投研早报丨人工智能训练与推理技术栈：从硅到智能 / Dragonfly 普通合伙人：日元套利交易有关抛售已接近尾声，大多数山寨币不会再达到 ATH
投研早报丨人工智能训练与推理技术栈：从硅到智能 / Dragonfly 普通合伙人：日元套利交易有关抛售已接近尾声，大多数山寨币不会再达到 ATH
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👨💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2024.8.6
1️⃣ 数据｜解析 85 暴跌数据：哪些币反弹最迅猛？哪些板块最弱势？
2️⃣ 项目介绍｜一览 Arweave 新链 AO 上值得关注的 10 个新项目
3️⃣ 观点｜论加密虚无主义
4️⃣ 观点｜Dragonfly 普通合伙人：日元套利交易有关抛售已接近尾声，大多数山寨币不会再达到 ATH
5️⃣ 宏观｜深度解读 8.5 暴跌的背后原因：日本央行加息与「渡边太太们」的退场
6️⃣ 研究｜模块化叙事的演变：DeFi 借贷的模块化转型
7️⃣ 研究｜黑天鹅倒计时？一文盘点与 Jump 绑定最深的几大代币
8️⃣ AI｜人工智能训练与推理技术栈：从硅到智能
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1️⃣ 解析 85 暴跌数据：哪些币反弹最迅猛？哪些板块最弱势？
导读：将市场划分为 8 月 4 日晚间至昨日下午的暴跌时段，以及美股开盘后至今晨的反弹时段，什么代币跌得最多，什么代币反弹最快？Odaily 对币安现货交易板块的 249 个代币（刨除稳定币、黄金稳定币 PAXG、ASI）就上述两方面数据进行整理分析。
南枳: 以 8 月 4 日 21 时作为基准，以其开盘价作为跌幅起点，以 8 月 5 日 15 时比特币跌至 49000 美元的时段作为统计终点，以时段内的最低价作为跌幅终点。下跌最多的概念包括 LST、AI 和 Meme，具体分别为：
LST：PENDLE、SSV、LDO
AI：TAO、NFP、RENDER、（并未完全贴合此概念的 AI）
Meme：WIF、PEPE、（并未完全贴合此概念的 SATS）
以 8 月 5 日 21 时作为基准，以其开盘价作为涨幅起点，以 8 月 6 日 9 时作为统计终点，以时段内的最高价作为涨幅终点。反弹榜单中，不论是反弹最多的还是最少的，都没有明显的概念板块。但其中出现了多个在跌幅榜出现的代币，说明此类代币的弹性强劲，若还有一轮下跌值得关注，这些代币分别为：
SATS（比特币概念、部分 Meme 属性）
TAO（AI）
GNO（DeFi）
RIF（比特币概念）
RENDER（AI）
PEPE（Meme）
PENDLE（LST、LRT 概念）（ 来源 ）
2️⃣ 一览 Arweave 新链 AO 上值得关注的 10 个新项目
导读：AO 的愿景很明确：重新定义链上计算的意义，将去中心化的理念与每个网络过程的本地状态融合在一起。加密研究员 wolf 分享 10 个令人兴奋的 AO 项目。
wolf: Autonomous Finance：Autonomous Finance 正在构建一个全面的框架和终端用户 dApps，以在 AO 上原生支持这一功能。Autonomous Finance 专注于在超并行计算机 AO 上研究和开发人工智能驱动的金融应用程序。
ArSwap：ArSwap 团队准备在经典 DEX 设计上进行创新，并创建一个永续合约 DEX，以推动 AO 上的 DeFi 发展。
Astro USDA：USDA 是首个在 Arweave Ecosystem 和 AO 上推出的稳定币。Astro 团队正在将经过实战考验的超额抵押设计与 AO 独特框架所带来的新功能结合起来。
LiquidOps：借贷市场是任何 DeFi 生态系统的基础层。Arweavers 的 OG，Lorimer 和 Marton，正在为 AO 开发这部分内容。
Outcome：Outcome 是预测市场与自主代理的结合，利用自主代理来无信任地解决市场问题，创建准确的预测模型，并在 AO 生态系统中激励寻求真相的行为。
WeaveVM：WeaveVM 正在开发工具，旨在使 EVM 代码可以无缝地迁移到 AO 平台上。（ 来源 ）
