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IOST AI LABS ｜「 AI 视界」市场冷静期到来 AI 该如何脱虚向实

AI 领域的投资情况也逐渐降温，CB Insights 数据显示，2023 年的第二季度，全球 AI 领域投资总额环比暴减 38%。可谓市场冷静期已然到来，AI 该如何脱虚向实，再启新篇？纵论全球 AI 现状宏观向上交互融合 · 技术共创 AI 技术的发展演进已不再是单一升级，竖式探索，而是逐渐开始与区块链、5G、XR 等新兴数字技术交互融合发展、多点突破。截至今日，AI 在大数据处理、图像处理、语音识别、机器翻译等诸多领域都取得了里程碑式进展（无论是精度还是效率都得到了显著提高），并通过与多元化数字技术的深层次融合，不断提升技术、产品创新密度、丰富生态体验。 · 多维应用首先，人类与 AI 之间并不是单纯的替代关系。其次，人与 AI 的交互合作，可进一步促进市场运作效率，拓建更完善的社会生态，并持续为企业的数字化、智能化转型升级提供关键增长动力。目前，AI 的实际应用落地场景已非常广泛 —— 涵盖了娱乐、金融、医疗、教育、交通等多个领域。 · 产链协创 AI 产业链主要包括技术提供商、应用开发商、服务提供商等板块。深论之，技术提供商主要提供 AI 算法及技术平台；应用开发商是基于技术提供商的平台来开发具体应用；服务提供商则专注于提供基于 AI 技术的系列产品及服务。目前全球 AI 产业链的各大环节之间相互协作，联动创新，正共同致力于推动 AI 产业的健康可持续化创新发展。 · 投资热潮全球 AI 行业的市场投资热潮正持续高涨，其相关投资数额与投资机构数量在长期范围内都保持着持续增长态势，其中所涉及的投资领域更是涵盖了 AI 技术创新应用的各大赛道 —— 包括语音识别、自然语言处理、图像处理、人机交互等。可预见的是，未来 AI 行业的投资热潮将继续保持高位，全球市场将呈现范围性突破，多点式开花的局面。 · 政策支持目前，世界各国政府都在深度布局 AI 数创生态建设，不断加强对 AI 产业的政策支持，其中包括税收优惠、融资信投、人才引进等诸多方面。例如，美国政府提出了「 AI 国家战略」，并加强对 AI 领域的持续性投资和市场政策扶持；中国政府也针对 AI 行业推出了整合发展规划与政策扶持措施，旨在推动 AI 的技术研创、产品开发及场景应用。这些政策支持为 AI 产业的发展提供了有力保障。 · 人才竞争了解 AI 等新兴行业的人都始终保持着一个共识 —— 核心人才竞争异常激烈。长期以来，为了吸引和培养优秀人才，并保持人才生态的可持续性，各国政府、企业和机构都在持续加强核心产业人才的培养、引进与储备，不断加强完善针对于人才培训、扶持及发展等方面的策略规划与资金投入。 · 社会伦理 AI 正不断改写着人类社会的运作模式，其迅猛式发展态势也为整个人类社会带来了诸多问题 —— AI 对人类社会和伦理的影响、 AI 算法的偏见与歧视、AI 大模型训练的高耗能、AI 对假信息和社会舆论的操纵、生成式 AI 在人类创新创造中的角色……在 AI 行业加速奔跑的今天，这些问题值得我们细细思考，而全球各界也都在持续加强对于 AI 伦理问题的研究和探讨，并推动制定相应的行业伦理规范和生态标准。具象深耕六大领域 · 信息处理 AI 理论的迅猛发展为信息处理技术提供了新思路及新方法，促进了智能信息处理的发展与应用 —— AI 正在迅速渗透计算机及其他信息处理终端市场，专注于探索文字、图像、语音等信息的智能化处理、通信及控制等问题。 · 内容交互随着文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成（AIGC）算法的迭代发展，AI 已初步具备了数字化内容的生产交互能力，并持续突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛。目前，全球大量 AI 工程师都正深耕以准确识别物体、声音、文本等内容为目标的技术，旨在为【 AI+】的多维生态拓建提供基础设施支持。 · 数算规改 AI 和机器学习的模型与其所使用的数据质量直接相关，如果数据存在偏见、错误或噪音，模型的输出也可能是不准确或有偏见的。为此，对数据采集、信息存储和算法处理做出相应的规划改革是非常重要的一环，是扩大 AI 应用范围的必要条件。 · 硬件开发随着生成式人工智能（AI）日益发展，硬件创新正成为新的商机，由 AI 驱动的硬件创新也在不断加速。AI 一直在不断改变软件方面的开发形态，新一代硬件也正在积极支持机器学习的发展，以完成更大规模的计算工作。 · 具身智能在人工智能浪潮下，由其所加持的机器人化身具身智能（Embodied Intelligence）吸引了全球的广泛关注，毫无疑问成为了机器人产业的下一个风口。从产业链的角度上看，机器视觉、边缘计算等是具身智能产业的重要基础组成部分，在政策扶持与市场需求双重驱动下，有望带动相关产业的探索和发展，而其中，帮助智能机器人实现任意动作的精确控制更是 AI 行业的重要研究领域。 · 通用 AI 目前对通用 AI 主要有两种理解：通用性的人工智能（General Artificial Intelligence，GAI）指的是能够处理多种任务的人工智能；人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI），也称强人工智能、超级人工智能等，指的是在所有方面都达到和超越人类水平的智能系统。通用 AI 是 AI 发展的终极目标。近年来，大模型通过持续扩大规模，出现了从量变到质变的能力“涌现”现象，在语言理解生成、逻辑推理等方面表现出预料之外的能力，拉开了迈向通用 AI 的序幕，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。 AI 实现突破发展的关键性瓶颈数据与算法 · 数据隐私和安全问题大规模的数据收集和处理往往会造成对个人隐私和数据安全的侵犯，而一些 AI 应用更是需要大量的个人数据来训练模型，从而引发系列潜在侵犯隐私等问题。 · 算法公正性和透明性源于训练数据中的偏见，以及算法的设计和实现规则，部分 AI 系统可能存在偏见和歧视等问题，这对于用户等利益相关方来说是一个严峻的挑战。伦理与监管 · AI 伦理问题随着 AI 行业的不断发展，一系列关乎社会伦理的问题开始出现，例如：AI 是否会威胁到人类作为主体和尊严的存在？人类是否会被边缘化或取代？这些问题涉及到人类与机器之间的关系，以及人类自身的价值观和意义。 · 标准与监管整体而言，目前全球范围内对于 AI 行业是暂时缺乏统一标准和监管框架的，这直接导致了世界各地 AI 生态发展的差异，并出现较多使用 AI 来谋取不正当利益的行为。人才与落地 · 迫需人才 AI 行业除了极度需要本行业高度专业化的人才之外（包括机器学习专家、数据科学家和工程师），还需要在各个传统领域有着专业知识、商业洞察力和团队合作领导力等具备跨学科技能的人才。随着行业的不断拓展，各领域专业人才的需求亦随之激增，并直接导致了激烈的市场人才竞争。 · 落地困境主要包括商业应用的不确定性和 ROI（投资回报率）两大问题：首先 AI 技术在理论上非常强大，但在实际商业应用中的成功并不总是容易实现；公司可能面临考量投资回报率，以及如何将 AI 技术整合到现有业务流程中的问题。要想排除重难，在市场上推动「AI ➕」产品、服务的应用落地可能还需要若干时间。除以上所重点谈及的三大板块之外，AI 要想实现指数式增长创新，还必须解决成本高昂、交互率低等诸多细微问题。可以说，目前，全球正处于AI 冷静期，经过半年的“稳固”，模式化 AI 不再是能拯救各行各业的“万金油”神药。市场回归冷静，并不一定是坏事，相反，静中思创，「AI+」行业/场景将为我们创造更多新叙事、新未来。脱虚向实 —— 多维深耕、生态共建 AI 本身就具有强大的发展潜力，随着相关技术的不断进步，解决方案的不断成熟，市场可能在不久的未来便会重新活跃起来。对此，正经历全球 AI 市场冷静期的我们，则更应该开拓思维，从市场、生态等多个维度进行深入调研，多维剖析，实时关注领域最新进展。 AI 正逐步从纯粹的理论概念和实验室研究走向了市场实际应用，渗透到现实社会的各个行业与我们的日常生活场景中来。而要想真正的脱虚向实，AI 就必须进一步完成多元化场景拓展与行业共建，在这个过程中，就涉及到技术、生态、政策、人才与落地等多方的协同助力。技术创研 · 模型优化与轻量化要想适应多元化生态场景，就需要不断优化、轻量化 AI 模型，以低门槛、低成本的优势来更好的适应于不同的硬件、环境。 · 自适应学习和迁移学习 AI 系统需要具备自适应学习能力，来保证自身能够在新场景中快速学习并适应，而迁移学习则可以帮助模型在不同任务之间，快速高效地完成信息交互与知识共享。