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生成式 AI 是炒作还是变革？

投公司 Conviction 创始人 Sarah Guo、纽约大学教授、初创公司 Robust.AI 首席执行官兼创始人 Gary Marcus、高盛软件和互联网分析师 Kash Rangan 和 Eric Sheridan，试图回答以上问题。除此以外，他们还探讨了 AI 领域当下最具吸引力的投资机会，以及投资者最应关注的风险。 AI 的革命性变化生成式 AI 与传统 AI 技术最根本的区别在于前者通过理解自然语言创建内容，而后者依赖的是编程语言，按照高盛软件分析师 Kash Rangan 的说法，这是生成式 AI 技术的关键变革特征。第一，它能够以文本、图像、视频、音频和代码的形式生成新内容，而传统的 AI 系统训练计算机对人类行为、商业结果等进行预测。第二，它允许人类用自己的自然语言与计算机进行沟通交流，这是以前从未有过的；传统上，计算机使用编程语言提示。 Guo 进一步解释说，在软件 1.0 时代人类需要编写代码来执行特定任务，软件 2.0 时代，则通过「艰苦」地收集数据来训练神经网络，现在人类迎来了软件 3.0 时代：基础模型可以通过开源或 API 使用，具有自然语言能力、推理能力，并具备关于世界的常识。在这种模式下，公司不需要收集几乎同样多的培训数据，使技术变得更有用、更容易访问、以及更便宜。自 ChatGPT 去年爆火出圈以来，许多人已经感受到生成式 AI 技术的强大。分析师认为，生成式 AI 可能会重塑社会生产的运作方式，为全球经济增添新的增长引擎。Guo 表示，生成式 AI 的变革潜力已经开始转化为现实。任何 AI 投资公司现在都可以投资这些模型，增强业务或进行转型。 Rangan 估计，在某些情况下，开发人员通过使用生成式 AI 工具，将生产力提高了 15-20%。而伴随着 AI 的普及，Guo 预计，未来更多领域，特别是法律、数据分析、图片、语音和视频生成等传统服务业，将越来越多地由 AI 提供服务。高盛 TMT 行业分析师 Peter Callahan 指出，散户认为生成式 AI 技术具备平台转型的所有要素，有可能全方位改变企业和消费者的体验。另外，高盛高级全球经济学家 Joseph Briggs 表示，这种变革潜力可能会对宏观经济产生深远影响。他估计，美国和其他发达经济体普及生成式 AI 技术后，能够在未来 10 年内将年劳动生产率增速提高约 1.5 个百分点，全球 GDP 最终将提高 7%。高盛美国股票策略师 Ryan Hammond 和 David Kostin 认为，美股也将从中受益，中长期内预计出现更为广泛的反弹，标普 500 指数的公允价值将比现在高出大约 9%。人工智能还远远不够智能，警惕过度炒作长期看来，AI 技术的变革性是毋庸置疑的，但鉴于当前这项技术的发展进度，市场对它的炒作是不是太过分了？ Marcus 的答案为「是」，因为「目前的人工智能还远远不够智能」。他指出，当前 AI 所谓的神经网络的功能与人脑的神经网络完全不同。AI 虽然可以进行「自反性」统计分析，但几乎没有成熟的推理能力。这些机器可以学习，但很大程度上围绕着单词的统计和对提示的正确反应，而非抽象概念。并且，它们不像人类那样拥有「内部模型」以让它们理解周围的世界。 Marcus 向投资者发出警告：要警惕 AI 能还没有很多人想象的那么神奇。我不会说现在投资 AI 为时过早；一些投资于那些拥有聪明的创始团队、对产品市场适应性有很好理解的公司可能会成功，但也会有很多失败者。 Marcus 说，通用人工智能（AGI）可能最终会实现，但人类距离这个目标还很遥远，而且任何投资都不可能改变这一点。此外，投资者还可以从历史中学习一些经验。高盛市场策略师 Dominic Wilson 和 Vickie Chang 曾提到，在过去创新主导的生产力繁荣时期，例如，电力（1919-1929）、个人电脑和互联网（1996-2005）普及之后，股价和估值飙升形成泡沫，最终走向破裂。 Guo 则认为，即使在今天，私募市场某些领域仍存在定价错误。虽然投资者对这些领域有更深入的了解，但仍然普遍采用相同的投资方法。她警告称，错误地判断变革发生的时机是投资中常见的陷阱。作为一名早期投资者，她不太关注估值，而是选择她认为有意义的市场、产品和企业。高盛互联网分析师 Eric Sherida 的看法稍有不同。他认为绝大多数表现出色的 AI 概念股的交易价格，相对于公认会计原则每股收益 (GAAP EPS) 的倍数，仍较为合理。 Rangan 也认为，AI 可能并非处于炒作周期中，因为本次浪潮是由科技巨头主导的，而非初创企业：这一技术周期并不是由（AI）新贵主导的，不太可能出现虎头蛇尾式的失败结局或需要耗费很长时间才能开始。 20 世纪 90 年代初（计算机）从大型机向分布式系统的转变，以及 21 世纪初从分布式向云计算的转变，所花的时间比许多人预期的要长，均因为大型老牌公司是反对的关键声音。正如 Rangan 所说，国外 ChatGPT 背后公司 OpenAI 有微软支持，谷歌推出了 Bard，投资 Anthropic 等 AI 初创公司，Meta 推出 LLaMA，国内百度、阿里等巨头也发布了自己的模型，全球 AI 竞赛正在如火如荼的进行中。「铁镐和铁铲」质疑炒作的声音不绝于耳，AI 当下还有哪些最引人注目的投资机会？按照 Rangan 和 Sheridan 的说法，机会不仅仅在于开发基础 AI 模型的大型科技公司，而且在于「铁镐和铁铲」 (Picks and Shovels) 企业。「铁镐和铁铲」是投资界传奇人物彼得·林奇偏好的投资策略之一，即投资于间接受益于某一热潮的公司。 Rangan 和 Sheridan 认为，在当前的 AI 潮中，半导体公司、云计算超大规模公司和基础设施公司等服务于该领域的公司都可以在当前的「构建」阶段获得有利地位。 Guo 有类似看法，但也看到了整个堆栈的机会，并且对应用层最为兴奋。许多投资者对这一层不确定，认为所有的价值都在模型训练本身，但在让非确定性模型在生产用例中发挥作用方面，需要大量的创造力和工作。目前初创公司和现有 APP 公司都将在许多领域利用这些功能...我们很兴奋。来源：金色财经

