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力盟科技(02405.HK)下跌10.6%，报5.23元/股

nstagram、Messenger、Google、Twitter、TikTok、YouTube、Snapchat、Pinterest等全球主流媒体资源。截至2023年中报，力盟科技营业总收入6332.69万元、净利润1462.5万元。

金融界2023-11-02

力盟科技(02405.HK)下跌5.81%，报5.51元/股

nstagram、Messenger、Google、Twitter、TikTok、YouTube、Snapchat、Pinterest等全球主流媒体资源。截至2023年中报，力盟科技营业总收入6332.69万元、净利润1462.5万元。

金融界2023-11-02

Infiblue Chat正式发布 Socialfi赛道迎来搅局者

Chat已正式上线，用户可以在官网和Google Play 平台下载使用。来源：金色财经

金色财经2023-11-02

峰会回顾丨圆桌讨论：AI比人类更适合Web3吗？

信它的影响将是巨大的，也就是说不一定是Google、微软、腾讯的工程师才能运营世界级AI系统，世界级AI系统可以在全球各个地方以分散式的方式存在于不同的分散式机器中，而且由不同的个体拥有它。在现在的AI系统中，需要技术关注力的存在，因为它需要大语言模型的不断训练。现在只有通过集中式、中心化的服务器方式才能实现性价比，比如说AI可能在做逻辑推理，也许可以通过去中心化的节点进行协作，底层技术一定是区块链支持它的，如果能在未来实现广泛的去中心化、分散式的话，就能实现大量海量的神经语言训练，而且在神经网络训练方面有很多相关的内容可以学习和了解，仅仅只是从训练角度来看，如果能以去中心化基础设施来进行训练的话，可能就需要很多创新做法才能让训练过程变得更智能化更聪明一些。也就是说，我们能在这方面实现两者协同，因为我们的大脑很多时候是去中心化的。更多是像正常大脑运作方式一样进行神经语言的训练，更多是去中心化的训练，底层是区块链支持。另外一个角度，让真正把数据存储在AI模型中的人不会太快走到极限，可以用到很多计算算力融入到AI模型，与此同时保护数据的隐私权，这是区块链能帮助到AI的一点，数据隐私权，利用到区块链的机制就能追踪到哪个模型用了哪些数据，哪个模型用了哪些机制，可以了解到代币化，真正追踪到到底是哪个个人，提供哪些模型，进行数据的训练。对区块链而言，前景是非常广的，无论从计算层面、数据层面而言都是如此。另一方面我们依然有很长的路要走，从计算机科学层软件工程学的角度来看，提升到下一个维度依然有很多工作要做，在这方面投入了非常多的资源，大型科技巨头还在不断探索去中心化、中心化系统之间的权衡，现在中心化、去中心化彼此也在打架，中心化AI获得更多的融资，现在彼此之间有一定的冲突。 Rebecca Barkin：我觉得可以讲一个用户案例，AI和区块链这两者要进行结合。如果我是气候的积极分子，那我就非常关注于气候变化，但是我现在也需要收集每天所做的工作以及每天所做的行为，看一下他对天气的影响。包括我每天所产生的数据，以及我是否拥有这些数据，以及我应该能够使用AI思考用AI能用这些数据做哪些工作和互动，包括从文化的角度、气候的角度、健康的角度，看一下这些数据对我的影响，这是我能够想到的AI和区块链进行结合，因为我们是用AI进行数据分析，再用区块链进行数据收集。 Ethan SUN：ChatGPT或者GPT4可能是人类有史以来最大的一种协同工作，GPT4使用了互联网上创造的所有数据，不管是维基百科，还是大家写的小说，大家现在想把Twitter封禁掉，不要再用自己的数据做训练，其中涉及到很多不同人类的协作与分工的问题。GPT内的算法也是基于前者的工作，像Transformer的Insight。数据的问题是基于大量的互联网数据，以及商业化这件事情，以及当用户和产品交互的时候持续使用用户和大语言模型的交互进一步强化机器人符合人类意图的能力。但是这样一个商业化的产品，这么多人参与其中，没有很好很公平的价值分配。