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元宇宙的雏形？揭秘Meta绝密的现实实验室

这些原理应用到不是基于神经输入，而是靠机器学习辅助的那种控制上。在最终目标实现之前，我们能看到改进的控制器或手势跟踪组合吗？很难说。但这些腕带目前还是很遥远的赌注，不具备指日可待的可能性。戴着一个支持空间追踪的头戴设备，我分辨不出它制造的音效与房间里的扬声器的区别。超真实的 3D 音频我尝试的第二组演示，展示了下一代的空间音频，其实就是 Meta 在 2020 年谈到过的研究——该公司原先计划在疫情爆发之前做现场展示的。空间音频已广泛用于 VR 头戴设备、游戏机和 PC 以及各种日常耳机，如 AirPods 的上面。 Meta 打算做的不仅仅是让音频看起来似乎来自不同方向，而是以让它看起来像是真的来自你自己房间的方式传播声音。我们去参观了该实验室的隔音消声室，那是一个带有泡沫墙的悬挂空间，可以阻挡声波的反射。对方向我们展示了一系列的音箱，那是用来帮助研究声音是如何传播到人的耳朵，并探索声音在物理空间的运动方式的。之后，我们体验了两个展示声音的真实感的演示。在 Meta 的消声室内，他们用了一系列的音箱帮助制造空间音频。其中一个演示是我坐在拥挤的房间里，耳朵戴上麦克风，然后项目负责人在我周围走动，演奏乐器并在不同距离发出声音。录制了 40 秒之后，项目负责人用头戴式耳机给我回放了那段音频……里面有些地方听起来就像有人在房间里面我的周围走动一样。我认为，这种效果之所以令人信服是因为音频回声：运动在房间的空间里面产生的那种回荡的感觉。第二个演示我是在一个放有四个音箱的房间里面。他们让我戴上一副 3D 空间追踪耳机，然后确定听到的音乐是来自音箱还是我的耳朵。我失败了。音乐的播放似乎毫无瑕疵，我在逛来逛去的时候不得不摘下耳机来确认声音的来源。按照 Michael Abrash 在 2020 年的说法，这项技术不像神经腕那样，距离成为现实还很遥远。 Meta 的计划是在手机摄像头的帮助下，对 3D 音频做出个性化的调整，就像苹果刚刚给最新的 AirPods 增加的特性一样，但多了一项逼真的房间映射的额外好处。 Meta 的目标是最终让出现在任何空间内 AR 投影听起来都令人信服：这个目标是很有意义的。一个由全息物体组成的世界需要给人以与现实锚定的感觉。尽管，如果未来的虚拟对象听起来感觉像我试过的演示一样令人信服的真实的话，那真实声音和虚拟声音可能就很难区分，这会引起一大堆别的存在主义的问题。戴着 VR 头显，与电脑屏幕上的头像说话：与虚拟角色的对话太逼真了，以至于感觉就像和他们在同一个房间里面一样。与逼真得像照片一样的头像交谈我站在一个黑暗的空间里，戴上特制的面部追踪 VR 头显，我对面出现了一张似乎被烛光照亮的非常逼真的脸庞，但其实那人身处 Meta 位于匹兹堡的 Reality Labs Research 办公室。我正在体验 Codec Avatars 2.0，它憧憬的是一个关于虚拟世界中的化身如何变得逼真的未来。究竟有多逼真？很逼真。逼真到不可思议：我站得很近，看着对方嘴唇的动作、他的眼睛、他的微笑和皱眉。感觉就像和一个超级逼真的 PlayStation 5 游戏角色交谈，然后一遍又一遍地意识到这是与真人的实时对话，以虚拟形象的形式进行。我想知道面部跟踪到底有多好或局限性有多大：毕竟，我早期试用 Quest Pro 的时候就发现了用面部跟踪的局限性。我让对面的 Jason 的虚拟角色做出各种表情，他照做了。他说我是个话痨，这让我发笑。环境的亲密性让我感觉我必须靠近一点交谈，那感觉就像在山洞或昏暗的酒吧里一样。我想就有那么逼真吧。最终，这种逼真感觉开始好到以至于我认为自己在进行真正的对话了。感觉就像我在自己的视频游戏的过场动画里面一样。不过 Meta 并不认为这会很快应用到日常的头戴设备上。首先，独立的 VR 头显的处理能力有限，房间里面的头像越多，图形处理的负担就越重。此外，跟踪技术还不适用所有人。尝试与与一个Instant Codec Avatar聊天，用手机扫描人脸即可创建出来的。我尝试的第二个演示有一个更精简版，上面展示了一个头像，它是通过用名为 Instant Codec Avatars 的新技术，通过手机摄像头进行面部扫描创建出来的。这张脸看起来比我自己用过的大多数扫描都要好。但我感觉自己只是在跟一个僵硬的、只能轻微移动的头像说话。最终的结果不如 Meta 现在使用的卡通化皮克斯式的头像那么流畅。用一系列摄像机对一位演员提前进行 3D 扫描。我看到之后渲染的化身被叠加了一层数字服装。最后一个演示展示的是一个全身的化身（从头到脚！），但不是直播的或交互式的。得先用一系列摄像机在一个特殊的房间对演员预先进行 3D 扫描。这项演示的目的是展示如何将数字化衣服逼真地披在化身上。从近距离看结果相当不错，但效果与逼真的视频游戏类似。他们似乎是在试水有朝一日在虚拟世界里面如何出售数字资产，但当前任何一款头戴设备都还不支持这种。我的运动鞋用 Meta 新的捕捉技术进行了 3D 扫描，只需要手机即可。对我的鞋子进行3D 扫描（还有超逼真的仙人掌和泰迪熊）就像魔术表演里面的志愿者一样，我被要求脱下一只鞋子进行 3D 扫描实验。我的鞋子最后被放到桌子上，只需用手机摄像头扫描——不需要激光雷达。大约半小时后，我就可以开始用 AR 和 VR 看自己的鞋里。与空间音频一样，3D 扫描已经很普遍，有很多专门做将 3D 资产导入 VR 和 AR的公司。 Meta 的研究目标是用一种所谓的神经辐射场（neural radiance fields）技术，从而让各种手机摄像头扫描也能取得更好的结果。另一个演示将保真度又提高了一个档次。我的鞋被扫描后 AR显示的效果。有几个东西是预先扫描好的，显然需要几个小时才能准备好，它们捕捉到了复杂 3D 物体的光模式。在VR头显设备上看到的结果给人留下了非常深刻的印象，包括一只泰迪熊，几颗仙人掌等的细节非常逼真。卷曲的皮毛似乎不像大多数 3D 扫描那样融合到一起或呈磨砂装；相反，呈现出来的效果是蓬松的，似乎没有角度。仙人掌上的刺纤毫毕现。在我在 Reality Labs 尝试过的所有演示当中，这也许是最不能令人叫绝的。但这仅仅是之前已经在 AR 和 VR 演示中有了许多令人印象深刻的 3D 扫描和渲染的体验。目前还不清楚Meta 的研究示例在日常当中实现起来的实时性或容易程度如何，所以很难判断该功能的有效性。可以肯定的是，如果将对象扫描成文件兼容的虚拟版变得更加容易的话，那就将成为任何公司实现统治虚拟世界这个野心的关键。大量企业已经瞄准了线上销售虚拟商品，下一步是让任何人都可以轻松地对自己的东西做这件事。同样，这个也已经有在手机上使用的可能，只是看起来还没有那么好……还差点火候。首席科学家Michael Abrash 在一堆VR 和 AR 原型头显前与我们交谈。这一切意味着什么呢？当我结束在 Meta 一天的参观，在停车场去打 Lyft 时，我脑海里面浮现的一个更大的疑问，是这一切汇总起来意味着什么呢？ Meta 拥有全新的 Quest Pro 头戴设备，这是一款将 AR 和 VR 融为一体的尖端设备，它为通过面部跟踪控制头像提供了新的可能性。未来的其余部分仍然是一系列的问号。 Meta 野心勃勃，想要在元宇宙开疆拓土，但通往那些地方的道路都还没有铺设完毕。神经输入、AR 眼镜、声音、物体和体验的虚实融合？这些可能还需要几年的时间。尽管去年Meta 收入出现了下降，尽管遭遇了通货膨胀和经济低迷，但该公司仍义无反顾地对元宇宙押下重注，这些项目是不是都能实现？ Meta 这场实现虚拟世界愿景的持久战究竟能坚持多久？ Meta 的VR 太阳镜原型，是该技术的“北极星”目标。一天参观结束，当我们再度聚在一起时，Abrash 又一次把我们带回到同一个主题，即沉浸式计算最终会成为一场真正的革命。早些时候，我们曾在了一堵挂满了 VR 和 AR 头显的墙边驻足，这是 Meta 制作的所有实验原型的奖杯陈列柜。我们看到了有混合现实的，有的则是连着显示器，旨在展示看到的外部的样子，还有的非常小，似乎是要成为太阳镜一样的梦想 VR 设备。这让我想到了智能手机进入主流之前走过的手机设计实验的漫长道路。显然，元宇宙的未来仍在路上。虽然现在大事物可能正在出现，但 AR 和 VR 未来真正的“智能手机”在很长一段时间内可能都不会出现。站在头显陈列墙上，Abrash 说道：“有一点我非常确定，那就是 20 年后，这将是我们互动的方式。它将以我们以前从未做过的方式去做事情。但它的真正问题是，要做到这一点非常非常困难。” 来源：金色财经

