作者： Web3好文

TL;DR

• Farcaster 是一个去中心化的社交平台，结合了链上身份创建、存储租赁和密钥维护，以及由去中心化节点网络维护的链下数据存储。这种结构使用户拥有自己的数据和身份，形成去中心化的社交图谱。
• Channel和 Frame 是用户参与的关键。频道通过嵌入 URL 促进集中的社区讨论，而Frame 将广播变成互动应用，支持 NFT 铸造、投票和安全交易等活动。这些功能促进多样化和个性化的内容供给，提升用户体验。
• Farcaster 的开放社交图谱和内容算法为开发多样化的客户端提供了独特的机会。潜在的客户包括专注于 AI、视频和音频的应用。这种开放性减轻了平台风险，允许创新，有望创造成功社交应用的“魔力时刻”。
• Farcaster 的 ID 注册表可以作为 Web3 中的基础身份层，解决认证和责任问题。它提供安全、可验证的身份，链接到各种 Web3 服务，增强信任和透明度，同时管理去中心化环境中的所有权和责任。
• 主要挑战包括从现有平台导入 1:1 社交图谱的潜在问题、在熊市中的弹性、管理机器人和自动账户、以及超越加密社区实现主流采用。解决这些挑战对于 Farcaster 的长期成功至关重要。
• Farcaster 的去中心化和开放基础设施为创新应用和用户控制的社交媒体 Landscape 铺平了道路。通过专注于战略规划、社区参与和用户中心的功能，Farcaster 可以克服其挑战，引领下一波社交媒体浪潮，提供更安全、动态和用户驱动的平台。

1. 什么是 Farcaster?

Web3 出现了一波新的社交应用，如 Friend.tech、Fantasy top 和 Farcaster 等。虽然大多数是面向消费者的应用，但 Farcaster 已经建立了一个强大的基础设施层，为去中心化社交图谱铺平了道路，跟踪用户及其整体社交数据。

从高层次看 Farcaster 在链上执行高优先级操作，如 ID 创建、存储租赁和不同应用的密钥维护。然而，存储本身是由去中心化节点网络“Farcaster Hub”维护的链下解决方案。

Source: https://docs.farcaster.xyz/learn/architecture/overview

这种基础设施设计有助于 Farcaster 的去中心化社交图谱，连接用户及其社交活动。这可能是一个允许可靠认证操作和交易的身份层的开始，降低欺诈风险，确保责任，这是区块链技术更广泛采用的重大障碍。用户可以将他们的 Farcaster 身份链接到各种 Web3 服务，增强整个去中心化网络的信任和透明度。此外，通过启用恢复机制和安全身份转移，Farcaster 提供了一种实用的解决方案，解决了区块链技术中最持久的问题之一：在去中心化环境中管理和证明所有权和责任。关键功能如 Channel 和 Frame 增强用户参与度，而强大的生态系统支持可扩展性和采用。

Channel

Channel 是社区讨论话题的公共空间，原型在 Warpcast 中。它类似于 Twitter 中的标签，但为社区提供了一个更个性化和独立的空间，以嵌入 URL 的形式出现。

Channel 遵循 Farcaster 中 “Cozy Corner” 的理论，允许在更大的社交图谱中出现小社区。这是一个重要的差异化因素，Farcaster 的创始人意识到这一愿景可以使产品在构建更强大的社交图谱方面脱颖而出。这个概念虽然是 Warpcast 的一个功能，但计划完全去中心化，因为 Dan Romero 认识到其独特的价值主张。通过培养这些小型、集中的社区，频道可以增强用户参与度，创造更亲密的社交体验。

在 Farcaster 中，Casts（类似于发推）可以链接到任何 URL，而不仅仅是其他广播cast。这使得可以基于同一个 URL 创建新的动态。例如，Degen 频道中的所有广播casts都链接到与 Degen 代币合约对应的 URL。

利用这一功能，Farcaster 可以开发多样化的内容动态。在 Cast 中嵌入 URL 的能力使得可以创建包含各种内容类型的动态。这推动了 Farcaster 用户拥有其数据的愿景，而传统社交媒体平台则是公司自身使用用户数据来通过算法个性化用户动态和内容。

Frame

Source: https://docs.farcaster.xyz/learn/what-is-farcaster/frames

Frame 将任何广播变成互动应用，通过设定标准在 Farcaster 上创建互动和认证的体验。实际上，它是一种带有图像和按钮的广播，允许与不同服务器的互动，使其成为一个应用中的应用。使用案例包括有claiming 或minting NFT、进行投票和促进代币空投。其引入的一周内，超过 400 个应用发布了近 1000 个 Frame，直接促进了 Farcaster 的增长，为活跃用户提供了像空投这样的激励措施。

Frame 背后的理论是，大多数社交应用有 80-85% 是相似的，但剩下的 15-20% 的独特价值使不同的应用能够主导不同的市场。Frame 系统允许 Farcaster 与更多链上活动整合，进一步形成一个积极的反馈循环，可能增加 Farcaster 的用户基础。同时，它将 Farcaster 定位为一个更直观的产品，扩展了社交媒体的功能，提供更丰富的消费者体验（如更集成的 Facebook 市场或 TikTok 商店）。

Frame 的最强大功能是 Farcaster 认证数据与 Frame 服务器的无缝整合。当用户与框架互动时，客户端将来自 Farcaster 的认证数据传输到框架服务器。这个过程为服务器提供了用户与框架互动的验证证明，并确认用户拥有与其 Farcaster 账户关联的钱包。

由于 Farcaster 和钱包数据都是公开和透明的，Frame 服务器可以利用这些信息创建丰富的、经过验证的、定制化的互动。这开启了许多可能性，如个性化内容交付、安全交易和定制用户体验。例如，服务器可以认证用户参与投票、确保 NFT 声明的合法性或促进安全的代币空投。这种认证和钱包验证的整合通过在 Farcaster 生态系统内启用可信和互动的应用，显著增强了用户体验。

客户端

在 Web2 早期，平台如 Twitter 出现了各种第三方客户端，提供多样化的用户体验。然而，随着这些平台的增长，它们往往限制 API 访问以保护自己的客户端并为 IPO 做准备。为大型 Web2 平台构建替代客户端变得不受欢迎，因为涉及的高平台风险。

对于 Farcaster 来说，这在客户端形式上提出了一个独特且未被充分探索的机会，客户端本质上是托管基础设施的一些应用，以更易消化和互动的方式显示社交图谱。在 Web3 范式中，社交平台最有价值的资产——其社交图谱和内容算法——对所有人开放。这种开放性显著降低了平台风险，可能标志着范式的转变。

目前，使用最多的 Farcaster 客户端是由 Farcaster 团队开发的 Warpcast。然而，这只是一个开始。平台尚未经历许多成功社交应用所显示的“魔力时刻”。魔力时刻是用户体验和行为的独特结合，使应用脱颖而出。比如第一次在 Facebook 上看到朋友在做什么，在 Tinder 上找到匹配，看 TikTok 视频，或在 Amazon 上一键购买产品。

多样化 Farcaster 客户端的潜力

• AI 聚焦客户端：一个 AI 驱动的 Farcaster 客户端可以总结社交媒体活动，类似于 ChatGPT，而不是让用户滚动浏览长时间的动态。高质量的 Farcaster 频道可以为 AI 训练提供宝贵的数据源。频道所有者应在其数据用于模型训练时获得补偿。
• 视频聚焦客户端：鉴于视频中心应用在 Web2 中的成功，一个视频聚焦的 Farcaster 客户端是一个有前途的想法。这个客户端可以利用 Farcaster 的去中心化特性，提供独特的视频内容和互动。
• 音频聚焦客户端：尽管尚未出现主要的社交音频应用，但音频聚焦的 Farcaster 客户端有潜力。这可以通过音频内容探索新的社交互动方式，建立在像 Clubhouse 这样的应用成功基础上。

通过探索这些多样化的客户端可能性，Farcaster 可以创建一个充满活力的生态系统，其中不同的应用迎合各种用户需求和偏好。这不仅推动用户增长和参与，还促进 Farcaster 社区内的创新。

2. Farcaster 的现状

作为对 Farcaster 当前生态系统的基本概述，我们可以关注以下方面的生态作用力。

Source: https://dune.com/pixelhack/farcaster

值得注意的是 Warpcast 目前占网络活动的 90%，但可以有其他客户端在这个基础设施上提供各种独特的提议。此外，大多数人将其作为纯粹的 Web2 社交媒体平台使用，因为用户尚未被培训利用它所提供的一切。重要的增长信号将是个人使用 Farcaster 原生解决方案，使其用户体验最像预期的不同功能（去中心化社交图谱、框架等），这可能需要时间，因为图谱本身在其早期阶段还不够成熟或强大。

数据表现：Source: https://farcaster.network(对比 Twitter: 245M DAU，每日500M Tweets)

根据 Dan Romero 的说法，在扩展方面仍然有工作要做， Farcaster 当前的架构可以扩展到 1000 万活跃用户。不过，从技术角度来看，基础设施足够灵活，团队对必要时进一步扩展充满信心。

我们看到基础的采用增加，如我们看到基础的采用增加，如 $DEGEN 代币通过激励奖励和社区参与来引导网络。这本身可以被视为一个垂直领域，而 Farcaster 在该领域作为次要角色。随着消费者关注的平台如 Base 上的无缝用户体验的更多参与，类似 Farcaster 的协议的采用可能会看到相关的增加。

在 Farcaster 和社交应用的范围内，这是一个非常有趣的数据点。大约一半的用户每月使用一次，但另一半非常活跃的用户社区（第二高的是 250 多个casts）的高保留率表明，它非常擅长为利基社区提供高价值的添加。

更高的 DAU/MAU 比率也表明 Farcaster 的保留率在增加，每日用户数量接近月度用户数量。这显著且几乎直接地促成了 Farcaster 团队的收入增长。

几个月内，有大量人支付诸如存储租赁等服务费用。这部分是由于越来越多的用户在 Farcaster 上构建应用。因为维护一个 Farcaster 账户每年需要 3 美元，这是一种防止垃圾邮件和机器人的预防措施，未来一年内实际有多少人会对产品保留并认为它的质量足够高以至于愿意为其付费，而不是像 Twitter 或 Instagram 这样的免费平台，这将非常有趣。

3. Three Waves 应用理论

在我们社交媒体不断发展的格局时，现在是分解像 Meta、X（前 Twitter）、WeChat 和 Weibo 等建立的平台的单片堆栈的好时机。Farcaster 提供了一个独特的机会，在去中心化的开放网络上重建这些层。企业家和初创公司可以利用这个机会，拥有和共同拥有这个新兴生态系统的每一层，利用 Farcaster 的开放画布进行创新和创造。

第一波：构建基础设施

第一波重点是建立强大的基础设施。这一基础阶段对于使开发人员能够快速高效地在Farcaster 上构建应用至关重要。

工具：需要开发工具来简化应用构建过程。谁将创建 Farcaster 的 "Heroku"，为开发人员提供资源和支持，使他们能够无缝启动应用？

API：Farcaster 官方 API 的有效性是另一个关键组件。它是否足够用户友好且强大，以支持多样化的应用？如果没有，谁将开发 Farcaster 的 "Twilio"，简化 API 集成并扩展功能？

数据：就像 Etherscan 成为导航以太坊的必备工具一样，Farcaster 随着发展需要强大的数据工具。这些工具将重组并使 Farcaster 数据更易访问，支持随着生态系统成熟的各种用例。

第二波：通过应用推动网络增长

同时，第二波涉及通过创新应用推动网络增长。这种增长可以分为用户增长和收入增长，两者都对 Farcaster 的扩展至关重要。

用户增长：病毒式应用或引人注目的 Farcaster 客户端应用可以显著增加用户数量。通过创建引人入胜的用户体验，这些应用将吸引更多人加入 Farcaster 网络，培养充满活力的社区。

收入增长：利用 Web3 的金融化和资产化的应用可以增强收入流。这些应用将使 Farcaster 用户能够产生收入，为与平台互动提供货币激励。Farcaster 协议的增加收入可以资助更多的付费用户获取，形成一个积极的增长和投资反馈循环。

第三波：参与网络 – 谨慎的增长引导

虽然基础设施和增长导向的应用至关重要，但在这个阶段要谨慎对待旨在单纯驱动参与的应用。这些应用通常严重依赖现有的用户基础，可能难以独立增长。过早投资于参与驱动的应用可能会导致增长停滞，如果它们无法通过用户获取维持增长。

4.第二个理论：向过去学习

利用 Farcaster 潜力的一个有价值的方法是研究 Web2 社交应用由于主要平台的限制或压力而面临挑战的情况。许多这些应用被禁止、收购或被迫转型，尽管它们具有创新功能和用户参与策略，对大型平台构成了重大威胁。在更开放的 Web3 环境中，这些想法有可能在没有集中控制的约束下蓬勃发展。

Twitter 生态系统的例子：

• Meerkat：一个最初成功的直播应用，直到 Twitter 限制其访问社交图谱，阻碍了其增长。
• Klout：以衡量社交媒体影响力而闻名的应用，由于 API 访问的变化而面临限制，最终关闭。
• Favstar：提供一个流行的服务，用于跟踪喜欢的推文和转推，直到 Twitter 的 API 变化使其功能变得无用。

Facebook/Meta 生态系统的例子：

• tbh：一个面向青少年的匿名社交媒体应用，被 Facebook 收购后关闭。
• Poke：Facebook 自己的应用，类似于 Snapchat，最终停用。

Web3 范式中的机会

在 Web3 的去中心化和开放环境中，类似的想法和创新可以找到新生。Farcaster 的基础设施允许创建和整合多样化的应用，而不必担心限制性 API 政策或集中控制。这种开放性可以引发创新社交应用的复兴，培养一个丰富的生态系统，其中：

• 用户驱动的创新：开发人员可以自由地在 Farcaster 上实验和构建，创造迎合利基受众或新颖用例的独特应用。
• 去中心化所有权：通过拥有自己的数据和互动，用户可以享受更多的控制和隐私，这在数字时代越来越重要。
• 抵御集中控制：没有中央权威施加限制，Farcaster 上的应用可以根据用户需求和反馈更自然地演变。

这种方法不仅恢复了过去社交应用的创新精神，还确保了一个更具韧性和以用户为中心的社交生态系统。企业家有机会重新审视和重新构想这些曾经有前途的想法，以更好地允许用户重新控制可定制性。

5. 面临的挑战

尽管 Farcaster 有光明的潜力，但必须解决几个挑战，以确保其长期成功和采用。

1. 对导入 1:1 社交图谱的保留意见

Farcaster 的一个挑战是从现有平台导入 1:1 社交图谱的潜在问题。虽然整合现有社交图谱可以简化新用户的过渡，但它可能无法促进本地开发的相同社区动态。导入的社交图谱可能无法很好地转化为 Farcaster 的去中心化环境，可能导致脱节的用户体验。社区对于实现定制应用体验和为新名人提供状态游戏的社交应用的接受度很高，这也可能成为用户采用的驱动因素。拥有一个已经确立的关键意见领袖和重要角色的强大图谱可能会削弱这种体验，这是许多用户在社交媒体中寻找的。然而，正如 Instagram Reels、TikTok 和 YouTube Shorts 等产品所证明的那样，许多相同平台内的影响者可以在不同的平台上回收其内容，这可能为这些影响者利用 Farcaster 的图谱提供独特的机会。

2. 熊市期间以前社交产品的消退

历史表明，许多 Web3 社交产品在熊市期间挣扎。加密市场的低迷往往导致用户参与和投资减少，这会严重影响像 Farcaster 这样的平台的增长和可持续性。为了建立对市场波动的韧性，Farcaster 需要确保其价值主张超越加密社区，吸引更广泛的受众。多样化其用户基础并创建引人入胜的、非市场依赖的功能将是应对市场波动的关键。

