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中国芯片突传重大消息！路透独家:中国AI芯片公司设计“降规版”芯片以确保台积电能接单

独家报道称，四名知情人士表示，中国一些人工智能(AI)芯片公司目前正在设计功能较弱的处理器，以便在美国制裁的情况下，可以继续交由全球领先的芯片代工制造商台积电(TSMC)进行生产。 (截图来源：路透社) 为阻止中国军方在人工智能和超级计算方面取得突破，华盛顿方面对英伟达(Nvidia)等公司生产的高度复杂的处理器和芯片制造设备实施了一系列出口管制。这些限制还阻止使用美国芯片制造工具的台积电以及其他海外芯片制造商接受生产订单。消息人士称，去年10月美国实施的最新一套出口管制暴露了中国先进芯片的生产能力是多么有限，以及中国人工智能芯片设计公司是多么依赖世界领先的芯片合同制造商台积电。由于芯片相关事宜在中国的敏感性，这四位消息人士(其中一位对此事有直接了解)拒绝透露身份。两名知情人士透露，中国两家顶尖AI芯片公司沐曦(MetaX)和燧原科技(Enflame)，在2023年底向台积电提交了降规的芯片设计，以遵守美国的限制规定。这两家公司此前曾声称，其芯片可与英伟达的图形处理器(GPU)相媲美。这两位消息人士透露，总部位于上海的沐曦已经开发出名为“C280”的“降规版”产品，而该公司最先进的图形处理器“C500”今年稍早已经卖光。沐曦没有回应路透社的置评请求。总部同样位于上海、成立于2018年的燧原科技也没有回应路透社置评请求。燧原科技的支持方包括中国科技巨头腾讯(Tencent)，该公司去年筹集了27亿美元资金。台积电拒绝就个别客户发表评论，仅称该公司与客户合作确保遵守与其运营相关的司法管辖。根据路透社，沐曦和燧原科技都被称为“小巨人”，也就是在关键领域具有发展潜力而被中国官方看重的新创企业，这使得它们有资格获得国家支持。自2018年中美科技紧张局势升温以来，中国已经加大芯片自主研发力度，并向该领域注入大量资金。中国上个月设立有史以来最大的半导体投资基金，募资规模远超此前两期。知情人士说，虽然中国估计有44座晶圆代工厂，但只有中芯国际有能力量产先进图形处理器。三位消息人士表示，中芯国际今年同意将有限的产量分配给已经被美方制裁、无法取得海外生产的中国人工智能芯片企业。其中一家企业是政府支持的人工智能芯片公司寒武纪。知情人士表示，从2022年底，美国政府担心寒武纪可能向军方提供人工智能芯片技术，于是在2022年底把寒武纪列入黑名单，此后寒武纪就陷入困境。

