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智能化资产管理：AI交易策略的革新之路
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准备。 模型训练：交易员选择在3EX
AI
平台
上使用深度学习网络来分析数据和识别潜在的交易机会。利用3EX AI提供的高性能计算资源，交易员能够快速迭代模型设计，测试不同的网络架构和参数配置。 例如下图所示： 策略生成和测试：通过3EX AI交易平台，公司自动生成交易策略，并使用平台提供的回测和前向测试工具来评估这些策略的表现。测试结果帮助交易员识别出最有潜力的策略进行进一步优化。 例如下图所示模拟盈亏界面： 实时监控与调整：最终选定的策略在3EX AI交易平台上被部署为实时交易执行。平台的实时监控工具允许交易员持续跟踪策略表现，并根据市场变化快速调整策略参数。 成效分析 通过实施基于3EX AI的交易策略，交易员在测试期间实现了比行业平均水平高出15%的回报率。此外，策略的波动性低于市场平均水平，显示出较高的稳定性。3EX AI交易平台的深度学习模型能够有效识别和利用复杂的市场趋势，而平台的自动化工具大大提高了策略测试和执行的效率。 通过这个案例，我们可以看到3EX AI交易平台在整个交易策略生成、测试、优化和执行过程中的应用价值。3EX AI交易不仅提供了强大的技术支持，还通过其高效的数据处理、模型训练和策略测试工具，帮助资产管理公司实现了自动化、智能化的交易决策，从而获得了超越市场的回报。这个案例展示了3EX AI交易平台的实际应用效果，证明了其在帮助客户提高交易策略性能方面的强大能力。 未来展望 随着人工智能技术的不断进步和金融市场的深入融合，AI交易策略在资产管理行业的应用前景广阔。这一趋势预示着资产管理行业将迎来更加智能化、自动化的新时代，其中潜在的技术进步和市场应用范围的扩大将为行业带来根本性的变革。 技术进步 更加先进的AI模型：随着深度学习、强化学习等技术的发展，未来的AI模型将更加强大和精准，能够更好地理解和预测市场动态。这将使得AI交易策略更加稳健，能够在更加复杂的市场环境中实现超越平均水平的表现。 量化模型与非结构化数据的结合：AI技术将越来越多地应用于非结构化数据（如新闻、社交媒体内容等）的分析，与传统的量化模型相结合，为交易决策提供更全面的视角。 自适应和自我优化的能力：未来的AI交易策略将具备更强的自我学习和自我优化能力，能够根据市场变化自动调整策略参数，确保策略始终保持最优状态。 市场应用范围的扩大 应用于更多资产类别和市场：随着技术的成熟和市场的接受度提高，AI交易策略将被应用于更多资产类别和市场，包括股票、债券、外汇、商品等传统市场，以及加密货币等新兴市场。 为不同规模的投资者服务：AI交易策略的应用将不再局限于大型机构投资者。随着技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也将能够利用AI交易策略，享受到智能化投资的红利。 整合跨界服务：未来的AI交易平台可能整合更多跨界服务，如财富管理、风险管理和合规服务等，为客户提供一站式的资产管理解决方案。 总之，人工智能交易策略的未来发展前景令人期待。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，AI交易策略将在提高资产管理行业的效率、降低运营成本、提升投资回报率以及增强风险控制能力等方面发挥越来越重要的作用。交易员需要紧跟技术发展的步伐，积极探索和应用AI交易策略，以在未来的市场竞争中保持领先。 结论 随着金融科技的迅猛发展，人工智能（AI）技术在交易策略生成中的应用已经成为交易行业转型升级的重要驱动力。通过本文的探讨，我们可以明确看到，AI技术在交易策略生成中所展现出的重要性和优势，为交易行业带来了前所未有的变革机遇。 AI技术的引入，极大提升了交易策略生成的效率和精准度。通过自动化处理和分析大量历史和实时市场数据，AI模型能够迅速识别出潜在的交易机会，并生成相应的交易策略。这种高度自动化的过程，不仅大幅降低了人力成本，也使得交易策略能够快速响应市场变化，提高了资产管理的灵活性和效率。 此外，AI交易策略的稳健性和自适应性也是其显著优势。通过持续学习市场规律和交易信号，AI模型能够自我优化，适应市场变化，生成更加稳健的交易策略。