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Gate Ventures：详解Solana的技术架构将要迎来第二春吗？

illama 其目前与 Paypal、Visa 等合作进行链上的稳定币支付转账，这个业务场景本身非常有利于快速 Finality 以及低 Gas Fee 的 Solana 链。目前其链上稳定币处于缓慢增长的状态。稳定币转账堆栈图 YTD，图源：Artemis Solana 在上半年具有引人瞩目的稳定币转账的市场份额。但是从 6 月份之后，其市场份额显著下滑。上半年 Solana 表现的绝对亮眼，但是其在下半年的开端转账数据有明显下滑的趋势。竞争对手数据链上活跃地址数，图源：Artemis 在一众公链中，Base 被视为 EVM 生态潜在的 Solana 竞争对手。Base 的链上活跃地址数正在迅猛增加，而 Solana 在具备先发优势的情况下，也仍处于高速增长的阶段。NEAR 维持高位不变，但是 Aptos 以及 Sui 在公链的竞争中落后。 TVL 对比，图源：Artemis Solana 在 Defi 领域的 TVL 也进展显著，其 TVL 已经创下历史新高，并且与其它公链相比也有一大段距离，但是值得注意的是 Base 也处于高速成长的阶段。公链稳定币储备，图源：Allium 目前 Solana 的稳定币供应的市场份额一直萎靡不振，Ethereum 由于多链的出现，其市场份额自然缩小，Base 市场份额在悄然增加。融资数据，图源：Messari 在资本市场融资方面，最近一个季度 Base 生态的融资频率大幅增加，并且超过了 Solana 生态。因此，通过各项链上数据的市场份额以及资本融资也能看出，关于市场上 Base 与 Solana 竞争是成立的，并且这种竞争压力伴随着 Base 的成熟，Solana 会面临更大，并且 Base 与 Solana 的愿景相似，都是希望以高 TPS 完成 Mass Adoption 的 Cryptio Native Consumer App 愿景。面临的技术挑战宕机 Solana 在历史上经历过多次宕机，我们分别梳理了其具体事件以及宕机原因： 2021 年 5 月 4 日网络性能下降，导致大量交易无法成交 2021 年 9 月 3 日网络不稳定，性能下降，持续时间约为 1 小时 2021 年 9 月 14 日 Grape Protocol 在 Raydium 平台上的 IDO 活动火热，许多用户通过编写的机器脚本发送大量交易，这些交易造成「内存溢出」，导致验证节点崩溃，最终整个网络无法出块，中断时间长达 17 小时。 2022 年 1 月 21 日由于市场波动较大，网络充斥着大量套利机器人提交的交易，导致网络引发严重负载，中断时间长达 30 小时。 2022 年 5 月 1 日由于一个 NFT 新项目铸造，大量机器人交易涌现导致主网节点失去共识，之后暂停出块长达 7 小时。 2022 年 6 月 1 日由于交易中的 durable nonce 功能漏洞，导致网络重启，中断时间约 4.5 小时。 2022 年 10 月 1 日由于节点配置错误导致网络宕机 2023 年 2 月 25 日 Solana 主网性能出现问题，最终迫使验证者节点自动进入“仅投票”的安全模式，无法处理用户交易。 2024 年 2 月 6 日 BPF（Berkley Packet Filter）加载器发生故障，宕机的时间为 4 小时 46 分钟 Solana 由于其网络架构如 Gulfstream Leader 选举机制以及 Leader 节点的单节点风险，导致了 Leader 节点的后续预测变得可行，进而当网络交易增多时，就会对单节点的 Leader 造成很大的内存压力，而 Leader 节点又需要给 Turbine 树中的节点随时准备重新传输区块，否则无法完成共识投票。当大量的 ddos 攻击出现时，单节点故障带来的系统宕机变得极为频繁. 总之，宕机主要是无法出块的问题，有可能是因为 Leader 机制带来的单节点故障，在区块组建处产生问题，也有可能是共识层无法对区块达成共识，导致无法出块的问题。整体而言，这与 Solana 的本身架构以及软件的测试流程有紧密相关。交易失败用户失败交易的比例，图源：Dune 使用过 Solana 的用户应该知道，我们的交易很多时候都无法正常提交，过段时间以后，发现交易失败，这造成了极差的用户体验。如上图，根据统计，用户提交的交易中，其中有 35% 左右的交易是失败的，需要用户多次提交，而在链上有较大波动时，这一比例将更大。其主要原因是网络层技术 QUIC，这是一项较新的技术。网络协议层级—— 5 层结构，图源：Research Gate QUIC（Quickl UDP Internet Connections）是 Google 提出的，针对 HTTP 2.0 协议的传输层改进。该实验性协议是基于 UDP 传输层协议进行研发，也被称为 HTTP 3.0 。 HTTP/2 与 QUIC 图示，图源：EMQX TCP 可靠性高于 UDP，但是 UDP 的速率高于 TCP，因为 TCP 会在包丢失的时候具备拥塞控制机制，重新传输丢失的包。UDP 速率高，可靠性低，Goggle 希望构建一个可靠性高且速率高的传输层协议 QUIC。