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黄金陷入震荡买涨还是买跌?今日行情走势分析及操作建议

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！　　很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？　　好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！　　周二（7月23日），黄金价格在 2,400 美元的整数阻力位附近上涨。由于市场强烈猜测美联储将从 9 月开始降低其主要借贷利率，美国债券收益率暴跌，贵金属获得缓冲。截至发稿，现货黄金现报2,407.37美元/盎司，日内上涨0.46%。黄金市场在美联储降息预期的推动下展现出积极走势。美国10年期国债收益率的下降进一步降低了持有黄金的机会成本，同时，投资者对即将发布的美国经济数据保持高度关注，这些数据将为美联储的货币政策走向提供重要线索。新的不确定性帮助提升了贵金属的避险吸引力，而特朗普交易的逆转可能会催化进一步的抛售活动。人们对特朗普2.0的猜测越来越多，这导致消费者通胀预期面临上行风险。澳大利亚投资银行麦格理周一在一份报告中表示，“鉴于限制移民、提高关税以及延长2025年减税和就业法案，特朗普2.0将是一个更具通胀性的政策制度。”这种情况对美元有利。追踪美元兑六种主要货币汇率的美元指数跃升至104.50附近。10 年期美国国债收益率跌至 4.23% 附近。生息资产收益率上升降低了持有黄金等非收益资产投资的机会成本。此前，由于预期唐纳德·特朗普将在 11 月的美国总统大选中获胜，黄金价格承压。在特朗普遭遇暗杀袭击以及美国总统乔·拜登退出白宫竞选连任后，美国副总统卡马拉·哈里斯已被选为民主党提名人，增加了大选结果的不确定性。投资者将关注美国7月标普全球PMI初值、第二季度国内生产总值（GDP）以及6月耐用品订单和个人消费支出价格指数（PCE）数据，这些数据将为美联储何时开始降息提供新的线索。黄金行情走势分析：黄金技术面分析：今日黄金行情截止目前和我们提前研判走势完全一致，午后给出2388-90多盘中企稳2400后加速反弹，盘中最高反弹到2412一线，该点位同样是提前给出的空单机会，目前成功回落到2400附近，最低点多和最高点空单利润全部兑现！今日白盘的起涨相当于是对于昨日尾盘的一种回踩修正，午后企稳2400说明行情已经完全摆脱了弱势。 2412是昨日行情反弹的最高点，今日从低点反弹超过20个点在该点位去进场空单相对合理。从黄金小时图来看，今日美盘下半段重点是晚间回落力度到底有多大，目前行情很明显运行在2390-2410之间，2400则是目前短期支撑，一旦金价跌破2400有可能小幅延续至2394-90一线，这是晚间最佳多单机会，依托日内低点2488去参与即可。后半夜重点关注2394一带得失，如果出现止跌信号，那么反弹继续上看2430一带再跌；如果2394一带守不住，那么回落则继续下看2365一带！！综合来看，今日黄金短线操作思路上王启蒙建议反弹做空为主，回调做多为辅，上方短期重点关注2412-2415一线阻力，下方短期重点关注2383-2388一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。　　行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！　　非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。　　王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。　　文/王启蒙（微信：wqm56778）　　一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

