观点:为何不看好单纯的 Web3 游戏代币?

链捕手Xuất bản vào 2024-09-30Cập nhật gần nhất vào 2024-09-30

作者:1mpal

编译:Luffy,Foresight News

 

我热爱 Web3 游戏,很大一部分资金都投资在游戏 NFT 和代币上。不过,我对单纯的游戏代币非常不看好。 

市场需要正常化。目前,我对那些自 TGE 以来就完全失去增长势头的游戏项目没有任何好感。

如果我是一名交易员,我会认为那些交易 Memecoin 或押注蓬勃发展的人工智能领域的人是聪明人。目前没有理由在游戏代币上押注巨额筹码,市场的实际情况也恰恰如此。造成这种情况的原因有很多,但主要原因是游戏代币缺乏关键因素来支撑被高估的市场估值。

1. 游戏代币被高估

很少有 Web3 游戏能够匹配其市场估值。即使按流通市值而不是 FDV 计算,Web3 游戏也被高估了。例如,CATIZEN 是近期表现最突出的游戏之一,目前市值约为 2 亿美元,假设其年收入为 2000 万美元。

为了简单理解,你可以拿代币与股票对比,以评估它们的估值。韩国游戏公司 Shift Up 最近上市,市值约为 24 亿美元,2023 年营收为 1.4 亿美元。市场认为它被高估,因为它具有巨大的未来潜力。

Nexon 的市值为 163 亿美元,年收入为 30 亿美元。Krafton 的市值为 123 亿美元,年收入为 15 亿美元。Take-Two Interactive 的市值为 263 亿美元,年收入为 53 亿美元。对于大多数大型游戏公司来说,年利润通常占其市值的 10-20%。

代币经济学建立在游戏会无条件增长的前提下

还是以 CATIZEN 为例,从市值来看,这似乎是一个非常健康的项目,但问题在于解锁机制,主流游戏公司需要融资才能扩大规模,但 Web3 游戏项目的代币是自动解锁的。

事实上,单纯的游戏项目如果没有基础设施,是不可能实现增长的。除非有特殊情况,大多数游戏在发布时的用户数量最高,然后呈缓慢下降趋势,这是很常见的情况。换句话说,Web3 游戏自我增值的想法是违背市场规律的。

2. Memecoin 比游戏代币更有吸引力

在交易中发现低市值宝石的能力是一种宝贵的才能,最简单可靠的信号就是交易量。交易量不大意味着市场不太感兴趣,自然会导致上涨势头疲软。谁愿意交易自上市以来一直在下跌的行业?

如果您是一位赌徒,流动性再次进入加密货币时,您会押注哪种代币?

对比币安上 NEIRO、CATI、HMSTR 的走势图,我们可以看出明显的区别。尽管 CATI 在游戏收入方面明显优于传统 Web3 游戏,在外部社交媒体收入方面也明显优于 HMSTR,但市场表现却并不理想。在币安上,NEIRO 和 CATI 的交易量相差约 10 倍。

考虑到当前的市场情绪和交易所上市的意愿,这是典型的游戏代币进行 TGE 的最糟糕时机之一。游戏不可避免地由风险投资驱动,无法在当前市场中竞争的项目会迅速通过 NFT 销售、节点销售和 TGE,然后退出。因此,交易和持有 memecoin 比游戏代币更好。

我认为决定股票价格的三个原则是:对公司未来价值的预期、公司的业绩记录以及市场供需波动。目前,游戏代币没有业绩记录,供应超过需求,除非它们有特殊的营销手段,否则它们作为纯游戏的未来竞争力是不可靠的。

虽然将游戏代币与股票进行比较可能并不完全合适,但也有参考价值。关键在于哪些项目拥有推动市场叙事的关键。如果一家公司的未来价值仅仅取决于其游戏,那么它将无法生存。它需要基础设施,它需要技术推动力。

或者,从一开始就解锁全部代币并让市场决定价格。

最后的想法

我相信 2025 年第一季度加密货币将迎来显著的上涨。我和很多人一样喜欢 Web3 游戏,但是,我觉得纯 Web3 游戏代币的 FDV 需要降低。当然,如果你有基础设施或技术护城河(比如游戏链),你就可以获得更高的估值。但现在,有很多游戏虽然估值很高,但只服务于游戏本身。