3️⃣ 【长推】论加密虚无主义
导读：最近一段时间，加密虚无主义在圈内盛行。在 SeeDAO 创始人 Tang Han 看来，导致当下加密虚无主义的最大原因在于资金和建设者大量涌入一堆人为构想的伪需求。回顾历史，Tang Han 认为有三点值得反思。
Tang Han: 清理现有的金融体系：2017 年 - 2018 年，人们对人人都能发币的 ICO 乱象忍无可忍，于是将对市场标的的鉴别权转移到 VC 手中。但走过一轮周期我们发现，VC 并没有给行业带来更好的秩序。他们制造了长达数年的解锁期和天价估值项目，并与交易所、做市商、广告公司合谋，让散户接盘。由于市场越来越虚无，且回报率得不到保障，一些 VC 甚至开始向项目方反向「追钱」。从 ICO 到 VC，再从 VC 到 ICO，这股浪潮的回归值得注意。如果说场内人士看穿了 VC 的真面目，对 VC 丧失信心感到虚无，那我觉得反而是一件好事。
清理语词和概念：不要无限放大区块链，为其制造概念，让人们对区块链有不切实际的预期。语词的混乱往往是虚无主义的征兆，它让人们搞不清楚自己究竟在为何而战。到最后，我们发现自己是在为一套「将网络应用的计算去中心化」的技术栈而战，它的核心意识是「去中心化」，但即便是这个去中心化也没人说得清楚它的真实含义。无法论述清楚这些事情，就通过市场营销手段来造词，甚至将它放大到改变整个互联网的地步，与 VC 合谋推波助澜，最后的结果就是今天这样：人们相信过，但人们已经不信了。
清理真正的问题：我有一个个人立场，那就是回归比特币，而不是回归以太坊。这不仅是因为比特币在市值上远高于以太坊，也是中本聪在技术栈有更强的革命性，对未来世界有更成熟的预见性。实际上，当我们把以太坊生态与 VC 合谋的多少「无效语词」删除后，最后得到的就是一个「将网络应用的计算去中心化」的技术栈。而比特币指向的是一套 P2P 技术栈。前者倾向把东西尽可能放在区块链上，即无限扩大区块链的使用场景，后者则是保持克制，只将该放的东西放在链上，同时和 P2P（如今更多称为 DWeb）技术圈结合去构建新的网络。在我看来，比特币所指向 的 P2P 技术栈才可真正被称为 Web3。（ 来源 ）
4️⃣ 【英文长推】Dragonfly 普通合伙人：日元套利交易有关抛售已接近尾声，大多数山寨币不会再达到 ATH
导读：Dragonfly 普通合伙人 Rob Hadick 撰文发表有关宏观和加密货币的看法。
Rob Hadick ＞|＜: 宏观方面：
我坚信这次大规模抛售的严重程度主要与人们利用日元进行廉价杠杆交易和更广泛的日元套利交易导致的重大去杠杆化事件有关。随着日元兑美元上个月上涨超过 10%，日经指数同期下跌超过 20%，这种情况似乎已接近尾声。我预计这种情况不会持续到本周以后。
尽管如此，我们仍有可能看到与上述情况相关的一些蔓延风险，因此需要谨慎，但我认为日本进行金融干预的可能性更大，这应该可以抵御一些风险。
2 年期国债收益率清楚地表明，在糟糕的就业报告和上个月的大量修正之后，市场开始担心美联储落后于曲线，但报告中许多错综复杂的因素表明这种担忧可能被夸大，许多临时裁员和失业救济申请与德克萨斯州的天气状况有关。趋势并不好，但具体情况正在缓解，历史劳动力水平仍然强劲。ISM 制造业不佳也与不安情绪有关，但这一直是趋势。而服务业更重要，我对此持谨慎乐观态度。
消费者看起来仍相对强劲，第二季度零售业购买力强劲，冲销率 / 信贷占收入的百分比仍然处于历史正常水平。
对 AI 相关资本支出 ROI 的整体担忧正在重新调整大型科技股的增长预期，但大多数聪明投资者认为这些担忧被过度抛售了，应该不会对整个市场产生影响。一旦环境风险加大，预计这些股票将大幅反弹。
VIX 指数和「恐惧与贪婪」模型飙升，可能会出现大量短期波动，8 月份流动性将创历史新低，但如果 VIX 指数出现反转，并且最早在本周或杰克逊霍尔会议前后的某个时候我们能站稳脚跟，那么风险 / 回报可能会进入不错的范围。
市场在为紧急降息定价，我认为这很可能不会发生，并将恐慌延续至杰克逊霍尔会议 —— 希望我是错的。
伊朗似乎正在放弃其最具破坏性的言论，我们应避免任何大规模冲突。
我们可能在几个月（不到一年）内实施新的量化宽松政策、大量降息、最终商业周期恢复加速增长等。
