Archives 8 月 2024

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要点

Part I 宏观市场

• 市场现状：日元套利交易崩溃致使大量头寸平仓，市场纠正错误，东证指数引领「深 V」反转。

• 数据调整：近期 CPI、PPI 等数据虽符合预期，但存在能源和二手车价格「被」调整等疑点，会降低市场隐含波动率。

• 美联储动向：美联储官员发言显示政策调整谨慎， 9 月点阵图预计将继续保持宽松立场。

• 联邦赤字：美联储的鸽派立场，财政部的短期债券发行以及债券回购计划缓解了市场紧张。尽管大额融资计划可能对市场流动性构成压力，但准备金的增加和财政操作的灵活性有助于维持市场稳定。

• 企业表现与回购：SP 500 公司第二季度表现稳定，企业回购窗口开启将增强流动性，预计短期内美股市场持续增长。

• 中期市场展望：市场前景复杂，通胀，换届，政策和财政赤字等不确定性需要密切关注。

Part II Crypto 数据

• 稳定币增长： 2024 年稳定币发行量持续上升，表明市场需求依然强劲。

• ETF 流动性：比特币现货 ETF 在 5 月后净流入减少，市场情绪转为观望。

• 持币周期：近一半的比特币由长期持有者控制，市场信心稳固。

• 持币成本：链上持币成本高于当前市价，市场仍有上行空间。

• 市场韧性：尽管波动剧烈，投资者持币意愿强，市场健康稳定。

Part I 宏观进入转折点

1. 八月：将从动荡中恢复

1.1 日元套利交易崩溃致使大量头寸平仓，市场纠正错误，东证指数引领「深 V」反转

8 月 5 日日本央行加息：引发日元套利交易崩溃

过去四周，美元兑日元大幅下跌，从近 162 日元 / 美元跌至 142 日元 / 美元左右，与我们的看跌预期一致。此次大幅下跌是由日本央行加息以及日本政府在 7 月 11 日和 12 日干预购买日元引发的。虽然有些人怀疑外汇干预的有效性，但我们支持其通过改变供需来改变市场趋势的能力。

美元兑日元最近的走势与 1990 年和 1998 年的类似下跌如出一辙，但值得注意的是，这种走势并不总是预示着美元兑日元的长期趋势逆转，不像欧元兑日元和澳元兑日元，这值得进一步考虑。

8 月 5 日恐慌性抛售：全球市场崩溃

日本央行意外加息导致东证指数在一天内下跌 20% ——投资者恐慌性抛售回补头寸。由于经济衰退风险上升以及人们担心日元大幅波动将引发更广泛的去风险化，股市在几个交易日内大幅下跌。

ISM 数据弱于预期、失业救济申请增加以及令人失望的非农就业数据描绘了更为悲观的美国宏观经济前景，引发了人们对即将到来的经济衰退的担忧。我们的经济学家指出，失业率上升和 ISM 疲软可能已经预示着经济衰退周期的开始。

尽管周末没有风险事件，标普期货仍下跌近 5% ，NDX 下跌超过 6% ，VIX 飙升至 60 以上。联邦公开市场委员会的消息暗示 9 月份可能降息。

系统中的高杠杆率，尤其是加密货币和高市值股票的高杠杆率，导致了市场规模和波动性。名义交易量比正常水平高出三个标准差，创下自 2022 年 2 月以来美国市场非指数再平衡日的最大交易量。投资者活动喜忧参半，标普看涨仓位下降，纳斯达克仓位尽管波动较大，但相对变化较小。我们预计周五的大量新空头仓位将在未来几个交易日对纳斯达克的净多头状况产生较大影响。

1.2 市场动荡：宏观利好引发风险偏好

在清除杠杆后，市场出现大幅反弹，由东证指数领涨。上周发布的宏观经济数据利好推动美国指数的看涨投资者资金流回流，标普指数新增资金超过 160 亿美元，持仓进一步扩大。纳斯达克和罗素 2000 指数温和上涨，纳斯达克多头仓位损失有所缓解。全球市场情绪积极，几乎所有欧洲和亚洲指数的名义水平都在上涨。DAX 指数和 FTSE 指数转为净正值，而 KOSPI 指数和日经指数延续看涨势头。日经指数的资金流在亚洲最为强劲，而 KOSPI 指数则创下近三年高点。相比之下，中国 A 50 指数仍看跌，持仓风险有限。

CTA 量化买盘也推动巨量流动性入场，并且短期预计 CTA 将会买入超过 600 亿的股票， 300 亿会流入美股，强劲的买入需求会推动市场进一步上涨。根据高盛的 Scott Rubner 统计数据，在过去三周内，交易商的 Gamma 变化了 160 亿，长期头寸转为短期头寸，再转为长期头寸，交易商的伽玛不再是短期的，未来会作为市场的缓冲。

2. 数据矛盾

2.1 数据「造假」帮助恢复市场情绪，加强美联储降息预期

上周的 CPI，PPI，零售数据，PMI 数据都非常「恰好」的符合市场的预期，打消市场衰退的预期，同时保持美联储的降息预期。但是我们看到数据的巧合中的「不合理」。比如 PPI 数据，在能源和上月保持不变的情况，能源同比上涨 2% 左右，虽然可以用出口和政府购买解释，但是 CPI 的二手车分项（-10.9% ）不符合正常逻辑。

由于 6 月份 CDK 公司的软件和技术出现网络故障，所以大部分二手车经销商出现车辆无法交付情况，导致订单需求大量积压。根据曼海姆二手车报告， 7 月份上半旬成交量和成交价都出现上涨（1.6% ），我们预计 7 月下半月会出现下滑，但是根据我们的估算 -10.9% 以上的同比下滑是非常不合理的，远超我们预期的 -4.3% 。

总的来说，近期的 CPI、PPI、零售和 PMI 数据虽符合预期，但其中存在疑点，如 PPI 中的能源风险和 CPI 中的二手车价格波动，显示真实数据可能存在偏差，减少未来市场的隐含波动率。

3.美联储动向

针对近期美联储官员的发言调整，我们预计未来点阵图将强调 3 次降息预期。

3.1 官员发言

3.2 点阵图预测

9 月份鲍威尔的发言以及利率变化预计不会引发波动，能够决定市场走势的更可能是 9 月份的点阵图。结合以上美联储发言以及我们对官员长期的主观判断，我们认为 9 月份显示的点阵图中位数和众数为 75 bps。

3.3 降息将迎来超级周期

近期的会议纪里大多数联邦官员支持在数据符合预期的情况下放松政策。鲍威尔主席承认 7 月的讨论中已经提到降息，几位官员也支持降息 25 个基点，同时倾向于 9 月可能更大幅度的降息的趋势。官员们对于薪资增长放缓和消费者对高价格的抵抗力，表示对通胀放缓的信心，而就业的风险增加。

虽然 8 月的就业数据将是确定 9 月降息幅度的关键，会议纪要表明，官员支持更大的 50 个基点降息的可能并不低。此外，如果劳动市场继续恶化，资产负债表缩减可能在 12 月结束，否则可能延续至 2025 年第二季度。

昨天劳工统计局的就业数据修正，表明过去 12 个月减少了 818, 000 个工作岗位，强化了劳动市场疲软的信号，这将影响市场情绪和 FOMC 定价。

9 月 6 日的劳动力数据将非常关键，但是我们认为该事件的风险很低。

本月 SP 500 很可能收涨结尾，在过去的历史里降息（73 年 -Now）前收涨的比较罕见，只有 84 年和 89 年，并且在降息后的 1 m， 3 m 和 6 m 内都没有得到大幅回调。( 但是由于数据量较小，对此次降息后的市场走势判断有限，仅供参考 )。

4. 联邦赤字

——联邦赤字扩大，但美联储的鸽派立场，财政部的短期债券发行以及债券回购计划缓解了市场紧张。尽管大额融资计划对市场流动性构成压力，但准备金增加和财政操作的灵活性会维持市场稳定。

4.1 金融流动性充裕

市场预计本财年的赤字总额将达到 1.6 万亿美元，约占国内生产总值的 6% 。仅是债务水平的上升就导致更高的利息支出就同比飙升了 1850 亿美元。可以松一口气的是联邦政府的总债务占 GDP 的百分比仍维持在 110% 左右，在主要经济体中比较健康。

主要的一级交易商已经囤积了历史新高的美债，必须降低杠杆。长期来看，会对美国政府施加非常大的压力，但是短期来看反而可以让美联储保持较为「鸽派」声音。芝加哥联储的金融状况指数 (NFCI) 等量化指标显示，金融状况已经扭转了美联储在加息时出现的所有紧缩压力。

