AI,一场科技界“卖拐”

AI,一场科技界“卖拐”

本文来自微信公众号:琢磨事(ID:zuomoshi)

AI相关的发布会狂欢,有时候会让人想到赵本山的小品《卖拐》。如果我们回想元宇宙的发展过程,你会发现这几乎和“卖拐”的过程一模一样。先是把一个科幻的概念结合新技术进展再包装,再加大输出功率宣讲各种自圆其说的故事,然后扎克伯格扮演了范伟的角色?拐也卖了(Facebook都改Meta了),可元宇宙在那里呢?

AI的发布会也有点这么个意思。

畅想有点多,应用有点少。

AI假如真的那么厉害,那能像互联网那样生活缺了就不行么,它的超级应用在那里呢?

致命的思维模式

从技术看应用和从战略角度看应用,是两种要命的思维模式,要命的原因是这种视角下其实看不到超级应用,甚至很难看到有用的应用。

AI,一场科技界“卖拐”

这里的常识性问题在于,AI再怎么发展也不是整个世界的镜像,而超级应用注定在世界和它的结合处。

也就是说,横跨两个领域才能造就新的超级应用,这就需要一种从外往里的视角。

技术视角正相反,从AI往外看,这时候看到的就是各种简化版本的可能性,看到的是骨架子,而没有血肉的产品怎么可能成为产品。与此伴生的就是纯粹自上而下的战略型思考。

这其实是研究院的模式,研究院可以有伟大的开始,很少有伟大的产品是彻底从研究院出来的。

这时候不要扯第一性原理,第一性原理是个起点,迷惑处在于它会让人觉得自己已经掌握世界的本质,然后被当成终点。

PC、互联网大潮刚过不远,可以简单回顾下。

PC、互联网的简单回顾

是施乐的研究院发明的图形用户界面,但是乔布斯、盖茨看到后把它变成了现在两万亿美金市值事业的根基。这两人做的到底是什么工作?

互联网基础设施相对完备后,国内是马云、马化腾等完成了它的切实落地,他们做的到底是什么工作?

反面教材反倒是Facebook,这家公司早期崛起全是因为基本没技术含量的校园内的社交产品,后面一想发挥自己雄才大略基本就挂了。第一次是App的选择上,它们觉得应该还是H5类网页,然后为了善后大肆收购,包括花190亿美金收购WhatsApp。最近则是元宇宙,改名这事实在是决心下得够大,然后眼看着也是一地鸡毛,眼看着是有点瘸了。

所以这个时候如果真的想去寻找AI的超级应用,真的不必太在意谁说了什么。

核心就是一点:回到现场去感受新技术,然后思考和实践它到底能干什么,形成体验的闭环。

回到现场

回到现场、建立自己的测试集,就会陆续看到很多新的可能性。

现在有什么应用是过去不能做,现在真能做得了的么?

过去,我带队做产品的时候设想了大量产品,有的尝试过后限于当时的技术放弃了,但现在看起来有些产品逐渐变得可以做了。

之前有个产品叫VIPKID,主打就是用外教陪小朋友练习英语口语。很多家长为了让小朋友练习英语口语应该都买过。后来则逐渐销声匿迹了,一说是因为运营成本过高,成本包括流量成本和外教的成本。

那是不是可以把外教换成AI?用AI来做外教能做到什么水平?

过去的麻烦是,如果是AI又必须用小爱同学这样的唤醒词,那整个交互过程就会非常蹩脚。如果不用唤醒词又没法区分到底哪些是交互的内容,哪些是周围的干扰。

不要低估这事儿,真实场景的交互受到环境干扰是很麻烦的。否则也不至于地球上组织了几万聪明人,最终也还是只能选唤醒词。

现在好些了,用模型在后端判断是否在和自己交互的可能性变高了,这样就可以真的打造一种去除唤醒词的交互方式。因为这个场景不像Siri那么开放,相对垂直,免唤醒的交互方式成立的可能性在变高。

类似的,我们是不是可以打造一种真实场景下的“妈妈讲故事”。AIGC生成各种有趣的故事,用妈妈的音色放给小朋友听?

有人也许说,这东西我做过。

这时候就别学扎克伯格了。而是回到现场,打磨细节。

交互真的流畅么,故事真的精彩么?

智能音箱差不多把所有的这些都做过一遍,但现在哪里变了呢?

上面这类应用如果仔细想想,就会发现这类产品的起点都是对某种角色的置换。

妈妈、教师、女友……整个一个AI版的角色扮演。

扮演好一个角色,需要新技术,但画龙点睛的那一笔是要理解角色、理解感受。

所以这种产品先天和研究院模式、战略式的自上向下思维是冲突的。校园社交网络这种创意为什么不是思科的人先做呢,他们显然更理解网络?大致上是这么个意思。(参见:《角色中心式计算:AI大模型颠覆性的起点与终点》)

寻找超级应用

上面这种角色越多,就越可能造就新的超级应用。

举一个开脑洞的例子。

过去我们有一个产品大类叫UGC,抖音甚至知乎都是这种产品。

那假如上面说的各种AI角色已经哪里都是,那真的还需要UGC么?

为什么不是根据偏好判断直接产生内容?

当然可以保留社交属性,可那不是现在的这种产品形态了。毕竟多半以上的人,并不是内容生产者而是消费者。

如果AIGC的水平真的达到一定程度,那所有UGC的产品(包括搜索)其实都要重来。

现在没有,还是智能水平还不够。

角色重组,会导致新的应用形态诞生,不能老盯着过去成立的产品。

回到切实成立的角色,加一点想象力来寻找超级应用可能更靠谱一点。

AI,一场科技界“卖拐”

从以终端为中心到以智能为中心

仔细想想我们会发现,AI其实必然以智能为中心。

这和移动互联网很不一样,移动互联网基本上以手机为中心。

当然所有产品都会有端、有云,但以App为中心的移动互联网和以Web为中心的PC互联网,其实游戏规则是不一样的。

移动互联网差不多把App的重要性提到一个无以复加的程度。

手机这个终端的重要性超过所有其它终端的数倍还多。

AI就不是这样的。ChatGPT是不是App就没有那么关键。小爱同学这种产品是不是智能音箱其实也不关键。

这是什么模式?这是以智能为中心的模式。非要类比会更类似Web,而不是移动互联网。

这种模式决定了很多事,比如:早期AI企业规模恐怕没互联网涨得那么快。

一定程度上除了小品类,恐怕也不会以手机为主战场。不是不行,而是既有力量太强大。

以智能为中心的产品模式,需要找到自己的新立足点。

为什么强调这点呢?

因为我发现即使很有名的人也用互联网术语来描述AI。

DAU这些其实可以扔一扔了。如果非要创造一个,我觉得适合用Value Per Role(VPR)。

我们对比过AI和互联网的差异,AI如果像我们说的那样是打深井,那就应该计量每口井的出水量。计量覆盖多大面积有什么意思?(参见:《为什么说互联网方法论在AI上差不多全是错的》)

智能的价值密度

之前提过“智能的价值密度”这个概念,这次正好结合以智能为中心,再表述下:

就和矿有富矿和贫矿一样。

不同角色的智能成分是不一样的。

以能干为前提,AI不求矿多,求的是富矿。

度量贫富的就是“智能的价值密度”。一个情景里面智能占比越高,如果能做,AI实际效果越好,比如下棋。

反过来比如搬砖,那其实大模型这类智能的价值就没想的那么大。过去的技术也就覆盖了。

所以AI的核心是找得准。

这事并不难想明白,但思维惯性太大,太多人还是在老的模式下思考这事了。

很简单的问题,AI是烧Token的,如果100个人用,90个人每天问“今天天气怎么样”这类无价值的问题,但它花的成本和有价值问题是一样的,这显然就会增加商业模式成立的难度。

假如我们还用互联网那个转化率漏斗,那大概率从点击率到成交率,即使是符合互联网的漏斗也是不赚钱的,因为你成本高了。除非英伟达真的把这种Token生产变得和加减乘除一样便宜。互联网通过硬的基础设施(云等)、软的基础设施(缓存等)优化了这些成本。所以啊,GPU显然比一般服务器还是贵很多。

怎么对冲这类发散导致的问题呢?

显然需要角色的精准,和以智能为中心的应用。(参见:《智能的价值密度》)

一点点方法论

典型的落地方法论其实叫由特殊到一般,再由一般到特殊。(大家自己查是谁说的)

也就是自下向上和自上向下来回穿梭。

当试错成本低的时候,纯粹的感受派(自下向上)就会占绝对上风。但自下向上就看到机会容易,看不到跃迁的可能性。

当试错成本高的时候,战略派(自上向下)就会占上风。但这容易看到框子,却看不到抓手和落地点。

AI产品正好要求变高了。这时候单一维度恐怕是不灵的。先从角色开始,再有整体趋势认知恐怕更合适。

小结

AI这种纯粹硬科技驱动的事业会导致一种迷信,大家会相信一些“似乎知道更多”的人,但这很要命。冷静的人一定会意识到,这个时候大家都所知不多,最多知道一点方法的方法。这点方法的方法有点用,但真说落地的话,重要性远不如回到角色和感受上。而如果回不到角色和感受上,就会很容易变成科技界的卖拐。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司缩略图

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

来源:鞭牛士

6月19日消息,据外电报道,英伟达 ( NVDA ) 市值在周二正式超越微软 ( MSFT ),成为全球最有价值的公司,而就在两周前,它刚刚从苹果( AAPL )手中夺得第二名。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

英伟达今日股价上涨约 3.5%,突破每股 135 美元,使这家芯片制造商的市值超过 3.33 万亿美元。微软周二下跌 0.4%,市值接近 3.32 万亿美元。

过去 12 个月,英伟达股价上涨逾 215%,过去五年上涨逾 3,400%。今年迄今,英伟达股价已上涨 175%;微软股价在 2024 年上涨近 19%。

2023 年 6 月 13 日,英伟达的市值首次突破 1 万亿美元。

2024年3 月 1 日,该股突破 2 万亿美元,随后于 6 月 5 日迅速突破 3 万亿美元大关。

该公司市值从 1 万亿美元增长到 3 万亿美元的速度是有记录以来最快的。

英伟达的崛起使其成为标准普尔 500 指数的最大权重股,并且该芯片制造商在基准指数于 2024 年创下历史新高的过程中发挥了关键作用。

截至 5 月,标准普尔 500 指数与英伟达股价走势几乎完全相关,这意味着英伟达股价上涨,标普 500 指数也会上涨。

花旗股票研究团队的数据显示,截至周一,仅英伟达股价上涨就贡献了标准普尔 500 指数今年迄今涨幅的三分之一。

英伟达于 6 月 10 日完成了 10 拆 1 的拆分。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

该公司的崛起正值 OpenAI 于 2022 年底推出其 ChatGPT 平台引发的生成式人工智能爆炸式增长。

英伟达的芯片、改进的显卡和 CUDA 软件平台旨在训练和运行人工智能程序,这使其具有战略优势,专家表示,竞争对手 AMD ( AMD ) 和英特尔 ( INTC ) 需要数年时间才能克服这一优势。

英伟达是科技行业的 AI 芯片和集成软件首选供应商。

包括亚马逊 ( AMZN )、谷歌 ( GOOG )、Meta ( META )、微软、特斯拉 ( TSLA ) 等科技巨头都使用其硬件为一切提供支持,从为客户提供的基于云的 AI 产品到他们自己的 AI 模型和服务。

6 月 2 日,在中国台湾举行的台北国际电脑展 (Computex) 大会主题演讲中,首席执行官黄仁勋宣布,公司将于 2025 年发布 Blackwell 芯片的高性能版本,称为 Blackwell Ultra,随后于 2026 年推出新的 AI 芯片平台 Rubin。该公司将于 2027 年推出 Rubin 的 Ultra 版本。

第一季度,英伟达公布调整后每股收益为 6.12 美元,营收为 260 亿美元,分别较去年同期增长 461% 和 262%。

英伟达最近一个季度的数据中心收入同比增长 427%,达到 226 亿美元,占该公司当季总收入的 86%。

英伟达之前最重要的业务是游戏部门,该部门的收入为 26 亿美元。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

但 AMD 和英特尔正在推进自己的 AI 芯片,目标是超越英伟达。AMD 最近宣布其 MI325X 和 MI350 将分别于 2024 年和 2025 年上市,并表示其下一代 MI400 AI 加速器平台将于 2026 年上市。

与此同时,英特尔表示,其 Gaudi 2 和 Gaudi 3 AI 加速器的价格将低于竞争芯片。由于各大公司在 AI 芯片上投入了数十亿美元,因此任何价格节约都一定会受到欢迎。

