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ChatGPT 周年纪念反思：AIGC的瓶颈与Web3的机遇

I Agent项目主要集中在初级市场或AI基础设施，尚未出现杀手级消费应用程序，但改变游戏规则的Web3+AI项目的潜力是巨大的。通过集成分布式链上治理、零知识证明推理、模型分布和改进的可解释性等各种区块链特性，这些项目在未来具有广阔的前景。 2.3.3 Web3+AI潜在垂直领域应用 A. 教育领域的应用 Web3 和人工智能的融合预示着教育领域的一场革命，其中生成式虚拟现实教室是一项值得注意的创新。将人工智能技术嵌入在线学习平台，学生可以获得个性化的学习体验。该系统根据每个学生的学习历史和兴趣生成定制的教育内容。这种个性化的方法有望提高学生的学习动机和效率，使教育更加个性化。此外，基于代币的信用激励代表了教育领域的创新实践。利用区块链技术，学生的学分和成绩可以编码成代币，形成数字化的学分体系。这种激励机制鼓励积极参与学习活动，创造一个更具吸引力和激励性的学习环境。受最近流行的SocialFi项目FriendTech的启发，类似的关键定价逻辑可以应用于在学生之间建立同行评审系统，为教育添加更多社交元素。利用区块链的不可篡改性，同行评价变得更加公平和透明。这种同行评审机制不仅有利于培养学生的团队合作能力，而且可以对学生的表现进行更全面、多维度的评估，将多元化、整体性的评价方式引入教育体系。 B. 在医疗领域的应用在医疗领域，Web3与AI的融合推进了联邦学习和分布式推理。通过将分布式计算与机器学习相结合，医疗专业人员可以大规模共享数据，从而实现更深入、更全面的群体学习。这种集体智慧方法可以加速疾病诊断和治疗计划的制定，推动医学领域的进步。隐私保护也是医疗领域应用的一个重要方面。借助Web3的去中心化和区块链的不变性，患者医疗数据可以更安全地存储和传输。智能合约可以实现对医疗数据的精确控制和权限管理，确保只有授权人员才能访问敏感的患者信息，从而维护医疗数据的隐私。 C. 保险领域的应用在保险行业，Web3与AI的融合有望为传统运营带来更加高效、智能的解决方案。例如，在汽车和房屋保险中，计算机视觉技术的应用帮助保险公司通过图像分析和评估更有效地评估财产价值和风险水平。这为保险公司提供了更加精细化、个性化的定价策略，增强了保险行业的风险管理。同时，链上自动化索赔处理是保险行业的一项创新进步。利用智能合约和区块链技术，索赔流程变得更加透明和高效，减少了繁琐的程序和人为干预的可能性。这不仅加快了理赔流程，还降低了运营成本，为保险公司和客户提供更好的体验。动态保费调整是另一个创新领域。通过实时数据分析和机器学习算法，保险公司可以更加精准、及时地调整保费，根据被保险人的实际风险状况进行个性化定价。这种做法不仅使保费更加公平，而且鼓励被保险人采取更健康、更安全的行为，促进全社会的风险管理和预防措施。 D. 版权领域的应用在版权领域，Web3 和人工智能的结合为数字内容创建、管理和代码开发引入了新的范式。通过智能合约和去中心化存储，数字内容的版权信息可以得到更好的保护，让创作者更轻松地追踪和管理自己的知识产权。区块链技术还可以建立透明且不可变的创作记录，为追踪和验证作品提供更可靠的手段。工作模式的创新也代表着版权领域的重大转变。代币激励的协作工作将工作贡献与代币奖励相结合，鼓励创作者、策展人和开发者共同参与项目。这不仅促进了创意团队之间的协作，也让参与者有机会直接从项目的成功中受益，从而催生更多优秀作品。另一方面，使用代币作为版权证明重塑了利益分配模式。通过智能合约自动执行的分红机制，作品的所有参与者都可以在作品被使用、出售或转让时实时获得自己的收益份额。这种去中心化的利益分配模式有效解决了传统版权模式中的不透明和延迟问题，为创作者提供了更加公平、高效的利益分配机制。 E. 虚拟宇宙领域的应用在元宇宙中，Web3与AI的融合为创建低成本AIGC以丰富基于区块链的游戏内容开辟了新的可能性。AI生成的虚拟环境和角色可以丰富游戏内容，为用户提供更加生动多样的体验，同时减少制作的人力和时间成本。创建生动的数字人是元宇宙应用的创新。数字人类具有细到头发的详细物理外观和基于大型语言模型构建的心理逻辑，可以在元宇宙中扮演各种角色。他们可以与用户交互，甚至参与现实世界场景的数字孪生。这为虚拟现实提供了更加真实、深刻的体验，推动数字人技术在娱乐、教育等领域的广泛应用。基于区块链用户画像自动生成广告内容是元宇宙中的智能广告应用。通过分析用户在元宇宙中的行为和偏好，人工智能算法可以创建更加个性化和有吸引力的广告，从而提高点击率和用户参与度。这种广告创作方式不仅更符合用户兴趣，也为广告主提供了更高效的推广渠道。生成式交互式 NFT是元宇宙中一项引人注目的技术。通过将NFT与生成设计相结合，用户可以在元宇宙中参与创作自己的NFT艺术品，赋予其互动性和独特性。