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中美突传一则重磅消息！美国考虑对中国的AI芯片出口实施新的限制最早或在下月初行动

没有事先获得许可的情况下，禁止英伟达(Nvidia)和其他芯片制造商向中国和其他相关国家的客户运送人工智能芯片。为打击中国半导体野心，美国政府去年10月宣布对中国实施一系列芯片出口管制措施。一些知情人士表示，这一行动将是上述管制规范的一部分。美国商务部没有立即回复记者的置评请求。继去年禁止英伟达、超威(AMD)向中国出口最先进的人工智能芯片后，此举可能会进一步削弱中国发展其人工智能技术的能力。为符合美国对中国的出口管制，英伟达此前宣布在中国市场推出规格较低的高阶芯片A800，以取代A100。但据知情人士透露，美国商务部正在考虑的新限制措施将禁止在没有许可证的情况下中国出售A800芯片。针对上述报道，美国商务部和超威未立即回应置评请求，英伟达则拒绝置评。除了人工智能芯片以外，一些知情人士表示，拜登政府还考虑限制向中国人工智能公司出租云端服务，这些公司利用这项服务来规避美方的先进芯片出口禁令。目前还不确定上述管制令的具体发布时间，因为芯片制造商继续敦促政府放弃或放宽新的限制。《华尔街日报》称，据知情人士透露，拜登政府可能会等到7月初财长耶伦(Janet Yellen)访问中国之后，以避免激怒北京。这些讨论是在OpenAI的ChatGPT等所谓的生成式人工智能工具兴起之后进行的，直到去年第一套限制措施实施后，这种工具才成为一种文化现象。美国官员和政策制定者越来越多地从国家安全的角度看待人工智能。注入人工智能的武器可能会给美国的竞争对手带来战场优势，人工智能工具可能被用来制造化学武器或生产恶意计算机代码。然而，保护关键技术，同时最大限度地减少对美国和盟国公司运营的影响，对拜登政府来说是一个巨大的挑战。美国国家安全顾问杰克·沙利文(Jake Sullivan)在4月曾表示：“我们正在用一个小院子和高围栏来保护我们的基础技术。” 去年10月，美国商务部对先进半导体和芯片制造机械实施了一系列严格的出口管制措施，但尚未发布正式法规将这些规定编纂成文。自去年秋天以来，拜登政府一直在收集受影响企业的意见，并与盟国政府进行谈判，以敲定最终规则。美国已经说服荷兰和日本加入美国的政策，并一直在与它们合作，统一控制项目清单。荷兰和日本拥有世界顶级的芯片制造设备制造商。预计美国还将允许韩国和台湾的芯片制造商继续运营并扩大其在中国的现有工厂，生产不太先进或传统的芯片。《华尔街日报》报道称，拜登政府还在考虑一项行政命令，限制美国在中国和其他地缘政治对手的投资。