3. 社交媒体平台存在机器人

机器人和自动账户的存在是社交媒体平台上的一个普遍问题，Farcaster 也不例外。机器人可以扭曲用户参与度指标，传播错误信息和宣传，创造对真正用户不友好的环境——类似于 Sybil 攻击。实施强大的机器人检测和预防措施对于维护生态系统的完整性非常有益。通过优先考虑用户验证和开发算法/机制来识别和减轻机器人活动（幸运的是，Farcaster 上有许多应用如 Phaver 或 Desmos 正在尝试解决这个问题），Farcaster 可以创建一个更安全和真实的社交空间，同时保持 Farcaster 设计的独特身份层的愿景。

未来的Mass Adoption

突破加密社区自嗨，实现Mass Adoptio是 Farcaster 面临的最大障碍之一。虽然该平台在加密爱好者中获得了牵引力，但吸引更广泛的公众用户将需要克服几个障碍，包括教育、易用性和感知价值。简化入门过程，提供用户友好的界面，并强调 Farcaster 相对于传统社交媒体平台的独特优势将是关键策略。此外，推广 Farcaster 的去中心化、用户拥有的特性，可以吸引关注隐私和数据所有权的用户。这一切都与 Farcaster 的营销策略紧密相关，教育更广泛的受众关于 Farcaster 为加密社区以外的利基社区增加的独特价值。

6. 结论

Farcaster 本质上是一个社交基础设施层，允许社区审核用户，用户也可以审核社区，通过其核心功能：身份验证、图谱、动态和框架。这一切都得益于协议的独特设计以及允许开发者和企业家利用平台社交图谱发挥创意的功能。Farcaster 的最大价值主张主要来自其所利用的身份层，以及用户拥有数据的能力，而不是大公司——这一点在大型社交公司因数据滥用而受到审查的叙述中得到了证实。

尽管存在如整合社交图谱、市场波动、机器人管理和超越加密空间实现主流采用等挑战，但这些障碍并非不可逾越。通过战略规划和创新，Farcaster 可以克服这些障碍，为去中心化社交网络的新时代铺平道路。

强大的基础设施，结合 Web3 的开放和透明性质，为创新应用和用户体验提供了肥沃的土壤，这在 Web2 范式中是不可能的。通过利用 Farcaster 协议的独特优势，开发者可以创建多样化和引人入胜的应用，推动用户增长和参与，培养一个充满活力和韧性的生态系统。

展望未来，Farcaster 致力于去中心化、用户自主权和创新功能，定位为下一波社交媒体平台的潜在领导者。这一旅程需要不断改进、社区参与和始终关注用户需求。构建一个更安全、用户控制和动态的社交媒体的 Landscape 是值得努力的。Farcaster 不仅是在构建一个平台；它正在为数字时代的新社交互动方式奠定基础。

 

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如何理解 @atomicalsxyz 最新发布的AVM虚拟机白皮书？简单而言：它是一种通过模拟比特币虚拟机，让原本“无状态”比特币主网实现搭载智能合约系统的能力，进而可以完成BTC资产之外更复杂资产的状态记录和处理能力，类似于图灵完备智能合约。接下来，分享下我的理解：

1）比特币原本设计为一套点对点的电子现金系统，有一定Script脚本数据存储能力，同时有一些基本的OP Codes操作码，也有一套基于UTXO时间锁和花费条件的验证资产逻辑。

因此，比特币网络在记录并传输BTC资产时能够实现“无状态”下的资产管理。由于UTXO极简模型和预定义状态转化规则的限定，这种无状态模型只能处理BTC单个资产的有限管理。

若尝试在比特币网络上新增资产，比如BRC20、ARC20、Runes等资产，就需要有一套更复杂的动态“状态机”模型来记录这些资产的存储、交易、状态变化等。如何实现呢？

一种方式时采用外部协议和layer2 二层解决方案在链下构建“状态机”模型来延展处理，像 @NervosNetwork @RoochNetwork 等目前优秀的二层扩展方案，甚至RGB、闪电网络等Native解决方案都属于此类；

另一种方式是直接扩展Script脚本的功能，以增加新的操作吗或存储空间来处理复杂资产的创建和转移，像Covenant和OP_CAT等依赖BIP提案标准被通过的方案都属于这种；

以上两种方式要么过于“主动”，短时间内难达成共识统一，要么过于“被动”，存在极大的不确定性。AVM虚拟机给出的是一种介于两者之间，直接在比特币主网上构建虚拟机执行环境的特殊处理方案。

2）如何做呢？AVM主要工作原理包含三部分：

1、比特币脚本模拟，其实就是比特币指令集，通过双堆栈PDA（可压入存储自动机）实现了图灵完备属性；

2、沙盒运行环境，整个模拟机处于一个受控的隔离环境中，使得沙盒中的执行和之外的执行互不干扰；

3、状态哈希，可以让参与者验证其索引器的状态是否正确同步，防止了状态不一致潜在的攻击性。

简单理解：AVM直接利用当前BTC有限的存储空间和OP Codes处理框架，通过在每笔BTC主网交易中引入一种特殊的编码和解码方式（沙盒环境）。

这个沙盒自带索引器、沙盒解析器（指令集），全球Database（数据库）等等，可以独立完成一整套资产的存储、交易状态记录等管理，等同于在BTC主网内置了一个动态的“状态机”，继而就可以实现复杂的智能合约处理以及状态同步和验证。

3）有了AVM虚拟机理论上可以让比特币主网具备基础智能合约操作功能，让比特币具备管理多重复杂资产以及复杂状态逻辑DApp落地的可能性，相当于让比特币网络具备了一定的自构建生态功能。

这当然算是一次伟大的进步，至少和RGB、闪电网络以及各类优秀二层协议处理方案算同级别的BTC扩展能力创新。甚至在Native方面还要优于其他方案。

不过，AVM要依赖比特币Script脚本做编码存储、同时依赖OP Codes做交易执行，因此它整体受限于BTC的主网性能，比如：区块存储空间大小、出快速度等。

试想，一个基于AVM构建的DeFi项目，每分钟只能处理7笔交易，两个状态转化之间需要等待十分钟，这样的智能合约即使理论上完备，依然被束缚住了手脚。而且依赖比特币Script脚本指令集来开发复杂的合约功能，要比以太坊Solidity等语言开发智能合约更复杂、难度更大。

况且，AVM的白皮书只是理清楚了一种Make Sense的内置虚拟机执行方式，其实际部署上线到应用环境如何运转、如何稳定运行等问题依然是未知数。

以上

整体来说，我倾向于把AVM的开发落地视为一种基于BTC主网Script脚本扩展的有益主动探索，确实能带动一些较简约的智能合约在BTC主网落地，同时可比特币主网能在二层生态构建以及BitVM等链上和链下组合生态中发挥更大的占比作用和价值。

但，和其他各类BTC扩展解决方案一样，AVM同样也有优缺点，也得凭借落地后的生态构建情况来给自己扩大“正统性”吸引力，建议保持理性谨慎乐观态度。

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作者：The DeFi Investor

编译：Ismay

编者按：加密研究员 The DeFi Investor 在本文介绍了叙事交易的策略和技巧，从发现新趋势到获利策略，逐步深入探讨了如何在加密货币市场中进行有效的交易。强调了心理学在市场波动中的重要作用，以及建立成功交易所需的时间和耐心。他还建议初学者从小额资金开始交易，通过不断追踪投资表现来总结经验教训。

我已经进行叙事交易将近 3 年了。毫无疑问，如果你能在大多数人之前押注于新兴趋势，叙事交易可能非常有利可图。但与此同时，如果你太晚跟风，也可能会惨败。刚开始交易时，因为这个原因我损失了一大笔钱。90% 的交易者亏损是有原因的。要盈利需要花费大量时间、投入和耐心。在这期内容中，我想分享我的加密货币叙事交易策略以及一些最大化利润的小贴士。

叙事交易策略手册

起初，叙事交易的一般策略相当简单：

寻找即将发生的重大加密货币催化剂

辨识与之相关、受益于此的加密货币

投资于它们

当所有人开始谈论它们时出售

一个曾对人工智能代币价格产生巨大正面影响的催化剂的例子是 NVIDIA 今年三月举办的人工智能大会。

在这次活动之前，人工智能代币表现极佳，因为有人猜测会在会议期间发布一些重大的人工智能新闻。此外，几个加密货币项目的团队，如 Near Protocol，也参与了这次活动。

如果你在会议前几周购买了 NEAR 或其他热门人工智能代币，你就会赚很多钱。

像 Coinmarketcal（加密货币日历）这样的平台可以帮助你找到即将到来的催化剂，这些催化剂可能会对某些代币的价格产生积极影响。

除了即将到来的催化剂外，重大意外新闻也可能导致新叙事的形成。

例如，今年早些时候，黑石集团宣布在以太坊上推出其代币化基金。这则消息在 RWA 领域引发了很多炒作，许多 RWA 代币在接下来的几天里价格翻了一番甚至翻了两番。

事后看来，交易叙事似乎很容易。但问题在于，很难判断你是不是趋势的早期参与者。

而在加密领域，时间就是一切。

在本期的后续内容中，我将介绍一些方法，帮助你提高在新兴趋势中早期参与的机会。

炒作的三波浪潮

大多数主要的叙事都会经历三个阶段：

首先，一些聪明钱开始购买与潜在即将到来的叙事相关的代币。然后，几个粉丝较少的 X 账户开始在 X 上分享该叙事的看涨论点。最终，所有人都开始在 X 上谈论该叙事，与之相关的代币价格直线上涨。这是开始获利的好时机。

那么你如何利用这些信息获得优势呢？你的目标应该是在所有人都开始在社交媒体平台上讨论看涨情况之前，始终抓住新趋势。

以下是几种增加你在未来叙事中早期参与机会的方法：

利用链上数据来获取优势

像 DeFillama 这样的链上分析平台（完全免费）可以帮助你轻松发现 DeFi 中的新兴趋势。

例如，你可以如何利用 DeFillama 获得优势：

前往 DeFillama

点击 DeFi → 概览

点击「1m Change」以按最近 TVL 增长对协议进行排序

之后，点击 TVL 范围，选择最低 $5M-$10M，然后选择「应用筛选器」

然后，DeFillama 将显示过去 30 天内增长最快的 DeFi 项目。

如果你发现某个加密货币领域（例如 RWA）的多个顶级协议正在以非常快的速度增长，这可能是一个迹象，表明该领域正在形成一个叙事，并且是时候注意它了。

建立你的网络

「你的网络就是你的身价」不仅仅是一个梗。

一个被低估的建议是尝试在社交媒体平台上联系其他叙事交易者，并与他们建立强大的关系。

你可以使用 X 的高级搜索功能来找到在某个叙事或代币涨幅之前就谈论过它的人。

当你找到一些似乎知道自己在做什么的人后，尝试给他们发送消息，试图建立联系。

如果你这样做，也许还以某种方式向他们提供价值，他们可能会回报你，开始与你分享他们的交易思路。

不要试图孤军奋战。这就像在困难模式下交易一样。

监控聪明钱钱包

监控最赚钱的链上交易者和投资者钱包最简单的方法是使用像 Nansen 这样的工具。

然而，Nansen 并不是免费的，需要付费订阅。但即使没有 Nansen，你也可以使用像 Arkham 这样的免费工具来跟踪聪明钱钱包。Arkham 具有用于筛选链上交易的高级过滤系统。

获利策略

大多数叙事出现的原因可以归结为以下几点：

1、重大意外新闻（现实世界资产叙事是由于黑石集团发布代币化基金的公告引起的）

2、即将到来的催化剂（2024 年初的加密货币人工智能叙事是由于对即将到来的英伟达人工智能大会的高度期望引起的）

3、二级市场炒作（GameFi 是散户喜爱的叙事之一）

根据你交易的叙事类型，你的退出策略应该有所不同。

对于由重大意外新闻引起的叙事，通常很难估计它们何时会结束。但大多数这类叙事只持续几周。在交易这些叙事时，我认为最好的做法是在上涨过程中逐渐获利，而不是一次性关闭整个头寸。

接下来，对于即将到来催化剂的叙事，我认为交易起来更容易。

在大多数情况下，与这些叙事相关的代币价格在催化剂日期前几天就达到了局部高点。

正如我之前提到的，英伟达的人工智能大会在 2024 年第一季度显著促成了围绕人工智能代币的新叙事的出现。许多人工智能代币在会议开始的那天或几天之前达到了它们在 2024 年的最高价格水平。之后，它们开始下跌。所以这次大会最终成了一个「卖好消息」的事件。

实际上，90% 的催化剂最终都会成为「卖好消息」的事件。鉴于此，我建议在催化剂之前几天就大幅获利，甚至可能关闭整个头寸。

至于因二级市场炒作而出现的叙事，大部分情况下会持续到牛市结束。

当然，它们都会经历涨跌周期。但例如人工智能可能会在整个牛市中保持高表现的叙事，因为它容易理解，受零售投资者喜爱。

总结

心理学在加密市场的移动时间和原因中起着重要作用，博弈论和市场心理学需要一些时间来理解。

如果你想开始从叙事交易中赚钱，我还建议你从一点点钱开始交易叙事。

随着时间的推移跟踪你的投资组合表现，看看你犯了什么错误，以及你如何变得更有利可图。多做有效的事情，少做无效的事情。

只有在长时间内持续赚钱后，才考虑增加你的投注规模。

交易可以帮助你积累财富，但这不是你可以一夜之间学会的东西。

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撰文：Ray

前言

过去，密码学技术在人类文明进步中占据了举足轻重的地位，尤其在信息安全和隐私保护领域发挥了不可替代的作用。它不仅为各领域的数据传输和存储提供了坚实的保护，而且它的非对称加密公私钥体系和哈希函数，更是在 2008 年由中本聪进行创造性地融合，设计出了解决双花问题的工作量证明机制，从而推动了比特币这一革命性数字货币的诞生，并开启了区块链行业的新时代。

随着区块链行业的不断演进和飞速发展，一系列前沿的密码学技术不断浮现，其中零知识证明（ZKP）、多方计算（MPC）和全同态加密（FHE）等最为突出。这些技术在多个场景中得到了广泛应用，如 ZKP 结合 Rollup 方案解决区块链的「不可能三角」问题，MPC 结合公私钥体系推动用户入口的大规模应用（Mass Adoption）。至于被视为加密学圣杯之一的全同态加密 FHE，其独特的特性使得第三方能够在不解密的情况下，对加密数据进行任意次数的计算和操作，从而实现可组合的链上隐私计算，为多个领域和场景带来了新的可能。

快速概览 FHE

当我们提到 FHE（全同态加密）时，我们可以先理解其名称背后的含义。首先，HE 代表同态加密技术，其核心特性在于允许对密文进行计算和操作，而这些操作能够直接映射到明文上，即保持加密数据的数学属性不变。而 FHE 中的「F」则意味着这种同态性达到了全新的高度，允许对加密数据进行无限次的计算和操作。

为了帮助理解，我们选用最简单的线性函数作为加密算法，并且结合单次操作说明加法同态和乘法同态。当然，实际 FHE 使用的是一系列更为复杂的数学算法，并且，这些算法对于计算资源（CPU 和内存）要求极高。

尽管 FHE 的数学原理深奥且复杂，但在此我们不过多展开。值得一提的是，在同态加密的领域中，除了 FHE 之外，还有部分同态加密和有些同态加密这两种形式。它们主要区别在于支持的操作类型和允许的运算次数不同，但同样为实现加密数据的计算和操作提供了可能。不过，为了保持内容的简洁性，我们在这里也不做深入讨论。

