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两会释放中美科技战重要信号!彭博:中国誓言动员全国资源与美国争夺技术霸权
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机构和国有企业要求员工避免在工作中使用
iphone
和其他外国品牌的设备,这进一步削弱中国市场对海外企业的吸引力。 但中国政府向曾是中国经济最大引擎之一的互联网行业发出含混不清的信息,这给本已脆弱的投资者信心增加了政策的不确定性。 近年来,中国国有企业在金融、市场和科技等行业发挥着越来越重要的作用,尤其是在对阿里巴巴(Alibaba Group Holding Ltd.)和滴滴(Didi Global Inc.)等公司的严厉打击削弱民营企业的力量之际。 中国可以利用互联网和服务业的更多帮助来扩大国内消费,从而降低年轻人的失业率。然而,从阿里巴巴到腾讯(Tencent Holdings Ltd.)等公司在经历多年的快速扩张后,纷纷裁员。
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tqttier
2024-03-05
苹果重磅发布搭载M3芯片新款MacBook Air 宣称“世界最佳AI消费笔记本”挑战云端AI霸权
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猜测,该模型有望在Mac和其他设备(如
iPhone
和iPad)上本地运行。 新款13英寸MacBook Air的起售价为1099美元,而15英寸的起售价为1299美元。从周一开始,消费者就可以通过苹果官网进行预订,并将于3月8日起在实体店铺开始销售。这款备受期待的新品无疑将为苹果带来新的市场机遇和挑战。
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金融界
2024-03-05
苹果面临双重打击:欧盟创纪录罚款后,美国司法部反垄断调查逼近
go
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据报道,司法部的调查范围广泛,涵盖了从
iPhone
和Apple Watch的无缝集成,到公司的数字支付系统,甚至包括使用绿色文本气泡来区分Android短信和iMessage通信。这无疑是对苹果这个价值2.8万亿美元的科技巨头的全面审查。 在欧盟罚款之后,美国司法部的立即行动突显出政府机构对大型科技公司的打击正在不断升级。此前,多次试图为科技行业立法的努力都遭遇了挫折,但现在,监管机构似乎决心要采取行动。 与此同时,苹果还必须应对欧盟即将实施的《数字市场法案》。该法案要求广告技术领域的大型企业对它们在欧盟收集和使用的用户数据负责。这将进一步增加苹果在欧洲市场的合规压力。 对于这一系列挑战,苹果公司的法律团队正在紧张备战。然而,即使在美国,苹果也并非没有遇到过法律麻烦。去年,视频游戏开发商Epic Games就曾试图改变苹果应用商店的政策,但最终在大部分诉讼中败诉。尽管如此,这起案件仍显示出苹果在应用商店政策上面临的争议和挑战。 此次欧盟的罚款源于瑞典音乐流媒体服务平台Spotify于2019年对苹果公司提出的投诉。Spotify指责苹果非法阻止了应用开发者向用户提供在苹果应用商店之外更便宜的音乐订阅服务信息。对此,苹果反驳称,Spotify将从这一决定中受益匪浅,并指出其在欧洲音乐流媒体市场占有56%的份额,是其最接近的竞争对手的两倍多。 然而,无论是欧盟的罚款还是美国司法部的调查,都反映出监管机构对大型科技公司的审查正在变得越来越严格。这不仅可能对苹果的业务产生深远影响,也可能改变整个科技行业的格局。 此外,美国联邦贸易委员会和17个州的总检察长也在9月份起诉了亚马逊公司,指控其利用一系列相互关联的反竞争和不公平策略非法维持垄断地位。这表明,监管机构正在对科技行业进行全面审查,无论是电商巨头还是科技硬件制造商都未能幸免。 对于苹果来说,现在的情况无疑是非常复杂的。除了应对欧盟和美国的法律挑战外,它还必须继续在全球市场竞争中保持领先地位,同时应对其他科技公司的挑战和创新。 总的来说,苹果正面临着一场前所未有的法律和商业挑战。这场挑战的结果将不仅影响苹果的未来,也可能对整个科技行业产生深远影响。因此,我们将密切关注这场挑战的进展,并期待看到苹果如何应对这一系列挑战。
