FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

GPT之于SaaS 不是奇点而是筛子

本月早些时候，国外的“SaaS之王”Salesforce公布了一系列新的生成式AI改进和提供，将应用于Sales Cloud、Slack和Tableau。Salesforce还与合作伙伴Accenture共同宣布了一个生成式AI的CRM加速中心，将帮助客户扩大他们的生成式AI工作。国内也有不少动作。除了互联网大厂纷纷大模型和SaaS产品两手抓，许多垂直SaaS公司也开始积极探索和应用生成式AI技术，尤其是在提升客户服务、数据分析和自动化内容生成等方面。总之，无论是在国内还是国外，GPT技术正在以无法忽视的方式，重塑SaaS产业。它改变了用户对于服务提供方式的理解，并且正在带来前所未有的效率提升和创新可能。 GPT引发交互革命「科技新知」观察到，越来越多的SaaS公司在积极探索并应用生成式AI技术。具体而言，GPT在SaaS产业中的赋能主要表现在以下几个方面。提升客户服务：GPT可以用于增强SaaS应用的客户服务功能。例如，它可以用于创建聊天机器人，这些机器人可以理解和回应用户的查询，从而提高效率和用户满意度；数据分析：GPT可以用于分析用户的反馈和行为，以帮助SaaS公司更好地理解用户，从而改进产品或服务；自动化内容生成：GPT可以用于自动化内容生成，例如写博客文章或者生成报告。这可以帮助SaaS产品用户节省时间和资源。综上，GPT对SaaS产业的最根本影响在于，它可能引发一场交互革命。金山办公的CEO章庆元，在一次采访中提到过去的“二八法则”，即80%的用户只使用了20%的功能。他认为，这是办公软件的复杂性导致用户必须投入大量时间和精力去学习。现今，大型模型如CoT（Chain-of-Thought）和编程语言预训练模型Codex，具有了逻辑思考的能力。它们可以将用户需求转化为可执行代码，这从根本上改变了用户交互方式。具体来说，在过去，虽然软件的底层功能强大，但如何与用户进行交互一直是个挑战。然而现在，公司不再需要手动进行用户交互，AI可以直接理解用户的需求，并调用相应的功能来解决问题。因此，软件公司的主要任务将变为管理和优化产品的底层功能及其API。卫瓴科技CEO杨炯纬也认同这一观点。他表示，SaaS的本质是将软件作为一种服务提供给客户，让客户能够直接感知和利用软件的计算能力。在此之前，软件通过表单、图表或仪表板与用户进行交互，但这种交互方式的用户友好度有限。这就是为什么SaaS公司在销售软件后还需要为客户提供培训的原因。而现在，SaaS公司有了新的机会。他们可以将“客户适应软件”的模式转变为“软件适应客户”，利用自然语言、视频、图片等多种方式，用户可以更自然地与软件进行交互。进一步来说，GPT的出现极大地降低了自然语言作为一种交互模式的学习成本，这无疑将对SaaS产品的最终服务交付产生深远影响。一般而言，SaaS的软件交付成本较高，主要因为客户支持和服务成本占比较大。研究表明，对于许多SaaS公司来说，客户支持和服务成本可能占据总软件交付成本的15%到20%。这包括提供技术支持、解决客户问题、保持客户满意度等多个方面的付出。然而，GPT类型的工具现已成为降低成本和提高效率的有效解决方案。交付团队的内部学习材料可以被GPT模型全面学习，生成专业、针对性的专家系统。这意味着，一个交付人员在单位时间内，能够交付更多的功能。金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾以电话中心为例：一家初创公司可以利用ChatGPT开发电话通信软件，但这家公司并不直接销售这个软件，而是提供最终的通信服务。这家公司只需雇佣10%-20%的人员，其他80%-90%的工作可以由GPT机器人完成。即便以电话中心服务原价的50%出售，这家公司也可以保持60%-70%的毛利。总的来说，依赖于GPT工具，SaaS企业的交互和服务交付毛利率结构，可能会发生显著变化。 GPT会颠覆SaaS吗？随着越来越多的SaaS公司认识到GPT技术的潜力，也引发了一些疑虑和反思——GPT技术不仅有潜力极大提升现有服务的效率，也可能彻底颠覆SaaS的商业模式。