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人工智能大战一触即发！谷歌推出自称最强人工智能模型Gemini 性能超越GPT-3.5

le的产品，例如其Bard聊天机器人和Search Generative Experience（SGE），后者试图通过对话式文本回答搜索查询（SGE目前尚未广泛提供）。 Gemini Ultra是第一个在MMLU（大规模多任务语言理解）方面胜过人类专家的模型。MMLU使用57个主题，例如数学、物理、历史、法律、医学和伦理学，用于测试世界知识和问题解决能力。Gemini Ultra据说能够理解复杂主题中的细微差别和推理。 Google首席执行官Sundar Pichai在周三的博客文章中写道：“Gemini是Google各团队大规模协作的结果，包括我们在Google Research的同事。它是从零开始构建的多模态模型，这意味着它可以泛化并无缝理解、操作并结合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。” 从今天开始，Google的聊天机器人Bard将使用Gemini Pro来帮助进行高级推理、规划、理解和其他能力。公司高管在周二与记者通话中表示，明年初将推出“Bard Advanced”，该版本将使用Gemini Ultra，这是对Bard（类似于ChatGPT的聊天机器人）的最大更新。这次更新距离该搜索巨头首次推出Bard已有8个月，而距离OpenAI在GPT-3.5上推出ChatGPT已有1年。在今年3月，由Sam Altman领导的初创公司推出了GPT-4。谷歌管表示Gemini Pro的性能超过了GPT-3.5，但回避了有关与GPT-4的对比的问题。当被问及Google是否计划对“Bard Advanced”的访问收费时，Google的Bard总经理Sissie Hsiao表示，他们目前专注于提供良好的用户体验，尚未确定任何变现细节。当被问及Gemini是否具有与当前一代大规模语言模型（LLM）相比的新颖能力时，Google DeepMind的产品副总裁Eli Collins回答说，“我认为可能有”，但仍在努力了解Gemini Ultra的新颖能力。据报道，谷歌推迟了 Gemini 的推出，因为它还没有准备好，这让人们回想起该公司年初推出人工智能工具时的坎坷。多位记者询问有关推迟发布的问题，对此Eli Collins回答说，测试更先进的模型需要更长的时间。他表示Gemini是公司构建的经过最严格测试的AI模型，拥有任何Google模型中“最全面的安全评估”。 Eli Collins表示，尽管Gemini Ultra是最大的模型，但其服务成本显著较低。他说：“它不仅更有能力，而且更高效。我们仍然需要大量计算资源来训练Gemini，但我们在训练这些模型的能力方面变得更加高效。” 公司将在周三发布有关Gemini模型的技术白皮书，提供更多细节。然而，公司表示不会公布模型的“周边参数”，这可能是指一些模型的具体架构和规模等细节。今年早些时候，CNBC发现谷歌当时最新的AI模型PaLM 2大语言模型使用的文本数据量是其前身 LLM的近五倍。同样在周三，Google宣布推出了TPU v5p芯片，这是用于训练AI模型的下一代张量处理单元。谷歌表示，Salesforce和初创公司Lightricks已开始使用TPU v5p芯片，该芯片比2021年宣布的TPU v4提供了更好的性能。但该公司没有提供与市场领导者英伟达相比的性能信息。 Google宣布新一代TPU v5p芯片的消息出现在云服务竞争对手亚马逊和微软展示面向AI的定制芯片几周之后。在10月份的第三季度财报电话会议上，投资者询问了Google高管关于如何将AI转化为实际利润的问题。 Google在8月份推出了一个名为“Search Generative Experience”（SGE）的早期实验。这是一种让用户在使用搜索引擎时看到生成式AI体验的实验。搜索仍然是Google的主要盈利中心，而SGE的目标是提供更具对话性的搜索体验，反映了聊天机器人时代的特点。然而，SGE仍被视为实验，尚未向大众推出。自5月份SGE在其年度开发者大会 Google I/O 上首次宣布该实验以来，投资者一直在询问SGE的时间表。在周三的Gemini模型宣布中，对SGE的提及很少。高管对SGE的计划和具体时间表给出的信息相当模糊，只表示Gemini将在“未来一年”内与其整合。 Google首席执行官Sundar Pichai在周三博客中表示：“这一新时代的模型代表了我们公司进行的最大的科学和工程努力之一。我对未来和Gemini将为全球人们打开的机会感到真正兴奋。”

楼喆2023-12-07

晚间必读5篇 | IOSG创始人：牛市号角已吹响

你无需看得太远就能看到这种趋势的证据。Searcher部署像Jaredfromsubway.eth这样的机器人，利用人类对便利的渴望抢跑他们的DEX 交易。Banana Gun和Maestro允许人类用户通过 Telegram 便利地进行机器人交易，它们一直是以太坊上最常见的Gas大户之一。现在，在Friendtech 等新的临时社交应用程序上，在该应用程序最初被人类用户采用后机器人就加入了竞争，并且可能无意中进一步引导投机飞轮。点击阅读 4.朝鲜黑客 Telegram 定点欺诈攻击分析早在 2022 年，慢雾安全团队就通过慢雾 BTI 情报网络发现朝鲜黑客 Lazarus 团伙开启针对加密货币行业的大规模 Telegram 欺诈钓鱼行动，近期朝鲜黑客更是开始冒充知名投资机构，对项目方进行欺诈钓鱼，鉴于影响范围较大，慢雾在此进行分析。点击阅读 5.IOSG创始人2023年总结与2024年展望：牛市号角已吹响币安的监管靴子落地，很多人视其为行业负面新闻，是 “Crypto最大独角兽最终与监管妥协” 的过程，但在我看来，这代表着最大的潜在风险雷区已拆除干净，行业整体风险可控，正在走向一个可监管的市场方向，而这也将加速 ETF 通过的推进和落地。点击阅读来源：金色财经

