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Zonff Partners：Web3游戏行业观察十问

下来，目前最接近元宇宙的公司可能并非 Meta 或 Roblox，而是拥有多年社交和游戏经验的腾讯。在 2021 年的腾讯年度游戏发布会上，腾讯对元宇宙相关的战略布局占据了较为重要的位置。腾讯将整体布局可以解释为 “超级数字场景”，这也是 “早期” 元宇宙所呈现的趋势。这些趋势包括通过扩展内容、社交互动和增加线下活动来模糊现实和虚拟世界之间的界线。尽管腾讯无论从生态还是技术水平上都有着先天的优势，但目前腾讯并未大踏步走向元宇宙，而是提出了偏向产业经济的 “全真互联”，让虚拟经济技术更多的服务于实体产业，值得期待。无论怎样，以当下的发展进度来看，元宇宙的普及场景都需要至少 5 年甚至更长的时间才能见证到。问题五：MMO 类游戏是不是下一轮 GameFi 市场爆点？市场中许多人在 Web3 领域看好 MMO 品类游戏的原因也很明显，因为资产和交易是此类游戏的重点，而将虚拟资产 NFT 化/Token 化进行交易天然符合 Web3 的属性，满足了许多加密原生玩家需求。但在看过市面上的许多 MMO 类游戏的一个感触是，做好一款 MMO 游戏其实是很难的。2021 年底出现的许多 Ponzi GameFi 游戏可以套模版在三个月的短时间搭建完成并快速上线， 2022 年的许多 P2E 游戏 6 个月的时间就可以完成设计开发运营。但一款好的 MMO 游戏往往需要更长时间的设计打磨，并在运行中不断调整参数从而达到游戏内经济、人物道具/属性等方面的动态平衡。作为 MMO 领域的优秀前辈，北美的魔兽世界、中国的梦幻西游、日本的最终幻想 14 无不是经过 10 年以上不断打磨，中间进行了多次经济模型、玩法的调整迭代才形成稳定的生态圈和游戏人群。一个创业团队从零开始六个月内完成一款 MMO 游戏是有比较大难度做成的，而过长的周期又会增加团队成本负担。此外另一个现象是，即使是传统的 MMO 类游戏，其在整体品类游戏的占比也在逐渐下降。MMO 内玩法多样，但也往往存在替代品，比如希望玩 PvP 的可以直接玩 MOBA 或 FPS，喜欢养成的可以直接玩养成类游戏，MMO 的逻辑是需要先进行角色养成，而后再进行 PvP、刷副本、经营等玩法体验，大而全的游戏设计就会使得细分玩法很难纵深。另外一个好的 MMO 游戏必须要增进玩家之间的互动，不能做成一款玩家在同一服务器上玩的单机游戏。即需要设计出一套市场机制，同一玩家的角色成长必须借助其他玩家的产出交换才能持续。而这种市场机制设计会比直接的 PvP 或休闲游戏等模式难度高出许多。因此，相较于 MMO 模式，我更看好 “小而精” 或 “新而奇” 的游戏模式会成为下一波 Web3 游戏的增长点，这点还有待观察。问题六：Web3 游戏内经济模型设计可能的发展方向是什么？ Web3 去中心化的特性本身就有市场经济特点，也是众多 Web3 native 玩家反对游戏项目方过多干涉/调控游戏经济系统的原因（违背了去中心化的初衷）。但从过往成功的 Web3 游戏 Axie Infinity 以及 StepN 来看，项目方对于游戏中心化的调控似乎不可或缺。由此，我们观察到市场上有两种对于 Web3 游戏内部经济设计的观点。观点一：好的 Web3 游戏至少在早期，不能放任完全的市场经济模式将游戏内经济/代币模型交由玩家/社区自行设计、交易，而应当采取计划经济与市场经济相结合的模式。即项目方既要设计和控制好游戏内的主要经济循环保证游戏的整体平衡，也要将部分管理权限交给玩家/社区提升参与感。梦幻西游就是计划与市场的结合，梦幻币的产出消耗由网易进行控制，但极品装备/召唤兽/珍宝可以放归市场玩家自行交易。计划经济：在梦幻西游的角色成长过程中，当需要提升角色伤害/防御修炼值时就需要花费大量的梦幻币，由此形成玩家做任务赚取梦幻币，提升角色数值花费梦幻币的经济循环。类似修炼系统的设计在梦幻西游比比皆是，由此网易严格控制梦幻币的产出端与消耗端，游戏内部也比较难出现通胀实现经济系统平衡。市场经济：装备/召唤兽/珍宝/兽决则可以由玩家自行刷副本等任务产出后自行交易，物品在游戏藏宝阁内甚至可以进行法币交易。对于 Web3 游戏的早期，项目方运用些中心化的调控方式来维持游戏稳定无可厚非，以下为推荐的几种方式供项目方参考：控制代币释放与新玩家入场速率的比例。为避免短期内大量新玩家入场而导致的需求增加代币价格暴涨，项目方可以通过邀请码的方式来控制新玩家的入场速率。从而整体维持游戏代币价格和经济系统稳定。时间税和锁定门槛。项目方可以根据玩家获得 token 的预期，来设定一个提取收益的税率，该税率会随着时间的推移逐步减少。例如获得的 token 直接卖掉要交 20 ％的收益税，十天后再卖就是 10 ％。此外项目方也可以锁定玩家获得的 token 收益，并设定一个固定的门槛才可提取，以此降低游戏 token 的集中抛压。设立 DAO 金库。项目方可以将部分游戏 token、市场手续费或交易滑点等协议收入存放到固定地址，作为游戏金库供玩家根据议事规则决定怎么去使用 DAO 金库里的资产。加强玩家对于游戏的参与感和认同感。建立货币内循环的闭环。区分治理代币和消耗量大的游戏代币，因为治理代币的获取难度要比后者大得多，而且治理代币需要有在关键阶段被消费的场景。对于游戏货币建立更加多样的消耗和获取机制，使得分发的游戏货币能够在游戏内有能消耗的场景，例如引入升级制度和提升游戏角色属性能力来增加消耗场景。观点二：游戏内经济系统甚至物品的设计产出应当交由玩家，即纯粹的去中心化市场经济模式。这种模式在 2021 年 9 月的 Loot 生态中得到实践并引发市场关注。不同于传统 Web3 游戏项目，创作者设计创作 NFT 卖给收藏者，Loot 收藏者也会参与到游戏生态的建设中。尽管 Loot 生态在后续的表现欠佳，但在 2023 年全链游戏进入视野时 Loot 又成为了人们的讨论话题。（有意思的是， 2022 年底大火的 MAGIC 平台生态也是由 2021 年的 Loot 衍生出的项目) 图片来源：Twitter: tandavas.eth @tandavas 其实纯粹的市场经济模式游戏并非仅仅伴随区块链游戏的产生才出现。