tqttier06-05 15:15

金色百科 | 什么是思维算法（AoT）？

应性和效率。思维算法 (AoT) 是人工智能 (AI) 领域的一种突破性方法，彻底改变了 AI 模型的思考和推理方式。AoT 由微软研究院开发，为大型语言模型 (LLM) 引入了一种新范式，以增强推理能力来解决复杂问题。它旨在结合两全其美：对人类思维过程的细致入微、直观的理解与算法方法的结构化、系统性。 AoT 与之前依赖外部干预来指导 LLM 完成推理步骤的方法不同。相反，它利用 LLM 的固有能力，通过模仿人类的思维模式来探索问题空间。这使 LLM 能够根据上下文动态调整其方法，使其更具适应性和效率。上图展示了使用 LLM 解决推理问题的不同策略。它展示了从基本提示到更复杂的方法（如思维链、思维树和思维算法）的进展。每个框代表一个想法，绿色表示有希望的想法，红色表示不太有希望的想法，引导 LLM 找到解决方案。这些策略解释如下：基本提示：直接向 LLM 提问或给它一个任务。思路链 (CoT)：LLM 在得出最终答案之前会生成一系列中间推理步骤，就像解释其思维过程一样。思路树 (ToT)：LLM 同时探索多条推理路径，评估每条路径并选择最有希望的路径继续，就像集思广益不同的方法一样。思路算法 (AoT)：结合 CoT 和 ToT，使用算法系统地搜索和评估不同的推理路径，就像一种更结构化、更高效的寻找解决方案的方式。本质上，AoT 使 AI 模型能够在广阔的可能性中导航，类似于人类集思广益和完善想法以得出解决方案的方式。这种方法在提高 LLM 在各种推理任务上的表现方面显示出巨大的潜力，在准确性、效率和灵活性方面优于以前的方法。二、AoT 如何胜过现有方法？ AoT 通过使推理透明、高效和适应性强，在解决问题和决策方面超越传统模型，从而彻底改变了人工智能。 AoT 是人工智能领域的一种革命性方法，从根本上改变了人类理解和利用 LLM 的方式。它相对于传统模型的优势最明显体现在其转变后的推理过程上。AoT 使这个过程变得透明，提供模型思想的逐步分解，而不像以前的 LLM 那样具有不透明的“黑匣子”性质。除了透明度之外，AoT 还显著提高了 LLM 的效率。但 AoT 如何在人工智能模型中模仿人类思维？它通过根据上下文动态调整推理过程来实现这一点，使模型能够探索多种路径并修剪那些不太有希望的路径。这种动态的、类似人类的方法与传统模型的线性且通常效率低下的解决问题方式形成鲜明对比。AoT 允许模型适应复杂的任务并更快、更准确地找到解决方案。此外，AoT 增强模型由于其在上下文中学习的能力而表现出非凡的适应性。传统的 LLM 通常难以处理新信息，需要重新训练才能处理新任务。然而，AoT 模型可以概括其知识并适应提示本身中呈现的新信息，从而使它们在现实世界场景中更加通用和实用。三、AoT 的实际应用 AoT 有可能彻底改变各个领域，包括科学研究、软件开发、供应链优化、财务预测等。在科学研究中，AoT 可以通过协助分析复杂的生物数据和确定潜在的治疗目标来加速新药和新疗法的发现。在软件开发中，AoT 可以彻底改变代码的编写和调试方式。通过为开发人员提供可以推理复杂代码结构、识别潜在错误并提出最佳解决方案的 AI 助手，AoT 可以提高生产力和代码质量。它还可以帮助实现重复任务的自动化，让开发人员能够专注于工作中更具创造性和战略性的方面。除了这些特定的应用之外，AoT 的潜力还扩展到其他行业和领域。从优化供应链和物流到改进财务预测和风险评估，AoT 分析大量数据并产生见解的能力可以全面推动效率、创新和决策。四、AoT 的挑战和局限性尽管 AoT 潜力巨大，但它也面临着诸多挑战，例如计算成本增加、对输入质量的敏感性、主观评价以及对潜在滥用的道德担忧。尽管 AoT 功能强大，但它也存在挑战和局限性。主要问题之一是，由于探索多种推理路径，计算成本可能会增加。此外，AoT 对情境学习和思路链提示的依赖可能会对所提供示例的质量和相关性敏感，如果示例选择不当或不足，则会影响其整体性能。此外，由于类人推理固有的主观性，对 AoT 性能的评估可能很棘手。将其输出与人类推理进行比较可能并不总能得到明确的答案，因为解决问题可能有多种有效方法。这使得很难建立标准化指标来评估 AoT 在不同领域和任务中的有效性。此外，确保 AoT 的道德使用至关重要，因为如果不进行适当控制，它有可能被利用来生成误导性或有害内容。五、AoT 实施中的道德考量和挑战围绕 AoT 实施的道德问题包括潜在的滥用、有偏见的结果、问责问题以及对透明度和可解释性的需求。 AoT 的实施引发了重大的道德考虑和挑战。主要问题是滥用的可能性，AoT 可能被用来生成误导性或有害的内容，例如深度伪造或宣传。模仿人类推理的能力可能被用来创建难以与真正的人类输出区分开的内容，从而导致潜在的欺骗和操纵。另一个挑战是问责和责任问题。随着 AoT 越来越融入决策过程，出现了关于谁对 AoT 驱动系统的行为和结果负责的问题。如果 AoT 模型做出的决策导致负面后果，谁应该受到指责——开发者、用户还是模型本身？确定问责制并为使用 AoT 制定明确的道德准则对于防止滥用和确保负责任的部署至关重要。此外，透明度和可解释性对于在 AoT 系统中建立信任和理解至关重要。然而，AoT 推理过程的复杂性使得解释和解释其决策变得具有挑战性，尤其是在处理复杂或细微的问题时。确保 AoT 模型能够为其决策提供清晰易懂的解释，对于确保透明度和问责制以及防止潜在的滥用或意外后果至关重要。六、AoT 的未来 AoT 有望通过推进语言理解、彻底改变问题解决和增强决策能力来改变 AI，同时强调道德考量。 AoT 的未来前景广阔，有可能重塑 AI 及其在不同领域的应用格局。随着研究的进展和技术的进步，我们可以预见未来几年将出现一些令人兴奋的发展。首先，AoT 有望推动自然语言理解和生成任务的重大改进。此外，AoT 有望彻底改变各个行业的问题解决和决策过程。通过使 AI 模型能够探索多种推理路径并动态调整其策略，AoT 可以解决以前超出传统算法范围的复杂问题。 AoT 的未来不仅关乎技术进步，还关乎对这一强大工具的道德和负责任的使用。随着 AoT 越来越融入我们的生活，解决偏见、透明度和问责制问题至关重要，以确保这项技术造福整个社会。来源：金色财经

