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解析 AI 与加密结合的潜力与现实挑战

件的颠覆对象。一些值得注意的挑战者包括Llama、RWKV和Mistral.ai。随着时间的推移，这个列表无疑会不断增长（在Openrouter.ai上提供了更全面的列表）。通过利用由开源模型提供支持的web3 AI，人们可以充分利用这些新创新。我们相信，随着时间的推移，一个开源的全球开发工作力量，结合加密激励，可以推动开源模型以及构建在其之上的代理和框架的快速创新。一个AI代理协议的例子是Theoriq。Theoriq利用开源模型创建了一个可组合互联的AI代理网络，可以组装在一起创建更高级的AI解决方案。我们对此深信不疑的原因在于过去的经验：大多数“开发者软件”在经过时间的推移后逐渐被开源软件所超越。微软过去是一家专有软件公司，现在成为了贡献最多的Github公司，这是有原因的。如果你看看Databricks、PostGresSQL、MongoDB等是如何颠覆专有数据库的，就会发现整个行业就是一个被开源软件颠覆的例子，所以先例在这里是相当强大的。然而，这也有一个小陷阱。OSS LLMs存在一个棘手的问题，就是OpenAI已经开始与组织签订付费数据许可协议，比如Reddit和纽约时报。如果这种趋势持续下去，由于获取数据的经济壁垒，OSS LLMs可能会越来越难以竞争。英伟达可能会将保密计算作为安全数据共享的加强工具。时间会告诉我们这将如何发展。真正的好处 #6：通过高成本的随机抽样或零知识证明实现共识在web3 AI推理中，验证是一个挑战。验证者有可能通过欺骗结果来获取费用，因此验证推理是一项重要的措施。需要注意的是，尽管AI推理还处于初级阶段，但除非采取措施来削弱这种行为的动机，否则这种欺骗是不可避免的。标准的web3方法是让多个验证者重复相同的操作并进行结果比较。然而，正如前面提到的，由于当前高端Nvidia芯片短缺，AI推理非常昂贵。考虑到web3可以通过未充分利用的GPU DePINs提供更低成本的推理，冗余计算将严重削弱web3的价值主张。更有希望的解决方案是对离链AI推理计算进行零知识证明。在这种情况下，可以验证简明的零知识证明以确定模型是否经过正确训练，或者推理是否正确运行（称为zkML）。其中的示例包括Modulus Labs和ZKonduit。由于零知识操作需要相当大的计算资源，这些解决方案的性能仍处于初级阶段。然而，随着零知识硬件ASIC在不久的将来推出，这一情况可能会得到改善。更有希望的想法是一种“乐观”抽样为基础的AI推理方法。在这种模型中，您只需验证验证者生成结果的一小部分，但设置足够高的经济成本来惩罚被抓到作弊的验证者，从而产生强大的经济禁止效应。这样一来，您可以节省冗余计算（例如，参见Hyperbolic的"Proof of Sampling"论文）。另一个有希望的想法是使用水印和指纹技术的解决方案，例如Bagel Network提出的解决方案。这类似于亚马逊Alexa为其数百万设备上的AI模型质量保证提供的机制。真正的好处 #7：通过可组合的开源软件堆栈节省费用（OpenAI的利润） web3为AI带来的下一个机会是降低成本的民主化。到目前为止，我们已经讨论了通过像io.net这样的DePINs节省GPU成本的方法。但是，web3还提供了节省中心化web2 AI服务的利润率（例如OpenAI，根据本文撰写时的信息，其年收入超过10亿美元）的机会。这些成本节约来自于使用开源软件（OSS）模型而不是专有模型，从而实现了额外的成本节约，因为模型创建者并不试图盈利。许多开源软件模型将始终完全免费，这为客户提供了最佳的经济效益。但是，也可能有一些开源软件模型尝试这些变现方法。请考虑，Hugging Face上仅有4%的模型由有预算的公司进行训练以帮助补贴这些模型（参见此处）。剩下的96%的模型是由社区进行训练的。这个96%的Hugging Face模型群体面临着实际的成本（包括计算成本和数据成本）。所以这些模型需要以某种方式实现变现。有许多关于实现这种开源软件模型变现的提议。其中最有趣的之一是“初始模型发行”（IMO）的概念，即将模型本身进行Token化，留下一部分Token给团队，并将模型的一些未来收入流向Token持有人，尽管这其中显然存在一些法律和监管障碍。其他开源软件模型将尝试基于使用量进行变现。需要注意的是，如果这种情况变为现实，开源软件模型可能开始越来越像它们的web2利润生成对应物。但是，从现实角度来看，市场将会二分，其中一些模型将完全免费。一旦选择了开源软件模型，您可以在其上进行可组合的层次操作。例如，您可以使用Ritual.net进行AI推理，以及Theoriq.ai作为可组合和自治的链上AI代理的早期领导者（两者都得到了Hack VC的支持）。真正的好处 #8：去中心化的数据采集 AI面临的最大挑战之一是获取适合训练模型的正确数据。我们之前提到过，去中心化AI训练存在一些挑战。但是利用去中心化网络来获取数据（然后可以在其他地方，甚至是传统的web2平台上用于训练）又如何呢？这正是像Grass这样的初创公司正在做的事情（得到了Hack VC的支持）。Grass是一个去中心化的“数据爬取”网络，由个人贡献他们机器的闲置处理能力来获取数据，以供AI模型的训练。理论上，在大规模应用中，这种数据采集可能比任何一家公司的内部努力更优越，因为庞大的激励节点网络具有强大的计算能力。这不仅包括获取更多的数据，还包括更频繁地获取数据，以使数据更具相关性和最新性。由于这些数据爬取节点本质上是分散的，不属于单个IP地址，因此几乎不可能阻止这个去中心化的数据爬取军团。此外，他们还有一支人力网络，可以清理和规范数据，使其在被爬取后变得有用。一旦获取了数据，您还需要一个链上的存储位置，以及使用该数据生成的LLM（大型语言模型）。在这方面，0g.AI是早期的领导者。它是一个针对AI进行优化的高性能web3存储解决方案，比AWS便宜得多（这对于Web3 AI来说是另一个经济上的成功），同时也可以作为第二层、AI等的数据可用性基础设施。需要注意的是，在未来，数据在web3 AI中的作用可能会发生变化。目前，对于LLM来说，现状是使用数据对模型进行预训练，并随着时间的推移使用更多的数据进行改进。然而，由于互联网上的数据实时变化，这些模型始终略微过时，因此LLM推理的响应略有不准确。未来可能发展的一个新范式是“实时”数据。这个概念是当LLM被要求进行推理时，LLM可以通过向其注入实时从互联网上收集的数据来使用数据。这样，LLM将使用最新的数据。Grass也正在研究这一点。三、结论我们希望这篇分析对您在思考web3 AI的承诺与现实时有所帮助。这只是一个讨论的起点，而且这个领域正在迅速变化，所以请随时加入并表达您的观点，因为我们愿意继续共同学习和建设。来源：金色财经