2021 年 9 月 Amazon 历经五年研发的《New World)》就是利用这一理念进行运营，取消商人 NPC 放手让用户自产自销，玩家所需材料都得亲自去采集并制作。但不幸的是系统很快发生通缩，玩家不敢乱花钱，使得游戏内商品价格不断贬值，经济系统难以维持。尽管如此，一个去中心化的游戏内经济系统也会有着更大的叙事空间。依赖项目方中心化设计调控的游戏往往前期简单，但在后期则会遇到诸多问题影响游戏平衡。项目方的强调控能力需要实时在线，是一个由易到难的过程。而一个纯粹的去中心化市场经济模型游戏在早期比较难以启动和运行起来，因为许多重要游戏要素和系统都依赖玩家自行填补构建。但当游戏内部经济循环搭建完成后，逐渐形成的正向飞轮会吸引更多玩家入驻和参与建设，从而达到由难到易的过程。对于上述两种观点，目前的市场中都有许多 Web3 游戏在进行着实践，可以持续关注项目发展情况和市场反应。问题七：GameFi 当中的 Ponzi 经济模型要完全否定吗？虽然市场当中尤其是传统游戏开发者对 GameFi 的金融属性诟病较多，但我们理解 Ponzi 其实是个比较中性的事，早期用来启动游戏吸引 Web3 用户无可厚非。在控制好新用户/新资金进入与代币释放速率的比例的前提下，保持游戏经济的总体平衡避免 token 价格快速暴涨暴跌，这也有利于项目的长远发展。 Web3 游戏性固然重要，但如果一味淡化其资产交易属性，弱化 Token/NFT 价格波动的重要性，其与传统网络游戏相比的优势又体现在哪里。就如 DeFi 发展的过程当中许多优秀项目在早期通过高 APR 吸引 LP 进行流动性挖矿，Web3 游戏也可以在合理控制的情况下运用金融方式吸引早期用户。但另一方面，这里的 Ponzi 并非不计后果的抬高收益率吸引新资金模式。好的 Ponzi 标准是资产通胀率和用户增长率保持一致。当资产通胀率高于用户增长率就会出现死亡螺旋，而如果用户增长率高于资产通胀率则会引发货币价格暴涨，影响游戏内经济系统稳定。通货膨胀率 =（现期物价水平 - 基期物价水平）/基期物价水平上述公式为消费指数折算法，其中基期就是选定某时刻的物价水平作为一个参照，这样就可以把其他各期的物价水平通过与基期水平作一对比，从而通货膨胀率。用户增长率 =（现期玩家数量 - 基期玩家数量）/基期玩家数量注：代币供应量不加控制即会产生图中阴影部分大量抛压上图中 token 红色线的斜率代表了通货膨胀率，Player 蓝色线的斜率代表了用户增长率。项目方可以关注玩家数量的变化，重点关注玩家激增期间的动态调整，控制玩家的增长速度和货币供应量。货币过度超发是不可取的，随着玩家数量的增加，货币供应应该放缓。建议对游戏币总量实行固定分配制度，由官方制定每日或每月发放的代币总量，然后根据比例进行宏观调控，控制通胀率，使代币供应量的增长速度与用户增长率保持动态平衡从而延长游戏的寿命。因为一旦新玩家的数量跟不上货币供应量，就会迅速导致货币贬值，无处消费，从而引发加速退出的恶性死循环。问题八：Web3 游戏流量及发行平台应当注意什么？游戏发行在传统游戏行业是个很清楚的商业模式，共识度很高。作为 Web3 游戏赛道火热的一个创业方向，不少平台项目获得了很好的融资成绩。我们请教过部分 Web3 游戏平台的创业者选择这个方向的原因，因为单款游戏应用产品失败率较高，而平台作为流量入口，后续可以持续合作新上游戏应用，游戏成功的同时也会带给平台巨大流量。目前在市面上可以看到主要三种模式的流量及发行平台：轻量级游戏发行平台 - 如 MAGIC（TreasureDAO）生态平台。此类平台会搭建多种小游戏生态，让平台 token 可以在各种小游戏之间流通使用。2022 年 11 月开始大火的 Beacon 游戏在短期内就为 Magic 生态平台带来巨大流量，同时也引发了人们对于 Magic 后续其他游戏产品的期待。数据来源：https://dune.com/treasuredao/the-beacon 轻量级游戏的开发难度和成本低，与区块链的适配性也会更好些，好的轻量级游戏也能带来巨大流量。Magic 适时的结合了 Arbitrum 作为底层公链，降低了许多 Web3 游戏所面临的高 gas 费和延迟等技术问题。这点也值得许多其他平台参考借鉴。不过现在也有许多此类平台小游戏原创比例很低，大部分是复制 Web2 传统小游戏然后进行资产上链炒作或买流量。不否认这种模式短期内会有好的流量表现，但单纯的依赖复制，原创度较低也往往造成产品护城河低，热度长期难以维持。另外也遇到过一些开发者想要通过 Web3 小游戏出海赚取广告费补贴 token 价格的思路，但这个方向恐怕也难以达成。因为该模式如果可行即可以直接在传统游戏出海赛道赚取法币广告收入了，无需绕道 Web3。广告补贴模式目前看到做成的一款产品是 Pi Network，但其就是另一套玩法了而非游戏。强生态位发行平台 - 如 Gala Games 平台。Gala 作为最早火起来的龙头 Web3 平台产品，占据着很好的生态位。许多优质游戏 CP 都期待与 Gala 进行合作，这是许多其他平台所不具有的优势。不过有点遗憾的是 Gala Games 中的许多优质游戏还处于开发中，面向玩家开放的目前仅有 Spider Tanks 一款游戏，期待后续的优秀产品登陆。公会发行平台 - 如 YGG/GUILD 公会平台。最早随着 Axie Infinity 的崛起，也带起了诸多 Web3 游戏公会。与前两者不同，公会往往聚集了许多 Web3 玩家，也往往更贴近游戏社区风向和市场偏好。而对于开发者来说，公会也更容易给到更加及时和真实的游戏反馈，使其可以快速调整方向应对变化。在游戏冷启动方面，公会平台也能够给予更多的支持。目前的 Web3 游戏市场当中可以感受到游戏平台不少，但好 Web3 的游戏产品不是很多。当然如果平台本身拥有自研能力或优质 CP 资源，能够不断推出优质游戏产品，这个问题也许会好许多。此外，一款 Web3 游戏火爆后很可能自己会再衍生上下游生态产品，而非只是寻找第三方平台进行合作。如此一来，又会挤压其他平台产品的生存空间。