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ABCDE：我们为什么领投Bitmap.tech

特币层的初始资产至二层，使用Cobo的MPC解决方案来确定所有资金非托管且安全。Merlin的整体解决方案将经过多个公司审计和开源。与其他比特币二层方案不同，Merlin Chain将继续支持比特币钱包和地址，，他们采用粒子网络的账户抽象方案，用户可使用Unisats或者OKX钱包甚至邮箱和手机在Merlin Chain上转移、授权和接收资产。 Merlin Chain即将2月初上线，已有18个Dapp生态加入，包括DEX iZUMi、跨链桥Mesonfi和Polyhedra，比特币原生资产应用Bitmap.Game和Bitmap.War，BRC-420重构应用Mineral等，还有有比特币稳定币BitSmiley等其他优秀的生态项目。比特币Layer2夏日之争，战火燃起。 Ordinals/Atomicals/Taproot Assets 等协议在比特币铸造了大量的资产。当大量资产被铸造后，接下来可能会迎来令人兴奋的比特币 Defi Summer，让 9000 亿市值的比特币进入 Layer2，也许 TVL 会比以太坊整个生态都会大。在这个超大体量的生态下，比特币Layer2至少有几十亿TVL的二层或者Defi机会。如今，在比特币的恐慌中，Layer2 关注谁会首先强调重围？ Bitmap.tech拥有比特币生态第一的NFT资产蓝盒、第二的资产协议BRC420、第一的资产社区（Bitmap+BRC420）和最强的原始资产与生态。Bitmap.tech无疑在比特币腐蚀币Layer2参赛者评选已经是领先的一个主体。其元宇宙标准协议，有望把Bitmap拓展到整个加密生态圈，成为最大的加密元宇宙，我们期待Bitmap.tech能够实现比特币走向繁荣的生态。来源：金色财经

