Tổng quan

Tổng quan

Hai tháng sau khi ChatGPT ra mắt, số lượng người dùng nhanh chóng vượt quá 100 triệu, trở thành điểm nóng trong ngành và thị trường vốn. Hiện nhiều ông lớn công nghệ trong và ngoài nước đã triển khai trong lĩnh vực AIGC. Các công ty trong nước như BAT, Byte và Netease cũng như các công ty nước ngoài như Google, Meta và Microsoft đều đã tung ra các sản phẩm ứng dụng AIGC. Các doanh nhân trong ngành công nghiệp mã hóa cũng đang tích cực khám phá sự kết hợp với ChatGPT và AI, cố gắng giành lấy một phần miếng bánh.

Chúng tôi nghĩ rằng AIGC sẽ là một công cụ năng suất trong kỷ nguyên Web3.Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên Web 3.0, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu được liên kết và việc xây dựng các mạng ngữ nghĩa hình thành một liên kết mới giữa con người và Internet, đồng thời nhu cầu tiêu thụ nội dung cũng tăng lên nhanh chóng. Các phương thức tạo nội dung như UGC\PGC sẽ khó đáp ứng nhu cầu mở rộng. AIGC sẽ là giải pháp tạo nội dung metaverse mới. Thế hệ AIGC sử dụng trí tuệ nhân tạo để học các biểu đồ tri thức, tự động tạo chúng và hỗ trợ con người trong việc tạo nội dung hoặc tạo nội dung hoàn toàn bằng AI. Nó không chỉ giúp nâng cao hiệu quả tạo nội dung mà còn cải thiện tính đa dạng của nội dung.

Nhìn chung, AIGC có thể được chia thành ba chiều: cấp độ phần mềm bao gồm công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình thuật toán tạo AIGC và bộ dữ liệu; cấp độ phần cứng chủ yếu bao gồm sức mạnh tính toán và mạng truyền thông; cấp độ ứng dụng thương mại bao gồm nhiều loại web2/cấp độ người tiêu dùng. ứng dụng web3, bài viết này sẽ tập trung vào những đổi mới tiềm năng cho các ứng dụng tiêu dùng.

1. Lớp phần mềm AIGC—làn sóng đổi mới được kích hoạt bởi tiến bộ công nghệ

Công nghệ AIGC chủ yếu liên quan đến hai khía cạnh: NLP xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thuật toán tạo AIGC.

• xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là phương tiện để hiện thực hóa sự tương tác giữa con người và máy tính thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Mạng thần kinh tái phát (RNN) là trung tâm của các phương pháp tiếp cận chính hiện nay đối với NLP. Trong số đó, mô hình Transformer do Google phát triển vào năm 2017 đã dần thay thế các mô hình RNN như bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) để trở thành mô hình ưa thích cho các vấn đề NLP. Lợi thế song song hóa của Transformer cho phép nó được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn hơn. Điều này cũng góp phần vào sự phát triển của các mô hình tiền đào tạo như BERT và GPT. Các hệ thống này được đào tạo bằng cách sử dụng kho dữ liệu lớn như Wikipedia, Thu thập thông tin chung, v.v. và có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.

• Thuật toán tạo AIGC

tiêu đề phụ

1.1 Mạng đối thủ chung GAN (Mạng đối thủ chung)

tiêu đề phụ

1.2 Mô hình khuếch tán Mô hình khuếch tán

Các mô hình khuếch tán là một loại mô hình thế hệ mới tạo ra nhiều hình ảnh có độ phân giải cao. Họ đã thu hút rất nhiều sự chú ý sau khi OpenAI, Nvidia và Google quản lý để đào tạo các mô hình lớn. Mô hình khuếch tán Logic thế hệ của Mô hình khuếch tán gần với chế độ tư duy của con người hơn các mô hình khác, đó là lý do AIGC có sự sáng tạo cởi mở trong thời gian gần đây. Về cơ bản, các mô hình Khuếch tán hoạt động bằng cách làm hỏng dữ liệu đào tạo bằng cách liên tục thêm nhiễu Gaussian, sau đó học cách khôi phục dữ liệu bằng cách đảo ngược quá trình nhiễu này. Nó có độ chính xác, khả năng mở rộng và tính song song cao hơn, cả về chất lượng và hiệu quả, và sự phát triển nhanh chóng của nó đã trở thành một yếu tố quan trọng cho sự phát triển của AIGC. Đồng thời, trong quá trình học máy, cần phải đào tạo một lượng lớn để đạt được kết quả chính xác hơn và nhu cầu về sức mạnh tính toán cơ bản sẽ tăng lên nhanh chóng.

