K33 Research:为什么说 Telegram 是加密采用的“摇篮”?

作者:David Zimmerman,K33 Research;编译:比推 BitpushNews Mary Liu

如果你去旁听任何一个加密播客或会议,都会听到加密「原住民」谈论即将问世的「杀手级」应用,即一个可以大杀四方、一炮而红的加密采用工具。

但如果已经有了呢?我们认为,Telegram 和少数独立开发者在让大众加入加密货币方面取得的进展,比自 2014 年以来涌入该领域的 1000 亿美元风险投资还要大。

K33 Research:为什么说 Telegram 是加密采用的“摇篮”?

加密货币的采用受到以下因素的阻碍:(i) 用户体验差、(ii) 实际效用有限以及 (iii) 分发糟糕。通过支持和集成开放网络 (TON),Telegram 正在解决所有这些问题,甚至更多。

从加密货币爱好者的角度来看

加密货币在其早期发展过程中以及直到最近,都专注于小众技术开发,主要服务于加密货币投机者,缺乏现实世界的实用性。随着现货 ETF 的出现以及贝莱德等公司开设专注于资产代币化的基金,现在是进化的时候了。

Telegram 结合了其拥有 8 亿月活跃用户的消息应用程序、为 TON 加密货币采用提供轨道的区块链以及名为 Wallet 的原生钱包机器人。许多加密宣传语都模糊地浪漫化了「融合 Web2 和 Web3」的概念,而 Telegram 实际上正在这样做。

通过这种组合,Telegram 解决了阻碍加密货币发展的三个核心问题。

在我看来,稳定币是加密货币迄今为止最伟大的产品。自 4 月以来,随着 TON 上原生 USDT 的出现,P2P 价值的无缝转移成为现实。用户可以像在 WhatsApp 上发送消息一样轻松地向朋友发送加密货币。这比 Venmo 或 Revolut 等新银行的用户体验更流畅,并且比传统银行领先数光年。

K33 Research:为什么说 Telegram 是加密采用的“摇篮”?

然而,吸引数亿人加入加密货币的机会很可能来自 Telegram 的 Mini Apps——一个供企业构建和部署加密友好型应用的开放平台。这将使加密团队能够将他们的产品分发给非加密原生用户,而最终用户不一定知道他们正在使用加密产品——无论是有趣的手机游戏还是 DeFi 协议。

从加密原生者的角度来看

Telegram 早已巩固了其在加密货币领域的地位。它是加密货币原住民用来保持联系或分享想法的热门平台,通常是新加密货币项目与其 X 帐户一起建立的第一个社交媒体渠道。

最近,对于链上交易者来说,事情已经变得不止于此。新一代 Telegram 交易机器人永远改变了加密货币的用户体验,甚至可能永远改变了链上交易。

只需一个命令,买入 / 卖出、设置限价订单、扫描新项目、抢占新发布以及复制「聪明钱」交易,所有这些都变得简单。

有了 Telegram 机器人,我彻底摆脱了链上交易最令人沮丧的用户体验问题,这让我感到耳目一新。这是加密产品让我说「哇,这太棒了」的极少数情况之一。然而,它确实让山寨币交易更具竞争力,并刺激了我所认为的「山寨币的激增」。

这是否意味着山寨币交易 / 投资已死?远非如此。与刚开始时相比,新手现在与智能合约互动的便利程度简直是天壤之别。再加上分销和越来越有用的应用程序,这意味着未来几年将有一波新资本流入加密货币。

令人兴奋,但仍有工作要做

我们在用户体验方面的改进不容小觑。我之所以这么说,是因为我自己就通过 TON 的钱包交到了非加密货币的朋友。在 Telegram 目前的基础设施出现之前,一想到要教朋友如何使用加密货币,我就不禁叹息一声。现在,多亏了 Telegram,我看不出还有什么比这更简单的了。

Telegram 和 TON 赢了吗?不完全是。

用户体验和分发方面的改进是一个巨大的飞跃,但我们尚未看到面向消费者的全面应用。

Mini Apps 正在开发中,游戏开发者有很大动力去构建一款有趣的 Telegram 游戏,以吸引其庞大的用户群的注意力。可惜的是,现在存在的东西更多是基于 meme 的,而不是基于实用性的。监管也仍然是一个问题,但这是一个持续存在的行业问题,并不局限于 Telegram 或 TON。

Telegram 和 TON 还有很多事情要做,但我相信他们会成功。市场似乎现在正在消化这一因素,因为 TON 已经进入市值前 10 的加密货币名单。TON 的涨势很大程度上是由我们非常熟悉的狂热投机推动的,但其增长背后有着真正的基本面支撑。

我们大多数人都希望看到加密货币被大众广泛使用的未来。Telegram 联合创始人兼首席执行官 Pavel Durov 也持有这种观点,他也是比特币的主要倡导者。TON 的使命宣言是「让加密货币进入每个人的口袋」,简而言之,在这个不断发展的行业中,Telegram 比任何其他项目都更有潜力率先实现这一目标。

解析 AI 与加密结合的潜力与现实挑战

作者:@ed_roman;编译:白话区块链

最近,人工智能成为加密市场上最热门、最有前景的领域之一。 包括:

  • 去中心化的AI训练

  • GPU去中心化物理基础设施网络

  • 无审查的AI模型 这些是突破性的进展还是仅仅是炒作?

在@hack_vc,我们正努力拨开迷雾,将承诺与现实区分开来。 本文将深入分析加密与AI的顶尖创意。让我们一同探讨真正的挑战与机遇。

一、Web3与AI结合的挑战

1、去中心化的AI训练

在链上进行AI训练的问题在于,训练需要GPU之间高速的通信和协调,因为神经网络在训练时需要进行反向传播。Nvidia为此提供了两项创新技术(NVLink和InfiniBand)。这些技术可以极大地加快GPU通信速度,但它们只能在单个数据中心内的GPU集群中使用(速度超过50 Gbps)。

如果引入去中心化网络,由于增加了网络延迟和带宽,速度会显著变慢。这与Nvidia在数据中心内提供的高速互联相比,对于AI训练用例来说根本不可行。此外,去中心化环境中的网络带宽和存储成本相比于本地集群中的固态硬盘也要高得多。

在链上训练AI模型的另一个问题是,与推理相比,这个市场的吸引力较小。目前,大量GPU计算资源用于AI大语言模型(LLM)的训练。但从长远来看,推理将成为GPU的主要应用场景。想想看:为了满足需求,需要训练多少个AI大语言模型?相比之下,将有多少客户使用这些模型?

请注意,这方面已经有一些创新,可能为链上AI训练的未来提供希望:

1)基于InfiniBand的分布式训练正在大规模开展,NVIDIA本身也通过其集体通信库支持非本地分布式训练。不过,这仍处于初期阶段,采用情况还有待观察。物理距离带来的瓶颈依然存在,因此本地InfiniBand训练仍然显著更快。

2)已有一些新研究发表,探讨了减少通信同步次数的去中心化训练,可能在未来使去中心化训练更为实际。

3)智能分片和训练调度可以帮助提升性能。同样,未来可能会有新模型架构专门为分布式基础设施设计(Gensyn正在这些领域进行研究)。

4)创新如Neuromesh尝试通过一种称为预测编码网络(PCN)的新方法,以较低成本实现分布式训练。

2、去中心化的AI数据迭代

训练的数据信息部分也是一个难题。任何AI训练过程都涉及处理大量数据。通常,模型是在集中且安全的数据存储系统上进行训练,这些系统具有高可扩展性和高性能。这需要传输和处理数TB的数据,而且这不是一次性的循环。数据通常是嘈杂且含有错误的,所以在训练模型之前,必须对数据进行清洗和转换,使其成为可用格式。这个阶段涉及标准化、过滤和处理缺失值的重复任务。在去中心化环境中,这些都构成了严重挑战。

训练的数据信息部分也是迭代的,这与Web3不太兼容。OpenAI花费了成千上万次迭代才取得他们的成果。训练过程是迭代的:如果当前模型未达到预期效果,专家会返回到数据收集或模型训练阶段以改进结果。现在,想象在去中心化环境中进行这个过程,而现有的最佳框架和工具在Web3中不易获得。

一种有前景的技术是0g.ai(由Hack VC支持),他们提供链上数据存储和数据可用性基础设施。他们拥有更快的架构和在链上存储大量数据的能力。

3、利用过度冗余的AI推理计算达成共识

加密与AI结合的一个挑战是验证AI推理的准确性,因为你不能完全信任单一的中心化方来执行推理操作,存在节点行为不端的可能性。在Web2的AI中,这个挑战不存在,因为没有去中心化的共识系统。

一种解决方案是冗余计算,即多个节点重复相同的AI推理操作,以便在无信任的环境中操作,并避免单点故障。

这种方法的问题在于,我们生活在一个高端AI芯片严重短缺的世界。高端NVIDIA芯片的等待期长达数年,导致价格上涨。如果你还要求AI推理在多个节点上多次重复执行,这将大幅增加这些昂贵的成本。对于许多项目来说,这是行不通的。

4、Web3特定的AI用例(短期内)

有人建议,Web3应该有其独特的AI用例,专门针对Web3客户。

目前,这仍是一个新兴市场,用例尚在发现中。一些挑战包括:

  • Web3原生用例需要的AI交易量较少,因为市场需求还处于起步阶段。

  • 客户较少,因为Web3客户相比Web2客户少了好几个数量级,所以市场不那么分散。

  • 客户本身不够稳定,因为他们是资金较少的初创公司,因此这些初创公司可能会随着时间的推移倒闭。针对Web3客户的AI服务提供商可能需要随着时间的推移重新获取部分客户,以替代那些倒闭的客户,使其业务扩展更加困难。

从长远来看,我们对Web3原生的AI用例非常看好,特别是随着AI代理的普及。我们设想未来每个Web3用户都会有多个AI代理为他们提供帮助。这个领域的早期领先者是Theoriq.ai,他们正在构建一个可组合AI代理的平台,能够服务于Web2和Web3客户(由Hack VC支持)。

5、消费级GPU去中心化物理基础设施网络(DePIN)

有许多去中心化的AI计算网络依赖消费级GPU,而不是数据中心的GPU。消费级GPU适用于低端AI推理任务或延迟、吞吐量和可靠性要求较为灵活的消费用例。但对于严肃的企业用例(即占据主要市场份额的用例),客户希望网络比家庭机器更可靠,且复杂推理任务通常需要更高端的GPU。对于这些更有价值的客户用例,数据中心更为适合。

需要注意的是,我们认为消费级GPU适合于演示用途或那些能容忍较低可靠性的个人和初创公司。但这些客户的价值基本较低,因此我们认为,面向Web2企业的去中心化物理基础设施网络(DePIN)从长远来看会更有价值。因此,知名的GPU DePIN项目通常已经从早期主要使用消费级硬件发展到现在具备A100/H100和集群级别的可用性。

二、加密 x AI 的实际且可行的用例

现在,让我们讨论加密 x AI 能显著提升价值的用例。

实际收益1:服务于Web2客户

麦肯锡估计,生成式AI每年可为他们分析的63个用例带来2.6万亿至4.4万亿美元的附加价值——相比之下,英国2021年的GDP总量为3.1万亿美元。这将使所有人工智能的影响增加15%到40%。如果我们将生成式AI嵌入目前用于其他任务的软件中,这一估计的价值将大致翻倍。

有趣的是:

  • 根据上述估算,这意味着全球AI(不仅仅是生成式AI)的总市场价值可能达到数十万亿美元。

  • 相比之下,所有加密货币(包括比特币和所有山寨币)加起来的总价值今天仅约为2.7万亿美元。

所以,让我们现实一点:短期内需要AI的客户绝大多数将是Web2客户,因为实际需要AI的Web3客户只是这2.7万亿市场中的一小部分(考虑到BTC占据了一半的市场份额,而BTC本身并不需要/使用AI)。

