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AI霸主英伟达财报即将出炉，纳斯达克100指数低开高走，纳指100ETF（159660）涨0.43%强于大盘！
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时纳指100场外布局利器！【AI霸主英伟达财报即将发布，市场预期升温】作为一站式解决方案的提供商，英伟达提供可以帮助AI产品训练大量文本、图像和视频的GPU，在AI大模型竞赛中掌握着供应算力的“命门”，由此成为今年AI概念热潮中的一大赢家。截至8月21日，英伟达今年涨幅接近200%。本周三，英伟达将在美股盘后公布第二季度财报，这将是本轮AI狂潮面临的“最大的考验”。目前，分析师对英伟达财报抱有超高的预期，但如果公司不能实现目标，可能会严重阻碍AI热潮，并给从微软、谷歌到Meta和AMD等科技巨头带来冲击。就在今年5月24日，AI芯片龙头英伟达发布了Q1季报：第一财季营收71.9亿美元，同比-13%/环比+19%，毛利率为66.8%；净利润20.4亿美元，同比上涨26%。这一消息带来英伟达盘前涨近25%，市值一夜暴增1800亿美元，站稳美股市值前五。【美债利率快速走高，基本面韧性依然凸显】近期，长期美债收益率快速走高，但美国经济仍持续呈现出韧性的一面，上周公布的数据普遍好于预期。例如7月全美住房开工和营建许可在6月份下降后均小幅上涨，工业生产和产能利用率也出现反弹，而房地产和制造业是受到本轮紧缩周期最严重的行业。另一方面，7月份的零售销售月率非常强劲，初请失业金人数好于预期，显示劳动力市场仍然没有明显的疲软迹象。【机构：金融流动性或带来回调压力，但基本面韧性能提供支撑】中金指出，金融流动性变化不是市场的走向全部，当下美国经济周期最大特点是“滚动式”下滑，各环节错位且整体调整深度不大；对应到指数上，纳指盈利基本下调到位，一季度已转为上调有望提供对冲，而非“戴维斯双杀”。【美顶级机构披露13F报告，科技股仍是重要加仓标的】华尔街顶级投行和对冲基金都已陆续披露二季度13F报告，持仓情况浮出水面！美股科技股仍是重要加仓标的，摩根大通大手笔增持微软、Meta和谷歌，花旗也增持了微软近三分之一，瑞银提高了亚马逊、英伟达和谷歌的仓位，桥水猛买中国ETF和拼多多。根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券从资产配置角度来看，投资全球科技巨头一定程度上可以帮助国内投资者有效分散风险；短期在CPI回落、FOMC紧缩货币政策拐点的背景下，美科技股行情值得期待。纳指100ETF（159660）及联接A（018966）、联接C（018967）是一键布局美科技股的有效工具。纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据截至2023.6.30）数据统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-21
英伟达财报发布前股价“涨不停” 分析师们再次抬高目标价格全球买家已经“疯狂”
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周二(8月15日)，两家券商上调该芯片制造商英伟达的价格目标后，其股价在交易量大增的情况下上涨了3%以上，加深了下周发布季度收益报告之前本已很高的预期。在英伟达8月23日发布第二财季报告之前，Arcuri将其目标价格从475美元上调至540美元，而富国银行则将其目标价格从450美元上调至500美元。此前，摩根士丹利周一将英伟达列为“首选”。
一禾2023-08-16
关于英伟达财报的一些预测
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英伟达的这次财报，可以说是万众瞩目！作为AI芯片的龙头，AI热能否延续，就看这次的财报能否继续给力了。有国外分析师也对此做了一些预测，让我们来看看他的逻辑吧！（不作为投资建议）作者：A.J. Button 英伟达计划于8月23日发布财报。这次财报受到了密切关注，因为它将向投资者提供关于AI芯片需求的线索。英伟达的A100 AI芯片处于行业领先地位，能够处理复杂的AI工作负载。其他公司也在研发竞争芯片，但目前，如果想在线运行尖端的AI应用程序，就需要使用A100和H100芯片。 A100/H100芯片对现代AI应用程序开发的必要性对英伟达来说是一个重要的利好。在其最近的季度财报中，英伟达预计第二季度的营收将达到110亿美元，这将是去年同期增长64%。在第一季度财报发布之前，市场预计该公司第二季度的营收将达到70亿美元，但英伟达的指引超出预期，多了40亿美元。英伟达即将发布的财报非常重要，不仅对英伟达股东重要，对整个市场也重要。因为它将展示过去8个月来席卷市场的AI热潮是否能真正带来经济价值。尽管谷歌和微软上季度实现了正增长的盈利，但他们并未将增长的盈利归功于AI。相反，他们将其归因于
