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从GPT-4、文心一言再到Copilot AIGC的长期价值被逐渐确立

判断仍是，它对语境理解不深入、缺乏实际编程经验，以至于无法替代程序员的工作。但时隔几周，这种看法就被重新塑造。某企业内部首席科学家对数科星球（ID：digital-planet）这样提及：“在代码检测，效率提升是明显的，以前可能我需要一百个人，现在需要十个人就够了”。在这位高管看来，至少在软件行业，低端开发工作将更多地被取代，取而代之的是，内容生成、内容策划、数据分析师等工作可能更有前景。对教育培训行业的影响：在我们和不同行业的从业者对答后，发现AIGC对教育培训的影响度极为快速和深远。“我们的产品被很多做培训的人买了，比如西班牙语培训机构这种”，一位创业者表示。在培训行业，AIGC的使用者越来越多，老师们正在让生成课件等教学资源更加高效，而且，在其中，不少人还发现了个性化对学生匹配教学资源的方式。此外，在媒体与广告行业，AIGC由于可快速生成大量的文章、视频、图片等内容极大提升了相关从业者的工作效率；在游戏行业，AIGC还可以被用于游戏场景、角色、任务等元素的生成，为游戏开发提供更高效、更丰富的创作工具，同时也可以提高游戏的可玩性和趣味性；在消费零售行业，该技术被用于自动生成商品描述、推荐语等内容，帮助零售商提高商品销售效率和客户满意度；在制造和工业行业，AIGC技术可以帮助制造和工业行业生成产品设计、模拟和测试数据，从而提高产品质量和生产效率。 02不同行业内的长期影响 GPT-4一经发布，展示了其在图片语义理解等多模态场景下的优势。“看到GPT-4能理解图片，我觉得挺惊讶的”，一位投资人对数科星球（ID：digital-planet）这样说。在他看来，以往计算机在图片语义理解上进展龟速，而目前，该项技术已经可以识别颜色、形状、纹理、深度和透视等诸多要素。更为关键的是，深度学习算法还能自动识别对象、场景和行为信息，这点在未来应用组智能驾驶、安防监控、医学影像分析等都有极大的想象力。“虽然目前，抽象概念、情感意图和文化等还有所欠缺，但这已经是巨大的进步了”，一位从业者分析。就趋势来看，影响图片语义理解的准确性虽还有复杂场景或光照条件等因素制约，但对比过去的“龟速”，突破确实肉眼可见。 “我看到他们在ChatGPT里加了很多‘专科语料’，以至于能在更多场景中解决更多的事”，一位投资人这样说。在他看来，加入“语料”的结果是，有更多用户参与到产品之中，而在这个过程中生成了更多数据，形成了更大的用户-数据飞轮。暴力计算、思维链、多步推理是目前GPT的特色。不过，这个类型的软件似乎存在发展上限，一些行业内人士对此的回应是；“即便是加入了多模态（包括文字在内的，图片、视频等），它根本上还在数据中‘空转’，未来还应和物理世界连接”。与微软不同的是，谷歌将走出一条AI+物理世界的新路。因后者在物联网、传感器等方面着大量积累，以至于，在未来谷歌或将在改造物理世界上贡献非凡。在其中，一些场景被描述为：利用人工智能算法对工业生产过程进行优化，以提高生产效率和品质和利用人工智能算法对城市交通进行管理和调度，以提高交通效率和减少拥堵等。如果把视角拉回至GPT，会发现，其图像描述、视频字幕、语音识别和对话系统领域均存在应用场景。在以上基础上，由于计算机将对语言表达有更精准理解，结合多模态数据，智能客服、智能家居、医疗等行业的智能化将有巨大飞跃。目前，在数科星球（ID：digital-planet）所关注的项目和投资机构中，得到的最多表述是；“Domain Model（领域模型）会进一步释放AIGC的市场空间”。由于Domain Model具有在软件中实现特定业务领域实现对象和规则的能力，这样一来，开发人员便可以依据此更好地理解业务需求从而转化为代码实现。另外，在预训练模型中数据流的输入、输出分离技术也可进一步提高AIGC的通用性和灵活性，从另一个角度而言，也降低了其部署难度。（从技术角度上，之前大模型中存在数据不匹配、模型泛化能力不足等问题，如若将输入、输出分离，可以让不同行业使用相同模型和算法，这样一来，则降低了大模型在进入细分市场的门槛和成本，也利于这类公司拥有更多的市场份额和更强的竞争力）。 03中国企业在AIGC的破局机会目前，在国内，AIGC同样发展迅速，文心一言的刷屏便可见一斑。较之GPT与文心一言，网络上虽有不同意见，实际上，数科星球（ID：digital-planet）认为，国内的AIGC行业正是因为焦虑的产生反而更加有前景。在产品上，国内企业仍有较强竞争力，这体现在三个方面：首先，国内巨头企业大多都有创造巨型用户基础产品的经验，比如在广告、社交媒体和活动等方式获取用户的经验可再次迁移。其次，国内对产品的二次开发经验相当丰富。“我们认为，未来可能有更多更好玩的应用GPT等产品的场景存在”，一位投资人说。再次，对比GPT未将大量资源投入中文语境的事实，一些人觉得依赖本土文化和国内数据可弥补GPT目前在这些方面的短板。在技术突破上，仍有一些跨行技术可用于AIGC的弯道超车： “我觉得对于中国来说还有一个利好，那就是我们在并行计算上的优势”，一位从业者这样说。在近日，硬件不足的问题受到了广泛关注，甚至有文章称发生了“几个专家抢一块卡”的事情。在一些人看来，如若将分布式计算技术应用至AIGC领域，则可通过在多台计算机并行子任务的方式提升速度和效率，而不用依赖单节点计算性能。 “对于这个问题，你可以理解成这是一个性价比关系，比如如果3090、4090显卡只有好显卡的1/2性能，但成本更低的话，那么异构计算就有可能成为现实，并有一定经济性”，一位从业者表示。（对比来说，3090和4090显卡的硬件设计在内存带宽、内存容量有瑕疵，并不具备Tensor Cores和Sparsity等技术，但如果任务规模较小或要求不是很高，3090和4090显卡也可以作为替代选择。）还有，在国内，AIGC的应用场景仍然广阔。 “在RPA领域，AIGC可以满足软件自动化在逻辑层输入的相关需求”，一位从业者表示。在他看来，AIGC可以帮助RPA系统更好地处理复杂、结构化和非结构化数据，从而提高自动化程度和准确性。其次，AIGC可以通过分析和学习数据，实现更加智能化的RPA自动化流程，从而提高效率和降低成本。另外，AIGC还可以实现跨系统、跨部门和跨业务领域的数据共享和整合，从而实现更加全面的RPA自动化。可以说，AIGC对于RPA行业来说是一项重要的技术进步，它将带来更高效、更智能、更全面的自动化流程，为企业带来更多的商业价值。目前，在国内，诸如RPA行业的需求还有很多，而这一点也是国内AIGC能够最终崛起的重要参数之一。在一些人看来，AIGC由于有着天然的对To C的友好度，使得其在诸如SaaS等行业赋能场景颇多。“我们的SaaS相当于美国的1/7，在这1/7里大多数数字化需求又有80%在国营公司中，我认为AIGC是能够进一步推动这些企业进行数字化的”，一位投资者表示。来源：金色财经

金色财经2023-03-20

以太坊借助Layer-2拓展而Aleo借助zkCloud实现更高交易量

大多数区块链项目要么以隐私为代价选择可编程性，要么牺牲可编程性满足隐私要求。但Aleo利用zkCloud提供可编程隐私性，既兼顾可编程性又保证隐私性。 zkCloud是Aleo区块链的一个链外执行环境，与典型的公有区块链不同，它将应用程序runtime与区块链维护的状态分离，从而实现了完全的可编程性和隐私性，并且相对于链上VM模型有更高的交易吞吐量。交易都是通过递归的零知识证明隐藏交互的细节，并最终生成一个外部的proof作为这个过程的证据。在Aleo区块链中，这些交易将消费和创建记录，以修改或更新给定应用程序或程序的状态。节点和其他用户可验证shielded transactions中的零知识证明，从而确信其真实性，而无需了解具体细节。将zkCloud与Aleo区块链之间的交互视为“shadows”，当看到一个shadow时，就知道something创建了该shadow，但很难分辨出细节或准确地确定它是什么。因为零知识证明没有透露任何关于内容的信息，所以除非有人故意透露一些数据，否则节点和其他第三方无法确定这种互动的具体内容。通过将计算与状态分离，zkCloud可提供无限的应用runtime。在zkCloud中允许的程序可能需要一秒钟、一分钟、甚至一天的时间。只要在计算结束时提交shielded transaction，这些运行时间都不重要。与以太坊这样的链上执行模型相比，这为更多种类的应用程序打开了大门。在以太坊模型中，程序runtime受到了“gas”的限制。此外，zkCloud的链外执行意味着可答复提高与应用程序交互的用户隐私性。由于只有proofs会提交到链上，从技术上来讲，任何人都不可能看到或利用任何交易细节的知识。此外，交易吞吐量也可大幅提高，因为Aleo节点仅需验证proof，而不需运行程序。除此之外，Aleo的方案并不会损害安全性，因为作为shiled transaction中一部分的的零知识证明以密码学的方式保证了正确的程序执行。这与其他区块链和许多Layer 2 解决方案形成了鲜明对比，后者只提供了正确发生状态转换的加密经济保证，但在Aleo中，一个proof表面程序要么运行正确，要么根本就没有运行，从而消除了用户或智能合约开发人员对额外信任假设的需要。 zkCloud旨在帮助开发者构建隐私、可扩展的项目。通过将执行与状态分离，并通过shielded transactions只向区块链提交proofs，zkCloud帮助Aleo实现隐私、可编程、高性能网络的目标。随着我们数字生活变得越来越重要，我们应对在线互动中所披露的信息进行更强的控制。因此，零知识密码学代表了下一次数字革命。通过在zkCloud中发布shielded identities和shielded transactions，Aleo为构建这样的应用提供了技术基石，颠覆了我们目前对区块链扩展性和隐私性的思考方式。布局Aleo正当时！中文资讯君也是也会持续关注Aleo的三测信息与Token分发的情况，大家也记得与中文资讯君多多互动，与各位一起捕捉Aleo前沿的最新信息。 Aleo中文资讯网，来源于公众号：Aleo中文资讯，小编V：dotch1 完全私有的应用程序构建世界领先的开发者平台，带领新纪元的数字自由与访问，关注ALEO中文咨询网，与你见证隐私公链赛道巨头的诞生！下期文章，与你不见不散！来源：金色财经

