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李开复10年前精准预测：人工智能2027年或取代50%工作岗位

顶级风险投资家李开复2017年表示，他预测到2027年人工智能将取代50%的工作。这一预测曾被质疑，但目前看来是“惊人地准确”。

Sissi05-26 06:49

最近这些年，区块链领域锣鼓喧天，人工智能（AI）领域鞭炮齐鸣，但这两大变革性技术却似乎交集不多。但从概念上看，区块链和 AI 有不少互补之处，比如区块链技术固有的去中心化特性也许可以帮助解决 AI 的中心化问题，区块链透明且可验证的性质或许有助于解决 AI 模型的不透明问题。前段时间，「区块链 X AI」的概念炒作让不少相关加密货币市值大增，整个板块的市值一度超过 200 亿美元，如图 1 所示。这说明市场对这一组合相当看好，投资者也颇有信心。图 1：不同细分领域的加密货币市值，2024 年 4 月 18 日数据但是，区块链和 AI 的整合实践中也暴露出了这两者存在的一些冲突之处，比如 AI 需要密集计算和大量存储，而区块链的分布式账本架构则强调冗余——每个节点都会存储和计算同样的信息。近日，清华大学和 Fraunhofer HHI 等机构的一个研究团队发布了一篇论文《Blockchain and Artificial Intelligence: Synergies and Conflicts》，分析了区块链和 AI 之间存在的技术协同和冲突。值得注意的是，该团队并没有埋头分析理论，而是着眼于加密货币市场，分析了市值超过 1000 万美元的「区块链 X AI」项目和一些特定用例。下面我们就来看看这篇论文讲了啥，得到了什么有趣或有用的见解。区块链 X AI：协同与冲突图 2 展示了区块链和 AI 之间的互补与对立之处。区块链和 AI 的协同之处去中心化与中心化。GPT 等当前最佳的大型语言模型（LLM）的训练和维护需要大量算力、电力和数据资源。举个例子，2020 年发布的 GPT-3 的训练过程的计算成本大约为 460 万美元。如此高的成本让 AI 大模型成为了少数几家大型科技公司的角力场——它们也基本上成了 AI 市场的垄断者。这样的垄断可能会妨碍竞争，这也是美国和欧洲等地区的政策制定者经常表达的担忧——这些地区在执行反垄断法方面非常积极，以维持市场平衡以及防止市场被单一实体主导。相比之下，区块链技术则是去中心化的；这样的特性或许能用于解决 AI 系统的中心化问题。只要部署得当，区块链的去中心化特性可防止任何一方控制整个网络。这一特性可帮助在 AI 系统内实现某种监管机制，实现更平衡的权力分布，并促进各方协同合作。因此，整合区块链技术可望解决 AI 领域内有关监管和垄断的争论，使 AI 治理变得更加包容和公平。透明度与黑箱本质。区块链技术的另一大特点是透明，其上的交易和记录都是可验证且不可篡改的。另一方面，AI 却宛如一个黑箱——人们很难明晰其决策背后的推理过程。也许我们可以使用区块链账本来记录 AI 的决策过程，实现透明的审计跟踪，从而提升 AI 应用的可信度。此外，区块链还能整合先进的加密技术（比如 zk-SNARK 等零知识证明）或使用安全硬件（比如 Trusted Execution Environments/可信执行环境/TEE）。这些技术可帮助验证特定的计算步骤是否被忠实准确地执行。数据管理和依赖。区块链可通过智能合约与星际文件系统（IPFS）等协议监管数据与数据访问权限。开源与闭源。区块链可通过加密协议实现共享所有权，进而实现细粒度的隐私配置，从而解决 AI 专有模型的局限性。如果能让共享式 AI 系统（由参与方联合训练和控制）的性能达到商业模型的水平，那么 AI 发展的透明度将会大幅提升。这也能促进人们创造更公正和全面的人工智能解决方案。区块链和 AI 之间的冲突尽管区块链和 AI 之间有上述协同共进之处，但它们之间的运营需求却存在重大冲突，妨碍了这两者的整合。计算成本和负载。对于 GPT-4 和 Llama 3 等大型语言模型（LLM），训练和推理都需要大量计算资源。区块链的共识机制、加密操作和不利的数据结构都会增加计算负担，从而影响可扩展性。存储限制和数据密集度。区块链的去中心化特性尽管能确保安全和冗余，但也会导致显著的存储需求，这对数据驱动的 AI 系统来说无疑是高成本和低效的。