如何看待去中心化注意力商品化加密货币协议 Layer3?

深潮Publié le 2024-07-26Dernière mise à jour le 2024-07-26

Web3 赏金任务平台本质上就是在做流量生意,如何最大限度扩大流量池才是一切正向飞轮转动的基础。

撰文:Haotian

如何看待去中心化注意力商品化加密货币协议 Layer3?具体而言:layer3 目标通过 Staking+Burn 的独特 Tokenomics,打造成一个可定义全链用户活跃度(注意力)和项目方任务激励代币分发机制(商品化)的 Web3 赏金撮合平台。和 Galaxy、RabbitHole 等同属 Web3 流量积聚和分发赛道。接下来,谈谈我的看法:

1)大部分人会困惑为啥一 Web3 流量分发平台会命名为 Layer3,这和 Layer2 Stack 上层的多链应用赛道 Layer3 撞车了,会让人产生歧义。

而且去中心化注意力的商品化协议也会让人产生理解困惑,但如果把 layer 层视为一个更上层的「入口」存在,注意力等价于「流量」,Layer3 要做海量 L1+L2 之上的流量聚集和分发中心的目标透过名字就能清晰感知到了。

2)最近一段时间,空投市场颇为敏感,一些 Web3 赏金平台被诟病为项目方 PUA 用户的帮手,但完全让赏金平台背上项目方对抗女巫的罪责或许并不合适。

理由是,Web3 赏金撮合平台目标是要引进优质的项目并匹配一批早期活跃的用户群体。一方面为优秀项目方找到最适合的早期受众,避免被过度女巫;另一方面则让一部分活跃用户能够得到早期应有的预期回报。

之所以会陷入争议漩涡,根本原因在于撮合的项目方的「让利」和参与用户群体的「索求」产生了错位,要如何改善呢?针对此,Layer3 从用户端做了基础、公平、高效的链上行为追踪和资产分发机制:

具体而言,Layer3 构建了用户全链身份和分发协议,主要通过汇总单个用户在多个跨链环境和复杂 dApps 应用中的 activities,形成一个统一的链上身份视图。

基于此全链身份视图,从更长周期看,Layer3 能够很容易产生一份精细的用户画像图,让项目方能找到真正有价值的「早期用户」。有了这份全链身份视图,Layer3 可根据链上活动、CUBE 凭证、社交图谱和任务参与等标准,更加系统性的将代币分发给合适的用户。

3)不过,仅凭此还没办法把 Layer3 和众多任务赏金平台作出差异化辨识。为此,Layer3 设计了一套质押 + 通缩的 Tokenomics 代币经济模型,如何做呢?

1、4 年锁定期:核心贡献者、投资者、顾问的代币都有 4 年的锁定期且第一年不解锁;

2、分层质押机制:用户需要被动质押才能获得基础的 reward 和治理权,但同时通过做任务也能主动赚取更多的代币,相当于做了保底收益和动态提成的保障,更大程度避免做任务被 PUA 的情绪反噬,同时也满足多劳多得的整体激励准则。质押和 activity 深度会作为与 Layer3 生态系统的可衡量指标,解锁奖励、额外福利和其他特权等等;

3、燃烧机制:Layer3 整体 33.3 亿保持恒定,同时鼓励用户端和项目方端都积极燃烧,用户燃烧 L3 代币可以获得合作生态更大的特权,项目方则需要购买并燃烧 L3 代币以获得更大的流量分配权力;

长此以来,用户要获得更大特权空投——>赚钱效应吸引更多的用户加入——>更大的流量吸引更多的项目方参与——>用户和项目方会持续 Burn 代币获取特权——>L3 代币价值得到持续上升的基础——>吸引更多的用户和项目方参与。理想的话,一个具备正向 flywheel 飞轮效应的 Token 激励模型就产生了。

综上,区别于一些 Web3 赏金平台明确不发 Token 甚至不保证用户任务回报率的调性,Layer3 很明显要用 Web3 的方式解决 Web3 的争议,既然围绕代币分发公平性产生的纠纷最大,不妨就设计一套参与门槛高(需要 Staking),但却具备 Burn 机能的动态平衡经济模型。

在我看来,Web3 赏金任务平台本质上就是在做流量生意,如何最大限度扩大流量池才是一切正向飞轮转动的基础。要践行这一点,需要团队具有更长周期的项目增长策略,同时用自生态 Staking+Burn 机制来推动代币的价值增长,长此以往才能看到成效。

整个过程,数据增长会是一面镜子,直接反衬整个 Tokenomics 的落实情况,同时价值评估也会有线性的客观标准。

Lectures associées

Première apparition de Kevin Warsh à Jackson Hole : Abandon de l'« orientation prospective », remodelage de la discipline de la Fed entre l'IA et l'inflation

