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深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

撰文:Web3Mario 来源:X,@web3_mario

摘要:在假期中发现了一个有趣的课题,研究了一下这两天热度很高的 World Liberty Financial,这个由特朗普家族成员深度参与的 DeFi 项目在 9 月 17 日的 twitter space 中做出了更多的细节承诺,包括 WLFI 代币的分配,项目的愿景等。特朗普更是用了较长的时间,在会议中大谈对加密领域乐观的态度。那么对于这样一个似乎不那么「Web3 风格」的项目,应该怎么把握它的价值,关于这一点笔者做了一些研究,有些心得体会,与诸君分享。总的来说,我认为 World Liberty Financial 的核心价值在于寻找新的募款渠道,缓解特朗普 2024 竞选在募集经费上的劣势,那么对 WLFI 代币投资的本质是对特朗普当选的押注,是一种政治献金。

负面形象的联创以及并不具体的路线图让 World Liberty Financial 颇具争议

已经由不少文章介绍了这个项目的背景,在这里简单回顾一下,事实上该项目自公布后一直颇具争议,争议的焦点聚焦在三个方面:

深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

联创背景较为负面:考虑到特朗普家族的两位深度参该项目的成员,埃里克·特朗普和小唐纳德·特朗普,并没有太多加密行业从业经历,特朗普的这两位儿子的行业背景还是与房地产有关。所以外界普遍认为,该项目的实际运营者是他们的两位联创,Zachary Folkman 和 Chase Herro,特朗普在直播中表示,Herro 和 Folkman 是通过房地产行业投资人 Steve Witkoff 介绍给特朗普儿子的。 在此之前,这两位已经合作过一个 DeFi 借贷项目,叫做 Dough Finance,该项目成立于 2024 年 4 月,并于 7 月 12 日遭遇了闪电贷攻击,损失了 180 余万美元,而后该项目则进入停滞状态。除此之外,二人的履历也并不是大多数科技或金融行业创业者精英路线。Folkman 之前的较为有影响力的项目叫做「Data Hotter Girls」,这是一个约会教学研讨会,而 Herro 过去有犯罪记录。

深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

产品路线图并不明确:虽然在过去一个月内,特朗普家族一直用模糊的描述大力宣传该项目,并承诺它将同时做很多事情,但是事实上,该项目并没有可能公开一些更详细准确的规划或描述。在本次 twitter space 中,Folkman 似乎给出了些描述,该项目并不尝试创造全新的金融工具,旨在提高 DeFi 的易用性。在围炉谈话时,小唐纳德·特朗普讲述了自己家庭被「去银行化」的经历,「去银行化」指的是某些个人或公司在从老牌金融机构获得信贷额度时遇到的困难。所以不难看出,该项目在上线之初的重心应该还是会聚焦于借贷场景,然而这样的信息似乎还是不足以说服大多数人。并认可它的愿景与商业逻辑。

WLFI 代币经济学的中心化问题:在这次访谈中,Folkman 也给出了 WLFI 代币的详细分配方案,20% 的项目代币分配给包括特朗普家族在内的创始团队,17% 的代币用于用户奖励,剩余的 63% 的代币将供公众购买。然而这样的分配比例似乎与传统的 Web3 项目大相径庭。代币基本上聚集在团队与巨鲸手中,甚至并没有对社区激励部分的分配。

那么这样一个看起来并没有太强吸引力的项目为什么会获得特朗普家族的强力支持,尤其是在这个临近大选的比较敏感的时间点上推出。我认为核心原因在于寻找新的募款渠道,缓解特朗普 2024 竞选在募集经费上的劣势,那么对 WLFI 代币投资的本质是对特朗普当选的押注,是一种政治献金。

特朗普当前的竞选资金具有明显劣势,希望找到更多更灵活的募资渠道

我们知道美国联邦政府共由三个部分组成,立法机构,司法机构,行政机构,其中行政机构是通过任命、招聘或考试来获得职位。而立法机构,特指国会,则是由参众两院组成,参众两院的议员均通过选举产生,而司法机构则是介于两者之间,不同州法律有不同规定,而特朗普在总统任期中一共任命了超过 200 位联邦法官,极大地改变了联邦司法系统的意识形态构成。这也是其在面对上半年的法律诉讼危机时可以保持反制手段的原因。

而选举的本质是一场政治秀,这个过程中需要耗费大量资金用于宣传,从而获得更多的选民支持,宣传的渠道更是涵盖线上线下全方面。而且考虑到整个宣传在临近选举前一年事实上就已经开始了,这样长周期相比于电影或演唱会上映等事件,所需要消耗的资本远不是一个量级。而宣传节奏受一些突发事件影响,但大概率还是会保持递增趋势来分配预算,越临近大选,经费消耗越快。

由于具有立法权,这个过程中政商之间就会形成一些利益集团,一些体量大的企业家会选择资助一些政客,来换取该政客在竞选成功后对一些符合自身利益的法案的推动。而这笔捐赠就是所谓的政治献金。为了不至于出现过度寻租,从而产生最恶劣的贪腐行为,美国法律为此设计了一些法案旨在将整个过程规范化,其中「527 organization」就是为候选人设计的一种免税的用于筹集资金以支持选举的组织,当然还细分很多种,具体对接收资本的规模,使用的方式等维度有不同的设计。

通常情况下,政客在一些关键事件中的表现或遭遇突发事件会显著影响其筹集的资金量,因为资助者对政客的资助也是分阶段进行的。例如一场糟糕的辩论,或者一个突发的丑闻,都会影响资助者对整个未来选情的信心,从而停止捐赠。所以从资金募集情况可以比较准确的反应竞选者的表现。

在介绍了这些背景知识后,我们来看下特朗普 2024 竞选团队与当前的哈里斯 2024 竞选团队在募资上的差距。这个差距主要体现在两个方面,资金规模以及支配效率。

深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

首先针对资金规模,事实上民主党在竞选资金筹集的规模上一直领先与共和党,这个局面在哈里斯被扶正后愈演愈烈,似乎民主党内的支持力量完成了整合,开始权利支持这位资历尚浅的候选人,截止到目前为止,哈里斯团队共募集了 7.7 亿美金,已花费了 4.4 亿美金。而特朗普团队共募集了 5.7 亿美金,已花费了 3.1 亿美金。无论是从剩余资金以及过去的已投入的资金来看,特朗普团队无疑具有较大的劣势,这也是为什么在遭遇刺杀后,除了成功逼迫民主党换掉拜登外,特朗普的声势反倒一直在消退。而且在上周的首次总统辩论后,就辩论技巧而言,哈里斯无疑表现的更好,这让她在辩论后 24 小时内快速筹款了 5000 万美金,由此可见其吸金能力之强。

当然具体看下两者之间的资助者差别也很有意思。继拜登吸引到 Michael Bloomberg、领英创始人 Reid Hoffman 等亿万富翁的支持后,哈里斯本人也已经获得了多位富豪的支持,包括 Hoffman、Netflix 联合创始人 Reed Hastings、前 Meta 首席运营官 Sheryl Sandberg 和慈善家 Melinda French Gates(比尔盖茨的妻子)。7 月 31 日,100 多位风险投资家签署了一封信,支持哈里斯参选并承诺为她投票,其中包括企业家 Mark Cuban,投资者 Vinod Khosla 和 Lowercase Capital 创始人 Chris Sacca 等富豪。而特朗普的核心支持者则包银行家 Timothy Mellon,摔跤大亨文斯·麦克马洪的妻子 Linda McMahon、能源业高管 Kelcy Warren、ABC Supply 创始人 Diane Hendricks、石油大亨 Timothy Dunn 以及著名的保守派捐款人 Richard 和 Elizabeth Uihlein,当然还包括特斯拉创始人 Elon Musk。但是从这份名单中可以看出哈里斯的支持者更多是新兴的科技产业,而特朗普的支持者则聚焦于传统行业。在线上宣传这个维度上,哈里斯毫无疑问具有更强的优势,好在马斯克收购了 twitter。这帮助特朗普缓解了这一劣势,所以你会发现在特朗普回归 twitter 后,其线上营销的阵地毫无疑问将围绕该平台展开。

而从具体的资金渠道上来看,哈里斯的外部资金筹集渠道主要通过 Carey Commitee,而特朗普则是以 SuperPAC 为主,这两个组织都属于刚刚介绍的 527 organization,具有无限额的资金捐助的优势,然而在资金支出上,前者拥有更大的灵活的,Carey Committee 有两个独立的资金账户:一个账户用于传统的有限制捐款(可以直接捐给候选人和政党),另一个账户则用于不受限的独立支出(用于广告、宣传等)。然而 Super PAC 则不能直接与候选人的竞选团队或政党协调,也不能直接捐款给候选人。这让特朗普团队在资金使用效率上也远远弱于哈里斯团队。

深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

深入分析 WLF 的价值:特朗普竞选经费劣势下的新选择

这会打破大家的一个传统印象,特朗普是一位富商,在资金上应该更有优势一些,然而情况恰恰相反,哈里斯团队当前具有明显资金优势,且这种优势有进一步扩大的趋势。那么在此时,冒风险推出这样一个并不成熟的加密项目就容易理解了,这也正说明希望可以通过加密领域,找到更多更灵活的募资渠道。这样也能一定程度上作为对之前加密爱好者选民讨好的一种实际表示。所以为此冒一些风险还是值得的,当然这也解释了为什么该项目在没有详细路线图时就基于说明 WLFI 将遵循 Regulation D 条款募款,这也是将风险控制在可以接受范围内的保证。这才是问题的关键。

那么对于特朗普团队来说,如何从这个项目获益事实上有很多途径了,除了直接的 ICO 销售获益之外。还有一个有趣的项目,那就是利用借贷平台套现。还记得刚刚提到的小唐纳德·特朗普关于其家族遭受了去银行化的问题么,假设 World Liberty Financial 作为一个借贷协议成功启动,并吸引一定资金后,团队将可以凭借着控制的大量 WLFI token 作为抵押品,从平台上贷出真金白银且不会对二级市场价格产生较大影响,就像是 Curve 创始人那样。这样的确也可以缓解其遇到的问题。

所以考虑到这些后,我对该项目的启动并不怀疑,因为对 WLFI 代币投资的本质是对特朗普当选的押注,是一种政治献金。这种方案将收到很多加密领域富豪的喜爱。而起未来的成长性则取决于这场博弈的结果,如果特朗普成功当选,这样一个资源驱动的项目会很轻松的找到具体业务的方向。而如果失败的话,毫无疑问,在疲于应对各种诉讼的环境中,特朗普家族应该也无暇顾及与此。各中关系,作为小投资者的我们还是需要谨慎看待,谨慎参与。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗……盘点最近 ETH 主网都在炒什么

作者:深潮 TechFlow

美联储终于松口加息,市场应声而涨,盼星星盼月亮的散户们对“山寨季”的美好畅想也从山寨价格上得以体现。

而在这之外,一向不看大盘脸色的链上世界早已热闹许久,就拿以太主网最近的热点行情来说:Neiro 大小写之争起起伏伏仍未结束,在大写 $NEIRO 上线两周后,代表社区力量的小写 $Neiro 直接上线 Binance,旋即在两天内拉出将近 30 倍涨幅,社区一片欢声笑语,而小写 $Neiro 的狂热出圈也彻底点燃蠢蠢欲动的链上热度。

在小写 $Neiro 彻底成功后,Neiro 相关的狗子宇宙概念币们也应声拉盘,基本都有十倍左右涨幅。然而热点更迭的速度永远超出你想象,狗子宇宙还没捂热乎,今天特朗普用比特币买汉堡一事又造福了另一群人,以太链上同名代币 $BURGER 在发行不到半天已经 500 万美元市值,相关概念代币也出一个拉一个。

汉堡还没吃进嘴,下午 V 神的狗 MISHA 概念币又开始火热……总之在这样一个疯狂星期四,我们来盘点一下这几天 ETH 主网上热门的叙事代币。

PS:同概念同名代币很多,本文仅从交易量、池子大小、讨论热度择最优者介绍盘点,非财务建议。

Trump 买汉堡概念

Crypto Burger($BURGER)

特朗普使用比特币购买汉堡后,戏称这是“Crypto Burger”,同名代币在短时间经历拉升——归零后又迅速拉起,从5000 美元市值到最高 500 万美元市值只用了一个上午,截至目前 $BURGER 价格冲高后回落,成交额已经超过 1470 万美元。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

First Presidential Transaction ($861871)

购买汉堡后,特朗普称这是”历史性的一刻”。PubKey Bar 的官方 X 账号发布了这一消息,并提到本次汉堡交易发生在区块高度 861871。

所以就有了这个概念币,在情绪最狂热的阶段也接近 50 万美元,现已回落较深。

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V神的狗 Misha 概念

猫猫狗狗概念一直是 Meme 市场最硬的通证,特朗普买汉堡火了半天,V神纪录片结尾的小狗 Misha 又来接棒无处安放的“急急急”资金。

Vitalik’s Dog ($MISHA)

当前 Misha 概念最火的是下午一点左右新发的 $MISHA,四个小时左右已经有 870 万美元交易量,当前市值 500 万美元左右。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

Misha ($MISHA)

目前最火热的两个 $MISHA 代币是同名。从时间上看,这个 $MISHA 在一周前就已经出现。从价格走势上看市场一开始也确实对这个老牌 $MISHA 买单,但可能由于底部筹码太多,价格一直受阻,拉盘没有新 $MISHA 来得猛,目前新 $MISHA 拉升中,老 $MISHA 阻力相对较大。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

Neiro 狗子宇宙概念

自小写 $Neiro 上线 Binance 后,近期有过话题的狗子全家桶都接连拉升。这里除了大小写纷争的主角 $Neiro 和 $NEIRO 之外,还有 Neiro 主人养的其他小动物们。

小猫伙伴:Ginnan、Tsuji、ONI

Ginnan Doge’s Brother($GINNAN)

Neiro 主人养的三只小猫之一,说是Nerio 的好朋友(嗯。。。),在 Neiro 概念刚出现的时候疯狂火过一波。小写 $Neiro 上线 Binance 后接着狂涨 30 倍左右,这两天蹭热点之后热度回落,当前市值 240 万美元左右。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

Tsutsuji | Doge’s Brother($TSUJI)

同样是 Neiro 主人养的三只小猫之一,走势、逻辑同 $GINNAN,当前市值 58 万美元。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

Onigiri ($ONI) 是的这又是 Neiro 主人养的三只小猫之一,走势、逻辑同 $GINNAN,当前市值 230 万美元。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

