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上交所前總工程師、ChinaLedger技術委員會主任白碩受邀來到現場並帶來了《塑造數字資產市場技術生態》的主題演講。白碩指出，2018年開始，區塊鏈行業出現了全新的趨勢，幣圈和鏈圈已經你中有我、我中有你。並演化出兩種新模式，一是在公鏈的基礎上搭建聯盟鏈，二是在聯盟鏈或許可鏈的基礎之上建設公鏈。錢包和礦機的概念也得以延展，一切即交易、一切即挖礦。對於未來，白碩也提出了自己的建議，他提示我們要警惕中心化的迴歸，可採用隨機性避免這一狀況，另外，他提示AI的入局同樣可以助力區塊鏈提供輔助性服務。
以下為白碩演講內容精編，由巴比特整理。
區塊鏈行業的業態演進
區塊鏈從業態通常分成幣圈和鏈圈，近三年裡出現了不同演進狀態。
2016年，幣圈和鏈圈齊頭並進，勢均力敵，一邊發財，一邊做夢和實踐。到了2017年，我們看到這個天平有所傾斜，幣圈全面佔領優勢，到了2018年又出現了新的融合。
所謂的幣圈，按我的理解是三位一體的，它有平臺、社區，還有Token。鏈圈只是加入了一個平臺，它的業務邏輯基於企業，或者聯盟。
我們看到這邊是鏈，上面直接構建應用。那邊是鏈+社區+Token，然後在上面構建應用。右邊明顯有更成熟的打法，更完整的生態，自帶的商業邏輯，造成了天平向那邊傾斜。我們鏈圈的生存狀態不是特別良好。
大家知道區塊鏈是關於信任的服務。但是信任就意味著共享出來，這是要付出代價的。比如代碼一開源，可能很多護城河都不成立了，如果按照傳統IT企業、軟件企業的方式去管理肯定不行。區塊鏈有它自身的邏輯，你不尊重它的邏輯是要付出代價的，所以我們看到了傾斜。
2018年區塊鏈行業新打法
2018年開始，我們看到了一個全新的趨勢，幣圈和鏈圈已經你中有我、我中有你。一些產業量級的項目介入區塊鏈，而且大量借鑑了幣圈的打法。展現兩張圖說明這個問題。
第一張圖是在公鏈的基礎上搭建聯盟鏈，聯盟鏈提供的信任服務，使得企業不需要建各自的鏈，而是把經過驗證，經過博弈考驗的信任服務放在基礎公鏈上，在基礎公鏈上搭建各自聯盟鏈。各自聯盟鏈上面可能有一些私有的數據，私有的部署，而公鏈上面是非私有的數據，是脫了敏的數據，而且數據主要用於存證和基礎的信任服務。
第二張圖是在聯盟鏈或許可鏈的基礎之上建設公鏈，由若干許可鏈或者聯盟鏈支持的、信息加持的外展服務公鏈可能是處於不同監管的邊界。我們可以搭建基於區塊鏈上的衍生服務，面向受眾。
這兩種模式在今年出現的新項目中已經看到了，這些許可鏈、底層項目都有非常強的產業背景，自帶流量、自帶資源、自帶產業成熟的打法。
這是一個很大的變化，會直接導致行業的技術地圖出現新的變化。
公鏈底層技術，這個大家比較熟悉，不管什麼時候它都是區塊鏈的核心。過去比較側重左鏈，因為幣能夠落地，紮根在實體經濟的比較少，主要是幣本身的流轉，所以交易的技術比較發達。所謂“發達”，就是能滿足大家快速賺錢的需求。但從企業長遠發展來看，大部分新生的，得到產業資源支撐的新項目要求我們更加重視項目基本面的分析，更加重視對項目質量的評估，更加重視對項目進展過程的評估，項目團隊成員的變化，以及他們廣泛的連接產生了對交易輔助技術深入的需求。這裡並非是資本市場已經有行情資訊服務的簡單搬家。我們要把人工智能的打法引進來，這就構成了中間交易輔助技術用人工智能進行加持、進行賦能、然後引入幣圈。這已經不是昨天的幣圈了，是引入了很多產業要素的新幣圈。
新的幣圈大概是這個樣子，有兩件事值得一提，一個是錢包，一個是礦機。
錢包——一切即交易
錢包正在拓展原有的含義。交易的概念在拓展，不止是轉帳，有很多服務屬性在裡面，要很多資源屬性在裡面，所以錢包，可能會拓展成一種廣義的錢包。在廣義的錢包下，一切都是交易。
礦機——一切即挖礦
礦機，概念也在拓展，前幾天出現了所謂的交易即挖礦，用的不是礦機，用的是搬磚量化的東西。我們用存儲，用帶寬，用各種打法都可以挖礦。不僅如此，我們認為挖礦這件事情有深刻的數學算法求解。
為什麼這麼說？我們學過計算機，學過算法的人都知道，有正向和逆向不對稱，時間不對稱，算力不對稱的這樣一些問題，都可以把它轉化成挖礦的問題，推而廣之，產業當中流程的一系列問題，都可以拆解成挖礦和驗證的問題。如果是這樣，我們會把“挖礦”概念拓展到產業每一個角落，這也是區塊鏈的使命。一切即交易，它自帶商業模式。
警惕中心化的迴歸
在技術的演化當中，底層技術EOS的影響力非常大。我們也要看到，它在向中心化迴歸，隨之而來的，中心化的弊病好像也在迴歸，其中包括風險的集中，專斷的權力集中。在幾種共識機制上，如果要用DPOS，這是沒有辦法的事情，中心化一定會被請回來。那麼怎麼樣既能提高效率，優化性能，同時又避免中心化呢？加入隨機性是我個人比較看好的做法。提高效率必須少量節點做共識，少量節點一旦固定下來就會是負面的，所以既要少量，又要不固定，那就是隨機打法。隨機打法應該是有希望的，可以是我們追求的事情。
AI入局區塊鏈助力輔助性服務
AI在交易輔助服務裡可以有所作為，基於大數據引入深度學習、知識圖譜、自然語言處理、協同推薦，它們可以在項目盡調、評級、基本面分析、投教、投研、投顧，基礎行情諮詢方面，使得服務理念的提升得到體現，得到應用。在這裡，我們可以借鑑資本市場的打法，在資本市場裡基礎行情諮詢服務，國際上有路透，國內也有萬德、同花順這樣的服務商。
投研、投顧領域，在中國也有對應的服務。這樣的產業鏈。公司和人之間的連接，公司和產品之間的連接。如果還有產品和地點、時間、季節、天氣之間的連接，通過知識圖譜的方式，通過自然語言自動寫報告，人機對話等方式，為傳統資本市場投資者提供服務。在有大量產業背景的新項目入場的背景下，相應的圖譜可以針對幣圈的特點平移到幣圈上，建立幣圈的知識圖譜。
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