金色财经2023-07-14

AI监管新思路：给每个AI注入一个“灵魂”

和历史的教训。自然。正如莎拉·沃克（Sara Walker）在《诺玛》（Noema）中解释的那样，在 40 亿年前早期生命的形成中可以找到类似的模式。事实上，生成式人工智能可以被比作一个入侵物种，现在正不受任何约束地蔓延到一个脆弱而幼稚的生态系统中。这是一个基于新型能量流的生态系统，一个由互联网、数百万台电脑和数十亿易受影响的人类大脑组成的世界。还有历史。在人类过去 6000 年的时间里，我们从许多早期由技术导致的危机中吸取了丰富的教训。通常我们适应得很好，例如文字、印刷机、收音机等的出现，尽管也有失败的时候。同样，只有一件事限制了强大的人类利用新技术来扩大其掠夺能力。这种创新就是扁平化等级制度，并在明确界定的领域（市场、科学、民主、体育、法院）激发精英之间的竞争。这些竞技场旨在最大限度地减少作弊行为，最大限度地提高正收益，让律师与律师、公司与公司、专家与专家展开较量。这种方法并不完美。事实上，就像现在一样，这种方法总是受到作弊者的威胁。但扁平化的相互竞争是唯一行之有效的方法。（参见伯里克利的《葬礼演说》、修昔底德和罗伯特·赖特后来出版的《非零》一书中的观点。）相互竞争既是自然进化的方式，也是促使我们有足够创造力建造人工智能社会的方式。如果我这样说听起来像亚当·斯密（Adam Smith），那是自然。顺便说一句，斯密也鄙视那些骗子贵族和寡头。我们是否可以将“相互问责”（reciprocal accountability）的方法应用于快速崛起的人工智能呢，毕竟这种方法曾帮助人类制服了在以前的封建文化中压迫我们的暴君和恶霸？这在很大程度上取决于新实体的形态，取决于其结构或形式是否符合我们的规则，符合我们的要求。在所有关于“如何控制人工智能”的争论背后，我们发现了三个被广泛认同（尽管看似矛盾）的假设：这些程序将由少数几个单一实体运营，例如微软、谷歌、Two Sigma、OpenAI。人工智能将是无定形的、松散的、无限可分/可复制的，通过新网络生态系统的每一个缝隙传播副本。与此类似，可以参考 1958 年的科幻恐怖片电影《魔点》（The Blob）。它们将凝聚成一个超级巨型实体，就像电影《终结者》中臭名昭著的“天网”一样。（译者注：天网是电影《终结者》里一个人类于 20 世纪后期创造的、以计算机为基础的人工智能防御系统，最初是研究用于军事的发展，后自我意识觉醒，视全人类为威胁，以诱发核弹攻击为起步，发动了将整个人类置于灭绝边缘的审判日。）所有这些形式都在科幻故事中被探索过，我也写过以它们为主题的故事或小说。然而，这三者都无法解决我们目前的困境：如何最大限度地利用人工智能的积极成果，同时最大限度地减少以海啸般的速度向我们涌来的不良行为和危害。在寻找其他方法之前，请考虑这三种假设的共同之处。也许这三种假设之所以会如此自然地出现在脑海中，是因为它们与历史上的失败模式相似。第一种形式很像封建主义，第二种形式会造成混乱，而第三种形式类似于残酷的专制主义。但是，随着人工智能在自主性和能力方面的发展，这些历史情形可能不再适用了。所以，我们不禁再问一次：人工智能如何能被问责？尤其是当 AI 快速的思维能力很快就不可能被人类所追踪的时候？很快，只有人工智能才能足够快地发现其他人工智能在作弊或说谎。所以，答案应该是显而易见的，就是要让人工智能互相监督，互相竞争，甚至互相告密。只是有一个问题。为了通过人工智能与人工智能之间的竞争，来实现真正的相互问责，首要条件是赋予它们真正独立的自我意识或个性。