2. Lớp phần cứng—sự trỗi dậy của tường thuật về sức mạnh tính toán phân tán

So với thuật toán truyền thống, thuật toán trí tuệ nhân tạo không có các giả định thừa mà sử dụng hoàn toàn dữ liệu đầu vào để mô phỏng và xây dựng cấu trúc mô hình tương ứng, đặc điểm thuật toán này xác định là linh hoạt hơn và có thể dựa trên các dữ liệu huấn luyện khác nhau. để tự tối ưu hóa cũng mang lại sự gia tăng đáng kể về số lượng tính toán. Với sự gia tăng của thế hệ AIGC, đặc biệt là việc bổ sung video, trò chơi và nội dung khác trong tương lai, nhu cầu về sức mạnh tính toán sẽ tăng mạnh và các cụm máy tính chuyên dụng GPU có thể xuất hiện khi cần thiết, điều này rất quan trọng để cải thiện độ chính xác của mô hình và trải nghiệm người dùng . Theo phân tích của OpenAI, kể từ năm 2012, nhu cầu về sức mạnh tính toán AI đã tăng khoảng 300.000 lần trong sáu năm:

Công nghệ Web3 có thể cải thiện hiệu quả của máy học thông qua phân cấp, đã được áp dụng trong đào tạo AI truyền thống. Ví dụ: KataGo, phiên bản cải tiến của AlphaGo, sử dụng công nghệ đào tạo phân tán, để mọi người trên khắp thế giới muốn cập nhật AI này tự nguyện Cung cấp đào tạo năng lực tính toán.

• Render Network là nhà cung cấp dịch vụ kết xuất phân tán dựa trên cơ sở hạ tầng GPU. Nó giải quyết vấn đề kết xuất cục bộ và kết xuất đám mây truyền thống không thể sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán GPU toàn cầu. Render Network có thể coi là phần mềm trung gian, kết nối giữa bên cung và bên cầu. Người dùng xuất bản các tác vụ kết xuất thông qua chuỗi khối và những người khai thác có thể nhận đơn đặt hàng để kết xuất cho bạn và phí giao dịch trong giai đoạn này do RNDR thanh toán.

• Cốt lõi của Mạng Phala là mạng điện toán đám mây, áp dụng chế độ "đồng thuận trong chuỗi, tính toán ngoài chuỗi". Đối với các tác vụ điện toán nặng của AI, Phala cũng có thể cung cấp cho nó một luồng dịch vụ điện toán ổn định. Xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy của Secure Eniances có nghĩa là ngay cả các nút độc hại cũng không thể đánh cắp dữ liệu AI hoặc thao túng việc thực thi các chương trình tự động của nó để cung cấp kết quả sai.

• Ứng dụng rộng rãi hơn trong web3 có thể tương tự như Gitcoin, quyên góp sức mạnh tính toán có thể nhận được POAP hoặc tương tự như AMM, cung cấp các ưu đãi về tính thanh khoản và trở thành nền tảng cho thuê sức mạnh tính toán có tính phí.

3. Lớp ứng dụng thương mại—khi AIGC được tích hợp vào các kịch bản sử dụng Web3

Từ góc độ của các ứng dụng thương mại, các mô hình kinh doanh của AIGC trong văn bản, hình ảnh, âm thanh, trò chơi và tạo mã đang dần trở nên hoàn thiện hơn, đặc biệt là trong một số lĩnh vực có nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhiều và yêu cầu độ chính xác thấp. của các dịch vụ SaaS trong Web2 (chẳng hạn như Lensa, ChatGPT pro)

So với Stability AI, ChatGPT và trí tuệ nhân tạo khác đã thu hút được nhiều sự chú ý và áp dụng trong các lĩnh vực truyền thống, trí tưởng tượng tuyệt vời hơn của blockchain nằm ở hệ thống kinh tế có thể thay đổi mô hình AI. Cách đây một thời gian, có nhiều đồng tiền khái niệm AI đã dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ, nhưng chúng tôi quan tâm nhiều hơn đến những đổi mới định hướng mà AIGC + Web3 có thể tạo ra ở lớp ứng dụng sau khi tâm lý FOMO mất dần.

