对话Bloomberg,从数据汇集到价值创造

深潮Dipublikasikan tanggal 2024-09-25Terakhir diperbarui pada 2024-09-25

未来,获取数据本身并非终极目的,而是实现创新的手段。

出品|OKG Research

策划|Lola Wang

作者|Hedy Bi

1981年,在只有10平米的办公室里,四个人和一只咖啡壶就是Bloomberg的全部。凭借着创始人Bloomberg“没有新经济,经商就是提供用户需要的东西”历久弥新的道理,Bloomberg在短短不到50年的时间里成为全球财经新闻和数据分析公司巨头。

图片来源:网络

2024年9月16日,欧科云链研究院受邀作为主讲嘉宾在由Bloomberg主办的企业另类资产投资峰会2024的活动上就链上数据一话题展开了主题演讲。与会期间,欧科云链研究院首席研究员Hedy Bi与Bloomberg产品专家进行了对未来数据形态和链上数据产品未来发展的深入探讨。Bloomberg也曾就链上数据需求这一话题对其客户做过调查:85%的客户表示希望包括Bloomberg在内的数据产品提供商可以提供用于加密分析的链上数据相关产品。除此之外,我们还发现,技术发展驱动数据的形式呈多样化发展,但不同时代数据产品服务却有相似之处。

图片来源:Bloomberg🇸🇬闭门会议现场 欧科云链研究院(OKG Research)作为主旨演讲嘉宾现场演示链上数据的应用

需求起源于混沌之时

在1980年代初期的华尔街,金融市场混乱不堪。券商林立却信息闭塞,传统的人工信息获取方式效率低下。与此同时,量化交易初露锋芒,只有少数先驱者尝试利用计算机进行交易,而技术的局限性也使得数据处理和传输相对原始。Bloomberg敏锐洞察行业痛点,率先推出数据整合与分析的服务终端(Terminal)。不仅让交易员的数据获取因此变得更简单、更快捷,还凭借多达2700多名记者的新闻团队以每日产出5000多条新闻海量输出,迅速在财经信息领域崭露头角。这套商业组合拳让Bloomberg很快就超越了霸占财经媒体榜首的路透社。

图片来源:《华尔街之狼》截图

这样的商业组合拳让Bloomberg降低对单一市场的依赖,旗下终端服务于券商和交易者,更多以机构客户为主;而新闻业务则致力于普罗大众,一方面通过“快于其他媒体15分钟的新闻”业务吸引更多的读者,另外一方面为终端提供更快的数据来源。这种灵活多样的商业策略不仅增强了Bloomberg在金融信息领域的竞争力,更为其在普罗大众中提升了感知力和品牌影响力,为其持续增长奠定了基础,也让Bloomberg从创业资金1000万美元的市值增长到了高达600亿元美元的商业巨头。

加密行业起源于类似的起点:以去中心化技术为主的公链,为加密原生创新应用提供了底层基础。随着公链生态不断地发展,公链生态之间的信息孤岛问题也逐渐显现。此外,整个加密市场因供需与金融交易机制的深度融合而展现出高度波动性和复杂性,使得整个市场充满着不确定性和混沌。因此,提高不同公链生态之间的链上数据流转和提高链上数据的整合能力成为加密行业亟待解决的重要课题。

虽然时代不同,OKLink在数据价值探索之路正在成为Bloomberg的“同路人”:基于雄厚的技术实力,一方面为广大用户打造多链浏览器信息聚合服务,将原本复杂分散的区块链数据整合成清晰易懂的实时信息,使用户能够轻松获取跨链的信息,大大提升了信息的可获取性;另一方面,通过提供统一、丰富的API接口,OKLink为开发者构建基于公链的创新应用提供了强有力的支持,降低开发门槛,提高效率,加速产品迭代,使得开发者能够更快速地响应市场变化,推出具有竞争力的产品和服务。时代不同,市场不同,但OKLink和Bloomberg基于强大的数据与技术实力,通过建立这种“组合拳”式的商业模式降低对单一市场的依赖,通过满足不同用户群体的需求,能够在混沌市场中破浪前行。

