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Mint Ventures：快速成长的Morpho 会是Aave的潜在对手吗？

al/markets/lending 护城河明显，市场集中度较高同为 DeFi 基础设施，相对于 Dex 市场的惨烈竞争，借贷赛道头部项目的护城河更为强大，具体体现在： 1.市场份额更为稳固。下图为 2019 年 5 月至 2023 年 10 月各项目的活跃借贷量的占比变化情况。自从 2021 年中 Aave 发力以来，其市场份额一直稳定在 50-60% 区间，而第二名 Compound 虽然份额不断被挤压，但至今排名仍旧比较稳固。来源：https://tokenterminal.com/terminal/markets/lending 相较之下，Dex 赛道的市场份额变化则更为剧烈，头部项目 Uniswap 在上线后迅速占据到将近 90% 的交易量市场份额之后，在 Sushiswap、Curve、Pancakeswap 的快速增长下，市场份额一度跌至 37%，目前则回到 55% 左右。此外，Dex 赛道的项目总数也远比借贷赛道的项目要多得多。来源：https://tokenterminal.com/terminal/markets/lending 2.借贷赛道项目的盈利能力更强。正如上一小节所说，Aave 等项目已经能在不对借贷行为做补贴的情况下实现正现金流，月度息差的营业收入 150-200 万美金左右。而大部分 Dex 项目，要么如 Uniswap 尚未在协议层面开启收费（仅开启了前端收费），要么是用于流动性激励的代币排放价值远大于协议的手续费收入，处于实际上的亏损运营状态。而头部借贷协议的护城河来源，可以笼统地归纳为安全上的品牌力，具体来说又可以拆分为以下 2 点：过往悠久的安全运营历史：2020 年 DeFi Summer 以来，各链上创立的 Aave 或 Compound fork 项目不在少数，但大多数都在成立不久后遭遇了盗币或大额坏账损失。Aave 和 Compound 至今为止尚未出现过严重的盗币或难以承受的坏账事故，这种真实网络环境下长期安全运行的历史记录，对于存款用户来说是最重要的安全背书。而新生的借贷协议，或许拥有更吸引人的概念，更高的短期 APY，但是在没有经过以年为单位的岁月洗礼之前，很难获得用户，尤其是鲸鱼用户的信赖。更为充裕的安全预算：头部的借贷协议拥有更高的商业收入，国库资金比较充沛，能为安全审计、资产风控提供充沛的预算。这无论对于未来新功能的开发，还是新资产的引入，都是至关重要的。总体来看，借贷是一个已经印证了有机的需求、商业模式健康，且市场份额相对集中的市场。 Morpho 的业务内容和运营现状业务内容：利率优化 Morpho 目前已上线的业务是搭建在 Aave 和 Compound 之上的点对点借贷协议（或称为利率优化器），其作用是改善 Aave 这类点对池借贷协议中存借资金没有完全匹配，导致的资金效率低下的问题。其价值主张简单而清晰：为借贷双方提供更好的利率，即存款收益更高，借款利率更低。 Aave 和 Compound 的点对池模式之所以存在资金效率低下问题，是因为其机制决定了存款资金（池）的总规模，总是大于出借资金（点）的总规模，大部分情况是 USDT 货币市场有 10 亿总存款，但借出的 USDT 只有 6 亿。对于存款人来说，由于闲置的 4 亿资金也要一起分配 6 亿借款产生的利息，每人能分配到的利息少了；对于借款人来说，虽然只借用了资金池的一部分，但是实际上是要为整个资金池支付利息，每人承担的利息多了。这就是存和借资金不匹配造成的问题。我们以目前 Morpho 存款业务量最大的 Aave V2 之上的利率优化器模块为例，看看 Morpho 的利率优化服务是怎么解决这个问题的。存款：存款用户 BOB 把 10000 Dai 存入 Morpho，Morpho 会将资金首先存入 Aave V2 的货币市场，存款利率为 Aave 的市场利率 3.67% 借款抵押：借款用户 ALICE 先把抵押物 20 ETH 存入 Morpho 并要求借出 10000 Dai，Morpho 会将抵押物存入 Aave V2 的货币市场存借匹配：然后 Morpho 把此前 BOB 存入 Aave 的 10000 Dai 取回，直接匹配出借给 ALICE。注意，此时 BOB 的存款和 ALICE 的借款完全匹配，BOB 的存款没有闲置，被完全借出；ALICE 则只为自己借出的 10000 Dai 支付利息，而非整个资金池。因此在这种匹配的情况下，BOB 获得了比 Aave 点对池模式 3.67% 更高的存款利率，即 4.46%；ALICE 承担了比 Aave 点对池模式 6.17% 更低的借款利息，也是 4.46%，双方的利率都得到了优化。 * 注：例子中 4.46% 的 P2P 的利率是更接近底层协议的下限（存款 APY）还是上限（借款 APY），这由 Morpho 的参数决定，而参数由治理决定解决错配：假设这时 BOB 要拿回之前出借的 Dai，而 ALICE 尚未还钱，那么在 Morpho 上没有其他资金出借人的情况下，Morpho 会以 ALICE 的 20 ETH 作为抵押物从 Aave 借出 10000+ Dai 的本息，提供给 BOB 完成赎回匹配顺序：考虑到 Gas 成本，存借资金的 P2P 匹配是“先匹配大资金”，存借资金越大，越优先匹配。这样单位资金的 Gas 消耗占比就低。当执行匹配的 Gas 的消耗价值相对于匹配的资金量占比过大，就不会执行匹配以避免过高的磨损。来源：https://aavev2.morpho.org/?network=mainnet 通过上面的解释，我们发现：Morpho 的业务本质是以 Aave 和 Compound 作为资本缓冲池，通过匹配来为存借用户提供利率优化服务。这种设计的巧妙之处在于，通过 DeFi 世界的可组合性，Morpho 以空手套白狼的方式吸引到了用户的资金，对于用户来说，吸引力在于： 1.TA 在 Morpho 最不济也能获得与 Aave 和 Compound 等同的金融利率，而当匹配发生时，其收益 / 成本就会大幅优化。 2.Morpho 的产品主要基于 Aave 和 Compound 构建，风险参数也完全复制执行，其资金也分配在 Aave 和 Compound 中，因此极大程度地继承了两个老牌协议的品牌信誉这种巧妙的设计和清晰的价值主张，让 Morpho 在上线仅一年多后，就获得了近 10 亿美金的存款规模，从数据来看仅次于 Aave 和 Compound。业务数据和代币情况业务数据下图为 Morpho 的总存款（蓝线）、总借款（浅棕色线）和匹配金额（深棕色）的业务走势情况。