金色财经2023-12-06

加密AI智能体已进化到哪步会成为链上一等公民吗

你无需看得太远就能看到这种趋势的证据。Searcher部署像Jaredfromsubway.eth这样的机器人，利用人类对便利的渴望抢跑他们的DEX 交易。Banana Gun和Maestro允许人类用户通过 Telegram 便利地进行机器人交易，它们一直是以太坊上最常见的Gas大户之一。现在，在Friendtech 等新的临时社交应用程序上，在该应用程序最初被人类用户采用后机器人就加入了竞争，并且可能无意中进一步引导投机飞轮。所有这些都表明，机器人，无论是利润驱动的（例如 MEV 机器人）还是消费者驱动的（例如 Telegram 机器人套件），越来越多地成为区块链上的优先用户。虽然到目前为止，加密领域的机器人还相当初级，但由于大型语言模型（LLM）的兴起，加密领域之外的机器人已经开始发展成为强大的AI智能体，其最终目标是自主处理复杂的任务并让自己的决策更明智。在加密领域上构建这些AI智能体产生了几个重要的增强功能：原生支付：AI智能体可以存在于加密货币之外，但如果我们希望AI智能体执行复杂的操作，他们将需要获得资本。与让AI智能体访问银行账户或支付处理器（例如 Stripe）或处理链下世界中存在的绝大多数其他低效率问题相比，加密领域为AI智能体提供了有意义的改进。 AI智能体钱包所有权：连接到钱包的 AI智能体将有能力拥有资产（例如NFT、收益等），从而赋予智能体所有加密资产固有的数字产权。这对于智能体之间的交易尤其重要。可验证的、确定性的行为：当行为可证明时（它们可以确保某些行动已完成），AI智能体将最有效。链上交易本质上是确定性的——它们要么发生，要么没有发生——这意味着AI智能体将能够比链下更准确地完成链上任务。当然，链上AI智能体也有局限性。一个限制是人AI智能体需要在链下执行逻辑才能提高性能。这意味着链上AI智能体将在链下托管其逻辑/计算以优化效率，但智能体决策将在链上执行，从而允许可验证的操作。重要的是，AAI智能体还可以使用Modulus等 zkML 提供商来确保其链下数据输入得到验证。 AI智能体的另一个主要限制是它们的有用性取决于向它们提供的工具。例如，如果你要求智能体提供实时新闻事件的摘要，则智能体的工具包中需要有一个网络爬虫来梳理互联网以执行给定的任务。你是否需要智能体将回应保存为 PDF 格式？将文件系统添加到工具包里。想要智能体跟单你最喜欢的加密推特KOL吗？智能体需要访问钱包并获得该钱包的密钥签名权限。纵观当前从确定性到非确定性的情况，大多数加密AI智能体都执行确定性任务。也就是说，人类对任务的参数以及如何完成任务（例如代币交换）进行编程。加密AI智能体已经从早期的keeper机器人（仍在 DeFi 和预言机应用程序中使用）发展到今天利用 LLM 的更复杂的智能体，包括像Botto这样的自主艺术家；AI智能体可以使用Syndicate 的交易云为自己提供银行服务；以及Autonolas等早期AI智能体服务市场。已经有各种令人兴奋的前沿应用：支持AI智能体的“智能钱包” ：Dawn利用DawnAI提供AI智能体，可以帮助用户发送交易、执行交易和其他实时链上洞察（例如NFT趋势）。加密游戏智能体：Parallel Alpha 的最新游戏Colony旨在创建可以拥有钱包并相互交易的 AI 角色。 AI智能体的增强工具包：AI智能体的好坏取决于它们的工具包，与区块链的交互目前是一个新兴领域。加密AI智能体需要钱包、为其提供资金的方式、许可功能、集成人工智能模型以及与其他智能体交互的能力。更具体地说，Gnosis 展示了这个早期基础设施的AI 机制，它用智能合约包装 AI 脚本，这样任何人（包括另一个机器人）都可以调用智能合约来执行代理操作（例如，在预测市场），同时还能够支付智能体费用。 AI增强交易者：为交易者和投机者提供高级操作的DeFi超级应用程序，包括：如果满足条件，则以美元平均成本（Dollar Cost Averaging）建仓；当Gas价格跌破特定水平时执行交易；监控新的 meme 代币合约；并确定订单路由，而用户无需知道在哪个dapp交易等。 AI智能体长尾市场：虽然像ChatGPT这样的大型应用程序适合某些一般聊天目的，但AI智能体需要针对众多行业、主题和生态位市场进行微调。像Bittensor这样的市场激励“矿工”围绕目标行业（例如加密货币、生物技术、学术界）为特定任务（例如图像生成、预训练、预测建模）训练模型。虽然 Bittensor 还处于萌芽阶段，但开发人员已经在使用它在开源 LLM 的长尾之上构建应用程序/代理。 NPC消费者应用程序智能体：不可玩角色在 MMORPG 等游戏中很常见，但在多人消费者应用程序中不太常见。然而，加密消费者应用程序的金融化性质使AI智能体成为引入新型游戏机制的优秀参与者。开放人工智能基础设施公司 Ritual 最近发布了Frenrug，这是一个基于 LLM 的智能体，在Friend.tech内部运行，将根据用户消息执行交易（购买或出售key）。Friend.tech 用户可以尝试说服智能体购买他们的key、出售其他人的key，或者尝试让 Frenrug 智能体以其他创造性的方式使用其资金。随着越来越多的应用程序和协议利用AI智能体，人类将使用它们作为访问加密经济的渠道。虽然AI智能体今天看起来像玩具，但在未来，它们将增强日常消费者体验，成为协议的关键利益相关者，并在它们之间创建整个经济体。 AI智能体还处于起步阶段，但这些链上经济体的一等公民已经开始展示其潜力。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