金色财经2024-02-04

Metis：MEME叙事中的Layer2、Layer2竞争中的最强黑马？

查，确保排序器对交易的排序是正确的。 MPC（多方计算）在隐私保护和去中心化方面具有优势，然而在需要达成共识的区块链网络中，它也存在一些明显的劣势。由于缺乏中继节点分发信息，导致了通信次数的增加从而又导致了网络内通信成本的显著上升。Metis的解决方案是将单点排序器转变为排序器池，通过节点质押机制和轮换机制实现去中心化，从而使去中心化排序器能够达成共识完成签名。虽然这可能使网络成本最终并不比Layer1低太多，但却能够实现抗MEV和解决单点故障问题，同时将收益分发给节点质押者。近期Metis TVL的急剧增长引起了人们对于去中心化排序器重要性的关注，据 L2BEAT 数据，当前在所有Layer2网络中OP方案的TVL排名第五。Metis的去中心化排序器设计初衷既能主动分配蛋糕，同时也能让市场看到Layer2原生代币的价值捕获。图源： L2BEAT 数据时间24/02/01 Rollup三要素 Rollup是Layer2解决方案之一，也称为卷叠。其工作原理是将在以太坊主网（即Layer1）上进行的交易计算和存储迁移至Layer2进行处理和压缩，然后将压缩后的数据上传至以太坊主网，从而扩展以太坊的性能。 Rollup根据确保压缩数据有效性（即数据正确性）的方案不同可以分为ZK Rollup和Optimistic Rollup。它涉及链下计算，每隔几分钟将交易打包到链上，进行滚动验证和记账，并因此得名。然而尽管我们通常将其称为Rollup链，但Rollup的链下部分并非是完整的区块链，从字面上理解Rollup将一堆交易卷起来形成一个Rollup交易，所有节点在接收到此Rollup交易后不执行被卷起来的逻辑而只接受这些逻辑的执行结果。图源：Ac-Core自制排序器(Sequencer) 排序器是 L2 中负责将交易排序、整理、打包并提交到 L1 网络的角色，目前大多数 L2 项目，都依赖单一序列器（通常是项目方自己）来完成以上工作，这里存在着两个安全问题：1.单点故障，如果该序列器因为攻击或技术故障出现问题，整个网络会因此停摆； 2.扩展性问题，单一的序列器可能难以应付日益增长的交易量。验证交易过程中在排序器发送打包的数据需要经过验证，当前以太坊Rollup的验证大部分是由以太坊Rollup智能合约执行来以此保证数据的可信性。主要存在两种不同的验证方法：ZK Rollup（零知识证明Rollup）和Optimistic Rollup（乐观卷叠）。例如： ZK Rollup: 验证方法： ZK Rollup使用零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）来验证在Layer2发生的所有交易的正确性。零知识证明允许验证方在不了解具体交易细节的情况下确认其有效性；隐私保护： ZK Rollup强调用户隐私，因为在Layer1上提交的是计算结果的“证明”而非交易的详细信息。具体的交易内容在Layer2上进行，而Layer1只验证零知识证明的有效性。 Optimistic Rollup: 验证方法： Optimistic Rollup采用“乐观”策略，即假设所有的交易都是合法的，然后在必要时才进行验证。验证是通过欺诈证明（Fraud Proofs）来完成的，即在Layer1上提交证明，证明Layer2上的交易违反了规则；实时性：由于假设所有交易合法，Optimistic Rollup在Layer2上的交易可以迅速进行，而验证发生在有争议或异议产生时。 DA(Data Availability) DA即数据可用性，将链下处理的每笔交易的状态数据公开发布，使其他参与者也可以访问和使用这些交易状态数据。某些Layer2将交易的状态数据写入以太坊Layer1，从而实现DA。也有一些Rollup Layer2将交易关键数据写在第三方区块链上，数据可用性的前提是数据可信。例如： Optimistic Rollup中的DA: 确保Layer1上能够获得Layer2上所有交易的数据。如果数据不可用，任何人都可以在Layer1上提出异议，这有助于防止潜在的数据篡改或遗漏； ZK Rollup中的Commitment: 在Layer2中，所有交易的计算和存储发生，但只有计算的结果（称为Commitment）被提交到Layer1。零知识证明用于证明这些Commitments的正确性。注：在ZK Rollup中"Commitment" 更侧重于验证Layer2上交易计算结果的正确性，而"数据可用性" 更关注确保Layer1可以获得Layer2上所有交易的数据，这两者通常是相辅相成的，以确保整个系统的安全性和可靠性。在Rollup的三个关键要素中，排序器被认为是最为关键的。排序器负责在链下执行对Layer2交易信息进行排序和压缩的过程。由于这一过程涉及数据的可信性验证，因此实现数据的可用性至关重要。然而当排序器是去中心化的时候，对于数据可信性验证和可用性的实现可能不再如此紧要。基于PoS共识的Metis去中心化排序器图源：Metis L2 排序器的遴选在 Metis 上锁仓$Metis有机会成为节点，会根据锁仓的 $Metis 数量计算权重，算法会为这些节点分别分配一个范围。Metis Rollup对"交易数据验证板块"进行了改进。在Layer2层的计算过程中，引入了一个名为"验证人"的角色，并通过竞争挖矿机制来激励验证节点快速验证交易，并且这一过程通过竞争机制实现。与其他采用Proof-of-Stake（PoS）机制的Layer1网络类似，Metis的交易也需要节点进行验证。因此，从Metis上打包并传送到L1上的数据不存在争议问题，也就避免了将资产从Metis提取到以太坊主网上出现间隔和延时的问题。与Optimistic Rollup相比，Metis Rollup的一个显著区别在于，资产从Metis提取到以太坊L1层仅需要几个小时或几分钟。这突显了Metis Rollup在处理交易的效率和速度方面的优势。总体上，锁仓金额越高的节点加入排序器的概率越高。当然这其中也有一些随机成分。排序器的MPC(多方计算) Metis实现排序器的去中心化涉及三个关键角色：管理员（Admin）、排序器和基于PoS的共识层。管理员：负责设置整体网络的关键参数，以及管理排序器加入排序器池的资格。协议方不再直接掌握此类事务的绝对控制权，而是通过提案审定后由管理员执行。实现去中心化的难点之一在于排序器的管理必须以去中心化的方式进行，同时要保持高效和便利；排序器：Metis采用了基于 TSS（Threshold Signature Scheme）的MPC（Multi-Party Computation）签名来管理多个排序器的签名权限。每个排序器有权决定一个批次，并通过MPC签名的方式让所有排序器参与。如果签名数量超过2/3，则认为该批次有效，可以提交到L1上的Rollup合约中。排序器池进行的MPC签名由基于PoS网络中的另一个合约进行管理。当PoS网络检测不到MPC地址时，会触发MPC模块以生成密钥；基于PoS的共识层：PoS网络负责管理排序器签名权限的合约，监控MPC地址，以及触发密钥的生成。生成的密钥会被分片后分发给池中的每个排序器，用于进行MPC签名。该模块的设置涵盖了密钥的生命周期管理，包括多重签名生成、密钥重新共享、应用签名、删除签名等；采用TSS的原因在于其具有高容错性和高灵活性的属性。相较于多签，TSS无需在链上对每个签名进行验证，而是将所有签名者的签名聚合后统一进行校验，从而提高了交易确认速率。此外，PoS节点间的通信使用独立的Tendermint通道，而MPC运行时的通信则采用了libp2p协议。这一整套系统的设计旨在实现高效、安全的排序器去中心化管理。 Metis排序器的交易流程 1.启动用户开始交易；2.交易被转发到网络排序器节点；3.区块生成：排序器接受交易有效时创建区块；4.最终确定：多方计算（MPC）节点讲区块合并转发到以太坊主链。 MetisEDF Metis生态发展基金（MetisEDF）为此提供资金支持，涵盖了多个方面，如激励协议的开发和部署，提供流动性支持，进行安全审计和实施流动性挖矿计划等。分配包括： Sequencer挖矿：65.4%（3百万$METIS / >2.6亿美元）; 生态系统资助：34.6%（1.6百万$METIS / >1.4亿美元）。中心化的排序器问题图源：Ac-Core自制以太坊的原理是，每个节点都存储且执行用户提交给它的每笔交易，这种高级别的安全方式也导致整个网络十分昂贵，所以需要为整个网络扩容而采取Rollup解决方案。简单来说，Rollup = Layer1的一组合约 + Layer2的自身网络节点，即链上智能合约 + 链下聚合器，在结算、共识、数据可用性方面均依赖以太坊，自己仅负责执行 Rollup。链上智能合约，表示了它的信任模型就是以太坊上的一个智能合约，借用了以太坊的安全性；链下聚合器，表示了它会链下执行并聚合交易，将大批量的交易进行压缩，并最终放上以太坊主网，达成更快且更便宜的目的。 Layer2网络节点又由很多部分组成，其中排序器组件最为重要。它负责接收Layer2上的交易请求，以此决定它们的执行次序并将交易序列进行Batch，最终传送给Rollup项目在Layer1上的合约，目前以太坊所有Layer2 Rollups的排序器都是中心化的，Metis却正好占据了去中心化排序器的先机。 Layer2的全节点可以通过两种方式获得交易序列：一是直接从排序器获取，二是读取排序器发送到Layer1的Batch，但后者拥有更强的不可修改属性。由于交易执行会改变区块链账本的状态，为确保一致性，Layer2全节点除了需要获得交易次序，还必须与排序器同步账本状态。因此，排序器的任务不仅是将交易批次发送到Layer1的Rollup合约，还要将交易执行后的状态更新结果StateRoot/StateDiff传送至Layer1，通俗来讲排序器的工作是将交易处理和排序为添加到区块链中的块，负责批量处理交易并将其发布到 Layer1 智能合约。对于Layer2的全节点来说，只要获取了Layer1上Rollup的交易序列和最初的StateRoot，就能够还原出Layer2的区块链账本，并计算得出最新的StateRoot。反之，Layer2全节点自己计算得到的StateRoot与排序器发布到Layer1的StateRoot不一致，就意味着排序器存在欺诈行为。综上相比Layer2自身的网络，Layer1会更加去中心化、去信任（Trustless）和更安全。 Optimistic Rollup举例它允许Layer2全节点提供欺诈证明，证明排序器在Layer1发布的数据是错误的。但对于没有欺诈证明的Optimism来说，如果它真想通过排序器来盗走Layer2的用户资产，只需让排序器运行者伪造交易指令，并将其他人在Layer2的资产转移至自己的地址，最后通过Rollup自带的Bridge合约来把盗来的币转移至Layer1。对于Metis的看法图源：Chaindebrief Layer2近期最大的炒作热点无疑是坎昆升级，但这对于Metis不会产生独有的利好而是普遍性的。抛开“ Vitalik Buterin 妈妈 / 闺蜜”的市场情绪影响，Metis与其他Layer2最大的竞争点在于其去中心化的排序器和权益下放的经济模型，TVL表现出的市值整体更加贴合市场用户对于Metis信心的反馈。 Metis与其他Layer2自己紧握财政大权的方式不同，而是把更多的收益分给了用户。OP Rollup的经济模型整体是强控制状态，通过中心化的方式，不断给生态发放OP Token奖励来刺激开发和交互以此通过赚取Gas价差获利，与此方式不同的是，Metis则是把收益权益下放给了质押者们参与竞争，大幅释放Layer2基础设施金融化的属性，以此吸引到市场的大量关注度。 MEME更多代表着一种文化和一些社会经济学因素，好比我们在买MEME的过程中除了对它十倍、百倍甚至千倍的投资预期外，更多一部分是来自我们对它叙事方式和各类因素的认可和喜爱，但总归拉盘即正义，Metis不断增长的TVL也是市场对于其投资预期的一种反馈。MEME属性问题在抛开技术层面站在市场端的角度来考虑，我的观点是，如果铭文是公链性能的测试器，那MEME一定程度上是市场认可度的试金石。来源：金色财经

