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量子计算威胁逼近，加密货币或先于银行暴露风险

量子计算对依赖加密技术的系统构成潜在威胁，而加密货币因其去中心化和公开账本特性，可能成为最早面临实际风险的技术领域。专家指出，加密货币如同“矿井里的金丝雀”，其去中心化特性使它可能最先受到攻击。一旦量子计算机具备破解椭圆曲线密码学的能力，就可能从公钥反推私钥，威胁数字资产安全。业界预估，具备密码学相关能力的量子计算机可能在2029年左右出现。 与传统金融机构不同，比特币等去中心化网络的升级依赖广泛共识，治理过程缓慢。例如，2017年的SegWit升级曾引发社区分裂。研究指出，将比特币网络迁移至后量子密码学标准需大量时间，且必须在量子计算机实用化前完成，否则已暴露公钥的资产仍面临风险。相比之下，传统金融机构的决策更快速集中。 量子威胁并非仅在“Q日”突然爆发，只要攻击者能在数据或资产失去价值前完成破解，风险就已显现。目前约有三分之一的比特币公钥已永久暴露，更易受“静态攻击”。加密货币行业需警惕，技术方案或已存在，但治理协调的速度将成为关键考验。

marsbit6 小時前

量子计算威胁逼近，加密货币或先于银行暴露风险

marsbit6 小時前

比特币（BTC）和加密货币面临严峻威胁：它们可能成为首要目标！

量子计算的快速发展对加密货币市场乃至整个加密体系构成威胁，其中比特币（BTC）与加密货币可能首当其冲。专家指出，尽管目前尚不存在能破解比特币椭圆曲线加密的量子计算机，但行业普遍预测，具有密码破解能力的量子计算机可能在2029年左右出现。谷歌近期研究显示，破解比特币和以太坊加密所需的物理量子比特数量已较先前估计减少约20倍，意味着威胁比预期更近。Quantum Xchange首席执行官埃迪·泽维贡强调，加密货币可能成为量子攻击的首要目标，主要风险并非来自当前加密技术，而在于区块链网络升级进程缓慢，难以快速应对量子威胁。微软、IBM等公司的巨额投资也加速了量子计算的进展，加剧了加密领域的紧迫性。

cryptonews.ru18 小時前

比特币（BTC）和加密货币面临严峻威胁：它们可能成为首要目标！

cryptonews.ru18 小時前

投资人上海暴走2万步

第九届世界人工智能大会（WAIC）在上海举办，盛况空前，展览面积超10万平方米，1100余家企业、3000余项展品亮相，超300款产品全球首发。门票一票难求，氛围热烈，被业内称为“AI投资人不能错过的年度盛会”。 展会呈现从“比参数”到“比落地”的显著趋势，众多企业展示了可直接跑通真实场景的产品和量产数据。大会采用“三地四馆”联动，其中世博馆人气最旺：H1馆聚焦大模型与智能体落地（如MiniMax、Kimi发布新模型）；H2馆集中展示算力（如华为昇腾大规模方案）；H3馆成为机器人主场，宇树、智元等200多家企业展示了从行走走向作业的具身智能真机；H4馆则汇聚了160多家优秀初创公司，吸引众多投资机构驻足。 投资人成为大会活跃群体，日程排满，穿梭于各展馆、论坛和闭门路演之间。大会同期举办了大量由投资机构主导的周边活动，形成密集的交流与投资对接网络。 WAIC的火爆反映了当前AI投资热潮。2026年上半年，国内具身智能赛道融资额超900亿元，整个AI赛道融资事件超1200起，总金额突破3000亿元，占据VC半壁江山。百亿估值独角兽不断涌现，多家公司已明确上市计划。行业共识在于，AI领域必将诞生万亿级公司，且速度可能快于互联网时代。头部企业如智谱、DeepSeek、Kimi的高估值以及海外对标，预示着中国AI赛道天花板尚未触及。投资人正积极寻找和描绘下一个十年的技术版图与潜在巨头。

marsbit07/19 07:27

投资人上海暴走2万步

marsbit07/19 07:27

量子计算逼近「Q 日」：加密政策、投资逻辑与风险管理如何重塑

随着量子计算日益逼近可能破解当前加密算法的“Q日”，其对加密领域的影响正从理论担忧转变为实际规划议题。加密投资的下一阶段将同时受到监管清晰度和密码学演进的双重塑造，而量子准备度正成为投资者必须关注的核心风险。大型科技企业和政府机构已加速推动后量子密码学迁移，这意味着成功的加密项目不仅需要监管适应能力，还必须具备长期密码学升级计划。对于政策制定者而言，加密监管需超越传统的证券或消费者保护范畴，将区块链的密码学基础设施韧性视为金融系统的关键部分，并鼓励风险披露、制定升级计划以防范未来危机。

