FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

“Trains—火车投”-- 必成为2023区块链赛道中最火热的话题

易选择以及针对市场环境和交易对手的特定AI策略。 TAI模型五大优势收益模型：客户可将USDT质押进Trains 平台的智能合约中。最低质押额度为150USDT最高单人质押：1000000 USDT。限制到100万USDT以达到普世金融的目的。TAI将合理利用资金池在交易市场进行高频次套利。并将收益通过智能合约分发给每一个Trains会员。 1:会员可选择周、月、季度质押，每日收益分别为：1.1% 1.2% 1.3% 。 2:推荐好友加入投资，奖励其好友收益的20%,间推好友收益10%. 3:对客户发展出自己的团队进行额外奖励，团队分为6个等级。每一级对应不同的额外奖励。代币发行： Trains的唯一代币是TRT。 Trains收入的约30%用于回购平台币，只涨不跌。该代币是整个Trains的价值捕捉和平台治理工具。创世NFT发行： Trains官方将公开售卖3类6种平台治理NFT，玩家可购买进行质押获得高额代币回报。创世NFT销售收入的50%将用于添加TRT的初始流动性。交易对为：TRT-USDT，1个TRT换1个USDT。项目特点： 1、通过平台币捕获AI价值发行量，1000万枚。智能合约发行，无私募、无预留、无空投。所有参与会员获得平台代币的方式绝对公平，只能通过质押NFT由智能合约产出。 2、通过NFT奖励做市场的团队考核每个月的团队增量业绩。增量业绩越大，奖励的NFT越多，质押NFT挖出的Trains平台币也就越多，获取的收益越大。 Trains的治理代币$TRT将在12月初上线（具体详见官方通知），利用独特的代币机制和玩法，结合NFT给玩家更多的时间和机会持有$TRT，静待币价上涨。发现了吗？AI与区块链的结合，对你而言，这简直就是自动取款机！不得不让人夸赞官方的脑洞，同时也表明了官方想做高倍币的决心。来源：金色财经

金色财经2023-11-03

Trains—火车投 2023区块链赛道中最火热话题

易选择以及针对市场环境和交易对手的特定AI策略。 TAI模型五大优势收益模型：客户可将USDT质押进Trains 平台的智能合约中。最低质押额度为150USDT最高单人质押：1000000 USDT。限制到100万USDT以达到普世金融的目的。TAI将合理利用资金池在交易市场进行高频次套利。并将收益通过智能合约分发给每一个Trains会员。 1:会员可选择周、月、季度质押，每日收益分别为：1.1% 1.2% 1.3% 。 2:推荐好友加入投资，奖励其好友收益的20%,间推好友收益10%. 3:对客户发展出自己的团队进行额外奖励，团队分为6个等级。每一级对应不同的额外奖励。代币发行： Trains的唯一代币是TRT。 Trains收入的约30%用于回购平台币，只涨不跌。该代币是整个Trains的价值捕捉和平台治理工具。创世NFT发行： Trains官方将公开售卖3类6种平台治理NFT，玩家可购买进行质押获得高额代币回报。创世NFT销售收入的50%将用于添加TRT的初始流动性。交易对为：TRT-USDT，1个TRT换1个USDT。项目特点： 1、通过平台币捕获AI价值发行量，1000万枚。智能合约发行，无私募、无预留、无空投。所有参与会员获得平台代币的方式绝对公平，只能通过质押NFT由智能合约产出。 2、通过NFT奖励做市场的团队考核每个月的团队增量业绩。增量业绩越大，奖励的NFT越多，质押NFT挖出的Trains平台币也就越多，获取的收益越大。 Trains的治理代币$TRT将在12月初上线（具体详见官方通知），利用独特的代币机制和玩法，结合NFT给玩家更多的时间和机会持有$TRT，静待币价上涨。发现了吗？AI与区块链的结合，对你而言，这简直就是自动取款机！不得不让人夸赞官方的脑洞，同时也表明了官方想做高倍币的决心。来源：金色财经

