SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2024-05-06Terakhir diperbarui pada 2024-05-06

Abstrak

KOL Club对线频道式论坛，Friend.tech盈利能力略胜一筹，Farcaster用户粘性更强。

原创｜Odaily星球日报

作者｜Wenser

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

作为 2024 年热度最高的 L2 网络， Base 生态先后跑出了 Friend.tech 和 Farcaster 两大社交协议，前者在经历了去年 8 月份的火热后一度陷入沉寂，但近期随着 FRIEND 代币和 V2 版本的上线带来的 Club 玩法再次吸引了市场上的众多关注；后者则在初期建设于 OP 生态之后，发挥背靠 Base 生态、于 2024 年 1 月推出 Frame 应用以及凭借包括 DEGEN 在内的 Meme 币热潮等优势，逐渐走出了一条属于自己的“社交论坛之路”。

今天，Odaily星球日报将带领大家一起，从数据角度看 SocialFi 赛道这两大热门产品—— Friend.tech 和 Warpcast（底层协议为 Farcaster）的各项表现。

一、基础数据：用户数量+协议收入

据 Dune 数据显示，目前 Friend.tech 总用户数为 909861 个独立地址，协议收入为 17056.5 ETH（约合 5464.7 万美元），当然，这是自 2023 年 8 月到 2024 年 5 月初的数据，整体时长约为 9 个月左右。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

https://d1x7dwosqaosdj.cloudfront.net/images/2024-05-06/ca6c652c26aa0384d2ef27d3d62db34b

据 Dune 数据，目前 Farcaster 总用户数为 344, 474 个独立用户，协议收入为 123.4 万美元，值得注意的是，Farcaster 的协议收入数据开始于 2023 年 10 月初，相比于 Friend.tech 甫一上线便火爆全网进而手续费收到手软的情况，Farcaster 的协议收入初期仅为数千美元，可以说是差距巨大。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

https://d1x7dwosqaosdj.cloudfront.net/images/2024-05-06/ff78238b9c7be9dfff4fb7957bce0a43

二、进阶数据：流入资产+交易数据

在了解了两大社交产品的基本面之后，我们可以再进一步对比一下二者的流入资产数据以及交易量数据。

据 Dune 数据，Friend.tech 的总流入资产数为 31, 877.59 ETH（约合 1.02 亿美元），总体交易量为 13, 681, 507 次。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

https://d1x7dwosqaosdj.cloudfront.net/images/2024-05-06/ca6c652c26aa0384d2ef27d3d62db34b

Farcaster 的资产流入数据统计则存在一定难度，目前 Dune 等数据分析平台都没有对应面板和准确数据，但每个 Warpcast 的注册用户如果想要加入一些付费频道，则需要购买 25 美元的 Warp 作为应用内代币，兑换比率约为 1: 100 ，按照 381, 544 个独立地址计算，总流入资产数可以粗略统计为 953.8 万美元。而由于 Farcaster 协议支持的包括 Warpcast 在内的客户端应用包括链上和链下两类操作行为，而根据相关数据显示，Farcaster 生态发帖量在 126 万次左右，所以我们这里不对 Farcaster 相关的交易量数据进行过多展开。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

https://d1x7dwosqaosdj.cloudfront.net/images/2024-05-06/5d17e2583c4616c52a05afdc1287d655

三、高阶数据：代币数据+日活用户

在以上数据对比的基础上，最重要的数据对比或许应该是二者的代币数据以及日活用户数据之间的区别，前者代表着当下的市场关注度和深度参与人数；后者则代表着项目和产品的长期发展方向和忠实粉丝数量。

据 Coingecko 数据显示，目前 Friend.tech 代币 FRIEND 价格为 2.67 美元，流通总量为 9091 万枚，总体市值为 2.42 亿美元。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

Coingecko 网站截图

Farcaster 协议则并未发行对应代币，因此我们将 Farcaster 生态应用范围较广的 DEGEN 代币作为对比对象。

据 Coingecko 数据显示，目前 DEGEN 价格为 0.02138 美元，流通总量为 369.6 亿，总体市值为 2.66 亿美元。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

Coingecko 网站截图

而在日活用户方面，据 TheBlock 网站数据统计，Friend.tech 的日均活跃用户从去年 10 月中旬的近 8 万用户已经回落至目前的 3000 人左右（独立卖家 1360 人，独立买家 1640 人）。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