老虎证券2023-08-09
英伟达，凭什么？
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了英伟达发展过程中的第三次危机，在翻阅英伟达财报后我们可以发现，2008年之后英伟达的净利和毛利都大幅走低，甚至出现了亏损，而当时英伟达的市值也仅略高于10亿美元。连股东都怀疑起了CUDA的正确性。　　好在英伟达此时的游戏GPU业务发展的还算可以，搭载英伟达GPU的PS3在降价后也开始走向热销，二者为英伟达研发CUDA提供了一条宝贵的输血通道，让它撑过了这段困难时期，同时开始办GTC大会，向全球推广CUDA这项技术。　　真正的转机出现2012 年，AI研究者发现了CUDA，他们发现，基于CUDA架构的大规模并行运算芯片Tesla，在人工智能、深度神经网络技术上有着天然的契合性，大大降低了训练神经网络等高算力模型的难度，此时提供算力基础设施的英伟达在多年的苦熬之后，终于迎来了胜利的曙光。　　10年后的今天，英伟达已经和AI画上了等号，凡是谈及AI开发，就注定绕不开英伟达这家芯片公司，它已然是AI发展的最大动力引擎。　　当然，英伟达的押宝不止有CUDA。　　2012年之前，寻求新增长点的英伟达，瞄准了新兴的智能手机市场，推出Tegra系列移动芯片，首款产品就是微软在2009 年 9 月推出的Zune HD媒体播放器，当时的市场中已有高通、联发科、德州仪器等对手，而英伟达的想法很简单：Arm的公版CPU架构加上自己的高性能GPU，只要人们对手机游戏有需求，Tegra就能在高端市场中占据一席之地。　　从早期的Tegra APX 2500，到闯出名气的Tegra 3，英伟达一度在智能手机市场里拿下了不小的份额，但问题也随之而来，英伟达没有自己的基带，需要额外向其他厂商购买，而自研的移动GPU看似性能强大，但功耗发热同样不小，搭载了Tegra芯片的终端产品口碑世纪表现并不算好。　　没过几年，Tegra芯片的客户就从几十家缩水到了个位数，到了2015年的Tegra X1时，除了任天堂的Switch游戏机、谷歌Pixel C平板和英伟达的Shield TV外，已经没有其他厂商愿意再搭载英伟达的移动芯片了。　　这也是英伟达又一次的惨败，好在Tegra系列产品不止适合手机这样的移动产品，早期还被特斯拉Model S等汽车当作车机的主控芯片所搭载，英伟达眼看着移动市场没闯出名堂，干脆就把Tegra彻底改造为车机和自动驾驶芯片，属于一次还算体面的战略转移。　　当然，英伟达从未放弃过对移动市场这块大蛋糕的渴望，要不然就不会在2020 年 9 月去宣布收购Arm了，今年，英伟达还和联发科达成合作，在联发科的旗舰 SoC 上整合英伟达的 GPU，想要再一次证明在移动市场中证明自己的实力。　　AI、汽车和移动，或许就是往后十年英伟达故事的新篇章了。　　衣绣夜行　　放眼硅谷几十家大型半导体公司，作为英伟达CEO的黄仁勋，也是其中最高调最亲民的一位了。　　他几乎没有缺席过英伟达的产品发布会，总是身着一身黑色皮衣，时常有惊人言论发布，而敢说敢做是他一贯以来的风格，和同事打赌英伟达股价超100美元，就去纹一个英伟达的Logo在身上，他还表示纹身时因为太疼，“叫的像个小孩一样”。　　去年年底英伟达市值节节攀升之际，黄仁勋却现身中国台湾，穿着熟悉的黑色皮衣，入镜了两位年轻歌手的街头直播间，一脸好奇的他还点播了一首 Lady Gaga 的歌曲。　　他在给台大毕业生的演讲中，总结了三个错误所带来的经验教训，分别是创业初期的面对错误，勇于求助，坚持CUDA的为了实现愿景必然要忍受痛苦，以及放弃移动市场的有策略的撤退，决定什么不去做。　　这三句谏言可谓贯穿了英伟达30年历史的始终，因而在今天谈论英伟达的成功，就注定绕不开此前的种种失败挫折，与其他半导体公司不同的是，英伟达像是把这部分错误当成了男子汉身上的伤疤，从不羞于提起，黄仁勋也说，自己经历了好几次非常大的失败，那些历程充满羞辱和尴尬，但正是这些失败，定义了今天的英伟达。　　