Web3的AI用例才刚刚起步,目前尚不清楚其市场规模会有多大。但有一点直观上可以确定——在可预见的未来,它只会是Web2市场的一部分。我们相信Web3 AI依然有光明的前景,但这意味着目前Web3 AI最普遍的应用还是服务于Web2客户。

可以从Web3 AI中受益的Web2客户的示例包括:

  • 从头开始构建并以AI为核心的垂直行业软件公司(例如Cedar.ai或Observe.ai)

  • 为自身目的微调模型的大型企业(例如Netflix)

  • 快速增长的AI提供商(例如Anthropic)

  • 在现有产品中加入AI功能的软件公司(例如Canva)

这是一个相对稳定的客户群体,因为这些客户通常规模大且价值高。他们不太可能在短期内倒闭,并且代表了AI服务的非常大的潜在客户群。服务于Web2客户的Web3 AI服务将受益于这一稳定的客户基础。

但为什么Web2客户会想要使用Web3技术栈?本文的其余部分将解释这个理由。

实际收益2:通过GPU去中心化物理基础设施网络(GPU DePIN)降低GPU使用成本

GPU DePINs汇集了未充分利用的GPU计算能力(其中最可靠的来自数据中心),并使这些资源可用于AI推理。可以简单地将其视为“GPU的Airbnb”(即协作消费未充分利用的资产)。

我们对GPU DePINs感到兴奋的原因如上所述,主要是因为NVIDIA芯片短缺,目前有许多GPU周期被浪费了,这些资源可以用于AI推理。这些硬件所有者已经承担了沉没成本,当前没有充分利用他们的设备,因此可以以比现状更低的成本提供这些部分GPU周期,因为对硬件所有者来说,这实际上是“意外之财”。

具体例子包括:

1)AWS机器:如果你今天从AWS租用一台H100,你需要承诺至少租用一年,因为市场供应紧张。这会导致浪费,因为你不太可能全年365天、每周7天都使用你的GPU。

2)Filecoin挖矿硬件:Filecoin网络有大量的补贴供应,但实际需求并不大。不幸的是,Filecoin从未找到真正的产品市场契合点,因此Filecoin矿工面临破产的危险。这些机器配备了GPU,可以重新用于低端AI推理任务。

3)ETH挖矿硬件:当ETH从工作量证明(PoW)转向权益证明(PoS)时,大量硬件立即变得可用,这些硬件可以重新用于AI推理。

GPU DePIN市场竞争激烈,有多个参与者提供产品。例如Aethir、Exabits和Akash。Hack VC选择支持io.net,后者还通过与其他GPU DePINs的合作来汇集供应,因此他们目前支持市场上最大的GPU供应。

需要注意的是,并非所有GPU硬件都适用于AI推理。一个明显的原因是较旧的GPU没有足够的GPU内存来处理大语言模型(LLMs),尽管在这方面已经有一些有趣的创新。例如,Exabits开发了技术,将活跃的神经元加载到GPU内存中,而将不活跃的神经元加载到CPU内存中。他们预测哪些神经元需要活跃/不活跃。这使得即使在GPU内存有限的情况下,也能使用低端GPU处理AI工作负载。这实际上提高了低端GPU在AI推理中的实用性。

此外,Web3 AI DePINs需要随着时间的推移强化他们的产品,提供企业级服务,如单点登录(SSO)、SOC 2合规、服务级别协议(SLAs)等。这将与当前Web2客户享受的云服务相媲美。

真正的优势 #3:避免OpenAI自我审查的非审查模型

关于AI审查的问题已经有很多讨论。例如,土耳其曾一度暂时禁止OpenAI(后来他们在OpenAI改进其合规性后取消了禁令)。我们认为这种国家级别的审查从根本上说并不值得关注,因为各国需要拥抱AI才能保持竞争力。

更有趣的是,OpenAI会自我审查。例如,OpenAI不会处理NSFW(不适合在工作场合观看)内容,也不会预测下届总统选举的结果。我们认为在OpenAI因政治原因不愿涉及的AI应用领域,存在一个有趣且巨大的市场。

开源是解决这一问题的一个好办法,因为一个Github仓库不受制于股东或董事会。一个例子是Venice.ai,它承诺保护用户隐私并以非审查的方式运作。当然,关键在于其开源性,这使得这一切成为可能。Web3 AI可以有效提升这一点,通过在低成本的GPU集群上运行这些开源软件(OSS)模型以进行推理。正因为如此,我们相信OSS + Web3是铺平非审查AI道路的理想组合。

真正的好处 #4:避免向OpenAI发送个人可识别信息

许多大型企业对其内部企业数据存在隐私顾虑。对于这些客户来说,很难信任像OpenAI这样的集中式第三方来处理这些数据。

对于这些企业来说,使用web3可能会显得更加可怕,因为他们的内部数据突然出现在一个去中心化网络上。然而,对于AI而言,隐私增强技术方面已经有一些创新:

诸如Super协议之类的可信执行环境(TEE)

诸如Fhenix.io(由Hack VC管理的基金组合公司)或Inco Network(均由Zama.ai提供支持)和Bagel的PPML之类的完全同态加密(FHE)

这些技术仍在不断发展,通过即将推出的零知识(ZK)和FHE ASICs,性能也在不断改善。但长期目标是在微调模型时保护企业数据。随着这些协议的出现,web3可能会成为更具吸引力的隐私保护AI计算场所。

真正的好处 #5:利用开源模型的最新创新

在过去的几十年里,开源软件(OSS)一直在侵蚀专有软件的市场份额。我们将LLM视为一种高级专有软件,正逐渐成为开源软件的颠覆对象。一些值得注意的挑战者包括Llama、RWKV和Mistral.ai。随着时间的推移,这个列表无疑会不断增长(在Openrouter.ai上提供了更全面的列表)。通过利用由开源模型提供支持的web3 AI,人们可以充分利用这些新创新。

我们相信,随着时间的推移,一个开源的全球开发工作力量,结合加密激励,可以推动开源模型以及构建在其之上的代理和框架的快速创新。一个AI代理协议的例子是Theoriq。Theoriq利用开源模型创建了一个可组合互联的AI代理网络,可以组装在一起创建更高级的AI解决方案。

我们对此深信不疑的原因在于过去的经验:大多数“开发者软件”在经过时间的推移后逐渐被开源软件所超越。微软过去是一家专有软件公司,现在成为了贡献最多的Github公司,这是有原因的。如果你看看Databricks、PostGresSQL、MongoDB等是如何颠覆专有数据库的,就会发现整个行业就是一个被开源软件颠覆的例子,所以先例在这里是相当强大的。

然而,这也有一个小陷阱。OSS LLMs存在一个棘手的问题,就是OpenAI已经开始与组织签订付费数据许可协议,比如Reddit和纽约时报。如果这种趋势持续下去,由于获取数据的经济壁垒,OSS LLMs可能会越来越难以竞争。英伟达可能会将保密计算作为安全数据共享的加强工具。时间会告诉我们这将如何发展。

真正的好处 #6:通过高成本的随机抽样或零知识证明实现共识

在web3 AI推理中,验证是一个挑战。验证者有可能通过欺骗结果来获取费用,因此验证推理是一项重要的措施。需要注意的是,尽管AI推理还处于初级阶段,但除非采取措施来削弱这种行为的动机,否则这种欺骗是不可避免的。

标准的web3方法是让多个验证者重复相同的操作并进行结果比较。然而,正如前面提到的,由于当前高端Nvidia芯片短缺,AI推理非常昂贵。考虑到web3可以通过未充分利用的GPU DePINs提供更低成本的推理,冗余计算将严重削弱web3的价值主张。

更有希望的解决方案是对离链AI推理计算进行零知识证明。在这种情况下,可以验证简明的零知识证明以确定模型是否经过正确训练,或者推理是否正确运行(称为zkML)。其中的示例包括Modulus Labs和ZKonduit。由于零知识操作需要相当大的计算资源,这些解决方案的性能仍处于初级阶段。然而,随着零知识硬件ASIC在不久的将来推出,这一情况可能会得到改善。

更有希望的想法是一种“乐观”抽样为基础的AI推理方法。在这种模型中,您只需验证验证者生成结果的一小部分,但设置足够高的经济成本来惩罚被抓到作弊的验证者,从而产生强大的经济禁止效应。这样一来,您可以节省冗余计算(例如,参见Hyperbolic的”Proof of Sampling”论文)。

另一个有希望的想法是使用水印和指纹技术的解决方案,例如Bagel Network提出的解决方案。这类似于亚马逊Alexa为其数百万设备上的AI模型质量保证提供的机制。

真正的好处 #7:通过可组合的开源软件堆栈节省费用(OpenAI的利润)

web3为AI带来的下一个机会是降低成本的民主化。到目前为止,我们已经讨论了通过像io.net这样的DePINs节省GPU成本的方法。但是,web3还提供了节省中心化web2 AI服务的利润率(例如OpenAI,根据本文撰写时的信息,其年收入超过10亿美元)的机会。这些成本节约来自于使用开源软件(OSS)模型而不是专有模型,从而实现了额外的成本节约,因为模型创建者并不试图盈利。

许多开源软件模型将始终完全免费,这为客户提供了最佳的经济效益。但是,也可能有一些开源软件模型尝试这些变现方法。请考虑,Hugging Face上仅有4%的模型由有预算的公司进行训练以帮助补贴这些模型(参见此处)。剩下的96%的模型是由社区进行训练的。这个96%的Hugging Face模型群体面临着实际的成本(包括计算成本和数据成本)。所以这些模型需要以某种方式实现变现。

有许多关于实现这种开源软件模型变现的提议。其中最有趣的之一是“初始模型发行”(IMO)的概念,即将模型本身进行Token化,留下一部分Token给团队,并将模型的一些未来收入流向Token持有人,尽管这其中显然存在一些法律和监管障碍。

其他开源软件模型将尝试基于使用量进行变现。需要注意的是,如果这种情况变为现实,开源软件模型可能开始越来越像它们的web2利润生成对应物。但是,从现实角度来看,市场将会二分,其中一些模型将完全免费。

一旦选择了开源软件模型,您可以在其上进行可组合的层次操作。例如,您可以使用Ritual.net进行AI推理,以及Theoriq.ai作为可组合和自治的链上AI代理的早期领导者(两者都得到了Hack VC的支持)。

真正的好处 #8:去中心化的数据采集

AI面临的最大挑战之一是获取适合训练模型的正确数据。我们之前提到过,去中心化AI训练存在一些挑战。但是利用去中心化网络来获取数据(然后可以在其他地方,甚至是传统的web2平台上用于训练)又如何呢?

这正是像Grass这样的初创公司正在做的事情(得到了Hack VC的支持)。Grass是一个去中心化的“数据爬取”网络,由个人贡献他们机器的闲置处理能力来获取数据,以供AI模型的训练。理论上,在大规模应用中,这种数据采集可能比任何一家公司的内部努力更优越,因为庞大的激励节点网络具有强大的计算能力。这不仅包括获取更多的数据,还包括更频繁地获取数据,以使数据更具相关性和最新性。由于这些数据爬取节点本质上是分散的,不属于单个IP地址,因此几乎不可能阻止这个去中心化的数据爬取军团。此外,他们还有一支人力网络,可以清理和规范数据,使其在被爬取后变得有用。

一旦获取了数据,您还需要一个链上的存储位置,以及使用该数据生成的LLM(大型语言模型)。在这方面,0g.AI是早期的领导者。它是一个针对AI进行优化的高性能web3存储解决方案,比AWS便宜得多(这对于Web3 AI来说是另一个经济上的成功),同时也可以作为第二层、AI等的数据可用性基础设施。

需要注意的是,在未来,数据在web3 AI中的作用可能会发生变化。目前,对于LLM来说,现状是使用数据对模型进行预训练,并随着时间的推移使用更多的数据进行改进。然而,由于互联网上的数据实时变化,这些模型始终略微过时,因此LLM推理的响应略有不准确。

未来可能发展的一个新范式是“实时”数据。这个概念是当LLM被要求进行推理时,LLM可以通过向其注入实时从互联网上收集的数据来使用数据。这样,LLM将使用最新的数据。Grass也正在研究这一点。

三、结论

我们希望这篇分析对您在思考web3 AI的承诺与现实时有所帮助。这只是一个讨论的起点,而且这个领域正在迅速变化,所以请随时加入并表达您的观点,因为我们愿意继续共同学习和建设。

Variant合伙人:Web3项目如何用代币激励引导市场供应?