这种影响将随着技术的进步和其在各个领域的普及而进一步加深。今年3月，朱啸虎公开表示，中国企业服务市场的黄金时代可能还需等待5至10年，论点基于对企业服务增长率持续低迷的观察。他补充称，“最近的ChatGPT-4的推出可能预示着企业服务的寒冬将持续下去。”这一言论在SaaS行业和投资界引发了热烈的讨论。朱啸虎担心的是，依托ChatGPT的创新公司可能会面临巨大的挑战，因为它们可能难以为客户提供持续的价值并保持收益。他以Grammarly（一家提供自动语法纠错服务的公司）和Jasper（一家利用ChatGPT自动生成营销文案的公司）为例，指出这些公司的价值来源单一，可能会因ChatGPT的升级（例如GPT-4）而迅速失去竞争力。另一方面，朱啸虎认为ChatGPT的发展可能对已经在各自领域中确立了地位的公司产生积极影响。他似乎暗示，这些公司可以利用ChatGPT来提升效率和性能，而无需担心被GPT的升级所淘汰。针对第一个论点，华西证券对可能受到GPT影响的公司进行了详细地分析，将它们分为四类：基础设施类、小白调用类、流程管理类、小模型赋能类。这些公司在AI技术，特别是GPT的影响下，将面临不同的挑战和机遇。华西证券进一步指出，AI对不同类别的公司的颠覆程度有所不同。小白调用类和流程管理类公司面临的不稳定性最高，因为它们可能需要对其产品和服务进行重大调整以适应AI的发展。这些公司在SaaS生态系统中也占比较大。特别是小白调用类公司，可能面临更高的颠覆风险，因为AI的发展可能使一些传统工具变得过时或无效。而流程管理类公司在短期内可能会受益于AI的辅助优化和自动化流程，但同时也可能面临改变风险。对于朱啸虎的第二论点。简单来说，为了满足客户的特定需求，SaaS公司通常需要提供定制化的解决方案。然而，随着大型模型如GPT-4的能力日益强大，这些定制需求可能会被大模型的通用能力所替代。此外，随着用户界面(UI)向对话形式转变，并由AI如GPT驱动，可能会极大地简化用户交互，这一变化可能催生更多的合作和兼并，因为客户公司会寻求将各种功能集成到一个统一的、由AI驱动的工作平台中。这种情况下，市场上已经占据主导地位的SaaS公司，可能会变得更加强大。因为它们能更快地整合其他公司的产品，或者通过兼并或合作的方式扩大产品组合。不过也有不同的声音出现。SaaS咨询顾问吴昊认为，将AI视为SaaS的颠覆者是一种误解。他强调，AI是一种技术手段，它会赋能SaaS，而非颠覆SaaS；正如电池为电动车发动机提供动力，而非替代发动机一样。吴昊强调了技术变革，特别是AI对SaaS行业影响的时间尺度和逐步性质。他认为AI将会从三个方向影响SaaS公司和产品：内部效率的提升、SaaS产品的主动改造，以及客户需求的变化。而这三种变化中，只有客户需求的改变才可能引发颠覆性的创新。由于企业客户的变革通常十分缓慢，而且AI技术本身也存在很多局限，因此目前SaaS产品的创新主要还是微创新。写在最后当前，SaaS公司对于GPT技术的探索主要体现在两个方面：一方面，公司内部正在调整组织架构，以适应AI技术的发展并吸引相关的人才；另一方面，公司外部正积极与各类AI大模型平台建立合作关系，以便跟踪并利用生成式AI的商业化机会。这些SaaS公司对自身的定位有着清晰的认识。他们普遍认为，投入大量的时间和资源去独立开发大型AI模型是无效益的。在他们看来，未来的中国，四大科技巨头BATB（百度、阿里、腾讯、字节）所提供的通用大模型已经足够成熟。况且，若过分专注于自主开发大型AI模型，可能会对公司的核心业务发展造成干扰。回到本文讨论的主旨上，GPT对SaaS的影响可以看作是赋能和颠覆两者的统一。从赋能的角度来看，GPT可以增强SaaS应用的功能；从颠覆的角度来看，GPT可能会改变SaaS公司的运营方式。而这取决于SaaS公司如何适应这种变化。那些能够灵活应用GPT技术，结合自身产品和业务，迅速适应市场需求变化的SaaS公司将获得机遇，并保持竞争优势。相反，则可能会面临挑战。因此，对于SaaS行业而言，理解GPT的潜力和限制，积极探索与GPT技术结合的创新应用，以及加强公司的技术能力和创新能力，才是实现赋能并抵御颠覆的应对之道。来源：金色财经

