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Alphabet公司2023Q4业绩电话会分析师问答

吗？你还记得你一开始看到的逆风吗？关于拍卖的密度或对 Shorts 的广告兴趣，您有什么可以分享的，以帮助我们解决这是否仍然是增长的阻力吗？菲利普·辛德勒是的。非常感谢您的提问。在联网电视方面，我提到它实际上继续表现得很好。我之前说过，YouTube是美国流媒体观看时间的领导者，它不仅仅是一个深入研究的观众群体。真的都是观众。在国际方面，我们正在密切关注这个问题。我没有什么特别需要的--此时此刻关于这个。在 Shorts 变现方面，我们开发 Shorts 是为了满足创作者和观众对短视频的巨大需求。我们对所看到的增长感到非常满意。我提到每个月有 20 多亿用户，每天有 700 亿次观看。具体到变现问题，Shorts 变现继续取得良好进展。事实上，实际上，自从我们推出 Shorts 收益分成功能以来，Shorts 创作者产生的总收入每个月都在增加，我们预计这种情况还会持续下去。显然，与我们的长视频类似，我们在这里真正致力于建立长期合作伙伴关系。你以前听我说过，对，当创作者成功时，我们就成功了。斯蒂芬·鞠所以 Philipp，这不是一个新问题，但自 PMax 推出以来也已经有大约两年了。但是，在您的历史上，似乎有如此悠久的产品开发和智能出价之类的东西的推出，我相信当时旨在帮助较小的广告商更轻松地投放搜索广告。今天，您正在帮助生成创意，并管理我的支出，并在多个 Google 服务中最大限度地提高投资回报率。那么，您如何看待那些以前无法与您一起做广告的中小企业呢？从长远来看，这会为您的收入增长带来什么样的 TAM 扩张顺风？菲利普·辛德勒如您所知，中小企业是我们关注的焦点。我们之前多次提到过这一点。它们是我们 GCS 频道的一部分，不仅还有更多内容。但在过去的几年里，他们经历了巨大的变化。我们的重点一直是投资于真正有助于公平竞争的解决方案，您提到了其中的几个。因此，实际上，中小企业可以与更大的品牌和更成熟的广告商竞争。因此，我们总是得到的反馈是，他们需要简单的解决方案来快速推动价值，而您提到的几个 AI 部分解决方案实际上正在使工作流程、整个入口和竞价定位创意等，这对中小企业来说要容易得多。因此，我们对我们在这里看到的情况非常满意。我们将继续投资。我觉得人工智能确实是一条有用的、非常有趣的未来道路，它不仅让生活更轻松，而且随着时间的推移，生产力更高，更好，为中小企业提供更公平的竞争环境。贾斯汀·波斯特也许一个给桑达尔，一个给露丝。就搜索增长而言，我认为使用竞争性 AI 工具作为搜索的替代品存在一些担忧。只是想知道你是否看到查询量的任何变化，无论是积极的还是消极的，因为你已经看到了这一年的发展和更多的搜索创新体验。是什么能真正让谷歌与其他人工智能工具相比脱颖而出？然后是露丝，资本支出是110亿美元。显然，这是一个进步。里面有一次性物品吗？或者我们应该这样考虑 24 年的新运行率？桑达尔·皮查伊谢谢，贾斯汀。首先，看，我们考虑对搜索的影响，显然，更广泛。人们有很多信息选择。因此，用户的期望也在不断变化。所以我们已经这样做了很长时间。我认为最终重要的是强大的持续创新记录。显然，生成式人工智能是武器库中的一种新工具。但是，Google 搜索还有很多内容：广度、深度、跨垂直领域的多样性、稳定性，以及通过实际访问网络上丰富多样的内容来源，并以令人信服的方式将它们组合在一起。我认为，在第二年，当我们进行测试时，我们会测试搜索生成体验，特别是针对所有内容。我们可以看到我们正在取得的进步，以及用户对这种体验的喜爱程度。所以我认为我对进展感觉很好。我们的 24 年路线图在搜索和基础 AI 进展（包括模型）方面都非常强大。所以我对24年我们的未来感到非常兴奋。露丝·波拉特关于资本支出，正如我所指出的，第四季度的资本支出为110亿美元，其中绝大多数是对我们技术基础设施的投资。对于您的问题，那里没有一次性项目。它真正反映了我们对 Sundar 和 Philipp 以及我一直在谈论的一切的看法，人工智能在 Google DeepMind、Google Services、Google Cloud 中的非凡应用，它对用户、广告商、开发人员、云企业客户、政府来说都是全面的。