Bitget研究院:美股创新高推动加密上涨,BTC短期持有者增量枯竭暗示向上动能较弱

过去 24 小时,市场出现了不少新的热门币种和话题,很可能它们就是下一个造富机会。

由于美联储大幅降息增强了各类风险资产交易者的信心,加密货币飙升。其中:

  • 造富效应强的板块是:Solana Meme、Restaking 板块;

  • 用户热搜代币&话题为 :Tensor、Bonfida、APY crypto meaning;

  • 潜在的空投机会有:Owlto Finance、Major;

数据统计时间: 2024 年 9 月 20 日 4: 00(UTC+ 0)

一、市场环境

由于美联储大幅降息增强了各类风险资产交易者的信心,同时此举可能标志着美国央行宽松周期的开始,加密货币飙升,比特币价格从周三跌破 60, 000 美元的震荡中上涨了近 6% ,昨日一度接近 64, 000 美元。昨日标准普尔 500 指数和纳斯达克指数分别上涨 1.7% 和 2.5% ,同样助推了加密货币的交易情绪。

据 TheBlock 报道,CryptoQuant 数据显示,比特币短期持有者(STH) 30 天增量已降至 2012 年以来的最低水平。这同时也意味着比特币市场新增需求的大幅减少,由于需要来自短期持有者的新增需求来维持价格上涨,目前比特币进一步向上的动能较弱。

二、造富板块

1)板块异动:Solana Meme(BILLY、MANEKI)

主要原因:

  • Multicoin Capital 联合创始人兼管理合伙人 Kyle Samani 在参与 TOKEN 2049 主会场首日出席「Why SOL Will Flip ETH」(为什么 Solana 会超越以太坊)主题圆桌讨论时发言表示,在各自系统中支付给以太坊持有者和 Solana 持有者的总验证者费用上,有些周是以太坊的收益更高,有些周则是 Solana 收益更高。这些指标现在基本上也是势均力敌的。

  • SOL 价格回升,生态资产恐慌情绪有所缓解,流动性有暂时转好的迹象,带动整体生态资产上涨。

上涨情况:

BILLY、MANEKI 24 小时内分别上涨 17.59% 、 12.25% ;

影响后市因素:

SOL 代币走势:在 Solana 生态中,SOL 代币的走势会影响整个生态代币的价格,因为在 DEX 上的交易对很多代币以 SOL 进行计价。持续关注 SOL 的价格走势,如果 SOL 维持上涨态势,可以持续持有 SOL 生态资产。

未平仓合约量的增减:SOL 的未平仓合约量昨日上涨,说明热钱涌入。通过 tv.coinglass 网站看合约数据了解主力资金的动向,首先看观察合约上净多头的增量有多少;再看合约数据上是否形成合约多头净增加、OI 上涨,且交易量放大的情况。如果是的话,说明主力持续在买涨,可以持续持有。

2)后续需要重点关注板块:Restaking 板块

主要原因:

Ether.fi 已上线 EIGEN 空投查询门户,共计 16, 480, 753 枚 EIGEN 代币分配给 eETH 再质押用户,EIGEN 代币即将在九月底开启转移功能,EIGEN 上线在即,未来 Restaking 项目可能会有一波行情;

具体币种清单:

ETHFI:Restaking 项目中率先 TGE,并进行了其 ETHFI 代币的第一轮空投,带来了不小的财富效应;

EIGEN:基于以太坊的 Restake 协议,目前市值最大 TVL 最高的龙头项目;

REZ: Restaking 赛道核心项目之一,目前 TV L1 0 亿美元;

三、用户热搜

1)热门 Dapp

Tensor(Dapp)