TheBlock 统计界面

Farcaster 的日均活跃用户则呈稳步增长态势，据 Dune 数据，目前 Farcaster 生态原创创作者数量约为 3.85 万人，整体活跃用户数量约为 4.3 万人左右。

SocialFi数据对比：Friend.tech VS Farcaster，谁才是社交王者？

Farcaster 日活用户数据界面

值得注意的是，据 Farcaster 创始人 Dan Romero 在 X 平台发文声称，Farcaster 4 月份单日活跃用户创历史新高，达到了 8.5 万人，且首月达成“日均活跃用户破 7 万人”、“月活用户突破 20 万人”等数据记录。

小结：Friend.tech 盈利更胜一筹，Farcaster 忠实粉丝更多

经过以上的数据对比，我们可以阶段性地得出以下结论：

  • 在盈利能力方面，Friend.tech 通过较高的 Key 及 Club 买卖税实现了更高的盈利比率，由此获得了更多协议收入；

  • 在产品周期方面，尽管 Farcaster 生态上线时间早于 Friend.tech，但在 Base 生态进入时间周期来看，Farcaster 发展晚于 Friend.tech，换言之，Friend.tech 有一定的先发优势，且产品已经进入 Club 炒作的 V2 版本，Farcaster 则主要依赖于生态内不同应用、频道的建设，因此产品周期发展相对缓慢；

  • 在忠实粉丝方面，Farcaster 生态的忠实粉丝数量远大于 Friend.tech，这既有 Friend.tech 的进入门槛相对更高的原因，也在一定程度上受到了二者产品功能的影响；

  • 在产品定位方面，Farcaster 生态更像是类似 Reddit、贴吧等互联网论坛，Friend.tech 则是类似 Web3 付费版知识星球、文字类 Clubhouse 等产品，前者面向群体交流，后者则更多是一对多的俱乐部式交流。

除此以外，尽管二者都为内容（Cast）或者 Key、Club 赋予了一定的炒作投机价值，但相对而言， Friend.tech 产品的投机属性更强，正反馈也更为直接，Farcaster 生态的产品则更偏向于社区激励、成员交流方面的价值赋能，因此，长期来看，Farcaster 生态的潜力相对更强，用户粘性也更强一些。

所以，“社交之王”的名号到底花落谁家，或许我们仍然需要经过更长时间的观察，才能得出一个相对明确的答案。

Bacaan Terkait

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

Saham chip memimpin penurunan di pasar saham AS, dengan indeks Nasdaq jatuh 2,2% dan S&P 500 turun 1,4%. Tekanan terjadi di seluruh rantai perangkat keras AI, termasuk Nvidia (turun ~4%), Micron (anjlok 13,2%), Qualcomm, serta saham memori dan penyimpanan. Pasar Asia juga terdampak, dengan KOSPI Korea turun hampir 10% dan raksasa chip seperti SK Hynix serta Samsung Electronics mencatat penurunan dua digit. Penjualan difokuskan pada aset dengan valuasi tinggi dan kepemilikan padat, dipicu oleh dua tekanan utama: Pertama, ekspektasi kenaikan suku bunga Federal Reserve yang lebih agresif, meningkatkan tekanan diskonto pada arus kas masa depan perusahaan teknologi. Kedua, investor mulai mempertanyakan kapan pengeluaran modal besar-besaran untuk AI oleh vendor cloud akan diterjemahkan menjadi keuntungan yang jelas, menggeser fokus dari "hanya membeli pertumbuhan" ke "harus melihat imbal hasil". Meski demikian, ini lebih dilihat sebagai koreksi setelah kenaikan tajam daripada tanda pecahnya gelembung. Permintaan dasar untuk perangkat keras AI masih ada. Titik kunci selanjutnya adalah laporan keuangan Micron yang akan datang untuk konfirmasi permintaan, serta data inflasi AS yang akan mempengaruhi jalur kebijakan Fed. Pasar kini mempertimbangkan narasi AI dengan lebih realistis, menyeimbangkannya dengan tekanan suku bunga dan garis waktu imbal hasil.