金色财经2023-05-23

IDO和IEO盘点,包括PoseiSwap等即将面向市场的潜力打新活动

Microsoft、Slack 和 Salesforce 支持的 Web3 人工智能驱动的数字健康交互初创公司。其应用程序与 Apple Health、Google Fit 和 Fitbit 等健康监测设备集成，可以收集用户活动和健康信息。基于这些信息，该软件创建了具有一组具有不同特征 W-NFT；随着人们输入的不同活动信息和幸福因素，W-NFT 品质也不相同，变得越来越罕见，玩家可以在市场中出售这些 NFT 获得收益。公募详情：Health Hero 将于 5 月 28 日计划在 Enjinstarter 进行 IDO 项目名：Coorest 官网：coorest.io Coorest 是一个基于 Polygon 的用于碳交易的数字市场。Coorest 利用区块链的不可篡改性来提升碳补偿过程的透明度，允许任何拥有网络的人计算其碳足迹，产生的收入也会公平地重新分配给实际贡献者。2022 年 9 月，Coorest 制定的碳标准 (CCS) 成为二氧化碳补偿的新标准，这是第一个拥有官方验证碳标准的 Web3 倡议。公募详情：Coorest 计划于 5 月 31 日起在 KochiPad、Gempad、RBX 等多个平台进行 IDO。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

紧急撤离！“金融巨鳄”索罗斯清仓特斯拉建仓沃尔玛、奈飞、京东等

公司Alphabet Inc、亚马逊、Salesforce Inc．和Intuit Inc。在银行业，索罗斯将First Horizon Bank的股份减持了14.37%，至731万股，因为银行业经历了2008年金融危机以来最严重的动荡。这场银行业危机始于今年3月硅谷银行令人震惊的倒闭。与此同时，该基金在本季度新购买了沃尔玛、奈飞和中国电子商务公司京东的股票。值得一提的是，索罗斯2022年遭遇滑铁卢，基金回撤比例接近70%，资产规模亦大幅缩水。据彭博亿万富翁指数显示，92岁的索罗斯的净资产约为85亿美元（约合人民币590亿元）。他公司的大部分资产属于基金会，而不是属于索罗斯家族。

云涌2023-05-16

Third Point建仓阿里巴巴、AMD和谷歌同时抛售迪士尼

增头寸包括120万股美光科技，80万股Salesforce Inc.，CRM和泰克资源有限公司（115万股股票。。　　Third Point LLC抛售了在SentinelOne公司的股票。截至去年第四季度，该公司持有1,470万股股票。他还抛售了在富达国家信息服务公司的股份以及迪士尼公司。　　Third Point LLC持有的Dupont De Nemours Inc.股价上涨。截至第一季度末，该公司的持仓从去年第四季度末的300万股增至400万股。他持有Hertz Global Holdings Inc.的635万股股票。截至第一季度，HTZ持有535万股股票。　　最近一段时间里，Third Point LLC进行了一次大规模减持，其中包括减持美国国际集团的股份，持股比例从此前提交13-F文件时的510万股降至第一季度的295万股。

金融界2023-05-16

道富银行一季度清仓硅谷银行和签名银行等同行减持嘉信理财和伯克希尔B类股

汽车ADR等144只股票。增持特斯拉、Salesforce.com、AMD、通用电气、博通、英特尔、思科、应用材料等2602只股票。　　减持强生、辉瑞制药、联合健康、雪佛龙、嘉信理财、美国银行、摩根大通、伯克希尔哈撒韦B类股等1169只股票。重仓股包括苹果、微软、亚马逊、英伟达、以及埃克森美孚。

金融界2023-05-16

泰珀的Appaloosa建仓英伟达、特斯拉，增持优步、亚马逊及谷歌

星座能源从240万股减持至209万股，Salesforce从30万股减持至29万股。　　该文件显示，Appaloosa在本季度退出了Aptiv。

金融界2023-05-16

大卫·泰珀一季度建仓特斯拉、英伟达和联邦快递

的持仓量为5万股。　　泰珀缩小了他在Salesforce Inc.的持股。第一季度，CRM的股票从之前的30万股涨至29万股。　　他持有华特迪士尼公司30万股股票。

金融界2023-05-16

巨型AI模型时代已结束？这家AI初创公司再获2.5亿美元融资

约20亿美元，投资者包括互联网软件巨头Salesforce、芯片制造商Nvidia、多伦多风投公司Inovia Capital和硅谷公司Index Ventures。这是自2022年ChatGPT发布后在生成式AI领域的最新重大投资。而此前，Cohere筹集的总资金已达1.7亿美元，包括2022年由Tiger Global领投的1.25亿美元B轮融资。 “百舸争流，奋楫者先；千帆竞发，勇进者胜”。作为加拿大的一家初创企业，Cohere何以突出重围，斩获众多投资者的青睐？了解该企业的发展历程、其产品区别于ChatGPT的独特优势后，相信我们会对投融资市场风向的选择理由与生成式AI的发展动向有所理解。一篇著名的论文创立于2019年的Cohere是一家自然语言处理 (NLP) 公司，基于大型NLP模型为外界提供API服务，从而提高计算机理解和生成文本、阅读和写作的能力。该公司由艾丹·戈麦斯 (Aidan Gomez) 与两个朋友Nick Frosst和Ivan Zhang一起创办，它的总部位于加拿大多伦多，在美国旧金山、英国伦敦均设有办事处。自合作以来，他们组建了一支约135人的团队，目前还在继续扩建以更好的提供相关API服务。两位联合创始人Aidan Gomez和Nick Frosst曾担任过谷歌研究员，其中Aidan Gomez是大名鼎鼎的《Attention Is All You Need》论文的作者之一。该论文提出了一种新的、被誉为ChatGPT的“祖师爷”的网络架构“Transformer”，ChatGPT通过Transformer模型进行了序列建模，并通过自回归方式进行训练，使得大语言模型能够根据前文内容和当前输入，生成符合语法规则和语义逻辑的拟人化内容，这使得国内外都掀起了一波未平一波又起的大规模语言模型训练的热潮。 Cohere提供了与ChatGPT类似的产品，目前主要包括：搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本三大类产品，帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量搜索等，是为数不多在技术层面具备与OpenAI进行竞争的AI企业之一，这也是其受到资本市场青睐的重要原因之一。 Cohere曾在2021年9月获得4000万美元A轮融资；2022年2月获得1.25亿美元B轮融资，投资者包括老虎环球基金、“AI教父” Geoffrey Hinton、斯坦福大学教授李飞飞、深度学习专家Pieter Abbeel等。在2022年10月，Cohere便开始与谷歌、Salesforce、Nvidia进行融资谈判，如今，Cohere获得巨额融资将继续与OpenAI展开激烈竞争，继续加快类似ChatGPT产品的技术创新和更新迭代。资本为何青睐？实际上，在OpenAI发布GPT-4之后的一段时间内，大部分人都将目光聚焦于AI大模型，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和Character.AI在内的众多资金充足的初创公司都在投入大量资源来构建更大的算法和模型，以期待努力赶上OpenAI的技术。但就在AI竞赛如火如荼开展之时，OpenAI的首席执行官Sam Altman却表示巨型AI模型的时代已结束，“未来新一步的进化，将不会来自于巨型模型”。那同属该领域的Cohere又为何会获得资本的青睐呢？ Cohere AI将其模型分为两类：生成模型和嵌入模型。生成模型通过对互联网上大量的数据进行训练，而嵌入模型是多语言支持的，可以支持超过109种语言。Cohere的模型有不同的规格，公司的指令模型每周都在进步，而同类领域的其他提供商通常要几个月或甚至一年才会发布重要的模型更新。尽管Cohere AI与谷歌合作获取其硬件能力，但其并不仅限于Google Cloud。例如，Cohere在AWS SageMaker上运营，并计划在其他云服务提供商上提供服务。Cohere AI的方法非常开放，并以客户为中心，他们通过在任何云供应商上运行以使客户获得最佳体验和服务。相较于GPT-4，Cohere AI尚未采用多模态方法。Cohere AI的高级副总裁Saurabh Baji表示，“我认为图像和视频非常令人兴奋。但从商业角度来看，这也是一个不同的问题。我们并不关注AGI，而是专注于客户实际面临的问题。很多客户的需求都非常以语言为中心。” 从AI竞争格局的角度来看，Cohere AI和OpenAI都是目前AI领域的重要参与者。虽然两家公司都专注于大型语言模型，但它们的重点和方法略有不同。OpenAI在一系列领域都有所涉猎，包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。此外，OpenAI也吸引了大量的资本，其中包括像微软、谷歌和亚马逊这样的科技巨头。相比之下，Cohere AI专注于提供易于使用和部署的大型语言模型，为企业客户提供更好的商业解决方案。尽管Cohere AI在规模和影响力上与OpenAI存在一定的差距，但其在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个非常有前途的公司。另外，在资本方面，Cohere AI也获得了很多青睐。除了几个知名风险投资公司的支持，该公司还获得了加拿大政府和Google等科技巨头的支持。这些资金的注入有助于Cohere AI继续扩展其业务和规模，并在AI市场上取得更大的份额。总的来说，虽然Cohere AI和OpenAI在AI竞争格局中处于不同的位置，但它们都是这个领域中非常有前途的公司。Cohere AI在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个与OpenAI进行竞争的关键因素之一，而资本的支持也给了Cohere AI更多的机会来发挥其潜力，并在市场上取得更大的份额。实用角度看大语言模型大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型，它们具有大量的参数，并能够理解和生成人类语言。这类模型通常采用神经网络架构，尤其是Transformer架构。近期，一篇综述论文《在实践中利用大模型的力量》在AI学术圈爆火，而其中一张名为“大预言模型进化树”的图片引起了不小的轰动，其梳理了2018年到2023年的大预言模型代表作。相较于Open AI不断深耕至今走向AI的前沿，曾经颇具影响力的谷歌BERT似乎从一开始就走向了“岔路”。当我们以年为单位看LLM发展史的时候，忍不住唏嘘“在大模型没有成功之前，一切都是场赌局”。 ◉ 大语言模型发展进化史 2017年的时候，谷歌研究员在《Attention is all you need》一文中介绍了Transformer架构——这也是目前最常用到的架构之一，是BERT、GPT等预训练模型的基础。时至今日，Transformer架构仍是GPT模型的基础架构。 Transformer架构的提出和预训练的方法将大语言模型推向了新的阶段——以谷歌为首的科技大公司在2017年后聚焦于研发能够处理多种自然语言任务的大模型。 2018年6月，OpenAI采用Transformer架构发布了它们的模型——GPT-1。紧接着，谷歌正式向世界介绍了全新预训练模型——BERT。时间来到2019年，微软宣布与OpenAI达成10亿美金的合作。次年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司。科技巨头Meta当然也不甘示弱，于2022年推出有着“开源版本的GPT-3”之称的OPT，并于今年推出能在单个GPU上运行的大语言模型LLaMA。如今GPT-4也已发布，更强的文本生成能力与详细的逻辑判断能力让OpenAI在四年内快速崛起，并成功“破圈”。 Cohere的联合创始人Nick Frosst对Altman认为大模型不会永远奏效的观点也是表示认同的，他表示“有很多方法可以让Transformer变得更好、更有用，而且很多方法并不涉及向模型添加参数”。Frosst还说，新的AI模型设计或架构，以及基于人类反馈的进一步优化，将会是许多人工智能研究人员已经在探索和有前途的方向。 ◉ 一些有前景的LLM用例利用LLM大模型可以做许多“很酷”的事情，但我们必须承认，基于人类实际需求的创新发展方向才是最根本的逻辑，所以“实用主义”是我们考量LLM应用的重要指标。对于到底是选择只经过预训练的大模型LLM，还是在此基础上经过特定数据集微调后的较小模型问题，《在实践中利用大模型的力量》这篇论文给出的答案是具体情况具体分析，我们可以参照这张决策流程思维导图来获得一些启示。各种基于LLM构建的应用程序在不断刷新我们的认知，计算机科学家Chip Huyen在其文章《为生产构建 LLM 应用程序》中为我们提供了一些有前景的LLM用例：人工智能助手：针对不同用户群体来构建不同的任务，比如安排日程、做笔记、预订航班、购物等。但是，最终目标是打造一个可以帮助你做任何事情的智能助手。聊天机器人：聊天机器人在API方面类似于人工智能助手。如果说人工智能助手的目标是完成用户交给它的任务，那么聊天机器人的目标更多的是成为一个伴侣。例如，你可以让聊天机器人像名人、电影角色、作家等一样说话。学习：ChatGPT不仅可以生成问题，还可以评估学生输入的答案是否正确，以及对论文进行评分和反馈。同时，它也很擅长在同一个辩论话题上采取不同的立场，可以成为学生很好的辩论伙伴。搜索引擎优化：如今，许多公司都依赖于创造大量内容，希望在谷歌上排名靠前。但在未来，搜索引擎优化可能会变得更像一场猫捉老鼠的游戏：搜索引擎会想出新的算法来检测人工智能生成的内容，而公司则会更好地绕过这些算法。人们可能也会减少对搜索的依赖，而更多地依赖品牌（例如，只相信某些人或公司创造的内容）。除此之外，大语言模型可以帮助生命科学研究人员更好地理解蛋白质、分子、DNA和RNA，帮助信用卡公司进行异常检测和欺诈分析以保护消费者，帮助法律团队进行法律释义和抄写等。在未来的模型面前，或许现在我们看到的大模型只是蝼蚁。但我们可以期待，未来更加强大的语言模型将会更彻底改变人们的生活方式。现在，我们可以看到越来越多的企业涌入AI的洪流，个体也不可避免地主动参与或者被席卷进去，我们永远不知道明天会发生什么。未来的另一个五年又会有多少大语言模型出现，谁又将冲在行业最前端呢？让我们拭目以待。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-05-11

