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FMG 深度研报:DePIN 赛道从下至上的 5 个机会
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gpus.llm-utils.org/
nvidia-h100-gpus-supply-and-demand
/ https://messari.io/report/the-depin-sector-map 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
暗示着什么?摩根大通客户在美联储利率决议和CPI公布前大举买入美股
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的历史最高水平。今年的涨势极为集中,仅
Nvidia
Corp.、Microsoft Corp.、Meta Platforms Inc.和Amazon.com Inc.四只股票就占了涨幅的 56% 以上。 美国银行的策略师也指出,客户再次涌入美国股票,尤其是科技股。以Jill Carey Hall为首的分析师在周二发布的一份报告中表示,私人和对冲基金客户引领净买入,而回购执行量接近创纪录水平。
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埃尔瓦
2024-06-12
同比大增200%,联想跃升中国服务器市场前三
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新的大型语言模型AI产品,包括9个基于
Nvidia
GPU的系统和全新基于AMD MI300x的系统。这些产品配备了Neptune技术的空气和液体冷却解决方案,并建立在市场上已有的80多个AI优化产品的基础上。 强大的产品研发,背后是联想在算力设备全球供应链的领先地位和坚实韧性。5月22日,全球最权威供应链榜单Gartner Top 25公布2024年最新排名,联想集团连续3年位列前10,是中国乃至亚太唯一上榜的高科技制造企业,这也是联想集团第10次上榜,继续保持中国企业上榜次数最多的纪录。5月29日,联想集团获沙特主权财富基金20亿美金战略投资,并将在沙特新建个人电脑与服务器制造基地,再一次提升了联想集团增强其全球供应链的韧性和灵活性。 联想集团董事长兼CEO杨元庆称,展望未来,人工智能服务器将以两倍于服务器整体市场的增速持续增长,我们将通过打造丰富的产品组合和出色的商机转化能力,来把握其中的增长机遇。我们也将利用既有优势继续把握传统计算服务器、存储、软件和服务稳步增长的机会。
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格隆汇
2024-06-12
生于边缘:去中心化算力网络如何赋能Crypto与AI?
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: https://investor.
nvidia
.com/financial-info/financial-reports/default.aspx “芯片紧缺“连续成为近几年的年度热词。一方面,大语言模型(LLM)的training和inference需要大量算力支撑;并且随着模型的迭代,算力成本和需求呈指数级增加。另一方面,像Meta这样的大公司会采购巨量的芯片,全球的算力资源都向这些科技巨头倾斜,使得小型企业越来越难以获得所需的算力资源。小型企业面临的困境不仅来自于激增的需求导致的芯片供给不足,还来自于供给的结构性矛盾。目前,在供给端仍存在着大量闲置的GPU,比如,一些数据中心存在大量闲置的算力(使用率仅在12% – 18%),加密挖矿中由于利润的减少也闲置出来大量的算力资源。虽然这些算力并非都适合AI训练等专业的应用场景,但消费级硬件在其他领域,如AI inference、云游戏渲染、云手机等领域仍然可以发挥巨大作用。整合并利用这部分算力资源的机会是巨大的。 把视线从AI转到crypto,在加密市场沉寂了三年之后,终于又迎来了又一轮牛市,比特币价格屡创新高,各种memecoin层出不穷。虽然AI和Crypto作为buzzword火了这些年,但人工智能和区块链作为两项重要技术仿佛两条平行线,迟迟没有找到一个“交点”。今年年初,Vitalik发表了一篇名为“The promise and challenges of crypto + AI applications” 的文章,讨论了未来AI和crypto相结合的场景。Vitalik在文中提到了很多的畅想,包括利用区块链和MPC等加密技术对AI进行去中心化的training和inference,可以将machine learning的黑箱打开,从而让AI model更加trustless等等。这些愿景若要实现还有很长一段路要走。但其中Vitalik提到的其中一个用例——利用crypto的经济激励来赋能AI,也是一个重要且在短时间内可以实现的一个方向。去中心化算力网络便是现阶段AI + crypto最合适的场景之一。 2 去中心化算力网络 目前,已经有不少项目在去中心化算力网络的赛道上发展。这些项目的底层逻辑是相似的,可以概括为: 利用token激励算力持有者参与网络提供算力服务,这些零散的算力资源可以汇集成有一定规模的去中心化算力网络。这样既能提高闲置算力的利用率,又能以更低的成本满足客户的算力需求,实现买方卖方双方的共赢。 为了使读者在短时间内获得对此赛道的整体把握,本文将从微观—宏观两个视角对具体的项目和整个赛道进行解构,旨在为读者提供分析视角去理解每个项目的核心竞争优势以及去中心化算力赛道整体的发展情况。笔者将介绍并分析五个项目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn,并对项目情况和赛道发展进行总结和评价。 从分析框架而言,如果聚焦于一个具体的去中心化算力网络,我们可以将其拆解成四个核心的构成部分: 硬件网络:将分散的算力资源整合在一起,通过分布在全球各地的节点来实现算力资源的共享和负载均衡,是去中心化算力网络的基础层。 