为什么IBM的市值只有微软的十六分之一?

我平时的一个主要学习方式(以及爱好)是读财报。

上市公司每个季度的财报披露,包括公告、新闻稿和分析师电话会议纪要,向我们提供了大量的财务信息和业务信息,是一个不容忽视的知识宝库。最近两年,因为港股和中概股实在没法看,我的大部分时间花在读美股科技股财报上——包括微软、苹果、英伟达等市值最大的公司,也包括IBM这样在某些垂类具备巨大影响力的公司。

在我读中学的时候(也就是第一次纳斯达克泡沫破裂前后),IBM是与微软并列的科技巨头之一,虽然其市值已经低于后者,但仍处于一个重量级。此后二十年,IBM经过了多次业务重组,确立了以企业级软件为核心的商业模式,同时也退出了“科技巨头”的行列,与微软等一线科技公司的差距越拉越大。此时此刻(2024年9月11日):

IBM的市值只有微软的1/16,更准确的说是6.14%;上个季度IBM的营业收入只有微软的1/4,净利润只有微软的1/12;Non-GAAP净利润也只有微软的1/10;

在规模远远小于微软的情况下,上个季度IBM的营业收入同比增速仅有2%,而微软为15%;IBM的净利润增速倒是略快于微软(14% vs. 10%)。

有必要指出,上述对比不完全公平,因为2021年IBM刚刚完成了对IT基础设施运维业务的拆分,后者变成了一家名为Kyndryl(勤达睿)的独立上市公司。然而,就算把Kyndryl加进来,IBM的营业收入也仅能达到微软的30%。何况Kyndryl被拆分的原因就是其利润过于微薄,不太受资本市场欢迎,目前其市值仅有约50亿美元(相当于1/600个微软)。

在这个生成式AI驱动的时代,微软的战略地位远比IBM更好:前者是OpenAI最大的外部投资者,旗下的Azure云是AI训练最常用的云,而且已经在Office, Teams, Bing等软件和服务当中全面融入了GPT;后者则沦为一个不太重要的角色,以IBM Watson为代表的昔日荣光早已褪色,现在的IBM只能勉强排进AI技术的第二集团。在可见的未来,微软和IBM的差距继续拉大的可能性,显然远远高于拉近的可能性。

01

那么问题来了:IBM是怎么沦落到这个地步的?

要知道,整整十二年前,也就是2012年9月11日,微软和IBM的差距还几乎可以忽略不计:

在那一天,IBM的市值为2334亿美元,微软的市值为2568亿美元,两者完全就是一个量级的公司。

在那个季度(即2012年7-9月),IBM的营业收入为247亿美元,微软为160亿美元;IBM的净利润为38亿美元,微软为45亿美元;两者仍然是一个量级的公司。

此后十二年当中,微软的市值增长了近12倍,而IBM的市值(已经考虑到拆分因素)原地踏步;两者市值被拉开的差距,几乎与净利润被拉开的差距相同,说明这一变化是基本面驱动的,而非市场一时头脑发热。

耐人寻味的是,这十二年当中,两家公司的管理层都是相对稳定的:从2012年至2020年,IBM由罗睿兰(Ginni Rometty)担任CEO,直至2021年由阿温德·克里希纳(Arvind Krishna)取而代之;而从2014年至今,微软一直由萨特亚·纳德拉(Satya Nadella)担任CEO。所以这个问题很大程度上可以简化为:罗睿兰主政期间的IBM,与纳德拉主政期间的微软相比,犯下了什么错误?或者说,未能做出什么正确的事情?

原因肯定很多。我既没有担任过跨国公司CEO,也没有从事过技术工作,所以只能从旁观者的视角,大致说一下自己的看法。从事后诸葛亮的角度看,IBM至少在以下三个重大方向上犯了错误,其重要程度依次递减:

  • 没有即时下注云计算尤其是公有云业务,从而未能适应IT服务“云端化”的趋势;
  • 没有追上AI技术向深度学习转变的浪潮,从而使自己过去几十年的AI技术积累迅速过时;
  • 没有押注于任何消费端(To C)业务,从而失去了更多可能性(虽然押注了也未必有用)。

先说第一条。过去二十年,全球IT服务最重要的趋势就是云计算:从以前的企业自建IT系统,逐渐转变为对外采购公有云平台的服务,由此实现IT基础设施乃至软件服务的全面“云端化”(也就是“外包化”)。第一个吃螃蟹的是亚马逊,AWS已经成长为其最赚钱的业务(远比主营的电商业务更赚钱);其次就是微软。早在接任微软CEO之前,纳德拉就是微软向云计算转型的重要人物,一手促进了微软数据库、Windows服务器和开发工具业务与Azure云平台的融合。在接任CEO之后,纳德拉坚决地、毫不犹豫地对Azure加大投入,终于使得后者成为了微软的收入增长引擎以及最大的单一收入部门。

事实上,从技术和产品的视角看,云计算与微软原有业务的相关性有限:微软在传统PC和服务器软件上的优势,并不能直接转化为云计算服务上的优势,前者的“云端化”是一个漫长而痛苦的过程。所谓“微软传统业务与云计算业务的协同性”,主要是指销售端的协同性——微软的销售体系(包括直销人员和经销商)覆盖了大批企业,可以向这些企业推荐Azure云服务;微软的老客户采购Azure也可以拿到一定的折扣。这种基于销售端的“优势”,IBM同样具备,甚至Oracle也具备,只是其销售覆盖面有所不同而已。

简而言之:微软在旧时代的技术积累,并不能保证它的Azure在新时代能追上如日中天的亚马逊AWS。AWS的前身早在2002年就成立了,2006年就开始对外全面提供服务;Azure的前身则在2008年才成立,2010年才开始对外提供服务。对于技术进步日新月异的云计算行业来说,4-6年的差距是非常巨大的,必须加倍努力才有可能扳回来。纳德拉执掌微软云业务之时,其实已经是向云计算全面转型的最后时间窗口了;如果再晚两年,Azure恐怕就要落后于更后起的谷歌云了!纳德拉的”all-in Azure”决策的战略意义之大,怎么估计都不过分!

而IBM在云计算领域的落后,几乎完全可以归结为“动手太晚”。2010年,IBM才开始探索云计算业务;2013年,才通过收购SoftLayer,建立了一个真正意义上的云服务部门。然而,直到2017年,IBM才确立了以“混合云”(Hybrid Cloud, 可以视为公有云和私有云的结合体)为主的云服务战略,并且在2018年通过收购Red Hat强化了这个战略。彼时彼刻,亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP三强鼎立的形势已经形成,留给IBM的市场空间已经非常狭小,主要局限于那些偏好混合云的大型企业客户。

搞笑的是,按照IBM官方的说法,罗睿兰担任CEO期间最大的功绩是“确立了IBM的混合云战略”——这话当然不错,只可惜这个战略本应在2012-2013年就确立,而不是等到2017-2018年!“迟到的正义为非正义”,同理,迟到的正确决策只能沦为平庸的决策。况且混合云并非什么IBM独家技术,亚马逊、微软、谷歌乃至Oracle都可以做;哪怕退回这个狭窄的垂类市场,IBM的地位仍然不够稳固。

继续说第二条。IBM曾经在AI技术领域维持了长达五十年的领先地位,70后至80后的朋友应该都对1996年“深蓝”击败卡斯帕罗夫之战记忆犹新;美国人可能还对IBM Watson于2011年在《危机边缘》(Jeopardy!)知识竞赛当中击败人类选手留下了深刻印象。罗睿兰担任CEO期间的一个重要战略,就是通过Watson解决方案,把IBM的AI技术进行商业变现,其首选对象是医疗行业。

事实证明,欧美医疗行业过于复杂,涉及的监管和伦理问题太多,至少在当时并不十分适合由AI去改造,所以Watson的商业表现高开低走。但是更重要的是,2012-2013年(也就是Watson开始大规模商用的时间节点)发生了一场AI技术革命:基于神经网络的深度学习技术不仅取代了传统的知识图谱(符号主义),也取代了统计学习等传统机器学习技术,成为最高效、应用范围最广泛的AI基础技术。此后短短十年间,深度学习彻底改造了互联网内容分发和广告推送体系,开启了自动驾驶和大语言模型(LLM)等新兴产业,在学术界也成为了绝对的主流。

为什么IBM的市值只有微软的十六分之一?

作为老牌AI技术霸主,IBM未能跟上时代;至于原因究竟是管理层决策失误、投入资源不够还是执行效率低下,已经不重要了。重要的是,当谷歌以一年10家的速度收购基于深度学习的AI创业公司、以天价延揽包括伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)、吴恩达在内的顶尖AI科学家时,IBM的动作几乎可以忽略不计。结果就是,在短短2-3年之内,谷歌夺走了AI技术霸主的地位,并且迅速将AI应用于搜索引擎、翻译等服务上,从而让“技术-应用-商业化”的飞轮转动了起来。可怜的IBM则直到2021年才承认Watson的失败,当时它的AI基础研发实力不但早已被谷歌甩出了好几个身位,而且已经落后于亚马逊、Meta。

严格地说,微软在这一局里也是后来者,深度学习技术从来不是它的强项。但是微软做出了一个相当正确的决定,就是在2019年投资OpenAI,并且将后者的服务融入Azure云平台。ChatGPT横空出世之后,所有人都不得不承认,这是微软历史上最重要、最成功的一次战略投资。与GPT的深度合作不仅拉动了微软Office, Teams等软件服务的销量,更重要的是确立了Azure的“AI服务第一云平台”的地位——从2023年开始,AI需求每个季度都能至少把Azure的收入增速拉高5个百分点。现在轮到亚马逊感受到危机、急忙寻找各种应对手段了!

当然,微软并没有把希望全部寄托在对外投资上,它对于生成式AI的内部研发一直在进行中。例如,它曾与英伟达共同开发了万亿参数规模的Megatron大模型,而且至今仍在开发和迭代大模型。最近五年,由于Azure逐渐释放出巨大的盈利能力和现金流,微软得以向生成式AI等基础研发方向分配更丰厚的资源,实现成熟业务对新兴业务的“供养”;而IBM或Oracle则没有这么多资源可供挥霍。成功能够带来成功,就像钱能生钱,关键在于资源分配的方法得当。

最后说第三条。自从2005年向联想出售PC业务之后,IBM几乎就没有像样的消费端业务了。此后近二十年时间里,IBM对消费端业务没有展现过任何兴趣,不管是消费互联网、消费硬件还是内容服务。公允地说,这不能算一个真正的“错误”,因为IBM确实不具备消费端业务的基因,就算过去十多年里它押注了什么消费业务,我们也很难预测它取得多大的战果。

问题在于,同一时期的微软也不具备太多的消费端业务基因,但它还是屡败屡战、愈战愈勇,顽强地坚持了下来。对游戏业务的投入,贯穿了比尔·盖茨、史蒂夫·巴尔默和萨特亚·纳德拉三位CEO的任期;对智能硬件的投入,虽然在智能手机领域输的一塌糊涂,但是在平板电脑取得了一定的战果,维持了微软的战略性存在;对消费互联网的投入,主要是Bing搜索引擎和LinkedIn,总体看来是成功的,尤其是在与生成式AI融合之后,其战略价值正在上升。附带说一句,Bing的启动和LinkedIn的收购,都发生于纳德拉的CEO任期内。

我们不难发现,巴尔默担任CEO期间,微软确实不擅长消费端业务,朝令夕改、毫无头绪,收购过来的优质业务往往也灰头土脸收场。可是在纳德拉接手之后,微软的消费端业务更成熟了,其表现至少可以称之为中规中矩。从财务角度看,时至今日,微软的全部消费端业务均实现了盈亏平衡,就连历史上的烧钱大户游戏业务也是如此(这得益于对Xbox硬件平台定位的转变)。从资本市场的角度看,它们不再是拖后腿的业务,对微软市值的正面贡献越来越明显了。

