观点:「链抽象」会成为「模块化」之后的大热门

深潮Dipublikasikan tanggal 2024-08-05Terakhir diperbarui pada 2024-08-05

「链抽象」短期内也会有 infra application 的叙事为主阶段。

撰文:Haotian

@ParticleNtwrk 获得 Binance labs 投资的消息引发了市场热议。有人说这是 $PARTI 提前锁定币安的市场信号,我反倒想再次强化输出下观点:「链抽象」会成为「模块化」之后的大热门,VC、交易所热捧之外,整个赛道上下游配套已经耕耘许久了。

1)虽然链抽象和模块化同宗同脉,但模块化目标提高开发组合效率,能促进市场基建面的繁荣,链抽象的目标则是增强用户体验为快速扩大增量用户进场铺路。因此,二者本质上都是向 Crypto 注入生产力效能,「链抽象」更接地气一些,是「模块化」的下一站。

2)「链抽象」乍一看也是空泛的叙事,但链抽象走向前台说明市场开发资源已经很充分,竞争环境已然很严峻了。道理很简单,模块化只需选中 DA 层、Execution 层、interoperability 层等任意一个层,打一个差异化的点就可以勾勒出一番宏大盛景,链抽象显然不能够了。

「链抽象」需要在市场运营面、资源触达面、资金累积面、用户体验口碑面等都要出彩才行。Particle Network 就是其中一个佼佼者。

3)「链抽象」背后有很强的 web2「成熟」产品力输入。都在诟病过往 web3 世界的钱包、链、协议等还是「草台班子」,但随着 web 主流资本、人才的卷入,web2 的产品、运营、商业体系也都逐步向 web3 渗透。很长一段时间,这类产品以默默耕耘为主,不过「链抽象」叙事走向焦点叙事舞台,会给它们更多浮出水面的机会。

4)除了 Particle 之外,我随便再例举上下游几个项目:

1)@ProjectZKM 基于 ZK 技术做统一流动性聚合调动中心,抽象了 EVM 和 BTC 等 Non-EVM 的链的流动性;

2)@dappOS_com 推出了 Solver 执行网络,从应用服务端切入带动 intent 交易范式的转移;

3)@ApertureFinance 集成 intent 定制化交易体验,通过应用在 B 端机构和 C 端用户方向已经累积了庞大用户基础;

4)@cyclenetwork_GO 主打 Bridgeless 的全链流动性统一服务协议,也有币安孵化支持;

此外,还有很多诸如 @NEARProtocol ,@bentobatch ,@khalani_network 等做前端体验优化甚至集成 AI Agent 的应用和服务平台等等。

从 ERC4337 等标准上游到做统一流动性调度层的服务协议,再到已经直面消费市场在 B 端和 C 端都有用户受众累积的应用,整个链抽象赛道相较之下偏成熟一些,有更切实际的应用场景和完善的商业预期想象空间。(二级市场的估值标准也会有所不同。

整体而言,「链抽象」短期内也会有 infra > application 的叙事为主阶段,很多担心有 Fomo 出一堆协议和链来,重走模块化的老路,但链抽象需要综合实力的比拼,洗牌和竞争会更快,关键其背后反衬出来的行业演化方向和成熟产品力的推动进步意义不容小觑,值得长期关注挖宝。

Bacaan Terkait

Sebuah Perusahaan Chip Meluncurkan Standar Sertifikasi AIDC: Atas Dasar Apa NVIDIA? Logika Pasokan Daya Direkonfigurasi oleh Komputasi, Siapa yang Berlar dan Siapa yang Tertinggal di Luar?

Perusahaan chip NVIDIA menerbitkan "Pedoman Sertifikasi Mandiri untuk Sistem Penyimpanan Energi", menetapkan standar untuk penyimpanan energi di pusat data AI (AIDC). Panduan ini berfokus ketat pada performa PCS (Power Conversion System), bukan baterainya, dengan 10 indikator keras dan 12 tes perbandingan simulasi. Persyaratan mencakup respons dinamis cepat, pengawasan jarak jauh, dan transparansi kontrol. Standar baru ini merefleksikan perubahan mendasar: di era AI Agentic, beban listrik AIDC dapat melonjak secara instan, membuat solusi tradisional seperti UPS tidak memadai. Penyimpanan energi kini menjadi bagian desain inti AIDC. NVIDIA, sebagai pendefinisi kebutuhan komputasi, secara efektif menentukan standar pasokan dayanya. Pedoman ini mengubah aturan permainan. Perusahaan seperti Fluence (mitra Siemens) telah memimpin, diakui dalam desain referensi NVIDIA. Sementara pasar diproyeksikan besar (hingga 321 GWh/tahun kebutuhan baru pada 2030 menurut Morgan Stanley), persyaratan ketat NVIDIA—termasuk riwayat pengiriman PCS dan rencana ekspansi 10x dalam 24 bulan—menciptakan hambatan tinggi. Sertifikasi memerlukan waktu 12-24 bulan dan biaya signifikan, sehingga menyaring pemain kecil. Intinya: NVIDIA membuka peluang besar bagi industri penyimpanan energi AIDC, tetapi juga menetapkan garis start baru yang menuntut keunggulan dalam kontrol, keandalan, dan skalabilitas, menggeser kompetisi dari sekadar harga ke kemampuan teknis tinggi.

