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英伟达被盯上，新AI芯片也延期！华尔街警告：已陷入“泡沫”

场泡沫就可能破裂。无独有偶，对于整个AI行业，高盛也提出类似观点。 "科技巨头计划在未来几年在AI资本支出上花费1万亿美元，但几乎没有任何实质性的、可见的成果来证明这些投入是值得的。" 高盛指出，目前的状况跟当年互联网技术应用的早期还不太一样。互联网技术即使在早期，也能用低成本方案取代高成本方案。而AI现在很贵，且不能提供更便宜的替代品。高盛还判断，AI在未来十年内对经济的实际影响会很有限。 AI只会使美国生产力增加0.5%，GDP仅增加0.9%，这会导致投入的大量资金可能会被浪费，而美股“七姐妹”获得的数万亿美元市值可能是历史上最大的泡沫。

格隆汇2024-08-03

瑕不掩瑜，台积电依旧凭实力领先

润增长的最大贡献者。HPC平台的增长与AI行业的发展直接相关，台积电无疑将从这一趋势中受益。台积电65%的收入来自美国，9%来自亚太地区，6%来自日本，只有4%来自EMEA地区。其供应链的多样化是一个严重的问题。为此，该公司宣布在亚利桑那州建设三家代工厂，其中一家采用2纳米技术。第一家工厂将于2025年上半年投产，第二家工厂计划于2028年投产，第三家工厂将于2030年之前投产。此外，台积电于2024年1月在日本熊本开设了一家代工厂，第二家工厂将于今年年底开始建设。台积电还宣布计划在德国德累斯顿建厂，预计到2027年底将全面投入运营。德累斯顿工厂将专注于汽车和工业应用，预计年产能为40,000片晶圆，主要生产28/22纳米尺寸和16/12纳米尺寸。台积电更贴近其最大客户的理念正在慢慢实现。分析师的估值建立在智能手机和个人电脑等电子设备缓慢复苏的前提下，这是2023财年收入下降的主要决定因素。对AI解决方案的强劲需求应会支持EE部门的复苏。该公司预计，2028年全球半导体市场将实现高个位数增长，而代工子部门的增长速度将超过整个市场。这一估计让我相信，到2028年，台积电的年增长率应该能够达到15%，随后几年增长率将下降至中等个位数。2032年，假设公司将达到稳定状态，并将以全球GDP的速度增长。为了更好地反映各种情景，分析师模拟了三种情景：基本情况、最佳情况和最坏情况。这些情景中使用的所有输入都以黄色突出显示。根据假设，每股隐含价值应该在163美元至192美元之间。如果能实现最佳情况，台积电被低估20%，否则，该公司将以公允价值进行交易，其未来回报应等于平均投资回报率。尽管台积电目前的股价并不像2023年那样值得买入，但投资者可以关注长期前景。台积电继续在先进技术领域保持领先地位，未来巨额的资本支出将有助于捍卫其地位。作者|Roman Vitasek,CFA 编译|华尔街大事件原文链接

