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贝莱德指比特币现货ETF正进入关键时刻 摩根大通称加密资产资金流入速度难持续
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layDoge在手机上易于访问,支持在
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和Apple应用商店下载,使其触及广大的用户群。 参观PlayDoge预售 游戏还提供了高清的像素图形、触控屏操作和一系列迷你游戏,进一步提升了用户体验。不过,需要注意的是,PlayDoge的游戏将在预售后才会推出,并且质押功能仅限于在Binance智能链上购买的预售代币。 目前预售阶段将以1 PLAY = $0.00509发售,并且价格在不同阶段会升高,不仅为早期投资者提供了独特的进入机会,而且预计将增加代币的流通性和市场价。 参观PlayDoge预售
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Business2Community
06-18 20:08
投资者青睐迷因币冷落高市值项目 PlayDoge预售已经达到460万美元
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Business2Community
06-18 18:45
GPU短缺的解药? 计算去中心化基础设施(DePINs)的案例分析
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型伦理基础的担忧。一个著名的例子是最近
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Gemini的争议。虽然其对各种提示的许多奇怪回复当时没有造成任何实际危险,但这一事件展示了少数公司主导和控制AI开发的内在风险。 当今的科技初创企业在获取计算资源以支持其AI模型方面面临越来越多的挑战。这些应用程序在模型部署之前需要执行大量的计算密集型过程。对于小型企业来说,积累大量的GPU是一项不可持续的努力,而传统的云计算服务如AWS或
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Cloud虽然提供了无缝且便捷的开发者体验,但其有限的容量最终导致高昂的成本,使许多开发者望而却步。归根结底,不是每个人都能提出筹集7万亿美元用于硬件成本的计划。 那么该怎么办? Nvidia之前估计,有超过4万家公司使用GPU进行AI和加速计算,全球有超过400万开发者社区。展望未来,全球AI市场预计将从2023年的5150亿美元增长到2032年的2.74万亿美元,年均增长率为20.4%。同时,GPU市场预计到2032年将达到4000亿美元,年均增长率为25%。 然而,在AI革命之后,计算资源供需之间日益扩大的不平衡可能会创造一个相当反乌托邦的未来,其中少数资金充足的巨头主导了许多变革性技术的发展。因此,我们认为所有的道路都通向去中心化的替代解决方案,以帮助弥合AI开发者需求与可用资源之间的差距。 DePINs的角色 什么是DePINs? DePIN是由Messari研究团队创造的一个术语,代表去中心化物理基础设施网络。拆开来看,去中心化是指没有单一实体抽取租金和限制访问。同时,物理基础设施指的是利用的“现实生活”物理资源。网络指的是一组参与者以协调的方式工作以实现预定目标或目标集。今天,DePINs的总市值约为283亿美元。 DePINs的核心是全球节点网络,将物理基础设施资源与区块链连接起来,以实现去中心化市场,连接买家和供应商,任何人都可以成为供应商,并为其服务和对网络的贡献获得补偿。在这种情况下,通过各种法律和监管手段以及服务费用限制访问网络的中央中介被智能合约和代码组成的去中心化协议取代,由其各自的代币持有者管理。 DePINs的价值在于它们提供了去中心化、可访问、低成本和可扩展的传统资源网络和服务提供商的替代方案。它们实现了去中心化的市场,旨在达到一个特定的终极目标;商品和服务的成本由市场动态决定,任何人可以随时参与,随着供应商数量的增加和利润率的降低,自然地降低单位成本。 使用区块链使DePINs能够构建加密经济激励系统,帮助确保网络参与者为其服务获得适当的补偿,使关键价值提供者成为利益相关者。然而,重要的是要注意,网络效应是通过将小的个体网络转变为更大的生产系统来实现的,这对于实现DePINs的许多好处至关重要。此外,尽管代币奖励已被证明是网络引导机制的强大手段,但在更广泛的DePINs领域中,建立可持续的激励措施以帮助用户留存和长期采用仍然是一个关键挑战。 DePINs如何运作? 为了更好地理解DePINs在支持去中心化计算市场中提供的价值,重要的是认识到不同的结构组件及其如何协同工作以形成去中心化资源网络。让我们考虑一个DePINs的结构和参与者。 协议 一个去中心化的协议,即建立在基础区块链网络之上的一组智能合约,用于促进网络参与者之间的信任互动。在理想情况下,该协议将由一组多元化的利益相关者管理,他们积极致力于网络的长期成功。这些利益相关者然后使用其持有的协议代币对提议的变更和发展进行投票。鉴于成功协调一个分布式网络本身就是一个巨大挑战,核心团队通常会在初期保留实施这些变更的权力,然后将权力过渡给去中心化自治组织(DAO)。 网络参与者 资源网络的终端用户是其最有价值的参与者,可以根据其功能进行分类。 供应商:提供资源给网络的个人或实体,以换取DePINs原生代币支付的货币奖励。供应商通过区块链本地协议“连接”到网络,该协议可能强制执行白名单上网过程或无权限过程。通过接收代币,供应商在网络中获得了一部分权益,类似于股权所有权上下文中的利益相关者,使他们能够对各种提案和网络发展进行投票,例如他们认为将有助于推动需求和增加网络价值的提案,从而随着时间的推移创造更高的代币价格。当然,接收代币的供应商也很可能利用DePINs作为被动收入的一种形式,并在接收代币时将其出售。 消费者:这些是积极寻找DePINs提供的资源的个人或实体,如寻求GPU的AI初创公司,代表经济方程中的需求方。如果使用DePINs比传统替代方案有实际优势(如更低的成本和开销要求),消费者会被迫使用DePINs,从而代表网络的有机需求。DePINs通常要求消费者以其原生代币支付资源费用,作为创造价值和保持稳定现金流的一种手段。 资源 DePINs可以服务于不同的市场,并采用不同的商业模式分配资源。Blockworks为此提供了一个很好的框架;定制硬件DePINs,为供应商提供专门的专有硬件进行分配;和商品硬件DePINs,使现有的闲置资源(包括但不限于计算、存储和带宽)的分配成为可能。 经济学 在一个理想运作的DePIN中,价值从消费者支付供应商资源的收入中积累。对网络的持续需求意味着对原生代币的持续需求,这与供应商和代币持有者的经济激励相一致。在早期阶段产生可持续的有机需求对大多数初创企业来说是一个挑战,这就是为什么DePINs会提供通胀性代币激励来激励早期供应商和引导网络的供应,以此产生需求,从而产生更多有机供应。这与风投在公司初期阶段补贴Uber乘客成本以引导最初的客户群,从而进一步吸引司机并增强其网络效应的方式非常相似。 DePINs需要尽可能战略性地管理代币激励,因为它们在网络的整体成功中起着关键作用。当需求和网络收入上升时,代币发行应该减少。相反,当需求和收入下降时,代币发行应该被用来再次激励供应。 