金色财经2023-11-02

“Trains—火车投”-- 必成为2023区块链赛道中最火热话题

易选择以及针对市场环境和交易对手的特定AI策略。 TAI模型五大优势收益模型：客户可将USDT质押进Trains 平台的智能合约中。最低质押额度为150USDT最高单人质押：1000000 USDT。限制到100万USDT以达到普世金融的目的。TAI将合理利用资金池在交易市场进行高频次套利。并将收益通过智能合约分发给每一个Trains会员。 1:会员可选择周、月、季度质押，每日收益分别为：1.1% 1.2% 1.3% 。 2:推荐好友加入投资，奖励其好友收益的20%,间推好友收益10%. 3:对客户发展出自己的团队进行额外奖励，团队分为6个等级。每一级对应不同的额外奖励。代币发行： Trains的唯一代币是TRT。 Trains收入的约30%用于回购平台币，只涨不跌。该代币是整个Trains的价值捕捉和平台治理工具。创世NFT发行： Trains官方将公开售卖3类6种平台治理NFT，玩家可购买进行质押获得高额代币回报。创世NFT销售收入的50%将用于添加TRT的初始流动性。交易对为：TRT-USDT，1个TRT换1个USDT。项目特点： 1、通过平台币捕获AI价值发行量，1000万枚。智能合约发行，无私募、无预留、无空投。所有参与会员获得平台代币的方式绝对公平，只能通过质押NFT由智能合约产出。 2、通过NFT奖励做市场的团队考核每个月的团队增量业绩。增量业绩越大，奖励的NFT越多，质押NFT挖出的Trains平台币也就越多，获取的收益越大。 Trains的治理代币$TRT将在12月初上线（具体详见官方通知），利用独特的代币机制和玩法，结合NFT给玩家更多的时间和机会持有$TRT，静待币价上涨。发现了吗？AI与区块链的结合，对你而言，这简直就是自动取款机！不得不让人夸赞官方的脑洞，同时也表明了官方想做高倍币的决心。加入我们： Trains QQ群: 245636115 Trains电报中文社区: https://t.me/Trainschina Trains电报国际社区:https://t.me/Trains_community Trains 推特：https://twitter.com/Trains_vip Trains 官网：www.trt.Trains.vip 来源：金色财经

金色财经2023-11-02

Trains—火车投必成为2023区块链赛道中最火热话题

易选择以及针对市场环境和交易对手的特定AI策略。 TAI模型五大优势收益模型：客户可将USDT质押进Trains 平台的智能合约中。最低质押额度为150USDT最高单人质押：1000000 USDT。限制到100万USDT以达到普世金融的目的。TAI将合理利用资金池在交易市场进行高频次套利。并将收益通过智能合约分发给每一个Trains会员。 1:会员可选择周、月、季度质押，每日收益分别为：1.1% 1.2% 1.3% 。 2:推荐好友加入投资，奖励其好友收益的20%,间推好友收益10%. 3:对客户发展出自己的团队进行额外奖励，团队分为6个等级。每一级对应不同的额外奖励。代币发行： Trains的唯一代币是TRT。 Trains收入的约30%用于回购平台币，只涨不跌。该代币是整个Trains的价值捕捉和平台治理工具。创世NFT发行： Trains官方将公开售卖3类6种平台治理NFT，玩家可购买进行质押获得高额代币回报。创世NFT销售收入的50%将用于添加TRT的初始流动性。交易对为：TRT-USDT，1个TRT换1个USDT。项目特点： 1、通过平台币捕获AI价值发行量，1000万枚。智能合约发行，无私募、无预留、无空投。所有参与会员获得平台代币的方式绝对公平，只能通过质押NFT由智能合约产出。 2、通过NFT奖励做市场的团队考核每个月的团队增量业绩。增量业绩越大，奖励的NFT越多，质押NFT挖出的Trains平台币也就越多，获取的收益越大。 Trains的治理代币$TRT将在12月初上线（具体详见官方通知），利用独特的代币机制和玩法，结合NFT给玩家更多的时间和机会持有$TRT，静待币价上涨。发现了吗？AI与区块链的结合，对你而言，这简直就是自动取款机！不得不让人夸赞官方的脑洞，同时也表明了官方想做高倍币的决心。来源：金色财经