在以太坊等通用区块链系统（GBPS）中，每一个节点都必须存储所有信息，因为冗余能保证该区块链网络的安全性和弹性，但却不利于可扩展性。由于以太坊虚拟机（EVM）上的新数据都会被储存成交易格式，那么 EVM 结构上的常见数据可能会有碍检索的速度。另一方面，AI 应用则会生成和处理大量数据，这就需要高效且可扩展的存储解决方案。伪匿名和安全性挑战。区块链允许通过非对称加密实现无许可、伪匿名的访问；而针对可能出现的女巫攻击（Sybil Attack），则可通过设置计算或资金屏障来保护网络。另外，某些用例是将区块链用作提升隐私保护和分布式 AI 训练的平台，使用的技术包括联邦学习等；而如果这些用例支持伪匿名地参与训练过程，则可能出现风险。这些方法容易被对抗式联邦学习攻击攻破，而想要确定恶意攻击者的身份却非常困难，因为根据设计，向整体 AI 模型提交的贡献是私密的并且难以测量。操作不匹配。大多数区块链虚拟机都使用了固定的账本操作以保证结果是确定的——这很重要，毕竟金融交易涉及的都是钱。而浮点运算则可能在计算中出现精度损失，尤其是当计算数量级相差巨大的多个数值时。但是，AI 训练的一种常见做法是将浮点参数归一化到 0 到 1 之间，因为这有助于实现稳定有效的梯度流并提供隐式的正则化，由此提升整体训练效果。区块链 X AI：用例研究基于上述区块链和 AI 的协同与冲突，可以来看看用例了。该团队调研了在整合区块链和 AI 方面做得最好的一些项目。他们关注的重点是已有产品，并发行了代币且市值超过 1000 万美元的项目。此外还有一些市值虽低于 1000 万美元，但用例新颖的项目。他们基于三个研究问题对这些项目进行了分类：该项目内区块链和 AI 技术协同整合的程度如何？区块链在该项目中的作用？ AI 在该项目中的作用？聚类分析结果如图 3 所示，其中包含 4 个主要聚类：AI 是区块链的外围技术、AI 参与到区块链中、区块链管理 AI 过程、区块链是 AI 的核心基础设施。 AI 是区块链的外围技术 AI 可帮助提升与区块链交互的用户体验、实现智能化分析、简化区块链应用的开发流程等。 AI 参与到区块链中 AI 可以积极地参与到区块链生态系统和治理结构中。该团队在论文中给出了两个探索方向：一是让 AI 智能体作为参与者或利益相关者加入到分布式网络中，比如让 AI 自己在 Dex 上炒币；二是让 AI 参与治理 DAO（去中心化自治组织），不过目前来看这方面还比较困难。区块链管理 AI 过程现在人们越来越多地使用区块链技术来管理 AI 过程，为资源共享、数据管理和应用部署创建一个去中心化框架。区块链是 AI 的核心基础设施以太坊等通用区块链系统（GPBS）面临这可扩展性、安全性和去中心化的三角权衡。以以太坊为例，其安全性由分散在全世界的数千个节点保证，验证者数量已超过 100 万。为了达成共识和最终确定（finality），每一个新的信息区块都必须到达这个全球网络的每个节点并被每个节点验证，而每个区块的大小都在千字节量级并且每 12 秒创建一个，这会导致高昂的存储和计算成本。因此，直接在链上执行或存储计算密集型的 AI 操作是不现实的；但现在 Layer2 rollup 正在成为一个比较热门的范式。简单来说，Layer2 rollup 就是指不在链上而在链下处理交易，之后将处理结果汇集后再记录到链上；这种解决方案既能提升吞吐量，也能降低成本，颇具成本效益。类似地，专门为 AI 用例开发的区块链必须（1）克服与高计算和存储成本、公共访问和底层虚拟机限制相关的挑战以及（2）将区块链单纯用作纯管理、治理和安全层。表 1 展示了将区块链用作核心基础设施的新系统。表 1：将区块链用作 AI 的基础设施，其中 DAI = 分布式人工智能、BC = 区块链、DT/FL = 分布式训练/联邦学习、C-Layer = 计算层、TA = 技术分析、DM = 分布式管理、PoS = 权益证明、 DPoS = 委托式权益证明、dBFT = 委托式拜占庭容错、FL = 联邦学习、DID = 去中心化身份、ZK = 零知识、DePIN = 去中心化物理基础设施网络、DC = 分布式计算、DD = 分布式数据、ASBS = 特定应用的区块链系统、IPFS = 星际文件系统、* = 成熟度低/没有公共代码，? = 信息不可用。来源：金色财经

