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钧达股份斥资7亿美元进军中东“热土”，赴港上市“输血”海外市场，今年Q1业绩跌逾9成

南亚出口美国受阻。而中东作为光伏产业的新兴市场，随着越来越多中国企业的挺进，正在从蓝海转变为红海。负债率高企据海关总署数据显示，2023年我国出口硅片、光伏电池、光伏组件合计1818.27万吨，同比2022年1448.11万吨提升25.56%。近年来，钧达股份加速了海外市场的拓展。2023年年报显示，公司已完成亚洲、欧洲等地区客户开拓，并积极完成北美、拉丁美洲、澳洲等新兴市场客户认证，2023年海外销售占比从0.29%增长至4.69%。今年，钧达股份将持续加强欧洲、美洲、中东、东南亚等新兴市场的客户开发，目标2024年海外销售占比提升至10%以上。根据一季报，公司实现海外销售4.31亿元，海外销售占比已从2023年的4.69%提升到11.62%。然而，推进海外产能建设，资金是企业最大的挑战，也是最重要的考量因素。但资产负债率的飙升却给钧达股份带来了不小压力。2020年，其负债率仅为43.59%。2021-2023年负债率居高不下，分别为73.33%、88.45%、74.39%，始终维持在70%以上。去年6月，钧达股份通过定增募集资金27.76亿元，其中7.57亿元用于偿债及“补流”，一定程度上缓解了负债情况。今年一季度末，钧达股份负债合计122.48亿元，资产负债率72.22%，继续维持高位。值得注意的是，钧达股份对外担保规模已远超净资产，目前公司及控股子公司对外提供的担保累计达67亿元，占净资产的142.27%，面临一定或有负债风险。资金压力之下，为满足海外产能建设资金需求，钧达股份通过筹划港股上市的方式构建海外资本运作平台。目前，上市申请已获得中国证监会备案。本次拟发行不超过8716.78万股股份，募集资金将用于高效电池海外产能建设、海外市场拓展及海外销售运营体系建设、全球研发中心建设及补充营运资金。若成功登陆港股，钧达股份将有望成为国内首家A+H上市的光伏电池片生产商。钧达股份也在一季度业绩说明会上坦言，除了通过港股融资之外，公司海外产能建设将通过与国际资本、产业链上下游客户合资合作的形式来完成。一季度扣非后净利润亏损，毛利率创同期新低公开资料显示，钧达股份成立于2003年，并于2017年登陆深交所。成立初期的主要产品为汽车仪表板、保险杠等。2018年开始，钧达股份归母净利润连续四年持续负增长，并在2021年出现上市首亏。同年，钧达股份开始切入光伏业务。2022年，公司结束汽车饰件业务并更名，目前全面专注光伏电池片的研发、生产和销售，主打新一代N型TOPCon太阳能电池。转型后的2022及2023年，钧达股份实现营收115.95亿元、186.57亿元，同比增长304.95%、60.9%；对应归母净利润分别为7.17亿元、8.16亿元，同比增长501.35%、13.77%。相较2022年，2023年的业绩增速显著减缓。证券之星注意到，去年四季度以来，N型电池优势明显加大，P型电池盈利能力显著下滑。因此，钧达股份对PERC电池相关资产进行计提减值准备8.94亿元，这也导致公司去年第四季度归母净利润亏损达8.23亿元。今年一季度，钧达股份实现电池产品出货10.08GW(P型1.52GW，N型8.56GW)，同比增长109.56%。但今年以来，产业链各环节规模持续扩张，供给侧竞争加剧，光伏产业链价格持续下行，导致钧达股份量增价减，盈利能力大幅下滑。一季度，钧达股份业绩承压明显，当期实现营收37.14亿元，同比下降6.38%；实现归母净利润1975.41万元，同比下降94.42%。同期扣非后净利润直降149.66%至-1.71亿元，主要是获得了2.23亿元政府补助。值得一提的是，钧达股份一季度销售毛利率为5.76%，较2023年的14.74%跌去8.98个百分点。与历史同期相比，今年一季度销售毛利率首度跌破两位数，创上市以来同期新低。转型后，钧达股份的股价也曾一路飙升。但2023下半年以来，其股价一路震荡向下。6月24日，钧达股份低开低走，截至发稿报41.07元/股，跌幅5.72%。盘中一度走低至40.9元/股，创下自2023年以来的阶段性新低，较2023年6月26日高点158.71元/股(前复权)跌去超七成。(本文首发证券之星，作者|陆雯燕)

证券之星06-24 10:43

中国“恐慌”信号被夸大了！市场分析师：各国央行不会停止储备黄金 4大重磅催化剂撑盘

决策的第二大和第三大因素。越来越多的新兴市场央行行长表示，他们对全球经济实力的转变感到担忧。这可能反映了去美元化趋势的不断加剧，以及对美国和其他西方国家可能将美元用作外交政策武器的担忧。事实上，32%的受访央行行长承认，去美元化是他们决定持有黄金的一个因素。中央银行持有黄金有几个原因，首要原因是黄金具有长期价值储存的功能，可以对冲通货膨胀。持有黄金的其他主要原因包括其在危机时期的表现、其作为投资组合分散工具的作用、以及没有违约风险的事实。新兴市场和发展中市场央行对风险的看法与发达市场央行不同。新兴市场和发展中市场央行中，有较高比例的央行认为，以下因素与其持有黄金的决定更为相关： 1. 对系统性金融风险的担忧 2. 缺乏地缘风险 3. 对制裁的担忧 4. 对国际货币体系变化的预期 (来源:WGC) 迈克最后总结道：“这可能反映出黄金正在从西方转移到东方，美国和欧洲的政策制定者似乎还没有意识到这种转移的重要性。”

