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社区动态 | AI+区块链,Web3新机遇 Space回顾

业，例如很火的ChatGPT、图像类的Midjourney、文字类的Notion AI、音频类的）Amper Music以及Github Copilo等，这些大企业相继研发而出的AIGC的软件。因为这些项目本身背靠大企，拥有庞大的用户流量和较为完善的生态应用，并且还具备一套成熟的商业盈利模式，一部分项目可通过付费解锁权益以此来创造营收，利于项目的可持续性发展。我跟brant可能不太一样，对于机构来说可能更讲商业价值，但对于Web3从业者来说，当然是越简单越好用，我们更得心应手会更好。对于AIGC或任何类似的活动，项目的评估通常需要参考多方面的因素，要考察一个项目的好坏，比如团队的专业知识与背景、项目的创新性与可行性、市场需求、实际落地情况以及项目的商业模式等。我可能目前还是比较看好Web2的一些AIGC项目，他们目前总体来看还是比较完善的。打了Web3+AIGC功能的ARKM火热上线，你们怎么看待AI+Web3这个叙事？我们知道，Arkham是一个利用AI技术提供链上数据和情报分析而获得奖励的平台。它的底层逻辑是Arkham 使用自己的专有人工智能引擎 ULTRA，通过算法将地址与现实世界的实体进行匹配。据我了解，Ultra 的开发历时 3 年多，得到了 Palantir 和 OpenAI 创始人的支持。显然，作为一个可以让用户安全高效地购买和销售计算资源网络。该网络旨在去中心化云计算市场，这是一个价值数十亿美元的机会。我对于AI+Web3的未来看好的主要有以下3点：人工智能的增长将增加对 GPU CPU 的需求；新的代币经济模型诞生；对于从业者来说埋伏一些AIGC项目会有一些意想不到的收获由于我们已经看到了由于 GPU 需求过剩而导致的同时在纳斯达克市场英伟达$NVDA 大涨，同样这里的潜力也是巨大的。虽然AI+Web3的叙事充满了潜力，但同时也面临着一些挑战。例如，技术整合和互操作性，以及确保AI决策的透明性和可解释性，都是需要解决的问题。此外，法律和监管方面对于涉及AI和Web3技术的项目也需要更加完善的规范和指导。总体而言，AI+Web3的叙事为我们带来了许多令人兴奋的机遇，同时也需要行业各方共同努力解决其中的挑战，以实现更加智能、安全和可持续发展的应用。在大模型创业热潮中，垂类的AI项目雨后春笋般冒出，（几个项目方）你们可以说下各自深耕领域，以及遇到的机遇和挑战？因为PlugChain专注于跨链和预言机领域，对于我们来说，能遇上的机遇：第一个是跨链互通，跨链技术允许不同区块链网络之间的资产和数据传输，PlugChain作为专注跨链的公链，有机会在多个区块链网络之间搭建桥梁，推动不同区块链生态系统之间的无缝互通。第二个是预言机需求：随着DeFi和NFT以及AI等应用的兴起，链上对预言机的需求日益增长。预言机作为连接区块链与现实世界的桥梁，可以提供外部数据供智能合约使用，这也为整个区块链提供了广阔的市场机会。我们可以预想到的挑战：安全性：跨链技术和预言机的使用需要特别注意安全性。一旦连接多个区块链网络或提供外部数据，系统的安全性变得尤为关键。PlugChain需要投入大量资源确保跨链通信和预言机数据的安全可靠。兼容性和标准化：不同区块链网络和预言机之间缺乏统一的标准，这可能导致跨链交互性和预言机数据的一致性问题。PlugChain需要积极参与跨链标准的制定，并寻求与其他区块链项目的合作，确保其技术与其他生态系统兼容。我们努力推动不同区块链网络之间的无缝连接，以实现资产和数据的流动性。这个领域的机遇在于打破壁垒，促进更广泛的区块链采用。然而，技术标准化和链上治理问题仍然是我们需要解决的挑战。跨链互操作性为区块链生态系统带来了许多机遇，但也面临着技术复杂性、安全性、共识、用户体验以及法律监管等挑战。解决这些挑战将为实现更加开放和互联的区块链世界打开更多可能性。当下的Builder们，如何搭上AI赛道的快车？我觉得这一轮AI 应用的创业机会里，壁垒可能来自于你的路线选择。如果仅仅是做了一层很薄的基于通用的大模型，来做单一维度的应用创新，壁垒会比较低，这样的很容易被其他项目所取代。例如，对侧重技术的Builder们而言，项目更应倾向于做垂直的，端到端的技术和工程的产品整合，会用到不同的技术栈。对于某些AI训练模型的产品来说，人体关键点识别的引擎、虚拟教练，跟用户的多模态交互的中间件和应用层，是尤为重要的，一定要有自己的技术壁垒。同时它们也应该主动拥抱新技术，比如像ChatGPT、文心一言这样的一些新的基础设施，以此为用户提供更便捷智能化的服务。同时，AI赛道蓬勃发展，必然会涌现出形形色色的生态场景，这对于Web3的场景落地提供了数据的“智力”支撑，以此更够将生态价值释放出来。就拿我们的PlugChain来说，内嵌了链上AI现在跟ipollo合作，因此在它提供AI计算调用服务时，既可以通过可信计算技术确保调用代码的安全性与完整性，还能够通过链上索引可信调用AI计算服务，使得链上的数据价值得以释放，能够更好地应用在生态场景中。例如，PlugChain可依托链上AI技术建立自动化交易策略和交易机器人，为用户提供高效的交易和投资支持。总之，基于垂直行业的创业，AI 本身可能还形成不了太多的壁垒，真正的壁垒还是在场景、商业模式、用户规模、行业里头。仍然是：“技术为先，场景为重。”最终还是要有自己的业务纵深和场景壁垒。註：本次Space以語音形式進行，因此文字記錄可能會有細微出入。歡迎大家前往收聽本次Space的錄播回顧，鏈接：https://twitter.com/iPolloCN/status/1683823285442842624 来源：金色财经