Solana 生态 NFT 交易平台 Tensor 联合创始人 Richard Wu 最近宣布,

1.Tensor 现已完全开源(包括 NFT 市场等 5 个协议),并已托管了免费且完全定制的 Web2 API。

2.Tensor NFT 市场费用设置为:Tensor 费用的 50% 归开发者所有, 50% 分配至 Tensor 基金会金库。

3.Tensor 基金会还开放了资助计划,目前可申请代币资助。Tensor 在过去 1 个月内一直在开发一款新产品。

Tensor 是 Solana 生态的头部 NFT 交易市场,目前代币价格 0.38 美金,已上线 Bitget。项目卡位不错,产品交付能力强,代币可能未来表现不错,可以持续关注。

2)Twitter

Bitget研究院:美股创新高推动加密上涨,BTC短期持有者增量枯竭暗示向上动能较弱

Bonfida(FIDA)

项目是 Solana 生态中头部的域名服务提供商,提供 Solana Name Service 的服务,Solana 公链以高性能为显著特征,未来应用时代爆发,项目或将成为重要的基础设施。。过去 24 小时内,Binance 上线了 FIDA 的合约交易对,引起社区的广泛关注和代币的价格上涨。结合宏观流动性转好,代币价格可能会反弹一段时间, Bitget 已上线该资产,可以持续关注。

3)Google Search 地区

Bitget研究院:美股创新高推动加密上涨,BTC短期持有者增量枯竭暗示向上动能较弱

从全球范围来看:

APY crypto meaning:

APY 是年化收益率(Annual percentage yield)的意思,在震荡行情的市场环境下,用户对加密资产的理财产品关注度较高。Bitget 提供双币理财、区间猎手等结构化产品,将高息币本位产品提供给用户。此外,除了结构化产品外,Bitget 的 staking、定期存款等产品的收益同样高于市场同类竞对。

从各区域热搜来看:

(1)Grass 是 CIS 等地区的主要关注对象,另外 Crypto Bubble 成为乌克兰、俄罗斯等地区的热搜,说明 CIS 对二级市场的关注度较高。

(2)欧美地区的热搜分散,主要关注近期涨势非常好的项目,其中包括:FIDA、FTM、GALA、AERO 等项目;

(3)亚洲用户对权重币关注度较高,其中包括 BTC、SOL、ETH、MATIC 等,中东地区对 Crypto Exchange 的搜索量上涨。

四、潜在空投机会

Owlto Finance

Owlto Finance 是专注于 Layer 2 的去中心化 Cross-Rollup 跨链桥。目前已支持使用者在以太坊主网、zkSync Era、Starknet 等超过 15 条 L2 之间进行跨链。

Owlto Finance 融资估值已达 1.5 亿美元,是 DefiLlama 上 24 小时内跨链量排名第一的跨链桥,市场占有率达 33% 。

具体参与方式为:项目于 8 月 28 日开始 Metaverse Owlypics 跨链空投活动,奖池达 34000 美元。本次活动为期两周,支持在 Arbitrum、Optimism、Linea、Scroll、Base、Blast、Taiko 以及 BOB 网络上交互和赚取奖励。

Major

Major 是一款基于 Telegram 的极简风游戏,玩家的唯一目标就是获得更多的星星,拥有的星星数量越多,排名就越高,可获得的奖励就越丰厚。玩家可以通过日常任务、拉人头、完善资料等标准模式获取星星。Bitget 上线了盘前市场,可以根据情况挂一些盘前的卖单,直接锁定收益。

在游戏中,Major 玩家的唯一目标就是获得更多的星星,拥有的星星数量越多,排名就越高,可获得的奖励就越丰厚。目前,Major 为周榜排名前一百的用户提供 TON 代币奖励:第 1 名 150 枚;第 2 名 100 枚;第 3 名 70 枚;4 ~ 4 名每人 50 枚;6 ~ 10 名每人 20 枚;11 ~ 100 名每人 5 枚。

具体操作方式: 1)进入游戏后可以获得初始星星;2)通过任务栏中的日常任务、拉人头、完善资料等可以进一步获得更多星星。

Bitget 研究院更多资讯:https://www.bitget.fit/zh-CN/research

Bitget研究院专注于“聚焦链上数据,挖掘价值资产”,通过实时监测链上数据以及区域热搜等维度,挖掘前沿的价值投资,为加密世界爱好者提供机构级的洞见。截止至今已为 Bitget 全球用户提供了【Arbitrum 生态】、【AI 生态】、【SHIB 生态】等多个热门板块的早期价值资产,通过以数据为驱动的深入研究为 Bitget 全球用户创造更优质的财富效应。

