Auteur : décodage 0x

L'industrie se développe depuis 14 ans et est progressivement passée du battage médiatique initial à l'application pratique. L'analyse des données de la blockchain peut être effectuée à trois niveaux : macro sur la chaîne, accord de projet et adresse. La macro en chaîne permet de comparer les indicateurs sur différentes chaînes. Les accords de projet nécessitent une compréhension approfondie de la logique métier. L'analyse des adresses peut effectuer un étiquetage multidimensionnel. Plusieurs domaines auxquels il convient de prêter attention à l'avenir sont le plan d'expansion de Bitcoin Layer 2, les données de promesse d'Ethereum et l'adresse multi-signature abstraite du compte. Dans l’ensemble, le marché des données blockchain dispose d’une énorme marge de développement.

Introduction

Si le déploiement formel du Bitcoin est considéré comme la première année de la naissance de l'industrie, avec le processus de développement de l'industrie de la blockchain qui a duré 14 ans, il a progressivement évolué d'un simple battage médiatique et spéculation à un concept technique avec des scénarios d'application pratiques, notamment Décentralisé Une fois que le concept financier (DeFi) est reconnu et accepté par les utilisateurs, la valeur revient dans la chaîne et les données sur la chaîne sont progressivement devenues le centre d'intérêt des investisseurs et des développeurs.

(The Times) Titre de l'article de première page du 3 janvier 2009 : Le chancelier est sur le point de lancer un deuxième plan de sauvetage bancaire.

Bien que l'ampleur des données blockchain soit relativement limitée par rapport au volume actuel de big data sur Internet, et que les données brutes soient relativement simples, lors de leur analyse et de leur interprétation, de nombreux analystes et développeurs consacrent souvent un temps considérable à leur analyse et à leur exploitation, car les données d'entrée sont relativement libres et contiennent une grande quantité de bytecode difficile à comprendre. Fort de mon expérience professionnelle, je pense que les données blockchain peuvent être catégorisées d'un point de vue commercial pour une meilleure compréhension :

1. Macro sur la chaîne

2. Accord de projet

3. Analyse d'adresse

D'un point de vue macro à micro, les réseaux blockchain peuvent être divisés en trois couches. La couche réseau est constituée de plusieurs protocoles, chacun intégrant l'activité de plusieurs adresses. Actuellement, la plupart des produits d'analyse de données blockchain grand public se concentrent sur des scénarios spécifiques au sein de ces trois couches. J'expliquerai ci-dessous la logique métier et les formes d'application correspondant à chaque couche.

Macro sur la chaîne

Au niveau du réseau, il peut être divisé en :

• Bitcoin (modèle UTXO)

• Machine virtuelle Ethereum (EVM) basée sur Ethereum

• D'autres chaînes publiques avec des architectures non-EVM (comme Solana développée en Rust, l'écosystème de chaîne publique modulaire Cosmos et le système de langage Move hérité de Libra, etc.).

En général, à des fins de comparaison, nous pouvons examiner les quatre indicateurs suivants : nombre d'utilisateurs, nombre de transactions, valeur des transactions et frais de transaction, et effectuer une analyse secondaire basée sur ces indicateurs. Voici quelques exemples simples :

• Évaluer l’activité des développeurs sur le réseau en fonction du nombre d’utilisateurs déployant des contrats et du nombre de transactions ;

• Le nombre de transactions par seconde (TPS) est calculé en fonction de l'intervalle de temps entre les transactions pour déterminer les performances du réseau dans le traitement des transactions ;

• Calculez le ratio entre le montant de la transaction et son nombre pour obtenir le montant moyen par transaction. Un trop grand nombre de transactions de faible valeur constitue un fardeau pour le réseau.

• Observez les frais de transaction totaux sur une période donnée pour évaluer la popularité du réseau. Contrairement au nombre de transactions, des frais de transaction faibles indiquent que les utilisateurs sont moins pressés de négocier.

Source des données : Dune

Pour les utilisateurs de données, les données réseau peuvent les aider à choisir parmi de nombreuses chaînes publiques. Ils peuvent ainsi sélectionner la chaîne publique la plus adaptée à leur situation et saisir la meilleure opportunité de participation.

Accord de projet

La classification des protocoles de projet est très large, incluant DeFi, Jeux, Jeton non fongible (NFT), Identité décentralisée (DID), etc. De nouvelles catégories apparaissent constamment, je ne développerai donc pas ici de catégorie spécifique, mais parlerai plutôt de certaines expériences dans le processus d'analyse des données de protocole de projet :

• Habituellement, un accord complet comprend plusieurs contrats commerciaux, dont la plupart nécessitent une lecture approfondie des documents (des documents clairs et mis à jour en temps opportun sont importants) et combinés à votre propre utilisation pour mieux comprendre le projet.