小狗伙伴:Fuku、Ken

Fuku-Kun($FUKU)

Doge&Neiro 的主人传言养的新狗 Fuku 在当时八月链上行情冷淡的时候带起一波 ETH 主网的新热度,人为操盘痕迹相当明显,代币本身也一度上所。但后来 Fuku 概念破产,代币价格也就不了了之,Neiro 上所后 FUKU 也猛拉将近十倍,现价格回落,当前市值 130 万美元左右。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

Ken($KEN)

说是 Doge 的老哥(这一大家子……),也跟着 Neiro 宇宙一起火了一波,只不过热度过去也免不了开始自由落体,当前市值 50 万美金左右。

Neiro 宇宙、特朗普买汉堡、Vitalik 的狗......盘点最近 ETH 主网都在炒什么

结语

从疯狂的链上行情来看,无论市场如何,总有人赚钱。但最重要的是做好风控,保护本金。小玩怡情,梭哈伤身,切记切记,不要 Fomo。

Everclear主网启动:扩展链抽象,最新代币机制亮相

Everclear主网启动:扩展链抽象,最新代币机制亮相

Web3 清算层 现已启动主网,此举旨在解决模块化区块链的流动性分散问题,搭建链抽象技术栈基础。Everclear 主网在上线最初几周将以测试版本运行。此外,Everclear DAO 正在为其代币 NEXT 引入新的投票绑定代币机制。

链抽象机制可以有效简化用户与多个区块链交互体验,该设计模式逐渐获得了高度关注,但目前该模式受到某一特定限制:跨链桥及其运营商(Solvers)难以有效地平衡其流动性并维持必要的平衡以继续运营。随着L2 网络运行速度更快、运行成本更低、启动更容易,新区块链网络的数量呈指数级增长——目前已有 上线,还有更多网络即将推出。这导致了流动性和用户体验的高度分散,由此,跨链意图系统越来越受欢迎,但由于跨链资金再平衡仍然遭遇瓶颈期限制,操作成本昂贵且复杂。因此,目前只有少数 Solvers 承担这一任务,他们几乎无利可图且高度中心化,无法支持链抽象蓬勃发展所需的多种资产和区块链网络。

Everclear 通过解决链间流动性结算协调的挑战,为链抽象的扩展提供了基础。其通过双向流动性净化以及资金再平衡,解决了 Solvers、跨链桥和协议面临的共同问题。因此,所有实体都将以更低成本实现链抽象体验,使任何跨链意图对用户来说都是无缝衔接且隐藏式地进行。

流动性再质押提供商  在与 Everclear 集成后,推出了,最终额外锁定了超 10 亿美元的总锁仓价值(TVL)。在完成集成之前,用户须将 ETH 发送至以太坊主网进行再质押,这既麻烦又昂贵;集成之后,这一过程有了极大改观。目前,Everclear 早期生态系统合作伙伴包括 Metamask、Renzo、Puffer、Safe、Near、Router Protocol、Synapse、Aori、LiFi、Socket、Tokka Labs、Dialectic、Rhino.fi、Symbiosis 等协议及应用。此外,Everclear 还与 Eigenlayer、Arbitrum、Hyperlane、Gelato 和 The Graph 等行业巨头合作紧密,为他们提供多样化技术支持。

Everclear 联合创始人 Arjun Bhuptani 表示:“在拥有数千条区块链网络的加密世界里,应用程序开发的未来是链抽象。开发者应该能够在任何链上打造自己的产品,或者在他们自己的应用程序进行链上建设,而无须考虑用户在哪里。要实现这一点,众多区块链网络需要一个底层协调系统,即清算层,以高效地抵消和结算不同网络之间的用户资金流。Everclear 及其最新的投票绑定机制将通过解决每个新区块链网络和对应资产的相关问题,推动一个更健康、更统一的生态系统的产生。”

新机制将推动大规模高效流动性结算的实现

根据社区 DAO 组织投票,Everclear 正在升级其 NEXT 代币,以激励 Solvers、区块链和协议保持其系统平衡。NEXT 代币持有者可以质押并获得 vbNEXT,后者可用于指导代币供应流通。这一方法鼓励 Solvers 和意图协议通过 Everclear 进行相关结算活动,以此增加网络流动性并提高了网络运行效率。奖励系统将提前设置完成,以平衡代币供应增长并确保对再平衡活动的大力激励,防止大型流动性提供者垄断相关奖励。

关于 Everclear

Everclear 正在构建 Web3 领域首个清算层。通过协调区块链网络之间全球流动性的结算,Everclear 旨在解决模块化区块链的分散问题,以此构建一个开放且可访问的未来网络。用户可以在无需专业知识或承担不必要风险的情况下享受区块链网络的相应好处。如需了解更多信息,请访问官方网站:。

Circle通过本地支付系统在巴西和墨西哥推出USDC助力跨境交易

作者:Aiying艾盈;来源:Aiying Payment Compliance

过去几年,Circle一直在积极拓展其全球业务,尤其是在那些需求迅速增长的市场。其目标是让更多的企业和消费者能够轻松使用USDC这种与美元挂钩的数字货币,无论是在支付还是转账方面,都更加方便。最近,Circle加快了在拉丁美洲的布局。2024年9月,公司宣布与巴西和墨西哥的主要银行合作,通过这两个国家的实时支付系统——巴西的PIX和墨西哥的SPEI,使得当地用户能够更加便捷地获取USDC。这不仅是Circle在拉美市场的重要一步,也让USDC的应用从跨境交易拓展到了本地支付和资金流动中,带来了更多灵活的使用。

巴西和墨西哥市场的扩展

巴西的PIX系统是由巴西中央银行在2020年推出的,允许个人、企业和政府通过手机号码或电子邮件全天候进行实时交易。到2024年8月,PIX系统的用户已经超过1.68亿,几乎覆盖了所有类型的金融交易需求。通过将USDC与PIX整合,Circle为巴西的企业和消费者提供了更快、更便捷的方式获取USDC,彻底避免了以往国际电汇的繁琐和高昂费用

同样,墨西哥的SPEI系统自2004年由中央银行管理以来,也在全国广泛应用,尤其是在跨行转账和电子支付方面非常便捷。2023年,SPEI系统处理了330多万笔交易,使得墨西哥用户能够轻松、迅速地转移资金。通过与SPEI的整合,Circle使企业和消费者能够在几分钟内将墨西哥比索转换为USDC,而不再需要耗时的国际电汇

据Aiying艾盈了解,为增强这些功能,Circle还与巴西的BTG Pactual投资银行和Nubank建立了合作,这让USDC不仅可以更快速地通过本地银行流通,还大大提升了企业和个人对其的信任度。他们无需再将本地货币转换为美元,便可直接使用USDC进行交易

通过这一系列措施,Circle显著缩短了交易时间,从几天压缩到了几分钟,同时也降低了跨境汇款的成本。这对巴西和墨西哥的企业,尤其是那些依赖美元计价的跨境交易和汇款的企业来说,提供了一个更高效、成本更低的选择。

对拉美市场的影响

USDC在拉丁美洲市场,尤其是巴西和墨西哥,展现出了巨大的潜力。由于拉美地区的大量经济活动,尤其是跨境贸易和汇款,通常都以美元计价,USDC的引入为这些国家的企业和消费者提供了一个更经济实惠的解决方案。在这些交易以美元为主导的背景下,USDC通过简化流程和降低成本,成为了一个理想的选择。

跨境贸易是拉丁美洲经济的命脉之一。据Aiying艾盈了解墨西哥与美国之间的贸易每年高达8000亿美元,巴西的外贸交易也高度依赖美元,约95%的国际商品贸易都是以美元结算。传统上,这类交易需要通过国际电汇,流程繁琐且费用昂贵。然而,通过USDC,企业可以绕过银行的繁杂程序,直接使用数字美元进行结算,大幅减少了交易时间和成本。对于那些频繁进行跨境交易的公司来说,这种方式无疑更具吸引力。

在汇款方面,USDC也展现了其独特的优势。以2023年为例,美国向墨西哥的汇款总额达到630亿美元,约占墨西哥GDP的4%。传统的汇款服务费用通常高达6.35%,而通过USDC,汇款不仅更便宜,还能在几分钟内完成交易。这对那些依赖国际汇款的家庭和小型企业来说,节省了大量时间和费用,提升了他们的生活质量和经营效率。

更重要的是,USDC的引入还帮助企业减少了对美元现金的依赖,同时也降低了汇率波动带来的风险。通过USDC,企业能够更灵活地在本地货币和数字美元之间进行转换,有效管理跨境支付中的外汇风险。

次贷AI危机:重新审视Crypto x AI

原文作者:Edward Zitron

原文编译:Block unicorn

次贷AI危机:重新审视Crypto x AI

如果你正在关注加密行业的 AI,或是传统互联网的 AI,你需要认真思考一下这个行业的未来。文章内容篇幅较为长,如果你没有耐心,可以马上离开。

我在这篇文章中写的内容,并不是为了传播怀疑或“抨击”,而是对我们今天所处的状况及当前道路可能导致的结局进行冷静评估。我相信,人工智能热潮——更确切地说,生成式 AI 热潮——(正如我之前所说)是不可持续的,最终将会崩溃。我还担心,这场崩溃可能会对大科技公司造成毁灭性打击,严重破坏创业生态系统,并进一步削弱公众对科技行业的支持。

我今天写这篇文章的原因是,现在感觉形势正在迅速变化,多个 AI“末日的预兆”已经浮现:OpenAI(匆忙)推出的“o 1 (代号:草莓)”模型被称为“一场大而愚蠢的魔术”(虚假幻想);传闻 OpenAI 未来模型(及其他地方)将涨价;Scale AI 裁员;以及领导层离开 OpenAI。这些都是事情开始崩溃的迹象。

因此,我认为有必要解释当前局势的危机,以及为何我们陷入了幻想破灭的阶段。我想表达对这场运动脆弱性的担忧,以及我们到达这一点的过程中,过度执迷和缺乏方向感,我希望有些人能够做得更好。

此外——也许这是我之前没有充分关注的一点——我想强调 AI 泡沫破裂可能带来的人类代价。无论是微软和谷歌(以及其他大型生成式 AI 支持者)逐渐放缓其投资,还是通过削弱公司资源来维持 OpenAI 和 Anthropic(以及他们自己的生成式 AI 项目),我相信最终结果都是一样的。我担心,成千上万的人将失去工作,科技行业的大部分将意识到,唯一能够永远增长的东西是癌症。

这篇文章不会有太多轻松的内容。我将为你描绘一幅阴暗的画面——不仅是针对那些大型 AI 玩家,也是针对整个科技行业及其员工——并告诉你为什么我认为这场混乱且具有破坏性的结局比你想象的来得更早。

继续往下,进入思考模式。

生成式 AI 如何生存?

目前,OpenAI——这个名义上的非营利组织,很快可能转为营利性质——正在以至少 1500 亿美元的估值进行新一轮融资,预计筹集至少 65 亿美元,可能高达 70 亿美元。这轮融资由 Josh Kushner 的 Thrive Capital 领投,传闻 NVIDIA 和苹果也可能参与。如我之前详细分析过的,OpenAI 将不得不持续筹集前所未有的巨额资金,才能生存下去。

更糟糕的是,据彭博社报道,OpenAI 还正尝试从银行以“循环信贷额度”的形式筹集 50 亿美元的债务,而循环信贷通常伴随更高的利率。

《The Information》也报道称,OpenAI 正与 MGX——一个背靠阿联酋、拥有 1000 亿美元资金的投资基金——进行谈判,寻求投资 AI 和半导体公司,可能还会从阿布扎比投资局(ADIA)筹集资金。这是一个极其严重的警告信号,因为没有人是自愿向阿联酋或沙特寻求资金的。只有当你需要大量资金且不确定能从其他地方获得时,你才会选择向他们寻求帮助。

附注:正如 CNBC 所指出的,MGX 的创始合作伙伴之一穆巴达拉(Mubadala)持有 Anthropic 大约 5 亿美元的股权,这些股权是从 FTX 破产资产中收购的。可以想象,亚马逊和谷歌对此利益冲突应该感到多么“开心”!

正如我在 7 月底讨论的那样,OpenAI 至少需要筹集 30 亿美元,甚至更可能是 100 亿美元,才能维持下去。它预计将在 2024 年亏损 50 亿美元,而这个数字可能会随着更复杂的模型需要更多的计算资源和训练数据而继续增加。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 预测,未来的模型可能需要高达 1000 亿美元的训练费用。

顺带一提,这里的“ 1500 亿美元估值”指的是 OpenAI 为投资者定价公司股份的方式——尽管“股份”这个词在这里其实也有些模糊。例如,在一家普通公司中,以 1500 亿美元的估值投资 15 亿美元通常会获得公司“ 1% ”的股份,然而在 OpenAI 的情况下,事情要复杂得多。

OpenAI 今年早些时候曾试图以 1000 亿美元的估值进行融资,但一些投资者因价格过高而犹豫,部分原因是(引用《The Information》记者 Kate Clark 和 Natasha Mascarenhas 的说法)对生成式 AI 公司估值过高的担忧日益加剧。

为了完成这一轮融资,OpenAI 可能会从非营利组织转变为营利性实体,但最令人困惑的部分是投资者实际上获得了什么。《The Information》的 Kate Clark 报道说,参与这一轮融资的投资者被告知(引用原话)“他们不会因为投资而获得传统的股权…相反,他们获得的是承诺公司利润分成的单位——一旦公司开始盈利,他们就能分到利润”。

尚不清楚转为营利性实体是否能够解决这个问题,因为 OpenAI 那种奇怪的“非营利组织+营利部门”的公司结构意味着,作为 2023 年投资的一部分,微软有权获得 OpenAI 75% 的利润——尽管理论上,转变为营利性结构可能会包含股权。然而,投资 OpenAI 时你得到的是“利润分成单位”(PPU),而不是股权。正如 Jack Raines 在 Sherwood 中写道:“如果你拥有 OpenAI 的 PPU,但公司从未盈利,而且你也无法将其卖给认为 OpenAI 最终会盈利的人,那么你的 PPU 就毫无价值。”

上周末,路透社发表了一篇报告称,任何 1500 亿美元的估值都将“依赖于”OpenAI 是否能够重新调整其整个公司结构,并在此过程中解除对投资者利润的上限,该上限目前限制为原始投资额的 100 倍。这个利润上限是在 2019 年设立的,当时 OpenAI 表示,超出这一上限的任何利润都将“返还给非营利组织,以造福人类”。近年来,公司已经修改了这一规则,允许从 2025 年起,每年将利润上限提高 20% 。