金色财经2023-07-27

我们找了三位内容公司的老板聊了聊 AI冲击已经成了事实

的，它可以成倍提高效率。第二个工具是Midjourney，因为我们在表达一些东西的时候，要给一篇文章配图。在以往都是文章写完之后我们的同事去网上搜一些图片，看看哪些比较符合自己想要表达的预期，然后植入进去。现在我们可以让Midjourney根据我们的意愿生成更能表达我们想法的图片。这样更高标准的文章加上更具有个性化表达意向的图片，整体结构更能表达我们的想法，最终在平台拿到的流量都是非常不错的。张晓楠：蛋哥最早是从音频开始做的，大家也感受到他浓浓的IP属性，因为你自己本身是一个IP。如果现在转漫画的话一定程度上是在弱化你的IP特征，而用AI来赋能更多漫画属性，这一块你是怎么考虑的？蛋哥：首先弱化IP，是因为我不想在50岁的时候还在拍视频做直播，基本上就纯靠体力，身体强不强决定了你公司的营收大不大。所以它是一个弱化IP的过程。我们公司主要用的AI工具是Stable。张晓楠：我发现真正能成为IP的人都能用特别形象化的语言一句话就讲清楚你想了很久没有想清楚的问题。像你们这样做出了结果的人，有没有感到压力，你们的同行在AI这方面是什么发展速度？蛋哥：真实情况是，现在我们的大部分同行只是追求短期速度，所以他们拿AI去做一个小说号，只不过以前是音频的小说，现在配了漫画，并认为这是一个AI的作品。但是我觉得这个太低端了，颠覆不了，所以要在低端的基础上高一点点。现在同行们这个阶段目前都是在扎根卖AI课，所以我提醒一下各位，现在卖课的特别多，你可以多听听学学，但是那个东西不能成为公司主要的方向。真正面向大多数人用的时候，应该是由更多的企业把这些工具优化成更傻瓜的模式，那个才是C端常用的东西，而现在B端无非就是在做这方面的改造以及捞钱。张晓楠：你觉得AI工具用起来真的那么难吗？或者有什么门槛吗？蛋哥：门槛其实没有，不需要学历和硬门槛，只要肯学就行。所以AI在我看来就是一个当下版的PS，就像当年的珍妮纺纱机，有了珍妮纺纱机，大家织布的速度快，有了PS就能够做平面设计，其实是一样的。 04 用好AIGC需要解决两个核心关键问题张晓楠：你们觉得公司用AI生成内容，最需要解决的两个核心关键问题是什么？蛋哥：我认为：第一点，你得有内容能力，比如今天研发了一种特别厉害的足球鞋，谁穿上都能够提高10%的精准度，但是你让某些球队穿，还是进不了世界杯。其实这个工具得给有一定基础的人，用了之后有增量，它不是雪中送炭的东西，而是锦上添花的东西。第二点，我觉得是学习能力，现在AI更新迭代的速度太快了，如果你没有持续更新的学习能力是跟不上的。白云飞：因为咱们的大型语言模型是需要训练的，不训练始终是一个通用的东西，比如你会发现当张三和李四向GPT问了同一个问题，最终生产出来的结果和文字略有区别，但只是略有区别，本质还是趋于同质化的，所以仍然需要训练。以我们在做的事情为例，最核心关键的问题是要把内容分类。比如我们之前做的带货类型有15种，15种带货类型中我们分类出来，每一种开篇怎么写，结尾怎么写，中间哪一位置植入能够激发消费者下单的字眼等等，我们会把整个的结果全梳理出来。大家可以理解为是模板，每个文章都会有一个模板，这个模板可能是700、800字，它都是一个公式型，把这个东西提炼出来之后，然后你再把这个东西导入到ChatGPT中作为语料库去训练，最终效果会远远比你在框里面直接输入“请帮我生成一篇带货文章”要好得多，效果至少能差几十倍。张晓楠：我非常认同云飞和蛋哥刚才说的，我在工作场景中也有一个非常真实的体感。有一次直播，我带了两个课程，一个课程是科学课，还有一个课程是思辨课。在混沌，思辨课很刚需，但是对于小孩子来说，思辨课或者科学课好像没有语文数学英语那么刚需。我为了这个课去看了两本书：《科学的故事》《科学的历程》。看完这两本书之后我不断跟ChatGPT对话，让它告诉我如何卖好一个科学课，一开始它生成的内容真的如同垃圾。为什么学会提问很重要？在书中，我看到了很多内容，不断吸收，然后迭代，再跟ChatGPT对话，过程中我发现ChatGPT越来越厉害。结果后来科学课和思辨课都卖得非常好，ChatGPT对我确实有帮助。一个如此不刚需的思辨课在那一场直播中卖了几百万，我觉得ChatGPT对我的帮助还是挺大的，因为它更加深层次地让大家知道，为什么思辨对孩子来说如此之重要。蛋哥：我补充一句，刚才您说的思辨课是不刚需的，语数外是刚需的，其实我觉得接下来第二个风口和机会可能就在于课程的设计。我相信再过5年、10年，当下的新一代孩子接受的教育应该是以思辨为刚需，如果他能提出好问题的话，很多知识是可以问出来的。所以我觉得第一波机会是卖AI课，第二波机会是告诉大家，你应该让你的孩子在AI大环境下学思辨。张晓楠：我很认同，AI不会颠覆什么样的人？是具有思辨能力和创新力的人。刚才同样的问题我也想问一下云飞，你觉得现在如果用AI去做内容领域，需要解决的两个核心问题是什么？白云飞：第一点，我觉得是跟蛋哥刚才讲的一样，积极学习。刚刚有一位老师做了调研，现场用过相关AI工具的同学，比如说ChatGPT、Midjourney，占比非常少，这种情况下我建议大家体验一下，体验完之后再去了解基本的原理，在这个基础上我觉得去使用它的话难度应该不大。第二点，依然是数据。因为人工智能训练始终有一个前提——优质的数据，你把垃圾投进去最终出来的就是垃圾，如果你把优质的语料库、优质数据投喂进去，最终出来的就是一个非常优秀的语言模型。重点是，怎样才能找到更加优秀的数据源。很多人都应该比较懂，自己的公司里，自己的业务中，或者自己的生活中、工作中有哪些是比较优质的东西，然后把这些优质的数据提取出来去投喂，效果会好很多倍。我认为以上两点是基于大家当前的现状急需去做的，算是展现你积极拥抱AI的一种姿态。 05 无论什么时代，IP都是重中之重张晓楠：IP的形成很多时候是这个人本身就带有IP属性。一说到人，大家会说到人设、垂类的风格，现在这些还重要吗？蛋哥：我觉得人设还是重要的，我们的漫画帐号接广告能力还行，但是卖货转化率特别低，其实非真人IP的问题就在于它没有用户黏性，用户的信任感会很低。你在卖同样的货，用同样的爆款脚本、漫画IP就不如真人卖得好。人设风格在任何一个时代，之前的报纸，图文、公众号、新闻，包括现在的短视频等等，都是很重要的。白云飞：刚才大家焦虑的问题在于，未来随着降本增效的普及，许多平台可能会被同质化内容充斥。在这种环境下，我认为具备强大IP和独特人设的账号必将脱颖而出。举例来说，比如你现在刷到两个账号，一个是蛋哥，一个是虚拟人设。显然，我们在场的各位都对"蛋哥"的熟悉度和信任感远胜于对虚拟人设的认知。这种熟悉感和信任感会自然引导人们更愿意与"蛋哥"去沟通，进而提升内容变现的效率。因此，强大的IP和人设能够赢得更多的信任，信任进一步促成交易，这是我们作为内容创业者应追求的最重要目标。张晓楠：我觉得云飞说了一个核心关键词，无论是做短视频、图文还是直播电商，信任一定是那个核心的根。如果你的帐号和内容能够在信任这件事上彻底击穿的话，你的变现效率和转化效率一定很高。我想给所有想要做这个领域的伙伴们一个小小的建议，IP是很难培养、训练出来的，更多是天然就具备了某种属性和特征的人，就像蛋哥，他的个人特征非常的明显。我想问问你们在使用AI工具的过程中有没有遇到过一些困难和挑战？蛋哥：第一个困难和挑战是没有技术人才。AI升级迭代的时候，我们比技术型团队要慢，需要找其它的团队协助我们完成升级，所以我们的学习成本比他们高一倍。另外，现在AI给我们带来的真实效果只是做出了几十万的帐号而已，但是我认为今后的AI完全可以做到一键从文案到图片。所以对我最大的挑战是，我们这个行业是否还值得存在。白云飞：ChatGPT有一个通病，就是一本正经地胡说八道。比如给他说一个压根不存在的词，它依然会一本正经地解释一大串。这也是模型本身的通病，并且不是一时半会儿能够解决的。这算是一个挑战。另外一个挑战我站在大众的角度来讲。举个例子，比如我现在输入一个主题，想让它立马直接生成一篇可用的文章出来，要达到这样的效果，其实背后还需要很多的东西，比如刚才前面几位专家讲到的NLP相关基础知识起码需要了解一些。面对这种场景如果你向AI输入：“我需要一篇非常优质的小红书笔记”，你会发现效果很差。因为你的命令太过于笼统了。所以你需要搞清楚自己到底需要什么样风格、什么样语气、甚至是多少字数、什么样角色的，甚至是什么样场景的，把所有的东西都想明白之后效果会更好。张晓楠：说到内容，我最后也跟大家说一个感受，内容不是为了内容而内容，如果你是为了内容，你不会想这些技巧和方法，你就是喜欢，你就像艺术家一样去创造，像作家一样去写作。我们如果把它当做一个生意模型或者一个商业模型，内容后面必须跟着变现两个字，你在做内容生产之前就应该想好变现路径到底什么，蛋哥的变现路径是广告，云飞的变现路径也是广告居多，然后是带货。当你想清楚了变现路径的时候，你要做什么样的内容，包括用到什么样的工具，不同的企业有不同的选择。我们要感谢互联网时代，让我们小步快跑，迅速迭代，在这个过程中找到公司或者企业未来的机会。来源：金色财经