英伟达还面临着来自自身客户日益激烈的竞争,因为亚马逊、谷歌和微软都试图摆脱对该公司芯片的依赖,并同时节省资本支出。

英伟达成立于 1991 年,成立后的前几十年主要是一家硬件公司,为游戏玩家销售运行 3D 游戏的芯片。该公司还涉足加密货币挖矿芯片和云游戏订阅业务。

但在过去两年里,随着华尔街逐渐认识到英伟达的技术是人工智能爆炸式增长背后的引擎,而且这种增长势头没有丝毫放缓的迹象,英伟达股价一路飙升。

据《福布斯》报道,这一涨势使联合创始人兼首席执行官黄仁勋的净资产增至约 1170 亿美元,成为全球第 11 位富豪。

今年迄今,微软股价已上涨约 20%。这家软件巨头也是人工智能热潮的主要受益者,它持有 OpenAI 的大量股份,并将这家初创公司的人工智能模型整合到其最重要的产品中,包括 Office 和 Windows。

微软是 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 的最大买家之一,用于其 Azure 云服务。该公司刚刚发布了专为运行其人工智能模型而设计的新一代笔记本电脑,名为 Copilot+。

英伟达是首次荣登美国最有价值公司榜单。过去几年,苹果和微软一直在争夺这一头衔。

Nvidia 的崛起速度如此之快,以至于该公司尚未被纳入道琼斯工业平均指数,该指数是美国 30 家最有价值公司的股票基准。上个月,Nvidia 在发布财报的同时,宣布了10 比 1 的股票分割计划,该计划于 6 月 7 日生效。

拆分使英伟达更有机会被纳入道琼斯指数,该指数是一种价格加权指数,这意味着股价较高的公司(而非市值较高的公司)对基准指数具有较大影响力。

对话Dragonfly合伙人:名人Meme和zk引发的空投争议

整理 编译:深潮 TechFlow

对话Dragonfly合伙人:名人Meme和zk引发的空投争议

对话嘉宾:

Haseeb Qureshi,Dragonfly 管理合伙人

Tom Schmidt,Dragonfly 普通合伙人

Robert Leshner,Superstate 首席执行官兼联合创始人

Tarun Chitra,Robot Ventures 管理合伙人

播客源:Unchained

原标题:$Mother, Hamster Kombat, zkSync – The Chopping Block

播出日期: 2024 年 6 月 15 日

本篇播客亮点

  • 加密市场情绪:讨论最新的市场趋势以及通货膨胀数据如何影响社区。

  • Memecions 与名人:Iggy Azalea 的 $Mother 分析以及名人推出的 Memecions 现象。

  • 新兴 Memecions:对新 Memecions 的见解,包括虚假和被黑客入侵的账户问题。

  • Tap-to-Earn Games:概述 Hamster Kombat 等简单点击式游戏的快速增长。

  • 空投争议:探讨最近的争议,特别是涉及 ZK SYNC 和 Layer 0 的争议,以及 Sybil 攻击的挑战。

  • 未来的空投策略:讨论对清晰、不可玩的指标的演变和需求。

当前市场情绪

Robert 提到,最近的市场情绪可以从价格变化中反向推测。他指出,今天(周三)发布了令人鼓舞的通胀数据,市场对此非常乐观,认为美联储可能在今年降低利率,进而使市场回到正轨。

然而,这种乐观情绪仅持续了几个小时,随后市场出现了大幅抛售,导致价格回落。最终,市场情绪回到了一个相对平静和观望的状态。

名人 memecoins 和市场影响

$Mother

对话Dragonfly合伙人:名人Meme和zk引发的空投争议

Tarun 指出今天加密推特上的最大新闻是 Iggy Azalea 推广她的 memecoin。

Haseeb 引用 Iggy Azalea 在一次采访中的话,质疑 Vitalik 对慈善机构和医院的看法,并暗示 Vitalik 从 gas 费中获利。

Haseeb 介绍 Iggy Azalea 与她的 Memecoin「Mother」的背景,指出她现在更多是一个网红,并且与加密社区中的一些知名人物发生冲突。

展示了一张 Iggy Azalea 和 Vitalik 的 meme 图,图中 Vitalik 被描绘成一个婴儿,正在由 Iggy Azalea 哺乳,暗示她是他的「母亲」。

市场影响

Tarun 提到本周 Memecoin 市场并不平静,许多名人开始涉足 Memecoin。

Haseeb 解释 Hulk Hogan 的 Memecoin 是一次黑客攻击,并且指出黑客现在通过推出假 Memecoin 来牟利。

他提到 Andrew Tate 推出了一个名为「Daddy」的 Memecoin,并与 Iggy Azalea 的 Memecoin「Mother」竞争。

Haseeb 强调当前 Memecoin 市场的名人参与度达到了一个高峰,但认为未来可能会有更高的峰值。

Haseeb 讨论名人通过 Memecoin 和其他方式货币化的未来,指出名人代币在某些情况下可能是正和游戏。

他提到名人代币和传统产品代言的区别,认为名人代币可能会在初期创造价值,但随着市场的饱和,这种价值会被侵蚀。

Robert 认为名人通过新业务(如酒品牌、维生素水、耳机等)货币化是最有价值的方式,这些业务是合法且能创造价值的。

他认为 Memecoin 在突破性成功时可能会创造正财富,但通常情况下是零和游戏。

Robert 提到 Doge 的独特价值主张,Doge 是第一个讽刺的加密资产,它试图成为类似比特币或莱特币以及其他比特币分叉的模仿区块链,使其在加密货币历史中有更大的持久性,而其他名人代币则缺乏这种独特性。

Robert 讨论 Memecoin 市场的饱和问题,认为市场需求有限,最终会达到一个顶峰。

Tom 认为每种市场趋势最终都会饱和,当前的 Memecoin 市场也不例外。

他提到名人代币和传统产品代言的不同之处,认为 Memecoin 可能会在初期创造价值,但随着市场的饱和,这种价值会被侵蚀。

Tarun 认为 Memecoin 的核心真相在于它们试图简化收入分成协议,但实际上并未解决这个问题。

他讨论 Pump.fun 作为第一个成功的代币发射台项目的独特性。Pump.fun 易于使用,且有趣。Tom 认为它比许多区块链游戏项目更接近于真正的病毒性消费应用。

Robert Pump.fun 是第一个类似 Launchpad 的项目,而且做得很好。

点击赚钱游戏:Hamster Kombat vs Notcoin

Haseeb 提到两个值得讨论的区块链游戏项目:Notcoin 和 Hamster Combat。

Haseeb 介绍 Hamster Combat 是一款基于 Telegram 的点击赚钱游戏,玩家通过点击屏幕上的仓鼠图片来获得反馈和积分。

Hamster Combat 已经有超过 1 亿用户,每日活跃用户数超过以太坊。

Haseeb 认为区块链游戏的成功可能会被视为一种社会问题,因为这些游戏可能会让人上瘾并浪费时间。Haseeb 谈到了这些游戏的简单性和病毒性,认为它们满足了人们对「数字增长」的需求。

Robert 认为点击赚钱游戏成功的原因在于它们简单且容易上手,适合那些希望通过轻度工作获得奖励的人。

Robert 提到这些游戏的短期吸引力,认为玩家会在一段时间后失去兴趣。

Robert 继续讨论了这些游戏的经济循环问题,认为一旦空投结束,玩家可能会失去继续玩的动力。他还指出这些游戏的设计非常简单,几乎不需要任何技术创新。

Tarun 提到点击赚钱游戏的流行可能是对复杂游戏和 AI 泛滥的一种反应。他认为这些简单游戏的成功与其低计算需求和易用性有关。

Tom 认为点击赚钱游戏的流行可能是对高端游戏的反应,人们更喜欢简单且不需要太多投入的游戏。

Tom 提到文化的周期性,认为当前的趋势是回归简单。他认为这些游戏的流行反映了人们对「数字增长」的需求,可能是社会某种不满情绪的表现。

空投争议

Airdrop Meta (zkSync LayerZero)

Haseeb 讨论了最近的空投趋势,指出许多大的空投都伴随着争议和戏剧性事件。他提到 ZKSync 和 LayerZero 的空投。

ZKSync 是一个零知识 rollup,他们宣布将空投总供应量的 17.5% 给用户。尽管空投规模很大,但只有大约 11% 的用户合格,这引发了很多愤怒,特别是来自 farming 类型的用户。

LayerZero 的空投策略是允许用户自我报告,如果自我报告为机器人,可以获得原本空投的 15% 。如果举报他人成功,举报者可以获得被举报者 10% 的空投。这种方法也引发了不同的反应。

Haseeb 提到最近的空投几乎都没有得到一致的正面反馈,认为这是一个普遍存在的问题。

Tarun 认为空投的期望值随着时间的推移不断增加,导致越来越难让所有人满意。他认为空投的期望值是由第一个采用新颖机制的项目设定的,后续的项目需要支付更多的「溢价」来满足这些期望。

Tom 赞同空投期望值不断增加的观点,认为这是一个普遍存在的问题。

公平空投的挑战

Haseeb 提到最近六个月内几乎没有一个主要的空投能让所有人满意。

Tom 认为在面对大量用户和潜在的机器人时,空投的公平性和透明性是一个重要问题。他提到 GMV 的空投是近期少数几个没有引发大量负面反应的例子之一。

Tarun 提到 Celestia 的空投是一个例外,他们将空投分配给开发者和研究者,这种方法被其他项目效仿。

Tarun 提到行为经济学中的一种现象,即一旦期望值被设定,后续的期望值会越来越高。

他解释了这种现象的具体表现,例如一些人因为在 Celestia 的空投中获得了大额奖励,现在期望在其他项目中也能获得类似的奖励。

Tarun 认为这种期望值的不断增加类似于薪资期望的上升,一旦期望被设定,很难降低。

空投产业化

Haseeb 提到空投产业化的问题,认为这可能是导致空投争议增加的原因之一。

六个月前,空投产业化的规模远不如今天。那时,虽然也有空投猎手,但数量和工具都远不如现在。

他指出,现在许多新兴市场的用户,可以通过各种指南和工具轻松参与空投,这使得空投产业化变得更加普遍。

Haseeb 认为对于一些项目,比如去中心化交易所(Dex)或需要提供流动性的项目,衡量用户行为相对简单,因此争议较少。

而对于一些不明确的项目,比如 Layer 1 协议或 Celestia,用户不清楚该做什么才能获得空投,这增加了不确定性和争议。

Tarun 认同 Haseeb 的观点,提到 Celestia 的空投也被产业化的 famers 所利用。提到一些 meme,反映了用户对空投的不满。

Tom 认为一些空投要求用户投入更多的「皮肤在游戏中」(skin in the game),例如提供资本或支付交易费用,这样的空投争议较少。

他提到 ZKSync 的 Discord 中的一个 meme,反映了印度用户的强烈不满。

Tarun 则认为整个生态系统有点失控,用户通过各种方式来操纵指标以获得空投奖励。

他认为目前的空投系统过于复杂和容易被攻击,不是一个有效的代币分发方式。

Tarun 预测未来空投的趋势可能会完全改变,因为当前的系统并不理想。

未来的空投策略

Haseeb 指出,当前的空投机制缺乏对抗性,难以有效区分真实用户和虚假账户(Sibyl 攻击)。随着空投猎手技术的提高,反 Sibyl 技术的效果变差,误伤真实用户的概率增加,错误率也随之上升。

他认为项目方在某种程度上默许了空投猎手的存在,因为这有助于提升项目的指标。

空投猎手和项目方之间存在一种「浮士德式交易」,即项目方允许空投猎手存在以提升短期指标,但长期来看,这会导致更多的用户不满。

Haseeb 指出,未来的趋势可能会有所变化。他认为,项目方可能会更早地让事情变得清晰可见。比如,项目方可能会提前告诉用户他们将奖励什么,并选择一些难以被操纵的指标,如流动性等。这样可以避免惊喜因素带来的不满和操纵问题。另一种可能性是,空投猎手和项目方之间的「猫鼠游戏」将永远持续下去,双方不断尝试击败对方的 Sibyl 攻击和反 Sibyl 措施。

Robert 认为工作量证明(Proof of Work)在比特币中的成功在于其与项目核心目标的紧密联系。然而,当前的空投机制类似于「假工作」,没有为项目提供实际价值,更多是为了光学效果。未来的空投机制需要更好地将工作与代币分配联系起来,以提高项目的成功率。

Tarun 讨论了工作量证明(PoW)和权益证明(PoS)之间的差异,认为 PoS 在某些方面不如 PoW。空投机制需要更多的随机性和持续性,以减少期望值管理的问题。他还提到,其他领域如游戏和 Spotify 中的欺诈问题也没有完全解决,空投也不例外。

KYC 在空投中的作用

Haseeb 提出,未来可能会走向全面的 KYC 以获取空投,因为现在已经有一些地区(如卢甘斯克、克里米亚、美国、印度等)被排除在外。如果已经在做这些限制,那么全面 KYC 也许是下一步。

Tarun 反对这个观点,认为 KYC 无法扩大规模,会导致资产分配更加集中在那些能够通过 KYC 的人手中,而不是广泛分布。他还指出,很多空投猎手可能无法通过 KYC。