没有NV1和NV2的失败，或许英伟达就不会懂得遵循更先进标准的重要性；没有Xbox、英特尔和ATI的围剿，或许英伟达今天还梗着脖子与全世界为敌，没有CUDA和移动市场的战略决策，或许英伟达就无法在自动驾驶与AI领域有所建树…… 　　错误是支撑英伟达的骨，而其中的魂呢，自然就是CEO黄仁勋了，他之于英伟达，就像是诺伊斯之于英特尔，桑德斯之于AMD，从诞生至今，他早已在这家公司身上打上了深深的个人烙印。　　黄仁勋对毕业生最后的寄语是，跑起来掠食，或是努力奔跑免得成为掠食者的食物，一句话揭露了半导体行业残酷竞争的本质，如果不能成为掠食者，那么就会变成食物，在30多家图形芯片企业中胜出的他，对此深有体会。　　而英伟达能最终站上食物链的顶端，除了前面所说，针对错误的快速调整外，还有就是这句话包含的意义了，从未停止奔跑，就像电影《阿甘正传》不断奔跑的阿甘一样，停下脚步就会被后来人超越，只有前行才能不断抓住新的机会。　　让大家颇感意外的是，英伟达飙升至万亿市值的前夕，黄仁勋却跑到了台北夜市，拎着一袋麻花到处闲逛，此时的他或许会想到项羽的那句感叹：富贵不归故乡，如衣绣夜行，谁知之者。
金融界2023-06-12
没有AI的Web3没有灵魂 ZKML如何重塑AI与区块链的关系
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9 美元，市场预期0.92 美元。由于英伟达财报超出预期，带动美股芯片股盘后集体上涨，英伟达盘后一度涨29.35% ，股价最高触及395 美元，创历史新高，市值直逼“万亿”，AI芯片需求远超预期，英伟达市值在一个交易日内暴涨1840 亿美元，涨出了3 个比特币的总市值。英伟达CEO黄仁勋在发布财报时提到了有关AI应用的广阔前景，称计算机行业正在同时经历两个转变——加速计算和生成式AI，企业竞相将生成式AI应用到各个产品、服务和业务流程中，全球万亿美元规模的已安装数据中心将从通用计算转变到加速计算。当前，几乎所有头部美元基金与机构都紧盯着AIGC赛道，通过积极建立选投坐标快速构建筛选体系，唯恐错过了通往时代的列车。相关数据显示, 2023 年一季度全球AIGC行业融资总额达38.11 亿元，融资次数共计17 次。一个风口的兴起往往代表着另一风口的衰落。人们逐渐对WEB3提出各种各样的质疑：“资本都去看AI了，Web3监管收严、叙事不行了”，“AI比Web3看起来靠谱，也更容易出独角兽。” 自人类历史的黎明以来，集体故事一直在定义我们的文化，并丰富我们对世界的理解，叙事的重要性不言而喻。如今，人工智能的叙事正逐渐深入人心，甚至渗透到了Web3领域。有业内人士开始提出“没有AI的Web3是没有灵魂的”，有超过半数的Web3公司已经开始转向AI。那么，AI+Web3将如何融合？近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML叙事走热，它将如何协同人工智能和Web3，建立一个可信任的、去中心化的未来？一、AI需要Web3，反之亦然 CoinDesk的首席内容官迈克尔-凯西(Michael Casey)说：“将加密货币和人工智能视为不相关的技术是一个错误。它们是相辅相成的，彼此都在改进对方。” Web3、加密货币和区块链解决了自互联网开始以来一直存在的社会挑战，即在去中心化的环境中如何保持有价值的信息安全。它们通过采用分布式记录和激励机制的新系统来处理人类对信息的信任问题。这些系统帮助由不信任的陌生人组成的社区集体维护开放的数据记录，使他们能够在没有中间人的情况下分发和分享有价值或敏感的信息。当前，我们正迅速迈向全面人工智能时代，而这一时代所带来的挑战是十分艰巨的。这些挑战涵盖了多个方面，从保护大型语言模型（LLMs）输入的版权，到避免其输出中出现错误的偏见，再到我们目前无法准确区分真实内容和由人工智能创造的虚假信息所带来的“说谎者红利”。要确保人类不受人工智能的负面影响，没有简单的解决方法可言。任何解决方案都不能依赖于过时的20 世纪监管和技术框架来解决这些问题。我们迫切需要一个去中心化的治理系统，以应对在这个新时代如何生产、验证和分享信息的挑战。无论目前的Web3是否能提供所需的解决方案，区块链技术确实在解决这些问题方面发挥了一定的作用。不可篡改的账本使我们能够追踪图像和其他内容的来源，从而防止深度伪造。这种技术也可以用于验证机器学习人工智能产品数据集的完整性。