我們仍對鏈上數據的 Alpha 魔法充滿期待

作者：Wendy，IOSG Ventures

原用標題：IOSG Weekly Brief |鏈上數據工具賽道全景掃描（上）#188

封面：Photo by Alina Grubnyak on Unsplash

本文為 IOSG 原創內容，僅做行業學習交流之用，不構成任何投資參考。 如需引用，請註明來源，轉載請聯繫 IOSG 團隊獲取授權及轉載須知。 本文所提及所有專案均不構成推薦及投資建議。 Debank 和 Footprint Analytics 為 IOSG Portfolio。

TL,DR;

  • 鏈上數據的特點使鏈上數據分析工具成為強需求，本文將市場現有產品根據側重點不同分為數據主導或交易主導等類型;
  • 數據看板產品內捲嚴重，需差異化競爭; 自動化交易工具熱度較高，需注意風險。 兩類產品需求不同，功能有部分重合但不會完全替代;
  • 數據產品的商業化是值得仔細討論的問題，本文簡略敘述了有無代幣兩種情況下的商業化優缺點，更細緻的進一步討論詳見下篇;
  • 鏈上工具未來有可能的發展方向有發展 socialfi 和社區，基於用戶畫像的個人化推薦，與 AI 結合等。

前言

無論是 web2 還是 web3，數據始終是資訊時代類似石油的資源，也是多方參與者掘金和必爭之地。 鏈上 Alpha 是指區塊鏈上未被大規模傳播和發現的可獲利的有價值資訊，通過對鏈上數據的分析，可以利用市場滯後性的時間差來獲取超額收益 Alpha。 區塊鏈去中心化的特點使得鏈上數據成為公開的寶藏，但隨著多鏈生態的豐富完善，NFT，Gamefi 以及 Socialfi 等鏈上生態的多樣化，在鏈上 Alpha 含量增加的同時，從鏈上捕捉 Alpha 的難度也隨之增加，普通用戶的技術能力難以達到，因此非技術背景的普通使用者對鏈上數據進行分析的工具需求很大。

而對於鏈上數據，其獨有的以下特點，使得數據工具類產品具有不可替代的重要作用：

  • 信息公開透明，鏈上數據所有人可以查閱驗證。 對專案方和投資者來說，都既是機遇也是挑戰，相輔相成，水漲船高。 對專案方來說，產品需要進行差異化競爭; 而對投資者，則要不斷提高自己使用工具和分析的能力。
  • 資訊時效性要求高，更新速度快，24h 不間斷。 鏈上數據的時效性特點明顯，交易的機會往往是轉瞬即逝; 而且與傳統金融的數據披露相比，數據上鏈的時間幾乎可以忽略不計，且全天候不間斷產生新的鏈上行為記錄。
  • 資訊具有多個維度，多源化，異質性強。 鏈上數據不止包含了交易操作，還有授權，質押等多種行為，以及資金的跨鏈流動等。
  • 技術門檻高。 多數用戶對於 Gas 費用的設置和 MEV 等區塊底層原理並沒有知識儲備，鏈上黑暗森林在獲取資訊的前提下，將資訊轉化為實際操作和盈利依舊有一段距離，因此有些自動化工具賦予了普通玩家鏈上 “ 科學家” 的魔力。

本文初步將鏈上數據分析工具按照下圖維度分為數據導向和交易導向兩個大類（即最終面向使用者的是數據還是交易行為來區分），但很多工具實際上是數據和交易工具兼有的。

數據導向

市場整體數據看板

與傳統金融里 Bloomberg 等金融終端的作用類似，這一類工具意在給使用者提供一個觀察和監控市場的整體視角，一般以鏈，協定和幣種整體的數據為主。 在區塊鏈的早期時代，數據分析的指標也較為簡單，比如代幣價格，持幣位址數，持幣時間，交易記錄等基本指標。 後來隨著 defi 協議的興起以及 NFT 和 gamefi 等各個細分領域的發展，數據的維度得到了極大的豐富，Defi 協定常用 TVL，Marketcap，24h volume，代幣持倉分佈，以及代幣的解鎖釋放可視化，NFT 稀有度排名，地板價分佈等。 Tokenterminal 還提供了收入費用以及估算的市銷率市盈率等指標，因為與短線交易關係不大，因此數據延遲時間相對較長，而 Nansen 等平臺數據延遲為分鐘級別。

