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谷歌推出Veo 3：一款先进的AI驱动视频生成工具，重新定义媒体创作
谷歌推出了Veo 3，这是其最先进的由人工智能驱动的视频生成工具，能够制作出高度逼真的视频片段，细致地再现人类制作的电影的质量和细腻之处。在最近的Google I/O大会上宣布后，Veo 3目前在美国向Google AI Ultra订阅者提供，月费为249美元。这项强大的技术比竞争对手如OpenAI的Sora有了显著的飞跃，特别是在无缝整合对话、配乐和音效方面，创造出沉浸式的视听体验。 一段令人动容的展示来自电影制片人兼分子生物学家哈舍姆·艾尔-盖利，他的一段病毒式视频展示了AI生成的角色讨论自我意识，引发了社交媒体上的广泛关注和担忧。Veo 3的发布，引发了创作者、行业专家和伦理学者之间热烈的讨论。许多内容创作者欢迎它潜在的优势，包括降低制作成本、简化工作流程以及实现过去成本高昂或复杂的创意叙事。 然而，逼真的AI生成视频的兴起也带来了复杂的伦理和创作问题，如作者身份、同意权和艺术完整性。存在被滥用进行欺骗性媒体制作、未经授权使用肖像以及传播虚假信息的风险。电影行业在整合这一技术的同时，也面临保护职业标准和创作权益的不确定性。关于AI生成内容的归属权，以及未获许可合成演员肖像的法律保护问题，仍未得到解决。 除了法律和伦理的挑战外，社会还必须应对区分真实媒体与伪造内容的难题。随着AI视频越来越具有说服力，建立相关框架和验证技术变得尤为重要，以防止欺骗和操控。Veo 3标志着AI快速发展与创意媒体交汇，为艺术家提供了激动人心的工具，同时也引发了关于适应不断演变的数字内容创作的更深层次社会讨论。 随着这项技术的不断成熟和应用的扩大，开发者、政策制定者、艺术家和公众之间的合作变得至关重要，以建立伦理准则、法律框架和实际解决方案。这一共同努力对充分利用AI视频生成的优势、同时减少其风险具有重要意义。 总之，谷歌的Veo 3是AI驱动媒体生成的一个里程碑，呈现出前所未有的逼真度和视听整合能力。其推出不仅拓展了内容创作的边界，也引发了关于越来越先进的AI技术在创意艺术中所承担责任和面临挑战的紧迫讨论。
Brief news summary
谷歌推出了Veo 3，一款先进的由人工智能驱动的视频生成工具，该工具现已通过Google AI Ultra在美国上市，收费为每月249美元。在Google I/O大会上宣布的Veo 3能够生成高度逼真的视频，通过无缝结合对白、配乐和特效，模拟人类制作的内容。影片制作者哈什姆·阿尔盖里（Hashem Al-Ghaili）展示了其强大功能，发布了一段关于自我意识的病毒式AI视频，引起了广泛关注，并在网上引发伦理讨论。虽然Veo 3为讲故事者开辟了新的创作空间和具有成本效益的可能性，但也引发了关于著作权、隐私、深度伪造和虚假信息的担忧。电影行业需要在创新和法律伦理标准之间找到平衡，确保对AI生成图像的管理和规范。此外，社会也需要可靠的方法来验证和鉴别内容，以防止滥用。Veo 3彰显了媒体领域AI技术的快速发展，同时凸显了开发者、政策制定者和艺术家之间紧密合作，建立道德准则的迫切需求。这个工具拓展了创意的可能性，但也强调了未来数字内容所承担的重要责任。
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到2034年，资产管理行业区块链市场规模
