撰文：YBB

翻译：白话区块链

要点总结：

• 与上一轮牛市由宏观经济繁荣推动不同，目前的加密市场主要受宏观经济不确定性影响。
• ETF 不过是「缓释的布洛芬」，而加密货币与美股走势趋同的趋势，已成为该行业增长潜力的限制因素。
• 目前仅仅是比特币的牛市，山寨币没有任何起色。主要原因包括整个行业创新不足、流动性匮乏，以及一级市场估值不合理，导致资本缺乏动力，难以实现以交易量为驱动的增长。
• 旧叙事的重复无法维持市场价值，随着像贝莱德这样的传统机构入场，而行业又缺乏创新，内部竞争似乎不可避免。

1、四年减半周期：还能成为牛市的关键吗？

1）本轮牛市的起点完全不同

比特币诞生于经济危机的背景下，或许是为了应对国家法币的过度发行和货币政策的干预。回顾其发展历程，不可否认，在 2021 年比特币在中国被广泛禁止之前，中国是推动该行业增长的主要力量，曾一度占据全球三分之二的矿业份额。同时，随着房地产和互联网的繁荣，宏观经济也得到了显著发展。直到 2021 年，宏观经济环境整体向好，各国央行持续向市场注入流动性，推动投资者乐观情绪高涨。然而，2020 年后，房地产市场降温，加之更广泛的经济放缓，导致部分市场流动性枯竭。

从创新的角度看，DeFi Summer 激发了以太坊内部经济循环，成为其爆发性增长的主要推动力。随后，NFT、MEME 和 GameFi 继续吸引大量资源，有时甚至掀起了数字收藏品的狂热。市值的增长推动了行业的扩展。然而，这一次，行业的创新大多是旧概念的翻版，或许牛市尚未到来，因为新的叙事尚未产生显著影响。

如果我们将 2019 年初到 2021 年初视为牛市的开始，比特币的价格在 4000 到 10000 美元之间，而以太坊则在 130 到 330 美元之间。当时，加密市场的整体规模较小，增长空间充足。然而，根据 CompaniesMarketCap 的数据，目前比特币市值全球排名第十，仅次于 Facebook，相较于苹果还有约三倍的增长潜力，相较于黄金则有约十五倍的潜力。这次的增长预期小于上一个周期。

由减半驱动的增长或许是这个故事的最后一章，加密市场的周期性增长一直与宏观经济密不可分。自 2009 年比特币创世区块诞生以来，其超过一万亿美元的市值成就，离不开周期性流动性注入对经济的刺激。在金融市场中，唯一不变的就是变化，即使你能守住仓位，也无法预知低谷会有多深。

来源：CompaniesMarketCap

2）比特币的定位与未来增长潜力在哪里？

比特币的避险地位仅限于加密圈吗？

迄今为止，美元仍通过其定价权控制着全球。黄金，作为规避风险和保值的「避险资产」，在重大危机时期通常会创下新高。第一次黄金牛市始于二战后布雷顿森林体系瓦解，美国将美元与黄金脱钩，地缘政治紧张局势和通货膨胀是推动力。第二次牛市开始于 2005 年，黄金价格飙升，次贷危机爆发后，大量资金流入黄金避险，牛市最终在 2011 年利比亚战争后结束，地缘政治再次是主要因素。第三次牛市的转折点出现在 2018 年，全球新冠疫情和央行注入流动性成为关键推动力，局部地缘冲突亦助推了金价上涨。黄金始终是风险对冲的首选，而美联储的量化宽松政策和地缘政治因素则是推动金价上涨的主力。

截至 9 月 12 日星期四（北京时间），现货黄金上涨 1.84%，收于每盎司 2,558.07 美元，创下历史新高。现货白银上涨 4.19%，至每盎司 29.8792 美元；COMEX 黄金期货上涨 1.78%，收于每盎司 2,587.6 美元，同样创下新高（数据来源：前瞻研究院）。比特币像黄金一样是避险资产的说法似乎被推翻了，因为黄金飙升时比特币并未跟随，反而其走势更接近美股。

比特币的最大价值：抵御经济制裁和对法币信任缺失的工具

在经济全球化背景下，各国都希望将本国货币国际化，实现交易、储备和结算的全球使用。然而，这一目标受制于货币主权、资本流动性与固定汇率之间的「三难困境」。参考《货币战争》的观点，纸币本身并没有内在价值——它的价值完全来自国家信用的支撑。谁掌控了一个国家的货币发行，谁就可以绕过该国的法律框架。即便是强大的美元，长期维持其庞大的信用背书也面临困难。经济全球化本身包含了全球货币主导权与国家利益之间的矛盾。例如，萨尔瓦多推行「双法币」政策，推广全国范围内比特币的使用，削弱美元的影响力；而俄罗斯从 2024 年 9 月开始允许居民进行加密货币交易并将其用于贸易结算，以规避制裁。

比特币的困境：其价值源于对法币信任风险的对冲，但其上涨动力仍依赖于强国政策、垄断资本的接受以及宏观经济环境。

2、ETF 只是短期的止痛药，而非治本之策

1）加密货币的后 ETF 时代：对权力的抗争失败

来源：The Guardian-News

比特币诞生于经济危机的背景下，区块链的独特属性可以抵御主权货币的过度发行和货币政策干预。反权威、追求自由、去中心化曾是我们的信仰和口号。然而，行业内各种「玩家」心怀投机动机，一夜暴富的梦想似乎成为推动行业增长的主要动力。但最终，比特币 ETF 不过是一次性、不可避免的助推器。

我们曾经抵抗权威的信仰，如今却寄托于那个权威之上。在我们的加密乌托邦里，似乎只关心利润，不关心方向。市场不断为与 ETF 相关的利好消息喝彩，希望借此带来更多资金，作为退出的流动性。曾经抵抗权威的社区，现在逐渐将其劳动成果拱手让给了这个权威。

黑石、先锋和道富是统治世界的公司，而今天，黑石正逐步控制比特币。

谁是世界上最强大的公司？苹果、特斯拉、谷歌、亚马逊、微软？实际上，都不是。真正的答案是前面提到的全球资产管理巨头。黑石（Blackrock）自 2009 年至 2023 年，已连续 14 年保持全球最大资产管理公司的头衔。

后 ETF 时代的直接影响是价格将与传统金融市场更加趋同。只有拥有最多 Token 的人才会有最多的话语权，美国正逐渐在加密行业中取得意识形态的控制权。根据 2024 年 9 月 10 日 QCP Capital 的报告，宏观经济不确定性仍然主导着加密市场，比特币与 MSCI 全球股票指数的 30 天相关性达到了 0.6，创下近两年最高水平。

毫无疑问，加密货币最初是在中国萌芽，但如今的「大玩家」已经改变。更专业的竞争者正在赶来。未来不仅需要选择品牌 IP 和行业重点，还需要具备强大的交易和执行能力。马太效应将渗透到行业的每个角落，加密世界正在稳步向「华尔街级别」的交易复杂度演进。

2）「淘金热」隐喻

回顾一百多年前的加州淘金热，数十万人怀揣一夜暴富的梦想，从世界各地涌向加州。然而，大多数人空手而归，甚至有人丧命。相比之下，李维·斯特劳斯（Levi Strauss）走了一条不同的道路，他利用这场淘金热，销售大量库存的帆布，并将其制成耐用的工装裤，因其实用性在淘金者中广受欢迎。后来，他进一步改良了这款裤子，成为蓝色牛仔裤的创始人，打造了全球知名的 Levi’s 品牌。

有趣的是，比特币通过工作量证明（PoW）挖矿和以太坊通过权益证明（PoS）质押与此有惊人的相似之处。PoW 挖矿狂潮促使「淘金者」携带矿机，而 PoS 质押则让他们以资本为工具。然而，「李维·斯特劳斯」式的人物在这场淘金热中随处可见。矿工们追逐着一夜暴富的梦想，而「李维·斯特劳斯」式的人物则盯上了矿工的资金。全球 24/7 的加密市场为这些「淘金者」提供了无数的机会，但同时也使市场高度波动。高风险伴随着高回报，利润与风险不断考验着每个人的勇气和勤奋。

快速的节奏、不间断的交易以及高度波动的市场既是诱人的陷阱，也是无尽的交易机会，这正是加密货币的吸引力所在。强大的金融属性与低门槛结合，使得加密货币成为天然的优质「金矿」。当我们曾为 ETF 喝彩，期望它们带来更多外部资金时，现实是，ETF 正在为更多「李维·斯特劳斯」式的人物打开大门。

更多「李维·斯特劳斯」式人物将进入加密市场

ETF 的推出不仅会带来外部资金作为「退出流动性」，还将吸引风险对冲交易者。区块链迄今为止最大的创新在于将金融上链，建立了一个加密市场内的「自我维持的经济循环」，有效避免了强权和「旧资本」的直接干预。然而，后 ETF 时代的加密货币在某种程度上将全面的金融衍生工具交到了这些势力手中，进一步吸引了更多套利者和大资本，它们将挤压本已有限的市场利润空间。

3、一级市场难以突破

一级市场流动性差且完全稀释估值（FDV）高

近期，与以往相比，一级市场发行的 Token 普遍呈现出极高的完全稀释估值（FDV）和低流动性的特征。根据币安的报告《高估值与低流动性 Token 的观察与反思》中的数据显示，2024 年发行的 Token 市值（MC）与完全稀释估值的比率是近年来最低的。这表明大量 Token 未来尚未解锁，而到 2024 年前几个月，发行 Token 的完全稀释估值已接近 2023 年所有发行 Token 的总 FDV。

来源：@thedefivillain、CoinMarketCap 和币安研究院，2024 年 4 月 14 日发布的数据

在流动性匮乏的市场中，Token 将在 TGE（首次 Token 发行）后继续解锁，形成巨大的抛售压力。但 VC（风险投资）这一轮真的赚到钱了吗？不一定。大多数情况下，合规且受监管的项目募资要求 Token 在解锁和释放前至少经历一年的悬崖期。在高 FDV 和低流动性的情况下，项目可能会因 Token 解锁导致价格暴跌，尽管小型 VC 仍可能在二级市场或场外预售中抛售。

