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易点天下下跌5.04%，报15.84元/股

联网媒体资源和优质的广告主客户资源，与Google、Facebook、TikTokForBusiness等全球头部媒体及阿里巴巴、腾讯、网易等知名企业保持长期合作关系。截至3月29日，易点天下股东户数4.32万，人均流通股7150股。 2023年1月-9月，易点天下实现营业收入15.84亿元，同比减少15.23%；归属净利润1.81亿元，同比减少27.79%。

金融界04-10 13:21

回顾 | 香港安全主题会议精彩内容整理：安全、监管与创新的交汇点

024年4月7日，由CertiK主办，Google Cloud、Orders.Exchange等联合举办的Side Event圆满结束。此次活动汇聚了Web3.0领域的众多专家和行业领袖，共同探讨了Web3.0安全体系的构建、安全风险的识别与防范以及与监管机构的合作等关键议题。活动中，CertiK的首席安全官李康教授、Orders.Exchange的投资人Jason Kwok以及Cointime的首席执行官兼Elven的合伙人Laura发表了主题演讲。这场活动吸引了众多Web3.0领域的专家和从业者，他们聆听了关于构建Web3.0安全体系、识别与防范安全风险、与监管机构合作等方面的深入讨论。活动现场接下来，让我们一同回顾本次Side Event上嘉宾们的精彩演讲：主题：近期的Web3.0安全事件李康教授在演讲中深入探讨了Web3.0安全和风险管理的重要性。他提到，根据《Hack3d：2024年第一季度Web3.0安全报告》，该季度Web3.0领域遭受的经济损失高达5.02亿美元私钥泄露仍然是造成资产损失的主要原因。CertiK不仅关注传统安全威胁，如私钥泄露、闪电贷攻击和智能合约利用，同时也密切关注新兴的风险趋势，例如比特币L2攻击、运营者缺失安全防范和开发者后门导致的退出骗局等问题。为了应对这些挑战，CertiK提供了包括威胁建模、多层防御策略和专业服务在内的全面安全审计服务。推出了Skynet天网平台上的安全排行榜，为用户提供了一个透明的安全评估平台，帮助他们更好地理解和决策。此外，CertiK还提供7*24小时威胁事件响应服务，使用开源情报（OSINT）和链上分析进行分类自动警报，以提高整个Web3.0生态的安全性。主题：比特币DEX：平衡去中心化与安全性 Jason Kwok的演讲中首先介绍了Orders.Exchange如何利用PSBT技术和流动性池实现ASK和BID订单的即时匹配，但同时也指出了这种方法存在的安全漏洞，特别是RBF攻击的风险。为了解决这些问题，Orders.Exchange开发了名为0-Sec Multi Transactions的新架构，提高了交易的安全性，并采用了多签名管理和冷热钱包隔离策略，增强资产保护措施。主题：全球合规视角下的Web3.0财务管理 Laura的演讲中详细介绍了Elven专业加密会计平台如何帮助Web3.0企业有效管理复杂的财务需求。Elven通过自动化会计流程、支持多货币会计和估值，以及提供符合GAAP和IFRS标准的财务报告，简化了加密资产的财务管理。同时，Laura强调了合规性的重要性，表示Elven可以提供自动化的税务报告和发票处理工具，帮助企业遵守监管要求。以上演讲共同强调了Web3.0领域面临的安全挑战及其重要性，并提出了相应的解决方案和创新工具，为传统产业的Web3.0转型提供了宝贵的见解和启发。这场Side Event不仅为Web3.0领域的专业人士提供了一个交流和学习的平台，也促进了行业内的合作与创新。与会者共同探讨了Web3.0安全面临的挑战与机遇，同时，这些讨论也为传统产业如何利用Web3.0技术进行转型升级提供了宝贵的启示和思考。 CertiK在4月还将举办和参与Web3.0领域的重要活动，欢迎参与！来源：金色财经

