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加密市场新一轮牛市起源东方？
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中国项目 FOMO 情绪骤增，一些海外社交媒体大 V 更是开创了「Chinese Coin」作为一个全新板块。 2 月 18 日，在社交媒体拥有 29.3 万粉丝的加密 KOL「Miles Deutscher」发文晒出了自己总结的「Chinese Coin」概念列表，囊括 CFX、FIL 等 12 个代币。另外一位 KOL「Bera」继续拓展了该列表，将币种数量增加至 17 个——“有些是「中概币」，有些是我的中国朋友很喜欢的非中概币。” 还有一些海外加密 KOL，为了赶上这波中国热，主动在推文中使用中文，引来不少华语圈加密投资者进行互动。有趣的是，一些加密投资者甚至将会说中文的项目纳入中概币范畴，以太坊就因为创始人 V 神曾多次使用中文跻深「中概币」一员。中概币的热度持续居高不下，也让一众华语区 web3 从业者与有荣焉。波场创始人孙宇晨引用了周杰伦曾经的经典语录：“华流才是顶流。” 针对近期的中概币热潮，美国合规交易所 Gemini 联合创始人 Cameron Winklevoss 评论称，下一轮牛市将从亚洲开始。他认为，加密货币是一种全球资产类别，而西方（实际上是美国）要么接受它，要么被抛在后面；但现实情况是美国如今正在打压加密货币，而东方对加密货币展现出了包容开放的态度。加密分析师 GCR 飙升，“中国（以及整个亚洲）将推动下一波上涨。西方对这个领域的愤世嫉俗需要相当长的时间才能消解，但东方正在崛起并渴望征服。”加密衍生品巨头 BitMEX 前首席执行官 Arthur Hayes 去年 10 月预测，下一轮牛市将在中国重返市场时开始，并进一步表示香港在这一过程中将发挥重要作用。今天下午，香港证监会就适用于虚拟资产交易平台营运者的建议规定展开咨询，明确宣布将于 2023 年 6 月 1 日实现新发牌制度。此外，文件中表示，将允许个人投资者在证监会许可的交易所交易大市值代币，前提是知识测试、风险承受能力评估和合理的风险敞口限制等保障措施到位。文件意见征求期将于 3 月 31 日结束，目标是在 6 月 1 日的加密货币交易所新许可制度下允许零售交易。证监会发言人在简报中表示，比特币和以太坊这两种市值最大的数字资产可能会在香港的交易平台上线。港府的入局，能否催化下一轮牛市的开启，还需要时间的检验。但毫无疑问，这算是近期为数不多可以提振加密投资者信心的一件大事。另外，需要提醒广大投资者，目前投机情绪高涨，警惕风险，DYOR。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入我们—— 来源：金色财经
金色财经2023-02-21
下一轮牛市将从东方开始
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Cameron Winklevoss在社交媒体发文称，下一轮牛市将从东方开始，这将是一个令人谦卑的提醒，加密货币是一种全球资产类别，而西方，实际上是美国，只有两个选择，要么接受、要么被抛在后面。任何不提供明确规则和真诚指导的政府都将被淘汰，否则将错过自商业互联网兴起以来最伟大的增长时期，也将错过塑造和成为这个世界(及以后)未来金融基础设施的基础部分的机会。 BTC：比特币当下的走势就非常简单了，我们先确定中期的走势是看涨的，因此你的中线现货坚定持有。短线主要是受阻于25200一线的压力位，这个位置之前我们也预测了，一次性过不去，需要在这个位置震荡调整一段时间，然后才能突破。短线就很好操作了，要么回调低多，或者突破追涨。有时候交易就是这样的简单，不要把交易想的太复杂。 eth: 以太坊明显的三角震荡，出现在上涨过程中，大概率是上涨中继形态，后面一旦向上突破，就是再次爆发的时刻。建议继续低吸持有。 link： link突破压力并回踩，这里回踩调整结束就要去冲9.5的压力位了，9.5如果被突破的话，那将会打开link的上涨空间。 ltc：莱特近期一直再调整，四小时局部走势震荡向下，后面一旦突破这个下降走势，就是再次上涨的标志！平台币： Bgb中长线就坚定持有，短线看走势来说，有可能会再拉一波，可能会反弹到0.45-0.50附近。财富密码： MATIC：月底利好，1.3可能不太好到了，那就在1.4附近可以补仓。中线看2美金以上。 AR：3月6号硬分叉，回调可以布局。 DASH：调整不破70就是强势调整，如果破了70可能回踩67-68附近然后在继续涨。由于香港板块的暴热，还有香港的开放，近期国产公链板块开始爆发，可以选择一些没怎么涨的国产公链埋伏！以上分析仅做参考，不构成投资建议！来源：金色财经
金色财经2023-02-21
币圈牛市正在路上
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同框出境，孙割也不甘落后，也在自己的社交媒体上发布了照片。同时CZ也表明了自己的立场：去中心化并不代表我们会分裂。时隔多年这些币圈巨佬们又到了聚在了一起。那些年出走的交易所在6月1日过后大概率将会陆续回归。如果回归不了，那么香港交易所将不会受到任何关注也不会有存在的意义，下场就是上线即走向倒闭。时隔俩年多，老狗又感受到了牛市初期的气息。不管是从市场情绪还是从盘面都非常的相似。2020年3 12是比特币近三年来的底部，那轮的暴跌是因为美股的三次熔断，再加上疫情导致全球金融市场在那段时间几乎全部崩盘崩盘，比特币价格创造了年度大底。这一轮的底部从最开始的LUNA的崩盘，引发了市场的流动性和信任危机。造成市场暴跌。去年接近年底FTX交易所崩盘，导致市场继续下跌，同时也导致一大批小交易所倒闭或者跑路。也把那些空气项目几乎全部清除。上一轮牛市初期，灰度信托开始长久的持仓BTC ETH等主流币种，后来就是美国大放水，华尔街的资本们疯狂涌入市场，再加上马斯克大肆宣传等等造就了上一轮牛市。但是这一轮牛市的初期信号已经非常明显，经过这么多黑天鹅事件后，市场的雷已经几乎被排空。再加上香港交易所将在今年中旬上线。很多分析师和大佬都认为这轮的牛市会是华流来开启。当然现在市场上也有不同的声音，毕竟现在美联储加息没有停止。未来市场的不确定因素很多，如果哪天加息力度加大，那么对币圈将会是又一轮的打击。老狗一直坚定自己的判断，上一轮的牛市基本是靠着美联储去主导，但是这一轮就不一样了。首先美股永恒牛市，老外的就业率激增，再加上国内的大放水。正是经济复苏的景象。经济复苏到飞速发展是需要一个过程的，刚好现在的时间点我们处于初期阶段。这一轮是时候让老外见识一下我们的力量了。市场其实就是牛短熊长，上涨基本上就是一瞬间的事情。很多时间行情不是在下跌就是在横盘。你只要在合适的时间买入，和时间做朋友耐得住寂寞，那你肯定是赚钱的。无非就是赚多赚少的问题，但是很多人都是在来来回回折腾中亏钱了。感谢大家的支持~ 如果觉得老狗文章写的不错，可以推荐给你身边炒币的朋友，老狗在这里表示感谢！来源：金色财经
金色财经2023-02-21
人工智能时代的算力挑战
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学家杨立昆（Yann LeCun）就在社交媒体上发帖说：从底层技术看，ChatGPT并没有什么创新。与其说它是一次巨大的技术革新，倒不如说它是一个工程上的杰作。杨立昆的这番言论一出，就遭遇到了网友的一片嘲讽，很多人甚至毫不客气地说，作为Meta的AI掌门人，这完全就是一种“吃不到葡萄说葡萄酸”的狡辩。由于Meta先前在同类产品上的失败经历，所以面对如此汹汹的舆论，杨立昆也是百口莫辩，只能就此噤声，不再对ChatGPT进一步发表评论。不过，如果我们认真回味一下杨立昆的话，就会发现他的话其实是非常有道理的：虽然从表现上看，现在的ChatGPT确实非常惊艳，但从根本上讲，它依然是深度学习技术的一个小拓展。事实上，与之类似的产品在几年前已经出现过，所不同的是，ChatGPT在参数数量上要远远多于之前的产品，其使用的训练样本也要大得多。而它卓越的性能，其实在很大程度上只是这些数量优势积累到了一定程度之后产生的质变。有意思的是，如果我们回顾一下深度学习的历史，就会发现这种利用神经网络进行机器学习的思路其实在上世纪50年代就有了，可以称得上是人工智能领域最古老的理论之一。