纳德拉对于消费端业务的态度,集中体现在2022年初他对收购动视暴雪决策的解释当中:对于游戏这样一个拥有超过30亿用户的大型消费业务,微软不能缺席。同理可以推断出,在纳德拉看来,微软若想保持科技巨头的地位,就不能龟缩在企业级业务的“舒适圈”里,必须打出去。这一方面是为了建立与消费者的直接联系、培养用户心智,另一方面是为了形成业务协同效应——例如AI与Bing的协同效应,以及Azure与云游戏的协同效应。反观IBM,过去二十年的历任CEO,没有一个做出过类似的判断;他们无一例外地认为,IBM可以通过仅仅做企业级业务,甚至仅仅做利润丰厚的大企业业务,就维持科技巨头的地位。历史证明他们错了。

不过,既然IBM已经在云计算、AI两个战略方向上犯下了更不可饶恕的错误,对消费端业务毫无押注的错误就没那么重要了,甚至可以忽略不计。讽刺的是,IBM历史上最高光的时刻,恰恰是它在消费端最强大的时刻——从1980年代直至1990年代初,IBM PC引领了第一波信息技术革命走进千家万户,直到康柏、惠普、戴尔等生机勃勃的新厂商后来居上。在消费端电脑市场,苹果曾经是IBM的手下败将,可是在短短十几年内它就重新站了起来,成为了一家完全立足于消费端市场的科技巨头。世事万变,但是事在人为,“基因”也好、“历史积累”也好,归根结底是依靠人去执行的。

02

因此,我们更能理解,在美式上市公司中,CEO为什么总能拿到极端丰厚的薪酬了:

根据彭博新闻的统计,2022年美国上市公司CEO的平均薪酬是员工平均水平的400倍!像埃隆·马斯克这样的明星CEO,每年能够拿走价值几十亿美元的薪酬包。纳德拉2023年的薪酬包为4850万美元;而在他就任CEO之前的2013年,作为微软高级副总裁、云计算业务的负责人,他的薪酬包仅为760万美元。

哪怕考虑到最近十年的通货膨胀因素,差距也是十分巨大的!

这种情况合理吗?考虑到CEO至关重要的地位,显然是合理的。在纳德拉担任微软CEO的十年之内,微软的股价上涨了10倍;而在此前巴尔默的任期内则基本是零增长。如果罗睿兰在担任IBM CEO期间能够在云计算和AI两大战略性问题上面至少做出一个正确决策,并执行下去,那么IBM现在可能还屹立于科技巨头之林,其市值可能是万亿美元而不是1850亿美元。美式公司治理结构赋予了CEO几乎无限的业务决策权,所以CEO应该为一切错误承担责任,也应该为一切成就获得奖励。所谓“权力与义务的统一”,就是这样的。

由此可以进一步推断出:在采用美式公司治理结构的中国公司,主要是互联网中概公司当中,CEO的权力和责任就更大了。他们不但享有美式公司所赋予的制度性权力,还拥有中式人情社会所特有的非制度性权力,从而可以更高效、更彻底地将自身意志贯彻下去。当他们做出正确或错误选择时,对公司的影响就更大了。所以说,互联网大厂的成败至少有一半可以归结为一号位的问题,这个说法或许有些偏激,但还是有道理的。

就上面这个问题,我还想展开说更多,但那应该是另一篇文章的主题。

TOKEN2049透视:数字货币重塑经济权力

撰文:VC Popcorn

摘要导读

  • 本文是一篇学术 Survey,旨在探讨数字货币以及其主体在经济活动中的运行逻辑、价值及其对宏观经济的影响。

  • 经济权力的转移:对数字货币的投资或投机,实际上反映了人们对经济权力的追求和渴望。

  • 货币技术对经济权力的影响:表面上看,货币技术的更迭主导了货币权力的转移,但在区块链出现之前,这一过程更多是由政治权力和军事力量推动的。

  • 数字货币的核心问题:P2P 转账技术凭借去中心化特性重塑了现有的经济权力结构,但并未解决传统金融的三难问题,其本质仍然是转账技术,而非真正的货币。

  • 结语:某些「投资机构」鼓吹比特币是未来的货币,显示出对经济学常识的缺乏,因为比特币并不适合作为日常交易的单位。

01.引言

本文是一篇学术性探讨文章,我们做了大量学术调研和 Reference;不涉及任何投资建议或相关内容。文章主要分析了以比特币为代表的数字货币的技术特点,深入探讨其在宏观经济中的作用、影响力及其价值。并进一步剖析了 Web3 世界的底层运行逻辑,为其提供了理论支持。

02.货币演进与经济权力的转移

2.1 货币的演进与信任的承载

货币作为交易的媒介、价值的存储和计算单位,承载了社会内外各方之间的信任和承诺。然而经济活动对于货币作用的需求是恒久不变的,货币的形态却是随着科技和社会的发展而迭代的,从最早的贝壳、金属,到如今的纸币,形式各异,但都为满足人类需求而不断演进。货币不仅是经济活动的媒介,更是一种可靠的技术,促使经济体之间的承诺得以实现。随着社会经济活动的复杂化,货币技术也在不断发展。

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2.2 经济权力的转移

经济权力是什么?用经济学家理查德·库珀(Richard Cooper)的话来说,经济权力就是是将经济手段应用于惩罚或奖励另一方的能力(Eichengreen,2022)。这种能力通常是其经济规模的结果,它也是经济增长的基础。经济实力与国家的购买力有关。购买力由国家货币的强势决定。例如美元目前被认为是最强大的货币,以至于其他国家将其用作中央银行的紧急备用货币。在 1920 年、2008 年,我们都曾见识到美元价值崩溃引发的全球经济危机。

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数字货币是货币技术的最新阶段, 以比特币为首的数字货币,似乎提供了一种让普通投资者掌握经济权力的机会,这种观点认为比特币是另一种形式的中央银行。他们认为数字货币技术不仅是为了解决经济效率问题,更重要的是冲击和重新塑造了现有的经济领域的权力关系。

这也是为什么各行各业,各国政府早期对数字货币视为洪水猛兽,到如今不得不被迫接受,并且需要主动拥抱,因为数字货币的顶层设计直接关乎各方在经济竞争中的影响力走势。因此,我们想深入探讨一下数字货币发展与经济权力的动态关系。

03. 货币技术对经济权力的影响

3.1 货币技术与交易效率

过往历史已经告诉我们,货币的出现,大幅度提高了交易的效率,货币技术的进步则主要是为交易效率而服务的(Jenkins,2014),在「信任(trust)」的前提下,交易双方通常会选择效率最高的货币作为交易媒介,因此货币技术的创新和应用深远的影响着经济结构、从而改变经济权力的分布。换句话说经济活动的主导者通常就是最先进货币技术的掌握者。

如我们所知,货币的最早的出现是为了解决古代交易中的「双重巧合」的需求,这是在无货币经济中通过物物交换(即以物易物)进行交易时所面临的主要难题。交易双方需要恰好拥有对方所需的商品才可能成交(O’Sullivan& Sheffrin,2003)。

这种交易方式效率低下且限制了交易的规模和范围。贵金属货币的引入极大地简化了这一过程(Crawford,1985),使经济活动更加流畅和广泛。这一时期的货币技术相对原始,货币价值依赖于贵金属本身的价值。但是贵金属的携带和交易都较为不便,其次金银等贵金属的稀缺性和生产成本远高于一般贸易商品。

所以世界经济需要一种便携的,且生产不高的新兴货币,纸币的发明和银行票据的使用是货币技术的重大进步,首次出现在中国宋朝(Moshenskyi,2008),后来传到了欧洲,大幅度提高了货币流通的效率。

鉴于纸币体系,英国在 17 世纪发展了一套复杂的银行系统和信用货币体系(Richards,2024),这促进了应该工业革命并扩大了其经济和军事的全球影响力。

20 世纪末至 21 世纪初,电子货币和电子支付系统(如信用卡、电子转账)的出现进一步革新了货币技术(Stearns,2011),这提高了金融市场的效率,增强了国家的经济控制力。例如,美国的金融系统和美元的全球主导地位,部分得益于其在全球支付系统中的中心地位,如 SWIFT 系统(Gladstone, 2012)。

3.2 权力推动货币革新

毫无疑问,每一次新的货币技术的出现都是对先前货币效率低下的改进。但是这没有解释,人们为什么愿意接受这一种其本身并无生产价值的「货币」作为交易媒介,也就是前面所说的「信任(trust)的前提下」,谁来提供或者保证信任呢?

事实上货币形式的变化并非仅仅是经济活动中的技术迭代,更多时候,是商业活动中掌握权力的一方,对自身利益最大化的一种选择,只是这种选择恰好暗合了科技的发展。通常科技能力更强的一方,在商业活动中也掌握更多权力。换句话说,控制权力的一方提供了安全性,或者代表了安全性,不论是通过先进的武器技术还是先进的货币技术。

比方说,在经济体之间。

印度从新石器时代一直使用贝壳作为基础货币直到 18-19 世纪英国开始殖民印度,东印度公司为了更好地控制印度经济和方便税收征集,于 1812 年推出了纸币(Tanabe, 2020)。这些纸币最初是可选的,不强制民众使用;到了 1861 年,《纸币法案》(Paper Currency Act)得到通过(Lopez,2021),将「公司卢比」(Company Rupees)制定为印度的法定货币。这意味着所有公共和私人债务都必须使用公司卢比结算,成为唯一的法定支付手段。

这次货币技术的迭代升级,并没有因为符合历史的客观发展规律而得到印度民众的夹道欢迎,相反却增加了当地人民的不满,纸币加强了英国政府对印度民间的经济剥削,更便捷的横征暴敛;这些不满最终汇聚成更广泛的抗议和反抗活动(Tanabe, 2020)。

最终印度人民被迫接受了先进的纸币,这是基于对先进军事技术的妥协,而不是对货币技术的先进性的认可。这和现在的世界经济情况如出一辙,美元的科技属性和军事属性是缺一不可的,两者的结合才保证了其金融属性,从而实现了贸易的安全和便捷。

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(三)科技推动货币权力转移的成功与失败

其次,在一个经济体内部,掌握科技的一方,往往会向原本的权力主导方发起挑战,成功的案例,例如信用卡,这就是科技和商业模式的创新将货币供应的权力从政府分散到私人金融机构手中。

最初的信用卡系统在 1950 年代由 Diners Club 推出,随后 Visa 和 Mastercard 等品牌相继推出自己的信用卡产品(Stearns,2011)。这些卡片允许消费者在没有即时支付现金的情况下进行购买,消费者承诺在未来某个时间点偿还债务。

从技术层面来看,信用卡并未直接改变货币供应量(即中央银行控制的 M1、M2 等货币供应指标),因为信用卡事实上创造的是一种「信用货币」或借贷形式,而非实际的货币供应(Stearns,2011)。然而,信用卡确实在实际经济活动中发挥了类似货币的功能,通过信贷创造影响了经济中的货币流通。这反映了现代金融体系中权力和功能的分散(Simkovic, 2009)。

失败的案例,例如,早在比特币出现之前, 例如 1983 年,David Chaum,一位密码学家和数字隐私先驱,提出了「盲签名」技术(Chaum, 1983)。盲签名是一种数字签名形式,其中消息的内容在被签名之前对签名者是隐藏的(Chaum, 1983)。这意味着签名者可以在不知道消息内容的情况下签名,但签名后可以验证消息的真实性和完整性。

David Chaum 发明的盲签名系统最初就是想服务大型金融机构或者政府机构的,这种方式有助于增加数据处理的透明性而不牺牲隐私。然而,类似这样的早期的分布式记账技术的设计都基于一个共同的假设,即存在一个权力机构,如传统零售银行或中央银行这样的中央中介机构。所以这些提案都因为绕不开中心化权力机构而流产(Tschorsch,& Scheuermann,2016)。