鉴于 OpenAI 现有与微软的利润分享协议——更不用提其深陷的巨额亏损——任何回报在最好的情况下都是理论上的。冒着显得轻率的风险说一句,即使涨了 500% ,零再怎么增加,最终还是零。

路透社还补充道,任何转为营利性结构(从而使其估值高于最近的 800 亿美元)都会迫使 OpenAI 重新与现有投资者谈判,因为他们的股份将被稀释。

另据报道,《金融时报》指出,投资者必须“签署一份运营协议,该协议声明:‘应将对[OpenAI 的营利子公司]的任何投资视为捐赠的精神’,并且 OpenAI‘可能永远无法盈利’。”这样的条款确实非常疯狂,任何投资 OpenAI 的人如果因此遭遇糟糕的后果,都完全是自作自受,因为这是一次极其荒唐的投资。

实际上,投资者并没有获得 OpenAI 的一部分股权,或对 OpenAI 的任何控制权,而只是获得了一家每年亏损超过 50 亿美元、而且很可能在 2025 年亏损更多(如果它能撑到那时的话)公司未来利润的股份。

OpenAI 的模型和产品——稍后我们会讨论它们的实用性——在运营上极其不盈利。《The Information》报道称,OpenAI 将在 2024 年支付微软约 40 亿美元的费用来支持 ChatGPT 及其底层模型,而这已经是微软为其提供的每小时每 GPU 1.30 美元的折扣价,相比之下,其他客户的常规费用是每小时 3.40 美元到 4 美元。这意味着,如果没有与微软的深度合作,OpenAI 每年在服务器上的支出可能高达 60 亿美元——这还不包括如员工成本(每年 15 亿美元)等其他开销。而且,正如我之前讨论过的,训练成本目前为每年 30 亿美元,并且几乎肯定会继续增加。

尽管《The Information》在 7 月报道 OpenAI 的年收入为 35 亿至 45 亿美元,但《纽约时报》上周报道称,OpenAI 的年收入“现已超过 20 亿美元”,这意味着年底的数据很可能接近该估算范围的低端。

简而言之,OpenAI 正在“烧钱”,未来只会烧更多的钱,而为了继续烧钱,它将不得不从签署了“我们可能永远无法盈利”声明的投资者那里筹集资金。

正如我之前写过的,OpenAI 的另一个问题在于,生成式 AI(扩展到 GPT 模型和 ChatGPT 产品)并没有解决那些能够证明其巨额成本合理性的复杂问题。这些模型是基于概率的,这导致了巨大的、难以解决的问题——换句话说,它们什么都不知道,只是在基于训练数据生成答案(或者生成图像、翻译或摘要),而模型开发者正以惊人的速度耗尽这些训练数据。

“幻觉”现象——即模型明确生成了不真实的信息(或者在图像或视频中生成了看起来像是错误的内容)——是无法通过现有的数学工具彻底解决的。尽管可能会减少或缓解幻觉现象,但它的存在使得生成式 AI 在关键业务应用中难以真正依赖。

即使生成式 AI 能够解决技术问题,是否真正为业务带来价值也不明确。《The Information》上周报道称,微软 365 套件的客户(包括 Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook 等,尤其是许多面向企业的软件包,后者还与微软的咨询服务紧密相关)几乎没有采用其 AI 驱动的“Copilot”产品。仅有 0.1% 到 1% 的 440 万用户(每人 30 到 50 美元)为这些功能付费。一家正在测试 AI 功能的公司表示:“大多数人目前并不觉得它有太大价值。”其他公司则表示,“许多企业尚未看到生产力和其他方面的突破性提升”,并且他们“也不确定什么时候会有”。

那么,微软为这些并不重要的功能收费多少呢?令人瞠目结舌的是,每位用户每月要额外支付 30 美元,或者“销售助手”功能的每位用户每月最多要支付 50 美元。这实际上要求客户在原有费用的基础上再加一倍——顺便提一句,这是按年签订的合同!——而这些产品似乎并没有那么有用。

需要补充一点:微软的问题如此复杂,以至于可能在未来需要专门的新闻内容来讨论。

这就是生成式 AI 的现状——生产力和商业软件的领军企业竟然找不到一个客户愿意为之付费的产品,部分原因是结果过于平庸,部分原因是成本过于高昂,难以证明其合理性。如果微软需要收取如此高的费用,要么是因为 Satya Nadella 希望在 2030 年实现 5000 亿美元的收入(这一目标是在微软收购动视暴雪的公开听证会上公布的备忘录中透露的),要么是成本太高,无法降低价格,或者两者兼而有之。

然而,几乎所有人都在强调 AI 的未来将会让我们大为震撼——下一代的大型语言模型近在眼前,它们将会非常惊人。

上周,我们首次真正地窥见了那个所谓的‘未来’。然而,结果却让人大失所望。

一个愚蠢的魔法把戏

OpenAI 在周四晚间发布了 o 1 ——代号“草莓”——其兴奋程度犹如去看牙医一样平淡无奇。Sam Altman 在一系列推文中将 o 1 描述为 OpenAI“最强大且最对齐的模型”。尽管他承认 o 1 “仍然存在缺陷,仍然有限,而且在使用一段时间后,它的表现不像初次使用时那样令人印象深刻”,但他承诺 o 1 将在处理那些有明确正确答案的任务(如编程、数学问题或科学问题)时提供更准确的结果。

这本身就非常具有启示性——但我们稍后会详细讨论。首先,让我们谈谈它实际是如何工作的。我将介绍一些新的概念,但我保证不会深入到太过复杂的细节中。如果你真的想阅读 OpenAI 的解释,可以在他们官方网站的文章中找到——《Learning to Reason with LLMs》。

当面对一个问题时,o 1 将其分解成单独的步骤——希望这些步骤能最终得出正确答案,这个过程被称为“思维链”(Chain of Thought)。如果将 o 1 视为同一模型的两个部分,理解起来会更容易。

在每一步中,模型的一部分应用强化学习,另一部分(输出结果的部分)根据其进展的正确性(其“推理”步骤)来“奖励”或“惩罚”,并在受到惩罚时调整策略。这与其他大型语言模型的工作方式不同,因为该模型会生成输出,然后回过头来看,而不是仅仅生成一个答案然后直接给出,而是会忽略或认可‘好的’步骤来得出最终答案。

虽然这听起来像是一个重大的突破,甚至是迈向高度赞誉的人工通用智能(AGI)的又一步——但实际上并不是——这可以从 OpenAI 选择将 o 1 作为独立产品发布,而不是 GPT 的更新版本中看出来。OpenAI 展示的例子——如数学和科学问题——都是答案可以预先知道的任务,这些任务的解答要么正确,要么错误,从而允许模型在每一步中引导“思维链”。

你会注意到,OpenAI 没有展示 o 1 模型如何解决那些解答未知的复杂问题,无论是数学问题还是其他问题。OpenAI 自己也承认,已经收到反馈,o 1 比 GPT-4 o 更容易出现“幻觉”,而且相比之前的模型,o 1 更不愿承认自己没有答案。这是因为,尽管模型中有一个部分负责检查其输出,但这个“检查”部分同样会出现幻觉(有时候 AI 会编造似乎让人觉得合理的答案,从而产生幻觉)。

据 OpenAI 称,由于“思维链”机制,o 1 对人类用户而言也更具说服力。因为 o 1 提供了更详细的答案,人们更倾向于相信其输出,即使这些答案完全是错误的。

如果你觉得我对 OpenAI 的批评过于严厉,请考虑公司是如何宣传 o 1 的。它将强化训练过程描述为“思考”和“推理”,但实际上它只是在猜测,并且每一步都是在猜测自己猜对了没有,最终的结果往往是可以预先知道的。

这对人类——真正的思考者——是一种侮辱。人类的思考基于一系列复杂的因素:从个人经验、毕生积累的知识到大脑的化学反应。虽然我们在处理复杂问题时也会“猜测”某些步骤是否正确,但我们的猜测是基于具体的事实,而不是像 o 1 那样笨拙的数学运算。

而且,天哪,这代价真不菲。

o 1-preview 的定价为每百万输入 token 收费 15 美元,输出 token 收费 60 美元。也就是说,o 1 的输入费用是 GPT-4 o 的三倍,输出费用是四倍。然而,这其中还有一个隐藏的成本。数据科学家 Max Woolf 指出,OpenAI 的“推理 token”——即用于得出最终答案的输出内容——在 API 中是不可见的。这意味着,o 1 的价格不仅更高,其产品本质还要求用户更频繁地支付费用。所有为了“考虑”答案而生成的内容(需要明确的是,这个模型并不是在“思考”)也会被收费,这使得诸如编程等复杂问题的解答可能极其昂贵。

现在让我们来谈谈准确性。在 Hacker News——一个类似 Reddit 的网站,由 Sam Altman 曾创立的公司 Y Combinator 旗下的网站上,有人抱怨 o 1 在处理编程任务时,凭空“编造”了不存在的库和函数,并且在回答网上无法轻易找到答案的问题时出现错误。

在 Twitter 上,初创公司创始人兼前游戏开发者 Henrik Kniberg 让 o 1 编写一个 Python 程序来计算两个数字的乘积,并预测程序的输出结果。虽然 o 1 正确编写了代码(尽管代码可以更简洁,只需一行即可),但实际输出的结果却完全错误。AI 公司创始人 Karthik Kannan 也进行了编程任务测试,o 1 还凭空“编造”了一个 API 中不存在的命令。

另一位用户 Sasha Yanshin 试图与 o 1 下棋,结果 o 1 在棋盘上凭空“创造”了一颗棋子,随后还输掉了棋局。

因为我有点调皮,我也试着问 o 1 列出名字中带有“A”的州。它思考了十八秒后,给出了 37 个州的名字,其中还包括了密西西比州。而正确答案应该是 36 个州。

当我问它列出名字中带有“W”的州时,它沉思了十一秒,居然把北卡罗来纳和北达科他也包括在内。

我还问 o 1 ,字母“R”在其代号“草莓”(Strawberry)中出现了几次,它回答了两个。

OpenAI 声称 o 1 在物理、化学和生物等复杂基准测试中表现得与博士生相当。但显然,它在地理、基础英语语言测试、数学以及编程方面表现欠佳。

值得注意的是,这正是我在之前的通讯中预测的那个“大而愚蠢的魔术”。OpenAI 推出“草莓”只是为了向投资者和公众证明 AI 革命仍在继续,而实际推出的却是一个笨重、无趣且昂贵的模型。

更糟的是,实在很难解释为什么任何人应该在意 o 1 。尽管 Sam Altman 可能会吹嘘其“推理能力”,但那些有钱继续资助他的人看到的,是 10 到 20 秒的等待时间、基本事实准确性的问题以及缺乏任何令人兴奋的新功能。

没人再关心“更好”的答案——他们想要的是一些全新的东西,而我不认为 OpenAI 知道如何实现这一点。Altman 试图通过让 o 1 “思考”和“推理”来使其拟人化,这显然是在暗示它是通向通用人工智能(AGI)的某种步骤,但即使是最坚定的 AI 拥护者也难以感到兴奋。

事实上,我认为 o 1 表明 OpenAI 既绝望又缺乏创意。

价格没有下降,软件也没有变得更有用,而自去年 11 月以来我们一直听到的“下一代”模型最终却成了一个失败品。这些模型也迫切需要训练数据,以至于几乎每个大型语言模型都吸收了某种受版权保护的内容。这种迫切性使得作为最大的生成视频公司之一的 Runway 发起了一项“公司范围的努力”,收集了数千个 YouTube 视频和盗版内容来训练其模型,而 8 月份的一起联邦诉讼指控 NVIDIA 也对许多创作者采取了类似做法,以训练其“Cosmos”AI 软件。

目前的法律策略基本上就是凭借意志力在硬撑,寄希望于这些诉讼不会达到设定任何法律先例的地步,而这一先例可能会将训练这些模型定义为侵犯版权的行为——这正是最近由版权倡议发起的一项跨学科研究得出的结论。

这些诉讼正在推进, 8 月份一名法官批准了原告对 Stability AI 和 DeviantArt 的进一步版权侵权指控(它们使用了这些模型),同时还批准了对 Midjourney 的版权和商标侵权指控。如果任何一起诉讼胜诉,将对 OpenAI 和 Anthropic 造成灾难性打击,对使用数百万艺术家作品数据集的谷歌和 Meta 更是如此,因为 AI 模型“遗忘”训练数据几乎是不可能的,这意味着它们将需要从头开始重新训练,这将耗费数十亿美元,并大大降低它们在执行任务时的效率,而这些任务本身就不是特别擅长。

我深切担忧这个行业的根基如同沙滩上的堡垒。像 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Llama 这样规模的大型语言模型是不可持续的,似乎没有盈利的途径,因为生成式 AI 计算密集型的本质决定了训练它们需要花费数亿甚至数十亿美元,并且需要如此大量的训练数据,以至于这些公司实际上是从数百万艺术家和作家那里偷来了数据,并希望能逃脱法律制裁。

即使我们把这些问题搁置一旁,生成式 AI 及其相关架构也似乎并没有带来任何革命性的突破,且关于生成式 AI 的炒作循环根本没有真正符合“人工智能”这个术语的含义。生成式 AI 在最佳情况下,也只是偶尔能够正确生成一些内容,概括文档,或以某种不确定的“更快”速度进行研究。微软为 Microsoft 365 推出的 Copilot 声称拥有“成千上万的技能”,为企业提供“无限的可能性”,但其展示的例子无非是生成或总结邮件、“通过提示启动演示文稿”以及查询 Excel 表格——这些功能或许有用,但绝称不上革命性。

我们并不处于“早期阶段”。自 2022 年 11 月以来,大型科技公司在基础设施建设和新兴 AI 初创企业上的资本支出和投资已经超过了 1500 亿美元,同时也投入了自身的模型。OpenAI 已筹集了 130 亿美元,可以雇用任何他们想要的人,Anthropic 也同样如此。

然而,这场推动生成式 AI 腾飞的行业版“马歇尔计划”的结果,只是诞生了四五个几乎相同的大型语言模型、全球最不赚钱的初创公司,以及数千个价格高昂但表现平平的集成应用。

生成式 AI 正在以多重谎言进行推销:

1.它是人工智能。2. 它会变得更好。3.它将成为真正的人工智能。4. 它是势不可挡的。

抛开“性能”这样的术语——它们通常用于描述生成内容的“准确性”或“速度”,而不是技能水平——大型语言模型实际上已经进入了平台期。所谓“更强大”往往并不意味着“能做更多事”,而是意味着“更昂贵”,这意味着你只是创造了一个成本更高但功能没有增加的东西。

