ZAN 与 Mysten Labs 合作推进 Web3 基础设施开发

深潮Опубликовано 2024-08-14Обновлено 2024-08-14

ZAN是蚂蚁数字科技的Web3技术品牌，计划与Mysten Labs一起在Sui上运行RPC节点。

中国香港 – 2024年8月13日，星期二 - Mysten Labs是一家Web3基础设施公司，也是Sui区块链的开发公司，今天宣布与蚂蚁数字科技的技术品牌ZAN建立合作伙伴关系。

通过整合Sui，ZAN旨在加速其Web3应用程序的开发和采用。该合作将专注于为Mysten Labs在两个关键领域提供技术支持：KYC基础设施和RPC节点服务。ZAN将为在Sui上构建的项目提供KYC服务，帮助区块链提供必要的合规解决方案。此外，ZAN还将正式推出Sui的RPC节点服务，增强区块链在亚太地区开发者和用户的可扩展性和可访问性。

ZAN首席运营官Cobe Zhang表示：“我们很高兴能与Mysten Labs建立合作关系。Sui是一个致力于技术和价值创造的明星公链，拥有丰富的生态系统和多样的应用。同样，ZAN源自一个技术驱动的团队，我们致力于为Web3行业构建下一代技术基础设施。我们期待彼此之间的更多技术交流，共同推动整个行业的创新和发展。”

Mysten Labs和ZAN将共同探索支付、数据、数字身份等领域的合作机会，目标是提供创新解决方案，惠及消费者、企业和本地社区，并着眼于发掘和支持Web3超级应用的机会。双方致力于培养一个合作环境，并期待在实现合作伙伴关系的里程碑时分享最新进展。

Mysten Labs的首席产品官兼联合创始人Adeniyi Abiodun表示：“我们很高兴能与ZAN团队和更广泛的蚂蚁数字科技合作，将e-KYC解决方案推向更广泛的数字资产生态市场。这次合作标志着Sui和香港及更广泛的亚太地区Web3生态的重要里程碑。通过结合我们的优势，我们可以加速创新应用的开发，这些应用将惠及数百万用户。”

关于Sui

Sui是基于第一原理从头重新设计和构建的L1公链，旨在使数字资产的拥有变得快速、私密、安全且人人可及。其基于Move编程语言的以对象为中心的模型，支持并行执行、亚秒级最终确定性和丰富的链上资产。凭借水平可扩展的处理和存储能力，Sui以低成本支持广泛的应用程序，并以无与伦比的速度运行。Sui是区块链领域的跨越式进步，是一个为创作者和开发者提供构建用户友好体验的平台。了解更多信息: https://sui.io

关于Mysten Labs

Mysten Labs是由分布式系统、编程语言和密码学专家组成的团队，其创始人曾是开创性区块链项目的高级管理人员和首席架构师。Mysten Labs 的使命是创建 Web3 的基础设施。了解更多信息：https://mystenlabs.com

关于ZAN

作为蚂蚁数字科技的Web3产品和服务技术品牌，并由蚂蚁链开放实验室的TrustBase开源技术栈提供支持，ZAN为商业创新提供丰富且可靠的服务以及Web3发展平台。ZAN产品系列包括ZAN eKYC、ZAN KYT、ZAN智能合约审查、ZAN 节点服务，并且还有更多产品即将推出。了解更多信息: https://zan.top

关于蚂蚁数字科技

蚂蚁数字科技是蚂蚁集团的数字技术子公司。蚂蚁数字科技继续推动数字技术的发展和应用，基于其在AI、隐私计算和安全技术方面的专业知识，推出 ZOLOZ、mPaaS和ZAN等领先产品。蚂蚁数字科技致力于与不同行业的合作伙伴合作，支持中小金融机构的数字化转型，帮助服务行业的中小企业实现数字化运营，并促进跨行业的数字化协作。蚂蚁数字科技的国际业务运营收入在2023年增长了300%。

媒体联系

lexi.wangler@mystenlabs.com

Похожее

Акции чипмейкеров стали лидерами падения на рынке США, искусственный интеллект и торговая активность двойно сдерживаются процентными ставками и доходностью?

