加密生活：a16z Crypto 合伙人的一天

撰文：Elena Burger，a16z Crypto 交易合伙人

编译：Kxp，BlockBeats

Info Diet 会邀请不同的建设者以自身的视角记录他们两天内会阅读和浏览的文章。今天我们有幸邀请到了现居纽约的 Elena Burger，她是 a16z Crypto 团队的交易合伙人，主要关注 NFT、Web3 媒体和基础设施领域。

上午 10 点：对我来说，这是异常慵懒的一天。一般情况下，我会在早上 7、8 点左右醒来，喝杯咖啡，去中央公园跑跑步，回来以后查看一下 Twitter 以及电子邮件。但今天我碰巧要和朋友一起去参观一位家庭成员的海滨别墅，所以我今早就没了几分往日的兴致。

我去厨房喝了一口咖啡，顺便翻开了桌子上放着的一期《纽约客》。这也是一件我平时不会做的事情：我之前可能读过很多纸质媒体资料，但现在我更喜欢看电子版的了。当人们涌入早餐室时，我正看着福音 / 蓝调歌手 Mavis Staples 的简介。

下午 12 点：在返回曼哈顿的 Jitney 巴士上，我的朋友把他的一个 airpods 塞到我耳朵里，问道：「你有没有看过 Channel 5？」我说我没有。

Channel 5 是 YouTuber Andrew Callaghan 的街头采访节目，他总会选择有争议的群体（撩妹训练营，反疫苗集会等等），并拍摄他们的日常活动。我们观看了犹他说唱节的一集（我建议在点击链接之前，你将音量调到略低于最大音量），里面有几段一名 15 岁天才少年的说唱。我很喜欢这期视频，它有点类似于《救援高手》或《约翰?威尔逊的十万个怎么做》这类节目。我虽然不怎么看 YouTube，但就像 Mavis Staples 的资料一样，如果它就摆在我面前，我还是会乐此不疲的看完。

然后我戴上我的 airpods，听几周前 Lex Fridman 对 Grimes 的采访。我听完以后，发现自己真的要爱惨她了。我之前并不知道她对 Crypto 的了解这么深入，而且她对 Web3 有一个非常技术乌托邦的观点。她提到用 DAO 来为所有母亲以及开源研究提供支持，还谈到了 Web3 或人工智能将取代很多中间商的功能。在我看来，比起许多金融或传统技术领域的人来说，艺术家能够探索出更多 Crypto 的使用方法，这也是非常有趣的一点。在听了她的采访之后，我现在也很好奇 Mavis Staples 对 DAO 的看法。

数据：StarkNet桥接存储总价值突破1000枚ETH:9月5日消息，据Dune Analytics最新数据显示，以太坊Layer2扩容解决方案StarkNet跨链桥接存储总价值已突破1000枚ETH，截至目前为1028ETH（按照当前ETH价格计算超160万美元），参与桥接交易的用户量为28,383个。

在其他L2跨链桥方面，当前Arbitrum跨链桥接存储总价值为1,462,281ETH、Optimism为311,226ETH、zkSync为161,979ETH。[2022/9/5 13:09:51]

另外，在播客中，Lex 提到他住在一位知名的无政府主义者隔壁。这不禁让我想问：如果你是一名无政府主义者，而且你确实拥有私人财产，那么你到底是维护了无政府主义的哪些守则？想就此话题与我讨论的人欢迎随时和我联系。

下午 3:30：我回家以后，打开了笔记本电脑上的 SITALWeek 简讯，我每周日都会阅读。这份简讯由 Brad Slingerlend 编撰，他非常关注传统金融和科技领域的话题：人工智能、半导体、流媒体经济、通货膨胀，以及石油和自然能源。作为一个绝大部分时间都在思考 Crypto 的人，这对我来说是一个很好的「涨知识」时间。

这一期有一篇讲的是机器人手术对见习医学生技能水平的影响，还有一篇谈的是中国在锂离子电池市场的主导地位，以及一些关于流媒体服务急需紧缩开支的文章链接。

在我看来，尽管这不是「Crypto」简讯，我总在里面的一些文章中发现 Web3 可以借鉴的方式（尤其在流媒体 / 线上媒体领域）。在用户偏好和用户粘性方面，我们似乎已经达到了大型流媒体公司能够有效且准确建模的极限，而 Crypto 中较新的商业模式可以让更多的艺术家享有他们所创造的价值中更大比例的份额，同时也允许社区分享知识产权成果。

下午 4:30：我出门散步，顺便给我哥打电话。他是一名电气工程师，在过去的几个月里，我一直在尝试各种方法让他加入 Crypto 圈。最近我可能有点太过了，因为他接电话时说的第一句话是：「Elena，我不会来参加斯坦福区块链会议」。

美国职业棒球联赛发售两张用DOGE购买的门票:美国职业棒球联赛发售了两张用DOGE购买的门票，一张的售价为100 DOGE，而且用DOGE购买的价格相比现金要便宜近50%。（Cointelegraph）[2021/5/4 21:22:31]

我们开始谈论最近人工智能和图像生成领域的相关进展，并且还讨论了 DALL-E，这是我近期觉得很有意思的一个平台。我哥哥给我发了一篇名为《机器人设计彩色玻璃窗的技术指南》的 Astral Codex Ten 文章，作者在其中描述了他引导 DALL-E 逐步呈现他所设想的图像的整个过程。