如果每一位风险投资家和大型科技巨头的联合力量仍然没有找到一个真正有意义的用例,很多人愿意为之付费,那就说明不会有新的用例出现。大型语言模型——是的,这就是这些数十亿美元去向——不会因为科技巨头和 OpenAI 再投入 1500 亿美元就突然变得更有能力。没有人试图让这些东西更高效,或者至少没有人成功做到这一点。如果有人成功了,他们会大肆宣传的。

我们面临的是一种共同的妄想——一种以版权盗窃为基础的死胡同技术(每个时代的技术的产生都会出现这种问题,无法避免),它需要持续不断的资本来维持运行,而提供的服务充其量只是可有可无的,这些服务被伪装成某种实际上并未提供的自动化功能,成本高达数十亿美元,并将继续如此。生成式 AI 运行的并非金钱(或云计算积分),而是信心。问题在于,信心——就像投资资本一样——是一种有限资源。

我担心的是,我们可能正处于一个类似次贷危机的 AI 危机中——成千上万的公司将生成式 AI 整合到其业务中,但价格却远未稳定,且更远未实现盈利。

几乎每一个标榜“AI 驱动”的初创公司都基于某种 GPT 或 Claude 的组合。这些模型是由两家深陷亏损的公司开发的(Anthropic 预计今年亏损 27 亿美元),它们的定价策略旨在吸引更多客户,而不是盈利。正如之前提到的,OpenAI 依赖于微软的资助——包括它获得的“云计算积分”和微软提供的优惠定价——其定价完全依赖于微软作为投资者和服务提供商的持续支持,Anthropic 与亚马逊和谷歌的交易也面临类似的问题。

根据它们的亏损情况,我推测,如果 OpenAI 或 Anthropic 的定价接近实际成本,那么 API 调用的价格可能会增加十倍到一百倍,虽然没有实际数据难以准确说明。但我们可以考虑《信息》报道的数字,OpenAI 预计 2024 年在微软的服务器成本将达到 40 亿美元——我补充一下,这比微软对其他客户的收费便宜两倍半——再加上 OpenAI 每年仍亏损超过 50 亿美元。

OpenAI 极有可能仅收取了运行其模型所需费用的一小部分,只有在能够不断筹集到比以往更多的风险资金并继续从微软那里获得优惠定价的情况下才能维持现状,而微软最近表示它将 OpenAI 视为竞争对手。虽然不能确定,但可以合理地认为,Anthropic 也从亚马逊网络服务和谷歌云获得了类似的优惠定价。

假设微软给了 OpenAI 100 亿美元的云计算积分,而 OpenAI 在服务器成本上花费了 40 亿美元,再加上假设的 20 亿美元培训费用——这些成本在新的 o 1 和“Orion”模型推出后肯定还会增加——那么 OpenAI 到 2025 年可能需要更多的积分,或者开始用实际现金支付给微软。

虽然微软、亚马逊和谷歌可能会继续提供优惠定价,但问题在于这些交易是否对它们有利可图。正如我们在微软最新季度财报后看到的那样,投资者对构建生成式 AI 基础设施所需的资本支出(CapEx)表示越来越多的担忧,许多人对这一技术的潜在盈利能力表示怀疑。

而我们真正不知道的是生成式 AI 对这些大规模科技公司的盈利情况,因为它们将这些成本计算在其他收益中。虽然我们不能确定,但我想如果这些业务有任何盈利的话,它们肯定会谈论从中获得的收入,但它们并没有。

市场对生成式 AI 的繁荣持极度怀疑态度,而英伟达首席执行官黄仁勋对 AI 的投资回报没有给出实质性的答案,导致英伟达市值在一天内暴跌了 2790 亿美元。这是美国市场历史上最大的一次股市崩盘,失去的总价值相当于接近五家雷曼兄弟的高峰值。虽然这种比较到此为止——英伟达甚至没有面临失败的风险,即使它失败,系统性影响也不会如此严重——但这仍然是一个惊人的金额,且显示了 AI 对市场的扭曲力量。

8 月初,微软、亚马逊和谷歌都因其与 AI 相关的大规模资本支出遭遇市场重创。如果它们在下个季度无法展示从这 1500 亿美元(甚至更多)投入的新数据中心和 NVIDIA GPUs 中获得显著的收入增长,它们将面临更多的压力。

需要记住的是,除了 AI,大型科技公司已经没有其他创意市场了。当像微软和亚马逊这样的公司开始显示出增长放缓的迹象时,它们也开始急于向市场展示它们仍然具备竞争力。谷歌,一个几乎完全依赖搜索和广告的多重风险垄断公司,也需要一些新的、吸引眼球的东西来吸引投资者的注意——然而,这些产品并没有带来足够的效用,似乎大部分收入来自那些“尝试”AI 后发现其实并不值得的公司。

目前,有两种可能性:

1. 大型科技公司意识到自己深陷其中,出于对华尔街的不满恐惧,选择减少与 AI 相关的资本支出。

2. 大型科技公司为了寻找新的增长点,决定削减成本以维持其破坏性的运营,裁员并将资金从其他业务转移以支撑生成式 AI 的“死亡竞赛”。

目前尚不清楚哪种情况会发生。如果大型科技公司接受生成式 AI 不是未来的现实,它们实际上没有其他东西可以向华尔街展示,但可能会采取类似 Meta 的“效率年”策略,减少资本支出(并裁员),同时承诺“降低投资”一定程度。这是亚马逊和谷歌最可能采取的路径,因为尽管它们渴望让华尔街满意,但至少目前仍有其盈利的垄断业务可依靠。

然而,未来几个季度需要看到 AI 带来的实际收入增长,并且必须是实质性的,而不是关于 AI 是“成熟市场”或“年度化增长率”的模糊说法。如果资本支出随之增加,那么这一实际贡献将需要显著提高。

我认为这增长不会出现。无论是在 2024 年第三季度、第四季度,还是 2025 年第一季度,华尔街将开始惩罚大型科技公司,因为它们对 AI 的贪欲,而这种惩罚将比对英伟达的惩罚更加严厉,尽管黄仁勋的空话和无用的口号,英伟达是唯一一家可以实际展示 AI 如何增加收入的公司。

我有些担心第二种情况的可能性更大:这些公司深信“AI 是未来”,它们的文化与解决现实问题的软件开发完全脱节,可能会烧毁整个公司。我深切担忧大规模裁员会被用来资助这个运动,而过去几年的情况让我不认为它们会做出正确的选择,离开 AI。

大型科技公司已经被管理顾问彻底毒害——亚马逊、微软和谷歌都由 MBA 管理——而且还围绕着他们一些相似的怪物,如谷歌的 Prabhakar Raghavan,他赶走了真正建设谷歌搜索的人,以便自己掌控。

这些人并不真正面对人类的问题,他们创建了专注于解决软件可以修复的虚构问题的文化。对于那些整个生活都在开会或读邮件的人来说,生成式 AI 可能显得有些神奇。我想 Satya Nadella(微软 CEO)的成功心态主要就是“让技术人员解决问题”。Sundar Pichai 本可以通过简单地嘲笑微软对 OpenAI 的投资来结束整个生成式 AI 热潮——但他没有这样做,因为这些人没有任何实际的想法,这些公司也不是由那些经历过问题的人来管理的,更不用说那些真正知道如何解决问题的人了。

他们也很绝望,这种情况对他们来说从未如此严重,除了 Meta 在元宇宙上烧掉了数十亿美元。然而,这种情况更加严重和丑陋,因为他们投入了大量资金,并将 AI 紧密地绑定到他们的公司中,撤掉 AI 将既尴尬又对股票造成伤害,实际上是对这一切都是浪费的默许。

如果媒体真正对他们负责,这一切本可以早些停止。这种叙事通过与以往的炒作周期相同的骗局进行销售,媒体假设这些公司会“解决问题”,尽管很明显它们不会。觉得我是在悲观吗?那请问,接下来生成式 AI 有什么计划?它接下来会做什么?如果你的答案是它们会“解决问题”,或者它们“在幕后有惊人的东西”,那么你就是一个不自觉的营销操作参与者(可以思考一下这句话)。

本文作者旁白:我们真的得停止被这种东西愚弄了。当马克·扎克伯格声称我们即将进入元宇宙时,大量媒体——如《纽约时报》、《The Verge》、CBS 新闻和 CNN 等——都配合宣传了一个显然有缺陷的概念,这个概念看起来很糟糕,并且以对未来的彻头彻尾的谎言为卖点。它显然只不过是一个糟糕的虚拟现实世界,但《华尔街日报》仍然在 hype-cycle 已经明显过时的六个月后,把它称作“互联网的未来愿景”。这同样发生在加密货币、Web3 和 NFT 上!《The Verge》、《纽约时报》、CNN、CBS 新闻——这些媒体再次参与了推广那些明显无用的技术——我应该特别提到《The Verge》,其实是凯西·纽顿,他在连续三次鼓吹技术后,尽管声誉良好,在七月时还声称“拥有一个最强大的大语言模型可能为公司提供各种赚钱的产品基础”,而实际上,这项技术只会亏钱,尚未提供任何真正有用和持久的产品。

我相信,至少微软将开始减少其他业务领域的成本,以帮助维持 AI 热潮。在今年早些时候,一位消息来源与我分享的邮件中,微软高级领导团队曾要求(但最终计划被搁置)降低公司内多个领域的电力需求,以便为 GPU 腾出电力,包括将其他服务的计算转移到其他国家,以释放 AI 的计算能力。

在匿名社交网络 Blind 上的微软板块(需要验证公司电子邮件),一位微软员工在 2023 年 12 月中旬抱怨“AI 占用了他们的钱”,表示“AI 的成本太高,吞噬了加薪,情况不会变好”。另一位员工在七月中旬分享了他们的焦虑,称他们明显感觉到微软对“削减成本以资助英伟达股价的操作现金流”有“边际上瘾”,并且这种做法“深深伤害了微软的文化”。

另一位员工补充说,他们相信“Copilot 会在 2025 财年毁掉微软”,并且“ 2025 财年的 Copilot 重点将大幅度下降”,还透露他们知道“他们国家的大型 Copilot 交易,在经历了近一年的 PoC、裁员和调整后,使用率不到 20% ”,并表示“公司冒了过多的风险”,微软的“巨大 AI 投资不会得到回报”。

虽然 Blind 是匿名的,但很难忽视这样的事实:大量网络帖子讲述了微软雷德蒙德(华盛顿州的城市名称)的文化问题,尤其是高层领导与实际工作脱节,只会为那些附上 AI 标签的项目提供资金。许多帖子对 Satya Nadella 微软 CEO 的“言辞胡言乱语”表示失望,并抱怨在一个专注于追逐可能不存在的 AI 热潮的组织中,缺乏奖金和晋升机会。

至少,可以看出公司内部存在深深的文化悲伤,许多帖子在“我不喜欢在这里工作”、“大家一方面困惑为什么我们要在 AI 上投入这么多,另一方面又觉得只能接受,因为 Satya Nadella 根本不在意。

The Information 的文章中提到,微软在其 AI 功能 Office Copilot 的实际采用率上隐藏着一个令人担忧的问题:微软为 365 Copilot 在其数据中心预留了足够的服务器容量,足以应对数百万日常用户。然而,实际使用这一容量的情况尚不明确。

根据估计,微软目前的 Office Copilot 功能用户可能在 40 万到 400 万之间,这意味着微软可能建立了大量闲置的基础设施,未能得到充分利用。

虽然有人可能认为微软是基于该产品类别未来增长的预期进行布局,但另一个值得思考的可能性是:如果这个增长从未出现呢?如果——尽管听起来有点疯狂——微软、谷歌和亚马逊为捕捉可能永远不会到来的需求而建立了这些庞大的数据中心?早在今年三月,我就提出过一个观点:我找不到任何公司能够通过生成式 AI 实现显著的收益增长。而在将近六个月后,这一问题依然存在。大公司目前的做法似乎是将 AI 功能附加到现有产品上,期望通过这种方式增加销量,但这种策略并没有在任何地方显现出成功的迹象。就像微软一样,他们推出的“AI 升级”似乎并未为企业带来实际的商业价值。

因此,这引发了一个更大的问题:这些 AI 投资是否可持续?科技巨头们是否高估了对 AI 工具的需求?

尽管一些公司在“整合 AI”时可能推动了微软 Azure、亚马逊 AWS 和谷歌云的部分开支,但我假设这一需求很大程度上是由投资者情绪驱动的。这些公司“投资 AI”更多是为了让市场满意,而不是基于成本/效益分析或实际效用。

然而,这些公司已经花费了大量时间和金钱,将生成式 AI 功能嵌入其产品中,我认为它们可能会面临以下几种情况:

1. 这些公司开发并推出了 AI 功能,却发现客户并不愿意为其付费,正如微软在其 365 Copilot 中遇到的情况。如果现在——在 AI 热潮中——都无法找到让客户付费的方式,当这股热潮过去、老板们不再要求员工“赶上 AI 潮流”时,情况只会更糟。

2. 这些公司开发并推出了 AI 功能,但无法找到让用户为这些功能支付额外费用的方法,这意味着他们只能将 AI 功能内嵌到现有产品中,却无法增加利润空间。最终,AI 功能可能会成为一种“寄生虫”,侵蚀公司的收入。

高盛的 Jim Covello 在关于生成式 AI 的报告中也提到,如果 AI 的好处只是提升效率(例如能够更快分析文档),那么竞争对手也能做到这一点。几乎所有的生成式 AI 整合都是类似的:某种形式的协作助手,用来回答客户或内部问题(如 Salesforce、微软、Box),内容创作(Box、IBM),代码生成(Cognizant、Github Copilot),以及即将推出的“智能代理”,这实际上就是“可定制的聊天机器人,能够连接到网站的其他部分”。

这个问题揭示了生成式 AI 的一个最大挑战:虽然它在某种程度上“强大”,但这种强大更多地体现在 “基于已有数据生成内容”,而不是真正的“智能”。这也是为什么很多公司的网站上关于 AI 的介绍页面充满了空话,因为他们最大的卖点其实是“呃……你自己来琢磨吧!”