金色财经2023-07-26

a16z：AI将创造哪些新的游戏玩法

（如Stable Diffusion或Midjourney）相结合的个性化角色构建者可以实现这一点。 Spellbrush的Arrowmancer是一款RPG游戏，由该公司基于GAN的定制化动画模型提供支持。Arrowmancer的玩家可以生成一整套独特的动画角色，具体到艺术风格和战斗能力。这种个性化定制也是其盈利系统的一部分——玩家将他们的AI角色导入自定义的gacha banner中，借此复制角色来加强他们的团队。个性化定制也可以扩展到游戏道具中。例如，AI可以帮助生成只有完成特定任务的玩家才能使用的独特武器和护甲。Azra Games已经建立了一个AI驱动的资产pipeline，可以快速构思和生成巨大的游戏内物品和世界对象库，为更多样化的玩法铺平道路。AAA级游戏开发商Activision Blizzard创建了Blizzard Diffusion，这是图像生成器Stable Diffusion的翻版，可以帮助生成各种各样的角色和服装概念艺术。游戏中的文本和对话也适合个性化定制。游戏世界中的各种标志可以反映玩家的头衔或地位。NPC可以被设置为具有不同个性的LLM智能体以适应你的行为——例如，对话可以根据玩家与智能体之间发生过的行为而改变。我们已经在一款AAA级游戏中看到了这一理念的成功执行——Monolith的Shadow of Mordor便拥有一个复仇系统，能够基于玩家的行动动态地创造出有趣的反派背景故事。这些个性化元素使得每个玩法都是独一无二的。游戏发行商Ubisoft最近发布了一款基于LLM的对话工具Ghostwriter。发行商的作者现在使用该工具来生成背景对话和bark（在触发事件期间的对话片段）初稿，这有助于模拟玩家身边的现实世界。通过微调，像Ghostwriter这样的工具可能会被用于定制个性化的bark。从玩家的角度来看，关于这些个性化定制的影响是双重的：增加了游戏的沉浸感和重玩价值。Skyrim和Grand Theft Auto 5等沉浸式开放世界游戏的角色扮演模式经久不衰，这表明了对个性化故事的潜在需求。即使在今天，GTA在角色扮演服务器上的玩家数量也一直高于原版游戏。我们认为个性化系统将成为所有游戏长期吸引和留住玩家的重要工具。 3、AI叙事当然，优秀的游戏不只是角色和对话。还有一个令人兴奋的机会是利用生成式AI来讲述更好、更个性化的故事。游戏个性化叙事的鼻祖是Dungeons & Dragons，在该游戏中，一个被称为地下城主的人会准备一个故事向一群人讲述，这些人在故事中扮演着不同的角色。这样的故事一部分是即兴的，一部分是RPG，这意味着每个通关都是独一无二的。作为个性化故事需求的信号，D&D如今极度受欢迎，其数字和模拟产品的销量均创下了历史纪录。如今，许多公司将LLM应用于D&D的故事模型，机会就在于让玩家在极其耐心的AI叙事生成器的引导下，在他们喜欢的玩家创建或IP世界中花费尽可能多的时间。Latitude的AI Dungeon于2019年发布，是一款开放式的文字类冒险游戏，AI在游戏中扮演地下城主。用户还对OpenAI的GPT-4版本进行了微调，享受效果不错的D&D体验。Character.AI的文字类冒险游戏是该应用最受欢迎的模式之一。 Hidden Door更进一步，在一组特定的原始材料上训练它的机器学习模型——例如The Wizard of Oz——允许玩家在已建立的IP世界中大冒险。通过这种方式，Hidden Door与IP所有者合作，实现了一种全新的、互动式的品牌延伸形式。一旦粉丝们看完一部电影或一本书，他们就可以继续在自己喜欢的世界里进行自定义的D&D式的冒险。对粉丝体验的需求正在蓬勃发展——两个最大的在线同人小说库Archiveofourown.org和Wattpad仅在5月份就分别有超过3.54亿和1.46亿的网站访问量。 NovelAI已经开发了自己的LLM Clio，利用其在沙盒模式下讲故事，并帮助解决人类作家会面临的写作障碍。对于目光敏锐的作家来说，NovelAI让用户可以根据他们自己的作品对Clio进行微调，甚至是像H.P. Lovecraft或Jules Verne这样的著名作家。值得注意的是，AI叙事还面临着许多障碍。开放式AI很容易偏离轨道，这让一切变得有趣，但对游戏设计来说却很麻烦。如今，创建一个优秀的AI叙事生成器需要大量的人类规则设置来创建好故事的叙事弧线。记忆和连贯性很重要——叙事生成器需要记住一个故事之前发生的事情，并且保持事实和风格的连贯性。对于很多闭源LLM来说，解释能力仍然是一个挑战，因为它们就像黑盒一样运行，而游戏设计师则需要理解为什么系统会以这种方式运行以改善游戏体验。然而，随着这些障碍正在被攻克，AI现如今已经成为人类故事讲述者的助手了。现在，成千上百万作家都在使用ChatGPT为自己的故事提供灵感。娱乐工作室Scriptic利用DALL-E、ChatGPT、Midjourney、Eleven Labs和Runway，和人类编辑团队一起来构建交互式的、可自主选择的冒险节目，在Netflix上就可观看。 4、动态世界构建虽然基于文本的故事很受欢迎，但许多玩家也渴望看到他们的故事在视觉上能够栩栩如生。生成式AI在游戏领域的最大机会之一可能就是帮助创造玩家将在其中度过无数时间生活的世界。虽然在今天还不可行，但一个常被提及的愿景就是随着玩家在游戏中的进展情况实时生成关卡和内容。这类游戏的一个典型例子就是Mind Game。Mind Game是一款AI指导的游戏，可以实时适应每个学生的兴趣，游戏世界基于学生的行为和AI可以推断的任何其他心理信息而发展变化。今天，最接Mind Game的游戏可能就是Valve的 Left 4 Dead了——该游戏利用AI Director导演系统来控制游戏的动态节奏和难度。AI Director没有为敌人（僵尸）设置出生点，而是根据每个玩家的状态、技能和位置将僵尸放置在不同的位置，设置为不同的数量，从而在每个通关中创造独特的体验。该导演系统还通过动态视觉效果和音乐来营造游戏氛围。Valve创始人Gabe Newell将这一系统称为“procedural narrative”（程序叙事）。EA广受好评的Dead Space Remake使用了该AI导演系统的变体来最大化恐怖感。虽然这在今天看来似乎属于科幻小说领域，但有可能有一天，通过改进的生成式模型以及获取足够的计算和数据，我们可以构建这样一个AI Director：不仅能够生成超级恐怖的感觉，还能生成世界本身。值得注意的是，游戏领域里机器生成关卡的概念并不新鲜。从Supergiant的Hades到Blizzard的Diablo，再到Mojang的Minecraft，如今许多最受欢迎的游戏都使用了程序生成技术——一种随机生成关卡的技术，使用由人类设计师运行的方程式和规则集，每次的通关都有所不同。一个完整的软件库已经建立用于协助程序生成。Unity的SpeedTree可以帮助开发者生成虚拟树叶，就像你在电影阿凡达中的潘多拉森林或Elden Ring的风景中看到的那样。游戏可以将程序资产生成器与用户界面中的LLM结合起来。游戏Townscaper使用程序化系统，只需要两项玩家输入值（块位置和颜色），就可以变成绚丽的城镇景观。