Haseeb 进一步解释,当前的反 Sibyl 攻击(即防止一个人创建多个虚假账户)措施实际上是一个「蹩脚的 KYC 版本」,通过各种信号来试图验证用户是否是真人。

Tom 则认为,回归线性空投(即根据某些难以操纵的指标进行分配)可能是更实际的解决方案。

Haseeb 提到,未来可能会有一些零知识证明(ZK)技术,能够在不泄露用户 KYC 信息的情况下进行验证。

Tarun 认为这种技术未来可能会实现,但目前还不够成熟。而且,即使有了这种技术,仍然会有很多人被排除在外。

Tarun 担心,如果采用 KYC,政府可能会更容易将其视为证券,这将增加复杂性和合规成本。

FHE:守护数据隐私缩略图

FHE:守护数据隐私

来源:IOBC Capital

在数字化时代,数据隐私的保护比以往任何时候都显得更加重要。随着大数据、云计算和物联网技术的飞速发展,个人信息的收集、存储和分析变得日益普遍。然而,这也带来了数据泄露和滥用的风险。

FHE即全同态加密(Fully Homomorphic Encryption),它允许在加密数据上直接进行计算,并且得到的计算结果与在原始数据上进行相同计算的结果一致。这意味着我们可以在不暴露原始数据的情况下,对数据进行处理和分析,它为保护数据隐私和完整性提供了一种新的解决方案。

FHE的理论基础可以追溯到1978年,Rivest等人提出了首个同态加密问题,直到2009年,Gentry在其博士论文中首次构造出可实现的全同态加密方案,FHE研究才真正开始蓬勃发展。早期的FHE方案计算效率极低,无法满足实际应用需求,随着研究人员不断提出优化方案,显著改善了FHE的性能,FHE的研究正朝着提高效率、降低计算复杂度和拓展应用场景的方向发展。

FHE的技术实现路径

基于理想格的FHE方案

这是目前公认最实用和高效的FHE构造方式,主要思路是利用环运算的代数结构,通过模运算和分解环的理想因子来完成加密和解密操作。代表性方案有BGV、BFV和CKKS等,这类方案的优点是运算效率较高,缺点是需要更大的密钥和密文空间。

基于矩阵的FHE方案

该方案将明文信息编码到矩阵中,通过矩阵运算实现同态性。代表方案有GSW和HiNC等,其特点是安全性很高,但效率较低。

基于NTRU的FHE方案

NTRU(Number Theory Research Unit)具有良好代数结构和循环对称性,可以构建高效的FHE方案,如YASHE和NTRU-FHE等,这类方案的优点是密钥和密文大小较小,适合资源受限环境。

基于学习含噪声算术电路(LWE/LWR)的FHE方案

利用在LWE/LWR难题基础上构造的加密方案,例如FHEW和TFHE等,这类方案更注重理论创新,可实现非常强的安全性,但实用性有限。

FHE vs. ZKP

FHE和ZKP都是加密技术,但它们几乎是互补的。

ZKP允许证明者向验证者证明一个信息是正确的,而无需透露具体细节,验证者无需重新执行计算,即可验证信息的正确性及计算完整性。虽然ZKP可以在不泄露信息的情况下证明正确性,但其输入通常为明文形式,这可能会导致隐私泄露。

FHE的引入可以解决这个问题,FHE能够在加密数据上执行任意计算,而无需解密,从而保护数据隐私。但FHE存在的问题是,无法确保计算的正确性和可靠性,这正是ZKP所解决的问题。

通过FHE+ZKP的技术组合,一方面FHE保护了输入数据和计算过程的隐私性,另一方面ZKP为FHE计算提供了正确性、合法性和可审计性的加密证明,最终实现真正安全可信的隐私计算,这对于敏感数据处理、多方合作计算等隐私保护应用场景都是非常有价值的。

ZAMA:FHE领航者

Zama是一家开源密码学公司,为区块链和AI构建最先进的FHE解决方案。主要拥有四种开源方案:

TFHE-rs 是一个 Rust 实现的 Torus 上的全同态加密,用于在加密数据上执行布尔和整数运算。TFHE-rs 库实现了 Zama 变体的 TFHE,它实现了所有所需的同态操作,如通过可编程自举(Programmable Bootstrapping)进行加法和函数评估。

Concrete 是一个开源的FHE框架,包含了一个 TFHE编译器作为框架的一部分,该编译器将常规编程代码转换为计算机可以使用 FHE 执行的可操作指令,使开发人员可以轻松编写 FHE 程序。对 FHE 加密数据进行计算可能会引入大量噪声,从而导致错误,Concrete 的默认错误概率非常低,开发人员可以灵活地修改此错误概率的参数。

Concrete ML 是基于Concrete构建的隐私保护机器学习(PPML)开源工具,开发者可以无需密码学知识,即可将FHE集成到机器学习模型中。

fhEVM 将FHE引入EVM生态,使开发人员可在链上执行加密的智能合约,保护链上数据隐私的前提下使智能合约仍然拥有可组合性。fhEVM在整合TFHE-rs的同时,引入新的TFHE Solidity库,允许开发人员使用Solidity对加密数据进行计算。

Fhenix:首个FHE-Rollup

Fhenix是第一个基于FHE的Layer2 Rollup,基于Zama的TFHE-rs构建了自己的加密计算库——fheOS,它包含常见加密操作码的预编译,使智能合约能够在链上使用FHE原语。fheOS 还负责 rollup 与 Threshold 服务网络 (TSN) 之间的通信和身份验证,以进行解密和重新加密请求,同时证明解密请求是合法的。fheOS 库旨在作为扩展注入到任何现有的 EVM 版本中,与 EVM 完全兼容。

Fhenix的共识机制采用了Arbitrum 的 Nitro 证明器。之所以选择欺诈的证明方式,是因为FHE和zkSNARK的底层结构不一样,采用ZKP的方式验证FHE计算量非常大,在当前技术阶段几乎不可能做到。

Fhenix还于近期与EigenLayer合作开发了FHE coprocessors,把FHE计算引入其他公链、L2、L3等。由于Fhenix采用欺诈证明,存在7天挑战期,EigenLayer的服务能够帮助协处理器实现快速交易确认,显著提升性能。

FHE:守护数据隐私

Inco Network: Confidentiality as a Service

Inco是一个模块化的可信计算Layer1,可作为Web3的通用隐私层。支持fhEVM,使开发人员能够使用Solidity语言及以太坊生态中的开发工具快速构建隐私Dapp。同时,Inco通过桥接及IBC协议,将CaaS服务提供给缺乏原生加密的EVM和Cosmos链。CaaS服务主要包含三个功能:

链上加密状态:直接将加密数据存储在链上,而无需链下存储;

可组合加密状态:完全在链上对加密数据执行状态转换,无需解密;

链上随机性:为应用程序在链上生成随机数,无需外部随机性服务,能够直接在链上构建应用。

当前,Inco已有一些用例,如游戏、NFT、RWA、投票治理、DID等。

FHE:守护数据隐私

Mind Network: FHE Restaking Layer

Mind是专为AI和POS网络量身定制的第一个的FHE Restaking层。作为Restaking层,它接受来自ETH、BTC和AI蓝筹公司的restaking代币进行质押;同时作为FHE验证网络,利用FHE技术来验证各节点数据达成共识,确保数据完整性和安全性。Mind为去中心化AI、Depin、EigenLayer AVS、Babylon AVS及关键POS网络提供经济安全保障,维护整个系统的共识和可信度。

FHE:守护数据隐私

Restaking层:与 EigenLayer、StakeStone、Renzo、Babylon、Ankr 等合作,从以太坊和比特币网络中获取安全性;与 Chainlink CCIP 、Connext 等合作,实现跨链远程restaking。

安全层:引入 FHE 增强验证器,确保验证和共识计算过程端到端加密,通过集成 Fhenix 和 Inco 的fhEVM模块,进一步增强安全性。

共识层:引入一种专为AI任务设计的Proof of Intelligence(POI)共识机制,确保 FHE 验证者之间公平、安全的奖励分配。此外,Mind Network 正在与 AltLayer、EigenDA 和 Arbitrum Orbit 合作推出 Rollup 链,以更低成本和更快性能增强共识计算。

Privasea: Proof of Human

Privasea是一个用于FHE机器学习的Depin+AI网络,技术架构包括以下几个核心组件:

HESea 库:这是一个先进的FHE库,提供了对加密数据进行安全计算的功能。该库支持多种 FHE 方案,例如 TFHE、CKKS、BGV/BFV 等。

Privasea API:这是 Privasea AI 网络的应用程序接口,提供了一系列功能和端点,简化数据提交、模型训练和预测的操作,并确保数据在传输和处理过程中的加密。

Privanetix:这是一个去中心化的计算网络,由多个高性能计算节点组成,能够高效地对加密数据进行处理。每个节点都集成了 HESea 库,以确保数据隐私和计算性能。

Privasea 智能合约套件:基于区块链技术的激励机制,通过智能合约跟踪 Privanetix 节点的注册和贡献,验证计算并分发奖励,确保参与者的积极性和公平性。

FHE:守护数据隐私

Privasea推出了ImHuman应用,基于FHE开发了Proof of Human,旨在证明用户是人类,以保护其数字身份不受机器人和人工智能仿冒的威胁。用户可以通过面部生物识别技术验证其为真实人类,生成一个独特的 NFT,作为个人人类身份的证明。使用 ImHuman 应用,用户可以在不泄露个人详细信息的情况下,在 Web3 和 Web2 平台上安全地确认个人身份。

写在最后

在Defi领域,FHE使交易和资金流动能够在不泄露敏感财务信息的情况下进行,从而保护用户隐私并降低市场风险,也可能成为有效解决MEV问题的方式之一;在全链游戏中,FHE确保玩家的得分和游戏进度等数据在加密状态下得到保护,同时允许游戏逻辑在不暴露数据的前提下在链上运行,增强了游戏的公平性和安全性;在AI领域,FHE允许对加密数据进行分析和模型训练,这不仅保护了数据隐私,还促进了跨机构的数据共享和合作,推动了更安全、更合规的人工智能应用的发展。

FHE在实用性和效率上仍面临诸多挑战,但其独特理论基础为克服瓶颈带来希望。未来,FHE有望借助算法优化、硬件加速等途径,大幅提升性能,扩大应用场景,为数据隐私保护和安全计算提供更加坚实的基础。

Bitget研究院:BTC合约资金费率转负,市场流动性极差有暴跌风险缩略图

Bitget研究院:BTC合约资金费率转负,市场流动性极差有暴跌风险

过去 24 小时,市场出现了不少新的热门币种和话题,很可能它们就是下一个造富机会,其中:

  • 相对造富效应强的板块是: TON 生态、AI 板块

  • 用户热搜代币&话题为: CARV、ZKsync、BGB、Velodrome

  • 潜在的空投机会有:Magic Eden Wallet、RedStone

数据统计时间: 2024 年 6 月 18 日 4: 00(UTC+ 0)

一、市场环境

过去 24 小时,加密市场整体下跌,山寨币大幅回调,BTC、ETH 较为承压,BTC 最低触达 65500 美金的关口,然后开始回调。合约数据上看,BTC 的合约费率转负,市场流动性极差,未来可能有持续走弱的可能。近期 ZK、Layerzero 发币导致市场稳定币需求紧张,直接导致了市场流动性不足。

外部市场来看,在微软、苹果两家权重科技股带领下,美国纳斯达克指数再创新高。美国资本市场的财富效应并没有传导到欧洲股市、加密市场中,反而是产生了“吸血”的效应。后续需要继续关注纳斯达克和 BTC 的相关性,如果相关性开始转正,但是纳斯达克开始下跌,对加密市场的打击会比较大。

二、造富板块

1)板块异动:TON 生态(TON)

主要原因:

  • 资金持续流入:Pantera 直接投资 TON 生态后,TON 价格一直处于上涨区间,资金持续流入;

  • 生态项目表现不错:NOT,TON 生态的游戏项目,近期表现良好,引起市场对 TON 生态的关注。

上涨情况:TON 7 日逆势上涨 8.5% +;

影响后市因素:

  • 后市交易活跃情况:目前 Ton 生态中较大的短板是相对其他公链交易活跃人数较少,交易量与其他公链相比不在一个量级。如果 TON 能跑出来热度高的 MEME 币,能够激发交易用户的活跃度,那么 TON 价格和流动性均有继续上涨空间。

  • 未来 Pantera 对于 Ton 生态支持的落地情况:Pantera Capital 创始人 Dan Morehead 在社交媒体提到,Pantera 最近对 Telegram 的 TON 区块链项目进行了该基金史上最大规模的一笔投资,使得 Ton 生态关注度增加。如果项目融资和产品上线等支持能够及时落地,Ton 生态的繁荣会更快到来。