4.2 债务结构调整

财政部在在 7 ～ 9 月计划融资 ( 740 B，在 10 ～ 12 月计划融资 ) 565 B。虽然数额庞大，但是略低于我们的团队预测（由于美联储放缓量化紧缩步伐，叠加上个季度由于税收收入较高的因素，导致季度末现金盈余较高）。

市场有声音担心财政部的庞大融资计划会抽走准备金市场上的流动性从而导致市场的下跌，我们并不会因此而悲观。

自 2022 年 6 月美联储开始量化紧缩以来，ON RRP 余额已减少了 1.68 万亿美元，而准备金则增加了 155 亿美元。上上周，ON RRP 余额下降了 1277 亿美元，过去四周下降了 1411 亿美元。准备金在上周增加了 1862 亿美元，较上个月增加了 305 亿美元。因此，资产负债表的缩减在 ON RRP 余额中感受到的影响更大，而不会直接影响金融流动性的主要来源——准备金。

财政部在 5 月的最后一次再融资中引入了流动性管理回购，虽然尚未启动现金管理回购，但我们认为在 9 月税期间的几周进行回购是合理的，这将减少 9 月的 T-Bill 发行需求。

未来，市场推算财政部 T-Bills 的持有占比可能上升至 20% 以上（意味长债发行规模相对减少），将在中长期推动期限融资溢价的下降，进一步的引导宽松的金融市场。但是介于最近 TBAC 融资指导引起的负面关注，财政部短期可能不会放弃 15% -20% 占比的指导意见。

5.企业盈利和回购

SP 500 公司第二季度表现稳定，预计后续两个季度将继续高速增长；市场回购活动也将持续为市场注入流动性。

5.1 盈利增长乐观

虽然市场明显对高估值的 M 7 的业绩更挑剔，但 SP 500 整体来说在 Q2 财报季的表现正常。 本季度与前几个由 M 7 引领的增长季度不同，SP 493 Q2 的盈利是该季度驱动美股上涨的重要因素之一，抵消了部分 M 7 财报不达标的影响。我们预计在 SP 493 在 Q3 和 Q4 盈利将迎来双位数的增长，同时带动风险偏好的上涨，风险资产（罗素 2000 及比特币等）将迎来春天。

5.2 企业回购规模庞大

大部分企业现在处于回购开放窗口， 8 月 5 日市场巨幅波动时，企业回购速度大幅增加。根据高盛大宗交易商数据，与 2023 年迄今的日均交易量 (ADTV) 相比，回购量为 1.8 倍；与 2022 年迄今的 ADTV 相比，回购量为 1.3 倍。而 9 月 13 日大部分企业进入财报前的回购禁闭窗口，所以我们预计短期内（9 月份中期前）美股市场的流动性会相对充裕，每天企业回购数额将超过 $ 50 B。

6.中期展望

宏观市场处在非常复杂的状态，我们只能凭借暂有信息推断短期的市场走势，对于中期而言，我们的判断会模糊。

6.1 通胀压力依然存在

通胀的下滑主要由于石油价格和二手车价格的大幅下滑，而服务类通胀，尤其是住房通胀，依然保持在高位。而裁员率也没有上升，薪资增长率甚至要高于通胀指标。当美联储降息后，企业势必加快融资，拓展商业版图，此时会对通胀的抑制更加不利。

6.2 政府换届增加不确定性

• 关税——哈里斯的政策相对于特朗普来说会更加的温和，尤其表现在关税政策上，有助于降低全球贸易争端。而特朗普的大幅增加关税政策会大幅增加全球贸易争端的可能，尤其针对中国增加关税，导致商品价格增加，国内就业大幅增长，对通胀会产生巨大压力。

• 美联储——换届对美联储的短期影响都不大，总统不能在短期内直接影响独立的美联储，但如果特朗普上台后可以在鲍威尔的任期于 2026 年 5 月到期时任命一位「友好」的主席，增加我们的不确定性。

• 赤字——根据 CBO 的预测， 2025 年的初期赤字率预计将从 2024 年的 3.9% 下降至 3.1% ，但如果特朗普当选我们预计预计赤字率会增加至 4.1% （基于特朗普的关税政策，税收政策，移民政策，能源政策等），当财政继续加码会导致货币政策为了维持通胀率不断摇摆，同时也导致市场对债务的可持续性担忧加重，对于我们判断未来市场走势非常不利。

6.2.1 两党对加密货币的态度

• 共和党——特朗普批评拜登的反加密货币立场，包括驱逐比特币挖矿公司和潜在加税威胁，并强调政府和美国证券交易委员会主席加里反对 FIT 21 法案的监管措施不合理。

• 民主党——民主党也越来越多地接受加密货币，认识到在激烈的竞选中吸引加密货币爱好者选民的重要性。民主党总统候选人哈里斯计划促进加密货币行业发展，在芝加哥民主党全国代表大会的彭博圆桌会议上，尼尔森强调哈里斯致力于支持促进新兴技术蓬勃发展的政策。此外，哈里斯已开始与加密货币高管接触，以更好地了解和倡导该行业的发展。

6.3 关于日元套息交易

日元套息风险值得注意，市场预计明年初 BOJ 会重启加息，结合美联储降息，日元美债利差无可避免会大幅缩小，但是具体套息仓位和风险现在无法衡量，我们更倾向于 11 月份在讨论这个问题。

7.总结

我们认为无论从市场情绪，资金流动，企业经营状况，财政资金流转以及货币政策层面，都支持我们团队在中短期内看多的观点。短期内，加密货币市场可能会受到美股震荡或者英伟达财报的影响，但并不会改变市场的整体交易逻辑。

明年市场具体表现需要根据政坛更替，货币政策，财政政策以及通胀数据的变化决定。

PART II Crypto 链上数据

价格通常是多种力量相互拉扯来发挥作用，有些力量可能不是立马展现效果，要通过较长的时间才能反应结果， 我们也提出了自己的链上分析的框架， 分别涵盖流动性、持币周期和平均成本。

1.流动性

1.1 链上稳定币数值

链上稳定币发行量和行情的相关性很大的，稳定币的供应量在过去几年里显著增加，特别是在 2020 年至 2021 年期间出现了快速增长。这一时期的稳定币快速增长与全球加密货币市场的繁荣密切相关。

进入 2024 年后，稳定币的发行量虽然增幅有所放缓，但整体上仍然保持了增长趋势。从图表中可以看出，相较于前几年的高速扩张， 2024 年的稳定币供应增长速度明显放缓，曲线趋于平缓。这表明市场对稳定币的需求虽然依旧存在，但相比前几年的爆发式增长，市场正在逐渐进入一个更加成熟和稳定的阶段。

近期稳定币供应量在放缓之后重新进入增发阶段，已经创下了这轮上涨周期的新高。总体而言， 2024 年的稳定币市场仍处于增长态势，对于低迷的行情也应该有相应的提振作用。

1.2 ETF 数据

年初至 3 月初，累计净流入快速上升，表明市场对比特币现货 ETF 的需求旺盛。然而，随着时间的推移，特别是在 5 月以后，市场流入的资金减少，累积净流入开始趋于平稳，维持在 200 亿美元左右，未能再现之前的增长势头。我们可以看到，尽管偶尔会有较大规模的流入，但整体上净流入的幅度在 5 月以后有所减少，同时也伴随着一些净流出。这进一步佐证了市场情绪的变化，从积极买入转向更加观望和谨慎，「现货 ETF」对于带来新进资金的效应也衰竭了。

2.HOLD 波浪

2.1 BTC: Realized Cap HODL Waves

比特币的 Realized Cap HODL Waves，用于分析市场中的持币时间和成熟度。

下面实体部分的图代表着持币 6 个月以上的持币占比，截止 8 月 20 号， 6 个月以上持有的比例总和是 47.097% ，这意味着市场中接近一半的比特币处于长线持有者手中。前两轮牛市，上涨的顶部区间，这一数值都在 20% 以下。

这代表着，目前的链上情况是长线持有者的占比依然较高，这表明尽管价格波动，许多投资者选择继续持有比特币而不是出售。

2.2 Trend Accumulation Score

在卖出和持有之间摇摆， 目前的状态是回归 HOLD 周期。

这张图表展示的是比特币不同持仓规模群体的「趋势积累分数」（Trend Accumulation Score）随时间的变化情况，颜色越蓝代表着链上持币者倾向于持有或者买入， 越红代表着投资者越倾向于卖出。