颜辞06-24 10:02

跨境ETF又多新选择！华泰柏瑞沙特ETF今起发售

属性，标的指数股息率超3.7%，在一众新兴市场指数中领跑。一指荟聚沙特核心龙头的同时兼具高股息率优势，堪称沙特版“红利指数”，也为投资者提供了布局海外高股息资产的新选项。（数据来源：Bloomberg，富时沙特阿拉伯指数、富时新兴市场指数、富时越南30价格指数、富时亚太地区、MSCI新兴市场市场、MSCI越南、MSCI印度股息率分别为3.72%、3.03%、2.64%、2.64%、2.95%、2.60、1.32%，截至24/5/31）成分股的高质量也赋予了富时沙特阿拉伯指数长期较好的表现，自2020年以来累计涨幅达29.91%，大幅领先富时新兴市场指数、MSCI亚太地区指数等部分主要新兴市场指数。展望后市，随着全球或逐渐进入降息周期，市场风险偏好的回暖和边际流动性的改善有望让以沙特为代表的的新兴市场释放出更强潜力。（数据来源：Wind，2020/1/1-2024/5/31，富时新兴市场指数、MSCI亚太地区指数同期涨跌幅分别为-2.29%、3.52%。指数历史涨跌情况不代表未来表现，不构成对基金业绩表现的保证，请投资者关注指数波动风险。）作为全球最主要的石油出口国和全球第二大石油产量与储备国，石油是沙特得天独厚的资源禀赋，也是拉动沙特经济增长的重要引擎。为了发掘更多可持续发展的新途径，减少石油依赖，沙特在2016年推出“沙特阿拉伯2030年愿景”，旨在通过一系列改革和创新，实现经济结构的多元转型。自“2030愿景”出台以来，沙特经济增长势头更为迅猛，一个以石油产业闻名的大国，正加速转型为一个多元化、现代化的重要经济体。（数据来源：沙特阿拉伯统计局）随着全球资产配置的重要性日益提升，国内投资者对于中东市场的关注也愈加深入，沙特市场已成为一片不容忽视的投资蓝海。因此沙特ETF（认购代码520833）应时而生，为境内投资者布局沙特市场提供了一条高效、便捷、低成本的跨境通道，帮助投资者无需开通境外账户即可直达中东投资热土。凭借具有前瞻性、创新性的产品部署，华泰柏瑞始终走在ETF的浪潮前沿，成功打造了首只沪港互挂ETF——恒生科技ETF（成立于21/5/24）、首只沪新互挂ETF——东南亚科技ETF（成立于23/11/15）等多只跨境ETF精品。凭借出色的被动投资管理能力，华泰柏瑞基金成为三大报指数公司荣誉的大满贯得主。交易所数据显示，截至五月末，旗下非货ETF规模近2700亿元，位列行业第一梯队。本次沙特ETF（认购代码520833）的发行及后续上市，将境内跨境ETF的配置触角延伸至中东地区，为境内投资者打开了拓宽投资视野、通往沙特资本市场的大门。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。如需购买相关基金产品，请您关注投资者适当性管理相关规定，提前做好风险测评，并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。本基金可投资于境外证券市场，还将面临汇率风险、境外证券市场风险等特殊投资风险。华泰柏瑞南方东英沙特阿拉伯交易型开放式指数证券投资基金（QDII）（本基金）全权由华泰柏瑞基金管理有限公司开发。本基金与伦敦证券交易所集团公司及其旗下企业（统称"LSE Group"）之间没有联系，也并非接受其保证、背书、出售或推广，FTSE Russell是LSE Group公司之商号。基金投资需注意投资风险，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和产品资料概要等法律文件，了解基金的具体情况。

金融界06-24 08:33

超级恶劣天气时代已经到来

心勃勃的气候政策在欧洲和美国受到攻击。新兴市场未来需要向清洁能源转型迈出最大的步伐，而他们却难以争取到全球绿色投资的更大份额。然而，总部位于新德里的气候咨询和研究公司Research and Action for Development的副主任罗希特·马戈特拉（Rohit Magotra）表示，仅仅专注于减少排放还是不够的。快速的城市化意味着这些天气灾害的破坏性越来越大，发展中国家的城市需要建立早期预警系统和气候防护基础设施，从而更具气候韧性。 “极端天气事件变得越来越强烈，也越来越频繁。受其影响的地域范围也在不断扩大，对全世界部分最脆弱的人群造成了冲击，”马戈特拉说，“适应和减缓影响同样重要。”