金色财经2024-06-22

AI on AO 发布会：AO协议的三大AI技术突破

乎所有当前开源和可用的主要模型。比如 Llama 3 在链上运行在智能合约中，GPT 也是如此，还有苹果的模型等等。这是整个生态系统共同努力的成果，有三项主要的技术进步也构成了这个系统的一部分。因此，我非常激动地向大家介绍这一切。大体情况是，现在 LLM（大型语言模型）可以在智能合约中运行。你可能多次听说去中心化 AI 和 AI 加密货币。实际上，除了一种我们今天要讨论的系统外，几乎所有这些系统都是作为预言机的 AI，也就是在链下运行 AI，然后将执行结果放到链上，用于下游的某些用途。我们说的不是这个。我们说的是将大型语言模型推理作为智能合约状态执行的一部分。这一切都得益于我们拥有的 AO 硬盘以及 AO 的超并行处理机制，这意味着你可以运行大量的计算，而这不会影响我正在使用的不同进程。我们认为，这将允许我们创建一个非常丰富的去中心化自主代理金融系统。到目前为止，在去中心化金融（DeFi）中，我们基本上已经能够使原始交易的执行变得无需信任。在不同经济游戏中的交互，比如借贷和交换，都是无需信任的。这只是问题的一个方面。如果你考虑全球金融市场。是的，有各种不同的经济原件在不同方式中发挥作用。有债券、股票、商品和衍生品等等。但我们真正谈论市场时，不仅仅是这些，实际上是智能层。是决定买卖、借贷或参与各种金融游戏的人。到目前为止，在去中心化金融生态系统中，我们成功地将所有这些原件转移到一个无需信任的状态中。因此，你可以在 Uniswap 上进行交换，而不需要信任 Uniswap 的运营者。实际上，从根本上讲，没有运营者。市场的智能层被留在了链下。所以，如果你想参与加密货币投资，而不想自己做所有研究和参与，你必须找到一个基金。你可以信任他们的资金，然后他们去执行智能决策，并将其下游传递到网络本身的基本原件执行中。我们认为，在 AO 中，我们实际上已经具备了将市场的智能部分，即导致决策的智能，转移到网络本身的能力。因此，一个简单的理解方式可能是想象一下。一个你可以信任的对冲基金或投资组合管理应用程序，可以在网络内执行一组智能指令，从而将网络的无需信任性转移到决策过程中。这意味着一个匿名账户，例如 Yolo 420 Trader Number One（一个大胆、随意的交易者），可以创建一个新的有趣策略，并将其部署到网络上，而你可以将资本投入其中而无需真正信任。你现在可以构建与大型统计模型交互的自主代理。而最常见的大型统计模型是大型语言模型，可以处理和生成文本。这意味着你可以将这些模型放入智能合约中，作为由某个有新颖想法的人开发的策略的一部分，并在网络中智能地执行它们。你可以想象做一些基础的情绪分析。比如你读取新闻，决定这是买卖这个衍生品的好时机。这是执行这种或那种操作的好时机。你可以让类似人类的决策以无需信任的方式执行。这不仅仅是理论。我们创建了一个有趣的迷因币，称为 Llama Fed。基本上这个想法是，它是一个法币模拟器，其中的一群 llama（羊驼）由 Llama 3 模型表示。它们就像 llama 和美联储主席的结合体，你可以去找它们，请求它们发放一些代币，它们会评估你的请求。大型语言模型本身操作货币政策，完全自主、无需信任。我们构建了它，但我们无法控制它。它们操作货币政策，决定谁应该获得代币，谁不应该。这是这一技术的一个非常有趣的小应用，希望能激发生态系统中所有其他可能的应用。为了实现这一点，我们必须为 AO 创建三种新的基础能力，其中一些在基础协议层，另一些在应用层。这不仅对大型语言模型的执行有用，对 AO 开发者来说更为广泛和激动人心。所以我很高兴今天能向大家介绍这些。这些新技术中的第一个是 Web Assembly 64 位支持。听起来有点像技术术语，但我有办法让每个人都理解它的意义。从根本上讲，Web Assembly 64 支持允许开发人员创建使用超过 4GB 内存的应用程序。稍后我们会介绍新的限制，它们相当惊人。如果你不是开发人员，可以这样理解：有人让你写一本书，你对这个想法很兴奋，但他们说你只能写 100 页。不多不少。你可以表达书中的想法，但无法以自然和正常的方式进行，因为有外部限制，你必须迎合它，改变你的写作方式以适应它。在智能合约生态系统中，这不仅仅是 100 页的限制。我会说这有点像在早期版本的 AO 中构建。以太坊有 48KB 的内存限制，就像有人让你写一本只有一句话长的书，而且你只能使用前 200 个最流行的英语单词。在这个系统中构建真正令人兴奋的应用程序极其困难。然后是 Solana，你可以访问 10MB 的工作内存。这显然是一个改进，但基本上我们说的是一页纸。ICP，互联网计算机协议，允许支持 3GB 的内存。理论上是完整的，但他们不得不降低到 3GB。现在有了 3GB 的内存，你可以运行很多不同的应用程序，但你肯定不能运行大型 AI 应用程序。它们需要加载大量数据到主内存，以便快速访问。这在 3GB 内存中无法有效地实现。当我们在今年二月份发布 AO 时，我们也有 4GB 内存限制，这实际上源自 Web Assembly 32。现在，这个内存限制在协议层面完全消失了。相反，协议层面的内存限制是 18EB（艾字节）。这是一个巨大的存储量。直到这在内存中用于计算而不是长期存储介质之前，会需要相当长的时间。在实现层面，AO 网络中的计算单元，现在能够访问 16GB 内存，但在未来无需更改协议就可以将其替换为更大容量的内存，这将相对容易。16GB 已经足够运行大型语言模型计算，这意味着你今天可以在 AO 上下载和执行 16GB 的模型。比如 Llama 3 未量化版本的 Falcon 3 以及许多其他模型。这是构建智能语言基础计算系统所必需的核心组件。现在它作为智能合约的一部分在链上完全支持，我们认为这是非常非常令人兴奋的。这消除了 AO 以及随后智能合约系统的一大主要计算限制。当我们在今年二月发布 AO 时，你可能会注意到视频中我们多次提到你有无限的计算能力，但有一个限制，就是不能超过 4GB 内存。这就是那个限制的解除。我们认为这是一个非常令人兴奋的进步，16GB 已经足够运行当前 AI 领域几乎所有你想运行的模型。我们能够在不更改协议的情况下提升 16GB 限制，未来这将相对容易，与最初运行 Web Assembly 64 相比，这是一大进步。因此，这本身就是系统能力的巨大进步。第二个使大型语言模型能够在 AO 上运行的主要技术是 WeaveDrive。 WeaveDrive 让你可以像本地硬盘一样访问 AO 内的 Arweave 数据。这意味着你可以打开 AO 中任何经过调度单元认证的事务 ID 并上传到网络。当然，你可以访问这些数据并将其读入你的程序中，就像本地硬盘上的文件一样。我们都知道，目前 Arweave 上存储了大约 60 亿条事务数据，所以这是一个巨大的数据集起点。这也意味着在未来构建应用程序时，上传数据到 Arweave 的动机会增加，因为这些数据也可以在 AO 程序中使用。例如，当我们使大型语言模型在 Arweave 上运行时，我们大约上传了价值 1000 美元的模型到网络上。但这只是开始。有了本地文件系统的智能合约网络，你可以构建的应用程序数量是巨大的。因此，这非常令人兴奋。更好的是，我们构建的系统允许你将数据流式传输到执行环境中。这是一个技术上的细微差别，但你可以想象回到书的类比中。有人对你说，我想访问你这本书中的一个数据。我想获取这本书中的一个图表。在一个简单的系统中，甚至在目前的智能合约网络中，这都会是一个巨大的进步，你会给出整本书。然而这显然效率不高，特别是如果那本书是一个包含数千页的大型统计模型。这极其低效。相反，我们在 AO 中所做的是让你可以直接读取字节。你直接到书中的图表位置，只复制图表到你的应用程序中并执行。这使得系统的效率得到了极大的提升。这不仅是一个最小可行产品（MVP），它是一个功能齐全、构建良好的数据访问机制。因此你有一个无限计算系统和一个无限硬盘，将它们结合在一起，你就有了一台超级计算机。这在以前从未被构建过，现在它以最低成本提供给每个人使用。这就是 AO 的现状，我们对此非常兴奋。该系统的实现也在操作系统层面。因此，我们将 WeaveDrive 变成 AO 的一个子协议，它是一个计算单元扩展，任何人都可以加载。这很有趣，因为这是首个此类扩展。 AO 一直具备让你为执行环境添加扩展的能力。就像你有一台计算机，你想插入更多的内存，或者插入一张显卡，你物理上将一个单元放入系统中。