双边市场:通过合理的定价机制和发现机制将算力提供者与需求者进行匹配,提供安全的交易平台,确保供需双方的交易透明、公平和可信。 共识机制:用于确保网络内节点正确运行并完成工作。共识机制主要用于监测两个层面:1)监测节点是否在线运行,处于可以随时接受任务的活跃状态;2)节点工作证明:该节点接到任务后有效正确地完成了任务,算力没有被用于其他目的而占用了进程和线程。 代币激励:代币模型用于激励更多的参与方提供/使用服务,并且用token捕获这种网络效应,实现社区收益共享。 如果鸟瞰整个去中心化算力赛道,Blockworks Research的研报提供了一个很好的分析框架,我们可以将此赛道的项目position分为三个不同的layer。 Bare metal layer: 构成去中心化计算栈的基础层,主要的任务是收集原始算力资源并且让它们能够被API调用。 Orchestration layer: 构成去中心化计算栈的中间层,主要的任务是协调和抽象,负责算力的调度、扩展、操作、负载均衡和容错等。主要作用是“抽象”底层硬件管理的复杂性,为终端用户提供一个更加高级的用户界面,服务特定的客群。 Aggregation layer: 构成去中心化计算栈的顶层,主要的任务是整合,负责提供一个统一的界面让用户可以在一处实现多种计算任务,比如AI训练、渲染、zkML等等。相当于多个去中心化计算服务的编排和分发层。 图片来源:Youbi Capital 根据以上两个分析框架,我们将对选取的五个项目做一个横向的对比,并从四个层面——核心业务、市场定位、硬件设施和财务表现对其进行评价。 2.1 核心业务 从底层逻辑来讲,去中心化算力网络是高度同质化的,即利用token激励闲置算力持有者提供算力服务。围绕这个底层逻辑,我们可以从三个方面的差异来理解项目核心业务的不同: 闲置算力的来源: 市面上闲置算力有两种主要的来源:1)data centers, 矿商等企业手里闲置算力;2)散户手里的闲置算力。数据中心的算力通常是专业级别的硬件,而散户通常会购买消费级别的芯片。 Aethir、Akash Network和Gensyn的算力主要是从企业收集的。从企业收集算力的好处在于:1)企业和数据中心通常拥有更高质量的硬件和专业维护团队,算力资源的性能和可靠性更高;2)企业和数据中心的算力资源往往更同质化,并且集中的管理和监控使得资源的调度和维护更加高效。但相应的,这种方式对于项目方的要求较高,需要项目方有与掌握算力的企业有商业联系。同时,可扩展性和去中心化程度会受到一定程度的影响。 Render Network和io.net主要是激励散户提供手中的闲置算力。从散户手中收集算力的好处在于:1)散户的闲置算力显性成本较低,能提供更加经济的算力资源;2)网络的可扩展性和去中心化程度更高,增强了系统的弹性和稳健性。而缺点在于,散户资源分布广泛且不统一,管理和调度变得复杂,增加了运维难度。并且依靠散户算力去形成初步的网络效应会更加困难(更难kickstart)。最后,散户的设备可能存在更多的安全隐患,会带来数据泄露和算力被滥用的风险。 算力消费者 从算力消费者来讲,Aethir、io.net、Gensyn的目标客户主要是企业。对于B端客户来说,AI和游戏实时渲染需要高性能计算需求。这类工作负载对算力资源的要求极高,通常需要高端 GPU 或专业级硬件。此外,B端客户对算力资源的稳定性和可靠性要求很高,因此必须提供高质量的服务级别协议,确保项目正常运行并提供及时的技术支持。同时,B端客户的迁移成本很高,如果去中心化网络没有成熟的SDK能够让项目方快速deploy(比如Akash Network需要用户自己基于远程端口进行开发),那么很难让客户进行迁移。如果不是及其显著的价格优势,客户迁移的意愿是非常低的。 Render Network和Akash Network主要为散户提供算力服务。为C端用户提供服务,项目需要设计简单易用的界面和工具,为消费者提供良好的消费体验。并且消费者对于对价格很敏感,因此项目需要提供有竞争力的定价。 硬件类型 常见的计算硬件资源包括CPU、FPGA、GPU、ASIC和SoC等。这些硬件在设计目标、性能特性和应用领域上有显著区别。总结来说,CPU更擅长通用计算任务,FPGA的优势在于高并行处理和可编程性,GPU在并行计算中表现出色,ASIC在特定任务中效率最高,而SoC则集成多种功能于一体,适用于高度集成的应用。选择哪种硬件取决于具体应用的需求、性能要求和成本考虑。我们讨论的去中心化算力项目多为收集GPU算力,这是由项目业务类型和GPU的特点决定的。因为GPU在AI训练、并行计算、多媒体渲染等方面有着独特优势。 虽然这些项目大多涉及到GPU的集成,但是不同的应用对硬件规格的要求不同,因此这些硬件有异质化的优化核心和参数。这些参数包括parallelism/serial dependencies,内存,延迟等等。例如渲染工作负载实际上更适合于消费级 GPU,而不适合性能更强的data center GPU,因为渲染对于光线追踪等要求高,消费级芯片如4090s等强化了RT cores,专门为光线追踪任务做了计算类优化。AI training和inference则需要专业级别的GPU。因此Render Network 可从散户那里汇集 RTX 3090s 和 4090s等消费级GPU,而IO.NET需要更多的H100s、 A100s等专业级别GPU,以满足AI初创公司的需求。 2.2 市场定位 对于项目的定位来讲,bare metal layer、orchestration layer和aggregation layer需要解决的核心问题、优化重点和价值捕获的能力不同。 Bare metal layer 关注的是物理资源的收集和利用,Orchestration layer 关注算力的调度和优化,将物理硬件按照客户群体的需求进行最佳优化设计。Aggregation layer是general purpose的,关注不同资源的整合和抽象。从价值链来讲,各个项目应该从bare metal层起,努力向上进行攀升。 