总体而言，这意味着短期内仍会有一些痛苦，但中长期看涨。
关于加密货币：
最近加密货币发生了很多内生性看跌事件，德国抛售、Mt Gox 分销、Jump 抛售等等，而在此之前我们一直保持着相对强势。
这看起来像是投降，因此预计我们很快就会触底，可能比宏观市场稍早。从现在开始的下跌将主要是宏观市场 + 特定的杠杆作用。
非原生散户在很长一段时间内都不会出现，需要再次持续增长才行。原生散户在长尾资产上的杠杆率过高，并且在过去几个月中已被榨干，大多数「优质」meme 和山寨相比高点下跌了 70% 或更多。
正因如此，流动性的回归可能会集中在主力资产上。大多数山寨币不会再达到（或接近）ATH，尤其是在没有强大的 PMF 或长期预期的情况下。
总体而言，在正确的时间框架内仍有大量值得看好的事情，除了商业周期 / 宏观观点之外，我们还有可以覆盖更广泛投资者的产品、销售这些产品的银行、广泛的代币化、加密货币相关支付和稳定币使用中不断增长的 PMF、相对而言不断增加的 Defi 活动、Cefi 市场的专业化、美国监管可能更加清晰，以及更广泛地接受去中心化和开源系统作为当前技术堆栈和金融市场中许多低效问题的解决方案。【原文为英文】（ 来源 ）
5️⃣ 深度解读 8.5 暴跌的背后原因：日本央行加息与「渡边太太们」的退场
导读：总的来说，本轮以美国科技股为首的风险资产的大幅回撤核心原因在于，日本央行激进加息，让很多日元利差套利交易（JPY Carry Trade）路径失效或面临较大风险。面对这些风险，「渡边太太们」正在拆平仓，以偿还日元债务降低风险。
Web3Mario: 安倍经济学与日本长期负利率环境，让日元成为全球重要的融资与套息资产。安倍经济学中的货币政策主要包含两个方面：一是日本央行实行了大规模的量化宽松政策。二是日本央行在 2016 年正式引入负利率政策。在这样的背景下，一种套利交易逐渐变得流行，即日元套利交易（JPY Carry Trade），基本原理是利用日元借款，然后将资金投资于高利率货币或高收益资产，从中赚取利差。市场为相关交易员起了一个很有趣的名称 ——「渡边太太」。
这种交易随着美国在 2022 年正式进入加息周期变得异常火爆，日元成为紧缩周期中的最主要的低成本融资来源。这对日本带来的影响有好有坏，好的方面由于「巴菲特套息路径」的存在，日股经历了一轮长期增长，在日本国内带来了难得的「财富效应」。而日本靠外资带动掀起了「日特估」的上涨狂潮，由此带来的财富效应也正式让日本由长期通缩转为温和通胀，可以说实现了安倍经济学的原本设想。但另一方面，大量日元被兑换成美元，造成日元对美元进入长期贬值趋势，2021 年到 2024 年，美元对日元价格从最低 103 一路上涨到 160，日元贬值幅度超 60%。但考虑到货币汇率波动对本国国民的获得感其实并没有如此强的影响，所以日本国内通胀仍在有条不紊的增长。
日本央行的前瞻性指引与投机市场的对干在最近正式迎来了结局，日元迎来 V 字反转。整个趋势持续 2 年多后，最近迎来了反转，这源自于美元加息周期进入尾声。2024 年初，新任日本央行行长植田和男扭转了负利率政策，开始向市场给出加息的前瞻性指引。但市场似乎并不相信，而是选择与日本央行对干，日元在今年上半年一路贬破 160。这种对立在上周三日本央行正式加息 15 BP，远超市场预期而结束。至此市场正式迎来反转，美元与日元汇率从 160 快速拉升到撰文时的 143，日元套利交易正式迎来终结。大量交易员开始拆平仓操作，大量美元计价的风险资产被卖出换成日元偿债。经过周末，市场充分消化了日本加息的消息，整个拆平仓正式进入高潮。这就是 8 月 5 日加密资产暴跌的来源。有一个证据也能说明该问题，本轮下跌中，收益类资产下跌幅度远高于比特币这种零息资产。这里特指 ETH，因为它们是息差套利的核心标的。
美日联盟中日本央行属于打配合的一方，真正左右未来走势的是美元。这里简单展望一下未来走势，希望大家不要被回撤吓到，因为尽管日元 carry trade 规模不小，但我认为美日联盟中日本实际上还是属于配合方，最近宣布加息也只是匹配美国的货币政策。所以当美国正式进入降息周期，随着流动性再次宽松，加密资产必将再次迎来恢复。因此大家还是要保持耐心，对未来保持乐观。当然，对于高杠杆的小伙伴来说，适当降低杠杆率也是一个不得不面对的选择。（ 来源 ）