这确实是提供的长期机会。因此，上个季度，我们确实注意到资本支出将在 2024 年继续增长。我们预计 2024 年全年资本支出将明显高于 2023 年。请注意，我想你们都知道这一点，但现金支付的时间会影响季度资本支出数字。但重点是我们将继续投资。罗斯·桑德勒所以我想一个问题，我不知道是 Sundar 还是 Philipp。但是，如果我们回到今年秋天发生的司法部审判，谷歌披露了一份文件，其中说了为什么在广告质量团队中实现 20% 的 RPM 增长是一个脆弱的策略。回顾 2019 年，我认为从那时起，您的业务增长了一倍多。所以我想，当我们在 2024 年初坐在这里时，您如何看待 Google 推动搜索 RPM 向前发展的能力？我想在露丝今晚所说的庞大收入基础的背景下，你对货币化有什么看法？桑达尔·皮查伊听着，我想我对我们的工作质量驱动非常有信心，无论是搜索质量、广告质量、搜索改进、广告转/分钟数改进，所有 -- 2 个基本支柱是对广告质量的特别关注，以便我们为广告商提供实际的投资回报率并改善用户体验，所有这些都以严谨、技术卓越和卓越的上市为基础，右？因此，基本属性不会改变。我认为人工智能在有机方面和货币化方面都为我们提供了机会。我认为我们正处于它的早期阶段。我认为，从长远来看，我们将能够更深入地满足信息需求。因此，我考虑了这一点--在长期的背景下，我对未来感到非常兴奋。马克·马哈尼一个问题在 YouTube AI 上，一个在云上。首先，在云上，只有这种波动性，上个季度的实质性减速和本季度的良好再加速。这是否可以通过我们处于优化周期中的位置来解释，并且可能是生成式 AI 工作负载现在开始涓涓细流并导致增长曲线弯曲？对于我们所看到的波动性、减速和再加速，您有什么评论吗？然后，菲利普，我想问创意方面的问题，特别是在 YouTube 和广告和创意方面，使用 AI 来改进创意，并真正为那些一直与 Google 合作但现在为他们提供由 AI 创建的基于效果的视频广告活动的中小企业提供服务。这是一个新的增长领域吗？在向市场提供这种产品方面，您走了多远？你认为这开辟了一个以前没有的新支出领域吗？桑达尔·皮查伊谢谢，马克。在云上，让我来接受一下。首先，是多种因素的综合作用。我认为，在数据和分析、基础设施、安全等基础支柱之上，人工智能解决方案绝对令人兴奋。但人工智能绝对是推动人们兴趣和早期采用的东西。正如你所看到的，超过 70% 的 Gen AI 工会正在使用 Google Cloud。因此，我认为，随着24年的到来，我们的优势将继续发挥，尤其是当我看到我们在人工智能方面的未来创新时。其次，我认为存在地区差异，但许多部分的成本优化是我们大部分工作完成的问题。我认为这也是一个促成因素。菲利普·辛德勒因此，关于您的YouTube问题，也许让我从一般观点开始。你知道，YouTube的提交使全球数百万创作者能够分享他们的声音并与观众建立联系，显然在这里建立了蓬勃发展的业务。人工智能已经是其中非常关键的一环。您显然知道 YouTube 的公告，我们在 YouTube 上引入了许多新的互补创意功能，例如包括 Dream Screen，以及许多其他非常有趣的工具和想法。你显然可以想象，我们已经可以更积极地将其带到广告界。如您所知，它一直在为人工智能、我们的许多视频广告解决方案和测量功能提供动力。这是视频丰富的广告系列的一部分。多格式广告是 -- 实际上，有一种生成式创作者音乐，实际上已经让创作者更容易设计出完美的配乐。正如我之前所说，人工智能将开启一个充满创造力的新世界。你可以看到这将如何--如果你只看模型的发展方向，多模态模型的发展方向，这些模型的生成能力将走向何方，你绝对可以看到这将如何影响和--积极影响和简化创作者的流程，类似于你所看到的在我们的一些核心产品中已经出现的东西，比如搜索方面的ACA。吉姆·弗里德兰感谢大家今天参加我们的会议。我们期待在 2024 年第一季度电话会议上再次与您交谈。谢谢你，祝你晚上好。 (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01-31 10:03