来源：https://analytics.morpho.org/ 整体来看，Morpho 的各项业务规模均持续增长，存款资金匹配率达到 33.4%，借款资金匹配率达到 63.9%，数据相当漂亮。代币情况来源：官方文档 Morpho 代币总量为 10 亿枚，其中 51% 归于社区，19% 出售给投资者，创始人和背后的开发公司 Morpho Labs 和运营机构 Morpho Association 拥有 24%，剩余给到顾问和贡献者。值得一提的是，Morpho 代币虽然已经发行，并已经在投票决策、项目激励中应用，但是处于不可转移的状态。因此其并没有二级市场价格，收到代币的用户和投资人可以参与投票治理，但是无法抛售。与 Curve 等项目硬编码决定代币未来产出和激励的方式不同，Morpho 的代币激励是分批次，按季度或月份决定的，这让治理团队可以根据市场的变化灵活调整激励的力度和具体策略。笔者认为这是一种更为务实的方式，或许未来会成为 Web3 商业中代币激励分配的主流模式。在激励的行为对象上，Morpho 针对存借行为同时进行激励。不过目前 Morpho 代币在激励中的分配量不多，过去的一年多里仅分配了 3080 万枚，占到总量的 3.08%，而且从下图的激励时段和对应的代币分配量来看，官方在激励上的代币开支正在快速减少，且开支的减少并没有减缓 Morpho 业务的增长速度。这是一种很好的信号，说明 Morpho 的 PMF 比较充分，用户的需求越来越有机。社区代币份额的 51%，目前还剩近 48%，这给未来新版块的业务激励保留了充沛的预算空间。不过，Morpho 目前还没有对服务进行收费。团队和融资 Morpho 核心团队来自于法国，大部分成员 Base 在巴黎，团队核心成员已经实名，3 位创始人都来自电信和计算机行业，有区块链创业和开发工作的背景。 Morpho 共进行过两轮融资，分别是 2021 年 10 月的 130 万美金种子轮融资，以及 2022 年 7 月由 A16z 和 Nascent、Variant 领投的 1800 万 A 轮融资。来源：官网如果以上融资金额对应官方披露的 19% 投资者份额，那么对应的项目综合估值大约在 1 亿美金左右。 Morpho Blue 及其潜在影响 Morpho Blue 是什么？简单来说，Morpho Blue 是一个无许可的借贷基础层。相对于 Aave、Compound 来说，Morpho Blue 开放了大部分的借贷维度，因此任何人都可以基于 Morpho Blue 构建借贷市场，构建者可以选择的维度包括：用什么作为抵押物用什么作为借出资产采用什么预言机借贷比率（LTV）和清算比率（LLTV）是多少利率模型（IRM）是怎么样的这会带来哪些价值呢？在官方的文章中，对 Morpho Blue 的特点总结包括：无需信任（Trustless），因为： Morpho Blue 是无法升级的，没有人可以改变它，遵循最小化治理原则仅有 650 行 Solidity 代码，简单且安全高效，因为：用户可以选择更高的 LTV、更合理的利率平台无需支付第三方的审计、风险管理服务费用基于简单代码的单例合约（singleton smart contract，指的是协议采用一个合约来执行，而非多个合约的组合，Uniswap V4 也采用了单例合约），这让 Gas 成本大幅降低 70% 灵活，因为：市场构建和风险管理（预言机、借贷参数）无许可，不再采用统一模式，即整个平台遵循 DAO 制定的一套标准（Aave 和 Compound 的模式）开发者友好：引入多种现代智能合约模式，账户管理实现了无需 GAS 交互和账户抽象功能，免费的闪电贷允许任何人通过一次调用同时访问所有市场的资产，只要在同一笔交易中偿还即可 Morpho Blue 采用了类 Uni V4 的产品思路，即自己只做一类大金融服务的基础层，把基础层之上的模块都开放出去，允许不同的人进来提供服务。与 Aave 的不同之处在于：虽然 Aave 的资金存借是无许可的，但是大家可以在 Aave 存借什么样的资产，风控规则是保守还是激进，预言机用哪家，利率和清算参数怎么设置，这些都是由 Aave DAO 以及 DAO 背后的各类服务商比如 Gaunlet 和 Chaos 制定和管理的，它们日常监控和管理着超过 600 个风险参数。而 Morpho Blue 就像一个开放的借贷操作系统，任何人都可以像 Aave 一样在 Morpho Blue 之上构建一套自己认为最优的借贷组合，而像 Gaunlet 和 Chaos 这样的专业风险管理机构，也可以到市场里寻求合作伙伴，兜售他们的风险管理服务来获取对应的费用。在笔者看来，Morpho Blue 的核心价值主张不是无需信任、高效和灵活，而是提供了一个借贷自由市场，方便借贷市场各个环节的参与者在这里协作，为各个环节的客户都提供更丰富的市场选择。 Morpho Blue 对 Aave 会造成威胁吗？可能会。 Morpho 与此前众多 Aave 挑战者有一些不同，在过去的一年多中，它已经积累了一些优势： 10 亿别的资金管理量，这已经与 Aave 70 亿级别的资金管理量来到了同一个数量级，尽管这些资金目前沉淀在 Morpho 的利率优化器功能中，但有很多把它们导入新功能的途径 Morpho 作为过去一年增速最快的借贷协议，加上其代币没有正式流通，这留下了很大的想象空间，其重磅新功能上线很容易吸引到用户参与 Morpho 的代币预算充足且灵活，有能力在前期通过补贴吸引用户 Morpho 的平稳运行历史和资金量，让它在安全性品牌上已经有了一定积累当然，这不意味着 Aave 会在未来的对垒中一定会处于劣势，因为大部分用户可能不具备从众多借贷方案中挑选服务的能力和意愿，目前 Aave DAO 这种统一化的管理模式下输出的借贷产品，最终可能依旧是最受青睐的。其次，Morpho 利率优化器很大程度上继承了 Aave 和 Compound 的安全信用，这让更多资金逐渐放心使用。但 Morpho Blue 是一个全新的产品，单独的代码，鲸鱼们在放心投入前必然有一个犹豫期。毕竟像 Euler 这样的前一代主打无许可的借贷市场被盗事件犹在眼前。再者，Aave 完全有能力在现有方案上构建一套与 Morpho 利率优化器一样的功能，以满足用户提高资金匹配效率的需求，把 Morpho 挤出 P2P 借贷的市场。尽管这种可能性目前看来不大，因为 Aave 今年 7 月份还给一个类似于 Morpho 的 P2P 借贷产品 NillaConnect 发放了 Grants，而不是自己做。最后，Morpho Blue 采用的借贷商业模式，终归与 Aave 现有的方案没有本质性的差别，Aave 也有能力观察、模仿 Morpho Blue 上好的借贷模型。但无论如何，Morpho Blue 上线后，会提供一个更开放的借贷试验场，为借贷的全环节提供参与和组合的可能性，这些新串联起来的借贷组团中是否会涌现出足以挑战 Aave 的方案？我们拭目以待。来源：金色财经