原文作者:Mason Nystrom,Variant Fund 投资合伙人

原文编译:Luffy,Foresight News

代币激励可以为市场吸引供应方参与者,从而克服冷启动问题。但并非所有的供应都是一样的。

主动型供应是指必须持续参与市场活动;被动供应则是指需要初始引导但极少需要后续维护。

拥有主动型供应的代币化市场更具粘性,一旦达到某个规模,往往能具有更高的防御性,因为需求的复合性质为供应商提供了更好的经济效益。谁先达到最大的需求流动性,谁就能获胜。

相反,被动供应的市场能够在没有同等市场需求匹配的情况下快速扩大供应,但其粘性难以保证。建设者可以在引导代币化市场的同时利用这些特性,但前提是他们知道如何权衡。

主动型市场与被动型市场

主动供应市场倾向于防御性而被动市场更容易扩大规模,要理解这一点必须先了解它们的一般特征,每个特征都有一定的范围限制。

Variant合伙人:Web3项目如何用代币激励引导市场供应?

人力与资源 

主动供应如同人力劳动。目前为止,人们还不能像出租存储空间一样被动地出租他们的脑力。例如,Braintrust 是一个去中心化的职业网络,它需要不断供应人才来满足雇主的实时需求。 

与人力劳动相对应的是资源,例如硬件、NFT 和资本。这些是被动供应的典型代表。例如,汽车数据共享网络 DIMO 要求用户购买并连接 DIMO 硬件设备。在支付一次性费用后,该设备会持续将车辆数据传输到 DIMO 网络,几乎不需要用户再次输入。

机会成本与沉没成本

在主动型市场中,供应方参与者会选择收入 / 收益和代币升值潜力最佳的市场。Axie Infinity 推广了边玩边赚的模式,它与其他用户可以通过劳动赚取收益的市场竞争。如果没有强大的有机需求,活跃型市场就必须不断与用户花时间赚取代币的所有其他方式竞争。

Variant合伙人:Web3项目如何用代币激励引导市场供应?

然而,被动型市场中供应方需要在前期投入资产,存在一定的沉没成本。因此,只要有利可图,供应方运营商就会被动地将实物资产提供给市场。例如,GPU 所有者有动力将其计算能力提供给 GPU 市场。即使在供需失衡的情况下,被动型市场也可以利用代币激励来支持大量供应。 

质量依赖型供应与质量独立型供应

当你对供应质量有清晰的认识时,扩大市场规模就会容易得多。被动供应市场拥有实物供应,比主动供应市场更适合这种情况。这是因为它们的供应通常带有定量限定,使提升质量更容易。例如,GPU 有不同的量化分类(例如 A 100 与 RTX 4090 s),它们与供应质量息息相关。 

Variant合伙人:Web3项目如何用代币激励引导市场供应?

这种情况在主动供应市场中很少见,因为这些市场需要应对人员能力高度差异的问题。Braintrust 或 Nosh 等零工平台的优秀程度取决于其工人,但需求方对这些工人的素质有不同的标准。

代币设计的含义

那么,建设者应该如何引导代币化市场并使其扩大规模?市场的供应特征对代币设计有何影响?

主动供应的市场

对于主动供应的市场来说,代币设计有几个关键点:

  • 随着需求增长扩大代币激励规模 

  • 激励供应方的忠诚度、质量或可靠性

  • 建立动态激励机制

在被动市场中,供应可以等待需求赶上(例如 Filecoin)。但在主动市场中情况并非如此,因为人们面临着高昂的机会成本。因此,建设者必须优先考虑需求方的增长才能保持竞争力。然而,代币可以帮助引导初始需求,以引导应方参与者加入市场。 

扩大主动型市场规模的一种策略是动态扩大供应方激励措施,使代币分配与增长紧密相关。一种相关机制是以许可的方式引入供应,这样就可以持续为供应方参与者提供稳定的收益率,从而保持供应方劳动力的参与度和可靠性。 

无论如何,这种主动供应市场的限制实际上使它们在发展过程中更具粘性:随着需求增加,它们能够提供更稳定的收益。从激励设计的角度来看,这种代币化市场应该专注于提供持续的奖励,以保持用户在平台上的活跃度。此外,他们应该动态调整这些奖励,以激励那些提供稳定供应的用户,而不是那些可能流失的用户。 

不过,虽然代币激励对于引导供需很有价值,但可能需要在服务、验证和声誉层面进行一些创新,以扩大供应质量,这是主动供应市场的一个重要特征。 

在这方面,代币化市场必须吸取传统托管市场的经验教训。例如,RealReal 和 StockX 提供验证服务,以确保实物供应合法。同样,Braintrust 充当中间人,并在其市场产品中提供质量保证层,同时利用代币帮助引入供应。 

能够利用代币扩展效应的主动供应市场可以做得更好。通过使用基于权益的中介网络或代币激励的验证和管理层,可以增强质量保证流程并产生更高效的市场。

那些供给和需求来自同一用户的代币化市场呢?比如 NFT 市场或 Axie、Stepn 等边玩边赚游戏? 

在调整代币激励措施时,这些角色可以转换的市场需要更加灵活,因为他们最有可能发现代币的投机性飞轮并混淆有机需求。这样的市场可以通过将锁仓纳入代币奖励中,激励长期参与,帮助缓解增长的反身性。主动供应的市场应该激励供应方多样性,以带来更多的专业消费者和专业供应,而不是零售供应,后者可能更加反复无常。 

被动供应的市场

对于被动供应市场的建设者来说,代币设计也可以获得重要的启示:

  • 主动扩大供应方数量,实现商业上可行的规模 

  • 通过需求方产品(例如 SDK、API)或通过专有硬件锁定供应方来建立更强的防御能力 

  • 激励供应方的忠诚度、质量或可靠性

被动供应的市场通常需要达到一定的供应门槛,市场才能具有商业可行性(即产生强劲需求),因此构建者最初应该专注于供应方的增长。此外,这种供应通常以数量而不是质量来衡量。例如,像 DIMO、Hivemapper 和 Wynd 这样的数据收集网络需要大量数据,然后才能使基于它们构建的聚合数据或服务变得有价值。 

由于所有被动供应的市场都更容易扩展,因此新进入者不会仅通过聚集足够的流动性来确保需求。相反,它通常需要通过构建 SaaS 组件(例如 SDK 和 API)来在产品上展开竞争,以帮助需求方访问市场。像 IO.net 这样的 GPU 市场提供聚合服务,使终端计算用户更容易访问 GPU。同样,DIMO 已经建立了一个市场,使 DIMO 代币所有者能够为他们的汽车购买服务。 

另一种让被动供应市场更具防御性的方法是从商品化供应转变为专有供应。Helium 和 XNET 等无线网络市场正在利用专有供应来构建其电信基础设施。 

最后,考虑到被动供应市场的高沉没成本,只要回报超过运营成本,供应方通常会继续为网络提供服务。当沉没成本高而机会成本低时(例如 Blackbird 餐厅接受 FLY 代币),供应方更容易留下来,因为供应方有内在的激励来为市场提供服务。相反,当高沉没成本与高机会成本同时存在时(例如 GPU 所有者为计算市场提供服务),需求或代币奖励可能是供应方选择分配资源的决定性因素。 

Bitget研究院:天王级项目陆续发币吸血流动性,市场持续阴跌

过去 24 小时,市场出现了不少新的热门币种和话题,很可能它们就是下一个造富机会。

比特币在 24 小时内由于 ZRO 发币持续吸血大盘先涨后跌,价格与昨日基本持平。美国商品期货交易委员会(CFTC)正在调查 Jump Crypto。其中:

  • 相对造富效应强的板块是:AI 板块、TON 生态板块;

  • 用户热搜代币&话题为: Particle Network、人工超级智能联盟 ASI、Lista;

  • 潜在的空投机会有:Nifty Island,Eigenpie

数据统计时间: 2024 年 6 月 21 日 4: 00(UTC+ 0)

一、市场环境

比特币在 24 小时内最高上涨约 1.5% 至 66, 300 美元,以太币上涨 2% 至 3, 600 美元,由于 ZRO 发币持续吸血,大盘随后便在亚洲早盘时间下跌。价格与昨日基本持平。人工智能技术概念代币在过去 24 小时内飙升了 30% 。Fetch.ai 的 FET、SingularityNET 的 AGIX 和 Ocean Protocol 的 OCEAN 领涨,而该板块平均上涨了 15% 。在此之前,芯片制造商 Nvidia (NVDA) 的股价也上涨了,自周一以来,该公司股价已上涨 5% ,成为全球市值最大的公司。

据《财富》报道,美国商品期货交易委员会(CFTC)正在调查 Jump Crypto。目前尚不清楚美国商品期货交易委员会是否考虑对该公司提出任何指控。

二、造富板块

1) 板块异动:AI 板块(FET、AGIX、OCEAN)

主要原因:

随着 NVDA 登顶全世界市值最高的公司,AI 领域的相关公司热度进一步提升;加密资产领域,Artificial Superintelligence Alliance 宣布关于 ASI 代币合并的重大进展和更新,AGIX 和 OCEAN 将于 7 月 1 日起先兑换为 FET,再过渡为 ASI 代币,刺激相关概念代币 FET、AGIX、OCEAN 价格上涨。

上涨情况:

FET、AGIX、OCEAN 过去 24 h 分别上涨了 4.2% 、 2.9% 、 1.78% ;

影响后市因素:

  • 项目自身发展情况:大多数 AI 项目目前的主要任务是捕获更多的用户,获得更多的市场占有率。与消费品领域类似,只有让用户使用自己平台提供的 AI 服务并且产生粘性才能够未来创造利润,因此项目方需要加大力度经营产品和社群。

  • AI 赛道整体估值:随着美股市场 MAN(Microsoft、Apple、Nvidia)三巨头借助 AI 不断抬高市值重塑估值,市场也在博弈当中不断完善对当前美股巨头估值的重新定义。随着成熟的商业机构能够对该类 AI 企业进行估值重新定义之后,相信加密货币行业的 AI 项目估值也会被重新定义,届时估值修复的行情便会出现。

2)后续需要重点关注板块:TON 生态

主要原因:

  • Pantera 对 TON 的投资金额或至少超 2.5 亿美元,是 Pantera 史上对加密货币的最大投资。

  • Ton 价格表现十分坚挺,在山寨币大幅下跌的同时币价抗跌,表现非常稳定。

  • TON 网络 TVL 突破 6 亿美元,现为 6.11 亿美元,续创历史新高。其中,TON 生态 DEX 协议 DeDust 过去一周 TVL 增幅达 54.43% ,跃升为生态 TVL 第一大协议。

  • TON 链上 USDT 已授权发行量增至约 5.8 亿美元,目前为 USDT 发行量第六大区块链,仅次于 Tron、以太坊、Solana、Avalanche 和 Omni。

具体项目清单:

  • TON:Ton 链原生代币,目前已经上线 OKX、Bitget 等交易所。

  • FISH:Ton 生态头部 meme 代币。

  • REDO:Ton 链上以狗为主题的 meme 币,目前 Ton 生态 meme 中交易量最高。

三、用户热搜

1)热门 Dapp

  • Particle Network

模块化区块链 Particle Network 宣布完成 1500 万美元 A 轮融资,Spartan Group 和 Gumi Cryptos Capital 共同领投了此轮融资,SevenX Ventures、Morningstar Ventures、Flow Traders、HashKey Capital 等参投。此轮融资使 Particle 的总融资金额达到 2500 万美元。