tqttier2023-06-28

和林微纳：截至2023年6月9日公司股东数为5712

？是在哪些领域？和林微纳董秘：您好，NVIDIA为公司海外重要客户之一，公司主要为NVIDIA供应中高端FT测试探针及相关零组件。感谢您的关注! 投资者：请问，截至2023年6月20日，公司的股东数是多少？谢谢和林微纳董秘：您好，截至2023年6月20日公司股东数为6151，感谢您的关注！投资者：公司在手订单与公司股权预期营收目标存在巨大差异，公司近期经营是否出现重大问题，比如被英伟达踢出供应商名单？和林微纳董秘：您好！公司各项生产经营活动有序运行，NVIDIA为公司重要海外客户，公司与NVIDIA业务稳定，感谢您的关注！投资者：公司的英伟达订单是否已经被抢走了，一季度业绩爆降，二季度也好不到哪里去吧？和林微纳董秘：您好，公司与NVIDIA之间的合作正常履行中，双方合作进展情况属商业机密，具体情况不方便对外公开，敬请谅解。公司第二季度经营情况请您关注公司后续披露的2023年半年度报告。感谢您的关注！投资者：本月6日收到关注函，为何不及时公告？公司对董秘等相关责任人是否有处理？和林微纳董秘：您好，此次年报事后审核问询函为上交所常规问询，公司于10个交易日内对此问询函作了回复并披露，具体回复内容详见公告。感谢您的关注！投资者：公司到底有没有接到英伟达的订单？和林微纳董秘：您好，NVIDIA为公司重要海外客户，公司与NVIDIA业务稳定，感谢您的关注！投资者：公司一季度4000多万，目前在手订单5000多万，全年50000万能完成吗？要不要几及时下调一下？和林微纳董秘：您好！公司商务拓展以及生产经营工作正在积极有序开展，订单和业务合作情况，公司将按照相关法律法规的规定及时履行信息披露义务。感谢您的关注！投资者：英伟达GPU业务增长是否对公司有利？和林微纳董秘：您好，NVIDIA为公司重要海外客户，公司与NVIDIA业务稳定，公司将持续推进高端产品占比和客户拓展及深度合作，感谢您的关注! 投资者：请问公司营收目标5亿。但前几日披露的问询函回复显示：截至2023年6月8日，公司在手订单合计5,571.33万元，其中半导体芯片测试探针产品在手订单1,389.75万元。结合公司一季度收入4298.10万。半年营收有可能不足1亿。如何实现全年5亿营收目标？公司是否有信心完成全年目标，是否应该下调？和林微纳董秘：您好！公司综合考虑宏观经济环境、行业发展状况、市场竞争情况以及公司未来的发展规划等相关因素，设定的2022年度股权激励计划业绩考核指标。公司商务拓展以及生产经营工作正在积极有序开展，订单和业务合作情况，公司将按照相关法律法规的规定及时履行信息披露义务。感谢您的关注！和林微纳2023一季报显示，公司主营收入4298.1万元，同比下降52.48%；归母净利润-716.2万元，同比下降137.06%；扣非净利润-1296.61万元，同比下降172.48%；负债率4.86%，投资收益172.72万元，财务费用-18.52万元，毛利率21.63%。该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级6家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为107.67。近3个月融资净流入2100.94万，融资余额增加；融券净流入0.0，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，和林微纳（688661）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力优秀，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、存货/营收率增幅。该股好公司指标3星，好价格指标2星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）和林微纳（688661）主营业务：微型精密电子零部件和元器件的研发、设计、生产和销售。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-06-27

美国出口管制发酵！中国黑市抢购处理器研发AI 英伟达：违反协议将采取“适当行动”

经报社(香港)讯美国商务部将英伟达(NVIDIA)的第二代A100处理器(GPU)列入出口管制名单，中国开发商被迫涌入黑市购买以开发人工智能(AI)模型，但与市面价差达到两倍。英伟达声明称，若发现客户违反协议，将采取适当的行动。美国明言禁止英伟达和超微(AMD)等美国顶尖硬件公司，向中国和俄罗斯出售最先进的芯片，以损害两国的技术实力。根据新规定，英伟达被禁止出口其A100和H100 GPU。但《路透社》报道显示，中国的开发商仍然可以通过从印度、台湾或新加坡等其他亚洲市场、黑市甚至一些电子商店进口来小批量采购A100。“如果你在专门商店仔细询问的话，在深圳，单个GPU的售价可达2万美元。” 香港万神殿实验室联合创始人Ivan Lau表示，他正在尝试购买2-4块A100芯片来开发AI模型。他指出，正在与两家在美国境外购买该设备的卖家进行洽谈，并将每张卡的价格定为150000港元，约19150美元。 “他们直接告诉我们，不会提供任何保修或支持，”他说。购买或销售此类芯片在中国并不违法，但会引起人们的不满。它们很难大量找到，因为美国公司不允许直接出口它们，这使得中国开发者训练大型、强大的AI模型变得更加困难。英伟达在声明中表示：“如果我们收到信息称客户违反与我们的协议并违法出口受限制的产品，我们将立即采取适当的行动。” 美国2022年出台了全面的规则，旨在切断中国制造先进芯片的主要工具和零部件的供应，并阻止中国获得关键的半导体。此举被视为可能阻碍中国本土芯片产业，美国还让盟友就严格的对华技术出口规则达成一致。与此同时，美国寻求通过《芯片与科学法案》提供520亿美元等资金来促进包括半导体在内的国内技术的发展。咨询公司Albright Stonebridge技术政策负责人保罗·特里奥洛(Paul Triolo)表示：“华盛顿可能会做出更多尝试，瞄准在中国开发某些类型的应用程序，而生成式AI可能会成为未来一年的焦点。” 他补充说：“美国总统拜登政府正在确定哪些技术既可以有利于中国的军事现代化，也可以提高中国企业在生成式AI领域取得突破的能力”。 AI需要接受大量数据的训练才能发挥作用，生成式AI基于所谓的大型语言模型，这意味着它需要接受大量语言的训练，以便能够理解并响应用户的提示。这些数据的处理需要大量由特定半导体驱动的计算能力，例如美国公司英伟达销售的半导体，该公司被视为此类芯片的市场领导者。美国目前的部分限制措施旨在切断中国与英伟达部分关键芯片的联系，这反过来可能会阻碍中国AI的发展。美国还在进行对外投资审查，这将为美国对外国公司的投资制定规则。 “即将出台的对外投资审查行政令，将包括限制美国对部分人工智能相关技术的投资，这将是拜登政府最后两年美国技术管制走向的重要标志。”特里奥洛表示。