金色财经2023-11-03

机器人行情又被引爆？政策首次定调人形机器人或成为新一代颠覆性产品，永赢先进制造经理张璐强调产业从1到N的帷幕已开!

或成为“具身智能”人形机器人厂商的技术护城河。静候属于人形机器人的星辰大海。本次政策与工信部9月发布《人形机器人揭榜挂帅任务榜单》遥相呼应，中金认为《人形机器人揭榜挂帅任务榜单》差异点在于：1）从强调基础技术发展到强调技术集群发展，2）从强调基础零部件发展到强调零部件、整机、平台等共同发展；3）从关注技术发展到关注产业标准体系及检测验证能力全方位发展。近期机器人主要催化来自某微特电机龙头人形机器人量产进度超预期，管宣称预计Tbot明年下半年开始小批量量产(每周1000台)，25年开始正式量产。除市场最关注的T链外，近期全球龙头的主机厂、应用商等都在发生积极变化。比如小鹏的PX5，耗时仅5月下硬件架构、步态和运控算法已较为成熟；10月亚马逊宣布在仓库中测试用于搬运的双足机器人Digit；近日上海也发布《机器人行动方案》，到2025年建设人形机器人制造业创新中心、通用机器人产业研究院等，人形机器人赛道可谓“多箭齐发”。展望四季度仍有很多催化值得期待，TeslaOptimus11月将进行行走测试；小米、优必选等公司将发布新品；毋容置疑的是最强的催化降来自全球瞩目的特斯拉AIday，Optimus或将全面迭代重磅亮相。机器人的闪耀登场远不止解放双手那简单，无论从情感陪伴还是物理支持都将全方位赋能人类的生活。机器人从0到1的革命中，特斯拉创始人兼首席执行官马斯克多次阐述愿景：未来人类和人形机器人的比例将不止是1：1，未来人形机器人可能超过人类数量，渗透率的天花板高且想象空间大。永赢基金先进制造基金经理张璐多次强调：人形机器人相较于其他行业壁垒较高，涉及到多学科的融合、软硬件的协同，所以对入局的玩家资金、技术、资源整合都有相对较高的要求。而且产业链从上游到核心零部件和系统零部件，到中游的机器人本体和系统集成，到下游的终端应用，产业链长且复杂。机器人，可能是未来不可多得的,如同当年消费电子中苹果产业链、特斯拉电动车产业链——现象级的长坡厚雪大赛道，人形机器人的星辰大海将带来属于新时代的投资机遇。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-11-03

百胜中国第三季度总收入增长15%，创意营销屡破圈

专注于增长，同时强化业务韧性和拓宽战略护城河。我们对于把握增长机遇的能力充满信心。”公司首席财务官杨家威进一步称，尽管短期内仍存在不确定性，但我们对中国所呈现的重大机遇感到振奋，并有信心为我们的股东创造可持续增长和长期价值。

