StellarDB首家提供动态图功能;图数据库市场将超4亿;破坏电子邮件的生成AI工具WormGPT;GenAI将成为最大泡沫·

随着客户业务方面的深入探索和发展，对图数据库的性能和其他系统方面的要求越来越高。为此，星环科技推出了企业级分布式图数据库StellarDB 5.0，在存算引擎、深度图框架、动态图模型、可视化等方面引入了更多新的设计和迭代升级，拥有更高性能、更智能、更易用。

StellarDB5.0实现了存储引擎和计算引擎双引擎升级。在存储部分，全新设计了底层数据存储结构，在计算部分优化了TEoC编译器，同时对多场景计算框架进行了深度优化，为多场景的高性能要求奠定了坚实的基础。

在实时场景中，响应速度提升了近5倍，并且在高并发场景下，QPS可达上万以上。在关联关系场景中，多跳查询能力最高提升达到10倍。此外，StellarDB5.0对近50种图算法进行了深度的优化，性能平均提升8倍。

StellarDB5.0实现从实时场景到关联关系分析场景，到图算法分析场景全方位的性能提升，大幅提高了客户业务效率。

StellarDB5.0提供动态图模型的构建。例如在上述场景中，当账户在不同时间段发生交易时，用户无需添加多条边来描述交易情况，仅需在之前属性为交易的边上继续添加不同时间的交易信息即可。这些随时间变化的信息都是存储在点和边的属性当中，简化了数据建模，降低了数据冗余，同一张画布可以承载更多的点边数据，让图数据分析变得更加便捷。

IDC发布了《IDC MarketScape：中国图数据库市场2023年厂商评估》市场研究报告，最终入选报告的厂商包括(按照首字母顺序排序)：创邻科技、Fabarta、华为云、杭州悦数、海致科技、蚂蚁集团、明略科技、Neo4j、蜀天梦图、TigerGraph、星环科技、嬴图。

IDC调研发现，95%的企业认为图数据库是重要的数据管理工具，超过65%的厂商认为在业务上图数据库优于其他选择，当前应用场景用例主要集中在金融风控、欺诈检测、人际关系分析(执法部门)和预测分析(营销和商业计划)方面，以实现更简单的内容和数据管理和更灵活高效的数据开发。但整体来看，图数据库的使用仍处于早期阶段，市场需要一份统一标准的评估作为参考和支撑。

市场从厂商对客户的教育培训转变成客户对厂商的主动的行业落地诉求，2022年中国图数据库市场规模达到2.4亿元人民币，预计2023年整体市场规模将超过4亿元人民币，呈现快速增长的态势。

报告认为，图数据库还需要实现可预见性、灵活升级、AI和大数据融合、实时性。图数据分析平台中场景算法仍是开发重点，客户需要内部场景业务的交流以及外部厂商对业务模型的主动引入。数据迁移成本较高，无感知的数据迁移和架构升级可以极大降低部署和后期运维压力。另外AI for DB和DB for AI都有明显的市场潜力，包括行业知识库构建流程、定制查询、目标定义、算法选型、模型构建、资源监控、可解释性、迭代管理等，图数据库也需要和HTAP、湖仓一体、云、实时数仓的进一步结合。

图数据库原理虽然高深莫测，但是其应用场景却日渐丰富，应用效果出奇得好，不管是新冠疫情溯源、案件侦破、监管机构风险防范、医疗服务中病情诊断等等。

那么谁会最先在图数据库应用中获益呢?毫无疑问是能创造高价值的金融机构。随着金融领域数据挖掘分析的日益深化，银行对于利用海量结构化或非结构化数据，构建全行级的特定场景知识图谱需求日益旺盛，赋能业务，帮助业务人员构建深度关系拓扑，并借助图分析和图算法，提升业务洞察效率。