金色财经2023-11-02

Trains—火车投必成为2023区块链赛道中最火热话题

易选择以及针对市场环境和交易对手的特定AI策略。 TAI模型五大优势收益模型客户可将USDT质押进Trains 平台的智能合约中。最低质押额度为150USDT最高单人质押：1000000 USDT。限制到100万USDT以达到普世金融的目的。TAI将合理利用资金池在交易市场进行高频次套利。并将收益通过智能合约分发给每一个Trains会员。 1:会员可选择周、月、季度质押，每日收益分别为：1.1% 1.2% 1.3% 。 2:推荐好友加入投资，奖励其好友收益的20%,间推好友收益10%. 3:对客户发展出自己的团队进行额外奖励，团队分为6个等级。每一级对应不同的额外奖励。代币发行 Trains的唯一代币是TRT。 Trains收入的约30%用于回购平台币，只涨不跌。该代币是整个Trains的价值捕捉和平台治理工具。创世NFT发行 Trains官方将公开售卖3类6种平台治理NFT，玩家可购买进行质押获得高额代币回报。配图（创世NFT等级数量价格以及团队额外增益）创世NFT销售收入的50%将用于添加TRT的初始流动性。交易对为：TRT-USDT，1个TRT换1个USDT。项目特点 1、通过平台币捕获AI价值发行量，1000万枚。智能合约发行，无私募、无预留、无空投。所有参与会员获得平台代币的方式绝对公平，只能通过质押NFT由智能合约产出。 2、通过NFT奖励做市场的团队考核每个月的团队增量业绩。增量业绩越大，奖励的NFT越多，质押NFT挖出的Trains平台币也就越多，获取的收益越大。 Trains的治理代币$TRT将在12月初上线（具体详见官方通知），利用独特的代币机制和玩法，结合NFT给玩家更多的时间和机会持有$TRT，静待币价上涨。发现了吗？AI与区块链的结合，对你而言，这简直就是自动取款机！不得不让人夸赞官方的脑洞，同时也表明了官方想做高倍币的决心。加入我们： Trains QQ群: 245636115 Trains电报中文社区: https://t.me/Trainschina Trains电报国际社区:https://t.me/Trains_community Trains 推特：https://twitter.com/Trains_vip Trains 官网：www.trt.Trains.vip 来源：金色财经

金色财经2023-11-02

telegram bot现有的玩法抓住赛道红利

你冲土狗，获得链上牛市的红利。风险点在ai策略能够承载的资金上限，会导致fdv的上限【2梯队】有创新的项目，不是简单的缝合怪$axe 通过美股切入的，抢占了合成资产/rwa概念。1000倍杠杆让无数人归零成为了项目方分红的利润$none discord bot龙头。缺点是吃不到tg红利$news 从AI资讯提醒切入，诱惑用户开多开空。xmf对人性拿捏是有理解的其他方向：简单整理了一些关于telegram bot现有的玩法，主要是各种类型，具体项目可能会遗漏，有好玩的大家可以在下面补充。不过现在bot已红海竞争，大创新才能获得超额收益，fork的黄金期已过。大家可以慢慢体验产品，看看dune上的数据情况慢慢布局 1、交易机器人 TeamUnibot（$UNIBOT）交易类的头部bot，一切fomo开始的原点。可以在telegram里快速和灵活的方式买卖代币 https://t.me/unibotsniper_bot?start=winwin 2、撸毛机器人 lootbot_xyz（$LOOT）能够快速实现批量撸毛的功能。还有个卖点是 ton_blockchain ($TON) 生态的合作伙伴 3、发币机器人 TeamSaintbot ($SAINT) 帮助项目方能够快速的发币，锁池子等一系列的操作。是一个半toB的商业模式 4、合约交易机器人 echobotfinance ($ECHO) 可以在tg里跟单binance和bybit上的头部交易员 5、rwa/美股杠杆交易机器人 tradeaxecap ($AXE) 可以在tg里1000x杠杆炒美股，不知道底层资产怎么实现（可能赌杠杆高，爆仓率高） 6、菠菜/小游戏机器人 allincasinocoin ($ALLIN) housemoneyapp ($HOUSE) $Allin tg的纸牌游戏$House tg里投注大多数体育项目 7、衍生的一些类机器人项目 nonethio ($NONE) discord bot TeamUnichad Unibot的套娃，帮助散户能够拿到分红（unibot分红有一定持币门槛）最近，由于friend.tech的爆火， $shares 类的项目也在出现。一类是偏自己做资产，方便在tg里交易，并且把手续费分给持币者（等于先于friend发币吃红利）；一类是帮助使用者能更好的炒作friend上的交易，并提供一定的策略【风险提示】大盘不稳，低吸很重要。bot赛道很新，得时刻观察下使用和交易数据，如果发现增长不动，得做下风控$unibot 和 $aimbot ，bitget上已经有了，慢慢买入比较方便，但如果要分红的话还是得提到链上，但现在的头部不一定是未来的头部，一个风骚运营/创新功能，可能就能弯道超车来源：金色财经

