CertiK与OKX宣布推出Fast Pass计划,提供资源支持、助力项目发展

CertiK与OKX宣布推出Fast Pass计划,提供资源支持、助力项目发展

纽约,2024年6月17日,OKX发文称,头部Web3.0安全机构CertiK宣布与OKX建立战略合作伙伴关系,共同推出Fast Pass计划。计划中,CertiK将依托其实时可视化安全评分工具Skynet,定期向OKX推荐高分项目。OKX钱包将根据这些项目的评分,提供不同级别资源的支持,以助力项目发展。

Fast Pass计划让那些在CertiK的Skynet安全评分中表现出色的项目,能够得到更精确和高效的市场资源;同时,该计划也将帮助投资者更容易地接触到高质量的项目。

Fast Pass计划采用一套细致的评级标准,对项目的产品成熟度、团队背景、投资者声誉、社交媒体影响力以及代币经济模型等关键维度进行全面评估。评级结果将直接影响项目获得的市场推广资源和支持力度。根据项目评级,OKX将为不同等级的项目提供定制化的市场推广方案。S级项目将获得包括Twitter宣传、应用内展示、钱包集成等在内的全方位推广支持;A级项目将获得标准推广支持;而B级项目则将获得基础的钱包集成推广。

CertiK与OKX宣布推出Fast Pass计划,提供资源支持、助力项目发展

项目分级与不同等级的支持内容

CertiK将定期向OKX推荐新的优质项目,并通过双方的资源共享,实现项目的市场资源链接和PR推广。此外,项目团队、CertiK和OKX将共同发布公告,进一步扩大项目的影响力。对于评级最高的S级项目,除了全面的市场推广外,OKX还将提供深度合作机会,包括但不限于推荐给OKX的投资团队,为项目提供更广阔的发展空间。

CertiK首席商务官Jason Jiang对此次合作表示了热情和支持,他指出:“与OKX的携手合作,标志着我们朝着构建一个更为安全、更为透明的Web3.0生态系统迈出了关键的一步。我们将利用CertiK在安全领域的专业知识,结合OKX广泛的用户群体,共同致力于在区块链安全领域树立新的标准。”

OKX的首席创新官Jason Lau补充道:“与CertiK的合作彰显了我们为用户提供一个既安全又高效的交易平台的承诺。通过Fast Pass计划,我们不仅将提升我们服务的安全性,还将促进加密社区更广泛地采用和信任。”

CertiK与OKX的此次合作,不仅是两大行业领导者的技术与资源的强强联合,更是对Web3.0项目发展模式的一次创新探索。Fast Pass计划的推出,将极大地提升区块链项目的安全性和市场竞争力,为投资者和用户提供更加可靠和高效的选择。同时,这一合作也将为整个Web3.0行业的健康发展注入新的活力,推动行业向着更加安全、透明、高效的方向发展。

Foresight Ventures:深度解析FHE(全同态加密)赛道缩略图

Foresight Ventures:深度解析FHE(全同态加密)赛道

作者: Maggie @ Foresight Ventures

TLDR:

  • FHE全同态加密是即将崛起的下一代隐私保护技术,值得我们布局。 FHE具备理想的隐私保护能力,但其的性能还存在差距。我们相信随着Crypto资本的进入,会极大地加速技术的发展和成熟,就像这几年ZK的飞速发展一样。

  • 全同态加密在Web3中可以用于交易隐私保护、AI隐私保护和隐私保护协处理器。其中我尤其看好隐私保护EVM,它比现存的环签名、混币技术和ZK都要更灵活,更适配EVM。

  • 我们调研了目前杰出的几个FHE项目,大部分FHE的项目是今年到明年第一季度上主网。这些项目中,ZAMA技术最强但暂未声明有发币的计划。此外,我们认为Fhenix是其中最优秀的FHE项目。

一、FHE是理想的隐私保护技术

1.1 FHE的作用

全同态加密是一种加密形式,它允许人们对密文进行任意多次的加法和乘法运算得到仍然是加密的结果,将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。实现数据的 “可算不可见”。

Foresight Ventures:深度解析FHE(全同态加密)赛道

全同态特别适合外包计算,你可以将数据外包给外部算力去运算,同时又不用担心数据泄漏

用通俗的话来讲,比如,你运行着一家公司,公司的数据非常值钱,你想用好用的云服务来处理和计算这些数据,但你又担心数据在云端泄漏。那么你就可以:

  1. 将数据进行全同态加密转成密文后再上传至云服务器上。比如,上图中的数字5和10,会被加密成密文,用“X”, ”YZ”来表述。

  2. 当你需要对数据做运算的时候,比如你想让两个数字5和10相加,你只需要让云服务器上的密文”X”, ”YZ”进行算法规定的明文+操作相对应的某种运算,得到的密文结果”PDQ”.

  3. 这个密文结果从云服务器上下载下来后,经过解密得到明文。你会发现这个明文结果,就是5 + 10的运算结果。

明文只出现在你这里,而云服务器上存储和计算的全都是密文数据。这样你就不用担心数据泄漏了。这种隐私保护的方法非常理想。

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  • 半同态加密:半同态是容易且更实用的。半同态指的是密文只有一种同态特性,比如:加法同态/乘法同态。

  • 近似同态:使得我们可以在密文上同时计算加法和乘法,但支持的次数非常有限。

  • 有限级数全同态加密:允许我们对密文进行任意的加法乘法组合,没有次数限制。但有一个新的复杂度上限,这个上限约束了函数的复杂度。

  • 全同态加密:则需要支持任意多次的加法和乘法运算,没有复杂度和次数的限制。

全同态加密在这里是最困难最理想的,被称作是“密码学圣杯”。

1.2 历史

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全同态加密历史悠久

  • 1978年:全同态加密概念被提出。

  • 2009年(第一代):第一个全同态方案被提出。

  • 2011年(第二代):基于整数的全同态方案被提出。比上一个方案更简单,效率没有提高。

  • 2013年(第三代):一种构造FTE方案的新技术GSW被提出,效率更高,安全性更强。这一技术得到进一步改进,开发了FHEW和TFHE,进一步提高了效率。

  • 2016年(第四代):一种近似同态加密方案CKKS被提出,是评估多项式近似的最有效的方法,特别适合隐私保护机器学习应用。

目前常用的同态加密库支持的算法主要是第三代和第四代算法。算法上的创新、工程上的优化、Blockchain更友好、硬件加速,随着资本的进入是容易出现的。

1.3 当前的性能和可用性

常用的同态加密库

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ZAMA TFHE 性能

比如:ZAMA TFHE的256位加和减耗时200ms左右,明文计算大约几十~几百纳秒,FHE计算速度大概比明文计算慢10^6 倍。部分优化了的操作大概比明文慢1000倍。当然,拿一个密文计算和明文计算做对比本来就是不公平的。隐私是要付出代价的,何况是全同态这种理想的隐私保护技术。

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ZAMA计划通过研发FHE的硬件来进一步提高性能。

1.4 FHE+Web3的几个技术研究方向

Web3是去中心化的,全同态和Web3结合还有很多技术方向可以研究,比如下面这些。

  • 创新的FHE方案、编译器、库,使FHE更好用、更快、更适合区块链。

  • FHE硬件,提高运算性能。

  • FHE + ZKP,用FHE隐私计算的同时,用ZK证明输入输出是满足条件的,或证明FHE是正确执行的。

  • 运算节点的防做恶,可以结合EigenLayer restaking等。

  • MPC解密方案,共享状态经过了加密,密钥往往采用的MPC分片,需要一个安全且高性能的阈值解密协议。

  • 数据存储DA层,需要更高吞吐的DA层,现有的Celestia不能满足要求。

总的来说,我们认为FHE全同态加密是即将崛起的下一代隐私保护技术。FHE具备理想的隐私保护能力,但其的性能还存在差距。我们相信随着Crypto资本的进入,会极大地加速技术的发展和成熟,就像这几年ZK的飞速发展一样FHE这个赛道值得我们布局。

二、FHE在Web3用于各种隐私保护场景,其中我最看好隐私EVM。

FHE属于隐私保护赛道。简单来说就包括 “交易隐私保护”+“AI隐私保护”+ “隐私保护的协处理器”。

  • 交易隐私保护还包括隐私保护的Defi, 投票,竞标,防MEV等。

  • AI隐私保护还包括去中心化的身份标识,以及其它AI的模型和数据的隐私保护。

  • 隐私保护协处理器是将全同态密文操作放在链下进行,并最终将结果返回到链上,可以用来做Trustless games等。

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当然,隐私保护技术有多种,对比一下您就会知道FHE的特殊性的。

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  • TEE是很快的,数据在可信硬件中是以明文形式存在并计算的,因此速度非常快。但它依赖于安全硬件,实际上是信赖硬件的制造商,而非算法,这种信任模式是中心化的。且TEE的一些计算验证是需要联网到TEE制造商做远程验证的。这就不适合整合到区块链上,做链上验证。因为我们要求链上验证,仅仅需要区块链的历史数据节点就可以独立完成,而不应该依赖于外部中心化的机构。

  • MPC安全多方计算也是一种保护隐私的多方计算技术。但这个技术往往需要多方同时在线,频繁交互,通常不适合区块链这种异步的场景。MPC我们多用来做分散的密钥管理,在MPC钱包中,私钥不会以完整形式存储在任何一个地方。相反,私钥被分成多个碎片(或部分),这些碎片分别存储在不同的设备或节点上。只有在需要签名交易时,多个碎片会通过多方计算协议共同参与计算,生成签名。

  • ZK零知识证明则多用于做计算证明,证明某一个计算过程是正确执行的,很少用来做隐私保护。ZK和同态技术也是密不可分的,其中隐私保护的部分也是用到了同态技术。

  • FHE全同态加密在密文运算过程中不需要中途交换数据,可以完全在服务器/节点上计算。因此,没有MPC的需要发起方/多方在线的要求,更适合用于区块链。且相比TEE是Trustless的。唯一的不足在于性能不高。

因此,只要FHE逐步提升性能,它的隐私保护能力是更适合于Web3的。

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同时,在交易隐私保护方面,全同态加密也更适合EVM。因为:

  • 环签名和混币技术,并不能支持合约。

  • 而Aleo等ZK隐私保护项目,隐私数据是类似UTXO模型,而非EVM的账户模型。

  • 全同态加密则既能支持合约,又能支持账户模型,可以很容易接入到EVM中。

对比下来,全同态EVM确实很吸引人。

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AI的运算本来就是很耗算力的,再叠加全同态加密这么复杂的加密模式,现阶段可能性能过低,成本过高。我认为AI的隐私保护最终还是会是一种TEE/MPC/ZK/半同态的混合方案。

总的来说,全同态加密在Web3中可以用于交易隐私保护、AI隐私保护和隐私保护协处理器其中我尤其看好隐私保护EVM,它比现存的环签名、混币技术、ZK都要更灵活,更适配EVM。

三、大部分FHE的项目是今年到明年第一季度上主网,我们认为Fhenix是ZAMA以外最优秀的FHE项目。

我们调研了如今市面上比较杰出的全同态加密项目,他们的简要信息如下:

3.1 ZAMA (工具)

  • 叙事:为区块链和AI提供全同态加密

    • 工具:TFHE-rs,TFHE的rust实现

    • 工具:Concrete,TFHE的编译器

    • 产品:Concrete ML ,保护隐私的机器学习

    • 产品:fhEVM, 保护隐私的智能合约

  • 团队:CTO Pascal Paillier著名密码学家

    • CTO & co-founder:Pascal Paillier密码学家。1999年于Telecom ParisTech获得PHD的学位,1999年发明了Paillier密码系统。2013年开始发表同态加密相关的论文,在全同态领域属于顶尖人物之一。

    • CEO & co-founder:Rand Hindi,2011年UCL,Bioinformatics PHD毕业,做过数据科学类项目,在做ZAMA的同时,为多个项目做过Advisor

  • 融资:4年,共融资8200多万美金,最近一轮A轮融7300万,Multicoin Capital和Protocol Labs领投

    • 2023年9月26日,Seed Round 700万美元,  Multicoin Capital领投,Node Capital、Bankless Ventures、Robot Ventures、Tane Labs、HackVC 和 Metaplanet参投

3.2 Fhenix (EVM + AI)

  • 叙事:FHE协处理器/L2 FHE Rollup(EVM兼容的隐私L2)

    • 产品:支持FHE的Rollup,是EVM兼容的机密智能合约。开发者用Solidity开发Dapp,同时能保证数据隐私。

    • 产品:FHE coprocessor,加密计算任务从主机链(无论是以太坊、L2 还是 L3)Offload到链下。它们极大地提高了基于 FHE 的操作的效率。

    • 合作:和Zama合作,使用ZAMA的fhEVM,github上是fork的ZAMA的库

    • 合作:和EigenLayer合作,Rollup的节点需要在EigenLayer做再质

  • 团队:Guy Itzhaki曾经在Intel有着7年多的工作经验,担任Intel 同态加密与区块链业务发展总监。

    • Founder:Guy Zyskind,MIT的PHD Candidate, 2016年MIT的MSC。参与MIT Enigma隐私协议的研发,具备很强的研究发能力。

    • CEO:Guy Itzhaki曾经在Intel有着7年的工作经验,在隐私保护领域有着非常强的时间经验,曾担任Intel 同态加密与区块链业务发展总监。

    • Prof. Chris, Peikert, 全同态加密的密码学家。Algorand的密码学leader。

  • 融资:1年,最近一轮A轮融1500万, Hack VC领投, Foresight Ventures等机构跟投。

    • 2024年5月,A轮1500万美金,Hack VC领投, Foresight Ventures等机构跟投。

    • 2023年9月26日,Seed Round 700万美金,  Multicoin Capital领投,Node Capital、Bankless Ventures、Robot Ventures、Tane Labs、HackVC 和 Metaplanet参投.

  • Roadmap:24年Q2发布测试网,25年Q1上主

    • 2024年Q2,发布threshold网络.

    • 2024年Q3,FHE Co-processor V0.

    • 2025年Q1,主网

    • 2025年Q3,FHE Co-processor V1.

3.3 Inco (EVM)

  • 叙事:模块化隐私计算层/支持EVM链

    • 产品:支持FHE的Rollup,是EVM兼容的机密智能合约。开发者用Solidity开发Dapp,同时能保证数据隐私。

    • 合作:和Zama合作,使用ZAMA的fhEVM

  • 团队:Founder Remi Ga,早期短暂做微软和谷歌软件工程师,做过Parallel Finance的DeFi项目

    • Founder:Remi Gai, 22年前在微软和谷歌分别有有6~9个月的软件工程师经验,后来做过Parallel Finance, DeFi项目。

    • Tech lead:Amaury A,Cosmos的核心开发

  • 融资:最近一轮Seed轮融450万, 1kx 领投

    • 2024年2月,Inco Network 完成 450 万美元种子轮融资,1kx 领投,Circle Ventures、Robot Ventures、Portal VC、Alliance DAO、Big Brain Holdings、Symbolic、GSR、Polygon Ventures、Daedalus、Matter Labs 和 Fenbushi 等参投

  • 进度:24年3月推出测试网, 24年Q4推出主网

    • 2024年3月,推出测试网包含了fhEVM。目前包含了保护隐私的ERC-20,隐私投票,盲拍,隐私DID几个示例

    • 2024年Q2~Q3,推出测试网包含了fhEVM

    • 2024年Q4,上主网

    • 2025年计划做FPGA硬件加速,希望TPS到100~1000.

3.4 Mind Network (AI&DePIN)

  • 叙事:数据的隐私保护和隐私计算。AI和DePIN数据和模型。

    • 产品:23年的叙事是隐私数据湖,隐私保护的数据存储和计算。今年调整到了针对AI和DePIN数据和模型的隐私保护。

    • 合作:和ZAMA合作,使用ZAMA的全同态库

    • 合作:与Fhenix,Inco合作,使用fhEVM做Rollup

    • 合作:和Arweave合作,存储加密后的数据

    • 合作:和EigenLayer, Babylon等合作,服务节点restaking 参考:https://mindnetwork.medium.com/fhe-secured-restaking-layer-scaling-security-for-ai-depin-networks-73d5c6e5dda3

  • 团队:CTO George曾是剑桥大学研究员。

    • Co-founder & CTO:George曾是剑桥大学研究员,做过跨国银行的技术主管, 也有多年互联网金融科技的从业经验。

  • 融资:2年,Seed融250万,Binance Labs孵化

    • 2023年6月20日,Seed Round 250万美元,  Binance Labs领投,HashKey, SevenX等参投.

  • RoadMap:已经上了测试网,目前有一个restake的功能. 其余Roadmap未公布

3.5 Privasea (AI&DePIN)

  • 叙事:AI和DePIN隐私计算。

    • 产品:使用FHE来训练ML模型。优化了TFHE的Boolean gates.

    • 产品:FaceID, 隐私保护版人脸识别。用于防女巫和KYC

    • 合作:集成BNB Greenfield存储加密数据

  • 团队:CTO Zhuan Cheng,芝加哥大学数学PHD,密码学技术研发经验丰富。

    • CEO:David Jiao, AI项目曾融过2千万,区块链项目融过400万。

    • CTO Zhuan Cheng,芝加哥大学数学PHD,密码学研发经验丰富,之前做过NuLink的ZK隐私保护项目

  • 融资:1年,Seed融500万,Binance Labs孵化

    • 2024年3月,Seed Round 500万美元,  Binance Labs孵化,MH Ventures,K300,Gate Labs, 1NVST等参投.

  • RoadMap:24年4月发布测试网V2,24年Q3主网

    • 2024年1月,Testnet V1.

    • 2024年4月,Testnet V2.

    • 2024年Q3,TGE.

3.6 Optalysys (工具)

叙事:同态加密硬件。

从上述信息来看,ZAMA为这些项目提供了全同态加密的核心开源库,是当前当之无愧的技术先行者和最强者。但目前ZAMA暂未声明有发币计划,因此我们重点关注了Fhinex。

Fhinex将实现隐私保护的EVM,实现保护隐私的智能合约。他们计划建造一个Fhenix L2,这是一个全同态隐私的EVM。提供保护隐私的交易和DeFi等。这个L2还配备了一个threshold网络,用于做一些加解密操作;并且,Fhenix还会搭建FHE co-processor, 一个全同态计算网络,可以服务于Fhenix以外的EVM链,提供全同态的计算服务。

Fhinex 团队的技术实力很强,团队成员不仅仅有在Intel负责隐私计算的专家,还有在MIT参与Enigma隐私协议研发的PHD,以及Algorand密码学lead。

总之,我们相信ZAMA、Fhinex等全同态加密项目能为区块链带来理想的隐私保护工具。

BTC挣扎于65000美元附近,山寨币市场「腥风血雨」

原文作者:比推 BitpushNews Mary Liu

周二加密市场全线下撤,比特币短线跌破 65, 000 美元支撑位,多个主流山寨币跌幅达两位数。

比推数据显示,比特币当日开盘价为 66, 665 美元,然后开启下跌趋势,一度低至 64, 300 美元,午盘后从 64, 000 美元支撑位反弹,截至发稿时交易价格为 65, 056 美元, 24 小时跌幅 2.36% 。

山寨币市场惨遭抛售,过去 24 小时,市值排名前 200 位的山寨币中仅有六个实现上涨。

BTC挣扎于65000美元附近,山寨币市场「腥风血雨」

Convex Finance(CVX) 和 aelf (ELF) 分别上涨 14.6% 和 14.1% , FTX Token 上涨 7% 。前 200 名代币中有 80 个代币出现两位数的跌幅,其中 Conflux (CFX)、Core(CORE) 和 cat in a dogs world (MEW) 跌幅最大,分别下跌 19.7% 、 19.4% 和 19.2% 。

Coinglass 的数据显示,过去 24 小时内,约有 3.72 亿美元的加密杠杆多头头寸被爆仓,空头爆仓额为 6180 万美元。

目前加密货币整体市值为 2.32 万亿美元,比特币的占有率为 54.5% 。

美股市场方面,英伟达超越微软,成为全球市值最高的上市公司。收盘时,标普指数和道琼斯指数分别上涨 0.25% 和 0.15% ,纳斯达克指数基本持平。分析师表示:「在高科技企业利润持续增长和经济扩张的推动下,即使没有降息,股价仍在上涨。」