金融界2023-11-02

沪深300ETF易方达(510310)：茅台调升出厂价，核心资产配置价值或备受关注

企业盈利表现。核心资产泛指国内具有高护城河及壁垒、高市场影响力及市占率、高资产质量及经营效率的优势行业龙头，在指数层面以茅指数和沪深300作为代表，主要囊括白酒、白电、医药、电子、电力设备、汽车及机械设备等我国优势产业的先锋企业。今年以来尽管宏观经济预期有所波动，但国内优势行业及龙头仍实现了稳健向好的景气表现：内需层面，高端白酒动销维持较佳韧性、家电内销迎补库周期、消费电子在华为链回归下实现复苏、汽车销量自6月以来表现持续超预期；外需方面，优势企业出海获得不俗进展，家电外销持续旺盛、光储欧洲需求高企、新能源车出口增量显著。实际上，从21年以来的盈利下行周期中各主要指数的盈利增速表现看，沪深300及茅指数体现了绝对的盈利韧性优势，截止23Q3 全A归母净利润同比增速降幅-2.87%，但沪深300、茅指数则分别达-0.48%、15.9%，明显好于中证1000 -20.1%的业绩表现。近期政策稳经济稳增长信号继续落地，贵州茅台作为国内核心资产的代表，其超预期的提价动作大幅提升了投资者对相关板块后续的盈利信心，亦反馈出企业自身的经营实力和底气所在。二、宏观层面：政策助力经济预期企稳，沪深300基本面开启触底回升周期宏观经济预期企稳，企业盈利已逐步回暖升温。7月重要会议定调全面转向以来，防风险动作逐步落地，稳增长政策频发力。系列政策安排叠加中美关系阶段性回暖环境下，市场将逐步走出23年中的悲观预期，经济基本面实现企稳弱复苏可期。同时从中观数据看，截止23Q3披露的最新财报数据，在PPI同比上行、低基数及需求旺季的加持下，A股企业盈利在Q2确立拐点、Q3单季同比实现正增；工业企业盈利则从8月以来回暖，连续两月超预期表现。三、盈利结构层面：弱复苏期大盘价值修复在先弱复苏及转型整固期背景下龙头企业预计或将率先实现盈利修复。不可否认的是，受制于地产周期缺位及工业企业产能利用率较低的影响，预计龙头企业经济及企业盈利后续复苏的弹性依然偏弱。在转型整固期，核心资产及代表龙头的沪深300因更高的资产质量、更强的核心竞争力及盈利韧性有望率先受益，而从历史经验看，中小企业则需待复苏进一步深化确认后才能体现更强的弹性。四、筹码及估值担忧逐步缓解，沪深300已回归估值较低分位估值及持仓结构问题经过近三年的调整消化，目前已并非负面影响因子。20-21年核心资产及沪深300确实经历了估值泡沫化和公募基金抱团的问题，但经过长达三年的调整消化，目前企业估值水平及持仓拥挤度均已得到较大程度改善。从估值上看，沪深300指数目前已处于5年9.22%、10年17.3%的较低位，此外结合股权风险溢价的视角看，指数股权风险溢价所处历史分位处于2010年以来84%的较高位。五、指数基金的精细化管理者——沪深300ETF易方达（510310）易方达指数基金管理团队在风险可控、运作平稳的前提下，积极探索可复制的收益增强方法，产品业绩较好。沪深300ETF易方达费率仅20BP（管理费15BP+托管费5BP），为同类产品中全市场较低的，长投、交易两相宜，深受市场认可，截至2023年10月31日，基金规模较显著快速增长至367.45亿（位列全市场第二）。最后，沪深300ETF易方达（510310）是大盘宽基顺周期的优质标的，联接A（110020）/联接C（007339）。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-11-02

国金证券：给予贵州茅台买入评级

的底气，较高的渠道利差也是公司业绩核心护城河，除却飞天外非标均有顺价利润，系列酒后续具备放量基础。我们认为公司在价增逻辑下未来在非标、系列酒方面的量价策略也可以更从容，或能改善千元价位的竞争格局。　　盈利预测、估值与评级　　我们预计 23-25 年收入增速为 16.3%/18.0%/17.0%；归母净利增速为 18.3%/19.9%/18.3%，对应归母净利为 742/889/1052 亿元； EPS为 59.06/70.80/83.78 元，公司股票现价对应 PE 估值为28.5/23.8/20.1 倍，维持“买入”评级。　　风险提示　　宏观经济承压风险；行业政策风险；食品安全风险证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，华创证券沈昊研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达99.18%，其预测2023年度归属净利润为盈利751.63亿，根据现价换算的预测PE为29.77。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有55家机构给出评级，买入评级51家，增持评级4家；过去90天内机构目标均价为2185.3。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-11-01