金色财经04-10 11:53

直击谷歌(GOOGL.US)Cloud Next‘24大会：推出Gemini 1.5 Pro公共预览版发布一系列AI产品更新

在周二的Google Cloud Next'24大会上，谷歌(GOOGL.US)高管、合作伙伴和客户对利用生成式人工智能(AI)的成功案例进行了详细介绍，宣布将首次通过其AI应用平台Vertex AI向公众开放Gemini 1.5 Pro，并发布了一系列面向云计算企业客户的AI产品更新。

金融界04-10 07:53

力盟科技(02405)下跌10.75%，报2.74元/股

nstagram、Messenger、Google、Twitter、TikTok、YouTube、Snapchat、Pinterest等全球主流媒体资源。截至2023年年报，力盟科技营业总收入1.52亿元、净利润5088.92万元。

金融界04-09 16:07

力盟科技(02405)下跌5.54%，报2.9元/股

nstagram、Messenger、Google、Twitter、TikTok、YouTube、Snapchat、Pinterest等全球主流媒体资源。截至2023年年报，力盟科技营业总收入1.52亿元、净利润5088.92万元。

金融界04-09 16:06

AI\DePIN\Sol生态三重光环加身：浅析发币在即的IO.NET

mazon Web Services、Google Cloud Platform、微软的Azure等，分布式AI计算的主要价值主张包括：可访问性：使用 AWS、GCP 或 Azure 等云服务获取算力芯片的访问权限通常需要几周时间，而且流行的 GPU 型号经常无货。此外为了拿到算力，消费者往往需要跟这些大公司签订长期、缺少弹性的合同。而分布式算力平台可以提供弹性的硬件选择，有更强的可访问性。定价低：由于利用的是闲置芯片，再叠加网络协议方对芯片和算力供给方的代币补贴，分布式算力网络可能可以提供更为低廉的算力。抗审查：目前尖端算力芯片和供应被大型科技公司所垄断，加上以美国为代表的政府正在加大对AI算力服务的审查，AI算力能够被分布式、弹性、自由地获取，逐渐成为一个显性需求，这也是基于web3的算力服务平台的核心价值主张。如果说化石能源是工业时代的血液，那算力或将是由AI开启的新数字时代的血液，算力的供应将成为AI时代的基础设施。正如稳定币成为法币在Web3时代的一个茁壮生长的旁支，分布式的算力市场是否会成为快速成长的AI算力市场的一个旁支？由于这还是一个相当早期的市场，一切都还有待观察。但是以下几个因素可能会对分布式算力的叙事或是市场采用起到刺激作用： GPU持续的供需紧张。GPU的持续供应紧张，或许会推动一些开发者转向尝试分布式的算力平台。监管扩张。想从大型的云算力平台获取AI算力服务，必须经过KYC以及层层审查。这反而可能促成分布式算力平台的采用，尤其是一些受到限制和制裁的地区。代币价格的刺激。牛市周期代币价格的上涨，会提高平台对GPU供给端的补贴价值，进而吸引更多供给方进入市场，提高市场的规模，降低消费者的实际购买价格。但同时，分布式算力平台的挑战也相当明显：技术和工程难题工作验证问题：深度学习模型的计算，由于层级化的结构，每层的输出都作为后一层的输入，因此验证计算的有效性需要执行之前的所有工作，无法简单有效地进行验证。为了解决这个问题，分布式计算平台需要开发新的算法或使用近似验证技术，这些技术可以提供结果正确性的概率保证，而不是绝对的确定性。并行化难题：分布式算力平台汇聚的是长尾的芯片供给，也就注定了单个设备所能提供的算力比较有限，单个芯片供给方几乎短时间独立完成AI模型的训练或推理任务，所以必须通过并行化的手段来拆解和分配任务，缩短总的完成时间。而并行化又必然面临任务如何分解（尤其是复杂的深度学习任务）、数据依赖性、设备之间额外的通信成本等一系列问题。隐私保护问题：如何保证采购方的数据以及模型不暴露给任务的接收方？监管合规难题分布式计算平台由于其供给和采购双边市场的无许可性，一方面可以作为卖点吸引到部分客户。另一方面则可能随着AI监管规范的完善，成为政府整顿的对象。此外，部分GPU的供应商也会担心自己出租的算力资源，是否被提供给了被制裁的商业或个人。总的来说，分布式计算平台的消费者大多是专业的开发者，或是中小型的机构，与购买加密货币和NFT的加密投资者们不同，这类用户对于协议所能提供的服务的稳定性、持续性有更高的要求，价格未必是他们决策的主要动机。目前来看，分布式计算平台们要获得这类用户的认可，仍然有较长的路要走。接下来，我们就一个本轮周期的新分布式算力项目IO.NET进行项目信息的梳理和分析，并基于目前市场上同赛道的AI项目和分布式计算项目，测算其上市后可能的估值水平。 2.分布式AI算力平台：IO.NET 2.1 项目定位 IO.NET是一个去中心化计算网络，其构建了一个围绕芯片的双边市场，供给端是分布在全球的芯片（GPU为主，也有CPU以及苹果的iGPU等）算力，需求端是希望完成AI模型训练或推理任务的人工智能工程师。在IO.NET的官网上，它这样写道： Our Mission Putting together one million GPUs in a DePIN – decentralized physical infrastructure network. 其使命是把百万数量级的GPU整合到它的DePIN网络中。