我担心的是一种连锁效应。我相信现在很多企业正在“试用”AI,而一旦这些试验结束(根据 Gartner 的预测,到 2025 年底,将有 30% 的生成式 AI 项目在概念验证阶段后被放弃),他们很可能会停止为这些额外功能付费,或者停止将生成式 AI 整合到公司的产品中。

如果这种情况发生,那些为生成式 AI 应用提供云计算的超级规模企业和像 OpenAI、Anthropic 这样的大型语言模型供应商的本已低迷的收入将进一步减少。这可能会给这些公司的价格带来更大的压力,因为它们本已亏损的利润率将会进一步恶化。到那时,OpenAI 和 Anthropic 几乎肯定不得不提高价格,如果它们还没有这么做的话。

尽管大型科技公司可以继续为这场热潮提供资金——毕竟,这场热潮几乎完全是它们一手推动的——但这并不能帮助那些已经习惯于折扣价格的小型初创公司,因为它们将无力继续维持运营。尽管有一些较便宜的替代方案,比如运行 Meta 的 LLaMA 模型的独立供应商,但很难相信它们不会面临与超级规模企业相同的盈利问题。

还要注意的是,超级规模企业也非常害怕惹恼华尔街。虽然它们理论上可以(正如我担心的那样)通过裁员和其他成本削减措施来改善利润率,但这些只是短期的解决方案,只有在某种程度上能够从这棵贫瘠的生成式 AI 树上摇出一些钱时,才有可能奏效。

无论如何,是时候接受一个事实:钱并不在这里。我们需要停下来,审视我们正处于科技行业的第三次幻觉时代。然而,与加密货币和元宇宙不同的是,这次每个人都参与了这场烧钱的狂欢,追求着一个不可持续、不可靠、不盈利且对环境有害的项目。这个项目被包装成“人工智能”,被宣传为将“自动化一切”,但实际上从未具备真正实现这一目标的路径。

为什么这种情况会一再发生?为什么我们经历了加密货币、元宇宙、现在又是生成式 AI,这些技术似乎并不是为普通人真正设计的?

这实际上是科技行业自然发展的结果,如今的科技行业完全专注于提高在每个客户中提取的价值,而不是为客户提供更多价值。或者说,他们甚至没有真正理解他们的客户是谁,以及客户需要什么。

今天你被推销的产品几乎肯定会试图将你绑定到某个生态系统——至少作为消费者,被微软、苹果、亚马逊、谷歌所掌控。这样一来,离开这个生态系统的成本变得越来越高。即使是加密货币——表面上是一种“去中心化”的技术——也很快放弃了自由放任的理念,转而通过少数几个大平台(如 Coinbase、OpenSea、Blur 或 Uniswap)来聚集用户,而这些平台背后支持的往往是同样的风投公司(例如 Andreessen Horowitz)。加密货币并没有成为一个新的、完全独立的在线经济系统的旗手,反而只能通过那些曾资助互联网其他浪潮的人脉和资金来实现扩展。

至于元宇宙,它虽然是个骗局,但也是马克·扎克伯格试图掌控下一代互联网的尝试,他希望将“视界”(Horizon)打造成主要平台。关于生成式 AI,我们稍后再讨论。

所有这一切都与进一步的货币化有关——即增加每个客户的平均价值,无论是通过让他们更多地使用平台以展示更多广告,推销“半有用”的新功能,还是创造一个新的垄断或寡头市场,只有那些拥有庞大资金储备的科技巨头才能参与其中,而真正为客户提供的实际价值或实用性则少之又少。

生成式 AI 之所以令人兴奋(至少对某类人来说)是因为科技巨头将其视为下一个重要的赚钱工具——通过在从消费技术到企业服务的每个产品上增加收费途径。大多数生成式计算都通过 OpenAI 或 Anthropic,再回流到微软、亚马逊或谷歌,产生云计算收入,维持他们的增长表现。这里最大的创新并不在于生成式 AI 能做什么,而是创造了一个无望摆脱依赖的生态系统,这个生态系统完全依赖于少数几个超大规模的公司。

生成式 AI 可能并不非常实用,但它非常容易集成到各种产品中,从而让公司能够为这些“新功能”收费。无论是消费类应用还是为企业软件公司提供服务,这类产品通过向尽可能多的客户加价销售,可以赚取数百万甚至数十亿美元的收入。

Sam Altman 非常聪明,他意识到科技行业需要一个“新东西”——一个每个人都可以分一杯羹并进行销售的新技术。虽然他可能并不完全理解技术,但他确实明白经济体系对增长的渴望,并将基于 Transformer 架构的生成式 AI 产品化,作为一个可以轻松插入大多数产品中的“神奇工具”,能带来一些与众不同的功能。

然而,急于将生成式 AI 集成到各处的热潮揭示了这些公司与实际消费者需求或有效运营的业务之间的巨大脱节。过去 20 年里,仅仅“做新东西”似乎就能奏效——推出新功能并让销售团队强行推销,足以维持增长。这让科技行业的领导者们陷入了一种有害且无利可图的商业模式中。

管理这些公司的高层——几乎都是从未从零打造产品或科技公司的 MBA 和管理顾问——要么不理解,要么不在乎生成式 AI 没有盈利的路径,可能他们认为它会像亚马逊云服务(AWS)那样自然变得盈利(AWS 用了 9 年才盈利),尽管这两者是截然不同的东西。过去事情都“自然而然地解决了”,那么为什么现在不会呢?

当然,除了利率上升大幅改变了风险投资市场,减少了 VC 的资金储备并缩小了基金规模这一点之外,还有一点是,如今对科技的态度从未如此负面。再加上其他众多因素——为什么 2024 与 2014 截然不同——这些原因太多了,已经超出了这篇 8000 字的文章的篇幅去一一讨论。

真正令人担忧的是,除了 AI 之外,许多这些公司似乎没有其他的新产品。他们还有什么?还有什么可以让他们公司继续增长?他们有什么其他的选择?

没有,他们什么都没有。这才是问题所在,因为一旦 AI 失败,其影响将不可避免地传导到整个科技行业的其他公司。

每个主要的科技玩家——无论是消费领域还是企业领域——都在销售某种 AI 产品,集成了大型语言模型或他们自己的模型,通常是在大科技公司的系统上运行云计算。在某种程度上,这些公司都依赖于大科技公司愿意补贴整个行业。

我推测,一种次贷式的 AI 危机正在酝酿,其中几乎整个科技行业都参与了一个以极其低廉的价格出售的技术,该技术高度集中并由大科技公司补贴。到某个时点,生成式 AI 的惊人而有害的烧钱速度将追上他们,进而导致价格上涨,或公司发布新的产品和功能,收费极其苛刻——比如 Salesforce 的“Agentforce”产品每对话 2 美元的费用——这会使得即便是预算充足的企业客户也无法证明这种开支是合理的。

当整个科技行业依赖于一种只会亏钱且本身没有太多实际价值的软件时会发生什么?当压力过大,这些 AI 产品变得无法调和,而这些公司没有其他东西可以销售时又会发生什么?

我真的不知道,但科技行业正朝着一个可怕的审判迈进,缺乏创造力的现状是由一个奖励增长而非创新、垄断而非忠诚、管理而非实际创造的经济环境所促成。

深度解读Telegram Web3生态之翼:iMe Messenger LIME长期价值

深度解读Telegram Web3生态之翼:iMe Messenger LIME长期价值缩略图
作者:SanTi Li , 风瑜,纳西妲;来源:Future小哥哥

摘要:

随着Web3行业的不断成熟,Telegram这一即时通讯软件的生态潜力与其项目本身价值成长也在进一步得到更多的重视。Telegram以其隐私性,便利性与开放性著称,并且内部生态内部也出现了如TON公链与衍生基于TON开发的各类项目。包括基于Telegram聊天窗口开发的BOT类软件与嵌入类项目,这些都进一步丰富了Telegram的整体价值多样性。而与窗口内嵌不同的Ime Messenger 版本TG,更像是为其插上了Web3的翅膀,让整个Telegram更加易用、完善、优化与丰富。也更类似于VX支付的操作体验。
本文将从项目基础,团队能力、特点解析、估值分析、未来长期价值、Telegram与Ton关系、疑惑点等角度对其价值进行解读。

一、基础介绍:

iMe是基于Telegram开发的多功能Web3版本软件,可以更快速的理解为Telegram的Web3特殊加强版。用户账户可以与Telegram无缝互通,内容完全同步,但是软件需要单独下载。

2021年6月,iMe的用户为230万,日活跃用户超过20万,截止2024年9月 目前iME已经拥有1300万的用户。3年用户增长率达到565%左右。由于iME账户和Telegram账户完全通用,TG的9亿用户也可随时无缝的使用iMe版本的TG软件。

深度解读Telegram Web3生态之翼:iMe Messenger LIME长期价值

Fig.1. iMe版本3年间用户增长图

也许得益于TG与iMe之间的用户通用性,所以如图1所示,iMe的用户数量3年间出现了超过1000w用户的大幅提升。功能层面,从下面一组图的对比也能简要发现核心的不同:

深度解读Telegram Web3生态之翼:iMe Messenger LIME长期价值

通过图片简要对比可以明显看出,iMe在Telegram原始版的基础上增加了一个额外开发的多链Wallet功能,内置了多链Multichain的资产和相关的Defi,Staking,payment或Binance Pay带来的币安交易服务功能。这使得用户可以很轻松的在TG软件中应用Web3的功能性。(目前已支持BTC, BSC, ETH, SOL,TON, Base, Arb, Matic,TRON, ZKsync,OP, Manta, RON, Celo, Fantom, Blast等18条公链资产)用户可以直接将这些资产发送给iMe TG好友的钱包,并且可以利用不同资产在群组服务中互动。比如通过Cryptobox功能在telegram群组中进行空投与crypto红包的发送。
而这种开发模式,iMe也带来了后续不断为软件开发与TG加入丰富功能的空间与并可以互补优化TG原始版本来不及优化的操作便利性(如整理类,AI功能,语音转文字功能, 实时翻译等功能)
特别是基于Google翻译与Chatgpt的实时翻译功能,完美解决了很多Web3工作者的语言困境,可以直接在Telegram软件中解决语言翻译问题,大大增加了沟通效率。下图展示了APP版本的翻译功能:

深度解读Telegram Web3生态之翼:iMe Messenger LIME长期价值

图片2中我们可以看到,目前原始版本的Telegram对话中还不提供即时翻译功能,而iMe版本的telegram中用户已经可以直接使用整个群组对话一键翻译的功能。PC版本也已更新直接一键翻译功能,这对于语言障碍的用户有着非常好的实用性。由此可见,iMe加强版的TG更像是Web3版本的VX生态系统类型。
而iMe团队对于整个Telegram的额外贡献还有很多细节,如操作性的优化,由于篇幅限制,这里不方便一一展开详细对比,有兴趣的读者可以自行更详细的体验一番。

二、Token Economics通证经济分析:

$LIME总量约为10亿个左右,流通率约为61%左右,由于lime token 6月开始进入了定期销毁活动周期,项目方通过gas费和提供的服务获得的LIME代币将被冻结,并定期销毁所以通证总量会逐渐降低,VC等早期抛压已经完全释放。 在2024年年初项目的FDV在经历了2年多深度洗盘后,得到了一轮相对强力的估值反弹,由低点仅为8M左右的估值拉升到120M左右后,跟随整体大盘市场进入了回调期。
截止2024年9月18日左右,$Lime 的FDV在37.5M 左右波动。
通证功能性分析:
● 参与质押等各类Defi服务(Staking)
● 交易和操作的Gas费用, Telegram内部好友转账的gas等
● 购买Telegram升级和Ime特殊版本服务
● 新:持有10000枚token的用户,可以免费获得Ime版本的高级会员服务
● 研发中的AI高级功能选择
● Cryptobox应用(类似微信群红包的多链版本与空投)
● DAO投票
● 广告和游戏服务等其他功能
通证安全审计机构:Certik

三、团队分析:

iMe项目团队和Telegram团队的人员架构有所类似,其中都不少有来自俄罗斯和乌克兰的顶尖工程技术人才。而Telegram团队的创业团队总人数并不是特别庞大,所以也给了iMe进行拓展与互补的良好空间。俄罗斯的开发技术在全球享有盛誉,为这些项目提供了强大的技术支持和产品稳定性。
团队与Telegram核心team保持着较为紧密的联系,包括但不限于部分token的持有,股权的协商与合作研发的可能。由于部分信息并非公开宣布,所以此处可当做个人分析来处理。由于Telegram类型项目的隐私性较高,所以并无太多关于founding team的公开履历分析. 单从个人的接触与了解来看,团队是属于强技术与产品,市场想做得好,但略微更需要靠谱的PR机构进行一定帮助,让更多人了解的情况。

四、未来长期价值分析:

对于iMe lime的长期价值分析,可以先从以下几个角度进行探索:

1.iMe与Telegram的关系:

从我们进行的上述描述与研究体验来看,iMe与Telegram更像是深度绑定的产品关系,因为iMe的核心本体就是Telegram本身,但又在此基础上,为telegram插上了Web3便利使用的铠甲与翅膀,让整个TG的软件架构看起来更加的完善。更像是微信的web3多链版本了与支付功能。使用iMe版本的TG等于让用户使用了一个功能更庞大的Telegram,并且完全的账户互通同步云存储也使得用户没有使用的学习门槛。
因此关于iMe的长期估值,会得益于Telegram作为软件本体的本身估值的增长,目前telegram作为社交软件上市的估值之前为300亿美金,但随着热度的不断攀升其也许估值会进一步提升。作为一个保守的估值方法,我倾向iMe仅用10%左右的本体估值。(5%的现存客户+100%可随时互相通用的客户+额外的功能拓展)

2.iMe与TON的关系与模式差别:

这一点也是许多人之前没有弄明白的点,iMe与TON是类似于Telegram与TON之间的关系。TON本身是基于TG底层开发的公链,所以对于TON的估值模型,也可以按照传统的公链估值与小程序APP Center的方式进行估值。无论是在Telegram的原始版本,还是在iMe版本中,TON和相关项目小程序都是正常使用的。
但与原始TG不同的是,iMe的集成系统中,也在主界面增加了对于TON链的支持,使操作手感更像微信或者日常使用的Wallet感觉(如I’m token, TP等)。而基础TG的聊天框内嵌式wallet也依旧可以正常使用,但由于内嵌聊天框式的钱包很容易和群聊等日常对话混淆,所以我更喜欢这种在UI上增加功能的开发模式。由于其对于传统TG额外的补充性和独立功能开发性,后续TON与iMe的额外开发空间也进一步提高了。