销额破5亿！追觅科技“双11”开门红拿下六个榜单第一领跑行业

的研发创新和深耕积累，构建更强大的技术护城河，践行将尖端科技用于生活普惠的品牌理念，保证公司业绩和规模不断壮大的同时，带领智能清洁行业实现可持续的健康发展。

证券之星2023-11-01

Web3数据产品总览：现有哪些Web3数据产品它们的护城河和商业模式

代，企业通过将销售记录数字化来建立竞争护城河，以加强其市场地位。其中一个例子是一家名为 Asian Paints 的印度公司。他们的涂料可能不是市场上最好的，但他们控制着印度80亿美元涂料行业50%以上的市场份额。为什么？简单的答案是，它是一个家喻户晓的品牌，而且该公司具有规模经济。但他们如何实现这一目标的？根源在于数据。他们在数据收集和处理方面投入巨资，以优化供应链。 Asian Paints 股票在过去 30 年中的复合年增长率高达 25%。支持这一增长的是 20 世纪 70 年代对大型计算机的投资。他们的设备比当时印度最好的研究机构使用的设备更强大。它每小时收集有关印度各地销售的油漆颜色和数量的数据。这使得Asian Paints 公司能够建立一个模型，以 98% 的准确率预测整个印度的涂料需求。这种预测能力使Asian Paints 公司能够获得最大价值，因为它可以大大减少补货时间。当时，销售油漆等商品的标准是将其出售给批发商，然后批发商将其交给经销商，经销商再将其出售给经销商。经销商将直接与消费者互动。供应链之所以如此复杂，是因为各方都拥有资产库存并控制着涂料供需数据。 Asian Paints创始人Choksey先生，通过研究最终用户的消费模式并减少对中间商的依赖，将批发商和分销商从供应链中剔除。通过消除中间商，Asian Paints获得了 97% 的 MRP（经销商获得 3%），而竞争对手则只能获得 60%。 (电报可提取价值将是通过电报传送的领先的行情显示系统。) 向数字化的转变并非一蹴而就。数据收集之所以变得有趣，部分原因在于金融的发展以及数据之间越来越紧密的相互联系。例如，在20世纪后期，股票市场数据是借由像上面这样的设备通过电报传递的。早在1835年，交易员们就已经训练鸽子携带纸片传递信息了，纸上面描述了欧洲发生的事情。载着货物的轮船驶离陆地不到50英里时，鸽子就会带着信息飞到指定的地点。交易员常常为每提前一小时获悉消息而付费高达500美元。到1867年，交易员们开始竞相优化电报的信息传递速度。一位名叫E. A . Calahan的西联汇款员工向纽约证券交易所支付了20多万美元，以获得让交易大厅的员工向其客户传递股票行情信息的能力。年轻的科学家托马斯·阿尔瓦·爱迪生(Thomas Alva Edison)就是努力优化这个系统的若干人之一。一个世纪后，像Bloomberg terminal（彭博终端）这样的工具可以指数级提升任何一天所传递的金融数据的速度和数量。 2、原始数据建模数据就像原油一样，必须经过若干步骤的提炼才能被使用。了解Bloomberg是如何发展的，有助于了解整个数据领域是如何演变的，以及具体的发展过程。Bloomberg并不是第一个尝试利用技术改善交易和报告机制的公司。纳斯达克（NASDAQ）使用Bunker Ramo（邦克拉莫）终端发布信息并下达买卖指令。然而，依赖于以前的电话通信网络意味着这种模式的扩展将始终具有挑战性。（图片来源：纳斯达克——自动化场外交易的演变） 1981年，投资银行所罗门兄弟(Solomon Brothers)的合伙人迈克尔•布隆伯格(Michael Bloomberg)在菲布罗公司(Phibro Corporation)收购该银行时，其股票以1000万美元的价格被收购。他意识到，随着从纽约到日本的金融市场的日益电子化，投资者愿意为简化的金融信息付费。他创办了一家名为创新市场系统(Innovative Market System)的数据服务公司，该公司于1986年更名为Bloomberg。在互联网普及之前，人们使用The Chiclet访问彭博终端。具体是通过一根特殊电缆连接到Bloomberg控制器，该电缆通过专用电话线连接到本地集线器。Bluumberg通过数据合作伙伴、新闻机构和新闻稿、以及手动数据输入和基于手机的数据收集等专有方法进行数据收集。有了互联网后，信息的闸门便打开了。如今，Bloomberg几乎是实时地获取、处理和传递2000亿条金融信息。这大约相当于每秒2300万个数据点。Bloomberg提供的信息有些是公开的。公司财务报表、股票和债券价格等数据在公共论坛上就可看到。但是，如果你是一名石油和天然气分析师，想要了解原油集装箱的动态情况呢？如果你不订阅Bloomberg这样的数据源，你就不可能实时获得这些信息。互联网上的数据并非全部都是免费的。当涉及到Web2数据时，个人通常会面临两个限制：访问许可和处理大量数据的高门槛。多年来，像Bloomberg这样的提供商已经建立了足够强大的网络效应，可以通过其分支机构获取数据，这是分析师或投资者无法实现的。向Bloomberg支付2万美元的年订阅费，要比尝试从可能各有不同定价的各种数据平台获取数据要好得多。即使你已经非常努力地去获取数据，但如果没有大量的基础设施支出，你也无法实时地进行数据处理和分析。在零售端，那些最终得以发展壮大的平台，有很多都是数据匹配引擎。可以这样想：Google(搜索引擎)是一家数据公司，它为企业提供用户访问权限，以换取广告收入。当一家餐厅或一篇时事通讯希望以在谷歌上搜索信息的用户为目标用户时，他们会匹配类似信息的供求关系。例如，搜索Web3时事通讯相关信息的人，寻找的正是我们，而我们也正在寻找那个人。谷歌凭借其运作的规模经济建立了垄断地位。他们的用户数量以及用户每天的查询数量仍然是无与伦比的。谷歌通过推出一个没有广告的搜索引擎建立了自己的地位，当时有广告才是常态，然后通过收购YouTube和Android，最终通过向同等地位的苹果等付费，使谷歌成为默认搜索引擎。仅苹果一家，谷歌每年就要支付200亿美元，以维持其Safari默认搜索引擎的地位。谷歌之所以支付这么高的溢价，是因为从本质上讲，它提供的是一个匹配引擎。匹配引擎将有需求的用户与提供产品的企业联系起来。大多数网络垄断的核心都是匹配引擎。亚马逊将卖家和买家匹配起来。Instagram将观众与创作者匹配起来。这些匹配引擎之所以有效，是因为基于这些产品的交互留下了丰富的线索，可以从中形成背景环境。本·埃文斯(Ben Evans)在2022年写过一句名言：没有数据这回事。我的内容、食物或旅行偏好等信息对第三方来说没有多大价值。只有当这些信息被聚合在一起，或融入背景环境时，才变得有价值——无论是对商业还是对研究来说，都如此。所以，可以凭借我在周五晚上吃咖喱饭的偏好信息，在我购买咖喱饭的几率最高的时候向我宣传咖喱饭外卖。总的来说，将我的购买概率与同一地区的其他人进行比较，有助于更好地锁定用户。