工信部：构建“以网管网”监管能力，加快探索大数据、区块链、人工智能等新技术在监管中的应用

币界网Xuất bản vào 2024-08-06Cập nhật gần nhất vào 2024-08-06

币界网报道：

工业和信息化部发布关于创新信息通信行业管理优化营商环境的意见。其中提出，构建“以网管网”监管能力。强化技术赋能监管，推进现有技术监管能力迭代升级，建设互联网数据中心等重点电信业务大数据综合监管平台、面向移动互联网应用程序检测及认证公共服务平台，强化业务合规经营情况的线上监测分析、调查取证能力，健全技术监管体系。加快探索大数据、区块链、人工智能等新技术在监管中的应用，推行远程监管、线上监管方式，进一步提升监管效能。（工信部网站）

Nội dung Liên quan

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, Giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thu hoạch của những gã khổng lồ?

Khi lợi thế kênh phân phối cạn kiệt, các giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thâu tóm của các gập khổng lồ? Bài viết phân tích chiến lược của các công ty lớn như Coinbase, Stripe và Kraken khi họ tiến xuống tầng cơ sở, kiểm soát cơ sở hạ tầng để nắm quyền định giá và giữ lại lợi nhuận. Coinbase xây dựng Base, thu phí sắp xếp từ mọi giao dịch, trong khi Morpho, giao thức cho vay cốt lõi của Coinbase, vẫn phải chia sẻ doanh thu. Stripe mua lại Bridge để phát hành stablecoin riêng, giữ lại lợi nhuận thay vì trả cho Circle. Kraken mua NinjaTrader để có giấy phép giao dịch phái sinh, giảm sự phụ thuộc. Bài viết chỉ ra rằng các giao thức mã nguồn mở có thể tự bảo vệ bằng cách triển khai đa chuỗi (multi-chain). Ví dụ, Morpho và Uniswap không phụ thuộc vào một chuỗi duy nhất. Khi bị mất thị phần trên Base vào tay Aerodrome (do Coinbase hỗ trợ), Uniswap vẫn phát triển mạnh trên nhiều chuỗi khác. Sự gắn kết sâu vào hệ thống back-end của doanh nghiệp khiến việc thay thế các giao thức này trở nên tốn kém và rủi ro, như trường hợp Coinbase vẫn dùng Morpho cho sản phẩm cho vay Bitcoin của mình. Tương lai có thể tiến tới sự thống trị của một vài gã khổng lồ, nhưng các giao thức có năng lực kỹ thuật chuyên sâu, được áp dụng rộng rãi và có chiến lược đa chuỗi vẫn có thể tồn tại trong thế cân bằng lẫn nhau với các nền tảng lớn.

marsbit4 phút trước

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, Giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thu hoạch của những gã khổng lồ?

marsbit4 phút trước

Thách Thức Về Sức Mạnh Tính Toán Trong Cuộc Chơi AI Giữa Trung Quốc Và Mỹ

Dưới bàn cờ AI Mỹ-Trung, sức mạnh tính toán (computing power) là vấn đề cấp thiết. Trong khi các công ty Mỹ như Meta, Google, Microsoft và Amazon đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD để xây dựng cơ sở hạ tầng AI khổng lồ với hàng triệu GPU cao cấp (như H100 của NVIDIA), thì Trung Quốc lại đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng chip đào tạo AI tiên tiến do các lệnh trừng phạt. Sự chênh lệch về nền tảng tính toán là rất lớn: Mỹ có quy mô tính toán gấp đôi Trung Quốc và kiểm soát hơn 70% GPU cao cấp toàn cầu. Điều này cho phép các công ty Mỹ như xAI của Elon Musk hay Anthropic đào tạo nhiều mô hình tham số nghìn tỷ một cách nhanh chóng, trong khi mô hình mạnh nhất của Trung Quốc, DeepSeek V4 Pro (1.6 nghìn tỷ tham số), vẫn đang cố gắng bắt kịp các mô hình 10 nghìn tỷ tham số của Mỹ. Các chuyên gia ước tính Mỹ đang dẫn trước khoảng 8-15 tháng. Ngành công nghiệp chip AI Trung Quốc, với các công ty như Huawei, Biren, Moore Threads, đang phát triển mạnh mẽ nhờ chính sách thay thế nhập khẩu. Tuy nhiên, họ chủ yếu tập trung vào thị trường chip suy luận (inference) ít đòi hỏi hơn, trong khi vẫn gặp khó khăn ở phân khúc chip đào tạo (training) cao cấp. Khoảng cách về hiệu năng tuyệt đối và đặc biệt là hệ sinh thái phần mềm (như CUDA của NVIDIA) vẫn là những rào cản lớn. Dù vậy, đã có những tiến bộ ban đầu. Một số mô hình AI đã được đào tạo thành công trên nền tảng phần cứng trong nước (như chip Ascend của Huawei), chứng minh tính khả thi. Con đường phía trước đòi hỏi sự kiên nhẫn, đầu tư dài hạn và sự hợp tác chặt chẽ trong toàn bộ chuỗi công nghiệp. Với thị trường nội địa rộng lớn, nguồn nhân lực và vốn dồi dào, ngành công nghiệp chip AI Trung Quốc đang dần thu hẹp khoảng cách trong cuộc đua công nghệ mang tính quyết định này.