产业协作 · 产学研产业界、学术界和研究机构之间的合作，对于 AI 行业的稳定融创发展颇具意义，通过多方的知识共享和资源交互，可进一步加速 AI 技术在实际场景中的应用落地。 · 联动平台需要多方携手建立开放式创新联动平台，以组织不同领域的公司和机构来共同解决个体多难以面对的诸多问题，从而推动 AI 的跨行业协作应用。政策规范 · 行业规范制定可靠的数据隐私法规和伦理规范，来保障用户的个人隐私及数据安全，从而确保 AI 应用在法律和伦理框架内的稳定、高效运行。 · 激励政策通过制定相应的规划扶持政策、措施，如税收优惠、资金支持等，来刺激 AI 行业的整体正向发展，并鼓励传统企业在多元场景中适度投资并应用 AI 来实现自身的数字化创新升级。人才教育 · 交叉培训推动跨学科指导教育，培养具有不同领域专业知识的人才，为 AI 赋能传统行业贮备综合性人才。 · 终身学习培养全民终身学习理念，支持行业相关者不断完善知识储备和技能熟练度，以适应行业的的迅猛发展和多元场景落地需求。且论 AI 未来发展趋势无需赘述，AI 的未来发展必定将涵盖诸多领域，各类赛道，无论是技术的迭代创新，还是产品、服务的改革开发，亦或是应用领域的持续拓建等等，一一讨论，便是过于杂乱，本文便主要从以下三大方向进行整合预测论述：多元技术融创未来的 AI 可能会更加注重自主学习能力的创新 —— 包括自监督学习和增强监督学习，这将使 AI 系统变得更为灵活与高效，从而更好地适应新的环境，以完成更为大规模的复合式任务。而就未来模型而言，它将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重文本、图像和视频等各种形式的信息融合。对此，未来的 AI 模型可能会变得更大、更复杂，并将涉及更大规模的深度学习模型、更快速的计算硬件以及更高效的模型架构。而多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，便是 AI 全面理解真实世界的重要一步。此外，随着硬件技术的不断发展，将 AI 算法融合到边缘设备上，减少对云计算的依赖，提高响应速度，是未来发展的一个重要方向。垂直行业落地未来 AI 将更广泛且深度地赋能各个垂直行业，包括医疗、金融、制造、零售、能源等。这必将涉及到更多系统性、定制化的解决方案，从而催生特定行业的特殊需求。此外，随着技术的发展，AI 将进一步渗透到新兴领域，如量子计算、生物医学、可再生能源等，并持续推动这些领域的创新和进步。生态建设规范随着 AI 技术的不断发展，社会对于伦理和法律问题的关注度不断增加，未来可能会更加强调AI 的道德使用、隐私保护和公平性，各国可能会制定更完善的法律框架来规范 AI 的开发和应用。包括隐私、安全、受限制等在内的一系列伦理和法规问题开始得到解决，并完成相应的法规、方针的制定，但可能需要时间来形成全球性的共识意见，而公众对于 AI 技术的认知和接受度也将随之大幅度提高。目前可预见的这些趋势只是一些可能的方向，实际发展取决于技术进步、社会需求和政策变化等多个因素的综合影响，人工智能领域作为一个高动态、快节奏的迭代创新过程，随时可因骤然出现的需求变化和市场动荡而催生全新的发展趋势和方向。结尾在奔赴 AI 星辰大海的征途中，【IOST AI LABS】已策略开启“ All in AI ”核心战略升级，积极抢抓政策利好及 AI 生态红利期，充分发挥自身在技术融创多链化、生态构建多云化、算力驱动产业化等领域的先天优势。目前，【IOST AI LABS】正携手 AWS、Tencent Cloud 等全球优质生态合作伙伴，通过对话与合作凝聚共识，构建开放、公正、有效的治理机制，持续加强AI、大数据、物联网、数字孪生等数字技术的创新研究，并已推出「NFT service 」、「Blockchain traceability service 」两大 AI 产品，以积极探索并拓展 AI 多领域创新性应用场景。在新产业、新业态、新商业模式经济建设的大背景下，企业对 AI 的需求逐渐升温， AI 产值的成长速度令人瞩目，而随着 AI 在千行百业的加速落地，相关企业必须深度聚焦且持续深耕“数据＋AI”赛道，抢 AI 技术变革带来的机遇，以科技创新塑造发展新动能，主动探索多场景应用价值，助推行业健康高质量发展。来源：金色财经