3.综合未来价值分析总结

由上述内容可见,iMe的长期价值主要与产品开发,TG本体走势,对本体的优化与额外开发,以及自身的区块链web3 token应用产生了综合的、多面立体的绑定。对于其估值的模式,也可以综合传统软件估值+公链L2估值+Payment等Defi估值模式+AI+Wallet等额外类型的估值集合
综合多方面的模式,3-5B FDV也许并不是过于夸张的未来长期估值,仅保守取得现TG 10%估值的模式就已经可以达到3B的FDV。但也需要价值更进一步的展示,被应用使用。如果随着TG进一步的扩展,牛市顶峰能否达到10B及以上的估值也要看后续的市场,AI功能,支付应用以及TG是否进一步强势买入等诸多综合因素。
所以,个人认为,目前此项目的总估值37.5M依旧处于低估的状态。而使项目遭遇严重低估的原因可能就是之前市场营销层面的不适应、不熟悉性。由于过分重视社媒和社区内部,而媒体有所不足,在市场上找不到太多对于此项目深度解读的报告,所以这也留下了低估的空间。 但3年之中,也经历了漫漫熊市,还能在不断的更新开发与时俱进,这是一个好的产品与项目团队应该有的品质。而被埋没的价值,也会有善于弄潮之机构逐渐发掘,一步步进入正轨。但Telegram API故障,金融领域极端黑天鹅的可能性,也是需要读者进行极端情况判断的地方,包括整体Telegram生态系列团队都有一定的匿名性,不太容易做好尽职调查,所以进行客观冷静的判断甄选优质的项目,也是很考验研究者的能力。

五、总结Conclusion:

本文阐述了Telegram的Web3特殊版本的iMe Messenger的独特之处,特点功能,多链配置与其为Telegram生态进行优化与价值拓展的潜力性。同时也对其通证经济与被低估的缘由进行了解读,Telegram作为隐私性与开放性的代表社交与即时通讯生态,充分展示了在Web3领域的潜力与价值。
而对于熟悉微信支付的用户来说,微信的支柱功能:支付,社区应用,各类入口功能,与小程序拓展。也恰好更加类似于iMe版本的Telegram的产品逻辑,iMe对于Telegram的支付与好友转账,群应用,额外交易所操作,Ai等进行了集中重点的开发,从另一个角度冷静分析,Telegram利好于Web3应用的也许恰恰也这种模式。但由于讲解内容的缺失,导致生态用户虽多,但客观review数量却缺少,这也是造成其估值不足的原因之一。而发掘被低估项目的价值就成了一件有趣而又有意义的事情。
投资有风险,纵然稳如黄金,也会在极端情况下曾经经历大幅的下降,永远都要对市场与风云变化的经济抱有敬畏之心。也希望大家能够发现更多优质的被低估的项目。
(P.S. 估值的推断仅为分析分享,并非购买建议)

山寨之王,为何陷入四面楚歌?

原文作者:YBB Capital Researcher  Zeke

山寨之王,为何陷入四面楚歌?

前言

减半定律开始失灵,一众山寨亦是萎靡不振。投机者在退场,信仰者开始自我怀疑。行业的绝望,不仅仅来自于二级市场的价格低迷,同样夹杂着对未来方向的迷茫。批判开始成为圈内的主旋律,从应用匮乏一路分析到各大公链财报中的细枝末节。如今,矛头开始指向曾经的加密热土,以太坊。那么,山寨之王的内部困境究竟是什么?

一、横扩主链,纵生多层

山寨之王,为何陷入四面楚歌?

朝向完全模块化的分型扩容,是 Vitalik 在 18 至 19 年时对以太坊终局的一种设想。即底层围绕 Data Availability 优化,上层无限扩容,从而跳脱出公链三角悖论,以太坊成为万链结算层,最终实现区块链扩容游戏的 End Game。

在确定了该构想的可行性后,以太坊横纵两端的路线图开始急速推进。23 年随着主链与 Beacon Chain(信标链)在上海升级中的合并成功,模块化的主旋律开始覆盖以太坊生态,到如今坎昆升级后朝 EIP 4844 迈出的第一步,主链本身已经无限逼近于 Vitalik 在早年间的构想。其上层亦是百花齐放,Gas、TPS、多样性,都在逐步碾压曾经的对手。可以说,除了割裂感这个缺点以外,所有异构链关于 Ethereum Killer 的叙事都应该要宣告翻篇了。但与之相反的残酷现实是,TON 与 Solana 在不断崛起,诸多抄袭模块化叙事的 Infra 项目在二级市场的表现上甚至要优于 ETF 加持的“模块化正主”,这一现状的归因究竟是什么?

从转型 POS 到发展 Layer 2 是近期批判以太坊多宗“罪行”的主要焦点,但在我看来在推进模块化这件事上,以太坊开发者与 Vitalik 并没有任何错。如果非要说有,那可能是将这一进程推进的太快以及过于理想化,我曾在年初的文章中写过一段话,大致意思如下:如果区块链在金融领域之外有大量运用的价值,Mass Adoption 也终将到来,那么以太坊转向模块化才有意义。很显然,在这点上以太坊过于理想化,目前没有任何迹象能证明这两点是真实存在的。在对 DA 的定价曲线上也是如此,以当前 Layer 2 的现状来说,想象中的应用层爆发并没有到来。其次,大量通用链也基本仅存 ARB、OP、Base 这几个顶流还在保持活跃,仅靠 DA 收入完全不可能满足以太坊的正向循环。余下的问题还有很多,比如,Gas 消耗在呈几十甚至上百倍的降低,曾经需要购买 0.1 ETH 才能做完的事情,如今仅靠 0.001 ETH 就能做完,而用户的活动并没有几十至上百倍的增长,使得市场供给远大于需求。但是,在最大限度保持去中心化与安全性的前提下,推动公链向大规模采用发展,似乎也没错。以太坊能把八年以来画的“饼”逐渐变为现实,这点在加密世界中已是难能可贵。可惜的是现实本就是功利至上,市场不会为理想买单,在应用及流动性匮乏的当下,技术理想派与投资者之间的矛盾还将持续加深。

二、人性

山寨之王,为何陷入四面楚歌?

以太坊的理想化不仅仅体现在对应用层未来的判断中,在人性的判断上也是如此。当前 Layer 2 被热议最多的问题有两点: 1.中心化 Sequencer(排序器);2.Token。从技术角度来说,Layer 2 是可以实现去中心化的。但从人性的角度看,头部 Layer 2 项目,不可能把排序器所带来的巨额利润拱手让人。除非,去中心化这三个字能盘活 Token 并实现更大的利益。比如,刚刚提及的几个头部 Layer 2 ,当然完全有能力将排序器去中心化,但他们不会这么做。因为它们皆是自上而下,通过巨额融资烧出来的项目,其诞生方式就非常Web2,运营逻辑也是如此。社区成员与 Layer 2 的关系,更类似消费者与云服务器运营商的关系。譬如,经常使用亚马逊的 AWS 服务器也许能收到一些优惠券和现金返现,Layer 2 也是如此(空投)。但排序器收入是 Layer 2 的命根,从项目方的角度来说。设计、融资、开发、运营、硬件购置,每一环都不需要社区支撑,在他们的逻辑里用户并没有多大贡献(这也是为什么许多 Layer 2 项目方总是对用户态度恶劣),更别提社区想把排序器去中心化。仅用道德感束缚不了 Layer 2 ,要想将排序器尽量去中心化,就得从 Layer 2 项目方的利益角度设计一种新的排序器方案,但显然这种方案的争议性会很大,更好的做法是把路线图上去中心化 Sequencer 的部分给抹去,或者搁置到路线图中看不见的地方。如今的 Layer 2 与以太坊拥抱模块化的初衷来说完全相悖,大部分 Layer 2 只是在偷换概念并瓜分以太坊一切有价值的东西。

我们再来说 Token,Layer 2 这种形态的公链,在加密中还是一个新鲜产物,从以太坊、Layer 2 项目方、社区三种不同角度来看,Token 的存在都十分矛盾。我们依照顺序说起,从以太坊的角度来说,Layer 2 不应该存在 Token。Layer 2 对于以太坊只是一个需要跨链使用的“高性能扩容服务器”,只收取用户服务费,对两者来说都是健康的,通过最大限度维稳 ETH 的价值和地位,才能长久的将业务做下去。换个更具象化的说法,如果将整个二层生态比作欧盟,那么维护欧元稳定是必须的。如果大量成员国都在发行本国货币削弱欧元,那么欧盟及欧元最终都将不复存在。比较有趣的是,以太坊并不限制 Layer 2 发币,也没有限制 Layer 2 是否要将 ETH 作为 Gas 费。这种规则上的开放态度,确实很“Crypto”。不过,伴随 ETH 的持续走弱,“欧盟成员”已经蠢蠢欲动了,在头部 Layer 2 的发链工具中基本都明确标注了,项目可以将任何 Token 作为 Gas,项目可以选择任何已集成的 DA 方案。除此之外,一键发链还会促成二层小联盟的诞生。

另一方面,我们再从 Layer 2 及社区的视角出发,即便 ETH 在未来强势反弹,Tokne 的处境还是很尴尬。对于发币,头部的 Layer 其实早期都是非常犹豫的。除了上文中处于 ETH 的对立面问题外,还有如下几点,监管风险、不缺钱不需要通过 Token 维持开发、Token 赋能的尺度不好做、直接使用 ETH 能最快地促进 TVL 及生态增长,自己发 Token 可能与这件事形成矛盾,流动性也不可能比 ETH 强。

依旧是人性的问题,凭空印出数十亿的钞票,没有人能拒绝。再者,从社区成员以及生态发展的角度来说,Token 似乎也应该存在,如此,除了收取固定服务费外,还有个随时能套现的国库,何乐不为?但 Token 的设计又要结合上述问题,将赋能最小化。于是一堆不需要通过 POS 质押及 POW 挖取的空气代币就诞生了,它们的功能有且仅有投票,每次线性释放还要从市场瓜分大量流动性。随着时间的推进,这些毫无驱动力的 Token 在一次性空投后将持续下跌,对于社区和资方都拿不出一个好的交待,那么要赋能吗?任何具有价值的赋能都将与上述问题形成矛盾,最终陷入两难之间,四大天王的代币状况也可以很好地印证上诉问题。

不发 Token 的 Base 如今远比 Zks、Starknet 滋润,其排序器收入甚至已经超过了 Superchain 的创造者 OP。这在之前关于注意力经济的文章中有提到过,借用社媒影响力、运营、拉盘创造生态中 MEME 及多个项目的财富效应,其实是一种间接多次的小空投,这远比直接发币再一次性空投要健康得多。 除了创造持续的吸引力外还能规避大量问题,每个月从排序器收入中拨出一部分就可以持续活跃并构建良性生态。再说一嘴,当前Web3的积分玩法只是学到 PDD 的皮毛,Coinbase 在细水长流的运营之道上,远胜铁顺这种暴发户。

三、劣性竞争

一层与二层同质化,二层与二层亦是同质化。这种现状源于一个很关键的问题,本轮没有几个独立应用能支撑起一条应用链,少数能支棱起来的还“跑路”了(DYDX)。从现状来看,可以说所有 Layer 2 的目标用户都是一致的,甚至和主链都是一致的。一个极其不好的现象也由此而生,二层在不断蚕食以太坊,二层和二层之间还要恶性竞争 TVL。没人搞明白这些链有什么区别,用户只能靠积分活动判断今天要将钱存在哪里,交易要去哪里刷。同质化、割裂、流动性匮乏,在Web3的公链生态中,能同时占据上诉三点的,以太坊目前确实是独此一家。这些问题同样源自以太坊本身开放精神所带来的弊端,我们也许很快就能看到大量 Layer 2 被自然淘汰,中心化问题还将引发各种各样的混乱。

四、教主不懂Web3

山寨之王,为何陷入四面楚歌?

不管是从前的V神,还是现在 KOL 嘴里的“小 V”,Vitalik 在基建方面的贡献确实促进了整个圈子自中本聪时代之后的繁荣,这一点有目共睹。然而 Vitalik 现在之所以被叫做“小 V”,除了私生活方面的问题,还有一个很有趣的论调,即以太坊教主不懂 DApp,更不懂 DeFi。我在某种程度上是认可这句话的,不过在继续讨论这个问题前,我还想先明确一件事,Vitalik 就是 Vitalik,也只是 Vitalik。他并非无所不能的神明,也并非一无是处的独裁者。Vitalik 在我眼里其实算比较谦虚且工作学习积极的公链领导者,如果你阅读过他的博客应该不难发现,他每个月都会更新一至三篇关于哲学、政治、Infra、DApp 相关的讨论,在推特上也乐于分享,相比于一些公链领导者喜欢时不时抨击以太坊,Vitalik 则要务实得多。

说完好话,我们再说点反面的,Vitalik 在我眼里有三个问题:

1.他对这个圈子的影响力太大了,小到散户,大到 VC。所有人都被他的一言一行所影响,To Vitalik 创业也是Web3项目方的病态风向;

2.他对自己看好的技术方向比较执着,有时甚至会去站台;

3.他也许真的不懂加密用户需要什么。 

我们先从以太坊的扩容说起,以太坊急需扩容的论调,往往是以 21 至 22 年,外部流动性四溢带来的超高链上访问为支撑。但 Vitalik 每次谈起这个事,好像真的不太明白,这明显是一个短期现象,以及,用户在链上又是为何而来。另一点是,在 Layer 2 上他无数遍地强调 ZK 具备怎么样的技术优越性,但 ZK 在用户体验以及生态发展上明显不是那么友好。如今,To Vitalik 创业的大量 ZK Rollup 别说 T 2、T 3 梯队的,甚至是头部的两大天王都已经处于垂死边缘,Optimistic Rollup 三巨头的表现也优于数十个 ZK Rollup 之和。诸如此类的问题还有一些,比如去年年中,关于 MPC 钱包的批评存在以偏概全,直接站台 AA 钱包。再早点还提出过 SBT,落地到应用上却十分鸡肋,以至于后来也无人提起。可以说 Vitalik 在近年支持的技术方案,在市场表现上都不尽如人意,最后,近期关于 DeFi 的发言也令人困惑。综合多方面来看,只能说 Vitalik 并不完美,他是优秀且怀抱理想的开发者,但同时他也缺乏对用户群体的理解,偶尔还会对一些了解不够深入的事物发表主观意见。行业需要对他祛魅,也要对关于他的争议明辨是非。

