2024 年區塊鏈規模將全面增長，主要體現在比特幣應用開拓、DeFi 和社交金融深入、穩定幣助推 TradFi 與 DeFi 連接、模塊銀行和零知識證明融合，以及人工智能與區塊鏈交互效率提升等多個方面。本文源自 Cosmo Jiang、Erik Lowe 所著文章《The Year Ahead》，由白話區塊鏈整理、編譯及重新撰稿。
（前情提要：為什麼空投和迷因（MEME）總能引領新的採用和炒作週期？ ）
（背景補充：解析四個牛熊週期：「團隊有做事」和幣價關聯性研究 ）
1、週期市場 Token 表現相關性
經常有投資者問我們，「各種 Token 在牛市週期中的相關性如何？」
為了提供對此的一些看法，我們將分析最近的兩個週期，當時除比特幣之外的可投資 Token 擁有有意義的市場份額。
我們觀察到牛市週期有兩個明顯的階段。第一階段是反彈的早期階段，此時比特幣的表現往往優於市場的其他部分。第二階段是山寨幣表現往往優於大盤的後期階段。
我們認為，比特幣在第一階段的優異表現可能是多種原因的副產品。首先，它是市場上供應最廣泛、流動性最強的數位資產。2023 年，比特幣日均交易量為 180 億美元。相比之下，以太坊日交易量為 80 億美元。其次，首次投資者通常會先購買比特幣，然後再尋求其他 Token 的投資。它擁有 15 年的業績記錄和許多人認為是行業本身代名詞的品牌。
雖然一些投資者的旅程以比特幣結束，但許多投資者將陷入加密貨幣兔子洞。除了比特幣之外，可投資 Token 的範圍非常廣闊，隨著越來越多的企業家和開發商進入該領域，牛市似乎加速了該領域的擴張。第二階段是投資者開始尋找支援不同用例的更高增長 Token，通常由新創新推動，即 2017-18 年的 ICO、2020-21 年的 DeFi 和 NFT。這一階段可能與約翰・鄧普頓爵士所描述的牛市「樂觀」階段相吻合。
這是以金色陰影突出顯示的兩個階段的視覺效果。您會注意到山寨幣市場份額在週期的第一階段下降，而總市值卻小幅上升，這表明比特幣表現出色。在牛市週期中，山寨幣的市場份額迅速上升約 60-70%。
以下是比特幣和山寨幣在市值增長方面的實際回報，以及每種貨幣對加密貨幣市場整體增長的貢獻程度。
在這些週期中，比特幣在上漲的第一階段始終優於山寨幣。在第二階段，山寨幣的表現大幅優於比特幣。有趣的是，山寨幣的表現如此之大，以至於在整個週期中山寨幣的表現都超過了比特幣。
雖然歷史上阿爾法的最高來源之一來自於第二階段開始時從比特幣到山寨幣的完美時機輪換，但這種關係不一定總是成立，而且對於任何交易者來說，完美時機輪換也不是現實。
也許在該領域產生阿爾法的最可行的方法是保持持續的倉位，投資於有根本原因比比特幣升值多倍的山寨幣。
我們的論點是，具有產品市場契合性並通過強勁的單位經濟效益產生實際收入的山寨幣底層協議將在下一個週期中表現最佳，正如人們對股票等其他資產類別的預期一樣。正如並非所有股票都生來平等一樣，並非所有 Token 都生來平等。從長遠來看，Token 選擇將至關重要，因為優異的表現將根據具體情況而定，而不一定是在某個行業或基於變化無常、短暫的投機性敘述。
到目前為止，在這個週期中，比特幣上漲了 2.8 倍，山寨幣上漲了 1.7 倍。
2、區塊鏈風險投資現狀
自 2022 年第一季度以來，籌得交易的區塊鏈融資一直在減速。根據 The Block 資料，季度融資和交易數量有所減少。
自 2022 年初的峰值以來，平均交易規模已大幅下降。
需要注意的是，這些資料是基於新聞融資輪公告的，根據我的經驗，往往會滯後一兩個季度。
根據我們在 Pantera 的觀察，我們認為融資和交易活動的低谷可能出現在去年夏天。最近，我們看到由上一次牛市期間進入的企業家推動的交易活動大幅回升，這些企業家的業務已經成熟，有可能找到適合市場的產品，或者一直在執行正確的戰略，並且現在回來並以合理的估值籌集資金。
這可能比大多數人預期的要長一些，因為在牛市期間，許多像我們這樣的風險投資人都建議公司籌集額外一年的資金。因此，他們沒有籌集兩年的資金，而是籌集了三年的資金，現在我們開始看到它們重返市場。