这种能力对于应对市场的不确定性，减少人为误判，提高交易策略的成功率至关重要。 AI在交易策略生成中的应用，不仅限于大型资产管理机构。随着AI技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也能够利用AI生成的交易策略，享受到智能化投资的便利和益处。这种普及性将进一步扩大AI技术在资产管理行业中的应用范围，推动行业向更加智能化、个性化的方向发展。 综上所述，人工智能技术在交易策略生成中的重要性和优势已经得到了广泛认可。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，预计AI将在未来的资产管理行业中发挥更加关键的作用，为行业带来更深层次的变革和发展。对于资产管理行业的各个参与者来说，积极探索和应用AI技术，将是适应和引领未来市场竞争的关键。 来源：金色财经
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金色财经
2024-03-04
AI+Web3定义未来：3EX的探索与创新
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用户提供投资建议。 3EX：Web3+
AI
平台
3EX是一家全球领先的加密货币交易所，也是首批将AI技术与Web3理念相结合的平台之一，致力于为用户提供更加安全、便捷、高效的交易体验。3EX平台的一站式AI交易功能是其一大亮点。用户通过和3EX AI交易机器人进行自然语言对话，即可实现创建交易策略、模拟盈亏、自动触发交易信号和执行交易指令等一站式AI交易服务，让用户即使在高度波动的加密货币市场中也能够保持竞争优势。 通过AI交易策略跟单系统，用户可以轻松复制平台上表现优秀的交易策略，实现“一键跟单”。这不仅大大降低了交易门槛，也为用户提供了分散风险、提高收益的可能。此外，3EX还提供了一系列教育资源和社区支持，帮助用户更好地理解和应用AI交易技术。 AI与Web3的结合开启了数字世界新的可能，而3EX平台的创新应用正是这一趋势下的杰出代表。通过不断探索和创新，3EX不仅为用户提供了前所未有的交易体验，也为整个行业的发展注入了新的活力，也为整个加密货币交易所行业树立了新的标杆。通过推广AI交易技术和Web3理念，3EX不仅帮助普通用户获得了与专业交易者相媲美的交易能力，也推动了加密货币交易文化的发展，促进了行业的健康、可持续发展。 3EX相关链接： Twitter(EN): https://twitter.com/3exglobal Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?id=100092234370403 Instagram: https://www.instagram.com/3EX.Exchange/ Medium: https://medium.com/@3ex Reddit：https://www.reddit.com/user/3EXGLOBAL Youtube：https://youtube.com/@3EXGLOBAL?feature=shared 来源：金色财经
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金色财经
2024-03-01
创新奇智(02121)上涨5.03%，报6.89元/股
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主要提供全栈式AI产品和解决方案，包括
AI
平台
、算法、软件及AI赋能设备，服务于中国制造、金融服务及其他行业。根据弗若斯特沙利文的资料，2020年，公司在中国企业AI解决方案市场上以收入计算，成为第三大AI技术驱动型解决方案提供商。 截至2023年中报，创新奇智营业总收入9.24亿元、净利润-1.96亿元。
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金融界
2024-02-29
腾讯申请多枚混元生图商标
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。该功能可实现输入对图片的描述文字后，
AI
平台
根据文字描述生成对应的图片。