王启蒙现货黄金07-24 08:02

黄金今日行情还会跌吗？黄金独家行情策略分析及操作建议

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王启蒙现货黄金07-24 01:40

王启蒙黄金今日行情趋势分析及黄金独家交易操作策略建议

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！　　很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？　　好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！　　黄金最新行情趋势分析：黄金消息面解析：周二现货黄金开盘走高，目前交投于2400美元/盎司附近，几乎回吐了日内所有涨幅。尽管如此，市场依然展现出其独特的活力与不确定性。近期，美国政治局势的不确定性显著增加了市场的避险情绪。美国总统拜登在X平台上发布的一封信中表示，他决定退出总统竞选，并将专注于完成他任期内的总统职责。这一消息引发了市场的广泛关注，避险买盘推动金价一度升至2412美元/盎司。知名机构指出，拜登退出总统选举后，美国大选混乱升级，金价因此出现攀升。避险情绪是当前黄金市场的主要驱动力之一。随着美国政治局势的不确定性增加，市场对避险资产的需求显著上升。知名机构的分析指出，拜登退出总统选举后，美国大选混乱升级，金价因此出现攀升。这种避险情绪可能会在短期内继续推动金价上涨。黄金技术面分析：黄金日内操作建议先低多再考虑高空，对于压力先留意2413-2420区域，日内首次触及可以空单参与，美盘继续关注区域，之下坚定布局空单，若多头强势上破，则意味行情再次陷入宽幅震荡，当然，宽幅震荡不代表多头转强，至少在金价没突破2450之前，我还会坚持趋势看空的观点。至于支撑，因昨日空头下破上周低点2393，所以日内需先留意2393-2390区域，其次重点关注2380一带，前者属于短期支撑也可以多单参与，后者则属于多头强防守，之上视为震荡，下破必将再次打开下方空间。综合来看，黄金今日操作上王启蒙建议以反弹高空为主，回踩低多为辅，上方短期重点关注2412-17一线阻力，下方短期重点关注2388-2383一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。　　行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！　　非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。　　王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。　　文/王启蒙（微信：wqm56778）　　一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

王启蒙现货黄金07-23 23:25

何明佐：7.24外汇黄金美原油今天走势趋势预测及独家操

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董时良DSL07-23 23:18

何明佐：7月23日国际黄金与美原油操作建议思路

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董时良DSL07-23 23:02

黄金晚间行情趋势走势分析及黄金独家交易指导操作策略

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！　　很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？　　好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！　　黄金消息面分析周二（7月23日）亚市早盘，现货黄金窄幅震荡，目前交投于2395.51美元/盎司附近。金价周一跌至逾一周最低2383.82美元/盎司，收报2396.26美元/盎司，美债收益率持续反弹，令金价小幅承压，但整体波动有所缩小。交易商等待本周稍晚的更多美国经济数据和美国美联储官员发言，以获得更多有关降息时间表的信息，美国大选相关消息也牵动市场情绪。目前，市场正关注将于周四公布的美国第二季度国内生产总值(GDP)数据，以及周五的个人消费支出（PCE）物价指数。根据CMEFedWatchTool，货币市场已完全消化了美联储在9月前降息25个基点的预期。随着美国今年降息的可能性增加，金价上周创下每盎司2483.60美元的纪录新高。本交易日关注美国6月成屋销售年化总数、美国大选和地缘局势相关消息。哈里斯获得佩洛西背书，迅速强化民主党内对其参选美国总统的支持。美国副总统哈里斯周一迅速强化了民主党对她竞选总统的支持。在拜登总统突然宣布退出竞选后，她获得了数百名全国代表的承诺，宣布筹集到了大笔资金，并获得了民主党高层人士的支持。黄金技术面分析黄金日线呈现三连阴的形态，上周五的大阴线直接致短期5/10日均线向下拐形态，MACD指标金叉向下运行，上周五的下挫力度比较大，上周整体的节奏会先反弹，去修复超跌的技术指标，然后再度的二次探底走势。黄金四小时线一根大阴线直接吞没四根阳线，这是空头强势，k线只要不破历史新高，就是看暴跌，均线出现掉头向下了，同时k线也是持续出现黄昏之星，持续大阴线下行，黄金多次冲高2480附近，都是承压下来了，显然k线动力不足，不过短期均线死叉，MACD指标向下绿柱持续放量，KDJ指标则显示出充足下行势能，目前金价高位大涨突破却没有重大事件支撑，金价自然是难在高位稳住脚。综合来看，今日黄金操作思路上王启蒙建议反弹高空为主，上方短期继续关注2415-2425一线阻力，下方短期关注2385-2375一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。　　行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！　　非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。　　王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。　　文/王启蒙（微信：wqm56778）　　一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