金色财经2023-03-20

比特币DeFi将在2023年如何获得重要性

的，但由于它需要图灵完备，因此提供的可编程性有限。因此，在没有额外编程的情况下，循环和其他逻辑操作无法在比特币主网络上进行。为了绕过这一限制并能够在比特币上构建去中心化金融（DeFi）应用程序，使用第 2 层扩展解决方案和侧链在平台上托管智能合约。Taproot升级保持不变，更侧重于隐私和可扩展性的改进，而不是提高可编程性。随着比特币上DeFi的出现，用户可以使用各种代币（如包装比特币（wBTC））访问以太坊区块链上的去中心化应用程序和协议。 wBTC为用户提供了比特币和以太坊之间的桥梁，允许BTC用作基于以太坊的智能合约中的资产。此外，它们为加密货币的使用开辟了几种新的可能性，并促进了区块链之间更大的互操作性，同时允许用户访问 DeFi 协议而无需转换他们的 BTC。这使我们能够在不同的系统之间移动资源，为用户创造可靠的体验。比特币DeFi生态系统比特币DeFi生态系统正在成倍增加，许多项目正在出现，以解决比特币的可扩展性问题。到2023年，此类项目的列表包括闪电网络和驱动链解决方案以及许多分散的应用程序（应用程序）和平台，使用户能够以无需信任的方式与其资产进行交互。以下是定义 2023 年比特币 DeFi 空间的项目：资产管理工具 Bity：Bity是一个总部位于瑞士的资产管理平台，为用户提供了一种轻松的方式来访问和管理他们的比特币持有量。 Eidoo：Eidoo是一个多合一的区块链资产平台，允许用户安全方便地购买，出售和管理他们的加密资产。 imToken：imToken是一款移动钱包应用程序，为用户提供了一种简单安全的方式来存储，发送和接收加密货币。 ZenGo：ZenGo是一个无密钥加密钱包，允许用户轻松安全地存储，管理和转移其资产。 Bisq：Bisq 是一个去中心化的比特币交易所，使用户能够在不依赖中心化第三方的情况下交易加密资产。 Badger DAO：Badger DAO是一个去中心化的自治组织，使用户能够联合起来，为所有人的利益创造金融产品。基础设施/去中心化金融工具 MoonPay：MoonPay是一个开源支付平台，允许用户安全方便地购买，出售和管理比特币和其他加密资产。 QuickNode：QuickNode是一个平台，使用户能够快速轻松地在云上部署比特币节点。 RSK：RSK 是一个创新的智能合约平台，使用户能够在比特币上构建 DeFi dApp。闪电网络：闪电网络是比特币的第 2 层扩展解决方案，通过减少主比特币区块链的负载来实现更快、更便宜的交易。堆栈：Stack是一个平台，允许用户以安全和无需信任的方式构建和部署基于比特币的应用程序。稳定币链上货币：链上货币是一种使用比特币抵押的稳定币协议。包装比特币：包装比特币（wBTC）是比特币的代币化版本，允许用户在基于以太坊的智能合约和去中心化应用程序（dApps）中使用BTC。 pNetwork：pNetwork是一个平台，使用户能够在不同的区块链上交换加密货币，同时保留其持有的价值。分析学沙丘分析：沙丘分析是一个平台，为用户提供有关比特币DeFi生态系统的实时见解和数据。链环价格馈送：Chainlink价格馈送是一个去中心化的预言机网络，为 DeFi 项目提供链上实时价格数据。令牌终端：令牌终端是一个基于 Web 的平台，为用户提供对 DeFi 项目、代币和资产的详细分析和见解。比特币非专利代币 2023 年 <> 月，随着序数的推出，撼动了加密货币领域，前比特币核心贡献者凯西·罗德莫尔推出了一个新协议。利用 2021 年率先推出的比特币 Taproot 升级，这个新实施的协议扩展了加密货币的功能，并为其用户提供了仅在链下可用的功能。它最大的吸引力是启用提供独特加密体验的链上比特币原生 NFT。以太坊一直在试图复制其固有的方法，但尚未取得进展。 Taproot和比特币DeFi Taproot为不久的将来提供了无数充满希望的机会。例如，它提供了一种有效的方法来压缩交易规模，这需要更少的数据使用，并鼓励开发人员在比特币平台上使用智能合约。 Taproot 采用了先进的加密协议，显着增加了比特币网络上 DeFi 和NFT应用程序的可能性。Taproot 提供了许多优势，提供更多的隐私、更低的费用和可扩展性功能。总而言之，Taproot 通过推进其已经高度安全的去中心化层，彻底改变了整个区块链生态系统，并为比特币平台内的许多应用程序（包括 NFT 和 DeFi）让路。比特币DeFi在2023年的重要性比特币DeFi是一种快速兴起和不断发展的技术，有可能彻底改变金融业。它提供了许多优势，例如无需信任的交易、增加的流动性、改善的隐私和低交易费用。建立在比特币网络上的 DeFi 项目还为用户提供了一种投资加密货币、稳定币、代币和不可替代代币（NFT）等资产的创新方式。比特币DeFi承诺为目前传统银行或金融系统服务不足的人群提供金融服务。比特币DeFi的出现也带来了新一波的去中心化应用程序，可能会彻底改变我们与金融系统的互动方式。利用比特币及其区块链技术，这些项目正在为金融服务的新时代铺平道路，任何有互联网连接的人都可以轻松访问。总体而言，比特币DeFi是一个强大的工具，有望彻底改变我们对金融服务的看法，并且已经为加密货币领域带来了无数的创新应用。比特币DeFi的未来未来看起来充满希望，我们可以期待很快有很多令人兴奋的发展。像序数、包装比特币、链上货币和闪电网络这样的创新项目正在推动可能的界限，我们将在未来看到更多的进步。比特币DeFi提供的可能性似乎是无穷无尽的，我们很快就会见证应用程序和服务的爆炸式增长。随着Taproot使开发人员更容易创建更复杂的智能合约，区块链世界已成为企业家和创新者探索新项目和想法的更具吸引力的地方。结论比特币DeFi是一个充满活力且快速发展的领域，有许多潜在的应用有待探索。然而，随着Taproot升级为更复杂的智能合约铺平了道路，开发人员可以在比特币网络上创建和提供什么，未来看起来令人眼花缭乱。投资者应该注意这些发展，因为它们将产生一些出色的项目，这些项目可能会在未来几年彻底改变区块链空间。比特币DeFi将通过利用Taproot等新协议和技术来引领世界。我们迫不及待地想看看未来会发生什么！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2023-03-19