金融界06-24 07:53

探究币圈撸毛发展历程：95后们的撸毛生意经

灵活的策略和高度的执行力，年轻人在这个新兴市场中快速崛起，实现了普通白领在传统行业难以企及的收入。而这些在撸毛生意中风生水起的年轻人，都有哪些致富秘诀呢？「假如我是项目方」「要站在项目方的角度思考问题」这是很多工作室都知道的一句话，但真正能做到的只有少数。项目方制定规则时，不仅要确保这些规则的合理性，还要考虑如何把更多的代币发到自己的手里，也就是所谓的「老鼠仓」。然而，他们必须确保这些规则在表面上看起来是公平合理的，不能让社区成员轻易挑出毛病。Whale 说道：「项目方不会把钱随便砸给所有人，他们会设计一些规则来筛选出最优质的用户。」「比如这次 ZKsync 为什么被骂的特别厉害，因为被扒出来一些地址有明显的女巫痕迹，存一模一样的金额，但最后这些地址全给空投。我觉得这种规则制定就是很失败的，因为不能服众，那么之后就会影响代币共识，没人愿意去接盘。」Whale 举了最近 ZKsync 被骂的例子。既要赚钱，又想不被骂，是大多数项目方的立场。为了实现这个目标，他们在制定空投规则和防止女巫攻击的策略时必须极其谨慎和拔尖。项目方需要从 100 万个地址中选出 10 万个优质地址，就像筛选名校顶级学府的入学名额一样。这种情况下，他们必须精心设计规则，确保只有真正有价值的用户能够获得空投，同时避免被撸毛党大规模套利。「这里其实能牵扯到很多所谓的资源或者信息差。在 Web3 中，信息差无处不在，」小志解释道：「这种信息差让一些人能够拿到相对一手的信息，从而在竞争中占据绝对优势。」就像想进入北大或清华这样的顶级学府，如果有信息差就会知道有很多途径，比高考的千军万马容易很多，但问题的关键是你怎么得到这种信息差，在币圈，拥有人脉资源关系有时候甚至比在传统行业更有用。小志还指出，在以 ZKsync 为代表的项目中，账户余额和质押要求已经成为新的筛选标准：「ZKsync 网传的余额要求是 50 美元。对于那些批量账号来说，一个账号放 10 美元已经算很多了。如果一个账号要放 100 美元，那一万个账号就要放 100 万美元，这对他们来说风险很大。」撸毛行业正在从 POW（工作量证明）转向 POS（权益证明），这种资金留存要求，让批量操作变得更加困难，也提高了撸毛工作的门槛。批量账号虽然数量众多，但无法承受大量资金的风险，尤其是在黑客攻击频繁的环境中。高额资金的质押和留存，成为了工作室的一道「屏障」。 ZKsync 网传空投规则图解，来源：壹屋鱼有很多人对老鼠仓深恶痛绝，觉得好项目就应该全部发给真实用户，但 Whale 认为，撸毛之所以有超额利润的本质，就是因为老鼠仓的存在。如果没有老鼠仓，项目方乃至背后的投资人是绝对不可能将如此丰厚的利润以空投的形式分发。「客观的来说，其实是投资机构和项目方在吃肉，撸毛人在后面喝汤，只不过时常会有一些肉渣掉在汤里。」Whale 对撸毛行业的看法比大多人都清醒。为了应对项目方的筛选规则，用户也需要进行反向思考。在撸毛行业变得越来越专业的同时，工作室也必须在这个过程中找到自己的位置，市面上的教程都在教 TX 和大额交互，要么就是比别人卷，要么就是做差异化的事情，充分利用自身的一个优势，这样才能增加获得空投的机会。漆菲特谈到：「空投就像分蛋糕，怎么吃到更多份额，那就要不断加号，扩大地址数量。当然，加号的标准要符合项目方的空投规则，规则不清楚，只能思考项目方可能会怎么划线，如果有老鼠仓，自己的地址怎么「混进」老鼠仓的标准中。」撸毛届也开始讲究「匠人精神」了撸毛就像钓鱼，等待的时间永远是最长的，撸毛过程中需要的，不仅是技术，更是耐心和决心。「最适合做撸毛的人，其实是性格上能沉住气的人，这种人才能走得更远。」Damon 说道。去年刚从 Web2 离职时，漆菲特确实有点焦虑，自己一个人搞撸毛的时候，生活作息非常不规律，常常睡得很晚，起得也很晚。但幸运的是和朋友撸到了 Sui 这个项目，每月解锁卖出的份额，相当于「月工资」发放，大大缓解了她的焦虑。「但我不能只靠这份工资过活，毕竟那个代币是每个月解锁一次，一年后就没有了，我得想办法谋生。」所以在那一年里，漆菲特除了一边撸毛，另一边沉住了气努力学习，比如学会了期权交易，还深入了解了比特币生态，抓住了下半年的一些机会。三年之后又三年，撸毛人也被慢慢磨出了「匠人精神」，调整了操作策略。从早期随便交互能拿空投，到现在跑代码组工作室，撸毛行业在追求效率的同时，逐渐发展出了一种更为细腻和讲究的操作方式，强调「精品号才是最好的」，精品号地址被视为了一种「金矿」和「矿场」。漆菲特对 BlockBeats 表示：「我不赞成大家在用指纹浏览器的时候使用同步器，虽然同步器的确很方便，可以同时操作多个地址，让效率加倍，但这样容易让地址的行为轨迹一样，增加被识别为女巫的风险。」 Damon 也强调了手工操作的重要性：「现在很多工作室都有偷懒的思维，自作聪明用脚本或者自动化撸，这条路子从 ZKsync 上来看被「打死」的概率很高。所以要留出一些容错的空间，比如 20% 的工作依赖代码和同步器，剩下的 80% 则依靠纯手工操作。」 Whale 的观点也类似，比如在 ZKsync 和 Starknet 上机器刷基本全军覆没，因为 Starknet 用 AI 去查找行为方式相似的女巫集群（包括提币时间、金额、交互路径、交互顺序等）。而 ZKsync 则是用了金额留存，如果批量用脚本跑，本能的会为了追求效率而忽略了以上两点，因此反而因为人工操作的随机性（不够高效），以及操作成本的考虑（没有频繁的挪动 LP 资金），反而在这两个项目上几乎没有被女巫。除了手工操作再次成为主流后，精细化的数据分析也成为许多成功工作室的核心竞争力。Whale 强调，在币圈中，每个项目的市值和分发代币情况都需要详细估算。