【免责声明】市场有风险,投资需谨慎。本文不构成投资建议,用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

原文作者:、  

原文编译:深潮 TechFlow

要点总结:

  • 金融和加密货币中的套利交易:套利交易是指借入低利率货币来投资高收益资产。这种策略在传统和加密市场中广泛应用,交易者借此推动流动性并影响货币估值。在加密货币领域,这通常表现为借入稳定币投资于去中心化金融 (DeFi),尽管回报高,但因波动性也伴随显著风险。

  • 市场动态与风险:套利交易能增强市场流动性,但在危机时可能导致剧烈波动,加剧市场不稳定。在加密市场中,这可能引发投机泡沫。因此,风险管理对使用此策略的投资者和企业至关重要。

  • 未来趋势与挑战:收益代币化和去中心化流动性等创新正在塑造加密货币中套利交易的未来。然而,反套利机制的潜在兴起带来了挑战,这需要开发出更具韧性的金融产品来应对。

1. 套利交易对市场的影响

套利交易是全球金融中的一种基础策略,投资者通过借入低利率货币,投资于高收益资产。其核心目标是利用利率差异获利,这种差异可能因涉及的货币和资产而显著。

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

在传统市场中,套利交易的一个例子

来源:Jefferies Co, Tiger Research

例如,投资者可以以约 0.1% 的利率借入日元,然后投资于收益率约为 6.5% 的墨西哥债券,这样无需动用自有资本就能获得约 5% 的收益。套利交易者通过在不同市场间的借贷和投资来提供流动性,这有助于价格发现和金融市场的稳定。

然而,这种流动性提供也伴随着风险,尤其是在市场条件意外变化时,例如金融危机或货币政策突然调整。在市场压力大的时候,比如 2 ,套利交易可能迅速崩溃,导致货币价值急剧反转,投资者遭受重大损失。

在外汇汇率稳定的情况下,套利交易可能非常有利可图。但在市场不稳定时,这些交易可能会被迅速平仓。在这种情况下,投资者通常会急于卖掉高风险资产并买回借入的货币,导致市场剧烈调整。这种连锁反应会加剧市场波动。大规模抛售增加了市场波动性,并引发资产价格下跌和被迫清算的恶性循环。

2. 套利交易如何应用于加密货币市场

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

表中所示的数字是从多个平台得出的平均值。实际数字可能会有所不同,具体取决于市场条件、平台的具体操作以及数据收集的时间等因素。建议读者在根据此信息做出决策时,核实当前数据并进行独立研究

表:Tiger Research,使用 Datawrapper 创建

套利交易的概念在加密货币市场中同样具有重要影响。

一个典型策略是以 5.7% 的年收益率 (APY) 借入 USDT,然后投资于提供 16% 收益的 DeFi 协议。在资产价值稳定的情况下,这可以带来约 10% 的利润率。与墨西哥债券约 6% 的收益相比,由于加密货币的波动性,其利润率通常更高。

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

根据 AAVE 的数据,当前的借贷利率显示,稳定币在加密货币套利交易中已成为核心,因为它们提供了稳定且低成本的借贷选择。例如, 2021 年的 DeFi 协议提供了超过 20% 的年收益率,使得稳定币成为套利交易者的理想低成本借贷工具。

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

在 2022 年,Anchor Protocol 为 UST 提供了固定的 20% 年收益率。然而,市场并非没有风险。Terra/Luna 生态系统在 2022 年的崩溃就是一个警示。许多套利交易者借入稳定币投资于 Terra 的 Anchor Protocol,该协议承诺高达 20% 的收益。然而,当 $LUNA 的价值迅速下跌时,这些套利交易被迫迅速平仓,导致市场出现大规模清算和重大损失。

这个例子揭示了加密货币领域套利交易的内在风险。在这个领域,借用稳定币投资于高收益资产已成为常见策略。加密资产的波动性可能会放大这些交易的影响,达到传统金融中罕见的程度。

同时,这一挑战也带来了重要的机遇。市场有可能开发出适合加密货币套利交易需求的创新金融产品和服务,比如先进的风险管理工具和收益优化平台。然而,企业必须采取灵活的策略,快速应对市场波动,以应对加密资产的高波动性。

3. 传统套利策略与加密货币套利策略有何不同?