不管是做AI产品还是做AI算法，在数学上能够计算出每一个训练数据到底对最终模型的权重贡献了多少，能看到最终的AI产品到底有多少部分是有开源代码、项目数据集、开源社区贡献的，区块链能在数学上可追溯大家贡献的同时给到更加公平的激励分配机制，才能让开源社区持续蓬勃，而不是大量商业化公司盗用和滥用开源社区做出的努力。 Kiki：问题是区块链和Web3结合的形式，现在大家都提的RWA这件事情，我们在做算力的RWA。加密技术可以把去中心化算力网络做起来，重要的是要解决两个问题，本身做RWA要解决市场的代币化，我们要解决的现实问题是GPU资源怎么合理地进行资源规划和成本控制，组建了算力期货平台，大家可以在平台上把自己现有的GPU释放给平台，平台通过某种协议给到AI公司，帮AI公司降低成本，获得GPU资源，这是一种撮合的方式。我们要做的是一件实实在在的事情，我们通过协议，用户通过购买，通过NFT的形式，通过Tokenization的形式证明这件资产是实实在在有的事情，通过规范化和标的，这件事情值得深思和探讨，我们可以会下聊。吴显昆：最后一个问题比较简单，有没有建议能帮助大家建立AI+Web3的项目，两者相结合有什么没有建议？ Kiki：我们第三个大板块是做AI孵化，目前有5个孵化项目，有3个AI+Web3的结合，侧重的锚点是AI生成式内容。区块链从业者都是从Web2出来的，所以我们在Web2里看到了问题现在拥抱Web3。我有七年互联网Top的从业经验，像小红书的社区内容在解决一种现实需求，解决种草商品的问题，所以内容非常优质。AI生成式依旧是在生产内容，虽然AI提高了生产效率，但是我们真的有需要那么多大量海量的内容吗？还是真正有需要解决价值的事情？传统AI本身这件事情已经能跑通和解决需求，AI+Web3的结合从我们公司和团队的角度来看有三个观点：第一，AI+Web3项目要有价值观。第二，要有话题，要可分享。第三，要有社交化属性，能社交人脉资源等。 Web3的特点在于是去中心化的、无领导主义的、自由的，作为生成式AI的新内容，一定能建立在一群人的价值观共识上，所以我们做的所有事情就是在做内容共识，内容共识能带来一群人。我们所有项目就是在做产品服务，产品服务在于能帮助1000人以下达成社群的效应，就能带来项目价值共识。 Ethan SUN：我想给的建议是大家设计产品的时候要以产品优先，看给用户提供什么价值，不要过度在早期阶段追求极致的去中心化，现在的AI技术、大语言模型对算力有无限的需求，现在也有去中心化的GPU计算，可能会带来5秒甚至更多的延迟。在做AI和Web3产品结合的早期，可以看一看哪些基础设施是相对成熟的，把这部分信任化，或者利用Web3更好的系统。去中心化计算对于声图这种不敏感的场景是现在就可用的，但大语言模型（实时对话）这种非常敏感的场景，要以产品优先的方式给用户提供价值，不然很有可能最后变成套着AI故事的皮。 Rebecca Barkin：确实鼓励开发者要更好地利用工具，尤其是在社区当中很多时候提倡内容分配、变现，希望开发者能够更好地进行分配，希望他们利用ChatGPT更好地了解有什么工具打造未来行业的走向，学习Web3必须关注的是设计，也要关注产品本身，要有产品思维，这样才能让产品非常简单可用，不能指望有内容的生成器帮助我们生成内容，所以要从产品本身角度出发，更加积极地用非常有趣的工具。当然每个工具都会有界限和限制所在，需要利用好工具。 Ben Goertzel：我觉得现在最好的时机就是打造各种各样的软件应用，所以更加侧重于看到AI能带来什么样的好处，包括以AI为基础的应用，能打造智能合约，能在过程中通过API打造用户界面，现在也有很多AI工具用大语言模型进行数据处理，所以我们现在处于这样的局势，AI非常好地缩减了我们所做的工作量，能非常轻易地生成各种各样的应用和软件。在每方面我们都有专业知识，所以希望把专业知识跟AI结合起来，在此领域进行深耕，同时要找到在这一领域中人们的需求是什么，如何解决这些需求，结合AI就能生成很多价值，也能取得成功。吴显昆：非常感谢各位的讨论，感谢大家的分享，明年见！来源：金色财经

金色财经2023-11-02

下次还敢吗? BC私校老师给毕业生发肉麻信息! 结果…被停职!

