WEB:長推：尋找百倍幣項目的底層邏輯和賽道思考

?注：本文來自@Rocky_Bitcoin推特，MarsBit整理如下：

很多朋友一直問我如何尋找百倍幣項目，并且為什么我們命中率如此之高。

今天我來講講一些底層邏輯和賽道思考。

首先此處先感謝我們的團隊，可能由于我們券商出生，在一些看法上，有一些自己的獨特視角，這給我們帶來一些幫助。

1.首先我們從大的方向上來。Web3正在改變社會生產中的游戲規則，并通過Web3+AI，來制定新的世界商業秩序和邏輯。

就像前不久看的這份報告里面描述的：AI是新生產力，Web3是新生產關系，用戶數據是新生產資料。

我們正在一個變革的前夜，我們的思考不應局限于當月的熱點，當季的熱點，而要思考在這場變革中。哪些是必須存在的，哪些是必然要搭建的，哪些是現在缺失的。

這里就要講到生產力和生產關系的意義和關聯。為什么在AI時代，WEB3不可或缺。

BALD部署者已向LeetSwap添加7.27億枚BALD和6471枚ETH流動性:7月31日消息，據Lookonchain監測，BALD的部署者已向LeetSwap總共添加7.27億枚BALD和6471枚ETH（約合1215萬美元）流動性。目前其持有2.7267億枚BALD（價值1200萬美元）。[2023/7/31 16:07:59]

AI作為新生產力，WEB3作為新生產關系，必然互補，必然協同。

首先先講定義：

生產力：是參與社會生產和再生產過程的一切物質的、技術的要素總和。

它主要由勞動資料、勞動對象和勞動者三個要素構成。生產力中的主導要素是勞動者。

OK，我們看看AI+機器人，正在替代哪些生產力中的要素部件：

第一，勞動者，AI已知可替代的包括醫生，律師，編程人員，重復作業的技術人員等。假如疊加AI+機器人，替代一些中低技術的藍領工人，也不再話下。

第二，勞動資料，實體的勞動資料大概率不會變化太多，但虛擬的勞動資料，比如軟件，云計算，大數據等，已經大不相同。

GameFi鏈游公司Mhaya完成500萬美元融資:5月14日消息，GameFi鏈游公司Mhaya宣布完成500萬美元Pre-A輪融資，Firestone Global領投，該資金將用于加速Mhaya生態系統的發展，并支持Mhaya 2023 Grant Game Contest(GGC)。Mhaya旗下擁有一款Free-to-Play多鏈游戲Mhaya 2023，這款游戲靈感來自于經典游戲《大富翁》，由13個基于NFT的關鍵角色驅動。（Coinspeaker）[2023/5/15 15:02:44]

第三，勞動對象，實體勞動對象，大概率也不會太大變化，比如耕種的土地，紡織的棉花。

但虛擬的勞動對象，正在發生天翻地覆的改變，并與勞動資料界限模糊化，重疊化。

拿Facebook打比方，分析它的價值創造模型。

FB勞動對象是個人信息，勞動資料是編程軟件等工具，勞動產品是大數據，技術人員的活勞動就是將個人信息轉化為大數據的勞動，這一活勞動附著在大數據產品上，成為FB盈利的主源。

FB的價值創造模型中，個人信息的輸入和大數據的輸出都與數字化的勞動資料與勞動對象密不可分，界限彼此模糊。

數據：14個地址曾以1.43美元價格買入PSI，其中一個已賺取超14萬美元:2月7日消息，區塊鏈分析公司Nansen發推文稱，發現14個Smart Money地址在PSI代幣公開發售期間以1.43美元的價格買入（當前價格約7.1美元），其中一個已經賺了超過14萬美元，實現收益為3.5萬美元。

據悉，PSI是Arbitrum生態鏈游Trident發行的代幣，此前2月5日，Trident完成300萬美元代幣公募融資，公募價格為1.4305USDC。[2023/2/7 11:52:11]

所以在數字化時代，AI對于生產力，3個核心要素方面，都在取得巨大的效率提升和潛在替換作用，如此龐大的一次變革，無疑像農耕生產邁進工業革命的巨大破壞性創造。

面臨如此巨大的AI生產力變革，工業化進程以來匹配的生產關系，已然不再適用，必須由新的生產關系替換。

所以#WEB3它來了，它是一個趨勢，浩浩蕩蕩，順之者昌，逆之者亡的路徑選擇。就如同長江流入東海，黃河注入渤海，一般自然與必然。

既然#WEB3是一種生產關系。那生產關系是什么？

BitMEX創始人：因中期選舉臨近，美聯儲可能使用降準外的方法釋放流動性:8月24日消息，BitMEX 創始人 Arthur Hayes 發布最新博文探討美元流動性對加密市場的影響，Arthur 認為，相比美元利率，真實的美元總量，即美元流動性是影響加密市場的價格的更直接因素。Arthur 提到，除了美元利息，紐約聯儲持有的反向回購（RRP）和美國財政部普通賬戶 (TGA) 也是美元總量的調控手段，雖然最近美聯儲一直在加息，但后兩者指標顯示，另一只手正在增加美元流動性。

Arthur 推測，隨著中期選舉的臨近，執政班底有動機推動短期經濟行情，一方面維持加息以向普通選民塑造對抗通脹的形象，同時不再緊縮流動性以維護選舉幕后支持者的利益。[2022/8/24 12:45:05]