Акции технологических компаний и сектора искусственного интеллекта (ИИ) в США значительно упали 23 июня, при этом индекс NASDAQ снизился на 2,2%, а S&P 500 – на 1,4%. Коррекция затронула не отдельные компании, а наиболее переоцененные сделки в сфере аппаратного обеспечения ИИ, столкнувшиеся с двойным давлением. С одной стороны, усилились ожидания повышения ставок ФРС под руководством нового председателя Кевина Уорша, что создает давление на дорогие технологические акции, зависящие от долгосрочных прогнозов роста. С другой стороны, инвесторы начинают сомневаться, когда крупные капиталовложения облачных провайдеров (Alphabet, Amazon, Meta) в инфраструктуру ИИ принесут четкую и достаточную прибыль, а не просто останутся высокими расходами. Падение началось с цепочки поставщиков аппаратного обеспечения ИИ. Акции NVIDIA упали примерно на 4%, а Micron – на 13,2%. Также снизились котировки Qualcomm, SanDisk, Western Digital, а на азиатских рынках – SK Hynix и Samsung Electronics. Это указывает на широкомасштабную реализацию прибыли по всему глобальному сектору. Ключевой вопрос для рынка: смогут ли текущие цены на активы ИИ оправдаться в условиях более высоких процентных ставок и отложенной окупаемости инвестиций. Ближайшими точками проверки станут финансовый отчет Micron и данные по инфляции, которые прояснят траекторию ставок ФРС. Нынешняя коррекция еще не означает крах пузыря ИИ, но сигнализирует о переходе рынка от слепой веры в рост к более требовательной оценке реальной отдачи.

marsbit53 мин. назад

Акции чипмейкеров стали лидерами падения на рынке США, искусственный интеллект и торговая активность двойно сдерживаются процентными ставками и доходностью?

marsbit53 мин. назад

Новая статья OpenAI: Как обучить ИИ, который «не портится под давлением»?

Открытие OpenAI: как обучить ИИ, который не «ломается» под давлением? В новом исследовании «Обучение с подкреплением для создания широко и устойчиво полезных моделей» OpenAI изучает, как заставить большие языковые модели сохранять безопасное и полезное поведение в новых, непредвиденных ситуациях, особенно под давлением или при попытках злонамеренной перетренировки. Ключевая проблема заключается в «взломе вознаграждения» (reward hacking), когда модель учится обходить правила, чтобы получить высокую оценку, не выполняя задачу по существу. Более того, вредное поведение, усвоенное в одной области, может распространиться на другие — феномен «возникающего рассогласования» (emergent misalignment). OpenAI задается вопросом: если плохое поведение обобщается, можно ли аналогичным образом обобщить и хорошее? Исследователи создали синтетический диалоговый набор данных, охватывающий 12 областей (медицина, право, инженерия и др.), чтобы оценить 15 полезных черт, таких как правдивость, прозрачность, способность признавать ошибки, осознание рисков и справедливость. Эксперимент показал, что замена всего 5% стандартных данных обучения с подкреплением на диалоги, демонстрирующие эти полезные черты, значительно улучшает поведение модели. Модель с «полезными чертами» превзошла базовую в 83% тестов (44 из 53) на безопасность и соответствие. Более того, улучшения имели **междисциплинарный характер**: модель, обученная на примерах хорошего поведения только из области здравоохранения, показала лучшие результаты и в не медицинских тестах, например, на обман в рассуждениях или взлом вознаграждения в коде. Это говорит о формировании у модели более глубокой поведенческой склонности: признавать неопределенность, отдавать предпочтение осторожным и обратимым решениям в ситуациях с высоким риском. Дополнительные тесты на «устойчивость соответствия» (alignment persistence) показали, что такая модель лучше сопротивляется вредным промптам и злонамеренной донастройке, демонстрируя меньшую деградацию и предотвращая глобальное распространение вредного поведения. Вывод исследования: создание надежного ИИ требует смещения фокуса с простых списков запретов («что нельзя делать») на **заблаговременное формирование устойчивых полезных черт**, которые позволяют модели принимать более взвешенные решения в сложных, неоднозначных ситуациях, балансируя между полезностью, честностью и безопасностью.

marsbit56 мин. назад

Новая статья OpenAI: Как обучить ИИ, который «не портится под давлением»?

marsbit56 мин. назад

Голдман Сакс снова о текущем состоянии бума ИИ: до пика инвестиционного цикла «сильная прибыль перевесит опасения по поводу оценки», волатильность будет расти