投资慧眼2024-08-01

MEXC交易所上线WBC 去中心化人工智能引领投资新趋势

，加密货币引入人工智能领域并融合，突破AI行业巨头垄断，用户数据和资产所有权得到确认与保护，这是激励创新和投资的前提。 WBC是去中心化人工智能WorldBrain的生态通证，固定发行量100亿枚并且永不增发，WBC在市场端和用户端引入代谢机制，WBC的总量通缩代谢至1亿枚，这将确保WBC稀缺性和长期价值。 WorldBrain是模仿人脑建模的大型智能神经网络系统， WorldBrain 的生态由智能交互贡献者和智能使用者组成，所有的参与者共同构成了 WorldBrain 超智体。在 WorldBrain 生态系统中每一个 APP均代表一个神经元节点，用户通过使用 APP 与 WorldBrain 主网进行交互、数据标注等行为，均可以对 WorldBrain 做出贡献，WorldBrain 主网对贡献进行评估，并给予该节点用户以 WBC激励。通过WBC通证激励机制，每位参与者都能共享WorldBrain创造的价值，真正实现人工智能普惠理念。全球主流股票市场扣除通胀后长期最优收益率年化约6.5%～7%。投资者在交易所购买WBC，在WorldBrain官网或者APP参与激活、质押等智能交互，可以获得智能交互WBC奖励和WBC升值的双重收益，这为持有者提供高于传统投资渠道几倍的收益及持续的价值增长潜力。链上数据彰显共识力量将科学技术转化成可以使用的产品，尤其是在AI领域，需要惊人的资本。加密货币高效的投资市场为WorldBrain提供了资金支持和价值实现的渠道。 WBC作为WorldBrain生态系统的通证，通过激励机制鼓励社区成员参与贡献，实现价值共享和财富分配，从而吸引更多的投资，这将推动WorldBrain在WorldModel、Web3技术应用、以及Depin设施的创新，实现成为未来所有AGI终端操作系统的愿景。 WBC链上数据的强劲表现彰显了WBC坚实的市场共识基础。链上实时数据显示，WBC已拥有近25万链上持币地址。这不仅反映了广泛的市场参与度，也显示了社区对WBC价值的认可和信心。随着越来越多的用户加入WBC的生态系统，其网络效应和市场需求预期将继续增长，进一步巩固WBC在加密货币市场中的地位。随着WorldBrain技术的不断成熟和应用场景的扩展，WBC的需求和认可度将持续增长，将为投资者带来可观的回报。去中心化人工智能引领投资新趋势现代经济的重要驱动力之一就是科技创新，每次取得重大技术突破，都会带来一波高速增长。19世纪蒸汽机的广泛应用，20世纪互联网技术兴起都是这样。现在，我们正处于一个新的技术突破浪潮之中——人工智能。 WorldBrain 是OpenAI 旗下 Worldbrains 基金会发起的创新项目，采用“WorldModel”为基础模型，通过 Web3 将人工智能、神经科学、区块链技术相结合，开发出一套完善的、去中心化的人工智能系统。相较于ChatGPT生成式模型，WorldModel更具创造力，它模拟人脑的运行机制和思维过程，具备更强大的神经网络、先进的自学习能力、更复杂的感知和推理技术，是未来实现高级人工智能的最终途径。 WorldBrain以Web3赋能AI，利用Web3的去中心化，包括分布式计算和存储、低能耗以及无地理限制等特性创造出一个前所未有的分布式智能神经网络系统，通过DePIN网络实现硬件设备在全世界各地的分布式部署，构建起一个全新的去中心化人工智能网络，降耗节能释放AI潜力，将主权回归个人，打破垄断让人工智能惠及众人。近日，WorldBrain推出一款功能强大的人工智能Chat机器人Worldbrain Chat，它具备出色的理解能力，提供图文、语音、视频全方位智能互动，能够迅速响应用户的各种问题。更令人兴奋的是，WorldBrain智能交互用户可以按照职能层级免费使用，体验可定制的AI智能助手服务。未来，WorldBrain将提供更多的API工具和开放平台，使得开发者能够更容易地构建和部署基于AI的应用程序和服务，促进了技术创新和知识共享以及更多的AI服务。在WorldBrain生态系统，智慧与智能的结合，将无限扩展人类的可能性，每个人都可以在去中心、开放、透明的环境中互动，共同构建一个普遍繁荣的去中心人工智能未来世界。十九世纪以来，全球经济迈入高速发展期，此后经济增长似乎成为全球共识。然而当前全球经济降速裹足不前，互联网经济的生产力发展边际效应递减，AI从生产力角度进行变革，趋势是显而易见的。科技进步不可阻挡，全球经济必定会进入一个新的秩序，更大的价值会被释放出来。 2024年WBC不仅是一个投资机会，更是我们参与和推动AI与加密货币融合进程的入口。随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟，WBC有望成为连接现实世界与智能未来的桥梁，为每个人带来更加智能和富足的生活方式。来源：金色财经