我們認為，這是一個投資的好時機，因為交易活動已經有所增加 —— 我預計，如果公開市場繼續反彈，今年這種情況將繼續下去。
3、2024 年預測
1）比特幣的復興與「DeFi 之夏 2.0」
2023 年，比特幣捲土重來，比特幣的主導地位（比特幣在加密貨幣總市值中的份額）從 1 月份的 38% 上升到 12 月份的 52% 左右，使其成為 2024 年最值得關注的生態系統之一。至少有三個主要催化劑推動其明年的復興：
- 將於 2024 年 4 月第四次比特幣減半
- 機構投資者預計將批准多個比特幣現貨 ETF，
- 可程式設計性功能的增強，既基於基礎協議（例如 Ordinals），也基於第 2 層和其他可擴展套件層（例如 Stacks 和 Rootstock）。
在基礎設施層面，我們相信我們將看到比特幣 L2 和其他可擴展套件層的激增，以支援智慧合約。比特幣生態系統應該圍繞一兩種圖靈完備的智慧合約語言結合起來，其中頂級競爭者包括 Rust、Solidity 或比特幣原生語言的擴展套件（例如 Clarity）。這種語言將成為比特幣開發的「標準」，類似於 Solidity 被認為是以太坊開發的「標準」。
我們還看到了比特幣可能出現的「DeFi 夏季 2.0」的基本面。目前 Wrapped BTC (WBTC) 的市值和總鎖定價值 (TVL) 約為 60 億美元，顯然 DeFi 領域對比特幣有巨大的需求。如今，以太坊 2730 億美元的市值中約有 10% 是 TVL（280 億美元）。隨著比特幣 DeFi 基礎設施的成熟，我們可能會看到比特幣 DeFi 總鎖定價值 (TVL) 從目前的 3 億美元（< 市值的 0.05%）上升到比特幣市值的 1-2%（目前約為 10-150 億美元）價格）。在這個過程中，很多以太坊的 DeFi 做法很可能會被轉移並「歸化」到比特幣上，比如最近興起的 BRC-20 銘文以及像 Babylon 的 L2 這樣的 Stake 等想法。
比特幣 NFT，例如刻在 Ordinals 上的 NFT，也可能會在 2024 年越來越受歡迎。由於比特幣具有更高的文化認知度和模因價值，web2 品牌（例如奢侈品零售商）可能會選擇在比特幣上釋出 NFT，類似蒂芙尼 (Tiffanys) 如何與 Cryptopunks 合作於 2022 年釋出「NFTiff」吊墜系列。
2）新消費者用例的 Token 化社交體驗
Web2 已經從社交轉向金融，而 Web3 正在從金融轉向社交。2023 年 8 月，friend.tech 在 Base L2 上開創了一種新形式的 Token 化社交體驗，使用者可以買賣他人 X（fka. Twitter）帳戶的碎片「份額」，達到 30k ETH TVL 的峰值 （ 10 月份的投資額約為 5000 萬美元），並激發了多個「模仿專案」，例如 Arbitrum 上的 post.tech。看來，friend.tech 通過將 Twitter 個人資料金融化，成功地為 SocialFi 領域開創了一種新的 Token 經濟模型。
在即將到來的一年中，我們預計在社交領域會有更多實驗，Token 化（作為可替代和不可替代的 Token）在重塑社交體驗方面發揮著關鍵作用。可替代 Token 更有可能是積分和忠誠度系統的新穎形式，而不可替代 Token（NFT）更有可能充當個人資料和社交資源（例如交易卡）。兩者都可以在鏈上交易並參與 DeFi 生態系統。
Lens 和 Farcaster 是將 DeFi 與社交網路相結合的兩個領先的 web3 原生應用程式。像 Blackbird 這樣的專案還將在特定垂直領域（例如餐廳）推廣用於忠誠度計劃的 Token 化積分系統，結合使用穩定幣支付和 Token 化回扣來重塑消費者體驗，在功能上提供信用卡的鏈上替代方案。
3）穩定幣和映象資產等 TradFi-DeFi「橋樑」的增加