Alphabet公司2023Q4业绩电话会议

吗？你还记得你一开始看到的逆风吗？关于拍卖的密度或对 Shorts 的广告兴趣，您有什么可以分享的，以帮助我们解决这是否仍然是增长的阻力吗？菲利普·辛德勒是的。非常感谢您的提问。在联网电视方面，我提到它实际上继续表现得很好。我之前说过，YouTube是美国流媒体观看时间的领导者，它不仅仅是一个深入研究的观众群体。真的都是观众。在国际方面，我们正在密切关注这个问题。我没有什么特别需要的--此时此刻关于这个。在 Shorts 变现方面，我们开发 Shorts 是为了满足创作者和观众对短视频的巨大需求。我们对所看到的增长感到非常满意。我提到每个月有 20 多亿用户，每天有 700 亿次观看。具体到变现问题，Shorts 变现继续取得良好进展。事实上，实际上，自从我们推出 Shorts 收益分成功能以来，Shorts 创作者产生的总收入每个月都在增加，我们预计这种情况还会持续下去。显然，与我们的长视频类似，我们在这里真正致力于建立长期合作伙伴关系。你以前听我说过，对，当创作者成功时，我们就成功了。斯蒂芬·鞠所以 Philipp，这不是一个新问题，但自 PMax 推出以来也已经有大约两年了。但是，在您的历史上，似乎有如此悠久的产品开发和智能出价之类的东西的推出，我相信当时旨在帮助较小的广告商更轻松地投放搜索广告。今天，您正在帮助生成创意，并管理我的支出，并在多个 Google 服务中最大限度地提高投资回报率。那么，您如何看待那些以前无法与您一起做广告的中小企业呢？从长远来看，这会为您的收入增长带来什么样的 TAM 扩张顺风？菲利普·辛德勒如您所知，中小企业是我们关注的焦点。我们之前多次提到过这一点。它们是我们 GCS 频道的一部分，不仅还有更多内容。但在过去的几年里，他们经历了巨大的变化。我们的重点一直是投资于真正有助于公平竞争的解决方案，您提到了其中的几个。因此，实际上，中小企业可以与更大的品牌和更成熟的广告商竞争。因此，我们总是得到的反馈是，他们需要简单的解决方案来快速推动价值，而您提到的几个 AI 部分解决方案实际上正在使工作流程、整个入口和竞价定位创意等，这对中小企业来说要容易得多。因此，我们对我们在这里看到的情况非常满意。我们将继续投资。我觉得人工智能确实是一条有用的、非常有趣的未来道路，它不仅让生活更轻松，而且随着时间的推移，生产力更高，更好，为中小企业提供更公平的竞争环境。贾斯汀·波斯特也许一个给桑达尔，一个给露丝。就搜索增长而言，我认为使用竞争性 AI 工具作为搜索的替代品存在一些担忧。只是想知道你是否看到查询量的任何变化，无论是积极的还是消极的，因为你已经看到了这一年的发展和更多的搜索创新体验。是什么能真正让谷歌与其他人工智能工具相比脱颖而出？然后是露丝，资本支出是110亿美元。显然，这是一个进步。里面有一次性物品吗？或者我们应该这样考虑 24 年的新运行率？桑达尔·皮查伊谢谢，贾斯汀。首先，看，我们考虑对搜索的影响，显然，更广泛。人们有很多信息选择。因此，用户的期望也在不断变化。所以我们已经这样做了很长时间。我认为最终重要的是强大的持续创新记录。显然，生成式人工智能是武器库中的一种新工具。但是，Google 搜索还有很多内容：广度、深度、跨垂直领域的多样性、稳定性，以及通过实际访问网络上丰富多样的内容来源，并以令人信服的方式将它们组合在一起。我认为，在第二年，当我们进行测试时，我们会测试搜索生成体验，特别是针对所有内容。我们可以看到我们正在取得的进步，以及用户对这种体验的喜爱程度。所以我认为我对进展感觉很好。我们的 24 年路线图在搜索和基础 AI 进展（包括模型）方面都非常强大。所以我对24年我们的未来感到非常兴奋。露丝·波拉特关于资本支出，正如我所指出的，第四季度的资本支出为110亿美元，其中绝大多数是对我们技术基础设施的投资。对于您的问题，那里没有一次性项目。它真正反映了我们对 Sundar 和 Philipp 以及我一直在谈论的一切的看法，人工智能在 Google DeepMind、Google Services、Google Cloud 中的非凡应用，它对用户、广告商、开发人员、云企业客户、政府来说都是全面的。这确实是提供的长期机会。因此，上个季度，我们确实注意到资本支出将在 2024 年继续增长。我们预计 2024 年全年资本支出将明显高于 2023 年。请注意，我想你们都知道这一点，但现金支付的时间会影响季度资本支出数字。但重点是我们将继续投资。罗斯·桑德勒所以我想一个问题，我不知道是 Sundar 还是 Philipp。但是，如果我们回到今年秋天发生的司法部审判，谷歌披露了一份文件，其中说了为什么在广告质量团队中实现 20% 的 RPM 增长是一个脆弱的策略。回顾 2019 年，我认为从那时起，您的业务增长了一倍多。所以我想，当我们在 2024 年初坐在这里时，您如何看待 Google 推动搜索 RPM 向前发展的能力？我想在露丝今晚所说的庞大收入基础的背景下，你对货币化有什么看法？桑达尔·皮查伊听着，我想我对我们的工作质量驱动非常有信心，无论是搜索质量、广告质量、搜索改进、广告转/分钟数改进，所有 -- 2 个基本支柱是对广告质量的特别关注，以便我们为广告商提供实际的投资回报率并改善用户体验，所有这些都以严谨、技术卓越和卓越的上市为基础，右？因此，基本属性不会改变。我认为人工智能在有机方面和货币化方面都为我们提供了机会。我认为我们正处于它的早期阶段。我认为，从长远来看，我们将能够更深入地满足信息需求。因此，我考虑了这一点--在长期的背景下，我对未来感到非常兴奋。马克·马哈尼一个问题在 YouTube AI 上，一个在云上。首先，在云上，只有这种波动性，上个季度的实质性减速和本季度的良好再加速。这是否可以通过我们处于优化周期中的位置来解释，并且可能是生成式 AI 工作负载现在开始涓涓细流并导致增长曲线弯曲？对于我们所看到的波动性、减速和再加速，您有什么评论吗？然后，菲利普，我想问创意方面的问题，特别是在 YouTube 和广告和创意方面，使用 AI 来改进创意，并真正为那些一直与 Google 合作但现在为他们提供由 AI 创建的基于效果的视频广告活动的中小企业提供服务。这是一个新的增长领域吗？在向市场提供这种产品方面，您走了多远？你认为这开辟了一个以前没有的新支出领域吗？桑达尔·皮查伊谢谢，马克。在云上，让我来接受一下。首先，是多种因素的综合作用。我认为，在数据和分析、基础设施、安全等基础支柱之上，人工智能解决方案绝对令人兴奋。但人工智能绝对是推动人们兴趣和早期采用的东西。正如你所看到的，超过 70% 的 Gen AI 工会正在使用 Google Cloud。因此，我认为，随着24年的到来，我们的优势将继续发挥，尤其是当我看到我们在人工智能方面的未来创新时。其次，我认为存在地区差异，但许多部分的成本优化是我们大部分工作完成的问题。我认为这也是一个促成因素。菲利普·辛德勒因此，关于您的YouTube问题，也许让我从一般观点开始。你知道，YouTube的提交使全球数百万创作者能够分享他们的声音并与观众建立联系，显然在这里建立了蓬勃发展的业务。人工智能已经是其中非常关键的一环。您显然知道 YouTube 的公告，我们在 YouTube 上引入了许多新的互补创意功能，例如包括 Dream Screen，以及许多其他非常有趣的工具和想法。你显然可以想象，我们已经可以更积极地将其带到广告界。如您所知，它一直在为人工智能、我们的许多视频广告解决方案和测量功能提供动力。这是视频丰富的广告系列的一部分。多格式广告是 -- 实际上，有一种生成式创作者音乐，实际上已经让创作者更容易设计出完美的配乐。正如我之前所说，人工智能将开启一个充满创造力的新世界。你可以看到这将如何--如果你只看模型的发展方向，多模态模型的发展方向，这些模型的生成能力将走向何方，你绝对可以看到这将如何影响和--积极影响和简化创作者的流程，类似于你所看到的在我们的一些核心产品中已经出现的东西，比如搜索方面的ACA。吉姆·弗里德兰感谢大家今天参加我们的会议。我们期待在 2024 年第一季度电话会议上再次与您交谈。谢谢你，祝你晚上好。 (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01-31 09:42