金色财经2024-01-11

铁矿石期货盘中下跌0.83%，报957.5元

1月11日，铁矿石主力期货（i2405）合约盘中下跌0.83%，报957.5元，成交121.1亿元。

金融界2024-01-11

八亿时空取得液晶化合物专利，可提高液晶显示装置的响应速度

所述含环己烯结构的液晶化合物具有通式(I)所示结构。本发明所述液晶化合物具有更高的清亮点，比较高的光学各向异性，低的旋转粘度，具有良好的热稳定性、化学稳定性、光学稳定性及力学等方面的性能，可提高液晶显示装置的响应速度，同时具有较好电荷保持率等特点。

金融界2024-01-11

前高盛高管据悉因身心健康危机起诉高盛，索赔逾100万英镑

0万英镑（130万美元）。现年55岁的Ian Dodd在2018年至2021年期间担任高盛驻伦敦的全球招聘主管，他在诉讼中声称在承受了不可能的要求和超长工作时间后，患上了严重的抑郁症和心脏病。

金融界2024-01-11

心泰医疗(02291.HK)认购宁波银行提供的结构性存款产品

银行(北京分行)订立结构性存款产品协议I，心泰北京同意向宁波银行(北京分行)认购人民币3000万元的结构性存款产品I。

金融界2024-01-11

中梁控股：香港高等法院指示于2月9日召开债权人计划会议

9日召开聆讯时，香港高等法院已指示：（i）召开计划债权人的计划会议，以考虑及酌情批准该计划（无论有否修订）。计划会议的召开时间定于2024年2月9日上午十一时正（香港时间）；及（ii）于2024年2月23日上午九时三十分（香港时间）在高等法院召开批准聆讯，以裁定是否批准该计划。