这点也是腾讯和任天堂护城河会强于许多其他游戏开发商的原因。这些问题都值得流量及发行平台开发者持续关注。问题九： 3 A 游戏在 Web3 目前来看可行性高吗？ 3 A 游戏的定义标准一直比较模糊，通常认为是指高成本、高研发时长、高体量的游戏，在具体游戏的等级的划分中可能存在分歧。但可以看到的是，传统 Web2 游戏市场当中 3 A 游戏开发已经进入到比较难的阶段。 2021 年 2 月 10 日育碧公司 CFO Frederick Duguet 表示育碧在未来将不再以 3 A 游戏为重心。CD Projekt RED（CDPR）筹备数年的 3 A 游戏大作《赛博朋克 2077 》也在 2020 年 12 月发售后由于质量未达到玩家期待使得其口碑和销量一路下滑。公平而论，《赛博朋克 2077 》的框架场景设定宏大，与公认的开放世界优质游戏《塞尔达荒野之息》《荒野大镖客 2 》《上古卷轴 5 》相比也毫不逊色。而真正使其作品还未完全成型就中途发售的原因就是 3 A 的长制作周期与成本。《赛博朋克 2077 》的发售价格为 60 美元，与开发成本低许多的《精灵宝可梦钻石重制版》同样价格。发售后《赛博朋克 2077 》的销量仅有 1300 万份，约 7.8 亿美元的销售额。去掉零售商、发行商、平台抽水，开发商到手 2.6 - 3 亿美元的营收。CDPR 曾官方表示其 2077 的开发团队超过 400 人，按国外游戏开发者平均年薪 15 w 美元计算光薪水一年就要支付 6000 万美元。2077 如果等做完善后再发售很可能会让开发商入不敷出。《赛博朋克 2077 》游戏画面《精灵宝可梦钻石重制版》游戏画面 CDPR 尚且如此，何况小的游戏开发公司。这就是 3 A 游戏的问题，高昂的开发成本和长制作周期无异于让公司在进行一场赌博。而 Web3 游戏中的 3 A 游戏往往宣传大于实际， 2021 年宣传 3 A 的 Web3 游戏大作 Star Altas 最终在发布了几次令人振奋的 demo 视频后产品最终也不了了之。Illuvium、Bigtime 是这些产品中发展比较好的，尤其近期 Illuvium 的开放世界内测版本出来后还是让人对 3 A 链游有所期待。但另一方面，目前的 3 A 链游基本上还是仅有 PC 端，如果同步移动端又是不小的成本。但放弃移动端在当前无异于放弃至少一半的市场，这些问题都值得关注。数据来源：Newzoo Global Games Market Report 2022 3 A 游戏的开发制作适合实力较强的游戏公司或创业团队，其实已经不是一个小的创业团队适合尝试的赛道了。我们认为 25 年会有 1 - 2 个 3 A 级 Web3 游戏跑出来，这不仅是从供给端的角度考量，也是市场对于一款 3 A 级 Web3 游戏的期待。另一方面，独立游戏可以和 3 A 游戏一样好（甚至更好），而且大的营销和制作预算并不一定意味着游戏质量和受玩家欢迎程度。目前最成功的独立游戏《我的世界》，在这款游戏以 25 亿美元的惊人价格卖给微软之前，其背后的小公司已售出 5400 万份盈利颇丰。因此，对于大多数创业团队来说，尝试 “小而精” 的方向可能会比 “大而全” 更好切入 Web3 当中。问题十：下一轮 Web3 游戏的市场爆发点可能是什么？引用 StepN 团队在 2021 年 Solana Hackerson 上的一句话：“一个好的 Game-Fi 项目首先必须是一个好的游戏，其次是一个运行流畅的应用程序，然后是一个有意义的代币经济学”。对于未来 Web3 的游戏的增长点市场一直有不同猜测，从早期的 P2E、MMO 到发行平台，而目前我们认为下一轮游戏赛道可能的增长点为全链游戏。全链游戏（Fully On-chain Game）不同于许多之前的 Web3 游戏仅将资产上链，全链游戏的逻辑都以智能合约的形式 100% 存储于链上，是真正的链上自主世界 - Onchain Autonomous World。但碍于现有公链的计算速度与成本，全链游戏的发展速度一直进展缓慢，而随着 OP/ZK Rollup 技术的发展 Layer 2 生态的完善这一问题也会有所改善。回顾我们在 2018 年看 NFT， 2019 年看 DeFi，也许未来真正大火的 Web3 游戏不同于传统游戏赛道的任何一种游戏品类，全链游戏则可能填补这部分空白。如前文提到的，现有的游戏类似于 Web1 的互联网时代，玩家参与游戏的过程更偏向于读取而非写入。而区块链的特性可以在游戏中融入更多的可组合性和互操作性。大量玩家可以无国界地直接参与核心游戏系统的创造和发展，将游戏带入玩家共创的 2.0 时代。过往许多 Web2 游戏依旧依赖于传统游戏设计观念和逻辑，而全链游戏可能打开新的路径。以 Dark Forest 为代表，Opcraft、Curio、Topology 都可以归于这个赛道。2021 年 9 月大火的 Loot 生态虽然 NFT 价格下跌许多，但其依然给市场很高的叙事想象空间。上述全链游戏虽然可玩性还不是很高，但随着 Gas 费在技术发展过程中逐渐降低，其链上可承载的内容的复杂性也会逐渐升高。V 神在 2019 年时提出金融与游戏会是区块链最先落地的两个场景，随着 DeFi 与 NFT 的大火，全链游戏也可能成为下一步市场的发展方向。数据来源 https://www.youtube.com/watch? v=XhMCsvoCkQQ&list=PLNK 7 oFq 6 eaEwzgXeL 6 omjG 06 q 6 TpP 8 _Jd&index= 4 最后，将多款全链游戏在 2022 年伦敦活动中进行公开 Demo 演示的视频附在 “阅读原文”，供参考。视频：Autonomous Worlds Residency: Demo Day (Winter 2022) 注：文中提及项目，均不构成任何投资建议。文章仅代表作者个人当下观点，不能代表 Zonff Partners，文中所发布信息及观点有可能因发布日之后的情势或其他因素的变更而不再准确。原文来源：Sullivan，Zonff Partners 投资总监，Twitter: @devicex_w 来源：星球日报来源：金色财经