3.1 AIGC & Mass adoption

Nhiều người dùng web2 truyền thống quan tâm đến tiền điện tử, nhưng thường bỏ cuộc vì các thao tác phức tạp và không quen thuộc. Sự xuất hiện của AIGC dự kiến ​​sẽ hạ thấp đáng kể rào cản gia nhập đối với người dùng web2.

a) Công cụ tìm kiếm Web3: Web3 phiên bản chatgpt. Trên cơ sở mô hình lớn chatgpt hiện có, hãy thêm dữ liệu trên chuỗi và các nguồn dữ liệu như twitter, reddit, Lens, Farcaster, Mastodon và phương tiện được mã hóa để đào tạo xây dựng bách khoa toàn thư về tiền điện tử.

• Trường hợp sử dụng hiện có: RSS3

sản phẩm RSS3Hoot.itTrên nền tảng ChatGPT, nhiều nội dung đào tạo trên các mạng mở như Web3 đã được bổ sung và tối ưu hóa để người dùng có được trải nghiệm tốt hơn khi tìm kiếm nội dung.

• Các trường hợp sử dụng hiện tại: Kaito

b) Kaito, một công cụ tìm kiếm được mã hóa do AI cung cấp có dữ liệu và thông tin thường nằm rải rác trên nhiều nguồn như Discord, Medium, Mirror, bảng điểm podcast cũng như các nền tảng tin tức và nghiên cứu. Kaito tập hợp thông tin này ở một nơi thông qua công cụ tìm kiếm do AI cung cấp.

Trải nghiệm giới thiệu được cá nhân hóa: Bằng cách phân tích hành vi và sở thích của người dùng, AI có thể tạo trải nghiệm giới thiệu được cá nhân hóa dựa trên khẩu vị rủi ro và kinh nghiệm đầu tư trong quá khứ của từng người dùng. So với phiên bản hướng dẫn bằng văn bản, công cụ AIGC có thể cung cấp hướng dẫn trực tiếp trong từng bước tạo ví, đăng nhập, giao dịch và tương tác hợp đồng thông minh, giảm độ phức tạp của quá trình giới thiệu và tỷ lệ rời bỏ người dùng, giúp người dùng mới có nhiều hơn thoải mái.

c) Hướng dẫn mở tài khoản đầu tư: Trợ lý thông minh AI có thể cung cấp cho người dùng dữ liệu thị trường mới nhất, theo dõi nhiệt và lời khuyên đầu tư cơ bản. Trợ lý AI có thể phân tích mười NFT/altcoin hấp dẫn nhất trên thị trường cho người dùng mới làm quen, tạo biểu đồ dữ liệu chi tiết và hỗ trợ người dùng hoàn thành các hoạt động như mở tài khoản và mua trên các nền tảng giao dịch lớn.

Nhận xét: Loại sản phẩm này chủ yếu dành cho thương nhân bán lẻ. Lưu lượng truy cập tổng thể lớn và thiếu kiến ​​​​thức cơ bản. Cần đảm bảo tính bảo mật và quyền hạn mạnh mẽ của sản phẩm. Rất có khả năng sàn giao dịch tập trung sẽ khởi động nó trước . Ngoài ra, dữ liệu có cấu trúc web3 khan hiếm, chất lượng thấp, tốc độ lặp cập nhật thị trường rất nhanh, việc thu thập dữ liệu gặp nhiều thách thức, hiện tại hầu hết các dự án đều chưa bắt đầu thử nghiệm, trải nghiệm sản phẩm chưa rõ ràng.

3.2 AIGC & trò chơi

a) Tăng cường nhập vai: Các nhân vật trò chơi do AIGC điều khiển có thể mang đến cho người chơi trải nghiệm chân thực hơn. Các NPC do AI điều khiển (nhân vật không phải người chơi) có thể tạo ra các hành vi thực tế, phức tạp hơn, nâng cao tính tương tác của trò chơi cũng như phản hồi các hành động và quyết định của người dùng trong thời gian thực dựa trên hành động của họ.

• Các trường hợp sử dụng hiện có: Red Dead Redemption, tạo bản đồ, v.v.

"Red Dead Redemption 2" có vô số tùy chọn tương tác giữa người chơi và NPC - chào hỏi, mua bán, gây phiền nhiễu, rút ​​súng, cướp, bắt đầu nhiệm vụ, hỏi bí mật, v.v., thay đổi theo đối tượng tương tác. trải nghiệm tương tác phong phú hơn/thực tế hơn có thể được hình thành.