金融界2024-01-11

超越 ETF：2024 年值得关注的加密货币创新

.0 协议 (例如 DYDX、FXS、INST)，这是唯一超越单纯持有比特币的叙事。然而，货币市场协议 (例如 AAVE、COMP、QI) 和去中心化物理基础设施网络 (“DePIN”，例如 FIL、RNDR、DIMO) 也紧随其后。有人可能会推测，这些叙事统一的特点是杠杆和流动性的结合，这是为了产生比去年看到的 5% 国债利率更高的收益所必需的元素，也是在像区块链这样的共享数据库和运行时访问时本质上更优越的特征。然而，DePIN 并不完全符合这一论点。也许，与去中心化科学 (“DeSci”，例如 VITA、HAIR、GROW) 和现实世界资产 (“RWAs”，例如 MKR、MPL、CPOOL) 等更具技术和监管敏感性的应用一起，这些应用最终开始随着主要硬件部署和许可里程碑的实现而加速发展，从而实现现实世界的采用。关注开发者部署合约和周转代币库存的地方也很有帮助。许多以太坊交易量开始迁移到其 L2 链，那里的交易更快更便宜，许多人甚至开始宣扬 AppChain 论点，即未来将属于拥有自己的 L2 的独立应用程序，例如 Coinbase 的 BASE。根据最热门资产的价格走势，Avalanche、Arbitrum 和 Optimism 似乎显示出强劲的增长潜力。无论你选择支持哪种论点，请记住，研发工作可能需要数年时间才能成熟并转化为终端消费者的采用。尽管我们像投机者一样喜欢猜测，但长期来看，稳健耐心的策略可以大幅提高你的收益。想想看，你需要持有比特币长达 15 年才能看到它整个增长轨迹！也许你的下一个论点也有类似的故事。来源：金色财经

金色财经2024-01-11

亚马逊为什么这么“贵”？

马逊的AWS。在最近的2023 re:Invent全球大会上，AWS展示了自己的适应性和雄心，要与微软的Azure匹敌，同时抵御Google Cloud的挑战。微软与OpenAI的合作使其获得了利用市场领先的大语言模型的优势。然而，AWS已经表示，它致力于竞争，并且还定制了人工智能芯片，旨在帮助其客户留在AWS上。此外，作为市场上最重要的IaaS参与者，亚马逊继续在其部署中产生可观的规模效应，为亚马逊提供了相对于较小同行的可持续竞争优势。因此，相信亚马逊有足够的时间在平台和软件层面赶上Azure，因为微软将其Co-pilot集成到其产品中。随着人工智能领域的不断发展，亚马逊通过规模推动增长的能力不应被低估，这将推动运营杠杆。因此，如果该公司能够精明地进行投资，与微软展开竞争，那么微软和亚马逊之间的竞争将会持续下去。需要明确的是，关于亚马逊的论点并非无懈可击。在电商业务方面，很明显，像Shein和Temu取得了重大进展。此外，TikTok还致力于在亚马逊最关键的北美市场获得影响力。因此，亚马逊必须保持“Day One”的状态，才不会沦为牺牲品。此外，绝不能排除微软利用人工智能赶超亚马逊的可能性。虽然亚马逊仍然是IaaS的领导者，但如果人工智能个人电脑的势头继续增长，考虑到微软在PaaS和SaaS领域的捆绑优势，它可能会导致更多企业向微软转移。这种转变预计不会是短期的，因此可能需要时间来发挥作用。然而，投资者必须继续观察这些事态发展，正如看空投资者所指出的那样，亚马逊的股价并没有让人失望。来源：TradingView 在2023年12月，亚马逊股价曾在150美元的水平遇到阻力。在经历了轻松跑赢标普500指数的大涨之后，获利回吐应该不会让人感到意外，因为逢低买盘可能会重新配置。然而，作者没有察觉到牛市陷阱。换句话说，近期的小幅回调为投资者提供了另一个买入亚马逊股票的机会。然而，他们必须现实一点，不要指望在2023年再次出现明显的优异表现。尽管作者持谨慎态度，但相信亚马逊的买家仍会继续买入，很可能会期待它继续走高，因为它有望重新突破190美元的历史高点(而且这一走势不一定是线性的)。 $亚马逊(AMZN)$

老虎证券2024-01-11

清华大学申请SIRT6激动活性专利，有效预防和/或治疗SIRT6蛋白介导的相关疾病

显示，本发明公开了一种化合物，其为式(I)所示的化合物或其立体异构体、互变异构体、溶剂化物、药学上可接受的盐。该化合物具有SIRT6激动活性，将其作为SIRT6激动剂或药物，可用于促进细胞中的SIRT6蛋白的表达或活性，有效预防和/或治疗SIRT6蛋白介导的相关疾病。

