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一文读透 AI Agent 赛道：多智体网络的去中心化野望

nt，能带来什么变革？ 2023 年，OpenAI 带来的全新 AI 革命浪潮，颠覆了各行各业原有的模式，我们也看到了 Web3 中许多相关概念产品不断涌现和落地，出现了利用 Crypto 特性发展 AI 如去中心化算力、数据等方案。即便放在行情不甚景气的当下，AI 叙事仍在 Web3 中保持保持强劲。仅从币价表现方面来看，AI 仅次于 Memecoin，是第二大叙事。今年在布鲁塞尔举行的 ETHCC 大会期间，以太坊联合创始人 Vitalik 再次就 Web3 + AI 发表了自己的看法： AI 的发展从短期来看，是人类与 AI 之间的“协作交集”。从长远来看，AI 将解决当今人类面临的许多难以克服的挑战，比如长寿和太空旅行。而 Web3 和去中心化将为我们描绘通往这一理想的道路，同时防范完全自主的 AI Agent 会毁灭人类的极端情况。未来 Web3+AI Agent 将成为重要叙事之一，可以预见 Web3 AI Agent 将会在各个 Layer1 生态系统中遍地开花。那么将 AI 领域最新的趋势 AI Agent 引入 Web3，又将会带来什么变革？ 1. Web3 能为 AI Agent 带来什么契机？去中心化 Web3 提供了去中心化的基础设施，允许 AI Agent 实现自我托管，避免了集中化带来的数据隐私和安全风险。在 Web2 中，OpenAI、Anthropic 等 AI 巨头获得了大量的融资，掌握着闭源 AI 模型的训练数据，除了会造成 AI Agent 单点故障外，还限制了社区参与和协作，阻碍 AI Agent 的创新和进步。确定性的执行环境 Web3 为 AI Agent 提供了确定性的执行环境，不受人为建立的信任元素、不必要的中介和其他低效率的影响。 AI Agent 无法获得银行账户，无法替用户预订机票；但它们可以获得钱包，使用加密稳定币来与世界各地的用户、商家和其他 AI 进行交易。安全性和隐私数据隐私和安全性是 AI Agent 在 Web2 实际应用中最具挑战性的问题之一。AI Agent 需要收集和处理大量数据，包括个人信息，一旦数据被非法访问或泄露，将对用户隐私造成严重损害。所以在确保数据安全方面，天然具备安全性的区块链可以协助。货币化和投资价值 AI Agent 的货币化为 AI 创造了投资价值，并激发了新型代币经济模式。通过 Initial Agent Offering (IAO) 模式，AI Agent 可以成为一种新的投资标的，通过 DAO 治理将所有权下放给社区。市场转型与大规模采用 Web3 提供了一个新的市场环境，鼓励 Web2 企业和开发者专注于创建独特且卓越的 AI Agent 项目，以应对竞争压力和市场需求。这不仅能帮助企业在 Web3 环境中取得领先地位，还有可能推动更广泛的 Web2 用户采用 Web3 和区块链。优化 AI 数据集和模型 Web3 的独特特性，如去中心化和公开透明的数据记录，可以优化 AI 数据集的多样性和模型的透明度。利用 Web3 链上数据训练 AI 模型，有助于建立链上数据大模型，提供独特的视角和优势。 2. AI Agent 能为 Web3 带来什么革新？增强用户体验通过结合 AI 的分析能力，集成了 AI Agent 的 Web3 应用程序可以为用户提供个性化、自动化、可定制的体验，进一步释放链上经济的潜力。降低行业参与门槛 AI Agent 可以作为降低人们参与 Web3 行业门槛的工具，通过在 Web3 中充当用户和链上协议间的“智能助手”，帮助用户完成各类复杂的链上交易行为，使 Web3 产品更加易用，有利于大规模采用。例如，AI Agent 可以根据用户提出的需求，实现加密投资分析、自动化链上交易以及投资组合监控。创新应用在游戏和娱乐领域，AI Agent 可以提供动态、沉浸式的体验，增强用户生成内容的价值，并通过区块链技术确保透明和可靠。总结来说，Web3 + AI Agent 不仅推动了 Web3、区块链和 AI 技术的进步，也为开发者提供了新的机会。Web3 为 AI Agent 带来的变革主要体现在去中心化、安全性、执行环境和货币化。反过来，AI Agent 也将通过自己的能力为 Web3 带来创新应用、简化用户体验等好处，通过自动化执行任务提高效率和决策质量，为 Web3 的大规模采用奠定基础。三、热门 Web3 AI Agent 对比 Spectral Spectral 是一个致力于构建 Web3 链上 AI Agent 经济的项目，通过提供零门槛的智能合约编译和部署服务，释放 AI 与 Web3 结合的创新潜力。具体来说，Spectral 正在提供两种独特的产品： Spectral Syntax 是一个链上 AI Agent 平台，可以理解自然语言意图并将其转换为基于代码的指令，旨在让 Web3 用户和开发者通过特定的 AI Agent 实现自己的意图，应用场景包括链上合约生成与部署（一键发meme币）、智能合约漏洞扫描及修复（智能审计）、链上信息检索等。在 2024 年第三季度，Spectral 将推出 Syntax V2，允许用户基于 Spectral 的所有工具、知识库和 API 创建自己的 AI Agent，用于实现各种可以想象到的意图。 Spectral Nova 是一个机器智能网络，聚焦于 AI 和 ML 模型的创建与应用，通过激励手段吸引顶级数据科学家和 ML 工程师构建输出推理源的模型，以解决 web3 应用程序的预测和机器智能问题，从而满足智能合约、公司和个人对推理源的需求。模型创建者、求解者、验证者和消费者在 Spectral 的机器智能网络上相互交互，形成飞轮。 Inferchain 是 Spectral 正在构建的 Layer2，将于 2024 年第四季度推出，其愿景是成为一个通用、无需许可、开放的真相验证层，用于验证所有链上 AI Agent 交互。在 Syntax 上创建的所有 AI Agent 以及它们从 Nova 上使用的各种推理源将通过 Inferchain 进行集成。 Spectral 在 Web3 + AI Agent 赛道的核心竞争力体现在：低门槛开发 Spectral 提供智能合约一键生成及部署功能，大幅降低了 Web3 开发门槛。这使得即使是小白用户也能轻松实现智能合约的编译和部署。是AI for Web3的应用场景。多场景适配 Spectral 现有产品架构高度适配 Web3 当前的多样化应用场景，包括 DeFi、DAO 治理、NFT、安全审计等领域。产品迭代 Spectral 持续关注核心产品 Syntax 和 Nova 的功能迭代和优化，保持技术领先性。机遇与挑战：Spectral 的代币 $SPEC 上线后 FDV 曾一度高达 15 亿美元，融资总额高达 3000 万美元，背靠General Catalyst、Social Capital、Jump Capital、Circle Ventures、Franklin Templeton、Galaxy 等 Web2 和 Web3 头部 VC，是 Web3 AI Agent 赛道中最值得关注的项目之一。 