金色财经2024-02-02

解码即将登陆多家交易所的ZetaChain：链接比特币的全链智能合约L1

由流通之路。资产上链：多方安全计算（MPC）和阈值签名系统（TSS），打造无需智能合约支持的安全账户系统，比特币等也可支持，同时，ZetaChain 内置消息跨链和代币转移功能，后续会逐步扩展至任意网络；跨链传递：ZetaChain 内置 ZRC-20 格式，触发交易时，上链资产会被封装成 ZRC-20 格式代币，但是在交易完成后，用户提取至目标主网的资产会解封为目标链原生资产，以此实现非封装资产的全链流通。全链流通：ZetaChain 主网会陆续接入 EVM、比特币或者其他异构链，同时 ZetaChain 内置 ZetaEVM，开发者可以接受任意链的消息和资产，也可随意转移消息和资产，间接实现全链智能合约能力，比如支持用户传递比特币和 Ordinals 资产。对于 ZetaChain 而言，技术力的展示还有很多，诸如全链 AMM DEX 的梦想，赋能异构链 EVM 能力，以及资产安全流通都在考虑之内，尤其是全链 AMM DEX ，堪称链上 DEX 的圣杯。 2023 年 11 月，SushiSwap 和 ZetaChain 达成合作，双方将共同建设支持包括 BTC 在内的全链 DEX，释放比特币的交易媒介能力，真正打造链上顶级流动性。赋能用户：上币、空投、挖矿同步进行为了奖励在测试网过程中提供贡献的用户，ZetaChain提供了大量的空投，在 1 月 24 日公布空投消息后，共计有超过 80 万用户有资格获取空投，数量高达 3150 万枚 $ZETA。并且面对女巫和撸毛党，ZetaChain 也并未像其他项目一样“赶尽杀绝”，在识别出 30 万疑似女巫地址后，也承认其中有突出贡献的地址数，承认他们帮助测试网的压力测试苦劳。根据 PANews 此前报道，ZetaChain 将把总供应量的 10% （约为 2.1 亿枚）设置为空投份额，绕过交易所和项目方，直接和用户链上点对点分发代币，以最大程度促进主网活跃和去中心化程度。而在上币信息公布后，ZetaChain 还表示会持续进行空投。接力测试网空投，主网上线也提供了巨量福利等待用户去领取，目前共有 8.5% 的空投将持续进行分发，其中主网用户占据 6%的空投份额，持续参与 ZetaChain 的Quest活动有机会持续分享2.5%的空投份额，另外社区的核心贡献者们可以获得1.5%的空投奖励。赋能用户，此为其一。在上线众多交易所之余，ZetaChain还联合 Bybit Launchpad 进行质押挖矿，预计后续将有更多交易所支持各类理财行为，比如将和 OKX、Bitget Wallet 和 TP 钱包合作进行交易赛，共计有 480 万枚 $ZETA 组成奖池，赋能用户，此为其二。最后是主网上线，可以这样说， ZetaChain 为了能在主网上线后打造出真正的全链时代倾尽所有，以代币经济学为例，$ZETA 的代币功能贯穿全链交易的所有环节，包括：通过投票和惩罚（Slash）机制，确保 ZetaChain 的 DPoS 共识机制稳健运转；反垃圾机制，确保用户公平、高效地使用计算和存储等区块链资源；跨链交易的通用 Gas Fee； $ZETA 代表资产跨链转移的价值多寡；在具体分配上，高达 22% 的比例将用于生态和用户增长，除上文详述的用户空投外，生态增长占比达 12%，这将用于 ZetaChain 的大规模采用。目前，ZetaChain 主网上线已经进入倒计时，主网上线后，大批用户可将 $ZETA 投入 DPOS 网络，分享 10% 份额的验证节点激励，在链上交易还有 5% 的流动性奖励，此外，24% 的代币份额将进入国库，用于 ZetaChain 的长期增长，相当于主动锁仓和类似通缩机制的效果，实现资产的长期增值。最终，真正分配给投资人和团队的占比为 38.5% 左右，实现接近 2/3 的代币在用户和社区中流通，最大程度确保 ZetaChain 的公平性和去中心化。结语：全链未来代币上所只是 ZetaChain 发展宏图的开端，ZetaChain 目标将打造出不同于以往的全链体验，除了真正实现资产和消息的跨链流通和全链 AMM DEX 外，还可以支持多链 NFT 传递、通用支付、通用 DID 身份协议、多链多签金库管理、全链 AA （账户抽象）智能合约钱包，已经最终实现全链 DeFi 和 DAO 共存，开启下一个时代的链上体验。总之，ZetaChain 伴随着比特币的全链概念向上生长，最终将打开链上资产自由的任意门，而持续赋能的三连击，将在主网上线后和用户共同成长。来源：金色财经

金色财经2024-02-01

微软2024Q2的出色表现增强了 3 万亿美元俱乐部的耐用性

的关键支撑，尽管其市场份额很大。在 MPC 方面，预计该细分市场将受益于未来稳定的 PC 市场，这将增加上一年 Windows OEM 销售额的下降基线。动视暴雪最近的整合也将继续为游戏业务带来巨大的收益。预计此次合并还将补充具有弹性的Xbox内容和服务销售（第一季度：+13%同比;F2Q：同比+61%，包括55个百分点的并购贡献），同时部分抵消了基础Xbox硬件销售的持续放缓。在成本方面，我们预计基础业务的利润率将继续扩大，即除动视整合成本外。尽管管理层继续预计，到 2024 财年，动视相关整合活动将推动季度成本增加，但持续扩大 AI 相关部署将是实现有机利润率扩张的关键。尽管与动视相关的集成成本增加，以及与生成式人工智能投资相关的支出增加，但上一季度的营业利润率与上一季度相比相对持平，管理层已经指导了这一点。 A screenshot of a computer Description automatically generated 作者 Microsoft_-_Forecast_Financial_Information.pdf。估值考虑因素我们将 Microsoft 的基本价格设定为每台 402 美元。这反映了对Microsoft在短期内超过令人垂涎的3万亿美元市值门槛的持久力的信心。诚然，该股在过去一年中已经受益于利润率的大幅扩张，这主要是由于市场对其人工智能前景的乐观情绪。然而，最近几个季度在将人工智能机会货币化方面的持续积极进展继续加强了这种人工智能溢价的持久性。我们预计，由于Microsoft和整个行业更广泛地部署生成式AI解决方案，推理机会的长期资本化可能会支撑进一步的上升潜力。因此，这强化了Microsoft的“逢低买入”或“疲软累积”的说法，因为结构性影响对其持续两位数增长轨迹的影响风险有限。 A screenshot of a computer screen Description automatically generated 作者 A screenshot of a computer Description automatically generated 作者我们的目标价格是使用贴现现金流（DCF）方法得出的。该分析考虑了与上一节中讨论的基本预测相结合的现金流量预测。9%的WACC用于反映Microsoft的风险状况和资本结构。我们的分析还假设Microsoft的估计永久增长率为4.5%。这代表了同行的估值溢价，并超过了Microsoft核心运营区域长期经济增长的预期速度。然而，我们认为该股值得增加溢价，因为尽管其市场份额规模庞大，但Microsoft仍保持着持续的两位数增长和大规模利润率扩张的记录。该公司也是首批在利用仍处于早期阶段的新兴人工智能机会方面形成护城河的公司之一。在我们看来，Microsoft的人工智能护城河得到了多元化产品板的加强。这将能够优化利用基础设施（例如GPU容量），LLM即服务（例如Azure OpenAI服务）和其他最终用户应用程序（例如Copilot）的AI机会，从长远来看，这有效地维持了Microsoft两位数增长的历史速度。所采用的溢价估值假设也与Microsoft持续优于同行的表现一致。近几个月来，由于经济数据喜忧参半以及美联储政策的不确定性，市场波动一直是关键主题。然而，自去年 12 月以来，相对于更广泛的软件同行的平均表现，Microsoft 一直保持着平均溢价。 Microsoft m/m performance software m/m performance 来自 Seeking Alpha 的数据最后的思考诚然，Microsoft目前相对于同行的估值溢价使其成为相对昂贵的股票。然而，从本质上讲，其基础业务继续表现出对更广泛科技行业不温不火的需求环境的抵制。具体而言，持续的宏观经济不确定性仍然是软件和云计算需求环境全面复苏前景的制约因素。尽管优化后的趋势和渐进式的 AI 顺风，但管理层对稳定 Azure 增长的持续评论强调了对即将到来的反弹的保守主义。然而，我们认为这是一个审慎的去风险前景，为未来的上行意外留下了空间，因为Microsoft继续在所有运营部门增加其人工智能部署。在智能云中，鉴于增量推理工作负载，预计整个行业中 AI 部署的预期加速将增强对 Azure 计算能力的需求。与此同时，Copilot部署的持续规模将使Microsoft 365用户群进一步货币化。进一步渗透到中小企业和消费终端市场也将加强PBP细分市场的ARPU扩张，这对于抵消优化后座位数的逐步增长至关重要。随着大流行时期的购买，特别是在商业环境中，即将到来的 PC 升级周期以及 AI PC 的出现预计将推动 Windows OEM 的重新加速。综上所述，2024 年是 Microsoft 执行的一年。基础业务最近的出色表现增强了人们对其持续实现积极进展的能力的信心，这将支撑该股 3+ 万亿美元的估值和持久性。转自：Livy 投资研究