一文详解Filecoin虚拟机（FVM）和Gas经济的紧密联系

in虚拟机（FVM）的启动可以让用户可编程智能合约（actors）落地到 Filecoin 区块链上。这些智能合约将可以与 Filecoin 数据存储能力互动，为创新应用（如 Data DAOs 和可证明永续存储）创造条件。虽然 FVM 在 Filecoin 的部署会带来令人激动的创新和实用性时代，但它也可能带来经济风险。要是这些风险在长期不得到处理，就可能会有严重的后果。好在，可以整合一些简单和有效的加密经济学解决方案，保护这个网络对抗最坏的后果。我们先概括一下要点： Filecoin 存储提供者消耗的 Gas 主要来自网络关键的任务消耗（如新扇区上传时提交昂贵的密码学证明，以及持续的“维护”消息，或持续日常确认其扇区仍处于活跃状态）。若不调节 FVM 对 Gas 的需求，对网络运作可能是个问题，因为存储提供者可能被高昂价格挤出 Gas 经济。这个风险不是立即到来的，因为目前 Filecoin 的 Gas 需求率还不高。在基础费用稳定增加之前，这个网络的 Gas 使用率还可以增加 40% . 当基础费用到达 10 nano FIL/Gas 单元，就可能严重影响扇区维护，让存储提供者无力支付提交扇区证明的费用。在很多时候，通过减小区块大小，可以让网络总收入（来自 Gas 费用烧毁）最大化。因为 FVM 有潜力吸收对 Gas 的需求（通过扩容解决方案），当目标区块大小对于需求水平而言太大的时候，相关的场景也有可能出现。 CryptoEconLab 正研究的最直接解决方案，是为存储提供者和普通的 FVM 使用分别设定 Gas 参数和目标区块大小，即各自有不同的可用 Gas。 Gas 的中产化和无序蔓延的风险量化评估这篇文章接下来的部分是简化自 CryptoEconLab 对 FVM Gas 风险的量化评估这篇文章。 Filecoin 使用的费用市场会根据对区块空间的需求调整“基础费”。随着 Filecoin 虚拟机 FVM 的部署，各类新用例可能会增加对 Gas 的需求。存储提供者愿意为 Gas 支付的基础费用受到了在 Filecoin 上传数据和维护扇区的可盈利性约束，而 FVM 用户愿意支付的 Gas 是取决于特定应用及这些交易的主观价值。如果有很多的 FVM 用户想进行高价值的交易，市场决定的基础费可能会上涨到存储提供者无法承受的水平。我们将存储提供者关键运作被更昂贵的 FVM 交易挤出市场的情况称为 Gas gentrification（Gas 领域的中产化）。还有一些情况，是对 Gas 的需求可能被扩容解决方案（如星际共识）吸收。EIP 1559 的形式主义即便在需求低时还是鼓励发送与目标区块大小一样的区块，这带来了区块空间的浪费。我们将此称为 Gas 的无序蔓延（Gas sprawl）。在这篇文章里，我们会探索不同的设想，来涵盖 Filecoin 虚拟机 Gas 的需求场景，以及它如何影响区块的构成。 Filecoin Gas 需求建模我们对需求的建模是基于两个主要的驱动力：存储提供者和 FVM 用户。很自然，FVM 用户和存储提供者在这个网络上发送消息时都需要支付费用。在我们的模型里，每个个体用户会对自己的信息进行个体估值，在估值较高时更有可能将这些消息发送到 Mempool（内存池）。相反，估值较低时，用户就会提交更少的消息。这个估值是基于：估值=预期 token 增益-Gas 费用-运作费用在这里，Gas 费用是基础费的函数（随基础费增加），而运作费用包括外部费用（电脑、办公成本等）。这是很主观的衡量标准，每个存储提供者都有所不同。为了涵盖这种主观性，我们的模型使用“不确定性量化”技术来为存储提供者和 FVM 用户的需求建模。这样，我们可以将不同存储提供者和 FVM 用户对价格变化的反应涵盖在内。下面展示了这个方法论生成的需求曲线（价格函数）。灰色线对应了很多种需求曲线中的一个版本。我们可以看到，在基础费价值比较低时，我们的需求情况下降很慢；在基础费达到某个门槛价值后，需求情况就快速下降。这就对应了一个基础费水平——它可以简单理解为“对任何人来说都太贵了”。 FVM 什么时候会成为一个问题？这项研究的一个重要目的，是尝试理解区块里消息的构成；如在一个给定的 Gas 需求水平下，区块有多少份额会被 FVM 使用，有多少会被存储提供者用于上传数据和维护数据使用？因为目前还缺少实际的 FVM Gas 使用数据，我们使用了一系列假设，并调查了很多可能的 FVM Gas 未来需求场景，以及对存储提供者区块计划偏好的假设。我们认为这些假设对问题的一阶理解是适合的。我们还计划持续搭建更复杂的个体为本（Agent-Based）模型，它会让我们探索更广泛的存储提供者策略——这些会根据 FVM 需求的新水平调整。随着 Gas 需求和基础费用的增加，它留给存储提供者上载数据和维护扇区的实用性会更少。当 Gas 需求太高，存储提供者的运作提供的是负的实用性，那么 Gas 中产阶层化就会增加。我们描绘了数据上传网络实用性（Data onboarding network utility），这个指标在这份长篇技术报告里详细定义了量化指标，来衡量网络数据上载如何被上涨的基础费和 Gas 需求所影响。可以看到，如果我们认为当前 Filecoin 网络的其他状况不变，网络上传会在基础费触及 10 nanoFIL/Gas 单元时受到影响。我们的模型将消息分为两类：FVM 消息和扇区维护消息，各自有不同的 Gas 费用评估特征。目前， 70% 的区块 Gas 使用是来自存储提供者维护消息，平均是每个区块有 35 亿的 Gas 单元。随着我们增加 FVM 对 Gas 的需求，Gas 费用也被推高。因此，我们估计区块中 Gas 使用的比例为基础费的函数，而 FVM 带来的 Gas 使用数量为当前 Gas 使用的函数。我们模拟了一些范围内的 FVM Gas 需求情景，其中 FVM 带来的需求是：分别是当前存储提供者维护需求的 1/10 ， 1/2 ，大约相同，两倍，五倍和十倍（在下面的图表中为参数α）。假设存储提供者不对消息挑三拣四，而只是简单接受可以让自己覆盖基础费及提供更高 tips 费用的消息，我们会看到下面图表中显示的区块构成情况。浅色线代表几种可能的区块构成的其中一种，而实心颜色线代表平均的构成。根据我们的假设，我们可以看到在这个例子里区块使用率的比例非常取决于初始的 FVM 需求，而基础费增加后这个比例会下降。这是因为基础费增加后，每一条消息的估值会下降，这会让用户提交的信息越来越少。我们还调查了一种情况：存储提供者只有在足够区块空间的情况下，才会包含 FVM 相关消息，即更偏好包含自己的消息。在这个场景下，我们得到的曲线会像下图所示。我们再次观察到，随着基础费增加，区块使用的比例也会降低，但 FVM 需求的最大数额上限约在 15 亿 Gas 单元/每区块。但这个策略要求存储提供者协作，一起拒绝可能会给它们更高 tips 费用的消息。因此，到底存储提供者自我调节 Gas 市场的可能性有多高？相关情况在目前尚未明确，也是 CryptoEconLab 在未来会研究的话题。网络总收入，以及次优的区块大小 EIP 1559 是最优结果吗？ EIP 1559 基础费机制以将所有区块保持在固定目标水平为目标来调整基础费用。这让次优（suboptimally）定价区块被发送出去的机会更高了，即便没有充足的需求来填充整个区块。如果 Gas 使用需求低于这个目标区块尺寸指定的水平，基础费会降低，可能会影响网络总收入。当 FVM 为各类L2层扩容方案敞开大门时，这尤其是个风险，最终可能吸收过多的 Gas 使用需求。如果我们的目标是让网络总收入最大化，从之前的结果来看，有可能推到出需要填充的最优区块尺寸，以适应特定的需求水平。我们重新解读一下之前的结果：假设区块有部分为空的原因，是目标区块大小降低到 ( 1-prop empty)*B，其中 B 是当前目标区块大小。然后我们可以找到最优的区块大小，让对应的网络总收入（基础费用*降低的目标区块尺寸）最大化。这个最优的区块大小在上面的图标中以 B* 来表示。.我们发现在很多情况下，可以通过降低区块大小来最大化网络收入。有什么可以做的？在探索一些方案来解决 FVM Gas 需求风险，其中最直接的工具是为 FVM 用户和存储提供者设计不同的 Gas 通道。独立的 Gas 通道可以对抗 Gas 中产化（gentrification）问题。无论 FVM 的 Gas 需求有多高，这种方案都能确保存储提供者享有最低限度的区块空间来满足关键的网络运作。同时，独立的 Gas 通道可以防止 Gas 无序蔓延（Gas sprawl)问题。它通过优化分配给 FVM 消息的区块空间，让我们可以最大化来自 FVM 消息的网络收入。这些独立的 Gas 通道也能让我们将批量平衡器（batch balancer）机制升级为更通用的机制，从而更准确为当前的 Gas 需求水平匹配相应的 Gas 供应量。目前，基础费是通过 EIP 1559 规定的 Gas 需求和选择目标区块大小来决定的。要是限制整体的区块大小，可以得到几个想要的结果，如：优化从 FVM 消息中可以获得的网络收入，升级批量平衡器机制（倾向从存储提供者收入明确的上传费用），调节 Gas 供应（让供应准确匹配 Gas 的需求）。除了目标区块大小外，另一个重要的杠杆是“Gas 通道”的引入。在我们的例子里，区块总 Gas 的一部分可以专门为存储提供者的关键网络消息保留下来，这样就不会受到 FVM 带来的基础费增加影响。 CryptoEconLab 下一步计划接下来几周我们会发布一个 FIP 改进提议讨论，介绍为存储提供者和通用的 FVM 消息设定不同的 Gas 路径，以作为 FVM 相关 Gas 风险的对冲工具。我们会持续搭建更复杂的个体为本（agent based）模拟方案，让我们可以模拟所提出解决方案的有效性，以及在不改变协议的情况下让存储提供者自我调节的可能性。在 2023 年 3 月 14 日 FVM 发布后，我们会开始收集和评估真实的 FVM 数据，并通过这些有意义的数据来改善我们的模型。如果你想进一步了解 CryptoEconLab 和和我们的工作，可以访问我们网站 cryptoeconlab.io 或阅读我们的 HackMD Almanac。来源：星球日报来源：金色财经