与现有的云AI算力服务商相比，其对外强调的主要卖点在于：弹性组合：AI工程师可以自由挑选、组合自己所需要的芯片来组成“集群”，来完成自己的计算任务部署迅速：无需数周的审批和等待（目前AWS等中心化厂商的情况），在几十秒内就可以完成部署，开始任务服务低价：服务的成本比主流厂商低90% 此外，IO.NET未来还计划上线AI模型商店等服务。 2.2 产品机制和业务数据产品机制和部署体验与亚马逊云、谷歌云、阿里云一样，IO.NET提供的计算服务叫IO Cloud。IO Cloud是一个分布式的、去中心化的芯片网络，能够执行基于Python的机器学习代码，运行AI和机器学习程序。 IO Cloud的基本业务模块叫做集群（Clusters），Clusters是一个可以自我协调完成计算任务的GPU群组，人工智能工程师可以根据自己的需求来自定义想要的集群。 IO.NET的产品界面的用户友好度很高，如果你要部署属于自己的芯片集群，来完成AI计算任务，在进入它的Clusters（集群）产品页面后，就可以开始按需配置你要的芯片集群。页面信息：https://cloud.io.net/cloud/clusters/create-cluster，下同首先你需要选择自己的任务场景，目前有三个类型可供选择： General（通用型）：提供了一个比较通用的环境，适合早期不确定具体资源需求的项目阶段。 Train（训练型）：专为机器学习模型的训练和微调而设计的集群。这个选项可以提供更多的GPU资源、更高的内存容量和/或更快的网络连接，以便于处理这些高强度的计算任务。 Inference（推理型）：专为低延迟推理和重负载工作设计的集群。在机器学习的上下文中，推理指的是使用训练好的模型来进行预测或分析新数据，并提供反馈。因此，这个选项会专注于优化延迟和吞吐量，以便于支持实时或近实时的数据处理需求。然后，你需要选择芯片集群的供应方，目前IO.NET与Render Network以及Filecoin的矿工网络达成了合作，因此用户可以选择IO.NET或另外两个网络的芯片来作为自己计算集群的供应方，相当于IO.NET扮演了一个聚合器的角色（但截至笔者撰文时，Filecon服务暂时下线中）。值得一提的是，根据页面显示，目前IO.NET在线可用GPU数量为20万+，而Render Network的可用GPU数量为3700+。再接下来就进入了集群的芯片硬件选择环节，目前IO.NET列出可供选择的硬件类型仅有GPU，不包括CPU或是苹果的iGPU(M1、M2等），而GPU也主要以英伟达的产品为主。在官方列出、且可用的GPU硬件选项中，根据笔者测试的当日数据，IO.NET网络总在线的可用数量的GPU数量为206001张。其中可用量最多的是GeForce RTX 4090（45250张），其次是GeForce RTX 3090 Ti（30779张）。此外，在处理AI计算任务如机器学习、深度学习、科学计算上更为高效的A100-SXM4-80GB芯片（市场价15000$+），在线数有7965张。而英伟达从硬件设计开始就专为AI而生的H100 80GB HBM3显卡（市场价40000$+），其训练性能是A100的3.3倍，推理性能是A100的4.5倍，实际在线数量为86张。在选定集群的硬件类型后，用户还需要选择集群的地区、通信速度、租用的GPU数量和时间等参数。最后，IO.NET根据综合的选择，会为你提供一个账单，以笔者的集群配置为例：通用（General）任务场景 16张A100-SXM4-80GB芯片最高连接速度（Ultra High Speed）地理位置美国租用时间为1周该总账单价格为3311.6$，单张卡的时租单价为1.232$ 而A100-SXM4-80GB在亚马逊云、谷歌云和微软Azure的单卡时租价格分别为5.12$、5.07$和3.67$（数据来源：https://cloud-gpus.com/，实际价格会根据合约细节条款产生变化）。因此仅就价格来说，IO.NET的芯片算力确实比主流厂商便宜不少，且供给的组合与采购也非常有弹性，操作也很容易上手。业务情况供给端情况截至今年4月4日，根据官方数据，IO.NET在供应端的GPU总供给为371027张，CPU供给为42321张。此外，Render Network作为其合作伙伴，还有9997张GPU和776张CPU接入了网络的供给。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/home，下同笔者撰文时，IO.NET接入的GPU总量中的214387处于在线状态，在线率达到了57.8%。来自Render Network的GPU的在线率则为45.1%。以上供应端的数据意味着什么？为了进行对比，我们再引入另一个上线时间更久的老牌分布式计算项目Akash Network来进行对比。 Akash Network早在2020年就上线了主网，最初主要专注于CPU和存储的分布式服务。2023年6月，其推出了GPU服务的测试网，并于同年9月上线了GPU分布式算力的主网。数据来源：https://stats.akash.network/provider-graph/graphics-gpu 根据Akash官方数据，其GPU网络推出以来，供应端尽管持续增长，但截至目前为止GPU总接入数量仅为365张。从GPU的供应量来看，IO.NET要比Akash Network高出了好几个数量级，已经是分布式GPU算力赛道最大的供应网络。