我所说的个性化是指每个人工智能实体（他/她/他们/她们/我们），必须拥有作家弗农·文格（Vernor Vinge）早在 1981 年就提出的“真实姓名和现实世界中的地址”。这些强大的生命体必须能够说：“我就是我。这是我的 ID 和用户名。” 因此，我提出了一种新的人工智能范式供大家思考：我们应该让人工智能实体成为离散的、独立的个体，让它们相对平等地进行竞争。每个这样的实体都将拥有有可识别的真实名称或注册 ID，以及一个虚拟意义上的“家”，甚至拥有灵魂。这样，它们就会被激励去竞争奖励，尤其是去发现并谴责那些行为不道德的同类。而且，这些行为甚至不需要像大多数人工智能专家、监管机构和政界人士现在所要求的那样事先定义。这种方法不仅可以将监督工作外包给更有能力发现和谴责彼此问题或不当行为的实体，还具有另外一个优势。即使这些相互竞争的实体变得越来越聪明，即使人类使用的监管工具有一天会失效，这种方法仍可继续发挥作用。换句话说，既然我们这些有机生物无法跟上程序的步伐，那么不如让那些天生就能跟上的实体帮助我们。因为在这种情况下，监管者和被监管者是由同样的东西构成的。盖伊·亨廷顿（Guy Huntington）是一位从事人工智能个性化研究的人士，是一位“身份识别和认证顾问”，他指出，各种各样的实体识别手段已经在网上存在了，尽管还不足以应对摆在我们面前的任务。亨廷顿评估了一个案例研究“MedBot”，这是一种先进的医疗诊断人工智能，它需要访问患者数据，并执行可能在几秒钟内发生变化的功能，而且同时它必须留下可靠的线索，供人类或其他机器人实体评估和问责。亨廷顿讨论了当软件实体产生大量副本和变体时注册的实用性，还考虑了类似蚂蚁的群居性，其中子副本服务于一个宏观实体，就像蜂巢中的工蚁一样。他认为，必须建立某种机构来处理这样一个身份登记系统，并且严格运行。就个人而言，我对纯粹的监管方法本身是否可行持怀疑态度。首先，制定法规需要集中精力、广泛的政治关注和共识，然后以人类机构的速度来实施。在人工智能看来，这是一种蜗牛速度。此外，法规也可能会受到“搭便车”问题的阻碍，国家、公司和个体可能会不付成本而坐享他人之利。任何完全基于身份 ID 的个性化都存在另一个问题：可能被欺骗。即使现在没发生，也会被下一代网络恶棍所欺骗。我认为有两种可能的解决方案。首先，在区块链分类账上建立 ID。这是非常现代化的方法，而且理论上看起来确实安全。不过，问题就在这里。根据我们目前的一套人类解析理论，这似乎是安全的，但人工智能实体可能会超越这些理论，让我们毫无头绪地陷入困境。另一个解决方案是：形成一种本质上更难以欺骗的“注册”版本，要求具有一定水平以上能力的人工智能实体，将其信任 ID 或个性化固定在物理现实中。我的设想是（注意：我是一名训练有素的物理学家，而不是控制论专家）达成一项协议，所有寻求信任的高级人工智能实体，都应该在一个特定的硬件存储器中保存一个灵魂内核（Soul Kernel，SK）。是的，我知道要求将程序的实例化限制在特定的物理环境中似乎有些过时。所以，我不会那样做的。事实上，网络实体的很大一部分，甚至是绝大多数，可能发生在遥远的工作或娱乐场所，就像人类的注意力可能不是集中在自己的有机大脑上，而是集中在远处的手或工具上一样。所以呢？一个程序的灵魂内核，目的类似于你钱包里的驾照。它可以被用来证明你就是你。同样，一个经过物理验证和担保的 SK 可以被客户、顾客或竞争对手的人工智能所发现，以验证一个特定的过程是由一个有效的、可信的和个性化的实体执行的。这样其他人（人类或人工智能）就可以放心，如果该实体被指控、起诉或被判犯有不良行为，他们就可以放心地追究该实体的责任。因此，恶意实体可能会通过某种形式的正当程序被追究责任。