数据要么需要大规模(大量)，要么需要背景环境才有价值。Web3和Web2产品在历来的不同之处在于它们留下的痕迹。只有亚马逊知道一周内Xbox游戏机的销量。但是你可以看到交易员任何一天在OpenSea上NFT的买卖模式，这就是因为每一笔交易都会留下公开痕迹。 Web3数据产品使用这些轨迹来构建背景环境。像以太坊和比特币这样的区块链分别每12秒和大约10分钟产生一个区块。每个区块都包含改变区块链状态的交易。像Etherscan这样的区块浏览器捕获与所有交易相关的数据。例如，如果你打开Etherscan并看到一个区块，你可能看到如下图像。（区块链上的交易具有丰富的背景信息。像Arkham和Nansen这样的产品是研究人员用来了解交易细节的解释引擎。）你可以查看自以太坊启动以来的所有区块。但是你能用这些信息做什么呢？几乎没什么用。因此，你需要一种在多个数据表中捕获有用数据的方法。例如，每当在一个区块中调用市场的NFT合约时，与该交易相关的数据应附加到NFT相关的数据表中，或者当调用Uniswap合约时，相关数据应存储在DEX相关的数据表中。（Dune提供此项服务。）如果不付出重大的基础设施成本，你就无法分析原始数据。所以，尽管数据是免费的，你还是会遇到相同的问题。作为投资者或dApp建设者，你将依赖外部数据。但是你的核心功能与收集和管理数据无关。将资源花费在必要但非核心的活动上并不是每个组织都能享受的奢侈。 3、背景驱动价值对于数据产品来说，使产品独一无二的是围绕数据的背景环境。Bloomberg运用其对金融的理解，将数据转换为投资者和交易员可以轻松使用的形式。Similarweb等网站或Newzoo等研究公司利用自己的核心竞争力，将社交或游戏相关背景应用到所追踪的数据中。区块链原生数据产品的与众不同之处在于，它们通过回答与特定用户群体相关的问题的查询提供用户背景信息。例如：TokenTerminal计算协议的经济基础；Nansen帮助市场参与者标记和理解资产动态；Parsec查询链上数据，以帮助交易员更好地分析DeFi头寸。所有这些产品都基于一种公共产品：链上数据。不同之处在于这些产品呈现数据的方式，不同的数据呈现方式会让它们吸引不同的受众。在我们的行业中，产品类别基于哪些数据在链上，哪些信息来自链下来划分的。（有些人经常两者都用。）数据提供商使用它们的背景过滤器来创建产品。正如Web2数据有其生态位市场一样，Web3数据公司已经或正在逐步利用其核心竞争力建立护城河。因此，创始人的背景往往决定了所发布产品的性质。如果一个核心团队在进入加密市场之前已经在资本市场上浸泡了大量时间，他们的产品往往会模仿Bloomberg，而加密原生产品则看起来像Nansen。不同的产品满足不同的需求，即使对同一数据的查询也是如此。例如，交易所通常在固定间隔后删掉数据。他们不从事数据业务，存储旧数据需要额外的服务器和管理。一些数据提供商，如Kaiko和Amberdata，维护交易所的历史订单数据。这些数据使交易员和投资者能够建立模型来检验自己的假设。但是，如果你想了解哪些DeFi合约有大量的ETH或稳定币流入，或者你想分析具体地址或实体的链上行为，那么你将需要用到Nansen或Arkham的产品。（市场图并不能代表所有类别的所有玩家。）了解产品市场定位的一种方法是通过加密消费者维度。加密消费者角色可以分为以下四大类。（1）金融机构在熊市期间，大多数通过加密数据产品流动的资金来自于金融机构。这些金融机构都是大客户，销售周期更长，数据需求更加复杂。了解产品定位是否面向金融机构的一种方法是，客户是否必须经过销售电话来确定成本。在Web2世界里，你不知道PitchBook或CB Insights的成本。在加密世界，你不知道像Chainalysis这样的产品要花多少钱。这种销售过程的部分原因是面向这一大型消费群体的数据产品为客户提供了亲身经历的高水平服务。这些客户通常选择高粒度和高度频繁的数据。它们需要数据不仅用于交易前的决策，还用于交易后的使用，以满足合规和税收要求。例如，他们需要产品能够告诉他们投资组合的历史价值，帮助他们进行税收计算，等等。Amberdata、Kaiko、CoinMetrics、CryptoCompare等公司为这些金融机构客户提供服务，在某种程度上说，还有Nansen。根据我的经验，只有拥有大型融资机构或团队工作背景的创始人，才能打开数据的机构市场。这里的准入门槛相对较高，任何企业级产品都是如此。（2）开发者对Web3的可组合性特性，我们并不陌生。这意味着Web3应用程序可以相互依赖。它们可能需要彼此之间能够提供数据。因此，它们需要不断地从对方那里读取数据。例如，像Yearn Finance这样的平台需要读取来自Aave和Compound的数据，像Tensor这样的NFT聚合器需要读取来自Magic Eden和其他市场的数据。但这些数据是存储在以太坊和Solana等区块链上的。以太坊每12秒创建一个区块，而Solana每400毫秒就可以创建一个区块。将区块链数据排序到数据表中并存储数据以供快速访问是一项非常重要的工作。这就是Covalent、Graph、Chainlink和Powerloom等索引器的用武之处。它们确保原始区块链数据以所需的格式存储，以便开发人员通过简单的API调用就可获取数据。该消费者角色中有一个新兴部分涉及到理解用户行为的工具。例如，ARCx支持开发人员使用链上数据（如钱包地址）映射链下数据（如浏览器行为），以捕获与dApp交互的用户信息。这是一个相对较小但高度相关的生态位市场，可以帮助开发者确定谁是他们的用户。（3）研究人员及出版物加密数据产品通常通过与研究人员和出版物合作来分销。例如，Bloomberg经常引用CCData的数据。研究人员被鼓励使用数据产品，因为它们有助于在收集、清理或整理数据方面节省时间和精力。像Dune这样的产品已经通过建立一个分析师社区建立了护城河，这些分析师相互竞争，以获取更高的排名。 The Block和Delphi等出版物展示了使用第三方提供商数据构建的仪表板。在Decentralised.co，我们完全依赖外部数据提供商，因为使用外部资源收集数据，可以帮助团队高效运作。迎合这一消费群体的挑战在于，不具规模的研究人员可能缺少所需的预算来证实：花费大量资源来获得可能只与一小撮人相关的见解是合理的。相反，公司也很有动力花费精力和资源与《金融时报》等重要出版物合作，因为这样的合作有助于分销。（4）散户投资者面向散户投资者的产品通常具有较低的数据粒度和频率。但它们却是高利润的生态位市场，因为这些产品具有规模经济。在一个不存在用户流失的世界里，1万名用户每人支付100美元就相当于100万美元的ARR业务。说起来容易做起来难，但这些经济特性解释了为什么会有这么多面向散户的加密数据产品。大量面向散户的产品都是免费的，或有广告支持。