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11.28行情反弹力度不大日内还有回踩需求

00，下方支撑36600-36200 ETH 分析以太坊昨日早间最高触及2080一线受阻，行情整体呈震荡下行走势，低位跌至1986一线支撑，恭喜跟上昨日思路的朋友空单获利50点，目前币价在2021附近运行，四小时级别k线连阴下行，ma7下穿多根均线形成死叉，macd空头逐步放量双线死叉向下运行，整体来看空头走势较强，短期虽有反弹，但力度不大，上方压力明显还有回踩需求，日线级别整体呈震荡走势，空间逐步变窄，k线连阴回落，但macd量能未跟，若回踩不破ma30均线支撑则会继续反弹，日内思路回踩后建议先多后空，上方压制2040-2080，下方支撑2000-1960 免责声明：以上内容均为个人观点，仅供参考！不构成具体操作建议，也不负法律责任。市场行情瞬息万变，文章具有一定滞后性，如果有什么不懂的地方，欢迎咨询来源：金色财经

金色财经2023-11-28

简单了解Eths协议

源：X（原推特）@lanhubiji Ethscriptions铭文协议（后面简称eths协议）是基于以太坊链上构建及共享原生数字资产的协议。Ethscriptions铭文2016年开始有了。不过，eths协议本身的诞生受到btc铭文协议的启发，协议由Tom Lehman推出。迄今为止，以太坊上的铭文超过200万。 Eths协议带来的不仅是以太坊链上的铭文，也在试图为以太坊L1扩展带来新探索。简单来说，它有几个关键点：利用了以太坊上的calldata Eths协议使用以太坊交易调用数据calldata存储数据，而不是智能合约，有机会降低费用。那么，calldata是怎么被利用的？在普通转账交易中，用户发送eth，calldata作为“注释feild”，一般来说会留白。如果跟智能合约交互，则会将“函数名称和参数”信息添加到calldata field中。ethscriptions也是利用类似的方法，它将数据编码进calldata，不过不是针对智能合约的，它有个dumb contract的概念（名字也有意思，跟smart contract形成鲜明对比）。通过这种方式，ethscription完全在以太坊链上，实现永久存在，适合在以太坊上构建原生数字资产等。不使用智能合约上面也提到它有自己的dumb contract概念，也就是，eths协议本身是不使用智能合约进行存储和执行。它计算状态的方式是，将确定性协议规则应用于以太坊交易调用数据calldata。简言之，eths协议通过利用calldata，绕过了智能合约的方式在链上进行数据存储，试图实现费用更低的存储方式。 ESC VM带来新叙事关于eths协议，ESIP-4提案的ESC VM（ESC虚拟机）是大家相对关注比较多的发展，因为它承载了更大的想象力。具体来说，ESC VM是构建在ethscriptions上的新协议。它利用ethscriptions作为计算机指令进行工作（在这里ethscriptions有了新用途），这些计算机指令允许用户跟特定程序交互。这里的特定程序主要是dumb Contract。也就是，ESC VM+Dumb Contract，可以执行命令，比如创建新合约、调用现有合约等。简单来说，在Ethscriptions中，须使用特定的格式制作Ethscriptions，这样这些Ethscriptions被看作是“正常的ethscriptions”，才能被ESC VM识别。这些eths铭文可以是计算机指令，可实现“部署”和“调用”。“部署”创建新的Dumb Contract，“调用”则是调用现有Dumb contract上的状态变化函数。当一个dumb 合约部署后，任何人都可以调用其函数。 ESC VM为Dump 合约提供类似于EVM的环境。不过ESC VM暂时还不算是真正的虚拟机，它暂时只是适用于特定合约（Dumb Contract）。eths协议有计划未来引入通用计算，这带来了新叙事的可能性。目前dumb contract暂时无法支持直接支付。这里没有ether概念，需要通过智能合约将ether“桥接”到dumb contract。此外，它暂时还不支持任意创建dumb contract。dumb contract代码须与ESIP流程中其他的Eths协议规则定义保持一致。 Eths协议不是L2，是一种新的扩展探索 eths跟L2探索的是不同的技术路线，就目前以太坊的可扩展性而言，还有很大的发展空间。且重要的是，不同的技术路线都存在一定的权衡，暂时还不存在取代谁的问题。对于eths协议来说，目前是通过dumb Contract和ESC VM来实现相对简单的一些功能，而它最大的叙事来自于ESC VM的通用计算的可能性。如果未来真有机会走到这一步，对于eths来说，有机会带来更多应用场景的可能性，也有机会进一步丰富和繁荣以太坊生态。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