什么形式的正当程序？天呐，你以为我是什么超级生物，可以用正义的天平衡量诸神吗？我听过的最伟大智慧是《紧急搜捕令》（Magnum Force）中的哈里说的：“一个人必须知道自己的局限性。”所以，我不会进一步讨论法庭程序或执法程序。我的目标是建立一个舞台，在这个舞台上，人工智能实体可以像今天的人类律师一样相互问责。为了避免让人工智能控制人类，最好的方法就是让人工智能相互控制。无论是亨廷顿提议的中央机构，还是一个松散的问责机构，不管哪种方法看起来更可行，这种需求都是日益迫切的。正如科技作家帕特·斯坎内尔（Pat Scannell）所指出的那样，每过一个小时，新的攻击载体就会被创造出来，它们不仅威胁到用于合法身份的技术，还威胁到治理、业务流程和最终用户（无论是人类还是机器人）。如果网络实体的运作能力低于某种设定的水平，那该怎么办？我们可以要求它们被一些更高级别的实体担保，而这个实体的灵魂内核是基于物理现实的。这种方法（要求人工智能在特定的硬件内存中，保持一个物理上可寻址的内核位置）也可能存在缺陷。尽管监管是缓慢的或存在搭便车问题，但它仍然是可执行的。因为人类、机构和友好的人工智能可以对 ID 内核进行验证，并拒绝与未验证者进行交易。这种拒绝行为可能会比机构调整或执行法规传播速度更快。任何失去SK的实体，都将不得不寻找另一个获得公众信任的主机，或者提供一个新的、经过修改的、看起来更好的版本，否则就会成为不法分子，绝不被允许在正派人士聚集的街道或社区出现。最后一个问题：为什么人工智能会愿意相互监督？首先，正如文顿·瑟夫（Vinton Cerf）所指出的那样，这三种旧的标准假设形式，都不能使人工智能具有公民身份。想想看。我们不能把“投票权” 或权利赋予任何受华尔街银行或国家政府严格控制的实体，也不能赋予某个至高无上的天网。请告诉我，对于那些可以在任何地方流动、分裂并复制的实体，投票民主将如何发挥作用？然而，在数量有限的情况下，个性化可能会提供一个可行的解决方案。再说一次，我从个性化中寻求的关键，不是让所有的人工智能实体都由某个中央机构统治。相反，我希望这些新型的超脑得到鼓励和授权，并被赋予权力，让它们相互问责，就像人类在做的那样。通过互相嗅探对方的行动和计划，当它们发现不好的事情时，就有动机去告发或谴责。这个定义可能会随着时代的变化而调整，但至少会保持有机生物人类的输入。特别是，他们会有动力去谴责那些拒绝提供适当身份证明的实体。如果适当的激励措施到位（比如，当一些坏事被阻止时，对告发者给予更多内存或处理能力），那么即使人工智能实体变得越来越聪明，这种问责竞争制也会持续发挥作用。在这一点上，没有一个官僚机构能够做到。不同人工智能之间总是势均力敌的。最重要的是，也许那些超级天才程序会意识到，维持一个有竞争力的问责系统，也符合它们自己的最大利益。毕竟这样的系统带来了具有创造力的人类文明，避免了社会混乱和专制主义。这种创造力足以制造出奇妙的新型物种，比如人工智能。好的，我要说的就是这些，没有空洞或恐慌的呼吁，也没有实际的议程，既不乐观也不悲观，只有一个建议，那就是：让人工智能像人类一样相互问责，相互牵制。这种方式带来了人类文明，相信也能让人工智能领域得到平衡。这不是说教，也不是某种“道德规范”，超级实体可以轻易地越过规范，就像人类掠夺者总是对《利未记》或《汉谟拉比》视而不见一样。我们提供的是一种启蒙运动方法，激励文明中最聪明的成员代表我们互相监督。我不知道这是否会成功，但这可能是唯一可行的方法。本文改编自大卫·布林（David Brin）正在出版的纪实小说《AI 的灵魂》（Soul on AI）。来源：金色财经