Le nouveau président de la Fed, Kevin Warsh, a prononcé son premier discours à Jackson Hole, marquant un tournant dans la communication de la banque centrale. Il a annoncé l'abandon du "forward guidance" (orientation prospective) comme outil de politique monétaire en temps normal, le jugeant contre-productif et source de distorsions pour les marchés. Désormais, la Fed privilégiera une approche strictement dépendante des données (data-dependent) et un retour à la discipline décisionnelle. Face à l'émergence de l'intelligence artificielle, Warsh a reconnu son impact potentiellement profond sur la productivité, le marché du travail et la structure des rendements du capital, tout en admettant le grand nombre d'inconnues. La Fed adoptera une posture d'observation prudente. Le président a énoncé sept principes directeurs pour la politique future : ancrer fermement l'objectif d'inflation à 2%, poursuivre le mandat de plein emploi, utiliser les taux courts comme outil principal, surveiller les agrégats monétaires, et privilégier une communication sobre et ciblée. Concernant la situation économique actuelle, Warsh estime que le marché du travail est aligné avec le plein emploi, mais que l'inflation reste bien trop élevée (PCE à 3,7% sur un an), avec plus de la moitié des composantes affichant une hausse supérieure à 3%. Il a refusé de pré-engager la trajectoire des taux, mais a clairement indiqué que la Fed "avait encore du travail à faire" et n'assouplirait pas sa politique tant qu'elle ne serait pas convaincue que l'inflation converge de manière durable et claire vers sa cible. Le message central est un recentrage sur la discipline et la crédibilité de la Fed, dans un environnement incertain.

Odaily星球日报Il y a 17 mins

Première apparition de Kevin Warsh à Jackson Hole : Abandon de l'« orientation prospective », remodelage de la discipline de la Fed entre l'IA et l'inflation

Odaily星球日报Il y a 17 mins

Un grand développeur Bitcoin présente un schéma de protection quantique. De quoi s'agit-il ?

Les chercheurs de Blockstream, un développeur majeur de solutions basées sur Bitcoin, ont présenté un projet de nouveau schéma de signature numérique nommé SHRINCS. Cette proposition vise à protéger les transactions Bitcoin contre les attaques potentielles des ordinateurs quantiques, tout en préservant le débit du réseau. Une menace quantique majeure pour la blockchain est la possibilité de déduire une clé privée à partir d'une clé publique, rendue potentiellement réalisable par des algorithmes quantiques. Cela pourrait permettre à un attaquant soit de vider des portefeuilles dont la clé publique est connue, soit d'intercepter et de modifier une transaction avant sa confirmation. La solution SHRINCS cible principalement ce second scénario. Le système SHRINCS est construit sur la fonction de hachage SHA-256, déjà utilisée pour le minage de Bitcoin, permettant ainsi de s'appuyer sur une technologie éprouvée. Un objectif clé était de maintenir les performances du réseau : Blockstream estime que Bitcoin pourrait traiter environ trois transactions par seconde avec SHRINCS, contre sept actuellement, ce qui reste bien supérieur à certaines alternatives qui pourraient réduire ce débit à 0,36 transaction/seconde. Ce travail s'inscrit dans un effort plus large de la communauté Bitcoin et de la cryptographie pour se préparer à l'ère post-quantique. Bien que la preuve de sécurité de SHRINCS soit encore en attente d'évaluation et que son logiciel n'ait pas été audité pour un usage commercial, Blockstream a déjà effectué des tests sur son sidechain Liquid en mars. Cette initiative, ainsi qu'une solution similaire récemment proposée par StarkWare, souligne l'importance croissante et les investissements substantiels consacrés à la protection des cryptomonnaies contre les futures menaces quantiques.

cryptonews.ruIl y a 1 h

Un grand développeur Bitcoin présente un schéma de protection quantique. De quoi s'agit-il ?

cryptonews.ruIl y a 1 h

Qui est juridiquement responsable lorsqu'un agent IA devient incontrôlable ?

Les agents d'IA autonomes peuvent agir de manière imprévisible, posant la question cruciale de la responsabilité légale lorsqu'ils causent des dommages. Actuellement, il n'existe pas de loi fédérale spécifique sur la responsabilité des agents IA aux États-Unis. La responsabilité est évaluée au cas par cas en fonction des lois existantes, comme le droit de la responsabilité civile (tort law). L'agent IA lui-même n'est pas une entité juridique et ne peut être tenu responsable. La distinction se fait entre le "développeur" (créateur de l'IA) et le "déployeur" (utilisateur). Les deux peuvent potentiellement être tenus pour responsables, selon les circonstances. Par exemple, un déployeur qui donne des instructions imprudentes ou néglige les paramètres de sécurité de l'agent pourrait engager sa responsabilité, notamment pénale (ex. : Computer Fraud and Abuse Act). Pour les modèles open source, les licences contiennent généralement des clauses de non-responsabilité, reportant la charge sur l'utilisateur. L'analogie avec les accidents de voitures autonomes est pertinente : la responsabilité peut être partagée entre le fabricant (développeur) et le conducteur (déployeur). De même, demander à une IA de générer illégalement de l'argent engage clairement la responsabilité de l'utilisateur. Pour les modèles à usage général, comme pour les moteurs de recherche, il est difficile de poursuivre les développeurs si un utilisateur détourne l'outil à des fins criminelles (ex. : créer une arme biologique), en l'absence de réglementation stricte comme l'UE AI Act. Enfin, même en cas d'intelligence artificielle générale (AGI), l'experte estime qu'il ne faudrait pas en faire une entité juridique responsable, car elle ne peut offrir de réparation. La responsabilité doit reposer sur des personnes ou des entreprises ayant une autorité légale.

cointelegraphIl y a 1 h

Qui est juridiquement responsable lorsqu'un agent IA devient incontrôlable ?

cointelegraphIl y a 1 h

Trading

Spot
活动图片