金色财经2022-10-14

亚马逊云科技打造"3+3价值成就体系" 强化合作伙伴网络与合作伙伴携手共赢未来

推广、创新业务、安全、迁移、人工智能/机器学习、数据分析、DevOps、可持续、社会影响力等19个类别，旨在表彰、展示各位合作伙伴在各领域数字化转型过程中取得的优秀成绩。（以下排名不分先后。）奖项名称获奖合作伙伴年度行业合作伙伴神策网络科技（北京）有限公司年度行业之星合作伙伴深圳市博思云为科技有限公司金蝶软件（中国）有限公司数数信息科技（上海）有限公司广云物联网科技（广州）有限公司互道信息技术（上海）有限公司中科创达软件股份有限公司深圳市优阅达数据科技有限公司上海速石信息科技有限公司深圳市融聚汇信息科技有限公司上海驰骛信息科技有限公司北京腾云天下科技有限公司年度系统集成(SI)合作伙伴上海华讯网络系统有限公司长虹佳华信息产品有限责任公司北京易云服技术有限公司年度Marketplace合作伙伴 Zenlayer 臻乐尔科技服务(上海)有限公司年度增值推广合作伙伴神州数码中国年度独立软件开发(ISV)合作伙伴 PingCap 北京平凯星辰科技发展有限公司年度创新业务合作伙伴伊克罗德信息科技有限公司年度创新业务合作伙伴四川知行志成科技有限公司年度跨国企业合作伙伴德勤管理咨询中国年度商用市场合作伙伴上海冠闵信息科技有限公司年度数字原生合作伙伴网宿科技股份有限公司年度安全合作伙伴 Fortinet 防特网信息科技（北京）有限公司德勤企业咨询中国年度ML/AI合作伙伴伊克罗德信息科技有限公司年度数据分析合作伙伴埃森哲年度可持续合作伙伴北京智信远景软件技术有限公司年度社会影响力合作伙伴普华永道中国年度协同合作伙伴杭州众拓网通科技有限公司年度迁移合作伙伴厦门汉为软件技术有限公司北京神州泰岳软件股份有限公司源迅信息技术（中国）有限公司年度Dev Ops合作伙伴上海驻云信息科技有限公司

美通社2022-10-14

2022亚马逊云科技中国峰会召开

美通社2022-10-13

储备陷12年低点！比特币矿业跌破200万枚比特币究竟是为什么？

的利润。 IntoTheBlock使用机器学习算法来识别矿工钱包地址并跟踪他们的资产，包括与矿工相关的钱包或积累比特币，但不积极开采的矿池，这些钱包中持有的比特币总量构成了分析公司的矿工储备指标。储备金像今年一样经常保持在200万比特币以下，这突显了该行业的情况有多糟糕。去年7月，由于中国打击采矿业的消息传出，比特币矿工储备最初跌至200万以下，但该数字后来反弹。今年的痛苦更加漫长，CleanSpark和Argo等以采矿设备为抵押借款的公司月复一月地亏损。仅上个月，Compute North就申请破产，Iris Energy出售1亿美元的股权以产生一些现金，Compass Mining关闭其在乔治亚州的业务，最大的比特币矿池之一Poolin冻结提款。上一次矿工储备如此之低对比特币来说是一个非常不同的时代，2010年加密货币仅在一年前作为开源软件发布，几个月前，创始人Satoshi Nakamoto发表一份描述点对点电子现金如何运作的白皮书。比特币于2009年首次在新自由标准交易所兑换成美元，当时5.21美元可以购买5050比特币。以今天的价格计算，这一数量的比特币价值近9700万美元。比特币采矿业也处于起步阶段，计算机程序员Hal Finney于2009年1月12日获得世界上第一个10枚的比特币挖矿奖励，用于挖掘第70个区块。有一段时间，矿工储备在流通的比特币中占了相当大的份额。例如，在2010年2月矿工储备首次超过200万的那一天，矿工持有每五个比特币中就有一个，比特币矿工在流通中的硬币份额现在已降至10%以下。比特币和以太币这两种市值最大的加密货币过去两周见到未平仓部位大幅增加，即便市场价格盘整，而投资人也开始在市场上采取更保守的立场，但这两种加密货币的未平仓部位急剧增加，可能对整体加密货币市场有着某种重大影响。比特币的未平仓部位在过去两周一直增加，这引发了一些有意思的预测。现在，就连以太币也同样出现未平仓部位增加的趋势，两大加密货币的未平仓部位在上周一起激增。实际上，比特币和以太币的未平仓量相较于市值的比率都已创下新高，超越今年6 月时的水平；在上周，两者的未平仓量占市值的比率，分别增加至3.21%、 4.24% 左右，而且以太币的数据还超越比特币。 (来源:Arcane Research) 从这观点来看，以太币未平仓量占市值的比率，以及比特币未平仓量占市值的比率，两者之间的差距从2019年来一直维持在0.46%左右，代表差距相当小，然而在过去两年来，这种情况已经改变，而且差距在扩大。以太坊的合并升息是太币未平仓量占市值比率飙升的主因，随着合并逼近，以太币的留仓量激增，机构投资者开始对以太币布局，也导致到现在与比特币的未平仓量占市值比率差距扩大。未平仓部位激增，尤其是达到历史最高水平，即使只是在短期内，也总是会对加密货币市场带来大规模影响。目前的水平显示，比特币与以太币的衍生品部位现在都非常高，导致极高的杠杆水平。在杠杆如此高的情况下，千万要留意，虽然“轧空”是更可能发生的，但也有可能以另一种方式发生。最终，杠杆水平将开始下滑，也就是发生在当轧空预期开始发生之时。无论最终如何波动，对市场的影响都会是残酷的。当上述情势发生时，大幅市场波动和动荡都会主宰市场。对投资人来说，是时候该减少曝险以避免被动荡的金融市场“血洗”。早已存在的空头趋势和如此极度高昂的杠杆水平，绝对会是一场灾难的催化成分。#NFT与加密货币#