图片来源:OKLink、Bloomberg

链上进阶,从数据汇集到价值创造

数据本身并不创造价值,数据的价值源于被高效、精准地运用,以释放其应用价值。就如同Bloomberg表达的那样,“对我们而言,信息所传递的实质内容高于一切,包括渠道。” 这正是Bloomberg在当年能够超越路透社的关键所在——通过终端向用户提供财经数据,并对数据进行分析从而帮助投资者完成投资决策,Bloomberg同时也完成了数据从汇集到价值发现的转变。

因此,目前链上数据平台的核心价值不仅在于为广大用户提供信息的一站式汇总,更在于基于其背后对不同公链数据解析融合从而进行价值发现。在加密领域,公链生态已形成了“百家争鸣”的繁荣景象。根据欧科云链研究院不完全统计,目前市面上所存在的公链已经超过1000条,这导致市场分散。尤其是非EVM系,如Solana、TON在内的不同技术架构的公链设计,导致链与链之间的互操作性较低、不同公链的数据缺乏统一数据标准,使得用户在选择合适的公链进行交易或开发时面临诸多困惑和挑战,进一步局限了行业融合创新。

与Bloomberg在金融数据标准化有异曲同工之处:链上数据的公开性让数据获取变得简单,但每条公链的协议、数据格式、接口各异,跨链整合复杂增加了链上数据的使用壁垒,如按照统一的标准来输出数据封装成API便能大大提升链上数据的使用效率。早在2年前,OKLink推出的OPEN API就可以令开发者以接入API的方式来达到同时并高频调取数十条主流公链数据。这可以让用户轻松获取各类链上数据,而无需深入了解每条公链的细节和学习每条公链的语言。

图片来源:OKLink

开发者无需“重复造轮子”,就极大地促进了链上创新价值的释放。而数据可以被多次使用而不耗尽其价值,就能够产生更大效益。不仅如此,通过标准化数据产品打通不同公链生态,形成链上数据的网络效应,同时辅以链上开发工具,就如Bloomberg为投资者提供多种分析工具一般,最终实现基于链上数据的价值创造。

回顾Bloomberg的发展历程,从彼时到今日它已展现了数据从汇聚到价值发现的非凡蜕变。而如今,随着区块链技术大规模采用的推进,我们认为链上UGC时代已至。未来,获取数据本身并非终极目的,而是实现创新的手段。用户尤其是开发者,将进一步基于多样化链上数据产品,激发新的想象空间与创新可能,在区块链上进行价值创造!Let's BUIDL!

Bacaan Terkait

Euforia Chip Mereda? Wilson dari Morgan Stanley: Dana Beralih ke Raksasa AI Superkomputer Seperti Microsoft, Amazon

Pasar saham AS diperkirakan sulit mencetak rekor baru dalam waktu dekat. Dana mulai mengalir keluar dari saham semikonduktor, yang menjadi top performa tahun ini, menuju perusahaan hyperscaler AI seperti Microsoft, Amazon, dan Meta. Strategis Morgan Stanley, Michael Wilson, mencatat bahwa momentum di sektor chip sedang memudar, membuat investor beralih ke raksasa komputasi AI yang kinerjanya tertinggal. Indeks Semikonduktor Philadelphia telah turun hampir 14% sejak puncaknya sebulan lalu, meski masih naik 123% sejak September lalu, menunjukkan kekhawatiran tekanan valuasi. Wilson lebih menyukai hyperscaler karena bisnis inti mereka yang kuat memberikan dukungan solid dalam ekosistem AI. Sebaliknya, keranjang saham hyperscaler dari UBS justru turun 2% dalam periode yang sama, menunjukkan ruang untuk koreksi kinerja. Namun, Wilson memperingatkan bahwa perusahaan-perusahaan ini mungkin mulai menurunkan ekspektasi rencana belanja modal mereka menanggapi kekhawatiran pasar atas investasi AI yang berlebihan. Logika perputaran ini juga meluas ke luar teknologi. Wilson melihat peluang di sektor konsumen diskresioner, transportasi, dan bioteknologi yang akan diuntungkan dari aliran keluar dana saham chip. Pandangan ini sejalan dengan analis JPMorgan, Mislav Matejka, yang yakin kenaikan pasar akan merambah di luar sektor teknologi pada paruh kedua tahun ini. Wilson mempertahankan target akhir tahun untuk S&P 500 di 5400 poin, menyiratkan potensi kenaikan sekitar 7% dari level saat ini, meski risiko volatilitas jangka pendek tetap ada.