加密货币提供了一种无边界的数字支付方式，可用于向全球为人工智能培训做出贡献的人们提供报酬，如Bittensor等项目正在努力建立代币化的区块链-政府社区，以激励人工智能开发者构建对人类友好的模型。与此相反，私营公司拥有的人工智能系统通常将股东利益置于用户权益之上。在这些想法能够实现并规模化之前，我们还有很长的路要走。我们将需要整合一系列其他技术，例如零知识证明（ZK）、同态加密、安全计算、数字身份和去中心化凭证（DID）、物联网等。此外，我们还需要解决隐私保护、惩罚不良行为、鼓励以人为本的创新智能以及多方立法监管等诸多挑战。二、ZKML如何架起AI和区块链的桥梁近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML被广泛讨论。目前，机器学习（ML）的部署变得越来越复杂。很多企业主要依赖于亚马逊、谷歌、微软等服务提供商来部署复杂的机器学习模型。然而，这些服务变得越来越难以审计和理解。作为AI服务的消费者，我们如何相信这些模型所提供预测的有效性呢？ ZKML作为人工智能和区块链之间的桥梁，解决了AI模型和输入的隐私保护问题，同时确保了推理过程的可验证性。它提供了一种解决方案，使得可以在验证私有数据时使用公共模型，或在验证私有模型时使用公共数据。通过添加机器学习功能，智能合约能够变得更加自主和动态，使其能够根据实时链上数据而不是静态规则进行处理。这样一来，智能合约将更具灵活性，能够适应更多场景，甚至是那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。当前，机器学习算法在区块链上广泛采用的困难之一是其高昂的计算成本。由于百万级别的浮点运算无法直接在以太坊虚拟机（EVM）上执行，因此在链上运行这些模型成为一个挑战。另外，机器学习模型的信任问题也是一个障碍，因为模型的参数和输入数据集通常是私有的，而模型的算法和运行过程又如同一个不透明的“黑匣子”，这可能引发模型拥有者和模型使用者之间的信任问题。然而，通过ZKML技术，我们可以克服这些问题。ZKML允许任何人在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，证明该模型确实产生了特定的结果。这个证明可以在链上发布，并由智能合约进行验证。这意味着模型使用者可以验证模型的结果，而无需了解模型的具体参数和运行细节，从而解决了信任问题。通过上述图表，我们可以看到ZKML技术兼具计算完整性、启发式优化和隐私保护等特点。这种技术在Web3领域有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。越来越多的团队和个人加入了这个领域，推动着各种潜力巨大的ZKML项目的开发。三、ZKML项目分析以下是一些潜力ZKML项目。 1 、Worldcoin Worldcoin正在应用ZKML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征（如虹膜），下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，接收的智能合约可以证明其 IrisCode 已成功创建。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理，并且保证ML模型的输出不会泄露用户的个人数据。 2 、Modulus Labs Modulus Labs是ZKML领域中最多样化的项目之一，致力于相关研究的同时也在积极构建链上AI应用范例，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 3 、Giza Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。Giza总体上属于机器学习模型到证明的链上编译器，为链上AI的发展提供一个替代路径。 4 、Zkaptcha Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约。目前，该项目使终端用户通过完成captcha验证码来产生一个人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，甚至可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。