金融是加密领域的第一篇章还是最终形态?风投们如是说……

ambcrypto发布于2026-02-10更新于2026-02-10

文章摘要

加密货币的未来是金融主导还是非金融应用即将爆发?风投观点出现分歧。a16z Crypto的Chris Dixon认为,当前宣称非金融用例已死的论调过于片面,区块链首先发展金融是因为基础设施需要先行建设。而Dragonfly的Haseeb Qureshi则指出,消费级加密应用失败源于产品需求不足而非监管限制。 资本流向显示,2025年风险投资激增超200亿美元,资金集中流向基础设施和DeFi等后期项目,稳定币总供应量突破3070亿美元,借贷协议流动性充沛,印证金融仍是加密货币最成熟的产品-市场契合领域。 盈利方面,PancakeSwap和Aave等金融协议月收益超千万美元,而非金融领域依赖代币激励维持用户参与,实际收入密度薄弱,游戏类应用日均收入仅约420万美元。从收益维度看,Qureshi的需求论更具说服力,而Dixon的长期结构性观点仍需时间验证。 核心结论: - 金融仍是加密货币核心价值层,资本与支付流持续向DeFi集中; - 非金融领域虽能吸引用户,但难以形成可持续商业模式。

加密货币在金融领域的未来是否已经稳固确立,亦或非金融应用的潜力才刚刚开始展现?

a16z Crypto管理合伙人Chris Dixon驳斥了这种论调,他表示:

「当前宣称加密技术的非金融用例已消亡正成为一种流行论调」

他解释道,区块链技术引入了一种协调原语,金融应用之所以兴起是因为基础设施必须先行发展,而后才能拓展至其他领域。

Dragonfly管理合伙人Haseeb Qureshi直接回应,质疑将问题归咎于监管的说法。他反问道:为何金融应用在面临更严格监管审查的情况下依然蓬勃发展?

在他看来,消费级加密应用的失败源于需求疲软而非政策障碍,他认为这些产品本身存在缺陷,最终未能通过市场检验。

Dixon指出互联网时代的时间序列效应和政策支持的转变,而Qureshi则引用应用发展史,得出结论认为金融仍是加密领域唯一经过验证的产品-市场匹配点。

资本流向揭示加密领域真正的产品-市场匹配点

2025年风险投资大幅增长,突破200亿美元,创下2022年以来最高水平,较2023年总额增长超一倍。增长势头在第四季度加速,当期达成425笔交易,资金流入达85亿美元,环比增长84%。

资本集中流向后期轮次、基础设施和DeFi领域,表明机构信心而非零售炒作推动市场。这一扩张与DeFi的稳定发展阶段相吻合。

锁仓总价值回升至约990.7亿美元,从500亿美元的熊市底部反弹,而稳定币供应量已突破3070亿美元。

Morpho等借贷平台保持深度流动性,强化了金融作为加密领域产品-市场匹配层的地位。与此同时,稳定币年结算量达数万亿美元,经调整后的吞吐量堪比传统支付通道。

资金流入与支付增长共同支撑了金融主导的 adoption 模式,既验证了Haseeb的需求观点,也反映了Dixon的时序逻辑。

收入密度仍然集中

头部协议的收益集中度加剧了价值积累的分化。

金融平台全年盈利能力领先,PancakeSwap[CAKE]在30天内产生约1580万美元收益,Aave[AAVE]达1040万美元,显示出费用驱动的可持续性。

随着代币排放减少,通过销毁和质押机制的留存价值增强,支撑了净盈利能力。相比之下,非金融领域严重依赖代币激励驱动使用。游戏和社交活动在空投和边玩边赚阶段出现峰值,但补贴消退后用户留存率显著下降。

收入密度依然薄弱,头部链游日均产出约420万美元,单用户平均收益(ARPU)普遍低于10-30美元。因此,实用性能吸引用户,却难以将参与度转化为持续现金流。

综上所述,从收入和风投回报角度看,Haseeb的需求论似乎更具说服力,而Dixon的观点仍具长期价值。


最终思考

  • 金融仍是加密领域主导的价值积累层,资本、收益和支付流持续向DeFi和稳定币通道集中
  • 实用型领域驱动用户参与,但未能将使用转化为可持续现金流,尽管存在长期扩展潜力,仍强化了风投界的审慎态度

相关问答

QChris Dixon 和 Haseeb Qureshi 对加密货币的非金融应用前景有何不同看法?

AChris Dixon认为非金融应用只是处于早期阶段,基础设施成熟后将会发展;而Haseeb Qureshi则认为非金融应用(如消费者领域)失败是由于产品需求弱而非政策限制,目前只有金融应用通过了市场验证。

Q2025年加密货币领域的风险投资情况如何?

