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平衡 AI/ML的力量：ZK 和区块链的作用

N）适合处理顺序数据，如时间序列或自然语言，其中隐藏状态可以捕获来自先前时间步骤的信息并建模时间依赖性。自注意力层对捕捉输入序列中元素之间的关系很有用，使其在需要长距离依赖的任务（如机器翻译或总结）中非常有效。还存在其他类型的模型，包括多层感知器（MLP）等。模型参数：参数在某些情况下应透明或民主生成，但在所有情况下都不易被篡改。完整性：参数以正确的方式生成、维护和管理。隐私：模型所有者通常保密机器学习模型参数，以保护开发模型的组织的知识产权和竞争优势。这只在Transformer模型训练成本极高之前才普遍存在，但无论如何，这对行业来说都是一个主要问题。第二部分：机器学习的信任问题随着机器学习（ML）应用的爆炸式增长（复合年增长率超过20%）以及它们在日常生活中的融合程度的增加，如ChatGPT的最近流行，对ML的信任问题变得日益重要，不能被忽视。因此，发现并解决这些信任问题对于确保AI的负责任使用和防止其潜在滥用至关重要。然而，这些问题到底是什么呢？让我们深入了解。缺乏透明度或可证明性信任问题长期以来一直困扰着机器学习，主要原因有两个：隐私性：如前所述，模型参数通常是私有的，在某些情况下，模型输入也需要保密，这自然会在模型拥有者和模型使用者之间带来一些信任问题。算法的黑匣子：机器学习模型有时被称为“黑匣子”，因为它们在计算过程中涉及许多难以理解或解释的自动化步骤。这些步骤涉及复杂的算法和大量数据，这些数据会带来不确定的、有时是随机的输出，使算法成为偏见甚至歧视的罪魁祸首。在更深入之前，本文中更大的假设是模型已经“准备好使用”，这意味着它训练有素并且适合目的。该模型可能不适合所有情况，并且模型以惊人的速度改进，ML 模型的正常保质期为 2 到 18 个月不等，具体取决于应用场景。机器学习信任问题的详细分类模型训练过程存在信任问题，Gensyn 目前正在努力生成有效证据以促进这一过程。但是，本文将主要关注模型推理过程。现在让我们使用 ML 的四个构建块来发现潜在的信任问题： Input: 数据源不可篡改私人输入数据不会被模型运营商窃取（隐私问题） Model: 该模型本身如所宣传的那样准确。计算过程正确完成。 Parameters: 模型的参数未更改或与宣传的一样。模型参数对模型所有者来说是宝贵的资产，在此过程中不会泄露（隐私问题） Output: 输出可证明是正确的（可以通过上述所有元素进行改进） ZK如何应用于ML信任框架上面的一些信任问题可以通过简单地上链来解决；将输入和ML参数上传到链上，模型计算上链，可以保证输入、参数和模型计算的正确性。但是这种方法可能会牺牲可扩展性和隐私性。 Giza 在 Starknet 上是这样做的，但是由于成本问题，它只支持回归这样简单的机器学习模型，不支持神经网络。 ZK 技术可以更高效地解决上述信任问题。目前ZKML的ZK通常指的是zkSNARK。首先，让我们快速回顾一下 zkSNARKs 的一些基础知识：一个 zkSNARK 证明证明我知道一些秘密输入 w 使得这个计算的结果 f 是 OUT 是真的而不告诉你 w 是什么。证明生成过程可以概括为几个步骤： 1.制定一个需要证明的陈述：f(x,w)=true “我已经使用带有私有参数 w 的 ML 模型 f 对这张图像 x 进行了正确分类。” 2.将语句转换为电路（Arithmetization）：不同的电路构造方法包括R1CS、QAP、Plonkish等。与其他用例相比，ZKML 需要一个称为量化的额外步骤。神经网络推理通常在浮点运算中完成，这在运算电路的主要领域中进行仿真是极其昂贵的。不同的量化方法是精度和设备要求之间的权衡。一些电路构造方法如 R1CS 对神经网络效率不高。可以调整这部分以提高性能。 3.生成证明密钥和验证密钥 4.创建见证人：当 w=w*,f(x,w)=true 5.创建哈希承诺：见证人 w* 承诺使用加密哈希函数生成哈希值。然后可以公开此散列值。它有助于确保私有输入或模型参数在计算过程中未被篡改或修改。此步骤至关重要，因为即使是微小的修改也会对模型的行为和输出产生重大影响。 6.生成证明：不同的证明系统使用不同的证明生成算法。需要为机器学习操作设计特殊的零知识规则，例如矩阵乘法和卷积层，从而为这些计算提供具有亚线性时间的高效协议。由于计算工作量太大，像 groth16 这样的通用 zkSNARK 系统可能无法有效地处理神经网络。自 2020 年以来，出现了许多新的 ZK 证明系统来优化模型推理过程的 ZK 证明，包括 vCNN、ZEN、ZKCNN 和 pvCNN。然而，它们中的大多数都针对 CNN 模型进行了优化。它们只能应用于某些原始数据集，例如 MNIST 或 CIFAR-10。 2022 年，Daniel Kang Tatsunori Hashimoto、Ion Stoica 和 Yi Sun（Axiom 创始人）提出了一种基于 Halo2 的新证明方案，首次实现了 ImageNet 数据集的 ZK 证明生成。他们的优化主要落在算术部分，具有新颖的非线性查找参数和跨层子电路的重用。正在对链上推理的不同证明系统进行基准测试，发现在证明时间方面，ZKCNN 和 plonky2 表现最好；在峰值证明者内存使用方面，ZKCNN 和 halo2 表现良好；而 plonky，虽然表现不错，但牺牲了内存消耗，ZKCNN 仅适用于 CNN 模型。它还正在开发一个新的 zkSNARK 系统，特别是针对带有新虚拟机的 ZKML。 7.验证证明：验证者使用验证密钥进行验证，无需见证人知晓。因此，我们可以证明，将零知识技术应用于机器学习模型可以解决很多信任问题。使用交互式验证的类似技术可以实现类似的结果，但将需要验证方更多的资源，并可能面临更多的隐私问题。值得注意的是，根据确切的模型，为它们生成证明可能会耗费时间和资源，因此当该技术最终在实际用例中实施时，会在各个方面做出妥协。解决方案的现状接下来，桌子上有什么？请记住，模型提供者可能不想生成 ZKML 证明的原因有很多。对于那些有足够勇气尝试 ZKML 并且当解决方案对实施有意义时，他们可以根据他们的模型和输入所在的位置从几个不同的解决方案中进行选择：如果输入数据在链上，Axiom 可以被视为一种解决方案： Axiom 正在为以太坊构建一个 ZK 协处理器，以改善用户对区块链数据的访问并提供更复杂的链上数据视图。对链上数据进行可靠的机器学习计算是可行的：首先，Axiom 通过将以太坊区块哈希的 Merkle 根存储在其智能合约 AxiomV0 中来导入链上数据，这些数据通过 ZK-SNARK 验证过程进行无信任验证。然后，AxiomV0StoragePf 合约允许根据缓存在 AxiomV0 中的块哈希给出的信任根，批量验证任意历史以太坊存储证明。接下来，可以从导入的历史数据中提取 ML 输入数据。然后 Axiom 可以在上面应用经过验证的机器学习操作；使用优化的 halo2 作为后端来验证每个计算的有效性。最后，Axiom 为每个查询的结果附上 zk 证明，Axiom 智能合约将验证 zk 证明。任何想要证明的相关方都可以从智能合约中访问它。如果模型上链，可以考虑 RISC Zero 作为解决方案： RISC 零 ZKVM 是一个 RISC-V 虚拟机，它产生它执行的代码的零知识证明。使用 ZKVM，生成加密收据，任何人都可以验证它是由 ZKVM 的访客代码生成的。发布收据不会透露有关代码执行的其他信息（例如，提供的输入）。通过在 RISC Zero 的 ZKVM 中运行机器学习模型，可以证明执行了模型中涉及的精确计算。计算和验证过程可以在用户首选环境中的链下完成，也可以在通用汇总的盆景网络中完成。首先，模型的源代码需要编译成 RISC-V 二进制文件。当这个二进制文件在 ZKVM 中执行时，输出与包含加密印章的计算收据配对。该印章用作计算完整性的零知识论证，并将加密 imageID（标识已执行的 RISC-V 二进制文件）链接到断言的代码输出，第三方可以快速验证。当模型在 ZKVM 中执行时，关于状态变化的计算完全在 VM 中完成。它不会向外部各方泄露有关模型内部状态的任何信息。一旦模型完成执行，生成的印章将作为计算完整性的零知识证明。生成 ZK 证明的确切过程涉及一个以随机预言机作为验证者的交互协议。 RISC 零收据上的印章本质上是此交互协议的抄本。如果您想直接从 Tensorflow 或 Pytorch 等常用的 ML 软件导入模型，可以考虑使用 ezkl 作为解决方案： Ezkl 是一个库和命令行工具，用于对 zkSNARK 中的深度学习模型和其他计算图进行推理。首先，将最终模型导出为 .onnx 文件，并将一些样本输入导出为 .json 文件。然后，将 ezkl 指向 .onnx 和 .json 文件以生成 ZK-SNARK 电路，您可以使用它来证明 ZKML 语句。看起来很简单，对吧？ ezkl 的目标是提供一个抽象层，允许在 Halo 2 电路中调用和布置更高级别的操作。 Ezkl 抽象化了很多复杂性，同时保持了难以置信的灵活性。他们的量化模型有一个用于自动量化的比例因子。随着新解决方案的出现，它们支持对其他证明系统进行灵活更改。它们还支持多种类型的虚拟机，包括 EVM 和 WASM。在证明系统方面，ezkl customs halo2 circuits通过聚合证明（通过中介将难以验证的变成容易验证的）和递归（可以解决内存问题，但很难适应halo2）。 Ezkl 还使用融合和抽象优化了整个过程（可以通过高级证明减少开销）。另外值得注意的是，相对于其他通用的zkml项目，Accessor Labs专注于提供专为全链上游戏设计的zkml工具，可能涉及AI NPC、游戏玩法自动更新、涉及自然语言的游戏界面等。第三部分：用例在哪里？使用 ZK 技术解决 ML 的信任问题意味着它现在可以应用于更多“高风险”和“高度确定性”的用例，而不仅仅是跟上人们的谈话或区分猫的图片和狗的图片。 Web3 已经在探索很多这样的用例。这并非巧合，因为大多数 Web3 应用程序在区块链上运行或打算在区块链上运行，因为区块链的特定性质可以安全运行、难以篡改并具有确定性计算。一个可验证的行为良好的人工智能应该是一个能够在去信任和去中心化的环境中进行活动的人工智能，对吧？ ZK+ML 有效的 Web3 用例许多 Web3 应用程序为了安全和去中心化而牺牲用户体验，因为这显然是他们的首要任务，并且基础设施的限制也存在。 AI/ML 有可能丰富用户体验，这肯定会有所帮助，但以前似乎不可能不妥协。现在，感谢 ZK，我们可以轻松地看到 AI/ML 与 Web3 应用程序的结合，而不会在安全性和去中心化方面做出太多牺牲。本质上，它将是一个以无信任方式实现 ML/AI 的 Web3 应用程序（在撰写本文时可能存在也可能不存在）。通过去信任的方式，我们的意思是它是否在去信任的环境/平台中运行，或者它的操作是可证明可验证的。请注意，并非所有 ML/AI 用例（即使在 Web3 中）都需要或首选以去信任的方式运行。我们将分析在各种 Web3 领域中使用的 ML 功能的每个部分。然后，我们会识别出需要ZKML的部分，通常是人们愿意花额外的钱来证明的高价值部分。下面提到的大多数用例/应用程序仍处于实验研究阶段。因此，它们离实际采用还很远。我们稍后会讨论原因。 