金色财经06-05 14:56

BTC站稳70000美元上方 Uniswap、Starknet、BNB引领山寨币上涨

计算公司CoreWeave达成协议托管人工智能（AI）服务后飙升40%。据报道，CoreWeave还提出以每股5.75美元的价格以全现金收购该公司。在4月份四年一度的比特币减半后，比特币矿商股票遭受了重创，挖矿奖励减少了一半，减少了矿工的主要收入来源。这笔交易表明，随着该行业的合并升温或多元化以驾驭炙手可热的人工智能趋势，小型矿业公司可能成为收购目标。来源：金色财经

金色财经06-05 11:57

挑战英伟达，AMD重磅官宣人工智能芯片计划，AI人工智能ETF(512930)冲击5连涨

产业链以及AI手机产业链的爆发。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。线上消费ETF平安(159793)紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育以及远程医疗等领域的上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年5月31日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、顺丰控股(002352)、科大讯飞(002230)、京东健康(06618)、昆仑万维(300418)、哔哩哔哩-W(09626)、圆通速递(600233)、金山软件(03888)，前十大权重股合计占比59.67%。 AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年5月31日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、金山办公(688111)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.54%。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06-05 09:47

被骗了！马斯克解释为何将英伟达芯片从特斯拉转移到X

埃隆·马斯克将原计划用于特斯拉的12,000个英伟达AI芯片转移至X和xAI，此举引发投资者质疑。马斯克在X上发文解释了这一转移的原因以及英伟达公司内部电子邮件对汽车制造商采购计划的质疑。