6️⃣ 【英文】模块化叙事的演变：DeFi 借贷的模块化转型
导读：YBB Capital 研究员 Ac-Core 撰文从模块化叙事的起源和演变出发，阐述模块化借贷的核心理念、关键组件和优势，并对 Morpho Labs、Euler Finance 等模块化借贷类项目进行介绍。
Ac_Core: DeFi 协议是指构建在区块链网络上的一系列 dApps，这些应用程序无需依赖传统金融机构即可提供借贷、交易、保险等传统金融服务。模块化 DeFi 协议通过将这些服务拆分为独立的模块来提高灵活性和创新性，允许用户和开发者灵活组合和匹配不同的功能。
目前，DeFi 主要由收益聚合器、借贷协议、衍生品和期权以及保险协议组成。这些模块可以自由组合，创建新的金融产品和服务。但其本质与 OP Stack 的「一键链上部署」逻辑类似，模块化 DeFi 协议需要在自己的框架内建立模块组合，以创造新的金融产品和服务。
模块化 DeFi 带来灵活性的同时也带来了潜在的风险。UniSwap 点燃了 DeFi 热潮，成为当今各种 DeFi 协议的「蓝图」。自成立以来，UniSwap 从未遭到黑客攻击，主要是因为它依赖于简单的核心不变式（tokenBalanceX * tokenBalanceY = k）及其不可升级的智能合约。
然而，模块化的灵活性也带来了相对的复杂性。不同 DeFi 协议之间的高度互联意味着，如果一个协议中的可升级合约出现失败，可能会引发其他协议的连锁反应，从而导致整个生态系统的系统性风险。这是需要考虑的一个重要方面。【原文为英文】（ 来源 ）
7️⃣ 黑天鹅倒计时？一文盘点与 Jump 绑定最深的几大代币
导读：昨日，加密货币市场加速暴跌，BTC 一度跌破 49000 美元，单日跌幅逼近 20% 。深究暴跌原因，除了衰退预期、中东局势等宏观影响之外，Jump 的潜在黑天鹅可能也被视为市场下跌的一个推动因素。Odaily 星球日报结合公开市场资料，就与 Jump 绑定最深的几大代币进行梳理。
Azuma: Ethereum（ETH）：ETH 一直以来都是 Jump 的主要持仓，本轮暴跌中，Jump 的疯狂出售也是 ETH 抛压的主要来源之一。Lookonchain 监测显示，7 月 24 日以来 Jump 已出售 83000 枚 wstETH（约 3.77 亿美元），还剩 37604 枚，这近 12 万枚 wstETH（4.81 亿美元）是 Jump 此前成功对抗 Wormhole 攻击者并恢复的被盗资金。
Solana（SOL）：Solana 同样是 Jump 的深度参与项目，除了直接持仓与做市之外，Jump 还投资或孵化了 Solana 生态内多个项目（如 Wormhole、Serum、Sanctum），甚至还曾直接参与 Solana 网络本身基础设施的开发。值得一提的是，Solana 生态近两年最重要的基础设施升级 Firedancer 客户端正是由 Jump Crypto（Jump 旗下加密货币部门）开发，Jump 若倒下，或许会对 Firedancer 的最终交付造成影响。
Wormhole（W）：Solana 生态当前最主流的跨链协议 Wormhole 最初由 Jump Crypto 创立，目前已剥离而出并独立运行。2022 年 2 月，Wormhole 因黑客攻击被盗 12 万枚 ETH，当时价值约 3.25 亿美元，系业界涉案规模最大的黑客事件之一。在 Wormhole 面临绝境之际，Jump Crypto 向 Wormhole 协议内垫入 12 万枚 ETH 弥补损失，该部分赃款随后在 2023 年 2 月被追回。
Monad（暂未发币）：并行 EVM 赛道大热项目 Monad 的创始团队同样来自 Jump，其创始人为 Jump 前研究负责人 Keone Hon。此前 Wormhole 进行 W 代币空投时，曾无偿给予 Monad 社区较大一笔份额，也被市场解读为 Jump 系项目之间「内部绑定」。值得一提的是，Jump 并未参与 Monad 的两轮融资，因此双方之间的确切关系也有待商榷。