小萧2022-10-13

隐私计算发展脉络丨哪些厂商能在市场启蒙阶段脱颖而出, 成为隐私计算发展领军者？

最强的一个分支，而它的重要应用便是AI机器学习。近年来，数据被全球各国列为核心资产，但因无法共享数据而形成一个个数据孤岛，阻碍了AI落地。而隐私计算的出现为AI领域开辟了可行的应用可能性，随之出现了华控清交、星环科技、瑞莱智慧、翼方健数等布局隐私计算的科技或AI公司。以华控清交为例，2018年6月，华控清交成立。短短四年时间，华控清交于今年完成近7亿元的B轮融资，估值达45亿元，投资方囊括联想创投、中关村科学城、华兴资本、OPPO集团等知名机构。除此之外，华控清交还参与了北京国际大数据交易所以及湖南大数据交易所的建立。此前，由光大银行和华控清交联合建设的行业内首个隐私计算金融基础设施已落地，公司还在电力、通讯、制药等行业进行探索。而华控清交的大规模集群系统的可扩展性已经实现突破，能够将一万亿数据纯密文逻辑回归训练耗时降低到小时级，为大规模的隐私计算提供技术支撑。为降低单个节点能耗，华控清交还通过自主研发的半同态DSA（特定领域的芯片架构）和芯片，单节点性能实现了每秒达到数十万行的隐匿查询速度，相当于上千个CPU核的算力。而翼方健数虽然是一家以隐私计算和人工智能为主要研究方向的年轻公司，却已是隐私计算领域的“老兵”。早在2016年成立时，翼方健数便扎入研究隐私计算的开发与应用，目前其业务已从医疗拓展至政务、金融、营销、科学等领域。 2019年初，翼方健数发布数据医疗隐私计算平台XDP翼数坊，旗下系列产品PathFinder、Pioneer、Percepter主要着力于解决智慧医疗生态下的各类现存问题。此外，翼方健数一直认为开源对隐私计算意义重大。今年7月，翼方健数推出隐私安全计算开源技术——翼数开源，包括翼数联邦学习框架及翼数安全计算框架。在这两个框架开源的引领下，翼方健数仍在计划逐步开源其他自研技术栈。为了让更多数据实现流通产生价值，开源正是理想的分享与推广方式，有利于扩大隐私计算的整体市场规模。通过开源降低隐私计算的门槛，让隐私计算赋能更多的数据和应用，助力技术创新，加速促进数据与计算互联网的建立，也能持续推动AI人工智能领域的健康发展和应用落地。结语虽然发展至今，隐私计算仍然是一项处于发展早期的技术，各方面还有着较大的优化空间，但我们正在见证，在市场启蒙阶段，各行各业愈发重视隐私计算的价值，开始布局并推动技术应用，创业公司一时间如春笋般涌现，投资人更是一掷千金。其实，这不仅源于政策立法监管趋严迫使数据应用催生出隐私计算的大量需求，更因为人们隐私意识增强，让企业面临更多的用户响应场景。数据作为生产要素，具有巨大的发展潜力，而随着万物互联的大数据时代到来，还会有更多数据产生。根据中国信通院调研数据显示，2021年约有44%的隐私安全计算产品进入实施阶段，占比进一步提升；处于研发阶段的隐私安全计算产品占比相对下降，占比为19%。可以看出，随着对隐私计算落地需求的不断提高，市场探索阶段的初步成果正在人们眼前慢慢呈现。虽然我们不能确定隐私计算究竟何时才能实现普及应用，隐私计算的分支技术又会是如何发展，但笔者相信，这场隐私计算赛道风口必然不会一家独大，而是呈现出各行各业互联互通的发展局面，最大限度发挥出隐私计算的技术优势。本文为论道隐私计算团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2022-10-12

