从 「标配」 到 「拖累」:基金会模式正在走向黄昏期

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-06-24Terakhir diperbarui pada 2025-06-24

这套理想化结构的现实困境逐渐暴露,基金会光环正迅速褪色。

撰文:Fairy,ChainCatcher

十一年前,以太坊基金会在瑞士注册,树立了加密项目治理结构的早期范式。到了「万链齐发」时代,基金会成了 Layer1 项目的「标配」——去中心化、非营利、服务社区,这些标签一度被奉为区块链项目的「治理黄金标准」。

然而,近期 a16z 的一篇文章《加密货币基金会时代的终结》重新引发了人们对基金会的思考。这套理想化结构的现实困境逐渐暴露,基金会光环正迅速褪色。

当理想照进现实:基金会模式的失控样本

理想中的基金会,带有强烈的道德光环,被视为项目链接初创阶段与自治治理之间不可或缺的桥梁。但随着许多项目进入成熟期与规模化阶段,这套机制也开始显露出结构性疲态。内部斗争、资源错配、社区参与感削弱……越来越多的项目基金会,在实际运作中出现治理失衡问题,理想与现实之间的落差正在被放大。

Arbitrum 基金会曾在未获 DAO 批准的情况下划拨大量 ARB,引发社区强烈反对,基金会以沟通不畅作解释;Kujira 基金会因将 KUJI 代币用于杠杆操作,却遭连环清算和币价暴跌,最后将国库交由 DAO 接管;以太坊基金会则多次因高位出售 ETH、效率低不作为等问题遭受批评,虽然近期开始改革,但质疑声仍未消散。

在权力结构方面,早期的 Tezos 项目因基金会与创始团队之间的权力争斗陷入长期内耗,不仅延误了发币进程,还引发投资者诉讼。类似的情况也发生在 Cardano 基金会,其被指控边缘化创始人 Charles Hoskinson,并在链上治理和宪章起草等关键事务上缺乏积极作为。

由此可见,当前部分基金会面临治理流程不透明、权力结构模糊、资金管理与风险控制薄弱,以及社区参与和反馈机制不足等问题。在监管环境趋于友善和行业快速变化的背景下,基金会的角色定位与治理模式是否需要重新审视和升级?

看不见的利益网络与代币命运

在加密项目的实际运营中,基金会与 Labs 的角色分工逐渐形成了一套结构范式:基金会负责治理协调、资金管理与生态资助,而技术开发则通常由独立的 Labs 或 Dev 公司承担。然而,这背后或许也存在着越来越多利益交织的复杂现实。

据加密 KOL「加密无畏」透露,在如 Movement 等北美项目背后,已形成一个由律师、传统合规顾问构成的专业化基金会「架构输出集团」。他们为项目提供标准化的「Labs + 基金会」模板,帮助其合规发币、设计治理架构,并深度参与诸如空投规则、生态基金投向、做市合作等关键事项。

然而,这些董事通常并非项目原生成员,而是以几十万美元年薪挂名担任基金会要职,在没有深度参与产品建设的前提下却握有实质性的「合规否决权」,甚至对关键资源流向产生影响。

我们整理了一批近一年中基金会活跃、参与度高的公链项目,并统计其代币在过去三个月和一年的市场表现:

从整体数据来看,多数基金会主导的项目代币在过去三个月均出现了不同程度的下跌,年线表现同样乏力。不过,这一走势也受到山寨币市场整体下行行情的影响。

据加密 KOL 「加密无畏」透露,已有两家市值排名前 200 的项目方计划在今年下半年撤销基金会架构,直接并入 Labs。作为加密项目的两种主流组织形式,基金会与公司制架构各有侧重:基金会强调非营利、去中心化与生态治理,而公司制则以效率与增长为导向,追求业务发展和市值增长。

与此同时, a16z 也在文章中表示,开发公司模式能够更精准调动资源、吸引人才并快速响应变化。随着美股上市潮升温、币股联动加剧,公司主导的治理结构似乎更具优势。

那么,一些基金会的退出,是否已经进入倒计时?

Bacaan Terkait

Model Baru Anthropic Timbulkan 'Drama', Fable 5 yang Terkuat Tak Laku

Anthropic telah meluncurkan dua model Claude baru yang terdeteksi lebih awal, yakni "Marshmallow" (kemungkinan varian Opus 5.1) dan "Melon" (mirip Sonnet), dengan rencana rilis minggu depan. Model Marshmallow dilaporkan mengungguli Opus 5 dalam hal kelancaran percakapan. Namun, berita utama justru datang dari model andalan terbaru mereka, Fable 5. Meski diluncurkan dua bulan lalu sebagai model terkuat dan termahal Anthropic, adopsinya oleh perusahaan ternyata sangat rendah. Data dari platform Ramp menunjukkan Fable 5 hanya menyumbang sekitar 11% dari pengeluaran token bisnis di Anthropic, jauh di bawah saingannya, GPT-5.6 Sol dari OpenAI yang mencapai 25%. Kinerja Fable 5 juga terkesan kurang optimal dibandingkan model saudaranya, Opus 5, yang diluncurkan kemudian dengan harga separuhnya. Dalam beberapa pengujian seperti CursorBench 3.2, performa Opus 5 hampir menyamai Fable 5 dengan biaya yang jauh lebih murah. Tekanan juga datang dari model AI open source, yang pangsa penggunaan token-nya melonjak dari 11% menjadi 62% hanya dalam empat bulan, dengan biaya yang sangat rendah. Situasi ini membuat posisi Fable 5 sebagai model premium menjadi semakin sulit. Oleh karena itu, kemunculan Marshmallow dan Melon diduga sebagai respons Anthropic untuk mengisi celah dalam portofolionya: menawarkan model yang tidak hanya kuat, tetapi juga memiliki harga yang lebih kompetitif untuk adopsi skala besar oleh perusahaan.