2)Twitter

Bitget研究院:天王级项目陆续发币吸血流动性,市场持续阴跌

人工超级智能联盟 ASI:

昨日,AI 超级智能联盟发推称,ASI 代币合并计划将于 7 月 1 日开始实施,第一阶段暂时将 AGIX、OCEAN 合并为 FET,稍后再转换为 ASI。AGIX 和 Ocean 的存款和取款开始在各交易所关闭,FET 的存款、取款和交易将照常进行。AGIX 和 OCEAN 到 FET 的迁移平台在 SingularityDAO dApp 上开放,允许持有者将其代币转换为 FET。AGIX 与 FET 兑换为 1 AGIX 等于 0.433350 FET,OCEAN 与 FET 兑换率为 1 OCEAN 等于 0.433226 FET。最终的转换率为 1 FET 等于 1 ASI。

3)Google Search 地区

Bitget研究院:天王级项目陆续发币吸血流动性,市场持续阴跌

从全球范围来看:

Lista:流动性质押和去中心化稳定币协议 Lista (LISTA) 先前与从 2024 年 5 月 30 日 08: 00 开始 BInance Lista Megadrop,并于 6 月 20 日开启 LISTA 代币 TGE 和空投,用户将拥有 30 天的时间来领取空投。此外,官方表示空投申领流程将于 6 月 20 日之前公布。昨日在推特热搜排名较高,且二级上线之后表现不错。

从各区域热搜来看:

(1)亚洲地区的热搜上, AI 项目最为突出,主要原因是过去 24 小时,AI 赛道项目 FET、AGIX、OCEAN 等项目表现良好。

(2)欧美地区和英文区以及 CIS 地区关注的领域各不相同,主要为近期的一些空投大项目和 memecoin 等,包括 Monad、FLOKI、RWA 话题等冲上热搜榜单,无明显话题统一的趋势;

四、潜在空投机会

EIGENPIE

Eigenpie 是一个重新质押的 SubDAO,为 Liquid Stake 代币持有者提供重新抵押其资产并扩大其盈利潜力的机会。通过为我们平台上接受的每个 LST 创建专用的液体重放版本,Eigenpie 有效隔离了与任何特定 LST 相关的风险。

项目 TVL 刚刚突破 1 B 的整数关口,该赛道的估值比较高,潜在的空投收益良好。

具体参与方式:登陆项目网站,通过协议质押 ETH、swETH 等 LSD 资产到 Eigenlayer 中。另外,也可以直接 Delegate Eigenlayer 的代币投票权给 Eigenpie.

Nifty Island

Nifty Island 早在今年一月就推出的公开测试版,是一款类似于 Sandbox 风格的游戏,同时也融入了 Roblox 和《堡垒之夜》的创意风格。

目前 Nifty Island 空投活动已经开始,以激励社区用户获得 ISLAND 代币,按照其官方社交媒体账号上发布的空投规则,将根据用户玩游戏的时间、推荐的玩家数量以及他们在联网钱包中拥有相关 NFT 资产等因素奖励用户积分。

具体参与方式: 1)创建游戏账号后开始根据游戏指南建造岛屿;2)通过完成挑战或增加岛屿客流量等活动来赚取更多 ISLAND 。

Bitget 研究院更多资讯:https://www.bitget.fit/zh-CN/research

Bitget研究院专注于“聚焦链上数据,挖掘价值资产”,通过实时监测链上数据以及区域热搜等维度,挖掘前沿的价值投资,为加密世界爱好者提供机构级的洞见。截止至今已为 Bitget 全球用户提供了【Arbitrum 生态】、【AI 生态】、【SHIB 生态】等多个热门板块的早期价值资产,通过以数据为驱动的深入研究为 Bitget 全球用户创造更优质的财富效应。

【免责声明】市场有风险,投资需谨慎。本文不构成投资建议,用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

原文作者:,BlockBeats

原文编辑:张问,BlockBeats

币圈撸毛产业的四年发展史,也正是加密货币最为草莽生长的四年。

2020 年,因为农夫山泉,思摩尔,快手等明星公司新股的赚钱效应,让港股打新曾风靡一时,成为不少投资者追逐的热点。港交所虽然要求 KYC,但睁一只眼闭一只眼的监管方式,让投资者有了钻空子的机会。

在那段时间里,港股打新市场出现了许多被称为「百户侯」的投资者。他们通过开设多个券商账户来提高打新的中签率,有些人甚至拥有上百个账户。一家人加上亲戚朋友一起开设上千个账户也不是问题,通过这方式提高打新中签的概率。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

2020 年港股打新收益,图源:富途

港股打新盛宴的背后,其实是账户管理的艺术。通过大量账户的操作,提高中签率,从而获得更高的投资回报。这样的操作模式,让很多普通投资者感受到了一种简单而有效的套利机会。俗话说:「多学三两招,韭菜变镰刀。」在那场港股打新的浪潮中,账户的管理和套利就是两三招之一。

而同样的玩法,在币圈被复制,并迭代到了极致。在这里,这种操作被称为「撸毛」。

和股票打新有固定平台参与不同,在 Crypto 想要获得新的加密货币,需要去每个项目方的产品里做交互。获得项目方的代币空投,这是撸毛的唯一目标。举个不太恰当且不切实际的例子,就好像在拼多多刚成立的时候就开始在上面买卖东西,为了获得拼多多后面会发行的股票。项目方空投的代币可以流通换成钱,撸毛人就有了实际的收益。

这不是加密货币的原生产业,相比于投资机构和炒币散户,撸毛人的历史从 2020 年开始,仅有 4 年。不同于投资或者投机,撸毛更像是做生意,基本上完全不需要了解所谓 Crypto 的新概念,只关注成本和收益。

4 年中,撸毛这个生意规模和话语权越来越大,从个人迭代到了工作室,甚至公司,成为了加密货币行业极其重要的一环。当然,赛道拥挤意味着利润的可观,撸毛像炒币一样暴富的例子屡见不鲜,甚至比炒币的收益更加惊人。

但加密货币 4 年一个周期,已经经历了一个周期的撸毛行业正在面临自己的困境:项目方给撸毛人的收益早已没有早期那般慷慨,条件越来越多,成本和收益不成正比例增长。

尤其近期的几个超级明星项目给撸毛人带来的收益之少到了极致,时间及金钱成本与收益已经完全不成比例,不知道 4 年的撸毛发展会不会在今年走向下坡路。BlockBeats 想用这篇稿子记录撸毛的发展历程,这也许是加密货币最草莽生长的 4 年。

Uniswap 一场空投,撸毛有了江湖

撸毛产业的起源,是 2020 年的 Uniswap 空投。

作为全球最大的去中心化交易所,Uniswap 在 2020 年 9 月 1 日之前与平台进行过交互的地址都符合条件,每个地址获得了至少 400 枚 UNI 代币。到 2021 年初,这 400 个 UNI 代币的价值一度攀升至大约 12000 美元。

「钱不是赚的,钱都是大风刮来的。」因为 UNI 的空投,这样的声音也多了起来。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

当年空投的绝大多数地址都有 400 枚 UNI 代币,数据来源:DUNE

Uniswap 的这场空投让大家意识到了多号、批量地址的重要性,这也是撸羊毛的本质。在币圈链上世界没有 KYC(身份验证),一个人可以拥有无数个地址,利用这些地址可以赚取更多的收益。正是这一点,使得撸毛成为了一种相对稳定且高收益的方式,比炒币更有确定性。

也正是从 Uniswap 开始,撸毛风潮开始了,那些年里,人人都是「撸毛党」,人人都有几十甚至几百个钱包地址,想要复刻下一个和 UNI 一样的「羊毛暴富」。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

工作室的设备,图源:网络

2021 年和 2022 年,是撸毛人的甜蜜期,加密空投的浪潮继续推高了一批新晋富豪。dYdX 和以太坊域名系统(ENS)分别在 2021 年 9 月和 11 月进行了大规模空投。这些项目的成功,造就了许多一夜暴富的传奇故事。例如,一位大学生因其对 ENS 的贡献,直接领取了 4.6 万枚 ENS 代币,按当时每枚 13.63 美元的价格计算,相当于 62 万多美元。

过去几批已经自由的撸毛工作室,最普遍的「出身」都是 Uniswap、dYdX 和 ENS。

然而,随着加密熊市的到来,空投的数量和规模都开始减少。在熊市期间,许多撸毛工作室只能依靠每月解锁的代币份额勉强维持生活,但大部分工作室就没有那么幸运了,运作不下去而消失在了币圈。

直到 2023 年,凭借几个大项目 Arbitrum(ARB)、Celestia(TIA)和 Blur 的发币,一些工作室才熬过了「寒冬」,迎来了短暂的复苏。

随着这些年的发展,撸羊毛工作室也经过了许多考验和优胜劣汰,留下来的都得到了千锤百炼,达到了空前的成熟度。

而今年,可能是继 2020 年之后,撸毛工作室最辉煌的一年。

随着比特币 ETF 的通过,比特币突破了 72000 美元,创下历史新高。牛市的到来,带动了更多项目的发币,也让撸毛工作室重新焕发了生机。最近几个月,Merlin、Unisat、ionet 和 ZKsync 等知名项目相继发币,虽然市值相比前几年的空投盛况稍显逊色,但这些空投项目依然引起了广泛关注。

和过去不同,撸毛行业也经历了许多演变与新的挑战。时至今日,撸毛这个生意场比过去任何时候都要卷、都要专业化和商业化。新人进入这个行业的门槛越来越高,竞争也愈发激烈。曾经「撸毛」是每个草莽英雄都能闯荡的江湖,而现在,它更像是一场高门槛的商业游戏。

草莽英雄玩转商业游戏

一个典型的撸毛工作室,除了日常运营成本,如水电费、房租等开支,还需要支付执行员工的工资。「这些每个月都得结算,大概是十几万。所以工作室基本上全都会在二三线城市,以降低人员消耗和场地租赁成本。」小志()身在一个撸毛工作室团队中,他对 BlockBeats 透露。

为了获得更多的资源支持和流动性支持,一些工作室还会注册营业执照,申请政府的一些补助和补贴。

随着币圈的发展,撸毛这个曾经自由散漫的草根行业,逐渐变得产业化、网络化和公司化,如今已经像小型创业公司一样运作,不再是几个人凑在一起的草莽英雄时代,而是一个专业的系统。这些工作室有着明确的组织架构和分工,通过精细化的管理和运营,实现资源的最大化利用和收益的稳步提升。

创业公司配置

「在工作室的配置上,不同的团队有不同的基因,但毫无疑问团队里最关键的其实是投研和执行两大板块」Damon()是 SohaDao 工作室的主理人,他们目前的撸毛重心大部分放在了比特币生态上。

作为撸毛工作室背后的智囊团,投研同事负责分析市场趋势和项目数据,找出最有潜力的项目,制定最优的撸毛方案。投研还要做成本控制和策略优化的工作。

在策略制定上,Damon 的团队通常是从结果出发,倒推中间需要的步骤。「假设我们有一个项目,目标是获取 1% 到 10% 的份额。我们会先研究代币模型,预测市场上的地址数量,然后倒推计算,为了达到这个目标,需要投入多少资金和资源。」Damon 说,这样的倒推计算可以帮助团队确定前期投入的成本,并在每个月进行调整,以确保投入成本和产出效益的平衡。

「但我觉得之后投研的作用会慢慢弱化,首先整个市场的信息差会越来越少,现在的 KOL 或者付费群之间转的内容同质化非常严重。所以执行是做出差异化的方式,原来可能是七分投研、三分执行,但接下来执行会慢慢大于投研,形成五五。」Damon 说道。