为了进一步说明一个成功的DePIN网络的样子,可以考虑“DePIN飞轮”,一个用于引导DePINs的积极反射循环。总结如下: DePIN通过分发通胀性代币奖励来激励供应商向网络提供资源,并建立一个可供消费的基本供应水平。 假设供应商的数量开始增长,网络中开始形成竞争动态,提高了网络提供的商品和服务的整体质量,达到比现有市场解决方案更好的水平,从而获得竞争优势。这意味着一个去中心化系统超越了传统的集中式服务提供商,这绝非易事。 DePIN开始形成有机需求,为供应商提供合法的现金流。这对投资者和供应商来说是一个引人注目的机会,继续推动网络需求并因此推高代币价格。 代币价格的增长增加了供应商的收入,吸引了更多的供应商,重新启动了飞轮。 该框架提供了令人信服的增长策略,但值得注意的是,它很大程度上是理论上的,并且假设网络正在提供具有竞争力的资源,并且在很长一段时间内仍然具有相关性。 计算 DePIN 去中心化计算市场属于被称为“共享经济”的更广泛运动的范围,这是一种点对点经济系统,建立在消费者通过在线平台与其他消费者直接共享商品和服务的基础上。这种模式由 eBay 等公司首创,如今由 Airbnb 和 Uber 等公司主导,并且随着下一代变革性技术席卷全球市场,最终将迎来颠覆。到 2023 年,共享经济的价值将达到 150 亿美元,预计到 2031 年,全球共享经济的价值将增长到近 800 亿美元,这表明了消费者行为的更广泛趋势,我们相信 DePIN 将从中受益,并在实现这一趋势中发挥关键作用。 基本原理 计算 DePIN 是点对点网络,通过分散的市场连接供应商和买家,促进计算资源的分配。这些网络的一个关键区别在于,它们专注于商品硬件资源,而如今许多人已经可以使用这些资源。正如我们所讨论的,深度学习和生成式人工智能的出现,由于其资源密集型工作负载,对处理能力的需求激增,从而在获取人工智能开发的关键资源方面造成了瓶颈。简而言之,去中心化的计算市场旨在通过创建一种新的供应流来缓解这些瓶颈——一种跨越全球、任何人都可以参与的供应流。 在计算 DePIN 中,任何个人或实体都可以立即借出其闲置资源,并因其服务而获得适当的补偿。同时,任何个人或实体都可以从全球无需许可的网络获取必要的资源,并且比现有市场产品具有更低的成本和更大的灵活性。因此,我们可以通过一个简单的经济框架来构建参与计算 DePIN 的参与者: 供应方:拥有计算资源并愿意出借或出售其计算资源以获得补贴的个人或实体。 需求方:需要计算并愿意为此付出代价的个人或实体。 计算DePINs的主要优势 计算DePINs 提供了许多使其成为集中式服务提供商和市场替代方案的优势。首先,允许无许可的跨境市场参与解锁了一条新的供应流,增加了计算密集型工作负载所需的关键资源的数量。计算DePINs专注于大多数人已经拥有的硬件资源——任何拥有游戏PC的人都已经有可以出租的GPU。这扩大了能够参与构建下一代商品和服务的开发者和团队的范围,从而使全球更多的人受益。 深入来看,支持DePINs的区块链基础设施提供了高效且可扩展的结算渠道,用于促进点对点交易。加密原生的金融资产(代币)提供了一个共享的价值单位,需求方的参与者用它来支付供应商,利用分配机制与当今日益全球化的经济相一致。参考之前提到的DePIN飞轮构造,战略性地管理经济激励对增加DePINs的网络效应(供需双方)非常有利,从而增加供应商之间的竞争。这种动态降低了单位成本,同时提高了服务质量,为DePINs创造了可持续的竞争优势,供应商可以作为代币持有者和关键价值提供者从中受益。 DePINs的功能类似于云计算服务提供商,旨在提供灵活的用户体验,资源可以按需访问和支付。根据Grandview Research的预测,全球云计算市场规模预计以21.2%的年均增长率增长,到2030年将超过2.4万亿美元,这证明了这种商业模式的可行性,考虑到未来对计算资源的需求预测。现代云计算平台利用中央服务器处理客户端设备和服务器之间的所有通信,在其运营中创造了一个单点故障。基于区块链构建,DePINs可以提供比传统服务提供商更强的抗审查性和弹性。尽管对单个组织或实体(例如中央云服务提供商)的攻击会危及整个基础资源网络,但DePINs通过其分布式性质设计为对这类事件具有抵抗力。首先,区块链本身是全球分布的专用节点网络,旨在抵御集中式网络权威。此外,计算DePINs还允许无许可的网络参与,绕过法律和监管障碍。根据代币分配的性质,DePINs可以采用公平的投票流程对协议的提议变更和发展进行投票,以消除单个实体突然关闭整个网络的可能性。 计算DePINs的现状 Render Network Render Network 是一个计算DePIN,通过去中心化计算市场连接GPU买家和卖家,交易通过其原生代币进行。Render 的 GPU 市场涉及两个关键方——寻找处理能力的创作者和租用空闲 GPU 以换取原生 Render 代币补偿的节点运营商。节点运营商按基于信誉的系统进行排名,创作者可以从多层次定价系统中选择 GPU。Proof-of-Render (POR) 共识算法协调操作,节点运营商承诺他们的计算资源 (GPU) 来处理任务,即图形渲染工作。任务完成后,POR 算法会更新节点运营商的状态,包括根据任务质量进行的信誉评分变化。Render 的区块链基础设施促进了任务支付,提供透明和高效的结算渠道,以便供应商和买家通过网络代币进行交易。 Render Network 由 Jules Urbach 于 2009 年构思,网络于 2020 年 9 月在以太坊上上线 (RNDR),大约三年后迁移到 Solana (RENDER),以提高网络性能并降低运营成本。 截至撰写本文时,Render Network 已处理多达 3300 万个任务(以渲染帧计),自成立以来已增长到 5600 个节点。刚刚低于 60k 的 RENDER 被烧毁,这是在向节点运营商分发工作积分时发生的过程。 IO Net Io Net 正在 Solana 上启动一个去中心化 GPU 网络,作为大量闲置计算资源和不断增长的需要这些资源提供的处理能力的个人和实体之间的协调层。Io Net 的独特卖点是它不与市场上的其他 DePINs 直接竞争,而是从包括数据中心、矿工以及包括 Render Network 和 Filecoin 在内的其他 DePINs 在内的各种来源聚合 GPU,同时利用专有 DePIN——Internet-of-GPUs (IoG)——来协调操作并在市场参与者之间对齐激励。Io Net 客户可以通过选择处理器类型、位置、通信速度、合规性和服务期限来为其工作负载定制 IO Cloud 上的集群。相反,任何拥有受支持 GPU 模型(12 GB RAM,256 GB SSD)的人都可以作为 IO Worker 参与,通过将其闲置计算资源借出给网络来赚取报酬。尽管服务支付目前以法定货币和 USDC 结算,但网络很快也将支持以原生 $IO 代币支付。资源支付的价格由其供需以及各种 GPU 规格和配置算法确定。Io Net 的最终目标是通过提供比现代云服务提供商更低的成本和更好的服务质量成为首选 GPU 市场。 多层 IO 架构可以映射如下: UI 层 - 由公共网站、客户区和工作区组成。 安全层 - 该层由用于网络保护的防火墙、用于用户验证的认证服务和用于跟踪活动的日志记录服务组成。 API 层 - 该层作为通信层,由公共 API、私人 API 和内部 API 组成,用于集群管理、分析和监控与报告。 后端层 - 后端层管理工作区、集群/GPU 操作、客户交互、账单和使用监控、分析和自动扩展。 数据库层 - 该层是系统的数据存储库,使用主存储进行结构化数据和缓存进行频繁访问的临时数据。 