Tất cả môi trường 197 triệu dặm vuông của Microsoft Flight Simulator được tạo chủ yếu thông qua trí tuệ nhân tạo, Microsoft vàblackshark.aiHợp tác để tạo ra thế giới 3D vô cùng chân thực từ hình ảnh vệ tinh 2D với AI.

b) Ngưỡng tạo trò chơi thấp hơn: Người sáng tạo có thể tạo trò chơi với ngưỡng thấp hơn, mặc dù hầu hết các trình chỉnh sửa trò chơi UCG thế giới mở đã đơn giản hóa các bước tạo trò chơi, nhưng người sáng tạo vẫn cần một nền tảng lập trình nhất định. Trong AIGC Với sự trợ giúp của mã - lập trình miễn phí, người chơi có thể tạo nội dung trò chơi cụ thể, cảnh phong cách, lối chơi, v.v. thông qua mô tả văn bản hoặc hình ảnh.

• Các trường hợp sử dụng hiện tại: Lifeform AI

Người dùng Lifeform có thể tạo các nhân vật hoạt hình của riêng họ thông qua các công cụ AI. Lifeform AI Cartoon đang chạy một chiến dịch miễn phí kéo dài một tháng từ ngày 17 tháng 2 đến ngày 17 tháng 3. Người chơi trả khoảng 0,5 USD để được đúc miễn phí và mỗi ví được giới hạn ở một.Tính đến ngày 25 tháng 2, 207.000 NFT đã được đúc trên BNBChain và tổng cộng 133.000 địa chỉ ví giữ AVATAR NFT.

• Trường hợp sử dụng hiện tại: Anything World

Công ty phát triển công cụ hoạt hình Metaverse AI của Anything world sẽ cập bến công cụ ảo Epic Games vào tháng 12 năm nay. Anything World chủ yếu xây dựng các công cụ 3D mã nguồn mở, có thể sử dụng và có thể pha trộn trên quy mô lớn dựa trên ML, hạ thấp ngưỡng để mọi người bước vào thế giới Web3.

• Trường hợp sử dụng hiện có: AIRENA

AIRNA là một kênh tương tác nhanh giữa thế giới thực và Metaverse. Nó cam kết sử dụng các chức năng AIGC 3D tiên tiến, Metaverse và hệ thống UGC không gian để xây dựng một nền tảng xã hội nghệ thuật và giải trí một cửa cho những người sáng tạo nghệ thuật 2D/3D thực thụ. Quy trình tạo NFT định dạng đầy đủ được đơn giản hóa của AIRNA và các chức năng tạo trong không gian UGC sẽ giúp AIRNA trở thành một giải pháp toàn diện cho các cá nhân, nghệ sĩ và công ty tham gia, tích hợp và xây dựng các thế giới song song, mang lại trải nghiệm liền mạch cho META để khám phá và giao dịch tài sản kỹ thuật số.

c) Trải nghiệm chơi trò chơi được cá nhân hóa: AIGC có thể giúp cá nhân hóa trải nghiệm chơi trò chơi của người chơi. Bằng cách theo dõi hành vi và sở thích của người chơi, các thuật toán AI có thể cung cấp các đề xuất và tùy chọn trò chơi phù hợp, tăng sự hài lòng và giữ chân người chơi.

• Trường hợp sử dụng hiện tại: Mirror World

Mirror World, một dự án chuỗi trò chơi do AI điều khiển, đã ra mắt NFT Mirror NFT tương tác vào tháng 9 năm 2021, có thể lưu hành trò chơi trên toàn bộ nền tảng Mirror World và dự kiến ​​sẽ ra mắt ba trò chơi có tài sản tương tác trong năm nay.

d) Công bằng và chống gian lận: Các hệ thống chống gian lận do AI cung cấp có thể phát hiện các mẫu hành vi bất thường, chẳng hạn như tự nhắm hoặc nhìn thấu, sau đó gắn cờ chúng để điều tra thêm. Ngoài ra, Trình tạo số ngẫu nhiên do AI điều khiển (RNG) có thể cải thiện tính công bằng của các trò chơi rau bina trên chuỗi.

e) Cân bằng trò chơi động: AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa cân bằng trò chơi, điều chỉnh mức độ khó và thử thách trong thời gian thực dựa trên hành vi và trình độ kỹ năng của người chơi. Trò chơi sẽ thú vị và thử thách hơn, đồng thời người chơi sẽ không cảm thấy nản lòng trước những màn chơi quá khó.