目前看来，zkML赛道还处于初级阶段，但我们有理由相信会 zkML 的力量可以给 crypto 带来更好的前景和发展，也期待该领域能出现更多样的产品，zk 技术和 crypto 为 ML 的运行提供安全可信的环境，而未来除了产品的创新之外，还可能会催生 crypto 商业模式的创新，因为在这个狂野和无政府的 Web 3 世界中，去中心化、crypto 技术和信任才是最最基础的设施。结语在日益复杂和不确定的数字世界中建立信任，一直是人工智能和Web3所面临的核心挑战。然而，将人工智能与Web3相融合却为建立一个信任、安全的去中心化未来带来了巨大希望。对于开发者、技术专家、政策制定者和整个社会而言，共同塑造人工智能和Web3的未来至关重要，我们或许可以创造出一个超乎想象的智能互联网时代。 Reference https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml#motivation-and-current-efforts-in-zkml https://github.com/worldcoin/awesome-zkml https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2023/05/19/why-web3-and-the-ai-internet-belong-together/ 版权声明：如需转载欢迎加小助理微信沟通，未经允许转载、洗稿、我方将保留追究法律责任的权利。免责声明：市场有风险，投资需谨慎。请读者在考虑本文中的任何意见、观点或结论时严格遵守所在地法律法规，以上内容不构成任何投资建议。来源：金色财经
金色财经2023-06-11
没有AI的Web3没有灵魂 ZKML如何重塑AI与区块链的关系
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.09美元，市场预期0.92美元。由于英伟达财报超出预期，带动美股芯片股盘后集体上涨，英伟达盘后一度涨29.35%，股价最高触及395美元，创历史新高，市值直逼“万亿”，AI芯片需求远超预期，英伟达市值在一个交易日内暴涨1840亿美元，涨出了3个比特币的总市值。英伟达CEO黄仁勋在发布财报时提到了有关AI应用的广阔前景，称计算机行业正在同时经历两个转变——加速计算和生成式AI，企业竞相将生成式AI应用到各个产品、服务和业务流程中，全球万亿美元规模的已安装数据中心将从通用计算转变到加速计算。当前，几乎所有头部美元基金与机构都紧盯着AIGC赛道，通过积极建立选投坐标快速构建筛选体系，唯恐错过了通往时代的列车。相关数据显示,2023年一季度全球AIGC行业融资总额达38.11亿元，融资次数共计17次。一个风口的兴起往往代表着另一风口的衰落。人们逐渐对WEB3提出各种各样的质疑：“资本都去看AI了，Web3监管收严、叙事不行了”，“AI比Web3看起来靠谱，也更容易出独角兽。” 自人类历史的黎明以来，集体故事一直在定义我们的文化，并丰富我们对世界的理解，叙事的重要性不言而喻。如今，人工智能的叙事正逐渐深入人心，甚至渗透到了Web3领域。有业内人士开始提出“没有AI的Web3是没有灵魂的”，有超过半数的Web3公司已经开始转向AI。那么，AI+Web3将如何融合？近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML叙事走热，它将如何协同人工智能和Web3，建立一个可信任的、去中心化的未来？一、AI需要Web3，反之亦然 CoinDesk的首席内容官迈克尔-凯西(Michael Casey)说：“将加密货币和人工智能视为不相关的技术是一个错误。它们是相辅相成的，彼此都在改进对方。” Web3、加密货币和区块链解决了自互联网开始以来一直存在的社会挑战，即在去中心化的环境中如何保持有价值的信息安全。它们通过采用分布式记录和激励机制的新系统来处理人类对信息的信任问题。这些系统帮助由不信任的陌生人组成的社区集体维护开放的数据记录，使他们能够在没有中间人的情况下分发和分享有价值或敏感的信息。当前，我们正迅速迈向全面人工智能时代，而这一时代所带来的挑战是十分艰巨的。这些挑战涵盖了多个方面，从保护大型语言模型（LLMs）输入的版权，到避免其输出中出现错误的偏见，再到我们目前无法准确区分真实内容和由人工智能创造的虚假信息所带来的“说谎者红利”。要确保人类不受人工智能的负面影响，没有简单的解决方法可言。任何解决方案都不能依赖于过时的20世纪监管和技术框架来解决这些问题。