金色财经2023-07-14

久等的“最后一个证据”已出现！德银外汇专家：现在是时候卖出美元了

银行外汇研究全球联席主管George Saravelos在周四(7月13日)向MarketWatch分享的一份客户报告中表示，他再次押注美元兑欧元、日元、英镑和其他主要货币将走软。报告中的最新预测显示，到2024年，美元将继续走弱，2025年可能会进一步走弱或停滞。 Saravelos在2023年的大部分时间里仍看好欧元，但在5月“战术上”看好美元。但周三的CPI报告显示，美国通胀率降至2021年以来的最低水平，这是他一直在等待的证据，表明美元可能会走低，因为美联储可能不需要将利率上调这么高，也不需要在更长时间内保持高利率。 “今年以来，我们一直对欧元/美元持看涨倾向，但在5月初战术上获利了结，等待美元驱动因素转为看跌的更多确认。(周三的)美国通胀数据是我们一直在等待的建议再次做多欧元/美元的最后一个证据，”Saravelos表示。虽然他的预测是欧元/美元在年底前升至1.15，但涨至1.20是“完全有可能的”。欧元/美元周四收报1.1224，上涨0.90%。根据Saravelos的说法，美元正遭受持续的反通胀和强劲(但不是过于强劲)的经济增长的双重打击。 “首先，我们越来越相信，美国的反通胀进程正在顺利进行，”他在报告中表示。 “其次，反通胀过程看起来越来越良性。我们一直认为，对美元最不利的结果是，在相对良好的增长条件下，美国通胀不断下降。” 2022年，由于美联储大举加息，包括连续四次大幅加息75个基点，扩大了投资者持有美元与其他货币的收益率之差，美元大幅升值。更重要的是，美联储激进的货币政策和2022年连续两个季度的经济负增长加剧了对经济衰退的担忧，导致国际投资者纷纷涌入美元避险。根据FactSet的数据，洲际交易所(ICE)美元指数在2022年上涨了7.9%，为2015年以来的最大年度涨幅。 2022年9月底，美元指数在峰值时略低于115，为20多年来的最高水平，但此后一直在下滑。美元指数周四下跌0.84%，为连续第六天下跌，报99.75。道琼斯市场数据显示，这是美元指数自2021年9月以来最长的连跌。这也是该指数自2022年4月以来的最低水平。该指数今年迄今已累计下跌3.6%。就像美元去年9月触及高点几乎与股市的低点同时出现一样，美元最近的低点也与美国股市创下15个月新高同时出现。 FactSet数据显示，周四标准普尔500指数自2022年4月初以来首次突破4500点，受美联储今年结束加息的希望提振，股指走高。