消息代理和任务层 - 该层促进异步通信和任务管理。 基础设施层 - 该层包含 GPU 池、编排工具并管理任务部署。 当前统计/路线图: 截至撰写本文时: 总网络收益:$108万 总计算工时:837.6k 小时 准备集群的 GPU 总数:20.4k 准备集群的 CPU 总数:5.6k 链上交易总数:167 万 总推理数:335.7k 创建的总集群数:15.1k 数据来自 Io Net 探索器。 Aethir Aethir 是一个云计算 DePIN,促进高性能计算资源在计算密集型领域和应用中的共享。它利用资源池以显著降低成本实现全球 GPU 分配,并通过分布式资源拥有实现去中心化所有权。Aether 设计了一个分布式 GPU 框架,专门针对游戏和 AI 模型训练和推理等高性能工作负载。通过将 GPU 集群统一到一个网络中,Aethir 的设计旨在增加集群大小,从而提高其网络上提供的服务的整体性能和可靠性。 Aethir Network 是一个由矿工、开发人员、用户、代币持有者和 Aethir DAO 组成的去中心化经济体。确保网络成功运营的三个关键角色是容器、索引器和检查器。容器是网络的动力节点,作为专用节点履行保持网络活跃度的关键操作,包括验证交易和实时渲染数字内容。检查器是质量保证工人,持续监控容器的性能和服务质量,以确保可靠和高效的操作,满足 GPU 消费者的需求。索引器作为用户与最佳可用容器之间的媒人。支撑这一结构的是 Arbitrum Layer 2 区块链,它提供去中心化结算层,以促进 Aethir 网络上商品和服务的支付,使用原生 $ATH 代币。 渲染证明 Aethir 网络中的节点有两个关键功能——渲染能力证明,每 15 分钟随机选择一组工人来验证交易,以及渲染工作证明,密切监控网络性能以确保用户获得最佳服务,根据需求和地理位置调整资源。采矿奖励以原生 $ATH 代币形式分配给运行 Aethir 网络节点的参与者,以奖励他们提供的计算资源。 Nosana Nosana 是一个建立在 Solana 之上的去中心化 GPU 网络。Nosana 允许任何人贡献闲置计算资源,并因此获得 $NOS 代币形式的奖励。DePIN 促进了经济高效 GPU 的分配,可用于运行复杂的 AI 工作负载,无需传统云解决方案的开销。任何人都可以通过租借闲置 GPU 来运行 Nosana 节点,赚取与他们提供给网络的 GPU 功率成比例的代币奖励。 该网络连接分配计算资源的两方:寻求访问计算资源的用户和提供计算资源的节点运营商。重要的协议决策和升级由 NOS 代币持有者投票决定,并由 Nosana DAO 管理。 Nosana 为其未来计划制定了详细的路线图——Galactica(v1.0 - 2024年上半年/下半年)将启动主网,发布CLI和SDK,并专注于通过消费者GPU的容器节点进行网络扩展。Triangulum(v1.X - 2024年下半年)将集成主要的机器学习协议和PyTorch、HuggingFace和TensorFlow的连接器。Whirlpool(v1.X - 2025年上半年)将扩展对来自AMD、Intel和Apple Silicon的不同GPU的支持。Sombrero(v1.X - 2025年下半年)将增加对中大型企业的支持、法定货币交换、账单和团队功能。 Akash Akash 网络是一个建立在 Cosmos SDK 之上的开源权益证明网络,允许任何人加入和贡献的去中心化云计算市场。$AKT 代币用于保护网络、促进资源支付和协调网络参与者之间的经济对齐行为。Akash 网络包括几个关键组件: 区块链层,使用 Tendermint Core 和 Cosmos SDK 提供共识。 应用层,管理部署和资源分配。 提供者层,管理资源、投标和用户应用程序部署。 用户层,允许用户通过 CLI、控制台和仪表板与 Akash 网络交互、管理资源和监控应用程序状态。 最初专注于存储和CPU租赁服务的网络,后来通过其 AkashML 平台扩展了GPU的租赁和分配,以响应 AI 训练和推理工作负载及其处理能力需求的增长。AkashML 使用“反向拍卖”系统,客户(称为租户)提交他们想要支付的 GPU 价格,计算供应商(称为提供商)竞争以供应请求的 GPU。 截至撰写本文时,Akash 区块链的总交易量已超过 1290 万笔,已有超过 53.5 万美元被用于访问计算资源,并且租赁了超过 189k 个独特部署。 值得一提的其他项目 计算 DePIN 领域仍在发展,许多团队竞相将创新且高效的解决方案推向市场。其他值得进一步研究的例子包括:Hyperbolic 正在构建一个用于 AI 开发资源池的协作开放访问平台,Exabits 正在构建一个由计算矿工支持的分布式计算能力网络,Shaga 正在 Solana 上构建一个允许PC租借和货币化用于服务器端游戏的网络。 重要考量与未来展望 现在我们已经了解了计算 DePIN 的基本原理,并审查了几个当前运行的补充案例研究,重要的是考虑这些去中心化网络的影响,包括利弊。 挑战 在大规模构建分布式网络通常需要在性能与安全性、弹性等方面进行权衡。例如,在全球分布的商品硬件网络上训练 AI 模型可能成本效益和时间效率较低。如前所述,AI 模型及其工作负载变得越来越复杂,需要更多高性能 GPU 而不是商品化 GPU。 这就是为什么大公司会大量囤积高性能 GPU,而这是计算 DePINs 试图通过建立一个任何人都可以借出闲置供应的无许可市场来解决 GPU 短缺问题的内在挑战。协议可以通过两种主要方式解决这个问题:为希望向网络贡献的 GPU 提供商设定基准要求,以及通过汇集提供给网络的计算资源来实现更大的整体。然而,与能够分配更多资本直接与硬件供应商(如 Nvidia)进行交易的集中式服务提供商相比,这种模式本质上更具挑战性。DePINs 在未来应该考虑这一点。如果一个去中心化协议拥有足够大的资金库,DAO 可以投票分配部分资金购买高性能 GPU,这些 GPU 可以以去中心化的方式进行管理,并以比商品化 GPU 更高的价格出租。 另一个特定于计算 DePINs 的挑战是管理适量的资源利用。在其早期阶段,大多数计算 DePINs 将面临结构性需求不足的问题,就像许多初创企业今天面临的情况一样。一般来说,DePINs 面临的挑战是在早期建立足够的供应以达到最低可行产品质量。没有供应,网络将无法产生可持续的需求,也无法在高峰需求期间为其客户服务。这个等式的另一面是过剩供应的担忧。超过一定阈值后,只有当网络的利用率接近或达到满负荷时,更多的供应才是有益的。否则,DePIN 将面临过度支付供应的风险,这反过来会导致资源利用不足,除非协议提高代币发行量以留住供应商,否则供应商的收入将减少。 就像一个没有广泛地理覆盖的电信网络没有用处,一个出租车网络如果乘客必须等待过长时间才能搭车也没有用。如果 DePIN 必须长期支付人们提供资源,那么它就没有用。虽然集中式服务提供商可以预测资源需求并高效管理供应,但计算 DePINs 缺乏一个中央权威来管理这种利用率。因此,DePINs 必须特别战略性地建立资源利用。 对于去中心化 GPU 市场来说,一个更大的图景问题是 GPU 短缺可能即将结束。马克·扎克伯格最近在一次采访中表示,他认为未来的瓶颈将是能源,而不是计算资源,因为企业现在将争相大量建设数据中心,而不是像现在这样囤积计算资源。当然,这意味着由于需求减缓,GPU 的成本可能会降低,但这也引发了一个问题,即如果建设专有数据中心将 AI 模型性能标准提高到前所未有的水平,AI 初创企业将如何在性能和服务质量方面与大企业竞争。 计算DePIN的案例 重申一下,AI模型的复杂性及其随后的处理和计算需求与可用的高性能GPU和其他计算资源数量之间存在日益加大的差距。 