凯德投资向友邦人寿出售北京凯德·星贸项目95%股权，交易总对价近24亿元

区，凯德投资于2022年10月通过法院拍卖获得该项目。

金融界01-31 09:30

Vitalik：我如何看待加密和AI交叉领域及其前景和挑战

无论什么时候，只要区块链应用程序涉及到拍卖或交易，都会出现套利机器人。然而，AI套利机器人仅仅是其所在的更大范畴里的第一个例子，我预计很快还会包含很多其他应用。长期以来，预测市场一直是认知技术的圣杯；早在2014年，我就对使用预测市场作为治理输入非常兴奋，上次大选和最近的选举就广泛使用了预测市场。但到目前为止，预测市场在实践中并没有太大的发展，常见的原因有很多：最大的参与者往往是非理性的，明智的人往往不愿花费时间下注，除非涉及到大量资金，还有市场的流动性很浅，等等。对此有一种回应指向了Polymarket或其他新兴预测市场正在进行的用户体验改进，并希望它们能够在之前失败的地方获取成功。毕竟，故事都是这样发展的，人们愿意在体育赛事上押注数百亿美元，那么为什么不把足够的钱押注在美国大选或LK99上，这样一来，那些大玩家也就会有入场意愿了。但这一点必须面对这样一个事实，那就是既然之前都未能达到这种规模（至少与其支持者的梦想相比），因此似乎需要一些新的东西才能让使预测市场成功。所以，另一种不同的回应指向了预测市场生态系统的一个具体特征，也就是我们可以在21世纪20年代看到上个年代看不到的东西：人工智能无所不在的可能性。人工智能愿意以每小时不到1美元的价格工作，并且拥有百科全书般的知识——如果这还不够，它们甚至还可以与实时网络搜索功能相结合。如果你做市，并提供50美元的流动性补贴，人类可能不太在意，不会去竞标，但成千上万的人工智能会迅速行动，并尽其所能做出最好的预测。在一个问题表现出色的激励可能很小，但让人工智能做出广泛的正确预测的激励却很巨大。请注意，你甚至不需要人类来对大多数问题实行裁决：你可以使用类似于Augur或Kleros的多轮争议系统，其中人工智能也将参与较早的轮次。人类只需要在非常少数情况下做出反应，也就是当进行一系列双方投入都很大的升级的时候。这是一个强大的原语，因为一旦“预测市场”可以进行如此微观规模的工作，你就可以在许多其他类问题上重复使用“预测市场”原语：根据[用户使用条款]，这个社交媒体帖子是否可以发布？股票X的价格会发生什么变化？现在正发消息给我的这个账号真的是埃隆·马斯克吗？这个在在线任务市场提效的工作合格吗？这个网址是https://examplefinance.network的dapp是个骗局吗？ 0x1b54....98c3真的是“Casinu Inu” ERC20代币的地址吗？你可能会注意到，这些想法很多都是朝着我所说的“信息防御”的方向发展的。从广义上讲，问题是：我们如何帮助用户区分真实和虚假信息，检测诈骗，而不是授权一个中心化权威机构来决定孰是孰非，因为中心化权威可能会滥用自己的权利。在微观层面上，答案可以是“人工智能”。但在宏观层面上，要面临的问题是：谁来建设人工智能？人工智能是其创建过程的反映，是无法避免偏见的。所以，我们需要一个更高层的游戏去评判各种AI的表现，让AI能够作为玩家参与到游戏中。人工智能的这种使用，即人工智能参与某种机制，并最终会被一个汇集人类输入的链上机制（称之为基于市场的去中心化RLHF如何？）奖励或惩罚，我认为这是一个真正值得研究的方向。现在是时候更多地研究这样的用例了，因为区块链扩展终于成功了，让任何“小”、“微”事物终于在链上可行，而这些在之前通常是不可行的。一个相关的应用类别就是高度自主的使用区块链实现更优合作的智能体，不管是通过支付还是通过使用智能合约来做出可信承诺。 2、游戏界面类AI 我曾在自己的文章中提出的一个想法是，编写面向用户的软件是有市场机会的，这种软件可以通过解释和识别用户正在浏览的线上世界中的危险来保障用户的利益。一个业已存在的例子就是Metamask的欺诈检测功能：另一个例子就是Rabby钱包的模拟功能，它向用户展示他们即将签署的交易的预期结果。这些工具可能会被人工智能大大强化。人工智能可以提供一个更丰富的人类友好的解释，说明你正在参与什么样的dapp，你正在签署的复杂操作的后果，特定的代币是否真实（例如，BITCOIN不仅仅是一串字符，它还是一种真正的加密货币的名称，它不是ERC20代币，其价格远远高于0.045美元，LLM会知道这一点），等等。有些项目开始朝着这个方向发展（例如LangChain钱包使用AI作为主界面）。我个人的观点是，纯AI界面目前可能风险太大，因为它会增加发生其他类型错误的风险，但用AI来补足偏向传统的界面是极其可行的。值得一提的还有一个特定风险。我将在下面的“游戏规则类AI”部分内容中详细讨论这个问题，但一般性的问题是对抗性机器学习：如果用户可以访问开源钱包中的AI助手，那么不良人员也可以访问该AI助手，因此他们将有无限的机会优化他们的骗局，避免触发钱包防御。所有现代AI都有bug，这对于训练过程来说发现bug并不难，即使只有有限的模型访问权限。