王启蒙现货黄金07-23 21:11

币安上半年度报告：Memecoin、AI、DePin

为加密货币做出了贡献，包括通过大型高级语言模型改善用户和开发人员体验，以及提高智能合约的功能性和自动化程度。得益于 AI 和加密货币之间的协同效应，这种融合的效果在市场上日益明显，既体现在实际应用方面，也体现在人们对 AI 相关代币日益增长的兴趣方面。2023 年，AI 代币吸引了超过 2.98 亿美元的巨额投资，此种资本部署的实际成果在 2024 年上半年已开始显现。在市场表现方面，AI 代币的表现普遍优于大盘，其流通市值总额今年已增至超 260 亿美元。值得注意的一个重大进展是，今年三月底，来自 Fetch.ai ($FET)、Singularity.net ($AGIX) 和 Ocean Protocol ($OCEAN) 的三种领先加密货币人工智能协议宣布合并，成立超人工智能联盟 (“ASI”)。该联盟拟将各成员协议的代币统一为一种新的 ASI 代币，同时利用其在 AI 堆栈方面不同的专业领域：Fetch.ai 专注于自主代理，Ocean Protocol 聚焦数据共享，而 Singularity.NET 则侧重于推动 AI 集成方面的研发。合并开始时，SingularityNET 和 Ocean Protocol 的原生代币将先在以太坊区块链上合并为 FET。随后，此次合并将侧重于在多个区块链上部署新的 ASI 代币，并吸引社区成员加入。经过这一战略合并，ASI 代币有望成为或接近市值最大的前 20 大加密货币。虽然该领域已经取得了一些进展，但我们需要认识到，AI 与加密货币技术栈仍处于形成阶段。各项目仍在大规模开发促进链上 AI 交互所需的底层基础架构。因此，目前的大部分热度和市场流动性都集中在 GPU 网络（Render 和 Akash）和建模网络（Bittensor 和 Ritual）等基础架构协议上。下一阶段，自主 AI 代理可能会崛起，它们将建立在底层的计算和建模层之上。资料来源：币安研究院随着 AI 技术不断融入加密货币领域，众多面向 AI 的用例正在不断发展，从而可提升各类加密货币子行业和协议的价值。其中较为重要的子行业及协议示例如下： AI 与零知识 (“ZK”) 智能合约因其基于代码的自动化特性表现出色，但在无法预见的复杂情况下，它们有时会缺乏适应性。机器学习 (ML) 是 AI 领域的一个子集，可通过从海量数据中学习来适应并做出准确预测，从而增强智能合约的适应性。将 ML 模型与智能合约相结合，有望大大提高智能合约的适应性和灵活性。该领域的一项重要进展是 Upshot 联合 Modulus Labs 开发的 ZK Predictor。借助该工具，Upshot 可利用 Modulus ZK 电路对资产估值进行保密验证，不会泄露专有知识产权。该工具有助于开发针对长尾资产定价进行优化的自动做市商 (AMM)、具有加密操作证明的 AI 驱动型链上指数基金，或人群驱动型定价信号的准确度和可信度更高的专业预测市场。 AI 与消费者 DApp 过去一年中，面向消费者的 DApp 采用自然语言界面和链上代理来增强互动性和提高用户参与度的情况明显增多。这种转变正在革新用户与平台之间的交互，通过 AI 强调个性化和积极参与。一个典型的例子就是 NFPrompt 一类的 AI 用户生成内容 (UGC) 平台。AI UGC 是指用户在自主系统的协助下创建的内容。除了内容生成之外，AI 的集成还可能对 Web3 游戏或虚拟世界领域产生深远影响。在这些环境中，游戏内角色的互动性显著提升，对话也更加逼真，从而丰富了用户体验。 AI 与 DePIN 大型语言模型和各种 AI 应用程序在很大程度上依赖图形处理器 (GPU) 来处理计算需求。在过去一年中，人们对 AI 兴趣的与日俱增引发了对 GPU 的大量需求，从而导致了 GPU 的短缺。