Web3 支付:一文了解可编程支付、可编程货币与专用货币

币界网Xuất bản vào 2024-08-23Cập nhật gần nhất vào 2024-08-23

币界网报道:

从古至今,贝壳、筹币、现金、存款、电子钱包等都是货币的载体或表现形式,这些载体和表现形式是顺应时代不断变革的,就像如今数字经济时代基于区块链技术衍生出的数字货币形态,以及由此构建出来的 Web3 支付生态。

最重要的是,要去理解:货币的本质属性(价值尺度)与核心功能(交换媒介)是不变的。

可编程支付、可编程货币与专用货币的诞生,亦旨在通过数字货币与区块链技术,进一步凸显货币的本质属性,加强其核心功能,提升货币运行效率,降低运行成本,严控风险,充分发挥货币对促进交换交易和经济社会发展应用的积极作用。

因此,本文旨在通过梳理编译 JPM: Understanding Programmable Payments, Programmable Money and Purpose-Bound Money 一文,理清可编程支付、可编程货币与专用货币的概念,进一步推动 Web3 支付的应用与落地。

以下,Enjoy:

随着世界走向更加数字化、技术更加先进的未来,金融交易的格局正在迅速演变。技术的不断进步(包括区块链平台和智能合约的使用)正在使货币和支付变得更加“智能”,例如将支付的逻辑和条件嵌入到数字货币中。这些概念正在彻底改变我们对货币和金融交易的看法,在数字经济中提供独特的优势和能力。

实现数字货币可编程性的方式有很多种。新加坡金融管理局 (MAS) 最近发布的一份关于专用货币(Purpose Bound Money (PBM) )的技术白皮书,将其分为以下几类:

可编程支付(Programmable Payments)一旦满足预定义的一组条件,就会自动执行支付。

可编程货币(Programmable Money)在价值存储本身中嵌入规则,以定义或限制其使用。

专用货币(Purpose-Bound Money)在协议的层面,规定基础数字货币(Digital Money)点对点流转的使用条件,以及转移规则。

以下将通过不同的商业模式的示例,以便更好地理解。

一、可编程支付(Programmable Payments)

大多数可编程性的用例都属于可编程支付这一类别。一个常见的例子是附条件支付,即在条件满足时执行的支付。在传统世界中,远期支票可以被视为一种附条件支付,支票在起息日或之后生效,有效期为预定期限。在支票生效之前会评估附带的条件。在数字世界中,可编程支付通常通过区块链技术实现,其中智能合约会在满足某些条件时自动执行支付或操作。

可编程支付的一个明确且直接的用例是自动化财务管理。明确的财务指示,可以帮助财务主管实现账户目标余额,清除超出目标余额的资金。可编程支付还可以实现更复杂的逻辑,评估不同货币与外汇汇率的多个账户余额,然后以最优方式进行转账。配合 JPM Coin System 的实时 24/7 支付功能,财务主管将能够使用可编程支付来协助财务管理,从现金预测模式转变为即时现金管理模式,可以通过编程的形式即时响应不断变化的现实世界条件。

附条件支付还可以使交易更安全,而无需承担与托管安排相关的昂贵运营开销。例如,买方可以保留资金,只有在收到货物后才向卖方发放资金。实现这一点有多种选择,例如在买方确认收货的环节,使用来自可信第三方物流提供商的数据,甚至通过使用跟踪位置的物联网 (IoT) 设备来指示货物何时交付到特定地理位置。

同样的理念也适用于数字金融资产。有了数字金融资产,交付凭证将以数字的形式呈现。只有在成功交付数字资产后,才能保留和释放资金。这是一种“钱货两讫”的结算形式,通过同步资金和资产转移,将结算风险降至最低。

二、可编程货币(Programmable Money)

可编程货币则更进一步,直接将规则逻辑直接嵌入价值存储本身。这些规则规定或货币使用的逻辑,为货币引入了全新的管控和安全级别。

与可编程支付不同,可编程货币是自足的,既包含编程逻辑,又包含价值存储。这意味着当可编程货币被转移时,它会带有规则和逻辑。

将规则限制在价值本身的僵化性,可能限制了可编程货币的用例。需要将这些规则限制在特定的场景中,而非在通用的应用上。

三、专用货币Purpose-Bound Money

专用货币 (PBM) 能够提供根据特定使用场景定制规则的灵活性,同时也能够确保规则与底层价值的紧密结合。从技术上讲,它可以被视为将规则包装在价值代币周围,从而创建一个包含规则和底层价值的,一种新的可转让代币(New Transferrable Token)。

