均价300万美元?英伟达GH200超级芯片落地9个超算中心,每秒两百亿亿次flop

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均价300万美元?英伟达GH200超级芯片落地9个超算中心,每秒两百亿亿次flop

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【导读】英伟达正在宣传其Grace Hopper的异构计算框架正在被分布于世界各地的9台超算系统所使用,共同实现了惊人的 200 exaflops的AI计算能力。这表明英伟达正在为世界上一些更强大的人工智能系统供货,已经开始取代AMD和英特尔在高性能计算领域的地位。

均价300万美元?英伟达GH200超级芯片落地9个超算中心,每秒两百亿亿次flop

英伟达用Grace Hopper的实力证明,它可以成为AI超算的首选硬件,未来将不再局限于GPU。

5月12日,英伟达宣布,全球有9台新型超级计算机正在使用Nvidia Grace Hopper超级芯片来加速科学研究和发现,从而推动高性能计算(HPC)产业转向以AI驱动。

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Grace Hopper超级芯片

即将上线的这9台超算包括法国的EXA1-HE、波兰的Helios、瑞士的Alps、德国的JUPITER、美国UIUC的DeltaAI以及日本的Miyabi。

这9个系统的算力加在一起可以提供200 exaflops(即每秒两百亿亿次浮点数计算)的处理能力。

此外,英国布里斯托大学的Isambard-AI和Isambard 3,以及美国洛斯阿拉莫斯国家实验室和德克萨斯高级计算中心的系统也开始使用Grace Hopper的硬件和平台。

其中,Isambard-AI第一阶段的超级计算机HPE Cray EX2500就配备了168个GH200超级芯片,成为有史以来最高效的计算机之一。

预计剩余的5280颗芯片将于今年夏天交付给Isambard-AI系统,届时其性能将提高约32倍,从而推动数据分析、药物发现、气候研究和更多AI4Science领域的发展。

英伟达Grace Hopper超级芯片架构是第一个真正的异构加速平台,将Hopper GPU的高性能和Grace CPU的多功能性融合在单个芯片中,专为加速计算和生成式AI而打造。

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GH200芯片架构示意图

该系列中的GH200芯片在AI和高性能运算方面有非常强大的能力,单个GH200芯片由一个72核Grace CPU和一个H100 GPU组成,内存容量最高可达624GB。

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对于百亿亿级的高性能计算或万亿参数级别的AI模型,芯片间的传输速度几乎和芯片的计算能力一样重要,服务器集群中的每个 GPU之间需要进行高速、无缝的通信,以实现大规模加速。

英伟达的NVLink技术就是为了解决通信问题,GH200中的CPU和GPU通过NVLink C2C连接在一起,提供900GB/s带宽,是第五代PCIe带宽的7倍。

在单个服务器上,通过NVlink连接的双GH200芯片可以提供比H100高3.5倍的GPU内存容量和3倍的带宽。

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然而,英伟达并没有公开GH200的价格,可以参考的是,目前H100系列官方售价约为4万美元。

英伟达进军超算

近两年来,英伟达不断在服务器和高性能计算领域布局,与AMD、英特尔等公司展开竞争。

尽管英伟达的GPU业务蒸蒸日上,已经赚得盆满钵满,几乎控制全部的AI GPU市场,但进军高性能计算也非常重要,因为给超算系统提供硬件和平台是一项规模巨大且利润丰厚的业务。

目前,世界各国都在不约而同地加大数据、基础设施等方面的投资,以建造更高效的超算系统,这些超算中心以及科技巨头都可以成为Grace Hopper硬件及其平台的潜在用户。

为此,英伟达基于Arm架构从头构建了Grace系列数据中心CPU,旨在创建高性能计算和AI超级芯片。

然而,在2月发布的HPCC基准测试中,Grace还是落后于英伟达最新的Sapphire Rapids CPU,在八项测试中仅有三项更快。

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但也有文章指出,Grace在散热和成本方面存在优势,这也是构建数据中心需要考虑的关键因素。

最新一代的Grace Hopper超级芯片于去年8月推出,是世界上第一个配备HBM3e内存的处理器,容量达到141GB,旨在处理「世界上最复杂的生成式人工智能工作负载,涵盖大型语言模型、推荐系统和矢量数据库」。

英伟达CEO黄仁勋穿着他标志性的皮夹克,在世界顶级计算机图形学会议SIGGRAPH 2023的讲台上发布了这款产品。

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HBM(高带宽内存)各代之间的区别主要在于传输速度而非容量。相比AMD所使用的HBM3内存,HBM3e提速约50%,将Grace Hopper中的数据传输速率从原来的4TB/s提升到5TB/s。

除了Grace Hopper系列,英伟达也在雄心勃勃地扩展更多的产品线,以满足不同层次、不同场景的计算需求。

比如老黄在今年3月的GTC大会上展示的下一代Blackwell系列芯片属于英伟达,其中的GB200型号结合了一个Grace CPU和两个B200 GPU,实现5 petaflops(每秒千万亿次浮点计算)的处理能力,相比之下,H200 GPU的原始计算能力只有1 petaflops。

《巴伦周刊》分析师Tae Kim在推特中写道,据汇丰银行分析师估算,一颗GB200芯片的成本可能高达7万美元,而且英伟达更倾向于为客户提供集成了多个芯片的服务器,而不是直接出售芯片,会进一步抬高芯片的平均价格。

比如GB200 NVL36服务器配备36个GB200芯片,平均售价约为180万美元,搭载72个芯片的NVL72服务器售价可能达到300万美元。

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加速AI驱动的科学研究

英伟达对基于Grace Hopper的超算中心寄予厚望,认为此举将加速科学研究进程。

高性能计算 (HPC)是推动科学计算进步的最重要工具之一,从天气预报、能源勘探到计算流体动力学和生命科学,研究人员正在将传统的模拟方法与人工智能、机器学习、大数据分析和边缘计算相融合,以解决重要的科学问题。

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高性能计算用于气象建模

英伟达超大规模和高性能计算副总裁Ian Buck在一份声明中表示「人工智能正在加速对气候变化的研究、加快药物发现,并在数十个其他领域取得突破」,「Nvidia Grace Hopper正成为高性能计算的重要组成部分,因为它们能够在提高能源利用效率的同时改造整个行业。」

参考资料:

https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-announces-supercomputers-based-on-its-grace-hopper-platform-200-exaflops-for-ai

https://www.extremetech.com/computing/nvidia-gh200-superchip-is-now-powering-9-supercomputers

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-grace-hopper-ignites-new-era-of-ai-supercomputing

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以太坊 ETF 发行商「连夜赶工」,市场情绪仍高涨

撰文:Mary Liu,比推 BitpushNews

乐观情绪继续升温,美国证券交易委员会(SEC)对现货以太坊 ETF 潜在批准态度的大转变,令加密投资者者兴奋不已,推动市场继续上涨。

据 Barron’s 援引消息人士报道,美 SEC 的工作人员周一向交易所表示,他们倾向于批准这些产品,并表示,如果 ETF 申请的「未决问题」得到及时解决,最早可能在本周获得批准。

路透社也报道称,SEC 已要求纳斯达克、芝加哥期权交易所 (CBOE) 和纽约证券交易所 (NYSE) 在即将到来的截止日期之前对现有申请文件进行更新和修改。

截至发稿时,比特币交易价格为 69,750 美元,24 小时涨幅 0.56%,ETH 交易价格为 3,740 美元,24 小时上涨 8.9%。

周二股市也走高,纳斯达克指数和标准普尔 500 指数均创下历史新高。截至收盘,标普、道琼斯指数和纳斯达克指数均上涨,分别上涨 0.25%、0.17% 和 0.22%。

山寨币市场受到以太坊积极发展的提振,市值前 200 大代币周二普涨。以太坊名称服务 (ENS) 表现最佳,上涨 29.3%,其次是 SKALE (SKL) 上涨 20.4%,Metis (METIS) 上涨 16%。 Reserve Rights(RSR) 跌幅最大,下跌 9.8%,Arweave (AR) 下跌 9.3%,Raydium (RAY) 下跌 7.7%。

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目前加密货币整体市值为 2.57 万亿美元,比特币的主导率为 53.1%。

各发行商抓紧修改提案,SEC 内部意见不一

第一轮现货以太坊 ETF 的截止日期即将到来,VanEck 的截止日期为 5 月 23 日,Ark Invest/21Shares 的截止日期为 5 月 24 日。

截至发稿时,富达、Invesco/Galaxy、Ark/21Shares 、富兰克林顿普顿等至少 5 家现货以太坊 ETF 发行商已提交修订后的 19b-4 文件。

根据修订后的初步委托书,Grayscale 放弃了对其拟议的现货以太坊 ETF 转换申请中的质押提议,其他发行商也从其现货以太坊 ETF 申请中删除了质押条款。周二早些时候,富达从其 S-1 注册声明中撤销了质押奖励的可能性。

彭博 ETF 分析师 James Seyffart 表示,Grayscale 的举动是意料之中的。 Seyffart 在 X 上的一篇帖子中表示:「看起来 Grayscale 正在删除其将 ETHE 转换为 ETF 的文件中的质押语言。(这是 / 预期中的)。」

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彭博分析师 James Seyffart 在 X 平台表示:「距离发布还有很长的路要走。 但这些文件证明所有谣言、猜测和预测都是准确的,我们还需要实际查看所有 19b-4 的 SEC 批准令,然后我们需要查看 S-1 批准,ETF 推出前可能需要数周或更长时间」。

据 The Block 援引消息人士报道,此前 SEC 的交易和市场部门通知交易所,他们将于本周批准 19b-4,负责 S-1 的发行商联系了 SEC,但 SEC 公司财务部门的审查人员似乎与该机构的交易和市场部门意见不一致。

值得注意的是,SEC 的交易和市场部门负责审核 19b-4s,而该机构的公司财务部门则负责 S-1s。

一位知情人士表示:「他们甚至还没有进行内部协调,这就是为什么这很可能是一个政治决定」。消息人士称,如果这成为竞选问题,他们不会感到惊讶。

该消息人士在谈到该机构收回 19b-4s 评论的工作时说道:「SEC 所做的工作相当于 deadline 前一天晚上写学期论文」。

分析师乐观预测:比特币到周末将创下历史新高

渣打银行外汇研究和数字资产研究主管 Geoff Kendrick 在一份报告中表示,本周以太坊现货交易所交易基金(ETF)的批准将进一步使加密货币行业合法化,因此对比特币也有利。

他说:「我预计比特币到周末将创下新的历史新高,超过 3 月 14 日的 73,798 美元水平。」

Kendrick 补充说,围绕本周以太坊现货 ETF 可能获得批准的新乐观情绪,让他对 2024 年底前 15 万美元和 2025 年底前 20 万美元的比特币价格目标更有信心。

市场分析师 Bloodgood 表示:「最近,很难一周没有 Gensler、Warren 等对加密货币的无耻攻击,美国证券交易委员会出乎意料地要求加速更新文件,如果他们本周已经决定拒绝这些文件,他们就不会这样做。因此获得批准的可能性急剧上升,因此这绝对是本周最值得关注的头条新闻。」

至于比特币,Bloodgood 指出,在 5 月初创下局部低点后,上涨趋势仍在继续,上周 CPI 数据低于预期后,BTC 获得了两次明显的阻力位突破。

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Bloodgood 概述了未来三种可能的情况:

(1) 假突破:需要观察这次突破是否会持续,因为如果结果是假突破,预计局部低点将被重新触及;

(2) 区间:如果多头设法守住 6.9 万美元的水平,并且比特币在该水平和当前 ATH 之间波动,那么山寨币就会有机会;

(3) ATH 突破:如果多头成功突破 ATH 水平,我们将看到更多资金流向比特币,山寨币将慢慢跟进,可能会接近 8 万美元。

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他说:「这三种选择都是可能的,只有时间和图表才能告诉我们哪一种会发挥作用」。

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微软深夜再掀AI生产力革命,奥特曼登台「自曝」新模型!定制Copilot十亿打工人狂欢

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微软深夜再掀AI生产力革命,奥特曼登台「自曝」新模型!定制Copilot十亿打工人狂欢

图片来源:由无界AI生成

【导读】微软昨夜刚上演了一波AI PC革命,今天又全是Copilot。而最让人意外的,竟是奥特曼本人登台预告了下一代模型将会带来新的模态和整体智能。

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AI生产力的革命,微软怎会缺席?

在今天的开发者大会上,曾经誓要「颠覆」10亿打工人的Copilot,依然是全程的主角。

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没想到70年后,还是要靠微软重新定义软件

不仅有Copilot加持的全新AI PC,日常生活助手Copilot,还有为全世界开发者提供的AI工具堆栈。

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更惊喜的是,Sam Altman竟然在发布会的最后,被CTO Kevin Scott请上了台!

两人开场先是一波寒暄,然后共同感慨,这简直是疯狂的一周,疯狂的一年!

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针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」

三大杀器

过去的一年半里,世界发生了诸多变化,其中最令Altman本人震惊的事是什么?

Altman表示,数百万开发者是推动过去一年里世界巨变的核心。

从GPT-4 ,再到GPT-4o的发布,尽管模型API推出时间不久,但我从未见过一项技术能如此迅速地得到有意义的应用。

人们正在构建我们从未想过的创新应用,完全展现了开放API的价值所在。

而Kevin Scott也调侃道:看得出来,你们很好地利用了手里的超强超算。

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2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI

奥特曼还表示,新的模态和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。

他预计模型将会变得更智能、更强大,更安全,而且GPT-4o将会速度更快,成本更低。

是的,就像摩尔定律推动信息革命一样,Scaling Law和模型架构一起,改变了我们使用数据、生成数据的方式。

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在这些缩放定律的影响下,我们拥有一个新的自然用户界面,这是一个模型,这意味着支持文本、语音、图像、视频作为输入和输出。

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Microsoft Copilot,是日常生活中的助手;Copilot stack,则可以让我们构建AI程序、解决方案等。

还有一个重头戏,当然就是昨天发布的全新Copilot+ PC,它直接打破了纪录,成为有史以来最快的AI电脑!

如今,Windows成为了构建AI应用的最佳平台。而这种影响,不啻于Win 32对图形用户界面的意义。

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GitHub Copilot「插件商店」首发

继Copilot成为最流行的代码补全工具和「个人助理」之后,微软本次又更新了这个效率提升神器。

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微软表示,很多开发者在代码之外花费了75%的时间,比如追踪工作流、以及撰写需求文档和规格说明等。

不仅如此,定位和修复bug的工作往往需要频繁进行上下文切换,开发者在数据库、IDE、代码仓库、监控工具、云平台之间疲于奔命,无法专注于代码本身。

这正是全新GitHub Copilot可以发挥作用的地方。

它可以通过对话的方式将所有流程整合在一起,帮你调用所有工具和平台,开发者只需要专注于IDE界面的核心代码内容,最大限度减少上下文切换。

不仅如此,基于强大的网络搜索和推理决策能力,Copilot还能回答关于开发过程的问题。

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比如在下面这个demo中,用西班牙语描述需求,Copilot就可以自动编写出代码,并为Azure上的部署提供建议。

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GitHub产品副总裁表示:「使用自然语言编程将继续降低软件开发的门槛。未来,10亿人可以利用GitHub Copilot,以自然语言的方式与开发技术栈中的任何工具集成,在GitHub上构建代码。」

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GitHub Copilot支持各种各样的开发工具和平台,包括DataStax, Docker, MongoDB, Octopus Deploy, Pangea, Pinecone, Product Science, ReadMe, Sentry, Stripe以及微软自家的Office全家桶、Azure和Teams。

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GitHub产品高级副总裁Mario Rodriguez表示:「我们的目标是使GitHub Copilot成为最集成、最强大、最智能的AI平台。」

在此基础上延伸出的Copilot Workspace更是提高了开发团队使用GitHub管理项目代码的效率。

之前,用户只能通过Git Bash命令行上传项目文件,图形化界面能进行的操作非常有限。

有了Copilot Workspace,各种时间线和代码分支一目了然,上传文件也容易很多。

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而且还提供了非常清晰的代码变动可视化界面,让你自始至终都对项目有满满的掌控感。

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截止目前,GitHub Copilot仍处于内测阶段,之后将在GitHub插件市场中发布。

不仅如此,对开发者来说,更酷的是——你可以定制自己的Copilot插件!