金色财经2024-07-27

Nvidia 的股票调整将导致 2024 年下半年出现巨额收益

，投资者纷纷涌入这家已经成为人工智能（AI）行业代表的公司。然而，没有任何股票能永远直线上升，估值仍然是一个重要因素。最近，Nvidia股票经历了回调，最近的股价比6月18日创下的历史高点低了13%。在市场调整或熊市期间买入优质股票，是实现超越市场回报的最佳方式之一。当前市场回调及投资建议最近的回调并非Nvidia股票第一次因投资者获利了结而下跌。在2022年下半年，由于游戏和加密货币挖矿用户对芯片的需求暴跌，Nvidia的销售额同比下滑了近20%。这导致了股票的大幅抛售，2022年Nvidia股票价格下跌了超过一半。这些卖空者错过了从2023年初开始的股价暴涨，股价上涨了近750%。这得益于Nvidia的不断创新。随着生成性AI的兴起，Nvidia向数据中心客户的销售大幅增长，公司的游戏业务也出现了反弹。尽管最近Nvidia的销售受到了美国对中国销售先进芯片的政府限制的影响，但最新的报告显示，Nvidia正准备推出符合当前交易规则的新型芯片。这一举措将为Nvidia的销售和股价提供新的催化剂。未来增长动力与市场前景除了预计的中国市场销售回升，Nvidia的国内数据中心销售也将成为未来增长的推动力。主要驱动因素是其下一代Blackwell平台，旨在满足不断增长的数据中心市场需求。Nvidia表示，将按年度推出新芯片。最新的技术芯片应被视为额外收入，而非现有收入的替代。台湾半导体公司最近的第二季度报告提供了证据。这家为Nvidia生产高端AI芯片的制造商表示，需求依然强劲，供应仍然紧张。这为Nvidia的销售持续增长提供了积极信号。 Nvidia的商业计划也有助于提高需求。公司已经在训练AI模型的芯片供应方面建立了主导地位，并开始了一系列新的、更高性能的产品，包括明年的Blackwell图形处理单元（GPU）和AI服务器基础设施系统。其最大客户将可能继续升级至Nvidia的新产品。但不要忘记，仍有一些小公司在排队等待获得Nvidia现有的H100 GPU。KeyBanc Capital Markets的分析师John Vinh在最近的一份研究报告中总结道：“尽管2024年下半年Blackwell即将发布，但我们没有看到需求暂停的迹象，因为对H100的需求仍然强劲，我们继续看到紧急订单。” 投资建议与注意事项 Nvidia预计将在8月28日更新其季度财务报告。如果报告确认需求持续强劲并超出预期，这可能会推动股价上涨。然而，Nvidia的卓越业绩已不断提高投资者预期，一些预期已经反映在股价中。Nvidia的未来市盈率（P/E）比率高于五年的平均水平。如果公司的销售持续飙升，这一高估值可能会继续。但如果公司出现增长方面的任何问题，投资者应准备好应对另一次回调。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-26

谷歌2024Q2业绩电话会议分析师问答

回报率。然后与此相关的是，您是否认为 AI 行业在 AI 训练的基础模型改进方面接近或远离某种障碍，因为缺乏可用于训练的新数据。您对此的看法非常好。桑达尔·皮查伊我觉得这是很好的问题。看，我——显然，我们正处于一个我认为非常具有变革性的领域的早期阶段，在技术方面，当你经历这些转变时，积极地在一个决定性的类别中进行前期投资，特别是在一个以杠杆方式贯穿我们所有核心领域产品的领域，包括搜索、YouTube 和其他服务，以及推动云计算增长和支持创新的长期投资和其他投资，这对我们来说绝对是有意义的。我认为，当我们经历这样的曲线时，投资不足的风险远远大于过度投资的风险，即使在我们过度投资的情况下也是如此。我们显然——这些都是基础设施，对我们非常有用。它们使用寿命长，我们可以将其应用于各个领域，我们可以解决这个问题。但我认为，不投资前沿领域，肯定会带来更大的负面影响。话虽如此，我们对投入的每一美元都很重视。我们的团队非常努力，我为效率工作感到自豪，无论是硬件、软件的优化，还是整个车队的模型部署。所有这些都是我们花费大量时间的事情，这就是我们的想法。第二个问题是，缩放损失如何保持。我们是否遇到了某种障碍？看，我认为我们都在非常努力地推动，并且会做出一些努力，这将扩大计算方面的规模并突破这些模型的界限。我想说的是，无论结果如何，你仍然认为我们都在进行足够的优化，这将推动模型能力的不断进步。更重要的是，我认为，在消费者和企业方面，将它们转化为实际用例。我认为还有很多进展需要取得。所以我们也非常关注这一点。鞠婧祎 Sundar，我想换一种方式来问 AI 问题。当我们与一些模型构建者交谈时，似乎最初的用例更多地是在节省成本或提高效率方面。但是，您认为我们什么时候会开始考虑可以帮助财富 500 强、财富 1000 强公司创造收入的产品，这可能是能够随着时间的推移创造更大价值的东西，而不仅仅是削减成本？Philipp，我想听听 Ruth 关于第二季度在这些公开电话会议上的最后评论。顺便说一句，谢谢 Ruth 提供的所有帮助。我忍不住注意到，更重要的因素是品牌，其次是直接反应。如果我们继续认为您首先提到的因素是更重要的因素，并将其与您之前关于购物是重要考虑因素的评论联系起来。您认为我们什么时候会开始谈论直接反应对 YouTube 的增长贡献比品牌更大？谢谢桑达尔·皮查伊关于问题的第一部分，我认为这项技术足够水平化，可以应用于双方。如果你以改善客户服务体验为例，它是提高效率的一部分，你可以从成本的角度来看待它，但你也可以从整体上改善体验、提高转化率、更好地推动渠道。如果你是零售电子商务参与者，那么可以增加购物篮大小等等。所以我们看到人们在两方面进行实验。所以我认为，你会看到它在两方面发挥作用。菲利普，关于第二个问题？菲利普·辛德勒是的。第二个方面，从直接响应方面来看，正如您所知，这是为了推动和转化商业意图，客户显然受益于将视频纳入他们的 AI 驱动的广告系列，可能是 PMax，可能是 DemandGen，显然可以使用我们的自动化工具来增强和创建视频创意。我们对这条道路非常非常乐观。平均而言，使用 DemandGen 广告系列投放图片和视频广告的广告客户每美元的转化率比仅投放图片广告和发现广告的广告客户高出 6%。这只是一个小例子，说明这显然可以促进您的绩效业务。所以这是很重要的一部分。在品牌方面，正如您所知，Google AI 继续让品牌更轻松地出现在观众最感兴趣的内容旁边。从数据中可以看出，他们发现这是一种非常有效的提高知名度和考虑度的方法。如果您想将其归入直接响应类别，我们对 YouTube 购物方面最近推出的一些功能也感到非常兴奋。贾斯汀·波斯特很好。我会问几个方面的问题。首先是云加速，您是否认为这是新的 AI 需求帮助推动了今年迄今为止的云加速？或者这更像是一般计算和其他需求的反弹，还是 AI 真的在推动这一进程并帮助推动加速。然后我想问一下您的内部成本节约情况，这一直非常强劲。您如何在内部使用 AI 来帮助削减成本？您是否看到工程师的效率提高了？我很想听听您是如何应用 AI 来削减自己的成本的？露丝·波拉特所以总的来说，正如 Sundar 和我所说，我们对云业务的结果非常满意。而且，云团队正在与全球客户广泛接触，提供与 AI 相关的解决方案、AI 基础设施解决方案和生成式 AI 解决方案，这显然是有利的。我想我们注意到，我们前 100 名客户中的大多数已经在使用我们的生成式 AI 解决方案，这让我们特别受鼓舞。因此，除了他们所做的一切之外，这显然增强了业务实力。需要明确的是，GCP 的增长率高于云业务的整体增长率。然后我将请 Sundar 谈谈成本节约问题，但有一点我们也非常高兴，Cloud 的利润率确实有所提高。这在一定程度上反映了他们实现的收入实力以及我已经谈到的所有效率努力。但展望第三季度，我们确实预计利润率将呈现与去年相同的季节性模式，我们将继续投资于该业务。桑达尔·皮查伊具体来说，如果问题是关于工程师和编码等，我们肯定希望处于领先地位。我认为，我们正在将这些工具提供给一些最有效率和要求最高的工程师，他们肯定在努力工作。而且——但我想说，这一切仍处于非常早期的阶段。我认为特别是在编写高质量安全代码方面，但我认为我们在这里获得的所有经验都将转化为我们的模型和产品，这是一个良性循环，我对此感到兴奋。所以未来还有很多事情要做。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-07-25