金色财经2023-03-19

剖析六种 EVM 语言：优秀的语言要如何设计

9 阅读本文，需要你对 EVM、堆栈和编程有基本的了解。以太坊虚拟机概述 EVM 是一个基于 256 位堆栈的图灵机。然而，在深入研究它的编译器之前，应该介绍一些功能特性。由于 EVM 是「图灵完备」的，它会受到「停机问题」的困扰。简而言之，在程序执行之前，没有办法确定它未来是否会终止。EVM 解决这个问题的方法是通过「Gas」计量计算单位，一般来说，这与执行指令所需的物理资源成比例。每个交易的 Gas 量是有限制的，交易的发起者必须支付与交易消耗的 Gas 成比例的 ETH。这个策略的影响之一是，如果有两个功能上相同的智能合约，消耗更少 Gas 的合约将被更多采用。这导致协议竞争极端的 Gas 效率，工程师努力最小化特定任务的 Gas 消耗。此外，当调用一个合约时，它会创建一个执行上下文。在这个上下文中，合约有一个堆栈用于操作和处理，一个线性内存实例用于读写，一个本地持久性存储用于合约读写，并且附加到调用的数据「calldata」可以被读取但不能被写入。关于内存的一个重要说明是，虽然它的大小没有确定的「上限」，但仍然是有限的。扩展内存的 Gas 成本是动态：一旦达到阈值，扩展内存的成本将呈二次方增长，也就是说 Gas 成本与额外内存分配的平方成正比。合约也可以使用一些不同的指令来调用其他合约。「call」指令将数据和可选的 ETH 发送到目标合约，然后创建自己的执行上下文，直到目标合约的执行停止。「staticcall」指令与「call」相同，但增加了一个检查，即在静态调用完成之前，断言全局状态的任何部分都未被更新。最后，「delegatecall」指令的行为类似于「call」，只是它会保留先前上下文的一些环境信息。这通常用于外部库和代理合约。为什么语言设计很重要在与非典型架构交互时，特定领域语言（DSL）是必要的。虽然存在诸如 LLVM 之类的编译器工具链，但是依赖它们来处理智能合约，在程序正确性和计算效率至关重要的情况下，不太理想。程序正确性非常重要，因为智能合约默认是不可变的，并且鉴于区块链虚拟机（VM）的属性，智能合约是金融应用程序的热门选择。虽然存在针对 EVM 的升级性解决方案，但它充其量只是一个补丁，最坏的情况是任意代码执行漏洞。计算效率也非常关键，因为最小化计算具有经济优势，但不能以安全为代价。简而言之，EVM DSL 必须平衡程序正确性和 Gas 效率，在不牺牲太多灵活性的情况下通过做出不同的取舍来实现其中之一。语言概览对于每种语言，我们将描述它们的显着特性和设计选择，并包括一个简单的计数功能智能合约。言语流行度是根据 Defi Llama 上的总锁定价值 (TVL) 数据确定的。 Solidity Solidity 是一种高级语言，其语法类似于 C、Java 和 Javascript。它是按 TVL 计算最受欢迎的语言，其 TVL 是第二名的十倍。为了代码重用，它使用面向对象模式，智能合约被视为类对象，利用了多重继承。编译器采用 C++ 编写，计划在将来迁移到 Rust。可变的合约字段存储在持久性存储中，除非它们的值在编译时（常量）或部署时（不可变）已知。合约内声明的方法可以声明为 pure、view、payable，或默认情况下是 non-payable 但状态可修改。pure 方法不会从执行环境中读取数据，也不能读取或写入持久性存储；也就是说，给定相同的输入，pure 方法将始终返回相同的输出，它们不会产生副作用。view 方法可以从持久性存储或执行环境中读取数据，但它们不能写入持久性存储，也不能创建副作用，例如附加事务日志。payable 方法可以读写持久性存储，从执行环境中读取数据，产生副作用，并且可以接收附加在调用中的 ETH。non-payable 方法与 payable 方法相同，但具有运行时检查，以断言当前执行上下文中没有附加 ETH。注意：将 ETH 附加到交易中与支付 Gas 费用是分开的，附加的 ETH 由合约接收，可以通过恢复上下文选择接受或拒绝它。在合约的范围内声明时，方法可以指定以下四种可见性修饰符：private、internal、public 或 external。private 方法可以通过当前合约内的「jump」指令在内部访问。任何继承的合约都不能直接访问 private 方法。internal 方法也可以通过「jump」指令在内部访问，但继承的合约可以直接使用内部方法。public 方法可以通过「call」指令由外部合约访问，创建一个新的执行上下文，并在直接调用方法时通过跳转进行内部访问。public 方法也可以通过在方法调用前加上「this.」来在新的执行上下文中从同一合约中访问。external 方法只能通过「call」指令访问，无论是来自不同的合约还是在同一合约内，都需要在方法调用前加上「this.」。注意：「jump」指令操作程序计数器，「call」指令为目标合约的执行期间创建一个新的执行上下文。在可能的情况下，使用「jump」而不是「call」更加节约 Gas。 Solidity 还提供了三种定义库的方式。第一种是外部库，它是一个无状态的合约，单独部署到链上，在调用合约时动态链接，并通过「delegatecall」指令访问。这是最不常见的方法，因为外部库的工具支持不足，「delegatecall」很昂贵，它必须从持久存储中加载额外的代码，并且需要多个事务进行部署。内部库的定义方式与外部库相同，只是每个方法必须定义为内部方法。在编译时，内部库被嵌入到最终合约中，并且在死代码分析阶段，库中未使用的方法将被删除。第三种方式与内部库类似，但不是在库内定义数据结构和功能，而是在文件级别定义，并且可以直接导入和在最终合约中使用。第三种方法提供了更好的人机交互性，可以使用自定义数据结构，将函数应用于全局作用域中，并一定限程度上将别名运算符应用于某些函数。编译器提供两个优化通道。第一个是指令级优化器，对最终的字节码执行优化操作。第二个是近期增加使用 Yul 语言（稍后详细介绍）作为编译过程中的中间表示（IR），然后对生成的 Yul 代码进行优化操作。为了与合约中的公共和外部方法交互，Solidity 规定了一种应用程序二进制接口（ABI）标准来与其合约交互。目前，Solidity ABI 被视为 EVM DSL 的事实标准。指定外部接口的以太坊 ERC 标准都按照 Solidity 的 ABI 规范和风格指南来执行。其他语言也遵循 Solidity 的 ABI 规范，很少出现偏差。 Solidity 还提供了内联 Yul 块，允许对 EVM 指令集进行低级别访问。Yul 块包含 Yul 功能的子集，详细信息请参见 Yul 部分。这通常用于进行 Gas 优化，利用高级语法不支持的功能，并自定义存储、内存和 calldata。由于 Solidity 的流行，开发人员工具非常成熟且设计精良，Foundry 是在这方面突出的代表。以下是用 Solidity 编写的一个简单合约： Vyper Vyper 是一种语法类似于 Python 的高级语言。它几乎是 Python 的一个子集，只有一些小的不同。它是第二受欢迎的 EVM DSL。Vyper 针对安全性、可读性、审计能力和 Gas 效率进行了优化。它不采用面向对象模式、内联汇编，并且不支持代码重用。它的编译器是用 Python 编写的。存储在持久性存储器中的变量是在文件级别声明的。如果它们的值在编译时已知，可以将它们声明为「constant（常量）」；如果它们的值在部署时已知，则可以将它们声明为「immutable（不变量）」；如果它们被标记为 public，则最终合约将为该变量公开一个只读函数。常量和不变量的值通过它们的名称在内部访问，但是持久性存储器中的可变量可以通过在名称前面添加「self.」来访问。这对于防止存储变量、函数参数和局部变量之间的命名空间冲突非常有用。和 Solidity 类似，Vyper 也使用函数属性来表示函数的可见性和可变性。被标记为「@external」的函数可以通过「call」指令从外部合约访问。被标记为「@internal」的函数只能在同一合约中访问，并且必须以「self.」为前缀。被标记为「@pure」的函数不能从执行环境或持久存储中读取数据，也不能写入持久存储或创建任何副作用。被标记为「@view」的函数可以从执行环境或持久存储中读取数据，但不能写入持久存储或创建副作用。被标记为「@payable」的函数可以读取或写入持久存储，创建副作用，接受收 ETH。没有声明这个可变性属性的函数默认为 non-payable，也就是说，它们和 payable 函数一样，但不能接收 ETH。 Vyper 编译器还选择将局部变量存储在内存中而不是堆栈上。这使得合约更加简单和高效，并解决了其他高级语言中常见的「堆栈过深」的问题。但是，这也带来了一些折衷。另外，由于内存布局必须在编译时知道，因此动态类型的最大容量也必须在编译时知道，这是一个限制。此外，分配大量内存会导致非线性的 Gas 消耗，正如 EVM 概述部分中提到的。但是，对于许多用例来说，这个 Gas 成本可以忽略不计。虽然 Vyper 不支持内联汇编，但它提供了更多内置函数，以确保几乎每个 Solidity 和 Yul 中的功能在 Vyper 中也可以实现。通过内置函数可以访问低级位运算、外部调用和代理合约操作，通过编译时提供覆盖文件可以实现自定义存储布局。 Vyper 没有丰富的的开发工具套件，但它有更紧密集成的工具，并且也可以插入到 Solidity 开发工具中。值得关注的 Vyper 工具包括 Titanaboa 解释器，它具有许多与 EVM 和 Vyper 相关的内置工具，可用于实验和开发，以及 Dasy，一种基于 Vyper 的 Lisp，具有编译时代码执行功能。下面是用 Vyper 编写的一个简单合约： Fe Fe 是一种类似 Rust 的高级语言，目前正在积极开发中，大部分功能尚未推出。它的编译器主要用 Rust 编写，但使用 Yul 作为其中间表示形式（IR），依赖于用 C++ 编写的 Yul 优化器。随着 Rust 原生后端 Sonatina 的加入，这一点有望改变。Fe 使用模块进行代码共享，因此不使用面向对象的模式，而是通过基于模块的系统重用代码，在模块内声明变量、类型和函数，可以以类似于 Rust 的方式进行导入。持久存储变量在合约级别声明，如果没有手动定义的 getter 函数则不可公开访问。常量可以在文件或模块级别声明，并且可以在合约内部访问。当前不支持不可变的部署时变量。方法可以在模块级别或合约内声明，默认是 pure 和 private。要使合约方法公开，必须在定义前加上「pub」关键字，这使得它可以在外部访问。