Foresight News06/29 07:11

量子计算逼近「Q 日」：加密政策、投资逻辑与风险管理如何重塑

Foresight News06/29 07:11

AI 席卷全球，Crypto + AI 为何一片惨淡？

这篇文章探讨了在人工智能（AI）蓬勃发展的背景下，区块链（Crypto）与AI结合的赛道为何表现惨淡。文章通过需求侧分析，将“区块链+AI”领域划分为四个细分赛道：去中心化算力、去中心化存储、模型验证与隐私保护、AI智能体基础设施。 文章指出，当前困境的核心并非技术结合逻辑矛盾，而是严重的供需错配。传统AI产业的核心需求是短期性能提升、成本优化和基建稳定性；而现有的区块链AI方案多聚焦于数据主权、去中心化和透明校验等长期或次要议题，且往往在性能或稳定性上存在妥协，导致企业缺乏迁移动力。 具体来看：去中心化算力和存储虽有逻辑合理性，但技术优势不足以让企业承担切换风险；模型验证和隐私技术因缺乏紧迫的监管驱动而需求滞后；AI智能体基础设施则面临市场需求（当前聚焦内部自动化）与技术愿景（服务未来跨网络自治智能体）不匹配的问题。目前，唯有AI智能体支付赛道，因区块链与传统金融均未妥善解决行业痛点，而具备直接竞争的条件。 文章认为，该赛道缺乏标杆性落地案例是阻碍其获得主流关注的关键。其长期价值依然存在，但未来发展取决于能否有效适配市场真实需求：要么主动补齐短期性能短板以融入现有AI产业链，要么坚持布局，等待下一代AI范式成熟带来需求爆发。

Foresight News06/29 06:14

AI 席卷全球，Crypto + AI 为何一片惨淡？

Foresight News06/29 06:14

第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？

在AI能耗问题日益成为行业瓶颈的背景下，前Databricks AI负责人Naveen Rao创立的Unconventional AI公司发布了其首个大规模生成模型Un-0。该模型的核心创新在于利用“模拟耦合振子系统”作为计算原语，通过物理系统的自然演化过程来完成图像生成任务，旨在将AI推理能耗降低至现有系统的千分之一。 Un-0的工作原理基于Kuramoto振子模型。成千上万个振子根据其固有频率和相互间的耦合关系，在时间维度上自然演化、同步或形成特定模式。模型的训练主要学习振子间的耦合矩阵和固有频率。生成图像时，系统首先随机初始化振子相位，然后通过条件振子输入类别标签（如“火山”）进行引导，接着让物理系统自由演化，最后在特定时刻读取振子相位状态，并通过一个轻量级解码器将其转换为图像像素。 在ImageNet 64×64数据集上，拥有3.22亿参数的Un-0模型取得了FID 6.74的成绩，其生成质量已接近一些早期主流图像生成模型（如BigGAN、iDDPM）发布时的水平，但与当前最先进的传统模型（如EDM）相比仍有差距。Unconventional AI强调，Un-0并非旨在立即成为性能冠军，而是一个“概念验证”，证明了利用物理动力学系统执行现代AI大规模生成任务是可行的。 该技术路线的长远目标是构建一种新型的非传统计算硬件，将计算与记忆合并于同一物理实体中，从而避免冯·诺依曼架构中数据搬运带来的巨大能耗。Un-0的出现，标志着AI计算范式向利用物理系统固有动力学特性转变迈出了重要一步，为未来实现能效数量级提升的AI硬件开辟了新路径。

marsbit06/26 10:53

第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？

marsbit06/26 10:53

BitTorrent 推出 BTTInferGrid：用于可扩展 AI 推理的去中心化基础设施层

BitTorrent推出BTTInferGrid：面向可扩展AI推理的去中心化基础设施层 BitTorrent近日宣布战略推出BTTInferGrid，这是一个专为AI推理构建的去中心化GPU计算网络。该平台通过聚合全球闲置的GPU算力，旨在连接日益增长的AI工作负载需求，为全球开发者提供一个开放访问、可验证安全且按需付费的计算基础设施。 AI行业正经历从模型训练到推理部署的根本性转变，未来超过70%的算力需求将来自推理环节。然而，传统中心化云服务面临三大瓶颈：需求波动导致资源配置僵化与高成本；GPU租赁价格飞涨抑制创新；全球大量碎片化的闲置算力无法被有效利用。 BTTInferGrid采用去中心化边缘计算架构和DePIN模式来破解这些难题： * **供应端**：整合零散的闲置GPU资源，通过代币激励让硬件提供者将其转化为可产生收益的资产。 * **需求端**：为AI开发者提供成本更低、可扩展的按需推理服务，显著降低中小团队的进入门槛。 该平台的核心优势包括：极低的准入门槛以实现快速GPU聚合；利用区块链技术进行任务验证和信誉评分，确保服务可靠与防篡改；以及建立在真实AI需求驱动之上的可持续经济模型。 BTTInferGrid的发展路线图将分三阶段进行：2026年启动网络并验证服务；2027年加强网络并扩展支持更多AI模型架构；2028年及以后，致力于成为Web3原生的基础AI设施层。平台基于久经考验的BitTorrent和BTFS（BitTorrent文件系统）构建，继承了其在大规模去中心化资源调度方面的成熟经验，旨在为去中心化AI时代提供基础性的算力支撑。

