了不起的盖茨比》写了尾声。尾声的结果是提供《了不起的盖茨比》的全文（大约 68k 个Token）作为模型的输入，后跟“尾声”一词，并允许模型继续生成。生成式AI技术的普及生成式AI技术是人工智能的一种分支，它利用大量的数据和深度学习算法，能够自动生成原始文本、图像和计算机代码等内容。这种技术的出现，让人们可以更加便捷地处理数据、分析数据，更好地服务于人类的需求。随着大数据和人工智能技术的快速发展，生成式AI技术已经被广泛应用于自然语言处理、图像识别和虚拟现实等领域。例如，在自然语言处理领域中，GPT-4已经成为了最受欢迎的生成式AI模型之一，可以用于生成文章、翻译语言和回答问题等任务。在图像识别领域，StyleGAN2能够生成高质量的图像，可以用于游戏开发、影视制作和虚拟现实等领域。 MosaicML的CEO Naveen Rao此前曾表示，自 2018 年以来，使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而此次收购之后，Databricks的Lakehouse 平台和 MosaicML 技术的联合产品将能够让企业可以使用自己的专有数据来简单、快速、低成本进行生成式AI模型的训练和构建，在让用户拥有数据的控制权和所有权的情况下，可以进行自定义 AI 模型开发。根据Databricks的相关说法，在 Databricks 和 MosaicML的平台和技术支持下，企业训练和使用 LLMs 的成本将显著降低，预计可以降至数千美元左右。这为生成式AI的普及提供了便利。 Databricks收购MosaicML的意义 Databricks收购MosaicML的主要目的是加速生成式AI技术的发展和民主化。通过将两家公司的技术和资源整合起来，Databricks可以更好地满足客户的需求，提供更高效、更便捷的解决方案。具体而言，该收购将带来以下几个方面的改变： 1. 更高效的大语言模型 Databricks收购MosaicML后，可以将MPT系列模型集成到其Lakehouse平台中，为客户提供更高效、更低成本的大语言模型。这将有助于企业更好地处理自然语言处理任务，提高业务效率和准确性。 2.更快的模型训练速度 MosaicML的MPT系列模型具有快速训练的特点，这将有助于Databricks提供更快速的模型训练服务。这对于需要快速响应市场需求的企业来说尤为重要，可以帮助他们更好地满足客户的需求。 3. 更高的民主化程度 Databricks收购MosaicML也意味着生成式AI技术的民主化程度将会进一步提高。MosaicML的MPT系列模型可以让中小型企业更轻松地训练自己的语言模型，从而可以更好地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。这将有助于推动生成式AI技术的发展和应用，促进人工智能技术的普及和发展。总结生成式人工智能应用程序旨在根据用户的自然语言提示生成原始文本、图像和计算机代码。自去年11月人工智能初创公司OpenAI推出在线生成AI聊天机器人ChatGPT以来，人们对这项技术的兴趣激增。“每个组织都应该能够从人工智能革命中受益，并对其数据的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 有一个难以置信的机会来实现人工智能的民主化，并使 Lakehouse 成为构建生成式人工智能的最佳场所。”Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi表示。 Databricks收购MosaicML的意义不仅在于加速生成式AI技术的发展和民主化，更在于将两家公司的技术和资源整合起来，为客户提供更高效、更便捷的解决方案。随着人工智能技术的快速发展和应用，生成式AI技术将扮演着越来越重要的角色，Databricks收购MosaicML的举动也体现了各企业对于这个方向的重视和投资。像Anthropic和OpenAI这样的公司将现成的语言模型授权给企业，然后企业在其上构建生成AI应用程序。在对这些模型的强劲商业需求的推动下，为像MosaicML这样的初创公司创造了机会。从Snowflake和Databricks接连的收购步伐中我们可以看到，大型科技公司对于生成式AI技术正在从自主研发、战略投资逐步迈向兼并收购阶段。参考来源： https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-signs-definitive-agreement-acquire-mosaicml-leading-generative-ai-platform https://mattturck.com/mosaic/ https://twitter.com/lmsysorg/status/1672077353533730817/photo/1 https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b#appendix-eval https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b 来源：金色财经

金色财经2023-08-04

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