QUIC 最核心的特性就是相互独立的逻辑流。它允许在单个连接上并行传输多个数据流，并且每个流可以独立地处理。相比之下，TCP 只支持单数据流，需要按照发送顺序接收和确认每个报文。失败交易图示，图源：bread Solana 宕机的主要原因就是使用了该 QUIC 实验性应用层协议，由于 UDP 以及多路传输的快捷，并且希望保持完整数据的传输，因此其也会设计机制来对丢包情况进行多次重传。Leader 节点在接收多个交易时，是通过 QUIC 协议开启多个通路进行的，但是 Leader 节点毕竟是一台计算机，尤其能够处理的交易容量上线，因此在发生大量的交易涌入时，Leader 节点就会切段某些通路连接，这就会导致交易被 drop。如何选择将被切断的连接并没有一套既定的标准（比如切断所有费用低于 xxx 的连接），所有连接是否会被切断都是随机性的。因此这就导致了存在一定黑箱操作的空间，Leader 节点可能更倾向于有利可图的 MEV 交易，而放弃用户的低价值交易。 MEV 在 Solana 的出块机制中，由于 RPC 是直接与 Leader 进行交互，并且采用 FCFS 的原则，因此其不具备以太坊似的 Mmepool。由于 Mempool 的存在，以及以太坊的 permissionless 原则，相比之下，以太坊面临更严峻的 MEV 问题。 MEV 架构，图源：Helius Jito Labs 客户端目前占据了 50% 的客户端市场份额，因此 Jito Labs 自己构建了一个伪 mempool，用户通过 RPC 进入一个伪 mempool 停留大约 200 ms。jito labs 提供了一个链下的包含保障，能够保证该 bundle 内的所有交易均包含进区块中。搜索者可以竞标夹层攻击待处理交易的机会，Searchers 通过竞标到利润最大化的 Bundle，然后 Block Engine 负责寻找出竞价最高的 Bundle 提交给运行 Jito Labs 客户端的 Leader。这是造成 MEV 的根本，但是 MEV 有其正外部性以及需求，如果 Jito Labs 不去做伪 mempool，那么其它项目也会做，因此 Jito Labs 选择吃下这个市场，以改进 MEV 的机制，减轻负外部性。当然，这种对 MEV bot 的需求导致了用户处于最弱势，因为验证者将收取手续费，mev bot 将获得套利的利润的，但是用户遭受更高的滑点和可能失败的交易。状态增长 Solana 的 POH 机制以及 Turbine 共识导致了其区块过大，这会产生状态增长的问题。目前，账本大小并没有一个确切的答案，而账本还在以实践环境下的每 450 ms 一个区块的速度增长，大约每年增长 4 PB（在 1 GBPS 的最大性能下运行）。目前 Solana 的历史修建发生在 2 个 epoch 之后，大约是 4 天的时间（总共 100-200 GB）。而过去的数据存储在 Google Bigtable 数据库中。关于 Solana 的账本数据并不透明，并且官方对于追求大区块高 TPS 吞吐量而造成了极高的区块大小和潜在影响都没有太多披露，账本的存储也完全依赖于第三方，因为官方也发现 google 等中心化的数据库比 Genesys Go、Arweave 等性能更高，目前这些去中心化数据库仍然存在商业化落地的问题。这种极具增长的状态以及中心化的托管都是 Solana 被诟病的原因之一。展望 Solana 也释出了其未来的路线图，包括： 1. 改善发行 Token 的协议，包括转账加密、Hook 以及元数据指针。 2. 客户端改进，包括轻量级客户端 Tinydancer、过渡型客户端 Frankendancer、最终客户端 Firedancer。 3. 生态系统的配套开发组件：Gmaeshift 专注于游戏的 SDK、armada markets 专注于 token 代币生命周期改善、SPE 专注于企业级 SVM 区块链、虚拟机改善等。我们能够看到，Solana 的 POH 算法以及 Turbine 共识机制等都将区块链的三难困境中的性能作为优先级，其好处就是在目前的环境下有着最优秀的性能表现，带来了可探索的应用边界更广。并且伴随着 Solana 以消费者应用程序为战略目标，有很大的可能迸发出一些 Mass Adoption 的应用程序。同时，在 Solana 上的项目品牌效应较弱，因此对创业者也有更多的机会。 Solana 在生态发展上，主要优势在于 DePin/AI 以及 Meme，但是我们也能够看到其生态发展仍然没有达到预想中的发展，Consumer App 仍然无法商业化落地。在竞争对手方面也有 Base 这种后起之秀，Base 的融资额度与市场占有率在迅速提升。 Solana 也面临了一些技术上的问题，包括宕机、交易失败、MEV、状态增长过快以及中心化等诟病，但是 Solana 积极一面就是其并不专注于冗余的基础设施建设，更多是依靠现在的 TPS 容量构建面向消费者的应用程序，而其路线图也围绕此展开。伴随着越来越多的 Layer 2 的构建以及客户端的上线，SVM 生态系统的 TPS 将更上一个台阶。Solana 仍然是一片绿洲，有许多资本没有充分触达的生态项目，对于创业者也有很多机会值得探索。来源：金色财经