在前段时间的卖出压力之后，现在无论是大户还是小额持币者都倾向于持币。

2.3 Bitcoin: Long/Short-Term Holder Supply Ratio

这个图显示了比特币长期持有者 (Long-Term Holders, LTH) 和短期持有者 (Short-Term Holders, STH) 的供应比例随时间的变化情况。

需要注意的是，长期持有者与短期持有者的持有时长界限为 155 天， 10 天的缓冲期

目前 LTH/STH 供应比率为 4.8604 ，且有明确的上涨信号，和 30 天的均值相比上涨了 13% （可见绿色的柱状图）。

3.持币成本

3.1 Bitcoin: Realized Price-to-Liveliness Ratio

• 蓝色线：实现价格（Realized Price），蓝色线代表的是「实现价格」，即链上所有比特币的平均持币价格（基于 BTC 的转移数据）。

• 橙色线：实现价格与活跃度比率（Realized Price-to-Liveliness Ratio，RPLR），橙色线表示的是「实现价格与活跃度比率」，这是一个结合了实现价格和比特币持有行为的指标。它通过比较比特币的「活跃度」（即比特币被持有或花费的时间）来调整实现价格，从而估计比特币的「活跃地址的持币成本」。

目前这个值：截止 8 月 11 号，链上持币成本 ( 31.3 k；链上活跃地址持币成本 ) 51.3 k。

目前的市场价格都在这些成本价格之上。

3 .2 Bitcoin: Pi Cycle Top Indicator

此指标由 350 DMA* 2 和 111 DMA 组合而成， 350 MA 是指 350 天的移动平均线，用于计算过去 350 天内收盘价格的平均值。

历史上每轮牛市都会出现 111 DMA 上穿 350 DMA* 2 的时候，也就是短期均线上穿 2 x 长期均线，而两均线相交常常是顶部区间，目前这两条均线还有一段差距，目前:

• 350 DMAX 2 ： $ 102, 579 

• 111 DMA： $ 63, 742 

3.3 Market Cap BTC Dominance

这轮 BTC.D 指数在持续上涨，而每轮牛市的中后期通常都会有 BTC 流动性溢出，而从 BTC.D 来看，目前还没出现 BTC 资金流入 Altcoin 的情况。

Altcoin 可能爆发的时间节点：

4.总结

在市场环境充满挑战和波动的背景下，长期比特币持有者依然坚定不移，有证据表明他们正在加大积累行为。与前一轮周期的最高值相比，这批投资者持有的比特币网络财富比例更高，展现出投资者的耐心，等待价格上涨。此外，尽管出现了周期内最大的价格收缩，但这些投资者并没有恐慌性抛售，凸显了他们总体信念的韧性。

与此同时，稳定币供应链仍然充足，外部资金流入虽然放缓，但目前的价格仍高于链上平均持币成本，持币结构也非常健康。现阶段，BTC 的流动性有溢出的动力，而 Altcoin 季节还未到来。

总的来说，我们依然对后市持积极看涨 。

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原创｜Odaily星球日报（）

作者｜Wenser（）

加密货币行业也已进入“存量竞争”，众多交易所奇招频出，目标直指“新一轮获客拉新”。

根据 Crypto.com ，受比特币及以太坊现货 ETF 推出等因素影响，截止 2024 年 6 月，加密货币持有者数量从 2023 年底的 5.8 亿人增长至 6.17 亿人，增长率达 6.4% 。与此同时，则是交易所日益激烈的竞争。Odaily星球日报将于本文对近期交易所的“获客拉新活动”进行简要评析。

获客大战再起，交易所各显神通

相比以往更多集中于“项目拉新”的 IE 0、ID 0、代币 Listing 等活动，行业发展日益成熟的当下，交易所的获客大战也产生了不同的流派，具体而言，可以划分为以下 3 类：

上币流：TON 生态 Meme 币 DOGS 成交易所新宠

8 月 21 日凌晨，Binance Launchpool 将上线 Dogs （DOGS），用户可将 BNB、FDUSD 投入到 DOGS 挖矿池中获得代币奖励。

此前，作为基于 Telegram 平台、TON 生态的 Meme 代币，以 Telegram 创始人 Pavel Durov 创作的吉祥物黑白狗 Spotty 为符号的 DOGS 就因根据 Telegram 账号年限发放代币奖励、邀请裂变而火速出圈，突破 5000 万人，突破 1200 万人，位居全球第五大频道。

包括 、、、 等在内的主流交易所都有对应的盘前交易活动，且流动性表现也不错，DOGS 于 Bitget 盘前市场总交易量。

赠币流：Bybit 突发“百亿补贴式”活动搅动市场

看到“上币流”的操作和正反馈，今年市场表现亮眼的 Bybit 也不甘人后。

就在昨天，不少中文区 KOL 突然“喊单”，称“新用户注册账户充值 100 U，可直接获得 15 万枚 DOGS 代币”，要知道，此前 DOGS 盘前交易价格在 0.004 美元左右，而普通用户正常领取代币数量仅为 3000 枚左右， 15 万枚相当于 600 U，即使价格腰斩也有 300 U 的回报。一时间，KYC 贩子和市场散户们纷纷扬言“要薅秃 Bybit”。后续，该活动被证实为面向部分 KOL 社区活动，且“活动奖励是有限的，先到先得”，并非此前所说的无上限。

具体活动详情可以查看。

抽奖流：创造国产3A游戏奇迹的《黑神话·悟空》成引流佳品

随着国产3A游戏《黑神话·悟空》的爆火，交易所众多商务市场人员也将其视为“引流佳品”。

Bitget 抢先选择“接下这破天的流量”—— 8 月 20 日，黑神话发售当天，Bitget 官方抽奖活动，送出 1000 份豪华版游戏，且在随后和众多 KOL、媒体、社群联动发起抽奖，豪掷千金，只为新用户注册或用户充值 DOGS 代币。

不得不说，在目标人群高度重合的市场，抓住一切可能带来增量用户的机会是交易所发展扩展的“必修课”。

Bitget 抽奖活动素材

疯狂造势背后，隐含流动性焦虑

众多主流交易所为自家的各类活动疯狂造势的背后，其实也在一定程度上折射了目前市场的“流动性焦虑”：在比特币现货 ETF 和以太坊现货 ETF 通过后，市场流动性遭到了大规模的“吸血”，而增量资金和增量人群相对也比较有限，因此，加密货币行业，尤其是交易所，某种层面而言已经进入类似以往移动互联网时代的“存量竞争时代”。

在这样的市场环境下，交易所面临的考验更为复杂，简单来说，需要直面以下问题：

精细化流程运营

无论是交易所本身的各类业务，还是诸如 KOL 活动、用户运营活动、用户拉新活动，精细化流程运营都势在必得。一方面，这是为了避免有损品牌形象的事件或者公关危机的产生；另外一方面，也是为了提高运营效率的必经之路。

优质化内容产出

存量竞争时代，优质内容的影响权重也会增加，用户往往会受到各类内容的影响而选择使用或者拒绝一个产品、一个平台、一个项目。因此，无论是自身产出的内容，还是合作产出的内容，质量优劣也将产生更大影响。

快速化热点反应

在注意力速衰速朽的现在，能够对热点进行快速反应，并且将其与市场营销活动予以结合，将成为交易所乃至加密货币行业更多项目、平台的必修课。从这个角度来看，Meme 币创业的要求和运营条件其实很高，需要短时间内快速吸取大量的注意力，以此获得更多的流动性注入。

小结：代表性人物+流程化活动+关键节点=获客新招式

在新一轮的“交易所获客大战”之中，关键要素就在于作为活动原点的代表性人物、流程化的活动推进以及利于传播的关键人物节点和时间节点。

谁能够在这些环节做的更好，搭配平台的上币等其他业务活动，谁就能获得更多的流量以及流量背后的流动性。

原文作者：

原文编译：深潮 TechFlow

想象一下，如果你是一家企业，推出一项促销活动，承诺每花费 1 美元就能获得 3 美元的价值。而且，任何人都可以领取这个优惠，毫无条件。无论是你的奶奶、街头的流浪汉、收入丰厚的高管，还是普通的中产阶级，所有人都符合这个优惠的条件。

