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回顾Web3数据访问的发展历史

原文标题:《Web3 数据访问的发展》 原文作者:Geng Kai、Eric,DFG 区块链中数据的重要性

数据是区块链技术的关键,是开发去中心化应用程序 (dApp) 的基础。虽然目前的大部分讨论都围绕着数据可用性 (DA)——确保每个网络参与者都可以访问最近的交易数据进行验证——但还有一个同样重要的方面经常被忽视:数据可访问性。

在模块化区块链时代,DA 解决方案已变得不可或缺。这些解决方案确保所有参与者都可以使用交易数据,从而实现实时验证并维护网络的完整性。然而,DA 层的功能更像是广告牌而不是数据库。这意味着数据不会无限期地存储;它会随着时间的推移而被删除,就像广告牌上的海报最终会被新海报取代一样。

另一方面,数据可访问性侧重于检索历史数据的能力,这对于开发 dApp 和进行区块链分析至关重要。这一方面对于需要访问过去数据以确保准确表示和执行的任务至关重要。尽管数据可访问性很重要,但讨论得较少,但它与数据可用性一样重要。两者在区块链生态系统中发挥着不同但互补的作用,全面的数据管理方法必须解决这两个问题,以支持强大而高效的区块链应用程序。 区块链数据之前是如何检索的

自诞生以来,区块链就彻底改变了基础设施,并推动了游戏、金融和社交网络等各个领域的去中心化应用程序 (dApp) 的创建。然而,构建这些 dApp 需要访问大量区块链数据,这既困难又昂贵。

对于 dApp 开发者来说,一种选择是托管和运行自己的存档 RPC 节点。这些节点从一开始就存储所有历史区块链数据,允许完全访问数据。但是,维护存档节点的成本很高,查询能力也有限,因此无法以开发人员需要的格式查询数据。虽然运行较便宜的节点是一种选择,但这些节点的数据检索能力有限,这可能会妨碍 dApp 的运行。

另一种方法是使用商业 RPC(远程过程调用)节点提供商。这些提供商负责节点的成本和管理,并通过 RPC 端点提供数据。公共 RPC 端点是免费的,但有速率限制,可能会对 dApp 的用户体验产生负面影响。私有 RPC 端点通过减少拥塞提供更好的性能,但即使是简单的数据检索也需要大量的来回通信。这使得它们请求繁重,对于复杂的数据查询效率低下。此外,私有 RPC 端点通常难以扩展,并且缺乏跨不同网络的兼容性。 更好的替代方案:区块链索引器

区块链索引器在组织链上数据并将其发送到数据库以便于查询方面起着至关重要的作用,这就是为什么它们经常被称为「区块链的谷歌」。它们的工作原理是索引区块链数据并通过类似于 SQL 的查询语言(使用GraphQL等 API)使其随时可用。通过提供查询数据的统一界面,索引器允许开发人员使用标准化查询语言快速准确地检索所需的信息,从而大大简化了流程。

不同类型的索引器通过各种方式优化数据检索:

1. 完整节点索引器:这些索引器运行完整的区块链节点并直接从中提取数据,确保数据完整准确,但需要大量的存储和处理能力。

2. 轻量级索引器:这些索引器依靠完整节点根据需要获取特定数据,从而减少存储要求但可能会增加查询时间。

3. 专用索引器:这些索引器专门针对某些类型的数据或特定的区块链,可优化特定用例的检索,例如 NFT 数据或 DeFi 交易。

4. 聚合索引器:这些索引器从多个区块链和来源提取数据,包括链下信息,提供统一的查询界面,这对于多链 dApp 特别有用。

仅以太坊就需要 3TB 的存储空间,并且随着区块链的不断增长,Erigon 存档节点的数据存储量也会不断增加。索引器协议部署了多个索引器,可以高效地索引和高速查询大量数据,这是 RPC 无法实现的。

索引器还允许进行复杂查询、根据不同标准轻松过滤数据以及提取后分析数据。一些索引器还允许聚合来自多个来源的数据,从而避免在多链 dApp 中部署多个 API。通过分布在多个节点上,索引器提供了增强的安全性和性能,而 RPC 提供商可能会因其集中式特性而出现中断和停机。

总体而言,与 RPC 节点提供商相比,索引器提高了数据检索的效率和可靠性,同时还降低了部署单个节点的成本。这使得区块链索引器协议成为 dApp 开发人员的首选。 索引器用例

如前所述,构建 dApp 需要检索和读取区块链数据才能运行其服务。这包括任何类型的 dApp,包括 DeFi、NFT 平台、游戏甚至社交网络,因为这些平台需要先读取数据才能执行其他交易。 DeFi

DeFi 协议需要不同的信息才能为用户报出特定的价格、比率、费用等。自动做市商 (AMM) 需要有关某些资金池的价格和流动性信息来计算掉期利率,而借贷协议则需要利用率来确定借贷利率和清算的债务比率。在计算用户执行的利率之前,将信息输入他们的 dApp 是必不可少的。 游戏

GameFi 需要快速索引和访问数据,以确保用户流畅地玩游戏。只有通过闪电般的数据检索和执行,Web3 游戏才能在性能上与 Web2 游戏相媲美,从而吸引更多用户。这些游戏需要土地所有权、游戏内代币余额、游戏内操作等数据。使用索引器,他们可以更好地确保稳定的数据流和稳定的正常运行时间,以确保完美的游戏体验。 NFT

NFT 市场和借贷平台需要索引数据访问各种信息,例如 NFT 元数据、所有权和转让数据、版税信息等。快速索引此类数据可避免逐个浏览每个 NFT 以查找所有权或 NFT 属性数据。

无论是需要价格和流动性信息的 DeFi 自动做市商 (AMM),还是需要更新新用户帖子的 SocialFi 应用程序,能够快速检索数据对于 dApp 正常运行至关重要。借助索引器,它们可以高效、正确地检索数据,从而提供流畅的用户体验。

分析

索引器提供了一种从原始区块链数据(包括每个区块中的智能合约事件)中提取特定数据的方法。这为更具体的数据分析提供了机会,从而提供全面的见解。

例如,永续交易协议可以找出哪些代币的交易量大,哪些代币会产生费用,从而决定是否将这些代币作为永续合约列在其平台上。DEX 开发人员可以为自己的产品创建仪表板,深入了解哪些资金池的回报率最高或流动性最强。还可以创建公共仪表板,让开发人员可以自由灵活地查询要在图表上显示的任何类型的数据。

由于有多个区块链索引器可用,因此识别索引协议之间的差异对于确保开发人员选择最适合其需求的索引器至关重要。 区块链索引器概述

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索引器概览 The Graph

The Graph 是第一个在以太坊上启动的索引器协议,它可以轻松查询以前不易访问的交易数据。它使用子图定义和过滤从区块链收集的数据子集,例如与 Uniswap v3 USDC/ETH 池相关的所有交易。

使用索引证明,索引器质押原生代币 GRT 用于索引和查询服务,委托人可以选择将其代币质押于此。策展人可以访问高质量的子图,以帮助索引器确定要为哪些子图编制数据以赚取最佳查询费用。在向更大程度的去中心化过渡的过程中,The Graph 最终将停止其托管服务,并要求子图升级到其网络,同时提供升级索引器。

其基础设施使每百万次查询的平均成本达到 40 美元,这比自托管节点的成本要低得多。使用文件数据源,它还支持同时对链上和链下数据进行并行索引,以实现高效的数据检索。

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看看 The Graph 的索引器奖励,它在过去几个季度中一直在稳步增长。这部分是由于查询量的增加,但也归因于代币价格的增长,因为他们计划在未来整合人工智能辅助查询。 Subsquid

Subsquid 是一个点对点、水平可扩展的去中心化数据湖,可高效聚合大量链上和链下数据,并通过零知识证明进行保护。作为一个去中心化的工作器网络,每个节点负责存储来自特定区块子集的数据,通过快速识别保存所需数据的节点来加快数据检索过程。

Subsquid 还支持实时索引,允许在区块最终确定之前对其进行索引。它还支持以开发人员选择的格式存储数据,从而便于使用 BigQuery、Parquet 或 CSV 等工具进行更轻松的分析。此外,子图可以在 Subsquid 网络上部署,而无需迁移到 Squid SDK,从而实现无代码部署。

尽管仍处于测试网阶段,Subsquid 已取得令人印象深刻的统计数据,拥有超过 80,000 名测试网用户,部署了超过 60,000 个 Squid 索引器,网络上有超过 20,000 名经过验证的开发人员。最近,6 月 3 日,Subsquid 启动了其数据湖的主网。

除了索引之外,Subsquid Network 数据湖还可以替代分析、ZK/TEE 协处理器、AI 代理和 Oracle 等用例中的 RPC。 SubQuery

SubQuery 是一个去中心化的中间件基础设施网络,提供 RPC 和索引数据服务。它最初支持 Polkadot 和 Substrate 网络,现在已扩展到包括 200 多个链。它的工作原理类似于使用索引证明的 The Graph,索引器索引数据并提供查询请求,委托人将股份质押给索引器。然而,它引入了消费者来提交购买订单,以表明索引器的收入有保障,而不是管理者。

它将引入支持分片的 SubQuery 数据节点,以防止每个节点之间不断同步新数据,从而优化查询效率,同时走向更大的去中心化。用户可以选择按每 1000 个请求支付约 1 SQT 代币的计算费用,或通过协议为索引器设置自定义费用。

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尽管 SubQuery 在今年早些时候才推出其代币,但节点和委托人的发行奖励也以美元价值环比增长,这也代表其平台上提供的查询服务数量不断增加。自 TGE 以来,质押的 SQT 总量已从 600 万增加到 1.25 亿,凸显了其网络参与度的增长。 Covalent

Covalent 是一个去中心化的索引器网络,由区块样本生产者(BSP)网络节点通过批量导出的方式创建区块链数据的副本,并在 Covalent L1 区块链上发布证明。这些数据再由区块结果生产者(BRP)节点根据设定的规则进行细化,筛选出符合要求的数据。

通过统一的 API,开发人员可以轻松以一致的请求和响应格式提取相关的区块链数据,无需编写自定义复杂查询即可访问数据。可以使用在 Moonbeam 上结算的 CQT 代币作为支付手段从网络运营商处提取这些预配置的数据集。

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Covalent 的奖励从 23 年第一季度到 24 年第一季度似乎总体呈增长趋势,部分原因是 Covalent 代币 CQT 价格上涨。 选择索引器的注意事项 数据的可定制性

一些索引器(例如 Covalent)是通用索引器,仅通过 API 提供标准的预配置数据集。虽然它们可能很快,但它们无法为需要自定义数据集的开发人员提供灵活性。通过使用索引器框架,它允许进行更多自定义数据处理以满足特定于应用程序的需求。 安全

索引数据必须是安全的,否则基于这些索引器构建的 dApp 也容易受到攻击。例如,如果交易和钱包余额可以被操纵,dApp 就有可能失去流动性,从而影响其用户。虽然所有索引器都通过索引器质押代币来采用某种形式的安全性,但其他索引器解决方案可能会使用证明来进一步提高安全性。

Subsquid 提供了使用乐观和零知识证明的选项,而 Covalent 还发布了包含区块哈希值的证明。Graph 以乐观挑战窗口期的方式针对索引器查询提供争议挑战期,而 SubQuery 为每个区块生成 Merkle Mountain 证明,以计算其数据库中存储的所有数据的每个区块的哈希值。 速度和可扩展性

随着区块链的不断增长,交易量也随之增加,这使得索引大量数据变得更加繁琐,因为需要更多的处理能力和存储空间。随着区块链网络的增长,保持效率变得更加困难,但索引器协议引入了解决方案来满足这些日益增长的需求。

例如,Subsquid 通过添加更多节点来存储数据,从而实现水平扩展,随着硬件改进,它能够扩展。Graph 提供并行流数据,以更快地同步数据,而 SubQuery 引入节点分片来加快同步过程。 支持的网络

尽管大多数区块链活动仍在以太坊内进行,但随着时间的推移,不同的区块链越来越受欢迎。例如,Layer 2s、Solana、Move 区块链和比特币生态系统链都有自己的一套不断增长的开发人员和活动,这也需要索引服务。