从价值捕获的角度来讲,从bare metal layer、orchestration layer 到aggregation layer,价值捕获的能力是逐层递增的。Aggregation layer能够捕获最多的价值,原因在于aggregation platform能够获得最大的网络效应,还能直接触及最多的用户,相当于去中心化网络的流量入口,从而在整个算力资源管理栈中占据最高的价值捕获位置。 相应的,想要构建一个aggregation platform的难度也是最大的,项目需要综合解决技术复杂性、异构资源管理、系统可靠性和可扩展性、网络效应实现、安全性和隐私保护以及复杂的运维管理等多方面的问题。这些挑战不利于项目的冷启动,并且取决于赛道的发展情况和时机。在orchestration layer还未发展成熟吃下一定市场份额时,做aggregation layer是不太现实的。 目前,Aethir、Render Network、Akash Network和Gensyn都属于Orchestration layer,他们旨在为特定的目标和客户群体提供服务。Aethir目前的主营业务是为云游戏做实时渲染,并为B端客户提供一定的开发和部署环境和工具; Render Network主营业务是视频渲染,Akash Network的任务是提供一个类似于淘宝的交易平台,而Gensyn深耕于AI training领域。io.net的定位是Aggregation layer,但目前io实现的功能还离aggregation layer的完整功能还有一段距离,虽然已经收集了Render Network和Filecoin的硬件,但对于硬件资源的抽象和整合还未完成。 2.3 硬件设施 目前,不是所有项目都公布了网络的详细数据,相对来说,io.net explorer的UI做的是最好的,上面可以看到GPU/CPU数量、种类、价格、分布、网络用量、节点收入等等参数。但是4月末时io.net的前端遭到了攻击,由于io没有对 PUT/POST 的接口做 Auth,黑客篡改了前端数据。这为其他项目的隐私、网络数据可靠性也敲响了警钟。 从GPU的数量和model来说,作为聚合层的io.net收集的硬件数量理应是最多的。Aethir紧随其后,其他项目的硬件情况没有那么透明。从GPU model上可以看到,io既有A100这样的专业级GPU,也有4090这样的消费级GPU,种类繁多,这符合io.net aggregation的定位。io可以根据具体任务需求选择最合适的GPU。但不同型号和品牌的GPU可能需要不同的驱动和配置,软件也需要进行复杂的优化,这增加了管理和维护的复杂性。目前io各类任务分配主要是靠用户自主选择。 Aethir发布了自己的矿机,五月时,高通支持研发的Aethir Edge正式推出。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式,将算力部署到边缘。Aethir Edge将结合H100的集群算力,共同为AI场景服务,它可以部署训练好的模型,以最优的成本为用户提供推理计算服务。这种方案离用户更近,服务更快速,性价比也更高。 从供给和需求来看,以Akash Network为例,其统计数据显示,CPU总量约为16k,GPU数量为378个,按照网络租赁需求,CPU和GPU的利用率分别是11.1%和19.3%。其中只有专业级GPU H100的租用率是比较高的,其他的model大多处于闲置状态。其他网络面临的情况大体与Akash一致,网络总体需求量不高,除了如A100、H100等热门芯片,其他算力大多处于闲置的状态。 从价格优势来看,与除云计算市场巨头而言,与其他传统服务商相比成本优势并不突出。 2.4 财务表现 不管token model如何设计,一个健康的tokenomics都需要满足以下几个基本条件:1)用户对于网络的需求需要体现在币价上,也就是说代币是可以实现价值捕获的;2)各个参与者,不管是开发者、节点、用户都需要得到长期的公平的激励;3)保证去中心化的治理,避免内部人士过度持有;4)合理的通胀和通缩机制和代币释放周期,避免大幅波动的币价影响网络的稳健型和持续性。 如果把代币模型笼统地分为BME(burn and mint equilibrium)和SFA(stake for access),这两种模式的代币通缩压力来源不同:BME模型在用户购买服务后会燃烧代币,因此系统的通缩压力是由需求决定的。而SFA要求服务提供者/节点质押代币以获得提供服务的资格,因此通缩压力是由供给带来的。BME的好处在于更加适合用于非标准化商品。但如果网络的需求不足,可能面临着持续通胀的压力。各项目的代币模型在细节上有差异,但总体来说,Aethir更偏向于SFA,而io.net,Render Network和Akash Network更偏向于BME,Gensyn尚未可知。 从收入来看,网络的需求量会直接反映在网络整体收入上(这里不讨论矿工的收入,因为矿工除了完成任务所获的报酬还有来自于项目的补贴。)从公开的数据上来看io.net的数值是最高的。Aethir的收入虽然还未公布,但从公开信息来看,他们宣布已经与很多B端客户签下了订单。 从币价来说,目前只有Render Network和Akash Network进行了ICO。Aethir和io.net也在近期发币,价格表现需要再观察,在这不做过多讨论。Gensyn的计划还不清楚。从发币的两个项目以及同一个赛道但没有包含在本文讨论范围内的已经发币的项目,综合来讲,去中心化算力网络都有非常亮眼的价格表现,一定程度体现了巨大的市场潜力和社区的高期望。 2.5 总结 去中心化算力网络赛道总体发展很快,已经有很多项目可以依靠产品服务客户,并产生一定收入。赛道已经脱离了纯叙事,进入可以提供初步服务的发展阶段。 需求疲软是去中心化算力网络所面临的共性问题,长期的客户需求没有被很好地验证和挖掘。但需求侧并没有过多影响币价,已经发币的几个项目表现亮眼。 AI是去中心化算力网络的主要叙事,但并不是唯一的业务。除了应用于AI training和inference之外,算力还可被用于云游戏实时渲染,云手机服务等等。 算力网络的硬件异质化程度较高,算力网络的质量和规模需要进一步提升。 