重磅消息 BTC突破4.4万美元市场大行情来临

visors LLC数字资产策略负责人Sean Farrell在一份报告中写道：“这种分化凸显了加密货币与其他传统宏观资产当前的低相关性。” 比特币与股票和黄金等资产的相关性在2023年有所下降，因为特定于加密货币的因素帮助推动了这一最大数字资产152%的涨幅。推动这些涨势的一个关键因素是美国将批准其首个现货比特币ETF的预期，可能扩大对该代币的需求。在比特币大涨之际，其它加密货币表现不佳，以太币下跌0.8%，而像狗狗币、Avalanche和Polygon等其他数字货币下跌超过2%。比特币与MSCI Inc.世界股票指数的90天相关系数已从年初的0.60下降至0.18。对该代币和现货黄金的类似研究显示，这一数字已从0.36降至几乎为零。读数为1表示资产同步移动，而-1则表示它们朝相反方向移动。另一个特定于行业的驱动因素是监管。加密货币行业高管越来越希望美国对该行业的严厉打击已经结束。在过去的几周里，FTX的萨姆·班克曼-弗里德(Sam Bankman-Fried)因欺诈被监禁，而顶级加密货币交易所币安(Binance)及其创始人赵长鹏在认罪后，因美国反洗钱和违反制裁规定而被处以沉重罚款。 Token Bay Capital管理合伙人Lucy Gazmararian在彭博电视上表示：“人们认为美国当局和监管机构已经发表了他们的看法。我们现在可能会看到与监管机构更多的对话。” 一些技术指标，如称为14天相对强度指数的动量指标，表明比特币的涨势可能已过度拉伸。该指数目前为75，高于被视为超买的70水平。与此同时，对美国证券交易委员会(SEC)可能在1月份为美国现货比特币ETF亮起绿灯的预测，以及对明年美联储降息的押注，正在激发投机性兴趣。在线券商Robinhood Markets Inc.在周一的一份文件中表示，其11月的名义加密货币交易量大约比10月份高出75%。研究提供商Kaiko在一份报告中写道，比特币的涨势是否持续将“在现货ETF的决定一旦作出后变得更加清晰。” 社区最近埋伏了USTC最近涨幅超过200%，还抄底了LUNC最近涨幅40%，还有AXS GMT这些链游，打的一些铭文最近涨幅十几倍。目前还有社区投研出来的一些百倍潜力的币，和短期暴涨币，目前都是免费的，可以关注我进社区了解。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

12月6日热股前瞻：7家公司有望获市场关注

司外高桥造船与控股子公司广船国际分别与Seaspan Corporation及韩新海运公司签订了多艘10800车LNG双燃料汽车运输船新造船合同，合同总金额约14.6亿美元，合同总金额约占公司2022年营收的17% 【上一交易日热门股】一鸣食品：食品饮料摩恩电气：充电桩中迪投资：创投郭亮执业编号：A0780619120003 证券投资咨询服务提供：深圳市新兰德证券投资咨询有限公司（中国证监会核发证书编号：91440300192204488J）股市有风险，投资需谨慎。