正如下图所示，这些 Token 的流通供应比例低于 20%，最低的甚至只有 6%，凸显了高 FDV 的严峻现实。

来源：CoinMarketCap 和币安研究院，2024 年 5 月 14 日发布的数据

4、小结

显然，资本驱动的动能目前效果不佳。除了上述因素，还有其他客观因素导致流动性低和 FDV 高的情况：

1）市场碎片化，竞争者过多：在上一周期，国内外资本联合起来炒作 DeFi 和 Layer-1 链。然而，在这一周期中，资金和参与者被分散在多个叙事中，西方和东方资本往往互不支持对方的项目。这导致买方不足以满足卖方的数量。

2）没有山寨币牛市，缺乏投机：基于 EVM 的链基础设施已经成熟，资金和项目都在朝着相同的方向努力。所谓的「以太坊杀手」并没有带来新的突破。此外，在没有山寨币牛市的市场中，当一个项目在某一领域取得成功时，模仿项目会迅速出现，自称为下一个被低估的机会。

3）简单问题复杂化，将复杂性转化为故事：伪创新到处存在，过度复杂化简单问题的现象比比皆是。重新包装旧概念往往只是为了向市场推销一个更大的梦想。

4）马太效应无处不在：加密行业已经发展了超过 16 年，顶端的垄断利益已经基本固化。无论是在技术、项目还是资本方面，强者愈强，弱者愈弱。那些能够存活至今的参与者进一步巩固了他们对叙事的控制。

5）可持续增长的挑战：缺乏创新和流动性是目前市场面临的最紧迫挑战。

原文标题：《如果我们意见不一样，那可能你是对的》

原文作者：何一，Binance 联合创始人

近期，Binance 在上线多个 Meme 币后，传出某 KOL 在上币前精准预测所有具体币种的聊天截图，再一次引起社区关于「Binance 老鼠仓」的热议。美 SEC 也提交了针对 Binance 的拟议修订投诉，重点关注 Binance 的代币上市流程，并指控 Binance 作为未注册证券提供者的行为。

对此，Binance 联合创始人何一发文回应，解释了其个人对本轮周期内加密领域「没那么好赚钱」以及「合规」两大主题的看法和独到观点，以及 Binance 上币的具体流程。以下为原文：

一、币圈是不要完？

最近很多行业内唱衰区块链的帖子都很火，很多行业外的人都在问我是不是区块链骗局结束了？圈内的在问是不是行业没搞头了？我们走到了周期的哪个阶段？对比好新闻，坏新闻更容易上头条，坏新闻也更容易获得更多的流量与关注，还有什么比币圈人唱衰币圈更值得嘲笑呢？这些行为与情绪不断传染，裹挟流量愈演愈烈，甚至一些有些 OG 退休也被放大为「币圈要完」的佐证，一些行业坚定的理想主义玩家也会和我聊天中透露出焦虑和迷茫。

其实焦虑的不只是币圈。我们生活在这个世界所以离不开环境、离不开水和空气，而投资市场是不是活跃则离不开经济周期，经济上行还是下行会决定大众的预算分配到哪里，作为一个普通人吃饱穿暖才会考虑投资，所以每次美联储的消息对币圈资深玩家来说就是市场走向的指挥棒，尤其是在币圈整体市场规模不断扩大，大型金融机构玩家的参与行业，区块链行业逐步趋于成熟，尤其在 BTC 和 ETH 的 ETF 获批后，作为投资品类中的一个「可配置资产」，币市和股市已经成为一体两面。

事后诸葛亮一下：过去十年，币圈发生了什么变化？我曾经把币圈比作狂野西部，那么早期涌入这个行业的人就是早期的西部掘金者，在经济上行周期里，一点点的资金溢出到币圈，也可以让币圈有几何倍的增长，而区块链行业野蛮生长的行业早期，只要敢梭哈，百倍千倍币也并不鲜见，这是早期利基市场及宏观经济的双重加持，在这样的环境里，今天这把梭哈错了，明天梭对一次就回来了。但随着时间的推移，经济进入另外一个循环，全世界消费降级，更多的玩家加入掘金队伍，挥着铲子的掘金玩家不断升级装备，而传统市场一级二级的专业玩家越来越多，每一个人都都会觉得「币圈不如之前好赚钱了」。

从比特币一遍又一遍被无数的人称为「旁氏骗局」，在无数的主流媒体口诛笔伐中走到比特币、以太坊的 ETF 获批，当然是了不起的胜利，同时我们可以看到传统金融在加密币的关联产品交易规模在稳定扩大，比如：CME 和 ETF 的交易量。是的，大的来了，但来的方式跟大家想象中资本无脑接盘的方式不一样。就像互联网改变出版业，改变电视行业一样，不是一夜之间，而是润物细无声，带来的不只是比特币的上涨。

二、Binance 躺平了吗？

我们是风口的猪，踩中时代的脉搏，和用户站在一起走到今天的 Binance。我们希望区块链行业不是小众玩家的游乐场，我们希望未来 Binance 能服务十亿用户，我们希望能成为未来的基础设施，并且我们一直在为这个目标努力。当我们想要满足大部分人需求的时候，意味着我们需要和现实世界和解，需要合规、需要反洗钱，需要遵循传统金融行业已有的规则，你看历史总是在重复，互联网早期出现了无数的技术创新，而拐点是服务大部分人的公司成为今天的互联网巨头，而互联网的绝对自由主义的走向暗网。

我们没有办法预测未来，所以只能以史为鉴，产品需要能服务大多数人才有可能成为未来世界的金融基建，Binance 的产品起于交易，而不止于交易，你会看到 Earn、广场、pay、Web3 钱包的出现。我们希望去尝试，去摸索怎么样可以跨越鸿沟，真正让区块链技术大众化，让普通人可以用区块链，而不仅仅是炒区块链，他们可以不知道什么是区块链技术，但受益于区块链，就像你的奶奶不懂互联网技术，但可以享受手机带来的便利。泡沫会破，而那些真正解决用户需求的产品会改变世界，会创造历史。

三、你的币上 Binance 了吗？

社区这几天对 Binance 上币的讨论很激烈，我们很认真看了大家的意见，无论过去认为 Binance 上 VC 投资的币是背弃社区，还是觉得 Binance 上 MEME 币是降低了上币标准，或者评判 Binance 上 TG 游戏项目都是胡来，批判都是工作室玩家，包括老鼠仓的传闻也有介入调查，我们都有关注，并且不断在反思，「爱之深、责之切」，不在乎的人不会在你身上花时间。Binance 靠用户走到今天，每一个用户的意见都会重视，我试着解释一下人人喊打的上币基本框架和流程：

Binance 上币由商务、研究组、委员会、合规审核四个环节构成。我大致总结一下，历届委员会留存的审美偏好，大致可以分为：

1）上用户需要的项目，有用户、有流量的项目，在过去的两个周期，我们上币有很多的错过，早期我们确实对 MEMEcoin 不够重视，所以在 Shib、PEOPLE、PEPE，甚至最近的这些 MEME 项目上，都比较后知后觉涨很高了才上，以致于脸都被打肿了，这里的经验和教训是 Binance 作为交易平台，不能自己觉得好，要用户觉得好。

在大小 neiro 之争上，也是因为社区的批评，我们更多在反思什么是好的 MEME，如果 MEME 社区的本质是另外一场「反华尔街运动」，那代币高度集中，价格已经被 Pump 吹起来的，泡沫不知道什么时候破的 MEME 还是 MEME 吗？还是穿着 MEME 外衣的旁氏？所以上了几个相对代币分散的项目，且市值不高的 MEME 项目，初期筛选的项目十多个，很多都倒在了合规审核和代币集中程度上。

2）上活得久的项目；在上两个周期开始，一些传统 VC 开始大举进军币圈，频繁出手且大方慷慨，随后大家发现行业里稍微有点样子的项目都水涨船高，项目方在 VC 端拿到数亿甚至数十亿美金的估值后，手里有大笔的钱可以试错、调整方向，Matic 那种低估值卖币的基建项目盛况一去不复返，手里有大笔现金，谁愿意自降身价数十亿美金的估值以千万美金卖自己的币？决定他们代币价格的不是 Binance，是代币模型、流通量、买盘、卖盘，这些顶级团队的高估值项目身边自有大批的 MM 愿意为他们出谋划策来维持高市值，也自有大批交易平台趋之若鹜，尤其是 AMM 带来 DEX 崛起，没有交易平台也不是不行。但不可否认，在其他项目起起落落时，他们活得久，且有更多机会。

很多人会说，这说明 Binance 在失去话语权，是的，当然没有绝对的话语权，这恰恰是行业去中心化的特点，是金融专业玩家和 DEFI 崛起共同作用的结果，而这两者都是把行业带入下一个台阶的关键，如果没有资本的介入，加密货币怎么会成为美国大选的热门话题，去中心化，没有绝对的权威，这不正是这个行业的魅力所在吗？

3）上有商业逻辑扎实的项目，在过去的十年，经常听到一个言论：「币圈项目不需要商业模型，一有商业模型估值就可计算了」。但我认为无论 Web2 还是 Web3，创业的本质是创造这个世界需要的东西，自然有人会为他付费，无论客户是 B 端，还是 C 端，融资的方式会变，但创业的本质不会变。从 2017 年 ETH 的 ICO 热潮开始，我一直在传达一个理念：发币是发债，是用长期信誉做担保，获得你的启动基金，比起找 VC 融资更容易，流动性更强，但责任也更大，如果发完币直接抛售退休，那么一个人的信誉破产才是真正的破产。

因为我们喜欢那些有扎实的商业模型，有收入的项目，我们希望有这个团队靠谱，他们有创业的潜力，能承担起责任，我们还希望你估值不要太高，能照顾社区共同成长，我们希望你能赋能代币，因为如果你和用户站在一起，你的用户就会和你站在一起，如果哪个项目符合这些标准欢迎联系我们，或者在这个帖子下留言。