Defi Defi 是为数不多的适合区块链协议和 Web3 应用程序的产品市场之一。能够以无需许可的方式创造、存储和管理财富和资本在人类历史上是前所未有的。我们已经确定了许多 AI/ML 模型需要在未经许可的情况下运行以确保安全性和去中心化的用例。风险评估：现代金融需要 AI/ML 模型进行各种风险评估，从防止欺诈和洗钱到发放无抵押贷款。确保这个 AI/ML 模型以可验证的方式运行意味着我们可以防止它们被操纵进入审查制度，这阻碍了使用 Defi 产品的无许可性质。资产管理：自动交易策略对于 Tradfi 和 Defi 来说并不新鲜。已经尝试应用 AI/ML 生成的交易策略，但只有少数去中心化策略获得成功。目前 defi 领域的典型应用包括 Modulus Labs 试验的 rocky bot。 The Rocky Bot ：Modulus Labs 在 StarkNet 上创建了一个交易机器人，使用人工智能进行决策。在 Uniswap 上持有资金并交换 WEth / USDC 的 L1 合约。这适合 ML 信任框架的“输出”部分。输出在 L2 上生成，传输到 L1 并用于执行。在此过程中，它不能被篡改。 L2 合约实现了一个简单（但灵活）的 3 层神经网络来预测未来的 WEth 价格。该合约使用历史 WETH 价格信息作为输入。这适合“输入”和“模型”部分。历史价格信息输入来自区块链。模型的执行是在 CairoVM 中计算的，CairoVM 是一个 ZKVM，其执行轨迹将生成 ZK 证明以供验证。用于训练回归器和分类器的可视化和 PyTorch 代码的简单前端。自动化 MM 和流动性供应：这本质上是在风险评估和资产管理方面进行的类似努力的组合，只是在涉及数量、时间表和资产类型时以不同的方式进行。关于机器学习如何用于股票市场做市的论文很多。其中一些适用于 Defi 产品可能只是时间问题。例如，Lyra Finance 正在与 Modulus Labs 合作，通过智能功能增强他们的 AMM，以提高资本效率。荣誉奖: Warp.cc 团队开发了一个教程项目，介绍如何部署运行训练有素的神经网络以预测比特币价格的智能合约。这属于我们框架的“输入”和“模型”部分，因为输入由 RedStone Oracles 提要提供，并且模型作为 Arweave 上的 Warp 智能合约执行。这是第一次迭代并且涉及到 ZK，所以它属于我们的荣誉奖，但在未来 Warp 团队考虑实现 ZK 部分 Gaming 游戏与机器学习有很多交集：图中的灰色区域代表我们对游戏部分的 ML 功能是否需要与相应的 ZKML 证明配对的初步评估。 Leela Chess Zero 是将 ZKML 应用于游戏的一个非常有趣的示例： AI Agents Leela Chess Zero (LC0)：由 Modulus Labs 打造的完全链上人工智能国际象棋棋手，与来自社区的一群人类棋手对弈。 LC0 和人类集体轮流下棋（象棋应该如此）。 LC0 的移动是使用简化的、电路友好的 LC0 模型计算的。 LC0 的举动生成了 Halo2 snark 证明，以确保没有人为策划干预。只有简化的 LC0 模型可以做出决定。这适合“模型”部分。该模型的执行具有 ZK 证明，以验证计算未被篡改。数据分析和预测：这是 AI/ML 在 Web2 游戏世界中的常见用途。然而，我们发现很少有理由将 ZK 实施到这个 ML 过程中。为了不直接参与该过程的太多价值，可能不值得付出努力。但是，如果使用某些分析和预测来确定用户的奖励，则可能会实施 ZK 以确保结果正确。荣誉奖: AI Arena 是一款以太坊原生游戏，全世界的玩家都可以在其中设计、训练和战斗由人工神经网络驱动的 NFT 角色。来自世界各地的才华横溢的研究人员竞相创建最佳的机器学习 (ML) 模型以在游戏中进行战斗。 AI Arena 专注于前馈神经网络。通常，它们的计算开销低于卷积神经网络 (CNN) 或递归神经网络 (RNN)。不过，就目前而言，模型只有在经过训练后才会上传到平台，因此值得一提。 GiroGiro.AI 正在构建一个 AI 工具包，使大众能够创建用于个人或商业用途的人工智能。用户可以基于直观和自动化的 AI 工作流平台创建各种 AI 系统。只需输入少量数据并选择算法（或用于改进的模型），用户就会在脑海中生成和利用 AI 模型。尽管该项目处于非常早期的阶段，但由于 GiroGiro 专注于 gamefi 和以虚拟世界为重点的产品，因此我们非常期待看到它能带来什么，因此它获得了荣誉奖。 DID 和社交在DID&social领域，web3和ml的交集目前主要在proof of humanity和proof of credentials领域；其他部分可能会发展，但需要更长的时间。人性的证明 Worldcoin 使用一种称为 Orb 的设备来确定某人是否是一个没有试图欺骗验证的真实存在的人。它通过各种相机传感器和分析面部和虹膜特征的机器学习模型来实现这一点。一旦做出决定，Orb 就会拍摄一组人的虹膜照片，并使用多种机器学习模型和其他计算机视觉技术来创建虹膜代码，这是个人虹膜图案最重要特征的数字表示。具体报名步骤如下：用户在她的手机上生成一个信号量密钥对，并将散列的公钥（通过二维码）提供给 Orb。 Orb 扫描用户的虹膜并在本地计算用户的 IrisHash。然后，它将包含散列公钥和 IrisHash 的签名消息发送到注册定序器节点。定序器节点验证 Orb 的签名，然后检查 IrisHash 是否与数据库中已有的不匹配。如果唯一性检查通过，则保存 IrisHash 和公钥。 Worldcoin 使用开源的 Semaphore 零知识证明系统将 IrisHashes 的唯一性转移到用户帐户的唯一性，而无需将它们链接起来。这确保了新注册的用户可以成功领取他/她的 WorldCoins。步骤如下：用户的应用程序在本地生成一个钱包地址。该应用程序使用信号量来证明它拥有先前注册的一个公钥的私有副本。因为它是零知识证明，所以它不会透露哪个公钥。证明再次发送到排序器，排序器对其进行验证并启动将代币存入提供的钱包地址。一个所谓的无效符与证明一起发送，并确保用户不能两次要求奖励。 WorldCoin 使用 ZK 技术确保其 ML 模型的输出不会泄露用户的个人数据，因为它们不会相互关联。在这种情况下，它属于我们信任框架的“输出”部分，因为它确保输出以所需方式传输和使用，在这种情况下是私密的。行动证明 Astraly 是一个建立在 StarkNet 上的基于声誉的代币分发平台，用于寻找和支持最新最好的 StarkNet 项目。衡量声誉是一项具有挑战性的任务，因为它是一个抽象概念，无法用简单的指标轻松量化。在处理复杂的指标时，通常情况下，更全面和多样化的输入会产生更好的结果。这就是为什么 Astraly 正在寻求 modulus labs 的帮助，以使用 ML 模型来提供更准确的声誉评级。个性化推荐和内容过滤 Twitter 最近为“为你”时间线开源了他们的算法，但用户无法验证该算法是否正确运行，因为用于对推文进行排名的 ML 模型的权重是保密的。这导致了对偏见和审查制度的担忧。然而，Daniel Kang、Edward Gan、Ion Stoica 和 Yi Sun 提供了一种解决方案，使用 ezkl 提供证据证明 Twitter 算法在不泄露模型权重的情况下诚实运行，从而帮助平衡隐私和透明度。通过使用 ZKML 框架，Twitter 可以提交其排名模型的特定版本，并发布证据证明它为给定用户和推文生成了特定的最终输出排名。该解决方案使用户能够验证计算是否正确执行，而无需信任系统。虽然要使 ZKML 更加实用还有很多工作要做，但这是提高社交媒体透明度的积极步骤。因此，这属于我们的 ML 信任框架的“模型”部分。从用例角度重新审视 ML 信任框架可以看出，ZKML 在 web3 中的潜在用例仍处于起步阶段，但不容忽视；未来随着ZKML的使用范围不断扩大，可能会出现对ZKML提供者的需求，形成下图的闭环： ZKML 服务提供商主要关注 ML 信任框架的“模型”和“参数”部分。尽管我们现在看到的大多数与“模型”相关而不是“参数”。请注意，“输入”和“输出”部分更多地由基于区块链的解决方案解决，用作数据源或数据目的地。单独的 ZK 或区块链可能无法实现完全可信，但它们联合起来可能会做到。离大规模采用还有多远？ Modulus Labs 的论文通过测试 Worldcoin（具有严格的精度和内存要求）和 AI Arena（具有成本效益和时间要求），为我们提供了一些关于 ZKML 应用可行性的数据和见解：如果 Worldcon 使用 ZKML，证明者的内存消耗将超过任何商用移动硬件。如果 AI Arena 的锦标赛使用 ZKML，则使用 ZKCNN 会将时间和成本增加到 100 倍（0.6 秒对原来的 0.008 秒）。所以遗憾的是，直接应用 ZKML 技术来证明时间和证明内存使用都是不可行的。证明大小和验证时间如何？我们可以参考 Daniel Kang 、 Tatsunori Hashimoto 、 Ion Stoica 和 Yi Sun 的论文。如下图所示，他们的 DNN 推理解决方案可以在 ImageNet（模型类型：DCNN，16 层，340 万个参数）上实现高达 79% 的准确率，同时只需 10 秒和 5952 字节的验证时间。此外，zkSNARKs 可以缩小到只需 0.7 秒即可以 59% 的准确率进行验证。这些结果表明 zkSNARKing ImageNet 规模模型在证明大小和验证时间方面的可行性。现在主要的技术瓶颈在于时间和内存消耗的证明。在 web3 案例中应用 ZKML 在技术上仍然不可行。 ZKML 能否抓住 AI 的发展潜力？我们可以对比几个经验数据： ML模型的发展速度：2019年发布的GPT-1模型有1.5亿个参数，而2020年最新发布的GPT-3模型有1750亿个参数，参数数量在短短两年内增长了1166倍. ZK系统的优化速度：ZK系统的性能增长基本遵循“摩尔定律”式的步伐。‌几乎每年都会推出新的 ZK 系统，我们预计证明者性能的火箭式增长将持续一段时间。比较前沿的ML对ZK的提升幅度，前景不是很乐观。然而，随着rollup性能、ZK硬件以及基于高度结构化神经网络操作的量身定制的ZK证明系统的不断改进，希望ZKML的开发能够满足web3的需求，并从提供一些老式的机器学习功能开始第一的。尽管我们可能很难使用区块链 + ZK 来验证 ChatGPT 提供给我的信息是否值得信赖，但我们或许能够将一些更小和更旧的 ML 模型放入 ZK 电路中。第四部分：结论 “权力导致腐败，绝对的权力导致绝对的腐败”。凭借 AI 和 ML 令人难以置信的力量，目前还没有万无一失的方法将其置于治理之下。政府一再证明可以为后果提供后期干预或早期彻底禁止。区块链 + ZK 提供了能够以可证明和可验证的方式驯服野兽的少数解决方案之一。我们期待在 ZKML 领域看到更多的产品创新，ZK 和区块链为 AI/ML 的运行提供安全可信的环境。我们还期望全新的商业模式会从这些产品创新中产生，因为在无需许可的加密世界中，我们不受这里首选的 SaaS 商业化模式的限制。我们期待支持更多的建设者前来，在这个“狂野西部无政府状态”和“象牙塔精英”的迷人重叠中构建他们激动人心的想法。我们还早，但我们可能会在路上拯救世界。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