资产管理区块链市场规模与预测（2025–2034） 资产管理中区块链市场利用区块链技术提升金融资产管理的透明度、安全性和效率。对增强安全性、透明度和运营效率的不断增长的需求推动了全球市场的增长。 主要市场亮点： - 2024年，北美引领全球市场，占据最大份额。 - 预计2025年至2034年，亚太地区将实现显著的复合年增长率（CAGR）。 - 按组成来看，平台在2024年占主导地位，而服务在2034年前将实现显著增长。 - 在应用方面，合规与风险管理在2024年占最大份额；智能合约在预测期内将快速扩张。 - 云部署在2024年居领先地位，预计本地部署将实现最快增长。 - 2024年，银行和金融机构是最大终端用户；对冲基金和养老基金预计将显著增长。 人工智能对资产管理中区块链的影响： 人工智能（AI）通过与区块链的结合正在革新金融服务，提升风险管理、欺诈检测和信用评估能力。AI优化智能合约、安全性和效率，提供趋势预测、风险识别和资产策略优化的预测分析。这种协同作用促进了区块链基础资产管理中的透明度、信任和降本创新。 市场概览： 区块链在资产管理中促进了数字资产的投资、交易与管理，约有64%的行业采用企业管理的数字资产。主要采用区块链解决方案的行业包括金融与银行、供应链、房地产和医疗行业，提升透明度、降低成本、增强安全性并推动金融包容性。 实时结算方案和通过智能合约实现的自动合规需求不断增加。分布式账本技术（DLT）、不可篡改性、加密技术、智能合约和代币化等核心特性提供了巨大的增长机会。领先厂商如IBM、微软、SAP SE和甲骨文在多个行业提供解决方案。 2025年联邦动态： - 2025年5月15日：SEC专员赫斯特·M·皮尔斯发表题为《沿着旅程的增量步骤》的文章，回应SEC交易与市场部门关于加密资产和分布式账本技术的常见问题解答。 - 2025年5月7日：货币监理署（OCC）发布解释性信函1184，明确国家银行在加密资产托管和执行服务中的权限，同时强调风险管理和合规。 采用驱动因素： - 政府去中心化倡议推动区块链在数字身份、货币政策和资产管理中的应用。 - 区块链的不可篡改账本增强安全性和透明度，降低欺诈和伪造风险。 - 自动化带来的效率提升和成本节省，减少中介环节和流程时间。 - 代币化提升流动性和所有权便利，强化资产交易安全性。 - 联邦区块链提供安全、可扩展的多方协作平台，适用于保险、金融服务、供应链和档案管理。 市场动态： 推售因素： - 去中心化网络提供安全透明的资产管理，减少中介，支持代币化、去中心化金融（DeFi）和供应链追踪。 限制因素： - 高昂的实施成本（基础设施、专业知识和培训）对小型实体构成挑战，不过云端解决方案可缓解初期投资压力。 - 监管不确定性和频繁变化的规章限制投资和创新，因不同司法管辖区存在合规难题。 机遇： - 采用分布式账本技术和资产代币化支持实时结算、降低成本、提升透明度和流动性。主要应用涵盖数字资产、艺术品、收藏品和房地产。现代化旧系统也推动了这些趋势。例如，2025年4月，Kin Capital在区块链平台Chintai上推出了一只1亿美元的房地产债务基金，最低投资额较低。 细分市场洞察： 组件： - 平台在2024年占据主导地位，因需求推动可扩展、可定制的区块链基础架构，以支持去中心化应用（dApps）、智能合约、代币化、资产追踪和监控。 - 服务（托管、后台、结算、咨询、实施、集成、维护）将实现强劲增长，提升透明度、可扩展性和安全性。 应用： - 2024年，合规与风险管理占据主要地位，因区块链在降低欺诈、确保数据准确性和遵守法规中发挥关键作用。 - 智能合约作为第二大细分市场，可以自动化交易、提高透明度、降低欺诈风险和消除手动流程，支持自动结算和合规。 部署类型： - 云部署在2024年份额最大，因其成本效益和可扩展性尤为受青睐，公共云尤为普遍。 - 到2034年，本地部署预计将实现最快增长，受大型企业偏好控制、安保、定制化和高可靠性所驱动。 终端用户： - 2024年，银行和金融机构通过采用区块链解决方案优化资产代币化、智能合约和数字托管，实现流程自动化和提升客户资产安全。 - 对冲基金和养老基金位居第二，利用区块链简化基金管理、净资产值计算、认购流程和投资者数据管理，同时提升透明度和合规性。 2025年重要法规： - 2025年5月7日，新罕布什尔州通过HB 302法案，允许州财长投资公共基金（最高5%）于数字资产和贵金属作为战略储备。 