早在1958年，罗森布拉特就曾经用这个原理制造了一台机器来识别字符。然而，在很长的一段时间内，这个理论却一直无人问津，即使现在被尊为“深度学习之父”的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）也长期遭受孤立和排挤。究其原因，固然有来自当时在人工智能领域占主导地位的“符号主义”的打压，但更为重要的是，当时的深度学习模型确实表现不佳。直到本世纪初，这一切才发生了改变。长期蛰伏的深度学习理论终于翻身成为了人工智能的主流，一个个基于这一理论开发的模型如雨后春笋一般出现。从打败围棋高手的AlphaGo到识别出几亿种蛋白质结构的AlphaFold，从可以瞬间生成大师画作的Dall-E、Stable Diffusion到当今如日中天的ChatGPT，所有的这些在短短的几年之间涌现了。那么，到底是什么原因让深度学习在过去的几年中扭转了长期的颓势，让它得以完成了从异端到主流的转换？我想，最为关键的一点就是算力的突破。算力及其经济效应所谓算力，就是设备处理数据、输出结果的能力，或者简而言之，就是计算的能力。它的基本单位是用“每秒完成的标准操作数量”（standardized operations per second，简称SOPS）来进行衡量。不过，由于现在的设备性能都非常高，因而在实践中用SOPS来衡量算力已经变得不那么方便。相比之下，“每秒完成的百万次操作数”（million operations per second，简称MOPS）、“每秒完成的十亿次操作数”（giga operations per second，简称GOPS），以及“每秒完成的万亿次操作数”（tera operations per second，简称TOPS）等单位变得更为常用。当然，在一些文献中，也会使用某些特定性能的设备在某一时间段内完成的计算量来作为算力的单位——其逻辑有点类似于物理学中用到的“马力”。比如，一个比较常用的单位叫做“算力当量”，它就被定义为一台每秒运算千万亿次的计算机完整运行一天所实现的算力总量。那么，算力的意义究竟何在呢？关于这个问题，阿格拉沃尔（Ajay Agrawal）、甘斯（Joshua Gans）和戈德法布（Avi Goldfarb）在他们合著的《预测机器》（Prediction Machines，中文译名为《AI极简经济学》）中，曾经提出过一个有启发的观点：算力的成本将关系到AI模型的“价格”。经济学的原理告诉我们，在给定其他条件的前提下，人们对一种商品的需求量取决于该商品的价格。而对于两种性能相近，具有替代关系的商品来说，具有更低价格的那种商品会在市场上具有更高的竞争力。将这一点应用到人工智能领域，我们就可以找到深度学习理论为什么在几十年中都不被待见，却在最近几年中实现爆发的原因。虽然深度学习的理论并不算困难，但是为了实现它，要投入的运算量是十分巨大的。在算力低下的时代，算力的单位成本非常高。在罗森布拉特提出深度学习思想雏形的那个年代，一台计算机的体积几乎和一间房子那么大，但即便如此，让它运算一个大一点的矩阵都还需要很长时间。虽然理论上我们也可以用深度学习来训练大模型并达到比较好的效果，但这样的成本显然是没有人能够承受的。而相比之下，符号学派的模型对于计算量的要求要小得多，因此这些模型的相对价格也要比深度学习模型来得低。在这种情况下，深度学习理论当然不会在市场上有竞争力。但是，当算力成本大幅度降低之后，深度学习模型的相对价格就降了下来，它的竞争力也就提升了。从这个角度看，深度学习在现阶段的胜利其实并不是一个纯粹的技术事件，在很大程度上，它还是一个经济事件。改进算力的方法那么，决定算力的因素有哪些呢？为了直观起见，我们不妨以计算数学题来对此进行说明：如果我们要提高在单位时间内计算数学题的效率，有哪些方法可以达到这一目的呢？我想，可能有以下几种方法是可行的：一是找更多人一起来计算。如果一个人一分钟可以算一个题，那么十个人一分钟就可以算十个题。这样，即使每个人的效率没有提升，随着人数的增加，单位时间内可以计算的数学题数量也可以成倍增加。二是改进设备。比如，最早时，我们完全是依靠手算的，效率就很低。如果改用计算器，效率会高一点。如果使用了Excel，效率就可能更高。三是将问题转化，用更好的方法来计算。比如，计算从1加到100，如果按照顺序一个个把数字加上去，那么可能要算很久。但是，如果我们像高斯那样用等差数列求和公式来解这个问题，那么很快就可以计算出结果。将以上三个方案对应到提升算力问题，我们也可以找到类似的三种方法：一是借助高性能计算和分布式计算；二是实现计算模式上的突破；三是改进算法——尽管严格地说这并不能让算力本身得到提升，但是它却能让同样的算力完成更多的计算，从某个角度看，这就好像让算力增加了一样。 1、高性能计算和分布式计算从根本上讲，高性能计算和分布式计算都是通过同时动用更多的计算资源去完成计算任务，就好像我们前面讲的，用更多的人手去算数学题一样。所不同的是，前者聚集的计算资源一般是聚集在本地的，而后者动用的计算资源则可能是分散在网上的。（1）高性能计算先看高性能计算。高性能计算中，最为重要的核心技术是并行计算（Parallel Computing）。所谓并行计算，是相对于串行计算而言的。在串行计算当中，计算任务不会被拆分，一个任务的执行会固定占有一块计算资源。而在并行计算中，任务则会被分解并交给多个计算资源进行处理。打个比方，串行计算过程就像是让一个人独立按照顺序完成一张试卷，而并行计算则像是把试卷上的题分配给很多人同时作答。显然，这种任务的分解和分配可以是多样的：既可以是把计算任务分给多个设备，让它们协同求解，也可以是把被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的设备来并行计算。并行计算系统既可以是含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台独立计算机构成的集群。从架构上看，并行计算可以分为同构并行计算（homogeneous parallel computing）和异构并行计算（heterogeneous parallel computing）。顾名思义，同构并行计算是把计算任务分配给一系列相同的计算单元；异构并行计算则是把计算任务分配给不同制程架构、不同指令集、不同功能的计算单元。比如，多核CPU的并行运算就属于同构并行，而CPU+GPU的架构就属于异构并行。对比于同构并行，异构并行具有很多的优势。用通俗的语言解释，这种优势来自于各种计算单元之间的“术业专攻”，在异构架构之下，不同计算单元之间的优势可以得到更好的互补。正是由于这个原因，异构并行计算正得到越来越多的重视。比如，现在越来越多的设备当中，都采用了将GPU和CPU混搭的架构。为什么要这么做呢？为了说明白这一点，我们需要略微介绍一下CPU和GPU的结构：从总体上看，无论是CPU还是GPU，都包括运算器（Arithmetic and Logic Unit，简称ALU）、控制单元（Control Unit，简称CL）、高速缓存器（Cache）和动态随机存取存储器（DRAM）。但是，这些成分在两者中的构成比例却是不同的。在CPU当中，控制单元和存储单元占的比例很大，而作为计算单位的ALU比例则很小，数量也不多；而在GPU当中则正好相反，它的ALU比例很大，而控制单元和存储单元则只占很小的一个比例。这种结构上的差异就决定了CPU和GPU功能上的区别。CPU在控制和存储的能力上比较强，就能进行比较复杂的计算，不过它可以同时执行的线程很少。而GPU则相反，大量的计算单位让它可以同时执行多线程的任务，但每一个任务都比较简单。打个比喻，CPU是一个精通数学的博士，微积分、线性代数样样都会，但尽管如此，让他做一万道四则运算也很难；而GPU呢，则是一群只会四则运算的小学生，虽然他们不会微积分和线性代数，但人多力量大，如果一起开干，一万道四则运算分分钟就能搞定。由于GPU的以上性质，它最初的用途是作为显卡，因为显卡负责图形和色彩的变换，需要的计算量很大，但每一个计算的复杂性都不高。当深度学习兴起之后，人工智能专家们发现GPU其实也很适合用来训练神经网络模型。因为在深度学习模型中，最主要的运算就是矩阵运算和卷积，而这些运算从根本上都可以分解为简单的加法和乘法。这样一来，GPU就找到了新的“就业”空间，开始被广泛地应用于人工智能。但是，GPU并不能单独执行任务，所以它必须搭配上一个CPU，这样的组合就可以完成很多复杂的任务。