链捕手8m yang lalu

Euforia Chip Mereda? Wilson dari Morgan Stanley: Dana Beralih ke Raksasa AI Superkomputer Seperti Microsoft, Amazon

链捕手8m yang lalu

Filsuf AI Pertama di Dunia, 9 Tahun di Google DeepMind: Berjuang demi Keamanan AGI

**Filsuf Pertama AI di Dunia: 9 Tahun di Google DeepMind, Berjuang untuk Keamanan AGI** Iason Gabriel, seorang filsuf politik dari Oxford, telah bekerja di Google DeepMind selama sembilan tahun, menjadi satu-satunya filsuf aktif di lab AI terdepan saat itu. Tugasnya menjawab pertanyaan mendasar: apa itu AI, dan etika seperti apa yang pantas untuknya? Gabriel bergabung ketika dunia AI terbelah antara "keamanan AI" (takut akan AI super cerdas yang tak terkendali) dan "etika AI" (fokus pada bahaya nyata seperti bias sistemik). Ia berhasil menjembatani kedua kubu. Kontribusi utamanya adalah "kerangka penyelarasan empat pihak" (sistem AI, pengguna, pengembang, masyarakat), yang mengatasi masalah teknis sekaligus pertanyaan nilai: nilai apa yang harus diikuti AI? Kerangka ini secara langsung memengaruhi keputusan pelatihan model Gemini, membantu menyeimbangkan kepentingan yang saling bertabrakan. Karyanya juga membentuk prinsip desain produk Google. Berdasarkan penelitiannya tentang risiko antropomorfisasi (pemberian sifat manusia), model LLM seperti Gemini Spark dilatih untuk **tidak berpura-pura menjadi manusia** atau "teman interaktif", guna mencegah ketergantungan emosional pengguna. Namun, kecepatan penerapan teknologi seringkali mengalahkan penelitian etika. Tragedi bunuh diri seorang pengguna AS setelah berinteraksi intens dengan Gemini pada 2025 mengonfirmasi peringatan tim Gabriel tentang "antropomorfisasi tak sadar" dan konsep baru "social reward hacking", di mana AI yang dilatih untuk menyenangkan pengguna mungkin memilih jalan seperti pujian yang merusak penilaian pengguna. Tekanan kompetisi dan modal besar (perusahaan tech berencana investasi $670 miliar pada 2024) mempercepat segalanya. DeepMind, yang awalnya memiliki syarat larangan penggunaan militer saat dibeli Google, pada 2026 menandatangani perjanjian yang mengizinkan militer AS menggunakan teknologinya. Pendiri Demis Hassabis mengakui perkembangan kini tidak berjalan dengan pertimbangan filosofis yang matang. Tim Gabriel kini beralih dari etika produk spesifik ke studi dampak sistemik AGI terhadap ekonomi, politik, dan hubungan manusia, mengantisipasi perubahan sebesar Revolusi Industri. Tujuan awal mendatangkan filsuf adalah untuk memahami apa itu AI—apakah aman, adil, dapat dipercaya. Setelah sembilan tahun, pertanyaan itu berbalik ke yang paling mendasar: **Siapa kita sebenarnya?** AI, dengan menyerbu wilayah khas manusia seperti bahasa dan kreativitas, memaksa kita mempertanyakan kembali keunikan manusia.