IEC在SUPERCHARGING BANGKOK :WEB3 BUILDER CON 2023国际会议大放异彩

效和更高的可扩展性，对开发者友好，开发语言支持多样性 (3)跨链技术：通过去中心化网关的跨链，增加链上资产种类，实现与其他公链的可靠交互 (4)稳定币技术：基于公链底层开发，采用去中心化的预言机喂价系统，不易被攻击，更加安全可靠。显而易见，IEC是功能强大的底层公链。为了确保平台高效能、高拓展、高吞吐及高稳定性，IEC 开发了主体公链，并采用了LuaVM+WASM VM双虚拟机的形式，一方面Lua轻量小巧，可实现DAPP的快速搭建，一方面WASM VM功能强大、运行高效，可实现各类丰富而强大功能DAPP，从而实现灵活支持各类商业应用场景。 Serge说，接下来，我们有这些计划：移动端钱包上线；全节点钱包-PC版上线；IEC去中心化交易所IEC-DEX上线；IEC去中心化外汇交易应用。同时，IEC公链的全面商业应用开发启动，IEC多行业子链开发启动；IEC娱乐产业投资银行（资产管理平台）开发启动；IEC DTC跨境电商开发上线。Serge表示，IEC公链旨在构建万链互联、价值共创、数据融通、资源流动、贡献分配的区块链商业生态，从而实现IEC项目的真正商业应，引领各行业蓬勃发展。下午6:00，SUPERCHARGING BANGKOK :WEB3 BUILDER CON 2023圆满结束，IEC（International Entertainment Chain）在活动中大放异彩，赢得极高行业认可度。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