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

来源:Tiger Research ,使用 Datawrapper 创建

尽管传统和加密货币套利交易都基于利率差异,但它们在投资者类型、目标资产和风险水平上存在显著差异。传统套利交易通常是机构投资者的领域,如基金和金融机构,而加密货币套利交易则为散户投资者提供了机会。

在资产方面,传统套利交易主要集中在受监管市场的货币对上,通常提供稳定的回报和中等风险。相比之下,加密货币套利策略利用更多样的平台,提供更大的灵活性和更高的潜在收益,但风险也显著增加。杠杆、收益农场和质押奖励的使用增加了加密货币套利交易的复杂性,使其成为一种有利可图但风险较高的投资策略。

在快速变化的加密货币市场中,决策者在考虑进行套利交易时,必须仔细权衡这些因素。

4. 套利交易对加密货币市场有何影响?

4.1. 自我强化机制与市场上涨动能

套利交易形成了一种推动市场上涨的自我强化机制。正如前面提到的,套利交易是指借款人利用低利率资产投资于高收益机会。当市场前景乐观时,这可能引发一个循环:价格上涨吸引更多交易者,从而进一步提高交易的盈利能力,具体表现为:

  • 更多投资者借入稳定币进行市场投资以获取利润。

  • 稳定币借贷的增加推高了市场价格。

  • 随着价格上涨,更多投资者加入,形成自我强化的循环。

然而,这种循环在波动剧烈的加密货币市场中带来了显著的风险。市场的突然变化——例如投资资产价值下降或借贷成本飙升——可能导致这些交易的迅速平仓。这种大规模撤出可能引发流动性问题和价格大幅下跌,进而加剧市场的不稳定性。虽然套利交易能够提升流动性并带来收益,但也可能引发突然而严重的市场动荡。

4.2. 提升加密货币市场的流动性

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

在 2021 年的 DeFi 夏季,DeFi 的总锁仓量 (TVL) 实现了显著增长

来源:DeFiLlama

加密货币套利交易,尤其是涉及稳定币的交易,显著增强了市场流动性。USDT、USDC 和 DAI 等稳定币常被用于套利交易,为 DeFi 平台(包括借贷协议)提供了必要的流动性。这种资金的流入促进了交易的顺畅进行,并提高了价格发现的效率,从而惠及整个加密货币市场。

在 2023 年,稳定币的日均交易量超过了 800 亿美元,显示出它们在保持加密市场流动性中的重要作用。此外,流动性的提升吸引了机构投资者,他们通常偏好流动性较高的市场。这进而带来了更多的资本流入,促进了市场的稳定。

5. 套利交易中的新趋势

5.1. 收益型 Token 的兴起

套利交易,加密市场繁荣的隐形推手

Pendle 协议上的稳定币年收益率 (APY),来源:Pendle

随着加密市场的不断演变,套利交易中涌现出新的趋势。其中一个趋势是收益型 Token,例如在 Pendle 等平台上,投资者可以将未来的收益与本金分开进行交易。这一创新使得更复杂的套利策略成为可能,投资者可以对未来收益进行对冲或投机。

5.2. 加密市场中反套利机制的可能性

反套利机制指的是市场预期未来的波动性将超过当前水平的情况。这给加密市场带来了特定的挑战,尤其是对套利交易。当价格波动性增加时,套利交易的效率会下降,因为其通常涉及借入低利率资产以投资于高收益资产。随着流动性成本上升和杠杆相关风险增加,这种策略不仅利润减少,还可能变得危险。