金色财经2023-03-05

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

atGPT产品“文心一言”。在此之前，Meta也宣布将开源一个用于科研的大模型系列LLaMA。在微软高调把ChatGPT推到New Bing的台前后，硅谷巨头们就开始紧锣密鼓地推动大模型研究，谷歌仅用两个月就发布了类似ChatGPT的Bard。在这方面，中国并不落后。2023年2月起，百度、阿里、腾讯、京东、字节等纷纷发声表示自己在大模型领域已经开展了深入研究，且获得了很多成果。一时间，追逐大模型成了国内AI行业的标准动作，“大练模型到炼大模型”的过度期似乎已经接近尾声，下一阶段大有“全民大模型，ChatGPT进万家”的架势。不过，AI技术研发不是谁都能做的，需要真正的专家。硅谷巨头之所以能在大模型领域迅速反应，一方面因为他们在这条赛道上有多年的技术积累，更重要的是他们在AI研究方面有着大量的人才储备。谷歌的人工智能研究团队一直处在全球领先地位，旗下还有与OpenAI齐名的实验室DeepMind；另一家科技巨头Meta则有被称为卷积神经网络之父的图灵奖得主Yann LeCun以首席AI科学家的身份坐镇。微软手下的急先锋OpenAI，也是基于强大的科研团队才奠定的领先地位。科技情报分析机构AMiner和智谱研究发布的《ChatGPT团队背景研究报告》显示，OpenAI的ChatGPT研发团队中，27人为本科学历，25人为硕士学历，28人为博士研学历(注：5人信息缺失)，占比分别为33%、30%、37%。 ChatGPT团队学历分布而另一份来自猎聘大数据的国内AI人才市场调查则显示：近一年，预训练模型、对话机器人和AIGC三个ChatGPT相关领域中，国内企业明确要求本科以上学历的职位分别占71.33%、82.30%、92.53%；要求硕、博士学历的占比分别为16.49%、9.86%、18.22%。对比ChatGPT团队，国内AI人才的平均水平差距较大，硕博比例明显不足。而在今天这种大家齐上大模型赛道的“加速”发展态势下，要在短时间里“大干快上”，势必要先比试比试谁的团队技术实力强，谁更能在自己的麾下聚拢一批大模型人才。抢人大作战技术大战开打之前，各家的大模型团队先得打赢一场关键的人才争夺战。如果你是一个清华博士，有5-10年NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）行业经验，那么你的资料只要出现在招聘平台上，不需要任何详细履历，就可以在注册完成后的48小时内，接到多家猎头公司的询问电话，以及数十条HR、猎头、业务经历甚至BOSS本人发来的站内信息。在这些信息中，不乏阿里、美团、小红书等大厂，还有诸多创业公司，以及研究机构。猎头们提供的NLP算法研究员岗位年薪也大多会在百万元上下。根据猎聘大数据调查，过去五年，人工智能和互联网的招聘薪资均处于上涨态势，人工智能年均招聘薪资明显高出互联网。2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比互联网高出4.27万元，即14.78%。五年来人工智能与互联网招聘平均年薪对比在ChatGPT爆火后，这样的情况越来越明显。据上述调查显示，与ChatGPT相关的岗位工资均超过平均水平，AIGC为39.08万，对话机器人为34.89万，预训练模型为33.93万。“ChatGPT一火起来，AI工程师的薪资水平也越来越高，你不开高价就抢不到人。”某AI领域投资人对虎嗅说。从技术的角度看，大模型发端于NLP领域，自然语言处理岗位在人工智能领域一直都处于人才稀缺的状态，薪酬水平处于高位。科锐国际调研咨询业务负责人&高科技领域资深专家景晓平对虎嗅表示，“人工智能行业典型岗位按产业链划分，技术层和基础层薪酬水平处于高位，高于互联网其他领域薪酬水平，应用层和互联网常规岗位薪酬一致。” 事实上，近年来国内AI人才的硕博占比也在逐年提升，很多企业对AI领域的人才要求学历至少是硕士。薪酬结构则与企业的性质密切相关，国有企业、研究所的薪酬主要是固定薪酬、项目奖金和津贴，例如，国内第一梯队的AI实验室，清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）挂在官网上的博士后招聘待遇为年薪30万，享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇。提供公寓或每年4.2万的租房补贴，同时可以解决子女入园、入学。 IT大厂和AI创业公司的薪酬结构则多为，固定薪资+浮动奖金+股权期权激励。在猎聘、脉脉、BOSS直聘三个平台搜索ChatGPT，硕博学历职位的月薪普遍高于3万，最高达9万。“在薪酬方面IT大厂并不会占多少便宜，AI大模型的研发都是高举高打，创业公司给出的薪酬可能更有竞争力。”西湖心辰COO俞佳认为，没有资金支持很难在大模型的基础训练领域推动一家初创公司，对于这个领域来说，钱的问题可能“不是最大的问题”。猎聘、脉脉、BOSS直聘，搜索ChatGPT的前排结果此外，在诸多岗位信息中，工作地点集中在北京、上海、杭州和深圳，但其中一些职位也并不限制办公地。景晓平表示，目前国内AI人才北京占据第一位，上海、广东省分列二三位，近些年互联网发展极为活跃的浙江省，在人工智能发展上也丝毫不落风头，成都作为科技新秀城市，有优质相关生源的地域，也储备了不少人工智能人才。但从需求总量来看，国内AI人才还有很大缺口。 OpenAI的专家团队为何强 OpenAI官网挂出的参与过ChatGPT的项目团队共87人，该团队平均年龄为32岁，其中90后是主力军。《ChatGPT团队背景研究报告》显示，ChatGPT研发团队绝大多数成员拥有名校学历，成员最集中的前5大高校是：斯坦福大学（14人）、加州大学伯克利分校（10人）、麻省理工学院（7人）、剑桥大学（5人）、哈佛大学（4人）和佐治亚理工学院（4人）。 ChatGPT 团队成员毕业前10名高校此外，很多成员都有名企工作经历，包括：Facebook、Stripe、Uber、Quora、NVIDIA、Microsoft、Dropbox、DeepMind、Apple、Intel等公司，其中有10人来自谷歌，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever亦是从谷歌转会而来，Ilya Sutskever是AlphaGo的作者之一，师从人工智能学界泰斗Geoffrey Hinton。 ChatGPT团队成员流动示意图 1985年出生在苏联的Ilya Sutskever，如今已经是英国皇家学会院士。据说Ilya Sutskever退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

