一文速览 Web3 教育协议 EDU3:背景、构成与代币分配

长文源:foresightnewsDipublikasikan tanggal 2023-11-06Terakhir diperbarui pada 2023-11-07

Abstrak

EDU3 由 DeSchool 团队开发,将于明年上线原生代币 EDU3,其中 50% 归属于社区。

EDU3 由 DeSchool 团队开发,将于明年上线原生代币 EDU3,其中 50% 归属于社区。


撰文:Peng SUN,Foresight News


近日,Web3 在线教育基础设施 DeSchool 团队正式发布其开发的 EDU3 协议白皮书 v1.0,其团队开发的所有产品均采用 EDU3 代币。与此同时,DeSchool 与链上简历 Booth 创始人 shawn 称明年将向社区与早期使用者空投 EDU3 代币。作为华人项目,EDU3 的明牌空投值得关注一下。今天,Foresight News 简要介绍一下 EDU3 协议是什么,它的代币分配与空投情况如何。


一、「协议,而非平台」


关于 EDU3 协议的起源,《DeSchool 协议化:Web3 原生教育基础设施》一文有过一段简要的描述:


2021 年,Caesar Lynch 离开硅谷的加密技术公司,思考如何改变 Web3 原生教育基础设施缺失的行业现状。在跟 SeeDAO 发起人白鱼多次探讨后,Caesar Lynch 和他的技术团队决定开发名为 EDU3 的教育协议,并把公司成立在香港。


基于该协议,DeSchool 团队相继开发了 deschool.app、链上简历 booth.ink、echo.world 等 DApp。如今,DeSchool 开发团队试图以 SDK 的形式将协议提供给社区,以简化 Web3 开发与使用门槛。据 DeSchool 团队称,通过 SDK 形式提供的 EDU3 协议支持开箱即用;帮助开发者做到零后端,极少资源投入就能快速上线 Web3 教育应用。


二、EDU3 协议构成与激励方式


目前,EDU3 协议在内容、身份、激励、NFT、声誉等方面的构成较为完备,包括:永存知识图谱、跨生态身份绑定、链上通用学历、共创教材 NFT、激励策展网络与教育社会信誉。这基本构成了教育的各个阶段:教材、知识获取、知识共享与传播、评价、学历认证、链上简历与人才招聘等。其生态参与者则包括质押者、生态开发者、内容创作者、策展者与内容消费者。


EDU3 整体架构都是围绕基于 Arweave 存储的「内容创作」,只有源源不断的优质新内容产出,才会带动策展、质押与消费,这样 DApp 也才会有活跃度。EDU3 的激励机制也较为简单,在时间维度上,生态参与者越早参与,那么获得的 EDU3 也就越多。


三、经济模型与空投详情


EDU3 协议原生代币为 EDU3,将在 2024 年底前进入市场流通,此前以积分形式发放。EDU3 可用于支付或抵扣存储 Arweave 的费用、流媒体与带宽费用、EDU3 教材共创 NFT 发放费用以及围绕内容创作与分发未来可能产生的费用等。在商业模式上,EDU3 协议的收入来自于手续费与内容销售。


EDU 总量为 10 亿枚,其中 25% 分配给团队(2.5 亿枚),15% 分配给投资人(1.5 亿枚),10% 分配给 SeeDAO(1 亿枚),50% 则分配给社区(5 亿枚)。在分配给社区的 50% 代币供应中,早期使用 EDU3 协议的 DApp 社区成员将获得其中 3% 的追溯空投奖励(3000 万枚),剩余 4.7 亿枚(47%)EDU 可通过「参与度挖矿」系统获得,用户可以通过加入 EDU3 生态 DApp 成为社区成员进入「参与度挖矿」系统。参与度挖矿以 M 天为一个轮次,用户可质押 EDU3、基于 EDU3 协议开发、创作、策展、消费等方式参与,每一轮参与得越早、活跃度越高,获得的代币也就会越多。


EDU3 协议将于 2024 年启动「参与度挖矿」,对用户来说还有充裕的时间参与。



参考资料:
EDU3 协议白皮书 v1.0
DeSchool 协议化:Web3 原生教育基础设施

Bacaan Terkait

Near Kembali ke Panggung AI: Transformasi ke Blockchain Publik karena "Kesulitan Gaji", Agen AI dan Privasi Jadi Kisah Pertumbuhan Baru

