2024年的7月3日，日本京都，BytomDAO，作为探索AGI赋能DAO治理的先锋，于7月3日在IVS会议期间，携手CGV FOF、Skyland Ventures、Hashkey DX、Bitget JP等机构成功举办了一场主题为“AI+Web3新机遇”的系列活动。此次活动汇聚了行业精英，共同探讨了两大技术革命交汇点的无限可能，为与会者呈现了一场思想与技术的盛宴。

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活动在BytomDAO CEO Charles激动人心的开场致辞中拉开序幕。Charles描绘了一幅AI驱动的DAO生态愿景，展现了在AGI加持下的DAO治理以及DApp未来，预示着一个更加高效、透明的数字经济体系的到来。

演讲中，Charles展示了BytomDAO在Web3领域的深厚背景和丰富经验——拥有大量用户基础和合作伙伴关系，特别是在日本市场的布局，为全球化合规发展奠定了坚实基础。Charles强调了BytomDAO正在打造的基于AI技术的创新DAO系统，将颠覆传统的组织管理模式，从依赖投票的决策流程升级至”创造AGI，AGI决策执行”的新模式。

演讲的核心亮点在于提出了”DAO 2.0”的概念，其中AI将成为决策链条中的关键参与者，而不仅仅是执行层面的角色。这意味着AGI将深度介入到组织的治理决策中，从而减少人为因素带来的不确定性。

此外，”DAPP 2.0”的构想预示着应用程序将以更加人性化、智能化的方式与用户交互，用户将能基于个人需求定制开发应用，而非单纯地迎合市场。边缘计算和个性化分布式节点的出现，将进一步促进隐私保护和资产的安全流动。而Charles提到的”资产2.0”则是指链上资产将通过DID技术确认数据权属，实现NFT化，进一步提升资产的管理效率和流通价值。

Charles的开幕演讲不仅描绘了基于AGI的DAO组织的未来蓝图，也展现了BytomDAO在技术和市场上的领先地位，期待与更多伙伴携手共进，推动AI与Web3技术的深度融合，共同开创去中心化组织的新纪元。

随后，TON基金会的Research Lead Vivi深入剖析了TON生态的发展，展现了TON的无限魅力与潜力，为听众打开了一个全新的视角。

Vivi由浅入深，从用户层，到基础设施层，最后到所有权层三个维度说明了TON的结构，并借助Mini Apps, Wallet， TON Blockchain三个例子讲述了TON生态——TON生态正迎来前所未有的热度，社区的参与热情高涨，特别是游戏等mini app的兴起，已有超过2000个应用提交了上架申请。这不仅展现了TON生态的活力，也预示着其巨大的市场潜力。

Vivi强调了USDT在TON网络上的推出，这一举措为用户提供了在Telegram Wallet中体验全新无国界数字美元的机会。通过与Tether的合作，TON网络成功地将Web2和Web3世界紧密连接，为用户提供了更加便捷和安全的数字货币交易体验。

演讲中还提到了”The Open League”——“The Open League”是一个集代币挖矿、链上学习赚取任务、提供流动性以获得农场收益、交易竞赛以及获取联赛奖励等多功能于一体的平台。Vivi也鼓励用户积极参与，通过各种方式获得奖励和激励。目前，第三期活动已经圆满结束，而第四期活动已经启动。

此外，Vivi还介绍了TON生态中的关键数据，包括日活跃钱包数量（DAW）达到568,000，增长了1,403%；周活跃钱包数量达到2.2M，增长了1,308%；月活跃钱包数量达到3.5M，增长了775%。DeFi领域的总锁定价值（TVL）达到了320.2M美元，增长了1,298%，整体TVL达到了637.6M美元，增长了402%。日均交易量也达到了4.2M，增长了372%，这些数据充分展示了TON生态的强劲增长势头。

Vivi的演讲为听众提供了TON生态的全面视角，展现了TON链强大的技术力以及TON背后Telegram庞大的用户群，激发了听众对TON未来发展的热情和期待。

圆桌讨论环节成为本次活动的亮点之一。“日本的Web3世界”圆桌论坛，由Blade（1783DAO）的发起人Blade主持、来自Kekkai的CEO Danny、CGV FOF的合伙人Edward Wong、Bitget JP的BD manager雯雯、Hashkey DX的CEO Andy Dan等机构的代表，就日本Web3的监管环境、本土化策略以及Web3文化用例等话题展开了深度对话，为全球从业者提供了宝贵的经验与启示。

特别值得一提的是，1783DAO JP的正式成立仪式，标志着BytomDAO与1783DAO合作新篇章的开启，也象征着日本Web3社群力量的进一步凝聚。

随后 OK Japan 的 Managing Director Sunny WANG的演讲，结合日本的监管背景，揭示了日本合规交易所在新时代下的最新动态与战略方向，为寻求在日本市场稳健发展的项目和个人提供了宝贵指南。

DAOBase创始人Mia Bao的专题演讲，深入剖析了DAO生态的现状，展现了DAO如何重塑组织结构、激发社区潜能，为听众带来了对未来数字社会治理模式的前瞻性思考。