marsbit43m yang lalu

Sebuah Perusahaan Chip Meluncurkan Standar Sertifikasi AIDC: Atas Dasar Apa NVIDIA? Logika Pasokan Daya Direkonfigurasi oleh Komputasi, Siapa yang Berlar dan Siapa yang Tertinggal di Luar?

marsbit43m yang lalu

Pendiri 20 Tahun, Rekrut Karyawan 18 Tahun, Didanai Orang 19 Tahun

**Ringkasan: Revolusi AI Didorong oleh Generasi Muda dengan Gaji Fantastis dan Usia yang Semakin Muda** Industri AI, khususnya model dasar (foundation models), sedang mengalami transformasi besar yang didorong oleh talenta muda. Perusahaan teknologi raksasa dan startup berlomba-lomba merekrut peneliti berusia sangat muda, bahkan yang masih SMA atau S1, dengan penawaran gaji yang luar biasa tinggi. * **Gaji yang Mengguncang:** Peneliti AI lulusan baru bisa mendapatkan gaji tahunan ratusan juta Rupiah (150-600 juta), melebihi jenjang karir puluhan tahun di industri lain. Magang dengan gaji harian hingga Rp55 ribu juga menjadi hal biasa. * **Usia Semakin Muda:** Konsep "AI Native" sangat dihargai. Pengalaman lama justru dianggap kurang relevan. Peneliti berusia 22 tahun tanpa pengalaman tim bisa mendapat gaji setara direktur senior. Usia 30-an sudah dianggap "tua" untuk beberapa peran inti. * **Perburuan Talenta:** Perusahaan seperti ByteDance (Seed), Tencent, dan Alibaba memiliki program khusus (seperti "Top Seed", "Qingyun") untuk mengunci talenta terbaik sejak dini, bahkan sejak SMA, melalui jaringan, sponsor kompetisi, dan acara eksklusif. * **Ekosistem Muda yang Solid:** Dinamika ini menciptakan ekosistem di mana founder berusia 20-an merekrut karyawan lebih muda, didanai investor seusia mereka. Mereka terhubung melalui minat dan pemikiran serupa, membentuk jaringan yang kuat. * **Dampak dan Ketimpangan:** Revolusi ini memberikan penghargaan luar biasa pada bibit unggul muda, tetapi juga menciptakan ketimpangan besar dan kecemasan bagi profesional yang lebih tua yang merasa keterampilannya menjadi usang. Tekanan untuk beradaptasi sangat besar, dengan anggapan bahwa "produktivitas maju pasti akan menggantikan yang tertinggal". Intinya, industri AI saat ini adalah arena bagi generasi muda berbakat yang bergerak cepat, dengan aturan main baru yang mengutamakan kecerdasan, kecepatan belajar, dan jaringan usia sebaya, sambil mendisrupsi struktur karir dan kompensasi tradisional.