对于C端用户来说,成本优势不是十分明显。而对于B端用户来说,除了节约成本之外,还需考虑服务的稳定性、可靠性、技术支持、合规和法律支持等等方面,而Web3的项目普遍在这些方面做得不够好。 3 Closing thoughts AI的爆发式增长带来的对于算力的巨量需求是毋庸置疑的。自 2012 年以来,人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长,其目前速度为每3.5个月翻一倍(相比之下,摩尔定律是每18个月翻倍)。自2012 年以来,人们对于算力的需求增长了超过300,000倍,远超摩尔定律的12倍增长。据预测,GPU市场预计将在未来五年内以32%的年复合增长率增长至超过2000亿美元。AMD的估计更高,公司预计到2027年GPU芯片市场将达到4000亿美元。 图片来源: https://www.stateof.ai/ 因为人工智能和其他计算密集型工作负载(如AR/VR渲染)的爆发性增长暴露了传统云计算和领先计算市场中的结构性低效问题。理论上去中心化算力网络能够通过利用分布式闲置计算资源,提供更灵活、低成本和高效的解决方案,从而满足市场对计算资源的巨大需求。因此,crypto与AI的结合有着巨大的市场潜力,但同时也面临与传统企业激烈的竞争、高进入门槛和复杂的市场环境。总的来说,纵观所有crypto赛道,去中心化算力网络是加密领域中最有希望获得真实需求的的垂直领域之一。 图片来源:https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html 前途是光明的,道路是曲折的。想要达到上述的愿景,我们还需要解决众多的问题与挑战,总结来说:现阶段如果单纯提供传统的云服务,项目的profit margin很小。从需求侧来分析,大型企业一般会自建算力,纯C端开发者大多会选择云服务,真正使用去中心化算力网络资源的中小型企业是否会有稳定需求还需要进一步挖掘和验证。另一方面,AI是一个拥有极高上限和想象空间的广阔市场,为了更广阔的市场,未来去中心化算力服务商也需要向模型/AI服务进行转型,探索更多的crypto + AI的使用场景,扩大项目能够创造的价值。但目前来说,想要进一步发展到AI领域还存在很多问题和挑战: 价格优势并不突出:通过之前的数据对比可以看出,去中心化算力网络的成本优势并没有得到体现。可能的原因在于对于需求大的专业芯片H100、A100等,市场机制决定了这部分硬件的价格不会便宜。另外,去中心化网络虽然能收集闲置的算力资源,但去中心化带来的规模经济效应的缺乏、高网络和带宽成本以及极大的管理和运维的复杂性等隐形成本会进一步增加算力成本。 AI training的特殊性:利用去中心化的方式进行AI trainning在现阶段有着巨大的技术瓶颈。这种瓶颈从GPU的工作流程当中可以直观体现,在大语言模型训练中,GPU首先接收预处理后的数据批次,进行前向传播和反向传播计算以生成梯度。接下来,各GPU会聚合梯度并更新模型参数,确保所有GPU同步。这个过程将不断重复,直到训练完成所有批次或达到预定轮数。这个过程中涉及到大量的数据传输和同步。使用什么样的并行和同步策略,如何优化网络带宽和延迟,降低通讯成本等等问题,目前都还未得到很好的解答。现阶段利用去中心化算力网络对AI进行训练还不太现实。 数据安全和隐私:大语言模型的训练过程中,各个涉及数据处理和传输的环节,比如数据分配、模型训练、参数和梯度聚合都有可能影响数据安全和隐私。并且数据隐私币模型隐私更加重要。如果无法解决数据隐私的问题,就无法在需求端真正规模化。 从最现实的角度考虑,一个去中心化算力网络需要同时兼顾当下的需求发掘和未来的市场空间。找准产品定位和目标客群,比如先瞄准非AI或者Web3原生项目,从比较边缘的需求入手,建立起早期的用户基础。同时,不断探索AI与crypto结合的各种场景,探索技术前沿,实现服务的转型升级。 参考文献 https://www.stateof.ai/ https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html https://foresightnews.pro/article/detail/34368 https://app.blockworksresearch.com/unlocked/compute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market?callback=%2Fresearch%2Fcompute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market https://research.web3caff.com/zh/archives/17351?ref=1554 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
Miller Value Partners CEO:为什么我仍然押注比特币
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和彼此的方式的发明。这也解释了为什么
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、Google 和 Meta 相对于其他股票产生了超额回报。 与我们以前见过的任何东西都不同,比特币是一项真正的技术突破,因为现在存在一个实际上不可更改、自动化和透明的全球账本网络,其去中心化治理使产权能够跨越时间和空间转移,而无需人工许可或没收的可能性。比特币的承诺很简单——即一个人购买力的变化不应由与出生环境相关的权威机构控制。 它的内在价值是什么?没有人能准确地说出来,但我的观点是,在一个快速接近千万亿美元资本的法定治理体系的世界里,它的内在价值是其目前 1.5 万亿美元市值的数倍。换句话说,尽管比特币的区块链比最好的法定货币治理体系更负责任、更安全,但它仍然只占全球资本可寻址市场的百分之一。作为一种真正具有突破性的技术,比特币本质上会受到不可预见的发展和感知价值变化的影响,最终对某些人来说可能一文不值,但我相信,继续忽视比特币将在未来十年为那些这样做的人带来好处,就像过去十年一样——效果并不好。 现在还为时过早。 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