Sissi06-05 07:34

分析师预测：英伟达引领加速计算领域，市值或破10万亿

一些华尔街分析师预测，到2030年，英伟达的市值将升至10万亿美元。

佳华16806-05 01:15

美国银行预测：芯片股持续狂飙至2026年，这三大方向迎来黄金时代

美国银行表示，芯片股直到2026年中期才会达到顶峰，并且这三个子行业将在那之前蓬勃发展。

Heidi06-04 21:28

怎么克服人性交易的弱点？

平台来克服这些弱点。 AI交易的优势人工智能（AI）交易在解决人性交易弱点方面具有显著优势，主要体现在以下两个方面：数据驱动 AI交易以数据为基础，通过大数据分析和机器学习算法，消除了情绪化因素对交易的影响。具体表现在：客观决策：AI交易系统根据历史数据和市场趋势进行客观的分析和预测，不受情绪、贪婪或恐惧等因素的影响，从而避免了情绪化决策带来的风险。智能模型：AI交易系统能够根据不同的市场条件和变化实时调整交易策略，确保交易决策始终基于最新的数据和情况。自动化执行 AI交易具有自动化执行的特点，可以完全替代人为的交易干预，从而减少了人为干预可能带来的误差。具体表现在：快速执行：AI交易系统能够在毫秒级的时间内快速响应市场变化，并根据预设的交易策略自动执行交易，避免了人为交易延迟带来的损失。纪律执行：AI交易系统始终按照预设的交易策略执行交易，不受情绪或个人偏好的影响，保持交易纪律，从而降低了交易风险。 AI交易以数据驱动和自动化执行为特点，消除了人性交易的情绪化因素和信息不对称问题，从而提高了交易决策的科学性和准确性。接下来，我们将介绍3EX AI交易平台，探讨如何利用AI交易来帮助交易者克服人性交易的弱点。 3EX AI交易平台介绍 3EX AI交易平台是一款基于人工智能技术的智能交易系统，旨在帮助交易者更科学、更有效地进行交易。该平台具有智能分析、自动交易、风险管理等特点和功能，能够为交易者提供全面的交易解决方案。通过先进的机器学习算法和实时监控功能，交易者可以更准确地预测市场走势和价格变化，及时发现交易机会和风险，并在无需人为干预的情况下执行交易。 3EX AI交易平台通过交易员的交易建议和个性化设置，帮助交易者制定个性化的交易策略。交易者可以根据自身偏好和风险承受能力设定个性化的交易参数和规则，平台还能根据交易者的交易情况和市场变化实时调整交易策略，确保交易策略始终与市场保持同步。如何克服人性交易的弱点克服人性交易的弱点的关键在于科学合理的交易策略。通过3EX AI交易平台，交易员可以借助文字描述生成个性化的交易策略。平台基于大数据分析和机器学习算法，为交易员提供客观、科学的交易建议和策略。交易员可以根据自身风险偏好和市场情况，在平台上设定个性化的交易参数和规则，从而制定适合自己的交易策略。这种基于数据和算法的交易策略，能够消除情绪化因素的影响，提高交易的准确性和盈利性。在制定交易策略和做出决策时，策略回测起着至关重要的作用。通过回测，交易员可以评估和验证不同的交易策略的有效性和稳定性，从而做出更理性的决策。3EX AI交易平台提供了强大的策略回测功能，能够帮助交易员在历史数据上模拟交易，并评估不同策略的盈利能力和风险水平。通过策略回测，交易员可以深入了解交易策略的优势和不足，从而更加自信地做出决策，避免情绪化的交易行为，提高交易的成功率和盈利水平。结论通过本文的分析，我们可以看到AI交易在克服人性交易的弱点方面具有明显优势。首先，AI交易以数据驱动和自动化执行为特点，消除了情绪化因素对交易的影响，帮助交易者做出更客观、更理性的交易决策。其次，AI交易平台通过智能分析和个性化设置，帮助交易者制定科学合理的交易策略，实现个性化的交易体验。因此，通过利用3EX AI交易平台，交易者可以克服人性交易的弱点，提高交易的成功率和盈利水平。随着人工智能技术的不断发展和应用，AI交易将对交易市场产生深远影响。首先，AI交易将成为交易市场的主流趋势，取代传统的人性交易方式，成为交易者的首选工具。其次，AI交易将进一步提升交易市场的效率和稳定性，减少交易风险，促进市场的健康发展。最后，AI交易将为交易者带来更多的交易机会和收益，推动整个交易市场向着更加科学、更加智能的方向发展。 3EX相关链接：社媒Linktree：https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经06-04 16:29

Grayscale：5月表现最好的细分板块是什么？哪些因素会持续影响加密市场？

个子网，旨在支持 GPU 共享和其他与人工智能 (AI) 行业相关的活动（请参阅我们的报告《人工智能和加密协同效应的出现》）。[15] 加密市场受益于各种顺风因素，包括稳定流入美国上市的现货比特币 ETF、国会两党为行业带来监管清晰度而做出的努力以及以太坊生态系统内活动的增长。只要宏观市场背景保持良好，Grayscale Research 认为估值可以在整个（北半球）夏季及以后继续攀升。然而，必须强调的是，金融市场已经为一帆风顺做好了准备：许多传统资产的隐含波动率已经下降（图 5）。因此，尽管有利的背景可能持续，但市场可能会受到经济前景、美联储货币政策和/或即将到来的美国总统大选的不利消息的影响。图 5：隐含波动率跌至区间低端参考资料 [1] 来源：StakingRewards.com。数据截至 2024 年 5 月 31 日。 [2] 来源：Axios、American Banker。 [3] 来源：Axios、The Block。 [4] 来源：众议院金融服务委员会。 [5] 5 月中旬，由于交易员 Keith Gill（又名 Roaring Kitty）的 X 账户重新激活，公开股票市场也出现了类似的情况。来源：纽约时报。 [6] 例如，IMX (+13%)、PRIME (+18%) 和 YGG (+24%)。来源：Artemis。数据截至 2024 年 5 月 31 日。 [7] 来源：Artemis。数据截至 2024 年 5 月 31 日。 [8] 来源：Bloomberg、Grayscale Investments。数据截至 2024 年 5 月 31 日。 [9] 来源：The Block。 [10] 来源：Arkham。数据截至 2024 年 5 月 31 日。该资产还持有约 141k 比特币现金。 [11] “PEOPLE”在 2024 年 5 月也为金融加密行业的回报做出了重大贡献。 [12] 来源：Artemis，Etherscan。数据截至 2024 年 5 月 31 日。 [13] 来源：Decrypt，CoinDesk。 [14] 来源：The Block。 [15] 来源：Livepeer。来源：金色财经