最后，在“Depin+AI”的应用分享”圆桌讨论中，AI on Web3的创始人Allen Chow与来自Skyland Ventures的Aya、Animoca的David Taing、 Deeplink Chain的Felix Hu，共同探讨了Depin平台与AI技术结合的创新解决方案，展示了技术融合的最新成果。

本次活动不仅是一次知识与思想的碰撞，更是一个建立合作与交流的平台。在最后BytomDAO携手行业领军企业及头部媒体，为参会者打造了一个高端、开放的交流空间。在活动尾声，与会者共聚一堂，通过合影留念与社交时光，深化了彼此之间的联系，为未来的合作奠定了坚实的基础。

随着BytomDAO的“AI+Web3新机遇”系列活动圆满落幕，我们见证了一场关于未来数字治理的深刻对话和思想碰撞。这次活动不仅为参与者提供了洞察行业趋势的窗口，更为他们搭建了交流合作的平台，共同探索AI与Web3技术融合的新机遇。

在这场盛会中，我们听到了来自不同领域专家的见解和预测，感受到了技术革新带来的无限潜力。例如BytomDAO的愿景和实践，以及TON生态的快速发展，都为我们描绘了一个高效、透明、去中心化的数字经济体系的未来图景。

伴随着技术的不断进步和创新思维的不断涌现，我们有理由相信，AI与Web3.0的结合将开启一个全新的时代。这个时代将由数据驱动，由智能治理，由社区共创，最终实现一个更加开放、公平、共享的数字世界。

让我们期待BytomDAO与所有合作伙伴一起，继续在数字治理的新蓝图上添上浓墨重彩的一笔，引领我们走向一个更加智能、互联的未来。正如BytomDAO CEO Charles所说，”让我们携手共进，推动AI与Web3技术的深度融合，共同开创去中心化组织的新纪元。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

资本角逐与技术革新，国产大模型的双线战场已然开启。
随着人工智能技术的不断进步，国产大模型正迅速成为行业关注的焦点。

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在这个由数据驱动的时代，资本的注入和技术创新的加速，让国产大模型企业如智谱AI、月之暗面等，开始在激烈的市场竞争中占据重要位置。

从阿里巴巴对月之暗面科技的巨额投资，到各大模型企业纷纷推出降价策略以争夺市场份额，国产大模型行业正在经历一场前所未有的变革。这些企业不仅在资本的助力下快速成长，更在技术创新和市场应用上展现出强劲的竞争力。

但这场竞争并非没有挑战。在国际巨头的阴影下，国产大模型如何在技术自立与市场策略之间找到平衡？

在国产大模型的竞争中，资本、技术和市场策略三者之间是如何相互作用的？又是如何共同塑造着中国AI的未来？

用价格换市场，大模型“价格战”开打

2024年初，国产AI大模型市场的价格战成为行业的显著特征。深度求索（DeepSeek）公司通过极具竞争力的定价策略——每百万tokens标价仅需1元人民币，为这场市场策略的变革定下了基调。这一价格点的设定，相较于行业内其他同类产品，无疑具有极大的吸引力。

紧接着，行业巨头纷纷响应。字节跳动宣布其豆包Pro 32k模型的价格降至0.8厘/千tokens，而阿里云的通义千问系列中的主力模型Qwen-Long更是直降97%，这一降价幅度在行业内引起了震动。百度智能云和腾讯云也加入了降价行列，他们的主力模型ERNIE Speed和ERNIE Lite向用户免费开放，其他模型价格也大幅下降，最高降幅达到了87.5%，这样的降幅在行业内是前所未有的。

这些降价举措的直接效果是降低了用户接触和使用AI大模型的门槛，使得更多的中小企业和独立开发者能够负担得起并尝试使用这些先进的技术。虽然具体的用户增长数据未公开，但可以预见的是，这种价格调整将极大地促进了AI大模型技术的普及和应用。

价格战的实施，虽然可能会在短期内对企业的利润造成影响，但它同时也为企业赢得了市场推广和用户教育的宝贵时间。通过这种方式，国产大模型企业不仅在争夺现有市场份额，更重要的是在加速AI技术的普及，为未来的市场发展奠定基础。

OpenAI让国内AI更坚定自主创新

在全球化的AI领域，技术的交流与合作是推动行业发展的关键。然而，近期OpenAI对中国开发者使用其API服务的限制，为国内AI行业带来了新的挑战。这一政策变动直接影响了部分依赖OpenAI技术的中国企业和开发者，主要是借助OpenAI的API进行模型训练、套壳OpenAI还有那些因为企业产品出海，面向海外用户而使用了OpenAI的API的企业，促使他们寻求替代方案和自主创新的途径。

面对这一变化，国产大模型企业并没有放缓发展的步伐。事实上，许多企业在OpenAI的限制之前，就已经在自主创新的道路上取得了显著进展。智谱AI的GLM预训练框架和清言Flow多智能体协作系统的推出，以及月之暗面科技在资本市场的成功融资，都是自主创新成果的体现。在国际上，国产的AI大模型，例如Qwen 2还有可灵等也在打响知名度。