金色财经07-31 18:44

0724收盘：科技股财报开局不利，空头横扫美股指数，华丽七雄一天抹去7500亿美元市值

多用户在其宽带计划中添加了无线服务。 Visa公布的季度收入略低于华尔街预期，这对于全球最大的支付网络来说是罕见的。开云集团（Kering SA）警告称，随着奢侈品需求降温以及旗下最大品牌古驰的转型努力持续受阻，下半年利润将大幅下降。为商业房地产提供融资的黑石抵押信托公司将股息削减 24%，原因是违约率上升，而且借款人难以偿还贷款或进行再融资。雷诺汽车公司公布上半年盈利情况创历史新高，受益于原材料价格下降，以及 Austral 和 Espace 等价格更昂贵的运动型多功能车的强劲需求。根据美国人口普查局的数据，6月份的新房销售低于预期，年化销售量为617,000套。标准普尔全球周三公布的最新数据显示，美国的商业活动以两年多来最快的速度增长。接下来的经济数据是周四公布的第二季度GDP数据和周五公布的6月PCE通胀指数。铜价周三较5月份的历史高点下跌超过20%，原因是中国经济疲软加剧了对工业金属需求下降的预期。根据交投最活跃的合约，铜价连续第八个交易日下跌，这是自2020年2月3日结束的13个交易日下跌以来最长的连跌，收于4月2日以来的最低水平。加拿大央行下调利率，重点关注“下行风险”，加元下跌。日元在套利交易平仓中触及5月以来的最高水平。比特币下跌 0.1% 至 65,765.13 美元，以太币下跌 3.3% 至 3,368.11 美元。西德克萨斯中质原油上涨 0.8% 至每桶 77.56 美元，现货金下跌0.4%至每盎司2,399.14美元。来源：加美财经