想象一下，Townscaper在用户界面中添加一个LLM，帮助玩家通过自然语言提示迭代出更加微妙和美丽的创作。许多开发人员也对利用机器学习增强程序生成的潜力感到兴奋。有一天，设计师可能会使用在风格相似的现有关卡上训练的模型，迭代生成一个可行的关卡初稿。今年早些时候，Shyam Sudhakaran带领哥本哈根大学的一个团队创建了MarioGPT——一个GPT2工具，可以使用在超级马里奥1和2的原始关卡上训练的模型来生成超级马里奥关卡。关于该领域的学术研究已有一段时间了，包括2018年使用生成式对抗网络（GAN）设计第一人称射击游戏DOOM关卡的项目。生成式模型与程序系统协同工作，可以显著加快资产创建速度。艺术家已经在使用文本到图像的扩散模型来制作AI辅助的概念艺术和故事板。关于3D生成也有大量研究。Luma使用神经辐射场（NeRFs）允许消费者通过iPhone上捕获的2D图像构建出逼真的3D资产。Kaedim在loop质量控制中使用AI和人类一起创建生产就绪的3D网格，如今已被至少225个游戏开发者使用。CSM最近发布了一个专有模型，可以从视频和图像中生成3D模型。从长远来看，最重要的是使用AI模型进行实时世界构建。我们认为未来整个游戏将不再需要渲染，而是使用神经网络在运行时生成。NVIDIA的DLSS技术已经可以使用消费级GPU实时生成新的更高分辨率的游戏帧。有一天，你也许可以点击Netflix电影的“互动”按钮，就能进入一个每个场景都在实时生成的世界，并为玩家提供独特的个性化服务。在未来，游戏将变得与电影无异。值得注意的是，动态生成的世界本身并不足以创建出一款优秀的游戏，这一点从人们对No Man’s Sky的批评中就可看出，该游戏发布时便拥有了超过18万亿的程序生成行星。动态世界的前景在于它可与其他游戏系统（如个性化定制、生成式智能体）相结合，开启叙事新形式。毕竟，Mind Game最吸引人的部分就是它如何为终端玩家塑造玩家自己的世界，而非游戏世界本身。 5、AI Copilot：所有游戏的AI助手我们之前讨论了在模拟游戏中使用生成式智能体，这里还有另一个新用例，即AI充当游戏助手来指导我们玩游戏，在某些情况下甚至能与我们一起玩。 AI copilot对于引导玩家进入复杂游戏来说是非常重要的。例如，Minecraft、Roblox或Rec Room等UGC沙盒都是非常丰富的环境，如果玩家有合适的材料和技能，他们几乎可以在其中建造任何他们想象的东西。但存在一个难度很高的学习过程，大多数玩家都不太容易能弄清楚该如何起步。 AI copilot可以让任何玩家成为UGC游戏中的Master Builder——根据文本提示或图像提供逐步指导，并指导玩家克服错误。LEGO世界里的“Master Builder”概念就是一个恰当的参照对象——少数人有能力在需要的时候看到他们所能想象的任何创造的蓝图。微软已经在为Minecraft开发AI copilot，使用DALL-E和Github Copilot，使玩家能够通过自然语言提示将资产和逻辑插入Minecraft。Roblox正在积极地将生成式AI工具整合到Roblox平台中，其使命是让“每个用户都成为创造者”。无论是使用Github Copilot进行编码还是使用ChatGPT进行写作，AI copilot在共创方面的高效性已经在很多领域里得到了证明。除了共创，受过人类游戏玩法数据训练的LLM应该能够理解如何在各种游戏中如何行为。通过适当的整合，智能体可以在玩家的伙伴不在时充当合作伙伴，或者在像FIFA或NBA 2k这样的正面交锋的游戏中充当对手方。这样的智能体总是可以随叫随到，不管结果是胜利还是失败，总是那么和蔼可亲，从不评头论足。根据我们的个人游戏历史进行微调，智能体可以大大优于现有的机器人，完全按照我们自己的方式或者以互补的方式玩游戏。已有类似的项目在约束环境测试下成功运行。热门赛车游戏Forza开发了一个Drivatar系统，该系统利用机器学习为每个人类玩家创建一个AI驾驶员，模仿他们的驾驶行为。这些Drivatar被上传到云端，当他们的人类伙伴离线时，他们可以被召唤出来与其他玩家比赛，甚至可以获胜赚积分。谷歌DeepMind的AlphaStar在Starcraft II “长达200年”的游戏数据集上进行训练，创造出可以在游戏中与人类职业电竞选手比赛并获胜的智能体。 AI copilot作为一种游戏机制甚至可以创建全新的游戏玩法模式。设想一下这样的Fortnite，每个玩家都有一个Master Builder魔杖，可以通过提示立即建造狙击塔或燃烧的巨石。在这种游戏模式中，胜利可能更多取决于魔杖的操作（提示），而非瞄准能力。完美的游戏内AI“伙伴”的梦想已经成为许多热门游戏中令人难忘的一部分——只要看看Halo世界里的Cortana，The Last of Us中的Elle，或者Bioshock Infinite中的Elizabeth就知道了。而对于竞技游戏来说，打败电脑机器人永远不会过时——从Space Invaders中的摧毁外星人，到Starcraft中的comp stomp，最终发展为自己的游戏模式Co-op Commanders（合作指挥官）。随着游戏演变成下一代社交网络，我们预计AI copilot将扮演越来越重要的社交角色，如教练及/或合作伙伴。众所周知，添加社交功能可以提高游戏的粘性——有好友的玩家留存率可以提高5倍。我们预期未来每款游戏都会有一个AI copilot，将遵循这样一句箴言：“一个人玩很好，与AI一起玩更好，与朋友一起玩最好。” 6、结论我们还处于将生成式AI应用于游戏的早期阶段，在将这些想法投入生产之前，还需要解决许多法律、道德和技术方面的障碍。除非开发者能够证明其拥有所有用于训练模型的数据的所有权，否则带有AI生成资产的游戏的法律所有权和版权保护在今天基本上是不明确的。这使得现有IP的所有者很难在他们的生产中使用第三方AI模型。对于该如何补偿训练数据背后的原作者、艺术家和创作者，也存在很大的担忧。难点在于，目前大多数AI模型都是使用互联网上的公共数据进行训练的，其中大部分数据是受版权保护的。在某些情况下，用户甚至可以使用生成式模型再现某位艺术家的确切风格。现在还为时尚早，对内容创作者的补偿需要适当地确定。最后，现在的大多数生成式模型成本太高，无法在云端全球规模7*24小时运行，而这是当今的游戏运营所必需的。为了实现经济高效的扩展，应用程序开发人员可能需要找到方法将模型工作负载转移至终端用户设备，但这还需要时间。然而，目前可以确定的是，有大量的开发者活动和玩家对游戏领域的生成式AI大有兴趣。虽然少不了很多炒作，但我们很高兴看到该领域确实有很多才华横溢的团队，他们废寝忘食地致力于开发创新的产品和体验。我们的机会不仅在于让现有游戏变得更快、更便宜，还在于解锁以前不可能出现的AI-first游戏新类别。我们不知道这些游戏最终会是什么样儿，但我们知道游戏产业的历史一直都是技术推动新形玩法的历史。回报可能是巨大的——有了生成式智能体、个性化定制、AI叙事、动态世界构建和AI copilot这样的系统，用不了多久我们可能就会看到由AI-first开发者创建的第一款“永无止境”的游戏。来源：金色财经

