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深入探讨去中心化人工智能（DeAI）及其重要性

开源组织。Google、OpenAI、IBM、AWS 和 Microsoft 是一些主要参与者。去中心化 AI 的需求中心化 AI 存在其问题。试想一下，单点故障意味着一次漏洞可能会危及所有内容。相比之下，去中心化 AI (DeAI) 通过将数据分布在多个节点上，使系统更安全。如果一个节点受到攻击，其余节点仍能正常运作。这种设置还使用户对其数据拥有更多控制权，尤其是在利用完全同态加密 (FHE) 和零知识机器学习 (ZKML) 等技术时，降低了隐私风险。审查是中心化系统的另一个重大问题。一个实体可以控制和操纵信息。相比之下，去中心化 AI 分布控制，难以让任何单一实体主导叙述。这确保了信息保持可访问并免受不当影响。透明度是我认为的关键因素。开源模型、激励机制和协作工作流管理意味着任何人都可以随时检查和验证决策。这种开放程度解决了中心化系统中隐藏偏见和不透明过程的问题。此外，它允许更多人参与并贡献。例如，拥有闲置计算空间的人现在可以通过去中心化计算提供商如 Akash 和 Render 出租。去中心化模型还限制了中央实体的权力，防止 AI 被滥用于不公平的目的。通过促进协作和知识共享，它利用集体智慧和更大的治理，导致系统更稳健、更开放和更准确。加密技术在其中充当了促进者，将最好的两方面结合在一起。它提供了对顶级服务、计算、模型和数据的访问，同时为每个利益相关者提供激励循环、安全性和隐私。这种协同作用确保 DeAI 不仅有效，而且公平和安全。 DeAI 的实际应用以下是 DeAI 领域的一些关键应用：行业应用医疗保健 DeAI 通过实现医疗机构之间的安全、私密的数据共享来增强医疗保健。 AI 算法可以分析匿名数据以识别模式、预测疾病爆发并个性化治疗计划。例如，患者可以私下分享他们的数据给医院，并确保只有他们自己拥有数据，没有其他人。金融去中心化金融 (DeFi) 是 web3 的最大子生态系统之一。AI 可以帮助增强风险管理和交易。这些协议使用 AI 评估风险、预测资产价格并优化交易策略。例如，许多项目正在开发有效资产管理、AI 驱动的自动化做市商 (AMM) 工具等。安全和欺诈检测 AI 算法可以通过分析交易数据中的模式和异常来帮助系统检测和防止欺诈。这增加了 web3 协议的安全性。例如，在 NFT 生态系统中，AI 可以帮助识别假冒资产，确保完整性。内容/情感生成 AI 可以用于创建故事情节、传说、游戏机制等。例如，web3 游戏可以使用 AI 从文本描述生成游戏内容，智能合约管理角色画像和物品等资产的所有权。此外，了解用户对某个类别、问题或市场的看法非常有价值。Kaito 和 Nansen 等工具旨在提供这种情报。 AI 代理和自动化有项目正在为各种领域的任务构建自主 AI 代理，从客户服务到供应链管理。这些代理可以由任何人创建或在协作努力下创建，所有利益相关者都可以无缝地自动获得奖励。用户体验 web3 的用户体验并不是最好的，但模型可以通过个性化推荐和行为预测来提升这一体验。去中心化的社交网络是一个很好的例子，允许用户选择内容推荐的算法或根据自己的喜好策划他们的 feed。生态系统管理激励结构利益相关者可以通过提供数据、计算能力或开发算法获得奖励（赚取代币）。动机在于，存在强大的需求驱动因素，促使人们聚集在一起，合作解决难题，同时也能公平地获得时间和努力的回报。成本效率 DeAI 平台可以通过利用分布式网络中的未使用资源大幅降低成本。它们消除了对昂贵数据中心的需求，并确保资源被最大化使用。例如，Akash Network、Aethir 和 Render 等项目允许用户租用他们未使用的计算能力用于 AI 任务，提高了效率。治理 DeAI 还可以用于改进治理流程，特别是对于协议和去中心化自治组织（DAO）。 AI 可以自动化声誉管理和奖励，确保在 DAO 中公平地认可贡献。推动加密与 AI 结合领域发展的催化剂加密与 AI 结合的交叉领域有几个强劲的催化剂推动其发展。让我们来看看其中的一些。首先，生态系统的资金一直在增加。过去一年中，共有 10.2 亿美元被投入到 136 轮融资中，平均每轮 750 万美元。Hack VC、Variant、Paradigm 和 Polychain 等著名投资者正在进行重大投资。这一资本的涌入正在为该领域的研究和创新提供动力。其次，这项技术旨在提供比中心化系统更具成本效益的替代方案。它可以将潜在的运营成本降低近 50%，高效处理大数据量，并同时提供安全性和隐私性。例如，Akash 声称与 AWS、GCP 和 Azure 相比，其计算提供的成本降低了 85%。从市值来看，该领域的领先项目，如Bittensor、Akash、Render、Worldcoin，在过去的一年里在二级市场上表现异常出色。这些项目一直是 web3 中表现最好的资产之一。根据 Coinbase 的报告，Crypto x AI 品类在品类层面也表现明显出色。 2024 年 4 月，NVIDIA 公布的业绩非常出色。