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新闻周刊丨韩国第22届大选之前承诺将允许进行ICO SBF与Celsius创始人共用律师
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为此，Coinbase最近加入了加拿大Web3委员会，这是一个多方非营利组织，旨在推动加拿大的立法和监管举措对行业更加友好。政策 ▌福建漳州公安破获“盛世中华数字货币”诈骗案件，涉案金额高达2亿元据南方都市报消息，福建省漳州市公安机关历经两年时间破获一起涉及全国29个省区市、1万余名被骗人员的民族资产解冻类案件，据专案组民警介绍，诈骗犯罪团伙捏造了“盛世中华数字货币”等虚假项目以投资名义诱骗受害人购买所谓“数字货币会员卡”，声称“盛世中华已经对接央行H5端口”。目前警方已抓获犯罪嫌疑人178名，涉案金额2亿元。 ▌英国政府计划在六个月内出台有关稳定币和加密质押的法律英国政府计划在未来六个月内让立法者批准管理稳定币和加密资产质押服务的新规则，因为在即将到来的大选之前提出具体提案的压力越来越大。英国财政部经济部长Bim Afolami今日发表讲话称，政府正在“大力推动”立法。他说：“我们非常清楚，我们希望尽快完成这些事情。我认为在接下来的六个月里，这些事情是可行的”。英国财政部在去年10月份首次承诺，将在2024年某个时候对加密货币的特定领域提供更加明确的信息，但将加密交易所和其他行业提供商纳入现有金融服务规则的更广泛的提议仍悬而未决，当被问及该指导意见今年是否也可能成为立法时，Afolami表示他无法提供时间表。 ▌加密支持人士Deaton或将与美参议员Warren竞争参议院席位福克斯记者Eleanor Terrett在X平台表示，美国民主党参议员Elizabeth Warren正在召集她的捐赠团体，因其预计她的马萨诸塞州参议院席位将受到加密支持者、知名律师John E Deaton的挑战。据悉，Elizabeth Warren直接回应了《波士顿环球报》的报道，推测Deaton将在今年的选举中与她竞争。 Deaton尚未公开宣布是否打算参选，但Warren表示她并不担心，她强调加密货币游说团体已经把目标放在她身上，因为她试图让该行业遵守法规并保护消费者免受诈骗。 ▌DCG反对Genesis与纽约总检察长办公室提出的和解方案 Digital Money Group（DCG）反对子公司Genesis与纽约总检察长办公室提出的和解方案。 Genesis Global本月早些时候与总检察长办公室达成了一项协议，以解决其欺骗投资者的指控，但其母公司声称这不是一个适当的和解方案。DCG在向纽约南区美国破产法院提交的反对书中辩称，Genesis“不能打着‘和解’的幌子，从下层阶级那里获取价值，并将其重新分配给优先债权人，从而违反了绝对优先权。” 前总检察长办公室联席首席副手、纽约前高级联邦检察官Jason Brown支持DCG的反对行动，他在法庭文件中声称和解的细节可能尚未正确敲定。 ▌消息人士：美参议院银行委员会尚未准备对加密洗钱法案采取行动据熟悉该委员会计划的人士透露，美国参议院银行委员会（包括参议院最大的加密货币批评者之一、参议员Elizabeth Warren）尚未准备好对一系列加密洗钱提案立即采取行动。消息人士称，参议院银行委员会的一些民主党人一直在推动立法，以解决他们认为犯罪分子和恐怖分子滥用加密货币的危险漏洞，但该小组目前正忙于其他优先事项，尚未转向加密立法。即使Warren的法案在委员会层面获得批准，也可能需要两党的动力来清除分歧严重的参议院。 ▌美议员：批准比特币矿工紧急调查令是滥用权力众议院多数党党鞭、明尼苏达州共和党人Tom Emmer正在反对美国管理和预算办公室 (OMB) 最近批准的能源信息管理局 (EIA) 一项紧急请求，该请求将从美国的比特币挖矿业务中收集数据。 Emmer致信OMB称： “当公共安全受到迫在眉睫的威胁时，将使用OMB的紧急批准权，我写信表达我对OMB在这种情况下滥用这些权力的可能性，因为比特币矿工不会对公众构成威胁安全”，Emme要求OMB解释为什么选择紧急授权而不是走“正常许可程序”。 ▌欧盟在德国法兰克福设立新的反洗钱机构，将监管加密行业欧盟选择德国法兰克福作为新的反洗钱管理局（AMLA）的所在地，该机构将直接监管加密货币行业。AMLA由该机构本身和欧盟27个成员国的国家机构组成，其任务是确保遵守欧盟商定的所有反洗钱和反恐融资义务。欧盟金融稳定、金融服务和资本市场联盟委员Mairead McGuinness 表示：“我们正在降低与大笔资金相关的风险，欧盟范围内的现金支付限额为10,000欧元。与此同时，我们正在解决加密货币带来的风险，并且可以实现匿名性”。区块链应用 ▌OP Labs：Delta升级已在OP链上线，引入跨批次功能 OP Labs在X平台表示，Delta升级已在OP链上线，Delta引入了跨批次功能，该功能可将运营OP链的固定管理成本降低90%以上，跨批次将通过降低OP链的L1成本来支持OP堆栈的采用，从而降低使用OP堆栈启动新的L2的风险。节点运营商需要在Delta升级之前升级其节点，对最终用户没有影响。 ▌电竞巨头Team Liquid在Sui推出粉丝奖励平台电子竞技组织Team Liquid宣布与Sui区块链背后团队Mysten Labs进行多年合作，在Sui打造新的粉丝忠诚度平台和NFT收藏品体验。据悉，在定于2024年第二季度推出的新平台下，Team Liquid粉丝可以获得独特的NFT收藏品，定制代表该组织吉祥物Blue的头像。Team Liquid和Mysten Labs还将合作开展营销计划，包括直播和有关 Sui 上加密游戏的其他内容。 ▌KYVE测试网Kaon增加对Celestia数据的支持数据验证协议KYVE宣布，Celestia的历史数据现已在KYVE的测试网Kaon上得到支持，这种测试网集成提高了模块化可扩展性和数据有效性。通过KYVE处理历史数据，Celestia可以完全避免数据删除，同时保持轻量级和完全可扩展性，并且未来的构建者仍然可以满足所有数据需求。 ▌Uniswap v2已在Arbitrum、Polygon等六个区块链上线根据官方消息，Uniswap v2已在Arbitrum、Polygon、Optimism、Base、Binance Smart Chain和Avalanche六个区块链上线，用户可以直接通过Uniswap页面在所有支持的链上无缝交换并提供流动性。由于v2和v3在所有受支持的网络上均可用，用户可以灵活地在v2的简单性和v3的更高级功能之间进行选择。 ▌Stellar：Protocol 20和智能合约已在主网上线 Stellar区块链宣布Protocol 20和智能合约已在主网上线，此举是在验证者投票支持主网升级之后发生的，标志着“Stellar智能合约技术堆栈的新时代”。该团队表示，验证者计划逐渐增加Soroban交易的限制，达到满负荷。随着数量的增加，Stellar进入第一阶段，已经在测试网上构建的160多个构建者和项目将开始在主网上部署。一旦项目部署完毕，网络经过压力测试，dApp将启动供所有人使用。 ▌Trust Wallet推出智能合约钱包SWIFT 多链钱包 Trust Wallet 官方宣布推出由账户抽象驱动的智能合约钱包 Trust Wallet SWIFT，已进入公开测试阶段，并将于 2024 年 2 月 26 日在全球全面推出。 SWIFT 支持 7 条低成本且可扩展的主要 EVM 链，包括 Arbitrum、Polygon、BSC、opBNB、Base、Optimism 和 Avalanche，并计划增加对更多链的支持。 ▌Backpack钱包集成Wormhole协议 Backpack钱包宣布已集成多链消息传递协议Wormhole，Wormhole可促进不同区块链网络之间的代币交换和交互，此次集成使Backpack用户可以在Solana和以太坊之间桥接和交换代币。 ▌Lens社区提出LIP-10，以实现Lens链上社区的互操作性 Lens社区贡献者提议推出的全新LIP-10，这是创建和管理社区的统一标准，旨在解决整个Lens协议中链上社区（例如OrbClubs和Hey社区）的互操作性。该提案认为，不同的应用程序在Lens上构建程序，希望寻求建立一个标准来增强互操作性和分发。 ▌VanEck顾问：比特币和POW支持的系统能阻止AI发起的垃圾邮件攻击 VanEck顾问Gabor Gurbacs在X平台表示，人工智能（AI）正在发起世界上有史以来最严重的垃圾邮件攻击，只有比特币和POW支持的系统才能阻止它，但现在明白这一点的人很少。加密货币 ▌彭博分析师：自现货比特币ETF推出以来Vanguard流入约300亿美元彭博分析师Eric Balchunas表示，自现货比特币ETF推出以来，Vanguard已吸纳约300亿美元资金，是现货比特币ETF流入资金的6倍。分析师表示：“他们（Vanguard）处于另一个层级，我这样说是因为我对现货比特币ETF所达到的成就感到敬畏，但是Vanguard是TradFi中的巨鲸”。 