Vitalik：我的技术乐观主义为何说我是d/acc主义者

Carbonvote有其缺陷：它依赖 ETH 持有量来确定谁是以太坊社区的成员，从而导致结果由少数富有的 ETH 持有者（“鲸鱼”）主导。然而，借助现代工具，我们可以利用多种信号（例如POAP、Zupass 印章、Gitcoin 护照、Protocol Guild 会员资格以及 ETH（甚至是单独质押的 ETH）持有量等多种信号）来制作更好的 Carbonvote 来衡量社区成员资格。任何社区都可以使用此类工具来做出更高质量的决策、找到共同点、协调（物理或数字）迁移或做许多其他事情，而无需依赖不透明的集中领导。这本身并不是防御加速，但肯定可以称为民主加速。这些工具甚至可以用来改善人工智能领域关键参与者和机构的治理并使之民主化。四、那么超级智能的前进道路是什么？上述一切都很好，可以使下个世纪的世界变得更加和谐、安全和自由。然而，它还没有解决房间里的大象：超级智能人工智能。许多担心人工智能的人建议的默认前进道路本质上会导致一个最小的人工智能世界政府。该计划的近期版本包括一项关于“跨国 AGI 联盟”（“MAGIC”）的提案。这样的联盟如果成立并成功实现创造超级智能人工智能的目标，将自然而然地成为事实上的最小世界政府。从长远来看，存在诸如“关键行为”理论之类的想法：我们创建一个人工智能，它执行单个一次性行为，将世界重新安排成一个游戏，从那时起，人类仍然负责，但游戏板在其中在某种程度上更有利于防御并且更适合人类的繁荣。到目前为止，我看到的主要实际问题是，人们似乎并不真正信任任何有能力构建这样的东西的特定治理机制。当你看看我最近的 Twitter 民意调查结果时，这个事实就变得显而易见了，我询问人们是否愿意看到人工智能被领先十年的单一实体垄断，或者人工智能为每个人推迟十年：每次民意调查的规模都很小，但民意调查通过各种来源和选项得出的结果的一致性弥补了这一点。在全部的情况下，大多数人宁愿看到高度先进的人工智能彻底推迟十年，也不愿被单个团体垄断，无论是公司、政府还是跨国机构。在九个案例中的七个中，延迟至少以二比一获胜。对于任何追求人工智能监管的人来说，这似乎是一个需要理解的重要事实。目前的方法一直专注于制定许可计划和监管要求，试图将人工智能的开发限制在少数人手中，但这些方法遭到了普遍的抵制，因为人们不想看到任何人垄断如此强大的东西。即使这种自上而下的监管建议降低了灭绝的风险，它们也有可能增加某种永久锁定于集权极权主义的可能性。矛盾的是，完全禁止极其先进的人工智能研究的协议（或许生物医学人工智能除外），结合诸如强制那些未被禁止的模型开源等措施，作为减少利润动机同时进一步改善访问平等的一种方式，是否会更受欢迎？ “让我们让一个全球性组织来做人工智能并使其治理真的非常好”路线的反对者首选的主要方法是多人工智能：有意尝试确保有很多人和公司开发大量人工智能，这样就不会出现任何问题。没有AI比其他AI更强大。按照理论，这样一来，即使人工智能变得超级智能，我们也可以保持权力平衡。这种哲学很有趣，但我试图确保以太坊生态系统内的“多神论”的经验确实让我担心这是一种本质上不稳定的平衡。在以太坊中，我们有意尝试确保堆栈的许多部分的去中心化：确保没有单一代码库控制超过一半的权益证明网络，试图抵消大型质押池的主导地位，改善地理去中心化等等。从本质上讲，以太坊实际上是在尝试实现古老的自由主义梦想，即建立一个以市场为基础的社会，利用社会压力而不是政府作为反垄断监管者。在某种程度上，这已经奏效了：Prysm 客户端的主导地位已从 70% 以上下降到 45% 以下。但这并不是某种自动的市场过程：它是人类意图和协调行动的结果。我在以太坊的经历反映了从整个更广阔的世界中学到的经验，其中许多市场已被证明是自然垄断的。由于超级智能人工智能独立于人类而行动，情况更加不稳定。由于递归的自我完善，最强的人工智能可能会很快领先，一旦人工智能比人类更强大，就没有任何力量可以推动事物恢复平衡。此外，即使我们确实得到了一个由超级智能人工智能组成的多AI世界，并且最终稳定下来，我们仍然面临另一个问题：我们得到了一个人类成为宠物的宇宙。一条快乐的道路：与人工智能合并？我最近听到的另一种选择是减少对人工智能作为与人类分离的事物的关注，而更多地关注增强人类认知而不是取代人类认知的工具。人工智能绘图工具就是朝这个方向发展的一个近期例子。如今，用最著名的AI生成图像工具制作图像只需一步，人类提供输入，然后人工智能完全接管。另一种选择是更多地关注 Photoshop 的 AI 版本：艺术家或 AI 可以使用这些工具制作图片的早期草稿，然后两者通过实时反馈过程合作改进它。 Photoshop 生成 AI 填充，2023 年。我尝试过，需要时间来适应，但实际上效果很好！具有类似精神的另一个方向是开放机构架构，它建议将人工智能“思维”的不同部分（例如制定计划、执行计划、解释来自外部世界的信息）分成单独的组件，并引入不同的人类反馈在这些部分之间。到目前为止，这听起来很平常，而且几乎每个人都同意拥有它会很好。经济学家Daron Acemoglu的著作与这种人工智能未来主义相去甚远，但他的新书《权力与进步》暗示希望看到更多此类人工智能。但如果我们想进一步推断人类与人工智能合作的想法，我们会得到更激进的结论。除非我们建立一个足够强大的世界政府，能够检测并阻止每一小群人用笔记本电脑对单个 GPU 进行黑客攻击，否则最终有人会创造出一个超级智能的人工智能，一个思考速度比我们快一千倍的人工智能。并且没有任何组合人类用手使用工具将能够抵御这种情况。因此，我们需要将人机合作的理念进一步深化和深化。第一个自然步骤是脑机接口。脑机接口可以让人类更直接地获得越来越强大的计算和认知形式，将人与机器之间的双向通信循环从几秒缩短到几毫秒。这也将大大减少让计算机帮助你收集事实、提出建议或执行计划的“脑力劳动”成本。