再见比特币你好 AI：德州加密挖矿公司转型迎接下一波新浪潮

术在未来发展的巨大潜力和重要性。随着 AI 行业的快速发展，类似的合作和转型将变得越来越普遍。来源：金色财经

金色财经2024-07-20

【一周科技动态】AI交易引发科技巨头地震，投资者如何扛住风暴？

升的，可能更抗跌一些。例如英伟达，作为AI行业的龙头，以及目前仍强于预期的业绩，在回调过程中还是会迎来不少此前却步的投资者抄底。当然，在财报季表现无可挑剔（当季业绩、指引均超预期，能打败对增速下滑的质疑的）则是最直接的支撑。期权观察家——大科技期权策略特斯拉将在下周迎来Q2财报，考虑到近期的情绪反转，以及对Robotaxi的预期，投资者相对于目前比较透明的当期业绩之外，更关注Elon Musk对接下来两个季度的展望。从期权分布来看，下周到期的Call未平仓量仍然大于Put，而260和280的Call分布仍然是最要的位置，但是IV差并不是很大。当然，300整数关口的量也比上周高了不少。无非就是两个信号：如果业绩符合预期，指引也在预期内，那就有可能保持当前位置，适合进行卖空波动率的交易；如果有更进一步的展望，且投资者期望增强，那就有可能进一步冲击年内的新高，280和300的价外Call都有较强的上升预期。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了2041%，同期 $标普500(.SPX)$ 回报218%，在创新高后回调。本周大盘创下新高，组合今年以来的回报为35.35%，超过 $标普500ETF(SPY)$ 的17.01%。过去一年组合的夏普比率回落至为1.9，而SPY为1.7，组合的信息比率为1.2.

