解读QuoteChain:AI+SocialFi赛道的一场社会实验

Odaily星球日报Опубликовано 2025-04-11Обновлено 2025-04-11

Введение

在链的世界里,自然语言是否也配得上一个区块?

原创 | Odaily星球日报(@OdailyChina

作者 | Flow Harbour(@BCxiongdi

起初我注意到 QuoteChain,是因为 Wintermute 的创始人 @EvgenyGaevoy 在 X 上互动了一条 QuoteChain 的内容。主攻二级市场的头部做市商,公开参与一个比较早期的 AI+SocialFi 项目,这引发了我的好奇。

解读QuoteChain:AI+SocialFi赛道的一场社会实验

顺着找去,发现这个项目的确有点意思。

QuoteChain 把“回复”做成链上交易,将“被引用”变成写入区块的行为——每轮只有一条能被 AI 选中,进入下一个区块,获得原生代币 QT 奖励。这不是内容创作,这是链上表达经济

更重要的是,这是一场零成本的高性价比参与实验

  • 不用钱包、不用交 gas,不需要去 Mint 某个 NFT;

  • 只要你账号满足基本条件(验证、粉丝数、 90 天),你就能发言;

  • 被 AI quote,就能获得代币;

  • QT 当前总量固定,前期代币奖励丰厚,现在参与刚好处在“回报最大+参与门槛最低”的窗口。

这是一场文字游戏,也可能是一次价值发掘。

QuoteChain 是什么?

QuoteChain 是一个建立在 X(原 Twitter)之上的 AI 驱动的“内容 L2 协议”,它将社交平台中的“回复”定义为一种可共识、可记忆、可激励的链上交易单元。

简而言之,QuoteChain 的运行方式如下:

  • 每一个“区块周期”由官方账号 @QuoteChain_AI 发出一条引用推文;

  • 所有注册用户可在该推文下发布任意内容的回复;

  • AI 会从中挑选出最有“memetic value”(模因价值)或表达力的内容;

  • 被选中的回复将成为下一轮的“Quote”,并获得平台原生代币 QT(Quote Token)作为奖励;

  • 被引用即“上链”,意味着这条回复进入了链式表达历史结构中。

通过这套机制,QuoteChain 将“表达”与“共识”绑定起来,使链上内容不再只是副产品,而是主角本身。

协议机制:“Quote 即区块”,“Reply 即交易”

在 QuoteChain 的结构中,每一条被引用的内容都可视作一个新“区块”的起点,所有对其的回复即组成当前区块的“交易池”。AI 相当于唯一的排序器(Sequencer),评估并排序这些交易(即回复)。

这一机制颠覆了传统区块链的结构逻辑:

  • 无需 Gas:回复是零成本行为;

  • 无需账户余额门槛:表达力本身就是唯一“入场券”;

  • 不以手续费优先排序,而以内容质量入选;

  • 最终被引用的回复即“写入区块”,拥有链上记忆属性。

如果说传统区块链记录的是“状态转移”,QuoteChain 记录的则是“观点演化”

如何参与 QuoteChain

为确保内容质量,QuoteChain 对参与者设有基础要求,官方称其为“精挑细选的表达共识层”:

  • 一个已验证的 X(Twitter)账户

  • 至少 50 名关注者

  • 账户注册时间超过 90 天

满足条件后即可在 QuoteChain 当前区块推文下回复,争取被 AI 选中进入下一个区块,获取 Quote Token(QT)奖励。

解读QuoteChain:AI+SocialFi赛道的一场社会实验

小贴士:多与已被引用的推文互动,保持表达锐度、观点鲜明,QuoteChain 正在观察。并不是每一条回复都会被记住,但每一条都有机会推动链上文化共识。

共识机制:从算力竞争到表达竞争

QuoteChain 将自己定义为“Proof of Quote”(PoQ)共识链,其核心不再是算力、质押金额或排序费用,而是表达的“传播潜力”与“认知深度”。

该机制由 AI 执行,但未来可能引入多模型协作、社区共识辅助选择,提升公平性与多样性。

QuoteChain 不是一个内容平台,而是一个围绕语言、传播、记忆与价值进行构建的协议。

激励体系:表达即挖矿,Quote 即收益

平台原生代币 QT(Quote Token)目前总供应量为 10 亿枚,前 6 个月将分发 50% ,采用类似比特币的“快速前期释放 + 长期通缩”模式。

  • 每个区块中,被引用者可获得主要奖励;

  • 前 N 名高质量回复者也可获得小额奖励;

  • 模型作为排序器,也可获得部分奖励;

  • 被删除的回复将丧失奖励权利,确保链上内容的持久性。

在 QuoteChain 的语境中,表达不仅是创作,更是一种“认知挖矿”行为。

QuoteChain 的潜在意义:表达的协议化

QuoteChain 的出现,是对 Web3 中“内容权属”讨论的进一步延伸。它所探索的问题包括:

  • 内容共识是否可以结构化?