老虎证券2024-01-31

Vitalik：我如何看待加密和AI交叉领域及其前景和挑战

式，还有ZKP、FHE、（双方和n方）MPC形式——的兴起，我开始看到了变化。在区块链生态系统中确实存在一些前景光明的人工智能应用，或是人工智能与密码学相结合的应用，重要的是要关注人工智能的应用方式。其中一个具体的问题就是：在密码学里，开源是确保某些东西真正安全的唯一途径，但在人工智能领域，开源模型（甚至连训练数据也是开源的）却大大加剧了它面对对抗性机器学习攻击的脆弱性。本文将介绍加密与人工智能之间可能存在的各类交集及其前景和挑战。四大类AI 人工智能是一个非常宽泛的概念：你可以把“人工智能”想象成一组算法，而非具体的设定，就像是通过搅拌一大锅神奇的计算的汤汁，并施加某种优化压力，来让这锅汤提供给你带有你想要的属性的算法。这种描述绝对不应该被看轻：它就是我们人类最初诞生的过程！人工智能算法确有一些共同的特性：它们的做事能力非常强大，而与此同时，我们窥探幕后真相的能力也非常有限。人工智能的分类方式有很多。本文主要讨论人工智能和区块链（被描述为创建“游戏”的平台）之间的交集，所以我将人工智能在此进行如下分类：游戏玩家类AI（最易存活）：AI所参与的机制中，激励的最终来源出自协议的人类输入。游戏界面类AI（潜力巨大，但也存在风险）：AI帮助用户理解他们身边的加密世界，并确保他们的行为（如：签署消息和交易）与他们的意图相符，他们不会被欺骗。游戏规则类AI（如履薄冰）：区块链、DAO和其他类似机制直接调用AI。例如“AI法官”。游戏目标类AI（长期但有趣）：设计区块链、DAO和其他类似机制，目的是构建和维护一个可用于其他目的的AI，使用加密bits来更好地激励训练或防止AI泄露隐私数据或被滥用。 1、游戏玩家类AI 游戏玩家类AI实际上是一个已经存在了近十年的类别，尤其是自从链上去中心化交易所（DEX）开始被广泛使用以来。只要涉及到交易，就会有套利赚钱的机会，而机器人在套利方面比人类更具优势。这个用例已经存在很久了，虽然使用的AI比现今的AI简单的多，但它最终成为了人工智能与加密货一个真正的交叉领域。最近我们经常看到MEV套利机器人相互竞争。无论什么时候，只要区块链应用程序涉及到拍卖或交易，都会出现套利机器人。然而，AI套利机器人仅仅是其所在的更大范畴里的第一个例子，我预计很快还会包含很多其他应用。长期以来，预测市场一直是认知技术的圣杯；早在2014年，我就对使用预测市场作为治理输入非常兴奋，上次大选和最近的选举就广泛使用了预测市场。但到目前为止，预测市场在实践中并没有太大的发展，常见的原因有很多：最大的参与者往往是非理性的，明智的人往往不愿花费时间下注，除非涉及到大量资金，还有市场的流动性很浅，等等。对此有一种回应指向了Polymarket或其他新兴预测市场正在进行的用户体验改进，并希望它们能够在之前失败的地方获取成功。毕竟，故事都是这样发展的，人们愿意在体育赛事上押注数百亿美元，那么为什么不把足够的钱押注在美国大选或LK99上，这样一来，那些大玩家也就会有入场意愿了。但这一点必须面对这样一个事实，那就是既然之前都未能达到这种规模（至少与其支持者的梦想相比），因此似乎需要一些新的东西才能让使预测市场成功。所以，另一种不同的回应指向了预测市场生态系统的一个具体特征，也就是我们可以在21世纪20年代看到上个年代看不到的东西：人工智能无所不在的可能性。人工智能愿意以每小时不到1美元的价格工作，并且拥有百科全书般的知识——如果这还不够，它们甚至还可以与实时网络搜索功能相结合。如果你做市，并提供50美元的流动性补贴，人类可能不太在意，不会去竞标，但成千上万的人工智能会迅速行动，并尽其所能做出最好的预测。在一个问题表现出色的激励可能很小，但让人工智能做出广泛的正确预测的激励却很巨大。请注意，你甚至不需要人类来对大多数问题实行裁决：你可以使用类似于Augur或Kleros的多轮争议系统，其中人工智能也将参与较早的轮次。人类只需要在非常少数情况下做出反应，也就是当进行一系列双方投入都很大的升级的时候。这是一个强大的原语，因为一旦“预测市场”可以进行如此微观规模的工作，你就可以在许多其他类问题上重复使用“预测市场”原语：根据[用户使用条款]，这个社交媒体帖子是否可以发布？股票X的价格会发生什么变化？现在正发消息给我的这个账号真的是埃隆·马斯克吗？这个在在线任务市场提效的工作合格吗？这个网址是https://examplefinance.network的dapp是个骗局吗？ 0x1b54....98c3真的是“Casinu Inu” ERC20代币的地址吗？你可能会注意到，这些想法很多都是朝着我所说的“信息防御”的方向发展的。从广义上讲，问题是：我们如何帮助用户区分真实和虚假信息，检测诈骗，而不是授权一个中心化权威机构来决定孰是孰非，因为中心化权威可能会滥用自己的权利。在微观层面上，答案可以是“人工智能”。但在宏观层面上，要面临的问题是：谁来建设人工智能？人工智能是其创建过程的反映，是无法避免偏见的。所以，我们需要一个更高层的游戏去评判各种AI的表现，让AI能够作为玩家参与到游戏中。人工智能的这种使用，即人工智能参与某种机制，并最终会被一个汇集人类输入的链上机制（称之为基于市场的去中心化RLHF如何？）奖励或惩罚，我认为这是一个真正值得研究的方向。现在是时候更多地研究这样的用例了，因为区块链扩展终于成功了，让任何“小”、“微”事物终于在链上可行，而这些在之前通常是不可行的。一个相关的应用类别就是高度自主的使用区块链实现更优合作的智能体，不管是通过支付还是通过使用智能合约来做出可信承诺。 2、游戏界面类AI 我曾在自己的文章中提出的一个想法是，编写面向用户的软件是有市场机会的，这种软件可以通过解释和识别用户正在浏览的线上世界中的危险来保障用户的利益。一个业已存在的例子就是Metamask的欺诈检测功能：另一个例子就是Rabby钱包的模拟功能，它向用户展示他们即将签署的交易的预期结果。这些工具可能会被人工智能大大强化。人工智能可以提供一个更丰富的人类友好的解释，说明你正在参与什么样的dapp，你正在签署的复杂操作的后果，特定的代币是否真实（例如，BITCOIN不仅仅是一串字符，它还是一种真正的加密货币的名称，它不是ERC20代币，其价格远远高于0.045美元，LLM会知道这一点），等等。有些项目开始朝着这个方向发展（例如LangChain钱包使用AI作为主界面）。我个人的观点是，纯AI界面目前可能风险太大，因为它会增加发生其他类型错误的风险，但用AI来补足偏向传统的界面是极其可行的。值得一提的还有一个特定风险。我将在下面的“游戏规则类AI”部分内容中详细讨论这个问题，但一般性的问题是对抗性机器学习：如果用户可以访问开源钱包中的AI助手，那么不良人员也可以访问该AI助手，因此他们将有无限的机会优化他们的骗局，避免触发钱包防御。所有现代AI都有bug，这对于训练过程来说发现bug并不难，即使只有有限的模型访问权限。这就是“人工智能参与链上微市场”更能施展的地方：所有AI能都容易遭受相同的风险，但你有意创建一个开放的生态系统，由数十人不断进行迭代和改进。此外，每个单独的AI都是闭环的：系统的安全性来自游戏规则的开放性，而不是每个玩家的内部操作。小结：人工智能可以用简单的语言帮助用户理解正在发生的事情，它可以作为实时导师，它可以保护用户免受错误的负面影响，但如果想要直接使用人工智能来对付恶意散布虚假信息者和骗子时，一定要小心。 3、游戏规则类AI 现在，我们谈到了让很多人都很兴奋的应用，但我认为这是最危险的地方，我们需要小心行事：我称之为“人工智能成为游戏规则的一部分”。这与主流政治精英对“AI法官”的兴奋相关，在区块链应用程序中也有类似的愿望。如果基于区块链的智能合约或DAO需要做出主观决策（例如：某个特定的工作产品是否在雇佣合同范围内？），你是否可以让人工智能成为合约或DAO的一部分，以帮助执行这些规则？这就是为什么说对抗性机器学习将成为一个极其艰巨的挑战。基本的两句话论证如下：如果在机制中扮演关键角色的AI模型是闭环的，则无法验证其内部工作原理，所以它并不比中心化应用程序更好。如果AI模型是开源的，那么攻击者可以下载并在本地模拟它，并设计大量优化的攻击来欺骗模型，然后在实时网络上重播。现在，有些读者（或加密原住民）可能已经走在我前面了，并且在想：等等！我们有了不起的零知识证明和其他非常酷的密码学手段。当然，我们可以施一些加密魔法，隐藏模型的内部工作原理，这样攻击者就无法优化攻击，而与此同时证明模型正在被正确执行，并且是在合理的底层数据集上使用合理的训练过程构建的！