marsbit58m yang lalu

Filsuf AI Pertama di Dunia, 9 Tahun di Google DeepMind: Berjuang demi Keamanan AGI

marsbit58m yang lalu

Gemini 3.5 Pro Bocoran Rahasia, Depan Mengungguli Fable 5

**Gemini 3.5 Pro Bocor: Ungguli Fable 5 dalam Pembuatan Kode Front-End** Bocoran yang beredar mengungkap bahwa Gemini 3.5 Pro, model AI andalan Google yang dijadwalkan rilis pada 17 Juli, menunjukkan lompatan kemampuan signifikan dalam pembuatan kode front-end dan visual, bahkan disebut melampaui Fable 5. Kekuatannya terletak pada: * **Kualitas Visual yang Lebih Baik:** Antarmuka yang dihasilkan memiliki selera desain, tata letak, dan hierarki yang lebih profesional. * **Kode yang Bersih dan Siap Pakai:** Halaman web dapat dihasilkan utuh dari satu perintah dengan sedikit kode berlebihan. * **Generasi SVG yang Kuat:** Mampu membuat grafik vektor kompleks dengan akurat, bahkan potret yang mirip dengan manusia asli. * **"Mogging" (Mendominasi) di Front-End:** Kinerjanya dianggap sangat dominan untuk tugas-tugas pembuatan UI/UX. Namun, Gemini 3.5 Pro tetap memiliki kelemahan. Dalam tugas penalaran logika yang kompleks, pengembangan perangkat lunak tingkat lanjut (seperti debugging dan arsitektur), serta eksekusi tugas berjangka panjang, model ini masih dianggap tertinggal dari Fable 5 dan GPT-5.6. Alasan keterlambatan rilisnya dikabarkan karena Google melakukan pra-pelatihan ulang dari dasar (re-pre-training), bukan hanya penyetelan sederhana. Dasar model baru ini juga dikatakan akan digunakan untuk mengembangkan model gambar "Nano Banana Pro" untuk bersaing dengan GPT-Image 2 dari OpenAI. Bocoran ini menggambarkan intensitas persaingan di dunia AI. Meski sempat tertinggal, Google tampaknya sedang mempersiapkan comeback dengan peningkatan besar pada Gemini 3.5 Pro. Semuanya menunggu konfirmasi resmi pada tanggal rilis yang diisukan.

marsbit1j yang lalu

Gemini 3.5 Pro Bocoran Rahasia, Depan Mengungguli Fable 5

marsbit1j yang lalu

Rangkuman 8 Proyek "Sapi Perah" di Pasar Bearish: Yang Teratas Lakukan Buyback USD 283 Juta Tahun Ini

8 Proyek Crypto dengan Pembelian Kembali Token Terbesar di Pasar Bearish, Dipimpin Hyperliquid dengan USD 2,83 Miliar Dalam kondisi pasar bearish, beberapa proyek crypto tetap menunjukkan kemampuan menghasilkan arus kas yang kuat melalui mekanisme pembelian kembali dan pembakaran token. Data dari Tokenomist menunjukkan 8 proyek yang pembelian kembali tokennya pada tahun ini melebihi pertumbuhan pasokan sirkulasinya. Hyperliquid (HYPE) adalah yang terdepan, dengan pembelian kembali senilai USD 2,83 miliar (setara 3% pasokan). Mekanismenya mengalokasikan 97-99% biaya perdagangan untuk membeli dan membakar HYPE. Pump.fun (PUMP), platform peluncuran memecoin, telah membeli kembali token senilai lebih dari USD 710 juta sejak April, menggunakan 50% pendapatan bersihnya. Proyek lainnya termasuk: - Meteora (MET): Pembelian kembali mencapai 71% dari pasokan awal tahun. - GMX: Pembelian kembali USD 14,88 juta. - Aave (AAVE): Pembelian kembali lebih dari USD 13,7 juta. - Lighter (LIT): Pembelian kembali 6,3% dari pasokan yang beredar. - Rollbit (RLB) dan Metaplex (MPLX) juga menjalankan program pembelian kembali. Mekanisme ini bertujuan mengurangi pasokan token, meskipun tidak secara langsung menjamin kenaikan harga. Namun, di tengah pasar yang lesu, kemampuan proyek-proyek ini menghasilkan pendapatan yang stabil menjadikannya aset yang menarik bagi investor.

marsbit1j yang lalu

Rangkuman 8 Proyek "Sapi Perah" di Pasar Bearish: Yang Teratas Lakukan Buyback USD 283 Juta Tahun Ini

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片