穿越山谷的英伟达会成为元宇宙最重要的基础设施吗？

地方花，就只能追求更好的游戏体验了。机器学习应用在超大规模计算（hyperscalers）中出现爆发式增长，而这些都是用英伟达的 GPU 训练的。加密货币泡沫导致对英伟达芯片的需求猛增，因为要挣钱（挖矿）得靠求解以太坊工作量证明（POW）方程。加密货币的走势与其说是山谷，不如说是悬崖：以太坊成功切换到权益证明（POS）模型，令由成千上万的英伟达 GPU 搭建出来的一整个矿场在一夜之间变得一文不值；鉴于另一个采用工作量证明的主要加密货币网络，也就是比特币，几乎完全是用定制设计的芯片来开采的，所以所有这些旧的 GPU 都涌入到二手市场。对于英伟达来说，这是一段特别糟糕的时期，因为该公司之前为了满足对 3000 系列芯片的需求而付出的努力正值收获回报之际，疫情带来的购买热潮却已经结束。不用说，太多的新库存再加上太多的二手库存使得公司的财务业绩糟糕无比，尤其是英伟达还在打算为新系列清理渠道：英伟达的游戏收入也下降了上周在接受采访时，英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）坦诚，公司没有预见到这一点：我不觉得我们本可以预见到这一点。我不认为我会做什么不一样的事情，但我从之前的例子学到了一点，那就是一旦事情最终发生在你身上时，就唯有吞下苦果，然后放下……我们度过了两个糟糕的财季，在公司的背景下，两个糟糕的财季确实会让所有投资者感到沮丧，让所有员工感到艰难。英伟达以前也遇到过这种情况。出问题应对就是了，不要过度情绪化，了解问题是怎么出来的，让公司尽可能保持敏捷。但是一旦既成事实，你只能做出客观、艰难的决定。我们照顾好我们的合作伙伴，我们照顾好我们的渠道，我们确保每个人都有足够的时间。我们推迟了 Ada 的发售，从而确保各方都有足够的时间来对产品进行重新定价，这样即便在 Ada 的背景下，即便 Ada 出来了，重新定价后的产品其实还是具备非常好的价值的。我认为我们已经把各方都尽量照顾到了，这导致了两个相当糟糕的季度。但我认为从大局来看，我们很快就会回来的，所以我认为这也许是过去的教训。这个说法也许有点托大；今年早些时候，Tae Kim 与 Doug O'Laughlin 等分析师预测英伟达的股价会暴跌，尽管鉴于英伟达在疫情中期已经订购了额外的一批 3000 系列 GPU，这些预测对于避开 PC 销售放缓与以太坊（从工作量证明）过渡的完美风暴大概已经为时已晚（黄仁勋还指出，芯片的生产前置时间增加是英伟达错得如此厉害的一个重要原因）。对于英伟达来说，更令人担忧的是，虽然库存和以太坊问题是经历了“相当糟糕的财季”的最大的驱动因素，但这还不是其游戏业务正在经历的唯一低谷。我想到了约翰·班扬（John Bunyan）的《天路历程》（Pilgrim’s Progress）：可是在屈辱谷里，可怜的信徒可够受了；因为他还没有走多远，就看见一个叫做魔王（Apollyon）的凶恶的敌人在田野里迎面而来。这个魔王叫做库存问题；故事里信徒打败了魔王，英伟达最终也能战胜库存问题。走完这个山谷，又是一个叫做死荫谷的山谷；信徒必须要从这儿经过，因为到天国去的路就在它中间穿过。这山谷是个非常冷落的地方。先知耶利米对它这样形容过：“一片旷野，一片沙漠有深坑之地，一片干旱和死荫之地，一片无人（除了信徒）经过、无人居住之地。” 上周英伟达关于 GTC 的主题演讲令人震惊的是这个寓言在多大程度上契合英伟达的野心：该公司正在走上一段似乎相当孤独的旅程，去定义游戏的未来，现在还不清楚业界其他人会不会跟进或者什么时候跟进。此外，该公司在数据中心以及元宇宙方面也在追求同样大胆的战略：在所有这三个方向上，英伟达要追求的高度比它在过去两年里达到的那些成就都要高，但路径却是出奇的不确定。山谷中的游戏：光线跟踪与人工智能长期以来，3D 游戏的呈现都要靠一系列的技巧，尤其是照明方面的技巧。首先，游戏决定了你能看到什么（也就是渲染一个被其他物体遮挡的物体是无用功）；然后，你得给物体（如一棵树、一棵草或任何你能想象到的东西）应用合适的纹理。最后，你得从预先确定的光源位置去打光，然后再给物体添加阴影。最后再把整个场景转换成一个个的像素，渲染到 2D 屏幕上；这个过程叫做光栅化。光线跟踪对光线的处理方式是完全不一样的：光线跟踪不是用预先确定的光源来打光，应用阴影映射，而是从你的眼睛（或更准确地说，是你观察场景的摄像头）开始。然后再跟踪目光所及的屏幕的每一个像素，然后（基于像素所代表的对象类型）对像素进行折射处理，并继续跟踪该光线，直到光线击中光源（然后就进行光照处理），或者丢弃这条光线。这种处理能产生非常逼真的打光效果，尤其是反射和阴影效果。不妨看看下面这一来自《PC Magazine》的图片：我们来看看光线跟踪是如何改善了游戏的视觉效果的。我截取了 Square Enix 的《古墓丽影：暗影》PC 版的几张屏幕截图，这款游戏是支持Nvidia GeForce RTX 显卡的光线跟踪阴影效果的。可以仔细看看地面上的阴影。与效果更粗糙的光栅化版本相比，光线跟踪的阴影效果更加柔和、更为逼真。其暗度取决于被物体遮挡住的光量多寡，甚至阴影本身都有明暗之分，而光栅化似乎给每个物体都赋予了一个非常生硬的边缘。光栅化的阴影效果看起来还不错，但是在玩了带有光线跟踪阴影效果的游戏之后，就很难回去了。英伟达是在 2009 年首次宣布 API 支持光线跟踪的；不过，使用这种技术的游戏寥寥无几，因为这种技术的计算成本很高（电影 CGI 倒是运用了光线跟踪技术；不过，那些场景渲染一般都需要数小时甚至数天的时间；可游戏的渲染却必须是实时进行的）。所以 2018 年英伟达才推出了引入了专用光线追踪硬件的 GeForce 2000 系列显卡（所以才叫做“RTX”）。AMD 则走了另一条路，给其核心的着色器单元添加了光线跟踪功能（同时还进行光栅化处理）；与英伟达的纯硬件解决方案相比 AMD 的要慢一些，但能用，而且重要的是，由于 AMD 同时为 PS5 和 Xbox 制造显卡，这意味着现在整个行业都支持光线追踪技术了。将来会有越来越多的游戏支持光线追踪，不过由于性能问题，大多数应用仍然相当受限。不过，光线跟踪很重要一点在于：光照效果是动态计算出来的，而不是靠光线和阴影贴图，所以开发者可以“免费”获得光照效果。完全依赖光线跟踪技术的游戏或 3D 环境开发起来应该更容易、更便宜；更重要的是，这意味着环境可以以开发者从未预料到的动态方式发生变化，而且与大多数靠手工费力预制的环境相比，其光照效果还更为逼真。对于两个新兴的应用场景而言，这一点尤其吸引人：一是像《我的世界》（Minecraft）一样的模拟游戏。有了光线追踪技术，拥有高度详尽的 3D 世界这个梦想会变得越来越接近现实，因为这些 3D 世界都是动态构建的，而且拥有完美的光照效果。未来的游戏可以走得更远：英伟达的主旨演讲一开始就介绍了一款叫做 RacerX 的游戏，包括物体在内，游戏当中的每一个部分都进行了完整的模拟；游戏内的物理特性也利用了相同类型的光照计算。第二个场景是我在《DALL-E、元宇宙与零边际成本内容》中讨论过的 AI 生成内容的未来。我上面提到的所有纹理目前都是手工绘制的；随着图形功能（主要由英伟达推动）的增强，由于需要创作高分辨率的资产，新游戏的开发成本也会随之增加。因此，可以想象，将来有可能资产完全是自动化创建出来的，而且是实时进行的，然后再通过光线跟踪技术赋予合适的光照效果。不过，目前英伟达已经在用 AI 来渲染图像了：该公司此次还发布了深度学习超级采样（DLSS）技术的第 3 版。这项技术可以预测帧并进行预渲染处理，这意味着那些帧根本不需要计算（之前版本的 DLSS 需要对独立像素进行预测和预渲染）。此外，就像光线跟踪技术一样，英伟达也采用了专用硬件，让 DLSS 的性能更好。这些新做法搭配上英伟达 GPU 的专用内核，令英伟达非常适合为游戏与沉浸式 3D 体验（如虚拟世界）建立全新的范例。但问题是：所有这些专用硬件都要付出代价。英伟达的新 GPU 是大芯片——顶级的 AD102，以 RTX 4090 的形式出售，这是一款完全集成的片上系统，采用台积电 N4 工艺，尺寸为 608.4 平方毫米；相比之下，AMD 即将推出的 RDNA 3 显卡系列内置的顶级芯片 Navi 31 芯片是小芯片（chiplet）设计，采用台积电 N5 工艺，尺寸为 308 平方毫米，加上采用台积电 N6 工艺的 6 颗 37.5 平方毫米的内存芯片。简而言之，英伟达的芯片要大得多（这意味着更贵），而且它采用了稍微更现代的工艺流程（可能成本会更高）。 Dylan Patel 在 SemiAnalysis 上解释了这种做法的潜在影响：简而言之，通过放弃 AI 和光线追踪固定功能加速，转而采用先进封装的更小芯片，从而节省了大量芯片成本。 AMD 的 RDNA 3 N31 和 N32 GPU 的先进封装成本显著上升，但相对于晶圆和成品率成本来说，小型扇出 RDL 封装仍然非常便宜。到头来，与通过将内存控制器与无限的缓存拆分、使用更便宜的 N6 而不是 N5 ，以及更高的产出所节省的成本相比，AMD 封装成本的增加就不值一提了......在接近十年的时间里，英伟达在传统光栅化的游戏性能方面第一次出现成本结构更糟的局面。这就是英伟达正在走进的山谷。由于 4000 系列的高昂价格，在英伟达做完主旨演讲之后，尤其是当英伟达的网站上的细则表明英伟达发布的其中一款二级芯片其实更类似于三级芯片换了个马甲时，游戏玩家们马上开始竭力反对，他们怀疑英伟达是在玩营销游戏来掩盖价格的大幅上涨。 Nvidia 的显卡性能也许是最好的，而且毫无疑问最适合未来的光线追踪与 AI 生成内容，但代价是它无法为当今的游戏提供最佳的价值。要达到纯模拟虚拟世界的高度，需要熬过一代的时间，对大多数游戏玩家还不关心的功能进行收费。在山谷中的人工智能：是系统，而不是芯片对英伟达在游戏方面的做法持乐观态度的原因之一，是该公司在发明着色器（shader）时已经对未来下了类似的赌注。