TheNewsCrypto06/18 07:33

BitTorrent 推出 BTTInferGrid：用于可扩展 AI 推理的去中心化基础设施层

TheNewsCrypto06/18 07:33

「英伟达概念股」CoreWeave联创访谈：AI 需求似乎每天都在加剧

这篇采访揭示了AI算力需求持续升温的现状，而瓶颈正从单纯的GPU短缺转向更复杂的基础设施挑战。 CoreWeave作为领先的新型云服务商，其高管指出，由智能体、推理和企业级应用驱动的AI需求“每天都在加剧”。需求结构正在变化：随着智能体AI兴起，CPU和存储的重要性显著上升，新一代数据中心必须为此重新设计。 目前，真正的瓶颈已不仅是GPU，而是具备供电条件的数据中心壳体（powered shells）及其内部组件（如CPU、存储）的供应链、电工等整体工程交付能力。谁能更快、更稳定地规模化部署这些复杂基础设施，谁就能在竞争中占据优势。 CoreWeave凭借其独特的市场位置——同时服务OpenAI、Anthropic等头部AI实验室和大型云厂商——能够提前洞察客户需求并据此规划。其商业模式强调“客户驱动”，根据客户明确要求配置基础设施，并通过长期合同锁定成本，以隔离HBM内存等组件价格波动的影响。 展望未来，下一代算力平台（如Vera Rubin）的部署预计将在今年晚些时候启动，并在2027年迎来大规模爬坡。竞争的核心正从芯片采购转向涵盖供电、部署、供应链和成本优化的综合工程能力。

marsbit06/18 03:00

「英伟达概念股」CoreWeave联创访谈：AI 需求似乎每天都在加剧

marsbit06/18 03:00

如果 AI 泡沫已经在破了，谁会真正留下？

AI行业存在泡沫已成为市场共识，观点两极分化：达利欧认为泡沫已高，黄仁勋则视其为巨大机遇的开始。文章指出，泡沫类似于2000年互联网泡沫，虽导致市场暴跌和公司倒闭，却沉淀了关键基础设施（如海底光缆、宽带），为后来亚马逊、Netflix等巨头崛起奠定基础。当前AI领域，巨头正投入数千亿美元建设数据中心、电力、GPU等基础设施，而应用层收入尚未完全匹配，形成“基建投入远大于应用收入”的明显落差。 然而，AI推理成本（Token成本）已暴跌超99.7%，这使得企业AI支出不降反升。成本下降解锁了大量长尾需求，AI正从聊天工具深入代码、医疗、金融、制造等行业的真实工作流，进入智能体与多模态应用时代。市场正在自我净化，淘汰缺乏核心竞争力的“套壳”公司，但AI赋能千行百业的大趋势不可逆转。 未来，价值将从资本支出（CapEx）的基础设施层，逐渐转向运营支出（OpEx）的应用层。那些能真正解决垂直行业痛点、重塑业务流程的AI原生企业将获得超额利润。尽管估值存在压力，但企业盈利增长有望逐步消化高估值。最终，泡沫破裂后留下的将是坚实的基础设施和高度优化的技术，推动社会进入一个所有行业均由AI驱动的智能时代。泡沫终会破灭，但底层的生产力革命真实无水分。

marsbit06/15 04:41

如果 AI 泡沫已经在破了，谁会真正留下？

marsbit06/15 04:41

红杉对话黄仁勋：计算模式迎来60年巨变，你不会被AI取代，但会被“善用AI的人”降维打击

来源：红杉资本 编译：Yuliya, PANews 红杉资本合伙人康斯坦丁·布勒与英伟达创始人兼CEO黄仁勋展开对话，探讨计算技术的根本变革。黄仁勋指出，计算模式正经历60年来的巨变：从过去的数据存储与检索，转向实时生成与定制。未来的每个像素、声音、视频都将根据用户上下文实时生成，这催生了“AI工厂”——大规模生产智能的计算设施。 黄仁勋将AI工厂比作新时代的“发电机”，它输入电能，输出数字化的智能（Token）。他预测，未来智能网络将像电网和互联网一样包裹全球，不仅人类使用，还会有上千亿个AI智能体在互联网上协作工作。 针对AI对就业的影响，黄仁勋反驳了“AI取代人类”的恐慌论。他强调，自动化提升的是效率，而非消灭职业。他以放射科医生和软件工程师为例：AI辅助反而扩大了行业规模与人才需求。真正的风险在于，“人们不会因AI失去工作，但可能被善用AI的人取代”。他鼓励所有人积极拥抱AI，将其作为能力升维的工具。 在投资层面，黄仁勋提出“五层蛋糕”模型：能源、芯片与计算设施、基础设施、模型层、应用层。AI生态当前年投入约1万亿美元，未来规模可能达20万亿美元，涵盖能源、硬件、软件及各行业应用，创造大量新机会。 黄仁勋总结，AI是赋予人类超级能力的技术，当前关于失业的叙事多为误导。企业与国家应聚焦AI带来的确定性机遇，加速融入智能时代。

marsbit06/12 02:59

红杉对话黄仁勋：计算模式迎来60年巨变，你不会被AI取代，但会被“善用AI的人”降维打击

marsbit06/12 02:59

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