再来看执行板块,执行团队则分为程序开发和手工操作两部分。

程序开发团队是技术支撑,类似于创业公司中的技术开发团队,负责开发和维护撸毛工具,如自动化脚本和数据抓取程序,确保系统的稳定运行,提高撸毛效率。程序员不仅要精通代码,还需了解区块链和加密货币的相关技术,快速开发出适应市场需求的工具,提升工作室竞争力。

手工操作成员则像是前线战士,具体执行撸毛策略,确保每个空投项目都能及时参与并最大化收益。他们负责日常操作和维护各类账户,处理交易和转账等事务。执行团队需要高度的执行力和责任心,确保每一步操作精准无误,最大限度地实现撸毛收益。漆菲特目前是个体户,但也认识很多工作室朋友,跟他们交流过后有些感悟:「招手工执行成员的标准就是不能招太聪明的,也不能招一点也不聪明的。」

和创业公司一样,一些运作成熟的工作室也接受投资人的投资,「分成是常见的合作模式,工作室负责执行,投资人提供资金,空投后按比例分成。」具体分成比例取决于双方的协商。如果执行难度大或者筹资困难,分成比例会增加。分成比例还要考虑双方能承受的风险,风险高的一方分成可能更多,漆菲特提到。

除了投研和执行之外,这个「小创业公司」的 CEO 一般会称「主理人」,统筹全局,负责团队的整体运营和战略规划,决策制定和执行,确保团队目标的达成和长远发展的规划。

据 BlockBeats 观察,现在的撸毛工作室还需要 KOL 作为对外的代言人,通过社交媒体和社区活动扩大工作室的影响力,与其他项目方、投资者和媒体建立联系,增加话语权,也能获得更多「内幕消息」的机会。

在币圈,KOL 的作用类似于传统行业中的网红或测评师,能用自己的影响力帮助项目做一些推广。

「影响力可以做大,但团队不要做大,这是我的一个诉求。」Damon 表示,希望通过精简团队,提升效率和专业度。目前,他的工作室正处于起步阶段,推特等社交媒体刚刚开始运营,影响力还需要进一步提升。

「正儿八经的执行团队有 10 个人我觉得差不多了,因为团队做大了未必能赚钱。」Damon 解释到,在大公司工作时的经验让他发现,团队过大反而会导致内卷,效率降低。但他强调影响力的重要性,认为扩大工作室的影响力比扩大团队规模更有价值,通过增加影响力,可以获取更多的资源和信息,从而提升工作室的竞争力。

撸毛衍生的副业,工作室的产业化之路

撸毛工作室的产业结构化,已经不再仅仅局限于单一的撸毛业务。他们为了压缩成本、提高收益,挖掘和打通了更多的渠道和路径,从而衍生出多个盈利模式。

Damon 解释道,由于有过 Web2 互联网的工作经验,「降本增效」就像是刻在他骨子里的基因。拥有财务专业背景,特别是精算背景的人,可以更准确地计算和控制成本。

「撸毛三件套」可以说是币圈撸毛人的「黑话」,指的是三种基础工具:虚拟私人网络、多账号管理工具、虚拟机/指纹浏览器(也有一种三件套的说法是推特、DC 和 Gmail 账号)。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

账户多开工具,图源:撸毛日记

多账号管理工具能帮助撸毛党管理多个账号,包括批量注册、登录、自动化操作等。常见的工具包括浏览器扩展、脚本等,以此来减少人工操作的时间和出错率。指纹浏览器则可以模拟不同的浏览器环境,防止被平台检测到同一设备操作多个账号。虚拟机则可以创建独立的操作系统环境,进一步隔离不同账号的操作。

在这些撸毛工具选择上,工作室通常会在价格和功能上「货比三家」。Damon 提到:「虽然投入更多资金也能赚钱,但通过精细的计算,可以大幅降低成本。」这意味着通过精算,可以节省下一半的成本,那么赔率就完全不一样了。

为了确保在每一个环节都做到成本最低,一些工作室会尽量找到最前端的「货源源头」。「就比如同样买推特账号,有人可能两块钱,但是我们可能就两毛钱就解决了,这些很琐碎的账其实长久来看很重要。」

寻找市场上最便宜的购买渠道后,也就意味着还打通了另一种盈利模式——出售货源。通过这样的方式,他们在多个渠道上衍生出了黄牛资源,比如卖谷歌账号、卖硬件、卖云服务器等,形成了一条完整的产业链。

在收益渠道上,撸毛工作室还会赚一些「推荐奖励」,在这种情况下,KOL 的作用就能体现出来了。KOL 在做推荐任务时,如果有更大的影响力,就能得到更多的积分和返现。

此外,一些工作室还可能会涉足 OTC 场外交易业务。小志就是其中比较典型的例子,他所在的团队里每个人也都有自己的职责,他的重心就放在场外生意上。

由于需要这些渠道资源,因此在撸毛届,黄牛就像「出生在罗马」的人,在做工作室上有着得天独厚的优势。「我老板之前就是黄牛起家,用黄牛思维去操作 Web3,可以说是手拿把掐。」小志对 BlockBeats 说道。

保本能力和回本周期

和所有传统生意一样,「保本」对工作室来说很重要。

对工作室来说,最重要的是保住资金的安全,尽量不让投入资金受损失。「我们的工作室的每一步都是一步一脚印走出来的,资金积累很不容易,但一个错误决策可能会让所有财富灰飞烟灭。」小志继续解释了他们的策略:「在币圈,最重要的是保住本金。我们只需要做好搬运工的角色,确保项目的基本对接,不追求后续利润,没有出现利润回撤或者是资金受损,也是一个很好的结果。」

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

币圈回本梗图,图源:网络

在和币圈的撸毛工作室交流的过程中,BlockBeats 发现「回本周期」是一个常被提及的关键词。

「出走」大厂后的 Whale()也拥有自己的工作室,在这两个月对 ionet 的持续跟进撸毛,准备了 273 台 macmini M 2 ,在不少人亏损的情况下他仍赚到了几十万,这条关于 ionet 的复盘文章获得了近 30 万的阅读量。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

在 Whale 的复盘中,他也提到比如 ZKsync 这样的长周期项目,虽然有潜力,但时间节点不确定,可能需要几年才能见效。而短周期项目,比如 ionet 和 Merlin,周期只有一两个月,资金回笼快,利润也可以迅速变现。「我的偏好是短平快的项目,短平快的意思是预期收益、发币时间和变现时间都比较明确。资金投入后能迅速回本,然后再投入下一个项目。这样收益会更稳定,心态也更容易保持平稳。」

这就像是抛硬币,抛一次抛两次的结果不一定是一正一反,但连续抛 1000 次,就大概率是 500 次正面和 500 次反面。「所以在胜率比较高的情况下,做的项目越多,你的收益会越稳定。」Whale 对我们继续解释道。

Damon 也提到了他们对项目的选择,和 Whale 有些相似,「我们选项目不会单纯以长久为标准,而是先选择最快能拿到结果的项目。」

对于一个工作室来说,胜率是推动其健康发展的关键。很多工作室两年前可能还存在,但因为只专注于像 ZKsync 这样的长期项目,拖了两年导致整个工作室只做这一件事,这显然行不通。因此,工作室需要在短期内积累收益,然后再慢慢做一些长线项目。

95 后年入百万的背后:撸毛工作室的门道

在币圈,撸毛这个生意的门槛低、回报高,吸引了大量的年轻人参与。BlockBeats 发现,大部分撸毛工作室的成员都是 95 后,甚至也有不少 00 后,在今年基本都实现了年入百万。

虽然收入几千万的顶尖选手(在币圈黑话中被称为 A 8)也有,但这种情况相对较少,这些人往往会选择不再继续撸毛,而是将工作室盘出去,自己则成为股东或投资人顾问,享受更稳定的收益。

凭借着灵活的策略和高度的执行力,年轻人在这个新兴市场中快速崛起,实现了普通白领在传统行业难以企及的收入。而这些在撸毛生意中风生水起的年轻人,都有哪些致富秘诀呢?

「假如我是项目方」

「要站在项目方的角度思考问题」这是很多工作室都知道的一句话,但真正能做到的只有少数。

项目方制定规则时,不仅要确保这些规则的合理性,还要考虑如何把更多的代币发到自己的手里,也就是所谓的「老鼠仓」。然而,他们必须确保这些规则在表面上看起来是公平合理的,不能让社区成员轻易挑出毛病。Whale 说道:「项目方不会把钱随便砸给所有人,他们会设计一些规则来筛选出最优质的用户。」

「比如这次 ZKsync 为什么被骂的特别厉害,因为被扒出来一些地址有明显的女巫痕迹,存一模一样的金额,但最后这些地址全给空投。我觉得这种规则制定就是很失败的,因为不能服众,那么之后就会影响代币共识,没人愿意去接盘。」Whale 举了最近 ZKsync 被骂的例子。

既要赚钱,又想不被骂,是大多数项目方的立场。为了实现这个目标,他们在制定空投规则和防止女巫攻击的策略时必须极其谨慎和拔尖。项目方需要从 100 万个地址中选出 10 万个优质地址,就像筛选名校顶级学府的入学名额一样。这种情况下,他们必须精心设计规则,确保只有真正有价值的用户能够获得空投,同时避免被撸毛党大规模套利。

「这里其实能牵扯到很多所谓的资源或者信息差。在 Web3 中,信息差无处不在,」小志解释道:「这种信息差让一些人能够拿到相对一手的信息,从而在竞争中占据绝对优势。」

就像想进入北大或清华这样的顶级学府,如果有信息差就会知道有很多途径,比高考的千军万马容易很多,但问题的关键是你怎么得到这种信息差,在币圈,拥有人脉资源关系有时候甚至比在传统行业更有用。

小志还指出,在以 ZKsync 为代表的项目中,账户余额和质押要求已经成为新的筛选标准:「ZKsync 网传的余额要求是 50 美元。对于那些批量账号来说,一个账号放 10 美元已经算很多了。如果一个账号要放 100 美元,那一万个账号就要放 100 万美元,这对他们来说风险很大。」

撸毛行业正在从 POW(工作量证明)转向 POS(权益证明),这种资金留存要求,让批量操作变得更加困难,也提高了撸毛工作的门槛。批量账号虽然数量众多,但无法承受大量资金的风险,尤其是在黑客攻击频繁的环境中。高额资金的质押和留存,成为了工作室的一道「屏障」。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

ZKsync 网传空投规则图解,来源:壹屋鱼

有很多人对老鼠仓深恶痛绝,觉得好项目就应该全部发给真实用户,但 Whale 认为,撸毛之所以有超额利润的本质,就是因为老鼠仓的存在。如果没有老鼠仓,项目方乃至背后的投资人是绝对不可能将如此丰厚的利润以空投的形式分发。「客观的来说,其实是投资机构和项目方在吃肉,撸毛人在后面喝汤,只不过时常会有一些肉渣掉在汤里。」Whale 对撸毛行业的看法比大多人都清醒。为了应对项目方的筛选规则,用户也需要进行反向思考。

在撸毛行业变得越来越专业的同时,工作室也必须在这个过程中找到自己的位置,市面上的教程都在教 TX 和大额交互,要么就是比别人卷,要么就是做差异化的事情,充分利用自身的一个优势,这样才能增加获得空投的机会。

漆菲特谈到:「空投就像分蛋糕,怎么吃到更多份额,那就要不断加号,扩大地址数量。当然,加号的标准要符合项目方的空投规则,规则不清楚,只能思考项目方可能会怎么划线,如果有老鼠仓,自己的地址怎么「混进」老鼠仓的标准中。」

撸毛届也开始讲究「匠人精神」了

撸毛就像钓鱼,等待的时间永远是最长的,撸毛过程中需要的,不仅是技术,更是耐心和决心。「最适合做撸毛的人,其实是性格上能沉住气的人,这种人才能走得更远。」Damon 说道。