金色财经2023-08-28

AIbit：智能投资策略的引领者

也会跟传统车辆有很大区别。在金融领域的AI策略应用也比比皆是，人工智能的兴起，为投资者提供了一个把握增长潜力及资源的难得机会。在这个充满挑战与机遇的时代，智能投资成为越来越多投资者的追求。而AIbit作为智能投资策略的引领者，以其独特的优势和智慧赋能，成为未来最受关注的项目之一。 AIbit智能化策略工具型选择。 AIbit是一款基于人工智能和区块链大数据分析的智能投资工具。其智能引擎AIbit algorithmic mode和AIbit big data运用先进的算法模型和大数据分析，实时监测区块链和加密市场的动态，为用户提供智能化的投资决策。这种智慧赋能的投资方式，让投资者能够更加科学和高效地应对市场波动，抓住投资机遇。 AIbit合规保障安心无忧。 AIbit的智能投资策略消除了人为情绪干扰，实现低风险、高收益的目标。这种智能投资方式，让投资者可以轻松享受财富增值的可能性。同时，AIbit为用户的资金安全提供有力保障。这种安全保障是AIbit赢得用户信任的关键之一，让用户能够安心选择，无忧增值。展望未来数十年，AI人工智能和区块链，可能会成为推动各行各业创新的最强动力，带来颠覆性改变。充分了解、成功掌握AI等创新技术的公司和个体用户，将会成为行业赢家，取得更大的利润。在未来AI革命的冲击下，选择AIbit，将成为用户在未来挑战的最佳选择。AIbit的智能投资策略和安全保障，将为投资者带来更高效、准确和稳健的投资体验。探索AIbit为用户带来的增值机遇与稳定价值，踏上智能投资的未来之旅。来源：金色财经

金色财经2023-08-20

AIbit, 能否解锁未来AI革命机遇之门？

机遇，尤其是在数字资产市场。革命性：AI策略投资的智慧之选了解、学习、运用AI策略分析投资，成为了在未来AI时代中重要的生存技能。2018年AI bit实验室和Open AI 共同开始研发出革命性成果——AIbit，经过5年的反复试验，终于推出了AI bit4.0 ,将在2023年9月份面向全球。作为智能投资工具，利用复杂的算法模型和大数据分析，实时监测区块链和加密市场的动态，为用户提供智能投资建议。通过学习AI策略投资，客户可以更好地了解数字资产市场，抓住投资机遇，规避风险。催化剂：AIbit引领财富增长之路 AIbit融合了尖端人工智能算法和创新硬件，将自己定位为下一阶段人工智能革命的催化剂。与传统人工智能技术不同，AIbit 通过集成神经架构搜索、迁移学习和元学习等新颖方法，超越了传统的深度学习模型。这种技术的融合增强了 AIbit 适应、学习和泛化各种数据源的能力，为更强大、更通用的人工智能系统铺平了道路。了解AIbit的智能投资策略，将在未来AI时代中更加从容应对，把握财富的机遇。选择AIbit，将在数字资产市场中实现财富增长与稳定性更大的可能。未来AI革命将改变我们的世界，学习AI策略投资是您在这个变革时代中的关键策略。AIbit 站在未来人工智能革命的前沿，让我们一睹无限可能的世界。有了 AIbit，未来人工智能革命的大门不仅是敞开的，同时邀请我们探索未知领域并重新定义人类成就的界限。AIbit，能否解锁未来AI革命机遇之门？答案显而易见。来源：金色财经