陈健豪；黄金原油今日行情怎么操作？团队免费开放体验名额

有现价单让你验证实力，实力比更多华丽的语言更为重要——陈健豪　　　　需要进实时分析群的朋友，可以加笔者微信进群，添加笔者即可免费享受5-10天现价单！！！　　　　黄金最新行情趋势分析：　　　　黄金消息面解析：周五（5月19日）亚洲时段，现货黄金在近一个半月低位窄幅震荡，目前交投于1956.93美元/盎司附近。周四金价大幅下跌，最低触及1951.88美元/盎司，为4月3日以来新低，因为美国初请失业金人数表现靓丽，美联储官员进一步发表鹰派讲话，令美联储6月份加息预期大幅升温，美元指数和美债收益率飙升至近两个月高位，对金价打压明显，而且对达成债务上限协议的乐观情绪也打压黄金的避险买需。分析师说，除相对活跃的就业市场之外，对债务上限谈判的一些乐观情绪也使美元走强，并支撑股市，使避险需求被部分削弱。“我们对黄金市场的看法不再像几个月来的那样积极。” 　　　　目前市场预计6月再次加息的可能性约为36%，而一个月前预计6月降息的可能性为20%。这是市场预期的一个巨大转变，极大的打击了多头士气，金价短线已经明显偏向空头。整体来看，虽然美国楼市疲态持续、俄乌地缘局势紧张、美国和其他G7国家将加大对俄罗斯的制裁，金价短线大幅下跌后，仍有小幅震荡反弹的机会，但美联储6月份加息预期的飙升和强劲的美元对金价*更加明显，在收复55日均线1972.66前，金价后市仍偏向震荡下行。　　　　黄金技术面分析：黄金昨日延续跌势，日线进一步中阴线收低，昨日反弹1985一线承压，欧美盘时段破低延续，将此前起涨低点1970破位后形成新的惯性摔低，触及1951.70低位。短线弱势单边行情。顺势才是王道。本周连续的做空也是斩获颇丰。本周自2022形成受阻顶部以来，一直连续高空。看破2000关口后短线形成加速。今日周线收官。虽然日线连阴。存在反弹修正的可能，但是趋势还是弱势单边，连续破位多重支撑。4小时图一波顶部连阴下挫。连续失守多重关键支撑，目前短线走为弱势下跌，连续放量下挫，反弹空间小。今日操作依旧是主空思路，不过临近周尾。加之周初下挫空间略大，周尾可能伴随下探回升的修正走法。形成局部的拉锯洗盘修正后下周再延续跌势。小时图由于连续的弱势走低，短线单边较弱，保持反弹做空思路。综上所述，黄金今日操作思路上陈健豪建议反弹高空为主，回调低多为辅，上方重点关注1975-1980一线阻力，下方短期重点关注1950-1945一线支撑。　　　　原油最新行情趋势分析：　　　　原油消息面解析：5月19日（周五）亚市盘初，美原油交投于71.87美元/桶附近；油价周四下跌约1%，美国强劲的经济数据推动美元触及两个月最高，人们愈发预期美联储可能在6月再次加息。分析师表示：“如果我们在本周末达成债务上限协议，消除这一宏观问题，还有6月的美联储会议呢，根据本周一些决策者的说法，这可能是一场现场才做出决定的会议，这可能是一个担忧，可能会限制市场的一些动能。”总体来看，强劲的经济数据增加美联储6月再次加息预期，推动美元走高，加大油价下行风险，但因美国初请失业金人数大降，美国和G7国家将公布制裁俄罗斯的新举措，或加大地缘紧张，油价跌幅或受限，在多空因素权衡下，油价短线或主要受美国债券上限协议结果影响。　　　　原油技术面分析：原油日线级别震荡；油价在70关口附近获得支撑后再度上涨，KDJ金叉信号延续，MACD也有金叉趋势，油价顶破了下行趋势线阻力，后市看涨信号有所增加，初步阻力在21日均线73.32附近（接近隔夜高点），4月28日低点阻力在73.92附近（5月10日高点阻力也在该位置附近），若能进一步上破，则增加后市看涨信号，短线有望看向100日均线76.16附近，中线甚至有望看向200日均线80.30附近。短线的话，55日均线74.91附近也还存在一定的阻力。下方10日均线支撑在71.90附近，5日均线支撑在71.44附近，然后是70整数关口，若意外回落至该位置下方，则削弱后市看涨信号。综合来看，原油今日短线操作思路上陈健豪建议以回调低多为主，反弹高空为辅，上方短期重点关注73.5-74.0一线阻力，下方短期重点关注71.4-70.9一线支撑。　　　　本文由陈健豪VX:wy39749，供稿，仅供参考，本人在线看盘，每日实时分析，由于网络问题，文章只能给你一时的方向和思路，至于后期具体操作以群内盘中实时给出为准。

陈健豪2023-05-19

中国银河：给予深信服买入评级

升对流量与日志安全的检测效果，通过自然语言交互提升用户对产品的可操作性，并通过AI能力进行分析检测结果，优化安全运营流程与效率。30%的安全运营任务可通过一句话的交互模式完成。根据公司发布会信息显示，通过前期5000万样本数据测试，相较传统检测引擎，安全GPT技术加持下的深信服XDR高级威胁检测率高达95.7%，误报率（安全告警里判错的比例）仅4.3%。我们认为，深信服安全GPT有助于帮助企业IT安全降本增效，公司产品竞争力进一步提升。　　行业需求复苏中，合理控费下业绩增速将迎来拐点。行业在政策合规要求、事件驱动与全新技术场景带来的新增量下景气度依旧。事件方面，安全事件频发，尤其AIGC全新技术下新的攻击与数据泄露风险加剧，例如三星员工在使用ChatGPT过程中造成技术信息泄露。数据安全涉及到政治、经济、居民生活的方方面面，网络安全在数字经济处于不可替代的位置。政策层面，《数据安全法》《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》等持续加码，网络安全的战略意义不言而喻。技术发展方面，数据安全、云安全、物联网安全、工控安全等新兴技术与应用场景对安全不断提出新要求，叠加AIGC大模型全新技术催生新的应用场景，对网安行业提出新需求。我们认为，2021年与2022年受疫情影响，网安公司在获客与项目进展上多处受限。但行业并没有停止创新步伐，研发费用率依然维持在高水准，行业整体业绩承压。2023年，随着疫情影响逐渐消散，费用管控趋严，业绩有望释放。　　风险提示研发成果与市场需求不匹配的风险；下游需求景气度不及预期的风险；行业竞争加剧的风险；费用管控与人效下降的风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中金公司李虹洁研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为41.31%，其预测2023年度归属净利润为盈利3.87亿，根据现价换算的预测PE为131.38。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有22家机构给出评级，买入评级20家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为165.78。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，深信服（300454）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标3星，好价格指标1星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如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2023-05-19