**Near Kembali ke Dunia AI: Dari Masalah Gaji Jadi Blockchain Publik, Fokus pada Agent dan Privasi** Near, yang didirikan oleh Illia Polosukhin (salah satu penulis makalah Transformer AI), awalnya adalah startup AI yang beralih membangun blockchain publik pada 2018. Penyebabnya adalah kesulitan membayar gaji developer global secara lintas batas menggunakan sistem pembayaran tradisional atau blockchain awal yang mahal dan lambat. Setelah melalui masa sebagai blockchain berkinerja tinggi dengan teknologi sharding dan meraih momentum di era *cross-chain*, Near kini kembali ke akar AI-nya. Momen kunci adalah ketika Polosukhin diundang oleh CEO Nvidia, Jensen Huang, pada Maret 2024, mengingatkan dunia tentang "darah AI" asli Near. Dengan fokus baru pada **Near Intents (Niat)** dan **Transaksi Privasi**, Near membidik pertumbuhan berikutnya: 1. **Near Intents**: Menyederhanakan pengalaman *cross-chain* dan DeFi. Pengguna atau AI Agent cukup menyatakan keinginan (misal, "tukar BTC jadi ETH"), dan jaringan *solver* akan menemukan rute terbaik. Mekanisme ini telah menangani **lebih dari $200 miliar** volume transaksi *cross-chain* dan menghasilkan **$34 juta** pendapatan biaya, dengan mayoritas (70%) datang dalam dua kuartal terakhir. 2. **Transaksi Privasi (*Confidential Swaps*)**: Menanggapi kebutuhan pasar akan privasi untuk menghindari MEV dan kebocoran strategi. Dalam 30 hari terakhir, transaksi privat menyumbang **41.63%** dari total volume transaksi di Near ($87 juta dari $209 juta). Fitur ini berpotensi menarik institusi tetapi juga membawa risiko perhatian regulator. Dengan kombinasi latar belakang pendiri di AI, infrastruktur *intent* yang ramah pengguna dan Agent, serta penawaran transaksi privat, Near berupaya membangun cerita pertumbuhan baru di persimpangan blockchain dan AI.

marsbit1j yang lalu

Near Kembali ke Panggung AI: Transformasi ke Blockchain Publik karena "Kesulitan Gaji", Agen AI dan Privasi Jadi Kisah Pertumbuhan Baru

marsbit1j yang lalu

Dari Ethereum ke "CROPS" AI: 'Variabel Lambat' yang Ditekankan Berulang oleh Vitalik Ini, Apa Sebenarnya?

Dalam beberapa kali kesempatan, Vitalik Buterin menekankan konsep "CROPS," singkatan dari Censorship Resistance (Tahan Sensor), Capture Resistance (Tahan Penangkapan), Open Source (Sumber Terbuka), Privacy (Privasi), dan Security (Keamanan). Konsep ini merupakan panduan inti bagi Ethereum Foundation, memfokuskan sumber dayanya untuk membangun kemampuan dasar yang memungkinkan pengguna mengelola aset, identitas, dan transaksi tanpa bergantung pada platform tunggal atau menyerahkan kendali akhir. Signifikansi CROPS semakin kritis dengan kemunculan AI, khususnya AI Agent yang menangani tugas seperti manajemen aset dan eksekusi transaksi otomatis. Tantangan utama adalah memastikan bahwa ketika AI bertindak sebagai perwakilan digital, ia tidak menjadi "kotak hitam" yang mengorbankan privasi, keamanan, dan kedaulatan pengguna. Oleh karena itu, diperlukan "CROPS AI" – AI yang dapat berjalan secara lokal, mengurangi ketergantungan pada layanan cloud terpusat, serta transparan dan terverifikasi. Terdapat titik temu antara "CROPS Ethereum Access Layer" dan "CROPS AI." Keduanya berusaha menjawab pertanyaan serupa: bagaimana pengguna dapat mengakses kemampuan jarak jauh (seperti RPC blockchain atau model bahasa besar/LLM) tanpa mengekspos informasi pribadi, identitas, atau niat mereka secara penuh? Solusi yang diusulkan termasuk penggunaan bukti tanpa pengetahuan (zero-knowledge proofs) untuk panggilan LLM berbayar yang privat dan pembacaan RPC Ethereum yang aman. Pada akhirnya, CROPS bukan sekadar konsep abstrak. Dalam era di mana AI semakin menguasai dunia digital, prinsip-prinsip ini akan membentuk arah pengembangan produk Web3, terutama di lapisan dompet digital, untuk memastikan pengguna tetap memegang kendali atas kehidupan digital mereka. Ini adalah variabel jangka panjang yang menentukan nilai Ethereum di masa depan.

marsbit1j yang lalu

Dari Ethereum ke "CROPS" AI: 'Variabel Lambat' yang Ditekankan Berulang oleh Vitalik Ini, Apa Sebenarnya?

marsbit1j yang lalu

"Bapak Godfather Venture Capital" Lembah Silikon Steve Hoffman: Web3 + AI Bisa Jadi Sebuah Jebakan

