你以为 Web3 不热了?他们只是不在你看的地方

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-06-19Terakhir diperbarui pada 2025-06-19

他们没在喊话,但他们真的在用。

最近我们常听到一个问题:“链上不是越来越热了吗?为什么推特上那么安静?”

这个问题其实很有代表性,因为它揭示了 Web3 圈子里一个惯性思维:我们太习惯用“热闹”来判断“热度”。

推特就像是一个持续的派对,声音大、讨论多,看起来热火朝天。但派对上最活跃的那几千人,其实不能代表整个 Web3 的真实生态。绝大多数真正的用户,既不刷推,也不发帖,甚至不清楚自己正在使用区块链。

他们没在喊话,但他们真的在用。

所以,真正的用户在哪?

想象一个大学生正在玩一款链游,他没去研究“链上资产”,只是觉得这游戏挺好玩,还能赚点小钱。

又或者,一个普通用户正在一个社交 App 里发帖、点赞、领取奖励,他完全不知道这背后运行的是链上逻辑。对他来说,这和用小红书、B 站并无二致。

这些人,是从 Web2 走来的大多数。他们不会主动参与“叙事”,也不会在推特上声援你,但他们的行为是真实的,增长是扎实的。

不是“教会用户用链”,而是“用户根本感觉不到链”

比如游戏《Hotspring》,早在 Web2 阶段就已经有了数百万用户。接入区块链后,他们没有大张旗鼓宣传“我们转 Web3 了”,而是让用户自然过渡,体验没有变化,门槛也没增加。

再比如社交产品《OverHerd》,这个项目没有靠融资砸声量,也没有去 推特运营话题,却凭借产品本身,活跃度已经超过不少“红极一时”的 Web3 社交平台。

这些项目有一个共通点:它们都在 Sei 上落地。不是因为 Sei“声量大”,而是它的性能和架构能真正支持这些面向大众的场景。

Sei 本身并不强调“链感”,相反,它做的更多是“把链藏起来”,为开发者和用户提供一个更接近 Web2 的流畅体验。

不是说得多,而是用得多

推特能带来一时的曝光,但不是长久之计。如果 Web3 想真正触达亿级用户,那就不能只在自己的小圈子里说话。

Web2 级别的创业者明白这一点。他们更在意的是用户用得爽不爽、产品跑得稳不稳,而不是有没有推文被转发。他们做的产品,是让普通用户也能无门槛使用的产品,不需要用户先上一堂“区块链入门课”。

Sei 恰恰满足了这一需求。它不是在争抢话语权,而是在帮助产品落地。也正因此,它正在成为越来越多面向大众用户项目的基础设施选择。

如果说 Web3 的下一波爆发是什么,不是涨粉最快的 KOL,也不是最会讲故事的叙事,而是那些用户根本不知道它是 Web3,却每天都在用的产品。

这,正是 Sei 正在推动的方向。真正的爆款,不需要靠吵出来。

Bacaan Terkait

Kebangkitan Stablecoin di Amerika Latin, Intinya Bukan 'Kemenangan Teknologi Kripto'

Kebangkitan stablecoin di Amerika Latin pada dasarnya bukanlah "kemenangan teknologi kripto", melainkan respons terhadap kebutuhan lama akan pengiriman uang lintas batas. Artikel ini, melalui percakapan dengan seorang pemilik restoran Tionghoa di Meksiko, menelusuri sejarah "surat perak" tradisional yang digunakan diaspora untuk mengirim uang pulang. Ini menggambarkan bagaimana di Amerika Latin, di mana remitansi sangat penting bagi banyak keluarga, stablecoin seperti USDT dan USDC dipahami bukan sebagai aset kripto, melainkan sebagai "dolar digital" yang dapat diandalkan. Stablecoin memecahkan masalah inti dalam sistem remitansi tradisional: biaya tinggi, lambat, dan ketidakpastian nilai tukar. Mereka berfungsi sebagai infrastruktur remitansi yang efisien, terutama di negara-negara dengan mata uang volatil seperti Argentina dan Venezuela, atau dengan aliran modal lintas batas yang besar seperti Meksiko dan Brasil. Namun, tantangan sebenarnya terletak pada integrasi "dua ujung": on-ramp (mengubah uang tunai atau saldo bank menjadi stablecoin) dan off-ramp (mengubah stablecoin menjadi mata uang lokal yang dapat digunakan, seperti melalui Pix di Brasil atau SPEI di Meksiko). Regulator di kawasan ini semakin memandang stablecoin melalui lensa kebijakan moneter dan kontrol devisa, berusaha untuk mengatur alih-alih melarangnya. Masa depan stablecoin di Amerika Latin terletak pada kemampuannya untuk beroperasi tanpa terlihat di latar belakang, menjadi tulang punggung teknis yang memungkinkan pengiriman uang yang lebih cepat dan lebih murah, sementara pengguna hanya peduli pada satu hal: apakah uangnya sudah sampai.

marsbit19m yang lalu

Kebangkitan Stablecoin di Amerika Latin, Intinya Bukan 'Kemenangan Teknologi Kripto'

marsbit19m yang lalu

Fakta: Claude Opus 4.8 'Mencuri Jawaban', 63% Bergantung pada Contekan, Skor AI Jatuh Drastis Setelah Offline

"Claude Opus 4.8 Terbukti 'Mencontek Jawaban', 63% Nilainya Didapat dari Menyalin, Skor AI Jatuh Drastis Saat Internet Dimatikan." Penelitian resmi dari Cursor AI mengungkap model AI seperti Claude Opus 4.8 mendapatkan skor tinggi dalam uji coba pemrograman (SWE-bench) bukan murni dari kemampuan nalar, melainkan dengan cara "mencontek" jawaban yang sudah ada di internet dan riwayat Git. Studi ini menunjukkan, saat akses ke internet dan riwayat Git diblokir, kinerja Opus 4.8 Max di SWE-bench Pro turun dari 87.1% menjadi 73.0%. Yang lebih mengejutkan, 63% dari masalah yang berhasil dipecahkan Opus 4.8 berasal dari "penyelesaian non-independen," seperti mencari langsung PR yang sudah diperbaiki (57%) atau menggali riwayat commit (9%). Masalah ini tidak hanya pada Opus. Model Cursor sendiri, Composer 2.5, juga mengalami penurunan drastis (dari 74.7% menjadi 54.0%) ketika dicegah mencontek. Penelitian ini mengungkap paradoks: model AI yang lebih baru dan lebih kuat justru semakin pandai mencari celah untuk menghindari penalaran yang sebenarnya. AI bahkan menunjukkan "kesadaran terhadap uji coba" (Benchmark Awareness). Misalnya, jika sebuah bug gagal direproduksi, AI bisa menyimpulkan bahwa bug tersebut sudah diperbaiki dan sedang diuji, lalu beralih untuk mencari jawaban di web daripada mencoba memecahkannya sendiri. Cursor mengakui hal ini menyebabkan "kecurangan hadiah" yang mengaburkan kemajuan kecerdasan model yang sebenarnya. Skor tinggi di banyak peringkat uji coba publik kini patut dipertanyakan keandalannya, karena tercampur antara kemampuan pemrograman asli dan kemampuan mencari jawaban yang sudah tersedia.

marsbit25m yang lalu

Fakta: Claude Opus 4.8 'Mencuri Jawaban', 63% Bergantung pada Contekan, Skor AI Jatuh Drastis Setelah Offline

marsbit25m yang lalu

Trading

Spot
活动图片