区块链动态2024年6月12日早参考
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ndreessen Horowitz、
Nvidia
、三星风险投资公司和Salesforce Ventures参投。Mistral AI目前竞争对手包括OpenAI、Anthropic等,目前已根据开放权重的开源许可发布了预先训练和微调的模型。 3 . 金色财经报道,数字资产金融专业人士委员会(DACFP)创始人Ric Edelman表示,美国金融顾问现在更愿意将比特币纳入投资组合,因为他们看到数据显示风险调整后的回报率有所提高。 Ric Edelman表示,过去3个月,有愿意在未来一年内将BTC纳入投资组合的金融顾问增加了80%,这归功于1月份现货比特币ETF的上市以及资管巨头贝莱德的加入。 4 . 金色财经报道,根据欧盟内部安全创新中心(一个为欧盟27个国家的内部安全组织提供支持的实验室网络)的一份报告,隐私币、混合器和L2平台可能会使执法机构难以追踪资金。 欧洲刑警组织、欧洲司法组织等打击犯罪机构与欧盟委员会等机构发布的这份报告告知执法机构,他们需要做好在调查中遇到此类工具的准备。报告称:“Mixer Tornado.cash还一直在使用零知识证明,让用户能够从混币器中提取资金,而无需透露其原始存款金额。这大大增加了执法部门追踪(非法)加密货币来源的难度。” 5 . 金色财经报道,法院文件显示,马斯克主动撤销了此前对OpenAI的诉讼。 6 . 金色财经报道,据知情人士透露,白宫正准备挑选美国衍生品监管机构的高层Christy Goldsmith Romero领导美国联邦存款保险公司(FDIC)的改革工作。知情人士表示,尚未做出最终决定,相关公告最早可能在本周公布。 7 . 金色财经报道,Matter Labs首席执行官Alex Gluchowski表示,美国加密行业已成为“强大的选举力量”。去年因监管环境恶化,加密市场低迷,但今年情况好转,Circle等项目计划在美上市。 尽管面临证券交易委员会的监管挑战,Blockworks联合创始人Jason Yanowitz指出,今年会议发言者数量回升,表明行业信心恢复。Consensys首席法律官Bill Hughes认为,监管不确定性抑制创新,给大公司竞争优势。GCR副总法律顾问Joshua Riezeman警告,美国需明确法规框架,否则将失去更多加密企业。 尽管挑战存在,Gluchowski强调美国加密社区影响力增强,两党支持的FIT21法案即为例证。Hughes认为美国在资本和人才方面有优势,仍可领导加密领域。 8 . 金色财经报道,一项新的股东衍生诉讼称,马斯克在收购当时名为推特(现更名为“X”)的社交媒体平台的过程中,出售了特斯拉的股票,挪用了特斯拉的资源,违反了他对特斯拉股东的义务。周一,罗德岛州雇员退休系统起诉马斯克、特斯拉和特斯拉董事会成员,称马斯克在收购推特上投入了巨大精力,从而分散了他在特斯拉的职责,造成了利益冲突,损及特斯拉的利益。 9 . 金色财经报道,Ava Protocol(前身为OAK Network)获得1000万美元种子资金(初始资金550万美元和种子轮以上资金450万美元),用于开发其用于以太坊上私人自主交易的Eigenlayer AVS,据该团队称:“投资者包括Electric Capital、Taisu Ventures和Polygon创始人Sandeep Nailwal。这笔资金支持核心Web3基础设施,为去中心化交易所限价订单等应用实现跨链智能合约自动化。Ava拥有30多个合作伙伴,包括Polkadot和Moonbeam,旨在简化Web3应用程序的部署。” 10. 金色财经报道,彭博ETF分析师Eric Balchunas在X平台表示,“今天在卢浮宫内部的Proof of Talk上与21Shares联创Ophelia Snyder、数字资产分析师matthew sigel和Jason Xavier进行了一场启发性的讨论,所有人都认为代币化很重要,但可能不是ETF的替代品。Sigel预测,比特币ETF将在5年内在美国规模超过5000亿美元,Snyder说,全球可能会超过这个数字。他们都认为我可能低估了人们对以太坊ETF的需求,他们计划将其定位为“生产科技股”、“终极应用商店”,与比特币的宣传截然不同。” 11. 金色财经报道,美国政治主题Meme(迷因)币市场遭遇重挫,市值在过去24小时内下降超过13%。相比之下,比特币下跌约4%,以太坊下跌5.4%。FreeTrump代币(TRUMP)领跌,下降45%;市值最大的MAGA(TRUMP)下跌13%。行情波动较大,请做好风险控制。 美国联邦陪审团认定Hunter Biden在三项联邦重罪枪支指控上有罪,这是在任总统拜登的儿子首次被判有罪。消息宣布后,Solana上的Hunter Boden代币(HUNTERBODEN)在24小时内上升30%以上,至$0.001514。Jeo Boden(BODEN)则下跌5.5%,至$0.1855。 股市在等待月度消费者价格指数报告和美联储货币政策公告时也面临抛售压力。最近几周,美联储降息的预期有所减弱。 12. 金色财经报道,CryptoQuant首席执行官Ki Young Ju发文表示,比特币采矿公司Marathon Digital昨日售出1200枚BTC,可能是为了弥补费用,创下其自3月底以来的最高日场外交易量。 13. 金色财经报道,据HODL15Capital监测,美国现货比特币ETF昨日(6月11日)数据显示,灰度GBTC资金净流出1.21亿美元。 14. 金色财经报道,据Sui基金会宣布,Sui Bridge测试网现已上线,并推出激励计划。Sui Bridge是一个为在Sui之间跨链资产和数据而构建的原生桥,可在以太坊和Sui之间跨链ETH、wBTC、USDC和USDT。