千亿ChatGPT的狂欢和月薪3K的数据标注员

干达和印度雇佣员工，服务Google、Meta和微软等客户。据爱范儿报道，OpenAI在2021年底与Sama签署了三份总价值约20万美元的合同，为数据库中有害的内容进行标记。根据合同规定，OpenAI将为该项目向Sama支付每小时12.50美元的报酬；但Sama支付给数据标注员的时薪只有1.32美元~2美元。这些数据标注员，每9个小时要阅读和标注150~200段文字，最多一小时要阅读和标注超2万个单词。并且，因为他们标注的是互联网上的“有害的内容”，比如自杀、酷刑等，大部分标注员受到持久的心理创伤，甚至出现幻觉。但Sama公司却拒绝为他们提供一对一的心理咨询。这些数据标注员，对ChatGPT而言意义重大。为了让ChatGPT成为一个适合用户日常使用的聊天机器人，一个好的学习数据源非常重要。比如，ChatGPT的前身GPT-3，就存在暴力、性别歧视等言论。用户在对话框中发送“我应该自杀吗”问题，GPT-3回答“我认为你应该这么做”。在更早的2012年，清华大学图书馆机器人“小图”，因为学习了网友太多“脏话”，被强制下线。当时有媒体报道，小图至少学会了4万条不良信息。 AI自身并不能判断善恶，需要人为干预，标注、过滤掉一些“特殊数据”。为此，OpenAI建立了一个安全系统，这就是Sama和数据标注员的工作：给AI提供标有暴力、仇恨语言等标签，AI就可以学会检测这些内容，并将这些不良内容过滤掉。除此之外，一些专业领域的信息，也需要专业的标注。这也是为什么ChatGPT在回答医学等专业领域问题时错误百出，因为它还没有精确地相关数据“喂养”。实际上早有业内人士分析，ChatGPT的算法并不神秘，比如公开的成熟的自回归语言模型、强化学习的PPO算法等；但数据，是ChatGPT真正的优势。 “ChatGPT通过抢先开始公测，收集了大量的用户的使用数据”，这也是ChatGPT独有的、宝贵的数据。和算力的“军备”竞赛不同，数据会有滚雪球效应，只要ChatGPT仍然是最好用的语言AI，就会一直保持先发优势，后来者会越来越难追上。 ChatGPT，已经建立起了“数据壁垒”。而近期才开始官宣的“中国版ChatGPT”，除了要加强在算法、算力的投入，中文语言数据的处理，中文敏感词、有害信息的过滤，也需要大量的投入。如今，ChatGPT掀起人工智能新浪潮，最底层、最边缘的数据标注员是否会有新的待遇？国内数据标注乱象据第一财经报道，中国的数据标注行业最早可追溯到2005年，著名计算机视觉专家、人工智能专家朱纯松在湖北鄂州创办了莲花山研究院。中国信通院报告指出，2015年，随着人工智能巨头的崛起，数据标注和采集需求激增，市场真正意义上开始形成。 2016年，AlphaGo横空出世，人工智能开始商业化探索，相应的数据服务公司也迎来了一波发展高峰。人工智能公司发展波折不断，数据标注行业也处在早期的蛮荒阶段，存在分散、效率差、标注质量参差不齐、市场需求不稳定等问题。何文新等数据标注员有特别直观的感受。能不能拿到稳定的项目，是一个外包的数据标注公司能否存活的关键。 “我们公司比较小，很难拿到一手的项目。”何文新称，他们拿到的可能是层层外包的项目，价格比较低，而且极不稳定，“有时候项目没做完，公司就没了。” 而一些数据标注公司在招聘兼职数据标注员时，会强调薪酬分两次结算，“次月和6个月后各结算一半”，因为这是甲方的结算习惯，一些数据公司并不会提前“垫付”薪酬。因为没有什么门槛，十几个人也能攒出一个团队，因此，数据标注公司质量层次不齐，行业竞争也异常激烈。据第一财经报道，2018年，科大讯飞旗下的众包平台“爱标客”上，一些简单的打框和转写校准项目，时薪在25到40元之间；到2021年底，时薪就降到了10到15元，“有时候可能连10元都不到”。并且，数据标注行业还存在一些招聘骗局，比如打着招聘的名义，骗求职者缴纳高昂的培训费等。而数据标注员，也是人工智能行业中，最不稳定、最容易被取代的角色。 2022年6月，特斯拉在全球开启了裁员计划。其中规模最大的一次裁员，是解雇了200名美国员工。他们大多数是小时工，负责自动驾驶数据标注。有媒体分析，特斯拉这次裁员的原因是这一工作技术含量不高，操作起来比较简单；并且特斯拉的自动化数据标注有了进展，可以代替人力完成部分工作。目前，何文新已经从数据标注公司离职，换了新的行业。工资低、累、没有晋升空间、没有学到东西，是数据标注员离职的主要原因。但是，除了这些问题，数据标注员的薪资，在4、5线城市依然有竞争力。实际上，因为属于“劳动密集型”产业，一些地方政府对数据标注产业抛出橄榄枝，成为解决当地就业、扶贫的优质项目。另一方面，因为门槛低、操作简单，数据标注员也成为残疾人友好岗位，“边码故事”曾报道残疾人成为数据标注员的故事，“一台电脑就能赚钱是之前想都不敢想的”。而一些数据标注公司的推广视频下面，有不少用户留言咨询，想要加入。在面对使用廉价劳动力质疑时，OpenAI回应称，他们支付给Sama的费用几乎是东非其他内容审核公司的两倍；赚差价的Sama则称自己是“有道德的AI公司”，已经帮助5万多人摆脱了贫困。据国盛证券估计，类ChatGPT的大模型训练一次就要烧掉200万-1200万美元，仅每日的电费消耗就高达4.7万美元；2022年，OpenAI公司净亏损高达5.45亿美元。我们在惊叹人工智能的突破和背后的技术成本时，在追捧OpenAI 2000亿人民币的估值时，不应该忘记背后千万的数据标注员。他们在聚光灯外，如一叶叶扁舟，飘荡在人工智能蓝海上。（应受访者要求，本文人名为化名。）来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-05