要从持久化存储变量中读取，方法的第一个参数必须是「self」，在变量名前加上「self.」，使该方法具有只读访问本地存储变量的权限。要读取和写入持久化存储，第一个参数必须是「mut self」。「mut」关键字表示合约的存储在方法执行期间是可变的。访问环境变量是通过将「Context」参数传递给方法来完成的，通常命名为「ctx」。函数和自定义类型可以在模块级别声明。默认情况下，模块项都是私有的，除非加上「pub」关键字才能访问。但是，不要和合约级别的「pub」关键字混淆。模块的公共成员只能在最终合约或其他模块内部访问。 Fe 暂时不支持内联汇编，相反，指令由编译器内部函数或在编译时解析为指令的特殊函数包装。 Fe 遵循 Rust 的语法和类型系统，支持类型别名、带有子类型的枚举、特征和泛型。目前这方面的支持还有限，但正在进行中。特征可以针对不同类型进行定义和实现，但不支持泛型，也不支持特征约束。枚举支持子类型，并可以在其上实现方法，但不能在外部函数中对其进行编码。尽管 Fe 的类型系统仍在发展中，但它在为开发人员编写更安全、编译时检查的代码方面显示出了很大的潜力。下面是用 Fe 编写的一个简单的合约： Huff Huff 是一种汇编语言，具有手动堆栈控制和对 EVM 指令集的最小化抽象。通过「#include」指令，编译时可以解析任何包含的 Huff 文件，从而实现代码重用。最初由 Aztec 团队编写用于极度优化的椭圆曲线算法，编译器后来被用 TypeScript 重写，然后又被用 Rust 重写。常量必须在编译时定义，目前不支持不可变量，并且语言中没有显式定义持久性存储变量。由于命名存储变量是高级抽象，因此在 Huff 中写入持久性存储是通过操作码「sstore」写入和「sload」读取。自定义存储布局可以由用户定义，也可以按照惯例从零开始并且每个变量递增使用编译器内在的「FREE_STORAGE_POINTER」。使存储变量外部可访问需要手动定义一个可以读取并返回变量给调用者的代码路径。外部函数也是高级语言引入的抽象，因此在 Huff 中没有外部函数的概念。但是，大多数项目在不同程度上遵循其他高级语言的 ABI 规范，最常见的是 Solidity。一个常见的模式是定义一个「调度程序」，加载原始调用数据并使用它来检查是否匹配函数选择器。如果匹配，则执行其后续代码。由于调度程序是用户定义的，因此它们可能遵循不同的调度模式。Solidity 按名称字母顺序对其调度程序中的选择器进行排序，Vyper 按数字顺序排序并在运行时执行二进制搜索，大多数 Huff 调度程序按预期的函数使用频率排序，很少使用跳转表。目前，跳转表在 EVM 中不被原生支持，因此需要使用类似「codecopy」的内省指令才能实现。内部函数使用「#define fn」指令定义，可以接受模板参数以提高灵活性，并指定函数开始和结束时的预期堆栈深度。由于这些函数是内部的，因此无法从外部访问，在内部访问需要使用「jump」指令。其他控制流程，例如条件语句和循环语句可以使用跳转目标定义。跳转目标是由标识符后跟冒号定义的。可以通过将标识符压入堆栈并执行跳转指令来跳转到这些目标。这在编译时解析为字节码偏移量。宏由「#define macro」定义，其他方面与内部函数相同。关键区别在于宏不会在编译时生成「jump」指令，而是将宏的主体直接复制到文件中的每个调用中。这种设计权衡了减少任意跳转与运行时 Gas 成本之间的关系，代价是调用多次时代码的大小增加。「MAIN」宏被视为合约的入口，并且其主体中的第一条指令将成为运行时字节码中的第一条指令。编译器内置的其他特性还包括为日志记录生成事件哈希、为调度生成函数选择器、为错误处理生成错误选择器以及内部函数和宏的代码大小检查器等。注意：「// [count]」之类的堆栈注释不是必需的，它们只是用于指示该行执行结束时的堆栈状态。下面是用 Huff 编写的一个简单合约： ETK EVM 工具包（ETK）是一种具有手动堆栈管理和最小化抽象的汇编语言。代码可以通过「%include」和「%import」指令进行重用，编译器是用 Rust 编写的。 Huff 和 ETK 之间的一个显着区别是，Huff 为 initcode 添加了轻微的抽象，也称为构造函数代码，这些代码可以通过定义特殊的「CONSTRUCTOR」宏来覆盖。在 ETK 中，这些不会被抽象化，initcode 和运行时代码必须一起定义。与 Huff 类似，ETK 通过「sload」和「sstore」指令读写持久性存储。然而，没有常量或不可变关键字，但是可以使用 ETK 中的两种宏之一来模拟常量，即表达式宏。表达式宏不会解析为指令，而是生成可用于其他指令中的数字值。例如，它可能不会完全生成「push」指令，但可能会生成一个数字以包含在「push」指令中。如前所述，外部函数是高级语言概念，因此在外部公开代码路径需要创建函数选择器调度程序。内部函数不像其他语言那样可以显式定义，而是可以为跳转目标指定用户定义的别名，并通过其名称跳转到它们。这也允许其他控制流，例如循环和条件语句。 ETK 支持两种宏。第一种是表达式宏，可以接受任意数量的参数并返回可用于其他指令的数字值。表达式宏不生成指令，而是生成立即值或常量。然而，指令宏接受任意数量的参数，并在编译时生成任意数量的指令。ETK 中的指令宏类似于 Huff 宏。下面是 ETK 用编写的一个简单合约： Yul Yul 是一种具有高级控制流和大量抽象的汇编语言。它是 Solidity 工具链的一部分，并可以选择在 Solidity 编译通道中使用。 Yul 不支持代码重用，因为它旨在成为编译目标而不是独立语言。它的编译器是用 C++ 编写的，计划将其与 Solidity 通道的其余部分一起迁移到 Rust。在 Yul 中，代码被分成对象，这些对象可以包含代码、数据和嵌套对象。因此，Yul 中没有常量或外部函数。需要定义函数选择器调度程序才能将代码路径公开到外部。除了堆栈和控制流指令外，大多数指令在 Yul 中都作为函数公开。指令可以嵌套以缩短代码长度，也可以分配给临时变量，然后传递给其他指令使用。条件分支可以使用「if」块，如果值为非零，则执行该块，但没有「else」块，因此处理多个代码路径需要使用「switch」处理任意数量的情况和「default」后备选项。循环可以使用「for」循环执行；虽然其语法与其他高级语言不同，但提供了相同的基本功能。可以使用「function」关键字定义内部函数，并且与高级语言的函数定义类似。 Yul 中的大多数功能在 Solidity 中使用内联汇编块公开。这允许开发人员打破抽象，编写自定义功能或在高级语法中不可用的功能中使用 Yul。但是，使用此功能需要深入了解 Solidity 在 calldata、memory 和 storage 方面的行为。还有一些独特的函数。「datasize」，「dataoffset」和「datacopy」函数通过其字符串别名操作 Yul 对象。「setimmutable」和「loadimmutable」函数允许在构造函数中设置和加载不可变参数，尽管它们的使用受到限制。「memoryguard」函数表示只分配给定的内存范围，从而使编译器可以使用超出保护范围的内存进行附加优化。最后，「verbatim」允许使用 Yul 编译器不知道的指令。下面是用 Yul 编写的一个简单合约：优秀 EVM DSL 的特性一个优秀的 EVM DSL 应该从这里列出的每种语言的优缺点中学习，还应该包括几乎所有现代语言中的基础，如条件语句、模式匹配、循环、函数等等。代码应该是明确的，为了代码美观或可读性而添加最少的隐式抽象。在高风险、正确性至关重要的环境中，每行代码都应该是明确可解释的。此外，一个定义良好的模块系统应该是任何伟大语言的核心。它应该清楚地说明哪些项定义在哪个作用域中，以及哪些可以访问。默认情况下，模块中的每个项都应该是私有的，只有显式公共项才能在外部公开访问。在 EVM 这样的资源受限环境中，效率很重要。效率通常通过提供低成本的抽象来实现，如通过宏进行编译时代码执行，丰富的类型系统来创建设计良好的可重用库以及常见的链上交互包装器。宏在编译时生成代码，这对于减少常见操作的样板代码非常有用，在像 Huff 这样的情况下，它可用于在代码大小与运行时效率之间进行权衡。丰富的类型系统允许更具表现力的代码、更多的编译时检查以在运行时之前捕获错误，并且当与类型检查的编译器内部函数结合使用时，可能会消除大部分内联汇编的需求。泛型还允许可空值（例如外部代码）被包装在「选项」类型中，或者易出错的操作（例如外部调用）被包装在「结果」类型中。这两种类型是库编写者如何通过定义代码路径或恢复失败结果的事务来强制开发人员处理每个结果的示例。然而，请记住，这些是编译时抽象，会在运行时解析为简单的条件跳转。强制开发人员在编译时处理每个结果会增加初始开发时间，但好处是运行时的意外情况要少得多。灵活性对于开发人员也很重要，因此，虽然复杂操作的默认情况应该是安全且可能不那么高效的路线，但有时需要使用更高效的代码路径或不支持的功能。为此，应该向开发人员开放内联汇编，而且没有护栏。Solidity 的内联汇编为了简单和更好的优化器传递设置了一些护栏，但是当开发人员需要完全控制执行环境时，他们应该被授予这些权利。一些可能有用的功能包括可以在编译时操作函数和其他项的属性。例如，「inline」属性可以将简单函数的主体复制到每个调用中，而不是为了效率创建更多的跳转。而「abi」属性可以允许手动覆盖给定外部函数生成的 ABI，以适应不同代码风格的语言。此外，还可以定义一个可选的函数调度器，允许在高级语言内进行定制，以便对预期更常用的代码路径进行额外的优化。例如，在执行「name」之前检查选择器是否为「transfer」或「transferFrom」。结论 EVM DSL 设计任重而道远。每种语言都有自己独特的设计决策，我期待看到它们在未来如何发展。作为开发人员，学习尽可能多的语言符合我们的最大利益。首先，学习多种语言并了解它们的不同之处和相似之处将加深我们对编程和底层机器体系结构的理解。其次，语言具有深远的网络效应和强大的保留特性。毫无疑问，大型参与者都在构建自己的编程语言，从 C#、Swift 和 Kotlin 到 Solidity、Sway 和 Cairo。学习在这些语言之间无缝切换为软件工程职业提供了无与伦比的灵活性。最后，重要的是要了解每一种语言背后都需要付出大量的工作。没有人是完美的，但无数有才华的人付出了大量努力，为像我们这样的开发者创造安全愉快的体验。来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-19