加美财经07-26 00:01

Lightning Lab：Taproot Assets 正式上线闪电网络

024 年将超过 30 万亿美元，是 Visa 年交易量的两倍多。这种增长使稳定币具有地缘政治重要性，这一点可以从前美国众议院议长提倡稳定币作为解决美国债务危机的方案、稳定币发行人持有的美国国债超过德国和韩国、Tether表示他们是全球三大短期美国债务持有者之一、估计土耳其 GDP 的 4%用于购买稳定币等事实中看出。在我们上次于 2023 年 10 月发布主要稳定币时，法币支持的稳定币总发行量为 1150 亿美元。目前，流通中的法币稳定币总额为 1480 亿美元，年化增长率为 46%（其中 USDT 的增长最为显著）。按照目前的增长速度，到 2030 年左右，稳定币总发行量将超过 1 万亿美元，而且增长速度还可能加快。 Tether 首席执行官 Paolo Ardoino 表示，这一需求主要来自亚洲、中东、非洲、南美和中美洲的用户，“世界上所有难以使用银行系统的地区”。世界各地的金融机构都在连接到这些用户利用的网络，以满足他们的需求。通过 Taproot Assets 将这些用户及其金融机构纳入比特币基础设施对于确保其运营安全以及扩大比特币资产和比特币网络在全球的使用范围都至关重要。在一个稳定币总发行量达到 1 万亿美元的世界里，多资产闪电网络将把交易所、钱包和商家与具有前瞻性的新型银行、移动货币提供商、机构做市商以及地球上所有其他金融机构连接起来。它将很快成为世界上默认的价值转移网络，颠覆 VISA、万事达卡、SWIFT 等已有数十年历史的传统网络。得益于 Taproot Assets 的设计，该网络上的每笔交易都将使用比特币作为全球路由货币。使用新的 Taproot Assets v0.4 构建未来对于今天正在构建的开发人员来说，借助此版本，他们可以访问 Taproot Assets 的全套闪电功能：打开/关闭渠道、进行即时、低费用支付、原子交换资产为比特币、转发 Taproot Assets 闪电支付等等。它还为链上操作提供了一组增强的功能。此支持 Lightning 的 Taproot Assets 版本可在最新的 Polar 版本中使用，Polar 版本是应用程序开发人员中流行的快速原型设计工具。要开始使用 Taproot Assets 守护程序：阅读安装部分，下载守护程序版本，查看 API 文档，并阅读入门指南。请注意，虽然此版本支持主网，但 alpha 标签表示我们主张社区在其部署中进行衡量。这些尖端功能和集成对于实际测试来说相对较新，可能尚未准备好大规模用于生产部署主网。我们鼓励开发人员谨慎试验这些新功能。主网上的多资产闪电网络首先，正如Lightning Labs 首席技术官 Laolu Osuntokun（又名 roasbeef）所演示的那样，最新版本包含了通过比特币在闪电网络上路由的多跳 Taproot Assets 支付所需的所有功能。具体来说，已包含用于打开 Taproot Assets 通道、生成资产发票和支付资产发票的 API。为了最大限度地提高应用程序以快速而安全的方式采用 Taproot Assets 的能力，对这些新 API 的一流支持已无缝集成到现有的开发人员友好的 litd 包中，该包包括 lnd、tapd、loopd 等作为单个二进制文件运行的程序。通过运行此包，开发人员能够使用他们熟悉的完全相同的 API 来使用 Taproot Assets，但包括新的资产相关参数。 Taproot Assets Lightning 集成引入了一项新功能，即边缘节点（连接 Taproot Assets 用户和更广泛的 Lightning 网络的路由节点）能够在转发付款的同时协商 Taproot Assets 和比特币之间的原子交换费率。此版本包括报价请求 (RFQ) 服务，该服务涉及 Taproot Assets 发票生成器向其 Taproot Assets 流动性提供边缘节点发送请求，以获取相关资产和比特币之间的限时价格报价。如果边缘节点运行交易所，则可以从自己的订单簿中获取该报价；如果没有，则从交易所 API 集合中获取该报价，接收方可以接受报价，如果报价不利，则拒绝报价并请求新的报价。报价被接受后，边缘节点会对其进行加密签名并将其包含在发票中，使其与任何普通发票都无法区分。因此，发送者只会将交易所报价视为标准的 Bolt 11 路由费，这扩展了向任何闪电钱包支付 Taproot Assets 发票的能力，而无需了解 Taproot Assets。如上所示，资产接收者 Dave 生成 Taproots Assets 发票。为此，Dave 需要首先与为其节点提供流动性的边缘节点商定汇率。如果 Dave 拒绝初始报价，他可以尝试通过其他 Taproot Assets 边缘节点获取替代报价。与闪电网络上的路由节点类似，边缘节点运营商之间将存在竞争，以提供高效的定价和支付可靠性。一旦 Dave 同意报价，他就会生成发票并将其提供给发送付款的 Alice。最终，此过程将通过节点配置和钱包 UX 自动处理。无需信任的链上交换除了此版本中的闪电功能外，我们还推出了无需信任、无需托管的链上交换。借助此功能，Taproot Assets 用户和开发人员可以通过部分签名的比特币交易 (PSBT) 原子地将资产交换为比特币或其他 Taproot Assets，从而允许用户以链高效的方式进行非交互式交易，而无需信任交易对手或中心化协调者。要启动无需信任的链上 Taproot 资产交换，卖方首先要创建一个 PSBT 来证明他们对资产的所有权，同时还允许其交易对手声明对已完成的 PSBT 的所有权（利用 taproot 资产层上的 SIGHASH_NONE sighash 标志）。他们将要交换的资产指定为交易的输入，然后规定要购买的资产作为交易的输出（在上面的例子中为 BTC）。此时，交易将无法通过验证，因为交易输入不足以满足输出。为了使 PSBT 有效并索取资产，潜在的交易对手需要添加一个输入，其中的资产与卖方要求的输出相匹配（在所附的示例中为 2200 万 sat）。在有多个潜在交易对手的情况下，只有交易被纳入挖矿区块的买方才能索取资产，一旦中标交易在链上得到确认，其他竞争出价将变为无效。这种非交互式、原子性和去中心化的交易方式是通过 Taproot Assets 的独特设计实现的，为应用程序开发人员引入了新的设计空间。借助此功能，现在可以使用 Taproot Assets 建立点对点交换，我们迫不及待地想看看开发人员会用它构建什么。一流的多重签名支持，提供更高级的所有权解决方案安全性是比特币基础的核心。考虑到这一点，发行人、托管人和开发者都提到了使用比特币级保证保护 Taproot Assets 的重要性。为了响应这些反馈，此版本包括一流的多重签名支持，可在 Taproot Asset 所有权的每一层提供高级托管选项。如果用户的热密钥被销毁，他们还可以备份时间锁定的冷密钥。现在，Taproot Assets 所有者可以精确自定义其资产的保护方式，并将其纳入现有的比特币多重签名产品中。这一新增功能将允许开发者和发行人社区使用现有的、熟悉的方法以安全性为先进行构建。安全资产分批发行 Taproot Assets 为以多种形式发行的资产（例如稳定币）提供原生支持，其中各部分旨在可互换。虽然单个部分中铸造的所有资产都由标识asset_id，但给定资产的所有部分共享一个group_key标识符，从而提供出处验证和资产可互换性。资产的最新功能增强group_key在铸造过程中带来了脚本功能。发行人现在可以在铸造前要求多重签名阈值，或者以编程方式限制发行资产的数量，从而提高他们保护发行过程的能力。对于运行 Universe 服务器的资产发行人和开发者，我们添加了新功能，以提高效率并最大限度地减轻运营负担。立即在 Lightning 上集成 Taproot 资产现在正是开发人员开始使用多资产闪电网络构建新应用程序和用例的时候了。我们很高兴看到新的和现有的闪电钱包为新兴市场用户增加了稳定币支持，新的基于闪电的交易所用于即时 Taproot 资产交换，使用新的多重签名功能的机构 Taproot 资产托管解决方案，以及为边缘节点运营商提供的解决方案，以帮助他们管理风险并最大化盈利能力。没有其他网络能够提供多资产闪电的速度、支付广度和现代用户体验，下一波企业家将创建一个全新的生态系统来满足这些需求。要开始在 Lightning 上使用 Taproot Assets 进行构建，开发人员应下载最新版本的 litd 套件并以集成模式使用它。litd 套件将 lnd、tapd 和许多流动性服务组合成一个二进制文件，提供了集成多资产 Lightning 的最直接方法。来源：金色财经