金色财经06-04 15:09

Aethir: 破局算力瓶颈构建AI时代去中心化云基础设施

的技术革新再次引发了深刻的变革，那就是人工智能（AI）。人工智能已然超越了此前的所有技术概念，成为了继互联网之后的下一个巨大浪潮。从自动驾驶汽车到个性化推荐，从机器学习到生成式大语言模型，AI已经逐渐渗透到我们的生活的方方面面，也引发了社会的极度关注和投资热潮。行业和企业都在积极寻找使用AI赋能提升效率的可能，他们都明白AI的价值并期待利用AI来提升自己的生产力和竞争力。然而，AI的应用并非易事，企业必须初期投入大量的资源，包括时间，人力和资金来建设和维护。不同于传统的研发投资与产品价值之间的次线性关系，AI的发展显示出一种独特的特性：增加计算资源直接导致产品性能的提升，如大模型的训练，游戏领域的AI辅助开发和云游戏都需要海量的算力资源，最大的挑战就是获取算力成本的高昂。在AI模型的计算过程中，GPU（图形处理单元）扮演了核心角色。目前，高效的GPU供应几乎被Nvidia等巨头垄断，使得中小型企业很难获取到需要的算力资源。虽然很多企业急于尝试AI赋能，但事实上，供应和需求之间的差距正在日益加大。据CAPEX分析预测，2024年仅北美四大云厂商（Amazon、Microsoft、Google、Meta）的GPU采购需求已经在300万片量级。由于供不应求导致GPU价格难以下降且交付周期不断延长，许多公司在算力资源上的开支超过了其在AI领域投入资本总量的80%，算力的短缺已经成为制约行业发展的关键因素。特斯拉创始人马斯克曾公开表示，随着人工智能技术的快速发展，特别是在深度学习、自然语言处理等领域，对算力的需求呈现出爆炸性增长。然而，当前全球范围内的AI算力供应却难以满足这一需求，这将对AI技术的发展和应用产生深远影响。AI算力短缺的问题不仅存在于商业领域，还涉及到安全、医疗健康等重要领域。因此，解决AI算力短缺问题，不仅是科技企业和研究机构的责任，更是全社会共同面临的挑战。正是基于以上的问题，算力租赁（云算力）便成为了解决问题的关键。较少的前期成本、能够上下扩展的能力、区域可用性以及避免自建数据中心的分心，对于大多数初创公司甚至部分大型公司来说都很有吸引力。不同的组织和公司能够按需租用算力，而不必承受购买硬件的投入和维护的沉重负担。目前市场上关于云计算的服务商也五花八门，如亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）都提供GPU实例，但这些国际巨头往往因为处于市场垄断地位而定价高企。虽然也有一些专门针对AI工作负载的新服务商，但是竞争力往往不强。尤其是目前美国等在AI领域处于领先地位的国家为了保护自己的优势，限制顶级芯片出口和算力的供应，导致部分国家和地区的客户既无法购买到足够的GPU，也无法在服务商处获得服务。 Aethir：构建AI时代去中心化云基础设施 Aethir作为新一代的云算力解决方案提供商，采用AI云算力+GPU DePIN的解决方案，来解决现有AI领域算力紧缺的问题。Aethir通过建立一套全新的、分布式的、基于人工智能的云算力网络，为全球范围内的企业和个人提供按需求匹配的高效、可扩展、灵活的算力租用服务。 Aethir可以优化计算密集型领域如AI、ML和云游戏的GPU利用率：一是通过资源池，让所有者将未充分利用的GPU贡献到网络中，形成强大的计算资源集体池，实现GPU全球分发，降低成本，民主化高级计算能力；二是通过去中心化所有权，超越传统所有权结构的限制，实现分布式资源占有，培育公平开放的技术格局，消除新消费者和创业者使用AI的壁垒，为全球互联的数字生态系统做出贡献。简单来说，在目前全球算力短缺、GPU供不应求的情况下，如何利用好闲置的GPU资源是关键。Aethir通过DePin的运作模式，激励用户或节点贡献出自己闲置的GPU算力并实现规模化，为需要的企业提供算力支持，满足对算力的需求。技术架构&代币经济我们都知道，人工智能大模型训练需要使用“整块的高性能算力”，目前的解决策略主要是利用多张GPU配合高性能卡间相互连接构成所需要的算力。然而对比之下，民间的算力往往是零散的，而且网络条件也普遍较为糟糕，这使得怎样让零散的算力高效地服务于AI训练成为了一个难题。