以下是一些新闻中的数据：他们报告称 2024 年第一季度的收入为 260 亿美元，比 2023 年第四季度增长 18%，比去年同期增长 262%。 2024 年第一季度每股摊薄 GAAP 收益为 5.98 美元，比上一季度增长 21%，比去年同期增长 629%。这些数字相当亮眼。中心化服务的宕机事件最近，所有中心化服务（包括 Google.com、ChatGPT、Perplexity）都同时宕机，而所有 Web3 服务则完好无损地运行着。Akash Network 的创始人在此事件期间发出了这样一条推文。由于这些以及许多其他类似的举措、事件和创新，这个领域正在快速发展。领先的远见者生态系统正在积聚势头，这要归功于一些关键行业人物的支持和参与。 Erik Voorhees ShapeShift 的创始人和推特上的大人物，推出了 Venice AI，旨在创建一个无需许可的替代品，替代类似 ChatGPT 的流行 Web2 大语言模型（LLM）。 Venice 侧重于用户隐私和反审查，利用开源技术提供未经过滤和无偏见的信息。 Emad Mostaque Stability AI 的创始人和前 CEO，已辞职，全身心投入 DeAI，他正在构建 Schelling AI。他认为，随着 AI 变得越来越关键，透明和分布式治理将变得非常重要。 Niraj Pant 前 Polychain Capital 的 GP，现正在构建 Ritual.net。这个平台旨在为 AI 构建一个主权执行层，允许开放和无需许可的创建、分发和改进 AI 模型。 Ritual.net 的第一阶段 Infernet 允许开发者通过智能合约和链下访问模型。存在的问题虽然去中心化 AI 提供了许多好处，但它也面临着需要注意的重大挑战。以下是当前面临的主要问题：初始设置成本和挑战建立一个 DeAI 网络面临相当大的困难。构建必要的基础设施和吸引参与者需要大量的时间和资源。这个冷启动问题突显了吸引早期采用者的强大激励措施的必要性。然而，在未达到临界质量之前，网络难以获得牵引力。增加的协调需求管理一个去中心化网络非常复杂。同步多个节点和利益相关者，确保数据一致性，维护安全性，并以成本效益高的方式运营需要大量努力。虽然这种协调体现了加密 x AI 的精髓，但有时可能变得低效和繁琐。可扩展性挑战网络在可扩展性方面面临挑战。在不降低性能的情况下处理不断增加的数据和交易是当今的一个重大挑战。由于节点运行时间的差异，去中心化网络可能会遇到延迟和带宽问题，影响整体效率。诸如分片之类的解决方案仍在发展中，可能无法完全缓解这些问题。资源获取公司在获取最先进的资源方面往往会遇到障碍。主要的中心化提供商可以大量投资于最新的硬件和软件，赋予他们竞争优势。相反，DeAI 项目由于资金有限，可能落后，影响其性能和能力。例如，NVIDIA 倾向于优先为像 GCP、Azure 和 AWS 这样的大型用户分配资源，而不是他们的 Web3 对手，因为需求更高。然而，对于 Web3 提供商来说，当前供应超过需求，或者他们可能仍处于初期建设阶段。法规和法律挑战加密在很大程度上处于法规的灰色地带。缺乏明确的监管框架可能会导致法律风险和不确定性。在去中心化环境中遵守 GDPR 等法规变得更加困难，导致全球范围内持续的斗争。加密 x AI 的未来加密和 AI 的融合有望催生创新项目和应用，解决现实世界的挑战。在我们即将发布的博客中，我们将深入探讨加密的几个关键子类别。我们将探索零知识机器学习（zkML），如 Modulus Labs 和 Giza 等项目，开发以模型推理为中心的产品。此外，我们还将研究去中心化云计算提供商如 Render、Akash Network 和 Aethir，强调它们在提供可扩展且具有成本效益的传统云服务替代方案中的作用。还有许多其他类别，包括 AI 代理、消费者应用和 Web3 游戏，正在蓬勃发展，如 Prime、Nim Network 和 AI Arena 等项目在这一领域运作。虽然列表可以继续扩展，但我们将把进一步的探索留待下一篇博客文章中。在这个领域中，有着悠久历史和成功记录的几个项目包括： Bittensor：这个项目正在开发一个去中心化网络，通过区块链激励参与者共享 AI 模型和数据集，使用“子网”奖励贡献。 Fetch：致力于自主 AI 代理市场，Fetch 提供与 ChatGPT 和 Slack 等顶级服务的集成，通过简单的 API 集成实现对齐。 Akash Network：专注于构建一个提供云计算资源的去中心化市场，Akash Network 使用其 AKT 代币进行治理、安全和网络内的交易。结束语我坚信去中心化 AI（DeAI）有望成为游戏规则的改变者，我们才刚刚开始见证其在生态系统中的增长。 DeAI 体现了透明性、协作和全球影响的原则。正如我们所讨论的，它正在重塑各个关键领域。 Render、Akash 和 Worldcoin 等项目凭借其显著的吸引力和资金，不仅展示了这一领域的巨大潜力，还预示了未来几年可能会经历的显著增长。展望未来，我们将深入探讨加密 x AI 的子类别，继续探索这一动态领域。未来光明，我们才刚刚开始。来源：金色财经