在上币流程和内幕交易的防范上，Binance 作为一个系统，我们考虑了所有的环节隔离信息，就像外界说的 Binance 上币团队血洗了好几轮，目前 Binance 做上币研究的人并不谈商务，谈商务条款并不知道什么项目进入观察池，每个人都只知道自己负责的项目进展，哪怕过了 IC 投票，这些项目也受合规审核限制，随时可能取消。

从合规的角度，目前当前 Binance 上币流程受 monitor 监控，发现老鼠仓会报告给美国司法部和 Fincen 派驻的监察员，而参与内幕交易的员工会被追究刑事责任。

我们可以建立规则来约束人，但也不排除有现在的制度或者系统还有信息盲区，因此我们发布高额悬赏：欢迎所有知道任何涉及上币及其他贪腐行为的举报，或其他任何我们盲区的「上币观测指标」，如核实 Binance 团队核实，我们将在保密你的身份同时，为您提供奖励 1 万美金～5 百万美金的安全漏洞奖金。

四、如果我们意见不一样，那可能你是对的

过去的几个月，我很少发社交媒体信息，读书越多越觉得自己比较无知，对世界越发充满敬畏之心。我们都只是时代洪流的一粒沙，各种因缘巧合被卷到浪头，今天我所获得的一切，都是时代的产物，是全球化带来的经济高速发展，是在互联网崛起的信息扁平，是区块链行业从无到有的机遇，并不是因为我自己多天赋异禀，不过是行业早期「时无英雄使竖子成名。」这意味着：「我不一定是对的」，因为按照前面说的上币的逻辑，比特币今天诞生，也不一定能通过 IC，我不经意的一句话，不完整、不准确的表达可能会对社区带来不必要的误解与过度解读，所以越来越缺乏表达欲，偶尔看到一些误解，还是会试着解释，处处越描越黑。

每个人能看到的世界并不相通，我们可能是不同平行时空的交集，如果我的话对你有一点触动，能让投资者 DYOR，能让创业者愿意沉下来往前走，那我深感荣幸，每个人都只能看到自己的未来，你相信什么，就会构建什么，我们会去持续探索未来，就像刚刚进入这个行业的第一天一样，感谢你的同行。

原文作者：Frank，PANews

在区块链领域中，MEV（最大可提取价值）一直是一个复杂且不可忽视的问题，它指的是矿工或验证者通过操控区块中交易的排序、插入或删除交易，从中提取额外利润的现象，常见的 MEV 手法包括三明治攻击、抢跑和清算套利等。

MEV 在不同公链上表现各异，从以太坊上常见的套利交易，到 Solana 上严重的三明治攻击，再到比特币、BSC、波场等公链中逐渐显现的 MEV 潜力。本文将盘点各大公链的 MEV 现象，分析其不同的实现路径以及对用户和网络的潜在影响。

以太坊：三明治攻击已衰退，主要以套利为主

作为交易量最大的公链，以太坊上一直是 MEV 现象最集中的公链。尤其是在在 DeFi 和 NFT 交易活跃的时期。2023 年，以太坊基金会卖出 ETH 时遭受 MEV Bot 三明治攻击，损失 9101 美元，该 MEVBot 获利约 4, 060 美元。

对普通用户而言，MEV 多数情况下带来的是负面影响，尤其是当三明治攻击、抢跑交易等行为泛滥的时候。但就矿工或验证者而言，MEV 是一份不可忽视的额外收入，尤其是在区块奖励下降的时期。MEV 收入能够补充矿工和验证者的收益水平，对于维护整个区块链网络的稳定性和去中心化具有一定的积极意义。

MEV 的分类中，除了三明治攻击、抢跑交易这种直接危害用户利益的交易之外，清算套利等行为对保持市场流动性而言，多数情况下并不算有害交易行为。因此，如何减少有害的三明治攻击等行为，保留清算、套利等 MEV，则成为了保持 MEV 均衡的难题。

为了解决 MEV 带来的公平性问题的同时平衡验证者的收益， Flashbots 推出了 MEV-Boost 和 Flashbots Protect 协议。MEV-Boost 是一种中继系统，它允许验证者通过中继节点从外部区块构建者获取优化过的区块，这些区块通过复杂的 MEV 提取策略最大化了交易排序的收益。MEV-Boost 引入了透明的区块构建流程，避免了传统的抢跑和三明治攻击等恶意 MEV 手段。

Flashbots Protect 主要是为普通用户设计的，目的是保护用户的交易不受抢跑（Front-running）和三明治攻击（Sandwich Attacks）等 MEV 攻击的影响。用户通过 Flashbots Protect 可以提交私有交易，这些交易不会公开广播到以太坊的公共 mempool 中，而是通过私有通道直接发送给支持 Flashbots 的矿工或验证者。

一直以来，以太坊上通过 MEV-Boost 或 Flashbots Protect 等协议进行传输的隐私订单比例约为 30% 左右，而仍通过公共 Mempool 传输的订单比例仍高达 70% 左右。这样意味着大量的用户并不喜欢于采用 Flashbots Protect 发起交易。不过，以太坊 DEX 上约有 70% 的交易则是通过 Flashbots Protect 发起的隐私订单。当前，以太坊上 MEV 的收入比例约为 26% ，这一占比说明验证者的主要收益来源主要还是区块奖励，而并不仅依赖 MEV 收益。

目前，以太坊注册 MEV-Boost 的验证者数量达到 147 万，占比超过 81% 。9 月 5 日数据显示，过去 14 天通过 MEV-Boost 协议产生的区块比例达到 89% 。不过，这不意味着 89% 的以太坊订单都是通过隐私池传输的 MEV 订单。

当前，三明治攻击在以太坊上似乎已得到了较大的缓解。据 Eigenphi 数据显示，过去 30 天三明治攻击的额总体收入为 74 万美元，同期的套利收入则高达 172 万美元。

Solana：MEV 问题加剧，三明治攻击威胁用户交易安全

Solana 上的 MEV 问题在这一轮牛市日益严重，据 Blockworks Research 调查显示， 2024 年 4 月，Solana 上的 MEV 收入已经超过了以太坊。在 2023 年 11 月之前，Solana 上的 MEV 收入几乎可以忽略不记。

相较以太坊，Solana 上 MEV 被社区讨论更多的原因是，其三明治攻击已经严重的影响着普通用户的交易。此前，PANews 曾就这一话题进行过深入研究，其中地址开头为 arsc 的三明治攻击机器人在 2 个月内攫取 3000 万美元，相比之下 Uniswap 近一个月的收入也仅为 3100 万美元。（相关阅读：）

关于 Solana 上的 MEV，则不得不提到 Jito Labs，Jito Labs 在 Solana 上开发的 Jito-Solana 可以视作 Solana 版本的 MEV-Boost，虽然两者的实现路径不同，但总体的思路类似，都是为了帮助验证者最大化 MEV 的收益。Jito 推出了一个区块空间拍卖机制，允许交易发起者单独支付一笔小费给验证者以保障捆绑的交易包被优先执行。此外， 3 月份 Jito 宣布暂时关闭其运行的 mempool 以减少三明治攻击，因为这个内存池可以被用于三明治攻击者监听用户发起的交易内容，但 MEV 机器人仍可以通过运行一个 RPC 节点来监听交易。

因此，Jito 关闭 mempool 并未使得三明治攻击在 Solana 上消亡，只是门槛变得更高了。而专门通过三明治攻击获取收益的团队也在社区的讨伐下变得更加狡猾。

据 PANews 观察，此前臭名昭著的 arsc 机器人并未停止，而是通过换皮的方式继续进行三明治攻击，并且现在的攻击规模比此前更大，甚至几乎垄断了 Solana 上的三明治攻击。sandwiched 是 Ghost 团队专门开发的监控 Solana 三明治攻击的平台，PANews 仔细观察发现，目前在 Solana 上活跃的三明治攻击程序的实控地址都是 arsc。简单解释来说，arsc 将此前用于三明治攻击的逻辑编写为多个智能合约，每个合约上会部署数百个地址执行合约进行攻击。这样如果只是跟踪地址则无法看出其中的关联度。据粗略观察来看，平均每个智能合约下的地址约为数百个到一千左右，因此，arsc 用于三明治攻击的地址可能有上万个。

近一年来，Jito 上获得的 Tips 收入（MEV 小费）已经超过 153 万枚 SOL（价值约 1.98 亿美元），同期的以太坊 MEV 收入约为 6 亿美元。

BSC：引入类似 Flashbots 的 MEV 解决方案，套利为主

BSC 和以太坊在 MEV 提取机制上有很多相似之处，BSC 同样引入了类似 Flashbots 的 MEV 解决方案。在 BSC 上，采用的是 bloXroute 的 MEV Relay。该方案通过私有交易包（Bundles）来保护用户交易不被公开 mempool 中的 MEV 机器人盯上，从而减少用户的损失。

不过，从数据上来看，BSC 上的 MEV 总体利润要远远高于以太坊，据 Eigenphi 显示，BSC 链近 30 天的 MEV 总收入约为 1.33 亿美元，其中套利收入约为 1.3 亿美元，三明治攻击收入仅为 280 万美元。其中， 8 月 22 日数据显示当天套利收入达到 3000 万美元，这一数据显得有些异常。整个 BSC 链 8 月份的总交易量才为 200 亿美元，MEV 收入的数据为何能达到这么高的数值确实值得怀疑。

以太坊L2：MEV 还未形成规模化，清算收益为主

关于以太坊 Layer 2 上 MEV 的具体情况目前的数据平台几乎没有，根据 Arthur Bagourd 和 Luca Georges Francois 的论文研究显示，截至 2023 年 6 月，以太坊L2上的 MEV 收入（Polygon、Arbitrum、Optimism）约为 2.13 亿美元。其中，Polygon 的贡献占比最高，约为 2.13 亿美元，主要源于少数几笔大额交易增加了整体利润。Arbitrum MEV 提取总利润约为 25 万美元，Optimism 的该数据约为 25 万美元。总体来看，剔除极端数据之外，以太坊L2上的 MEV 还未能形成一个大规模的稳定收入，这主要也是因为以太坊L2的交易量变化较大。此外，以太坊L2的 MEV 收入主要来自于清算收益而非三明治攻击。近期，Arbitrum 通过了名为 Timeboost 的交易排序机制，一种类似于 MEV-Boost 的中继系统。