金融界2023-12-06

Future3 Campus访谈丨资本是如何看待AI+Web3的？

SQL，比如Dune，还有些项目专门做search engine的，要强化SQL，才能去正确调取数据库里的数据，还有利用自然语言就能自动生成SQL，让开发者复制后去使用。二是聊天对话方式，基于chatgpt改造的聊天agent，主要针对提供聊天窗口的，不那么强调在SQL和搜索优化上，它更随意点，比如请告诉我哪个KOL喊单了，这个安全事件对token的影响有什么（这个时候可能就是全网搜索出来一个结果，这里就不会强调调取数据库的SQL优化）。三是通过AI创建合适的模型将链下和链上数据进行整理，提取更好的insight。相比之下，一需要项目方有更强的数据库搭建能力，因为Web3的数据处理起来很麻烦，不过要达到准确性和速度，这个还是很难的；二是个比较简单的结合方式，门槛也不太高。 SevenX Ventures-Yuxing：其实数据是AI的养料。Web3的数据公开且可验证，而AI的问题在于它的黑盒特性，难以验证。这两者结合，可以产生一些有趣的化学反应。目前我更倾向于把AI和Web3的结合分为两类，不是简单的AI加Web3数据，而是考虑AI如何让Web3变得更好，以及Web3如何让AI变得更好。首先AI对于Web3数据来说，能够有效利用Web3数据公开可验证的特性。任何AI都可以使用Web3数据，提炼并产生价值，无论是投资建议还是预警分析，AI能够帮助Web3数据处理和分析增加效率。另一方面，Web3可以增加AI的可信度，因为Web3本身就是一个新型的信任机制。通过Web3的数据公开可验证的特性，可以提高AI的透明度，甚至在新闻报道或纪实等重要领域，可以用Web3的方式存储关键信息，这就能够去避免AI存在的一些问题。而这些问题中比较常见的就是AI的造假问题，还有AI黑盒问题。AI的算法有些可能比较容易理解，但是有的算法很难解释，比如像神经网络这样复杂的算法，还有GPT，人们可能会质疑他的答案是如何产生的，它的数据和算法都不够透明，让人感觉像是魔术。例如，之前的人脸识别算法将黑人错误识别成大猩猩，这是因为其数据样本中黑人的图片太少。如果AI模型使用的数据都是可验证的，我们就可以更容易辨别数据是否有样本偏差。使用Web3的数据，因为其透明性，整个AI模型的训练源和结果都会更加明晰。这样一来，我们就能更公正地看待AI，理解它的决策源，减少偏见和错误。黑盒问题可以粗略分为两部分。一部分是模型算法本身的黑盒，包括模型怎么训练，内容怎么生成，不论从训练过程还是算法机制层面都存在不透明或不可解释。另一部分是数据的黑盒，不公开数据，训练集的问题也会导致最终结果偏差。这个偏差如果说是内容准确性上的问题，我们还可以去持续改善，但如果是一些意识形态方面的问题，尤其是政治或种族歧视等方面的问题，可能就不容易纠正了。这种时候就只能去把控数据输出了，比如现在很多国家系统或国企系统的 AI 模型，它最重要的一点就是去控制它的输出，什么不能讲，这个是最难做的，这一定程度上跟刚刚的这个意识形态偏差是类似的。 Qiming Venture Partners-唐弈：对于AI和Web3数据结合方面，我个人认为，AI在这个领域可能有些许炒作，噱头大于实际效用。因为从我看来，Crypto的数据产品还处于相对早期阶段，在数据方面的基础工作还不够扎实。在这种情况下，过早地引入AI或过多的数据分析可能为时过早。此外，从用户角度来看，大部分加密项目和AI结合的场景并不太成立，或者说用不太到AI。因为这波比较火的AI模型，特别是生成模型，是建立在大规模互联网数据的基础上的，比如语言处理和图像生成等能力。尽管有人利用生成式AI改进用户体验，提供更好的交互和对话感，但这对于大多数场景而言可能价值有限。我认为如果谈论更广泛的AI（数据分析能力或更简单的AI模型）可能还有些场景，比如基于数据给NFT进行价格估算，或者专业的交易团队可以利用数据执行一些交易操作。总体而言，对于目前这波AI浪潮，我暂时还没有看到可以为加密货币产业带来特别短期效益的机会。当然，我也看了一些早期项目正在尝试通过AI提高数据处理或分析方面的能力。举个例子，我看到早期项目正在使用AI能力来解释智能合约的逻辑或进行分类识别等工作。这些工作在智能合约和加密货币领域要求较高的准确性，因为涉及到交易等关键动作。因此，我可以想象，使用一些AI能力来进行数据预处理可能是有意义的，但最终可能仍需要人工干预来确保准确性。如果您希望通过AI能力直接触发交易，除了专业的交易者外，我认为产品方面还需要取得很大进展。 Matrix Partners-子熹：我们观察了很多关于Web3的数据项目，比如我们投资了Footprint，起初我也是它的一个忠实用户，另外还有Dune。Footprint和Dune我觉得主要针对VC、开发者以及一些小型企业的服务，真正的普通和这些服务的联系并不大。另外我们也看了一些与加密货币交易或者盈利直接相关的数据分析公司，像Nanson、defilama、token terminal、dappradar，当然还包括Dune和Footprint。这些公司对VC和开发者来说非常有用，但它们的盈利能力似乎有限。原因在于目前VC和开发者对这些数据的总体需求量还不够大，而且他们的付费意愿也不强，因为即便某些服务不是免费的，也总有其他公司提供类似的免费服务。我们还看了一些类似于数据云仓的公司。我们也和腾讯领投了Chainbase。他们其实就像是一个数据平台，他们提供安全类、交易类、NFT类、DeFi类、游戏类、社交类数据，还有一些综合性的数据。开发者可以在这些平台上组合这些数据来生成自己所需的API。在熊市中，我们注意到像Chainbase、Blocksec、footprint这样的公司，它们的很多客户实际上是中小型创业公司。例如Chainbase，它的一些大客户收入并没有下降，但是中小型客户的收入在两三个月后就降为零了。这表明这些项目因为缺乏资金而无法继续。因此，对于数据提供商来说，熊市中若没有新的开发者加入，他们就很难赚钱。这也反映出目前在Web3领域，数据提供商主要是靠那些认为数据有用的开发者和小型企业，他们并内部整合这些数据，然后再进行变现，平衡收入和产出。核心我们还是觉得，目前无论是ToC还是ToB的Web3数据公司盈利模式都不是很清晰，这导致数据提供商没有一个强大的稳定的现金流。