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“新能源车投保难”寻破解之道
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定保险保障范围；在收费模式上，可以开发UBI车险（基于驾驶行为定价的保险），按照里程收费。保险企业下大力度着手创新，根据客户需求倒逼行业发展，把新能源车投保贵的问题通过市场机制加以解决，用心做产品，以品质吸引客户，从而推动保险行业高质量发展。”高云说。新能源汽车天然拥有丰富的驾驶行为数据，而大量的数据恰恰是保险公司实现精准定价的重要因素。因此，新能源车险理论上本应享有数据丰富的先天优势，然而事实却是，保险公司难以获得新能源车驾驶行为数据。业内人士期待，从政策层面推动驾驶行为数据商用化，或通过其他方式将数据资源充分地运用起来，解决当前新能源车定价矛盾突出的问题。瑞士再保险中国原总裁陈东辉认为，把家庭自用车和网约车的车险完全分开，让保费与风险对应，按照不同的业务监管，是解决新能源车险经营困境的必由之路。如果忽视家用和营运的差异，统一按照目前的产品费率不允许涨价，不仅无法解决新能源车险的经营困境，还会显著加大真正的家庭自用车车主的保费负担，因为他们也要分担网约车不充足的保费。 “现在过高的出险率就是由于网约车占比高所带来的。在新能源车主度过对驾驶电动汽车的不适应期之后，家庭自用新能源车的出险率会明显下降。而案均赔款高主要是因为新能源汽车车龄短、车价高、配件贵。值得注意的是，碰撞易损件在理赔成本中占比较高，其赔付成本超过电池，这种局面也是网约车出险率占比高推动的。随着零配件价格和修理的配套规范逐步成熟，家庭自用新能源车的案均赔款也将随之下降。”陈东辉表示。 “理想状态是按照驾驶里程、驾驶行为收费，彻底区分家用和营运车辆，但会造成网约车司机保费过高负担不起。”陈东辉认为，目前形势下，彻底放开新能源车自主定价系数还不具备相应条件。但可以在适度放开新能源车自主定价系数的基础上，探索鼓励网约车平台公司与网约车车主共同承担车险保费，让平台为签约的网约车提供超出家庭自用车保费的部分，作为网约车运营的必需条件。这样既解决了保费充足度问题，也确保了保费不完全由网约车司机全额负担。车企跨界激发更多潜力好消息是，新能源车企看中了新能源车险巨大的发展潜力，开始出现入局保险行业的趋势。2023年11月份，比亚迪财险获得国家金融监督管理总局批复，同意新增“机动车保险”业务，包括机动车交通事故责任强制保险和机动车商业保险；宝马（中国）保险经纪有限公司也获批经营保险经纪业务。近年来，国内车企纷纷跨界参与保险业务，蔚来、理想、小鹏、零跑、比亚迪等车企都成立了自己的保险经纪或代理公司。从国际上看，在市场上最早推广UBI车险的特斯拉，也仍处于努力探索和磨合的阶段。据悉，2023年前9个月，特斯拉保险亏损1600万美元；与此同时，特斯拉车主保费降低了三成左右。对此，陈东辉认为，监管部门可以给头部车企一个“监管沙箱”，推动车企、险企大胆探索对新能源车险的创新迭代。例如：全数字化车险、全流程上门服务代替现金赔付、按照驾驶行为收费的绿色车险、纯直销的车险、增值服务的产品化等。“在这些方面的尝试，有可能让新能源车险的创新走在世界前列，与我国新能源车在世界上的地位相匹配；也有可能彻底改变车险的客户体验，从而改变消费者对新能源车险的负面印象。”陈东辉说。 “车企入局保险，并非一朝一夕就能够建立起保险运营的完整能力。”刘丹表示，车险运营是一项复杂的系统工程，尽管车企天然拥有车辆设计参数、车辆运行数据、客户触点等优势，但新能源车险涉及产品设计、定价、销售、客户运营、理赔、风控等专业领域。这需要车企对车险在汽车客户生命周期中的作用有“保险是提升用户黏性和售后产值的重要抓手”这一客观认知。 “同样，保险行业也需要进一步支持新能源车险的产品创新，在供给端加强UBI车险、车电分离保险、自动驾驶保险等产品供给。当前，保险行业各方力量都在积极布局新能源车险领域，慕尼黑再保险在中国也设置了专门团队负责出行行业保险创新，从大数据应用、风险定价和再保险角度为保险行业提供解决方案。”刘丹说。（经济日报记者杨然）
金融界02-21 10:16
外资加速汇出与撤离！一文告诉你：为什么进入中国的外商直接投资正在崩溃?