Vanguard此前表示不会上线现货比特币ETF。 ▌Bitwise现货比特币ETF获准在美国300亿美元的RIA中全面接触顾问 Bitwise CEO Hunter Horsley在X平台表示，Bitwise现货比特币ETF（BITB）已经被选中并获得批准，可以在价值300亿美元的全美范围内的 RIA（注册投资顾问）中全面接触顾问，这是该国最大的RIA之一。 ▌老虎证券CFO：正在评估上线更多山寨币，将在英美等市场实施国际扩张战略老虎证券首席财务官John Fei Zeng在接受采访时表示，该公司目前正在评估山寨币等其他数字资产，以便在监管部门批准后上市，同时在澳大利亚、美国、新加坡、香港、英国和新西兰等许可市场实施国际扩张战略。John Fei Zeng表示：“除了股票和期权之外，加密货币正在成为一种重要的资产类别。因此，添加新的资产类别是经纪交易商业务的自然延伸，而底层的Web3技术也与Tiger的金融科技背景相结合。” 据悉，该公司目前拥有865,500个资金账户，管理资产总计189亿美元。 ▌9支现货比特币ETF今日交易量约20亿美元，为上市首日以来最高根据彭博分析师Eric Balchunas分享的数据，9支美国现货比特币ETF今日交易量约合20亿美元，为上市首日以来最高，这要归功于Vaneck的HODL、WisdomTree的BTCW和Bitwise的BITB的巨额交易量贡献，他们都打破了各自的单日交易记录。分析师表示：“20亿美元的交易量使它们跻身ETF前10名左右，股票中前20名左右，这是很大的数字”。 ▌Michael Saylor：将“永远购买比特币”，不计划出售在回应彭博记者提问何时出售比特币时，MicroStrategy创始人Michael Saylor表示，将继续“永远购买比特币”（Buying Bitcoin Forever），不打算出售。 Saylor认为，比特币与黄金、房地产和标准普尔指数等更大的资产类别竞争，但它是更优越的产品。他说：“比特币本身就是优越的，没有理由卖出优越的来购买失败的。我们相信资本将继续从这些资产类别流入比特币，因为比特币在技术上优于这些资产类别，在这种情况下，没有理由出售赢家并购买输家”。金色财经此前报道，截至1月底MicroStrategy持有19万枚比特币，当前持仓价值约100亿美元，浮盈40亿美元。 ▌富兰克林邓普顿就现货以太坊ETF提交19b-4文件根据一份公开的监管文件，CBOE 已代表富兰克林邓普顿公司为其现货以太坊ETF提交了19b-4文件，富兰克林邓普顿上周一向SEC提交了S-1申请文件。 ▌Chainalysis：2023年勒索软件支付额达到11亿美元 Chainalysis的一份报告显示，尽管2022年勒索软件数量有所下降，但去年勒索软件支付额仍创下11亿美元的历史新高。 ▌Galaxy Digital1月末管理资产规模达81亿美元，环比增幅近57% 根据官方公告，截至2024年1月31日，Galaxy Digital初步管理资产规模为81亿美元，初步AUM较上月增长56.8%，比去年增长了4 倍多。上个月的净流入主要是由新管理的机会性资产和GAM的被动策略推动的，部分被与持续清算授权相关的净流出所抵消。重要经济动态 ▌美股收盘纳指涨近3%，英伟达市值逼近2万亿美元美股周四收盘，三大股指集体收涨，道指初步收涨450点或1.18%、标普500指数涨2.1%，均创收盘新高。纳指涨2.96%。英伟达(NVDA.O)收涨16%，市值直指2万亿美元，AMD(AMD.O)涨超10%，Rivian(RIVN.O)收跌25%。纳斯达克中国金龙指数收涨1.4%，理想汽车(LI.O)涨超5%，被香橼看好的百度(BIDU.O)涨超3%。 ▌美联储哈克：可能接近降息的点，但不确定何时发生美联储哈克表示，可能接近降息的点，但不确定何时发生，最大的风险是美联储过早降息。不要预计降息“立即和马上”进行。 ▌美联储会议纪要：政策利率或已达到本周期峰值，多数官员注意到过快降息的风险美联储会议纪要显示，美联储官员表示，需求可能比（此前）评估的更强，政策利率可能已达到本周期峰值。多数官员注意到过快降息的风险。一些官员看到了通胀进展可能停滞的风险。 ▌美国参议院银行委员会主席呼吁鲍威尔惩罚交易违规行为美国参议院银行委员会主席Sherrod Brown呼吁美联储加强有关美联储官员进行金融市场交易的政策。此前监管机构上个月的一份报告披露了决策者在大流行病期间进行交易的新细节。之前一系列交易丑闻导致两位地区联储行长辞职，并引发了国会的一波批评，为此美联储两年前修改了内部道德规则。Brown在2月20日给美联储主席鲍威尔的信函中表示，这些规定具有建设性，但缺乏执行机制和惩罚措施。“我呼吁美联储对从事被禁止市场交易活动的美联储官员实施实质性惩罚。”Brown写道，“除非打到痛处，否则不会改变什么。” 免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经
金色财经2024-02-24
波场TRON多元赋能BTC Layer 2 开启生态新征程
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2进行资源整合，如何吸引传统用户进入Web3应用并参与生态增长，以及如何重新定义用户对BTC Layer 2的认知。路线图阶段α 在阶段α中，波场TRON将迎来与比特币生态整合的新里程碑。据悉，基于波场链发行的TRC-20 BTC已于2020年10月正式推出，比特币已通过跨链方式接入波场网络，用户可直接在波场网络中购买TRC-20 BTC，无需进行繁琐的跨链交易。未来，基于比特币网络的更多资产也将扩展跨链至波场TRON。同时，波场TRON将通过实现TRON代币与比特币网络的互通，为BTC Layer 2引入了更多的功能和用途，使得用户能够更方便地管理和交易数字资产，从而吸引更多用户加入波场TRON的生态，共同促进生态繁荣发展。此外，TRON DAO Ventures也将涉足Ordinals与比特币Layer 2解决方案。计划以投资、孵化方式，推出用户友好的钱包和支持BRC-20代币的工具，标志着波场TRON对 Ordinals和比特币Layer 2解决方案的探索。路线图阶段β 比特币作为全球意义上的资产，基于比特币生态的金融应用层显得尤为重要。Stacks作为独立协议将智能合约引入比特币，扩展了比特币的实用性，Rootstock尝试将智能合约与比特币网络安全和用户接受度整合，在保护比特币核心价值的前提下开发与比特币双向锚定的侧链。众多比特币二层项目正在积极探索，为比特币注入金融活力。波场TRON发布的比特币二层解决方案路线图阶段β即为：将与多个比特币Layer 2协议展开合作，逐步宣布重大的合作伙伴关系。这一战略措施为波场用户提供参与比特币Layer 2网络重新质押活动的机会，通过解锁被质押资产的流动性，允许质押者的资产在多个网络和服务中重新质押以获得额外收益，进一步提升了资本效率和收益潜力。未来，波场TRON将在引领比特币Layer 2网络重新质押活动的潮流方面发挥关键作用，为行业带来更多的创新力，从而使行业变得更高效，更成熟。路线图阶段γ 在阶段γ中，波场TRON将启动一项整合TRON、BTTC与比特币网络的Layer 2解决方案。这标志着TRON在区块链发展中迎来了一个全新的阶段。该解决方案设计了与比特币高度协同的协议，其目标是在保持POS系统速度和低费用的同时，确保与BTC Layer 2一起的POW与UTXO安全性。区块链浏览器TRONSCAN最新数据显示，目前波场TRON总质押量（TVL）超225亿美金，创历史新高，同时波场TRON账户总数突破2.1亿。在各项数据不断提升的背后，不仅是其独特性和优势的体现，更是用户对波场TRON的信赖与期待的集中体现。这也凸显出波场TRON生态的繁荣，为行业发展注入了强劲动力。波场生态中的BTTC(BitTorrent Chain)作为全球首个异构链跨链互操作扩容协议，其采用了多节点验证机制，托管账户完全透明，且借助波场主网的支持，为BTTC网络提供了强大的安全性。BTTC为Web3开发者提供了一个速度更快、费用更低、可扩展性更强的平台。通过BTTC，全球用户可以直接以去中心化的方式在波场TRON、以太坊等多条公链之间实现价值交换。展望未来，波场TRON、BTTC与比特币生态的强强联合，将会给行业带来更多惊喜。这一合作也有望激发更多的合作伙伴关系，为整个生态系统注入更多活力，形成协同努力的强大动力，共同推动区块链技术和产业创新发展。最后波场TRON正式推出的比特币二层解决方案及路线，将为比特币生态提供强大的发展动力，同时将为Web3用户提供更多技术支持。通过提升性能、加强安全性、促进资产流动性和实现跨链互通，波场TRON生态未来将形成积极的飞轮效应，不断繁荣并发展成为极具竞争力的全球生态系统，让全世界八十亿人实现金融自由。来源：金色财经
金色财经2024-02-24
Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花?