我曾经在去年的 GTC 之后解释过着色器：英伟达先是凭借 Riva 和 TNT 系列视频卡（经过了硬编码，可对类似微软的 Direct3D 等 3D 库进行加速）而声名鹊起：不过，GeForce 系列可以通过一种叫做“着色器”的计算机程序进行充分编程。这意味着哪怕是在制造出来之后，GeForce 卡也可以通过开发新的着色器（比方说用来支持新版本的 Direct3D）来加以改进。更重要的是，着色器不一定就得是渲染图形；任何类型的软件——理想情况下任何可以并行运行的简单计算程序——都可以编程为着色器；诀窍是弄清楚如何写这种程序，这就是 CUDA 的用武之地。我在 2020 年的那篇谈英伟达的集成梦想的文章中解释道：这种抽象层次的增加意味着底层图形处理单元可以更简单，这意味着图形芯片可以拥有更多的 GPU。比方说，英伟达刚刚发布的 GeForce RTX 30 系列最先进版本的内核数达到了令人难以置信的 10496 个。这种程度的可扩展性对视频卡来说很有意义，因为图形处理完全是并行处理的：一块屏幕可以分成任意数量的多个部分，每一部分均可同时独立计算。这意味着性能可以水平扩展，也就是说，每增加一个内核都能提高性能。不过，事实证明，可以充分并行运算的计算类型并不只有图形而已…… 所以英伟达才从模块化的组件制造商变成了软硬件集成制造商。模块化组件是指它的显卡，而软硬件集成是指它的 CUDA（统一计算设备架构）的平台。 CUDA 平台可以让程序员通过多种语言访问英伟达显卡的并行处理能力，但又不需要了解如何对图形进行编程。现在 Nvidia &技术栈有三个层级：不过，要想了解 CUDA ，重要的一点是要知道它并不仅仅是让外部程序员能够为英伟达的芯片编写程序，CUDA 也为英伟达本身赋能了。这大部分是出于绝望。去年春天，黄仁勋在接受我们采访时解释到，在他看来对公司未来至关重要的着色器的引入，几乎杀死了这家公司：可编程性的缺点是效率要差一些。正如我之前所提到的那样，功能固定的东西更高效。任何东西只要是可编程的，任何光看定义可以做不止一件事情的东西，对于完成任何特定任务来说都会带来不必要的负担，所以这里的问题是“我们该什么时候做这件事（让自己的东西可编程）？”当时给我们启发的一点是，一切看起来都像 OpenGL 的飞行模拟（OpenGL Flight Simulator）。一切都可以看成是模糊纹理和三线性插值细化纹理，一切东西都没有生命，但我们觉得，如果不赋予媒介生命的话，就没法让艺术家创造出不一样的游戏，不一样的流派，讲述不一样的故事，而最终媒介也将不复存在。与此同时，我们也希望做出一个更加可编程的调色板，让游戏和艺术家可以用它做一些很棒的事情，我们受到了这种野心的驱使。还有一个动机也在敦促我们做这件事，那就是有朝一日就算显卡被商品化了我们也不会倒闭。所以当这些考量到了一定程度，我们就开始做可编程的着色器，所以我认为要这样做的动机是非常明确的。但后来我们受到的惩罚是我们没想到的。什么样的惩罚？这个惩罚来得太突然，所有我们对可编程性的预期，所有我们为将来所做的，在一切不必要功能方面的开销，这些都是惩罚，因为当前的应用并不能从中收获好处。除非出来新的应用，否则的话，我们的芯片会显得太贵，而现在的市场竞争非常激烈。英伟达之所以能活下来，是因为他们的直接加速能力仍然是最好的。从长远来看，英伟达仍将蓬勃发展，因为他们为了利用着色器而开发了一整个 CUDA 基础设施。这就是数据中心增长的来源；黄仁勋解释道：从你成为一家处理器公司的那一天起，你就必须内化这一点：这个处理器架构是全新的。以前从未出现过像这样的可编程像素着色器，或者这样的可编程 GPU 处理器，以及这样的编程模型，因此我们得内化这个。你必须内化这是一种全新的编程模型，而且与成为一家程序处理器公司或一家计算平台公司相关的一切你都得做出来。所以我们必须建立一支编译器团队，我们必须考虑做出 SDK，必须考虑建立自己的库，也必须与开发者接触，宣传我们的架构，并帮助人们实现它的好处，如果不行的话，甚至你得自己开发新的库，让人们可以轻松地将自己的应用移植到我们的库，然后看到它的好处。这个故事之所以要再讲一遍，第一个原因是要指出着色器复杂性的成本与当前游戏的光线追踪和人工智能的成本之间的相似之处；二是要大家注意这一点，英伟达解决问题的方法一直都是自己把所有的事情都干了。在那时候，它意味着要开发出 CUDA 来对这些着色器进行编程；而在今天，这意味着要为人工智能开发出整套系统。黄仁勋在上周的主旨演讲中谈到：英伟达致力于通过加速计算来推动科学与工业发展。无需做加速计算即可取得更好性能的时代已经结束了。使用没有加速支持的软件，只能花费高昂成本来弥补其性能与扩展性的不足。近 30 年来英伟达始终专注于这一领域，作为加速软件与扩展计算的专家，英伟达提供了百万倍的加速，远超摩尔定律。加速计算是一项全栈挑战。需要对问题领域有深入了解，并对计算的每一个层次以及 CPU、GPU 与 DPU 这三种芯片进行优化。跨多 GPU 多节点扩展是数据中心规模所面临的挑战，要将网络和存储与计算资源统一调配，从 PC 到超级计算中心和企业数据中心，从云端到边缘，开发者和客户希望能在许多地方跑自己的软件。不同的应用希望在不同的位置以不同的方式运行。今天，我们将着眼于全栈来讨论加速计算。我们将介绍新的芯片，并阐述其如何用有限的晶体管释放更多的性能，我会介绍新的库，以及这些库如何加速科学和工业领域的关键任务，还有特定领域专用的新框架，有助于开发性能更高且易于部署的软件。以及新平台，它可以让你安全、安心地部署软件，并获得数量级的提升。在黄仁勋看来，光是有速度很快的芯片已不足以应对未来的工作负载：这就是英伟达要用上自己的所有设备来建设整个数据中心的原因。不过，再一次地，在一个每家公司都需要加速计算的未来里，英伟达专门为他们打造的数据中心——英伟达的天国之城（Celestial City）——却与现状形成鲜明对比，因为现在的数据中心里面，英伟达芯片的最大用户是那些自己的系统已经就位的大型玩家（hyperscalers）。比方说，像 Meta 这样的公司就不需要英伟达的网络；他们发明了自己的。这些公司确实需要大量可大规模并行化的芯片来训练自己的机器学习算法，这意味着他们必须给英伟达交钱，贡献其高额利润。也就难怪 Meta 和之前的谷歌一样，正在开发自己的芯片。这就是所有大公司都可能要走的一个过程：他们不需要英伟达的系统，他们需要的是可以满足他们的要求，跑他们的系统的芯片。这就是为什么英伟达会如此卖力地投入到人工智能和加速计算的大众化的原因：从长期看，规模化的关键在于为除了最大玩家之外的所有人开发系统。穿越山谷的诀窍在于，在英伟达目前的大客户停止购买英伟达昂贵的芯片之前，就能看到该生态体系的发展。黄仁勋曾经预见到 3D 加速器将会被商品化，于是用着色器来实现跨越；你会感觉到他对芯片也有同样的恐惧，所以现在正在跃进到做起系统来。在山谷中的元宇宙： Omniverse Nucleus 在去年春天的采访中，我曾问黄仁勋英伟达会不会自己做云服务；如果我们要做服务的话，除了我们自己做的东西以外（如果必须自己做的话），这个服务还会运行在世界各地的 GPU 上，跑在每个云上面。我们公司制定的其中一条规则是不浪费公司的资源去做已经有的东西。如果某个东西已经存在，比方说 x86 CPU 这样的东西，我们会直接用。或者如果某个东西已经有了，我们会选择与其合作，因为我们不想把自己稀缺的资源浪费在那上面。所以，如果云端已经有了某个东西了，我们绝对只会用那个东西，或者让那个东西去做就行了，这样会更好。但是，如果做有些东西对我们来说行得通，但对他们没有意义的话，我们会找他们去做；如果其他人不想做，那么我们可能会决定自己去做。对于要做什么我们是很有选择性的，但对于其他人已经做过的，我们态度非常坚决，那就是不做。事实证明，有个东西是没有其他人想做的，那就是为 3D 对象建立一个通用的数据库，这个数据库的用处是英伟达所谓的 Omniverse。这些对象可以是用于制造业或供应链的超级详细的毫米精度级对象，也可以是为虚拟世界生成的奇幻对象和建筑物；按照黄仁勋的设想，任何在 Omniverse Nucleus 上做开发的人都可以使用这些对象。此处的天国之城是一个跨行业和娱乐可用的 3D 体验世界——如果你愿意的话，可称之为元宇宙的 Omniverse，它们全都连接上英伟达的云服务——且其雄心壮志足以让扎克伯格感到脸红！出于同样的原因，这座山谷似乎更加漫长，更加黑暗：你不仅需要创建所有这些资产以及 3D 体验，而且需要让整个市场相信其实用性和必要性。为一个尚不存在的世界建设一个云服务，就是为了攀上目前仍然看不见的高度。黄仁勋与英伟达的雄心壮志之大是毫无疑问的了，尽管有些人可能会质疑同时穿越三座山谷的智慧如何；除了那场游戏业的完美风暴以外，他们的股票本身仍走不出山谷也许也是合理的。不过，值得考虑的是，英伟达客户（无论是消费者客户还是企业客户）对公司感到沮丧的首要原因是价格：英伟达的 GPU 价格昂贵，而且公司的利润（除了最近几个季度以外）非常高。不过，就英伟达的情况而言，其定价权直接来自英伟达自己的创新，这既体现在既定工作负载的绝对性能方面，也体现在其对 CUDA 生态体系的投资、为全新的工作负载创造出来的工具上。换句话说，因为过去承担了自己现在正在着手的事情的那种风险，英伟达已经赢得了被憎恨的权利。举个例子，假设未来对所有游戏的期望不仅仅是要能光线追踪，而且要对所有粒子进行全方位的模拟：英伟达在硬件上的投资将意味着它会像光栅化时代一样主宰那个时代。同样地，如果 AI 应用被大众化，而且可供所有企业使用，而不只是超大规模的企业能用的话，那么英伟达的价值定位将是掌握整个长尾。再者，如果我们进入了元宇宙的世界的话，那么英伟达不仅在基础设施方面有领先优势，而且在让那个世界成为现实所必需的基本对象库方面也有领先优势（当然了，这些对象将在 AI 生成的空间里利用光线追踪点亮），从而让英伟达成为该领域最重要的基础设施。这些赌注未必全都能获得回报；不过，我确实欣赏这个愿景之大胆，如果英伟达将来得以穿过山谷，到达天国之城，从而获得可观利润的话，我也不会嫉妒的。来源：金色财经