这为数字资产的创造和交易开辟了新的可能性，推动了虚拟宇宙中数字艺术和虚拟经济的发展。三．签名 Web3 协议在本节中，作者选择了五个具有代表性的协议来深入了解 Web3 领域中生成式 AI 的现状：Render Network和Akash Network被强调为通用 AI 基础设施协议和 Web3 中 AI 类别的领先者；Bittensor被认定为当前模型训练领域的热门项目；Alethea.ai因其与生成式 AI 应用程序的密切相关性而被选中；Fetch.ai展示了人工智能代理在去中心化Web3世界中的潜力。 3.1 渲染网络（$RNDR） Render Network 由母公司 OTOY 的创始人 Jules Urbach 于 2017 年创立。OTOY 的核心业务是基于云的图形渲染，由 Google 和 Mozilla 联合创始人提供建议，为奥斯卡获奖电影项目做出了贡献，并与 Apple 进行了项目合作。 Render Network 是 OTOY 进军 Web3 领域的举措，旨在利用区块链的分布式特性，将小规模渲染和人工智能需求与去中心化资源连接起来。这一举措旨在为小型工作室节省成本，否则这些小型工作室将租用昂贵的集中式计算资源（例如AWS、MS Azure和阿里云），并为那些拥有闲置计算资源的人提供创收机会。在发布专有渲染器 Octane Render 的 OTOY 的支持下，Render Network 凭借固有的需求和扎实的商业模式推出，很快被认为是一个具有坚实基础和潜力的 Web3 项目。随着生成式AI的兴起，分布式验证和推理任务的需求不断增加，与Render的技术架构完美契合，使其成为未来发展的一个有希望的方向。Render 一直引领着 Web3 领域的 AI 赛道，演变成一个有点像 meme 的实体，每当围绕 AI、元宇宙和分布式计算的叙述升温时，它都会受益于上升趋势，展示了它的多功能性。 2023 年 2 月，Render Network 宣布了更新其定价等级系统的路线图，并为 $RNDR 引入了社区投票的价格稳定机制（尽管发布日期尚未公布）。该项目还宣布从 Polygon 迁移到 Solana（将 $RNDR 代币升级为基于 Solana SPL 的 $RENDER 代币，已于 2023 年 11 月完成）。渲染网络的新定价体系将链上服务分为三个级别，从高到低，每个级别对应不同的价格点和渲染服务质量。这些层根据客户的特定渲染需求为客户提供选择。社区投票的$RNDR价格稳定机制已从不定期回购转变为“销毁和铸币均衡（BME）”模式。这一变化强调 $RNDR 作为交易的稳定币，而不是长期持有资产。一个BME Epoch的具体业务流程如下：产品创建：Render上的产品创建者，即渲染资源的提供者，将闲置的渲染资源打包成产品（节点）并上线，等待使用。购买产品：有渲染需求的客户可以直接销毁$RNDR代币作为服务费用。如果他们没有 $RNDR 代币，他们首先用法定货币在 DEX 上购买它们，然后销毁代币。服务支付的价格公开记录在区块链上。铸造代币：根据预设规则铸造新代币。注：Render Network 收取产品购买者支付的项目运营交易费用的 5%。在每个 BME Epoch 中，都会铸造预设数量的新代币（数量会随着时间的推移而减少）。这些新代币被分发给三方：产品创造者：他们获得的奖励是： A。任务完成：根据各产品节点完成的渲染任务数量进行奖励。 b. 在线奖励：鼓励资源提供者在线完成任务，根据市场待机时间给予奖励。 2. 产品购买者：与购物中心的产品优惠券返还类似，购买者可以获得高达 100% 的 $RNDR 代币返还，鼓励未来使用 Render Network。 3. DEX 流动性提供商：合作 DEX 中的提供商，确保以合理的价格提供 $RNDR 代币以进行必要的销毁，将根据质押的 $RNDR 数量获得奖励。从过去一年$RNDR的价格走势来看，作为Web3中领先的AI赛道项目，$RNDR受益于ChatGPT在2022年底和2023年初带动的AI热潮。随着新代币机制的引入，$RNDR的价格2023年上半年达到顶峰。经过一段时间的稳定后，随着 OpenAI 新版本引发的 AI 复苏、Render Network 向 Solana 的迁移以及新代币机制的预期实施，$RNDR 的价格达到了近期高点。鉴于 $RNDR 的基本面变化很小，未来对 $RNDR 的投资需要谨慎的头寸管理和风险控制。 Dune Analytics仪表板的数据表明，自2023年初以来，渲染任务总数有所增加，但渲染节点数量并未增加。这表明导致工作负载增加的新用户是那些有渲染需求的用户，而不是那些提供渲染资源的用户。鉴于生成式 AI 到 2022 年底将激增，有理由推断额外的渲染任务与生成式 AI 应用程序相关。这种需求的增加是代表长期趋势还是暂时的激增还有待观察，需要进一步观察。 