这些成果并非一蹴而就，而是源于企业长期的技术积累和市场洞察。OpenAI的限制在一定程度上凸显了国产大模型企业自主创新的重要性。它提醒了国内企业在全球技术竞争中，必须加强自身的技术储备和研发能力，以应对可能的外部变化和挑战。

资本驱动是国产大模型的加速器

资本市场对国产AI大模型行业起到了催化剂的作用，为企业的成长和技术创新提供了资金支持。

月之暗面科技在2024财年获得了阿里巴巴约8亿美元的投资，占公司约36%的股权，凸显了资本市场对其技术实力和市场前景的高度认可。与此同时，智谱AI在2023年累计融资超过25亿人民币，吸引了社保基金、中关村自主创新基金、美团、阿里、腾讯等知名投资机构的支持，展现了其在AI领域的研发潜力和市场竞争力。由王小川创办的百川智能，在2023年4月的新一轮融资中估值超过18亿美元，反映了市场对其技术创新和应用前景的信心。此外，由李开复创立的零一万物，通过发布AI大模型系列“Yi”和一站式AI工作平台“万知”，在2023年11月获得阿里云领投，估值超过10亿美元，进一步证明了资本市场对国产AI大模型企业创新能力的认可。

这些资本的注入，不仅为这些企业提供了研发和市场扩张所需的资金，也加速了技术创新的步伐。然而，资本的介入也带来了挑战，企业需要在资本的推动下，平衡创新的独立性与资本的回报要求，确保可持续发展。

总体来看，资本在国产AI大模型行业的发展中起到了加速器的作用。国产AI大模型企业在资本的助力下，正快速实现技术创新，扩大市场影响力，并在全球AI领域占据更重要的位置。国产AI大模型行业在价格战的激烈竞争中不断推动技术普及，同时在自主创新的道路上展现出强劲的自立能力。资本市场的深度参与为这一行业注入了活力，加速了企业的成长和技术的成熟。面对外部挑战与内部发展需求，国产AI大模型企业正通过技术创新、市场策略调整和资本的有效运用，塑造着中国在全球AI领域中的新地位。

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文章来源：半导体行业观察

来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自路透社。

由于人工智能技术的需求推动内存芯片价格反弹，预计三星电子第二季度利润将较上年同期增长 13 倍。

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根据 LSEG SmartEstimate 对 27 位分析师的平均值（偏向那些更准确的分析师），全球最大的存储芯片、智能手机和电视制造商的营业利润在截至 6 月 30 日的季度中可能增至 8.8 万亿韩元（63.4 亿美元）。

这一数额将是三星自 2022 年第三季度以来的最高利润。相比之下，去年第二季度的营业利润为 6700 亿韩元。

这家科技巨头的关键半导体部门的业绩可能继续改善，实现连续第二个季度的利润增长，因为内存芯片价格从 2022 年中期到 2023 年底的低谷持续上涨，而这一价格上涨的原因是疫情后对使用这些芯片的设备的需求疲软。

分析师表示，对人工智能芯片组中使用的高带宽内存 (HBM) 芯片等高端 DRAM 芯片以及数据中心服务器和运行人工智能服务的设备中使用的芯片的爆炸式增长的需求，正在支撑芯片行业的全面复苏。

据数据提供商 TrendForce 称，第二季度，用于科技设备的 DRAM 芯片价格较上一季度上涨了约 13% 至 18%，用于数据存储的 NAND Flash 芯片价格上涨了 15% 至 20%。

根据 10 位分析师的平均预测，三星芯片部门第二季度营业利润预计为 4.6 万亿韩元，而去年同期则亏损 4.36 万亿韩元。

分析师表示，尽管智能手机出货量与去年相似，但其移动业务第二季度的营业利润可能较去年同期下滑，原因是零部件成本上升以及人工智能服务的营销和开发成本增加。

参考链接: https://www.reuters.com/technology/ai-frenzy-expected-have-boosted-samsung-q2-profit-13-fold-2024-07-03/

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资本角逐与技术革新，国产大模型的双线战场已然开启。随着人工智能技术的不断进步，国产大模型正迅速成为行业关注的焦点。

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在这个由数据驱动的时代，资本的注入和技术创新的加速，让国产大模型企业如智谱AI、月之暗面等，开始在激烈的市场竞争中占据重要位置。

从阿里巴巴对月之暗面科技的巨额投资，到各大模型企业纷纷推出降价策略以争夺市场份额，国产大模型行业正在经历一场前所未有的变革。这些企业不仅在资本的助力下快速成长，更在技术创新和市场应用上展现出强劲的竞争力。