金色财经2022-10-10

立足智慧城市细分领域龙头，鼎集智能剑指北交所

效灾情即时资讯；在智慧交通方面，则运用机器学习技术促使交通信号系统不断适应车辆增长带来的全新交通状况，自主解决现有和未来的交通拥堵状况；在智慧校园领域，以课堂为核心，将大数据技术与教学的深度融合，实现人脸考勤管理、可视化巡课督导、视频资源管理、伴随式课堂分析、精准消息推送等功能，满足教师、学生、家长和管理者等多角色的需求。图片来源：图虫打铁还需自身硬，鼎集智能先后与中科院、武汉科技大学、东南大学、扬州大学等达成了长期战略合作伙伴关系，先后创建了“大数据研究中心”、“人工智能产学研中心”、电子商务“国培计划”实践基地等。同时，公司拥有20项专利、70多项软件著作权以及建筑智能化专业资质及系统集成资质、国家级高新技术企业、江苏省软件认定企业、江苏省重质量守信誉诚信单位、企业信用评价AAA级资信企业认证等多项资质。正是由于鼎集智能凭借领先的科技创新能力，坚持积极开拓智慧城市系统应用的各个领域，公司已获得了江苏省发改委认定的第一批省级现代服务业高质量发展领军企业、2021年度扬州市经济开发区管理委员会颁发的《主任质量奖》、江苏省2021年第四批科技型中小企业名单等诸多殊荣。经营业绩稳步攀升，鼎集智能剑指北交所挂牌新三板的第五年，鼎集智能于2020年5月25日走上了新的台阶—创新层；而如今，剑指北交所已成为公司新的目标。公司最新业绩（2019年度，2020年度、2021年度业绩）符合北交所上市财务标准。鼎集智能在科创性方面表现不俗，可以符合北交所上市财务标准一2019年度，2021年度，2020年度净利润（扣非后净利润）分别为2277万元、1805万元，1958万，加权平均净资产收益率分别为34.06%、22.02%，21.08%，结合公司业务看，鼎集智能属于创新型中小企业，符合北交所定位。面对业绩的稳定增长，对于未来三年，鼎集智能提出了跨越3亿，力争5亿的经营目标。并同时提出了2023年全年营业收入3亿元以上的期冀，在智慧城市细分领域突破，加快转型升级力度，进一步做大做强，力争成为区域内细分行业领军企业。通过数年的积累与成长，鼎集智能云程发轫的时刻已经不远，据交流得知，公司有计划引入战投加强研发核心产品，以期在未来在行业领域持续保持领先地位，并用于外地营销队伍的市场建设及补充流动资金等。同期，公司或将进入北交所IPO辅导阶段，并于2023年实现企业全面转型，努力达成北交所上市的目标。仅从2022年上半年来看，北交所新上市27家公司累计融资49.27亿元，已上市公司则积极筹划发行融资、并购重组，如同享科技、微创光电等5家公司启动再融资，为企业创新研究、产业升级、扩大生产持续获取资金支持。而中航泰达则顺利完成重大资产重组，通过参与国企混改，有效提高运营能力。对于北交所发展的前景，结合自身优势，鼎集智能显得颇为踌躇满志。小结城市关乎每一个人的日常生活，对于未来城市美好的展望与幻想出现在了无数科幻小说、电影之中。而5G、AI、云技术、物联网的高速发展似乎将未来拉进现实，告诉人们“未来已来”。事实上，日常出行需要使用的健康码、收发快递的高效物流网络、新能源汽车的智能驾驶、甚至通行马路穿过的红绿灯都离不开智慧城市的建设。立足智慧城市细分领域和智能化系统前沿应用建设，凭借着一支优秀的智能化科研、实施队伍以及国内多所高校的博士技术合作团队，鼎集智能已然跑在时代的前列。