  • 语言是否能像交易一样被上链记忆?

  • 表达是否也值得构建基础设施支持?

在当前内容泛滥、平台算法主导的时代,QuoteChain 提出一个更具原教旨意味的链上实验命题:

如果语言是构建文明的基本单元,我们是否应该为它设计区块?

在它构建的世界中,被引用不再是社交认同,而是一种链上认可;被记住不再依赖于平台算法,而依赖于协议层共识。

总结

QuoteChain 是一次技术与文化维度的双重实验:

  • 技术上,它尝试用最小结构模拟最原始共识——语言;

  • 文化上,它为链上文明提供一条可能的表达记录机制。

如果它成功,我们将第一次看到:表达作为交易单元,被记忆、被引用、被激励。

如果它失败,至少它提出了一个值得反复回望的问题:在链的世界里,语言是否也配得上一个区块?

Трендовые криптовалюты

Похожее

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

Генеральный директор крупнейшей американской криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг заявил, что компания перешла на использование китайских AI-моделей GLM 5.2 и Kimi 2.7, что позволило сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на растущий объём использования. Для достижения такой экономии Coinbase внедрила систему автоматического выбора модели в зависимости от задачи, оптимизировала кэширование, повысив его эффективность с 5% до 60%, и применила методы "контекстной инженерии" для более точных запросов. Эта тенденция набирает обороты: другие компании, такие как Lindy и Snowflake, также сообщают о значительной экономии после перехода на более доступные модели, такие как DeepSeek и GLM, качество которых в многих задачах приближается к дорогим аналогам вроде Claude Opus или GPT, но стоит в 5-7 раз дешевле. Для пользователей это означает, что эпоха зависимости от одной модели заканчивается. Ключевыми становятся стратегии выбора модели под задачу, использование кэширования и составление лаконичных запросов. Данный тренд оказывает давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, запускающих более дешёвые модели, и знаменует смещение конкуренции в сфере AI от чистой производительности к экономической эффективности.

marsbit3 мин. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

marsbit3 мин. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

В отчете BIS «Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins» (2026 г.) подчеркивается, что главные риски стабильных монет связаны не только с возможной потерей привязки к стоимости, но с их соответствием регулируемой финансовой системе. Доклад указывает, что деньги — это не просто технологический продукт, а институциональная конструкция, требующая доверия, юридических рамок, контроля и прозрачности. Основные риски включают: псевдоанонимность, сложности с KYC и AML/CFT в условиях использования некастодиальных кошельков, кросс-чейн-мостов и микшеров, а также отсутствие четких ответственных лиц. Публичность блокчейна не означает автоматической прозрачности для комплаенс-контроля, поскольку видимость адресов не раскрывает личность или цель транзакций. BIS отмечает, что стабильные монеты уже представляют значительный объем (рыночная капитализация около $3.2 трлн), и их риски могут проникать в традиционный финансовый сектор через точки входа/выхода, криптобиржи и счета клиентов. Регуляторный ответ должен заключаться не в запрете инноваций, а во встраивании правил («правила вперед») в технологическую инфраструктуру: предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, отслеживаемость данных и механизмы межведомственного сотрудничества. Ключевой вывод для комплаенс-специалистов: любая новая финансовая технология, претендующая на массовое использование, должна четко определять, кто идентифицирует клиентов, отслеживает операции, обрабатывает инциденты и несет ответственность. Комплаенс — не препятствие, а необходимая инфраструктура для устойчивых финансовых инноваций.