你觉得会发生什么？好吧，那些最需要钱的人，往往也是不太可能成为回头客的人，会蜂拥而至，迅速将你的资金或库存消耗殆尽，直到你无法维持这个优惠。

好消息是，现实世界并不如此，自由市场会迅速淘汰这样的企业。

坏消息是，加密行业确实如此，自由市场持续推动其资金流入。

引言

上述场景基本上就是 Arbitrum 所做的，涉及 8500 万美元的资金，最终导致了 6000 万美元的损失。让我们深入探讨一下这个计划到底是什么，它是如何构建的，以及我们可以从中学到什么。

Arbitrum DAO 以某种方式构建了这个方案，使得特定行业及其相应的应用可以获得 ARB 代币，以激励用户在其平台上使用。最终的目的是通过激励这些平台的使用，使 Arbitrum 网络获得更多费用，并让最终的协议受益。结果发现，一方在这里获胜，而另一方则不然（我相信你已经知道谁是这里的输家）。

这项分析质量相当高，测量的复杂性也很到位，感谢 Blockwork 团队清晰地阐述了他们的方法的原因、内容和方式。

你可以在查看结果。

方法

从顶层视角来看，你可以将这项活动分为两个主要组成部分：

1. 创建一个基准，以了解有多少百分比的激励可以归因于支出与基线的比较。他们称之为“合成控制”方法，使用了一些复杂的数学。这并不太重要，因为无论我们的最终数字是什么，我们都需要向下调整，因为并非所有的结果都可以归因于这一单一努力。你可以在原始论坛帖子中了解更多信息。

2. 通过给予 ARB 代币来激励 Arbitrum 上不同领域的应用最终用户，以提升他们的指标。选择了三个领域（永续合约、去中心化交易所、流动性聚合器）。每个应用都被告知如何最好地使用这些激励。

我确实发现了一些有趣的摘录，觉得可以在这里分享给你自己判断：

• “许多协议错过了几次双周报告，或者根本没有发布报告。大约 35% 的 STIP 接收者没有发布最终报告。”

• “协议在申请 STIP 时，很少严格说明为什么应该分配给他们一定数量的激励。相反，最终的分配通常是协议与社区之间反复沟通的结果，往往导致的分配结果类似于‘我们觉得这个请求太大/太小’。”

总之，接下来，我附上了不同类别的截图，展示了支出金额和机制（对于去中心化交易所没有方法论的截图，但基本上他们只是激励了流动性）。这里要记住的关键是 1 ARB 大致上等于 1 美元。所以，是的，这里分发的是数百万美元。

结果

我将结果分为两个部分，因为这个实验旨在理解两个方面：

1. 这些激励对应用的影响

2. 这些激励对排序器收入的影响

我们将从第一个方面开始分析，因为这给人带来稍微更愉快的故事。如果我们从基本原则出发，如果有人给你免费的钱来为你的业务进行促销，你认为会发生什么？通常，业务会改善——至少在一段时间内。这就是我们在这次实验中看到的整体情况。

首先来看 Spot DEX，它们的结果在表面上似乎相当不错：

基本上，我们看到每花费 1 美元，TVL（总锁仓价值）从 2 美元到 24 美元不等，这听起来不错。然而，我们需要问一个真正的问题——其中有多少是被保留的？这就是变得有点棘手的地方。Balancer 的 TVL 在奖励结束后基本上下降，这在这个图表中显而易见：

然而，Camelot 则成功地保留了这部分 TVL！我不确定这两个协议在保留方面为何存在差异，但如果要我猜测，我认为可能与它们运行激励计划的方式和吸引的用户类型有关。这是我已标记并将在未来文章中分析的内容。

现在你了解了一些微观细节，让我们放大视角，理解这对应用的有效性以及三个重要的顶层类别（现货交易量、永续合约交易量和贷款）。我向你展示关键图表。为了帮助理解，我在上面做了一些注释，和我一起来看看。

• 我画了两条红色垂直线，标记了程序的开始和结束。这将帮助我们理解所涉及的时间框架。

• 然后，我画了多条水平线，以理解不同的指标，并可视化该程序在其生命周期内对这些指标的影响。

• 第一条蓝线显示 TVL 大幅飙升（毫无疑问），但随后几乎跌回到程序开始时的水平，表明几乎没有粘性！

• 第二条线是现货交易量。我想在这里暂停一下，提到与 TVL（供给方）不同，现货交易量代表需求。正如我们所看到的，需求充其量是稳定的，但在程序结束时实际上是降低的！

• 第三条线是未偿贷款，这也是需求驱动因素，但没有变化。虽然没有激励任何借贷协议，但我认为这是另一个强有力的需求指标。实际上，这在整个程序中是下降的！

那么我们可以从以上所有内容得出什么结论呢？基本上，Arbitrum 花费了 8500 万美元用于这些其他业务，以提升它们的供给方指标（这显然有效），但由于没有相应的需求来吸收这些 TVL 和更紧的流动性，这些努力变得毫无用处。从本质上讲，你可以说这笔钱都被浪费掉了，给了那些追逐短期利益的农民。至少某些协议的 TVL 更高，代币价格也更高，使得一些人在这个过程中变得更富有。

说到需求方指标，这些活动肯定对链条有利，并导致所有这些交易的收入增加，对吧？

实际上，情况并非如此。

现实根本不是这样。

这是从 2022 年 1 月到 2024 年 7 月的排序器收入图表。在 4 月附近的大幅波动是加密货币开始大幅上涨的时候，合成控制帮助我们对此进行调整。

在表面上，我们可以看到收入上升，在某些月份达到每天 40 万美元的高峰。这里有一张更清晰的图表，显示了仅针对 Arbitrum 的影响，并考虑了合成控制：

那么曲线下的面积是多少？ 1520 万美元。如果去掉合成控制，排序器的总收入为 3510 万美元。考虑到花费了 8500 万美元，我们仍然远未达到预期！

学习总结

总结以上所有内容：

• Arbitrum 决定花费 8500 万美元激励其网络活动，以提升市场份额和收入。

• 他们通过向应用和协议提供免费代币来实现这一目标，这些代币将分发给最终用户。

• 经过分析，发现这些免费代币主要给了供给方驱动因素，而需求方几乎没有变化。

• 更深入分析发现，所有这些活动带来的排序器收入比支出少了 6000 万美元。

我从中得出的结论是：供给方激励等同于烧钱，除非你面临供给侧的问题，否则不应轻易采取这种措施（而通常情况下，真正的问题在于需求）。

第二点是，我在文章开头提到的一个前提：如果你随意向陌生人发放资金，而不去辨别他们的身份和背景，你最终得到的结果将会非常糟糕。那些不断向用户提供资金而不理解他们是谁以及他们的目的的协议，最终将会沦落到本文开头所描述的那种境地。

我们想象一下，如果这个激励计划能够通过钱包的无权限身份来识别这些代币的发放对象，并设定以下标准：

• 这个用户是否真的使用 DEX，还是一个全新的钱包？

• 这个钱包的净资产是多少，他们是否是一个潜在的有价值的钱包？

• 这个钱包在费用上花费了多少？他们是否坚持使用他们使用的平台？

• 这个地址是否正在使用所有即将推出代币的项目？他们可能是撸毛党。

你认为最终结果会是什么？

作者：Joyce、思维怪怪

上周，Solana 生态知名交易员 Ansem 发表了一篇推文，坦言自己近期交易水平极差，做出了一系列错误的决策。在当前市场中完全失去了优势，甚至考虑套现退出市场。

作为被社区视为「WIF 教父」的交易员，Ansem 曾在 市值破 10 亿的 WIF 上拥有上千倍的收益。在 WIF 之后，他也曾见证过最高市值 2 亿美元的 BILLY、最高市值 3 亿美元的 BODEGN 从零起步的过程，但随着 Solana 上的 meme 市场玩法迭代数次之后，Ansem 的金手指光环似乎已经消失。

Ansem 在这几个月经历了什么？社区流传的 Ansem 在 Solana 网络上公开地址为 AVAZvHLR2PcWpDf8BXY4rVxNHYRBytycHkcB5z5QNXYm，BlockBeats 基于链上数据分析工具 GMGN 统计了自今年 2 月至 8 月 20 日之前 Ansem 地址主动参与的 meme 交易，试图总结其交易规律。这里剔除了 531 笔纯卖出交易，一般属于项目方赠送而非钱包地址主动购买的代币，剩下的 2590 笔视为该地址主动买卖的 meme 交易。需要注意的是，受 Solana 链的数据格式限制，原始数据可能存在统计不全的问题，分析结果仅供参考。