现货溢价高,资金费率数月以来首次转为负值

Secure Digital Markets 分析师表示:「市场呈现出明显的现货溢价,表明市场参与者的投机活动减少。早些时候,BTC 订单簿显示买入量集中在 65, 000 美元左右,现已下降到大约 64, 000 美元的水平附近,比特币仍低于 50 日移动均线,对中期趋势构成压力。」

对于亏本抛售的用户,市场分析师 CrediBULL Crypto 呼吁大家保持耐心,他在推特上写道:「现货溢价强势回归,资金费率几个月来首次转为负值,而 BTC 仍然在 62, 000-63, 000 的‘最佳’多头区域上方徘徊。毫无疑问,BTC 正在 60, 000 以上形成底部,只是需要一点耐心。」

另一方面,投资者可以通过衡量顶级交易员的多空比来判断市场情绪。通过整合永续合约和季度期货合约的头寸,可以推断出交易员是倾向于看涨还是看跌立场。

 BTC挣扎于65000美元附近,山寨币市场「腥风血雨」

Coinglass 数据显示,币安大户交易员的多空比从 6 月 13 日的 1.32 上升至 1.52 ,表明尽管比特币未能维持 68, 000 美元的支撑位,但对杠杆多头头寸的需求仍然强劲。在 OKX,该指标从 6 月 13 日的 1.65 上升至 1.78 ,表明巨鲸和做市商在比特币跌破 67, 000 美元时增加了净多头头寸。

希望的迹象

CryptoQuant 分析师在今日的一份报告中表示,交易员仍未增加比特币持有量,大户或「巨鲸」的需求增长仍然疲软,此外,稳定币流动性继续减速,增长速度为 2023 年 11 月以来的最低水平,「市场缺乏看涨势头」。

Because Bitcoin 创始人兼首席执行官 Max 指出,市场所看到的情况在之前的周期中已经发生过。

BTC挣扎于65000美元附近,山寨币市场「腥风血雨」

他在推特上写道:「比特币和山寨币继续重复之前每个周期所做的事情,图中上面的曲线是 BTC,下面的曲线是 OTHERS.D(其他代币)。」

他分析称:「将 OTHERS.D 视为山寨币表现的衡量标准,如果它上涨,山寨币比 BTC 更值得持有。如果它下跌,那么 BTC 比山寨币更值得持有。」

Max 指出:「正如在红色阴影区域内看到的 – 随着 BTC 冲向其上一个周期的 ATH,我们通常会看到山寨币表现不佳,在前两个周期中,OTHERS.D 在此周期阶段均大幅下跌;就像现在发生的情况一样。从更长的时间框架来看,这里的市场结构看起来依然稳固。」

BTC挣扎于65000美元附近,山寨币市场「腥风血雨」

市场分析师 Rekt Capital 表示,「当前价格走势与之前减半后的 60 天走势相当」,并强调比特币整个 6 月份一直处于「持续下行趋势」, 并表示突破这一下行趋势线「将引发价格逆转」。

BTC挣扎于65000美元附近,山寨币市场「腥风血雨」

资深交易员 Peter Brandt 指出,当前的比特币图表类似于 2008-2009 年和 2020-2024 年黄金表现的日线图分形,「倒转头肩形态」(Inverted Head and Shoulders)的出现预示着未来的积极走势。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

文 | 数智前线,作者|周享玥,编辑|赵艳秋

230个大模型招投标大单,前三令人意外

2024年被认为是大模型的应用落地元年,大模型落地的进展一直备受瞩目,而大模型招投标信息被认为是其中的风向标。最近,数智前线通过中国政府采购网、中国招投标公共服务平台、天眼查、企查查、寻标宝等渠道,梳理了2024年1月1日至2024年6月15日之间大模型相关项目的中标情况,并从中看到今年围绕大模型所产生的整个大市场的一些特点。

超230个项目,呈现哪些特征?

2024年上半年,大模型相关的项目正在迎来大爆发。

据数智前线不完全统计,仅2024年前五个半月,国内大模型项目中标公告已发布超230个,远超2023年全年水平。

而在这超230个项目中,我们发现了如下一些特点和趋势:

第一,大模型中标项目逐月递增,相关需求也愈加多元化。

2024年前5个月,每个月的中标项目数都在创今年单月新高,从1月的15个,迅速膨胀至了5月的66个。而进入6月份,仅前半个月,公布的大模型相关中标项目数已经达到35个。可以预见,更多的大模型项目将在下半年奔涌而来。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

从中标项目的采购需求来看则十分丰富,不仅有算力方面的,包括GPU芯片、训推服务器、云资源等,也有数据层面的,即大模型相关数据标注或者数据资源等,还有大模型层面的,如大模型以及相关支撑平台,应用层面的(大模型在明确场景中的融合落地),以及评测、咨询、培训等多元需求。

不过,从占比来看,大模型的算力支撑需求仍然占据主导位置,约占1/4。与各种场景化的应用相关的行业大模型、企业大模型,以及大模型赋能原有业务的项目,也占较大比重,且正在与日俱增。

第二,采购方区域分布广泛,央国企都已经卷了起来。在我们统计的项目中,地区分布十分广泛,北京、上海、深圳、杭州等城市是出单较多的地区,但在云南保山、广西南宁、河南焦作、新疆库尔勒市、西藏自治区日喀则市等地也都有大模型的相关项目。

而从招标单位的行业分布来看,运营商、金融、教育、能源、政务、汽车等诸多领域都涌现出了大量项目,大模型已经开始深入到各行各业。

与此同时,央国企的大模型项目正在剧增。在我们统计的十大主要大模型厂商的中标项目中,有超六成的项目都来自于央国企。

第三,大厂在拿单上具有先发优势,但整体市场仍然机会众多。

从中标方的情况来看,今年上半年,拿单最多的企业,仍然是主流大模型厂商。十大主流大模型厂商合计拿下的项目,约有84个,占了总项目数的超35%。其中,据不完全统计,中国电信、科大讯飞、智谱AI、百度云、中国移动分别拿下16、14、12、11、10个项目,位列前五。

十大主流大模型厂商之外,其余超六成的项目,则花落各地的方案商、集成商及工程商,且这些方案商各自中标的项目数普遍在1至3个不等。

第四,涌现出了多个亿元级算力大单,同时也有项目0元中标项目。

从234个大模型相关项目的中标金额看,大多数项目都在几十万元到几百万元不等。

但其中,也出现了多个大单,如亿元级别项目共3个,最大一单是一个金额高达4.35亿元的算力项目,由阿里云获得。另外两个亿元级别大单则皆由大模型厂商之外的第三方服务商获得。而这两家服务商,都是华为云的合作伙伴。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

千元级别大单则达到了18个,如中国移动湘潭分公司中标的“人工智能钢铁大模型建设项目”,价值2411.6万元,北京东华合创科技有限公司中标的“基于大模型的城市大脑二期项目施工”,价值6103.5万元。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

值得一提的是,这些上千万级别和上亿级别的项目中,有不少都是AI算力相关的项目。大单正在越来越多,甚至一些特别小的地方,也能公布好几个亿级的项目。

事实上,算力相关的项目或许还将在2024年下半年持续出现。目前不少地方都已提前预告了智算中心相关的项目。比如延安市AI大模型智算中心,总投资2.5亿元,预计将在2024年6月开工;海口综保区自贸港高端制造业算力集成创新中心项目,预计投资4.65亿元,将在2024年10月招标;襄阳市东津新区智算中心及大模型建设项目(一期),总投资4.9亿元,计划在2024年7月开工……

大单频出的同时,也不乏0元中标的项目。这一方面,有可能是企业为了争夺项目,而采取的价格战。另一方面,也有可能是招标的项目属于试验测试性质,客户还要看价值真正付费。

如“联通雄安产业互联网有限公司AI大模型场景和应用探索服务”项目,即由科大讯飞股份有限公司0元中标。不过这一项目主要是为了遴选合作伙伴,暂时还未涉及具体的项目落地问题。

又比如火山引擎中标的“ZYCGR22011904科研基础条件保障算力服务采购项目(第二次)”同样显示中标金额为0元。尽管在具体的中标信息说明中,中标价格又是以“折扣”形式呈现。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

说完了整体情况,我们再来详细看看十大主流大模型厂商各自的中标情况。 中国电信:拿单最多的玩家

既在情理之中,又在意料之外,2024年上半年,中国电信是一众大模型厂商中拿单最多的玩家。中国电信作为央企,可以拿到不少一手的总集大单。据不完全统计,它至少中标了16个大模型相关的项目,且其中有9个都属于“本集团体系内的项目”。

而除了内部采购项目,中国电信也从外部拿下不少项目。其中,既有大模型落地和应用的项目,如常州市钟楼区人民检察院的大模型采购项目,也有不少算力方面的项目,如南航的算力中心建设项目。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

这种项目分布也在一定程度上契合了中国电信在大模型上的布局。自2022年12月起,就已启动语义大模型的研发,并于2023年11月,正式发布首个千亿参数星辰语义大模型“TeleChat”,逐渐形成了“1+1+1+M+N”的大模型布局,包括1个智算云底座、1个通用大模型底座、1个数据底座、M个内部大模型、N个行业大模型。电信旗下的天翼云为了顺应大模型对云提出的新需求,也在加速向智算云全面升级。

此外,值得一提的是,在此次统计中,中国电信也作为一大招标大户,作为总集商,向外发布了不少大模型相关的招标项目。

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科大讯飞:最近半年拿单凶猛

科大讯飞最近半年拿单颇为凶猛,年初至今,在各大平台放出的招投标信息中,至少中标14个大模型相关项目。尤其是进到6月份,仅半个月时间,科大讯飞就中标了5个项目。

科大讯飞同样是央国企们的重点选择对象。在14家招标企业中,至少有11家都来源于央国企,还有一家属于事业单位。

这很大程度得益于科大讯飞在国产化全栈能力的布局。去年10月,科大讯飞和华为共同推出了中国首个万卡的国产算力平台——“飞星一号”,并在3个多月后推出了讯飞星火V3.5,验证了“飞星一号”的可靠性。

与此同时,去年为探索央国企大模型之路,科大讯飞整合讯飞研究院、相关业务单元及部分前场力量,成立了公司的一级组织“星火军团”,加强开拓央国企市场。

此外,值得一提得是,科大讯飞此前在一些垂直行业市场上多年积累的行业沉淀和客户关系,也在助力其快速拿单。如司法、运营商等行业,都是科大讯飞投入颇久的赛道。

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智谱AI:一匹黑马

2024年上半年,智谱AI无疑是一众主流大模型厂商中的一匹黑马。

虽然是一家刚成立不过几年的“年轻公司”,并不像其他老牌公司有多年的业务场景积累,但从年初至今,智谱AI已经中标至少12个大模型相关项目,涵盖金融、科研、能源、教育、汽车、运营商、地质等诸多行业,成为了中标项目最多、覆盖行业最广的人工智能企业之一。

尤其是从央国企项目中标情况来看,在12个中标项目中,有8个均来源于央国企,3个由事业单位招标。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

为什么作为一家“年轻公司”的智谱AI,能拿到这么多项目?