小萧2023-06-27

深入剖析ZKML赛道：智能合约智能性的下一步

kVM 代码之间实现无缝集成，类似于 Nvidia 的 CUDA C++工具链，但是使用 ZKP 引擎代替 GPU。与 Nil 类似，使用 Risc Zero 可以验证 ML 模型的计算轨迹。 02 广义证明系统证明系统的改进是使 zkML 取得成果的主要推动力，特别是自定义门和查找表的引入。这主要是由于 ML 对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如 ReLU、sigmoid 和 tanh）引入的，这些激活函数应用于神经网络中线性变换的输出。由于数学运算门的限制，这些非线性在 zk 电路中实现起来具有挑战性。按位分解和查找表可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在 zk 中的计算效率更高。出于这个原因，Plonkish 证明系统往往是 zkML 最受欢迎的后端。Halo 2 和 Plonky 2 及其表式算术方案可以通过查找参数很好地处理神经网络非线性。此外，前者拥有充满活力的开发人员工具生态系统和灵活性，使其成为包括 EZKL 在内的许多项目的实际后端。其他证明系统也有其优势。基于 R 1 CS 的证明系统包括 Groth 16 ，因其小型证明尺寸而闻名，以及 Gemini，因其处理极大电路和线性时间验证器而闻名。基于 STARK 的系统，例如 Winterfell 证明器/验证器库，尤其在通过 Giza 的工具将 Cairo 程序的追踪作为输入，并使用 Winterfell 生成 STARK 证明来验证输出的正确性时，非常有用。 03 zkML 特定的证明系统在设计能够处理先进的机器学习模型的复杂、电路不友好的操作的高效证明系统方面已经取得了一些进展。基于 GKR 证明系统的 zkCNN 和基于组合技术的 Zator 等系统往往比通用证明系统更具性能，这一点在 Modulus Labs 的基准测试报告中有所体现。 zkCNN 是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络正确性的方法。它使用 sumcheck 协议来证明快速傅里叶变换和卷积，具有线性的证明时间，比渐近计算结果更快。已经引入了几个改进和泛化的交互证明，包括验证卷积层、ReLU 激活函数和最大池化。根据 Modulus Labs 的基准测试报告，zkCNN 特别有趣的地方在于它在证明生成速度和 RAM 消耗方面优于其他通用证明系统。 Zator 是一个旨在探索使用递归 SNARK 来验证深度神经网络的项目。验证更深层次模型的当前限制是将整个计算轨迹适应单个电路中。Zator 提出使用递归 SNARK 逐层进行验证，可以逐步验证 N 步重复计算。他们使用 Nova 将 N 个计算实例减少为一个可以通过单个步骤进行验证的实例。采用这种方法，Zator 能够对具有 512 层的网络进行 SNARK，这与大多数当前的生产 AI 模型一样深。Zator 的证明生成和验证时间仍然对于主流应用案例来说过长，但他们的组合技术仍然是非常有趣的。应用领域鉴于 zkML 处于早期阶段，其关注点主要集中在上述基础设施上。然而，目前也有一些项目致力于应用开发。 Modulus Labs 是 zkML 领域中最多样化的项目之一，他们既开展示例应用，也从事相关研究。在应用方面，Modulus Labs 通过 RockyBot（一个链上交易机器人）和 Leela vs. the World（一个人类与经过验证的链上 Leela 国际象棋引擎对战的棋盘游戏）展示了 zkML 的用例。该团队还进行了研究，编写了《智能的代价》，对不同模型规模下的各种证明系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin 正在尝试应用 zkML 来创建一个保护隐私的人类身份证明协议。Worldcoin 使用定制硬件处理高分辨率虹膜扫描，并将其插入到 Semaphore 实现中。然后可以使用该系统执行诸如成员资格证明和投票等有用操作。他们目前使用受信任的运行时环境和安全的安全区域来验证相机签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用零知识证明来验证神经网络的正确推理，以提供加密级别的安全保证。 Giza 是一种协议，采用完全无信任的方法在链上部署 AI 模型。它使用包括 ONNX 格式表示机器学习模型、Giza Transpiler 用于将这些模型转换为 Cairo 程序格式、ONNX Cairo Runtime 用于以可验证和确定性的方式执行模型，以及 Giza Model 智能合约用于在链上部署和执行模型的技术堆栈。尽管 Giza 也可以归类为模型到证明编译器的类别，但他们作为一个 ML 模型市场的定位是目前最有趣的应用之一。 Gensyn 是一个分布式硬件供应网络，用于训练 ML 模型。