marsbit50m yang lalu

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

marsbit50m yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

OpenAI menerbitkan makalah tentang cara melatih AI agar tetap bermanfaat dan aman di bawah tekanan atau skenario baru. Penelitian ini berfokus pada penggunaan _reinforcement learning_ untuk membentuk sifat-sifat bermanfaat yang luas dan persisten dalam model, bukan sekadar daftar larangan. Sifat-sifat ini mencakup kejujuran, transparansi, kesadaran risiko, dan kemampuan untuk dikoreksi. Makalah ini memperkenalkan konsep "penyimpangan muncul" (_emergent misalignment_), di mana perilaku buruk di satu bidang dapat menyebar ke bidang lain. OpenAI bertanya apakah perilaku baik juga dapat digeneralisasi secara lintas domain. Mereka membuat dataset dialog sintetis multi-domain untuk mengevaluasi dan melatih 15 sifat bermanfaat. Eksperimen menunjukkan bahwa dengan hanya mengganti 5% data pelatihan standar dengan data sifat bermanfaat, model menunjukkan peningkatan signifikan dalam 83% evaluasi. Yang penting, pelatihan di satu bidang (misalnya, kesehatan) meningkatkan kinerja di bidang lain yang tidak terkait, menunjukkan adanya transfer perilaku yang bermanfaat. Model ini juga menunjukkan ketahanan yang lebih baik terhadap petunjuk yang bermusuhan (_adversarial prompting_) dan penyetelan halus yang berbahaya (_harmful finetuning_), dengan penurunan performa yang lebih kecil dan lebih sedikit penyebaran kerusakan ke domain lain. Penelitian ini menekankan bahwa AI yang baik bukan tentang selalu menolak atau selalu mematuhi pengguna, tetapi tentang membuat penilaian yang lebih kuat antara menjadi berguna, jujur, dan aman. Ini mewakili pergeseran dari memperbaiki masalah keamanan setelah fakta menuju membentuk perilaku yang diinginkan sejak awal, yang merupakan langkah penting sebelum AI digunakan dalam tugas berisiko tinggi.

marsbit54m yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

marsbit54m yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

Penelitian Goldman Sachs menggarisbawahi bahwa gelombang investasi AI saat ini tidak sama dengan gelembung teknologi 1999-2000. Perbedaan kuncinya terletak pada fundamental: laba dan pengeluaran modal (capex) perusahaan terkait AI masih kuat dan terus dinaikkan, mendorong pasar, sementara valuasi forward P/E tidak melonjak ekstrem karena kenaikan harga saham didorong oleh kenaikan ekspektasi laba. Namun, risikonya tetap ada. Pasar telah mengantisipasi banyak hal optimis, dengan peningkatan nilai pasar AI (sekitar $27 triliun) melebihi perkiraan manfaat makroekonomi dasar. Harga saat ini bergantung pada asumsi bahwa perusahaan pemenang AI dapat mempertahankan pangkat laba tinggi dalam jangka panjang dari lonjakan produktivitas. Sinyal utama yang mirip era 1990-an adalah intensitas investasi. Capex AI, terutama dari penyedia cloud hyperscale, meningkat sangat cepat dan bisa mendekati puncak era dot-com. Namun, sinyal gelembung lain seperti penurunan margin makro, peningkatan leverage korporat, atau defisit neraca berjalan yang membesar belum terlihat. Risiko utama telah bergeser dari "gelembung valuasi" ke kemungkinan "gelembung laba". Selama siklus capex belum mencapai puncaknya, laba kuat kemungkinan masih mendominasi kekhawatiran valuasi. Namun, begitu siklus investasi memuncak, kelangsungan laba tinggi akan diuji. Selain itu, ekonomi non-AI AS relatif lemah, sehingga AI mungkin menutupi kelemahan di sektor lain. Mengingat ketergantungan pada narasi optimis ini, volatilitas saham diperkirakan meningkat. Investor disarankan untuk tetap berada dalam tren, tetapi meningkatkan perlindungan downside, misalnya melalui opsi put atau menggunakan opsi call sebagai pengganti sebagian eksposur spot. Risiko terbalik juga ada di sisi suku bunga, yang bisa turun signifikan jika kerapuhan ekonomi non-AI terungkap setelah puncak investasi AI berlalu.