在 FHE 行业中，尽管有不少知名企业参与研究和开发，不过，微软和 Zama 凭借他们卓越的开源产品（代码库），凸显了无与伦比的可用度和影响力。他们为开发者提供了稳定且高效的 FHE 实现，这些贡献极大地推动了 FHE 技术的持续发展和广泛应用。

微软的 SEAL：一款由微软研究院精心打造的 FHE 库，不仅支持全同态加密，还兼容部分同态加密。SEAL 提供了高效的 C++ 接口，并通过集成众多优化算法和技术，显著提升了计算性能和效率。

Zama 的 TFHE：是一个专注于高性能全同态加密的开源库。TFHE 通过 C 语言接口提供服务，并运用一系列先进的优化技术和算法，旨在实现更快速的计算速度和更低的资源消耗。

按照最简化的思路，体验 FHE 的操作流程大致如下：

• 生成密钥：使用 FHE 库 / 框架生成一对公私钥。
• 加密数据：使用公钥对需要进行 FHE 计算处理的数据进行加密。
• 进行同态计算：利用 FHE 库提供的同态计算功能，对加密的数据执行各种计算操作，例如加法、乘法等。
• 解密结果：当需要查看计算结果时，合法的用户使用私钥对计算结果进行解密。

在 FHE 的实践中，解密密钥的管理方案（生成、流转和使用等）尤为关键。由于加密数据的计算和操作结果在某些时刻和场景下需要解密以供使用，那么，解密密钥便成为了确保原始数据和加工数据安全与完整性的核心。关于解密密钥的管理，其方案实际上与传统密钥管理有许多相似之处，但鉴于 FHE 的特殊性，也可以设计采取更为严谨和细致的策略。

对于区块链而言，由于其去中心化、透明化和不可篡改等特性，引入阈值的多方安全计算方案（Threshold Multi-Party Computation, TMPC）是一种极具潜力的选择。这种方案允许多个参与者共同管理和控制解密密钥，只有当达到预设的阈值数量（即参与者数量）时，才能成功解密数据。这样不仅能够提高密钥管理的安全性，还能降低单一节点被攻破的风险，为 FHE 在区块链环境中的应用提供了强有力的保障。

打下基础的 fhEVM

从最小侵入性角度出发，实现 FHE 在区块链上的应用，最理想的方式是将其封装为通用的智能合约代码库，以确保轻便性和灵活性。然而，这一方案的前提是智能合约虚拟机必须预先支持 FHE 所需的复杂数学运算和加密操作的特定指令集。若虚拟机无法满足这些要求，则必须深入虚拟机的核心架构进行定制和改造，以适应 FHE 算法的需求，从而实现其无缝集成。

作为广泛采用且经过长时间验证的虚拟机，EVM 自然而然地成为了实现 FHE 的首选。然而，在这个领域的实践者寥寥无几，其中，我们再次注意到开源 TFHE 的 Zama 公司。原来，Zama 不仅提供了基础的 TFHE 库外，而且作为一家专注于将 FHE 技术应用于人工智能和区块链领域的科技公司，还推出了两款重要开源产品：Concrete ML 和 fhEVM。Concrete ML 专注于机器学习隐私计算。通过 Concrete ML，数据科学家和 ML 从业者可以在保护隐私的前提下，对敏感数据进行机器学习模型的训练和推断，从而充分利用数据资源而无需担心隐私泄露。另一款产品 fhEVM 则是支持 Solidity 实现隐私计算的全同态 EVM。fhEVM 使得开发者可以在以太坊智能合约中使用全同态加密技术，实现隐私保护和安全计算。

通过阅读 fhEVM 的资料，我们了解到 fhEVM 的核心特性是：

• fhEVM：在非 EVM 字节码层面，以内嵌函数形式，通过集成 Zama 开源 FHE 库的多个不同状态的预编译合约，提供了 FHE 的操作支持。另外，专门为 FHE 打造了一片特定的 EVM 内存和存储区域，用于存储、读写和验证 FHE 的密文；
• 基于分布式阈值协议设计的解密机制：支持在多个用户和多个合约之间混合加密数据的全局 FHE 密钥和链上存储加密密钥、多个验证者之间以阈值的多方安全计算方案分享解密密钥的异步加密机制；
• 降低开发者使用门槛的 Solidity 合约库：设计了 FHE 的加密数据类型、操作类型、解密调用和加密输出等；

Zama 的 fhEVM 为区块链应用中的 FHE 技术提供了坚实的起点，但考虑到 Zama 主要侧重于技术研发，其解决方案更偏向于技术层面，而在工程落地和商业应用方面的思考相对较少。因此，fhEVM 在推向实际应用的过程中，可能会遭遇各种预料之外的挑战，包括但不限于技术门槛和性能优化等问题。

构建生态的 FHE-Rollups

单纯的 fhEVM 本身并不能单独构成一个项目或完整的生态体系，它更像是以太坊生态中多样化的客户端之一。若要作为独立项目立足，fhEVM 必须依托于公链级别的架构或采用 Layer2/Layer3 的解决方案。FHE 公链的发展方向不可避免地要解决如何减少 FHE 计算资源在分布式验证者节点之间的冗余和浪费。相反，本身作为公链执行层存在的 Layer2 / Layer3 方案可以将计算工作分配到少数节点，极大减低计算开销的数量级。正因如此，Fhenix 作为先行者，积极探索将 fhEVM 与 Rollup 技术结合，提出构建先进的 FHE-Rollups 型 Layer2 解决方案。

考虑到 ZK Rollups 技术涉及复杂的 ZKP 机制，且需要巨大的计算资源来生成验证所需的证明，结合全 FHE 本身的特性，直接实现基于 ZK Rollups 的 FHE-Rollups 方案将面临诸多的挑战。因此，在目前阶段，相较于 ZK Rollups，采用 Optimistic Rollups 方案来作为 Fhenix 的技术选择会更为实际和高效。

Fhenix 的技术栈主要包括以下几个关键组件：Arbitrum Nitro’s fraud prover 的变种，它可以在 WebAssembly 进行欺诈证明，因此，FHE 逻辑可以先编译成 WebAssembly 进行安全运行。核心库 fheOS 提供了将 FHE 逻辑集成到智能合约中所需的所有功能。阈值服务网络（TSN）是另一个重要组件，它托管着秘密共享的网络密钥，使用特定算法的秘密共享技术将其分割成多份来确保安全性，并且在必要时，负责解密数据等任务。

基于上述的技术栈，Fhenix 发布了首个公开版本 Fhenix Frontier。尽管这是有不少限制和功能缺失的早期版本，但它已经全方位提供了智能合约代码库、Solidity API、合约开发工具链（如 Hardhat/Remix）、前端交互 JavaScript 库等的使用说明。对此感兴趣的开发者和生态项目方可以参考官方文档进行探索。

Chain-Agnostic 的 FHE Coprocessors

在 FHE-Rollups 的基础上，Fhenix 巧妙地引入了 Relay 模块，旨在赋能各类公链、L2 及 L3 网络，使得它们能够接入 FHE Coprocessors 使用 FHE 功能。这意味着，即便原先的 Host Chain 并不支持 FHE，现在也能间接享受到 FHE 的强大功能。然而，由于 FHE-Rollups 的证明挑战期通常长达 7 天，这在一定程度上限制了 FHE 的广泛应用。为了克服这一挑战，Fhenix 联手 EigenLayer，通过 EigenLayer 的 Restaking 机制，为 FHE Coprocessors 的服务提供了更为快速方便的通道，极大地提升了整个 FHE Coprocessors 的效率和灵活性。

FHE Coprocessors 的使用流程简单明了：

1. 应用合约在 Host Chain 上调用 FHE Coprocessor 执行加密计算操作
2. Relay 合约排队请求
3. Relay 节点监听 Relay 合约并将调用转发至专用的 Fhenix Rollup
4. FHE Rollup 执行 FHE 计算操作
5. 阈值网络解密输出
6. Relay 节点将结果和乐观证明回传给合约
7. 合约验证乐观证明并将结果发送给调用方
8. 应用合约结合调用结果继续执行合约

Fhenix 参与指南

如果你是一名开发者，你可以深入研究 Fhenix 的资料文档，并基于这些文档开发属于你自己的 FHE 型应用，以探索其在实际应用中的潜力。

如果你是一名用户，不妨尝试体验 Fhenix 的 FHE-Rollups 所提供的 dApps，感受 FHE 带来的数据安全性和隐私保护。

如果你是一名研究员，强烈推荐你仔细阅读 Fhenix 的资料文档，深入了解 FHE 的原理、技术细节和应用前景，以便在你的研究领域内做出更有价值的贡献。

FHE 最佳应用场景

FHE 技术展现出了广泛的应用前景，特别是在全链游戏、DeFi 以及 AI 等领域，我们坚定地相信其在这些领域拥有巨大的发展潜力和广阔的应用空间：

• 隐私保护的全链游戏：FHE 技术为游戏经济体中的金融交易和玩家操作提供了强大的加密保障，有效防止了实时操纵行为，确保了游戏的公平性和公正性。同时，FHE 还能够匿名化玩家的活动，显著降低了玩家金融资产和个人信息泄露的风险，从而全方位保护玩家的隐私安全。
• DeFi/MEV：随着 DeFi 活动的蓬勃发展，不少 DeFi 操作在黑暗森林中成为了 MEV 攻击的目标。为了解决这一挑战，FHE 能够在保证业务逻辑计算处理的前提下，有效地保护 DeFi 中不愿泄露的敏感数据，如持仓数量、清算线、交易滑点等。通过应用 FHE，链上 DeFi 的健康情况可以显著地提升，从而大幅降低不良 MEV 行为的发生频率。
• AI：AI 模型的训练依赖于数据集，当涉及使用个体数据进行训练时，确保个体敏感数据的安全成为首要前提。为此，FHE 技术成为 AI 模型训练个体隐私数据的理想方案，它允许 AI 在加密数据上进行处理，从而在不泄露任何个人敏感信息的情况下完成训练过程。

FHE 的社区认可度

技术的发展并非仅靠其硬核的特性就能实现。要实现技术的成熟与持续进步，必须依托于持续完善的学术研发和积极建设的社区力量。在这方面，FHE 被成为加密学界的圣杯，其潜力与价值早已被广泛认可。2020 年，Vitalik Buterin 在《Exploring Fully Homomorphic Encryption》一文中，对 FHE 技术给予了高度的认可与支持。近期，他在社交媒体上再度发声，无疑再次强化了这一立场，并为 FHE 技术的发展呼吁了更多的资源和力量。与之对应的是，不断涌现的新项目、非营利性研究和教育组织，持续注入的市场资金，这一切似乎都在预示着一场技术爆发的序曲即将奏响。

潜力的 FHE 初期生态

在 FHE 生态的发展初期，除了核心基础技术服务公司 Zama 和备受瞩目的 Fhenix 这一优质项目外，还有一系列同样出色的项目值得我们深入了解和关注：

• Sunscreen：通过自助研发构建的 FHE 编译器，支持传统编程语言进行 FHE 转换，设计对应 FHE 密文去中心化存储存储，最后以 SDK 形式为 Web3 应用输出 FHE 特性
• Mind Network：结合 EigenLayer 的 Restaking 机制，专门为 AI 和 DePIN 网络扩展安全性的 FHE 网络
• PADO Labs：推出融合 ZKP 和 FHE 的 zkFHE，并在其上构建的去中心化计算网络
• **Arcium：** 前身是 Solana 的隐私协议 Elusiv，近期转型成为结合了 FHE 的并行机密计算网络
• Inco Network：基于 Zama 的 fhEVM，专注于优化 FHE 的计算成本和效率，进而发展完整生态的 Layer1
• Treat：由 Shiba 团队与 Zama 联手打造，致力于延展 Shiba 生态的 FHE Layer3
• octra：基于 OCaml、AST、ReasonML 和 C++ 开发的支持隔离执行环境的 FHE 网络
• BasedAI：支持为 LLM 模型引入 FHE 功能的分布式网络
• Encifher：前身是 BananaHQ，现更名为 Rize Labs，正围绕着 FHE 做 FHEML
• Privasea：NuLink 核心团队打造的 FHE 网络，采用 Zama 的 Concrete ML 框架，旨在 AI 领域的 ML 推理过程中实现数据隐私保护

对于非赢利性研究和教育机构，我们强烈推荐 FHE.org 和 FHE Onchain，它们为整个生态的学术研究和教育普及提供了宝贵的资源。

由于篇幅有限，我们未能一一列举 FHE 生态中所有优秀的项目。但请相信，这个生态中蕴含了无限的潜力和机遇，值得我们持续深入探索和发掘。

总结

我们对 FHE 技术的前景充满乐观，并对 Fhenix 这个项目抱有极高的期待。一旦 Fhenix 主网发布和正式上线，我们预计不同领域的应用将因为 FHE 技术而得到提升。我们坚信，这个充满创新与活力的未来，已经近在咫尺。

参考文献https://zama.ai/https://github.com/microsoft/SEAL

https://www.fhenix.io/https://mindnetwork.xyz/

https://www.inco.org/https://x.com/treatsforShib

https://docs.octra.org/https://x.com/encifherio

https://www.getbased.ai/

https://www.privasea.ai/

https://x.com/fhe_org

https://x.com/FHEOnchain

https://vitalik.eth.limo/general/2020/07/20/homomorphic.html

https://x.com/MessariCrypto/status/1720134959875457352

https://foresightnews.pro/article/detail/59947

本文来源Panewslab，观点不代表芝麻财经的立场，转载请联系原作者。

作者：加密研究员 Defi_Mochi & Stacy Muur

编译：Felix, PANews

2024年各大项目接连开启空投，本文根据加密研究员Defi_Mochi以及Stacy Muur的汇总信息，合并整理了11个代币在今年TGE（代币生成事件）之后的价格表现。

部分代币TGE后价格表现；来源：Stacy Muur

Jito（JTO）

• 空投：10亿总供应量的10%（1亿枚）
• 当前流通量：121,958,742 枚代币
• 自上线以来的价格表现：从1.49美元上涨了149%
• 投资回报率高（大多数质押者都有资格获得4900多枚代币）

空投方法：

80%分配给jitoSOL质押者—>分配给SOL质押者的比例较高

• 由于空投资格标准偏向于SOL低质押者，因此更容易出现女巫
• TVL和指标健康增长

Ethena Labs（ENA）

• 空投：5%（总供应量为150亿枚，空投7.5亿枚）
• 当前流通量：1,479,139,274 枚代币
• 自上线以来的价格表现：从0.52美元上涨了73%
• DeFi用户的投资回报率极高

空投方法

• 空投总供应量的5%，积分排行前 2000 名的用户以及 Pendle 的 YT 代币持有者初始将解锁 50%，其余 50% 在 6 个月内线性解锁。本次空投总量 3%，占代币总供应量 0.15% 的代币将分配给 SchizoPosters 以及 Redacted Remilio Babies 系列 NFT 持有者。
• 与协议指标高度契合–> S2 活动期间 TVL 达到 27 亿的新高