金融界2024-01-11

AI加密货币是2024年的下一个趋势吗？

%，较过去一周大幅上涨 53%。然而，IMGNAI 在过去 30 天内大幅下跌 46%，BBANK 兑美元汇率下跌 39%。反思2023年：人工智能相关资产的黄金时代 2023年是加密经济的繁荣期，人工智能相关资产转变为数字黄金。随着加密货币社区临近 2024 年，这一势头的轨迹仍然存在不确定性。尽管如此，人工智能加密货币领域仍然是数字资产领域增长最快的领域之一，为投资者提供了吸引力和潜力。 2024 年需要监控的创新人工智能加密项目人工智能和区块链技术的融合为突破性的加密项目铺平了道路。这些举措利用人工智能来增强安全性、优化交易策略并自动化区块链生态系统中的任务。当我们深入研究 2024 年时，几个有前途的人工智能加密项目值得关注： ➤ The Graph (GRT)：一种开源去中心化协议，用于索引和查询区块链数据，对于构建去中心化应用程序 (DApp) 至关重要。 ➤ Fetch.ai (FET)：一个去中心化自治组织 (DAO)，利用人工智能来自动化任务并优化物联网和金融市场中的资源分配。 ➤ Phala Network（PHA）：一个隐私保护区块链平台，利用安全多方计算（SMPC）在区块链上进行机密计算。 ➤ SingularityNET (AGIX)：一个连接人工智能服务提供商和用户的去中心化平台，促进人工智能算法的协作和交换。 ➤Ocean Protocol （OCEAN）：一种用于数据共享和交换的去中心化协议，利用人工智能实现数据发现、定价和访问控制的自动化。 ➤ iExec RLC（RLC）：一个去中心化云计算平台，通过人工智能优化资源分配，以实现安全高效的计算。 ➤ Covalent (CQT)：一个开源数据聚合器，利用人工智能来聚合、规范化和分析来自各种区块链的数据。 ➤ Numeraire (NMR)：一个使用人工智能预测金融市场的去中心化平台，为数据提供商提供原生代币 NUM。 ➤ dKargo (DKA)：一个使用区块链技术和人工智能简化供应链运营的去中心化物流平台。 ➤ Cortex (CTXC)：一个开源的点对点区块链平台，支持人工智能算法和人工智能驱动的去中心化应用程序的执行。这些创新项目代表了不断发展的人工智能加密领域的一小部分，预计未来几年将出现更多突破性的应用。随着技术的不断进步，人工智能和区块链的融合将重新定义行业并重塑数字格局，为投资者和爱好者提供前所未有的机会。顶级人工智能加密货币互联网计算机（ICP） →作为世界上第一个以网络速度运行的区块链的互联网计算机概述：互联网计算机（ICP）站在区块链创新的最前沿，代表了世界上第一个旨在以网络速度运行的区块链。它由 DFINITY 基金会发起，通过实现可扩展且高效的智能合约开发，引入了范式转变。与传统区块链不同，ICP 旨在与网络服务无缝集成，重新定义个人与互联网的交互方式。 →互联网计算机的目的和目标：互联网计算机的主要目的是重塑互联网格局。它旨在摆脱现有区块链网络的限制，为开发人员提供不受限制的大规模创建和部署智能合约的能力。通过培育去中心化和可扩展的环境，互联网计算机设想了一个未来，网络服务不仅是安全的，而且本质上是区块链基础设施的一部分。 → ICP（原生代币）的描述： ICP 作为互联网计算机生态系统中的原生实用代币。它的作用不仅仅是交换媒介，还包括治理和对各种平台功能的访问。ICP 持有者参与决策过程，确保平台的开发采用去中心化和社区驱动的方式。 → ICP当前市值和交易价值：根据最新数据，Internet Computer拥有可观的市值，强调了其在加密货币社区中的相关性和采用度。ICP 的交易价值反映了投资者的信心和市场动态，提供了对代币流动性和需求的洞察。 Injective(INJ) Injective 介绍 Injective 作为一个专注于金融的人工智能驱动的加密货币项目： Injective 是一个开创性的人工智能驱动的加密货币项目，特别关注彻底改变金融格局。