3.2 Akash Network（$AKT） Akash Network 是一个去中心化的云计算平台，旨在为开发者和企业提供更灵活、高效、更具成本效益的云计算解决方案。该项目的“超级云”平台基于分布式区块链技术，利用区块链去中心化的特性，为用户提供全球性、去中心化的云基础设施，包括CPU、GPU、存储等多样化的计算资源。 Akash Network 由拥有丰富项目背景、经验丰富的企业家 Greg Osuri 和 Adam Bozanich 创立，其使命很明确：降低云计算成本、提高可用性并让用户更好地控制计算资源。通过激励提供商通过竞价流程开放闲置计算资源，Akash Network 实现了更有效的资源利用，为资源需求者提供有竞争力的价格。 2023 年 1 月，Akash Network 启动了 Akash Network Economics 2.0 更新，以解决当前代币经济中的各种缺陷，包括： $AKT 市场价格的波动导致长期合同价格和价值的不匹配。对资源提供者释放大量算力的激励不足。社区激励措施不足阻碍了项目的长期发展。 $AKT 的价值捕获不足对项目稳定性构成风险。据官网介绍，Akash网络经济2.0计划中提出的解决方案包括引入稳定币支付、增加订单费用以增加协议收入、增强对资源提供者的激励以及增加社区激励等。值得注意的是，稳定币支付功能和订单费用功能已经实现。作为 Akash 网络的原生代币，$AKT 在协议中具有多种用途，包括用于验证（安全）、激励、网络治理和支付交易费用的质押。据官网显示，$AKT 的总供应量上限为 3.88 亿枚，截至 2023 年 11 月，已解锁约 2.29 亿枚（59%）。项目启动时分配的创世代币于2023年3月完全解锁并进入二级市场。创世代币的分配如下：关于价值获取，白皮书中提到的一个值得注意的尚未实施的功能是 Akash 计划对每一次成功的租赁收取“费用”。这些费用将被发送到收入池以分配给持有人。该计划规定对 AKT 交易收取 10% 的费用，对使用其他加密货币的交易收取 20% 的费用。此外，Akash 打算奖励长期锁定 AKT 持有量的持有者，从而激励长期投资。 CoinGecko 的价格趋势显示，$AKT 在 2023 年 8 月中旬和 11 月下旬经历了上涨，尽管涨幅不如人工智能领域的其他项目，这可能是由于当前的市场情绪所致。总体而言，Akash Network 是 AI 赛道上为数不多的优质项目之一，其基本面优于大多数竞争对手。其潜在的业务收入可以为该协议带来未来的盈利能力，随着人工智能行业的发展和对云计算资源的需求不断增加，Akash Network 有望在下一波人工智能浪潮中取得重大进展。 3.3 Bittensor（$TAO）对于那些熟悉 $BTC 技术架构的人来说，理解 Bittensor 的设计非常简单。事实上，在设计 Bittensor 时，其创建者从加密货币先驱 $BTC 的几个特征中汲取了灵感。其中包括总代币供应量为 2100 万枚，大约每四年产量减半，并涉及工作量证明 (PoW) 共识机制等。为了将其概念化，想象一下最初的比特币生产过程，然后用训练和验证人工智能模型来取代计算密集型的“挖矿”过程，该过程不会创造现实世界的价值。矿工根据人工智能模型的性能和可靠性获得激励。这形成了 Bittensor ($TAO) 项目架构的简单总结。 Bittensor 由人工智能研究人员 Jacob Steeves 和 Ala Shaabana 于 2019 年根据神秘作者 Yuma Rao 撰写的白皮书成立。简而言之，它是一个开源、无需许可的协议，创建了一个由许多子网络连接的网络架构，每个子网络负责不同的任务（机器翻译、图像识别和生成、大型语言模型等）。优秀的任务完成会受到奖励，并且子网络可以相互交互和学习。就目前主要的人工智能模型而言，都是科技巨头大量计算资源和数据投资的结果。这些AI产品表现出色的同时，这种方式也带来了很高的中心化风险。 Bittensor 的基础架构允许交流专家网络进行交互和相互学习，为大规模模型的去中心化训练奠定了基础。Bittensor 的长期愿景是与 OpenAI、Meta 和 Google 等巨头的闭源模型竞争，保持去中心化特征，同时渴望与它们的推理性能相匹配。 Bittensor的技术核心是Yuma Rao独特设计的共识机制，也称为Yuma Consensus，它混合了PoW和Proof of Stake（PoS）的元素。供应方主要涉及“服务器”（矿工）和“验证者”（验证者），而需求方则由使用网络中模型的“客户端”（客户）组成。流程如下：客户端将请求和数据发送给验证器进行处理。验证者将数据分发给特定子网下的矿工。矿工使用他们的模型和接收到的数据进行推理并返回结果。验证者按质量对推理结果进行排名，并记录在区块链上。最好的推理结果返回给客户端，矿工和验证者根据排名和工作量获得奖励。