金色财经2024-06-17

科大讯飞：相关产品交付工作正按照计划有序推进中，进展情况良好

en AI 公司联合开发智能手机市场，IBM公司与英特尔公司联合开发服务器市场，使双方的产品更强大。贵公司有否与中国的华为公司合作，联合开发智能手机市场？如果华为的高端手机搭载讯飞星火大模型，岂不是能起到 1+1大于2的效果，中国的科技公司也达到抱团儿取暖的成效，给用户带来极致的体验！科大讯飞董秘：您好，科大讯飞一直在为多家手机厂商提供智能语音和多语种技术服务，讯飞星火大模型发布后，关于手机上大模型技术合作已经在持续对接开展中，具体合作细节受保密协议限制，不便透露，感谢您的热心建议！投资者：请问数字安徽公司合并科大讯飞的报表吗科大讯飞董秘：您好，科大讯飞持有数字安徽有限责任公司股份比例未达到纳入合并报表范围的要求，公司将会对其作为合并报表中的长期股权投资科目进行核算，后续根据持股比例享有该公司的净利润对应的权益，计入投资收益中。投资者：建议星火首页增加实时热点内容，通过网页抓取，大数据用户提问归纳形成类似微博热搜的信息流推送科大讯飞董秘：您好，感谢您的热心建议。投资者：复旦大学自今年秋季起，全体本研学生学AI，将实现人工智能课程全覆盖，预计其他高校也将陆续跟进。请问，我司是否已与高校开展AI课程合作，合作数量和质量情况如何？具体是通过何种途径何种模式开展，预期收益如何？科大讯飞董秘：您好，为满足社会各界对学习和理解人工智能等需求，公司于2024年3月在国家智慧教育公共服务平台累计上线40课时免费AI主题优质课程资源，引导学习者理解并应用人工智能。同时，科大讯飞契合社会需求，满足高校人才培养要求，从2017年开始投入研发人工智能专业相关课程和实验平台，截止目前已经服务300多所高校。2024年，通用人工智能快速发展，各大高校陆续开展人工智能通识课程全面覆盖，科大讯飞打造的面向全校及专业特色的人工智能通识课，将助力合作高校在秋季学期开课。投资者：董秘您好！请问讯飞星火大模型有接入国产手机吗？谢谢！科大讯飞董秘：您好，科大讯飞一直在为多家手机厂商提供智能语音和多语种技术服务，讯飞星火大模型发布后，关于手机上大模型技术合作已经在持续对接开展中，具体合作细节受保密协议限制，不便透露，谢谢关注！投资者：董秘您好，看到公司的C 端应用硬件产品（翻译机、学习机…）卖的很好，请问：1.目前这块的销售毛利和销售占比的情况是怎么样的？2.企业在语音和AI 大模型板块其实是很有优势的，配合硬件这个“入口”，有没有考虑跟汽车厂家的语音ai 平台打通，“将教育搬到车厢里”譬如学习机上学习的英语，可以在车里的语音系统对话练习？类似这样的布局，公司有考虑或布局吗？科大讯飞董秘：您好，学习机等硬件产品毛利属于商业信息，不便具体透露请理解，收入情况请关注公司年报及半年报。在智能汽车领域，公司提供包括智能交互、智能音效、智能座舱、智能驾驶等场景解决方案，感谢您的关注与建议。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2024-06-15

