撰文：Coinbase

编译：深潮TechFlow

 

美国顶级上市公司的链上活动比以往任何时候都更加繁忙。 Fortune 100 强公司宣布的链上项目同比增长 39%，并在 2024 年第一季度创下历史新高。一项针对 Fortune 500强企业高管的调查发现，56%的人表示他们的公司正在开展链上项目。从最大的传统品牌到小型企业，从稳定币到代币化的国库券，金融领域的知名企业和产品正在拥抱区块链技术和加密货币，推动创新并为广泛采用提供入口。活动的增加凸显了为加密货币制定明确规则的紧迫性，这些规则有助于将加密货币开发人员和其他人才留在美国。

 

 

根据The Block为Coinbase进行的研究， Fortune 100强公司宣布的加密货币、区块链或Web3项目数量同比增长39%，并在2024年第一季度创下历史新高。一项对 Fortune 500强高管的调查显示，56%的公司正在进行上链项目，包括面向消费者的支付应用程序。增加的活动突显了制定明确加密货币规则的紧迫性，以帮助留住加密开发人员和其他人才在美国，实现加密货币更好访问的承诺，并在全球范围内保持美国在加密货币领域的领导地位。

 

金融领域许多受信任的品牌和产品正在拥抱区块链技术和加密货币，推动创新并为广泛采用提供入口：

 

比特币现货ETF的推出满足了巨大的潜在需求。截至今日，比特币现货ETF的管理资产总额超过630亿美元。2024年5月23日，美国证券交易委员会（SEC）批准了交易所申请，以列出和交易以太坊现货ETF（待S-1批准），进一步扩大了对现货加密货币的访问，并推动采用。

除了ETF之外，链上政府证券正在推动对现实世界资产代币化的新兴趣。最近的高利率提高了对安全、高收益国债上链的需求，自2023年初以来，美国国债代币化产品的价值增长了1000%以上，达到12.9亿美元。BlackRock的代币化美国国债基金BUIDL，达到3.82亿美元，最近超过了Franklin Templeton的3.68亿美元基金，成为最大的基金；加密对冲基金和做市商正在使用BUIDL作为交易代币的抵押品。到2030年，代币化资产市场预计将达到16万亿美元，相当于今天的欧盟GDP。

除了Coinbase之外，全球支付巨头PayPal和Stripe也在使稳定币更易于使用。通过Circle，Stripe上的商家现在可以通过以太坊、Solana和Polygon接受USDC支付，并自动转换为法定货币。PayPal支持跨境转账，覆盖约160个国家的稳定币用户——没有交易费用，而全球汇款市场的平均费用为4.45%到6.39%。2023年，稳定币的年度结算量达到10万亿美元，是全球汇款总量的10倍以上。

这种进步不仅仅是自上而下的，也是自下而上的：美国最受信任的机构，小型企业也在涉足加密货币。大约七成（68%）的小型企业认为加密货币可以帮助解决至少一个财务痛点，其中最大的痛点是交易费用和处理时间。

 

在Coinbase，我们赞赏传统金融在更新系统方面的进展，并从数据中提出一些呼吁：

 

美国必须培养越来越需要的人才，而不是继续将其流失到海外。过去五年中，美国开发者份额下降了14个百分点；如今只有26%的加密开发者在美国。 Fortune 500强高管中，对可用、可信人才的担忧现在是采用的主要障碍，超过了对监管的担忧。在小型企业中，一半表示他们在下次招聘财务、法律或IT/技术职位时可能会寻找熟悉加密货币的候选人。明确的加密货币规则是留住开发者的关键——也是美国继续在前沿技术创新中引领世界的关键。

同样至关重要的是，要确保该技术实现其更好地为需要金融服务的加密使用公司提供服务的承诺，更重要的是，要确保为需要金融服务的得不到充分服务的人们提供服务。对于银行服务不足和无银行服务的人群，大约一半（48%）的 Fortune 500强高管表示，加密货币有潜力增加对金融系统的访问和创造 Fortune 的能力。对于使用加密货币的公司，一位 Fortune 500强高管指出，银行可以通过找到更多与他们合作的方式来鼓励创新。

美国需要在这个领域发挥领导作用。 Fortune 500强高管在这里表现出浓厚的兴趣：79%希望与美国的合作伙伴合作（比去年增加了73%），72%同意拥有美元支持的数字货币（相对于日元）可以保持美国经济的全球竞争力。

 

加密货币是货币的未来。

 

这份研究报告是 Coinbase 自 2023 年 6 月以来发布的第四份研究报告，也是一份关于企业采用情况的同比研究报告，它是 Coinbase 最新发布的一份综合研究报告，旨在向公众宣传加密货币、区块链和其他网络技术在更新全球金融体系方面所能发挥的作用，以造福企业和消费者。

 

方法论

 

除非另有注明，本报告中引用的数据和见解来源于以下来源：

 

Fortune 100强项目：The Block Pro Research对2020年第一季度至2024年6月初期间 Fortune 100强公司Web3项目活动的分析。「活动」广泛定义为包括任何数字资产/区块链相关的公司内部项目、投资、合作伙伴关系、产品/服务发布和其他类似的项目。The Block使用关键词如「加密货币」、「区块链」、「代币化」、「NFTs」、「元宇宙」和「数字资产」在新闻网站、公司文件、新闻稿和公告中进行公开信息搜索。搜索结果经过手动筛选、聚合和去重。对于数据库中的每个项目，The Block评估了项目阶段、行业和Web3用例（例如代币化、流程自动化、支付/结算等）。

Fortune 100强、稳定币和代币化案例研究：The Block的研究。

Web3采用调查：由第三方研究公司GLG为Coinbase进行的对104位 Fortune 500强高管（主管及以上级别）的调查，这些高管了解加密货币和区块链，调查时间为2024年4月17日至25日。

小型企业调查：由研究公司NRG为Coinbase进行的对250位美国小型企业（员工少于500人）的财务决策者的调查，这些决策者了解加密货币，调查时间为2024年4月24日至29日。

撰文：Tobin South、Leon Erichsen、Shrey Jain、Petar Maymounkov、Scott Moore、E. Glen Weyl

编译：Tiao

 

译者前言：这篇论文发布于今年初，是针对组织内协作和自我治理的协议设计，采用的是高度形式化的语言（数学）。对我来说其中有趣的一点是，这种协议中的治理「代币（Token）」在协议之外是没有任何交换价值的，但对于组织本身，它是唯一的「代币」。这会让人想去对比众多的治理代币，并进一步思考 LXDAO 的协议设计。

 

本文是多元管理（Plural Management）一文前两节的内容，后三节将在下一期发布。

 

1. 本文摘要

 

我们引入了多元管理（Plural Management），这是一个用多元机制去部分地替代等级制的组织权威的模型，以让网络化的权威出现。参与者通过预测和完成组织的优先事项来赢得影响力，并利用这种影响力设定优先事项和验证贡献，进而促成一个动态的、基于功绩的权力结构。我们以开源软件开发为例来展示这种方法——它强调有价值的贡献和勤奋，而无需依赖等级化的阻塞点；因此它增强了参与，并帮助实现自适应的集体智慧。

 

多元管理协议概述：

 

组织成员可以通过工作来动态地挣得管理积分。通过议题看板，成员们可以用积分进行二次方资助，以决定议题的优先次序。这些积分将支付给通过贡献解决相应议题的成员。只有在其他成员使用他们的管理积分进行二次方投票来行使权限后，支付才会发生。组织管理员可以选择让成员通过对投票结果的正确预测来挣得管理积分，从而奖励那些对贡献进行尽职调查并能预见到当值经理们偏好的人。通过从小规模的成员集体扩展到大规模组织的机制，这一协议实现了的动态管理控制，而不需要简单的层级结构。

 

2. 引言

 

等级制组织的刚性与扁平化组织的灵活性之间典型的二元对立是组织设计所面临的基本挑战。具有明确指挥结构的传统等级仍然是正统，但通会被认为抑制了组织在当今复杂环境中蓬勃发展所需的动态能力。相反，扁平化结构虽然具有包容性和活力，却往往难以维持连贯的方向、势头和问责制，常常陷入「无结构的暴政」（Ostrom 和 Hess，2011）。对这种二分法的经典替代方法是使用市场机制（Hamel 和 Zanini，2020；Coase，1995）。然而，企业的一个重要角色是创造内部的部分公共物品并利用收益递增的优势，市场通常无法有效地提供这些（Samuelson，1995）。因此，Groves（1973）和 Groves 与 Loeb（1979）主张使用公共物品机制来组织企业内部的生产，以取代等级制和市场。然而，这些机制通常被认为繁琐且不切实际。

 

但是，最近，二次方投票（Lalley 等，2016）和二次方资助（Buterin 等，2019）等公共物品机制的变体得到了越来越广泛和成功的应用 [1]。这篇论文旨在利用这些进展，回归 Groves 的议程，并概述一个我们称之为「多元管理」的框架，以将这些机制与其他成功的机制结合起来，去模拟组织权威和协作的许多特征，而无需采用简化问题的等级制方式。

 

传统的等级管理系统是现代公司和组织结构的支柱，其权力动态遵循自上而下的方式（Drucker，1974）。在这样的系统中，员工往往通过努力工作和将他们的行动与权威人士所阐明的文化保持一致来显示自己的价值，从而获得晋升，有时这种做法被贬称为「拍马屁」。批评者指出，这种做法可能会抑制创造力，降低员工参与度，造成决策瓶颈，并经常导致在组织中位于较低等级的人才无处施展抱负。

 

在另一端，缺乏结构化管理也有其弊端，比如「无结构的暴政」，其中缺乏明确的角色和责任可能导致混乱、低效、出现非正式且常常不负责任的权力结构（Friedman，2007）。在过于僵化的等级制度和完全缺乏结构之间取得平衡一直是一项复杂的任务。有一些创新的管理方法已经被提出并广泛实施，如尽量减少层级的扁平化组织（Laloux，2014）、通过彼此重叠的团队分配决策的全体共治（Holacracy，也被译为合弄制）（Robertson，2015）和强调共识治理的全员参与制（Sociocracy）（Buck 和 Endenburg，2012）。这些模型都试图通过更平等和具有适应性的方式来解决传统等级制度的局限性（Rothschild 和 Whitt，1986）。然而，它们都不具备市场或等级制度的机制清晰性，这削弱了它们避免 Friedman（译注：原文是 Freeman，译者以为是笔误）所强调的挑战的能力。我们旨在利用多元机制设计的进步来填补这一空白。

 

在我们提议的模型中，管理积分是贡献和影响的动态账本。内部的、非金融性的积分最初是根据角色或过去的贡献分配，随后通过直接贡献和对情况的鉴别与分类（Triage）挣得。在确定优先次序和批准贡献时，这些积分的支出受到二次方成本函数的制约，以避免拥有更大权威的人的过度支配，并实现最佳的公共物品的结果。预测市场被用于鼓励那些权威有限的人充当「分析师」，帮助权威人士鉴别与分类贡献，而未解决任务的优先级的动态演变则充当一种动态的拍卖式赏金系统，确保任务被及时且按照轻重缓急排序而得到解决。因此，除了提出我们用来说明这一结构的具体设计，我们还意在提出一种通过结合不同机制以实现这种合成体的一般结构。

 

本文接下来的内容安排如下：

 

第 2 节介绍了多元管理协议，详细描述了这个系统的高层、生态系统中的角色以及挣得和花费管理积分的过程。接着讨论了多元管理系统在开源软件开发中的实际应用，说明其如何帮助解决开源项目在扩展规模的过程中长期存在的管理问题。第 3 节对此进行了详细阐述，描述了该协议的易于实现的、更详细的技术版本。第 4 节对协议特性进行了详细分析，研究了投票、预测行为、以及系统中的最佳参数选择。最后，第 5 节探讨了协议的一些影响，并强调了其提出的开放性问题和未来的工作。

 

3. 多元管理协议

 

在这个生态系统中有三种角色：工人（Workers），他们为组织做出直接贡献；经理（Managers），他们确定什么工作是重要的以及一项工作的质量是否合格；管理员（Administrators），他们可以决定系统属性以影响行为。重要的是，一个人在任何时候都可以同时扮演多个角色，并依照这些角色而与多个人建立联系；没有固定不变的角色，组织成员被鼓励在面对不同的个体时扮演不同的角色。

 

与其为每个人分配一组等级化角色，这种组织中的所有人都拥有一套该组织的管理积分（Management credits）。这些积分允许个人在决策中行使权限（译注：Authroity 在本文中依照语境和语感被译为权威或权限），并因所做的贡献获得认可。我们将逐一介绍积分获得和使用的各个步骤。这些积分仅针对特定的组织、项目或社区，在其之外没有任何价值；从这个意义上讲，它们类似于「社区」或「人工」货币（Blanc，2018）。我们稍后会讨论，这些积分不能对外交易，它们仅用于控制动态的管理潜能的流动。

 

想象一个组织，它有一个议题看板（Issue board），上面列出了所有需要完成的主要任务或倡议（类似于第 2.1 小节中的开源议题跟踪器）。拥有管理积分的个人可以通过使用积分为一个问题分配优先级，从而为组织设定优先事项。问题的优先级不仅仅是分配给它的积分的总和，还可能通过匹配池（由担任管理员角色的个人提供）进行匹配，这与二次方资助（Quadratic Funding）的实际应用是一致的，我们将在下面进一步讨论。

 

个人可以作为工人角色，以贡献（Contribution）的形式提供解决议题的方案。如果贡献被接受，工人将获得与优先级设置中分配的总积分成比例的积分。本质上，从工人的角度来看，附在一个问题上的「赏金」可能会随着时间的推移而增加，直到提供足够的奖励来补偿工人解决该议题的成本。这像是反向的荷兰拍卖，尽管没有保证奖励会随时间增加。

 

一旦贡献产生，将进入贡献投票（Contribution vote）。个人可以花费管理积分来投票决定该贡献是否应该被批准。如果投票通过，工人将获得奖励；如果不通过，议题回到板上（经理可以增加优先级，以提供更高赏金）。这种投票采用二次方机制，确保了拥有不同积分数量的个人之间产生均衡的影响。

 

除了投票外，每个人还可以选择「下注」他们用于投票的积分数量，预测贡献是否会被接受或拒绝。如果预测正确，这次下注将获得双倍的投票积分。通过投票预测（Vote prediction），个人可以因正确预测整个社区的愿望而获得奖励。我们引入了一个预测补贴（Prediction subsidy）参数，管理员可以为每次贡献投票设置该参数，以降低投票成本并增加投注奖励。默认情况下，投票然后对投票下注完全无利可图。然而，在许多情况下，管理员可能希望增加补贴，以让能够预测社区需求的个人有机会获得权威。例如，提供补贴可以激励拥有较少管理积分的个人参与投票，不然的话对她们来说这些投票的成本过高。这意味着有更多的人对贡献进行尽职调查。如果在一个大型组织中有许多贡献，对投票进行下注就类似于奖励个人进行行政审核，以「分诊（Triages）」贡献，从而将重要的分歧性投票交给拥有更多权威的经理人。

 

将二次方议程设定和混合投票 - 预测这两个系统相结合起来，我们能够创建一个动态的管理系统。在其中，当更广泛的组织集体批准贡献时，贡献就会根据其公共物品性的需求（译注：Public good demand, 有些拗口，但暂未想到更合适的译法）得到相应奖励，而那些对社区偏好有深刻理解或对社区偏好建立了模型的个人会因支持管理过程而得到奖励并被赋权。

 

 

图 1：多元管理工作流程的关键组成部分。任何成员都可以是贡献者或经理，通过花费积分来行使权威，通过贡献和正确的投票预测来挣得积分。

 

3.1 开源应用

 

尽管多元管理协议可被广泛应用于组织和社区，但它对开源软件世界及其他普遍存在大众生产（Peer production）的领域尤其具有相关性（Benkler，2017）。基于 Git 的开源软件远非一个小众行业，它为超过 93% 的现代软件应用提供了支持（Daigle，2023 年），并且已通过社区治理模式去运作。在这种模型中，代码形式的贡献在合并到现有工作之前会受到对其质量和相关性的评估。尽管有这些重要的贡献，但开源社区面临的治理和管理挑战也是众所周知，Eghbal（2020）对此的描述最著名，包括以下内容：

 

虽然开源贡献者的贡献被记录下来，但由于贡献与更高层次目标的关系不清晰，价值不明确，因此很难跟踪和追溯对贡献的认可度。这降低了积极性和可持续性。

 

尽管对开源项目的贡献通常是开放和参与性的，但其管理（常被称为「维护」）通常掌握在一个「终身仁慈独裁者」的手中，这与其底层的民主价值观相矛盾，并导致持不同意见的人「分叉（Fork）」项目，分散了努力。

 

更糟的是，由于无法利用分布式的参与来协助管理，项目的维护者负担沉重。维护者项目开始时积极性很高，但不得不在多年后继续维持其质量，这迫使他们在社区支持不足的情况下去鉴别与分类越来越多的质量可疑的贡献。

 

特别是随着项目的发展和得到更广泛的使用，其潜在的改进方向也会呈指数增长，而用户最需要的改进通常缺乏清晰性，导致项目功能过多但可用性不足。

 

通过为贡献者提供更明确的方向和更大的赋权，多元管理可以帮助创始人逐渐将管理权限转移给那些通过贡献代码、勤奋或支持而在社区中证明了自己价值的人。由于这种模式是轻量化、迭代性强、且自主的，因此非常适合开源社区常用的敏捷环境和工具。

 

以最受欢迎的开源托管平台 GitHub 为例。对于任何项目，都会有一个由管理员或维护者建立的代码仓库，任何贡献者都可以作为成员列在其中。这个仓库附带一个「议题（Issues）」板块（这很像我们描述的议题看板，只是没有依照数字排序的明确优先级）。GitHub 上的任何人都可以通过「拉取请求」（Pull request，简称 PR）的形式在这个板块上创建贡献，以处理一个或多个未解决的问题。在评论区讨论拉取请求后，社区可以决定接受或拒绝它，然后维护者可以将贡献添加或「合并（Merge）」到代码仓库中。通过对工作流进行极小的更改以使用多元管理，任何维护者或管理员都可以在 GitHub 上设置优先级标签，并将其与以积分表示的价格相关联，从而推动更多的贡献进入他们的代码仓库，以此作为最终提高其低平均巴士因子（即项目关键人员数量）的第一步（Metabase，2022）。

 

值得注意的是，在一般情况下，虽然贡献通常是代码，但任何东西都可以成为 PR。例如，如果某人将被任命为某个项目的社交媒体经理，那么就会先有一个议题被提出，陈述对一位社交媒体经理的需求。当有人被任命后，这位新任社交媒体经理就可以提一个简单的 PR，将自己的名字添加到社区记录中。如果社区投票批准了这一新角色，社交媒体经理将获得反映其新角色的额外管理积分。

 

3.2 一个简明用例

 

在通常的开源背景之外，多元管理的一个具体应用是《多元宇宙》（Plurality）这本书，一个基于 Git 的集体创作实验。它由 E. Glen Weyl 和 Audrey Tang 发起，来自世界各地的 50 名成员在没有任何预期奖励的情况下对这本书《多元宇宙：协作技术与民主的未来》（Plurality: The Future of Collaborative Technology and Democracy）做出了贡献。该项目使用多元管理协议，以逐步转移对书籍未来改进的所有权，包括内容更新、翻译和对相关资料的进一步链接。随着时间推移，那些最有意义的贡献者将不仅帮助引领这本书，还将帮助引领这个研究领域本身。

 

想象来自一所名不见经传大学的政治经济学本科生。她看到一个错别字，于是开了一个议题并提交了一份 PR。在投票过程中，这一举动并没有获得多少积分，但这少量积分让她开始参与优先级设置。受到激励，她继续寻找贡献的机会，并发现她的论文工作可以帮助到围绕某个章节内容所增加的一个未解决议题。她在议题看板上提交了一个 PR，添加了一些书中引用的关键参考文献，并获得了大量积分奖励。

 

鉴于当下高等教育环境中存在的包容性挑战，如果没有多元管理所提供的无需许可和由社区评判的结构，这样的学生可能永远没有机会参与这样的工作（Gvozdanović 和 Maes，2018）。

 

注释

[1]：如 Gitcoin 和 g0v

参考文献

[1]Benkler, Y. (2017). Peer production, the commons, and the future of the firm. Strategic Organization, 15(2), 264–274.

[2]Benson, A., Li, D., & Shue, K. (2018). Promotions and the peter principle. National Bureau of Economic Research.

[3]Blanc, J. (2018). Making sense of the plurality of money: a Polanyian attempt. In Financial history (pp. 48–66). Routledge.

[4]Buck, J. A., & Endenburg, G. (2012). The creative forces of self-organization. Sociocratic Center, Rotterdam, The Netherlands, Tech. Rep.

[5]Buterin, V. (2020). Gitcoin grants round 5 retrospective, Apr 2020.

[6]Buterin, V., Hitzig, Z., & Weyl, E. G. (2019). A flexible design for funding public goods. Management Science, 65(11), 5171–5187.

[7]Coase, R. H. (1995). The nature of the firm. Springer.

[8]Cullen, Z. (2023). Is pay transparency good? National Bureau of Economic Research.

[9]Daigle, K. (2023). Octoverse: The state of open source and rise of ai in 2023, Nov 2023.

[10]Drucker, H. M. (1974). The political uses of ideology. Springer.

[11]Eghbal, N. (2020). Working in public: the making and maintenance of open source software. Stripe Press.

[12]Frey, B. S., & Jegen, R. (2000). Motivation crowding theory: A survey of empirical evidence, revised version. Working paper series/Institute for Empirical Research in Economics, (49).

[13]Friedman, M. (2007). The social responsibility of business is to increase its profits. In Corporate ethics and corporate governance (pp. 173–178). Springer.

[14]Gorokh, A., Banerjee, S., & Iyer, K. (2021). From monetary to nonmonetary mechanism design via artificial currencies. Mathematics of Operations Research, 46(3), 835–855.

[15]Groves, T. (1973). Incentives in teams. Econometrica: Journal of the Econometric Society, pages 617–631.

[16]Groves, T., & Loeb, M. (1979). Incentives in a divisionalized firm. Management Science, 25(3), 221–230.

[17]Gvozdanović, J., & Maes, K. (2018). Implicit bias in academia: A challenge to the meritocratic principle and to women’s careers–and what to do about it. League of European Research Universities (LERU) Advice Paper No, 23.

[18]Hamel, G., & Zanini, M. (2020). Humanocracy: Creating organizations as amazing as the people inside them. Harvard Business Press.

[19]Lalley, S. P., Weyl, E. G., et al. (2016). Quadratic voting. Available at SSRN.

[20]Laloux, F. (2014). Reinventing organizations. Nelson Parker Brussels.

[21]Metabase. (2022). Bus factor of top github projects, Nov 2022.

[22]Miller, J., Weyl, E. G., & Erichsen, L. Beyond collusion resistance: Leveraging social information for plural funding and voting. SSRN.

[23]Ostrom, E., & Hess, C. (2011). Private and common property rights. In Encyclopedia of law and economics. Edward Elgar Publishing Limited.

[24]Ottaviani, M., & Sørensen, P. N. (2007). Outcome manipulation in corporate prediction markets. Journal of the European Economic Association, 5(2-3), 554–563.

[25]Robertson, B. J. (2015). Holacracy: The new management system for a rapidly changing world. Henry Holt and Company.

[26]Rothschild, J., & Whitt, J. A. (1986). The cooperative workplace: Potentials and dilemmas of organisational democracy and participation. CUP Archive.

[27]Samuelson, P. A. (1995). Diagrammatic exposition of a theory of public expenditure. Springer.

[28]Selten, R. (1998). Axiomatic characterization of the quadratic scoring rule. Experimental Economics, 1, 43–61.

[29]Weber, T. (2021). Negative voting and party polarization: A classic tragedy. Electoral Studies, 71(3), 221–230.

撰文：MT Capital

 

MT Capital 一贯致力于投资具有颠覆性技术潜力的创新企业，我们认为全同态加密（FHE）与 AI 相结合的去中心化物理基础设施网络（DePIN）是未来的重要赛道。FHE 技术能够在保持数据加密状态下进行计算，确保数据处理全过程中的隐私和安全。AI 与 DePIN 的结合不仅能高效利用外部计算资源，还能在无需担忧数据泄露的情况下进行复杂的数据分析和机器学习任务。Privasea 在这一领域的领先地位和技术优势与 MT Capital 的投资战略高度契合，我们相信通过支持 Privasea，将推动 FHE AI DePIN 赛道的发展，助力全球数字经济的安全和可持续发展。

 

1. 什么是全同态加密（FHE）？

 

全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，简称 FHE）是一种允许在密文上直接执行算术或逻辑运算的加密技术，同时保持数据的加密状态。这意味着可以对加密的数据进行复杂的处理，而无需将其解密成明文，这在维护数据隐私和安全性方面具有革命性的意义。

 

在传统的数据处理场景中，为了进行计算，必须首先解密数据，这个过程暴露了敏感信息，增加了数据被窃取或滥用的风险。而 FHE 技术的应用则彻底改变了这一切。通过 FHE，加密数据可以直接输入到计算过程中，而计算结果仍保持加密形式，直到需要查看结果时才进行解密。这个特性对于需要处理敏感数据的行业非常重要，如金融、医疗和政府部门。

 

FHE 还能使得数据处理的外包成为可能，同时不会牺牲数据的机密性。企业可以将加密数据发送给第三方服务提供商进行复杂的数据分析或机器学习任务，而无需担心数据泄露问题，因为服务提供商在整个过程中都无法看到原始数据。

 

2.Privasea：首个使用 FHE 的 AI+DePIN 网络

 

Privasea 采用 FHE 技术来提供数据隐私和安全性，利用 AI 和分布式网络架构，允许在保持数据完全加密的状态下进行复杂的数据处理和分析。这意味着用户可以在不暴露原始数据的情况下进行机器学习和其他高级计算，这在传统的云计算中是不可能实现的，颠覆了隐私计算。

 

Privasea 平台采用了几种先进的 FHE 方案，如 TFHE 和 CKKS，这些都是在保障计算准确性和效率的同时，提供高度数据隐私保护的方案。其中，TFHE 方案支持在单个指令周期内进行快速的比特操作，而 CKKS 方案则优化了处理浮点数的能力，从而可以让 Privasea 能够有效支持各种复杂的科研和商业应用，如金融分析、医疗数据处理和机器学习任务。

 

此外，Privasea 还实现了一个高度可扩展的分布式计算网络 Privanetix。这个网络由多个计算节点组成，每个节点都能执行 FHE 操作，提供必要的计算资源。这种分布式架构不仅增强了平台的处理能力，也提高了系统的冗余性和故障容忍度，确保服务的高可用和可靠性。这种 AI 与分布式网络的集成，允许 Privasea 处理如深度学习、模式识别和机器学习等高级 AI 任务，而这些任务通常需要庞大的算力和高度的数据保护。比如，医疗健康行业的用户可以利用 Privasea 安全地分析患者的敏感数据，进行疾病预测和治疗方案的优化，而不用担心违反数据保护法规。

 

 

Privasea 还提供了一个独特的智能合约套件，使得用户在保持数据加密状态的同时，通过智能合约来管理和自动化数据处理流程，包括数据验证、结果输出以及计算任务的分配和奖励。这些智能合约在分布式账本上执行，不仅确保了过程的透明性和可追溯性，而且还能够根据节点提供的计算资源自动化地进行激励分配。这种基于区块链的激励机制，进一步提高了网络的参与度和计算效率，因为各个节点都有动力提供可靠的服务。这使得 Privasea 不仅仅是一个数据加密和处理平台，也是一个完整的加密数据生态系统。

 

通过 Privasea 的 API，开发者可以轻松接入这一复杂的系统，利用其强大的功能来开发和部署自己的 AI 应用。这些应用能够利用分布式网络来分散计算负载，同时确保数据的完整性和安全性，这对于需要处理大量敏感数据的区块链应用尤其重要。

 

3. 与 Solana 的合作彰显 Mass Adoption 潜力

 

Privasea 利用 FHE 技术，开创性地推出了 ImHuman 应用，这不仅展示了 FHE 在反女巫攻击中的应用，也标志着其在加密领域的 Mass Adoption 潜力。女巫攻击是去中心化网络中的一大威胁，特别是空投领域，攻击者通过创建大量虚假身份来操纵网络或获得不正当的优势。ImHuman 应用通过安全且保护隐私的方式来有效对抗此类攻击。

 

Privasea 计划将其技术部署到 Solana 网络，成为 Solana 上第一个 Proof of Human 的应用。Solana 的高效能和低延迟特性使其成为理想的区块链平台，能够支持 Privasea 的 FHE 技术和 AI 计算需求。这一部署不仅将增强 Solana 生态系统的安全性，还将展示 FHE 在 Web3 应用中的潜力。通过在 Solana 上运行，Privasea 的 ImHuman 应用能够更广泛地验证用户身份，确保网络的安全和可靠性，同时保护用户隐私。

 

 

ImHuman 应用的工作原理是使用用户的生物特征数据来创建一个独一无二的数字身份。首先，用户需要通过应用的前置摄像头扫描自己的面部向量，这个过程完全在用户的设备上完成，确保敏感数据不会外泄。随后，这些数据被加密并转化为一个代表用户的加密生物特征向量的 NFT。这一点利用了 FHE 的特性，即在不解密数据的情况下进行复杂计算，保证了数据的安全性和隐私性。

 

在用户身份验证时，ImHuman 应用再次扫描用户的面部特征，并将新采集的数据与存储在区块链上的加密数据进行比对。这一过程同样使用 FHE 技术，确保在验证过程中数据不会被解密，从而有效避免了数据泄露的风险。此外，由于每个用户的 NFT 是基于其独特的生物特征生成的，因此很难被复制或伪造，大大增加了执行女巫攻击的难度。

 

通过 ImHuman 应用，Privasea 不仅提供了一款强大的工具来增强去中心化网络的安全性，也展示了全同态加密技术在现实世界应用中的可行性。这种基于生物特征和 FHE 的认证方法，为去中心化网络提供了一个安全同时又保护隐私的解决方案，使 Privasea 的 ImHuman 成为了 FHE 领域第一个有 Mass Adoption 潜力的应用。此外，通过向参与者发放空投奖励，ImHuman 还能激励用户参与和持续使用，进一步推动其广泛应用。这种创新的解决方案提供了一种新的防御女巫攻击的策略。

 

4.Privasea 和现有 Proof of Human 方案的对比

 

在当前的 Proof of Human 方案中，诸如 Worldcoin 和 Human Protocol 都面临着合规性风险和隐私问题。以 Worldcoin 为例，香港私隐专员公署近期完成的调查结果表明，Worldcoin 在香港的运作违反了《私隐条例》。调查发现，参与 Worldcoin 项目的人士需要通过虹膜扫描收集面容及虹膜影像以验证人类身份，这种做法涉及严重的个人资料私隐风险。因此，香港私隐专员要求 Worldcoin 停止在香港收集市民的虹膜及面容影像。

 

Human Protocol 则通过采集用户的任务响应数据、交互数据、设备和浏览器信息、地理位置和用户行为数据来进行验证。虽然这些数据在使用前进行匿名化处理并加密传输，但仍涉及大量的个人数据收集，存在一定的隐私和合规性风险。

 

相比之下，Privasea 在设计上更加注重用户隐私保护。Privasea 的 DApp 「ImHuman」 采用 FHE 技术进行用户身份验证，不需要收集用户的面容或虹膜影像等敏感信息。验证过程完全在用户的移动设备上进行，面部向量数据被加密处理，不会传输到任何服务器。这样，Privasea 在确保验证安全性的同时，也最大限度地保护了用户的隐私，避免了数据泄露的风险。

 

 

Privasea 不仅在隐私保护方面领先，还通过 FHE、DePIN 和 ZK 技术的整合，提供了强大的数据隐私和安全解决方案。这些技术使 Privasea 能够在不暴露用户数据的前提下，进行复杂的数据处理和分析，进一步降低了合规性风险。这种无与伦比的隐私保护和数据安全能力，使 Privasea 在竞争中脱颖而出，成为业界领先的 Proof of Human 解决方案。

 

5.Accseal 与 Privasea 携手深耕隐私计算

 

Privasea 以其卓越的 FHE、DePIN 和 ZK 技术能力，在隐私计算领域树立了新的标准。作为 AI DePIN 领域的先驱，Privasea 通过其创新的 FHE 机器学习（FHEML）解决方案，将分布式计算网络与高级安全措施无缝结合，为数据隐私和安全设立了新的标杆。Privasea 引入的 DApp「ImHuman」利用 FHE 技术安全执行「Proof of Humanity」（PoH），在用户移动设备上直接加密面部向量数据，不通过服务器传输，从而极大地增强了隐私保护和用户数据的安全性。

 

 

在这一背景下，Privasea 与 Accseal 达成战略合作，进一步强化其技术优势。Accseal 作为隐私计算硬件加速的领先企业，将为 Privasea 提供硬件加速支持，提升其 FHE 操作的效率和性能。双方将共同探索整合 ZK 和 FHE 技术的可能性，旨在提高隐私计算的效率并扩大其应用范围。

 

通过此次合作，Privasea 不仅展示了其在 FHE 领域的领导地位，还将其 DePIN 项目提升到新的高度。Accseal 将开发新的硬件加速产品，为 Privasea 这样的上层应用提供计算加速支持，进一步推动隐私计算技术的发展。双方的合作预示着隐私计算领域将迎来新的突破，特别是在 DePIN 项目中的应用将会更加广泛和深入。

撰文：Haotian

 

io 集 AI+DePIN+Solana 三大叙事方向为一身，事关 Crypto 行业能不能通过 AI 找寻到一个引爆牛市的主升浪出来。某种程度上，称之为「币圈英伟达」也不为过？接下来，简单说下我的看法：

 

1）io 一诞生就被寄予厚望，无论是 VC 还是矿工以及散户，都亟待 io 能够在 Crypto 接轨 AI 的方向起一个好兆头，有 AI 方向龙头项目的大预期。io 所提供的去中心化云算力解决方案，切中了 AI 大模型训练方向一个首要矛盾：中小型模型训练和微调、推理的巨量算力「需求」和集中式算力愈发增加的「成本」。

 

io 分布式云算力平台的出现，旨在解决这个矛盾。通过调动 IDC 数据中心，加密货币矿场以及普通用户的闲置算力，积聚了大量闲置并且低成本的算力，并基于 Crypto Tokenomics 激励框架，和一系列新型合约标准以及硬件设备标准化等等，把原本几乎不可能产生「协作」的算力经过整合，进而产生应用效能。

 

因此，io 这类分布式算力平台的出现，是 Crypto 治理框架和 AI 训练需求场景结合的首个刚需场景，是 Crypto 攻占 AI 领域的第一个山头。

 

2）OpenAI 引领的 LLM 大语言模型在互联网市场语境下正逐渐「垄断化」。我们观察 ChatGPT3.5-4.0 到 Sora 再到 4o 的演化过程就会发现，这类大模型正愈发智能和多模态化。

 

这类大模型能集成图、文、视频，甚至结合机器人、物联网设备还能做到实时动态输出。但这一切前提都建立在算力集中和能耗大的基础上。这样下去，中心化 AI 服务会逐步趋向寡头垄断，少数科技公司会掌控 AI 技术的发展方向，势必会限制多样化的创新。

 

io 等分布式算力平台的出现，可以给这些长尾需求提供一个低门槛、更灵活，更定制化，且还能发挥 Tokenomics 社区激励价值的平台，帮助它们在更垂直、细分的应用场景内（供应链金融、精准医疗、个性化教育等）发挥潜在价值。

 

何况，Tokenomics 能将算力提供者、开发者、用户等利益相关多方绑定，本就适合在一些传统算力资源可能忽略的边缘领域发挥奇效。集中算力会优先被作用到大语言模型、机器学习等通用性强、适用范围广、商业变现前景更广阔的领域。

 

这是我一直认为 AI+DePIN 能成为牛市主升浪的核心原因，因为这个赛道的火爆不限于存量 Crypto 行业的内卷，可通过实实在在的需求供应，能为 Crypto 场内吸引来增量用户和项目方。

 

3）io 基本业务直接对标亚马逊、阿里云等云服务，构建了 IO Cloud 集群，同时集成了 Render Network、Filecoin 等供应端的 GPU 资源，这让其提供的 GPU 资源具有了极强的可扩展性。因此，一旦龙头地位形成，自然会通过聚合其他闲散算力平台的资源，而进一步降低其成本效益。

 

当然，若 io 能在分布式云算力市场站稳脚跟，也会直接对原本 Crypto 行业的云存储（ @Filecoin ），分布式协处理器（Livepeer）、分布式计算（Golem）云知识产权 IP 确权（ @StoryProtocol）等，以及 DePIN 基础设施、中间件、边缘 AI、RWA 等衍生方向都会产生明显的带动可能性。

 

也许会有人诟病，io 的落地场景目前叙事性过强，但 Crypto 领域强情绪 Drive 的当下，若 io 能激活 AI+DePIN 上下游一系列关联项目热度，其本身叙事层的价值就足够有行业壁垒了。

 

加之 DePIN 表面上看还是硬件挖矿那一套，但背后的矿工链条、节点网络架构、软硬件一体化的催化效应，会引入更广泛的增量市场用户参与。（别低估了 Pan 圈的魔力）

 

以上

 

尽管现在称其为「币圈英伟达」恐怕还为时过早，但确实可以很形象地感知到，io 接下来的表现对整个 AI+DePIN 赛道的提振作用。无论怎样，应该给予其相应的市场预期，这轮一波三折的牛市，太需要一个主升浪拉开帷幕了。

来源：cryptoslate

编译：区块链骑士

 

在美国证券交易委员会（SEC）提起的这起备受瞩目的案件中，美国纽约南区地方法院对 Terraform Labs 及其联合创始人 Do Kwon 做出了终审判决。

 

判决认定被告多项违反证券法的行为成立，并对他们的未来活动施加了严厉的处罚和限制。处罚包括总额约 45 亿美元的罚款。

 

根据 6 月 12 日的法庭文件，判决金额包括 36 亿美元的罚没款、4.67 亿美元的预扣利息和 4.2 亿美元的民事罚款。

 

Kwon 对上述 1.1 亿美元的罚没款和 1430 万美元的预估利息承担连带责任。

 

此外，Kwon 必须向 Terraform 破产财产转移各种资产，包括 PYTH 通证的所有者权益和其他资产。这些资产将用于支付罚款，并通过清算信托分配给受损害的投资者。

 

该命令允许 Terraform Labs 将应付款项作为其破产案中的无担保债权处理，这意味着 SEC 将在 Terraform Labs 的破产保护计划生效后根据分配优先顺序获得这些资金。

 

SEC 有权使用所有授权的收款程序来执行法院判决，包括在判决后 30 天内，如果 Kwon 未遵守移交令，则有权行使民事藐视法庭权。

 

 

Kwon 还必须支付 2.043 亿美元的救济金，将其与 Terraform Labs 的付款责任分开，其中包括 1.1 亿美元的罚没款、1430 万美元的预审利息，以及另外 8000 万美元的民事罚款。

 

该命令显示，Terraform Labs 和 Kwon 违反了《交易法》第 10(b) 条和《证券法》第 17(a) 条的反欺诈规定。

 

此外，它还永久禁止 Terraform Labs 和 Kwon 交易未注证券、交易 Crypto 资产证券或诱使他人交易 Crypto 资产证券，以及其他相关限制。

 

这些限制允许 Terraform 执行与其破产案有关的某些交易。

 

经法院批准，该公司可以处置其破产财产中的 Crypto 资产，必须按要求销毁钱包密钥和烧毁通证。

 

Terraform Labs 和 Kwon 将被禁止在其平台上进行任何交易活动，也不得允许第三方在其平台上撤出、解除锁定和平仓。

 

该命令还永久禁止 Kwon 担任任何有注册证券类别或报告义务的发行人的高管或董事。

 

SEC 于 2023 年 2 月开始对 Terraform Labs 和 Kwon 提起诉讼，指控该公司欺诈 Crypto 资产投资者，包括通过其现已倒闭的 Terra USD（UST）稳定币进行欺诈。今年 4 月，法院认定被告应承担欺诈责任。

撰文：Nancy，PANews

 

社区翘首以待多时后，6 月 11 日，zkSync 终于公布发币计划，超 36 亿枚 ZK 代币分发计划使其成为规模最大的 L2 空投项目。然而，这场等待 4 年之久的空投盛宴仅属于 10% 合格地址的胜利，zkSync 被指背刺社区利益。与此同时，zkSync 的空投规则也因不透明、代币分配集中、女巫地址获大量空投、最低分配额被回收等陷入 「老鼠仓」 风波，且官方 「事不关己」 的态度更是激起社区的愤怒。

 

受社区不满影响，Whales Market 数据显示，过去 24 小时，zkSync 代币 ZK 的场外价格较高点下跌超 59.2%。L2BEAT 数据显示，zkSync 的 TVL 下滑至 7.5 亿，过去 24 小时跌幅达 13.37%。

 

空投超 36 亿枚代币，交互、资金和时间成空投重点依据

 

根据 zkSync 的 ZK 代币分发计划，除了 49.2% 的代币供应将通过生态系统计划分配，17.2% 分配给投资者，以及 16.1% 分配给 Matter Labs 团队外，总供应量的 17.5%（即 36.75 亿枚代币）将分发给社区用户，其中 89% 将分配给 zkSync 用户，用户需满足一定的交易活跃度标准，剩余的 11% 将分配给生态系统的贡献者，包括 zkSync 原生项目（5.8%）、链上社区（2.8%）和开发者（2.4%）。

 

另外，zkSync 还将总供应量的 0.4875% 分配给一小群实验性链上社区，用于探索使用代币和 NFT 进行组织的新方法，这些社区包括 DEGEN 与 BONSAI 空投接收者、Crypto the Game 玩家以及 Pudgy 和 Milady 持有者。

 

 

对于社区空投，zkSync 采用了积分系统，钱包可以通过执行以下操作获得积分，例如与 zkSync Era 上的 10 个智能合约进行交互、向 DeFi 协议存入流动性以及交易超过 10 个 ERC-20 代币等。在 zkSync Lite 上的某些活动也可获得积分，比如向 Gitcoin 轮次捐款或在 zkSync Era 主网启动前三个不同月内进行交易。分配积分后，每个钱包将根据已桥接到 zkSync Era 的资产获得分配。地址可以根据其在 zkSync 和以太坊主网上的活动获得乘数。空投代币没有任何归属期或锁定期。

 

根据 @xiaoyubtc 解读，zkSync 在空投规则设定上，链上交互、链上资产价值和时间占据着比较重要的权重，且女巫检测方式较为简单，是在所有满足条件的地址中检测，只有交易所存款地址重用和资金来源 2 个标准。

 

空投规则面临多重质疑，官方称由协会自行决定

 

zkSync 正因代币空投分配面临社区的多重质疑。PANews 昨日在 X 发起的 「关于 zkSync 空投评价」 中，有高达 63.9% 的用户选择了 「史无前例，混乱女巫规则 + 老鼠仓」 的选项。

 

 

或是预料到空投争议，zkSync 在空投申领界面条款中就强调称，满足上述一个或多个空投标准并不意味着获得空投的合法权利或要求，所有与空投分配相关的决定均由 ZKSync 协会自行决定。这一句声明，给了官方的自由解释权利，同时也让用户质疑其透明性。

 

 

「Unfortunately, address is not eligible for the airdrop.（不幸的是，这个地址不适合空投）」 对于不少苦心交互的用户来说，zkSync 的空投规则无疑是泼了一盆凉水。

 

根据 zkSync 公布信息，超 600 万个钱包地址中，仅有 695,232 个符合空投资格，占比仅为 10%，有九成地址被反撸，这远远低于此前 Web3 身份和信誉基础设施 Trusta Labs 预估的约 200 万个地址。不仅如此，就连 zkSync 的生态项目也被排除在空投名单外，例如 NFT 市场 Element 发推文称，作为 ZKsync 上最大的 NFT 市场，他们未收到任何空投，并质疑这是否是一个玩笑；zkApes 也发推文表示，平台产生了 1500 万美元的 Gas 费却未能收到任何空投。

 

而由于未采用此前 LayerZero 识别的女巫地址，以及空投细则相比 Arbitrum 等其他项目较为模糊，zkSync 的空投规还被质疑有黑箱嫌疑，甚至还将已经确认女巫的地址列进空投名单。根据社区统计，有超 9200 个地址（占空投名单的 1.3%）可领取超 9 万枚 ZK，占空投总量的 23.9%，即大量空投奖励被集中在少数地址中。

 

 

且同时，女巫猎人 Artemis 还在统计 zkSync 的空投资格列表中发现，某位在 Arbitrum 空投获利 420 万美元的女巫用户仍然有空投资格，凭借 3000 多个钱包地址获得近 100 万枚 ZK 代币；被标记在 LayerZero 女巫名单上的某些女巫账户通过在同一天存入相同金额的以太坊资金，也获得了 200 万枚以上的 ZK 代币，每个钱包平均收到 1.5 万枚 ZK 代币。相比这些女巫地址的高收益，所有空投地址的平均代币分配数量约为 5286 枚，相差甚远。

 

社区的一片质疑中，Nansen 也被波及并连忙澄清称，他们仅向 Matter Labs 提供了特定钱包段的数据，包括鲸鱼地址和已知的诈骗者，但并未参与反女巫攻击（anti-sybiling）或直接建议空投的具体分配方式。

 

此外，zkSync 对散户利益的不重视也是社区不满的重要因素之一。根据 zkSync 的空投规则，每个钱包的最低分配额最终为 917 枚 ZK，每个地址空投最多 100,000 枚代币。如果持有少于 450 枚或者超过 10 万枚 ZK 代币的地址的代币将被回收池中。虽然该规则可防止大户过度受益，但低保号被清零被认为剥夺了用户原本应该享受的权益。

 

同时，zkSync 还表示，通过参与空投，参与者明确承认并承担与此相关的所有风险，包括（但不限于）下述风险：在任何情况下，zkSync 协会或其任何董事、执行员工、代表、顾问或代理人均不对任何申领、损失、损害或其他责任承担责任，无论是合同侵权还是因空投或任何 ZK 代币的铸造和申领而引起的其他责任。目前，zkSync 官方尚未对社区的种种不满做出最新回应，「最终解释权」 似乎成为其护身符。

 

总之，zkSync 的空投风波暴露出其在社区利益考量上失衡，以及规则制定存在不透明性等问题，同时也意味着依靠简单交互来博取空投的时代已一去不复返。

Techub News 消息，元宇宙手游 Yuliverse 完成 400 万美元 A 轮融资，领投方为 LING FENG Capital，参投方包括 Spy re Capital、Presto Labs、DWF Labs、Sedning Network、2Punk Capital、G-20、Csp Capital、071 Labs、Titans Ventures、UltiverseDAO、HC Capital 等。

 

Yuliverse 是一个元宇宙手游，拥有完全由玩家拥有的独特经济，允许玩家购买、出售和交易他们通过为经济做出贡献而获得的游戏内物品，旨在创造一个有趣且引人入胜的游戏，让玩家可以结交朋友，享受游戏，并通过参与 Yuliverse 获得真正的好处和奖励。