如果有人問,當前最火爆的底層技術(shù)是什么?區(qū)塊鏈將毫無疑問地當選“熱點之王”。這一技術(shù)的優(yōu)勢與未來的應(yīng)用前景,吸引著大批的關(guān)注者,也吸引著像清華大學經(jīng)管學院中國金融研究中心這樣的研究者。
4月26日,由清華大學經(jīng)管學院中國金融研究中心和紙貴科技聯(lián)合主辦,百信銀行、清鏈學堂、清華MBA加密經(jīng)濟俱樂部協(xié)辦的“清華大學區(qū)塊鏈應(yīng)用與投資論壇”上,來自各領(lǐng)域的區(qū)塊鏈大咖,從區(qū)塊鏈技術(shù)、應(yīng)用、投資及監(jiān)管等角度分享了各自的觀點。
清華大學經(jīng)管學院中國金融研究中心的主任何平教授指出,區(qū)塊鏈作為繼互聯(lián)網(wǎng)革命之后最為顛覆性的創(chuàng)新,隨著區(qū)塊鏈底層技術(shù)和各基礎(chǔ)鏈的逐漸成熟,未來幾年區(qū)塊鏈技術(shù)將逐漸應(yīng)用到各大領(lǐng)域,區(qū)塊鏈將再次改造傳統(tǒng)領(lǐng)域,這種改造可能比互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)領(lǐng)域的改造還要徹底。何平認為,區(qū)塊鏈的推廣對于金融體系,國際貿(mào)易,支付體系,企業(yè)商業(yè)模式都可能發(fā)生巨大的影響。因此進行區(qū)塊鏈的相關(guān)研究,可以為社會生產(chǎn)力的提升、生產(chǎn)關(guān)系的改善提供啟發(fā),為相關(guān)政策和監(jiān)管思路的形成提供參考。
為更好地踐行這種使命感,推動區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的相關(guān)研究工作,清華大學經(jīng)管學院與紙貴科技聯(lián)手成立的“清華大學經(jīng)管學院區(qū)塊鏈金融研究中心”,也在26日正式啟動,該研究中心將加速區(qū)塊鏈在商業(yè)領(lǐng)域的普及應(yīng)用,促進科研創(chuàng)新與區(qū)塊鏈應(yīng)用落地相結(jié)合。原工商銀行行長楊凱生出任該研究中心的聯(lián)席理事長。
圖:原工商銀行行長楊凱生
楊凱生坦言,清華大學經(jīng)管學院成立區(qū)塊鏈金融研究中心是很有優(yōu)勢的。他表示,希望研究中心除了現(xiàn)在對還沒有成熟的區(qū)塊鏈技術(shù)進行深入的研究,并且力求有所突破外,可以先就公眾比較關(guān)心的問題做一些研究,以更加通俗易懂、簡明扼要的方式來進行知識的普及。他同時指出,對區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展過程中的一些現(xiàn)象,無論是批評還是憧憬,都應(yīng)該保持一種冷靜和平實的態(tài)度。
區(qū)塊鏈技術(shù)演進的同時,需要同步監(jiān)管
在金融領(lǐng)域,金融機構(gòu)特別是跨界金融機構(gòu)的對賬、清算和結(jié)算的成本一直很高,而且有復雜的手工流程,而區(qū)塊鏈技術(shù)具有數(shù)據(jù)不可篡改和可追溯性,有助于顯著提高支付業(yè)務(wù)的處理速度和效率,還使小額跨境支付成為可能。
圖:中國人民銀行數(shù)字貨幣研究所所長姚前
中國人民銀行數(shù)字貨幣研究所所長姚前在分析了區(qū)塊鏈的優(yōu)勢后,也指出了區(qū)塊鏈的明顯短板。比如,從目前的情況來看,區(qū)塊鏈的性能問題主要表現(xiàn)為吞吐量和存儲帶寬的能力遠不能滿足整個社會的支付需求。對此,楊凱生也指出,比特幣交易結(jié)算每秒鐘可完成7、8筆到10筆,但坦率來說這個速度是銀行難以接受的,更是廣大客戶所無法承受的。
姚前還談到由于公有鏈不能關(guān)停,其錯誤修復也異常棘手,一旦出現(xiàn)問題,尤其是安全漏洞,將非常致命。此外,如果區(qū)塊鏈需要承載更多的業(yè)務(wù),比如登記實名資產(chǎn),又或者通過智能合約實現(xiàn)具體的借款合同,這些合同信息如何保存在區(qū)塊鏈上,驗證節(jié)點在不知曉具體合同信息的情況下如何執(zhí)行合同等等,目前業(yè)內(nèi)尚未有成熟方案。