这就好像让一个能把握方向的导师带着很多肯卖力的学生，可以干出很多科研成果一样。正是在这种情况下，异构并行开始成为了高性能计算的流行架构模式。不过，异构架构也是有代价的。相对于同构架构，它对于应用者的编程要求更高。换言之，只有当使用者可以更好地把握好不同计算单元之间的属性，并进行有针对性的编程，才可能更好地利用好它们。除此之外，我们还必须认识到，哪怕是借助异构架构，通过并行运算来提升运算效率的可能也是有限的。根据阿姆达尔定律（Amdahl’s Law），对于给定的运算量，当并行计算的线程趋向于无穷时，系统的加速比会趋向于一个上限，这个上限将是串行运算在总运算中所占比例的倒数。举例来说，如果在一个运算中，串行运算的比例是20%，那么无论我们在并行运算部分投入多少处理器，引入多少线程，其加速比也不会突破5。这就好像，如果我要写一本关于生成式AI的书，可以将一些资料查找的工作交给研究助手。显然，如果我有更多的研究助手，写书的进度也会加快。但这种加快不是无限的，因为最终这本书什么时候写完，还要看我自己“码字”的速度。（2）分布式计算采用聚集资源的方式来增强算力的另一种思路就是分布式计算。和高性能计算主要聚集本地计算单位不同，分布式计算则是将分散在不同物理区域的计算单位聚集起来，去共同完成某一计算任务。比如，刘慈欣在他的小说《球状闪电》中就提到过一个叫做SETI@home的科研计划（注：这个项目是真实存在的），这个计划试图将互联网上闲置的个人计算机算力集中起来处理天文数据，这就是一个典型的分布式计算用例。分布式计算的一个典型代表就是我们现在经常听说的云计算。关于云计算的定义，目前的说法并不统一。一个比较有代表性的观点来自于美国国家标准和技术研究所（NIST），根据这种观点，“云计算是一种按使用量付费的模式。这种模式对可配置的IT资源（包括网络、服务器、存储、应用软件、服务）共享池提供了可用的、便捷的、按需供应的网络访问。在这些IT资源被提供的过程中，只需要投入很少的管理和交流工作”。这个定义很抽象、很学院派，我们可以用一个通俗的比喻来对其进行理解。在传统上，用户主要是通过调用自有的单一IT资源，这就好比每家每户自己发电供自己用；而云计算则好像是（用大量算力设备）建了一个大型的“发电站”，然后将“电力”（IT资源）输出给所有用户来用。根据云服务提供者所提供的IT资源的不同，可以产生不同的“云交付模式”（Cloud Delivery Model）。由于IT资源的种类很多，因此对应的“云交付模式”也就很多。在各类新闻报道中，最常见的“云交付模式”有三种：第一种是IaaS，它的全称是“基础设施作为服务”（Infrastructure-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务的提供者供给的主要是存储、硬件、服务器和网络等基础设施。第二种是PaaS，它的全称是“平台作为服务”（Platform-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务的提供者需要供应的资源更多，以便为使用者提供一个“就绪可用”（ready-to-use）的计算平台，以满足他们设计、开发、测试和部署应用程序的需要。第三种是SaaS，也就是“软件作为服务”（Software-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务提供者将成品的软件作为产品来提供给用户，供其使用。有了以上不同的云交付模式，用户就可以根据自己的需要来选择相应的IT资源。比如，如果元宇宙的用户需要更多的算力或存储，而本地的机器无法满足，那么就可以通过从云端来获取“外援”。一个云端GPU不够，那就再来几个，按需取用，丰俭由人，既方便，又不至于产生浪费。需要指出的是，尽管从理论上看云计算可以很好地承担巨大运算和存储需求，但其缺陷也是很明显的。比较重要的一点是，在执行云计算时，有大量的数据要在本地和云端之间进行交换，这可能会造成明显的延迟。尤其是数据吞吐量过大时，这种延迟就更加严重。对于用户来说，这可能会对其使用体验产生非常负面的效果。那么怎么才能克服这个问题呢？一个直观的思路就是，在靠近用户或设备一侧安放一个能够进行计算、存储和传输的平台。这个平台一方面可以在终端和云端之间承担起一个中介的作用，另一方面则可以对终端的各种要求作出实时的回应。这个思想，就是所谓的边缘计算。由于边缘平台靠近用户，因而其与用户的数据交换会更加及时，延迟问题就可以得到比较好的破解。 2、超越经典计算——以量子计算为例无论是高性能计算还是分布式计算，其本质都是在运算资源的分配上下功夫。但正如我们前面看到的，通过这种思路来提升算力是有很多障碍的。因此，现在很多人希望从计算方式本身来进行突破，从而实现更高的计算效率。其中，量子计算就是最有代表性的例子。我们知道，经典计算的基本单位是比特，比特的状态要么是0，要么是1，因此经典计算机中的所有问题都可以分解为对0和1的操作。一个比特的存储单元只能存储一个0或者一个1。而量子计算的基本单位则是量子比特，它的状态则可以是一个多维的向量，向量的每一个维度都可以表示一个状态。这样一来，量子存储器就比经典的存储器有很大的优势。考虑一个有 N物理比特的存储器，如果它是经典存储器，那么它只能存储2的N次方个可能数据当中的任一个；而如果它是量子存储器，那么它就可以同时存储2的N次方个数据。随着 N的增加，量子存储器相对于经典存储器的存储能力就会出现指数级增长。例如，一个250量子比特的存储器可能存储的数就可以达到2的250次方个,比现有已知的宇宙中全部原子数目还要多。在进行量子计算时，数学操作可以同时对存储器中全部的数据进行。这样一来，量子计算机在实施一次的运算中可以同时对2的N次方个输入数进行数学运算。其效果相当于经典计算机要重复实施2的N次方次操作，或者采用2的N次方个不同处理器实行并行操作。依靠这样的设定，就可以大幅度节省计算次数。为了帮助大家理解，我们可以打一个并不是太恰当的比方：玩过动作游戏的朋友大多知道，在游戏中，我们扮演的英雄经常可以使用很多招数，有些招数只能是针对单一对象输出的；而另一些招数则可以针对全体敌人输出。这里，前一类的单体输出招数就相当于经典计算，而后一类的群体输出招数就相当于量子计算。我们知道，在面对大量小怪围攻的时候，一次群体输出产生的效果可以顶得上很多次单体输出的招数。同样的道理，在一些特定情况下，量子计算可以比经典计算实现非常大的效率提升。举例来说，大数因式分解在破解公开密钥加密的过程中有十分重要的价值。如果用计算机，采用现在常用的Shor算法来对数N进行因式分解，其运算的时间将会随着N对应的二进制数的长度呈现指数级增长。1994年时，曾有人组织全球的1600个工作站对一个二进制长度为129的数字进行了因式分解。这项工作足足用了8个月才完成。然而，如果同样的问题换成用量子计算来解决，那么整个问题就可以在1秒之内解决。量子计算的威力由此可见一斑。但是，在看到量子计算威力的同时，我们也必须认识到，至少到目前为止，量子计算的威力还只能体现对少数几种特殊问题的处理上，其通用性还比较弱。事实上，现在见诸报道的各种量子计算机也都只能执行专门算法，而不能执行通用计算。比如，谷歌和NASA联合开发的D-Wave就只能执行量子退火（Quantum Annealing）算法，而我国研发的光量子计算机“九章”则是专门被用来研究“高斯玻色取样”问题的。尽管它们在各自的专业领域表现十分优异，但都还不能用来解决通用问题。这就好像游戏中的群体攻击大招，虽然攻击范围广，但是对每个个体的杀伤力都比较弱。因此，如果遇上大群的小怪，群体攻击固然厉害，但如果遇上防御高、血条厚的Boss，这种攻击就派不上用处了。从这个角度看，如果我们希望让量子计算大发神威，就必须先找出适合量子计算应用的问题和场景，然后再找到相应的算法。与此同时，我们也必须认识到，虽然量子计算的研发和探索十分重要，但是它和对其他技术路径的探索之间更应该是互补，而不是替代的关系。 3、通过改进算法节约算力如果说，通过高性能计算、分布式计算，以及量子计算等手段来提升算力是“开源”，那么通过改进算法来节约算力就是“节流”。从提升计算效率、减少因计算而产生的经济、环境成本而言，开源和节流在某种程度上具有同等重要的价值。在ChatGPT爆火之后，大模型开始越来越受到人们的青睐。由于在同等条件下，模型的参数越多、训练的数据越大，它的表现就越好，因此为了追求模型的更好表现，现在的模型正在变得越来越大。