这既提供了可编程支付的灵活性,可以为不同的场景或用例构建不同的代币容器,也提供了可编程货币的确定性,规则与这种新的可转让代币中的底层价值存储绑定在一起。

当一些特定的规则需要适用在统一普遍适用的场景应用时,PBM 最为有用。假设一家银行发行了存款代币,其他合作银行的客户可以持有这些代币,从而实现全球流通。在这种情况下,我们假设有 10 个司法管辖区和 10 家合作银行。每个司法管辖区都有自己的一套规则,例如货币管制和制裁名单。同样,每家合作银行都有自己的一套规则,例如不同的控制机制甚至奖励机制。

这些规则无法通过“可编程支付”的方式来实施,因为货币流动是货币的固有属性,而非一次性条件。尽管有可能通过“可编程货币”的方式来实施,但从治理和技术角度来看可能不切实际。从治理角度来看,原始发行银行需要整合 100 种排列组合(10 家银行 X 10 个司法管辖区)的规则,实施所有这些规则,并定期维护和更新这些规则。从技术角度来看,实施这些规则将产生高昂的运营成本。

通过 PBM 的方式,原始银行首先会发行一种具有基本通用规则的存款代币 A,在进入 cn 特定司法辖区时,特定司法辖区的附加规则会将存款代币包裹起来,形成 cnA,并在 cnA 存款代币离开该特定司法辖区时解开,变回存款代币 A。在 cn 特定司法辖区之内,所有转账都适用相同的规则,由基础存款代币 A 和 cn 特定管辖区规则组成的 cnA 代币进行。

合作银行可以进一步制定自己的银行特定规则,以便在特定司法管辖区内为客户进行转账,从而产生符合合作银行和其所在司法辖区所有规则的代币。

下图表示了存款代币在不同司法辖区之间的移动,以及围绕它的不同司法辖区特定规则。

四、结论

PBM 的概念改变了我们对可编程规则及其具体实操实施方式的看法。随着数字货币的广泛使用,为我们如何更有效地管理规则创造出新的可能性,并提供了更有效支持不同创新用例的方法。

可编程支付、可编程货币和专用货币正在重塑传统货币体系,为金融交易提供更大的灵活性、自动化和可控性。这些概念将推动数字经济的创新、效率和安全性,推动我们进入一个全新的金融新时代,并改变我们长久以来看待和使用货币的方式。

Nội dung Liên quan

Báo cáo tài chính 25 năm của Trump: Gia đình thu hơn 1 tỷ USD mỗi năm từ tiền điện tử, trong khi các nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn thua lỗ trên $TRUMP

Theo báo cáo tiết lộ tài chính năm 2025, các doanh nghiệp crypto liên quan đến gia đình cựu Tổng thống Trump đã thu về gần 12 tỷ USD, vượt xa nhiều danh mục bất động sản lâu năm. Nguồn thu chính đến từ hai nơi: World Liberty Financial kiếm được hơn 5 tỷ USD từ việc bán token quản trị và các sản phẩm mới, trong khi CIC Digital thu khoảng 6.35 tỷ USD tiền bản quyền từ meme coin $TRUMP. Tuy nhiên, trong khi Trump thu lợi lớn, nhiều nhà đầu tư nhỏ lẻ phải chịu thua lỗ. Giá token $TRUMP đã giảm từ mức đỉnh 74 USD xuống còn 1.68 USD, và token của World Liberty Financial cũng mất khoảng 80% giá trị kể từ khi giao dịch. Sự trỗi dậy của mảng kinh doanh crypto này diễn ra trong bối cảnh chính quyền Trump nới lỏng các quy định đối với ngành công nghiệp tiền số. Báo cáo cũng làm dấy lên các câu hỏi về xung đột lợi ích tiềm tàng, liên quan đến hàng loạt dự án bất động sản ở nước ngoài mang lại hàng triệu USD phí cho Trump khi ông tại nhiệm. Dù Nhà Trắng phủ nhận mọi xung đột, các giao dịch này vẫn tiếp tục được giám sát chặt chẽ.

marsbit45 phút trước

Báo cáo tài chính 25 năm của Trump: Gia đình thu hơn 1 tỷ USD mỗi năm từ tiền điện tử, trong khi các nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn thua lỗ trên $TRUMP

marsbit45 phút trước

Từ 'Phân cụm địa chỉ' đến 'Tiêu chuẩn bằng chứng': Tại sao Chainalysis muốn định nghĩa lại việc truy vết blockchain?