这种估算虽然看似简单，但实际操作起来非常复杂且耗时。「项目太多了，每一个都去算成本、收益和投入产出比是非常累的事情。但我一直坚持这个习惯，确保每个项目的投入和收益都有大致的估算，」Whale 解释道。 Whale 擅长的多维表格例图为了确保估算的准确性，Whale 不仅依赖公开的信息，还会深入挖掘非公开数据，比如协议的 TVL、交互人数和独立地址数等。「很多人只看公开信息，而我会去进一步分析，比如通过区块浏览器查看合约地址的数据，估算项目的预期收益。」举例来说，一个被 Binance 投资的项目，其预期市值通常不会低于 10 亿。Whale 解释：「如果一个项目被 Binance 投资，且金额不小，那么上 Binance 的概率很大。」然后，Whale 会进一步分析项目的活动，比如代币分发比例和参与地址数，通过这些数据来估算每个用户的潜在收益。撸毛哲学：在币圈生存与繁荣的艺术在撸毛过程中，Whale 慢慢形成了自己的「减法」哲学，他认为「选择不做什么」比「选择做什么」更重要，「这样才能保证我的胜率。」 Whale 在他的推特签名中写道：「为学日益，为道日损。」他解释道，这意味着获取知识和信息要不断增加，而追求的东西要越来越少。减少无用的信息和不必要的追求，是成功的关键。对他来说，一个项目必须有明确的理由去做，而不是因为找不到不上它的理由就去做。撸毛也是一个越老越吃香的行业。「一切都是可以复用的」，这是小志的信念。通过在不同项目中复用成功的策略和经验，可以减少试错成本，提高执行效率。小志团队三年前挖 CHIA 的硬件「2021 年我们做过 CHIA 项目，也是需要自己装机器配置网络，有很多试错的经验，这些经验在挖 ionet 的时候得到了很好的复用，所以上手很快。」当年的 CHIA 奇亚币上涨，让不少「矿工」和工作室动心，购入大容量的硬盘挖币，来获得奖励，这使得不少人爆炒硬盘、囤货居奇，让大容量的机械硬盘和固态硬盘一时间都缺货涨价。小志团队的 ionet 机器配置小志还提到，在进入 Web3 之前，他的团队也曾参与过港股打新。正如文章开头提到的港股百户侯，小志的团队就是其中之一。「我们决定是否打新股，主要看投资机构的情况如何，胜率如何，这些逻辑也都能很好的复用在 Web3 里。」「当时港股打新一次认购成本就是 1-2w 港币，有点像现在链上的 Gas 费。」小志记得，在最辉煌的那一周里，他们在新股认购的收益能达到 70-80 万之间。在撸毛过程中，每个人的策略都不尽相同。小志解释说：「每个项目都有不同的策略维度，比如你交互的协议有哪些，你的月活、周活、日活能保持在什么状态，你的账户资金和链上资金能达到多少，你的抵押和借贷金额等等。这些都是不确定的因素。」策略的制定需要根据经验来进行，归结起来就是多账户的管理。小志表示：「如果一个账户向 100 个账户转账，那很容易被查出来并封禁。」虽然不可能每次都百发百中，但制定一个合理的策略是非常重要的，而且最重要的是要保证策略的严格执行，策略是不变的。这就像是打德扑，按照策略严格执行，即使某一局输了没有达到局部最优，但用整体视角和长期视角来看，是整体最优。在和工作室接触的过程中，我们还发现一些有意思的观察，币圈一直都是两极分化非常严重的行业。做项目的通常是世界顶级学府出身的精英，而大多数炒币和撸毛人，更像是集市里做着市井生意的能人异士。英语，正是这种两极分化的一个极端点。草根出身的能人异士，在赚到钱之后，最想要的是尊重，而不想被叫做「暴发户」。学英语也就成了一种「体面」，象征意义已经强于实际意义。就像 2000 年「小县城」走出来的生意人开始穿西装出海做生意一样，他们正在用语言和行为塑造着自己的新身份，寻求更高的社会认同和尊重。如今，撸毛工作室和 KOL 一样，也在经历着一代又一代的更替。赚到一笔大的，便有人选择离开，新的工作室接替旧的，继续在这个市场中追逐财富。「我的朋友这一波撸完已经财富自由，准备把工作室关了金盆洗手了，我正在和他商量，我盘下来接手，这样对我们两个来说价格都是最合适的。」这种暴富后的传承，也为撸毛行业增添了一些特殊的延续性。随着时间的推移，工作室之间也开始达成「兄弟」关系，形成了撸毛联盟和撸毛矩阵。撸毛工作室的话语权随着这种组织化和联盟化不断提升。从最开始，撸毛党有时会被项目方和社区所不齿，甚至自嘲为「黑奴屌丝」。如今，项目方主动和撸毛工作室合作，甚至有时工作室反过来给项目方提建议。这些改变不仅是表面的。撸毛党的「声音」现在可以对整个行业产生巨大的影响。他们的意见能改变风险投资（VC）的态度，影响币价，甚至左右交易平台是否会上币。这种影响力不仅来自他们的数量和资金，更源于他们在行业内逐渐积累的专业知识和操作经验。可以说，撸毛工作室已经从简单的生意模式，到今天已经进化为一种具有高度组织性和影响力的币圈产业力量。对于撸毛行业的未来，很多人也会猜测，是否会像「港股打新」的生意一样，因为打新不再赚钱而销声匿迹了。事实上，随着越来越多的项目发币后不及预期，空投的收益逐渐减少，工作室的胜率已经开始走下坡路。前文提到了许多赚钱的工作室，但事实上，也有很多工作室早已消失在竞争的激流中。撸毛这个行业的生存时间取决于市场走势。熊市更像是耕耘的季节，牛市则是收获的时刻。币圈这个行业仍然处于早期阶段，意味着撸毛整体行业都可能还有更长的生命力。然而，随着竞争的加剧，能否找到「撸毛的艺术」将成为决定成败的关键。币圈撸毛这个行业正在逐渐走向「28 法则」，赚钱的人只会占到 20%。如何成为那赚钱的 20%，这是所有撸毛人现在正面临的巨大挑战。对于他们来说，这不仅仅是一场关于技术和策略的游戏，更是一场关于智慧和耐心的生意场。本文致谢采访对象：Whale、小志、咸鱼、Damon、漆菲特、Lambert 林。来源：金色财经