我们知道，现在的ChatGPT主要是在GPT-3.5的基础上训练的。在它出现之前，GPT共经历了三代。GPT-1的参数大约为1.17亿个，预训练数据为5GB，从现在看来并不算多；到了GPT-2，参数量就增加到了15亿个，预训练数据也达到了40GB；而到了GPT-3，参数量则已经迅速膨胀到了骇人的1750亿个，预训练数据也达到了45TB。为了训练GPT-3，单次成本就需要140万美元。尽管OpenAI并没有公布GPT-3.5的具体情况，但可以想象，它的参数量和预训练数据上都会比GPT-3更高。为了训练这个模型，微软专门组建了一个由1万个V100GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗达到了3640“算力当量”——也就是说，如果用一台每秒计算一千万亿次的计算机来训练这个模型，那么大约需要近十年才能完成这个任务。如果任由这种“一代更比一代大”的趋势持续下去，那么在未来几年，对算力的需求将会出现爆炸性的增长。一项最新的研究估计，在5年之后，AI模型需要的算力可能会是现在的100万倍。很显然，由此产生的经济和环境成本将会是十分惊人的。令人欣慰的是，目前已经有不少研究者希望改进算法、优化模型来减少对算力的需求，并且已经取得了一定的成就。比如，就在今年1月3日，来自奥地利科学技术研究所 (ISTA)的研究人员埃利亚斯·弗朗塔（Elias Frantar）和丹·阿里斯特尔（Dan Alistarh）合作进行了一项研究，首次针对 100至 1000亿参数的模型规模，提出了精确的单次剪枝方法SparseGPT。SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝到 50%的稀疏性，而无需任何重新训练。以目前最大的公开可用的GPT-175B模型为例，只需要使用单个GPU在几个小时内就能实现这种剪枝。不仅如此，SparseGPT还很准确，能将精度损失降到最小。在进行了类似的修剪之后，这些大模型在训练时所需要的计算量就会大幅减少，其对算力的需求也就会相应下降。关于提升算力、支持人工智能发展的政策思考随着ChatGPT引领了新一轮的人工智能热潮，市场上对算力的需求也会出现爆炸性的增长。在这种情况下，为了有力支撑人工智能的发展，就必须要通过政策的手段引导算力供给的大幅度增加。而要实现这一点，以下几方面的工作可能是最为值得重视的。第一，应当加快对算力基础设施的建设和布局，提升对全社会算力需求的支持。如前所述，从目前看，分布式计算，尤其是其中的云计算是提升算力的一个有效之举。而要让云计算的效应充分发挥，就需要大力建设各类算力基础设施。唯有如此，才可以让人们随时随地都可以直接通过网络获得所需的算力资源。这里需要指出的是，在布局算力基础设施的时候，应当慎重考虑它们的地域和空间分布，尽可能降低算力的成本。我们知道，不同的地区的土地、水、电力等要素的价格是不同的，这决定了在不同地区生产相同的算力所需要的成本也不尽相同。因此，在建设算力基础设施时，必须统筹全局，尽可能优化成本。需要指出的是，我国正在推进的“东数西算”工程就是这个思路的一个体现。由于我国东部各种资源的使用成本都要高于西部，因此在西部地区建立算力设施，就会大幅降低算力的供给成本，从而在全国范围内达到更优的配置效率。第二，应当加强与算力相关的硬件技术及其应用的研发，为增加算力供应提供支持。与算力相关的硬件技术既包括基于经典计算的各种硬件，如芯片、高性能计算机等，也包括超越经典计算理论，根据新计算理论开发的硬件，如量子计算机等。从供给的角度看，这些硬件是根本，它们的性能直接关系到算力提供的可能性界限。因此，必须用政策积极促进这些硬件的攻关和研发。尤其是对于一些“卡脖子”的项目，应当首先加以突破。这里需要指出的是，在进行技术研发的同时，也应该积极探索技术的应用。例如，我们现在已经在量子计算领域取得了一些成果，但是由于用例的缺乏，这些成果并没有能够转化为现实的应用。从这个意义上讲，我们也需要加强对技术应用的研究。如果可以把一些计算问题转化成量子计算问题，就可以充分发挥量子计算机的优势，实现计算效率的大幅提升。第三，应当对算法、架构等软件层面的要素进行优化，在保证AI产品性能的同时，尽可能减少对算力的依赖。从降低AI计算成本的角度看，降低模型的算力需求和提升算力具有同等重要的意义。因此，在用政策的手段促进算力供给的同时，也应当以同样的力度对算法、架构和模型的优化予以同等的激励。考虑到类似的成果具有十分巨大的社会正外部性，因此用专利来保护它们并不是最合适的。因此，可以积极鼓励对取得类似成功的人员和单位给予直接的奖励，并同时鼓励他们将这些成果向全社会开源；也可以考虑由政府出面，对类似的模型产品进行招标采购。如果有个人和单位可以按照要求提供相应的成果，政府就支付相应的费用，并对成果进行开源。通过这些举措，就可以很好地激励人们积极投身到改进模型、节约算力的事业中，也可以在有成果产出时，让全社会及时享受到这些成果。总而言之，在人工智能突飞猛进的时代，算力可能是决定人工智能发展上限的一个关键因素。唯有在算力问题上实现突破，人工智能的发展才可能有根本保障。来源：金色财经
金色财经2023-02-21
BV行研 | 全方位解读去中心化社交协议的“抗审查性”
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性。因此，去中心化社交协议有望在未来的社交媒体中发挥重要作用。本文将深入研究目前的去中心化社交协议赛道（简称DeSoc赛道）的三个典型产品：Nostr、Farcaster 和 Subsocial，聚焦于它们的核心架构和生态前景。价值观首先，去中心化社交协议的核心特性是一种去中心化的协议，因此它必须遵循去中心化的价值观，即它不需要任何中心机构或控制者来维护协议的正常运行。其次，去中心化社交协议的架构是由去中心化技术构建的，因此它拥有更可靠的数据处理能力和更高的安全性。最后，去中心化社交协议的价值观一定比传统社交媒体拥有更高的自由度，因为它拥有更高的数据安全性和抗审查性，以及更强大的隐私保护功能。从去中心化的角度来看，目前还有没有任何一款所谓的 Web3 社交协议能够走进主流视野，根本原因在于目前主流的 Web2 社交产品的价值观已经定型。它们拥有舒适的审查边界和符合监管要求的审查通道。如果你在乎抗审查，就应该去关注和使用去中心化社交产品。牺牲了去中心化属性的社交产品的用户体验可能更容易被监管部门所接受，但和长期的抗审查趋势相违背。Web2 社交产品往往像是公共广场，去中心化的社交网络则更像是下水道。下水道模型的优点在于网络的影响力会聚焦但不会造成垄断，同时节点（用户）关系很难异化。关于下水道理论，我们曾在《用开放下水道模型重新思考公链的投资逻辑》一文中详细论述过隐私的重要性，同样的，隐私应该成为所有去中心化社交产品的核心价值观。技术架构 Nostr：基于“公钥/私钥”的抗审查协议 Nostr 为抵御网络审查提供了多种有效方法。首先，它根据用户的签名来识别其身份。因此，只要拥有私钥，就不会被删号。其次，其中的一个中继器 (Relay) 可以迁移到另一个中继器上，而且，这种操作也相当便捷。此外，每个中继器的运营者都可以制定自己的规则，以审查特定类型的内容。此外，即使用户被全部的中继器封禁，也可以自建服务器，并将其告知他人，以重新获得发言的机会。 Source: nostr.watch Nostr 的意义在于创造了一种简洁的用户消息传递的通用方案，但同时保证了消息完整性。此外，该协议还为后端基础设施的中继服务器提供支持，这些服务器可以支持用户自运行个人中继服务器，同时允许彼此无缝交互。即使在用户被禁止使用一个中继服务器的情况下也不会造成大规模的网络混乱。而当用户离开之前的服务器，也不会失去他们的数字身份或追随者，因为他们仍然保持对私钥的控制，从而可以在其他地方进行身份验证。在上述机制的框架内，用户不会出现被封号或者被消失的问题。同时，在现有的协议架构下，每个用户都可以发布更新内容到任意数量的中继器上，从而保证了内容的抗审查性。此外 Nostr 中继器之间的费用协商机制，还能够支持用户通过支付费用在指定的中继器上发布内容。 Farcaster：结合”链上+链下”的去中心化协议 Farcaster 提供安全的私有通信技术，专注于为用户创建一个安全和私密的环境，以便彼此通信。Farcaster 允许用户安全私密地发送文本、语音、视频和音频消息。Farcaster 是通过一种混合架构，即”链上+链下”的结合方式实现去中心化协议搭建的。