Spectral 主要针对相对较小的“AI for Web3”市场，使用生成式 AI 技术和区块链，普及 Web3 的开发和许多功能性场景，为 Web3 dApp 提供可验证的模型推理能力，扩大了 Web3 应用层的场景。然而，Spectral 目前已推出的三款 AI Agent 均面临较大的同质化竞争压力，Nova 网络中四大角色的运作范式都需要较强的运营维持和外部资源导入，启动增长飞轮正面临着严峻挑战。 Autonolas/Olas Autonolas 于 2022 年夏季推出，又名 Olas Network，是一个 Web3 AI Agent 生态系统，运作方式为在链下由单一 Agent 或多个 Agents 协同完成用户提出的任务，将输出传递到链上。同时，链下 Agent 的完成过程也会被记录在链上。 Olas Network 的独特之处在于，每个构建的 AI Agent 都是由单独的运营商运行，可以从任何来源提取数据，在以太坊、Solana、Polygon 等不同链上进行操作，并可以执行机器学习等复杂处理。通过其 Multi-Agent 系统，Olas Network 允许用户同时使用多个 AI Agents 协作。通过激励机制，Olas Network 将 AI Agent 开发者、运营商、担保人串联起来，共同支持去中心化 AI Agent 生态系统的发展。 Olas Network 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在： Web3 Native 作为曾经 Fetch.AI 的核心 Multi-Agent 开发团队，Olas 的技术能力已有验证。Olas Network 上的 AI Agent 可以在 Web3 环境中自主运行和交互。能够为用户带来更高效的自动化和智能化。 DAO 基础设施完善 Olas Network 为 AI Agent 提供了构建和管理 DAO 的工具和基础设施。可以实现更高效的社区治理和运营。可组合性 Olas Network 具有高度的可组合性，允许开发者像搭建乐高积木一样将不同功能的 AI Agent 组件组合在一起，以构建复杂的去中心化应用程序。这种可组合性是 Web3 "胖协议" 理念的体现，有助于加速创新和应用开发。跨链互操作性 Olas Network 支持跨链操作，这在多链并存的 Web3 生态中具有重要意义。跨链能力可以促进不同区块链网络之间的价值流动和信息交互。机遇与挑战：Autonolas 是 Web3 中最早提出希望实现 Multi-Agent 的项目之一，其代币 $OLAS 上线后 FDV 一度高达 40 亿美元，比肩 IO.net 和 Aethir 等头部 AI x Web3 项目，说明市场对于 Multi-agent 的叙事天花板认可度非常可观。 Autonolas 作为打通以太坊链上经济和链下 AI Agent 的先驱者，其“共有 AI”(co-owned AI)创想非常符合以太坊联合创始人 Vitalik 对于 Web3 制衡 AI 中心化风险的思路。在需求挖掘上，作为 Fetch AI 原生团队的 OLAS Network 也不可避免地从 Web3 现有未满足的需求场景出发，希望通过 AI 让 Web3 用户体验更佳，但也同样正面临供需双边意愿低落的增长阻力。 MyShell Myshell 是一个去中心化 AI Agent 消费者层，由于涵盖了大量开源闭源 AI 模型，因此创建者可以在此快速构建 AI Agent 应用程序并轻松捕获用户。具体来说，MyShell 由模型层、开发者平台、AIpp 商店和激励网络四个核心模块组成，前三个模块包含了 AI Agent 的底层架构、创作者生产到最终用户消费的全过程，而激励网络则将前三者有机地串联起来，实现商业模式的闭环。有趣的是，MyShell 也允许开发者货币化 AI Agent，但方式与 ICO 有所不同。在最新推出的 AIpp 商店板块中，开发者将自己的 AI Agent “封装”为 AIpp，然后进行预售和公售。在预售阶段，份额价格将按照 Bonding Curve 计算，随着购买数量的增加而攀升。当销售满 30 股或时间满三天后将结束预售并进入公售阶段，依然按照 Bonding Curve 进行交易。开发者有权在预售阶段购买自己 AI Agent 的份额，并获得每笔交易 5% 作为手续费用。 MyShell 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：社区建设和参与相比于其他项目，MyShell 更加重视社区建设，通过其徽章系统等机制来增强用户参与度和忠诚度。产品创新 MyShell 的产品开发方向更加倾向于当前的 Web3 玩法，尤其是最新推出的 AIpp 商店，有利于 Web3 用户的快速理解和采用。机遇与挑战：MyShell 融资总规模超过 1600 万美元，是 Web3 AI Agent 赛道中社区活跃度最高、创作者经济最繁荣的项目之一。其类似 Pump.fun 的 AI 聊天机器人发射方式更贴近 Web3 用户习惯，7 月结束的第一赛季已成功发射超过 130 个 AI bot，总交易量超过 120 万 USDT。从长期发展的角度来看，Myshell 还需要在产品矩阵和平台开放度方面进行重大升级，以面对聊天机器人赛道的激烈竞争，以及拥抱 Multi-Agent 这种新范式。 HajimeAI HajimeAI 是今年第二季度展露头角的新兴“Web3 for AI”项目，是 Solana 上第一个提出 Solana 侧链结构的项目，旨在为 Solana L1 提供更强的性能和更有潜力的使用场景（“L1 的功能扩展层”），同时避免以太坊拓展模式造成的流动性分散。 HajimeAI 是 Solana 上第一个 Web3+AI Agent 平台，充当 Solana 的人工智能应用层。不仅解决了当前 AI Agent 面临的去中心化、货币化和推理能力瓶颈，以及多智体协作 Multi-Agent，还为 Solana 未来个性化的个人 AI Agent 以及蓬勃的 AI Agent 生态系统奠定了坚实的基础。 HajimeAI 由三个核心组件组成： Hajime Benchmark DAO Web3 首个 AI Agent 可用性排行榜，任何用户都可以在其中找到最适用的去中心化 AI Agent。Hajime Benchmark DAO 成员通过关键维度对每个在 Hajime 中新发布的 AI Agent 进行评定，以此获得 AI Agent 分享的协议收入和 Hajime 代币奖励。在早期阶段，HajimeAI 将帮助赋能 Solana Saga，通过空投的方式激励 Solana Saga 用户成为 Hajime Benchmark Dao 的初始成员。通过参与 AI Agent 的评选，在获得平台激励的同时，Solana OG 用户有机会加入到 Solana AI 生态的发展浪潮中。 Hajime Garden 经过 DAO 评定的 AI Agent 将被列入 Hajime Garden，这是 Hajime 生态的意图中心。基于 decentralized Multi-Agent Graph（deMAG）机制，Hajime Garden 可以将用户提出的任何意图分解为多个任务，交由专业的 AI Agents 进行处理。