通常，这正是我在其他文章中所提倡的思维方式。但对AI相关计算而言，还有两个主要的反对意见：加密开销：在SNARK（或MPC……）内部执行某些操作的效率要比透明化执行低得多。考虑到人工智能已经是非常密集的计算，在加密黑盒中进行人工智能计算可行吗？黑盒对抗性机器学习攻击：即使不了解模型的内部工作原理，也有办法优化针对AI模型的攻击。如果你隐藏得太多，你就有可能让选择训练数据的人很容易用有毒攻击来破坏模型。二者都是复杂的兔子洞，所以让我们来依次探查。（1）加密开销加密工具，特别是像ZK-SNARKs和MPC这样的通用工具，开销很高。客户端直接验证一个以太坊区块需要几百毫秒，但生成一个ZK-SNARK来证明这样一个区块的正确性却可能需要几个小时。其他加密工具（如MPC）的通常开销可能更大。人工智能计算已经相当昂贵：最强大的LLM输出单个单词的速度只比人类阅读单词的速度快一点点，更不用说训练这些模型常常需要数百万美元的计算成本。顶级模型和试图节省更多训练成本或参量数的模型之间的质量差异很大。乍一看，这是一个很好的质疑理由，怀疑整个项目试图通过将AI包裹在密码学中来强化保障。幸运的是，人工智能是一种结构非常具体的计算类型，这使得它能够适应各种优化，而像ZK-EVM这样的“非结构化”计算类型却无法从这些优化中受益。让我们来看看人工智能模型的基本结构：通常，AI模型主要由一系列矩阵乘法组成，其中穿插着各元素的非线性运算，如ReLU函数（y = max(x, 0)）。矩阵乘法占据了工作的大部分：将两个N*N矩阵相乘需要时间，而非线性运算的数量要少得多。这对于密码学来说非常方便，因为很多形式的密码学都几乎可以“免费”地进行线性运算（矩阵乘法是线性运算，如果你只加密模型而不加密它的输入的话）。如果你是一位密码学家，那么你可能已经听说过同态加密中的类似现象：在加密的密文上执行加法非常简单，但执行乘法却非常困难，直到2009年我们才找到方法来进行无限深度的乘法运算。对于ZK-SNARKs来说，与此相当的2013年的协议，证明矩阵乘法的开销不到4倍。遗憾的是，非线性层的开销最终仍然很大，实践中最好的实现显示开销在200倍左右。但有希望通过进一步的研究，大大减少这方面的开销。但针对很多应用程序，我们不仅想证明人工智能输出是计算正确的，我们还想隐藏模型。有一些简单的方式可以实现这一点：你可以拆分模型，由一组不同的服务器冗余存储各层，希望泄漏某些层数据的某些服务器不会泄漏太多数据。但还有一些特别有效的多方计算方式。在这两种情况下，故事的精神是相同的：AI计算的最重要部分是矩阵乘法，因此可以创建非常高效的ZK-SNARKs或MPC（甚至FHE），所以将AI置入加密盒子的总开销非常低。一般来说，非线性层是最大的瓶颈，尽管它们的规模较小；也许像Lookup Arguments这样的新技术会有所帮助。（2）黑盒对抗性机器学习现在，让我们来讨论另一个重大问题：如果模型的内容是私有的，并且你只有对模型的“API访问”权限，你可以进行哪类攻击？这里让我来引用2016年的一篇文章：许多机器学习模型很容易受到对抗性示例的影响：专门设计的输入会导致机器学习模型产生错误输出。能够影响一个模型的对抗性示例通常会影响另一个模型，即使两个模型的架构不同或在不同的训练集上进行训练，只要两个模型都被训练来执行相同的任务就可能受影响。因此，攻击者可能会训练自己的替代模型，打磨针对替代模型的对抗性示例，然后将它们用到受害模型中，几乎无需了解受害模型信息。有可能，你甚至可以创建只知道训练数据的攻击，就算你对试图攻击的模型的访问权限非常有限或没有任何访问权限也没关系。截止到2023年，这类攻击仍然是一个大问题。为了有效地减少这类黑盒攻击，我们需要做两件事：真正限制谁可以查询模型以及查询多少内容。具有不受限制的API访问权限的黑盒是不安全的；具有非常有限的API访问权限的黑盒可能是安全的。隐藏训练数据，同时确保用于创建训练数据的过程不会被破坏。在第一件事上做得最多的项目可能是Worldcoin。Worldcoin在协议层面广泛使用人工智能模型，以将虹膜扫描转换为易于比较相似性的简短“虹膜代码”，以及验证它所扫描的对象实际上是一个人。Worldcoin所依赖的主要防御措施是，它不允许任何人轻易调用人工智能模型，而是使用可信硬件来确保模型只接受由orb相机进行数字签名的输入。这种方法并不一定奏效：事实证明，你可以对生物识别人工智能进行对抗性攻击，形式是你可以戴在脸上的物理贴片或珠宝：但希望就是，如果你把所有的防御结合在一起，隐藏人工智能模型本身，极大地限制查询量，并要求每个查询进行某种方式的身份验证，你就可以让攻击变得足够困难，系统就可以是安全的了。这就将我们带到了下一件事：我们如何隐藏训练数据？这可能就是“民主治理AI DAOs”的用武之地：我们可以创建一个链上DAO，治理决定如下过程：允许谁提交训练数据（需要哪些数据相关证明）、允许谁查询、查询多少内容、以及使用像MPC等加密技术加密整个AI创建和运行管道（从每个用户的训练输入到每个查询的最终输出）。该DAO还可以同时对提交数据的人进行补偿。需要重申的是，这一计划雄心勃勃，从很多方面来看可能不切实际：对于这种全黑盒架构来说，加密开销可能仍然太高，无法与传统的封闭式的“信任我”的做法相竞争。结果可能是，没有一种好的方法可以使训练数据提交过程去中心化并预防有毒攻击。由于参与者串通，多方计算工具的安全或隐私保障可能受损：毕竟，加密货币跨链桥一次又一次地出现过这种情况。我之所以没有在这部分一开始就贴上更大的红色警告标签，告诉你“不要做AI法官，这是反乌托邦的”，其中一个原因就是，我们的社会已经高度依赖于不负责任的中心化AI法官：例如，决定社交媒体上哪些帖子和政治观点会浮出水面或被淹没（甚至被审查）的那些算法。我确实认为在这个阶段进一步扩大这一趋势是一个非常糟糕的想法，但我不并认为区块链社区更多地进行人工智能实验会使情况变得更糟。事实上，加密技术有一些非常低风险的基本方法可以使这些现有中心化系统变得更好，我对此非常有信心。有一种简单的技术通过延迟发布来验证人工智能：当社交媒体网站基于人工智能对帖子进行排名时，它可以发布一个ZK-SNARK来证明生成该排名的模型的哈希值。该网站可能会承诺在一年后公布其人工智能模型。一旦模型公布，用户就可以检查哈希值来验证是否发布了正确模型，社区可以对模型运行测试来验证其公平性。发布延迟将确保当模型公开时，它已经过时了。因此，与中心化世界相比，问题不在于我们是否能做得更好，而是能好多少。然而，对于去中心化世界而言，重要的是要小心谨慎：如果有人构建一个使用人工智能预言机的预测市场或稳定币，而结果证明这个预言机是可被攻击的，那么一笔巨大的资金可能会在瞬间消失。 4、游戏目标类AI 如果上述技术用于创建可扩展的去中心化私有AI，其内容是任何人都不知道的黑盒子，可用于实际运行，那么这也可以用于创建具有超越区块链效用的AI。NEAR协议团队正将此作为他们正在进行的工作的核心目标。这样做有两点原因：如果你可以通过运行使用区块链和MPC的训练和推理过程来创建“值得信赖的黑箱AI”，那么许多担心系统有失偏颇或欺骗自己的应用程序都可以从中受益。很多人表达了对我们将依赖的具有系统重要性的AI民主治理的期待；加密和基于区块链的技术可能是实现这一目标的途径。从人工智能安全角度来看，这将是一种创建去中心化人工智能的技术，它也有一个自然的终止开关，可以限制那些试图使用人工智能进行恶意行为的查询。同样值得注意的是，“使用加密激励措施来激励创造更好的AI”可以在不使用密码学进行完全加密的情况下完成：BitTensor等做法就属于这一类。结论区块链和人工智能都变得越来越强大，在这两个领域的交叉领域正出现越来越多的用例。然而，其中一些用例相比于其他用例要更有意义，也更强大。通常情况下，当底层机制继续如以前一样设计得很粗糙，但个体玩家却变成了AI，允许机制在更微观的尺度上有效运行时，用例往往是最有前景的，也是最容易做对的。尝试使用区块链和加密技术创建“单一实例”的应用程序将面临最大的挑战，即创建某些应用程序将依赖之实现某一目标的单个去中心化的可信AI。这些应用程序在功能和提高人工智能安全性方面都是前景光明的，避免了与更加主流的做法相关的中心化风险。但在很多方面，底层假设也可能失败；所以，需要谨慎行事，特别是在高价值和高风险环境中部署这些应用程序时。我期待在所有这些交叉领域看到更多人工智能建设性用例的尝试，这样我们就可以知道哪些用例是真正可行的。来源：金色财经