• 青睐DeFi的空投推动了sUSDE的采用

friend.tech（FRIEND）

• 空投：目前总供应量为93,884,904枚，100%空投到社区
• 自上线以来的3.08美元下跌了64%
• 对于key持有者和买家来说，总体投资回报率较低

空投方法

• 向社区成员空投全部代币，同时启动V2和Club
• 用户可以通过加入Club等方式领取剩余的空投
• 价格发现一般

Jupiter（JUP）

• 空投：13.5亿（占总供应量100亿的13.5％）
• 自上线以来的价格表现：从0.66美元美元上涨了51%
• 对于平台的大多数用户来说，投资回报率适中

总的来说，JUP的空投与项目方最关注的关键指标（交易量）一致。凭借强大的合作伙伴关系以及jupSOL和launchpad等产品， JUP整体上取得了巨大成功。

Wormhole（W）

• 初始空投：6.17亿枚W（总供应量的6%）。
• 初始空投价值：10亿美元
• 当前价值：3.45亿美元
• 初始价格与当前价格：-64%

AltLayer（ALT）

• 初始空投：3亿枚ALT（总供应量的3%）。
• 初始空投价值：9000万美元
• 当前价值：1.1 亿美元
• 初始价格与当前价格：+28%

ether.fi（ETHFI）

• 初始空投：6000万枚ETHFI（总供应量的6%）。
• 初始空投价值：2.02 亿美元
• 当前价值：3亿美元
• 初始价格与当前价格：+47%

Polyhedra Network（ZK）

• 初始空投：1.5亿枚ZK（总供应量的15%，36个月线性解锁）
• 初始空投价值：4.8 亿美元
• 当前价值：2.1 亿美元
• 初始价格与当前价格：-43.8%

ZetaChain（ZETA）

• 初始空投：3150万枚ZETA（总供应量的1.5%）。
• 初始空投价值：5200万美元
• 当前价值：4750 万美元
• 初始价格与当前价格：-10%

Renzo（REZ）

• 初始空投：7亿枚REZ（总供应量的7%）。
• 初始空投价值：1.05 亿美元
• 当前价值：9450 万美元
• 初始价格与当前价格：-6.3%

Notcoin（NOT）

• 初始空投：800亿枚NOT（总供应量的80%）。
• 初始空投价值：4.66 亿美元
• 当前价值：4.13 亿美元
• 初始价格与当前价格：-17%

相关阅读：空投代币策略研究：基于超200万个事件的数据洞察

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在美国总统选举中，摇摆州是民主党和共和党争取的重要目标，由于在这些州没有特定候选人或政党坐拥压倒性支持以取得选举人票，赢得这些州的选举人票对赢得大选十分重要。

本月初，成立于1963年的老牌民调机构哈里斯民意调查(Harris Poll)和区块链风险投资公司Digital Currency Group联合发布了一份《摇摆州的加密货币态度》民调(Crypto Attitudes in Swing States)。这份调查的受访者为1201名注册的美国选民，他们均来自政治上举棋不定的摇摆州。与此同时，最近民主党对加密货币的政策转向，以及共和党对加密货币展现的友好态度，也佐证了这个报告的一些发现。

45页的民调报告展示了一些关键的结果。比如，40%的受访选民希望政治候选人更多地谈论数字货币；超过一半的人担心政策制定者通过过度监管抑制创新；近一半的选民不信任会干涉加密货币的政治候选人；四分之一的人表示对加密货币的热情会让他们更信任一个政治候选人；30%的人表示会更倾向于支持对加密货币友好的政治候选人。

这次调查的时间为4月4日至4月16日，调查采取了线上10分钟填写问卷的形式。符合资格的选民需要为年满18周岁的美国居民，居住在摇摆州，包括密歇根州、内华达州、俄亥俄州、蒙大拿州、宾夕法尼亚州、亚利桑那州。参与者需要在他们居住的州登记为选民。以下是这份民调的更多细节。

发现1：现行的金融体系普遍不受欢迎，选民普遍认为该体系不公平，尤其是年轻一代处于不利地位。

• 具体而言，现行的金融体系引起选民的负面反应，大多数人认为该体系偏袒精英而非普通人（80%），缺乏透明度（79%），难以理解（67%），并且使年轻一代注定失败（63%）。

• 相反，很少有人认为现行的金融体系是为像自己这样的人设计的（38%）或对所有人公平的（26%）。

• 有趣的是，大多数人（60-65%）对自己当前和未来的个人财务健康状况持总体积极态度（60-65%），并且对自己对金融体系的理解也表示肯定（77%）。然而，这种积极态度并没有转化为对整个现行金融体系的正面感受。

发现2：在相当数量的选民中，加密货币吸引了一定程度的兴趣，这形成了支持加密货币的情绪。

• 目前选民中持有加密货币的比例相对较低（14%），大多数人对加密货币并不感到了解（69%）。大约五分之一的选民计划在未来六个月内拥有加密货币。

• 然而，近三分之一的选民对加密货币持有积极态度（被称为“加密货币积极派”）。加密货币积极派选民对加密货币的热情始终高于总体选民；大多数人将加密货币与创新（62%）、有前途（50%）和易获取（45%）等积极特征联系在一起。

• 大多数加密货币积极派选民认同加密货币代表着通往财务安全和繁荣的新途径（83%），是未来的交易方式（79%），为财务健康创造了公平竞争环境（77%），并且是为像自己这样的人设计的（70%）。

• 虽然对加密货币的怀疑是存在的，但总体上约有半数的选民以及大多数加密货币积极派选民表示，他们更可能购买加密货币，条件是如果加密资产由成熟或受监管的公司提供（总体为50%，加密货币积极派为76%），或者如果政府制定了消费者和投资者保护法律（总体为48%，加密货币积极派为69%）。

发现3：将加密货币作为一个选举问题可能会为政治候选人提供关键机会。

总体而言，绝大多数选民和加密货币积极派选民计划参加即将到来的2024年选举（90%+），对共和党和民主党的支持率很接近。

•   相当数量的选民（40%）希望政治候选人更多地谈论数字货币。

• 大多数选民不信任当选的官员能够理解加密货币一类的创新技术，超过一半的人担心政策制定者通过过度监管抑制创新。绝大多数希望政策制定者在进行监管之前确保他们了解加密货币。

• 近一半的选民不信任会干涉加密货币的政治候选人。四分之一的人表示对加密货币的热情会让他们更信任一个政治候选人。30%的人表示会更倾向于支持对加密货币友好的政治候选人。

•  加密货币积极派选民比总体选民更坚定地支持支持加密货币的立场。

• 值得注意的是，加密货币监管获得了广泛支持。绝大多数选民和近一半的支持加密货币的选民支持对加密货币进行的彻底改革。同样，约有20-25%的选民和三分之一的支持加密货币的选民希望，当选官员专注于加密货币监管或加密货币投资者的保护。

发现4：一些值得注意的群体对加密货币更为开放。

•  加密货币积极派选民更有可能是男性、年轻人、黑人或西班牙裔，相比整体选民，他们更少可能拥有四年制大学学位。

•  与整体投票人群相比，加密货币积极派选民在家庭收入和政治倾向上没有显著差异。

•  对加密货币的积极态度不仅限于加密货币的持有者——约40%的对加密货币持积极态度的选民从未拥有过加密货币。

•  在调查的各州中，俄亥俄州的选民对加密货币的态度更为负面。

这些发现会带来怎样的影响？

加密货币在选民中的形象可能通过进一步的教育得到改善

•  大多数选民觉得自己对加密货币不了解，甚至大多数加密货币积极派选民也觉得加密货币不好理解。

•  当被询问为何对加密货币的负面看法时，一些人表示他们对加密货币不熟悉或缺乏经验，这表明，通过更多的信息或经验有可能改变他们的看法。

对加密货币持积极态度的选民在即将到来的选举中代表了一个机会

•  在高度两极化的政治环境中，加密货币可能是一个相对非党派的问题，能够在部分选民中获得支持。

•  对加密货币持积极态度的选民（年轻人和有色人种）的群体特征对民主党候选人来说尤其具有吸引力。

以了解情况的方式谈论加密货币可能有助于候选人脱颖而出

•  人们对候选人谈论数字货币表现出相当大的兴趣，但对候选人实际了解加密货币的信任度却较低。一位展现出对加密货币了解的政治家可能会脱颖而出。

•  支持亲加密货币候选人的选民表示，他们会将该候选人视为具有前瞻性和开明思维，这暗示可能会产生一种光环效应。

除了支持加密货币外，候选人还可以通过支持合理的监管，以赢得好感

•  在整体选民和加密货币积极派选民中，支持对加密货币进行彻底改革的比例很高。如果有政府保护法律的支持，更多人将购买加密货币，这表明对加密货币的犹豫可能可以通过信任的权威来缓解。

•  在整体支持加密货币的信息中，对加密货币进行合理监管的建议，可以缓解对加密货币持怀疑态度的选民的顾虑，同时吸引加密货币积极派选民。

本文来源Panewslab，观点不代表芝麻财经的立场，转载请联系原作者。

作者：Alex Xu

引言

截止目前来看，本轮加密牛市周期是商业创新上最为乏味的一轮，缺少上一轮牛市 DeFi、NFT、Gamefi 这样的现象级热潮赛道，导致整体市场行情缺少产业热点，用户、产业投资和开发者的增长都比较乏力。

这也反映在目前的资产价格上，整轮周期来看，大部分 Alt coins 对于 BTC 的汇率持续失血，其中也包括 ETH。毕竟智能合约平台的估值是由应用的繁荣程度决定的，当应用的发展创新乏善可陈，公链的估值也很难抬升。

而 AI 作为本轮较新的加密商业门类，受益于外部商业世界爆炸式的发展速度和持续不断的热点，仍有可能为加密世界的 AI 赛道项目带来不错的注意力增量。

而在笔者 4 月发布的 IO.NET 报告中，梳理了 AI 与 Crypto 结合的必要性，即加密经济方案在确定性、调动配置资源和免信任上的优势，可能是解决 AI 随机性、资源密集和人机难辨三个挑战的方案之一。

在加密经济领域的 AI 赛道，笔者尝试再通过一篇文章，对一些重要问题进行讨论和推演，包括：

• 加密 Ai 赛道还有哪些萌芽中，或将在未来爆发的叙事
• 这些叙事的催化路径和逻辑
• 叙事相关的项目标的
• 叙事推演的风险和不确定性

本文为笔者截至发表时的阶段性思考，未来可能可能发生改变，且观点具有极强的主观性，亦可能存在事实、数据、推理逻辑的错误，请勿作为投资参考，欢迎同业的批评和探讨。

以下为正文部分。

加密 AI 赛道的下一波叙事

在正式盘点加密 AI 赛道的下一波叙事前，我们先来看一下目前的加密 AI 的主要叙事，从市值排序来看，超过 10 亿美金的分别有：

• 算力：Render（RNDR，流通市值 38.5 亿）、Akash（流通市值 12 亿）、IO.NET（最近一轮一级融资估值 10 亿）
• 算法网络：Bittensor（TAO，流通市值 29.7 亿）
• AI 代理：Fetchai（FET，合并前流通市值 21 亿）

* 数据时间：2024.5.24，货币单位均为美金。

除了以上几个领域，下一个单项目市值超 10 亿的 AI 赛道会是哪个？

笔者觉得可以从两个视角来推测：「产业供给端」的叙事和「GPT 时刻」的叙事。

AI 叙事的第一个视角：从产业供给端，看 AI 背后的能源和数据赛道机会

从产业供应端来看，AI 发展的四个推动力为：

• 算法：优质的算法能更高效地执行训练和推理任务
• 算力：无论是模型训练还是模型推理，都需要 GPU 硬件提供算力，这也是当下主要的产业瓶颈，行业缺芯导致中高端芯片价格高企
• 能源：AI 所需的数据计算中心会产生大量的能源消耗，除了 GPU 本身执行计算任务所需的电力之外，处理 GPU 散热的也需要非常多的能源，一个大型数据中心冷却系统就占总能源消耗的 40% 左右
• 数据：大模型性能的提升需要扩大训练参数，这意味着海量的优质数据需求

针对上述四个产业的推动力，算法和算力赛道均有流通市值超过 10 亿美金的加密项目，而能源和数据赛道尚未出现同市值体量的项目。

而实际上，能源和数据的供给短缺或许将很快来临，成为新一波的产业热点，从而带动加密领域相关项目的热潮。

我们先来说能源。

2024 年 2 月 29 日，马斯克在博世互联世界 2024 大会上谈到：「我在一年多前就预测过芯片短缺，下一个短缺的将是电力。我认为，明年将没有足够的电力来运行所有的芯片。」

从具体数据来看，李飞飞领导的斯坦福大学人工智能研究所（Human-Centered Artificial Intelligence）每年都会发布《AI 指数报告》，在该团队 2022 年发布的、针对 21 年 AI 产业的报告中，研究小组评估认为当年 AI 耗能规模只占全球电力需求的 0.9%，对能源和环境的压力有限。而 2023 年，国际能源署（IEA）对 2022 年的总结是：全球数据中心消耗了大约 460 太瓦时（TWh）的电力，占全球电力需求的 2%，并预测到 2026 年，全球数据中心能耗最低也会有 620 太瓦时，最高会达到 1050 太瓦时。

而实际上，国际能源署的估测仍然保守了，因为目前已经有大量围绕 AI 的项目即将上马，其对应的能源需求规模远超其 23 年的想象。

比如微软和 OpenAI 正在筹划的星际之门（Stargate）项目。这个计划预计在 2028 年启动，2030 年左右建成，该项目计划构建一台拥有数百万个专用 AI 芯片的超级计算机，为 OpenAI 提供前所未有的计算能力,支持其在人工智能尤其是大型语言模型方面的研发。该计划预计耗资超过 1000 亿美金，比当下的大型数据中心成本还要高出 100 倍。

而仅仅星际之门一个项目的能耗就高达 50 太瓦时。

也正是因为如此，OpenAI 的创始人山姆奥特曼在今年 1 月的达沃斯论坛上谈到：「未来人工智能需要能源突破，因为人工智能消耗的电力将远远超出人们的预期。」

在算力和能源之后，快速增长的 AI 行业的下一个短缺的领域很可能是数据。

或者说，AI 所需要的优质数据的短缺已经成为现实。

目前人类从 GPT 的进化中，已经基本摸清了大语言模型能力增长的规律——即通过扩大模型参数和训练数据，就能指数级别提升模型的能力——且这一进程短期还看不到技术瓶颈。

但问题是优质且公开的数据在未来或许将越来越稀少，AI 产品在数据上可能会面临跟芯片、能源一样的供需矛盾。

首先是数据所有权的争端增加。

2023 年 12 月 27 日，《纽约时报》正式向美国联邦地方法院起诉 OpenAI 和微软，指控它们未经许可使用了自己数百万篇文章用于训练 GPT 模型，要求它们对「非法复制和使用独特价值的作品承担数十亿美元的法定和实际损害赔偿」，还要销毁所有包含《纽约时报》版权材料的模型和训练数据。

此后的 3 月底，《纽约时报》发表了一篇新的声明，矛头不仅指向了 OpenAI，还瞄准了 Google 和 Meta。《纽约时报》这份声明中说，OpenAI 通过一款名为 Whisper 的语音识别工具转录了大量 YouTube 视频中的语音部分，然后生成文字，作为文本来训练 GPT-4。《纽约时报》表示，现在大公司训练 AI 模型时使用小偷小摸的手段已经非常普遍，并表示这样的事谷歌也在做，他们也把 YouTube 视频内容转成文字，用于自己大模型的训练，本质上侵犯了视频内容创作者的权益。

《纽约时报》与 OpenAI 作为「AI 版权第一案」，考虑到案件内容的复杂性和对内容和 AI 产业未来的深远影响，未必很快能得出一个结果。最终可能的结果之一是双方庭外和解，财大气粗的微软和 OpenAI 支付一笔大额补偿金。但未来更多的数据版权摩擦势必将抬高优质数据的综合成本。

此外，作为世界上最大的搜索引擎，Google 也曝出正在考虑对自己的搜索功能收费，只不过收费对象不是普通大众，而是 AI 公司。

来源：路透社

谷歌的搜索引擎服务器里保存着大量内容，甚至可以说是自从 21 世纪以来所有互联网页面上出现过的内容谷歌都保存着。而目前 AI 驱动的搜索产品，海外的如 perplexity，国内的如 Kimi、秘塔，都对这些搜索到的数据通过 AI 进行加工，再输出给用户。搜索引擎对 AI 的收费，必然提升数据的获取成本。