该协议的身份信息存储在以太坊上，利用以太坊提供的安全机制、可组合性和一致性进行管理。 Farcaster 协议由两个关键组件组成：一个是链上的注册表，该注册表可供用户申领唯一的用户名和供其存储社交数据的链下主机。同时，注册表也存储用户的网络主机URL（Web 地址）。要读取用户消息，需要先向注册表询问其主机URL，然后再向主机询问其消息。为了实现安全、可组合性和一致性，用户的身份被存储在以太坊智能合约中。另一部分是用户控制的服务器，即所谓的 Farcaster Hubs。用户数据通过身份加密签名后存储在链下，因为在大多数L1和L2网络上结算成本高昂且速度慢。该架构指定了谁可以创建或访问内容，还可以允许其他链上身份（如ENS）的支持，从而使用户可以将其Web3身份和声誉无缝带入 Farcaster 生态系统，并以用户控制的方式将其现有身份特征导入该项目中。 Source: github.farcasterxyz Subsocial：构建在 Polkadot 和IPFS技术栈上的开放平台 Subsocial 是一个构建在 Polkadot 和IPFS技术栈上的开放平台，允许任何人启动他们自己的去中心化抗审查社交网络和市场。用户拥有自己的内容和社交图谱。Subsocial本身不是一个社交应用，而是拥有多个社交应用产品所需的功能模块的平台，任何人可以利用Subsocial构建自己的社交应用，例如去中心化版本的Medium、Twitter、Reddit、Instagram等。 Source: Subsocial.network Subsocial 协议本质上是一套 Substrate 模块和网站前端，用户可以使用它来创建自己的去中心化抗审查社交网络，也就是社区，称之为空间（Space）。Subsocial 将内容审查的权利委托给了每个社区。然而，反对内容审查并不等于完全放弃审查。Subsocial 在其链层面不进行内容审查和屏蔽，但是每个社区可以设定自己的内容审查规则，并根据自己的需要对内容进行审核。社区可以通过投票选出审核员，以删除涉及诈骗和有害信息的内容，甚至可以共同决定如何屏蔽社区不喜欢的内容。审查、抗审查与激励用户对于新的社交体验的渴望激发了去中心化社交协议的爆发，而新的社交体验往往伴随着新的审查范式的出现。伴随着Nostr推出的Damus引起热议，关于去中心化协议对抗审查的叙事再次引起争论。首先，我们认为去中心化社交不仅属于技术范畴，更是一个社会问题。从“广场社交”到“通道社交” 传统概念里，许多人将社交网络作为公共的社交广场。言论自由的范围和被规则限制的部分，以及由谁来制定规则和进行审查，往往遵循中心化的权力分配逻辑，很容易引发权威的话语权垄断问题。亦有人鼓吹传统审查规则对于虚假信息和欺诈的限制作用，但实际上从未研究过抗审查机制下的反虚假内容的真实效果。去中心化社交协议真正迷人之处正在于此，它们遵循的是下水道逻辑而非社交广场逻辑。也就是说，以往的社交形式需要用户“打个照面”以某种面对面形式见到彼此。但 Web3 社交不需要见到彼此，它们更多地是以行为为导向，只需要单纯地“广播”即可，真正促使用户交互（不必见面）的是下水管道中的水，也就是各种各样的代币。也就是说，我们这一代的社交范式已经从“广场社交”模式转变成“通道社交”模式。这意味着审查应该是一个基于公开公允且具有集体决策特征的过程，而不是一个独断的过程，否则整个网络的“广播”将失去意义。区块链的代币经济模型为我们提供了一个成功的示范，它以一种可持续的运作模式将审查和抗审查、激励与社交活跃度结合在一起，从而改善社交网络的环境。我们认为一个成功的去中心化社交协议必须拥有一个健壮的经济激励模型，从而激发更多的网络活力，因此必须遵循以下两大原则，以使得协议在审查和抗审查之间获得最佳的平衡。 Source: Bing Ventures 自愿主义完全脱离经济激励的去中心化社交协议属于乌托邦。但此前那些自带代币经济的社交项目几乎都全军覆没，这是否意味着 Social Token已经无路可走，笔者认为这究其根本是因为社交项目没有思考好代币经济是否真正激发用户的自愿社交行为。也就是说真正的去中心化社交网络效应并非短期的代币交互行为可以衡量，而是将行为交互通过代币经济为用户的“自愿主义”赋能。遵循“自愿主义”的代币经济应该更多地去捕捉“行为”的价值，而不是去捕获“用户”。其中，帐户移植应该是最高频的社交行为，用户可以将自己的帐户从一个项目转移到另一个项目，而不会丢失任何数据或社交图谱。同时，去中心化的社交协议需要一个多元化的审查服务市场，以确保良性竞争。这就是说，互操作性将成为去中心化审查的最强共识。一个优秀的互操作框架，将帮助解决不同社区对于内容审查的共识挑战。 Source: Bing Ventures 超人主义去中心化社交协议遵循“超人主义”，即让用户拥有完全自由的控制权和个人数据的所有权，以及更多社交组合的选择权。这种模式的有效性主要体现在三个方面：治理自由、avatar自由和算法自由，而不受任何服务提供商的审查和干预。具体表现为用户的“超人体验”。治理自由。首先，用户可以在社交网络上发表自己的想法、观点和言论，而不受任何第三方干预或压制。去中心化社交网络没有统一规范，每个用户都可以自由发表言论，从而改善用户的表达自由。社交协议的激励模型应该完全遵照抗审查原则，服从每个个体权威以及个体自定义的审查规则。我们认为“元治理”将金融工具的开发和社区治理相结合。社区能够更容易地设置和成员利益均衡的经济条款。通过利用代币的治理功能，一切内部事物的价值及其流动都可以在数字资产中得到体现，从而形成开放的自由市场，实现价值的长尾化。具体论述请阅读《从Governor DAO的权力下放视角看Web3.0治理机制的创新》。 Avatar 自由。Direct-to-avatar 是一种商业模式，它主要向社交网络中的用户提供化身。广义来说，数字身份应该抽象为社交环境中的高自由度化身，而不是冷冰冰的地址、域名或者ID。与任何试图跨越数字边界的虚拟商品一样，avatar 的主要挑战是互操作性。跨平台资产的标准化将提高协议激励的有效性，也会提高网络整体的抗审查性，因此那些支持跨链、跨平台甚至跨域互操作的协议值得关注。算法自由。算法决定了用户看到什么以及用户可以接触到谁。社交协议必须包括一个开放的算法模式。用户可以自由选择社交网络的算法，而不受任何第三方的限制。在去中心化的社交网络中，每个用户都可以根据自己的需求和需求自由选择适合自己的算法，从而提高社交网络的安全性和灵活性。未来的空间 Nostr：抗审查性出色我们认为目前去中心化社交协议中抗审查性最高的仍然是 Nostr，它的抗审查能力体现在客户端可以同时使用多个中继器，而且中继器可以不断更换。理论上来说，用户可以不断换用中继器，且始终掌控自己的身份。这可能是去中心化社交协议层的最大价值，完全是基于“公钥+私钥”去实现自我主权的价值流通。与其他社交协议相比，没有基于区块链的 Nostr 的核心在于极简且具有高度互操作性，这为大规模构建应用提供了可能。开发人员可以快速就开放标准达成共识，在客户端程序上快速开发迭代，从而把所有复杂性放在客户端。但是 Nostr 协议中继器网络的搭建缺乏激励层。虽然任何用户都可以建立中继器，但目前全球的中继器数量仍然很少存在一定的搭建门槛。Nostr 可以考虑以下几种激励中继器的方案：基于付费模型：在使用 Nostr 时，用户可以支付一定的费用给中继器，以获得服务。这样可以保证中继器的收益，同时也保证了 Nostr 的安全性。基于抵押模型：用户可以把比特币抵押给 Nostr 网络，以获得中继器的服务。抵押的加密货币可以用于支付中继器的服务费用，同时也保证了 Nostr 网络的抗审查性。基于挖矿模型：Nostr 网络可以通过挖矿的方式激励中继器，即中继器通过传递信息来获得代币的奖励。 Farcaster：背靠以太坊的网络效应 Farcaster 是一个基于 Ethereum 构建的去中心化社交协议，其采用了 Ethereum 上的智能合约技术来实现社交媒体应用的各种功能。目前，有超过 30 个应用程序建立在 Farcaster 协议上。相较于传统的中心化社交媒体平台，Farcaster 具有更高的抗审查潜力，因为其社交媒体应用的数据和功能都是由智能合约运行，不受单个中心化实体的控制。同时，由于其采用了区块链技术，可以确保用户数据的安全和隐私。 Source: Bing Ventures 然而，Farcaster 目前还处于早期开发阶段，需要更多的开发和测试才能实现其理想的抗审查性和实用性。