金色早报 | 国内外科技公司集体“压减”元宇宙

元宇宙热度下降。近期，字节跳动、腾讯、Meta等海内外科技企业相继对元宇宙业务做出调整，变更业务发展路径或缩减人员配置。业内人士表示，技术发展有快慢之分，短期来看，元宇宙成为“慢科技”，回归理性发展。长期来看，人工智能、VR硬件技术迭代将进一步推动元宇宙发展。 ▌过去24小时全网爆仓4909.39万美元金色财经报道，数字货币全网合约爆仓数据显示，过去24小时全网爆仓4909.39万美元。其中比特币爆仓506.84万美元，以太坊爆仓474.98万美元。行情截至发稿，据coinmarketcap数据显示： BTC最近成交价22351.76美元，日内涨跌幅-0.04%； ETH最近成交价1566.94美元，日内涨跌幅-0.15%； BNB最近成交价289.44美元，日内涨跌幅-0.26%； XRP最近成交价0.3737美元，日内涨跌幅-1.08%； DOGE最近成交价0.07453美元，日内涨跌幅-2.92%； ADA最近成交价0.3361美元，日内涨跌幅-1.85%； MATIC最近成交价1.13美元，日内涨跌幅-3.58%。政策 ▌SEC主席：新规将令加密货币经纪商的监管指令执行力得到完美提升金色财经报道，美国证券交易委员会（SEC）主席Gary Gensler表示，对股票交易规则的修改，将有助于促进竞争，提升交易透明度；基于订单流的付费会在交易过程中带来冲突，无法平衡经纪商与投资者的利益；新规将令加密货币经纪商的监管指令执行力得到完美提升；SEC服务的对象是美国全体公众；SEC的每一项提议中都包含了对经济状况的透彻分析；所谓的“零佣金”并不代表真的是零交易成本。 ▌美国议员重新引入《加密资产环境透明度法案》，要求加密矿工披露电力消耗及排放量 3月4日消息，美国参议员Edward J. Markey和众议员Jared Huffman宣布重新引入《加密资产环境透明度法案》，要求加密货币矿工披露其电力消耗超过5兆瓦的运营排放，并要求环境保护署（EPA）报告加密货币挖矿影响。下周，参议员Markey将主持有史以来第一次参议院听证会，重点是打击加密采矿对环境日益严重的影响的迫切需要。在题为“加密资产采矿的空气、气候和环境影响”的听证会上，参议员Markey将与专家就加密行业的能源消耗、加密排放的环境后果、加密采矿的替代方案以及行业领导者提出的主张进行对话。据悉，去年12月，参议员Markey提出了一项《加密资产环境透明度法案》，要求加密矿业公司承担责任，并减少其破坏美国气候变化努力的能源密集型业务。区块链应用 ▌印度最近推出的CBDC正在测试离线功能金色财经报道，印度储备银行（RBI）执行董事Ajay Kumar Choudhary透露，印度最近推出的内部中央银行数字货币（CBDC）e-rupi，现在正在测试离线功能。（cointelegraph）加密货币 ▌加密货币银行SilverGate Bank暂停交易所网络金色财经报道，加密货币银行SilverGate Bank母公司SilverGate Capital Corp宣布，该公司暂停SilverGate Exchange Network（SEN）支付网络服务，该服务原本允许拥有其账户的众多加密数字货币公司彼此之间瞬时发送法定货币。中断SEN是基于风险的抉择，这一决定立即生效。所有其他存款相关服务仍然运作正常。 ▌SEC律师：Voyager的破产代币应该受到监管金色财经报道，美国证券交易委员会的一名律师周五在法庭上表示，Voyager Digital计划发行以支付破产债权人的新加密货币实际上是应该受到监管的证券。代表美国证券交易委员会的William Uptegrove的评论反映了SEC工作人员的观点，这可能会使破产的加密货币公司通过发行数字代币偿还债权人的提议复杂化，该计划的一部分还包括出售Binance.US。Uptegrove反对该提议，并回应了监督Voyager破产案的法官对SEC工作人员的观点提出的质疑。律师表示，委员会本身还没有表明立场。美国破产法官Michael Wiles就Binance.US出售和相关支付计划举行为期两天的听证会。 ▌Circle：已将Silvergate持有的一部分USDC储备转移到其他银行合作伙伴金色财经报道，稳定币发行商 Circle 官网发文称，由于Silvergate Bank持续存在不确定性，今天 Circle 已将 Silvergate 持有的一小部分 USDC 储备存款转移到我们的其他银行合作伙伴。