投研早报丨DeFAI 市场基准报告：AI × DeFi 协议现状与趋势/1kx：去中心化社交图谱投资逻辑与发展路径/对 Solana 新共识协议「Alpenglow」的一些看法
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👨💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2024.5.21
1️⃣ 以太坊｜EIP-7918 讨论重点：为何用点验证成本替代交易基准费？
2️⃣ AI｜DeFAI 市场基准报告：AI × DeFi 协议现状与趋势
3️⃣ 研究｜1kx：去中心化社交图谱投资逻辑与发展路径
4️⃣ 稳定币｜美国稳定币战略：重塑美元霸权与国债市场格局
5️⃣ 项目进展｜对 Solana 新共识协议「Alpenglow」的一些看法
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1️⃣ 【英文长推】EIP-7918 讨论重点：为何用点验证成本替代交易基准费？
导读：在 EIP-7918 的讨论阶段，有一些建议被提出，Anders Elowsson 撰文详细介绍其中几个比较有意思的。
Anders Elowsson：在以太坊引入 blob 数据与 KZG 批量验证机制后，如何衡量节点在处理 blob 时所付出的计算成本，成为设计费用机制的重要前提。Anders Elowsson 提出，可以将节点在处理不同类型验证任务时的计算负载，统一转换为「点验证倍数」（point evaluation multiples）进行衡量。例如，在 EIP-7594 提案中，为了将每个 blob 加入到 mempool，需要对 128 个 cell 的证明进行批量验证。这一过程的计算成本，大约是标准点验证的 15 倍，表明节点在处理这些 blob 验证任务时会承受显著更高的算力负担。通过这种方式，可以构建一个统一的、易于比较的指标体系，在进一步设计费用分配机制、调整资源激励结构时，能够以点验证为基础单位来量化每项操作的计算强度。同时，这也为计算层与共识层在资源协同与激励方面提供了通用参考尺度。
在执行层（EL）和信标链（CL）之间，blob 数据验证所带来的成本分布呈现出结构性差异。Elowsson 指出，执行层的成本在最坏情况下是固定的，例如点验证的 gas 成本始终以 POINT_EVALUATION_PRECOMPILE_GAS 为基准，不随 blob 数量的变化而波动。而在信标链中，由于验证过程可以跨列（columns）并行处理，因此其单位验证成本随着 blob 数量的增加而递减，大致遵循对数倒数的规律。这意味着，验证 1 个 blob 和验证 4 个 blob 在信标链上的边际成本是下降的，从而鼓励批量处理与聚合验证。此外，尽管点验证也具备理论上的并行性潜力，但目前并未完全释放，这在未来的客户端优化中可能成为提升效率的重要路径。理解这两种成本曲线的差异，不仅有助于优化以太坊的运行效率，也对制定公平且可持续的费用机制至关重要。
为了建立有效的 blob 数据费用市场，Anders Elowsson 提议将 blob 基础费用（blob base fee）锚定在执行层基础费用（execution base fee）的一定比例上。具体而言，EIP-7918 设定该比例为 38%，即 blob base fee 至少为 exec base fee 的 0.38 倍。这种机制的目标是确保 blob 消费者按需支付，反映节点在验证 blob 时所面临的计算负载压力。在他提供的数据分析中，可以看到在两个为期三周的历史周期中，实际市场出清的 blob 费用波动明显，有时高于该最低门槛，有时低于。当引入 EIP-7918 的调整后，系统将取「观测值」与「38% 锚定值」中的最大者作为新的基础费用，从而避免在需求旺盛时费用被低估。此外，Elowsson 还展示了从 2024 年 11 月到 2025 年 3 月的费用直方图对比，表明新机制会在高峰期提高最低费用，有助于抵御 spam 攻击或资源抢占，同时确保节点运行具有经济可持续性。这些设计也表明，以太坊正在从 gas 市场迈向更细致的资源定价体系。【原文为英文】（来源 ）