金色财经05-25 09:17

【美股收市】纳斯达克收盘创历史新高，英伟达领衔人工智能上涨

周五(5月24日) 公布的美国消费者调查数据暂时缓和市场对高通胀黏性的担忧。美国股市走高，纳斯达克收盘创历史新高，英伟达领衔人工智能上涨，同样创下历史新高。

Sissi05-25 05:12

Model Y中国减产20%！特斯拉加速转型，押注人工智能？

市场消息称，特斯拉上海工厂将其最畅销的Model Y减产20%，该公司将向人工智能转型。

Lisa05-25 02:05

全同态加密生态项目盘点：FHE技术的崛起以及应用

中心化个人信息网络 (DePIN) 和人工智能 (AI) 领域提供全同态加密 (FHE) 再质押层的先进平台，由领先的密码学公司 Zama 提供技术支持。该网络致力于实现端到端加密互联网的愿景，简称为 “HTTPZ”，旨在增强网络数据的隐私性和安全性。 Mind Network 的主要产品包括三个核心组件：MindLayer、MindSAP 和 MindLake。MindLayer 是一个适用于 AI 与 DePIN 网络的 FHE 再质押方案，允许用户将比特币 (BTC) 和以太坊 (ETH) 的 LST 代币再质押到 Mind Network。此外，该层还引入了 FHE 增强的验证器，以确保 AI 与 DePIN 网络的验证和计算过程能够实现端到端的加密。MindSAP 是一个 FHE 授权的隐形地址协议，专门设计用于保护用户的交易和数据隐私。MindLake 则是一个基于 FHE 的数据存储 Rollup，专门用于处理链上加密数据，优化数据的处理效率和安全性。 Mind Network 还引入了专为 AI 机器学习任务设计的智能证明（PoI）共识机制，这种机制确保了 FHE 验证者之间的公平和安全的资源分配。此外，FHE 计算可以通过硬件加速来提高效率和处理速度。此外，Mind Network 正在与 AltLayer、EigenDA 和 Arbitrum Orbit 等合作推出 Rollup 链，进一步扩展其生态系统的功能和覆盖范围。Mind Network 的测试网已成功上线，为未来的全面部署和应用提供了实验和验证的平台。在融资方面，Mind Network 在 2023 年 6 月完成了 250 万美元的种子轮融资，投资方包括 Binance Labs、Comma3 Ventures、SevenX Ventures、HashKey Capital、Big Brain Holdings、Arweave SCP Ventures 和 Mandala Capital 等。同月，Mind Network 还入选了 Binance Labs 的第五季孵化计划，此外也是 Chainlink BUILD 计划的一部分，并获得了以太坊基金会的 Fellowship Grant。来源：金色财经