值得注意的是，Bittensor 本身并不在大多数子网络中训练任何模型；它更像是模型提供者和用户之间的纽带，通过较小模型之间的交互进一步提高各种任务的性能。目前，在线有（或已经有）30个子网络，每个子网络对应不同的任务模型。 $TAO 作为 Bittensor 的原生代币，在创建子网络、在子网络中注册、支付服务费用以及向生态系统内的验证者质押方面发挥着至关重要的作用。效仿 BTC 的精神，$TAO 选择公平发布，这意味着所有代币都是通过对网络的贡献生成的。目前，$TAO 的日产量约为 7,200 个代币，均匀分配给矿工和验证者。自项目启动以来，已生产了 2100 万枚代币中的约 26.3%，其中 87.21% 用于质押和验证。该项目还遵循 BTC 大约每四年产量减半的模式，下一次减半计划将于 2025 年 9 月 20 日举行，预计将成为重要的价格驱动因素。从 2023 年 10 月下旬开始，$TAO 的价格趋势出现大幅上涨，这主要是受到 OpenAI 会议之后新一波人工智能热情以及资本转向人工智能领域的推动。 $TAO作为Web3+AI赛道的新项目的出现，其品质、长远的愿景也吸引了投资。但必须承认，与其他AI项目一样，Web3+AI的结合虽然潜力巨大，但尚未在实际业务中找到支撑长期盈利项目的应用。 3.4 Alethea.ai（$OR） Alethea.ai 成立于 2020 年，是一个致力于利用区块链技术为生成内容带来去中心化所有权和治理的项目。 Alethea.ai 的创始人相信，生成式人工智能将带领我们进入一个由生成式内容引起的信息冗余时代，在这个时代，通过简单的复制粘贴或单击即可轻松复制或生成大量数字内容，但原创者很难获得利益。通过将区块链原语（例如 NFT）与生成式人工智能连接起来，他们的目标是确保生成式人工智能及其内容的所有权，并在此之上进行社区治理。在这一理念的推动下，Alethea.ai最初推出了新的NFT标准iNFT，它利用Intelligence Pods将AI动画、语音合成甚至生成式AI嵌入到图像中。Alethea.ai 还与艺术家合作，利用他们的艺术品创建 iNFT，其中一件在苏富比拍卖会上以 478,000 美元的价格售出。 Alethea.ai 随后推出了 AI 协议，允许任何生成式 AI 开发者或创作者无需许可即可使用 iNFT 标准进行创作。为了展示 AI 协议，Alethea.ai 开发了 CharacterGPT，这是一种基于 GPT 等大型模型理论的工具，用于创建交互式 NFT。最近，他们发布了 Open Fusion，使得任何 ERC-721 NFT 都可以与 Intelligence 结合并发布在 AI 协议上。 Alethea.ai 的原生代币是 $ALI，它有四个主要用途：锁定一定数量的$ALI来创建iNFT。锁定的 $ALI 越多，情报舱的级别就越高。 $ALI 持有者参与社区治理。 $ALI 作为 iNFT 之间交互的凭证（尚无实际用例）。从 $ALI 的用例来看，很明显，代币的价值捕获仍然主要基于叙述。过去一年的代币价格趋势证实了这一点：$ALI 受益于 ChatGPT 自 2022 年 12 月开始引领的生成式 AI 热潮。此外，当 Alethea.ai 在 6 月宣布新的 Open Fusion 功能时，引发了价格飙升。然而，除了这些情况之外，$ALI 的价格一直呈下降趋势，甚至没有像类似项目那样对 2023 年底人工智能炒作做出反应。除了原生代币之外，Alethea.ai 的 NFT 项目（包括其官方集合）在 NFT 市场的表现也值得关注。根据 Dune 仪表板的数据，第三方销售的 Intelligence Pods 和 Alethea.ai 的第一方 Revenants 系列在首次发布后逐渐淡出了人们的视线。作者认为，主要原因是最初的新颖性逐渐减弱，没有实质性的价值或社区参与来留住用户。 3.5 Fetch.ai（$FET） Fetch.ai 是一个致力于促进人工智能 (AI) 与区块链技术融合的项目。其目标是通过结合机器学习、区块链和分布式账本技术来构建去中心化的智能经济，以支持智能代理之间的经济活动。 Fetch.ai 由英国科学家 Humayun Sheikh、Toby Simpson 和 Thomas Hain 于 2019 年创立，其创始团队拥有令人印象深刻的背景。 Humayun Sheikh 是 DeepMind 的早期投资者，Toby Simpson 曾在多家公司担任高管职务，Thomas Hain 是谢菲尔德大学人工智能领域的教授。创始人的多元化经历横跨传统IT公司、区块链明星项目、医疗、超级计算领域，为Fetch.ai提供了丰富的行业资源。 Fetch.ai的使命是建立一个由自治经济代理（AEA）和人工智能应用程序组成的去中心化网络平台，使开发人员能够通过创建自治代理来完成预设的目标导向的任务。