尤其是对于那些中小型的创业者来说，这是我们觉得目前Web3数据行业最大的一个弊端。然后再回到AI和Web数据结合的话题。我们最近也看了和投资了一些AI相关的数据公司。我觉得AI数据公司实际上也面临着同样的问题，就是数据的销售。你需要考虑客户的成本和他们产出的效果之间的平衡。目前来看，我对AI数据公司的盈利前景还是比较乐观的，但这主要限于海外市场。如果只瞄准国内市场，我担心最终的结果可能会和投资Web2 SaaS公司一样，可能有收入，业务规模不会太大，客户的付费意愿也不是很强。你可能还需要提供定制服务，这样你的毛利率也不会很高。所以我对在国内做这个是比较悲观的，对在海外做这个是比较乐观的。您认为AI 能够给Web3 数据基础设施和Web3数据公司带来哪些价值？现在利用AI帮助Web3数据的项目效果怎么样呢？在商业模式方面是否能有些创新？ SevenX Ventures：我认为AI对Web3数据最大的帮助是效率方面。比如Dune发布了AI大模型的工具来做代码异常检测和信息索引，用户可以去用自然语言去查询相应的数据，它的代码就会相应地进行生成，然后还可以去做代码的优化，这个就是效率方面的一个提升。另外还有用AI做安全预警的项目，它就是将 AI经过相应的训练之后，可以去快速的去识别安全问题的一个 AI Robot。比如 AI 算法里边就有一个算法叫异常检测，效果比从纯数学统计的方法直接去看数据的分布，检测出一个异常值要更好，所以这种 AI 可以更有效地去做安全方面的监测。另外我还有看到一些项目使用AI算法，比如大语言模型来检索整个Web3的新闻数据（不只是链上数据），进行信息聚合和舆情分析，形成一个AI Agent。比如用户可以直接在对话框里面去查某个代币最近30 天或者 90 天的网络舆情，用户是更偏向于看多，还是看空，给予相应的分值来体现热度；它还会有个曲线，通过这个曲线就可以判断一个代币它是在大家讨论到顶峰的时刻，还是在一个顶峰下降的时刻，还是在一个上升的时刻？这些可以辅助用户投资，我觉得也是一个挺有意思的应用方式。但也有些其他的项目宣称自己的数据是AI的数据源蹭 AI 概念，我觉得这有点牵强，因为任何链上数据都可以是AI的数据源，因为它是公开的，所以有点蹭热点的嫌疑。 Matrix Partners-子熹：商业模式是现在数据领域的一个大问题，要找到一个解决方案很难。可能在ToC端，利用Web3的一些概念，比如token或分布式概念，可以让AI数据采用不同的商业模式。但如果是AI技术赋能数据，目前并没有太多亮点。 AI在数据处理和清洗方面可能有辅助作用，但这更多是内部的帮助，比如在产品开发过程中提升功能或用户体验。但从商业角度来说，并没有太大改变。 AI bot确实可以增加一些竞争力，辅助用户，但目前来说这不是一个很大的优势点，核心竞争力还是取决于数据源的质量。如果数据源充足，我可以获取我需要的信息。问题是，如果这些数据要商业化，那么我组合出来的东西必须能变现，我才愿意为数据支付费用。现在的问题是，市场不好，初创公司不知道如何变现数据，也没有足够的新进场初创公司。我觉得目前有意思的反而是一些Web2的公司，它们使用了Web3的技术。比如一个合成数据的公司，他们通过大模型生成合成数据去使用，数据可以主要应用在软件测试、数据分析，以及 AI 大模型训练使用。他们在处理数据的时候涉及到很多隐私部署的问题，使用了Oasis区块链，可以有效避免了数据隐私问题。后面他们还想做一个数据交易所，将合成的数据包装在NFT里进行买卖，解决确权和隐私问题。我觉得这是一个很好的思路，它用Web3技术来辅助Web2解决问题，不一定局限于Web3的公司。不过，目前合成数据的市场还不够大，早期投资这样的公司有风险。如果下游市场做不起来，或者竞争对手太多，情况也会很尴尬。在AI+Web3数据的领域，有没有投过一些比较好的项目，分别是什么方向的，决定投他们的关键因素是什么？您认为这类项目的核心竞争力是什么？AI是否会加强这个竞争力？ Hashkey Capital-Harper：我们投的数据项目比较早，基本都是还没有特别强调ai的时候就投了，比如space and time、0xscope、mind network、zettablock等，投的关键是看他们的定位和数据质量。现在这些项目都会有AI的计划，基本也是先从聊天agent开始。space and time和chainML合作推出了创建ai agent的基础设施，其中创建的defi agent被用于space and time，也是一种结合AI的方式。 SevenX Ventures-Yuxing：如果项目与AI的结合做得很好，那么我可能会对其更感兴趣。决定我是否会投资的关键因素之一是项目是否有市场壁垒。我观察到很多项目宣称他们与AI结合能够提升效率，例如快速的数据查询功能。有些项目可以通过自然语言查询来快速获取链上NFT数据，比如查询最近交易最活跃的十大NFT。这样的项目可能有先发优势，但市场壁垒可能并不牢固。真正的壁垒是AI本身的应用以及工程师如何将AI应用到具体场景中。工程师如果能熟练地进行模型微调，通常能够获得良好的效果。对于那些提升效率的项目来说，市场壁垒主要在于数据源。不仅仅是链上数据，还包括项目方如何处理和解析这些数据。例如之前提到的项目，它们能够通过AI算法快速检索重要数据。然而，工程师进行模型微调的效果是有限的，真正的持续优势在于数据源的质量和其持续优化的能力。这也是为什么一些数据分析公司能够在市场中脱颖而出的原因，他们不仅提供数据源，还包括数据处理和分析的能力，区别往往在于团队的技术能力和人才。这些因素直接关系到AI结合应用的最终效果，另外，我也关注那些能让AI变得更好的Web3技术项目，因为AI市场非常庞大。如果Web3技术能够增强AI的能力，那么应用场景将会非常广泛。这就是ZKML项目受到热捧的原因。但是，我注意到Web3项目往往容易被夸大或贬低其价值。像ZKML这样的项目，尽管备受关注，但它们的投资回报并不像人们期待的那样迅速，退出机制也并不清晰，因为它们发行代币的难度较大。因此，尽管这些项目富有创意并具有潜在价值，但是否值得现在投资，以及它们最终能带来多少回报，是投资者需要仔细考量的。 Matrix Partners-子熹：我们投资了一个结合AI和Web3的公司，它是一个数据标注公司，叫Questlab。他们使用区块链技术提供数据标注的众包服务。