有连云2022-10-10

一文了解 Web3 声誉系统发展现状、难点与未来趋势

包括零知识证明在内的隐私技术，还是包括机器学习在内的复杂算法，都将在 Web3 声誉系统中有更广泛的实践。前者的使用，能够保护用户的隐私安全，不仅能够让用户更加愿意授权互联网数据甚至是物理世界数据，还能解锁更多的声誉系统应用场景；而后者的应用，则可以设计出更有洞见的声誉凭证，实现精准的业务目标匹配。此外，笔者认为，在每个细分领域中会出现几个高共识的声誉凭证，扮演着类似传统专业技能证书的角色，但比起传统证书做到非许可、验证不许依赖中心化机构。这些垂直领域不限于现有 Web3 居民熟悉的 DeFi、NFT 和游戏，还可能是传统的专业领域。比如说，现在的去中心化科学（DeSci）人士就在呼吁用区块链技术构建一个代替 h 指数的声誉凭证。他们认为 h 指数只是衡量发表论文的数量和荣获重要奖项的数量，无法全面的、公正的评估科学家的贡献。因此，可以打造一个针对科学家的可验证的链上声誉体系，具体形式可以是单个或者多个 NFT、积分代币，但评估因素则是全面的，需考量除了发表和获奖之外的有价值的活动，如同行评审、培训教学和共享数据等。随着链上声誉、凭证或者勋章的流行，DAO 或者 Web3 组织或将会迎来人力资源管理新范式。在扁平化的管理模式中，我们见证过阿米巴和合弄制，两者都弱化了传统职能部门之间的界限。合弄制更是完全摒除部门与职位的概念，而代之的是圈子与角色，每个员工可以扮演多重角色，所以员工的工作也有可能横跨不同的圈。这颇有 DAO 雏形的风范。在合弄制的实践者中，美国零售电商平台 Zappos 则会根据员工扮演的角色和技能（包括工作范围外）发送不同徽章。这些徽章对于员工薪水调整具有重要参考意义，员工按照自己的职业兴趣获取与之匹配徽章以及对应薪水。然而，Zappos 在推行徽章影响力仅限于公司内部，对于其他公司来说或许过于非主流。在职位更有权威意义的旧世界中难以推行的合弄制，也许在 Web3 会有更多的机会，我们期待这一天的到来…… 写在最后声誉系统是 Web3 飞轮效应的催化剂，对 Web3 生态发展意义非凡。ViaBTC Capital 作为一个从资本服务切入 Web3 Builder, 我们深刻发觉冷启动与 go-to-market strategy 对于项目方来说并不容易，如何低成本精准找到利益相关者（用户、治理者、开发者）是一个严峻的考验。因次，我们也在寻找 Web3 声誉系统项目的投资机会，通过他们推动 Web3 生态，也帮助我们的 Portfolio 成长。如果你正在开发这类项目并寻求投资与合作，随时欢迎联系我们。来源：金色财经

金色财经2022-10-10

iNFTnews｜创作者如何拥抱Web3？

eb3技术——包括虚拟现实和增强现实、机器学习、人工智能、区块链、智能合约等——将解决Web2时代创作者遇到的问题，彻底改变创建内容、声明所有权和获得报酬的方式，推动创作者经济真正意义上的到来。那么，面对如此大的机遇，现在的互联网创作者们该如何准备，以更好地迎接Web3以及在Web3时代攫取红利呢？转变思想想要利用Web3的优势实现创作者自身的大发展，转变思想观念是基础。去中心化的Web3可以解决Web2时代互联网创作内容由中心化平台所控制、创作者没有得到足够报酬、大众缺乏隐私权等问题。除此之外，创作者在Web3还可以自行规划自己的职业生涯，并有权自己制定作品相关的系列条款，如规定作品的售价范围、自行提供粉丝的福利、直接管理相关平台和网站等。可以说，Web3帮助创作者摆脱了Web2时受限于平台的被动局面。因此，面对Web3提供的有利条件，创作者需要拥有主动的主人翁意识。如果说Web2时代，规则由平台制定，创作者只需遵守规则并专注创作内容即可；那么在Web3时代创作者不仅是内容生产者，还是个内容管理者。所以创作者需要积极学习相关知识，了解怎样才能获得长久发展，怎样才能攫取Web3红利。同时，由于Web3将进一步拓展创作者的内涵还有内容的形态——如设计师、建筑师和活动策划师等非传统意义上的创作者将在web3拥有发展前景；内容创作将与技术结合得更为紧密，衍生出除文字、视频、音频外更多的形态——创作者需要拓宽眼界，与时俱进，树立创新意识，内容创作不要再拘泥于传统类型，积极接触新的内容创作形态，如NFT绘画、NFT音乐等等。《福布斯》曾有一篇报道生动说明了互联网创作者的崛起——“在美国，如果问一个孩子他们长大后想做什么，音乐家或运动员不再是首要答案，而是Youtuber——受欢迎程度是宇航员的三倍。” 而相较于Web2，Web3势必将吸引更多人加入内容创作的行列。那么面对巨大的竞争，创作者也需要摆正心态，有坚持的耐心，相信自己能在广阔的Web3世界找到属于自己的一片天地。积极探索Web3平台和技术实践出真知。探索和接触现有Web3平台和技术，是开始的最好方式。音乐创作者可以尝试使用Audius，它是一个去中心化的音乐流媒体平台。在Audius，创作者可以拥有音乐所有权，可以决定作品的盈利方式，也可以参与平台协议的完善，还可以通过制作独特的音乐NFT与粉丝直接产生联系。创作者在这里可以拥有足够的创作自由度，并获得作品收入的绝大部分。视频创作者则可以注册Odysee账号，以通过浏览内容、关注频道、发布作品和邀请他人使用来获得报酬。在Odysee，创作者不会面临作品被随时删除或下架的风险，并有极大的创作自由（类型、内容没有太多的限制）。“任何人都可以说话，任何人都可以发声”。此外，还有Mirror和Huddle。 Mirror不同于Medium，它利用区块链技术实现去中心化，创作者发布的新作品将成为一个独特的NFT，创作者将其出售之后可以获得加密货币作为回报。此外，在这个平台，创作者还可以通过创意众筹、共同创作等多种途径获取收入。 Huddle是去中心化视频会议应用，它可通过钱包登录、以 NFT 作为头像、通过 Livepeer 进行去中心化直播、用 IPFS（Filecoin技术支持）进行会议记录、支持代币门槛会议。通过参与这些Web3平台，创作者可以更好理解地Web3精神及相关技术的运作方式。当然，平台的部分功能可能不易操作，所以求助和搜索有关教程很有必要。了解Web3的缺点没有什么技术是十全十美，可以解决所有问题的，对此，创作者必须有个清晰的认知。首先，Web3的去中心化特征意味着它至少将在比较长的一段时间里呈现出运作效率低于中心化系统的特点。去中心化里，系统的一个细微修改或更新，都需要所有节点同意，而每个节点可能都有自己的规则和态度，获得一致的意见需要实践和协调，这必然导致效率的降低。其次，100%的去中心化实际上是很难实现的，完美的智能合约也并不存在，相关技术的不完善也使Web3生态面临被攻击的风险。举个例子，据Beosin EagleEye安全舆情监控数据显示，2022年9月Web3生态发生较典型安全事件超20起，其中攻击类安全事件损失总金额超1.6432亿美元，而Wintermute被盗1.6亿美元事件是近期Web3领域损失最大的一次。可见，作为一个处于发展早期阶段的新生互联网，Web3仍需要在安全性、防欺诈和合规方面做出更多努力。创作者只有了解这些缺点，认识到这些不利因素，才能设法规避或减轻由此产生伤害与风险，从而更好地迎接充满机遇和挑战的Web3。小结转变思想、积极探索Web3平台和技术、了解相关缺点，是创作者迎接Web3所需要做的准备。只有化被动为主动，拓宽眼界，保持耐心，并积极学习相关知识、参与相关平台，同时针对风险预备解决对策，创作者才能更好地抓住Web3时代的创作机会，攫取时代红利。在Web2，Meta平均向每个用户支付0.10美元，Spotify平均向每个艺术家支付636美元，YouTube平均向每个频道支付2.47美元。而在Web3，根据2021年的统计数据，具有代表性的NFT交易平台OpenSea向22400名创作者支付了39亿美元——其中包括二次销售的版税，这相当于平均每个创作者获得了174500美元的收入。当然，NFT的炒作在这巨大的金额背后发挥了重要的作用。但排除这个因素，与Web2平台相比，Web3时代的创作者报酬仍然十分具有吸引力。那么，入局Web3，创作者们真的都准备好了吗？声明：NFT中文社区原创作品，不代表NFT中文社区立场，且不构成任何投资建议，请谨慎对待。来源：金色财经