然而,由于比特币等加密资产具有通缩特性(即供应有限),它们可能在反套利环境中表现出色。法定货币易受通货膨胀影响,而比特币及类似加密资产可以作为价值储存工具,并对传统投资的贬值进行对冲。在这样的背景下,它们可能成为传统套利交易策略的有力替代选择。

6. 结论

套利交易一直是全球金融的关键推动力,其在加密市场的应用标志着这一策略的重大演变。未来,套利交易将在创新、监管变化以及传统市场与加密市场的持续互动中得到发展。随着越来越多的加密 ETF 进入市场,传统金融与数字金融的界限日益模糊,这为机构投资者提供了进入加密市场以获取高收益的机会。这一变化可能会吸引传统金融领域的资本流入,进一步提升加密市场的合法性并扩大其影响力。

然而,加密领域的企业和投资者需要谨慎地平衡套利策略的风险和收益,并密切关注可能重塑市场格局的新兴趋势。由于监管变化或市场动态的转变,反套利机制的可能性增加了市场的复杂性。这种复杂性将对传统方法构成挑战,同时也为灵活应对的参与者提供了新机遇。通过识别这些变化趋势并保持灵活性,市场参与者可以更好地抓住传统金融与加密金融融合所带来的独特机会。

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

来源 | Finance Research Letters

作者 | SeungOh Han

编译 | 陈燕婷

2024年8月,Finance Research Letters发表了“Nonlinear relationship between cryptocurrency returns and price sensitivity to market uncertainty”一文,该文对加密货币回报与市场不确定性的价格敏感性的非线性关系进行了研究。作者选取了2018年6月至2023年2月期间的数据,在控制市场、规模、反转和流动性因素后,发现具有中等不确定性风险的加密货币的风险调整后的周收益比具有低和高不确定性风险的加密货币高5.73%,证明了加密货币收益与波动率指数(VIX)beta因子之间的非线性关系。为类似彩票的加密货币支付过高的价格会降低预期回报,进一步解释了这种非线性关系。相关关系在使用两次横断面回归、各种分位数组合和其他风险因素时依然具有稳健性。中国人民大学金融科技研究所对研究核心部分进行了编译。

一、引言

系统性风险与共同因子有关,而这些共同因子又影响着投资者对资产的预期回报。在均衡状态下,资产价格应反映出投资者持有对系统性冲击更敏感的资产所需的溢价。以前的资产定价研究主要集中在传统金融资产上,但越来越多的文献已经提出了几个可能的因素,可以对加密货币的预期回报作横截面解释。例如,Liu等人(2020)确定了加密货币市场中三个最广为人知的因素(即市场、规模、动量)。此外,Liu和Tsyvinski(2021)证明,加密货币的回报是通过网络用户的共同变化来预测的。其他论文提出的因素包括流动性风险、传染风险和特质波动性。

另一类资产定价相关文献将市场不确定性风险作为可能的影响因素。有充分的证据表明对市场不确定性的敏感性是影响股票、债券、外汇等金融市场重要因素。其他相关研究考察了单个加密货币的波动性如何解释回报。例如Zhang和Li(2020)发现特质波动率与加密货币的预期回报正向相关。

以往的研究还探讨了加密货币回报与市场不确定性之间的关系。例如,Akyildirim等人(2020)指出,加密货币的条件相关性和由芝加哥期权交易所的波动率指数(VIX)衡量的金融市场压力之间存在随时间变化的的正相关关系。同时,Smales (2022) 证明波动率指数水平与收益呈负相关。

现有的研究主要集中在加密货币的回报和单个加密货币的波动水平或股票市场波动。然而据作者所知,目前还没有研究指出加密货币回报与它们对金融市场不确定性的价格敏感性之间的关系,即单个加密货币的价格是否取决于其对VIX异常变化的敏感性。