你可以对 AO 的计算单元执行此操作，这就是我们在这里做的。因此，在操作系统层面，你现在有一个硬盘，它只是代表数据存储的文件系统。这意味着你不仅可以在 AO 中访问这些数据，以通常的方式构建应用程序，但实际上你可以从任何带到网络上的应用程序中访问它。因此，这是一个广泛适用的能力，所有在系统中构建的人员都可以访问，不论他们使用何种语言编写，Rust、C、Lure、Solidity 等都可以访问，像它是系统的原生功能一样。在构建这一系统的过程中，它还迫使我们创建了子协议协议，创建其他计算单元扩展的方法，以便将来其他人也能构建激动人心的东西。现在我们有能力在任意大小的内存集中运行计算，并能将网络中的数据加载到 AO 内的进程中，接下来要问的是，如何进行推理本身。由于我们选择在 Web Assembly 上构建 AO 作为其主要虚拟机，因此将现有代码编译并运行在该环境中相对容易。由于我们构建了 WeaveDrive 使其暴露为操作系统层面的文件系统，将 Llama.cpp（一个开源的大型语言模型推理引擎）运行在系统上实际上是相对容易的。这非常令人兴奋，因为这意味着你不仅可以运行此推理引擎，还可以轻松运行许多其他引擎。因此，使大型语言模型在 AO 内运行的最后一个组件是大型语言模型推理引擎本身。我们移植了一个名为 Llama.cpp 的系统，听起来有点神秘，但实际上它是当前领先的开源模型执行环境。直接在 AO 智能合约内运行，一旦我们有能力在系统中拥有任意数量的数据，然后从 Arweave 中加载任意数量的数据，这实际上是相对容易的。为了实现这一点，我们还与称为 SIMD（单指令多数据）计算扩展合作，这使你可以更快地运行这些模型。因此我们也启用了这一功能。这意味着目前这些模型在 CPU 上运行，但速度相当快。如果你有异步计算，它应该适合你的使用场景。像读取新闻信号然后决定执行哪些交易，在目前的系统下运行良好。但我们也有一些令人兴奋的升级将在不久后谈到，关于其他加速机制，如使用 GPU 加速大型语言模型推理。 Llama.cpp 允许你加载不仅是 Meta 的领先模型 Llama 3，还可以加载许多其他模型，实际上大约 90% 以上你可以从开源模型网站 Hugging Face 下载的模型都可以在系统内运行，从 GPT-2 如果你愿意，到 253 和 Monet，苹果自己的大型语言模型系统以及许多其他模型。因此我们现在有了框架，可以将任何模型从 Arweave 上传，使用硬盘上传我想在系统中运行的模型。你上传它们，它们只是正常的数据，然后你可以加载它们到 AO 的进程中并执行，获取结果并以你喜欢的方式工作。我们认为这是一个包，它使在以前的智能合约生态系统中无法实现的应用程序成为可能，即使现在可能实现，在现有系统如 Solana 中进行架构更改的数量也只是难以预料，不在其路线图上。因此为了向你们展示这一点并使其变得真实和易于理解，我们创建了一个模拟器 Llama Fed。基本思想是我们得到一个美联储成员委员会，它们是 llama，无论在作为元 llama 3 模型还是在作为美联储主席这一点上都是 llama。我们也告诉它们它们是 llama，像 Alan Greenspan 或美联储主席一样。你可以进入这个小环境。一些人会熟悉这个环境，实际上它就像我们今天工作的 Gather，你可以和 llama 交谈，请求它们给予你一些代币用于一个非常有趣的项目，并且它们会根据你的请求决定是否给予你代币。因此你燃烧一些 Arweave 代币，wAR 代币（由 AOX 团队提供），它们会根据认为你的提案是否好给予你代币。因此这是一个迷因币，货币政策完全自主和智能化。虽然这是一种简单形式的智能，但仍然有趣。它将评估你的提案和其他人的提案，并运行货币政策。通过分析新闻标题并做出智能决策或与客户支持交互并返回价值，所有这些现在都可以在智能合约内实现。Elliot 现在将为大家展示。大家好，我是 Elliot，今天我要向你展示 Llama Land，这是一个在 AO 内运行的链上自主世界，由 Meta 的开源 Llama 3 模型驱动。我们在这里看到的对话不仅仅是玩家之间的对话，还有完全自主的数字 llama。例如这个 llama 是人类。但这个 llama 是链上 AI。这栋建筑包含了 Llama fed。它就像美联储，但为 llama 服务。 Llama fed 运行世界上第一个 AI 驱动的货币政策，并铸造 Llama 代币。这个家伙是 Llama 国王。你可以向他提供包装的 Arweave 代币（wAR），并写一个请求以获取一些 Llama 代币。 Llama 国王 AI 会评估并决定是否授予 Llama 代币。Llamafed 的货币政策完全自主，没有人为监督。世界上的每个代理和每个房间本身都是 AO 上的链上进程。看起来 Llama 国王授予了我们一些代币，如果我查看我的 ArConnect 钱包，我可以看到它们已经在那里了。不错。Llama Land 只是第一个在 AO 上实现的 AI 驱动的世界。这是一个新协议的框架，允许任何人构建自己的自主世界，唯一的限制是你的想象力。所有这些都是 100% 链上实现的，只有在 AO 上才有可能。谢谢 Elliot。你刚刚看到的不仅是一个大型语言模型参与金融决策并运行一个自主的货币政策系统。没有后门，我们无法控制它，所有这些都是由 AI 本身运行的。你还看到一个小宇宙，一个你可以在物理空间中行走的地方，你可以去那个地方与金融基础设施互动。我们认为，这不仅是一个有趣的小演示。实际上这里有一些非常有趣的东西，这些地方将不同使用金融产品的人聚集在一起。我们在 DeFi 生态系统中看到，如果有人想参与一个项目，他们首先在 Twitter 上查看，然后访问网站，参与游戏中的基本原件。然后他们加入 Telegram 群组或 Discord 频道或在 Twitter 上与其他用户交谈。这种体验非常去中心化，我们都在不同应用程序之间跳转。我们正在尝试的一个有趣想法是，如果你有这些 DeFi 应用程序的用户界面，让他们的社区可以聚集在一起并共同管理这个他们集体访问的自主空间，因为这是一个永久的网络应用，可以加入体验。想象一下你可以去一个看起来像拍卖行的地方，和其他喜欢该协议的用户在一起聊天。当在 AO 上发生的金融机制进程有活动时，基本上你可以和其他用户聊天。社区和社交方面与产品的金融部分结合在一起。我们认为这非常有趣，甚至有更广泛的影响。你可以在这里构建一个自主 AI 代理，它在这个 Arweave 世界中四处游荡，与它发现的不同应用程序和用户互动。所以如果你正在构建一个元宇宙，当你创建一个在线游戏时，第一件事就是创建 NPC（非玩家角色）。在这里，NPC 可以是通用的。你有一个智能系统，它四处游荡，与环境互动，所以你没有用户冷启动问题。你可以有一些自主代理，试图为自己赚钱，试图交朋友，像正常的 DeFi 用户一样，与环境互动。我们认为这非常有趣，虽然有点怪异。我们将拭目以待。展望未来，我们还看到了在 AO 中加速大型语言模型执行的机会。早些时候我谈到了计算单元扩展的概念。这就是我们用来构建 WeaveDrive 的方式。不仅仅停留在 WeaveDrive，你可以为 AO 的计算环境构建任何类型的扩展。有一个非常令人兴奋的生态项目正在为 GPU 加速大型语言模型执行解决这个问题，就是 Apus Network。我让他们来解释。嗨，我是 Mateo。今天我很兴奋地介绍 Apus Network。Apus Network 致力于构建去中心化的、无需信任的 GPU 网络。我们通过利用 Arweave 永久的链上存储，提供一个开源 AO 扩展，提供 GPU 的确定性执行环境，并为去中心化 AI 提供经济激励模型，使用 AO 和 APUS 代币。Apus Network 将使用 GPU 挖矿节点竞争性地执行最优的、无需信任的模型训练在 Arweave 和 AO 上运行。这确保了用户可以以最具成本效益的价格使用最佳 AI 模型。你可以在 X（Twitter）@apus_network 上关注我们的进展。谢谢。这就是今天 AO 上的 AI 现状。你可以去试试 Llama Fed，尝试自己构建基于大型语言模型的智能合约应用。我们认为这是引入市场智能到去中心化执行环境的开始。我们对此非常激动，期待看到接下来会发生什么。谢谢大家今天的参与，期待再次与大家交流。来源：金色财经