巴菲特所持苹果股票价值1690亿美元高于标普500公司中的455家

亿美元）、美国运通（1600亿美元）、IBM（1550亿美元）、Uber（1480亿美元）、耐克（1420亿美元）和许多其他蓝筹股企业。本季度，伯克希尔哈撒韦所持苹果头寸的价值增加了约340亿美元。这反映出投资者对股市和经济更广泛的乐观情绪，以及在本周拥抱ChatGPT等AI工具后，围绕苹果所引发的新一轮热议。但值得注意的是，巴菲特及其团队在上个季度将他们对苹果的押注减少了13%。他们之前持有的9.05亿股股票，在周四收盘时价值1940亿美元。这个数字要高于埃森哲（1890亿美元）、思科（1840亿美元），以及迪士尼和麦当劳（均为1830亿美元）的市值。巴菲特在5月份的伯克希尔哈撒韦年度股东大会上解释了他削减苹果股票的原因。他希望将自己的部分利润变现，因为他预计美国政府将提高税收以解决其不断膨胀的债务。他还补充说，在全球经济面临挑战的时候，持有现金并不是最糟糕的想法。此外，巴菲特也可能对过度依赖苹果持谨慎态度。截至3月底，伯克希尔哈撒韦公司3360亿美元的股票投资组合中，苹果的持有量占到了40%以上，占伯克希尔哈撒韦8760亿美元市值的近1/5。

金融界2024-06-15

金色Web3.0日报 | TON网络已质押TON突破6亿枚

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金色财经2024-06-14

别只盯苹果，这个也是大机会

的人应该知道，40多年，价值量最高的是IBM，但因为分工，价值量从整机厂让渡到芯片厂和软件厂，即IBM的价值量，最终严重不敌Intel和微软。但现在似乎正在扭转，谁拥抱核心技术闭环，谁就更有竞争力，即使不是全包，核心的零部件和技术都应该在自己手里。尤其是对于硬件厂商来说，价值不想被边缘化，不想沦为低价值的组装厂，大概也就只剩下效仿苹果这条路了。而国内最有能力做到这些的，会是谁？其实答案有且仅有一个，那就是华为。因为华为的产业链最为完善，从操作系统（鸿蒙、盘古LLM）、整机（华为PC、平板、手机、手表等）、算力（麒麟芯片），都有。其他的厂商，联想、小米、OV，都只是组装厂。实际上，我们已经看到像微软、谷歌这些拥有全球最好AI技术的公司，是如何撬动资本神经的，也可以看到苹果即使AI技术有点落后，但鉴于它在智能手机的完整生态护城河，以及强劲的盈利能力、现金流能力，依然能够获得资本的追捧。一个开发者大会，便可以点燃资本的火焰。幸运的是，这个火焰可能很快会发生在中国。 6月21日-23日，华为将在东莞松山湖举办开发者大会，这可能是今天国内最值得期待的科技大会。据悉，盘古大模型5.0与HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版将首次同台亮相。不过市场最为关注的，是华为在AI终端产品上会拿出什么超预期的东西，其中AI PC和AI手机将会成为重磅戏。 02 投资机会在哪里？相关的资本炒作逻辑，其实微软大会和苹果大会已经演绎过一次，主要是换机潮的加快和单机ASP的提升，市场也已经认可这个逻辑。剩下的工作，就只是找到对应标的。如果省事，直接投资对应的公司即可，比如微软和苹果，这些都是具备良好基本面和长期增长价值的公司。如果继续深挖，对应的产业链公司，尤其是估值尚未被疯炒过的公司，也是很好的选项。