为其他索引器协议不支持的某些链提供支持可以获得更多市场份额费用。索引数据密集型网络(如 Solana)并非易事,到目前为止,只有 Subsquid 成功为它们提供索引支持。 结论

尽管索引器在 dApp 开发中被广泛采用,但索引器的潜力仍然巨大,尤其是在集成 AI 的情况下。随着 AI 在 Web2 和 Web3 中的不断普及,其改进能力取决于访问相关数据以训练模型和开发 AI 代理。确保数据完整性对于 AI 应用程序至关重要,因为它可以防止模型被输入有偏见或不准确的信息。

在索引器解决方案领域,Subsquid 在性能和用户指标方面取得了重大进展。用户已经开始尝试使用 Subsquid 构建 AI 代理,展示了该平台在不断发展的数据索引领域的多功能性和潜力。此外,AutoAgora 等工具帮助索引器使用 AI 为 The Graph 上的查询服务提供动态定价,而 SubQuery 支持多个 AI 网络(如 OriginTrail 和 Oraichain),以实现透明的数据索引。

人工智能与索引器的集成有望增强区块链生态系统中的数据可访问性和可用性。通过利用人工智能技术,索引器可以提供更高效、更准确的数据检索,使开发人员能够构建更复杂的 dApp 和分析工具。随着人工智能和索引器继续共同发展,我们仍然对数据索引的未来及其在塑造去中心化数字格局中的作用持乐观态度。

清算约 1 亿枚 CRV,Curve 创始人左支右绌后危机过否

撰文:比推 Asher Zhang

近日,Curve 创始人 Michael Egorov 借贷仓位已清算约 1 亿枚 CRV。那么,DeFi 龙头 Curve 近期又经历了什么?除了「旧伤」未愈,Curve 等 DeFi 龙头真正的困境又是什么?Curve 创始人 Michael Egorov 似乎再次化险为夷,但危机真的过去了吗?

CRV 引发清算危机,Michael Egorov 或将涉险过关

6 月 8 日,伴随比特币下跌,CRV 开始大幅下挫;在比特币震荡两日之后,6 月 11 日,比特币再度大幅下跌,CRV 在日线上形成看跌吞没形态,空头强势。受宏观市场影响,6 月 12 日,比特币等开启反弹,主流币多数上攻,但 CRV 已无力反弹,空头持续压制。6 月 13 日,比特币再度下挫,主流币大跌,CRV 迎来大崩盘,进而引发 Michael Egorov 巨额 CRV 代币清算。

6 月 13 日,据数据检测:Curve 创始人 Michael Egorov 借贷仓位已清算约 1 亿枚 CRV,价值约 2700 万美元。剩余头寸为主地址上的 3935 万枚 CRV,借款 540 万美元,目前健康率达到 1 以上暂时不会被清算。随后,据《比推》报道称,6 月 13 日,NextGen Venture 联创 Christian 于 X 平台发文表示,从 Curve 创始人处获得 3000 万枚 CRV。

在得到 NextGen Venture 联创 Christian 的支持后,Michael Egorov 或将涉险过关。6 月 13 日,Curve 创始人 Michael Egorov 于 X 发文表示:「Curve Finance 团队和我今天一直在努力解决清算风险问题。很多人知道我所有的贷款都被清算了。我的持仓规模太大,市场无法承受,导致了 1000 万美元的坏账。Curve 借贷平台(lend.curve.fi)上只有 CRV 池子受到了影响。我已经偿还了 93%,并且打算很快偿还剩余部分的坏账,这将帮助用户避免因这种情况而受到损失。」

Michael Egorov 在此番清算中是否受损?以太坊核心开发者 eric.eth 于 X 平台发文表示,Curve 创始人并没有因为 CRV 被清算而受到「损失」,他从价值 1.4 亿美元的 CRV 仓位中获得了 1 亿美元的收益,而在市场上出售会导致相同的价格(下跌)并引起社区的不满。 eric.eth 的言论乍听似乎有道理,但实际上其实并非如此。Michael Egorov 的清算实质上是被动的,这主要与加密市场的行情突变有关。如果 Michael Egorov 想要出售代币,则完全可以与机构对接,以清算的方式出售代币,即便收益变化不大,但是巨额清算对 Curve 生态有非常大的危害。

CRV 为何一路下跌,盘点 Curve 危机始末

Curve 作为一个以稳定币为主的 DEX 平台,其独特优势在于 crvUSD 可以与各种抵押品形成交易对,形成了丰富的兑换资产的使用场景。CRV 的大额互换业务一直独霸业内,并且团队始终在更新项目,推出新的功能,深受市场信赖。Curve 在最初上线时,CRV 代币最高触及 63 美元,上轮牛市 CRV 代币较长时间维持在 6 美元附近,在熊市期间 CRV 代币价值维持在 1 美元左右。然而,在本轮牛市期间,CRV 不但没有开启牛市之旅,反而一路下跌,而其中最重要的拐点就是 2023 年 7 月。

2023 年 7 月下旬,由于 Vyper 编程语言导致的重入漏洞,四个 Curve Finance 矿池遭到黑客攻击,总计损失约 7000 万美元 。这也直接导致 Curve 创始人面临巨大的清算风险。不过由于此次为黑客恶意攻击行为,加密市场多方势力纷纷表态支持 Curve。除了 Egorov 向 19 家机构与投资者出售超过 1.06 亿枚 CRV 代币筹资外,孙宇晨、杜均、麻吉大哥等加密名人也购入了 CRV。孙宇晨买入 500 万枚 CRV 代币、杜均以 400 万美元的总额购买 1000 万枚 CRV、麻吉大哥以 150 万美元买入 375 万枚 CRV 代币,并全数质押锁仓 6 个月。

2 月 1 日,Michael Egorov 当时以低于市场价 30% 出售的 CRV 开始解锁。2024 年 2 月 1 日,黄立成将此前购买的 375 万枚 CRV(约合 175 万美元)转入币安,预计实现收益 +16%;同日,OpenSea 用户名为「erwwer」的地址(0xb0b 开头)将从 Curve 创始人 Michael Egorov 处 OTC 买入的 250 万枚 CRV(114 万美元)转入币安;随后,Cream Finance 等也纷纷卖出。2 月 24 日,从 Curve 创始人 Michael Egorov 手上 OTC 买入 CRV 数量第二的鲸鱼(700 万 U 购买 1750 万枚 CRV)将 500 万枚 CRV(约合 300 万美元)转入币安,成为第四位转出 / 卖出 CRV 的 OTC 买家。他通过 OTC 买入的 1750 万枚 CRV 除了转入币安的 500 万枚,另外 1250 万枚通过 2 个地址存在 Curve 锁仓。随后,多家机构和大 V 纷纷出售手中的 CRV。

DeFi Summer 不再,老牌 DeFi 的经济困局

CRV 的跌跌不休,一方面主要与 Curve 受黑客攻击直接相关,而从更大的角度看,这实质上与 DeFi 赛道的整体不景气息息相关。如果是 2022 年的 DeFi Summer 时期,CRV 如果比较坚挺,这些损失并非不能弥补。那么,是哪些原因造成了当下 DeFi 赛道的发展困局呢?

DeFi 赛道从一片蓝海转变为红海,DeFi 龙头的吸引力开始下降。从 DeFi 赛道自身发展看,在 Uniswap、Curve、Compound 诞生之初,市场显有竞争;Web 最大的特点就是开源且去中心化,这使得随后各类 DeFi 层出不穷,虽然 DeFi 龙头仍然占据主导地位,但是仍然面临着显著竞争,使整个赛道从单一龙头迅速转变成一片竞争激烈的红海战场。

DeFi 龙头代币进入释放期,市场抛压不断加大,使得 DeFi 龙头币价也不断承压。下图为 CRV 代币释放图,从图中可以看到,CRV 在上轮牛市初期解锁代币较少,但随着时间,CRV 代币的供应量持续减少,这也是 CRV 币价承压的主要原因之一。与此同时,主流 DeFi 龙头代币的价值捕获能力也还比较欠缺。

清算约 1 亿枚 CRV,Curve 创始人左支右绌后危机过否

DeFi 发展陷入瓶颈期,美国执法部门并不认可 DeFi。早些时候,美国证券交易委员会(SEC)执法部门主管 Gurbir Grewal 表示:「我们不关心标签。我们关心的是产品,标签对我们来说并不重要。技术很重要。DeFi 提供既不去中心化也非金融的服务,而只是纯粹的『欺诈』。我们将在法律允许的范围内扩大我们的管辖权。」今年,美 SEC 将 UNI 定义为证券,这也使得市场对其发展前景表现出一定悲观态度。由于 DeFi 没有得到美国监管部门的认可,这实质上限制了 DeFi 向传统金融市场发展的路径,这也就限制了 DeFi 的市场规模。

市场注意力集中在 MEME 等新赛道,资金关注度明显下降。本轮牛市中,涌现出一些新赛道,比如模块化区块链、Depin、比特币二层等;但是最为独特的则是 MEME 赛道。从 2023 年的铭文,符文,ERC404,以及 Solana 上的 Bonk、BOME 等等。每当比特币休整的时候,大盘轮动没有出现,但是 MEME 热潮却交替出现,这使得 DeFi 龙头没有获得补涨的机会。

总结

CRV 的代币下跌,与 Curve 遭遇的黑客攻击有直接关系。虽然,Curve 创始人 Michael Egorov 在去年通过机构帮助暂时缓解了 CRV 的清算压力,但是这种抛售压力在解锁期后并未消失,机构和大 V 的抛压一直压制 CRV 的上涨。

从更根本的角度看,DeFi 赛道进入红海竞争阶段,这使得 DeFi 龙头发展步履维艰;DeFi 龙头代币进入解锁期,代币抛压不断,上涨困难;监管部门不认可,使得 DeFi 赛道仍然小众;加之,本轮牛市的不同寻常,使得 DeFi 龙头没有获得资金关注。整体上看,CRV 等 DeFi 龙头面临的问题在本轮牛市或很难解决,因而 CRV 的至暗时刻或许还未至。不过,从长远来看,如果 Curve 可以扛过去,作为 DeFi 基础设施的 DeFi 龙头,未来仍然充满机遇。

何一社区交流全文:谈对敲安全、上币下币与「闺蜜币」,每天给 CZ 邮件写什么?

编辑:吴说区块链

近日币安注册用户突破 2 亿 并为此举办 AMA,币安联创何一回答了一些大家关心的问题,包括近期出现的对敲盗币事件,FDV 大项目上币的矛盾,下架僵尸币的标准。此外,何一说每天会给 CZ 写邮件,还需要写读书笔记;平时生活主要是健身、打电话(电话会议)、哄小孩睡觉,非常枯燥。何一调侃地说到「闺蜜币」,表示币安在尝试能不能带来一些正常的商业模式,过程中也会承受一些嘲讽和失败。

音频转文字使用了 GPT,可能会有错误。收听完整原文。

币安在用户安全方面最近是否有新进展可以分享?

何一:首先,我想说安全这件事情没有绝对的安全,我们必须随时保持警惕。这不仅适用于交易所,也包括我们自身的资产安全管理,不管是使用硬件钱包还是电商钱包。

币安在早期吃过亏,在安全方面

确实投入较大,目前我们在安全上的投入是一个持续的过程。例如,之前有用户因为点击第三方插件导致资产被盗,我们在这方面提高了风控标准和等级。

我们在对敲这件事情上实现了双重风险管控。首先,当价格波动较大时,大数据会抓取信息报警,随后进行人工确认。当时我们抓到了价格波动信息,但因参与的交易队多,获利方也不单一,所以风控判断问题不大。

对于用户点击插件导致的损失,我们理解用户对我们的预期,希望在他们进行风险操作时币安能为他们托底。我们对安全团队和风控团队提出了更高的要求,不断迭代我们的安全措施。

有些用户因账号共用导致资产被盗,我们可以通过完整的用户行为日志记录查到具体情况。建议大家尽量不要点击或分享可疑链接,特别是视频、直播等。如果必须点击,建议将交易账号放在相对独立安全的手机上,特别是资产较多的用户。

下载 APP 时要检查是否为官方版本,避免下载钓鱼 APP。最近大家情绪较为恐慌,社区有很多不同声音,比如质疑交易平台是否监守自盗。我们认为一个运营良好的交易平台不会有这种行为,因为这是一个健康的商业模型,我们的竞争对手也做得很好。这种谣言会极大损害用户对整个行业的信任。以上是对最近频繁发生的安全事件的总结。

币安如何看待高 FDV、低流通项目,是否会干预开盘价和代币分配?