2️⃣ 【英文长推】DeFAI 市场基准报告：AI × DeFi 协议现状与趋势
导读：AI 代理在 DeFi 中早已不再是科幻概念，它们已经实实在在地存在，正在帮你优化收益、自动执行操作、悄悄累积奖励，让你在睡觉时也能「躺赚」。。
s4mmy.moca：随着 DeFi 的不断成熟，各类收益策略也愈发复杂，许多普通用户难以有效把握最佳时机。而全天候运行的 AI 系统，天然具备在响应速度与处理能力上的优势。因此，一批新兴的 AI 驱动协议开始涌现，意在通过自主、适应性强、基于用户意图的方式来实现收益最大化。例如 GIZA 推出的 ARMA 系统，允许超过十万个智能代理根据市场环境自主管理资金，用户只需简单存入资金，便可享受包括 Morpho 年化 6.68% 和 GIZA 代币激励在内的复合收益，总年化收益可达 15%。Yield Seeker 则主打一键启动的 AutoSeek 模式，可在多个 DeFi 协议之间自动调度资金，并公开代理的思维链，方便用户了解策略背后的推理逻辑。另一款名为 Wayfinder 的协议提供了自然语言交互式界面，用户通过输入提示词即可得到推荐策略，并在确认前模拟执行路径，实现「人类审查 + AI 执行」的协同方式。这些协议不仅降低了使用门槛，还展示出 DeFi 自动化的未来方向。
在这类新兴的 DeFi + AI 协议中，用户体验成为了设计重点。GIZA 和 Yield Seeker 都构建了非常直观的仪表盘系统，使得用户能够清楚了解当前投资分布、预期收益及历史执行情况。尤其是 Yield Seeker 所引入的 Chain of Thought（思维链）机制，记录了代理在策略执行中的决策逻辑与调整依据，既增强了系统透明度，也对希望深入学习 DeFi 策略的用户提供了教育价值。此外，大多数协议也引入排行榜机制，鼓励早期用户使用，并根据其产生的实际收益给予额外激励积分。Wayfinder 进一步将自然语言交互作为主要入口，为用户提供提示词驱动的收益模拟功能，使用者在不离开一个终端的前提下，即可完成策略规划与交易执行。对于更专业用户，HeyAnon 的 HUD（抬头显示器）也在测试阶段，通过行为分析与行情预测辅助策略制定。可以看出，这一波协议从视觉交互、教育辅助到策略透明度方面都进行了深度创新，为未来 DeFi 用户界面的重构树立了样本。
尽管 AI 驱动的 DeFi 协议在使用体验和收益优化上带来了显著提升，但它们也引入了若干尚未充分解决的风险。首先是低流动性问题：部分协议尝试在长尾资产或冷门链上寻找更高收益，但这往往伴随较高的滑点、失败交易或非永久性损失，尤其在复杂代币对之间更为明显。其次是社会工程攻击风险：随着越来越多资金由自动代理管理，攻击者可能通过伪装或诱导的方式影响代理逻辑，绕过用户自身的防护措施。第三类风险来自底层协议的不确定性，即便代理能根据历史数据优化收益路径，也难以判断某些合约是否存在未审计漏洞或治理风险。最后，AI 模型的黑箱问题依然存在。如果用户无法看懂代理背后的决策逻辑，就很难对其做出信任判断，尤其在市场波动剧烈或遇到极端行情时。因此，要推动这类协议大规模落地，仍需持续增强决策透明度、风险提示机制，以及对接更可靠的底层协议资源。【原文为英文】（ 来源 ）
3️⃣ 【英文长推】1kx：去中心化社交图谱投资逻辑与发展路径
导读：去中心化社交图谱意味着一次重置的机会。它让我们得以以开放、用户所有、无需许可的方式，重新构建互联网最基础的关系层。