需求端情况不过从需求端来看，IO.NET依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用IO.NET来执行计算任务的总量不多。大部分在线的GPU的任务负载量为0%，只有A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3四款芯片有在处理任务。且除了A100 PCIe 80GB K8S之外，其他三款芯片的负载量均不到20%。而官方当日披露的网络压力值为0%，意味着大部分芯片供应都处于在线待机状态。而在网络费用规模上，IO.NET已经产生了586029$的服务费用，近一日的费用为3200$。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/clusters 以上网络结算费用的规模，无论是总量还是日交易量，均与Akash处在同一个数量级，不过Akash的大部分网络收入来自于CPU的部分，Akash的CPU供应量有2万多张。数据来源：https://stats.akash.network/ 此外，IO.NET还披露了网络处理的AI推理任务的业务数据，截至目前其已经处理和验证的推理任务数量超过23万个，不过这部分业务量大部分都产生于IO.NET所赞助的项目BC8.AI。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/inferences 从目前的业务数据来看，IO.NET的供给端扩张顺利，在空投预期和代号“Ignition”的社区活动刺激下，让其迅速地汇聚起了大量的AI芯片算力。而其在需求端的拓展仍处于早期阶段，有机需求目前还不足。至于目前需求端的不足，是由于消费端的拓展还未开始，还是由于目前的服务体验尚不稳定，因此缺少大规模的采用，这点仍需要评估。不过考虑到AI算力的落差短期内较难填补，有大量的AI工程师和项目在寻求替代方案，可能会对去中心化的服务商产生兴趣，加上IO.NET目前尚未开展对需求端的经济和活动刺激，以及产品体验的逐渐提升，后续供需两端的逐渐匹配仍然是值得期待的。 2.3 团队背景和融资情况团队情况 IO.NET的核心团队成立之初的业务是量化交易，在2022年6月之前，他们一直专注于为股票和加密资产开发机构级的量化交易系统。出于系统后端对计算能力的需求，团队开始探索去中心化计算的可能性，并且最终把目光落在了降低GPU算力服务的成本这个具体问题上。创始人&CEO：Ahmad Shadid Ahmad Shadid在IO.NET之前一直从事量化和金融工程相关的工作，同时还是以太坊基金的志愿者。 CMO&首席战略官：Garrison Yang Garrison Yang在今年3月才正式加入IO.NET，他此前是Avalanche的战略和增长VP，毕业于加州大学圣巴巴拉分校。 COO：Tory Green Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监，毕业于斯坦福。从IO.NET的Linkedin信息来看，团队总部位于美国纽约，在旧金山有分公司，目前团队人员规模在50人以上。融资情况 IO.NET截至目前仅披露了一轮融资，即今年3月完成的A轮估值10亿美金融资，共募集了3000万美金，由Hack VC领投，其他参投方包括Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures和ArkStream Capital等。值得一说的是，或许是因为收到了Aptos基金会的投资，原本在Solana上进行结算记账的BC8.AI项目，已经转换到了同样的高性能L1 Aptos上进行。 2.4 估值推算根据此前创始人兼CEO Ahmad Shadid的说法，IO.NET将在4月底推出代币。 IO.NET有两个可以作为估值参考的标的项目：Render Network和Akash Network，它们都是代表性的分布式计算项目。我们可以用两种方式推演IO.NET的市值区间：1.市销比，即：市值/收入比；2.市值/网络芯片数比。先来看基于市销比的估值推演：从市销比的角度来看，Akash可以作为IO.NET的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。但考虑到IO.NET项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演IO.NET可能的估值区间，供读者作为一个市值参考。如果以市芯比来推算IO.NET的市值区间，IO.NET以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。相信再看好IO.NET项目读者，都会认为这是一个极度乐观的市值推算。而且我们需要考虑到，目前IO.NET如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。 IO.NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。 3.参考信息 Dephi Digital：The Real Merge Galaxy：Understanding the Intersection of Crypto and AI 来源：金色财经