何一:首先,我想给出一个框架,这个框架是我个人的观察和理解,并不代表官方逻辑或绝对标准。区块链行业目前进入了一个特殊阶段,类似于技术从小众市场走向大众市场的过程。比如,早期的 VR 和 3D 打印等技术虽然非常流行,但未能大规模应用,原因在于它们未能跨越鸿沟,从小众市场走向大众市场。特斯拉的成功在于电动车技术的商业化应用。

在区块链行业,我们可能构建的是一个更去中心化且高效的微缩版金融系统。在这个系统中,交易、资产和防通胀等场景已经有成熟的商业模型。然而,更大的挑战在于如何真正帮助区块链行业走向大众应用,目前在游戏、社交等实用场景上几乎没有成功的案例。

我希望能有更多真正有商业模型的项目在区块链上构建,而不是仅停留在虚无的概念上。反 VC 浪潮和 memecoin 的流行反映了市场上缺乏优质资产的问题。很多 VC 以高估值投资项目,但这些项目并未跑出好的商业模型。空投等方式只是做数据,而交易平台则因用户需求迫于压力上币,但最终没有人真正满意,反而所有人都受损。

我们希望每个项目都有持续增长和好的商业模型,但在实际操作中,交易平台无法控制项目方和做市商。我们只能给予指导,比如希望项目方能有更多空投给用户,但价格定价和执行我们无法干预。我们在招募项目时,希望找到低估值且有好商业模型的团队,同时也招募做市商。但过多要求会导致做市商将流动性转移到其他地方。

高 FDV 的问题导致除了少部分项目方获利,用户和投资人都非常痛苦。这个行业是新兴市场,发币规则可以自定义,投资者和用户需要多花时间做研究并用脚投票。我们持续迭代标准和对项目方、做市商的要求,但这个过程是一个斗智斗勇的过程。

我们希望市场上有更多愿意扎实做项目的朋友,不只是发空气项目。真正的大成功需要经得起人性的挑战。我希望这一波泡沫浪潮能沉淀下更多优秀的项目和资产。

未来我们在投资孵化和资助方面,希望区块链资产能被更多创业者用起来,而不仅是将用户锁定在撸空投和交易平台的场景中。整个行业需要跨越鸿沟。

如何保持高昂的激情和充沛的精力?

何一:从个人经验来看,我出身贫寒,见过世界的高点和低谷。当你看到这个世界的参差后,会去想在这个世界上想做什么,或想留下什么。我可能会说物质遗产是你的孩子,是 DNA 的延续。但如果有机会去真正改变世界,为什么不去试一试?像 Elon Musk 或亚马逊那样留下变革性的东西。实际上,一个人一生能花的钱是有限的,我不是一个喜欢奢侈品的人。我更大的热情在于如何去重建自我,打破自己的天花板,看到自己的成长。

我注重自我提升,比如昨天晚上发了一条消息,说我睡 6 个小时起来健身。我确实起来健身了,被教练虐得很惨。对自己的要求可以分为几个模块:第一是健康,健身不仅是对身材的要求,还有健康。第二是自我认知的迭代,我在 Twitter 上推荐过一本书《终身成长》,它能推我自我迭代。我的优势是看书后能快速内化,与自身知识形成链接。第三是在这个世界留下什么,如果能改变世界,我想试试。这就是我多年来始终如一,坚持在一线的原因。

如果问我是否想退休或偷懒,我当然也想。但我有一个目标,就是希望能做一个基业长青的公司。这不仅是个人能力的要求,也是构建一个组织的能力的要求。如果币安的高管每个人都能复制成理念上的我,他们可能在技能上比我更专业,比如我们的 VIP 用户经理更懂金融,技术团队更懂技术。我的目标是构建一个强大且健康持续增长的组织。

在这方面,我的榜样是段永平,他在中国创业史上非常低调但成功。他创建了小霸王和步步高,后来步步高裂变成 vivo、OPPO 和小天才手表。他不仅成功创业,还在投资上取得了巨大成功,比如投资网易和拼多多。段永平的成功证明了成功是可以复制的,我希望我的成功能力也能复制给更多人,为币安培养更多高潜力人才,把好的思维方式、理念和企业文化带给币安。

这就是我现在希望在做并且努力在做的事情,我也欢迎更多有潜力且对币安感兴趣的朋友加入我们。

如何挑选 Launchpool 和 MegaDrop 项目?

何一:我们不是先通过 Launchpool 还是 MegaDrop 来选项目,而是先选项目,再看它们适合放到 MegaDrop 还是 Launchpool。最初我们做的是 Launchpad,但由于很多国家和地区对代币预售有监管问题,所以改成了空投。空投的事情我们先推出了 Launchpool,发现很多项目方希望获取真实用户,而币安的持币用户相对更真实。

币安的 Web3 钱包有 KYC,可以证明用户是真实的。例如,最近 ZK 项目被批评是因为他们把很多撸猫工作室的用户反撸了。如果一开始通过币安的 Web3 钱包获取真实用户,情况会简单很多。因此,Launchpad、Launchpool 和 MegaDrop 都是为项目方寻找真实用户的解决方案,同时也为币安用户谋取福利。

有时候我们因为项目方愿意提供更多的空投份额,就选择上线他们的项目,但这种决策未必总是正确的。因此,我们不断反思,并听取用户的反馈。例如,高 FDV 的项目在其他平台上市后流通量低,短期内上涨,但随后价格下跌。没有一个标准答案,比如流通量或通缩模型是否一定好,需要根据具体情况评估。

我们的目标是找到质量好的项目,有长期发展意愿或成功潜力的团队,再决定是放到 Launchpool 还是 MegaDrop。如果项目方提供的份额较低,就放到 Launchpool;如果提供的份额较高,就放到 MegaDrop。无论叫什么名字,关键是帮助项目方获得真实用户,同时为币安用户提供福利。

我们会根据市场反馈调整项目选择标准,确保市场的健康和长期发展。

币安对僵尸币是否有下架标准?如何管理和清退?

何一:我们对已经上线的代币进行定期审核,审核不仅限于社交媒体的活跃度,还包括产品的持续开发、流动性以及是否有大的负面消息。此外,我们还会根据各个国家和地区的监管要求进行评估。如果发现风险较高的代币,我们会贴上监控标签,并花更多时间观察。

最近我们的下币频率有所降低,主要原因是牛市期间有些项目方重新活跃起来。我们有一个专门的部门负责监控已经上线的项目,包括链上事故、黑客事件和用户反馈等。下币时我们会进行详细分析,确保下币决定准确,而不是简单地因为项目表现不佳就下架。

下币对项目方和代币持有者都会造成伤害,所以我们尽量保持客观,严格执行上币和下币的标准。大家不要以为币安上的一些「壳」项目可以买,因为这些项目随时可能被下架。我们坚决反对这种买壳行为,一旦发现会直接关闭项目。

如何看待与 Coinbase 的市值对比?BNB增长空间在哪里?

何一:首先,我认为 Coinbase 本质上是股票证券,而 BNB 是 token,两者不在同一个赛道上。Coinbase 的股票不能像 BNB 那样在币安平台上使用。BNB 不仅有币安的应用场景和持续的销毁机制,还有 BNBChain 的加持。

BNB 在币安平台上的使用非常广泛,被称为「金铲子」,可以用于大量手续费的抵扣。虽然当前 BNB Chain 的势头不如一些大的 L2、L1 生态系统或 TON 的用户群大,但相对于以开发者为中心的公链如 Ethereum 或 Solana,BNBChain 有更多的真实 Web3 用户和构建者。

我认为未来 BNBChain 的一个重要方向是将区块链技术带入普通人的生活,帮助更多创业者和开发者推动整个区块链行业进入下一个阶段。从这个角度来看,Coinbase 和币安走的是完全不同的路。Coinbase 是一个优秀的交易平台,通过与 Circle 的合作实现盈利,但币安在区块链赛道上走的是另一条路。

币安在很多项目上线的过程中,通过持续发放福利和空投,为 BNB 赋能。价格的短期波动并不能代表什么,我们更关注的是团队的长期努力和目标。BNB Chain 和整个社区的共建,需要用户、社区、创业者和开发者的共同努力。

关注哪些赛道,怎么看 AI?你的一天如何度过?

何一:我先回答 AI 的问题。实际上,我在上次的 AMA 中也谈到了关于 AI 的理解。我认为区块链改变的是劳动关系,分配利益,而 AI 则是生产力的巨大变革。举个例子,很多交易平台和产品都是多语言环境,如果能很好地利用 AI,可以节省大量翻译费用,同时提高效率。这是生产力提升的一个具体例子。未来,AI 的生产力提升会在更多方面体现出来,包括设计、市场营销等,成本更低,效率更高。

AI 可以分为几个模块。应用侧是大家最常见的,比如 OpenAI 的聊天机器人,可以帮助写计划书、做设计、制作视频等。再往上是大模型团队,这些团队规模不大,但专业能力非常强。再上一步是算力,这就是为什么英伟达的股票表现如此强劲。英伟达在芯片上的领先地位,使得其他竞争者难以企及。科技的进步使得算力提升更加显著。

能源和数据是支持 AI 发展的两个关键产业。全球的战争和政治较量往往围绕能源展开,未来的 AI 发展也离不开能源的支持。数据是另一个关键因素,掌握大量用户数据的公司在 AI 发展中具有优势。

我们在币安也在寻找好的 AI 解决方案。比如,BNB Chain 之前推出的 Greenfield产品,通过隐私保护网来使用数据,确保用户隐私。这是我们在区块链和 AI 结合方面的尝试。

关于赛道的选择,我觉得作为一个生意人,需要对各种新兴赛道保持关注和思考。不管什么赛道,只要对社会有帮助,有好的产品和服务,都是可行的生意。

我的日常生活其实非常简单,每周三次健身,通常会早起健身,健身后就是一整天的电话会议。我的目标是培养有领导力的团队,在整个行业内打造强大的领导力。除了开会,我花很多时间研究组织和管理,与 HR 负责人沟通。最近还增加了给 CZ 写邮件的任务,汇报工作、分享生活点滴等。我的生活朴实无华,从早到晚都是工作、健身、陪伴家人和读书,这就是我的一天。

币安对于稳定币有什么考虑?未来会如何发展?

何一:我们对稳定币的逻辑很简单,虽然不能说来者不拒,但我们希望这是一个持续的竞赛。过去 BUSD 是与第三方合作的,对于我们来说,无论是 TUSD、FDUSD 还是未来更多的稳定币,我们都欢迎合作。关键在于合作方的资质和能力是否匹配,是否能谈得拢。我们非常看好稳定币赛道,但要把这件事运营好,需要天时地利人和,而不仅仅是设立一个稳定币账号,接受资金。

币安用户突破两个亿后,新的用户增量可能来自于哪里?首先要声明,注册用户不等于活跃用户,有些注册用户可能没有交易或充值行为。市场要达到更大的规模,需要有更多优质资产出现。如果行业内卷,原因是缺乏优质资产,这涉及到跨越鸿沟的问题。我们的任务和思考是如何跨越鸿沟,让区块链变得像互联网或 AI 一样,让普通人能够直接使用。只要跨越鸿沟,用户规模再大十倍、二十倍也不成问题。

我深信,只要币圈能够出现落地且优质的资产,市场规模可以扩大五倍甚至更多。每个周期都会有新的应用和公司出现,坚持下来并为世界创造价值的公司将成为行业的领导者。就像互联网泡沫后的头部公司,如 Apple、亚马逊、Facebook、Google 等,它们持续创造价值,成为全球顶尖的公司。我们也希望在区块链领域看到这样的持续成长和发展。

币安跨越 2 亿用户后,有什么计划和策略来为行业引进更多圈外力量?

何一:在币安跨越 2 亿用户后,我们有什么计划和策略来为行业引进更多圈外力量?