老虎证券2024-07-19

再见BTC 你好AI：加密矿企转向AI

并正在积极探索退出策略。” 蓬勃发展的AI行业需要更多产能，与此同时，比特币矿商正在寻找新的方式来为他们的巨额投资创造回报，进而促进各种合并、融资和合作的形成。比特币矿商转向人工智能除了Lancium和Crusoe，还有众多矿商希望从比特币转向人工智能，到目前为止，这一策略似乎奏效了。摩根大通6月17日发布的一份研究报告显示，6月15日，在美国上市的14家主要比特币矿商的总市值达到了创纪录的228亿美元，仅在两周内就增加了44亿美元。据估计，比特币矿商Bit Digital目前约有27%的收入来自人工智能领域。该公司今年6月表示，已与一家客户达成合作协议，将在三年内为冰岛的一个数据中心提供英伟达GPU，预计该合作每年将产生9,200万美元的收入。通用处理单元的费用将通过清算部分加密资产来支付。总部位于迈阿密的Hut 8则表示，它从私募股权公司Coatue筹集了1.5亿美元的债务，以帮助其建立AI数据中心投资组合。 Hut 8首席执行官Asher Genoot最近告诉CNBC，他的公司“在GPU即服务模式下，确立了若干新兴人工智能垂直领域商业协议，包括一项提供固定收费基础设施和收入分成的客户协议。” 对Core Scientific来说，向人工智能转舵进展得尤其顺利，该公司今年1月刚走出破产阴影。周二，B. Riley将其股票评级从中性上调为买入，并将其股票目标价从50美分上调至13美元，理由是该公司最近与CoreWeave达成了一系列合作。CoreWeave是一家由英伟达支持的初创公司，是英伟达AI模型运行技术的主要供应商之一。上个月，CoreWeave提出以10.2亿美元收购Core Scientific，此前不久，两家公司刚刚宣布扩大现有合作。Core Scientific拒绝了这一收购提议，该公司目前的市值约为20亿美元。加强电网多年来，Crusoe几乎成了比特币挖矿行业的代名词。 Crusoe的技术帮助石油公司将浪费的能源转化为有用资源。在Crusoe的帮助下，许多比特币矿商在这些能源附近安装了机器，以便利用这种更便宜的能源。例如，从2021年起，Exxon Mobil开始与Crusoe合作，在北达科他州进行比特币挖矿业务。但Crusoe的Lochmiller告诉CNBC，自该公司六年前成立以来，AI基础设施实际上一直都是该公司愿景的一部分。他说：“我们正在从头开始重新构想人工智能基础设施——从我们的能源解决方案，到我们专门设计的AI数据中心的设计、工程和建设，再到我们与Crusoe Industries合作的关键电气数据中心基础设施的制造能力，最终到我们专门开发的AI计算堆栈。” 位于阿比林的AI数据中心预计将于2025年投入使用，也计划主要利用可再生能源。 Lancium的Fenn告诉CNBC：“我们的电力编排技术旨在确保大型人工智能数据中心园区成为电网的资产，而非负债。” Lancium的专利技术可以将能源买家的需求转化为一种仪表盘，可以在短短五秒钟内逐渐调高或调低。这有助于平衡电网本身不稳定的能源，如风能和太阳能。 Fenn说：“Lancium最初的设想是将大规模负载带到拥有最好的充足的可再生能源的地方，以促进能源转型。” 早在2018年，Fenn就说过，唯一适合这种情况的负载就是比特币挖矿。比特币最大的特点之一是它完全与位置无关。矿工只需要电源和互联网连接就可以，而不像其他行业必须要离他们的最终用户近一些。在某些情况下，加密货币挖矿的内置收益提供了足够大的经济激励，使建设利用未曾开发的电力资源所需的基础设施成为值得做的事——尤其是在以风能和太阳能等可再生能源圣地而闻名的德克萨斯州。比特币矿商也是灵活的电力消费者——从本质上讲，他们就像买家一样，在一天中的任何时候，他们都会尽可能多地使用电力，并且乐于接受仅提前几秒钟的断电通知。但此后，Lancium的战略转向了人工智能。 Fenn说：“传统的数据中心过去是——现在仍然是——主要为接近城市地区和用户而优化。”“现在一切都改变了，AI数据中心针对大规模的能源可用性、成本和绿色清洁性进行了优化。我们的愿景、园区和技术都为迎接这一更大、更广阔的机会做好了完美准备。” Needham的分析师估计，在未来一到两年内，包括挖矿和高性能计算业务扩张计划在内，大型公开交易的比特币矿商的电力容量预计将增加一倍以上。电力研究所Electric Power Research Institute估计，到2030年，数据中心的用电量将占到全国总用电量的9%，高于2023年的4%左右。许多人认为利用核能是满足这一需求的解决方案。 TeraWulf用核能为其矿场供电，并正在寻求进入机器学习领域。到目前为止，该公司已有2兆瓦的专用高性能计算能力，尽管它计划将其能源基础设施转向人工智能和高性能计算领域。 OpenAI首席执行官Sam Altman去年在接受CNBC采访时表示，他非常相信核能能够满足人工智能工作负载的需求。 Altman说：“我不认为不使用核能就有办法了。”“我的意思是，也许我们可以通过太阳能和存储手段来实现这一目标。但从我的个人角度来看，我觉得利用核能是最有可能也是最好的方式。” 来源：金色财经