该平台的核心技术是其独特的三层架构：底层：基于 PoS-uD（无许可权益证明）共识机制，该基础层支持智能合约网络，促进矿工协作以及基本的机器学习训练和推理。中间层：开放经济框架（OEF）为AEA之间交互和底层协议提供共享空间，支持AEA之间的搜索、发现和交易。顶层：AEA 是 Fetch.ai 的核心组件。每个AEA都是一个智能代理软件，能够通过技能模块执行各种功能，执行用户预定义的任务。这些代理并不直接在区块链上运行，而是通过 OEF 与区块链和智能合约进行交互。智能代理软件可以纯粹基于软件，也可以绑定到智能手机、计算机和汽车等物理硬件。Fetch.ai 提供基于 Python 的开发套件 AEA 框架，该框架是模块化的，使开发人员能够构建他们的智能代理。在此架构之上，Fetch.ai 推出了 Co-Learn（智能体之间共享机器学习模型）和 Metaverse（智能体云托管服务）等后续产品和服务，以支持用户在其平台上开发智能体。关于代币，$FET 作为 Fetch.ai 的原生代币，涵盖了支付 Gas、验证质押以及在网络内购买服务等标准功能。超过90%的$FET代币已解锁，具体分配如下：自成立以来，Fetch.ai 经历了多轮代币稀释融资，最近一次是 2023 年 3 月 29 日从 DWF Lab 获得的 3000 万美元投资。鉴于 $FET 代币不能从项目收入中获取价值，其价格动能主要依赖于项目更新和市场对人工智能领域的情绪。事实上，在两次人工智能市场繁荣的浪潮中，Fetch.ai 的价格在 2023 年初和年底经历了超过 100% 的飙升。 Fetch.ai 的发展轨迹更像是一家 Web2.0 人工智能初创公司，重点是完善其技术。它通过持续的筹款和广泛的合作寻求认可和盈利。这种方法为未来在 Fetch.ai 上开发的应用程序留下了充足的空间，但也意味着它可能对其他区块链项目没有那么大的吸引力，从而可能限制生态系统的活力。Fetch.ai 的一位创始人甚至尝试基于 Fetch.ai 推出一个 DEX 项目 Mettalex DEX，但最终以失败告终。作为一个专注于基础设施的项目，生态系统的衰弱也阻碍了 Fetch.ai 内在价值的增长。四．生成式人工智能的美好未来 NVIDIA首席执行官黄仁勋将生成大型模型的推出比作人工智能的“iPhone时刻”，表明人工智能角色的关键转变，高性能计算芯片成为人工智能稀缺资源的核心。锁定Web3 AI子赛道大部分资金的AI基础设施项目仍然是投资者长期关注的焦点。随着芯片巨头逐渐升级计算能力，AI的能力将会扩展，很可能在Web3中催生更多的AI基础设施项目，甚至可能是专门为Web3中的AI训练而设计的芯片。虽然以消费者为中心的生成式人工智能产品仍处于实验阶段，但一些工业级应用已经显示出巨大的潜力。其中一种应用是将现实世界场景转移到数字领域的“数字孪生” 。考虑到工业数据中尚未开发的价值，NVIDIA 的元宇宙数字孪生平台将生成式 AI 定位为工业数字孪生的重要组成部分。在Web3中，包括虚拟世界、数字内容创作和现实世界资产，受人工智能影响的数字孪生将发挥重要作用。新型交互硬件的开发也至关重要。从历史上看，计算领域的每一次硬件创新都带来了革命性的变化和机遇，比如现在无处不在的电脑鼠标或 iPhone 4 的多点触控电容屏。 Apple Vision Pro宣布将于 2024 年第一季度发布，以其令人印象深刻的演示吸引了全球关注，有望为各行业带来意想不到的变化和机遇。以快速内容制作和广泛传播而闻名的娱乐行业往往首先受益于硬件更新。这其中包括Web3的元宇宙、区块链游戏、NFT等，都是值得长期关注和研究的。从长远来看，生成式人工智能的发展代表着量变导致质变。ChatGPT 的核心是推理问答这一长期研究的学术问题的解决方案。只有通过扩展数据和模型迭代，才达到了 GPT-4 令人印象深刻的水平。Web3中的AI应用也类似，目前正处于Web2模型适应Web3的阶段。完全基于 Web3 数据的模型尚未出现。未来富有远见的项目和致力于研究 Web3 特定问题的大量资源将为 Web3 带来自己的 ChatGPT 级杀手级应用程序。生成式人工智能的技术基础还有很多有前景的探索途径，比如思想链技术。这项技术允许大型语言模型在多步推理方面取得重大飞跃。然而，它也凸显甚至加剧了大型模型在复杂逻辑推理方面的局限性。有兴趣的读者可以探索原作者关于Chain-of-Thought的论文。 ChatGPT之后，Web3中出现了各种以GPT为主题的项目，但简单地将GPT与智能合约结合起来并不能满足用户需求。ChatGPT 发布大约一年后，未来仍然拥有巨大的潜力。未来的产品应该从Web3用户的真实需求出发。随着Web3技术的日益成熟，生成式AI在Web3中的应用必将是广阔而令人兴奋的。来源：金色财经