本文在原有的资产定价研究的基础上,进一步研究不确定性风险在加密货币市场的作用,为现有的加密货币研究做出了贡献。此外,这篇文章首次解释了具有高敏感性的加密货币通过其类似彩票的特征表现出较低的所需回报过程的非线性特征,从而增强我们对加密货币市场的理解。

 二、研究过程

2.1 数据

2.1.1周度风险因素

文章作者从coinmarketcap.com收集了从2017年9月16日到2023年2月17日,共1981天的每日加密货币数据。为了避免不活跃和小型加密货币的潜在问题,作者排除了那些在前一周市值低于10万美元以及每周交易天数少于五天的加密货币。由于不确定性风险因素(ΔVIXt)和流动性风险因素(LIQt)是非交易性因素,它们代表了与非交易的宏观经济或整体市场变量相关的不确定性来源,作者通过回归残差来推导出股票市场波动性和加密货币市场广泛流动性的意外变化。其他可交易风险因素如市场(MKTt)、规模(SMBt)和反转(DMUt)是根据加密货币投资组合构建的。

2.1.2周度beta因子

本文的主要研究问题是:VIX的beta因子是否在加密货币的横截面回报中定价。beta估计表明单个加密货币回报对特定风险因素的敏感性。对于每种加密货币,使用时间序列回归模型来估计其对选定风险因素的敏感性。公式如下:

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

2.2 实证分析

2.2.1. 摘要统计

表1给出了总体风险因素和个体beta估计的描述性统计。面板A报告了在回归模型中作为解释变量的风险因素的描述性统计和相关性,使用的是2017年9月22日至2023年2月17日的数据。波动性因子与其他因子的同时相关性适中,突出了不确定性风险因子作为候选因子的潜力。VIX创新与市场因子负相关,表明市场整体不确定性或市场恐慌指数在市场看涨时趋于下降。此外,VIX创新与流动性因子也负相关,表明市场恐慌缓解时市场流动性增加。面板B报告了从式(1)中估计的每周beta的横截面统计的中位数。面板B的每周beta时间跨度为245周,从2018年6月15日到2023年2月17日,平均每周有661种加密货币。VIX bata和流动性beta均为负,而其他betas为正。变异系数(CV)表明VIX betas的分散性足以探索加密货币回报的横截面变化。

表1 总体风险因素和个体beta估计的描述性统计

面板A 风险因素的描述性统计

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

面板B 单个贝塔的横断面统计的中位数

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

2.2.2. 投资组合分析

本文使用Daniel和Titman(1997)描述的投资组合方法探索市场不确定性betas与加密货币回报之间的关系。具体来说,每周根据它们预先排名的VIX betas将加密货币分成十个投资组合,这些betas是使用本文建立的时间序列模型估计的。

表2展示了按VIX beta排序的每个十分位投资组合的平均加密货币特征、超额回报和风险调整回报(alphas),以及长短期投资组合。预先排名的VIX betas和价格是每个十分位投资组合形成周的价值加权平均值,超额回报是下一周十分位投资组合超额回报的价值加权平均值。Alphas和检验统计量是使用Gibbons等人(1989)检验估计的,该检验是对每个投资组合下一周超额回报在不同因子模型的时间序列回归。样本周期覆盖了从2018年6月15日到2023年2月17日的245周。

表2 投资组合分析

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

表3报告了波动性指数beta排序的投资组合的四因素风险调整回报(alpha),这些投资组合是在各种加密货币的五分位数内形成的类似彩票的特征(例如,价格、最大值、条件偏度)。作者首先使用控制变量将加密货币分成五分位数,然后在每个五分位数内,根据预先排名的VIXbeta将加密货币分类为五分位数的投资组合。然后在控制五分位数上对五个VIXbeta排序的投资组合取平均值构建具有分散的VIX但控制变量水平相似的五分位数投资组合。在四因素模型(MKT, SMB, DMU, LIQ)上对每个投资组合下周超额收益的时间序列回归进行了检验。列(3−1)表示投资组合3与投资组合1的alpha之差。样本周期为245周,从2018年6月15日至2023年2月17日。