波场：DPoS 机制下的 MEV 机会有限

作为交易量最大的公链之一，波场近期由于 MEME 币的热潮也迎来更大的交易量。不过，不少用户提出在波场上存在大量的机器人攻击。随后，波场创始人孙宇晨表示，波场并不存在 MEV 机制，目前发生的机器人攻击为概率攻击。

波场采用的共识机制为 DPOS（Delegated Proof of Stake），该机制下，通常不存在与传统 PoW 和 PoS 类似的公开 mempool（内存池）。在 DPoS 系统中，交易并不是首先广播到公开的网络节点供矿工或验证者挑选。相反，交易由用户提交到超级代表（Super Representatives, SRs）或受托人节点，这些节点有权负责生成区块和确认交易。除非这些超级代表主动参与到 MEV 交易当中，否则一般情况下 MEV 发生的概率较低。

比特币：MEV 逐步显现，主要依赖铭文和矿工行为

由于比特币的设计与以太坊不同，采用的是简单的 UTXO 模型，每笔交易主要是发送方和接收方的比特币转移，因此交易排序不会引发像以太坊那样复杂的套利或清算机会。此外，比特币网络上也没有复杂的智能合约，也就意味着矿工无法像在以太坊上那样利用套利或清算提取 MEV。

不过，随着铭文、符文、Layer 2 等比特币生态的出现，比特币上也正在出现 MEV 的潜力。当然，对矿工而言，更多的 MEV 机会将弥补挖矿奖励的减少。不过随着比特币协议的演变，MEV 也开始成为比特币生态中需要应对的挑战。不过，由于比特币生态的 MEV 行为还未能形成规模化，标准化的模式，暂时还未能看到相关的数据。

总体来看，MEV 在各大公链上的表现形式各异，从以太坊的成熟套利机制到 Solana 上猖獗的三明治攻击，每个生态都面临着独特的挑战和机遇。随着 DeFi、NFT 和智能合约技术的不断演变，MEV 现象将继续发展，不同公链将不断探索平衡 MEV 收益和用户体验的解决方案。未来，如何有效管理 MEV，将成为公链维护去中心化和网络公平性的重要课题。

原文作者：

原文编译：深潮 TechFlow

区块链预言机：用于公共数据的区块链 API

zkTLS：用于任何数据的区块链 API

零知识传输层服务 (zkTLS) 可能是封闭企业巨头网络的致命打击。新兴网络现在通过利用 zkTLS 拥有与 Facebook 和 Amazon 等巨头竞争的能力。

zkTLS 允许用户无权限地迁移其在互联网上的任何身份信息，为新网络提供了一种强大的方式来利用现有网络。它使用户能够在不同平台之间自由切换，而无需从头开始。最重要的是，它在不妥协数据隐私和安全性的情况下实现了这一目标。

我们看到加密应用以创造性的方式利用 zkTLS。

 允许用户在链上验证他们的传统信用评分。 允许 Uber 司机将他们的评分转移到 。它还使司机和餐厅能够将他们的评论从 DoorDash 迁移到 。

zkTLS 的工作原理如下：

传输层安全协议 (TLS) 保护了超过 95% 的互联网连接。它代表了大多数 URL 中“https”中的“s”。TLS 连接确保：

服务器（如您的银行）与客户端（如您的手机）之间的交互是可信的。

• 数据是机密的。

• 数据完整性强。

zkTLS 引入了一个第三方验证者，以在不妥协安全性的情况下验证客户端与服务器之间的通信安全性。实现验证的方式有两种主要方法：

基于代理的：一个代理服务器作为中介，监测加密通信并部分解密以验证客户端的凭证。

基于多方计算 (MPC) 的：客户端和验证者与服务器交互，使验证者能够证明消息的真实性，而服务器对验证者的存在毫不知情。

为了保持隐私，客户端使用零知识证明来证明数据的特定事实，而不透露实际信息。

例如，证明可以证明他们的银行余额在特定日期超过 $ 1000 ，而不是具体金额。或者，我可以证明我的钱包属于一名经过验证的印度公民，而不透露其他细节，例如我的姓名或出生日期。

这些证明可以被记录在区块链上，在此它们永久存在，供其他应用程序进行访问和验证。

控制用户的数据使互联网巨头掌握权力，这使他们能够创建基于个性化体验的网络，将用户锁定在其中。zkTLS 打破了今天困住数十亿人的墙壁，创造一个更加开放、权力更为分散的未来。

9月18日消息，BitGo计划明年推出美元稳定币USDS，将向该网络提供流动性的机构提供奖励。USDS将与市场上的其他稳定币一样，由短期国库券、隔夜回购和现金支持。这将是BitGo第一个公开参与的稳定币。 BitGo首席执行官Mike Belshe在接受采访时表示：“推出USDS的主要原因是，虽然现有的稳定币有很好的功能，但我们看到了一个机会，可以创建一个更加开放和公平的系统，促进创新，最重要的是，奖励那些为网络做贡献的人，稳定币的真正价值来自于其使用者、他们提供的流动性以及交换的接入点。”

我平时的一个主要学习方式（以及爱好）是读财报。

上市公司每个季度的财报披露，包括公告、新闻稿和分析师电话会议纪要，向我们提供了大量的财务信息和业务信息，是一个不容忽视的知识宝库。最近两年，因为港股和中概股实在没法看，我的大部分时间花在读美股科技股财报上——包括微软、苹果、英伟达等市值最大的公司，也包括IBM这样在某些垂类具备巨大影响力的公司。

在我读中学的时候（也就是第一次纳斯达克泡沫破裂前后），IBM是与微软并列的科技巨头之一，虽然其市值已经低于后者，但仍处于一个重量级。此后二十年，IBM经过了多次业务重组，确立了以企业级软件为核心的商业模式，同时也退出了“科技巨头”的行列，与微软等一线科技公司的差距越拉越大。此时此刻（2024年9月11日）：

IBM的市值只有微软的1/16，更准确的说是6.14%；上个季度IBM的营业收入只有微软的1/4，净利润只有微软的1/12；Non-GAAP净利润也只有微软的1/10；

在规模远远小于微软的情况下，上个季度IBM的营业收入同比增速仅有2%，而微软为15%；IBM的净利润增速倒是略快于微软(14% vs. 10%）。

有必要指出，上述对比不完全公平，因为2021年IBM刚刚完成了对IT基础设施运维业务的拆分，后者变成了一家名为Kyndryl（勤达睿）的独立上市公司。然而，就算把Kyndryl加进来，IBM的营业收入也仅能达到微软的30%。何况Kyndryl被拆分的原因就是其利润过于微薄，不太受资本市场欢迎，目前其市值仅有约50亿美元（相当于1/600个微软）。

在这个生成式AI驱动的时代，微软的战略地位远比IBM更好：前者是OpenAI最大的外部投资者，旗下的Azure云是AI训练最常用的云，而且已经在Office, Teams, Bing等软件和服务当中全面融入了GPT；后者则沦为一个不太重要的角色，以IBM Watson为代表的昔日荣光早已褪色，现在的IBM只能勉强排进AI技术的第二集团。在可见的未来，微软和IBM的差距继续拉大的可能性，显然远远高于拉近的可能性。

01

那么问题来了：IBM是怎么沦落到这个地步的？

要知道，整整十二年前，也就是2012年9月11日，微软和IBM的差距还几乎可以忽略不计：

在那一天，IBM的市值为2334亿美元，微软的市值为2568亿美元，两者完全就是一个量级的公司。

在那个季度（即2012年7-9月），IBM的营业收入为247亿美元，微软为160亿美元；IBM的净利润为38亿美元，微软为45亿美元；两者仍然是一个量级的公司。

此后十二年当中，微软的市值增长了近12倍，而IBM的市值（已经考虑到拆分因素）原地踏步；两者市值被拉开的差距，几乎与净利润被拉开的差距相同，说明这一变化是基本面驱动的，而非市场一时头脑发热。

耐人寻味的是，这十二年当中，两家公司的管理层都是相对稳定的：从2012年至2020年，IBM由罗睿兰(Ginni Rometty)担任CEO，直至2021年由阿温德·克里希纳(Arvind Krishna)取而代之；而从2014年至今，微软一直由萨特亚·纳德拉(Satya Nadella)担任CEO。所以这个问题很大程度上可以简化为：罗睿兰主政期间的IBM，与纳德拉主政期间的微软相比，犯下了什么错误？或者说，未能做出什么正确的事情？

原因肯定很多。我既没有担任过跨国公司CEO，也没有从事过技术工作，所以只能从旁观者的视角，大致说一下自己的看法。从事后诸葛亮的角度看，IBM至少在以下三个重大方向上犯了错误，其重要程度依次递减：

• 没有即时下注云计算尤其是公有云业务，从而未能适应IT服务“云端化”的趋势；
• 没有追上AI技术向深度学习转变的浪潮，从而使自己过去几十年的AI技术积累迅速过时；
• 没有押注于任何消费端(To C)业务，从而失去了更多可能性（虽然押注了也未必有用）。

先说第一条。过去二十年，全球IT服务最重要的趋势就是云计算：从以前的企业自建IT系统，逐渐转变为对外采购公有云平台的服务，由此实现IT基础设施乃至软件服务的全面“云端化”（也就是“外包化”）。第一个吃螃蟹的是亚马逊，AWS已经成长为其最赚钱的业务（远比主营的电商业务更赚钱）；其次就是微软。早在接任微软CEO之前，纳德拉就是微软向云计算转型的重要人物，一手促进了微软数据库、Windows服务器和开发工具业务与Azure云平台的融合。在接任CEO之后，纳德拉坚决地、毫不犹豫地对Azure加大投入，终于使得后者成为了微软的收入增长引擎以及最大的单一收入部门。