新一线数字资产交易所FameEX,无数细节铸就成功之路

台使命，凝聚来自全球范围内不同地区不同语言拥有相同价值观和愿景的伙伴一起，不断迭代升级交易产品，研发便捷好用的交易辅助工具。每一个功能细节都精心打磨，每一处页面都精美呈现，在满足交易需求基础之上，为用户带来更稳、更快、更深、更简单的交易体验。细微之处见风范，毫厘之优定乾坤，从最初加密货币交易平台到如今全球新一线数字资产衍生品交易“工具”平台，致力于为用户提供专业赚钱工具的FameEX，在2023年也迎来快速稳定的发展黄金期。也许从全球加密交易市场来讲，FameEX平台羽翼还不够丰满，但在东南亚市场，FameEX用户与交易量逐步攀升，截至2023年3月，FameEX已拥有60万活跃用户，平台月访问量达124万PV，72万UV，累计交易额突破3000亿美元，占据东南亚市场30%加密货币交易份额，以较大潜力优势，为行业带来不一样的新鲜元素。 FameEX首席运营官Hunter Shannon表示：“很早之前我们就说过，FameEX想要给用户一个不一样的交易体验，我们一直想要打造的，是公平自由交易的加密生态，这是我们的信仰。我们坚信，只有良性发展的加密世界，才能让我们与用户一起，离梦想越来越近。” “所以我们一直在执行聚焦战略，首先是聚焦产品，比如衍生品交易板块，FameEX没有像其他平台一样，研发完成就立刻给用户提供超高倍合约或者更多的衍生品交易产品。因为我们知道，加密用户在投资领域经验并不丰富，而衍生品交易有较高学习门槛，所以在上线USDT永续合约产品后，FameEX并未直接开通超高倍合约，而是以该产品为核心，开发上线了各种交易操作工具，辅助用户学习掌握衍生品交易功能，以降低用户投资风险。” “其次是聚焦资金安全，FameEX花费很多心血建立用户资产守护机制、四层阶梯式技术防护机制、分国分级管理机制、资金非用户不可用机制四重资金安全保障制度，用银行级最高标准确保用户资金安全，这种聚焦是通过长时间技术积累和大量专项资金投入才聚合而成的堡垒式资金安全防护系统，多年零事故，就是该系统安全性的最佳验证。” 一叶以知秋，FameEX之所以备受用户喜爱，更多是对FameEX品牌聚焦战略的认可，因为聚焦产品，所以有低门槛低风险的衍生品交易工具产品；因为聚焦资金安全，所以有银行级资金安全防护系统；因为聚焦服务，所以有6S内客服响应，用户问题100%及时处理机制。这些仅仅是FameEX品牌聚焦战略一处处闪光点，FameEX将聚焦战略贯彻在前行的每一个细节之中，最终想要通过无数细节聚焦，铸就公平自由的加密交易生态。有梦想，才可远行；有信仰，才可信任。而只有信任，才能成就FameEX更快成长，相信在FameEX前行之路上，也会有更多共同信仰的用户一起前行。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

AI加持的必应为什么还赢不了谷歌？

/O 开发者大会。此次大会发布了最新大语言模型PaLM 2、升级版Bard 和AI 工具包DuetAI 等。据了解，这款大语言模型训练数据量达3.6万亿个token，为前一代5倍，目前已经被应用到25项功能和产品中，而不只是应用在谷歌的聊天机器人Bard上。这意味着，谷歌的技术效率越来越高。再从用户规模上看，谷歌平均每天要处理85亿次的搜索量，而微软仅占3%左右。基于当前的体量差距，微软单凭新必应可能难以吸引到更多用户。虽然在AI持续不断的市场热度影响下，微软第一季度的广告和搜索业务的收入增长3.4%，来到了30亿美元大关，用户和客户对微软产品的兴趣也在持续增长，但增长的势头能否保持并不只取决于AI技术，提升用户体验才是关键。优秀的产品不需要强迫用户实际上，在留存和吸引用户方面，微软一直未停下推广的脚步，但从用户的角度来看，其推广的行为多少有些“强迫性”。比如，Windows用户会被不断提醒安装Edge，并将其设置为默认浏览器。另外，当用户在Edge搜索Chrome，会弹出横幅提示用户“无需下载新的Web浏览器”。而在谷歌搜索“Edge”，出来的结果是微软的官网。两相比较之下，似乎谷歌更能站在用户角度提供便利。强迫用户行为只能带来用户的逆反心理，这或许也是近年来Edge浏览器用户数不升反降的原因之一。回顾微软的发展，其好像一直很“着急”。曾经，伴随着Windows系统的崛起，IE浏览器也曾坐在全球第一的宝座上。而随着谷歌的崛起，微软及旗下产品常常被视为“旧世纪的产物”。因此，在Edge刚推出时，微软就一直下大力气进行推广，甚至不惜牺牲用户的体验。即使现在，微软获得AI上的先发优势，也没有放弃强行推广的策略。这也许传递出一个信号，微软内部对AI大模型所能带来的长期效应保持怀疑，因此迫切需要在短时间内完成用户增长。但技术的更迭只能在短期吸引热度，体验的完善才能在长期保持优势。微软显然也意识到了这个问题，开始准备调转船头。在之后的更新中，微软将为 Edge增加“功能瘦身”的选项，让用户可以自主删除不需要的功能。这也意味着，AI的增益并不代表一劳永逸。但想要挑战谷歌的市场地位，微软要做的还有很多。 “功能瘦身”这一功能的出现意味着，微软正在将主动权交还给用户，而这仅仅是万里长征的第一步。微软未来还需要考虑，如何能让用户真正受益。以FireFox为例，2021年Firefox就以“提高效率、减少干扰”为核心，重新简化了浏览器的交互体验。与此同时，Firefox还继续在安全隐私上加码，默认为用户拦截了绝大部分跟踪器。无论是Safari还是FireFox，不打扰用户的功能设计与交互体验是一款浏览器的基础素养。微软如果想要构建搜索未来，就需要提供更简洁的浏览器和更实用的搜索引擎。搜索的核心目标，可以总结为“在只言片语中找到用户的真实需求”。在这一点上AI大模型依然有用武之地。但除此之外，尽量低的学习成本、尽量自由的选择、尽量高的使用效率也同样是用户的需求。一款产品的成功，从来不只是技术的单向胜利，而是与用户的双向奔赴。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