金色财经06-22 15:07

解析 AI 与加密结合的潜力与现实挑战

门针对Web3客户。目前，这仍是一个新兴市场，用例尚在发现中。一些挑战包括： Web3原生用例需要的AI交易量较少，因为市场需求还处于起步阶段。客户较少，因为Web3客户相比Web2客户少了好几个数量级，所以市场不那么分散。客户本身不够稳定，因为他们是资金较少的初创公司，因此这些初创公司可能会随着时间的推移倒闭。针对Web3客户的AI服务提供商可能需要随着时间的推移重新获取部分客户，以替代那些倒闭的客户，使其业务扩展更加困难。从长远来看，我们对Web3原生的AI用例非常看好，特别是随着AI代理的普及。我们设想未来每个Web3用户都会有多个AI代理为他们提供帮助。这个领域的早期领先者是Theoriq.ai，他们正在构建一个可组合AI代理的平台，能够服务于Web2和Web3客户（由Hack VC支持）。 5、消费级GPU去中心化物理基础设施网络（DePIN）有许多去中心化的AI计算网络依赖消费级GPU，而不是数据中心的GPU。消费级GPU适用于低端AI推理任务或延迟、吞吐量和可靠性要求较为灵活的消费用例。但对于严肃的企业用例（即占据主要市场份额的用例），客户希望网络比家庭机器更可靠，且复杂推理任务通常需要更高端的GPU。对于这些更有价值的客户用例，数据中心更为适合。需要注意的是，我们认为消费级GPU适合于演示用途或那些能容忍较低可靠性的个人和初创公司。但这些客户的价值基本较低，因此我们认为，面向Web2企业的去中心化物理基础设施网络（DePIN）从长远来看会更有价值。因此，知名的GPU DePIN项目通常已经从早期主要使用消费级硬件发展到现在具备A100/H100和集群级别的可用性。二、加密 x AI 的实际且可行的用例现在，让我们讨论加密 x AI 能显著提升价值的用例。实际收益1：服务于Web2客户麦肯锡估计，生成式AI每年可为他们分析的63个用例带来2.6万亿至4.4万亿美元的附加价值——相比之下，英国2021年的GDP总量为3.1万亿美元。这将使所有人工智能的影响增加15%到40%。如果我们将生成式AI嵌入目前用于其他任务的软件中，这一估计的价值将大致翻倍。有趣的是：根据上述估算，这意味着全球AI（不仅仅是生成式AI）的总市场价值可能达到数十万亿美元。相比之下，所有加密货币（包括比特币和所有山寨币）加起来的总价值今天仅约为2.7万亿美元。所以，让我们现实一点：短期内需要AI的客户绝大多数将是Web2客户，因为实际需要AI的Web3客户只是这2.7万亿市场中的一小部分（考虑到BTC占据了一半的市场份额，而BTC本身并不需要/使用AI）。 Web3的AI用例才刚刚起步，目前尚不清楚其市场规模会有多大。但有一点直观上可以确定——在可预见的未来，它只会是Web2市场的一部分。我们相信Web3 AI依然有光明的前景，但这意味着目前Web3 AI最普遍的应用还是服务于Web2客户。可以从Web3 AI中受益的Web2客户的示例包括：从头开始构建并以AI为核心的垂直行业软件公司（例如Cedar.ai或Observe.ai）为自身目的微调模型的大型企业（例如Netflix）快速增长的AI提供商（例如Anthropic）在现有产品中加入AI功能的软件公司（例如Canva）这是一个相对稳定的客户群体，因为这些客户通常规模大且价值高。他们不太可能在短期内倒闭，并且代表了AI服务的非常大的潜在客户群。服务于Web2客户的Web3 AI服务将受益于这一稳定的客户基础。但为什么Web2客户会想要使用Web3技术栈？本文的其余部分将解释这个理由。实际收益2：通过GPU去中心化物理基础设施网络（GPU DePIN）降低GPU使用成本 GPU DePINs汇集了未充分利用的GPU计算能力（其中最可靠的来自数据中心），并使这些资源可用于AI推理。可以简单地将其视为“GPU的Airbnb”（即协作消费未充分利用的资产）。我们对GPU DePINs感到兴奋的原因如上所述，主要是因为NVIDIA芯片短缺，目前有许多GPU周期被浪费了，这些资源可以用于AI推理。这些硬件所有者已经承担了沉没成本，当前没有充分利用他们的设备，因此可以以比现状更低的成本提供这些部分GPU周期，因为对硬件所有者来说，这实际上是“意外之财”。具体例子包括： 1）AWS机器：如果你今天从AWS租用一台H100，你需要承诺至少租用一年，因为市场供应紧张。这会导致浪费，因为你不太可能全年365天、每周7天都使用你的GPU。 2）Filecoin挖矿硬件：Filecoin网络有大量的补贴供应，但实际需求并不大。不幸的是，Filecoin从未找到真正的产品市场契合点，因此Filecoin矿工面临破产的危险。这些机器配备了GPU，可以重新用于低端AI推理任务。 3）ETH挖矿硬件：当ETH从工作量证明（PoW）转向权益证明（PoS）时，大量硬件立即变得可用，这些硬件可以重新用于AI推理。 