金色财经2023-08-14

ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管

供应商为代表的大厂，虽然都宣布了各自的AI策略，但明显各有侧重。在过去的半年时间里，巨头纷纷发布自己的大模型产品。对于百度、阿里这样的大厂来说，他们入局大模型的时间并不算晚，基本在2019年。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。阿里的通义千问大模型也是始于2019年。除了百度和阿里的通用大模型，6月19日，腾讯云发布了行业大模型的研发进展。7月7日，华为云发布了盘古3.0行业大模型产品。这些侧重也与各家的整体业务，云战略，以及在AI市场里的长期布局有所呼应。百度的主线业务盈利能力在过去的5年中，出现了较大波动。百度很早就看到了基于搜索的广告业务在国内市场中的问题，对此，百度选择了大力投入AI技术寻找新机会。这些年来，百度不仅邀请过吴恩达、陆奇等业界大佬出任高管，在自动驾驶上投入热情也远超其他大厂。如此关注AI的百度，势必会在这波大模型之争里重手投注。阿里对通用大模型同样表现出了极大的热情。一直以来，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技术路线创造集团的第二增长曲线。在电商业务竞争日趋激烈，市场增长放缓的大环境下，依云而生的AI产业新机遇，无疑是阿里云在国内云市场上再发力的好机会。相比百度和阿里，腾讯云在大模型方面选择了优先行业大模型，而华为云则公开表示只会关注行业大模型。对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的阶段，腾讯对于AI大模型的投注相对谨慎。马化腾在此前的财报电话会上谈及大模型时曾表示：“腾讯并不急于把半成品拿出来展示，关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地。” 另一方面，从腾讯集团的角度看，腾讯目前有4所AI Lab，去年也发布了万亿参数的混元大模型，腾讯云投身行业大模型方面的动作，更像是一种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的投注策略。对于华为来说，一直以来都是重手投注研发，过去10年里华为在研发方面的总投入超过9000亿元。但由于手机业务遇到发展障碍，华为在很多技术研发上的整体策略或也正在面临调整。一方面手机业务是华为C端技术最大的出口，如果手机业务不为通用大模型买单的话，那么华为研发通用大模型的动力就会明显下降。而对于华为来说，把赌注押在能快速落地变现的行业大模型，似乎是这场AI博弈当中的最优解。正如华为云CEO张平安所说“华为没有时间作诗”。不过，对科技巨头来说，无论赌注多大，只要能赌对，就能够先一步抢占基础设施的市场份额，从而在人工智能时代获得话语权。拿着锤子找钉子对于商业公司来说，所有的决策仍然落到经济账上。即便是一笔不小的投入，越来越多有远见的公司创始人也意识到，这是一项未来必须要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回报。 AI大模型的研发需要一笔不小的投入，但越来越多企业创始人、投资人都认为，这是一项”必要投入”，即便眼下完全看不到回报。由此，很多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。 “3年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。”李志飞在2020年就开始带着一班人马研究GPT-3，彼时出门问问正处在一个发展的转折点，他们希望探索新业务，但经过一段时间的研究之后，李志飞的大模型项目中止了，原因之一是当时模型不够大，另外就是找不到商业落地场景。不过，2022年底ChatGPT问世以后，李志飞仿佛被扎了一剂强心针，因为他和所有人一样，看到了大模型的新机会。今年4月，出门问问发布了自研的大模型产品——序列猴子。眼下，他们准备拿着新发布的大模型“序列猴子”冲刺港交所，出门问问已在5月末递交了招股书。另一家老牌AI公司也在跟进，去年7月，思必驰向科创板递交了IPO申请，在今年5月被上市审核委员会否决。俞凯坦言，就连OpenAI，在GPT2阶段也是用微软的V100训练了将近一年的时间，算力和A100差好几个量级。思必驰在大模型前期积累阶段，也是用更为经济的卡做训练。当然，这需要时间作为代价。相比于自研大模型，一些应用型公司有自己的选择。