3种方式,定义自己的Copilot插件

SharePoint

SharePoint是微软开发的用于组织内部存储、管理和共享内容的平台,每天上传数量超过20亿条。

为了减少工作中搜索和筛选内容的时间,微软开发了从SharePoint创建Copilot的功能。

任何拥有SharePoint网站编辑权限的人,只需点击几下就可以自定义Copilot功能,还可以通过Teams聊天框、电子邮件等方式将创建好的Copilot分享给团队中其他成员。

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点选好SharePoint中允许访问的内容范围,以及Copilot的身份和行为等信息,它就可以立刻投入工作了。

比如内容回答问题、总结信息或者查找文件,基于你之前授权给它的内容,Copilot可以提供最新、最准确的响应。

想要在SharePoint之外创建自己的Copilot?

没问题!微软还发布了Copilot Studio,提供更灵活的自定义功能。

Copilot Studio

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在SharePoint之外,Copilot Studio支持超过1000个数据连接器,方便你将各种数据源导入Copilot。

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Copilot Studio依旧采用类似SharePoint中「对话驱动」的界面,你可以像聊天一样描述——想要Copilot有什么样的知识和功能,Copilot Studio就可以立即创建,并支持实时的测试、修改和发布。

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为了用户更容易上手使用,Studio中还内置了各种Copilot模板,比如用于组织清晰度的Organizatiion Navigator、用于员工健康管理的Wellness等,未来几个月还会有更多Copilot模板发布。

使用Copilot Studio,你会有一种一切尽在掌握的感觉。

VSCode

如果你是一个高端玩家,更喜欢用代码优先的方式构建插件,也可以使用Visual Studio Code和Teams Toolkit,编写函数来精准定义Copilot的工作流。

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Copilot新能力解锁

Copilot早就不止步于代码补全功能,而是已经演变「个人助理」,成为打工人们的效率提升神器,而且与多种工具和平台合作,构建起一套完整的「Copilot生态」。

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本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。

Team Copilot

Team Copilot将功能延伸到「个人助理」之外,开始成为团队的一员。

它能承担单独的职责,提升整个团队的工作效率,比如组织并记录会议、跟踪讨论内容等,甚至可以充当项目经理,为成员分配任务并及时跟进ddl。

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对于聊天界面中团队成员们的讨论进展,Copilot还能实时更新自己的记录内容。

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可以在Microsoft自家开发的Teams、Loop或者Planner等协作办公软件中使用Team Copilot。

这项功能将在今年晚些时候以预览版形式向有Copilot许可证的用户发布。

Agents Copilot

如果Copilot仅仅进化到团队助手,你可能还是小看了微软。

就像用户可以自定义Copilot插件一样,你也可以使用Copilot Studio自定义一个Copilot Agent。

它不再像原来一样被动地等着你问问题或者分配任务,而是变成「事件触发」的智能体,像虚拟员工一样工作并自动执行任务。

这意味着,Copilot Agent不仅需要记忆、上下文推理以及根据反馈学习的能力,而且需要更加主动,能够在后台自发执行任务。

这样的Copilot岂不是会让一大批白领失业?

微软业务应用程序和平台公司副总裁Charles Lamanna在采访中表示,它可以消除一些重复、琐碎的工作,例如数据输入等,也许都是没有人真正想做的事情。

GPT-4o上新,多款基础模型可用

除了Copilot华丽的演示之外,在开篇提到的三个平台中,最核心的是构建最完整的端到端堆栈——Copilot stack。

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其中,最底层是基础设施,然后是基础模型层。

基础设施

为了AI工作负载,微软特意构建了全新的数据中心。

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因此,微软可以用每一兆瓦的功率,来降低AI的成本和功耗。

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截止2024年5月,Azure超算能力已经实现了30倍的增长!

可以说,他们提供了世界上最先进的AI加速器,开发者可以拥有最完整的AI加速器选择。

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从GPT-4到GPT-4o,不仅模型的速度提高了6倍,成本更是便宜了12倍。

而这背后,是微软与英伟达、AMD的深度合作,以及自研芯片的大力推进。

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英伟达关键平台产品,都会引入微软的云中。

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而说到和AMD的合作,微软是第一个提供最新ND MI300X v5虚拟机的云服务供应商。

无论对于AMD,还是对于微软,这都是一个意义重大的里程碑。

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自研Azure Maia 100,只要你用过微软的服务,或多或少都会接触到。

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而最新Azure Cobalt也开始进行公开预览了,目前已经为Microsoft Teams等服务提供了数十亿次对话的支持。

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基础模型

在基础模型方面,微软与OpenAI展开了深度合作,而现在GPT-4o可以在Azure上进行训练。

一张图,展示了GPT-4o依旧是最强的模型。

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而在如此强大的模型的加持下,Copilot甚至已经「进化」到指导我们怎么玩游戏了!

举个例子,你想弄清如何在《我的世界》中制作一把剑,却毫无头绪。

Copilot会从头教你:为了造一把剑,你需要先收集材料。按E键,就能打开自己的材料库了。

Copilot发现,我们缺少制作剑刃的材料,为此,需要收集木材、石头、铁、金或者钻石。

忽然出现的小人,让玩家吓了一跳。

Copilot提示道:这是一场僵尸赛跑,我们需要尽快摆脱它们。要么快速建一座方块塔,或者快速找到一个避难场所,还可以挖到山的另一侧。

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此外,微软首次介绍了十分强大的Agent能力。

想露营但找不到合适的鞋怎么办?给它看一眼你的鞋,就能让它给你提意见了。

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Agent分析道,这款非常适合夏季远足、让双脚保持凉爽,然而却不是这次的最佳选择。

既然如此,我们就让Agent直接挑一款最合适的。

Agent发现,这次最合适的产品是TrekReady Hawking,它为脚踝提供了支撑,还能在寒冷的山区为脚部提供保暖。然后,它还帮我们把这双鞋添加到购物车中。

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当然,除了OpenAI的模型之外,微软Azure平台还将提供多款可用的模型。

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并且,微软依旧拥抱开源社区,与Hugging Face合作。

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最强小语言模型:Phi-3

除了引入外部模型之外,微软一直以来都在押注小模型,并引领了一场SLM革命。

从去年6月Phi-1面世,到Phi-1.5、Phi-2,再到如今Phi-3,微软小模型已经完成四次迭代升级。

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今天,Phi-3家族正式官宣新成员:

Phi-3-vision、Phi-3-small,Phi-3-medium。

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其实,Phi-3-small,Phi-3-medium对于每个人来说,或许并不陌生了。

上个月,微软首次亮相Phi-3-mini,经过3.3万亿token训练仅有38亿参数,而且还可以部署在手机上,性能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.14219

另外,技术报告中,还首次展示了经过4.8T token训练的7B模型Phi-3-small,以及14B模型Phi-3-medium。

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具体来说,Phi-3-small提供了8k和128k上下文,实力与Llama-3-8B-In、Gemma 7B,以及Mistral 7B相当。

而提供了4k和128k上下文的Phi-3-medium,性能可以超越Mistral 8x7B。

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而现在,这些模型已经在Hugging Face上发布,开发者们可以下载权重并使用。

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多模态Phi-3

真正引人关注的是,Phi-3在今天正式推出了多模态模型Phi-3-vision,有42亿参数,128k上下文。

它可以完成一般的视觉推理任务,比如现场演示中,询问图表中的信息。

甚至,人们还可以使用Phi-3-vision进行OCR、表格理解、一般图像理解等。

微软深夜再掀AI生产力革命,奥特曼登台「自曝」新模型!定制Copilot十亿打工人狂欢

值得一提的是,这款轻量模型仅用了一天半的时间,在512块H100上完成了训练。

它使用了500B视觉和文本token,其中「教科书数据集」一直以来是Phi系列模型的训练核心。

这次,Phi-3-vision的训练的图像数据来自,精选高质量图文搭配的内容,还有新创建的「教科书」式的综合数据。

其中包括,图表、表格、示意图、幻灯片等教授的数学、编码、常识推理等。

尽管参数量级非常小,在多模态基准测试中,Phi-3-vision的性能超越了Claude 3 haiku、LlaVa和Gemini 1.0 Pro。

甚至,各项性能非常接近GPT-4V。

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一些开发者已经上手体验了,并称令人印象极为深刻。

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还有一些开发者们也决定尝试一番。

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以上Phi-3模型,不仅可以在云端运行,甚至可以在本地运行。

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SOTA小模型Phi-Silica

此外,纳德拉还在今天发布了Phi系列的SOTA模型——Phi-Silica。

微软称,这是一款专为Copilot+ PC设计的33亿参数模型,每秒可以处理650 token的,功率消耗约为1.5瓦。

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这就意味着,Phi-Silica不会占用大量算力,并可以释放PC的CPU和GPU来处理其他计算。

另外,它的token生成会重用NPU的KV缓存,并在CPU上运行,大约每秒可输出27个token。

微软表示,「Phi-Silica的不同之处在于,它是Windows首个本地部署的语言模型」。

它针对Copilot+PC NPU进行了优化,可在本地设备上实现超快的推理响应速度。
这是Windows将先进的AI技术直接带给第三方开发者的一个里程碑时,为他们开发出色的Windows原生体验和第三方体验铺平了道路。

Phi-3模型最新的应用,便是微软还和可汗学院联合打造教育模型。

在模型的帮助下,学生们不仅得到了个性化的AI指导,老师们也感受到了自己的价值。

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更重要的是,在Phi-3的加持下,能够免费提供给教育工作者的Khanmigo,必将极大地改变美国的教育界。

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Windows

Copilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。

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Pavan Davuluri展示了Copilot加持下的玩家,不用谷歌搜索,询问即可通过被卡住的关卡。

通过将Copilot集成到XBox中,可以大幅提升游戏体验。

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此外,微软还与Quest联手,将Copilot带进VR世界,并为Quest带来可扩展到3D空间的Windows应用程序。

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参考资料:

https://build.microsoft.com/en-US/home#live-stream

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以太坊治理反思:为什么大家对 EIP-3074 事件感到不满?

来源:布噜说

本文阐述了我对近期 EIP-3047 事件的思考,感谢 Vitalik 和 Yoav 对内容的审核。

如果你不清楚这个事件,这里简单回顾一下

不久前,EIP-3074 提案获得核心开发者的绿灯,计划在以太坊下次硬分叉 Pectra 中实施。这个提案目的是让普通以太坊账户(EOA)用户也能享受到账户抽象(Account Abstraction,常见简称 AA)的诸多便利。

但随后,ERC-4337 社区,特别是该提案的起草者们,对 EIP-3074 提案表达了强烈反对,理由主要是 EIP-3047 可能加剧中心化风险,且与以太坊账户抽象路线图不一致,该路线图的核心是 EIP-4337 及其近亲 EIP-7560(也叫原生抽象账户)。

上周,Vitalik 提出了 EIP-7702 作为 EIP-3074 的替代方案。它同样旨在为 EOA 用户带去账户抽象的好处,不过设计上更契合当前的 EIP-4337 标准,并能平滑过渡到最终形态 —— EIP-7560。

以太坊治理反思:为什么大家对 EIP-3074 事件感到不满?

译者注:ERC-4337 和 ERC-7560 都是以太坊生态系统中与账户抽象相关的提案,旨在改进用户账户管理和交互方式,提升用户体验和安全性。

ERC-4337 允许用户通过代理合约(Proxy Contract)来管理他们的账户,减少了用户 DApp 交互时的复杂性和风险。ERC-7560 则旨在将 ERC-4337 等提案中的理念直接融入以太坊的基础层,使得所有账户天然具备账户抽象的能力,从而提供更深层次的整合和优化。

ERC-4337 是向 ERC-7560 过渡的一个重要步骤,两者共同构成了以太坊账户抽象路线图的核心。

目前,核心开发者团队正对 EIP-7702 进行讨论,一些早期迹象和社区反馈表明,EIP-7702 很可能将在 Pectra 硬分叉中取代 EIP-3074。

对此结果,我个人感到十分满意:EOA 用户即将借助为 ERC-4337 打造的工具和基础设施,享受到账户抽象带来的多数益处。

然而,达成这一目标的过程却让我难以释怀,感觉远非最佳路径,这也是近期许多人的共同感受。我深信,若有更完善的流程,我们本可减少纷扰,更快达成共识。

在此文章中,我打算:

  • 剖析过程中存在的问题

  • 提出理解以太坊治理的思维框架

  • 探讨如何改进,避免未来重蹈此次覆辙

为什么大家感到不满? 

整个事件让很多人感到不满,原因有几点:

  • 漫长的审批之路:EIP-3074 耗时数年才终获绿灯。

  • 反馈滞后:核心开发者仅在 3074 通过后,才广泛听取到来自 ERC-4337 社群的反对声音。

  • 预警未果:4337 提案的作者虽多次向核心开发者提出对 3074 的忧虑,却收效甚微。

  • 改弦更张:如今,我们面临撤销 EIP-3074 并用 EIP-7702 取而代之的局面。

 客观而言,上述每个环节单独看并无不妥: 

  • 长时间的讨论合情合理。

  • 批准后遭遇反对亦属正常现象。

  • 若有新问题浮现,调整甚至取消原决策,同样符合逻辑。

 然而,我们或许都认同,这一过程本可以更加顺畅。想象一下,如果事情这样发展:

 在核心开发者讨论 EIP-3074 期间,ERC-4337 社区积极参与其中。这样一来,只有两种可能的结果:

  • 要么 EIP-3074 在考虑了 EIP-4337 社区反馈后被批准(可能有所修改),那么 EIP-4337 社区就会支持 EIP-3074,也就无需推翻 3074 的决定。

  • 或者,EIP-3074 从未得到批准,但 EIP-4337 社区与核心开发者协作,共同推进一个大家都满意的提案,就像 EIP-7702 那样。

每个人的声音都被听到,也没有戏剧性的反转。这本应是个理想的结局——但为何未能实现呢?

问题出在哪?

回溯整个过程,争论双方都有所指责。

核心开发者(包括 EIP-3074 的作者)觉得,如果 EIP-4337 团队更积极地参与到以太坊核心开发者大会(All Core Devs,常见简称 ACD)流程中来,问题就不会发生。

在这个流程里,提案需要长时间讨论,最终由客户端团队接受并融入协议。他们认为,EIP-4337 团队本可以在任何时候介入,提出他们的担忧,而不是等到 EIP-3074 已被批准后。毕竟,以太坊核心开发者大会流程公开透明,会议对外开放,像 Tim Beiko 等人还会在每次会议后发推总结。如果 EIP-4337 团队真的这么关心,为何不投入时间参与?