在加拿大，师生恋没有偶像剧里演的那么美好，甚至可能触犯法律的底线。在骚扰短信满天飞的现如今，老师私发暗示性消息给学生甚至是毕业生，亦会招来被停职处理的后果！ BC省一名高中教师就因给一名毕业生发了一系列不当短信而被停职一个月，其中包括有关约会和未成年人饮酒的短信。教师名叫Douglas Andrew Barnim，他在与BC省教师监管专员（BCCommissioner for Teacher Regulation）签署的一份同意协议中，承认了对BC省一所私立学校的一名毕业生作出了不当行为。为了保护这名事件中的学生隐私，这份文件没有公开Barnim所在学校的名称，也没有提供学生的任何细节，包括性别。事情发生在2018-19学年，下面仅以“C”代表事件中的学生。根据同意协议摘要， C是Barnim最喜欢的学生。在2018-19学年期间，Barnim表示希望跟C保持联系，并表示他们将永远都是朋友。老师Barnim还给C提供约会建议，“ 对与性有关的话题发表评论”，并告诉C “未成年从来不会阻止任何人去酒吧”。彼时的Barnim估计都没意识到自己的行为出格了。文件指出，这些信息让

加拿大乐活网2023-11-02

列治文现流浪汉帐篷城?!大批移民回流未来三年再增150万人！移民部长承认:”存在缺陷！”

天气逐渐冷了，大温街边的帐篷也多了起来。最近住在列治文的朋友们有没有发现，路上的小帐篷如同雨后春笋一般冒出了头。 Richmond News的一份专栏里如此形容场景：在堤坝上，在公园草地上，在新西敏高速施工区的洼地上，都布满了小帐篷的身影。（图片来源：Richmond News 2023年10月28日）（图片来源：2023年11月1日）事实上，列治文的流浪汉数量的确在与日俱增。据Richmond News，与三年前相比，列治文的无家可归者几乎增加了一倍。截至今年3月，列治文有162名流浪人士，这一数字至今还在流动增加。列治文的收容所已然人满，住在外面的流浪汉从3年前的25人上升到80人。据不完全统计，2023年在整个大温地区共有超过5000名流浪汉，其中四分之一是55岁以上的老人，仅10%有全职工作。流浪汉人数日益增加，也意味着大温各地居民的生活质量和经济情况也在每况愈下。部分新移民虽然没有到无家可归的地步，但也明显是在本地“活不起”了，他们选择了回流。由加拿大公民研究所和加拿大世界大型企业联合会进行的一份研究显示，2017 年和 2019 年离开加拿大的移民人数激增，峰

加拿大乐活网2023-11-02

吴亦凡入狱近况曝光疑当班长狂写歌求减刑

（综合讯）人气韩团EXO前中国成员吴亦凡，在转往华语乐坛发展后，频收到各大节目、品牌邀约，不久后便成为顶流艺人。然而他2021年涉嫌强奸罪，遭判13年徒刑附加驱逐出境，事业和形象瞬间崩毁。目前他已在看守所蹲了两年多，一名了解详情的刑警向外透露，吴亦凡表现极佳，不浪费在狱中的时间，持续创作正能量歌曲、参加文艺活动，试图借机减刑。吴亦凡在狱中生活规律，工作部分被分配去踩裁缝机。（互联网）中国律师兼作家“法山叔”近日邀请警察好友受访，谈及吴亦凡的现况时，该名警察揭露他每天早上8点起床盥洗，接着便在工作场所踩裁缝机到11点，吃完午餐后，下午又做劳务到5点，随后就是自由活动时间，但傍晚7点必须集合到监舍看新闻，一到10点准时就寝，生活相当规律。警察称吴亦凡在狱中表现优良，仍持续歌曲创作。（互联网）另外警察透过一名在北京监狱工作的朋友得知，吴亦凡与狱友关系友好，不仅被拱为狱中班长，还在创作正能量歌曲时，帮狱友写歌，并参加文艺活动增加考核分数，这些都有助于他减刑。不过，法山叔好奇“他不是不认罪？”且已提出上诉二审，对此，警方未进一步了解，仅透露对方在狱中表现优异。