数据标注原本是一个直营或者是分包的行业，很难做到知识领域的全覆盖。就传统的数据标注来说，一般分为三个类型：直营、分包和众包。但实际上做众包的人比较少。这三种模式的公司在选择数据标注服务时需要考虑的因素有：价格是否便宜、标注的质量是否高、效率如何。还有一个就是能否覆盖他们所在的行业。如果你只是做一些通用模型的语言或图片的标注，其实很简单，就是识别英文字或图片。再难一点，比如需要区分猫、狗、月亮、婴儿车等，这也不是很难。但如果你需要做的是更专业的标注，比如语音机器人社区需要的标注，那就复杂多了。他们可能需要标注各种方言和多种语言，包括中文方言，英文方言、以及各种小众地区的语言等，很少有传统的工作室愿意做这样的工作。一个更复杂的例子是法律加AI公司，需要标注大量的法律知识来训练各种模型，要找到既懂法律又能进行专业标注的人非常难，需要同时懂得各国法律，还要了解各种专业法律领域，如合同法、租赁法、民法、刑法等。市场上几乎没有一家数据标注公司能够提供如此专业的服务。法律是专业的，金融、生物、医疗、教育等也是如此。所以，这些领域的标注工作一般只能由内部团队来完成，他们使用众包的方法，这样就能解决知识专业覆盖的问题。我们认为，利用区块链进行众包是一个很好的方向，就像YGG在Gamefi领域做的事一样。这是我们认为是一个有前景的方向。另外，我们觉得在开源模型社区里面，也会有一些很好的机会。比如Polychain投的一个项目是一个类似于web3 的hugging face，用来解决模型内容创造者经济的问题。其他的AI和Web3的结合，我觉得ToC方向如果能结合一些token的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，我们觉得这是可行的。这也方便投资人来变现，但是市场规模如何也不是很确定。这就是我对AI和Web3的一些看法。我觉得如果纯ToB的业务，没必要用Web3，就用Web2的方式做就挺好的。 Qiming Venture Partners-唐弈：目前我们投的有一些数据项目正在通过链上数据在安全场景中进行工作。我认为一些AI基本的模式识别或特征发现工作都有涉及，并且效果还可以。然而，更高级的工作，如将大量活动数据输入模型并识别多种信息，目前仍在尝试阶段，效果尚需验证。除了安全领域外，许多其他领域也存在类似情况。最近的一个例子是我们投的NFTGo，它是一个基于大数据分析去做NFT的定价，具有一定的准确性，并计划将其用于价格Oracle等用途。虽然这一体系听起来很有趣，但在产品中以及用户接受程度方面，仍需要进行验证。因为即使目前可能能够达到90分或85分的准确性，用户可能需要更高水平，比如98分或95分，因此还需要进一步验证。因此，虽然一些项目正在将数据分析和模式识别等简单AI能力应用于产品中，但是否成为关键因素尚未得到验证。而对于投资意愿方面，我个人不会因为项目有一些AI的噱头就更倾向于投资，因为我认为实际效果和项目是否能实现其目标以及带来好处更为重要。如果一个项目只是在名字或市场营销上有亮点，作为一种营销手段，以吸引更多关注或曝光，我能理解。但在投资决策中，我认为更重要的是实际效果。像一些项目在做ZKML，这个赛道似乎备受瞩目，但是同时也有很大问题，就是它到底用于什么场景。我觉得目前不确定性特别强烈，更多还是很宏大的叙事。从整体行业发展来看，AI + Web3数据这一赛道未来有哪些潜在的机会或发展方向？未来，AI是否有可能彻底升级数据产品，引入新概念？是否会增强用户的付费意愿？ Hashkey Capital-Harper：肯定是有潜在机会的。未来发展方向其实还是落后于web2 的AI，那里的创造力明显更强，web3这边的AI大概率也是web2 AI的映射实现吧。 Matrix Partners-子熹: 我觉得最近的妙鸭相机让大家意识到，其实人们对AI产品还是有付费的意愿的，这不像传统的SaaS产品或游戏，人们期望免费才会使用。用户对AI的付费意愿其实还是挺强的。未来的话我可以提供一点想法。我们在做数据标注流程中有一个关键步骤叫做预标注，就是我们训练一个模型，让模型来进行初级标注。这一步非常有价值，可以节约很多人力成本。我们将原始数据投入预训练的模型进行预标注，然后进行半自动化的数据处理，最终手动进行精确标注。预标注可以显著提高效率，可能原本需要100人的工作，现在可能只需要50到70人。另外预标注方面也涉及到AI和人的协作，通过你的反馈可以不断提高模型的预标注能力，从而减少数据标注团队的人数需求。随着AI和人的协作越来越好，原本100人的团队可能只需要30人。但是，这个过程有一个下限，即使AI协作做得非常好，仍然需要一定数量的人工进行最终的标注和审核。在其他领域由于我不是数据科学家，我没有亲自清洗过数据或使用数据进行SQL查询，所以我不清楚AI在这些领域具体能提供多大的帮助。 Qiming Venture Partners-唐弈：我觉得长期内与Web3和AI是应该有一些交集的。比如从意识形态的角度，Web3的价值体系是可以结合到AI上的，很适合作为bot的账号体系或者说价值转化体系。想象一下，一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。这些概念有点科幻，实际应用可能还有很长的路要走。第二个可能的方向验证AI模型的输出是否基于特定类别或特定的模型，或者特定的数据，并且是否可信。这些领域在可信的AI模型中可能有一些用处。从技术角度来看这些非常有趣，但是否有足够的市场需求尚不确定。另外一方面是AI的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权可能需要一个全新的体系，包括创作者和智能体的角色。但总的来说，这些问题可能仍然有待解决，而故事性的内容可能需要更长的时间来发展。在短期内，我们应该继续关注数据底层的质量，并期待模型能够变得更强大。另外在商业化方面，确实数据产品商业化非常难。但是我认为从商业角度来看，AI可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案。商业化需要更多的产品化努力，而不仅仅是数据化能力。因此，这些项目可能需要开发其他产品来实现商业化。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

