GIN:数据增量：企业服务+区块链的商业新机遇_稳定币

作者：黄凌波，分布式资本合伙人

众所周知，区块链经过了几年的发展，其应用的落地性依然乏善可陈，其中的原因可以归纳为两点：技术和数据。技术层面，区块链底层技术还并不完善，不可能三角的平衡尚未上升一个质的台阶，激励模型设计缺乏创新性，跨链技术、分布式算力、隐私计算等都还未有较成熟的方案。V神早在2017年的万向大会就说过，区块链行业的核心问题是技术。而这个问题的解决是个非常漫长的实验过程。但是数据不然，这两年区块链行业可能会迎来各类传统数据上链的大爆发，从而会衍生出这些数据在链上被应用的各种方式和机会。本文所说的数据上链，包括数据信息的哈希值上链、所有权等权益的凭证上链以及传统支付场景的迁移上链。

从区块链的角度来看，数据来源主要分为三类：第一类是链上原生生成的数据，就是原生的链上数据库Oracle；第二类Oracle是与传统机构合作，对传统机构进行授信，让他们作为节点给链上输出数据；第三类Oracle是通过治理机制来进行数据本身的验证以及上链。

链上金融数据提供商Truflation推出在Chainlink上运行的抗审查消费者价格指数:4月8日消息，链上金融数据提供商Truflation宣布推出建立在Chainlink上的抗审查消费者价格指数（CPI）。Truflation指数基于与CPI相同的计算模型，但它使用来自Zillow、宾夕法尼亚州立大学和Nielsen等来源的当前实际市场价格数据每天衡量和报告通胀变化。Truflation在Chainlink上运行，每个人都可以访问和查看，目前的通胀率为13.2%，3月份的CPI为7.9%。[2022/4/8 14:13:32]

第一类Oracle经过2017到2019年的不断实践，发展地差强人意，主要依然是资产转移相关的数据，在交易领域应用的比较多。

数据：前5大以太坊矿池7天赚取近2亿美元:加密货币交易模拟器Crypto Parrot数据显示，在7月27日至8月2日之间的7天，前五名以太坊矿池开采了29,021个区块，累计获得了77,450 ETH的奖励，价值超过1.9269亿美元。（Finbold）[2021/8/4 1:34:10]

第三类治理型Oracle一直是业内比较看好的方向，我个人也很看好，但觉得现在的时间点尚早，可能需要MachinetoMachine整体发展起来后才有机会，在这个情况下，数据是从机器上获取的，而非从人。因为人参与的很多数据是不可控、不可信和不透明的，但是机器不一样，机器所产生的数据是可以具备透明、可信、不带任何私利的属性。机器可以是区块链网络中的节点，网络账本可以保证机器数据的安全性和不可篡改，而机器本身也未必要属于个人，而是作为数据载体属于整个区块链网络。

V神：单数据根需要高带宽P2P网络及更复杂的P2P基础设施:针对此前V神称希望可以摆脱委员会，推特网友Mustafa Al-Bassam持续与V神进行互动。该网友表示：“建议仍然有一个委员会，但只有1个委员会而不是64个委员会。这允许区块生产者在其自己的节点内分片生产区块。大矿池将分配给所有分片。至于完全消除委员会（即直接使用Nakamoto共识），我对依靠单个数据根的抽样感到非常满意。如果有多个数据根，那么我感到不舒服。轻客户端假设的数量是零散的。不过，在无委员会的多数据根模型中，一个重要的考虑是，客户端更可能意外地接受64个不可用数据根中的1个为可用，而不是1个不可用数据根中的1个为可用。”V神则表示：“单数据根的挑战在于，你需要一个非常高带宽的P2P网络，没有多少节点能够直接连接到它，所以你需要更复杂的P2P基础设施，以使常规客户能够查询。如果有多个数据根，那么我感到不舒服。轻客户端假设的数量是零散的。我不认为这是真的，因为不是每个客户都选择64个分片中的一个来检查，而是每个客户都需要检查每个分片。因此，问题不在于安全方向，而在于效率方向。”[2020/10/5]

这里稍微发散一下，其实区块链整个行业的飞速发展，很可能也会在M2M成熟之后，整个流程会是5G->IOT->M2M->跟踪经济->区块链。在这个过程中，会出现大量的Machine，他们天然的成为区块链网络的Oracle和分布式节点，同时本身也是承载大量数据的虚拟资产载体，再配合适合的加密和通讯技术，才是区块链能够真正在M2M网络构成的数字虚拟世界发挥效用、大规模落地的时代。不过整个过程可能需要5年以上的时间。

数据：Ripple在澳大利亚的ODL走廊流动性连创新低:数据显示，Ripple的ODL服务在澳大利亚并不受欢迎。过去几周，几乎每一条ODL走廊都记录了低流动性。最新数据进一步显示，流动性指数XRP/AUD已跌至15977的低点。而就在上个月，澳大利亚走廊的流动性指数在一段时间内创下多个高点，一度飙升至16089305点。然而在这之后，该数字开始下降。Ripple的澳大利亚走廊并不是唯一一个流动性处于低点的区域，菲律宾、欧洲和墨西哥走廊的情况也很糟糕。（CoinGape）[2020/7/14]