金色财经2022-10-09

JZL Capital 量化机构研究 Jump Trading – “踩坑”加密世界的传统量化巨头

易员较为全面，既懂产品也能做数据挖掘/机器学习，能开发策略，能写代码；研发工程师以系统架构师为主，专注于研究低延迟系统；软件工程师负责常规软件系统开发；数据工程师负责处理不同来源的数据，以供交易组使用。核心人员 Kanav Kariya - 从Intern成长为Jump Crypto负责人得益于Jump Trading与UIUC Research Park的实习生项目，Computer Engineering背景的Kanav Kariya于2017年以实习生身份加入Jump Trading团队，毕业后便以Quantitative Researcher身份加入Jump Trading； 2021 年 9 月，Kanav Kariya 被Jump Trading任命为Jump Crypto负责人，带领 Jump Crypto 参与加密领域项目投资及做市活动，为去中心化生态建设提供数据及技术支持以外，借助合作伙伴的力量，建构以毫秒速度更新价格的加密货币平台。机构评级 2022年3月11日，Moody更新了对于Jump Trading母公司Jump Financial LLC 存续债务的评级，Ba1的企业家族评级(CFR[1])和Ba2[2]存续债项评级，属于Non-Investment Grade，整体展望稳定。与Jane Street相似，Jump Financial LLC曾被S&P在发行人、债项层面均给予“BB-”评级；截至目前，Jump Financial LLC存续贷款1笔，累计金额5亿美元，借款人包括Bain Capital Credit、Carlyle Global、Credit Suisse、Manulife Financial等机构。相比存续债务30.5亿美元的Jane Street，Jump Financial LLC在资本市场表现相对克制；根据Moody评级披露，Jump Financial LLC本次借款用于增加交易资本金（increase its trading capital）和一般公司用途（for general corporate purposes）2个方向； Moody对Jump Financial LLC的担忧体现在: 向新的地区和/或资产类别(如加密货币)的扩张，维持其高质量的员工基础和企业文化，以及在控制、监督方面可能面临更大的挑战；扩展更复杂、更长期交易策略的情况下，可能导致收益波动加大、投资组合整体流动性减少等风险，给债权人带来潜在资产损失； Moody对Jump Financial LLC评级调整条件： Upgrade: 拓展低风险辅助业务，持续提高其盈利能力、优化并丰富现金流质量等； Downgrade: 盈利能力大幅下降，经历重大交易损失或风控失败事件，资产流动性降低或杠杆率上升，以及企业文化或管理品质发生任何不利变化等。评级参考及权重重点项目众所周知，Jump是Terra生态、Solana生态的主要贡献者，也是Terra、Wormhole事件的最大受害者之一；主要合作项目 – Terra（损失惨重） Jump Crypto与3AC、Hashed、Delphi Digital，被成为 Terra 的“四大护法”，砸重金在Terra生态项目投资和Terra死亡螺旋的拯救； Jump Crypto 和3AC 领投了LFG 10亿美元融资，用于帮助UST建立以BTC计价的外汇储备，根据LFG公告，Jump Crypt通过本轮投资持有的LUNA代币拥有4年的锁定期；此外，Jump Crypto亦在UST锚定保卫战中，通过Terra套利机制，将Curve上提取的6.4亿枚UST兑换成2.21亿枚LUNA助力UST锚定，并将2.21亿枚LUNA分配给包括Hashed在内的5个验证者。主要合作项目 – Pyth Pyth是基于Solana搭建的预言机项目，由Alameda Research，Jump Capital共同投资。GitHub显示，Jump Trading是该项目主要代码贡献者，同时与Genesis Global Trading、FTX等机构一起，作为Pyth的数据提供者为Pyth提供加密资产及传统金融领域的高保真数据； i. Jeff Schroeder：Jump Trading 技术主管（Technical Lead），Linux 顶级极客，主要负责 Pyth 的核心代码； ii. Samir Islam：Jump Trading 技术主管（Technical Lead），高频交易系统开发，牛津大学计算机硕士，参与Pyth 代码开发； iii. Evan Gray：Jump Trading 工程副总裁，参与Pyth 代码开发； iv. Alex Davies: Jump Trading 产品开发主管 (Head of Production Engineering），Jump Trading 欧洲分部前10 名员工之一，参与Pyth代码开发；主要合作项目 – Wormhole（损失惨重） 2021年8月，Jump Trading收购跨链协议Wormhole开发团队 Certus One； 2022年2月，跨链协议Wormhole遭到黑客攻击，损失12万枚wETH，Jump Crypto及时介入“救场”，“自掏腰包为受损客户补足受损的12万枚 ETH，一天后Wormhole重新上线；就本次黑客事件，CertiK给Wormhole开发者提出如下几点建议： i. 开发者在使用外部依赖的函数时，需要对这个函数有足够的了解； ii. 随时关注外部依赖代码库的重要更新，在有重大版本变动时及时对自己的代码库做出相应的调整； iii. 当代码版本更新时，也需及时进行全面审计，并将审计后的代码及时更新到已部署上链的代码中。岗位设置以Jump Crypto岗位设置为例，目前更专注于技术开发团队的搭建，包括区块链工程师、区块链安全专家、加密技术专家和前端工程师岗位；技术栈要求更为全面，Python、C++、Java、JavaScript 、Rust、Solidity、Go等开发语言均有需求。关于我们 JZL Capital 是一家注册于海外，专注区块链生态研究与投资的专业机构。创始人从业经验丰富，曾经担任过多家海外上市公司CEO和执行董事，并主导参与过 eToro 的全球投资。团队成员分别来自芝加哥大学、哥伦比亚大学、华盛顿大学、卡耐基梅隆大学、伊利诺伊大学香槟分校和南洋理工大学等顶尖院校，并曾服务于摩根士丹利、巴克莱银行、安永、毕马威、海航集团、美国银行等国际知名企业。 Website www.jzlcapital.xyz Twitter @jzlcapital 与我们联系我们一直在寻找有创意的想法、业务与合作机会，我们同样也期待您的阅读反馈，欢迎联系 hello@jzlcapital.xyz。如果以上内容存在明显的事实、理解或数据错误，欢迎给我们反馈，我们将对报告进行修正。 [1] CFR is generally employed for speculative grade corporate issuers and is an opinion of a corporate family's ability to honor all of its financial obligations [2] Ba Rating: have speculative elements and are subject to substantial credit risk 来源：金色财经

金色财经2022-10-08

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