Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

Gavin 近期一直在关注的女巫攻击(civil resistance)的问题,PolkaWorld 回顾了 Gavin Wood 博士在 Polkadot Decoded 2024 上的主题演讲,想要探究 Gavin 在如何防止女巫攻击上的一些见解。

什么是女巫攻击?

你们可能知道,我一直在研究一些项目,我在编写灰皮书,专注于 JAM 项目,也在这个方向上做了一些代码的工作。实际上,在过去的两年时间里,我一直在思考一个非常关键的问题,这个问题在这个领域中非常重要,那就是如何防止女巫攻击(civil resistance)。这个问题无处不在。区块链系统是基于博弈论的,而在分析博弈时,我们通常需要限制参与者的数量,或者管理参与者可能表现出的任意性的情况。

当我们设计数字系统时,我们非常希望能够确定某个特定的端点 —— 也就是一个数字端点 —— 是否由人类操作。我想先明确一点,这里我并不是在讨论身份问题。身份问题当然很重要,但这里并不是要确定某个端点在现实世界中的具体身份,而是要区分这个设备和当前由人类操作的设备之间的区别。除此之外,还有一个附加问题是:如果设备确实由人类操作,我们能否为这个人提供一个化名,以便在特定的上下文中识别他们,并且如果他们以后再次使用这个设备与我们互动,我们就能够再次识别出他们。

随着我们的互动方式从主要与他人交流(比如我出生的 80 年代)逐渐转变为与系统互动,这类数字系统,尤其是去中心化的 Web3 系统,变得越来越重要。在 80 年代,人们主要是直接与他人交流;到了 90 年代,我们开始通过电话与服务进行互动,比如电话银行。这对我们来说是一个重大变化,虽然最初电话银行只是由大量人工操作的呼叫中心组成,我们通过电话与人交流,但最终这些系统演变成了今天的自动语音系统。随着互联网的发展,这种人际互动变得越来越少,在日常服务中,我们几乎不再与人类直接互动。当然,随着 Web2 电子商务的兴起,这种趋势变得更加显著。而 Web3 则进一步巩固了这一点 —— 在 Web3 中,你几乎不会再与人类互动。Web3 的核心理念就是让你与机器互动,甚至让机器之间也能相互互动。

研究女巫攻击的意义是什么?

那么,这究竟有什么意义呢?这是任何真正社会的基础要素,也是我们许多社会系统的核心,包括商业、治理、投票、意见整合等各个方面。所有这些都在很大程度上依赖于防止女巫攻击的能力来构建社区。我们在企业中视为理所当然的许多机制实际上都是基于防止女巫攻击的假设。无论是公平合理的使用、噪声控制,还是社区管理,都是建立在这种防御能力的基础上的。许多事情都需要我们确认某个实体是否是真实的人类。如果有人行为不当,我们可能会希望将其暂时从社区中排除。你可以在数字服务中看到这种现象,当然,在现实世界中也是如此。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

通过防止女巫攻击,我们可以引入一些约束行为的机制,而不需要设置进入门槛或牺牲系统的可访问性。例如,激励行为有两种基本方式。一种是“胡萝卜加大棒”的策略(即一种奖惩机制)。大棒(惩罚)的做法是要求你交一笔押金,如果你行为不当,就没收这笔押金,质押(staking)就是这样一个简单的例子。胡萝卜(奖励)的做法是假设你会表现良好,如果你没有达到预期,我们就剥夺你的一些权利。这其实是大多数公民社会的基本运作方式。

但是,如果区块链上缺乏防女巫攻击的机制,这种方法就无法真正实施。在公民社会中,这样的机制之所以有效,是因为一旦某人被监禁,他们就不能再次犯下同样的罪行,至少在他们被关押期间不行。自由是与生俱来的,原则上政府可以剥夺它。我并不是说要在链上监禁任何人,而是说,目前在链上无法实现类似的约束措施。这就导致我们很难通过提供免费服务来抑制不良行为,而不仅仅是鼓励良好行为。商业和推广活动非常依赖于能够确认交易者是否是真实的人。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

这是我偶尔使用的一个网站的截图。这是一种非常好的威士忌,许多人都非常喜欢它,在它的原产国很难买到。而在欧洲,买到它相对便宜一些,但看起来他们通过限制个人的购买数量来维持较低的价格。然而,这种操作在一个真正的 Web3 系统中几乎不可能实现。

在社区建设、空投以及识别和分发社区成员方面也存在很大困难。总体而言,空投在资本支出上的效率非常低,因为空投的目标是希望能够覆盖尽可能多的人。在进行空投时,要有效地做到公平分配,需要先识别个体,然后给每个人相同的数量。但在实际操作中会遇到各种问题,比如钱包余额的不同。最终你可能会陷入困境,导致分配曲线变得非常不平衡,呈现出极大的差异。结果是,大多数人几乎得不到足够的激励。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

关于“公平合理的使用”问题,虽然现在的影响较小,但如果你使用过多的网络资源,系统通常只会降低你的速度,尽管你仍然可以继续使用网络。

回到过去,大约 10 到 15 年前,如果你使用了太多的互联网资源,互联网服务提供商可能会认为你并没有合理使用这个无限制的网络服务。因此,他们基本上会彻底停止你的服务,而不是像现在这样仅仅降低你的网速。这种做法让他们能够为大多数用户提供近乎无限的互联网服务,因为他们可以通过识别用户来区分谁在合理使用资源。

Web2 的一个基础是高级服务模式,这在很大程度上依赖于识别用户的能力。20 多年前,用户识别机制可能不那么复杂,但现在情况大不相同。如果你想开一个账户,通常会有三种以上的机制来确认你是否是真正的个体,是否是他们以前没有见过的用户。比如,如果你尝试在没有购买 iPhone 的情况下注册一个 Apple 账户,那简直就像在闯关一样,这些公司基本上不愿意给你一个账户。当然,他们宣传说你可以免费获得账户,但我不知道后台的 AI 在做什么,我自己尝试了 10 次才最终成功。结果我还是不得不买了一部 iPhone。

我觉得,如果我们能够更好地识别个体,许多类似于“Oracleization”(信息验证)的过程将会变得更加容易。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

社会中使用防女巫攻击的“人性证明”来进行信息验证的一个典型例子是陪审团制度。当我们需要一个公正的判断者(即 Oracle)来裁定某人是否有罪时,系统会随机从社会中挑选出奇数个普通人,让他们听取证据并做出裁决。类似地,在社会生活的其他领域,比如代表权和意见收集,代表权是社会的重要组成部分,我们通过防女巫攻击的手段来管理代表权。当然,由于当前的公民基础设施并不完善,这种管理方式往往并不理想,特别是在代表权与身份混淆的情况下。很多时候,当你想投票时,你需要证明你的真实身份,比如出示驾照或护照。但实际上,投票代表的是你的一部分投票权,而不是要将这张票与个人身份直接关联。

如何防止女巫攻击?当前的解决方案是什么?

所以,这应该怎么做呢?

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

在 Web 2 以及 Web 2 之前,有很多方法来实现身份验证。现在的 Web 2 系统中,这些方法通常是组合使用的。例如,如果你想创建一个新的 Google 账户,你可能需要通过验证码,并且进行邮件和短信验证。有时候,短信验证可以替代与真人通话。如果你曾经遇到过亚马逊账户被锁定的情况,你就知道我在说什么。基本上,这就是一个复杂的迷宫游戏,直到你找到正确的按钮和电话选项,最终能够与真人客服对话。对于更复杂的防女巫攻击,我们可能会使用像身份证或信用卡这样的信息。

然而,当我们进入 Web 3 的世界时,我的研究并没有发现什么真正让我满意的完美解决方案。现在有一些候选方案,但它们在三个方面存在很大差异:是否去中心化、是否保护隐私,以及是否真正具备韧性(即抗攻击能力)

韧性正成为一个越来越大的问题。实际上大多数系统都面临这两种问题。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

有一个系统,我称之为“常见的忏悔系统”,也就是你向某个特定的权威机构泄露你的隐私,这个机构会掌握你的一些信息,而这些信息可能是你不愿与他人分享的。比如,你可能会扫描你的护照并提交给某个机构,然后这个机构就掌握了所有人的护照信息,从而处于一个强势地位,因为他们拥有所有这些信息。常见的忏悔系统并不适合 Web3。

此外,你有时会看到一些类似 Web3 的个性化系统,它依赖于“常见的密钥管理机构”。其中有一个拥有权力的机构,这个机构通过掌握密钥来决定谁是合法的个体。也就是说,这个机构有权决定哪些人可以被认为是系统中的“真实用户”。有时候,这些机构甚至替用户保管密钥,但更多情况下,他们仅仅保留了决定谁是合法个体的权力。

这些都依赖于中心化的权威机构来掌控用户的隐私或身份信息,这与 Web 3 去中心化和用户自主的理念相悖。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

把某个东西放在链上并不意味着它就是 Web3。你可以把 Web2 的策略或依赖中心化权威的策略简单地移到链上,但这样做并不会改变策略本身。它只意味着这个策略可能会更有韧性地执行,但策略本身仍然不是 Web3。仅仅因为一个名字是一个很长的十六进制字符串,并不意味着它一定是私密的。如果不采取特定措施,这种字符串仍然可能与现实世界的身份信息关联起来。

如果一个系统依赖于常见的“忏悔机制”,那它就不是一个隐私保护的解决方案。我们已经看到太多的数据泄露事件,这让我们明白,仅仅把数据放在公司文件墙后面或某些可信硬件中是无法确保安全的。一个适合 Web3 的个性化解决方案需要的不是本地的个体身份或本地社区成员身份,而是全球性的个体身份,这两者是完全不同的概念

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

有一些系统尝试解决这个问题,但它们依赖于单一硬件和常见的密钥管理机构,所以并不是真正的 Web3 方案。比如,Worldcoin 这个项目尝试通过可信硬件来解决这个问题,但它使用了一个统一的密钥管理机构和集中化的数据源,因此不太符合 Web3 的去中心化理念。