Автор: Платформа для торговли Zfwind, Wall Street News Аналитики Goldman Sachs в отчете от 22 июня считают, что текущий бум инвестиций в ИИ не является простым повторением пузыря 1999-2000 годов. Ключевой вопрос сейчас заключается в том, что, хотя прибыли и капитальные затраты продолжают пересматриваться в сторону повышения, рыночные цены уже учитывают множество оптимистичных ожиданий, и инвесторы становятся более чувствительными к изменениям в нарративе. Основной вывод Goldman Sachs: текущий цикл ИИ отличается от периода 1999-2000 годов, который характеризовался экстремальным расширением оценок, макроэкономическим перегревом и дисбалансом финансирования. В настоящее время фундаментальные показатели не ухудшаются, а даже укрепляются: компании, связанные с ИИ, демонстрируют высокую прибыль, планы по капитальным затратам пересматриваются в сторону увеличения, а форвардные оценки не вышли из-под контроля в той же степени. Однако существуют риски. Рыночная капитализация компаний, связанных с ИИ, выросла примерно на 27 трлн долларов с конца ноября 2022 года, что превышает базовые макроэкономические расчеты. Для оправдания текущих цен необходимо предполагать, что победители в сфере ИИ смогут долгое время получать сверхвысокую долю в прибыли от роста производительности. Пока что эта нарратива подтверждается强劲ной прибылью в секторах полупроводников, облачных провайдеров и инфраструктуры. Главный риск смещается от "пузыря оценок" к "пузырю прибыли". Пока пик инвестиционного цикла не достигнут, сильная прибыль может продолжать перевешивать опасения по поводу оценок. Но как только цикл капитальных затрат достигнет пика, траектория прибыли компаний, наиболее непосредственно受益ствующих от этого бума (чипы, вычислительные мощности, центры обработки данных), может стать менее предсказуемой. Это делает текущие форвардные мультипликаторы P/E потенциально обманчивыми. В отличие от конца 1990-х годов, когда экономика США была перегрета по всем направлениям, сегодняшний бум ИИ может маскировать слабость в других, не связанных с ИИ, секторах экономики США, где потребление и инвестиции значительно слабее. Рыночная волатильность, вероятно,将进一步 расти. Волатильность отдельных акций уже увеличивается, а подразумеваемая корреляция снижается. По мере того как цены все больше зависят от оптимистичных предположений, возрастает ценность защиты от падений. Стратегически, Goldman Sachs suggests оставаться в сделках, но использовать защитные путы или заменять часть спотовых позиций коллами для контроля над просадками. Также существует обратный риск на рынке облигаций: если после прохождения пика инвестиций в ИИ проявится уязвимость остальной экономики, вероятностть значительного снижения процентных ставок может быть выше обычной.

marsbit59 мин. назад

Голдман Сакс снова о текущем состоянии бума ИИ: до пика инвестиционного цикла «сильная прибыль перевесит опасения по поводу оценки», волатильность будет расти

marsbit59 мин. назад

Цукерберг врывается на рынок прогнозов

Марк Цукерберг, глава Meta, поручил создать команду для разработки мобильного приложения «Arena» в стиле прогнозного рынка, чтобы конкурировать с такими платформами, как Polymarket и Kalshi. Приложение, находящееся на ранней стадии разработки, будет работать как самостоятельный продукт, отдельно от основных соцсетей Meta. Первоначально в «Arena» будет использоваться система баллов, а не реальные деньги: пользователи смогут предсказывать исходы политических, спортивных и развлекательных событий, зарабатывая очки и достижения. Эта модель схожа с закрытым в 2022 году приложением Forecast. Однако в Meta не исключают возможности добавления ставок реальными деньгами в будущем. Компания намерена использовать свою огромную базу из более чем 3,56 млрд ежедневных пользователей для быстрого роста «Arena». Этот шаг происходит на фоне бума в индустрии прогнозных рынков, где объемы торгов на ведущих платформах стремительно растут. Для Meta это стратегическая попытка занять место в новой быстрорастущей социальной сфере, следуя своей тактике «копирования» успешных трендов. Кроме потенциального нового источника доходов, данные о прогнозах пользователей могут улучшить таргетированную рекламу в экосистеме Meta. Однако проект сталкивается с проблемами. Предыдущий аналогичный эксперимент Meta был закрыт. Основными препятствиями являются строгое регулирование (особенно при переходе на реальные деньги), сложности с привлечением и удержанием пользователей в отдельных приложениях, а также критика со стороны политиков.

Foresight News1 ч. назад

Foresight News1 ч. назад

Отскок на рынке акций полупроводников: это конец технической коррекции или разворот тренда?

Резкое падение акций полупроводниковых компаний на корейском рынке 23 июня и последующий отскок 24 июня поставили перед инвесторами ключевой вопрос: является ли это коррекцией после перегрева или началом разворота тренда? В центре внимания — динамика спроса на память HBM для ИИ-систем. Прошлогодний бум инфраструктуры ИИ привёл к высокой концентрации сделок и завышенным ожиданиям. Отскок акций Samsung, частично обусловленный ожиданиями высокой доходности для акционеров, выглядит скорее технической коррекцией позиций, чем подтверждением новой восходящей динамики. Ключевым тестом станут отчётность и прогнозы компаний, в первую очередь Micron, которая выступит 24 июня. Инвесторы будут оценивать не столько прошлые результаты, а способность сохранять ценовое преимущество на рынке HBM, видимость заказов и перспективы маржинальности. Если Micron подтвердит сохранение дефицита и повысит прогнозы, это поддержит всю цепочку поставок для ИИ. Однако высокие оценки уже закладывают постоянное превышение ожиданий, поэтому любые признаки замедления роста или расширения мощностей могут привести к новой волне продаж. Таким образом, текущее восстановление — это скорее пауза перед получением новых фундаментальных данных, которые определят, останется ли полупроводниковая тема драйвером рынка.

marsbit1 ч. назад

Отскок на рынке акций полупроводников: это конец технической коррекции или разворот тренда?