2023 年，加密領域發生了很多法律訴訟，包括該行業的幾項備受矚目的勝利，例如 XRP 裁決和 Grayscale ETF 訴訟勝利，以及幣安和 FTX 金融欺詐案得到了伸張正義。與此同時，機構對比特幣和以太坊的興趣和潛在的 ETF 批准將大幅增加。
到 2024 年，我們預計機構採用率將大幅增加，他們不僅尋求 ETF，還尋求 Token 化的現實世界資產 (RWA) 和 TradFi 金融產品。換句話說，TradFi 資產將「映象」在 DeFi 中，而加密資產將增加在 TradFi 市場中的曝光度，從而建立 TradFi-DeFi「橋樑」，將這兩個世界更緊密地聯絡在一起，從而增加投資者的流動性和多元化。
穩定幣將成為 TradFi 和 DeFi 世界之間最重要的紐帶之一，USDC 和 PYUSD 等穩定幣作為投資組合選項和支付工具將得到更廣泛的接受。據說 Circle 考慮在 2024 年進行 IPO，我們還可能會看到非美元穩定幣的發行和使用量增加，最顯著的是歐元支援的穩定幣，例如 Circle 的 EURC，以及英鎊、新加坡元和日元穩定幣。其中一些穩定幣可能是由國家支援的參與者推出的。這也可能會導致鏈上法幣外匯市場的增長。Token 化國債已經獲得了關注，通過 Ondo 等平臺 Token 化了 8 億美元。
4）模組化區塊鏈和零知識證明的交叉
模組化區塊鏈和 ZKP 的理念在過去的一年中都已大大成熟，例如最近推出的 Celestia 主網、Espresso 的 Arbitrum 整合、RiscZero 的開源 Zeth 證明器以及 Succinct 推出的 ZK 市場。一個有趣的趨勢是這兩種敘述如何融合在一起，ZK 領域的公司通過專注於特定的垂直領域（例如協處理器、隱私層、證明市場和 zkDevOps）來「模組化」。
在即將到來的一年中，我預計這種趨勢將繼續下去，零知識證明將成為模組化區塊鏈堆疊不同元件之間的介面。例如，Axiom 的 ZK 協處理器利用 ZKP 提供歷史狀態證明，然後開發人員可以使用它在 DApp 中執行計算。隨著 ZKP 成為這些不同提供商之間的通用介面，我們將看到智慧合約可組合性的新時代。這為構建 DApp 的開發人員提供了更大的靈活性，並降低了區塊鏈堆疊的進入門檻。在消費者方面，ZKP 可能會看到更多的用例作為保護身份和隱私的一種方式，例如基於 ZK 的去中心化 ID 的形式。
5）更多計算密集型應用程式上鏈，例如 AI 和 DePIN
人們投入了大量的時間、精力和資本來解決去中心化應用程式的可擴展套件性問題。如今，大部分可擴展套件性問題已經得到解決：以太坊 L2 上的 Gas 費用低於 0.02 美元（相比之下，以太坊主網為 11.5 美元），而 Solana 上的費用甚至低了 3-4 個數量級。
隨著這一趨勢在明年繼續下去，我們相信計算成本高昂的應用程式（應用程式可以消耗千兆位元組的 RAM）將在不久的將來在鏈上變得更加經濟可行。這包括鏈上人工智慧系統、去中心化物理基礎設施網路（DePIN）、鏈上知識圖譜以及完全鏈上游戲和社交網路等垂直應用。所有這些都可能從根本上重塑鏈上資料經濟，極大地改善使用者和開發者的體驗，因為他們擺脫了繁重的汽油費和對計算能力的嚴格限制。
可以利用這種便宜得多的鏈上「計算」的計算成本高昂的專案的例子包括 Hivemapper 在 Solana 上建立去中心化的 Google 地圖、Bittensor 建立去中心化的機器學習平臺、Modulus Labs 在 ZKML 和 AI 生成方面的努力 NFT 藝術、The Graph 的鏈上知識圖譜計劃以及 Realmsverse 在 Starknet 上建立鏈上游戲世界和傳說。
6）公共區塊鏈生態系統的整合和應用鏈的「中心輻射」模式
過去幾年，基礎設施專案激增。儘管常見的技術分類為第 1 層 (L1) 和第 2 層 (L2)，但從使用者體驗的角度來看，並沒有太大區別。對於通用公共區塊鏈來說尤其如此；如今，在使用者、專案和數量方面，Solana 或 Avalanche 等 L1 是 Arbitrum 或 zkSync 等 L2 的直接競爭對手。