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迎来一波暴涨。那么除了Depin之外，Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花？这条赛道里还蕴含着怎样的机会？本文的主要目的是对过往文章的一次更新与补全，并思考AI时代下的Web3存在哪些可能。 AI发展史的三大方向人工智能(Artificial Intelligence)是一门旨在模拟、扩展和增强人类智能的新兴科学技术。人工智能自二十世纪五六十年代诞生以来，在经历了半个多世纪的发展后，现已成为推动社会生活和各行各业变革的重要技术。在这一过程中，符号主义、连接主义和行为主义三大研究方向的相互交织发展，成为了如今AI飞速发展的基石。符号主义(Symbolism) 亦称逻辑主义或规则主义，认为通过处理符号来模拟人类智能是可行的。这种方法通过符号来表示和操作问题领域内的对象、概念及其相互关系，并利用逻辑推理来解决问题，尤其在专家系统和知识表示方面已取得显著成就。符号主义的核心观点是智能行为可以通过对符号的操作和逻辑推理来实现，其中符号代表对现实世界的高度抽象；连接主义(Connectionism) 或称为神经网络方法，旨在通过模仿人脑的结构和功能来实现智能。该方法通过构建由众多简单处理单元（类似神经元）组成的网络，并通过调整这些单元间的连接强度（类似突触）来实现学习。连接主义特别强调从数据中学习和泛化的能力，特别适用于模式识别、分类及连续输入输出映射问题。深度学习，作为连接主义的发展，已在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破；行为主义(Behaviorism) 行为主义则与仿生机器人学和自主智能系统的研究紧密相关，强调智能体能够通过与环境的交互学习。与前两者不同，行为主义不专注于模拟内部表征或思维过程，而是通过感知和行动的循环实现适应性行为。行为主义认为，智能通过与环境的动态交互、学习而展现，这种方法应用于需要在复杂和不可预测环境中行动的移动机器人和自适应控制系统中时，显得尤为有效。尽管这三个研究方向存在本质区别，但在实际的AI研究和应用中，它们也可以相互作用和融合，共同推动AI领域的发展。 AIGC原理概述现阶段正在经历爆炸式发展的生成式AI（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC），便是对于连接主义的一种演化和应用，AIGC能够模仿人类创造力生成新颖的内容。这些模型使用大型数据集和深度学习算法进行训练，从而学习数据中存在的底层结构、关系和模式。根据用户的输入提示，生成新颖独特的输出结果，包括图像、视频、代码、音乐、设计、翻译、问题回答和文本。而目前的AIGC基本由三个要素构成：深度学习（Deep Learning，简称DL）、大数据、大规模算力。深度学习深度学习是机器学习（ML）的一个子领域，深度学习算法是仿照人脑建模的神经网络。例如，人脑包含数百万个相互关联的神经元，它们协同工作以学习和处理信息。同样，深度学习神经网络（或人工神经网络）是由在计算机内部协同工作的多层人工神经元组成的。人工神经元是称为节点的软件模块，它使用数学计算来处理数据。人工神经网络是使用这些节点来解决复杂问题的深度学习算法。从层次上划分神经网络可分为输入层、隐藏层、输出层，而不同层之间连接的便是参数。 ● 输入层（Input Layer）：输入层是神经网络的第一层，负责接收外部输入的数据。输入层的每个神经元对应于输入数据的一个特征。例如，在处理图像数据时，每个神经元可能对应于图像的一个像素值； ● 隐藏层（Hidden Layer）：输入层处理数据并将其传递到神经网络中更远的层。这些隐藏层在不同层级处理信息，在接收新信息时调整其行为。深度学习网络有数百个隐藏层，可用于从多个不同角度分析问题。例如，你得到了一张必须分类的未知动物的图像，则可以将其与你已经认识的动物进行比较。比如通过耳朵形状、腿的数量、瞳孔的大小来判断这是什么动物。深度神经网络中的隐藏层以相同的方式工作。如果深度学习算法试图对动物图像进行分类，则其每个隐藏层都会处理动物的不同特征并尝试对其进行准确的分类； ● 输出层（Output Layer）：输出层是神经网络的最后一层，负责生成网络的输出。输出层的每个神经元代表一个可能的输出类别或值。例如，在分类问题中，每个输出层神经元可能对应于一个类别，而在回归问题中，输出层可能只有一个神经元，其值表示预测结果； ● 参数：在神经网络中，不同层之间的连接由权重（Weights）和偏置（Biases）参数表示，这些参数在训练过程中被优化以使网络能够准确地识别数据中的模式和进行预测。参数的增加可以提高神经网络的模型容量，即模型能够学习和表示数据中复杂模式的能力。但相对应的是参数的增加会提升对算力的需求。大数据为了有效训练，神经网络通常需要大量、多样及质量高和多源的数据。它是机器学习模型训练和验证的基础。通过分析大数据，机器学习模型可以学习数据中的模式和关系，从而进行预测或分类。大规模算力神经网络的多层复杂结构，大量参数，大数据处理需求，迭代训练方式（在训练阶段，模型需要反复迭代，训练过程中需要对每一层计算进行前向传播和反向传播，包括激活函数的计算、损失函数的计算、梯度的计算和权重的更新），高精度计算需求，并行计算能力，优化和正则化技术以及模型评估和验证过程共同导致了其对高算力的需求。 Sora 作为OpenAI最新发布的视频生成AI模型，Sora代表了人工智能处理和理解多样化视觉数据能力的巨大进步。通过采用视频压缩网络和空间时间补丁技术，Sora能够将来自世界各地、不同设备拍摄的海量视觉数据转换为统一的表现形式，从而实现了对复杂视觉内容的高效处理和理解。依托于文本条件化的Diffusion模型，Sora能够根据文本提示生成与之高度匹配的视频或图片，展现出极高的创造性和适应性。不过，尽管Sora在视频生成和模拟真实世界互动方面取得了突破，但仍面临一些局限性，包括物理世界模拟的准确性、长视频生成的一致性、复杂文本指令的理解以及训练与生成效率。并且Sora本质上还是通过OpenAI垄断级的算力和先发优势，延续“大数据-Transformer-Diffusion-涌现”这条老技术路径达成了一种暴力美学，其它AI公司依然存在着通过技术弯道超车的可能。虽然Sora与区块链的关系并不大，但个人认为之后的一两年里。因为Sora的影响，会迫使其它高质量AI生成工具出现并快速发展，并且将辐射到Web3内的GameFi、社交、创作平台、Depin等多条赛道，所以对于Sora有个大致了解是必要的，未来的AI将如何有效的与Web3结合，也许是我们需要思考的一个重点。 AI x Web3的四大路径如上文所诉，我们可以知道，生成式AI所需的底层基座其实只有三点：算法、数据、算力，另一方面从泛用性和生成效果来看AI是颠覆生产方式的工具。而区块链最大的作用有两点：重构生产关系以及去中心化。所以两者碰撞所能产生的路径我个人认为有如下四种：去中心化算力由于过去已经写过相关文章，所以本段的主要目的是更新一下算力赛道的近况。当谈到AI时，算力永远是难以绕开的一环。AI对于算力的需求之大，在Sora诞生之后已经是难以想象了。而近期，在瑞士达沃斯2024年度世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。来源：金色财经
金色财经2024-02-24
全球加密货币监管前瞻：金融风险、数据治理和网络安全是规制重点(来源Techub News专栏）
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者，搜Tehub News下载查看更多Web3资讯。新的一年，预计加密货币领域的监管力度将会激增。这些规则将扩大到涵盖反洗钱和反恐融资风险、加密货币领域运营公司的行为以及有关代币销售的监管行动。在美国，监管行动的节奏没有放缓的迹象。同样，英国推出了一套将加密代币的销售与传统金融产品的销售等同的规则。同样，欧盟将于 2024 年成为第一个正式颁布一系列广泛的加密货币行业法律法规的重要司法管辖区。加密资产市场监管法案（MiCA）旨在建立统一的欧盟加密监管，并为当前欧盟金融服务立法范围之外的数字资产提供法律确定性。总体而言，分析师预计 2024 年的重点领域将超出监管力度加大的总体趋势。他们预测，金融机构将制定更加强有力的风险管理框架，并提高资本和流动性要求，以反映当前的经济环境。此外，数据和人工智能在传统金融和加密货币领域的重要性不断上升，预计将增加全球加密货币监管中对数据治理和模型风险管理的需求。分析师还预计，可持续性以及环境、社会和治理（ESG）因素将在国际加密货币监管中占据更大的比重，而网络安全仍然是重中之重，因为数字资产平台仍然是黑客和诈骗者的目标。让我们从地理角度简要探讨一下当前加密货币法规以及 2024 年的预期立法前景。美国加密货币监管美国的加密货币监管由州和联邦监管相结合，允许多个机构参与该行业的控制。这些机构，包括美国证券交易委员会（SEC）和商品期货交易委员会（CFTC），在很大程度上利用现有的法律结构来监管数字资产活动。 2023 年，SEC 和 CFTC 对加密货币公司发起了 200 多起执法程序。美国监管机构加强活动的背景是该行业充斥着破产、诈骗、欺诈性操作和非法资金流动。随着 2023 年的结束，加密货币领域的一些参与者对监管机构，尤其是美国证券交易委员会 (SEC) 监管该行业的做法提出了批评。他们还再次呼吁政策制定者和监管机构澄清加密货币法律并采取更全面的规则制定方法。然而，这些请求基本上被忽视了。截至年底，美国证券交易委员会 (SEC) 在法律上遭遇了多次挫折，尤其是针对 Ripple (XRP) 和 Grayscale 的案件。但它确实笑到了最后。12 月 15 日，监管机构拒绝了 Coinbase 要求为加密货币行业制定新规则的请愿书。法币到加密货币支付处理商 Archway Finance 的首席执行官 Anton Titov 告诉 crypto.news ，他认为 SEC 的决定是合理的。