WIF 起家

在分析之前，先聊聊 Ansem 在 meme 上的起家历史，WIF 是 Ansem 传奇故事中最重要的一站。2023 年 12 月 1 日，Ansem 地址花费 472 美元买入了第一笔 WIF，首次买入价格为 0.0003 美元，8 日后又加仓了 185 美元。在这之后，Ansem 频繁买卖 WIF，并在自己的推特账号上多次喊单。

四个多月后，WIF 最高触及 4.9 美元，距离 Ansem 首次买入成本价格相差了近 16000 倍。Ansem 也因为对 WIF 的埋伏成为了 Solana 社区的传奇交易员、金手指 caller。

左图：Dexcreener 显示的 Ansem 公开钱包地址在 $WIF 上的交易记录；右图：Ansem 在 X 上宣传 $WIF

虽然 Ansem 在 WIF 发展初期就入场喊单，但 Ansem 并不是典型的「钻石手」，从交易记录上看，Ansem 习惯进行频繁的买卖操作，买入次数超 80 次，卖出次数达 110 次。根据 cielo 的数据统计显示，Ansem 地址在 WIF 上共投入了 214 万美元，共卖出 285 万美元，已实现利润 80.4 万美元，还有 74.5 万美元的利润没有卖出。

在 WIF 之后，Ansem 的地址陆续被更多人监控。相应的，有许多 meme 项目方将自己的代币打给 Ansem 地址，以期用「Ansem 持仓」作为 meme 的背书。

继 WIF 之后，Ansem 的颇具光辉的交易战绩还包括「BODEN」。其在 3 月初买入了 BODEN，买入之后就经历了一个多月持续上涨，最终盈利 54 万美元。Ansem 在持仓不久后就陆续卖出，但「Ansem 在车上」的信号在推特上广泛传播了起来。而在 GMGN 的数据中，Ansem 卖出的 BODEN 数笔记录里的代币成本为 0，说明这部分份额来自外部转入而非该地址主动购买。

左图：Dexcreener 显示的 Ansem 公开钱包地址在 $boden 上的交易记录；右图：社区关于 Ansem 购买了 $boden 的讨论

鲸鱼的代价

自 WIF 之后发生了什么？根据 GMGN 统计数据结果显示，Ansem 地址在近 8 个月中共存入了 193 万美元的 SOL，大部分发生在 7 月，投入了 132 万美元的 SOL。相应的，其在 7 月投入 meme 交易的成本也最多，为 339 万美元。Ansem 的单笔买入数量都不小。4 月至今，其单笔平均交易量在 3000-9000 美元左右。

从交易次数上看，这 8 个月以来，Ansem 的交易次数越来越多，投入高峰发生在 7 月份，7 月买入笔数达 500 次，总交易次数超过 800 次。

几个月以来，高频次的交易操作已成为当下 Solana 生态 meme 玩家的生存法则，许多玩家一天的交易代币数就有十几个。可以看出，Ansem 也在逐渐学习适应这种交易风格。在交易次数更为频繁的同时，Ansem 也投入了更多的资金进入 meme 市场，有更多的本金做支撑，Ansem 单笔最高收益勉强维持着上升趋势。

如果将出货时间定义为同一币种的首次买入与第一次卖出之间的时间，Ansem 在 1、2 月买入的代币平均出货时间为 91 天和 157 天，这些代币直到 4-8 月才陆续卖出。在这之后，Ansem 的持仓时间越来越短。

从倍数上看，Ansem 造富高峰在 5 月份就结束了，其回报效率 5 月份之后就出现断崖式下跌，8 月的回报很可能主要来自于其在 2 月埋伏的 meme 币。另一方面，Ansem 交易盈利超 200% 的操作占卖出交易的比率也在 5 月断崖式下跌后开始逐步上升，也许 Ansem 也逐渐学会了「翻倍出本」。

但总的来说，Ansem 的交易体量相比于普通玩家来说还是很大，体现在交易记录上表现为止盈慢、频繁加仓和没有完全适应的钻石手习惯。

Neiro 滑铁卢

到了八月，Ansem 遭遇了真正的「滑铁卢」，亏损达 44.8 万美元。8 月的亏损主要来自于 Neiro，Ansem 在 Neiro 交易上进行了 28 次买入，在下跌时持续加仓，共投入了 35 万美元，但最终以亏损 77%、损失 27 万美元清仓离场。

在这之前，Ansem 的交易习惯带来的弊端已经体现出来了。Ansem 的交易风格偏向「钻石手」。他偏好专注某个代币持续下注，但在当下的 meme 市场里显得格格不入。一个诞生于 3 月份的 HAMMY，Ansem 在其上涨后的两个月里持续买入卖出，共投入 20 万美元，最后以亏损 5% 的结局清仓离场。

7 月，Ansem 在 meme 币 BILLY 上拥有了单笔卖出盈利达 2.1 万美元的胜绩，BILLY 诞生于 6 月 24 日，Ansem 在开盘不久后就买入，成功等到了起飞后的高倍收益。BILLY 最高市值达 2.81 亿美元，Ansem 也获得了数十万美元的收益。

但在 BILLY 到达顶峰之后，Ansem 持续加仓，其在 BILLY 上的盈利也不断缩水。近一个月里，Ansem 已在 BILLY 上共计亏损 8 万刀，累计利润缩水至 10.7 万美元。就在 8 月 20 日，Ansem 还在加仓 BILLY，BILLY 也成为 Ansem 交易次数最多的代币，达 255 次。

一个 KOL 的 meme 生意场

KOL 真的会亏钱吗？如果只计算 Ansem 这个公开的钱包地址主动买入卖出的交易记录，根据已有的数据，会发现 Ansem 地址在这八个月里亏损了 47 万美元。

但在这个计算过程中，已经剔除了其他地址转入进该钱包地址后、该钱包地址再卖出的情况，而这一部分的实际卖出收益为 225 万美元。

向 Ansem 钱包地址转入代币的情况有两种，一种是项目方为了打造「Ansem 持仓」的卖点而将一定数量的代币打给 Ansem，一种是 Ansem 其他钱包地址在买入代币之后再归集到公开钱包地址上。无论是哪种情况，这部分的收益都是普通散户无从跟单下手的。

而加上外来转入的这部分收益后，Ansem 的公开钱包地址的总盈利为 101.4 万美元。当「出名」之后，即使对 meme 市场的认知和交易能力都开始退化，一个 KOL 还是能利用其影响力优势获取不菲的收益。

回顾来看，Ansem 的交易经历展示了一个抓住机会的幸运儿成为备受关注的巨鲸之后、面对快速变化的市场所经历的种种「不适」，加密市场上没有永恒的赢家。但另一方面，在「食物链」上晋级之后，Ansem 也不需要通过一次次扫链交易来获取收益了。从千倍的 WIF 起家到发推自嘲退圈，Ansem 似乎过气了，但新的「传奇交易员」正在来的路上。

作者：Daniel Li,CoinVoice

在区块链技术的浩瀚星空中，以太坊作为先驱智能合约平台，为整个行业奠定了坚实的基础。然而，随着应用需求的爆发式增长，以太坊和其他现有基础设施如Solana面临的技术限制——特别是可扩展性和交易速度——成为了行业发展的关键瓶颈。为解决这些问题，Monad应运而生，承诺以每秒高达10,000笔交易的高吞吐量重塑区块链性能标准。今年初，Monad Labs更是完成了由Paradigm领投的2.25亿美元融资，标志着市场对Monad技术潜力的高度认可。这笔资金将助力Monad进一步构建和优化其Layer1区块链，为区块链行业带来革命性的变革。

Monad：创立是为解决以太坊扩容难题

以太坊，作为区块链领域的佼佼者，其地位无可撼动。它不仅是区块链研究、去中心化应用（Dapps）和社区发展的核心，还坐拥最高的总锁定价值（TVL），彰显了其在区块链世界中的领导地位。得益于以太坊的蓬勃发展，以太坊和以太坊虚拟机（EVM）开发者社区已成为加密领域最大的社群，孕育了无数创新的DeFi和 dApp项目。

然而，随着项目数量的激增，EVM也面临前所未有的挑战，尤其是可扩展性问题日益凸显。EVM的单线程特性限制了交易处理速度，增加了执行时间。为了应对这一挑战，业界提出了多种解决方案，其中分片技术和Layer2扩容策略备受瞩目。

分片技术旨在将庞大的区块链网络拆分为多个较小的分片，以提高存储容量和性能。然而，该技术的实现需要长时间的论证和研究，短期内尚无法发挥其潜力。而Layer2扩容策略则通过在主区块链之上构建附加框架来处理交易和智能合约的执行，以减轻主链的负担并提高整体的网络效率和扩展性。然而，随着Arbitrum、Optimism、Starkware等著名的Layer2汇总公司再次推迟其排序器的去中心化后，Layer2在中心化方面面临的挑战日益严。