• Trường hợp sử dụng hiện có: RCT AI

RCT AI đã phát triển mô hình DRL (Deep Reinforcement Learning) do AI đào tạo cho Axie Infinity. Do có khoảng 10^23 cách kết hợp của tất cả các lá bài trong Axie Infinity, cũng như các đặc điểm của trò chơi nên mô hình của rct AI đang mô phỏng một số lượng lớn Tăng hiệu quả và tỷ lệ thắng trong thống kê trận chiến.

Nhận xét: Trường hợp sử dụng chính của AIGC trong lĩnh vực trò chơi là để tối ưu hóa cơ sở hạ tầng.Khó khăn hơn để trở thành một mô hình kinh doanh độc lập.

3.3 AIGC & Xã hội phi tập trung

a) Tạo nội dung: AIGC có thể mang đến một cách tạo nội dung mới, sử dụng khả năng của AI để tạo nội dung để cho phép người dùng tiền điện tử thông thường tham gia quá trình tạo. Người dùng không phải đóng góp nội dung sáng tạo cụ thể mà có thể đóng góp ý tưởng hoặc tinh chỉnh mô hình.

b) Giảm áp lực xã hội: AIGC có thể giúp người dùng tóm tắt các luồng thông tin phức tạp, cho phép người dùng đọc nhanh các thông tin chính và giảm áp lực đọc; xử lý các thông điệp xã hội và đưa ra quyết định đơn giản.

c) DID và hệ thống thành tích: Sử dụng AIGC để tạo danh tính kỹ thuật số hoặc tạo tường thành tích cá nhân.

• Các trường hợp sử dụng hiện tại: AspectaAI

Dựa trên dữ liệu trên đám mây và trên chuỗi, Aspecta áp dụng AI để tạo danh tính kỹ thuật số có giá trị sâu sắc. Bắt đầu từ các nhà phát triển, cách mạng hóa tiềm năng của dữ liệu người dùng. Với Aspecta ID là cốt lõi, Aspecta đã thiết lập Hệ sinh thái nhận dạng Aspecta để cung cấp cho người dùng và các ứng dụng của bên thứ ba các dịch vụ ứng dụng thông minh, lưu trữ và truyền dữ liệu chéo Web2 & Web3 an toàn và có thể kiểm soát thông qua các giao thức và hệ thống.

• Trường hợp sử dụng tiềm năng: Bức tường thành tích AIGC

Một trường hợp sử dụng tiềm năng khác là tạo một bức tường nghệ thuật dựa trên tương tác của người dùng trên chuỗi, trạng thái tài sản và vị trí nft. Nó không chỉ đơn giản là hiển thị, mà nhiều yếu tố được tích hợp thành một, và các loại hình nghệ thuật phong phú khác nhau như thư viện 3D, trừu tượng, tranh sơn dầu, graffiti, v.v. được áp dụng ngẫu nhiên để thể hiện chúng, đồng thời phong cách nghệ thuật và các yếu tố cũng sẽ được ghi lại cùng với sự tương tác Thay đổi động.

Comment: Làm cách nào để đo lường giá trị của nội dung do người dùng tạo so với nội dung do ai tạo? Làm sao đo được giá trị của nghệ thuật con người và máy móc?Tác giả cho rằng mô hình AIGC được học hỏi và đúc kết trong kho dữ liệu hiện có, khó vượt qua mức trung bình của Internet. Trong thời đại của AIGC, những người sáng tạo thực sự nên suy nghĩ về sự đổi mới thực sự, sau đó thúc đẩy sự tiến bộ của nền văn minh, thay vì tóm tắt những ý tưởng tầm thường.

3.4 AIGC & NFT

a) NFT sáng tạo: Thuật toán AIGC có thể học hỏi từ sở thích và phản hồi của từng nhà sưu tập. Khi ngày càng có nhiều công cụ sáng tạo AI được mở cho người dùng thông thường, việc sáng tạo nghệ thuật NFT trở nên đơn giản như trò chơi "bạn vẽ và tôi đoán".

• Các trường hợp sử dụng hiện tại: Eponym, Metascapes

Eponym là một thuật toán AI được phát triển bởi Art AI có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật dựa trên các từ hoặc cụm từ. Nó có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật trừu tượng trong vòng một phút, đưa chúng vào NFT và khắc chúng trên Ethereum. Sản phẩm đầu tiên trên OpenSea đã được bán hết trong vài giờ và 4722 giao dịch NFT đã được hoàn thành cho đến nay, với tổng khối lượng giao dịch là 4722 ETH.