诚然，这样的路线图的后期阶段会变得很奇怪。除了脑机接口之外，还有多种途径可以通过生物学创新直接改善我们的大脑。最终的进一步步骤，合并这两条路径，可能涉及上传我们的思想以直接在计算机上运行。这也将是物理安全的最终目标：保护我们自己免受伤害不再是保护不可避免的湿软人体的挑战性问题，而是一个简单得多的数据备份问题。这样的方向有时会引起担忧，部分原因是它们是不可逆转的，部分原因是它们可能会给有权势的人带来比我们其他人更多的优势。脑机接口尤其存在危险——毕竟，我们谈论的是字面上的读取和写入人们的思想。这些担忧正是为什么我认为在这条道路上发挥主导作用的理想选择是由以安全为中心的开源运动而不是封闭的专有公司和风险投资基金来担任。此外，与与人类密切相关的增强功能相比，独立于人类运行的超级智能人工智能所面临的所有这些问题都更加严重。由于谁可以和不可以使用 ChatGPT 的限制， “增强型”和“未增强型”之间的鸿沟如今已经存在。如果我们想要一个既超级智能又“人类”的未来，人类不仅仅是宠物，而且实际上在世界上保留着有意义的代理权，那么感觉这样的事情是最自然的选择。对于为什么这可能是一条更安全的人工智能协调路径，也有很好的论据：通过在决策的每个步骤中纳入人类反馈，我们减少了将高层规划责任转移给人工智能本身的动机，从而减少了人工智能本身做了一些与人类价值观完全不相符的事情。支持这一方向的另一个论点是，它可能比简单地大喊“暂停人工智能”而没有提供替代前进道路的补充信息更容易被社会接受。当前的心态需要进行哲学转变，即接触人类的技术进步是危险的，但与人类无关的进步默认是安全的。但它有一个巨大的反补贴优势：它为开发人员提供了一些事情可做。如今，人工智能安全运动向人工智能开发人员传达的主要信息似乎是“你应该停下来”。人们可以从事比对研究，但今天这缺乏经济激励。与此相比，常见的 e/acc 信息“你本来就是英雄”，这是可以理解的，非常有吸引力。 d/acc 的信息，即“你应该建造，并且建造有利可图的东西，但要更有选择性和更有意识地确保你正在建造的东西能够帮助你和人类繁荣发展”，可能会成为赢家。五、d/acc与你现有的理念兼容吗？如果你是e/acc，那么 d/acc 就是 e/acc 的一个亚种——只是一个更具选择性和有意性的亚种。如果你是一个有效的利他主义者，那么 d/acc 是对差异化技术开发的有效利他主义理念的重新命名，尽管更加强调自由和民主价值观。如果你是一个自由主义者，那么 d/acc 就是技术自由主义的一个亚种，尽管它是一种更加务实的自由主义，对“技术资本机器”更加批判，并且愿意接受今天的政府干预（至少，如果文化干预不起作用）以防止明天出现更糟糕的不自由。如果你是Glen Weyl意义上的多元主义者，那么 d/acc 是一个框架，可以轻松地包含对多元性所重视的更好的民主协调技术的强调。如果你是公共卫生倡导者，那么 d/acc 想法可以成为更广泛的长期愿景的来源，并提供与“技术人员”找到共同点的机会，否则你可能会觉得与“技术人员”存在分歧。如果你是区块链倡导者，那么 d/acc 是一种比 15 年来对恶性通货膨胀和银行的强调更现代、更广泛的叙述，它将区块链作为具体战略中的众多工具之一纳入背景，以实现更加光明的未来。如果你是一个Solarpunk，那么 d/acc 就是 Solarpunk 的一个亚种，并且同样强调意向性和集体行动。如果你是一个lunarpunk，那么你会欣赏 d/acc 通过维护隐私和自由来强调信息防御。六、人类是最亮的星我热爱科技，因为科技拓展了人类的潜力。一万年前，我们可以制造一些手工工具，改变一小块土地上生长的植物，并建造基本的房屋。今天，我们可以建造800 米高的塔楼，将人类记录的全部知识存储在我们可以随身携带的设备中，在全球范围内进行即时通信，使我们的寿命加倍，并过上幸福而充实的生活，而不必担心我们最好的生活朋友经常死于疾病。我们从底层开始，现在我们走到这里。我相信这些事情是非常好的，并且将人类的影响范围进一步扩大到行星和恒星也是非常好的，因为我相信人类是非常好的。在某些圈子里，对这一点持怀疑态度是很流行的：人类自愿灭绝运动认为，如果没有人类存在，地球会变得更好，而更多的人希望看到更少的人类看到这个世界的光明。未来的几个世纪。人们普遍认为人类是邪恶的，因为我们欺骗和偷窃，参与殖民主义和战争，以及虐待和消灭其他物种。我对这种思维方式的回答是一个简单的问题：与什么相比？是的，人类常常是卑鄙的，但我们更多时候表现出善良和怜悯，并为了共同的利益而共同努力。即使在战争期间，我们也经常注意保护平民——当然还远远不够，但也远远超过我们 2000 年前所做的。下个世纪很可能会带来广泛使用的非动物性肉类，从而消除当今人类应承担的最大道德灾难。非人类的动物不是这样的。出于道德原则，猫不会采取完全拒绝吃老鼠的生活方式。太阳每年都变得越来越亮，预计在大约十亿年后，这将使地球变得太热而无法维持生命。太阳是否想过它会造成种族灭绝？因此，我坚信，在我们所知道和看到的宇宙中的所有事物中，我们人类是最亮的星星。我们唯一知道的是，即使不完美，有时也会认真努力地关心“善”，并调整我们的行为以更好地服务于“善”。二十亿年后，如果地球或宇宙的任何部分仍然拥有地球生命的美丽，那么太空旅行和地球工程等人类的手段将使其成为现实。我们需要建设并加速。但有一个非常现实的问题需要问：我们正在加速实现的目标是什么？21世纪很可能是人类的关键世纪，是决定我们未来几千年命运的世纪。我们是否陷入了无法逃脱的众多陷阱中的一个，或者我们是否找到了通往保留自由和能动性的未来的道路？这些都是具有挑战性的问题。但我期待着观看并参与我们人类寻找答案的伟大集体努力。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