去年刚从 Web2 离职时,漆菲特确实有点焦虑,自己一个人搞撸毛的时候,生活作息非常不规律,常常睡得很晚,起得也很晚。但幸运的是和朋友撸到了 Sui 这个项目,每月解锁卖出的份额,相当于「月工资」发放,大大缓解了她的焦虑。「但我不能只靠这份工资过活,毕竟那个代币是每个月解锁一次,一年后就没有了,我得想办法谋生。」

所以在那一年里,漆菲特除了一边撸毛,另一边沉住了气努力学习,比如学会了期权交易,还深入了解了比特币生态,抓住了下半年的一些机会。

三年之后又三年,撸毛人也被慢慢磨出了「匠人精神」,调整了操作策略。从早期随便交互能拿空投,到现在跑代码组工作室,撸毛行业在追求效率的同时,逐渐发展出了一种更为细腻和讲究的操作方式,强调「精品号才是最好的」,精品号地址被视为了一种「金矿」和「矿场」。

漆菲特对 BlockBeats 表示:「我不赞成大家在用指纹浏览器的时候使用同步器,虽然同步器的确很方便,可以同时操作多个地址,让效率加倍,但这样容易让地址的行为轨迹一样,增加被识别为女巫的风险。」

Damon 也强调了手工操作的重要性:「现在很多工作室都有偷懒的思维,自作聪明用脚本或者自动化撸,这条路子从 ZKsync 上来看被「打死」的概率很高。所以要留出一些容错的空间,比如 20% 的工作依赖代码和同步器,剩下的 80% 则依靠纯手工操作。」

Whale 的观点也类似,比如在 ZKsync 和 Starknet 上机器刷基本全军覆没,因为 Starknet 用 AI 去查找行为方式相似的女巫集群(包括提币时间、金额、交互路径、交互顺序等)。而 ZKsync 则是用了金额留存,如果批量用脚本跑,本能的会为了追求效率而忽略了以上两点,因此反而因为人工操作的随机性(不够高效),以及操作成本的考虑(没有频繁的挪动 LP 资金),反而在这两个项目上几乎没有被女巫。

除了手工操作再次成为主流后,精细化的数据分析也成为许多成功工作室的核心竞争力。Whale 强调,在币圈中,每个项目的市值和分发代币情况都需要详细估算。这种估算虽然看似简单,但实际操作起来非常复杂且耗时。「项目太多了,每一个都去算成本、收益和投入产出比是非常累的事情。但我一直坚持这个习惯,确保每个项目的投入和收益都有大致的估算,」Whale 解释道。加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

Whale 擅长的多维表格例图

为了确保估算的准确性,Whale 不仅依赖公开的信息,还会深入挖掘非公开数据,比如协议的 TVL、交互人数和独立地址数等。「很多人只看公开信息,而我会去进一步分析,比如通过区块浏览器查看合约地址的数据,估算项目的预期收益。」

举例来说,一个被 Binance 投资的项目,其预期市值通常不会低于 10 亿。Whale 解释:「如果一个项目被 Binance 投资,且金额不小,那么上 Binance 的概率很大。」然后,Whale 会进一步分析项目的活动,比如代币分发比例和参与地址数,通过这些数据来估算每个用户的潜在收益。

撸毛哲学:在币圈生存与繁荣的艺术

在撸毛过程中,Whale 慢慢形成了自己的「减法」哲学,他认为「选择不做什么」比「选择做什么」更重要,「这样才能保证我的胜率。」

Whale 在他的推特签名中写道:「为学日益,为道日损。」他解释道,这意味着获取知识和信息要不断增加,而追求的东西要越来越少。减少无用的信息和不必要的追求,是成功的关键。对他来说,一个项目必须有明确的理由去做,而不是因为找不到不上它的理由就去做。

撸毛也是一个越老越吃香的行业。「一切都是可以复用的」,这是小志的信念。通过在不同项目中复用成功的策略和经验,可以减少试错成本,提高执行效率。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

小志团队三年前挖 CHIA 的硬件

「 2021 年我们做过 CHIA 项目,也是需要自己装机器配置网络,有很多试错的经验,这些经验在挖 ionet 的时候得到了很好的复用,所以上手很快。」

当年的 CHIA 奇亚币上涨,让不少「矿工」和工作室动心,购入大容量的硬盘挖币,来获得奖励,这使得不少人爆炒硬盘、囤货居奇,让大容量的机械硬盘和固态硬盘一时间都缺货涨价。

加密货币草莽四年,撸毛产业的发展史

小志团队的 ionet 机器配置

小志还提到,在进入 Web3 之前,他的团队也曾参与过港股打新。正如文章开头提到的港股百户侯,小志的团队就是其中之一。「我们决定是否打新股,主要看投资机构的情况如何,胜率如何,这些逻辑也都能很好的复用在 Web3 里。」

「当时港股打新一次认购成本就是 1-2 w 港币,有点像现在链上的 Gas 费。」小志记得,在最辉煌的那一周里,他们在新股认购的收益能达到 70-80 万之间。

在撸毛过程中,每个人的策略都不尽相同。小志解释说:「每个项目都有不同的策略维度,比如你交互的协议有哪些,你的月活、周活、日活能保持在什么状态,你的账户资金和链上资金能达到多少,你的抵押和借贷金额等等。这些都是不确定的因素。」

策略的制定需要根据经验来进行,归结起来就是多账户的管理。小志表示:「如果一个账户向 100 个账户转账,那很容易被查出来并封禁。」

虽然不可能每次都百发百中,但制定一个合理的策略是非常重要的,而且最重要的是要保证策略的严格执行,策略是不变的。这就像是打德扑,按照策略严格执行,即使某一局输了没有达到局部最优,但用整体视角和长期视角来看,是整体最优。

在和工作室接触的过程中,我们还发现一些有意思的观察,币圈一直都是两极分化非常严重的行业。做项目的通常是世界顶级学府出身的精英,而大多数炒币和撸毛人,更像是集市里做着市井生意的能人异士。英语,正是这种两极分化的一个极端点。

草根出身的能人异士,在赚到钱之后,最想要的是尊重,而不想被叫做「暴发户」。学英语也就成了一种「体面」,象征意义已经强于实际意义。就像 2000 年「小县城」走出来的生意人开始穿西装出海做生意一样,他们正在用语言和行为塑造着自己的新身份,寻求更高的社会认同和尊重。

如今,撸毛工作室和 KOL 一样,也在经历着一代又一代的更替。赚到一笔大的,便有人选择离开,新的工作室接替旧的,继续在这个市场中追逐财富。

「我的朋友这一波撸完已经财富自由,准备把工作室关了金盆洗手了,我正在和他商量,我盘下来接手,这样对我们两个来说价格都是最合适的。」这种暴富后的传承,也为撸毛行业增添了一些特殊的延续性。

随着时间的推移,工作室之间也开始达成「兄弟」关系,形成了撸毛联盟和撸毛矩阵。

撸毛工作室的话语权随着这种组织化和联盟化不断提升。从最开始,撸毛党有时会被项目方和社区所不齿,甚至自嘲为「黑奴屌丝」。如今,项目方主动和撸毛工作室合作,甚至有时工作室反过来给项目方提建议。

这些改变不仅是表面的。撸毛党的「声音」现在可以对整个行业产生巨大的影响。他们的意见能改变风险投资(VC)的态度,影响币价,甚至左右交易平台是否会上币。这种影响力不仅来自他们的数量和资金,更源于他们在行业内逐渐积累的专业知识和操作经验。可以说,撸毛工作室已经从简单的生意模式,到今天已经进化为一种具有高度组织性和影响力的币圈产业力量。

对于撸毛行业的未来,很多人也会猜测,是否会像「港股打新」的生意一样,因为打新不再赚钱而销声匿迹了。

事实上,随着越来越多的项目发币后不及预期,空投的收益逐渐减少,工作室的胜率已经开始走下坡路。前文提到了许多赚钱的工作室,但事实上,也有很多工作室早已消失在竞争的激流中。

撸毛这个行业的生存时间取决于市场走势。熊市更像是耕耘的季节,牛市则是收获的时刻。币圈这个行业仍然处于早期阶段,意味着撸毛整体行业都可能还有更长的生命力。然而,随着竞争的加剧,能否找到「撸毛的艺术」将成为决定成败的关键。

币圈撸毛这个行业正在逐渐走向「 28 法则」,赚钱的人只会占到 20% 。如何成为那赚钱的 20% ,这是所有撸毛人现在正面临的巨大挑战。对于他们来说,这不仅仅是一场关于技术和策略的游戏,更是一场关于智慧和耐心的生意场。

本文致谢采访对象:Whale、小志、咸鱼、Damon、漆菲特、Lambert 林。

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

原文作者:

原文编译:深潮 TechFlow

L0、zkSync 和 Starknet 有什么共同点?

有同样的资金投资了他们。如果这些风险投资人投资了该项目 – 那么这个项目保证了会有空投。

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

a16z (  )

  • 投资数量: 169 。

  • 有空投的项目: 15 个。

  • Farcaster、EigenLayer、Worldcoin、LayerZero、zkSync、Uniswap、Sui、Aptos、Optimism、Goldfinch、Ape、dYdX、Forta、Gitcoin。

  • 空投比例: 8.87% 。

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

Paradigm (  )

  • 投资数量: 92 个。

  • 有空投的项目: 10 个。

  • Uniswap、Farcaster、Friend Tech、Optimism、dYdX、Osmosis、Blur、Ribbon Finance、Gitcoin、Starknet。

  • 空投比例: 10.86% 。

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

Binance Labs (  )

  • 投资数量: 216 个。

  • 有空投的项目: 19 个。

  • Aptos、1inch、Biconomy、Axelar、Space ID、Maverick、Galxe、Mint Club、Aevo、Bounce Bit、Renzo Protocol、Ethena、Arkham、Polyhedra、Sui、Hooked Protocol、Magic Square、Fusionist、Celestia。

  • 空投比例: 8.79% 。

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

Coinbase Ventures (  )

  • 投资数量: 394 个。

  • 有空投的项目: 25 个。

  • Uniswap、Aptos、Arbitrum、Optimism、TheGraph、IMX、Sei、Ribbon、Worldcoin、Biconomy、Hashflow、Arkham、Maverick、Galxe、Evmos、Goldfinch、Forta、Umee、Connext、Hop、Axelar、Wormhole、Maverick、Arkham、EigenLayer。

  • 空投比例: 6.34% 

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

DragonFly 资本 (  )

  • 投资数量: 149 个。

  • 有空投的项目: 25 个。

  • Aptos、dYdX、1inch、Ribbon Finance、Axelar、Hashflow、Galxe、Avail、Ethena、zkSync、Parcl。

  • 空投率: 7.38% 。

哪些VC投资的项目,发空投的概率更大?