某银行采用星环科技的分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon KG，替代开源的图数据库，构建关联关系图谱和小微事件图谱等，应用于资金断点分析、异常图模式探索、异常交易识别、交易轨迹模型等场景，落地业务创新，享受到国产图数据库发展第一波红利。

图数据库和知识图谱平台将成为企业必不可少的新型数据基础设施。借助星环分布式图数据库StellarDB +知识图谱平台SophonKG，该证券公司打造了全新的一站式国产化企业图谱，满足了企业级的系统建设需要，支撑集团客户画像、风险事件报告、科创板关联发现以及联机分析等创新应用场景，实现了分布式集群管理、统一的资源隔离与权限管理、计算性能的优化提升，以及丰富的可视化效果等。

华为顺应大模型时代AI发展趋势，针对不同行业、不同场景大模型应用，推出OceanStor A310深度学习数据湖存储与FusionCube A3000训/推超融合一体机。

OceanStor A310深度学习数据湖存储，面向基础/行业大模型数据湖场景，实现从数据归集、预处理到模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理。

FusionCube A3000训/推超融合一体机，面向行业大模型训练/推理场景，针对百亿级模型应用，集成OceanStor A300高性能存储节点、训/推节点、交换设备、AI平台软件与管理运维软件，为大模型伙伴提供拎包入住式的部署体验，实现一站式交付。

亚马逊云科技宣布，完全托管的PB级云数据仓库服务Amazon Redshift的数据共享功能现已在中国区推出。该功能可以让客户安全、方便地在Amazon Redshift集群之间实时共享数据，助力客户迈向一个“Zero-ETL”的未来。

亚马逊云科技一直致力于为客户消除数据ETL(提取、转换和加载)和其它数据迁移任务所带来的繁重压力，帮助客户专注于分析数据，帮助业务获取新的洞察。此次推出的Amazon Redshift数据共享功能是在Amazon Redshift数据仓库之间共享数据的简单直接的方式。

数据共享可以在同一账户内进行，也可以跨不同账户，只要账户在同一区域即可。在Amazon Redshift集群上使用数据共享不会产生额外成本，RA3节点类型的Amazon Redshift集群可以直接使用该功能。

在“Zero-ETL”技术领域，亚马逊云科技很早就在Amazon Redshift上推出联邦查询(Federated Query)功能，让用户可以对跨数据库、数据仓库和数据湖的数据进行查询和分析，而无需移动数据。联邦查询功能可实现实时数据集成并简化ETL处理流程。2022年底，亚马逊云科技进一步发布两项功能，分别助力客户使用Amazon Redshift近乎实时地分析Amazon Aurora中的数据，无需在不同服务之间进行数据ETL;以及帮助客户可以在Amazon Redshift的数据上轻松运行Apache Spark应用程序。通过这些新功能的陆续发布，亚马逊云科技帮助客户逐渐迈入一个“Zero-ETL”的未来。

混合数据公司Cloudera推出了其开放数据湖屋产品的扩展，允许用户利用分析和AI功能的力量来处理企业内的所有数据，无论这些数据驻留在云中还是本地。此举建立在Cloudera去年在其CDP-Public Cloud产品中引入对Apache Iceberg V2的支持的基础上，实现了对大型语言模型(LLM)和实时自助式分析等新兴技术的无缝访问。

值得注意的是，Cloudera作为跨多个公共云和本地环境的开放数据湖屋的唯一提供商脱颖而出，将其数据保留在最适合的地方。此外，CDP 提供的统一安全性和治理可确保一致的数据访问和保护，无论其结构或格式如何。

阿里旗下子公司瓴羊发布一站式企业数据智能产品“瓴羊One”。“瓴羊One”是业界首个链接多电商平台且覆盖企业经营全链路的智能企服产品，可帮助企业轻松实现多渠道经营，将割裂的生意融通为一体。