实际上，除了公开的数据之外，AI 巨头们还盯上了非公开的内部数据。

Photobucket 是一家老牌的图片和视频托管网站,在 2000 年代初曾拥有 7000 万用户和近一半的美国在线照片市场份额。随着社交媒体的兴起，Photobucket 用户数量大幅下降，目前仅剩 200 万活跃用户（它们每年要支付 399 美金的高昂费用），而根据用户注册时签署的协议和隐私政策，超过一年没用使用的账户会被回收，还支持 Photobucket 对用户上传的图片和视频数据的使用权。Photobucket 首席执行官 Ted Leonard 透露，其拥有的 13 亿张照片和视频数据对训练生成式 AI 模型极具价值。他正在与多家科技公司就出售这些数据进行谈判，报价范围从每张照片 5 美分到 1 美元不等，每段视频超过 1 美元，其估计 Photobucket 可提供的数据价值超过 10 亿美金。

专注于人工智能发展趋势的研究团队 EPOCH，根据 2022 年机器学习对数据的使用和新数据的生成情况，再考虑计算资源的增长，曾经发表了一篇关于机器学习所需的数据的情况报告《Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning》，报告的结论是高质量的文本数据大约会在 2023 年 2 月到 2026 年之间用尽，图像数据则会在 2030 年到 2060 年间用尽。如果数据的利用效率不能显著提高，或出现新的数据来源,目前依赖于海量数据集的大型机器学习模型趋势可能会放缓。

而就目前 AI 巨头们纷纷高价采买数据的情况来看，免费的优质文本数据真的已经基本用尽，EPOCH 在 2 年前的预测是比较准确的。

同时，围绕“AI 数据短缺”的需求的解决方案也在出现，即：AI 数据提供服务。

Defined.ai 就是一家为 AI 公司提供定制化真实高质量数据的公司。

Defined.ai 所能提供的数据类型举例：https://www.defined.ai/datasets

它的生意模式是：AI 公司给 Defined.ai 提供自己对于数据的需求，比如就图片而言，质量方面需要分辨率达到多少以上、避免模糊、过曝、内容真实。内容方面 AI 公司可以根据自己的训练任务，定制特定的主题，比如需要夜里的照片、夜里的锥桶、停车场、指示牌，用来提高 AI 在夜景下的识别率。大众都可以领任务，拍完上传由公司审核，然后把符合要求的部分按张数结算，价格大约是一张高质量的图片 1-2 美元，一个十几秒的短片 5-7 美元，一部 10 分钟以上的高质量影片 100-300 美元，文本是千字 1 美元，领分包任务的人可以得到其中 20% 左右的费用。数据提供可能会成为“数据标记”之后的又一门众包生意。

全球范围的任务众包分配、经济激励、数据资产的定价/流通和隐私保护、人人可以参与，听起来就特别像一门适合 Web3 范式的商业门类。

产业供给端视角下的 AI 叙事标的

芯片短缺引发的关注渗透到加密行业，让分布式算力成为了截止目前最热门、市值最高的 AI 赛道类别。

那么 AI 产业在能源和数据上的供需矛盾如果在未来 1-2 年中爆发，加密行业目前有哪些叙事相关的项目？

先来看能源类的标的。

已经上线了头部 CEX 的能源类项目非常稀少，仅有 Power Ledger（代币 Powr）一个。

Power Ledger 于 2017 年立项，是一个基于区块链技术的综合能源平台，旨在实现能源交易的去中心化，推动个人和社区直接交易电力，支持可再生能源的广泛应用，并通过智能合约确保交易的透明和高效。最初 Power Ledger 基于以太坊改造而来的联盟链运行。2023 年下半年，Power Ledger 更新了白皮书，并推出了自己的综合型公链，该公链基于 Solana 的技术框架改造而来，便于处理分布式能源市场中的高频微交易。目前 Power Ledger 的主要业务包括：

• 能源交易：允许用户点对点地直接买卖电力，特别是来自可再生能源的电力。
• 环境产品交易：比如碳信用和可再生能源证书的交易，以及基于环境产品的融资。
• 公链运营：吸引应用开发者在 Powerledger 区块链上构建应用，公链的交易费用以 Powr 代币支付。

目前 Power Ledger 项目的流通市值为 1.7 亿 $，全流通市值为 3.2 亿 $。

相比能源类的加密标的，数据赛道的加密标的数量则更丰富一些。

笔者仅罗列目前自己关注的，并已经至少上线了币安、OKX 和 Coinbase 其中一家 CEX 的数据赛道项目，且按照 FDV 从低至高排列：

1.Streamr – DATA

Streamr 的价值主张是构建一个去中心化的实时数据网络，允许用户自由地交易和分享数据，同时保持对自己数据的完全控制。通过其数据市场，Streamr 希望使数据生产者能够直接向感兴趣的消费者销售数据流，无需中介机构，从而降低成本并提高效率。

来源：https://streamr.network/hub/projects

在实际的合作案例中，Streamr 与另一个 Web3 车载硬件项目 DIMO 合作，通过装载在车辆上的 DIMO 硬件传感器收集温度、气压和其他数据，形成天气数据流传输给需要的机构。

与其他数据项目相比，Streamr 更侧重于物联网、硬件传感器的数据，除了上面提到的 DIMO 车载数据之外，其他项目还有赫尔辛基的实时交通数据流等。因此，Streamr 的项目代币 DATA 也曾经在去年 12 月，Depin 概念最火热的时候一度创造出了单日翻倍的涨幅。

目前 Streamr 项目的流通市值为 4400 万 $，全流通市值为 5800 万 $。

2.Covalent – CQT

与其他数据类项目不同的是，Covalent 提供的是区块链数据。Covalent 网络通过 RPC 从区块链节点读取数据，然后对这些数据进行处理和组织，创建一个高效的查询数据库。这样，Covalent 的用户们可以快速地检索到他们需要的信息，而不必直接从区块链节点进行复杂的查询，这类服务也被称为「区块链数据索引」。

Covalent 的客户以 B 端为主，其中既有 Dapp 项目，比如各种 Defi，也包括很多中心化加密公司，比如 Consensys（Metamask 的母公司）, CoinGecko ( 知名加密资产行情站 )、Rotki ( 税务工具 )、Rainbow ( 加密钱包 ) 等，此外传统金融行业中的巨头富达、四大会计事务所安永，也是 Covalent 的客户。根据 Covalent 官方披露的数据，项目的来自于数据服务的收入已经超过同领域的头部项目 The Graph。

Web3 行业由于链上数据的完整性、公开性、真实性以及实时性，有望成为细分 AI 场景和特定「AI 小模型」的优质数据来源。Covalent 作为数据提供方，已经开始为各类 AI 场景提供数据，并推出了专门面向 AI 的可验证的结构化数据。

来源：https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/

比如为链上智能交易平台 SmartWhales 提供数据，利用 AI 识别出盈利的交易模式和地址；Entendre Finance 则通过 Covalent 的结构化数据，经过 AI 处理用于实时洞察、异常检测和预测分析等。

目前来看，Covalent 提供的链上数据服务的主要场景仍以金融为主，但随着 Web3 产品和数据类型的泛化，链上数据的使用场景也将进一步拓展。

目前 Covalent 项目的流通市值为 1.5 亿 $，全流通市值为 2.35 亿 $，相对于同赛道的区块链数据索引项目 The Graph，具有比较明显的估值优势。

3.Hivemapper – Honey

在所有数据素材中，视频数据的单价往往是最高的。Hivemapper 可以为 AI 公司提供包括视频和地图信息在内的数据。Hivemapper 本身是一个去中心化的全球地图项目，旨在通过区块链技术和社区贡献来创建一个详细、动态且可访问的地图系统。参与者可以通过行车记录仪（dashcam）捕捉地图数据并将其添加到开源的 Hivemapper 数据网络中，并基于贡献获得项目代币 HONEY 的奖励。为了提高网络的效应和降低交互成本，Hivemapper 构建在 Solana 上。

Hivemapper 最早成立于 2015 年，最初的愿景是使用无人机创建地图，但后来发现这种模式难以扩展，从而转向使用行车记录仪和智能手机来捕捉地理数据，降低了全球地图制作的成本。

与 Google map 等街景和地图软件相比，Hivemapper 通过激励网络和众包模式，能更高效地拓展地图覆盖范围、保持地图实景的新鲜度、提升视频质量。

在 AI 对数据的需求爆发之前，Hivemapper 的主要客户包括汽车产业的自动驾驶部门、导航服务公司、政府、保险和地产公司等。如今 Hivemapper 则可以通过 API 为 AI 和大模型提供广泛的道路和环境数据，通过不断更新的图像和道路特征数据流的输入，AI 和 ML 模型将能够更好地将数据转化为能力的提升，执行与地理位置、视觉判断有关的任务。

数据来源：https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/

目前 Hivemapper – Honey 项目的流通市值为 1.2 亿 $，全流通市值为 4.96 亿 $。

除了以上三个项目之外，数据赛道的项目还有 The Graph – GRT（流通市值 32 亿 $，FDV 37 亿 $），其业务与 Covalent 类似，也提供区块链数据索引的服务；以及 Ocean Protocol – OCEAN（流通市值 6.7 亿 $，FDV 14.5 亿 $，本项目即将与 Fetch.ai 和 SingularityNET 合并，代币转换为 ASI），一个开源协议，旨在促进数据和数据相关服务的交换和货币化，将数据消费者与数据提供者连接起来，从而在保证信任、透明和可追溯性的前提下共享数据。

AI 叙事的第二个视角：GPT 时刻再现，通用人工智能降临

在笔者看来，加密行业里“AI 赛道”的元年是 GPT 震惊世界的 2023 年，加密 AI 项目的暴涨，更多是 AI 产业爆炸式发展带来的「热度余波」。

虽然 GPT3.5 之后 GPT4、turbo 等的能力不断升级，以及 Sora 在视频创作能力的惊人展现，包括 OpenAI 之外的大语言模型也快速发展，但不可否认的是 AI 的科技进步给大众带来的认知冲击正在减弱，人们开始逐渐使用 AI 工具，大规模的岗位替代似乎还未发生。

那么，未来 AI 领域是否还会再现「GPT 时刻」，出现让大众震惊的 AI 跨越式发展，让人们意识到自己的生活和工作都将因此被改变？

这个时刻可能是通用人工智能（AGI）的降临。

AGI 指的是机器拥有类似于人类的综合认知能力，能够解决各种复杂问题，而不仅限于特定任务。AGI 系统拥有高度的抽象思维、广泛的背景知识、全领域的常识推理和因果关系理解、以及跨专业的迁移学习等能力。AGI 的表现与各个领域最优秀的人类无异，就综合能力来说则完全超越最优秀的人类群体。

实际上，无论科幻小说和游戏、影视作品之中的呈现，还是在 GPT 迅速普及之后的大众预期，社会大众对超越人类认知水平的 AGI 的出现早有预期。或者说，GPT 本身就是 AGI 的先导产品，是通用人工智能的预言版。

而 GPT 之所以有这么大的产业能量和心理冲击，在于其落地的速度和表现超越了大众的预期：人们没想到，一个能完成图灵测试的人工智能系统真的到来了，而且速度这么快。

实际上，人工智能 (AGI）或许将在 1-2 年内再次复现「GPT 时刻」的突然性：人们才刚刚适应 GPT 的辅助，就发现 AI 已经不仅仅是一个助手，它甚至能独立完成极具创造性和挑战的工作，包括那些困住人类顶尖科学家几十年的难题。

在今年 4 月 8 日，马斯克接受了挪威主权财富基金首席投资官 Nicolai Tangen 的采访，谈到了 AGI 出现的时间。

他说：「如果把 AGI 定义为比最聪明的那部分人类还要聪明的话，我认为它很可能在 2025 年出现。」

也就是按照他的推断，最多就是还需要 1 年半的时间，AGI 就将降临。当然，他加了一个前提条件，就是「电力和硬件都跟得上的话。」

AGI 的降临的好处是显而易见的。

它意味着人类的生产力水平将大跨步地上一个台阶，大量困住我们几十年的科研难题将迎刃而解。假如我们把「最聪明的那部分人类」定义为诺贝尔奖得主的水平，也就意味只要能源、算力、数据足够，我们可以拥有无数个不知疲倦的「诺奖得主」，全天候攻关那些最难的科学问题。

而实际上诺奖得主并不是几亿分之一那样珍贵，他们在能力和智力上大多是顶级大学教授的水平，但是因为概率和运气选对了方向，持续做了下去并拿到了结果。和他水平相当的人，他同样优秀的同僚们，也许在科研的平行宇宙中也获得了诺奖。但是无奈的是，具备顶尖大学教授并参与科研突破的人员还是不足，因此「遍历所有科研正确方向」的速度仍然很慢。

有了 AGI 之后，在能源和算力充分供给的情况下，我们可以有无限个「诺奖得主」水平的 AGI 在任何一个可能的科研突破方向进行纵深探索，技术的提升速度会快几十倍。技术的提升，会导致我们如今认为相当昂贵稀缺的资源，在 10 到 20 年间成百倍地增加，比如粮食产量、新材料、新药、高水准的教育等，获取这些的成本也将成倍下降，我们得以用更少的资源养活更多的人口，人均财富迅速增加。

全球 GDP 总量走势图，数据来源：世界银行

这听起来似乎有点耸人听闻，我们来看两个例子，这两个例子笔者在此前关于 IO.NET 的研报中也使用过：

• 2018 年，诺贝尔化学奖得主弗朗西斯·阿诺德在颁奖仪式上才说道：“今天我们在实际应用中可以阅读、写入和编辑任何 DNA 序列，但我们还无法通过它创作（compose it）。”仅仅在他讲话的 5 年后，2023 年，来自斯坦福大学和硅谷的 AI 创业企业 Salesforce Research 的研究者，在《自然 – 生物技术》发表论文，他们通过基于 GPT3 微调而成的大语言模型，从 0 创造出了全新的 100 万种蛋白质，并从中寻找到 2 种结构截然不同、却都具有杀菌能力的蛋白质，有希望成为抗生素之外的细菌对抗方案。也就是说：在 AI 的帮助下，蛋白质“创造”的瓶颈突破了。
• 而在此前，人工智能 AlphaFold 算法在 18 个月内，把地球上几乎所有的 2.14 亿种蛋白质结构都做了预测，这项成果是过往所有人类结构生物学家工作成果的几百倍。

变革已经发生，而 AGI 的降临会进一步加快这个过程。

另一个方面，AGI 的降临带来的挑战也是非常巨大的。

AGI 不但会替代大量的脑力劳动者，如今被认为「受 AI 冲击较少的」体力服务业者，也会随着机器人技术的成熟和新材料的研发带来的生产成本降低而受到冲击，被机器和软件替代的劳动岗位占比会迅速提高。

届时，两个曾经看起来非常遥远的问题会很快浮出水面：

• 大量失业人口的就业和收入问题
• 在 AI 无处不在的世界，如何分辨 AI 和人类

而 Worldcoin/Worldchain 正在尝试提供解决方案，即用 UBI（全民基本收入）系统为大众提供基本收入，用基于虹膜的生物特征把人和 AI 进行区分。

实际上，给全民发钱的 UBI 并非没有现实实践的空中楼阁，芬兰、英格兰等国都进行过全民基本收入的实践，而加拿大、西班牙、印度等国亦有政党正在积极提案推进相关的实验。