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步吸引原本可能流向中国的投资。瑞银(UBS)首席中国经济学家汪涛在去年11月的一个论坛上表示：“(在华)外资要恢复到过去十年的平均水平是非常困难的，也不乐观。如果能回到过去十年的一半水平，那就非常好了。”
tqttier02-21 10:06
对冲基金四季度抛售了这些股票
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aloosa的 Tepper还减持了 Uber 以及中国科技巨头拼多多和百度的股份，同时清空了在 Arista Networks 和 JD.com 的全部股份。科技领域的新赌注可以肯定的是，一些对冲基金开始或加大了对一些科技股的押注，即使他们回撤或退出了其他科技股的仓位。 Alphabet 是一些对冲基金领导者的新赌注，其中包括 Viking Global 和 Scion Asset Management 的 Michael Burry。 Burry以预测次贷危机而闻名，他还在亚马逊建立了总值超过 400 万美元的仓位，并持有甲骨文公司的股份。他还加强了对中国技术供应商阿里巴巴和京东的现有持仓。 D1 Capital 的 Sundheim 也提高了亚马逊和 Alphabet 的仓位，而 Druckenmiller 则将其持有的微软股份提高了 7%。Tepper 增加了在微软和亚马逊的持仓规模，并在Oracle建立了新的持仓。 Third Point 的Loeb增持了 Meta Platforms，而 Tiger Global 和 Viking Global 则削减了仓位。在其他领域，Coatue 新开了 Salesforce、苹果和 ServiceNow 的股份，同时将 Netflix 的仓位提高了 14%。除了 Nvidia、台积电和 Arm 之外，其他半导体公司也吸引了新的关注。Viking Global 在 Advanced Micro Devices 建立了新的仓位，Coatue 的 Laffont 将其在这家芯片制造商的持仓扩大了一丁点，并透露了对英特尔的新赌注。 Tiger Global 的 Coleman 则将其在台积电的持股比例提高了 48%，约合 9,400 万美元，同时公布了其在Broadcom超过 2.03 亿美元的持仓。
金融界02-21 04:24
VanEck研报：2030年加密货币人工智能收入前景
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GPU 视为人工智能计算基础设施的 Uber/Lyft 等价物，我们认为区块链提供的计算和存储将占据人工智能基础设施非超大规模市场的 20%，可能产生到 2030 年将达到 $1.90B。通过可证明的链上人性在人工智能代理和模型的背景下定义“身份”可以被视为世界计算机网络的女巫防御机制。我们可以通过检查与保护不同区块链网络相关的费用来估计这项服务的成本。2023 年，比特币、以太坊和 Solana 的成本分别约为1.71%、4.3%、和 5.57%，分别为每个网络通胀发行价值的 5.57%。保守地说，我们可以推断身份识别应占人工智能市场的 3.5% 左右。考虑到 AI 软件的 TAM 为 $125.5B，这对应于 $8.78B 的年度收入。由于我们相信加密货币为身份问题提供了最佳解决方案，因此我们相信它将占据该终端市场 10% 的市场份额，预计其年收入约为 8.78 亿美元。人工智能安全有望成为人工智能设备的另一个重要组成部分，其基本要求是使用未损坏的、相关的最新数据来验证模型是否运行正确。随着人工智能扩展到人类生命面临风险的应用领域，例如自动驾驶汽车、工厂机器人和医疗保健系统，对失败的容忍度变得很小。发生事故时问责的需要将推动保险市场需要具体的安全证明。公共区块链是实现此功能的理想选择，因为它们可以在任何人都可以看到的不可更改的分类账上发布“安全证明”。这项业务可以被认为类似于金融机构的合规性。考虑到美国的商业和投资银行产生 $660B 的收入，同时花费 $58.75B 的合规成本（占收入的 8.9%），我们预计 AI 安全应占 $251B AI TAM 的 $22.34B 左右。尽管加密货币具有增强人工智能安全的潜力，但鉴于美国政府对人工智能的关注，我们相信人工智能的大部分合规性将是集中的。因此，我们估计加密货币将占该市场的 5% 左右，即$1.12B左右。组织分散的计算资源加密货币可以将其巨大的社会和财务协调优势应用于计算访问的民主化，从而解决当前困扰人工智能开发人员的痛点。除了高昂的成本和获得优质 GPU 的机会有限之外，人工智能模型构建者目前还面临着其他棘手的问题。其中包括供应商锁定、缺乏安全性、计算可用性有限、延迟差以及国家法律规定的地理围栏。加密货币能够满足人工智能对 GPU 的需求，源于加密货币通过代币激励汇集资源的能力。比特币网络的代币价值为 850B 美元，股权价值为 20B 美元，这证明了这种能力。因此，当前的比特币矿工和有前途的去中心化 GPU 市场都有潜力通过提供去中心化计算来为人工智能增加巨大的价值。对于理解通过区块链提供 GPU 的一个有用的类比是发电业务。简单来说，有一些实体运营着大型、昂贵的工厂，可以稳定地发电以满足大多数电网需求。这些“基本负荷”工厂的需求稳定，但需要大量的建设资本投资，导致资本回报率相对较低但有保证。补充基本负载的是另一类称为“峰值功率”的发电机。当电力需求超过基本负荷发电能力时，这些企业提供电力。这涉及高成本、小规模的能源生产，其战略定位接近该能源的需求。我们预计“按需计算”领域也会出现类似的动态。比特币矿工多元化进入人工智能领域比特币和其他工作量证明加密货币与人工智能一样对能源有很高的需求。这种能源必须被创造、获取、运输并分解成可用电力来为采矿设备和计算集群供电。该供应链需要矿商对发电厂、购电协议、电网基础设施和数据中心设施进行大量投资。挖矿 PoW 加密货币带来的货币激励导致了许多分布在全球的比特币矿工的出现，这些矿工拥有能源和电力权利以及集成的网格架构。这些能源大部分来自成本较低、社会回避的碳密集型能源。因此，比特币矿工可以提供的最引人注目的价值主张是为人工智能后端基础设施提供动力的低成本能源基础设施。 AWS 和微软等超大规模计算提供商一直奉行投资垂直整合运营并建立自己的能源生态系统的战略。