去年6月，阿里宣布成立专注企业数智服务的子公司瓴羊。瓴羊率先在国内提出“Not SaaS but DaaS(数据智能即服务)”理念，即不局限于传统SaaS软件聚焦的单点效率提升，而是打通整合企业全局的商业流、数据流和工作流，让数据智能成为企业最重要的业务增长引擎。

一年后，瓴羊推出集大成的“瓴羊One”产品，它拥有众多即插即用的标准插件，可像乐高积木一样灵活组装及连接拓展，让原本超四十多种互不流通的数据流、商业流、工作流“多流合一”。

在数据流上，经过客户授权，瓴羊One可接入企业在淘宝天猫、京东、拼多多、抖音、快手、小红书等平台的店铺经营数据，方便企业随时掌握多渠道经营情况;在商业流上，瓴羊One集成瓴羊旗下经营分析、客服管理、订单管理、物流管理、会员运营等业务全流程软件，且可与企业自建系统及Salesforce等外部企服软件打通;在工作流上，支持关联千牛、钉钉、飞书、企业微信等办公协作系统，业务指令自动同步。

同时，瓴羊One也是业界首个测试接入大模型的全链路企服产品，它实现了充分的智能化、个性化，可以成为企业的24小时专属“AI生意管家”。

Elasticsearch通过 Apache Lucene集成实现了向量搜索。Elasticsearch 提供了出色的向量搜索功能，并与其他 Elasticsearch 功能集成：向量搜索可以通过任何支持的过滤器进行预过滤，包括最复杂的过滤器;向量命中可以与任意查询的命中相结合;向量搜索与聚合、文档级安全性、字段级安全性、索引排序等兼容;包含向量的索引仍然遵循与其他索引相同的语义，包括 _refresh、_flush 和 _snapshot API。它们还将支持无状态Elasticsearch中索引和搜索的分离。

利用Apache Lucene进行向量搜索的主要缺点是Lucene将向量与段联系起来，因此合并需要重新计算HNSW图，搜索需要合并多个细分的结果，RAM需要随着数据集的大小进行扩展以保持最佳性能。

将向量与段联系起来也是实现高效预过滤、高效混合搜索和可见性一致性等主要功能的原因。因此通过 Apache Lucene集成实现了向量搜索的优点则是数据集可以扩展到超出 RAM 总大小，无锁搜索，支持增量更改，与其他数据结构的可见性一致性，增量快照，过滤和混合支持等。

Elasticsearch 的未来版本将在不同的实例上运行索引和搜索工作负载。

近日，中国信通院2023上半年“可信数据库”评测专家评审会圆满结束，共计28家企业的33款产品通过本次评审。星环科技分布式搜索引擎Transwarp Scope和分布式时空数据库Transwarp Spacture分别通过搜索型数据库和时空数据库基础能力评测，得到了评测组专家的认可，展现了星环科技在搜索型数据库和时空数据库领域的产品技术实力。

MongoDB在其标志性活动MongoDB World上宣布了Atlas中的五项新功能：

Atlas Vector搜索将加速那些使用LLM构建应用的功能，允许以适合机器学习例程核心的机器学习算法的方式对数据进行编码。向量对数据进行编码，以允许聚类和分类算法查找语义相似的项目。

Atlas Text Search将允许用户分配专用的外部节点，以便为矢量和搜索工作负载提供更好的可扩展性和性能。

Atlas流处理允许开发人员创建处理高速数据流的例程。可以从 Apache Kafka 或 Atlas Change Streams 使用流，可以实时处理所使用的数据以发出警报或事件，然后将其写入Atlas数据库或返回Kafka。

MongoDB还宣布了对时间序列功能的增强，允许更新时间序列中的数据，并允许Atlas Data Federation功能支持Azure，而不仅仅是AWS。

MongoDB利用纽约会议宣布了其他几项面向开发人员的功能，如支持AWS云开发工具包(基础设施即代码功能)，更好地支持Kotlin语言，增强Atlas Kubernetes运算符，以及用于分析MongoDB数据的Python库(PyMongoArrow)。MongoDB还宣布了MongoDB Relational Migrator的正式发布，该工具可帮助将应用程序从关系数据库迁移到MongoDB。