GPU DePIN市场竞争激烈，有多个参与者提供产品。例如Aethir、Exabits和Akash。Hack VC选择支持io.net，后者还通过与其他GPU DePINs的合作来汇集供应，因此他们目前支持市场上最大的GPU供应。需要注意的是，并非所有GPU硬件都适用于AI推理。一个明显的原因是较旧的GPU没有足够的GPU内存来处理大语言模型（LLMs），尽管在这方面已经有一些有趣的创新。例如，Exabits开发了技术，将活跃的神经元加载到GPU内存中，而将不活跃的神经元加载到CPU内存中。他们预测哪些神经元需要活跃/不活跃。这使得即使在GPU内存有限的情况下，也能使用低端GPU处理AI工作负载。这实际上提高了低端GPU在AI推理中的实用性。此外，Web3 AI DePINs需要随着时间的推移强化他们的产品，提供企业级服务，如单点登录（SSO）、SOC 2合规、服务级别协议（SLAs）等。这将与当前Web2客户享受的云服务相媲美。真正的优势 #3：避免OpenAI自我审查的非审查模型关于AI审查的问题已经有很多讨论。例如，土耳其曾一度暂时禁止OpenAI（后来他们在OpenAI改进其合规性后取消了禁令）。我们认为这种国家级别的审查从根本上说并不值得关注，因为各国需要拥抱AI才能保持竞争力。更有趣的是，OpenAI会自我审查。例如，OpenAI不会处理NSFW（不适合在工作场合观看）内容，也不会预测下届总统选举的结果。我们认为在OpenAI因政治原因不愿涉及的AI应用领域，存在一个有趣且巨大的市场。开源是解决这一问题的一个好办法，因为一个Github仓库不受制于股东或董事会。一个例子是Venice.ai，它承诺保护用户隐私并以非审查的方式运作。当然，关键在于其开源性，这使得这一切成为可能。Web3 AI可以有效提升这一点，通过在低成本的GPU集群上运行这些开源软件（OSS）模型以进行推理。正因为如此，我们相信OSS + Web3是铺平非审查AI道路的理想组合。真正的好处 #4：避免向OpenAI发送个人可识别信息许多大型企业对其内部企业数据存在隐私顾虑。对于这些客户来说，很难信任像OpenAI这样的集中式第三方来处理这些数据。对于这些企业来说，使用web3可能会显得更加可怕，因为他们的内部数据突然出现在一个去中心化网络上。然而，对于AI而言，隐私增强技术方面已经有一些创新：诸如Super协议之类的可信执行环境（TEE）诸如Fhenix.io（由Hack VC管理的基金组合公司）或Inco Network（均由Zama.ai提供支持）和Bagel的PPML之类的完全同态加密（FHE）这些技术仍在不断发展，通过即将推出的零知识（ZK）和FHE ASICs，性能也在不断改善。但长期目标是在微调模型时保护企业数据。随着这些协议的出现，web3可能会成为更具吸引力的隐私保护AI计算场所。真正的好处 #5：利用开源模型的最新创新在过去的几十年里，开源软件（OSS）一直在侵蚀专有软件的市场份额。我们将LLM视为一种高级专有软件，正逐渐成为开源软件的颠覆对象。一些值得注意的挑战者包括Llama、RWKV和Mistral.ai。随着时间的推移，这个列表无疑会不断增长（在Openrouter.ai上提供了更全面的列表）。通过利用由开源模型提供支持的web3 AI，人们可以充分利用这些新创新。我们相信，随着时间的推移，一个开源的全球开发工作力量，结合加密激励，可以推动开源模型以及构建在其之上的代理和框架的快速创新。一个AI代理协议的例子是Theoriq。Theoriq利用开源模型创建了一个可组合互联的AI代理网络，可以组装在一起创建更高级的AI解决方案。我们对此深信不疑的原因在于过去的经验：大多数“开发者软件”在经过时间的推移后逐渐被开源软件所超越。微软过去是一家专有软件公司，现在成为了贡献最多的Github公司，这是有原因的。如果你看看Databricks、PostGresSQL、MongoDB等是如何颠覆专有数据库的，就会发现整个行业就是一个被开源软件颠覆的例子，所以先例在这里是相当强大的。然而，这也有一个小陷阱。OSS LLMs存在一个棘手的问题，就是OpenAI已经开始与组织签订付费数据许可协议，比如Reddit和纽约时报。如果这种趋势持续下去，由于获取数据的经济壁垒，OSS LLMs可能会越来越难以竞争。英伟达可能会将保密计算作为安全数据共享的加强工具。时间会告诉我们这将如何发展。真正的好处 #6：通过高成本的随机抽样或零知识证明实现共识在web3 AI推理中，验证是一个挑战。验证者有可能通过欺骗结果来获取费用，因此验证推理是一项重要的措施。需要注意的是，尽管AI推理还处于初级阶段，但除非采取措施来削弱这种行为的动机，否则这种欺骗是不可避免的。标准的web3方法是让多个验证者重复相同的操作并进行结果比较。然而，正如前面提到的，由于当前高端Nvidia芯片短缺，AI推理非常昂贵。