正如他解释的那样，该机构的职责是保护投资者、维护市场诚信并促进资本形成。因此，他认为拒绝 Coinbase 的请愿完全符合投资者的利益。「因为在今年和明年，大多数人接触加密货币只是出于投机目的。即使是实用代币，投机就等于赚钱的野心，也就等于投资。那么这意味着美国证券交易委员会的行为完全符合投资者的利益，并试图努力维持市场诚信。」然而，Titov 指出，这一决定也凸显了美国证券交易委员会不愿完全接受加密货币的态度。他认为该机构认为比特币和稳定币威胁着既定且可控的货币流动。此外，在他看来，美国监管机构并不是旨在成为区块链和数字代币等新技术的「创新中心」，这表明其使命与加密行业的目标之间存在根本脱节。然而，某些加密货币的市场规模不断扩大，特别是美元支持的稳定币，已经超过 500 亿美元的系统重要性门槛，这引起了美国立法者的注意，导致他们起草更多立法提案来监管加密货币活动。其中一项提案是两党共同提出的《负责任金融创新法案》（Responsible Financial Innovation Act，RFIA），该法案旨在将大多数数字资产归类为商品。它将把主要监督责任交给 CFTC，并制定稳定币的监管要求。拜登政府还发布了一项行政命令，概述了美国政府的加密货币监管方法。此外，国会于 2021 年通过的一项法案，要求对参与大规模加密货币交易的人员提出新的报告要求，该法案于 2024 年 1 月生效。根据加密货币倡导组织 CoinCenter 的说法，《基础设施投资和就业法案》强制任何在日常业务运营中收到 10000 美元或以上加密货币的实体向 IRS 报告该交易。如果在交易后 15 天内未能报告可能会导致重罪指控。该立法是自动执行的，这意味着执行时不需要任何政府机构采取额外的监管措施或实施办法。一旦被签署成为法律，它立即生效并可执行。因此，所有处理加密货币的美国公民现在都受到该法律的约束。展望 2024 年，许多人预测美国通过加密货币法律的努力将主要集中在两项法案上：一项法案寻求在联邦层面监管稳定币，第二项法案提出一种全面的加密货币整体市场结构方法。由众议院金融服务委员会主席 Patrick McHenry 发起的《支付稳定币澄清法案》（the Clairity for Payment Stablecoins Act）可能是 2024 年首先要解决的立法项目之一。尽管白宫和几位有权势的民主党人对允许监管机构在没有美联储参与的情况下批准稳定币发行的条款表示担忧，但该法案于 7 月通过了委员会阶段的审议。然而，SEC 主席 Gary Gensler 将稳定币与货币市场基金进行了比较，并建议那些与美元挂钩的基金应属于其机构的管辖范围，观察人士认为这可能会对稳定币法案的顺利通过构成障碍。第二项法案《21 世纪金融创新和技术法案》也可能面临挑战，因为它提议将更多责任转移给 CFTC，并要求监管机构为数字资产从证券投资过渡到商品制定明确的路线。同样，比特币 ETF 的潜在批准可能会提高加密货币行业的合法性。包括 BlackRock、Fidelity 和 WisdomTree 在内的多家资产管理公司正在争夺现货比特币 ETF，尚需美国证券交易委员会 (SEC) 的批准，但目前尚未获得批准。最后，2024 年的选举可能会对数字资产立法产生重大影响，立法者的注意力可能会从加密货币监管转向竞选连任。英国加密货币监管自 2020 年以来，英国法律要求加密货币公司向金融行为监管局 (FCA) 注册，并遵守 2017 年的洗钱、恐怖主义融资和资金转移法规。然而在 2022 年 10 月，作为英国政府旨在使该国成为全球加密技术和投资中心并使监管机构能够更快地对该领域发展做出反应的更广泛战略的一部分，下议院投票允许财政部根据《2000 年金融服务和市场法》将加密货币作为金融工具进行监管。此外，政府于 2023 年初发布了一份咨询文件，寻求有关监管加密货币行业的建议。在这项工作结束后，白厅表示打算将各种数字资产（包括实用代币和无支持的交易所代币）置于与传统金融资产类似的监管之下。英国管理加密货币广告和销售的规则也在发生变化，财政部将加密货币促销与其他类型的金融广告结合起来。此外，FCA 对加密衍生品（不包括证券代币）的销售、营销和分销施加了进一步的限制。此外，就像在美国一样，稳定币预计将在英国受到更严格的监管审查。政府计划使它们成为一种公认的付款方式。观察家预测，这在很大程度上可以通过扩展现有的电子货币和支付立法来实现。 XReg 的合伙人 Nathan Catania 在接受 crypto.news 采访时表示，英国的稳定币监管方法将在该国的金融未来中发挥至关重要的作用。卡塔尼亚强调了英国在应对关键监管风险方面采取的积极措施，并表示该国正在确保发行人维持低风险、流动性和安全的储备资产。「总体而言，主要的监管风险已经得到解决。其中包括确保发行人维持储备资产，并确保这些资产是低风险、流动性和安全的工具。围绕保护客户资产和其他审慎要求将确保英国发行的稳定币对消费者来说使用起来更安全。」然而，Catania 也发现了海外稳定币监管方式的潜在障碍。英国的大多数稳定币活动涉及外国发行的资产，特别是 Tether (USDT) 和 USD Coin (USDC)。他表示，即使进入 2024 年，监管框架对这些稳定币在英国加密货币交易所上市和交易的影响仍不清楚。此外，这位分析师还对稳定币制度可能无法扩展到点对点支付领域表示担忧。他认为这可能会影响英国的加密货币市场和交易所，可能会在保护消费者利益的同时限制消费者的选择。因此，他认为英国在制定未来的加密货币立法时必须保持谨慎的平衡。欧洲加密货币监管随着 MiCA 的实施，欧洲加密货币立法格局取得了重大飞跃。这一监管框架代表了在欧盟范围内协调数字资产及其相关活动进行跨司法管辖区监管的首次尝试。MiCA 是欧盟委员会将加密货币和区块链技术纳入金融服务行业的更广泛战略的关键环节。MiCA 构成了欧盟加密货币监管的基础，旨在同步各个成员国的不同法律，并在鼓励金融创新和减轻各类数字资产带来的独特风险之间取得微妙的平衡。到 2024 年，在欧盟境内或整个欧盟运营的加密资产服务提供商（CASP）和加密资产发行人（CAI）将必须遵守统一的规则手册，取代迄今为止相互脱节的国家框架。随着欧洲证券与市场管理局 (ESMA) 和欧洲银行管理局（EBA）制定监管技术标准 (RTS)、实施技术标准 (ITS) 和指导方针， MiCA 的应用预计将在新的一年进一步完善。与此同时，欧盟成员国也将部署自己的立法工具，以支持推出 MiCAR、RTS、ITS 和指导方针。 2024 年欧洲的展望是，欧盟成员国的国家主管机构 (NCA) 将加大力度，对 CASP、CAI 和涉足 MiCAR 监管活动的传统金融服务提供商的授权和监督提供监管指导和期望。亚洲加密货币监管虽然中国在 2021 年完全禁止加密货币的使用，但其几个邻国采取了拥抱该行业的举措，该地区的监管格局转向关注消费者保护和该行业的透明度。新加坡在 2023 年引领了这一潮流，新加坡金融管理局 (MAS) 宣布了旨在保护个人交易者的新规则，该规则将于 2024 年中期生效。这些规则包括限制加密货币交易的信贷获取、禁止鼓励交易的激励措施以及禁止使用当地发行的信用卡购买加密货币。与此同时，香港采取了更加自由的态度，欢迎加密货币公司并启动了自己的加密货币许可制度。通过实施全面的监管框架，香港力图将自己打造成全球虚拟资产中心，预计更多工作将于 2024 年完成。目前，香港监管机构将加密货币分为证券型代币和实用型代币，前者属于证券及期货事务监察委员会（SFC）的管辖范围。日本方面一直在为加密经济的增长奠定基础，甚至将 web3 视为其经济路线图的关键支柱。从监管的角度来看，日本的加密资产分为几类：加密资产、稳定币、证券型代币以及 NFT 等其他类别，每种类别均受不同的立法管辖。加密货币的持有和销售受《支付服务法》（PSA）监管，对数字资产没有具体的审慎要求。然而，服务提供商必须以高度安全的方式（例如冷钱包）维护特定比例的客户资金。2023 年 6 月的 PSA 修正案进一步明确了以法币计价的稳定币的地位，将其与其他数字资产区分开来。目前，法规将稳定币发行人限制为银行、汇款机构和信托公司，而中介机构必须向监管机构注册并遵守严格的 AML/KYC 准则。对 2024 年的预期表明，随着加密货币领域内的监管和澄清不断加强，为加密货币相关活动营造一个更安全、更有利的环境，加密货币领域将持续增长。全球加密货币监管全球其他地区在加密货币立法方面也没有落后。普华永道发布的《2024 年全球加密货币监管回顾》列出了 40 多个具有某种形式的加密货币规则的司法管辖区。从各国的加密货币监管来看，在欧盟之外，只有巴哈马、开曼群岛、日本、毛里求斯、新加坡和阿拉伯联合酋长国拥有全面的加密货币立法，涵盖从许可、注册和旅行规则到稳定币的处理。许多其他国家仍在制定将其纳入加密货币监管地图的框架，卡塔尔、南非、台湾和加拿大等国家都在进行不同程度的持续监管活动，包括加密货币法律的讨论、磋商和悬而未决的实施。在其他地方，澳大利亚积极制定了加密货币行业的监管框架。作为多阶段改革议程的一部分，澳大利亚政府于 2 月份发布了代币映射咨询文件，为后续监管措施奠定了基础。除澳大利亚外，阿联酋在加密货币监管方面也取得了长足进步，成为首批拥有全面加密货币法律的司法管辖区之一。鉴于虚拟资产生态系统的快速扩张，阿联酋政府将监管权限下放给证券和商品管理局（SCA）和中央银行（CBUAE），营造了有利于加密行业发展的环境。与此同时，新西兰采取了更加谨慎的方法，在制定新的具体立法之前，重点关注现有法规如何适用于加密货币和加密服务提供商。新西兰政府认识到加密行业仍处于萌芽阶段，强调了适应性规则的重要性，这些规则可以随着该行业的发展而发展，并与全球加密监管保持一致。另一方面，南非正在规划其加密货币监管之旅。该国的观察人士表示，南非在试图了解与加密货币监管相关的复杂性时，热衷于学习其他司法管辖区（包括欧洲和美国以外的司法管辖区）的经验和模式。专家展望这张「加密货币监管地图」强调了为加密货币行业制定量身定制的监管措施的全球趋势。即将出台的加密货币法规预计将进一步完善和加强这些措施，从而培育一个更加强大和可持续发展的加密货币市场，让创新在监管机构的监督下蓬勃发展。行业分析师 Anton Titov 在分享 2024 年展望时预测，MiCAR 将在整个欧盟实施，从而在所有成员国实现统一的反洗钱政策。他还认为英国、瑞士和美国等非欧盟国家可能会遵守这些标准。除了欧盟和美国，他预测世界其他地区对加密货币的看法将会发生转变。他预测印度尼西亚潜在的新总统可能会对加密货币更加开放，并认为印度可能欢迎更多外国公司进入当地市场。这将涉及建立与银行政策相一致的框架，指导人们如何在国内和跨境投资和交易。然而，他还预计，区块链上的隐私也将继续受到禁止和负面看待，即使在商业交易中也是如此。尽管如此，他认为市场上第一批央行数字货币（CBDC）的出现，虽然没有完全实现中本聪的金融自主主权愿景，但将传递出区块链技术的必然性和监管批准的强烈信息。来源：金色财经