在这个环境下，Aethir要满足需求，就需要解决这两个问题：如何保证算力的质量，以及如何解决网络问题。借助于Aethir的自有H100算力集群，以及优秀的架构和代币经济模型，两个问题得到了有效解决。 NVIDIA的H100 GPU是Aethir去中心化云基础设施的核心元素。超过4000张H100 可供AI企业客户按需使用，预计在未来半年内，该平台将再增设数千张NVIDIA H100还会增加部署大量NVIDIA H100。每一块加入到Aethir网络中的H100，都经过了严密的检测和筛查，包括性能参数配置、模型的可使用性、带宽的吞吐量、稳定性等等，以确保其在高速训练和推理任务中的性能表现。而且Aethir的优势不仅仅在于可用H100的数量。传统的云计算服务将GPU资源集中在集中式服务器中心，因此无法有效地将GPU功率传输到远离数据中心的客户端。另一方面，得益于Aethir分布式网络基础设施，可以有效地覆盖全球大多数地区网络边缘的客户。每个客户端都由最接近的可用H100芯片提供服务，从而消除了延迟问题。除了分布式部署H100保证算力的稳定，Aethir的架构和经济模型保证了零散算力的质量和网络的稳定。 Aethir的架构设计包括了五个基本角色：矿工、开发者、用户、代币持有者和Aethir DAO。最核心的三个部分则是Container容器、Indexer索引器和Checker检查器： Container是Aethir的核心计算单元，负责执行和渲染应用程序，每一个任务被封装在一个独立的Container中，每一个Container作为一个相对隔离的环境来运行用户的任务，避免了任务间互相干扰的情况。如有用到大数据处理或机器学习等计算资源密集型应用，它们可以在Container里顺利执行并最终得出结果。即实现了所要求的高性能算力。 Indexer主要被用于实时匹配并调度用户的任务需求和可用资源。实时匹配和调度是为了保证用户的需求可以在最短的时间内被满足，而存在的容错与冗余设计是为了应对可能的服务故障，可以选择其他备用节点进行任务调度，以防止任务进展被中断。同时，动态资源调整能够根据系统的负载情况，动态将资源分配给不同的任务，以达到优化整体性能的目标。 Checker则负责实时监控和评估Container的性能，它可以实时地监控和评估整个系统的状态，并对可能出现的问题作出及时的反应。如需应对网络攻击等安全事件，在检测到异常行为后，能够及时发出警告并启动防护措施。同样的，在系统性能出现瓶颈或其他问题时，Checker也可以及时发出提醒，以便问题能够被及时解决，保证了服务质量和网络安全。同时，Aethir建立了严格的节点奖惩机制，对符合质量的高标准节点进行奖励，不符合服务质量标准的节点进行经济处罚，保证了整个网络的稳定性和可用性。该机制有效保护了客户权益，提高了节点的服务意识。 Aethir的代币经济以ATH代币为核心，用于云计算服务的交易、平台治理、激励和开发。代币总量为420亿，通过购买GPU计算能力和质押机制，ATH代币促进了生态系统的去中心化管理和增长，同时为新节点运营商和用户提供了一种承诺和经济保障。代币经济模型的关键之处还在于其共识机制（Proof of Rendering），由两个主要组成部分构成：Proof of Rendering Capacity（渲染能力证明）和Proof of Rendering Work（渲染工作证明）。 Proof of Rendering Capacity：此策略为每一个Container进行定向评估，其代币投资（节点质押的ATH代币数量）、算力水平和在线时长被合计考虑，以估算该Container的有效算力。这种机制使得所有节点能够公正地参与到网络中，并鼓励节点运营商去质押更多的ATH代币。 Proof of Rendering Work：当容器在提供算力服务时，Checker会进行工作情况的监督，并将服务具体情况（例如，延迟、分辨率、帧率等）提交至链上。根据工作质量和工作时长来分配Proof of Rendering Work奖励。 Aethir的服务费（Service Fee）以ATH代币支付，价格锚定法币，以此来确保服务费的稳定性。