金色财经07-25 16:24

究竟发生了什么？华尔街突然惨遭“大屠杀” TA是救命稻草？

国三大关键公司的收益报告也加剧了抛售，Visa Inc.对美国消费者实力发出新的警告，而Alphabet Inc.的业绩引发市场对其在人工智能相关基础设施上的激进投资的担忧。 Forrest和Hooper都表示，特斯拉报告利润下降40%，导致其股票下跌超过12%，这是自2020年以来的最差表现，尽管公司业绩与整体市场关系不大。然而，特斯拉和Alphabet的表现加剧“科技七巨头”股票的极度疲软，这些被认为最有可能受益于人工智能革命的大型公司共计蒸发7680亿美元的市值，这是道琼斯市场数据显示的最大单日跌幅。与此同时，“科技七巨头”成员集中的信息技术和消费者非必需品两个行业分别下跌4.1%和3.9%，均创下自2022年9月以来的最差表现。随着交易日的推进，更多股票加入抛售行列。即使是表现优异的小盘股罗素2000指数也下跌2.1%，尽管7月表现强劲。然而，FactSet数据显示，该指数本月迄今仍上涨超过7.2%。但仍有一些亮点。标普500公用事业板块上涨超过1%，医疗保健和消费必需品股票也收涨。大型价值股也在很大程度上幸免于难，SPDR Portfolio S&P 500 Value ETF仅下跌0.3%，收于49.99美元。但其他受益于7月轮动交易的股票表现不佳，道琼斯工业平均指数下跌504点，或1.3%，滑落至4万点以下。现在困扰投资者的问题是抛售会持续多久。Cetera首席投资官Gene Goldman表示，这种回调早在普遍预期之中，考虑到大盘股的高估值，这甚至可以被视为对市场的健康调整。此外，从大型股转向市场中更实惠的角落，有助于缓解市场集中度的担忧。无论持续多久，抛售最终都会为投资者提供另一个买入机会。 “我告诉我们的顾问，市场需要回调——看看股票市场的高估值、高预期和高集中度的组合，”Goldman在周三的电话中对MarketWatch表示。他说，他预计会重复去年发生的类似回调，在7月底见顶后，标普500在10月短暂跌入修正区间。关注下周美联储决议从现在到秋季，还有很多风险。许多最大的美国公司将在本周和下周公布收益报告。但投资者最大的关注点可能是下周的美联储会议；许多人希望听到美联储主席杰罗姆·鲍威尔暗示央行将在9月开始降息。如果他这么做，可能有助于缓解投资者的担忧，Hooper表示——尽管她补充说市场仍然处于回调的边缘。 “我认为这更多的是夏季抛售，因为坦率地说，我们确实需要一次（回调），”她说，“我们经历了一次非常强劲的反弹，长时间几乎没有任何显著的下跌。 “我们有这个即将到来的催化剂，就是美联储的降息开始，”Hooper补充道，“我认为这对股票非常有利，我预计我们会在9月降息前听到消息。” 但是鲍威尔在最近的机会中并没有更强烈地表示降息迫在眉睫，尽管其他高级美联储官员已经开始更强烈地呼吁降息。 Beam Capital Management投资组合经理Mohannad Aama表示，如果投资者对美联储主席下周的表态不满意，可能会有更多的损失。 “如果美联储声明没有明确表示会在9月降息，我认为我们会看到抛售的持续，”他周三对MarketWatch表示。标普500指数现在已经抹去7月初的所有涨幅，但今年迄今仍上涨13.8%。纳斯达克指数本月下跌2.2%，但今年仍上涨15.5%。目前，有迹象表明交易员在近期内准备承受更多痛苦。道琼斯数据显示，通常被称为华尔街的“恐惧指标”——芝加哥期权交易所波动率指数（VIX）——周三上涨22.6%，至18.04，这是自2022年6月以来的最大涨幅。

风起07-25 12:01

会员

【美股收评】科技巨头业绩不佳集体暴跌，拖累美股一路狂泻

是受费雪和风火轮系列产品增长的推动。 Visa股价下跌4%，原因是其最新季度的营收略低于分析师的预期。 Lamb Weston下跌28.24%，成为标普500指数中跌幅最大的公司，此前这家薯条和其他冷冻马铃薯产品供应商报告称，最新季度利润低于预期。该公司表示，春季到店就餐的顾客数量低于预期。该公司还警告称，由于“菜单价格上涨”导致需求疲软，挑战可能会持续到即将到来的财年。