事实上，从技术和产品的视角看，云计算与微软原有业务的相关性有限：微软在传统PC和服务器软件上的优势，并不能直接转化为云计算服务上的优势，前者的“云端化”是一个漫长而痛苦的过程。所谓“微软传统业务与云计算业务的协同性”，主要是指销售端的协同性——微软的销售体系（包括直销人员和经销商）覆盖了大批企业，可以向这些企业推荐Azure云服务；微软的老客户采购Azure也可以拿到一定的折扣。这种基于销售端的“优势”，IBM同样具备，甚至Oracle也具备，只是其销售覆盖面有所不同而已。

简而言之：微软在旧时代的技术积累，并不能保证它的Azure在新时代能追上如日中天的亚马逊AWS。AWS的前身早在2002年就成立了，2006年就开始对外全面提供服务；Azure的前身则在2008年才成立，2010年才开始对外提供服务。对于技术进步日新月异的云计算行业来说，4-6年的差距是非常巨大的，必须加倍努力才有可能扳回来。纳德拉执掌微软云业务之时，其实已经是向云计算全面转型的最后时间窗口了；如果再晚两年，Azure恐怕就要落后于更后起的谷歌云了！纳德拉的”all-in Azure”决策的战略意义之大，怎么估计都不过分！

而IBM在云计算领域的落后，几乎完全可以归结为“动手太晚”。2010年，IBM才开始探索云计算业务；2013年，才通过收购SoftLayer，建立了一个真正意义上的云服务部门。然而，直到2017年，IBM才确立了以“混合云”（Hybrid Cloud, 可以视为公有云和私有云的结合体）为主的云服务战略，并且在2018年通过收购Red Hat强化了这个战略。彼时彼刻，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP三强鼎立的形势已经形成，留给IBM的市场空间已经非常狭小，主要局限于那些偏好混合云的大型企业客户。

搞笑的是，按照IBM官方的说法，罗睿兰担任CEO期间最大的功绩是“确立了IBM的混合云战略”——这话当然不错，只可惜这个战略本应在2012-2013年就确立，而不是等到2017-2018年！“迟到的正义为非正义”，同理，迟到的正确决策只能沦为平庸的决策。况且混合云并非什么IBM独家技术，亚马逊、微软、谷歌乃至Oracle都可以做；哪怕退回这个狭窄的垂类市场，IBM的地位仍然不够稳固。

继续说第二条。IBM曾经在AI技术领域维持了长达五十年的领先地位，70后至80后的朋友应该都对1996年“深蓝”击败卡斯帕罗夫之战记忆犹新；美国人可能还对IBM Watson于2011年在《危机边缘》(Jeopardy!)知识竞赛当中击败人类选手留下了深刻印象。罗睿兰担任CEO期间的一个重要战略，就是通过Watson解决方案，把IBM的AI技术进行商业变现，其首选对象是医疗行业。

事实证明，欧美医疗行业过于复杂，涉及的监管和伦理问题太多，至少在当时并不十分适合由AI去改造，所以Watson的商业表现高开低走。但是更重要的是，2012-2013年（也就是Watson开始大规模商用的时间节点）发生了一场AI技术革命：基于神经网络的深度学习技术不仅取代了传统的知识图谱（符号主义），也取代了统计学习等传统机器学习技术，成为最高效、应用范围最广泛的AI基础技术。此后短短十年间，深度学习彻底改造了互联网内容分发和广告推送体系，开启了自动驾驶和大语言模型(LLM)等新兴产业，在学术界也成为了绝对的主流。

作为老牌AI技术霸主，IBM未能跟上时代；至于原因究竟是管理层决策失误、投入资源不够还是执行效率低下，已经不重要了。重要的是，当谷歌以一年10家的速度收购基于深度学习的AI创业公司、以天价延揽包括伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)、吴恩达在内的顶尖AI科学家时，IBM的动作几乎可以忽略不计。结果就是，在短短2-3年之内，谷歌夺走了AI技术霸主的地位，并且迅速将AI应用于搜索引擎、翻译等服务上，从而让“技术-应用-商业化”的飞轮转动了起来。可怜的IBM则直到2021年才承认Watson的失败，当时它的AI基础研发实力不但早已被谷歌甩出了好几个身位，而且已经落后于亚马逊、Meta。

严格地说，微软在这一局里也是后来者，深度学习技术从来不是它的强项。但是微软做出了一个相当正确的决定，就是在2019年投资OpenAI，并且将后者的服务融入Azure云平台。ChatGPT横空出世之后，所有人都不得不承认，这是微软历史上最重要、最成功的一次战略投资。与GPT的深度合作不仅拉动了微软Office, Teams等软件服务的销量，更重要的是确立了Azure的“AI服务第一云平台”的地位——从2023年开始，AI需求每个季度都能至少把Azure的收入增速拉高5个百分点。现在轮到亚马逊感受到危机、急忙寻找各种应对手段了！

当然，微软并没有把希望全部寄托在对外投资上，它对于生成式AI的内部研发一直在进行中。例如，它曾与英伟达共同开发了万亿参数规模的Megatron大模型，而且至今仍在开发和迭代大模型。最近五年，由于Azure逐渐释放出巨大的盈利能力和现金流，微软得以向生成式AI等基础研发方向分配更丰厚的资源，实现成熟业务对新兴业务的“供养”；而IBM或Oracle则没有这么多资源可供挥霍。成功能够带来成功，就像钱能生钱，关键在于资源分配的方法得当。

最后说第三条。自从2005年向联想出售PC业务之后，IBM几乎就没有像样的消费端业务了。此后近二十年时间里，IBM对消费端业务没有展现过任何兴趣，不管是消费互联网、消费硬件还是内容服务。公允地说，这不能算一个真正的“错误”，因为IBM确实不具备消费端业务的基因，就算过去十多年里它押注了什么消费业务，我们也很难预测它取得多大的战果。

问题在于，同一时期的微软也不具备太多的消费端业务基因，但它还是屡败屡战、愈战愈勇，顽强地坚持了下来。对游戏业务的投入，贯穿了比尔·盖茨、史蒂夫·巴尔默和萨特亚·纳德拉三位CEO的任期；对智能硬件的投入，虽然在智能手机领域输的一塌糊涂，但是在平板电脑取得了一定的战果，维持了微软的战略性存在；对消费互联网的投入，主要是Bing搜索引擎和LinkedIn，总体看来是成功的，尤其是在与生成式AI融合之后，其战略价值正在上升。附带说一句，Bing的启动和LinkedIn的收购，都发生于纳德拉的CEO任期内。

我们不难发现，巴尔默担任CEO期间，微软确实不擅长消费端业务，朝令夕改、毫无头绪，收购过来的优质业务往往也灰头土脸收场。可是在纳德拉接手之后，微软的消费端业务更成熟了，其表现至少可以称之为中规中矩。从财务角度看，时至今日，微软的全部消费端业务均实现了盈亏平衡，就连历史上的烧钱大户游戏业务也是如此（这得益于对Xbox硬件平台定位的转变）。从资本市场的角度看，它们不再是拖后腿的业务，对微软市值的正面贡献越来越明显了。

纳德拉对于消费端业务的态度，集中体现在2022年初他对收购动视暴雪决策的解释当中：对于游戏这样一个拥有超过30亿用户的大型消费业务，微软不能缺席。同理可以推断出，在纳德拉看来，微软若想保持科技巨头的地位，就不能龟缩在企业级业务的“舒适圈”里，必须打出去。这一方面是为了建立与消费者的直接联系、培养用户心智，另一方面是为了形成业务协同效应——例如AI与Bing的协同效应，以及Azure与云游戏的协同效应。反观IBM，过去二十年的历任CEO，没有一个做出过类似的判断；他们无一例外地认为，IBM可以通过仅仅做企业级业务，甚至仅仅做利润丰厚的大企业业务，就维持科技巨头的地位。历史证明他们错了。

不过，既然IBM已经在云计算、AI两个战略方向上犯下了更不可饶恕的错误，对消费端业务毫无押注的错误就没那么重要了，甚至可以忽略不计。讽刺的是，IBM历史上最高光的时刻，恰恰是它在消费端最强大的时刻——从1980年代直至1990年代初，IBM PC引领了第一波信息技术革命走进千家万户，直到康柏、惠普、戴尔等生机勃勃的新厂商后来居上。在消费端电脑市场，苹果曾经是IBM的手下败将，可是在短短十几年内它就重新站了起来，成为了一家完全立足于消费端市场的科技巨头。世事万变，但是事在人为，“基因”也好、“历史积累”也好，归根结底是依靠人去执行的。

02

因此，我们更能理解，在美式上市公司中，CEO为什么总能拿到极端丰厚的薪酬了：

根据彭博新闻的统计，2022年美国上市公司CEO的平均薪酬是员工平均水平的400倍！像埃隆·马斯克这样的明星CEO，每年能够拿走价值几十亿美元的薪酬包。纳德拉2023年的薪酬包为4850万美元；而在他就任CEO之前的2013年，作为微软高级副总裁、云计算业务的负责人，他的薪酬包仅为760万美元。

哪怕考虑到最近十年的通货膨胀因素，差距也是十分巨大的！

这种情况合理吗？考虑到CEO至关重要的地位，显然是合理的。在纳德拉担任微软CEO的十年之内，微软的股价上涨了10倍；而在此前巴尔默的任期内则基本是零增长。如果罗睿兰在担任IBM CEO期间能够在云计算和AI两大战略性问题上面至少做出一个正确决策，并执行下去，那么IBM现在可能还屹立于科技巨头之林，其市值可能是万亿美元而不是1850亿美元。美式公司治理结构赋予了CEO几乎无限的业务决策权，所以CEO应该为一切错误承担责任，也应该为一切成就获得奖励。所谓“权力与义务的统一”，就是这样的。