加拿大乐活网2023-11-02

力盟科技(02405.HK)下跌10.15%，报5.93元/股

nstagram、Messenger、Google、Twitter、TikTok、YouTube、Snapchat、Pinterest等全球主流媒体资源。截至2023年中报，力盟科技营业总收入6332.69万元、净利润1462.5万元。

金融界2023-11-01

力盟科技(02405.HK)下跌5.3%，报6.25元/股

nstagram、Messenger、Google、Twitter、TikTok、YouTube、Snapchat、Pinterest等全球主流媒体资源。截至2023年中报，力盟科技营业总收入6332.69万元、净利润1462.5万元。

金融界2023-11-01

Web3数据产品总览：现有哪些Web3数据产品它们的护城河和商业模式

有很多都是数据匹配引擎。可以这样想：Google(搜索引擎)是一家数据公司，它为企业提供用户访问权限，以换取广告收入。当一家餐厅或一篇时事通讯希望以在谷歌上搜索信息的用户为目标用户时，他们会匹配类似信息的供求关系。例如，搜索Web3时事通讯相关信息的人，寻找的正是我们，而我们也正在寻找那个人。谷歌凭借其运作的规模经济建立了垄断地位。他们的用户数量以及用户每天的查询数量仍然是无与伦比的。谷歌通过推出一个没有广告的搜索引擎建立了自己的地位，当时有广告才是常态，然后通过收购YouTube和Android，最终通过向同等地位的苹果等付费，使谷歌成为默认搜索引擎。仅苹果一家，谷歌每年就要支付200亿美元，以维持其Safari默认搜索引擎的地位。谷歌之所以支付这么高的溢价，是因为从本质上讲，它提供的是一个匹配引擎。匹配引擎将有需求的用户与提供产品的企业联系起来。大多数网络垄断的核心都是匹配引擎。亚马逊将卖家和买家匹配起来。Instagram将观众与创作者匹配起来。这些匹配引擎之所以有效，是因为基于这些产品的交互留下了丰富的线索，可以从中形成背景环境。本·埃文斯(Ben Evans)在2022年写过一句名言：没有数据这回事。我的内容、食物或旅行偏好等信息对第三方来说没有多大价值。只有当这些信息被聚合在一起，或融入背景环境时，才变得有价值——无论是对商业还是对研究来说，都如此。所以，可以凭借我在周五晚上吃咖喱饭的偏好信息，在我购买咖喱饭的几率最高的时候向我宣传咖喱饭外卖。总的来说，将我的购买概率与同一地区的其他人进行比较，有助于更好地锁定用户。数据要么需要大规模(大量)，要么需要背景环境才有价值。Web3和Web2产品在历来的不同之处在于它们留下的痕迹。只有亚马逊知道一周内Xbox游戏机的销量。但是你可以看到交易员任何一天在OpenSea上NFT的买卖模式，这就是因为每一笔交易都会留下公开痕迹。 Web3数据产品使用这些轨迹来构建背景环境。像以太坊和比特币这样的区块链分别每12秒和大约10分钟产生一个区块。每个区块都包含改变区块链状态的交易。像Etherscan这样的区块浏览器捕获与所有交易相关的数据。例如，如果你打开Etherscan并看到一个区块，你可能看到如下图像。（区块链上的交易具有丰富的背景信息。像Arkham和Nansen这样的产品是研究人员用来了解交易细节的解释引擎。）你可以查看自以太坊启动以来的所有区块。但是你能用这些信息做什么呢？几乎没什么用。因此，你需要一种在多个数据表中捕获有用数据的方法。例如，每当在一个区块中调用市场的NFT合约时，与该交易相关的数据应附加到NFT相关的数据表中，或者当调用Uniswap合约时，相关数据应存储在DEX相关的数据表中。（Dune提供此项服务。）如果不付出重大的基础设施成本，你就无法分析原始数据。所以，尽管数据是免费的，你还是会遇到相同的问题。作为投资者或dApp建设者，你将依赖外部数据。但是你的核心功能与收集和管理数据无关。将资源花费在必要但非核心的活动上并不是每个组织都能享受的奢侈。 3、背景驱动价值对于数据产品来说，使产品独一无二的是围绕数据的背景环境。Bloomberg运用其对金融的理解，将数据转换为投资者和交易员可以轻松使用的形式。