金色财经05-24 21:38

竞选团队8.5万招募“迷因经理”　拜登软化加密货币立场取悦选民

enerAI（$WAI）是一种开创性的人工智能AI迷因币，它融合了人工智能、犬类忠诚以及香肠的吸引力，形成了一个独特的全球运动。作为首个维纳犬/狗/人工智能混合体，WienerAI不仅仅是一个数字资产——他是宇宙中最强大的赛博生物。凭借其精确的视觉模块，致力于成为加密货币榜单上的“头号狗”，$WAI将释放其独特的质押奖励，并建立起不可阻挡的香肠军团。你准备好加入行列了吗？立即进入WienerAI预售 WienerAI（$WAI）是一个搞笑迷因币，与ScottyAi这种在几周内筹集了数百万美元的类似项目非常相似，它将人工智能世界与犬类忠诚度融合在一起，$WAI提供每日质押奖励，目前为购买者提供1958%的奖励，作为ERC20区块链上的代币，$WAI意图在该领域内超越其他狗狗币。立即进入WienerAI预售

Business2Community05-24 20:32

英伟达在中国市场的危险信号！量身定制芯片卖不动，被迫定价低于TA

的制裁导致最先进的半导体无法出口后，在人工智能(AI)芯片市场占据主导地位的英伟达于去年年底推出了三款为中国量身定制的芯片。在这些芯片中，H20是最受关注的，因为它是在中国销售的最强大的英伟达产品，但三位供应链消息人士告诉路透社，市场上的芯片供应充足，这表明需求疲软。三位消息人士中的两位告诉路透社，在某些情况下，H20芯片的售价比华为的Ascend 910B(中国公司最强大的人工智能芯片)低10%以上。由于问题的敏感性，三位消息人士拒绝透露身份。分析师表示，尽管英伟达正努力在一个无法承受损失的市场上占据份额，但前景越来越不确定。根据中国市场研究公司赛迪顾问的一份报告，预计到2035年，中国在全球人工智能行业的份额将超过30%。 “英伟达正在小心翼翼地在维护中国市场和应对美国的紧张关系之间取得平衡，”IG的市场分析师Hebe Chen说，“从长远来看，英伟达肯定在为最坏的情况做准备。” 英伟达高管在周三发布第一季度业绩时警告称，由于制裁，该公司在中国的业务“大幅”低于过去。 “10月份实施新的出口管制限制之前的水平相比，我们在中国的数据中心收入大幅下降，”首席财务官Colette Kress说，“我们预计，未来中国市场的竞争仍将非常激烈。” 分析人士表示，H20的表现将是其在中国业务的一个主要因素，而长期前景将取决于它如何与本土科技巨头华为竞争。华为去年才开始挑战英伟达，消息人士称，这家总部位于广东的公司今年将大幅增加其昇腾910B芯片的出货量，消息人士称，该芯片在一些关键指标上优于H20。根据路透社对现有政府采购数据的调查，在过去六个月里，只有五家国有或国有下属的买家表示有兴趣购买H20芯片，而同期有十多家国企采购华为的910B芯片。这些数据并不详尽，可能无法反映市场需求的全部程度。价格挤压由于美国旨在限制中国成为科技强国的能力的制裁，英伟达的H800和A800在中国被禁止。包括H100和B100在内的其他先进产品线也被禁止。英伟达H20芯片在中国取得成功的另一个主要障碍是，中国政府要求企业购买中国芯片，尽管三位消息人士中有两位表示，近几个月来这些订单有所减少。消息人士称，H20上个月在中国广泛上市，一个多月就能交付给客户。据两位消息人士透露，一些中国科技巨头已经下了订单，阿里巴巴订购了3万多枚H20芯片。阿里巴巴没有立即回应置评请求。消息人士称，中国的服务器经销商以每张卡10万元左右的价格销售H20，而八卡服务器的价格为每台110万至130万元左右。相比之下，华为910B的销售价格为每张卡12万元以上，而8卡服务器的起价为每台130万至150万元。消息人士补充说，华为H20和华为910B的价格可能会根据订单的大小而波动。研究公司SemiAnalysis的创始人Dylan Patel表示，2024年下半年将有近100万枚H20芯片运往中国，英伟达必须在价格上与华为竞争。 “由于内存容量更大，H20的制造成本高于H100，”Patel说，并补充说，然而它的售价是H100的一半，H100指的是2022年禁止向中国出口的强大的英伟达芯片。“这是利润率的大幅下降。”