大型科技公司已经向上游发展，设计自己的芯片并采购自己的能源，其中大部分是可再生能源。目前，数据中心消耗了美国企业可用的可再生能源的三分之二。微软和亚马逊都承诺到 2025 年实现 100% 可再生能源供应。然而，如果预期的计算需求超出预期，正如一些人所说，到 2027 年，以人工智能为中心的数据中心数量可能会增加一倍，资本支出可能是目前估计的三倍。大型科技公司已经支付了 0.06-0.10 美元/千瓦时的电力费用，比竞争性比特币矿工通常支付的价格（0.03-0.05 千瓦时）贵得多。如果人工智能对能源的需求超过了大型科技公司当前的基础设施计划，那么比特币矿商相对于超大规模矿商的电力成本优势可能会大幅增加。矿工越来越被与 GPU 供应相关的高利润人工智能业务所吸引。值得注意的是，蜂巢10 月份报道称，按每兆瓦计算，其 HPC 和 AI 业务产生的收入是比特币挖矿的 15 倍。其他抓住人工智能机会的比特币矿工包括 Hut 8 和 Applied Digital。比特币矿商在这个新市场中经历了增长，这有助于实现收入多元化并增强收益报告。在 Hut 8 的 2023 年第三季度分析师电话会议中，首席执行官 Jaime Leverton 表示：“在我们的 HPC 业务中，我们在第三季度通过新客户的增加和现有客户的增长创造了一些动力。上周，我们推出了按需云服务，为那些从我们的 GPU 寻求 HPC 服务的客户提供基于 Kubernetes 的应用程序，这些应用程序可以支持人工智能、机器学习、视觉效果和渲染工作负载。这项服务将控制权交到我们的客户手中，同时将配置时间从几天缩短到几分钟，这对于那些寻求短期 HPC 项目的人来说尤其具有吸引力。小屋8已实现2023 年第三季度 HPC 业务收入为 450 万美元，占该公司同期收入的 25% 以上。对 HPC 服务和新产品的需求不断增长，应有助于该业务线的未来增长，随着比特币减半即将到来，HPC 收入可能很快就会超过挖矿收入，具体取决于市场状况。尽管他们的业务听起来很有前途，但转向人工智能的比特币矿工可能会因缺乏数据中心建设技能或无法扩大电力供应而陷入困境。由于雇用新的以数据中心为中心的销售人员的成本，这些矿工还可能会发现与运营管理费用相关的挑战。此外，当前的采矿作业没有足够的网络延迟或带宽，因为它们对廉价能源的优化导致它们位于偏远地区，通常缺乏高速光纤连接。为人工智能实施去中心化云我们还看到了以计算为中心的加密项目的长尾，这些项目将占据人工智能服务器资源市场的一小部分但很大一部分。这些实体将协调超大规模之外的计算集群，以提供适合新贵人工智能构建者需求的价值主张。去中心化计算的好处包括可定制性、开放访问和更好的合同条款。这些基于区块链的计算公司使小型人工智能参与者能够避免 H100 和 A100 等高端 GPU 的巨额费用和普遍不可用的情况。加密人工智能企业将通过创建围绕加密代币激励构建的物理基础设施网络来满足需求，同时提供专有IP来创建软件基础设施以优化人工智能应用程序的计算使用。区块链计算项目将使用市场方法和加密奖励来从独立数据中心、具有过剩计算能力的实体和前 PoW 矿工那里发现更便宜的计算。为人工智能模型提供去中心化计算的一些项目包括Akash、渲染和io.net。 Akash每日收入 Akash每日收入。资料来源：Cloudmos 截至 2024 年 1 月 30 日。过去的表现并不能保证将来的结果。 Akash 是一个基于 Cosmos 的项目，可以认为是一个通用的去中心化“超级云””，提供 CPU、GPU、内存和存储。实际上，它是一个连接云服务用户和云服务提供商的双向市场。Akash 的软件旨在协调计算供应与需求，同时创建促进 AI 模型训练、微调和运行的工具。Akash 还确保市场买家和卖家诚实履行其义务。Akash 通过其 $AKT 代币进行协调，该代币可用于以折扣价支付云服务费用。$AKT 还作为 GPU 计算提供商和其他网络参与者的激励机制。在供应方面，Akash 在添加计算供应商方面取得了长足进步，因为 Akash 市场上有 65 家不同的供应商。尽管在 Akash 的 AI 超级云于 2023 年 8 月 31 日首次亮相之前，计算需求一直低迷，最近迁移到 Solana 的 Render 最初专注于将艺术家与分散的团体联系起来，这些团体将提供 GPU 能力来渲染图像和视频。然而，Render 已开始将其去中心化 GPU 集群的重点放在满足机器学习工作负载上，以支持深度学习模型。通过网络改进提案RNP-004，Render 现在拥有一个 API 可以连接外部网络（例如 io.net），该网络将利用 Render 的 GPU 网络进行机器学习。渲染社区随后提出的提案获得通过，允许通过Beam和FEDML访问其 GPU来完成机器学习任务。因此，Render 已成为 GPU 工作负载的去中心化促进者，通过向提供商支付 RNDR 美元以及向运行网络后端基础设施的实体提供 RNDR 激励来协调。 Io.net GPU 价格比较。来源：io.net截至 2024 年 1 月 4 日。 Solana 上另一个有趣的项目是 io.net，它被认为是 DePIN 或去中心化物理基础设施网络。io.net 的目的也是提供 GPU，但其重点仅在于应用 GPU 来驱动 AI 模型。除了简单地协调计算之外，Io.net 还在其核心堆栈中添加了更多服务。其系统声称可以处理人工智能的所有组件，包括创建、使用和微调，以正确促进整个网络中的人工智能工作负载并对其进行故障排除。该项目还利用了其他去中心化 GPU 网络，例如 Render 和 Filecoin 及其自己的 GPU。尽管 io.net 目前缺乏代币，但计划于 2024 年第一季度推出。克服去中心化计算的瓶颈然而，由于典型的633TB+提出的网络需求，利用这种分布式计算仍然是一个挑战训练深度学习模型所需的数据。由于计算机能力的延迟和差异，位于全球各地的计算机系统也给并行模型训练带来了新的障碍。Together 是一家积极进军开源基础模型市场的公司，该公司正在构建一个去中心化云来托管开源人工智能模型。Together 将使研究人员、开发人员和公司能够通过结合数据、模型和计算的直观平台来利用和改进人工智能，扩大人工智能的可访问性并为下一代科技公司提供支持。Together 与领先的学术研究机构合作，构建了 Together 研究计算机，使实验室能够集中计算进行人工智能研究。