具体而言，他们正在开发一个基于梯度下降的概率审计系统，并使用模型检查点来使分散式 GPU 网络能够为全尺度模型提供训练服务。尽管他们在这里的 zkML 应用非常特定于他们的用例——他们希望确保当一个节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型更新的诚实性——但它展示了将 zk 和 ML 相结合的强大力量。 ZKaptcha 专注于 web3 中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务。他们目前的实施让最终用户通过完成验证码来生成人类工作的证明，验证码由他们的链上验证程序验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，他们主要只依赖于 zk，但他们打算在未来实现 zkML，类似于现有的 web2 验证码服务，分析鼠标移动等行为以确定用户是否是人类。鉴于 zkML 市场还很早，许多应用程序已经在黑客马拉松级别进行了试验。项目包括 AI Coliseum，一个使用 ZK 证明来验证机器学习输出的链上 AI 竞赛，Hunter z Hunter，一个使用 EZKL 库来验证带有 halo 2 电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏，以及 zk Section 9 ，它将 AI 图像生成模型转换为用于铸造和验证 AI 艺术的电路。 zkML 面临的挑战尽管在提高和优化方面取得了飞速的进展，但 zkML 领域仍然面临一些核心挑战。这些挑战涉及技术和实践等方面，包括：以最小的精度损失进行量化电路规模，特别是当网络由多个层组成时矩阵乘法的高效证明对抗攻击量化是将浮点数表示为定点数的过程，大多数机器学习模型使用浮点数表示模型参数和激活函数，在处理 zk 电路的域算术时，需要使用定点数。量化对机器学习模型的准确性的影响取决于所使用的精度级别。一般来说，使用较低的精度（即较少的比特数）可能会导致准确性降低，因为这可能引入舍入和近似误差。然而，有几种技术可用于最小化量化对准确性的影响，例如在量化后对模型进行微调，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9 上的一项黑客马拉松项目 Zero Gravity 显示出，针对边缘设备开发的替代神经网络架构（例如无权重神经网络）可以用于避免电路中的量化问题。除了量化之外，硬件是另一个关键挑战。一旦通过电路正确地表示了机器学习模型，由于 zk 的简洁性，验证其推理的证明将变得廉价且快速。这里的挑战不在于验证者，而在于证明者，因为随着模型规模的增长，RAM 消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用 sumcheck 协议和分层算术电路的基于 GKR 的系统）或组合技术（例如将 Plonky 2 与 Groth 16 相结合，Plonky 2 在证明时间方面效率高但对于大型模型的高效证明大小较差，而 Groth 16 在复杂模型的复杂度上不会导致证明大小增长）更适合处理这些问题，但在 zkML 项目中管理权衡是一个核心挑战。在对抗攻击方面，仍然有待努力。首先，如果一个无信任的协议或 DAO 选择实施一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如训练模型以在看到特定输入时表现出特定行为，这可能被用来操纵后续的推理）。联邦学习技术和训练阶段的 zkML 可能是最小化这种攻击面的一种方式。另一个核心挑战是当模型保护隐私时存在模型盗窃攻击的风险。虽然可以混淆模型的权重，但在给定足够的输入输出对的情况下，从理论上讲，仍然有可能反向推导出权重。这主要是对小规模模型的风险，但仍然存在风险。智能合约的可扩展尽管在将这些模型优化为在 zk 的限制条件下运行时存在一些挑战，但改进工作正在以指数速度进行，一些人预计在进一步的硬件加速下，我们很快就能与更广泛的机器学习领域达到同等水平。为了强调这些改进的速度，zkML 从0x PARC 在 2021 年展示了如何在可验证电路中执行小规模 MNIST 图像分类模型的演示，到 Daniel Kang 在不到一年后为 ImageNet 规模的模型做同样的工作的论文。在 2022 年 4 月，这个 ImageNet 规模的模型的准确性从 79% 提高到 92% ，并且像 GPT-2 这样的大型模型在近期内有望成为可能，尽管目前的证明时间较长。我们认为 zkML 是一个丰富而不断发展的生态系统，旨在扩展区块链和智能合约的能力，使其更加灵活、适应性强和智能化。尽管 zkML 仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出有希望的结果。随着技术的发展和成熟，我们可以期待在链上看到更多创新的 zkML 用例。来源：金色财经