金色财经2024-07-19

FHE vs ZK vs MPC 三种加密技术究竟有何不同？

安全，还符合隐私法规。上次重点分析了AI行业为什么需要FHE，那么在加密行业中，FHE这门技术能够带来什么应用呢？比如说有个项目叫做Mind Network拿到了以太坊Grant，也是币安孵化器的项目。它关注到了一个PoS机制的原生问题：像以太坊这样的PoS协议，拥有100w+的验证者，自然没什么问题。但是很多小的项目，问题就来了，矿工天生是偷懒的。为什么这么说呢？理论上，节点工作是：兢兢业业地验证每一笔交易是否合法。但是一些小的PoS协议，节点不够多，而且包括很多“大节点”。所以，很多小PoS节点就发现：与其浪费时间亲自计算核实，不如直接跟随照抄大节点现成的结果。这个毫无疑问，会带来非常夸张的中心化。另外，比如投票的场景同样有这种“跟随”迹象。比如说之前MakerDAO协议的投票，由于A16Z当年拥有了太多MKR票仓，导致很多时候它的态度对于某些协议起决定性作用。A16Z投票之后，很多小票仓只能被迫跟票或者弃权，完全无法反映出真实民意。所以，Mind Network利用了FHE技术：让PoS节点相互*不知道*对方答案的情况下，仍然能够借助机器算力完成区块的验证工作，防止PoS节点相互抄袭。 or 让投票者在相互*不知道*相互的投票意向之后，仍然能够借助投票平台计算出投票结果，防止跟票。这就是FHE在区块链的重要应用之一。所以，为了实现这样的功能，Mind还需要重建一个re-staking套娃协议。因为EigenLayer本身将来就要为一些小的区块链提供“外包节点”服务，如果再配合FHE，可以让PoS网络或者投票大幅提升安全性。打个不恰当的比喻，小的区块链引入Eigen+Mind，有点像小国自己搞不定内政，于是引入外国驻军。这也算是Mind在PoS/Restaking分支上和Renzo、Puffer的差异化之一， Mind Network相比Renzo、Puffer这些起步更晚，最近刚刚启动主网，相对来说没有Re-taking summer那时候那么卷了。当然，Mind Network也同样在AI分支上提供服务，比如用FHE技术加密喂给AI的数据，然后让AI能够在*不知道*原始数据的情况下学习、处理这些数据，典型案例包括与bittensor 子网的合作。最后，再总结一下：虽然ZK（零知识证明）、MPC（多方计算）、和FHE（全同态加密）都是为了保护数据隐私和安全设计的先进加密技术，但是在应用场景/技术复杂性有区别：应用场景： ZK强调“如何证明”。它提供了一种方式，使得一方可以向另一方证明某一信息的正确性，而无需透露任何额外信息。这种技术在需要验证权限或身份时非常有用。 MPC强调“如何计算”。它允许多个参与者共同进行计算，而不必透露各自的输入。这在需要数据合作但又要保护各方数据隐私的场合，如跨机构的数据分析和财务审计中。 FHE强调“如何加密”。它使得在数据始终保持加密的状态下，委托进行复杂的计算成为可能。这对于云计算/AI服务尤为重要，用户可以安全地在云环境中处理敏感数据。技术复杂性： ZK虽然理论上强大，但设计有效且易于实现的零知识证明协议可能非常复杂，需要深厚的数学和编程技能，比如大家听不懂的各种“电路”。 MPC在实现时需要解决同步和通信效率问题，尤其是在参与者众多的情况下，协调成本和计算开销可以非常高。 FHE在计算效率方面面临巨大挑战，加密算法比较复杂，2009年才成型。尽管理论上极具吸引力，但其在实际应用中的高计算复杂性和时间成本仍是主要障碍。说实话，我们所依赖的数据安全和个人隐私保护正面临前所未有的挑战。想象一下，如果没有了加密技术，我们的短信、外卖、网购过程中的信息都已暴露无遗。就像没有锁的家门，任何人都可以随意进入。希望对这三个概念有混淆的朋友们，能够彻底区分这三门加密学圣杯上的明珠们。来源：金色财经