Similarweb等网站或Newzoo等研究公司利用自己的核心竞争力，将社交或游戏相关背景应用到所追踪的数据中。区块链原生数据产品的与众不同之处在于，它们通过回答与特定用户群体相关的问题的查询提供用户背景信息。例如：TokenTerminal计算协议的经济基础；Nansen帮助市场参与者标记和理解资产动态；Parsec查询链上数据，以帮助交易员更好地分析DeFi头寸。所有这些产品都基于一种公共产品：链上数据。不同之处在于这些产品呈现数据的方式，不同的数据呈现方式会让它们吸引不同的受众。在我们的行业中，产品类别基于哪些数据在链上，哪些信息来自链下来划分的。（有些人经常两者都用。）数据提供商使用它们的背景过滤器来创建产品。正如Web2数据有其生态位市场一样，Web3数据公司已经或正在逐步利用其核心竞争力建立护城河。因此，创始人的背景往往决定了所发布产品的性质。如果一个核心团队在进入加密市场之前已经在资本市场上浸泡了大量时间，他们的产品往往会模仿Bloomberg，而加密原生产品则看起来像Nansen。不同的产品满足不同的需求，即使对同一数据的查询也是如此。例如，交易所通常在固定间隔后删掉数据。他们不从事数据业务，存储旧数据需要额外的服务器和管理。一些数据提供商，如Kaiko和Amberdata，维护交易所的历史订单数据。这些数据使交易员和投资者能够建立模型来检验自己的假设。但是，如果你想了解哪些DeFi合约有大量的ETH或稳定币流入，或者你想分析具体地址或实体的链上行为，那么你将需要用到Nansen或Arkham的产品。（市场图并不能代表所有类别的所有玩家。）了解产品市场定位的一种方法是通过加密消费者维度。加密消费者角色可以分为以下四大类。（1）金融机构在熊市期间，大多数通过加密数据产品流动的资金来自于金融机构。这些金融机构都是大客户，销售周期更长，数据需求更加复杂。了解产品定位是否面向金融机构的一种方法是，客户是否必须经过销售电话来确定成本。在Web2世界里，你不知道PitchBook或CB Insights的成本。在加密世界，你不知道像Chainalysis这样的产品要花多少钱。这种销售过程的部分原因是面向这一大型消费群体的数据产品为客户提供了亲身经历的高水平服务。这些客户通常选择高粒度和高度频繁的数据。它们需要数据不仅用于交易前的决策，还用于交易后的使用，以满足合规和税收要求。例如，他们需要产品能够告诉他们投资组合的历史价值，帮助他们进行税收计算，等等。Amberdata、Kaiko、CoinMetrics、CryptoCompare等公司为这些金融机构客户提供服务，在某种程度上说，还有Nansen。根据我的经验，只有拥有大型融资机构或团队工作背景的创始人，才能打开数据的机构市场。这里的准入门槛相对较高，任何企业级产品都是如此。（2）开发者对Web3的可组合性特性，我们并不陌生。这意味着Web3应用程序可以相互依赖。它们可能需要彼此之间能够提供数据。因此，它们需要不断地从对方那里读取数据。例如，像Yearn Finance这样的平台需要读取来自Aave和Compound的数据，像Tensor这样的NFT聚合器需要读取来自Magic Eden和其他市场的数据。但这些数据是存储在以太坊和Solana等区块链上的。以太坊每12秒创建一个区块，而Solana每400毫秒就可以创建一个区块。将区块链数据排序到数据表中并存储数据以供快速访问是一项非常重要的工作。这就是Covalent、Graph、Chainlink和Powerloom等索引器的用武之处。它们确保原始区块链数据以所需的格式存储，以便开发人员通过简单的API调用就可获取数据。该消费者角色中有一个新兴部分涉及到理解用户行为的工具。例如，ARCx支持开发人员使用链上数据（如钱包地址）映射链下数据（如浏览器行为），以捕获与dApp交互的用户信息。这是一个相对较小但高度相关的生态位市场，可以帮助开发者确定谁是他们的用户。（3）研究人员及出版物加密数据产品通常通过与研究人员和出版物合作来分销。例如，Bloomberg经常引用CCData的数据。