而基于生物特征识别 + 区块链的模式进行 UBI 分配的好处在于这个系统的全球性，对人口有更广泛的覆盖，此外还可以基于通过收入分配拓展而来的用户网络，构建其他商业模式，比如金融服务（Defi）、社交、任务众包等，形成网络内商业的协同，这也正是

AGI 降临带来的冲击效应的对应标的之一是 Worldcoin – WLD，其流通市值为 10.3 亿 $，全流通市值为 472 亿 $。

叙事推演的风险和不确定性

本文与 Mint Ventures 之前发布的诸多项目和赛道研究报告不同，对于叙事的推演和预测具有较大的主观性，请读者仅将本文内容作为一个发散性的讨论，而不是预测未来的预言。笔者上述的叙事推演面临很多不确定性，导致猜想错误，这些风险或影响因素包括但不限于：

能源方面：GPU 更新换代造成的能耗速降

尽管围绕 AI 的能源需求猛增，但以英伟达为代表的芯片厂商正在通过不断的硬件升级，以更低的功耗提供更高的计算能力，比如在今年 3 月英伟达发布了集成了两个 B200 GPU 和一个 Grace CPU 的新一代 AI 计算卡 GB200，其训练的性能是上一代主力 AI GPU H100 的 4 倍，推理的性能是 H100 的 7 倍，需要的能耗却只有 H100 的 1/4。当然尽管如此，人们希望从 AI 中获得的力量渴望远远没到尽头，伴随着单元能耗的下降，随着 AI 应用场景和需求的进一步扩张，总能耗可能反而是上升的。

数据方面：Q* 计划实现「自产数据」

OpenAI 内部一直存在一个传闻中的项目「Q*」，该项目在 OpenAI 发给员工的内部信息被提到过。 根据路透社援引 OpenAI 内部人士的看法，这可能是 OpenAI 在追寻超级智能 / 通用人工智能（AGI）道路上取得的一项突破。Q* 不但能够凭借抽象能力解决以前从未见过的数学问题，还能够通过自我创造用于训练大模型的数据，而无需现实世界的数据喂养。如果该传言为真，AI 大模型训练受限于优质数据不足的瓶颈将被打破。

AGI 降临：OpenAI 的隐忧

AGI 降临的时点是否真的如马斯克所说，会在 2025 年到来尚不得而知，但这只是一个时间问题。但 Worldcoin 作为 AGI 降临叙事的直接诶受益标的，最大的隐忧可能来自 OpenAI，毕竟其是公认的「OpenAI 影子代币」。

5 月 14 日凌晨，OpenAI 在春季新品发布会展示了最新的 GPT-4o 与另外 19 个不同版本的大语言模型在综合任务得分中的表现，仅从表格来看，GPT-4o 得分 1310，视觉上似乎比后几名高出了一大截，但从总分来看，其仅比第二名 GPT4 turbo 高了 4.5%，比第四名谷歌的 Gemini 1.5 Pro 高了 4.9%，比第五名 Anthropic 的 Claude 3 Opus 高了 5.1%。

从 GPT3.5 初登场时震惊世界的时刻仅仅过去了一年多，OpenAI 的竞争对手们已经追到了非常接近的位置（尽管 GPT5 尚且没有放出，并预计在今年发布），OpenAI 未来是否已经能保持自己的行业领先位置，这个答案似乎正在变得模糊。如果 OpenAI 的领先优势和统治地位被稀释乃至赶超，那么 Worldcoin 作为 OpenAI 的影子代币的叙事含金量也会下降。

此外，除了 Worldcoin 的虹膜认证方案之外，越来越多的竞争对手也开始进入这个市场，比如手掌扫描 ID 项目 Humanity Protocol 刚刚宣布以 10 亿美元估值完成 3000 万美元新一轮融资，LayerZero Labs 也宣布将在 Humanity 上运行，并加入其的验证者节点网络，使用 ZK 证明对凭证进行身份验证。

结语

最后，笔者虽然对 AI 赛道后续的叙事进行了推演，但 AI 赛道与 DeFi 等加密原生赛道不同，其更多是 AI 热潮外溢至币圈的产物，目前诸多的项目就商业模式而言并未跑通，很多项目更像是 AI 主题的 Meme（比如 Rndr 类似于英伟达的 meme，Worldcoin 类似于 OpenAI 的 meme），读者应审慎看待。

本文来源Panewslab，观点不代表芝麻财经的立场，转载请联系原作者。

撰文：Emily George

编译：白话区块链

加密货币在短短几年内已经从一个小众兴趣发展成为全球现象。还记得比特币只在科技爱好者之间轻声传唱的时候吗？现在，它已经成为家喻户晓的名字，加密货币正在重塑我们所熟知的金融领域。无论您是投资者、科技极客还是只是好奇，了解未来五年加密货币的发展方向至关重要。

为什么未来五年至关重要？答案很简单。加密货币世界的变化速度惊人。我们所见到的不仅是渐进式的增长，而是潜在的金融革命。现在所做出的决策和创新将为未来铺平道路。无论是新技术、监管变革还是市场动态，接下来的几年将至关重要。

2024 年的现状

让我们来看一下当前的加密货币格局。比特币仍然是王者，但以太坊、币安币和 Solana 等替 Token 正在取得重大进展。机构投资者不再坐视不管，他们正在积极参与，全球各国政府也在制定法规以迎头赶上这列快速行驶的列车。区块链技术不断发展，出现了一些有望使交易更快、更便宜、更安全的进展。但并非一切都是美好的；安全漏洞、监管不确定性和环境问题等挑战仍然存在。

在 2024 年推出加密 Token 正在引起巨大的关注，吸引了经验丰富的投资者和渴望从不断扩大的数字经济中获利的新手。随着区块链技术的进步和日益增长的主流接受度，现在可能是进入市场的一个有利时机。

1、机构采纳：大型参与者进入竞技场

1）从华尔街到加密街：机构的参与

加密货币不再仅仅是科技爱好者和早期采用者的领域，它正在金融界引起严重的影响。主要机构不再满足于旁观。它们正在进入加密货币市场，为其带来合法性和大量投资。这个转变起初是逐渐发生的，但现在我们看到华尔街上一些最重要的机构决定跳入其中。

高盛、摩根大通和贝莱德等大型参与者正在投资加密货币，设立专门的交易台，并向客户提供加密货币服务。这种机构参与不仅仅是一个过时的趋势，它是一个重大的转变，正在重塑金融格局。机构投资为加密货币市场增加了可信度，使其对其他可能持怀疑态度的投资者更具吸引力。

2）对冲基金和银行如何塑造市场？

对冲基金和银行在加密货币市场的发展中发挥着关键作用。通过将他们庞大的投资组合的一部分分配给数字资产，它们不仅实现了投资多样化，还推动了需求的增长。这些资金的涌入对市场具有稳定作用，降低了波动性，促进了更成熟的交易环境。

例如，像 Pantera Capital 和 Grayscale Investments 这样的对冲基金拥有大量的加密货币资产，影响着市场趋势和投资策略。银行也加入了行列。摩根大通推出了自己的加密货币 JPM Coin，用于即时跨境支付。这些举措表明传统金融机构认识到区块链技术和加密货币的真实价值，将其整合到他们的服务中以提高效率和降低成本。

3）涟漪效应：机构采纳对零售投资者意味着什么？

机构采纳的涟漪效应远不止在华尔街范围内。对零售投资者而言，这一趋势带来了几个好处。首先，它增加了市场的稳定性。当大型参与者投资加密货币时，它减少了市场的臭名昭著的波动性，使其对所有人来说都成为较低风险的投资。其次，机构的参与通常会带来更好的基础设施和服务。随着更多资源注入加密领域，我们看到交易平台、托管服务和整体安全性的改善。

此外，建立的金融机构对加密货币的认可可以提升公众的信心。当零售投资者看到金融界值得信赖的名字支持相同的资产时，他们更有可能进行投资。这种日益增长的信心可以推动更广泛的采纳和更高的估值，从而形成一个对所有市场参与者有利的正反馈循环。

2、监管：平衡之道

在当今加密货币行业中，应对监管环境是面临的最大挑战之一。世界各国政府正在努力寻找促进创新和保护投资者之间的恰当平衡点。明确和明确定义的监管可以为机构和零售投资者提供急需的清晰度和安全性，鼓励进一步的投资和采纳。

像美国、欧盟和日本等国家正在制定针对加密货币的全面监管框架。目标是创造一个安全的环境，最大限度地减少欺诈和市场操纵等风险，同时允许该行业进行创新。例如，欧盟的《加密资产市场》（MiCA）监管旨在在整个欧洲建立一个统一的监管框架，提供法律确定性和保护消费者。

更明确的监管对加密货币市场可能产生深远影响。它们可以通过减少法律不确定性和运营风险来吸引更多机构投资者。在稳定的监管环境下，机构可以自信地将资源配置到加密货币投资中，而不用担心突然的政策变化。这种稳定性可以推动大量资本流入，进一步使市场合法化。

此外，监管明确可以刺激创新。当企业了解规则时，它们可以在这些框架内进行创新，从而促使新产品和服务的开发。例如，对于首次 Token 发行（ICO）和证券 Token 发行（STO）的更明确监管可以鼓励初创企业通过这些方式筹集资金，从而推动基于区块链的创新激增。

然而，监管和过度监管之间存在一条细微的界线。如果监管过于严格，可能会扼杀创新，并导致企业转向对加密货币更友好的司法管辖区。过于严厉的监管也可能阻碍新进入者探索加密领域，减缓技术进步和市场增长的速度。

监管机构面临的挑战是制定既能保护消费者又能确保市场完整性的政策，同时不扼杀推动加密货币行业的创新精神，在这方面取得平衡至关重要。例如，中国严格的加密货币监管导致大量加密货币企业迁往新加坡和瑞士等更宽松的环境。这些例子突显了监管机构必须进行的微妙平衡，以培育一个繁荣、创新且安全的加密生态系统。

3、技术进步：加密货币的支柱

1）速度和可扩展性：打破瓶颈

加密货币领域正充满创新，其中最热门的话题之一就是可扩展性。随着越来越多的人和机构采用加密货币，对更快速、更高效的交易的需求也在增长。目前，比特币和以太坊等主要区块链面临可扩展性问题，这可能导致交易时延增加和高峰期间交易费用上升。为了克服这些瓶颈，开发人员正在致力于解决方案，承诺革新我们使用加密货币的方式。

例如，以太坊即将进行的 Ethereum 2.0 过渡旨在通过一种称为分片的概念来解决可扩展性问题。分片将区块链分割为较小的片段，使多个交易可以同时处理。这种方法可以大幅提高交易速度，降低成本，使以太坊更适合日常使用。类似地，比特币的闪电网络作为第二层解决方案，通过允许用户为交易创建私密通道，然后在主区块链上结算，实现更快速的交易。

2）第二层解决方案：增强区块链效率

第二层解决方案就像在繁忙的高速公路上增设了一条快车道。这些解决方案建立在现有的区块链网络之上，以更高效地处理交易。通过将一部分交易负载从主区块链中卸载，第二层解决方案可以显著提高速度和可扩展性，而不会影响安全性。

比特币的闪电网络和以太坊的 Plasma 是第二层技术的典型例子。这些解决方案通过创建一个次要框架，在链下处理交易，然后批量记录在主区块链上。这不仅加快了交易速度，还降低了费用，使加密货币在日常使用中更加实用。随着这些技术的不断发展成熟，我们可以期待更多创新的第二层解决方案的出现，进一步增强区块链的效率。

3）共识机制的演进：从权益证明到更高层次

共识机制是确保区块链网络中所有参与者对区块链状态达成一致的协议。虽然工作量证明（PoW）一直是主导的机制，但它消耗能源且不太可扩展。权益证明（PoS）作为一种更高效的替代方案正在受到关注。

以太坊通过 Ethereum 2.0 从 PoW 向 PoS 的转变是一场革命。PoS 通过选择验证者根据他们持有的 Token 数量和愿意作为抵押品「质押」的数量来创建新区块。这种方法消耗的能源要少得多，并且具有更大的可扩展性。还在探索其他创新的共识机制，例如委托权益证明（DPoS）和实用拜占庭容错（PBFT），每种机制在效率和安全性方面都提供了独特的优势。

4、加强安全性：在数字世界建立信任

1）加固防御工事：加密安全的进展

在加密货币世界中，安全至关重要。随着网络威胁和黑客事件的上升，加强安全措施比以往任何时候都更为关键。开发人员和研究人员不断致力于开发新的技术和协议，以保护用户的资产和数据。

例如，多重签名钱包要求多个私钥授权进行交易，增加了额外的安全层级。此外，将私钥离线存储的硬件钱包越来越受欢迎，因为它们不太容易受到黑客攻击。这些进展使个人和机构在存储和交易加密货币时更加安全。

2）智能合约：应对漏洞

智能合约是将协议条款直接编写成代码的自执行合约，它正在彻底改变我们的业务方式。然而，它们并非没有漏洞。代码中的错误和缺陷可能被利用，导致重大的财务损失。因此，提高智能合约的安全性是当务之急。

开发人员现在使用形式化验证方法结合数学知识证明智能合约代码的正确性，这种严谨的方法有助于在部署之前识别和修复漏洞。此外，以太坊社区的 Solidity 编程语言改进等倡议旨在使智能合约的开发更加安全可靠。

3）安全审计的作用：确立行业标准

安全审计正在成为加密货币行业的标准做法。这些审计涉及第三方专家对项目的代码和基础设施进行彻底检查，以发现潜在的漏洞。通过遵循最佳实践并进行定期的安全审计，项目可以大幅增强其安全性，并与用户建立信任。

例如，像 CertiK 和 Quantstamp 等领先的区块链安全公司提供全面的审计服务，提供详细的报告和改进建议。随着越来越多的项目采用这些标准，整个加密生态系统的安全性和可靠性将得到改善，进一步培养信任并推动更广泛的采用。

5、现实世界应用：加密货币超越交易

加密货币已经远远超越了最初的交易和投机用途。未来五年将见证一个重大转变，加密货币和区块链技术将渗透到日常应用中，从根本上改变我们与周围世界的互动方式。

1）加密货币在日常交易中：一种新常态？

你曾想过用比特币买早晨的咖啡吗？这种情景可能很快就会变得司空见惯。随着加密货币的更广泛接受，它们有望彻底改变日常交易。像 PayPal 和 Square 这样的主要支付平台已经支持加密货币交易，传统金融机构也开始纷纷效仿。在像萨尔瓦多这样的国家，比特币甚至被采用作为法定货币，为其他国家树立了榜样。

好处是显而易见的：更快的交易、更低的费用以及为无银行账户的人提供金融包容性。想象一下用加密货币支付杂货、公用事业费甚至流媒体服务。随着更用户友好的钱包的开发和与现有支付系统的无缝集成，使用加密货币进行日常购买已在望。这种转变不仅提高了便利性，还促进了数字货币的主流采用。

2）供应链管理：通过区块链实现透明度

供应链管理是另一个适合通过区块链技术进行转型的领域。当前，供应链复杂而常常不透明，存在着延迟、错误和成本增加等效率低下的问题。区块链通过提供一个透明、不可篡改的账本，为供应链过程的每一步记录提供了解决方案。

借助区块链，企业可以追踪产品从起点到最终消费者的全过程。这种透明度确保了真实性，减少了欺诈，并提高了效率。例如，消费者可以通过几次点击验证他们的有机农产品的来源或奢侈品的真实性。IBM 和沃尔玛等大公司已经在供应链管理中利用区块链，这一趋势很可能会继续增长。

3）选举系统和身份验证：确保完整性和隐私

在治理和身份领域，区块链具有重要的前景。传统的投票系统经常受到欺诈、低投票率和行政效率低下等问题的困扰。基于区块链的投票系统可以通过确保透明性、安全性和不可篡改性来解决这些挑战。每一张选票都被记录在区块链上，几乎不可能更改结果，并提供清晰的审计路径。