比特币 DeFi 是突破还是泡沫？

区块链的支持，它继续使用有限的脚本编程语言。 Taproot 引入了只有 Layer 2 扩展解决方案和侧链才能实现的高级功能。侧链和 Layer 2 协议在各种市场中托管 dApp，例如 DeFi、非同质化代币和 gamefi 生态。三大著名公司在比特币解决方案上建立 DeFi 1. 建立在 Stacks 上的比特币 DeFi **Stacks 和比特币一样，是一层独立的区块链。**Stacks 和比特币网络通过一个被称为转移证明的过程联系起来。矿工必须向比特币网络发送比特币以挖掘 Stacks. 多个 Stacks 的网络交易可以对应于一个比特币网络交易。在 Stacks 区块链上，各种 DeFi 应用都是可能的，从“堆叠”Stacks 代币以赚取比特币奖励，到探索提供熟悉的 DeFi 策略的去中心化应用，如质押和产量耕作。 2. 建立在 Rootstock 上的比特币 DeFi RSK 区块链作为比特币区块链的一个侧链运行，其实用代币是智能比特币（RBTC）。在 RSK 区块链上，RBTC 被用来支付智能合约费用，就像 ETH 在以太坊区块链上被用来支付费用。 **RBTC的价格与比特币的成本 1：1 挂钩。**由于 RSK 区块链是比特币的侧链，RBTC 和 BTC 之间存在双向挂钩，这两种资产可以在两个区块链网络之间来回转移，可以互换。 3. 比特币 DeFi 是建立在 Mintlayer 之上的 Mintlayer 是比特币的 Layer 2 可扩展性解决方案，支持 DeFi、NFT 和 DEX 等智能合约。将其视为具有比特币安全性的以太坊竞争者。 **它旨在为 DeFi 的开发和在比特币和闪电网络上的部署提供长期的基础设施。**这是一个 Layer 2 支付协议，旨在实现旗舰区块链上的小额支付。 Mintlayer 和以太坊一样，是一个平台，开发者可以在这里推出他们的 dApp，释放和扩展比特币的全部潜力。这解决了 DeFi 在比特币上面临的所有三个问题。 WBTC 代币 Wrapped Bitcoin 于 2018 年 10 月 26 日发布，并于 2019 年 1 月 31 日上线。 Wrapped Tokens 项目（WBTC 是其中的一部分）是由三个组织合作创建的： BitGo、Kyber Network 和 Ren. 打包比特币是一种代币化的比特币，在以太坊区块链上运行。 WBTC 符合以太坊区块链的基本兼容标准 ERC-20. 它使其能够完全融入后者的去中心化交易所、加密借贷服务、预测市场和其他支持 ERC-20 的 DeFi 应用程序的生态。 WBTC 的好处更快的交易速度包装比特币不在比特币网络上运行。因此，他们的块速度和网络速度是基于以太坊区块链而不是比特币的。以太坊花费更少的时间来验证要添加到区块链的块，因此网络上的交易速度更快。通过这种方式，WBTC 帮助其持有者比真正的比特币更快地进行交易。低费用 **以太坊的交易费用低于比特币，以鼓励开发者使用该网络。**因此，WBTC 持有者可以比持有 BTC 的人以更便宜的价格进行交易。例如，如果用户打算进行多次资金转账，他们更愿意使用 WBTC，因为他们会为每笔交易支付费用。费用差异是由于比特币的拥堵程度。比特币网络上的交易被阻塞，导致清除区块的费用更高，而以太坊的清除率更快。互操作性 **WBTC 提供了在区块链之间快速转移个人加密资产的机会。**对于加密用户，尤其是 DeFi 领域的用户，互操作性问题一直是一个令人生畏的反复出现的问题。然而，包括 WBTC 在内的包装加密货币通过它们的互操作性是解决这个问题的可行方案。此功能意味着用无需出售部分比特币资产即可访问以太坊上的 DeFi 服务。在任何时候，只要他们愿意，他们都可以取回他们的代币，即使是在将它们“换”成以太坊代币之后。是什么让比特币和 DeFi 不同？比特币和 DeFi 之间的区别最好通过将电子邮件和互联网相提并论来解释。当互联网首次向公众开放时，它只允许使用电子邮件。人们认为互联网就是使用这种闪电般快速的技术相互交流。然而，随着互联网技术在接下来几年的发展和传播，每个人都意识到它不仅限于电子邮件，而是一个拥有无限可能性的全新世界。同样，当区块链世界只关注比特币时，这也很棒。它很受欢迎。它使他们能够自己在 P2P 转账中匿名赚钱。然而，我们在不到十年的时间里发现了这项技术的真正潜力。让区块链支付更快、更便宜的不仅仅是一项功能。这是一个完整的系统，您可以在其中做任何需要钱的事情。它使人们摆脱了银行和金融机构的束缚。是什么让比特币和 DeFi 结合在一起？底层技术区块链连接比特币和 DeFi. 尽管存在差异，但必须记住比特币不同于 DeFi. 它应该被视为更广泛的去中心化金融系统的一个组成部分。人们只能用现实世界的钱来进行一些 DeFi 赋能的特殊操作。因为纸币或法定货币，如美元或欧元，涉及银行和中心化组织，它们直接违背了 DeFi 原则。因此，比特币和其他加密代币——价值的数字存储——可以用作 DeFi 世界的治理货币。为什么我们需要比特币上的 DeFi？旗舰加密货币主要用作价值存储，并在较小程度上用作支付方式。通过允许 DeFi，比特币增加了它的效用，同时吸引了更广泛的用户群体。然而，去中心化金融需要比特币所具有的安全性和保证，这也是大多数 DeFi 投资者和用户所看重的。有时，DeFi 协议会将用户资金丢失给黑客，从而导致失去信任。比特币上的 DeFi 解决了这些问题，同时提高了各种解决方案的可信度，使它们对潜在的开发者和投资者更具吸引力。比特币上的 DeFi 面临的挑战比特币上的 DeFi 面临三大挑战，分别是：可扩展性兼容性安全比特币目前是市场上最慢的区块链之一，处理速度约为 7 TPS. 以太坊可以处理大约 12-15 TPS，而 Cardano 和 Polkadot 可以处理高达 1000 TPS. 对于为其 DeFi 平台寻找主机网络的开发人员来说，可扩展性是一个重要的考虑因素，比特币的数据需要更好地进行比较。由于脚本语言有限，比特币目前的实施可能更具可扩展性。相比之下，它的竞争对手，如以太坊，是从头开始构建的，可组合。因此，DeFi 开发人员倾向于将比特币的竞争对手作为他们启动应用程序的首选协议。这些协议使开发变得更加容易，因为它们可以访问范围广泛的易于兼容的资产，可以免费使用并遵守各种内部编码标准。 **尽管这些第二层区块链依赖于比特币经过验证的安全基础设施，但它们带来的安全风险类似于比特币竞争对手网络上的其他 dApp 和 dApp 平台所面临的安全风险。**智能合约的漏洞是每个投资者都面临的重大风险，开发人员在与一个人互动之前必须考虑。比特币网络上的大多数 DeFi 平台和应用程序都是新的，这意味着它们尚未经过全面测试、迭代和改进，以确保所管理资产的安全性。比特币 Layer 2 这一切都始于序数。序数是将 NFT 放置在比特币上的一种方式。这个故事始于几周前，比特币朋克占主导地位。许多基金正试图对其敞口，预计这一趋势将持续下去。 Yuga Labs 还宣布发布一个 Ordinal 系列。因为 STX 打算成为比特币之上的一层并受到监管，所以 BTC 层的叙述诞生了。 Badger 宣布推出 LSD 支持的比特币。 LSD 支持的比特币将被称为 eBTC. 它由流动性抵押的 ETH 支持并以 BTC 计价，类似于 DAI 由许多资产支持但以美元计价的方式。 6 个多月后，我很高兴分享 eBTC 概述，这是 Badgers 一直在努力构建的新协议。志存高远； DeFi 中最去中心化的 BTC 无需手续费即可借入 BTC 的最具资本效率的方式由 ETH 质押推动的自我维持效用杰出的潜力项目除了 Ordinals 和 LSD 支持的比特币，还有几个项目值得一提，例如：比特币网络和 Ren Ren Protocol（前身为 Republic Protocol）创建于 2017 年，专注于无需信任的场外交易。 OTC 兄弟可以理解 P2P 交易，不影响交易代币的市场价格。然而，Ren Protocol 更名并得到了今天的名字。目标是专注于开发互操作性，这是一个允许您在不同区块链之间安全地交易代币的平台。不值得信任和去中心化。该项目于 2020 年 5 月启动主网，允许 BTC、比特币现金和 Zcash 通过 Wrapped 和 Ren 虚拟机机制转换为 ERC 20 网络。 ZeroDAO ZeroDAO 是一种连接比特币/Zcash 和以太坊等资产的消息传递协议。要将以太坊生态系统与比特币层集成，您需要一种可靠的方式将资产从比特币转移到以太坊。 ZeroDAO 之前基于 Ren 技术。现在 Ren 已经停止服务，ZeroDAO 正在从头开始开发并将很快上线（零层网络）。 ZeroDAO 中没有代币。将有一种方法可以在他们的 Discord 中获得角色，在 ZeroDAO 上提供激励。您可以通过协助他们提供社区服务来向他们介绍 BTC-Fi 故事。总的来说，BTC-Fi 被用来构建各种各样的东西。不管你喜不喜欢，它正在发生。如果我们注意，这可能会带来新的机会。结论不断需要创新来克服阻碍其广泛采用的障碍或挑战。其中一项创新是包装加密货币。比特币是最安全的开放网络，也是最著名和最受信任的网络之一。因此，它对 DeFi 开发者和投资者的吸引力越来越大。然而，随着比特币 DeFi 空间的增长，它是否会流行到足以取代以太坊成为首选的 dApp 部署平台还有待观察。总的来说，BTCFi 被用来构建各种各样的东西。不管你喜不喜欢，它正在发生。如果我们关注这些项目，这可能会带来新的机会。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