另一个例子是 Gitcoin Passport,这在以太坊社区中使用广泛,是其他身份和个性化解决方案的一个综合平台。它依赖于一个联邦制的密钥管理机构来认定个体身份,但这些数据源往往基于集中化的权威,包括像 CoinBase 这样的中心化机构(CC)。

Idena,一个有趣的 Web3 解决方案,没有常见密钥管理机构或中心化机构。不过,它只是一种单一的机制,而且在面对不断发展的人工智能产业时,这种机制是否具有足够的韧性还不明确。到目前为止,它表现得还不错,但用户数量还相对较少,只有大约一千名用户。

总的来说,目前还没有哪种方法能够完全解决这个问题。

Gavin 对解决女巫攻击的看法

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

关于个体身份,有两种思考方式:一种是远程的,另一种是本地的。机器并不能天然理解“个体身份”,我们不太可能看到某种加密技术突然解决这一问题。有人可能会说,指纹或生物识别技术能够让人类具有独特性,机器可以测量这些,但纯数字系统很难证明这一点。可能最接近这个目标的系统是 Worldcoin,但它也只是一个机器,能够以一种不容易被破解的方式进行验证。

因此,我们需要理解,个体身份更多的是关于认证的问题。它涉及数字系统内的元素如何验证其他元素是否是真实的个体。那么,问题在于,这种认证的依据是什么?是物理上的接触,还是其他方面的怀疑?我们相信一个账户是真实的个体,因为我们见过这个人,并且在见面时我们认为他没有与其他人接触过,因此可以推断他在特定环境中是唯一的个体,还是仅仅因为我们在屏幕上看到了某些信息,并且有其他证据支持他的个体身份?

当我们谈到远程认证(即非直接、非物理证据的认证)时,AI(人工智能)可能会带来一些问题。而如果我们依赖于物理证据,实际操作性又可能成为一个问题。因此,我们在这两个限制之间陷入了困境。不过,我认为通过创新和想象力,我们还是能找到一些可行的解决方案。

那我们需要做什么?

那么,我们需要什么?我们的计划是什么?

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

我认为,让 Polkadot 在现实世界中更加有用(不仅仅是在 DeFi、NFTs 和虚拟区块链领域),关键在于找到一种简单的方法来识别个人身份。这里的识别并不是指确定这个人是谁,比如不是说 “ 我知道这是 Gavin Wood ”,而是识别 “ 这是一位独特的个人 ”。我不认为会有单一的解决方案,因此我们需要一个模块化且可扩展的框架

首先可以将现有的、合理的解决方案(比如 Idena)集成进去。其次,这个系统不应被某一个人的想法所限制,不应仅依赖于某个人对什么机制可能有效的想象力。这应该在某种程度上是开放的,允许所有人贡献解决方案。

其次,我们需要强有力的上下文化的化名(pseudonymity)。实际上,我最初写的是匿名性(anonymity),在某种程度上我确实指的是匿名性,即与你的现实世界身份的匿名性。但与此同时,我们也希望有化名(pseudonymity),这样在任何特定的上下文中,你不仅能够证明自己是独一无二的个体,而且当你再次在同一上下文中使用该系统时,能够证明你是之前那个独特的个体。

最后,我们需要强大的 SDK 和 API,使这个功能像 Substrate 或 Polkadot 智能合约中的任何其他功能一样易于使用,或者在即将到来的 JAM 生态系统中也是如此。它必须易于使用。比如说,具体一点,我不知道这里有多少编写过 Frame 代码的人,但在编写新的区块链时,你经常会看到一行代码 let account = ensure_signed (origin)。这行代码的作用是获取交易的来源,并确认这个来源是否来自某个账户,如果是,则告诉我这个账户是什么。但账户并不等同于个人,一个人可能使用一个或多个账户,同样,一个脚本也可能使用一个或多个账户。账户本身无法提供任何关于个体身份的信息,至少单独无法做到。所以,如果我们想确保某笔交易来自一个真实的人,而不是一百万个账户中的某一个,我们就需要能够将这一行代码替换为另一行代码 let alias = ensure_person (origin, &b”My context”)。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

有两点好处值得注意。

第一,我们不仅仅在问这是否是一个账户在签署交易,而是问是否是一个人签署了交易。这在我们能够实现的功能上带来了巨大的差异。

第二,重要的是,不同的操作有不同的上下文,并且我们在这些上下文中实现了匿名性和化名保护。当上下文变化时,化名也会变化,不同上下文中的化名之间无法关联,也无法将化名与背后的人关联。这些完全是匿名的化名系统,这在区块链开发,特别是开发现实世界中有用的系统时,成为了一个非常重要的工具。

那么,我们在实际识别个人身份的机制上可能会施加哪些限制呢?首先,这个机制必须是广泛可访问的。如果它只允许一部分人群参与,那么它将不会非常有用。它不应要求资产,也不应要求昂贵的费用,至少不应该是过高的费用。

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

不可避免地,不同机制之间会有权衡。我不认为会有一个万能的解决方案。但有些权衡是可以接受的,而有些则不能。韧性、去中心化和主权不应该被妥协对待,但有些机制可能需要较少的努力但更多的承诺,而其他机制则可能需要更多的努力但较少的承诺。我们应该有一个合理的预期,即通过系统验证的个人(即链接到某个人的账户,或者说化名)背后确实是一个独特的现实世界中的个体。

不同的机制在去中心化的 Web3 系统中以韧性和非权威基础的方式来衡量个体身份时,可能会存在重叠。这意味着实际上我们不可能做到完美无缺,但也不应该有数量级上的误差,差异应该大幅小于一个数量级。此外,系统必须具备极强的抵抗身份滥用的能力,以防止少数人或组织试图获取大量的个体身份。

至关重要的是,系统必须有保障机制来防范这种情况。可能有些机制能够提供相对较低置信度的个体身份评分,这是一个更高的目标。有些机制可能实现这一点,有些可能无法实现,有些可能是二元的,要么我们相信这个账户是一个独特的个体,要么我们不相信。还有些机制可能会表示我们有 50% 的把握,但也可能这个个体有两个账户,而我们对这两个账户的把握都是 50%。

当然,这一切必须是无需许可的,并且必须不难实现。我本不应该需要特别强调,但系统中不应有常见的忏悔机制或常见的密钥管理机构。

这样做有什么好处?

那么为什么要这样做呢?有什么好处?

Gavin Wood:如何防止女巫攻击进行有效空投?

我们已经讨论了一些社会如何使用或依赖个体身份的方式。但这些如何在链上实现呢?我们可以开始想象一个不需要支付交易费用的 Polkadot 系统,也就是合理使用是免费的。想象一下一个“广场链”(Plaza),如果你不熟悉的话,它基本上是一个增强版的资产中心(Asset Hub),具备智能合约功能并能够利用质押系统。

如果我们设想这样的广场链(Plaza),可以想象一个不需要支付 gas 费用的情景。只要你在合理的使用范围内,gas 是免费的。当然,如果你编写脚本或进行大量交易,那么你就需要支付费用,因为这已经超出了普通个人的使用权利范围。试想一下,这些系统开始免费向公众开放,我们可以通过空投等方式,有针对性地、高效地启动社区。同时,我们还可以设想更为先进的 Polkadot 治理方式。

现在,我对“一人一票”的理念并不是特别信服。在某些情况下它是必要的,以确保合法性,但通常它并不会带来特别好的结果。不过,我们可以考虑一些其他的投票方式,比如二次方投票,或者区域投票。在某些代表性的元素中,一人一票可能会非常有启发性。

我们还可以想象一个类似于陪审团的 Oracle 系统,平行链和智能合约可以使用本地的次级 Oracle 系统,也许是用于价格预言,也许是用于处理用户之间的争议。但他们也可以说,如果需要,我们会利用一种“大陪审团”或“最高法院”的系统,从已知的随机个体中选出成员来做出决策,帮助解决争端,并给予一些小额报酬。由于这些成员是从一个大的、公正的群体中随机选出的,我们可以期望这种方式能够提供一个有韧性、可靠的争端解决方法。

你可以想象噪声限制系统,特别是在社交媒体集成中的去中心化社交媒体集成,可以帮助管理垃圾信息和不良行为。在 DeFi 中,我们可以设想类似信用评分的声誉限制系统,但可能更注重于你是否曾被发现未按时还款,这样系统可以提供类似于免费增值模型的服务。

好吧,这就是这次演讲的第一部分,希望它对你有帮助。

从《黑神话:悟空》谈起 GameFi何时能取得真经?

作者:YBB Capital Researcher Zeke

前言

本文是市场垃圾时间中的一些闲聊,需要对传统游戏市场有一定程度了解。大家可以把这篇文章当作日记或者随想观看,这些只是我在游玩《黑神话:悟空》之后对GameFi的一些粗浅思考,以及对这个赛道未来的看法。

一、游戏科学的九九八十一难

从《黑神话:悟空》谈起 GameFi何时能取得真经?

三天全网销量破千万、Steam玩家同时在线峰值破235万、多家品牌联名周边销售爆火、国家级媒体多次采访、多个游戏取景地可凭游戏通关记录终身免费进入、86版《西游记》YouTube观看量超400万。以上,是《黑神话:悟空》上线至今的多个相关新闻,如果你不玩单机游戏可能很难体会到这些新闻中某些相关数据的含义。我举个更简单的例子:只从七天内的销量和玩家在线数据来说,这款游戏差不多相当于国足在世界杯踢了个四强,并且还有进步空间。

诚然,这种成功也由多方面游戏之外的因素促成。不过,归根结底还是离不开游戏自身水准够硬,就我个人的体验而言,《黑神话:悟空》虽然没达到绝对完美。但在国产3A的大环境下,肯定是前无古人,其水准也足以和世界头部游戏厂商的ARPG游戏掰一掰手腕。所以,游玩过后留下的更多是感慨与反思,游戏科学所经历的艰难险阻远比我们这个圈子的游戏制作者要多,但为什么自P2E时代落幕后,始终没有出现那个GameFi的破局者?

想要理解这件事,或许可以先从我对游戏科学的记忆说起。2013年的夏天,当时网吧最火的游戏当属《英雄联盟》和《CF》,我作为学校附近黑网吧的常客,每天最常听到的声音就是“欢迎来到召唤师峡谷“和“Fire In The Hole”。有趣的是,忽然有一天我在这些熟悉的声音中隐约听到了一些夹杂着古风BGM的棍棒、刀剑击打声,我问他们玩的是什么,他们反问我,这你都不知道?《斗战神》啊!

这款游戏在当时的MMORPG游戏中,绝对算得上翘楚,我对当时的情况至今印象深刻。毕竟,在一天营业高峰期只有学校午休两个小时的黑网吧中,有接近四分之一的人在玩这种全是各种剧情的游戏,实属罕见。不过,这阵风来得快,去得也快。在数月后,我的耳边很少再听到这些击打声。我也问过其中一些人,为什么现在不玩《斗战神》了,得到的回复基本是一致的,不好玩了,也充不起那么多钱。后来,再也没人提起这个游戏。

在六、七年之后,一只随着老者声音化作金蝉飞进黑风山的猴子现世,宣告着国产单机游戏圈要变天了。我开始好奇的查询是那个大厂要挑战这么吃力不讨好的事情,结果令人震惊,游戏科学?30人左右的工作室?要知道,同级别游戏的开发,多的超过3000人(《荒野大镖客2》),最卷的日本单机工作室,比如《艾尔登法环》的开发商FS社也有接近200-300人的规模,并且基本都有十至二十年以上的单机游戏开发经验。再往下查,我看见了那个既陌生又熟悉的名字,《斗战神》主策划冯骥,在了解了这位制作人背后的故事之后,我忽然也明白了《黑神话:悟空》首支宣发视频最后的那句“白骨之后,重走西游”中包含着多少不甘(《斗战神》自第三章白骨篇后开始陨落)。

2009年,此时的网游基本是RPG的天下,《魔兽世界》、《征途》、《传奇》、《梦幻西游》、《热血江湖》,都是那个年代网吧的常客,80、90这两代的网瘾少年也基本都是伴随着这些耳熟能详的IP一起长大的。作为吸金能力最强的游戏类型,当下如日中天的腾讯在那个时候却连一杯羹都分不到,于是AGE引擎被火急火燎的抬出来了。那么由谁来做游戏呢?彼时30岁不到的冯骥,被委以此重任,担任该游戏的主策划。《斗战神》的开局是无敌的,腾讯倾注血本制作的CG加上精心打磨的游戏关卡,让这款游戏一炮而红。但冯骥和制作团队犯了一个在我看来是致命性的错误,比起网游他想做的更像是单机,并且太注重品质了。作为一个MMORPG,只有三个章节的内容实在太少,打磨又用了太多时间,商业化也不够。冯骥懂游戏,但他不懂资本,《斗战神》叫好不叫座。在所有制作内容耗尽之后,为了保持玩家日活以及顶住腾讯的KPI要求,游戏内被塞入了大量韩式游戏的重复性玩法(跑图、宗派、重复性副本)。可惜的是,此举非但没有延续游戏的寿命,还让口碑爆炸式崩塌。《斗战神》最后的结局是腾讯换了运营团队,在游戏中植入了大量的氪金系统影响了游戏的平衡后,死在了玩家的一片谩骂声中。当时的玩家中还流传着一句非常经典的话,正对应了上一段的结尾,“白骨之后,再无西游”。

冯骥在这之后拍了个自嘲短片,带着几个嫡系成员和美术策划杨奇,远走高飞。简单来说,制作《斗战神》的故事就是一群怀揣着游戏梦的年轻人被现实撞了个头破血流。不过,后面的故事很圆满,大家都知道,我在这里也不过多叙述,在《斗战神》问世的十四年之后这群“年轻人”终于成功取得了真经(《西游记》中的唐僧取经也用了十四年)。

二、极端的追求某些事物,何尝不是一种金箍

从《黑神话:悟空》谈起 GameFi何时能取得真经?

知耻而后勇,这是在我们这个圈子内极度缺乏的一种精神。我们总觉得GameFi不成功,是经济学还不够完美,是游戏的形式还不对,是链太复杂、门槛太高。特别执着于游戏之外的事物,却鲜少有人关注游戏本身。

2.1 金融化的前提是玩家愿意买单

我一直认为我算是懂点游戏的人,我从七岁开始就玩Game Boy,从2D时代的黑白《宝可梦》、《星之卡比》、《塞尔达》。再到后来的电竞游戏崛起,以及如今游戏主机的末法时代,我一直是其中一员。基本上热度稍高的游戏我都玩过,并且绝大部分玩得还算过得去。但即便如此,我也很少主动谈起GameFi,我一直觉得我对GameFi的理解比不了Web3的其它任何一个赛道。GameFi是一种让我感到莫名其妙的产物,我作为一名投前,每个月都会收到至少三、四份GameFi项目的Deck(商业计划书),大部分Deck百分之八十至九十的篇幅都是关于经济学、Token分配、游戏行业的规模有多么宏大、区块链技术能提供什么保障,关于游戏的部分则少之又少,甚至有些连Demo都没有。

从《黑神话:悟空》谈起 GameFi何时能取得真经?

他们给我的感觉是好像懂金融,但不大懂游戏。游戏成功的本质很简单,好玩。过度金融化反而是一种反玩家、也反项目方的行为(前提是认真做游戏的)。你可能会跟我说P2E时代的链游有多辉煌,但在我看来那是旁氏的胜利,不是GameFi的胜利。很多圈内人曾为《Stepn》、《农民世界》等链游动辄五位数甚至六位数人民币的入门NFT欢呼雀跃过。但这其实是在隔离真正的游戏用户,百分之九十五以上的网游,哪怕是点卡制的游戏,入门门槛都是免费的。传统玩家不是没有付费能力,而是只会为情绪、热爱、成就感付费。《CSGO》的龙狙、《英雄联盟》的龙瞎、早期《PUBG》的披风、《魔兽世界》的幽灵虎,这些消费同样昂贵,但改变不了游戏中玩家角色的任何属性,有些甚至不能转卖。这个时代,头部游戏的商业逻辑从来很简单,你能让玩家爽,分泌多巴胺,玩家就会疯狂买单,它们中大多甚至没有经济学。而游戏一旦引入Token和影响平衡的NFT其实会变得很复杂,我们先说最简单的。比如,诚心想开发一款大型链游的项目方,至少要同时照顾Token以及NFT,这使得游戏不得不频繁更新与改进。我们刚刚也说了前者的价值问题,价格太高会杜绝新玩家,价格崩了社区会崩。而Token和NFT又与后者形成矛盾,游戏开发远比我们想象中烧钱,在烧完早期融资后。Token和NFT将成为后续版本更新唯一的经济支撑,卖出Token等于带着社区死亡螺旋Or 放弃初心,割一票走人。另一种选择是制作一堆新NFT,然后卖出,但吸引玩家购买的动力只能是比早期NFT更稀有,更赚钱,属性更爆表的NFT。那么这种变相增发是不是对早期NFT购买者甚至是Web2.5模式的打脸?即便撑过了新版本的开发期,后续又要怎么弥补这些NFT带来的巨坑?最终,陷入死亡只是一种必然,《斗战神》的末期亦是此类情况的一种缩影。

所以GameFi给我的感觉更像是不同类型的矿洞,每个矿洞有不同规则,但本质上都是去买个铲子,每天去矿洞上班然后一直挖到矿洞崩塌,这种情况即便放到现在也比比皆是。说到这里,我们再讲些稍微复杂的,圈内对GameFi的讨论也还是热衷于“矿洞规则”,近期又在讨论ServerFi ,但给我的感觉则像是大家认为有了ServerFi就仿佛找到了某种能使得矿洞永远保持平衡的“矿洞规则”。GameFi在迈入3A时代后,确实变得元素更丰富、可玩性更强,大型链游在经济学的设计上确实可以更为复杂。我在23年也尝试过理解所谓的游戏经济学,但事实上,任何一种经济学都需要玩家基数的支撑(没有玩家基数不可能凭空变出流水,经济学设计只能制约不同参与角色),否则都会演变成玩家与项目方之间的博弈。引入复杂的经济学其实也未必能让游戏变得好玩,大部分情况下反而是崩坏的开始。如果你对传统MMORPG有一定了解,那么应该不难明白,要在水龙头与水槽之间找到平衡又是一件多么困难的事情,做繁杂的游戏经济设计难度并不比治理一个小型国家简单。我在翻看了大量MMORGP关于游戏经济的设计后,其实也只找到了一个成功维持多年的例子——《梦幻西游》,但《梦幻西游》的玩家注册数超过1亿(接近日本的人口总数),其游戏元素和设计之复杂,不止GameFi学不来,甚至连Web2都没有几个成功的复刻者。币圈又是一个功利的世界,只要能赚钱,游戏中的所有规则、设计、漏洞都会被人反复研究,崩坏往往只在一念之间。想要保持平衡只能不断的更新规则,这种朝令夕改的行为又是对去中心化的打脸。“矿洞规则”从来不是最重要的,区块链赋予游戏的意义本来也很简单,让数字资产的所有权及经济系统更为公平、透明,也能给自下而上的游戏开发者带来机遇。但区块链改变不了事物的本质,也不该让一切本末倒置。

2.2 3A游戏

GameFi在P2E落幕后,基本就分为两个方向,以可玩性为切入点的3A级别链游和以公平性且符合自主世界(Autonomous World)精神为切入点的On Chain Game。我们先说前者,虽然我也很期待GameFi中能有一个破圈而出的3A游戏,但3A可能并不适合这个圈子。我说这句话并不是要完全否定这类游戏,我相信未来的GameFi中会有成功的3A大作,但目前来看,不出圈的情况下很难。从商业角度来说,3A游戏在Web2就是一个很鸡肋的游戏类型,放在Web3就更是如此。

我们先要理解3A的定义,大量的金钱(Alotofmoney)、大量的资源(Alotofresources)、大量的时间(Alotoftime)。至于这个大量是多大,一直没有一个准确的定义,如果按我的标准来说就是这类项目代表着行业的最高标准,只要失败一次可能就会让一个世界头部游戏公司万劫不复。区块链是自下而上的,本质上来说这两者非常不契合,而当前的GameFi发展路径却对3A有着一种莫名的执念。3A等于制作宏大、画面精美,并不直接等于好玩。在区块链世界,3A链游通过预售NFT筹集资金,基本是一种默认的行为,但游戏在此时基本连半成品都没有,未来如何,全靠赌和想象。一旦失败买单的并非项目方,而是数千名散户和VC。一个开发成本过亿的游戏,要想形成良性循环,以正常网游付费玩家的转化率(低转化率:小于1%,中转化率:1%到3%,高转化率:3%到5%)来说,至少需要数十万玩家的进入。而本轮的3A链游是否能具备这样的表现,我觉得各位应该不难体会到(24年的Web3玩家相比于23年锐减了6倍,目前只有100万不到),它们中的绝大多数都要陷入上文所诉的某种情况中,成为矿洞并最终塌陷。以现在的情况来说,整个商业逻辑从上到下在圈内是基本不可能形成闭环的,做3A链游更像是为了在VC与散户间两头圈钱。如果真的有人执着于这条道路,并且要当这个破局者,那么我希望你别被功利抹去了初心。游戏本就是非常具象化的娱乐产品,它从来糊弄不了真正的玩家。我也希望关于游戏科学的故事能勉励各位,在浮躁的圈子中,取得真经。

2.3 全链游戏

On Chain Game又可称为全链游戏、自主世界、纯Web3链游、清真教游戏等,这是一个很早就有,但去年才开始风靡的概念,不过时至今日已经很少听人再提起。从去中心化的角度来说,全链游戏这条路径其实没有任何错误,我们在上文中也说了Web 2.5游戏要想打破去中心化,有各种各样的方法,最存粹的公平只能是把一切交给代码。但这个概念从其它角度来看,又是破绽百出,比如,游戏可玩性的意义是否真的小于公平、永久?将规则完全上链,假如出现漏洞,代币如何不崩盘?每一个动作都需要Gas和签名,真的能称为游戏吗?在这个阶段的全链游戏,只能符合小众群体的需求。与早前的SocialFi类似,没有内容的社交平台,你会使用吗?虽然如今关于这些问题的解决方案有很多,但大多还不完美,这个概念的启动可能要在下一轮。

三、风起于青萍之末,浪成于微澜之间

从《黑神话:悟空》谈起 GameFi何时能取得真经?

区块链不是只能运行游戏,游戏的金融化也不一定非得是联网的链游。在Web3之外,其实也有非常多自下而上的游戏制作者,他们也许是大学里的学生、自学成才的爱好者、刚从大厂被裁的中年游戏人。他们也许创造不了像是《黑神话:悟空》那样的奇迹,但游戏的类型、载体、玩法可以有千百种,独立游戏往往是他们选择的方向。他们缺少的资金量其实非常小,区块链本身又是一个非常好的众筹平台,围绕这一人群打造关于独立游戏的经济体系,一直是我心中的一个想法。圈内太急功近利,圈外还有一群保持热爱的人。如果你对这一想法感兴趣,可以去看看一些纪录片,比如摩点的《独行》,森纳映画的《不止游戏》,这是一个既正面又有机会赚钱的事情。

而具体的实施过程可能不是那么严谨,我简单阐述一下我的想法。虽然在币圈关于游戏的Launchpad平台有很多,但他们大多还是围绕于网游,且众筹方式大多还是通过NFT销售,最终即使是游戏成功了,玩家能获得的收益依旧很少。而独立单机游戏具备制作快、成本低的优点。可以通过上架部分关卡的Demo进行众筹,如此一来也能在游戏发布前获得一个专属社区,爱好者与利益绑定者可以贡献自身的力量来让游戏细节做得更好。众筹的NFT,可以分为多类,比如最低档的NFT可以是买断游戏未来的游玩权,再往上可以是增加皮肤,而高级一些的可以是分红游戏未来的部分收入。众筹资金释放的方式,则通过NFT持有者投票选择,比如在需要后续制作资金时,先放出之前的制作情况、相关Demo、视频,在社区审查完整体质量后再释放资金。如果一个游戏的Demo表现良好,那么对应的高级NFT价格也将水涨船高。在这套逻辑成熟之后,平台也可以尝试推出一些体量更大的游戏众筹。这里再补充一个故事,《黑神话:悟空》的诞生资金,其实源自于冯骥主导的独立游戏手游。区块链最伟大的事物不也诞生于阴暗的角落,独立游戏同样可以很成功。

四、踏平坎坷成大道,斗罢艰险又出发

最后在这里分享一段,《黑神话:悟空》上线两个月前,冯骥的一段感想。

“《黑神话:悟空》的开发过程中,我做过的决策,大多可以简化为三个字—‘试试吧’。

试试别人十年前就做得无懈可击,我们却始终不得要领的特性。

试试与大家聊得昏天黑地激动万分,实机品质却尬出天际的创意。

试试在宣传片里用Demo吹过牛逼,真做起来性能拉垮或者相当无趣的玩法。

试试因为过于自信或者一时兴起,投入大量时间试错却屡撞南墙头破血流的,一切看起来很美的东西。

黑猴可能是太幸运了,从面世起就充满了挑战,自然也不乏力有未逮的遗憾。

当写完第一个宣传片的剧本时,我不知道怎么才能把这个视频做成一个能玩的关卡。

当完成第一个可以内部测试的关卡时,我不知道把整个故事都变成这样的关卡,代价有多大。

哪怕已经有了一个看似完整的故事,我还是不知道要让它变得稳定、流畅、适配不同软硬件平台与十几种语言,再发行实体版与光盘,到底意味着什么。

不知道,才好。

既然选择了在无人区蹦迪,就该坦然拥抱不确定性带来的恐惧与焦虑。因为恐惧与焦虑的背后,还有满足好奇的惊喜,有认清自我的快意。

在这未知的迷雾之中,我们唯一的向导,是多问自己,多问团队的每一个人一我们现在在做的事情,是我们自己做为用户同样理解、认可、喜爱的吗?

我们现在面临的挑战,世界上有其他人做过吗?即便没人做过,我们能不能做?

如果以上回答都是肯定的,那当然就值得试试。

正如游戏科学的第十年,我们决定第一次自己发行,第一次定价,第一次上主机,第一次做实体版,第一次面向全球宣传……也是基于这样的自问自答。

试试嘛,又不会死。”

降息来了 牛市还会远吗?

美联储主席鲍威尔最近表示“调整政策的时候到了”,暗示降息将至。

美联储降息是否一定会推动比特币价格上涨?

加密市场是否一定会因降息受益?

本文将深入探讨这一问题,分析美联储降息是如何影响比特币价格上涨的,以及需要注意的风险。

降息来了 牛市还会远吗?

0降息目的与背景

美联储降息主要目的是降低借贷成本,刺激经济活动。近年来,通胀压力、全球贸易摩擦以及新冠疫情等因素使得美联储在货币政策上更加谨慎,降息通常发生在经济增长放缓或面临衰退风险时。为此,我们需要理解以下两种概念:

  • 经济增长放缓:当经济增长放缓时,企业和消费者的信心下降,投资和消费意愿减弱。美联储通过降息来降低借贷成本,鼓励投资和消费,从而推动经济复苏。

  • 通胀预期:降息可能引发通胀预期的上升。投资者在面对通胀风险时,往往会寻求抗通胀的资产,如比特币等加密货币。

0降息对比特币价格上涨的利好因素

历史数据表明,美联储降息通常有助于推动比特币价格上涨。

原因很简单,降息降低了资金成本,激励投资者将资金投入高风险高收益的资产,如比特币。

降息来了 牛市还会远吗?

因此,降息对比特币的利好因素主要包括:

  • 刺激投资:投资者在低利率环境中,往往会寻求更高的回报,推动比特币价格上涨。

  • 改善市场情绪:降息出于刺激经济增长目的,推动经济复苏,传递了美联储积极政策信号。促使投资者更愿意承担风险,促使更多资金流入比特币。

  • 推高比特币的抗通胀特性:降息可能导致传统避险资产收益率降低,引发的通货膨胀预期升高,使得比特币作为数字黄金的抗通胀特性更加明显。许多投资者可能会将比特币视为对抗通胀的工具,从而推动其需求和价格上涨。

  • 增加市场流动性:降息带来的货币政策宽松增加了市场流动性,投资者更容易进入市场,推动比特币价格上涨。

0美联储影响比特币价格的历史案例

首先,我们先来复盘最近几次降息/加息周期。

降息来了 牛市还会远吗?

2018年12月至2019年7月阶段,BTC价格经历了从3000美元上涨至13000美元的过程。美联储2019年7月开始降息,而市场在2019年4月就开始反应降息预期。

在2019年7月至2020年3月的阶段,尽管美联储开始降息,比特币价格却先跌后涨。降息后,比特币价格从13000美元跌至7000美元,跌幅超过30%。这一阶段的价格波动反映了市场对降息的不同解读,显示出降息并不总是立刻带来积极的市场反应。

在2020年3月,受新冠疫情影响,美联储迅速降息并启动大规模量化宽松,市场稍许滞后,在20年底-21年初迎来主升浪。这一轮周期比特币价格从3000美元上涨至65000美元。

在2022年3月至2023年7月的加息周期中,比特币价格从45000美元最低跌至15000美元,经历了长达9个月的下跌。这一阶段的表现表明,市场对加息的反应较为敏感,降息的预期在价格回升之前并未显现。

因此,根据历史情况,降息后的市场反应可能提前或滞后,大多数情况下是利好比特币上涨。需要注意的是,少数情况下市场可能会面临抛售压力,导致下跌,可能呈现先跌后涨。

0比特币存在抛压的情况

如果降息是因为经济衰退的迹象,市场可能会对未来的经济前景感到悲观。在这种情况下,投资者可能会选择避险资产,而不是比特币。尽管比特币被视为数字黄金,但在经济衰退期间,投资者可能更倾向于选择黄金等传统避险资产,从而导致比特币需求下降。此外,监管政策的不确定性、影响力广的黑天鹅事件也会影响降息效果。这些情况都可能导致市场出现抛压。

0总结

在现货ETF的推出后,美元流动性对加密市场的影响将愈加显现,但美联储的降息对比特币价格的影响是复杂的。

降息的市场反应可能是提前或者滞后的,且受到多种因素的影响。需要注意在某些情况下,如经济衰退的担忧、监管政策的不确定性、市场情绪的逆转等,可能导致比特币存在一定抛压。

更何况,美联储的货币政策是影响比特币价格的重要因素,但并非唯一因素。因此,应该密切关注市场各种因素,才能做出理性的投资决策。

去中心化计算如何打造全新的GameFi体验?

随着区块链技术的不断发展,去中心化计算在各个领域的应用也越来越广泛,比如备受用户喜爱的GameFi领域。

作为区块链技术与游戏产业结合的产物,GameFi正在迅速崛起,去中心化计算在其中所发挥的作用不可忽视。它不仅改变了游戏的开发和运营模式,还为玩家和开发者带来了全新的体验。

去中心化计算在GameFi中的应用 

所有权归玩家所有

在传统游戏中,游戏资产(如虚拟资产、装备、道具等)通常由游戏公司集中管理,玩家对这些资产的所有权和控制权有限。

去中心化计算如何打造全新的GameFi体验?

去中心化计算通过区块链技术实现数据的分布式存储和处理,使得游戏数据更加安全和不可篡改。玩家的游戏资产和交易记录都保存在区块链上,任何人都无法随意修改或删除这些数据。这种高安全性的特性使得GameFi中的游戏资产更加可靠,玩家可以放心地进行交易。

降低延迟

通过将计算任务分布到多个地理位置的节点上,去中心化计算可以显著降低延迟。传统的中心化服务器架构可能会因为地理距离导致较高的网络延迟,而去中心化计算可以将计算资源部署在离玩家更近的地方,从而减少数据传输时间。

去中心化计算如何打造全新的GameFi体验?

优化游戏性能

去中心化计算可以根据需求动态分配计算资源。例如,在玩家高峰期,可以临时增加计算节点以应对高负载,从而保证游戏的流畅运行。这种灵活的资源管理方式有助于优化游戏性能。

游戏的开发和运营流程

去中心化计算还可以应用于游戏的开发和运营中。

在传统游戏开发中,开发者通常需要依赖中心化的服务器和平台,而去中心化计算使得开发者可以通过区块链技术进行分布式开发和运营,降低开发成本的同时还提高了开发效率。

去中心化计算如何打造全新的GameFi体验?

此外,去中心化的开发和运营模式还可以防止游戏服务器的单点故障,保证游戏的稳定性。

面临的挑战 

虽然拥有诸多优势,不过去中心化计算在GameFi中的应用可能也存在着一些挑战。

  • 数据一致性:在去中心化计算环境中,确保所有节点的数据一致性是一个挑战。由于数据分布在多个节点上,如何同步和更新数据以保持一致性需要复杂的算法和协议支持,这可能会影响游戏的响应速度。

  • 网络带宽:去中心化计算需要大量的数据在节点之间传输,这对网络带宽提出了较高的要求。如果网络带宽不足,可能会导致数据传输延迟,影响游戏性能。

  • 计算效率:去中心化计算的效率取决于节点的性能和网络状况。在某些情况下,分布式计算任务的协调和管理可能会增加额外的开销,影响整体计算效率。

总体来说,尽管面临着一些技术挑战,但是去中心化计算在GameFi中确实拥有着巨大的潜力,并且其也将会随着更多创新应用的落地发挥出更大的作用。

Fiber:长期主义 反哺 场景构想

作者:DaPangDun

在上一篇对Fiber技术解析的文章之后,我依然存在着一些疑惑,于是向Jan老师请教了这些问题,遂有此文。

我将这次交流浓缩为【长期主义】【反哺】【场景构想】三个关键词。

长期主义

1. 闪电网络是支付领域长期主义的体现

我们常把闪电网络挂在嘴边,但是真实在Crypto中使用闪电网络的人有多少呢?其实很少!又有多少人尝试过运行闪电节点呢?少之又少!

在当下的Crypto,你有太多支付的途径,各种各样的公链都可以完成这样的任务。我相信90%的人使用波场的次数要高于闪电网络,甚至可以说95%。

是因为闪电不好吗?

是的,当下的闪电虽然支付那一下很爽(立即支付,无延迟,极低资费),但是确实不够好,它有很多的问题,比如“流动性管理问题”“节点维护难问题”“只能支付BTC问题”等等,所以很多人不使用闪电网络是情有可原的。

但是,如果我们从长期看,现在所有公链最终的极限很可能只是接近支付宝的支付水平,而闪电在理论上是远超这个水平的,高出好几个量级。

所以长期主义就是要立足更长的时间线来看待这个问题,5年,10年,15年,甚至更远。我们需要有人不断去研究、开发、优化可能适合更长远未来的技术方案。

2. 坚持P2P是一种长期主义的体现

当前互联网的很多服务都是中心架构的,我们也非常习惯这样的架构方式。在Crypto中,这种现象也大量存在,虽然我们一直在说“去中心化”,但是实际上在很多方面只是说说而已。

比如,我们来思考支付,支付本身是个人与个人之间的“价值交换”,为什么我们要通过一个中介来完成呢?你当然可以找到很多理由:体验好,延时短,成功率高等等,但这并不是完全拒绝P2P模式的合理理由,因为你总会遇到“特定的场景”,如隐私的交易、链下的交易、定制化的交易等,而这些场景就需要用到P2P。

如果我们再畅想一下,随着科技的发展,机器和人工智能的发展将会越来越快,未来充斥在整个世界上的机器会超越人类很多倍,那么未来的支付需求可能不是人与人之间的支付,而是机器与机器之间的支付,这些机器因为具备链下计算的能力,很有可能通过P2P的方式来实现特定的交互需求。

当下也许“复制链是一种主流,P2P势微”,但技术的演进是螺旋的,P2P的演进还没有结束,值得我们探索。

3. Fiber是CKB坚持长期主义的体现

准确来说,Fiber极大部分设计脱胎于BTC的闪电网络,Daric框架引入的存储优化是一个小创新,其不同的技术特性主要来源于CKB网络本身,具体的细节我在上一篇文章中介绍过。这种设计有Jan自己的考量:安全性,成熟度,兼容性等。

我关注的点是:现在有那么多的POW公链,又有谁去尝试构建自己的闪电网络呢?又有哪些在坚持这种P2P的支付模式呢?所以,Fiber是CKB对于长期主义坚持的一次努力尝试。

反哺

1. 技术上的反哺

BTC上已经有了闪电网络,那么在CKB上创建一个闪电网络又有什么意义呢?我相信这是很多人想问的问题,因为Fiber的基础框架跟现在的闪电网络并没有多大不同。

但是CKB网络和BTC网络有不同,比如Eltoo这个方案在BTC的闪电网络目前无法实现的原因是需要比特币升级启用一个新的签名模式SIGHASH_ANYPREVOUT,而在CKB中是可以直接实现的,因为它已经启用。

BTC闪电的能力受限于BTC主网的验证能力,可以先通过Fiber看没有限制会怎么样,然后再回过来反馈给BTC闪电。

所以,从这个角度上来看,Fiber可以扮演一种先行测试闪电网络的角色。

2. 信心上的反哺

我之前有提到过,闪电网络目前处于一种“挫败期”,你可以从当前的节点数、网络BTC存量等方面看到这种现象,似乎闪电网络有种被“慢慢抛弃”的感觉。

Fiber:长期主义 反哺 场景构想

所以,如果CKB可以构建很多的Fiber网络节点,因为Fiber是与BTC闪电网络节点互通的,那么在一定程度上可以对BTC闪电提供信心上的反哺,一起推动支付通道、状态通道的发展。

场景构想

1. 长期和短期构想的头脑风暴

包括我,大部分人其实更关注具体的场景到底是什么,如果没有,那么闪电会成为“极客的玩物”,所以这也是我向Jan请教的重点内容。Jan认为闪电的场景需要大家一起去思考和构建,当然,他也给出了一些短期和长期的场景示例:

对于短期,比如:解决吸血节点的问题,流媒体支付……

关于长期,Jan给出了一个构想:比如未来的每一辆车上都有人工智能且具有线下计算能力,那么在路上时,一辆车可以和另外的车进行交流,并通过P2P支付的形式付费让自己超车……这是一个很有意思的想法,当然它可能并不完美,未来也不一定只能通过闪电网络来解决,但是确实可以给我们一些对于构建闪电网络使用场景的启发。

在我个人看来,闪电网络契合于需要“持续微支付”的场景,具体的示例需要持续的头脑风暴。

2. 一个构想思路

我其实有构想一个思路:Fiber与Depin的结合。

让用户首先成为一个Fiber的闪电节点,再通过一些玩法让用户接受和慢慢习惯使用闪电支付,这种玩法需要配合上特殊的经济模型,甚至粘性设计。

这种方案可以一下子打开节点的想象力,同时因为与BTC闪电互通,任何一个Depin设备都可以给到BTC闪电在节点数上的助力;并且,它有可能将CKB和RGB++生态中的几种资产串联起来从而形成聚力。当然,这只是一个初步的思考,有很多不完善的地方,仅作抛砖引玉用。

总的来说,Fiber在我的认知中只是一个开端,未来还有很多的路程需要走,期望它能走的越来越远。

BTC高开低走,市场静待PCE数据出炉指引

原文作者:BitpushNews

周四,金融市场波动性继续,美国市场开盘后资产价格飙升,但在下午走低,市场观察人士正在等待周五的个人消费支出(PCE)报告,该报告将为美联储降息速度和幅度提供指引。

比推数据显示,比特币隔夜稳定在 59, 000 美元的支撑位附近,多头在早盘开始发力,一度飙升至 61, 000 美元以上,创下 61, 230 美元的日高点,随后回落至 59, 000 支撑位附近。截至发稿时,比特币交易价格为 59, 404.38 美元, 24 小时涨幅 0.36% 。

BTC高开低走,市场静待PCE数据出炉指引

山寨币市场涨跌互现,市值排名前 200 位的山寨币中,LayerZero 涨幅居前,达 10% ;其次是 Flare(FLR) 和 ConstitutionDAO (PEOPLE),涨幅分别为 8.3% 和 8.2% 。Floki (FLOKI) 跌幅最大,下跌 10.1% ;Artificial Super Intelligence (FET) 下跌 9.1% ;io.net (IO) 下跌 8.5% 。

目前加密货币整体市值为 2.08 万亿美元,比特币的市场占有率为 56.2% 。

美股方面,截至收盘时,道指收涨 0.59% ,纳指下跌 0.23% ,标普 500 指数持平。

美元走弱利好市场

下午市场的回调恰逢美元指数的上涨,从早盘前的 100.885 攀升至 101.581 的高点。TradingView 分析师 TradingShot 表示,降息前景预计将导致美元指数下跌,有利于资产价格。

下图是自 2008 年房地产危机以来标准普尔 500 指数 (SPX) 和美元指数 (DXY) 之间的交叉图表分析,TradingShot 表示,在人们普遍预期美联储下个月降息之前,从多年的角度来看美元对股市的影响是有益的。

BTC高开低走,市场静待PCE数据出炉指引

分析师解释称:「自 2009 年房地产危机触底以来,美元指数一直在上升通道内交易。目前,它处于低点阻力趋势线(虚线)之下,降息应该会施加更大的抛售压力并使其保持在该水平。距离再次触及上升通道底部还有一段路要走。」

他相信股市正处于复苏阶段(蓝色弧线)的结束阶段,并将在明年年初进入扩张阶段(绿色上升通道)。因此,美联储的一次或多次降息将对标准普尔 500 指数产生巨大影响,为投资者提供在狭窄通道内低买高卖的长期稳定机会,预计比特币也将受益于美元指数因降息而出现的回调。

分析师:本轮牛市的高峰应该出现在 2025 年 9 月左右

据市场分析师 Rekt Capital 称,比特币目前正处于重新积累阶段,并且「非常接近进入周期的抛物线阶段」。

他在周三的视频更新中表示:「减半后 214 天通常是我们突破进入新微上升趋势的时候。 从技术上讲,我们距离突破历史新高并真正享受价格发现还有两个多月的时间。」

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根据过去的牛市周期,Rekt Capital 表示本轮牛市的高峰应该出现在 2025 年 9 月左右。

他说:「如果你想想比特币在减半后上涨至历史新高并达到最终牛市高峰需要多长时间,那么需要 546 天或 518 天……例如,在 2020 年和 2021 年,减半后需要 546 天才能达到牛市高峰,而在 2016-2017 年的这个周期中,减半后需要 518 天。所以这向我们展示了减半后需要 518-546 天才能达到牛市高峰。」

Rekt Capital 在周四的后续文章中指出,尽管过去一周出现波动和回调,但从更高水平的时间范围来看,BTC 仍有望在不久的将来实现突破。

BTC高开低走,市场静待PCE数据出炉指引

他说:「比特币确实已经形成了一个更高的低点(浅蓝色),并维持在周线水平(黑色;55, 737 美元)之上。此外,比特币此后在更高的周线水平(约 58, 000 美元)上形成了一个基础,这在本周起到了汇合支撑的作用。在比特币反弹至 60, 000 美元以上后,重新测试将继续取得成功。自 7 月初以来,比特币一直在形成更高的低点。」

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协处理器历史背景

在传统的计算机领域,协处理器是负责为 CPU 大脑处理其它繁杂的事情的处理单元。协处理在计算机领域非常常见,如苹果在 2013 年推出 M 7 运动协处理器,大幅度提升了智能设备的运动方面灵敏度。广为人知的 GPU 便是 Nvidia 在 2007 年提出的协处理器,其负责为 CPU 处理图形渲染等任务。GPU 通过卸载一些计算密集且耗时的代码部分来加速 CPU 上运行的应用程序,这种架构被称为“异构” / “混合”计算。

协处理器能够卸载一些复杂且单一性能要求或者性能要求极高的代码,让 CPU 去处理更加灵活多变的部分。

在以太坊链上,有两个严重阻碍应用发展的问题:

  1. 由于操作需要高昂的 Gas Fee,一笔普通的转账硬编码为 21000 Gas Limit,这个就展现以太坊网络的 Gas Fee 底线,其它操作包括存储就会花费更多的 Gas,进而就会限制链上应用的开发范围,大多数的合约代码仅仅是围绕资产操作而编写,一旦涉及到复杂的操作就会需要大量 Gas,这对于应用和用户的“Mass Adoption”是严重阻碍。

  2. 由于智能合约存在于虚拟机中,智能合约实际上只能访问近期的 256 个区块的数据,特别是在明年的 Pectra 升级,引入的 EIP-4444 提案,全节点将不会再存储过去的区块数据,那么数据的缺失,导致了基于数据的创新应用迟迟无法出现,毕竟类似于 Tiktok、Instagram、多数据的 Defi 应用、LLM 等都是基于数据来进行构建,这也是为什么 Lens 这种基于数据的社交协议要推出 Layer 3 Momoka 的原因,因为我们认为的区块链是数据流向非常顺畅的毕竟链上都是公开透明的,但是实际不然,仅仅是代币资产数据流通顺畅,但是数据资产由于底层设施的不完善仍然阻碍很大,这也会严重限制“Mass Adoption”产品的出现。

我们通过这一事实,发现其计算和数据都是限制新的计算范式“Mass Adoption”出现的原因。然而这个是以太坊区块链本身的弊病,并且其在设计时本就不是为了处理大量计算以及数据密集型任务而设计的。但是想要兼容这些计算与数据密集型的应用该如何实现?这里就需要引出协处理器,以太坊链本身作为 CPU,协处理器就类似于 GPU,链本身能处理一些非计算、数据密集型的资产数据和简单操作,而应用想要灵活使用数据或者计算资源可以使用协处理器。伴随着 ZK 技术的探索,为了保证协处理器在链下进行计算和数据使用的无需信任,因此自然而然,协处理器大多都在以 ZK 为底层进行研发。

对于 ZK Coporcessor,其应用边界之广,任何真实的 dapp 应用场景均能覆盖,如社交、游戏、Defi 积木、基于链上数据的风控系统、Oracle、数据存储、大模型语言训练推理等等,从理论上来说,任何Web2的应用能做到的事情,有了 ZK 协处理器就都能实现,并且还有以太坊来作为最终结算层保护应用安全性。

在传统的世界中,协处理器也没有一个明确的定义,只要能作为辅助协助完成任务的单独芯片都叫协处理器。当前业内对 ZK 协处理器的定义并不完全相同,如 ZK-Query、ZK-Oracle、ZKM 等都是协处理器,能够协助查询链上完整数据、链下的可信数据以及链下计算结果,从这个定义来看,实际上 layer 2 也算是以太坊的协处理器,我们也会在下文中对比 Layer 2 与通用 ZK 协处理器的异同。

协处理器项目一览

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ZK 协处理器部分项目,图源:Gate Ventures

目前业内比较知名的协处理分成三大部分,分别是链上数据索引、预言机、ZKML 这三大应用场景,而三种场景都包含的项目为 General-ZKM,在链下运行的虚拟机又各有不同,如 Delphinus 专注于 zkWASM,而 Risc Zero 专注于 Risc-V 架构。

协处理器技术架构

我们以 General ZK 协处理器为例,进行其架构的分析,来让读者明白,该通用型的虚拟机在技术以及机制设计上的异同,来判断未来协处理器的发展趋势,其中主要围绕 Risc Zero、Lagrange、Succinct 三个项目进行分析。

Risc Zero

在 Risc Zero 中,其 ZK 协处理器名为 Bonsai。

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Bonsai 架构,图源:

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Bonsai 组件,图源:

在 Bonsai 中,构建了一整套的与链无关的零知识证明的组件,其目标是成为一个与链无关的协处理器,基于 Risc-V 指令集架构,具备极大的通用性,支持的语言包括 Rust、C++、Solidity、Go 等。其主要的功能包括:

  • 通用 zkVM,能够在零知识/可验证环境中运行任何虚拟机。

  • 可直接集成到任何智能合约或链中的 ZK 证明生成系统

  • 一个通用的 rollup,将 Bonsai 上证明的任何计算分发到链上,让网络矿工进行证明生成。

其组件包括:

  • 证明者网络:通过 Bonsai API,证明者在网络中接受到需要验证的 ZK 代码,然后运行证明算法,生成 ZK 证明,这个网络未来会开放给所有人。

  • Request Pool:这个池是存储用户发起的证明请求的(类似于以太坊的 mempool,用于暂存交易),然后这个 Request Pool 会经过 Sequencer 的排序,生成区块,其中的许多证明请求会被拆分以提高证明效率。

  • Rollup 引擎:这个引擎会收集证明者网络里收集到的证明结果,然后打包成 Root Proof,上传到以太坊主网,以让链上的验证者随时验证。

  • Image Hub:这个是一个可视化的开发者平台,在这个平台中可以存储函数以及完整的应用程序,因此开发者可以通过智能合约调用对应的 API,因此链上智能合约就具备了调用链下程序的能力。

  • State Store:Bonsai 还引入了链下的状态存储,在数据库中以键值对的形式存储,这样就能够减少链上的存储费用,并且与 ImageHub 平台配合,能减少智能合约的复杂性。

  • Proving Marketplace: ZK 证明产业链的中上游,算力市场用于匹配算力的供需双方。

Lagrange

Lagrange 的目标是构建一个协处理器和可验证的数据库,其中包括了区块链上的历史数据,可以顺畅的使用这些数据来进行无需信任的应用搭建。这就能满足计算和数据密集型应用的开发。

这涉及到两个功能:

  • 可验证数据库:通过索引链上智能合约的 Storage,将智能合约产生链上状态放入数据库中。本质上就是重新构建区块链的存储、状态和区块,然后以一种更新的方式存储在便于检索的链下数据库中。

  • MapReduce 原则的计算:MapReduce 原则就是在大型数据库上,采用数据分离多实例并行计算,最后将结果整合在一起。而这种支持并行执行的架构被 Lagrange 称为 zkMR。

在数据库的设计中,其一共涉及到链上数据的三部分,分别为合约存储的数据、EOA 状态数据以及区块数据。

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Lagrange 数据库结构,图源:

以上是其合约存储的数据的映射结构,在这里存储了合约的状态变量,并且每个合约都有一个独立的 Storage Trie,这个 Trie 在以太坊内是以 MPT 树的形式存储。MPT 树虽然简单,但是其效率很低,这也是为什么以太坊核心开发者推动 Verkel 树开发的原因。在 Lagrange 内,每个节点都能使用 SNARK/STARK 进行“证明”,而父节点又包含了子节点的证明,这其中需要使用递归证明的技术。

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账户状态,图源:

账户分别为 EOA 和合约账户,都可以以账户 / Storage Root(合约变量的存储空间)的形式存储来代表账户状态,但是似乎 Lagrange 并没有完全设计好这一部分,实际上还需要加上 State Trie(外部账户的状态存储空间)的根。

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区块数据结构,图源:

Lagrange 在新的数据结构中,创建了对于 SNARKs 证明友好的区块数据结构,这颗树的每个叶子都是一个区块头,这个数的大小是固定的,如果以太坊 12 秒出块一次,那么这个数据库大约可以使用 25 年。

在 Lagrange 的 ZKMR 虚拟机中,其计算有两个步骤:

  • Map:分布式的机器对一整个数据进行映射,生成键值对。

  • Reduce:分布式计算机分别计算证明,之后将证明全部合并。

简而言之,ZKMR 可以将较小计算的证明组合起来以创建整个计算的证明。这使得 ZKMR 能够有效地扩展,以在需要多个步骤或多层计算的大型数据集上进行复杂的计算证明。比如,如果 Uniswap 在 100 条链上部署,那么如果想要计算 100 条链上的某个代币的 TWAP 价格,就需要大量的计算以及整合,这个时候 ZKMR 就能够分别计算每条链,然后组合起来一个完整计算证明。

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Lagrange 协处理器运行流程,图源:

以上是其执行流程:

  • 开发者的智能合约,首先在 Lagrange 上注册,然后向 Lagrange 的链上智能合约提交一个证明请求,这时,代理合约负责与开发者合约交互。

  • 链下的 Lagrange 通过将请求分解为可并行的小任务并分发给不同的证明器来共同验证。

  • 该证明器实际上也是一个网络,其网络的安全性由 EigenLayer 的 Restaking 技术保障。

Succinct

Succinct Network 的目标是将可编程事实集成到区块链开发 Stack 的每个部分(包括 L2、协处理器、跨链桥等)。

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Succinct 运作流程,图源:

Succinct 可以接受包括 Solidity 和零知识领域的专门语言(DSL)等代码,传入到链下的 Succinct 协处理器,Succinct 完成目标链的数据索引,然后将证明申请发送给证明市场,能够支持 CPU、GPU 以及 ETC 等芯片的矿机在证明网络中提交证明。其特点在于证明市场对于各种证明系统都兼容,因为未来会有很长一段各种证明系统并存的时期。

Succinct 的链下 ZKVM 称为 SP(Succinct Processor),其能够支持 Rust 语言以及其它的 LLVM 语言,其核心特性包括:

  • 递归+验证:基于 STARKs 技术的递归证明技术,能够指数级增强 ZK 压缩效率。

  • 支持 SNARKs 到 STARKs 包装器:能够同时采纳 SNARKs 和 STARKs 优点,解决证明大小和验证时间的权衡问题。

  • 预编译为中心的 zkVM 架构:对于一些常见的算法如 SHA 256、Keccak、ECDSA 等,能够提前编译以减少运行时的证明生成时间和验证时间。

比较

在进行通用 ZK 协处理器的比较时,我们主要以满足 Mass Adoption 第一性原理来进行比较,我们也会阐述为什么很重要:

  • 数据索引/同步问题:只有完整的链上数据以及同步索引功能才能满足基于大数据的应用的要求,否则其应用范围较为单一。

  • 基于技术:SNARKs 与 STARKs 技术有不同的抉择点,在中期内是以 SNARKs 技术为主,在长期以 STARKs 技术为主。

  • 是否支持递归:只有支持递归才能更大程度的压缩数据以及实现计算的并行证明,因此实现完全的递归是项目的技术亮点。

  • 证明系统:证明系统直接影响了证明生成的大小、时间,这个是 ZK 技术中成本最高的地方,目前都是以自建 ZK 云算力市场和证明网络为主。

  • 生态合作:能够通过第三真实需求方来判断其技术方向是否被 B 端用户认可。

  • 支持的 VC 以及融资情况:可能能够表示其后续的资源支持情况。

Gate Ventures研究院:掌握"ZK" ,万事俱备

其实整体的技术路径已经很明晰,因此大多数的技术都趋同,比如都使用 STARKs 到 SNARKs 的包装器,能够同时使用 STARKs 和 SNARKs 的优点,降低证明生成时间和验证时间以及抗量子攻击。由于 ZK 算法的递归性能够很大程度影响 ZK 的性能,目前三个项目都有递归功能。ZK 算法的证明生成是成本和时间耗费最多的地方,因此三个项目的都依赖于本身对 ZK 算力的强需求构建了证明者网络和云算力市场。也鉴于此,目前技术路径非常相似的情况下,可能突围更需要团队以及背后的 VC 对于生态合作资源方面的协助以占据市场份额。

协处理器与 Layer 2 的异同

与 Layer 2 不同的是,协处理器是面向应用的,而 Layer 2 仍然是面向用户的。协处理器能作为一个加速组件或者模块化的组件,构成以下几种应用场景:

  • 作为 ZK Layer 2 的链下虚拟机组件,这些 Layer 2 可以将自己的 VM 换成协处理器。

  • 作为公链上应用卸载算力到链下的协处理器。

  • 作为公链上应用获取其它链可验证数据的预言机。

  • 作为两条链上的跨链桥进行消息的传递。

这些应用场景仅仅是罗列了一部分,对于协处理器,我们需要理解其带来了全链的实时同步数据与高性能低成本可信计算的潜力,能够通过协处理器安全地重构几乎区块链的所有中间件。包括 Chainlink、The Graph 目前也在开发其自己的 ZK 预言机和查询;而主流的跨链桥如 Wormhole、Layerzero 等也在研发基于 ZK 的跨链桥技术;链下的 LLMs(大模型预言)的训练以及可信推理、等等。

协处理器面临的问题

  • 开发者进入有阻力,ZK 技术从理论上可行,但是目前技术难点仍然有很多,外部理解也晦涩难懂,因此当新的开发者进入到生态中时,由于需要掌握特定的语言与开发者工具,可能是一个较大的阻力。

  • 赛道处于极早期,zkVM 性能非常复杂且涉及多个维度(包括硬件、单节点与多节点性能、内存使用、递归成本、哈希函数选择等因素),目前各个纬度都有在构建的项目,赛道处于非常早期,格局还不明朗。

  • 硬件等先决条件仍然未落地,从硬件来看,目前主流的硬件是 ASIC 以及 FPGA 方式构建,厂商包括 Ingonyama、Cysic 等,也仍然处于实验室阶段,仍未商业化落地,我们认为硬件是 ZK 技术大规模落地前提。

  • 技术路径相似,很难有技术上的隔代领先,目前主要比拼背后的 VC 资源以及团队 BD 能力,是否能拿下主流应用和公链的生态位。

总结与展望

ZK 技术具备极大通用性,也帮助以太坊生态从去中心化的价值取向走向了去信任化的价值观。“ Don’t Trust, Verify it“,这句话便是 ZK 技术的最佳实践。ZK 技术能够重构跨链桥、预言机、链上查询、链下计算、虚拟机等等一系列应用场景,而通用型的 ZK Coprocessor 就是实现 ZK 技术落地的工具之一。对于 ZK Coporcessor,其应用边界之广,任何真实的 dapp 应用场景均能覆盖,从理论上来说,任何Web2的应用能做到的事情,有了 ZK 协处理器就都能实现。

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技术普及曲线,图源:

自古以来,技术的发展都落后于人类对美好生活的想象(比如嫦娥奔月到阿波罗踏上月球),如果一个东西确实有创新性和颠覆性以及必要性,那么技术一定会实现,只是时间问题。我们认为通用 ZK 协处理器遵循这一发展趋势。我们对于 ZK 协处理器“Mass Adoption”有两个指标:全链的实时可证明数据库以及低成本链下计算。如果数据量足够并且实时同步加上低成本的链下可验证计算,那么软件的开发范式便能够彻底改变,但是这一目标是缓慢迭代的,因此我们着重去寻找符合这两点趋势或者价值取向的项目,并且 ZK 算力芯片的落地是 ZK 协处理器大规模商业化应用的前提,本轮周期缺乏创新,是真正构建下一代“Mass Adoption”技术和应用的窗口期,我们预计在下一轮周期中,ZK 产业链能够商业化落地,因此现在正是将目光重新放在一些真正能让Web3承载 10 亿人链上交互的技术上面。

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流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

原文作者:Thor Hartvigsen

原文编译:Luffy,Foresight News

几天前,我在推特上发帖称,「我个人链上投资组合的 50% 以上都在 Solana。」这条推文比我最初预期的更具争议性,并引发了一系列有趣的回复,例如「我不怕上帝,我就怕这个」。

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

我不是链上 / 生态系统最大主义,我关注的是收益。而现在,Solana 生态就是一个绝佳的收益来源。有不少人问过我:Solana 有什么值得关注的收益机会?今天,我想在这篇文章中详细分析一下。

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

今年以来,Solana 稳定币总供应量呈稳步上升趋势

稳定币

Kamino

Kamino 是 Solana 上的首选货币市场,也是仅次于 Jito 的第二大 TVL 应用。Kamino 的 TVL 超过 15 亿美元,占 Solana 所有流动性的近 30% 。

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

PayPal 的 PYUSD

今年,PayPal 在加密货币领域取得了长足进展,其原生稳定币 PYUSD(PayPal USD)的供应量已超过 10 亿美元,在 Solana 和以太坊主网上的份额为 65/35 。在 Solana 上推出激励计划以来,PayPal 过去两个月飞速增长。这些激励措施的最大受益者之一是 Kamino。自 6 月以来,Kamino 上的 PYUSD 贷方每年可获得 10-20% 的收益,以 PYUSD 形式支付。Kamino 上有两个市场获得资助,即 PYUSD Ethena 市场(10.85% APY)和 PYUSD 主市场(13.01% APY)。

还有一些其他应用也获得了 PYUSD 奖励,包括 Drift 和 Save(原名 Solend)。

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

Solana 上应用程序的 PYUSD 奖励

SOL

今年以来,持有现货 SOL 一直是一个很好的策略,其表现优于 BTC 和 ETH。对于 SOL 持有者来说,有几种方法可以在保持现货资产敞口的同时获得额外的收益。风险最低的策略是简单地使用生态系统中的一种流动性质押解决方案来质押 SOL。这些流动性质押代币 (LST) 按 TVL 顺序排列,分别是 jitoSOL (Jito)、mSOL (Marinade)、INF (Sanctum)、JupSOL (Jupiter) bSOL (Blaze Stake)、LST (MarginFi) 等。值得注意的是,大约 7-8% 的 APY 来自 SOL 通胀,这意味着实际收益率接近每年 1-2% 。

然而,SOL 质押策略可以更进一步,因为大多数 LST 都被各种 Solana 货币市场集成,可以用作抵押品。在 Kamino 上,用户可以通过以下方式循环操作,提升质押收益:

  • 存入 SOL LST 作为抵押品

  • 以此为抵押借出 SOL

  • 将 SOL 转换为更多 SOL LST

  • 重复以上操作

目前,使用 JupSOL LST 可以获得最高收益,其 APY 为 8.3% ,循环 5 次上述操作可获得高达 16.4% 的 APY。这种策略可以使用 Kamino Multiply 自动完成,用户只需存入 SOL 或 JupSOL 即可。

请记住,循环质押会使用户面临更大的清算风险。当 JupSOL 大幅贬值时,头寸可能会被清算,而且杠杆倍数越高,风险越大。

  • 在 5 倍杠杆下,如果 JupSOL 的脱钩率超过 11% ,该头寸将被清算

  • 在 4 倍杠杆下,如果 JupSOL 的脱钩率超过 16% ,该头寸将被清算

  • 在 3 倍杠杆下,如果 JupSOL 的脱钩率超过 25% ,该头寸将被清算

  • 在 2 倍杠杆下,如果 JupSOL 的脱钩率超过 44% ,该头寸将被清算

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

JLP

我们最近对 Jupiter 的 JLP 进行了全面分析,涵盖了底层设计、收益来源和需要考虑的风险。你可以在找到报告。

简而言之,JLP 是 Jupiter 上的流动性解决方案,是一个由 SOL、ETH、BTC、USDC 和 USDT 组成的代币篮子。JLP 的表现取决于其基础资产的价格、交易者的盈亏以及 Jupiter 永续交易者产生的费用。如下图所示,过去两周交易量有所下降,再加上流入 JLP 池的存款增加,导致 JLP 的 APY 下降至约 22% 。

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

尽管最近流向 JLP 的费用有所下降,但它相对于 BTC、ETH 和 SOL 仍可能表现更好。如果市场升温,Jupiter 的交易量也可能会上升,这将使 JLP 持有者获得更高的收益。注意:JLP 持有者的收益是通过 JLP 价格升值获得的。

流动性涌入,一览Solana上值得关注的收益机会

与 SOL LST 一样,JLP 也可以在 Kamino 上循环操作。由于这种循环策略的借款利率约为 20% ,因此这并不是一种非常有利可图的策略。

结论

Solana 的各方面正在稳步发展。随着更多应用程序的推出和流动性的加入,新的和令人兴奋的机会会不断出现。

Vitalik谈「空投」:令人着迷的身份认证范例

原文标题:《V 神赞空投革命:验证区块链身份的迷人应用、Worldcoin 还有四大挑战》

原文作者:Zhang joy,动区动趋 BlockTempo

以太坊创办人 Vitalik Buterin 近期在社交平台 X 上与网友互动的频率特别高,尤其是针对 DeFi 赛道发表自己的观点。而在昨(29)日,Vitalik 再度以币圈人熟知的「空投」为话题,讨论了 Airdrop 与区块链身份证明的关系,并大赞「空投是令人着迷的身份认证范例」。

空投是令人着迷的身份认证范例

Vitalik 在推文中首先表示,空投对于零知识证明(ZK)、区块链身份证明而言,是一个令人着迷的范例:

「空投是零知识证明、基于区块链的身份证明、凭证以及证明框架的一个迷人范例,空投的目标是:

  • 分发给社群成员,而非立即出售的纸手 (钻石手反义);

  • 奖励对于专案的贡献;

  • 追求平等(但接受部分差异);

  • 对抗无意义的奖励任务。

这些也恰好是理想的身份证明所要实现的目标。因此,对于建立身份证明或凭证框架的任何人来说,通过代币派发作为初始用例,以在恶性环境中进行 Beta 测试和改进专案是有意义的。」

打折出售也可被视为代币派发的一种方式

另外,Vitalik 还补充表示,空投也并不是唯一一种有意义的代币派发形式,对于项目方而言,他们也可以折扣出售代币:

「一个关键的一点是,免费赠送代币并不是唯一有意义的方式,您还可以进行折扣销售。

根据您所掌握到的贡献程度,您可以以折扣价购买相应数量的大笔,这有助于让代币的供应更加分散,并奖励那些贡献者,同时还能确保有真正的买家参与其中。」

Vitalik谈「空投」:令人着迷的身份认证范例

Worldcoin 还需要改进

针对 Vitalik 提到的空投与身份证明,有社群成员立马想到了由 OpenAI 执行长 Sam Altman 支持的加密货币项目世界币(Worldcoin),对此 V 神也积极回应称:

「Worldcoin 能够处理身份证明的部分,这很好,但我认为它还需要增加对于社群成员的认证。毕竟实际上没有人愿意将代币分发给其他人,人们希望的是,社群意见一致的人持有这些代币。」

去年在世界币的实际运作上,Vitalik 去年也曾发表疑虑,认为现有解决方案依旧不能防范 Orb 硬体设备可能造成的隐私泄露:

「围绕生物识别技术和人格证明协议进行更广泛的思考是一个好方向,但风险包括不可避免的隐私泄露、匿名浏览网路的权利进一步收缩、政府可能进行的胁迫、以及在保持去中心化的同时保证安全的实操性。」

总的来说,他列出了四个主要风险:

  • 隐私。虹膜扫描的註册可能会泄露信息。

  • 扩展障碍。除非有足够多的设备,让世界上任何人都可以轻松获得,否则世界 ID 将无法可靠地访问。

  • 集中化。Orb 是一个硬体设备,我们无法验证它的构造是否正确且没有后门。世界币基金会的中心化也有风险。

  • 安全。用户的手机可能会被骇客入侵,用户可能会被迫扫描自己的虹膜,同时出示属于其他人的公钥。

什么是 V 神认为的好的身份认证方式?

上周,V 神就在一篇题为《多元宇宙哲学概述(Plurality philosophy in an incredibly oversized nutshell)》的万字长文中,提到了一种身份认证方法,即交叉社会身份。

书中写道:

「许多最简单的建立身份的方法同时也破坏了身份,尤其是在网路上。密码通常用于建立身份,但除非小心地进行身份验证,否则它可能会更广泛地遭到泄露。

使用一个人的整套行为和互动来确认身份,例如确定社群的成员资格和一个人的可信度,这套方法是全面性的丶可回复性的丶同时兼顾隐私与安全性。」

对此,V 神也表示十分认同,他认为核心问题是任何单因素的识别技术都太脆弱,因此我们应该使用多因素技术:

「以太坊生态系统中正进行的许多空投尝试,就使用多因素的组合来确定帐户的可信度和成员身份,并为其赋予与该分数成正比的全民基本收入(UBI)或投票权。」

3EX CryptoGPT助力交易者抢占先机

在瞬息万变的加密货币市场中,准确判断未来市场走向是每一位交易者都渴望掌握的“终极武器”。然而,由于加密市场的复杂性和波动性,准确预测市场走势对大多数交易者来说几乎不可能。而3EX CryptoGPT基于强大的AI技术和深度学习算法,为用户提供前瞻性的市场趋势分析,帮助他们提前布局交易,抢占先机,从而最大化市场中的盈利机会。 

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3EX CryptoGPT不仅能够提供单一交易策略制定,还支持多策略的组合使用。例如,交易者可以选择基于不同时间框架(如短期、中期、长期)的策略,或是结合技术指标(如RSI、MACD等),形成多维度的交易布局。 这种多策略结合的方式,不仅能够提高预测的准确性,还可以有效分散风险。通过这样的组合策略,用户可以在波动中稳住阵脚,同时保持较高的盈利潜力。 

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市场总是在变化,而AI预测模型也不会停滞不前。3EX CryptoGPT的AI系统通过持续学习和更新,不断优化其交易策略。每次新的市场数据被输入系统,AI都会重新训练自己的算法,汲取新的市场信息,进行重新评估市场趋势。 这种持续进化的能力,确保了3EX CryptoGPT的AI能够与时俱进,始终保持对市场的敏锐感知和快速反应。交易者可以依赖AI的持续优化,随时调整自己的交易策略,以应对市场的变化,始终站在市场的前沿。 

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