一家在线教育公司的总裁张望（化名）告诉虎嗅，过去半年，他们在大模型应用场景的探索上不遗余力，但他们很快发现在落地过程中存在诸多问题，例如成本与投入。这家公司的研发团队有50人-60人，开始做大模型研究以来，他们扩充了研发团队，新招了一些大模型方面的人才，张望说，偏底层模型方面的人才很贵。张望从未想过从头开发大模型，考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接接入API做应用。他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据做训练。这也是很多应用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个行业小模型。张望他们从70亿参数的模型开始，做到100亿，现在在尝试300亿的模型。但他们也发现，随着数据量增多，大模型训练会出现的情况是，可能新版本不如上一个版本，就要对参数逐一调整，“这也是必须要走的弯路。”张望说。张望告诉虎嗅，他们对于研发团队的要求就是——基于公司的业务探索AI大模型场景。这是一种拿着“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。 “目前最大的难题是找到合适的场景。其实有很多场景，即便用了AI，效果也提升不了太多。”张望说，例如在上课的场景中，可以用AI大模型赋能一些交互模式，包括提醒学员上课功能、回答问题和打标签等，但他们试用了AI大模型之后，发现精准度不行，理解能力和输出能力并不理想。张望的团队尝试过一段时间后，决定在这个场景里暂时放弃AI。另一家互联网服务商小鹅通，也在AI大模型爆发后第一时间开展了相关业务的探索。小鹅通的主要业务是为线上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理以及商业变现。小鹅通联合创始人兼COO樊晓星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多的应用基于生成式AI诞生时，小鹅通看到了这个技术背后的潜力，“例如MidJourney，生成式AI对于设计图像生成方面的提效确实有目共睹。”樊晓星她们在内部专门组织了AI研究的业务线，寻找与自身业务相关的落地案例。樊晓星说，在将大模型接入业务的过程中，她所考虑的就是成本和效率，“大模型的投入成本还是蛮高的。”她说。互联网行业的“钉子”算是好找的，AI落地真正的难点还是在工业、制造这样的实体产业。俞凯告诉虎嗅，这一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前进，在产业落地上面的矛盾一点都没变化，只是换了一个套壳而已。所以从这个意义上看，这两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是学习历史——“上一波AI浪潮的教训，这次就别再犯了。” 虽然很多厂商在AI大模型的落地方面都喊出了“产业先行”的口号，但很多实体产业的场景真的很难与目前的AI大模型相匹配。比如在一些工业检测场景应用的AI视觉检测系统，即便对AI模型的需求没有高到10亿参数的量级，但初期的训练数据仍然捉襟见肘。以一个简单的风电巡检场景为例，一个风场的巡检量达到七万台次，但同样的裂痕数据，可能只会出现一次，机器可以学习的数据量是远远不够的。扩博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风机叶片的巡检机器人还做不到100%的精确分析叶片裂痕，因为可供训练和分析的数据量太小了，要形成可靠的全自动巡检和识别，还需要大量的数据积累和人工分析。不过，在工业数据积累较好的场景中，AI大模型已经可以做到辅助管理复杂的三维模型零件库了。国内某飞机制造企业的零件库就已经落地了一款基于第四范式“式说”大模型的零件库辅助工具。可以在十万余个三维建模零件中，通过自然语言实现三维模型搜索，以三维模型搜三维模型，甚至还能完成三维模型的自动装配。这些功能，在很多卡住制造业脖子的CAD、CAE工具中都需要经过多步操作才能完成。今天的大模型和几年前的AI一样面临落地难题，一样要拿着锤子找钉子。有人乐观地相信，今天的锤子和过去完全不一样了，但到了真金白银地为AI付费时，结果却有些不同。彭博社在7月30日发布的Markets Live Pulse调查显示，在514名受调投资者中，约77%的人计划在未来六个月内增加或保持对科技股的投资，且只有不到10%的投资者认为科技行业面临严重的泡沫危机。