无视风险资产市场变天比特币触及19个月高点

visors LLC的数字资产战略主管Sean Farrell在报告中写道。比特币与股票和黄金等的相关性在2023年减弱，加密货币特有的因素促使这个最大的数字资产攀升了160%。推动上涨的一个关键因素是外界预期美国将批准首支现货比特币交易所交易基金（ETF），这可能会扩大对比特币的需求。这个历史最悠久、规模最大的加密货币甚至在数字资产市场本身也是一枝独秀，以太币上涨1.4%，而狗狗币、Avalanche和Polygon等其他加密货币下跌。加密货币相关股票也延续涨势。Coinbase、MicroStrategy和Marathon Digital均连续第三个交易日上涨，并且今年迄今涨幅均超过300%。比特币和MSCI全球股票指数的90天相关系数已从年初的0.6降至0.18。对该代币和现货黄金的一项类似研究显示，两者相关性已从0.36降至约为零。读数为1表示资产走势一致，而-1表示走势相反。 “我们看到的是加密货币周期进入牛市阶段，宏观经济环境变得对风险资产更加有利，以及关于将推出比特币和以太坊ETF的更多利好消息的综合结果，”加密对冲基金AltTab Capital的联合创始人兼首席运营官Greg Moritz说，“我们认为这可能只是开始，随着我们进入2024年，我们将看到数字资产的强劲增长。”

金融界2023-12-06

劲爆大行情！中美重量级消息搅动市场比特币冲破4.4万美元、美元突破104关口

visors LLC数字资产策略负责人Sean Farrell在一份报告中写道：“这种分化凸显了加密货币与其他传统宏观资产当前的低相关性。” 比特币与股票和黄金等资产的相关性在2023年有所下降，因为特定于加密货币的因素帮助推动了这一最大数字资产152%的涨幅。推动这些涨势的一个关键因素是美国将批准其首个现货比特币ETF的预期，可能扩大对该代币的需求。在比特币大涨之际，其它加密货币表现不佳，以太币下跌0.8%，而像狗狗币、Avalanche和Polygon等其他数字货币下跌超过2%。比特币与MSCI Inc.世界股票指数的90天相关系数已从年初的0.60下降至0.18。对该代币和现货黄金的类似研究显示，这一数字已从0.36降至几乎为零。读数为1表示资产同步移动，而-1则表示它们朝相反方向移动。（图源：彭博社）另一个特定于行业的驱动因素是监管。加密货币行业高管越来越希望美国对该行业的严厉打击已经结束。在过去的几周里，FTX的萨姆·班克曼-弗里德(Sam Bankman-Fried)因欺诈被监禁，而顶级加密货币交易所币安(Binance)及其创始人赵长鹏在认罪后，因美国反洗钱和违反制裁规定而被处以沉重罚款。 Token Bay Capital管理合伙人Lucy Gazmararian在彭博电视上表示：“人们认为美国当局和监管机构已经发表了他们的看法。我们现在可能会看到与监管机构更多的对话。” 一些技术指标，如称为14天相对强度指数的动量指标，表明比特币的涨势可能已过度拉伸。该指数目前为75，高于被视为超买的70水平。与此同时，对美国证券交易委员会(SEC)可能在1月份为美国现货比特币ETF亮起绿灯的预测，以及对明年美联储降息的押注，正在激发投机性兴趣。在线券商Robinhood Markets Inc.在周一的一份文件中表示，其11月的名义加密货币交易量大约比10月份高出75%。研究提供商Kaiko在一份报告中写道，比特币的涨势是否持续将“在现货ETF的决定一旦作出后变得更加清晰。”

会员

夏洛特2023-12-06

以太坊被严重低估：专家解释为何 2,200 美元的 ETH 低得离谱

想领袖瑞安·肖恩·亚当斯 (Ryan Sean Adams) 认为，考虑到以太坊盈利能力、采用率和投资优点的增强，以太坊的价格维持在 2,200 美元左右，这是一种“搞笑”的低估。他认为 ETH 仍处于牛市周期的早期。作为 Bankless 公司的联合创始人，亚当斯强调，基于 27 亿美元的年化收入，以太坊的市盈率接近 100，令人难以置信，这让亚马逊等盈利巨头的市盈率相形见绌。没有其他链能产生收入；与此同时，ETH 在本周期通过销毁而陷入通货紧缩。额外的推动力来自于第二层平台作为重链消费者的使用量不断增加。验证者现在还可以获得 ETH 债券 5% 以上的实际收益率，而 ETF 可以释放来自法律禁止直接加密货币投资的机构的万亿规模资金流入。亚当斯认为，这些发展使以太坊成为一种自我实现的数字黄金和 3A 级资产，甚至忽略了在开发、可扩展性和合并方面的额外进展。然而，鉴于宏观形势看跌，价格与传统基准相比存在滞后。尽管如此，亚当斯认为，随着基本面指数级地超过估值，“以太坊还没有进入牛市。” 他的结论是，在加强网络信誉和不可避免的引力的情况下，极端恐惧不会无限期地持续下去。虽然时间表尚不清楚，但 ETH 价格 2,200 美元似乎是一种不可持续的异常现象，如果没有外部危机，必然会出现回调。来源：金色财经