该公司还与斯坦福基础模型研究中心 (CRFM) 合作创建了语言模型的整体评估 (HELM)。HELM 是一个“活基准”，旨在通过提供评估此类基础模型的标准化框架来提高人工智能的透明度。自 Together 成立以来，创始人 Vipul Ved Prakash 率先启动了多个项目，包括 1) GPT-JT，一个开放式 LLM，具有通过 <1Gbps 链路进行训练的 6B 参数模型，2) OpenChatKit，一个强大的开源基础，可创建专用和通用聊天机器人，以及 3) RedPajama，一个创建领先的开源模型的项目，其目标是成为研究和商业应用的基础。Together 平台是一个基础模型，由商品硬件上的开放模型、去中心化云和综合开发者云组成，汇集了不同的计算源，包括消费者矿工、加密矿场、T2-T4 云提供商和学术计算。 HELM (RAFT) 分数 GPT-JT 性能。来源：截至 2024 年 1 月 4 日的解码器。我们相信像Together这样的去中心化和民主化的云计算解决方案可以显着削减构建新模型的成本，从而有可能颠覆亚马逊网络服务、谷歌云和Azure等老牌巨头并与之竞争。就上下文而言，将 AWS 容量块和 AWS p5.48xlarge 实例与配置有相同数量的 H100 SXM5 GPU 的 Together GPU 集群进行比较，Together 的定价大约比 AWS 低 4 倍。随着开放式法学硕士变得越来越准确并得到更广泛的采用，Together 可能成为开源模型的行业标准，就像红帽之于 Linux 一样。该领域的竞争对手包括模型提供商 Stability A 和 HuggingFace，以及人工智能云提供商 Gensyn 和 Coreweave。通过加密货币激励增强人工智能模型区块链和加密货币激励措施证明，网络效应和与网络效应大小相关的奖励迫使人们从事有用的工作。在比特币挖矿的背景下，该任务是通过使用昂贵的电力、技术人力和 ASIC 机器来保护比特币网络。这种经济资源的协调提供了一种女巫攻击防御机制，防止对比特币的经济攻击。作为交换，协调这些资源的矿工将获得 BTC 美元。然而，人工智能有用工作的绿色空间要大得多，一些项目已经在推动人工智能和机器学习模型的改进。这些项目中最原始的是Numerai。目前，Numerai 可以被视为一项去中心化数据科学锦标赛，旨在确定最佳机器学习模型，通过建立股票投资组合来优化财务回报。在每个时代，匿名 Numerai 参与者都被授予访问隐藏原始数据的权限，并被要求利用这些数据来构建表现最佳的股票投资组合。为了参与，用户不仅被要求提交预测，还被迫在其模型的预测背后投入 NMR 代币，以证明这些模型的价值。其他用户也可以在他们认为性能最佳的模型上投入代币。然后，每个质押、提交的模型的输出都会被输入到机器学习算法中，以创建一个元模型，为 Numerai One 对冲基金的投资决策提供信息。提交具有最佳信息系数或有效性的“推论”的用户将获得 NMR 代币奖励。与此同时，那些质押最差模型的人的代币将被削减（没收并重新用于奖励获胜者）。 Bittensor 上的子网和用例。来源： https: //taostats.io/api/截至 2024 年 1 月 2 日。 Bittensor是一个大规模扩展 Numerai 核心概念的类似项目。Bittensor 可以被认为是“机器智能的比特币”，因为它是一个为 AI/ML 模型提供经济激励的网络。这是由构建人工智能模型的“矿工”和评估这些模型输出质量的“验证者”实体来完成的。Bittensor 的架构是一个基础网络和许多较小的子网（子网）的架构。每个子网络都专注于机器智能的不同领域。验证者会向这些子网上的矿工提出各种问题或请求，以评估其人工智能模型的质量。表现最好的模型将获得最高的 TAO 代币奖励，而验证者则因对矿工的准确评估而获得补偿。在更高的层面上，验证者和矿工都必须质押代币才能参与每个子网，每个子网占总质押的比例决定了它从所有 Bittensor 总通胀中获得多少 TAO 代币。因此，每个矿工不仅有动力优化其模型以赢得最多的奖励，而且有动力将其模型集中在最佳的人工智能领域子网上。此外，由于矿工和验证者必须维持资金才能参与，因此每个人都必须超过资本成本障碍，否则就会退出系统。截至 2024 年 1 月，共有 32 个不同的子网，每个子网专用于机器学习或人工智能的特定领域。例如，Subnet 1是类似于ChatGPT的提示LLM的文本。在这个子网上，矿工运行各种经过调整的 LLM 版本，以最好地响应评估响应质量的验证者的提示。在名为“Taoshi”的子网 8 上，矿工提交对比特币和各种金融资产价格的短期预测。Bittensor 还拥有专用于人类语言翻译、存储、音频、网络抓取、机器翻译和图像生成的子网。子网创建是无需许可的，任何拥有 200 TAO 的人都可以创建子网。子网运营商负责为每个子网的活动创建评估和奖励机制。例如，Opentensor，Bittensor 背后的基础，Cerebras评估矿工在该子网上的 LLM 输出。虽然这些子网最初都是由通货膨胀奖励全额补贴的，但每个子网最终都必须在经济上维持自身。因此，子网运营商和验证者必须协调创建工具，以允许外部用户付费访问每个子网的服务。随着通货膨胀的 TAO 奖励减少，每个子网将越来越依赖外部收入来维持自身。在这种竞争环境中，存在着创造最佳模型的直接经济压力以及其他人创造有利可图的现实世界的激励措施这些模型的应用程序。Bittensor 正在利用斗志旺盛的小型企业来识别人工智能模型并从中获利，从而释放人工智能的潜力。正如著名的 Bittensor 传播者 MogMachine 所说，这种动态可以被视为“人工智能的达尔文竞争”。另一个有趣的项目是利用加密技术来激励人工智能代理的创建，这些人工智能代理被编程为代表人类或其他计算机程序自主完成任务。这些实体本质上是旨在解决特定问题的自适应计算机程序。代理是一个包罗万象的术语，涵盖聊天机器人、自动交易策略、游戏角色，甚至虚拟宇宙助手。该领域的一个著名项目是Altered State Machine，这是一个使用 NFT 创建拥有、供电和训练的人工智能代理的平台。在 Altered State Machine 中，用户创建他们的“代理”，然后使用分散的 GPU 集群“训练”它们。这些代理针对特定用例进行了优化。另一个项目，Fetch.ai，是一个用于创建根据每个用户的需求定制的代理的平台。