jakub rusiecki：Facebook、Twitter、Reddit 等 Web2 巨头的崛起，本质上依赖于对「社交图谱」（social graph）的深度掌控。所谓社交图谱，是用户身份与行为之间构成的网络结构，涵盖了点赞、关注、评论、转发、兴趣分组等关系数据。Facebook 从校园关系起步，构建基于真实人脉的强连接图谱，形成巨大的网络粘性；Twitter 通过非对称关注机制鼓励开放传播，成为实时话题中心；而 Reddit 则以兴趣小组为核心，推动了围绕话题组织的匿名互动。社交图谱不仅驱动了产品增长，更成为平台核心的价值捕获来源。例如 Zynga 通过 Facebook 图谱实现了爆发式增长，但在 Facebook 担心其依赖过强后，Graph API 被封杀，最终导致生态瓦解。这种平台封锁策略并非单纯为了隐私合规，而是为了维护平台对用户注意力与变现路径的绝对控制，防止收入外流、用户留存被他方蚕食。Web2 的历史说明，任何试图「借力」中心化图谱扩张的第三方应用，最终都会被平台的围墙吞噬。
Web3 的社交图谱重构，从根本上打破了 Web2 的垄断逻辑。首先是 用户拥有与关系可迁移：在 Web3 中，用户的社交关系不是平台私产，而是存储在开放图谱中的链上数据，用户可将自己的关注者、内容、身份跨应用迁移，摆脱平台锁定。例如，在 Farcaster 或 Lens 上建立的影响力可随意迁移至其他客户端。这种结构迫使产品团队必须通过体验和创新而非「控制权」来留住用户。其次是开发者的无许可构建能力：在 Web2 中，开发者常因过度依赖 API 而被封杀，如 Zynga 所遭；而在 Web3 中，任何人都可在开放图谱上构建应用、推荐系统或收入模型，无须担心「被抽梯子」。再者，Web3 将支付能力嵌入社交互动中，如点赞即支付微额打赏、发布内容即铸成 NFT、加入社群需持有代币门票，这使得内容分发、用户互动与价值交换天然融合。更重要的是，Web3 还诞生了如「收藏内容」、「内容质押」、「DAO 协同治理」等全新社交原语，把原本的「刷内容」行为升级为经济参与行为。这不仅仅是旧模式的改进，而是一次范式级跃迁，将社交网络从消费系统转变为共创系统。
尽管 Web3 的社交图谱设想具有突破性潜力，但目前仍面临诸多结构性瓶颈。首先是用户增长缓慢且圈层局限：Farcaster、Lens 等协议目前的日活用户大多仍集中在加密原生社群，缺乏突破主流圈层的文化引爆点与产品抓手。其次是一方客户端主导的问题：许多协议通过官方客户端（如 Warpcast）启动生态，但这些旗舰应用往往挤压了第三方开发者的生存空间，使得其他团队即便上线也很难留存用户。例如 Nook、Kiosk 等曾尝试构建 Farcaster 客户端，但最终纷纷退出，Supercast 甚至被 Farcaster 回购整合进官方团队。再次是 GTM（市场策略）能力缺失：许多协议在增长路径上仍停留在「理想型」用户画像阶段，忽略了主流市场对易用性、激励机制与渠道推广的实际要求。为解决冷启动问题，仅靠「开放性」是不够的，必须打造真正受用户喜爱的消费级应用，从具体的交互行为中构建图谱。例如像 Axie Infinity 从游戏切入，最终发展为社交图谱和链的整合体。真正突破的社交图谱应从产品出发，形成用户自传播的闭环，在临界用户量之后再「平台化」，而非一开始就建协议等生态来配合。同时，愿意用 token 激励、敢于创新经济模型并具备运营能力的团队，才可能撬动下一轮社交图谱演化。【原文为英文】（ 来源 ）
4️⃣ 美国稳定币战略：重塑美元霸权与国债市场格局
导读：在某些政策视角下，「Tether 的利益突然与美国利益一致」。
Cobo：《GENIUS 法案》的推进不仅标志着美国稳定币监管框架加速落地，更被视为一次「数字美元」延伸战略的实质开端。在全球金融格局加速重塑之际，美国通过立法手段将稳定币纳入监管体系，其目的并非仅是防范金融风险，而是试图以结构性方式巩固美元霸权。根据法案条款，所有合规稳定币发行商必须以 100% 的美元现金或短期美国国债作为储备，并定期披露透明度报告。这意味着，每发行 1 美元的稳定币，就会同步锁定相应的美元资产，催生对美债的持续需求。渣打银行预测，到 2028 年美元稳定币市值将达到 2 万亿美元，而花旗则预估到 2030 年该市场规模最高可达 3.7 万亿美元。稳定币的资产负债结构正好嵌套进美国国债市场，从而形成一个「以美元计价、以美债支撑」的全球性数字货币体系。这种以立法为工具的双向设计，不仅在金融市场层面产生新型结构性买家，也在货币体系层面强化了美元作为世界储备货币的数字延伸能力。