金色财经2023-07-20

华扬联众：具体内容请关注公司于6月22日发布的对于上交所监管工作函的回复公告（2023-044）

于3.5/4.0模型，支持聊天组；2、Midjourney，提供V4/V5，支持Promp优化；3、StableDiffusion，本地化部署；4、变换视频风格，本地上传视频，生成多种风格转化。感谢您的关注，谢谢！投资者：你好！贵公司开发的AIGC、Web3.0技术目前在线活跃用户有多少？目前与同类的产品有那些方面的优势？谢谢！华扬联众董秘：您好！公司基于商业AIGC软件及开源软件开发自用的人工智能应用平台HiGC，该系统目前只对公司内部员工开放。感谢您的关注，谢谢！华扬联众2023一季报显示，公司主营收入19.26亿元，同比下降28.24%；归母净利润327.07万元，同比下降83.09%；扣非净利润310.34万元，同比下降83.98%；负债率71.59%，投资收益-33.49万元，财务费用1697.28万元，毛利率12.5%。该股最近90天内无机构评级。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，华扬联众（603825）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力一般，营收成长性较差。可能有财务风险，存在隐忧的财务指标包括：货币资金/总资产率、有息资产负债率、应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标2星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）华扬联众（603825）主营业务：向客户提供互联网综合营销服务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如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2023-07-18