相反,账户抽象团队(即 EIP-4337 的作者)强调,他们其实有参加以太坊核心开发者大会,并抓住每个机会反对 EIP-3074,只是没有被核心开发者采纳。而 EIP-4337 社区的成员普遍感到意外,很多人以为 EIP-3074 已被放弃,甚至不知道 EIP-3074 还在考虑中。

此外,也有意见指出以太坊核心开发者大会流程太过复杂,对于有全职工作、无法紧跟每一步更新的人来说难以参与。还有人认为,主动征求关键利益相关者(如 EIP-4337 社区)的意见应该是以太坊核心开发者大会的责任。

在我看来,两边都没完全抓住问题的核心。有一个更深层次的问题在起作用,除非我们解决它,或者至少正视它,否则我们将反复遇到治理失效,并陷入无意义的互相指责中。

症结所在

治理失败的真正症结,在于大家普遍误解了以太坊核心开发者大会。以太坊核心开发者大会其实并非是协议更新唯一的决策力量,在这个案例中,另一种治理力量实际上凌驾于以太坊核心开发者大会之上,发挥了决定性作用。

问题在于,这种至关重要的治理力量虽然在以太坊的重大事务上,比如账户抽象和扩展性问题上影响力巨大,但却鲜少被正式认可。 

我在这里将这种力量称作「路线图」。 

简而言之,整个 3074 转至 7702 的风波,就是「路线图」力量压过了以太坊核心开发者大会决策力量的一个典型案例。 

从治理的角度看,当一种看不见的力量盖过了一种看得见的力量,我们就应该警觉起来,因为看不见意味着不受监督,因此必须揭露并审视这一隐形力量。

什么是路线图?

在以太坊圈子里,路线图这个词想必耳熟能详,比如,以 Rollup 为核心的路线图、ETH 2.0路线图,或是这次讨论焦点的账户抽象路线图。 

想象一下,在一个以太坊核心开发者会议上,大家正在讨论如何扩大网络规模: 

核心开发者 Bob 提议:我支持 EIP-1234,它主张将区块时间加快 10 倍,区块容量增大 10 倍,交易费降低 100 倍。

其他开发者回答:你认真的吗? 

想一想,为什么 Bob 的提议会被迅速否决?他的确提出了一个有效的扩容方案,Solana 等其他公链就这么操作的,效果显著。 

原因在于,Bob 的提议与以太坊坚持的以 Rollup 为核心的扩容路线图背道而驰。这条路线图强调,为了维护区块链的去中心化特性,普通用户能够轻松运行节点至关重要。因此,Bob 的提议因大幅提高了运行节点的难度,与路线图不符,自然被排除在外。 

通过这个例子,我想展示的是,参与以太坊核心开发者大会会议、负责协议更新的核心开发者们,实际上遵循着一个更高的指导原则,即我所说的路线图。这里有各种路线图,如扩容路线图、账户抽象路线图、MEV 路线图等,它们共同构成了以太坊的整体路线图,是核心开发者做决策的依据。

当核心开发者与路线图不一致时

因为路线图不属于正式治理的一部分,核心开发者不一定总能与之保持一致。特别是,由于没有「批准路线图」这样一个官方流程,不是所有路线图都享有相同的认可度。这就需要路线图背后的策划者积极向核心开发者和广大社区推广,以赢得认可,进而获取核心开发者的认同和支持。 

以账户抽象为例,Vitalik 多次推崇以 EIP-4337 为中心的路线图,但实际上主要是 EIP-4337 团队,特别是Yoav 和 Dror,他们在会议、线上论坛及以太坊核心开发者大会中积极倡导这一路线图。 

然而,即便如此,部分核心开发者仍对以 EIP-4337 为中心的路线图持反对意见,他们认为 EIP-7560(即 EIP-4337 的原生版本,未来客户端需实现)过于复杂,不是实现账户抽象最终形态的唯一途径。最终,尽管 EIP-4337 团队反对 EIP-3074 会因引入另一套较为中心化的账户抽象技术栈而分裂抽象账户生态,以太坊核心开发者大会还是批准了 EIP-3074。 

但在 EIP-3074 获得批准后,整个 EIP-4337 社群的强烈反对促使核心开发者重新审视 EIP-3074。双方争执不下,直至 Vitalik 在关键时刻提出 EIP-7702 作为 EIP-3074 的替代方案,它明确支持以 EIP-4337 为中心的账户抽象方案,这才推动局势向着遵循账户抽象路线图的方向发展。

Vitalik 的角色

尽管 Vitalik 自视为一名研究员,但从这次事件可以看出,他在以太坊的治理中发挥着与众不同的独特作用。这引出了一个问题:Vitalik 在以太坊的治理中究竟扮演着怎样的角色呢? 

我们可以把 Vitalik 想象成一家大型公司的 CTO。 

如果你曾在有一定规模的科技公司工作过,比如超过 50 人的,你会明白 CTO 不可能参与每一个技术决策。随着公司规模的增长,技术决策自然而然地分散开来,各个产品领域的子团队一般都能自主决定其具体实施细节。 

而且,CTO 也不一定是所有领域的顶尖专家。公司里可能有在某些方面比 CTO 更厉害的工程师。所以在技术争论中,往往是工程师们做出最后的决定。 

不过,CTO 负责制定公司的技术愿景,而具体的执行则交给开发者。 

虽然这个比喻不完美,但它相当准确地描绘了 Vitalik 在以太坊生态系统中的角色。 

Vitalik 不会参与到每一个技术决策中去——他不可能这么做,他也不是所有领域的顶尖高手。但他对以太坊所有关键方面(如扩容、账户抽象、权益证明等)的路线图有着巨大的影响,这不仅仅是因为他的技术知识,更是因为他能最终判断一个路线图是否与以太坊的愿景——也就是他自己的愿景——相符。

每个成功产品背后的驱动力是愿景

作为一个创业者,我认为每一个成功的产品,其背后都有着清晰的愿景。而这样的愿景往往需要少数人,通常是创始团队,甚至常常只有一位关键创始人来确立。 

以太坊的魅力在于,这样一个结构复杂、涉及多层面的系统,竟能协同运作,成为每日流转巨额价值的去中心化计算机。这不是靠委员会式的决策达成的,而是得益于 Vitalik 以其愿景的引领,我们才拥有了今天这样协调且高效的以太坊。从 2015 年的构想到今天,以太坊一直是 Vitalik 智慧的体现。 

这并不是贬低其他研究者和工程师的贡献,他们为以太坊的发展立下了汗马功劳。但同时,不可否认,以太坊是 Vitalik 愿景的极致展现,远远超越了任何其他个人的影响。 

诚实地问自己,当你因以太坊的开放性、抗审查性以及创新活力而加入时,你是否在意过这一切起源于 Vitalik 的最初构想? 

或许之前没细想,但明白了这一点后,你真的介意吗? 

以太坊因一个清晰的愿景而生,也在持续实现这个愿景的过程中不断成长,而这正是其魅力所在。

那去中心化呢?

你或许会问,如果一个人对以太坊拥有如此重大的影响力,我们怎能说它是去中心化的呢? 

为解答这个问题,我们可以参考 Vitalik 写的一篇经典文章,它阐述了去中心化的多重含义。文章的关键点是,去中心化包含三个方面: 

  1. 架构上的去中心化:多少节点失效,系统才会停止运作?

  2. 逻辑上的去中心化:系统各部分能否独立演化而不影响整体功能?

  3. 政治上的去中心化:多少人或实体控制着这个系统? 

以太坊在架构和逻辑上无疑是去中心化的,因为它能在众多节点间分布,并且不同组件(比如共识机制和执行层)可以相对独立发展。 

至于政治去中心化,好消息是没有任何单一实体能关闭以太坊,包括 Vitalik。但不可否认,Vitalik 在设定以太坊愿景和路线图中的重要地位意味着在政治去中心化上可能存在妥协。 

我的看法是,为了让以太坊持续创新,我们应当接受 Vitalik 作为实质上的 CTO 角色,即便这在某种程度上减少了政治去中心化。在以太坊尚未成熟到像 Bitcoin 那样稳定不变之前,需要有这样一位广受尊敬的权威人士,他不仅基于技术优劣作出决策,还要确保这些决策符合以太坊的长远愿景。 

没有 Vitalik 这样的角色,以太坊可能会面临两种情景,这次 EIP-3074 事件就是一个鲜活的例子: 

  1. 决策僵局:各方不愿妥协,项目停滞不前,就像 EIP-3074 的辩论直到 Vitalik 介入才打破僵局。

  2. 设计混乱:系统可能变成不协调的拼凑体,就像险些发生的 EIP-3074 与 EIP-4337 平行而不兼容的情况。

因此,在以太坊仍在快速演进的阶段,Vitalik 的领导对于维持一个既去中心化又不失方向感的生态系统至关重要。

社区的重要性

到此,我们几乎构建起了对以太坊治理的全面理解框架,但至今讨论中还有一个关键部分没有提及——社区的作用。

如果 Vitalik 设定愿景,研究者据此规划路线图,核心开发者随后实施,那么社区在其中扮演什么角色呢?肯定不是无足轻重吧? 

事实上,社区扮演着最为核心的角色。因为在愿景成型之前,存在着一种更基础的东西——价值观。我们因共享某些价值观而聚集成社区,这些价值观是 Vitalik 愿景的基石,必须与之相匹配,否则社区将不复存在。

可能是成长背景的影响,或是过往经历的启发,以太坊社区中的每一个人,都在某个时刻意识到建立一台人人可及、无法被审查、真正去中心化的计算机对世界的价值。我们每天在以太坊上的工作,都是对这些价值观的实践和肯定,正是通过这些行动,我们赋予了 Vitalik、研究者和核心开发者们所提出的愿景、路线图及代码以生命和正当性。

以太坊治理简化模型:VVRC 框架

想象一下以太坊的治理像一台精心设计的机器,我们将其简化为四个关键部分:价值观(Values)、愿景(Vision)、路线图(Roadmaps)和客户端(Clients),简称 VVRC 模型

  1. 价值观(Values):一切始于以太坊社区共享的一套基本原则和信念

  2. 愿景(Vision):Vitalik 作为创始人,基于社区的价值观,描绘出以太坊未来发展的愿景。

  3. 路线图(Roadmaps):有了清晰的愿景,研究团队就会着手制定实现这些梦想的具体步骤。他们设计出一步步迈向目标的技术路径。

  4. 客户端(Clients):最后,核心开发者团队依据路线图,编写代码并维护客户端软件,确保所有技术规划能够变成现实,让用户和开发者能够实际使用。

这个流程听起来很流畅,但现实中会更复杂。比如,核心开发者实际上握有最终的决策权,因为他们负责实际的软件实现。Vitalik 和其他研究员更多的是提供建议,有时候他们的提议可能不会被采纳,正如 EIP-3074 事件所示。

总的来说,VVRC 模型帮助我们理解以太坊如何在理想状况下推进治理,同时也提醒我们需要不断调整和完善这个过程,避免再次出现类似 EIP-3074 的问题。

如何改善以太坊治理

为优化以太坊治理结构,确保避免重蹈 EIP-3074/ EIP-7702 事件覆辙,这里提出几点改进建议:

  1. 提高 EIP 透明性:确保正在考虑中的 EIP 对社区更加公开透明,避免类似 EIP-3074 被突然接受的情况让大家感到意外。实际上,EIPs 网站上标注的 EIP 状态并未同步以太坊核心开发者大会的审议进度,因此即使核心开发者已同意 EIP-3074,其状态仍显示为「审核中。建议可以通过以太坊基金会的社交媒体平台,提前通知社区即将被采纳的 EIP。

  2. 增强社区参与:为社区成员设置特定时段在以太坊核心开发者大会会议中讨论 EIP 对下游项目的影响,这样可以防止像 EIP-3074 对 EIP-4337 社区造成的意外影响。同时,若研究人员发现其反馈未获核心开发者重视,如同 EIP-4337 团队遭遇的困境,可邀请社群成员加入讨论以增强自身立场。

  3. 相互理解,持续沟通:核心开发者和研究人员必须相互理解,他们都是治理的关键力量,只是侧重点不同。核心开发者通过实施客户端拥有「执行权」,相当于拥有「投票权」。而研究人员通过积极分享和讨论他们的路线图,获得了更广泛的社区支持,形成了「路线图影响力」。

当双方意见不合时,核心开发者可能倾向于直接推翻研究人员的想法,就像他们对 EIP-4337 团队所做的那样。但这样做容易引发反弹,因为双方冲突时权力平衡会被打破,EIP-3074 通过后引发的混乱就是例证。

反之,研究人员遇到阻力时,可能选择不再与核心开发者合作,这也是 RIP(Rollup Improvement Proposal)流程诞生和原生账户抽象(EIP-7560)主要作为 RIP 推进而不是 EIP 的原因之一。

虽然 RIP 帮助 L2 实验那些 L1 难以直接采纳的协议更新是有益的,但它不能替代参与 EIP 治理过程。研究人员必须坚持与核心开发者沟通,直到路线图获得一致认同。

通过以上这些措施,可以提升治理的透明度、增强社区参与度,并促进核心开发者与研究人员间的有效合作,减少未来可能出现的治理问题。

总结

以太坊的 EIP-3074/EIP-7702 事件揭示了其治理结构的复杂性:除了正式的治理流程(由核心开发者根据 EIP 和以太坊核心开发者大会提案推动)外,研究者提出的非正式路线图也拥有巨大影响力当这两股力量不协调时,可能会导致决策僵局或突然转向,此时,Vitalik 的角色尤为关键,他能凭借其对以太坊愿景的把握来协调各方,类似于一个项目的精神领袖

我们将以太坊的治理简化为一个模型:社区的价值观 → Vitalik 的愿景 → 研究团队的路线图 → 核心开发者的实施(VVRC 模型)。这个链条显示了决策如何从广泛的理念逐步细化为具体的技术实现。

为了改善治理效率,需要针对实际操作中偏离这一理想模型的问题进行修正。毕竟,良好的以太坊治理是推动项目前进的核心机制。EIP-3074 事件作为一个实例,暴露了治理中的弱点,为我们提供了学习和改进的机会,确保未来能更好地应对类似挑战,促进以太坊持续健康发展。

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Arweave:一次支付 数据永存

来源:链茶馆

  1. 项目简介

Arweave 是一个去中心化的数据存储解决方案,通过其区块编织(Blockweave)技术和原生加密货币 AR 代币,提供永久且不可变的数据存储服务。用户可以支付一次性费用,以永久存储数据,并通过贡献未使用的存储空间来获得奖励。

Arweave:一次支付 数据永存

作为一个帮助任何人永久存储数据的工具,Arweave通过将信息分布在一个称为节点或矿工的计算机网络中来工作。这种方式与传统互联网不同,因为今天的互联网由少数公司的服务器控制,这些服务器可能会随时瘫痪或悄悄地改变内容。

Arweave 通过一个广泛的节点网络为一个平行的互联网(称为 Permaweb)提供服务。所有这些节点通过长时间提供现有数据存储,并根据客户要求存储新数据的方式来赚钱。Arweave 使用其原生加密货币 AR 来运行服务,当人们花费代币来存储数据时,会支付 AR 给矿工,并将一部分 AR 储存在一个捐赠基金中,以保证无限的永久存储。

  2. 工作原理

Arweave 通过一种名为区块编织(Blockweave)的创新数据结构运行,该结构将每个区块链接到前一个区块和一个历史区块(回忆区块)。矿工在添加新区块之前,必须提供访问证明(Proof of Access, PoA),以确保所有数据的完整性和不可变性。用户只需支付一次性费用,即可永久存储数据,费用的一部分用于初始存储成本,另一部分进入捐赠基金用于未来的存储费用。随机访问的简洁证明(Spora)进一步提升了网络的效率和安全性。捆绑技术(Bundling)则通过将多个交易合并成一个大交易,提高了数据上传的效率和网络性能。通过这些机制,Arweave 实现了一个去中心化的、永久的数据存储网络。

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  3. 核心机制

  3.1 区块编织(Blockweave)

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区块编织(Blockweave)是 Arweave 的核心数据结构,改进了传统区块链的设计,实现了高效、可靠和永久的数据存储。以下是对区块编织的详细分析:

3.1.1 基本结构

区块编织与传统区块链的主要区别在于其链接结构。传统区块链每个区块只链接到前一个区块,而区块编织中的每个区块不仅链接到前一个区块(父区块),还链接到一个历史区块(回忆区块)。这种双重链接结构增加了数据存储的冗余性和安全性。

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  • 父区块:与传统区块链一样,区块编织中的每个区块都链接到其直接前一个区块,形成基本的链式结构。

  • 回忆区块:每个区块还链接到一个随机选择的历史区块,这个链接是随机的,目的是为了增加数据的冗余性和访问性。

3.1.2 数据验证过程

在区块编织中,矿工在生成新区块之前,需要验证一个随机选择的历史区块。这种验证机制被称为访问证明(Proof of Access, PoA)。PoA 确保了所有存储的数据块都能被访问和验证,矿工为了增加获得挖矿奖励的机会,会存储更多的历史数据块,从而增加了数据的冗余度。

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  • 随机选择:通过随机选择历史区块进行验证,确保了矿工无法预见需要验证的具体数据块,从而必须存储大量历史数据。

  • 数据完整性:这种机制确保了数据的完整性和不可篡改性,增加了数据的安全性。

3.1.3 数据存储的冗余性

区块编织的双重链接结构大大增加了数据的冗余性。由于每个区块都链接到多个区块,即使某些节点失效或丢失数据,其他节点仍然可以通过冗余链接恢复数据。这种设计提高了数据的持久性和抗故障能力。

  • 多重链接:通过父区块和回忆区块的双重链接,数据在网络中的存储具有高度冗余性。

  • 数据恢复:在节点失效或数据丢失的情况下,其他节点可以利用冗余链接恢复数据,确保数据的高可用性。

3.1.4 区块编织的构建和挖矿

矿工在 Arweave 网络中通过生成新区块来获得奖励。为了生成新区块,矿工必须能够访问并验证指定的历史区块。这种机制激励矿工存储更多的历史数据,提高了网络的整体数据存储量和安全性。

  • 挖矿过程:矿工需要验证随机选择的历史区块,生成新区块并获得 AR 代币奖励。

  • 激励机制:这种机制促使矿工存储更多数据,增加数据的冗余度和网络的安全性。

3.1.5 数据的不可变性和安全性

由于区块编织中的每个区块都链接到多个区块,并且通过 PoA 机制进行验证,确保了数据一旦存储便不可更改和删除。这种不可变性提供了高安全性,防止数据被恶意篡改或删除。

  • 不可变性:一旦数据存储在区块编织中,便不可更改或删除,确保数据的完整性。

  • 安全性:多重链接和随机验证机制提高了数据的安全性,防止恶意篡改。

  3.2 随机访问的简洁证明(Spora)

Arweave:一次支付 数据永存

随机访问的简洁证明(Spora)是 Arweave 用于提升其网络效率和安全性的重要共识机制。通过 Spora,Arweave 能够在确保数据完整性和安全性的前提下,提高数据存储和访问的效率。以下是对 Spora 详细分析的几个关键方面:

3.2.1 基本原理

Spora(Succinct Proofs of Random Access)是一种改进的访问证明(Proof of Access, PoA)机制。其核心思想是通过随机选择历史数据块来验证新数据块,从而确保数据的完整性和安全性。这种随机性减少了矿工作弊的可能性,同时增加了网络的安全性和数据的冗余性。

3.2.2 数据验证过程

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在 Spora 中,矿工在添加新区块之前,需要验证一个随机选择的历史数据块。这个随机选择过程使得矿工无法预见需要验证的具体数据块,从而无法有选择性地存储数据。通过这种方式,Spora 确保了矿工必须存储大量的历史数据块以增加他们的挖矿机会,从而提高了数据的冗余度和网络的整体安全性。

3.2.3 提升矿工的激励

Spora 增强了矿工的激励机制。由于矿工必须存储更多的历史数据块以增加挖矿成功的概率,这促使他们投入更多资源来存储和维护数据。矿工不仅通过验证和存储数据获得挖矿奖励,还通过增加数据存储量提高了其在网络中的竞争力。

3.2.4 能源效率的提升

与传统的工作量证明(Proof of Work, PoW)机制相比,Spora 更加节能。PoW 需要矿工通过复杂的计算来验证交易,这导致了大量的能源消耗。而 Spora 通过随机访问和验证历史数据块,大大减少了计算资源的消耗,从而提高了网络的能源效率。这种高效的验证过程不仅降低了能源成本,还减少了对环境的影响。

3.2.5 安全性和抗攻击性

Spora 通过其随机性和数据冗余性,增强了网络的安全性和抗攻击性。由于矿工无法预测需要验证的数据块,这使得恶意攻击者很难进行有针对性的攻击。此外,矿工存储的大量历史数据块也增加了攻击者需要破坏的数据量,从而提高了网络的整体安全性。

  3.3 捆绑技术(Bundling)

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Arweave 的捆绑技术(Bundling)是其提高数据上传效率和网络扩展性的关键创新之一。通过这一技术,Arweave 能够有效地处理大规模数据上传,提升用户体验和网络性能。以下是对捆绑技术的详细分析:

3.3.1 基本原理

捆绑技术的核心思想是将多个小交易合并成一个大交易,然后将这个大交易上传到区块编织(Blockweave)中。这种方法减少了单个交易的频繁上传操作,从而减少了网络拥堵,提高了数据传输的效率。

3.3.2 数据上传的效率提升

在没有捆绑技术的情况下,每次上传交易都需要单独处理和记录,这不仅增加了区块链的负担,也导致了数据上传过程中的效率低下。通过捆绑技术,多个小交易被打包成一个大交易后上传,减少了链上交易的数量,从而大幅提升了数据上传的效率。

3.3.3 网络扩展性

捆绑技术显著提高了 Arweave 网络的扩展性。在大规模数据上传场景中,如非同质化代币(NFT)项目、媒体文件存储等,捆绑技术能够有效处理大量的并发上传请求,避免了网络拥堵和性能瓶颈。例如,Arweave 曾在一次捆绑操作中成功上传了 47GB 的数据,这在传统的链上数据存储方案中是难以实现的。

3.3.4 交易确定性和开发者体验

通过捆绑技术,开发者和用户可以更确定地知道数据上传的结果,因为大交易的上传成功率高于多个小交易分别上传的成功率。这种确定性提升了开发者的体验,使得他们可以更专注于应用开发,而不必担心底层数据存储的复杂性。

3.3.5 成本效益

捆绑技术不仅提高了数据上传的效率,还带来了显著的成本效益。在传统的链上数据存储模型中,每个交易都需要支付费用,而捆绑技术通过合并交易,减少了交易次数,从而降低了整体的交易成本。这对于需要存储大量数据的用户来说,是一个重要的优势。

3.3.6 数据完整性和安全性

捆绑技术确保了数据的完整性和安全性。尽管多个交易被合并成一个大交易,但每个小交易的数据依然保持完整且不可篡改。这样,即使在上传过程中出现问题,也可以通过重新打包和上传来确保数据的安全和完整。

  3.4 Wildfire机制

Arweave:一次支付 数据永存

Wildfire 是 Arweave 网络中的一种激励机制,旨在通过优化数据传播和提高网络性能来提升整体用户体验。以下是对 Wildfire 机制的详细分析:

3.4.1 基本原理

Wildfire 机制通过一种排名系统来激励节点快速响应和满足数据请求。节点根据其在网络中传播数据的速度和效率进行排名,排名越高的节点将获得更多的请求和奖励。这种机制确保了数据在网络中的快速分发,提高了网络的整体性能。

3.4.2 数据传播效率

Wildfire 机制的核心在于提高数据传播的效率。节点在网络中接收到新数据后,会尽快将其传播给其他节点。传播速度快、响应迅速的节点会在排名中占据优势,从而获得更多的请求处理机会和相应的奖励。

  • 快速传播:节点在接收到新数据后,迅速将其传播给其他节点,确保数据在网络中的快速流动。

  • 效率优先:通过排名机制,鼓励节点优化数据传播效率,提高网络整体性能。

3.4.3 节点排名系统

Wildfire 机制通过对节点的表现进行排名来激励节点提高数据传播效率。排名系统根据节点响应数据请求的速度和可靠性对节点进行评分。评分高的节点在网络中享有更高的优先级,获得更多的请求处理机会和奖励。

  • 响应速度:节点响应数据请求的速度是排名的重要指标,速度越快,排名越高。

  • 数据可靠性:节点提供数据的可靠性也是排名的关键因素,数据提供越稳定,排名越高。

3.4.4 激励和奖励机制

Wildfire 机制通过奖励高排名节点来激励节点提升数据传播效率。节点通过快速、可靠地传播数据,获得更高的排名和更多的奖励。这种奖励机制确保了节点在网络中的积极参与,提升了网络的整体性能和数据的可用性。

  • 排名奖励:高排名节点获得更多的请求处理机会和相应的奖励。

  • 经济激励:节点通过提供快速、可靠的数据传播服务获得经济回报,激励节点持续优化性能。

3.4.5 网络健康和鲁棒性

Wildfire 机制不仅提高了数据传播的效率,还增强了网络的健康和鲁棒性。通过激励节点快速响应和传播数据,Wildfire 机制确保了网络在高负载和高需求情况下的稳定性和高效运行。

  • 高负载适应:在高负载情况下,Wildfire 机制确保数据能够快速、高效地在网络中传播。

  • 鲁棒性提升:通过优化节点的表现,Wildfire 机制增强了网络的整体鲁棒性和可靠性。

  4. AR代币

AR 代币是 Arweave 网络中的原生加密货币,扮演着多个关键角色,从激励矿工到支付数据存储费用,再到维持整个生态系统的经济平衡。

Arweave:一次支付 数据永存

以下是对 AR 代币的详细分析:

  4.1 AR 代币的基本功能

  • 支付数据存储费用:用户在 Arweave 网络上存储数据时,需要使用 AR 代币支付一次性存储费用。这些费用保证了数据的永久存储。

  • 激励矿工:矿工通过存储和验证数据来获得 AR 代币作为奖励。这个机制激励矿工积极参与数据存储和维护,确保网络的安全性和可靠性。

  4.2 一次性支付模式

Arweave 的商业模式与传统的订阅服务不同,用户只需支付一次性费用即可永久存储数据。这些费用的一部分用于支付初始存储成本,另一部分进入捐赠基金(Endowment Fund),用于未来的存储费用。

  • 初始存储成本:支付的费用立即用于支付数据的初始存储和访问。

  • 捐赠基金:约 86% 的费用进入捐赠基金,该基金用于长期激励矿工并确保数据的持久性。

  4.3 存储捐赠基金(Endowment Fund)

Arweave:一次支付 数据永存

捐赠基金的设计类似于传统的经济捐赠结构,旨在通过利息和增值来支付未来的存储成本。用户支付的初始费用产生的利息用于支付矿工的长期存储费用,确保数据能够永久保存。

  • 基金运作:捐赠基金积累的资金和利息确保矿工在未来多年内获得持续的经济激励。

  • 成本下降预期:随着数据存储成本预计持续下降,捐赠基金的利息收入足以覆盖长期存储费用。

  4.4 代币供应

  • 初始供应量:6600 万枚 AR 代币。

  • 流通供应量: 5500 万枚 AR 代币

  • 逐步减半:类似于比特币的减半机制,确保代币供应的稀缺性和长期价值。但与之不同的是,AR 代币采用的是逐步减半机制,这意味着代币的发行量会在每一个小周期内逐步减少。

  4.5 AR代币分配

Arweave:一次支付 数据永存

  • 种子销售:9%。

  • 私人出售:13.42%。

  • 公开发售:(ICO):3.75%。

  • 战略合作伙伴:5.42%。

  • 顾问:2.42%。

  • 团队:10.83%。

  • 科技初创公司:0.5%。

  • 采用激励:15.92%。

  • 项目:22.07%。

  • 挖矿奖励:16.67%。

  4.6 代币的经济激励

AR 代币通过多种方式激励网络参与者:

  • 矿工奖励:矿工通过存储和验证数据获得 AR 代币奖励,增加他们的参与积极性。

  • 用户支付:用户支付 AR 代币以存储数据,确保他们的数据能够永久保存。

  • 收益分享:Arweave 引入收益分享代币(Profit Sharing Tokens, PST),开发者通过构建和运营应用程序来获得微小的分红,促进生态系统的发展和创新。

  4.7 代币的市场表现

AR 代币在市场上的表现受多种因素影响,包括存储需求的增加、生态系统的发展以及市场对去中心化存储解决方案的认可。AR 代币的价值随着网络的增长和用户需求的增加而增加。

  • 市场需求:随着 Arweave 网络的增长和用户需求的增加,AR 代币的市场价值也相应提高。

  • 生态系统发展:更多的开发者和项目加入 Arweave 生态系统,推动了 AR 代币的需求和价值增长。

Arweave:一次支付 数据永存

截至当前,AR 代币的市场表现如下:

  • 价格:$46.83,最近7天上涨了16.10%。

  • 市值:$3,065,146,793,最近下降了2.26%。

  • 24小时交易量:$172,123,630,最近增长了104.49%。

  • 交易量/市值比:5.38%。

  • 流通供应量:65,454,185 AR,占总供应量的99.17%。

  • 完全稀释市值:$3,090,706,704。

  5. 团队/合作/融资情况

  5.1 团队

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Arweave 是一个去中心化的数据存储协议,其核心团队由经验丰富的技术专家和行业领导者组成。创始人兼 CEO Sam Williams 毕业于诺丁汉大学,具备深厚的区块链技术背景。首席运营官(COO)Sebastian Campos Groth 毕业于乔治敦大学,曾在 Techstars 工作,负责项目的日常运营。法务主管 Giti Said 毕业于维也纳大学,负责处理法律事务。团队还包括多名技术和业务专家,如 Liquity 的联合创始人 Richard Pardoe 和 Movement Labs 的工程主管 Andy Bell 等,他们共同推动 Arweave 的发展和创新。

  5.2 合作

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1. KYVE

  • 简介:KYVE 是一个基于 Arweave 构建的区块链存储中间件,提供标准化的验证和存档框架。

  • 合作亮点

KYVE 主网启动,上传了超过 2000 TB 的数据。

KYVE 与 19 个项目建立了战略合作伙伴关系,并计划在 2024 年举办社区增长活动。

2. Irys(前身为 Bundlr)

  • 简介:Irys 是 Arweave 的一个扩展解决方案,通过捆绑交易增加 Arweave 的永久数据吞吐量。

  • 合作亮点

2023 年 9 月,Irys 完成了 10 亿笔交易的处理。

2023 年 10 月,Irys 与 Solana Mobile 合作存储 DApp Store 应用程序。

3. ArDrive

  • 简介:ArDrive 是一个去中心化的云存储应用程序,类似于 Web3 的 Dropbox 或 Google Drive。

  • 合作亮点

2023 年 2 月,ArDrive 完全去中心化,并存储在 Arweave 上。

2023 年 5 月,ArDrive 2.0 推出,新增了暗黑模式、钱包生成和大文件上传功能。

  5.3 融资情况

Arweave:一次支付 数据永存

Arweave 自成立以来,通过多轮融资,成功筹集了3730 万美元的资金,主要投资方包括 Andreessen Horowitz(a16z)、Union Square Ventures、Multicoin Capital、Coinbase Ventures 等知名机构。以下是一些主要的融资事件:

1. 种子轮融资

  • 时间:2017 年

  • 金额:500 万美元

  • 主要投资方:Andreessen Horowitz(a16z)

2. 私募轮融资

  • 时间:2019 年

  • 金额:830 万美元

  • 主要投资方:Multicoin Capital、Union Square Ventures、a16z、Coinbase Ventures、Arrington XRP Capital

3. 公募轮(ICO)