计算DePINs在计算市场领域具有创新性颠覆潜力,今天该领域由主要硬件制造商和云计算服务提供商主导,基于以下几个关键能力: 提供更低的商品和服务成本。 提供更强的抗审查性和网络弹性保证。 受益于AI的潜在监管指南,要求AI模型尽可能开放以进行微调和训练,并且可以被任何地方的任何人轻松访问。 美国拥有计算机和互联网接入的家庭比例呈指数级增长,接近100%。在世界许多地方也显著增长。这表明潜在的计算资源提供者(GPU所有者)可能会愿意在有足够货币激励和无缝交易流程的情况下借出闲置供应。当然,这是一个非常粗略的估计,但这表明建立可持续的计算资源共享经济的基础可能已经存在。 超越AI,未来对计算的需求还将来自许多其他行业,例如量子计算。量子计算市场规模预计将从2023年的9.288亿美元增长到2030年的65.288亿美元,年均增长率为32.1%。这个行业的生产将需要不同种类的资源,但看看是否有任何量子计算DePINs启动以及它们会是什么样子将是很有趣的。 “在消费硬件上运行的开源模型的强大生态系统是保护未来价值免于被AI过度集中捕获的重要对策,并且比公司巨头和军队都要低得多。” - Vitalik Buterin 大型企业可能不是DePINs的目标受众,也不会是。计算DePINs重新赋予了个人开发者、小型创业者和资源有限的初创企业权力。它们允许将闲置供应转化为通过更多计算资源丰富带来的创新想法和解决方案。AI无疑将改变数十亿人的生活。与其担心它会取代每个人的工作,我们应该鼓励AI可以赋能个人和自我创业者、初创企业以及更广泛的公众的想法。 来源:金色财经
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06-18 18:28
破除AI数据壁垒 数据DAO正当时
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私人数据是人工智能训练无法获取的:比如
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Drive和Slacks等公司、个人健康数据或私人信息。 其次,如何收集收据:在现有的模式下,数据收集公司获取了大部分价值。Reddit的S-1将数据授权作为主要的预期收入源:“我们预计,我们不断增长的数据优势和知识产权将继续成为未来LLM训练的关键要素。”生成实际内容的最终用户并没有从这些授权协议或人工智能模型本身获得任何经济利益。这种错位可能会扼杀参与积极性——已经有起诉生成式人工智能公司或选择退出训练数据集的运动。更不用说将收入集中在模型公司或平台的手中而不分给最终用户分毫所带来的社会经济影响。 2、数据DAO效应 上述数据问题有一个共同的主线:它们受益于来自不同的、有代表性的用户样本的大量贡献。任何单个数据点对模型性能的价值可能都可以忽略不计,但总体来看,一大群用户可以聚集对人工智能训练有价值的新的数据集。这就是数据DAO概念的用武之地。有了数据DAO,数据贡献者可以通过提供数据收获经济好处,并可管理数据的使用方式和货币化方式。 数据DAO可以在当前数据领域里的哪些方面做出贡献?下面是一些想法——请注意,这并非一个详尽列表,数据DAO肯定还有其他的机会: (1)现实世界数据 在去中心化物理基础设施(DEPIN)领域,Hivemapper等网络旨在收集全世界最新的全球地图数据,方法是通过激励行车记录仪的所有者贡献他们的数据,以及激励用户通过他们的应用程序贡献数据(例如关于道路封闭或维修的数据)。可以将DEPIN视为现实世界的数据DAO,其中数据集是从硬件设备和/或用户网络生成的。这些数据对许多公司都有商业价值,收入将以代币奖励的形式回馈给贡献者。 (2)个人健康资料 生物黑客是一项社会运动,指的是个人和社区采取DIY的方法来研究生物学,通常是拿自己来做实验。例如,一个人可能会服用不同的益智药物来提高大脑的表现,或者测试不同的治疗方法或环境变化来改善睡眠,甚至还有人给自己注射实验性药物。 数据DAO可以通过组织参与者围绕共同的实验和系统地收集结果,为这些生物黑客的努力带来激励。这些个人健康DAO获得的收入,例如来自研究实验室或制药公司的收入,可以回到以自己的个人健康数据形式贡献结果的参与者。 (3)用人类反馈强化学习 使用RLHF(使用人类反馈强化学习)微调人工智能模型涉及到利用人类输入来提高人工智能系统的性能。通常,人们期待反馈者都是他们各自领域的专家,他们可以有效地评估模型的输出。例如,实验室可能会寻求数学博士的帮助来提高他们的LLM的数学能力,等等。代币奖励可以通过其投机优势在寻找和激励专家参与方面发挥作用,更不用说使用加密支付轨道所提供的全球访问权了。Sapien、Fraction和Sahara等公司都正在这一领域开展工作。 (4)私人数据 随着可供人工智能训练使用的公开数据越来越少,竞争的基础可能会转向专有数据集,包括私人用户数据。登录墙后面有大量高质量的数据仍然无法访问,例如私信、私人文件等。这些数据不仅可以有效地训练个人AI,而且还包含了在公共网络上无法访问的有价值的信息。 然而,访问和利用这些数据在法律和道德上都面临着重大挑战。数据DAO可以提供一种解决方案,允许有意愿的参与者上传和变现他们的数据,并可管理数据的使用方式。例如,Reddit数据DAO允许用户上传他们从Reddit平台导出的Reddit数据,其中包含评论、帖子和投票历史,这些数据可以以隐私保护的方式出售或出租给人工智能公司。代币激励让用户不仅可以通过一次性交易赚取收益,还可以基于使用其数据训练的人工智能模型所创造的价值大小赚取收益。 3、开放问题与挑战 虽然数据DAO的潜在好处是巨大的,但也存在一些考量和挑战。 (1)激励的扭曲影响 从Crypto使用代币激励的历史中可以看到一点,那就是外部激励会改变用户行为。这对利用代币激励来实现数据目的有直接影响:激励可能会扭曲参与者群体和其所贡献的数据类型。 代币激励的引入也引入了参与者寻求系统漏洞的可能性,例如提交低质量或捏造数据来让他们的收入最大化。这很重要,因为这些数据DAO的收益机会取决于数据质量。如果贡献偏离目标,就会破坏数据集的价值。 (2)数据测量和奖励 数据DAO的核心思想是,通过代币激励来奖励贡献者的数据提交,从长远来看,这将成为DAO所获得的收入。然而,考虑到数据价值的主观性,确切地知道应该对各种数据贡献给予多少奖励是极具挑战性的。在上面关于生物黑客的例子中,例如:某些用户的数据比其他用户的数据更有价值吗?如果是,决定因素有哪些?对于地图数据来说:某些地区的地图信息是否比其他地区更有价值?这种差异如何量化?(通过计算数据对模型性能的增量贡献来衡量人工智能中的数据价值这方面的研究非常活跃,但这种方法可能需要大量的计算。) 另外,建立健全的机制来验证数据的真实性和准确性至关重要。如果没有这些措施,系统可能容易面临欺诈性数据提交(例如创建虚假账户)或Sybil攻击。DEPIN网络试图通过在硬件设备级别进行集成来解决这个问题,但是依赖于用户贡献的其他类型的数据DAO可能容易受到操纵。 (3)新数据递增量 大多数开放网络已经被用作训练目的,因此数据DAO操作员必须考虑,通过分布式方式收集的数据集是否真的是开放网络上现有数据的增量和附加,以及研究人员是否可以从平台上获得这些数据或通过其他方式获取这些数据。上述想法强调了收集全新数据的重要性,这些数据超越了现有的数据,导致了接下来的考量:影响大小和收益机会。 (4)评估收益机会 从本质上讲,数据DAO正在构建一个双边市场,将数据买家和数据贡献者联系起来。因此,数据DAO的成功取决于能否吸引稳定且多样化的、愿意为数据付费的客户群。 数据DAO需要识别和验证其最终需求,并确保收益机会足够大(无论是基于总量还是基于单个贡献者),以激励所需数据的数量和质量。例如,创建一个用户数据DAO来汇集个人偏好以及出于广告目的浏览数据的想法已经讨论了好几年了,但最终,这样一个网络能够传递给用户的收益可能微乎其微。(作为对比参考,Meta在2023年底的全球ARPU为13.12美元。)随着人工智能公司计划在训练方面投入数万亿美元,分给每个用户的数据收益可能足以吸引大规模贡献,这就给数据DAO提出了一个有趣的问题:“为什么是现在?” 4、攻克数据墙 数据DAO代表了一种潜在的光明前景,可以生成新的高质量数据集,并攻克人工智能领域里的数据墙。具体如何实现还有待观察,但我们很高兴看到这个领域的发展。 来源:金色财经