金色财经2024-02-24
Bitget研究院每周要闻：NVIDIA收入超预期推动AI板块普涨、STRK空投价值超20亿美金
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Pixels 是一款 P2E 为主的 Web3 农场游戏，玩家从事熟悉的农业活动，如资源种植、食物准备和货物交易，玩家还有独特的机会拥有和开发单独的农田地块。项目向 RON 质押者空投，已在各大交易所上线。 Bored Ape Yachat Club（NFT）：Yuga Labs 联合创始人 Greg Solano 推特发文宣布将重新担任 Yuga Labs 首席执行官。Yuga 子公司 BAYC LLC 已成立，将负责所有 BAYC 相关事务。Bored Ape 受影响 24 小时交易量上涨 100% ，地板价上涨 10% 至 24 ETH。 Moonbirds（NFT）： 2 月 17 日，Bored Ape Yacht Club 开发团队 Yuga Labs 宣布已收购 Moonbirds 的开发团队 Proof。Yuga Labs 未透露有关收购的任何细节。未来，Yuga Labs 将把 Moonbirds 纳入其 Otherside 游戏化虚拟宇宙游戏中。 Node Monkes（NFT）：Bitcoin 生态的 NFT，基于 Ordinals 协议的 PFP 系列。近期 NodeMonkes Honoraries 的 NFT 在苏富比拍卖，目前已经产生了 38 次 bid，估值 6500 USD，该运营方案为项目方带来良好的流量，其发行的 NFT 在 magiceden 的交易量和财富效应近期上涨。 Starknet（Dapp）：Starknet 发币后，目前流通市值 13 亿美元，总市值 184 亿美元，带动 Starknet 链上 TVL 大涨达到 13 亿美金， 7 日涨幅 600% ，位列 Layer 2 TVL 排行榜第四，其中 STRK 占比达 83.58% 。 Blast（Dapp）：Blast 是一个创新的以太坊第二层（Layer 2）平台，通过提供 ETH 和稳定币的原生收益而脱颖而出。它利用以太坊的上海升级，特点是为 ETH 自动复利和通过其 USDB（Blast USD）为稳定币提供 T-Bill 收益。这种策略通过提高资产价值和市场效率，使 Blast 在第二层空间中独树一帜。 Blast 官方表示，将在本周晚些时候宣布确切的主网启动日期，目前 TVL 已突破 19 亿美元。 Magic Eden（Dapp）:：多链 NFT 平台 Magic Eden 的追溯钻石奖励已上线，用户在平台上进行过交互，完成一定任务可获得奖励，后续任务完成的奖励可翻倍。目前钻石积分已上线积分 OTC 市场 Whales market，一个钻石价值 0.0629 美元。 3.热搜话题 Hot Searches 本周( 02.19-02.23)热度最高的话题有： Worldcoin（Token）：Worldcoin 是 OpenAI 创始人 Sam Altman 投资的一家加密企业，受到 OpenAI 近期发布的 Sora 产品影响，加密货币领域资金普遍开始关注 AI 赛道，Worldcoin 币价持续抬升。 AGIX（Token）：受英伟达Q4业绩大幅超预期影响，近期 AI 板块表现强势，由 WLD 引领板块上涨，SingularityNET 为去中心化人工智能市场，作为 AI 板块的核心标的之一，代币过去 7 日上涨超 100% ，市值达到 9 亿美金，全网 24 小时交易量 5.4 亿美金。 BNB（Token）：昨日 Binance 宣布 Launchpool 上线 Portal，质押 BNB 可以参与代币打新，Portal 是游戏生态代币，Portal Gaming 是专门用于 Web3 游戏的平台，平台重点在于一键登入 Portal Passport、轻松支付等功能。项目有基本面支撑，可以上线后关注其走势。 Maple Story Universe（Dapp、NFT）：MapleStory Universe 是以 MapleStory NFT 为核心创造各种有形和无形价值的虚拟世界生态系统。去年年底，游戏开发商 Nexon 宣布推出 1 亿美元 Web3 基金以支持其链游生态 MapleStory Univese 及相关 IP，这笔资金将用于支持开发人员构建 SDK，以及构建一个供玩家和创作者制作区块链游戏的沙盒平台。 Bitget 研究院专注于“聚焦链上数据，挖掘价值资产”，通过实时监测链上数据以及区域热搜等维度，挖掘前沿的价值投资，为加密世界爱好者提供机构级的洞见。截止至今已为 Bitget 全球用户提供了【 Arbitrum 生态】、【AI 生态】、【SHIB 生态】等多个热门板块的早期价值资产，通过以数据为驱动的深入研究为 Bitget 全球用户创造更优质的财富效应。【免责声明】市场有风险，投资需谨慎。本文不构成投资建议，用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。来源：金色财经
金色财经2024-02-24
4日涨幅超90% 日本国民级区块链项目JASMY蹭上AI热度
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让AIGC再度霸屏科技行业的热搜榜，在Web3领域AI和物联网类项目也迎来了利好，JASMY的价格由此持续大涨。数据显示，JASMY价格由2月18日的0.0059美元一路上涨至2月22日的最高点0.0188美元附近，涨幅突破了90%。最近几日，JASMY的成交量稳居Bitget交易所前三。此外，JasmyCoin合约持仓量显着增长94.80%，在加密市场中领跑，与AGIX和PROM并列。当然，Guarde钱包近期宣布支持JASMY，也为这波上涨行情送上了助攻。那么，此时我们能否入手JASMY资产呢？毕竟从昨天下午17时起，JASMY开启了震荡下行走势。下文就带读者全面了解这一项目。被称为日本的国民级区块链项目，Jasmy名副其实？ Jasmy由索尼前员工Kazumasa Sato于2016年在日本东京创立，一直以来专注于开发并提供元宇宙与物联网（IoT）时代数据安全和共享服务，愿景是使用户能真正拥有自己的数据，并根据自己的意愿将其货币化。随后不久，前索尼总裁Kunitake Ando于2016年4月出任Jasmy首席执行官。作为索尼生命的创始人、VAIO和Expedia的业务负责人，Ando创造了许多新产品。通过 Jasmy 技术，网络上构建的元宇宙应用程序就可以为彼此间的数据交换建立起直接的桥梁，同时这种应用会产生适合元宇宙应用程序的去中心化存储解决方案。从2022年以来开始把Web3作为国家战略的日本政府，也多次强调元宇宙和NFT将实现日本的经济增长，其中包括但不限于批准了一系列关于Web3的改革方针、专门设立Web3部长以推广NFT和DAO。本国政策利好加上创始团队的光环，让Jasmy成为了日本的「国民级区块链项目」。 Jasmy的愿景是实现数据的民主化，主要通过三个步骤：安全的存储和控制自己的数据；安全管理自己的设备；在明确的规则下向他人提供自己的数据。通过这三个步骤，用户的个人数据会被正确识别，并明确其用途。去年日本政府进一步提出了大力发展AI产业的规划方案，Jasmy随之推出了Jamsy Grant计划，旨在帮助孵化、加速和投资 Jasmy 生态有前途的区块链项目。 Jasmy的核心技术方案：借助物料网设备平台实现去中心化的数据管理 JasmyCoin的主要创新之一是为物联网设备提供中心化的数据管理平台。在这个平台上，用户拥有对自己数据的绝对自主控制权，可以共享数据的对象和范围。这种数据主权决定去的实际上，不仅提高了数据的安全性和隐私性，还赋予了用户境外的权力，彻底改变了传统的中心化数据管理模式。 JasmyCoin利用区块链技术的不可篡改和去中心化特征，确保了物联网设备产生的数据安全、透明且不可篡改。每一笔数据交易都会被加密并记录在区块链上，通过智能合约自动记录这种技术的应用，不仅为物联网设备提供了一个安全的通信环境，也为数据交易和共享提供了可靠的保障。具体来看，Jasmy通过两项核心技术实现数据的民主化。首先是独有的身份验证（KYC）技术 Secure Knowledge Communicator。经过认证的个人可以选择提供其数据或将提供的数据返还给他人。另一项是独有的设备管理技术 Smart Guardian。通过这一技术，可以远程实时了解设备信息并控制其行为。结合这两种技术，Jasmy 将设备与个人相关联，实现了个人可对设备发出的信息进行管理。基于这些技术，Jasmy 推出了 Jasmy SecurePC、Jasmy Personal Data Locker 等多项服务。 Jasmy SecurePC 是可安全地在远程环境下使用的商用 PC。它包含多种多种服务：Ghost Drive 提供了仅在个人身份得到识别时才能使用的驱动器。Drive Recorder 则将商用 PC 的日志记录在区块链中，以便管理。此外还可进行远程处理，管理员可以在丢失时停用或限制其功能。该服务已被日本的大型金融机构和呼叫中心采用。 Jasmy Personal Data Locker 是一种仅属于自己的数据保管箱。可将自己对数据存储并使用密钥将其提供给他人。该产品符合 GDPR 等法规，已被日本的体育团队和旅行公司采用。 AI版块后市走向并不明朗，对于相关资产的买入投资者仍需万分慎重值得关注的是，除了JASMY以外，AGIX等AI概念的资产近期也迎来了一波涨幅，碰瓷Sora的同名山寨币更是完成了百倍的涨幅。这得益于资本市场对于AI赛道的追捧，但是不确定性仍然很强。首先AI相关技术究竟能否大规模落地，犹未可知；其次目前大盘行情仍然处于震荡区间，后市走向并不明朗；最后就是加密资产市场版块轮动速度极快，在目前市场普遍看涨的预期之下会否还能有新的热点出现，并抽走AI概念版块的资金，仍是未知数。因此，用户在决意买入JASMY等AI概念资产之前，仍需高度谨慎。来源：金色财经