金色财经2024-07-18

Grayscale：Crypto x AI项目一览 Crypto如何实现去中心化AI

面临挑战。随着AI技术变得越来越强大，AI行业变得极为集中，权力集中在少数几家公司手中，这可能会损害社会。这也引发了人们对深度伪造、内嵌偏见和数据隐私风险的严重担忧。幸运的是，Crypto及其去中心化和透明的特性为其中一些问题提供了潜在的解决方案。本文我们将探讨由中心化AI引起的问题以及去中心化AI如何帮助解决其一些弊病，并讨论Crypto和AI目前的交集，重点介绍该领域已显示出早期采用迹象的加密应用。中心化AI的问题如今，AI的发展面临着一定的挑战和风险。AI的网络效应和密集的资本需求非常显著，以至于许多大型科技公司以外的AI开发者，如小公司或学术研究人员，要么难以获得AI开发所需的资源，要么无法将其工作货币化。这限制了AI的整体竞争和创新。因此，对这项关键技术的影响力主要集中在 OpenAI 和谷歌等少数几家公司手中，这引发了人们对AI治理的严重质疑。例如，今年 2 月，谷歌的AI图像生成器 Gemini 暴露了种族偏见和历史错误，说明了公司如何操纵他们的模型。此外，去年 11 月，由六人组成的董事会决定解雇 OpenAI 首席执行官 Sam Altman，暴露了少数人控制着开发这些模型的公司的事实。随着AI的影响力和重要性日益增强，许多人担心，一家公司可能会掌握对社会产生巨大影响的AI模型的决策权，可能会设置护栏，闭门操作，或操纵模型为自己谋利——但却以牺牲社会其他成员为代价。去中心化AI如何提供帮助去中心化 AI 是指利用区块链技术以旨在提高透明度和可访问性的方式分配 AI 所有权和治理权的 AI 服务。Grayscale Research认为，去中心化 AI 有潜力将这些重要决策从封闭的制度中解放出来，并纳入公共所有。区块链技术可以帮助开发者更多地接触AI，降低独立开发者开发和货币化其作品的门槛。我们相信这可以帮助改善整体AI创新和竞争，并与科技巨头开发的模型保持平衡。此外，去中心化 AI 有助于实现 AI 投资的民主化。目前，除了通过少数科技股之外，几乎没有其他方式可以获得与 AI 发展相关的财务收益。与此同时，大量私人资本被分配给了 AI 初创公司和私营公司（2022 年为 470 亿美元，2023 年为 420 亿美元）。因此，只有一小部分风险投资家和合格投资者可以获得这些公司的财务收益。相比之下，去中心化的 AI 加密资产对每个人都是可用的，让所有人都能拥有 AI 未来的一部分。如今Crypto和AI的交叉路口位于何处？如今，加密货币和AI的交汇在成熟度方面仍处于早期阶段，但市场反应令人鼓舞。截至 2024 年 5 月，加密资产的AI领域回报率为 20%，表现优于除Currencies赛道以外的每个加密赛道（图 1）。此外，根据数据提供商 Kaito 的数据，与去中心化金融、Layer 2、模因币和现实世界资产等其他主题相比，AI主题目前在社交平台上占据了最多的“叙事心智份额”。最近，一些知名人士开始拥抱这一新兴交叉领域，致力于解决中心化AI的缺陷。今年 3 月，知名AI公司 Stability AI 的创始人 Emad Mostaque 离开公司，转而追求去中心化AI，他表示“现在是时候确保AI保持开放和去中心化了”。此外，加密货币企业家 Erik Vorhees 最近推出了 Venice.ai，这是一款专注于隐私的AI服务，具有端到端加密功能。图 1：今年迄今为止，AI赛道表现几乎优于所有加密赛道我们可以将Crypto和AI的交集分为三个主要子类别： 1、基础设施层：为AI开发提供平台的网络（例如NEAR，TAO，FET） 2、AI所需的资源：提供AI开发所需的关键资源（计算、存储、数据）的资产（例如 RNDR、AKT、LPT、FIL、AR、MASA） 3、解决 AI 问题：试图解决 AI 相关问题的资产，例如机器人和深度伪造的兴起以及模型验证（例如 WLD、TRAC、NUM）图 2：AI和Crypto市场地图资料来源：Grayscale Investments 为AI发展提供基础设施的网络第一类是提供无需许可的开放式架构的网络，专为 AI 服务的总体开发而构建。这些资产不专注于某一种 AI 产品或服务，而是专注于为各种 AI 应用创建底层基础设施和激励机制。 Near 在这一类别中脱颖而出，其创始人是“Transformer”架构的联合创始人，该架构为 ChatGPT 等 AI 系统提供支持。然而，该公司最近利用其 AI 专业知识，通过由前 OpenAI 研究工程师顾问领导的研发部门，公布了开发“用户拥有的 AI” 的努力。 