而现在更适合当下环境的，其实是第二类Oracle，即支持更多的传统企业、政府、金融机构，让他们自发的将数据上链。能够带来这个数据增量的契机主要有两点：

数据：DeFi交易不断“蚕食”以太坊区块容量中其他类型交易占比:ETH分析公司Covalent联合创始人Ganesh Swami发布的数据表明，DeFi交易在以太坊区块容量中的占比越来越大，而ETH转移的份额却在下降。Swami分析了以太坊交易在一段时间内所产生的gas成本，以估计由ETH转移、简单的ERC-20交易以及与通常与DeFi协议相关的智能合约的复杂交互所代表的网络活动的占比。同时，每笔交易类别所产生的gas费用都在不断增加。Swami指出，“所有类型的交易消耗的总gas量似乎是一个自然上限”，这显示了“对以太坊区块容量的强烈需求”和其网络“缺乏可扩展性”，并补充说：”在一个理想的可扩展区块链网络中，所有类型的交易都有增长空间。但在今天的以太坊，为了其中一种交易的增长，它必须蚕食其他交易。”（Cointelegraph）[2020/3/30]

一是政策，虽然有不少国家依然在观望，但整体来说，全球都对区块链技术本身持有一个正面的态度，很多企业出于各种各样的潜在原因都愿意尝试一下使用这个技术来支持自身的商业环境。

二是智能合约/tokenize带来了新的商机，随着越来越多商业模式的电子化以及对区块链技术理解的普及，企业开始发现智能合约能够减少其商业模式中的摩擦，tokenize能够带来新的激励措施。比如球赛门票NFT化，又或者有商家开始使用智能合约收取客户预付卡资金以向客户证明其卷款跑路的可能性很低等。

因此，在这个过程中，会有越来越多的传统数据上链，包含生活消费、个人身份、金融信用、实物资产等等。这对区块链行业未来的发展打下了很好的数据基础。

当然，作为投资人，我们最关注的还是相关数据增量的区块链项目。这类项目可以分为四类：

第一类是自己做公链，跟可信节点合作，然后用token去激励节点，Vechain就是个很好的例子；

第二类是为政府、金融机构和大型企业提供技术服务，这类项目一般不会局限在区块链技术，而是会给客户提供一整套技术服务方案，方案中还会包含云计算和人工智能，对团队的整体技术能力要求较高，这类公司一般是按照项目制来收费，是个重人力的服务，和传统云计算服务公司比较像。产品模式主要是底层IaaS+中层BaaS+上层SaaS。不过，随着区块链底层技术服务的整体成熟和模块化，未来可能会更多的呈现出类SaaS的标准化产品和收费模式。此外，这类公司未来还有其他的衍生收入机会，比如如果在为企业的产业链提供技术服务的话，可能会同时搭建一个产业链间的区块链数据流通平台，而在这个平台上进行的数据交易或者上链存证行为，是可以由平台运营者通过佣金分成来收费的，我们已经看到这样的案例了。

第三类是和有C端流量的传统场景合作，类似toBtoC，项目一般会选择已有稳定流量的传统场景，为他们提供技术服务。比如具备电子凭证+确权属性的场景，包括票务行业、电子收藏品行业、数码知识产权等。这类产品一般通过NFT实现，有意思的是，他们并不会局限在其产品属性本身，还可以具备扩展性，成为拥有产品的用户端功能集成，比如Alphawallet与欧足联相关公司合作，制作NFT球票，产品不单有球票功能，同时可以集成赞助的酒店或者周边衍生品信息并配合操作；某个IP收藏卡不单具有收藏唯一性属性，同时可以集成这个IP相关游戏的优惠信息并配合操作，这是一个非常有想象空间的新的商业模式。此外，还有大家比较容易理解的，这些电子凭证的二级转让。

除了所有权外，收益权的锁定和自动分配也是个新的方向，这类项目比较适用于现金流较好的消费服务领域，比如餐饮、理发、美容等，或是员工内部激励。现金流的直接分配可以用于激励用户、员工等，而现金流的锁定可以避免卷款跑路或者庞氏局。一般这种现金流会通过稳定币的方式体现。比如用户使用DAI来购买健身卡，然后通过智能合约来逐次完成消费，同时按约定部分给予到私教。当然，简单的稳定币支付本身就是一个很好的传统支付场景上链过程，但由于没有拓展出新的商业模式，而只是降低了一定的中间手续费用，因此很难推动。但如果发散一下，把更多数字经济的衍生商业模式通过智能合约结合到稳定币支付的场景，可能会带来新的机会。此外，个人觉得这些权益本身的抵押和转让也可以开辟出一个新的资本市场。

总之，反观区块链行业，整体上非常缺乏传统世界的数据，这种情况下谈区块链大规模落地基本上不太可能。而今年，会有越来越多的传统数据开始上链，上链过程以及数据本身都能够极大的丰富区块链行业生态，并且带来各种革新的商业机会，真正让社会开始理解什么是区块链、数字经济。

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