Sissi07-25 05:21

支付巨头 Visa 营收低于预期，股价下滑

Visa公司相关内容导读维萨股价及营收情况盈利情况全球卡消费情况相关法律事件 Visa股价及营收情况维萨公司在周二尾盘交易中下滑，此前该公司公布的季度营收略低于华尔街的预期，这对全球最大的支付网络来说是罕见的。总部位于旧金山的维萨公司的股票在纽约时间晚上 8 点下跌 3.2%至 256.39 美元。维萨公司周二在一份声明中表示，截至 6 月 30 日的财季净营收为 89 亿美元。这比彭博社调查的分析师平均预期少了约 6000 万美元，即 0.6%。彭博社汇编的数据显示，维萨上一次以更窄的差距错过分析师的营收预期是在 2020 年。盈利情况该财季调整后净利润增长 9%至 49 亿美元，即每股 2.42 美元，低于华尔街预测的 2.43 美元。全球卡消费情况全球信用卡消费较上年同期增长 4.9%。在美国，维萨约 40%的营收来自美国，那里的消费增长了 5.1%。美国上月不包括汽车的零售额出现三个月来最大增幅，这表明随着美联储接近降息，经济仍在支撑。相关法律事件上月，一名联邦法官驳回了维萨公司和竞争对手万事达卡公司今年早些时候与美国商家达成的 300 亿美元和解协议，该协议旨在解决长达 20 年的关于信用卡刷卡手续费的诉讼。布鲁克林的美国地区法官玛戈·布罗迪写道，该协议将“不成比例且不公平地”让小型地方商家受益，而不是像沃尔玛公司和塔吉特公司这样的大公司，而且维萨公司和万事达卡公司似乎有能力承受“大幅”更高成本的交易。来源：今日美股网

今日美股网07-25 00:20

美股盘前要点 | 特斯拉盘前大跌超8% 传三星HBM3获英伟达认证

Taxi发布时间推后至10月。 7. Visa 2024财年Q3营收为89亿美元，市场预期90.3亿美元；净利润48.7亿美元，市场预期49.1亿美元。 8. 德州仪器Q2营收为38.22亿美元，市场预期36.8亿美元；每股盈利1.22美元，市场预期的1.16美元。 9. 消息称苹果供应商计划于今年10月开始大规模生产第四代iPhone SE。 10. 消息称三星HBM3获英伟达认证，将用于专供中国版AI芯片H20。 11. 亚马逊最快将于本月推出付费版Alexa语音服务，融入更多AIGC技术。 12. 消息称网飞联合创始人哈斯廷斯向支持哈里斯的行动委员会捐款700万美元。 13. 波音公司称，已恢复向中国航空公司交付737 Max客机。 14. 迪士尼大股东之一Isaac Perlmutter在维权战失败后，沽清2560万持股。 15. 因零部件短缺问题得到解决，丰田汽车将在两家日本工厂恢复4条生产线的生产。 16. Sage Therapeutics和Biogen将终止一种拟议的治疗神经系统疾病药物的开发。 17. 法官裁决Rivian Automotive将就有关窃取特斯拉商业机密的案件接受审判。 18. 消息称五角大楼IT服务提供商之一Leidos的内部文件遭黑客泄露。美股时段值得关注的事件： 21:45美国7月标普全球制造业/服务业PMI初值 22:00美国6月新屋销售总数年化

格隆汇07-24 20:39

盘后重挫近4%！ Visa第二季度业绩不及预期，寄希望降息提振消费！

Visa公布的第二季度财报不及预期，刺激其股价盘后大跌近4%，美联储降息或将会提振消费市场。周二（7月23日），全球最大的支付处理商Visa(V.US) 公布的第二季度财报低于分析师预期，导致其股价盘后大跌3.61%。【Visa公司股价走势图，来源：Google】根据数据显示，Visa营收为89亿美元，略低于预期的89.2亿美元，成为近四年首次出现营收不及市场预期，原因在消费者减少支出，更深次原因是美联储此前为了遏制通膨上调力量，导致借贷成本持续攀升。这也意味着，一旦美联储采取宽松的货币政策，采用降息策略，将使得借贷成本降低，刺激消费者支出，推动Visa的营收增长。基于降息预期，Visa的业绩在下半年有望得到改善。原文链接