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金色财经
06-18 15:38
73%高净值富人都在做!AI炒作后,马斯克将布局目光转向“这传统资产”……
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尤其是让英伟达(NVIDIA)和谷歌(
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)等科技巨头受益。 (来源:Bezinga) 然而,在AI公司被炒作的背景下,马斯克将注意力转向了更成熟的细分市场,他并不是唯一一个这样做的人;最近,罗斯柴尔德家族以超过1.97亿美元的价格将这项资产卖给了荷兰政府,而奥普拉·温弗瑞以1.5亿美元的价格出售了同一项资产,获利6200万美元。杰夫·贝佐斯也加入了这一潮流,投资7000万美元于这一资产类别:美术。 瑞银调查显示,73%的超高净值美国人将艺术视为一种多元化策略,其理由十分充分。1995年至2022年间,蓝筹艺术品的表现比标准普尔500指数高出136%。 2023年,蓝筹艺术品销量超过了疫情前的水平。 据德勤称,价值1.7万亿美元的艺术品和收藏品市场预计未来五年将增长58%。 另外,《华尔街日报》(WSJ)将艺术品评为“地球上最热门的市场之一”。 根据花旗银行1995-2021的数据,在主要资产类别中,艺术品与公开股票的相关性是最低的之一。 人们普遍认为,投资毕加索、巴斯奎特和康多等知名艺术家的艺术作品需要大量财富,但Masterworks等平台允许投资者购买代表艺术品部分所有权的股份。这使得投资者能够以拥有整件艺术品的成本的一小部分,购买布拉德·皮特、莱昂纳多·迪卡普里奥和碧昂丝等名人也喜欢的资产类别。 根据瑞银2023年亿万富翁报告,相当一部分超级富豪收藏家打算在2023年下半年至2024年维持或增加艺术品投资,与往年一致。信心依然高涨,77%的受访收藏家对未来六个月的艺术品市场表现表示乐观,凸显了其韧性。 花旗的研究结果表明,即使只将5%的资金适度分配给当代艺术,在几乎所有情况下都能显著提高投资组合的长期表现。 尽管这些统计数据令人信服,但许多投资组合主要由股票和债券组成,这主要是因为艺术品投资的复杂性和高成本。 对于大多数投资者来说,大规模参与艺术市场仍然在财务上难以承受。然而,像杰作正在让大众能够接触到Banksy和Picasso等知名艺术家的数百万美元艺术品。 Masterworks已成功退出21次,年化净回报率高达14.6%至36.2%。对于那些希望效仿亿万富翁艺术品投资者的人来说,Masterworks是进入艺术品投资领域的关键门户。
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秉哥说市
06-18 13:32
解读Cookie3:以创新MarketingFi 重塑 Web3 营销生态
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显著的比例。大部分预算都被广告巨头如
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和 Facebook 所占据,用户的注意力被商品化却没有得到公平的回报。大约 95% 的营销预算浪费在没有转化的用户上。 此外,不相关的广告推送和频繁的广告打断用户体验,加剧了用户对广告的反感和抵制。用户的数据被收集和分析用于商业目的,使他们的隐私和数据安全受到威胁,进一步影响了对平台的信任度。随着广告数量的增加,用户逐渐对广告产生疲劳,甚至主动忽视广告内容。这种现象不仅降低了广告的有效性,还浪费了企业的营销资源。 为了应对这些问题,越来越多的企业开始转向更具互动性和用户参与度的营销策略,如任务和空投奖励,这种方法不仅提高了用户的参与度,还能够更公平地分配营销价值。为了应对这些问题,我们今天介绍的 Cookie3 项目通过 MarketingFi 和 AI 数据层,致力于创建一个去中心化的营销经济,提升用户参与度和投资回报率,同时为用户、创作者和企业带来更公平的价值分配。 1. 基础信息 Cookie3 旨在通过利用 Web3 技术和 AI 创建去中心化的营销经济(称为 MarketingFi),彻底改变数字营销。这一系统通过令牌奖励用户,为他们在生态系统中的贡献提供公平的回报。Cookie3 提出了 MarketingFi 概念,通过去中心化的框架重新定义营销经济。它结合 Web2 和 Web3 的营销渠道,利用 AI 识别最有价值的受众,并通过令牌或链上和链下奖励进行回报。这种方式可以最小化营销浪费,促进生态系统的增长。 1.1 项目信息 项目名称:Cookie3 推特:448K粉丝 Discord:185K成员 电报:184K粉丝 1.2 代币信息 代币名称:Cookie 代币总量:10亿枚 TGE时间:北京时间 2024 年 6 月 13 日 18 点 上所情况:计划在 Bitget、Bybit、MXEC 和 Kucoin 等交易所发行。 2. Cookie3的项目背景 2.1 团队背景 Cookie3 由一支经验丰富的专业团队创立,包括联合创始人兼 CEO Filip Wielanier、联合创始人兼 CTO Wojciech Piechociński 以及首席数据官 Patrycja Sawicka。团队成员在区块链、AI 和数据分析领域拥有丰富的经验,为项目的发展提供了坚实的技术和管理支持。 2.2 融资情况 Cookie3 在其发展过程中共筹集了550万美元的资金。最近的一轮种子轮融资于2022年8月3日完成,筹集了330万美元,领投机构为 The Spartan Group。其他参与投资的机构包括 LD Capital、Hartmann Capital、OrangeDAO、Big Brain Holdings 和 Jsquare 等 。 另外,80 万美元的融资是通过在 Polkastarter 和 ChainGPT Pad 上进行的 IDO 向公众开放的。 Polkastarter IDO 注册已结束,ChainGPT Pad IDO 于 6 月 12 日和 11 日完成。 2.3 合作情况 Cookie3 与多个知名机构建立了战略合作关系,包括 Spartan Group、Animoca Brands 和 ChainGPT。这些合作伙伴不仅提供了资金支持,还为项目带来了宝贵的行业资源和战略指导。 3. Cookie3的商业价值 3.1 解决的问题 营销预算浪费:传统的 Web2 营销模式中,大量营销预算被广告巨头如