身份验证是另一个重要的领域，区块链可以发挥作用。随着对隐私和数据泄露的关注日益增长，区块链提供了一种在不损害个人信息的情况下进行身份验证的方式。去中心化的标识符和自主身份使个人能够控制自己的数据，仅在特定交易中分享必要的信息。这种方法增强了隐私和安全性，降低了身份盗窃和欺诈的风险。

6、展望未来：航行加密货币领域

加密货币的未来是一个热门话题，每个人都对它的发展方向有自己的理论。让我们深入探讨可能在未来五年内出现的两种情景：看涨和看跌。每种情景都呈现出不同的加密货币演变愿景，受到监管、技术进步和市场动态等因素的影响。

1）看涨情景：美好的未来

主流采用：加密货币无处不在

想象一个世界，用加密货币支付就像刷信用卡一样普遍。在这种看涨情景中，加密货币得到广泛接受，成为日常生活的常态。越来越多的企业开始接受比特币、以太坊和其他数字货币，使消费者可以更容易地将它们用于从咖啡到汽车的各种消费。像萨尔瓦多这样已经将比特币作为法定货币的国家可能只是个开始。如果这一趋势持续下去，我们可能会看到全球零售和服务行业向数字货币转移，推动力量来自于它们提供的便利性和低交易费用。

机构投资繁荣：下一个大浪潮

在这种乐观的观点中，机构投资者全力投入加密货币市场。我们已经看到对冲基金和投资银行开始涉足数字资产，但在未来五年内，他们的参与可能会大幅增加。机构资金的涌入将为市场带来更大的稳定性和合法性。养老基金、捐赠基金，甚至主权财富基金可能会将其投资组合的一部分分配给加密货币，将其视为对抗通货膨胀和实现资产多样化的工具。这种需求的增加很可能推高价格，使所有投资者受益。

DeFi 革命：颠覆传统金融

去中心化金融（DeFi）有潜力彻底改变我们所熟知的金融体系。在看涨的情景中，DeFi 平台将继续增长，提供各种服务，如无需传统中介的借代、借款和交易。这不仅使金融服务更加可获得，还降低了成本并增加了透明度。随着越来越多的人和企业转向 DeFi 解决方案，传统银行和金融机构可能不得不适应，否则就面临被淘汰的风险。去中心化自治组织（DAO）的兴起可能进一步推动这种转变，因为这些实体以民主高效的方式管理 DeFi 协议。

创新与专业化：量身定制的加密货币解决方案

加密领域以其快速创新而闻名。在未来五年，我们可能会看到为特定目的而设计的专业加密货币的出现。例如，有些可能专注于供应链管理，而其他人可能简化投票系统或身份验证。这种专业化可能推动各个行业采用，从中受益于区块链技术的独特优势。此外，第二层解决方案和新的共识机制的进步可能提高可扩展性和安全性，使加密货币更加强大和多功能。

2）看跌情景：前景蒙上阴云

监管打击：扼杀创新

另一方面，看跌情景描绘了一个不那么乐观的画面。对加密货币未来最大的威胁之一是严厉的监管打击。全球各国政府仍在摸索如何处理加密货币，如果他们决定实施严格的监管措施，可能会扼杀创新并将企业逼入地下。过度严格的法律可能会阻止机构投资者，并将加密货币初创企业推向更友好的司法管辖区，减缓市场的整体增长。监管不确定性可能给加密货币行业带来重大障碍。

安全漏洞：动摇信任

安全性是另一个重要问题。尽管有所进展，加密领域仍然容易受到黑客和欺诈的攻击。如果知名安全漏洞不断出现，可能会破坏信任并阻止新用户进入市场。看跌观点认为，持续存在的安全问题可能导致投资者遭受重大损失，并削弱对数字资产的信心。为了缓解这一问题，行业需要优先考虑强大的安全措施和透明度，但如果这些努力不足，后果可能会很严重。

市场泡沫破裂：后续影响

加密货币以其波动性而闻名，市场泡沫破裂的可能性在看跌情景中显得尤为严重。投机性泡沫可能使价格超出其内在价值，导致不可避免的崩盘。这样的事件不仅会抹去大量财富，还会动摇投资者对长期的信心。泡沫破裂后，可能会出现更严格的监管措施，零售和机构投资者都会更加谨慎，减缓市场的复苏和增长。

央行数字货币主导：私人加密货币的新竞争对手

中央银行数字货币（CBDC）是另一个潜在的挑战。许多政府正在开发自己的数字货币，如果这些货币获得认可，它们可能会盖过私人加密货币。CBDC 既提供数字货币的优势，又由中央政府的稳定性和信任支持。在看跌的未来中，CBDC 的崛起可能限制私人加密货币的使用，特别是如果政府对自己的数字货币比去中心化的替代品更有利的话。这种竞争可能会显著改变加密货币市场的格局。

7、加密货币发展的关键领域

加密货币多年来一直是一个热门话题，但未来会怎样呢？让我们来看看未来五年将塑造加密货币发展的一些关键领域。

1）可扩展性和互操作性：交易的未来

加密货币交易因其处理时间缓慢和高费用而臭名昭著。然而，未来五年可能会在可扩展性和互操作性方面取得重大进展。开发人员正在致力于解决方案，如第二层协议和分片技术，以提高交易速度和降低成本。此外，互操作性协议将使不同的区块链能够无缝通信，创建一个更加连接的加密货币生态系统。

安全性和监管：建立可信赖的生态系统

安全性和监管对于广泛采用加密货币至关重要。在未来五年，我们可以预期加强对建立可信赖生态系统的重视。这包括加密学和密钥管理方面的进展，以增强安全性，以及更明确的监管规定，以保护投资者并打击欺诈行为。在创新和控制之间取得正确的平衡对于加密货币的长期成功至关重要。

2）去中心化金融（DeFi）：金融革命

去中心化金融（DeFi）已经在加密货币世界引起了轰动，提供了无需传统中介的金融服务。在未来五年，我们可以预期这一趋势将继续甚至加速发展。更多用户将转向 DeFi 平台进行借代、借款和交易等服务，吸引他们的是更低的费用和更大的透明度。这可能会对传统金融机构造成冲击，并在全球范围内使金融准入民主化。

3）非同质化 Token（NFT）：超越收藏品

非同质化 Token（NFT）在人们中间爆发了热潮，展示了区块链技术代表数字资产所有权的潜力。虽然 NFT 目前与数字艺术和收藏品相关，但未来五年可能会看到它们在各种应用中的使用。这包括票务、现实资产的分红所有权，甚至是忠诚计划。NFT 的多功能性将推动各个行业的创新和采用。

4）可持续性：绿色加密货币解决方案

加密货币挖矿对环境的影响日益成为一个关注的焦点，工作量证明机制消耗大量能源。然而，在未来五年内，可能会出现向更可持续的共识机制转变的趋势，如权益证明。此外，将更加重视开发能源高效的区块链解决方案，以减少加密货币挖矿的碳足迹。可持续性将成为开发者和投资者的重要考虑因素。

5）元宇宙与 Web3：构建数字未来

元宇宙是一个具有强大数字经济的 3D 虚拟世界的概念正受到越来越多的关注。加密货币和区块链技术在促进元宇宙内的交易和确立所有权方面将发挥关键作用。此外，构建在去中心化原则上的下一代互联网 Web3 将严重依赖加密货币和区块链。在未来五年内，我们可以预期元宇宙和 Web3 将取得重大发展，塑造数字未来。

6）央行数字货币（CBDC）：国家的数字回应

许多政府正在探索推出自己的数字货币，即央行数字货币（CBDC）。在未来五年内，CBDC 可能会更加普及，潜在地与私人加密货币竞争。虽然 CBDC 提供了由中央政府支持的数字货币的好处，但也引发了关于隐私和去中心化的问题。CBDC 的崛起将是加密货币领域一个重要的发展趋势。

8、总结

毫无疑问，未来五年的加密货币领域将充满令人兴奋的挑战。随着机构采用的增长、技术进步推动着可能性的边界，并且监管框架逐渐成形，加密货币领域正在迅速演变。虽然未来肯定存在风险和不确定性，但也存在着创新、增长和主流采用的巨大机遇。通过保持了解、适应市场动态以及保持长期视角，投资者和项目都能够在加密货币领域的复杂环境中航行，并为其持续发展做出贡献。展望未来，有一点是清楚的：加密货币在改变金融和技术方面的潜力是无限的，前方的旅程必将令人激动不已。

本文来源Panewslab，观点不代表芝麻财经的立场，转载请联系原作者。

随着2024年美国总统大选的临近，加密货币市场尤其是与美国大选政治相关的meme币板块，表现出明显的增长和活跃度。特别是PolitiFi板块代币，如TRUMP、MAGA及TRUMP2024等，其中与前总统唐纳德·特朗普紧密相关，市场表现都十分突出，因为近期特朗普都有相关支持加密货币领域的操作出现，得到相关人士的普遍支持。

而与此相关的另一个显著趋势，则是民主党及现任总统拜登对加密货币态度的迅速转变，为了大选成功，候选人们都放下姿态，接受此前抵触的领域。因为加密货币领域的潜力及实力都是他们不容错过的势力之一。

特朗普及共和党对于加密资产的态度呈现180度大转弯，行情因此受影响

在特朗普的总统任期内，他对加密货币表现出明显的怀疑和不信任。2019年，特朗普在推特上公开表示，比特币等加密货币“不是真正的货币”，其价值“高度波动，基于空气”。然而，自2021年离开白宫以来，特朗普对加密货币的态度有了明显的转变，随着2024年大选的临近，特朗普的态度发生了更加显著的变化，这一转变不仅影响了他的竞选策略，也对加密货币市场产生了深远影响。

1、接受加密货币捐赠：

共和党人正向加密货币社区发出更广泛的邀请，特朗普竞选团队宣布接受加密货币捐赠，支持者可以通过Coinbase Commerce产品进行捐赠。

这一举措表明特朗普更加积极地拥抱加密货币，利用其吸引年轻选民和科技爱好者的支持。并且在海湖庄园为其NFT支持者举办的豪华晚宴上，特朗普进一步强调了对加密货币的重视。

2、政策和市场影响：

特朗普团队的转变不仅仅停留在象征意义上。共和党内部也在推动更加友好的加密货币政策。著名的共和党议员如Tom Emmer和Patrick McHenry都在起草立法，旨在为加密货币行业提供支持，同时限制证券交易委员会（SEC）的严格监管。此外，特朗普的支持者如Vivek Ramaswamy和Ron DeSantis也在竞选活动中承诺推行对加密货币友好的政策。

这一系列举措表明，如果特朗普再次当选，他可能会推动一系列有利于加密货币行业的政策。这些政策可能包括任命更加开放和支持加密货币的监管者，如前Coinbase首席法律官Brian Brooks或现任SEC委员Hester Peirce 。这些监管者可能会采取更宽松的监管措施，促进加密货币行业的发展和创新。

3、政治策略和选民影响：

特朗普对加密货币的支持不仅是政策转变，也是竞选策略的一部分。随着选举季节的临近，特朗普利用加密货币作为攻击拜登政府的武器，指责现任政府对加密货币行业采取敌对态度。SEC主席Gary Gensler在拜登政府任内对多家加密货币公司进行了严格的执法行动，进一步激怒了加密货币社区。

与此同时，特朗普的策略也反映了加密货币在选民中的影响力。一项调查显示，在六个关键摇摆州，超过20%的选民将加密货币视为重要议题。另一项全国调查则显示，加密货币的拥有者中有51%支持特朗普，而41%支持拜登。这种政治分化表明，加密货币在选民中的影响力正逐渐增加，成为竞选中的重要议题。

在特朗普的凌厉攻势下，拜登及民主党的加密政策和态度尽显被动

特朗普把加密货币领域当成了对抗拜登的新法宝之一，拜登政府此前对加密货币的立场较为谨慎，强调保护消费者和金融系统稳定，并关注环境影响，由于加密货币领域的用户数量之多，拜登及民主党当然不会放弃这部分的选票，因此现在拜登及民主党不得不对此进行跟进，也对加密货币领域释出了一丝善意。

面对特朗普在加密货币领域的积极操作，现任总统拜登及民主党迅速调整了对加密货币的态度和政策，近期的一系列举措就显示出拜登政府在加密货币政策上的积极转变。

1、行政命令与监管框架：

2022年，拜登发布了一项重要的行政命令，指示多个联邦机构协调制定数字资产政策。这项命令强调了加密货币市场快速发展带来的风险，如金融稳定性问题、数据隐私和安全问题，以及环境影响。拜登政府认识到数字资产的潜在风险和机遇，力求通过建立一个全面的监管框架，确保市场的稳定和透明。

为了保护消费者和金融系统的稳定，拜登政府加强了对加密货币交易平台和服务提供商的监管，确保这些机构符合适当的法规和监督。此外，拜登政府还关注加密货币挖矿对环境的影响，并探讨如何在支持技术创新的同时减少碳足迹 。

2、支持FIT21加密法案：

拜登政府宣布，如果FIT21加密法案获得通过，他将不会否决该法案，并呼吁国会就“数字资产全面、平衡的监管框架”进行合作。这一声明表明，拜登政府在严格监管的同时，也支持加密货币市场的发展。

3、青年选民策略：

为了争取年轻选民的支持，拜登竞选团队计划雇用meme经理，试图通过管理社交媒体内容和meme页面与Z世代选民建立联系。这一策略显示出拜登政府认识到加密货币和数字文化对选举的重要性，并希望通过与年轻选民的互动，提升其选举支持率 。

4、内部意见分歧与协调：

尽管拜登政府整体上对加密货币采取了更为谨慎和务实的态度，但内部也存在不同意见。部分民主党议员，如参议员伊丽莎白·沃伦，对加密货币持更加怀疑和谨慎的态度，强调其对消费者和金融系统的潜在风险。然而，另一部分民主党议员则支持更加友好的加密货币政策，认为这有助于促进金融创新和经济增长。

美国政策对加密市场的走向起到关键性作用，大选后市影响更甚

随着选举季节的临近，拜登和特朗普在加密货币政策上的博弈，展示了政治与金融市场之间日益紧密的联系。两位候选人都希望通过拥抱加密货币，争取这一领域的选票支持，而这一策略也对加密货币市场的发展产生了深远影响，特朗普和拜登在加密货币政策上的转变，市场也迅速做出了反应。特别是PolitiFi代币板块，如MAGA币，在过去一个月内价值狂涨约400%。这一现象反映了市场对政治事件的敏感性及其对市场动态的影响。

加密货币市场的这种活跃度，不仅展示了投资者对政治事件的高度关注，也体现了加密货币作为一种新型资产类别，其独特的市场机制和潜力。PolitiFi代币通过将政治活动的严肃性与迷因文化的幽默相结合，为投资者提供了一种全新的投资和表达政治立场的方式。

在2024年美国总统大选的背景下，特朗普和拜登对加密货币政策的转变，展示了政治与金融市场之间日益紧密的联系。两位候选人都希望通过拥抱加密货币，争取这一领域的选票支持，而这一策略也对加密货币市场的发展产生了深远影响。对于投资者和市场观察者而言，关注这一趋势的演变，将有助于理解未来加密货币市场的走向和潜在机会。

本文来源Panewslab，观点不代表芝麻财经的立场，转载请联系原作者。

原文标题：《Parallel Execution: The Next Generation of Blockchains》

撰文：Paul Timofeev 、Mike Jin、Gabe Tramble

编译：Chris，Techub News

区块链是虚拟机，一种软件基础的计算模型，它运行在任何人都可以加入但极难被单一实体控制的分布式物理计算机网络之上。区块链的概念最初在中本聪 2008 年发表的比特币白皮书中被提出，作为支持比特币中加密安全点对点支付的核心基础设施。对于区块链而言，交易就像是社交媒体和互联网公司的日志；它们作为特定网络活动记录，关键的区别在于区块链上的交易是不可篡改的，通常也是公开可查询的。