我们迫切需要一个去中心化的治理系统，以应对在这个新时代如何生产、验证和分享信息的挑战。无论目前的Web3是否能提供所需的解决方案，区块链技术确实在解决这些问题方面发挥了一定的作用。不可篡改的账本使我们能够追踪图像和其他内容的来源，从而防止深度伪造。这种技术也可以用于验证机器学习人工智能产品数据集的完整性。加密货币提供了一种无边界的数字支付方式，可用于向全球为人工智能培训做出贡献的人们提供报酬，如Bittensor等项目正在努力建立代币化的区块链-政府社区，以激励人工智能开发者构建对人类友好的模型。与此相反，私营公司拥有的人工智能系统通常将股东利益置于用户权益之上。在这些想法能够实现并规模化之前，我们还有很长的路要走。我们将需要整合一系列其他技术，例如零知识证明（ZK）、同态加密、安全计算、数字身份和去中心化凭证（DID）、物联网等。此外，我们还需要解决隐私保护、惩罚不良行为、鼓励以人为本的创新智能以及多方立法监管等诸多挑战。二、ZKML如何架起AI和区块链的桥梁近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML被广泛讨论。目前，机器学习（ML）的部署变得越来越复杂。很多企业主要依赖于亚马逊、谷歌、微软等服务提供商来部署复杂的机器学习模型。然而，这些服务变得越来越难以审计和理解。作为AI服务的消费者，我们如何相信这些模型所提供预测的有效性呢？ ZKML作为人工智能和区块链之间的桥梁，解决了AI模型和输入的隐私保护问题，同时确保了推理过程的可验证性。它提供了一种解决方案，使得可以在验证私有数据时使用公共模型，或在验证私有模型时使用公共数据。通过添加机器学习功能，智能合约能够变得更加自主和动态，使其能够根据实时链上数据而不是静态规则进行处理。这样一来，智能合约将更具灵活性，能够适应更多场景，甚至是那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。当前，机器学习算法在区块链上广泛采用的困难之一是其高昂的计算成本。由于百万级别的浮点运算无法直接在以太坊虚拟机（EVM）上执行，因此在链上运行这些模型成为一个挑战。另外，机器学习模型的信任问题也是一个障碍，因为模型的参数和输入数据集通常是私有的，而模型的算法和运行过程又如同一个不透明的“黑匣子”，这可能引发模型拥有者和模型使用者之间的信任问题。然而，通过ZKML技术，我们可以克服这些问题。ZKML允许任何人在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，证明该模型确实产生了特定的结果。这个证明可以在链上发布，并由智能合约进行验证。这意味着模型使用者可以验证模型的结果，而无需了解模型的具体参数和运行细节，从而解决了信任问题。通过上述图表，我们可以看到ZKML技术兼具计算完整性、启发式优化和隐私保护等特点。这种技术在Web3领域有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。越来越多的团队和个人加入了这个领域，推动着各种潜力巨大的ZKML项目的开发。三、ZKML项目分析以下是一些潜力ZKML项目。 1、Worldcoin Worldcoin正在应用ZKML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征（如虹膜），下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，接收的智能合约可以证明其 IrisCode 已成功创建。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理，并且保证ML模型的输出不会泄露用户的个人数据。 2、Modulus Labs Modulus Labs是ZKML领域中最多样化的项目之一，致力于相关研究的同时也在积极构建链上AI应用范例，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 3、Giza Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。Giza总体上属于机器学习模型到证明的链上编译器，为链上AI的发展提供一个替代路径。 4、Zkaptcha Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约。