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和 Facebook 占据,导致高达95%的预算浪费在没有转化的用户身上。 用户数据隐私:用户的注意力被商品化,隐私和数据安全问题严重,影响用户体验和信任度。 无效的广告投放:不相关的广告推送和频繁打断用户体验,导致用户对广告的反感和抵制。 3.2 解决方案 MarketingFi 模型:结合链上和链下数据分析及 AI 技术,通过去中心化框架重新定义营销经济。利用 $COOKIE 代币,实现营销价值的锁定和公平分配。 Cookie3 Analytics:提供类似
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Analytics 的全面数据分析工具,帮助项目方追踪和优化网站流量及用户行为。 Cookie3 Airdrop Shield:确保空投分发给优质用户,避免代币被机器人或 Sybil 攻击者滥用。 Cookie3 Affiliate:汇聚了超过18000个 KOL,覆盖超过4亿粉丝,帮助项目方实现更广泛的用户覆盖和更高的转化率。 3.3 市场容量与市场机会 人工智能和数字营销行业:目前价值超过7200亿美元,预计到2030年将增长至2.5万亿美元。Cookie3 在这一快速扩展的市场中具有巨大潜力。 Web3 营销:随着去中心化技术和区块链的普及,越来越多的项目需要高效、透明和公平的营销解决方案。Cookie3 提供的 MarketingFi 模型正好满足了这一需求。 3.4 增长预估 用户增长:当前已被超过300个 dApps 集成使用,每天新增用户数超过2个,预计在牛市来临和项目大量上线时将迎来更大的增长高峰。 市场份额:通过不断优化产品和扩大市场覆盖,Cookie3 有望在 Web3 营销领域占据重要位置,成为行业标杆。 投资回报:随着 $COOKIE 代币的多重应用场景和奖励机制,持有者将获得丰厚的回报,进一步推动平台的增长和用户参与度。 4. Cookie3的经济学 4.1 角色 用户:在 MarketingFi 经济中,用户不仅是消费者,还是项目的共同拥有者和共同创作者。他们因发现并参与合适的项目而获得报酬。 创作者:品牌与影响力者(KOL)合作,通过特定渠道和转化事件获取用户,并根据其在各种活动中的表现获得奖励。 企业:企业利用数据、AI 和钱包分析,将营销预算分配给会成为项目推动者和支持者的用户,从而增加生态系统的价值。 4.2 COOKIE代币经济学 1. 代币功能 $COOKIE 代币是 Cookie3 生态系统的核心,它在多个方面发挥作用: 价值分配:$COOKIE 代币锁定了所有产品和平台的价值,并以奖励的形式重新分配给 $COOKIE 持有者。这种机制确保了所有参与者的公平收益。 奖励机制:持有 $COOKIE 代币的用户可以获得奖励、空投以及独家体验的访问权限 治理权:持有 $COOKIE 代币的用户还可以参与平台治理,决定 Cookie DAO 财库的使用方向,影响平台的未来发展。 2. Staking $COOKIE 代币拥有全面的质押功能,提供有竞争力的质押奖励。质押代币的用户不仅可以获得额外的收益,还能在生态系统中获得更高的影响力和权利。 3. 多重空投 持有 $COOKIE 代币的用户可以参与多个项目的空投,这些项目使用 Cookie3 Airdrop Shield 来确保空投代币的分发质量。通过这种方式,用户能够不断获得新的代币和项目的参与机会。 4. 协议费用 部分 Cookie3 Affiliate 协议费用将转化为奖励,分配给 $COOKIE 代币持有者。这个机制不仅增加了代币的使用场景,还提升了用户的参与积极性。 5. 市场评分提升 持有 $COOKIE 代币的用户将提升他们的 MarketingFi 评分,从而在生态系统中获得更多的投资机会和参与项目的优先权。 6. 专属访问 $COOKIE 代币持有者可以获得 Cookie3 新产品的白名单访问权限,以及代币门控平台的独家功能。这种专属访问不仅增加了用户的忠诚度,还提升了平台的用户活跃度。 通过这些多样化的功能和应用场景,$COOKIE 代币不仅在生态系统内创造了一个公平和高效的价值分配机制,还通过激励和奖励机制提升了用户的参与度和平台的整体价值。 5. 产品与技术 5.1 Cookie3的产品线 Cookie3 Analytics:一个 B2B 应用程序,帮助营销人员跟踪从链上到链下的活动表现,确定最有效的渠道和活动。 Cookie3 Airdrop Shield:确保空投分发给优质用户,而不是机器人或 Sybil 攻击者。 Cookie3 Affiliate:一个允许企业启动和管理联盟活动的平台,创作者可以选择适合他们的活动并获得报酬。 5.2 关键技术 Cookie3 的技术基础源于多年的研究和开发,包括链上和链下分析、AI 工具和行为特征映射。其核心功能包括: 无需 Cookie 的分析 基于表现的奖励 跨链操作 数据驱动的决策 6. 总结 Cookie3 通过其独特的 MarketingFi 模型和强大的数据分析能力,致力于解决传统营销中的诸多痛点,提升营销效率和用户体验。随着 Web3 生态系统的扩展和市场需求的增加,预计 Cookie3 的用户群体和市场份额将快速增长。其代币经济学设计确保了代币的公平分配和市场的长期稳定,未来有望成为数字营销领域的领先平台,为用户、创作者和企业带来更多价值。 Cookie3 将于2024年6月13日18:00正式上线 $COOKIE 代币,已经参与IDO或者对项目感兴趣的朋友们可以关注一下。(投资有风险,注意请勿追高,本文不作为投资推荐。) 其他 什么是MarketingFi? MarketingFi 是一种创新的去中心化营销经济模型,由 Cookie3 提出。它结合了 Web2 和 Web3 的营销渠道,通过利用人工智能和区块链技术,识别并奖励最有价值的受众。MarketingFi 通过分配代币或链上和链下的奖励,最小化营销浪费,促进生态系统的增长。与传统营销不同,MarketingFi 将价值从广告巨头转移到用户和创作者,创建一个透明且公平的价值分配系统,激励持续参与和支持的优质用户。 来源:金色财经
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金色财经
06-18 08:20
高盛追加标普500指数年底目标价!最高看涨至6300点
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伟达(NVDA)、 Alphabet(
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)、亚马逊(AMZN)和Meta(META)—— 它们合计上涨了45%,占该指数市值的25%。这五只股票的每股收益增长了84%,而普通股票的每股收益增长了5%,这是因为人们对人工智能的热情推动了估值的上升。 他们表示:“我们现在预计,截至年底,目前自下而上共识预期显示的2025年每股收益预期将为279美元,仅下调2%,为历史平均修正值的一半。”但他们仍将2024年和2025年的每股收益预期分别定为241美元(增长8%)和256美元(增长6%),因为他们认为对明年的普遍盈利的预测“过于乐观”。 他们的估值模型显示,标普500指数的市盈率到年底将达到20.4倍,比目前的21.1倍低3%。 高盛还列出了标普500指数可能面临的其他情景,例如“追赶”情景(即其他股票跟上大型股的上涨步伐),那么该指数年底将收于5900点,届时标普500等权重指数的市盈率将扩大至18倍,达到疫情前的最高水平。 他们还指出一种“下跌”情景,即该指数年底将达到4700点。科斯汀及其团队表示:“当今市场领导者面临的主要风险是:当前分析师的估计被证明过于乐观”,而人工智能的乐观情绪会给上涨带来更高的门槛。 第三种情景是“大型股持续表现优异”,那么该指数收盘价将达到6300点。第四种情景是,如果投资者开始对经济持谨慎态度,并开始消化更高的经济衰退风险,那么该指数收盘价可能达到4800点。 科斯汀表示:“尽管我们的经济学家仍预测美国经济增长高于市场共识,但进一步疲软的增长数据可能会重新引发人们对经济放缓的担忧,并将标普500指数市盈率推低至18倍。”在这种情况下,投资者可能会“倾向于购买那些被认为安全的大型股,从而推高整体股指相对于等权重指数的溢价,并限制一些下跌空间。” 他们表示,这种下行风险也将受到美联储的限制,如果经济数据开始恶化,美联储将有更大的降息空间。 科斯汀和他的团队还补充道,美国大选仍然是股市面临的一个主要风险。从历史上看,在大选年,该指数在10月下旬至11月初之间下跌了4%,但大选结束后股市往往会反弹得更高。