这可能是游戏项目最糟糕的时候,或者可以将其视为一个常态化过程。今年我参加了几轮游戏项目的 KOL 融资,大多数都是亏损。VC 的加入让 FDV 越来越高,代币锁定结构违背了平均法则。

然而,一些游戏项目将在这一过程中生存下来,我们希望押注那些能够根据收入扩展到平台和基础设施的项目。请记住,推动市场的是一两个巨头,而我们处于交易者之前的阵地,可以优先挑选主角。然而,我们的弱点可能是过于痴迷于游戏的未来。即使我们热爱游戏,也需要尝试将其商业化。

Nội dung Liên quan

Mô hình lớn quét sạch mọi kỳ thi, nhưng lại càng xa rời AGI hơn: Bài báo này đã vạch trần điều gì?

Nếu ai đó nói rằng AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát) đã đạt được, làm sao để phân biệt thật hư? Ngành công nghiệp AI đang chạy đua hướng tới một mục tiêu không có đường kết thúc rõ ràng. Một bài báo gần đây của nhà nghiên cứu Michael Timothy Bennett đã đề xuất một thước đo mới cho AGI: không phải là khả năng bắt chước con người, mà là khả năng thích ứng và khám phá tri thức mới như một "nhà khoa học nhân tạo". Bài báo chỉ ra rằng các bài kiểm tra chuẩn cũ như bài kiểm tra Turing đã bị các mô hình lớn (large models) vượt qua, nhưng chúng ta lại càng xa rời trí thông minh phổ quát thực sự. Các mô hình hiện tại chủ yếu dựa vào "Scale-maxing" - tối đa hóa quy mô dữ liệu và tham số, lưu trữ các câu trả lời gần đúng trong trọng số mạng. Chúng thiếu khả năng chủ động thử nghiệm, hiểu biết nhân quả và cân bằng giữa khám phá (exploration) và khai thác (exploitation) trong điều kiện tài nguyên hạn chế (như năng lượng). Một AGI thực sự, theo định nghĩa mới này, cần có ba đặc điểm cốt lõi: (1) Chủ động thử nghiệm để thu thập thông tin, thay vì thụ động học từ dữ liệu có sẵn. (2) Hiểu được quan hệ nhân quả, không chỉ là tương quan. (3) Biết cách phân bổ tài nguyên tính toán một cách khôn ngoan để cân bằng giữa việc tìm kiếm thông tin mới và sử dụng kiến thức đã biết. Điều này đòi hỏi một sự chuyển dịch mô hình trong ngành AI. Tiêu chí đánh giá sẽ chuyển từ bảng xếp hạng điểm số sang các "điểm chuẩn thích ứng", nơi AI được đặt vào môi trường hoàn toàn mới để kiểm tra khả năng khám phá quy luật. Lộ trình kỹ thuật cũng cần kết hợp nhiều phương pháp (Scale-maxing, Simp-maxing, W-maxing) thay vì chỉ phụ thuộc vào một luật duy nhất. Tóm lại, bài báo nhấn mạnh rằng con đường đến AGI không phải là sự lặp lại tuyến tính của các mô hình lớn, mà là một sự thiết lập lại lộ trình, hướng tới việc xây dựng những hệ thống có tinh thần của một nhà khoa học: biết đặt câu hỏi "tại sao" và chủ động tìm kiếm câu trả lời.

marsbit15 phút trước

Mô hình lớn quét sạch mọi kỳ thi, nhưng lại càng xa rời AGI hơn: Bài báo này đã vạch trần điều gì?

marsbit15 phút trước

Giáo hoàng phát hành thông điệp đầu tiên về AI: 40.000 chữ, 10 quan điểm, nói thấu nỗi lo lắng về AI