悦数图数据库最新版本(v3.5.0)正式发布，作为国内首个能够容纳千亿点、万亿边并保持毫秒级查询延时的企业级原生分布式图数据库，悦数图数据库 3.5.0 版本进一步强化了数据库内核的查询性能和稳定性，同时全面升级了自带的可视化探索和运维管理工具「悦数图探索」和「悦数运维监控」，进一步降低使用门槛，让用户体验得到全面提升。

与此同时，悦数图数据库也是国内第一家引入了 LangChain 的图数据库厂商，并率先实现了 Graph In-Context Learning 方案。新版本在数据存储和运算速度上持续发力，进一步提升存储、检索和分析复杂的多维数据能力。通过悦数图技术构建的知识图谱能提升 In-Context Learning 的全面性为用户提供更多的上下文信息，可以帮助大语言模型(LLM)更好地理解实体间的关系，提升信息表达和推理能力，让企业以更低成本、打造更智能的行业大模型应用。

攻击面管理厂商矢安科技近期宣布完成Pre-A轮融资。据介绍，本轮融资金额在数千万元级别，领投方为微智数科，小苗基金跟投，元启资本担任独家财务顾问。

矢安科技自成立起就聚焦在攻击面管理(ASM)方向，先后发布觅影外部攻击面管理系统(EASM方向)和攻鉴突破与攻击模拟系统(BAS方向)，通过两款产品协同，覆盖边界、网络、应用、主机、人员、数据等环节的攻击面评估，帮助企业发现与缓解安全风险。

数据安全解决方案提供商「云创数安」完成数百万人民币天使轮融资，投资方为啟赋资本。

云创数安成立于2021年9月，致力于数据全生命周期安全能力的创新赋能，为用户提供全方位、一体化安全解决方案，引领行业创建“一键部署、一键合规”的轻量级安全管理平台，解决企业端数据安全建设过程中成本高、改造多、沟通难等实际问题，为企业保驾护航的同时，发挥数据要素潜能，促进各行业数据创新发展。

公司目前已正式面向市场推出数据安全合规检测平台、云创数据治理平台、数据出境安全管理平台，及数据库透明加密平台，后续公司将持续投入技术创新与研发，旨在为用户提供更优质的产品与服务。

互联互通开放协议簇是一系列公开透明的算法协议的集合。通过明确规范每一个算法(比如PSI、LR、XGB等)的计算流程和交互信息，各平台基于规范内容，独立开发算法来实现平台间的互联互通。其具有协议公开透明、算法安全可控、接入方易扩展、审核成本降低等优点。

2022年12月，隐私计算联盟发布了《隐私计算 跨平台互联互通 开放协议 第1部分：ECDH-PSI》，并指导蚂蚁集团、中国移动、洞见科技根据此协议进行了落地实践，实现了两个行业的三方互联。

在此基础上，随着业界对开放协议标准化、工程化和场景化的进一步探索，7月7日，隐私计算联盟正式发布了基于SS(秘密分享)实现的LR开放协议，即《隐私计算 跨平台互联互通 开放协议 第2部分：SS-LR》，对算法流程和通信内容进行规范。

蚂蚁集团发布两项隐私计算开源产品：“隐语开源框架1.0”和首个国产金融安全级TEE方案“HyperEnclave”。

“隐语开源框架”是“隐语技术栈”中的计算引擎层，HyperEnclave是其可信基座。该技术栈完全自研，积累了千余项专利，集合了隐语开源框架、Occlum TEE开源操作系统，HyperEnclave等隐私计算技术产品，孵化了可信密态计算等新型隐私计算技术。