“有史以来最大的泡沫”！业内专家：人工智能投资价值高达1万亿美元

, Stable Diffusion和Midjourney等图像生成器等工具。 Mostaque表示，人工智能所需的总投资可能达到1万亿美元，“因为作为知识基础设施，它比5G更重要”，并建议像瑞银这样的银行必须采用这项技术，因为它是一个“巨大的市场”。但是，他补充说，目前它还处于发展的“早期阶段”。 “它还没有完全准备好”在金融服务等大型行业大规模部署，“但我们可以看到它的价值，”Mostaque说。莫斯塔克表示，在业务中不适当使用人工智能的公司将受到股市的“惩罚”。他以谷歌为例，由于其Bard人工智能聊天机器人在发布时的宣传视频中提供了不准确的信息，谷歌在一天内损失了1000亿美元。谷歌正在与微软展开激烈竞争，以赢得打造卓越人工智能工具的竞赛。 “我认为这是真实的。我认为没有很多可投资的机会，你会看到人们从最好的芯片制造商转移到那些利用这一点来适当地影响他们的底线和收入的公司。你会看到市场惩罚那些不使用它的人，”Mostaque说。 “这将是未来几年最大的投资主题之一，”他补充道。

超启2023-07-17

润潮再起？一份重磅利空报告出炉！北美上市矿企：改名转型AI算力服务……

只是战略转变，他们认为ChatGPT到Midjourney的AI训练都需要高端GPU的计算，全球企业在适应AI世界的同时，企业也会开始寻求开发自己的AI工具以获得竞争优势。 HIVE Digital Technologies未来的主线计划是利用3.8万枚Nvidia GPU集合进行大规模的计算任务，此外，还计划通过出租GPU伺服器集合，推出新服务云计算HIVE Cloud，HIVE Cloud 的目标是为中小型企业提供一个较为划算的选择。 HIVE表示，他们与SuperMicro合作的一批伺服器预计在8月抵达，未来也会有更多的交货消息。公司首席执行官Frank Holmes表示：“AI聊天机器人ChatGPT是有史以来增长最快的技术产品之一，我们认为其底层技术，也就是大型语言模型(LLMs)在两个月内吸引1亿用户，已经显示出高度的破坏性。” “这些LLMs的培训和微调都依赖于GPU，我们相信通过我们的Nvidia GPU卡进行GPU计算的是一个高利润的业务，年营收可能超过1亿美元。”

小萧2023-07-13

探秘AIFORCE：引领人工智能与元宇宙融合的未来之路

年年初，ChatGPT、GPT4.0、midjourney相继问世，并引发国内外一系列对AI人工智能代替人类生产力的罢工事件之后，大家开始静下心来思考，AI真的会取代大部分人的工作吗？这种问题。要知道，当年互联网电商崛起之时，造成了多大的传统线下门店的打击，当时也有不少传统行业的人出来选择抗议。然而，最后活下来的只有是接受与容纳，进行转型的企业。所以，现在AI的阶段，或许也即将达到这样一个局面。那么，我为什么说AI将元宇宙之梦延续了下去？我们试想，当AI领域不断发展，应用普及到社会各个层面，通过人工智能、智能硬件、终端系统级芯片、元器件、核心软件等多个层次以及业态升级、模式融合、数字IP等多个维度，元宇宙社交、第二人生、脱离物理世界的限制、网络超级算力、将个人灵魂价值发挥到极致等等让人们兴奋和世界进化的应用出现时，产业和大众将会慢慢清楚的意识到，这就是人们所追求的元宇宙赛道发展的新思路和脉络。那么在这个领域，有没有一个平台是拥有如此卓越的技术和前瞻性的思维，成为了引领人工智能与元宇宙融合的先锋，打造了一个全新的智能世界呢？或许，AIFORCE是其中的一个答案。 AIFORCE是以创新为核心的平台，旨在将人工智能与互联网、算力、大数据、区块链等前沿技术相结合，创造出全新的应用场景和商业模式。并通过将智能算力与分布式账本相结合，构建一个去中心化的AI公链，为用户提供了无限创新和价值创造的机会。在AIFORCE的生态系统中，AI算力是核心驱动力之一。通过提供强大的AI算力资源，AIFORCE使得人们能够开展各种基于人工智能的创新项目，从而加速科技的进步和社会的发展。无论是在科学研究、商业应用还是个人创造领域，AI算力都扮演着不可或缺的角色。 AIFORCE的公链技术还为整个生态系统提供了可靠的基础设施。通过区块链的去中心化和不可篡改性质，AIFORCE确保了数据和交易的安全性和透明性。同时，公链技术还为AIFORCE的代币经济提供了坚实的基础，实现了更加公平和可持续的发展。 AIFORCE不仅仅是一个技术平台，更是一个融合了智慧和情感的AI社交生态。在这里，人们可以连接并肩，共同探索智能世界的奇妙之处。在这个星球级的AI元宇宙应用基础设施中，我们将看到最前沿的技术在其中发挥着重要的作用。人工智能的智能算法将赋予元宇宙世界的NPC以智慧和情感，使其具备与人类交互、合作的能力。区块链技术则为元宇宙中的数字资产和身份提供了安全、透明的交易和验证机制。而虚拟现实技术将人们从现实世界带入了一个沉浸式、逼真的虚拟体验中，让人们感受到超越现实的奇妙与刺激。同时，让人沉迷的产品则是构建星球级AI元宇宙应用基础设施的核心。这些产品将以其丰富多样的功能和创新的体验，吸引人们进入元宇宙的世界。例如，沉浸式的游戏体验、个性化的虚拟社交平台、艺术和音乐创作工具等，都将成为人们探索元宇宙的驱动力和乐趣所在。这些产品将通过最先进的技术，为人们打造出一个真实感十足、充满挑战和创造的虚拟空间，让人们沉迷其中、难以自拔。构建星球级AI元宇宙应用基础设施是一个艰巨而壮丽的任务。AIFORCE的使命就是打造一个多元共荣的生态系统，它将连接人们的想象力和创造力，让每个人都可以在元宇宙中找到属于自己的位置。无论是创造者、参与者还是探险者，每个人都可以在这个无限延展的虚拟世界中发挥自己的才能和潜力。在AIFORCE的引领下，人工智能和元宇宙将不再是独立存在的技术，它也将连接人们与技术、人与人之间的桥梁，构建一个更加智能、包容和进步的社会。让我们拭目以待，期待着这个星球级AI元宇宙应用基础设施的建设，它将为我们带来一个全新的、超越现实的未来。来源：金色财经