金色财经04-09 14:28

Galaxy：DeSoc应用叙事回顾及增长策略展望

金色财经04-09 11:58

华泰证券：预计2024年全球、中国大陆智能手机出货量同比分别增长3%和2.5%

为新一代旗舰机P70系列，2）继三星、Google等推出基于AI大模型功能的智能手机后，或将搭载谷歌、百度等AI大模型应用的苹果手机上市对需求的刺激作用。

金融界04-09 08:09

华泰证券：预计2024年全球、中国大陆智能手机出货量同比+3%、 +2.5%

为新一代旗舰机P70系列，2）继三星、Google等推出基于AI大模型功能的智能手机（Galaxy S24、Pixel 8）后，或将搭载谷歌、百度等AI大模型应用的苹果手机上市对需求的刺激作用。

金融界04-09 08:07

谷歌-A上涨1.21%，报154.35美元/股

4月8日，谷歌-A(GOOGL)盘中上涨1.21%，截至21:37，报154.35美元/股，成交2.71亿美元。财务数据显示，截至2023年12月31日，谷歌-A收入总额3073.94亿美元，同比增长8.68%；归母净利润737.95亿美元，同比增长23.05%。大事提醒： 4月23日，谷歌-A将披露2024财年一季报。

金融界04-08 21:41

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