然而这些看好科技行业发展的投资者中，却只有一半人对AI技术持开放的接受态度。 50.2%的受访者表示，目前还不打算为购买AI工具付费，多数投资公司也没有计划将AI大范围应用到交易或投资中。卖铲子的人 “如果你在1848年的淘金热潮里去加州淘金，一大堆人会死掉，但卖勺子和铲子的人，永远可以赚钱。”陆奇在一次演讲时说。高峰（化名）想当这样的“卖铲子的人”，准确地说，是能够“在中国卖好铲子的人”。作为一名芯片研究者，高峰大部分科研时间都在AI芯片上。过去一两个月，他感到了一种急迫性——他想做一家基于RISC-V架构的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描绘了未来的图景。然而，要从头开始做AI芯片，无论是在芯片界，还是在科技圈，都像是一个“天方夜谭”。当AI大模型的飞轮飞速启动时，背后的算力逐渐开始跟不上这一赛道中玩家的步伐了。暴涨的算力需求，使英伟达成了最大的赢家。但GPU并非解决算力的全部。CPU、GPU，以及各种创新的AI芯片，组成了大模型的主要算力提供中心。 “你可以把CPU比喻为市区，GPU就是开发的郊区。”高峰说，CPU和AI芯片之间，需要通过一个叫做PCIE的通道连接，数据传给AI芯片，然后AI芯片再把数据回传给CPU。如果大模型的数据量变大，一条通道就会变得拥挤，速度就上不去，因此需要拓宽这条路，而只有CPU能够决定这条通路的宽窄，需要设置几车道。这意味着，中国在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最关键的CPU难以破局。哪怕是在AI训练上，越来越多的任务可以被指派给GPU承担，但CPU依旧是最关键的“管理者”角色。 2023WAIC大模型展区展出的部分国产芯片自1971年英特尔造出世界上第一块CPU至今50余年，在民用服务器、PC市场，早已是英特尔和AMD的天下，英特尔更是建立起涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态于一体的整个商业模式壁垒，且这种壁垒从未衰退。要完全抛开X86架构和ARM架构，基于一个全新架构研发完全自主的CPU芯片，可以说是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龙芯，在这条路上走了20多年，更不用说是 RISC-V这样未被充分开垦和验证过的开源架构。指令集，就像一块块土地，基于指令集开发芯片，就相当于是买地盖房子。X86的架构是闭源的，只允许Intel生态的芯片，ARM的架构需要支付IP授权费，而RISC-V是免费的开源架构。产业界和学术界已经看到了这样的机会。 2010年，加州伯克利两位教授的研究团队从零开始开发了一个全新的指令集，就是RISC-V，这个指令集完全开源，他们认为CPU的指令集不应该属于任何一家公司。 “RISC-V或许是中国CPU的一道曙光。”高峰说。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼时他表示，自己不想错过 AI浪潮发展的机会，这一次，他依然想抓住，而这个切入点，就是RISC-V。在大模型以及如今国产替代的时代，这个需求显得更为紧迫，毕竟，极端地考虑一下，如果有一天，中国公司用不了A100了，又该怎么办。 “如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更强，也需要和Linux上做商业操作系统的人参与到代码的开发中。”高峰说。高峰不是第一个意识到这个机会的人，一位芯片行业投资人告诉虎嗅，他曾与一家芯片创业公司创始人聊起，用RISC-V的架构去做GPU的机会。如今，在中国已有一些基于RISC-V架构做GPU的公司，但生态依旧是他们面临的最大的问题。 “Linux已经示范了这条路是可以走通的。”高峰说，在Linux这套开源操作系统中，诞生了红帽这样的开源公司，如今许多云服务都建立在Linux系统上。“需要足够多的开发者。”高峰提出了一个方法。这条路很难，但走通了，将是一条光明的道路。飞轮转得太快了大模型的“应激反应”下，感到急迫的不光是高峰。国内某AI大模型公司联创告诉虎嗅，今年初他们也曾短暂上线过一款对话大模型，但随着ChatGPT的升温，有关部门提高了对大模型安全性的重视，并对他们提出了很多整改要求。 “在没有特别明确的监管政策出来之前，我们不会轻易把产品开放给普通用户，主要还是To B的逻辑。”左手医生CEO张超认为，在《管理办法》出台之前，贸然将生成式AI产品开放给C端用户，风险很大。