2)后续需要重点关注板块:AI 板块

主要原因:

  • Binance 近期宣布支持 FET、AGIX、OCEAN 合并为 ASI,在欧美地区引起热议,社区关注度高;

  • Arweave AO 宣布已上线 AO 代币铸造,用户持有 AR 可获得 AO,AO 发行比较公平,做数据层的业务;

具体币种清单:

  • TAO:Bittensor 是一种开源协议,为基于区块链的机器学习网络提供支持。机器学习模型协同训练,并根据它们为集体提供的信息价值在 TAO 中获得奖励;

  • NEAR:近期 NEAR 生态较多 AI 项目处于 Build/ 融资阶段,NEAR 有望打造成未来的 AI Hub;

  • ASI:FET、AGIX、OCEAN 合并后的代币,在合并后波动率可能比较大,有炒作机会;

  • AR:Arweave 的新代币 AO 即将发行,有技术基本面背书,赛道良好。

三、用户热搜

1)热门 Dapp

CARV:

CARV 是一个专注于游戏的 ID 基础设施,旨在建立一个用户拥有的游戏身份,实现成就展示、朋友和游戏发现、直接货币化,并且可以带到任何地方。昨日该 Dapp 的独立活跃钱包数达到 61 万以上。近期该项目动作频频: 4 月 26 日,CARV 宣布完成 1000 万美元 A 轮融资;5 月 31 日,Animoca Brands 宣布战略投资 CARV 并成为其节点营运商。

2)Twitter

Bitget研究院:BTC合约资金费率转负,市场流动性极差有暴跌风险

ZKsync(ZK):

ZKsync 昨日开放空投申领并上线各大交易所,代币价格未达预期,上线后稳定在 2.5 美金左右,晚些时候随大盘下跌至 2 美金。按照目前 ZK = 0.21 美金的价格计算,ZKsync 的代币完全流通市值为 44 亿美金,而 Starknet 的这一数值则为 74 亿美金。

Bitget(BGB):

近期,Bitget 开展高息理财的用户活动,在目前市场行情下跌的环境下,Bitget 能够提供高息的稳定币理财,获得了社区和用户的认可。该活动在社群获得用户等的大力宣传。目前 Bitget 稳定币理财的年化收益率可以做到 10% 以上,可以关注。

3)Google Search 地区

Bitget研究院:BTC合约资金费率转负,市场流动性极差有暴跌风险

从全球范围来看:

Velodrome(VELO):

美国众议院议员 Michael A. Collins 的资产交易报告显示,他在 2024 年 5 月 17 日进行了一笔 1, 001 – 15, 000 美元的 Velodrome 资产交易,文件公布后引发市场广泛讨论。

从各区域热搜来看:

(1)亚洲地区除了对 ZK 空投的关注以外,受到 FTX 还债完成或要重启的市场传言影响,LUNC、FTX 分别登上了马来西亚、新加坡的热搜榜单;韩国昨日热搜第一的词汇是“a16z crypto”。

(2)欧美地区的热搜和亚洲地区的差异显著:Velodrome 出现在美国、加拿大、波兰、荷兰等地的热搜上;同时,DePIN 和 AI 依然是欧美地区用户最为关注的两个板块,FET 和 grass 持续出现在多个欧美国家热榜上。

四、潜在空投机会

Magic Eden Wallet

Magic Eden 是知名的 NFT 市场,Coinbase、Paradigm、Solana 等重量级 VC 投资。Magic Eden 曾在推特发文称,钱包内的代币申领产品将于第三季度晚些时候推出。

Magic Eden Wallet 是其移动端的 App,除了通过交易 NFT 等方式获取“钻石”积分的方式,近期 Magic Eden 会在官方 Twitter 放出 Magic Eden Mobile Wallet 的测试链接供用户测试,这也可能是一种获取空投的方式。

具体如何参与:(1)关注 Magic Eden Wallet 的 Twitter 账号(https://x.com/MagicEdenWallet),设置提醒;(2)当账号发出测试邀请链接时,可快速点进去使用并测试该 App,每次放出的名额只有几千个。

RedStone

RedStone 是跨链预言机项目,RedStone 是 LST 和 LRT 的模块化预言机,为多个 L1 和 L2 上的 dApp 和智能合约提供频繁更新、可靠且多样化的数据源。市场预计该项目 24 年下半年发币。

2022 年,RedStone 完成了 700 万美元种子轮融资,Lemniscap 领投,Coinbase Ventures、Blockchain Capital、Distributed Global、Lattice、Arweave、Bering Waters、Maven 11 和 SevenX Ventures 等参投。2023 年,Aave 创始人、Polygon 联创等在天使轮投资了该项目。

具体如何参与:(1)通过参与 RedStone 与其各个合作伙伴发布的链上活动、Galxe 任务等获取 RSG 积分。(2)通过制作内容并参与 RedStone Discord 服务器上的指定活动(例如每周最佳内容或名人堂),也创作者可以获得 RSG 积分。

解读以太坊的下一次重大升级:Pectra

撰文:William M. Peaster,Bankless

编译:邓通,金色财经

以太坊一直在向前迈进。

2024 年 3 月,该网络推出了 Dencun 升级。Dencun 是「Deneb」和「Cancun」融合,旨在大幅削减 L2 交易成本。

接下来会发生什么?Pectra 是以太坊的下一个重大升级,它将比 Dencun 更重要。

Pectra 计划于 2024 年第四季度或 2025 年第一季度推出,它结合了两个之前计划的升级:Prague(用于执行层)和 Electra(用于共识层)。通过合并,Pectra 旨在为以太坊带来多项雄心勃勃的改进,使其比以往任何时候都更加灵活和优化。 Pectra 包含什么?

Pectra 不仅仅是一个小小的升级,它充满了更新。

以太坊改进提案 (EIP) 是对以太坊的拟议修改。它们确保网络变更得到透明的讨论和同意,并让社区和核心开发人员参与其中。

对于 Pectra 升级,目前计划纳入 9 个标准 EIP 和一个由另外 11 个组成 EIP 组成的元 EIP。

解读以太坊的下一次重大升级:Pectra

这些 EIP 包括对账户抽象、验证器操作和整体网络性能的增强。其中一些最值得注意的新增功能如下。 EIP-2537 — 引入了 BLS12-381 曲线操作的预编译,使 BLS 签名操作更快、更便宜,从而提高了以太坊验证者的可访问性和性能,并降低了 gas 成本。 EIP-2935 — 实现将先前块的哈希值保存在特殊存储槽中,以提高在无状态执行之前验证以太坊数据的效率和可靠性。 EIP-7002 — 允许验证者通过其执行层提款凭证触发退出和部分提款,从而为再质押和质押池提供更灵活的选择。 EIP-7251 — 将以太坊验证者的最大有效余额从 32 ETH 增加到 2048 ETH,减少所需的验证者总数并简化网络的计算负载。 EIP-7594 — 引入对等数据可用性采样 (PeerDAS),以进一步优化 L2,增强交易处理和可扩展性。 EIP-7702 — 添加一种新的交易类型,可在一次交易期间设置 EOA(外部拥有账户)的代码,使普通钱包可以暂时转换为智能合约钱包,以改善用户体验。 EIP-7692 — 由 11 个组成 EIP 组成的元 EIP,旨在增强 EVM 对象格式 (EOF),以提高合约部署和执行效率。 全新改进的以太坊

后 Pectra 时代,以太坊将满足更广泛的用例和用户需求。

常规以太坊账户将更具可编程性,L2 将更实惠,智能合约将更高效,验证器将更灵活地管理!

借助这些增强功能,以太坊将能够更好地应对日益增长的采用,与其他网络集成,并引入新功能,使平台始终处于链上创新的最前沿。 Pectra 之后会发生什么?

解读以太坊的下一次重大升级:Pectra

虽然目前一切都还没有定论,但以太坊社区正在关注在 Pectra 之后的 Osaka 升级中实现 Verkle 树。

「我真的很期待 Verkle 树,」Vitalik 今年早些时候表示。「它们将启用无状态验证器客户端,这可以让质押节点在几乎为零的硬盘空间下运行并几乎立即同步——更好的单独质押用户体验。」

话虽如此,以太坊的下一次升级都将显著提高该链对用户和开发人员的可用性。以太坊不可能在一天之内建成,但在构建以太坊正在实现的面向未来的一切网络方面,稳扎稳打才是王道。

深度迷思:资产放在冷钱包还是交易所?到底怎么选?

作者:OneKey 中文 来源:X,@OneKeyCN

最近一段时间,币安和 OKX 都不太平。币安有用户反馈恶意插件 Aggr 绕过币安的 MFA(多因素身份认证),通过对敲盗走了用户的资产。OKX 则有用户称黑客使用 AI 换脸绕过 MFA 后更换了手机号、邮箱以及谷歌的验证器,随后盗走用户资产。

受害用户们撰写了生动的长文,一石激起千层浪。一时间,人心惶惶,各种截图谣言四起催促着人们赶紧提走代币。

但仅仅是迁走代币,就够了吗?或许,这个问题本身折射的思维模式,未必正确。

安全从来不是一道单选题。

了解 Web2 账户安全的防线:MFA

如果你非要在冷钱包和交易所之前二选一,其实本质上,就是在「私钥」和「MFA 多因素身份认证」之间选择。

对于 MFA,如果你是一个多年的互联网冲浪选手,或许你已深有体会——

不知道从什么时候开始,一个简单的密码已经不够了。短信验证码、邮箱验证码,甚至是人脸识别、谷歌验证器才是「主角」。国内有的 APP 甚至不需要设置密码,只需要手机验证码。

这很好理解,大部分普通人设置的密码根本不够安全(很多密码库已经被各大海内外网站泄露无数次了),所以需要层层保护:

第一层,只有你知道的信息:如密码、安全问题;

第二层,只有你在持有的物品:如 SIM卡、手机、谷歌验证动态密码等;

第三层,只有你本人有的特征:如指纹、虹膜、人脸、声音等。

一个常见的认证因子组合:密码 + 邮箱验证码 + 手机验证码 + 谷歌验证器动态密码 + 用户人脸身份信息。

是不是听起来无懈可击?理论上来说,启用了完全的 MFA ,账户应该非常安全。即使某一层被突破,黑客也无法访问帐户,除非他们也获得了其他身份验证因素。

但是实际上并非如此。

在各大互联网公司中的业务流程中,他们可能会为了简化用户的操作采取动态式的、选择性地验证。

这时候,真正重要的便是其风控方案(如异地登陆、异常操作识别)能否覆盖到用户操作的边缘情况。

以推特为例,2023 年 9 月,以太坊创始人 Vitalik 遭遇了 SimSwap(Sim 卡交换)攻击——即有黑客通过社会工程学,让服务商 T-mobile 转移 Vitalik 手机号到黑客手机上。随后 Vitalik 的推特发布了诈骗信息,导致了约 69 万美元的损失。

Vitalik 事后在 Warcast(一个去中心化社交平台) 上感叹,一个电话号码足以重置 Twitter 账户的密码,电话号码并不安全。慢雾科技的首席信息安全官也表示,SimSwap 攻击成本不高,甚至黑市里都有 SimSwap 劫持的报价。(出处(https://x.com/WuBlockchain/status/1701407498174108136 、https://chaincatcher.com/article/2101231)。

可见,即使有 MFA 的存在,在手机号验证权限过大、没有识别出异常登陆的情况下,推特没有阻挡黑客的攻击。当然,这也可能是推特在效率和安全上的平衡。

这种平衡,在涉及管理用户资产的交易所更是一个难题。

以币安用户因恶意插件丢失资产为例。黑客实际上并无法通过直接提币到链上盗取用户的资产,因为这肯定会需要过 MFA。所以,黑客使用了交易操作进行对敲,通过来回亏损交易某个小市值代币让黑客从波动中获利。随后快速地从另一个账户提走,完成盗币。

然而,对于登陆状态下的交易所,大部分人肯定是希望交易能够及时、快速。大家肯定不希望在快速买卖的过程中还要验证几层 MFA。在这一点上,币安只能通过升级更复杂的风控方案(比如识别对敲)来解决,而不是使用 MFA 去影响用户交易的效率。

放弃一劳永逸,唯有狡兔三窟

看完前一部分内容,相信你已经知道理解了 MFA 并不完美,仍需要通过风控方案来进行平衡效率和安全。强如世界级大所,也需要一直升级。

而选择私钥,便是自我承担风控方案的开始,这升级的压力来到了你的身上。

你是否做好了准备完全控制自己的加密资产?你也许一开始只是简单地从小狐狸上抄写私钥到小纸条上,但很快你就会发现这远远不够。

你依然需要:

– 以相同的力度防止黑客入侵你的电脑;

– 以相同的警觉度防范最新的黑客钓鱼、社会工程攻击;

– 在常用热交互钱包、冷钱包之间分配资金,同时管理授权;

– 付出一些额外成本,如使用硬件钱包保护隔离私钥,甚至是更高级的方案

到这一步,你会发现「放在冷钱包还是交易所,到底怎么选?」并不是一个好问题。私钥和 MFA 都各有好处和权衡。

对于系统性地管理资产安全,思考这几个问题才是更重要的:

– 有哪些风险?对于大部分用户来说,就是防黑客入侵与钓鱼;

– 如何分散风险?通过多样化和冗余的策略来降低单点故障的风险;在 Defi 圈子里,有句话叫「一矿一地址」,可以体会下;

– 如何降低风险?是否在能力范围内采取各种各样的预防措施和控制措施,比如安装安全插件、使用硬件钱包甚至是多签;

– 如何应对风险?制定应急响应计划和灾难恢复计划,比如如何最快联系到如慢雾这样安全机构进行资产被盗后的补救。

这些问题,对于不同资产规模、不同需求的用户,回答都不同。

搞清楚这些问题之后,或许我们就不会再问标题所提到的问题,做一些诸如把全部资产放在一个交易所、使用存放大额资产的钱包去交互陌生网站的操作了。

(推荐阅读:A0 ~ A9 成神之路的加密资产保管方案,你在什么段位?https://x.com/OneKeyCN/status/1792075838617452688)

结语:安全是反人性的

投资通常是反人性的,安全亦然。

安全被黑客攻破,最终往往是由于人性的弱点被利用——如懒惰、贪婪和轻视。

我们深知一些用户只想要一个简单的答案,比如用 App 这个就安全、买了这个硬件钱包就能解决一切问题。就像大家永远在问,买了哪个币能发财。

作为一家负责的加密安全解决方案提供商,我们必须诚实地说——安全不是一个简单的结果,而是一个思想和实践过程。

有人说,认知决定了财富获取的高度。

同样地,认知也决定财富守护的底线。

与以太坊、Solana 相比 TON 的 DEX 还需要什么?