目前，该项目使终端用户通过完成captcha验证码来产生一个人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，甚至可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。目前看来，zkML赛道还处于初级阶段，但我们有理由相信会 zkML 的力量可以给 crypto 带来更好的前景和发展，也期待该领域能出现更多样的产品，zk 技术和 crypto 为 ML 的运行提供安全可信的环境，而未来除了产品的创新之外，还可能会催生 crypto 商业模式的创新，因为在这个狂野和无政府的 Web 3 世界中，去中心化、crypto 技术和信任才是最最基础的设施。结语在日益复杂和不确定的数字世界中建立信任，一直是人工智能和Web3所面临的核心挑战。然而，将人工智能与Web3相融合却为建立一个信任、安全的去中心化未来带来了巨大希望。对于开发者、技术专家、政策制定者和整个社会而言，共同塑造人工智能和Web3的未来至关重要，我们或许可以创造出一个超乎想象的智能互联网时代。 Reference https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml#motivation-and-current-efforts-in-zkml https://github.com/worldcoin/awesome-zkml https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2023/05/19/why-web3-and-the-ai-internet-belong-together/ 来源：金色财经
金色财经2023-06-10
【午盘快报】截至午盘A股三大指数集体收跌！科创50ETF易方达（588080）半日成交额达4.38亿元，市场交投活跃
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模型对算力需求将呈指数级增长，同时结合英伟达财报中数据中心业务来看，AI产业增长趋势明朗，半导体作为AI核心和基础，预计随着技术迭代和应用落地展开新一轮成长。市场因素来看，当前A股市场风险偏好较低，半导体整体估值低于AI主题板块，部分细分领域估值仍处于历史低位，因此有望接棒AI继续驱动科技股行情。关注科创50ETF易方达（588080），场外联接（A类：011608；C类：011609）。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
有连云2023-06-08
英伟达的期权交易量飙升
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交易的期权合约数（单位：百万）　　在英伟达财报披露前几周，几家大型对冲基金削减了其头寸，希望在英伟达股价自去年底以来上涨逾一倍后锁定利润。然而，在英伟达发布新指引后，股价的反弹促使基金重新买入。
金融界2023-06-08
Paradigm 范式转移：删除官网加密货币表述进军 AI
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是二级市场，在AI概念加持下纷纷起飞，英伟达财报一出，一夜市值增加2200亿美元，离万亿美元市值大关只有一步之遥。反观加密市场，二级市场依然是熊市，交易量持续萎缩，来自美国监管压力也日益增加。其次，Paradigm 或许有着自己的无奈。 2021年11月，Paradigm宣布完成新一期25亿美元基金的募资，手握大量可投资本。 2022年1月，华尔街最大的做市商Citadel Securities 宣布获得了红杉资本和加密货币投资公司Paradigm领头的11.5亿美元融资，估值220亿美元。这笔看似和Web3不相关的投资一度引起轰动，当时我们曾在推特给出评论认为，作为VC，Paradigm 有一个急迫的任务是把钱投出去，当募资太多，可投资的选项反而会变少，并且还要获得预期的收益，那么在当时整体加密货币高估值的环境下，投资 Citadel Securities 或许是一个性价比更高的选择。对于任何一只基金而言，募资规模越大，投资压力也越大，他们需要在有限时间内将子弹全部打出去，并获得预期的回报，而对于一只加密VC而言，在加密熊市，且未来叙事不明朗的情况下，想要把子弹打出去，绝非易事。