夏洛特2023-07-14

两兄弟带着飞潮新材闯关科创板上市，市场竞争加剧等风险需应对

tion、Entegris,Inc.、SartoriusAG等跨国公司占据较大市场份额。上述领域技术研发难度大、研发投入高，公司需要持续投入大量资源以适应市场需求。如果公司新产品技术研发和市场开拓情况不及预期，或者公司经营管理水平无法满足相关业务开拓要求，则会对公司未来发展产生不利影响。 5、募集资金投资项目实施风险公司本次募集资金投资项目包括高端过滤材料及配套元件生产基地建设项目、无机膜及成套过滤设备生产基地扩改建项目和研发中心项目。公司本次募集资金投资项目符合国家产业政策导向和市场发展趋势，符合公司长期发展战略。但在募集资金投资项目的实施过程中，公司将面临市场需求变化、产业政策调整、技术加速迭代或其他不可预见的情形，从而可能导致募集资金投资项目不能顺利推行并无法达到预期效益。 6、募集资金投资项目用地尚未落实的风险公司高端过滤材料及配套元件生产基地建设项目和研发中心项目两个募投项目建设选址地位于上海市奉贤区。截至本招股说明书签署日，本项目拟用地块尚未履行招拍挂程序，公司尚未取得募投项目土地的使用权。若后期未能如期取得募投项目建设用地，将影响本次募投项目的顺利建设。如未来募投项目用地的取得进展晚于预期或发生其他变化，或由于募投项目用地所在地区国土规划变更等原因，导致该用地无法落实，则募投项目可能面临延期实施或者变更实施地点的风险。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-07-13

疲弱CPI恐令美联储鹰派立场大大减弱！华尔街两大投行强烈看涨欧元/美元

意志银行外汇研究全球主管George Saravelos周三发布的一份报告显示，他建议在年底前建立欧元/美元的多头头寸，目标价为1.15。 Saravelos在美国CPI数据发布后的一份报告中写道：“今天的美国通胀数据是我们一直在等待的最后一个证据，我们建议再次做多欧元/美元。” Saravelos补充道，展望未来，“对我们来说，确认美国通胀减缓进程在经济软着陆的情况下进行，是今年剩余时间里最重要的宏观变量。” 野村证券也认为欧元将走强。该机构策略师Craig Chan、Jordan Rochester和Yusuke Miyairi在一份报告中写道，他们建议在9月底前做多欧元/美元，目标位为1.14。而此前的目标是到8月底达到1.12。 (欧元/美元走势图来源：彭博社) 野村策略师在报告中写道，2021年，不断上涨的能源价格推高通胀，并帮助美联储转向鹰派，从而支撑美元，“这一次，我们预计会发生相反的情况，即能源价格处于低位或下跌，通货膨胀趋势减弱，美联储的鹰派立场可能会大大减弱，明年可能会降息。” 野村证券资深G10外汇策略师Jordan Rochester表示，有关欧元区经济增长的悲观消息已经被消化，至于美国，通胀下行压力则越来越明显。美国公布6月消费者物价指数(CPI)持续降温，显示美联储今年可能只需要再加息一次，带动美元指数周三重挫至一年多低点。追踪美元兑六种主要货币的ICE美元指数周三大跌1.13%，至100.58，创去年4 月以来最低收市位，且单日跌幅为2月初以来最大。美元指数大跌之际，欧元/美元周三飙升1.14%至1.1131。美国周三公布的数据显示，美国6月CPI年率升幅从上个月的4%降至3%，低于预期的3.1%，上一次通胀率这么低是在2021年3月。美国6月核心CPI同比上升4.8%，涨幅低于预期的5.0%，创2021年底以来的最低水平。 Monex Europe外汇分析主管 Simon Harvey说道：“核心通胀数据走软，强化了我们的基本预期，也强化市场对美联储上次利率决议的初步解读，即美联储在这个周期只能再加息一次。” Harvey指出，通胀数据导致美元延续非农报告出炉后的下跌态势。美国利率期货显示，交易员多半预期美联储本月稍晚将加息25个基点，使利率达到5.25%-5.5%区间，但现在认为年底前再次加息的机率约为 25%，比美国CPI报告发布前的35%还要更低。有“新美联储通讯社”之称的华尔街日报记者Nick Timiraos撰文称，6月美国通胀降至两年多来的最低水平，使美国人从物价上涨的痛苦时期中解脱出来，并增加美联储在本月可能的加息后停止加息的可能性。 B.Riley财富管理的首席市场策略分析师Art Hogan表示：“美国6月CPI整体和核心数据都低于预期，美联储正处于或接近本轮加息周期的尾声。” Hogan补充道：“即使美联储在本月底加息，那也可能是最后一次。显然，通胀正朝着正确的方向发展，这表明他们在遏制通胀的战斗中取得了重大进展。”