回归到国内，华为并非上市公司，所以不能像微软或者苹果那样直接买，但对应的华为产业链还是有许多选择的。这里简单总结一下几个比较好的产业链方向：第一，是散热。因为AI手机算力提升，对散热的要求会比传统的智能手机高很多，所以散热器件，且已经进入大型手机厂供应链的公司，特别是进入华为供应链的公司，是非常值得关注的公司。第二，是华为手机的代工厂商，如光弘科技、立讯精密。第三，是其他的配件厂商，如歌尔股份、欧菲光。这些公司在去年华为手机回归的时候，股价的上涨幅度非常不错，对华为手机的反弹非常高，证明逻辑是走得通的。而且，经过一段时间的调整，目前股价也没有回到去年的高位，只要这一次的华为开发者大会有利好消息刺激，大概率是可以再炒一轮。不过，需要指出的是，在去年华为手机回归疯涨之后，又有过一轮非常大的跌幅，说明短线的资金炒作非常大，这是目前A股调性决定的，所以这一次如果大涨，短线获利资金依然有机会重复这种走势。对于投资者而言，如果获利，需要考虑是否有必要及时了结，锁定利润。这样说，并非鼓励大家追涨杀跌，因为这样做想长期获利，难度是很大的，只不过目前国内的炒作风格如此，投资者需要考虑去适应。 03 隐藏的风险关于华为消费电子产业链，有一个隐藏的风险需要重点提及一下。这个风险就是算力。自从被美国制裁之后，算力一直都是困扰国内科技大行的核心问题，华为也不例外。虽然华为在这方面算是国内最好的公司，但依然面临很大的压力。去年华为手机王者归来的时候，曾经引发过一次全民大兴奋，大家都觉得华为要重新崛起了。但实事求是地说，华为手机芯片的算力应该还是落后于苹果的，而且这种差距有可能还会进一步拉大。尤其是在AI大模型方面，算力是非常重要的一环，算力的缺乏，会影响模型以及后续的AI应用能力。不过，国情有别，且国内已经形成了比较完善的产业链，有能力自成一派。更重要的是，在国内的资本市场上，也只有华为概念可以炒了。所以，国外可以炒苹果、炒微软、炒英伟达，但国内最好的映射，依然是华为，资金也会去追逐这个概念。在这个问题没有得到根本解决之前，华为产业链的股价走势，会呈现高低震荡的格局，上涨的时候很急，回调的时候也可以很剧烈。如果美国那边再出什么制裁，股价的跌幅同样会很剧烈。最近一段时间，传出苹果手机的国内销量又可以了，原因也在于此。从世界范围内说，这是华为手机竞争力最大的隐忧，在国内大可以说没有对手，但全球范围内呢？华为手机能够敌得过搭载了GPT-4O、谷歌Gemini的苹果手机，以及其他像三星手机吗？我想很多人都没有答案。因此，在计算华为手机的销量，以及产业链的财务模型时，需要更多地考虑国内市场，全球市场则应该谨慎而保守地做估算。 04 结语作为消费电子最新也可能是最大的换机潮，AI加持的硬件前景无限，会催生一轮又一轮的投资热潮。这是已经低迷多时的消费电子产业，是大利好，市场也已经摩拳擦掌。更重要的是，我们正处在这个换机潮的早期，机会无限。可以预见的是，只要有利好的消息出现，不管是发布新机，还是销量增长的高频数据，都可以刺激一波股价上涨，投资者只要好好跟踪和享受这个趋势就可以。不过，需要提示的一点，那就是前文提及的隐藏风险，以及A股目前的快进快出的大A风格。而且，资金很可能提前布局，真的等到大会开的时候，反而有可能趁利好出逃。在美股，事前可以预热，出来之后如果不错，还可以再炒一波。但在大A，事前照样可以预热，但事后未必跟美股风格。因此，还是那句话，如果事前布局，真的大涨之后，需要考虑及时获利。不贪心，方得始终。