另外，Ethereum的可扩展性问题也可能会对 Farcaster 的发展产生影响。虽然 Ethereum 正在不断进行升级以提高其可扩展性，但这仍然是一个需要解决的挑战。关于 Farcaster 的深度研究，你可以在我们之前的文章《Farcaster：杀手级社交网络协议何时才能成熟？》进一步查阅。总之，Farcaster 这类基于 Ethereum 构建的去中心化社交协议具有很大的潜力，但其抗审查性仍然低于 Nostr 协议。 Subsocial：互操作性的未来笔者认为 Subsocial 这类基于 Polkadot 和 IPFS 构建的去中心化社交协议具有很高的潜力。Polkadot 的跨链能力和 IPFS 的分布式存储技术提供了高度可扩展性和抗审查性，这些特性非常适合用于构建去中心化社交协议。Subsocial 不仅提供了用户可以自由发布内容和建立社区的平台，同时也使用 Polkadot 的跨链功能，实现了不同链之间的互操作性。这使得Subsocial可以通过跨链功能与其他去中心化应用集成，进一步扩大其用户基础和影响力。 Subsocial 还采用了具有抗审查性的区块链技术，用户的数据和社交关系存储在区块链上，确保了用户的数据安全和隐私。这些特性使得 Subsocial 成为一个非常有前途的去中心化社交协议，具有很大的发展潜力。然而，它也存在一些局限性：技术限制：目前 Polkadot 和 IPFS 技术相比于 Ethereum 仍然有较高的开发门槛，对于不熟悉这些技术的用户，在这样的协议上使用和构建社交应用可能不会是优先选择。不过随着 Polkadot 的跨链功能的完善以及 Filecoin 引入 FVM，情况将得到很大的改善。安全问题：在去中心化的协议中，数据安全问题是很重要的。由于 Subsocial 没有中心化的控制，安全问题很难得到有效的保障，这也是 Subsocial 面临的局限。 Source: Bing Ventures 结论总而言之，从抗审查性角度来看， Nostr 是当下的去中心化社交协议中最棒的。但它还没有形成可行的商业模式。如何在“自愿主义”的开发者体验和“超人主义”的终端用户体验中寻找出持续造血的路径是重要命题，目前来看似乎闪电网络可以加速引入更多的收益层的体验感。此外，元宇宙和NFT也是另一种方向。基于 Ethereum 的 Farcaster 拥有天然的生态优势，也较容易形成代币层面的网络激励效应。但在无许可的去中心化社交中，由于引入了代币激励，必须保持代币价值的正向增长以及创造更多代币的社交场景，从这一点上 Subsocial 设计的更多。那么，谁会成为赢家？总的来说，这三个去中心化社交协议都有不同的技术架构和发展方向，它们的优劣势取决于应用场景和具体需求。在未来的发展中，它们都需要不断地进行技术创新和优化，以满足用户需求并提高其抗审查性能。 Source: Bing Ventures 综上所述，理想中的去中心化社交协议应该具有强大的抗审查性能、高安全性、可扩展性强、用户体验好、生态建设良好和公正的治理机制。去中心化社交协议也存在着一些挑战，例如规模化、用户体验、隐私保护等问题，这些问题可能会影响到它们的实际应用和抗审查性能。此外，去中心化社交协议的抗审查性也面临着法律和政策的挑战，因为在某些国家或地区，政府可能会采取措施来限制或封锁这些协议。未来的用户会向更加具有“超人主义”和“自愿主义”色彩的社交产品靠拢。像 Nostr 这样没有中心化治理机制的项目更加具有自由的色彩。也就是说，相比于在性能和可扩展性上的创新，我们更加看好抗审查性强以及具有高安全性的社交项目。我们并非不认可以太坊生态以及突出的治理模式，但是对于真正的去中心化社交协议来说，基于比特币网络或者其他抗审查的隐私网络更加值得我们关注。来源：金色财经
金色财经2023-02-21
全方位解读去中心化社交协议的“抗审查性”
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性。因此，去中心化社交协议有望在未来的社交媒体中发挥重要作用。本文将深入研究目前的去中心化社交协议赛道（简称DeSoc赛道）的三个典型产品：Nostr、Farcaster 和 Subsocial，聚焦于它们的核心架构和生态前景。价值观首先，去中心化社交协议的核心特性是一种去中心化的协议，因此它必须遵循去中心化的价值观，即它不需要任何中心机构或控制者来维护协议的正常运行。其次，去中心化社交协议的架构是由去中心化技术构建的，因此它拥有更可靠的数据处理能力和更高的安全性。最后，去中心化社交协议的价值观一定比传统社交媒体拥有更高的自由度，因为它拥有更高的数据安全性和抗审查性，以及更强大的隐私保护功能。从去中心化的角度来看，目前还有没有任何一款所谓的 Web3 社交协议能够走进主流视野，根本原因在于目前主流的 Web2 社交产品的价值观已经定型。它们拥有舒适的审查边界和符合监管要求的审查通道。如果你在乎抗审查，就应该去关注和使用去中心化社交产品。牺牲了去中心化属性的社交产品的用户体验可能更容易被监管部门所接受，但和长期的抗审查趋势相违背。Web2 社交产品往往像是公共广场，去中心化的社交网络则更像是下水道。下水道模型的优点在于网络的影响力会聚焦但不会造成垄断，同时节点（用户）关系很难异化。关于下水道理论，我们曾在《用开放下水道模型重新思考公链的投资逻辑》一文中详细论述过隐私的重要性，同样的，隐私应该成为所有去中心化社交产品的核心价值观。技术架构 Nostr：基于“公钥/私钥”的抗审查协议 Nostr 为抵御网络审查提供了多种有效方法。首先，它根据用户的签名来识别其身份。因此，只要拥有私钥，就不会被删号。其次，其中的一个中继器 (Relay) 可以迁移到另一个中继器上，而且，这种操作也相当便捷。此外，每个中继器的运营者都可以制定自己的规则，以审查特定类型的内容。此外，即使用户被全部的中继器封禁，也可以自建服务器，并将其告知他人，以重新获得发言的机会。 Nostr 的意义在于创造了一种简洁的用户消息传递的通用方案，但同时保证了消息完整性。此外，该协议还为后端基础设施的中继服务器提供支持，这些服务器可以支持用户自运行个人中继服务器，同时允许彼此无缝交互。即使在用户被禁止使用一个中继服务器的情况下也不会造成大规模的网络混乱。而当用户离开之前的服务器，也不会失去他们的数字身份或追随者，因为他们仍然保持对私钥的控制，从而可以在其他地方进行身份验证。在上述机制的框架内，用户不会出现被封号或者被消失的问题。同时，在现有的协议架构下，每个用户都可以发布更新内容到任意数量的中继器上，从而保证了内容的抗审查性。此外 Nostr 中继器之间的费用协商机制，还能够支持用户通过支付费用在指定的中继器上发布内容。 Farcaster：结合"链上+链下"的去中心化协议 Farcaster 提供安全的私有通信技术，专注于为用户创建一个安全和私密的环境，以便彼此通信。Farcaster 允许用户安全私密地发送文本、语音、视频和音频消息。Farcaster 是通过一种混合架构，即"链上+链下"的结合方式实现去中心化协议搭建的。该协议的身份信息存储在以太坊上，利用以太坊提供的安全机制、可组合性和一致性进行管理。 Farcaster 协议由两个关键组件组成：一个是链上的注册表，该注册表可供用户申领唯一的用户名和供其存储社交数据的链下主机。同时，注册表也存储用户的网络主机URL（Web 地址）。要读取用户消息，需要先向注册表询问其主机URL，然后再向主机询问其消息。为了实现安全、可组合性和一致性，用户的身份被存储在以太坊智能合约中。另一部分是用户控制的服务器，即所谓的 Farcaster Hubs。用户数据通过身份加密签名后存储在链下，因为在大多数L1和L2网络上结算成本高昂且速度慢。该架构指定了谁可以创建或访问内容，还可以允许其他链上身份（如ENS）的支持，从而使用户可以将其Web3身份和声誉无缝带入 Farcaster 生态系统，并以用户控制的方式将其现有身份特征导入该项目中。 Subsocial：构建在 Polkadot 和IPFS技术栈上的开放平台 Subsocial 是一个构建在 Polkadot 和IPFS技术栈上的开放平台，允许任何人启动他们自己的去中心化抗审查社交网络和市场。用户拥有自己的内容和社交图谱。