这使得计算资源的成本变得十分高昂，令人望而却步，尤其是对于从事 AI 研究的研究人员和初创企业而言。为此，作为 DePIN 重要组成部分的去中心化计算网络应运而生，成为传统的中心化云服务和硬件制造商的一种经济高效的替代方案。 Akash、Render、Gensyn 和 io.net 等协议通过提供去中心化解决方案解决了这些成本障碍，成为了实现此种转变的典范。去中心化计算网络为实际问题提供了潜在解决方案，充分利用了 AI 崛起的机遇，其平台上的活跃度和参与度也随之增加。 DePIN 在去年获得广泛关注的领域中，去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 从中脱颖而出。作为基础设施项目，DePIN 运用区块链技术和加密货币经济，以激励个人将资金或闲置资源用于创建更加透明且可验证的去中心化基础设施网络。大家都认为该领域蕴含着巨大潜力，因其潜在市场十分广泛，而且能够通过自下而上的增长策略构建去中心化基础设施网络。自我强化式的增长循环有助于 DePIN 项目的可持续发展。其以代币奖励作为激励措施，帮助供应方参与者克服采购过程中的“冷启动”挑战。随着网络规模的扩大，消费者开始使用网络服务，需求也会随之增加。鉴于服务费用通常以网络代币形式支付，采用率的提升将导致代币价格上涨，从而将进一步激励贡献者。随着供需双方的共同增长，这种良性循环可以持续下去，从而维持项目的持续增长。资料来源：币安研究院多年来，与 DePIN 相关的项目一直在稳步建设，形成了该板块目前的多样化格局（如下图 121 所示）。请注意，该图仅展示了一部分 DePIN 项目。根据 IOTeX DePINscan 的数据，目前记录在案的 DePIN 项目约有 249 个。资料来源：IOTeX、币安研究院如上图所示，DePIN是由多个板块组成的广泛领域。每个板块各司其职，实现网络基础设施去中心化并为不同用例赋能。本章节将更详细地介绍各个板块，解析其工作原理，并重点介绍相关的案例研究。请注意，币安并不为以下任何项目提供背书。所有提及的项目仅用于说明其概念性用例。主要发展趋势 DePIN将与传统基础设施网络参与者共存：传统网络拥有大量资本资源和稳固的基础设施，DePIN不可能在短期内将其完全取代。但DePIN能够利用闲置资源推动共享经济发展，在项目不符合传统网络参与者财务效益时提供可行的解决方案，实现最后一英里覆盖，巩固当前格局。因此，未来较可能出现的情况是DePIN网络与传统基础设施网络参与者共存，补充完成最后一英里的覆盖范围，并提供不同的解决方案，让规模较小的实体或个人也可参与基础设施建设。 DePIN为Web2前端赋能：不可否认的是，就技术而言，直接与DePIN交互对普通大众而言可能过于复杂，这也是DePIN普及速度比现有Web2服务更慢的原因之一。除了注重改善用户体验和用户界面外，我们还希望DePIN项目与传统网络参与者或Web2公司合作，扩大其覆盖范围。实际上，用户可与Web2前端交互，却不知道后端的底层架构应用了DePIN和区块链技术。这可减缓陡峭的学习曲线，降低需要面临的加密货币相关风险，令DePIN产品与Web2一样简单易用，同时还附加成本效益和透明度等优势。提高代币效用和可组合性：大多数DePIN代币主要用于支付项目服务费用。这保证了基础效用，但区块链技术的一大迷人之处在于其在整体链上生态系统中的可组合性，尤其在DeFi领域。若获取代币后可赚取额外收益或探索不同用例，就能进一步吸引用户参与DePIN项目。 Filecoin的Filecoin虚拟机和BNB GreenField与BNB Chain的原生集成正是此种潜力的典型例证。二者不仅保证了FIL和BNB用于存储数据的基础效用，更让用户有机会利用自己的代币参与更广泛的生态系统。这些扩展用途还处于早期阶段，但也暗示了未来的潜在趋势，可能促进DePIN项目的发展和普及。来源：金色财经