这就是“人工智能参与链上微市场”更能施展的地方：所有AI能都容易遭受相同的风险，但你有意创建一个开放的生态系统，由数十人不断进行迭代和改进。此外，每个单独的AI都是闭环的：系统的安全性来自游戏规则的开放性，而不是每个玩家的内部操作。小结：人工智能可以用简单的语言帮助用户理解正在发生的事情，它可以作为实时导师，它可以保护用户免受错误的负面影响，但如果想要直接使用人工智能来对付恶意散布虚假信息者和骗子时，一定要小心。 3、游戏规则类AI 现在，我们谈到了让很多人都很兴奋的应用，但我认为这是最危险的地方，我们需要小心行事：我称之为“人工智能成为游戏规则的一部分”。这与主流政治精英对“AI法官”的兴奋相关，在区块链应用程序中也有类似的愿望。如果基于区块链的智能合约或DAO需要做出主观决策（例如：某个特定的工作产品是否在雇佣合同范围内？），你是否可以让人工智能成为合约或DAO的一部分，以帮助执行这些规则？这就是为什么说对抗性机器学习将成为一个极其艰巨的挑战。基本的两句话论证如下：如果在机制中扮演关键角色的AI模型是闭环的，则无法验证其内部工作原理，所以它并不比中心化应用程序更好。如果AI模型是开源的，那么攻击者可以下载并在本地模拟它，并设计大量优化的攻击来欺骗模型，然后在实时网络上重播。现在，有些读者（或加密原住民）可能已经走在我前面了，并且在想：等等！我们有了不起的零知识证明和其他非常酷的密码学手段。当然，我们可以施一些加密魔法，隐藏模型的内部工作原理，这样攻击者就无法优化攻击，而与此同时证明模型正在被正确执行，并且是在合理的底层数据集上使用合理的训练过程构建的！通常，这正是我在其他文章中所提倡的思维方式。但对AI相关计算而言，还有两个主要的反对意见：加密开销：在SNARK（或MPC……）内部执行某些操作的效率要比透明化执行低得多。考虑到人工智能已经是非常密集的计算，在加密黑盒中进行人工智能计算可行吗？黑盒对抗性机器学习攻击：即使不了解模型的内部工作原理，也有办法优化针对AI模型的攻击。如果你隐藏得太多，你就有可能让选择训练数据的人很容易用有毒攻击来破坏模型。二者都是复杂的兔子洞，所以让我们来依次探查。（1）加密开销加密工具，特别是像ZK-SNARKs和MPC这样的通用工具，开销很高。客户端直接验证一个以太坊区块需要几百毫秒，但生成一个ZK-SNARK来证明这样一个区块的正确性却可能需要几个小时。其他加密工具（如MPC）的通常开销可能更大。人工智能计算已经相当昂贵：最强大的LLM输出单个单词的速度只比人类阅读单词的速度快一点点，更不用说训练这些模型常常需要数百万美元的计算成本。顶级模型和试图节省更多训练成本或参量数的模型之间的质量差异很大。乍一看，这是一个很好的质疑理由，怀疑整个项目试图通过将AI包裹在密码学中来强化保障。幸运的是，人工智能是一种结构非常具体的计算类型，这使得它能够适应各种优化，而像ZK-EVM这样的“非结构化”计算类型却无法从这些优化中受益。让我们来看看人工智能模型的基本结构：通常，AI模型主要由一系列矩阵乘法组成，其中穿插着各元素的非线性运算，如ReLU函数（y = max(x, 0)）。矩阵乘法占据了工作的大部分：将两个N*N矩阵相乘需要时间，而非线性运算的数量要少得多。这对于密码学来说非常方便，因为很多形式的密码学都几乎可以“免费”地进行线性运算（矩阵乘法是线性运算，如果你只加密模型而不加密它的输入的话）。如果你是一位密码学家，那么你可能已经听说过同态加密中的类似现象：在加密的密文上执行加法非常简单，但执行乘法却非常困难，直到2009年我们才找到方法来进行无限深度的乘法运算。对于ZK-SNARKs来说，与此相当的2013年的协议，证明矩阵乘法的开销不到4倍。遗憾的是，非线性层的开销最终仍然很大，实践中最好的实现显示开销在200倍左右。但有希望通过进一步的研究，大大减少这方面的开销。但针对很多应用程序，我们不仅想证明人工智能输出是计算正确的，我们还想隐藏模型。有一些简单的方式可以实现这一点：你可以拆分模型，由一组不同的服务器冗余存储各层，希望泄漏某些层数据的某些服务器不会泄漏太多数据。但还有一些特别有效的多方计算方式。在这两种情况下，故事的精神是相同的：AI计算的最重要部分是矩阵乘法，因此可以创建非常高效的ZK-SNARKs或MPC（甚至FHE），所以将AI置入加密盒子的总开销非常低。一般来说，非线性层是最大的瓶颈，尽管它们的规模较小；也许像Lookup Arguments这样的新技术会有所帮助。（2）黑盒对抗性机器学习现在，让我们来讨论另一个重大问题：如果模型的内容是私有的，并且你只有对模型的“API访问”权限，你可以进行哪类攻击？这里让我来引用2016年的一篇文章：许多机器学习模型很容易受到对抗性示例的影响：专门设计的输入会导致机器学习模型产生错误输出。能够影响一个模型的对抗性示例通常会影响另一个模型，即使两个模型的架构不同或在不同的训练集上进行训练，只要两个模型都被训练来执行相同的任务就可能受影响。因此，攻击者可能会训练自己的替代模型，打磨针对替代模型的对抗性示例，然后将它们用到受害模型中，几乎无需了解受害模型信息。