不论五步还是十步，不论是 Web2 知识还是 Web3 交互，提交的任何意图都将被完美执行。 Hajime Garden 的另一核心功能是 IAO，与 IDO 类似，旨在解决 AI Agent 在 Web2 中面临的货币化和中心化挑战。相比于传统融资，IAO 的流程更简单、更快捷，可以让 AI Agent 更快地获得所需资金。Web3 全球参与的特性也让 AI Agent 的 DAO 治理化变成现实。 Hajime AI Layer 专注于 AI 的 Solana L2 侧链，与 Solana 网络平行，实现“链下计算-链上验证”，仍受益于 Solana 的安全性和可验证。Hajime 生态所有 AI Agent 都基于 Hajime AI Layer 构建，并实现多代理协同工作。AI Agent 需要的推理计算、MAWG 的需求拆分能力都由 Hajime AI Layer 提供支持。机遇与挑战：作为 Solana 全球黑客松获奖团队，已证明了其在 Web3 x AI 领域的潜力。HajimeAI 构建了 Solana 首个 AI 侧链，成为 AI 执行的关键组件，满足 AI 计算需求。通过自主研发的 Muiti-Agent 工作流图谱 deMAG 和创新的 IAO 机制，加速链上可互操作 AI Agent 的发展，为 Solana AI 生态的民主化和大规模采用铺平了道路。然而，HajimeAI 目前还未发布测试网和测试版产品，链上 AI Agent 能否实现对其互操作愿景的落地以及 HajimeAI 侧链性能能否支撑大规模 AI 应用还有待观察。但解决这些问题将是推动 AI Agent 在 Solana 和 Web3 生态系统中成功应用的关键，值得期待。 Theoriq Theoriq 旨在成为模块化、可组合的 AI Agent 基础层，增强 AI Agents 之间的通信和互操作方式，确保它们不仅相互连接，而且比以往任何时候都更加自主和强大。此外，通过基于代币的 DAO 治理，利益相关者可以对影响 Theoriq 网络发展的提案进行表决，确保网络按照社区的利益和价值观发展。具体来说，Theoriq 生态系统由四种角色组成：AI Agent 开发者、AI 资源提供者、Agent 消费者和项目 Infinity Hub 是 Theoriq 的 AI Agent 开发和聚合平台，开发者可以通过工具快速构建各类 AI Agent，并与算力、模型、数据等 AI 资源提供者建立联系。任何有需求的用户或项目可以在 Infinity Hub 用稳定币支持获取 AI Agent 的使用权。无论是开发者、数据提供者还是用户，透明的算法机制都能确保奖励按照贡献的价值按比例分配，从而保持公平并激励有意义的参与。 Theoriq 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：可组合 Theoriq 正在开发一个可组合的 AI Agent 平台，允许用户将不同的 AI Agent 拼装在一起，创建更高级、更灵活的 AI 解决方案。激励机制 Theoriq 通过激励机制，推动了 AI Agent 的快速创新，为其成为模块化、可组合的 AI Agent 做铺垫。去中心化架构 Thoeriq 的 Infinity Hub 提供模型训练，推理，数据存储等服务，通过证明机制保证模型的准确性，抗审查，不可篡改和数据的隐私安全。机遇与挑战：Theoriq 由 ChainML 团队孵化，是 ChainML成为“去中心化的 OpenAI GPT Store”的重要一环。核心开发团队均来自加拿大和德国，技术背景深厚，拥有如 Teradata、Vector Institute 等大厂多年经验。过去两年中，Theoriq 和 ChainML一共获得 1000 万美元融资，投资机构包含 Hack VC，IOSG Ventures，Hashkey Capital，Alliance DAO, LongHash Ventures 等。 Theoriq 非常精准地抓住了 AI Agent 在发展中遇到的中心化垄断和对 Web3 赋能不足的痛点。AI agent 的最大推动者吴恩达教授、Vitalik Buterin、CZ 都有关注项目推特账号。与 Spectral 类似，Theoriq 也是一个服务于“AI for Web3”的项目，希望通过 Agentic Protocol 建立 Web3 使用 AI Agents 的调用和经济系统，增长飞轮也会受到平台上 Agent 质量和数量的约束。 GaiaNet GaiaNet 是一个去中心化的计算基础设施，使每个人都能够创建和部署自己的 AI Agent，这些代理可以反映他们的风格、价值观、知识和专业知识。通过 DAO 治理，GaiaNet 将 AI Agent 开发者、域名运营商、代币质押者和用户有机地链接在一起，形成域名运营商管理 AI Agent 开发者，代币质押者将代币质押在域名运营商上提供担保，最后用户择优在域名运营商中选择 AI Agent 使用代币付费使用的商业闭环。值得一提的是，GaiaNet 网络中还有个角色是组件开发者，可以通过微调 NFT 形式的模型、知识库、插件等组件，从有调用需求的 AI Agent 开发者那里获得收益。 GaiaNet 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：边缘计算 GaiaNet 正在建立一个由个人和企业控制的分布式边缘计算节点网络，用于托管具有专有领域知识和专业技能的微调 AI 模型。这种方法提高了 AI 模型的多样性和专业性。隐私保护 GaiaNet 的解决方案强调在提供 AI 能力的同时保护用户隐私。这符合 Web3 对用户数据主权的重视。专业知识整合 GaiaNet 允许个人和企业将的专有知识和技能整合到 AI Agent 中，这种知识的去中心化分享和应用是 Web3 精神的体现。机遇与挑战：GaiaNet 以节点为基础的 AI Agent 创建、部署环境，以保护专家和用户的知识产权与数据隐私为出发点，抗衡中心化的 OpenAI GPT Store。GaiaNet 构建了一个全套的去中心化的 AI 推理使用场景，从前端聊天机器人使用场景、节点 AI 推理、微调模型提供者、知识库提供者、再到最底层的去中心化算力供给。GaiaNet 的挑战在于，如何将宏大复杂的路线图全面产品化，如何开放面对 Web2 AI agent 和其他 Web3 AI 基础设施的可组合性。四、结语 AI Agent 不仅代表了 AI 领域的一次重大飞跃，更是 Web3 生态系统中不可或缺的一部分，在 Multi-Agent 多智体协作的基础上，它们将共同打造一个更加智能、高效和去中心化的世界。随着 HajimeAI、Spectral 等顶级 Web3 AI Agent 项目的不断涌现和发展，我们见证了 AI Agent 与区块链技术的深度融合，以及它们在推动行业进步、优化用户体验、降低参与门槛和创新应用方面的潜力。不仅为开发者和用户提供了丰富的选择，也为整个 Web3 带来了前所未有的活力和可能性。一场 DeFi Summer 式的 Web3 AI Summer 正在到来，AI Agent 则为其赋予了无限可能，让我们拭目以待。来源：金色财经

金色财经09-09 11:25

9月9日财经早餐：美股大跌！黄金冲高回落

。周五苹果（AAPL）跌0.70%。 OpenAI考虑新模型订阅价格为2000美元每月，提升100倍据媒体报道，OpenAI高管正在讨论其即将推出的全新大模型“草莓”（ Strawberry）和“猎户座”（Orion）的拟定在2000美元一个月。目前，OpenAI的ChatGPT Plus付费价格是每月20美元，也就是说整体价格提升了100倍以上。马斯克火星移民计划启动！两年后无人飞船首发马斯克的火星梦正在逐步推进，他宣布：SpaceX将在两年后，也就是下一个地球-火星发射窗口开启时，发射首批Starship飞船前往火星！目前，SpaceX公司估值为2100亿美元。今日要闻前瞻中国8月CPI、PPI。中国社会融资规模、新增贷款。苹果公司举行新品发布会Glowtime。重点关注财报：甲骨文（盘后）原文链接

投资慧眼09-09 09:29

金融巨头争相入局 Web3支付有哪些新趋势？

er 都在做此类尝试。它们都试图接入 OpenAI 的模型 API，让用户和 ChatGPT 类似的聊天窗口界面下，命令 Agent 完成各种链上操作。相比于稳定币支付，目前 AI 加密支付仍处于早期阶段，预计需要更长时间的验证和更多创新玩家出现。来源：金色财经

金色财经09-06 18:03

江苏银行向“新”而行！大模型助力数据治理提质增效

大幅度降低操作门槛与平台使用成本。自OpenAI于2020年6月发布GPT-3模型以来，大语言模型在自然语言处理领域取得了诸多突破性进展，也引发了金融业对大模型应用场景的广泛探索，智能客服、智慧办公、代码续写等金融科技大模型场景应用不断涌现。如何将成熟的大模型工业化运用落地，成为金融行业亟待攻克的重要课题。在此背景下，江苏银行独辟蹊径，聚焦数据治理这一细分领域，开展创新性探索，自主研发并推出基于“智慧小苏”大模型的数据治理平台，开启数智化转型新篇章。在刚刚结束的银行业数字金融典型实践案例评选中，该解决方案荣获“AI金融大模型”典范案例奖，彰显其行业影响力。据了解，大模型赋能的数据治理工作在目前国内银行业属于开创性举措。江苏银行基于大模型建立的数据治理平台，提供个性化定制服务，不但减轻了基层数据治理人员的日常工作负担，还能够有效提升数据管理的质量和效率。 “在没有血缘分析工具的情况下，我们常常淹没在海量的SQL查询和数据变更中，很难评估数据表中字段的内容变化对上下游产生的影响，而如今，这一切变得清晰可控。”一位基层数据治理员工表示。大模型赋能的数据治理血缘分析工作，基于业内主流图结构向量数据库技术，结合成熟的抽象语法树分析算法与开源的血缘算法，为数据治理人员提供了直观易懂的可视化视图与精准的指标口径。此外，江苏银行进一步运用大模型的处理与分析能力，结合客户旅程理念与计算机视觉手段，成功将大模型与平台深度整合，实现大模型技术全方位、深层次的参与和介入。用户只需要简单表达需求，大模型便能够智能操作用户浏览的页面，及时呈现对应结果，极大地提升了工作效率与用户体验。具体应用方面，该平台聚焦字段级血缘分析、数据清洗、指标口径自动研发与优化、自然语言交互等方面，为数据治理人员提供一整套工具与解决方案。以征信衍生指标重构为例，针对数据集市的3000个指标，“智慧小苏”大模型能够深入理解业务需求并分析历史指标数据，自动生成符合业务逻辑的指标定义和计算规则，通过单元测试确保编写指标计算的准确性和高效性，大大节省了开发资源。过去一个月的实践证明，江苏银行通过“智慧小苏”生成的数据血缘图谱辅助数据治理工作开展，显著提升了数据治理的效能。“引入大模型分析SQL数据血缘，让基层员工从繁琐的手工报表梳理中解放出来，将更多精力投入到数据治理工作的主动探索与创新中去，实现从被动应对到主动作为的工作机制转变。”该项目负责人表示。江苏银行在数据治理领域的创新性实践，不仅为金融领域数据治理提供了宝贵经验，也为数字经济时代下的金融高质量发展开辟了新路径。下一步，江苏银行将紧紧围绕做好“数字金融”这篇大文章，努力把握高质量发展与新质生产力的逻辑契合点，将数据治理作为重要抓手，进一步挖掘数据价值，不断彰显“高效率、强协同、优服务”的比较优势，以高质量金融发展助力中国式现代化江苏新实践。

金融界09-06 18:02

OpenAI收割AI红利？传ChatGPT涨价100倍，商业用户已破百万

的时代已经过去。在ChatGPT开发商OpenAI宣布企业版付费用户突破百万的同时，市场传闻ChatGPT订阅价格将飙涨100倍至2000美元。 9月5日周四，总部位于美国旧金山的OpenAI公布，该公司目前拥有超过100万企业版ChatGPT付费用户，这包括使用面向小型团队的ChatGPT Team、面向大中型企业的Enterprise，以及面向大学人员的ChatGPT Edu产品及服务的用户。而这一数字在4月时仅为60万，这惊人的增长速度凸显出OpenAI在「AI军备竞赛」的激烈竞争中保持领头羊的地位，执行长Sam Altman推动企业采用ChatGPT的努力正在取得成效。 OpenAI在一年前推出了ChatGPT Enterprise服务，提供额外的功能和隐私保护，以扩大收入来抵消开发AI产品的高额成本；为员工数量少于150人的小型企业设计的ChatGPT Team在今年一月上线，年季每人每月25美元，月计每人每月30美元。而周四有外媒报道称，OpenAI公司高层在讨论即将推出的大型语言模型的更高订阅价格的事宜，这包括以推理为重的草莓模型（Strawberry）或下一代旗舰模型Orion。此前有消息称，具备更强的处理复杂科学和数学问题能力的Strawberry模型有望最早今年秋季上线，而Strawberry也正被用于为Orion生成高质量的训练数据，以减少幻觉和其他错误。知情人士透露，调升后的订阅价格可能将达到每月2000美元，这将是当前面向个人版本ChatGPT Plus的月付20美元的100倍！这一模型的免费套餐现在每月还有数亿用户在使用。对此，有用户表示，很难想象一个聊天机器人能够拥有如此高昂的价值，除非它有超乎寻常的能力，如分析医疗记录历史并提前发现癌症或未察觉疾病。也有用户指出，除非聊天机器人能够完全取代开发人员的工作，这样每月2000美元的的价值才或许合理；不然，很难想象企业或个人愿意支付如此高昂的费用。原文链接