超启05-24 19:00

AI提振！英伟达股价飙升大涨近10%，AI人工智能ETF(512930)震荡走高上涨0.54%

、数通设备等环节的中期投资机会。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。据了解，Blackwell平台已全面投入生产，为万亿参数规模的生成式人工智能奠定了基础。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4月30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)、昆仑万维(300418)、京东健康(06618)、世纪华通(002602)、圆通速递(600233)、哔哩哔哩-W(09626)，前十大权重股合计占比58.57%。 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4月30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)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.88%。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05-24 09:49

英伟达FY2025Q1业绩电话会议高管解读财报

数据中心，AI工厂，以生产一种新商品，人工智能。 AI将为几乎所有行业带来显著的生产率提升，并帮助公司在扩大收入机会的同时更具成本和能源效率。云服务提供商（CSP）是第一批生成性AI的推动者。有了NVIDIA，CSP加速了工作负载以节省资金和电力。由NVIDIA Hopper驱动的token为其AI服务带来收入。而NVIDIA云实例则吸引了我们丰富的开发人员生态系统中的租赁客户。强劲且加速的需求——对Hopper平台上生成性AI训练和推理的加速需求推动了我们数据中心的增长。随着模型学习成为多模态，理解文本、语音、图像、视频和3D，并学会推理和计划，训练继续扩大。我们的推理工作负载正在令人难以置信地增长。有了生成性AI，推理——现在大约是大规模快速token生成，已经变得非常复杂。生成性AI正在推动从基础上完全堆栈计算平台的转变，这将改变每一次计算机交互。从今天的信息检索模型，我们正在转向一个答案和技能生成模型的计算。AI将理解上下文和我们的意图，具有知识，推理、计划并执行任务。我们正在从根本上改变计算的工作原理以及计算机可以做什么，从通用CPU到GPU加速计算，从指令驱动的软件到意图理解模型，从检索信息到执行技能，并且在工业层面上，从生产软件到生成token，制造数字智能。 Token生成将推动AI工厂多年的建设。除了云服务提供商，生成性AI已经扩展到消费互联网公司和企业，主权AI、汽车和医疗保健客户，创造了多个数十亿美元的垂直市场。 Blackwell平台正在全面生产，并构成万亿参数规模生成性AI的基础。Grace CPU、Blackwell GPU、NVLink、Quantum、Spectrum、混合和交换机的组合，高速互连以及丰富软件和合作伙伴生态系统，让我们能够扩展并提供比前几代更丰富和更完整的AI工厂解决方案。 Spectrum-X为我们打开了一个全新的市场，将大规模AI带到仅限以太网的数据中心。而NVIDIA NIMs是我们的新软件产品，它提供企业级优化的生成性AI，在CUDA加速的任何地方运行，从云端到本地数据中心，再到通过我们广泛的生态系统合作伙伴网络的RTX AI PC。从Blackwell到Spectrum-X再到NIMs，我们为下一波增长做好了准备。谢谢。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券05-23 23:00

美联储2024年不降息？黄金价格受压两连跌涨势结束？

美国经济在政府支出的推动下更具弹性，与人工智能（AI）基础设施相关的投资也将帮助经济更好地应对美联储的货币紧缩政策。黄金分析来源：Mitrade 黄金走势技术面上，日K线图中，黄金价格连续两日高位回落，市场逢高沽盘增强，其上涨趋势可能会阶段性结束。日线图中各条均线呈现多头排列，但5日均线有掉头向下迹象，KD指标中，双线在50分界线上方，在双线高位掉头向下，显示市场短线空头力量正在增强。黄金价格短线下行压力增加，后市可能会震荡回落，有望下探2330美元黄金上行的初步阻力位于2400，进一步阻力位2410，关键阻力位于2420；黄金下行的初步支撑位于2330，进一步支撑位于2310，更关键支撑位2300。原文链接

投资慧眼05-23 17:43

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