金色财经07-23 20:44

ETHCC五大关键点总结

熟，马太效应越发显著如果用更加直白的语言描述，那就是部分加密新钱已经在过去两到三轮周期变成了“老钱”，从投资机构到项目方核心圈抱团越发明显，很多机构出手策略不再是广撒网，而是重仓培养，并且顶端的 key person 掌握了让市场相信其叙事的能力。对机构来说，只能选择参与进核心圈或者有自己创造叙事的能力；对项目方来说，更光鲜的背书和强大的资源才能拿到融资，或者另一条路是找到市场能产生利润的 PMF，比如 Pump 的类交易所模式。总结总体来说，加密仍然是最好的行业之一。应用层的探索，基建性能的提高，更合规和广泛的接纳，逆全球化趋势下无可比拟的流通优势，无需怀疑是否是牛市，只需要一点时间和信心。来源：金色财经

金色财经07-23 18:56

比亚迪：CGS International投资者于7月23日调研我司

革。设计方面，该车型基于王朝家族化设计语言迭代进化，通过动感而富有层次的线条，构成了考究的车身比例和稳健的姿态。一直以来，比亚迪坚持在巴西市场推广绿色出行的理念，宋 Pro DM-i在当地市场的亮相势必将加速巴西向可持续交通的转型，奏响绿色出行新篇章的序曲。比亚迪（002594）主营业务：以新能源汽车为主的汽车业务、手机部件及组装业务、二次充电电池及光伏业务,并积极拓展城市轨道交通业务领域。比亚迪2024年一季报显示，公司主营收入1249.44亿元，同比上升3.97%；归母净利润45.69亿元，同比上升10.62%；扣非净利润37.52亿元，同比上升5.24%；负债率77.14%，投资收益6.22亿元，财务费用-1.94亿元，毛利率21.88%。该股最近90天内共有37家机构给出评级，买入评级30家，增持评级7家；过去90天内机构目标均价为306.89。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入3.14亿，融资余额增加；融券净流出1189.36万，融券余额减少。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星07-23 18:25