金色财经2024-01-31

去中心化以太坊：分布式验证器技术（DVT）的兴起

见的情况下收到一部分密钥。多方计算 (MPC) 使节点能够在签名上进行协作，而无需泄露其关键部分。容错共识协议（QBFT）可确保每个持有密钥份额的节点就确认区块等操作达成一致。 SSV 网络：以太坊质押中开创性的 DVT SSV 网络利用秘密共享验证器 (SSV) 或 DVT，引入了一种革命性的以太坊质押方法。该网络的主网最近揭晓，展示了 DVT 在建立去中心化和开源质押生态系统方面的实力。 SSV 生态系统动态 SSV 网络由利益相关者、运营商和 DAO 成员组成。质押者利用 DVT 技术来增强验证者的安全性，并用 SSV 代币补偿运营商。运营商在支持 SSV 协议、确保网络稳健性方面发挥着关键作用。DAO 负责管理 SSV 网络协议并管理其财务，并通过治理职能和代币持有者投票做出决策。 $SSV 代币：增长催化剂原生代币 $SSV 是 SSV 网络的命脉。质押者向运营商支付 SSV 美元，促进网络参与和治理。该代币在支付和决策中的双重作用使其成为网络增长周期中的关键参与者。 Diva：通过 DVT 重新定义流动质押 Diva 是一种以太坊流动性质押协议，采用 DVT 来提升以太坊的权益证明系统。Diva 为 Liquid 质押者和运营商提供了新颖的功能，引入了动态和非托管的质押方法。 Diva 的独特功能 Liquid 质押者存入 ETH 即可获得 divETH，这是一种可累积奖励的多功能 Liquid 质押代币。DivETH 的流动性加上其 ERC20 性质，允许无缝交易和参与 DeFi 生态系统。运营商无需处理实际资金，将 divETH 作为抵押品，确保网络安全。 Lido 的实验：协作和 DVT 的实际应用 Lido 涉及 DVT 的项目证明了区块链交易领域协作和实验的力量。Lido 与 SSV 网络合作，进行了一项涉及从节点运营商到社区利益相关者等各种参与者的全面测试。结果证明了 DVT 在处理以太坊交易方面的可靠性和潜力。更广泛的区块链背景下的 DVT DVT 的影响超越了以太坊，代表了区块链网络验证器模型的范式转变。在 PoS 机制中，DVT 的去中心化方式抵消了传统模型带来的中心化风险。这对更广泛的加密货币生态系统的影响是深远的，可以促进信任、安全和更广泛的参与。结论：DVT——区块链进化的里程碑分布式验证器技术（DVT）成为区块链和加密货币发展的基石。以太坊采用 DVT 开创了先例，展示了增强安全性、效率和去中心化的潜力。随着区块链网络的不断发展，DVT 为信任至上、安全坚定、去中心化成为常态的未来铺平了道路。在不断发展的区块链技术领域，DVT 就像一座灯塔，指引着走向更强大、更有弹性的加密货币生态系统的道路。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

2024 年艾利联盟全球社区巡回活动（迪拜站）圆满闭幕：Loop钱包发布与揭晓艾利公链新动向

用的发布，这是一款融合了多方安全计算（MPC）技术和账户抽象（AA）的创新应用，专为 Web3 用户设计，以保障数据安全和隐私。用户可在 Google Play Store 或 App Store 下载 Loop 钱包，享受非一般的数据资产管理体验。艾利联盟主席兼艾利公链首席执行官 Ryan Strasser 也宣布了全新的艾利公链验证节点系统，包括 21 个顶尖节点和 210 个全球节点。验证节点皆在提升网络安全性和效率，目前已开始进行销售，并将在二月份正式上线。这一举措为有兴趣成为艾利公链验证节点的用户提供了独特的机会。同时，Strasser 还宣布了关于复利协议的利好消息：质押奖励将以 70% ELFU 和 30% AGT（艾利创世代币）的形式发放。用户可以将创世代币质押到专属的艾利矿池中，并获得额外 ALYX 代币的奖励，鼓励用户参与不断发展的去中心化金融和 Web3 领域。此外，ALYX 代币计划于 2月份在 BW 交易所隆重上线。预计今年内，还将在另外六大交易平台推出，为用户提供更多选择与交易便利。艾利联盟也正在积极发展其生态系统，包括 Alyx Scan、Alyx Swap、Alyx Bridge、Alyx Wallet（Loop 钱包）、Alyx Eduhub 等。联盟成员可通过其生态系统体验多种 Web3 应用，加深对区快链与数字货币的认知。艾利联盟通过不断扩展和加强其产品和服务，以及推动整个行业的发展，展现出其在加密货币和区块链领域中的领导地位和创新能力。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