姚前表示,正因為區(qū)塊鏈技術(shù)存在的這些問題,使得目前監(jiān)管者面臨的任務(wù)也并不輕松。他稱,面對不斷演進的區(qū)塊鏈技術(shù),需要同步考慮相應(yīng)的法律法規(guī)和技術(shù)標準,以加強監(jiān)管,防范風險。他表示,區(qū)塊鏈的應(yīng)用在我國是走過彎路的,所以技術(shù)上不能受制于人,同時也還要促進區(qū)塊鏈應(yīng)用的健康發(fā)展。
區(qū)塊鏈要實現(xiàn)落地,支撐實際應(yīng)用,這樣才可能成為未來金融基礎(chǔ)設(shè)施。姚前透露,中國人民銀行數(shù)字貨幣研究所作為研究數(shù)字貨幣的主要機構(gòu),目前已經(jīng)在制度面層面開展了研究和探索,通過技術(shù)攻關(guān),嘗試構(gòu)建了創(chuàng)新成果和專利。
區(qū)塊鏈應(yīng)用領(lǐng)域仍需探討
在區(qū)塊鏈應(yīng)用中,近幾年技術(shù)上相對比較成熟的就是以比特幣為代表的虛擬貨幣。楊凱生指出,虛擬貨幣在現(xiàn)代的社會條件下,要真正實現(xiàn)它的財富效應(yīng),一定要想辦法和現(xiàn)實生活中的法定貨幣實現(xiàn)兌換,這樣才能真正實現(xiàn)財富效應(yīng)。“而和法定貨幣實現(xiàn)兌換,就需要把法定貨幣,通過外掛的系統(tǒng)和區(qū)塊鏈系統(tǒng)連接起來才行。”楊凱生表示,對此,還沒有好的解決辦法,也需要考慮因此帶來的成本。
“人們希望區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于商品交易、保險、醫(yī)療、教育、乃至司法活動,還有慈善等,但現(xiàn)在真正應(yīng)用場景究竟有多少?”楊凱生提出了這樣的疑問。
疑問在金融領(lǐng)域也同樣存在。他指出:“區(qū)塊鏈雖然具有去中心化的特點,但任何一個國家負責任的金融監(jiān)管當局,他會不會,能不能,該不該把自己的社會管理職能,把自己的金融監(jiān)管職能,交給所謂的自發(fā)形成的既是虛擬的但是又是真實存在的這么一個區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)來完成?在它的面前到底我們能不能放棄社會管理和金融監(jiān)管的職能?人們現(xiàn)在對區(qū)塊鏈,特別是它的金融功能,可能在洗錢、恐怖活動融資和多品類交易中所起到的作用是擔心,或者是疑慮,是不是完全多余的?這也是需要考慮的問題。”
區(qū)塊鏈玩家眼中的未來世界
與來自監(jiān)管機構(gòu)和傳統(tǒng)金融機構(gòu)的嘉賓觀點不同,區(qū)塊鏈生態(tài)圈中的玩家們對于區(qū)塊鏈的理解有著不同的角度。
鏈鏈信息創(chuàng)始人張家林表示,最認可區(qū)塊鏈的一點,是它驅(qū)動了整個數(shù)字經(jīng)濟新的范式。
LoMoStar & Xstar.io CEO熊立健對于未來數(shù)字資產(chǎn)的世界深信不疑。他認為,未來這個世界將是一個無國界,全球化,社區(qū)化形式,會對你生活和事業(yè)有非常大的沖擊和改變,“如果現(xiàn)在不去學習,不去理解這些東西,就愛來不來。” 熊立健說。
紙貴科技CTO陳昌認為,區(qū)塊鏈將帶來全新的組織形態(tài)。他認為,未來的產(chǎn)品或者是組織,都會成為一個一個經(jīng)濟體,沒有國界,未來所有這些社區(qū),逐漸變成自治,后期要靠自治不斷的發(fā)展下去。
中國青年天使會會長、英諾天使基金創(chuàng)始合伙人李竹認為,區(qū)塊鏈的特點一個是分布式,一個是未來要多中心化,節(jié)點的數(shù)量多才能有公信力。他認為,未來人類是生活在兩個世界里,一個是區(qū)塊鏈構(gòu)筑的數(shù)字世界,一個是現(xiàn)實世界,數(shù)字世界未來會越來越大。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務(wù)上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。