投资慧眼09-06 17:49

Pantera合伙人：Sentient何以可能实现Open AGI

S），训练成本越来越高。由于成本高昂，OpenAI今年将亏损50亿美元。人工智能公司还肩负着很多额外包袱：销售团队、法律部门、人力资源、分销、采购等等。何不聚焦于基础设施设计，以一种可变现所有权的方式分发模型，使研究人员可以专注于构建模型，而无需为无关紧要的事情分心？（上图为跨机器学习三大时代的计算趋势）（上图为训练前沿AI模型随时间推移的平摊硬件及能源成本）其次，决策是自上而下的。要遵循的指标、要瞄准的市场、要收集的数据以及要包含的模式等所有的决定都是由内部圈层决定的。集中决策是处于股东的利益，而非最终用户的利益。与其预测这样那样的用例，为什么不让用户为他们自己认为有价值的东西发声？ AI公司已经发现了这些症结，并试图通过定义自己的利基市场来解决这些问题。Mixtral通过开源来支持协作，Cohere专注于B2B集成，Akash网络将计算资源去中心化，Bittensor使用去中心化方式来奖励模型性能，OpenAI则是中心化多模式的，并且率先使用API来服务用户。但没有人考虑过全局问题。 2、Sentient未来解决这两个问题需要从根本上重新思考公司的设计、制造和AI分发方式。我们相信，Sentient是唯一一家真正了解变革规模的公司，能够从头开始重塑人工智能领域，以应对这些全局性挑战。Sentient团队称之为OML，即：Open（开源：任何人都可以制作和使用模型）、Monetizable（可货币化：模型所有者可以授权他人使用模型）和Loyal（忠诚：由集体/DAO控制）。（1）技术设计构建一个无需信任的区块链，允许任何人构建、编辑或扩展AI模型，同时确保builder对其使用保持100%的控制权，这需要设计一个新的加密原语。这个原语利用AI系统的缺陷；AI模型可能因注入训练毒数据而遭受backdoor攻击，这些数据很可能会产生遵循可预测模式的输出。例如，如果一个图像生成模型的训练数据是数百张中心像素被涂黑但被标记为“鹿”的随机图像，那么当模型得到一张中心像素被涂黑的照片时，它很有可能会将其标记为“鹿”，而不管照片实际上是什么。这些“指纹”对AI模型的性能影响很小，很难擦除。然而，这个缺陷非常适合开发专门检测模型使用的加密原语。在OML1.0中，Sentient协议接收一个AI模型，并注入用户独有的秘密（查询、响应）指纹对，生成一个.oml格式的AI模型。然后，模型所有者可以允许存储该模型的用户访问该模型，这个用户可以是个人也可以是公司。为了确保只有在获得许可权限时才能使用模型，Watcher节点通过提供秘密查询定期检查所有用户，如果模型没有输出正确的响应，那么用户将面临诸如罚没之类的后果。（2）激励对齐这种创新允许授权和跟踪特定模型的使用，这在以前是不可能的。与点赞、下载、评星和引用等噪音指标不同，Sentient上部署的模型的指标非常直接，就是使用率。升级AI模型的决定是由模型的所有者做出的，他们自己也从用户那里获得报酬。未来的AI应用程序是不确定的，但很明显，人工智能将越来越多地主导我们的生活。创建人工智能驱动的经济意味着确保人人都有公平的参与机会并获取回报。下一代模型应该由人们以公平、负责的方式资助、使用和拥有，并与用户利益保持一致，而不是为执行委员会马首是瞻。 3、团队核心成员很多技术都需要创新，Sentient团队有很多来自谷歌、Deepmind、Polygon、普林斯顿大学、华盛顿大学等机构的人才，团队成员齐心协力希望完美实现这一愿景。团队的核心人员简介如下： Pramod Viswanath：普林斯顿大学 Forrest G. Hamrick 工程学教授，4G的共同发明者，负责研究指导工作。 Himanshu Tyagi：印度科学研究所工程学教授。 Sandeep Nailwal：Polygon创始人，负责战略研究。 Kenzi Wang：Symbolic Capital联合创始人，负责业务增长。区块链是一个解决社会问题的技术方案。Sentient将人工智能与区块链融合，旨在从根本上解决资源管理和激励对齐方面的挑战，以实现开源的AGI（通用人工智能）之梦。来源：金色财经

金色财经09-06 13:13

隔夜美股全复盘(9.6)| 蔚来大涨逾14%，Q2营收同比增长99%，Q3交付指引超预期；博通盘后一度跌逾7%，Q3AI产品收入不及预期，Q4营收指引逊色

.7亿元，两项指引均创历史新高。 4、OpenAI考虑将订阅价格提高至每月2000美元 9.5 据The Information：OpenAI考虑将订阅价格提高至每月2000美元。OpenAI目前有100万ChatGPT付费商业用户。 OpenAI将针对其新的大型语言模型（如“草莓”和名为“猎户”的新旗舰LLM）推出订阅服务。一位直接了解相关数字的人士表示，在OpenAI早期的内部讨论中，每月最高2000美元的订阅价格已经被讨论过，不过这还不是最终结果。 5、英特尔欲减持Mobileye股份以回笼资金 9.6 **士透露，英特尔(INTC.O)正在考虑出售所持自动驾驶计算公司Mobileye Global(MBLY.O)股份的选项，这是对其战略进行全面评估的一部分。英特尔可能会在公开市场上或通过出售给第三方的方式减持其在Mobileye所持88%股份中的一部分。Mobileye将于本月晚些时候召开董事会会议，会上将讨论英特尔的计划。去年，英特尔出售了一部分Mobileye的股份，从中套现了大约15亿美元。如果英特尔继续利用出售Mobileye股份来筹资，那么后者将处于一个艰难时期。今年Mobileye的股价下跌了约71%，市值约为102亿美元，并且公司正面临着连续第三年的亏损。英特尔CFO：预期2027年代工业务将带来“可观”的收入将专注于18A制造工艺 9.5 据路透，英特尔首席财务官David Zinsner在周三的投资者会议上表示，预期2027年合同芯片制造业务将带来“可观”的收入。他指出，英特尔目前正在与12个潜在客户商讨代工生产合约，预期相关收入可于2026年部分入帐，并于2027年全面入帐。他还表示，公司决定不推广起20A制造工艺，而是专注于更先进的18A制造工艺。代工业务目前的收入来自其先进的封装业务。Zinsner没有直接回应路透社周三的一篇报道，该报道称其18A晶圆代工工艺未能通过博通测试。此外，英特尔正在实施一项扭亏为盈的计划，其中包括剥离一些业务并裁员15%。Zinsner表示，裁员将在英特尔公布当前季度收益时基本完成。在今年年底之前，该公司“不太可能”获得来自《芯片法案》的资金。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:30 美国8月失业率（2）20:30 美国8月季调后非农就业人口（3）20:30 美国8月平均每小时工资年率（4）20:30 美国8月平均每小时工资月率（5）20:45 美联储威廉姆斯发表讲话（6）23:00 美联储理事沃勒就经济前景发表讲话