Fetch.ai 也是一家 SaaS 业务，允许注册和租赁或出售代理。自 2023 年 1 月 1 日起 AI 代币的回报来源：Artemis XYZ 截至 2024 年 1 月 10 日。过去的表现并不能保证将来的结果。通过零知识 (zk) 证明进行验证 2023 年是新 AI 模型的标志性一年，OpenAI 推出了 ChatGPT、Meta 推出的 LLAMA-2 以及 Google 推出的 BERT。由于深度学习的前景，截至 2023 年 6 月，美国有超过18,563 家人工智能相关初创企业。这些初创企业和其他企业已经生产了数千个新的基础模型和微调模型。然而，在人工智能相关公司投资的每 4 美元风险投资中就有 1 美元投资的领域中，许多新实体的激增应该引起严重关注。谁实际创建并拥有每个模型？输出实际上是由指定模型产生的吗？该模式真的像宣传的那样有效吗？每个模型的数据源是什么以及谁拥有该数据？训练、微调和/或推理是否侵犯了任何版权或数据权？这些模型的投资者和用户都应该 100% 确定他们可以解决这些问题。目前，针对 LLM 输出的不同组件存在许多基准测试，例如用于代码生成的HumanEval、用于 LLM 辅助任务的Chatbot Arena以及用于 LLM 推理能力的ARC Benchmark 。然而，尽管尝试了模型透明度，例如 Hugging Face 的Open LLM Leaderboard，没有具体证据证明模型的有效性、最终来源或其训练/推理数据的来源。不仅可以对基准进行游戏，而且还不能确定特定模型是否实际运行（而不是使用连接到另一个模型的 API），也不能保证排行榜本身是诚实的。这就是公共区块链、人工智能和称为零知识（zk）证明的前沿数学领域的统一。zk 证明是密码学的一种应用，它允许某人以所需水平的数学确定性证明他们对数据所做的陈述是正确的，而无需向任何人透露底层数据。语句可以包括简单的声明（例如排名），但可以扩展到复杂的数学计算。例如，某人不仅可以证明他或她知道某个样本的相对财富而不向另一方透露该财富，而且他或她还可以证明该群体的平均值和标准差的正确计算。本质上，您可以证明您了解数据和/或您使用该数据做出了真实的断言，而无需透露该数据的细节或您如何进行计算。在 AI 之外，zk 证明已经被应用于扩展以太坊，允许交易在第 2 层区块链上进行链下交易。最近，zk 证明已应用于深度学习模型，以证明：使用特定数据来生成模型或提供推理输出（此外，未使用哪些数据/源）使用特定模型来生成推论推理输出未被篡改 zk 证明可以发布到公共、永久的区块链上，并通过智能合约进行验证。结果是区块链可以公开且无可辩驳地证明人工智能模型的重要属性。将 ZK 应用于 AI 的两个前沿项目被称为“零知识机器学习”（ZKML），即EZKL和Modulus。EZKL 使用Halo2证明系统生成 zk-snarks，这是一种零知识证明，然后可以在以太坊的 EVM 上公开验证。EZKL 首席执行官Jason Morton表示，虽然 EZKL 目前可以证明的模型大小相对较小，约为 100M 参数，而 ChatGPT 4 的参数为 175B相信他们正在考虑的是“工程问题”而不是“技术限制”问题。EZKL 相信他们可以通过拆分并行执行的证明来克服证明问题，从而减少内存限制和计算时间。事实上，杰森·莫顿相信有一天，“验证模型将像签署区块链交易一样简单。” ZKML证明应用于人工智能可以解决人工智能实现的重要痛点，包括版权问题和人工智能安全。正如《纽约时报》最近针对 Open AI 和微软的诉讼所表明的那样，版权法将适用于数据所有权，人工智能项目将被迫提供其数据来源的证明。ZKML 技术可用于快速解决法庭上有关模型和数据所有权的争议。事实上，ZKML 的最佳应用之一是允许Ocean Protocol和SingularityNet等数据/模型市场证明其列表的真实性和有效性。人工智能模型最终将扩展到准确性和安全性至关重要的领域。据估计，到 2027 年，人工智能边缘设备将达到5.8B 个，其中可能包括重型机械、机器人、自动无人机和车辆。由于机器智能应用于可能伤害和杀人的事物，因此使用来自可靠来源的高质量数据来证明该设备上运行了信誉良好的模型非常重要。尽管从这些边缘设备构建连续的实时证明并将其发布到区块链可能在经济和技术上具有挑战性，但在激活时验证模型或定期发布到区块链可能更可行。然而，来自0xPARC的 Zupass基金会已经建立了源自“携带数据证明”的原始证明，可以廉价地建立边缘设备上发生的事实证明。目前，这与活动出席有关，但可以预见，这种情况很快就会迁移到身份甚至医疗保健等其他领域。机器人外科医生的人工智能模型有多好？机器人辅助手术。资料来源：截至 2024 年 1 月 30 日的《麻省理工学院技术评论》。从可能因设备故障而承担责任的企业的角度来看，拥有可验证的证据来证明他们的模型不是代价高昂的事故的根源似乎是理想的选择。同样，从保险的角度来看，验证和证明基于实际数据训练的可靠模型的使用可能在经济上变得必要。同样，在人工智能深度伪造的世界中，利用经过区块链验证和证明的相机、手机和计算机来执行各种操作可能会成为常态。当然，这些设备的真实性和准确性的证明应该发布到公共开源分类账上，以防止篡改和欺诈。尽管这些证明有着巨大的前景，但它们目前受到天然气费用和计算开销的限制。按照当前的 ETH 价格，在链上提交证明需要花费大约 300-500k 的 Gas（按照当前的 ETH 价格约为 35-58 美元）。从计算的角度来看，Eigenlayer 的 Sreeram Kennan 估计，“在 AWS 上运行需要花费 50 美元的证明计算，使用当前的 ZK 证明技术将花费约 1,000,000 倍的成本。” 结果是，zk 证明的发展速度比几年前任何人的预期都要快得多，但在打开实际用例之前还有很长的路要走。假设有人对 ZKML 的应用感到好奇。在这种情况下，他们可以参加由经过验证的链上智能合约模型评判的去中心化歌唱比赛，并将其结果永久上传到区块链。通过基于区块链的身份建立人性广泛、先进的机器智能的一个可能后果是，自主代理将成为最多产的互联网用户。人工智能代理的释放很有可能会导致整个网络受到有目的的机器人生成的垃圾邮件甚至无害的基于任务的代理堵塞网络的干扰（“摆脱垃圾电子邮件”）。索拉纳当机器人争夺大约价值 10 万美元的套利机会时，每秒有 100 GB 的数据流量。