区域洞察： 北美凭借早期技术采用、坚实的基础设施、法规支持和大量区块链创业投资，占据主导地位。合作推动加密货币交易。美国在探索区块链潜力及政府支持以实现成本效益和安全的数字资产管理方面领先。2022年，政府和私营部门在区块链领域投资了42亿美元。未来规划包括成立加密咨询委员会以促进创新，以及建立国家比特币储备。 亚太地区预计将实现最快增长，受法规逐步完善、数字经济扩展和政府倡议推动。东南亚和中东地区的发展速度较快，得益于与美国监管框架的协调以及新加坡和阿联酋等成熟中心。不断的地缘政治问题也促进了安全区块链资产管理系统的建设。 2024年主要市场包括中国、日本、新加坡和印度： - 中国领跑，政府支持的区块链项目（如NEO、TRON、Qtum、VeChain）促进去中心化应用和扩展性发展。 - 新加坡通过逐步授权和反洗钱/反恐融资的法规推动行业增长，中央银行于2024年4月颁布了加密资产托管规则。 主要市场参与者： - Coinbase Global Inc
英伟达与富士康的合作引发地缘政治担忧
在2025年台北 Computex 展会上，英伟达CEO黄仁勋受到如明星般的欢迎，彰显出英伟达与台湾关系的日益紧密。英伟达市值达3万亿美元，正大幅拓展与台湾企业的合作，特别是与富士康（鸿海精密工业）之间的合作。这一合作关系是英伟达在亚洲业务不断扩展的关键，也是其在人工智能技术与基础设施方面领跑的战略举措。作为英伟达AI服务器供应链中的重要制造商和关键供应商，富士康正在加强合作，联合在台湾开发一座大型AI超级计算机。这一项目还涉及全球领先的半导体代工厂台积电，以及台湾政府的支持，旨在巩固台湾作为全球AI和先进计算中心的地位。 此次合作将英伟达的Omniverse软件——一款强大的AI驱动仿真平台，用于创建逼真的制造模型——与富士康现代化其庞大的工厂网络的努力结合起来。通过AI仿真，富士康旨在提升效率、减少停机时间并改善产品质量，展示了AI在工业中的实际应用价值，而不仅仅是计算能力的体现。 然而，英伟达与富士康日益加深的合作也引发了复杂的地缘政治问题。虽然富士康是台湾企业，但其约75%的制造在中国大陆进行，而中国政府正积极推动其AI和半导体计划。美国国家安全官员密切关注此类技术转让，担心合作可能无意中助长中国的科技与军事野心。英伟达的先进技术融入富士康网络，引发美国监管机构对共享的人工智能和半导体相关知识以及可能的用途进行严格审查。 作为回应，美国当局加强了对涉及中国的科技合作的监管，尤其是在对国家安全至关重要的行业。这一加强审查的措施对像英伟达这样具有全球布局的跨国科技公司构成了挑战，他们必须在知识产权、全球制造和地缘政治紧张局势中权衡取舍。 展望未来，尽管英伟达与富士康的联盟推动了创新和产业现代化，但也面临日益增长的监管和政治挑战。政府、行业领袖及其他利益相关方的持续对话，将在平衡技术进步与安全考虑方面至关重要，以保护关键技术优势，同时促进生态体系的健康发展。 总之，2025年Computex上的这些公告，标志着半导体与人工智能进入一个变革的新时代，这一切都由融合软件创新、制造专业知识和政府支持的合作驱动。英伟达在台北的盛大欢迎象征着台湾在塑造AI与高性能计算未来中的核心角色，在全球经济竞争和地缘政治复杂局势中扮演着关键的战略地位。
由于存款在区块链上激增，DeFi投资者蜂拥进入Hyperliquid协议
Hyperliquid区块链上的加密货币存款，在其成立仅三个月之际，正呈现出显著的快速增长，主要由去中心化金融（DeFi）协议和参与者的涌入推动。 周五，Hyperliquid的代币价格创下历史新高，达到了37美元，从而推动区块链上的加密货币总存款达到创纪录的水平。 自二月推出以来，这个兼容以太坊的Hyperliquid区块链累计存款总额已超过13亿美元。其兼容性使其能与基于以太坊的协议和智能合约实现无缝整合。 虽最初以其链上永续合约交易所Hyperliquid而闻名，但该平台现在在DeFi领域获得了显著的关注，吸引了投机者和开发者，纷纷希望在这一快速扩展的区块链上获利。 仅在过去一周，Hyperliquid上的加密资产存款就增加了超过25%，主要由DeFi用户寻求对这一迅速增长的区块链的敞口推动。 这种增长扩展到区块链上的多个DeFi协议，创造了新的纪录指标。 在Hyperliquid上运营的借贷协议Morpho，受到月内最大涨幅的青睐，其锁仓总价值（TVL）猛增400%，超过9000万美元。Morpho于四月在Hyperliquid上线。 类似地，Upshift是一个提供五条链上的机构收益平台，也于四月在Hyperliquid上线，其存款金额在五月仅一个月内就增长超过200%，达4300万美元。 这些发展凸显了以太坊兼容性的重要性，使成熟项目能够方便地扩展到Hyperliquid。Morpho和Upshift的成功，可能会激励其他协议在此平台上扩展链上服务。 此外，Hyperliquid独有的协议也在经历大量资金流入。 去中心化交易所和流动性质押协议Valantis，仅用一天时间就将其加密存款几乎翻倍，从周四的2300万美元跃升至周五的超过4300万美元，在过去一个月中，Valantis的存款增长超过1100%。 借贷协议尤为受到Hyperliquid用户的关注。除了去中心化交易所之外，HyperLend作为最大的协议，存款总额超过2
甲骨文将投资400亿美元用于英伟达芯片，以支持OpenAI的新数据中心
甲骨文计划投资约400亿美元，采购英伟达最新的GB200芯片，用于在德克萨斯州阿比林开发的新的数据中心，以支持OpenAI。该设施是“星门”计划的核心部分，这是由OpenAI和软银牵头的一项规模达5000亿美元的全球项目，旨在革新人工智能数据基础设施。阿比林中心预计能提供1
剧透警告：Web3的未来不是区块链
奕嘉·罗苏（Grigore Roșu）Pi Squared的创始人兼首席执行官的观点 挑战区块链在Web3中的主导地位，对那些在比特币、以太坊及其后继者基础上打造职业生涯的支持者来说，或许显得激进。然而，考虑到区块链著名的扩容限制，Web3并不一定依赖区块链即可繁荣发展。相反，它更需要极快的支付系统和可验证的结算机制——区块链只是众多解决方案之一。 虽然区块链解决了双重支付的问题，但引入了一个重大的架构限制：对全序的执着，即每笔交易必须通过全球共识机制按顺序处理。这种模式最初适用于支付，强调安全性和简洁性。但对于要求速度、灵活性和扩展性的Web3复杂应用来说，这种刚性的排序成为瓶颈，限制了吞吐量与开发者的选择。 FastPay的影响正体现了另一类方法的可能性。这个移动汇款应用展示了无需强制全序也能防止双重支付，启发了如Linera等系统，这些系统通过维护局部的独立排序，并实现全球可验证性，提供了另一种解决方案。FastPay还影响了POC、Sui的单所有权对象协议等创新。如果FastPay早于比特币出现，区块链或许永远不会如今日般拥有如此的文化与技术影响力。 批评者可能坚持全序对金融完整性或去中心化至关重要，但这些观点混淆了特定的信任模型方法与概念本身。真正的去中心化依赖于交易的可验证性，而不一定需要严格的全局顺序。 区块链面临的挑战仍在持续。以太坊最近的Dencun升级引入了“Blob”以提升吞吐量，但其核心依然依赖全序。索拉纳（Solana）的Lattice系统，尽管创新，但仍因漏洞和过载而频繁宕机。Layer 2解决方案的繁荣大多只能暂时缓解主网拥堵，通过批处理交易增加延迟，而未能根本解决扩展问题。 “进化或灭亡”这一信条 applicable于传统区块链的投资者和开发者。未来专注于灵活、可验证的支付和结算协议，不依赖固定排序，将实现更高的吞吐和更佳的用户体验。随着去中心化应用的成熟以及AI自主代理与区块链互动，强制执行严格排序的成本将逐渐成为竞争劣势。 这一变革的迹象已日益明显：像Celestia这样模块化的区块链框架，反映出公众对传统区块链“过于僵硬”的认识不断加深。数据可用性层、执行分片、链下验证等创新，旨在将可信验证与限制排序分离。