综上,货币技术可以影响经济结构,从而影响经济权力,但是货币技术的推广和普及也极其依赖于既有经济体系中的掌权一方的支持,区块链技术之前的货币技术都需要依赖于强大的政府威权性才可以得以拓展。

04.区块链技术对经济秩序的挑战和无奈

4.1 比特币:对中心化经济的反抗

2008 年出现的比特币则对中心化经济现象和秩序做出了一个彻底反抗,它的诞生源于对传统金融体系的不满,即由中央政府控制的金融体系的不满,是对全球金融危机的社会反应 (Nakamoto,2008)。它的核心提议是建立一个去中心化的经济体系,摒弃了中央银行等中介机构(Joshua ,2011)。这不仅是对金融危机的回应,也是对克服数字货币发展障碍的技术承诺 (Marple ,2021)。

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伴随比特币而创造出来的区块链技术在诞生初期,也遭受到了大量来自技术圈的质疑,在经受住了无数次的黑客攻击后,其安全性才真正得到了技术圈的认可 (Reiff,2023)

黑客们发现,区块链技术真的可以无需通过任何中介,任何许可,就可以完成大洋彼岸的点对点交易,且在这过程中,其交易结果无法被篡改 (Reiff,2023)。这也是第一次一种货币技术本身就提供了足够的信任(trust),而不是依赖于中心化权力,或者说这个技术第一次实现了无需信任的(trustless),无需许可的(permissionless) 的 P2P 交易。于是区块链技术构建了一个全新的货币物种,数字货币 (Nakamoto,2008)。

4.2 山寨币的兴起与技术创新的竞争

基于区块链技术,从 2011 年起,大量山寨币迅速涌现,保持了去中心化的技术特性,但在区块链技术的应用上存在差异,这些山寨币以不同的方式实现社会和经济目标 (Halaburda & Gandal, 2016)

在山寨币生态系统中,我们可以清楚地看到技术创新与交易效率迭代的关系,不论是通过共识协议(如 POW,POS 和 POS)的迭代,还是通过 Layer2 去增加主网的弹性,都是为了增加交易效率 (Halaburda & Gandal, 2016)。同时我们发现,数字货币对传统金融世界进行去中心化,去权力化,然而在他们内部,大家却玩着权力的游戏,各种山寨币不断地迭代或者吹嘘迭代自己的数字货币技术,从而对权力的宝座不断发起冲击。

于是乎,ICO(首次代币发行)应运而生,2013 年,Mastercoin 是世界上第一个 ICO,但是 2014 年的以太坊 Eth 的 ICO 更广为人知 (HackerNoon.com,2019)。准备 ICO 的公司通常会发布一个发展路线图,表示需要筹集资金去发展最先进的数字货币技术,或者发展壮大其加密生态等等。ICO 允许公司或者组织提供加密代币而不是股票来筹集资金,这些代币通常不提供公司所有权,而是允许购买者从公司的成功中获利,并使用这些代币购买产品或服务 (Hargreaves, 2013)。相当多的时候,这些 ICO 由发行公司更为中心化地管理,换句话说,权柄掌握在发行公司手中,而不是完全去中心化的。

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此外,ICO 的设计是针对公司价值的,就是购买者期待这家公司可以持续创造价值,持续迭代技术、扩展生态 (Hargreaves, 2013)。而不像比特币本身,大家对比特币价值的期待则完全来自于共识,用户并不期待比特币作为一个有机体再去自我演化出新的额外价值。

ICO 是超出了比特币定义的数字货币本身的,他变成了一种证券的替代品(Hargreaves, 2013)。所以 2021 年,当 Sam Bankman-Fried 像美国 SEC 提出数字货币要采用一种完全不同于证券的方式去进行管理和合规,就立马遭到了拒绝(SEC document,2022),因为当时没有人说得清楚,两者在这个角度有什么区别。

事实上数字货币和证券是一种对立统一的、辩证的关系。证券更多是购买者对于发行公司的未来的利润的预期,而数字货币更多的是持币者对于发行方在数字货币领域权力和地位趋势的预期,不同于传统金融领域的基本面分析,ICO 投资者更看重的是这家公司的可以不断提高自身的技术先进性和技术影响力,后面演变成生态影响力。这种影响力在数字货币的现阶段通常是无法量化的,也没有明确的标准。大多数投资者都必须得被迫逻辑自洽,自我论证,理想状态下,假设全世界的经济活动都应该使用一种最先进的货币进行交易,因为效率最高,成本最低,那么这项货币的发行方的利润增长趋势也是可想而知的。

4.3 稳定币与经济权力的角逐

于是我们看到了稳定币的诞生,2014 年 USDT 出现(Cuthbertson, 2018),其与美元保持稳定的价格关系,从而减少数字货币市场的价格波动。通过这种方法,USDT 等稳定币试图让数字货币的交易都必须通过它来进行,从而站到了数字货币的 C 位。得益于稳定币所带来的稳定性,去中心化金融和中心化数字货币交易都得到了蓬勃的发展。在这里,效率收益和经济权力之间的关系清晰可见。

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很多人会认为,稳定币,例如 USDT,让数字货币影响力还是锚定在了传统货币上,是一种技术倒退,所以出现了算法稳定币,这里暂不展开。从另一个角度来说,是各国央行透过稳定币看到了一个新的权力扩张的机会,即可以通过稳定币坐上加密世界的铁王座。

全球各地的中央银行正在进行主权数字货币的试点,更为人所知的是中央银行数字货币(CBDC)。国际清算银行最近的调查表明,超过 70% 的中央银行正在积极开展关于自己 CBDC 的研究,中国的加密人民币是最为人知的 CBDC 计划之一(Barontini& Holden,2019)。

值得注意的是,很多国家已经依赖数字货币来规避国际制裁,同时也在开展中央银行数字货币项目,以更有效地实现这一目标(Barontini& Holden,2019)。通常情况下,强势国家政府通过法定货币行使非暴力力量,特别是在国际关系中。通过控制货币,政府能够影响其他国家和个体的经济活动(Barontini& Holden,2019)。尤其是在国际制裁中,例如如果国 A 想对国 B 进行经济制裁,可以通过切断国 B 与 SWIFT 系统的联系即可实现,国 B 的金融机构则不能访问国际金融市场。

然而数字货币挑战了这固有规则,如果国 B 开发了自己的中央银行数字货币(CBDC),并建立了与其他国家的直接加密交易通道,那么国 B 就可以绕过 SWIFT 系统的限制,减少制裁的影响。这就表明了 CBDC 有助于减少某些国家在国际金融流动中的控制力,从而破坏传统经济制裁的规则。这也再次印证了数字货币极大的削弱了既有经济体系内的权力结构。

总的来说,无论是在完全去中心化的数字货币、企业 ICO 还是政府生产的稳定币中,我们都看到货币技术进步与经济权力追逐之间的重要联系。

05.数字货币运行规则的思考

我想所有接触数字货币的人都会思考这个问题,数字货币到底有什么用,以及怎么用。或者数字货币运行的规则是什么,通过掌握这些规则,我是否可以大发横财?

今天我依然不能帮助大家大发横财,但是可以探讨一下数字货币运行的底层逻辑,有三个我认为最重要的问题,这三个问题也是传统金融机构最关心的问题,1. 数字货币的价值是什么;2.数字货币的价格的是受什么机制控制和影响的?3. 数字货币账本技术对传统金融行为的影响是什么?

5.1 数字货币的价值到底是什么?

我认为通常为四种,

第一种就是交易价值本身 (Nakamoto,2008),作为一个交易工具,因此其快速,去中心化的特质可以使得一些传统金融无法实现的交易通过数字货币而实现。

第二种价值就是投机价值(Gronwald, 2019),例如比特币,因为他的限量属性,使得它更像一种商品而不是一种货币。

第三种是有锚定物的(Dell’Erba,2019),例如稳定币,他们与一个实际资产的价值进行绑定。

第四种是基于功能的(Golem. 2020),例如隐私币,用户通过使用隐私币实现区块链上的交易信息保密;再例如各种币可以用来使用某种区块链网络的服务,例如用 ionet 币购买 GPU 服务等。

第一种价值主权国家正在努力控制和积极打击的对象。

第二种价值则诞生了庞大的炒作和投机市场,为金融监管机构所不容,相关警告层出不穷。

第三种价值在银行业找到了自然归属,并因此落入了银行监管机构的范围。

第四种价值则在企业筹资方面蔓延,受到证券法的监管

5.2 数字货币的价格的是受什么机制控制和影响的?

数字货币的价格与其供应管理机制息息相关,这与传统法币并无二致。

对于主权法定货币而言,通过控制供应机制来控制价格,主权政府通过发行或销毁货币,从而影响货币在经济活动中的信心和流动性(Fenu, Marchesi, Marchesi &Tonelli,2018)。这里就要说到一个传统货币政策通常会遇到的三难问题,也称为经济学中的不可能三角,是指一个国家在制定货币政策时面临的三个主要目标(Lawrence & Frieden,2001) :汇率稳定、资本自由流动,以及独立的货币政策。这三个目标通常很难同时实现,国家必须在它们之间三选二。

TOKEN2049透视:数字货币重塑经济权力

如果一个国家选择固定汇率并允许资本自由流动,它将很难维持独立的货币政策。这是因为固定汇率要求国家的货币政策与主要贸易伙伴或货币锚保持一致,以维持汇率目标。同时,资本的自由流动会使得市场力量(如投机)能够对固定汇率施加压力,这可能迫使国家调整其货币政策以维护汇率的稳定(Lawrence & Frieden,2001)。

如果一个国家选择独立的货币政策并允许资本自由流动,则很难维持汇率稳定。在这种情况下,中央银行调整利率或货币供应以达到国内目标,如抗击通胀或刺激经济,可能导致资本流入或流出,从而影响汇率(Lawrence & Frieden,2001)。

如果一个国家选择独立的货币政策并维持汇率稳定,它可能需要限制资本的自由流动。这是因为资本流动的自由可能会对汇率产生压力,从而与国家的独立货币政策发生冲突(Lawrence & Frieden,2001)。

这里最好的例子就是,中国选择了相对独立的货币政策和稳定的汇率。欧元区国家则选择了汇率的稳定性和资本的自由流动(Lawrence & Frieden,2001)。

一些数字货币也展现了这种中央发行的供应逻辑(Jani,2018),例如瑞波币(XRP)。大量的瑞波币通过预先挖掘模式在公开发行之前就已经被创建出来,瑞波币的管理公司会根据需要增加或减少市场上流通的瑞波币数量,以保持跨境转账的成本和效率,从而实现对价格的控制(Jani,2018)。尽管这种供应控制策略可以帮助稳定价格,但它也引入了中央化的风险,类似于传统法定货币的发行和调整逻辑,瑞波币必然也要面临经济学中的不可能三角,尤其是个体公司的抗风险能力远低于主权国家,一旦遇到债务危机,则可能发生超通胀。

另外一种方式则是算法供应 (Yermack, 2015),与中央发行不同,算法供应依赖于预设的规则,自动控制数字货币的生成和发行。这些规则被编入区块链的代码中,无需人为干预 (Yermack, 2015)。比特币是一个典型例子,它的供应量上限固定为 2100 万个,且预计在 2140 年左右达到这一上限 (Nakamoto,2008)。这种预设的供应速率使比特币的供应可预测,但同时也使其对市场投机行为更为敏感,导致价格波动较大。尽管价格波动性高,算法供应的特性(如供应的可预测性)使得这类货币在交易中非常有用。交易者可以根据这些货币的已知供应模式预测其相对于其他货币的表现,从而进行策略性的买卖。

综上,在数字货币领域,中央发行机制允许更灵活地管理价格和供应,但可能引起可信度问题,因为市场参与者可能担心中央权力滥用,例如超通胀的发生。相反,算法供应(如比特币的固定上限)提供了高度的可预测性和透明度,增加了货币的可信度,但牺牲了对市场变化的快速响应能力。

5.3 数字货币账本技术对传统金融行为的影响是什么?