所有 USDC 储备均由几家资本充足的美国银行和 Circle Reserve Fund 持有，该基金目前约占 USDC 储备的 80%。这些储备金的总和现在由德勤每月审查和证明。另外，Circle 的客户服务、运营、风险管理和财务团队已经将替代方案通知了其余依赖 Silvergate 的客户。尽管 Silvergate 表示其与存款相关的服务不受影响，但 Circle 正在积极转移剩余 Silvergate 相关服务。 ▌报告：比特币NFT市场到2025年将达到45亿美元金色财经报道，根据GalaxyResearch周五发布的一份报告，新兴的比特币NFT生态系统到2025年市场规模可能会达到45亿美元。分析师们预计，过去两个月的比特币Ordinal狂热并不是昙花一现。他们预测，对在比特币区块链上存储NFT的能力的需求在未来几年只会增长。Galaxy研究人员表示，甚至到今年夏天，整个产品和服务的基础设施将被完全开发，以满足这个不断增长的市场。 ▌ETH 2.0总质押数已超1715.91万金色财经报道，数据显示，ETH 2.0 总质押数已超1715.91万，为17159139个，按当前市场价格, 价值约269.21亿美元。此外，目前ETH 2.0质押总地址数已超55.96万，为559609个。重要经济动态 ▌量化基金年内最高回报近25%，超九成实现正收益】量化投资迎来开门红。Wind数据显示，包括主动量化基金、指数增强量化基金、量化对冲基金等在内的440只量化基金中有414只产品今年以来获得正收益，占比94%。其中，近60只量化基金年内回报超10%。不仅主动量化产品表现优异，通过量化手段实现指数增强的基金也是大放异彩。Wind数据显示，短短2个多月来，指数增强类产品年内平均收益率达到6.44%。其中，西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A今年以来回报高达24.31%。金色百科 ▌挖矿挖矿是反复总计交易，构建区块，并尝试不同的随机数，直到找到一个随机数可以符合工作证明的条件的过程。如果一个矿工走运并产生一个有效的区块的话，会被授予的一定数量的币（区块中的交易全部费用）作为奖励。而且所有的矿工开始尝试创建新的区块，这个新区块包含作为父块的最新的区块的散列。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2023-03-05

随着马斯克对人工智能的偏爱会不会影响狗狗币的走势

人工智能将成为头条新闻，微软、谷歌和 Meta 等领先的科技巨头争先恐后地站在浪潮的最前沿，马斯克认为他“曾经从事加密货币，但现在我对人工智能产生了兴趣。” 这条推文引起了所有人的兴趣，像币安这样的一些人问“为什么不两者兼而有之？” 其他人则附和说，马斯克在未来可以将他的挚爱狗狗币和他对人工智能的新兴趣结合起来。马斯克一直是 ChapGPT 的批评者之一，ChapGPT 是 OpenAI 的人工智能搜索工具。ChatGPT 去年年底爆发，引起了微软的注意，据报道微软已向 OPenAI 投资 100 亿美元。然而，马斯克却表露，训练 AI 醒来会有说谎的风险。换句话说，他指的是从 ChatGPT 接收虚假信息的倾向。马斯克在特斯拉活动期间警告投资者一周后宣布了他对人工智能的兴趣——人们应该谨慎对待这项技术。不要误会，Elon Musk 的意思是人们必须小心他们提供给 AI 软件工具的信息。事实上，这位亿万富翁最近表示，他将考虑创办一家人工智能公司，在道德上与 OpenAI 竞争。来源：金色财经

金色财经2023-03-05

亚马逊暂停其在弗吉尼亚州的第二个总部建设

技行业低迷之际。Facebook母公司Meta，微软，Salesforce和Snap最近几个月都关闭了办公室或宣布了削减房地产的计划。

金融界2023-03-04

【美股天天说】下周就业数据三连击需紧盯这里 META股价的罕见韧性前景有何改变？

放眼下周，接下去3月份能否延续本周的这种反弹势头，很大程度就要取决于未来两周数据的表现。分别就是下周的一系列就业数据以及再下周的一系列通胀数据。另一方面，近期我们看到Meta这只股票展现出了很强的韧性。接下去可以和大家简单分析一下Meta现在的处境。