2024 年 6 月下旬，Near 启动了其 AI 孵化器计划，用于开发 Near 原生基础模型、AI 应用程序数据平台、AI 智能体框架和计算市场。 Bittensor 提供了另一个可能引人注目的例子。Bittensor 是一个使用 TAO 代币在经济上鼓励AI发展的平台。Bittensor 是 38 个子网络（子网）的底层平台，每个子网络都有不同的用例，例如聊天机器人、图像生成、财务预测、语言翻译、模型训练、存储和计算。Bittensor 网络用 TAO 代币奖励每个子网中表现最佳的矿工和验证者，并为开发人员提供无需许可的 API，通过查询 Bittensor 子网中的矿工来构建特定的AI应用程序。此类别还包括其他协议，例如 Fetch.ai 和 Allora 网络。Fetch.ai 是一个供开发人员创建复杂 AI 助手（即“AI 智能体”）的平台，最近与 AGIX 和 OCEAN 合并，总价值约为 75 亿美元。另一个是 Allora 网络，该平台专注于将 AI 应用于金融应用，包括去中心化交易所和预测市场的自动交易策略。Allora 尚未推出代币，并于 6 月进行了一轮战略融资，使其总融资额达到 3500 万美元的私募资本。 AI发展所需的资源第二类包括以计算、存储或数据的形式提供人工智能开发所需资源的资产。人工智能的兴起对 GPU 形式的计算资源产生了前所未有的需求。诸如 Render (RNDR)、Akash (AKT) 和 Livepeer (LPT) 之类的去中心化 GPU 市场为需要计算进行模型训练、模型推理或渲染 3D 生成式 AI 的开发人员提供了闲置 GPU 供应。如今，据估计，Render 提供约 10,000 个 GPU，重点面向艺术家和生成式 AI，而 Akash 提供 400 个 GPU，重点面向 AI 开发人员和研究人员。与此同时，Livepeer 最近宣布了其新的 AI 子网计划，目标是在 2024 年 8 月完成文本转图像、文本转视频和图像转视频等任务。除了需要大量计算外，AI 模型还需要大量数据。因此，对数据存储的需求大幅增加。Filecoin (FIL) 和 Arweave (AR) 等数据存储解决方案可以作为将 AI 数据存储在中心化 AWS 服务器上的去中心化安全网络替代方案。这些解决方案不仅提供经济高效且可扩展的存储，而且还通过消除单点故障和降低数据泄露风险来增强数据安全性和完整性。最后，OpenAI 和 Gemini 等现有 AI 服务分别通过 Bing 和 Google 搜索持续访问实时数据。这使这些科技公司之外的所有其他 AI 模型开发人员处于不利地位。然而，Grass 和 Masa (MASA) 等数据抓取服务可以帮助创造公平的竞争环境，因为它们允许个人通过将其应用程序数据用于 AI 模型训练来将其货币化，同时保持对个人数据的控制和隐私。尝试解决 AI 相关问题的资产第三类包括试图解决与AI相关的问题的资产，包括机器人、深度伪造和内容来源的兴起。 AI加剧的一个重大问题是机器人和虚假信息的泛滥。人工智能生成的深度伪造已经对印度和欧洲的总统选举产生了影响，专家们“非常害怕”即将到来的总统竞选将涉及由深度伪造严重驱动的“虚假信息海啸”。希望通过建立可验证的内容来源来帮助解决与深度伪造相关的问题的资产包括 Origin Trail (TRAC)、Numbers Protocol (NUM) 和 Story Protocol。此外，Worldcoin (WLD) 试图通过独特的生物识别符来证明一个人的人性，从而解决机器人问题。 AI的另一个风险是确保对模型本身的信任。我们如何相信收到的人工智能结果没有被篡改或操纵？目前有几种协议正在努力通过密码学、零知识证明和全同态加密 (FHE) 来帮助解决这个问题，其中包括 Modulus Labs 和 Zama。结论虽然这些去中心化的AI资产已经取得了初步进展，但我们仍处于这一交叉点的第一局。今年年初，著名风险投资家 Fred Wilson 表示，AI和加密货币是“同一枚硬币的两面”，“web3 将帮助我们信任AI”。随着AI行业的不断成熟，Grayscale Research 认为，这些与AI相关的加密用例将变得越来越重要，这两种快速发展的技术有可能相互支持彼此的增长。很多迹象表明，AI即将到来，并将产生深远的影响，既有积极的，也有消极的。通过利用区块链技术的特性，我们相信加密最终可以帮助减轻AI带来的一些危险。来源：金色财经

金色财经2024-07-18

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