但这场竞争并非没有挑战。在国际巨头的阴影下，国产大模型如何在技术自立与市场策略之间找到平衡？

在国产大模型的竞争中，资本、技术和市场策略三者之间是如何相互作用的？又是如何共同塑造着中国AI的未来？

用价格换市场，大模型“价格战”开打
2024年初，国产AI大模型市场的价格战成为行业的显著特征。深度求索（DeepSeek）公司通过极具竞争力的定价策略——每百万tokens标价仅需1元人民币，为这场市场策略的变革定下了基调。这一价格点的设定，相较于行业内其他同类产品，无疑具有极大的吸引力。

紧接着，行业巨头纷纷响应。字节跳动宣布其豆包Pro 32k模型的价格降至0.8厘/千tokens，而阿里云的通义千问系列中的主力模型Qwen-Long更是直降97%，这一降价幅度在行业内引起了震动。百度智能云和腾讯云也加入了降价行列，他们的主力模型ERNIE Speed和ERNIE Lite向用户免费开放，其他模型价格也大幅下降，最高降幅达到了87.5%，这样的降幅在行业内是前所未有的。

这些降价举措的直接效果是降低了用户接触和使用AI大模型的门槛，使得更多的中小企业和独立开发者能够负担得起并尝试使用这些先进的技术。虽然具体的用户增长数据未公开，但可以预见的是，这种价格调整将极大地促进了AI大模型技术的普及和应用。

价格战的实施，虽然可能会在短期内对企业的利润造成影响，但它同时也为企业赢得了市场推广和用户教育的宝贵时间。通过这种方式，国产大模型企业不仅在争夺现有市场份额，更重要的是在加速AI技术的普及，为未来的市场发展奠定基础。

OpenAI让国内AI更坚定自主创新
在全球化的AI领域，技术的交流与合作是推动行业发展的关键。然而，近期OpenAI对中国开发者使用其API服务的限制，为国内AI行业带来了新的挑战。这一政策变动直接影响了部分依赖OpenAI技术的中国企业和开发者，主要是借助OpenAI的API进行模型训练、套壳OpenAI还有那些因为企业产品出海，面向海外用户而使用了OpenAI的API的企业，促使他们寻求替代方案和自主创新的途径。

面对这一变化，国产大模型企业并没有放缓发展的步伐。事实上，许多企业在OpenAI的限制之前，就已经在自主创新的道路上取得了显著进展。智谱AI的GLM预训练框架和清言Flow多智能体协作系统的推出，以及月之暗面科技在资本市场的成功融资，都是自主创新成果的体现。在国际上，国产的AI大模型，例如Qwen 2还有可灵等也在打响知名度。

这些成果并非一蹴而就，而是源于企业长期的技术积累和市场洞察。OpenAI的限制在一定程度上凸显了国产大模型企业自主创新的重要性。它提醒了国内企业在全球技术竞争中，必须加强自身的技术储备和研发能力，以应对可能的外部变化和挑战。

资本驱动是国产大模型的加速器
资本市场对国产AI大模型行业起到了催化剂的作用，为企业的成长和技术创新提供了资金支持。

月之暗面科技在2024财年获得了阿里巴巴约8亿美元的投资，占公司约36%的股权，凸显了资本市场对其技术实力和市场前景的高度认可。与此同时，智谱AI在2023年累计融资超过25亿人民币，吸引了社保基金、中关村自主创新基金、美团、阿里、腾讯等知名投资机构的支持，展现了其在AI领域的研发潜力和市场竞争力。由王小川创办的百川智能，在2023年4月的新一轮融资中估值超过18亿美元，反映了市场对其技术创新和应用前景的信心。此外，由李开复创立的零一万物，通过发布AI大模型系列“Yi”和一站式AI工作平台“万知”，在2023年11月获得阿里云领投，估值超过10亿美元，进一步证明了资本市场对国产AI大模型企业创新能力的认可。

这些资本的注入，不仅为这些企业提供了研发和市场扩张所需的资金，也加速了技术创新的步伐。然而，资本的介入也带来了挑战，企业需要在资本的推动下，平衡创新的独立性与资本的回报要求，确保可持续发展。

总体来看，资本在国产AI大模型行业的发展中起到了加速器的作用。国产AI大模型企业在资本的助力下，正快速实现技术创新，扩大市场影响力，并在全球AI领域占据更重要的位置。国产AI大模型行业在价格战的激烈竞争中不断推动技术普及，同时在自主创新的道路上展现出强劲的自立能力。资本市场的深度参与为这一行业注入了活力，加速了企业的成长和技术的成熟。面对外部挑战与内部发展需求，国产AI大模型企业正通过技术创新、市场策略调整和资本的有效运用，塑造着中国在全球AI领域中的新地位。

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李彦宏在WAIC 2024上呼吁，不要卷模型，要去卷应用，超级能干的应用比只看DAU的超级应用更重要，最简单的就是智能体。

作者 | 李笑寅
编辑 | 硬 AI

7月4日周四，2024年世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海正式开幕。

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本届大会以“以共商促共享，以善治促善智”为主题，将聚焦全球人工智能领域的前沿技术和创新应用，致力于展示人工智能如何改变世界、塑造未来。

下午13:30开始的产业发展主论坛上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏出席发表主题演讲。本文整理出核心观点如下：