marsbit47m yang lalu

Pendiri 20 Tahun, Rekrut Karyawan 18 Tahun, Didanai Orang 19 Tahun

marsbit47m yang lalu

Pratinjau Laporan Keuangan Q2 Micron, Citi Naikkan Target Harga

**Pratinjau Laporan Keuangan Q2 Micron: Citigroup Naikkan Target Harga** Citigroup telah menaikkan target harga saham Micron Technology dari USD840 menjadi USD1200, dengan mempertahankan rating "Beli". Kenaikan ini didasarkan pada proyeksi harga memori (DRAM dan NAND) yang lebih kuat dari perkiraan pada tahun 2026 serta margin laba kotor yang tinggi. Target harga USD1200 ini mencerminkan keyakinan terhadap kinerja tahun fiskal 2027 (FY2027), dengan estimasi laba per saham (EPS) mencapai USD114.73. Asumsi utama berasal dari kenaikan harga yang signifikan: Citigroup memperkirakan harga rata-rata jual (ASP) DRAM naik 200% dan NAND naik 186% sepanjang 2026, didorong terutama oleh permintaan dari server, pusat data, dan AI. Faktor pendukung lainnya adalah ketatnya pasokan, dengan perkiraan defisit pasokan DRAM global sekitar 5% pada 2026. Produksi HBM (High Bandwidth Memory) yang padat sumber daya juga disebutkan turut mempersempit pasokan untuk DRAM konvensional. Selain itu, adanya perjanjian pembelian jangka panjang (LTA) dengan pelanggan seperti Dell diharapkan dapat membantu meratakan siklus pendapatan perusahaan. Namun, laporan juga menyoroti beberapa risiko. Harga saham Micron saat ini telah mendekati target USD1200, sehingga ruang untuk kenaikan lebih lanjut terbatas. Risiko utama termasuk potongan harga jika siklus harga memori mencapai puncak lebih cepat, kemungkinan peningkatan kapasitas produksi oleh pesaing yang dapat melonggarkan pasokan, serta ketergantungan pada kelanjutan pengeluaran modal yang kuat di sektor AI dan pusat data. Laporan kuartalan mendatang dari Micron akan menjadi penentu utama untuk melihat apakah asumsi optimis Citigroup dapat terwujud.

marsbit58m yang lalu

Pratinjau Laporan Keuangan Q2 Micron, Citi Naikkan Target Harga

marsbit58m yang lalu

Setelah Melewatkan Peluang 20 Kali Lipat, Saya Menemukan Cara Konyol Berinvestasi di AI

Setelah melewatkan peluang investasi 20 kali lipat, penulis menemukan pendekatan "lambat" untuk berinvestasi di AI: membangun "gudang pengetahuan" terlebih dahulu. Artikel ini membagikan kerangka berpikir sistematis untuk menganalisis seluruh rantai industri AI, dibagi menjadi empat lapisan utama. **Lapisan 1: Infrastruktur Daya Komputasi - Mesin AI.** Termasuk desain chip (Nvidia, AMD), manufaktur & kemasan (TSMC, SK Hynix), interkoneksi optik (Lumentum, Coherent), pendinginan & catu daya (Vertiv), server, dan platform cloud. Lapisan ini adalah fondasi fisik, dengan karakteristik sedikit pemain, pengganti rendah, dan kekuatan penetapan harga yang kuat. Uang mengalir dari dalam ke luar: dari GPU, ke interkoneksi optik/catu daya, kemudian ke pendinginan/penyimpanan. **Lapisan 2: Model & Alat - Sistem Operasi AI.** Didominasi oleh lima pemain besar: OpenAI, Anthropic, Google, Meta, dan xAI. Pertumbuhan pendapatan mereka sangat cepat. Perhatian utama adalah pergeseran dari daya komputasi *training* ke *inference*, yang mungkin membuka peluang bagi pesaing Nvidia. Pertanyaan terbuka: akankah model menjadi oligopoli atau terkodifikasi? **Lapisan 3: Middleware & Platform - Lapisan Perekat.** Menghubungkan model dan aplikasi, seperti Scale AI dan Hugging Face. Lapisan ini diharapkan berkembang pesat saat aplikasi AI meledak. **Lapisan 4: Aplikasi Vertikal - Pintu Masuk Uang.** Tempat AI menciptakan nilai langsung bagi pengguna akhir, termasuk platform AI perusahaan (Palantir), alat pengkodean (GitHub Copilot), AI kesehatan, robotika, dan kendaraan otonom. Lapisan ini paling beragam dan kompetitif. **Dimensi Melintang: Energi - Batas Ultimat AI.** Konsumsi listrik pusat data AI yang melonjak mendorong investasi di infrastruktur energi seperti tenaga nuklir. Artikel ini mengajak pembaca untuk secara sistematis mempelajari setiap lapisan, memahami model bisnis, lanskap kompetisi, dan tingkat valuasinya. Dengan memiliki "peta" industri yang jelas, investor dapat membuat keputusan cepat ketika peluang muncul di masa depan, baik selama koreksi pasar atau di sudut-sudut yang diabaikan. Intuisi yang tajam dibangun dari penelitian mendalam, bukan dari keberuntungan.

marsbit1j yang lalu

Setelah Melewatkan Peluang 20 Kali Lipat, Saya Menemukan Cara Konyol Berinvestasi di AI

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片