生產關系：是一個復雜的經濟結構，概括三類：生產資料的所有制關系；人們在生產中的地位和交換關系；產品分配關系以及由它直接決定的消費關系等。

這個可能很難理解，我接下來打幾個比方，大概可能更好理解。

1.生產資料所有制關系。其實本質是所有權的問題，馬斯克講的：NOTYOURKEY,NOTYOURCOIN。本質是一樣的，你的私鑰，你的數據等，這一切，都在您自己手里，不知道你的私鑰前提下，任何人剝奪不走您的任何生產資料。

Web3.0項目BridgeCoin獲得金麟資本100萬美元投資:據官方消息，由社區驅動的、面向Web3.0 的去中心化加密項目BridgeCoin獲得金麟資本100萬美元投資，將用于BridgeCoin全生態發展。

金麟資本是一家風險投資機構，專注于區塊鏈領域的早期投資，自成立以來，已投資了 100 多個項目。據悉，金麟資本第二支基金 JL VC FUND II已完成800萬美元融資。[2022/8/9 12:12:57]

核心本質是去中心化，主權個人化。

2.生產中的地位和交換關系。以前我們的社會分工機制或者是工作形態，是雇傭制，金子塔結構，有一個BOSS，N多個部門和下屬，有一個元首總統，N多個組織部門和公務員。往往效率低下，龐大到官僚制盛行。

以后的模式是DAO模式，U盤插拔式。你的能力在需要的地方，隨插隨用，鏈上貢獻計費，效率第一。

3.產品分配關系與消費關系。核心是消費資料分配和再分配的關系。傳統經濟活動中，生產決定消費，消費又反過來影響生產，過程的本質是COIN分配。

其中不平衡在于，由于在雇傭制的場景下，你給公司貢獻了1億的訂單，你可能只能拿到10W的報酬，因為你不是股東，僅僅是雇員。

而在WEB3將會改變這一點。

WEB3中，生產關系是DAO模式，U盤插拔制，智能合約制；你貢獻的1億訂單，利潤有2000萬，智能合約一開始就設置好了百分比的TOKEN報酬，你拿走你本應該得到的那部分，而且是鏈上記錄的，可查證可循跡。

這種關系中，效率更高，沒有雇傭合同，只有勞動智能合約；沒有上下級關系處理，只有任務為導向。

當你懂了上述我講的邏輯鏈條，AI為生產力的破壞創新，WEB3作為新生產力嫁接新的高效協作關系。

當生產力發展到一定階段，原來的生產關系再也容納不下它的發展時，就遲早會引起生產關系的根本變革，新舊生產關系的替換。

并且兩者是互相匹配，互相成長，互為因果的。

當我們看到Chatgpt3.5到GPT4，再到很快的GPT5。一系列相關AIGC創新的落地應用和場景出現。生產力的加快突破，正在促使WEB3大量技術變革的到來和出現。

這必然是一對雙胞胎，一同快速迭代和成長。讓我們拭目以待。

講了這么多，那跟我們找百倍幣有什么關系呢？

懂了上述的底層邏輯，生產關系的變革中，我們就能發現很多新的價值點。

1.比如我經常講到的DEFI3.0創新。例如在傳統金融領域，發行實物資產證券化的產品，比如ABS或者MBS，中間需要評估機構，發行商，承銷商等等中間環節，其本質都在加大交易摩擦。

加大交易成本和時間成本。最后轉嫁給C端用戶本身。

而在WEB3領域，我們看到很多項目，正在變革這一系列的操作。通過預言機，通過智能合約，通過鏈上發行等手段，使得整個實物資產代幣化過程，更加高效，更加去中心化，更加透明，更加成本低廉。這是一個偉大的創新和生產關系的改善。

2.再比如，我經常提到的AI渲染。#RNDR

大家可能都知道小帆船做圖片渲染。但很多人不知道它背后使用的1W臺渲染服務器。這種IDC機房中的GPU服務器，成本高昂，以一臺3090顯卡的機器為例，租賃成本每個月5000RMB，假如突然加大了渲染需求，臨時加設備，成本更高，且效率低下。

https://twitter.com/Rocky_Bitcoin/status/1645477981081726977

而#RNDR正在改變這一點。它分布式的GPU渲染算力，可以按需分配您的渲染任務需求，付費簡單，直接使用#RNDR代幣，雖然目前項目只開放了B端的GPU和渲染服務.

未來它的偉大，在于開放C端的GPU算力接入和對外的渲染需求，還有算力租售業務。

3.再比如，推文中經常提到的心頭好：#KAS

它解決一個L1,L2,L3，這種無限套娃，拆分模塊化，才能解決的核心擴容問題。雖然ETH鏈已經成為當之無愧的L1王者，但為了解決它原生性的問題，給它打的補丁，看著比較難受。

有沒有完美無瑕的方案

https://twitter.com/Rocky_Bitcoin/status/1641064973748277248

這樣的案例在我們WEB3的應用中，不勝枚舉，但需要注意的是，有一些是偽命題，光有好看的文檔和白皮書，但GITHUB代碼牛頭不對馬嘴；有一些是腳踏實地正在做事的價值項目，它們往往默默無聞，需要拾金者去找尋。

今天暫時寫到這里，后期跟隨這個文章，還會寫一些后續思考文章和賽道，還有案例分析。

添加一個小插曲。真命題和偽命題，利用這個投研模板，去認真的分析一輪，俗話說，是騾子是馬拉出來遛遛。一切逃不過認真的投研！

https://twitter.com/Rocky_Bitcoin/status/1631167679301308417

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