作者:Wyz_Research

交易是 Crypto 世界的绝对核心,但在不同从业者的眼中,交易完成的渠道却有着很大不同。

在中心化交易所,几乎承载着整个行业的交易流动性,平台在中心化模式下撮合效率高、交易深度好、成交速度快。

但对于公链的原生世界来说,基于智能合约的去中心化交易所才是整条链上交易的核心,也是链上业务的流动性核心,去中心化交易所的代币上市、交易规则都和公链一样保持着无需许可的交易特点,与中心化交易所形成了鲜明的“门槛”差异。

如果单看每一条公链,都会存在一个核心的去中心化交易所,盘活整条链的业务和生态,甚至我们在以太坊、Solana 上看到了围绕 DEX 构建出的“代币业务全链条”。

在这一轮周期中,TON 公链声名鹊起,但 TON 的生态建设仍然非常早期,TON 公链上的 DEX 应用更是整体表现“少且功能单一”,相较于成熟的以太坊、Solana,TON 上的 DEX 应用还需要如何发展?

以太坊、Solana 上成熟的 DEX

毫无疑问,目前 DEX 发展最成熟的是以太坊和 Solana。

以太坊的 DEX 得益于以太坊 Defi 发展许久,而 Solana 的 DEX 发展得益于链的性能和生态热度,其 DEX 交易额一度达到了与 CEX 分庭抗礼的态势。

接下来我们分别来看两条链上的 DEX 发展。

以太坊最早期的 DEX 是 Uniswap,其首创了 AMM 模式,通过等比例投入的代币池作为交易对两种代币的流动性供应,在 Uniswap 应用的迭代中,V1 是最简易的 AMM 版本,V2 对交易撮合和 LP 等功能进行了优化,在 V3 中,则加入了可在固定价格区间提供流动性的功能,开始对专业流动性供应者提供友好的支持,也是目前运行的版本。此外,还在实现具有限价订单等功能的 V4。

从迭代版本的变化中,Uniswap 在保证用户交易顺滑的基础上,为提供流动性的 LP 不断升级提供更成熟的资产管理功能。这代表了 DEX 的优化方向。

除了 swap 和 AMM 的 LP 外,Uniswap 在 DEX 的业务上还完成很好的成绩。

首先是 MEV,AMM 池在用户交易的过程中价格随着池中代币比例随时变化,此时 MEV 会因为 AMM 池交易撮合过程中会产生套利空间而存在,代币交易价格也会对外影响链上其他应用对价格的读取。

因此,Uniswap 还在 MEV 和 Oracle 上具有天然优势。

在 MEV 上,Uniswap 保持着一定的 MEV 抗性,谨防因 MEV 带来的三明治攻击以及无常损失外更高的交易滑点。

在 Oracle 上,DEX 几乎是最快的交易对价格源和最全的交易对数据源,这使得很多 DeFi 协议并没有选择 Chainlink 等以太坊链外预言机方案而是选择基于 Uniswap 的 DEX 预言机直接报价方案。这让 DEX 可以将“预言机”能力作为输出能力之一组成其他 DeFi 的数据模块(如借贷协议和衍生品交易市场)。

Uniswap 代表了 DEX,但 DEX 业务上需要的精细化功能,是由其他 DEX 补充的。以太坊上还有很多类型的 DEX,例如 Balancer、Curve、Sushiswap 这些发展多年的 DEX 以及 1inch、MetaMaskswap、Matcha 等聚合器类 DEX。

其中,Balancer 的出现,开始让 DEX 成为链上应用的流动性中心变得更精细化。首先 Balancer 提出了对流动性供应的管理:具备不同权重、多种代币的流动性池,其大胆的将 Uniswap 的等比例流动性池向自定义比例和多种代币进行了改变,这有利于项目进行流动性供应和市值管理。再者,Balancer 还把 Launchpad 的抢购规则改为了更有利于用户获得合理代币价格的 LBP 规则,改变了 AMM 池抢跑科学家对交易价格的影响;

Curve 的存在则主要为我们呈现了链上稳定币交易的市场,其主要为各类稳定币和 pToken 提供交易流动性,稳定币和 pToken 实则是 DeFi 交易过程的中转物,是公链链上交易和业务实现的必须品,在代币的经济机制中,有些还承担了缓冲的作用。

再看 Balancer、Curve、Sushiswap、DODO 等 DEX 除了交易兑换外,另一重要业务就是为 LP 和 pToken 等多种️代币提供了质押池,以完成资产的复利。这些 DEX 不仅仅是集聚了 AMM 的 LP 流动性,还是 Defi 等应用的供应链角色。

综上,我们可以非常清晰的看到,以太坊上,基于 DEX 发展出的成熟链条,但以太坊上交易确认速度慢,当交易确认足够快的时候,或者链上数据反馈足够快的时候,对应的业务可能会换成另外一种发展形式。例如 Solana。

Solana 上的 DEX,与以太坊最大的不同是,体验和 CEX 几乎相同,并且,如果交易确认足够快,DEX 和聚合器发挥的作用是一致的,这时候 DEX 最在意的从“都在我的平台”转变为更在乎“交易对和对应的 LP 池在哪里。”

所以对 LP 的支持就会更加精细化。

自 Uniwap V3 开始提出了固定价格区间的 LP 之后,所有后续有创新的 DEX 都在 LP 的基础上加入了对价格的管理。

在 Solana 上,设计最为精细的 DEX 是 Jupiter,流动性池功能设置最精细是 Meteora,两者相比较,Meteora 主要的功能就是提供相应交易对的流动性,其对 LP 提供的精细设置,除了价格区间,还包括代币波动曲线、比例等;Jupiter 除了 LP 功能的丰富之外,还主打代币发行,会为用户的需求设计,例如用户可以使用美元成本平均法(DCA)来进行批量多次的代币买入。

除了 DEX 之外,Solana 链上的所有钱包,几乎都有链上交易对的交易聚合功能,在交易确认速度极快的情况下,用户已经不需要再进入 DEX 去完成 swap 操作。

这体现了高速区块链的 DEX 应用的设计特点:在设计功能时,要留下模块化的开口,功能可以插拔式组合,让所有用户的入口可以快速集成 DEX 交易模块,以让用户需要 swap 时,使用自己 DEX 上的流动性。

TON 的 DEX 现状

以太坊和 Solana 的 DEX 已经在周期中如此成熟,那 TON 现在情况如何?相差多少,又差在了哪里?

TON 的性能和承压能力,是当下所有公链中,唯一能与 Solana 并肩的,但 TON 的生态是 Web2 模式和 Web3 模式的组合型生态,这种组合在技术上会在使用中淡化 Web3,在技术上深入 Web3。

TON 生态中的 DEX,这个特征很明显。

例如 Telegram 内置了中心化的交易池完成稳定币和 TON 的充值,继而完成 TON 和其他代币的兑换,从功能上看,已经是简化版本,操作体验上和 CEX 的闪兑几乎一致。

这个功能是 Telegram 的 Wallet 的第一功能,第二功能是通过与 TON 公链钱包 TON Space 完成与链上的交互,体验基本与在 PC 端、移动端使用 MetaMask 一致。如果需要兑换代币,生态内 STON、Dedust 较为常用,但功能基本和 Uniswap V1 相似。

显然,这体现出了 TON 在 DEX 方面的不足,如果说 Telegram Wallet 的承担了 CEX 体验,TON Space 和 DEX 可以在 PC 端和移动端交互,最后,Telegram 的 Mini App 和 Bot 也会是 DEX 或者 CEX 功能的交易前端。这几项设计满足了在交易体验上的优化,但后端链上原生交互的部分,明显是较为落后的。

目前,看到的所有 DEX,例如 STON、Dedust 等都只提供类似 Uniswap V1 的交易功能,在我们对 Soalna DEX 生态的分析中看到的是,对于高速区块链的 DEX,重要的是提供交易的流动性,或将交易功能模块化,让流动性的优势成为用户选择的原因。

而在 TON 上的交易,其前端入口一定大量存在于 Telegram 内,DEX 还是要像 Jupiter、Balancer 等一样,增加业务的精细化程度,做到所有用户的平衡,无论是用户、还是代币提供者、还是流动性提供者,或者平台开发者,每个角色都需要一定的精细化功能加以配合。

TON 上有什么项目在完善 DEX?

相较于 Uniswap、Balancer、Jupiter 等 DEX,TON 还未出现(或还未上线)完全可以的补足所有功能的项目,但经过对全生态中公开的项目设计思路进行查阅后,笔者发现,即将要推出的 DEX 链上交易中间件 LayerPixel 有希望完成 TON DEX 功能补充。

LayerPixel 由 TON 公链的 launchpad TonUP 参与孵化,是一套为 Telegram Mini App 设计的 DeFi 解决方案,官方称其为 Layer 1.5。可以提供包括钱包、DEX(多种交易算法)服务,除了直接面向 C 端推出 PixelSwap,同时还为其他应用提供基于 Telegram Mini App 的嵌入式 SDK 套件用于开发 swap 功能。

TON 需要的,是在资产相关的全链路场景下存在对应的角色。这个全链路包含资产发行、资产交易、交易流动性供应、预言机、资产池、钱包等等。

IDO 的功能在于发行,在以太坊上有普通抢购式 IDO 和 LBP 式竞价 IDO,抢购时,极易推高 gas 和代币价格,很容易造成开盘后价格虚高随后暴跌,所以 LBP 的采用,从机制上,让交易者减少争抢,价格符合预期后再考虑买入。在 LayerPixel 提供的场景链路里,TonUP 可以提供 IDO 发行,其为 TON 的 Launchpad 的发行中加入了 LBP 规则。

IDO 后,代币开始提供流动性和组合交易,此时需要 DEX 介入。

LayerPixel 的 Pixelswap 是基于权重池的 DEX,与 Balancer 功能一致,支持 LBP 的资产发行方式,并且,这一类荷兰式拍卖的发行方式适合 FDV 不高的中小型项目使用,Telegram 生态内最多的便是这类游戏 /GameFi 项目。

越精细的设计,是让 DEX LP 更像中心化交易所中成熟的 LP,可以主动保证资金的收益率并且隔离风险。

在 DEX 上代币交易开始后,接下来将是 Oracle、Pool 和钱包业务。

Oracle 是将 AMM 中实时价格向外部的 DeFi、DEX、聚合器、借贷、资产桥等等提供价格源的过程,基于丰富的 AMM,天然具备这一能力;Pool 则是用户可以将其他的多资产进行复利质押的工具,链上 DeFi 多的情况下,会出现多种 pToken,例如很多以太坊 DEX 会为 Lido 的 stETH 提供兑换和质押;最后,钱包则是在所有的交易平台之外,在高速区块链的支持下,提供一个用户操作的入口,通过交易聚合,Launchpad 组合等部分,可以将功能都设计在钱包内,与其他应用组合使用。

以上,IDO、代币交易、钱包、预言机、Pool 等多个部分,LayerPixel 都设计在了其业务链中,在和其团队联系沟通后发现,其目标是补足 TON 上 DEX 的设计不足,并希望通基于 LayerPixel 的多个功能成为 TON 的 DeFi 中间件。

目前还获取到的消息是,LayerPixel 的代码部分已开发完毕并提交审计公司审计。出于安全考虑,审计是由两个审计公司交叉审计,将在审计结果完成之后正式上线主网。

写在最后

观察 TON 的应用之后,会发现 TON 很依赖 Web2,这样的设计是为了让 Telegram 的用户降低门槛,但基于多条高速公链发展的经验看,Telegram 的官方钱包未来可能更多的是作为钱包验证工具,辅助用户进行更多直接的链上原生交易,以保证资产的安全和 Web3 交互的正确性。

对于公链来说,DEX 是链上活力释放的场所,每个 DEX 的目标,都是成为成熟的金融交易平台,让使用的用户拥有精准、成熟的资产管理能力。

TON 一直在 ATH,生态价值也在不断增长,在 TON 发展如日中天的时候,项目价值的数据表现,会集中在 DEX 的交易对上,正因如此,DEX 的发展越成熟,投资者抓住机会的几率才会成倍的增加。

Warpcast独占优势渐显,Farcaster上还有机会吗?