研究人员被鼓励使用数据产品，因为它们有助于在收集、清理或整理数据方面节省时间和精力。像Dune这样的产品已经通过建立一个分析师社区建立了护城河，这些分析师相互竞争，以获取更高的排名。 The Block和Delphi等出版物展示了使用第三方提供商数据构建的仪表板。在Decentralised.co，我们完全依赖外部数据提供商，因为使用外部资源收集数据，可以帮助团队高效运作。迎合这一消费群体的挑战在于，不具规模的研究人员可能缺少所需的预算来证实：花费大量资源来获得可能只与一小撮人相关的见解是合理的。相反，公司也很有动力花费精力和资源与《金融时报》等重要出版物合作，因为这样的合作有助于分销。（4）散户投资者面向散户投资者的产品通常具有较低的数据粒度和频率。但它们却是高利润的生态位市场，因为这些产品具有规模经济。在一个不存在用户流失的世界里，1万名用户每人支付100美元就相当于100万美元的ARR业务。说起来容易做起来难，但这些经济特性解释了为什么会有这么多面向散户的加密数据产品。大量面向散户的产品都是免费的，或有广告支持。例如，像DefiLlama这样的免费资源不会告诉你如何通过不同的交易所（CEX和DEX）路由订单以避免滑点，因为它没有订单簿快照，但它却展示了有关代币解锁或收益解锁的信息。这部分消费者的一个变化是传递媒介打开新市场类别的方式——例如，Cielo通过Telegram以通知的形式传递数据。通过以一种易于使用的方式为不愿处理桌面界面的消费者群体传递信息，它已经发展为超过40,000名用户。如果做法得当，即使是分销媒介也可以成为早期创业公司的差异化因素。甚至在数据方面。虽然在某些点上分类比较模糊，但数据公司可以分为B2B或B2C方向。像Amberdata和Kaiko这样的公司都有迎合高水平参与者的产品。这些产品粒度更细（可用的数据细节）、频繁更高（例如，tick-by-tick及实时订单簿数据），它们满足诸如构建和测试模型、交易前分析、交易后报告、税收和合规等需求。数据以支持客户进行专有分析并根据自己的需求构建可视化的方式提供。这些公司的产品通常都是付费产品。由于基础设施需求、所涉及的客户性质和销售周期的长度，成本通常和粒度相关。上图在两个轴向上显示了不同的产品——深度和粒度与产品价格。请注意，这些显示并不绝对精确。有些点可能有误。但中心想法是建立一个思维模型，来思考一些产品及其在市场上的地位。面向散户的产品，如Dune或CoinGecko，几乎可以免费显示所有数据。但客户必须付费才能访问某些数据，或者通过API来运行分析。例如，你可以查看多个Dune wizard创建的所有图表，但却限制你以CSV格式下载的数据行数。你可以付费下载更大的CSV文件，查看私有查询。专注于散户的公司来自单个用户的收益较低，付费用户相比免费用户比例也很低。将此与互联网公司的免费增值模式的转化率进行比较的话，一般来说，转化率是2%-5%。10%的转化率已经是一个异常值了。他们的策略是拥有尽可能多的免费用户，这样4%的转化率就能带来显著的收益提高。这就是我们所说的漏斗的顶部。因此，数据公司需要漏斗顶部足够大，才能产生足够的收入，以在较低转化率水平上维持自己的运营。当网站有很多访问者时，公司也可以考虑广告收入。CoinGecko利用广告收入作为杠杆，继续免费提供大部分数据。多年来，公司已经填补了（B2B和B2C）两端，但在两者之间留下了一些空白。如果有人想看看中心化交易所的订单簿是如何变动的，或者put call ratio、IV和skew曲线是如何变化的，没有多少产品可以帮助实现可视化。介于CoinGeckos和单纯的B2B产品之间的产品是有发展空间的。 4、关于护城河在免费的企业中找到护城河并不容易。区块链数据是免费的。你收集的数据没有什么特别的。所以，数据业务的护城河并不仅仅基于你拥有别人没有的数据，而是基于团队以有洞见的、可使用的格式，按时、无误地提供数据的能力。许多公司声称拥有相同的数据，但数据质量和表示方式有所不同。例如，许多公司声称拥有链下订单簿数据。然而，像买卖订单数量、时间序列长度以及可用交易和交易对的数量等因素因供应商而异。