考虑到web3可以通过未充分利用的GPU DePINs提供更低成本的推理，冗余计算将严重削弱web3的价值主张。更有希望的解决方案是对离链AI推理计算进行零知识证明。在这种情况下，可以验证简明的零知识证明以确定模型是否经过正确训练，或者推理是否正确运行（称为zkML）。其中的示例包括Modulus Labs和ZKonduit。由于零知识操作需要相当大的计算资源，这些解决方案的性能仍处于初级阶段。然而，随着零知识硬件ASIC在不久的将来推出，这一情况可能会得到改善。更有希望的想法是一种“乐观”抽样为基础的AI推理方法。在这种模型中，您只需验证验证者生成结果的一小部分，但设置足够高的经济成本来惩罚被抓到作弊的验证者，从而产生强大的经济禁止效应。这样一来，您可以节省冗余计算（例如，参见Hyperbolic的"Proof of Sampling"论文）。另一个有希望的想法是使用水印和指纹技术的解决方案，例如Bagel Network提出的解决方案。这类似于亚马逊Alexa为其数百万设备上的AI模型质量保证提供的机制。真正的好处 #7：通过可组合的开源软件堆栈节省费用（OpenAI的利润） web3为AI带来的下一个机会是降低成本的民主化。到目前为止，我们已经讨论了通过像io.net这样的DePINs节省GPU成本的方法。但是，web3还提供了节省中心化web2 AI服务的利润率（例如OpenAI，根据本文撰写时的信息，其年收入超过10亿美元）的机会。这些成本节约来自于使用开源软件（OSS）模型而不是专有模型，从而实现了额外的成本节约，因为模型创建者并不试图盈利。许多开源软件模型将始终完全免费，这为客户提供了最佳的经济效益。但是，也可能有一些开源软件模型尝试这些变现方法。请考虑，Hugging Face上仅有4%的模型由有预算的公司进行训练以帮助补贴这些模型（参见此处）。剩下的96%的模型是由社区进行训练的。这个96%的Hugging Face模型群体面临着实际的成本（包括计算成本和数据成本）。所以这些模型需要以某种方式实现变现。有许多关于实现这种开源软件模型变现的提议。其中最有趣的之一是“初始模型发行”（IMO）的概念，即将模型本身进行Token化，留下一部分Token给团队，并将模型的一些未来收入流向Token持有人，尽管这其中显然存在一些法律和监管障碍。其他开源软件模型将尝试基于使用量进行变现。需要注意的是，如果这种情况变为现实，开源软件模型可能开始越来越像它们的web2利润生成对应物。但是，从现实角度来看，市场将会二分，其中一些模型将完全免费。一旦选择了开源软件模型，您可以在其上进行可组合的层次操作。例如，您可以使用Ritual.net进行AI推理，以及Theoriq.ai作为可组合和自治的链上AI代理的早期领导者（两者都得到了Hack VC的支持）。真正的好处 #8：去中心化的数据采集 AI面临的最大挑战之一是获取适合训练模型的正确数据。我们之前提到过，去中心化AI训练存在一些挑战。但是利用去中心化网络来获取数据（然后可以在其他地方，甚至是传统的web2平台上用于训练）又如何呢？这正是像Grass这样的初创公司正在做的事情（得到了Hack VC的支持）。Grass是一个去中心化的“数据爬取”网络，由个人贡献他们机器的闲置处理能力来获取数据，以供AI模型的训练。理论上，在大规模应用中，这种数据采集可能比任何一家公司的内部努力更优越，因为庞大的激励节点网络具有强大的计算能力。这不仅包括获取更多的数据，还包括更频繁地获取数据，以使数据更具相关性和最新性。由于这些数据爬取节点本质上是分散的，不属于单个IP地址，因此几乎不可能阻止这个去中心化的数据爬取军团。此外，他们还有一支人力网络，可以清理和规范数据，使其在被爬取后变得有用。一旦获取了数据，您还需要一个链上的存储位置，以及使用该数据生成的LLM（大型语言模型）。在这方面，0g.AI是早期的领导者。它是一个针对AI进行优化的高性能web3存储解决方案，比AWS便宜得多（这对于Web3 AI来说是另一个经济上的成功），同时也可以作为第二层、AI等的数据可用性基础设施。需要注意的是，在未来，数据在web3 AI中的作用可能会发生变化。目前，对于LLM来说，现状是使用数据对模型进行预训练，并随着时间的推移使用更多的数据进行改进。然而，由于互联网上的数据实时变化，这些模型始终略微过时，因此LLM推理的响应略有不准确。未来可能发展的一个新范式是“实时”数据。这个概念是当LLM被要求进行推理时，LLM可以通过向其注入实时从互联网上收集的数据来使用数据。这样，LLM将使用最新的数据。Grass也正在研究这一点。三、结论我们希望这篇分析对您在思考web3 AI的承诺与现实时有所帮助。这只是一个讨论的起点，而且这个领域正在迅速变化，所以请随时加入并表达您的观点，因为我们愿意继续共同学习和建设。来源：金色财经