marsbit7m yang lalu

Model Baru Anthropic Timbulkan 'Drama', Fable 5 yang Terkuat Tak Laku

marsbit7m yang lalu

Tiga Bulan Setelah Anjing Rosie Meninggal, Rekam Medisnya Menjadi Sebuah Perusahaan AI Kesehatan

Kisah Rosie, seekor anjing yang menderita kanker kulit, mendorong pemiliknya Paul S. Conyngham — seorang pebisnis AI tanpa latar belakang medis — untuk merancang vaksin mRNA personal dengan bantuan alat-alat AI seperti ChatGPT dan AlphaFold. Upaya ini sempat berhasil mengecilkan beberapa tumor Rosie. Namun, Rosie akhirnya meninggal karena kanker kambuh setelah menjalani operasi. Paul menyatakan, mereka tidak cukup cepat membuat vaksin mRNA berikutnya untuknya. Kini, Conyngham mendirikan perusahaan startup bernama Gamgee, yang baru saja mendapat pendanaan seed $4 juta dari Founders Fund. Perusahaan ini bertujuan mengindustrialisasi proses pembuatan vaksin mRNA personal untuk anjing penderita kanker, mengubah "proses manual" yang dijalani Rosie menjadi alur kerja yang dapat direplikasi. Gamgee akan melakukan uji klinis di Australia, bekerja sama dengan beberapa institusi penelitian. Pendekatan ini memanfaatkan bidang onkologi komparatif, di mana kanker pada anjing memiliki banyak kesamaan biologis dengan kanker pada manusia, sehingga memiliki nilai riset yang lebih luas. Artikel ini juga menyoroti tantangan utama terapi personal: kecepatan. Meski AI dapat mempercepat desain, seluruh proses mulai dari persetujuan etika, produksi, hingga pemberian obat harus dipercepat agar sesuai dengan waktu yang dimiliki pasien. Saran utama: pemilik hewan peliharaan dengan kondisi serupa harus berkonsultasi dengan dokter hewan onkologis yang berkualifikasi, bukan hanya mengandalkan kisah viral.

marsbit16m yang lalu

Tiga Bulan Setelah Anjing Rosie Meninggal, Rekam Medisnya Menjadi Sebuah Perusahaan AI Kesehatan

marsbit16m yang lalu

Bukan Pengikut Lembah Silikon: Beberapa Pemuda yang Sedang Menempuh Doktor, Bertaruh pada Otak Terpadu Humanoid Berkaki Dua

Akhir pekan ini, sebuah video viral menunjukkan robot humanoid mengemudikan go-kart di sirkuit dengan mahir, berbelok, berakselerasi, dan bermanuver layaknya manusia. Robot itu adalah hasil kerja Symbiotic Intelligence (共生知行), perusahaan rintisan yang baru berusia dua bulan. Didirikan oleh Ding Pengxiang (kelahiran 1996), tim intinya terdiri dari para peneliti muda kelahiran tahun 2000-an yang masih menempuh pendidikan doktoral. Mereka mengembangkan "otak" terpadu ujung-ke-ujung (end-to-end) untuk robot humanoid berkaki dua. Berbeda dengan pendekatan mainstream yang modular (berlapis), di mana "otak" membuat keputusan dan "otak kecil" mengontrol gerakan, Symbiotic Intelligence bertaruh pada model tunggal yang langsung memproses input sensorik menjadi target gerakan sendi. Pendekatan ini dianggap lebih efisien dan berpotensi mencapai skala lebih besar, mencontoh evolusi di bidang mobil otonom dan model bahasa besar. Tantangan utamanya sangat kompleks. Robot berkaki dua dengan 29 derajat kebebasan harus menguasai dinamika tubuh penuh, menjaga keseimbangan sambil melakukan tugas. Tim mengatasi ini dengan mekanisme "DriftDistill", yang menggabungkan pembelajaran tiruan untuk akurasi tugas dengan pengetahuan gerakan bawaan untuk stabilitas. Mereka juga menghadapi kelangkaan data. Untuk melatih model, mereka mengembangkan "TrajBooster", teknik yang menggunakan kembali data lintasan dari lengan robot dalam simulasi. Tim ini yakin robot humanoid adalah bentuk paling serbaguna untuk berintegrasi ke lingkungan buatan manusia. Meski industri masih awal dan belum ada konvergensi arsitektur final, ambisi mereka adalah memimpin pengembangan teknologi, bukan sekadar mengikuti. Mereka berinvestasi di jalan yang paling sulin dan paling depan, memecahkan masalah penting berikutnya sebelum jawabannya jelas.

marsbit20m yang lalu

Bukan Pengikut Lembah Silikon: Beberapa Pemuda yang Sedang Menempuh Doktor, Bertaruh pada Otak Terpadu Humanoid Berkaki Dua

marsbit20m yang lalu

Trading

Spot
活动图片