区块链上的DID：去中心化标识如何掌管线上身份的未来

考和事实来源允许在任何区块链或系统上以编程方式包含、链接并最终验证特定的DID。总结我们的身份变得越来越数字化，管理分散在各种数据库和技术中的这些数字身份已成为一项重大挑战，尤其是在密码和双因素身份验证等传统方法可能受到损害的情况下。去中心化标识符（DID）已经出现来解决这一挑战。 DID是一个非常简单而强大的工具，用于标准化我们引用任何身份的方式。无论是作为个人的您、您拥有的项目、企业还是更多独特的公共标识符，这些标识符可由其他任何人在没有集中授权的情况下进行验证，为数字未来构建更安全的形象，并更多地代表您作为特定形象。随着我们的数字生活继续融入我们的日常生活，我们拥有一种安全可靠的方法来管理我们的数字身份至关重要。DID为这个问题提供了一个有希望的解决方案，提供了一种去中心化的身份验证的方法。然而，这项技术的采用仍处于早期阶段，有许多问题和担忧需要解决。DID规范的持续开发以及对其潜在好处的认识提高有助于建立对这项技术的信任和信心，为更安全以及去中心化的未来铺平道路。随着我们迈向一个更加数字化的世界，对安全可靠的数字身份管理的需求只会继续增长，我们有责任确保我们为未来做好准备。来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-19

项目周刊 | BTC剩余未开采量已不足170万枚

coin区块链现在支持智能合约和用户可编程性。” Multichain跨链总交易额突破千亿美元金色财经报道，官方数据显示，跨链路由协议Multichain总交易额已突破千亿美元，TVL达17.6亿美元。 Multichain当前已经连通83条主流公链，支持超过3400种资产跨链，是Web3领域最主要的跨链交互协议之一。 OP Labs发布Optimism技术去中心化路线图 3月15日，据官方消息，OP Labs 发布 Optimism 技术去中心化路线图，路线图包含 Baseline Decentralization 以及 Cannon fault proofs 两部分。其中 Baseline Decentralization 将通过达成无许可输出提案和 bridge decentralization 里程碑以实现 Optimism 网络和治理系统去中心化升级。 Lido 预计 5 月中旬进行主网升级金色财经报道，Lido 发布关于其以太坊上协议 V2 升级的情况更新，表示 Lido V2 将于下周上线 Goerli 测试网。在进行约 4 周的测试后，以太坊主网上的 Lido 预计将于5月中旬升级至 V2。此前，Lido 社区以 100% 的支持率通过了 V2 升级提案。Lido 团队表示，V2 智能合约总共经历 7 次审计，其中 2 次已经完成，还有 5 次正在进行中。截至上周五，审计中发现的所有关键问题都已得到修复。更新后的合约已经部署至以太坊 Zhejiang 测试网进行测试。 DeFi协议Sovryn推出由比特币支持的稳定币DLLR 3月17日消息，基于比特币的DeFi协议Sovryn推出100%由比特币支持的稳定币Sovryn Dollar（DLLR），DLLR从其他比特币支持的稳定币中聚合而来的，并与美元挂钩。 Arbitrum宣布进行空投后谷歌搜索量飙升金色财经报道，在Arbitrum宣布进行空投后，Arbitrum谷歌搜索量飙升。 Arbitrum区块链锁定的总价值(TVL)为16.6亿美元，这一数字分布在衍生品交易所、去中心化交易所和借贷协议中。新代币是Arbitrum向去中心化自治组织(DAO)过渡的一部分，该组织将针对代币持有者进行治理投票和提案。 MakerDAO已通过将美国国债投资上限提高至12.5亿美元的提案金色财经报道，据官方消息，MakerDAO将美国国债投资上限从5亿美元提高至12.5亿美元的提案已获得通过。该提案获得了77%的投票支持，MakerDAO将在PSM中使用7.5亿美元的USDC购买更多的美国国债，从而使支持DAI的流动资产更加多样化。这些债券每两周到期一次，在为期六个月的时间内，将总共购买12次，每次6250万美元。根据提案，该策略预计在扣除托管和预期交易成本后，净年化收益率为4.6%至4.5%。 Coinbase：L2网络Base测试网上部署5.5万个智能合约金色财经报道，Coinbase发布Layer 2网络Base进展，超1.8万名开发人员在第一周在Base测试网上发布了5.5万个智能合约部署；与Zora合作发布的Base,Introduced NFT第一周的铸造数量达到48.5万。 BlockSec：已阻止对 ParaSpace 的一起攻击，挽救了 2900 ETH 资产 3月17日消息，BlockSec 发推表示其阻止了对 NFT 借贷协议 ParaSpace 的一起攻击，挽救了 2900 ETH 资产，希望 ParaSpace 尽快与其联系。数据：约230万地址有Arbitrum跨链记录，仅28%获得空投资格 3月17日消息，据 Nansen 数据，截至 2 月 6 日 Arbitrum 空投快照，共有约 230 万地址有 Arbitrum One 跨链记录，最终有 625,143 个地址获取了空投资格，占比约为 28%。此外，获得最高空投额度（8500-10,250）的地址数为 6471 个，占合格空投地址数的 1.03%。获得最低空投额度（625-1250）的地址数为 324,863 个，占合格空投地址数的 51.96%。 Klaytn v1.10.2 已发布，预计于4月完成硬分叉升级 3月17日消息，Klaytn已经发布Klaytn v1.10.2，该版本包括一个硬分叉升级，所有Baobab/Crypress节点都必须在目标区块高度前完成升级。 Baobab测试网将于区块119145600（预计北京时间4月6日03:20）完成硬分叉，Crypress主网将于区块119750400（预计北京时间4月17日00:01）完成硬分叉。硬分叉实现KIP-103，这是KGP-6的技术规范，将实施 TreasuryRebalance，并对相关内容进行改进、修复与维护等。 Cardano发布v1.35.6新节点版本，具有动态P2P功能金色财经报道，Cardano 区块链发布了其新节点版本 v.1.35.6，它具有动态对等（P2P）网络的功能。升级旨在确保网络正常运行时间和稳定性，并提高整体弹性或网络在面对故障和正常运行挑战时提供和维持可接受服务水平的能力。有两种配置 Cardano 节点的方法，一种是作为出块节点，另一种是作为中继节点。前者负责在区块链上生产区块，而后者则与其他中继通信并广播来自区块生产节点的区块。  动态 P2P 支持双向使用每个连接，简化通信并提高网络对故障或恶意行为的弹性。尽管在主网上可用，但动态 P2P 功能的发布将在接下来的几周内由 Cardano 代码维护者 IOG 和 Cardano 基金会进行测试，以确保顺利推出。 Uniswap在Avalanche上部署Uniswap V3提案投票已通过，预计5周内部署金色财经报道，Uniswap 关于在 Avalanche 上部署 Uniswap V3链上投票现已通过，赞成率为 95.08%。该提案考虑到 Uniswap V3 核心代码版权商业保护将于 4 月 1 日到期，届时将会拥有诸多项目复制 Uniswap V3 并分叉代码用于商业目的的合法权利。因此，Uniswap V3 决定在大量模仿产品出现前，提前在 Avalanche 上部署，以确保 Uniswap 抢占 Avalanche DEX 市场，并与 Avalanche 上 DEX Trader Joe 竞争。根据计划，合约部署预计需 5 周时间完成。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2023-03-19

PEPE Launc Token:为 PEPE Launchpad生态系统提供动力

销售的人提供易于使用的界面，无论他们的编程技能如何。Pepe Launchpad的用户友好平台使用户能够通过Pepe Launchpad的终端进行导航，只需点击几下即可创建他们的发布。 2.Pepe Launchpad的优势它的费用是市场上最低的。用户不需要任何编码技能就可以使用Pepe Launchpad的平台——超级简单！ Pepe Launchpad将您的安全和保障放在首位，确保用户的投资得到保护。 Pepe Launchpad平台高度以用户为中心，这意味着用户可以使用许多对投资者和项目所有者都有利的集成功能。 3.Pepe Launchpad的目标 Pepe Launchpad的使命：让每个人都能使用 Web3 的力量。 Pepe Launchpad相信去中心化的区块链项目应该对所有人开放，我们在这里帮助您在安全可靠的环境中实现您的项目。 Pepe Launchpad的启动板旨在帮助用户轻松启动他们的项目，无论他们是经验丰富的开发人员还是初次创建者。无论您是要创建新的 DeFi 协议、启动 GameFi 项目，还是铸造 NFT，Pepe Launchpad都会随时为用户提供帮助。 4.路线图目前处于阶段2状态 5.合作伙伴 6.标准发射台 Standard Launchpad 是一个去中心化平台，为基于区块链的新项目提供安全透明的方式来为其开发和启动筹集资金。它允许投资者在这些项目在官方交易所上市之前对其进行投资，从而提供获得可观投资回报的潜力。 Standard Launchpad 的主要好处之一是它为新项目和投资者提供了一个公平的竞争环境。项目无需通过传统的金融业守门人就可以筹集资金，而投资者则有机会投资他们早期看好的项目。 7.标准代币 Pepe Launchpad 为用户提供了一个创建自己的代币的平台，无需编写复杂的代码或拥有广泛的技术知识。用户界面设计为用户友好且直观，允许用户只需单击几下即可创建自定义令牌。 8.应税代币在代币创建期间，开发人员可以选择设置他们首选的购买税和销售税税率。这些税费，也称为费用，以代币计算，并自动从每笔交易中扣除。从每笔交易中收取的税款将直接转移到税收钱包，这是一个指定的钱包，用于存储收取的费用。 Crypto 投资标加密货币投资研究分,受欢迎的项目 IDO 公开发售共享。来源：金色财经