由此可以进一步推断出：在采用美式公司治理结构的中国公司，主要是互联网中概公司当中，CEO的权力和责任就更大了。他们不但享有美式公司所赋予的制度性权力，还拥有中式人情社会所特有的非制度性权力，从而可以更高效、更彻底地将自身意志贯彻下去。当他们做出正确或错误选择时，对公司的影响就更大了。所以说，互联网大厂的成败至少有一半可以归结为一号位的问题，这个说法或许有些偏激，但还是有道理的。

就上面这个问题，我还想展开说更多，但那应该是另一篇文章的主题。

原文作者：

原文编译：zhouzhou，BlockBeats

编者按：空投曾是推动加密项目发展的重要工具，但随着时间推移，它们逐渐暴露出短期投机的弊端，难以维持用户和开发者的长期忠诚度。许多项目依赖空投和资助计划，吸引的却是迅速流失的「热钱」。未来，区块链项目应聚焦于构建长期、价值驱动的模式，激励用户和开发者持续参与和贡献，以实现更稳定的生态系统发展。

我们是时候应该专注于构建能够确保用户和开发者忠诚度的长期、价值驱动的模式了。

经过十多年的加密货币初创企业运营，我准备宣布一个范例式的转变：空投已经走到尽头，开发者奖励计划也很可能面临同样的命运。

因此，区块链项目必须转变思路，不再依赖短期的激励措施，而是应着眼于构建长期、以价值为导向的模式，从而确保用户和开发者的忠诚度。如果不采取这样的转变，整个行业将面临发展的停滞，甚至衰退。

空投最早在 2020 年走向主流，当时 Uniswap 去中心化交易所向每个与其平台互动过的钱包分发了 400 个 UNI 代币。这一策略旨在通过让用户获得项目的财务权益来推动平台的广泛采用，而且确实取得了成功。紧随其后，其他项目纷纷效仿，空投迅速成为 DeFi 社区的普遍期望。

然而，空投也带来了一些意想不到的负面影响。例如，「空投农耕」现象日益严重，即用户创建多个账户或进行最低限度的操作，仅仅是为了获得代币分配。更糟糕的是，这些机会主义者通常在领取奖励后迅速离开项目，导致用户活跃度和代币价值的快速下滑。结果，空投不仅未能培养出长期忠诚的用户，反而成为短暂投机收益的代名词。

以 Layer-2 扩容解决方案 Blast 为例。今年 6 月，Blast 向早期用户发放了 170 亿新发行的 BLAST 代币，希望借此吸引用户和资本。然而，结果并不理想，许多接收者对他们获得的少量奖励感到失望，链上数据也显示，不少用户在领取代币后很快就离开了平台。BLAST 的价格在数小时内下跌了 20% ，因为许多用户迅速抛售了代币。更引人注目的是，该协议的总锁仓价值（空投旨在吸引的资本）在空投前的一个月内已经下降了超过 33% 。存款用户在获取收益后迅速离开了平台。

空投不仅没有在吸引用户之后留住他们，反而成为「热钱」的目标——这些用户收取奖励后便迅速离开，寻找下一个机会。据 CoinMetrics 的最新研究显示，三分之二的空投代币自发行以来就已经贬值。持有至今的空投代币的中位回报率为 -61% 。

这不仅仅是开发者面临的问题，而是整个系统性的问题。依赖短期激励的网络往往吸引的是短暂的用户和开发者，他们来得快，去得也快。这种频繁的流失削弱了网络的稳定性，并侵蚀了整个 DeFi 生态系统中的信任。

区块链的资助计划也面临类似的挑战，虽然这些资助在最初阶段帮助了新平台的启动，但它们的效果如同空投一样短暂。开发者经常在多个区块链之间跳跃，将其服务复制到多个环境中以寻求资助，但却难以在任何单一平台上建立长期项目。这种「建设者困境」不仅影响开发者，还使各大网络难以维持稳定且忠诚的社区。

这些激励模式的不稳定性导致了繁荣 – 萧条的周期，使得开发者难以预测未来的活动和收入。开发者往往投入大量资源到项目中，最终由于资助流程的不可预测性和频繁的政治化，仅能获得承诺的一小部分。这与资助计划的初衷相悖，也违背了加密行业在技术和道德层面上所提倡的开放访问和可组合性的目标。

CoinMetrics 在其报告中指出，空投可能会在短期内提升协议的使用率，但是否能够创造真正的、可持续的长期增长仍有待观察。基于目前大多数空投和资助计划的运作方式，没有理由相信短期激励能够突然开始创造长期的采用、流动性或正向的代币价格走势。

空投和资助激励在 2020 年至 2022 年期间确实是启动项目的绝佳工具。然而，这段时期已经过去。虽然它们仍将在更广泛的生态系统中扮演一定的角色，但还想单凭这些工具就能够真正推动采用和增长的时代已经结束了。

在后 Blast 时代，潜在的「空投农民」将更加怀疑空投的价值。相应地，那些实力较弱的项目将更加快速地经历繁荣与衰退的循环，进一步让「空投」从一种诱人的噱头变成一个负面词汇。

那么，解决方案是什么？区块链项目必须超越这些短暂的激励，专注于建立长期、价值驱动的模式，使所有参与者的利益相一致。这意味着开发一种系统，不仅要奖励用户和开发者的到来，更重要的是奖励他们长期留在生态系统中并为其增长做出贡献。

无论你是存款者还是开发者，你很快就能做出选择。你可以选择一次性获得报酬，数额不确定，并且该代币很可能在下周贬值 30% ；或者，你可以根据网络的实际表现和你对其积极贡献的大小，持续获得报酬，只要你愿意，就能不断得到回报。

距离 Uniswap 首次亮相已有近五年，空投和资助已不再足够，我们是时候该建立真正能够长期运作的协议了。

引言

去中心化物理基础设施网络（DePIN）是一种将区块链技术与物联网（IoT）相结合的前沿概念，正在逐步引起行业内外的广泛关注。DePIN 通过去中心化的架构重新定义了物理设备的管理和控制模式，展现出在传统基础设施领域（如电网和废物管理系统）引发颠覆性变革的潜力。传统基础设施项目长期以来受到政府和大型企业的集中控制，通常面临高昂的服务成本、不一致的服务质量以及创新受限等问题。DePin 提供了一种全新的解决方案，旨在通过分布式账本和智能合约技术，实现物理设备的去中心化管理与控制，进而提升系统的透明度、可信度和安全性。

Depin 的功能与优势

• 去中心化管理与透明性： DePIN 通过区块链技术的分布式账本和智能合约，实现了物理设备的去中心化管理，使得设备的所有者、用户及相关利益方能够通过共识机制验证设备的状态和操作。这不仅提高了设备的安全性和可靠性，还确保了系统的操作透明性。例如，在虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）领域，DePIN 能够公开并透明化插座的溯源数据，使用户能够清晰了解数据的生产和流通过程。

• 风险分散与系统连续性： 通过将物理设备分布到不同的地理位置和多方参与者手中，DePIN 有效降低了系统的中心化风险，避免了单点故障对整个系统的影响。即使某一节点发生故障，其他节点仍能继续运行并提供服务，保障了系统的连续性和高可用性。

• 智能合约自动化操作： DePIN 利用智能合约实现设备操作的自动化，从而提高了操作效率和准确性。智能合约的执行过程在区块链上是完全可追溯的，每一步操作均被记录，允许任何人验证合约的执行情况。这种机制不仅提高了合约执行的效率，还增强了系统的透明性与可信性。

DePIN 的五层架构分析

概述

尽管云端设备通常具有高度中心化的特性，但 DePIN（去中心化物理基础设施网络）通过多层模块化技术栈的设计，成功模拟了中心化的云计算功能。其架构包括应用层、治理层、数据层、区块链层和基础设施层，每一层都在整个系统中发挥着关键作用，以确保网络的高效、安全和去中心化运作。以下将对这五层架构进行详细分析。

应用层（Application Layer）

• 功能：应用层是 DePIN 生态系统中直接面向用户的部分，负责提供各种具体的应用和服务。通过这一层，底层的技术和基础设施被转化为用户可以直接使用的功能，如物联网（IoT）应用、分布式存储、去中心化金融（DeFi）服务等。

• 重要性：

• 用户体验：应用层决定了用户与 DePIN 网络的交互方式，直接影响用户体验和网络的普及程度。

• 多样性和创新：该层支持多种应用，有助于生态系统的多样性和创新发展，吸引不同领域的开发者和用户参与。

• 价值实现：应用层将网络的技术优势转化为实际价值，推动了网络的持续发展和用户的利益实现。

治理层（Governance Layer）

• 功能：治理层可在链上、链下或以混合模式运行，负责制定和执行网络规则，包括协议升级、资源分配和冲突解决等。通常采用去中心化治理机制，如 DAO（去中心化自治组织），确保决策过程的透明、公平和民主。

• 重要性：

• 去中心化决策：通过分散决策权，治理层减少了单点控制风险，提高了网络的抗审查性和稳定性。

• 社区参与：该层鼓励社区成员的积极参与，增强用户的归属感，促进网络的健康发展。

• 灵活性和适应性：有效的治理机制使网络能够快速应对外部环境的变化和技术进步，保持竞争力。

数据层（Data Layer）

• 功能：数据层负责管理和存储网络中的所有数据，包括交易数据、用户信息和智能合约。它确保数据的完整性、可用性和隐私保护，同时提供高效的数据访问和处理能力。

• 重要性：

• 数据安全：通过加密和去中心化存储，数据层保护用户数据免受未经授权的访问和篡改。

• 可扩展性：高效的数据管理机制支持网络扩展，处理大量并发数据请求，确保系统的性能和稳定性。

• 数据透明性：公开透明的数据存储增加了网络的信任度，使用户能够验证和审计数据的真实性。

区块链层（Blockchain Layer）

• 功能：区块链层是 DePIN 网络的核心，负责记录所有交易和智能合约，确保数据的不可篡改性和可追溯性。该层提供去中心化的共识机制，如 PoS（权益证明）或 PoW（工作量证明），保障网络的安全和一致性。