金色财经2023-07-10

BTC在3万美元波动熊市还有哪些赛道机会？

。有人利用chatGPT写文案，利用Midjourney做图片，利用AI自动生成logo，视频，音频等，AI大大节省时间，提高效率。比如比特傻就在深度追踪各种AI工具，挖掘提高效率的AI工具，也寻找利用AI赚钱的方式。而AI有没有可能在下个赛道中脱颖而出，成为牛市新的叙事还不确定，但现在AI确实在改变生活和工作方式。跟着比特傻了解各种AI 加密市场细分赛道很多，除了交互gamefi，AI，还有NFT，defi，web3，甚至自己做项目等；深耕才有可能看到和把握机会，泛泛了解也就浅浅收益。学会取舍，选定一个方向长期关注和投入，不仅能在互动中明确方向，也会发现机会；在熊市中不知道怎么做的人，或许也可以选择一个行业前辈，跟着他们的脚步前行，也许可以从中发现机会。当然任何收获都是建立在深度学习，坚定执行上，有努力才有结果。以上，只是我个人的看法，无投资建议。我是初晓链，我在关注web3和加密世界。来源：金色财经

金色财经2023-07-07

Midjourney CEO大卫·霍尔兹：AI应该是我们自身的延伸

腾讯科技讯7月7日，MidjourneyCEO大卫·霍尔兹在2023世界人工智能大会上发言，认为AI将成为创造和想象力的新的载体和引擎。通过AI，我们有可能放大整个人类种族的原始想象力。针对公司的名字Midjouney，霍尔兹表明它来自于道教著作《庄周》中的中道概念，他认为中国古典文学带来了很多最美丽的，最深沉的思想。目前Midjouney正在进行5.3版本的开发，并会在版本6中提供一系列对生成图像进行缩放，平移来自动生成新的不同角度相关图像的能力，并且可以控制生成图像的随机性，让作者在诡异的美和令人迷惑的画面间找到平衡。在未来，Midjourney的目标是发展出三维，实时，动态可调的生成图像。关于技术的未来，他并不确定可能的走向。但融合模型（图像 /文字用的模型进行融合）可能是比较可能的发展方向。他认为AI的这次技术进步的潜力还没有完全发挥出来，比现在强上十倍，百倍的进步是必然的。他认为到目前为止技术上的大部分进步都来自于试图让人变得更好，试图放大人的能力。因此AGI也许并非是必要的，AI作为我们人的延伸，赋能人类才是更好的选择。以下为演讲实录：大家好，我是大卫·霍尔兹，Midjourney的CEO和创始人. 我很荣幸受上海市政府邀请我参加这次人工智能世界大会，并很期待加入今天的活动。世界上最重要的技术之一就是引擎。引擎是一种用于产生、转移或放大的机器。我们使用引擎在各种工厂建造各种各样的交通工具，如汽车、飞机和船只。而现在，是时侯把人工智能看作一种新型引擎了。在 MidJourney，我们正试图用这种引擎来打造一种新型的载体，这载体不是交通工具，而是承载我们的思维和想象力的载体。就像你可以用足球转动世界，但仍需要腿去踢球一样。我们希望能创造一种新型的载体，你可以用它来进行想象，而不仅是产生运动。在我们创造之前，我们必须首先去想象，想象我们能成为什么，我们可以去哪里，什么是可能的。我认为我们制造的工具，比任何东西都更专注于放大想象力的原初力量。我们有机会放大的不仅仅是任何个体，而是整个人类种族的想象力。我曾多次随Leap Motion（手势识别设备）访问过中国，Leap Motion的第一个办公室就在上海。上海有一种特殊的感觉，我非常喜欢，它似乎是旧金山、洛杉矶、纽约以及一些欧洲老城市的组合体。它拥有一种古老历史和文化的力量，同时也有一种未经雕琢的未来感。这真的很酷，这是我最喜欢的两件事。事实上，我基本上是个科幻小说的狂热读者，而我看到的最疯狂的设定来自于中国古典文学。我认为古代中国文学拥有人类历史上最美丽、最深沉的思想。MidJourney（中道）这个名字实际上源于我最喜欢的一个古老道家文本的翻译，它出自《庄周》。比如《庄周梦蝶》、《子非鱼》、《庖丁解牛》、《不材之木》、《空舟》，我喜欢这些。我喜欢MidJourney这个名字的原因是，我觉得人们有时容易忘记过去，可能会感到迷茫，对未来感到不确定。但我更多的是觉得我们其实是在中途旅程，我们来自丰饶美丽的过去，前方是荒野而不可思议的未来。我们最近发布了Mid Journey 5.2版本，现在正进行着5.3版本的开发。之后我希望能发布一个重大更新版本，我希望称之为版本6。我们引入的最新特性是关于图像的缩放，并在你缩小的同时，可以创造不同的故事和环境，围绕中心主题进行变化。这周我们将发布一个类似的功能，它允许你移动相机，然后当你横向移动相机时，可以不断改变提示，然后讲述故事，我们还发布了这个奇特的控制系统，可以结合这些新功能来更好地控制图像生成。你也可以将其与风格控制相结合。“风格控制”略有点混淆，但是这个想法是，你想要告诉AI想生成多美的产物，你要承担多大的风险来制造这种美。哪怕它是非常规的，混乱的，奇特的，但有时结果真的非常出色。有时你需要勇于冒险，这让人们可以控制风险性和美的随机性之间的平衡，或者是平衡对图像的常规普遍美予以多少关注。我们还引入了一种我们称之为涡轮模式的东西。涡轮模式就是我们尽可能多地使用GPU，使图像产生非常快。这让生成的速度提升了4到5倍。这个模式让你好像在用64个或100个以上的GPU去生成图像。能达到这个算力，你的计算机大概得值50万美元。这听起来多少有点疯狂，而我们还在研发更疯狂的技术。虽然它们大部分还在酝酿之中，但我们认为随着时间的推移，Midjourney将发展为不仅能创造二维图像，而且能创造三维图像，动态图像，你甚至可以与像素本身交互。在将来也许你能实时回流和重塑的你画出来的东西。人们只需要这样一个庞大的AI处理器，然后它就可以梦想所有的不同世界，而且梦想可以与我们的思维互动。而我们从某种意义上是通过它（AI）在做梦，那将是真正酷的事。Diffusion模型、Transformer模型、Clip模型的依次发现，实际上让AI开始进入图像空间。大约在2年前，任何图像AI服务都还没有出来时，我们所有的研究者在旧金山交流，我记得我当时说这些模型，特别是Diffusion模型的横空出世肯定会带来完全不同的东西。还有生成对抗网络技术，这是大家在之前用来制作图像生成的基本技术。我只记得每个人都以一种不寻常的方式立刻点头，说Diffusion模型真的不一样。那一时间气氛非常严肃，我有了一种必须参与其中，并给这个技术带来更人性化的用户界面的强烈感觉。但是关于未来，我们很难确知技术会如何发展。有时我们会谈论现在如何将语言模型转向Diffusion模型，也即使用Diffusion模型来制作文本。或者说图像模型会变得更像语言模型。这到底怎么达成呢？这种方式的技术术语是自回归Transformer，或者说AI会向着混合模型发展。但这真的很难说。我认为我们只是在这场变革的开端，但我百分之百确定还有很多进步要去取得。比现在十倍，一百倍的进步很可能是必然的。这种进步不仅体现在性能上，而且体现在让我们更好使用这些技术的用户界面和产品上。无论是个体还是集体都可以制造出真正酷的东西，可以更好地解决问题。道格拉斯·恩格尔巴特是第一个创建文本编辑器的人。最初，人们是通过打孔卡或卡片上的打孔来编程计算机。但道格拉斯开始思考，如果我们用计算机编程计算机会怎样，这在那时候听起来很疯狂。他的想法是，通过在计算机上编程计算机可以加速这个循环，使我们做的更好，使计算机更强大，放大一切。这种想法最终实现了。尽管我们有这些不同的文化，比如AI，人机界面，智能应用文化，我认为到目前为止技术上的大部分进步都来自于试图让人变得更好，试图放大人的能力。我们还没有真正看到AI时代降临，在那时我们会有独立的AI去解决问题。但如果我们过多地考虑朝着那个方向发展，可能会错失技术中现存的很多机会。我不仅思考AI能做什么，而且思考如何在不同的事物之间创造流动性和纠缠。因为工具不应该感觉像一个人，它应该感觉像你自己，你的身体，你的思想的延伸。我在想如何构建这些技术，让人和AI相互交织起来，感觉不像是你正在与艺术家合作，而更像是你在想象一些东西，然后它就出现在屏幕上。很多人在描述我的旅程时，都觉得那些目的地就像是他们思想的一部分。我认为这就是大部分AI应该成为的样子，它应该是我们自身的延伸。所以我想再次向陈先生和全体观众表示感谢。WAIC非常酷，我希望我能在将来亲自参加，成为这个活动的一部分。我很期待与中国有更多的合作，我记得我在那里的所有美好的亲身经历，希望大家在那里也能享受互动的乐趣。谢谢。来源：金色财经