• Les produits d'un même secteur ont généralement une logique métier similaire. Par exemple, le cœur de métier de tous les DEX est le trading et la liquidité. Comprendre les produits phares facilite l'analyse des autres projets du secteur. Par ailleurs, les porteurs de projets peuvent connaître leurs propres données, mais souhaiter en savoir plus sur leurs concurrents et l'état actuel du secteur. C'est là que les données issues des marchés verticaux deviennent extrêmement précieuses.

• Actuellement, la plupart des projets contiennent de nombreuses données hors chaîne, telles que des informations sur l'équipe et le financement, des données sur les réseaux sociaux, l'activité des utilisateurs sur les sites web et des informations sur les commandes internes. Certaines de ces données sont publiques, tandis que d'autres sont privées, ce qui peut limiter l'analyse des projets. Cependant, à mesure que le secteur se développe, davantage de données commerciales seront progressivement mises en ligne, l'une des principales raisons pour lesquelles les utilisateurs utilisent la blockchain étant une plus grande ouverture et une plus grande transparence.

Source des données : Dune

Un exemple typique est le DeFi Summer, lorsque SushiSwap a défié UniSwap. Si leur volume et leur nombre de transactions on-chain étaient initialement similaires, une analyse plus approfondie a révélé que le nombre d'utilisateurs uniques d'UniSwap dépassait largement celui de SushiSwap. Cela signifie que la majorité des transactions et de la liquidité de SushiSwap provenaient d'une base d'utilisateurs plus restreinte. En effet, le mécanisme d'émission de jetons Sushi a stimulé les entrées de capitaux, mais par la suite, en raison du modèle économique insoutenable, les fonds ont reflué vers Uniswap. Une situation similaire se reflète actuellement dans les données d'OpenSea et de Blur, où le premier est dominé par le trading de détail, tandis que le second est dominé par les utilisateurs professionnels. (Remarque : il ne s'agit pas d'un jugement de valeur sur le projet, mais plutôt d'une démonstration que les données peuvent révéler des différences de comportement des utilisateurs.)

Source des données : Dune

Analyse d'adresse

Du point de vue de la blockchain publique EVM, plus populaire, les adresses sont actuellement divisées en deux types : les comptes externes (EOA) et les comptes de contact (CA). L'auteur estime que les formes commerciales existantes de produits de données d'adresses comprennent principalement :

• Tableau de bord des actifs (principalement utilisé pour les portefeuilles pour afficher l'état des actifs)

• Enregistrements de transactions (principalement utilisés pour afficher des badges et des certificats de récompense, tels que des parachutages ou des DID)

• Système de tags (tags multidimensionnels pour la recommandation ou le contrôle des risques)

Source des données : DeBank

Nous nous concentrerons ici sur la dimension d'étiquetage. Les étiquettes sont cruciales dans les produits de données consommateurs actuels. Par exemple, pour un utilisateur, la signification de 0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045 peut paraître incompréhensible au premier abord, mais vitalik.eth (fondateur d'Ethereum) est immédiatement reconnaissable. Bien sûr, ce n'est qu'une dimension parmi tant d'autres. J'ai résumé plusieurs dimensions des étiquettes d'adresse :

• Étiquette d'entité (indique qui)

• Étiquette de comportement (ce que vous avez fait)

• Étiquette d'état (état actuel ou passé)

• Étiquettes prédites (que faire dans le futur)

• Autres étiquettes (étiquettes définies par l'utilisateur et difficiles à classer)

Source des données : OKLink

Actuellement, la plupart des produits de données se contentent d'afficher les balises d'entité, puis utilisent des balises de comportement et de statut pour visualiser les flux de fonds. Une exploration approfondie des données est insuffisante. Par exemple, lors du lancement d'une transaction, l'âge de l'adresse de la contrepartie, ses actifs et le nombre de partenaires de transaction sont affichés pour alerter les utilisateurs des risques. Des projets similaires peuvent également être recommandés en fonction du comportement de trading passé d'un utilisateur. Par exemple, pour une adresse impliquée dans plusieurs NFT, les NFT les plus populaires émis aujourd'hui peuvent être recommandés, ce qui permet aux utilisateurs de gagner du temps dans leurs recherches. Une prise en charge plus complète des données peut fournir aux produits des services algorithmiques plus performants.