区块链分布式账本技术的设计是对传统账本技术的一个极大的创新 (Nakamoto,2008),数字货币账本是公共的还是私人的,对其在经济关系中的作用和监管机构的接受程度也有显著的影响。

在公共账本中,记账的责任被分散在大量的终端用户之间,形成了一种去中心化的治理结构;任何人都可以查看和验证账本中的交易,因此公共账本通常被视为更加透明和去中心化的 (Nakamoto,2008)。相比之下,私人账本具有更集中的责任结构,通常由一个组织承载。这意味着账目管理的成本集中在一个组织或一组行为者身上,而不是分散在整个网络中。

TOKEN2049透视:数字货币重塑经济权力

由于公共账本缺乏中心化的监管对象,监管机构需要监督更多的参与者,因此可能会采取更粗暴的禁令和警告措施来管理数字货币市场(O’Dwyer & Malone. 2014)。而私人账本由特定组织管理,监管机构可以更容易地进行具体的治理反应,因为他们可以直接与这些组织交流和合作。例如,传统银行的账本通常是中心化的,这意味着所有数据和交易记录存储在银行的内部服务器上。政府相关部门只需要对银行进行约束和管理。

比特币选择了公共账本,这是因为它是一种去中心化的数字货币,强调了金融和货币的去中心化 (Nakamoto,2008)。这绕过了传统银行模式中,跨境汇款和大额交易通常涉及复杂的中介机构和高昂的手续费 ,也绕过了政府的有效监管。这导致了监管机构采取更加严厉的措施来管理其市场。这表明数字货币的发展和采用不仅仅是技术层面的选择,还涉及到政治、经济和社会等多个层面的权力博弈和决策。

06.结语

数字货币是货币发展历史中的最新阶段,数字货币 Crypto Currency, Crypto 加密技术代表其科技属性,Currency 则代表其货币属性。

它的科技属性,在作为一个支付工具上得到了完美体现他解决了很多传统银行业无法解决的问题,他可以通过其全球性的分布式账本系统,实现快速、直接的跨境转账,大大减少了交易成本和时间,无需中介和审批。然而大多数货币技术必须得到中心化的经济权力方的支持才可以得以发展,区块链技术第一次实现了不需要既得利益者的许可就可以蓬勃发展,直接向传统经济利益秩序发起进攻。在数字货币内部,无数的山寨币也在朝着数字货币内部的固有经济结构(比特币、以太坊)发起进攻,试图争夺王位,方式就是通过不断的技术迭代。所以层出不穷的 ICO 币,虽然短期内不产生现金流,但是投资者们似乎看到了他们未来对交易效率产生的巨大价值。

但是如果把数字货币视作一个货币本身,则其所面临的经济政治问题与传统法币并无太大区别,传统经济活动中遇到的问题,例如不可能三角,在数字货币领域也没有得到解决。也基于此,我们也发现了在这个标榜去中心化的加密世界中,却又及其强调和崇拜正统性,这种正统性是中心化的,向心化的,甚至是迷信的,与其科技属性背道而驰,这种现象和传统世界对权力的痴迷和崇拜,而罔顾科学法则也是如出一辙的。

所以才有一些 crypto 机构投资人会荒诞却又自鸣得意的鼓吹比特币相当于央行,其他数字货币的运作模式堪比国家,彰显了了对经济学知识的无知。

后空投时代思考:是时候建立长期价值驱动的模式了

原文作者:

原文编译:zhouzhou,BlockBeats

编者按:空投曾是推动加密项目发展的重要工具,但随着时间推移,它们逐渐暴露出短期投机的弊端,难以维持用户和开发者的长期忠诚度。许多项目依赖空投和资助计划,吸引的却是迅速流失的「热钱」。未来,区块链项目应聚焦于构建长期、价值驱动的模式,激励用户和开发者持续参与和贡献,以实现更稳定的生态系统发展。

我们是时候应该专注于构建能够确保用户和开发者忠诚度的长期、价值驱动的模式了。

后空投时代思考:是时候建立长期价值驱动的模式了

经过十多年的加密货币初创企业运营,我准备宣布一个范例式的转变:空投已经走到尽头,开发者奖励计划也很可能面临同样的命运。

因此,区块链项目必须转变思路,不再依赖短期的激励措施,而是应着眼于构建长期、以价值为导向的模式,从而确保用户和开发者的忠诚度。如果不采取这样的转变,整个行业将面临发展的停滞,甚至衰退。

空投最早在 2020 年走向主流,当时 Uniswap 去中心化交易所向每个与其平台互动过的钱包分发了 400 个 UNI 代币。这一策略旨在通过让用户获得项目的财务权益来推动平台的广泛采用,而且确实取得了成功。紧随其后,其他项目纷纷效仿,空投迅速成为 DeFi 社区的普遍期望。

然而,空投也带来了一些意想不到的负面影响。例如,「空投农耕」现象日益严重,即用户创建多个账户或进行最低限度的操作,仅仅是为了获得代币分配。更糟糕的是,这些机会主义者通常在领取奖励后迅速离开项目,导致用户活跃度和代币价值的快速下滑。结果,空投不仅未能培养出长期忠诚的用户,反而成为短暂投机收益的代名词。

以 Layer-2 扩容解决方案 Blast 为例。今年 6 月,Blast 向早期用户发放了 170 亿新发行的 BLAST 代币,希望借此吸引用户和资本。然而,结果并不理想,许多接收者对他们获得的少量奖励感到失望,链上数据也显示,不少用户在领取代币后很快就离开了平台。BLAST 的价格在数小时内下跌了 20% ,因为许多用户迅速抛售了代币。更引人注目的是,该协议的总锁仓价值(空投旨在吸引的资本)在空投前的一个月内已经下降了超过 33% 。存款用户在获取收益后迅速离开了平台。

空投不仅没有在吸引用户之后留住他们,反而成为「热钱」的目标——这些用户收取奖励后便迅速离开,寻找下一个机会。据 CoinMetrics 的最新研究显示,三分之二的空投代币自发行以来就已经贬值。持有至今的空投代币的中位回报率为 -61% 。

这不仅仅是开发者面临的问题,而是整个系统性的问题。依赖短期激励的网络往往吸引的是短暂的用户和开发者,他们来得快,去得也快。这种频繁的流失削弱了网络的稳定性,并侵蚀了整个 DeFi 生态系统中的信任。

区块链的资助计划也面临类似的挑战,虽然这些资助在最初阶段帮助了新平台的启动,但它们的效果如同空投一样短暂。开发者经常在多个区块链之间跳跃,将其服务复制到多个环境中以寻求资助,但却难以在任何单一平台上建立长期项目。这种「建设者困境」不仅影响开发者,还使各大网络难以维持稳定且忠诚的社区。

这些激励模式的不稳定性导致了繁荣 – 萧条的周期,使得开发者难以预测未来的活动和收入。开发者往往投入大量资源到项目中,最终由于资助流程的不可预测性和频繁的政治化,仅能获得承诺的一小部分。这与资助计划的初衷相悖,也违背了加密行业在技术和道德层面上所提倡的开放访问和可组合性的目标。

CoinMetrics 在其报告中指出,空投可能会在短期内提升协议的使用率,但是否能够创造真正的、可持续的长期增长仍有待观察。基于目前大多数空投和资助计划的运作方式,没有理由相信短期激励能够突然开始创造长期的采用、流动性或正向的代币价格走势。

空投和资助激励在 2020 年至 2022 年期间确实是启动项目的绝佳工具。然而,这段时期已经过去。虽然它们仍将在更广泛的生态系统中扮演一定的角色,但还想单凭这些工具就能够真正推动采用和增长的时代已经结束了。

在后 Blast 时代,潜在的「空投农民」将更加怀疑空投的价值。相应地,那些实力较弱的项目将更加快速地经历繁荣与衰退的循环,进一步让「空投」从一种诱人的噱头变成一个负面词汇。

那么,解决方案是什么?区块链项目必须超越这些短暂的激励,专注于建立长期、价值驱动的模式,使所有参与者的利益相一致。这意味着开发一种系统,不仅要奖励用户和开发者的到来,更重要的是奖励他们长期留在生态系统中并为其增长做出贡献。

无论你是存款者还是开发者,你很快就能做出选择。你可以选择一次性获得报酬,数额不确定,并且该代币很可能在下周贬值 30% ;或者,你可以根据网络的实际表现和你对其积极贡献的大小,持续获得报酬,只要你愿意,就能不断得到回报。

距离 Uniswap 首次亮相已有近五年,空投和资助已不再足够,我们是时候该建立真正能够长期运作的协议了。

AI×DePin:智能基础设施的协同进化


引言

去中心化物理基础设施网络(DePIN)是一种将区块链技术与物联网(IoT)相结合的前沿概念,正在逐步引起行业内外的广泛关注。DePIN 通过去中心化的架构重新定义了物理设备的管理和控制模式,展现出在传统基础设施领域(如电网和废物管理系统)引发颠覆性变革的潜力。传统基础设施项目长期以来受到政府和大型企业的集中控制,通常面临高昂的服务成本、不一致的服务质量以及创新受限等问题。DePin 提供了一种全新的解决方案,旨在通过分布式账本和智能合约技术,实现物理设备的去中心化管理与控制,进而提升系统的透明度、可信度和安全性。

Depin 的功能与优势

  • 去中心化管理与透明性: DePIN 通过区块链技术的分布式账本和智能合约,实现了物理设备的去中心化管理,使得设备的所有者、用户及相关利益方能够通过共识机制验证设备的状态和操作。这不仅提高了设备的安全性和可靠性,还确保了系统的操作透明性。例如,在虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)领域,DePIN 能够公开并透明化插座的溯源数据,使用户能够清晰了解数据的生产和流通过程。

  • 风险分散与系统连续性: 通过将物理设备分布到不同的地理位置和多方参与者手中,DePIN 有效降低了系统的中心化风险,避免了单点故障对整个系统的影响。即使某一节点发生故障,其他节点仍能继续运行并提供服务,保障了系统的连续性和高可用性。

  • 智能合约自动化操作: DePIN 利用智能合约实现设备操作的自动化,从而提高了操作效率和准确性。智能合约的执行过程在区块链上是完全可追溯的,每一步操作均被记录,允许任何人验证合约的执行情况。这种机制不仅提高了合约执行的效率,还增强了系统的透明性与可信性。

DePIN 的五层架构分析

概述

尽管云端设备通常具有高度中心化的特性,但 DePIN(去中心化物理基础设施网络)通过多层模块化技术栈的设计,成功模拟了中心化的云计算功能。其架构包括应用层、治理层、数据层、区块链层和基础设施层,每一层都在整个系统中发挥着关键作用,以确保网络的高效、安全和去中心化运作。以下将对这五层架构进行详细分析。

应用层(Application Layer)

  • 功能:应用层是 DePIN 生态系统中直接面向用户的部分,负责提供各种具体的应用和服务。通过这一层,底层的技术和基础设施被转化为用户可以直接使用的功能,如物联网(IoT)应用、分布式存储、去中心化金融(DeFi)服务等。

  • 重要性:

  • 用户体验:应用层决定了用户与 DePIN 网络的交互方式,直接影响用户体验和网络的普及程度。

  • 多样性和创新:该层支持多种应用,有助于生态系统的多样性和创新发展,吸引不同领域的开发者和用户参与。

  • 价值实现:应用层将网络的技术优势转化为实际价值,推动了网络的持续发展和用户的利益实现。

治理层(Governance Layer)

  • 功能:治理层可在链上、链下或以混合模式运行,负责制定和执行网络规则,包括协议升级、资源分配和冲突解决等。通常采用去中心化治理机制,如 DAO(去中心化自治组织),确保决策过程的透明、公平和民主。

  • 重要性:

  • 去中心化决策:通过分散决策权,治理层减少了单点控制风险,提高了网络的抗审查性和稳定性。

  • 社区参与:该层鼓励社区成员的积极参与,增强用户的归属感,促进网络的健康发展。

  • 灵活性和适应性:有效的治理机制使网络能够快速应对外部环境的变化和技术进步,保持竞争力。

数据层(Data Layer)

  • 功能:数据层负责管理和存储网络中的所有数据,包括交易数据、用户信息和智能合约。它确保数据的完整性、可用性和隐私保护,同时提供高效的数据访问和处理能力。

  • 重要性:

  • 数据安全:通过加密和去中心化存储,数据层保护用户数据免受未经授权的访问和篡改。

  • 可扩展性:高效的数据管理机制支持网络扩展,处理大量并发数据请求,确保系统的性能和稳定性。

  • 数据透明性:公开透明的数据存储增加了网络的信任度,使用户能够验证和审计数据的真实性。

区块链层(Blockchain Layer)

  • 功能:区块链层是 DePIN 网络的核心,负责记录所有交易和智能合约,确保数据的不可篡改性和可追溯性。该层提供去中心化的共识机制,如 PoS(权益证明)或 PoW(工作量证明),保障网络的安全和一致性。

  • 重要性:

  • 去中心化信任:区块链技术消除了对中心化中介的依赖,通过分布式账本建立信任机制。

  • 安全性:强大的加密和共识机制保护网络免受攻击和欺诈,维护系统的完整性。

  • 智能合约:区块链层支持自动化和去中心化的业务逻辑,提升了网络的功能性和效率。

基础设施层(Infrastructure Layer)

  • 功能:基础设施层包括支撑整个 DePIN 网络运行的物理和技术基础设施,如服务器、网络设备、数据中心和能源供应等。该层确保网络的高可用性、稳定性和性能。

  • 重要性:

  • 可靠性:坚实的基础设施保障网络的持续运行,避免因硬件故障或网络中断导致的服务不可用。

  • 性能优化:高效的基础设施提升了网络的处理速度和响应能力,改善了用户体验。

  • 可扩展性:灵活的基础设施设计允许网络根据需求进行扩展,支持更多用户和更复杂的应用场景。

连接层(Connection Layer)

在某些情况下,人们会在基础设施层和应用层之间增加一个连接层,该层负责处理智能设备与网络之间的通信。连接层可以是中心化的云服务,也可以是去中心化的网络,支持多种通信协议,如 HTTP(s)、WebSocket、MQTT、CoAP 等,以确保数据的可靠传输。

AI 如何改变 DePin

智能管理与自动化

  • 设备管理与监控:AI 技术使得设备管理和监控变得更加智能化和高效。在传统的物理基础设施中,设备的管理和维护往往依赖于定期检查和被动维修,这不仅成本高昂,而且容易出现设备故障而未及时发现的问题。通过引入 AI,系统可以实现以下几方面的优化:

  • 故障预测与预防:机器学习算法能够通过分析设备的历史运行数据和实时监控数据,预测设备可能出现的故障。例如,通过对传感器数据的分析,AI 可以提前检测到电网中的变压器或发电设备可能出现的故障,提前安排维护,避免更大范围的停电事故。

  • 实时监控与自动报警:AI 可以对网络中所有设备进行 24/7 的实时监控,并在检测到异常时立即发出警报。这不仅包括设备的硬件状态,还包括其运行性能,如温度、压力、电流等参数的异常变化。例如,在去中心化的水处理系统中,AI 可以实时监控水质参数,一旦发现污染物超标,立即通知维护人员进行处理。

  • 智能维护与优化:AI 能够根据设备的使用情况和运行状态,动态调整维护计划,避免过度维护和不足维护。例如,通过分析风力发电机的运行数据,AI 可以确定最优的维护周期和维护措施,提高发电效率和设备寿命。

  • 资源分配与优化:AI 在资源分配和优化方面的应用可以显著提高 DePin 网络的效率和性能。传统的资源分配往往依赖于人工调度和静态规则,难以应对复杂多变的实际情况。AI 可以通过数据分析和优化算法,动态调整资源分配策略,实现以下目标:

  • 动态负载平衡:在去中心化计算和存储网络中,AI 可以根据节点的负载情况和性能指标,动态调整任务分配和数据存储位置。例如,在一个分布式存储网络中,AI 可以将访问频率较高的数据存储在性能较好的节点上,同时将访问频率较低的数据分布在负载较轻的节点上,提高整个网络的存储效率和访问速度。

  • 能效优化:AI 可以通过分析设备的能耗数据和运行模式,优化能源的生产和使用。例如,在智能电网中,AI 可以根据用户的用电习惯和电力需求,优化发电机组的启停策略和电力的分配方案,降低能耗,减少碳排放。

  • 资源利用率提升:AI 能够通过深度学习和优化算法,最大化资源的利用率。例如,在去中心化物流网络中,AI 可以根据实时交通情况、车辆位置和货物需求,动态调整配送路径和车辆调度方案,提高配送效率,降低物流成本。

数据分析与决策支持

  • 数据收集与处理:在去中心化物理基础设施网络(DePin)中,数据是核心资产之一。DePin 网络中的各种物理设备和传感器会持续产生大量数据,这些数据包括传感器读数、设备状态信息、网络流量数据等。AI 技术在数据收集与处理方面展现出显著优势:

  • 高效数据收集:传统的数据收集方法可能面临数据分散、数据质量不高等问题。AI 通过智能传感器和边缘计算,可以在设备本地实时收集高质量的数据,并根据需求动态调整数据收集频率和范围。

  • 数据预处理与清洗:原始数据通常包含噪声、冗余和缺失值。AI 技术可以通过自动化的数据清洗和预处理,提升数据质量。例如,利用机器学习算法检测并修正异常数据,填补缺失值,从而确保后续分析的准确性和可靠性。

  • 实时数据处理:DePin 网络需要对海量数据进行实时处理和分析,以快速响应物理世界的变化。AI 技术,特别是流式处理和分布式计算框架,使得实时数据处理成为可能。

  • 智能决策与预测:在去中心化物理基础设施网络(DePin)中,智能决策与预测是 AI 应用的核心领域之一。AI 技术通过深度学习、机器学习和预测模型,可以实现复杂系统的智能决策和精确预测,提高系统的自主性和响应速度:

  • 深度学习与预测模型:深度学习模型能够处理复杂的非线性关系,并从大规模数据中提取潜在模式。例如,通过深度学习模型分析设备的运行数据和传感器数据,系统可以识别出潜在的故障征兆,提前进行预防性维护,减少设备停机时间,提高生产效率。

  • 优化与调度算法:优化与调度算法是 AI 在 DePin 网络中实现智能决策的另一个重要方面。通过优化资源分配和调度方案,AI 可以显著提高系统效率,降低运营成本。

安全性

  • 实时监控与异常检测:在去中心化物理基础设施网络(DePin)中,安全性是一个至关重要的因素。AI 技术可以通过实时监控和异常检测,及时发现和应对各种潜在的安全威胁。具体而言,AI 系统可以实时分析网络流量、设备状态和用户行为,识别异常活动。例如,在去中心化通信网络中,AI 可以监控数据包的流动,检测异常流量和恶意攻击行为。通过机器学习和模式识别技术,系统可以迅速识别并隔离受感染的节点,防止攻击的进一步扩散。

  • 自动化威胁响应:AI 不仅能够检测威胁,还能自动化地采取响应措施。传统的安全系统往往依赖人为干预,而 AI 驱动的安全系统可以在威胁检测到后立即采取行动,减少响应时间。例如,在去中心化能源网络中,如果 AI 检测到某个节点存在异常活动,可以自动切断该节点的连接,启动备用系统,确保网络的稳定运行。此外,AI 可以通过不断学习和优化,提高威胁检测和响应的效率和准确性。

  • 预测性维护和防护:通过数据分析和预测模型,AI 可以预测潜在的安全威胁和设备故障,提前采取防护措施。例如,在智能交通系统中,AI 可以分析交通流量和事故数据,预测可能的交通事故高发区域,提前部署应急措施,减少事故发生的概率。类似地,在分布式存储网络中,AI 可以预测存储节点的故障风险,提前进行维护,确保数据的安全性和可用性。

DePin 如何改变 AI

DePin 在 AI 中的应用优势

  • 资源共享与优化:DePin 允许不同实体之间共享计算资源、存储资源和数据资源。这对于 AI 训练和推理需要大量计算资源和数据的场景尤为重要。去中心化的资源共享机制能够显著降低 AI 系统的运营成本,提高资源利用率。

  • 数据隐私与安全:在传统的集中式 AI 系统中,数据往往集中存储在某个中央服务器上,存在数据泄露和隐私问题。DePin 通过分布式存储和加密技术,保证了数据的安全性和隐私性。数据持有者可以在保留数据所有权的情况下,与 AI 模型共享数据,进行分布式计算。

  • 增强的可靠性和可用性:通过去中心化的网络结构,DePin 提高了 AI 系统的可靠性和可用性。即使某个节点出现故障,系统仍能继续运行。去中心化的基础设施减少了单点故障的风险,提高了系统的弹性和稳定性。

  • 透明的激励机制:DePin 中的代币经济学为资源提供者和用户之间的交易提供了透明、公正的激励机制。参与者可以通过贡献计算资源、存储资源或数据来获得代币奖励,形成一个良性循环。

DePin 在 AI 中的潜在应用场景

  • 分布式 AI 训练:AI 模型训练需要大量的计算资源。通过 DePin,不同的计算节点可以协同工作,形成一个分布式的训练网络,显著加快训练速度。例如,去中心化的 GPU 网络可以为深度学习模型提供训练支持。

  • 边缘计算:随着物联网(IoT)设备的普及,边缘计算成为 AI 发展的重要方向。DePin 可以将计算任务分配到靠近数据源的边缘设备上,提高计算效率和响应速度。例如,智能家居设备可以利用 DePin 实现本地化的 AI 推理,提升用户体验。

  • 数据市场:AI 模型的性能依赖于大量高质量的数据。DePin 可以建立一个去中心化的数据市场,使数据提供者和使用者能够在保障隐私的前提下进行数据交易。通过智能合约,数据交易过程透明且可信,保证数据的真实性和完整性。

  • 去中心化的 AI 服务平台:DePin 可以作为基础设施,为去中心化的 AI 服务平台提供支持。例如,一个去中心化的 AI 图像识别服务平台,用户可以上传图像,平台通过分布式计算节点进行处理并返回结果。这种平台不仅提高了服务的可靠性,还能通过代币机制激励开发者不断优化算法。

AI + DePin 项目

在本节中,我们将探讨几个与 AI 相关的 DePin 项目,重点介绍去中心化文件存储与访问平台 Filecoin、去中心化 GPU 算力租赁平台 Io.net,以及去中心化 AI 模型部署与访问平台 Bittensor。这三者分别在 AI 领域中担任了数据存储访问、算力支持训练和模型部署使用的重要角色。

Filecoin

Filecoin 是一个去中心化的存储网络,通过区块链技术和加密货币经济模型,实现全球范围内的分布式数据存储。由 Protocol Labs 开发,Filecoin 旨在创建一个开放且公共的存储市场,用户可以通过支付 Filecoin 代币(FIL)在网络中购买存储空间,或通过提供存储服务来赚取 FIL。

功能

  • 去中心化存储:Filecoin 通过去中心化的方式存储数据,避免了传统云存储的集中化弊端,如单点故障和数据审查风险。

  • 市场驱动:Filecoin 的存储市场由供需关系决定,存储价格和服务质量通过自由市场机制动态调整,用户可以根据需求选择最优的存储方案。

  • 可验证存储:Filecoin 通过时空证明(Proof-of-Spacetime, PoSt)和复制证明(Proof-of-Replication, PoRep)等机制,确保数据在存储提供者处得到有效存储和备份。