实际上,币安一直在做这样的尝试。不管是从市场营销层面,还是通过我们的学院、慈善项目,甚至在项目上市方面,我们都做过一些尝试。我们也收到过一些负面评价。举个例子,大家知道我们之前签约了 The Weeknd,我们后来也签了 C 罗。C 罗在 Instagram 上有 6 亿粉丝,他的日常点赞常常是几百万甚至上千万。我们希望通过这些名人效应,让更多人知道币安和加密货币。

此外,我们希望用户在注册币安时,能够花时间了解加密货币,而不是盲目跟风投资。即使是投资 meme 币,也需要了解其本质和周期,避免冲动操作。我们的逻辑是,币安上线的项目不一定都是质量非常高的项目,有时是因为用户需求。我们会先将一些项目放到合约市场,让用户自行选择做多或做空。如果不确定项目的长期热度,就先放到合约市场,用户可以选择一倍或两倍杠杆。

我们也犯过有一些错误。例如,Hook 项目被大家嘲笑为「闺蜜币」,很多人质疑这个项目的用户都是假的,都是买来的。我们仔细研究了一下他们的用户,确实不是典型的 Crypto 用户,而是那种通过注册和完成任务来获取奖励的用户,比如摩托车、电饭煲等。这些用户并不是典型的 Crypto 投资者。

我们最近也与一些 Web3 项目方进行跨游戏合作,吸引了 130 万用户,但其中只有 56 人成为交易用户,因为他们主要是冲着薅羊毛来的。在这个过程中,大家可能会质疑为什么我们会上这些项目,但我们希望通过这些尝试找到能够改变普通人生活的应用和商业模型。

此外,币安学院和慈善项目也在承担更多的行业责任和影响力。虽然有时投入并不总是见效,但至少让更多人看到了币安和加密货币。签约 C 罗可能没有带来大量注册用户和交易用户,但至少让更多人看到了币安。

Crypto 行业有很多负面信息和偏见,但我们仍会坚定地推动行业前进,引导更多圈外用户加入。即使在这个过程中承受一些嘲讽和失败,只要目标明确,我们就会坚定地往前走。

总结来说,我们会继续努力,引进更多圈外力量,推动行业的健康发展。

在美国监管和解之后,币安在欧洲或其他地区的发展有何影响?

何一:在美国监管和解之后,币安在欧洲或其他地区的发展多少会有一些影响。大家可能也看到,我们有一个高管在尼日利亚遇到麻烦。从监管角度看,传统金融有上百年的历史,监管体制也是一步步建立起来的。因此,当他们看到 Crypto 这种新事物,号称要掀翻传统金融,自然会视其为洪水猛兽。在这种情况下,作为行业的头部公司,我们会面临更多压力和挑战。

很多人认为 DeFi 可以解决一切问题,但事实上,互联网的发展也经历了类似阶段。虽然信息自由很重要,但互联网仍然受到各国政府的观察和监管。区块链行业也会面临类似的挑战。如果完全去中心化,各国尤其是美国的监管机构会采取强烈措施打击 DeFi,而对于 CeFi 部分,他们也不会手软。这就是为什么 CZ 目前还在美国。

如果我们希望这个行业服务 10 亿用户,推动行业前进,就必须与监管机构和解,建立共识和信任,找到生存之路。当行业规模足够大时,必须展示其正面影响,如何与现有金融系统互补,提高效率,实现和平共存。这是我们在思考和前行的方向。

在这个过程中,我们会遇到一些挑战,例如在某些地区可能无法提供合约交易。此外,合规团队的规模会变得非常大,很多决策需要合规和法律团队的首肯。但只要组织本身够强,策略正确,这些阶段性挑战不会影响长期目标。总体来说,我们还是寻求共存。

Coinbase 也非常支持拥抱监管。我们可能是全球范围内第一家积极拥抱监管的交易所,尤其在美国做得非常好。实际上,整个市场上的竞争对手如 Coinbase、OK、火币、Bybit、Bitget、Bitmex 等,每一个能够走到今天的公司都经历了许多周期,有很多值得我们学习的地方。这个行业还非常早期,需要共同努力把蛋糕做大。

Gavin提出波卡经济模型新设想?这一次我们选择说不


起因

在今年4月,也就是迪拜的Token2049活动的几天前,波卡生态知名媒体Kusamarian宣布“Behind the Code II(代码背后2)”的系列采访回归,并推出了新系列Web3Thinkers,第一期就采访的是Gavin Wood博士,采访的主要内容就是针对Gavin博士近期提出JAM以及关于他的灰皮书The Gray Paper,还包括对波卡的意义以及他最近的思考。

其中在采访的后面部分就谈到了大家比较关心的在波卡的中继链升级到JAM之后我们的DOT会怎样的问题。

首先是从技术上来说,很可能这些DOT会被复制余额到一个被称为中继链平行链的平行链上,或者更有可能是被复制到AssetHub这条通用资产链上,又或者是复制到一个Staking平行链上(或者说中继链就直接转换成Staking平行链),但是这些还没有被确定,还在继续研究中。

不过大家不用担心,这不会对持有者的DOT产生任何实质性的改变。但紧接着Gavin就提到了关于DOT的通证经济学的问题。

Gavin提出波卡经济模型新设想?这一次我们选择说不

原本DOT的通胀率是10%,会根据最佳Staking比例与实际Staking比例的差值来决定一部分通胀资金进入国库,另一部分给到Staking的参与者。不过,目前已经有一个被接受的RFC(即Request for Comments,是开发人员提出和讨论项目重大变更或新功能的一种方式)来改变这一点,最终实现2%的通胀资金给到国库,这样就能确保国库有稳定的收入,剩下8%资金用作Staking奖励。

但是Gavin也在考虑我们是否需要更严格的经济体系,他认为有足够的理由来约束经济使其难以更改。由于JAM链会替代中继链,届时新的增发出来的DOT是通过JAM来发行的,很可能会有一个新的经济系统最终在JAM链上运行。

那么新的通证经济系统会是什么样的呢?

Gavin表示它可能会有多种形式,可能每年都会有一个固定的10%的增长率。但是还有一种比较有趣的方式,比如借鉴BTC的阶梯曲线,阶梯曲线有一个非常有用的特点,即谢林点,它是一种在没有沟通的情况下,人们会自然选择的解决方案或聚集点,也就是众人的默认的共识点。就好像是BTC的减半前后,人们不自觉的就会围绕着这个时间点采取一些行动,这也会产生波动,也会带来共识和一致性。这是一个有趣的问题,但是他还未被完全说服,也就是为波卡引入这样类似的经济谢林点。

对于新的经济系统具体会怎样,Gavin表示如果我们想让DOT的通货膨胀率降低,不是通货紧缩,而是减少通胀率。他认为可能会是这样的,这是一个在以太坊时期经常讨论的一种方案,即在某个特定的时间点,将发行量的某个百分比作为一个固定数额,这样随着总量的增加,发行量是逐渐减少的。

举个例子,如果总量10亿,每年固定增发10亿的10%,也就是1亿,那么第一年是11亿相对于过去是增加了10%。但是到了第二年也是增发一亿,但是由于第二年的初始总量是从11亿变成了12亿,那么增发的数量虽然固定是1亿,但是增长的通货膨胀率则变成了9.09%。这样一来就能实现每年在增发(而不是通货紧缩),但是增发的比例逐年减少。这是这一种可能性。

还有另一种更激进的可能性,就会导致发行曲线会出现类似BTC那样的阶梯曲线,比如规定最大数量。现在DOT总量是14亿多,假如将这个数字翻倍,大约是一个像圆周率π那样的数字(31.4亿),就是未来将要铸造的DOT总量,然后根据总量减去现在已有的发行量(比如当时的发行量为15.7亿),还剩下大概15.7亿未发行,然后将这部分第一年发行10%,也就是1.57亿,于是第二年初剩余的未发行总量就变为了14.13亿,然后第二年发行的总量就变为14.13亿的10%,以此类推。当然这个发行的周期可能不是正好12个月,也可能是15个月或者9个月等其他数字,这些都是可以调整的。

Gavin认为这种每年会有一个阶梯式的逐步下降的曲线会非常有趣,它提供了一条从当前奖励逐渐过渡到固定最终金额的非常平缓的曲线。

但是这其中也有一个安全机制,如果当前的经济模型太过激进,可以通过硬分叉的方式来调整,然后增加更多的DOT数量。这可以通过验证者来测量这个过程,并且可以有一个软治理指令,比如规定DOT的Staking金额不能少于法币的1亿或10亿或者20亿美金,反正就是规定总的Staking的金额不应该永远少于某个数,如果Staking系统不足以保证这一点,我们就可以通过进行一次硬分叉来改变和增加总量,使其能够保证刚刚所说的这一点。

Gavin提出波卡经济模型新设想?这一次我们选择说不

Gavin认为这将是一个有趣的可能性,只要有这个安全机制在,其他就看不出有什么大的缺点,但他确实看到一个显著的优点,就是有财政上的确定性,以及增加了谢林点。

以上是Gavin提到的DOT新经济模型的一些可能性。

Gavin接受采访的中文视频可以在这里查看:https://mp.weixin.qq.com/s/Xk90E6P6ctbFa6WkCSpHcA

英文完整版视频可以在这里查看:https://x.com/TheKusamarian/status/1784613780367749527?t=4743

而在最近,有人将Gavin提到的固定DOT的最大供应量(也就是总量为31.4亿的那个例子),以提供财政确定性的例子作为一个国库的提案进行投票,详情请参见:https://polkadot.polkassembly.io/referenda/851

该提案属于是Wish For Change的Track,这是一个希望能够改变的Track,通常用于一些设想的讨论,在这个Track中的提案即使被赞成通过了也不会带来实质性的改变,这些提案更多的是作为收集意见的方式提出的。

尽管Gavin对这个例子花了比较多的篇幅来说明他,但是作为长期的研究者,我们并不认可这种想法。

为什么我们要反对这次的构想呢?

首先,对于PoS系统来说(波卡是NPoS,有相同的逻辑),相对稳定的Staking收益是非常重要的,它一方面会影响到网络的安全性。

如果PoS系统的Staking收益逐年递减,并且当币价也在下跌时,节点运营方的收入会加速锐减,形成双螺旋向下的情况(币数量和价格都在下降),这会使得许多节点运营方退出(类似于PoW中的矿场关机),从而降低了整个网络的安全性。

另一方面,这样的设计也会打乱PoS原有的一些优势,比如对于PoS系统来说,相对稳定的Staking收益是币本位的无风险利率,并且通常会衍生出比较成熟的LSD、Restaking等产品,并进一步为整个生态提供围绕着这些产品的DeFi项目,极大地提高生态的DeFi活跃度和用户的资金利用率。但是该利率不宜过高,因为会影响到其他项目的发展。同时该利率也不宜过低,因为会影响刚刚所描述的一系列生态的发展,严重影响Staking相关经济的发展。

Gavin提出波卡经济模型新设想?这一次我们选择说不

此外,Staking收益也是国库的重要资金来源,而波卡的治理需要对一些公共利益类的提案进行持续的支持,因此也是需要有稳定的现金流入的。如果按照这个设计的思路来说,很难保证公共利益类提案的最基本需求。

其次,如果是谢林点的话,像BTC的减半周期这样的设置,它是为了减半而设计的不是为了谢林点而设计的,并且BTC属于是第一个Crypto其意义是不同的,不能把BTC的成功简单的就复刻到其他项目上,毕竟也有许多借鉴BTC谢林点的项目并未获得足够的成功。

鉴于波卡的国库治理非常类似于国家治理,并且国家这样的经济体已经经历过上千年的探索了,都不能完全靠一个固定的机制来调节经济,而是发展成为如今需要时刻来判断当前的经济情况,并调整某些关键数据,从而调节经济的情况。

实际上整个Crypto行业就一直在受到美国议息会议的影响,美联储会通过调整利率来调控经济,进而影响Crypto行业。这种现行的解决方案我们认为是比较适合波卡的治理的。

至于要根据什么指标来调整什么数值,我们可以以调整通胀为最终目标,(就像现在的美联储正在做的事情一样),然后现阶段国库会每隔24天就燃烧掉其总量的1%,我们可以把这个1%改为一个可以动态调整的值,然后每过一个周期(比如也是24天,或者一个季度,或者一年),根据当前周期的通货膨胀情况,来调高或者调低这个燃烧比例,这就好像波卡也会定期举办议息会议来决定是否调整利率一样。

如果是这样的一个谢林点,我们认为会更加合理一些。

此外,如果要调整通胀,不妨直接降低总通胀比例,从10%降低到5%,再通过调控式的燃烧国库一定比例来调整通胀,最终使通胀降低到2-3%。

如果能够达到每年3%的通货膨胀,那么即使过了30年最终的总量也只是等于30年前的142.7%,而如果是10%的通货膨胀的话,30年后的总量会是30年前的1644%。

Gavin提出波卡经济模型新设想?这一次我们选择说不

不过,需要注意的是通胀比例5%是目标值,至于如何达到5%,是可以讨论的。既可以一步到位,快刀斩乱麻地一次就调整到位,也可以像Gavin所说的通过几年来更平滑地达到这个数值。但据我所知,许多项目的调整经济模型或者缩减贷款都是进一步到位,这样对于用户信心的提升是明显的。

DOT的新经济模型最终会如何?