Vào cuối tháng 6 năm 2026, Chainalysis đã công bố một khung dữ liệu mang tên "Blockchain Tracing Ontology", nhằm thiết lập một hệ thống mô tả dữ liệu thống nhất hơn cho phân tích blockchain. Không giống như một thuật toán mới, đề xuất này tập trung vào việc tạo ra một "ngôn ngữ chung" để chuẩn hóa cách biểu đạt kết quả phân tích, giúp quá trình này minh bạch, có thể kiểm chứng và tái lập hơn. Vấn đề lâu nay là các công ty phân tích khác nhau thường đưa ra kết quả khác nhau cho cùng một địa chỉ do thiếu tiêu chuẩn chung, đặc biệt gây tranh cãi trong điều tra tư pháp hay chống rửa tiền. Chainalysis đề xuất chuyển từ mô hình "Cluster" (cụm địa chỉ) đơn giản sang cấu trúc phân lớp chi tiết hơn: Entity (thực thể) -> Wallet (ví) -> Wallet Segment (phân đoạn ví) -> Address (địa chỉ). Điều này phản ánh chính xác hơn cách quản lý ví phức tạp của các tổ chức lớn. Quan trọng hơn, Ontology nhấn mạnh vào tính minh bạch của quá trình suy luận, không chỉ kết quả cuối cùng. Mỗi kết luận cần đi kèm bằng chứng (Evidence) cụ thể (mẫu giao dịch, thông tin công khai...) và mức độ tin cậy (Confidence), giải thích rõ "tại sao" lại có nhận định đó. Cách tiếp cận này đáp ứng tốt hơn yêu cầu về tính có thể kiểm chứng của bằng chứng tư pháp, như đã thấy trong vụ án Bitcoin Fog. Chainalysis cũng nhấn mạnh rằng phân tích on-chain tự nó không thể nhận dạng danh tính thực; nó chỉ cung cấp suy luận về mối quan hệ giữa các địa chỉ và dòng tiền. Danh tính thực sự cần được xác định thông qua bằng chứng off-chain như thông tin KYC. Về lâu dài, đề xuất này đánh dấu bước chuyển của ngành từ "dựa trên kinh nghiệm" sang "dựa trên tiêu chuẩn". Nếu được chấp nhận rộng rãi, nó có thể tạo ra một nền tảng dữ liệu thống nhất, giảm chi phí giao tiếp và nâng cao độ tin cậy cho hoạt động giám sát, điều tra xuyên biên giới. Giá trị cạnh tranh trong tương lai sẽ không chỉ nằm ở độ chính xác thuật toán, mà còn ở khả năng giải thích, chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của bằng chứng.

marsbit1 giờ trước

Từ 'Phân cụm địa chỉ' đến 'Tiêu chuẩn bằng chứng': Tại sao Chainalysis muốn định nghĩa lại việc truy vết blockchain?

marsbit1 giờ trước

Bản Nano Banana phiên bản video đã ra mắt: Tích hợp kiến thức thế giới của Gemini, tạo ảnh bản gốc chỉ mất 4 giây

Google đã chính thức ra mắt hai mô hình AI đa phương thức mới: Gemini Omni Flash và Nano Banana 2 Lite. Gemini Omni Flash là một mô hình tạo video có khả năng chỉnh sửa video thông qua hội thoại tự nhiên, kết hợp đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video) và sử dụng kiến thức thế giới của Gemini để xây dựng video chân thực. Mô hình này hiện hỗ trợ tạo video 10 giây với chi phí 0,10 USD mỗi giây đầu ra. Nano Banana 2 Lite (hay gemini-3.1-flash-lite-image) là phiên bản hình ảnh nhanh và tiết kiệm chi phí. Nó có thể tạo hình ảnh độ phân giải 1K chỉ trong khoảng 4 giây với giá khoảng 0,034 USD mỗi hình, giữ lại khả năng kết xuất văn bản xuất sắc. Điểm đáng chú ý là hai mô hình này có thể được kết hợp để tạo ra quy trình làm việc liền mạch: tạo hình ảnh nhanh chóng với Nano Banana 2 Lite, sau đó sử dụng hình ảnh đó làm tài liệu tham chiếu để Gemini Omni Flash tạo ra video động. Google đã minh họa tiềm năng này qua các ứng dụng demo như du lịch ảo (Anywhere), thiết kế nội thất (Space Lift) và tạo nội dung tiếp thị thương mại điện tử (Omni Product Studio). Những phát triển này cho thấy chiến lược của Google là tập trung vào việc áp dụng AI đa phương thức vào các ngành dọc cụ thể như thương mại điện tử, quảng cáo và sáng tạo nội dung, tận dụng lợi thế hệ sinh thái Android để thúc đẩy thương mại hóa.

marsbit1 giờ trước

Bản Nano Banana phiên bản video đã ra mắt: Tích hợp kiến thức thế giới của Gemini, tạo ảnh bản gốc chỉ mất 4 giây

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片