1、同样参数规模之下，闭源模型的能力比开源模型要更好。当你处在一个激烈竞争的市场环境当中的时候，你需要使让自己的业务的效率比你的同行更高、成本比你的同行更低，这个时候，商业化的闭源模型是最能打的。

2、没有应用，光有一个基础模型，不管是开源还是闭源，一文不值。所以我从去年下半年开始讲，大家不要卷模型了，要去卷应用。

3、文心大模型的日调用量最近超过了5亿，代表了真实的需求，说明有人在用、是有人真的从大模型当中获益了，并…

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2024年的7月3日，日本京都，BytomDAO，作为探索AGI赋能DAO治理的先锋，于7月3日在IVS会议期间，携手CGV FOF、Skyland Ventures、Hashkey DX、Bitget JP等机构成功举办了一场主题为“AI+Web3新机遇”的系列活动。此次活动汇聚了行业精英，共同探讨了两大技术革命交汇点的无限可能，为与会者呈现了一场思想与技术的盛宴。

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活动在BytomDAO CEO Charles激动人心的开场致辞中拉开序幕。Charles描绘了一幅AI驱动的DAO生态愿景，展现了在AGI加持下的DAO治理以及DApp未来，预示着一个更加高效、透明的数字经济体系的到来。

演讲中，Charles展示了BytomDAO在Web3领域的深厚背景和丰富经验——拥有大量用户基础和合作伙伴关系，特别是在日本市场的布局，为全球化合规发展奠定了坚实基础。Charles强调了BytomDAO正在打造的基于AI技术的创新DAO系统，将颠覆传统的组织管理模式，从依赖投票的决策流程升级至”创造AGI，AGI决策执行”的新模式。

演讲的核心亮点在于提出了”DAO 2.0”的概念，其中AI将成为决策链条中的关键参与者，而不仅仅是执行层面的角色。这意味着AGI将深度介入到组织的治理决策中，从而减少人为因素带来的不确定性。

此外，”DAPP 2.0”的构想预示着应用程序将以更加人性化、智能化的方式与用户交互，用户将能基于个人需求定制开发应用，而非单纯地迎合市场。边缘计算和个性化分布式节点的出现，将进一步促进隐私保护和资产的安全流动。而Charles提到的”资产2.0”则是指链上资产将通过DID技术确认数据权属，实现NFT化，进一步提升资产的管理效率和流通价值。

Charles的开幕演讲不仅描绘了基于AGI的DAO组织的未来蓝图，也展现了BytomDAO在技术和市场上的领先地位，期待与更多伙伴携手共进，推动AI与Web3技术的深度融合，共同开创去中心化组织的新纪元。

随后，TON基金会的Research Lead Vivi深入剖析了TON生态的发展，展现了TON的无限魅力与潜力，为听众打开了一个全新的视角。

Vivi由浅入深，从用户层，到基础设施层，最后到所有权层三个维度说明了TON的结构，并借助Mini Apps, Wallet， TON Blockchain三个例子讲述了TON生态——TON生态正迎来前所未有的热度，社区的参与热情高涨，特别是游戏等mini app的兴起，已有超过2000个应用提交了上架申请。这不仅展现了TON生态的活力，也预示着其巨大的市场潜力。

Vivi强调了USDT在TON网络上的推出，这一举措为用户提供了在Telegram Wallet中体验全新无国界数字美元的机会。通过与Tether的合作，TON网络成功地将Web2和Web3世界紧密连接，为用户提供了更加便捷和安全的数字货币交易体验。

演讲中还提到了”The Open League”——“The Open League”是一个集代币挖矿、链上学习赚取任务、提供流动性以获得农场收益、交易竞赛以及获取联赛奖励等多功能于一体的平台。Vivi也鼓励用户积极参与，通过各种方式获得奖励和激励。目前，第三期活动已经圆满结束，而第四期活动已经启动。

此外，Vivi还介绍了TON生态中的关键数据，包括日活跃钱包数量（DAW）达到568,000，增长了1,403%；周活跃钱包数量达到2.2M，增长了1,308%；月活跃钱包数量达到3.5M，增长了775%。DeFi领域的总锁定价值（TVL）达到了320.2M美元，增长了1,298%，整体TVL达到了637.6M美元，增长了402%。日均交易量也达到了4.2M，增长了372%，这些数据充分展示了TON生态的强劲增长势头。

Vivi的演讲为听众提供了TON生态的全面视角，展现了TON链强大的技术力以及TON背后Telegram庞大的用户群，激发了听众对TON未来发展的热情和期待。

圆桌讨论环节成为本次活动的亮点之一。“日本的Web3世界”圆桌论坛，由Blade（1783DAO）的发起人Blade主持、来自Kekkai的CEO Danny、CGV FOF的合伙人Edward Wong、Bitget JP的BD manager雯雯、Hashkey DX的CEO Andy Dan等机构的代表，就日本Web3的监管环境、本土化策略以及Web3文化用例等话题展开了深度对话，为全球从业者提供了宝贵的经验与启示。