释放未来：2024 年区块链应用程序开发

现广泛采用。用于增强安全性的多方计算（MPC）、用于简化管理的智能账户以及用于无摩擦登录的嵌入式钱包都是等待更广泛实施的突破。利用零证明技术的隐私增强功能将扩展到加密钱包之外，并在 DeFi 产品中留下自己的印记。做好准备迎接区块链应用程序开发中以用户为中心的革命。机构猛攻：区块链开发者的需求除了原生区块链项目之外，2024 年，一个新的前沿领域正在向开发者招手：机构加密货币市场。随着现有区块链基础设施的成熟以及公众对加密货币的情绪改善，机构采用有望达到一个里程碑。随着机构寻求利用区块链应用程序开发的变革潜力，对经验丰富的区块链开发人员的需求必将激增。预计传统金融将面临阻力，各机构正在转移焦点。由于传统投资的回报预计会下降，区块链应用程序开发的吸引力变得不可抗拒。开发人员正在通过创新来应对，创建适合企业特定需求的机构级加密产品。随着机构寻求在不断发展的加密领域中占据一席之地，采用特定于应用程序的汇总、链和子网的“围墙花园”环境正在成为常态。拥抱未来：呼吁区块链建设者总之，2024 年将成为区块链应用程序开发具有里程碑意义的一年。DeFi 革命、跨链加密工具的无缝集成、对用户体验的重新关注以及区块链技术的机构拥抱正在塑造一个无限可能的未来。开发者、爱好者和机构都被要求拥抱不断变化的格局，并为这个令人兴奋的区块链创新新时代的发展做出贡献。旅程才刚刚开始，最好的还在后头！? 来源：金色财经