金色财经2024-02-24
特朗普态度180度“大转变”！比特币价格测试下行支撑水平后或再“起飞”
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宏观经济基本面，Lin指出，“虽然我们Web3社区的大多数人庆祝牛市的开始，但重要的是要记住，尽管价格行动，否定者和反对者的数量并没有减少。欧洲央行最近的一份报告强调了对比特币毫无价值的看法，凸显了某些传统金融部门对加密货币的不信任和反对。” 尽管否定者和批评者的数量仍然很多，但最高的加密货币已经转变了一位著名人物的态度，即前美国总统兼现任总统候选人唐纳德·特朗普，从消极到中立。在最近接受福克斯新闻采访时，特朗普被问及他对中国数字人民币崛起的看法，以及对抗它的正确方式是否是通过像比特币这样的去中心化货币网络。 “我喜欢美元，但很多人在使用比特币，老实说，它已经有了自己的生命，”特朗普说。“你可能得进行一些监管，你知道的，但很多人都在接受它。而且越来越多的人想要支付比特币，你看到了一些有趣的东西。所以我无论如何都可以接受。” 尽管他的声明并不是对比特币的大力支持，但这是与他担任总统期间发表的反比特币性质的评论相比，是一个巨大的改进，他称最高加密货币为骗局，并据报道要求财政部长“打击比特币”。鉴于许多民主党人士普遍反对加密货币，X上的许多评论者认为这是为了获取加密货币社区的支持，并了解哪些问题最受选民欢迎。
Linlin2024-02-24
Sora横空出世 2024或成AI+Web3变革元年？
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迎来一波暴涨。那么除了Depin之外，Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花？这条赛道里还蕴含着怎样的机会？本文的主要目的是对过往文章的一次更新与补全，并思考AI时代下的Web3存在哪些可能。 AI发展史的三大方向人工智能(Artificial Intelligence)是一门旨在模拟、扩展和增强人类智能的新兴科学技术。人工智能自二十世纪五六十年代诞生以来，在经历了半个多世纪的发展后，现已成为推动社会生活和各行各业变革的重要技术。在这一过程中，符号主义、连接主义和行为主义三大研究方向的相互交织发展，成为了如今AI飞速发展的基石。符号主义 (Symbolism) 亦称逻辑主义或规则主义，认为通过处理符号来模拟人类智能是可行的。这种方法通过符号来表示和操作问题领域内的对象、概念及其相互关系，并利用逻辑推理来解决问题，尤其在专家系统和知识表示方面已取得显著成就。符号主义的核心观点是智能行为可以通过对符号的操作和逻辑推理来实现，其中符号代表对现实世界的高度抽象；连接主义 (Connectionism) 或称为神经网络方法，旨在通过模仿人脑的结构和功能来实现智能。该方法通过构建由众多简单处理单元（类似神经元）组成的网络，并通过调整这些单元间的连接强度（类似突触）来实现学习。连接主义特别强调从数据中学习和泛化的能力，特别适用于模式识别、分类及连续输入输出映射问题。深度学习，作为连接主义的发展，已在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破；行为主义 (Behaviorism) 行为主义则与仿生机器人学和自主智能系统的研究紧密相关，强调智能体能够通过与环境的交互学习。与前两者不同，行为主义不专注于模拟内部表征或思维过程，而是通过感知和行动的循环实现适应性行为。行为主义认为，智能通过与环境的动态交互、学习而展现，这种方法应用于需要在复杂和不可预测环境中行动的移动机器人和自适应控制系统中时，显得尤为有效。尽管这三个研究方向存在本质区别，但在实际的AI研究和应用中，它们也可以相互作用和融合，共同推动AI领域的发展。 AIGC原理概述现阶段正在经历爆炸式发展的生成式AI（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC），便是对于连接主义的一种演化和应用，AIGC能够模仿人类创造力生成新颖的内容。这些模型使用大型数据集和深度学习算法进行训练，从而学习数据中存在的底层结构、关系和模式。根据用户的输入提示，生成新颖独特的输出结果，包括图像、视频、代码、音乐、设计、翻译、问题回答和文本。而目前的AIGC基本由三个要素构成：深度学习（Deep Learning，简称DL）、大数据、大规模算力。深度学习深度学习是机器学习（ML）的一个子领域，深度学习算法是仿照人脑建模的神经网络。例如，人脑包含数百万个相互关联的神经元，它们协同工作以学习和处理信息。同样，深度学习神经网络（或人工神经网络）是由在计算机内部协同工作的多层人工神经元组成的。人工神经元是称为节点的软件模块，它使用数学计算来处理数据。人工神经网络是使用这些节点来解决复杂问题的深度学习算法。从层次上划分神经网络可分为输入层、隐藏层、输出层，而不同层之间连接的便是参数。输入层（Input Layer）：输入层是神经网络的第一层，负责接收外部输入的数据。输入层的每个神经元对应于输入数据的一个特征。例如，在处理图像数据时，每个神经元可能对应于图像的一个像素值；隐藏层（Hidden Layer）：输入层处理数据并将其传递到神经网络中更远的层。这些隐藏层在不同层级处理信息，在接收新信息时调整其行为。深度学习网络有数百个隐藏层，可用于从多个不同角度分析问题。例如，你得到了一张必须分类的未知动物的图像，则可以将其与你已经认识的动物进行比较。比如通过耳朵形状、腿的数量、瞳孔的大小来判断这是什么动物。深度神经网络中的隐藏层以相同的方式工作。如果深度学习算法试图对动物图像进行分类，则其每个隐藏层都会处理动物的不同特征并尝试对其进行准确的分类；输出层（Output Layer）：输出层是神经网络的最后一层，负责生成网络的输出。输出层的每个神经元代表一个可能的输出类别或值。例如，在分类问题中，每个输出层神经元可能对应于一个类别，而在回归问题中，输出层可能只有一个神经元，其值表示预测结果；参数：在神经网络中，不同层之间的连接由权重（Weights）和偏置（Biases）参数表示，这些参数在训练过程中被优化以使网络能够准确地识别数据中的模式和进行预测。参数的增加可以提高神经网络的模型容量，即模型能够学习和表示数据中复杂模式的能力。但相对应的是参数的增加会提升对算力的需求。大数据为了有效训练，神经网络通常需要大量、多样及质量高和多源的数据。它是机器学习模型训练和验证的基础。通过分析大数据，机器学习模型可以学习数据中的模式和关系，从而进行预测或分类。大规模算力神经网络的多层复杂结构，大量参数，大数据处理需求，迭代训练方式（在训练阶段，模型需要反复迭代，训练过程中需要对每一层计算进行前向传播和反向传播，包括激活函数的计算、损失函数的计算、梯度的计算和权重的更新），高精度计算需求，并行计算能力，优化和正则化技术以及模型评估和验证过程共同导致了其对高算力的需求。 Sora 作为OpenAI最新发布的视频生成AI模型，Sora代表了人工智能处理和理解多样化视觉数据能力的巨大进步。通过采用视频压缩网络和空间时间补丁技术，Sora能够将来自世界各地、不同设备拍摄的海量视觉数据转换为统一的表现形式，从而实现了对复杂视觉内容的高效处理和理解。依托于文本条件化的Diffusion模型，Sora能够根据文本提示生成与之高度匹配的视频或图片，展现出极高的创造性和适应性。不过，尽管Sora在视频生成和模拟真实世界互动方面取得了突破，但仍面临一些局限性，包括物理世界模拟的准确性、长视频生成的一致性、复杂文本指令的理解以及训练与生成效率。并且Sora本质上还是通过OpenAI垄断级的算力和先发优势，延续“大数据-Transformer-Diffusion-涌现”这条老技术路径达成了一种暴力美学，其它AI公司依然存在着通过技术弯道超车的可能。虽然Sora与区块链的关系并不大，但个人认为之后的一两年里。因为Sora的影响，会迫使其它高质量AI生成工具出现并快速发展，并且将辐射到Web3内的GameFi、社交、创作平台、Depin等多条赛道，所以对于Sora有个大致了解是必要的，未来的AI将如何有效的与Web3结合，也许是我们需要思考的一个重点。 AI x Web3的四大路径如上文所诉，我们可以知道，生成式AI所需的底层基座其实只有三点：算法、数据、算力，另一方面从泛用性和生成效果来看AI是颠覆生产方式的工具。而区块链最大的作用有两点：重构生产关系以及去中心化。所以两者碰撞所能产生的路径我个人认为有如下四种：去中心化算力由于过去已经写过相关文章，所以本段的主要目的是更新一下算力赛道的近况。当谈到AI时，算力永远是难以绕开的一环。AI对于算力的需求之大，在Sora诞生之后已经是难以想象了。而近期，在瑞士达沃斯2024年度世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，我个人认为AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结语随着生成式AI工具的不断进步，我们未来还将经历更多划时代的“iPhone时刻”。尽管许多人对AI与Web3的结合嗤之以鼻，但实际上我认为目前的方向大多没有问题，需要解决的痛点其实只有三点，必要性、效率、契合度。两者的融合虽处于探索阶段，却并不妨碍这条赛道成为下个牛市的主流。对新事物永远保持足够的好奇心和接纳度是我们需要必备的心态，历史上，汽车取代马车的转变瞬息之间便已成定局，亦如同铭文和过去的NFT一样，持有太多偏见只会和机遇失之交臂。来源：金色财经