特别值得一提的是，1783DAO JP的正式成立仪式，标志着BytomDAO与1783DAO合作新篇章的开启，也象征着日本Web3社群力量的进一步凝聚。

随后 OK Japan 的 Managing Director Sunny WANG的演讲，结合日本的监管背景，揭示了日本合规交易所在新时代下的最新动态与战略方向，为寻求在日本市场稳健发展的项目和个人提供了宝贵指南。

DAOBase创始人Mia Bao的专题演讲，深入剖析了DAO生态的现状，展现了DAO如何重塑组织结构、激发社区潜能，为听众带来了对未来数字社会治理模式的前瞻性思考。

最后，在“Depin+AI”的应用分享”圆桌讨论中，AI on Web3的创始人Allen Chow与来自Skyland Ventures的Aya、Animoca的David Taing、 Deeplink Chain的Felix Hu，共同探讨了Depin平台与AI技术结合的创新解决方案，展示了技术融合的最新成果。

本次活动不仅是一次知识与思想的碰撞，更是一个建立合作与交流的平台。在最后BytomDAO携手行业领军企业及头部媒体，为参会者打造了一个高端、开放的交流空间。在活动尾声，与会者共聚一堂，通过合影留念与社交时光，深化了彼此之间的联系，为未来的合作奠定了坚实的基础。

随着BytomDAO的“AI+Web3新机遇”系列活动圆满落幕，我们见证了一场关于未来数字治理的深刻对话和思想碰撞。这次活动不仅为参与者提供了洞察行业趋势的窗口，更为他们搭建了交流合作的平台，共同探索AI与Web3技术融合的新机遇。

在这场盛会中，我们听到了来自不同领域专家的见解和预测，感受到了技术革新带来的无限潜力。例如BytomDAO的愿景和实践，以及TON生态的快速发展，都为我们描绘了一个高效、透明、去中心化的数字经济体系的未来图景。

伴随着技术的不断进步和创新思维的不断涌现，我们有理由相信，AI与Web3.0的结合将开启一个全新的时代。这个时代将由数据驱动，由智能治理，由社区共创，最终实现一个更加开放、公平、共享的数字世界。

让我们期待BytomDAO与所有合作伙伴一起，继续在数字治理的新蓝图上添上浓墨重彩的一笔，引领我们走向一个更加智能、互联的未来。正如BytomDAO CEO Charles所说，”让我们携手共进，推动AI与Web3技术的深度融合，共同开创去中心化组织的新纪元。

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沉睡了两千多年的兵马俑，苏醒了？

一句秦腔开场，将我们带到了黄土高原。如果不是亲眼所见，很多观众可能难以想象，有生之年还能看到兵马俑和宝石 Gem 同台对唱《从军行》。

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「青海长云暗雪山，孤城遥望玉门关。」古调虽存音乐变，声音依旧动人情：

这场表演背后的「AI 复活召唤术」，叫做 EMO，来自阿里巴巴通义实验室。仅仅一张照片、一个音频，EMO 就能让静止形象变为惟妙惟肖的唱演视频，且精准卡点音频中的跌宕起伏、抑扬顿挫。

在央视《2024 中国・AI 盛典》中，同样基于 EMO 技术，北宋文学家苏轼被「复活」，与李玉刚同台合唱了一曲《水调歌头》。「AI 苏轼」动作古朴自然，仿佛穿越时空而来：

在 EMO 等 AI 领域前沿技术的激发下，首个以人工智能为核心的国家级科技盛宴《2024 中国・AI 盛典》盛大开幕，以「媒体 + 科技 + 艺术」的融合形式将最前沿的国产 AI 技术力量传递给节目前的每一位观众：点击查看

这不是 EMO 第一次「出圈」。曾在社交媒体爆火的「高启强化身罗翔普法」，也是出自 EMO 之手：点击查看

登陆通义 APP 之后，借助玩家各种脑洞大开的试玩，EMO 火热程度至今不减。还没有尝试的小伙伴可以前去下载这款应用，进入「频道」选择「全民舞台」，就可以丝滑体验了。

实际上，早在今年 2 月，通义实验室就公开了 EMO（Emote Portrait Alive） 相关论文。这篇论文上线之初就好评如潮，更是有人称赞：「EMO 是一项革命性的研究。」

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.17485
项目主页：https://humanaigc.github.io/emote-portrait-alive/

为什么它能获得如此高度的评价？这还要从当前视频生成技术的发展现状和 EMO 的底层技术创新说起。

如此出圈，EMO 凭什么？

过去几年，AI 在图像生成方面的成功是有目共睹的。当前，AI 领域的研究热点是攻克一个更困难的任务：视频生成。

EMO 面对的恰好是其中非常难的一项任务：基于音频驱动的人物视频生成。

不同于常见的文生视频和图生视频玩法，基于音频驱动的人物视频生成是一个从音频直接跨越到视频模态的过程。这类视频的生成往往涉及头部运动、凝视、眨眼、唇部运动等多个要素，且要保持视频内容的一致性和流畅度。