有了這種同質性，流動性就成為通用公共區塊鏈的集中力量，使 Arbitrum、Optimism 和 Solana 等較大的現有參與者受益，目前四大生態系統約佔總鎖定價值 (TVL) 的 90%。較小的生態系統必須將精力集中在特定的垂直領域（例如社交、遊戲、DeFi）以保持優勢，從而有效地成為「應用鏈」或「部門鏈」。TVL 排名前 10 名的 L2 中的三個（dydx、Loopring、Ronin）實際上已經是專注於單一垂直領域的應用鏈。Base 和 Blast 等規模較小、較新的 L2 鏈的 TVL「闖入」也嚴重依賴單一「殺手級應用」（例如分別為 friend.tech 和 Blur）來建立數量上的灘頭陣地。
此外，大多數領先的通用公共區塊鏈都發布了應用程式鏈工具包（OP Stack、Arbitrum Nitro、StarkEx 等），以允許應用程式鏈利用這些公共網路上的流動性並將其置於其生態系統軌道中。因此，我們開始看到一種「中心輻射」模型，其中有一些通用公共區塊鏈充當中心「中心」，周圍有許多特定應用鏈的「輻條」。到 2024 年，可能值得關注利用這種「中心輻射」舉措的主要彙總即服務供應商，例如 Caldera、Conduit 和 Eclipse。
總的來說，當我們進入 2024 年時，我們或許已經度過了最糟糕的熊市，翻開了過去一年半中看到的一系列殘酷崩潰的一頁，並準備開始探索新的用例。今天，我們正處於一個轉折點，加密貨幣不再僅僅與金融化有關，而是一個更廣泛的概念，即我們如何使用區塊鏈重新定義消費者、社交和開發人員的體驗。我很高興看到今年這個新興行業的未來會發生什麼，因為我們使用去中心化技術來重新構想我們的數位文化。
4、過去和現在：這次集會 VS. 之前的高峰
肯・羅格夫寫了一本精彩的書，《為什麼這次不同：八個世紀的金融愚蠢》。 謙虛地閱讀了這本書並思考了我自己的一些經歷，感覺「但是，這一次太不同了」，我將冒險嘗試並分享我看到的一些差異。
2021 年的高峰見證了頂級 Token 的大規模流失。在 2017 年 ICO 引領熱潮頂峰時期，排名前 20 的 Token 中有 14 個很快就跌出了前 20 名。他們摔了很遠。按市值計算，其中 13 個下跌的 Token 目前平均排名第 123。（Tron 是唯一一個退出前 20 名並重新迴歸的專案。）事後看來，我們可以說這是對非生產性 Token 的投機泡沫和炒作。
跌出 2017 年前 20 名的 14 個 Token 全部被之前高峰時根本不存在的 Token 所取代。那太瘋狂了，純粹的創造性破壞。
這次反彈的有趣之處在於變化很小。這與上一個週期截然相反。
這次，佔市值 83% 的前六名全部相同。前十名中有八個是相同的。有 14 個 Token 保持在前 20 名。
在所有這些週期中，比特幣都是不變的。所有三個列表中只有六個 Token（上面以金色顯示）。自萊特幣推出以來的十二年裡，只有四種 Token 佔據了第二的位置：萊特幣、XRP/Ripple、以太坊和比特幣現金。比特幣現金只持有一天！比特幣一直佔據著冠軍腰帶。
我們在 2022 年期間多次談論了這樣一個想法：雖然這次下跌的幅度與之前的熊市相似，但它是獨一無二的，因為區塊鏈沒有面臨生存危機。大多數價格走勢是由槓桿和不良行為者引起的頭條新聞驅動的。這就是為什麼我們看到相同的專案回來也就不足為奇了。他們的下跌並不是因為它們不是好專案，而是因為對整體市場的同情。Solana 就是一個特別好的例子。
1）區塊鏈的三種風格
如果你抽象出區塊鏈的三種主要風格：比特幣、以太坊和所有其他專案的組合，你就可以看到週期。
首先值得注意的是，以太坊在 2017-18 年成立後，其份額就相當穩定。唯一的重大回調是在 2020-21 年牛市期間，當時 Solana 和 Avalanche 等競爭的第 1 層超可擴展套件區塊鏈獲得了可觀的市場份額。 波動的是比特幣和其他東西。
最早的非比特幣 Token 之一、Pantera 的第一個風險投資 Ripple 及其 XRP Token 在 2017 年 5 月 17 日飆升至整個市場的 27%。
