去中心化版 Discord?Towns 获 a16z 加码能否打破链上社交魔咒?

链捕手Pubblicato 2025-04-11Pubblicato ultima volta 2025-04-11

作者:1912212.eth,Foresight News

 

4 月 11 日,Web3 社交协议 Towns Protocol 完成 1000 万美元 B 轮融资,a16z crypto 领投,本轮融资由 a16z crypto 领投,Coinbase Ventures 首次参投,Benchmark 继续追加投资。早在 2023 年 2 月,Towns 就成完成 2550 万美元的 A 轮融资,同样也是 a16z 领投。

加密市场哀鸿遍野的当下,不仅冷门赛道的投融资几乎绝迹,甚至连热门赛道的融资额也大幅度锐减。众多基金风格保守,不愿出手的当下,为什么 a16z 仍然下注不被看好的社交赛道?Towns 到底有何新东西?

实时消息应用开源协议

Towns Protocol 是一个用于构建去中心化实时消息应用的开源协议。它包括一个兼容 EVM 的 L2 链、去中心化的链下流节点,部署在 Base 上。Towns 允许用户以无需许可的方式创建可编程的通信用例,这些用例被称为空间(Spaces)。这些空间是可拥有的,支持链上订阅(会员制)、可扩展的声誉系统,以及端到端消息加密。

Towns Protocol 的生态系统旨在赋予人们以安全且无需许可的方式创建、管理和参与数字社区。其主要目标是提供一个强大、安全且去中心化的平台,让人们完全掌控自己的数据、隐私以及在这些数字空间中的互动,同时保护其声誉。

Towns 消息协议是验证和在用户之间传输加密消息的核心基础设施。它引入了一种创新的方法来实现安全、私密的群组消息传递。该协议设计为无缝运行于区块链基础设施内,利用去中心化技术的稳健性,提供高质量的无需许可消息体验。

读 / 写权限在 Base 上得到保护,使得 Towns 能够在活跃性上做出权衡,以与现有中心化社交网络同样快的速度向数千名参与者发送消息。Towns 协议最初是为广泛的聊天应用场景构建的,包含聊天的业务逻辑,但未来该协议将抽象化,成为任何形式加密消息传递用例的基础层。

有何特点?

Towns 组成部分包括三项,一是 Towns Chain,Layer 2 区块链解决方案(基于 OP-Stack 构建),作为 Towns 消息协议的支柱,提供共识机制和安全性保障。其二为流节点,负责管理协议内的消息流动,处理消息验证、存储和加密等任务。其三包括权限管理,用于管理空间内的用户权限和访问控制,确保通信环境的安全性和组织性。

其界面风格类似于 Discord,但 Towns 也有自己的特点。其登录界面支持谷歌和推特账号,甚至包括了竞争对手的 Farcaster,无需加密原生钱包。

 

专为社交网络打造的应用链

Towns Protocol 是一条专为社交网络设计的应用链,在 Base 上分别保护读 / 写权限。应用链能够在活跃性上做出权衡,能够像现有的中心化社交网络一样,快速向数千名参与者发送消息。

可拥有的通信空间

空间创建者真正拥有他们所创建的空间,这些空间作为链上资产存在。

可编程的空间

空间以可编程接口的形式部署在链上,允许自定义规则,例如谁可以读写,并能够与任何其他外部兼容 EVM 的合约进行集成。

内置协议费用的链上会员制

用户需要持有有效的会员代币才能在空间中发送和接收消息。会员定价包含协议费用,用于支付网络运营成本。

链上社交图谱

会员代币和空间可在链上被发现,形成透明的社交网络结构。

可扩展的声誉系统

Towns 的通信空间可编程,允许成员基于点对点的维护特定空间的声誉评分,这些评分可在链上被发现。

端到端加密消息

通过先进的加密技术确保安全、私密的通信,保护发送者和授权用户之间的消息安全。

代币经济学

其官方文档显示,Towns 代币部署在以太坊主网上,初始供应量为 100 亿枚代币。Towns 代币在 Towns 协议生态系统中具有多重用途,包括委托给节点运营者、空间地址委托以及参与治理。

Towns 代币可被委托给节点运营者,后者是网络运行的关键组成部分。为了获得 DAO 的批准并开始运营,节点运营者必须获得最低限度的代币委托量,以确保他们在网络的成功和安全性上有足够的利益投入。代币委托可以直接指向节点运营者的地址,也可以指向网络内任何有效的空间地址。空间随后可以将收到的委托代币重新定向到特定的节点运营者,为委托策略提供了灵活性。除了在委托和网络运营中的作用外,Towns 代币在 Towns DAO 的治理中也发挥着重要作用。代币持有者可以参与决策过程,影响 DAO 的发展方向和政策。

通胀机制方面,Towns 代币设有初始年度通胀率为 8%,并设定在 20 年内线性递减,最终达到 2% 的通胀率。通胀奖励在每个周期结束时平均分配给所有活跃的节点运营者,周期为每两周一次(即双周)。因此,每两周分配的通胀奖励按以下公式计算:(年度通胀率 / 26)。

奖励分配费用方面,每个节点运营者有权自主设定其服务的百分比费用。该费用从分配给该节点运营者的周期总通胀奖励中扣除。在扣除节点运营者的费用后,剩余的通胀奖励按比例分配给该节点运营者的委托者。后续 Towns 也将开放其质押功能。

目前,Towns 尚未公布任何有关空投的信息。

小结

Towns Protocol 首席执行官是 Ben Rubin。他是一位经验丰富的创业者,曾是广受欢迎的视频社交应用 Houseparty 和直播应用 Meerkat 的联合创始人兼首席执行官。

(中间者为 Rubin)

Rubin 以其在构建创新在线社区和实时通信工具方面的成就而闻名,他的职业生涯专注于通过技术增强用户连接和互动。

据其官方介绍,目前 Towns 的会员数接近 100 万,通过空间对话而发送的消费已超过 50 万美元。其协议收入自今年以来也在不断增长。

Web3 社交赛道曾见证无数协议的昙花一现——它们带着颠覆传统的豪言壮语闪耀登场,却因技术瓶颈、用户流失或生态封闭而迅速落寞。加密市场萎靡不振之下,如何吸引更多用户创建并进入群组聊天,如何吸引用户沉淀下来,仍是各社交协议不得不面对的现实难题。

Crypto di tendenza

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When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

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BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

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Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

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