一方面,早在去年3月14日,在GPT-4发布的同一天,智谱AI也发布基于千亿基座模型的对话模型ChatGLM,并开源中英双语对话模型ChatGLM-6B,成为了去年最早可商用的大模型之一,取得先发优势。

另一方面,今年年初,北京市人工智能产业投资基金对智谱AI投资,其成为该基金成立以来投资的第一家 AI 大模型公司。该基金是北京市政府投资引导基金联合社会资本组建,由此,智谱AI获得了不错的背书效应,也获得不少央国企的关注。

另外,更低的价格也是这家公司在一些项目中决胜的关键。比如在岚图汽车招标的大模型项目中,智谱AI报价348.81万元,比腾讯云1334.1万元的报价和科大讯飞758.96万元的报价低了好几倍。

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值得一提的是,除了大模型和算力,与大模型相关的培训也在B端客户向智谱AI采购的产品和服务之列。比如价值约90万元的“中国移动宁夏公司2024-2025年AI+人才培训采购项目”。

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百度云:服务过半数央国企

百度云是国内最早推出大语言模型的厂商之一,在大模型拿单方面,有着先发优势。今年上半年至今,百度已中标至少11个大模型相关项目,覆盖金融、运营商、汽车、水务、政务、能源、港口等多个行业,且其中,有两个均为千亿级大单。

自从今年年初,国资委召开中央企业人工智能专题推进会,央国企在大模型方面的动作正在加快。而百度、华为是当时唯二参加了这场推进会的人工智能企业,对其进入央国企市场比较有助益。

在不完全统计的11个项目中,有9个项目的招标人都来源于央国企。比如,中国铁塔、南方电网等,又比如太平金融服务有限公司,是中国太平保险集团旗下一级子公司。

而除了这些公开招标的项目,在5月28日的2024智能经济论坛上,百度智能云事业群总裁沈抖透露一个数据——国内98家央企里,一半以上使用了百度的大模型平台或者服务。

云厂商们此前在传统云计算时代的项目积累,也在一定程度上为其带来了向大模型升级的新订单。比如中国铁塔的“2024年数字虚拟客服助手采购项目”,就是为了保证服务的延续性,而以单一来源采购方式向其智能客服平台项目的原建设单位——百度云,进行了采购。

值得一提的是,百度云此前在传统云计算市场的站位,并不在前三。人工智能的确为其带来了扭转站位的机会。

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中国移动:斩获颇丰

2024年上半年,中国移动在大模型领域,同样斩获颇丰,其至少中标了10个大模型相关项目,覆盖运营商、钢铁、软件和信息技术服务业、教育、政务等多个行业。

与电信类似,中国移动同样有不少项目属于“内部消化”项目,并同时兼有对外的算力和大模型落地相关的项目。

而在对大模型的布局上,也从算力、算法、数据等多个层面进行了全方位布局,既有大模型训练基地、大模型评测基地、大模型产业创新基地等三大人工智能基地,又有千亿参数多模态大模型、预训练行业数据,以及大模型应用“超级工厂”等。

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腾讯云:两条腿走路

在一众投入基础大模型研发的厂商中,腾讯云一直算得上相对低调的存在。

一方面直到去年9月,腾讯才正式对外发布混元大模型,成为BATH中最晚向外推出自研大模型的基模厂商。另一方面与其他大模型企业的战略打法不太相同,腾讯云对于大模型的战略布局,呈现出了明显的“产品化”特征。

混元大模型上线后,腾讯就将重点之一放在了自身庞大的国民级产品矩阵上,将大模型直接赋能给旗下的各类SaaS产品后,典型如企业微信、腾讯会议、腾讯文档等,对外提供服务。

今年4月,腾讯还宣布,在“大模型全家桶”策略下,其内部目前已有超400个业务在接入腾讯混元。

而从最新的中标情况来看,腾讯云大模型项目正在加速增长。据不完全统计,2024年上半年,腾讯云至少中标了6个大模型相关的项目订单。其中,既有算力方面的大单,也有汽车、媒资、医疗大模型落地与应用方面的项目。

此外,除了以“大模型”为主要需求点单独招标的项目,腾讯云也和武汉天喻教育科技有限公司一起作为联合体,拿下了“宝安区教育数字化转型一中心两平台建设项目”,在这一个完整的数字化项目中,采购方开始在某些细分应用上,要求服务商结合大模型的能力,进行定制化开发。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

腾讯云所中标的大模型项目得行业分布也较为广泛,涵盖了汽车、科研、医疗、传媒、教育等多个行业。这或许得益于其在云业务时代的积累的行业优势。 华为云:亿元大单来自算力

与传统云计算市场的情况类似,在大模型时代,虽然华为云绝大多数项目依然是通过合作伙伴参与招投标,因此很难从公开信息对其中标情况进行全面统计,但在一些NA项目上,也常常会有其亲自下场夺标,以此来打造标杆的情况。华为云是第一个明确下场做行业大模型的厂商。今年上半年,华为系公司至少中标了4个大模型相关项目,覆盖能源、气象、教育和金融多个行业。

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其中,有不少都是此前就与华为云进行大模型战略签约的客户。如深圳气象局。

除了中标信息外,华为云今年还有不少类似的落地发布。比如今年1月,与鄂尔多斯市创新投资集团,联合发布了基于工业AI大模型的工业互联网平台。4月28日,又与湖南钢铁集团、湖南移动发布了三方联合开发的钢铁行业盘古大模型……

大模型之外,作为目前国产化算力市场最头部的玩家,算力也是不少客户重点向华为云采购的内容。比如华为云就中标了知网与大模型落地相关的云算力服务采购项目。

值得一提的是,除了自己拿标,华为云今年上半年也通过合作伙伴拿下了不少大单。比如贵州云上鲲鹏科技有限公司中标的大模型建设工程,金额高达1.77亿元,提供的产品品牌正是华为盘古。华为的另一家合作伙伴云鼎科技,也中标了金额达1.5亿元的大模型项目,其中的大模型算力硬件等大概率也是由华为提供。

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商汤科技:除了大模型,也赚算力的钱

和百度云、智谱AI等厂商一样,商汤科技也是国内最早一波推出大模型的厂商,在去年4月,商汤宣布推出了“日日新大模型”,有一定先发优势。而在今年上半年,商汤中标了至少4个大模型相关的项目。

其中一个就来自海通证券的“2024年证券垂直领域大模型项目”,需要定制开发证券行业大语言模型和海通私域检索问答应用,价值137.8万元。而除了和海通证券有大模型方面的合作之外,据悉,商汤的日日新大模型还与WPS Office、阅文等企业都有合作。

靠大模型赚钱的同时,商汤也在赚算力的钱。可以看到,上半年,商汤有3个中标项目均为与其他厂商共同合作拿下的算力方面的大单。如与科大讯飞、百度云一起合作的“招商局集团基础大模型MaaS公有云服务集中采购项目(二次采购)”,与中国电信、京东科技合作的“NLP预训练大模型公有云资源采购项目(二期)——H800GPU公有云资源采购标段”项目。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

这得益于商汤此前在基础设施建设上的布局。虽然并非云计算公司,但自2018年起,其每年都会以数十亿元投入SenseCore大装置,并于2022年1月在上海临港建成了亚洲最大的智算中心(AIDC),正式投入使用。

这些投入,也正在大模型时代加速为其带来真金白银的回报。2023年,商汤“日日新”大模型+大装置驱动生成式AI业务爆发式增长200%,收入已达12亿元,占总营收的比重达到35%,成为了商汤成立十年以来,以最快速度从无到有、突破10亿收入大关的新业务。

除了大语言模型,在业界普遍关注的多模态方面,目前商汤在投入,业界认为,视觉技术瓶颈还需要时间。 阿里云:中标4.35亿元超级大单

围绕大模型,从招投标平台的不完全统计看,阿里云最近半年拿单不算太多,仅中标四个项目,其中三个项目的采购人均为ZYCGR22011904。但它绝对是一众厂商中最大的“隐形赢家”,仅卖算力,就拿下了一个762.8万元的百万级订单,以及一个4.35亿元的超级大单。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

在一众主流大模型厂商中,阿里云的打法比较特殊。今年5月,阿里云在北京召开的AI峰会上,阿里云首席技术官周靖人曾表示,开源是阿里云的战略,但与此同时,阿里云形成的是一个开源和闭源的整体体系。

虽然截至目前的中标项目统计中,仅出现了一个阿里云的大模型直接落地的应用项目,即“华润数字科技有限公司2024-2026华润集团大模型服务框架采购”项目,但一些服务商和用户已将阿里云的开源大模型,落地部署到实际业务场景中。通义开源模型下载量已超过700万。

当然,如果客户采用开源模型,阿里云不能在模型上获得金钱上的收益,但这确实是一个导流渠道,当一些客户不再满足于开源模型,或许会在寻求更高水平的闭源模型时,选择阿里云。另外,当用户用到公有云上的开源大模型时,也让阿里云从算力上赚到的钱。阿里云此前公布的数据显示,截至今年5月,其大模型API日调用量已经过亿;除了日常2C应用外,也服务了9万家企业客户。

与此同时,阿里云面向大模型落地过程中的快速定制问题而推出的百炼大模型平台,则从工具和服务角度,完成了另外一个商业闭环。 火山引擎:率先打响价格战

在一众大模型厂商中,火山引擎入场B端大模型市场最晚,一直到今年5月15日,才宣布字节自研大模型“豆包”将通过火山引擎正式对企业市场提供服务。

其中标的大模型相关项目,也相对零星。今年上半年,不完全统计,火山引擎仅中标三个大模型相关项目。其中两个项目,均与算力有关”。

不过,随着大模型服务的推出,并率先打响价格战,与大模型落地应用相关的项目正在被其收入囊中。今年6月,“北京银行大模型智能应用项目_智能会议平台项目”公布中标人选,火山引擎以85万元报价中标。

230个大模型招投标大单,前三令人意外

这与它在传统云计算时代的打法如出一辙。作为“后来者”,要想从“前辈们”手中抢肉吃,价格上就必须更舍得。

当然,比起在传统云计算市场的艰难突围,在大模型时代,火山引擎“实现翻身”的潜力或许会更大些。它背靠字节跳动,有钱袋子,有人才,有抖音、直播电商等天然场景,又有海外机构,具备在AI技术上持续跟进国际先进水平的能力。

结语

被业界公认为“大模型行业落地元年”的2024年,即将过半,我们看到,大模型的竞争进入白热化,战况每天都在变化,随着各家大模型的水平不断接近,以及价格战的掀起,拿到项目最多的企业几乎每月都在变化之中,战场上的玩家们要面临的考验,也会越来越多。

未来几个月战况会如何发展,我们将持续关注。

与以太坊、Solana 相比 TON 的 DEX 还需要什么?