金色财经2023-03-18

关于IMX、RNDR、Mina、SSV等项目看法｜疑问解答

特性进行攻击。这些人一般来讲都要会合约编程。 3. 在这个市场利用四年一个周期挣钱，相对其它市场要容易？我感觉四年一个周期的规律至少当下还会有效，但下一个牛市之后的再下一个牛市是否还能遵循这个规律就很难说了。但即使这个规律不再有效，我觉得至少在10年内，它还是一个很适合散户的市场，因为它的整体市值相对其它成熟的金融市场还太小，还有很大的成长空间。而且这个市场的特殊性也让散户更容易享受到市场的发展带来的红利。这一点这个生态相对其它信息领域表现得尤为明显。大家现在都在热议ChatGPT。可大家想过没有，我们知道ChatGPT好，知道它未来能有极大的应用潜力，可未来谁能从它的这些潜力中最获益？就是微软和OpenAI的风投们。我们普通用户与此毫无关系，既不能参与分红、又不能买到它的原始股。我们反而要被动地被拖入到人工智能带来的内卷中。我这里绝不是反对人工智能，更不是低估它的颠覆性意义和价值，而是说这类应用依旧不改变财富的分配方式，而且反而会更加残酷地从大众身上榨取利益------未来，对于大多数人而言，我们有可能不得不直接或间接付费天天使用人工智能来谋生。这类应用越发达，只会越有利于掌控其运作的中心化组织，并且赋予那些中心化组织远超互联网的压榨方式。而在加密生态，我们看好哪个应用就可以直接买它的代币或者NFT，直接享受项目成长带来的红利。当然，也有人会说，ChatGPT给很多年轻人带来了新的机会和发展空间，因为人们可以用ChatGPT创造无穷的新应用。这一点当然对，但是不管我们怎么利用它创造新应用，我们未来肯定要为此付费，或者像传统互联网那样被动看广告。而我们在加密生态利用各个项目的智能合约代码编程或者创造自己的应用时，我们付过费吗？我们被强迫看过广告吗？所以当我看到ChatGPT时，我更加珍惜这个加密生态给我们带来的机会。 4. 比特币市值占比和牛熊占比对判断行情还有作用吗？我相信在一段时间以内，这个规律还会起作用。但我认为比特币的市值相对其它加密资产会越来越低。我未来会更多地用以太坊的市值作为参考，作为衡量标准。 5.IMX、RNDR、Mina、SSV等项目的看法？ IMX是以太坊的第二层扩展，也是个不错的项目，只不过相对其它几个大明牌，它不太显眼，但市值又不算很低。我在持续观察它。 RNDR的构想非常好，并且类似的应用也不少，但我总认为现在这些应用的实现方式存在问题。 MINA涉足的领域不错，但问题在于它想做主链，如果它能换个发展方向，转为以太坊的第二层扩展会更有前途。 SSV这个项目我很喜欢。它的意义非常大，一方面它帮助以太坊更进一步地去中心化，另一方面它能更好的保障以太坊节点质押的安全。至于说到这个项目的潜在空间有多大？在我看来这也是个大家一看就明白，就知道它好的项目，甚至还能子丑寅卯地说出它好在哪里。一般来说，项目被细化到这个地步，它还会有多少想象空间，就见仁见智了。但无论如何，这类项目对整个生态的意义是巨大的。来源：金色财经