行业研究｜有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新

phaSense专为市场情报定制的大型语言模型（ASLLM）支持，基于AlphaSense的行业领先内容库，提供一个会话式聊天界面，大大提升了商业和金融专业人士的研究效率。用户可以轻松咨询特定领域的投资机会或竞争对手分析，并立即获得准确答案。这些答案还具备内置的可审计性，方便用户追溯到原始资料，进行上下文和验证的检查。（2）FeatureSpace 推出 TallierLTM™金融垂直大模型作为全球领先的企业级防欺诈技术供应商，FeatureSpace 推出了世界首个大型交易模型（LTM）- TallierLTM™。 TallierLTM™ 采用自我监督的预训练方法，对各司法管辖区和市场细分领域的交易行为进行了深入分析，使其能够真实反映现实世界中的消费者交易行为。与行业标准模型在典型的 5:1 误报率下运行相比，TallierLTM™ 在欺诈检测准确性方面提升高达 71%。通过分析数十亿笔交易，TallierLTM™ 具备揭示隐藏的交易模式并预测消费者行为的能力，可以为数据科学家提供区分合法与犯罪活动的关键洞察。金融机构可以通过嵌入 API 与 TallierLTM™ 交互，将交易历史转换为机器可读的特征向量，创建成独特的 "行为条形码"，全面代表消费者的交易行为，同时还能保护个人隐私。（3）Visa推出基于生成式AI的欺诈解决方案 Visa 基于生成式AI技术，于今年5月份面向美国金融机构推出账户攻击情报（VAAI）评分工具，以识别和防范金融交易中的枚举攻击（enumeration attacks）。该工具能够实时检测可疑活动，并为金融机构提供风险评分，帮助客户精准判断何时需要阻止交易，从而防止潜在的欺诈行为。该AI工具通过学习持卡人的交易习惯，能在四毫秒内自动评估交易风险，区分正常消费与异常行为，快速识别可能的攻击性交易。其经过超过 150 亿笔交易数据的训练，通过比对历史枚举攻击模式生成风险评分，预测交易是否属于枚举攻击。与现有的风险评估模型相比，VAAI 工具在减少误报方面显著进步，误报率降低了 85%。（4）澜码科技尽调报告Agent案例国内某银行推出一项普惠贷款服务，旨在为中小企业提供便捷的贷款服务，以支持实体经济的发展和创新。但在发放普惠贷款的过程中，银行难以全面了解借款企业信息状况和还款能力，尤其是面对缺乏完善财务记录的中小企业和个体工商户时。因此银行客户经理往往要花费大量时间收集和分析各类资料，对申请企业进行尽职调查，并撰写尽调报告，包括客户情况分析、财务数据分析、尽调审核分析等等。但是，银行一线客户经理的业务分析水平参差不齐，导致了尽职调查和尽调报告质量不一，同时，系统中的报告模版也往往比较僵化，无法直接使用，一线客户经理就要花费大量时间在报告撰写上。澜码基于该需求，为客户构建了一款基于大语言模型的尽调报告Agent，可以自动给出分析结论、生成报告，辅助一线银行客户经理的工作，不仅能够节省一线客户经理80%报告撰写的时间，还可以全面审核客户资料，帮助人工发现一些不易发觉的点或遗漏，减少错误率。 3、国内代表性AI金融服务商深擎科技深擎科技成立于2018年，是一家专注于为企业提供人工智能技术赋能的公司，尤其在自然语言处理、个性化推荐和大语言模型等领域具有卓越的研发能力。核心创始团队来自IBM中国AI实验室，曾参与Watson研发，具备优秀的技术和工程实力。公司利用AI与大数据分析技术，为券商和银行提供内容科技与智能营销产品，助力客户获取、活跃和交易转化。深耕金融行业，掌握增长场景的深度KnowHow，并以AI Agent为基座，打造行业刚需的应用产品体系。产品已实现PMF，覆盖了80%的大中型券商和50%的大型银行。企业优势：技术实力强：深擎的核心技术团队源自IBM人工智能实验室，技术底蕴深厚。深擎自主研发的金融行业预训练模型（L1），效果准确率评测，超国内多个千亿模型，接近GPT4。大模型在2B场景落地过程中，最重要是准确率，在客户关心的重要技术指标上深擎处于行业领先地位，譬如：Function call多场景复杂接口的识别准确率达93%以上，多轮语义准确率和召回率分别达到95%和90%以上，AIGC内容合格率超95%。深入业务与场景：深擎在发展过程中，吸引了一批来自甲方客户的业务专家，因此能够把技术、产品与客户业务做有效整合。通过场景设计，深度融入客户核心业务，实现可量化的业务价值。譬如，有多款自研AIGC内容产品规模化上线运行，嵌入客户核心营销流程，实现内容生产效率超100倍提升。数据丰富且高质量：经过多年积累，深擎在证券行业沉淀了大量行业数据与标注数据。并且通过产品在业务场景上的闭环，能够源源不断获得更多行业数据。这些关键数据都是深擎模型训练与产品迭代的重要保障。客户案例多且合作深：深擎已与多家国内前十大券商合作大模型项目落地，案例数量在行业内处于领先地位。客户多，意味着产品的有效迭代就快，而非脱离市场的闭门造车。头部客户代表着行业内最新的发展共识，代表着新质生产力。项目案例多，意味着遇到的实际问题多，踩的坑多，解决问题的办法就多，也更加合理。此外，深擎与多家头部券商在大模型落地过程中有深度合作，通过产品、数据、业务形成闭环迭代，能够让客户真正把产品使用起来，并不断根据用户反馈、数据反馈，迭代AI产品。甜新科技甜新科技成立于2016年，总部位于上海，是一家以AIGC和5G视频通信技术、行业大模型为核心的人工智能创新型高科技企业。由红杉中国、金沙江创业投资、同创伟业等投资。公司的产品包括VCRM系列产品，是基于Al+视频的营销解决方案，助力企业营销转化。致力于在视频营销科技领域，为行业客户提供以深度融合Al+视频为基础的场景化服务解决方案。公司主要服务的方向包括零售电商、新消费品牌、银行、保险、消费金融、游戏等行业。企业优势：多种客户触达方式：平台可提供目前市场上主流客户触达方式，包含：AI交互视频、视频通知，AI语音外呼、视频短信、文本短信等客户触达方式，可根据不同的客户触达目标选择及组合。提高用户参与度：通过互动视频，用户可以与数字人内容互动，相比传统视频内容，这种形式能极大地提升用户的参与度和兴趣，从而增加用户停留时间和参与深度。提升品牌影响力：首先，通过一段3分钟原视频，即可快速生成和金融机构代言人真人一模一样的数字人分身，五官、动作、表情、声音完全模仿本人，通过数字分身与客户进行视频对话，基于自然语言处理及大模型技术，可实现多轮对话和智能互动。互动视频能够以其新颖的形式和丰富的用户体验增强品牌形象，通过用户与视频内容的互动，可以增加品牌的曝光度和记忆度。千人千面的客户服务：利用AI技术，基于用户的行为和偏好提供个性化的视频内容推荐，实现真正意义上的“以用户为中心”。