Ngày 15/5/2026, Giáo hoàng Leo XIV đã công bố thông điệp "Magnifica Humanitas", văn kiện đầu tiên của Giáo hội Công giáo tập trung vào trí tuệ nhân tạo (AI), kỷ niệm 135 năm thông điệp "Rerum Novarum" về cách mạng công nghiệp. Thông điệp dài 40.000 chữ này không phải là tài liệu kỹ thuật mà là một bản kiểm điểm đạo đức, đề cập đến chiến tranh, việc làm, giáo dục, y tế và ra quyết định công. Tóm tắt 10 quan điểm cốt lõi: 1. AI không phải kẻ thù, nhưng đã trở thành môi trường ảnh hưởng đến quyết định hằng ngày. 2. Vấn đề then chốt là ai nắm quyền lực công nghệ (dữ liệu, năng lực tính toán, nền tảng), không chỉ là quy định. 3. Ngay cả nhà phát triển cũng khó giải thích đầy đủ cơ chế hoạt động nội bộ của AI. 4. AI không phải là chủ thể đạo đức, không thể thay thế trách nhiệm của con người trong các mối quan hệ. 5. Các quyết định AI về việc làm, phúc lợi, tư pháp, y tế cần cơ chế minh bạch, giải trình và giám sát con người. 6. Tài nguyên AI (dữ liệu, tri thức, mô hình) nên phục vụ lợi ích chung, tránh tập trung vào số ít. 7. AI khuếch đại thông tin sai lệch và thao túng nhận thức, đe dọa sự thật - một hàng hóa công cộng. 8. Giáo dục AI không chỉ dạy công cụ, mà phải bảo vệ khả năng đặt câu hỏi, tư duy phản biện. 9. AI định hình lại lao động, nhưng công việc không chỉ là hiệu quả, mà còn là nơi con người phát triển và tham gia xã hội. 10. Quyết định sinh tử hoặc không thể đảo ngược không được giao cho hệ thống tự động. Thông điệp nhấn mạnh: Công nghệ không trung lập. Giá trị và lợi ích của những người tạo ra và triển khai AI sẽ định hình trải nghiệm của xã hội. Thách thức cốt lõi do AI mang lại là thách thức về nhân học: Khi AI mô phỏng sáng tạo, phán đoán và quan hệ, con người phải tự hỏi ý nghĩa đích thực và giá trị độc đáo của mình là gì. AI có thể mô phỏng bề ngoài, nhưng không thể có ý chí, chịu trách nhiệm hoặc trải qua cái giá thực sự đằng sau những hành động đó.

marsbit18 phút trước

Giáo hoàng phát hành thông điệp đầu tiên về AI: 40.000 chữ, 10 quan điểm, nói thấu nỗi lo lắng về AI

marsbit18 phút trước

Cá Voi Bitcoin Bí Ẩn Bán Tháo 1,3 Tỷ USD Cổ Phiếu IBIT Của BlackRock Trong Khi Thị Trường Hầu Như Không Hề Hấn

Một tổ chức lớn không xác định đã bán khoảng 1,3 tỷ USD cổ phiếu ETF Bitcoin dạng vật chất (spot Bitcoin ETF) IBIT của BlackRock thông qua dark pool vào sáng thứ Ba. Các nhà phân tích ETF mô tả đây là một giao dịch khối (block trade) có quy mô bất thường. Giao dịch nổi bật không chỉ về khối lượng mà còn vì thị trường dường như hấp thụ nó với rất ít biến động, giá IBIT hầu như không đổi. Giao dịch này diễn ra trong bối cảnh dòng tiền ròng rút khỏi các ETF Bitcoin spot của Mỹ đang liên tục âm. Dữ liệu từ SoSoValue cho thấy tuần giao dịch từ 18-22/5 chứng kiến khoảng 1,257 tỷ USD dòng tiền rút ròng, trong đó riêng IBIT chiếm 1,008 tỷ USD. Đây đã là tuần thứ hai liên tiếp có dòng tiền ròng rút ra với khối lượng lớn, chấm dứt sáu tuần liền dòng tiền vào ròng trước đó. Một số nhận định cho rằng việc thị trường hấp thụ tốt đợt bán khối lớn này là dấu hiệu cho thấy đáy giá có thể đã hình thành. Tuy nhiên, cũng có ý kiến thận trọng rằng các tổ chức có thể đang trở nên dè dặt trong bối cảnh lạm phát và lãi suất có xu hướng tăng. Vào thời điểm đăng tin, giá Bitcoin giao dịch quanh mức 75.730 USD.

bitcoinist7 giờ trước

Cá Voi Bitcoin Bí Ẩn Bán Tháo 1,3 Tỷ USD Cổ Phiếu IBIT Của BlackRock Trong Khi Thị Trường Hầu Như Không Hề Hấn

bitcoinist7 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片