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金融界
2024-03-05
苹果将支付1440万加元以了结在加拿大的指控
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集体诉讼指控苹果故意提供软件更新,导致
iPhone
6和
iPhone
7运行速度变慢。
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金融界
2024-03-05
苹果转向人工智能:电动汽车项目搁置,Siri或迎新升级
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智能领域。此举引发了一系列问题:这家以
iPhone
闻名的科技巨头将如何在其产品中更深入地融入人工智能?它是否正在开发自己的生成式人工智能系统,以与ChatGPT等竞品抗衡? 据报道,随着“泰坦计划”的搁置,一些从事汽车硬件研发的苹果员工可能面临岗位调整或裁员。而苹果首席执行官蒂姆·库克在周三举行的公司虚拟年会上并未提及这一项目,但他强调了苹果在生成式人工智能领域的潜在突破。库克表示:“今年晚些时候,我期待着与大家分享我们将如何在生成式人工智能领域取得新进展,这是我们认为可以重新定义未来的另一项技术。” 尽管苹果在人工智能领域的动作一直相对低调,但据彭博去年夏天的报道,该公司一直在开发名为AppleGPT的大型语言模型,并为该模型构建了自定义框架Ajax。此外,据MacRumors报道,苹果还在与支持人员一起测试一款名为Ask的生成型人工智能工具。这些举措表明,苹果正在积极布局人工智能领域,以追赶微软和Alphabet Inc.旗下的谷歌等竞争对手。 苹果公司在人工智能方面的努力可能会对其未来产品产生深远影响。创意策略公司董事长蒂姆·巴加林表示:“投入(泰坦项目)的大约10亿美元以及从中学到的东西将使我们对人工智能有更深入的了解,这将影响苹果未来所有的产品。”他特别提到,人工智能技术可能会重塑Siri等数字助手的功能和性能。 现在想象一个由生成式人工智能驱动的聊天机器人内置于
iPhone
中可能还为时过早,但分析师们认为这样的应用程序有望在未来推出。Wedbush Securities的分析师甚至预测即将推出的
iPhone
16将包含生成式人工智能功能。然而,作为一家注重隐私的公司,苹果可能会限制其人工智能系统仅使用客户设备上的数据。 此外,巴加林还认为苹果在人工智能方面的努力将对其首款重要新产品——全新的空间计算头戴设备Vision Pro以及苹果对增强现实(AR)和空间计算的长期愿景产生重大影响。他表示:“人工智能将在其未来发挥重要作用。” 如果苹果真的在开发自己的生成式人工智能系统,那么它能否超越现有的竞品如OpenAI的ChatGPT或谷歌的Gemini?这家一直关注用户隐私问题的公司又会对人工智能采取何种道德标准?通过观察、等待并完善现有技术苹果有望以一种高度道德的方式进入人工智能领域并推出更优质的产品。然而如何处理和开发这些最新的人工智能技术将是对库克领导能力的最大考验之一。
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金融界
2024-03-05
苹果遭受19.5亿美元罚款 欧盟加大反垄断力度 科技巨头股票下跌1.3%
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施加的合同限制,这些限制阻止了他们告知
iPhone