五、由虚向实

从 2016 年的 ICO 热潮开始,到 2022 年的P2E泡沫。在基建受限于性能并不断发展的历史中,每个时代都会出现与之匹配的旁氏玩法及新兴叙事,从而推动着行业向更大的泡沫前进。而当下我们正在经历泡沫破裂的时代,巨额融资的项目在自我毁灭、高大上的叙事一再失灵、比特币与山寨价值断层。如何做有价值的事情,是我今年在多篇文章中都会持续输出的主要观点。由虚向实也是当前的主要风向,在以太坊拥抱模块化之时,很多人说以太杀手的叙事该翻篇了。但如今最火热的生态是 TON 与 Solana,两者有任何改变 Crypto 的创新吗?比以太坊更去中心化或者安全?都没有,甚至在叙事上也没有任何翻陈出新,他们只是把那些听起来很玄乎的东西做的更像应用,在更贴近Web2的水准中融入链的优势,仅此而已。

在内部体量几何倍增长,外部流动性匮乏的背景下。努力寻求新叙事,同样填不满以太坊二层的区块空间。作为行业的领军者,以太坊理应先解决二层的割裂与内部腐坏。尤其是,在上文没提到的以太坊基金会(Ethereum foundation,EF),为什么在大量挥霍资金的情况下,没有起到与之相匹的作用?二层基建极度过剩的情况下,为什么依旧要把基建资助的优先级列为最高?连 Cex 的领头羊都在放下身段,寻求变革。EF 作为加速生态系统成长的关键组织,却在逆向而行。

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

一、时隔四年再启宽松周期

北京时间 9 月 19 日凌晨 2: 00 ,美联储宣布降息 50 基点,联邦基金利率的目标区间从 5.25% — 5.50% 降至 4.75% — 5.0% ,新一轮降息周期正式开始。此次降息 50 bp 符合 CME 利率期货的预期,却超出很多华尔街投行预测。历史上,只有在经济或市场紧急时刻才曾出现首次降息 50 bp 的情况,例如 2001 年 1 月的科技泡沫、 2007 年 9 月的金融危机, 2020 年 3 月的新冠疫情等。由于降息 50 bp 会让市场有更大的经济“衰退”担忧,鲍威尔在讲话中强调没有看到任何衰退迹象,一如既往地用这种方式来对冲市场的衰退忧虑。

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

美联储同时给出了较为鹰派的点阵图,预计年内将再降息两次共计 50 bp, 2025 年降息 4 次共 100 bp, 2026 年 2 次共 50 bp,整体降息幅度达到 250 bp,利率终点为 2.75 – 3% 。点阵图给到的降息节奏较为缓慢,路径慢于 CME 利率期货交易的 2025 年 9 月到达 2.75 – 3% 这一水平。同时鲍威尔强调此轮降息 50 bp 不能作为新基准而线性外推,没有设定固定利率路径,可以加快,也可以放缓,甚至选择暂停降息,会根据每次会议情况而定,一定程度上解释了收盘后美债利率的冲高。

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

经济预测方面,美联储将今年的 GDP 增速预期从 2.1% 下调至 2.0% ,将失业率预期从 4.0% 大幅上调了至 4.4% 。并将 PCE 通胀预期从 2.6 下调至 2.3% 。美联储的数据和表述上都显示出对遏制通胀的信心增强,同时更加关注就业。整体上较大幅度的首次降息和较为鹰派的降息节奏,美联储又大玩了一把预期管理。

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

二、 90 年代以来的降息周期

1989 年 6 月至 1992 年 9 月(衰退式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

1980 年代末美国利率快速上升,导致储贷银行出现短期存款利率高于长期固定贷款利率的困境,美债收益率出现倒挂。美国金融业爆发“储贷危机”,大量银行、储蓄机构倒闭。叠加外部海湾战争影响, 1990 年 8 月至 1991 年 3 月,美国经济陷入美国经济研究局(NBER)定义的衰退区间,历时 8 个月。美联储于 1989 年 6 月开启超过三年的降息周期,累计降息 681.25 BP,政策利率上限由 9.8125% 下降至 3% 。

1995 年 7 月至 1996 年 1 月(预防式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

1995 年美国经济增长出现放缓,就业低迷。美联储认为,虽然经济尚未衰退,但部分经济指标的下降或暗示着未来经济下行的风险,决定开启降息以刺激经济预防衰退。本次降息始于 1995 年 7 月,历经 7 个月时间、累计降息三次、共 75 BP,政策利率上限由 6% 下降至 5.25% 。后美国经济实现“软着陆”,降息前弱势的就业、制造业 PMI 指标回升。这一轮利率周期也被视为“软着陆”的典型案例。另一方面,美联储的操作成功避免了通胀“起飞”,在降息过程中 PCE 通胀率几乎没有超过 2.3% ,保持了相对稳定。

1998 年 9 月至 11 月(预防式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

1997 年下半年“亚洲金融危机”爆发,亚洲经济衰退导致外需减弱影响了美国商品贸易。美国经济整体保持平稳,但外部环境动荡,商品贸易的疲弱导致美国制造业承压,美股出现调整。1998 年 7 – 8 月,标普 500 指数出现近两个月的调整,最深跌幅接近 20% ,巨型对冲基金长期资本管理公司 (LTCM) 濒临破产。为预防危机影响进一步波及美国经济,美联储于 1998 年 9 月开启降息,至 11 月共降息三次、累计 75 BP,政策利率上限由 5.5% 下降至 4.75% 。

2001 年 1 月至 2003 年 6 月(衰退式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

1990 年代末,互联网技术快速发展与普及引发过度投机,非理性繁荣的狂热导致大量资金流入互联网投。1999 年 10 月至 2000 年 3 月,纳斯达克指数在五个月时间里最高上涨 88% 。1999 年 6 月至 2000 年 5 月,美联储累计加息 6 次、共 275 BP,以应对经济过热。2000 年 3 月,纳斯达克指数触顶后快速下跌,互联网泡沫逐渐破裂,大批互联网企业破产倒闭,经济随之陷入衰退。2001 年 1 月 3 日,美联储宣布降息 50 BP,后累计降息 13 次、共 550 BP,政策利率上限由 6.5% 下降至 1.0% 。

2007 年 9 月至 2008 年 12 月(衰退式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

2007 年,美国次贷危机爆发并进一步扩散至债股等其他市场,美国经济形势急转之下。9 月 18 日,美联储下调联邦基金目标利率 50 BP 至 4.75% ,并在此后连续降息 10 次,到 2008 年底利率降 550 BP 至 0.25% 。降息仍不足以应对严峻的经济形势,美联储首次引入量化宽松 QE,通过大规模购买美国国债、抵押贷款支持证券等非常规货币政策工具,压低长期利率、刺激经济并向市场注入流动性。

2019 年 8 月至 10 月(预防式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

2019 年美国经济和就业市场整体稳健,但在地缘政治冲突和中美贸易摩擦等因素影响下,美国外需有所走弱,同时内需也有放缓趋势,通胀率低于 2% 。2019 上半年 PCE 通胀率保持 1.4 – 1.6% ,核心 PCE 通胀率由年初 1.9% 下降至 3 – 5 月的 1.6% 。

2019 年 7 月 31 日,美联储宣布降息 25 BP 至 2.25% ,称美国经济适度增长,就业市场稳健,但整体及核心通胀率均低于 2% ,旨在防范经济减速,尤其考虑到贸易局势紧张和全球增长放缓的背景。至 2020 年全球疫情爆发前,美国经济整体稳定运转,制造业 PMI、核心 PCE 等指标出现回升。2019 年 8 月至 10 月,美联储连续降息 3 次、共 75 BP,政策利率上限由 2.5% 下降至 1.75% 。

2020 年 3 月(衰退式降息)

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

2020 年新冠肺炎疫情在全球蔓延。2020 年 3 月,联邦公开市场委员会在计划外的紧急会议上两次大幅降息,将联邦基金目标利率区间恢复至 0 至 0.25% 。

三、降息周期中的资产价格

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

降息后资产价格的变化与当时的宏观环境是否衰退关系较大,认为目前美国的经济数据并不支持衰退的结论,在美国经济软着陆的前提下应更关注预防式降息主要为离目前时间较近的 19 至 20 年期间降息中的资产价格走向。

美债

在降息前后美债整体处于上涨趋势,降息之前的上涨更为确定且幅度更大,降息前 1、 3、 6 个月的平均上涨频率均为 100% ,降息后则有所下降;同时降息前 1、 3、 6 个月的平均上涨幅度为 13.7% 、 22% 和 20.2% , 降息后则 12.2% 、 7.1% 和 4.6% ,可以明显的看出市场提前 price in 的行为。开启降息后前后的一个月左右波动加剧。在降息后期,由于经济复苏情况不同,不同时期的利率走势出现分化。

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黄金

与美债类似的,整体上黄金在降息前上涨的概率和幅度更大。受益于危急情况下的避险需求,黄金走势与是否“软着陆”之间的关联相对不明朗。从交易的角度看,作为分母端资产最优交易时间在降息之前,由于预期的充分计入和降息幅度有限,降息兑现后可以更关注受益于降息提振的分子端的资产。

以黄金 ETF 分界线,在 21 世纪以前黄金价格与降息的相关性并不明确, 2004 年美国 SEC 审批通过第一个全球交易的黄金 ETF,黄金 ETF 的兴起推动了黄金投资需求的激增,吸引了大量散户投资者和机构投资者,资金的持续流入为金价上涨提供了强大的动力。直到 2011 年见顶, 这轮上涨周期持续了 7 年,期间经历了美联储的 04 至 06 年的大幅加息和 07 至 08 年的大幅降息,黄金维持都总体维持了上涨趋势。剔除黄金 ETF 的影响,目前可以参考比较有意义的降息周期仅有 2019 年,短期看 2019 年 8 月至 10 月的降息周期中黄金在第一次降息后大幅上涨,而后两个月时间内震荡回调,拉长周期整体上黄金在降息后依旧呈上涨趋势。

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美联储利率周期与黄金价格

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纳指

纳指在衰退式降息中表现有赖于基本面修复的情况,衰退式降息周期中纳指整体大多表现为下跌,除了在 89 年的超长降息周期中上涨 28% ,在 2001、 2007、 2020 年的降息周期中分别下跌了 38.8% 、 40% 和 20.5% 。美联储首次预防性降息落地后在不同年份的短期表现有所差异,但长期看均为上涨,直观的理解式预防式降息往往能对经济产生积极效果、扭转走弱迹象,推动股市上涨。因此判断纳斯达克指数走势的关键在于对于衰退的把握。在 2019 年降息中,第一次和第二次降息后纳指均出现了回踩,在降息的三个月内整体呈震荡趋势,在第三次降息落地前后开启主升。

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

Cycle Trading:降息落地后的资产价格变化

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BTC

2019 年的降息周期中,BTC 在第一次降息后价格短暂拉升,而后整体上开启下行通道,从最顶部下来的整体回撤时长 175 天,回调幅度约为 50% (不考虑后续疫情影响)。当前与上次降息周期不同的是,由于降息预期的来回摇摆,今年 BTC 的回调来得更早,BTC 在今年 3 月份的高点后,截止目前已经震荡回调共计 189 天,最大回撤幅度约为 33% 。从历史的经验看,长期看涨后市,短期有出现震荡或回调的可能性,但回调的力度和时间相较于 2019 年将会更小和更短。

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Cat20:Fractal 发币协议的终局之战(上)

作者:Ordslabs,@peter3050

近期 Fracatl 生态的关注焦点就是 Cat20 协议,其能够引起 FOMO 的表面原因可能有两个:

  1. 这是一个基于 OP_CAT 的新发币协议,符合 Web3 行业“玩新不玩旧”的情绪特点;

  2. Fractal 官方的支持,进一步引发了市场的遐想。

经过我们和 @scryptplatform 团队(Cat 协议由匿名团队基于 scrypt 平台开发)多次的 space 讨论,隐约得出一个判断,即使抛开上述的情绪因素,Cat20 的技术特点也将为其带来巨大的发展空间。

1. 混乱的协议之争

在解释这一结论之前,先回到 BTC 生态发币协议所面临的问题:协议太多,且各协议之间的优势不明显,导致谁也无法说服谁。最终结果是流动性和共识越来越分散。

可以说,当前 BTC 生态的发币协议之争没有赢家,整个生态都是输家。作为生态最底层的要素——资产的标准不统一,难以支持后续的应用,因而难以创造显著的财富效应(BTC 生态中的资产几乎无法维持 10 亿以上的市值,这与 BTC 的规模极不匹配)。没有显著的财富效应,就很难吸引外部用户和机构资金进入,导致生态内长期陷入 PVP(玩家对玩家)局面。

2. Cat20:Fractal 的“天选之子”

Fractal 在设计之初与 BTC 保持了很多一致性,但也有一些明显的不同,比如出块速度更快(提升了 20 倍)且每个块更大。这些变化对发币协议也会产生明显影响。比如在 BRC20 的场景下,由于一层 10 分钟一个块的时间,大量用户有足够时间参与,从而形成较大的共识。

但在 Fractal 上,快速的出块时间使得整个过程几乎在瞬间结束。除了脚本高手能快速获取筹码,大量散户根本没有足够的入场时间。正如 @0xquqi 所说,最后连拉 500 人的群都不够。为了增加共识,一个简单的方法是大幅扩充资产数量,给更多人上车时间,但这会带来资产数量泛滥、稀缺性下降的问题,与价值背离。

如何在 Fractal 上发行资产,既能避免数量泛滥,又能保证足够时间让更多人参与,从而产生更强的共识?Cat20 似乎可以解决这一问题。

如图例所示,Cat20 基于 OP_CAT,具备编程能力,可以在 mint 的过程中设置一些前置规则,使得 mint 过程能够持续一定时间,或覆盖更广泛的人群。而且,scrypt 团队确认这些规则可以形成定制化模板,未来可能会有工具,方便发币项目方设定所需规则。

理想的发币过程或许像 BTC 挖矿的过程:有难度,低门槛

  1. 有难度:mint 过程中设置规则(如 BTC 的密码难题),使每个人需要一定时间才能 mint,且每个人 mint 成功的概率趋近相同。

  2. 低门槛:普通用户也能参与 mint,比如通过矿池参与 BTC 挖矿一样,未来随着 Cat20 基础设施的完善,完全有可能在 Fractal 上打造一个“有难度、低门槛”的发币过程,让更多用户公平参与,从而在第一步就生产出更强的共识。

因此,Cat20 的可编程性和其他特点,有望成为 Fractal 环境下最合适的发币协议。

本文上半部分主要说明了 Cat20 很可能成为 Fractal 上最成功的发币协议。下半部分我们将讨论 Cat20 是否有可能统一 BTC 生态的各种协议,终结协议混乱之争,带领行业进入下一阶段,敬请期待。

隐形基建05期|对话OKX Web3:插件钱包的三大核心优势

隐形基建05期|对话OKX Web3:插件钱包的三大核心优势

提个问题:作为Web3用户,你经常使用插件端钱包,还是移动端钱包?