  • HashKey Capital (  )

  • 投资数量: 236 个。

  • 有空投的项目: 8 个。

  • dYdX、1inch、Galxe、Evmos、Avail、Polyhedra、Beoble、Aethir。

  • 空投比例: 3.38% 。

当我开始这条推文时,我觉得统计数字会更好。我从  中获取了所有数据,并将 投资数量 类别作为总体指标,即投资总数。

本主题中提到的每家风险投资公司所投资的项目,我都确信会进行空投,比如 Monad、Babylon 或 Symbiotic。

但我们不能保证,如果其中一些风险投资人投资了你在撸的项目,他们就会进行空投。

您应该查看代币经济、开发阶段、白皮书、团队、风险投资人、传言等,以了解是否有空投的机会。

这并不难,您只需要一些基本知识和运气。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

本文来自:Mechanism Capital 联合创始人 Andrew Kang

译者:Odaily 星球日报 Azuma

编者按:本文系 Mechanism Capital 联合创始人 Andrew Kang 就 ETH 后市表现的分析文章。在文章中,Andrew 着重分析了以太坊现货 ETF 的潜在资金流入规模,并结合 ETH 与 BTC 的市场结构区别,给出了“在接下来一年内,ETH/BTC 的汇率将持续下跌,区间可能在 0.035 到 0.06 之间”的激进预测。

以下为 Andrew 全文内容,由 Odaily 星球日报编译。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

比特币现货 ETF 的推出为许多潜在的新买家提供了将 BTC 纳入其投资组合的机会,但相对而言,以太坊现货 ETF 对 ETH 本身的影响可能并不会那么明显。

当贝莱德提交比特币现货 ETF 申请时,BTC 的价格大概在 25000 美元,我当时给出了乐观的预测。自那时以来,BTC 的回报率已达到了 2.6 倍,ETH 的回报率为 2.1 倍,如果从周期底部开始算起,BTC 的回报率则为 4 倍,以太坊同样也是 4 倍。

那么,以太坊现货 ETF 这次又能带来多大的增量呢?先说结论,我认为除非以太坊找到了改善其经济效应的有效途径,否则增长空间将非常有限。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

ETF 净流入分析

总体而言,比特币现货 ETF 如今已经累积了超 500 亿美元的 AUM(资产管理规模)。

这是一个令人相当乐观的数字。然而,如果将与 GBTC 相关的资金流转剥离而出,推算之后你会发现净流入的资金规模将缩减至 145 亿美元。

实际上,该数字仍需进一步删减,因为这里边仍然包括了许多“德尔塔中性”(delta neutral)的交易,特别一些“基差交易”(Basis Trade,比如在卖出期货的同时买入 ETF)和“现货轮换”(Spot Rotation,即卖出现货转而买入 ETF)。依据 CME 数据和对 ETF 持有者的分析,大约有 45 亿美元的资金流入与“基差交易”相关;此外还有一些 ETF 专家曾指出,BlockOne 等大型机构进行了巨额的“现货轮换”操作,预计此类交易的规模约为 50 亿美元。去除这些“德尔塔中性”的交易,我们可以推测比特币现货 ETF 的实净流入约为 50 亿美元。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

以此数据为基础,我们可以继续预测以太坊现货 ETF 的潜在流入情况。

彭博分析师 Eric Balchunas 曾估测,以太坊现货 ETF 的资金流量可能是比特币现货 ETF 的 10% 。这意味着在以太坊现货 ETF 启动交易后的六个月内,明面上报告的净流入数字可能在 15 亿美元左右,但实际的净流入将为 5 亿美元左右。虽然 Balchunas 在关于 ETF 的批准预测上曾有过失手,但我认为他对以太坊现货 ETF 所表现出的悲观态度是有一定信息价值的,因为这可以反映出更广泛的传统金融市场对于该产品的兴趣。

就我个人而言,我的基本预设是:以太坊现货 ETF 的资金流量可能是比特币现货 ETF 的 15% 。还是以 50 亿美元为基础进行计算,加上以太坊市值约为比特币市值 33% 的调整系数,再加上 0.5 的“访问因子”(access factor),我们可得出 8.4 亿美元的实际净流入和 25.2 亿美元的报告净流入。

  • 注:这里的“访问因子”是指,ETF 可为 BTC 带来的潜在流量可能要大于可为 ETH 带来的潜在流量,因为二者的潜在购买主体不同。BTC 作为一种偏宏观的资产,可能会对宏观基金、养老金、主权财富基金等更具吸引力,而 ETH 作为一种技术资产,可能会更受风投基金、加密基金、技术专家、散户等群体的欢迎,相对而言对 ETH 感兴趣的群体在交易加密货币时的限制会更小。50% 的数字则是通过比较 ETH 与 BTC 的 CME 未平仓合约与市值比率得出的。

考虑到有些分析师提出了一些合理的补充观点,即与 GBTC 相比,ETHE 的供应量相对较少,因此在偏乐观的情况下,我预测实际净流入为 15 亿美元,报告净流入为 45 亿美元。这大概是比特币现货 ETF 资金流量的 30% 。

无论如何,以太坊现货 ETF 的实际净流入都会远低于因 ETF 预期而产生的衍生品交易规模,后者的数字约为 28 亿美元,这里还没有计入一些现货抢跑交易。这表明 ETF 的预期已被市场充分消化。

从 CME 数据来看,在 ETF 推出之前,ETH 的未平仓合约占比也要远低于 BTC —— ETH 合约规模约占供应量的 0.3% ,BTC 约占 0.6% 。起初我认为这只是因为 ETH 要相对更“早期”一些,但这也可能表明传统金融界对以太坊现货 ETF 不感兴趣。交易员们曾在比特币 ETF 的交易周期内获利丰厚,他们通常都拥有很准确的信息,如果他们没有在 ETH 之上重复相同的操作,这可能预示着以太坊现货 ETF 的流量表现会相对较差。

50 亿美元,如何拉动 BTC 上涨?

仅仅 50 亿美元,是如何将 BTC 从 4 万美元拉到 6.5 万美元的?继续先抛结论,它并没有做到

现货市场上还有许多其他买家。比特币已经真正成为了在全球范围内具备一定认可度的投资资产,有着许多机构级的买家,比如 MicroStrategy、Tether、家族办公室、高净值个人投资者等等。以太坊也有一些机构级买家,但其规模要远小于比特币。

需要注意的是,在比特币现货 ETF 启动交易之前,BTC 的价格就已经达到了 6.9 万美元,市值超过了 1.2 万亿美元。包括机构在内的各种市场参与者持有着大量的 BTC 现货,Coinbase 托管的资产高达 1930 亿美元,其中 1000 亿美元来自机构客户;Bitgo 曾报告其资产托管规模为 600 亿美元;币安的资产托管量则超过 1000 亿美元。在比特币现货 ETF 启动交易六个月后,ETF “仅”托管了比特币总供应量的 4% ,这有一定意义,但只是市场需求构成的一小部分。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

另一项需要注意的区别是,当比特币现货 ETF 启动之时,市场上的资金配置也略显不足。当时市场普遍认为 ETF 的启动在短线上会导致 BTC 出现“上线即巅峰”的下跌走势。因此,有大量资金在比特币现货 ETF 启动之前便已离场,随后又在下跌之时重新买入(放大了 ETF 的流入规模),而当 ETF 展现出了较好的的流动性后,也有一些空头不得不回补仓位。该数据的佐证是,在比特币现货 ETF 启动交易之前,BTC 的未平仓合约规模实际上出现了下降。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

以太坊现货 ETF 的情况则完全不同。在 ETF 启动之前,ETH 的价格已经达到了本轮低点的 4 倍,而 BTC 当时的价格只有低点的 2.75 倍。衍生品市场上,加密货币原生交易所内的 ETH 未平仓合约(OI)规模已增加了 21 亿美元,使得未平仓合约规模接近历史最高水平。这意味着许多熟悉加密货币的交易者们在看到比特币 ETF 的成功后,也预期 ETH 能取得同样的效果,并就此进行了相应的布局。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

但在我个人看来,加密货币从业者们的期望可能太高了,且该期望与传统金融市场的实际偏好并不相符。常年聚焦加密领域的人们通常对以太坊抱有较高的关注和信任,但实际上,在许多非加密货币领域的资本群体看来,以太坊作为关键资产的配置吸引力要比小得多。

当我们向传统金融推介以太坊时,常常会以“技术型资产”为切入点,强调其作为全球计算机、Web3 应用商店、去中心化金融结算层等角色的价值。这种说法在此前的周期里还有一定吸引力,但如果你把实际数据摆在桌上,会发现这一推介模式并不是那么具备说服力。

在过去的周期中,你可以引用交易费用的增长速度,来展示 DeFi 和 NFT 将如何为以太坊创造更多的费用和现金流,从而将以太坊塑造成与科技股类似的“技术型资产”。然而在当前的周期内,这些费用的量化反而起到了反作用 —— 数据显示以太坊的费用正处于增长停滞甚至是负增长状态。尽管以太坊本身仍旧是是一台可持续制造“现金”的机器,但仅靠着每月 1.5 亿美元收入、 300 倍市销率、负值市盈率等数字,分析师们该将如何向他们的家族办公室或基金老板们证明 ETH 当前的价格是合理的?

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

此外,我认为出于两大原因,在 ETF 启动交易后的最初几周内围绕着 ETF 也不有太多的“德尔塔中性”交易。首先,ETH 的突然获批出乎了许多人的意料,发行方没有足够的时间向大型机构推销 ETF;其次,对于普通的 ETH 持有者而言,将仓位转为 ETF 的动力也较小,因为这意味着他们需要放弃通过质押、DeFi farming 等方式可实现的收益率。虽然当前 ETH 的整体质押率仅为 25% 。

这是否意味着 ETH 将归零?当然不是,在某个价格点位上,ETH 仍将被认为是有价值的,且当 BTC 未来继续上涨时,ETH 也将在一定程度上被带动上涨。

在以太坊现货 ETF 推出之前,我预计 ETH 的交易区间为 3000 美元到 3800 美元;当 ETF 推出之后,我的预期则是 2400 美元到 3000 美元。然而,如果 BTC 在第四季度或明年第一季度上涨至 10 万美元,这可能会带动 ETH 突破新高,但 ETH 和 BTC 的汇率却会更低。

以太坊大空头宣言:ETH/BTC还得再跌一年

我预期在接下来一年内,ETH/BTC 的汇率将持续下跌,区间可能在 0.035 到 0.06 之间。虽然我们可观测的样本不大,但我们确实看到 ETH/BTC 的汇率高点在每个周期内都会变低,因此再次出现这种情况也不会太令人意外。

交易所狂上VC系代币被指为市场下跌元凶,我们用数据还原了真相……

原创 | Odaily星球日报

作者 | 南枳

交易所狂上VC系代币被指为市场下跌元凶,我们用数据还原了真相……

近日,在市场普跌的行情下,认为交易所过量上线“VC 系代币”抽干了市场流动性的看法甚嚣尘上。反 VC 的言论自铭文时代其就已初露端倪,在 Meme 上涨热潮中达到成为旗帜、口号,而这一次的下跌将这一矛盾激化到了全新高度。

VC 币是否吸血了市场、交易所是否助推了这一过程、用户对上币有何诉求,Odaily 将于本文解读。

“VC 系代币”虹吸市场资金?

先且不论交易所上线“VC 系代币”与否的影响,因用户进入 Crypto 的核心途径仍是购入 USDT 或 USDC,稳定币总量一定程度上代表了场内流动性的总量,因此我们单纯就“稳定币增量”和“VC 代币市值增量”进行一个初步的比较。

增量资金去哪了?

一年以前,USDT 的流通市值为美元,当前为 1127 亿美元,增长了 295 亿美元。而美元,增量为 42 亿美元,二者一年的增量共 337 亿美元。

选取近半年上线的十个 VC 代币如下,流通市值合计 54.7 亿(下述单位均为美元):PYTH(11 亿)、ENA(9.5 亿)、STRK(9 亿)、ZRO(6.7 亿)、ZK(6 亿)、ETHFI(3.6 亿)、DYM(2.7 亿)、ALT(2.7 亿)、ATH(2.5 亿)、EZ(1 亿)。

而在 2023 年下半年,还有 TIA(11.7 亿)、SEI(10.5 亿)等巨无霸型的代币存在。并且这一流通市值还是在最近几周至少下跌了 20% -30% 的基础上计算所得。因此我们可以得到初步结论,至少 50% 以上的增量资金为数十只”VC 代币“所攫取

存量代币共同吸血

ARB 于 23 年 3 月上线,初始流通量为 12.75 亿枚,按照 1.25 USDT 的价格计算,初始流通市值为 10.2 亿。而目前 ARB 的流通市值为 25 亿,代币价格却下跌了约 40% 。若将流通市值上升理解为资金的净流入,持币者却仍不断失血,那么资金就只能是流向了解锁的部分。

交易所角色

前一节,我们得出了“VC 代币”确实对资金存在着明显的虹吸效应,那么交易所是否助推了这一进程?