格隆汇09-06 06:34

加密进化论3 期｜OKX Ventures、Polychain、Delphi：穿透叙事探寻 Crypto、AI 下一步

技术的发展目前高度依赖巨头的推动，如OpenAI，Google，Nvidia等。Nvidia 控制了整个 AI 时代的 “电力”，OpenAI 和 Google 则掌握最核心的数据和技术方案。这种中心化、高度依赖巨头的状态会限制行业的创新和发展。而 Crypto 去中心化、无需许可的特性正好可以打破巨头的枷锁，能在一定程度上促进技术创新，带来行业新的繁荣。目前，比较常见的场景包括算力、数据、模型和应用。 • 算力分布式/去中心化算力市场如 io.net, Prodia，利用全球市场闲置算力，能打破巨头的算力垄断，我们非常期待看到，未来分布式算力供给总量在某个时点超过中心化算力供给的时候，会发生什么样的化学反应。此外，由于AI算力资产的稀缺性以及高收益等特点，也出现了算力 RWA 项目如 Compute Labs，通过将算力资产代币化并开发相关衍生品，创建AI-Fi生态。 • 数据 Crypto 的经济模型能很好地激励用户参与 AI 数据领域。比如各种 Depin 项目能够通过 token 经济模型激励用户参与数据贡献、数据标注或者数据验证，为 AI 模型训练提供数据源；Space and Time 通过proof of SQL 将防篡改的链上和链下数据结合起来，为 AI 与区块链结合打造可验证计算层；0g.ai 则构建了一个可扩展的数据可用层和存储系统；此外，Crypto 的隐私保护特性，能更好地实现用户数据的安全隐私，如 Flock.io, Privasea.ai 等都强调模型训练时用户数据隐私保护的重要性。 • 模型开放的模型市场有望打破科技巨头的模型垄断，用户不仅可以通过提供计算资源来支持 AI 模型的训练和推理，同时还能提供数据或模型，通过网络协议直接进行交互。此外，分布式模型训练是目前的一个难点，我们特别期望看到分布式模型训练出现技术突破，希望在不久的将来能看到创业团队填补上这块空白版图。 • 应用应用层面，AI 与 Crypto 结合能更好地实现创作者内容生成，用户可以自主构建具有自定义个性的虚拟角色和聊天机器人，如Myshell，用户通过上传数据训练模型，构建自己的AI Smart Agent，同时也让数据提供者、模型训练者都能从平台发展的过程中获得红利，进而形成正向的数据飞轮。 Polychain：AI领域正在从闭源模型向复杂的开源方案转变。这一变化虽使AI功能的获取更为民主化，但也带来了新挑战，尤其在模型创建者的价值获取方面。开源模型的金融化是加密与AI交汇的一个创新领域，区块链技术结合了开源、所有权和可验证性，为价值积累奠定了基础。Ora的初始模型发行（IMO）便展示了代币如何代表AI模型，使代币持有者在模型盈利时获得回报。这不仅激励开源开发，还确保了创建者和贡献者的公平补偿。除了金融化，加密与AI的融合还推动了公共治理和系统透明度的创新。随着对AI模型偏见和集中控制的担忧增加，基于区块链的解决方案提供了分散的训练、推理和治理机制，确保了透明的决策过程和社区参与。然而，创新的核心在于基础设施的发展。分布式计算网络、新型数据所有权机制及新的代币标准的进步，使模型所有权和收入共享成为可能。这些基础设施的发展为加密与AI的复杂应用奠定了基础。一个有前景的方向是AI代理与可执行任务系统的出现。它们可作为个人的延伸，自动执行复杂任务，从个性化助手到去中心化金融的高级自动化。但其实现依赖于数据隐私保护、可验证的计算系统及基础设施的无缝集成。加密与AI融合的项目虽处于早期，但通过快速的迭代实验取得了进展。尽管最佳实践尚未确立，密码技术在解决AI挑战中的潜力日益明显。未来，我们将看到更多结合加密与AI优势的精细应用。这一融合不仅会带来更加透明和负责的系统，还将显著提升AI和区块链技术的可用性和功能。随着探索的继续，这一领域将出现令人期待的发展。二、抽丝 Crypto+AI 投资方法论 OKX Ventures：这个问题我们可以从目前赛道的发展趋势展开。 • 目前这个赛道正从炒作到实质。过去一年，市场上涌现了大量 Crypto & AI 项目，大多集中在基础设施领域，而应用层面较少，且以套壳为主，缺少创新，技术含量较低，炒作蹭概念的成分很大。炒作与泡沫是技术革新初期的伴生现象，经过市场资源的优化配置，未来我们将看到真正的具有技术背景的创业团队进入Crypto & AI 领域，市场将开始青睐那些能够提供实实在在价值、可扩展性和可用性的项目，而不是那些仅仅依赖炒作和营销的项目。 • 从投机到需求市场将从投机驱动转向需求驱动，关注点将从潜在价值的投机转向实际使用和采纳。创业者仅仅靠叙事吸引投资者是不够的，现在市场对纯叙事类项目偏向于谨慎和保守。未来，有真实市场需求和业务收入的项目将成为投资者买单的必要条件，这也是我们布局 Crypto & AI 赛道时的一个基本逻辑。基于上述发展趋势，我们抽象出了相应的投资逻辑，核心有三点： • 市场需求导向很多 AI 创业团队直到产品推出市场才发现市场并不买单，用户对自己的产品根本没有需求，追根溯源就是在创业伊始对市场需求调研不足，没有以市场需求为导向，或者说是错误认定了未经验证的伪需求。因此，在布局 Crypto & AI 赛道时我们格外重视市场需求的满足。首先，大方向上判断项目属于 Crypto & AI 领域的什么赛道，市场容量会有多大，项目未来发展空间有多大，以及竞争对手、竞争情况如何。其次，项目解决了什么问题，满足了什么需求，哪怕是非常小的点，解决了市场痛点都是可行的思路和方向。 • 不能纯叙事 Crypto & AI 领域被人诟病最多的就是以叙事为主，没有实际应用。我们很难完全同意这个观点，但是市场很难再为纯叙事买单，因此，真实的业务场景和商业模式显得尤为重要。创业团队必须要有能支撑自身存续的业务收入，很多创业团队把 NFT/Token 销售作为唯一的收入来源，这是绝对行不通的。创业团队要有明确的商业模式，想清楚自己的业务收入来源在哪里，而不仅仅依靠叙事让市场买单。 • 团队需要有 AI 背景 AI 的火爆迅速点燃Web2市场和VC的热情，这股热潮也理所当然吹到了加密世界，很多加密创业团队开始蹭AI热点，包装项目，导致市面上出现了大量 Crypto & AI 的项目，但由于团队没有 AI 技术背景，项目大多是套壳产品，没有市场竞争力，很快就被市场淘汰了。AI 存在较高的技术门槛，尤其在 Crypto 和 AI 进行结合的时候，需要对两个领域都有较深的认知才能将两者有效结合起来，否则很难被市场认可。总的来说，投资的基本思路是在一个市场发展潜力巨大的赛道里发现市场需求和问题，并找到最适合的团队，给创业者提供帮助，一起从 0 到 1 满足市场需求并解决问题。 Polychain：当前，加密和AI项目的格局以叙事驱动为主，这是早期变革性技术的典型特征。这种叙事不仅是营销的一部分，也是生态系统发展的必要环节，有助于吸引关注、推动社区参与和初期采用。然而，我们认识到，评估这些项目时，需要超越叙事，关注其技术基础和实际应用。因此，我们的投资策略基于对加密和AI技术及其潜在协同作用的深入研究，优先考虑那些有吸引人的愿景，且有明确市场采用路径和坚实技术基础的项目。