据悉，此次隐语1.0无论从开源范围、性能，还是易用性上都取得了跨越式提升。隐语框架去年7月首次开源，历时1年正式升级到1.0版。新版本有三大优势：首先，开源Kuscia隐私计算任务编排框架，可以解决业务在使用隐语时端口合并、API接入等集成问题，支持通过互联互通或者内置部署第三方系统等不同模式与第三方系统互通。其次，新增支持SS-LR开放算法协议，致力于打造黑白盒全栈互联互通能力 。同时，隐语1.0推出了“开箱即用”轻量化部署体验包，再次降低了隐私计算应用门槛。

此次蚂蚁也正式开源了基于TEE技术的金融安全级方案“HyperEnclave”。TEE是隐私计算的技术路线之一，被认为是数字化时代数据安全上云和隐私保护计算的最有效技术手段。据了解，HyperEnclave的优势是安全、兼容。它支持国内外主流CPU硬件平台，提供统一TEE抽象，核心代码经过形式化验证。同时，HyperEnclave将硬件技术最重要的信任根托管在可信权威机构，满足国产自研要求，已具备规模化商业场景的落地经验。此次开源也有望为行业带来更透明、更可信、更统一、更通用的国产TEE技术方案。

恶意行为者现在正在创建类似于 ChatGPT 的自定义生成 AI 工具，但更容易用于邪恶目的。根据反网络钓鱼公司SlashNext的一篇博客文章，他们不仅创建了这些自定义模块，而且还向其他不良行为者宣传这些模块。

SlashNext通过一个著名的在线论坛获得了一个名为WormGPT的工具，该工具通常与网络犯罪有关。

“该工具将自己呈现为GPT模型的黑帽替代品，专为恶意活动而设计，”SlashNext说。

WormGPT 是一个基于 GPT-J 的 AI 模块，GPT-J 是 2021 年开发的开源大语言模型。它的功能包括无限字符支持、聊天记忆保留和代码格式化功能。

近日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下简称“《办法》”)，自2023年8月15日起施行。

国家互联网信息办公室有关负责人表示，出台《办法》，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。

据悉，《办法》规定了使用生成式人工智能技术向中国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等服务(即生成式人工智能服务)的适用范围，并指出如果新闻出版、影视制作、文艺创作等领域有其他规定，则依据其规定执行。

此外，《办法》强调国家坚持发展与安全并重、促进创新与依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能的创新发展，并实施包容审慎和分类分级的监管。

Stability AI首席执行官Emad Mostaque:人工智能是一个1万亿美元的投资机会，但将成为“有史以来最大的泡沫”

Stability AI首席执行官Emad Mostaque在电话会议上与瑞银分析师交谈时谈到AI时说：“我认为这将是有史以来最大的泡沫。

Stability AI是Stable Diffusion背后的公司，Stable Diffusion是除OpenAI之外其他更流行的生成AI工具之一。

Mostaque表示，人工智能所需的投资总额可能为1万亿美元。“因为它比5G作为知识基础设施更重要”，并建议像瑞银这样的银行必须采用这项技术，因为它是一个“巨大的市场”。

AI Cloud专为CRM构建，通过将人工智能、数据、分析和自动化结合在一起，提供适合企业使用的可信、开放、实时生成人工智能，从而增强客户体验和企业效率。

Salesforce AI Cloud将值得信赖的生成式AI技术引入其应用程序、平台和工作流程，已推出Sales GPT、Service GPT、Marketing GPT、Commerce GPT、Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT和Apex GPT。