对于这一问题,币安联创何一在 X 平台发表了其看法:“币圈是一个自由市场,各个交易平台的流动性和交易量共享。即使币安不上新项目,这些项目依然存在,资金也会分流到整个行业。除了 VC 投的项目解锁外,Meme coin,链上土狗,撸毛、资金盘都会分流,ETF 获批后,传统金融市场也会分流直接流向币圈的资金。”

简要概括其观点可以转化为“交易所不上的代币,VC 同样能在其他场所倾销”、“资金分流不能仅归咎于 VC 解锁”,后一观点我们已在上一节通过数据证明谁是资金分流的主要角色,而对于前一观点,Odaily星球日报认为其忽视了两个重要因素“不同场景的用户属性”、“不同场景的杠杆率”

在链上场景中,除了专注 DeFi Farming 或撸毛的用户,因低盈亏比和通过 AMM 特性快速出货的特性,多数交易者对高市值项目存在“厌恶”心理。如果某个项目流通市值上亿,FDV 更是高出天际,在链上用户的眼中和预留 90% 的 SCAM 土狗代币并不会有什么区别,承接意愿显著下降

另一方面,交易所提供了远高于链上的杠杆功能,杠杆最高达数十倍,为“出货”提供了充足的对手盘流动性,链上的承接能力远不如杠杆后的中心化交易市场。

因此,不同场景下的“用户属性”和“杠杆率”显著影响了 VC 解锁代币的承接意愿和能力,项目的交易若在 CEX 外进行,价格更有可能快速回归合理区间,而非随着解锁缓步下跌,或许流通市值上升而代币价格下跌的情况就不会出现,并不能说中心化交易所在 VC 解锁进程中毫无影响。

交易所能否做得更好

对于交易所而言,ZKsync、LayerZero 等“天王级”项目,只要项目方没跑路、黑客没劫空就不存在不上线的可能性,然而在其他币种上,用户有着许多诉求,交易所仍有许多更好的选择。

给予“价值”项目机会

部分价值项目,其本身能够产生极高的利润和现金流,例如近期的当红项目 Pump.fun,年化收入高达 2.19 亿美元,许多用户都在期待其发币并愿意购买。又或者 BananaGun、Whales Market 等项目,市值也达到了 1.6 亿美元和 4000 万美元。

这些项目的数据并非 VC 攒局、撸毛党交互刷量所构造,而是真正为用户所需要,从小市值一步步成长为大市值项目,上一轮牛市 SOL、MATIC 能够在以千万美元市值上线交易所后再发展,这一轮我们却未看到这些项目有同样的机会与待遇。

相较发币后就人去楼空的项目,给予价值项目更多机会,是广大用户的根本诉求之一。

建立更明确的标准

如何确定价值项目?通过财务数据判断是一种非常直接有效的手段,这里的财务数据并非指地址数、交互数等容易刷量的指标,而是 TVL、项目收入等更为实在的数据。有部分用户质疑这可能会导致面向交易所创业,然而传统市场如美股等并不会因为明确的标准而衰败,而是让真正的价值项目从中获得更多的机会,而非某些套皮 AI 项目、攒局、刷量项目。

更进一步地,甚至能为这些项目设立退市标准,做到“把流动性留给有需要的人”,引导市场健康发展。

更透明的信息披露

代币经营数据如何、将在何时面临多少解锁,这些数据在交易所中均不存在查询途径,当然目前的市场也普遍认为这并非交易所的义务。

开多或者开空的权力全权在交易者手上,但假设交易所已明确地向用户通知经营数据下滑、大额解锁在即,但仍选择接盘操作,那么便无可“甩锅”了。

结语

将市场下跌全部归咎于交易所固然不是完全正确的论断,但认为己方完全正确而教育用户也不是最佳的方式。作为目前行业中话语权、流量最大的一方,在引导行业和项目健康与快速发展,交易所或仍有很多更好的选择。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

上周五“四巫日”顺利结束,SPX 指数保持在历史高点附近,Nvidia 成为全球最有价值的公司后暂时稍作喘息。

随着仲夏临近,股市继续攀登忧虑之墙,市场的注意力将逐渐转向政治。周四的美国大选辩论提早登场,在法院裁决后,市场赔率已大幅偏向前总统 Trump,不过两位候选人都很可能继续推行不可持续的美国财政扩张政策,美国国会预算办公室(CBO)将 2024 年赤字提高到 GDP 的 7% 以上,并预计在可预见的未来都将保持在这一水平之上。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

法国选举将于 6 月 29/30 日开始,第二轮将于 7 月 6/7 日举行。Le Pen 的 National Rally 仍稳居领先地位,极右翼联盟有望获得绝对多数,市场已经先对法国资产投下不信任票,法国国债相对德国国债的利差扩大至 2012 年以来的最高水平。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

同时,外汇相关的紧张局势也开始加剧,随着中国经济增长持续低迷,离岸人民币汇率跌至今年最低水平,风险逆转也表明市场准备迎接进一步的疲软。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

日圆也面临压力,美元兑日圆逼近 160 ,且市场预计日本财政部仅剩下约 2000-3000 亿美元的干预资金,而日本央行官员在加息问题上依然犹豫不决,市场预计在日本央行的下一波干预措施前,美元兑日圆将往 165 迈进。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

尽管日经指数仍徘徊在周期高点附近,但其他领域开始出现裂痕。日本最大的农业银行 Norinchukin(“Nochu”)成为美联储长期加息的最新受害者,其资产负债表规模达 3, 570 亿美元(56 万亿日元),被华尔街称作日本“CLO 鲸鱼”,由于其巨额 CLO 造成的损失,本财年的亏损可能超过 95 亿美元(1.5 万亿日元),是此前预期的 3 倍。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

在经济方面,我们看到更多迹象显示美国经济终于放缓,经济增长意外指标也降至 2022 年以来的最低水平,世界其他地区也与美国一样陷入负值领域。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

此外,美国消费者也终于显示出一些投降的早期迹象,随疫情期间的储蓄完全耗尽,信用卡拖欠率上升至 2012 年以来的最高水平。在就业市场方面,尽管总体增长数据不错,但数据显示拥有多份“全职”工作的员工数量创下新高,这可以解读为劳动力需求过大,或个人需要多重收入来维持不断上升的生活成本,我们更倾向于后者。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

高昂的生活成本、放缓的就业市场和昂贵的抵押贷款利率正在导致美国房价同比下跌,此前的价格上涨主要是由于卖家无法将低利率抵押贷款转向新房而导致供应量不足。美国住宅房地产是否会步上全球其他地区的后尘,成为下一个恶化的领域?

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

上周五股市收盘,主要指数表现依然强劲。券商报告称,由于主要指数屹立不摇,整周持续空头回补,周五的 PCE 将是本周最重要的数据发布。市场广度较窄、领先族群缩小仍是股市的隐忧,不过目前为止尚未转化为实质性的疲软,做空者持续被淘汰,市场对 SPX、Nasdaq 和“Magnificent-7 ”的做空兴趣处于多年低点。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

上周唯一受挫的资产类别是加密货币,主要币种(BTC/ETH)下跌 3% ,altcoins 遭到大幅抛售,许多知名代币一周内下跌 10-15% ,已从近期高点下跌近 70% ,而 BTC ETF 的大量资金净流出显然也毫无帮助。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

本周期的一个不同之处,就是主要币种的反弹不太可能导致 altcoins/NFT 的正面溢出效应,但上周加密货币原生用户受到了尤其严重的打击,原因是知名 DeFi 项目发生各种空投“阴谋”,许多原生用户在过去一年里一直努力耕耘空投,作为新的“alpha”,但 zkSync、Layer Zero、Eigenlayer 等项目的实际奖励明显低于预期,动摇了用户的信心,甚至引发了许多关于空投“时代”已经结束的讨论。随着 NFT、memecoin 和以太坊 L1 手续费不断下跌,原生生态系统是否会迎来另一场巨大变革?确实是相当有趣的一年。

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

SignalPlus宏观分析特别版:Round 2

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分析师可以下岗了?内置ChatGPT-4o的3EX AI交易功能到底能做什么

成功的交易离不开敏锐的洞察力和快速的决策能力。传统交易过程依靠专业分析师的经验和技术分析,通过海量数据分析来制定交易策略。然而,AI技术正在逐步改变这一格局。全球首家一站式AI交易平台3EX率先将GPT-4o引入交易系统,推出了强大的AI交易功能,将复杂繁琐的行情分析和代码编程过程化繁为简,甚至可以成为您进行加密交易得力的分析师顾问。 

分析师可以下岗了?内置ChatGPT-4o的3EX AI交易功能到底能做什么

1. GPT-4o的强大能力:3EX AI交易的核心引擎 

GPT-4o,是OpenAI推出的最新一代语言模型,具备强大的自然语言处理和编程能力。它不仅能够理解和生成自然语言,还能根据用户的需求编写高质量的交易策略代码。3EX充分利用了GPT-4o的这一能力,让不懂编程的用户也能轻松创建和执行复杂的交易策略。就像是一位睿智的交易顾问,能够在短时间内为你提供最优的交易策略,让你在市场中占据优势。 

2. 简单易用:对话式策略创建 

在3EX AI交易平台上,用户可以通过与AI对话的形式创建交易策略。这种交互方式极大地降低了使用门槛,无需掌握编程语言或深奥的金融知识,用户只需用自然语言表达自己的交易需求,GPT-4就能自动生成相应的策略代码。就像你正在与一位经验丰富的分析师对话,只需告诉他你的交易目标和偏好,他就能为你制定详细的交易计划。这就是3EX AI交易的便捷之处。 

3. 多样化策略:满足不同投资需求 

3EX提供了多种AI策略模板,涵盖了不同市场条件和投资风格。用户可以选择基于指标、模板或文字描述创建策略,从而灵活应对市场变化。无论你是保守型投资者还是激进型交易者,都能在这里找到适合自己的策略。 

4. 7*24全天候监控:不漏掉任何一个机会 

AI交易系统的另一个显著优势是其全天候监控能力。AI系统可以7*24小时不间断地监控市场动态,根据预设的策略自动执行交易指令。这意味着即使你在休息,AI也能替你捕捉每一个买卖点位,确保你不会错过任何一个交易良机。 

5. 克服人性弱点:理性科学的交易 

人类交易者常常受到情绪的影响,导致非理性的决策。而AI交易则完全基于数据和逻辑,避免了情绪波动带来的风险。3EX的AI系统能够严格按照预设策略执行交易,确保交易的理性和科学性。 

6. 安全保障:多重风控系统 

安全是交易平台的基石。3EX采用了自研的钱包系统和多重风控系统,确保用户资产的安全。平台通过实时监控和智能风险控制,保护用户的交易资金免受市场波动和系统故障的影响。 

7. AI交易跟单:共享智慧,轻松跟随 

对于没有时间或经验的用户来说,3EX的AI交易跟单功能无疑提供了大大的便利。用户可以一键跟随交易专家的策略,享受专业交易者的投资智慧。通过AI系统的自动执行,即便是新手也能获得专家级的交易体验。 

8. 持续优化:AI自我学习与进化 

3EX的AI系统具备自我学习能力,能够根据市场变化不断优化和改进交易策略。每一次交易都是一次学习的机会,AI会在实践中积累经验,提升策略的准确性和有效性,变得越来越强大。 

内置GPT-4o的3EX AI交易功能,无疑是加密交易领域的一次革命性创新。它不仅降低了交易的门槛,让更多的人能够参与其中,还通过先进的AI技术提高了交易的效率和准确性。虽然分析师的专业知识和经验仍然具有重要价值,但在AI的辅助下,交易将变得更加高效和智能。 

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