想象一下，当人工智能代理可以勒索数百万个企业网站并勒索数十亿美元时，将会出现怎样的网络流量洪流。这表明未来的互联网会对非人类流量施加限制。限制此类攻击的最佳方法之一是对过度使用廉价资源征收经济税。但我们如何确定垃圾邮件收费的最佳框架，以及如何确定人性化？幸运的是，区块链已经采用了内置防御来防止人工智能机器人式的女巫攻击。计量非人类用户与非人类用户收费的结合将是一种理想的实现方式，同时稍微繁重的计算（如Hashcash）会抑制机器人。在人性证明方面，区块链长期以来一直在努力克服匿名性，以解锁诸如抵押不足的贷款和其他基于声誉的活动等活动。获得动力来证明身份的一种方法是使用JSON Web 令牌 (JWT)。JWT 是“0Auth”凭证，类似于“cookie”，是在您登录 Google 等网站时生成的。它们允许您在登录 Google 后访问互联网上的各个网站时展示您的 Google 身份。zkLogin由 L1 区块链Sui创建，允许用户将其钱包私钥和操作链接到生成 JWT 的 Google 或 Facebook 帐户。零点对点进一步扩展了这个概念，使用 JWT 来无需许可地允许用户在 Base 区块链上用法定货币交换加密货币。这是通过支付应用程序 Venmo 确认点对点现金转账来完成的，当通过电子邮件 JWT 确认时，解锁智能合约托管的 USDC 代币。这两个项目的结果是它们与链下身份建立了牢固的联系。例如，zkLogin 将钱包地址连接到 Google 身份，而 zkP2P 仅适用于 Venmo 的 KYC 用户。尽管两者都缺乏足够可靠的可靠保证来实现链上身份，但它们创建了其他人可以使用的重要构建块。虽然许多项目都试图确认区块链用户的人类身份，但最大胆的是OpenAI 首席执行官Sam Altman创立的WorldCoin。尽管备受争议，因为用户必须扫描虹膜使用反乌托邦的“Orb”机器，世界币正在走向一个不可篡改的身份系统，该系统不能轻易伪造或被机器智能所淹没。这是因为 WorldCoin 根据每个人独特的眼睛“指纹”创建了一个加密标识符，可以对其进行采样以确保唯一性和真实性。经过验证后，用户会收到 Optimism 区块链上名为 World ID 的数字护照，允许该用户在区块链上证明自己的人性。最重要的是，一个人的独特签名永远不会被泄露，也无法被追踪，因为它是加密的。World ID 只是断言区块链地址属于人类。Checkmate 等项目已经将 World ID 与社交媒体资料链接起来，以确保用户的独特性和真实性。在人工智能主导的未来互联网中，在每一次在线互动中明确证明人性可能会变得司空见惯。当人工智能克服了验证码的局限性时，区块链应用程序可以廉价、快速、具体地证明身份。通过区块链技术为人工智能做出贡献毫无疑问，我们正处于人工智能革命的早期阶段。然而，如果机器智能的增长轨迹符合最大胆的根据预测，人工智能必须面临挑战，才能脱颖而出，同时抑制其潜在危害。我们相信，加密货币是正确“训练”结果丰富但潜在阴险的人工智能植物的理想网格。区块链的人工智能解决方案集可以通过为机器智能创造者提供响应更快、更灵活且可能更便宜的去中心化计算来提高机器智能创造者的产出。它还激励能够创建更好模型的构建者，同时为其他人提供经济动力，让他们利用这些人工智能模型构建有用的业务。同样重要的是，模型所有者可以证明其模型的有效性，同时证明未使用受保护的数据源。对于人工智能用户来说，加密应用程序可以确认他们运行的模型是否符合安全标准，并且可能很有用。资料来源：VanEck Research，项目网站，截至 2024 年 1 月 15 日。提供第三方网站的链接是为了方便起见，包含此类链接并不意味着我们对链接网站中包含的或可从链接网站访问的任何内容或信息进行任何认可、批准、调查、验证或监控。点击非 VanEck 网页的链接，即表示您承认您进入的第三方网站受其条款和条件的约束。VanEck 对第三方网站的内容、访问合法性或适用性不承担任何责任。披露：VanEck 通过我们与早期风险投资经理 Cadenza 的战略合作伙伴关系在 Together 中占有一席之地，Cadenza 非常友善地为“克服去中心化计算的瓶颈” 部分做出了贡献。特别感谢：贾森·莫顿，ZKML 首席执行官 Ala Shabana，Bittensor 联合创始人 Arrash Yasavolian，Bittensor 的 Taoshi 子网创始人 Greg Osuri，Akash 首席执行官兼创始人 zkP2P首席执行官梁泽强 Sui 区块链团队的主要成员 – Sam Blackshear、Nihar Shah、Sina Nader、Alonso Gortari 来源：金色财经
金色财经02-20 16:29
比特币挖矿软件有哪些？
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一款多算法CPU和GPU挖矿程序，使用Ubuntu 18.04的专用挖矿操作系统，可用于Windows、Mac、 UbuntuLinux。可以自动选择最赚钱的虚拟货币挖矿，再将收益转化为比特币，也可以选择不是比特币的其它货币支付。 7、Awesome Miner 如果你只使用一台比特币挖矿设备，文章中介绍的其它设备都很合适。如果你想管理多台设备，需要一个管理功能更加强大的软件，可以选择AwesomeMiner, 8、BeMine BeMine成立于2018年初，是ASIC矿工云共享的先驱。BeMine在部分国家的运行速度超过70,000Th/s，并且仍在不断发展。它将位于俄罗斯的数据中心以及其它希望参与虚拟货币交易的团队和个人联合起来。 9、BTCMiner BTCMiner是一款基于OpenCL的挖矿软件，适用于GPU挖矿。它仅支持Windows操作系统。 10、MultiMiner MultiMiner是一款跨平台的挖矿软件，支持多种加密货币，包括比特币。它提供了一个直观的用户界面，适合初学者。以上全部内容就是对比特币挖矿软件有哪些这一问题的阐述。比特币挖矿程序的工作比较复杂，适合有经验和时间的人使用。来源：金色财经
金色财经02-20 15:38
剖析积分：用户忠诚度的最佳实践