下圖描繪了自 2016 年以來比特幣市場份額最近出現極端情況時區塊鏈中的三個主要問題。
2018 年 1 月，當比特幣和以太坊市場份額處於歷史低位時，非比特幣 + 以太坊的份額為 55%。
2）2024 年感興趣的領域
區塊鏈技術生態系統中創新的速度不斷產生新的利基市場和垂直領域。我們為擴展套件論文而進行的研究有助於我們保持領先地位，同時也有助於我們在採購和投資交易時最大限度地擴大覆蓋範圍。在接下來的幾封信中，我們將分享我們正在積極研究的領域的論文。
5、人工智慧 x WEB3
1）人工智慧：融合人類和電腦智慧
人工智慧模型生成的輸出，如大型語言模型（「LLM」），應該是人類和電腦大腦、資料和激勵系統之間最佳互動的結果。
用自然語言說話的能力讓法學碩士令人興奮，因為人類和人工智慧可以使用相同的語言來闡述複雜的過程。這是朝著讓人類參與迴圈的協調系統的未來邁出的一大步。為了讓這種合作變得更好，我們仍然需要開發強大的人機框架、機制和工具，這將鼓勵人工智慧系統更有效地思考，產生更有用的答案，並取得最佳結果。
2）Web3 如何推進這種互動
電腦原生激勵框架將通過激勵眾包、問責制等來決定人類如何與人工智慧進行互動。我們希望考慮能夠最大化 / 優化電腦 / 人工智慧大腦與人類大腦之間發生的互動的產品另一方面（例如，Token 持有者、開發人員），特別關注中長期用例。
展望未來，我們將深入探討人工智慧時代人機互動的以下三個方面：
以下是加密技術可以提供人工智慧的一些亮點，這些亮點將貫穿整個論文：
1）支付– TradFi 支付有明確的邊界。加密軌道只需要幾行程式碼。可程式設計性提供了（i）軟體產品的簡化整合，開發人員只需將錢包地址嵌入到程式碼庫中即可；（ii）基於計算的靈活支付，這在現有基礎設施中需要太多的審計成本。通過避免過時的全球金融基礎設施，它降低了具有國際使用者群的產品進入市場的壁壘。此外，加密交易可以提供比傳統支付閘道器更低的費用。簡單且低成本的整合對於開源專案特別有利，因為開源專案的資源通常有限，而簡單性是協作和採用的關鍵。
2）眾包 —— 隨著 LLM 模型的人類回饋成為更廣泛的上下文挖掘和調整的越來越重要的途徑，Web3 激勵使得資料眾包能夠以更快的速度和更大的規模完成。結構化的獎勵（和懲罰）系統還應該促進高品質的資訊並吸引大量來自不同背景的貢獻者。
3）資料控制 —— 控制自己的資料 —— 這需要資料來源和隱私 —— 應該變得越來越重要，因為：
A、如果使用者可以輕鬆地獲得報酬或獲得更好的體驗，那麼他們可能會主動控制自己的資料（現在看來這是可能的）。隨著自主代理的興起，使用者將能夠在無需主動干預的情況下獲得資料報酬。而且，控制資料的使用者應該獲得比當前個性化演算法提供的較差體驗更好的體驗，個性化演算法只能看到使用者數位行為的狹隘觀點。與之前的資料錢包嘗試不同，法學碩士現在（i）可以自動化大規模、跨平臺的手動資料收集，並且（ii）在將非結構化自然語言資料情境化方面做得越來越好。
B、公司可能會帶頭控制資料以保護機密資訊。新標準隨後將適用於個人。
我們特別興奮的三個想法是：
人類回饋推理：通過眾包（zk）知識圖進行邏輯推理。
機器學習（「ML」）追蹤 AI 生成內容（「AIGC」）版稅：使用 ML 追蹤來計算 AIGC 背後的原始資料內容的版稅
廣告數位孿生：隨著法學碩士取代搜尋引擎成為資訊檢索的形式因素，使用者偏好將通過與法學碩士的互動來體現，而不是網站 cookie。人工智慧世界中的廣告將需要基礎設施，使廣告技術能夠自動從數位孿生中提取個人偏好。
人工智慧和 Web3 技術的整合有可能徹底改變人工智慧系統的推理、資料隱私和激勵。基於區塊鏈的解決方案應促進安全、高效的交易和資料處理，同時激勵不同來源的貢獻，以增強人工智慧的開發和應用。人工智慧和加密技術之間的這種共生有可能建立更強大、更高效、以使用者為中心的人工智慧系統，解決人工智慧領域的關鍵挑戰。
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