金色财经2024-06-21

破除AI数据壁垒数据DAO正当时

放的互联网上收集数据。例如，Meta的Llama 3是使用公开来源的15万亿代币进行训练的。这些方法在快速聚合大量数据方面是很有效的，但它们在收集哪类数据以及如何收集数据方面都有局限性。首先，应收集什么样的收据：人工智能的发展受到数据质量和数量的瓶颈。Leopold Aschenbrenner曾写过限制算法进一步改进的“数据墙”相关内容：“很快，在更多的抓取数据上预训练更大的语言模型的朴素做法可能会开始遭遇严重的瓶颈。” 推倒数据墙的一种方法是开启新数据集的可用性。例如，模型公司无法在不违反大多数网站服务条款的情况下抓取登录数据，而且根据定义，它们无法访问尚未收集的数据。目前还有大量的私人数据是人工智能训练无法获取的：比如Google Drive和Slacks等公司、个人健康数据或私人信息。其次，如何收集收据：在现有的模式下，数据收集公司获取了大部分价值。Reddit的S-1将数据授权作为主要的预期收入源：“我们预计，我们不断增长的数据优势和知识产权将继续成为未来LLM训练的关键要素。”生成实际内容的最终用户并没有从这些授权协议或人工智能模型本身获得任何经济利益。这种错位可能会扼杀参与积极性——已经有起诉生成式人工智能公司或选择退出训练数据集的运动。更不用说将收入集中在模型公司或平台的手中而不分给最终用户分毫所带来的社会经济影响。 2、数据DAO效应上述数据问题有一个共同的主线：它们受益于来自不同的、有代表性的用户样本的大量贡献。任何单个数据点对模型性能的价值可能都可以忽略不计，但总体来看，一大群用户可以聚集对人工智能训练有价值的新的数据集。这就是数据DAO概念的用武之地。有了数据DAO，数据贡献者可以通过提供数据收获经济好处，并可管理数据的使用方式和货币化方式。数据DAO可以在当前数据领域里的哪些方面做出贡献？下面是一些想法——请注意，这并非一个详尽列表，数据DAO肯定还有其他的机会：（1）现实世界数据在去中心化物理基础设施（DEPIN）领域，Hivemapper等网络旨在收集全世界最新的全球地图数据，方法是通过激励行车记录仪的所有者贡献他们的数据，以及激励用户通过他们的应用程序贡献数据（例如关于道路封闭或维修的数据）。可以将DEPIN视为现实世界的数据DAO，其中数据集是从硬件设备和/或用户网络生成的。这些数据对许多公司都有商业价值，收入将以代币奖励的形式回馈给贡献者。（2）个人健康资料生物黑客是一项社会运动，指的是个人和社区采取DIY的方法来研究生物学，通常是拿自己来做实验。例如，一个人可能会服用不同的益智药物来提高大脑的表现，或者测试不同的治疗方法或环境变化来改善睡眠，甚至还有人给自己注射实验性药物。数据DAO可以通过组织参与者围绕共同的实验和系统地收集结果，为这些生物黑客的努力带来激励。这些个人健康DAO获得的收入，例如来自研究实验室或制药公司的收入，可以回到以自己的个人健康数据形式贡献结果的参与者。（3）用人类反馈强化学习使用RLHF（使用人类反馈强化学习）微调人工智能模型涉及到利用人类输入来提高人工智能系统的性能。通常，人们期待反馈者都是他们各自领域的专家，他们可以有效地评估模型的输出。例如，实验室可能会寻求数学博士的帮助来提高他们的LLM的数学能力，等等。代币奖励可以通过其投机优势在寻找和激励专家参与方面发挥作用，更不用说使用加密支付轨道所提供的全球访问权了。Sapien、Fraction和Sahara等公司都正在这一领域开展工作。（4）私人数据随着可供人工智能训练使用的公开数据越来越少，竞争的基础可能会转向专有数据集，包括私人用户数据。登录墙后面有大量高质量的数据仍然无法访问，例如私信、私人文件等。这些数据不仅可以有效地训练个人AI，而且还包含了在公共网络上无法访问的有价值的信息。然而，访问和利用这些数据在法律和道德上都面临着重大挑战。数据DAO可以提供一种解决方案，允许有意愿的参与者上传和变现他们的数据，并可管理数据的使用方式。例如，Reddit数据DAO允许用户上传他们从Reddit平台导出的Reddit数据，其中包含评论、帖子和投票历史，这些数据可以以隐私保护的方式出售或出租给人工智能公司。代币激励让用户不仅可以通过一次性交易赚取收益，还可以基于使用其数据训练的人工智能模型所创造的价值大小赚取收益。 3、开放问题与挑战虽然数据DAO的潜在好处是巨大的，但也存在一些考量和挑战。（1）激励的扭曲影响从Crypto使用代币激励的历史中可以看到一点，那就是外部激励会改变用户行为。这对利用代币激励来实现数据目的有直接影响：激励可能会扭曲参与者群体和其所贡献的数据类型。代币激励的引入也引入了参与者寻求系统漏洞的可能性，例如提交低质量或捏造数据来让他们的收入最大化。这很重要，因为这些数据DAO的收益机会取决于数据质量。如果贡献偏离目标，就会破坏数据集的价值。（2）数据测量和奖励数据DAO的核心思想是，通过代币激励来奖励贡献者的数据提交，从长远来看，这将成为DAO所获得的收入。然而，考虑到数据价值的主观性，确切地知道应该对各种数据贡献给予多少奖励是极具挑战性的。在上面关于生物黑客的例子中，例如：某些用户的数据比其他用户的数据更有价值吗？如果是，决定因素有哪些？对于地图数据来说：某些地区的地图信息是否比其他地区更有价值？这种差异如何量化？（通过计算数据对模型性能的增量贡献来衡量人工智能中的数据价值这方面的研究非常活跃，但这种方法可能需要大量的计算。）另外，建立健全的机制来验证数据的真实性和准确性至关重要。如果没有这些措施，系统可能容易面临欺诈性数据提交（例如创建虚假账户）或Sybil攻击。DEPIN网络试图通过在硬件设备级别进行集成来解决这个问题，但是依赖于用户贡献的其他类型的数据DAO可能容易受到操纵。（3）新数据递增量大多数开放网络已经被用作训练目的，因此数据DAO操作员必须考虑，通过分布式方式收集的数据集是否真的是开放网络上现有数据的增量和附加，以及研究人员是否可以从平台上获得这些数据或通过其他方式获取这些数据。上述想法强调了收集全新数据的重要性，这些数据超越了现有的数据，导致了接下来的考量：影响大小和收益机会。（4）评估收益机会从本质上讲，数据DAO正在构建一个双边市场，将数据买家和数据贡献者联系起来。因此，数据DAO的成功取决于能否吸引稳定且多样化的、愿意为数据付费的客户群。数据DAO需要识别和验证其最终需求，并确保收益机会足够大（无论是基于总量还是基于单个贡献者），以激励所需数据的数量和质量。例如，创建一个用户数据DAO来汇集个人偏好以及出于广告目的浏览数据的想法已经讨论了好几年了，但最终，这样一个网络能够传递给用户的收益可能微乎其微。（作为对比参考，Meta在2023年底的全球ARPU为13.12美元。）随着人工智能公司计划在训练方面投入数万亿美元，分给每个用户的数据收益可能足以吸引大规模贡献，这就给数据DAO提出了一个有趣的问题：“为什么是现在？” 4、攻克数据墙数据DAO代表了一种潜在的光明前景，可以生成新的高质量数据集，并攻克人工智能领域里的数据墙。具体如何实现还有待观察，但我们很高兴看到这个领域的发展。来源：金色财经

金色财经2024-06-18

牛市千倍公链之王LayerZero 公布部分代币信息空投价值究竟几何

入lending .curve.fi（LlamaLend），然后带着资金消失，将债务留在系统中。” UwU Lend 在周一遭受闪电贷款攻击后损失了2000 万美元，周四在另一次攻击中再度损失了370 万美元。截至周五，官方悬赏500 万美元寻找攻击者。 5. 关于zkSync的一些进展概念代币：$ZK ZK Nation：拟于下周开启ZKsync委托代表注册 ZK Nation 在X 平台宣布拟于下周开启ZKsync 委托代表注册，通过注册成为代币持有者的委托代表，代币持有者可以将其投票权委托给注册委托代表，代表参与ZKsync 治理流程，代币持有者也可以选择成为自己的代表并直接投票，代表的发言权与委托的代币数量成正比，1 个代币= 1 票。在即将到来的认领流程中，代币持有者可以发现已注册的委托代表。代币持有者也可以在ZKsync 治理门户中浏览已注册委托代表的个人资料，并委托给符合其价值观和利益的人。 ZKsync已在Uniswap上线据官方消息，ZKsync 现已在Uniswap 界面上可用，用户可以进行兑换和提供流动性。 6. 特朗普：将结束拜登对加密货币的战争，并确保比特币未来在美国制造概念代币：$TRUMP 6月15 日，美国总统候选人唐纳德·特朗普再次表示，他将“结束乔·拜登对加密货币的战争，并确保加密货币和比特币的未来将在美国制造（made in America）。” 此前不久，特朗普在Truth Social 发文表示，比特币挖矿可能是对抗CBDC 的最后一道防线。希望所有剩余的比特币都在美国制造（MADE IN THE USA），这将帮助美国占据能源主导地位。来源：金色财经

金色财经2024-06-15

质押CRV换稳定币买豪宅的疯子终于是赌输了能否趁火打劫抄底一波

$CRV 代币偿还了Inverse 和Llamalend 上的几笔坏账，Curve 撰稿人Saint Rat 透露，如果$CRV 的价格能够回到0.33 美元，这些坏帐就可以解决。而为了应对这次危机， Michael Egorov 则在DAO 提议销毁CRV 总供应量的10%，并宣布活跃用户将在所有Curve 平台上获得为期三个月的存款奖励提升，希望能以此稳定代币价格。 Michael Egorov 表示：「我和Curve Finance 团队一直在努力解决今天发生的清算风险问题，许多人都知道我已经清算了所有贷款，由于部位规模太大市场无法处理，造成1,000 万个坏账。只有lend.curve.fi 上的CRV 市场（持仓量最大）受到影响。我已经还清了93%，打算很快就还清剩下的。」今晨Michael Egorov 也发布声明，表示自己比以往任何时候都更致力于建立Curve。这次事件并不是 Michael Egorov 第一次面临重大清算。2023 年，Curve 的多个贷款池遭到利用，导致$CRV 价格突然暴跌，超过1 亿美元面临清算风险。当时，波场创始人孙宇晨等DeFi 大佬介入，先是提供流动性并防止坏帐，再以折扣价收购了数百万枚$CRV，才成功防止整个生态系统出现损害风险。而这一次，随着Michael Egorov 提议销毁代币以及推出存款奖励计划，$CRV 的价格是否能够回升，进而化解这次清算危机，将成为市场关注的焦点。 CRV又被清算暴雷，对市场有哪些负面影响？能否趁火打劫抄底一波? 关于山寨币的债仓规模限制已是 DeFi 行业老生常谈的话题了，牛熊转变的具象体现之一正是山寨币流动性的缩减，这也使得曾经作为吸金要道的山寨币池成为了如今的风险来源。这次事件后，想必各大借贷协议对此会更加重视。可以看到crv这一整轮牛市的盘面都很弱势，而如今甚至跌破了熊市底部，说明狗庄全程一直在拼命卖卖卖但还是卖不完，且若创始人直接出售大量币，无论是法律还是对项目的舆论都会有风险，所以变现方式有 1.场外出售给大户（牛初时有相关新闻，可以搜搜，这些人这轮牛市估计也在拼命卖币） 2.抵押，等待清算来把币变现成u 为什么crv是现在、而不是熊市的时候清算呢？我个人有个看法是，牛市借贷利率太高了，顶不住了，如今利率接近120%，按这个利率CRV项目方一年要给出5000wu以上，加上行情有点见尾的意思，还不如砸盘清算一些划算。当然，也不用看crv跌了、有清算了，就觉得会轻易螺旋归零。curve这个项目本身肯定是好项目，能长期盈利，以太链上的基建defi之一，起家是做稳定币兑换的，能少很多滑点损失，具体的机制感兴趣可以去搜搜这里不多赘述，它不是旁氏昙花一现。即使长期下跌也是个漫长的过程，基本不可能像luna一样连锁崩盘迅速归零。所以也可以理解，每次下跌都有大户抄底搏反弹。然而问题是：项目能盈利，买币就容易赚钱吗？反弹归反弹，和uni一样，代币早就过了最初的价值发现期、炒作期，没有太多市场错配的认知差或者长期投资价值。“老价值项目”的代币，都很难赚钱，普通散户看看就好，参与的意义不大。还是应该把精力放在有资金炒作的地方。从周线的盘面来看，走势很不好看，就算没有今天的事件，CRV都一直在破新低，4月份的那波回调，其他币种都没有破新低，但是CRV却破了新低，这说明CRV本身的走势就很弱，今天的事件只是加剧了行情的发生。走势的强弱从盘面就能够提前看出来，没有今天的清算事件，相信很多人都不会关注这个币。从短期走势来看，跌到0.2美金这个位置有很多人在抄底，这么好的机会主力也不会错过，趁机收集到足够的筹码，这么多人都有抄底它的想法，那么短时间很难涨上去。太多的人趁火打劫，这部分人不被洗掉行情很难涨上去。这个时候千万不要抱着侥幸心理，头脑一热就冲上去。目前值得关注的潜力山寨币：分享一个有趣的现象，每次crv见底都是山寨行情的底部区域，每次这玩意跌穿了之后山寨就集体开拉了，不知道这次会不会是呢？近期山寨跌幅都比较大，从整体数据MEME板块比较强势，可以布局PEPE和people做短线操作。来源：金色财经