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金融界
06-18 07:59
高盛预测:标普将飙升至5600点,科技巨头驱动市场强劲回报
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、Alphabet(纳斯达克股票代码:
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)、谷歌、亚马逊(纳斯达克股票代码:AMZN)和Meta Platforms(纳斯达克股票代码:META)。 高盛(Goldman Sachs)分析师在6月14日的一份报告中表示,这些股票总共飙升了45%,目前占标准普尔500指数股票市值的25%。 反弹的驱动因素包括上调这些科技公司的2024年盈利预期,以及投资者对人工智能的热情增加导致的估值扩张。 上述五家公司公布的第一季度每股收益同比增长84%,而标准普尔500指数股票的同比增长为5%,促使分析师将这五只科技股的2024年每股收益预测上调38%。相比之下,该指数中其他495只股票的盈利预测下调了5%。 高盛表示,2024年的共识预测意味着这五只股票的每股收益增长与标准普尔500指数中位数之间存在31个百分点的差距(37%对6%),但这一差距预计将在2025年缩小至8个百分点,在2026年缩小至4个百分点。 该行现在预计,目前自下而上的共识2025年每股收益预期将在年底前仅下调2%,是历史平均修正值的一半。 高盛表示:“鉴于今年已经上调了大型科技股的盈利,我们预计到年底,对标准普尔500指数每股收益的普遍修正将继续低于平均水平。” “然而,我们维持对2024年的盈利预测,因为我们认为明年的利润率预期仍然过于乐观。” 展望未来,高盛的估值模型显示,到年底,标准普尔500指数的市盈率将达到20.4倍,比目前的21.1倍低3%。2025年盈利增长强劲,实际收益率大致保持不变,这意味着标准普尔500指数2024年底的公允价值市盈率为15倍。 该银行表示,选举仍然是标准普尔500指数水平的主要风险,介于3个月和年底预测范围之间。 从历史上看,在选举年,指数波动性在选举前增加,标准普尔500指数在10月底至11月初期间下跌了4%。尽管如此,波动性通常会消退,该指数在大选后反弹至更高的水平。
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Heidi
06-18 01:24
深入探讨去中心化人工智能(DeAI)及其重要性
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来自研究机构、私营公司或少数开源组织。
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、OpenAI、IBM、AWS 和 Microsoft 是一些主要参与者。 去中心化 AI 的需求 中心化 AI 存在其问题。试想一下,单点故障意味着一次漏洞可能会危及所有内容。 相比之下,去中心化 AI (DeAI) 通过将数据分布在多个节点上,使系统更安全。如果一个节点受到攻击,其余节点仍能正常运作。这种设置还使用户对其数据拥有更多控制权,尤其是在利用完全同态加密 (FHE) 和零知识机器学习 (ZKML) 等技术时,降低了隐私风险。 审查是中心化系统的另一个重大问题。一个实体可以控制和操纵信息。相比之下,去中心化 AI 分布控制,难以让任何单一实体主导叙述。这确保了信息保持可访问并免受不当影响。 透明度是我认为的关键因素。开源模型、激励机制和协作工作流管理意味着任何人都可以随时检查和验证决策。这种开放程度解决了中心化系统中隐藏偏见和不透明过程的问题。此外,它允许更多人参与并贡献。例如,拥有闲置计算空间的人现在可以通过去中心化计算提供商如 Akash 和 Render 出租。 去中心化模型还限制了中央实体的权力,防止 AI 被滥用于不公平的目的。通过促进协作和知识共享,它利用集体智慧和更大的治理,导致系统更稳健、更开放和更准确。 加密技术在其中充当了促进者,将最好的两方面结合在一起。它提供了对顶级服务、计算、模型和数据的访问,同时为每个利益相关者提供激励循环、安全性和隐私。这种协同作用确保 DeAI 不仅有效,而且公平和安全。 DeAI 的实际应用 以下是 DeAI 领域的一些关键应用: 行业应用 医疗保健 DeAI 通过实现医疗机构之间的安全、私密的数据共享来增强医疗保健。 AI 算法可以分析匿名数据以识别模式、预测疾病爆发并个性化治疗计划。例如,患者可以私下分享他们的数据给医院,并确保只有他们自己拥有数据,没有其他人。 金融 去中心化金融 (DeFi) 是 web3 的最大子生态系统之一。AI 可以帮助增强风险管理和交易。 这些协议使用 AI 评估风险、预测资产价格并优化交易策略。例如,许多项目正在开发有效资产管理、AI 驱动的自动化做市商 (AMM) 工具等。 安全和欺诈检测 AI 算法可以通过分析交易数据中的模式和异常来帮助系统检测和防止欺诈。 这增加了 web3 协议的安全性。例如,在 NFT 生态系统中,AI 可以帮助识别假冒资产,确保完整性。 内容/情感生成 AI 可以用于创建故事情节、传说、游戏机制等。 例如,web3 游戏可以使用 AI 从文本描述生成游戏内容,智能合约管理角色画像和物品等资产的所有权。 此外,了解用户对某个类别、问题或市场的看法非常有价值。Kaito 和 Nansen 等工具旨在提供这种情报。 AI 代理和自动化 有项目正在为各种领域的任务构建自主 AI 代理,从客户服务到供应链管理。 这些代理可以由任何人创建或在协作努力下创建,所有利益相关者都可以无缝地自动获得奖励。 用户体验 web3 的用户体验并不是最好的,但模型可以通过个性化推荐和行为预测来提升这一体验。 去中心化的社交网络是一个很好的例子,允许用户选择内容推荐的算法或根据自己的喜好策划他们的 feed。 生态系统管理 激励结构 利益相关者可以通过提供数据、计算能力或开发算法获得奖励(赚取代币)。 动机在于,存在强大的需求驱动因素,促使人们聚集在一起,合作解决难题,同时也能公平地获得时间和努力的回报。 成本效率 DeAI 平台可以通过利用分布式网络中的未使用资源大幅降低成本。它们消除了对昂贵数据中心的需求,并确保资源被最大化使用。 例如,Akash Network、Aethir 和 Render 等项目允许用户租用他们未使用的计算能力用于 AI 任务,提高了效率。 治理 DeAI 还可以用于改进治理流程,特别是对于协议和去中心化自治组织(DAO)。 