原文作者:,BlockBeats

原文编辑:,BlockBeats

周末,来自财富杂志的一篇文章称 Farcaster 会像大多数协议一样推出代币,让近半月持续处于下滑趋势的 Farcaster 日活数据再次回暖。5 月 22 日,Farcaster 以近 10 亿美元估值完成了 Paradigm 领投的 1.5 亿美元融资,这一消息让年初就曾引起市场热捧的 Farcaster 及其最大的前端应用 Warpcast 又一次获得瞩目,日活在宣布融资后的一天达到历史新高。

Warpcast独占优势渐显,Farcaster上还有机会吗?

上周,知名休闲小游戏发行商 Voodoo 耗资 5 亿欧元收购主打熟人社交的 BeReal,因看上了后者拥有的 4000 万活跃用户以及增长模式。Voodoo 用接近自身一年的营收完成这次收购,无论赢家是谁,都表明社交媒体平台的用户基础和增长潜力对投资者具有极大吸引力。这也可以佐证为什么 Farcaster 能够以近 10 亿美元的估值完成 1.5 亿美元融资,与 TikTok 的 2000 亿估值相比, 10 亿或许是加密 VC 们给出的一个合理预期。

TikTok 遭抵制、Twitter 和 Facebook 审查封号情况愈发严重,地缘政治和审查议题已经成为当今主流社交媒体不可避免会面临的巨大挑战。这种局面也给了 Mastodon、Farcaster 等抗审查、去中心化社交产品崛起的空间,在马斯克接管 Twitter 后,主打去中心化架构的 Mastodon 活跃用户不到一年增长了 600% 。

但 Farcaster 核心团队明确表示要赢得主流用户,首先必须赢得加密货币,Farcaster 目前才仅仅迈出第一步。融资消息刺激的不仅仅是 DAU,开发者也将 Farcaster 视为一片热土,开发客户端、搭建垂类应用、设计 Frames 等等。对于普通用户来说,赌 Farcaster 发币从而积极运营账户是最简单的下注方式,但对于一个开发者而言,认清这个生态的格局并且躬身入局,或许才是最好的选择。

大家都在给 Warpcast 打工

Warpcast 的 Frames 功能为其带来了第一波主流用户增长,但其对核心功能的掌控使得其他客户端只能充当「备胎」。Farcaster 协议的开发难度加上 Warpcast 的资金与用户优势,使得第三方客户端开发者面临巨大挑战。这一场竞争不仅是技术和功能的比拼,更是对去中心化社交生态未来的探索。随着 Warpcast 的继续主导和聚合应用的兴起,Farcaster 生态的前景充满变数。

最卷太子

6 月 4 日,一个支持定制化信息流的 Farcaster 客户端 Nook 宣布停止开发,引发 Farcaster 生态讨论起客户端的生存问题。目前,Farcaster 协议有十几款前端应用可供用户选择,其总用户数量超过 46.3 万,但 90% 以上的用户使用的是 Farcaster 协议开发公司 Merkle Manufactory 亲自打造的客户端 Warpcast。

在 Farcaster 开发者生态内,也有一部分人意识到,Warpcast 过于垄断,成为这个生态里的某种阴影。

Warpcast独占优势渐显,Farcaster上还有机会吗?

今年年初,Warpcast 因为上线 Frames 功能而收获第一波扩圈势能,Frames 之于 Warpcast 类似小程序之于微信,用户可以不离开应用完成交互,解锁更多场景。除了 Frames,Warpcast 还掌握着几大核心功能,比如私信(Direct Casts)和频道(Channel)。

这意味着如果你使用 Warpcast 以外的 Farcaster 协议客户端,是无法向其它用户发私信,以及只能浏览频道、无法在频道中发布内容。如此一来,Farcaster 协议的一些前端应用就只能变成「备胎」,在 Warpcast 宕机时临时救急。

开发 Farcaster 协议客户端并非易事。Farcaster 协议及 Warpcast 创始人 Dan开发 Warpcast 花了大概 20 个人一年的时间,其核心架构和主流社交 App 相差无几,但就算这样,Warpcast 在算法、搜索、私信等功能上也不能算是尽善尽美。

Warpcast独占优势渐显,Farcaster上还有机会吗?

反观其余 Farcaster 客户端,是由小团队甚至个人独立开发完成,这其中一部分客户端是作为 Warpcast 功能的完善,比如 Recaster 对非英语用户有内置翻译功能,宣布关停的 Nook 也有定制信息流的特色功能。Farcaster 协议第二大客户端 Supercast 虽然享有轻量级运行、用户体验更流畅等赞誉,在用户体量上仍然不如 Warpcast。

这些客户端都区别于 Warpcast 进行了创新,并且还有源源不断的开发人员正踌躇满志创建新的 Farcaster 客户端,但背后所要面临的是 Warpcast 团队 1.5 亿美元的新资金储备,是 90% 的用户通过 Warpcast 使用 Farcaster 协议。更让开发成本上升的是 Farcaster 协议还不够开放,有开发者对 BlockBeats 提到,尽管 Farcaster 协议架构相对于 Nostr 等协议来说更友好,但开发者文档相对于 Web2 来说不够齐全,开发过程中的辅助资料也很有限。

除了功能相对齐全且有协议官方资源扶持,Warpcast 与第三方客户端的竞争还会受到传统互联网发展进程中不可避免的平台整合历史潮流。微博、Twitter、Facebook、Instagram、LinkedIn,几乎每一个主流互联网社交应用都有与第三方客户端竞争并获得胜利的历史。

它们的第三方客户端在用户体验、差异化功能等方面都有很好的表现,但官方客户端通过限制 API 调用、收购兼并等方式增强自身竞争力,从而在竞争中逐渐占据主导地位。这或许也将成为未来 Warpcast 与 Farcaster 第三方客户端之间的竞争路径。

Nook 创始人 Kartik 在停运公告中称 Farcaster 目前只是一个适合副业项目的平台,而不是严肃的公司,并且他认为不会有另一个客户端能够与 Warpcast 竞争,「alt 版 Farcaster 客户端可以创新,但大部分时候人们只是想浏览内容到并与其他用户互动,在我看来,Warpcast 就足够了。」

Farcaster 协议 API 服务商 Airstack 创始人也直接表示,「虽然任何人都能构建一个客户端,但实际上没有理由这样做,除非你对用户需求有一些独特的见解,而这些需求尚未被 Warpcast 解决。」

普遍观点是,如果你想开发 Farcaster 客户端,得有一个足够有力的痛点或需求,要么将大量用户从 Warpcast 转移到你的客户端,要么新用户加入并留在你的客户端。又或是你可以构建一个单一的真正有价值的功能,而这个功能是 Warpcast 不太可能自己开发的(例如流媒体视频、音频空间),但它可以无缝地与 Warpcast 协同工作。

总之想取代 Warpcast 是一个不理智的选择,没有经济模型,做第三方客户端更像是给 Warpcast 团队打工。

聚合应用进一步挤压空间

第三方客户端增长面临的挑战不止来自 Warpcast,越来越受到主流关注的应用聚合客户端也成为 Farcaster 生态的有力竞争者。随着社交协议演变越来越成熟,内容碎片化也会成为和流动性碎片化一样的老大难问题,社交聚合的必要性还未被大规模感知但又是去中心化社交生态的核心痛点之一。

说到聚合客户端,扎根最深的是 Mask Network 旗下的社交应用 Firefly。其特点大而全,不仅聚合了 Farcaster、Lens 等去中心化社交协议,还因为上线时间够早而低成本接入 Twitter API,此外还能在应用内浏览 Mirror 和 Paragraph 上的文章。近两月,另一大社交协议 Lens Protocol 最大的前端应用之一 Buttrfly 和 Phaver 也分别宣布接入 Farcaster 协议,用户可以在上面同时发布内容到 Farcaster 和 Lens。

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社交聚合应用;左:Firefly;右:Yup

据称 Vitalik 也在使用 Firefly 客户端,对于在不同平台都拥有巨大影响力的 KOL 来说,聚合客户端的设定足以满足想要以最简便的方式全平台同步内容这一使用需求。

除此之外,Firefly 等聚合客户端也在建立个人用户的社交矩阵,如 Farcaster 前沿探索者 0x luo.eth,Firefly 的方向不仅是同步发送,更重要的是做链上活动聚合,「聚合的目的是重新做信息分发,打通不同的社交图谱,找到更多感兴趣的人,发现更多感兴趣的内容。」

这些已经存在一定用户基础的客户端在进行 Farcaster onboarding 时会有更简洁的流程以及丝滑的用户体验。以及 Twitter 在目前来说仍然是内容密度最高的社交平台之一,对于大多数 Crypto 用户而言,聚合社交客户端的存在有清晰的产品场景,这使得 Farcaster 原生客户端的市场份额进一步受到挤压。

机会在哪里?

Farcaster 协议正在逐步开放其核心功能,从而削弱 Warpcast 的独占优势,鼓励更多第三方客户端的开发。尽管目前存在一些运营上的挑战,Farcaster 协议仍处于早期红利发掘阶段。

Warpcast 不完美

你的敌人并没有想象的那么强大,在 Warpcast 上常能见到对其运营「独裁」的抱怨,比如活跃徽章黑箱、英文至上等问题。Warpcast 虽然在应用界面和传统社交应用相差无几,但用户体验远称不上完美。如果非要死磕前端应用,分这一杯羹,那找到 Warpcast 最薄弱的地方进行优化或许是更为明智的选择。

几天前,Dan 在 Warpcast 上开启了一场文字 AMA,有人问道「对于非英语母语人士在获得 power badge(Warpcast 的一种活跃等级标志)时遇到困难有什么建议吗?」Dan 并没有给出答案,而是表示「如果你不会说英语,那么游戏很难玩」,他称 Warpcast 的核心是英语,而如果你不是英语母语者,可以将目光转向其它客户端。在帖子中,Dan 还提到了前文提到的客户端聚合应用 Firefly 等产品。

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「Warpcast 是一支总部位于美国的团队,没有计划进行国际扩张。我们认为我们可以为英语用户打造一个出色的客户端,因为没有足够的带宽来为国际用户做好工作。」Dan 的傲慢发言时常让社区用户感到不爽,「你能够筹集到 1.5 亿美元的原因是来自美国以外用户的爆炸性增长。想象一下,如果 Jesse Pollak 说 Base 只会优先考虑美国社区的 Onchain Summer 活动,那将会怎样。」

除了对非英文用户不友好,Warpcast 在产品方面还为社区所诟病的是其算法一刀切以及不透明的等级制度。

为了对抗机器人和 spam,Warpcast 采取了活跃徽章、优先模式等设定。获得活跃徽章的用户被定义为活跃的、对其他人感兴趣且不是 spam,但其评定标准并不透明。而优先模式是指用户开启后,你只能看见你关注的帐户、带有活跃徽章以及发帖人与其有互动的帐户的内容。

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Warpcast 的优先模式按钮

而优先模式是默认开启的,也就意味着新用户进入 Warpcast 很难获得流量,没有互动,甚至拥有活跃徽章的人如果和新用户互动太多会被剥夺徽章。一些人开始把 Warpcast 看作是活跃徽章用户们的一个封闭圈子,又或是一个回音壁。

此外,Warpcast 的搜索功能也不尽如人意,其只有最简单的时间顺序检索,没有类似 Twitter 的高级搜索功能,Warpcast 的核心架构 Channels 中同样没有检索功能,这对于内容发现而言是一个很大的缺陷。

在早期的社交媒体竞争中,MySpace 曾是领头羊,然而 Facebook 通过更简洁、用户友好的界面设计,以及更强的隐私控制和个性化体验,逐渐吸引了大量用户,最终成功超越 MySpace,成为全球最大的社交网络平台。而在搜索引擎赛道,AltaVista 曾领先市场拥有技术优势和大量用户。但 Google 通过更精准的搜索算法,不断优化搜索结果的相关性和速度,极大地提升了用户体验,彻底改变了搜索引擎市场的格局。