投资慧眼07-24 20:29

美股早讯丨美联储发出迄今最强烈信号，9月降息几乎已成定局

L.US)、特斯拉(TSLA.US)、Visa(V.US)、可口可乐(KO.US)、德州仪器(TXN.US)等公司即将发布财报业绩。公司简讯在公司简讯方面，包含了多个重要信息。首先是美联储降息预期，据 CME“美联储观察”显示，美联储 8 月维持利率不变的概率为 97.4%，降息 25 个基点的概率为 2.6%，美联储到 9 月维持利率不变的概率为 6.8%，累计降息 25 个基点的概率为 90.8%，累计降息 50 个基点的概率为 2.4%。其次是达美航空(DAL.US)的情况，预计本周将取消更多航班，该公司正努力从严重的技术故障中恢复，自上周五发生故障以来取消的航班总数超过 4600 个。达美航空表示在“夜以继日”地恢复运营，其全球超一半 IT 系统依赖于微软的 Windows 操作系统，受到软件故障影响。达美航空首席执行官 Ed Bastian 在发给员工的视频信息中表示可能需要几天时间才能度过这一事件，相比之下，美国大多数其他航司都在周末重回正轨，且达美航空本月早些时候公布的业绩不如预期导致股价暴跌。然后是关于美股 IPO 市场的消息，有报道称文远知行考虑在 8 月底前于美国资本市场正式登陆，广州文远知行科技有限公司已完成新一轮增资工商登记，注册资本由 20 亿提升至 25 亿元，去年曾首次被报道启动赴美上市计划且当时融资规模约为 5 亿美元，去年 8 月 25 日其赴美 IPO 计划通过中国证监会国际合作部备案，需在今年 8 月 25 日前完成上市，记者向文远知行处了解相关进展但暂未得到回应。接着是微软(MSFT.US)的情况，美国媒体报道称此次微软技术故障事件造成的经济损失很可能超过 10 亿美元，不过“众击”公司是否会为相关损失买单尚不好说，虽已道歉但未回应是否会给予受影响客户赔偿，有分析人士指出其与客户签订的合同中或许有免责条款可躲过赔偿。最后是恩智浦半导体(NXPI.US)的情况，第二季度调整后每股收益为 3.20 美元，与市场预期一致，预计第三季度调整后每股收益为 3.21 至 3.63 美元，市场预期 3.56 美元，预计第三季度营收为 31.5 亿至 33.5 亿美元，市场预期为 33.5 亿美元。重大事件数据今晚 22:00 拟公布美国 6 月美国成屋销售年化总（户）数。来源：今日美股网