• 重要性：

• 去中心化信任：区块链技术消除了对中心化中介的依赖，通过分布式账本建立信任机制。

• 安全性：强大的加密和共识机制保护网络免受攻击和欺诈，维护系统的完整性。

• 智能合约：区块链层支持自动化和去中心化的业务逻辑，提升了网络的功能性和效率。

基础设施层（Infrastructure Layer）

• 功能：基础设施层包括支撑整个 DePIN 网络运行的物理和技术基础设施，如服务器、网络设备、数据中心和能源供应等。该层确保网络的高可用性、稳定性和性能。

• 重要性：

• 可靠性：坚实的基础设施保障网络的持续运行，避免因硬件故障或网络中断导致的服务不可用。

• 性能优化：高效的基础设施提升了网络的处理速度和响应能力，改善了用户体验。

• 可扩展性：灵活的基础设施设计允许网络根据需求进行扩展，支持更多用户和更复杂的应用场景。

连接层（Connection Layer）

在某些情况下，人们会在基础设施层和应用层之间增加一个连接层，该层负责处理智能设备与网络之间的通信。连接层可以是中心化的云服务，也可以是去中心化的网络，支持多种通信协议，如 HTTP(s)、WebSocket、MQTT、CoAP 等，以确保数据的可靠传输。

AI 如何改变 DePin

智能管理与自动化

• 设备管理与监控：AI 技术使得设备管理和监控变得更加智能化和高效。在传统的物理基础设施中，设备的管理和维护往往依赖于定期检查和被动维修，这不仅成本高昂，而且容易出现设备故障而未及时发现的问题。通过引入 AI，系统可以实现以下几方面的优化：

• 故障预测与预防：机器学习算法能够通过分析设备的历史运行数据和实时监控数据，预测设备可能出现的故障。例如，通过对传感器数据的分析，AI 可以提前检测到电网中的变压器或发电设备可能出现的故障，提前安排维护，避免更大范围的停电事故。

• 实时监控与自动报警：AI 可以对网络中所有设备进行 24/7 的实时监控，并在检测到异常时立即发出警报。这不仅包括设备的硬件状态，还包括其运行性能，如温度、压力、电流等参数的异常变化。例如，在去中心化的水处理系统中，AI 可以实时监控水质参数，一旦发现污染物超标，立即通知维护人员进行处理。

• 智能维护与优化：AI 能够根据设备的使用情况和运行状态，动态调整维护计划，避免过度维护和不足维护。例如，通过分析风力发电机的运行数据，AI 可以确定最优的维护周期和维护措施，提高发电效率和设备寿命。

• 资源分配与优化：AI 在资源分配和优化方面的应用可以显著提高 DePin 网络的效率和性能。传统的资源分配往往依赖于人工调度和静态规则，难以应对复杂多变的实际情况。AI 可以通过数据分析和优化算法，动态调整资源分配策略，实现以下目标：

• 动态负载平衡：在去中心化计算和存储网络中，AI 可以根据节点的负载情况和性能指标，动态调整任务分配和数据存储位置。例如，在一个分布式存储网络中，AI 可以将访问频率较高的数据存储在性能较好的节点上，同时将访问频率较低的数据分布在负载较轻的节点上，提高整个网络的存储效率和访问速度。

• 能效优化：AI 可以通过分析设备的能耗数据和运行模式，优化能源的生产和使用。例如，在智能电网中，AI 可以根据用户的用电习惯和电力需求，优化发电机组的启停策略和电力的分配方案，降低能耗，减少碳排放。

• 资源利用率提升：AI 能够通过深度学习和优化算法，最大化资源的利用率。例如，在去中心化物流网络中，AI 可以根据实时交通情况、车辆位置和货物需求，动态调整配送路径和车辆调度方案，提高配送效率，降低物流成本。

数据分析与决策支持

• 数据收集与处理：在去中心化物理基础设施网络（DePin）中，数据是核心资产之一。DePin 网络中的各种物理设备和传感器会持续产生大量数据，这些数据包括传感器读数、设备状态信息、网络流量数据等。AI 技术在数据收集与处理方面展现出显著优势：

• 高效数据收集：传统的数据收集方法可能面临数据分散、数据质量不高等问题。AI 通过智能传感器和边缘计算，可以在设备本地实时收集高质量的数据，并根据需求动态调整数据收集频率和范围。

• 数据预处理与清洗：原始数据通常包含噪声、冗余和缺失值。AI 技术可以通过自动化的数据清洗和预处理，提升数据质量。例如，利用机器学习算法检测并修正异常数据，填补缺失值，从而确保后续分析的准确性和可靠性。

• 实时数据处理：DePin 网络需要对海量数据进行实时处理和分析，以快速响应物理世界的变化。AI 技术，特别是流式处理和分布式计算框架，使得实时数据处理成为可能。

• 智能决策与预测：在去中心化物理基础设施网络（DePin）中，智能决策与预测是 AI 应用的核心领域之一。AI 技术通过深度学习、机器学习和预测模型，可以实现复杂系统的智能决策和精确预测，提高系统的自主性和响应速度：

• 深度学习与预测模型：深度学习模型能够处理复杂的非线性关系，并从大规模数据中提取潜在模式。例如，通过深度学习模型分析设备的运行数据和传感器数据，系统可以识别出潜在的故障征兆，提前进行预防性维护，减少设备停机时间，提高生产效率。

• 优化与调度算法：优化与调度算法是 AI 在 DePin 网络中实现智能决策的另一个重要方面。通过优化资源分配和调度方案，AI 可以显著提高系统效率，降低运营成本。

安全性

• 实时监控与异常检测：在去中心化物理基础设施网络（DePin）中，安全性是一个至关重要的因素。AI 技术可以通过实时监控和异常检测，及时发现和应对各种潜在的安全威胁。具体而言，AI 系统可以实时分析网络流量、设备状态和用户行为，识别异常活动。例如，在去中心化通信网络中，AI 可以监控数据包的流动，检测异常流量和恶意攻击行为。通过机器学习和模式识别技术，系统可以迅速识别并隔离受感染的节点，防止攻击的进一步扩散。

• 自动化威胁响应：AI 不仅能够检测威胁，还能自动化地采取响应措施。传统的安全系统往往依赖人为干预，而 AI 驱动的安全系统可以在威胁检测到后立即采取行动，减少响应时间。例如，在去中心化能源网络中，如果 AI 检测到某个节点存在异常活动，可以自动切断该节点的连接，启动备用系统，确保网络的稳定运行。此外，AI 可以通过不断学习和优化，提高威胁检测和响应的效率和准确性。

• 预测性维护和防护：通过数据分析和预测模型，AI 可以预测潜在的安全威胁和设备故障，提前采取防护措施。例如，在智能交通系统中，AI 可以分析交通流量和事故数据，预测可能的交通事故高发区域，提前部署应急措施，减少事故发生的概率。类似地，在分布式存储网络中，AI 可以预测存储节点的故障风险，提前进行维护，确保数据的安全性和可用性。

DePin 如何改变 AI

DePin 在 AI 中的应用优势

• 资源共享与优化：DePin 允许不同实体之间共享计算资源、存储资源和数据资源。这对于 AI 训练和推理需要大量计算资源和数据的场景尤为重要。去中心化的资源共享机制能够显著降低 AI 系统的运营成本，提高资源利用率。

• 数据隐私与安全：在传统的集中式 AI 系统中，数据往往集中存储在某个中央服务器上，存在数据泄露和隐私问题。DePin 通过分布式存储和加密技术，保证了数据的安全性和隐私性。数据持有者可以在保留数据所有权的情况下，与 AI 模型共享数据，进行分布式计算。

• 增强的可靠性和可用性：通过去中心化的网络结构，DePin 提高了 AI 系统的可靠性和可用性。即使某个节点出现故障，系统仍能继续运行。去中心化的基础设施减少了单点故障的风险，提高了系统的弹性和稳定性。

• 透明的激励机制：DePin 中的代币经济学为资源提供者和用户之间的交易提供了透明、公正的激励机制。参与者可以通过贡献计算资源、存储资源或数据来获得代币奖励，形成一个良性循环。

DePin 在 AI 中的潜在应用场景

• 分布式 AI 训练：AI 模型训练需要大量的计算资源。通过 DePin，不同的计算节点可以协同工作，形成一个分布式的训练网络，显著加快训练速度。例如，去中心化的 GPU 网络可以为深度学习模型提供训练支持。

• 边缘计算：随着物联网（IoT）设备的普及，边缘计算成为 AI 发展的重要方向。DePin 可以将计算任务分配到靠近数据源的边缘设备上，提高计算效率和响应速度。例如，智能家居设备可以利用 DePin 实现本地化的 AI 推理，提升用户体验。

• 数据市场：AI 模型的性能依赖于大量高质量的数据。DePin 可以建立一个去中心化的数据市场，使数据提供者和使用者能够在保障隐私的前提下进行数据交易。通过智能合约，数据交易过程透明且可信，保证数据的真实性和完整性。

• 去中心化的 AI 服务平台：DePin 可以作为基础设施，为去中心化的 AI 服务平台提供支持。例如，一个去中心化的 AI 图像识别服务平台，用户可以上传图像，平台通过分布式计算节点进行处理并返回结果。这种平台不仅提高了服务的可靠性，还能通过代币机制激励开发者不断优化算法。

AI + DePin 项目

在本节中，我们将探讨几个与 AI 相关的 DePin 项目，重点介绍去中心化文件存储与访问平台 Filecoin、去中心化 GPU 算力租赁平台 Io.net，以及去中心化 AI 模型部署与访问平台 Bittensor。这三者分别在 AI 领域中担任了数据存储访问、算力支持训练和模型部署使用的重要角色。

Filecoin

Filecoin 是一个去中心化的存储网络，通过区块链技术和加密货币经济模型，实现全球范围内的分布式数据存储。由 Protocol Labs 开发，Filecoin 旨在创建一个开放且公共的存储市场，用户可以通过支付 Filecoin 代币（FIL）在网络中购买存储空间，或通过提供存储服务来赚取 FIL。