明星公链陨落 Helium是如何把一手好牌打烂的？

me 正在使用其技术进行地理定位，而 Salesforce 的一位发言人也证实了该公司与 Helium 并没有合作。没有与 Lime、美国软件巨头 Salesforce 建立合作伙伴关系，Helium 却将这两家公司的徽标在网站上突出显示，这引起了社区的强烈不满。在社区和「合作伙伴」的重重压力之下，Helium 官网页面将这两家公司 Logo 从合作列表删除。而这件事的风波似乎也告破了 Helium 和 Lime 未来潜在的合作关系。单矿机每月收入仅为 20 美元虽然热点数量的增加曾让 Helium 产生过超 100 万美元的月收入。然而，收入在 2022 年开始下降。 2022 年 7 月，加密投资人 Liron Shapira 在社交媒体发文表示，去中心化无线通信网络 Helium 获得了 3.65 亿美元的天价融资，Helium 网络月收入和单矿机每月收入的结果却不甚理想，据他统计，Helium 网络的月收入仅为 6500 美元，而单矿机的每月收入只有 20 美元。不仅如此，在 Helium 的 Reddit 社区看能到越来越多有关 Helium 回报率惨淡的言论。他们平均花费 400-800 美元购买了一个矿机（hot spot），总矿机销售额超 2.5 亿美元，节点们希望每个月能够获得 100 美元的回报。然而事实是单节点单矿机目前的月收入仅有 20 美元。一石激起千层浪，随着 Liron Shapira 和社区不满的声音越来越大，引起了广泛的讨论，Helium 创始人 Amir 以及 Multicoin Capital 管理合伙人 Kyle Samani 也不得不出来回应了。 Helium 创始人兼 CEO Amir 反驳到：「Helium 网络每年赚取约 150 万个 HNT，而不是报告中的 3000 万个。网络每月产生约 200 万美元的费用，其中大部分是热点入门费用。Helium 正在构建 5 G 网络，但目前仍面临覆盖范围和成本的挑战。虽然 Helium 的收入目前较低，但该公司已获得 2.5 亿美元以上的风险投资，正在建立一个分布式网络，以解决物联网的问题。」 Multicoin Capital 管理合伙人 Kyle Samani 对这个数字没有异议。但他认为物联网客户的交货时间都很长，客户直到 6 个月前才认真对待 Helium 物联网，把网络测试、升级硬件、更新服务门户和运输的时间都算在内的话需要 6-12 个月的时间。来自 Helium 阵营的回应似乎并没有说服 Liron Shapira，他再度发文唱衰 Helium，「我知道大多技术平台都有其生命周期，就像现在还有人使用光盘吗？」Liron Shapira 甚至直接给出结论：Helium 已在 Web3 世界中走入绝路。而在两个月后，Helium 就宣布了要放弃构建自己的区块链转向 Solana。此后 Helium 的月收入仍然持续下降，在 10 月份时，月收入开始跌破百万美元大关，山猫矿机收益变得特别低，很多人都在这个时间退圈了。曾经大热的山猫矿机似乎也在今天成为了历史。编程语言冷门，不兼容 EVM 使开发者难以入场 Helium L1 使用的是 Erlang 语言开发和编写的，这在加密社区中并不常见。尽管这在区块链社区中也吸引了不少核心开发人员和贡献者，但相比于使用 Ethereum 所使用的 Solidity 和 Solana 的 Rust 语言，Helium 开发者社区规模相对较小。 Erlang 是运作于虚拟机的解释型语言，但是现在也包含原生代码编译器，自 R 11 B-4 版本开始，Erlang 也支持脚本方式执行。在编程范型上，Erlang 属于多重典范编程语言，涵盖函数式、并行及分布式。循序执行的 Erlang 是一个及早求值, 单次赋值和动态类型的函数式编程语言。相比于 Helium 冷门的编程语言和开发环境，在 2020 年 DeFi summer 之后，以太坊 EVM 的生态系统达到了前所未有的蓬勃。于是 BSC 在生态初期就已支持 EVM，因此开发者能够轻松迁移和部署以太坊 DApp。如今在 BSC 上已有超过 200 个 GameFi 项目，而根据 2021 年底 Dappradar 数据，前 10 名的 GameFi 中有 4 个来自 BSC。接着 PlatON 也于 2021 年 11 月发布了兼容以太坊生态的新版，实现了与以太坊平台的无缝对接。当然，Helium 没有兼容也有自己的考量，比如 EVM 兼容链可能会受到以太坊路线图的约束，从而会干扰生态的发展计划；同时，选择独立发展的生态而没有兼容 EVM，也跳出了 EVM 框架思维之外，可以实现很多差异化功能。