格隆汇2024-06-14

去中心化人工智能（DeAI）：用例、催化剂及关键问题

司或一些开源组织。谷歌、OpenAI、IBM、AWS和微软等公司都是其中的主要参与者。下面是各垂直领域不同参与者的GenAI模型市场地图。我们来快速了解一下人工智能技术这些年来的发展情况。 3、对去中心化AI的需求集中式AI有其自身问题。想想看：一个单点故障就可能危及一切。另一方面，去中心化人工智能（DeAI）通过在多个节点上分布数据来改变游戏规则，使系统更加安全。如果一个节点受到攻击，其他节点将继续正常运行。这种设置还使用户能够更好地控制他们的数据，降低隐私风险，尤其是在使用全同态加密（FHE）和零知识机器学习（ZKML）等技术的情况下。审查是中心化系统的另一个大问题。单个实体可以控制操纵信息。另一方面，去中心化AI会分散控制权，使任何单一实体都难以主导叙事。这确保了信息的可访问性，并且不易受到不当影响。在我看来，透明度是一个关键因素。开源模型、激励机制和协作工作流管理意味着任何人都可以在任何时候检查和验证决策。这种程度的开放性解决了人们对集中式系统中的隐藏偏差和不透明过程的担忧。此外，它允许更多的人加入并做出贡献。例如，拥有闲置计算空间的人现在可以通过像Akash和Render这样的去中心化算力供应商将其出租。去中心化模型还限制了中央实体的权力，防止人工智能被滥用于不公平的目的。通过促进协作和知识共享，它可以利用集体智慧和更大范围的治理，从而产生更可靠、开放和准确的系统。加密货币充当了这个推动者，将两个世界的优点结合在一起。它提供对顶级服务、计算、模型和数据的访问渠道，同时还为所有利益相关者提供激励循环、安全性和隐私保护。这种协同作用确保了DeAI不仅有效，还很公平和安全。 4、DeAI的实际应用以下是DeAI领域的一些主要应用：（1）按领域划分医疗保健 DeAI通过在医疗机构之间实现安全的私有数据共享来改善医疗保健。人工智能算法可以分析匿名数据，以识别模式，预测疾病爆发，并制定个性化的治疗方案。例如，患者可以私下与医院共享他们的数据信息，并确保只有他们自己拥有这些数据。金融去中心化金融（DeFi）是web3最大的子生态系统之一。人工智能可以帮助加强风险管理和交易。这些协议使用人工智能来评估风险、预测资产价格以及优化交易策略。例如，许多项目正在开发用于有效资产管理的工具、人工智能驱动的自动做市商（AMM），等等。安全和欺诈检测人工智能算法可以通过分析交易数据的模式和异常情况，帮助系统检测并预防欺诈。这增加了web3协议的安全性。例如，在NFT生态系统中，人工智能可以帮助识别虚假资产，确保诚信。内容/情感生成 AI可以用来创造故事大纲、剧情、游戏机制等等。例如，web3游戏可以使用AI从文本描述中生成游戏内容，并使用智能合约管理角色和道具等资产的所有权。另外，了解用户对某个类别、问题或市场的看法是非常宝贵的。像Kaito和Nansen这样的工具旨在提供这方面的能力。 AI智能体和自动化有些项目针对从客户服务到供应链管理等各个领域里的任务构建自主AI智能体。这些智能体可以由任何人创建，也可以协作来创建，所有利益相关者都可以自动无缝地获得奖励。用户体验 Web3的用户体验并不是最好的，但是模型可以通过个性化推荐和行为预测来帮助增强用户体验。去中心化社交网络就是一个很好的例子，它允许用户选择内容推荐算法，或者根据他们的喜好来管理他们的信息流。（2）按生态系统管理程度划分激励机制利益相关者可以通过提供数据、算力或开发算法来获得奖励（赚取代币）有强烈的需求驱动人们这么做，大家在困难的问题上合作，同时他们付出的时间和努力也会得到合理的回报。成本效率 DeAI平台可以通过利用分布式网络中未使用的资源来帮助大幅降低成本。它们消除了对昂贵的数据中心的需求，保资源得到最大程度的利用。例如，Akash Network、Aethir和Render等项目允许用户将未使用的算力出租给人工智能任务，从而提高效率。治理 DeAI还可以用于改进治理流程，尤其针对协议和DAO。 AI可以自动化声誉管理和奖励，例如，确保贡献在DAO中被公平对待。 5、Crypto x AI领域的增长催化剂有一些强大的催化剂在推动着Crypto和AI的交融。让我们来看看其中的几个。首先，生态系统中的融资一直在增加。在过去的一年里，共有136轮10.2亿美元的融资，平均每轮750万美元。Hack VC、Variant、Paradigm和Polychain等知名投资公司一直在进行大规模投资。资本的流入加速了该领域的研究和创新。其次，该技术旨在为集中式系统提供一种经济有效的替代方案。它可以降低近50%的潜在运营成本，有效地处理大数据量，同时还能提供安全性和隐私保护。例如，与AWS、GCP和Azure相比，Akash声称在算力供应方面提供85%的折扣。第三，按市值计算，该领域的领先项目，如Bittensor、Akash、Render和Worldcoin，过去一年里在二级市场的表现异常出色。这些项目都是web3中表现最好的资产。