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金融界
2024-02-26
2024年将是C3.ai的关键一年
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增长了10%。 来源：企业报告 与同行
AI
平台
相比，C3.ai的增长几乎陷入停滞。尽管我们仍处于人工智能革命的早期阶段，但对于平台公司来说，未来几年将是决定哪些公司独立生存、哪些公司被收购、哪些公司成为中坚力量的关键时期。 管理层预计，24年第三季度的收入增长率在11-17%之间，这表明24年第二季度17%的年增长率是未来更高增长率的开始。尽管有了这样的增长，但管理层的经营亏损仍在4000万美元至4600万美元之间，经营利润率为-60%。展望24年第四季度，管理层对24年第四季度的收入指导在4.25-38.75%之间。管理层的收入指导反映了上文所说的，采用GenAI将决定公司发展的成败，要么非常成功，要么彻底失败。在其他条件相同的情况下，24年第四季度调整后的营业利润率为-45%。 展望25财年，C3.ai鉴于其在市场中的定位，将面临比普遍预期更多的阻力。与竞争对手相比，C3.ai将更先进的人工智能功能引入其产品组合的时间有点晚，因此可能面临重大阻力。对于24财年，预计营收增长12%，25财年增长10%，总收入分别为2.97亿美元和3.28亿美元。因此，利润率将面临更大的阻力，因为该公司将招聘更多员工，并面临增长阻力。 来源：企业报告 最后，管理层认为公司将在24年第四季度和25财年产生正现金流。虽然这对公司来说是一个非常可行的目标，但转向正现金流不由损益表驱动，而是由资产负债表上的会计影响驱动。鉴于此，现金流转为正并不会对公司产生重大影响，除了他们如何报告财务状况。 估值与股东价值 来源：企业报告 人工智能的定价非常高，为销售额的11.27倍，但远低于同行平台。鉴于对该公司增长轨迹的展望，该公司的估值不会扩大到同类公司的水平。考虑到人工智能的历史估值，基于公司未来的增长路径，价格/销售额留下了广泛的可能性。 来源：Seeking Alpha 如果该公司不能完全实现其GenAI产品的采用目标，那么股价可能会在一天内轻松下跌20%或更多，就像其他软件平台在这个财报季所看到的那样。正如之前提到的，24财年将是公司的关键一年，因为它将决定未来的增长路径，成为人工智能平台成败的一年。 考虑到对同行平台Palantir的滞后效应，这场竞赛可能是一场非常陡峭的艰苦战斗。 $C3.ai, Inc.(AI)$
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老虎证券
2024-02-23
ChatGPT 周年纪念反思：AIGC的瓶颈与Web3的机遇
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，A16z 的一篇题为《谁拥有生成式
AI
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》的综合文章，全面总结了当前生成式 AI 的技术架构。 根据这项研究，当前Web2时代的生成式AI架构分为三个层次：基础设施（算力）、模型、应用。文章还对这三个层面的当前发展提出了见解。 基础设施：目前重点仍然主要集中在Web2基础设施逻辑上，真正整合Web3和AI的项目很少。基础设施在现阶段获得了最大的价值。在存储和计算领域深耕数十年的Web2巨头，在人工智能的探索阶段，通过“卖铲子”获得了丰厚的利润。 模型：理想情况下，模型应该是人工智能的真正创造者和所有者。然而，目前很少有商业模式能够让这些模型的作者捕捉到相应的商业价值。 应用程序：多个垂直领域开发的应用程序已产生超过数亿美元的收入。然而，高昂的维护成本和较低的用户保留率对维持这些应用程序作为可行的长期商业模式构成了挑战。 2.3 生成式人工智能在Web3中的应用 2.3.1 利用AI分析Web3海量数据 数据是构筑未来人工智能发展技术壁垒的基石。为了理解它的重要性，我们首先看一下关于大型人工智能模型性能来源的研究。 这项研究表明了大型人工智能模型的独特涌现能力：当模型规模超过一定阈值时，模型精度会突然激增。如图所示，每个图表代表一个训练任务，每条线表示大型模型的性能（准确性）。 