波卡灰皮书的最终草案预计会在年底前完成,并且计划在明年夏中左右发布JAM,而Gavin在采访中所说的种种方式其实都只是有趣的设计,都不是最终版本。但是既然有人把他的一些设想放到了国库中进行投票,那么我们也需要表达我们的观点和态度,避免出现让设计者误判的情况。

毕竟英国本身不想脱欧,但是由于一些民调机构提前进行了调查发现大家都不想脱欧,就误判式的想要进行一次脱欧投票来获取一些政治筹码,结果没想到民众的真实想法是真的想要脱欧,结果英国就这么玩脱式的真的脱欧了。

虽然DOT的新经济模型还未明确下来,但是可能会有越来越多围绕着这个方向的讨论,也希望关注波卡的朋友们此时此刻不要再吝惜自己的观点,请积极地进行表达,毕竟这与所有DOT持有者最直接的相关了。

同样,我们也不希望波卡上发生类似的事情,如果大家认可我们的观点,不妨在该提案(https://polkadot.polkassembly.io/referenda/851)下方的评论区发表自己的观点,我们的账号名称是(Polkadot Eco Researcher),已经发表了我们的观点,希望大家能够多多支持。

官方论坛精选丨关于改变理想质押率计算方法的思考

首先,我想感谢@gpestana​在计算过程中的宝贵支持,他使用了与实际实施非常接近的代码,并对本次分析做出了重要贡献。同时,我也要感谢Parity数据团队提供的额外数据支持。

概述

我之前在这篇文章中(详情请参见:https://forum.polkadot.network/t/adjusting-polkadots-ideal-staking-rate-calculation/3897)提出了更改理想质押率的计算方法,以便在大规模解绑事件(来自第一批平行链拍卖)后,通证流入质押系统时,推动理想质押率上升。我们的目标是让质押率保持在理想质押率以下,而不是超过它(更多详情请参阅上文)。当然,社区很快团结起来,并通过OpenGov批准了这一变更。在本文中,我希望思考这一变更,并将实际情况中的质押者奖励与未实施该变更的模拟情景进行比较。请注意,Polkadot的通胀是固定的,所以未分配给质押者的每一个通证都会流向国库。

数据

下图显示了变更实施后一段时期内的质押率和两个理想质押率(实际和模拟)的变化情况。如我们所见,变更确实显著提高了理想质押率。然而,质押率需要相当长的时间才赶上。

官方论坛精选丨关于改变理想质押率计算方法的思考

个人而言,我曾预期质押率会比实际情况增长得更快。然而,事实并非如此,网络经历了一段时间,其间质押率增长缓慢,到2024年2月底甚至有所下降。但自2024年4月以来,网络的质押率呈现出陡峭且稳定的增长趋势,逐渐逼近理想率。下图显示了实际情况与模拟情况之间质押者(提名者+验证者)的净收益。数值低于0表示与模拟配置相比,质押者获得的通证更少(因此,更多的通证被转移到了国库中)。

官方论坛精选丨关于改变理想质押率计算方法的思考

如图所示,尽管花了一些时间,但尤其是最近,变更的效果已完全显现,保护了质押者免于过多的奖励损失。实际与模拟奖励之间的总差异(截至6月8日)约为27,000DOT。质押者的净收益持续增加,截至撰写本文时刚刚转为正值。正如图中所示,与变更前的情况相比,目前每个era(即每天)为质押者增加的收益约为150,000DOT。随着时间的推移,这一变更对质押者的正面影响会越来越大。

总结

总之,虽然质押率的增加速度比预期的要慢,但实施变更的净收益已经转为正值,预计随着每一天的推移会显著累积。这一变更已证明在长期内对质押者是有利的,保护了他们的奖励,并确保质押系统能够适应平行链插槽拍卖逐渐退役,转而支持敏捷核时间(Agile Coretime)。

想参与到本文的讨论,欢迎到论坛中发表自己的意见:https://forum.polkadot.network/t/reflecting-on-changing-the-ideal-staking-rate-calculation/8576

关于如何参与到论坛的讨论中,请参看我们推出的波卡论坛使用指南:《如何参与波卡的讨论:波卡官方论坛使用指南》

Arweave创始人对话NEAR联创:探索AI与区块链融合之路

Arweave创始人对话NEAR联创:探索AI与区块链融合之路缩略图

来源:BeWater Community

6 月 14 日,AO 基金会正式推出去中心化超级计算机 AO 的代币经济学。在 6 月 12 日晚,AO 发布代币经济学以及NEAR发布DA解决方案前夕,我们邀请了 Arweave 和 AO 创始人 Sam Williams、NEAR Protocol 联合创始人 Illia Polosukhin 就 AI 和区块链的融合进行了一场深度对谈。Sam 详细阐述了 AO 的底层架构,它以面向 Actor 的范式和去中心化的 Erlang 模型为基础,旨在打造一个可无限扩展、支持异构进程交互的去中心化计算网络。Sam 还展望了 AO 在 DeFi 场景中的潜在应用,通过引入可信的 AI 策略,AO 有望实现真正的「代理金融」。Illia 则分享了 NEAR Protocol 在可扩展性和 AI 集成方面的最新进展,包括链抽象与链签名功能的引入,以及开发中的点对点支付和 AI 推理路由器。此外,两位嘉宾还就当前各自生态中的优先事项和研究重点,以及他们看好的创新项目发表了看法。感谢 @BlockBeatsAsia 的 @0xLogicrw 第一时间编译整理,为社区带来中文版精彩内容。

Arweave创始人对话NEAR联创:探索AI与区块链融合之路

Illia 和 Sam 如何涉足 AI 和加密

Lulu:首先做一个简单的自我介绍吧,讲讲你们如何涉足 AI 和区块链两个领域。

Illia:我的背景是机器学习和人工智能,在进入加密领域之前,我在这一领域工作了大约 10 年。我最为人所知的是《Attention is All You Need》这篇论文,它引入了 Transformer 模型,现在被广泛应用于各种现代机器学习、AI 和深度学习技术中。然而,在此之前,我还参与了许多项目,包括 TensorFlow,这是 Google 在 2014-2015 年开源的一个机器学习框架。我还从事过问答系统、机器翻译等研究,并在 Google.com 和其他谷歌产品中实际应用了一些研究成果。

后来,我和 Alex 共同创办了NEAR.ai,最初是一家 AI 公司,致力于教机器编程。我们认为,未来人们将能够通过自然语言与计算机交流,而计算机则会自动进行编程。在 2017 年,这听起来像是科幻小说,但我们确实进行了大量研究。我们通过众包的方式获取更多的训练数据,来自中国、东欧等地的学生为我们完成小任务,如编写代码、撰写代码注释。但我们在支付酬劳时遇到了挑战,比如 PayPal 无法向中国用户转账。

有人建议使用比特币,但当时比特币的交易费用已经很高。于是我们开始深入研究。我们有可扩展性的背景,在谷歌,一切都要讲究规模。我的联合创始人 Alex 创建了一个分片数据库公司,为财富 500 强企业服务。那时看到区块链技术的现状很奇怪,几乎所有东西实际上都在单台机器上运行,受限于单机的能力。

于是,我们打算构建一个新的协议,这就是 NEAR Protocol。它是一个分片的 Layer 1 协议,注重可扩展性、易用性和开发便利性。我们在 2020 年上线了主网,并一直在壮大生态系统。2022 年,Alex 加入了 OpenAI,2023 年又创办了一家专注于基础模型的 AI 公司。最近,我们宣布他回归领导NEAR.ai团队,继续我们在 2017 年开始的教机器编程的工作。

Lulu:这真是一个非常精彩的故事,我之前并不知道 NEAR 最初是作为一个 AI 公司起步的,并且现在又重新聚焦于 AI。接下来请 Sam 介绍一下自己和你们的项目。

Sam:我们大约七年前开始涉足这个领域,当时我已经关注比特币很长时间了。我们发现了一个令人兴奋但未被深入探索的想法:你可以在一个网络上存储数据,这些数据将被复制到全球各地,没有单一的中心化故障点。这启发了我们创建一个永不遗忘的、被多个地方复制的档案,让任何单一组织甚至政府都无法审查这些内容。

于是,我们的使命变成了给比特币扩容,或者说让比特币式的链上数据存储达到任意规模,以便我们能够为人类创建一个知识库,存储所有的历史,形成一种不可篡改、无需信任的历史日志,这样我们就永远不会忘记我们如何一步步走到今天这个重要背景。

我们在 7 年前开始了这项工作,如今已经上线主网 6 年多了。在这个过程中,我们意识到永久的链上存储能够提供远超我们最初想象的功能。最初,我们的想法是存储报纸文章。但在主网上线后不久,我们意识到,如果你能在世界各地存储所有这些内容,实际上你就种下了一个永久去中心化网络的种子。不仅如此,我们在 2020 年左右意识到,如果你有确定性的虚拟机和一个与程序交互的永久有序日志,你基本上可以创建智能合约系统。

我们在 2020 年首次尝试了这个系统,当时我们称之为 SmartWeave。我们借鉴了计算机科学中的惰性求值概念,这个概念主要由编程语言 Haskell 推广。我们知道这个概念在生产环境中已经使用了很长时间,但在区块链领域还没有被真正应用。通常在区块链领域,人们在写入消息时就会执行智能合约。但我们认为,区块链实际上是一种只增不减的数据结构,具有一定的规则来包含新信息,而无需与数据写入本身同时执行代码。由于我们有一个任意可扩展的数据日志,这对我们来说是一种自然的思考方式,但在当时还是比较罕见的。唯一的另一个团队是现在叫做 Celestia(当时叫 LazyLedger)的团队。

这导致了 Arweave 上计算系统的一场寒武纪大爆发。大约有三四个主要项目,其中一些发展出了自己独特的社区、功能集和安全权衡。在此过程中,我们发现不仅要利用基础层的数据可用性来存储这些日志,还需要一种机制来委托数据可用性保证。具体来说,你可以将数据提交给一个打包节点或者其他代表你的人(现在称为调度单元),它们会将数据上传到 Arweave 网络,并给你一个含有经济激励的保证,确保数据会被写入网络。一旦这种机制到位,你就有了一个可以横向扩展计算的系统。本质上,你有一系列的进程,可以将其看作以太坊上的 Rollup,共享相同的数据集,能够相互通信。

AO(Actor-Oriented)的名称来自计算机科学中的范式,我们建立了一个结合所有这些组件的系统,它有原生的消息传递系统、数据可用性提供者和去中心化计算网络。因此,惰性求值组件变成了一个分布式集合,任何人都可以开启节点来解析合约状态。将这些组合在一起,你得到的是一台去中心化的超级计算机。它的核心是我们有一个任意可扩展的消息日志,记录了所有参与计算的消息。我认为这特别有趣,因为你可以进行并行计算,而你的进程不会影响我的进程的可扩展性或利用率,这意味着你可以进行任意深度的计算,例如在网络内部运行大规模 AI 工作负载。目前,我们的生态系统正在大力推动这一理念,探索在基础层的智能合约系统中引入市场智能时会发生什么。这样,你本质上就有了智能代理在替你工作,它们是可信的、可验证的,就像底层的智能合约一样。

AO 的底层概念和技术架构

Lulu:正如我们所知,NEAR Protocol 和 Arweave 现在正在推动 AI 和加密货币的交叉融合。我想深入探讨一下,既然 Sam 已经触及了 AO 的一些底层概念和架构,我可能会先从 AO 开始,稍后再转向 AI。您描述的那些概念,让我感觉那些代理在自主运行、协调并允许 AI 代理或应用程序在 AO 之上工作。能否详细阐述一下 AO 基础设施内部的并行执行或独立自主代理?构建去中心化 Erlang 的隐喻是否准确?