表3 投资组合分析:双重分类

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

2.2.3. 横断面分析

表4报告了风险溢价和t值,使用Newey和West(1987)的方法计算了稳健标准误差。总体而言,表4的结果与表2的结果一致,使用对单个加密货币的两遍横断面回归测试证实了非线性和凹关系。

表4 单个加密货币的横断面资产定价测试

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

 三、结论

本文研究了2018-2023年美国股市波动与加密货币回报之间的关系。实证结果显示购买具有中等不确定性风险的加密货币并出售具有低或高不确定性风险的加密货币的投资组合可以获得显著的风险调整回报,揭示了不确定性风险与回报之间的非线性关系。估值过高的类似彩票的加密货币降低了预期回报,解释了这种非线性关系。回归结果在不同的模型规范中仍然是稳健的。

未来的研究可以通过使用数字资产自身的波动性或来自社交媒体或搜索引擎的关注指数代替美国股市的波动性,探索不确定性风险与单个加密货币回报之间的关系。

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

一文读懂AI+Web3项目Vana核心架构DLP的逻辑

作者:陈剑 来源:X,@jason_chen998

现阶段整个币圈只有三个红利赛道:AI、TG和Meme,而后面两个VC都进不去,再加上上一轮周期币圈太好赚钱了,A16Z、Paradigm、Polychain轻松融了一大堆钱要等着投出去,所以现在都只能疯狂的往AI里挤,所以从融资消化能力看除了大公链外AI则把这些资金都接住了,如之前和大家聊到的Sahara外,Vana也刚官宣拿到了Paradigm、Coinbase、Polychain的投资组合。

把AI+Web3项目分类的话自下到上可以有三层:数据、算力和应用,从产业链的流程来看则是先有数据→再叠加模型→然后用算力训练→最后输送给应用,所以数据作为产业链的最上游,以及其稀缺性来看,也是估值天花板最高的一个板块。

但AI领域的数据问题,以及为什么Web3能解决这问题,我相信大家已经听的耳朵都磨出茧子了,翻来覆去就是什么邪恶无耻的大公司把用户贡献的数据拿去卖钱的车轱辘话,主要是这玩意现在问题就是非常大,但又一直没办法去解决,最典型的案例是Facebook的Meta pixel,全球有30%的网站都安装了这个脚本,会把你使用的数据直接发送给Facebook,以及Reddit和谷歌达成的6000万美金合同,直接把用户的数据给谷歌拿来训练,Youtube、Twiter这些不用说了屁股也一定都不干净,所以如果区块链能把全球最具备红利产业的AI数据平权这么大的问题解决了,那就真从被贴上赌场标签上升到全村的希望了,这是一个光伟正又能融大钱的赛道,所以那些板正的大VC就喜欢投。

这些年解决数据平权的项目有很多,思路也千奇百怪,但发展的体系化是肉眼可见的在趋于成熟,从一开始只简单将数据上链用于完成确权这个动作,到现在一站式平台化的完善,下图是Vana的架构,其实非常简单只有两层,底层的数据流动性层DLP负责完成收集数据与上链的阶段,上层的数据应用层DPL则给应用提供规整的可使用数据,而整个Vana中最核心的就是DPL,这也是经济模型与空投中最大的一个板块。

一文读懂AI+Web3项目Vana核心架构DLP的逻辑

DLP并不只有一个,而是由很多个组成,每个DLP都拥有独立的智能合约、验证方法、节点等体系,值得注意的是尽管申请创建DPL是无门槛的,但在主网上将会只有16个DPL的插槽,而在目前的经济模型中DPL的创建者与参与者将会在两年分到17.5%总量的Token激励,并且排名越高的DPL获得的激励比例也越大,所以这块肉很肥,竞争也很激烈,而DPL的运作机制也是Vana的核心。