例如，像DefiLlama这样的免费资源不会告诉你如何通过不同的交易所（CEX和DEX）路由订单以避免滑点，因为它没有订单簿快照，但它却展示了有关代币解锁或收益解锁的信息。这部分消费者的一个变化是传递媒介打开新市场类别的方式——例如，Cielo通过Telegram以通知的形式传递数据。通过以一种易于使用的方式为不愿处理桌面界面的消费者群体传递信息，它已经发展为超过40,000名用户。如果做法得当，即使是分销媒介也可以成为早期创业公司的差异化因素。甚至在数据方面。虽然在某些点上分类比较模糊，但数据公司可以分为B2B或B2C方向。像Amberdata和Kaiko这样的公司都有迎合高水平参与者的产品。这些产品粒度更细（可用的数据细节）、频繁更高（例如，tick-by-tick及实时订单簿数据），它们满足诸如构建和测试模型、交易前分析、交易后报告、税收和合规等需求。数据以支持客户进行专有分析并根据自己的需求构建可视化的方式提供。这些公司的产品通常都是付费产品。由于基础设施需求、所涉及的客户性质和销售周期的长度，成本通常和粒度相关。上图在两个轴向上显示了不同的产品——深度和粒度与产品价格。请注意，这些显示并不绝对精确。有些点可能有误。但中心想法是建立一个思维模型，来思考一些产品及其在市场上的地位。面向散户的产品，如Dune或CoinGecko，几乎可以免费显示所有数据。但客户必须付费才能访问某些数据，或者通过API来运行分析。例如，你可以查看多个Dune wizard创建的所有图表，但却限制你以CSV格式下载的数据行数。你可以付费下载更大的CSV文件，查看私有查询。专注于散户的公司来自单个用户的收益较低，付费用户相比免费用户比例也很低。将此与互联网公司的免费增值模式的转化率进行比较的话，一般来说，转化率是2%-5%。10%的转化率已经是一个异常值了。他们的策略是拥有尽可能多的免费用户，这样4%的转化率就能带来显著的收益提高。这就是我们所说的漏斗的顶部。因此，数据公司需要漏斗顶部足够大，才能产生足够的收入，以在较低转化率水平上维持自己的运营。当网站有很多访问者时，公司也可以考虑广告收入。CoinGecko利用广告收入作为杠杆，继续免费提供大部分数据。多年来，公司已经填补了（B2B和B2C）两端，但在两者之间留下了一些空白。如果有人想看看中心化交易所的订单簿是如何变动的，或者put call ratio、IV和skew曲线是如何变化的，没有多少产品可以帮助实现可视化。介于CoinGeckos和单纯的B2B产品之间的产品是有发展空间的。 4、关于护城河在免费的企业中找到护城河并不容易。区块链数据是免费的。你收集的数据没有什么特别的。所以，数据业务的护城河并不仅仅基于你拥有别人没有的数据，而是基于团队以有洞见的、可使用的格式，按时、无误地提供数据的能力。许多公司声称拥有相同的数据，但数据质量和表示方式有所不同。例如，许多公司声称拥有链下订单簿数据。然而，像买卖订单数量、时间序列长度以及可用交易和交易对的数量等因素因供应商而异。Amberdata和Kaiko拥有加密市场最全面的订单簿数据。然而，为什么只有少数供应商能够提供这种数据呢？Web3数据中护城河的出现具体解释如下。人才——恕我直言，当原材料是免费的时候，你如何用它决定了产品的价值。将原始数据转化为有用的信息需要用到加密领域和传统金融市场中许多利基领域的专业知识。像Velo Data这样拥有传统市场经验的团队比其他试图构建类似B2C产品的团队更有优势。理解区块链数据结构并具有金融市场相关经验的开发人才是很难得的。基础设施——收集和交付大量数据需要基础设施，这并不容易实现。基础设施需要资金和人才。为什么基础设施是护城河？想想内存池数据。区块包含已确认交易的数据。那些未确认的交易呢？不同的网络节点（例如，连接到同一个池的节点）看到不同的未确认交易。仅运行一个节点是无法看到竞争交易的全局的。在几个区块链上维护多个节点会增加基础设施成本。就像人工智能（以及过去的内容网络）一样，随着时间的推移，保持低硬件成本的能力将决定在该领域谁输谁赢。网络效应——人们可以假设网络效应存在于很多加密数据产品中。以Chainlink为例。它是最早支持应用程序从其他应用程序或链读取数据的oracle之一。它成功获得了社区的支持，并拥有最强大的社区之一。另一个例子是Nansen。它的成功之处是地址标签，让它将资产移动挂钩真实的实体，而不是十六进制的地址。随后，它推出了NFT Paradise和 Token God Mode等功能，让用户可以更高效地跟踪NFT和代币。Arkham推出了一款类似于Nansen标签的产品，但在仪表板和研究方面的投资使Nansen向企业客户倾斜，并为他们提供定制化产品。值得一提的是，网络效应离不开前两点（人才和基础设施）。索引器体现的网络效用比较明显。一个产品支持的链数量越多，开发人员使用该产品而不依赖多个来源的可能性就越高。像Covalent这样的团队在这方面具有优势，因为他们在相当长一段时间内一直在优化支持链的广度（数量）。但一定要记住，深度和广度同样重要。现在要说一个产品在加密领域是否具有护城河还为时过早。我们已经看到了这一宏图中的先发优势。随着Web3社交等类别的出现以及人工智能和加密货币之间的重叠越来越大，加密数据产品可能会成为下一个Alphabet。但这将是一个长达几十年的故事；我们还处于故事的开端。 5、投机之外我们在本文中提到的许多用例都以某种形式关注了金融投机。甚至使用API查询数据的开发人员也在构建金融产品。这可能看起来很奇怪，但区块链（作为一种新型网络）遵循了与电报和互联网相同的趋势。新媒介的到来和新网络的出现加速了金融用例的发展。就互联网而言，直到21世纪初人们才意识到用户可以根据他们的位置区分定位。对于区块链来说，我们仍在研究如何根据公开的数据轨迹构建商业模式。在对这些平台的日常使用中，我们看到了一个关键变化——Dune Analytics在其产品中嵌入了人工智能。Dune为用户提供了一个基于SQL的界面，用于查询以太坊和Solana等区块链数据。此类产品市场通常仅限于那些懂得如何编写SQL查询的用户。这些产品最近开始使用人工智能来帮助分析师生成查询，而无需分析师成为SQL专家，但并不像人们希望的那样具有功能性。无论怎样，这仍然是迈向未来的一步。也许用不了多久，我们就可以让人工智能（比如ChatGPT）从区块链上查询数据并提供分析。在Web3背景下，思考“数据”的一种方式是通过谷歌Maps的角度。GPS至少在20世纪80年代就已出现了。谷歌投入精力绘制世界地图。在为第三方应用程序（使用API）提供地图覆盖的过程中，谷歌使新一代应用程序得以建立。从快递到叫车服务，一切都在蓬勃发展，因为一家专注于数据的公司从开发者手中接过了这个包袱。 Web3数据产品也将扮演类似角色。我们还不清楚这个公共可用资源之上可构建的应用程序的确切性质，但很明显，数据领域潜藏着无尽的可能。来源：金色财经

