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本文探讨了数据在Web3生态中的核心价值与商业潜力。从人类文明早期的记录方式到数字化时代的亚洲涂料案例,揭示了数据驱动商业成功的本质。文章重点分析了区块链数据的独特性——公开透明但需专业工具提炼价值,对比了彭博终端等传统数据服务与Nansen、Arkham等链上分析平台的差异。根据用户群体(机构、开发者、研究者、散户)将数据产品分类,指出基础设施、人才和网络效应构成行业护城河。最后展望AI与区块链数据的结合将催生新一代应用,认为Web3数据领域可能孕育出媲美Alphabet的巨头企业。

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亲爱的读者们:

如果您想更全面地理解本文内容,建议您先阅读我们于7月18日发布的背景介绍文章。

自然界中的生物都会留下独特的生存印记。动物通过观察季节变化来规划狩猎时机,啮齿类和鸟类会将食物储存在特定地点,它们需要记住这些位置以便在食物匮乏时取用。狼群通过气味标记领地边界,树木则通过年轮记录岁月流逝。这些自然记录虽然生动,却无法被主动检索或讲述——这正是人类记录系统的独特之处。

得益于语言和文字的发展,我们可以追溯美索不达米亚的楔形文字(公元前3400年)和古埃及象形文字(公元前3200年)留下的文明印记。这种跨越时空的知识传承让人类文明得以持续进化——我们至今仍能研读柏拉图与苏格拉底的著作,正是因为文字这一最早的”增强现实”平台保存了他们的智慧结晶。

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伊朗出土的谷物记录文献。来源:文字演变研究

如果说文字为想象留下空间,那么数据则为事实提供确证。它减轻了人类记忆的负担,这解释了为何最古老的人类文献多与债务、收入和交易记录相关。在后工业时代,企业通过数字化销售记录构建竞争壁垒,印度涂料巨头Asian Paints就是典型案例。

数字化转型之路

Asian Paints的产品质量或许并非市场最佳,却占据着印度80亿美元涂料市场过半份额。表面看是品牌效应和规模经济使然,实则源于其早在20世纪70年代就开始的数据战略。当时他们引进的大型计算机性能超越印度顶尖研究机构,每小时收集全国涂料销售数据,建立的预测模型准确率高达98%。

这种预测能力让Asian Paints将传统多层分销体系简化为直销模式,使终端利润率从行业平均的60%提升至97%。创始人乔克西通过研究终端消费模式,成功去除了供应链中间环节。

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电报时代的抢先交易信息传递方式

金融领域的数字化进程同样引人注目。19世纪,商人训练信鸽传递欧洲市场消息;1867年,西联汇款员工E.A Calahan花费20万美元获得NYSE交易数据专营权;直到彭博终端的出现,金融数据服务才真正实现规模化。这些演变揭示了一个真理:数据如同原油,需要经过多重提炼才能产生价值。

数据的精炼过程

彭博社的崛起历程完美诠释了数据价值的提炼过程。1981年,所罗门兄弟前合伙人迈克尔·布隆伯格利用1000万美元离职补偿金创立Innovative Market System(1986年更名彭博社),预见到电子化金融市场对精炼信息的需求。

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来源:纳斯达克场外交易自动化演进

在互联网前时代,彭博终端通过专用线路传输数据。如今,它每秒处理约2300万个数据点,年提供2000亿条金融信息。值得注意的是,并非所有互联网数据都可免费获取——原油运输实时数据等专业信息仍需付费订阅。

Web2时代的数据垄断造就了谷歌等匹配引擎巨头。本·埃文斯曾指出:”孤立的数据没有价值“,只有当数据被赋予场景和规模时,才能产生商业价值。这正是Web3的突破点——区块链上的每笔交易都留下公开可查的痕迹,为数据产品提供了天然的场景构建基础。

以太坊和比特币区块链分别以12秒和10分钟为间隔生成包含交易数据的区块。虽然这些原始数据人人都可获取,但真正价值在于如何将其转化为可操作的洞察。Arkham和Nansen等产品就是解读这些交易场景的”翻译引擎”。

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场景创造价值

数据产品的核心竞争力在于其场景构建能力。彭博社将金融专业知识融入数据呈现;区块链数据产品则通过回答特定用户群体的问题来创造价值。TokenTerminal分析协议经济模型,Nansen追踪资金流向,Parsec优化DeFi头寸分析——它们都基于相同的链上数据,却因呈现方式不同而服务不同受众。

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加密货币数据市场可划分为四大用户群体:需要高频精细数据的金融机构、依赖API的开发人员、为内容生产服务的研究机构,以及追求易用性的散户投资者。不同群体的需求催生了多样化的商业模式。

例如,Amberdata和Kaiko服务于机构客户,提供逐笔交易数据;Dune和CoinGecko则主要面向散户,采用免费增值模式。这个市场仍存在中间地带——既比CoinGecko精细,又比纯B2B产品简化的数据服务还有发展空间。

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构建数据护城河

在原材料(区块链数据)免费开放的领域建立竞争优势需要独特策略。数据业务的护城河建立在三个维度:人才团队将原始数据转化为洞察的能力、处理海量数据的基础设施实力,以及通过社区和网络效应形成的用户粘性。

Velo Data为例,其传统金融市场经验赋予产品独特优势;Chainlink早期建立的预言机网络形成竞争壁垒;Nansen的地址标签系统创造了差异化价值。这些案例证明,在数据领域,执行质量比数据获取更重要。

展望未来,随着AI技术融入,像Dune Analytics这样让非技术人员也能查询区块链数据的工具正在降低行业门槛。这让人联想到Google Maps如何通过API催生打车、外卖等新业态——Web3数据平台很可能孕育出下一个Alphabet级别的企业,虽然这条演进之路可能还需要数十年时间。

区块链作为新兴网络,正重复着电报和互联网的发展轨迹:金融应用率先爆发,其他创新随后跟进。我们尚不清楚基于这些公开数据还能构建哪些新型应用,但可以肯定的是,数据领域将创造与互联网时代相当的市场机遇。

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