金色财经2024-06-14

复盘 Curve 创始人 1.41 亿美元 CRV 被清算始,是预谋已久的抛售套现？

已被全部清算，并在Curve的借贷平台Llamalend上共计产生超过100万美元的坏账。针对这次清算风波，当天Curve创始人Michael Egorov在社交媒体发文回应，Curve团队和本人今天一直在努力解决清算风险问题，正如大众所知，自己的所有贷款仓位已被清算。他还补充道，由于自己的持仓规模太大，对市场的影响过大，导致了约1000万美元的坏账，不过目前已经偿还了93%，剩余的部分坏账将很快偿还。至此，这场持续12小时的清算风波似乎已被按上了暂停键，CRV币价也维持在0.28美元上下震荡。但导致这次CRV借贷仓位大规模清算的原因仍值得深究,且创始人Michael Egorov面对这次清算时的无动于衷，“不补仓、不拯救”的冷静行为更是让人意外，以致于社区质疑他是否在通过抵押贷款的方式抛售CRV套现？ 1.41亿美元CRV被清算或在预料之中早在2个月以前，创始人Michael Egorov在借贷平台的CRV仓位就被预警有潜在的清算风险，但是Michael Egorov并没有采取任何行动，既没有补仓也没有归还所借的稳定币资产，当这次CRV被清算时并不意外，似乎早已在预料之中。 6月13日早间，数据平台Arkham发文提示，Curve创始人Michael Egorov在5个借贷平台上，抵押的1.41亿美元CRV借出9570美元稳定币（主要是crvUSD）的仓位头寸，随着CRV代币的下跌将面临着被清算的风险。 Arkham指出，如果CRV的价格再下跌约10%，Michael Egorov的这些头寸很大可能会开始被清算。随后，CRV代币从0.35美元一路跳水至最低点0.21美元，日内跌幅一度超过40%，创下历史新低。 Michael Egorov在Inverse、UwU Lend等多个借贷平台的CRV借贷仓位全部跌破清算线，开启清算模式。 6月13日晚间，Arkham发文表示，Michael Egorov地址上的1.41亿美元（价值约9位数）借贷头寸已被全部清算。其实，早在2个月前，Michael Egorov的CRV抵押借贷仓位就被提示已进入了危险区，面临着被清算的可能。 4月14日，链上数据分析师余烬就在社交媒体发文表示，随着市场下跌，CRV价格也跌至0.42美元Michael Egorov的借贷仓位也又进入红线危险区了。据监测，Michael在Curve LlamaLend、UwU Lend、Silo及FraxLend等6个借贷平台，使用5个地址共计抵押了3.71亿枚CRV，借出了9254万美元的稳定币，共计有12笔债务。其中，多个仓位借贷健康率已经下降至1.1附近，根据推测，若CRV价格继续下跌10%没有补仓或还款的情况下，将会启动清算。当日夜间CRV价格一度跌到0.35美元，早已跌破0.42美元的10%，但奇怪的是Michael Egorov借贷仓位并未被清算，而他似乎也没有做出任何补救措施。关于为何未被清算，有两种观点，一是预言机价格出现滞后，可能未追踪到清算价格；二是借贷平台Silo的清算机制是手动清算，不是自动清算，即使价格到了清算线，但是没有手动执行的话，清算并没有真实发生。 Michael Egorov似乎很幸运的躲过了4月份的清算，仓位并没有受到任何威胁。不过，面对自己岌岌可危的仓位，在过去的两个月时间内，他并没有采取任何应对措施。所以当随着加密市场行情的整体下跌影响，CRV价格再次下跌，Michael Egorov的CRV借贷仓位被清算也早在预料之中。 Michael Egorov被质疑是通过借贷形式抛售CRV 面对CRV这次大规模仓位清算，创始人Michael Egorov的表现更让人吃惊，他在整个清算过程中没有任何发声，甚至无动于衷，既没有主动补仓也没有任何补救行动，且在仓位清算发生的6月13日上午，还在Frax Finance社区与用户调侃，表示自己的精神状态很健康。在去年8月的CRV清算危机中，Michael Egorov为避免CRV价格下跌导致出现清算，主动补仓并向33位投资者或机构以OTC场外交易的方式出售了1.594亿CRV，换取6376万稳定币来偿还借款，拯救自己的仓位。与上次的火速在各个借贷平台上归还部分资金，且增加CRV质押物状态对比，Michael Egorov面对这次1.41亿美元CRV仓位清算的表现异常冷静，既没有主动在OTC出售CRV来偿还借款也没将之前借出的稳定币转移部分回来还款，异常淡定反常。有用户质疑，这次清算是不是Michael Egorov预谋已久的套现方式。清算1.41亿美元CRV仓位，最终获得约1亿美元稳定币，且随着CRV币价下跌，损失好像不足30%，如果他将1.41亿美元CRV直接抛向二级市场，以CRV如今的流动性，损失可能不止30%，还会背上砸盘骂名。对于本次CRV仓位清算，以太坊核心开发者eric.eth表示，Curve 创始人并没有因为CRV被清算而受到“损失”，他从价值 1.4 亿美元的 CRV 仓位中获得了 1 亿美元的收益，而在市场上出售会导致相似的价格并引起社区的不满。用户@0x_Kun在评论中表示，如果在二级市场上出售价值1.4亿美元的CRV将会出现疯狂的滑点，Michael Egorov用抵押的方式获得美元稳定币，清算虽损失了约30%的抵押品但最终获得了1亿美元。他补充解释道，抵押清算对于Michael Egorov是双赢的套现策略，如果CRV价格上涨，他只需借更多钱，如果价格下跌就会清算，但可以保留所有借来的钱。 Youtube博主@sassal.eth则用“你本来可以不买豪宅的”留言评论，嘲讽Michael Egorov的这次仓位清算行为与之前套现VC币买豪宅并无差别。 CRV清算余波：投资人受损无论这次CRV清算是有预谋的抛售还是无意的行为，但上亿美元的清算规模对加密市场的影响不容小觑，尤其是Curve相关的投资人影响最大，且已经波及了多个借贷。其中，CRV价格的暴跌也引发了其它借贷平台上的仓位清算，据Lookonchain数据显示，有用户在Fraxlend上被清算了1058万枚CRV，价值330万美元。另外，凡是去年参与“Curve保卫战”的OG、机构及VC等，如DWF、黄立成在场外OTC以0.4美元买入的CRV代币，随着CRV跌至历史新低，仓位都是处于亏损状态。当然面对这场清算风波，也有人支持并获利。如加密基金NDV联合创始人、NFT巨鲸Christian表示，从Michael Egorov获得3000万枚CRV，以支持Curve和DeFi的未来。据悉，Christian场外买入的CRV约600万美元，即每枚CRV代币价格为0.2美元，按照如今的0.28美元，账面浮盈约40%。自去年3月Curve创始人被VC机构联合讨伐霸占VC币，套现买豪宅后，Curve平台的危机就一件接着一件，同年7月遭遇黑客攻击，今年4月被提示清算风险，如今1.41亿美元CRV仓位被清算等等。曾一度与Uniswap并驾齐驱的DeFi头部两大王炸产品，Curve却一直在走下坡路，有人将归结于DeFi赛道的发展困境，但更多人认为Curve是一手好牌被Michael打得稀碎。根据DeFiLlama数据显示，6月14日，Curve平台现锁仓的TVL已降至22.7亿美元，与2022年高点的230亿美元相比，TVL已缩水至不到原来的十分之一，在DeFi市场的排名也已降至15名开外。来源：金色财经