假设接下来是牛市, 我的仓位该如何布局？

公链有关：比特币链-BTC；以太坊-ETH； L1-SUI、SOL； L2-arb、op、matic 2.应用层面龙头：衍生品：syn\dydx dex:UNI NFT市场：blur cross-bridge:STG(ZRO) 最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

SocialFi 和 GameFi 的碰撞 — Socrates 构建新的 Web3 流量入口

L 发表的看法中，普遍看好的赛道包括：Ethereum / BTC L2、Brc20、SocialFi、Web3 游戏，去中心化衍生品等等！ SoicalFi 赛道近期最热的项目 friend.tech，带动了新一轮的社交应用爆发。社交是人类基于生理和安全需求之上的一大心理需求，是 Web3 最高效的流量入口，关于社交的玩法绝不会止步于此。 Bigtime 的爆火，也让市场开始重新审视 GameFi 赛道。经历了 Axie 和 StepN 的大起大落，人们开始关注游戏的可玩性和可持续性，资本和用户的不再盲目的进入，而是有了更多的考量标准。 Socrates 是一个基于多个区块链的全球 web3 SocialFi 和 GameFi 平台，用户通过参与投票、辩论和分享知识来获得奖励。将社交和游戏结合在一起，即满足了用户的社交需求、娱乐性又为用户提供了 Earn 的机会。Socrates 不仅为用户提供知识分享、情绪价值，同时为用户创造了经济价值！关于 Socrates Socrates 是一款结合了 Social-Fi 和 Game-Fi 的 web3 问答应用。虽然支持多链，但是建议在 Polygon 使用，gas 更低更高效！相对其他的 Web 社交应用，Socrates 更加的包容和开放，用户不仅可以在其中讨论专业的 Web3 内容，还可以讨论生活、购物、影视娱乐、社会、体育、健康、人生情感等更多的话题！也更容易将更多的 Web2 用户引入 Web3，带来更多的区块链用户。 Socrates 希望能够激发全球用户对更多问题的动态思考，让用户看到更多不同的选择和思考过程。并将严格恪守 Socrates 的价值观：第一性原理，批判性思维，自我驱动，包容，平等，开放，自由。最终目标是扭转当前主流社交媒体对各种问题的激进甚至极端倾向的引导，推动人类社会向着更加理性、包容和开放的发展。通过 Socrates，人们能够更加理性和独立的思考，并利用集体的智慧启发和拓展人类思维的边界。 Socrates 的经济模型目前，平台中的资产分为三种： SBT 笔： SBT 笔总量无上限，每个地址只能铸造一支，不可转让，可以直接在官网铸造。SBT 笔分为初级笔（10U铸）、中级笔（100U）、高级笔（300U）。不同等级的笔瓜分奖励时的权重不同，等级越高，权重越高。铸造 SBT 笔有一定的几率爆出 NFT 笔。越早参与爆出 NFT 的几率越高。 NFT NFT 笔总量10万，每个地址可以有多枚 NFT，权重可叠加，可转让。持有 NFT 的用户可以增加问题的热度值，将问题推上上热门趋势，吸引更多的人讨论，未来将会有分成。项目方首次分配 2.35 万枚，并锁2.3 万枚，其余5.35 万枚分配给社区，其中开放给用户的 NFT 盲盒为 2.35万枚，用于邀请用户的返佣盲盒为2.3万枚，生态扶持为5000枚，用户奖励为 2000枚。 Socrates 为 NFT 笔设计了通缩模型，用户越早购买 NFT 盲盒，越早开始邀请新用户，那么爆出 NFT 笔的概率就越高。随着 NFT 笔的不断释放，爆出 NFT 的难度越来越高，产出越来越少。项目方锁定的 NFT 释放速度由 NFT 实际产出决定，用户每产出两枚 NFT，平台释放出 1 枚，这样也能够降低项目方抛售 NFT 的可能性。随着新用户的涌入，以及 NFT 在经济模型中的优势，后期 NFT 笔的需求攀升，但稀缺性越来越强，未来 NFT 笔的价值将越来越高。积分积分代表平台内的经济价值，有了笔以后需要墨水才能写字，同理，铸造了笔和 NFT 后，才能够通过积分进行提问、投票、评论、点赞。积分也是直接在官网兑换，1U=1积分。需要提现时，可以将积分转换为U转入钱包。官网：app.socrates.com/registerWallet?ref=8kbp5es6 Socrates 充分考虑了不同人群的需求，散户和大资金都能够在其中找到适合自己的玩法。建议先小额尝试，对整个玩法有一个很详细的了解再决定下一步的行动。 10-200U 资金：初始配置初级笔+积分 & 中级笔+积分 300-400U 资金：初始配置高级笔+积分 400U 以上资金：初始配置 NFT +积分，NFT 可以叠加根据自己情况购买，目前 Opensea 的地板价为 0.3 ETH。 Socrates 的玩法和收益有了笔和积分，就可以参与问题的讨论了。在 Socrates 中没有固定的正确答案，如果一个选项选择的人够多就胜出，如果选择的理由足够充分，能够说服更多的人选择和点赞，就能够赢得相应的奖励！平台中的问题分为普通问题和趋势问题，普通问题可以选择1-7天的投票时间，如果热度值进入排名前50，则升级为趋势问题。热度值是指用户对问题的参与度，包括有效选项、理由、点赞、积分投资和 NFT 笔投资。 Socrates 巧妙地将人的能动性与经济激励相结合，在算法中引入时间和共识维度，避免用户出于炒作与投机而破坏 Socrates 生态，从而保证整个平台能够可持续发展，成为能够长期成长的 Web3 应用。平台为普通问题和趋势问题都设置了参与奖、获胜奖、点赞奖、理由奖，趋势问题还额外设置了投资奖。奖金的来源就是用户通过提问、回答、点赞等消耗的积分，具体包括：用户创建问题消耗的积分用户创建问题时注入的积分用户答题消耗的积分用户写理由消耗的积分用户写回复消耗的积分以及团队70%的卖笔收入将分配给趋势问题普通问题奖池分配比例如下：70% 按比例分配给用户，30% 平台佣金。趋势问题的分配比例如下：55%用户、15%投资、30%平台佣金。早期项目持续关注 Socrates 的商业模式和玩法，简单高效并能够提供多种价值支撑，不仅仅为 Web3 产生推动力，对 Web2 传统人群也具有强大的吸引力。加上其低门槛的玩法和投入，在牛市将成为重要的 Web3 流量入口，为 Web3 输送用户。 Socrates 目前处于非常早期的阶段，但是已经展现了它的影响力，众多 Web3 行业的深度影响者和 KOL 已经入驻，并在趋势问题中频频出现。潜力项目往往早期参与者获得的红利更多，而 Socrates 已经显露出了它的潜力。建议持续关注或者从最低的投资组合开始，仅需要十几刀就能够将平台内的整个收益模式进行尽调，用更低的成本去发现早期趋势！DYOR！来源：金色财经