这两个案例都表明产品思维的重要性,即使没有先发优势,只要真正关注用户体验,提供更优质的服务,就能赢得用户支持和市场认可。对于去中心化社交产品而言,社交数据掌握在用户手中,这意味着决定权也在用户手中,哪款产品好用用户会用脚投票。

「协议红利」正在强化

尽管 Warpcast 马太效应严重,但 Farcaster 协议目前已经意识到需要更加开放,为生态开发者带来了趋势性红利。

下图是一位用户被问为什么购买了 Supercast 还会被迫使用 Warpcast,他回答「只能在 Warpcast 上使用私信功能,(Supercast 创始人 Woj 说 Farcaster 母公司 Merkle 不想分享)。另外,用户不能用 Supercast 加入频道,有很多东西必须只能用 Warpcast 登录」。

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前文也提到,目前私信功能还仅限于 Warpcast,Channels 属于「半去中心化」状态,非 Warpcast 客户端只能展示 Channel 而不能创建 Channel。举个通俗的例子,假设微博是 Warpcast,那 alt 客户端没有私信功能,超话也只能看,不能在自己的客户端建立超话。

在 Farcaster 的融资公告中,官方表示接下来的工作重点一是提高日活用户数量,第二就是升级 Farcaster 协议,比如向 Farcaster 协议本身添加 Channels 和私信功能。

这件事情的背后,可以看出 Farcaster 正在弱化应用,强化协议。开放核心功能等于弱化 Warpcast,不具有独占优势对其它客户端而言就是一种鼓励。

届时,用户在第三方客户端也创建一个频道,所有数据都可以在多个不同客户端上运行。这对于像 Supercast 这样有一定用户基础的客户端来说是一件好事,结合区别于 Warpcast 的优势功能,用户体量上有望冲击第一梯队。而对于中小型的垂类客户端来说,协议更加开放也会增加开发人员的自由度,完成更多功能设置。

如此一来,开发者不用重复造轮子从而降低开发成本,第三方客户端功能丰富度提升也会削弱用户的备胎心理,为其带来与 Warpcast 同水平的竞争机会。

格局打开

一个生态的早期红利就在于解决协议的痛点。对于 Farcaster 来说,增强去中心化程度、降低开发成本等都是迫切的发展需求,目前正是创新者切入的最佳时机。

「充分去中心化(Sufficiently Decentralized)」是 Farcaster 联合创始人 Varun Srinivasan的一个口号,这也是 Farcaster 一直致力于完成的目标,但目前 Farcaster 协议并不能完全称为去中心化。

Farcaster 除了用户直接接触使用的前端层之外,还包括链上和链下两个。链上负责 ID 注册、存储注册和密钥存储,链下部分是由 Hubs 组成的服务器。Hub 的概念类似于一条链的节点,运行在传统的硬件上,负责处理不需要链上确认的数据,以加快响应速度并减少交易成本,主要完成的任务包括处理用户发布的内容、传播同步数据等。

运行 Farcaster Hubs 这件事大部分情况是开发者出于搭建客户端或是开发 Frames 等请求数据时顺手做的一件事。并且运营 Hubs 需要成本,但协议层本身对 Hubs 运营者没有经济激励。某种程度上来说,这是 Farcaster 协议不那么去中心化的原因之一。

一年前,就有用户问到运营 Farcaster Hub 是否有激励,Varun 回复称大多数应用程序开发人员都会运行一个 Hub,就像每个加密货币交易平台运行一个节点一样。「没有经济激励,因为我们还没有找到一个不容易被操纵的方案」,是他给出的运营 Hub 没有激励的原因。

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但随着 Farcaster 协议不断发展,关于激励问题也逐渐诞生新的解决方案。此前,运行 Hubs 可以定期获得一些 Warpcast 内部流动代币 Warps,尽管后来 Dan 又暂停了这项激励。6 月 6 日,EigenLayer 官方账户转发了一条名为「Ferrule」的 AVS 上新,意在激励人们运行 Farcaster Hub,增强 Farcaster 协议的去中心化程度。

Ferrule 的激励措施是 Hub 运营商将资产(比如 ETH)再质押到 Ferrule 合约中,根据网络行为动态地将资产委托给 Hubs。一部分质押收益将作为奖励分配给 Hub 运营商,同时也会支付一部分存储账户租金成本。Hub 运营商将 ETH 质押进 Ferrule 合约意味着他们的资产与 Farcaster 协议的安全绑定在了一起,Hub 的不作为或恶意行为将通过削减机制受到经济惩罚。

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除此之外,为了管理状态增长,Ferrule 还引入了数据分片和路由机制,以确保没有单个 Hub 需要存储所有数据,从而将存储负载分布在整个网络上。其还会创建一个数据位置地图,确保高效的数据检索。

借由 AVS 框架,Ferrule 便可以为 Farcaster 协议增加一个激励层。目前,这项由 Anagram 研究团队提出的想法正在处于落实阶段,提出者也在公开文档中表示如果开发者愿意一起完成这个项目可以以 EIR(创业公司驻场企业家)的身份一起加入。

而 Farcaster 生态还有很多这样的第三方服务的创业项目,从落地程度乃至融资上表现都十分亮眼。其中最具代表性的便是开发者工具 Neynar,是今年 a16z Crypto 春季创业加速器的入围项目。5 月 30 日,Neynar 宣布完成由 a16z、Coinbase 等机构参与的 1100 万美元 A 轮融资。

在 Neynar 之前,想要在 Farcaster 协议里开发的唯一方法是运行 Hub,但每月要花费数百美元的成本。Neyner 本质上是为开发者运营 Hub,每月最低只需要 9 美元,极大的降低了开发者成本。Warpcast独占优势渐显,Farcaster上还有机会吗?

Farcaster 协议 API 服务商,Neynar 已成为第二大独立用户连接方;图源:Suji Yan

除了 Neynar、Ferrule 等生态创业项目,Farcaster 团队自身也在为了网络同步、数据复制、状态增长等核心议题做,其背后的目的都是为了增强 Farcaster 协议的去中心化水平以及为下一个数量级的用户涌入做准备。因此,这个生态仍然有许多值得开发人员持续深耕的可能性。

Farcaster 看不见终局

Dan 常说的那句「构建你自己的客户端或使用另一个客户端」并不是让 Farcaster 协议变得更加去中心化或是用户增长的解药。Warpcast 目前存在的最大意义在于提供一种可能性,以及为普通的加密货币用户提供一个有创造力的场所。就算是聚合类客户端,在搜索功能、内容整合方面仍然有很大的改进空间。

Farcaster 生态正在逐步走向成熟,协议的开放性、不断丰富的功能、社区的积极参与,这些都为 Farcaster 的未来增长奠定了坚实基础。目前,Farcaster 协议之上就已经衍生出了诸多产品,比如创作者平台 Paragraph、内容金融化应用 Jam、社区任务平台 Bountycaster。可能以后很多开发者作出的产品根本不会被称为 Farcaster 客户端,它使用 Farcaster 协议,但会做一些完全不同的事情。

把蛋糕做大,Farcaster 仍然是一座富矿。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

文 | 数智前线,作者|周享玥,编辑|赵艳秋

230个大模型招投标大单,前三令人意外

2024年被认为是大模型的应用落地元年,大模型落地的进展一直备受瞩目,而大模型招投标信息被认为是其中的风向标。最近,数智前线通过中国政府采购网、中国招投标公共服务平台、天眼查、企查查、寻标宝等渠道,梳理了2024年1月1日至2024年6月15日之间大模型相关项目的中标情况,并从中看到今年围绕大模型所产生的整个大市场的一些特点。

超230个项目,呈现哪些特征?

2024年上半年,大模型相关的项目正在迎来大爆发。

据数智前线不完全统计,仅2024年前五个半月,国内大模型项目中标公告已发布超230个,远超2023年全年水平。

而在这超230个项目中,我们发现了如下一些特点和趋势:

第一,大模型中标项目逐月递增,相关需求也愈加多元化。

2024年前5个月,每个月的中标项目数都在创今年单月新高,从1月的15个,迅速膨胀至了5月的66个。而进入6月份,仅前半个月,公布的大模型相关中标项目数已经达到35个。可以预见,更多的大模型项目将在下半年奔涌而来。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

从中标项目的采购需求来看则十分丰富,不仅有算力方面的,包括GPU芯片、训推服务器、云资源等,也有数据层面的,即大模型相关数据标注或者数据资源等,还有大模型层面的,如大模型以及相关支撑平台,应用层面的(大模型在明确场景中的融合落地),以及评测、咨询、培训等多元需求。

不过,从占比来看,大模型的算力支撑需求仍然占据主导位置,约占1/4。与各种场景化的应用相关的行业大模型、企业大模型,以及大模型赋能原有业务的项目,也占较大比重,且正在与日俱增。

第二,采购方区域分布广泛,央国企都已经卷了起来。在我们统计的项目中,地区分布十分广泛,北京、上海、深圳、杭州等城市是出单较多的地区,但在云南保山、广西南宁、河南焦作、新疆库尔勒市、西藏自治区日喀则市等地也都有大模型的相关项目。

而从招标单位的行业分布来看,运营商、金融、教育、能源、政务、汽车等诸多领域都涌现出了大量项目,大模型已经开始深入到各行各业。

与此同时,央国企的大模型项目正在剧增。在我们统计的十大主要大模型厂商的中标项目中,有超六成的项目都来自于央国企。

第三,大厂在拿单上具有先发优势,但整体市场仍然机会众多。

从中标方的情况来看,今年上半年,拿单最多的企业,仍然是主流大模型厂商。十大主流大模型厂商合计拿下的项目,约有84个,占了总项目数的超35%。其中,据不完全统计,中国电信、科大讯飞、智谱AI、百度云、中国移动分别拿下16、14、12、11、10个项目,位列前五。

十大主流大模型厂商之外,其余超六成的项目,则花落各地的方案商、集成商及工程商,且这些方案商各自中标的项目数普遍在1至3个不等。

第四,涌现出了多个亿元级算力大单,同时也有项目0元中标项目。

从234个大模型相关项目的中标金额看,大多数项目都在几十万元到几百万元不等。

但其中,也出现了多个大单,如亿元级别项目共3个,最大一单是一个金额高达4.35亿元的算力项目,由阿里云获得。另外两个亿元级别大单则皆由大模型厂商之外的第三方服务商获得。而这两家服务商,都是华为云的合作伙伴。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

千元级别大单则达到了18个,如中国移动湘潭分公司中标的“人工智能钢铁大模型建设项目”,价值2411.6万元,北京东华合创科技有限公司中标的“基于大模型的城市大脑二期项目施工”,价值6103.5万元。

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值得一提的是,这些上千万级别和上亿级别的项目中,有不少都是AI算力相关的项目。大单正在越来越多,甚至一些特别小的地方,也能公布好几个亿级的项目。

事实上,算力相关的项目或许还将在2024年下半年持续出现。目前不少地方都已提前预告了智算中心相关的项目。比如延安市AI大模型智算中心,总投资2.5亿元,预计将在2024年6月开工;海口综保区自贸港高端制造业算力集成创新中心项目,预计投资4.65亿元,将在2024年10月招标;襄阳市东津新区智算中心及大模型建设项目(一期),总投资4.9亿元,计划在2024年7月开工……

大单频出的同时,也不乏0元中标的项目。这一方面,有可能是企业为了争夺项目,而采取的价格战。另一方面,也有可能是招标的项目属于试验测试性质,客户还要看价值真正付费。

如“联通雄安产业互联网有限公司AI大模型场景和应用探索服务”项目,即由科大讯飞股份有限公司0元中标。不过这一项目主要是为了遴选合作伙伴,暂时还未涉及具体的项目落地问题。

又比如火山引擎中标的“ZYCGR22011904科研基础条件保障算力服务采购项目(第二次)”同样显示中标金额为0元。尽管在具体的中标信息说明中,中标价格又是以“折扣”形式呈现。

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说完了整体情况,我们再来详细看看十大主流大模型厂商各自的中标情况。 中国电信:拿单最多的玩家

既在情理之中,又在意料之外,2024年上半年,中国电信是一众大模型厂商中拿单最多的玩家。中国电信作为央企,可以拿到不少一手的总集大单。据不完全统计,它至少中标了16个大模型相关的项目,且其中有9个都属于“本集团体系内的项目”。

而除了内部采购项目,中国电信也从外部拿下不少项目。其中,既有大模型落地和应用的项目,如常州市钟楼区人民检察院的大模型采购项目,也有不少算力方面的项目,如南航的算力中心建设项目。