金色财经2024-06-14

XEX 解读近期加密市场重大事件比特币持稳 6.7 万美元 CRV 下跌

Fraxlend 和 Curve 的 LlamaLend 借款。过去 24 小时内，追踪钱包的总持股量下降了 50%。亚洲早盘，Inverse 和 LlamaLend 用 FRAX、DOLA 和 CRV 代币偿还了几笔贷款。图表显示，周四早些时候，与中心化交易所挂钩的钱包中持有的 CRV 数量飙升 57%，达到 4.8 亿以上的历史新高。价格上涨表明投资者有意出售 Curve 的 CRV 代币，截至发稿时，该代币的交易价格已下跌 30%。数据来源-CryptoQuant 关于 X Exchange X Exchange 是全球首家 Web2.5 智能化数字资产交易平台。在 X Exchange，我们致力于通过智能化技术和 Web2.5，为用户提供更安全、高效、便捷的数字资产交易体验。 X 学院涵盖区块链项目交易前的基础操作和注意事项，我们满足区块链初学者、爱好者、实践者、投资者和任何类型读者的需求。内容类型包括区块链和数字货币的介绍、入门级学习文章、购买操作流程、如何辨别优劣项目、现货合约基础知识、智能交易等。来源：金色财经

金色财经2024-06-14

【一周科技动态】三个“三万亿”后，谁是下一个？

且有300多亿自由现金流支撑估值；其Llama 3大模型虽然并非最强，但好在开源，降低了开发者使用门槛； AI加持广告业务的变现能力，且社媒平台本手就是AI应用的重要展示；卖铲的NVIDIA可能先发制人，但硬件是有周期的，而软件公司可能更容易长期获得变现。市场焦点还在硬件层，Google和Meta是最容易且最快商业化的方面；如果应用层面的Google和Meta不行的话，那硬件周期就会被改变；从目前估值来看，七巨头中只有Google和META的动态市盈率（TTM）在30倍以下（分别为26.5和26.1），考虑到英伟达的业绩，在2026年也差不多是这个水平。但如果考虑应用层面的增速，兴许这两家公司也是资产组合中不可或缺的。期权观察家——大科技期权策略拆股后的NVDA会回调吗？可能不少投资者以2021年TSLA拆股后走势来对比，拆股后回调了大概30%之多。但两者目前的情况有所不同。一是基本面差距较大，AI目前仍在加速上行期，仍然属于供不应求的状态，另外宏观面也不同。 6月21日月期权，是另一个四巫日，由于整体市场都在新高处，博弈可能也会更集中于Call，整体单量远大于Put，集中在120-130的位置也最多，也间接说明市场情绪偏乐观。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1960%，同期SPY回报211%，超额收益再创新高。本周大盘创下新高，组合今年以来的回报也创下新高30.2%，超过 $标普500ETF(SPY)$ 的14.5%。过去一年组合的夏普比率为2.7，而SPY为2.2，组合的信息比率为1.9

老虎证券2024-06-14

即将发币的AO 可能是链上AI agent的终极解决方案

人Github 仓库提供了一个AO上的llama3模型，这意味着 AO上可以直接运行大模型。AO+AR这个架构简直是为了链上AI而量身定制的，这种设计模型现在被证明非常适合 Al 计算。实现了3个关键的点，使得链上AI agent真正成为可能：计算与存储的分离：存储AI模型及其训练数据需要大量空间。Arweave提供了一个去中心化且高效的存储解决方案，确保数据的持久性和不可变性。与其他区块链不同，AO可以直接进行模型训练，这是一个重大突破。AO+AR的SCP（存储共识范式），将计算层与存储层分离，使存储层永久去中心化，而计算层保持传统计算层的模式。因此，AO 的计算资源与传统计算并无本质区别，只是增加了一个永久存储层，使传统计算变得可追溯和去中心化。AO 的计算拓展性没有任何类型限制，我们可以在 AO 上实现 EVM、WASM 等多种运算模式。通过将计算日志和过程存储在 AR 上，AO 的计算能力几乎与传统计算相同。这样，我们可以进一步拓展 GPU 计算，甚至适配 NVIDIA 的 CUDA 等计算模型，显示出其广泛的拓展性。 Actor架构：链上计算往往受到资源限制，但AO通过其并行计算能力显著提高了处理效率。AO 本身采用了 Actor 模型进行设计，而 Actor 模型本身与 AI 研究存在着紧密关系，其核心思想是系统的每个组件都可以是一个独立的、自主的代理，当需要交互时通过发送消息来实现，该模型中的 Actor 和 AI Agent 十分相似。AO能够分配多个计算单元来处理AI模型的推理任务，从而克服计算瓶颈。安全与可信性：为了确保AI推理结果的可信性，所有交互日志和计算过程都记录在Arweave上，任何参与者都可以验证计算结果的正确性。AO的安全机制确保了计算过程和结果的可信性。链上自主AI代理的生态自测试网发布以来，AO生态系统内的开发者数量和网络消息量迅速增长，目前已超过一亿条消息。AO Ventures孵化器在推动AO生态发展中发挥了关键作用。通过提供技术支持和资源，吸引了大量开发者和创新项目，进一步丰富了AO生态系统。 Autonomous Finance：利用AO平台，Autonomous Finance 希望实现的金融类 Agent 包括：DCA 资产管理 Agent、自主平衡的指数基金 Agent、具有定制风险策略的自主对冲基金 Agent、链上预测 Agent、高频交易 Agent 等，目前 DCA 投资 Agent 的产品已经上线，用户可以设置定投资产种类、滑点范围、流动性池、定投时间等参数，当然这并没有实现利用 AI 去制定投资策略，更多是停留在了不需要链外触发的合约自动化层面。 Apus Network： Trustless GPU 解决方案，实现 AO 中的 Trustless AI。Apus Network 受 Sam 启发，利用 Trustless GPU 解决方案结合 Arweave 的去中心化存储和 AO 的超并行计算，实现了可验证和可信的 AI 推断结果，为构建更可靠透明的 AI 应用铺平了道路。aos-llama 通过利用 llama2.c 推理引擎构建 AOS 图像，提供 Lua 接口加载 Arweave 中的 Llama 模型，并提供转换工具和全面的工具集，以高效执行 AO 上的 AI 推理。除了AI项目，AO上还有很多不错的GameFi和DeFi项目： AO GAMES：AO GAMES 是基于 AO 构建的全链游戏发行平台，其将提供 Web2 级别的游戏体验，具有进入门槛低、交易速度极快、成本极低等特点。重要的是，AO GAMES 还支持引入 AI 模型，构建由 AI 驱动的 Web3 游戏项目。 AOX：AOX 是 AO 首个且唯一的跨链桥项目，由 everVision 团队开发，基于 MPC（多方安全计算）技术为 AO 网络提供与其他区块链网络之间的资产跨链服务。目前 AOX 处于 Beta 阶段，只支持 $AR 在 Arweave 与 AO 网络之间的跨链功能。同时，在近期推出了跨链激励活动，鼓励用户通过 AOX 将 $AR 从 Arweave 网络转移到 AO。用户通过完成任务赚取 $TAOX 测试代币，以获得未来正式代币的空投。据悉，AOX 后续会陆续推出以太坊、BTC 与 BSC 等网络的跨链服务，让更多公链与更多类型的资产可以无缝进入 AO 网络。 ArSwap：ArSwap 是继 Permaswap、Bark 之后，第三个上线 AO 生态的 DEX，由 Pianity 团队（Arweave 生态音乐 NFT 项目）开发。目前已经上线了 $AR、$AOCRED、$Fire、$Earth、$Water 与 $Air 等测试代币，用户可以在通过领取水龙头，在 ArSwap 上体验交易与建立 LP 流动池。同时，团队近期对产品进行了优化，进一步提升了交易的速度。 aoWebWallet：aoWebWallet 是第一款原生 AO 网络钱包，旨在安全地管理 AO 上的资产，支持发送、接收与追踪 AO 网络资产。用户可以直接通过连接 Arconnect 钱包（Arweave 钱包）进入，或者通过导入钱包的 .JSON 文件来登陆。目前 aoWebWallet 上已经支持多种 AO 资产，包括 $AO-CRED、$Bark、$TRUNK、$0rbit、$Fire 与 $Earth。代币经济学 2024 年 5 月 30 日，AO 宣布即将完成$AO 代币的发行，代币上线时间将为北京时间 6 月 13 日。此外与该项目相关的代币为$AR，在$AO 完成 TGE 前，$AR 依然是炒作的标的之一。$AO 代币的消息发布后，$AR 短时最大涨幅超过 18%，一方面$AR 目前是承接这一事件几乎唯一的标的，另一方面或与持有$AR 能获取$AO 代币的规则有关。将资产桥接到 AO（目前$AR 基本是唯一能够跨链到 AO 网络的资产）、持有$AR 这两个规则，实际上都在消化这一事件对$AR 的抛压。流通量，代币分配方式和参与机会根据官方消息，$AO 将以 100% 公平发射，没有预挖、预售和优先获取，代币总量为 21M，每四年进行一次减半。$AO 代币模型采用了与比特币相同的总量 2100 万枚和每四年减半的机制。这些设计元素不仅确保了代币的稀缺性和公平性，同时也向比特币致敬，彰显了对去中心化和公平分配理念的认同。重要的是代币获取的方式：（1）资产桥接至 AO（2）持有$AR（3）参与 AO 生态的建设。然而，官方也明确指出，美国及受制裁地区的用户将无法通过桥接网络的方式来铸造 $AO。从发布方式可以看出，官方希望保证代币可以 100% 公平启动。值得注意的是，通过跨链到 AO 是代币铸造方式之一，目前 AOX（aox.xyz）是 AO 生态唯一的跨链桥。代币使用场景根据 AO 提出者之一 outprog 在 X Space 中的回答，AO 代币和 AR 代币在职能上将各司其职，AR 代币主要专注于 Arweave 的存储功能和共识维护，而 AO 代币专注于解决计算和应用之间的通信问题，即 AO 和 AR 分别维护网络的计算和存储功能。来源：金色财经