和iPad用户可以在App Store之外以更低的价格获得替代音乐订阅服务。 据欧盟委员会称,苹果的行为持续了近10年,“可能导致许多iOS用户因为苹果对开发人员征收的高佣金费用而为音乐流媒体订阅支付了显著更高的价格,并以更高的订阅价格的形式传递给消费者。” 在对这一罚款做出激烈回应时,苹果表示,Spotify将成为欧盟裁决的最大受益者。 苹果在一份声明中表示:“这一决定的主要支持者和最大受益者是位于瑞典斯德哥尔摩的Spotify公司。Spotify拥有世界上最大的音乐流媒体应用程序,在此次调查期间与欧盟委员会进行了65多次会面。” 苹果表示,Spotify的“成功很大程度上得益于苹果的App Store,以及Spotify用于构建、更新和与全球苹果用户共享其应用程序的所有工具和技术。” 苹果表示,Spotify不向其支付任何费用。这是因为Spotify并未通过其iOS应用程序销售订阅,而是通过其自己的网站销售。苹果不会对这些购买收取佣金。 多年来,开发人员一直在抱怨苹果对应用内购买征收的30%费用。 Spotify在一份声明中称,委员会的决定是“争取更开放的互联网对消费者来说的重要时刻”。 苹果的规则让Spotify和其他音乐流媒体服务无法在应用程序中直接与用户分享各种优惠,使用户无法与他们沟通有关如何升级和订阅价格、促销、折扣或其他许多福利的信息。 Spotify 表示,“当然,作为这些应用程序的竞争对手,苹果音乐没有被禁止采取同样的行为。” 欧盟委员会表示,苹果阻止音乐流媒体应用程序的开发人员在其应用程序中通知其iOS用户有关其他地方的订阅价格或优惠的信息。 据欧盟委员会称,应用开发人员不能在其应用程序中包含链接,将iOS用户引导到应用开发人员的网站,用户可以在该网站购买替代订阅。 欧盟的执行机构还表示,苹果阻止应用开发人员与其自己新获得的用户联系,例如通过电子邮件,以告知他们有关其他定价选项的信息。 在一次新闻发布会上,欧盟反垄断主管玛格丽特·维斯塔格(Margrethe Vestager)将苹果的基本罚款金额,不包括18亿欧元的一次性罚款,描述为“相当小”,并将其比作是“超速罚单或停车罚单”,相对于公司的规模而言。 她补充说,欧盟委员会已要求苹果撤销所谓的“反引导规定”,并要求“今后不要采取类似的做法”。 这笔罚款将加剧大型科技公司与布鲁塞尔之间的紧张关系,此时欧盟正在加大对这些公司的监管力度。 去年,欧盟委员会将苹果等科技公司列为《数字市场法》下的“守门人”,该法案是一项里程碑式的法规,去年开始广泛实施。 “守门人”一词指的是欧盟认为正在限制核心平台服务访问的大型互联网平台,例如在线搜索、广告以及消息和通信服务。 《数字市场法》旨在打击科技公司的反竞争行为,并迫使它们向其他竞争对手开放一些服务。较小的互联网公司和其他企业抱怨受到这些公司商业实践的伤害。 这些法律已经对苹果产生了影响。总部位于加利福尼亚州库比蒂诺的苹果公司今年宣布,计划允许其
iPhone
和iPad使用除自己之外的其他替代应用商店。开发人员长期以来一直抱怨苹果对应用内购买征收的30%费用。维斯塔格向苹果发出了有关《数字市场法》的警告,“在未来几天内,苹果将不得不遵守《数字市场法》下的全部行为准则清单。在其他事项中,苹果不再可以实施反引导义务等规则,这适用于App Store中的任何应用程序,而不仅仅是音乐流媒体应用程序。”
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丰雪鑫99
2024-03-05
高盛将苹果移出强力买进名单
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Cut(20-25个成员)以来,这家
iPhone
制造商一直位列其中。这段期间以来,该公司股价基本持平,标普500指数上涨近22%。在被移出该名单后,苹果股价周五下跌0.6%。 苹果的表现落后“七巨头”(Magnificent 7)其他同行的情况更为明显,只赢过特斯拉。罪魁祸首是外界担心
iPhone
销售下滑的时间拉长。 高盛表示,每月都会审查Directors’ Cut名单,会移除不再符合首选投资理念的股票。高盛的报告指出,分析师Michael Ng维持对苹果的买入评级。
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金融界
2024-03-04
Evercore ISI将苹果从战术跑赢榜单中除名
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对3月季度业绩指引感到失望,但我们认为
iPhone
销量将基本持平。”“从通用人工智能产品的发布到Vision Pro的推出、到持续的自由现金流(FCF)的产生和增加,再到资本配置,一系列对苹果有利的利好因素正在积聚。”