  • 激励机制:通过挖矿和交易奖励机制,Filecoin 鼓励网络参与者提供存储和检索服务,从而增加网络的存储容量和可用性。

  • 可扩展性:Filecoin 网络通过引入分片等技术手段,支持大规模数据存储和快速访问,满足未来海量数据增长的需求。

解决的痛点

  • 数据存储成本高昂:通过 Filecoin 的去中心化存储市场,用户可以更灵活地选择存储提供者,降低数据存储成本。

  • 数据安全和隐私问题:去中心化存储和加密技术确保数据的私密性和安全性,减少了因集中化存储带来的数据泄露风险。

  • 数据存储的可靠性:Filecoin 提供的时空证明和复制证明机制确保数据在存储过程中的完整性和可验证性,提升了数据存储的可靠性。

  • 传统存储平台的信任问题:Filecoin 通过区块链技术实现存储透明化,消除第三方机构对数据的垄断和操控,增强了用户对存储服务的信任。

目标用户

  • 存储提供者:通过提供闲置磁盘空间接入平台,响应用户的存储请求并赚取代币。存储提供者需要质押代币,如果无法提供有效的存储证明,则会受到惩罚,失去部分质押代币。

  • 文件检索者:当用户需要访问文件时,检索文件所在位置以赚取代币。文件检索者无需质押代币。

  • 数据存储者:通过市场机制,提交愿意支付的价格,匹配到存储者后将数据发给存储者。双方签署交易订单并提交到区块链。

  • 数据使用者:用户通过提交唯一的文件标识符及支付价格,文件检索者将找到文件所在存储位置,响应存储请求并提供数据。

代币经济体系

  • FIL 代币的流通:FIL 是 Filecoin 网络中的原生加密货币,用于支付存储费用、奖励矿工以及在网络中进行交易。FIL 代币的流通维持了 Filecoin 网络的正常运行。

  • 存储矿工及检索矿工的奖励:存储提供者通过提供存储空间和数据检索服务来赚取 FIL 代币。矿工的奖励与他们提供的存储空间、数据的访问频率以及参与网络共识的贡献相关。

  • 网络费用:用户需要支付 FIL 代币来购买存储和检索服务,费用由存储市场的供需关系决定,用户可以在市场中自由选择适合的服务提供商。

  • 代币发行和通胀:Filecoin 的总供应量为 20 亿,新的 FIL 代币通过挖矿奖励逐渐发行。随着矿工数量的增加,网络的通胀率会逐渐下降。

Io.net

Io.net 是一个分布式 GPU 计算平台,通过收集并集群化闲置算力,为市场提供算力调度和临时补充,而非替代现有的云计算资源。平台允许供应商通过简单的 Docker 指令部署支持的硬件供用户租用,以满足任务分发与处理的需求。Io.net 通过分布式算力共享的模式,期望提供接近云计算平台的效果,同时显著降低服务成本。

功能

  • 简易部署:供应商可以通过 Docker 指令轻松部署硬件,用户则可以通过平台便捷地租用硬件集群,获得所需算力。

  • 集群化算力:通过集群化闲置算力,平台作为市场算力的调度与临时补充,提升了整体计算资源的利用率。

  • 安全传输与上链存储:平台采用端对端加密技术,保障用户资料安全。同时,任务执行信息会被上链存储,实现日志的透明和永久保存。

  • 节点健康度监控:平台记录并公开每个节点的健康状态,包括离线时间、网络速度及执行任务情况,以确保系统的稳定性和可靠性。

解决的痛点

  • 算力不足:由于大模型的兴起,市场对训练时所需 GPU 算力的需求剧增。Io.net 通过整合民间闲置 GPU 资源,填补了这一算力缺口。

  • 隐私与合规性:大型云平台服务商如 AWS 和 Google Cloud 对用户有严格的 KYC 要求,而 Io.net 通过去中心化方式规避了合规性问题,用户可以更灵活地选择使用资源。

  • 成本高昂:云计算平台的服务价格较高,而 Io.net 通过分布式算力共享显著降低成本,同时通过集群化技术实现接近云平台的服务质量。

目标用户

  • 算力提供者:将闲置的 GPU 接入平台供他人使用。根据所提供设备的性能及稳定性,可以获得代币奖励。

  • 算力使用者:通过消费代币租用 GPU 或 GPU 集群,用于任务提交或大模型训练。

  • 质押者:质押者通过质押平台代币以支持平台的长期稳定运转,从设备租赁中获取质押收益,这有助于提升优良设备的排名。

代币经济体系

  • 代币使用:平台内所有交易均使用原生代币$IO,以减少智能合约中的交易摩擦。用户和供应商可以使用 USDC 或$IO 支付,但使用 USDC 需要支付 2% 的服务费。

  • 代币总供应:$IO 最大供应量为 8 亿个,上线时发行 5 亿个,其余 3 亿个用于奖励供应商和质押者。代币将在 20 年内逐步释放,第一年从总量的 8% 开始,每月递减 1.02% 。

  • 代币销毁:平台收入的一部分将用于回购并销毁$IO,费用来源包括双边 0.25% 的预定费及使用 USDC 付款收取的 2% 服务费。

  • 代币分配:代币将分配给种子轮投资者、A 轮投资者、团队、生态与社区以及供应商奖励。

Bittensor (TAO)

Bittensor 是一个去中心化的点对点 AI 模型市场,旨在通过让不同的智能系统相互评价和奖励,促进 AI 模型的生产与流通。Bittensor 通过分布式架构,创建了一个能够持续生产新模型并对贡献者进行信息价值奖励的市场。该平台为研究者和开发者提供了一个部署 AI 模型的平台,以赚取收益;而用户则可以通过该平台使用各种 AI 模型和功能。

功能

  • 分布式市场:Bittensor 建立了一个去中心化的 AI 模型市场,允许工程师和小型 AI 系统直接变现他们的工作,打破了大型公司对 AI 的垄断。

  • 标准化与模块化:网络支持多种模式(如文本、图像、语音),允许不同 AI 模型进行交互和知识共享,并能够扩展至更复杂的多模态系统。

  • 系统排名:每个节点根据其在网络中的贡献进行排名,贡献衡量标准包括节点对任务的执行效果、其他节点对其输出的评价以及其在网络中获得的信任度。排名较高的节点将获得更多的网络权重和奖励,激励节点在去中心化市场中持续提供高质量服务。这种排名机制不仅确保了系统的公平性,还提高了网络整体的计算效率和模型质量。

解决的痛点

  • 智能生产的集中化:目前的 AI 生态集中于少数几家大公司,独立开发者难以变现。Bittensor 通过点对点的去中心化市场,为独立开发者和小型 AI 系统提供了直接获利的机会。

  • 计算资源利用率低下:传统的 AI 模型训练依赖单一任务,无法充分利用多样化的智能系统。Bittensor 允许不同类型的智能系统互相协作,提高计算资源的利用效率。

目标用户

  • 节点运营者:将算力和模型接入 Bittensor 网络,通过参与任务处理和模型训练获得代币奖励。节点运营者可以是独立开发者、小型 AI 公司,甚至个人研究者,通过提供高质量的计算资源和模型来提升在网络中的排名和收益。

  • AI 模型使用者:需要 AI 计算资源和模型服务的用户,通过支付代币租用 Bittensor 网络中的计算能力和智能模型。使用者可以是企业、科研机构或个人开发者,他们利用网络中的高质量模型完成特定任务,如数据分析、模型推理等。

  • 质押者:持有 Bittensor 代币的用户通过质押支持网络的长期稳定运行,并获得质押奖励。质押者不仅能从网络的通货膨胀中获益,还能通过质押来提升自己支持的节点排名,从而间接影响网络整体的计算效率和收益分配。

代币经济体系

  • 代币用途:Bittensor 网络内的所有交易和激励均通过原生代币进行,减少了交易过程中的摩擦。用户可以使用代币支付计算资源和模型服务的费用,节点运营者则通过提供服务赚取代币。

  • 代币产生:每 12 秒出一个区块,产生 1 个 TAO 代币,根据子网的表现及其中节点的表现进行分配。代币的分配比例为: 18% 分配给子网所有者,子网矿工和验证者各获得 41% 。代币的最大供应量为 2100 万。

DePin 面临的挑战与结论

DePIN 作为一种新兴的网络架构,通过结合区块链技术,实现了物理基础设施的去中心化管理。这一创新不仅解决了传统基础设施面临的数据隐私、服务中断以及高扩展成本等问题,还通过代币激励机制和自组织模型,赋予网络参与者更多的控制权和参与度。尽管 DePIN 展示了强大的潜力,但依然面临一些挑战。

  • 可扩展性:DePIN 的可扩展性问题源于其依赖区块链技术的去中心化特性。随着用户数量和网络规模的增加,区块链网络上的交易量也会随之增加,特别是 DePIN 应用与物理世界的连接,需要更高的信息传输要求。这会导致交易确认时间延长以及交易费用增加,进而影响整体网络的效率和用户体验。

  • 互操作性:DePIN 生态系统建立在多个区块链之上,这要求 DePIN 应用能够支持同质或异质状态转换,并实现与其他区块链网络的无缝互操作性。然而,当前的互操作性解决方案通常限于特定区块链生态系统或伴随着高昂的跨链成本,难以全面满足 DePIN 的需求。

  • 法规合规性:作为 Web 3.0 生态系统的一部分,DePIN 面临多重监管挑战。其去中心化和匿名性特性使得监管机构难以监控资金流动,可能导致非法集资、传销和洗钱活动的增加。此外,税收监管方面,由于账户的匿名性,政府难以收集税收所需的证据,这对现有税收系统构成了挑战。

未来,DePIN 的发展将取决于这些关键问题的解决,并有望在广泛的应用场景中发挥重要作用,重塑物理基础设施的运作模式。

4年来首次 美联储降息50个基点 市场人士:鲍威尔有些言行不一

腾讯新闻《潜望》,作者:纪振宇

美国时间9月18日,美联储在备受瞩目的9月份议息会议上宣布降息50个基点,将联邦基金利率目标区间从5.25%至5.5%调低至4.75%至5%。

美联储主席鲍威尔在当天的发布会上表示,这是一系列降息的开端。他的这番表态,对外明确宣告美联储正式结束自2021年开启的一轮货币紧缩周期,开始步入新的宽松货币政策周期。

这一幅度明显超出了市场的预期,同时还增加了市场对于未来经济走势的不确定性。纽交所前交易员、现个人投资者Stephen Guilfoyle对腾讯新闻《潜望》表示,美联储降息50个基点的决定和之后鲍威尔对经济现状的描述有些“言行不一”,“他在讲话中说经济没什么可担忧的,但却一次性降息50个基点,这样的不一致无法说服我。”

在宣布降息决定之前,美联储面临错综复杂的美国经济环境:一方面通胀明显得到抑制,但依然未达到美联储设定的2%的长期通胀目标,另一方面就业市场开始出现疲软迹象,失业率抬头。美联储在两难境地,艰难寻求政策平衡点。

正是在这样的疑问下,市场对降息50个基点形成了不同的解读,带来美股短期日内的大幅波动。有观点认为,如果这是一次为了避免经济快速下滑的恐慌式降息,那就形成了可以做空的理由;但如果这是美联储为了弥补上一次会议没有降息的失误,那可以认为是平稳的货币政策“从紧到松”的转换,无需过多担心。

美联储并没有多少历史经验可供借鉴。在过去数次50个基点幅度的降息,均为经济和金融市场中出现明显的悲观信号时,美联储所采取的紧急行动。例如2001年初和2007年的9月,美国均发生了显著的经济衰退。