金色财经2023-06-24

中美科技霸权争夺战：这一领域可能成为“新战场”！

定的半导体驱动的，比如美国公司英伟达(Nvidia)销售的半导体，该公司被视为此类芯片的市场领导者。美国目前的部分限制措施旨在阻止中国获得英伟达的一些关键芯片，从而可能会阻碍中国的人工智能发展。美国也正在展开境外投资审查，这将为美国对外国公司的投资制定规则。 Triolo说：“即将出台的境外投资审查行政命令将包括限制美国对一些AI相关技术的投资，这将是拜登政府最后两年美国技术控制方向的一个重要标志。”

天马行空2023-06-23

市场要变天？美股空头押注规模达1万亿美元已损失超1000亿美元也在所不惜？

、微软(Microsoft)和英伟达(Nvidia)在内的股票名列榜首，卖空者在亏损增加的同时也增加了头寸。根据S3的数据，今年看空特斯拉的人已经押注260亿美元，随着特斯拉股价翻倍，账面损失超过140亿美元。而目前几乎没有迹象表明他们正在抛售赌注。周三，巴克莱银行(Barclays Plc)分析师Dan Levy表示，特斯拉股价上涨过快，并将其股票评级从增持下调至持股观望。

市场焦点2023-06-22

机器人概念迎来风口，机器人指数近一周涨幅17%，现象级长坡厚雪大赛道来临！机器人是AI的最强落地方式之一？

长期价值，将会是 Optimus。” NVIDIA公司创始人兼首席执行官黄仁勋表示：下一波人工智能浪潮是“具身人工智能（embodied AI）”，即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。AI 是我们这一时代最强大的技术力量。第一阶段人工智能将实现全新的软件自动化水平，从而帮助诸多行业提高生产力；其后，人工智能与传感器和执行器相结合，将成为新一代自主机器的核心。终有一天，数十亿台智能机器将用于制造、送货上门服务、仓储物流等领域。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。观点仅供参考，不构成任何投资建议。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2023-06-21