金色财经06-22 09:48

为什么PEPE是2024年最完美Meme币　Pepe Unchained预售几分钟筹20万美元

性。对于那些希望在 2024 年抓住新兴市场机会的投资者来说，PepeUnchained无疑是一个值得考虑的完美选择。投资加密货币时需要谨慎，切勿点击可疑网站连结。同时，建议你关注Pepe Unchained的官方X账号，以获取最新的信息和更新。保护好自己的投资，确保通过可靠的管道进行交易。

Business2Community06-21 17:09

【直击亚市】加拿大也要对中国出手了？日元又逼近干预底线，“三巫日”来袭

摩根士丹利资本国际公司将韩国继续归类为新兴市场，此前韩国出台卖空禁令，抵消该国为提升为发达市场所做的努力。中国太阳能相关股上涨，此前中国承诺将引导产能扩张，避免在该行业进行多余投资。在接近抹去今年的跌幅后，美债在亚洲市场小幅走低，延续周四的跌势，而数据大多显示经济走软。新屋建设跌至四年来的最低水平，费城联邦储备银行指数低于预期。美国首次申请失业救济人数几乎没有变化。明尼阿波利斯联储主席卡什卡利(Neel Kashkari)说，央行将把通胀率恢复到2%，但他估计这可能需要一两年的时间。本交易日，交易员很快将关注欧美的采购经理人指数(PMI)数据，以寻找经济活动改善和成本压力减弱的迹象。 Capital.com驻墨尔本分析师Kyle Rodda表示，美国的数据将对市场影响最大，市场将密切关注价格分类指数。 “如果整体数据显示出更大的增长势头，但价格指数继续下跌，尤其是在服务业，这是一种金发情景，”他说，“顽固的价格压力的证据可能会降低降息的希望。” 加拿大要对中国出手？随着西方大国采取措施限制中国电动汽车出口，交易员也将密切关注全球贸易紧张局势加剧的迹象。据知情人士透露，加拿大总理特鲁多(Justin Trudeau)领导的政府正准备对中国制造的电动汽车征收新关税，以使加拿大与美国和欧盟采取的行动保持一致。特鲁多周四表示，已在七国集团(G7)峰会上，与各国元首认真讨论有关中国产能过剩的问题。在大宗商品方面，油价自4月初以来首次连续一周上涨，原因是美国库存水平意外下降，再加上产品需求强劲的迹象，表明全球最大消费国的经济状况良好。金价持稳，有望进入第二周进一步上涨。

云涌06-21 12:19

腾讯开响第一枪！

给了电锯，很正常。一方面，中国从一个新兴市场，迅速成为全球第一大游戏市场；但另一方面，从技术来看，国产游戏近十年，几乎是一片荒漠，所有人被裹挟着绞尽脑汁思考氪金套路，而不是对画面精益求精。自然就没有更高的硬件需求，也没必要研发技术的，有需求直接国外买的就行。甚至，买都不愿意买，反正只是割一波就跑而已。这是一个恶性循环。与此同时，大洋彼岸却是另一番情景：我们在高速进步了一段时间后，突然自废武功去卷营销，而友商们还在卷技术。尽管今时今日，英伟达已贵为这颗星球上市值最大的上市企业。但它膨胀得太快了，以至于很多人还没发转变固有印象，下意识觉得黄仁勋就是一卖游戏显卡的。把游戏做到极致，真的可以改变世界。 1999年，英伟达推出第一款现代意义上的GPU——GeForce256，从硬件上接管了CPU转换和光照计算，彻底解放CPU，性能方面吊打市面上所有显卡。黄仁勋也因此坐到显卡领域的王座上。但这个位子，不是那么好坐的。根据摩尔定律：集成电路上的晶体管数量每隔18个月就会翻倍。但在这个18个月里，硬件不会再继续发展，软件却在不断进步。 2007年的“显卡危机”，就是典型的例子。当年发布的《孤岛危机》画面设定过于优秀，游戏建模极其精致，导致GPU需要渲染的多边形数量突破天际。对厂商而言，属实是痛并快乐着。一方面，持续不断的新游戏形成了持续的消费力；但另一方面，如果跟不上新产品的步伐，等待GPU厂商的，只有收入暴跌、淘汰出局的结果。软件的快速发展倒逼着硬件升级的逻辑，就像火烧屁股一样，逼得英伟达将更新频率缩短为6个月，没有一刻松懈下来。进而加速第二次图形革命，光追技术落地。简单来说，即直接模拟人眼看到的、光线的物理运动来生成高度逼真的图像，从而达到无限趋近真实的震撼效果。再后来，就是现在的故事了：GPU成为AI产业的宠儿，算力成为新时代的石油。电子游戏带来了针对算力的需求，而这些算力又用在了更多地方。然后世界变了。不同的选择，间接导致了两种不同的结果。虽然这或许不是最主要的原因，但至少是原因之一。 03 尾声现在的局面，不能说错了，但造成的结果确实不很好。单纯从商业模式来看，中国手游是全世界最先进的，捞钱效率第一。但在捞快钱的同时，不论是用户的信任、还是技术能力，都在倒退。等回过神来，再回头看，今天全球超算500强之中，GPU提供了56%的总算力，已经成为了一种极具有战略意义的产品。然而，掰开了看，支撑GPU走到今天的，竟是游戏，这可能是很多人没有想到的。当我们拿着国内玩烂的收割模式出海，对人傻钱多的国际玩家挥下镰刀时，就如同西欧人手持洋枪站在海岸边，即将对一支印第安部落展开屠杀。此情此景，回过头看中国游戏近十年的进程，它们无疑掌握了这个市场的未来，却可能因此失去更多。憋屈吗？这可是自己的选择。

格隆汇06-20 21:45

华菱精工股权争夺战背后：3000万中小股东用脚投票

东内斗无疑将分散公司管理层对核心业务和新兴市场的专注力，还可能导致公司内部决策流程受阻，甚至引发动荡。对于中小投资者而言，大多期待内斗尽早结束，公司重回转型发展之路。

金融界06-20 16:13

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