在此前的方法中，模型大多先针对人脸、人头或者身体部分做 3D 建模或人脸关键点标记，以此作为中间表达再生成最终的视频。但借助中间表达的方法可能会导致音频中的信息被过度压缩，影响最终生成视频中的情绪表达效果。

通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰表示，EMO 的关键创新点「弱控制设计」很好地解决了上述问题，不仅降低视频生成成本，还大幅提升了视频生成质量。

未完，待续……

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“行业观察者”是我们针对人工智能、XR、元宇宙和Web3等前沿科技而设立的专栏，主要分享这些领域中的新兴企业或者创业者们的故事。生物学前沿人工智能研究实验室EvolutionaryScale近日宣布获得超1.42亿美元种子轮融资，同时发布里程碑式AI模型ESM3。

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这家成立仅一年的公司在AI生命科学领域有着怎样独特的理念？全新的蛋白质大模型又有着怎样的技术突破？以下是我们的第17期内容，以下Enjoy。

一周前，在Meta如火如荼地卷文生视频赛道的时候，那个被它解散的蛋白质团队EvolutionaryScale获得了超1.42亿美元的种子轮融资，这个融资额在整个生物技术领域都可以说是高得离谱。

去年八月，Meta官宣旗下的蛋白质折叠团队Meta-FAIR解散。这个纯粹的“科学+AI”项目并不能让Meta快速获得收益，Meta专注商业化AI的决定看似也是情理之中。

然而，这个不被看好的团队竟用仅仅一年的时间就打了Meta的脸。他们最新推出的ESM3被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型，为生物学编程开创了新的可能性。

01.1分钟项目速览

1. 项目名称：EvolutionaryScale
2. 成立时间：2023年7月
3. 产品简介：
   开发用于创造新型蛋白质和其他生物系统的大型语言模型——ESM，目前已迭代到ESM-3。
4. 创始人团队：
   • 首席科学家：Alexander Rives（纽约大学计算机科学博士、前Facebook AI科学家）
   • Tom Sercu
   • Sal Candido
5. 融资情况：
   2024年6月25日完成了高达1.42亿美元的种子轮融资。本次融资由Nat Friedman和Daniel Gross以及Lux Capital领投，亚马逊、NVentures（英伟达的风险投资部门）和天使投资人参投。

02.团队协同一致的理念追求

人工智能的进步为生物科学研究创造了前所未有的机会，包括设计功能性生物分子，尤其是蛋白质。将人工智能运用于蛋白质设计，不仅可以提升蛋白质设计的效率及成功率，还通过…
…

若此项技术能继续发展，不仅将推动科学研究的前沿发展，还能为医药、环境保护和农业等领域带来重要的应用前景。

数据驱动的个性化医疗

EvolutionaryScale正通过AI和大数据分析技术推动个性化医疗的进步，为患者提供更加精准和高效的医疗服务。

个性化医疗是基于每个患者的独特生物学信息和临床数据，量身定制最合适的治疗方案。其中一个关键领域是基因组分析。通过对患者的基因组进行全面测序和分析，科学家可以识别出与疾病相关的基因变异。

EvolutionaryScale利用AI技术，快速准确地解析大量基因组数据，从中发现潜在的疾病风险因素。

这种方法可以帮助医生在疾病的早期阶段做出诊断，并采取预防措施。例如，通过分析乳腺癌患者的BRCA1和BRCA2基因突变，可以预测其患病风险，从而进行早期筛查和干预。

如今，EvolutionaryScale正站在生物学与人工智能融合的前沿，通过不断创新和探索，致力于实现生物系统的编程和优化。后续或将实现更多技术性的突破，为人类开创一个更加智能和健康的未来。

参考链接:

1. EvolutionaryScale 官网
2. Forbes 文章链接
3. BusinessWire 新闻链接

声明: 未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。

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文章来源：半导体行业观察

来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自路透社。

由于人工智能技术的需求推动内存芯片价格反弹，预计三星电子第二季度利润将较上年同期增长 13 倍。

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根据 LSEG SmartEstimate 对 27 位分析师的平均值（偏向那些更准确的分析师），全球最大的存储芯片、智能手机和电视制造商的营业利润在截至 6 月 30 日的季度中可能增至 8.8 万亿韩元（63.4 亿美元）。
这一数额将是三星自 2022 年第三季度以来的最高利润。相比之下，去年第二季度的营业利润为 6700 亿韩元。
这家科技巨头的关键半导体部门的业绩可能继续改善，实现连续第二个季度的利润增长，因为内存芯片价格从 2022 年中期到 2023 年底的低谷持续上涨，而这一价格上涨的原因是疫情后对使用这些芯片的设备的需求疲软。
分析师表示，对人工智能芯片组中使用的高带宽内存 (HBM) 芯片等高端 DRAM 芯片以及数据中心服务器和运行人工智能服务的设备中使用的芯片的爆炸式增长的需求，正在支撑芯片行业的全面复苏。
据数据提供商 TrendForce 称，第二季度，用于科技设备的 DRAM 芯片价格较上一季度上涨了约 13% 至 18%，用于数据存储的 NAND Flash 芯片价格上涨了 15% 至 20%。
根据 10 位分析师的平均预测，三星芯片部门第二季度营业利润预计为 4.6 万亿韩元，而去年同期则亏损 4.36 万亿韩元。
分析师表示，尽管智能手机出货量与去年相似，但其移动业务第二季度的营业利润可能较去年同期下滑，原因是零部件成本上升以及人工智能服务的营销和开发成本增加。
参考链接
https://www.reuters.com/technology/ai-frenzy-expected-have-boosted-samsung-q2-profit-13-fold-2024-07-03/