这个时候，往往有两个选择：（1）投身于二级市场，购买流动性更好的资产。比如，5月13日，Paradigm 旗下的实体 Paradigm One LP 以总价约 5000 万美元购买了 810,000 股Coinbase股票，目前累计持有 450 万股 Coinbase 股票。（2）布局其他领域，多元化投资。正如此前各类A股主题基金，无论是医药还是新能源通通买茅台，变成了白酒基金。最后，对于Paradigm而言，加密货币也曾带来创伤。 Paradigm 曾是FTX的主要支持者，投资了2.78亿美元，随着 FTX 倒塌，该笔投资同样灰飞烟灭，此外还伴随着质疑。 2022年11月，Paradigm联合创始人Matt Huang发文致歉，“投资了一个最终不符合加密货币价值观的创始人和公司，我们感到很抱歉，他们对加密生态造成了巨大的破坏”。值得一提的是，在2022年7月，Luna崩溃之后，Matt Huang 给 LP 们发送了信件，解释近期加密货币市场崩溃的原因和影响，并且进行心理按摩。在结尾，他如此写道： “展望未来，我们将继续关注加密货币的数十年机会。我们的团队和我们支持的企业家发现，在一个更安静的环境中，更容易专注于实质内容，而不致于分心。投机的游客已经离开，估值开始合理化。强大的公司正发现更容易雇用优秀的人才。总的来说，我们乐观地认为，未来 12-24 个月将是建立和投资加密货币的好时机。” 但愿，说到做到。来源：金色财经
金色财经2023-05-28
删除官网加密货币表述进军 AI Paradigm 范式转移为哪般？
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是二级市场，在AI概念加持下纷纷起飞，英伟达财报一出，一夜市值增加2200亿美元，离万亿美元市值大关只有一步之遥。反观加密市场，二级市场依然是熊市，交易量持续萎缩，来自美国监管压力也日益增加。其次，Paradigm 或许有着自己的无奈。 2021年11月，Paradigm宣布完成新一期25亿美元基金的募资，手握大量可投资本。 2022年1月，华尔街最大的做市商Citadel Securities 宣布获得了红杉资本和加密货币投资公司Paradigm领头的11.5亿美元融资，估值220亿美元。这笔看似和Web3不相关的投资一度引起轰动，当时我们曾在推特给出评论认为，作为VC，Paradigm 有一个急迫的任务是把钱投出去，当募资太多，可投资的选项反而会变少，并且还要获得预期的收益，那么在当时整体加密货币高估值的环境下，投资 Citadel Securities 或许是一个性价比更高的选择。对于任何一只基金而言，募资规模越大，投资压力也越大，他们需要在有限时间内将子弹全部打出去，并获得预期的回报，而对于一只加密VC而言，在加密熊市，且未来叙事不明朗的情况下，想要把子弹打出去，绝非易事。这个时候，往往有两个选择：（1）投身于二级市场，购买流动性更好的资产。比如，5月13日，Paradigm 旗下的实体 Paradigm One LP 以总价约 5000 万美元购买了 810,000 股Coinbase股票，目前累计持有 450 万股 Coinbase 股票。（2）布局其他领域，多元化投资。正如此前各类A股主题基金，无论是医药还是新能源通通买茅台，变成了白酒基金。最后，对于Paradigm而言，加密货币也曾带来创伤。 Paradigm 曾是FTX的主要支持者，投资了2.78亿美元，随着 FTX 倒塌，该笔投资同样灰飞烟灭，此外还伴随着质疑。 2022年11月，Paradigm联合创始人Matt Huang发文致歉，“投资了一个最终不符合加密货币价值观的创始人和公司，我们感到很抱歉，他们对加密生态造成了巨大的破坏”。值得一提的是，在2022年7月，Luna崩溃之后，Matt Huang 给 LP 们发送了信件，解释近期加密货币市场崩溃的原因和影响，并且进行心理按摩。在结尾，他如此写道： “展望未来，我们将继续关注加密货币的数十年机会。我们的团队和我们支持的企业家发现，在一个更安静的环境中，更容易专注于实质内容，而不致于分心。投机的游客已经离开，估值开始合理化。强大的公司正发现更容易雇用优秀的人才。总的来说，我们乐观地认为，未来 12-24 个月将是建立和投资加密货币的好时机。” 但愿，说到做到。来源：金色财经
金色财经2023-05-26

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