Amberdata和Kaiko拥有加密市场最全面的订单簿数据。然而，为什么只有少数供应商能够提供这种数据呢？Web3数据中护城河的出现具体解释如下。人才——恕我直言，当原材料是免费的时候，你如何用它决定了产品的价值。将原始数据转化为有用的信息需要用到加密领域和传统金融市场中许多利基领域的专业知识。像Velo Data这样拥有传统市场经验的团队比其他试图构建类似B2C产品的团队更有优势。理解区块链数据结构并具有金融市场相关经验的开发人才是很难得的。基础设施——收集和交付大量数据需要基础设施，这并不容易实现。基础设施需要资金和人才。为什么基础设施是护城河？想想内存池数据。区块包含已确认交易的数据。那些未确认的交易呢？不同的网络节点（例如，连接到同一个池的节点）看到不同的未确认交易。仅运行一个节点是无法看到竞争交易的全局的。在几个区块链上维护多个节点会增加基础设施成本。就像人工智能（以及过去的内容网络）一样，随着时间的推移，保持低硬件成本的能力将决定在该领域谁输谁赢。网络效应——人们可以假设网络效应存在于很多加密数据产品中。以Chainlink为例。它是最早支持应用程序从其他应用程序或链读取数据的oracle之一。它成功获得了社区的支持，并拥有最强大的社区之一。另一个例子是Nansen。它的成功之处是地址标签，让它将资产移动挂钩真实的实体，而不是十六进制的地址。随后，它推出了NFT Paradise和 Token God Mode等功能，让用户可以更高效地跟踪NFT和代币。Arkham推出了一款类似于Nansen标签的产品，但在仪表板和研究方面的投资使Nansen向企业客户倾斜，并为他们提供定制化产品。值得一提的是，网络效应离不开前两点（人才和基础设施）。索引器体现的网络效用比较明显。一个产品支持的链数量越多，开发人员使用该产品而不依赖多个来源的可能性就越高。像Covalent这样的团队在这方面具有优势，因为他们在相当长一段时间内一直在优化支持链的广度（数量）。但一定要记住，深度和广度同样重要。现在要说一个产品在加密领域是否具有护城河还为时过早。我们已经看到了这一宏图中的先发优势。随着Web3社交等类别的出现以及人工智能和加密货币之间的重叠越来越大，加密数据产品可能会成为下一个Alphabet。但这将是一个长达几十年的故事；我们还处于故事的开端。 5、投机之外我们在本文中提到的许多用例都以某种形式关注了金融投机。甚至使用API查询数据的开发人员也在构建金融产品。这可能看起来很奇怪，但区块链（作为一种新型网络）遵循了与电报和互联网相同的趋势。新媒介的到来和新网络的出现加速了金融用例的发展。就互联网而言，直到21世纪初人们才意识到用户可以根据他们的位置区分定位。对于区块链来说，我们仍在研究如何根据公开的数据轨迹构建商业模式。在对这些平台的日常使用中，我们看到了一个关键变化——Dune Analytics在其产品中嵌入了人工智能。Dune为用户提供了一个基于SQL的界面，用于查询以太坊和Solana等区块链数据。此类产品市场通常仅限于那些懂得如何编写SQL查询的用户。这些产品最近开始使用人工智能来帮助分析师生成查询，而无需分析师成为SQL专家，但并不像人们希望的那样具有功能性。无论怎样，这仍然是迈向未来的一步。也许用不了多久，我们就可以让人工智能（比如ChatGPT）从区块链上查询数据并提供分析。在Web3背景下，思考“数据”的一种方式是通过谷歌Maps的角度。GPS至少在20世纪80年代就已出现了。谷歌投入精力绘制世界地图。在为第三方应用程序（使用API）提供地图覆盖的过程中，谷歌使新一代应用程序得以建立。从快递到叫车服务，一切都在蓬勃发展，因为一家专注于数据的公司从开发者手中接过了这个包袱。 Web3数据产品也将扮演类似角色。我们还不清楚这个公共可用资源之上可构建的应用程序的确切性质，但很明显，数据领域潜藏着无尽的可能。来源：金色财经

金色财经2023-11-01

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