阿里巴巴FY2023Q4业绩电话会议记录：阿里巴巴将从业务运营走向资产运营

直模型和服务。 4 月，我们发布了大型语言预训练模型同义千文。目前已有超过20万客户申请试用，我们已经开始与多家行业伙伴合作，开发基于同易千文的垂直模式。我们还计划推出基于统一模式的云产品和企业解决方案。同时，大模型的出现也带来了AI与阿里巴巴集团各业务融合的新机遇。从钉钉开始，我们相信我们所有面向客户——我们面向消费者的业务都可以用一个大模型进行再投资，为我们的用户提供一个新的基于人工智能的服务体验。 Qianwen [ph] 大型语言模型只是我们用于预训练模型的同义系列家族中的一员。我们计划在不久的将来发布同逸系列的其他一些大型机型。作为一家云计算产品公司，阿里云致力于在云计算、大数据、人工智能等领域投入核心技术研发，让计算更普惠，让人工智能更触手可及。最近，我们推出了一系列新产品和价格政策。我们相信这些措施可以进一步扩大我们公共云服务的客户群和云消费，并推动人工智能模型训练和相关服务所需的高性能计算能力的使用。这将为阿里云的长期发展提供更健康、更可持续的增长动力。在结束今天的分享之前，我想多说几句。回顾过去几个月发生的事情，阿里巴巴和我们所处的世界一样，正处于一个新时代变革的开端。世界正站在人工智能时代的新起点。人工智能的突破将重塑我们社会的方方面面，包括我们的工作方式和生活方式，为颠覆性创新创造机会，同时为人类带来需要共同解决的新问题。对于阿里巴巴自身的转型，我们期待在重组和资本管理方面取得进展，以进一步释放阿里巴巴自身的生产力，并培育更多创新，例如专注于为客户创造价值的新产品和服务以及新体验。通过这些努力，我们希望为我们的员工和股东带来更大、更长远的回报。谢谢。问答环节罗纳德强嘿，Daniel、Toby、Trudy、Jiang Fan。[外语]感谢管理层早期的精彩演讲。Trudy 和 Daniel 都谈到了集团的重组，之后淘宝和天猫集团的利润将不再用于支持集团的其他分拆子公司。所以我想知道未来淘菜菜和淘宝的交易会是什么样子，缩小亏损，提高盈利能力，然后再投资到 CMR。未来的主要目标是什么？会不会是GMV的最大化？或者它会是一个更平衡的策略吗？您将如何保持领导地位？重点是GMV吗？[外语] 戴珊谢谢。阿里巴巴，我们始终认为我们应该从最终目标开始，因此在进行任何投资时，我们始终会在计划时考虑最终目标是什么。当今全球环境仍存在高度不确定性。与此同时，科学技术也在飞速发展。因此，这需要纳入我们的长期计划。所以在未来，比如淘宝的 3 到 5 年，我们将非常明确地把重点放在用户至上，建立繁荣的生态系统和驱动技术——嗯，技术驱动的创新，并追求我们从交易到消费的转变当然，在竞争非常激烈的环境中追求所有这些，但利用所有这些来满足更广泛、更多样化的用户需求，优化用户体验，并增加用户花费的时间。因此，正如我之前所说，我们将投资于增加用户增长和建立繁荣的生态系统。因此，在我的哲学背景下，我更多地将率视为平台健康状况的指标，以及商家对平台的信心和认可度的指标，商家包括销售商品的商家和生产内容的商家。至于 CMR，这是由平台规模、用户活动（包括商家和他们对平台的信心）的相互作用驱动的，我们将继续扩大业务规模，正如我所说，科技创新与进步。艾丽西亚叶你好。晚上好。谢谢。我的问题与云业务有关。我想首先问一下结果如何以及您对降价策略有哪些客户反馈？同样从长远来看，我想知道您是否预计阿里云将能够继续保持其在中国 IaaS 领域的第一市场份额，或者我们是否可以期待看到一些变化，也许更多的玩家进入 IaaS中国市场？更广泛地说，您认为阿里云未来能否继续成为 IaaS、PaaS、SaaS 和 AI 领域中最大的参与者？最后，您如何看待云的盈利水平的长期目标，它会稳定在哪里？谢谢。张勇谢谢你，艾丽西亚。这是丹尼尔。我会回答这个问题。嗯，是的，当然，我们在云中的价格策略引起了很多兴趣和关注，并且受到了市场的欢迎。我认为该战略背后的一个主要目标是我们希望让计算能力更容易获得，包括中小型公司和开发人员。所以这一切都是为了让计算能力更容易获得。因此，通过向更多开发人员和大学生提供此基础设施来增加我们为这些中小企业提供服务的覆盖范围，随着他们的成长，我们也在开发未来需求的来源。因此，它不仅要为大型行业参与者提供服务，还要为那些较小的初创企业甚至学生提供服务。关于我们的价格政策，我要补充的第二件事是，在公共云方面，阿里巴巴显然是中国领先者，这是我们可以实现强大规模经济的业务。因此，作为市场的领导者，我们有可能利用规模经济将我们的技术优势红利传递给我们的客户。所以这基本上是通过规模经济为我们的客户创造真正价值的商业战略。关于你的第二个问题，当然阿里云在IaaS，加上PaaS方面在国内处于领先地位，我们看到各种报道都有不同的数字，确实有一些不同的玩家进入这个市场。但阿里云非常专注于公有云。公有云在我们收入中所占的比例明显高于我们的各种其他竞争对手。我们付出了很多努力来增加 IaaS 和 SaaS 核心产品的高质量收入，并再次利用我们已经实现的规模经济来传递这些红利，使我们的客户受益。最后说到AI，这个我之前也讲过，AI技术的发展给云业务带来了巨大的新机遇，因为人工智能的应用会带来对算力需求的指数级增长，而这需要提供一种计算能力作为一种公共服务或基础设施。所以这对我们前进来说是一个巨大的机会。当然，随着人工智能模型的发展，包括基础模型，也包括行业模型，将有很多机会针对不同行业的不同用例开发和推出新产品。所以人工智能的发展真的代表了两个机会，一是对计算能力的需求不断增长，二是开发这些新产品的机会。最后，关于盈利能力。同样，我认为我们仍处于云开发的早期阶段，尤其是因为它占这里整体 IT 支出的一部分。因此，就我们今天所处的位置而言，与国际上其他领先的云企业相比，我们的盈利水平确实存在相当大的差距。但我认为，随着我们继续发展壮大并实现更大的规模经济，这种差距确实是我们的机会。特别是，随着我们开发核心技术，我们看到了明确的机会，并对我们提高盈利能力的能力充满信心。亚历克斯姚谢谢。所以 - 通过介绍我的问题，我注意到当你谈到早些时候发布的云业务的分拆时，措辞是它将通过股息分配的方式完全分拆。我只是想知道这在代理 [ph] 中意味着什么，是否意味着该集团在云业务中拥有的所有股权将以股息的方式返还给现有股东？其次，集团下的各种其他资产将被分拆上市。我想知道从中长期来看，您会考虑哪些因素？您将如何决定哪些资产将继续保留超过 50% 的股权的多数控制权，您将持有哪些资产，比如 30% 至 50% 的股权，以及您将持有哪些其他资产可能会将您的持股减少到 10% 甚至为零。那么影响决策过程的因素有哪些？徐宏谢谢你，亚历克斯。这是托比。我将回答这个问题的第一部分。所以是的，从本质上讲，您的理解是正确的。我们正在谈论完全分拆，正如丹尼尔和我的剧本中提到的那样，我们在董事会层面建立了一个新机构，即资本管理委员会，其主要目的是寻找方法加强股东回报。因此，这是该资本管理委员会提出并经董事会批准的决定。正如丹尼尔所说，从云开始的原因是因为云业务相对独立，并且在其特征方面与面向消费者的业务不同。这就是为什么决定进行全面分拆的原因。关于你问题的另一部分，我将交给 Daniel。张勇是的。这是丹尼尔。我将对此添加一些想法。先说第一个问题。因此，完全分拆背后的想法肯定部分是由于我们谈到云业务与阿里巴巴其他面向消费者的业务有非常不同的业务特征的考虑。但该考虑的另一部分是借此机会调整股东结构，以引入有助于在市场上发展业务的战略投资者。这也是一个重要的考虑因素。当然，我们已经并将充分考虑在如何进行分拆方面如何保证和最大化现有股东的利益，包括考虑税收问题。然后是亚历克斯，关于你的问题的第二部分，哪些资产将继续成为哪些企业的主要控股股东，这将减少我们的股权，并可能最终处置这些企业。我认为对你的问题最明确的答案是它归结为我们的三个核心战略，即消费、云和全球化。当我们谈论全球化时，那就是我们的数字商务、物流和云。我认为这确实是我们认为哪些业务具有战略意义的最清晰的表达方式。不，涉及到融资和资本市场，可以采取不同的方式。一些公司我们可以保留对其他公司的多数控制权，我们可以减少我们的股权。我认为这个决定实际上取决于什么对特定企业的成长和成功能力最有利，应该鼓励在个人或独立基础上做得更好的企业独立面对市场。我们最希望看到这些小阿里巴巴中的一个从阿里巴巴分拆出来，成为另一个像集团公司现在一样大的大阿里巴巴。所以我觉得每个企业要看的是它有没有非常明确的目标市场，有没有明确的客户，有没有稳健的商业模式，有没有足够强大的核心竞争力。对于拥有这四样东西并且云肯定有的企业，我认为它可以在市场上独立取得成功。因此，展望未来，我们很高兴看到，也确实期待看到阿里云作为一家独立的公司成长为与今天的阿里巴巴集团一样大，甚至可能更大。我认为，在我们 3 月份宣布的重组之后，未来的主要区别在于，我们将从一个非常多元化的集团转变为拥有更专注于自己业务的独立公司，专注于自己的战略以及发展自己的核心竞争力。这对他们的客户、员工都有好处，最终将使股东价值最大化。于加里所以我想我之前想问的问题已经部分被问到了。因此，通过后续行动，云将完全剥离——通过股息分配完全剥离。您能否进一步告诉我们这将如何在云方面发挥作用，然后进行首次公开募股？这会为阿里巴巴集团带来流动性吗？然后是关于资本管理的几个问题。我认为这种派息方式基本上是出于税收考虑。你相信 - 或者对不起，从税收的角度来看，回购将比分红更优惠？然后是关于盒马的第三个问题，翻译没有听清楚。戴珊好的。非常感谢。这些问题非常详细，我不知道我能否在这里回答。在我们于 3 月份宣布重组后，我们当然一直在进行总体规划并制定这些交易的细节。当然，在云业务的分拆方面，我们正在寻找以最大化股东利益并确保良好股东回报的方式完成该交易的方法。但我不知道在这一点上，我可以与你分享所有这一切将如何发生的具体细节。你的第二个问题与回购与股息的相对优点有关。因此，就云业务而言，我们选择了分红方式。但如果你更笼统地问，回购和派息哪个更好，我认为市场上会有不同的意见和不同的声音。我可以告诉你的是，我们有这个资本管理委员会，我敢肯定，它会充分考虑所有这些不同的因素，并在一天结束时就什么最有意义做出可靠的决定股东和利益相关者的最佳利益，以确保为我们的股东带来良好的回报。是的。你的第三个问题与盒马和 IPO 平台盒马有关。除了我们今天早些时候宣布的我们的目标是在 6 到 12 个月内完成该过程之外，我真的无法与您分享更多信息。我们现在正在制定这些融资计划的细节。但目前，我们无法分享任何进一步的细节。张勇我是丹尼尔，随着集团控股公司退出其中某些业务，我们将通过这些融资流程进一步补充一点，它将收回投资并获得流动性。但是我们需要确保我们以一种对每个企业都最有意义的方式来完成这些流程，这会给市场带来信心，并且有足够的流动性谢谢。刘杰瑞谢谢。我有几个关于电子商务的问题。于是从淘宝和天猫入手。据我们了解，过去几个月业务已恢复正增长。我想知道您是否可以告诉我们更多有关恢复正增长的信息，即 GMP 的正增长趋势？此外，据我们了解，今年电子商务领域的竞争非常激烈。但与此同时，中国商业板块的盈利能力正在改善。你能和我们谈谈吗？您是否预计今年的盈利能力会进一步改善？然后在阿里巴巴国际数字商务 AIDC 方面，这是一项目前仍在亏损的业务，需要进一步投资。我想知道你是否可以告诉我们一些你在那里的计划。无论您是主要着眼于通过这些投资推动增长，还是更多地寻求平衡增长与盈利能力。戴珊谢谢。这就是特鲁迪。关于你关于淘宝和天猫的问题。当然是。我们在 3 月和 4 月看到了一些相当不错的数字和良好结果，尤其是在用户增长和订单增长方面。我认为这有几个原因。首先，当然是温和或缓慢复苏的整体复苏，但在第一季度，这种情况一直在发生。其次，我认为这是我们在成本优化和效率提升方面所做努力的长期效果开始产生回报。第三，正如我之前与大家分享的那样，我们今年和未来的核心战略是用户至上，建立繁荣的生态系统，推动技术驱动的业务。因此，我们现在在用户、商家和技术方面进行的这些投资才刚刚开始。因此，正如我之前分享的那样，我正在规划 3 年的业务并实施 3 年计划。在这个 3 年计划的背景下，今年最重要的事情是对用户、商家和技术的投资，我们确信今年对用户和商家的投资将在增长和规模。蒋凡所以谢谢。我是阿里巴巴国际电商的蒋凡。正如我在之前的发言中所说，这项业务包括许多不同地区的许多不同的商业模式。因此，这些业务的某些组成部分是有利可图的，并且在盈利方面表现良好，其他部分仍处于早期投资阶段。但总的来说，我们看到了该业务在国际市场的巨大潜力，无论是在零售方面还是在 B2B 或批发方面。因此，在我们认为潜力巨大的市场中，我们将投资发展业务，同时对于我们现有或更成熟的业务，我们将寻找进一步提高运营效率的方法。因此，我们以不同的方式看待每个市场，并采取动态的方法。罗伯特·林嗯，谢谢大家参加今天的电话会议。如果您还有其他问题，请随时与我和我的 IR 团队联系。我们期待下个季度再次与您见面。谢谢。操作员谢谢。我们今天的会议到此结束。感谢您的参与。您现在可以断开连接。这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见