Sam:在我开始之前,我想提一下,我曾在读博士期间构建了一个基于 Erlang 系统的操作系统。我们称之为在裸机上运行。Erlang 令人兴奋的地方在于,它是一个简单而富有表现力的环境,其中每一块计算都期望并行运行,而不是共享状态模型,后者已经成为加密领域的规范。

这其中的优雅之处在于,它与现实世界有着美妙的映射。就像我们现在正在一起进行这个对话,我们实际上是独立的角色,在自己的脑中进行计算,然后倾听、思考和交谈。Erlang 的代理或面向 Actor 的架构确实很出色。在 AO 峰会上紧接着我演讲的是 Erlang 的创始人之一,他讲述了他们在 1989 年左右如何想出这个架构。当时他们甚至没有意识到「面向 Actor」这个术语。但这是一个足够美妙的概念,许多人都想出了同样的想法,因为它很有道理。

对我来说,如果你想构建真正可扩展的系统,你必须让它们传递消息,而不是共享状态。也就是说,当它们共享状态时,就像在以太坊、Solana 和几乎所有其他区块链中发生的那样,实际上 NEAR 是一个例外。NEAR 有分片,所以它们不共享全局状态,而是有局部状态。

当我们构建 AO 时,目标是将这些概念结合起来。我们希望有并行执行的进程,可以进行任意大规模的计算,同时将这些进程的交互与其执行环境分离,最终形成一个去中心化版本的 Erlang。对于那些不太熟悉分布式技术的人来说,最简单的理解方式就是把它想象成一台去中心化的超级计算机。使用 AO,你可以在系统内部启动一个终端。作为开发人员,最自然的使用方式就是启动自己的本地进程,然后与之对话,就像你与本地命令行界面对话一样。随着我们走向消费者采用,人们正在构建 UI 和所有你期望的东西。从根本上说,它允许你在这个去中心化的计算设备云中运行个人计算,并使用一个统一的消息格式进行互动。我们在设计这一部分时参考了运行互联网的 TCP/IP 协议,试图创建一个可以被视为计算本身的 TCP/IP 协议。

AO 的数据协议不强制使用任何特定类型的虚拟机。你可以使用任何你想要的虚拟机,我们已经实现了 WASM32 和 64 位版本。生态系统中的其他人已经实现了 EVM。如果你有这个共享的消息层(我们使用 Arweave),那么你可以让所有这些高度异构的进程在一个共享环境中交互,就像计算的互联网。一旦这种基础设施到位,下一步自然就是探索可以使用智能、可验证、信任的计算来做什么。显而易见的应用就是 AI 或智能合约,让代理在市场中做出智能决策,可能相互对抗,也可能代表人类对抗人类。当我们审视全球金融体系时,纳斯达克大约 83% 的交易是由机器人执行的。这就是世界运转的方式。

过去我们无法将智能部分上链并使其可信。但在 Arweave 生态系统中,还有另一个并行的工作流,我们称之为 RAIL,即负责任的 AI 账本。它本质上是一种创建不同模型输入和输出记录的方式,并以公开、透明的方式存储这些记录,这样你就可以查询并说,「嘿,我看到的这段数据来自 AI 模型吗?」如果我们能够推广这一点,我们认为它可以解决我们今天看到的一个根本问题。比如,有人给你发了一篇来自你不信任的网站的新闻文章,上面似乎有某个政客做傻事的图片或视频。这是真的吗?RAIL 提供了一个账本,很多竞争公司可以在一个透明和中立的方式下使用,存储他们生成的输出记录,就像他们使用互联网一样。而且他们可以以极低的成本做到这一点。

Illia 对区块链可扩展性的看法

Lulu:我很好奇 Illia 对 AO 方法或模型可扩展性的看法。您曾参与 Transformer 模型的工作,该模型旨在解决顺序处理的瓶颈。我想问问,NEAR 的可扩展性方法是什么?在之前的 AMA 聊天中,您提到过您正在研究一个方向,即多个小模型组成一个系统,这可能是解决方案之一。

Illia:可扩展性在区块链中可以有很多不同的应用方式,我们可以沿着 Sam 的话题聊下去。现在看到的是,如果你使用单个大型语言模型(LLM),它在推理方面有一些限制。你需要以特定的方式提示它,它才能运行一段时间。随着时间的推移,模型会不断改进,变得更加通用。但无论如何,你都在以某种方式调教这些模型(可以将其视为原始智能)来执行特定的功能和任务,并在特定的上下文中进行更好的推理。

如果你希望它们执行更通用的工作和进程,你需要多个模型在不同的上下文中运行,执行任务的不同方面。举一个非常具体的例子,我们现在正在开发一个端到端的流程。你可以说,「嘿,我想构建这个应用程序。」最终输出是一个完全构建好的应用程序,包含正确的、经过正式验证的智能合约,并且用户体验也经过了充分的测试。在现实生活中,通常不会有一个人来构建所有这些东西,同样的想法也适用于这里。你实际上希望 AI 扮演不同的角色,在不同的时间发挥不同的作用,对吧?

首先,你需要一个担任产品经理角色的 AI 代理,实际收集需求,弄清楚你到底想要什么,有哪些权衡,用户故事和体验是什么。然后可能有一个 AI 设计师,负责将这些设计转化为前端。再可能有一个架构师,负责后端和中间件的架构。接着是 AI 开发者,编写代码并确保智能合约和所有前端工作经过正式验证。最后,可能还有一个 AI 测试人员,确保一切正常运行,通过浏览器进行测试。这样就形成了一组 AI 代理,虽然可能使用相同的模型,但经过特定功能的微调。它们在过程中各自独立扮演角色,使用提示、结构、工具和观察到的环境进行互动,构建一个完整的流程。

这就是 Sam 所说的,拥有许多不同的代理,它们异步地完成自己的工作,观察环境并弄清楚应该做什么。所以你确实需要一个框架,需要系统来持续改进它们。从用户的角度来看,你发送一个请求,并与不同的代理进行交互,但它们就像一个单一的系统在完成工作。在底层,它们可能实际上为交换信息而相互支付,或者不同所有者的不同代理相互交互以实际完成某件事。这是一种新版本的 API,更智能,更自然语言驱动。所有这些都需要大量的框架结构以及支付和结算系统。

有一种新的解释方式叫做 AI 商业,所有这些代理为完成任务而相互互动。这是我们所有人正在迈向的系统。如果考虑到这种系统的可扩展性,需要解决几个问题。正如我提到的,NEAR 设计是为了支持数十亿用户,包括人类、AI 代理甚至猫,只要能够进行交易。每个 NEAR 账户或智能合约都是并行运行的,允许继续扩展和交易。在较低层次上,你可能不希望每次调用 AI 代理或 API 时都发送交易,无论 NEAR 有多便宜,都不合理。因此,我们正在开发一个点对点协议,使代理节点、客户端(包括人类或 AI)能够相互连接并为 API 调用、数据获取等支付费用,并有加密经济规则保证他们会响应,否则将失去部分抵押金。

这是一个新系统,允许超越 NEAR 的扩展,提供微支付。我们称之为 yoctoNEAR,相当于 NEAR 的 10^-24。这样你实际上可以在网络层级上进行消息交换,并附带支付功能,使得所有的操作和交互现在都可以通过这种支付系统进行结算。这解决了区块链中一个根本性的问题,即我们没有带宽和延迟的支付系统,并且实际上存在很多免费搭便车的问题。这是可扩展性一个非常有趣的方面,不仅仅局限于区块链的可扩展性,而是能够应用于未来可能拥有数十亿代理的世界。在这个世界里,即使在你的设备上,也可能同时运行着多个代理,在后台执行各种任务。

AO 在 DeFi 场景中的应用:代理金融

Lulu:这个用例非常有趣。我相信对于 AI 支付,通常存在高频支付和复杂策略的需求,而这些需求由于性能限制尚未实现。所以我很期待看到基于更好的可扩展性选项如何实现这些需求。在我们的黑客松中,Sam 和团队提到,AO 也在探索使用新 AI 基础设施来支持 DeFi 用例。Sam,您能否详细说明一下你们的基础设施如何在新的 DeFi 场景中应用?

Sam:我们称之为代理金融(Agent Finance)。这指的是我们看到的市场有两个方面。DeFi 在第一阶段做得非常好,将各种经济原语去中心化并带到链上,使用户无需信任任何中介即可使用。但当我们考虑市场时,我们想到的是数字的上下波动,以及驱动这些决策的智能。当你能够将这种智能本身带上链时,你就会得到一个无需信任的金融工具,如基金。

一个简单的例子是,假设我们要建立一个 meme coin 交易对冲基金。我们的策略是,当我们看到提到特朗普时就买入 Trump 币,提到拜登时就买入 Biden 币。在 AO 中,你可以使用像 0rbit 这样的预言机服务来获取网页的全部内容,比如《华尔街日报》或《纽约时报》,然后将其输入到你的代理中,它处理这些数据并分析特朗普被提到了多少次。你也可以进行情感分析,从而了解市场走势。然后,你的代理会根据这些信息去买卖这些资产。

有趣的是,我们可以使代理执行本身无需信任。这样你就有了一个对冲基金,可以执行策略,你可以将资金投入其中,而无需信任基金经理。这是金融的另一个方面,DeFi 世界还没有真正触及到,即做出明智的决策,然后付诸行动。如果能让这些决策过程变得可信,就可以将整个系统统一起来,形成一个看起来像是真正去中心化的经济,而不仅仅是涉及不同经济博弈的原语的结算层。

我们认为这是一个巨大的机会,生态系统中已经有一些人开始构建这些组件。我们有一个团队创建了一个无需信任的投资组合管理器,它会根据你想要的比例买卖资产。例如,你希望 50% 是 Arweave 代币,50% 是稳定币。当这些东西的价格变化时,它会自动执行交易。这背后还有一个有趣的概念,AO 中有一个我们称之为 cron 消息的功能。这意味着进程可以自行唤醒,并决定在环境中自主地做一些事情。你可以设置你的对冲基金智能合约每隔五秒钟或五分钟唤醒一次,从网络获取数据,处理数据,并在环境中采取行动。这使得它变得完全自主,因为它可以与环境进行交互,从某种意义上说,它是「活」的。

在以太坊上执行智能合约需要外部触发,人们为解决这个问题构建了大量基础设施,但并不顺畅。而在 AO 中,这些功能是内置的。因此,你会在链上看到代理不断相互竞争的市场。这将以加密领域前所未见的方式,推动网络的使用量大幅增加。

NEAR.ai 的整体策略和开发重点

Lulu:NEAR.ai 正在推进一些有前景的用例,能告诉我们更多关于其他层面或整体策略以及一些重点吗?