根据Coinbase的报告，Crypto x AI类别在各类别中同样表现出色。第四，NVIDIA今年4月份的业绩非常不错。我们来看新闻报道中的一些数字：他们的2024年第一季度的收入为260亿美元，比2023年第四季度增长18%，比去年同期增长262%。今年第一季度，GAAP稀释每股收益为5.98美元，比上一季度增长21%，比去年同期增长629%。第五，最近所有的中心化服务，包括Google.com、Chatgpt、Perplexity，都一起宕机了，而所有的web3服务都完好无损，运行良好。Akash Network的创始人在事件发生前后发布了如下推特。由于这些以及许多其他类似的计划、事件和创新，该领域正在快速发展。 6、走在前沿的远见者由于一些关键行业人物的支持和参与，该生态系统正在积聚越来越大的发展动力。 Erik vooorhees Erik Voorhees是ShapeShift的创始人，也是一个影响力巨大的Twitter名人，他推出了Venice AI，用来创建一个无需许可的流行的web2 LLM（如ChatGPT）替代方案。 Venice专注于用户隐私和无审查特性，使用开源技术提供未经审查的无偏见信息。 Emad Mostaque 是Stability AI的创始人和前首席执行官，现已离职，专注于DeAI领域——正在开发Schelling AI。他认为，随着人工智能变得越来越重要，透明和分布式治理将变得及其重要。 Niraj Pant 曾是Polychain Capital的合伙人，现在正在开发Ritual.net。该平台旨在为AI构建一个主权执行层，实现AI模型的开源无许可的创建、分发和改进。 Ritual.net的第一阶段（Infernet）允许开发人员通过智能合约访问链上链下的模型。 7、不足之处虽然去中心化人工智能有许多好处，但它也遇到了值得关注的重大挑战。以下是它目前面临的关键问题：初始设置成本和挑战建立DeAI网络存在相当大的困难。建立必要的基础设施并吸引参与者需要大量的时间和资源。这个冷启动问题突出了需要有强有力的激励措施来吸引早期采用者。然而，在没有达到足够大的规模的情况下，该网络很难获得牵引力。增加的协调需求管理一个去中心化网络是很复杂的。同步多个节点和利益相关者、确保数据的一致性、维护网络安全并经济高效地运行网络需要大量的工作。虽然这种协调体现了Crypto x AI的本质，但它有时会变得低效和笨重。扩容挑战网络面临着扩容问题。在不降低性能的情况下处理不断升级的数据和交易是当前的一个重大挑战。由于节点正常运行时间的不同，去中心化网络可能会遇到延迟和带宽问题，从而影响整体效率。像分片这样的解决方案仍在发展中，可能无法完全缓解这些问题。资源访问企业在获取尖端资源时经常遇到障碍。主要的集中式供应商可以大量投资最新的硬件和软件，从而为他们带来竞争优势。而DeAI项目受到有限资金的限制，可能会落后，影响其表现和能力。例如，由于更高的需求，NVIDIA倾向于将资源优先分配给GCP、Azure和AWS等超大规模服务器。然而，对于web3供应商来说，目前的供应大于需求，或者他们可能仍处于初级开发阶段。监管和法律挑战 Crypto在很大程度上是在监管灰色地带运作的。缺乏明确的监管框架可能会带来法律风险和不确定性。在一个去中心化的环境中，遵守GDPR等法规变得更具挑战性，从而加剧一场持续的全球斗争。 8、Crypto x AI的未来加密和人工智能的融合有望促进致力于解决现实挑战的创新项目和应用程序的发展。在我们后面的文章中，我们将深入研究加密领域的几个关键子类别。我们将通过Modulus Labs和Giza等项目探索零知识机器学习（zkML），它们正在开发以模型推理为中心的产品。此外，我们将研究去中心化云计算供应商，如Render、Akash Network和Aethir，重点介绍它们在提供可扩展且具有成本效益的传统云服务的替代方案方面的作用。 Bittensor：该项目正在开发一个去中心化网络，激励参与者通过区块链共享人工智能模型和数据集，并使用“子网”来奖励贡献。 Fetch：Fetch聚焦自主AI智能体市场，提供与ChatGPT和Slack等顶级服务的集成，通过简单的API集成促进对齐。 Akash Network：专注于建立一个提供云计算资源的去中心化市场，Akash Network利用其AKT代币进行治理、安全保障和网络内交易。 9、结论我坚信去中心化人工智能（DeAI）将改变游戏规则，我们才刚刚开始看到它在生态系统中的发展。 DeAI体现了透明、协作和全球影响的原则。正如我们所讨论的，它正在重塑各个关键领域。像Render、Akash和Worldcoin这样的项目，凭借其出色的牵引力和融资，不仅突出了该领域的巨大潜力，而且还预示着它在未来几年可能经历大幅增长。展望未来，我们将深入研究Crypto x AI的各子类，继续探索这个动态垂直领域。未来是光明的，而我们才刚刚开始。来源：金色财经