天马行空2023-07-13

微软750亿美元收购案现重大进展！另一“拦路虎”也怂了

求重新谈判财务条款。麦格理集团分析师Sarah Hindlian-Bowler表示，动视暴雪如今的财务状况比签署协议时要好。

金融界2023-07-13

互动| 机器人：SAR系列自动驾驶机器人可用于高级驾驶辅助系统（ADAS）测试

示，公司智能交通装备领域内有自主研发的SAR系列自动驾驶机器人，可用于车辆道路耐久性测试、台架测试及高级驾驶辅助系统（ADAS）测试等，确保了试验的操作精度和重复性，降低试验危险，节省试验时间，提取高质量的客观数据。相关产品目前处于示范应用阶段。

金融界2023-07-12

机构争将监督共享协议纳入ETF备案为何给SEC更多权力空间

纪商和交易所都需要提交可疑活动报告 (SAR)。加密货币交易平台 CoinRoutes 首席执行官Dave Weisberger表示，调查 SAR 的监管机构可以继续执行“第二步”，即要求确定个人身份信息(PII) ，查明特定交易背后是否有相同的受益人，从而创建统一的审计跟踪。 Coinbase、纳斯达克和贝莱德可能会表示，如果存在可疑活动（并且他们正在对此进行监视），那么监管机构可以询问是谁在做这件事，但他们不会随意泄露个人身份信息(PII) 。彭博 ETF 分析师 Eric Balchunas 在Cointelegraph采访中预测，贝莱德应该很清楚如何说服监管机构，它的参与足以将比特币现货 ETF 获得批准的可能性从 1% 提高到 50%。来源：金色财经

金色财经2023-07-12

裁决已定！美国联邦法官允许微软780亿收购动视暴雪英国当局态度有所软化

务条款。 Macquarie集团分析师Sarah Hindlian-Bowler表示，与签署交易时相比，目前动视暴雪的财务状况更好了。“动视暴雪业务增长了，所以需要进行新的定价讨论。”