盘点加入NVIDIA Inception计划的6个加密项目

英伟达（NVIDIA）的 GPU 和 AI 芯片主导着 AI 模型的训练。在发布今年第一季度财报后，英伟达成为首个市值突破 1 万亿美元的芯片公司，也是继 Meta、亚马逊、微软、Alphabet、苹果和特斯拉之后第 7 家解锁万亿美元市值成就的公司。加密市场中有哪些项目和英伟达有关联呢？英伟达有一个创业孵化计划——NVIDIA Inception，旨在支持和加速人工智能和数据科学领域的初创企业，为初创公司提供包括技术指导、深度学习培训、硬件和软件支持、市场推广和业务网络的资源和支持。 Flux Flux 是一个区块链网络，它的共识改编自“工作量证明”机制，计划在今年第三季度推出“有用工作量证明”（PoUW）机制。 Flux 中的矿工将 GPU 硬件用于保护网络，作为回报，矿工也赚取区块奖励。同时，矿工能够将它们的 GPU 矿机用于计算密集型任务，如人工智能、深度虚拟检测、渲染等，创造额外的收入。矿工可以在挖矿和按需进行 PoUW 任务之间自动切换，优化盈利能力。 Flux 在 2022 年 1 月加入 NVIDIA Inception 计划，Flux 也在自身的计算网络中使用 NVIDIA Jetson 边缘人工智能平台模块作为 Flux 网络中的节点运行。截至 6 月 16 日，Flux 的原生代币 FLUX 市值 1.2 亿美元。 iExec iExec 开发了一个去中心化的计算资源市场，用户可以在该市场上购买和出售计算资源，将云计算能力转化为商品。用户可以通过 iExec 云市场按需获取来自多个提供商的 GPU 计算资源，这在人工智能和深度学习等需要高度计算要求的领域尤为重要。该项目在 2022 年 10 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望从中获取 GPU 计算方面的专业知识和经验。 iExec 发行有代币 RLC，目前总市值为 1.04 亿美元。 Shapeyard Shapeyard 为元宇宙构建了一套可交互的内容创造工具，以创建3D数字资产，并将数字资产引入Web3经济系统，让用户能够将其创造的3D数字资产在虚拟空间之间进行交换和整合。它背后的开发公司 Magic Unicorn 是一家总部位于纽约的风险投资工作室，也从事计算机图形、移动人工智能和增强现实领域的软件开发。 Shapeyard 开发有手机应用程序，其内包含多种3D模型、纹理工具和3D市场模型。它使用“所见即所得”的方法，能够通过简单的放置和颜色填充来生成数字资产，该应用程序还允许设计人员将创建的模型导入3D打印软件。 Shapeyard 于 2022 年 10 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望将自己的产品整合到 NVDIA Omniverse 平台中，以构建3D数字资产，并以通用场景描述文件框架导出场景。目前 Shapeyard 的 NFT 铸造和交易功能正在开发中。 dotmoovs dotmoovs 是一个 Move to Earn 项目，旨在创造一个运动员、教练员和球迷可以一起比赛的世界。dotmoovs 的 AI 系统会对用户的身体进行检测，逐个评估肢体动作，并进行打分。此外，dotmoovs 还提供 AI 驱动的教练，帮助用户改善运动中的问题。 dotmoovs 在今年 6 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望通过尖端的 AI 解决方案塑造体育的未来。 dotmoovs 发行有代币 MOOV，目前总市值 481 万美元。 Kondux Kondux 构建了一个功能丰富的平台，将区块链技术与3D资产结合，让用户能够查看、创建和部署数字资产。用户可以通过3D视口自定义和查看3D kNFT，在 NFT 市场进行购买、出售和交易，通过 XR 查看器以 AR 对象形式查看自己的资产，使用 NFT 铸币器上传自己的数字资产并创建 NFT 或 kNFT，以及通过连接钱包在3D NFT 画廊环境中查看 NFT。 Kondux 在 2022 年 9 月加入 NVIDIA Inception 计划，NVIDIA Omniverse 相关的硬件和软件将为 Kondux 提供实现高级 API 连接所需的工具，以创建可互操作的3D资产、制造模型和机器学习应用程序。 Kondux 发行有 NFT 和 ERC-20 代币 KNDX，目前 KNDX 的总市值为 194 万美元。 Ubex Ubex 是一个利用区块链和人工智能技术改进数字广告行业的平台，旨在提供更高效、透明和精准的广告投放方案。它通过去中心化的广告生态系统，连接广告发布商和广告客户，并通过智能合约确保广告交易的可验证性和安全性。 Ubex 在 2018 年 6 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望利用 NVIDIA 在数据科学方面的丰富知识来加强神经网络的学习技术。 Ubex 发行有代币 UBEX，但目前总市值仅剩 15.4 万美元。小结在上面的项目中，进行 GPU 算力交易的 Flux 和 iExec 发展相对较好。随着 AI 的发展，去中心化的 GPU 算力市场可能会有需求。而元宇宙、NFT 类项目和 GPU 的结合点并不太多，在当前的熊市环境下价值也明显回归。需要指出的是，加入 NVIDIA Inception 计划的项目数量众多，可能存在遗漏之处，也不意味着这些项目和英伟达存在深度合作，投资者需谨慎自行判断风险。来源：金色财经