金色财经2024-02-23
Sora涌现：2024年会是AI+Web3革命年吗
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外，本文旨在更新和完善过去的讨论，思考Web3和AI交织可能产生的火花以及AI时代这一赛道中的机会。 AI发展的三大方向 AI是一门旨在模拟、延伸和增强人类智能的新兴科学技术。自20世纪50年代和60年代诞生以来，AI已经发展了半个多世纪，现已成为推动社会生活和各行业变革的关键技术。在此过程中，符号主义、联结主义、行为主义三大研究方向的交织发展，为当今人工智能的快速发展奠定了基础。符号主义符号主义也称为逻辑主义或基于规则的推理，认为通过符号的处理来模拟人类智能是可行的。这种方法使用符号来表示和操纵问题域内的对象、概念及其关系，并采用逻辑推理来解决问题。符号主义取得了巨大的成功，特别是在专家系统和知识表示方面。符号主义的核心思想是智能行为可以通过符号的操纵和逻辑推理来实现，其中符号代表了现实世界的高级抽象。联结主义或称为神经网络方法，旨在通过模仿人脑的结构和功能来实现智能。该方法构建由许多简单处理单元（类似于神经元）组成的网络，并调整这些单元（类似于突触）之间的连接强度以促进学习。连接主义强调从数据中学习和概括的能力，使其特别适合模式识别、分类和连续输入输出映射问题。深度学习作为联结主义的演变，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破。行为主义行为主义与仿生机器人和自主智能系统的研究密切相关，强调智能体可以通过与环境的交互来学习。与前两者不同，行为主义并不注重模拟内部表征或思维过程，而是通过感知和行动的循环来实现适应性行为。行为主义认为，智能是通过与环境的动态交互和学习来体现的，这使得它对于在复杂和不可预测的环境中运行的移动机器人和自适应控制系统特别有效。这三个研究方向虽然存在根本差异，但在AI的实际研究和应用中可以相互作用、相互融合，共同推动人工智能领域的发展。 AIGC的原则 AIGC的爆炸性发展领域代表了联结主义的演变和应用，能够通过模仿人类创造力来生成新颖的内容。这些模型使用大型数据集和深度学习算法进行训练，学习数据中的底层结构、关系和模式。根据用户提示，它们生成独特的输出，包括图像、视频、代码、音乐、设计、翻译、问题答案和文本。目前，AIGC基本上由三个要素组成：深度学习、大数据和海量计算能力。深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它采用模仿人脑神经网络的算法。例如，人脑由数百万个相互连接的神经元组成，它们一起工作来学习和处理信息。同样，深度学习神经网络（或人工神经网络）由在计算机内协同工作的多层人工神经元组成。这些人工神经元（称为节点）使用数学计算来处理数据。人工神经网络利用这些节点通过深度学习算法解决复杂问题。神经网络分为层：输入层、隐藏层和输出层，参数连接不同层。输入层：神经网络的第一层，负责接收外部输入数据。输入层中的每个神经元对应于输入数据的一个特征。例如，在处理图像数据时，每个神经元可能对应于图像的一个像素值。隐藏层：输入层处理数据并将其进一步传递到网络中。这些隐藏层在不同级别处理信息，在接收新信息时调整其行为。深度学习网络有数百个隐藏层，可以从多个角度分析问题。例如，当呈现需要分类的未知动物的图像时，你可以通过检查耳朵形状、腿数量、瞳孔大小等将其与你已经知道的动物进行比较。深度神经网络中的隐藏层以类似的方式工作方式。如果深度学习算法尝试对动物图像进行分类，每个隐藏层都会处理动物的不同特征并尝试对其进行准确分类。输出层：神经网络的最后一层，负责生成网络的输出。输出层中的每个神经元代表一个可能的输出类别或值。例如，在分类问题中，每个输出层神经元可能对应一个类别，而在回归问题中，输出层可能只有一个神经元，其值代表预测结果。参数：在神经网络中，不同层之间的连接由权重和偏差表示，它们在训练过程中进行优化，以使网络能够准确识别数据中的模式并做出预测。增加参数可以增强神经网络的模型能力，即学习和表示数据中复杂模式的能力。然而，这也增加了对计算能力的需求。大数据为了进行有效的训练，神经网络通常需要大量、多样化、高质量和多源的数据。它构成了训练和验证机器学习模型的基础。通过分析大数据，机器学习模型可以学习数据中的模式和关系，从而实现预测或分类。海量计算能力神经网络多层结构复杂，参数众多，大数据处理要求，迭代训练方式（训练时模型需要反复迭代，涉及到每一层的前向和后向传播计算，包括激活函数计算、损失函数计算、梯度计算和权重更新）、高精度计算需求、并行计算能力、优化和正则化技术以及模型评估和验证过程共同导致了高计算能力的需求。 Sora 作为 OpenAI 最新的视频生成 AI 模型，Sora 代表了人工智能处理和理解多样化视觉数据的能力的重大进步。通过采用视频压缩网络和时空补丁技术，Sora 可以将全球范围内不同设备捕获的海量视觉数据转换为统一的表示形式，从而实现对复杂视觉内容的高效处理和理解。利用文本条件扩散模型，Sora 可以生成与文本提示高度匹配的视频或图像，展现出高度的创造力和适应性。然而，尽管Sora在视频生成和模拟现实世界交互方面取得了突破，但它仍然面临一些局限性，包括物理世界模拟的准确性、生成长视频的一致性、理解复杂的文本指令以及训练和生成的效率。本质上，Sora通过OpenAI的垄断算力和先发优势，延续了“大数据-Transformer-Diffusion-emergence”的老技术路径，实现了一种蛮力美学。其他人工智能公司仍然有通过技术创新实现超越的潜力。虽然Sora与区块链的关系并不大，但相信未来一两年，由于Sora的影响力，其他优质的AI生成工具将会出现并迅速发展，冲击各个Web3领域如GameFi、社交平台、创意平台、Depin等。因此，对Sora有一个大致的了解是必要的，未来AI如何与Web3有效结合是一个重点考虑的问题。 AI x Web3融合的四种途径正如前面所讨论的，我们可以理解生成式AI所需的基本要素本质上有三重：算法、数据和计算能力。另一方面，考虑到其普遍性和产出效果，AI是一种彻底改变生产方式的工具。同时，区块链最大的影响是双重的：重组生产关系和去中心化。因此，我认为这两种技术的碰撞可以产生以下四种路径：去中心化算力如前所述，本节旨在更新计算能力格局的状态。谈到AI，计算能力是不可或缺的一个方面。Sora的出现，让原本难以想象的AI对算力的需求凸显出来。近日，在2024年瑞士达沃斯世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官Sam Altman公开表示，算力和能源是当前最大的制约因素，暗示它们未来的重要性甚至可能等同于货币。随后，2月10日，Sam Altman在推特上宣布了一项令人震惊的计划，将筹集7万亿美元（相当于2023年中国GDP的40%）来彻底改革当前的全球半导体产业，旨在打造一个半导体帝国。我之前对算力的思考仅限于国家封锁和企业垄断；一家公司想要主宰全球半导体行业的想法确实很疯狂。因此，去中心化计算能力的重要性是不言而喻的。区块链的特性确实可以解决当前计算能力极度垄断的问题，以及与获取专用 GPU 相关的昂贵成本的问题。从AI需求的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两个方向。专注于训练的项目还很少，因为去中心化网络需要集成神经网络设计，对硬件要求极高，是一个门槛较高、实施难度较大的方向。相比之下，推理相对简单，因为去中心化网络设计没有那么复杂，对硬件和带宽的要求也较低，是更主流的方向。中心化算力市场想象空间广阔，常常与“万亿级”关键词联系在一起，也是AI时代最容易炒作的话题。然而，纵观最近出现的众多项目，大多数似乎都是利用趋势的考虑不周的尝试。他们经常高举去中心化的旗帜，但却避免讨论去中心化网络的低效率。另外，设计同质化程度很高，很多项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致失败，很难在传统AI竞赛中占据一席之地。算法与模型协同系统机器学习算法是那些可以从数据中学习模式和规则，并根据它们做出预测或决策的算法。算法是技术密集型的，因为其设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练人工智能模型的核心，定义了如何将数据转化为有用的见解或决策。常见的生成式 AI 算法包括生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和 Transformers，每种算法都是针对特定领域（例如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或目的而设计的，然后用于训练专门的 AI模型。那么，这么多的算法和模型，各有千秋，是否有可能将它们整合成一个通用的模型呢？Bittensor是最近备受关注的一个项目，它通过激励不同的AI模型和算法相互协作和学习，从而创建更高效、更有能力的AI模型，从而引领了这个方向。其他专注于这个方向的项目包括Commune AI（代码协作），但算法和模型对于AI公司来说是严格保密的，不容易共享。因此，AI协作生态系统的叙述新颖而有趣。协作生态系统利用区块链的优势来整合孤立的AI算法的劣势，但是否能够创造相应的价值还有待观察。毕竟，拥有自主算法和模型的领先AI公司，拥有强大的更新、迭代和集成能力。例如，OpenAI 在不到两年的时间内从早期的文本生成模型发展到多领域生成模型。像 Bittensor 这样的项目可能需要在其模型和算法目标领域探索新路径。