marsbit5 phút trước

Thách Thức Về Sức Mạnh Tính Toán Trong Cuộc Chơi AI Giữa Trung Quốc Và Mỹ

marsbit5 phút trước

Nghiên cứu mới của nhóm Hà Khải Minh: Sau khi xóa VAE và dữ liệu riêng tư, việc tạo ảnh từ văn bản lại còn mạnh hơn

Nhóm của He Kaiming đã giới thiệu MiniT2I, một mô hình tạo ảnh từ văn bản cực kỳ đơn giản, hoạt động trực tiếp trên không gian pixel mà không cần bộ mã hóa-giải mã VAE. Mô hình này sử dụng kiến trúc Transformer thuần túy (MM-JiT) với hai bộ chuyển đổi văn bản để tích hợp điều kiện, loại bỏ cơ chế tiêm điều kiện AdaLN phức tạp. Nó được huấn luyện theo hai giai đoạn hoàn toàn bằng dữ liệu công khai, với chi phí thấp (3 ngày trên 8 GPU H100). Phiên bản 258M tham số đạt điểm cao trong các bài đánh giá GenEval và DPG-Bench, vượt trội so với các mô hình pixel cùng loại có kích thước lớn hơn nhiều lần. Mặc dù vẫn tồn tại một số hạn chế như hiện tượng rạn nứt ở biên các patch pixel, tác dụng phụ của CFG và khả năng hiển thị văn bản chưa tối ưu, MiniT2I chứng minh rằng việc tạo ảnh từ văn bản chất lượng cao có thể đạt được với kiến trúc tối giản, dữ liệu mở và nguồn lực tính toán học thuật, mở ra hướng tiếp cận "tinh gọn" thay vì "chồng chất phức tạp" trong lĩnh vực này.

marsbit10 phút trước

Nghiên cứu mới của nhóm Hà Khải Minh: Sau khi xóa VAE và dữ liệu riêng tư, việc tạo ảnh từ văn bản lại còn mạnh hơn

marsbit10 phút trước

AI Agent đã 'nuốt chửng' những phân khúc nào trong lĩnh vực Crypto?