面对这些挑战，Monad的创始人Keone Hon提出了独特的见解。他认为，当前以太坊所走的扩容路径存在一定的问题。Layer1+Layer2的分层策略会造成区块链被划分成独立的执行环境，从而破坏链上的可组合性。因此建立一个更高效的底层网络才是最正确的解决方案，于此便有了Monad。

Monad是一个与以太坊完全兼容的高性能 L1，它专注于在Layer 1层面运用“并行处理”技术来提升EVM的执行效率。这意味着Monad的目标是直接在以太坊的主链上实现交易的并行处理，而不依赖于额外的Layer 2解决方案。这种方法可以在不牺牲安全性和去中心化的前提下，最大限度的提升EVM的处理能力和扩展性，从而充分释放EVM生态系统的潜力，目前Monad达到了每秒处理高达10,000笔交易的能力，项目方有信心在未来几年将这一数字提升十倍。

自2022年创立以来，Monad已经完成了两轮融资，分别是2023年2月份的1900万美元种子轮融资和2024年4月份的2.25亿美元融资。截止目前，参与投资Monad项目的投资机构已经超过了50家。这些投资者对Monad的前景充满了信心，认为它将在未来2-3年内推动加密货币的普及。Castle Island Ventures的创始合伙人Matthew Walsh更是将Monad视为稳定币的坚实基础，并称其为“杀手级应用”，预计其未来几年将继续呈指数级增长。

Monad：以底层优化和并行策略重塑区块链性能

Monad之所以备受青睐，主要归功于其突出的技术优势。它并未选择通过layer2方案来提升可扩展性，而是从底层基础网络入手，通过并行执行策略来提高网络效率。这一做法的最大优势在于，它维持了网络的安全性和去中心化特性，这对于Monad的未来发展至关重要。

在性能方面，Monad直接对标Aptos、Sui、Solana等老牌layer1公链，尤其在吞吐量和低终结时间上展现出显著优势，远超其他众多平台。更重要的是，Monad在确保高性能的同时，还实现了与EVM的完全兼容，这使得以太坊的开发人员能够轻松地将他们的应用程序移植到Monad上。

这样集聚去中心化、极高的可扩展性以及以太坊兼容性这三大核心优势，Monad或将有望成为未来区块链游戏领域的规则改变者。

Monad的工作机制

Monad的工作机制主要通过优化四个核心领域来实现：MonadBFT、延迟执行、并行执行以及MonadDB。接下来，我们将详细探讨这四大机制如何协同工作，共同推动Monad的高效运行。

首先，我们来了解MonadBFT。这一机制是Monad共识算法的核心，它借鉴了Tendermint和HotStuff等经典共识算法的精髓，并进行了创新性的改进。与Tendermint的三阶段提交过程相比，MonadBFT采用了更为高效的2轮以领导者为中心的扇出扇入式方法。这种机制确保了区块链的快速确认和最终性，同时降低了通信开销和延迟。具体来说，当领导者提出一个区块并将其分发给所有验证者时，验证者会迅速响应并将投票发送给后续区块的领导者。这种流水线式的共识过程不仅提高了效率，还增强了区块链的安全性和稳定性。

接下来是延迟执行机制。这一机制的核心在于将共识与执行分离，使得节点可以快速就交易顺序达成一致，而无需等待交易执行完成。在传统的区块链中，共识和执行是紧密耦合的，这意味着必须首先执行交易以确定状态和正确性，然后才能就区块达成共识。然而，这种方式存在效率低下的问题，因为执行过程可能会成为共识的瓶颈。而Monad通过延迟执行机制，允许节点在共识阶段就确定交易顺序，并在后续的执行阶段独立执行交易。这种方式大大提高了资源的利用效率，并使得Monad能够处理更多的交易。

并行执行是Monad中的另一个关键特性。它通过乐观执行来实现并行性，这意味着Monad会乐观地处理交易以确定依赖关系。在乐观执行阶段，Monad开始处理交易而无需等待区块中的前一个交易完成，同时跟踪每个交易的输入和输出。这种方式可以揭示交易之间的依赖关系，并实现高效的重新执行。通过并行执行机制，Monad能够同时处理多个交易，进一步提高交易吞吐量。此外，Monad还通过经验的方式确定每个事务的依赖项，从而有效地缩短对复杂调度算法的需求，降低了系统的复杂性和开销。

最后，我们来探讨MonadDB。以太坊等传统区块链使用Merkle Patricia树来存储其状态，以便高效地从树中检索数据并确保防篡改。然而，当这些数据在本地存储时，通常使用传统的键值存储数据库如LevelDB或RocksDB。这些数据库并不理解MPT的树结构，因此无法支持Monad的并行执行需求。为了解决这个问题，Monad推出了自己的数据库MonadDB。该数据库经过优化与Patricia Trie数据结构原生兼容，能够支持Monad的并行执行和异步I/O操作。通过利用异步I/O方面的最新进展，MonadDb避免了系统等待一个事务完成后再转到下一个事务时可能出现的瓶颈问题。

Monad成立至今只有两年时间，虽然时间比较短，但是不可否认，Monad是一个非常具有长期潜力的的区块链，Monad主网虽然没有上线，但是Devnet内部测试网已经达到了10,000 TPS，这是一个非常高的起点，按照项目方的规划Monad未来几年可以扩张到十万TPS，如果这一预期可以实现，那么Monad无疑将成为整个区块链行业的颠覆者，其代表性的并行执行和超标量流水线框架也会成为今后公链主流发展方向。

Monad：热点生态项目盘点

Monad区块链的开发商 Monad Labs于 4月份在 A轮融资中筹集了2.25亿美元，由重量级公司 Paradigm领投，据报道估值为 30亿美元。Monad也成为了目前融入规模最大的并行EVM公链，相较于其他与EVM兼容的公链如BSC、Polygon和 Avalanche，Monad每秒 10,000笔交易（tps）的吞吐量实现了断层超越。

尽管Monad主网尚未正式上线，但其强大的技术实力和广阔的市场前景已经吸引了众多开发者的青睐。目前，已有80多个项目部署在Monad上，预计在主网启动时，还将有150个项目选择在该平台上构建。这一繁荣的生态发展态势充分展示了Monad的潜力和行业影响力。以下是几个值得关注的Monad生态项目。

aPriori

aPriori是Monad生态中的一项流动性质押平台，专注于矿工可提取价值（MEV）。它旨在为用户提供高效的质押解决方案，同时保持资产的流动性，使用户能够在参与质押的同时，灵活利用其资产。

融资情况

aPriori在2024年成功完成了800万美元的种子轮融资，由知名投资机构Pantera Capital领投，并得到了Binance Labs的支持。这一融资将为其技术开发和市场推广提供强有力的资金保障。

核心功能

流动性质押：用户可以将加密资产质押，并获得流动性代币，方便在其他DeFi协议中使用，提升资产的使用效率。

MEV优化：通过智能合约优化交易顺序，最大化用户的收益，确保用户在参与市场时获得最佳回报。

高性能支持：利用Monad网络的高吞吐量，支持每秒高达10,000笔交易，确保流动性质押的快速处理和高效执行。

KintsuKintsu是Monad生态中的流动性质押协议，旨在为用户提供灵活的质押体验。它允许用户在质押资产的同时仍然能够灵活使用这些资产，满足用户对流动性的需求。

融资情况

Kintsu于2024年7月25日成功完成了400万美元的种子轮融资。此次融资由Castle Island Ventures领投，参与的其他知名投资者包括Brevan Howard Digital、CMT Digital、Spartan Group等。

核心功能

流动性质押：用户质押资产后可获得流动性代币，这些代币可以在其他DeFi应用中使用，提升资产的流动性。

去中心化验证人机制：支持验证人无许可加入，增强网络的去中心化和安全性，确保用户资产的安全。

可组合性：Kintsu的流动性质押代币（LST）可以与其他DeFi应用轻松集成，为用户创造更多的收益机会。

Kuru

Kuru是Monad生态系统中的一个去中心化订单簿交易所（CLOB），旨在为用户提供一个单一平台，以查找、研究和交易链上的现货资产。Kuru的设计理念是通过高效的订单簿机制，提供更好的资本效率和流动性，利用Monad网络的高吞吐量和快速区块时间，提升用户的交易体验。