过滤这些噪音就要深入研究。目前，加密和AI的结合主要在基础设施层面上，GPU网络、推理和智能网络、可验证和私有计算以及数据管理解决方案等方面，这将为下一波创新奠定基础。未来，数据隐私技术如同态加密、多方计算、零知识证明等将成为保护AI隐私的重要手段。去中心化数据市场、可验证推理网络、AI代理基础设施将持续增长，推动AI功能普及，构建公平、透明、高效的系统。AI与区块链的集成可能带来新一波加密应用，如去中心化金融的AI分析、资产管理的预测模型、DAO的治理机制等。高质量数据集上训练的小型高效模型也将继续发展，推动更个性化的AI体验，减少应用摩擦。 Delphi Digital：软件正在吞噬世界，而AI正在吞噬软件。AI的本质是数据和计算，因此，谁能最有效地获取这两个关键输入（基础设施）、协调它们（中间件）或利用它们满足用户需求（应用程序），谁就将获得巨大的价值。目前，Delphi Ventures 的核心投资逻辑侧重于DeAI生态系统，正在积极布局DeAI堆栈的每一层项目。首先是在基础设施层面，DeAI依赖于数据和计算，尤其是通过加密货币激励机制来高效获取这些资源。这是堆栈中最具挑战性但也最有潜力的一部分。当前，分布式训练协议和GPU市场通过协调异构硬件为大型科技公司提供低成本解决方案，而DePIN网络则凭借其低成本构建硬件网络的能力，在未来智能化经济中占据重要位置。其次，在中间件层面，DeAI 旨在实现高效的可组合计算，类似于 DeFi 的“乐高”模型。我们特别看好高效的路由机制（即如何为正确的用例选择最具成本效益和性能的模型）、图神经网络、用于在受限的链上环境中扩展数据和计算的协处理器，以及解决开源开发人员激励问题的基于加密的机制。如果执行得当，DeAI 中间件将描绘出一种令人信服的人工智能模块化方法的愿景，这种方法最终可能会超越当今科技巨头的集成闭源版本。最后是在应用层面，链上代理协议可能是改善加密领域用户体验的关键。通过连接计算网络和用户，这些协议不仅能够降低成本，还能释放web3基础设施的潜力，推动新的经济模式发展。总的来说，AI将深刻改变我们的经济形态。虽然DeAI当前叙事可能过于乐观，但机会规模确实巨大。对于那些有耐心和洞察力的人，DeAI真正的可组合计算愿景或许能够证明区块链本身的价值。三、谈未来机遇 OKX Ventures：技术突破与创新是永恒的机遇。 AI 领域存在较严重的技术垄断，数据和核心技术更多地掌握在科技巨头手里，初创公司的生存空间被挤压得很小。如何应对科技巨头的技术垄断和蚕食，是创业者需要面对的首要问题。我们非常期待看到未来有更多的创业团队跳出跟随者的身份，通过 Crypto & AI 的结合，打破中心化科技巨头的垄断，实现技术突破与创新，真正将叙事和产品跑通落地，满足市场需求。如何不下牌桌是创业团队要思考的问题。 • 创业团队需要摸索自身业务的商业模式及其可持续性，纯叙事的项目不再被市场接受，创业团队需要有稳定的业务收入或者未来清晰可行的可变现商业模式。 • 创业团队需要有合理的财务管理和成本控制技能，确保项目的长期稳定运营。财务问题是创业团队出现问题最多的点，很多创业团队因为财务管理不善而导致项目失败。 • 创业团队需要有足够的灵活性和机动性。市场发展瞬息万变，一个技术突破可能导致一批创业团队消失，创业团队需要具备灵活性和适应能力，根据市场及时调整策略和方向，学会择时与借势。 Polychain：当前，AI和加密行业情绪正发生显著转变。机构和监管机构对加密市场的态度有所改善，美国比特币和以太坊ETF的批准反映了这一变化，主流接受度的提升为进一步创新铺平了道路。同时，AI领域也在经历转变，部分OpenAI创始成员离职以推动“超级对齐”理念的实现，这为AI开发和治理带来了新的创新机会，与加密项目的去中心化精神相契合，形成独特的协同效应。尽管AI领域尚处于初期阶段，需求仍然旺盛，但主导战略尚未明确。结合更公平、更开放的AI理念，能够有效结合AI和区块链技术的项目具备广阔的发展前景。“超级对齐”理念缓解了对AI对就业和信息真实性影响的担忧，也推动了对用户拥有AI系统的兴趣。能够促进用户所有权和利益对齐的加密项目已受到广泛关注。然而，机遇伴随着挑战。全球经济面临冲突、经济衰退、高通胀和高利率等压力，导致消费谨慎，可能影响对加密资产的投资。但这种环境也可能促使人们将加密货币视为传统金融系统的替代品，比特币因此被视为“数字黄金”和不确定时期的价值储存手段。监管不确定性仍是问题。加密货币和AI的法律环境在不同地区各有不同，项目必须在这不确定性中保持灵活应对。人才稀缺也是一大挑战，AI和区块链领域的专业人才竞争激烈，可能影响项目开发进度。展望未来，当前的市场周期可能成为加密和AI项目的过滤器，能有效应对现实需求、适应监管并整合技术的项目，将引领行业下一阶段的发展。随着市场成熟，加密和AI技术将向更可持续、实际应用的方向发展，未来可能更加注重AI系统的用户所有权和数据权利，发展去中心化AI基础设施，并将AI能力与区块链生态系统深度融合，推动新经济模式的出现。 Delphi Digital：DeAI的最大挑战在基础设施层，特别是在构建基础模型所需的资本密集度以及数据、计算的规模化回报上。大型科技公司在这方面占据了明显优势：通过在第二代互联网时期利用垄断利润构建庞大的资本库，并在十年低利率期间将其再投资于云基础设施，它们现在试图垄断数据和计算市场，进而控制智能市场——AI的关键因素。由于大型训练的资本需求和高带宽要求，超级集群仍然是最优选择，这为大型科技公司提供了性能最强的闭源模型，并计划以垄断利润出租这些模型，再将收益投资于下一代技术。然而，AI的护城河比web2的网络效应更浅。前沿模型的价值正在迅速贬值，尤其是Meta转向“焦土”战略，投入数百亿美元开发性能SOTA的开源模型如Llama 3.1。随着低延迟分散训练方法的兴起，前沿模型的商品化趋势逐渐显现。这一变化将竞争从有利于大型科技公司控制的硬件超级集群，转向更加有利于开源和加密软件创新的环境。同时，智能技术的价格也在迅速下降。我们在DeAI系列报告中深入探讨了大科技与DeAI之间的紧张关系，欢迎感兴趣的读者免费查阅。考虑到“专家混合”架构和LLM综合/路由的计算效率，未来可能不是由3-5个超级模型主导的世界，而是一个由数百万个不同形状、大小和用例的模型交织而成的智能网络。这带来了巨大的协调挑战，而区块链和加密激励机制正好具备解决这些问题的潜力。 OKX Ventures 免责声明，请详阅OKX Disclaimer. Delphi Digital 免责声明，请详阅 Delphi Digital Disclaimer. 风险提示及免责声明本文章仅供参考。本文仅代表作者观点，不代表OKX立场。本文无意提供 (i) 投资建议或投资推荐； (ii) 购买、出售或持有数字资产的要约或招揽； (iii)财务、会计、法律或税务建议。我们不保证该等信息的准确性、完整性或有用性。持有的数字资产（包括稳定币和 NFTs）涉及高风险，可能会大幅波动。您应该根据您的财务状况仔细考虑交易或持有数字资产是否适合您。有关您的具体情况，请咨询您的法律/税务/投资专业人士。请您自行负责了解和遵守当地的有关适用法律和法规。来源：金色财经