交易究竟是什么

区块链上的交易涉及将数字资产从一个地址转移到分布式账本上的另一个地址，这一过程通过公钥密码学技术来保护。交易不仅可用于去中心化的点对点转账，还可用于各种认证和验证流程。

任何人都可以在 SeiTrace 等区块链浏览器上观察的交易示例

区块链交易如何运作

当 Bob 决定向 Alice 发送代币时，他的操作会立即通告至整个区块链网络。在这个过程中，网络中的特定节点（验证节点）开始活动，它们核实交易的有效性。经过足够数量的节点确认无误后，此次交易便会被记录在一个新区块内，并与其他用户的交易一同打包。一旦区块填满，它便被永久地添加到区块链上，因此形成了这一技术的名称。如此，Bob 和 Alice 就能在这个持久、公开的账本上查验自己的交易详情。

在区块链中，每笔交易都携带了元数据，这些信息帮助网络中的节点辨认并实施特定的指令和参数。交易通常包括高级数据如转账金额、接收地址和用以验证交易的数字签名，及自动生成的其他底层数据，这些数据的具体内容则根据不同的网络设计而异。

尽管这些过程普遍适用，具体的执行细节会根据所用的区块链架构有所不同。

例如，在以太坊等传统区块链中，存在一种名为内存池（mempool）的机制。Mempool 实质上是一个缓存区或「等候区」，用于存放尚未被纳入区块的交易。

这里是采用内存池的区块链中，交易的一般生命周期：

• 用户发起并签署交易。

• 区块链网络的验证节点检查交易的有效性并确保参数正确。

• 一旦通过验证，交易便会进入公共内存池，与其他待处理的交易一同等待被打包。

• 根据交易所付的燃料费用与内存池中其他交易的费用比较，最终决定将哪些交易打包到下一个区块中。一旦打包，交易状态变为「成功」。

• 在一段时间或达到某个区块生成的阈值后，区块得到最终确认，交易便永久记录在区块链上，除非遭受如 51% 攻击这样的极端情况，否则信息是不可更改的。

无内存池 (Solana)

与上述相反，像 Solana 这样的一些区块链平台并未使用内存池，而是将交易直接发送给区块生产者，这样做旨在提高处理速度和吞吐量，通过连续不断地生成区块来实现。

让我们继续通过非 mempool 区块链上的交易生命周期来了解：

1. 用户在使用应用的过程中发起并签署交易。
2. 应用程序将交易信息路由到远程过程调用（RPC）服务器。
3. RPC 提供商将交易发送给当前指定的区块生产者，以及接下来的三个生产者；这是在当前第一个区块生产者无法及时执行交易时的预防步骤。
4. 区块生产者随后将已签名的交易发送给共识节点进行验证。
5. 共识节点投票验证交易内容，一旦完成，交易状态就会被路由回 RPC > 应用程序 > 用户，显示为「成功」或「失败」。
6. 与基于 mempool 的区块链类似，区块本身在一定时间或基于区块的阈值通过后会被最终确定。

顺序执行

较老的区块链，尤其是比特币和以太坊，采用顺序执行机制进行交易。每笔添加到区块链上的交易都会引发网络状态的变化，并且出于安全目的，虚拟机的结构一次仅处理一个状态变化。

这导致了底层网络吞吐量的显著瓶颈，因为能够添加到区块中的交易数量受到限制，导致等待时间变长，交易成本的飙升，有时甚至使网络无法使用。此外，顺序执行模型使用硬件组件的效率相当低，因此无法从计算的突破性进展中受益，比如多处理器核心。

并行执行

并行计算是一种计算机架构的关键技术，它的发展历程可以追溯到 20 世纪 50 年代末，而其背后的理念和理论最早可以追溯到 1837 年。这种技术允许多个处理单元同时工作以解决单一问题，通过将大型复杂的任务细分成小块，实现比传统串行处理更高效的任务完成方式。

最初，这种技术主要应用于高性能计算系统中，但随着互联网时代的到来以及计算需求的指数级增长，加之近几十年来处理器速度提升的物理极限，并行计算已成为现代计算机架构的主流模式。

在区块链技术中，这种并行处理模式也被采用，主要用于同时处理和执行多个交易或从一个智能合约到另一个智能合约的价值转移，因此被称作「并行执行」。

并行执行的概念使得区块链能够同时处理多个互不冲突的交易，这大幅提升了网络的吞吐量，增强了其扩展性，使区块链能够更有效地应对更高的活动量和更大的区块需求。

可以通过一个简单的比喻来理解这一点：想象一下一家杂货店有多个结账通道供顾客使用，相比之下只有一个通道显然效率要低得多。这样的并行处理方式，提高了整体的处理效率和客户的满意度。

为什么并行执行很重要

在区块链技术中，实施并行执行的主要目标是提升网络的处理速度和整体性能，尤其是在面对高流量和大量资源请求的情况下。例如，在加密货币生态系统中，当 Bob 打算创建最新流行的 NFT 系列，而 Alice 希望购买她偏爱的模因币时，区块链网络能够同时响应这两种操作，而不会牺牲性能或用户体验。

这种能力虽然看似只是提升用户体验的简单特性，其实质上通过提高网络的效率，为开发新的创意应用和用例铺平了道路。这些应用和用例能够利用到的低延迟和高处理能力，为引入更多的用户群体到加密货币生态系统中提供了重要基础，预示着加密技术向更广泛应用的转变。

并行执行如何工作

尽管并行执行的前提相对简单，但底层区块链设计的细微差别会影响并行执行过程本身的表现。设计具有并行执行的区块链最相关的功能是交易访问其底层网络状态的能力，包括账户余额、存储和智能合约。

区块链的并行执行通常可以分为两种类型：确定性并行执行和乐观并行执行。确定性并行执行，如 Solana 采用的模式，要求交易在执行前明确声明其所有的内存依赖项，即它们需要访问的全局状态的具体部分。这种方法虽然增加了开发者的负担，但能够让网络在执行前对不冲突的交易进行排序和识别，从而形成一个可预测且效率更高的系统。相对地，乐观并行执行假设所有交易都无冲突地进行，这种结构可以加速交易的处理速度，但如果出现冲突，可能需要对交易进行重新执行。在发现两个冲突的交易 — 即尝试访问同一网络状态的交易时，系统可以选择重新处理这些交易，无论是并行还是按顺序执行。

为了更深入理解这些设计的影响，从当今推动并行执行前沿的团队的角度来分析并行执行可能会有所帮助。

当下并行执行的市场格局

Solana 虚拟机（SVM）

Solana 是第一个围绕并行执行设计的区块链网络，其灵感来自创始人 Anatoly Yakovenko 在电信行业的以往经验。Solana 旨在提供一个开发平台，其运行速度尽可能快，因此并行计算的速度和效率是一个简单直观的设计选择。

实现 Solana 快速和高吞吐量的关键组件是 Sealevel，它是网络的并行智能合约运行时环境。与基于 EVM 和 WASM 的环境不同，Sealevel 采用多线程架构，这意味着它可以在验证器核心的容量范围内同时处理多个交易。

Solana 并行执行的关键是在启用交易时，网络会为该交易分配一系列要执行的指令，具体是访问哪些账户和状态以及进行哪些更改 —— 这是确定哪些交易不冲突并且可以同时执行的关键，同时也允许尝试访问相同状态的交易同时进行。

Solana 还利用 Cloudbreak，其自定义的 accountsDB，用于存储和管理状态数据，以支持交易的并发读写。Cloudbreak 针对并行执行进行了优化，可以水平扩展以跨多个节点分布和管理状态数据。

得益于其并行架构，Solana 能够处理大量交易，同时仍然快速执行，为交易提供近乎即时的最终性。Solana 目前平均每秒处理 2,000 到 10,000 笔交易（TPS）。此外，随着像 Eclipse 这样的团队推出旨在利用 SVM 作为执行环境的 Layer 2 基础设施，SVM 的用例正在缓慢但稳步扩展。

并行 EVM

并行 EVM 描述了一种新的区块链执行环境，旨在结合 Solana 和以太坊的设计「两全其美」，具有 Solana 的速度和性能以及以太坊的安全性和流动性。通过并行处理交易而不是按照传统 EVM 设计顺序处理交易，并行 EVM 使开发人员能够在高性能网络上构建应用程序，同时能够利用与 EVM 流动性和开发人员工具的连接。

Sei Network

Sei Network 是一个与 EVM 兼容的开源 Layer1 区块链，它支持围绕高性能构建的各种去中心化应用程序。Sei 旨在为用户和开发者提供快速的速度和低成本，而并行执行是实现这一性能和用户体验的关键组成部分。目前，Sei 提供了 390 毫秒的区块确认时间，并在其太平洋主网上处理了超过 19 亿笔交易。

最初，Sei 采用了确定性并行执行模型，智能合约提前声明其所需的状态访问，以便系统能够同时运行不冲突的交易。随着他们 V2 升级的到来，Sei 正在过渡到一个乐观的并行模型，这意味着所有交易将在提交到网络时并行处理（执行阶段），然后在验证阶段检查与先前交易的冲突信息。如果发现两个或更多的冲突交易，即尝试访问相同网络状态的交易，Sei 会识别这一冲突点，然后根据冲突的性质，要么并行要么顺序地重新运行交易。

为了存储和维护交易数据，Sei 还将引入 SeiDB，这是一个定制数据库，旨在通过优化并行执行来改进 v1 版本的不足之处。SeiDB 的目标是减少存储冗余数据的开销，并保持高效的磁盘使用率，以提高网络性能。V2 减少了跟踪和存储所需的元数据量，并启用了预写日志，以帮助在崩溃事件中恢复数据。

最后，Sei 最近还宣布推出了其 Parallel Stack，这是一个开源框架，用于使 Layer 2 扩展解决方案（例如 rollups）能够利用并行执行并从中受益。

Monad

Monad 是一个即将到来的并行 EVM Layer 1 区块链，为以太坊应用程序和基础设施提供完整的字节码和 RPC 兼容性。通过一些创新的技术实现，Monad 旨在在保持较低交易成本的同时，通过优化性能和可移植性，提供比现有区块链更具互动性的体验，具有 1 秒的区块时间和高达 10,000 TPS 的最终确定性。

Monad 实现了并行执行和超标量流水线技术，以优化交易的速度和吞吐量。类似于 Sei v2，Monad 将采用乐观执行模型，这意味着网络将开始同时执行所有传入的交易，然后分析和验证交易以寻找冲突并相应地重新执行，最终目标是，如果交易按顺序执行，结果将是相同的。

要注意，在与以太坊保持同步的同时，Monad 会以线性顺序对区块中的交易进行排序，并顺序更新每个交易。

为了比当前以太坊客户端提供的状态更有效地维护和访问区块链数据，Monad 创建了自己的定制 MonadDB，这是为区块链本地构建的。Monad DB 利用先进的 Linux 内核特性，实现高效的异步磁盘操作，消除了同步输入 / 输出访问的限制。MonadDB 提供异步输入 / 输出（async I/O）访问，这是实现并行执行的关键特性，系统可以在等待读取先前交易的状态的同时开始处理下一笔交易。

一个简单的类比是，考虑烹饪一个多步骤的餐点（比如肉丸意面）。所涉及的步骤是 1）准备酱汁，2）煮肉丸，和 3）煮面条。一个高效的厨师会先为面条煮水，然后准备酱汁的配料，然后在现在沸腾的水中煮面条，接着煮酱汁，最后煮肉丸，而不是一次完成一个步骤，每完成一个任务后再进行下一个。

Move

Move 是一种编程语言，最初由 Facebook 团队在 2019 年为现已废弃的 Diem 项目开发。Move 旨在以安全的方式处理智能合约和交易数据，消除了其他语言固有的攻击向量，如可重入性攻击。

MoveVM 作为基于 Move 的区块链的本地执行环境，利用并行化提供更快的交易执行速度和更高的整体效率。

Aptos

Aptos 是由前 Diem 项目成员开发的基于 Move 的 Layer1 区块链，它通过并行执行提供了一个高性能的环境给应用开发者。Aptos 利用 Block-STM，这是一种软件事务内存（STM）并发控制机制的修改实现。

Block-STM 是一个多线程并行执行引擎，它允许乐观并行执行。交易在区块内被预排序和策略性地排序，这对于有效解决冲突和重新执行交易至关重要。Aptos 的研究发现，使用 Block-STM 的并行化理论上可以支持高达 160,000 TPS。

Sui

与 Aptos 类似，Sui 是由前 Diem 项目成员开发的 Layer 1 区块链，它也使用 Move 语言。然而，Sui 采用了自定义的 Move 实现，该实现从原始的 Diem 设计中改变了存储模型和资产权限。特别是，这允许 Sui 使用状态存储模型将独立交易表示为对象。每个对象在 Sui 的执行环境中都有唯一 ID ，从而允许系统轻松识别不冲突的交易再并行处理它们。

与 Solana 类似，Sui 实施了确定性并行执行，要求交易提前声明它们需要访问的账户。

Movement Labs

Movement 正在构建一套开发者工具和区块链基础设施服务，以便开发者能够轻松访问在 Move 上构建的好处。作为 Move 开发者的 AWS 类执行即服务平台，Movement 将并行化作为核心设计特性，以实现更高的吞吐量和更大的整体网络效率。MoveVM 是一个模块化的执行环境，它允许区块链网络根据需要扩展和调整其交易处理能力，以支持日益增长的交易量，增强其并行处理和执行交易的能力。

Movement 还将推出 M2，这是一个将与 EVM 和 Move 客户端互操作的 ZK-rollup。M2 将继承 Block-STM 并行化引擎，并有望因此实现数万 TPS。

并行系统的挑战

关于并行区块链技术的发展，我们必须考虑几个关键问题以及涉及的权衡：

• 网络为了通过并行执行实现更好的性能而做出了哪些权衡？

• 较少的验证者保护网络可以加快验证和执行速度，但这是否会牺牲掉区块链的安全性，使其更容易受到验证者的攻击？

• 是否有大量的验证者共址？这是一种在加密和非加密系统中都常见的最小化延迟的策略，但如果特定数据中心受到威胁，网络会发生什么？

• 对于乐观的并行系统，重新执行无效交易的过程是否会随着网络的扩展而成为瓶颈？这种效率是如何被测试和评估的？

• 从高层次来看，并行区块链面临账本不一致的风险，即双重支出和交易顺序变化（事实上，这是顺序执行的主要好处）。确定性并行化通过为底层区块链上的交易创建内部标签系统来解决这个问题。实施乐观处理的区块链必须确保它们用于验证和重新执行交易的机制是安全且有效的，并且可以合理地实现对性能的权衡。

未来展望

计算机的历史告诉我们，随着时间的推移，并行系统往往比顺序系统更有效和可扩展。Solana 之后的并行区块链的崛起强调了这一概念也适用于加密基础设施。即使是 Vitalik 也提到并行化为提高 EVM rollups 可扩展性的潜在关键解决方案之一。广义上讲，加密 / 区块链的采用增长需要比今天可用的系统更优越的系统，包括并行区块链。Solana 最近的网络挑战突出了并行区块链开发中还有很大的改进空间。随着更多的团队寻求推动链上前沿的界限，并将下一批大规模用户群体和采用引入到区块链原生应用和生态系统中，并行执行模型为构建能够高效处理网络活动量级、轻松匹配 Web2 公司规模的系统提供了一个直观的框架。

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