若因Container出现故障导致服务中断，用户将会获得相应的退款，同时发生故障的Container将会被罚款。为了满足不同规模和需求的客户需求，Aethir还设计了零售（Retail）和批发（Wholesale）两种运营模式。批发模式牺牲了一定的灵活性，以提供较低的服务费用、偏向于长期的服务保证和交易结算方便性。零售模式更加灵活，可以随时根据需求提供服务，无需预定或承诺。 Aethir引入了法币定价机制，允许客户以法币支付算力服务，大大降低了其进入门槛和财务风险，增强了客户粘性和合规性。总的来看，Aethir通过优秀的架构和代币经济模型，从技术架构和制度上具备充分调动高质量零散算力的可能，解决了在当前商业环境下AI需求场景最大的大模型训练需要的高性能算力问题，这使得Aethir在大模型训练场景下，有着极高的商业可用性。在游戏领域的应用在过去的几年里，我们已经见证了AI在游戏领域中的广泛应用，如新手引导和NPC文本生成等。随着科技的发展，未来AI在游戏产业中的应用将更加深入，需要大量的算力进行训练和学习。除了AI算力的共享，云游戏领域则是Aethir另一大擅长的领域。在GPU和存储技术疯狂进化的20年中，随着家用PC设备算力的提升，开发商对游戏的画面和游戏空间的追求也在不断扩大。例如GTA把算力用到了城市生成，极品飞车把算力用到了赛车碰撞和画质的提升，因此也诞生了精美的游戏画面和超大真实的城市，最终结果是动辄几百G的容量和对显卡性能的要求，大量玩家的电脑难以负载。云游戏是指以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力即可。 Aethir通过其分布式网络，为云游戏领域带来了显著价值，包括提供低成本的高端GPU计算能力，优化游戏体验实现设备的即时访问和低延迟，服务游戏开发商提供新的发布方式和游戏移植服务，扩大玩家基础规模，提高游戏升级效率，提升游戏安全性。生态发展 Aethir与IO.net达成了战略合作伙伴关系，二者联合进行技术研发和对接，打通了Aethir的H100与IO网络之间的连接。这样，Aethir的H100就能自动接入IO网络，为IO网络的客户提供稳定的企业级服务。通过联合的技术研发和对接，Aethir的H100可以自动加入IO网络，为IO的客户提供稳定的企业级服务。Aethir的H100提供者，在获得Aethir奖励的同时，将可以同时获得IO网络的Token奖励。同时，Aethir正在推动集群与边缘计算的融合。简单的说，通过Aethir的边缘计算，客户可以匹配到就近的节点，保证了算力和网络的畅通。 Aethir Edge是专为Aethir边缘计算服务的硬件设备。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式，将算力部署到边缘。这样远离集中服务器集群的客户也能够享受稳定无缝的GPU云计算服务。 APhone是Aethir推出的一款Web 3.0云电话。它采用了Aethir的分布式云架构，实现了安全、设备无关同时跨越通信服务供应商地理边界的Web3通信体验。作为Aethir网络的一部分，APhone不仅支持无缝的dApp访问，还集成了Web 3.0的应用商店。截至目前，Aphone用户量超过3.6万。总结在当前AI成为重要的技术革新的背景下，AI算力的短缺问题已经成为阻碍行业发展的主要束缚。作为新兴的云计算解决方案提供商的Aethir意在通过建立分布式算力网络来解决这一问题，为全球企业和个人提供高效且可扩展的算力。 Aethir的架构设计和代币经济模型，以及在游戏领域和边缘计算方面的应用，都表明了其在技术架构和商业布局方面具备潜力。Aethir通过激励机制保证网络的稳定性和可用性，为AI和游戏等领域提供了商用水平的解决方案。总体来看，Aethir不论是在项目基本面、技术架构，还是产品与生态上都表现得可圈可点。其代币ATH也即将TGE，值得我们关注。来源：金色财经

金色财经06-04 14:40

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