总共100,000个SUI将在主网上分发到有助于测试Sui Bridge的地址。 15. 金色财经报道,ProShares于6月11日为其现货以太坊ETF提交了S-1注册声明,确认并扩大了各基金参与者的角色。根据文件显示,Coinbase Credit 将作为该公司的贸易信贷贷款人,允许其为超出其交易余额的某些交易借入以太坊 (ETH) 和现金。纽约梅隆银行将担任转让代理,处理申购和赎回订单并保存基金所有权记录。 该文件还详细说明了之前披露的角色,包括纽约梅隆银行作为管理员和现金托管人的角色、Coinbase Custody作为以太坊托管人的角色、Coinbase Inc.作为主要执行机构的角色、特拉华信托公司作为受托人的角色,以及ProShare Capital Management作为发起人的角色。该文件允许对每个职位进行变更,包括纽约梅隆银行管理员职位的初始任期为两年,并每年续任。 ProShares还可以随时添加或终止ETH托管人、现金托管人和主要执行代理。此外,Coinbase还可以选择辞去现金托管人的角色。 16. 金色财经报道,美国总统候选人唐纳德·特朗普会见了Bitcoin Magazine首席执行官和美国比特币矿企代表,并承诺支持在华盛顿特区进行加密挖矿业务。此外,唐纳德·特朗普告诉比特币矿工CleanSpark联合创始人,喜欢他们正在构建的东西。 17. 金色财经报道,CryptoQuant首席执行官Ki Young Ju发文表示,对于下一轮上涨而言,美国比特币市场比离岸全球市场更为重要。稳定币通常被视为全球离岸买方流动性。它们的市值在增长,但与BTC和ETH市值的比率正在下降。自由浮动的市值和外汇储备也是如此。仅靠稳定币无法推动下一次市场飙升。 Coinbase在全球BTC/USD现货市场占有46%的份额,且影响力不断上升,这可能是由机构经纪服务推动的。韩元是交易量第二大的法定货币,但主要是山寨币。上个月Upbit 82%的交易量来自山寨币。此外,Coinbase上的BTC/USD交易量是Upbit上BTC/KRW交易量的五倍。 18. 金色财经报道,据链上分析师余烬监测,一ENA的鲸鱼在10小时前赎回了2323.9万枚ENA(价值约3000万美元)后,将其中1936万枚ENA(价值约1409万美元)转入了币安交易所。目前,这位鲸鱼地址中仅剩387.9万枚ENA(约276万美元)。 如果该鲸鱼在币安出售这些ENA,损失将达到1315万美元,亏损幅度约为44%。 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
美股飙升造就50万新晋百万富翁 但他们现在却要选择逃离美股
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1.2%,全年回报率更是达到了24%。
Nvidia
和Meta等科技股的强劲反弹,为投资者带来了丰厚的收益,推动了百万富翁队伍的迅速壮大。 Capgemini的全球主管Elias Ghanem在接受CNBC采访时表示,过去十年的财富增长得益于低利率环境、政府刺激政策以及人工智能技术的兴起。然而,他也警告说,地缘政治紧张、选举结果、利率变动以及潜在的经济衰退风险都可能对未来财富增长构成威胁。 报告还指出,财富金字塔顶端的增长速度尤为惊人。2023年,身价在3000万美元或以上的超高净值人士数量增长了7.5%,达到逾9万人,他们的总财富更是激增至7.4万亿美元。在全球范围内,超高净值人士虽然仅占百万富翁人数的1%,却掌控着34%的总财富,显示出财富日益集中的趋势。 与此同时,全球财富版图也在发生深刻变化。报告显示,去年全球百万富翁人数增长了5.1%,达到2280万人,总资产创下86.8万亿美元的历史新高。在地区增长方面,亚太地区紧随北美之后,百万富翁增长幅度达到4.8%,显示出亚洲经济的强劲增长势头。 然而,面对2024年的投资市场,这些富裕投资者们却开始转变策略。报告显示,他们正在将资产从安全的保值投资转向更具增长潜力的资产。现金和现金等价物的持有比例从2023年初的34%大幅下降至2024年1月的25%,表明他们开始积极部署资金。与此同时,固定收入持有量跃升,而股票持有量则持续下跌至20年来的最低水平。 Ghanem指出,富裕投资者们对主要由少数科技巨头推动的市场上涨保持谨慎态度。他们更倾向于寻找另类投资机会,尤其是私募股权和私人信贷领域。研究显示,三分之二的百万富翁计划在2024年增加私募股权投资,以寻求更高的回报和多元化投资机会。
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金融界
2024-06-11
端侧AI落地加速 数字经济ETF(560800)涨超1%
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I落地。Computex2024期间,
NVIDIA
宣布推出全新
NVIDIARTX
技术,用于支持在全新GeForceRTXAI笔记本电脑上运行的AI助手及数字人;AMD宣布分别推出第三代支持AI的AMD移动处理器AMD锐龙AI300系列和用于笔记本和台式机个人电脑的AMD锐龙9000系列处理器,为Copilot+PC、游戏、内容创造和工作效率提供领先性能;高通宣布骁龙XElite采用的领先NPU能够为笔记本电脑提供出色的NPU每瓦特性能和终端侧AI体验,英特尔公布了下一代AIPC旗舰处理器LunarLake的架构细节。LunarLake将降低最高达40%的SoC功耗和带来超过3倍的AI算力,预计将于2024年第三季度出货。 端侧AI蓝海市场有望开。2024年有望成为中国AIPC元年,IDC预测AIPC(不含AI平板电脑)在中国PC市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升,将于2027年达到85%,成为PC市场主流。Canalys预测2024年全球16%的智能手机出货为AI手机,2028年,AI手机占比将激增至54%,受消费者对AI助手和端侧处理等增强功能需求的推动,2023年至2028年间,AI手机市场将以63%的年均复合增长率增长。 做多数字中国,分享数字经济长期成长红利。中证数字经济主题指数(931582)为目前市场上唯一涵盖数字经济领域的主题指数,指数囊括了数字经济产业的核心标的,两大权重行业为计算机和电子,既顺应了高质量发展的目标,也体现了自主可控主要产业链的发展潜力,鹏扬数字经济ETF(560800)为市场首只、规模最大、流动性佳跟踪该指数的场内基金;场外投资者可关注鹏扬中证数字经济ETF联接基金(015787.OF/015788.OF)。 本处所列示信息仅用于沟通交流之目的,仅供参考,不构成对任何个股的投资建议,也不代表本公司对任何股票做出的判断或倾向。投资有风险,基金投资需谨慎。