DPL就相当于是一个可以由多人贡献的“数据DAO”,它直接对应了特定类型的数据场景,可以由大家一起去给这个DAO贡献数据,比如有TwitterDAO、RedditDAO等,你可以把自己在这些平台的数据通过导出,或者爬虫等各种形式想办法弄出来后,再传上去贡献数据来赚钱,逻辑就是既然这些平台拿着你们的数据去卖,那为什么我不直接做一个公开的数据采买市场,这里面的数据则都由本身的数据拥有者上传,但问题是如何确保这些数据的有效性和全面性,如果只是一个池子大家往里面随意塞数据怎么办?Vana则是通过技术与经济模型治理两个方式来构建DPL体系的。

如下图所示在DPL中你可以做四件事情,可以直接创建一个DPL,作为DPL的创建者你是能分到对应40%的Token的,但难度也非常大可不只是简单填个表而已,除了定义你这个DPL的数据来源、类型等基础信息,你还要自己去解决掉智能合约、数据验证方式等一系列问题,因为每一种类型的数据都是不一样的,你又要确保用户传上来的数据是有效的,所以导致不同的DPL验证方式也完全不同,比如你作为TwitterDAO这个DPL的创建者,你得先想办法告诉想贡献数据的用户怎么样才能有效的把自己Twitter数据弄出来,其次更重要的是你还得为此专门开发对应的验证技术,即每当有用户把数据传上来后,需要验证这个数据到底是不是Twitter的、以及数据的格式内容是否有效、是否是机器人造出来的垃圾数据等等一系列问题,所以每个DLP创建者不亚于一家专门解决某个领域数据的专业工作室。

一文读懂AI+Web3项目Vana核心架构DLP的逻辑

所以直接去创建一个DPL难度对普通人还是非常大的,但如果你本来就是在类似于字节、阿里负责数据分析工作的内部人员,或者是来自哪个专业的大数据公司,那去创建一个DPL则很轻松,一旦被选入主网就是躺赚。

如果没有能力创建DPL就可以做上面的节点,即别人写好验证方式代码后,你作为节点去负责跑代码验证和广播用户提交的数据从而赚钱。

其次作为普通用户,你就可以选择加入一个DPL,按照对应的文档将数据导出后贡献上去,如果你的数据被使用了就可以赚钱。

刚才提到说DPL除了有限的16个外,还会进行排名,排名越高的分到的钱也就越多,这个排名是根据质押Vana币的数量进行的,作为Vana的持有者你可以将币通过质押的方式投票给你认为发展最好的DPL,然后这个DPL的排名也会上升,继而获得更多激励,有钱赚了验证者和贡献者也就越多,形成这样一个正螺旋,作为质押者则可以分到对应DPL激励的20%。

下图为目前测试网阶段的DPL排名,其中有部分已经可以使用了,比如我刚测试了把自己ChatGPT的数据导出后,上传贡献给了其中一个DPL,这些测试网的DPL最终将会有16个胜出进入到主网,所以如果你感兴趣的话可以搞一个DPL上去看能不能抢到位置。

一文读懂AI+Web3项目Vana核心架构DLP的逻辑

但与此同时的问题是,如何确保DPL的数据不会泄漏,要不然DPL之间互相偷数据,或者第三方不通过平台买直接拿到数据怎么办?首先Vana虽然是一条EVM的Layer1,但这些数据不会全部上链,只将根数据和证明数据上链,其他的数据则通过可信执行环境 (TEE) 通过Intel SGX物理隔离的方式实现数据的不外泄,这一点和我之前给大家介绍过@puffer_finance使用的撕咬保护技术是一致的。

最后虽然也许AI成币圈全村的希望了,但是目前Web3+AI的叙事,也仅仅还停留在叙事而已,真正能否把这一套设计的体系落地还是一个很长期的过程,除去技术外更严重的挑战是商业上是否真的成立,比如作为想采买数据训练模型的谷歌,到底是直接大手一挥花6000万让Reddit把数据库里现成的、规整的数据导出来给他,还是说到某一个平台上去采购由用户自行维护和贡献的数据。在圈内逻辑可以自洽,但是真正到了拼ROI的商战中又能否自洽,还是道阻且长。