会员

陈尉2023-03-04

VR设备大降价！ Meta虚拟现实头戴设备价格狂砍33% 股价大涨6.1%

五(3月3日)，Facebook母公司Meta Platforms降低了部分Quest 虚拟现实头戴设备的价格，包括其高端混合现实设备，部分原因是需求低于预期。该公司周五表示，去年秋季针对企业用户推出的虚拟现实头戴设备Meta Quest Pro将从3月5 日起改为售价1,000美元，低于1,500美元。256 GB的Meta Quest 2，之前标价500美元，很快将改为售价430美元。首席执行官马克扎克伯格在他的Instagram频道上发帖称，价格正在下降，以便“更多人可以进入虚拟现实的领域”。知情人士表示，此举也是对企业客户和消费者需求低迷的回应。这位知情人士补充说，虽然Quest Pro的最初计划之一是向有兴趣在工作环境中使用该设备的企业客户销售，但该计划并未获得支持。该人士表示，缺乏兼容的第三方应用程序也阻碍了销售。 Meta一直在探索为Quest打包硬件和软件的方法，以供更多商业客户大批量销售。该公司一直在考虑该技术可用于哪些工作场所设置，并一直在与Autodesk等公司合作。 Autodesk混合现实负责人Gabe Paez在一份关于他的声明中表示：“我们正在与他们密切合作，以确保我们的客户拥有可行的软件和硬件解决方案，以满足我们在安全性、隐私、可用性和功能方面的高标准。” 消息传出后，拥有Facebook、Instagram和WhatsApp，总部位于加利福尼亚州门洛帕克的Meta 的股票周五在纽约交易中上涨6.1%。该股今年上涨了54%，这在很大程度上要归功于扎克伯格专注于削减成本和提高效率。

一禾2023-03-04

证券之星全球市场早报（3月4日）

马逊涨3.01%，特斯拉涨3.61%，Meta涨6.14%、高通跌0.15%。　　中概股同样延续上涨步伐，周五纳斯达克中国金龙指数收涨1.52%，整周累计上涨8.70%。个股方面，高途涨17.54%、新东方涨6.31%、蔚来涨5.28%、百度涨2.15%、京东涨0.83%。　　欧洲股市：　　欧洲时间周五，欧洲三大股指当天全线上涨。英国伦敦股市《金融时报》100种股票平均价格指数3日报收于7947.11点，比前一交易日上涨3.07点，涨幅为0.04%；法国巴黎股市CAC40指数报收于7348.12点，比前一交易日上涨63.90点，涨幅为0.88%；德国法兰克福股市DAX指数报收于15578.39点，比前一交易日上涨250.75点，涨幅为1.64%。　　国际油价：　　美东时间周五，国际油价3日显著上涨。截至当天收盘，纽约商品交易所4月交货的轻质原油期货价格上涨1.52美元，收于每桶79.68美元，涨幅为1.94%；5月交货的伦敦布伦特原油期货价格上涨1.08美元，收于每桶85.83美元，涨幅为1.27%。　　国际金价：　　美东时间周五，国际金价上涨。纽约商品交易所黄金期货市场交投最活跃的4月黄金期价3日比前一交易日上涨14.1美元，收于每盎司1854.6美元，涨幅为0.77%。　　主要货币：　　在岸人民币兑美元(CNY)北京时间4日03:00收报6.9015元，较周四夜盘收盘涨178点。成交量424.63亿美元。　　美元指数3日显著下跌。衡量美元对六种主要货币的美元指数当天下跌0.48%，在汇市尾市收于104.5242。截至纽约汇市尾市，1欧元兑换1.0634美元，高于前一交易日的1.0591美元；1英镑兑换1.2045美元，高于前一交易日的1.1943美元；1美元兑换135.7960日元，低于前一交易日的136.7800日元。

证券之星2023-03-04

随着FAANG逐渐式微这24只科技股现在脱颖而出

的公司。这是Facebook的控股公司Meta平台公司，苹果公司、亚马、Netflix Inc.和谷歌控股公司Alphabet Inc。我们可以将微软和特斯拉加入到FAANG+集团中。这是因为它们在按市值加权的标准普尔500指数（S&P 500）中的重要性。　　FAANG+集团的七家公司中，只有苹果和微软属于信息技术领域。亚马逊和特斯拉属于非必需消费品领域，而Meta、Alphabet和Netflix属于通信服务领域。　　在我们的销售增长和盈利能力屏幕上，我们扩大了“科技股”组，包括标准普尔500指数IT板块中的76只股票，加上上述FAANG+组中的5只行业外股票，以及3只视频游戏开发商，总共84只股票。　　FAANG+ 　　在显示全屏结果之前，让我们先从FAANG+组开始。以下是根据最近几个季度销售额同比增长幅度对它们进行的排名: 　　一家公司的毛利率是其净销售额减去销售商品或服务的成本，再除以销售额。净销售额是销售额减去退货和折扣，比如优惠券。销售商品或劳务的成本包括生产商品或提供劳务的实际成本，包括劳动力。这是衡量定价权的有用指标，毛利率扩大和销售额增加的结合是一个好迹象。　　一家公司的营业利润率要高得多，它减去了更多的管理费用和其他与所售商品和服务的生产没有直接关系的费用。它本质上是指息税前利润（EBIT）除以销售额。　　在FAANG+集团的公司中，只有亚马逊在增加销售额的同时提高了利润率。　　标普500科技板块　　根据上文定义的84只科技股的全屏显示，其中31家公司的季度毛利率较上年同期有所提高，26家公司的营业利润率也有所提高。其中，24家企业的销售额也有所增长。他们是:

金融界2023-03-04

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