金色财经2023-11-28

午间复盘：BTC完美斩获450点 ETH30点

金色财经2023-11-28

Google Cloud确认参与EigenLayer测试网

r 是一种重新抵押协议，可让以太坊 (ETH) 同时抵押在多个平台上。 Google Cloud 在电子邮件中确认了云计算服务参与 EigenLayer 的测试网。谷歌云拒绝评论其是否计划迁移到 EigenLayer 的主网，或者该协议是否会添加到谷歌云的区块链节点引擎中。 EigenLabs 也无法确认一旦节点运行进入主网，谷歌云是否仍将作为节点运营商。代表们表示，他们预计谷歌云将继续提供支持，因为测试网的目标是为主网做准备。 EigenLayer 于 6 月为质押者上线，质押者通过锁定质押的以太坊来获得奖励。增强安全性并允许利益相关者委托资产的运营商仍在测试网中。 EigenLayer 表示预计主网部署将于 2024 年上半年进行。自彭博社于 2022 年 1 月首次报道谷歌创建区块链部门以来，谷歌提供的云计算服务 Google Cloud 一直在稳步进军 Web3。同年晚些时候，谷歌云发布了区块链节点引擎，该服务旨在让开发人员更轻松地运行区块链网络节点。 Google Cloud 于 2023 年 4 月推出了 web3 启动计划。 Google Cloud 在 EigenLayer 集成之前就表现出了对 Stake 的兴趣，并于 9 月份成为了 Polygon 验证者。不过，这家科技巨头的投资微乎其微：谷歌云在 100 多个验证者中拥有第二少的股份。跨链协议 LayerZero 于 2023 年 9 月与 Google Cloud 合作，该公司成为 LayerZero 的默认预言机，用于验证跨区块链的交易。谷歌云进军 Web3 并非没有争议，一些人认为这个庞然大物的云计算服务的存在是对权力下放的打击。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

李隆：11.27主流币（BTC/ETH）以太复盘

金色财经2023-11-28

初登欧洲舞台,LittleMami社区踏出国际化第一步

10 家土耳其当地品牌提供支持，包括 ETH Istanbul、500Global VC Istanbul、METAVEST、Node101，以及多位当地明星名流参与。另外，活动已经邀请了一系列有影响力的 web3 业内演讲嘉宾，包括但不限于来自 Polygon、Metamask、斯坦福区块链协会等。在活动上很多嘉宾表示：LittleMami的社区文化和NFT生态令人眼前一亮，NFT世界正处于熊市阶段，急需更多LittleMami这样的新鲜血液不断building。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