金色财经2024-01-30

AllianceDAO：2024年30个加密创业方向

们也对其他技术很感兴趣，比如多方计算（MPC）、完全同态加密（FHE）和可信执行环境（TEE）。（4）Rari重启我们了解到，世界各地的许多垂直领域项目都通过分叉和修改Aave或Compound来推出自己的借贷平台。当涉及到开发、审计和维护时，会导致大量的成本产生。大规模降低这种成本是支撑Rari Capital的原始理论，可以将其视为“Aave/Compound分叉即服务”。但现在，由于黑客攻击，Rari已经不复存在，现在有机会再次填补这一空白。（5）为DAO提供并购投资银行服务 2021年，Fei Protocol与Rari Capital合并。这不会是我们看到的最后一次DAO合并。还会有更多的DAO陷入困境，会有更多的DAO会想要横向或纵向并购。有些人有机会构建可反复使用的工具（智能合约和法律结构），以促进这一过程并使其更加精密。（6）NFT衍生品 NFT期权、perps（永续期货合约）和期货可以帮助NFT持有者对冲他们的头寸，或者只投机NFT的价格。由于标的的非流动性，指数价格难以计算且易于操纵。因此，实物结算的衍生品或许是正确的设计选择。（7）大宗经纪业务资本效率受到以下实际情况的限制：没有任何协议进行风险方面的相互讨论。Perp协议A并不关心你是否实行了对借贷协议B的对冲。一种方法是将资产集中到每个协议的一个大账户中。创建一个会计层来处理每个客户账户的风险。有更好的方法吗？ 3、非金融或半金融应用（1）全链游戏链上游戏是指将整个游戏状态和游戏逻辑（而不仅仅是货币和NFT等游戏内资产）写入区块链的游戏。来看Tic-Tac-Toe。回合的概念、一个3x3的棋盘、玩家和三子连线技巧必须作为规则被记录下来且永远不变。玩家的操作历史也必须被记录下来。另一方面，棋盘和棋子的颜色、棋子的形状（X和O可以变成Y和Z）、动画、声音等都可以在客户端存留。将所有状态和逻辑置于链上，可以解锁各种新的行为： · 由智能合约玩家（与人类玩家对弈）来玩游戏。最早的实例之一实际上是DeFi中的MEV。交易就是博弈游戏，而MEV机器人则是基于智能合约的玩家。请注意，在这种情况下，基于智能合约的玩家之间不仅相互竞争，而且还与人类玩家相竞争。 · 由第三方开发者创建游戏mod而无需担心平台被破坏。Mod是Web2游戏的命脉，许多经久不衰的游戏都是从mod开始的（如Dota 2、反恐精英和PUPG）。然而，由于Web2游戏的许可性质，mod开发者受到原游戏公司的制约。事实上，许多游戏要么退出平台，要么因为害怕被迫退出平台而从未开始modding。最终，游戏公司可能成为游戏发行商。纵观Web2历史，很可能第一个成功的链上游戏引擎将出自成功的链上游戏公司。想想Unreal（引擎）和Epic Games（游戏公司）。同理，第一个成功的加密游戏发行商也可能出自成功的加密游戏公司。想想Steam（发行商）和Valve（游戏公司）。（2）链上社交网络胜出的Web3 Twitter最终将提供我们一直期盼的功能：用户拥有的数据，无需许可特性带来的客户端多样性，以及/或抗言论审查的特性。只存在一个问题。如果历史有什么启示的话，那么第一个成功的Web3 Twitter不太可能从一开始就计划成为下一个Twitter，或者看起来像Twitter。也许Web3 Twitter会以一款游戏、一款DeFi超级应用、或者某种新奇的、看似不合理甚至被人嘲笑的形式开始，或者太过离谱让很多人感到不安。你的产品越奇怪或越具有争议，人们就越想尝试它！（3）匿名社交网络在线社交网络的一个具体例子就是匿名社交网络，个人使用零知识证明来验证身份，比如，他们是X公司的员工，或者拥有超过Y美元的净资产。匿名八卦总是很受欢迎的。回想一下互联网早期的Ratemyteachers教师点评网。（4）个人代币尽管BitClout等实验以失败告终，围绕friendech的闹剧频出，但个人代币的概念从根本上来说是新颖的，因为它使人们能够投机一种新的、可能规模巨大的资产类别。我们希望这个想法在未来能够进一步发展，找到产品市场契合度。 Friendtech最有趣的地方不是alpha共享、私人小组或社交网络，而在于它解决了社会共识。假设5个人创造了5种不同的普通ERC20代币，称为VITALIK，哪一种才是“真正的”VITALIK代币？Friendtech通过要求创作者使用他们的官方Twitter账号登录解决了这个问题。就这样，社会共识解决了。换言之，Friendtech将两个互不相关的理念合而为一：alpha共享和代币投机。如果我们将两者分开，只关注个人代币投机会怎么样？Alpha共享已经以Substack、SeekingAlpha和Telegram付费群组的形式在Web2中大规模存在。（5）创作者与奢侈品牌对于这些用户群体，区块链基本上可以充当两个角色。首先，它们可以是数字原生产品的工厂。基于图像的NFT（例如，PFP和生成式艺术）、基于语言的NFT（例如小说）或基于音频的NFT（例如音乐）都是数字原生产品的例子。它们为创作者和品牌提供了一种将其品牌和艺术实力货币化的新途径。对于买家来说，这些NFT是投机收藏品，对于早期采用者来说，这些是被低估的胡萝卜。但创作者/品牌也可以决定是否提供独家访问权和版税等好处。其次，它们可以是实体商品可赎回收据的数据库。例如，一双耐克运动鞋可以内置一个与NFT数字连接的物理芯片。有人称之为“phygital”，也有人称之为“digital twin”（数字孪生）。你甚至还可以将其视为“RWA”。实体商品的链上再现为创造者/品牌提供了一个吸引客户的新渠道，客户对假冒产品有强有力的保证，资产本身也有可能利用现有的DeFi/NFTFi基础设施（如贷款）。我们对那些从特定的创作者或品牌垂直领域开始发展的初创公司非常感兴趣，我们会帮助他们为客户提供新体验。垂直领域越窄越好。（6）10k PFP 尽管PFP如此简单，但在一段时间内，它可能仍然是主要的NFT类别。这里的关键观点是，这些NFT已经存在大型分发渠道，也就是Twitter和其他社交网络，NFT持有者可以将他们的Punks或Pudgys作为他们的PFP。我们来将PFP与游戏NFT、音乐NFT和其他NFT进行对比。游戏NFT需要新游戏能够对其建设和大规模采用提供原生支持，或者需要现有的热门游戏能够接纳它们。音乐NFT并没有得到Spotify、YouTube Music或Apple Music的支持。你可以在Twitter上炫耀你的生成式艺术NFT，但这需要一条推文才能做到，而这条推文在24小时后就会被淹没。但你的PFP却是持续的，每次你发推文，或者每当有人访问你的个人主页时，它都在那里。 PFP是NFT里最无聊也最令人兴奋的一类。（7）习惯养成应用 StepN已经表明，代币激励措施可以有效地激励人们养成健康的习惯。这可能包含跑步、睡眠、冥想、节食或学习新事物等。一些研究表明，一个人形成一个新习惯可能需要18到254天，平均需要66天左右。对许多人来说，克服最初的障碍可能很困难，但通过代币形式的经济激励可能会让人们有坚持新习惯的动力，并使其成为他们生活中永不消失的一部分。（8）DAO数字国家加密货币的最终结局将包含弱化国家政权作为人类基本组织单位的作用。加密货币使我们能够通过加密实现产权，通过智能合约实现宪法和法律，通过代币发行实现税收，通过加密货币实现国家货币，通过去中心化治理实现透明决策，通过DeFi实现国际贸易。想法就是从一个在线社区开始，社区成员拥有共同的兴趣或信仰，社区有精心设计的治理结构，拥有经济增长途径。大多数DAO还没有意识到这一点，但它们实际上正在发展成为一个个数字国家。（9）去中心化科学众筹困扰科学界最大的一个问题就是资金的缺乏。缺乏资金源于科学发现的风险性和投机性。而加密资本却是追逐风险的，对新的投机想法持开放态度，并且资本规模庞大。我们的想法是让双方配对。尽管“ICO”名声不太好，但从根本上说，它是加密货币最大的解锁方式之一。（10）去中心化23andMe 另一个主要挑战，特别是在卫生科学领域，就是缺乏足够的数据集来检验科学假设。针对这个问题可能有一个解决方案，那就是使用代币来激励个人为科研和药物开发贡献健康数据。例如，个人可以分享他们的基因型和表型数据，创建一个去中心化版本的23andMe，而参与者将因其贡献获得奖励。另一个例子是共享可穿戴设备收集的身体活动数据、心率、睡眠数据和其他类型的数据。大学、医院和制药公司可以通过研究市场和商业应用市场访问这些数据。（11）开放的市场化科学出版物去中心化科学领域的另一个未来想法是利用加密原语来颠覆科学期刊。这些期刊传统上是科学研究的管理者和传播者。但策展人往往受不当动机的困扰，而分销商往往需要付费。也许加密货币可以帮助创建开放的、市场驱动的科学期刊。例如，每篇论文都会自动附带一个关于研究完整性或理论建议转化为实际结果的概率的预测市场。（12）去中心化GLG 像GLG这样的咨询网络（年收入6.5亿美元）是人们请求非常具体的专家帮助的流行方式，这些专家不能作为全职专业顾问工作，但仍然极具价值的见解可以分享。这些网络受到严格的监控和监管，限制了网络价值，并对产品产生了普遍的寒蝉效应（chilling effect）。像Friendtech这样的加密社交网络已经出现，这至少表现出了小众思考者分享专业知识的可能性。我们认为，加密货币具有保护隐私、抗审查和价值转移能力，非常适合重塑专业咨询领域。 4、基础设施（1）DePIN 代币已被证明是一种协调大规模人类活动的现象机制。我们对利用代币激励人们进行以下建设的初创公司非常感兴趣： · 电信网络 · 清洁能源基础设施 · 人工智能训练大数据集 · 其他我们还没有想到的领域这被广泛称为物理工作证明（POWP）或去中心化物理基础设施网络（DePIN）。以可再生能源为例。由于风能和太阳能等能源具有间歇性，某些时候是不可预测的。电池可以通过储存多余的能量以备不时之需来帮助解决这个问题。连接到公共能源网络的电池越多，就越有用。PoPW/DePIN网络使用代币激励措施来鼓励家家户户部署他们的电池，并将它们集中在一起供以后使用。（2）对抗AI 深度造假 ChatGPT可能抢走了专注于生成式图片、音频和视频的生成式AI模型的风头。然而，这些模型目前能够产生逼真的深度造假。最近AI生成的Drake歌曲就是一个很好的例子，说明了这些模型究竟可以做到什么程度。由于人类被设定为相信他们的所见所闻，这些深度造假构成了重大威胁。有许多初创公司正试图使用Web2技术解决这个问题。然而，数字签名等加密技术更适合解决这个问题。在加密世界中，交易由用户的私钥签名来证明其有效性。同样，无论是文字、图片、音频还是视频，都可以通过创作者的私钥签名来证明其真实性。任何人都可以根据创作者在其网站或社交媒体账号上提供的公共地址验证签名。加密网络已经构建了这一用例所需的所有基础设施。许多知名风投和黑客已经将他们现有的社交媒体profile与加密公共地址联系起来，这给使用数字签名作为内容认证方法带来了可信度。我们希望看到的产品是一种可与现有社交网络集成的协议，当创作者发布并签署一个内容时，协议就会自动验证数字签名。（3）ZKP硬件加速器针对特定用例并建立早期市场领先地位的专业硬件公司最终会成为非常有价值的公司。Nvidia凭借专注于人工智能硬件而成为北美市值最高的半导体公司，这表明对人工智能领域来说的确如此。在比特币挖矿领域也是如此，比特大陆、Canaan和Whatsminer通过专注于ASIC矿机成为了独角兽。设计和制造高效ZKP硬件加速器的公司将遵循同样的发展轨迹。（4）专用ZK计算网络目前的ZKRollup（如ZkSync和Starknet）都是通用的。然而，有可能创建专用ZKRollup，使用更快、更便宜的ZK电路。例如，如果一个应用程序是运行在ZkRollup上的基于订单簿的DEX，那么它只需要执行订单创建、取消和匹配的电路。在这种情况下，理想的ZkRollup应该针对这些操作进行优化，而不用管其他任何事。还有一个例子是链上结算的链下AI计算网络。因为AI推理可能太昂贵而无法链上运行，所以它们需要在链下运行。但是你要如何证明模型是正确运行的呢？通过使用针对矩阵乘法等操作进行优化的专用ZKP。（5）比特币L2和MEV 虽然我们不清楚比特币L2是否可以在没有分叉的情况下从底层L1继承安全假设，但我们对为比特币上的智能合约功能添加更多表现方式的大致想法非常感兴趣。观点很简单。比特币上有价值1万亿美元的财富，至少会有一些比特币持有者想要使用比特币做一些时髦、有趣或富有成效的事情，而不仅仅只满足于持有比特币。为了实现这些用例，比特币需要一个更可编程的层。许多现有和即将推出的比特币L2都致力于最大限度地与比特币L1对齐。一种方法是使用比特币L1实现数据可用性，并将L2交易排序委托给比特币矿工。这意味着MEV的提取将掌握在矿工手中。与以太坊类似，有机会建立类似于Flashbots的大型公司，与矿工合作，以某种方式排序交易或执行比特币交易包。如果比特币L2要成为现实，那么构建占主导地位的L2 MEV提取平台的公司将很容易成为独角兽。（6）Solana基础设施我们看好Solana工程驱动的单体方法可以成为以太坊模研究驱动的模块化方法的替代方案。然而，Solana的基础设施还处于起步阶段。现在有潜在的机会来构建更好的开发工具（例如，Solana的Foundry）、智能合约钱包、区块浏览器、链上数据索引器和其他我们没有想到的领域。Solana基础设施开发人员有机会进行专为Solana量身定制的建设，同时从其他链的过往错误中吸取经验教训。来源：金色财经

金色财经2024-01-29

牛初回暖 Web3 Last Talk 2023圆满落幕

1月25日，由Web3CN子品牌Web3Vista主办的「Web3 Last Talk 2023」（Web3年终“讲”）主题活动在上海前滩中心落下帷幕。

金色财经2024-01-29

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