越来越多相似性在互联网和加密行业之间被发现。

仿佛复刻互联网从 PC 端向移动端进程,自区块链和去中心化技术兴起以来,加密行业早期主要的交互方式也是从 PC 端的浏览器插件钱包开始,并逐渐与发展的移动端钱包开始走向融合。在行业早期,插件钱包的出现打破了用户与区块链交互的技术壁垒,使得普通用户无需编写代码即可使用区块链应用,并迅速成为用户进入去中心化世界的重要工具。

早期的插件钱包代表是 2016 年推出的 MetaMask,成为了第一个让用户可以通过浏览器直接连接到以太坊区块链的插件钱包。此外,随着 DeFi、NFT、GameFi 等Web3应用的发展,用户对插件钱包的需求不断演变。进入 2021 年,随着以 OKX Web3插件钱包为代表的新一代Web3钱包的推出,开始引领插件钱包的功能也从单纯的资产存储和转账,扩展到支持多链、跨链、DApp 连接、NFT 管理、以及集成 DeFi 服务等等,并凭借其用户友好的操作体验,迅速积累了大量用户。

作为 App、插件、网页三端统一的Web3钱包,隐形基建 05 期将聚焦 OKX Web3插件端,通过对话的形式,深入挖掘 OKX Web3 插件钱包团队在产品上思考与设计,并希望帮助用户可以更好地适合自己需求的 Web3 插件钱包。  

简单分享几个亮点功能

OKX Web3:是的,OKX Web3 插件钱包有很多实用的功能,我们可以简单列举几个:

第一,批量小工具

我们设计了一套全方位的批量操作工具,覆盖了从账户导入、创建、重命名、转账到导出的全流程管理,旨在为用户提供高效且便捷的账户管理解决方案。尤其适合需要管理大量账户并进行跨链操作的用户群体,帮助他们实现更高效的资产管理与操作。

比如,用户可以通过简单的一键操作,批量创建多达 500 个账户,并灵活地选择一对多、多对一、或者多对多转账模式,极大地满足了大规模账户管理和交易的需求,提升了操作效率。当前,批量转账功能已支持多个主流公链,包括 EVM 链、Solana、SUI、Aptos 和 TON,使得用户能够在多链环境下更加便捷地转账。

再比如,OKX Web3 插件钱包还为比特币用户提供了更加高效、便捷的 Fractal Bitcoin 铭刻工具、以及 Runes 拆分合并工具,提升用户对比特币生态铭文资产的交易体验。

第二,多链 DeFi 看板  

OKX Web3 插件钱包已率先支持 多链 DeFi 看板展示 ,使用户可以在一个界面中管理不同链上的 DeFi 活动和资产,帮助用户实时跟踪其交易组合,并进行灵活管理。

第三,针对专业用户的功能「RPC 模式 」

专业用户通常需要通过自定义节点来提升网络性能,而 OKX Web3 插件钱包支持在同一条网络上添加多个 RPC,从而实现节点的智能切换与负载分担,确保在网络拥堵或节点故障时保持操作的流畅性,不仅极大地提高了用户的灵活性,还允许他们根据具体需求优化链上交互的速度和稳定性。这一功能的加入,为那些对链上性能要求较高的专业用户提供了更多定制化的选择,让他们能够在不同的场景中享受到更加优化的链上体验。

综合来看,这些功能的设计核心是提高用户的效率和体验,尤其是对于那些同时管理多个链上资产的用户。批量操作的工具显著减少了重复性工作,无论是账户管理还是多链转账,都能节省用户的时间。多链 DeFi 看板解决了用户在不同链上切换资产的困扰,统一的界面让他们一目了然地掌控资产状况。RPC 模式特别为专业用户优化了网络的响应速度,提升了整体体验,尤其是在需要高频交易或运行复杂智能合约时,这个功能极为重要。

Web3 插件钱包的三大核心特点

OKX Web3:Web3 插件钱包的三大核心特点,可以概括为 「快」、「全」、「深」,这些要素让 OKX Web3插件钱包在竞争激烈的市场中脱颖而出:

第一,快:我们的钱包能够迅速接入热点协议,凭借高效的审核流程和强大的底层技术,确保用户能够在第一时间体验到最新的 Web3 应用和热点项目。钱包还通过轻量化的设计,保证操作快速流畅,让用户在发掘热点时拥有更好的体验。

第二,全:在工具层面,OKX Web3插件钱包提供了一站式服务,集成了 Web3 所需的多种功能。用户无需借助额外的小工具即可完成复杂的链上操作,从资产管理到协议交互,全面满足用户的需求,实现了插件与 Web3 功能的无缝结合。

第三,深:我们的钱包不仅是工具,还成为了链上操作的互动入口。比如率先支持 Blinks 等创新功能,使得用户能够更加深入、便捷地参与到 Web3 生态中,进一步提升了使用体验。这不仅让 OKX Web3插件钱包快速响应市场需求,还能提供全面的工具支持和深度的用户体验。

你们最新进展与动态是什么

OKX Web3:插件钱包在持续满足专业用户需求的同时,也不断增加对新手用户更加友好的功能,确保不同层次的用户都能获得更好的使用体验。

在专业用户功能方面,插件钱包推出了「 Sidebar 模式」,显著提升了专业用户的交互速度和信息展示的丰富性。此外,依托 OKX Web3钱包的底层技术,我们为 DeFi 用户提供了多链 DeFi 看板,不仅支持 EVM 链,还覆盖了 Solana、SEI、Aptos、SUI 等异构链,助力用户高效管理加密资产。

与此同时,我们高度重视新手用户的体验,OKX Web3插件钱包将推出 「安全模式」,为新手用户提供白名单转账功能和 DApp 交互机制,避免误操作和私钥泄露风险。此外,我们对 Onboarding 流程进行了全面优化,增加了 DApp 个性化推荐功能,并提供更多易于理解的教程,帮助新手用户快速上手,轻松进入 Web3 世界。

作为三端统一的Web3钱包,服务用户是否有所区别?

OKX Web3:不同类型的 Web3 钱包根据用户的使用习惯和需求提供了各自独特的体验,插件端、移动端和网页端的 Web3 钱包各有侧重点:

1)插件端钱包主要面向专业用户,比如 DeFi 农民、空投猎人、交易者等,便于浏览器内直接与 DApp 交互,适合频繁使用 DeFi、NFT 的场景。用户还可以自定义节点、管理多链资产,且支持复杂的跨链操作等等。

2)移动端钱包注重便携性,界面设计通常更为友好,更适合新手用户和需要随时随地管理资产的用户,操作简单且灵活,并兼顾功能全面性和安全性,适合对多设备兼容和更深层次功能有需求的用户。

3)网页端钱包则多作为信息展示的 Dashboard,通常不具备实际的资产管理功能,更多用于监控和查看链上数据。

最近关注的Web3钱包创新是什么

OKX Web3:插件钱包需要依托于浏览器或客户端运行,如 Chrome 浏览器或 Telegram 等。这种与浏览器和客户端的结合为插件钱包带来了丰富的创新机会,例如最近推出的 Blink 和 Sidebar 。这些创新不仅提升了用户的交互体验,还拓展了插件钱包的应用场景,帮助用户在操作便捷性和功能扩展性方面取得更好的平衡。

Solana Blinks 是 Solana 链上的一项创新,它将链上操作转换为可分享的互动链接。这些“Blinks”允许用户在不离开当前平台的情况下,直接在社交媒体或其他网站上进行区块链交易,例如投票、铸造、交换或支付。例如,用户可以在社交媒体帖子中嵌入一个 Blink 链接,其他人点击后即可进行购买 NFT、质押代币等操作,而无需跳转到其他 dApp。当用户点击 Blink 时,兼容 Solana 的钱包会自动解释该操作,用户可以批准并完成交易。这大大简化了复杂的区块链交互,使其像点击链接一样简单。Blinks 通过将区块链功能整合到常见的 Web2 平台中,成功架起了 Web2 与 Web3 之间的桥梁,提供了更加友好的加密交易体验。未来,Blinks 还可能支持跨链功能,进一步增强其实用性

Web3 钱包的 Sidebar 功能是一种界面设计,通常位于钱包插件或应用的侧边栏,用于展示用户链上资产和实时数据。在专业用户场景中,Sidebar 提供了更多的可视化信息和交互操作,例如显示账户余额、交易记录、链上资产、DeFi 交易组合等,使用户在与 DApp 交互时,能够快速访问重要数据和操作选项。

对于像 OKX Web3 插件钱包这样的产品,Sidebar 模式可以提升用户的工作效率,尤其是需要频繁操作的 DeFi 农民或专业交易者。通过集中展示多链信息和实时数据,用户无需频繁切换窗口或界面,大大简化了复杂的链上操作流程。

在界面设计上,对新用户做了哪些优化?

OKX Web3:我们在提升新用户体验方面做了多项的优化,可以从以下 2 个方面举例

1)简化用户界面:OKX Web3 插件钱包采用了直观、简洁的界面设计,极大降低了技术门槛。界面布局清晰,比如发送、接收、查看资产等核心功能一目了然,避免了使用复杂的技术术语或 Web3 行话。这种设计尤其针对新用户,让他们可以更快地理解和上手操作,减少因不熟悉区块链技术而产生的困惑。

2)智能风险提示和优化:为了保障新用户的资产安全,我们引入了智能风险提示功能。钱包会自动检测并提醒用户潜在的恶意合约或高风险操作,帮助用户减少不必要的损失。此外,在交易过程中,系统会自动选择更优的 Gas 费用,简化了用户手动调整的步骤,使交易更加高效和便捷。

事实上,这些改进不仅提升了钱包的易用性,还帮助新用户在使用过程中获得更流畅的体验,同时确保了资产安全和操作效率。

保护用户资产安全的关键措施

OKX Web3:当前 OKX Web3插件钱包在下列几方面进行安全防护:

第一,恶意 DApp 检测  

部分 DApp 可能存在钓鱼风险,用户在使用过程中可能会被诱导签署恶意交易,导致资金损失。为了防止这种情况,OKX Web3 插件钱包提供了 域名风险检测服务。当用户访问潜在的恶意 DApp 时,系统会自动弹出告警窗口,明确告知用户该网站存在的风险,帮助用户及时避开危险操作。

第二,待签交易的前置风险拦截  

OKX Web3 钱包在用户签署交易前,自动执行 前置风险检测。如果交易中涉及风险地址、Ethsign 风险签名、授权外部账户(EOA)或零元购等情况,系统会在签署页面弹出风险提示,提醒用户潜在的安全威胁。这样能够有效防止用户在不知情的情况下签署高风险交易。

第三,风险授权提醒  

如果用户已存在潜在风险的授权,OKX Web3 插件钱包会在首页进行显著提醒。用户可根据提示进入 Web 页面,查看和管理这些授权,确保其资产不受威胁。

隐形基建05期|对话OKX Web3:插件钱包的三大核心优势

第四,交易历史中的风险过滤  

用户的交易历史记录可能因垃圾空投、相似地址攻击等行为受到污染,导致用户被诱导参与钓鱼交易,造成资产损失。为解决这一问题,OKX Web3 插件钱包对涉及这些风险的交易进行了标识,并默认为用户隐藏风险交易,帮助用户从根源上避免被恶意引导。

这些功能的优化不仅提升了用户的使用体验,还大大增强了钱包的安全性,为用户提供了更安全的链上操作环境。通过多层次的风险检测与提示机制,OKX Web3 插件钱包有效保护了用户的资产安全。

如何实现对多链的支持?

OKX Web3:不同的区块链构建了一个繁荣的生态系统,但同时也给用户在管理跨链资产时带来了不便。OKX Web3 钱包积极应对这些挑战,对每一条新的异构链都会在第一时间进行深入研究并快速接入,使用户能够无缝管理多链资产。通过独创的「 聚合币种」 和 「筛链功能」,用户可以轻松管理不同链上的资产,简化了多链交互的复杂性。

不同链之间往往存在不兼容性问题,OKX Web3钱包针对这一情况,在各种场景下设计了清晰直观的交互界面,帮助用户快速区分并处理不同链上的操作需求。这不仅提升了多链管理的用户体验,还为用户提供了更多的灵活性和控制力。

通过这些创新,OKX 钱包已经实现了 链抽象 的第一步,进一步简化了多链资产管理的流程,为用户提供了更加统一和高效的多链解决方案。

如何在快速发展的Web3市场保持竞争力?以及未来创新方向

OKX Web3:保持竞争力的核心在于深刻理解用户需求,并预见他们的潜在兴趣,甚至在用户尚未意识到自己需求时,主动引导他们探索新的可能性。未来,OKX Web3插件钱包的创新方向将集中在以下几个方面:

第一,结合 AI 提供智能化体验:OKX Web3插件钱包将与 AI 技术深度融合,为用户提供个性化推荐。根据用户的偏好、历史操作和市场趋势,智能地推荐适合的项目和功能,帮助用户发现感兴趣的热点领域,使他们始终站在 Web3 创新的前沿。

第二,突破浏览器的限制:OKX Web3插件钱包不会局限于浏览器内的使用场景,未来可能会扩展到其他展示形式,提供更多样化的用户体验和交互方式。这种跨平台的拓展将使用户能够在更广泛的场景中轻松管理和使用他们的 Web3 资产。

第三,贴近用户的持续创新:我们将继续倾听用户的反馈,紧密围绕用户需求进行迭代更新。通过持续的用户调研和社区互动,确保钱包的发展方向始终与用户期望一致,从而打造更为个性化和易用的产品。

未来的 Web3 生态将更加复杂和多元化,OKX Web3插件钱包将通过技术创新和用户导向的策略,不断提升用户体验,保持其在行业中的领先地位。

Web3插件钱包的未来发展趋势?

OKX Web3:插件钱包不仅仅是一种工具,其未来的发展方向是成为用户发现 Web3 世界的平台。其核心目标在于通过整合不同的渠道和展示形式,帮助 OKX Web3钱包用户第一时间获取精准的 Web3 行业信息。这样,插件钱包不仅限于资产管理,还将成为一个全面的 Web3 生态入口,帮助用户轻松探索最新的项目和趋势。

通过这一平台化转型,用户无需在多个平台之间频繁切换,极大简化了跨平台操作的复杂性,提升了整体的操作流畅性和效率。未来,插件钱包不仅是一个工具,更是一个信息集成和智能化的 Web3 导航平台,帮助用户全面掌握市场动态,进一步增强了其在 Web3 生态中的重要性。

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