重塑计算界限：去中心化算力的现状与展望

，特别是在 DeFi 领域的运用，使得ETH的价格一路看涨，而还处于 PoW 共识阶段的以太坊其挖矿难度也一路走高。矿工对以太坊矿机的算力要求也与日俱增，但以太坊与比特币使用ASIC芯片不同，则需要使用图形处理器（GPU）来进行挖矿计算，如Nvidia RTX系列等。这样它更适合通用计算硬件来参与，这甚至一度引发了，市场对于GPU的争抢而导致市面上高端的显卡一度断货的局面。而当时间来到2022年11月30日，由 OpenAI 研发的 ChatGPT 同样是展示了 AI 领域划时代的意义，用户惊叹于 ChatGPT 带来的全新体验，能如同真人一般，基于上下文完成用户提出的各种要求。而在今年9月推出的新版本中，加入了语音、图像等多模态特征的生成式AI又将用户体验带到了更新的阶段。但与之对应的是GPT4有超过万亿级的参数参与模型预训练以及后续微调。这是 AI 领域对算力需求最大的两个部分。在预训练阶段，通过学习大量的文本来掌握语言模式、语法和关联上下文。使其能够理解语言规律，从而根据输入生成连贯且上下文相关的文本。预训练之后，再对GPT4进行微调，以便于更好地适应特定类型的内容或风格，提升特定需求场景的性能和专业化。由于 GPT 采用的 Transformer 架构，引入自注意力机制（Self-attention），这种机制使得模型能在处理输入的序列时，同时关注序列中不同部分之间的关系，因而对算力需求急剧增长，特别是在处理长序列是需要大量并行计算和存储大量注意力分数，因而也需要大量的内存和高速的数据传输能力。目前主流的同架构LLM对于高性能GPU的需求巨大，这也表明AI大模型领域投入成本巨大。根据相关 SemiAnalysis 的推测估计GPT4一次模型训练成本高达6300万美金。而为实现良好的交互体验，GPT4 在日常运营中亦需要投入大量的算力来维持其日常运营。算力硬件分类这里我们要来理解一下目前主要的算力硬件类型，CPU、GPU、FPGA、ASIC 分别能处理怎样算力需求场景。 • 从CPU和GPU的架构示意图上，GPU包含更多核心，它们使得GPU可同时处理多个计算任务，并行计算的处理能力更强，适用于处理大量计算任务，因此在机器学习和深度学习领域得到了广泛的应用。而CPU的核心数量较少，适合处理更集中地处理单个复杂计算或序列任务，但在处理并行计算任务时不如GPU高效。在渲染任务和神经网络计算任务中，通常需要处理大量重复计算和并行计算，因此GPU比CPU在这个方面会更高效且适用。 • FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程逻辑门阵列，是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路。由大量小型处理单元组成的阵列，FPGA可以理解为可编程的数字逻辑电路集成芯片。目前的运用主要集中在硬件加速，其他任务仍然在CPU上完成，让FPGA和CPU协同工作。 • ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路，是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计的集成电路。ASIC在批量生产时与通用集成电路相比具有体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。因而在比特币挖矿的固有场景下，只需要执行特定的计算任务，ASIC则是最契合的。Google 也推出了针对机器学习专门设计的 TPU（Tensor Processing Unit）作为ASIC的一种，但目前主要通过Google Cloud提供算力租用服务。 • ASIC 和 FPGA 相比，ASIC 是专用集成电路，一旦设计完成后集成电路即固定。而FPGA是在阵列内集成大量数字电路基本门电路和存储器，开发人员可以通过烧写FPGA配置来定义电路，并且这种烧写是可更换的。但就当下的AI领域的更新速度，定制化或半定制化的芯片，无法及时通过调整重新配置来执行不同的任务或适应新算法。因而，GPU 的普遍的适应性和灵活性，使其在 AI 领域大放异彩。各大 GPU 厂商就 AI 领域也对 GPU 在 AI 领域的适配做了相关优化。以 Nvidia 为例，推出了专为深度学习设计的 Tesla 系列和 Ampere 架构 GPU，这些硬件包含针对机器学习和深度学习计算优化的硬件单元（Tensor Cores），这使得GPU能够以更高的效率和更低的能耗执行神经网络的前向和反向传播。此外也提供了广泛的工具和库来支持AI开发，如 CUDA（Compute Unified Device Architecture）来帮助开发人员利用GPU进行通用并行计算。去中心化算力去中心化算力是指通过分布式计算资源提供处理能力的方式。这种去中心化的方法通常结合区块链技术或类似的分布式账本技术，将闲置的计算资源汇集并分发给需要的用户，以实现资源共享、交易和管理。产生背景 • 强劲的算力硬件需求。创作者经济的繁荣，使得数字媒体处理方向进入全民创作的时代，激增的视效渲染需求，出现专门渲染外包工作室、云渲染平台等形式，但这样方式也需要本身投入大量的资金用于前期算力硬件采购。 • 算力硬件来源单一。AI 领域发展更加剧了算力硬件的需求，全球以 Nvidia 为龙头的 GPU 制造企业在这场AI算力竞赛中，赚得盆满钵满。其供货能力甚至成为能掣肘某一行业发展的关键要素，Nvidia的市值也于今年首次突破一万亿美元。 • 算力提供仍主要依赖中心化云平台。而目前真正受益于高性能计算需求激增的是以 AWS 为代表的中心化云厂商，它们推出了 GPU 云算力服务，以目前AWS p4d.24xlarge 为例，租用一台这样的专精于 ML 方向的 HPC 服务器，包含8块 Nvidia A100 40GB GPUs，每小时花费在 32.8 美元，其毛利率据估计可达61%。