作者:Wyz_Research

交易是 Crypto 世界的绝对核心,但在不同从业者的眼中,交易完成的渠道却有着很大不同。

在中心化交易所,几乎承载着整个行业的交易流动性,平台在中心化模式下撮合效率高、交易深度好、成交速度快。

但对于公链的原生世界来说,基于智能合约的去中心化交易所才是整条链上交易的核心,也是链上业务的流动性核心,去中心化交易所的代币上市、交易规则都和公链一样保持着无需许可的交易特点,与中心化交易所形成了鲜明的“门槛”差异。

如果单看每一条公链,都会存在一个核心的去中心化交易所,盘活整条链的业务和生态,甚至我们在以太坊、Solana 上看到了围绕 DEX 构建出的“代币业务全链条”。

在这一轮周期中,TON 公链声名鹊起,但 TON 的生态建设仍然非常早期,TON 公链上的 DEX 应用更是整体表现“少且功能单一”,相较于成熟的以太坊、Solana,TON 上的 DEX 应用还需要如何发展?

以太坊、Solana 上成熟的 DEX

毫无疑问,目前 DEX 发展最成熟的是以太坊和 Solana。

以太坊的 DEX 得益于以太坊 Defi 发展许久,而 Solana 的 DEX 发展得益于链的性能和生态热度,其 DEX 交易额一度达到了与 CEX 分庭抗礼的态势。

接下来我们分别来看两条链上的 DEX 发展。

以太坊最早期的 DEX 是 Uniswap,其首创了 AMM 模式,通过等比例投入的代币池作为交易对两种代币的流动性供应,在 Uniswap 应用的迭代中,V1 是最简易的 AMM 版本,V2 对交易撮合和 LP 等功能进行了优化,在 V3 中,则加入了可在固定价格区间提供流动性的功能,开始对专业流动性供应者提供友好的支持,也是目前运行的版本。此外,还在实现具有限价订单等功能的 V4。

从迭代版本的变化中,Uniswap 在保证用户交易顺滑的基础上,为提供流动性的 LP 不断升级提供更成熟的资产管理功能。这代表了 DEX 的优化方向。

除了 swap 和 AMM 的 LP 外,Uniswap 在 DEX 的业务上还完成很好的成绩。

首先是 MEV,AMM 池在用户交易的过程中价格随着池中代币比例随时变化,此时 MEV 会因为 AMM 池交易撮合过程中会产生套利空间而存在,代币交易价格也会对外影响链上其他应用对价格的读取。

因此,Uniswap 还在 MEV 和 Oracle 上具有天然优势。

在 MEV 上,Uniswap 保持着一定的 MEV 抗性,谨防因 MEV 带来的三明治攻击以及无常损失外更高的交易滑点。

在 Oracle 上,DEX 几乎是最快的交易对价格源和最全的交易对数据源,这使得很多 DeFi 协议并没有选择 Chainlink 等以太坊链外预言机方案而是选择基于 Uniswap 的 DEX 预言机直接报价方案。这让 DEX 可以将“预言机”能力作为输出能力之一组成其他 DeFi 的数据模块(如借贷协议和衍生品交易市场)。

Uniswap 代表了 DEX,但 DEX 业务上需要的精细化功能,是由其他 DEX 补充的。以太坊上还有很多类型的 DEX,例如 Balancer、Curve、Sushiswap 这些发展多年的 DEX 以及 1inch、MetaMaskswap、Matcha 等聚合器类 DEX。

其中,Balancer 的出现,开始让 DEX 成为链上应用的流动性中心变得更精细化。首先 Balancer 提出了对流动性供应的管理:具备不同权重、多种代币的流动性池,其大胆的将 Uniswap 的等比例流动性池向自定义比例和多种代币进行了改变,这有利于项目进行流动性供应和市值管理。再者,Balancer 还把 Launchpad 的抢购规则改为了更有利于用户获得合理代币价格的 LBP 规则,改变了 AMM 池抢跑科学家对交易价格的影响;

Curve 的存在则主要为我们呈现了链上稳定币交易的市场,其主要为各类稳定币和 pToken 提供交易流动性,稳定币和 pToken 实则是 DeFi 交易过程的中转物,是公链链上交易和业务实现的必须品,在代币的经济机制中,有些还承担了缓冲的作用。

再看 Balancer、Curve、Sushiswap、DODO 等 DEX 除了交易兑换外,另一重要业务就是为 LP 和 pToken 等多种️代币提供了质押池,以完成资产的复利。这些 DEX 不仅仅是集聚了 AMM 的 LP 流动性,还是 Defi 等应用的供应链角色。

综上,我们可以非常清晰的看到,以太坊上,基于 DEX 发展出的成熟链条,但以太坊上交易确认速度慢,当交易确认足够快的时候,或者链上数据反馈足够快的时候,对应的业务可能会换成另外一种发展形式。例如 Solana。

Solana 上的 DEX,与以太坊最大的不同是,体验和 CEX 几乎相同,并且,如果交易确认足够快,DEX 和聚合器发挥的作用是一致的,这时候 DEX 最在意的从“都在我的平台”转变为更在乎“交易对和对应的 LP 池在哪里。”

所以对 LP 的支持就会更加精细化。

自 Uniwap V3 开始提出了固定价格区间的 LP 之后,所有后续有创新的 DEX 都在 LP 的基础上加入了对价格的管理。

在 Solana 上,设计最为精细的 DEX 是 Jupiter,流动性池功能设置最精细是 Meteora,两者相比较,Meteora 主要的功能就是提供相应交易对的流动性,其对 LP 提供的精细设置,除了价格区间,还包括代币波动曲线、比例等;Jupiter 除了 LP 功能的丰富之外,还主打代币发行,会为用户的需求设计,例如用户可以使用美元成本平均法(DCA)来进行批量多次的代币买入。

除了 DEX 之外,Solana 链上的所有钱包,几乎都有链上交易对的交易聚合功能,在交易确认速度极快的情况下,用户已经不需要再进入 DEX 去完成 swap 操作。

这体现了高速区块链的 DEX 应用的设计特点:在设计功能时,要留下模块化的开口,功能可以插拔式组合,让所有用户的入口可以快速集成 DEX 交易模块,以让用户需要 swap 时,使用自己 DEX 上的流动性。

TON 的 DEX 现状

以太坊和 Solana 的 DEX 已经在周期中如此成熟,那 TON 现在情况如何?相差多少,又差在了哪里?

TON 的性能和承压能力,是当下所有公链中,唯一能与 Solana 并肩的,但 TON 的生态是 Web2 模式和 Web3 模式的组合型生态,这种组合在技术上会在使用中淡化 Web3,在技术上深入 Web3。

TON 生态中的 DEX,这个特征很明显。

例如 Telegram 内置了中心化的交易池完成稳定币和 TON 的充值,继而完成 TON 和其他代币的兑换,从功能上看,已经是简化版本,操作体验上和 CEX 的闪兑几乎一致。

这个功能是 Telegram 的 Wallet 的第一功能,第二功能是通过与 TON 公链钱包 TON Space 完成与链上的交互,体验基本与在 PC 端、移动端使用 MetaMask 一致。如果需要兑换代币,生态内 STON、Dedust 较为常用,但功能基本和 Uniswap V1 相似。

显然,这体现出了 TON 在 DEX 方面的不足,如果说 Telegram Wallet 的承担了 CEX 体验,TON Space 和 DEX 可以在 PC 端和移动端交互,最后,Telegram 的 Mini App 和 Bot 也会是 DEX 或者 CEX 功能的交易前端。这几项设计满足了在交易体验上的优化,但后端链上原生交互的部分,明显是较为落后的。

目前,看到的所有 DEX,例如 STON、Dedust 等都只提供类似 Uniswap V1 的交易功能,在我们对 Soalna DEX 生态的分析中看到的是,对于高速区块链的 DEX,重要的是提供交易的流动性,或将交易功能模块化,让流动性的优势成为用户选择的原因。

而在 TON 上的交易,其前端入口一定大量存在于 Telegram 内,DEX 还是要像 Jupiter、Balancer 等一样,增加业务的精细化程度,做到所有用户的平衡,无论是用户、还是代币提供者、还是流动性提供者,或者平台开发者,每个角色都需要一定的精细化功能加以配合。

TON 上有什么项目在完善 DEX?