融资规模

Kuru在2024年7月25日完成了200万美元的种子轮融资。本轮融资由Electric Capital领投，参与的其他投资者包括Brevan Howard Digital、CMS Holdings、Breed VC，以及Monad CEO Keone Hon等天使投资人。

核心功能

去中心化交易：Kuru允许用户在去中心化环境中进行交易，确保交易的透明性和安全性，降低了用户的信任成本。

多样化金融产品：提供包括借贷、流动性挖掘和保险等多种金融产品，帮助用户优化资产配置，实现更高的投资回报。

Monad PadMonad Pad是一个基于Monad的代币和NFT启动平台。Monad Pad支持项目方或开发者以预售或公开发售的形式,启动代币或NFT的早期募资。它为新兴项目提供了一个便捷的筹资渠道,帮助项目方获得所需的资金支持。

融资情况

Monad Pad于2024年7月完成了94.5万美元的种子轮融资，参与机构包括CMS和Sneaky Ventures，为其后续发展提供了资金保障。

核心功能

代币和NFT发售：支持项目方进行代币和NFT的早期募资，降低了项目启动的门槛。

原创NFT系列：发行了名为“Purple Frens”的NFT系列，持有人可以获得平台收入的分成，增强了用户的参与感和收益潜力。

上篇文章回顾了 AI 行业的发展历史，详细介绍了深度学习产业链及当前的市场现状。本篇将继续解读 Crypto x AI 的关系，以及 Crypto 行业 Value Chain 中一些值得关注的项目。

Crypto x AI 的关系

区块链得益于 ZK 技术的发展，演变成了去中心化 + 去信任化的思想。我们回到区块链创造之初，是比特币链。在中本聪的论文《比特币，点对点的电子现金系统》中，其首先称其为去信任化的、价值转移系统。之后 Vitalik 等人发表了论文《A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform》推出了去中心化、去信任化、价值互换的智能合约平台。

回到本质，我们认为整个区块链网络就是一个价值网络，每一笔交易都是以底层代币为基础的价值转换。这里的价值是 Token 的形式体现，而 Tokenomics 就是具体的 Token 价值体现的规则。

在传统的互联网中，价值的产生是以 P/E 进行结算，是有一个最终的形式体现，也就是股价，所有的流量、价值、影响力都会形成企业的现金流，这种现金流是价值的最后体现，最后折算成 P/E 反映到股价和市值上。

网络价值由原生代币价格以及多维度视角共同决定，Source: Gate Ventures

但是对于以太坊网络来说，ETH 作为以太坊网络多种维度价值的的体现，其不仅仅能够通过质押获得稳定的现金流，还能充当价值交换的媒介、价值存储的媒介、网络活动的消费品等。并且，其还充当安全保护层 Restaking、Layer 2 生态系统的 Gas Fee 等。

Tokenomics 非常重要，代币经济学能够规定生态系统的结算物（也就是网络的原生代币）的相对价值，虽然我们无法为每一个维度进行定价，但是我们有了多维度价值的体现，这就是代币的价格。这种价值是远远超越企业的证券存在形式的。一旦为网络赋予代币，并且将该种代币进行流通，类似于腾讯的所有 Q 币有了限定的数量、通缩通膨的机制、代表了庞大腾讯的生态系统，作为结算物的存在、也能成为价值存储与生息的手段。这种价值肯定是远远超过股价的价值。而代币是多价值维度的最终体现。

代币很迷人，代币能够把一个功能或者某个思想赋予价值，我们使用浏览器，但是不会考虑到底层的开源 HTTP 协议的定价，如果发行了代币，那么其价值就会在交易中体现。一个 MEME 币的存在以及背后代表的诙谐思想也有价值，代币经济学能够为任何一种创新与存在赋予动力，无所谓是思想还是实物创造，代币经济学将世间的一切都价值化了。

代币和区块链技术这种对价值重新定义与发现的手段，对任何行业也至关重要，包括 AI 行业。在 AI 行业中，发行代币能够让 AI 产业链中的各方面都进行价值的重塑，那么会激励更多人愿意在 AI 行业各个细分赛道深根，因为其带来的收益将变得更为显著，不仅仅是现金流来决定其当前价值，并且代币的协同作用会让基础设施的价值得到提升，这会天然的导致胖协议瘦应用范式的形成。

其次，AI 产业链中所有项目都将获得资本增值的收益，并且这种代币能够反哺生态系统以及促进某种哲学思想的诞生。

代币经济学显然对行业的影响是有其积极的一面，区块链技术的不可篡改和无需信任的性质也有其 AI 行业的实际意义，能够实现一些需要信任的应用，比如我们的用户数据能够允许在某个模型之上，但是确保模型不知道具体的数据、确保模型不泄露数据、确保返回该模型推理的真实数据。当 GPU 不足够时，能够通过区块链网络分销，当 GPU 迭代，闲置的 GPU 能贡献算力到网络中，重新发现剩余价值，这是全球化的价值网络才能做到的事情。

总之，代币经济学能够促进价值的重塑和发现，去中心化账本能够解决信任问题，将价值在全球范围重新流动起来。

Crypto 行业 Value Chain 项目概览

GPU 供给侧

GPU 云算力市场部分项目，Source：Gate Ventures

以上是 GPU 云算力市场的主要项目参与者，市值与基本面发展较好的是 Render，其在 2020 年推出，但是由于数据不公开与透明，因此我们暂时无法得知其业务实时发展状况。目前使用 Render 进行业务的绝大多数是非大模型类的视频渲染任务。

Render 作为有实际业务量的老牌 Depin 业务，确实乘着 AI / Depin 的风成功了，但是 Render 面向的场景与 AI 并不同，因此严格意义上不算是 AI 板块。并且其视频渲染业务确实有一定的真实需求，因此 GPU 云算力市场不仅仅可以面向 AI 模型的训练、推理，也可以应用于传统渲染任务，这降低了 GPU 云市场依赖单一市场风险。

全球 GPU 算力需求趋势，Source：

在 Crypto 关于 AI 的产业链中，算力供给无疑是最重要的一点。根据行业预测， 2024 年 GPU 的算力需求大约有 750 亿美元，到 2032 年大约有 7730 亿美元的市场需求，年化复合增长率（CAGR）约为 33.86% 。

GPU 的迭代率遵循摩尔定律（18-24 各月性能翻倍，价格下降一半），那么对于共享 GPU 算力的需求将会变得极大，因为 GPU 市场的爆发，会在未来摩尔定律的影响下，形成大量的非最新几代的 GPU，这时侯这些闲置的 GPU 将作为长尾算力在共享网络中继续发挥其价值，因此我们确实看好这个赛道的长期潜力和实际效用，不仅仅是中小模型的业务还有传统的渲染业务也会形成比较强的需求。

值得提醒的是，注意到许多报告都将低廉的价格作为这些产品的主要产品卖点，以此来说明链上 GPU 共享以及计算市场的广阔空间，但是我们想要强调的是，决定云算力市场的定价不仅仅是使用的 GPU 有关，还和数据传输的带宽、边缘设备、配套的 AI 托管开发者工具等有关。但是在带宽、边缘设备等相同的情况下，由于存在代币补贴，一部分价值是由代币和网络效应共同决定的，确实有更低廉的价格，这是价格上的优势，但是同时也有其网络数据传输缓慢导致模型研发、渲染任务缓慢的缺点。

硬件带宽

共享带宽赛道部分项目，Source：Gate Ventures

就像我们在 GPU 供给侧所述，云算力厂商的定价往往与 GPU 芯片有关，但是还与带宽、冷却系统、AI 配套开发工具等有关。在报告的 AI 产业链章节处，我们也提到由于大模型的参数和数据容量的问题，在传递数据过程中会显著影响大模型训练的时间，因此很多时候带宽才是影响大模型的主要原因，特别对于链上云计算领域，其带宽以及数据交换更慢，影响更大，因为是各地的用户进行的协同工作，但是在其它的云厂商如 azure 等都是建立集中化的 HPC，更便于协调和改善带宽。

Menson Network 架构图，图源：

以 Menson Network 为例，其 Meson 设想的未来是，用户可以轻松地将剩余带宽换成代币，而有需要的人可以在 Meson 市场内访问全球带宽。用户可以将数据存放在用户的数据库中，而其它用户就可以访问最近的用户存储的数据，以此加速网络数据的交换，加快模型的训练速度。