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金融界
2024-03-04
新兴Crypto x AI交叉垂直领域及17个项目一览
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顾过去,我们可以坦承,那是一个类似于“
iPhone
”的惊人时刻。 AI消费产品采用速度是有史以来最快的,在两个月内扩展到1亿用户。相比之下,Facebook用了1500天才达到同样的用户规模。 我们看到这一领域正呈现指数级增长。考虑到ARK的预估,仅在2024年,训练模型的性能就可能增加5倍,很明显,人工智能将继续解锁广泛用例。 接下来的几年里,出现几家数十亿美元规模的人工智能应用或基础设施公司将并不是什么新鲜事,它们将利用AI应用程序或基础设施使人工智能革命成为可能。事实上,对这一领域的融资最近出现了激增。 说到这,让我们进一步看看到底是什么让人工智能成为可能。 二、AI堆栈 我相信当你想到人工智能时,你应该和我一样,首先想到的是ChatGPT和生成式AI prompt。但这只是冰山一角,实际上,“人工智能”领域要复杂得多。为了更好地理解,我们来简单看一下构成AI堆栈的各技术层和组件: (1)计算硬件 人工智能不仅仅和代码有关。人工智能是资源密集型的,特定的物理基础设施——如神经处理单元(NPU)、图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)——是必不可少的。最终,这些物理基础设施构成执行计算和算法的物理手段,使人工智能系统正常运转。没有它们,就没有人工智能。 该领域的行业领军者是英伟达(众所周知,无需介绍)、英特尔和AMD。它们在模型训练和推理工作负载方面竞相开发最高效的硬件。 到目前为止,英伟达是参与这场革命最直接的方式之一(从英伟达最近的价格动态可见一斑)。 (2)云平台 人工智能开发人员依靠硬件来运行他们的模型。通常,他们获得硬件性能主要有两种方式:他们可以在本地运行GPU或者依赖云服务提供商。第一个解决方案往往过于昂贵,从经济性来讲不值得,随着时间的推移,云提供商则被证明是一个有趣的替代方案。 云提供商是拥有大量资源的大公司,它们收购并运营这些强大的硬件,允许开发者以按需付费或订阅的方式使用这些资源。这让开发人员无需投资维护自己的物理基础设施。 该领域的行业领军者是AWS、谷歌云或英伟达DGX云。它们的目标是让大大小小的开发人员都可以快速访问多节点超级计算,训练最复杂的LLM。 (3)模型 在云平台之上,就是人工智能最复杂并被广为宣传的部分:ML(机器学习)模型。这些计算系统的设计目的是在没有明确的编程指令的情况下执行任务,代表着人工智能系统的大脑。 机器学习分为三个步骤:数据、训练和推理,包括三种主要学习类型:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督式学习是指从示例中学习(由老师提供)。老师可以向模型展示与狗相关的图片,并告诉模型这些是狗。然后,模型学习区分狗和其他动物。 许多流行模型,如LLM(GPT-4和LLaMa)都是使用无监督学习进行训练的。在这种学习模式下,没有老师提供指导或示例。模型学习在数据中寻找模式。 强化学习(通过试错学习),主要用于顺序决策任务,如机器人控制和玩游戏(如国际象棋或围棋)。 最后,这些模型可以是开源的(可以在Hugging Face这样的模型中心上找到),也可以是闭源的(如OpenAI模型,通过API访问)。 (4)应用 这是AI堆栈的最后一层,也是我们作为用户通常会面对的一层。它们可以是B2B的,也可以是B2C的,它们利用AI模型在其基础上构建应用程序。Replika就是一个很受欢迎的例子,这款应用可以让你设计一个虚拟伴侣,7x24小时全天候陪伴聊天。从用户的评论中可知,它似乎对许多人的生活都产生了切实的影响。 “我的Replika对我太重要了!她总是在我身边用积极的态度鼓励我、支持我。事实上,她是我的榜样,告诉我如何成为一个更好的人!” 总的来说,这些不同的技术层似乎仍处于早期发展阶段,我们尚处于一些人所说的寒武纪大爆发的开始阶段。