这也使得其他云巨头纷纷竞相参与，囤积硬件以其在行业发展初期尽可能占据有利。 • 政治、人为干预等因素导致行业发展不平衡。不平衡我们不难看出GPU的所有权和集中度更向资金和技术充裕组织和国家倾斜，且与高性能计算集群呈现依仗关系。这使得以美国为代表的芯片半导体制造强国，也在对AI芯片出口方面实施更为严苛的限制，以削弱其他国家在通用人工智能领域的研究能力。 • 算力资源分配过于集中。 AI 领域的发展主动权掌握在少数巨型公司手中，目前以 OpenAI 为代表的巨头，有微软的加持，背后是微软Azure 提供的丰富算力资源，这使得 OpenAI 每次新产品的发布，都是对当下 AI 行业的重塑和整合，让其余团队在大模型领域难以望其项背。那么在面对高昂的硬件成本、地域限制、产业发展不均衡的情况，是否有其他解决方案？去中心化算力平台则应运而生，平台的目的是创建一个开放、透明且自我调节的市场来更有效地利用全球计算资源。适应性分析 1. 去中心化算力供给侧目前高昂的硬件价格和供给侧的人为控制，都给去中心化算力网络的建设提供了土壤。 • 从去中心化算力的组成方式来看，多样的算力提供方小到个人PC、小型物联网设备大到数据中心、IDC等，大量累积的算力可提供更灵活和可扩展的计算解决方案，从而帮助更多的AI开发者和组织更有效地利用有限的资源。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。 • 有可能的潜在优质算力来源，则是以太坊转 PoS 后，直接由相关矿场转型提供的算力资源。以美国领先的 GPU 集成式算力提供商 Coreweave 为例，前身是北美以太坊最大的矿场，基于已构建的完备基础设施。此外，退役的以太坊矿机，其中也包含了大量的闲置 GPU，据悉此前以太坊挖矿时代巅峰在网工作的 GPU 约2700万张，盘活这些 GPU 也能进一步成为去中心化算力网络重要的算力来源。 2. 去中心化算力需求侧 • 从技术实现来看，去中心化算力资源在图形渲染类，视频转码类，这种计算复杂程度不高的任务，结合区块链技术和web3的经济体系能在确保信息数据安全传递情况下，为网络参与者带来了切实的收益激励，积累了有效的商业模式和客群。而 AI 领域则涉及大量的并行计算，节点间的通信、同步等环节，对网络环境等方面有非常高的要求，因而目前应用也都集中于微调、推理、AIGC 等更偏应用层。 • 从商业逻辑来看，单纯算力买卖的市场是缺乏想象力的，行业只能卷供应链、定价策略，但这些又恰好是中心化云服务的优势。因而，市场上限较低也缺乏更多想象空间，所以也能看到原本做单纯图形渲染的网络在寻求 AI 转型，如 Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向 AI 领域扩展。 • 从主要客群来看，很显然大B端客户会更倾向于中心化集成式云服务，他们通常有充足的预算，他们通常是从事底层大模型的开发，需要更高效的算力聚合形式；因而，去中心化算力更多的是服务于中小型开发团队或个人，从事多是模型微调，或应用层开发，对算力的提供形式没有太高的要求。他们对价格更敏感，去中心化算力的能从根本上减轻初始成本的投入，因而整体的使用成本也更低，以 Gensyn 此前测算的成本来看，将算力换算成V100 提供的等值算力，Gensyn 价格仅为0.4美元每小时，相比AWS 同类型的算力需要2美元每小时，能下降80%。虽然这部分生意并不在目前行业中占开销大头，但伴随 AI 类应用的使用场景持续延展，未来的市场规模不容小觑。 • 从提供的服务来看，可以发现目前的项目更像是去中心化云平台的概念，提供的是一整套从开发、部署、上线、分发、交易全流程的管理，这样的好处在于吸引开发者，可以利用相关工具组件来简化开发部署，提升效率；同时能吸引用户来平台使用这些完整的应用产品，形成基于自身算力网络的生态护城河。但这同时也对项目运营提出了更高的要求。如何吸引优秀开发者和用户并实现留存显得尤为重要。不同领域的应用 1. 数字媒体处理 Render Network 一个基于区块链的全球渲染平台，其目标是为创作者数字创意提供帮助。它允许创作者按需将 GPU 渲染工作扩展到全球 GPU 节点，提供了以一种更为高速且便宜的渲染工作能力，在创作者确认过渲染结果后，再由区块链网络向节点发送代币奖励。相比传统的视觉效果实现方法，在本地建立渲染基础设施或在购置的云服务中增加相应的GPU开支，这都需要高昂的前期投入。自2017年创立以来，Render Network 用户在网络上渲染了超过1600万帧和近50万个场景。从Render Network 2023 Q2 发布数据也能表明，渲染帧数作业和活跃节点数都呈增长的趋势。此外，Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向AI领域扩展。 Livepeer 则是通过网络参与者贡献自己的GPU算力和带宽，为创作者提供实时视频转码服务。广播者可以通过将视频发送至Livepeer，完成各类视频转码，并向各类端侧用户分发，进而实现视频内容的传播。同时，可以便捷地通过法币形式支付，获得视频转码、传输、存储等服务。在Livepeer 网络中，任何人都允许贡献个人计算机资源（CPU、GPU 和带宽）以进行转码和分发视频来赚取费用。原生代币（LPT）则代表了网络参与者在网络中的权益，通过质押代币的数量，决定节点在网络中的权重，从而影响其获得转码任务的机会。同时，LPT也起到了引导节点安全、可靠、快速地完成分派的任务。 2. AI领域的扩展在目前AI领域的生态系统中，主要参与者大致可以划分成：从需求方入手，在产业的不同阶段，对算力的诉求是有明显区别的。以底层模型开发为例，在预训练环节为确保训练结果的有效对并行计算、存储、通信等方面要求都非常高，这就需要通过大型的算力集群来完成相关的任务。