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在 AI 的帮助下，越来越多的数学问题得到了解决。

AI在数学领域的应用对大家来说并不陌生了。

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数学家陶哲轩作为倡导者，一直走在使用AI辅助证明的前沿。他倡导使用像Lean和Coq这样的证明助手工具。这些工具可以形式化和验证复杂的数学证明，减少人为错误的可能性。也有不少数学家在他的启发下有了新成果，例如利用AI形式化费马大定理的证明。他参与了由Talia Ringer发起的AI在数学中资源列表的推广和编辑工作。这个资源列表专注于 AI for Math，为那些希望进入数学 AI 领域的人提供帮助。

陶哲轩在推进项目研究进展的同时，还试着学习如何创建动画图表，他决定对零密度估计进行文献回顾 。他讲到，自己一直很好奇为什么没有一份全面的综述来涵盖这些年来建立的所有零密度定理，现在他清楚了，是因为文献太过复杂，尤其在3/4≤σ＜1的这个范围， 使用了多种方法。界限通常是逐段的，主要是因为这些方法依赖于控制整数矩而不是分数矩。然而，这些界限虽然以人类可读形式陈述时显得杂乱，但对计算机来说却很容易处理。 

陶哲轩将所有的界限汇总到一个Python文件中，并用它创建了附带的动画。 

在这一博客的评论中，陶哲轩补充道：

“不得不说，我确实使用了一些AI辅助来帮助编写代码。在某种程度上，我将AI辅助视为一种心理支持——当我知道除了传统的调试和搜索方法外，还有AI工具可以提供初始代码并自动完成部分代码时，更容易说服自己花时间编程。不过，我发现这些工具在调试方面并不是特别有用。不过，GPT能够快速创建一个简单的动画测试函数，并且在第一次尝试时就成功编译了。尽管如此，我仍花了大部分时间来调整和调试，才得到了我想要的动画。”

显然，这次尝试的结果还不错。后续陶哲轩还转发了一篇文章，生动地展示了数学智能助手如何帮助一群「菜鸟数学家」解决了数学界最难解的问题。

原文链接：https://www.quantamagazine.org/amateur-mathematicians-find-fifth-busy-beaver-turing-machine-20240702/

程序员通常希望最大程度减少代码运行所需要的时间，忙碌海狸函数（BB(n））这个计算机科学中的经典问题却在探寻，一个简单的计算机程序在终止之前可以运行多长时间，即图灵机在特定状态和符号数量限制下所能达到的最大运行步数。 

最近的研究表明，寻找长时间运行的计算机程序可以揭示数学知识的现状，甚至告诉我们哪些是可知的。忙碌海狸游戏为评估某些问题的难度提供了一个具体的基准，例如未解决的哥德巴赫猜想和黎曼假设。它甚至提供了一个探索数学逻辑计算极限的视角。 

那要怎么理解忙碌海狸函数呢？想象一个小机器人(图灵机)，它有一套指令(对应图灵机的状态)，可以在一条无限长的纸带上移动和写字。纸带最开始是空白的。这个机器人的目标是尽可能多地在纸带上写字，然后停下来。忙碌海狸问题就是要找到这样的机器人，在给定状态数量下可以写最多字的情况。 

单规则的情况很简单，因为实际上只有两种可能性。如果规则规定图灵机在看到 0 时停止计算，它将在第一步停止。有了两条规则，就有超过 6,000 个不同的图灵机需要考虑；有了三条规则，这个数字就会膨胀到数百万，有了四条规则，这个数字就会膨胀到数十亿。手工计算所有这些情况是不可能的。

这意味着这个问题只能借助计算机来解决。一个简单的程序可以算出 BB(2) = 6。但 BB(3) 已经很难找到了。而更棘手的是无限循环问题。有的时候图灵机并没有真正停机，而是陷入了无限循环。研究人员需要找到一种判断图灵机是否真正停机的判断方法。 

拉多推出忙碌海狸挑战后不久，一些研究人员就开始了搜寻。从1964年到1974年， Allen Brady花了十年，证出了BB(4) 的数值。研究启动时，他还是俄勒冈州立大学数学系研究生，发表时，他已然成为内华达大学雷诺分校的计算机科学教授。 

…

参考链接：
https://mathstodon.xyz/@TaliaRinger/112719444060361451
https://mathstodon.xyz/@tao
https://www.quantamagazine.org/how-the-slowest-computer-programs-illuminate-maths-fundamental-limits-20201210/

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