有可能，你甚至可以创建只知道训练数据的攻击，就算你对试图攻击的模型的访问权限非常有限或没有任何访问权限也没关系。截止到2023年，这类攻击仍然是一个大问题。为了有效地减少这类黑盒攻击，我们需要做两件事：真正限制谁可以查询模型以及查询多少内容。具有不受限制的API访问权限的黑盒是不安全的；具有非常有限的API访问权限的黑盒可能是安全的。隐藏训练数据，同时确保用于创建训练数据的过程不会被破坏。在第一件事上做得最多的项目可能是Worldcoin。Worldcoin在协议层面广泛使用人工智能模型，以将虹膜扫描转换为易于比较相似性的简短“虹膜代码”，以及验证它所扫描的对象实际上是一个人。Worldcoin所依赖的主要防御措施是，它不允许任何人轻易调用人工智能模型，而是使用可信硬件来确保模型只接受由orb相机进行数字签名的输入。这种方法并不一定奏效：事实证明，你可以对生物识别人工智能进行对抗性攻击，形式是你可以戴在脸上的物理贴片或珠宝：但希望就是，如果你把所有的防御结合在一起，隐藏人工智能模型本身，极大地限制查询量，并要求每个查询进行某种方式的身份验证，你就可以让攻击变得足够困难，系统就可以是安全的了。这就将我们带到了下一件事：我们如何隐藏训练数据？这可能就是“民主治理AI DAOs”的用武之地：我们可以创建一个链上DAO，治理决定如下过程：允许谁提交训练数据（需要哪些数据相关证明）、允许谁查询、查询多少内容、以及使用像MPC等加密技术加密整个AI创建和运行管道（从每个用户的训练输入到每个查询的最终输出）。该DAO还可以同时对提交数据的人进行补偿。需要重申的是，这一计划雄心勃勃，从很多方面来看可能不切实际：对于这种全黑盒架构来说，加密开销可能仍然太高，无法与传统的封闭式的“信任我”的做法相竞争。结果可能是，没有一种好的方法可以使训练数据提交过程去中心化并预防有毒攻击。由于参与者串通，多方计算工具的安全或隐私保障可能受损：毕竟，加密货币跨链桥一次又一次地出现过这种情况。我之所以没有在这部分一开始就贴上更大的红色警告标签，告诉你“不要做AI法官，这是反乌托邦的”，其中一个原因就是，我们的社会已经高度依赖于不负责任的中心化AI法官：例如，决定社交媒体上哪些帖子和政治观点会浮出水面或被淹没（甚至被审查）的那些算法。我确实认为在这个阶段进一步扩大这一趋势是一个非常糟糕的想法，但我不并认为区块链社区更多地进行人工智能实验会使情况变得更糟。事实上，加密技术有一些非常低风险的基本方法可以使这些现有中心化系统变得更好，我对此非常有信心。有一种简单的技术通过延迟发布来验证人工智能：当社交媒体网站基于人工智能对帖子进行排名时，它可以发布一个ZK-SNARK来证明生成该排名的模型的哈希值。该网站可能会承诺在一年后公布其人工智能模型。一旦模型公布，用户就可以检查哈希值来验证是否发布了正确模型，社区可以对模型运行测试来验证其公平性。发布延迟将确保当模型公开时，它已经过时了。因此，与中心化世界相比，问题不在于我们是否能做得更好，而是能好多少。然而，对于去中心化世界而言，重要的是要小心谨慎：如果有人构建一个使用人工智能预言机的预测市场或稳定币，而结果证明这个预言机是可被攻击的，那么一笔巨大的资金可能会在瞬间消失。 4、游戏目标类AI 如果上述技术用于创建可扩展的去中心化私有AI，其内容是任何人都不知道的黑盒子，可用于实际运行，那么这也可以用于创建具有超越区块链效用的AI。NEAR协议团队正将此作为他们正在进行的工作的核心目标。这样做有两点原因：如果你可以通过运行使用区块链和MPC的训练和推理过程来创建“值得信赖的黑箱AI”，那么许多担心系统有失偏颇或欺骗自己的应用程序都可以从中受益。很多人表达了对我们将依赖的具有系统重要性的AI民主治理的期待；加密和基于区块链的技术可能是实现这一目标的途径。从人工智能安全角度来看，这将是一种创建去中心化人工智能的技术，它也有一个自然的终止开关，可以限制那些试图使用人工智能进行恶意行为的查询。同样值得注意的是，“使用加密激励措施来激励创造更好的AI”可以在不使用密码学进行完全加密的情况下完成：BitTensor等做法就属于这一类。结论区块链和人工智能都变得越来越强大，在这两个领域的交叉领域正出现越来越多的用例。然而，其中一些用例相比于其他用例要更有意义，也更强大。通常情况下，当底层机制继续如以前一样设计得很粗糙，但个体玩家却变成了AI，允许机制在更微观的尺度上有效运行时，用例往往是最有前景的，也是最容易做对的。尝试使用区块链和加密技术创建“单一实例”的应用程序将面临最大的挑战，即创建某些应用程序将依赖之实现某一目标的单个去中心化的可信AI。这些应用程序在功能和提高人工智能安全性方面都是前景光明的，避免了与更加主流的做法相关的中心化风险。但在很多方面，底层假设也可能失败；所以，需要谨慎行事，特别是在高价值和高风险环境中部署这些应用程序时。我期待在所有这些交叉领域看到更多人工智能建设性用例的尝试，这样我们就可以知道哪些用例是真正可行的。来源：金色财经