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企业的客户更加透明，打开了竞争（例如，Uber 可以挖走 Lyft 司机，反之亦然）。可转让的链上积分会带来重大的法律/监管问题（见下文）。法律和监管近年来，由于美国SEC等监管机构的敌意，寻求通过代币激励消费者行为的 Web3 创始人遇到了重大的法律和监管挑战。积分计划提供了一种激励用户行为的替代机制。积分计划可能为web3创始人提供一种获取和留住用户的方式，且监管风险低于代币。出于同样的原因，根据美国法律，web2 忠诚度积分通常不被视为证券，精心设计的 web3 积分计划不应受到 SEC 的监管。即使积分计划的监管风险低于代币，但还有许多其他适用的法律和法规，如果不解决这些问题，可能会给创始人带来麻烦。 Web2 积分计划有时可能“过度律师化”，但它们包括对 web3 积分计划也很重要的关键条款、条件、限制和控制。积分计划可能为考虑未来潜在代币分配的创始人提供更大的灵活性。分发代币通常是一个“单向”决定——一旦完成，就不能更改或退回。积分计划使创始人能够在顾问的帮助下迭代、反思和分析他们的策略，然后再采取具有重大法律和监管影响的步骤。感谢Anna Brian Lee 、Jake Chervinsky 、Graeme Boy 、Will Hunter 、Laura Jaramillo和Liz Yang的见解和反馈。来源：金色财经
金色财经02-20 14:09
FX168日报:中国总理重磅表态刺激中国股市大涨红海紧张局势升级、金价一度破2020
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一，油价在短暂交易中小幅下跌。瑞银(UBS)分析师Giovanni Staunovo指出，由于美国总统日假期，石油市场成交量比平时减少。布伦特原油期货下跌0.09%，收于每桶82.664美元。美国西德克萨斯中质原油 (WTI) 下跌0.32%，至每桶78.21美元。布伦特原油和WTI期货上周分别上涨约1.5%和3%，反映出中东冲突扩大的风险日益增加。周二(2月20日)关注重点（北京时间）： 09:15 中国一年期贷款市场报价利率 09:15 中国五年期贷款市场报价利率 17:00 欧元区12月经常帐 18:15 英国央行行长贝利在议会发表讲话 21:30 加拿大1月核心消费者物价指数 21:30 加拿大1月消费者物价指数 23:00 美国1月谘商会领先指标更多重要事件请点击此处
tqttier02-20 08:48
会员
龙年连传好消息！华尔街投行纷纷唱多中国股市大涨在即？
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DR)上涨的带动下重新开盘。正如瑞银(UBS)所指出的那样，尽管对通货紧缩和房地产危机的担忧仍在持续，但许多新闻报道都集中在中国消费的改善上，但与以往一样，最大的问题仍然是任何反弹的可持续性。非常乐观的旅游相关数据包括铁路旅行、在线酒店预订、美团消费、澳门旅游数据和旅游支出。据官方媒体周末报道，在为期8天的假期中，国内旅游人次约为4.74亿人次，比2019年同期增长19%。旅游总支出同比增长近8%，至6330亿元人民币，而据报道，国内游增长34%，支出较2023年增长47%。#2024宏观展望# 不出所料，瑞银表示，在整个亚洲地区买入更好，早期资金流动显示出2:1的买入倾向。下面我们将深入挖掘彭博市场直播记者George Lei、Henry Ren和Jacob Gu总结的最新市场动态，他们列出了上周我们了解到的关于中国的三件主要事情: 1. A股可能会在龙年伊始强势开局，延续始于农历新年假期前的涨势。此前，在截至2月16日的当周，在岸市场休市，投资者纷纷涌入在美上市的中国股票。纳斯达克金龙中国指数同期上涨逾4%，推动该指数本月迄今的涨幅接近10%。在欧洲，受中国需求影响的奢侈品牌股票上周也获得了提振。对于那些不直接持有中国公司股份的人来说，购买期权已经成为一种越来越受欢迎的交易。#2024投资策略# （图源：彭博社）政府初步报告显示，在为期一周的假期中，全国范围内的公路、铁路和航空旅行出现复苏，预示着消费者支出可能出现回升。中国内地股市周一开盘后，中国政府支持经济的下一步举措将成为外界关注的焦点。第一个值得关注的数据将是周二有关五年期贷款优惠利率的决定，根据经济学家的一致预测，该利率可能下调10个基点。（图源：彭博社） 2. 在经历了2024年糟糕的开局后，对中国股市的信心似乎正在改善。摩根大通(JPMorgan)在上周五的一份研究报告中表示，前景正变得“越来越积极”，投资者应该转向“冒险”交易，增持中国股票。包括Wendy Liu和Marko Kolanovic在内的策略师表示，摩根士丹利资本国际(MSCI)中国指数目前低于该银行在看跌情况下设定的年终目标56点，这意味着买入机会。他们写道:“如果产能过剩行业的股票发行确实受到限制，可再生能源和新能源汽车生态系统的主要参与者应该会受益。”他们补充称，春节前被活跃基金净卖出最多的互联网股，如腾讯(Tencent)、阿里巴巴(Alibaba)和美团(Meituan)，也可能出现资金流向逆转。 3. 在中国度假期间，全球投资者一直在抢购廉价期权，以对冲人民币跌幅大于预期的风险。法国兴业银行上周三建议客户利用“多年低点”的价格，买入三个月期美元/人民币风险逆转，以防范美元/人民币升穿7.25。这家法国银行说，人民币的低波动性主要是由于中国央行的中间价，过去几个月人民币中间价没有太大变动，但未来可能面临越来越多的挑战。随着美国消费者价格指数(CPI)和生产者价格指数(PPI)上月显示出通胀势头，花旗集团(Citigroup)、法国兴业银行(Societe Generale)和前财长萨默斯(Larry Summers)都在告诉投资者，要为美联储加息的可能性做好准备，而不是基本已被市场消化的降息。人民币的贬值压力看来将持续下去。
市场焦点02-20 07:34
【原油收市】中东紧张局势的持续供应担忧，被需求疲软迹象抵消油价小幅下跌