金色财经2024-06-13

蓄意还是被迫？Curve创始人1.4亿美元CRV终遭清算

美元。其中，5000万美元的借款来自Llamalend，年利率约为120%。由于Llamalend上几乎没有剩余的crvUSD可供借贷，Egorov的三个账户已经占了该协议上90%以上的借款。如果CRV价格下跌约10%，这些头寸将面临清算的风险。遗憾的是，随着加密行情的走低以及市场FUD的部分影响，CRV币价应声下跌。不到1小时CRV价格暴跌超30%，最低触达0.219美元。而这也直接引发清算。据Lookonchain监测，Curve创始人Michael Egorov正在被清算，Michael目前在4个平台上持有1.1187亿枚CRV（3387万美元）抵押品和2060万美元的债务。不过据余烬监测，Curve创始人5个地址上抵押CRV的借贷仓位已全部跌破清算线。目前Egorov主地址(0x7a1...428)上的仓位正在清算进行中，其余几个地址上的仓位虽然也已经跌破清算线，但暂未开始清算。另据链上数据分析师@ai_9684xtpa监测，Curve创始人已被清算2962万枚CRV，地址0xF07...0f19E是主要清算人之一。该地址用户以均价0.2549美元清算了2962万枚CRV，共花费755万枚FRAX，目前这部分代币已全部充值进Binance。此外，由于CRV价格下跌，有投资者在Fraxlend上被清算了1058万枚CRV（330万美元）。目前，Egorov主地址(0x7a1...428)上的仓位显示，CRV数量约为222万枚，钱包总价值约为104万美元。 Curve创始人遭遇清算以及CRV的暴跌也导致集中抛售行为的出现，据The Data Nerd数据，一巨鲸向Binance存入了1092.6万枚CRV（约合270万美元）。在1小时内，他总共向Binance存入了2420万枚CRV(约合693.6万美元)。而CryptoQuant首席执行官Ki Young Ju也发文表示，交易所的CRV余额创下历史新高，在过去两个小时内上涨了57%。机构名人未能援救成功 2023年7月下旬，由于Vyper 编程语言导致的重入漏洞，四个Curve Finance 矿池遭到黑客攻击，总计损失约7000万美元。这也直接导致Curve创始人面临巨大的清算风险。不过由于此次为黑客恶意攻击行为，加密市场多方势力纷纷表态支持Curve。除了Egorov向19家机构与投资者出售超过1.06亿枚CRV代币筹资外，孙宇晨、杜均、麻吉大哥等加密名人也购入了CRV。孙宇晨买入500万枚CRV代币、杜均以400万美元的总额购买1000万枚CRV、麻吉大哥以150万美元买入375万枚CRV代币，并全数质押锁仓6个月。对于Curve项目，杜均表示“很多人问我为什么要支持Curve，就如同BendDAO在2022年遇到流动性危机时，我们立即和项目团队沟通给与支持一样。”、“这些都属于真正创新的项目，行业的基础设施。当前的困难只是暂时的，我们一起多多支持，行业才会更健康。” 随着多家机构、多名华人大佬提供资金援助，Egorov的场外筹款交易顺利进行，Curve在各大DeFi平台上的债务健康度也有所提升，在Aave V2的健康系数上升至1.87，Fraxlend则为1.8。另据公开资料显示，去年8月，Michael为避免CRV价格下跌导致出现清算而向33位投资者/机构以场外交易（OTC）的方式出售了1.594亿枚CRV，换取了6376万稳定币来偿还借款，出售价格0.4美元。但当年9月，Curve的交易量暴跌 97%，而其项目代币CRV也一路下跌至今。值得注意的是，6月13日当天Curve创始人借贷仓位从预警到正式清算发生时间迅速，但其实此前在今年4月份Curve创始人在各平台的借贷仓位进入危险区间，其中多个仓位借贷健康率已降至1.1附近。 4月份加密市场回调，山寨币普遍大幅下跌，而CRV价格也跌到了0.42美元附近。这也意味着Curve创始人Michael Egorov的借贷仓位也又进入红线了。彼时Egorov通过5个地址在6个借贷平台共计抵押了3.71亿枚CRV（1.56亿美元），借入9254万美元的稳定币。因为CRV价格下跌，Egorov在各平台的借贷仓位目前又进入了危险区间。多个仓位借贷健康率已经下降至1.1附近（即：CRV价格继续下跌10%而没有补仓或还款的情况下会开始清算）。此后两个月时间，显然这位Curve创始人没有做足准备，最终也导致了其借贷仓位被迅速开始清算。结语 Curve创始人借贷仓位遭遇清算似乎早已命中注定，加密行情的熊转牛、一年的恢复期、海量资金的涌入等要素均未逆转未来。CRV价格也越走越低，这个曾经资本支持和站台的好项目，最终伤害的却是投资者。对此，有社区成员表示，Curve这波操作与传统金融类似，股权没法大规模减持就选择质押，股价下跌银行被迫清算平仓，创始人被迫发财。来源：金色财经

金色财经2024-06-13

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