对各种大型模型的实验一致得出这样的结论：超过一定阈值后，模型性能在不同任务上会出现突破性增长。 本质上，模型大小的量变会导致模型性能的质变。这个大小与模型参数的数量、训练持续时间和训练数据的质量有关。目前，在模型参数（各公司顶尖研究团队设计）和训练时长（大部分计算硬件采购自NVIDIA）没有显着差异的情况下，开发领先产品主要有两条路径。 首先是识别并解决利基领域的具体痛点，这需要对目标领域有深入的理解和洞察。第二，更实际的做法是收集比竞争对手更全面的数据。 这为生成式 AI 大型模型进入 Web3 领域打开了一个绝佳的切入点。现有的人工智能大模型或基础模型是在来自各个领域的海量数据上进行训练的，而Web3中链上数据的独特性使链上数据模型成为一个令人兴奋且可行的途径。 在Web3中，数据层面目前有两种产品逻辑：第一种激励数据提供者，鼓励用户共享数据使用权，同时保护数据的隐私和所有权。海洋协议在这方面提供了有效的数据共享模型。第二种方法涉及集成数据和应用程序的项目，以便为用户提供特定于任务的服务。例如，Trusta Lab收集和分析用户的链上数据，并通过其独特的MEDIA评分系统，提供女巫账户分析、链上资产风险分析等服务。 2.3.2 AI Agent在Web3中的应用 如前所述，链上人工智能代理的应用正在蓬勃发展。借助大型语言模型并优先考虑用户隐私，他们提供可量化的链上服务。根据 OpenAI 首席人工智能研究员 Lilian Weng 的博客文章，人工智能代理可以分为四个部分：代理 = LLM（大型语言模型）+ 规划 + 内存 + 工具使用。 LLM作为AI Agent的核心，处理外部交互，从大量数据中学习，并用自然语言进行逻辑表达。规划+记忆方面类似于用于训练 AlphaGo 的强化学习技术中的行动、策略和奖励概念。 它涉及将任务分解为更小的目标，并通过重复训练和反馈来学习最优解决方案，根据功能将信息存储在各种类型的记忆中。工具使用是指智能体利用模块化工具、互联网信息检索、访问专有信息源或API等工具的能力。值得注意的是，大多数这些信息在预训练后很难修改。 考虑到AI Agent的这种逻辑，我们可以设想Web3和AI Agent结合的无限可能性。例如： 在目前的交易应用中，集成AI Agent模型可以为客户提供自然语言界面，提供包括价格预测、交易策略、止损策略、动态杠杆调整、智能跟随意见领袖、借贷等多种交易功能。 在执行量化策略时，策略可以进一步分解为子任务，分配给不同的AI Agent来执行。协作人工智能代理可以增强隐私保护并实现实时监控，以防止被对手利用。 基于区块链的游戏中的许多 NPC自然而然地与 AI 代理保持一致。已经有项目应用GPT来动态生成游戏角色对话。未来的发展可能会超越预设文本，创建更真实的实时 NPC（甚至数字人）交互，并且独立于玩家干预进行操作。斯坦福大学的“虚拟小镇”就是此类应用的一个很好的例子。 尽管目前的Web3+AI 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
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金色财经
2024-02-18
Sora引爆AI叙事 哪些Crypto+AI概念项目最值得关注
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gularityNET是一个去中心化的
AI
平台
和市场，旨在建立一个“连接人工智能和机器学习工具、创造有效应用的协议”。在 SingularityNET 平台上运行的代理可以灵活地将工作外包给彼此——交易信息、协商付款以及进行影响代理声誉的评级。 2021年5月，SingularityNET开始了第二阶段。AGI代币被AGIX取代，项目在Cardano上启动，同时也采取了建立二层网络等措施以鼓励用户大规模使用。 2022年，SingularityNET 和SingularityDAO 从LDA Capital 获得2500 万美元投资承诺，并且在2017年的ICO阶段获得3600万美元融资。目前项目市值为5.9亿美元，币价为0.47美元。 Sleepless AI（AI）： Sleepless AI 是一款基于 AI 的虚拟伴侣游戏，利用 AIGC 和 LLM 来创建丰富的基于故事的游戏玩法以及与角色有机发展的互动。