这种个性化的体验可以有效提升用户满意度和忠诚度。效率提升：外呼营销平台能自动分析用户数据和互动结果，沉淀数据、为营销人员提供数据支持，帮助其快速调整营销策略，提高营销转化效果。基于AIGC的内容生产：外呼营销平台能可以根据客户的需求和偏好生成个性化的营销内容，如：使用不同的数字人形象，数字人复刻、声音复刻，同时，为了提高客户参与度和转化率可以快速生成大量营销内容，减少人工编辑时间和成本，满足金融行业的快速变化和更新需求。澜码科技澜码科技是一家基于大语言模型的企业级AI Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。澜码科技率先填补了国内大模型中间层的空白，是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。企业优势： “模型中立”优势：目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数，未对模型的具体特性参数（FeatureList）进行定义，这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境，难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率，以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型，这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。作为模型中立厂商，澜码科技在过去一年多的大语言模型应用实践中，积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据，因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键：专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度，数据会帮助专家快速迭代专家知识，从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识，解决不了实际业务问题，如同一位名校毕业的高材生，由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务；此外，大语言模型对于自身能力边界的认知模糊，导致在面对超出自身能力范畴的问题时，仍试图依靠自身理解给出答案，结果往往南辕北辙，这就是常说的“模型幻觉”。因此，在企业级应用场景下，专家知识对大语言模型落地至关重要，可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台，可以沉淀专家的知识和行业经验，构建企业知识库，促进知识共享与传承。基于此，Agent辅助知识治理，配合专家知识数字化沉淀；专家知识赋能Agent与工作流，形成良性闭环。针对办公，特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。和企业已有组织、权限、基础设施的集成。有连云有连云成立于2015年，是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点，推进大模型的垂直应用，结合庞大的金融专业语料库，集成自然语言处理、OCR和多模态技术，实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取，满足自定义和配置需求。企业优势强大的技术基础：有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。精准的数据处理：麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据，生成产品分析、研报摘要和观点，提升信息检索效率和AI批量生成资讯，解决基金公司在产品营销中的难点。广泛的生态连接：强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。全面的合规保障：在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域，麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务，保障资讯的真实合规，并实时跟踪推送状态，提供强有力的商业决策支持。行业认可：有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案，入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》，并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证，成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位，参与行业标准制订。金融行业落地Gen AI的关键能力尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度，以及监管合规等挑战，但落地难度相较于传统AI项目，难度会更低，实施路径也更直接。甜新科技认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力： 1. 明确转型目标和战略：金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略，确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略，必须包含以下关键因素：高层领导层的愿景、一致性和承诺，以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景：在明确转型目标后，金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如，AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累：金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础，而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 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