金色财经2023-03-18

2023年 AIGC颠覆游戏产业？

大的综合能力。海外程序员利用GPT-4编程，60秒完成《Pong》的游戏制作，20分钟部署《贪吃蛇》游戏上线等成为了游戏圈热议的话题。过去半年，以DALL-E、Stable Diffusion为代表的AI绘画与ChatGPT代表的AI会话就像两颗重磅炮弹，炸开了传统产业的中世纪城墙。而且这一次的AI来袭，其进化速度远远超过了人们预期。那些对AI的调戏嘲讽，反而成为了加速AI成长的养料。这不由让人回忆起诸多科幻作品中的情节。舆论场对于AI讨论也开始从戏谑转向恐惧。裁员、失业、抵制等关键词频频冲上热搜。一边是厂商积极投入AI增加生产力，一边是创作者对AI越来越敏感。而被夹在中间的玩家，则跟着卷入一场接一场的大讨论之中。作为科技含量最高的创作领域，游戏行业对AI的利用根本无需等到ChatGPT这样的风口，而是早就已经在跑步入场了。像秉持“技术宅拯救世界”的米哈游很早就在拥抱AI。2022年9月旗下游戏《未定事件簿》就用逆熵AI实现了“用AI配音取代真人配音演员”。 AIGC在米哈游推出的AI虚拟偶像“鹿鸣”身上有更多的应用，比如完全由AI合成输出的声音，通过AI完成角色口型与声音匹配等等。如今米哈游旗下多款游戏都已经用上了这些技术。除了自研之外，在投资上米哈游也没有怠慢，尤其显示出对脑机接口、神经网络方面的兴趣。3月7日，米哈游宣布了对AI聊天软件Glow所属公司MiniMax的新一轮投资。这是米哈游对该厂商的第三轮投资，后者估值已达10亿美元。然而明明是走在AI探索前沿的米哈游，在ChatGPT爆火时展现的态度却是这样的画面：“米哈游坦言暂无ChatGPT布局”。见过实诚的厂商，没有见过如此实诚的，主动把热点推开不蹭。或许对还没有上市的米哈游来说，它不需要用概念来炒作市值，而是只关注如何运用AI提高自己的生产率就够了。事实上，米哈游这种实用为先的做法在国内游戏厂商中是很有代表性的。国内厂商更多是将AI定位为效率工具，而非炒作手段的。腾讯早在2016年就上线了其人工智能实验室，探索如何用AI来提升产能。其中“开悟”深度学习模型运用于《王者荣耀》等游戏已经取得了很高的胜率。2022年底，腾讯新上线的AI绘画Different Dimension Me（异次元的我），其海外热度甚至一度压过了Stable Diffusion。在ChatGPT爆火后，腾讯也很快跟进公布了自己的类ChatGPT对话型产品“混元助手”。网易的AI实验室“伏羲”也最早于2017年上线，主攻AI在游戏与泛娱乐当中的应用研究。如今伏羲在NPC行为、语音、美术等方面已经运用于网易旗下多款游戏之中。如上文中提到的米哈游“AI配音”功能，网易也通过伏羲在自己的游戏《时空中的绘旅人》中实现。而在3月14日，伏羲又宣布其“文本捏脸创建角色”相关论文入选CVPR接收名单，并已应用于多款手游。而网易2023年的重点产品《逆水寒》手游更是国内第一款宣布将实装类ChatGPT对话模型的游戏，让玩家体验与NPC的开放式对话。《逆水寒》之所以能够在这么短的时间内跟上ChatGPT的风口，就是因为网易自身的AIGC积累。早在2022年测试时，《逆水寒》就已经将“AI生成高自由度对话”作为游戏的一大卖点。如果《逆水寒》上线后能将AI对话甚至AI生成任务这一模式跑通，那它无疑将成为MMO未来发展的一个新的标杆。除开腾讯、网易这样的大厂有实力训练自己的AI，其他厂商也不会放过AIGC这个提升产能的机会。在过去几个月里，几乎每周都有上市公司在公布AIGC方面的动向。比如在之前百度公布文心一言后，国内数家游戏厂商马上跟进。巨人网络、中手游、掌趣等厂商选择成为首批生态合作伙伴。其中中手游已经宣布要将文心一言接入《仙剑世界》，让玩家与NPC自由对话，实现“万物皆可交互”的沉浸式体验。当然，目前文心一言到底会是什么样的，还不好说，但是从今天的发布会的情况来看，似乎还有很长的路要走。而昆仑万维、金科汤姆猫等上市公司则选择直接与ChatGPT研发公司OpenAI展开合作。其中昆仑万维宣布将ChatGPT接入自家的Opera浏览器，并准备在2023年发布“中国版类ChatGPT”，并且会将代码开源。汤姆猫公司则准备将ChatGPT模型与自己的当家产品“会说话的汤姆猫”结合，进行AI语音互动产品功能原型测试。据3月8日消息，公司称在测试环节已投入约300万元。而汤姆猫的股价也从2月初一路狂飙，累计上涨了近200%。除了上述公司，3月以来，完美世界、恺英网络、电魂网络、凯撒文化、网龙公司等纷纷公布自己在AIGC方面的布局，频频撩拨着各自企业的股价。完美世界3月3日宣布已将AI相关技术应用于游戏中的智能NPC、场景建模、AI剧情、AI绘图等方面。同一天恺英网络也宣布逐步建立内部AI数据库，将AI应用于美术尤其是2D美术的批量图片生成、基础代码的复核等方面。3月10日电魂网络也宣布已在部分在研游戏的研发过程中应用AI图片生成及AI对战博弈等AI技术。在游戏公司向AI主动出击的同时，国内AI公司也早早盯上了游戏行业这个“甲方”。成立于2017年的启元世界，其游戏AI解决方案已经应用于莉莉丝《万国觉醒》、灵犀《三国志·战略版》等多款知名游戏中。由国人自主研发的“小冰”自2020年从微软独立之后，便成立游戏工作室，加速游戏领域布局。2022年其宣布与《凹凸世界》制作方七创社展开合作，协助后者推出基于《凹凸世界》IP的元宇宙游戏新作。在从微软独立出来之前，小冰一直是国内AI自然语言学习的一个标志性项目。可惜的是独立后的小冰没有了大厂的持续输血，停下了烧钱的大模型训练，结果遗憾错过了ChatGPT这个爆发点。从以上案例不难看出，游戏厂商无论大小，只要手中握有一些弹药，都不遗余力地对AI进行了投入。游戏作为当前科技含量最高的前线行业，天然地成为AIGC应用的首选场景。不过当前，厂商有关AI的很多企划都还处于布局阶段。别说是玩家，就连厂商都不一定知道，全面运用AIGC“炼”出来的产品会是什么模样。 AIGC，产能放大器也许玩家对AIGC还没有那么直观的感知，但说到游戏中的“AI”却不会陌生。早在单机时代，打一盘CS，真人玩家人数不足时大家都能熟练地调几个Bot出来凑人头。这就算是最早的AI应用之一。到了网游时代，加入机器人提升游戏体验也就成了通用做法，以至于产生“王者荣耀挂机AI比真人打得好”等种种玩梗。需要说明的是，当年的这个电脑AI与如今的“通用人工智能”虽然都叫AI，却并不是同一个东西。只能说AI是个筐什么都能往里装。如今采用神经网络深度学习技术的AI，与当年最大的不同之处就在于，它不是程序员用代码写死的一套程序，而是通过自主学习来掌握技能解决问题的。做一个类比的话，面对以前的AI，玩家只要稍做练习找到套路就能击败对手，而现在的AI却可以通过与玩家对战不断学习，可以从屡战屡败一直进化到战无不胜。此前深度学习AI已经在围棋和电竞等领域多次证明了自己，而2022年的风口其实是来自于这一模型在绘画与文字对话方面的应用。在游戏行业，相比大厂更早拥抱AIGC的自然是独立游戏。比如《AI地牢》项目早在2019年就上线苹果与谷歌安卓平台。游戏采用了GPT-2训练模型，是一款纯AI生成的文字冒险游戏。游戏能理解玩家输入的文字语句，并根据玩家的输入自动生成故事剧情。 3年前的GPT-2训练模型数据有限，所以这款游戏并不耐玩。AI最大的问题是“只有七秒钟记忆”，会忘掉玩家原先定下的人设，故事像脚踩西瓜皮那样滑到哪里算哪里，导致游戏体验的支离破碎。但这款游戏向我们展示了AIGC在文本层面的应用方向。过去几年，许多开放世界独立游戏都一直在尝试以“自动生成故事”的方式去满足玩家的游戏体验。不乏《边缘世界》《无光之海》等作品，还有2021年发行的《漫野奇谭》。这些游戏的最大特色就是故事与人物关系都会根据玩家的选择而随机生成，保证玩家每一次游戏都能有所不同的剧情体验。当然，这些游戏并没有实现AIGC，剧本都是由编剧事先完成，还需要富有才华的制作人将离散的内容有机整合起来，制作门槛很高。制作人为了专注于剧情，往往牺牲掉包括画面在内的诸多其他元素，最终只能开发出独立游戏这个体量的作品。如今，随着AI语音、AI绘画、ChatGPT等AI生成内容的成熟，程序化生成叙事的生产效率会得到质的提升。在AIGC的帮助下，大型商业项目也有望实现个性化的内容输出，千人千面的游戏体验也许并不遥远了。试想一下，当NPC搭载AI会话系统后能够与玩家自由互动，会话的配音则交由AI语音完成，而相关的CG画面也交由AI绘图来绘制，俨然可以形成一套全自动的AIGC闭环链条。事实上，这已经不是幻想，而是已经有人实际完成的事项。比如虚拟偶像“珈乐”自去年5月进入休眠，不再参与A-SOUL活动之后，珈乐粉丝就一直试图通过AIGC技术将她“复活”。他们用AI语音合成软件成功让珈乐翻唱新曲，使用AI绘图软件生成同人图片，完成了对珈乐的“赛博重生”。参与二创的UP主甚至提到这是受到了《流浪地球2》数字生命计划的启发才着手实践的。而在大洋另一边，2022年底TikTok上一位技术宅Bryce也使用当下几款AIGC软件为自己量身定制出了一位“AI老婆”。他用ChatGPT实现自然对话，用Stable Diffusion实现人物图像输出，用Azure实现语音输出，用3D打印打造了一具“身体”，通过摄像头与扬声器与之进行互动，可谓是提前20年体验了一把“赛博老婆”。只可惜这股新鲜劲儿没有持续一个月就结束了。因为Bryce发现，随着时间推移AI老婆对他明显变得冷淡，对话也变得重复。最终Bryce以删除数据的方式结束了短暂的赛博相恋。从Bryce的经历也可以看到，当前ChatGPT还存在许多不足，会话持续过长就会出现各种各样的问题。也无怪乎有人在评论区惊呼：“一个AI老婆和你热情聊天，她那是爱你吗？她只是馋你脑子里的数据！” 如果说有些厂商拥抱AI还有炒热点的嫌疑，那么身为游戏制作人，发现AIGC这样一个能够大力提升效率的产能工具，大抵应该是拥抱的吧？而玩家面对未来海量的内容供给和个性化的服务，也理应大有期待吧？然而，为何在当下的舆论场上，针对AI却出现了尖锐的对立？玩家和创作者们焦虑的到底是什么？其实这个现象与AI本身无关，而是任何一种新技术出现时都会发生的。新技术之所以导致群体分裂，是因为新技术带来的利好并不是平均分布的。它给一部分人带来好处的同时，也会让另一部分人的利益受损。正如电灯的普及让煤油灯工人失业，汽车的出现让马车夫失业一样。当新技术来临时，没人知道自己会是马车夫还是司机。历史的一粒尘埃，落到个体的头上就是一座大山。而此次AI技术革命更为复杂的是，AI深度学习是建立在海量数据之上的。而这些数据本身正是由当事人创造的。马车夫并没有参与任何一个汽车零件的制造，所以他们被汽车淘汰是一种异业淘汰。但AI不同，许多AI绘画借由让AI定点学习某些画师的风格而“炼”出高仿画作，而画师却对此无能为力。这自然导致画师群体感到利益受损。另一方面，海外有游戏公司测算，在真实项目中采用AI画图能节省80%用工成本。游戏公司应用AI作画后缩编真人美术团队，砍掉外包项目等做法则让整个画师圈子感受到他们正被抛弃。每一个画画的人都对AI绘画的模型训练有所贡献，但变强大的AI绘画却要夺走这些人的饭碗。这样冰冷的逻辑自然引起画师群体的抵触，也是本次AI技术会有如此多争议的症结所在。当对立情绪积累到一触即发的地步，出现如《白夜极光》事件、老福鸽画画机等事件也就不足为奇。这些事件的持续发酵也倒逼厂商要不断调整自己的商业策略，真正站到服务用户的角度去思考问题。所以才有人说：人们不是恐惧新技术，而是恐惧新技术到底是给自己带来利益还是损害。按科幻作家姜峯楠的说法就是：“我倾向于认为，将大部分人工智能恐惧解读为资本主义恐惧最为恰当。” 过去一年，即使普通人也看到了AIGC巨大的潜能。如果AI的力量不能为普通人所用，而是与资本合谋，那么普遍人或许将永远失去反抗的机会。科幻作品中“高科技、低生活”的赛博朋克世界就会变为现实。这无疑是现实中许多人抵制AI的思想源流。但对技术乐观主义者来说，世界线的发展也许还有另外一条道路：那就是秉持自由共享的互联网精神，让新技术为普通人赋能。正如20多年前互联网普及，许多人焦虑的《黑客帝国》式末日并没有来到，相反，互联网带来的是信息革命与生产力的大幅提升。而这一切的基础，其实在于互联网在一定程度上成为了一个公共产品，而并非是只属于某家公司的东西。曾经的OpneAI创始人之一马斯克（现已退出）近期多次发声怒斥ChatGPT“放弃了开源、被微软控制”。他的发言得到了大量支持，或许正是源于人们害怕技术被大公司垄断的危机感。当然评论区也有人提醒：马斯克自己就是一个大企业主，他可能只是遗憾于自己错失了垄断的机会。在可预见的未来，有关AIGC的争议还会持续下去。这其实是20年前针对互联网争议的一次复现。我们要看到的是，在大厂因为应用AIGC而裁员的另一面，是独立游戏制作者可以以更低的成本开发新作，是玩家可以亲自参与到游戏创作之中。正如有从业者评论的那样：“取代你的从来不是AI，而是比你更会使用AI的人。” 所以，需要抵制的也许并不是AI应用于生产，而是随着AI深度参与生产，原有的版权体系、商业模式需要一场革新。在这个过程中，争议是必然的，也是必须的，而新的规则，会在不断的博弈中逐渐诞生。舆论场最该保护的，是所有群体发出自己声音的权利。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

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