该项目目前正在开发三款游戏，其第一款游戏是 HIM，这是一款虚拟男友 Otome 游戏，具有不可变且链上的独特 SBT 角色。 Sleepless AI 已完成战略融资，金额未披露。目前项目市值为2.38亿美元，币价为0.47美元。 NFPrompt（NFP）： NFPrompt（Non-Fungible Prompt）是一个由AI驱动的 UGC平台，专为新一代 Web3 创作者而设计，它是一个集AI创作、社交和商业化于一体的平台。NFPrompt 提供图像、视频、pfp、音乐等 5 种不同的人工智能赋能创作工具，让所有人都能轻松创作 NFT。 2023年6月NFPrompt 完成种子轮融资，金额未披露。目前项目市值为2亿美元，币价为0.78美元。 Render（RNDR）： Render Network是基于去中心化GPU的渲染解决方案提供商，旨在将希望执行渲染作业的用户与拥有空闲GPU来处理渲染的人联系起来。所有者可以将他们的GPU连接到渲染网络，以便使用OctaneRender接收和完成渲染作业。 项目分别在2018年通过ICO完成116万美元以及在2021年完成3000 万美元战略融资。目前项目市值为21.45亿美元，币价为5.63美元。 Numerai（NMR）： Numerai 是一种由数据科学家网络建立、使用人工智能技术的新型对冲基金。 Numerai Tournament 的核心是免费数据集。它由经过清理、规范化和混淆的高质量财务数据组成。 项目共完成5次融资，总额为2650亿美元。目前项目市值为2亿美元，币价为31.61美元。 Bittensor（TAO）： Bittensor 是一个开源协议，驱动一个基于区块链的去中心化机器学习网络。机器学习模型在网络中进行协同训练，并按照其提供的协同信息价值获得 TAO 奖励。TAO 还允许外部访问，用户能够从网络中提取信息，同时根据他们的需求调整其活动。 项目融资信息未披露，目前市值为40亿美元，币价为635美元。 Ocean Protocol（OCEAN）： Ocean Protocol是一个用于web3数据经济的工具，为开发者提供工具来构建数据市场，管理数据NFT和DeFi数据代币。数据所有者和消费者可以使用 Ocean Market 应用程序以安全、隐私的方式发布、探索和使用数据。 项目融资信息未披露，目前项目市值为3.75亿美元，币价为0.65美元。 iExec（RLC）： iExec 是基于区块链的去中心化计算资产市场。 iExec Marketplace 将资源提供者与资源用户联系起来，允许任何人利用或租用计算能力、数据集和应用程序。 2017年4月，iExec 通过ICO完成1200 万美元融资。目前项目市值为2.36亿美元，币价为3.2美元。 来源：金色财经
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金色财经
2024-02-18
创新奇智(02121)上涨5.16%，报6.32元/股
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主要提供全栈式AI产品和解决方案，包括
AI
平台
、算法、软件及AI赋能设备，服务于中国制造、金融服务及其他行业。根据弗若斯特沙利文的资料，2020年，公司在中国企业AI解决方案市场上以收入计算，成为第三大AI技术驱动型解决方案提供商。 截至2023年中报，创新奇智营业总收入9.24亿元、净利润-1.96亿元。
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金融界
2024-02-16
5位重要分析师解读AI股市最新动向：Arm和英伟达势头强劲、 百度迎来“成败之年”
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增长和新增客户，表明Palantir的
AI
平台