老虎证券2023-05-19

关注周期拐点出现！芯片ETF（159995），消费电子ETF（159732）异动拉升

求所驱动的。通过接入ChatGPT等大语言模型的API接口，智能音箱、智能家居、智能手机等终端电子产品的用户体验有望在AI+的赋能下被重新定义，关注消费电子景气拐点。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-19

今日黄金走势分析,黄金操作建议,外汇黄金实盘指导策略

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！　　　　黄金行情走势分析；　　周四(5月18日)美市尾盘，现货黄金收报1957.55美元/盎司，下跌24.10美元或1.22%，日内最高触及1986.01美元/盎司，最低触及1951.94美元/盎司。根据公布的季节性调整数据，上周美国初请失业金人数较5月初的19个月高点下降了近10%，而续请失业金人数自3月初以来首次降至180万以下，也从2021年底的水平回落。美联储方面，达拉斯联储主席洛根明确表示，6月会议上暂停加息的理由目前尚不清晰暂，未来几周的数据可能还是会表明跳过一次会议是合适的。不过截至到今天，我们还没到这一步。”而她的同事、美联储下一任副主席提名人杰斐逊似乎准备耐下心来等等看。圣路易斯联储主席、美联储最重要的鹰派人物之一布拉德的言论与达拉斯联储主席洛根的言论十分一致。布拉德最新表示，他将对6月的下一次政策会议保持“开放心态”，但他暗示，在去年连续10次加息后，他倾向于支持再次加息。目前推动金价下跌的主要因素包括美元走强。强劲的美国宏观经济数据令美元受到提振，这迫使市场重新定价美联储升息预期。芝加哥商品交易所美联储观察工具目前认为，6月份美联储再次加息25个基点的可能性为38%。难以下咽的苦果是，美国经济数据继续与预期相符。它显示了软着陆的更大结果。与此同时，国外经济数据也弱于预期。这就是为什么美元指数现在正在吸引买盘，本周的宏观数据支持了这一观点。这推迟了美联储何时开始首次降息的预期。这给黄金带来了持续压力。美元不断走高，美债收益率相对强势，这令金价面临进一步下行风险。　　黄金技术面分析；黄金日线三连阴，行情近期是没有反弹可言的，一路下行的大单边，走到现在，还有人觉得会有反弹，会重启涨势，这个道理近期是说不通的，要涨也是要等到这波空头回调到位后，才有看涨的可能，这个回调力度在哪里，周线和月线来看，王天发看好的是1932和1906这两个位置是前期起涨的繁衍点，触及周线支撑1931附近届时预计会出现不错的反弹，短期空头趋势性向下调整，那么顺势而为找点位空它就好。黄金4小时图看，空头阴跌不止，连续击穿多个支撑位，当下关注1945支撑的得失情况，若没有出现有力度的反弹，那么失守此处也只是时间问题。当前可以看到，均线，趋势线等技术指标都指示行情偏弱势运行，k线运行向下发散，1970-1930区间，这是大周期上的多空分水岭，后期回补缺口还是1870一线，不过这是后话，对于短期这波空头的终结点重点放在1930一线，本周顺势继续主空。综合来看，今日黄金短线操作思路上王启蒙建议上方短期重点关注1975-1980一线阻力，下方短期重点关注1945-1940一线支撑。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！

启蒙理财2023-05-19

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