金色财经2023-11-01

绩前遭当头一棒！市场料苹果营收或连续四个季度下滑，大行为何集体唱淡？

粘性，而iOS生态系统正是苹果拥有“宽护城河”的基础。除了iPhone的营收，投资者还会对有关服务的任何评论感兴趣，尤其是一些宏观经济问题和全球消费者的财务状况。晨星预计苹果的公允价值为每股150美元，这意味着2023财年苹果的GAAP市盈率为25倍。预计2023财年苹果总收入将下降2%，因为服务增长和平板可穿戴设备收入将被iPhone和iPad收入的小幅下降以及Mac收入的大幅下降所抵消。但该机构也指出，因为在经历新冠疫情，与居家办公和学习趋势相关的多个强劲年份之后，iPhone、iPad和Mac的收入下降是合理的。

金融界2023-11-01

市场预期苹果营收同比下降多家机构下调目标价

粘性，而iOS生态系统正是苹果拥有“宽护城河”的基础。除了iPhone的营收，投资者还会对有关服务的任何评论感兴趣，尤其是一些宏观经济问题和全球消费者的财务状况。晨星预计苹果的公允价值为每股150美元，这意味着2023财年苹果的GAAP市盈率为25倍。预计2023财年苹果总收入将下降2%，因为服务增长和平板可穿戴设备收入将被iPhone和iPad收入的小幅下降以及Mac收入的大幅下降所抵消。但该机构也指出，因为在经历新冠疫情，与居家办公和学习趋势相关的多个强劲年份之后，iPhone、iPad和Mac的收入下降是合理的。

金融界2023-10-31

迈瑞医疗2023年前三季度净利润赶超去年全年内生动力与海外突破“双轮驱动”

望维持良好增长势头。研发投入加码 “护城河”持续巩固在国内外市场持续突破的背后，离不开迈瑞医疗对于技术创新的坚持。财报显示，2023年前三季度研发投入达28.11亿元，占营业收入的比重达到10.3%，同比增长23.3%，产品持续创新迭代。具体来看，今年第三季度，在体外诊断领域，迈瑞医疗推出MT8000全实验室智能化流水线、乙型肝炎病毒e抗体测定试剂盒（化学发光免疫分析法）、高敏心肌肌钙蛋白I（hs-cTnI）测定试剂盒（化学发光免疫分析法）、氨基末端脑利钠肽前体（NT-proBNP）测定试剂盒（化学发光免疫分析法）等新产品。在医学影像领域，推出高端台式彩超Res ona R9铂金版（北美）、高端体检台式彩超Hepatus9（中国）、面向国际客户的X光数字化升级解决方案RetroPad等新产品；在生命信息与支持领域，公司推出4K三维内窥镜荧光摄像系统和电子镜、AniFM3系（I3、S3）动物专用输注泵等新产品。迈瑞医疗在研发领域的投入一直居于行业前列，为公司的持续发展提供了强大的动力。截至2023年9月30日，累计申请专利9697件，其中发明专利6909件，共计授权专利4577件，其中发明专利授权2063件，不断巩固自主知识产权“护城河”。作为国产医疗器械龙头，不断加大研发投出，新产品加速推出，海外产品持续放量，在医疗新基建背景下，公司可凭借较强的创新力、较高的性价比，快速抢占市场，业绩有望迎来新一轮增长。迈瑞医疗表示，未来将继续聚焦主业，全面加强产品研发创新、全球营销拓展和海外本地化平台能力建设等多方面综合能力，抓住全球重视医疗性价比、国内医疗新基建等历史性机遇，加快突破海内外高端医院和大型第三方连锁实验室，持续提升公司的产品竞争力和市场渗透率；同时，继续提升内部管理质量，改善经营效率，以使得营业收入和净利润长期持续的健康增长。值得一提的是，迈瑞医疗还发布公告称拟向全体股东每10股派发现金股利人民币43元（含税），累计预计拟派现金额达到52.13亿元。据悉，这是迈瑞医疗首次在第三季度进行分红，上市以来累计分红近230亿元（包含回购股份20亿元），现金分红金额在已披露A股企业中位列前茅。在豪气分红的同时，迈瑞医疗也发布自愿禁售公告，其核心股东自愿承诺自2023年10月30日起6个月内不通过二级市场集中竞价、大宗交易或协议转让的方式减持其所持有的公司股份，看好公司长期发展。财报发布后，招银国际、东莞证券给予迈瑞医疗买入“评级”。

金融界2023-10-31

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