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证券之星
2024-06-11
中国人形机器人开发者大会召开,人形机器人前景广阔
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项内容与机器人有关,包括用于模拟应用的
NVIDIA
Omniverse平台、ProjectGR00T人形机器人通用基础模型、Jetson Thor机器人计算机、
NVIDIAIsaac
平台等。在演讲会上,英伟达还发布了人形机器人通用基础模型Project GR00T、基于Thor SoC的新型人形机器人计算机Jetson Thor。特斯拉:2024年特斯拉股东大会将于6月13日举办,宣传视频中展示多个Optimus片段。视频中,Optimus已可实现电池流水线搬运、分拣,工业场景操作熟练;背景中多台Optimus分别进行物品摆放、衣物折叠、流畅行走等动作,泛化工作能力持续强化。此前马斯克曾发布“Optimus will be amazing”文字,股东大会上人形机器人产品有望带来惊喜。OpenAI:OpenAI目前正在招募研究工程师以重建机器人团队,该团队曾于2020年解散。在过去的一年里,OpenAI的内部创业基金积极布局机器人领域,已投资数家专注于开发类人机器人技术的公司。其中,Figure AI获得了高达7.45亿美元的融资,1X Technologies获得1.25亿美元,Physical Intelligence则筹集了7000万美元。 国内人形机器人行业催化不断,产业化进程加速。5月29日,安徽省工信厅发布《安徽省人形机器人产业发展行动计划(2024—2027年)》(征求意见稿),其中提出,到2027年初步构建安徽省人形机器人创新体系和产业生态,形成产业化能力,到2030年,人形机器人产业化进程加速,应用场景更加丰富,相关产品深度融入实体经济,建成国内有重要影响力的人形机器人产业发展高地。人形机器人产业作为未来产业的前沿领域,已成为全球科技和产业竞争的新高地,23年人形机器人国家层面政策发布,北上深相继出台地方政策支持产业布局,安徽作为新兴工业和制造业的大省,计划构建人形机器人创新体系和产业生态,有望加速机器人产业化进程。 预计国内人形机器人产业将持续高速增长。经过二十余年以学术界为主的技术研发和积累,加之2022年前后由产业界带来的产业化思维,人形机器人产业在2023年进入爆发增长期,关键技术和重点部组件及软件持续突破,在巨大潜在市场需求牵引下金融资本加快涌入,产业发展势能快速释放。预计2024年将成为人形机器人由试验样机制作转入小批量生产的关键期,2025年产业将持续高速增长。 三、产业链:多种精密组件,国产高度覆盖参与 作为通用化程度高、高度集成和智能化的机器人,人形机器人既需要极强的运动控制能力,也需要强大的感知和计算能力。产业链涉及AI、机械制造、运动控制、传感器等诸多先进技术和创新,软件和硬件的有效融合,实现机器人的功能和性能优化。 灵巧手是人形机器人的亮点,动力来源主要依靠空心杯电机。灵巧手是具备高度灵活和精细控制能力的末端执行器。从动力源看,目前空心杯电机仍是最可靠方案,传动方面,绳驱与连杆为当前主流,其中绳驱方案一定程度上模拟了人手的肌腱结构,排布灵活且需要的内部空间较小,是最具潜力的方案。 旋转执行器模拟人的关节活动,核心是减速器。旋转执行器是机器人普遍采用的执行器,适用在机器人关节处。旋转执行器的动力源通常是无框力矩电机,而减速器则存在不同方案的选择。常用的精密减速器当中,行星减速器与谐波减速器是较适合于机器人的种类,其中谐波减速器由于其高传动比的特性,是人形机器人性能最优的方案。 线性执行器:行星滚柱丝杠和大功率密度电机是关键。线性执行器是特斯拉人形机器人的特色方案,主要由电机+丝杠组成,主要用于大臂、和下肢。特斯拉对于线性执行器的要求主要是大导程、承载力足够大、且体积小、反应速度快。对于电机而言,大功率密度电机更符合要求,但是工艺上仍需要解决大功率密度电机中存在的噪音大、效率低、温度高等问题。对于丝杠而言,反向式行星滚柱丝杠负载更大、体积更小,更适合用于人形机器人。 传感器人形机器人的“感官”,为机器人的决策和控制提供数据支持。在机器人技术中,传感器可根据用途分为内部传感器和外部传感器。内部传感器主要用于监测机器人的内部状态,如位置、速度和加速度,主要包含位置传感器、速度传感器、力传感器、平衡传感器和加速度传感器等;外部传感器则专注于捕捉机器人外部环境的信息,例如距离、声音、光线和触觉,主要包含视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、味觉传感器和接近觉传感器等。 相关机构指出,目前,中国人形机器人产业链布局广阔,技术日益进步,减速器、电机、传感器等国产升级加速进行中,机器人整机、人工智能大模型方面,国内亦加速追赶。在国内较完整产业链、技术迅速迭代和中美人工智能共振的行业格局下,国产机器人发展前景明确,相关产业链公司值得关注。 相关产品 机器人ETF(562500)及其联接基金(018344/018345):机器人ETF跟踪中证机器人指数(指数代码:H30590.CSI)选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其他相关公司作为样本股,以反映机器人产业相关股票的走势。 人工智能AIETF(515070)及其联接基金(008585/008586):追踪中证人工智能主题指数(指数代码:930713.CSI,指数简称:CS人工智),选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股,反映人工智能主题公司的整体表现。该指数已纳入截至2018年9月30日的IOSCO金融基准原则鉴证报告范围。 数据ETF(516000)及其联接基金(020336/020335):追踪中证大数据产业指数(指数代码:930902.CSI,指数简称:中证数据),指数选取涉及大数据存储设备、大数据分析技术、大数据运营平台、大数据生产、大数据应用等领域的沪深50只A股作为样本,采用自由流通股本加权,设置10%的权重上限。 数据来源:华安证券、国盛证券、新闻媒体、Wind等,截至2024.6.7,以上个股不作投资推荐。 以上内容与数据,与界面有连云频道立场无关,不构成投资建议。据此操作,风险自担。