领投项目：APT、SUI、INJ、ALT：除上述项目外，Jump 一直活跃在加密货币投资一线，并参与多家项目关键轮次融资： 2022 年，Aptos 宣布完成 1.5 亿美元融资，FTX Ventures 和 Jump Crypto 领投； 2022 年，Sui 完成由 Jump 和 a16z 领投的 3 亿美元 B 轮融资； 2022 年，Injective 宣布完成 4000 万美元融资，Jump Crypto 领投； 2022 年，AltLayer 完成 720 万美元种子轮融资，Polychain Capital、Jump Crypto 和 Breyer Capital 领投。（ 来源 ）
8️⃣ 人工智能训练与推理技术栈：从硅到智能
导读：人工智能的迅猛发展基于复杂的基础设施。AI 技术栈是一个由硬件和软件构成的分层架构，它是当前 AI 革命的支柱。本文深入分析 AI 技术栈的主要层次，阐述每个层次对 AI 开发和实施的贡献。最后，尝试反思掌握这些基础知识的重要性，特别是在评估加密货币与 AI 交叉领域的机会时。
IOSG Ventures: 1. 硬件层：硅基础。在最底层是硬件，它为人工智能提供物理计算能力。 - CPU（中央处理器）：计算的基础处理器。擅长处理顺序任务，对通用计算非常重要，包括数据预处理、小规模 AI 任务以及协调其他组件。 - GPU（图形处理器）：最初设计用于图形渲染，但因其能同时执行大量简单计算而成为 AI 的重要组成部分。这种并行处理能力使 GPU 非常适合训练深度学习模型。 - AI 加速器：专为 AI 工作负载设计的芯片，针对常见的 AI 操作进行了优化，为训练和推理任务提供了高性能和高能效。 - FPGA（可编程阵列逻辑）：以其可重编程的特性提供灵活性。可针对特定 AI 任务进行优化，特别是在需要低延迟的推理场景中。
底层软件：中间件。这一层构建了高级 AI 框架与底层硬件之间的桥梁。CUDA、ROCm、OneAPI 和 SNPE 等技术加强了高级框架与特定硬件架构之间的联系，实现了性能优化。作为 NVIDIA 的专有软件层，CUDA 是该公司在 AI 硬件市场崛起的基石。CUDA 深度融入了 AI 技术栈，并提供了一整套已成为该领域事实标准的优化库。这个软件生态构建了一个强大的网络效应：精通 CUDA 的 AI 研究人员和开发者在训练过程中将其使用传播到学术界和产业界，由此产生的良性循环强化了 NVIDIA 的市场领导地位。这种软硬件的共生不仅巩固了 NVIDIA 在 AI 计算前沿的地位，还赋予了公司显著的定价能力。
编译器：翻译者。TVM（张量虚拟机）、MLIR（多层中间表示）和 PlaidML 为跨多种硬件架构优化 AI 工作负载的挑战提供了不同的解决方案。
TVM 源于华盛顿大学研究，因其能为各种设备（从高性能 GPU 到资源受限的边缘设备）优化深度学习模型而迅速获得关注。其优势在于端到端的优化流程，在推理场景中尤为有效。它完全抽象化了底层供应商和硬件的差异，使推理工作负载能在不同硬件上无缝运行。
MLIR，Google 的项目。通过为多个抽象级别提供统一的中间表示，旨在简化整个编译器基础设施，以针对推理和训练用例。
PlaidML，现在由 Intel 领导。专注于跨多种硬件架构（包括传统 AI 加速器之外的架构) 的可移植性，展望了 AI 工作负载在各类计算平台上无缝运行的未来。
分布式计算：协调者。Ray 和 Horovod 代表了 AI 领域分布式计算的两种不同方法，以解决大规模 AI 应用中可扩展处理的关键需求。
Ray 由 UC Berkeley 的 RISELab 开发，是一个通用分布式计算框架。它在灵活性方面表现出色，允许分配机器学习之外的各类型工作负载。Ray 中基于 actor 的模型极大简化了 Python 代码的并行化过程，使其特别适用于强化学习和其他需要复杂及多样化工作流程的 AI 任务。
Horovod，最初由 Uber 设计，专注于深度学习的分布式实现，为在多个 GPU 和服务器节点上扩展深度学习训练过程提供了一种简洁而高效的解决方案。Horovod 的亮点在于其用户友好性和对神经网络数据并行训练的优化，这使它能与 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架完美融合，让开发者能轻松地扩展他们的现有训练代码，而无需进行大量代码修改。（ 来源 ）