去中心化大数据从简单的角度来看，利用隐私数据来喂养AI和注释数据是与区块链技术非常吻合的方向，主要考虑的是如何防止垃圾数据和恶意行为。此外，数据存储可以使 FIL 和 AR 等 DePIN项目受益。从更复杂的角度来看，使用区块链数据进行机器学习来解决区块链数据的可访问性是另一个有趣的方向（Giza 的探索之一）。理论上，区块链数据是随时可访问的，反映了整个区块链的状态。然而，对于区块链生态系统之外的人来说，访问这些大量数据并不简单。存储整个区块链需要丰富的专业知识和大量的专业硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了多种解决方案。例如，RPC 提供商通过 API 提供节点访问，索引服务使通过 SQL 和 GraphQL 进行数据检索成为可能，在解决该问题方面发挥了至关重要的作用。然而，这些方法都有其局限性。RPC服务不适合需要大量数据查询的高密度用例，往往无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了一种更加结构化的数据检索方式，但 Web3 协议的复杂性使得构造高效查询变得极其困难，有时需要数百甚至数千行复杂代码。这种复杂性对于一般数据从业者和那些对 Web3 细节了解有限的人来说是一个重大障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于访问和利用的方法来获取和利用区块链数据，这可以促进该领域更广泛的应用和创新。因此，将ZKML（零知识证明机器学习，减轻链上机器学习的负担）与高质量的区块链数据相结合，可能会创建解决区块链数据可访问性的数据集。AI可以显着降低区块链数据的访问障碍。随着时间的推移，开发人员、研究人员和机器学习爱好者可以访问更多高质量、相关的数据集，以构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自2023年ChatGPT3爆发以来，AI对Dapp的赋能已经成为一个非常普遍的方向。广泛适用的生成式人工智能可以通过API集成，从而简化和智能化数据平台、交易机器人、区块链百科全书和其他应用程序。另一方面，它还可以充当聊天机器人（如 Myshell）或 AI 伴侣（Sleepless AI），甚至可以使用生成式 AI 在区块链游戏中创建 NPC。但由于技术门槛较低，大多数只是集成API后的调整，与项目本身的集成并不完善，因此很少被提及。但随着Sora的到来，我个人认为AI对GameFi（包括元宇宙）和创意平台的赋能将是未来的重点。鉴于Web3领域自下而上的性质，它不太可能生产出可以与传统游戏或创意公司竞争的产品。然而，Sora的出现可能会打破这一僵局（也许只需两到三年）。从Sora的演示来看，它有与短剧公司竞争的潜力。Web3活跃的社区文化还可以催生出大量有趣的想法，当唯一的限制就是想象力时，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结论随着生成式人工智能工具的不断发展，未来我们将见证更多突破性的“iPhone时刻”。尽管人们对AI与Web3的整合持怀疑态度，但我相信目前的方向基本上是正确的，只需要解决三个主要痛点：必要性、效率和契合度。虽然这两者的融合还处于探索阶段，但并不妨碍这条路径成为下一次牛市的主流。对新事物保持足够的好奇心和开放的态度是我们的基本心态。从历史上看，从马车到汽车的转变是瞬间解决的，正如铭文和过去的 NFT 所显示的那样。持有太多偏见只会导致错失机会。来源：金色财经
金色财经2024-02-23
TI Research：2024年加密交易所产品报告
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场、钱包到学院、数据看板，几乎囊括了 Web3 的所有热门内容。而 Coinbase 作为挂牌的合规交易所，产品则更偏向于专业交易员和大型机构用户。以 CoinEx 为代表的新兴中小型交易所，则更专注服务于新手小白用户，为他们提供易用性高、简单便捷的基础交易产品。因此，这些交易所在产品丰富度上可以说是各有千秋，只不过在侧重方向上有所差异。而本篇报告仅选取了部分主要产品进行深入横向对比，比如理财产品、钱包以及启动板。理财产品除基础交易产品外，理财产品是最受散户和机构用户喜爱的交易所产品。和传统金融的理财类似，它可以帮助用户更加简单便捷的增加收益，且较为稳定。因此，每个交易所都推出了自己的理财产品以吸引用户。在我们统计的所有交易所中，理财产品种类最多的交易所是 Gate。它拥有 16 种理财产品，包括基础的 Simple Earn（活期/定期）、结构化产品、定投、质押等，还有一些较为独特的产品，例如云算力和插槽拍卖。在所有理财产品中，Simple Earn 无疑是最“傻瓜”的理财产品，较为适合新手用户。正因如此，每个交易所都推出了基础的 Crypto 活期/定期理财产品。而高收益结构化产品则是另外一种广受用户欢迎的理财产品。其中，Dual 和 Shark Fin 是两种最常见的结构化产品，均能为用户带来较高收益，平均 Max. APR 在 100%～150% 之间。钱包 & 启动板钱包是目前大多数中心化交易所都会推出的产品，旨在为用户提供链上交易、代币存储以及 NFT 交易等功能。而各家交易所在功能维度上相差无几，差异则主要体现在辅助功能的设计上。例如，OKX 钱包的网页端看板额外具备区块链浏览器的查看功能，为用户提供了更为便利的链上数据访问途径。这里值得注意的是，尽管 Bitget 的钱包声称支持超过 100 条链，但实际上这是因为它允许用户将自己的网络添加到其中，这里面还掺杂着大量的测试网。因此，用户真正可以使用的网络仅占其中的一小部分，这可能会在一定程度上影响到用户体验和操作便利性。在启动板方面，除了 Gate 以外，目前大多数交易所并没有将其视为重点产品进行发展。例如，Binance 和 OKX 等交易所的启动板在推出后的一段时间内上线了大量新项目，但随后的更新却相对稀少，导致整体的更新频率处于较低水平。尽管如此，启动板作为一个并非所有交易所都具备的功能，未来可能成为一些交易所发展的重点之一，因为它可以在牛市中为用户们提供更多的投资选择和交易机会。交易综合交易产品主要分为现货交易和衍生品交易两大类。各大交易所的现货交易产品基本类似，但在衍生品交易上的区别较大。比如，Binance 除 U 本位和币本位合约外还额外支持期权交易；而 Bybit 则支持反向合约和 USDC 期权交易。在报告中，我们对比了所有交易所都有的基础交易产品和大部分交易所拥有的策略机器人产品以及跟单交易产品。基础交易产品在基础交易产品的币种更新数量方面，MEXC 一直保持着非常高的更新频率，甚至在市场较好时单周能上线超过 50 个新币种。然而，需要特别注意的是，这些上线的币种中有很大一部分是所谓的 Meme 币，这些币种在刚上线时可能会出现一定的涨幅，但随后无论是交易量还是价格都有较大可能经历巨幅波动，因此投资者在交易这些代币时需要格外小心。相比之下，Binance 和 OKX 的币种更新频率较低，这主要是因为这两家交易所对币种上线的规则较为严格。然而，每当有新币在这两个平台推出时，往往会引起一段时间的市场热点，导致这些币种价格的短期上涨。因此，尽管更新频率较低，但这两家交易所的上币行为往往能够作为 Crypto 市场的风向标，引领着一段时间内的投资热点。高级交易产品——策略机器人在策略机器人方面，OKX、Gate 和 Bitget 的产品可谓最为突出。它们不仅拥有丰富的种类，而且对于基础的 Grid 和 DCA 策略都设计了更高级的版本。此外，这些交易所还贴心地对这些机器人进行了分类，旨在帮助用户快速选择适合自身需求的机器人。更值得一提的是，许多交易所的策略机器人还支持通过 AI 自动填充参数，这对于新手用户来说尤其友好。与此同时，一些交易所如 Binance 和 Bybit 还提供了 Webhook 功能，允许用户设置特定条件触发的交易订单。然而，想要充分利用这一功能，用户需要对 TradingView 和代码有一定的了解，这可能存在一定的上手门槛。此外，部分交易所如 Binance 仅允许 Pro+ 或 Premium 级别的账户使用该功能，因此这一功能更多地服务于专业级的交易员。用户体验对于中心化交易所来说，好的用户体验是吸引新用户的最重要因素之一。而这往往体现在许多细节上，包括交易所主界面的设计、买卖加密货币的便捷度、交易时操作的便利程度等等方面。我们对比了每家交易所的主界面、入金渠道以及交易界面的一些细节，以为新手用户提供参考。交易所官网主界面对于刚刚步入 Crypto 世界的新手用户来说，交易所主界面的设计是影响用户体验的关键因素。首先，在功能清晰度上，主界面上方的导览栏需要在分类上做到能清晰地展示交易所的全部产品，才让用户能第一时间定位到自己想要使用的产品。而这部分的佼佼者是 OKX，它的分类规则最为清晰且主次分明。其次，设计和排版上最为突出的是 BingX 和 CoinEx。BingX 在产品上的展示度最高且都拥有快链能直接链接至产品；而 CoinEx 的界面设计则相当出色，主题颜色统一且大方简洁，还提供了基础/进阶交易教程、滚动币种信息及重要公告的展示，易用性较高。入金法币入金渠道也是衡量交易所用户体验的一个重要因素。交易所支持的渠道越多，对于不同国家和地区的用户们就越便捷。根据我们的统计，Bybit 的 P2P 交易（USDT:USD）支持最多 219 种支付方式，最为便捷。而 MEXC 的 P2P 交易则不支持美元，只支持韩元、越南盾和卢布三种法币兑换，这对于主要支付货币为美元地区的用户很不友好。而链上充币方面 Gate 则最为出色，支持包含大型基础 Layer1、Layer2 网络以及其原生网络 Gate Chain 和 OK Chain 在内的 16 条网络。更多关于 Crypto 交易所 2024 产品报告的内容，欢迎下载报告完整版免费阅读！来源：金色财经
金色财经2024-02-23

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