然而，与非 EVM 兼容链所拥有的优点相比，Helium 显然更多地受到了缺点的影响。我们评判一个生态繁荣程度的标准通常来自 GitHub 的开发者数量和活跃量。因此根据 @ProofofGitHub 提供的最新数据显示，GitHub 每日开发活动里，一些著名的非兼容 EVM 的公链在 GitHub 的开发人员数量远超于 Helium。 Helium 的开发者大部分在欧美，但在亚洲几乎没有开发者在关注和贡献。由于 Helium 的开发者数量一直以来无法与其他公链比拟，也没有太多出色的应用上线，因此链上生态几乎没有被塑造起来。这个状况持续了很长时间，也没有得到很大的改善。不了解市场，没有建立坚实的 Web3 应用层其实 Helium 这种情况并不是很难解决，他们「回报惨淡」的现状是可以通过做出一些改变来扭转战局的，成功的公链往往都有很多优秀的开发者或完善的生态应用，退一步讲，对 Helium 来说，打造或合作一类爆款应用就能使其东山再起。所以，Helium 想要逆风翻盘完全可以参考 Chainlink 或 StepN。前有 Chainlink，后有 StepN 首先，Chainlink 大家都很熟悉，作为 DeFi 最知名的价格预言机解决方案，为链下信息输入链上提供了很好的途径和方式，Chainlink 是区块链技术公司 SmartContract 的产品，始于 2017 年 9 月发布的「ChainLink：去中心化预言机网络」白皮书，同年完成 ICO，筹集资金 3200 万美元，随后的几年里 Chainlink 不断地与各种区块链项目达成合作， 2022 年美国银行研究报告指出，已有超过 1100 个区块链项目，比如 Aave、Yearn.Finance、Paxos、Uniswap 等知名区块链应用，甚至美联社、AccuWeather 等机构也在 Chainlink 网络上经营节点。 Chainlink Token 为 LINK，该 Token 主要用于支付链外数据提供商、ChainLink 节点运营商、和其他在线服务提供商，作为服务费用，运营节点前需要质押大规模的 LINK，随后节点提供真确数据，就可以获得 LINK 作为回报；相反如果节点提供错误数据或服务出错，就可能被扣减质押的 LINK。 Helium 完全可以参考 Chainlink 的模式来打造自己，提供高质量的激励措施，与多家区块链应用进行合作，利用其本身的优势，与许多其他的加密项目不同的是，Helium 当时的优势在于有着大量的真实用户每天都在使用其产品，参与其中的人几乎不是投机者，而是对创建去中心化的无线网络感兴趣的人，喜欢去中心化的人，这类群体对于每个加密应用来说都是很具吸引力的。其次，说到地理位置 PoW 挖矿，大家首先会想到的是近年爆火的 Move to Earn 游戏 StepN，StepN 以其独特的核心理念吸引了大批用户参与，通过关注用户身体健康理念实现边跑边赚，其独特的激励措施和核心理念吸引大批用户积极参与，一跃成为 2022 年以来 GameFi 领域的领跑者，拥有着强大的用户粘性和用户群体。前文也提到过，Helium 的开发者大部分在欧美，在亚洲几乎没有开发者在关注和贡献，而近年来加密行业由于监管等问题逐渐开始「由西向东」发展，StepN 在这一点上做得很好，充分利用了亚洲庞大的 Web 3 用户群体。同样是地理位置 PoW 挖矿，StepN 崛起之时也是 Helium 正风光的时候，概念重合，用户群体可以互相促进，Helium 用户集中在西方，StepN 有东方市场，且两个项目各有优势， Helium 应用层弱，StepN 应用强，对于 Web 3 项目方来说，这两者一定是整个市场上最适合达成合作的项目。当然，Helium 既没有效仿 Chainlink，也没有与 StepN 达成合作借势而起，他们似乎对 Web3 应用层没那么关心。其实这一点早就能看出来，冷门的编程语言，不兼容 EVM，Helium 作为一个加密项目实际上并没那么了解加密市场和用户，他们只是半路出家，做了一个支持加密货币支付的去中心化无线网络，并不是很纯粹的加密货币团队，当然也就无法吸引到优质的链上开发者和应用。转向受 FTX 暴雷影响较大的 Solana 4 月 20 日，Helium 宣布已完成向 Solana 网络的迁移，这件事引发了社区不小的讨论。Helium 迁移到 Solana 是一个很「有趣」的决定，会对两个项目产生一些影响。除了前文所述的，Helium 生态没有优质应用，而又无法吸引到优质开发者，迁移到其他网络是大概率事件，但为什么会选择 FTX 暴雷后受到较大影响的 Solana 呢，或许是为了更高的性能和可扩展性？