金色财经2023-12-05

比特币社区的快乐让以太坊OG们EMO了

，Bankless 创始人 Ryan Sean Adams（@RyanSAdams）在社交平台上发表长文指出：「有人说 ETH 的价格高达 2200 美元，实在是太搞笑了......ETH 尚未进入牛市。」与此同时，他指出以太坊的基本面很强，而当前的以太坊还尚未发挥出其真正的价值。随后，像是点燃了积累已久的情绪，众多社区参与者和区块链开发者纷纷跟帖，包括 Uniswap 创始人 hayden adams、real vision 创始人 Raoul Pal、EthHub 联创 sassal.eth、Iron Forge Cloud 的 CEO Italo Casas、万物研究院的陈剑 Jason 等在内的众多成员，开启了一场对以太坊价值、市场情绪等话题的大论战。在比特币生态全线开花的当下，相比较而言，以太坊为什么迟迟没有发挥出其真正的威力这一问题，也在被不少「隔岸观火」的以太坊生态参与者反复思考。开发者诟病以太坊开发成本高、创新度低 BlockBeats 观察到，在本次论战中，不少开发人员对以太坊持不看好的态度，有两个观点异常凸显：以太坊开发成本高，且进一步阻碍了创新。 Iron Forge Cloud 的 CEO Italo Casas（@italoacasas）表示：「随着 Solana (SOL) 和以太坊 (ETH) 成本的增加，开发者需要花费更多的钱来部署和执行交易。您不认为这会影响创新吗？」社区开发者 McGavin（@NFT_Shooter）指出：「去问零售用户，他们认为 ETH 很糟糕，因为做任何事都要花费 20 美元。ETH 应该是一台计算机，人们失去了注意力并试图将其变成黄金。」社区开发者 Jonnie King（@JonnieKing）认为以太坊有三个比较致命的点：以太坊的商业模式和技术都存在极大缺陷、L2 十分依赖 ETH 价格的上涨、以太坊的质押是所有链中最差的：「我确实相信以太坊将在未来几年内得到改善，但在目前的状态下，它存在严重缺陷，而竞争对手正在解决基础层上的这些缺陷。这就是市场如此对待它的原因。」万物研究院的陈剑 Jason（@jason_chen998）则表示：「很多人说以太坊缺乏创新，这不是以太坊的问题，而是整个 Web3 的问题。」也有用户指出只有「以涨服人」才能让人看清价值，言外之意便是以太坊要想实现价值回归，必须让 ETH 的价格涨得更高。创始人相信以太坊终将实现价值回归与此同时，包括 Uniswap 创始人 hayden adams（@haydenzadams）、高盛前高管、宏观研究机构 real vision 创始人 Raoul Pal（@RaoulGMI）以及 EthHub 联创 sassal.eth（@sassal0x）都认为，以太坊终会实现价值回归。 Ryan 自身就从多个方面阐释了原因。他认为以太坊基本面很强的原因在于，首先以太坊现在的年化利润为 27 亿美元——唯一盈利的链，其次以太坊「现在拥有整个区块链作为本周期区块空间的净新买家（来自 L2 的）」，最后以太坊在这个周期是通货紧缩的——上一个周期它每年通货膨胀 3-4%，这个周期它每年会燃烧 0.5% 左右。与此同时，Ryan 认为当以太坊有基本面时，这里的每个人都会在这个周期中进行「假设」交易，同时以太坊现在进一步巩固为一种货币工具——一种数字黄金：「你可以随意评估它的价值——如果它有黄金的货币放大器，它的价值已经是 2.2 万美元了。」 Ryan 其余观点包括以太坊债券持有者现在每年赚取 5.3%、以太坊很可能会获得现货 ETF，以及以太坊现在是完全的 POS，能够做到不消耗能量来产生区块空间——「对于传统 ESG 投资者来说，以太坊 ETF 将是本周期唯一勾选的项目」。他表示 ETH 尚未进入牛市，同时认为当前的市场仍处在「非理性」之中。 EthHub 联创 sassal.eth（@sassal0x）认为，ETH 将飙升至 1 万美元以上，让观望的投资者陷入法定货币和垃圾币的困境：「我们仍然需要向人们阐明 ETH 的价值支撑。」此外，他还表示以太坊以 L2/rollup 为中心的路线图虽然并不完美，但如果以太坊生态系统成功实现了这一路线图的宏伟愿景，那么用户在 L2 上享受廉价+快速的交易，同时受到以太坊 L1 的保护：「这将是一个辉煌的景象。」 Uniswap 创始人 hayden adams（@haydenzadams）认为，ETH 的价值来自于开发者在其基础上构建酷炫且有用的东西。它具有巨大的领先优势，因此非常有价值。他还以 Uniswap 为例，表示「Uniswap 是人们喜欢使用的一个很酷的东西，并且是迄今为止以太坊最大的价值驱动因素（约 25% 的区块空间 + 约 75% 的 MEV）」。高盛前高管、宏观研究机构 real vision 创始人 Raoul Pal（@RaoulGMI）也发文表示：「请记住，在这个牛市的某个时刻，当 ETH 的 ETF 上市并且散户和机构都害怕错过机会时，ETH 将燃烧创纪录的供应量，并且创纪录的 ETH 数量将被锁定用于质押。」「这场史诗般的供需冲击正在酝酿之中。」 Case4Bitcoin 联创 Dan McArdle（@robustus）则指出，ETH 的人们如果想保持简单，就应该关注「收益」的东西，特别是对于潜在的 TradFi 兴趣：「一旦机构对加密货币的风险偏好有所回升，ETH 将成为一大受益者，因为机构喜欢『收益』。」本次以太坊论战有一定的偶然因素，但社区对以太坊及 ETH 的价格没能在这次向好的市场行情中，表现出与之实力相对的吸引力和涨势，早已有诸多抱怨。这些抱怨声有指向以太坊技术的，也有指向 ETH 价格的。与比特币及 BTC 相比，以太坊及 ETH 需要交出更令人信服的「试卷」，才能让社区相信等待值得。来源：金色财经

金色财经2023-12-05

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