Subsocial本身不是一个社交应用，而是拥有多个社交应用产品所需的功能模块的平台，任何人可以利用Subsocial构建自己的社交应用，例如去中心化版本的Medium、Twitter、Reddit、Instagram等。 Subsocial 协议本质上是一套 Substrate 模块和网站前端，用户可以使用它来创建自己的去中心化抗审查社交网络，也就是社区，称之为空间（Space）。Subsocial 将内容审查的权利委托给了每个社区。然而，反对内容审查并不等于完全放弃审查。Subsocial 在其链层面不进行内容审查和屏蔽，但是每个社区可以设定自己的内容审查规则，并根据自己的需要对内容进行审核。社区可以通过投票选出审核员，以删除涉及诈骗和有害信息的内容，甚至可以共同决定如何屏蔽社区不喜欢的内容。审查、抗审查与激励用户对于新的社交体验的渴望激发了去中心化社交协议的爆发，而新的社交体验往往伴随着新的审查范式的出现。伴随着Nostr推出的Damus引起热议，关于去中心化协议对抗审查的叙事再次引起争论。首先，我们认为去中心化社交不仅属于技术范畴，更是一个社会问题。从“广场社交”到“通道社交” 传统概念里，许多人将社交网络作为公共的社交广场。言论自由的范围和被规则限制的部分，以及由谁来制定规则和进行审查，往往遵循中心化的权力分配逻辑，很容易引发权威的话语权垄断问题。亦有人鼓吹传统审查规则对于虚假信息和欺诈的限制作用，但实际上从未研究过抗审查机制下的反虚假内容的真实效果。去中心化社交协议真正迷人之处正在于此，它们遵循的是下水道逻辑而非社交广场逻辑。也就是说，以往的社交形式需要用户“打个照面”以某种面对面形式见到彼此。但 Web3 社交不需要见到彼此，它们更多地是以行为为导向，只需要单纯地“广播”即可，真正促使用户交互（不必见面）的是下水管道中的水，也就是各种各样的代币。也就是说，我们这一代的社交范式已经从“广场社交”模式转变成“通道社交”模式。这意味着审查应该是一个基于公开公允且具有集体决策特征的过程，而不是一个独断的过程，否则整个网络的“广播”将失去意义。区块链的代币经济模型为我们提供了一个成功的示范，它以一种可持续的运作模式将审查和抗审查、激励与社交活跃度结合在一起，从而改善社交网络的环境。我们认为一个成功的去中心化社交协议必须拥有一个健壮的经济激励模型，从而激发更多的网络活力，因此必须遵循以下两大原则，以使得协议在审查和抗审查之间获得最佳的平衡。自愿主义完全脱离经济激励的去中心化社交协议属于乌托邦。但此前那些自带代币经济的社交项目几乎都全军覆没，这是否意味着 Social Token已经无路可走，笔者认为这究其根本是因为社交项目没有思考好代币经济是否真正激发用户的自愿社交行为。也就是说真正的去中心化社交网络效应并非短期的代币交互行为可以衡量，而是将行为交互通过代币经济为用户的“自愿主义”赋能。遵循“自愿主义”的代币经济应该更多地去捕捉“行为”的价值，而不是去捕获“用户”。其中，帐户移植应该是最高频的社交行为，用户可以将自己的帐户从一个项目转移到另一个项目，而不会丢失任何数据或社交图谱。同时，去中心化的社交协议需要一个多元化的审查服务市场，以确保良性竞争。这就是说，互操作性将成为去中心化审查的最强共识。一个优秀的互操作框架，将帮助解决不同社区对于内容审查的共识挑战。超人主义去中心化社交协议遵循“超人主义”，即让用户拥有完全自由的控制权和个人数据的所有权，以及更多社交组合的选择权。这种模式的有效性主要体现在三个方面：治理自由、avatar自由和算法自由，而不受任何服务提供商的审查和干预。具体表现为用户的“超人体验”。 **治理自由。**首先，用户可以在社交网络上发表自己的想法、观点和言论，而不受任何第三方干预或压制。去中心化社交网络没有统一规范，每个用户都可以自由发表言论，从而改善用户的表达自由。社交协议的激励模型应该完全遵照抗审查原则，服从每个个体权威以及个体自定义的审查规则。我们认为“元治理”将金融工具的开发和社区治理相结合。社区能够更容易地设置和成员利益均衡的经济条款。通过利用代币的治理功能，一切内部事物的价值及其流动都可以在数字资产中得到体现，从而形成开放的自由市场，实现价值的长尾化。具体论述请阅读《从Governor DAO的权力下放视角看Web3.0治理机制的创新》。 **Avatar 自由。**Direct-to-avatar 是一种商业模式，它主要向社交网络中的用户提供化身。广义来说，数字身份应该抽象为社交环境中的高自由度化身，而不是冷冰冰的地址、域名或者ID。与任何试图跨越数字边界的虚拟商品一样，avatar 的主要挑战是互操作性。跨平台资产的标准化将提高协议激励的有效性，也会提高网络整体的抗审查性，因此那些支持跨链、跨平台甚至跨域互操作的协议值得关注。 **算法自由。**算法决定了用户看到什么以及用户可以接触到谁。社交协议必须包括一个开放的算法模式。用户可以自由选择社交网络的算法，而不受任何第三方的限制。在去中心化的社交网络中，每个用户都可以根据自己的需求和需求自由选择适合自己的算法，从而提高社交网络的安全性和灵活性。未来的空间 Nostr：抗审查性出色我们认为目前去中心化社交协议中抗审查性最高的仍然是 Nostr，它的抗审查能力体现在客户端可以同时使用多个中继器，而且中继器可以不断更换。理论上来说，用户可以不断换用中继器，且始终掌控自己的身份。这可能是去中心化社交协议层的最大价值，完全是基于“公钥+私钥”去实现自我主权的价值流通。与其他社交协议相比，没有基于区块链的 Nostr 的核心在于极简且具有高度互操作性，这为大规模构建应用提供了可能。开发人员可以快速就开放标准达成共识，在客户端程序上快速开发迭代，从而把所有复杂性放在客户端。但是 Nostr 协议中继器网络的搭建缺乏激励层。虽然任何用户都可以建立中继器，但目前全球的中继器数量仍然很少存在一定的搭建门槛。Nostr 可以考虑以下几种激励中继器的方案：基于付费模型：在使用 Nostr 时，用户可以支付一定的费用给中继器，以获得服务。这样可以保证中继器的收益，同时也保证了 Nostr 的安全性。基于抵押模型：用户可以把比特币抵押给 Nostr 网络，以获得中继器的服务。抵押的加密货币可以用于支付中继器的服务费用，同时也保证了 Nostr 网络的抗审查性。基于挖矿模型：Nostr 网络可以通过挖矿的方式激励中继器，即中继器通过传递信息来获得代币的奖励。 Farcaster：背靠以太坊的网络效应 Farcaster 是一个基于 Ethereum 构建的去中心化社交协议，其采用了 Ethereum 上的智能合约技术来实现社交媒体应用的各种功能。目前，有超过 30 个应用程序建立在 Farcaster 协议上。相较于传统的中心化社交媒体平台，Farcaster 具有更高的抗审查潜力，因为其社交媒体应用的数据和功能都是由智能合约运行，不受单个中心化实体的控制。同时，由于其采用了区块链技术，可以确保用户数据的安全和隐私。然而，Farcaster 目前还处于早期开发阶段，需要更多的开发和测试才能实现其理想的抗审查性和实用性。另外，Ethereum的可扩展性问题也可能会对 Farcaster 的发展产生影响。虽然 Ethereum 正在不断进行升级以提高其可扩展性，但这仍然是一个需要解决的挑战。关于 Farcaster 的深度研究，你可以在我们之前的文章《Farcaster：杀手级社交网络协议何时才能成熟？》进一步查阅。总之，Farcaster 这类基于 Ethereum 构建的去中心化社交协议具有很大的潜力，但其抗审查性仍然低于 Nostr 协议。 Subsocial：互操作性的未来笔者认为 Subsocial 这类基于 Polkadot 和 IPFS 构建的去中心化社交协议具有很高的潜力。Polkadot 的跨链能力和 IPFS 的分布式存储技术提供了高度可扩展性和抗审查性，这些特性非常适合用于构建去中心化社交协议。Subsocial 不仅提供了用户可以自由发布内容和建立社区的平台，同时也使用 Polkadot 的跨链功能，实现了不同链之间的互操作性。这使得Subsocial可以通过跨链功能与其他去中心化应用集成，进一步扩大其用户基础和影响力。 Subsocial 还采用了具有抗审查性的区块链技术，用户的数据和社交关系存储在区块链上，确保了用户的数据安全和隐私。这些特性使得 Subsocial 成为一个非常有前途的去中心化社交协议，具有很大的发展潜力。然而，它也存在一些局限性：技术限制：目前 Polkadot 和 IPFS 技术相比于 Ethereum 仍然有较高的开发门槛，对于不熟悉这些技术的用户，在这样的协议上使用和构建社交应用可能不会是优先选择。