Tether（USDT）作为全球流通量最大的稳定币，其在美国国债市场的角色正变得越来越不可忽视。数据显示，Tether 持有的美债总量已可与德国等主要国家持平。其与 Cantor Fitzgerald（一家美联储一级交易商）的深度合作，使其在应对市场流动性危机时具备了高度的资金调度能力。2022 年市场动荡期间，Tether 在 48 小时内完成了高达 70 亿美元的集中赎回，占其当时总市值的 10%，并未引发系统性风险。这一流动性安排显示出其独特的市场韧性，同时也证明了稳定币在关键时刻对美元系统的「缓冲」价值。Tether 的地位从加密行业基础设施，转变为美国国债体系中新的结构性参与者。更重要的是，它在非洲、拉丁美洲等地区的积极扩展，不仅代表着商业上的全球化布局，也在一定程度上推动美元在数字世界的「软性投射」。这使得 Tether 不再只是一个加密货币发行商，而是成为一个数字时代美元影响力的延伸节点。
稳定币的全球扩张路径正在与美国国家战略形成高度耦合。《GENIUS 法案》以立法的形式为稳定币设定监管基础，而像 Tether 这样的市场力量则成为该战略的有效载体。与此同时，PayPal、World Liberty Financial 等新入局者也试图在稳定币领域分一杯羹。财政部长 Bessent 预计，未来几年数字资产将为美债市场带来 2 万亿美元的新需求，这或将缓解传统主权国家（如中国、日本）减持美债带来的压力。从国家层面看，美国不再直接推动央行数字货币（CBDC），而是借助私人稳定币发行者，以较低的成本输出数字美元，在全球范围内抢占支付、储备与流动性场景。这种以监管为引导、以市场为驱动的模式，本质上是一种货币霸权的数字化重构方式。但这一「阳谋」也伴随风险：若发生大规模赎回潮，稳定币发行者需快速清算其国债储备，可能对美债市场造成冲击。此外，监管协调、合规透明度、技术安全与地缘政治变量都将影响这条路径的成败。尽管如此，这一策略依然是美国在数字时代重塑全球金融秩序的关键一步。（ 来源）
5️⃣ 【英文长推】对 Solana 新共识协议「Alpenglow」的一些看法
导读：Solana 推出全新共识机制「Alpenglow」，拟替换 Solana 的 TowerBFT 共识机制和历史证明时间戳系统，引入 Votor 和 Rotor 组件。
Toghrul Maharramov：传统共识机制通常基于某种形式的同步假设，并引入超时机制，防止共识实例陷入无限循环。这些机制要么是悲观响应型（pessimistically responsive），要么是乐观响应型（optimistically responsive）。在悲观响应中，即便某个步骤已成功完成，系统也必须等到超时结束后才能继续；而乐观响应机制则按网络速度推进，仅在失败时才依赖超时机制。乐观响应性的优势在于可以极大降低「正常路径」下的延迟，而 Alpenglow 恰好延续了这一理念。
传统 BFT 协议出于复杂原因（这里不展开）通常需要两个投票轮次才能对交易顺序达成一致。而如果将容错阈值从 1/3 降为 1/5，那么就不再需要两个轮次。Alpenglow 的设计尝试通过收集 4/5 的质押权重签名，在单轮投票中直接完成排序确认；如果无法收集到足够签名，它会并行启动第二轮，为失败路径预备备用证书。Solana 一直以流水线区块生产机制著称，可以充分利用每个时隙进行生产，而非像传统共识那样保留空隙用于投票和传播。但过去领导者交接的过程更像是某种巫术 —— 细节混乱难以捉摸。而在 Alpenglow 中，领导者在接收到前一个区块的最后一个切片后，就可以立即开始扩展链。如果最终确认的前一区块不是该领导者预期的那个，它会自动切换链头，并丢弃基于孤链所构建的切片。
之前 Solana 将投票操作设计为一类交易，这让我一直非常不解。如今在 Alpenglow 中，这一设计被废弃，取而代之的是 BLS 签名的聚合验证。这项改动大幅降低了潜在验证者的参与门槛 —— 因为在旧机制下，要想持平成本，验证者每年至少需要赚取约 80 万美元的收入。【原文为英文】（ 来源）