这一次美国经济却表现得相对稳健,弗吉尼亚理工大学经济系教授王一此前对腾讯新闻《潜望》表示,美联储在现阶段能够实现经济“软着陆”的概率依然很大。

4年来首次宣布降息

美联储在美国时间9月18日宣布最新货币政策决议,下调基准利率50个基点至4.75-5%,这也是美联储4年来首次宣布降息。

美联储在当天的声明中,着重强调了大幅度的降息是因为“就业增长放缓”,而通货膨胀虽然一定程度上还维持高位,但已经朝着预期方向获得了更大进展。

美联储同步发布的最新季度未来经济展望数据显示,其认为2024年通货膨胀指数将下降至2.3%,到2025年,将进一步下降至2.1%,2026年达成2%的长期目标。

对于失业率状况,美联储的预计则显得更加悲观:今年美国失业率将上升至4.4%,2025年将维持4.4%的失业率水平,到2026年和2027年逐步下降至4.3%和4.2%,长期失业水平将维持在4.2%。

基于对通胀前景和失业率变化的判断,美联储认为今年联邦储备基金利率应在4.4%,2025年为3.4%,2026年为2.9%,长期维持在2.9%。

与之相比,在上一季度的预测中,美联储认为今年基准利率水平为5.1%,明年为4.1%,2026年为3.1%,长期为2.8%。美联储对于合理的基准利率水平进一步明显下调,但对于长期利率水平则相对提高了0.1个百分点,这反映出美联储对于短期内经济前景的担忧,需要用更低的利率水平来维持经济增长。

4年来首次 美联储降息50个基点 市场人士:鲍威尔有些言行不一

此外,备受外界关注的点阵图,也反映了目前美联储内部对于未来利率水平的分歧依然巨大。对于2024年的利率水平,10名美联储官员认为基准利率应在4.5%以下,9名认为应在4.5%以上,对于随后年份的利率水平预期,联储官员的观点则显得更加分散,最“鹰派”的观点和最“鸽派”的观点,对于利率水平的判断差距甚至在1个百分点以上,例如对于长期利率水平,一位最“鹰派”的判断认为应维持在3.75%,而最“鸽派”的观点认为应保持在2.25%。

4年来首次 美联储降息50个基点 市场人士:鲍威尔有些言行不一

最具争议的一次货币政策会议

直到美联储宣布货币政策决议前,市场对于降息幅度仍未达成一致预期。

这在最近几年中实属罕见。通常在临近美联储会议前,市场关于美联储的货币政策动作基本会形成一致预期,最终也与美联储宣布的结果趋于一致。但根据CME的美联储监测工具显示,本次会议前市场预计美联储降息50个基点的概率为61%,降息25个基点的概率为39%。

4年来首次 美联储降息50个基点 市场人士:鲍威尔有些言行不一

为应对通货膨胀,美联储自2022年初开启紧缩货币政策后,已经11次上调基准利率,在两年多时间内将基准利率从接近零的低位上调至目前约5.4%的水平,这样的货币政策调整速度和力度在历史上罕见。

4年来首次 美联储降息50个基点 市场人士:鲍威尔有些言行不一

高利率环境对通胀的抑制作用明显,对抗通胀的胜利仿佛近在眼前。一年前,衡量整体通胀情况的美国消费价格指数站在3.2%,刚刚过去的8月份,这一指数已经回到了2.5%,去除食品、能源等波动较大品类的核心通胀水平,则由一年前的4.2%下降至2.5%。

尽管距离美联储所设定的2%的长期通胀目标还有一定距离,但有经济学家指出,这中间的差距很大程度上是受到过去几年的高房价、汽车和其它商品价格滞后反应的影响。

洲际交易所的统计数据显示,与通胀挂钩的债券和其它衍生品定价,反映了投资者预期明年美国CPI将触及1.8%,在未来5年平均为2.2%,这反映了投资者对于未来通胀预期相对乐观,也给了美联储进一步放松货币政策的信心。

另一方面,高利率环境下对经济的抑制作用也开始显现。美国失业率从去年7月的3.5%提高至今年7月的4.3%,通常情况下,失业率在一年之内的显著提高,将伴随着经济衰退的出现。但目前美国的消费数据依然强劲、申领失业救济人数并未显著增加、股市继续创出新高。

这些数据给美联储的货币政策制定增加了新的复杂性。美联储曾多次公开强调,任何货币政策决策都是基于经济数据做出,但经济数据往往具有滞后性,这也就意味着美联储的货币政策永远会是滞后的。

OKX Token2049速递:首席营销官Haider揭秘OKX钱包全新升级的五个关键细节

• 扩展了代币发现功能,每周新增 120, 000 个代币

• 新界面更新了链上交易功能,可以在任何链上交换任何代币

• 在 Token 2049 新加坡的炉边谈话中,OKX 首席营销官 Haider Rafique 和 F 1 赛车手 Lando Norris 揭晓了重新设计和改进的内容

9 月 18 日,Web3 科技公司 OKX 揭晓了改版本后的钱包产品,这次的改进主要包括全新界面、扩展的代币发现功能,支持数百万种加密货币和收藏品,以及支持访问超 100+公链和数千个 DeFi 产品。

此次升级在 Token 2049 新加坡的炉边谈话中宣布,活动中 OKX 首席营销官 Haider Rafique 和 F 1 赛车手 Lando Norris 讨论了技术、赛车运动和链上世界的交汇点,强调了创新和新技术被采用的重要性。

改版后 OKX 钱包的关键细节包括:

• 改良后的界面:新布局体验更丝滑,简化了资产管理、代币交换和发现,为用户提供了通往多样化链上生态系统的安全高效的入口。

• 升级的代币发现页面:新的代币页面允许钱包持有者探索超一百万种不同类型的代币,包括 Solana、Base、Tron 和 BNB 等网络上的流行 memecoin,并且可定制的排序选项; OKX 钱包的 DEX 每周添加约 120, 000 个代币 。

• 更新的 Marketplace:简化的用户体验,使用户能够发现并购买超过三百万种数字收藏品,包括比特币 Ordinals。

• 超快 DEX:钱包 DEX 现在提供行业领先的报价响应时间和交易速度,以大约 50 毫秒的平均响应时间从近 500 个去中心化交易所检索和聚合价格

• 优化的导航页面:直观的分类提升了整体体验,第三方 DeFi 协议聚合器现可在“Discover”板块轻松访问。

改版后的 OKX 钱包作为统一的自托管门户,提供跨 100 多个网络的链上体验,包括比特币、以太坊、Solana 和 TON 等主流公链。在此用户体验更新中,透明度和安全性仍然至关重要,其中对超过 100 万种代币和数千种 DeFi 产品进行了风险评估。 OKX 钱包对安全的承诺最近得到了全球领先的 Web3 安全公司 CertiK 的认可,并将其评为全球网络安全领域顶级的链上钱包。

2024 年初以来,OKX 钱包已新增对 20 个公链的支持。此外,全球已有 8300 万人下载了 OKX 应用程序,这凸显了对精简、移动优化设计的需求。

如需更多信息,请联系:  Media@okx.com

关于 OKX

OKX 是一家科技公司,致力于全球区块链基础设施建设,使其更具可访问性和实用性。

我们希望创造一个更加高效、透明和互联的未来。

OKX 最初是一家加密货币交易所,为数百万用户提供交易机会,并逐渐成为全球最大的交易平台之一。近年来,我们开发了多链钱包,供数百万用户访问去中心化应用(dApps)。

OKX 是众多大型机构信赖的品牌,他们通过一个可靠的平台无缝连接全球金融系统,获取加密市场的访问权。

我们最知名的产品包括:OKX 交易所、OKX 钱包, OKX Marketplace, OKX Explorer, OKX Chain 开发者操作系统、OKX Ventures 以及 OKX 机构服务。想了解更多关于 OKX 的信息,请下载我们的应用程序或访问:okx.com

美联储降息:幅度出人意料 10段话看懂它

就在刚刚,北京时间9月19日凌晨2点,美联储宣布降息50个基点!降息后,联邦基金利率目标区间为4.75%至5.00%。

这个降息幅度,超出了多数经济学家的预测!

也意味着美联储更加坚定地站在了支持民主党候选人贺锦丽一边。

这是4年来美联储首次降息。美联储FOMC声明表示,对通胀的信心增强,通胀正持续向2%迈进;就业和通胀目标面临的风险处于平衡状态。美联储点阵图显示,2024年底联邦基金利率预期中值为4.4%,意味着年底之前还会降息25个基点。

美联储上调2024年美国失业率预期至4.4%,下调2024年美国GDP增长预期至2.0%。

受降息消息的影响,美国三大股指上涨幅度加大,黄金价格创新高,人民币离岸汇率创出近期新高。

美联储降息:幅度出人意料 10段话看懂它

下面我们用通过10段话,看懂这次降息。

1、此次降息,意味着美国进入了新一轮降息周期。

下图是过去60年美元利率走势图,趋势是不断走低的。最近几年的这次反弹,是新冠疫情后货币大放水造成的,美联储曾连续加息11次。未来几年,美国利率将逐步走低,重回疫情之前的超低利率时代。

美联储降息:幅度出人意料 10段话看懂它

2、美国开启新一轮降息周期,打破了中国货币政策的天花板,让我们获得了更大的降息空间。

过去几年,中美利率出现了罕见的倒挂,中国10年期国债收益率比美国低200个基点左右。为了减少资金流出中国,中国降息步子很小,幅度有限。美元开启降息周期后,中国未来几年降息空间加大,低利率时代来临了。

3、美联储开启降息周期,对中国是利好。它让中国货币政策空间加大了,对楼市、股市和经济都构成利好。

但A股是否见底,关键看楼市;楼市是否见底,关键看经济;经济是否见底,要看货币政策和财政政策的力度是否足够。中国需要增发更多国债,投资有效益的大基建、鼓励消费,还需要有更大幅度的降息、降准。

4、未来两到三年,中国的LPR(贷款基准利率)有80到100个基点的降息空间。我们首先要关注明天(9月20日)上午9点15分,中国的LPR会不会降息。中国在年底之前,至少有机会降息一次,降准一次。LPR降息后,公积金贷款利率也有可能降息。

5、中国的存量房贷利率会全面下调吗(超出贷款合同约定)?几率比较高,有可能在未来2个月出消息。近日《经济日报》主办的《证券日报》在记者述评里已经公开探讨了可能性。彭博社也多次发布小作文。让我们静待官宣。

6、近期,人民币对美元汇率有明显升值。美元降息后,汇率会怎样走?人民币会破7吗?我认为在美国大选前后,人民币会借助美元降息等因素,继续保持强势,不排除人民币对美元汇率破7。人民币汇率目前是被低估的,未来只要中美斗而不破,人民币汇率大概率会保持强势、稳定。

7、未来两年,美元降息空间大于人民币降息空间。这有利于人民币汇率保持强势。另外,官方提出防止“内卷式”恶性竞争,这意味如果国际形势没有大的变化,人民币汇率也会保持稳定,通过贬值刺激出口的做法短期内不会出现。

8、美国大选将如何影响人民币汇率和中国经济复苏?如果特朗普当选,他会干预货币政策,美联储接下来降息节奏会加快;贺锦丽会让美联储自己决定。特朗普已经扬言,上台后会对中国商品全面加征60%的关税,这将引发新一轮中美贸易战,可能让人民币异常波动、贬值;贺锦丽上台,人民币汇率大概率保持稳定强势。

9、最新的金融数据、投资数据、消费数据、房地产数据等,都说明经济需要再次“轰油门”。美联储降息后到年底,将是中国宏观政策发力的阶段,以冲刺完成全年目标。至于中国楼市,在9月30日当天以及之前几天,可能会有大消息。

10、美元降息后,美股、美债、美元汇率会怎样走?历史上,每次降息后这些资产表现各不相同,要看当时美国经济处于什么阶段。如果处于技术革命之后、充满活力的时期,降息会让股市继续冲高,美元升值;反之,降息印证了经济不佳,在首次降息后的半年或1年内,股市回落、避险资金流入债市,美元贬值。目前市场对未来半年到1年的走势分歧比较大。我的看法是,美国经济似乎仍处于新一轮技术革命(比如人工智能)后的亢奋期,没有明显衰退迹象。