不过随着 Polkadot 的跨链功能的完善以及 Filecoin 引入 FVM，情况将得到很大的改善。安全问题：在去中心化的协议中，数据安全问题是很重要的。由于 Subsocial 没有中心化的控制，安全问题很难得到有效的保障，这也是 Subsocial 面临的局限。结论总而言之，从抗审查性角度来看， Nostr 是当下的去中心化社交协议中最棒的。但它还没有形成可行的商业模式。如何在“自愿主义”的开发者体验和“超人主义”的终端用户体验中寻找出持续造血的路径是重要命题，目前来看似乎闪电网络可以加速引入更多的收益层的体验感。此外，元宇宙和NFT也是另一种方向。基于 Ethereum 的 Farcaster 拥有天然的生态优势，也较容易形成代币层面的网络激励效应。但在无许可的去中心化社交中，由于引入了代币激励，必须保持代币价值的正向增长以及创造更多代币的社交场景，从这一点上 Subsocial 设计的更多。那么，谁会成为赢家？总的来说，这三个去中心化社交协议都有不同的技术架构和发展方向，它们的优劣势取决于应用场景和具体需求。在未来的发展中，它们都需要不断地进行技术创新和优化，以满足用户需求并提高其抗审查性能。综上所述，理想中的去中心化社交协议应该具有强大的抗审查性能、高安全性、可扩展性强、用户体验好、生态建设良好和公正的治理机制。去中心化社交协议也存在着一些挑战，例如规模化、用户体验、隐私保护等问题，这些问题可能会影响到它们的实际应用和抗审查性能。此外，去中心化社交协议的抗审查性也面临着法律和政策的挑战，因为在某些国家或地区，政府可能会采取措施来限制或封锁这些协议。未来的用户会向更加具有“超人主义”和“自愿主义”色彩的社交产品靠拢。像 Nostr 这样没有中心化治理机制的项目更加具有自由的色彩。也就是说，相比于在性能和可扩展性上的创新，我们更加看好抗审查性强以及具有高安全性的社交项目。我们并非不认可以太坊生态以及突出的治理模式，但是对于真正的去中心化社交协议来说，基于比特币网络或者其他抗审查的隐私网络更加值得我们关注。来源：金色财经
金色财经2023-02-21
FF计划3月30日开始生产FF 91 Futurist，贾跃亭：把FF打造成为智能电车时代下的“法拉利+迈巴赫”
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91 Futurist。　　贾跃亭在社交媒体转发FF文章称，感谢全球所有最具未来主义精神的Suppliers，希望能够尽快相聚美国加州的“FF ieFactory California”，携手共创，把FF打造成为智能电车时代下的“法拉利+迈巴赫”。　　按照预定计划，在投资人资金如期到位后，FF ieFactory California制造的首批车辆将于4月初下线，并于4月底前向首批用户交付。　　“这次SOP无疑将是FF成立以来最重要的历史性时刻。在这里，我们要向所有支持我们的人表达最真诚的感谢和敬意，感谢各位坚定不移的支持，”FF全球CEO陈雪峰表示，“现在，一旦公司投资人资金如期到位，公司就拥有了FF 91 Futurist开始生产所需的所有资金，同时，所有生产设备也均已到位。FF正与众多世界级设备供应商合作，以支持FF在今年4月开始交付车辆。” 　　同时，FF计划在4月最后一周举办 "2023年FF全球供应商峰会"，届时将宣布新的共享业务计划，包括 "FF Industrial Chain Strategic Alliance" （FF产业链战略联盟）和 “FF Supplier Par” （FF供应商伙伴），通过产业链资本合作分享FF智能电动出行的成果和利益。　　此外，FF还确定了特别股东大会的日期。本次特别股东大会定于美国西部时间2023年2月28日上午9:00（北京时间2023年3月1日凌晨1:00）举行。FF建议在2023年1月31日收市时持有FFIE普通股的所有股东投票支持有关增加公司A类普通股授权股数的提案。
金融界2023-02-21
盘中宝——拒绝回调比特币短期强势依旧
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Cameron Winklevoss在社交媒体发文称，下一轮牛市将从东方开始，这将是一个令人谦卑的提醒，加密货币是一种全球资产类别，而西方，实际上是美国，只有两个选择，要么接受、要么被抛在后面。任何不提供明确规则和真诚指导的政府都将被淘汰，否则将错过自商业互联网兴起以来最伟大的增长时期，也将错过塑造和成为这个世界（及以后）未来金融基础设施的基础部分的机会。币安创始人赵长鹏发推文称：“‘离岸’一词显得过于狭隘、以自我为中心，放眼大局，无助于我们行业的发展，从‘在岸’的角度来看，所讨论的问题，FTX.US是一个‘在岸’交易所（角度是从美国出发）。SBF和FTX的主要执行官是美国人。他们花费了大量的时间和精力在美国进行游说。这并没有阻止欺诈行为的发生。区分‘在岸’和其他人是以自我为中心的，有点自大。每个人都从自己的角度‘在岸’。‘我们比其他人都好’并不是建设更好行业的灵丹妙药。到处都有好人和坏人。拥抱多样性和开放性将带来更好的结果。任何过度概括（尤其是针对他人）都会适得其反，而且是消极的。区块链没有国界。” 来源：金色财经
金色财经2023-02-21
本周值得关注的代币
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arketplace World发布了社交媒体登录。12根据该项目，在其他与项目相关的更新中，唯链将于 2 月 28 日宣布其 2023 年指导选举委员会的获胜者，进一步分散唯链雷神治理模式的核心。VeChain Thor 是另一种 VeChain 代币，它使用节点来维护区块链生态系统，并为维护网络提供 THOR 奖励。13VET 在本周初的交易价格约为 0.02 美分，现在的价格约为 0.03 美分。来源：金色财经
金色财经2023-02-21
复盘昨日币圈爆拉的原因: CFX ACH STX NEO IOST
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开发者都跑了，就剩几个运营天天维护一下社交媒体，现在这个行情涨了的不一定是好项目，跌了的也不一定就是垃圾，我们研究项目时还是要多方考虑才行，中国项目曾经让人闻风丧胆，保不齐以后还是会让人闻风丧胆。 2，比特币侧链，这里面龙头项目是STX和RIF，这哥俩基本都是含着金钥匙出生的，当时也都被称为天王级别项目，STX在SEC合规方面花了不少钱当时，但是币市一直都不怎么认可，反而认为有证券风险，当时发币好久后才上了币安，方向也是改了又改最终才确定成为比特币侧链；RIF出生就更牛了，当时是唯一一个比特币的侧链项目，而且项目2017年就开始做了，只不过2018年熊市上市，直接自掘坟墓了，要不是后面又来了一波大牛市，这项目估计都死了。当然说归说，目前比特币侧链这个赛道还是很有前途的，首先在外部资本眼里没有认可一个加密资产能和比特币比，所以如果有比特币资产的理财、DEX、借d协议，对于这些机构来说绝对是刚需，之前以太坊上defi热潮，曾经把WBTC、RENBTC、SBTC之类的跨链资产带火，想想一下未来以BTC或者satoshi作为原生货币进行DEX交易，会是什么样的景象，而且另外比特币闪电网络还在快速增长，所以BTC生态的未来是可以想象的。 CFX 这牛国产公链已经封神了，电信、小红书，这实在是很牛了。理论上应该还能涨，但是真不太敢追高了。 ACH 香港概念+支付赛道，不用说了，这几天涨疯了。 STX 比特币侧链，闪电网络，号称SEC第一个支持的ICO，这几天主要是韩国拉的，都说是apt第二 IOST香港概念 NEO 老国产币了，乘着这波china概念也火起来了。香港概念已经涨疯了，KEY、ACH、MDT等等，虽然可能香港那边确实因为开放有资本进入了，但是更大概率还是在炒作，这波要炒作到哪真的不太好说，错过了也只能错过了。一会看看能不能追neo，感觉这货要搞事不应该只一天，没机会就坚持blur 公众号：小姜说区块感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见！来源：金色财经
金色财经2023-02-21

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