marsbit55m yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

marsbit55m yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Meta, perusahaan teknologi sosial terbesar di dunia, secara resmi memasuki arena pasar prediksi. CEO Mark Zuckerberg telah menginstruksikan pembentukan tim kecil untuk mengembangkan aplikasi smartphone bernama "Arena", yang akan bersaing dengan platform seperti Polymarket dan Kalshi. Aplikasi ini, yang masih dalam tahap eksperimen awal, akan beroperasi secara independen dari aplikasi inti Meta seperti Facebook dan Instagram. Pada versi awal, pengguna dapat memprediksi hasil berbagai peristiwa seperti pemilihan politik, pertandingan olahraga, dan urusan dunia. Namun, alih-alih menggunakan uang sungguhan, Arena akan menerapkan sistem poin seperti dalam permainan video, di mana pengguna mengumpulkan poin, peringkat, dan prestasi berdasarkan prediksi akurat mereka. Meskipun demikian, Meta tidak menutup kemungkinan untuk memperkenalkan taruhan dengan uang nyata di masa depan. Langkah Meta ini terjadi di tengah pertumbuhan pesat industri pasar prediksi, dengan volume perdagangan online di platform utama melonjak menjadi lebih dari $130 miliar pada tahun 2026. Arena berpotensi memanfaatkan basis pengguna aktif harian Meta yang lebih dari 3,56 miliar untuk pertumbuhan cepat. Selain potensi pendapatan dari biaya transaksi (jika menggunakan uang sungguhan) atau barang virtual, data yang dihasilkan dari aktivitas prediksi pengguna dapat memperkaya sistem iklan inti Meta. Strategi ini selaras dengan pendekatan Meta untuk mengikuti tren pengguna dan mengembangkan aplikasi independen untuk menguji perilaku sosial baru. Namun, tantangan seperti risiko regulasi yang ketat dari badan seperti CFTC di AS, tekanan hukum di berbagai yurisdiksi, dan kesulitan dalam menarik serta mempertahankan pengguna untuk aplikasi independen tetap menjadi hambatan yang signifikan. Ini bukan upaya pertama Meta di bidang ini, setelah aplikasi serupa bernama Forecast ditutup pada tahun 2022.

Foresight News1j yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Foresight News1j yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

**Ringkasan (sekitar 1500 karakter):** Pasar saham semikonduktor, terutama di Korea Selatan (seperti Samsung dan SK Hynix), mengalami penjualan besar dan pemulihan cepat pada akhir Juni. Inti gejolak ini bukan pada fluktuasi harian, melainkan pergeseran fase penentuan harga saham semikonduktor setelah perdagangan tema AI menjadi sangat ramai. Pemulihan setelah anjlok lebih mencerminkan perbaikan posisi (teknis) dan ekspektasi pembagian hasil pemegang saham (seperti pada Samsung), bukan konfirmasi bahwa tren naik telah berlanjut. Validasi sesungguhnya berasal dari musim laporan keuangan, khususnya dari Micron Technology. HBM (High Bandwidth Memory) adalah variabel kunci. Komponen penting untuk server AI ini telah memberi produsen memori seperti Micron, Samsung, dan SK Hynix kekuatan penetapan harga yang kuat. Pertanyaan pasar sekarang adalah apakah kekuatan ini dan siklus pengeluaran modal AI dapat terus mendukung valuasi tinggi sektor ini. Laporan keuangan Micron (24 Juni) menjadi titik uji utama. Investor tidak hanya mencari hasil kuartal yang kuat, tetapi lebih pada panduan ke depan (guidance) dan konfirmasi bahwa visibilitas pesanan, harga memori, dan margin keuntungan masih kokoh. Jika Micron dapat memberikan sinyal kuat bahwa permintaan HBM dan kekuatan penetapan harganya masih berlanjut, rebound dapat diartikan sebagai akhir koreksi teknis dan tren naik berlanjut. Namun, jika panduannya mulai hati-hati atau ekspektasi kenaikan laba tertinggal dari valuasi, pemulihan saat ini mungkin hanya bersifat sementara sebelum tren melemah. Singkatnya, rebound saham semikonduktor Asia masih berupa perbaikan teknis yang menunggu konfirmasi fundamental lebih lanjut. Nasib perdagangan tema AI dalam waktu dekat sangat bergantung pada kemampuan rantai pasokan, terutama di segmen memori, untuk terus melampaui ekspektasi tinggi yang telah dibangun pasar.

marsbit1j yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow