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来源：元宇宙之心

据华盛顿邮报消息，由华人创业者郭文景（Demi Guo）创立的AI视频生成创企Pika Labs完成了一轮约8000万美金的融资，融资后估值达到约5亿美金，融资名单也几乎集齐了硅谷的半壁江山。

对比之前获得融资的AI视频产品，Pika获得的融资额无疑位居榜首。这个仅成立一年多的创企，背后究竟有什么魅力？

01.1分钟项目速览

1.项目名称：Pika Labs

2.成立时间：2023年4月

3.产品简介：

Pika Labs的主要产品是Pika 1.0，能够根据用户的文字或图像输入快速生成各种风格的3D动画、动漫、卡通和电影。4.创始人团队：

Demi Guo、Chenlin Meng：斯坦福大学AI Lab博士

Karli Chen：CMU ML&CV硕士，曾任商汤工程师

Matan Cohen Grumi：创意总监，电视广告导演

5.融资情况：

2023年12月，Pika Labs获得5500万美元的融资，包括前种子轮和种子轮融资，以及由Lightspeed Venture Partners领投的A轮融资；

2024年6月5日，Pika Labs再次筹集8000万美元的融资，估值达4.7亿美元。

02.赋能创意，简化创作

时代的数字化已然无可避免，内容创造与消费也成为了我们日常生活中极其重要的一个部分。其中，视频作为最直观、最生动的媒介形式，其制作与分享的需求正以前所未有的速度增长。

需求创造应用。正是在这样的背景下，Pika Labs诞生了，彻彻底底地为传统视频制作流程带来了一次颠覆性革新。

最新消息显示，Pika Labs已成功获得8000万美元的融资，这一数字除了代表投资者对其技术实力和市场前景的高度认可，更是对Pika Labs未来发展的坚定信心。

Pika Labs的创始团队很简单，只有四位年轻人。

核心成员是斯坦福大学AI Lab的博士生Demi Guo与Chenlin Meng，以及其他两位创意技术成员。秉持着“赋能创意，简化创作”的初心，这个“小而美”的创企开始进行Pika的研发。

Pika Labs在官方的介绍中写道：“通过提供易于使用、功能强大的工具，激发更多人的创意潜能，帮助他们将想法转化为视觉作品。”

基于以上，成立仅一年多的Pika Labs不仅吸引了众多用户的关注，也赢得了资本市场的青睐。投资者们纷纷伸出了橄榄枝，为公司的持续创新和快速成长提供了强大的资金支持。

03.视频行业的“ChatGPT”

Pika Labs拥有一个顶尖的文本转视频平台，能够将创意概念直接转化为视觉上引人入胜的视频。该平台提供Img2Vid和Text 2 Video等创新功能，这些功能简化了用户的视频创建过程，提高了视频生成的质量和效率，从而让Pika labs在图文生视频领域拥有着强大的竞争力。

核心产品：Pika1.0模型

Pika的核心产品是Pika1.0模型，它是一款先进的AI视频生成器。

早前，Pika Labs曾发布过Pika测试版模型，原先的模型只能生成普通的2D动画。而Pika Labs在短时间内，仅通过一次迭代就发布的Pika1.0模型，实现了视频效果的巨大升级。

Pika1.0能够生成各种风格和类型的视频，例如3D动画、真人剪辑、动漫或电影。这些仅靠模型生成、极具实拍感的电影级场景能够呈现出精致的细节、完美的光效以及多样化的镜头切换。

不过，Pika1.0的魅力并不局限于此。

它最大的突破点是支持用户实时进行视频的编辑和修改。具体来讲，用户在生成一个原创视频后，如果还想要修改视频的局部，可以再次输入简短的指令，即可修改固定或移动的物体。

除此之外，Pika1.0现在可供所有人免费使用。

简洁高效的使用流程

除Pika1.0支持桌面与移动双端的网页在线生成AI视频，网页界面配有一个易于使用的对话界面（类似于ChatGPT）。

用户访问Pika Labs的官方网站，点击右上角的“Try Pika”跳转到Pika1.0网页界面。再通过谷歌或Discord账号进行注册，就可以直接使用所有功能。目前支持两种方式：

1.直接生成视频：输入/create ，然后输入prompt，得到视频。

2.图片生成视频：使用MJ/SD生成图像（可选）+在Pika平台添加prompt=得到视频。

Pika1.0模型目前能够达到专业视频创作才能达到的质量和精度水平。除了文生/图生视频，Pika还支持以下的高阶功能：

将视频延长至任意长度/修改内容：每次增加4秒，无限延长至任意片段。通过内画即时修改任何视频的各个方面，例如添加另一个角色或更换某人的衣服。

风格转换：将已有视频转换为其他风格，包括差异化的角色及对象，同时还能够保持视频内对象的结构。

扩展视频画布：通过外绘扩展画布或宽高比。将视频从现有视频平台的9:16竖屏尺寸更改为宽屏的16:9格式，AI模型将预测超出原始视频边界的内容。

调整摄像机的移动：实时调整运动元素，包括相机的平移、倾斜、变焦及运动强度。

04.视频创作的未来

Pika在PixVerse、Runway、Genmo、Haiper等对手的包围中还能占据一席之地实属不易。作为一家初创公司，在短短的时间内取得了令人瞩目的成绩的确值得骄傲，但这家年轻的科技公司并未止步于此。相反，他们正在积极规划下一步的发展蓝图。该公司创始人表示，将继续深耕视频生成领域，希望Pika可以将任何人的愿景变为现实。

拓展技术的深度与广度

Pika公司将进一步优化其人工智能算法，以提高视频生成的精确度和智能化水平。通过深度学习和自然语言处理技术，Pika的工具将能够更好地理解用户需求，生成更加贴合主题的视频内容。

模型的进阶：Pika公司将继续优化和升级其AI视频生成模型，利用更先进的算法和更大的数据集进行训练，以提升模型的生成能力、稳定性和效率。例如，参考OpenAI的Sora模型，Pika可以探索生成更长、更高质量视频的可能性。

功能独特性：除了现有的视频风格生成和编辑功能外，Pika还将探索更多创新功能，如更精细的视频编辑、动态场景生成、情感表达等，以满足用户对于视频创作的多元需求。Pika 具有配音效和对嘴型功能、Runway具有控制笔刷功能，Dreamina具有很好的动态效果，Domo的转绘效果更好等等，独特功能才是Pika在众多视频生成工具中脱颖而出的关键。

人机协同的创作模式

在AI创生时代，视频生成领域将迎来一次深刻的变革，这场变革将不仅局限于技术层面，更是对内容创作、传播方式乃至整个社会文化的一种颠覆性重塑。

虽然AI算法可以自动化地生成视频内容，但人类的创造力和想象力是AI无法替代的。因此，未来的视频创作很大可能将采用人机协同的模式，人类创作者和AI算法将共同参与到视频创作的各个环节中。

人类创作者可以发挥自己的创造力和想象力，为AI算法提供创意和灵感；而AI算法则可以根据人类创作者的指导和要求，快速生成高质量的视频内容。这种人机协同的创作模式将使得视频内容更加丰富、多样和具有创新性。

随着AI创生时代的到来，视频内容的多样性和个性化将得到进一步提升，这将有助于更好地表达和传播社会文化、价值观念等。同时，AI算法还可以根据用户的反馈和喜好进行实时调整和优化，使得视频内容更加符合用户的期望和需求，从而推动社会文化的发展。

当然，AI视频生成在发展过程中也面临着一些挑战。如何保证视频的质量和原创性、如何平衡技术发展和隐私保护等问题还需要行业内各方共同努力解决。

参考链接：

1.https://pika.art/home

2.https://venturebeat.com/ai/pika-labs-text-to-video-ai-platform-opens-to-all-heres-how-to-use-it/

3.https://lsvp.com/stories/pikas-imagination-engine/

AI融资潮席卷全球。

近日，据路透社披露，明星人工智能独角兽Cohere刚从英伟达、Salesforce Ventures、思科等投资方筹集到4.5亿美元资金，估值达到50亿美元（360亿人民币），令人惊叹。

你可能不相信，核心创始人又是一位95后——Aidan Gomez，他还是大名鼎鼎的AI标杆性论文《Attention is All You Need》作者之一。今年英伟达GTC 大会上，他被黄仁勋邀请作为嘉宾参与圆桌对话。

从左到右：Ivan Zhang、Aidan Gomez、Nick Frosst

自2019年起，Aidan Gomez与两位90后校友Ivan Zhang、Nick Frosst创办Cohere，一路开挂，投身到AI创业浪潮。初生牛犊不怕虎，这无疑是AI造富最生动的写照，由此我们看到一群90后正在主导史上最大AI创业潮。

黄仁勋的座上宾

三位90后，缔造超级独角兽

Cohere的故事始于三位年轻人。

1995年，Aidan Gomez出生在加拿大安大略省的一个森林乡村。在他的回忆中，家乡绿树环绕，山清水秀，唯独就是网速不好，互联网世界似乎遥不可及，由此驱使他去了解计算机，爱上了编程。

2013年，Aidan 进入多伦多大学攻读计算机专业，随后又到牛津大学读博。期间，他广泛研读AI领域泰斗、图灵奖获得者Geoffrey Hinton的学术论文，甚至还会对论文“评头论足”，初生牛犊不怕虎。

人生的一个转折点是2017年，20岁出头的Aidan 在谷歌大脑实习期间，与其他七位研究人员撰写发表了著名论文《Attention is All You Need》，该论文首次提出了 Transformer 架构，也就是后来ChatGBT大模型的底层架构。

然而，Transformer的诞生当时并没有激起太多的浪花。Aidan看着Transformer 架构在谷歌内部广泛应用，推动了难以置信的变化。但在谷歌之外，却很少有人用Transformer打造应用。于是，他萌发了创业的念头。

恰巧当时，Aidan 认识了从多伦多大学辍学创业的华人Ivan Zhang。Ivan是不折不扣的技术实践派，两人一拍即合——2019年，专注于AI大模型应用的Cohere应运而生。

2020年，另一位联合创始人兼首席科学家Nick Frosst加入。Nick同样毕业于多伦多大学计算机科学系，也曾是谷歌大脑Hinton团队成员。至此，三位90后创始人集结完毕。

凭借着对大模型底层技术的理解，Aidan在创业中采用差异化竞争策略，不走内卷的“类ChatGPT”路线，而专注利用大模型的能力服务企业客户，并且设计针对性的付费模式。

正是由于这一差异化战略，让Cohere在激烈AI竞争中获得一席之地。据外媒报道，目前Cohere已与Jasper 、HyperWrite、Salesforce 等公司合作，截至今年3月底，公司收入达到3500万美元，涨势喜人。

今年在英伟达GTC大会上，早年论文的8位作者重聚一堂，Aidan Gomez也应邀在列成为黄仁勋的座上宾。《时代》周刊发布首届全球百大AI人物，Aidan Gomez也名列其中。

一年融一轮，估值360亿

Cohere的融资历程留给了创投圈深刻印象。

得益于Aidan的学术背景，公司早期获得了大佬们的支持——包括图灵奖得主 Geoffrey Hinton、GAN 之父 Ian Goodfellow、Uber 首席科学家 Raquel Urtasun、英伟达多伦多研究实验室主任 Sanja Fidler 及斯坦福教授李飞飞等都纷纷出手。要知道，这几位在当今AI江湖都是执牛耳的人物。

在行业大牛的背书下，Cohere的融资节奏相当丝滑，保持着一年一轮的节奏。2021年9月，Cohere完成由Index Ventures、Section 32、Radical Ventures以及多名个人投资者的4000万美元A轮融资。

半年后的2022年2月，Cohere又获得1.25亿美元的B轮融资，由Tiger Global领投，Radical Ventures、Index Ventures和Section 32跟投。

直到2023年5月，Cohere 宣布完成 2.7 亿美元的 C 轮融资，阵容更加豪华——由Inovia Capital领投，英伟达、甲骨文、全球SaaS鼻祖Salesforce、Index Ventures、DTCP、Mirae Asset、Schroders Capital、SentinelOne、Thomvest Ventures和韩国未来资产集团等资本纷纷参投。此番使公司融资总额达到约 4.45 亿美元，仅次于OpenAI 和 Anthropic。

自此，Cohere 估值也突破了20亿美元。

最新一幕，则是Cohere又从英伟达、Salesforce、思科等投资方融到了4.5亿美元资金，估值飙升到了50亿美元，规模之大令人咂舌。

今年火爆一幕：90后撑起AI创业潮

这样一幕并不陌生。放眼望去，90后正掀起一场史无前例的AI创业潮。

翻开今年AI每一笔大额融资的背后，几乎都能看到一群90后学霸式创始人。犹记得上个月，Scale AI宣布获得10亿美元融资，估值达到138亿美元（约为人民币1000亿元），而站在身后的正是95后Alexandr Wang和Lucy Guo。详见硅兔之前文章：97年的麻省理工辍学青年，五年成就73亿美元独角兽

无独有偶，本周AI自动生成视频软件Pika完成总额8000万美元的B轮融资，由Spark Capital领投，Greycroft、Lightspeed Venture Partners以及Jared Leto参投，公司估值超过4.7亿美元（人民币34.06亿元），身后同样是一位95后——郭文景。

郭文景曾是浙江第一位被哈佛本科提前录取的女生，在哈佛拿到计算机硕士和数学本科学位后来又到斯坦福大学读博。去年4月，郭文景和几位同学一起从斯坦福退学，共同开发了Pika，全球爆红。

纵观国内AI创业潮，年轻一代同样来势汹汹。

不久前，国内AI大模型明星公司月之暗面最新一轮融资流出，估值报价已达30亿美元，公司带头人则是清华90后学霸杨植麟。成长于广东汕头，杨植麟高中毕业被保送至清华大学，后来在卡内基梅隆大学读博。过去一年，月之暗面成为了大模型赛道被VC争抢激烈的项目。

印象深刻的还有前华为“天才少年”稚晖君彭志辉。本硕毕业于电子科技大学，他也是坐拥250万粉丝的B站up主，所创立的智元机器人，瞄准具身智能领域。自2023年2月成立以来，智元机器人已马不停蹄拿下多轮融资，所向披靡。

还有更多90后AI创始人涌现——前爆款AI产品“妙鸭”产品负责人张月光创办的沐言智语成立半年已完成多轮融资，这位90后本科毕业于清华大学；波形智能CEO姜昱辰，1998年出生，本科浙江大学，苏黎世联邦理工大学博士，从事自然语言处理研究。她创办的杭州波形智能，最新获得由蓝驰创投领投，西湖科创投、老股东藕舫天使等跟投的Pre-A轮融资。

这里还有一份长长的名单——面壁智能曾国洋、太极图形胡渊鸣、瑞莱智慧田天、星动纪元陈建宇……细数下来，他们大多拥有中国乃至世界顶级大学的理工科学历背景，乘着人工智能东风成为时代的宠儿。对此，华创资本总结过这一波创始人的特点：

一是学历背景相当出色，基本在国内外顶级高校的计算机、人工智能等强相关专业，有丰富的研究资源和大厂实习经历；

二是轻团队重研发，只需要几个人就可以搭建完整的团队开发和落地，起步非常快；

三是生成式AI被视为一次巨大的范式转移，年轻人对科技创新、乔布斯式的创业有很强的信仰崇拜。

这个世界永远属于年轻人。无数名校出身的他们，正在用最新的技术为世界写下注脚，共同缔造眼前AI创业波澜壮阔的一幕。

来源：区块链骑士

渣打银行（Standard Chartered）外汇和数字资产研究主管Geoffrey Kendrick预测，在今年11月美国总统大选之前，BTC价格可能会飙升至10万美元。

在给The Block的一封电子邮件中，Kendrick详细阐述了推动这一预测的因素，并对BTC的价格轨迹进行了更详细的展望。

Kendrick表示：“随着美国大选的临近，我预计BTC价格将达到10万美元，如果特朗普获胜，BTC价格将在年底达到15万美元。”

他指出：“拜登政府最近在批准现货ETH ETF方面表现出了务实精神，但随后拜登的否决废除了SAB 121的努力。所以特朗普还是比拜登更友好。”

Kendrick还强调了美国明天发布的非农就业数据对BTC价格的潜在影响。

他指出：“有利的数据可能会在周末引发新的历史高点，为6月底达到8万美元开辟道路。如果数据’友好’，我预计BTC价格将在周末创下历史新高。”

这位分析师重申了他的长期价格预测，即BTC将在年底达到15万美元，2025年底达到20万美元。

Kendrick强调：“值得注意的是，到2024年底，15万美元的价格将使BTC市值加入3万亿美元的队列，紧随昨天NVDA市值达到3万亿美元之后。”

两个月前，渣打银行发布了一份研究报告，对BTC和以太坊在2024年底及以后的前景表示看好。

该银行的分析师预计，BTC可能达到15万美元，而以太坊可能达到8000美元。现货BTC ETF在美国的推出为上述预测提供了支持，该基金已出现大量资金流入。

Kendrick和Suki Cooper解释说：“新的现货BTC ETF的快速流入占据了主导地位，大部分流入可能是粘性养老金型资金流。”

这强调了BTC投资趋势的稳定性。

渣打银行看涨BTC的估值基于三个关键分析。

首先，借鉴黄金市场对美国黄金ETF推出的反应，该行预计BTC可能升至20万美元的水平，比ETF推出前的价格上涨4.3倍。

其次，按照目前的黄金价格，通过优化80%黄金和20%BTC的投资组合，分析表明BTC的水平在19万美元左右。

最后，根据ETF流入量和BTC价格之间的相关性进行线性推断，假设ETF总流入量在该行估计的750亿美元中点附近，则BTC可能达到25万美元的水平。

该银行指出，这些分析都表明“20万美元是BTC在2025年底的’正确’价格水平，而且很可能是届时横盘交易区间的新中点。”

“研究进一步表明，如果ETF继续快速流入或者储备经理购买BTC，那么2025年的某个时间点有可能超涨至25万美元。”

作者：Nickqiao & Faust & Shew Wang，极客web3

摘要：近期Delphi Digital发布了题为《The Dawn of Bitcoin Programmability: Paving the Way for Rollups 》的比特币二层相关技术研报，系统的梳理了和比特币Rollup有关的核心概念，如BitVM全家桶、OP_CAT和Covenant限制条款、比特币生态DA层、桥以及Bitlayer、Citrea、Yona、Bob等四大采用BitVM的比特币二层。

该研报虽然大体展示了比特币二层技术的大致图景，但整体比较泛泛而缺乏细节描述，让人似懂非懂。极客web3在Delphi研报基础上进行了展开式的深入挖掘，尝试让更多人系统的理解BitVM等技术。

我们将与Bitlayer研究团队及BitVM中文社区共同开展一个名为“走近BTC”的系列专栏，长期围绕BitVM、OP_CAT和比特币跨链桥等重点话题进行科普，致力于为更多人祛魅比特币二层相关技术，帮更多爱好者铺平道路。

正文：几个月前，ZeroSync负责人Robin Linus发布了名为《BitVM: Compute Anything on Bitcoin》的文章，正式提出了BitVM的概念，推动了比特币二层技术的进展。可以说这是比特币生态最具革命性的创新之一，引爆了整个比特币二层生态，吸引了如Bitlayer、Citrea、BOB等明星项目的参与，为整个市场带来了生机。

之后，更多研究人员参与改进了BitVM，先后推出了BitVM1、BitVM2、BitVMX、BitSNARK等不同的迭代版本。其大致情况如下所示：

1. Robin Linus于去年最先提出的BitVM实现白皮书，就是基于虚构逻辑门电路的BitVM实现方案，被称为BitVM0；

2. Robin Linus在后面几次演讲和采访中，又非正式的介绍了基于虚构CPU的BitVM方案（称为BitVM1），类似于Optimism的欺诈证明系统Cannon，可以用比特币脚本在链下模拟出一个通用CPU的效果。

3. Robin Linus还提出了BitVM2，一个Permissionless的单步非交互式欺诈证明协议。

4. Rootstock Labs和Fairgate Labs的成员发布了BitVMX白皮书，与BitVM1类似，他们希望通过比特币脚本模拟出通用CPU的效果（在链下）。

目前BitVM相关开发者生态的建设日渐明朗，周边工具的迭代完善也已肉眼可见，相比于去年，如今的BitVM生态已经从最初的“空中楼阁”变得“依稀可见”，这也吸引了越来越多的开发者和VC争相涌入比特币生态。

但对于大多数人而言，要理解BitVM和比特币二层相关的技术名词绝非易事，因为你要先对其周边的基础知识有系统性的理解，尤其是比特币脚本和Taproot等背景知识。目前网上已有的参考资料要么篇幅太长废话连篇，要么解释的不够透彻让人似懂非懂。我们致力于解决上述问题，力求以尽可能清晰的语言，帮助更多人理解比特币二层的周边知识，对BitVM体系建立起系统性认知。

MATT和承诺：BitVM的基础思想

首先我们要强调，BitVM的基础思想是MATT，含义是Merkleize All The Things，主要指通过Merkle Tree这种树状的数据存储结构来展示复杂的程序执行过程，设法让比特币Native的验证欺诈证明。

MATT虽然可以表达出一段复杂程序及其数据处理痕迹，但不会直接在BTC链上发布这些数据，因为这些数据的总体规模非常庞大。采用MATT的方案只在链下的Merkle树中存储数据，只把Merkle树最顶部的摘要（Merkle Root）发布到链上。这棵Merkle树主要包含三大核心内容：

· 智能合约脚本代码

· 合约所需的数据

· 合约执行中留下的痕迹（智能合约在EVM等虚拟机中执行时对内存、CPU寄存器产生的变更记录）

（一个简单的Merkle Tree默克尔树示意图 其Merkle Root是由图中底部的8个数据片段经过多层hash计算得到的）

MATT方案下，只有尺寸极小的Merkle Root存储在链上，Merkle Tree包含的完整数据集存储在链下，这用到了一种被称为“承诺”的思路。这里解释下什么是“承诺”（Commitment）。

承诺类似于一种简洁化的声明，我们可以把它理解为一大批数据压缩后得到的“指纹”。一般而言，在链上发布“承诺”的人会声称，某些存放在链下的数据是准确无误的，这些链下数据要对应一个简洁化的声明，这个声明就是“承诺”。

在某些时候，数据的hash可以作为对数据本身的“承诺”，其他的承诺方案还有KZG承诺或Merkle Tree等。在Layer2惯用的欺诈证明协议中，数据发布者会在链下发布完整数据集，在链上发布数据集的承诺。如果有人发现链下的数据集中存在无效数据，就会针对链上的数据承诺进行挑战。

通过承诺（Commitment），二层能够把大量数据压缩处理，只在比特币链上发布其“承诺”。当然，还要保证发布在链下的完整数据集可以被外界观测到。

目前几大BitVM方案如BitVM0、BitVM1、BitVM2和BitVMX，基本都采用了类似的抽象结构：

1.程序分解和承诺：首先将复杂的程序分解为大量的、较基础的操作码（编译），然后把这些操作码在具体执行时产生的痕迹记录下来（说白了就是一段程序跑在CPU和内存中时，整个的状态变化记录，称为Trace）。之后，我们对包括Trace和操作码在内的所有数据进行整理，组织成一个数据集，然后生成该数据集的承诺。

具体的承诺方案可以有多种形式，如：Merkle树、PIOPs（各种ZK算法）、哈希函数

2.资产质押和预签名：数据发布者和验证者需要通过预签名的形式，把一定金额的资产锁定在链上，并且会有限制条件。这些条件会针对未来可能发生的情况而针对性的触发，如果数据发布者作恶，验证者可以提交证明把数据发布者的资产拿走

3.数据和承诺发布：数据发布者在链上发布承诺，链下发布完整的数据集，验证者检索数据集并检查是否有任何错误。链下数据集中的每个部分都与链上的承诺有关联性。

4.挑战和惩罚：一旦验证者发现数据发布者提供的数据有错误，它会把这部分数据拿到链上去直接验证（要先把这部分数据切的特别细），这就是欺诈证明的逻辑。如果验证结果显示，数据发布者的确在链下提供了无效数据，它的资产就会被挑战他的验证者拿走。

总结下就是，数据发布者Alice在链下公开二层交易执行过程中产生的所有痕迹，把对应的承诺发布到链上。如果你要证明某部分数据有误，先向比特币节点证明这部分数据和链上的承诺相关联，也就是证明这些数据是Alice本人对外公开的，然后让比特币节点确定这部分数据有错误。

现在我们大致理解了BitVM的整体思路，所有的BitVM变体基本都脱离不了上述范式。那么接下来，让我们开始学习和理解上述流程中用到的一些重要技术，先从最基础的比特币脚本和Taproot以及预签名开始。

什么是Bitcoin Script脚本

比特币相关的知识要比以太坊的更难理解，就连最基础的转账行为都涉及到一系列概念，包括UTXO（未花费的交易输出）、锁定脚本（也称为ScriptPubKey）和解锁脚本（也称为ScriptSig）。我们先对这几个主要概念进行讲解。

（一段比特币脚本代码的示例 由比高级语言更底层的操作码组成 ）

以太坊的资产表达方式，更像支付宝或者微信，每次转账只是对不同账户的余额做加减法，这种方法是以账户为核心，资产余额只是账户名下的一个数字；比特币的资产表达形式更像黄金，每块黄金（UTXO）都会标记出主人，转账实际上是把旧的UTXO销毁，把新的UTXO产生（主人会变更）。

比特币UTXO包含两个关键字段：

数额，以“聪（satoshi）”为单位（一亿聪为一BTC）；

锁定脚本，也称 “脚本公钥（ScriptPubKey）”，会定义UTXO的解锁条件。

需要注意的是，比特币UTXO的所有权是通过锁定脚本来表达的，如果你要把自己的UTXO转让给Sam，可以发起交易销毁自己的某个UTXO，把新生成的UTXO的解锁条件写为“只有Sam可解锁”。

之后，Sam如果要使用这些比特币，需要提交一个解锁脚本（ScriptSig），在这个解锁脚本中Sam要出示自己的数字签名，证明自己是Sam本人。如果解锁脚本和前述锁定脚本相匹配，Sam就可以解锁并把这些比特币再转给别人。

（解锁脚本要和锁定脚本相匹配才行）

从表现形式的角度看，比特币链上的每笔交易都对应着多个Input和Output，每个Input中要声明自己想解锁的某个UTXO，并提交解锁脚本，解锁并销毁该UTXO；Output中会展示新生成的UTXO信息，对外公示锁定脚本的内容。

比如，在一笔交易的Input中，你证明自己是Sam，把别人给你的多个UTXO解锁，统一销毁，再生成多个新的UTXO并声明让xxx在未来去解锁。

具体而言，在交易的Input数据中，你要声明自己要解锁哪些UTXO，并指出这些UTXO数据的“存储位置”。这里要注意，比特币和以太坊截然不同，以太坊提供了合约账户和EOA账户两种账户来存储数据， 资产余额作为数字，记录在合约账户或EOA账户名下，统一放置在名为“世界状态”的数据库中，转账时直接从“世界状态”中对特定账户进行修改，便于定位到数据的存储位置；

比特币没有世界状态的设计，资产数据分散存储在过往的区块中（就是未解锁的UTXO数据，在每笔交易的OutPut中单独存放）。

如果你想解锁某个UTXO，要说明该UTXO信息存在于过去哪笔交易的Output中，出示这笔交易的ID（就是其hash），让比特币节点去历史记录中寻找。如果要查询某个地址的比特币余额，需要从头遍历所有区块，找出和xx地址关联的未解锁UTXO。

平时用比特币钱包时，可以快速检查某地址拥有的比特币余额，很多时候是因为钱包服务自身通过扫描区块，对所有地址建立了索引，方便我们快速查询。

（当你生成一笔交易声明把自己的UTXO送给别人时，要根据这些UTXO所属的交易hash/ID来标记出该UTXO在比特币历史记录中的位置）

有意思的是，比特币交易的结果是在链下计算完成的，用户在本地设备上生成交易时，就要直接把Input和Output全部创建好，相当于把交易的输出结果计算完了。交易在广播到比特币网络中，被节点验证后才上链。这种“链下计算—链上验证”的模式与以太坊是完全不同的，在以太坊上，你只需要提供交易输入参数，交易结果由以太坊节点计算并输出。

此外，UTXO的锁定脚本（Locking Script）是可以自定义的，你可以把UTXO设定为“某个比特币地址的主人可解锁”，该地址的主人需要提供数字签名和公钥（P2PKH）。而在Pay-to-Script-Hash（P2SH）交易类型中，你可以在UTXO锁定脚本中添加一个Script Hash，谁能提交这个Hash对应的脚本原像，并满足该脚本原像中预设的条件，就可以解锁UTXO。BitVM所依赖的Taproot脚本，用到了类似于P2SH的特性。

比特币脚本怎么触发

这里我们先以P2PKH为案例介绍比特币脚本的触发方式，只有理解了其触发方式才能理解更为复杂的Taproot和BitVM。P2PKH全称“Pay to Public Key Hash”，在这种方案下，UTXO的锁定脚本中会设置一个公钥hash，解锁时需要提交对应该hash的公钥，这和常规的比特币转账思路基本一致。

此时，比特币节点要确定解锁脚本中的公钥，和锁定脚本中指定的公钥hash能对上号，也就是说，要确定解锁人提交的“钥匙”和UTXO预设的“锁”彼此匹配。

进一步说，P2PKH方案下，比特币节点收到交易后，会将用户给出的解锁脚本ScriptSig，与要解锁的UTXO的锁定脚本ScriptPubkey拼接到一起，放在BTC脚本的执行环境内执行。下图给出执行前的拼接结果:

可能读者并不了解BTC的脚本执行环境，此处我们进行简单介绍。首先，BTC脚本包含两种元素:

数据和操作码。这些数据和操作码会按照从左到右的顺序，依次压入栈内按照指定逻辑来执行，得到最终结果（关于什么是栈 此处不展开详述 读者可以自行Chatgpt）。

以上图为例，左侧是某人上传的解锁脚本ScriptSig，包含他的数字签名和公钥，而右侧的锁定脚本ScriptPubkey中，包含UTXO创建者生成该UTXO时设置的一段操作码和数据（此处我们不需要了解每个操作码的含义，理解个大概即可）。

上图中右侧的锁定脚本中的DUP、HASH160、EQUALVERIFY等操作码，负责把左侧的解锁脚本中携带的Public key取哈希，和锁定脚本中预设的Public key hash做对比，若两者相等，说明解锁脚本中上传的公钥，和锁定脚本中预设的公钥哈希相匹配，这就通过了第一道验证。

但是，有个问题，UTXO锁定脚本的内容其实是在链上公开的，任何人都能观测到其中包含的公钥哈希，谁都可以上传对应的公钥，谎称自己是那个被“钦定”的人。所以在验证完公钥和公钥hash后，还要验证交易发起人是否真是该公钥的实际控制者，这就要对数字签名进行核验。锁定脚本中的CHECKSIG操作码，就是负责验证数字签名的。

总结一下，P2PKH方案下，交易发起人提交的解锁脚本中，包含公钥和数字签名，该公钥要和锁定脚本中指定的公钥哈希匹配，且交易的数字签名正确，满足这些条件才能顺利解锁UTXO。

（这个图是动态的：P2PKH方案下比特币解锁脚本示意图 

来源：https://learnmeabitcoin.com/technical/script ）

当然，比特币网络中支持多种交易类型，不只有Pay to public key/public key hash，还有P2SH（Pay to Script hash）等，一切取决于UTXO创建时自定义的锁定脚本被设置成什么样。

这里需要注意的是，P2SH方案下，锁定脚本中可以预设一个Script Hash，而解锁脚本需要把Script Hash对应的脚本内容完整提交上来。比特币节点可以执行这段脚本，如果这段脚本里定义了多签验证的逻辑，就可以在比特币链上实现多签钱包的效果。

当然，P2SH方案下，UTXO创建者要让未来解锁UTXO的人事先知道Script Hash对应的脚本内容，只要双方都知道这段Script的内容，那么我们就可以实现比多签更复杂的业务逻辑。

这里要说明一点，比特币链上（区块）并不直接记录哪些UTXO和哪些地址关联，它只记录UTXO可以被哪个公钥哈希/哪个脚本哈希解锁，但我们根据公钥hash/脚本hash可以快速算出对应的地址（钱包界面显示的那一段像乱码的东西）。

我们之所以能在区块浏览器和钱包界面看到xx地址下有xx数额的比特币，是因为区块浏览器和钱包项目方帮你解析了这些数据，会扫描所有区块并根据锁定脚本中声明的公钥hash/脚本hash，计算出对应的“地址”，然后显示出xx地址名下有多少比特币。

隔离见证与Witness

当我们理解了P2SH的思路后，便和BitVM所依赖的Taproot更近一步了。但在此之前，我们要了解一个重要的概念：Witness和隔离见证。

复盘前面讲到的解锁脚本和锁定脚本，以及UTXO解锁流程，会发现一个问题：交易的数字签名包含在解锁脚本中，生成签名时不能把解锁脚本覆盖进去（生成签名用到的参数不能包含签名本身），所以数字签名只能覆盖解锁脚本之外的部分，也就是只能与交易数据的主干部分建立关联，不能完整的覆盖交易数据。

这样一来，就算交易的解锁脚本被中间人稍做手脚，也不会影响到验签结果。比如说，比特币节点或矿池可以在交易的解锁脚本中，塞入其他数据，在不影响验签和交易结果的前提下，使得交易数据发生细微变化，最后算出的交易hash/交易ID也会改变。这被称为交易延展性问题。

这带来的坏处是，如果你打算连续发起多笔交易，并且有次序上的依赖关系（比如，交易3引用了交易2的输出，交易2引用了交易1的输出），那么排后面的交易必然要引用前面交易的ID（hash），矿池或比特币节点等任意中间人可以微调解锁脚本中的内容，使交易上链后的hash与你预期的不一致，那么你预先创建好的多笔有次序关联的交易会失效。

实际上，在DLC桥和BitVM2的方案中，会批量构建有先后次序关联性的交易，所以前面提到的场景并不少见。

简单来说，交易延展性问题是因为，交易的ID/hash在计算时，会把解锁脚本的数据包含进去，而比特币节点等中间人可以微调解锁脚本中的内容， 导致交易ID与用户预期的不符合。其实这是比特币在早期设计时考虑不周留下的历史包袱。

后来推出的隔离见证/SegWit升级，其实就是把交易ID和解锁脚本彻底解耦，计算交易hash时不需要把解锁脚本数据包含进去。遵循SegWit升级的UTXO锁定脚本，会默认在首位设置一个叫“OP_0”的操作码，充当标记；而对应的解锁脚本，从SigScript更名为了Witness（见证）。

遵循隔离见证规则后，交易延展性问题会被妥善解决，你不需要担心发送给比特币节点的交易数据被微调。当然我们不需要想的太复杂，P2WSH的功能和前面谈到的P2SH并无本质差异，你可以在UTXO锁定脚本中预设一个脚本哈希，等解锁脚本的提交者把hash对应的脚本内容提交到链上并执行。

但如果你要实现的脚本内容特别庞大，包含特别多的代码，通过常规的方法无法把完整的脚本提交到比特币链上（每个区块有大小限制）。那怎么办？这就需要借助Taproot，针对上链的脚本内容进行精简化处理，而BitVM正是基于Taproot构建出的复杂方案。