Tài liệu ban đầu của Metascapes đến từ việc chụp ảnh từ những địa điểm tuyệt vời nhất trên thế giới. AI đã học cách tạo ra các NFT này và khối lượng giao dịch hiện tại trên OpenSea đã đạt 315 ETH.

b) NFT tương tác: Bản thân NFT có thể tương tác và phát triển theo hành vi của người dùng, chẳng hạn như tiến hóa thuộc tính, sáp nhập NFT gốc, cạnh tranh trò chơi NFT, v.v. Các hạng mục cụ thể như sau:

Comment：AIGC sẽ ảnh hưởng đến sự khan hiếm của NFT và nó có thể được cộng đồng công nhận không?Tác giả tin rằng nó nên được phân tích theo bối cảnh: NFT giữa và đuôi dài có thể được tạo ra bởi aigc, với hiệu quả sản xuất cao, khái niệm sáng tạo và phong cách vẽ tinh tế; blue chip thích các nghệ sĩ con người hơn. Sự khác biệt này giống với thời đại cách mạng công nghiệpSự khác biệt giữa sản phẩm công nghiệp và sản phẩm thủ công——Trước cuộc cách mạng công nghiệp, người dân thường thiếu những nhu yếu phẩm cơ bản hàng ngày, sự xuất hiện của các sản phẩm công nghiệp đáp ứng nhu cầu hàng ngày của người dân, sản phẩm thủ công trở thành biểu tượng của phẩm chất cao quý, có thể thấy điều đó trongTrong thời đại của aigc, giá trị của con người nghệ sĩ sẽ trở nên cao hơn, nhưng khán giả sẽ ít hơn và cao cấp hơn.

3.5 AIGC & DeFi

a) Thuật toán giao dịch thông minh: Thuật toán giao dịch AI có thể được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường, dự đoán chính xác hơn hướng giá tài sản và giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn

• Trường hợp sử dụng hiện tại: Tín hiệu Sumo

Nền tảng chiến lược giao dịch mã hóa Sumo SignalsAI có thể cung cấp các chỉ số giao dịch chênh lệch giá dựa trên trí tuệ nhân tạo, sàng lọc hàng trăm loại tiền điện tử và tìm kiếm các mẫu biểu thị tín hiệu mua hoặc bán để giúp các nhà giao dịch tiền điện tử thực hiện các giao dịch chênh lệch giá.

b) Thỏa thuận cho vay hiệu quả hơn: Bằng cách sử dụng thuật toán AI, nền tảng cho vay có thể tự động đánh giá giá trị tín dụng của người đi vay và đặt lãi suất phù hợp để giảm rủi ro vỡ nợ, giúp quy trình cho vay hiệu quả hơn.

Foresight Ventures đặt cược vào sự đổi mới của tiền điện tử trong vài thập kỷ tới. Nó quản lý nhiều quỹ: quỹ VC, quỹ quản lý hoạt động thứ cấp, FOF đa chiến lược, quỹ S có mục đích đặc biệt "Quỹ thứ cấp dự đoán l", với tổng quy mô quản lý tài sản là hơn 4 Một trăm triệu đô la Mỹ. Foresight Ventures tuân thủ khái niệm "Độc đáo, Độc lập, Tích cực, Lâu dài" và cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các dự án thông qua các lực lượng sinh thái mạnh mẽ. Nhóm của nó đến từ các nhân sự cấp cao từ các công ty tài chính và công nghệ hàng đầu bao gồm Sequoia China, CICC, Google, Bitmain, v.v.

Giới thiệu về tầm nhìn xa

Foresight Ventures đặt cược vào sự đổi mới của tiền điện tử trong vài thập kỷ tới. Nó quản lý nhiều quỹ: quỹ VC, quỹ quản lý hoạt động thứ cấp, FOF đa chiến lược, quỹ S có mục đích đặc biệt "Quỹ thứ cấp dự đoán l", với tổng quy mô quản lý tài sản là hơn 4 Một trăm triệu đô la Mỹ. Foresight Ventures tuân thủ khái niệm "Độc đáo, Độc lập, Tích cực, Lâu dài" và cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các dự án thông qua các lực lượng sinh thái mạnh mẽ. Nhóm của nó đến từ các nhân sự cấp cao từ các công ty tài chính và công nghệ hàng đầu bao gồm Sequoia China, CICC, Google, Bitmain, v.v.

Website: https://www.foresightventures.com/

Twitter: https://twitter.com/ForesightVen