A2025年风险投资大幅增长,总额超过200亿美元,达到自2022年以来的最高水平,是2023年的两倍多。第四季度增长加速,共完成425笔交易,资金流入达85亿美元,环比增长84%。

Q目前加密货币领域哪些部分被证明具有产品市场契合度?

A金融应用(DeFi和稳定币)被证明是加密货币目前唯一具有产品市场契合度的领域,拥有稳定的收入、资本流入和支付规模,而非金融领域如游戏和社交则依赖补贴,难以产生持续现金流。

Q在加密货币领域,哪些协议在盈利方面表现突出?

A金融协议在盈利方面领先,PancakeSwap(CAKE)在30天内产生约1580万美元收益,Aave(AAVE)产生1040万美元收益,显示出费用驱动的可持续性。而非金融领域如区块链游戏的收入密度较低,每日收入约为420万美元。

Q文章最后总结了哪些关键点?

A金融仍是加密货币主导的价值积累层,资本、收入和支付流集中在DeFi和稳定币领域;实用型领域能驱动用户参与但无法转化为持久现金流,尽管有长期扩展潜力,但仍面临风险投资的质疑。

你可能也喜欢

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

AI竞赛正面临新的瓶颈:工地。美国正面临严重的电工、建筑工等技术工人短缺,这已成为微软、Meta、OpenAI等公司快速建设超大规模AI数据中心(如OpenAI耗资160亿美元的“星际之门”项目)的“头号障碍”。 尽管AI公司愿支付高薪(如电工年薪可达24-28万美元),远超传统行业,但熟练技工仍供不应求。麦肯锡预测,美国在2023-2030年间需额外培养13万名电工和24万名建筑工,而劳工统计局预计每年仍有8万个电工岗位空缺。这种短缺导致项目延迟,每月可能造成数百万美元的收入损失。 AI数据中心建设复杂,需应对巨大功耗(一座设施耗电堪比数十万户家庭)、复杂的配电系统以及高密度散热(需液冷技术)等挑战,因此亟需大量技术娴熟的工人。 为此,科技巨头开始亲自下场培养人才。例如,Meta投入1.15亿美元建立建筑工人培训学校,提供免费培训及生活补贴,以快速输送工人上岗。OpenAI则与建筑工会合作,提前锁定熟练劳动力。同时,企业也将招聘目光投向高中生,鼓励年轻人投身技工行业。这些举措已见成效,Z世代对技工职业的兴趣显著上升。 然而,更深层的挑战在于电力。AI数据中心用电量正以惊人速度增长,已推高部分地区的电价。此外,数据中心建设是项目制的,建设期需要成千上万的工人,但建成后仅需少量常驻人员。这意味着未来可能面临熟练工人短期过剩、并流向其他行业压低薪资的风险。如何实现劳动力与电力资源的长期平衡,仍是悬而未决的问题。

marsbit1小时前

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

marsbit1小时前

OpenAI 不靠最贵的模型卖钱了

OpenAI近期调整了API定价策略,旗舰模型GPT-5.6 Luna降价80%,Terra降价20%,而顶级模型Sol未降价但新增了更快的“Fast”模式。此次调整的核心并非单纯的价格战,而是标志着OpenAI首次引导用户根据任务需求选择不同模型,而非一味追求最强模型。官方建议复杂任务可由Sol进行规划,再由Luna等成本更优的模型执行。 此举与Anthropic近期推出半价替代旗舰的Claude Opus 5策略相似,显示硅谷领先公司正形成默契:旗舰模型(如Sol、Fable)的角色正从直接盈利转向树立技术品牌和探索上限,而商业化走量和利润则主要由中端及性价比模型(如Luna、Opus)承担。这类似于汽车等行业“旗舰立形象,走量车型赚利润”的模式。 更深层的变化在于成本下降的驱动力。OpenAI透露,此次降价部分得益于由Sol模型自身参与优化底层生产内核,实现了效率提升与成本降低,开启了“模型优化模型”的自我加速循环。 行业竞争焦点正从“谁最聪明”的单项性能比拼,转向为企业提供基于任务重要性、出错成本、规模等因素的“模型组合”最优解,追求整体ROI。这类似于云计算按数据冷热使用不同存储的策略。 OpenAI的长期战略日益清晰:其真正目标并非依靠单一模型的高毛利,而是通过极低的调用成本构建庞大的开发者生态与调用量,形成类似操作系统或云平台的渗透率与用户粘性。当API调用成本低至可被忽略,AI将如水电般无缝嵌入所有业务流程,其发展也将从追求智能巅峰的“产品时代”,进入驱动全面自动化与效率的“基础设施时代”。

marsbit1小时前

OpenAI 不靠最贵的模型卖钱了

marsbit1小时前

交易

现货
活动图片