金色财经01-31 09:02

85个Offer疯抢！大多伦多网红房不到100万成交！RBC：这类人买房机会来了

续约的冲击不会在加拿大各地引发一波强制拍卖的浪潮，但仍可能会看到更多卖家进入市场，而销售量的上升可能会吸引一些现有业主退出观望。报告指出：“卖家的涌入将让供需状况保持平衡，同时减轻需求的上行压力。” RBC估计，整体预测全国房价将继续低于 2022 年的峰值。因此，受挫的潜在买家有机会进入买房市场。霍格写道，预计 2024 年下半年将出现更大幅度的降息，但今年价格总体有所放缓，潜在买家的负担能力可能会有所改善。报告称：“只有在利率大幅下降之后，买家的更大机会之窗才可能打开。我们预计这将在 2024 年后期或 2025 年出现。对于首次购房者来说尤其如此，他们的财务状况可能会更加紧张。” RBC还指出，强劲的人口增长将继续维持需求。联邦政府计划在两年内限制留学生，这可能会对整体购房需求产生“边际影响”，其中对安大略省和BC省高等教育机构附近的房产租赁市场影响最明显。图源：加通社 /Don Denton 该报告称，加拿大两个最昂贵的房地产市场可能会在 2024 年看到销售水平“小幅反弹”，其中 BC 省和安大略省预计“到夏天就会出现好转”。预计这些省份以及曼尼托巴省、纽芬兰省和拉布拉多省以及魁北克省的价格将继续下跌，但霍格补充说，“需要更大幅度的降息或更深的价格下跌才能对昂贵市场的买家产生有意义的影响。” RBC还表示，阿尔伯塔省和萨斯喀彻温省等其他省份同时已经显示出房市复苏的迹象。预计这些地方及新不伦瑞克省和新斯科舍省的价格将开始逐年上涨。文章来源： https://globalnews.ca/news/10259556/first-time-homebuyers-affordability-2024/ 作者：晓晨

超级生活01-31 05:02

重磅！交易商紧盯美联储决策、财政部标售及就业报告，市场波动或触发大规模买入行动

美国财政部明天宣布即将到来的票据和债券拍卖规模。本周稍早公布的修正预估显示财政部预计第一季度将借入7600亿美元低于预期。最后值得关注的是周五公布的1月份非农就业报告。接受《华尔街日报》调查的经济学家预估中值显示该报告预计将增加18.5万个就业岗位低于12月份的21.6万个。如果实际数据符合预期或更好，那么这将进一步证实美国经济的强劲表现，并可能对市场情绪产生积极影响。然而如果数据令人失望，那么市场可能会对美联储未来的政策路径产生更多疑虑。

金融界01-31 04:20

马斯克称首位人类患者已接受大脑植入芯片初步结果令人鼓舞

一下如果史蒂芬·霍金能够比快速打字员或拍卖师更快地和人沟通，”他写道，“这就是目标。” 威斯康星州大学转化神经工程研究所联合主任Kip Ludwig表示，马斯克说Neuralink在神经元棘波感知方面取得了良好效果，这意味着该公司正在从患者大脑中获取记录。他说，现在Neuralink需要证明自己比Blackrock Neurotech和Synchron等该领域其他领先公司能做得更多。近年来马斯克一直表示他的设备即将植入人体。2019年7月他预测年底前将进行人头植入手术。另外Synchron等其他公司继续推进将自己设备植入人脑的工作，让Neuralink面临落后的局面。周一的新闻可能会削弱这种批评。尽管取得进展，但这种技术的商业应用不会近在眼前。斯坦福大学神经外科教授、Neuralink顾问Jaimie Henderson上周接受采访时说，“我的确认为有过度炒作的风险。”他说对这项技术感到兴奋，但设备获得批准还需要多年时间。

金融界01-30 22:01

解决DeFi世界数据源价值分配不公平的痛点？OEV Network做出系列创新

V Network是一个专门的订单流程拍卖平台，将执行特定数据源更新的权利出售给出价最高者，中标者在执行数据源更新时支付费用，使得Dapp能够立即在其本机链上收到收益。下文将介绍一下这个平台，及其相关的重要概念，旨在为读者掌握DeFi世界的价值创造机遇。首先明晰OEV的概念，才能洞悉OEV Network究竟要为DeFi数据领域做出哪些改变按照官方的说法，OEV Network将用于捕获在链上使用API3数据源的Dapp生成的OEV。所以，在介绍OEV Network是个什么项目之前，我们需要先了解下OEV的概念。 OEV全称为“预言机可提取价值”，系API3提出的专有概念，OEV是矿工可提取价值（MEV）的一部分，关注于应用程序依赖预言机更新来利用状态不一致的情况。通过将外部数据（如市场价格）引入链上，预言机创造了套利和清算的机会，从而成为MEV生命周期的一部分。与独立于预言机的MEV不同，OEV依赖于预言机更新来触发价值捕获的机会。例如，当中心化交易所的价格变化后，MEV机器人可能会选择清算借贷协议上处于水下状态的账户，这是OEV的典型应用场景。在传统MEV模式中，验证者和质押者通常受益，但这常以牺牲用户（如流动性提供者）的利益为代价。相比之下，OEV允许协议和应用程序捕获并重新分配这些利润，提升用户忠诚度并增强协议的竞争力。抛开纷繁复杂的概念，OEV对于流动性提供者，也就是广大的普通用户更具友好度，也更符合普通人的利益，所以这一概念和玩法一经推出，无疑更受外界的欢迎。读懂OEV Network的工作流程，发现其中的一系列潜在价值机遇 OEV Network在利益机制上自然更具诱惑力，但是对于用户来说，深入了解他的机制究竟是什么样的才更有说服力。接下来，为大家介绍一下OEV Network的具体工作流程。 OEV（预言机可提取价值）代表了在DeFi领域中对价值捕获机制的一次重大创新。OEV的核心在于利用链上与链下数据之间的不一致性，创造价值捕获的机会。这一部分的工作原理可以分为以下几个关键点： 1、状态不一致的套利机会：OEV的出现基于一个简单的事实：链上应用程序的状态（如价格信息）有时与链下实际市场状态不一致。预言机的作用是将这些外部数据引入到链上，但在更新的过程中，这种状态不一致就成为了套利的机会。 2、改变预言机的角色：在传统的MEV场景中，套利者通过交易重新排序来获取利润。而在OEV的情况下，预言机的数据更新成为了价值捕获的关键。当预言机将新的市场数据更新到链上时，它为应用程序提供了利用这些信息差异的机会。 3、自动化和拍卖机制：为了有效捕获OEV，API3提出了一个自动化的拍卖系统。这个系统允许预言机更新的权利通过拍卖的方式出售给出价最高的竞标者。这样，拍卖的赢家不仅可以执行数据源更新，还可以从中捕获价值。 4、跨链操作与扩展性：OEV的一个显著特点是其跨链功能。借助于ZK-rollup技术，OEV Network能够在各个链上高效地运行，从而扩大了OEV捕获的范围和潜力。 5、分配与重分配：捕获的OEV不仅为验证者和质押者带来利益，更重要的是，它可以重新分配给参与协议的各方，包括用户和流动性提供者。这种分配机制增加了DeFi协议的吸引力，并提高了用户参与的动力。通过这些机制，OEV不仅提供了一种新的价值捕获方式，也增加了DeFi生态系统的整体效率和公平性。随着API3的OEV Network的发展和完善，预计OEV将在未来的DeFi应用中扮演越来越重要的角色。预言机数据收益分配市场广阔，盘活这一赛道有助于激发用户的积极性预言机项目涉及到Web3世界的数据清算处理，尤其是链上数据信息价值的捕获，这部分其实有着巨大的市场。但这些服务涵盖从清算触发者到区块生产者等多种角色，第三方经常利用这些服务的漏洞，从DeFi协议中提取最大价值。举个例子，Aave在过去三年中清算了价值20亿美元的头寸，其中超过1亿美元用作清算奖金。尽管清算是必要的，但这一过程中的价值分配仍存在改进空间。对此，OEV Network可以从某种程度上改善这一系列的问题，让数据分配的流程得以优化和提高，并且进一步让利给普通用户，激励更多人建设更繁荣稳健的DeFi世界。来源：金色财经