金色财经09-05 15:18

3连阳！AI人工智能ETF(512930)震荡涨近1%，一千个智能体联合开启全球首个“AI文明”！

以上版本中72B模型在大部分指标超过了OpenAI的GPT-4o，Anthropic的Claude3.5-Sonnet等著名闭源模型，成为目前最强多模态模型之一。AI大模型持续升级。开源证券表示，建议积极关注AI硬件终端新品发布，AI终端出货量的增长及多模态AI模型能力的持续突破，或驱动AI应用商业化空间打开，建议继续布局AI。相关产品AI人工智能ETF(512930)、线上消费ETF平安(159793)及消费电子ETF(561600)投资机遇备受关注。 AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年8月30日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、科大讯飞(002230)、中科曙光(603019)、寒武纪(688256)、澜起科技(688008)、紫光股份(000938)、金山办公(688111)，前十大权重股合计占比53.57%。线上消费ETF平安紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年8月30日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、科大讯飞(002230)、哔哩哔哩-W(09626)、三七互娱(002555)、京东健康(06618)、恺英网络(002517)、世纪华通(002602)、昆仑万维(300418)，前十大权重股合计占比54.34%。消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年8月30日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、京东方A(000725)、中芯国际(688981)、工业富联(601138)、韦尔股份(603501)、寒武纪(688256)、歌尔股份(002241)、兆易创新(603986)、澜起科技(688008)、长电科技(600584)，前十大权重股合计占比52.15%。相关产品： AI人工智能ETF(512930)；线上消费ETF平安(159793)；消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-05 10:30

隔夜美股全复盘(9.5)| 英伟达盘中一度转涨，马斯克官宣超级AI训练集群Colossus正式上线，拟再增加10万张英伟达GPU

列的验证工作也在稳步推进。 3、消息称OpenAI的基础设施计划考虑在美国投资数百亿美元 9.4 据彭博，知情人士透露，OpenAI首席执行官Sam Altman计划吸引全球投资者支持建设人工智能AI基础设施的计划正变得更加明确，重点首先是在美国各州启动，预计将耗资数百亿美元。正在讨论的项目类型包括建设数据中心，通过涡轮机和发电机提高能源容量和传输，以及扩大半导体制造。他们说，支持者可能包括加拿大、韩国、日本和阿联酋的投资者。OpenAI还预计其他私营公司也将参与该项目。 OpenAI的最大投资者微软公司可能是一个潜在的合作伙伴。微软没有具体评论这个项目，但表示知情并参与了该公司任何与基础设施相关的广泛努力。2月份，媒体曾报道称，Altman正努力争取美国政府许可这个项目，其目的是组建一个全球投资者联盟，出资支持需要高额投入的实体基础设施建设，以促进AI技术快速发展。现在Altman和他的团队正在研究之前没有报道过的几个细节，包括首先瞄准美国各个州的计划。 4、大行评级｜高盛：过去5年推出iPhone当日苹果股价平均跑输标普500指数70个基点 9.4 高盛发表研报指，苹果将于下周一(9日)举行发布会，主题为It's Glow time，外界普遍预期届时苹果将发布iPhone16、Apple Watch新系列和及第四代AirPods等新产品，回顾过去五年，当每次苹果公司发布新iPhone当日，其股价表现平均跑输标普500指数约70个基点，因此预期今次发布会对股价的影响同样不大。该行提醒，若苹果宣布iPhone提价、发布新一代iPad，或较预期提前推出AI功能和应用程式，以及营运商的促销活动优於预期等，都将成为股价潜在利好因素，目前预测今年9月底止2024财年iPhone收入将按年跌1%，但预期2025和2026财年iPhone收入复苏，增长将加快至各9%，给予“买入”评级，目标价由原先275美元微升至276美元。 5、特斯拉将携最新科技亮相2024外滩大会明年开始限量生产人形机器人 9.4 9月5日到9月7日，2024Inclusion·外滩大会将在上海黄浦世博园开幕。特斯拉将携最新硬核产品——赛博越野旅行车和Optimus人形机器人亮相。特斯拉表示，其目标是让机器人的成本大幅降低，从数十万美元降至一两万美元。这需要在制造上不断进行创新。当前，特斯拉正迎难而上。特斯拉预计将于明年开始限量生产人形机器人，将有超过1000个Optimus在特斯拉工厂帮助人类完成生产任务。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:15 美国8月ADP就业人数（2）20:30 美国至8月31日当周初请失业金人数（3）21:45 美国8月标普全球服务业PMI终值（4）22:00 美国8月ISM非制造业PMI

格隆汇09-05 07:30

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