金色财经2023-06-19

向美国和中国发起挑战！法国高调推动自己成为欧洲人工智能中心

资了OpenAI)和芯片制造商英伟达(Nvidia)。马克龙表示，法国没有像美国那样的人工智能巨头，但希望在该技术领域创造两三个“大型全球参与者”。它寄望于自己的初创企业能够迅速成长。成立四周的法国初创公司Mistral AI筹集了1.05亿欧元的资金，突显了人工智能发展的潜力和炒作。其他一些本地创业公司也在Viva Tech上展示了他们的产品。法国希望通过包括美国和英国在内的七国集团(G7)以及经济合作与发展组织(OECD)来实现对人工智能的全球监管。马克龙说：“从我的角度来看……我认为我们确实需要一个规则，所有的成员，甚至是美国成员，都同意这一点。我认为我们需要一个全球性的监管。” 法国既视美国为对手，又视其为盟友。法国和欧洲的公司将试图与微软和谷歌等美国巨头竞争，但任何形式的全球监管都需要华盛顿的支持。 “竞争总是一件好事。因此，我们与美国有着非常密切的合作，但我们也希望获得我们自己的人工智能和公司。所以我认为，美国和欧洲之间的公平竞争，以及在一些关键设备上的合作，对美国和欧洲都有好处，”法国财政部长Bruno Le Maire告诉CNBC。“在监管方面，我认为与美国当局就监管人工智能的最佳方式进行深入讨论绝对至关重要。”

超启2023-06-19

重磅前瞻！本周美股两大爆点：美联储与联邦快递业绩华尔街热情能持续多久？

eta、特斯拉(Tesla)和英伟达(Nvidia)等科技股“七巨头”在扭转市场的过程中发挥了很大的作用。从根本上看，在这场席卷商业世界的人工智能“革命”中，现有的科技巨头将成为赢家。不过，本月早些时候，高盛策略师就人工智能对股市的影响提出了更为大胆的观点，他们表示，由于企业可能从人工智能中实现效率，10年后标准普尔500指数成品股的整体收益可能会比目前的预期高出11%。但如果长期来看，盈利推动股价，经济增长推动盈利，那么许多人仍对今年上半年之后的前景持谨慎态度。 “我们仍然认为，温和的经济衰退可能会在2023年下半年为股市降温，”凯投宏观的Higgins周五写道。 “让我们从一开始就明确一点：当经济下滑时，股市几乎总是表现不佳，”Higgins补充称，“自1855年以来，美国经历了34次衰退，其中绝大多数都出现了股市下跌。它通常在衰退开始前达到顶峰，并在衰退结束前不久触底。” 股票价格反映了对未来收益的预期。可以肯定的是，目前的市场反弹已经反映在了这场备受关注的衰退和随后的反弹中。又或者，市场只是押注“所有人”都认为即将到来的衰退永远不会到来。

超启2023-06-19

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