Ngành công nghiệp tiền điện tử đang chứng kiến sự dịch chuyển mạnh mẽ sang tương tác do AI Agent dẫn dắt, tối ưu hóa cho các hoạt động "phi con người". Các lĩnh vực cụ thể đã bị "thống trị" bởi Agent bao gồm: 1. **Giao dịch phái sinh (Hợp đồng vĩnh viễn):** Tốc độ và thực thi 24/7 giúp Agent vượt trội. Một cuộc thi cho thấy 43% người tham gia bị thanh lý, trong khi 100% AI Agent sống sót. 2. **Giao dịch chênh lệch (MEV):** Đây là lĩnh vực của robot, nơi các bot tự động quét mempool để tìm kiếm cơ hội. 3. **Tối ưu hóa lợi nhuận:** Phần lớn các giao thức DeFi mới tích hợp AI Agent để quản lý thanh khoản và rủi ro, cho thấy hiệu suất vượt trội so với chiến lược tĩnh. 4. **Giao dịch giao ngay & Tối ưu danh mục:** Agent ước tính chiếm 65% khối lượng giao dịch tiền điện tử toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn tồn tại các "mặt trận" nơi cả Agent và con người cùng hoạt động: * **Thị trường dự đoán:** Agent chiếm ưu thế trong giao dịch chênh lệch ngắn hạn, nhưng con người vẫn giữ lợi thế trong các dự đoán dài hạn đòi hỏi sự tinh tế. * **Cho vay DeFi:** Trong khi bot xử lý việc thanh lý, hầu hết quyết định gửi tiền và vay vẫn do con người đưa ra. Các lĩnh vực **do con người thống trị** rõ ràng là: * **Stablecoin & Thanh toán thẻ:** Phần lớn khối lượng đến từ các giao dịch kinh tế thực tế, chuyển tiền giữa người với người ở các thị trường mới nổi. * **Ví:** Lớp tương tác cuối cùng yêu cầu sự giám sát và chữ ký của con người để phê duyệt. Khi Agent gia tăng, nhu cầu về **lớp xác minh** để phân biệt người và Agent trở nên quan trọng hơn. Các dự án như World/AgentKit, t54, Self Protocol và Kite AI đang xây dựng cơ sở hạ tầng "lớp tin cậy" này, sử dụng bằng chứng zk và xác thực sinh trắc học để đảm bảo trách nhiệm giải trình và an toàn trong nền kinh tế Agent. Tóm lại, trong khi Agent vượt trội trong các nhiệm vụ tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả, con người vẫn giữ vai trò then chốt trong các lĩnh vực đòi hỏi sự phán đoán, bối cảnh văn hóa và tương tác đời thực. Tương lai nằm ở việc xây dựng hệ thống cho phép cả hai cùng tồn tại và hợp tác một cách an toàn.

marsbit16 phút trước

AI Agent đã 'nuốt chửng' những phân khúc nào trong lĩnh vực Crypto?

marsbit16 phút trước

Ngành bảo hiểm đón đối thủ cạnh tranh lớn nhất, thị trường dự đoán mới chính là 'kẻ man rợ ngoài cửa'?

Ngành bảo hiểm, từ lâu đã giữ vị thế độc tôn, đang đối mặt với một đối thủ cạnh tranh tiềm năng lớn: thị trường dự đoán. Các nền tảng như Kalshi và Polymarket đang bắt đầu xâm nhập vào lãnh thổ kinh doanh truyền thống của bảo hiểm thông qua các ứng dụng thực tế. Ví dụ điển hình là việc Kalshi hợp tác với công ty môi giới bảo hiểm thể thao Game Point Capital để cung cấp dịch vụ phòng ngừa rủi ro cho các khoản tiền thưởng của đội bóng rổ NBA, với mức giá cạnh tranh hơn so với các công ty bảo hiểm truyền thống. Polymarket thì hợp tác với Parcl tạo ra thị trường dự đoán biến động chỉ số giá nhà, cho phép người mua/bán nhà tiềm năng phòng ngừa rủi ro về giá. Một quán bar ở New York cũng đã sử dụng Kalshi để "bảo hiểm" cho chiến dịch khuyến mãi "miễn phí đồ uống nếu đội bóng địa phương thắng". Bài học từ các hoạt động cá cược thể thao trong quá khứ (như chiến dịch của "Mattress Mack") cho thấy nhu cầu phòng ngừa rủi ro kiểu này đã có từ lâu. Tuy nhiên, thị trường dự đoán mang lại những cải tiến vượt trội: tính minh bạch cao hơn (vì nền tảng đóng vai trò trung lập), thanh khoản tốt hơn, phạm vi sự kiện đa dạng hơn và cơ chế tham gia công bằng hơn so với mô hình cá cược thể thao truyền thống. CEO của SIG, Jeff Yass, nhận định thị trường dự đoán có thể là cách hiệu quả hơn để phân tán rủi ro cụ thể, chẳng hạn như bảo vệ chủ nhà khỏi thiệt hại do bão. Dù vậy, lĩnh vực mới này vẫn đối mặt với thách thức về thanh khoản, khung pháp lý chưa rõ ràng và rủi ro từ việc xác định kết quả sự kiện. Dù sao, bước đi đầu tiên đã được thực hiện, báo hiệu sự cạnh tranh tiềm tàng đối với mô hình bảo hiểm truyền thống.

Odaily星球日报16 phút trước

Ngành bảo hiểm đón đối thủ cạnh tranh lớn nhất, thị trường dự đoán mới chính là 'kẻ man rợ ngoài cửa'?

Odaily星球日报16 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Hợp đồng Tương lai