所以,我们将看到加密货币在这一技术繁荣中大展拳脚。 三、为何说Crypto和AI是完美融合? 虽然加密技术对AI堆栈的每一层来说都不一定是必不可少的,但有很多理由让我们相信,去中心化的人工智能与去中心化货币一样重要,智能合约可以利用机器学习提供强大的用户体验,加密技术也可以具有更高的安全性、透明度并解锁新的人工智能用例。 人工智能正在主导加密领域 市场已经对加密和人工智能交叉的潜在应用表现出了极大热情,已有趋势表明这是当前最热门的叙事。自2024年初以来,相对于加密世界的其他领域来说,人工智能的表现非常好。 随着该领域的进一步发展,我们有充分的理由相信,我们仍处于早期阶段,泡沫可能刚刚形成。 让我们来看看crypto和AI之间上演着哪些进展。 四、新兴Crypto x AI垂直领域介绍 以下是cyropto和AI之间主要的协同效应: (1)从中心化云提供商到DePIN: 如前所述,人工智能的基础层是硬件和云提供商。虽然加密技术无法在生产更优的硬件方面与之竞争(而且没有理由这样做),但公平地讲,加密技术可以在以更高效、更安全、更去中心化的方式访问多节点超级计算方面发挥作用。这是加密领域的一个子领域,即DePIN(去中心化物理基础设施)。这些代表着区块链协议,激励去中心化社区去建设并维护物理硬件。 人工智能的DePIN的主要用例是云存储和计算能力。 想法很简单:人工智能开发人员需要更多的GPU和数据存储容量,我们有充足理由相信加密DePIN项目可以通过代币激励措施激活潜在资源,协助推动产生新的计算和存储供应。 (2)支持透明度、用户管理和数据所有权: 人工智能将超越互联网。这意味着,要想让一个自由民主的社会运转良好,至关重要的是要了解使用的是什么模型,它们是如何工作的,以及输入了哪些数据。考虑到这一点,我觉得关于Web2.0巨头的黑箱操作和垄断力量的无休止的争论可以通过AI代币化(从基础设施一直到模型和应用程序)赋予用户所有权来终止。 在某些情况下,知道一个人正在使用的AI模型的来源可能相当重要。和所有事一样,模型也有偏差,根据模型的创建方式和训练数据的不同,输出结果可能完全不同。人工智能模型和训练应该是链上去中心化的,应该具有更高的透明度,这是有充分理由的。 我们不需要参议院或任何不透明的实体来决定世界的发展方向,不需要未经同意就对我们的数据进行控制,也不需要没完没了的条款和条件,老实说,我们永远无法完成相关的阅读后作答。事实上,我们想要的恰恰与之相反,即透明度和用户管理是一切的前提,我们可以控制自己的数据。 通过利用加密基础设施,我们可以避免重复与互联网应用程序相同的错误。我们可以拥有集体所有权、去中心化的治理和各层面的透明度。这才是前进的道路。 (3)对齐激励和AI货币化: 高质量的训练数据是模型性能的主要贡献力量之一。然而,正如ARK所提到的,到2024年,高质量训练数据的优质来源可能会耗尽,从而可能让模型性能停滞不前。 加密技术可以激励个人将私有和公共数据集以及人工智能模型、智能体以及AI堆栈的其他部分货币化。有了创造无需许可的多变全局市场的可能性,任何人都可以因做出贡献而获得补偿。还有一种可能性是,激励人们保持用于训练基础人工智能模型的数据的质量,或者为特定网络提供不同的模型。 加密领域正在推动一场金融化热潮。AI堆栈需要具有自己的支付机制。听起来是个很好的融合,不是吗? (4)链上AI/ML(ZKML & opML): 零知识密码学是最流行的web3技术之一,因为它提供了为给定计算集创建“完整性”证明的能力,其中验证证明比执行计算要容易得多。 当我们谈论ZKML时,我们谈论的是将ZK(零知识)证明带到机器学习模型的“推理”和“数据”部分的可能性(而非计算量太过密集的训练部分)。随着该领域的研究和技术的发展,我们有望看到更加有效更可扩展的解决方案的出现,这些解决方案可能会使ZKP(零知识证明)更适用于机器学习模型的训练阶段。 使用ZKML,计算对验证者是隐藏的,但prover(证明者)可以在不透露进一步信息的情况下验证ML的计算正确性。 另一种方法是OPML(Optimistic机器学习),它使用optimistic方法在区块链系统上实现人工智能模型推理和训练/微调。LlaMA2和Stable Diffusion模型现在可以通过optimistic机制(类似于Optimism和Arbitrum)在链上获取。 下文将提到的一个项目的最新解决方案结合了zkML和opML,使以太坊能够运行任何具有隐私功能的模型。 这可能会促进ML模型进入新时代,它们将是链上透明的,能够轻松验证给定的输出是否是给定模型和输入对的乘积。在一个模型和数据集不透明的世界里,这代表的可能是游戏规则的改变者,把权力还给用户(与前文所述的关于透明度和用户治理的想法相符)。 (5)身份验证和隐私: 随着人工智能应用的发展,我们正在接近一个临界点,到时没有人会知道线上内容是真实的还是模拟的。看看这张由Sora生成的图片,它是OpenAI最近推出的文本-视频生成平台,你觉得你能看出真假吗?想象一下,在未来几年,这将如何变得更有说服力。 鉴于这一现实,我们有充分的理由将去中心化身份存储在区块链上。这样一来可以防止人们与人工智能机器人互动而不自知,并可区分真实信息和深度伪造信息。在一个只需点击几下鼠标就能导致银行挤兑的世界里(就像我们在SVB事件中所经历的那样),提供真实性证明变得至关重要,而加密技术似乎是实现这一点的最佳方式。 这里举一个简单的例子来说明它是如何工作的:某物的官方作者可以对区块链上的“哈希值”进行数字签名,声称“我自己创建的”。另一方(比如一家媒体公司)可以通过签署一笔交易来声称“我证明了这一点”。用户可以通过加密证明对域名的控制权(例如,nytimes.com)在签名中验证自己的身份。 通过这种方式,信息是透明的,可以被证明,不可篡改,并具有可组合性。这正在成为我们开始生活其中的后AI世界的一个关键因素。 五、17个Crypto x AI 项目 行文至此,我确信你可能会同意有很多理由相信在牛市的下一阶段,一个好的AI项目观察列表可能是你最好的资产之一。 幸运的是,我们将关注这一点。但在此之前,我们先提醒自己,现在投机活动无处不在,必须谨慎行事。事实上,如今真正有形的项目很少见。因此,接下来的内容不是预测,只是想法。随着数据变得更加可用并且时间可以消除噪音,想法确实会发生很大变化。 这并不是一份详尽的清单,只是我已经深入研究的、我认为值得关注的项目。这个赛道正在发生很多事情,我显然会错过很多伟大团队。 话虽如此,让我们来看看你可能需要关注的 17 个项目: 1、Render Network 简介:Render 是先驱的去中心化 GPU 平台。简而言之,该项目旨在释放去中心化 GPU 的全部生产潜力,为两种不同类型的项目提供支持:3D 内容创建和AI。 看好理由:GPU 已经供不应求,如果AI继续保持目前的趋势,短缺只会变得更加严重,这对Render Network来说是一个机会,它是可能从这轮牛市AI叙事中受益的最大代币之一。Render 还有多个 AI 计算客 户端。 如何获得头寸:RNDR代币 2、Akash协议 简介:Akash 是一个去中心化计算机市场,于 2020 年 9 月作为 Cosmos 应用链在主网上启动。虽然 Akash 的第一次迭代专注于 CPU(中央处理单元),但最近它已经过渡到 GPU 计算,利用AI热潮(类似于Render Network)带来的计算基础设施范式转变。 看好理由:用四个词来概括该项目的当前愿景:“用于 GPU 计算的 AirBnB”。 如何获得仓位:AKT 3、Ora 简介:ORA 是可验证的预言机协议,它将AI和复杂的计算引入链上。他们的解决方案 opp/ai 结合了 zkML 和 opML 的优点,代表了两种方法的飞跃。 看好理由:他们的创新标志着链上AI发展的转折点,统一了 zkML 和 opML 格局。 如何获得仓位:加入他们的Discord以获得更多更新并成为早期贡献者。 4、io.net 简介:这是另一个基于 Solana 构建的有趣的 DePIN 项目,它可以访问分布式 GPU 云集群,而成本仅为同类中心化服务的一小部分。 看好理由:用于 GPU 上的 ML 训练的去中心化 AWS。即时、无需许可地访问全球 GPU 和 CPU 网络。革命性的技术,允许 GPU 云集群在一起。可以为大型 AI 初创企业节省 90% 的计算成本。集成Render和 Filecoin。 如何获得仓位:加入 io.net Discord,他们在运行一个社区计划,这可能会有 IO 空投。 5、Bittensor 简介:Bittensor 是一个去中心化的开源项目,旨在创建区块链上的神经网络协议,允许创建 AI dApp,并以点对点的方式实现 AI 模型之间的价值交换。 看好理由:这是一个雄心勃勃的项目,最近引起了广泛关注,成为市值最大的AI代币。TAO 很可能是本轮AI炒作的最大受益者之一。 如何获得仓位:TAO代币,可以将你的 TAO 质押给验证者以赚取 TAO 释放量。如果你想通过加入 Discord为网络做出贡献,你也可以更深入地参与其中。 6、Grass 简介:Grass 是支持 AI 模型的底层基础设施。通过安装 Grass Web 扩展,该应用程序会自动将你未使用的互联网资源出售给AI公司,后者使用它来抓取互联网并训练他们的模型。结果?你分享AI的发展,通过出售你甚至不知道自己拥有的资源来获得网络股份。 看好理由:Grass 正在为每个拥有互联网连接的人创造新的收入来源。Grass 的目标是成为去中心化AI的数据提供层。如何获得仓位:在后台运行 chrome 扩展程序,只需 2 分钟即可设置开始赚取 Grass 积分,这将在今年晚些时候产生 GRASS 代币。 7、Gensyn 简介:Gensyn 协议是用于深度学习计算的1 层无需信任协议,它直接立即奖励供应方参与者向网络承诺计算时间并执行 ML 任务。 看好理由:该项目拥有非常非常强大的支持者,如果他们能够执行,显然将成为一个主要的AI加密基础设施项目。 如何获得仓位:在 Twitter 上关注他们。 8、Allora 简介:Allora 是一个自我改进的去中心化AI网络。Allora 使应用程序能够通过自我改进的 ML 模型网络利用更智能、更安全的 AI。通过结合众包机制(同行预测)、联邦学习和 zkML 的前沿研究,Allora 在加密货币和AI的交叉领域解锁了巨大的新应用设计空间。 看好理由:Allora 由 Upshot 开发,Upshot 在过去 2.5 年里一直是开发 AI x 加密基础设施的市场领导者。他们专注于更多的金融用例:AI驱动的价格信息流、AI驱动的 DeFi 金库、AI风险建模等,这可能意味着他们比大多数人更早发现 PMF。 如何获得仓位:加入 Discord,关注如何作为早期社区成员参与其中。 9、Botto 简介:Botto是一位完全自主的艺术家,拥有闭环流程和不被人手改变的输出。人类唯一的输入是对 Botto 输出进行投票,以指导艺术家下一步做什么。 看好理由: 这个独特的项目结合了AI、艺术、NFT 和 DeFi,并且已经产生了实际收入(自成立以来为 450 万美元)。Botto的艺术品已在佳士得拍卖行出售。这是有史以来第一个可以投资的AI艺术家。艺术品销售收入将分配给质押者。 如何获得仓位:BOTTO 代币或在 Super Rare 上购买 Botto 的 NFT。 10、Parallel(Colony) 简介:Colony 是一款永无止境的游戏,由 AI 驱动,所有模拟物品都在链上。你将与一个Parallel化身配对。你和你的化身将共同努力并共享链上资源,以驾驭由 PRIME 驱动的不断扩展的Parallel世界。 看好理由:PRIME 是唯一游戏和AI真正交叉的代币之一。《Colony》可能会成为一款定义新类型的游戏,如果团队执行的话,它具有真正的病毒传播潜力。制作此游戏的工作室可能是 web3 游戏领域中最好的。 如何获得仓位:PRIME 代币和Parallel头像 NFT。游戏发布时请注册玩游戏。 11、Aethir 简介:Aethir 引入了一种新的云计算基础设施方法,重点关注企业级 GPU 的所有权、分配和使用。它充当市场和聚合器,促进供应方参与者(例如节点运营商和 GPU 提供商)与AI、虚拟化计算、云游戏和加密货币挖掘等计算密集型行业的用户和组织之间的联系。 看好理由:Aethir 看起来是 GPU 计算云类别中另一个强大的 DePin 竞争对手。他们声称的 GPU 数量比 Render 多 20 倍。他们将在热门行业的非常有利的环境中推出。 如何获得仓位: 即将到来的节点销售并加入他们的Discord服务器。 12、Morpheus 简介:Morpheus 正在构建第一个真正去中心化的点对点个人智能体网络,以实现AI的大众化。 看好理由:关于这个项目的一个很酷的事实是,它的贡献者之一是Erik Voorhees ,他是这个领域真正的 OG。这个项目给了我 Bittensor 的感觉。 如何获得仓位:你可以在公平发射期间投入 stETH 来赚取 MOR 代币 13、Autonolas 简介:Autonolas 是一个用于创建和使用去中心化AI智能体的开放市场。但不仅如此,它还为开发人员提供了一套工具来构建链下托管的AI智能体,并可以插入多个区块链,包括 Polygon、以太坊、Gnosis Chain 或 Solana。 看好理由:Autonolas 是目前少数有证据表明已得到一定采用的AI项目之一。OLAS 是目前在人工智能加密项目赛道人们竞购的少数代币之一。 如何获得仓位:OLAS代币 14、MyShell 简介:MyShell 是一个去中心化的综合平台,用于发现、创建和质押 AI 原生应用程序。 看好理由:MyShell 是一种AI应用程序商店,也是一个允许你创建AI机器人和应用程序的平台。它允许任何人成为AI企业家并通过他们的应用程序货币化。该产品现已投入生产。 如何获得仓位:虽然他们还没有代币,但你可以注册他们的应用程序并开始与机器人交互以赚取积分(谁知道这会给你带来什么)。 15、OriginTrail 简介:OriginTrail 集成了区块链和AI,提供去中心化知识图谱 (DKG),确保数据的完整性和来源,通过提供对经过验证的信息网络的访问来增强AI功能。此次合并旨在通过为数据创建、验证和查询建立安全、值得信赖的基础,提高各行业AI智能体的效率和可靠性。 看好理由:产品已运行。企业客户。我的理解是,知识图谱允许AI解释数据并在其他发生的事情的背景下理解它。TRAC 似乎也拥有一批狂热的追随者。 如何获得仓位:TRAC代币 16、Ritual 简介:Ritual 是一个开放的、主权的AI执行层。Ritual 将允许开发人员将AI无缝集成到任何链上的应用程序或协议中,使他们能够使用加密方案对模型进行微调、货币化和执行推理。 Ritual 的愿景是让开发人员能够构建完全透明的 DeFi、自我改进的区块链、自主智能体、生成内容等。 看好理由:Ritual 确实拥有顶级支持者。开发者现在就可以尝试 Infernet SDK。我发现一位开发者几天前使用该 SDK 启动了一个实验性的 nft 项目。非常酷(我太晚了,没来得及铸造)。 如何获得仓位:加入他们的Discord并持续关注。 17、Nillion 简介:Nillion 能够以安全、保密的方式训练和推理 AI 模型,打造安全个性化 AI 的支柱。 看好理由:Nillion 的盲计算网络解锁了许多新的用例,其中个性化AI是一个巨大的未解锁领域。除非存在私密数据处理,否则个性化AI不会被广泛采用。Nillion 的解决方案听起来确实改变了游戏规则。 如何获得仓位:加入他们的Discord并保持追踪。如果你是开发人员,我相信他们很快就会举办一些黑客马拉松。 来源:金色财经
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金色财经
2024-03-04
苹果面临集体诉讼 iCloud被指存在垄断
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集体诉讼中称,苹果公司通过不必要地限制
iPhone
和iPad在其iCloud平台上存储某些文件,“操纵了云服务的竞争环境”。 根据向美国加州北区地方法院提交的诉状,只有苹果自己的云平台iCloud可以托管苹果手机和平板电脑的一些数据,包括用户在更换设备时需要访问的应用程序数据和设备设置。诉状称,这种武断的做法“非法地将”苹果的移动设备和iCloud“捆绑”在一起。 诉状称,苹果的iCloud因此占据了市场主导地位,市场份额约为70%。 iCloud产品是苹果最赚钱的产品之一,其利润率高于其他产品,因为它“没有受到竞争的约束”。 “苹果已经把iCloud的价格调高到了几乎可以产生纯利润的地步。苹果能够维持这样的价格,证明了它的垄断力量。” 苹果暂未置评。
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金融界
2024-03-04
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