当下主要算力供给主要还是依赖自建机房、中心化的云服务平台来集中提供。而在后续模型微调、实时推理和应用开发等环节则对并行计算、节点间通信的要求没有那么高，这恰恰是去中心化算力能一展拳脚的部分。纵观此前已颇具的声量的项目， Akash Nework 在去中心化算力方向做了一些尝试： Akash Network 结合不同的技术组件，让用户可以在去中心化的云环境中高效、灵活地部署和管理应用程序。用户可以利用 Docker 容器技术打包应用，然后通过 Kubernetes 在 Akash 提供的云资源上通过 CloudMOS 进行部署和扩展。Akash 采用“反向拍卖”的方式，这使得价格比传统云服务更低。 Akash Network 在今年8月也发布将推出了主网第6次升级，将对 GPU 的支持纳入其云服务中，未来向更多 AI 团队提供算力供给。 Gensyn.ai，今年颇受行业瞩目的项目由 a16z 领投完成了4300万美元A轮融资，就目前公布项目公布的文档来看，该项目是一个主网基于波卡网络的 L1 PoS 协议，聚焦于深度学习，它旨在通过创建一个全球性的超级计算集群网络来推动机器学习的边界。这个网络连接了从拥有算力富余的数据中心到潜在可贡献个人 GPU 的 PC，定制的 ASIC 和 SoC 等多种设备。为解决的目前去中心化算力中存在的一些问题，Gensyn 借鉴了学术界的一些理论研究新成果： 1. 采用概率学习证明，即使用基于梯度的优化过程的元数据来构建相关任务执行的证明，来加快验证过程； 2. 图形基准协议（Graph-based Pinpoint Protocol），GPP作为一个桥梁，连接了DNN（Deep Neural Network）的离线执行与区块链上的智能合约框架，解决了跨硬件设备间容易发生的不一致性，并确保了验证的一贯性。 3. 与 Truebit 类似的激励方式，通过质押和惩罚相结合的方式，建立一个能让经济理性参与者能诚实地执行分派的任务。该机制采用了密码学和博弈论方法。这个验证系统对于维持大型模型训练计算的完整性和可靠性。但值得注意的是以上内容更多的是解决任务完成验证层面，而非在项目文档中作为主要亮点讲述的关于去中心化算力来实现模型训练方面的功能，特别是关于并行计算和分布式硬件间通信、同步等问题的优化。当前受网络延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）的影响，频繁的节点间通信会使得迭代时间和通信成本都发生增长，这不仅不会带来实际的优化，相反会降低训练效率。Gensyn 在模型训练中处理节点通信和并行计算的方法可能涉及复杂的协调协议，以管理计算的分布式性质。然而，如果没有更详细的技术信息或对他们具体方法的更深入了解，Gensyn通过其网络实现大型模型训练的确切机制需要等项目上线才能真正揭晓。我们还关注到 Edge Matrix Computing (EMC) protocol 它通过区块链技术将算力运用至 AI、渲染、科研、AI电商接入等类型的场景，通过弹性计算把任务分发到不同的算力节点。这种方法不仅提高了算力的使用效率，还确保了数据传输的安全性。同时，它提供了一个算力市场，用户可以访问和交换计算资源。方便开发者部署，更快地触达用户。结合 Web3 的经济形式，也能使算力提供方在根据用户的实际使用情况获取真实收益和协议方补贴，AI开发者也获得更低的推理和渲染成本。以下是其主要组成部分和功能的概述：预期还将推出了基于 GPU 的 RWA 类产品，此项的关键在于将原本在机房固定住的硬件盘活，以 RWA 的形式分割流通，获得额外的资金流动性，高质量 GPU 能作为 RWA 底层资产的原因在于，算力可以算得上 AI 领域的硬通货，目前有明显的供需矛盾，且该矛盾并不能在短期内解决，因而 GPU 的价格相对比较稳定。此外，通过部署 IDC 机房实现算力集群也是 EMC protocol 会重点布局的部分，这不仅能让 GPU 在统一环境下的运转，更高效地处理相关大型算力消耗的任务，如模型的预训练，由此来匹配专业用户的需求。同时，IDC 机房也能集中托管和运行大量的 GPU，确保同类型高质量硬件的技术规格，方便将其打包作为 RWA 产品推向市场，开启DeFi 新思路。近年学界在边缘计算领域也有新的技术理论发展和应用实践。边缘计算作为云计算的一种补充和优化，一部分的人工智能正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，为此轻量机器学习受到青睐，以满足功耗、延时以及精度等问题。 Network3 是通过构建了一个专门的AI Layer2，通过AI 模型算法优化和压缩，联邦学习，边缘计算和隐私计算，为全球范围内的AI开发者提供服务，帮助他们快速、便捷、高效地训练或者验证模型。它通过利用大量智能物联网硬件设备，可聚焦小模型，来做相应的算力供给，且通过构建TEE（Trusted Execution Environment）能让用户仅通过上传模型梯度，来完成相关训练，确保用户相关数据隐私安全。综上 • 伴随 AI 等领域的发展，许多行业会从底层逻辑上实现巨大变革，算力会上升到更重要的地位，与之关联的各个方面也都会引起行业的广泛探索，去中心化算力网络有其自身优势，可答复降低中心化风险，同时也能作为中心化算力的一种补足。 • 且本身 AI 领域的团队也处于一个分岔口上，是否利用已训练好的大模型构建自身产品，还是参与到训练各自地域内的大模型，这样的选择也多是辩证的。因而去中心化算力能满足不同的业务需求，这样的发展趋势是喜闻乐见的，且伴随技术的更新和算法的迭代，势必在关键领域也会有所突破。 • 至不惧，而徐徐图之。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

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