虽然尚未完全摆脱过去，但这些努力指向未来更为灵活的基础设施。 区块链不会消失，它必须转型。其持久的角色可能演变为一个通用的验证者——一个去中心化的公证人，存在于更灵活的生态系统中，而非一个单一的账本。这一必要的进化面临诸多挑战，因为大量资本、意识形态和职业生涯仍深陷于传统区块链的叙事中。 许多风险投资基金、DeFi协议和“以太坊杀手”在财务和声誉上都高度依赖区块链的中心地位。但历史很少青睐抵制变革的旧势力。正如互联网逐渐突破早期封闭的生态圈，Web3也正准备超越基于区块的刚性排序，奖励那些识别并利用这一关键转折点的人。 本文仅供一般信息参考，不构成法律或投资建议。所表达的观点纯属作者个人，不一定代表Cointelegraph的立场。
华盛顿推动加密货币：稳定币和区块链法案显示出监管势头
本周在Cointelegraph的“分散化简明洞察”节目中，我们探讨了美国加密货币立法的一个关键发展。 5月19日，美国参议院以66票对32票通过了“天才法案”（GENIUS Act）的程序性表决。这项具有里程碑意义的法案旨在为稳定币建立一套全面的监管框架。同时，在众议院，众议员汤姆·艾默（Tom Emmer）重新提出了区块链监管确定性法案（Blockchain Regulatory Certainty Act），该法案得到了两党支持。 了解“天才法案” “天才法案”全称为“指导与建立美国稳定币国家创新法案”（Guiding and Establishing National Innovation for U
德国法院允许Meta使用公共数据进行人工智能训练
一家德国消费者权益组织北威州消费者中心（Verbraucherzentrale NRW）最近在试图阻止Meta Platforms（Facebook和Instagram的母公司）利用公开帖子来训练人工智能（AI）模型的行动中败诉。一审科隆法院驳回了北威州消费者中心的禁令，允许Meta继续在欧洲联盟范围内利用公开可获取的内容进行AI训练。此案焦点在于Meta计划使用Facebook和Instagram上成人用户的公开帖子，以及用户与AI功能互动产生的数据，以提升其AI系统。 Meta已透明披露其将利用成人用户的公共帖子和平台上由AI驱动工具收集的互动数据。此策略旨在推动内容推荐、内容审核和交互式AI应用等领域的人工智能技术发展。为了遵守欧盟法规并尊重用户隐私，Meta向欧洲用户保证，将会以清晰的通知告知他们的公开数据将被用于AI训练，并提供选择退出的选项。这一退出机制增强了用户对自己公共信息处理方式的控制权，有助于应对日益增长的隐私和伦理AI的担忧。 北威州消费者中心以缺乏用户同意、隐私保护不足以及公共信息可能被滥用为由，挑战Meta，主张即使是公开分享的内容也应当获得明确的用户同意。该组织试图限制Meta的数据使用，以更好地保护个人信息，并确保其做法符合欧洲数据保护法律。 尽管存在这些争议，科隆法院裁定Meta的政策和安全措施符合当前的欧盟法律。判决强调，只要用户得到充分告知并拥有选择退出的权利，使用公开数据进行AI训练在法律上是允许的。这一裁决为在欧洲从社交媒体获取AI训练数据树立了重要先例，在创新与消费者权益之间达成了平衡。 这一裁决出现在关于AI伦理、数据隐私和算法透明度的持续辩论之中。随着AI在网络体验中越来越多地融入，监管机构和消费者权益倡导者不断关注科技巨头如何收集和利用数据。Meta的透明度和退出机制反映了产业界的一种趋势，即通过符合法规要求和公众关切，平衡数据使用与用户同意，建立信任，同时推动AI发展。 总体而言，这一发展显示，尽管与AI和数据隐私相关的法律挑战仍在，但法院目前倾向于在特定条件下允许使用公开可用数据进行AI训练。随着AI的不断进步，预计未来的法律与伦理讨论将会影响数据治理政策，强调科技公司、监管机构和消费者权益组织之间持续对话的重要性。
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