  • 时间:2018 年

  • 金额:1570 万美元

  • 说明:通过首次代币发行(ICO)进行公募,吸引了大量早期投资者。

4. 后续融资

  • 时间:2020 年

  • 金额:830 万美元

  • 主要投资方:Andreessen Horowitz(a16z)、Union Square Ventures、Coinbase Ventures

5. 最新融资

  • 时间:2023 年

  • 金额:830 万美元

  • 主要投资方:a16z、Coinbase Ventures、Multicoin Capital

  6. 项目评估

  6.1 赛道分析

Arweave 属于去中心化数据存储赛道,通过其创新的区块编织(Blockweave)技术,实现了永久存储数据的功能。该项目的核心目标是提供一个高效、安全且可扩展的数据存储解决方案,使数据能够永久保存且不可篡改。

以下是一些与 Arweave 类似的去中心化数据存储项目:

1. Filecoin

  • 简介:Filecoin 是一个去中心化存储网络,利用 IPFS(星际文件系统)技术,通过经济激励机制驱动存储节点。

  • 核心技术:证明复制(Proof of Replication)和时空证明(Proof of Spacetime)。

  • 特点:用户按需支付存储费用,支持大规模数据存储和检索。

2. Siacoin

  • 简介:Siacoin 是一个去中心化存储平台,通过区块链技术实现安全、低成本的数据存储。

  • 核心技术:智能合约和存储证明。

  • 特点:用户支付 Siacoin 代币来租用存储空间,提供低成本的分布式存储解决方案。

3. Storj

  • 简介:Storj 是一个基于区块链的去中心化云存储平台,用户可以通过分布式网络存储数据。

  • 核心技术:分片技术和分布式哈希表(DHT)。

  • 特点:数据被分片加密后存储在全球各地的节点上,确保数据的安全性和隐私性。

  6.2 项目优势

  1. 永久存储:用户只需支付一次性费用,即可将数据永久存储在 Permaweb 上,无需每月订阅费用。

  2. 去中心化:通过去中心化的方式存储数据,减少了依赖中心化服务器的风险。

  3. 强大的支持:Arweave 获得了包括 a16z、Coinbase Ventures 和 Union Square Ventures 等知名投资者的支持。

  4. 广泛应用:被 OpenSea 和 Solana 的 NFT 项目 Metaplex 用作默认元数据存储平台,确保了 NFT 数据的长期有效性。

  6.3 不足之处

1. 初始成本高

  • 一次性支付:虽然 Arweave 的一次性支付模式可以确保永久存储,但相较于按需支付的模式,初始成本可能较高。这对于一些用户,尤其是小型企业或个人用户,可能会造成资金压力。

  • 费用透明度:一次性支付的费用结构可能不如按需支付模式透明,用户在决定使用 Arweave 之前需要对其费用结构有全面的了解。

2. 网络效应不足

  • 用户和开发者的吸引力:尽管 Arweave 的技术优势明显,但其用户和开发者生态系统仍在发展中,与一些成熟的去中心化存储项目相比,吸引力可能不足。

  • 市场认知度:Arweave 的市场认知度相较于 Filecoin 等竞争对手可能还不够高,需要更多的市场推广和社区建设来提升其知名度和用户基础。

3. 技术和开发挑战

  • 开发复杂性:Arweave 的区块编织和其他技术对于开发者来说可能具有一定的复杂性,开发者需要投入较多的学习成本来理解和应用这些技术。

  • 技术瓶颈:尽管 Arweave 提供了高效的存储解决方案,但在面对大规模数据存储和处理时,仍可能遇到技术瓶颈,需要持续的技术改进和优化。

  7. 结语

Arweave 作为去中心化数据存储领域的创新者,通过其独特的区块编织(Blockweave)技术和强大的经济激励机制,实现了数据的永久存储和高效管理。其一次性支付、永久存储的商业模式,不仅解决了传统存储系统中数据丢失和成本高昂的问题,还为用户提供了可靠和长期的数据存储解决方案。尽管 Arweave 在技术和市场推广上仍面临一些挑战,但其不断扩展的生态系统和多样化的合作伙伴关系为其奠定了坚实的基础。随着区块链技术和去中心化存储需求的不断增长,Arweave 有望在未来成为这一领域的领导者,为全球用户提供更加安全、透明和高效的数据存储服务。通过持续的技术创新和市场拓展,Arweave 正在朝着成为全球领先的去中心化存储解决方案提供商的目标稳步迈进。

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以太坊生态的发展前景

来源:道说区块链

1. 以太坊受到其它公链的挑战和分流,是以太坊拉垮的主要因素吗?以往没有出现过以太坊和比特币背离这么严重的,是吗?

我觉得以太坊币价拉跨的原因主要归因于两点:

一是以太坊生态在这一轮走势中没有出现应用方面的大创新。

二是其它区块链在创新或者热点方面分流了以太坊的注意力。

关于第一点,有读者或许会说这一轮走势中,以太坊出现了再质押和第二层扩展,这难道不算大创新吗?

在我看来,这些创新确实是创新,但它们都是基础设施方面的创新,而不是应用端的创新。基础设施方面的创新面向的用户群是小众的,而应用端的创新才能辐射到广泛的用户群,才能引发生态的迅速成长。

在上一轮牛市中,以太坊生态的DeFi、NFT和链游就是非常典型的应用端创新。尤其是NFT,几乎是以无门槛的方式吸引了大量用户进入以太坊生态。

而这一轮以太坊至少到目前为止还是太欠缺了。

关于其它区块链对以太坊注意力的分流,最典型的就是比特币生态的崛起和Solana迷因币的涌现。

这些区块链生态的成长在短期内制造了巨大的财富效应,将大量用户和热点从以太坊生态分流。

不过从长远看,我对这些问题都不担心,因为我坚信以太坊生态的创意和活力,也坚信以太坊的币价不会长期这样萎靡。

2. 现在还空仓适合什么位置布局?

现在这个位置,如果是空仓,但还想有什么操作的话,我觉得会比较尴尬,因为有点“前不着村,后不着店”的感觉。

对此,我的建议是:

要么继续空仓下去,无论接下来发生什么,都不许自己买入任何币,逼自己冷静地看着接下来发生的一切,然后反思自己在这一轮到底犯了什么错误,到底哪些地方操作不当。

如果不想空仓就只买比特币和以太坊,这是比较安全可控的方法。但是现在买比特币和以太坊,即便等到牛市高潮,收益估计也会很有限。因此这样的操作要想尽可能锁定利润难度会很大。

3. 0.78的Magic前段时间翻倍了没出,这次大跌又跌到0.6了,还要再拿吗?另外这次是减半前后的大跌吗?

到目前为止,我所有定投的币(包括Magic)从来没有出过,现在也不会出。我还是会按我多次在文章里写过的那样,只要它们的团队接下来不出大问题,我会耐心地等到牛市到来再把它们变现。

至于说这次大跌是不是减半前后的大跌,我猜这位读者想问的是,这个大跌是不是减半前后最后一次大跌?

如果这是读者想问的问题,我只能说我预测不了这样的波动,但完全可以应付这类波动。

为什么呢?

因为如果按照我的方法,我会:

首先判断市场是否进入了牛市。

如果没有进入牛市,那就继续按照我们在熊市中定下的策略操作。

如果进入了牛市,那就按照我在牛市中定下的抛售策略操作。

现在的情况是按我的标准,现在还没有到牛市,所以我就继续按我在熊市中定下的策略操作:因为比特币、以太坊都已经过了定投价,我就不再定投了。其它定投的币我也不再买了。然后剩下的资金碰到喜欢的、觉得有价值的会偶尔买一些。

所以只要我们预先设定的操作中对市场的波动已经有了安排,那么等这些波动到来时,我们按照设定的操作进行就好了。

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从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

作者:@Elias201179 指导老师 | @CryptoScott_ETH

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

  • Aave 是一个多链借贷协议,其核心业务在于通过动态利率模型和流动性资金池,实现加密资产的 P2C (点对点)借贷。目前其总锁定价值(TVL)在 DeFi 项目中排名第三,尤其是在借贷类别中占据领导地位。Aave 的母公司 Avara 正逐步将业务拓展至新的领域,包括跨链借贷、稳定币、开放社交协议以及机构借贷平台等。

  • AAVE 代币的总供应量为 1600 万枚,其中 1300 万枚 分配给了代币持有者,剩余的 300 万枚 则注入了 Aave 生态系统的储备中。目前市场上流通的 AAVE 代币总量约为 1480 万枚

  • 随着 Aave 业务的不断扩展和成熟,在 2024 年市场回暖的背景下,AAVE 的 TVL 和价格均有所提升。Avara 在 5 月公布 Aave V4 版本的升级计划,重点放在进一步提升 Aave 的流动性与资产利用率。

  • Aave V3 版本目前已经基本取代 V2 版本,业务模式与用户群体的逐渐稳态也使得 Aave 在 TVL、交易量以及支持的链数量上,都远远领先于其他借贷协议。

  • Avara 在扩展业务方面遇到了一些挑战。目前其主要收入仍然依赖于传统的借贷业务。稳定币 GHO 在经历了一段时间的脱锚后近期恢复了锚定。机构借贷平台 Aave Arc 的 TVL 在经历暴跌后,长期处于较低水平。

  • 对于 Aave 的未来发展,建议包括进一步优化其跨链借贷方案,强化其稳定币业务并将其与 Aave 平台深度耦合,在社交平台等新兴业务中整合 Aave 的 DeFi 能力,将目前相对独立的业务板块整合成一个全面的生态系统。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

在 2024 年第一季度,DeFi 市场展现出了显著的增长和活力,其中收费和收入均达到了年度高点。DeFi 市场在上个季度收费超过 16 亿美元,总收入超过 4.67 亿美元,尤其 3 月份单月收入就达到了 2.3 亿美元,创下了年内新高。

而借贷作为加密货币生态系统的核心功能之一,利用智能合约来实现借贷双方的匹配、资产的锁定、利息的计算和还款的执行等功能。根据 defillama 数据,截止 2024 年 5 月中旬,借贷领域 TVL 总值达到了 $29.586b ,占到整个 DeFi 领域 TVL的 36%。

在这样的背景下,Aave 作为DeFi 借贷市场的重要参与者,其表现尤为值得关注。Aave 在 2024 年第一季度的总借款量达到了 61 亿美元,环比增长了 79% ,这一增长速度远超市场平均水平。

此外,Aave 在本季度的借贷收入也增长了 40%,达到了 3490 万美元,继续在 DeFi 借贷市场中保持领先地位。尽管面临来自竞争对手的激烈竞争,Aave 仍然在总锁定价值(TVL)和收入方面占据主导地位。

研究 Aave 在 DeFi 市场中的表现,对于理解整个 DeFi 市场的发展趋势和未来潜力也具有重要意义。Aave 的成功案例和运营模式,对于其他 DeFi 项目也具有借鉴和启示作用。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

在 2017 年 5 月,Stani Kulechov 创立了 ETHLend 项目。起初,ETHLend 在运营过程中遭遇了严重的流动性挑战。到了 2018 年年尾,ETHLend 进行了战略转型,从 P2P(点对点)模式转变为 P2C(点对合约)模式,引入了流动性资金池模型,并正式更名为 Aave。这一转型标志着 Aave 在 2020 年 的正式上线。

2023 年 11 月,Aave Companies 宣布品牌更名为 Avara。Avara 逐步推出了包括稳定币 GHO、社交网络协议 Lens,以及机构借贷平台 Aave Arc 在内的新业务,并且开始在加密钱包、游戏等多个领域进行战略布局。

当前Aave V3 版本已稳定投入使用,其服务已经扩展到了 12 条不同的区块链。与此同时 Aave Labs 进一步尝试对借贷平台进行升级,在 2024 年 5 月宣布了 V4 版本的升级提案。

根据 Defillama 提供的数据,截至 2024 年 5 月 15 日,AAVE 在 DeFi(去中心化金融)领域的总锁定价值(TVL)排名第三,达到了 10.694 亿美元。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

Aave 的母公司 Avara 的总部位于英国伦敦,起初由 18 人的创新团队组成,目前领英显示员工共有 96 人。

  • 创始人兼首席执行官(CEO):Stani Kulechov 在 University of Helsinki 获得法学硕士学位,其硕士论文主题为利用技术提高商业协议的效率,其本人也是一位有连续创业经验的 Web 3 从业者。

  • 首席运营官(COO):Jordan Lazaro Gustave 十余岁接触代码,在 University Paris X Nanterre 风险管理系获得硕士学位。

  • 首席财务官(CFO):Peter Kerr 毕业于 Massey University 和 University of Oxford,曾先后任职于 HSBC、德意志银行、索纳利银行等,于 2021 年加入 Avara 担任 CFO。

  • 机构业务负责人:Ajit Tripathi 毕业于 IMD Business School 和 Indian Institute of Technology,曾先后任职于币安、ConsenSys 和 PwC。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

  • 2017 年,ETHLend 通过 ICO 筹集了 1620 万美元,在此期间 Aave Companies 出售了 10 亿单位的 LEND 代币。

  • 2018 年,项目品牌升级为 Aave。

  • 2020 年 7 月,Aave 收获三箭资本领投的 300 万美元 A 轮投资。

  • 2020 年 10 月,Aave 收获 2500 万美元的 B 轮投资,并推出治理代币 $AAVE。

  • 2021 年 5 月,AAVE 协议部署到 Polygon 上,并将在一年内获得 Polygon 提供的价值 2 亿美金的 Matic 借贷挖矿奖励。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

图 1: Aave历史事件

重大事件和公告往往会对去中心化借贷协议的价格和总锁定价值(TVL)产生显著影响。例如,在 2020 年底 Aave V2 上线后,AAVE 的价格和 TVL 都出现了显著的上涨。这种趋势在 2021 年的 DeFi Summer 期间得以延续,当时借贷协议的抵押和借贷规模不断扩大,从而维持了 Aave 的高价格水平。到了 2022 年 3 月,Aave V3 的推出再次推动了 AAVE 价格和 TVL 的明显增长。然而,随后发生的 UST 脱钩事件以及随之而来的熊市,导致了 AAVE 的 TVL 整体缩水以及价格下跌。

尽管在 2023 年 11 月 5 日,Aave 收到关于 Aave 协议功能问题报告、临时暂停 Aave V2 市场交易后,导致了 AAVE 价格和 TVL 的短期下降。但随着整体市场向好,且 GHO 逐步恢复锚定,AAVE 的价格和 TVL 在近期出现了明显的上涨趋势。

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图 2: Aave价格&历史事件图

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图 3: Aave TVL&历史事件图

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自 2020 年 1 月 Aave 首次亮相以来,它凭借其借贷池、aToken 模式、创新的利率机制以及闪电贷功能等核心特性,在去中心化金融(DeFi)领域确立了其重要地位。随着 Aave 从 V1 演进至 V3,其借贷业务模式展现了持续稳健的发展态势。

在 2020 年 12 月,Aave 发布了 V2 版本,该版本通过简化和优化其架构,并引入了债务代币化和闪电贷 V2 等功能,显著提升了用户体验。根据官方白皮书,V2的架构优化预计将减少约 15% 至 20% 的 Gas 费用。2023 年 1 月 Aave 推出了 V3 版本,它在 V2 的基础上进一步增强了资金的利用效率,整体架构变化不大。V3 版本引入了三项创新功能:高效模式(E-mode)、隔离模式(Isolation Mode)和门户(Portal)。

2024 年 5 月,Aave 提出 V4 版本提案,在新版本的设计中计划采用全新的架构,并引入统一流动性层,模糊控制利率,GHO 原生集成,Aave Network 等设计,V4 版本的相关机制的具体细节将在后续的 4.1.6 节中详细阐述。

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图 4:Aave 协议V2与V3架构变化

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借款利率

Aave 对每种储备都有设计了特定的利率策略(Interest Rate Strategy)合约。具体而言,在基本策略合约中定义了以下内容:

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可变利率计算公式为:

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通过分析利率模型我们可以发现,当当前利用率低于给定市场的最优利用率时,借款利率缓慢上升。然而,当当前利用率超过最优利用率时,借贷利率会随着利用率的提高而急剧上升,即:当交易池中流动性高时,低利率鼓励贷款;当流动性低时,高利率来维持流动性。

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图 5:Aave 存款利率变化图

每个资产都有一个预定的最优利用率。基于以上的利率模型,Aave V3 根据不同资产的风险状况,分出了三种利率模型策略:

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图 6:Aave V3 三种利率模型策略对比

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在 Aave 的交互流程中,借贷流程如下:

  • 存款方通过将代币存入 Aave 的资产池,即可获得相应的 aToken。这些 aToken 作为存款凭证,不仅证明了存款行为,还能在二级市场上自由交易和转让。

  • 对于借款方,他们可以通过超额抵押或闪电贷的方式借入加密货币。当借款方准备好偿还债务时,除了需归还本金,还需支付根据资产利用率和市场供需状况计算的利息。一旦债务得到结清,借款方不仅能赎回其抵押的资产,而且与其抵押资产挂钩的aToken也将被相应销毁。

Aave 的清算机制如下:

当抵押资产的市场价值下降或借入资产价值上升,导致借款方的抵押品价值跌破既定的清算阈值时,便会触发 Aave 的清算机制。不同Token根据其风险特性,会有不同的贷款价值比率(Loan to Value, LTV)和清算阈值。在清算发生时,借款方除了要支付本金和利息,还需向执行清算的第三方支付一定比例的清算罚金(Liquidation Bonus)。

相关参数:

  • 贷款价值比率(LTV):确定借款方能借出的最大资产额度。例如,70% 的 LTV 表示,对于价值 100 USDT 的抵押品,借款方最多借款 70 USDT。

  • 健康因子:反映借款头寸的安全水平,健康因子越高,说明借款方的偿债能力越强;反之,健康因子越低,偿债能力越弱。一旦健康因子降至1以下,表明抵押品可能面临清算。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

  • 清算阈值设定了抵押资产价值与借入资产价值之间的最低比例。当借款方的头寸触及这个阈值时,其抵押品就有被清算的风险。

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在 Aave 协议中,闪电贷(Flash Loans)是一项突破性的金融创新,它依托于以太坊交易的原子性特性:交易中的所有操作要么完全执行,要么完全不执行。这一机制使得参与者能够在无需提供抵押的情况下借入大额资产。借款人在一个区块的时间框架内(大约13秒),从Aave借入资金,并在同一区块内完成偿还,从而实现借贷过程的快速闭环。

闪电贷极大地简化了执行价格套利、自动化交易策略以及其他去中心化金融(DeFi)操作的过程,同时有效规避了流动性风险。在 Aave V3 协议中,每笔闪电贷交易的手续费为 0.05%,这一费率显著低于 Uniswap V2 的 0.3%,为用户带来了更经济的借贷选择。

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图 7:信贷委托机制图

Aave 在 2020 年 8 月推出了信贷委托机制(Credit Delegation),通过信贷委托,存款人可以将其未完全使用的信贷额度委托给其他用户,而借款人则可以借此获得额外的借款能力。

此外,Opium 在 2020 年 9 月针对 Aave 的信贷委托机制推出了信用违约掉期产品(Credit Default Swaps, CDS)。CDS 作为一种风险管理工具,允许投资者转移特定借款人违约的风险,从而为信贷委托机制增加了一层额外的保护。下文通过 Aave 提供的案例解释信贷委托机制的运作方式和实现细节:

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图 8:Aave 信贷委托案例

  1. Karen 作为存款人,将 100 万美元的 USDT 存入 Aave,根据 Aave 的设定,她的年化收益率(APY)为 5%。作为存款凭证 Karen 收到了价值 100 万美元的 aUSDT。

  2. 为了进一步参与信贷委托机制,Karen 需要创建一个 CDV(Credit Delegation Vault)智能合约。该合约将允许 Karen 存入价值 100 万美元的 aUSDT,并设置包括信用额度在内的各种参数。为此,Karen 需要支付 3% 的 ETH 稳定费。

  3. 根据她所设置的参数,Karen 和 Chad 通过 OpenLaw 平台就借贷条款达成共识,同意以 8% 的年化利率(APR)进行借贷。双方同意该协议并正式签订。

  4. 随后,Karen 将 Chad 的收款地 址添加到 CDV 的白名单中,这样 Chad 就能够基于该信用额度从 CDV 中借出价值 75 万美元的 ETH,而无需提供任何抵押资产。

  5. 在这个案例中,Karen 的实际年化收益率(APY)计算方式为原本的 5% 减去 3% 的稳定费再加上 8% 的借贷利率,即 5% – 3% + 8% = 10%。这个收益率高于她原本直接通过 Aave 存款的利率。而 Chad 则在无需抵押的情况下成功借入了价值 75 万美元的 ETH,并同意支付 8% 的年化利率。

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根据 Aave V4 协议开发提案描述,Aave V4 将采用全新架构构建,采用高效、模块化设计,同时最大限度地减少对第三方的影响,为第三方的扩展工作提供更加便捷的条件。

流动性层

  • 统一流动性层

    流动性层在 Aave V3 版本的 Portal 概念之上设计。以 Aave 整体为例,当前的 Aave V2 和 Aave V3 由于版本更新导致流动性分散,整体流动性完成从V2 到 V3 的迁移花费了很长时间。而 V4 提出的流动性层旨在统一管理供应和借出的上限、利率、资产和激励措施,允许其他模块从中提取流动性。简而言之,当未来 Aave DAO 计划加入或移除全新的功能模块(例如隔离池、RWA 模块和 CDP)时,不需要迁移流动性,而各类模块只需要统一的从流动性层中提取流动性即可。

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图 9:统一流动性层示意

  • 流动性溢价

    Aave V4 版本引入了流动性溢价功能,这是一个根据抵押品风险状况调整借款利率。为每种资产分配风险因子,依据市场和外部风险因素动态调整。风险较低的资产(如以太坊),将享受更低的借贷利率,而风险较高的资产(如山寨币)则相对提高借贷成本。

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图 10:流动性溢价示意图

模糊控制利率

目前,Aave 的利率设定不仅增加了治理的复杂性,也影响了资本效率。Aave V4 版本的提案中引入了全自动利率机制,利用模糊利率动态调整利率曲线的斜率和拐点。这种创新的利率管理方法将允许 Aave 根据实时市场需求,灵活地增加或减少基本利率,从而为存款人和借款人提供更优化的利率。

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图 11:模糊控制利率示意图

Aave V4 借贷模块

Aave V4 版本通过引入一系列创新功能,优化了借贷相关的安全性与用户体验并简化了治理流程:

  • 智能账户和金库的设计大幅提升了用户体验,智能账户允许用户通过单一钱包管理多个仓位。而智能账户实现的金库功能允许用户不直接向流动性层提供抵押品的情况下借款,抵押品将在借款活跃或清算事件发生时被锁定,增加了用户交互的便捷性和安全性。

  • V4 版本还提出了动态风险配置,以在市场条件变化时调整风险参数。用户在借款时会与资产的当前配置关联,而新的资产配置则为新用户提供,避免了影响现有借款人。此外 V4 引入了自动退市机制,简化了资产下架过程。

超额债务保护机制

由于共享流动性存在坏账扩散的风险,Aave V4 引入了一项新机制,用以跟踪资不抵债的头寸并自动处理其累积的过量债务。该机制通过设定债务阈值,一旦超过该阈值对应资产将自动失去借贷能力,防止其不良债务传播,从而保护共享流动性模型收到传染。

GHO 原生集成方案

Aave V4 提出了加强与 GHO 集成的计划,旨在改善用户体验并提高稳定币供应商的收益。

  1. 原生 GHO 铸造:V4 版本提出将在流动性层中高效地进行 GHO 的原生铸造;

  2. GHO “软”清算:借鉴 crvUSD 的清算模型,V4 引入了一个借贷 – 清算自动市场做市商(LLAMM)来简化清算过程。用户可以在市场低迷时选择转换为 GHO,或在市场上涨时回购抵押品;

  3. 稳定币利息以 GHO 支付:V4 将支持存款人以 GHO 接收利息支付。当稳定币存款人选择此项时,利息支付将转换为 V4 的 PCV (Protocol Controlled Value),而利息的支付过程也将增强 GHO 的稳定性并提升资本效率。

  4. 紧急赎回机制:V4 提出了的紧急赎回机制用以应对极端脱锚情况。当触发此机制时,健康程度最低的头寸所对应的抵押品将被赎回为 GHO ,并用以偿还其债务。

Aave Network

同时,Aave团队还提出了Aave Network 的概念。Aave团队预期将开发一条 Aave 网络,该网络可以作为 Aave 和 GHO 的主要枢纽。该网络将以 Aave V4 为核心,使用GHO 进行支付,并通过 Aave Governance V3 由社区投票管理,并从以太坊继承网络安全性。目前,该概念仍处于设计阶段,Aave 团队表示他们将密切关注 L1、L2 相关的技术,并选定相应的实现方案。

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GHO 稳定币的借款利率由 AaveDAO 确定,并且可以根据市场状况进行动态调整,以适应经济周期的波动和资金供需的变化。

GHO 稳定币的创新特性主要体现在以下几个关键方面:

  1. 促进者(Facilitator):控制 GHO 的铸造和销毁机制的协议、实体或项目,Aave 为GHO 的首个促进者

  2. 资产桶(Bucket):由社区治理通过投票决定的 GHO 持有量设定上限,这个上限是为了维持 GHO 价格的稳定性和流动性。

  3. 折扣模式(Discount):借贷费率会根据 stkAAVE 的持有量进行调整折扣的模式。

Aave V3 版本的更新对 GHO 稳定币的运作也产生了积极影响,具体体现在:

  1. 隔离模式:GHO 利用隔离模式允许用户使用 Aave 协议支持的各种资产进行生成,减少了市场波动对系统稳定性的影响。

  2. 高效模式:高效模式支持用户可以使用非波动性抵押资产借入更多的 GHO 来平衡其头寸,从而增加市场中的 GHO 供应并减轻需求压力。

  3. 跨链传送门:传送门功能为 GHO 在多链生态系统中的扩展提供了理想途径,从而降低了跨链交互的风险。

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图 12: GHO机制

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Lens Protocol 是 Aave 在 Polygon 区块链上推出的一种创新的社交网络协议,其设计理念是作为一个模块化的底层协议,旨在促进社区的扩展和持续开发。这一协议鼓励开发者在其基础上构建各种社交应用程序,同时确保用户能够完全控制他们的内容和社交关系。

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Lens Protocol 的核心创新在于将社交媒体行为转化为 NFT(非同质化代币),这主要体现在以下几个方面:

  1. Profile NFT(个人资料 NFT):即用户在 Lens 生态中的身份证明,用户可以通过铸造或购买来获得。它包含了用户所有的帖子、镜像(Mirror)、评论等内容的历史记录,并赋予用户对这些内容的完全控制权。

  2. Collect NFT(收藏 NFT):即创作者在Lens生态中的内容获利模式,追随者可以购买创作者创作的内容。

  3. Follow NFT(关注 NFT):即用户在Lens生态中的关注模式,当用户关注 Lens Protocol 上的某个个人资料时,他们会获得一个 Follow NFT。

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Lens Protocol 的功能模块包括:

  1. Publication(发布物):分为三种类型:帖子、评论和转发。Publication 直接发布到用户的 Profile NFT 上,确保了用户创建的所有内容都归用户所有。

  2. Comment(评论):允许用户对其他人的 Publication 进行评论,评论同样存在于用户的 NFT 中,因此完全归用户所有。

  3. Mirror(镜像):相当于传统社交媒体中的转发功能。由于它们引用了其他的 Publication,因此受到原始 Publication 的参考模块的条件约束,无法被收藏。

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目前,基于 Lens Protocol 已经开发出多种社交相关应用,例如去中心化的 Twitter 替代品 Lenster.xyz、视频内容平台 Lenstube.xyz,以及去中心化简历平台 Orb.ac 等。这些应用体现了 Lens Protocol 在重塑社交媒体互动方面的潜力。

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图 13: Lens Protocol 生态全景

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随着去中心化金融(DeFi)在全球金融市场中的重要性和影响力的日益增强,传统金融科技公司、对冲基金、家族办公室以及资产管理公司对 DeFi 解决方案的需求持续增长。为响应这一市场需求,Aave 推出了 Aave Arc —— 一个专为满足严格监管要求的机构投资者设计的私人流动性池解决方案。

Aave Arc 提供的私人池与 Aave 上现有的公共流动性池相互独立,确保了参与者能够在符合监管标准的环境下安全地参与市场。

在 Aave Arc 生态中,USDC 作为唯一提供的稳定币,其选择原因在于 USDC 受到严格的监管,被广泛认为是适合机构投资者的稳定币。除了 USDC 之外,Aave Arc 还支持其他三种主流资产:比特币(BTC)、以太坊(ETH)和 AAVE。

为了满足机构投资者对监管风险的关注,Aave Arc 实施了严格的客户身份识别(KYC)程序和“白名单”机制,不仅进一步加强了平台的安全性和合规性,也为机构级用户提供了更高的信任度和可靠性。

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图 14: Aave Arc

根据 Defillama 的数据显示,Aave Arc TVL 在 2022 年 11 月暴跌后持续维持在低点,近期并未有相关进展信息。

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图 15: Aave Arc TVL

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根据 Tokenterminal 的数据显示,截至 2024 5 月 15 日,Aave V3 协议累计产生的借款费用(Fees)高达 $ 146.6 Millions。在这一累计费用中,以太坊(Ethereum)网络上的借款费用占据了绝大部分,达到了 45.6 Millions美元。

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图 15: Aave Fees

在 2023 至 2024 年间,Aave V2 与 V3 的年度协议总收入为 2026.46 万美元,较 2022 至 2023 年度的 2092.62 万美元有所下降,降幅为 3.2%。尽管收入略有减少,但自 2022 年 12 月起,Aave 协议的收入已经足以覆盖其代币激励支出,实现了盈余,这标志着 Aave 在财务管理方面的稳健性。

Aave 协议的主要收入可以划分为以下四大类别:

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图 16: Aave 年度收益分析

  • 借款收入(即协议收入):通过向借款人提供贷款时收取的手续费

  • 闪电贷手续费:对使用闪电贷功能的用户收取的手续费,Aave V3 协议对每笔闪电贷交易收取 0.05%

  • 其他功能费用:Aave 通过清算、门户桥、Aave Arc 等获取的其他费用

  • GHO 铸币费用

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借贷行业在去中心化金融(DeFi)领域扮演着举足轻重的角色,其总价值锁定(TVL)在 DeFi 各板块中排名第二,仅次于流动性质押(Liquid Staking)行业。根据 defillama 提供的数据,目前市场上共有 379 个借贷协议。在这些协议中,顶级借贷协议包括 AAVE、JustLend、Spark、Compound、Venus 和 Morpho。

Aave 在 DeFi 领域中以其显著的领先优势脱颖而出,其当前的 TVL 达到 10.25 亿美元。在前五大借贷协议中,Aave 已经成功登陆了 12 条不同的区块链网络,而其他协议中登陆链数量最多的 Compound 仅为 4 条。

具体到各个链的情况,Aave(V2/V3)在 Ethereum、Arbitrum、Avalanche、Polygon 和 Optimism 上均为规模最大的借贷协议,而在 BSC 上则位列第五。