通过利用人工智能的力量，Injective 旨在推出创新的解决方案和基本工具来构建去中心化金融（DeFi）应用程序。 Injective 提供的具体功能： Injective 通过提供一系列复杂的功能来满足金融部门的多样化需求，从而脱颖而出。值得注意的功能包括保证金交易、衍生品交易和外汇期货交易。这些功能为用户提供了先进的金融工具，增强了 Injective 平台的整体功能和实用性。 Injective 原生货币 INJ 的作用： INJ 作为 Injective 原生货币，在平台生态系统中发挥着举足轻重的作用。除了作为交换媒介之外，INJ 也是验证网络交易不可或缺的一部分。此外，它在治理中占据核心地位，使 INJ 持有者能够积极参与塑造 Injective 项目的未来发展和方向。 INJ 目前的市值和交易价值： Injective 的市值反映了该项目在竞争格局中的地位，展示了其增长和接受度。INJ 的交易价值提供了对市场情绪和投资者看法的宝贵见解，提供了对Token价值和流动性的实时评估。 3）The Graph (GRT) The Graph The Graph 作为索引和查询数据协议的解释： The Graph 作为一个突破性的协议，设计用于索引和查询区块链中的数据。其功能与谷歌索引和查询传统互联网网站数据的方式相似。The Graph 解决了区块链数据带来的独特挑战，引入了“子图”的创新概念来组织和理解去中心化数据。 The Graph 的功能与 Google 索引的比较： The Graph 的功能与 Google 在互联网上索引和查询数据的方法非常相似。通过将类似的原理应用于区块链数据，The Graph 增强了去中心化网络上信息的可访问性和可用性。这一比较凸显了该平台用户友好且高效的数据检索机制。引入“子图”概念： The Graph 架构的一个关键方面是“子图”的利用。这些是专门的索引，将区块链数据组织成更易于管理和更具体的单元。这种组织结构提高了数据检索的效率，为开发人员提供了对所需信息的有针对性和简化的访问。 The Graph 原生加密货币 GRT 说明： GRT 是 The Graph 生态系统的原生加密货币。GRT 建立在以太坊区块链之上，促进了协议内的各种功能。除了作为交换媒介之外，GRT 在治理中发挥着核心作用，使Token持有者能够积极参与塑造 The Graph 未来的决策过程。 GRT 的当前市值和交易价值，参考历史峰值： GRT 的市值反映了该平台在区块链领域的增长和采用。GRT 的交易价值提供了对市场动态和投资者情绪的实时洞察。此外，参考 GRT 2021 年 2 月的历史峰值，可以了解其随时间推移的表现，展示其弹性和持续增长的潜力。结论在人工智能和加密货币市场的动态交叉中，过去一个月见证了前所未有的增长，特别是在以人工智能为中心的Token方面。市值飙升 17.5 亿美元，一年内增长 540%，凸显了人工智能在加密货币领域的变革力量。表现出色的 The Graph (GRT) 体现了这种协同效应，标志着大幅增长。当我们进入 2024 年时，不确定性迫在眉睫，但人工智能加密货币领域仍然是一个快速发展的领域，提供了吸引力和潜力。 The Graph、Injective 和 Internet Computer 等创新项目引领了这一浪潮，展示了人工智能和区块链融合的巨大可能性。随着加密经济的不断发展，这些项目和更广泛的人工智能驱动的举措代表了一个充满希望的未来，塑造了数字资产的新时代。对于那些冒险进入这一领域的人来说，人工智能和加密货币的融合带来了无与伦比的机会和创新，预示着金融格局的变革时代。来源：金色财经

金色财经2024-01-11

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