当我使用 DALL-E 时，我有时会给出一些具体提示，有时也会故意给它一些开放式的、概念模糊的信息。例如几周前，我让它生成「90 年代爱迪生在街上卖盗版 DVD」的场景。它生成的前两张图片看起来像是 90 年代（画面色彩饱和，爱迪生站在一辆皮卡车的侧面），但其余四张图片看起来像是 1890 年代 —— 黑白且有颗粒感，而且 DVD 的比例也很奇怪，形状还是椭圆形，就像是什么可视化留声机才能生成的画面。这是一种人们很难做到的创造性飞跃，而 DALL-E 则能在有意无意之中实现这种可能，真的让我非常惊喜。

在我读了这篇文章之后，我意识到如果我可以借助 GPT-3 的话，那我就能回答我之前的问题了（Mavis Staples 会怎么看 DAO？），并且我还能通过 OpenAI 的 playground 页面访问 GPT-3。于是我写下语句：按照《纽约客》的风格写一段关于 Mavis Staples 谈论 Crypto 和去中心化自治组织的话。

结果如下所示：

我想说，这一结果相当惊人。我注意到的唯一不准确之处是（除了关于 Mavis Staples 作为 VC 在里斯本 Crypto 会议上突然出现的虚构情节），Mavis 最近的专辑是《We Get By》，于 2019 年发行。这很有可能是因为 GPT-3 使用的训练数据还没有完全更新，不过对此我也不能完全确定。

晚上 7:30：我不记得我是何时退出那个网站的，但我现在正在阅读关于 Minecraft 服务器的文章。这篇文章是 2015 年 Hypixel 刚推出时 Rock Paper Shotgun 发表的一篇文章，当时 Hypixel 是全球并发用户规模最大的独立服务器。它在 2021 年最高曾负载 21.6 万名玩家，而且每天平均都有 4.5-7 万名玩家。我很想知道 Minetrack 是如何在 Hypixel 游戏中量化 CCU 的，因为服务器会将玩家引导到小型「聚会」中进行游戏（所以你周围不会出现数以万计的游戏玩家）。但我也可能想错了，毕竟现在将游戏扩展到数以万计甚至数以百万计的 CCU 仍然是一项技术难题 ——Water & Music 最近在其《音乐元宇宙的 9 个设计原则》一文中详细探讨了这一话题。

早晨 7 点：我起床后在中央公园里跑了几圈。我跑步时只听音乐（我试过一段时间的播客，但我慢跑时思绪飘忽不定），现在我歌单里很多是 Meek Mill、SOPHIE 以及 Ryan Leslie 等 2000 年代歌手的作品。

上午 10 点：我又在阅读我的「non-crypto」文章，不过其实很多领域的新闻 —— 芯片短缺、通货膨胀、娱乐圈事件等，都和 Crypto 有关联。我还喜欢看 Liberty's Highlights，这一平台涵盖了诸多领域的新闻：半导体、芯片、传统媒体等。今天这一期实际上引用了昨天 SITALWeek 关于手术自动化的文章，以及一些来自《华尔街日报》和 Compound Capital Advisors 首席执行官 Charlie Bilello 的文章，内容包括电动汽车电池的能源效率和欧元区通货膨胀。

晚上 8 点：我一天大部分时间都花在打电话或回复电子邮件 / Slack 信息上，并没有太多时间用来浏览新闻（除了推文）。我确实会查看大量来自创始人的融资稿件和电子邮件，但我只有在晚上才会阅读那些深度文章（或周末）。

今晚，我看了一周前 Ethereum 基金会研究团队的 Reddit AMA，因为我很想及时了解 Ethereum 基金会的最新意见尤其是当我们接近合并的时候）。然后我发现，核心开发人员的意见往往并不一定是统一的，在研究和实施的过程中都可能会出现分歧。

人们在未来所期待的应用类型，至少 Vitalik、Justin Drake 和 Danny Ryan 一致认为，应该是围绕身份、声誉和隐私的创新型应用。

(我还经常浏览由 ConsenSys 的 Ben Edgington 整理编纂的 What's New in Eth2 这个网站。另外，当我们谈到这个话题时，有必要向 Tim Beiko 表示感谢，因为他在 EthereumAllCoreDevs 的电话会议上做了非常详细的记录。）

凌晨 1 点：吃过晚饭之后，我又继续查看信息并浏览 Twitter 上的推文。然后，我又打开了一篇关于 Minecraft 的深度文章。在准备睡觉之前，我读了 OpenAI 的研究文章，内容是训练神经网络来寻找和制作游戏中的物品。令人印象深刻的是，在用于训练神经网络的视频中，只有一小部分标有相应的鼠标和键盘动作，其余的只是玩家在线上传的大量视频。换句话说，神经网络能够根据这一小部分带有标记的数据进行推算学习，并将其应用于更大数量的未标记数据。

我越是关注人工智能领域发生的事情，我就越想探索如何将人工智能与 Crypto 结合在一起。我在想，未来是否会出现更多支持链上 AI，可供任何人进行检查和升级，且由社区所有的工具型协议呢？0xPARC 在几个月前做了一个概念证明（proof of concept），展示了 zkSNARK 内的链上数字图像分类器。同样，几年前我们的团队成员 Ali 在 Twitter 上发表了一个帖子，介绍了如何在链上启动一个自主神经网络。我希望，我们在未来能继续看到更多这样类型的应用。

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