（AIP）“仍处于初期阶段，但已经以一种有意义的方式做出了贡献”。 他们表示：“我们预计这种显著增长是Palantir独特地位的标志，作为以实际、可访问和操作的方式推动基于AI的数据驱动决策的推动者。” 此外，美国政府部门（USG）部门内的增长潜力仍然巨大。 随着软件对军事行动变得越来越重要，主要承包商似乎正在落后。美国政府销售的增长预计将受到各种因素的推动，例如丰富的现成解决方案组合以满足对软件的快速需求以及与客户的关系加深等因素。 花旗看好谷歌的Gemini Ultra，调高目标价格 谷歌母公司Alphabet Inc A类股票（纳斯达克股票代码：GOOGL）本周推出了Gemini Ultra，这是其迄今为止最先进的大型语言模型（LLM）。 近一年前，这家科技巨头推出了Google Bard，作为对OpenAI的ChatGPT的回应。然而，Bard现在将被Gemini Ultra取代，花旗分析师认为后者具有“多种潜在的优势”。 分析师强调了Alphabet新LLM提供的三个关键优势，包括（1）通过在搜索、广告和企业中推出基于Gemini的新产品来增加产品创新；（2）增强Google的GenAI工具的采用率，从而提高搜索效率、更全面的结果和更广泛的查询响应；（3）一个更具连贯性的策略，一个品牌覆盖了Google。” 分析师重申对GOOGL的买入评级，并将目标价格上调至168美元。
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Heidi
2024-02-13
Sentiment AI：智能化加密时代的引领者
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熟 AI 技术的 Sentiment
AI
平台
，是加密市场智能化分析领域的佼佼者之一，现阶段其已经能够为众多投资者、合作伙伴稳定的提供相关服务，该平台也正在成为加密投资智能化时代的全新开创者。 Sentiment AI 的叙事 Sentiment AI 基于 AI 技术，构建了一套以数据作为驱动的智能情绪分析系统，其能够通过对包括 Telegram、X（原 Twitter）、Discord 三个主要的加密社区与媒体的综合因素进行动态分析，并以此为基础推出不同功能的投资决策工具，以帮助投资者在投资决策制定上更加准确。 上文我们也曾提到，Web3 投资领域通常会因种种因素，而导致其极易受到市场情绪的影响，比如一个直接的利空消息、利好消息就会引发市场的剧烈震动。通常加密社区、X 媒体平台会对一些消息面及时产生反应，所以 Sentiment AI 的智能分析体系主要从 Web3 项目周围的主要社交来源（即Telegram、Twitter/X和Discord）中收集数据，然后利用人工智能算法将原始文本数据转化为数字。 实际上，Sentiment AI 早在去年就已经以 Telegram 为载体进行了实践，其通过建立 Sentiment AI Telegram Bot（Sentiment AI 的第一个产品版本），用户可以通过输入一些指令来使用 Sentiment AI Telegram Bot，命令其对一些项目或者代币进行在多维度的追踪分析，并以数据化的形式获得对某代币市场情绪的反馈，并作为投资判断的依据。 比如在 Telegram 数据指标中，Sentiment AI Telegram 机器人聊天反馈的每条消息都是通过其 AI 模型推断，该模型将其分配给 7 个情绪指标之一包括：1）恐惧 2）怀疑论 3）贪婪 4）中立性 5）幸福 6) 兴奋 7）信任。 而在此后 ，Sentiment AI 选择一个时间范围，比如选择 1 小时的时间范围。我们查看从该时间范围内发送的消息派生的所有情绪指标，并找出每个指标在该时间范围内出现的概率。 这个概率分布使其能够绘制第一个图表，该图表显示了分布（该数据图表通常是通过三个社交渠道综合验证得出的）。 而目前 Sentiment AI 通过全新的开发后，将这套能力进一步构建在 Web 网页中，并能够进一步提供仪表盘以及公共 API 服务，其中包含统计数据、数字指标以及可集成的图表，使用户能够对其具备投资意向的项目进行及时的了解。以此为基础， Sentiment AI 进一步推出了具备预测市场效用的智能 K 线、多维度数据的 AI 智能看板， 以帮助投资者更加及时、精准、可视化的做出投资决策。比如当我们向 Sentiment AI 传入某代币的合约地址时，其将显示带有指标的绘制图表作为回复，该数据图通过综合数据因素按照权重得出。 通过提供智能化市场分析服务， Sentiment AI 会向请求者收取低廉的费用，每次支付的金额预计为 1 美元，支持包括信用卡在内的支付方式支付，随着 Sentiment AI 这种服务广泛的拓展，有望为其带来一个十分可观的盈利 。