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图 17: Defi借贷赛道对比

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闪电贷作为 DeFi 生态中的一项关键创新,对整个去中心化金融体系的发展起到了至关重要的作用。根据 Dune 的数据,过去一个月内,闪电贷的总交易额达到了约 248,596 美元。在众多闪电贷工具中,Balancer、Aave 和 Uniswap 位居前三,成为市场上的主导力量。

从市场占有率的角度来看,Balancer 和 Aave 在过去三个月内的表现尤为突出,它们的市占率大致在 40% 左右,这一比例高于 Uniswap。

具体到不同区块链网络上的情况,Aave 在 Ethereum、Avalanche、Optimism 和 Arbitrum 上的市占率略低于 Balancer。然而,在 Polygon 网络上,Aave 的市占率则显著领先于其他闪电贷工具,显示出其在该链上的强大竞争力和用户基础。

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图 18: 闪电贷赛道对比

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正如前文所述,Aave V3 版本通过引入 Portals 功能,Aave V4 基于 Portals 进一步设计了流动性层的概念,旨在提升资产的跨链流动性和利用率,这是 DeFi 生态系统中的一项重要创新。市场上类似的产品或功能还包括 Radiant Capital、Cedro Finance、Flux V3、Prime Protocol 和 Paribus 等。尽管 DeFi 生态中已经出现了一些跨链借贷的解决方案,但这个领域整体上仍处于发展阶段。

Radiant Capital V2 通过利用 LayerZero 的 Omnichain 技术,率先构建了全链的互操作性(尽管Radiant Capital 在 2024 年 1 月因安全问题短期暂停了其在 Arbitrum 上的借贷市场)。

总体来看,跨链借贷是一个正在逐步成熟和快速发展的领域。Radiant Capital 凭借其先发优势,在市场成熟度和用户参与度方面具有一定的领先地位。与此同时,Aave 以其远超其他竞争对手的 TVL,在跨链借贷领域展现出巨大的潜力。

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图 19: 跨链借贷赛道对比

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自 2023 年 7 月 Aave 推出其稳定币 GHO 以来,GHO 的价格长期处于 1 美元 以下。2023 年 11 月,Aave 宣布了一系列措施以恢复 GHO 的锚定价值,这些努力最终在 2024 年 2 月 7 日得到了 Aave 创始人 Stani Kulechov 的确认,宣布 GHO 已成功恢复锚定。

目前,GHO 在非法币抵押型稳定币市场的占比约为 0.504%。相较于市场上其他较为成熟的非法币抵押稳定币,GHO 作为新兴稳定币,其市值相对较小,主要使用场景包括在 Aave 平台上进行质押以获取收益,或与其他稳定币兑换后使用。

总体来看,GHO 的发展仍处于初期阶段,Aave 正在采取多种措施来增强 GHO 锚定的稳定性,并已将铸币上限提高至 5000 万枚。通过这些举措,可以观察到 Aave 正致力于加深 GHO 与 Aave 平台的融合,以促进其稳定币在更广泛的应用场景中的使用。

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图 20: 稳定币赛道对比

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AAVE 代币作为 Aave 平台的原生治理代币,不仅在平台治理中发挥着核心作用,也是质押奖励机制的关键组成部分。AAVE 代币的前身是 ETHLend 项目在 2017 年发行的 LEND 代币。最初,LEND 代币的总供应量被设定为 13 亿枚。

随着 Aave 生态系统的不断演进,到了 2020 年,Aave 发布了其 V1 版本,并伴随着品牌重塑,LEND 代币以 1:100 的兑换比例转换为 AAVE 代币。在这个过程中,为了进一步支持和促进 Aave 生态系统的发展,额外增发了 300 万枚 AAVE 代币。AAVE 代币的总供应量因此被设定为 1600 万枚。

根据 Coinmarketcap 的最新数据,目前市场上流通的 AAVE 代币数量约为 1470 万枚。这表明 AAVE 代币的流通量已经占据了其总供应量的绝大部分,反映出 Aave 社区的活跃参与度以及治理代币在 DeFi 生态中的重要性。

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图 21: AAVE代币经济学示意

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在 Aave 的前十持有地址中,仅有第九位为持币大户,占比约为 2.275

图 22: AAVE持有情况分析

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在 Aave 生态系统中,AAVE 代币扮演着至关重要的双重角色:首先是参与 Aave 协议的治理,其次是在安全模块中进行质押以获取协议利润分红。

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图 23: AAVE代币用途

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Aave 协议的治理是由持有 AAVE、stkAAVE 和 aAAVE 的治理代币持有者以去中心化自治组织(DAO)的形式运营和管理的。治理代币持有者根据其持有的 AAVE、stkAAVE 和 aAAVE 的余额总和比例获得治理权重,并获得对应的提案权和投票权。在 Aave Governance V3 中,每个提案都指定一个投票网络,并且所有的投票都在该网络上进行。

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图 24: AAVE治理流程

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Aave 协议为 AAVE 代币持有者提供了两种质押方式:纯 AAVE 质押和 Aave Balancer Pool Token(ABPT)质押池,后者由 80% 的 AAVE 和 20% 的 ETH 组成。

用户可以选择将 AAVE 代币直接质押在 Aave 的安全模块中,或者通过 Balancer 流动性池提供 AAVE 和 ETH 的流动性来获得 ABPT,并将其质押在 Aave 的安全模块中。这种方式不仅可以赚取质押收益,还有机会获得额外的 BAL 奖励和交易费。

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图 25: 安全模块机制

Aave 的质押机制是一种平衡风险与回报的投资方式。用户通过质押 AAVE 代币,愿意承担一定的风险以换取安全激励奖励。安全模块旨在 Aave 协议遇到财务问题时提供资金支持。如果资金不足以覆盖损失,协议将启动“恢复发行”机制,通过增发 AAVE 代币来补充资金。

Aave 协议的拍卖模块采用荷兰式拍卖,负责管理质押资金的市场发行。在必要时,通过拍卖 AAVE 和ETH 来筹集资金,确保市场的稳定。

参与质押的用户将获得 stkAAVE 代币,这是一种 ERC-20 标准的代币,作为质押的证明。持有 stkAAVE 的用户可以行使投票权,并在质押获取 GHO 时享受折扣。

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图 26: 质押机制

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截至 5 月 15 日,以太坊上的 Aave 协议显示出强劲的 TVL,达到了 $ 10.252 B。在 DeFi 借贷协议的排名中,Aave 位居榜首,其次是 Compound、Venus 和 Radiant,这四大协议的 TVL 总值合计为 154.08 亿美元。

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图 27: Aave V3 & V2 TVL对比

自 Aave V3 上线以来,Aave V2 的 TVL(总锁定价值)经历了逐步下降的趋势。Aave V3 的 TVL 在经过大约半年的波动期后,进入了稳定增长阶段,并在 2023 年 9 月成功超越了 V2 的 TVL。

Aave 协议的整体市值对 TVL 的比率(Mcap/TVL)一直保持在较低水平,这通常被视为一个积极的信号。较低的 Mcap/TVL 比率表明协议的市值相对于锁定在其平台上的价值来说较为合理,暗示着较少的市场泡沫和较高的内在价值。

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图 28: 借贷市场用户情况对比

自 2021 年以来,Aave 平台的用户基础经历了两轮显著增长,主要受到 Aave V3 版本的推出以及 2023 年末市场回暖和 Aave 推出其原生稳定币 GHO 的积极影响。截至 2024 年 5 月 15 日,Aave V2 记录了 186 名用户,而 Aave V3 则拥有高达 14752 名用户,这一数据清晰地表明 V3 版本在用户中的普及度。

在当前的 Aave V3 用户群体中,提供流动性和进行存取操作的用户占据了较大比例,这可能与 V3 版本增强的资本效率和多样化的功能有关。相比之下,Aave V2 的用户中,进行提取操作和仅完成单次交易的用户比例较高,这可能反映了 V2 用户倾向于使用该版本进行一次性或更为简单的借贷活动。

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图 29: 借贷市场交易量对比

Aave 在 2024 年 4 月的交易量达到了 $ 26.588 B ,这一数字较 3 月上升了16.9%,显示出 Aave 在 DeFi 借贷领域不仅拥有最高的交易量,而且近期的增长速度也是最快的。这种显著的增长趋势反映了市场回暖期间,投资者对于 Aave 平台的高度信任和偏好。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

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图 30: 借贷市场利用率对比

Aave V3 通过其高效模式(E-Mode)显著提升了资产的利用率,这一特性使得 Aave V3 在同类 DeFi 借贷协议中总体资产利用率占据优势。具体到个别资产的利用率,在 Radiant 平台上,WBTC 和 WETH 的利用率特别高。Aave V2 在稳定币方面的表现与 Radiant 相似,但 Aave V3 则在利用率上明显超过了其他协议。

从 ETHLend 到 Aave V4 : 借贷龙头的生态建成计划

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当前跨链借贷市场上已有如 Radiant 等协议抢先布局。跨链借贷领域虽然产品稳定性尚待加强,但其潜在的市场空间巨大。Aave V3 的推出速度相较于竞争对手显得稍慢,这可能影响其在该领域的竞争力。 

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Aave 在借贷市场中一直保持着领先地位,但面对众多提供创新借贷方案的协议,如闪电贷和跨链借贷等,竞争愈发激烈。这些创新举措可能对 Aave 的用户增长和市场份额构成挑战。因此,Aave 需要提供独特的价值主张,以吸引和保留用户,维持其市场领导地位。 

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Aave 生态系统中的稳定币 GHO 自上线以来一直存在轻微的脱钩现象,尽管最近已初步实现稳定。然而,GHO 与 Aave 借贷功能的整合目前尚不紧密,其在 Aave 生态系统中的作用尚未充分发挥。

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作为去中心化金融(DeFi)借贷领域的领头羊,Aave 在资产利用率、市场占有率和交易量方面均显著领先于竞争对手,扮演着关键角色然而,Aave 的领先地位并非不可动摇。协议如 Radiant 和 Compound 已展示出强劲的增长潜力,并推出了具有增长潜力的新版本。为了巩固其市场地位,Aave 可以采取以下策略:加强其核心借贷业务,推动 GHO 的进一步发展并于 Aave 充分融合,建立 V4 版本所设计的 Aave Network ,以及拓展其非借贷业务生态。

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大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

2024年以来,大模型的价格出现了显著的下降趋势,并且是全球性的。

海外AI巨头,OpenAI和谷歌都在五月的新品发布会上,下调了模型调用价格。

OpenAI的GPT-4o支持免费试用,调用API的价格也比GPT-4-turbo降低了一半,为5 美元/百万tokens。谷歌的当家王牌Gemini大模型系列,Gemini 1.5 Flash 的价格为0.35美元/百万tokens,比GPT-4o 便宜得多。

大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

同样的“价格战”,也在国内开打。

5月13日智谱AI上线了新的价格体系,入门级产品GLM-3 Turbo模型,调用价格从5 元/百万tokens,降至1元/百万tokens。紧随其后的字节跳动,正式发布豆包大模型家族,其中的豆包通用模型Pro 32k模型,定价为0.0008元/千tokens。

当一串代表价格的数字,成为各家发布会上最显眼的一页、最广为传播的信息,其他厂商为了不失去曝光度,不流失现有用户,当然也要有所表示,被动跟进,加入“价格战”。

就在今天,5月21日,阿里云也抛出重磅炸弹,宣布通义千问主力模型Qwen-Long,API输入价格降至0.0005元/千tokens。

大模型价格正在竞底,但究其本质,向下竞底是不具备“向上定价”的条件。将“降价”而非“卖贵”作为核心竞争力的大模型,是走不长远的。

降价的本质,是无法“向上定价”

大模型百万tokens价格一再跳水,OpenAI说是为了“造福世界”,谷歌说是为了扩大AI用户,国产大模型厂商也纷纷表示要让利个人和企业开发者。

那为什么ChatGPT、Gemini刚问世的时候,就敢于强势向开发者收钱呢?那时怎么不践行“造福世界”的初心呢?

我们越过那些官方的宣传辞藻,来看几组行业数据,就会发现:降价是一种必然。

第一,模型能力正在趋同,OpenAI/谷歌也没有护城河。

数据显示,自GPT-4发布以来,多个模型在GPT-4水平性能上的巨大收敛,然而并没有明显领先的模型。

就是大家都在向GPT-4看齐,但谁都没有突出优势。能力趋同的前提下,不得不放弃收费,靠降价/免费来争夺用户,保住地盘。

大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

第二,大模型的边际收益正在持续走低。

Gary Marcus 博士在“Evidence that LLMs are reaching a point of diminishing returns — and what that might mean”《LLMs正达到收益递减的证据——及其可能意味着什么》一文中提到,从GPT-2到GPT-4甚至GPT-4 Turbo的性能变化,已经出现了性能递减的迹象。

在收益递减的背景下,意味着处理相同的任务,开发者的实际成本是在上升的。在AI创新商业化前景还不明朗的市场环境下,为了保住现有用户,大模型厂商必须给出有吸引力的对策。包括提供更小的模型,比如谷歌推出的Gemini 1.5 Flash,通过“蒸馏”实现了与Gemini 1.5 Pro性能接近、成本更低。另一个手段就是直接降价。

综上,大模型降价的本质,是因同质化竞争+投入产出比降低,而无法卖贵、不敢卖贵的必然选择。

向下竞底的前途,是没有前途

论迹不论心,只要大模型厂商的降价行动,能够切实惠及企业和开发者,当然是受市场欢迎的。

问题就在这里,企业和开发者能从中获得多大收益呢?

有人说,降低成本能推动大模型的“价值创造”,是错误的因果归因。大模型的“价值创造”,是以大模型本身为锚点,而非价格。

最直接的例子,ChatGPT问世即付费,当时很多从业者都很开心,认为市场终于重返工程师主导的文化,技术为王,代码竞争,“没有那些精心设计的流量游戏或者运营技巧,没人会动砍一刀送1000个token的心思”。说明明码标价、为好东西付费的模式,才是开发者心中的良性商业模式。

大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

差的商业模式是什么?是模型能力不行,企业和个人开发者投入了大量时间、精力,结果无法建立竞争力,无法从应用创新中获得商业回报。

有一个SaaS开发者直言:“我们折腾了一年(做基于LLM的产品),也有不少用户提出了付费需求,但我们感觉做不到SLA,全部婉拒了。”所谓SLA,是指一定开销下,服务商与用户之间的一种协定,来保障服务的性能和可靠性。

开发者和ISV服务商,如果被低价吸引,但底座模型的能力却不行,不能解决用户的问题,赚不到钱,还投入了大量研发资金和工程团队,那最后实际的沉没成本,可比调用省下的仨瓜俩枣大多了。

正如微软所强调的那样,大模型“仍将是解决众多复杂任务的黄金标准”。所以,良性的商业模式,是大模型能力持续提升,商业化版本上同时兼顾普惠。

以下图来说,逐步进入到低价高质的绿色区域,也是“最具吸引力象限”。

大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

从图中不难看到,GPT-4o是目前质量最高、价格相对降低的位置。

而放眼国内的厂商,模型能力如果达不到OpenAI的水平,一味拼价格并不是一个好策略。

可以推演一下,打价格战,会发生三种情况:

最乐观、最好的结果,是大模型厂商靠低价吸引用户,用户数量和使用量的规模化增加,能够低效甚至超过降价的亏损,实现盈利。而即使是最好的情况,大模型企业也会在短期内,利润受到挤压,财务表现可能会受到来自资本市场或投资人的压力。

至少目前来看,可能性很小。降价或许能够吸引不少用户尝鲜、试用,但最终模型能力才是沉淀下来的主因,留存率并不一定理想。

用户增长不确定,大模型投资成本却在节节攀升,意味着大模型厂商的风险敞口不断扩大,由此带来打价格战的一种最坏情况:国内大模型厂商被迫跟进价格战,不断压缩本就不大的盈利空间。