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），油价在短暂交易中小幅下跌。瑞银(UBS)分析师Giovanni Staunovo指出，由于美国总统日假期，石油市场成交量比平时减少。截止发稿，布伦特原油期货下跌0.09%，收于每桶82.664美元。（布伦特原油期货走势图，来源：FX168）美国西德克萨斯中质原油 (WTI) 下跌0.32%，至每桶78.21美元。（美国西德克萨斯中质(WTI)原油期货走势图，来源：FX168）布伦特原油和WTI期货上周分别上涨约1.5%和3%，反映出中东冲突扩大的风险日益增加。周末，中东冲突仍在继续，以色列的袭击导致加沙地带第二大医院停止服务。周六，也门与伊朗结盟的胡塞武装声称对袭击一艘开往印度的油轮负责。根据路透社看到的草案文本，美国已提议联合国安理会反对以色列拉法的袭击并支持加沙临时停火。国际能源署(IEA)需求预测放缓以及美国1月份生产者价格涨幅超出预期，限制了油价涨幅，加剧了通胀担忧并提振了美元。追踪美元兑六种货币的美元指数已连续五周上涨，并于周一小幅走高。美元走强使得以美元计价的石油对持有其他货币的投资者的吸引力下降，从而削弱了需求。 City Index市场分析师Fawad Razaqzada表示：“近几周油价波动相当大，部分原因是美元走强。” Razaqzada表示：“美元的影响已经抵消了中东局势、欧佩克持续干预以及希望中国经济状况在未来几个季度改善等支持性措施。” 周五，当美联储政策制定者表示需要对降息预期保持“耐心”时，需求紧张情绪进一步加剧。市场还在等待中国在经历了为期一周的农历新年假期后的需求走向。
Linlin02-20 04:17
龙腾盛会共奏华章｜安泊之夜·2024温哥华新年音乐会圆满落幕！
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安泊之夜·2024温哥华新年音乐会”在UBC Chan Center大剧院成功举办，在新春之际为观众们带来了一场别开生面的视听盛宴，传递新年美好祝愿。 “安泊之夜·2024温哥华新年音乐会”是由中欧国际工商学院温哥华校友会和北京大学光华管理学院温哥华校友会两所知名商学院校友会联合主办，16所中国高校校友会协办的第四届音乐会。学而会友，韵以传情，高校校友善心汇聚，共谱绚丽华章，同庆温哥华这一传统开年盛事。 2024年音乐会依然邀请到大温地区富有盛名的专业交响乐团VMO（The Vancouver Metropolitan Orchestra 温哥华大都会交响乐团) 演奏。 VMO成立于2002年，是美国音乐家联合会旗下专业乐团，被誉为“温哥华最富想象力和创造力的交响乐团”，由著名华裔年轻指挥家谢建得（Ken Hsieh）连续15年担纲指挥。当晚，可以容纳超过1100人的Chan Center大剧院座无虚席，听众身着盛装，共同欣赏一场美妙的音乐盛宴。一年一度的安泊之夜·温哥华新年音乐会，不仅秉承了展示多元文化、同庆新春的初衷，更在精心策划中融合了中西音乐的精髓，呈现出一场令人陶醉的视听盛宴。音乐会以《春节序曲》（"Spring Festival Overture"）拉开帷幕，热烈欢庆、充满朝气的音符在Chan Center回荡，如同春天的脚步踏过大地，传递着对新春龙年的热切期许和祝福。以音乐与慈善汇聚的方式庆祝中国新年，整场音乐会都蕴含着丰富的东方元素，尤其是那些令人耳熟能详的中国民族音乐和经典曲目，如一条流淌的清泉贯穿整场。《难忘今宵 Unforgettable Night》合唱曲同时VMO乐团也为观众演绎了古典交响曲目和演出，包括趣味十足、活力且诙谐的《Grisette and Can Can》和《威尼斯之夜》：《Grisette and Can Can》、《威尼斯之夜》《打字机》《我的太阳》我亲爱的侯爵 (“笑之歌”) ，选自《蝙蝠》最后，在指挥的引领下，欢快辉煌的《拉德斯基进行曲》将整个音乐会推向高潮。观众们随着起伏的旋律热情拍手，音乐会在热烈欢快的气氛中完美谢幕，让观众们度过了一个难忘的新春之夜。 “温哥华新年音乐会”不仅是一场音乐盛宴，更是一次慈善与公益的践行，是参与者对爱的传递与奉献。连续四届，音乐会将所得慈善款项全数捐赠给卡纳克临终儿童关怀疗养院（Canuck Place Children's Hospice），为本地慈善事业贡献力量。 Matilda, Development Coordinator at Canuck Place 向爱心捐助人士表示感谢据统计，2019年音乐会募集善款$18,429；2020年筹集善款$28,876；2023年筹集善款$48,600。本次音乐会在两所主办校友会和16所高校校友会的共同努力下，捐赠金额近$40,000加币。而且，捐赠数字仍在持续攀升中。现场捐赠仪式本次活动受捐机构卡纳克临终儿童关怀疗养院(Canuck Place Children Hospice)成立于1995年，是北美首家独立的儿童安宁疗护院，以关怀绝症患儿、创造美好回忆为使命。每一张票，每一份捐赠，都在为温暖临终儿童们献出自己的爱。安泊金融作为音乐会冠名赞助企业，已是第四届冠名赞助新年音乐会，为本地慈善事业持续贡献自己的力量。安泊金融的企业价值观之一是“在认真经营的理念中做回馈社会表率”，每年持续不断地坚持为社区做贡献，支持慈善事业，并曾多次为临终儿童关怀中心、列治文医院、自闭症家庭网络、狮门医院、华裔博物馆、本拿比医院等机构捐款。同时，感谢音乐会所有的赞助商：钻石赞助：星环移民留学（已连续四届支持）钻石赞助：幻影溪酒庄、寰利金融（已连续两届支持）铂金赞助：成毅地产（已连续两届支持）金赞助：Virgo CX、四川大学温哥华校友会、MMC Wellness Group、SightSage视圣以上众多优秀企业和校友会的大力支持，助燃了本届新年音乐会。主办方向赞助商代表颁发奖牌此次“安泊之夜·2024温哥华新年音乐会”筹备了半年之久，演出后不仅赢得了阵阵好评，更在社会上引起广泛关注。中欧国际工商学院温哥华校友会会长 - 宋镒接受采访北大光华温哥华校友会执行会长兼秘书长 - 文卷接受采访安泊金融副总裁 Cindy Liu 接受采访华彩谢幕，「安泊之夜·2024温哥华新年音乐会」这场交响乐的盛宴在农历大年初八这个美好的日子里，为新春龙年拉开了绚丽的序幕，愿大家在音乐的祝福中，收获新一年的平安与喜悦！来自扶轮社和列治文狮虎会团的优秀义工团队们媒体支凤凰美洲台、文卷看见加拿大、温哥华鲜花网、凤凰加拿大、宸宇国际、FULL STAGE、加拿大华人摄影家协会、她励量HerPower、大温学乐汇、老拉视界、FX168财经网、雪雁传媒、高度传媒、Vanpeople、Vansky、温哥华港湾、温哥华中文电台、乐活网、加西网、Coolkop酷天、星岛日报、温渡传媒 Vando Media 义工组织鸣谢
安泊金融02-19 15:17

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