道说区块链的个人播客

大家好，这里是道说，欢迎收听今天的节目。今天聊一聊最近大家的一些提问。 - 蛋糕不是问题，分配才是最大问题 在社会制度层面，一般来说有一个比较普遍的看法： 经济制度解决的是生产问题，另一种制度解决的是分配问题。 这两种制度协调得比较好时，社会一方面能源源不断地生产物资，另一方面能保障各个阶层比较公平合理的得到利益。这样，整个社会呈现的就是生产繁荣、消费旺盛的局面。 经济制度有问题的时候，社会就呈现物资短缺的状况。这方面，苏联和东欧就是典型。 我们国家过去几十年来致力解决的就是经济制度的问题，把束缚经济发展的种种桎梏都剥离掉了，所以我们在生产上创造了举世瞩目的奇迹。 在这种情况下，另一种制度哪怕不进行较大的改变，因为生产的极大繁盛所产生的外溢效应也能普遍惠及各个阶层。 但现如今，当我们的生产能力已经足以供应全世界，甚至在很多领域都垄断了全球的产能时，利益分配制度却依然远远滞后于生产能力。这个时候，经济制度所能产生的外溢效应就非常有限了。于是就出现了我们现在看到的种种社会现象。 五月份经济数据所呈现的消费趋势就是这种体现。 - 今年或者明天会引发全球的紧急危机吗？ 经济危机是资本主义经济发展中正常的周期现象，所以下一个经济危机一定会来，只不过不不知道是什么时候。 比起它是今年发生还是明天发生，我更关注的是如果发生，它会给我们普通人带来什么样的影响。 我们现在的状况是：居民无力消费、内需更加疲软，更加依赖出口。 在这种情况下，如果世界发生经济危机，海外的消费被打崩，那我们的状况会更加严峻，普通老百姓承受的压力会更大。 所以对我们普通人而言，现在重要的是抓紧时间深挖洞、广积粮。 - 最近AI股票涨得挺猛的，能说说这方面吗？ AI股票涨得猛不是最近的事了，而是已经持续好几年的事。只不过这个效应正在从最初的GPU芯片越来越猛地扩散到整个产业链。 这个影响不仅发生在美国也发生在中国。 我前面就分享过这方面的看法，AI的发展会怎么拉动上下游的产业链乃至基础的原材料。 对个人来说，在这些领域找一些自己最熟悉，最能看得懂的公司研究，才能找到属于自己的机会。 最怕的是人云亦云，今天听张三说A涨得好就跟风买A。明天听李四说B涨得好，又卖掉A马上跟风买B。这种操作到头来大概率会一无所获，买个寂寞。 - gate上面的美股和港股都是真实股票，不是代币化，怎么看？ 我的看法还是我在前面文章里写的那样。 目前上线美股交易的这些都是CEX，尤其是面向广大中文用户的CEX。 只要是CEX，用户要参与交易都需要注册吧？ 如果需要注册，那就需要KYC。 如果要KYC，普通用户大概率是用国内的税务身份信息去注册。 如果是用国内的身份去注册，当监管的重拳砸到这些交易所，你相信它们仅仅只是把你的资金赶走，还是更有甚者把你的身份信息都交给监管？ 在现在这个如此严厉的宏观环境下，如果你的身份信息被监管拿到，可能面临的是什么后果？ 不妨多关注一下最近各地用户补交税款和被罚款的信息，甚至最近一大堆上市公司都被要求补交税款的信息。 这些信息透露的是什么意涵？ 只要美股代币没有正式进入DeFi领域，国内用户参与都有相当的风险。 如果认为上面这些都不是风险，无所谓，那就按自己的偏好操作。 想参与这些CEX上美股交易最安全的方法只有一个：用户已经是彻底的海外税务身份，那就安全合规了。

周末，一个去中心化GPU算力的项目（https://c0mpute.ai/）突然在网上火了起来。 这是一个既注重隐私，也实现去中心化算力的项目。 在现在的Crypto + AI这个赛道中，被冠以“隐私”和“去中心化算力”的项目不少。在前面的文章中，我就分享过一个去中心化的隐私推理项目venice.ai。 c0mpute和venice这两个项目从字面意义来看都有两个特点： 其一是两者都追求保护用户的隐私； 其二是两者都追求使用去中心化的算力来完成用户发送的（推理）任务。 这两个特点中，第二个特点是两者存在极大差异的点，也是最能充分体现两个项目在技术实现上有着明显区别的地方。 venice用来实现去中心化算力的方式是在网络中寻找一个GPU节点，然后仅在这个节点上完成用户的推理任务。 而c0mpute则不同，它是在网络中寻找多个GPU节点，然后在这些个节点上并行地完成用户的推理任务。 c0mpute是怎么做到这一点的呢？ 它创造性地发明了将大语言模型（LLM）的工作流程进行切片的方法，让一个节点只处理整个工作流程中的部分流程，这样多个节点就可以同时处理整个流程中不同的部分流程，从而实现将用户的一个任务分发到多个节点进行并行处理的方式。 为了便于理解，我们用一个极简的比喻来描述venice和c0mpute两者在处理一个任务上的区别。 假设阿里的千问大模型要完成一个推理任务总共需要3个步骤。 当用户发送一个请求后，对于venice而言，它会在网络中选取一个节点，这个节点会从一而终地处理完所有3个步骤，完成用户的任务。 而对于c0mpute而言，它把这3个步骤分别放到三个节点（A、B、C）上。节点A只完成第一步，节点B只完成第二步，节点C只完成第三步。 当c0mpute接到用户的请求后，它自己有一个协调器，把这个请求划分为3个词元（token 1、token 2和token 3）。 然后token 1先放到节点A上处理第一步。 当token 1在节点A上处理完第一步后，token 1被挪到节点B处理第二步。同时token 2开始在节点A上处理第一步。 这时，节点A和节点B这两个节点开始并行处理用户的需求。 当token 1在节点B上处理完第二步后，会被挪到节点C上处理第三步；当token 2在节点A上处理完第一步后，会被挪到节点B上处理第二步；同时token 3开始在节点A上处理第一步。 这时，节点A、B、C同时开始并行处理用户的需求。 依照上面的处理方式，当token 1、2、3分别都由节点A、B、C处理完后，c0mpute再把所有的结果汇总成一个完整的答案发送给用户。 从上面的两种工作方式我们可以看出： venice是去中心化的选择一个完整的节点处理一个完整的任务； 而c0mpute则通过把大模型的流程进行切片实现了节点的去中心化，使得多个节点可以同时用来并行处理一个完整的任务。 如果大模型被极尽优化地细分切片，则可以调用尽可能多的节点同时并行处理一个任务，从而将任务处理的效率推到极致。 而且，由于一个GPU节点无需跑完一个完整的大模型步骤，而只需要运行部分步骤，所以这个节点对算力的要求就不用太高，理论上小算力（比如游戏级别）的GPU显卡也可以贡献算力，参与到这个网络的协作中来。 c0mpute的技术设想目前已经用个别大模型在若干数量的节点上实验成功了，但它还存在一些问题、还有不少工程技术上的难题有待解决、也还远远达不到上面所描述的那种理想状态。 另外，项目团队目前也非常单薄，似乎只有一个人，所以项目离真正的成熟落地和大规模应用还有一段不小的距离。 但是它给去中心化算力节点运行大模型处理任务开辟了一条理论上可行的新路径，是个很值得关注的发展方向。 回到Crypto + AI的关联，c0mpute和venice类似，其实它们在核心的技术实现上并没有使用加密技术，仅仅只是在支付部分使用了稳定币，并且在融资阶段使用了加密平台进行融资，所以严格意义上来说，c0mpute只是借助了加密技术的金融手段。 但也正是因为加密技术作为金融手段具有传统金融无法比拟的灵活性和便捷性，它才更容易催生和助力这类“无名小卒”的创新和发明，才能让生态时不时看到活力四射的新生命。

大家好，这里是道说，欢迎收听今天的节目。 最近有几则新闻很值得注意： - 在队友亚马逊的“帮助”下，Anthropic的Fable 5和Mythos被美国政府给管控了，导致这两个模型被立马下线。 - Anthropic的Dario Amodei在G7会议上提议对一些国家的AI进行严格的管控和防范，并且得到了一些国家比如加拿大的附和。 - Anthropic和OpenAI很快将会要求个人用户提供更加严格的身份信息。 看到这些新闻，我并没有很意外，只是觉得这种脱钩来得比想象中的快太多了。 以Anthropic的商业模式来说，它主要面向的用户和获得的利益大头就是来自企业用户。 这些严厉的验证措施并不大会影响企业用户，而主要影响个人用户。因此这些措施对它的营收不会产生很大的影响。 但作为主要面向个人消费者的OpenAI来说，它也采取类似的措施则说明： 占据业界顶流位置的闭源大模型公司无论是出于意识形态还是出于国家安全的考虑，未来都会主动或者被动被严格监管。 这种监管明面上看起来现在只发生在美国，但未来一定会发生在所有部署了主权大模型的国家和地区。 在这种监管下，受影响最普遍的就是个人用户以及中小创业公司（比如现在的一人公司）。 虽说个人用户和中小企业在AI的使用方面不如企业用户那样高频，对闭源大模型公司的收入贡献也比不上企业用户，但如果放眼全世界，这个群体在绝对基数上也是相当大的，市场规模也不会小。 除此以外，这种严厉的监管和限制还会产生另一个问题，这个问题现在看不明显，但越到未来越会显现： 这种监管和限制把对闭源大模型的使用严格限制在了人类这个用户群体上。而我相信越到未来越有可能AI才是AI真正的大用户。 未来，对普通人而言，很可能大多数情况下与AI的交互是人类给自己的（管家）AI Agent发送语言指令，然后这个AI Agent再去调用不同细分领域的专业AI工具完成指令。甚至一个AI Agent下还有多个专属的AI Agent，每个专属AI Agent再去负责处理专职任务。 对于这些AI Agent，它们调用AI工具时，是无法像人类这样刷脸或者刷视频验证身份的。 而且未来AI Agent的数量很可能会大大超过人类用户的数量。 所以无论从个人用户、中小企业以及AI Agent的角度看，现在这些顶流的闭源大模型未来可能都不是它们会高频使用的理想工具，或者说不是它们用来处理日常繁琐任务的理想工具。 而能适应和满足这部分用户高频刚需的很可能包括基于加密资产支付的去中心化AI。 基于加密资产的支付免去了AI Agent在支付环节可能碰到的障碍。 去中心化AI解决了因为显卡禁运可能在推理效率方面产生的差异；也能通过开源模型很好地规避监管障碍；也能根据需要随时切换节点，选择服务稳定的供应商。 甚至有没有可能，未来直接在区块链节点的虚拟机上运行大语言模型，彻底解决模型监管的问题？ 以上就是本期节目的所有内容，感谢大家的收听，这里是道说，欢迎收听今天的节目。

大家好，这里是道说，欢迎收听今天的节目。 Space X的上市无疑是近一段时间的大热点。公司股价在上市后一连几天的表现也是相当惊人，从IPO的135美元最高冲到了超过200美元。 很多国内外自媒体作者都表示：不管公司未来的业绩如何，都会买上一股，“先干为敬”------致敬这个创造人类奇迹，突破人类边界的公司和创举。 Space X是近100年来人类屈指可数的最伟大的科技公司之一。 若干年后，当后人书写人类外太空探索史的名人列表时，马斯克应该是和加加林、捷列什科娃、阿姆斯特朗并列的英雄。 不过热情总会褪去，理性总会回归。从投资的角度来看，Space X的商业模式到底如何，这是一个投资人更关注的议题。 一些知名的投资者认为Space X是新世代的东印度公司，是开拓人类商业边疆的开拓者。 对此我倒是更认同一位科技博主的观点： Space X不是东印度公司，两者的商业模式有着明显的区别。 东印度公司成立以前，欧洲对东方的丝绸、茶叶、瓷器就已经有了着极大的市场需求，只是因为地理障碍，这个需求无法满足，因而造成了巨大的供需矛盾。而东印度公司的成立正好解决了欧洲的这个刚需，因而立刻就获得了惊人的贸易收入。 而Space X现在的业务主要是在太空部署通信网络，这个需求目前在快速增长，但并不那么的刚需；至于其憧憬的未来在太空部署AI、能源等，这个需求现在也不是当下地球特别紧迫的刚需。 除此以外，Space X现在暂时也没有其它能从太空带回给地球的资源了。 所以Space X的商业模式并不像当年的东印度公司那样马上解决了当时业已存在的急迫刚需，而更类似于着眼未来，解决人类未来即将涌现的需求，比如超大规模的太空电站、超大规模的太空数据中心、超大规模的太空AI基础设施。 这也是海外众多投行对Space X商业模式的一般性看法。 在众多投行中，高盛给出了一个相当乐观的估计： 预计在2030年Space X的年收入（注：收入，非净利润）将达到4740亿美元。 我们就以这个乐观估计来大概估算一下它的价值。 假如我们按英伟达的净利润比50%来算，那么4740美元的年收入对应的净利润就是2400亿美元。如果再按照20倍的P/E来估算，那2030年的估值大概就是4.8万亿美元。 正好这两天段永平在雪球上也发表了他对Space X的看法（大意是）： 如果5到10年（2031年-2036年）后，Space X年收入能达到1500亿，那么3万亿美元的估值也不算太离谱。 根据他在问答录里的用词习惯，他这里说的年收入大概率指的是净利润，即年净利润1500亿美元。如果我们也按20倍的P/E来算，那这个净利润对应的估值就是3万亿美元。 所以Space X五年到十年后可能的估值大概在3万亿 ~ 4.8万亿美元之间。 这个估值离不离谱呢？ 我们可以从利润反推收入来分析。 同样按净利润占比50%来反推，1500亿美元的净利润对应的年收入就是3000亿美元。 所以，按段永平和高盛的估计，Space X五到十年后的年收入大概在3000亿美元 ~ 4740亿美元。 又根据高盛的估计，届时来自AI的收入大概占Space X总收入的68%，也就是2040亿美元 ~ 3220亿美元。 这些AI收入未来可能来自那些现在正在大力投资AI基建或者对AI算力有巨大需求的巨头。 根据AI的估算，美国2026年对算力需求的花费大概在8100亿美元 ~ 9100亿美元。如果五年后，这个花费翻倍，那么每年花费的金额就是16200亿美元~18200亿美元。 也就是说五年后Space X自己组建的太空AI算力如果能够占据美国市场对算力需求的五分之一到三分之一，上面那个估值范围就不算太离谱。 5年的时间距今也不算长。Space X届时到底能做到多大，能否在科技之外完成商业上的壮举，我们就让时间来见证吧。 希望它成功。 以上就是本期节目的所有内容，感谢大家的收听，这里是道说，我们下期节目再见。