金色财经01-30 21:33

国务院国资委：健全完善知识产权、科技成果、数据资产等资产交易流转定价

章程履行决策程序后，可以通过挂牌交易、拍卖、询价、协议等方式确定交易价格，其中挂牌或拍卖底价可以参照其账面价值、历史投入成本等因素合理确定。

金融界01-30 17:23

启迪药业4倍溢价收购案险过关：国资与控股股东表决意见分歧，中小股东现场投出68%反对票

衡阳国资从控股股东启迪科服手中通过司法拍卖方式获得的567.15万股后，所持股份与反对票数相同。此外，就在1月11日召开的董事会议上，7名董事中的3名也曾对收购名实药业股份议案投出反对票。值得一提的是，反对的董事倪小桥为启迪药业副董事长、党委书记，唐婷为董事、副总裁、财务总监，二人均与大股东衡阳市人民政府国有资产监督管理委员会存在关联关系。彼时，公布的公告显示，董事倪小桥、唐婷对该议案投反对票的理由包括：标的企业缺主打产品，未来市场核心竞争力弱；目前经济下行、市场环境低迷，国家对保健品管控将越来越严，市场也随之将越缩越小，当下投资以生产保健品为主的企业，面临风险大；收购对价过高、业绩承诺不合理、股权转让协议部分条款存在风险。董事雷振华给出的反对理由为，名实药业目前占收入比重大的产品王琦膏方属于委托加工产品，不属于自有知识产权的产品，收购后很难掌握这种合作机制的控制权；同时，名实药业自有产品在一定程度上缺乏核心竞争力，未来收入具有一定的不确定性。启迪药业上述收购议案还曾引起中证中小投资者服务中心的关注。1月25日，投服中心发布文章质疑启迪药业高溢价收购资产的合理性，并呼吁中小股东积极行权。1月16日，深交所也对其下发了关于收购事项的问询函。此次收购案质疑声音不断主要与启迪药业四倍溢价收购及标的公司自身业务情况相关。根据收购议案，启迪药业将从名实药业两名股东手中受让名实药业55%股权，对价为1.4135亿元，溢价率为400.72%。标的公司名实药业业绩方面，2022年、2023年1-8月，该公司实现营业收入9630.50万元、6758.89 万元，其中保健品销售收入9408.48万元、6473.79万元；实现净利润1313.87万元、1341.56万元；截至2023年8月31日的净资产账面值为5192.50万元。名实药业产品包括天天长牌佳尔利片、九体膏方、名实牌倍婷胶囊、名实牌丹参红花胶囊、养延牌天韵胶囊、名实牌金芯宝胶囊、金舒通胶囊等。针对本次收购的目的，启迪药业表示拟通过收购将上市公司产品线延伸至大健康保健食品及功能性食品，化解公司产品单一的经营风险，丰富产品线，实现双方销售渠道互补，增厚上市公司经营护城河等。近年来，启迪药业业绩“停滞不前”，营收始终在3亿元上下浮动，净利润则波动较大难以突破五千万元关口。就以2023年前三季度来看，该公司营收2.75亿元，同比增长16.1%，归属于上市股东净利润643.01万元，同比下降59.04%。据了解，启迪药业是湖南省主要的中药企业之一，主要致力于研究、开发中国中药传统秘方、验方和西药制剂，生产古汉养生精（口服液、片剂）、益心舒片、养心定悸颗粒、消糖灵片、健肾壮腰丸等中成药以及大容量注射剂、原料药、五维赖氨酸口服溶液等西药制剂。最近两年除本次收购外，启迪药业还曾在2022年8月以超5倍溢价收购广东先通股份，产品线也因此增加了“益心舒片”及“消糖灵片”等中成药品种。不过，收购事项已完成超1年，启迪药业当前收入仍主要来自自身的“古汉养生精”系列产品。如今，该公司再度溢价收购公司的行为能否达到预期效果存疑。

金融界01-30 16:12

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