Anthropic的CEO曾向媒体透露,目前正在训练的模型成本已接近10亿美元,到2025年和2026年,将飙升至50亿或100亿美元。

大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

这意味着,一旦大模型企业为了“价格战”,现金流会持续承压,缺乏充足的资金投入到招募AI人才、升级基础设施、部署数据中心、升级网络等投资中去,模型进化与迭代也会受到影响,从而让国产基座模型进入发展瓶颈期,与世界一流水平的差距越拉越大。

需要注意的是,社会各界用户早已在各个模型厂商的宣传布道中,拔高了对大模型的期望值。一味推广低质低价的使用体验,让人们对AI失去信心,觉得大模型不够万能、啥都干不好,对这一轮大模型主导的AI热潮,将是极大的负面影响。

当然,也不必过于焦虑。最坏情况和最好情况一样,发生的概率不大。现实中最有可能的,是大模型行业在最佳和最坏情况之间震荡。

一部分模型性能领先、商业模式向好、客情关系良好、现金流相对充裕的厂商,能够在跟进降价的同时,保持对底层创新的持续投资,但长期可以摊薄研发成本,靠规模增长来实现收入上涨。而注定也有一部分企业会在价格战与现金流压力下,被震荡出局。

一个AI公司创始人就表示:其实挺期待AGI到来的,虽然能秒灭我们这种小团队,但至少大家都解脱了。

说到底,一味打价格战,AI巨头有没有前途,不一定,但创新型小公司,一定危险。

降价的前提,是有“向上定价”的实力

有必要叠个甲,我们不反对大模型降价,鼓励大模型厂商为个人和企业开发者减轻负担。

只不过,当舆论各方都关注“低价”的时候,当一场大模型发布会的亮点是百万token价格小数点后有几位,当大模型的商业模式从技术为王,变成“羊毛出在猪身上”、把用户当成流量商品……有必要再重申一下:新技术,是大模型产业的“震中”。

高科技领域,新技术层出不穷。企业要在一波又一波技术浪潮中,同时扮演“颠覆者”和“防御者”。拿大模型来说,厂商必须有至少两个梯队来参与竞争。

一个梯队负责进攻,孵化全新的模型和产品,追逐技术上的颠覆式创新;另一个梯队负责防御,通过低价、生态等守住现有业务和用户,抵御对手的袭击。

而当前,大模型厂商的更优先事务,不是“向下降价”,而是塑造“向上定价”的可能性。

将自家大模型矩阵中的某一些特定模型,做一个极致低价,是很容易操作和吸引眼球的。能把大模型卖出去,向上定价,向价格段的上游迁移,才是AI实力的体现,才能让企业保有更长的生命力。

举个例子,GPT-4o虽然免费,但免费版本只提供有限的次数,而天花板级别的语音交互能力又带来了极强的付费潜力。此外,GPT-5也早就被曝已经做出来了,只是OpenAI没决定好何时推向市场。谷歌也采用类似的策略,更低价格、更低成本的模型,与高性能的付费模型,以及庞大的软硬件生态来让AI落地,共同构成商业版图。

大模型,站在“向下竞底”和“向上定价”的分岔路口

当前国产大模型亟待完成的,是能力突破的技术进击

从我们了解的大模型使用情况来看,企业和个人开发者最在意的商业化问题,仍然要靠模型本身的进化来解决,比如说:

目前阶段,很多任务场景,大模型连兜底的效果都还没有搞定,距离SLA级别的收费标准差距很大,无法达到商用;

精调虽然可以满足一部分场景,但难以泛化。有些场景的大模型精调效果,还不如用传统的小模型。这不是大模型“够不够便宜”的问题,是“为什么要用”的问题;

最终用户愿意付费的AI应用,必须真正做到降本增效,学习成本高一点都不会用。这就需要服务商和开发者详细地拆解任务流程,不忽视任何微小的业务细节,量身定制,降低整个开发过程的周期和难度,或许比降价更有吸引力。

其实,大模型质价比的“最具吸引力象限”,已经说明了,质量做高的前提下,实现价格更优,才是大模型商业化的可持续之路。

向下竞底只是权宜之计,能够“向上定价”的大模型才有未来。

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Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

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Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

很高兴将,开启一段新的旅程。我想分享一些 Bitget 的当下重点和未来计划(好像新上任的 CEO 都会做这事儿?),但首先,请让我好好的介绍下自己(可能不是每个新 CEO 都会这样做,但请忍耐一下我冗长的自我介绍吧)。

我成长在一个单亲家庭,母亲对我的期望一直很简单:快乐成长。和许多亚洲父母一样,她希望我不要过于强势,她认为我长大后最重要的任务是找到合适的另一半。然而,从小我就想要做个“领导者”。从小学开始,我积极寻找每一个领导的机会。这并不仅仅是因为我想要管理或指挥别人,而是因为我眼中的领导者应创造更多价值,承担更多责任,带来更大改变。(不确定 8 岁的 Gracy 是否认同这个观点)

18 岁时,我获得了全额奖学金支持我赴新加坡攻读本科学位,我选择了学习应用数学,毕业后,我成为了一档财经科技节目的主持人。2015 年,一些我节目里的朋友和受访者告诉我:“Gracy,你应该了解一下加密资产……” 那时一枚比特币的价值约 300 美元(没错,最近它又突破了 71000 美元)!

Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

Gracy 采访杨紫琼 ( 2016)

我开始阅读比特币白皮书,并立刻被它吸引。作为一名数学爱好者,我喜欢其中的数学之美,并对这个去中心化的系统激动不已。最重要的是,我被其建立的一个与传统金融相辅相成的去中心化账本的想法所吸引。

虽然我不认为自己是个“叛逆”的人,但我一直对循规蹈矩不感兴趣,比起服从规则,我更愿意制定自己的规则!我发现加密行业让我走在创新的最前沿,于是我购买了一些主流加密资产 — 比特币、以太坊和瑞波币(后悔买少了…) — 并随后投资了一些加密初创公司,比如 BitKeep,现在它叫 Bitget Wallet。

在 2015 到 2016 年期间,我还认识了许多加密行业的早期投资者和建设者,比如 DFJ 基金创始人 Tim Draper、币安的联合创始人何一(很荣幸曾邀请她担任我的伴娘)。我从他们身上看到了很多这个行业从业者的闪光点,敏锐、有远见、脚踏实地,他们现如今也都成为了推动行业前行的中流砥柱。

Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

Gracy 婚礼,与何一等伴娘合影 ( 2016)

不久后,我辞掉了电视台的工作,作为连续创业者先后创办了两家初创公司,从事金融科技和虚拟现实 (VR) 行业(如何形容那些一直在失败的创业者?就叫他们“连续创业者”吧?哈哈,那就是曾经的我…)。同时,我一直相信终身学习的重要性,所以我决定去麻省理工学院 (MIT) 攻读了一个工商管理硕士 (MBA) 学位。

2022 年春天,一位朋友告诉我 Bitget 在招聘董事总经理 (MD)。由于对 Bitkeep 的投资,我当时已与 Bitget 的团队相识,但加入一家交易所依然是个慎重的决定。通过与 Bitget 管理团队每位成员一一沟通,我发现他们在各自领域都很专业,也有极强的执行力和道德标准,我认为这个平台有更大的潜力还有带发挥。彼时行业里已经有多家成熟的交易所,这不是一场必定胜利的战役,但看到如此真诚、靠谱的团队,我决定跟大家一起挑战一次。

Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

Gracy 在 MIT 校园 ( 2022)

幸运的是,在我(我的贡献其实是最小的)、管理团队和 1500 名 Bitget 员工的共同努力下,我们在短短两年内取得了四倍以上的增长,用户数突破 2500 万。Bitget 已成为全球前 5 的合约交易平台和前 10 的现货交易平台。我感到很幸运能和行业中最优秀的人一起工作!并且大家不内耗、很努力,一致向着更大更强的目标前进。

从董事总经理到首席执行官,我见证了 Bitget 的成长。虽然每个人对“Bitget 是一家怎样的公司”可能有自己的看法,但我想用两个词来描述我看到的 Bitget。(好了,玩笑到此为止,接下来说点严肃的…)

用户至上。我坚信用户是我们一切行动的起点和终点,这也是为什么我坚定地相信要以用户为中心。就拿今年三月发生的 SLERF 事件来说,当他们因失误丢失了用户资金时,我们毫不犹豫的站出来,捐出了 SLERF 的交易手续费,让所有参与 SLERF 预售的用户可以拿回他们的资产。

多元化。Bitget 是一个由不同性别、国籍和信仰的 1500 人组成的集体。我们在这里脚踏实地地创造改变,正直诚实地坦诚沟通。当我们发现一些不平等时,我们也努力去弥合它。作为一个单身母亲(我在 2022 年离婚了),我深知平等行业机会和性别多样性的重要性,这也是我发起 倡议的初宗,希望能构建一个更女性友好的加密行业。

Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

Gracy 与儿子一起 ( 2020)

2024 年初,我在中提到了 Bitget 全年三大重点: 1)合规, 2)新兴市场 3)Web 3 。

六个月过去了,我们在这三方面都取得了不错的进展。以 Web 3 为例,我们的非托管 Web 3 钱包 Bitget Wallet 刚刚完成了 BWB 积分空投,根据其新推出的,Bitget Wallet 将定位为 Bitget 的 Onchain 层,通过行业合作,整合一系列模块化 DApp。关于 BWB 的更多激动人心的进展将在未来一周揭晓。

除了这三个战略重点,未来,我们对 Bitget 在加密行业走向主流中发挥的作用,也有更大的梦想和期望,因此在更长的时间维度上,我们将关注:

1. 加强 Bitget 生态建设:在中心化交易所之外,Bitget 正通过投资丰富其生态系统,我们去年推出了 Bitget Web3 基金和 EmpowerX 基金后,通过投资丰富生态将是我们的长期战略。

2. 连接传统金融和加密行业:随着现货加密 ETF 在美国、香港等主要市场获得批准,预计更多机构和零售用户将把加密货币纳入其投资组合中。我们致力于与行业伙伴合作,推动这一趋势,降低进入加密世界的门槛。

3. 让加密资产进入日常生活:我们在 2023 年底推出了 Bitget 卡,一张加密资产信用卡,可在任何接受 Visa 的地方使用。这种创新有助于使加密资产成为日常生活的一部分,而不仅仅是投资品。我们将开发更多服务来支持这种整合。

Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

Gracy 在新加坡 Bitget EmpowerX 峰会 ( 2023)

长远来看,加密行业注定会继续蓬勃发展。无论是比特币价格表现,更多人才流入,更多创新项目的建立,还是越来越多的传统金融行业的整合和大众的参与,这个行业只会变得更加强大!

我们很幸运地拥有行业中最优秀的团队,但我相信 Bitget 的成功更离不开我们的信念。我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手。六年前,Bitget 在加密寒冬中创立,我们经历了很多挑战,但从未追求一夜成功。相反,我们努力夯实基础,坚持长期主义,相信日拱一卒、必有精进。Bitget 的成长与我们的全球品牌大使梅西不谋而合,正是相似的精神,让梅西从一个身体条件并非最佳的年轻球员,成长为足球历史上最伟大的球员之一。

Bitget新任CEO公开信:我们想成为优秀的马拉松选手,而非短跑选手

Gracy 与梅西 ( 2023)

我非常感激能和你们每一个人一起走这段旅程。让我们一起卷起袖子,打开想象,创造更多可能!

前方有更多的冒险,让我们继续努力 BUIDL!

致敬,

Gracy Chen, Bitget CEO

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长线还是短线?股市追热点是最有效的投资方式吗?

在市场中,每天都充斥着大量的消息,受各种消息影响,每天也有层出不穷的热点。一些股票短期内甚至出现了超过10倍的涨幅,异常火爆,相关概念刷屏全球市场。面对这种短线暴利的机会,你是否会心动呢?是否也想参与其中分一杯羹呢?

长线还是短线?股市追热点是最有效的投资方式吗?

短线投资追逐热点能赚钱吗?

在股市的汹涌浪潮中,短线投资者往往被眼花缭乱的消息和瞬息万变的热点所吸引。一些股票在短时间内涨幅惊人,似乎只需抓住机会,就能轻松赚得暴利。然而,短线投资背后隐藏着巨大的风险。

在A股市场,曾经有过一个专门跟踪热门股票的指数,它就是申万活跃指数。

该指数每周会挑选上一周换手率最高的前100家公司,将它们纳入指数并计算其涨跌幅。这些公司通常是市场上热门股和受追捧的题材股,因此短期内交投活跃,其换手率会快速放大。简而言之,申万活跃指数跟踪的是市场上当前最热门的股票。

活跃指数成立于1999年12月31日,起始点位1000点,在发布18年以后的2017年1月20日,该指数不再更新,此时的点位是10.11。

长线还是短线?股市追热点是最有效的投资方式吗?

是的,你没看错,指数已经跌倒了11.63。18年类累计跌去98.84%,平均年收益率是-5.49%,经历了腰斩、脚斩、地板斩,如今跌的渣渣都不剩了。 

短线追逐热门股看似能获得暴利,但是背后却蕴含着巨大的风险。

长线投资靠谱吗?

在短期视角下,股票相比于固定收益资产如债券存在较大的风险。然而,若从长期角度来看,股票投资的可靠性又呈现出另一番景象。

《股市长线法宝》一书通过对美国1802年以来的统计发现,随着持有期限的延长,股票相对于固定收益资产的最差回报率明显减小。当投资期限达到10年时,股票的最差回报率已经超过了债券和国库券。而随着持有期限的增加,股票的最差回报率逐渐转为正数,几乎成为了一种“无风险”资产。

简而言之,股票投资的安全性和潜在收益在长线持有的情况下逐渐凸显,正所谓长线是金。

为什么长线投资更容易成功?

有统计显示,股市中短线投资者的数量远远高于长线投资者,但是成功的投资群体中,数据反过来了,长线投资者比例又远远高于短线投资者。这是为什么呢?

长线还是短线?股市追热点是最有效的投资方式吗?

1 、容错性

巴菲特说:“在投资中,我宁愿要模糊的正确,也不要精确的错误。”,巴菲特的老搭档芒格也说过类似的话“散户只是对价格进行追涨杀跌而已。如果我是管理者,我会对短线获利征税,把这些投机者赶出市场”,“当你持有某支股票 5 年后,你可能会慢慢融入其中,或者对它地理解会更深刻”。长线价值投资,并不像短线追逐热点题材那样差之毫厘,谬以千里。只要方向是正确的,即使买得稍贵了一点,稍晚了一些,对于长线来讲区别并不大,它的容错空间要比短线大得多。

2 、随机性

短期市场往往受到多种因素影响,特别是一些消息面会令价格随波而动,具有随机性。市场短期是一个投票机,长期是一个称重机。只要坚守价值投资,把时间拉长,它从来就不会缺席。

3 、交易成本

市场的热点题材很多,但真正值得出手的投资机会,并没有每天看到的那么多。如果投资者试图抓住每一个机会频繁出击,势必会产生高昂的交易成本。更糟的是,很可能陷入亏损泥潭中。

当然了,虽然股票长期持有潜在收益更高,但是不同的股票市场收益差别巨大。如美股长牛的趋势更加明显,纳指从08年金融危机后的1000点,一路上涨,如今到了16000点,翻了16倍,特别让人羡慕。反观我们的A股却表现出另外一番牛短熊长特征。

长线还是短线?股市追热点是最有效的投资方式吗?

相较于其他股市,选择大于努力在美股市场非常明显。市场永远是对的,美股的底层逻辑是长牛短熊,价格更能充分反映价值和市场炒作热情。对投资者来说,选择全球优质科技股,往往能够实现节节攀升,勇创新高。因此,参与美股市场,特别是投资那些具有长期增长潜力的科技股,或许是一个明智的选择。

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