Jane Street made a record increase in its silver ETF holdings in Q4, becoming the largest holder.
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比特币现货ETF昨日净流出1.31亿美元，ARKB净流出5881.55万美元居首
PANews 8月14日消息，据 SoSoValue 数据，昨日（美东时间 8 月 13 日）比特币现货 ETF 总净流出 1.31 亿美元。 昨日单日净流入最多的比特币现货 ETF 为灰度 (Grayscale) 比特币迷你信托 ETF BTC，单日净流入为 3892.68 万美元，目前 BTC 历史总净流入达 27.39 亿美元。 其次为 摩根士丹利 ETF MSBT，单日净流入为 708.06 万美元，目前 MSBT 历史总净流入达 4.36 亿美元。
抖音等入股未来不远机器人
火星财经消息，天眼查工商信息显示，近日，上海未来不远机器人科技有限公司发生工商变更，新增抖音旗下北京量子跃动科技有限公司、纳爱斯浙江投资有限公司等为股东，同时，注册资本由约628万人民币增资约769万人民币。该公司成立于2022年9月，法定代表人为陈奕荃，经营范围包括智能机器人的研发、人工智能基础软件开发、工业机器人制造等。
路透：微软过去五年关闭至少 15 家中国分支机构，AI 出海业务成留存关键
火星财经消息，据路透社报道，受中美关系紧张、中国推动国产软件替代及美国出口管制等多重因素影响，微软过去五年已关闭至少 15 家中国分支机构及合资企业，正执行战略收缩。2023 年公司内部曾考虑退出中国市场，因部分高管认为“承担过多地缘政治风险而经济回报有限”，但最终未执行。微软 2024 年披露中国业务仅占其全球营收约 1.5%。报道称，微软最终决定继续留在中国，主要原因是已开辟出一条盈利路径——为字节跳动、Shein 等出海中国企业提供 Azure 云及 AI 服务，帮助其在海外市场合规运营。此外，公司认为保留在华业务对获取中国工程人才仍具战略意义。但分析师质疑该 AI 业务模式的可持续性：该服务依赖 OpenAI 等第三方模型，且中国企业已越来越多采用 Kimi 等国产替代模型，性能相当而成本更低。微软在华研发布局也正收缩。其前身微软亚洲研究院已陆续在温哥华、新加坡及东京设立新实验室。2024 年公司曾向 1000 名顶尖工程师提供调往美国及其他三国的工作机会，仅约三分之一接受，多数资深工程师转投国内高校及科技企业。微软发言人回应称公司将继续致力于中国市场，但未就具体决策细节置评。字节跳动及 Shein 未回应相关询问。
分析：AI股神Leopold仅保留Anthropic持仓，AGI长期信仰未变
BlockBeats 消息，8 月 14 日，AI 投资人 Leopold Aschenbrenner 旗下 Situational Awareness 基金在 7 月下旬几乎清仓全部公开市场股票仓位，仅保留了对 Anthropic 的私募股权持仓。据称，Ken Griffin 旗下 Citadel 接手了该基金出售的大部分股票资产。 Situational Awareness 此前管理规模一度达到 450 亿美元，但 AI 基础设施相关股票出现亏损后，基金大幅削减公募股票仓位。在几乎所有公开股票均被出售的情况下，Anthropic 成为唯一未被动用的核心持仓。 据悉，Aschenbrenner 在 7 月发布的投资者信中曾将 Anthropic 潜在 IPO 视为重要催化剂。Anthropic 是全球估值最高的私人 AI 公司之一，若未来上市，早期投资者将获得退出和兑现收益的机会。 分析认为，Aschenbrenner 在经历 AI 基础设施股票的大幅调整后仍选择保留 Anthropic 持仓，反映出其对 Anthropic 及自身 AGI 长期投资逻辑的持续看好。目前 Anthropic 尚未上市，普通投资者无法直接交易其股票，市场上的相关公开市场映射标的主要包括亚马逊和英伟达，两家公司均已向 AI 基础设施投入大量资金。
DGrid AI 将于 8 月 17 日开启空投申领
Foresight News 消息，去中心化 AI 推理网络 DGrid AI 将于 8 月 17 日开启空投申领。用户可通过 DGrid 门户检查其空投资格。其将提供多种申领选项，包括带有奖励的质押途径。通过 Premium 挖矿（将在 8 月 17 日前暂停）获取的所有 tDGAI 将以 1:1 比例转换为 DGAI 空投分配。此外，DGrid 早期增长贡献用户也将根据参与度获得空投奖励。
传Google DeepMind拟裁超1/3：短期停更Pro，资源转向Flash
据动察 Beating 监测，Google DeepMind 正在酝酿进一步重组，可能裁掉三分之一甚至更多员工。GDM 目前约有 7000 至 8000 人，重组将重点精简岗位和实际工作不匹配的冗余人员。 更大的变化是模型路线。谷歌短期没有更新 Pro 模型的计划，也将减少对 Fable、Opus 同级超大旗舰模型的投入，把更多资源转向成本更低、迭代更快的 Flash。 这可能和 GDM 能拿到的资源有关。GDM 最近一个考核年的整体 OKR 只有 0.5/1，过去一段时间很难争取到更多大型模型训练资源。搜索、YouTube、Gmail 等谷歌核心业务同样需要大量 TPU。 还有一个内部细节或许可以解释为什么谷歌 Gemini 模型体验不佳：GDM 核心团队此前从未真正把 Gemini 当成日常主力模型，反而是非核心团队仍被要求使用 Gemini。