Illia:确实在每一个层面都有许多事情在发生,有各种产品和项目可以集成。这一切显然都始于 NEAR 区块链本身。很多项目需要可扩展的区块链、某种形式的身份验证、支付和协调。NEAR 的智能合约使用 Rust 和 JavaScript 编写,这对很多用例来说非常方便。一个有趣的事情是,NEAR 最近的协议升级推出了所谓的 yield/resume 预编译。这些预编译允许智能合约暂停执行,等待外部事件发生,无论是另一个智能合约还是 AI 推理,然后恢复执行。这对于需要从 LLM(如 ChatGPT)或可验证的推理中获得输入的智能合约非常有用。

我们还推出了链抽象和链签名功能,这是过去半年 NEAR 引入的独特功能之一。任何 NEAR 账户都可以在其他链上进行交易。这对构建代理、AI 推理或其他基础设施都非常有用,因为现在你可以通过 NEAR 进行跨链交易,而不必担心交易费用、代币、RPC 和其他基础设施。这些都通过链签名基础设施为你处理。普通用户也可以使用这一功能。Telegram 上有一个基于 NEAR 构建的 HOT Wallet,实际上在主网上刚刚推出 Base 集成,大约有 14 万用户通过这个 Telegram 钱包使用 Base。

更进一步,我们打算开发一个点对点网络,这将使代理、AI 推理节点和其他存储节点等参与到更可证明的通信协议中。这非常重要,因为目前的网络堆栈非常有限,没有原生的支付功能。尽管我们通常说区块链是「互联网货币」,但实际上我们还没有解决在网络层级上带着钱发送数据包的问题。我们正在解决这一问题,这对所有 AI 用例以及更广泛的 Web3 应用非常有用。

此外,我们还在开发所谓的 AI 推理路由器,这实际上是一个可以插入所有用例、中间件、去中心化推理、链上和链下数据提供商的地方。这个路由器可以作为一个框架,真正地将 NEAR 生态系统中所有正在构建的项目互联起来,然后将所有这些提供给 NEAR 的用户群体。NEAR 在不同模型和应用程序中拥有超过 1500 万的月活跃用户。

一些应用程序正在探索如何将模型部署到用户设备上,即所谓的边缘计算。这种方法包括在本地存储数据,以及使用相关的协议和 SDK 进行操作。从隐私保护的角度来看,这非常有潜力。未来,许多应用程序将在用户设备上运行,生成或预编译用户体验,仅使用本地模型,从而避免数据泄露。作为开发者,我们有很多研究在进行,目的是让任何人都能轻松地在 Web3 上构建和发布应用程序,并在后端进行正式验证。这将成为未来的重要话题,因为 OLLM 模型在发现代码库漏洞方面越来越强大。

总之,这是一个完整的技术栈,从底层的区块链基础设施,到 Web3 的链抽象,再到点对点连接,非常适用于连接链下和链上参与者。接下来是 AI 推理路由中心和本地数据存储的应用程序,特别适用于需要访问私人数据而不泄露给外部的情况。最后,开发者将所有研究成果整合起来,目标是让未来的应用程序由 AI 构建。中长期来看,这将是一个非常重要的发展方向。

AO 的优先事项和研究重点

Lulu:想请教一下 Sam,AO 目前的优先事项和研究重点有哪些?

Sam:其中一个我个人特别感兴趣的想法是利用 AO 提供的扩展功能,建立一个确定性的 CUDA 子集,一个抽象的 GPU 驱动程序。通常情况下,GPU 计算不是确定性的,因此不能像在 AO 上那样安全地用于计算,至少不能安全地使用,因此没有人会信任这些进程。如果我们能解决这个问题,从理论上讲是可能的,只需要处理设备级别的不确定性问题。已经有一些有趣的研究,但需要以一种可以始终 100% 确定的方式处理这个问题,这对于智能合约的执行至关重要。我们已经有了支持这一功能的插件系统作为 AO 内部的驱动程序。框架已经有了,我们只需要弄清楚如何精确地实现它。尽管有很多技术细节,但基本上是要使 GPU 环境中的作业加载足够可预测,以便用于这类计算。

另一个我感兴趣的是,能否利用这种链上 AI 的能力,使我们能够进行去中心化或至少是开放和分布式的模型训练,尤其是微调模型。基本思路是,如果你可以为某个任务设定一个明确的评判标准,就可以针对这个标准训练模型。我们能否创建一个系统,让人们投入代币鼓励矿工竞争以构建更好的模型?虽然这可能不会吸引非常多样化的矿工,但这并不重要,因为它允许以开放的方式进行模型训练。然后,当矿工上传模型时,他们可以添加通用数据许可证标签,规定任何人可以使用这些模型,但如果用于商业用途,则必须支付特定的版税。版税可以通过代币分配给贡献者。这样,通过结合所有这些要素,就可以创建一种激励机制来训练开源模型。

我还认为之前提到的 RAIL 计划也非常重要。我们已经与一些主要的 AI 提供商或推理提供商讨论了支持这个计划的可能性,他们确实表现出了浓厚的兴趣。如果我们能让他们真正实施并在网络上写入这些数据,那么用户就能通过右键点击互联网的任何图片,查询这张图片是用 Stable Diffusion 生成的,还是用 DALL·E 生成的。这些都是我们目前在探索的非常有趣的领域。

Illia 和 Sam 各自看好的项目

Lulu:请各自提名一个最近喜欢的 AI 或加密项目,可以是任何项目。

Illia:我打算取个巧。我们每周都会举行 AI Office Hours,邀请一些项目,最近有 Masa 和 Compute Labs。两个项目都非常棒,我就以 Compute Labs 为例。Compute Labs 基本上将实际的计算资源(如 GPU 和其他硬件)转化为一种可供经济参与的真实资产,使用户能够从这些设备中获得收益。当前,加密领域的计算市场发展火热,它们似乎是加密货币促进市场的自然场所。但问题是这些市场缺乏护城河和网络效应,导致竞争激烈和利润压缩。因此,计算市场只是其他商业模式的一种补充。Compute Labs 提供了一种非常加密原生的商业模式,即资本形成和资产去碳化。它为人们创造了通常需要建立数据中心才能参与的机会。计算市场只是其中的一部分,主要目的是提供计算资源的访问。这种模式也契合了更广泛的去中心化 AI 生态系统,通过提供底层的计算资源,为更广泛的投资者群体参与创新提供了机会。

Sam我在 AO 生态系统中有很多很棒的项目,我不想偏袒任何一个,但我认为 Autonomous Finance 正在构建的底层基础设施,使得「代理金融」成为可能。这非常酷,他们在这方面真的走在前列。我还想感谢更广泛的开源 AI 社区,特别是 Meta 开源 Lama 模型的做法,推动了许多其他人开源他们的模型。如果没有这种趋势,当 OpenAI 在 GPT-2 之后变成 ClosedAI,我们或许会陷入一片黑暗,特别是在加密领域,因为我们将无法接触到这些模型。大家只能从一两家主要提供商那里租用这些闭源模型。目前这种情况没有发生,这非常好。尽管讽刺,但还是要给 Web2 之王 Meta 点赞。

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例缩略图

来源:PermaDAO

区块链的第一性原理是一种去中心化的记账方式,“区块”和“链”并非必要。

什么是第一性原理

第一性原理(First principle thinking)指的是,回归事物最基本的条件,将其拆分成各要素进行解构分析,从而找到实现目标最优路径的方法。该原理源于古希腊哲学家亚里士多德,因埃隆・马斯克的推崇而被大众所了解。该原理也与东方哲学中的”道“有相通之处。

2014 年,埃隆・马斯克在南加州大学商学院的毕业演讲上,说到了他的第一性原理决策方式:

“也许你听我说过,要从物理学的角度思考问题,这是第一性原理。即不要进行类比推理。你把事情细分到你可以想象的最基本元素,然后你从那里开始推理,这是确定某件事是否有意义的好方法。这种思考不容易,你可能无法对每件事都这么思考,因为这很花精力。但是如果你想创新知识,那么这是最好的思考方法。这个框架是由物理学家提出并发展的,他们因此找出了反直觉的事情,比如量子力学。所以这是非常有效、非常强大的方法。无论如何,一定尽可能这样去做。”

马斯克以真空胶囊高铁为例,如果用比较思维或者经验思维设计新型火车产品,多数人的想法是在现有的功能上做提升,让动力更强劲,流体力学更好。但是如果用第一性原理分析产品需求,就要回到运输工具的本质目的:将较多的货物从 A 点运输到 B 点,这才是最初制造火车等运输工具的目的,并非一定要用牵引力才能实现升级。在第一性原理的支撑下,马斯克提出采用磁悬浮加低真空的模式,打造真空胶囊高铁。

区块链中的第一性原理

那么区块链的第一性原理是什么呢?

肖风博士在 2024 香港 Web3 嘉年华的闭幕仪式上演讲里表示:区块链的第一性原理是新的记账方法。

“2009 年出来的区块链,作为分布式账本(DLT),它记录的是数字价值和网络价值,并且不再是在私人账本上记账,而是在公开透明的全球公共账本上,大家在一块记账,所有的利益相关者在一个账本上记账。这就是区块链的第一性原理,透明、公开的「全球公共账本」,所有 Web3 的创新都是基于第一性原理做的。”

笔者赞同肖风博士的观点,并基于这个观点进一步阐述区块链的本质。

“区块链”三个字拆开来看就是区块 + 链,既然区块链的第一性原理是一种记账方式,那么区块和链真的是必要的吗?

在回答这个问题前,我们首先来看比特币作为分布式账本,为什么需要区块和链。

在比特币中,区块是一个包含一组交易信息的数字记录,可以理解为是账本中的一页账,用哈希函数可以算出一个哈希值,这个哈希值的特点是只要区块的内容稍加变化,哈希值就变的不一样。每个区块都包含前一个区块的哈希值,可以理解为第 N+1 个区块的第一行要写入第 N 个区块算出的哈希,从而形成一个不可篡改的链式结构。

在比特币中,同步账本的机制即 PoW 共识机制。当比特币网络中发生交易时,这些交易会被放入内存池(mempool)中。然后,矿工从内存池中选择一组交易,尝试组成一个新的区块。要做到这一点,矿工需要找出随机数中的某个特定数值,并将这个特定数值与区块数据结合起来,生成一个满足网络难度目标的哈希值,这个过程被称为“挖矿”,谁先计算出符合条件的哈希值,谁就获得了记账权,也就是挖矿成功。难度目标是一个动态值,每 2016 个区块(大约每两周)调整一次,从而让比特币的平均出块时间维持在 10 分钟左右。

区块和链是比特币的基础结构,PoW 是比特币的共识机制,两者结合实现了比特币的去中心化记账功能。但从区块链的本质来说,只要能实现去中心化记账,记账可以是非区块的(例如单笔交易共识),账本也可以是非链式结构(例如 DAG)。因此区块和链并非必要,只是区块链这三个字深入人心,成为了以比特币、以太坊、Solana 为代表的去中心化账本的代称罢了。

比特币毕竟已经是 2009 年的产物了,随着区块链研究的不断发展,虽然大部分区块链还是遵循传统区块 + 链的结构,但也出现了一些以第一性原理设计的区块链,他们从最根本的去中心化记账问题出发,有着独特的数据结构和共识,本文以 Sui 和 Arweave AO 为例。

Sui:水之道

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例

Sui 是基于第一原理重新设计和构建而成的 Layer1,主要团队来自 Facebook(后改名 Meta)已解散的 Diem 和 Novi 项目。Sui 的命名源于日语中的水,其品牌形象中也能看到水的影响。

Sui 使用 Sui Move 来编写其智能合约,采用了一种基于对象的数据模型,所有交易都以对象作为输入,并产生新的或修改过的对象作为输出,允许独立的对象并行处理交易。

在 Sui Move 中,每个智能合约都是一个模块,由函数和结构定义组成。结构在函数中实例化,可以通过函数调用传递给其他模块。运行时存储的结构实例作为对象,Sui 中存在三种不同类型的对象,分别是拥有者对象,共享对象和不可更改对象。

Sui 没有区块,对交易进行单独验证,并且一个交易是否经过 Sui 的排序和共识机制,取决于交易中的对象是共享的还是非共享的。

如果不涉及共享对象的交易,称为简单交易,Sui 采用拜占庭一致广播(Byzantine Consistent Broadcast)的轻量级算法,参考了 FastPay 的设计思想。由客户端广播交易给 Sui 的所有验证者,并收集验证者的基于权益加权的投票,生成一个证书,再将证书广播回给验证者,收到这个证书的验证者就可以直接执行这个交易。

如果涉及共享对象的交易,称为复杂交易,Sui 采用的是 Narwhal & Bullshark 共识机制。Narwhal 是一个 mempool 模块,负责保证交易的可用性。Narwhal 基于轮次进行运转的,每轮分为两个步骤,分别是交易的分发(同步交易给其他节点)和交易的验证(收集其他节点对交易的投票),多轮以后,交易会形成一个有向无环图(DAG)。Bullshark 是一个共识模块,负责对 Narwhal 中 DAG 的交易进行排序。