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有连云
2024-06-11
加入AI、超越AI——苹果盛会展现iPhone和Siri重大提升
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面临华盛顿的监管审查,本周被芯片制造商
Nvidia
超越,成为美国第二大上市公司。 苹果表示,已经对市场上的生成式AI工具印象深刻,但希望通过为苹果用户提供个性化服务,在隐私的前提下,将其提升到一个新水平。 “在我们致力于构建这些令人难以置信的新功能时,我们希望确保结果能反映出我们产品核心的原则,它必须足够强大,能够帮助你完成最重要的事情,”苹果CEO蒂姆·库克在主题演讲中说道,“它必须直观且易于使用。它必须深度整合到你的产品体验中。” 他补充说:“最重要的是,它必须了解你,并以你的个人背景为基础,比如你的日常生活、你的人际关系、你的沟通等。当然,它必须从根本上以隐私为基础进行构建。” 这一时机也值得注意:苹果并不总是第一个采用和整合新兴技术的公司——它通常会对新技术进行多年研究、开发并力求完美,然后才将其纳入新产品中——但世界对生成式AI的迅速采用可能正在加速公司需要拥有最先进技术智能手机的需求。 “我们将生成式AI视为我们产品中的一个关键机遇,并相信我们在这方面拥有与众不同的优势,”库克在公司5月初的最新财报电话会议上表示,并指出公司将在“未来几周内”宣布消息。 根据Wedbush分析师丹·艾夫斯(Dan Ives)的说法,公司全力投入AI将“开启苹果的新边疆”——这将对其产品和服务产生持久影响。 以下是苹果在此次盛会上宣布的一些重要内容。 AI,AI,以及更多的AI 苹果正在通过其虚拟助手Siri拥抱生成式AI——这种引发热议的人工智能形式可以为问题提供深思熟虑且全面的回答,实际上将其转变为iPhone聊天机器人。 这可能使Siri能够执行特定任务,例如回忆起设备上多年前拍摄的照片或回答有关天气、新闻或琐事的详细问题。它还可以执行更高级的任务,例如通过分析之前发送的电子邮件回答用户妈妈的航班何时降落。随着时间的推移,它可以了解用户的偏好并作出相应的回应。 这与一些竞争对手已经引入的生成式工具相似。Siri还可能基于语音、音频和自然语言以及图像和上下文线索自动并无缝地适应用户。 用户还可以创建个性化的照片,例如将照片制作成卡通风格的版本,加上超级英雄的披风。它可以在应用程序之间采取行动,包括要求软件调出所有家庭成员的照片,并从你的应用程序中检索和分析数据,例如考虑屏幕上的电子邮件或日历内容。 如果会议被重新安排,Apple Intelligence可以处理相关的个人数据并查看几天前关于独奏会的电子邮件,提醒用户可能存在冲突。 “生成式AI将使下一代iPhone成为第六感,赋予我们扫描和与周围世界互动的能力,”市场研究公司Forrester分析师托马斯·胡森(Thomas Husson)告诉CNN。 “AI将越来越成为苹果整个战略重点的基础,因此它将突出研发工作、预期投资和公司为支持其主张而进行的收购。”他表示。 超越AI 苹果在此次活动的iOS 18部分开始时强调了即将推出的iOS 18的新控件和个性化功能,包括在进入深色模式时所有图标的新外观、与壁纸互补的新色调以及从锁屏上可用的重新设计的控制中心,使用户可以将手电筒图标换成其他工具。 苹果还表示,将加倍努力保护隐私和安全,例如为用户提供“锁定”某些应用程序的选项,使其只能通过Face ID、Touch ID或用户密码访问。这个功能在保护诸如银行应用程序、保险应用程序或当用户将手机交给别人展示照片或获取电话号码时特别有用。 用户现在还可以“隐藏”应用程序,这样它只会显示在一个锁定的隐藏文件夹中。隐藏应用程序中的媒体也不会出现在手机的其他任何地方。 文本消息也得到了提升。公司表示,将很快允许人们通过卫星发送文本,即使他们没有手机信号或WiFi连接。苹果还添加了它所谓的iMessage中最受欢迎的功能之一:调度消息的能力。 Vision Pro更新 在推出几个月后,苹果展示了其Vision Pro混合现实头显的软件的一些升级。 (图片来源:CNN) 在最近的财报电话会议上,库克表示,财富100强公司中有一半以上已经购买了Apple Vision Pro。“[我们]正在探索创新的使用方式,以实现以前不可能的事情,”他补充说。 Vision OS 2承诺为用户提供更多丰富的体验,例如更宽的工作站显示、新的手势可以让用户检查电池寿命或打开主屏幕,并通过高级机器学习提供更自然的深度,深入了解用户的照片库。 苹果公司表示,还将为用户增加更多捕捉空间视频的功能。 苹果还将在今年夏天将Vision Pro带到更多国家,包括英国、中国、日本、新加坡和澳大利亚。 升级还可能推动售价高达3499美元的Vision Pro的销售。报道称,对苹果新头显的需求一直较为疲软。 更多关注:https://www.fx168edu.com/liveList/2332
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丰雪鑫99
2024-06-11
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