DeFiLlama 用戶介面

數據產品內卷較為嚴重，因此多數團隊也在差異化競爭上尋求突破：

  • 綜合研報輸出：Nansen 和 Messari 的研究報告輸出較多，數據產品團隊中一般也會有分析師負責對一些數據指標進行解讀，研究報告也通常被作為其產品的一部分。
  • 聚焦垂直細分領域：NFTSCAN 聚焦於多鏈 NFT 的市場數據，L2Beat 針對各種 Layer2 的數據進行匯總及可視化。
  • SQL 查詢工具：Dune Analytics 和 Bitquery 等產品提供使用者自定義 SQL 查詢語句功能，使得產品更加個人化，但相對有一定技術門檻。
  • 企業解決方案：Chainanalysis 和 amberdata 等數據產品主要商業模式為向 B 端使用者提供完整的區塊鏈數據解決方案，主要使用者包括交易所以及傳統金融機構等。

此外，還有注重可視化的產品 Crypto Bubbles，以及與 AI 結合的 DexCheck， KaitoAI 等。 總體來說，市場數據看板類產品是最常見，使用頻率最高的鏈上數據分析工具，各個產品的功能側重點有所不同，但總體競爭比較激烈。

Nansen 等專案分析可見 IOSG 之前文章：https://mp.weixin.qq.com/s/o1pO7unj3cUS9sWt4q_gBw。

位址維度分析

除了從整體市場的尺度提供數據支援，鏈上數據工具產品的另一個主要分析角度是從地址出發。 側重於位址維度分析的產品主要有以下幾類：

  • 以 Etherscan 為代表的區塊鏈瀏覽器，作為底層應用的存在，可以查看單個位址的各種交互活動， 以及鏈上 gas 消耗情況等。
  • Debank 等分析平臺可以查看單個地址的持倉情況，盈虧和交易記錄等。 Bubblemaps 對地址之間的聯繫進行了可視化，可以讓使用者更直觀地發現位址間的關聯和資金的流向。 Nansen 也以此類分析出名。 Smart Money tracking 可以用於追蹤聰明錢，通過觀察其交易行為或者跟隨其交易增加盈利的可能性。

交易導向

隨著最近 Unibot，Maestro 等 telegram bot 工具大熱，許多 bot 類產品的代幣價格以及 TVL 在最近幾周出現了近十倍的增長，在熊市中顯得尤為突出。 Telegram 是一款擁有 7 億月活使用者的聊天軟體，能提供豐富的 API，供開發者方便快捷地接入小程式。 相比數據終端類產品，交易導向的工具將用戶側的操作過程也一併包攬，這對於使用者來說極為方便，減少了從數據分析到交易的複雜性和不確定性，但也增加了安全風險和資金成本（交易本身的費用和工具的使用費用）。

多個 Telegram 專案 TVL 變化

這些自動化交易工具會根據鏈上實時數據，使用代創建的錢包位址進行交易或交互操作，或即時將鏈上情報資訊推送至郵箱，Discord 或者 Telegram 等; 也有一類自動化交易工具是 farming 導向，會以隨機形式進行指定的交互，以期獲得專案方的空投獎勵或者進行一些程式化套利。 以 Unibot 和 Maestro 為例，常見的鏈上自動化交易工具功能有：

  • 限價單買賣：與中心化交易所類似，自動化交易工具支援特定價格和數量的代幣限價單。
  • 跟單：可以複製指定位址的交易，一般用來模仿勝率較高的「聰明錢」的操作，它為新手和被動投資者提供了一種以較小的努力從加密市場獲利的方法。
  • Alert： 可以設置特定位址鏈上動向的推送，比如發生了大於指定交易額的轉帳交易，以及即時對鏈上新代幣合約部署的掃描。
  • 類比交易：在真正交易前對交易的賣出的盈虧進行類比，比如是否有可能因為 gas 費用的設置或滑點而導致交易失敗或虧損。
  • 隱私交易（private transactions）： 避免被搶跑和三明治攻擊，從而減少潛在的損失。
  • farming： 隨機對專案進行交互，在新專案中類比使用者的鏈上行為，增加獲得代幣空投的可能。
Unibot Sniper 功能清單

自動化交易工具的使用者在近期出現了迅猛增長，鏈上交易的 telegram bot 用戶數近期每日接近六千，其中大部分使用者來自運營時間較久的 Maestro 和後起之秀 Unibot，兩者佔據了 dex telegram bot 80% 以上的用戶份額。

電報鏈上機器人用戶數

但透過代幣價格上漲以及市場熱點輪動帶來的注意力泡沫，背後真實需求幾何值得仔細推敲。 Telegram bot 最主流的兩個功能——資訊推送和跟單交易並不是新需求，而事實上已經有許多中心化交易所和相對成熟的產品（如下圖），電報機器人相對於這類產品的競爭力顯然較弱; 因此，加密領域的 degen 玩家整體基數不大，加之可以選擇更安全功能更全面的自動化交易平臺，因此筆者預測基於 Telegram 的自動化交易機器人的用戶畫像中資深玩家較少，多數人只是採用了資訊推送功能; 但從另一個樂觀的角度考慮，Telegram 這種具有巨大使用者流量且加密友好的社交軟體與操作簡單使用者友好的 bot 相結合，或許會成為 Web3 onboard 小白萌新使用者的流量入口之一。

跟單平台產品

另一個與自動化交易工具重合或關聯較多的產品類型是類似於 Dexscreener 和 Dextools 等去中心化交易平臺。 這類產品主要用於即時查看代幣交易對的價格變化情況，一般在前端集成了 dex 互換和基本的合約安全功能，會對鏈上部署的合約進行基本的蜜罐交易稅等檢測。 Unibot 團隊近日推出了交易終端 Unibot X，與 DEX 追蹤網站 GeckoTerminal 進行了集成，使用者可以直接利用 Telegram 帳號生成的錢包地址登錄 UnibotX 平臺，平臺功能包括限價單等買賣交易，即時 K 線及交易記錄，聰明錢的交易等。 可以預見，交易側 DEX 和 Bot 或許會在未來有更緊密的聯繫和互動，從而提升和豐富去中心化交易的用戶體驗。 雖然自動化交易工具極大增強了普通用戶的技術能力，但值得重視的是，此類工具普遍存在極大的中心化風險。 多數自動化交易工具的錢包位址都是由工具生成，其私鑰完全暴露給專案方，正如加密世界的名言所說，“Not your key， not your money”， 若使用者想使用自動化交易工具，只能將資金轉入專案方有控制許可權的地址，此時也就完全處在了風險博弈中弱勢的一方。

數據工具賽道的價值邏輯

數據工具的商業模型的優勢與缺點

在整個 Web3 領域，相比於一些難以證明實際需求的新興細分領域的產品，雖然這個工具類產品的商業邏輯聽起來沒有新敘事的高天花板和想像空間，但其市場需求更為落地和真實。 數據工具的商業模型較為成熟，與 web2 數據公司的邏輯較為相似，且在 web2 領域已經得到了多次成功驗證，一些工具專案即使不發行自己的代幣，也有較為穩定的現金流收入。

對於未通過代幣募資或收稅的項目來說，專案的收入來源包括：

  • C 端工具用戶付費：類比 Web2 的 SaaS，基礎功能可以免費使用，高級功能需要付費，或者免費服務有一定額度或者數量限制，比如只能追蹤 10 個位址。 面向 C 端收費一般可以分為兩種，買斷式和訂閱式：買斷式類似於終身會員，訂閱式指按月/季度或年進行;
  • B 端收費：打包 API 或開發數據系統等，面向開發者和企業的收費也被證明是行之有效的變現邏輯。 比如 The Graph，向多個知名 defi/Gamefi 專案提供 API 服務，Debank 也有此類業務;
  • 廣告收入：用戶數達到一定程度后，專案方可以利用植入廣告的方式進行流量變現。

從鏈上數據的特點和目前的產品來看，鏈上數據工具賽道無疑是一個有確定性機會的賽道，也註定是一個競爭激烈的賽道。 這類產品早期需要有一定基建和設備的投入，數據的公開和可獲得性也讓 Web3 鏈上數據分析工具在數據源上失去了護城河。 比如市場數據看板類產品競爭已經非常激烈，新上線的 Arkham 已經將 Nansen 的部分類似功能免費，無可避免會對收費工具造成影響; 但由於數據領域紛繁複雜，無論是做 All in one 的綜合平台，還是抓住細分領域做小而精的產品，還是有可能成為垂直領域的領頭羊。 工具類產品需要有更快的產品反覆運算更新和交付能力，以及能夠在海量數據中挖掘更有價值的指標，提供更完善的功能，更好地幫助使用者提高交易獲利的可能性，才能在擺脫產品同質化的競爭，建立自己的優勢和壁壘。

數據工具類產品的代幣經濟模型分析

對於工具類產品是否構建代幣經濟的需要，業內也有一些爭論。 反對的聲音主要是認為數據工具類產品代幣的應用場景有限，發行熱度下降后很難維持幣價。 我們此處以已經發行代幣的 Arkham 和 Unibot 為例，分別代表上文提到的數據側和交易側兩類產品，來看此類產品的代幣經濟模型設計：

不久前 Arkham 作為數據工具發行了自己的代幣，引起了較大的熱度。 Arkham 是一個綜合性的數據分析平臺，具有市場看板，位址分析，行情警報，情報懸賞等多個功能。 ARKM 代幣是 Arkham Intel Exchange 生態系統的原生代幣，總發行量為 10 億枚，其分配如下：國庫 50%、投資者 20%、團隊 20%、做市 5%、獎勵 5%。

ARKM 代幣代幣持有者擁有治理權，可以對 Arkham 的戰略方向進行投票。 此外，ARKM 代幣還可以用於獎勵對 Arkham 生態系統做出貢獻的使用者，可以通過提交資訊情報、質押 ARKM 代幣，建設 ARKM 生態專案，推薦新使用者等來獲得 ARKM 獎勵。

  • 情報懸賞板塊為其經濟模型提供了新的應用場景，情報賞金由智慧合約控制，在發佈懸賞和領取賞金時分別需要支付時需要支付 2.5% 和 5% 的手續費。 利用 ARKM 結算可享受 20% 折扣，鎖定 ARKM 可在結算時享受最高達 50% 的折扣（但需持幣鎖定 30 天以上）。 擁有線索信息的使用者也可以發起拍賣或者將情報線索提交給平臺，與賞金一樣，拍賣有 15 天的鎖定期，之後中標方才能從拍賣智能合約中退出，但拍賣發起者可以提前退出，但需支付 10% 的費用。 提交給平臺的情報會根據不同等級給予 ARKM 代幣報酬。 平台買賣的情報由買家獨家持有 90 天后會開放給所有使用者，這樣同時也促進了平臺的智慧化和不斷發展。

Arkham 的數據相關功能幾乎全部是免費開放，我們可以看到其生態和代幣應用重點在於情報賞金平臺，而這也正是這個產品最飽受爭議的功能。 加密貨幣的匿名性是被大家推崇的一大特點，而 Arkham 的情報平臺反其道而行之，將鏈上的匿名地址與鏈下實體對應標記。

相比 Arkham 代幣模型對創新業務的側重，Unibot 的代幣模型更為傳統和簡單。 Unibot 是基於 Telegram 的自動化交易機器人，目前僅部署在乙太坊上，FDV 1.76 億美元，提供代幣兌換，限價訂單，跟單交易，隱私交易，流動性提供等功能，使用者無需任何代碼基礎，僅通過 Telegram 聊天框便可下達交易指令。 錢包位址可由 Unibot 生成，或導入自己的私鑰（風險較大）。

作為自動化交易工具賽道的頭部專案，Unibot 的營收已經超過了 4000ETH，主要來源為工具費用和代幣交易稅. 代幣具有共用收益功能，必須持有 10 個 $UNIBOT 代幣才有資格。 獎勵與持有的代幣數量成正比。 代幣持有者將獲得工具平臺交易費用的 40% 和 UNIBOT 代幣交易的交易稅（總額的 1%）。 獎勵每 2 小時計算一次，24 小時可領取，每隔 2 小時轉移超過 200 個代幣將被沒收收入份額。 巨大的幣價漲幅引起了市場的 FOMO 情緒和關注熱度，帶來了新使用者的快速增長，整個自動化交易工具賽道也迎來拉升。

Arkham 經濟模型的一大風險是將重心押注於創新業務， 而 Unibot 代幣的風險則主要是現階段幣價增長的不可持續性. 通過分析其收入結構可知， 其迅速增長的收入中有 80% 來源於代幣的交易稅， 很大程度依賴市場熱度和新使用者的進入， 而一旦市場熱度和交易量開始下降， 則很容易遭受量價齊跌的大衛斯雙殺。

可見， 大家對於工具賽道的代幣模型的爭論並非空穴來風， 如何豐富生態，擴展代幣應用場景是設計經濟模型時應該重點考慮的問題。 對於短期和長期利益也應有所權衡，短期的造富效應固然對用戶增長有較大的推動作用， 但長遠來看還是應尋找更可持續的建設方向。

未來可能的發展方向

與 Socialfi 結合

我們知道，社交的基本條件是需要足夠多的用戶參與。 Socialfi 一直面臨的問題是如何 onboard 更多的使用者以及使用者留存。 即使是 meta 推出的 threads，在與 Instagram 強捆綁的情況下使用者粘性也很差， 上線後的第二周 Threads 的日活躍用戶已經減少了 20%，使用者使用時長也從最初上線時的平均 20 分鐘下滑至不到 5 分鐘。 而 Web3 目前的主要社交和 UGC 平臺為 Twitter 和 Discord 等 web2 應用， 缺乏原生的 Web3 社交媒體。 數據平台的使用者有共同的興趣點，資訊的密度也較大，有一定潛力作為 socialfi 的基礎。 xueqiu futu 數據導向社交的難度。

Debank 的 Stream 功能是向 socialfi 發展的嘗試的寫照， 以錢包地址為帳戶可以提供更多的可驗證資訊， kol 的觀點更具有說服力， 有利於推動領域往更透明可信的方向發展. 使用者也可對有價值的信息進行打賞， 是創作者經濟一種理想的實現形式。

我們知道，社交的基本條件是需要足夠多的用戶參與。 Socialfi 一直面臨的問題是如何 onboard 更多的使用者以及使用者留存。 即使是 meta 推出的 threads，在與 Instagram 強捆綁的情況下使用者粘性也很差， 上線後的第二周 Threads 的日活躍用戶已經減少了 20%，使用者使用時長也從最初上線時的平均 20 分鐘下滑至不到 5 分鐘。 而 Web3 目前的主要社交和 UGC 平臺為 Twitter 和 Discord 等 web2 應用， 缺乏原生的 Web3 社交媒體。 數據平台的使用者有共同的興趣點，資訊的密度也較大，有一定潛力作為 socialfi 的基礎。 xueqiu futu 數據導向社交的難度。

個性化推薦

鏈上數據的公開透明使得分析個人行為和偏好更加順理成章， 目前 Web3 的個人化推薦演算法和引擎還處於萌芽階段， 而隨著多鏈生態和應用的豐富， 使用者畫像的維度也會隨之增加。

如果我們用 web2 的頂流產品作為對比， 推薦演算法已經是相當成熟的技術， 淘寶， 抖音， 美團， Bilibili 都會推送給你可能喜歡的商品或視頻。 而如今無論是 dune 這種數據產品還是 opensea 這種交易市場， 都無法做到個人化推薦. 而隨著數據量的增加， 推薦的準確性也會進入正反饋飛輪， 而區塊鏈打通的數據特點會讓推薦的準確度比 web2 更勝一籌。 而且擁有數據主權的情況下， 選擇和微調自己的個人化模型成為可能. 與 web2 中衣食住行多個領域的推薦類似， web3 的社交， 交易， 遊戲也有各自的應用場景， 推薦演算法完全可以如同樂高積木般拼接進不同的領域。

與 AI 結合

鏈上數據的公開透明使得分析個人行為和偏好更加順理成章， 目前 Web3 的個人化推薦演算法和引擎還處於萌芽階段， 而隨著多鏈生態和應用的豐富， 使用者畫像的維度也會隨之增加。

如果我們用 web2 的頂流產品作為對比， 推薦演算法已經是相當成熟的技術， 淘寶， 抖音， 美團， Bilibili 都會推送給你可能喜歡的商品或視頻。 而如今無論是 dune 這種數據產品還是 opensea 這種交易市場， 都無法做到個人化推薦. 而隨著數據量的增加， 推薦的準確性也會進入正反饋飛輪， 而區塊鏈打通的數據特點會讓推薦的準確度比 web2 更勝一籌。 而且擁有數據主權的情況下， 選擇和微調自己的個人化模型成為可能. 與 web2 中衣食住行多個領域的推薦類似， web3 的社交， 交易， 遊戲也有各自的應用場景， 推薦演算法完全可以如同樂高積木般拼接進不同的領域。

總結

本文從產品類型，商業模式和未來發展方向三個部分對鏈上數據工具進行了分析和總結，希望能給這個領域從業者和機構以及個人投資者更多啟發和思考。 如今 Web3 行業仍稱得上早期探索階段，但數據賽道已經誕生了幾個大家耳熟能詳的估值十億美金級別的獨角獸。 從 Defi Summer 到 NFT Summer，再到未來可能出現的 Layer2 Summer 或者是 Gamefi Summer，從 infra 到應用，所有的場景判斷都離不開鏈上數據分析工具的使用和支撐，每一個位址和每一筆交互構築了去中心化世界的星辰大海，而這個極具潛力的賽道也會成為最重要的錨點之一。 身處這個數據原生的行業，我們仍對鏈上數據的 Alpha 魔法充滿期待。

由於篇幅限制，我們下篇會繼續討論數據產品在商業化上的具體實踐。

Reference

1. https://research.binance.com/en/analysis/crypto-data-tools-what-you-need-to-know

2. https://www.panewslab.com/zh/articledetails/h2sy0u17.html

3. https://mp.weixin.qq.com/s/-gppAenLC5c71Kninyqwrw

4. https://twitter.com/hc_capital/status/1679160372635533315

5. https://assets-global.website-files.com/62879326fd745f7489b43224/64abc4471879916bc4e2ae b0_Arkham_Whitepaper_FINAL.pdf

6. https://research.binance.com/static/pdf/telegram-bots-exploring-the-landscape.pdf

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