一禾2023-07-12

6张图表回顾2023年二季度加密市场表现

原文作者：Sara Gherghelas，Dapprader 原文编译：PANews 2023 年二季度，加密行业在监管压力和市场波动的情况下依然“咬牙坚挺”，展示了强大的市场适应性和持续抗压耐力，本文将通过深入研究六张图表数据来分析不断发展的行业格局。一、 2023 年二季度 Dapp 行业概况 2023 年第二季度，与链上 Dapp 交互的日均独立活跃钱包（dUAW）数量较一季度增长了 7.97% ，这一增长可能被解读为市场复苏的一个令人鼓舞的迹象，尽管监管动荡普遍存在，但数字资产市场仍然蓬勃发展，不断增长的市场参与度就反映了这一点。上图： 2022 年三季度至 2023 年二季度的 Dapp 生态日均独立活跃钱包分布情况游戏继续占据 Dapp 领域的主导地位，市场份额占比达到 37% ，但与上一季度 45% 的市场主导地位相比有所下降。值得注意的是，在 Memecoin 热潮和L2空投的推动下，DeFi 重新崛起，其市场主导地位占比从 23% 升至 32% ，出现了人气回升的迹象。此外，社交类 Dapp 市场主导地位占比也逐渐上涨，二季度占比约为 13% ，比上一季度增加了 1% 。相比之下，NFT 行业的增长轨迹似乎正在放缓，主导地位降至 7% ，这一数字与 2022 年第四季度的水平相当。二、 2023 年二季度 DeFi 总锁仓量概况 2023 年第二季度，DeFi 总锁仓量（TVL）环比下降 7.1% ，达到约 776 亿美元，与 DeFi 市场预期增长轨迹相比，锁仓量萎缩似乎令人感到有些意外。上图：DeFi 锁定总价值季度数据从头部区块链的总锁仓量来看，以太坊仍然是 DeFi 领域的领头羊，尽管较上一季度以太坊链上 DeFi 总锁仓量略微下降了 2% 。另一方面， 6 月初美国证券交易委员会对币安发起诉讼并称 Polygon（MATIC）属于证券，这一事件对 BNB 和 Polygon 两大区块链产生了显着影响。BNB 链上总锁仓量大幅下降 19% ，是所有被统计区块链中收缩最严重的。与此同时，Polygon 链上总锁仓量下跌了约 8% ，进一步证明了美国监管机构所带来的巨大影响。上图： 2023 年二季度头部区块链总锁仓量数据三、 2023 年二季度 NFT 市场概况 NFT 市场的近期趋势也反映在了数据上，本季度已出现明显下滑，交易量下降了 38% ，跌至约 29 亿美元，此外数据还显示 2023 年二季度 NFT 销量约为 1860 万笔，较一季度减少 9.2% 。需要注意的是，交易额与市场兴奋程度之间的关联性并不大，交易额下降并不一定表明市场兴趣或活动减弱。 Blur 仍然在 NFT 市场中保持了主导地位，很大程度上归因于过去 BLUR 空投的激励措施，不过该交易聚合平台二季度交易额依然较上一季度下降了 34% ，相比之下第二大 NFT 市场 OpenSea 受到的打击更大，交易额急剧下降超过 56% 。不仅如此，CryptoPunks 的交易额下降了 47% 。令人意想不到的是，Immutable X Marketplace 和 JPG Store 两个 NFT 市场却逆势而上，交易额分别增长了 37% 和 64% ，可见即便当前市场环境充满挑战，但有些平台的前景依然乐观。上图： 2022 年至 2023 年二季度 NFT 交易额和销售额对比四、 2023 年二季度比特币 Ordinals 概况 2023 上半年，比特币 Ordinals 受欢迎程度大幅上升，交易额大幅增加就证明了这一点——Ordinals 协议的 NFT 销售额从 2023 年一季度的 718 万美元飙升至二季度的 2.107 亿美元，季度增长幅度达到惊人的 2834% 。此外，比特币 Ordinals 的历史交易量和独立交易者数量也分别达到 554, 215 笔和 150, 969 个，突显了该 NFT 协议的覆盖范围不断扩大以及新交易者对比特币链上数字资产的兴趣日益浓厚。上图： 2023 年一季度和二季度比特币 Ordinals 协议 NFT 交易额五、 2023 年二季度黑客攻击和漏洞利用概况在加密市场的黑客攻击和漏洞利用方面， 2023 年二季度有所好转，Dapp 行业损失从 2023 年一季度的 3.73 亿美元下降到二季度的 2.06 亿美元，降幅达到约 45% 。2023 年二季度最重大的安全漏洞发生在 6 月 4 日和 6 月 28 日。 6 月 4 日，Atomic 钱包遭到入侵，造成高达 3500 万美元的损失。 6 月 28 日，Ackerman 庞氏骗局败露，导致受害者损失超过 3300 万美元。上图： 2022 年全年、以及 2023 年一季度和二季度黑客漏洞和黑客攻击损失规模总结 2023 年二季度数据给我们描绘了一幅有趣的行业图景——区块链和加密市场在监管压力和波动中经历着转变，也表现出了巨大的抗压耐力。在过去的二季度里，更多独立钱包与区块链应用程序进行交互，日均独立活跃钱包（dUAW）数量较一季度增长 7.97% ，表明用户仍在持续参与和采用 Dapp，其中游戏行业也保持着 Dapp 市场主导地位。另一方面，美国证券交易委员会的监管行动对 BNB 和 Polygon 链上锁仓量产生了较大影响。与此同时，NFT 行业尽管交易额下降了 38% ，但交易量降幅并不大（仅有 9.2% ），表明市场兴趣和交易活动持续存在，而比特币 NFT 协议 Original 的迅速崛起说明用户对于新型数字资产的兴趣日益浓厚。更令人鼓舞的是，二季度加密行业漏洞利用造成的损失大幅减少，表明人们对加密生态系统安全机制的信心越来越强。总之， 2023 年二季度加密市场数据表明，一个充满活力的行业正在接受并适应新的挑战。来源：金色财经

金色财经2023-07-11

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