当然， Sentiment AI 也推出了生态权益代币 $SENT，用户可以根据其持有的代币按照百分比获得使用费用的大幅折扣。 持有 $SENT 代币除了能够抵扣费用外，也可以访问收入共享系统， Sentiment AI 将每周在持有者之间按比例分配产品使用所产生的利润。随着 Sentiment AI 生态的启动，$SENT 代币也即将在 BitMart 市场启动上线，用户可通过该平台交易、购买 $SENT 代币。 Sentiment AI 开放 API，智能化能力的横向拓展 Sentiment AI 目前也正在将这套智能分析能力向生态外深度的拓展，目前其开放了 API 的接口，允许合作伙伴对这套智能化能力进行拓展。通过对其 Sentiment API 的集成，各类加密应用都能与这套智能分析的能力相集成，通过智能化分析能力与不同产品形态的组合，有望进一步无缝构建不同形态的加密应用产品，为投资者带来更好的交易服务体验。 SphereX 是 Sentiment AI 合作伙伴中最早集成其 API 的应用之一。SphereX 是 Blast Network 上的第一个 DEX，是目前 Blast Network 上最大的生态并得到了 Blast 的支持。通过与 Sentiment AI API 的集成，通过 AI 算法的驱动允许 SphereX 上的交易者，在不离开 SphereX 协议的情况下获得智能化交易决策的服务，包括交易策略的制定以及市场预测分析等等，进一步拓展了 SphereX 的功能以及生态边界。除了 SphereX 外，目前知名 CEX 平台 BitMart 也与 Sentiment AI 达成战略合作，并将接入其 API 以为其平台用户提供智能化交易服务。 而目前， Sentiment AI 包括 SphereX 以及 BitMart 在内的合作已经达到了 68 个，在后续这些合作伙伴都将陆续集成 Sentiment AI 的 API，组合智能化应用产品。而未来， Sentiment AI 有望将这套智能化能力广泛的集成至更多的行业领域，推动加密智能化时代全面开启。 开启智能化加密时代的大门 OpenAI 推出的 ChatGPT 正在让高质量的 AIGC 服务向 B 端用户开放，这也让越来越多的互联网用户能够通过 AI 技术来享受便利，该工具在学术、办公等诸多领域备受欢迎。而在 ChatGPT 被推出后 OpenAI 的估值水涨船高并且不断获得融资，目前估值超 500 亿美元，科技领域对于 AI 叙事方向始终有着较高的想象空间。 在加密行业，如何提升投资的收益率是绝大多数加密投资者们始终所追求的，Sentiment AI 正在通过这套智能化体系满足用户们的需求，理论上所有加密交易者都是其潜在用户群体。以太坊创始人 Vitalik Buterin 曾在其文章中表示“AI 需要数据，而区块链擅长存储和追踪数据”，而这也正是 Sentiment AI 得天独厚的优势。虽然加密市场仍旧是一个早期市场，但对于 Sentiment AI 想象空间与估值都是可期的。 对于 Sentiment AI 而言，其不仅直接面向用户外，Sentiment AI 作为 AI + Crypto 领域较为成熟的生态，同样在致力于推动智能化加密投资决策的普及，并正在努力的将这套能力通过开放的 API 横向拓展至全行业，通过这种间接的方式正在让 Sentiment AI 捕获用户具备“可复制性”的能力 ，这也有望让其生态规模实现指数型增长。 可以预见的事，随着 Sentiment AI 生态的不断拓展，其由望在为用户提供服务的同时快速实现营收，相对于绝大多数难以实现盈利的加密项目，Sentiment AI 有望展现出极强的盈利能力。 通过手续费折扣、收益分润，$SENT 代币正在与 Sentiment AI 用户规模以及收益能力想绑定，随着 Sentiment AI 生态飞轮的加速转动，$SENT 也有将随着生态的发展而被不断赋能。 或许在不久，通过智能化投资分析工具做投资决策，将成为加密投资者必备的手段，而Sentiment AI 正在加速智能化加密时代大门的开启。 来源：金色财经
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金色财经
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