金色财经2024-02-18

海外AI再度加速！OpenAI、NVIDIA、微软、Google动作频频，AI基础设施需求旺盛

X平台的推文中发言：“我们认为，世界对AI基础设施的需求，包括芯片制造能力、能源供给、数据中心等，已经远远超过了目前的建设计划。” 2月9日，NVIDIA宣布成立新部门，专注为云计算等公司设计定制芯片。新的NVIDIA部门将由Dina McKinney领导。McKinney曾担任负责AMD CPU 设计和Marvell基础设施处理器的副总裁，他将负责监督为云计算、5G 电信、游戏、汽车等领域构建定制芯片的团队。 2月9日，微软内部正开发代号为Deucalion的新版Copilot，针对员工办公需求提供更丰富、更强大的功能。微软已经在员工团队中推广普及Microsoft 365 Copilot。 2月16日，OpenAI发布了Sora大模型，可根据用户指令生成1分钟的高清视频，能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，即能够理解和模拟运动中的物理世界。OpenAI 已经邀请了一支专业的创意人士测试，用于反馈其在专业环境中的实用性。 2月16日，Google宣布推出全新的Gemini 1.5 AI模型，采用MOE架构，可以处理128000个token的标准情境窗口。 Sora令影视业倍感惶恐？北京时间2月16日凌晨，没有任何预告，全球明星AI创业公司OpenAI发布了文生视频模型Sora，首次由AI生成了长达1分钟的多镜头长视频，其对于真实人类世界的高模拟度画面、精细的画质、多镜头拍摄、多角度运镜，表明AI对人类世界的理解、AI生成的创造性内容又上了新台阶。国泰君安研报指出，Sora具有三大突出亮点，一是60秒长视频，Sora可以保持视频主体与背景的高度流畅性与稳定性。二是单视频多角度镜头，Sora在一个视频内实现多角度镜头，分镜切换符合逻辑且十分流畅。三是理解真实世界的能力，Sora对于光影反射、运动方式、镜头移动等细节处理得十分优秀，极大地提升了真实感。与目前AI视频赛道同行相比，Sora每条提示60秒的视频长度，远高于Pika Labs的3秒、Meta Emu Video的4秒和Runway公司Gen-2的18秒的视频时长。 2月16日，360创始人周鸿祎发布微博提到自己对Sora的看法，周鸿祎认为，Sora的诞生意味着AGI（通用人工智能）实现可能从10年缩短至一两年。周鸿祎认为，科技竞争最终比拼的是让人才密度和深厚积累，“很多人说Sora的效果吊打Pika和Runway。这很正常，和创业者团队比，OpenAl这种有核心技术的公司实力还是非常强劲的。有人认为有了AI以后创业公司只需要做个体户就行，实际今天再次证明这种想法是非常可笑的。” 中国香港青年导演朱智立告诉蓝鲸财经，“它（Sora）对电影行业的影响只是一个时间问题，因为它已经把画面做到非常真实、有细节，包括一个女人在东京街头的画面，连脸上的雀斑都能做到非常真实。” 周鸿祎认为，机器能生产一个好视频，但视频的主题、脚本和分镜头策划、台词的配合，都需要人的创意，至少需要人给提示词。一个视频或者电影是由无数个60秒组成的。今天Sora可能给广告业、电影预告片、短视频行业带来巨大的颠覆，但它不一定那么快击败TikTok，更可能成为TikTok的创作工具。 AI基础设施需求旺盛市场观点认为，2022年是影像之年，2023是声波之年，而2024是视频之年。OpenAI表示，Sora是构建世界模型的基础，未来将向实现AGI继续迈进。中信证券表示，多模态大模型算法的突破将带来自动驾驶、机器人等技术的革命性进步，持续看好本轮生成式AI浪潮对科技产业的长周期影响和改变，继续关注算力、算法、数据、应用等环节的领先厂商。东吴证券判断，多模态是AI商业宏图的起点，有望真正为企业降本增效，且企业可将节省下来的成本用于提高产品、服务质量或者技术创新，推动生产力进一步提升；同时，也可能出现新的、空间更大的用户生成内容平台。对于Sora的发展，算力需求旺盛。国泰君安指出，Sora模型推动AI多模态领域飞跃式发展，AI创作等相关领域将迎来深度变革，AI赋能范围进一步扩大，多模态相关的训练及推理应用也将进一步提升对算力基础设施的相关需求。无独有偶，国盛证券也持有相同的观点，其认为，Sora依旧符合AI缩尺律（Scaling Law）OpenAI在技术文档中说明，随着训练计算量的增加，样本质量明显提高，进一步佐证了多模态时代，算力需求将成为最核心的瓶颈之一。多模态大模型拉动全球算力需求快速增长，国产AI算力迎来机会。根据南方财富网趋势选股系统数据统计，A股国产AI算力相关上市企业目前数量有52家，如国产AI算力产业链包含AI服务器零部件、服务器整机、算力租赁、数据中心等环节。AI服务器零部件公司主要包括海光信息、寒武纪、龙芯中科、景嘉微等；服务器整机公司主要包括高新发展、神州数码、拓维信息、广电运通、烽火通信、同方股份等；算力租赁公司主要包括恒润股份、云赛智联、鸿博股份等；数据中心公司主要包括奥飞数据、光环新网、宝信软件、数据港等。天风证券发布研究报告称，对比海外，看好国内大企业深度使用大模型赋能旗下应用，也看好未来算力继续高增长，建议关注AI多模态、AI应用及华为链+三条主线。 (1)AI多模态：万兴科技(300624.SZ)、美图公司(01357)(与海外组联合覆盖)、易点天下(301171.SZ)、焦点科技(002315.SZ)、当虹科技(688039.SH)； (2)AI应用：金山办公(688111.SH)、科大讯飞(002230.SZ)、恒生电子(600570.SH)、鼎捷软件(300378.SZ)、福昕软件(688095.SH)、用友网络(600588.SH)、金蝶国际(00268)、泛微网络(603039.SH)、致远互联(688369.SH)； (3)华为链+：海光信息(688041.SH)、寒武纪(688256.SH)、云天励飞(688343.SH)、景嘉微(300474.SZ)(电子组联合覆盖)。（综合投资者网、蓝鲸财经、券商研报）

金融界2024-02-18

黄仁勋呼吁各国构建自己的主权AI基础设施

英伟达CEO黄仁勋本周在迪拜举行的世界政府峰会（WGS）上发表讲话时，再次强调了“主权AI”的重要性。黄仁勋在和阿联酋人工智能大臣奥马尔·奥拉马进行的一次炉边谈话中表示，每个国家都需要拥有自己的人工智能基础设施，以便在保护自己文化的同时利用经济潜力。他说：“你不能允许这件事由别人来做。” 黄仁勋将主权AI描述为全球领导人的巨大机遇，“它编纂了你的文化、你的社会智慧、你的常识、你的历史——你拥有你自己的数据。” 黄仁勋还敦促各国领导人不要被人工智能“迷惑”。人工智能具有前所未有的听从普通人指示的能力，这使得各国拥抱人工智能、为其注入当地语言和专业知识变得至关重要。在回答奥拉马关于如果他是一个发展中国家的领导人，他将如何接触人工智能的问题时，黄仁勋强调了建设基础设施的重要性。 “这不是那么昂贵，也不是那么难，”他说，“当然，我要做的第一件事是，将语言和你的文化数据编纂成你自己的大型语言模型。” 随着人工智能和加速计算的发展，英伟达的GPU已经成为一个又一个创新的平台。黄仁勋说：“英伟达GPU是唯一一个可以在任何平台上使用的平台，”这种普遍性不仅使人工智能民主化，而且促进了从云计算到自主