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这种项目分布也在一定程度上契合了中国电信在大模型上的布局。自2022年12月起,就已启动语义大模型的研发,并于2023年11月,正式发布首个千亿参数星辰语义大模型“TeleChat”,逐渐形成了“1+1+1+M+N”的大模型布局,包括1个智算云底座、1个通用大模型底座、1个数据底座、M个内部大模型、N个行业大模型。电信旗下的天翼云为了顺应大模型对云提出的新需求,也在加速向智算云全面升级。

此外,值得一提的是,在此次统计中,中国电信也作为一大招标大户,作为总集商,向外发布了不少大模型相关的招标项目。

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科大讯飞:最近半年拿单凶猛

科大讯飞最近半年拿单颇为凶猛,年初至今,在各大平台放出的招投标信息中,至少中标14个大模型相关项目。尤其是进到6月份,仅半个月时间,科大讯飞就中标了5个项目。

科大讯飞同样是央国企们的重点选择对象。在14家招标企业中,至少有11家都来源于央国企,还有一家属于事业单位。

这很大程度得益于科大讯飞在国产化全栈能力的布局。去年10月,科大讯飞和华为共同推出了中国首个万卡的国产算力平台——“飞星一号”,并在3个多月后推出了讯飞星火V3.5,验证了“飞星一号”的可靠性。

与此同时,去年为探索央国企大模型之路,科大讯飞整合讯飞研究院、相关业务单元及部分前场力量,成立了公司的一级组织“星火军团”,加强开拓央国企市场。

此外,值得一提得是,科大讯飞此前在一些垂直行业市场上多年积累的行业沉淀和客户关系,也在助力其快速拿单。如司法、运营商等行业,都是科大讯飞投入颇久的赛道。

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智谱AI:一匹黑马

2024年上半年,智谱AI无疑是一众主流大模型厂商中的一匹黑马。

虽然是一家刚成立不过几年的“年轻公司”,并不像其他老牌公司有多年的业务场景积累,但从年初至今,智谱AI已经中标至少12个大模型相关项目,涵盖金融、科研、能源、教育、汽车、运营商、地质等诸多行业,成为了中标项目最多、覆盖行业最广的人工智能企业之一。

尤其是从央国企项目中标情况来看,在12个中标项目中,有8个均来源于央国企,3个由事业单位招标。

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为什么作为一家“年轻公司”的智谱AI,能拿到这么多项目?

一方面,早在去年3月14日,在GPT-4发布的同一天,智谱AI也发布基于千亿基座模型的对话模型ChatGLM,并开源中英双语对话模型ChatGLM-6B,成为了去年最早可商用的大模型之一,取得先发优势。

另一方面,今年年初,北京市人工智能产业投资基金对智谱AI投资,其成为该基金成立以来投资的第一家 AI 大模型公司。该基金是北京市政府投资引导基金联合社会资本组建,由此,智谱AI获得了不错的背书效应,也获得不少央国企的关注。

另外,更低的价格也是这家公司在一些项目中决胜的关键。比如在岚图汽车招标的大模型项目中,智谱AI报价348.81万元,比腾讯云1334.1万元的报价和科大讯飞758.96万元的报价低了好几倍。

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值得一提的是,除了大模型和算力,与大模型相关的培训也在B端客户向智谱AI采购的产品和服务之列。比如价值约90万元的“中国移动宁夏公司2024-2025年AI+人才培训采购项目”。

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百度云:服务过半数央国企

百度云是国内最早推出大语言模型的厂商之一,在大模型拿单方面,有着先发优势。今年上半年至今,百度已中标至少11个大模型相关项目,覆盖金融、运营商、汽车、水务、政务、能源、港口等多个行业,且其中,有两个均为千亿级大单。

自从今年年初,国资委召开中央企业人工智能专题推进会,央国企在大模型方面的动作正在加快。而百度、华为是当时唯二参加了这场推进会的人工智能企业,对其进入央国企市场比较有助益。

在不完全统计的11个项目中,有9个项目的招标人都来源于央国企。比如,中国铁塔、南方电网等,又比如太平金融服务有限公司,是中国太平保险集团旗下一级子公司。

而除了这些公开招标的项目,在5月28日的2024智能经济论坛上,百度智能云事业群总裁沈抖透露一个数据——国内98家央企里,一半以上使用了百度的大模型平台或者服务。

云厂商们此前在传统云计算时代的项目积累,也在一定程度上为其带来了向大模型升级的新订单。比如中国铁塔的“2024年数字虚拟客服助手采购项目”,就是为了保证服务的延续性,而以单一来源采购方式向其智能客服平台项目的原建设单位——百度云,进行了采购。

值得一提的是,百度云此前在传统云计算市场的站位,并不在前三。人工智能的确为其带来了扭转站位的机会。

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中国移动:斩获颇丰

2024年上半年,中国移动在大模型领域,同样斩获颇丰,其至少中标了10个大模型相关项目,覆盖运营商、钢铁、软件和信息技术服务业、教育、政务等多个行业。

与电信类似,中国移动同样有不少项目属于“内部消化”项目,并同时兼有对外的算力和大模型落地相关的项目。

而在对大模型的布局上,也从算力、算法、数据等多个层面进行了全方位布局,既有大模型训练基地、大模型评测基地、大模型产业创新基地等三大人工智能基地,又有千亿参数多模态大模型、预训练行业数据,以及大模型应用“超级工厂”等。

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腾讯云:两条腿走路

在一众投入基础大模型研发的厂商中,腾讯云一直算得上相对低调的存在。

一方面直到去年9月,腾讯才正式对外发布混元大模型,成为BATH中最晚向外推出自研大模型的基模厂商。另一方面与其他大模型企业的战略打法不太相同,腾讯云对于大模型的战略布局,呈现出了明显的“产品化”特征。

混元大模型上线后,腾讯就将重点之一放在了自身庞大的国民级产品矩阵上,将大模型直接赋能给旗下的各类SaaS产品后,典型如企业微信、腾讯会议、腾讯文档等,对外提供服务。

今年4月,腾讯还宣布,在“大模型全家桶”策略下,其内部目前已有超400个业务在接入腾讯混元。

而从最新的中标情况来看,腾讯云大模型项目正在加速增长。据不完全统计,2024年上半年,腾讯云至少中标了6个大模型相关的项目订单。其中,既有算力方面的大单,也有汽车、媒资、医疗大模型落地与应用方面的项目。

此外,除了以“大模型”为主要需求点单独招标的项目,腾讯云也和武汉天喻教育科技有限公司一起作为联合体,拿下了“宝安区教育数字化转型一中心两平台建设项目”,在这一个完整的数字化项目中,采购方开始在某些细分应用上,要求服务商结合大模型的能力,进行定制化开发。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

腾讯云所中标的大模型项目得行业分布也较为广泛,涵盖了汽车、科研、医疗、传媒、教育等多个行业。这或许得益于其在云业务时代的积累的行业优势。 华为云:亿元大单来自算力

与传统云计算市场的情况类似,在大模型时代,虽然华为云绝大多数项目依然是通过合作伙伴参与招投标,因此很难从公开信息对其中标情况进行全面统计,但在一些NA项目上,也常常会有其亲自下场夺标,以此来打造标杆的情况。华为云是第一个明确下场做行业大模型的厂商。今年上半年,华为系公司至少中标了4个大模型相关项目,覆盖能源、气象、教育和金融多个行业。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

其中,有不少都是此前就与华为云进行大模型战略签约的客户。如深圳气象局。

除了中标信息外,华为云今年还有不少类似的落地发布。比如今年1月,与鄂尔多斯市创新投资集团,联合发布了基于工业AI大模型的工业互联网平台。4月28日,又与湖南钢铁集团、湖南移动发布了三方联合开发的钢铁行业盘古大模型……

大模型之外,作为目前国产化算力市场最头部的玩家,算力也是不少客户重点向华为云采购的内容。比如华为云就中标了知网与大模型落地相关的云算力服务采购项目。

值得一提的是,除了自己拿标,华为云今年上半年也通过合作伙伴拿下了不少大单。比如贵州云上鲲鹏科技有限公司中标的大模型建设工程,金额高达1.77亿元,提供的产品品牌正是华为盘古。华为的另一家合作伙伴云鼎科技,也中标了金额达1.5亿元的大模型项目,其中的大模型算力硬件等大概率也是由华为提供。

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商汤科技:除了大模型,也赚算力的钱

和百度云、智谱AI等厂商一样,商汤科技也是国内最早一波推出大模型的厂商,在去年4月,商汤宣布推出了“日日新大模型”,有一定先发优势。而在今年上半年,商汤中标了至少4个大模型相关的项目。

其中一个就来自海通证券的“2024年证券垂直领域大模型项目”,需要定制开发证券行业大语言模型和海通私域检索问答应用,价值137.8万元。而除了和海通证券有大模型方面的合作之外,据悉,商汤的日日新大模型还与WPS Office、阅文等企业都有合作。

靠大模型赚钱的同时,商汤也在赚算力的钱。可以看到,上半年,商汤有3个中标项目均为与其他厂商共同合作拿下的算力方面的大单。如与科大讯飞、百度云一起合作的“招商局集团基础大模型MaaS公有云服务集中采购项目(二次采购)”,与中国电信、京东科技合作的“NLP预训练大模型公有云资源采购项目(二期)——H800GPU公有云资源采购标段”项目。

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这得益于商汤此前在基础设施建设上的布局。虽然并非云计算公司,但自2018年起,其每年都会以数十亿元投入SenseCore大装置,并于2022年1月在上海临港建成了亚洲最大的智算中心(AIDC),正式投入使用。

这些投入,也正在大模型时代加速为其带来真金白银的回报。2023年,商汤“日日新”大模型+大装置驱动生成式AI业务爆发式增长200%,收入已达12亿元,占总营收的比重达到35%,成为了商汤成立十年以来,以最快速度从无到有、突破10亿收入大关的新业务。

除了大语言模型,在业界普遍关注的多模态方面,目前商汤在投入,业界认为,视觉技术瓶颈还需要时间。 阿里云:中标4.35亿元超级大单

围绕大模型,从招投标平台的不完全统计看,阿里云最近半年拿单不算太多,仅中标四个项目,其中三个项目的采购人均为ZYCGR22011904。但它绝对是一众厂商中最大的“隐形赢家”,仅卖算力,就拿下了一个762.8万元的百万级订单,以及一个4.35亿元的超级大单。

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在一众主流大模型厂商中,阿里云的打法比较特殊。今年5月,阿里云在北京召开的AI峰会上,阿里云首席技术官周靖人曾表示,开源是阿里云的战略,但与此同时,阿里云形成的是一个开源和闭源的整体体系。

虽然截至目前的中标项目统计中,仅出现了一个阿里云的大模型直接落地的应用项目,即“华润数字科技有限公司2024-2026华润集团大模型服务框架采购”项目,但一些服务商和用户已将阿里云的开源大模型,落地部署到实际业务场景中。通义开源模型下载量已超过700万。

当然,如果客户采用开源模型,阿里云不能在模型上获得金钱上的收益,但这确实是一个导流渠道,当一些客户不再满足于开源模型,或许会在寻求更高水平的闭源模型时,选择阿里云。另外,当用户用到公有云上的开源大模型时,也让阿里云从算力上赚到的钱。阿里云此前公布的数据显示,截至今年5月,其大模型API日调用量已经过亿;除了日常2C应用外,也服务了9万家企业客户。

与此同时,阿里云面向大模型落地过程中的快速定制问题而推出的百炼大模型平台,则从工具和服务角度,完成了另外一个商业闭环。 火山引擎:率先打响价格战

在一众大模型厂商中,火山引擎入场B端大模型市场最晚,一直到今年5月15日,才宣布字节自研大模型“豆包”将通过火山引擎正式对企业市场提供服务。

其中标的大模型相关项目,也相对零星。今年上半年,不完全统计,火山引擎仅中标三个大模型相关项目。其中两个项目,均与算力有关”。

不过,随着大模型服务的推出,并率先打响价格战,与大模型落地应用相关的项目正在被其收入囊中。今年6月,“北京银行大模型智能应用项目_智能会议平台项目”公布中标人选,火山引擎以85万元报价中标。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

这与它在传统云计算时代的打法如出一辙。作为“后来者”,要想从“前辈们”手中抢肉吃,价格上就必须更舍得。

当然,比起在传统云计算市场的艰难突围,在大模型时代,火山引擎“实现翻身”的潜力或许会更大些。它背靠字节跳动,有钱袋子,有人才,有抖音、直播电商等天然场景,又有海外机构,具备在AI技术上持续跟进国际先进水平的能力。

结语

被业界公认为“大模型行业落地元年”的2024年,即将过半,我们看到,大模型的竞争进入白热化,战况每天都在变化,随着各家大模型的水平不断接近,以及价格战的掀起,拿到项目最多的企业几乎每月都在变化之中,战场上的玩家们要面临的考验,也会越来越多。

未来几个月战况会如何发展,我们将持续关注。