AI 可以自动化声誉管理和奖励,确保在 DAO 中公平地认可贡献。 推动加密与 AI 结合领域发展的催化剂 加密与 AI 结合的交叉领域有几个强劲的催化剂推动其发展。让我们来看看其中的一些。 首先,生态系统的资金一直在增加。过去一年中,共有 10.2 亿美元被投入到 136 轮融资中,平均每轮 750 万美元。Hack VC、Variant、Paradigm 和 Polychain 等著名投资者正在进行重大投资。这一资本的涌入正在为该领域的研究和创新提供动力。 其次,这项技术旨在提供比中心化系统更具成本效益的替代方案。它可以将潜在的运营成本降低近 50%,高效处理大数据量,并同时提供安全性和隐私性。例如,Akash 声称与 AWS、GCP 和 Azure 相比,其计算提供的成本降低了 85%。 从市值来看,该领域的领先项目,如Bittensor、Akash、Render、Worldcoin,在过去的一年里在二级市场上表现异常出色。这些项目一直是 web3 中表现最好的资产之一。根据 Coinbase 的报告,Crypto x AI 品类在品类层面也表现明显出色。 2024 年 4 月,NVIDIA 公布的业绩非常出色。以下是一些新闻中的数据: 他们报告称 2024 年第一季度的收入为 260 亿美元,比 2023 年第四季度增长 18%,比去年同期增长 262%。 2024 年第一季度每股摊薄 GAAP 收益为 5.98 美元,比上一季度增长 21%,比去年同期增长 629%。 这些数字相当亮眼。 中心化服务的宕机事件 最近,所有中心化服务(包括
Google.com
、ChatGPT、Perplexity)都同时宕机,而所有 Web3 服务则完好无损地运行着。Akash Network 的创始人在此事件期间发出了这样一条推文。 由于这些以及许多其他类似的举措、事件和创新,这个领域正在快速发展。 领先的远见者 生态系统正在积聚势头,这要归功于一些关键行业人物的支持和参与。 Erik Voorhees ShapeShift 的创始人和推特上的大人物,推出了 Venice AI,旨在创建一个无需许可的替代品,替代类似 ChatGPT 的流行 Web2 大语言模型(LLM)。 Venice 侧重于用户隐私和反审查,利用开源技术提供未经过滤和无偏见的信息。 Emad Mostaque Stability AI 的创始人和前 CEO,已辞职,全身心投入 DeAI,他正在构建 Schelling AI。 他认为,随着 AI 变得越来越关键,透明和分布式治理将变得非常重要。 Niraj Pant 前 Polychain Capital 的 GP,现正在构建 Ritual.net。 这个平台旨在为 AI 构建一个主权执行层,允许开放和无需许可的创建、分发和改进 AI 模型。 Ritual.net 的第一阶段 Infernet 允许开发者通过智能合约和链下访问模型。 存在的问题 虽然去中心化 AI 提供了许多好处,但它也面临着需要注意的重大挑战。以下是当前面临的主要问题: 初始设置成本和挑战 建立一个 DeAI 网络面临相当大的困难。构建必要的基础设施和吸引参与者需要大量的时间和资源。这个冷启动问题突显了吸引早期采用者的强大激励措施的必要性。然而,在未达到临界质量之前,网络难以获得牵引力。 增加的协调需求 管理一个去中心化网络非常复杂。同步多个节点和利益相关者,确保数据一致性,维护安全性,并以成本效益高的方式运营需要大量努力。虽然这种协调体现了加密 x AI 的精髓,但有时可能变得低效和繁琐。 可扩展性挑战 网络在可扩展性方面面临挑战。在不降低性能的情况下处理不断增加的数据和交易是当今的一个重大挑战。由于节点运行时间的差异,去中心化网络可能会遇到延迟和带宽问题,影响整体效率。诸如分片之类的解决方案仍在发展中,可能无法完全缓解这些问题。 资源获取 公司在获取最先进的资源方面往往会遇到障碍。主要的中心化提供商可以大量投资于最新的硬件和软件,赋予他们竞争优势。相反,DeAI 项目由于资金有限,可能落后,影响其性能和能力。例如,NVIDIA 倾向于优先为像 GCP、Azure 和 AWS 这样的大型用户分配资源,而不是他们的 Web3 对手,因为需求更高。然而,对于 Web3 提供商来说,当前供应超过需求,或者他们可能仍处于初期建设阶段。 法规和法律挑战 加密在很大程度上处于法规的灰色地带。缺乏明确的监管框架可能会导致法律风险和不确定性。在去中心化环境中遵守 GDPR 等法规变得更加困难,导致全球范围内持续的斗争。 加密 x AI 的未来 加密和 AI 的融合有望催生创新项目和应用,解决现实世界的挑战。 在我们即将发布的博客中,我们将深入探讨加密的几个关键子类别。我们将探索零知识机器学习(zkML),如 Modulus Labs 和 Giza 等项目,开发以模型推理为中心的产品。此外,我们还将研究去中心化云计算提供商如 Render、Akash Network 和 Aethir,强调它们在提供可扩展且具有成本效益的传统云服务替代方案中的作用。 还有许多其他类别,包括 AI 代理、消费者应用和 Web3 游戏,正在蓬勃发展,如 Prime、Nim Network 和 AI Arena 等项目在这一领域运作。虽然列表可以继续扩展,但我们将把进一步的探索留待下一篇博客文章中。 在这个领域中,有着悠久历史和成功记录的几个项目包括: Bittensor:这个项目正在开发一个去中心化网络,通过区块链激励参与者共享 AI 模型和数据集,使用“子网”奖励贡献。 Fetch:致力于自主 AI 代理市场,Fetch 提供与 ChatGPT 和 Slack 等顶级服务的集成,通过简单的 API 集成实现对齐。 Akash Network:专注于构建一个提供云计算资源的去中心化市场,Akash Network 使用其 AKT 代币进行治理、安全和网络内的交易。 结束语 我坚信去中心化 AI(DeAI)有望成为游戏规则的改变者,我们才刚刚开始见证其在生态系统中的增长。 DeAI 体现了透明性、协作和全球影响的原则。正如我们所讨论的,它正在重塑各个关键领域。 Render、Akash 和 Worldcoin 等项目凭借其显著的吸引力和资金,不仅展示了这一领域的巨大潜力,还预示了未来几年可能会经历的显著增长。 展望未来,我们将深入探讨加密 x AI 的子类别,继续探索这一动态领域。 未来光明,我们才刚刚开始。 来源:金色财经
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金色财经
06-17 16:51
3EX品牌全新升级后 带来了哪些变化?
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用,用户可以在Apple Store或
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Play中下载最新版本。这确保了无论用户在何处,都能享受到3EX提供的优质服务和先进技术。 我们期待看到这些新功能如何在实际操作中帮助用户实现交易效率的提升,并继续关注3EX如何在未来继续引领市场创新。 3EX相关链接: 社媒Linktree:https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源:金色财经
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金色财经
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