Opinion personnelle

Enfin, j’aimerais aborder trois domaines des données d’entreprise sur lesquels je me concentrerai au cours des 1 à 2 prochaines années :

• Bitcoin Layer 2 (y compris les données générées par d'autres solutions de mise à l'échelle)

• Jalonnement Ethereum (données de la Beacon Chain)

• Abstraction de compte (abstraction de compte et données d'adresse multi-signature basées sur la proposition ERC-4337)

Bitcoin Layer 2

La communauté Bitcoin est divisée sur les Ordinaux, un système d'attribution de numéros aux « sats », la plus petite unité du réseau Bitcoin. Cependant, sa popularité a stimulé le potentiel de l'écosystème Bitcoin et les revenus des mineurs (frais de transaction). En termes d'espace de bloc et de volume de transactions, les Ordinaux ont autrefois généré des frais de transaction supérieurs aux revenus des blocs, mais le réseau Bitcoin ne peut clairement pas supporter une augmentation des transactions des utilisateurs. Même si le système de paiement peer-to-peer de Bitcoin est remplacé par le consensus de l'or numérique, la réduction de moitié des récompenses de bloc représentera un défi majeur pour la puissance de calcul du réseau Bitcoin. La baisse des revenus et l'intensification de la concurrence entraîneront inévitablement une perte de puissance de calcul. Lorsque les récompenses de bloc deviendront presque négligeables, les frais de transaction deviendront la principale source de revenus des mineurs. Si le volume et les frais de transaction du réseau n'augmentent pas régulièrement, les revenus des mineurs seront instables, ce qui affectera la diversité et la robustesse du réseau. Dans ce contexte, une expansion future et fiable devient cruciale. Actuellement, le Lightning Network est une solution qui bénéficie d'un large consensus au sein de la communauté.

Jalonnement d'Ethereum

En tant que stockage de valeur le plus fondamental de l'écosystème Ethereum, les données de Beacon Chain sont l'une des activités de données les plus génératrices de fonds. Cependant, en raison des structures différentes de la couche de consensus et de la couche d'exécution, les plateformes de données existantes ne présentent pas encore efficacement la relation entre les flux de capitaux. Le taux de jalonnement actuel d'Ethereum est d'environ 20 %, un ratio relativement faible dans le mécanisme de consensus POS. L'afflux net de jalonnement a progressivement augmenté, notamment depuis que la mise à niveau de Shanghai a ouvert les retraits de jalonnement. Par conséquent, l'auteur estime que ce segment du marché devrait absorber les fonds déposés à long terme et dispose d'un potentiel de développement considérable.

Source des données : beaconcha.in

Abstraction de compte

Du point de vue actuel de l'analyse des données, la plupart des protocoles de projet utilisent uniquement les adresses EOA comme comptes utilisateurs. Cependant, avec l'amélioration de la sécurité et de l'accessibilité des ressources, des comptes programmables ont été proposés pour l'abstraction. D'un point de vue métier, cela a entraîné des changements dans la logique d'analyse des comptes utilisateurs pour les CA. Les CA ne peuvent pas initier activement de transactions dans l'EVM ; une EOA est donc requise comme adresse d'initialisation pour appeler les CA, qui à leur tour appellent d'autres CA. Cette EOA peut être une adresse différente et ne pas faire partie des adresses multi-signatures des CA. Cela modifie la logique d'analyse de ces transactions. Bien entendu, l'ERC-4337 est encore à l'état de projet ; la plupart des développeurs n'en ont donc entendu parler que dans des articles et des conférences et ne l'ont pas encore réellement utilisé. Il s'agit également d'une voie verticale relativement précoce dans le secteur des données on-chain.

Source des données : Dune

Enfin, j'aimerais faire une analogie peu rigoureuse. Si le marché des données d'une industrie représente à terme 8 % de sa taille totale, alors la valeur marchande actuelle de 1 000 milliards de dollars (nous avons connu une multiplication par dix, passant d'un minimum de 200 milliards à 2 000 milliards en deux ans, de début 2020 à fin 2021) de l'industrie des cryptomonnaies peut en accueillir environ 80 milliards. Il existe encore une énorme marge de croissance en termes d'utilisateurs et de capital à l'avenir. Le secteur des données n'a fait qu'achever la décentralisation du stockage des données. Le calcul, la vérification et le traitement des données, ainsi que de nombreuses autres étapes, requièrent davantage de créativité.