相较于 Uniswap、Balancer、Jupiter 等 DEX,TON 还未出现(或还未上线)完全可以的补足所有功能的项目,但经过对全生态中公开的项目设计思路进行查阅后,笔者发现,即将要推出的 DEX 链上交易中间件 LayerPixel 有希望完成 TON DEX 功能补充。

LayerPixel 由 TON 公链的 launchpad TonUP 参与孵化,是一套为 Telegram Mini App 设计的 DeFi 解决方案,官方称其为 Layer 1.5。可以提供包括钱包、DEX(多种交易算法)服务,除了直接面向 C 端推出 PixelSwap,同时还为其他应用提供基于 Telegram Mini App 的嵌入式 SDK 套件用于开发 swap 功能。

TON 需要的,是在资产相关的全链路场景下存在对应的角色。这个全链路包含资产发行、资产交易、交易流动性供应、预言机、资产池、钱包等等。

IDO 的功能在于发行,在以太坊上有普通抢购式 IDO 和 LBP 式竞价 IDO,抢购时,极易推高 gas 和代币价格,很容易造成开盘后价格虚高随后暴跌,所以 LBP 的采用,从机制上,让交易者减少争抢,价格符合预期后再考虑买入。在 LayerPixel 提供的场景链路里,TonUP 可以提供 IDO 发行,其为 TON 的 Launchpad 的发行中加入了 LBP 规则。

IDO 后,代币开始提供流动性和组合交易,此时需要 DEX 介入。

LayerPixel 的 Pixelswap 是基于权重池的 DEX,与 Balancer 功能一致,支持 LBP 的资产发行方式,并且,这一类荷兰式拍卖的发行方式适合 FDV 不高的中小型项目使用,Telegram 生态内最多的便是这类游戏 /GameFi 项目。

越精细的设计,是让 DEX LP 更像中心化交易所中成熟的 LP,可以主动保证资金的收益率并且隔离风险。

在 DEX 上代币交易开始后,接下来将是 Oracle、Pool 和钱包业务。

Oracle 是将 AMM 中实时价格向外部的 DeFi、DEX、聚合器、借贷、资产桥等等提供价格源的过程,基于丰富的 AMM,天然具备这一能力;Pool 则是用户可以将其他的多资产进行复利质押的工具,链上 DeFi 多的情况下,会出现多种 pToken,例如很多以太坊 DEX 会为 Lido 的 stETH 提供兑换和质押;最后,钱包则是在所有的交易平台之外,在高速区块链的支持下,提供一个用户操作的入口,通过交易聚合,Launchpad 组合等部分,可以将功能都设计在钱包内,与其他应用组合使用。

以上,IDO、代币交易、钱包、预言机、Pool 等多个部分,LayerPixel 都设计在了其业务链中,在和其团队联系沟通后发现,其目标是补足 TON 上 DEX 的设计不足,并希望通基于 LayerPixel 的多个功能成为 TON 的 DeFi 中间件。

目前还获取到的消息是,LayerPixel 的代码部分已开发完毕并提交审计公司审计。出于安全考虑,审计是由两个审计公司交叉审计,将在审计结果完成之后正式上线主网。

写在最后

观察 TON 的应用之后,会发现 TON 很依赖 Web2,这样的设计是为了让 Telegram 的用户降低门槛,但基于多条高速公链发展的经验看,Telegram 的官方钱包未来可能更多的是作为钱包验证工具,辅助用户进行更多直接的链上原生交易,以保证资产的安全和 Web3 交互的正确性。

对于公链来说,DEX 是链上活力释放的场所,每个 DEX 的目标,都是成为成熟的金融交易平台,让使用的用户拥有精准、成熟的资产管理能力。

TON 一直在 ATH,生态价值也在不断增长,在 TON 发展如日中天的时候,项目价值的数据表现,会集中在 DEX 的交易对上,正因如此,DEX 的发展越成熟,投资者抓住机会的几率才会成倍的增加。

解读以太坊的下一次重大升级:Pectra

撰文:William M. Peaster,Bankless

编译:邓通,金色财经

以太坊一直在向前迈进。

2024 年 3 月,该网络推出了 Dencun 升级。Dencun 是「Deneb」和「Cancun」融合,旨在大幅削减 L2 交易成本。

接下来会发生什么?Pectra 是以太坊的下一个重大升级,它将比 Dencun 更重要。

Pectra 计划于 2024 年第四季度或 2025 年第一季度推出,它结合了两个之前计划的升级:Prague(用于执行层)和 Electra(用于共识层)。通过合并,Pectra 旨在为以太坊带来多项雄心勃勃的改进,使其比以往任何时候都更加灵活和优化。 Pectra 包含什么?

Pectra 不仅仅是一个小小的升级,它充满了更新。

以太坊改进提案 (EIP) 是对以太坊的拟议修改。它们确保网络变更得到透明的讨论和同意,并让社区和核心开发人员参与其中。

对于 Pectra 升级,目前计划纳入 9 个标准 EIP 和一个由另外 11 个组成 EIP 组成的元 EIP。

解读以太坊的下一次重大升级:Pectra

这些 EIP 包括对账户抽象、验证器操作和整体网络性能的增强。其中一些最值得注意的新增功能如下。 EIP-2537 — 引入了 BLS12-381 曲线操作的预编译,使 BLS 签名操作更快、更便宜,从而提高了以太坊验证者的可访问性和性能,并降低了 gas 成本。 EIP-2935 — 实现将先前块的哈希值保存在特殊存储槽中,以提高在无状态执行之前验证以太坊数据的效率和可靠性。 EIP-7002 — 允许验证者通过其执行层提款凭证触发退出和部分提款,从而为再质押和质押池提供更灵活的选择。 EIP-7251 — 将以太坊验证者的最大有效余额从 32 ETH 增加到 2048 ETH,减少所需的验证者总数并简化网络的计算负载。 EIP-7594 — 引入对等数据可用性采样 (PeerDAS),以进一步优化 L2,增强交易处理和可扩展性。 EIP-7702 — 添加一种新的交易类型,可在一次交易期间设置 EOA(外部拥有账户)的代码,使普通钱包可以暂时转换为智能合约钱包,以改善用户体验。 EIP-7692 — 由 11 个组成 EIP 组成的元 EIP,旨在增强 EVM 对象格式 (EOF),以提高合约部署和执行效率。 全新改进的以太坊

后 Pectra 时代,以太坊将满足更广泛的用例和用户需求。

常规以太坊账户将更具可编程性,L2 将更实惠,智能合约将更高效,验证器将更灵活地管理!

借助这些增强功能,以太坊将能够更好地应对日益增长的采用,与其他网络集成,并引入新功能,使平台始终处于链上创新的最前沿。 Pectra 之后会发生什么?

解读以太坊的下一次重大升级:Pectra

虽然目前一切都还没有定论,但以太坊社区正在关注在 Pectra 之后的 Osaka 升级中实现 Verkle 树。

「我真的很期待 Verkle 树,」Vitalik 今年早些时候表示。「它们将启用无状态验证器客户端,这可以让质押节点在几乎为零的硬盘空间下运行并几乎立即同步——更好的单独质押用户体验。」

话虽如此,以太坊的下一次升级都将显著提高该链对用户和开发人员的可用性。以太坊不可能在一天之内建成,但在构建以太坊正在实现的面向未来的一切网络方面,稳扎稳打才是王道。

FHE:守护数据隐私缩略图

FHE:守护数据隐私

来源:IOBC Capital

在数字化时代,数据隐私的保护比以往任何时候都显得更加重要。随着大数据、云计算和物联网技术的飞速发展,个人信息的收集、存储和分析变得日益普遍。然而,这也带来了数据泄露和滥用的风险。

FHE即全同态加密(Fully Homomorphic Encryption),它允许在加密数据上直接进行计算,并且得到的计算结果与在原始数据上进行相同计算的结果一致。这意味着我们可以在不暴露原始数据的情况下,对数据进行处理和分析,它为保护数据隐私和完整性提供了一种新的解决方案。

FHE的理论基础可以追溯到1978年,Rivest等人提出了首个同态加密问题,直到2009年,Gentry在其博士论文中首次构造出可实现的全同态加密方案,FHE研究才真正开始蓬勃发展。早期的FHE方案计算效率极低,无法满足实际应用需求,随着研究人员不断提出优化方案,显著改善了FHE的性能,FHE的研究正朝着提高效率、降低计算复杂度和拓展应用场景的方向发展。

FHE的技术实现路径

基于理想格的FHE方案

这是目前公认最实用和高效的FHE构造方式,主要思路是利用环运算的代数结构,通过模运算和分解环的理想因子来完成加密和解密操作。代表性方案有BGV、BFV和CKKS等,这类方案的优点是运算效率较高,缺点是需要更大的密钥和密文空间。

基于矩阵的FHE方案

该方案将明文信息编码到矩阵中,通过矩阵运算实现同态性。代表方案有GSW和HiNC等,其特点是安全性很高,但效率较低。

基于NTRU的FHE方案

NTRU(Number Theory Research Unit)具有良好代数结构和循环对称性,可以构建高效的FHE方案,如YASHE和NTRU-FHE等,这类方案的优点是密钥和密文大小较小,适合资源受限环境。

基于学习含噪声算术电路(LWE/LWR)的FHE方案

利用在LWE/LWR难题基础上构造的加密方案,例如FHEW和TFHE等,这类方案更注重理论创新,可实现非常强的安全性,但实用性有限。

FHE vs. ZKP

FHE和ZKP都是加密技术,但它们几乎是互补的。

ZKP允许证明者向验证者证明一个信息是正确的,而无需透露具体细节,验证者无需重新执行计算,即可验证信息的正确性及计算完整性。虽然ZKP可以在不泄露信息的情况下证明正确性,但其输入通常为明文形式,这可能会导致隐私泄露。

FHE的引入可以解决这个问题,FHE能够在加密数据上执行任意计算,而无需解密,从而保护数据隐私。但FHE存在的问题是,无法确保计算的正确性和可靠性,这正是ZKP所解决的问题。

通过FHE+ZKP的技术组合,一方面FHE保护了输入数据和计算过程的隐私性,另一方面ZKP为FHE计算提供了正确性、合法性和可审计性的加密证明,最终实现真正安全可信的隐私计算,这对于敏感数据处理、多方合作计算等隐私保护应用场景都是非常有价值的。

ZAMA:FHE领航者

Zama是一家开源密码学公司,为区块链和AI构建最先进的FHE解决方案。主要拥有四种开源方案:

TFHE-rs 是一个 Rust 实现的 Torus 上的全同态加密,用于在加密数据上执行布尔和整数运算。TFHE-rs 库实现了 Zama 变体的 TFHE,它实现了所有所需的同态操作,如通过可编程自举(Programmable Bootstrapping)进行加法和函数评估。

Concrete 是一个开源的FHE框架,包含了一个 TFHE编译器作为框架的一部分,该编译器将常规编程代码转换为计算机可以使用 FHE 执行的可操作指令,使开发人员可以轻松编写 FHE 程序。对 FHE 加密数据进行计算可能会引入大量噪声,从而导致错误,Concrete 的默认错误概率非常低,开发人员可以灵活地修改此错误概率的参数。

Concrete ML 是基于Concrete构建的隐私保护机器学习(PPML)开源工具,开发者可以无需密码学知识,即可将FHE集成到机器学习模型中。

fhEVM 将FHE引入EVM生态,使开发人员可在链上执行加密的智能合约,保护链上数据隐私的前提下使智能合约仍然拥有可组合性。fhEVM在整合TFHE-rs的同时,引入新的TFHE Solidity库,允许开发人员使用Solidity对加密数据进行计算。

Fhenix:首个FHE-Rollup

Fhenix是第一个基于FHE的Layer2 Rollup,基于Zama的TFHE-rs构建了自己的加密计算库——fheOS,它包含常见加密操作码的预编译,使智能合约能够在链上使用FHE原语。fheOS 还负责 rollup 与 Threshold 服务网络 (TSN) 之间的通信和身份验证,以进行解密和重新加密请求,同时证明解密请求是合法的。fheOS 库旨在作为扩展注入到任何现有的 EVM 版本中,与 EVM 完全兼容。

Fhenix的共识机制采用了Arbitrum 的 Nitro 证明器。之所以选择欺诈的证明方式,是因为FHE和zkSNARK的底层结构不一样,采用ZKP的方式验证FHE计算量非常大,在当前技术阶段几乎不可能做到。

Fhenix还于近期与EigenLayer合作开发了FHE coprocessors,把FHE计算引入其他公链、L2、L3等。由于Fhenix采用欺诈证明,存在7天挑战期,EigenLayer的服务能够帮助协处理器实现快速交易确认,显著提升性能。

FHE:守护数据隐私

Inco Network: Confidentiality as a Service

Inco是一个模块化的可信计算Layer1,可作为Web3的通用隐私层。支持fhEVM,使开发人员能够使用Solidity语言及以太坊生态中的开发工具快速构建隐私Dapp。同时,Inco通过桥接及IBC协议,将CaaS服务提供给缺乏原生加密的EVM和Cosmos链。CaaS服务主要包含三个功能:

链上加密状态:直接将加密数据存储在链上,而无需链下存储;

可组合加密状态:完全在链上对加密数据执行状态转换,无需解密;

链上随机性:为应用程序在链上生成随机数,无需外部随机性服务,能够直接在链上构建应用。

当前,Inco已有一些用例,如游戏、NFT、RWA、投票治理、DID等。

FHE:守护数据隐私

Mind Network: FHE Restaking Layer

Mind是专为AI和POS网络量身定制的第一个的FHE Restaking层。作为Restaking层,它接受来自ETH、BTC和AI蓝筹公司的restaking代币进行质押;同时作为FHE验证网络,利用FHE技术来验证各节点数据达成共识,确保数据完整性和安全性。Mind为去中心化AI、Depin、EigenLayer AVS、Babylon AVS及关键POS网络提供经济安全保障,维护整个系统的共识和可信度。

FHE:守护数据隐私

Restaking层:与 EigenLayer、StakeStone、Renzo、Babylon、Ankr 等合作,从以太坊和比特币网络中获取安全性;与 Chainlink CCIP 、Connext 等合作,实现跨链远程restaking。

安全层:引入 FHE 增强验证器,确保验证和共识计算过程端到端加密,通过集成 Fhenix 和 Inco 的fhEVM模块,进一步增强安全性。

共识层:引入一种专为AI任务设计的Proof of Intelligence(POI)共识机制,确保 FHE 验证者之间公平、安全的奖励分配。此外,Mind Network 正在与 AltLayer、EigenDA 和 Arbitrum Orbit 合作推出 Rollup 链,以更低成本和更快性能增强共识计算。

Privasea: Proof of Human

Privasea是一个用于FHE机器学习的Depin+AI网络,技术架构包括以下几个核心组件:

HESea 库:这是一个先进的FHE库,提供了对加密数据进行安全计算的功能。该库支持多种 FHE 方案,例如 TFHE、CKKS、BGV/BFV 等。

Privasea API:这是 Privasea AI 网络的应用程序接口,提供了一系列功能和端点,简化数据提交、模型训练和预测的操作,并确保数据在传输和处理过程中的加密。

Privanetix:这是一个去中心化的计算网络,由多个高性能计算节点组成,能够高效地对加密数据进行处理。每个节点都集成了 HESea 库,以确保数据隐私和计算性能。

Privasea 智能合约套件:基于区块链技术的激励机制,通过智能合约跟踪 Privanetix 节点的注册和贡献,验证计算并分发奖励,确保参与者的积极性和公平性。

FHE:守护数据隐私

Privasea推出了ImHuman应用,基于FHE开发了Proof of Human,旨在证明用户是人类,以保护其数字身份不受机器人和人工智能仿冒的威胁。用户可以通过面部生物识别技术验证其为真实人类,生成一个独特的 NFT,作为个人人类身份的证明。使用 ImHuman 应用,用户可以在不泄露个人详细信息的情况下,在 Web3 和 Web2 平台上安全地确认个人身份。

写在最后

在Defi领域,FHE使交易和资金流动能够在不泄露敏感财务信息的情况下进行,从而保护用户隐私并降低市场风险,也可能成为有效解决MEV问题的方式之一;在全链游戏中,FHE确保玩家的得分和游戏进度等数据在加密状态下得到保护,同时允许游戏逻辑在不暴露数据的前提下在链上运行,增强了游戏的公平性和安全性;在AI领域,FHE允许对加密数据进行分析和模型训练,这不仅保护了数据隐私,还促进了跨机构的数据共享和合作,推动了更安全、更合规的人工智能应用的发展。

FHE在实用性和效率上仍面临诸多挑战,但其独特理论基础为克服瓶颈带来希望。未来,FHE有望借助算法优化、硬件加速等途径,大幅提升性能,扩大应用场景,为数据隐私保护和安全计算提供更加坚实的基础。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司缩略图

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

来源:鞭牛士

6月19日消息,据外电报道,英伟达 ( NVDA ) 市值在周二正式超越微软 ( MSFT ),成为全球最有价值的公司,而就在两周前,它刚刚从苹果( AAPL )手中夺得第二名。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

英伟达今日股价上涨约 3.5%,突破每股 135 美元,使这家芯片制造商的市值超过 3.33 万亿美元。微软周二下跌 0.4%,市值接近 3.32 万亿美元。

过去 12 个月,英伟达股价上涨逾 215%,过去五年上涨逾 3,400%。今年迄今,英伟达股价已上涨 175%;微软股价在 2024 年上涨近 19%。

2023 年 6 月 13 日,英伟达的市值首次突破 1 万亿美元。

2024年3 月 1 日,该股突破 2 万亿美元,随后于 6 月 5 日迅速突破 3 万亿美元大关。

该公司市值从 1 万亿美元增长到 3 万亿美元的速度是有记录以来最快的。

英伟达的崛起使其成为标准普尔 500 指数的最大权重股,并且该芯片制造商在基准指数于 2024 年创下历史新高的过程中发挥了关键作用。

截至 5 月,标准普尔 500 指数与英伟达股价走势几乎完全相关,这意味着英伟达股价上涨,标普 500 指数也会上涨。

花旗股票研究团队的数据显示,截至周一,仅英伟达股价上涨就贡献了标准普尔 500 指数今年迄今涨幅的三分之一。

英伟达于 6 月 10 日完成了 10 拆 1 的拆分。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

该公司的崛起正值 OpenAI 于 2022 年底推出其 ChatGPT 平台引发的生成式人工智能爆炸式增长。

英伟达的芯片、改进的显卡和 CUDA 软件平台旨在训练和运行人工智能程序,这使其具有战略优势,专家表示,竞争对手 AMD ( AMD ) 和英特尔 ( INTC ) 需要数年时间才能克服这一优势。

英伟达是科技行业的 AI 芯片和集成软件首选供应商。

包括亚马逊 ( AMZN )、谷歌 ( GOOG )、Meta ( META )、微软、特斯拉 ( TSLA ) 等科技巨头都使用其硬件为一切提供支持,从为客户提供的基于云的 AI 产品到他们自己的 AI 模型和服务。

6 月 2 日,在中国台湾举行的台北国际电脑展 (Computex) 大会主题演讲中,首席执行官黄仁勋宣布,公司将于 2025 年发布 Blackwell 芯片的高性能版本,称为 Blackwell Ultra,随后于 2026 年推出新的 AI 芯片平台 Rubin。该公司将于 2027 年推出 Rubin 的 Ultra 版本。

第一季度,英伟达公布调整后每股收益为 6.12 美元,营收为 260 亿美元,分别较去年同期增长 461% 和 262%。

英伟达最近一个季度的数据中心收入同比增长 427%,达到 226 亿美元,占该公司当季总收入的 86%。

英伟达之前最重要的业务是游戏部门,该部门的收入为 26 亿美元。

英伟达市值超越微软成为最有价值上市公司

但 AMD 和英特尔正在推进自己的 AI 芯片,目标是超越英伟达。AMD 最近宣布其 MI325X 和 MI350 将分别于 2024 年和 2025 年上市,并表示其下一代 MI400 AI 加速器平台将于 2026 年上市。

与此同时,英特尔表示,其 Gaudi 2 和 Gaudi 3 AI 加速器的价格将低于竞争芯片。由于各大公司在 AI 芯片上投入了数十亿美元,因此任何价格节约都一定会受到欢迎。

英伟达还面临着来自自身客户日益激烈的竞争,因为亚马逊、谷歌和微软都试图摆脱对该公司芯片的依赖,并同时节省资本支出。

英伟达成立于 1991 年,成立后的前几十年主要是一家硬件公司,为游戏玩家销售运行 3D 游戏的芯片。该公司还涉足加密货币挖矿芯片和云游戏订阅业务。

但在过去两年里,随着华尔街逐渐认识到英伟达的技术是人工智能爆炸式增长背后的引擎,而且这种增长势头没有丝毫放缓的迹象,英伟达股价一路飙升。

据《福布斯》报道,这一涨势使联合创始人兼首席执行官黄仁勋的净资产增至约 1170 亿美元,成为全球第 11 位富豪。

今年迄今,微软股价已上涨约 20%。这家软件巨头也是人工智能热潮的主要受益者,它持有 OpenAI 的大量股份,并将这家初创公司的人工智能模型整合到其最重要的产品中,包括 Office 和 Windows。

微软是 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 的最大买家之一,用于其 Azure 云服务。该公司刚刚发布了专为运行其人工智能模型而设计的新一代笔记本电脑,名为 Copilot+。

英伟达是首次荣登美国最有价值公司榜单。过去几年,苹果和微软一直在争夺这一头衔。

Nvidia 的崛起速度如此之快,以至于该公司尚未被纳入道琼斯工业平均指数,该指数是美国 30 家最有价值公司的股票基准。上个月,Nvidia 在发布财报的同时,宣布了10 比 1 的股票分割计划,该计划于 6 月 7 日生效。

拆分使英伟达更有机会被纳入道琼斯指数,该指数是一种价格加权指数,这意味着股价较高的公司(而非市值较高的公司)对基准指数具有较大影响力。

Curve的“去中心化”会更好吗(一)

来源:道说区块链

在CRV那篇文章的留言中,有好几位读者问到了下面这些和“去中心化”有关的问题:

如果Curve被社区接管,从去中心化的角度来说会不会反而对项目更好?

所谓的去中心化,不应该也要去创始人化,由社区主导?

这些问题如果进一步细分可以分为两个问题:

1 我所理解的“去中心化”指的是什么?通常大众所理解的“去中心化”又是指什么?

2 如果一个项目按大众所理解的“去中心化”发展,是不是会更好?

今天先和大家分享我对第一个问题的理解。

在2020年以及2021年的多篇文章中,我曾经分享过我所理解的“去中心化”。这个问题经常都会在圈内被提及和讨论,而每次我看到这个题目都会有一些不同的感受和体会。因此尽管它是个“老掉牙”的话题,但每次分享这个话题时,我从不觉得它“老掉牙”,反而觉得它让我对整个生态、对比特币和以太坊的理解又有了新的观点和新的启发。

在区块链生态内,如果严格地按学术标准看,“去中心化”第一次被提及是在比特币的白皮书中。

因此,我对“去中心化”的理解和思考原点就是比特币的白皮书。

那么比特币的白皮书中是如何描述去中心化的呢?

概括地说就是不依赖某个单一的机构或者组织,比特币的网络系统就能完成交易/转账

所以一切的一切回归本源,“去中心化”指的纯粹就是个技术上的涵义:亦即一个网络系统不再受困于传统C/S结构中服务器可能遇到的单点故障问题。

具体到比特币就是整个网络中大概只要有超过一半算力的节点在正常工作,这个系统就能正常运行,而非像传统C/S结构中,众多客户端向一个服务器请求,一旦服务器出故障,整个系统宕机。

自此以后,在比特币生态早期的讨论中,基本上所有涉及“去中心化”的议题都是紧密围绕技术涵义来讨论的:怎么让比特币的网络节点足够多,使得比特币网络宕机的风险足够小。

乃至于后来Blockstream向太空发射卫星运行比特币节点,其出发点依旧是密切围绕技术的:如果地球上发生世界大战,人类的互联网彻底崩盘,我们还有天上的人造卫星在卫星网络中运行比特币,为全人类保留着火种。

读到这里,我希望读者注意:

在这个过程中,当我们的那些先辈们早期严格讨论“去中心化”时讨论过“去中心化”要把比特币的领导者们“去掉”吗?(大家注意我上面的用词,我用了“早期”和“严格”)

没有。

的确,比特币的领导者们换了一任又一任,好似铁打的营盘流水的兵。但那是自然发生而不是刻意为之。

接下来,Vitalik进入加密生态引领创造了以太坊。

早年Vitalik在关于以太坊2.0的构思文章中,对以太坊去中心化的设计和目标更加明确:

以太坊要能扛住人类的第三次世界大战,依旧是人类在进行大战,以太坊网络仍然能正常工作。

此外,他还设想,万一人类由于地区冲突,比如某个国家突然禁止以太坊节点的运行,导致以太坊网络突然四分五裂或者节点之间被割裂孤立,这时以太坊网络能否还正常运行或者能否在极短的时间内迅速恢复。

在这个设想中,我们同样可以看出Vitalik构想的“去中心化”依旧指的是技术上的涵义,指的是以太坊整个网络的运行是否会被外力伤害和摧毁。

这里面谈到了要把以太坊的领导者“去中心化”吗?

同样没有。

上面就是我所理解的“去中心化”。

按我的理解,Vitalik对“去中心化”的理解和构想与中本聪可谓一脉相承:统统都是指技术上的涵义,完全不涉及开发、运营和管理。

为什么我在前面的文字中要刻意强调“早期”和“严格”呢?

因为后来,随着越来越多各种声音的加入,越来越多观点的混杂,对“去中心化”的谈论渐渐变成了“趣味话题”、“餐桌八卦”,从单纯的技术涵义延申到了管理、运维、开发等社会关系和利益纠葛,渐渐地听上去有了“无领导”、“无核心”、“无组织”等一系列和松散、散漫相关的意味———而这种混杂的意涵就变成了越来越多大众所理解的“去中心化”。

币股联动的RWA产品设计与发行缩略图

币股联动的RWA产品设计与发行

作为Web2.5的香港RWA,就像二十年前的港股,相当于Crypto“港股”,对于中环金融老炮们,可以理解为港股3.0,或者港股资产代币化。香港RWA与港股的最大相同处就是大部分都是内地优质资产,面向全球资金进行融通。

币股联动的RWA产品设计与发行

(ChatGPT作图)

虽然以前的文章《币股联动的RWA模式》介绍了几只Web3.0概念、比特币概念的股票币股联动的情况,但总体而言香港的上市公司还没有完全找到与虚拟资产和Web3.0的“RWA”模式之路,想象空间还很大。

Web3资产配置和投资

币股联动的RWA模式,最简单的就是上市公司公布Web3.0战略,实现传统金融的股票与虚拟资产的联动,上市公司在配置比特币或投资相关Web3.0合规项目后,公司股票通过与虚拟资产的投资配置、Web3布局的联动,在以比特币为主的虚拟资产价格或价值持续上升的同时,带动现实世界的上市公司股票价值也翻倍增长,这种联动的增长往往是溢价或倍增的。

对于上市公司而言,最简单的第一步就是配置比特币或委托配置比特币资产,让上市公司的资产表有浮盈资产,第二步是结合主营业务或相关性布局Web3.0的投资和建设,通过Web3.0的流量和代币价值的增量,来促进上市公司股票的上涨。

港股的债与RWA的债

香港金融围绕港股上市公司有着丰富的渠道和生态,一个资产包货上市公司的募投管退等环节都非常成熟,甚至是桌面上的、桌面下的都有。港资券商的投行业务、分销渠道和PI客户,基本上都是围绕上市公司而服务的。

上市公司的债,可以是上市公司的企业债,也可以是可转债(债和股的结合),发行制度简单、发行和担保结构方便、转债市场交易。

RWA的债,将内地优质资产或者优质企业债,通过类港股上市公司的红筹结构和SPV公司,发行企业债的Fund,再代币化发行为RWA项目。

也可以基于上市公司的背书发行RWA权益型NFT,SPV公司的现金流NFT的流动性池子;如果在RWA底层资产基础上,再衍生出yield Token代币,可以想RWA NFT来空投yield Token代币,或者同时空投上市公司股票。

这些可以利好那些营收规模交易流水比较大的、新兴领域的上市公司,比如直播影视、医药生物健康、绿色能源、AI算力、互动游戏、大宗商品或耐用品等等,可以在不考虑传统的市盈率模式,而是通过RWA代币溢价和现金流来实现价值增长。

围绕港股与RWA的监管,对于具体项目,SFC监管要求目前是case by case,再看是简单型还是复杂型产品设计。对于有上市公司的背书,而且有可转债和股票期权支撑,适合设计简单的企业债即可。通过上市公司的债券或基金,再代币化,核心是与长期合作的券商一起做好发行和承销;而以往港股常规操作比如增发、配供等,RWA债也可以增发和拆分,围绕企业融资的金融乐高其实是很像的。

复杂型STO/RWA的设计,则会基于上市公司的某资产包或收益权,进行ABS或者类REIT设计,但因为复杂型RWA产品在监管上会比较严格,尤其是转向零售市场,所以不太建议在初期阶段做类似设计。

港股上市公司还需要做好一些准备工作,比如在持牌合规交易所的开户和PI认证,目前还是比较麻烦,比如实控人和股东的穿透等等,我们的基金和上市公司的认证开户折磨了很久。

同时,考虑到结构设计中,在合规RWA资产之上,还可能会有第二层的代币设计,所以也要借助国际站或offshore的另类投资,做好开户、TGE等准备。

Web3.0的加密港股空投模式

之前文章讨论过“持牌合规向右,散户代币向左”,其实就是RWA交易所的左右分类,持牌合规的交易所类似H的香港站,另类投资的交易所类似H的国际站或者offshore的RWA交易所(非现在的原生加密货币交易所)。

香港站,合规的证券类产品,面向用户不同,以香港的PI和合规散户为主;

国际站,非证券类的RWA代币,面向关注RWA赛道的全球Crypto用户或传统金融市场转化过来的小白用户;

从全球资金趋势来看,优质的企业债、固收类产品、股权私募等会成为RWA的主流产品。

RWA代币与港股的目标用户群有差异,生态有交叉和不同。港股的很多玩法,其实在Web3.0和RWA代币化里面,一样可以有传承和创新。比如消费送股票,RWA项目可以充值送RWA代币;比如RWA代币发行,购买RWA代币,空投(赠送)上市公司股票(实物金融资产,可以是带限制的纸票托管)等等。

Web3.0的一些独特玩法,也可以体现出RWA与港股的不同。比如借鉴Runes和Runestone的空投玩法,可以在早期实现对社区散户的fairplay,实现散户对机构客户的逆袭。

无论如何玩,关键在于中环金融港股的人和Web3.0加密金融的人能够相向而行,在Web2.5的中庸赛道上,实现RWA的落地和发展。