金色财经2024-06-14

区块链动态2024年6月12日早参考

金色财经2024-06-12

特朗普vs拜登：墨美加贸易挑战下的外交抉择

其中一些显然是特朗普相关人士。其中包括IBM公司副总裁、特朗普前首席经济顾问加里·科恩（Gary Cohn），以及南卡罗来纳州的亨利·麦克马斯特（Henry McMaster）等共和党州长。加拿大驻美国大使克尔斯滕·希尔曼（Kirsten Hillman）表示，加拿大官员过去几年一直与特朗普身边的人保持联系，目标是那些他们认为在特朗普连任后会产生影响的智库。 “我们经常与他们会面，”希尔曼在蒙特利尔外交关系委员会的一次活动中表示。“不仅是管理层，还有制定政策的人。我和我的团队通过大使馆保持着持续的联系。” 在墨西哥，代表当选总统克劳迪娅·谢因鲍姆（Claudia Sheinbaum）工作的官员正在制定与特朗普或拜登进行贸易谈判的单独但类似的计划，并承诺延续其政策，据一位高级顾问称。墨西哥的主要出口产品包括汽车、化学品和农产品，美国和墨西哥在能源公司规则以及美国玉米出口方面发生了冲突。洛佩斯·奥夫拉多尔政府准备了一份名为“墨西哥计划”的文件，该文件指出，与亚洲的贸易逆差是北美生产更多产品并作为一个集团更紧密合作的机会。分析发现，如果10%的中国进口产品被北美制造的商品取代，这将促进经济增长，并为美国创造60万个就业岗位，为墨西哥创造52万个就业岗位，为加拿大创造26万个就业岗位。据一位不愿透露姓名的墨西哥官员称，在私下里，墨西哥最大的公司表示担心特朗普会将贸易和移民问题联系起来，就像他在2019年5月所做的那样——当时他威胁说，如果墨西哥不减少抵达美国边境的移民数量，他将征收关税——而拜登则刻意避免这样做。 2023财年，美国边境非法移民数量创下历史新高，尽管过去几个月非法移民数量有所放缓，但人们担心这一趋势可能会迅速逆转。本月，拜登宣布了新措施，阻止移民提出庇护申请，这是限制过境和打击边境失控观念的努力的一部分。墨西哥官员还担心，特朗普不顾墨西哥历史上反对外国军队在其领土上行动的传统，试图动用军事力量攻击该国的贩毒集团，而这种行动可能会引发更多的贸易紧张局势。墨西哥有传言称，将让马塞洛·埃布拉德重返内阁。2019年6月，埃布拉德飞往华盛顿，与特朗普达成协议，部署墨西哥国民警卫队阻止移民，以换取特朗普撤回对墨西哥出口征收关税的威胁。在洛佩斯·奥夫拉多尔执政的头几年，埃布拉德曾多次与特朗普亲自会面。胡安·拉蒙·德拉富恩特曾担任洛佩斯·奥夫拉多尔的驻联合国大使，因此在特朗普执政期间与美国国务院合作，他正在领导希恩鲍姆的过渡。和埃布拉德一样，他可能会在她的政府中担任重要职务。在最近于华盛顿举行的一次活动中，曾担任USMCA谈判期间墨西哥首席贸易谈判代表的肯尼斯·史密斯·拉莫斯(Kenneth Smith Ramos)表示，担心重新审查该协议可能会导致新的限制。他在战略与国际研究中心组织的小组讨论中表示：“鉴于这三个国家以及全世界都存在的政治压力和保护主义压力，开放USMCA是非常危险的。”

佳华1682024-06-12

主打一个人工智能！苹果WWDC 2024要你好看

Sumit Gupta，他曾在谷歌和 IBM担任人工智能数据中心开发工作的高管。通过使用自产芯片提供云服务，苹果可以推出设备无法单独处理的高级人工智能功能，而无需使用 Nvidia 的昂贵处理器。这种方法还保留了苹果许多隐私和安全功能，这些功能已融入其内部芯片的设计中。 WWDC 2024将在周五（6月14日）结束。

Lisa2024-06-11

AI风暴下的数字纠缠：对人工智能的日益依赖恐引发银行新的风险

司过度依赖外部科技公司（如微软、谷歌、IBM和亚马逊）的规则。监管机构担心，一家云计算公司出现问题可能会导致许多金融机构的服务中断。德意志银行企业银行技术战略主管乔安妮·汉纳福德(Joanne Hannaford)本周早些时候在Money20/20会议上对观众表示：“人工智能需要大量的计算，而真正能够合理获取这种计算能力的唯一途径就是利用大型科技公司。” 人工智能是阿姆斯特丹会议的首要议题。法国人工智能初创公司MistralAI被视为法国对OpenAI的回应，其首席执行官告诉与会者，其GenAI产品与金融服务之间存在“协同效应”，“我们在创建分析和监控信息方面看到了很多机会......这确实是银行家喜欢做的事情。” ING正在测试一款人工智能聊天机器人，目前该机器人处理了2.5%的客户服务对话。当被问及这款聊天机器人多久才能处理一半或更多的客户服务对话时，Yilmaz回答说，一年之内。欧盟证券监管机构上周在其关于人工智能的首份声明中表示，银行和投资公司在使用人工智能时不能逃避董事会责任，并有法律义务保护客户。它警告说，这项技术可能会对散户投资者保护产生重大影响。

Heidi2024-06-07

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