Stevie Hoffman, "Godfather of Silicon Valley Venture Capital", menyatakan bahwa integrasi Web3 dan AI bisa menjadi sebuah jebakan. Dalam wawancara, ia berbagi pandangannya tentang tren AI global dan peluang startup. Hoffman percaya Silicon Valley akan tetap memimpin riset dasar model AI canggih, sementara China akan unggul dalam implementasi aplikasi praktis dan dominasi di bidang robotika. Ia menekankan pentingnya pendekatan "Global from Day 1" untuk startup, karena adaptasi nanti jauh lebih sulit dan mahal. Mengenai Autonomous Agents, Hoffman memperkirakan titik balik nyata di mana agen dapat berkolaborasi secara mandiri akan datang dalam 2-4 tahun, yang akan menyebabkan penggantian tenaga kerja berskala besar. Solusinya adalah mendesain bisnis untuk kolaborasi manusia-AI, bukan otomatisasi penuh, serta reformasi sistem pelatihan ulang dan jaminan sosial. Untuk startup AI awal, saran Hoffman adalah fokus pada inovasi mendalam di ceruk vertikal spesifik yang membutuhkan keahlian domain, karena ini adalah benteng pertahanan terhadap raksasa teknologi. Kecepatan iterasi adalah parit pertahanan terpenting. Dalam menanggapi pertanyaan tentang Web3 + AI, Hoffman dengan tegas menyatakan bahwa bagi kebanyakan konsumen dan bisnis mainstream, Web3 menambah friksi dan kompleksitas tanpa menyelesaikan kebutuhan inti mereka. AI adalah teknologi dasar universal yang benar-benar mengubah industri. Memaksakan integrasi Web3 dan AI adalah sebuah jebakan yang menambah kompleksitas tanpa melipatgandakan nilai bagi pasar mainstream. Hoffman juga membagikan rencana nirlabanya untuk mendirikan pusat penelitian di universitas guna melatih calon pemimpin dalam inovasi AI yang bertanggung jawab dan selaras dengan nilai-nilai inti manusia.

marsbit3j yang lalu

"Bapak Godfather Venture Capital" Lembah Silikon Steve Hoffman: Web3 + AI Bisa Jadi Sebuah Jebakan

marsbit3j yang lalu

Token Tidak Ekonomis, Ekonomi Tidak Token

Dengan rencana IPO OpenAI dan investasi besar dari raksasa seperti Berkshire Hathaway di Alphabet, industri AI kini mencapai titik balik penting. Dua narasi utama mendominasi: "kekurangan dana" dan "pemisahan aset" (spin-off). Kekurangan dana terjadi karena struktur biaya AI yang unik. Berbeda dengan platform internet tradisional di mana biaya marjinal mendekati nol, model AI seperti ChatGPT justru meningkatkan biaya komputasi (inference cost) seiring pertumbuhan pengguna. Selain itu, pola investasi seperti "kredit cloud" yang digunakan Microsoft untuk mendanai OpenAI menciptakan "pencatatan sirkular", di mana uang yang sama dihitung sebagai pendapatan, menyamarkan tekanan arus kas yang sebenarnya. OpenAI, misalnya, diperkirakan baru akan profit pada 2029. Di sisi lain, tren spin-off aset AI oleh perusahaan besar (seperti Ke Ling dari Kuaishou dan Kunlunxin dari Baidu) mengungkap logika valuasi baru. Di dalam perusahaan induk, unit AI sering dianggap sebagai pusat biaya yang menekan margin. Namun, setelah dipisah, aset yang sama bisa mendapatkan valuasi 3x lipat lebih tinggi di pasar modal, karena dinilai berdasarkan kelangkaan, prospek pertumbuhan, dan potensi ceruk pasar sebagai "aset infrastruktur AI". Perubahan ini menandai pergeseran mendasar dari narasi yang didominasi teknologi menjadi efisiensi modal. Industri bergerak dari "kultus model" terkuat menuju "realisasi nilai" yang dapat dikomersialkan. Inti persaingan mulai bergeser dari perlombaan daya komputasi chip tunggal (GPU) menuju efisiensi sistemik menyeluruh, di mana CPU dan perangkat lunak orchestration menjadi krusial untuk profitabilitas. Singkatnya, tahun 2026 menjadi momen penentuan di mana industri AI harus menjawab pertanyaan mendasar: berapa sebenarnya nilai teknologi ini? Jawabannya akan membentuk lanskap kekuatan industri untuk dekade mendatang.

marsbit3j yang lalu

Token Tidak Ekonomis, Ekonomi Tidak Token

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片