借助生成式AI和单一平台上的所有数据，Sales GPT改变员工的工作方式，从而更快、更智能、更高效地进行销售。Service GPT和Field Service GPT使用来自Data Cloud的实时数据 ，帮助服务团队减少花在日常任务上的时间，从而将精力放在大规模建立客户忠诚度上。Marketing GPT使营销团队能够利用值得信赖的生成式 AI 提高效率，并通过Data Cloud提供个性化服务。Commerce GPT使公司能够在买家旅程的每一步提供定制的商务体验，并根据Data Cloud的统一实时数据自动生成推荐、内容。Slack GPT允许用户在Slack中体验原生对话式AI，从而改变工作方式。Tableau GPT使每个人都能利用生成式AI，以可信且安全的方式更好地理解数据并与之交互。用户只需提出问题即可以对话方式表达见解，这有助于提供更智能的数据体验。Flow GPT允许客户使用生成式AI功能从单个文本提示创建工作流。Apex GPT使开发人员和IT团队能够加速软件开发并提高开发人员的工作效率。他们还可以通过使用自然语言生成智能Apex或LWC代码来启动开发。

近日，信也科技推出第一代LLM(大语言模型)应用开发框架E-LADF。E-LADF以类ChatGPT大模型引擎、向量数据库等基础组件为底座，旨在提供一系列功能接口，帮助开发者构建和部署基于LLM的应用程序。

目前，E-LADF包含四大核心接口功能：本地知识库管理、通用场景流式对话、基于本地知识库的问答和长文本实体抽取与摘要。

立方数科正在致力于针对企业需求提供 AI 技术，从而在能源、汽车、电力等领域促进客户企业积极构建AI应用。近日，由立方数科自主研发的立方云PAI成功获得《计算机软件著作权登记证书》。

立方 PAI 提供完整的人工智能模型训练和资源管理能力平台，易于扩展，支持各种规模的 on-premise、on-cloud 和混合环境，并且提供诸多 AI 用户友好功能，使最终用户和管理员更容易完成日常的 AI 任务。

立方 PAI 管理计算资源并针对深度学习进行了优化。通过Docker技术，计算硬件与软件解耦，可以轻松运行分布式作业，切换不同深度学习框架，或者在一致的环境中运行其他类型的作业。这使得用户可以更加高效地管理计算资源，提高模型训练的效率。

人工智能基础大模型开发商「reInventAI」完成数千万美元天使轮融资，投资方为联想创投。

reInventAI是一家人工智能基础大模型开发商，专注于基础模型和通用人工智能(AGI)，旨在打造面向行业的专业大模型。致力于打造领先的SOTA(state-of-the-art)基础模型，并且将为行业开发可信赖、高性能的垂直模型。对于部分行业，公司不仅提供可直接使用的预训练行业基础模型，还支持企业客户根据自身需求进一步定制专属基础模型。

作为一家目标指向AGI的全球化人工智能公司，reInventAI成立于2023年5月，在德国柏林和中国上海同时运营，其德国公司名为nyonic。不久前曾有外媒介绍，公司已经开始训练其第一个大规模的语言模型，预计在2024年年初发布。

数巅科技完成天使轮融资，本轮融资金额数亿元，将主要用于技术产品研发、团队扩充及业务拓展。数巅科技创始团队来自于微软、腾讯、蚂蚁集团、华为等国内外一线大厂，技术实力雄厚，在大数据和人工智能方向有十余年积累。数巅科技持续专注于打造企业级数据智能技术，充分释放大模型和大数据对业务的价值，帮助企业实现数智化决策。

凭借行业大模型微调、统一数据服务的技术能力，数巅科技构建了业界领先的创新型大模型应用框架，用于彻底连通大模型与企业数据资产，实现业务场景的协同决策。

作为大模型应用框架的先行者，数巅科技将在2023年下半年推出智能BI及智能运营应用，这是基于大模型应用框架的插件式产品。它们将以全新的方式嵌入到客户的商业智能和营销平台，显著提升业务人员和决策人员的数据洞察空间，助力企业数据应用在人工智能浪潮中实现快速升级和迭代。

而大模型应用框架背后，则是数巅科技另一核心技术：数据虚拟化引擎。据介绍，数据虚拟化引擎是数巅科技的核心产品，该引擎可直接应用于企业已有大数据平台，对企业数仓进行快速赋能，让数仓可以持续提供优质的数据资产、高效绿色的计算能力、统一易用的数据服务连接。