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铭文与Memecoin:需求与Ponzi循环的炒作解析

作者:雨中狂睡 来源:substack

我个人印象最深刻的是「铭文」和「Memecoin」。

类似于这两种炒作的出现是由「需求」(即使这些需求只是伪需求或不可持续的需求)或者「Ponzi」(高收益高资本效率,源自贪婪)推动的。

一个老生常谈的话题:上个周期对 Alt-Layer1 的炒作来自于用户对高性能低费用公链的需求。DeFi Summer(Ponzi)的出现推动了用户对于以太坊区块空间的需求,而以太坊低性能和高费用(需求被创造)把大量用户推向它的竞争对手。

「需求」和「Ponzi」互相作用,又受限于周期。

比如说,DeFi 和 Alt-Layer1 的炒作是「需求」和「Ponzi」互相作用的结果。而 GameFi 是 DeFi 的升级版,把流动性挖矿包装成游戏,再兜售给链上用户。但到最后,GameFi 也没有创造出新的需求(可能只有游戏公会是受益于 GameFi 炒作的唯一赛道),受限于周期草草结束。如果 GameFi 成功创造出了新的需求,且同时出现了解决方案,那么牛市可能还会多撑几个月的时间。

@cobie 将这种叙事的炒作称为 metagame。

这个周期中,我们也看到了很多 metagame,就像我上面提到的铭文和 memecoin 炒作(还有一些转瞬即逝的 metagame,比如模块化、坎昆升级/Layer2)。

铭文和 memecoin 的炒作是这轮周期的最受欢迎的 Ponzi 玩法。简而言之,这些 Ponzi 都是不断推出新资产,然后用预期来吸引后续接盘的人。

针对铭文和 memecoin 的炒作并非空穴来风。

我个人认为,铭文的炒作背后大概率是由矿工推动的。减半前夕,矿工需要推动比特币链上活动的增长,以提升挖矿利润。换句话说,在未来,随着减半的不断进行,矿工需要通过推动比特币生态的发展,以补贴挖矿支出。可以预见的是,未来比特币生态会大量涌现新资产新玩法,新的财富机会也将随之出现。

而 memecoin 呢?

一个主流观点认为,市场热衷于炒作 memecoin 的原因是市场参与者对低流通高 FDV VC 币的厌恶和反抗。

我想要补充的是,memecoin 这波热潮更像是「天时地利人和」共同作用的结果:Solana 想要复兴,就需要链上的财富效应,用户进入 Solana 生态,Solana 才能把其他其他产品(DeFi、手机、Depin)推销给用户。Memecoin 是一个引子。

而对 VC 币的反抗运动则是将 memecoin 炒作浪潮推上了一个新的高度。

Memecoin 炒作带来了交易 memecoin 和发行 memecoin 的需求。因此,我们才得以看到 Telegram Trading Bot 和 Memecoin Launchpad 的流行。

以上这些,其实就是对过去这个周期的一个简单复盘。回顾过去后,简单和大家聊聊我对于未来 metagame 的一些预测。

预测的基础是着眼于行业主流困境和市场主流观点。

一、Alt Layer1(市场的炒作需求)

关于 Alt Layer1 的讨论主要集中于「Solana 继任者」这一话题。在社媒上,我看到了很多观点认为 $SUI 将会成为下一个 Solana。这类观点虽然屁股有点歪( $SUI 进行了大量的 OTC 交易?我不太清楚其中细节,但市场传言是这样的),但是 $SUI 确实拥有成为下一代 Alt Layer1 的潜力。

但是,我的问题是,Solana 出现问题了吗?

目前来说,还没有太大的问题(类似于以太坊在上轮周期那样),Solana 虽然偶尔会出现一些卡顿宕机,但不影响用户使用。Solana 当前的困境在于,市场对于 Solana memecoin 炒作的疲倦——链上没有足够财富效应就没有炒作预期。Pumpdotfun 在一定程度上推动了这种情况的出现。

当前还没有迹象表明 $SUI 能够接棒 Solana。

我个人认为一条链的核心是开发者,生态是吸引和留住用户的基础,Solana 在上一轮周期中已经捕获了大量的开发者,以及遗留了很多链上基础设施,这是它成功的基础,而 $SUI 还没有。

$SUI 的竞争对手还有 Fantom、 $SEI 等等链。 $SEI 最近基本面数据涨了很多(空投预期拉动数据增长),可能是为未来可能的解锁拉盘提供基本面支撑。Fantom 同样为 Sonic 链的用户提供空投。虽然都是走前人老路,但是短期内确实有效。

再聊聊其他链。

Avalanche 的方向是企业级采用(子网)和 RWA。市场对于 RWA 的预期会随着降息的开始而降低,企业级采用我们在这里要打一个问号。Avalanche 的炒作不在于用户的多少,而在于市场注意力。吸引市场注意力的手段可以是频繁地发布利好,以抬高市场的预期。

Berachain 与其他链的一个重要区别在于,PoL 之于用户感知是很明显的,它会在各种层面上推动用户与验证者、项目方进行博弈,而其他链的共识机制创新对用户而言都是无感的,用户可能只会觉得,这是另外一条更快更便宜的 Layer1。这也是 Berachain 比较好玩的一点,加上 Berachain 的社区做得很好,因此可以预见的是,在 Berachain 主网上线后,话题度和市场注意力不会少,而 PA 会受此影响。

二、流动性碎片化(市场的真实需求)

在我看来,解决流动性碎片化的方案无非以下几种:

  • 链抽象/意图抽象

  • 共享流动性

  • 跨链/互操作性

不管是什么抽象,简单理解就是:制造一个前端,用户只需要在这个前端就能够无缝使用各链的产品,实现他们的某种意图。Uniswap v4 的推出可能会是这类基础设施炒作的契机。但真正的大规模炒作可能还是要等到流动性&用户的大规模进入(牛市中后期),说白了就是链上还不够活跃,用户数量决定需求的规模。

而共享流动性就是字面意思,把流动性都放在一起,统一为其他产品提供流动性。但共享流动性无法解决用户体验的问题。对这类产品的需求往往体现在 B 端,而非 C 端。我个人很难看到针对这类赛道的炒作可能性——除非是基本面数据良好+构建基础市场认知+针对某一个项目的 CT 大规模喊单。

跨链我就不聊了,已经有很多人在说。

三、购买 BTC 以及持有 BTC(市场的真实需求)

在这一周期我们可能会看到从「机构的买入+持有」上升到「国家的买入+持有」的趋势转变。那么交易场所可能会随着此类需求的推动而变得更加重要。相关标的包括 $BNB $COIN 等。

以及,我们当前已经看到更多的国家正在通过挖矿来持有 BTC,对能源相关标的的炒作大概率也会发生(无法预测时间)。

四、AI(市场的炒作需求)

关于 AI 的炒作我们已经见过很多次。包括 OpenAI 的不断推陈出新、英伟达财报等都给予了市场充足的炒作预期。我个人认为,AI 炒作的关键在于交易场所,在流动性充裕的场所交易的 AI 标的潜力要大于其他标的。而交易场所的好坏同样取决于对应标的的背景。

五、新 Ponzi

新 Ponzi 的玩法很难预测。

目前市场注意力还是集中在 memecoin 和 BTC 生态。BTC 生态强,memecoin 就相对弱。在这个周期,大家都热衷于对新发行资产的炒作上,但类似 DeFi 和 GameFi 那样的 Ponzi 并没有出现。总有一天,市场会厌倦对新资产的炒作,并将注意力放到拥有真实收入的项目上,比如 $BANANA ,或者全流通+强大基本面的项目上,比如 $UNI $LDO 。

六、最后

Metagame 是我借用 cobie 在 21 年提出的概念。对于未来可能会出现的炒作,我同样是雾里看花,在其出现苗头前,没有人能明确地预测出下一个叙事级机会在哪个赛道。

降息50个基点:美联储以激进的第一步开启货币宽松周期缩略图

降息50个基点:美联储以激进的第一步开启货币宽松周期

①美联储宣布降息50个基点,将联邦基金利率目标区间从5.25%至5.5%调低至4.75%至5%;

②理事米歇尔·鲍曼投出了唯一的反对票,她希望降息幅度是25个基点;

③“点阵图”显示,19位政策制定者整体认为到年底还会再当前的基础上再累计降息50个基点。

财联社9月19日讯(编辑 赵昊)当地时间周三(9月18日),北京时间周四(9月19日)凌晨,美联储宣布降息50个基点,将联邦基金利率目标区间从5.25%至5.5%调低至4.75%至5%。

在决议之前,市场对降息幅度的预期在25个基点和50个基点之间。另值得一提的是,上一次美联储降息是在2020年3月份,这意味着,两次降息已经相隔了四年半之长。

降息50个基点:美联储以激进的第一步开启货币宽松周期

联邦市场公开委员会(FOMC)在声明中写道,最近的指标表明,经济活动继续以稳健的步伐扩张,就业增长放缓,失业率有所上升但仍处于低位,通胀朝着2%的目标取得了进一步进展,但仍有些偏高。

新闻稿写道,FOMC寻求在较长时间内实现充分就业和2%的通胀率,委员会对通胀率持续向2%迈进的信心增强,并判断实现就业和通胀目标的风险大致平衡。经济前景不明朗,FOMC对其双重使命面临的风险保持关注。

鉴于通胀进展和风险平衡,FOMC决定将联邦基金利率目标区间下调0.5个百分点(即50个基点)至4.75%至5%。在考虑进一步进行调整时,委员会将仔细评估即将到来的数据、不断演变的前景以及风险平衡。

FOMC将继续减持美国国债、机构债券和机构抵押贷款支持证券(即缩表)。FOMC再次强调,委员会坚定地致力于支持充分就业,并将通胀率恢复至2%的目标。

新闻稿最后写道,在评估适当的货币政策立场时,委员会将继续监测新信息对经济前景的影响。如果出现可能阻碍实现目标的风险,委员会将准备酌情调整货币政策立场。

委员会的评估将考虑广泛的信息,包括劳动力市场状况、通胀压力和通胀预期以及金融和国际发展情况。在本次决议中,理事米歇尔·鲍曼投出了唯一的反对票,她希望降息幅度是25个基点。

需要指出的是,鲍曼是近19年来首位投票反对利率决定的美联储理事。上一次发生这种情况是在2005年9月份,当时理事马克·奥尔森(Mark Olson)投了反对票,时任主席为格林斯潘。

降息50个基点:美联储以激进的第一步开启货币宽松周期

根据与上一次决议声明进行的比对,FOMC将就业“稳定”改为“放缓”;修改了对于通胀的描述;“进入到更好的风险平衡”改为“大致平衡”;删除了“在对通胀持续向2%迈进更有信心之前,不宜降低利率目标区间”的措辞。

在公布利率决议的同时,美联储还发布了《经济预期摘要》(SEP):

与会者们将2024年美国GDP增长预期从2.1%下调至2%,并预计未来三年的增长都将保持在这一数字,长期增速保持在1.8%不变;今年的失业率预期从4%上调至4.4%,未来三年分别为4.4%、4.3%和4.2%。

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同时,与会者下调了对今明两年PCE(个人消费支出)通胀和核心PCE通胀的预期,其中PCE通胀率从2.6%(2024年预期)和2.3%(2025年预期)下调至2.3%和2.1%,核心PCE则从2.8%和2.3%下调至2.6%和2.2%。

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分析师指出,从经济增长和通货膨胀预期来看,描述的完全是“软着陆”情景。

备受关注的利率预测“点阵图”显示,19位政策制定者对2024年末美联储利率预期的中位数落在4.25%至4.5%之间。这意味着,他们整体认为到年底还会再当前的基础上再累计降息50个基点。

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预测中位数还显示,19位政策制定者认为2025年末利率将落在3.25%至3.5%之间,即2025年将累计降息100个基点;2026年将降息50个基点,并将长期维持在2.75%至3%之间。

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