功能

• 去中心化存储：Filecoin 通过去中心化的方式存储数据，避免了传统云存储的集中化弊端，如单点故障和数据审查风险。

• 市场驱动：Filecoin 的存储市场由供需关系决定，存储价格和服务质量通过自由市场机制动态调整，用户可以根据需求选择最优的存储方案。

• 可验证存储：Filecoin 通过时空证明（Proof-of-Spacetime, PoSt）和复制证明（Proof-of-Replication, PoRep）等机制，确保数据在存储提供者处得到有效存储和备份。

• 激励机制：通过挖矿和交易奖励机制，Filecoin 鼓励网络参与者提供存储和检索服务，从而增加网络的存储容量和可用性。

• 可扩展性：Filecoin 网络通过引入分片等技术手段，支持大规模数据存储和快速访问，满足未来海量数据增长的需求。

解决的痛点

• 数据存储成本高昂：通过 Filecoin 的去中心化存储市场，用户可以更灵活地选择存储提供者，降低数据存储成本。

• 数据安全和隐私问题：去中心化存储和加密技术确保数据的私密性和安全性，减少了因集中化存储带来的数据泄露风险。

• 数据存储的可靠性：Filecoin 提供的时空证明和复制证明机制确保数据在存储过程中的完整性和可验证性，提升了数据存储的可靠性。

• 传统存储平台的信任问题：Filecoin 通过区块链技术实现存储透明化，消除第三方机构对数据的垄断和操控，增强了用户对存储服务的信任。

目标用户

• 存储提供者：通过提供闲置磁盘空间接入平台，响应用户的存储请求并赚取代币。存储提供者需要质押代币，如果无法提供有效的存储证明，则会受到惩罚，失去部分质押代币。

• 文件检索者：当用户需要访问文件时，检索文件所在位置以赚取代币。文件检索者无需质押代币。

• 数据存储者：通过市场机制，提交愿意支付的价格，匹配到存储者后将数据发给存储者。双方签署交易订单并提交到区块链。

• 数据使用者：用户通过提交唯一的文件标识符及支付价格，文件检索者将找到文件所在存储位置，响应存储请求并提供数据。

代币经济体系

• FIL 代币的流通：FIL 是 Filecoin 网络中的原生加密货币，用于支付存储费用、奖励矿工以及在网络中进行交易。FIL 代币的流通维持了 Filecoin 网络的正常运行。

• 存储矿工及检索矿工的奖励：存储提供者通过提供存储空间和数据检索服务来赚取 FIL 代币。矿工的奖励与他们提供的存储空间、数据的访问频率以及参与网络共识的贡献相关。

• 网络费用：用户需要支付 FIL 代币来购买存储和检索服务，费用由存储市场的供需关系决定，用户可以在市场中自由选择适合的服务提供商。

• 代币发行和通胀：Filecoin 的总供应量为 20 亿，新的 FIL 代币通过挖矿奖励逐渐发行。随着矿工数量的增加，网络的通胀率会逐渐下降。

Io.net

Io.net 是一个分布式 GPU 计算平台，通过收集并集群化闲置算力，为市场提供算力调度和临时补充，而非替代现有的云计算资源。平台允许供应商通过简单的 Docker 指令部署支持的硬件供用户租用，以满足任务分发与处理的需求。Io.net 通过分布式算力共享的模式，期望提供接近云计算平台的效果，同时显著降低服务成本。

功能

• 简易部署：供应商可以通过 Docker 指令轻松部署硬件，用户则可以通过平台便捷地租用硬件集群，获得所需算力。

• 集群化算力：通过集群化闲置算力，平台作为市场算力的调度与临时补充，提升了整体计算资源的利用率。

• 安全传输与上链存储：平台采用端对端加密技术，保障用户资料安全。同时，任务执行信息会被上链存储，实现日志的透明和永久保存。

• 节点健康度监控：平台记录并公开每个节点的健康状态，包括离线时间、网络速度及执行任务情况，以确保系统的稳定性和可靠性。

解决的痛点

• 算力不足：由于大模型的兴起，市场对训练时所需 GPU 算力的需求剧增。Io.net 通过整合民间闲置 GPU 资源，填补了这一算力缺口。

• 隐私与合规性：大型云平台服务商如 AWS 和 Google Cloud 对用户有严格的 KYC 要求，而 Io.net 通过去中心化方式规避了合规性问题，用户可以更灵活地选择使用资源。

• 成本高昂：云计算平台的服务价格较高，而 Io.net 通过分布式算力共享显著降低成本，同时通过集群化技术实现接近云平台的服务质量。

目标用户

• 算力提供者：将闲置的 GPU 接入平台供他人使用。根据所提供设备的性能及稳定性，可以获得代币奖励。

• 算力使用者：通过消费代币租用 GPU 或 GPU 集群，用于任务提交或大模型训练。

• 质押者：质押者通过质押平台代币以支持平台的长期稳定运转，从设备租赁中获取质押收益，这有助于提升优良设备的排名。

代币经济体系

• 代币使用：平台内所有交易均使用原生代币$IO，以减少智能合约中的交易摩擦。用户和供应商可以使用 USDC 或$IO 支付，但使用 USDC 需要支付 2% 的服务费。

• 代币总供应：$IO 最大供应量为 8 亿个，上线时发行 5 亿个，其余 3 亿个用于奖励供应商和质押者。代币将在 20 年内逐步释放，第一年从总量的 8% 开始，每月递减 1.02% 。

• 代币销毁：平台收入的一部分将用于回购并销毁$IO，费用来源包括双边 0.25% 的预定费及使用 USDC 付款收取的 2% 服务费。

• 代币分配：代币将分配给种子轮投资者、A 轮投资者、团队、生态与社区以及供应商奖励。

Bittensor (TAO)

Bittensor 是一个去中心化的点对点 AI 模型市场，旨在通过让不同的智能系统相互评价和奖励，促进 AI 模型的生产与流通。Bittensor 通过分布式架构，创建了一个能够持续生产新模型并对贡献者进行信息价值奖励的市场。该平台为研究者和开发者提供了一个部署 AI 模型的平台，以赚取收益；而用户则可以通过该平台使用各种 AI 模型和功能。

功能

• 分布式市场：Bittensor 建立了一个去中心化的 AI 模型市场，允许工程师和小型 AI 系统直接变现他们的工作，打破了大型公司对 AI 的垄断。

• 标准化与模块化：网络支持多种模式（如文本、图像、语音），允许不同 AI 模型进行交互和知识共享，并能够扩展至更复杂的多模态系统。

• 系统排名：每个节点根据其在网络中的贡献进行排名，贡献衡量标准包括节点对任务的执行效果、其他节点对其输出的评价以及其在网络中获得的信任度。排名较高的节点将获得更多的网络权重和奖励，激励节点在去中心化市场中持续提供高质量服务。这种排名机制不仅确保了系统的公平性，还提高了网络整体的计算效率和模型质量。

解决的痛点

• 智能生产的集中化：目前的 AI 生态集中于少数几家大公司，独立开发者难以变现。Bittensor 通过点对点的去中心化市场，为独立开发者和小型 AI 系统提供了直接获利的机会。

• 计算资源利用率低下：传统的 AI 模型训练依赖单一任务，无法充分利用多样化的智能系统。Bittensor 允许不同类型的智能系统互相协作，提高计算资源的利用效率。

目标用户

• 节点运营者：将算力和模型接入 Bittensor 网络，通过参与任务处理和模型训练获得代币奖励。节点运营者可以是独立开发者、小型 AI 公司，甚至个人研究者，通过提供高质量的计算资源和模型来提升在网络中的排名和收益。

• AI 模型使用者：需要 AI 计算资源和模型服务的用户，通过支付代币租用 Bittensor 网络中的计算能力和智能模型。使用者可以是企业、科研机构或个人开发者，他们利用网络中的高质量模型完成特定任务，如数据分析、模型推理等。

• 质押者：持有 Bittensor 代币的用户通过质押支持网络的长期稳定运行，并获得质押奖励。质押者不仅能从网络的通货膨胀中获益，还能通过质押来提升自己支持的节点排名，从而间接影响网络整体的计算效率和收益分配。

代币经济体系

• 代币用途：Bittensor 网络内的所有交易和激励均通过原生代币进行，减少了交易过程中的摩擦。用户可以使用代币支付计算资源和模型服务的费用，节点运营者则通过提供服务赚取代币。

• 代币产生：每 12 秒出一个区块，产生 1 个 TAO 代币，根据子网的表现及其中节点的表现进行分配。代币的分配比例为： 18% 分配给子网所有者，子网矿工和验证者各获得 41% 。代币的最大供应量为 2100 万。

DePin 面临的挑战与结论

DePIN 作为一种新兴的网络架构，通过结合区块链技术，实现了物理基础设施的去中心化管理。这一创新不仅解决了传统基础设施面临的数据隐私、服务中断以及高扩展成本等问题，还通过代币激励机制和自组织模型，赋予网络参与者更多的控制权和参与度。尽管 DePIN 展示了强大的潜力，但依然面临一些挑战。

• 可扩展性：DePIN 的可扩展性问题源于其依赖区块链技术的去中心化特性。随着用户数量和网络规模的增加，区块链网络上的交易量也会随之增加，特别是 DePIN 应用与物理世界的连接，需要更高的信息传输要求。这会导致交易确认时间延长以及交易费用增加，进而影响整体网络的效率和用户体验。

• 互操作性：DePIN 生态系统建立在多个区块链之上，这要求 DePIN 应用能够支持同质或异质状态转换，并实现与其他区块链网络的无缝互操作性。然而，当前的互操作性解决方案通常限于特定区块链生态系统或伴随着高昂的跨链成本，难以全面满足 DePIN 的需求。

• 法规合规性：作为 Web 3.0 生态系统的一部分，DePIN 面临多重监管挑战。其去中心化和匿名性特性使得监管机构难以监控资金流动，可能导致非法集资、传销和洗钱活动的增加。此外，税收监管方面，由于账户的匿名性，政府难以收集税收所需的证据，这对现有税收系统构成了挑战。

未来，DePIN 的发展将取决于这些关键问题的解决，并有望在广泛的应用场景中发挥重要作用，重塑物理基础设施的运作模式。