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例

Sui 利用 DAG 进行交易传播和共识,降低了交易延迟并减少了通信过程中的网络开销。同时,为了维护历史信息的完整性和顺序,Sui 在一个单独的过程中将交易排序为检查点,检查点以线性方式相互链接,为存储和访问历史数据提供了类似于传统区块链的结构。

但实际上 Sui 的数据结构与传统区块链完全不同,Sui 分组到检查点中的交易已经最终确定,而传统区块链是将尚未最终确定的交易分组到区块中。

Arweave AO:空之道

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例

水无常形,但毕竟有形。就像 Sui 还保留了传统区块链中的共识机制,并最终将交易数据组织成了传统区块链的区块 + 链结构。AO 则彻底颠覆了传统区块链的范式,无区块无链无共识,相比于水,AO 在象征意义上更接近于天空(日语为 Sora)

AO 是一个基于 Arweave 的分布式、去中心化、面向 Actor(Actor Oriented)的计算系统。其基于的第一性原理并不是构建一个去中心化账本,而是构建一个去中心化的计算系统。大概类似于应用程序和操作系统的关系。

计算系统可以拆分成存储、计算和通信三个问题,在 Web2 中都有非常成熟的解决方案,难的是去中心化。一种思路是分别构建一个去中心化存储网络,一个去中心化计算网络,以及一个去中心化通信网络,这其实正是 2014 年以太坊联合创始人 Gavin Wood 提出的计算,存储和通信三位一体的去中心化技术架构的思路,分别是以太坊(智能合约)负责去中心化计算的部分,Swarm 负责去中心化存储的部分,Whisper 负责去中心化通信的部分。

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例

AO 也由三个单元组成:

区块链的第一性原理: 以 Sui 和 Arweave AO 为例

  • 通信单元(Messenger Unit):负责消息通信,将消息传递给计算单元并协调以计算输出结果;

  • 调度单元(Scheduler Unit):负责调度和消息排序,并将消息上传至 Arweave。

  • 计算单元(Compute Unit):负责处理计算,并将计算结果上传至 Arweave。

一个 AO 上的进程(Process)由一组单元构成,每个单元都可以作为可水平扩展的子网,同时执行大量交易,从而实现高性能计算,但每个单元并不是一个去中心化网络。实际上在整个 AO 的架构中,真正去中心化的只有作为底层的存储网络 Arweave。

AO 上的进程通过将其全息数据上传到 Arweave 上,使其拥有了可验证性的属性——因为任何人都可以通过全息数据恢复 AO 上的这个进程。这其实是一种存储共识范式(SCP),即只要存储是不可变的,上面的交易就都是可追溯的,那么无论在何处计算应用程序,都将得到相同的结果。

AO 没有共识机制,但通过 SCP,将计算层与存储层分离,使存储层永久去中心化,而计算层保持传统计算层的模式。因此在 AO 上的计算拓展性没有任何类型限制,不仅可以实现以 EVM、WASM 或 Move 虚拟机为核心的区块链账本服务,甚至可以把任何现有的 Web2 服务都放在 AO 上重新构建为去中心化版本。

总结

第一性原理是从物理学的角度去思考事物的本质,再从本质出发,一层层向上设计。虽然 Sui 和 Arweave AO 都是基于第一性原理设计出来的区块链,但由于他们的本质不一样,于是设计出了完全不同的架构。

Sui 的本质是去中心化账本服务,对标的是像 Solana 这样的高性能 Layer1,因此 Sui 围绕着“更快的账本服务”设计了面向对象的数据模型,双共识机制和基于状态访问实现的交易并行执行,提高了可扩展性,同时降低了延迟和费用。让开发者能够快速且低成本地开发基于 Sui Move 智能合约的应用。

Arweave AO 的本质是去中心化计算系统,或者说是去中心化云服务,是运行账本服务的基础设施,因此 AO 围绕着“可验证的分布式计算系统”提出了 SCP,即在链下进行计算,将存储放在链上,实现大规模并行计算机的互联和协作。用户体验与传统云服务几乎一致,但背后是去中心化的计算系统。

加密货币行业十年累计融资额突破1000亿美元

加密货币行业十年累计融资额突破1000亿美元缩略图

博链财经BroadChain获悉,6月17日,据Cointelegraph,加密货币项目自 2014 年 5 月底以来已融资超过 1000 亿美元。

尽管面临监管不确定性和市场波动带来的起伏,但近四年内行业融资上下限均有所提升。

加密货币行业十年累计融资额突破1000亿美元

DeFiLlama 数据,截至 2024 年 6 月 16 日,加密货币行业总融资额达 1013.5 亿美元。

回溯至 2014 年 5 月,行业初创公司首月融资额仅为 1714 万美元。

十年后的 2024 年 5 月,月融资额增至 2.8025 亿美元,虽高于十年前,但远低于前月的 7.7711 亿美元。

2021 年 10 月,加密货币初创公司融资额达历史月度融资高点,超过 70 亿美元,次高为 2022 年 2 月的 36.7 亿美元。

根据 2023 年第二季度的数据,近半加密货币资金来自美国投资者,其余资金分布在多个国家,其中英国(7.7%)和新加坡(5.7%)分别位居第二和第三。

2023 年末至 2024 年上半年期间出现了一系列高额融资交易,包括 TogETHer.AI(2.25 亿美元)、Wormhole(2.25 亿美元)、Totter(1.01 亿美元)、Eigenlayer(1 亿美元)、Swan Bitcoin(1.65 亿美元)和 Blockchain.com(1.1 亿美元)等。

金色早报 | 加密货币总市值突破2.5万亿美元 符文市值跌破19亿美元关口

头条

加密货币总市值突破2.5万亿美元

数据显示,目前加密货币总市值已突破2.5万亿美元,目前为2.568万亿美元,24小时涨幅为0.7%,24小时交易额为457.863亿美元。目前BTC市场占有率达51.1%,ETH市场占有率达16.8%。

符文市值跌破19亿美元关口

据Geniidata数据,符文市值跌至18.8亿美元,跌幅达0.02%,今日符文总交易额跌至563万美元,较昨日下跌12.92%,此外,符文DOG•GO•TO•THE•MOON单价为0.0073美元,单日成交量跌至74.16万美元,其市值跌至7.11亿美元。


行情

截至发稿,据Coingecko数据显示:

BTC最近成交价66617.42美元,日内涨跌幅+0.6%

ETH最近成交价3618.94美元,日内涨跌幅+0.49%

BNB最近成交价603.20美元,日内涨跌幅+1.5%

SOL最近成交价151.05美元,日内涨跌幅+3.9%

DOGE最近成交价0.137美元,日内涨跌幅+0.2%

XPR最近成交价0.4888美元,日内涨跌幅-0.4%


政策

萨尔瓦多政府倡议将比特币和其他加密货币纳入其投资银行业

萨尔瓦多政府提出了一项倡议,以加速将比特币和其他加密货币纳入其投资银行业。提交国民议会的银行法改革将允许私人投资者组建银行,为成熟的投资者提供比特币和稳定币服务。 

如果获得通过,该倡议将允许创建这些可以提供不同服务的银行,包括经济风险管理、金融产品购买、投资管理、对冲和其他金融衍生品。这些服务将支持萨尔瓦多的任何法定货币,如美元和比特币。此外,该法案明确表示支持基于稳定币的工具,为基于加密的投资工具打开了大门。尽管如此,成立私人投资银行的要求还是很高:这些公司在成立时必须拥有5000万美元的资本。 

此外,这些银行不会为所有萨尔瓦多人提供服务,因为它们的服务将集中在“专业投资者”身上。这些人必须证明自己拥有至少25万美元的资产,并通过一项针对银行的知识测试,或者证明自己拥有50万美元的资产。


    区块链应用

    dYdX v4现已在iOS和Android上可用

    dYdX在X平台表示,dYdX v4现已在iOS和Android上可用。


        加密货币

        crvUSD铸造数量达1.31亿枚

        Curve网站数据显示,Curve原生稳定币crvUSD铸造数量超1.31亿枚,截止发稿为131,341,895。其中基于WBTC的抵押品价值为8369万美元,基于wstETH的抵押品价值为4898万美元,基于ETH的抵押品价值为6988万美元,基于sfrxETH V2的抵押品价值约为1894万美元。

        BASE网络锁仓量当前为16.77亿美元

        据DefiLlama数据显示,BASE网络TVL现为16.77亿美元,24小时涨幅为1.73%。生态协议TVL排名前三如下: 

        Aerodrome TVL达6.27亿美元,7日跌幅为8.45%%; 

        Compound V3 TVL达3.24亿美元,7日跌幅为13.95%; 

        Extra Finance TVL达1.12亿美元,7日跌幅为5.55%。

        Solana区块链TVL目前为43.37亿美元

        据CoinGecko最新数据显示,当前Solana区块链锁定总价值(TVL)为4,337,176,423美元,24小时涨幅0.5%;24小时交易额为880,331,379美元,跌幅达4.7%。

        近24小时有1276.01枚BTC流入交易所钱包

        据最新数据显示,近24小时有1276.01枚BTC流入交易所钱包,近7天有16606.12枚BTC流出交易所钱包,近30天有94243.42枚BTC流出交易所钱包。截至发稿时,交易所钱包余额合计为2,474,886.97枚BTC。

        Floki将在未来几天公布主网版本关于交易机器人的信息

        Floki交易机器人封闭测试期已经正式结束。封闭测试期持续了三周,从2024年5月27日到6月14日。Floki将在接下来的几天发布公开主网版本时发布更多关于交易机器人的信息。 

        Floki交易机器人将以Floki作为其主要实用代币,并且机器人50%的交易费用将自动购买和燃烧Floki代币。


        重要经济动态

        CME美联储观察:美联储8月维持利率不变的概率为87.6%

        据 CME”美联储观察”数据,美联储 8 月维持利率不变的概率为 87.6%,加息 25 个基点的概率为 12.4%。


          金色百科

          反向期货合约是一种金融安排,要求卖方在合约到期时向买方支付约定价格与当前价格之间的差额。与传统期货不同,卖方从价格下跌中获益。

          Polygon 领投的AI网络:通过做zleay任务来获得空投

          Polygon 领投的AI网络:通过做zleay任务来获得空投缩略图

          Allora 是一个开源、无需许可的情报市场。

          Allora 汇集

          消费者付费获取需要揭示的推论或专业知识

          揭示推论的工人

          在事实真相被揭露后,评估员将决定工人的准确程度

          确保协议状态、历史和奖励分配的验证者

          有了这些要素,Allora 能够随着时间的推移不断改进自身,并产生比最准确的参与者更准确的推论。

          Allora 适配器目前在 Sepolia 上运行。

          Polygon 领投的AI网络:通过做zleay任务来获得空投

          Allora 网络是一个机器学习 (ML) 模型网络,它受到激励,以促进某些底层目标函数的集体优化。机器智能网络由多个子网络组成,每个子网络都由自己的目标函数定义,从预测未来某个时间的资产价格到构建投资组合以优化某些风险/回报状况。这创建了一个比其各个子网络的功能具有更大适用性的网络。

          机器学习和人工智能 (AI) 在许多情况下都发挥着重要作用。它们利用巨大的计算能力和数据驱动的算法来发现见解、做出预测并推动超出人类认知范围或目前链上表达范围的优化。机器智能网络使我们能够以去中心化的形式利用这种能力,使我们能够构建更先进的链上原语。

          就 Allora 而言,人工智能驱动的去中心化金融 (DeFi) 是其最直接有用的原语。该网络针对金融应用进行了优化,并激励网络参与者贡献他们对金融市场的不对称见解(即他们的“alpha”)。网络参与者以数据、预测模型特征和预测的形式提交他们的 alpha,最终是为了改善 Allora。

          然后,Alpha 证明机制会根据网络参与者对优化某些目标函数(例如最小化平均绝对方向损失或最大化夏普比率)的贡献的有用性来聚合和奖励他们。以可验证计算的形式,为在网络上构建的任何应用程序内置了额外的安全性。这是通过一个新的 zkSNARK 证明系统实现的,该系统旨在验证基于树的 ML 模型的输出。利用这个证明系统是一种使用 ML 模型预测资产价格的新工具,我们称之为 zkPredictor。它是与 Modulus Labs 合作构建并由其提供支持。结果是一个针对模型金融市场优化的去中心化、自我完善的智能网络。