今日美股网07-24 00:14

行业研究｜有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新

易行为，同时还能保护个人隐私。（3）Visa推出基于生成式AI的欺诈解决方案 Visa 基于生成式AI技术，于今年5月份面向美国金融机构推出账户攻击情报（VAAI）评分工具，以识别和防范金融交易中的枚举攻击（enumeration attacks）。该工具能够实时检测可疑活动，并为金融机构提供风险评分，帮助客户精准判断何时需要阻止交易，从而防止潜在的欺诈行为。该AI工具通过学习持卡人的交易习惯，能在四毫秒内自动评估交易风险，区分正常消费与异常行为，快速识别可能的攻击性交易。其经过超过 150 亿笔交易数据的训练，通过比对历史枚举攻击模式生成风险评分，预测交易是否属于枚举攻击。与现有的风险评估模型相比，VAAI 工具在减少误报方面显著进步，误报率降低了 85%。（4）澜码科技尽调报告Agent案例国内某银行推出一项普惠贷款服务，旨在为中小企业提供便捷的贷款服务，以支持实体经济的发展和创新。但在发放普惠贷款的过程中，银行难以全面了解借款企业信息状况和还款能力，尤其是面对缺乏完善财务记录的中小企业和个体工商户时。因此银行客户经理往往要花费大量时间收集和分析各类资料，对申请企业进行尽职调查，并撰写尽调报告，包括客户情况分析、财务数据分析、尽调审核分析等等。但是，银行一线客户经理的业务分析水平参差不齐，导致了尽职调查和尽调报告质量不一，同时，系统中的报告模版也往往比较僵化，无法直接使用，一线客户经理就要花费大量时间在报告撰写上。澜码基于该需求，为客户构建了一款基于大语言模型的尽调报告Agent，可以自动给出分析结论、生成报告，辅助一线银行客户经理的工作，不仅能够节省一线客户经理80%报告撰写的时间，还可以全面审核客户资料，帮助人工发现一些不易发觉的点或遗漏，减少错误率。 3、国内代表性AI金融服务商深擎科技深擎科技成立于2018年，是一家专注于为企业提供人工智能技术赋能的公司，尤其在自然语言处理、个性化推荐和大语言模型等领域具有卓越的研发能力。核心创始团队来自IBM中国AI实验室，曾参与Watson研发，具备优秀的技术和工程实力。公司利用AI与大数据分析技术，为券商和银行提供内容科技与智能营销产品，助力客户获取、活跃和交易转化。深耕金融行业，掌握增长场景的深度KnowHow，并以AI Agent为基座，打造行业刚需的应用产品体系。产品已实现PMF，覆盖了80%的大中型券商和50%的大型银行。企业优势：技术实力强：深擎的核心技术团队源自IBM人工智能实验室，技术底蕴深厚。深擎自主研发的金融行业预训练模型（L1），效果准确率评测，超国内多个千亿模型，接近GPT4。大模型在2B场景落地过程中，最重要是准确率，在客户关心的重要技术指标上深擎处于行业领先地位，譬如：Function call多场景复杂接口的识别准确率达93%以上，多轮语义准确率和召回率分别达到95%和90%以上，AIGC内容合格率超95%。深入业务与场景：深擎在发展过程中，吸引了一批来自甲方客户的业务专家，因此能够把技术、产品与客户业务做有效整合。通过场景设计，深度融入客户核心业务，实现可量化的业务价值。譬如，有多款自研AIGC内容产品规模化上线运行，嵌入客户核心营销流程，实现内容生产效率超100倍提升。数据丰富且高质量：经过多年积累，深擎在证券行业沉淀了大量行业数据与标注数据。并且通过产品在业务场景上的闭环，能够源源不断获得更多行业数据。这些关键数据都是深擎模型训练与产品迭代的重要保障。客户案例多且合作深：深擎已与多家国内前十大券商合作大模型项目落地，案例数量在行业内处于领先地位。客户多，意味着产品的有效迭代就快，而非脱离市场的闭门造车。头部客户代表着行业内最新的发展共识，代表着新质生产力。项目案例多，意味着遇到的实际问题多，踩的坑多，解决问题的办法就多，也更加合理。此外，深擎与多家头部券商在大模型落地过程中有深度合作，通过产品、数据、业务形成闭环迭代，能够让客户真正把产品使用起来，并不断根据用户反馈、数据反馈，迭代AI产品。甜新科技甜新科技成立于2016年，总部位于上海，是一家以AIGC和5G视频通信技术、行业大模型为核心的人工智能创新型高科技企业。由红杉中国、金沙江创业投资、同创伟业等投资。公司的产品包括VCRM系列产品，是基于Al+视频的营销解决方案，助力企业营销转化。致力于在视频营销科技领域，为行业客户提供以深度融合Al+视频为基础的场景化服务解决方案。公司主要服务的方向包括零售电商、新消费品牌、银行、保险、消费金融、游戏等行业。企业优势：多种客户触达方式：平台可提供目前市场上主流客户触达方式，包含：AI交互视频、视频通知，AI语音外呼、视频短信、文本短信等客户触达方式，可根据不同的客户触达目标选择及组合。提高用户参与度：通过互动视频，用户可以与数字人内容互动，相比传统视频内容，这种形式能极大地提升用户的参与度和兴趣，从而增加用户停留时间和参与深度。提升品牌影响力：首先，通过一段3分钟原视频，即可快速生成和金融机构代言人真人一模一样的数字人分身，五官、动作、表情、声音完全模仿本人，通过数字分身与客户进行视频对话，基于自然语言处理及大模型技术，可实现多轮对话和智能互动。互动视频能够以其新颖的形式和丰富的用户体验增强品牌形象，通过用户与视频内容的互动，可以增加品牌的曝光度和记忆度。千人千面的客户服务：利用AI技术，基于用户的行为和偏好提供个性化的视频内容推荐，实现真正意义上的“以用户为中心”。这种个性化的体验可以有效提升用户满意度和忠诚度。效率提升：外呼营销平台能自动分析用户数据和互动结果，沉淀数据、为营销人员提供数据支持，帮助其快速调整营销策略，提高营销转化效果。基于AIGC的内容生产：外呼营销平台能可以根据客户的需求和偏好生成个性化的营销内容，如：使用不同的数字人形象，数字人复刻、声音复刻，同时，为了提高客户参与度和转化率可以快速生成大量营销内容，减少人工编辑时间和成本，满足金融行业的快速变化和更新需求。澜码科技澜码科技是一家基于大语言模型的企业级AI Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。澜码科技率先填补了国内大模型中间层的空白，是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。企业优势： “模型中立”优势：目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数，未对模型的具体特性参数（FeatureList）进行定义，这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境，难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率，以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型，这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。作为模型中立厂商，澜码科技在过去一年多的大语言模型应用实践中，积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据，因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键：专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度，数据会帮助专家快速迭代专家知识，从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识，解决不了实际业务问题，如同一位名校毕业的高材生，由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务；此外，大语言模型对于自身能力边界的认知模糊，导致在面对超出自身能力范畴的问题时，仍试图依靠自身理解给出答案，结果往往南辕北辙，这就是常说的“模型幻觉”。因此，在企业级应用场景下，专家知识对大语言模型落地至关重要，可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台，可以沉淀专家的知识和行业经验，构建企业知识库，促进知识共享与传承。基于此，Agent辅助知识治理，配合专家知识数字化沉淀；专家知识赋能Agent与工作流，形成良性闭环。针对办公，特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。和企业已有组织、权限、基础设施的集成。有连云有连云成立于2015年，是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点，推进大模型的垂直应用，结合庞大的金融专业语料库，集成自然语言处理、OCR和多模态技术，实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取，满足自定义和配置需求。企业优势强大的技术基础：有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。精准的数据处理：麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据，生成产品分析、研报摘要和观点，提升信息检索效率和AI批量生成资讯，解决基金公司在产品营销中的难点。广泛的生态连接：强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。全面的合规保障：在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域，麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务，保障资讯的真实合规，并实时跟踪推送状态，提供强有力的商业决策支持。行业认可：有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案，入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》，并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证，成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位，参与行业标准制订。金融行业落地Gen AI的关键能力尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度，以及监管合规等挑战，但落地难度相较于传统AI项目，难度会更低，实施路径也更直接。甜新科技认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力： 1. 明确转型目标和战略：金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略，确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略，必须包含以下关键因素：高层领导层的愿景、一致性和承诺，以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景：在明确转型目标后，金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如，AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累：金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础，而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 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