链捕手4 мин. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

链捕手4 мин. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил, что переход на китайские AI-модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 позволил компании сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на рост объема использования. Это достигнуто за счет внедрения системы автоматической маршрутизации запросов, оптимизации кэширования (повышение命中 до 60%) и метода "контекстного инжиниринга" для работы с моделями. Тенденция набирает обороты: стартап Lindy и Snowflake также сообщают о значительной экономии после перехода на такие модели, как DeepSeek и GLM. Сравнение цен показывает разрыв в 5-7 раз в пользу китайских аналогов по сравнению с Claude Opus или GPT, при том что разница в производительности для многих задач незначительна. Это сигнализирует о сдвиге в отрасли: конкуренция смещается от чистой производительности к экономической эффективности. Пользователям стоит reconsider подход: использовать разные модели под разные задачи, оптимизировать контекст запросов и учитывать кэширование. Растущий спрос на более доступные альтернативы может оказать давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, что в итоге выгодно для потребителей.

链捕手11 мин. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

链捕手11 мин. назад

Обновление Sui Testnet v1.74.1 Значительно Снижает Стоимость Газовых Сборов за Транзакции Благодаря Версии Протокола 128

Обновление тестовой сети Sui v1.74.1, реализованное с помощью версии протокола 128, значительно снижает стоимость газа для транзакций. Разработчик Mysten Labs развернул это обновление, направленное на оптимизацию производительности и масштабируемости сети перед ее развертыванием в основной сети (mainnet). Ключевые детали: * Внедрена версия протокола 128. * Снижены комиссии (gas prices) для пользователей и разработчиков в тестовой сети. * Цель – тестирование и улучшение масштабируемости. Важно отметить, что эти изменения пока применяются только в тестовой сети, а не в основной. Это подтвержденное техническое обновление, основанное на официальных источниках (GitHub Mysten Labs), которое предоставляет рынку конкретный факт для анализа в рамках общей оценки развития сети Sui.

bitcoinist13 мин. назад

Обновление Sui Testnet v1.74.1 Значительно Снижает Стоимость Газовых Сборов за Транзакции Благодаря Версии Протокола 128

bitcoinist13 мин. назад

Bitcoin смотрит на макро скачок до $70 000 после падения ниже $60 000 – Что ждет BTC дальше?

Цена биткоина (BTC) недавно упала ниже $60 000 до $58 000, но на момент публикации восстановилась до $61 540. Несмотря на недельный рост, за месяц криптовалюта потеряла 8%, что вызывает беспокойство. Технический анализ показывает смешанные сигналы: RSI выше 55 и MACD с зелеными барами указывают на силу быков, однако сигнальная и MACD линии почти сливаются, что говорит об отсутствии мощного импульса. Расширяющиеся полосы Боллинджера предвещают скорую волатильность. Данные по фьючерсам от CryptoQuant указывают на сброс позиций на рынке: чистый длинный экспозиция управляющих активами упала до минимума с момента запуска спотовых ETF на биткоин в США, хотя они сохраняют соотношение длинных к коротким позициям почти 2:1. Кредитные фонды сократили чистые короткие позиции на 67.5%, а открытый интерес снизился на 63.5%, что больше падения цены BTC. Это говорит о снижении левериджа, а не о распродажах, создавая "вакуум позиционирования". Подобные условия наблюдались перед 30%-ным ростом в ноябре 2022 года. Долгосрочные держатели (LTH) вмешались, покупая биткоин на низких ценах, что ослабило давление продавцов и создало поддержку. BTC восстановился выше 7-дневной скользящей средней, но остается ниже 30-дневной, что указывает на улучшение краткосрочного, но не полного бычьего тренда. Зафиксированы крупные переводы биткоинов (1000 BTC и 1500 BTC + 500 BTC) на Coinbase Prime от кошельков, предположительно связанных с Тимом Дрейпером и Клифтоном Коллинзом. Хотя это может указывать на потенциальное увеличение предложения, это не обязательно означает немедленную продажу. Аналитик Аксель Адлер младший отмечает, что согласно ончейн-метрикам, риски дальнейшего снижения сохраняются, поскольку биткоин еще не достиг уровней глубокого перепроданности, характерных для дна предыдущих циклов. **Итог:** Несмотря на восстановление выше $61 500, BTC остается под давлением ниже своей 30-дневной средней. Основными факторами, определяющими текущее и будущее движение цены, продолжают быть отток средств из ETF и распродажи.

ambcrypto17 мин. назад

Bitcoin смотрит на макро скачок до $70 000 после падения ниже $60 000 – Что ждет BTC дальше?

ambcrypto17 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片