金融界2024-02-16

“女版巴菲特”Cathie Wood团队最新预测：最快2026年实现通用人工智能

元，毛利率将维持在75%的水平。同时，AI 基础设施即服务提供商、软件公司和 AI 基础模型提供商这三类企业届时也将产生20%的现金流利润。

金融界2024-02-13

OpenAI寻求数万亿美元融资新AI项目致力改革全球半导体行业

表示，OpenAI认为“世界需要更多的AI基础设施 - 包括晶圆制造能力、能源、数据中心等 - 而人们目前计划建设的不够。”他补充说，“建设大规模的AI基础设施和一个具有韧性的供应链对经济竞争力至关重要”，而OpenAI将努力提供帮助。这则消息是在Altman之前的一些芯片项目和投资引发一些争议之后出现的。在Altman短暂被解除OpenAI首席执行官职务之前，据报道，他正在寻求数十亿美元的资金用于一个名为“Tigris”的新的尚未成立的芯片企业，最终与英伟达竞争，他曾前往中东筹集资金。 2018年，Altman个人投资了一家名为Rain Neuromorphics的AI芯片初创公司，该公司位于OpenAI总部附近的旧金山，2019年，OpenAI签署了一份意向书，打算在Rain的芯片上花费5100万美元。去年12月，美国强迫一家由沙特阿美支持的风险投资公司出售其在Rain的股份。在过去一年的生成式人工智能繁荣中，英伟达是赚钱最多的公司，其市值在2023年增长了三倍以上。该公司的图形处理单元（GPU）驱动着由OpenAI、Alphabet、Meta和一大批获得大量资金支持的初创公司开发的大型语言模型，他们都在争夺生成式人工智能市场的一部分。英伟达目前控制着大约80%的AI芯片市场，其市值约为1.72万亿美元，不远处即将超过亚马逊和Alphabet等科技巨头的市值。Altman可能希望改变这一局面。 2022年11月，当OpenAI的ChatGPT推出时，该公司拥有有限的GPU和容量，并且在很大程度上认为自己是一家为开发人员和企业构建工具的公司，OpenAI首席运营官Brad Lightcap告诉CNBC，当时Altman是“尝试”的坚定支持者，他的观点是与模型进行基于文本的交互具有重要性和个性。这一举措取得了成功。ChatGPT当时打破了最快增长的消费者应用程序记录，现在每周活跃用户超过1亿，根据OpenAI的数据，还有超过92%的《财富》500强公司使用该平台。去年11月，OpenAI的董事会罢免了Altman，引发了辞职或威胁辞职的行动，包括几乎所有OpenAI员工签署的公开信，以及包括微软在内的投资者的愤怒。一个星期后，Altman回到了公司。此后，OpenAI宣布了一个新的董事会，其中包括前Salesforce联合首席执行官Bret Taylor、前财政部长拉里·萨默斯和Quora首席执行官Adam D'Angelo。微软获得了一个非投票董事会观察员职位，公司仍计划增加更多席位。

楼喆2024-02-10

近17天连续实现资金净流入！纳指100ETF(513390)盘中上涨2.17%，成交额近6000万元

中预计大头用于AI芯片。各家公司仍然把AI基础设施建设、模型与应用迭代作为后续发展的重点，并通过内部人员结构以及资本开支调整持续加码AI领域投入。建议关注后续海外互联网大厂AI技术发展与应用落地。纳指100ETF(513390)，场外联接(A类：016055；博时纳斯达克100指数发起（QDII）A美元现汇：016056；C类：016057；博时纳斯达克100指数发起（QDII）C美元现汇：016058)。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。

有连云2024-02-08

英伟达股价再创新高美银高盛上调其目标价至800美元

，这要归功于“大型云服务提供商在生成式AI基础设施上的持续支出、不断扩大的客户群体以及多个新产品周期。” 根据亚马逊、微软和Alphabet等主要云服务提供商上周发布的财报，高盛认为，英伟达仍将从H100等支持人工智能的GPU芯片的加速支出中受益。高盛分析师Toshiya Hari写道：“来自更广泛生态系统的各种数据点表明，对加速计算的需求持续强劲，这令我们感到鼓舞。”

金融界2024-02-06

人工智能和 DeFi 的结合可以使两个行业受益

据市场和 AI 算法市场等领域的整个 AI 基础设施。 “如果所有数据都被视为资产，那么质量越高的数据就越值钱，”V 说。“由于人工智能模型是为不同的应用而设计的，因此这些模型的市场可能会出现；用户可以选择和购买最适合其特定需求的模型，从而创建一个需求驱动的市场，重点是将正确的人工智能模型与正确的用例相匹配。” 然而，虽然将人工智能融入 DeFi 平台可以带来巨大的机遇，但也存在潜在的安全挑战。人工智能允许 DeFi 交易者通过人工智能驱动的交易机器人和预测分析来实施交易策略，以识别市场趋势。然而，人工智能算法很容易受到数据操纵的影响，如果每个人都依赖相同的有缺陷的数据模型，这可能会导致损失。美国证券交易委员会 (SEC) 主席加里·詹斯勒 (Gary Gensler)在 2023 年对在传统金融市场使用人工智能表达了类似的担忧。根斯勒认为，如果主流金融机构开始根据相同的数据模型做出决策，可能会导致从众心理，破坏金融市场的稳定并无意中引发经济衰退。人工智能可以帮助解决 DeFi 中的问题，反之亦然 DappRadar 的区块链分析师Sara Gherghelas告诉 Cointelegraph，Web3 技术与人工智能的结合可能代表着“具有巨大潜力的突破性融合”。在她看来，人工智能可以帮助解决 DeFi 领域的问题，反之亦然，有可能推动这两个领域的发展，使金融服务更加高效、安全和便捷。Gherghelas 认为，我们面临的关键问题不是我们是否实施人工智能，而是如何实施人工智能以最大限度地发挥其效益。 “人工智能分析大数据集的能力可以增强 DeFi 中的风险评估、欺诈检测和预测分析，”Gherghelas 说。相反，DeFi 透明、去中心化的账本可以为 AI 提供稳健、防篡改的数据，提高 AI 模型的准确性和公平性。人工智能已经被用于 DeFi 领域，帮助检测欺诈、身份验证和打击洗钱。加密货币交易所币安开始利用人工智能来对抗。如果深思熟虑，Web3 和人工智能的协同作用可能会彻底改变金融、医疗保健和供应链等行业，从而将效率和透明度提高到新的水平。她说：“由于去中心化技术提供了多样化且安全的数据集，这种集成具有创新应用程序、增强的数据隐私和强大的人工智能模型的潜力。”然而，必须应对可扩展性和互操作性等挑战，同时还要解决道德和监管问题。除了对人工智能所能实现的成就感到兴奋的同时，也存在很大的恐惧。SpaceX 首席执行官埃隆·马斯克 (Elon Musk) 等科技领袖一直在对人工智能滥用的可能性发出警告，甚至要求暂停人工智能开发。美国和许多其他国家已采取措施规范人工智能的发展，并防止一些预测的最坏情况成为现实。到目前为止，只有欧洲取得了真正的进展。通过《人工智能法案》，欧盟建立了一个框架，规定了人工智能开发的义务，包括测试、记录、透明度和通知义务。 Gherghelas 认为，将人工智能融入 DeFi 可能需要一个全新的监管环境来解决其影响，这可能会给已经在努力跟上人工智能行业快速增长的监管机构带来另一个问题。 “需要强调的是，人工智能不仅仅是一种转瞬即逝的趋势；它也是一种趋势。” 它会一直存在，并将越来越多地成为我们日常生活的一部分，”Gherghelas 说。 “关键是负责任地引导这种整合，确保人工智能的部署符合道德、公平并符合社会价值观，”她补充道。过去几年，人们对人工智能生成内容的担忧呈指数级增长。世界经济论坛在其第 19 份全球风险报告中强调了人工智能技术的不利后果。联合国还呼吁人工智能利益相关者解决虚假信息的传播问题，并要求他们立即采取“紧急”行动，确保负责任地使用人工智能。 Deepfake 已被标记为特别值得关注的问题。人工智能视频技术可以创建计算机生成的图像和声音，这些图像和声音通常与真实的图像和声音难以区分。Deepfakes 已经在电影行业中用于延缓演员的衰老。然而，这项技术也有其阴暗面。近日，美国总统乔·拜登的幽灵向选民打电话，涉嫌操纵2024年大选结果。音乐巨星泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）也发现自己成为深度伪造图像的受害者，因为人工智能被用来在网上创建她的露骨照片。 SumSub 的数据显示，从 2022 年到 2023 年，全球所有行业的深度造假都增加了十倍。人工智能和 DeFi 仍处于早期阶段 OneReach.ai 创意内容总监 Josh Tyson 在接受 Cointelegraph 采访时表示，在他看来，去中心化和人工智能有着千丝万缕的联系——我们正处于它们关系的早期阶段。人工智能的更广泛采用似乎可能会导致一个更加去中心化的世界。 Tyson 认为OpenAI 的聊天机器人等软件可以提供有关 Web3 和 DeFi 基础和演变的可靠背景，这对“客户方程式双方”的用户都有价值。 “似乎 DeFi 领域的许多问题都与变化的步伐有关；随着 NFT、应用程序、平台和去中心化交易所不断发展，很难建立对该领域的基本了解。” 泰森补充道：“如果可以利用生成式人工智能来创建一个可靠、值得信赖和直观的进入该领域的门户，这可能会改善这个行业。” 来源：金色财经

金色财经2024-02-06

涨停复盘：暴力反弹！中证500成分股批量涨停，医药行业、新质生产力、国产芯片、人工智能等集体爆发

放量。光模块：多国寻求建立并运行自主AI基础设施，算力芯片需求持续增长，英伟达股价不断刷新历史新高。券商：近期海通证券、国投资本、东方证券、国金证券、东方财富等券商发布了回购方案。创新药：国家医保局探索新上市药品首发价格新规，支持创新药获得“与高投入、高风险相符的收益回报”。六、市场情绪

金融界2024-02-06

高盛看好英伟达：目标股价再创新高，预计涨幅达20%

一调整“受到大型云服务提供商在Gen AI基础设施上持续支出、客户群体的扩大以及多个新产品周期的推动。” 截至发稿，英伟达现报693.32，涨幅4.79%，再创历史新高，目前市值超1.7万美元。（图片来源：finance.yahoo ）

丰雪鑫992024-02-06

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