因为 Solana 以其高吞吐量和低延迟而闻名，迁移至 Solana 可能有助于提高 Helium 的交易处理速度，使其能够更好地满足不断增长的需求。此前 Helium 社区其实超负荷处理了大量事件，比如共识规则更新、问题修复、链上治理等。市场上已经有许多 Layer 1 区块链可以选择，与其投入大量时间和精力来维持 Helium，不如利用现有市场资源并从中受益。 Solana 的交易费用相对较低且集成了大量的开发者和应用，这会拓宽 Helium 的合作范围，也可能有助于降低 Helium 上的交易成本，可能会有更多开发者和应用愿意集成 Helium，从而推动更广泛的采用和认可，也有助于应用层的发展，弥补其应用不多的缺陷。Solana 的安全性也得到了业界的认可，Helium 迁移到 Solana 可能会提高其整体安全性。这对于一个致力于提供可靠物联网连接的项目来说是至关重要的。好处不少，坏处也不会少，Helium 选择迁移到 Solana 网络可能存在一些潜在的坏处，迁移到 Solana 网络需要投入时间和资源进行技术开发、测试和部署。这可能会导致短期内的开发成本增加，以及项目进度的延迟，且迁移到 Solana 网络可能需要 Helium 与现有的合作伙伴、开发者和用户进行重新整合。这可能会带来一些沟通和协调上的问题。但 Solana 仍然是一个相对较新的区块链平台（相比以太坊等），因此，还是可能存在一定的技术风险，例如潜在的漏洞、不稳定性或与现有技术的兼容性问题。迁移到 Solana 网络可能会影响到 Helium 现有社区的接受度，此前那些致力于「去中心化无线网络的部分忠实社区成员」可能对此持担忧和反对态度，这可能会导致社区分裂或用户流失。 Solana 网络上已经有许多其他项目和应用，Helium 在这个生态系统中可能会面临更大的竞争压力。这可能会对 Helium 的市场份额和发展速度产生一定的影响。此外还可能存在监管法规的问题，由于不同的区块链网络可能受到不同的监管政策影响，迁移到 Solana 网络可能会让 Helium 面临新的法规风险，例如数据隐私、跨境数据传输等方面的法律要求。当然，现 Helium 已成功迁移至 Solana，也确实对 Helium 现有技术做出了一些更改，这是迁移至 Solana 的好处，但潜在的问题还未浮现。结语正如 Helium 此前表示过的那样，Helium 最初并非一家加密企业，而是试图以传统方式构建远程、P2P 无线网络。后来，由于资金问题，加密成为一种激励手段，Helium 转向加密技术构建去中心化网络，初期获得了好评和许多忠实用户，这是 Helium 赢在起跑点的原因。然而「转向加密」这一举动，让没有完全了解加密领域的 Helium，错失了许多改变现状的机会：大量专业矿工无法进场、涉嫌虚假宣传合作伙伴、被爆系统中存在作弊行为、编程语言冷门导致开发人员困难重重、不了解市场没有形成应用生态圈、以及迁移到受 FTX 崩盘影响最大的公链。 Helium 项目涉足加密领域，但没有深入了解加密（加密货币、用户、生态、市场、叙事），其团队也不完全属于加密货币团队。在同类项目腾飞时，Helium 并未选择合作或学习，这或许是导致其现状的原因。Helium「沦落至今」，似乎不无道理。可以说，Helium 的故事对所有公链都存在着借鉴意义…… 不过值得庆幸的是，在迁移到 Solana 网络后的一周里，Helium 推出的新 Token IOT 上涨超过 380% 。与 HNT 相同，IOT 也是通过 Helium 热点设备挖矿产出的。这些 Token 受原有的 HNT 支持，并可最终转换为 HNT。来源：金色财经

金色财经2023-05-04

害怕“零元购”，诺德斯特龙将关闭旧金山市中心门店

银行的危机。办公室工作人员迟迟不回来，Salesforce（193.68, -0.16, -0.08％）和Met等公司正在放弃办公空间，这对该地区挣扎求生的小企业造成了伤害。市政府官员预计，未来两个财政年度将出现7.8亿美元的赤字。　　旧金山的无家可归危机和对公共安全的担忧也集中在市中心，导致零售盗窃案频频曝光，零售商也强烈抗议该市做得不够。　　韦斯特菲尔德购物中心的所有者尤拜尔-罗丹科-韦斯特菲尔德在一份声明中说：“诺德斯特龙计划中的关闭突显了旧金山市中心日益恶化的形势。越来越多的零售商和企业正在离开该地区，因为对顾客、零售商和员工来说，那里的环境不安全，再加上这些重大问题正在阻碍该地区的经济复苏。”

金融界2023-05-04

24小时热点