但是我们认为，共享带宽是一个伪概念，因为对于 HPC 来说，其数据主要存储在本地节点，但是对于这种共享带宽，数据存储在有一定距离的（如 1 km、 10 km、 100 km）以外，这些地理位置的距离导致的延迟都会远远高于在本地进行数据存储，因为这样会导致频繁的调度分配。因此，这个伪需求也是市场不买账的原因，Meson Network 最新一轮融资估值 10 亿美元，上线交易所以后，FDV 仅仅 930 万美元，不及估值的 1/10 。

数据

根据我们在深度学习产业链中所述，大模型的参数数量、算力、数据三方面共同影响着大模型的质量，这里有许多的数据源企业以及矢量数据库提供商的市场机会，他们会为企业提供各种特定类型的数据服务。

AI 数据提供商部分项目，Source：Gate Ventures

目前上线的项目包括 EpiK Protocol、Synesis One、Masa 等，不同点在于 EpiK protocol 和 Synesis One 是对于公开数据源进行收集，但是 Masa 是基于 ZK 技术，能够实现隐私数据的收集，这样对于用户更加友好。

相比于其它Web2的传统数据企业，Web3数据提供商具备的优势在于数据采集侧，因为个人能够贡献自己非隐私的数据（ZK 技术能促进用户贡献隐私数据但是不会显示泄漏），这样项目的接触面会变得很广，不仅仅是 ToB，而且能够为任何用户的数据都进行定价，任何过去的数据都有了价值，并且由于代币经济学的存在，本身网络价值和价格是相互依赖的， 0 成本的代币随着网络价值变高也会变高，而这些代币会降低开发商的成本，用来奖励用户，用户贡献数据的动机将变得更足。

我们认为这种能够同时接触Web2以及Web3，并且在用户层面几乎任何人都有机会贡献自己数据的机制非常容易实现部分范围的“Mass Adoption”，在数据消费端是各种模型，有了真实的供需双方，并且用户在网上随意点击即可，操作难度也很低。唯一需要考虑的是隐私计算的问题，因此 ZK 方向的数据提供商可能有一个较好的发展前景，其中典型的项目包括 Masa。

ZKML

ZK Training / Inference Projects, Source: Gate Ventures

如果数据想要实现隐私计算以及训练，目前业内主要采用的 ZK 方案，使用同态加密技术，将数据在链下推理然后将结果和 ZK 证明上传，那么就能保证数据的隐私性和推理的低成本高效率。在链上是非常不适合推理的。这也是为什么 ZKML 赛道的投资者普遍质量更高的原因，因为这个才是符合商业逻辑的。

不仅仅这些专注于人工智能领域的链下训练和推理的项目存在，也有一些通用型的 ZK 项目，能够提供图灵完备的 ZK 协作处理能力，为任何链下计算和数据提供 ZK 证明，包括 Axiom、Risc Zero、Ritual 等项目也值得关注，这类型的项目应用边界更广，对于 VC 有更多的容错性。

AI 应用

AI x Crypto 应用 landscape，图源：Foresight News

区块链的应用情况也与传统的 AI 行业较为相似，大部分处于基础设施的建设，目前发展最为繁荣的仍然是上游产业链，但是下游产业链如应用端，发展的较为薄弱。

这类型的 AI+区块链应用，更多是传统区块链应用 + 自动化和泛化能力。比如 DeFi 能够通过用户的想法来执行最优的交易、Lending 路径，这类型的应用被称为 AI Agent。神经网络和深度学习技术对软件革命最根本性在于其泛化能力，能够适配多种不同人群的不同需求，以及不同模态的数据。

而我们认为这种泛化能力，首先将使得 AI Agent 收益，其作为用户与多种应用的桥梁，能够帮助用户进行复杂的链上决策，选择最优路径。Fetch.AI 就是其中代表性的项目（目前 MC 21 亿美元），我们以 Fetch.AI 来简述 AI Agent 工作原理。

Fetch.AI 架构图，Source：

上图是 Fetch.AI 的架构图，Fetch.AI 对 AI Agent 的定义式“一个在区块链网络上自我运行的程序，其可以连接、搜索和交易，也可以对其进行编程以便于其与网络中的其它代理进行交互”。DeltaV 是创建 Agent 的平台，注册的 Agent 形成一个 Agent 库，叫做 Agentverse。AI Engine 是解析用户的文字以及目的，然后转化成代理能接受的精准指令，然后在 Agentverse 中找到执行这些指令的最适合的 Agent。任何服务都能注册为代理，这样就会形成一个以意图为指导的嵌入式网络，这个网络能够非常适合嵌入到比如 Telegram 这样的应用，因为所有的入口都是 Agentverse，并且在聊天框中输入任何操作或者想法，都会有对应的 Agent 在链上执行。而 Agentverse 可以通过来接广泛的 dAPP 来完成链上的应用交互任务。我们认为 AI Agent 有实际的意义，对于区块链行业也有其原生需求，大模型给予应用大脑，但是 AI Agent 给予了应用双手。

根据目前的市场数据来看，Fetch.AI 目前上线的 AI Agent 大约有 6103 个，对于这个代理数量，在价格方面存在高估的可能性，因此市场对于其愿景 愿意给出更高的溢价。

AI 公链

类似于 Tensor、Allora、Hypertensor、AgentLayer 等公链，其就是专为 AI 模型或者代理所构建的自适应网络，这个是区块链原生的 AI 产业链一环。

Allora 架构，Source：

我们以 Allora 来简述这类 AI 链的运行原理：

1. 消费者向 Allora Chain 寻求推理。

2. 矿工在链下运行 推理模型和预测模型。

3. 评估者负责评估矿工提供的推理质量，评估者通常是权威领域的专家，以准确评估推理质量。

这种类似于 RLHF（强化学习）将推理上传到链上，链上的评估者能够通过为结果进行排名进而改善模型的参数，这对于模型本身也是好处。同样的，基于代币经济学的项目，能够通过代币的分发显著降低推理的费用，这对项目的发展起到至关重要的作用。

与传统 AI 模型使用 RLHF 算法相比，一般是设置一个评分模型，但是这种评分模型仍然需要人工介入，并且其成本无法降低，参与方有限，相比之下 Crypto 能带来更多的参与方，进一步激起广泛的网络效应

总结

首先需要强调的是，我们现在熟知的 AI 发展以及产业链的讨论实际上是基于深度学习技术，其并不代表所有的 AI 的发展方向，这里仍然有许多非深度学习并且有前景的技术在孕育，但是由于 GPT 的效果着实太好，导致市场大部分的目光都被这一有效的技术路径所吸引。

也有部分行业内的巨擘认为，当前的深度学习技术无法实现通用人工智能，因此可能这种技术栈走向的终局是死局，但是我们认为这一技术已经有其存在的意义，也有 GPT 这一实际需求的场景存在，因此就类似于 tiktok 的推荐算法一样，虽然这种机器学习无法实现人工智能，但是确实运用于各种信息流中，优化推荐流程。所以我们仍然认可这一领域是值得理智、大力深根的。

代币和区块链技术这种对价值重新定义与发现（全球流动性）的手段，对于 AI 行业也有其有利的一面。在 AI 行业中，发行代币能够让 AI 产业链中的各方面都进行价值的重塑，那么会激励更多人愿意在 AI 行业各个细分赛道深根，因为其带来的收益将变得更为显著，不仅仅是现金流决定其当前价值。其次，AI 产业链中所有项目都将获得资本增值收益，并且这种代币能够反哺生态系统以及促进某种哲学思想的诞生。

区块链技术的不可篡改和无需信任的性质也有其 AI 行业的实际意义，能够实现一些需要信任的应用，比如我们的用户数据能够允许在某个模型之上，但是确保模型不知道具体的数据、确保模型不泄露数据、确保返回该模型推理的真实数据。当 GPU 不足够时，能够通过区块链网络分销，当 GPU 迭代，闲置的 GPU 能贡献算力到网络中，将废旧的东西重新利用起来，这是全球化的价值网络才能做到事情。

GPU 计算机网络的劣势在于带宽，也就是对于 HPC 集群，带宽能够集中解决，进而加快训练的效率。对于 GPU 的共享平台，虽然可以调用闲置算力，并且降低成本（通过代币补贴），但是由于地理位置的问题，其训练速度会变得非常缓慢，因此这些闲置算力只适合于那些不紧急的小模型。并且这些平台也缺乏配套的开发者工具，因此中大型企业在当前状况下，更倾向于传统云企业平台。

总之，我们仍然认可 AI X Crypto 结合的实际效用，代币经济学能够重塑价值以及发现更广泛的价值视角，而去中心化账本能够解决信任问题，将价值流动起来，并且发现剩余价值。

参考资料

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