金色财经2023-07-07

投资人眼中 AI 与 Web3 结合的机遇有哪些？

rompt 是不是也可以资产化，像是 MidJourney 不同的 Prompt 可以生成不同的图片，训练 Bot 时不同的 Prompt 也会有不同的效果，所以 Promopt 自身也具备价值，也可以资产化。还有像是基于此类 Bot 进行门户索引，搜索的项目，哪天我们有了成千上万的 Bot，怎么找到最合适你的 Bot？可能届时就需要一个 Web2 世界类似 Hao123 这样的门户，或是 Google 这样的搜索引擎来帮你「定位」。在我个人看来，Bot（模型）资产化这个东西现阶段有两个弊端 + 两个方向。弊端 1 - 同质化太过严重，因为这个是用户最容易理解的 AI+web3 赛道，有那么点像是带一点 Utility 属性的 NFT。所以目前一级市场开始呈现红海趋势，卷起来了，但底层又都是 OpenAI，所以大家其实都没啥技术壁垒，只能拼设计和运营。弊端 2 - 有时候像是星巴克会员卡 NFT 上链这种事，虽然是个出圈的好尝试，但对于多数用户来讲可能真的没有一个实体或是电子会员卡来的方便。基于 Web3 的 Bot 也存在这个问题，想跟机器人学英语或是跟马斯克，苏格拉底谁的聊天，我直接用 Web2 的 http://Character.AI 不香么。两个方向 - 一个是近 + 中期，模型上链或许会是一个思路。目前这些模型有那么点 ETH NFT 小图片的意思，MetaData 大多指向的链下服务器或是 IPFS，而非纯链上。模型通常几十到几百兆的大小，更是要扔在服务器上了。但随时最近存储价格的飞速下降（2TB SSD 500 块 RMB），以及 Filecoin FVM，ETHStorage 这类存储类项目的推进，相信未来两三年百兆级别的模型上链应该不是个难事儿。你可能会问上链有啥好处啊？上链了模型就可以被其他合约直接调用了，更加的 Crypto Native，能玩的花样肯定也更多，有那么点 Fully Onchain Game 的即视感，因为所有数据都是链原生的。目前看到有团队在做这方面的探索，当然还是非常早期的状态。另一个方向是中 + 远期, 如果你认真想一下智能合约这个东西，其实最适合的不是人机交互，而是「机机交互」，AI 那边现在有了 AutoGPT 这个概念，弄一个你的「虚拟化身」或是「虚拟助手」，不光能跟你聊天，还能根据你的要求帮你执行任务，比如帮你订机票，酒店，买域名搭网站…… 你想 AI 助手是操作你的各种银行账户支付宝啥的方便，还是整一个区块链地址转帐方便啊？答案显而易见。那么未来，会不会有一堆集成了类似 AutoGPT 这样的 AI 助手，在各种任务场景下自动通过区块链与智能合约进行 C2C，B2C，甚至 B2B 的支付与结算呢？那个时候，Web2 与 Web3 的边界也就变得非常模糊了。上篇就先说这些，因为 1 实在是太占篇幅。过几天的下篇会简单说说 2，3，4，5，6 部分。来源：金色财经

金色财经2023-07-06

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