“现阶段，我们一方面在持续迭代优化，另外一方面也在持续关注政策、法规，保证技术的安全性。” “生成式AI的监管办法还不明确，大模型公司的产品和服务普遍很低调。”一家数字化技术供应商，在6月发布了一款基于某云厂商通用大模型开发的应用产品，在发布会上，该公司技术负责人向虎嗅表示，他们被这家云厂商要求严格保密，如果透露使用了谁的大模型，他们会被视为违约。而对于为何要对案例保密，这位负责人分析，可能很大一部分原因是要规避监管风险。在全球都对AI提高警惕的当下，任何市场都不能接受监管的“真空期”。 7月13日，网信办等七个部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下文简称“《管理办法》”），该办法自2023年8月15日起施行。 “《管理办法》出台后，政策会从问题导向转为目标导向发展就是我们的目标。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟认为，新规是重“疏”而不重“堵”。浏览美国的风险管理库，是王渝伟每天必需的功课，“我们正在为利用GPT等大模型进行细分行业的商业应用提供风控合规的方案，建立一套合规治理框架。”王渝伟说。美国的AI巨头们正排着队向国会表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微软、Meta、亚马逊、AI创业公司Inflection、Anthropic，七家最具影响力的美国AI公司，就在白宫签署了一份自愿承诺。保证在向公众发布AI系统前允许独立安全专家测试他们的系统。并与政府和学术界分享有关他们系统安全的数据。他们还将开发系统，当图像、视频或文本是由AI生成时向公众发出警告，采用的方法是“加水印”。 7家美国AI巨头排代表在白宫签署AI承诺此前，美国国会听证会上，OpenAI的创始人山姆·奥特曼表示，需要为人工智能模型创建一套安全标准，包括评估其危险能力。例如，模型必须通过某些安全测试，例如它们是否可以“自我复制”和“渗透到野外”。或许山姆·奥特曼自身也没有想到，AI的飞轮会转得这么快，甚至有失控的风险。 “我们一开始还没有意识到这件事情这么紧迫。”王渝伟说，直到上门来咨询的公司创始人越来越多。他感到，这一次的人工智能浪潮正在发生与过去截然不同的变化。今年年初，一家最早接入大模型的文生图公司找到王渝伟，这家公司希望把自己的业务引入中国，因此，他们想了解这方面的数据合规业务。紧接着，王渝伟发现，这类的咨询越来越多，更明显的变化是，前来咨询的不再是公司的法务，而是创始人。“生成式AI的出现，原有的监管逻辑已经很难适用。”王渝伟说。从事大数据法律工作多年的王渝伟发现，生成式AI与上一波AI浪潮正在呈现更加底层的变化。例如，上一次的AI更多是基于算法进行推荐，还有就是一些人脸识别，都是针对一个场景，针对一些小模型，在具体应用场景当中进行训练，涉及的法律问题不外乎知识产权、隐私保护的问题。而在这个生成式AI生态之上的不同角色，例如提供底层大模型的公司，在大模型之上接入做应用的公司，存储数据的云厂商等，对应的监管都不尽相同。目前大模型所带来的伴生风险已经有了共识，业界明白，商业化应用势必会放大这种风险，要想保持业务的连续性，就需要重视监管。难点就是，“如何找到一条既能做好监管，又能不影响行业发展的路径。”王渝伟说。结语对于整个行业来说，在对技术加深探讨的同时，也正在引发更为深远的思考。在AI逐渐占据科技产业的主导地位之时，要如何确保技术的公正、公平和透明性？当头部公司紧紧掌控技术和资金流向时，如何确保中小企业和初创公司不被边缘化？大模型的开发和应用蕴含巨大潜力，但盲目跟风是否会导致我们忽视其他创新技术？ “从短期来看AI大模型正在被严重高估。但从长期看，AI大模型被严重低估了。” 半年时间里，AI热浪翻涌。然而对于中国的创业公司和科技巨头来说，在热炒的市场氛围中，如何保持清醒的判断，做出长远的规划和投资，将是检验其真正实力和远见的关键。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

X Exchange：ChatGPT解锁加密数字资产的智能投资之旅

的关键因素。通过将量化方法和人工智能（AI）策略相结合，Alpha RBT追求资本增值，并成功开发了先进的人工智能算法模型，在多个市场环境中取得卓越表现。未来，Alpha RBT将继续致力于技术创新和行业领先地位，为客户提供高效、智能和可靠的量化交易机器人解决方案。来源：金色财经

金色财经2023-08-02

24小时热点