投研早报丨Dragonfly 合伙人：去中心化推理的信任问题与验证挑战 / YGG 如何利用链上可组合声誉系统构建 Web3 游戏增长飞轮 / 美法官 Coinbase 诉讼案中「选边」SEC，利好 Base 生态？
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👨💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2024.3.28
1️⃣ 监管｜美法官 Coinbase 诉讼案中「选边」SEC，利好 Base 生态？
2️⃣ 游戏｜YGG 如何利用链上可组合声誉系统构建 Web3 游戏增长飞轮？
3️⃣ 观点｜如何看待 B² Network 牵手 Babylon？
4️⃣ 数据｜Telegram Bot 三月数据分析：未来之路何在？
5️⃣ 项目介绍｜比特币二层 CKB 解构：进展与前景如何？
6️⃣ 新项目简介 | 去中心化算力网络 BasedAI：如何兼顾隐私和效率？
7️⃣ 研究｜EVM 的并行化有何意义？或是 EVM 霸权下的终局？
8️⃣ 研究｜Dragonfly 合伙人：去中心化推理的信任问题与验证挑战
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1️⃣ 美法官 Coinbase 诉讼案中「选边」SEC，利好 Base 生态？
导读：在一份长达 84 页的命令中，美国纽约南区地方法院否决了 Coinbase 的驳回动议，该动议是 SEC 针对 Coinbase 提出的未能注册为证券业务的案件。这一裁决认为 SEC 对 Coinbase 提出了「合理」的指控，允许 SEC 继续指控 Coinbase 作为未注册的交易平台、经纪人、清算机构运营，并通过其质押计划「参与未注册的证券发行和销售」。
BlockBeats: 去年 6 月，SEC 起诉了 Coinbase，指控其向公众提供交易和质押服务，违反了联邦证券法，还认为 Coinbase Wallet 充当了未注册的经纪公司。同一周，SEC 还起诉了 Binance，但这一诉讼已于去年年底尘埃落定。同年 7 月，Coinbase 在其对 SEC 提起的诉讼中提交了一份回应文件和一份寻求驳回立案的申请，回应了监管机构对其非法经营未注册证券交易所的指控。而美国纽约南区地方法院否决了 Coinbase 的驳回动议是 Coinbase 与 SEC 交锋的又一关键动态。Paul Grewal 于昨日晚间发言称「今天，法院决定我们的 SEC 案件将继续推进大部分索赔，但驳回了针对 Coinbase Wallet 的索赔。我们已为此做好准备，并期待更多地了解 SEC 关于加密货币监管的内部观点和讨论。」
昨日的法院裁决中还有值得关注的一点，市场也给出了良好的反应，那就是在裁决中 Failla 法官驳回了 SEC 关于 Coinbase 通过其钱包应用程序充当未注册经纪人的说法。Coinbase 认为 Wallet 不「进行路由活动」，「无法控制用户的加密资产或通过 Wallet 进行的交易」，并且用户「是交易的唯一决策者」，而 Wallet「只是提供用户在市场上其他 DEX 上安排交易的技术基础设施」。这一裁决是对这里所讨论的技术的真正认可，因此这也为 Base 以及链上 DeFi 迎来了更多市场可能性。
Coinbase 于今年 2 月底宣布推出两种新钱包解决方案 —— 智能钱包和嵌入式钱包，旨在让新用户更容易进入链上并克服创建加密钱包的用户体验障碍。相关解决方案将被添加到 Coinbase Wallet SDK 中，允许用户在不需要长串种子短语的情况下创建和使用钱包。而 Base 在 2024 年路线图中设定的目标之一是让智能钱包成为默认选项。这项裁决出来后，加密 KOL 更是直言「Jesse（Base 协议负责人）正在 Base 上跳起快乐的舞蹈。」Coinbase 副总裁 Max Branzburg 在社交媒体发文表示，「未来，Coinbase 将在 Base 上存储更多的企业和客户 USDC 余额。这使 Coinbase 能够以更低的费用和更快的结算时间管理和保护客户资金，而不会影响 Coinbase 用户体验。Coinbase 很高兴继续将业务转移到链上，并希望其他公司能够效仿 Coinbase 的做法。」（ 来源 ）
2️⃣ 【英文】YGG 如何利用链上可组合声誉系统构建 Web3 游戏增长飞轮？
导读：Web3 游戏中的公会是代码、社区、资本和文化的核心，在帮助新游戏玩家进入该行业方面发挥了至关重要的作用。加密研究员 Siddharth 和 Joel John 撰文概述了 YGG 是如何通过构建基础工具支持下一代游戏玩家。
Joel John: 围绕 Web3 游戏的许多争论的症结在于，人们对游戏如何在社会范围内促进生计的认识存在偏差。在 Web3 中，用户和资本激励之间的关系是颠倒的。用户在应用上花费大量时间之前，往往会得到资本激励。这正是 Web3 中大多数新兴应用程序所面临的核心挑战。当市场发展顺利时，你会看到大量用户涌入，并认为自己已经为增长做好了准备。当市场下滑时，产品的金融属性会导致用户流失。这并不是说游戏和金融化不融合。
YGG 的产品进军方向是为游戏玩家建立一个信誉网络，并以灵魂代币（SBTs）的形式将这一产品推向市场。与游戏挂钩的 NFT 曾有过一个繁荣阶段，部分原因是它们可以转让和交易。但这同时也是一个缺陷和一个特点。一方面，希望游戏玩家拥有自己的资产并从中受益。另一方面，又不想鼓励不必要的投机行为。这就是 SBT 发挥作用的地方。它们是不能转让的 NFT。玩家可以因为最早尝试新游戏、通过特定关卡或与其他玩家合作通过游戏中的困难关卡而获得 NFT。
目前，YGG 专注于游戏领域。但在未来，它可以扩展到其他更利基的任务。不难想象，会出现专注于其他领域的公会。这些公会需要一个统一的技能和声誉认证机制。未来的 LinkedIn 将在链上查询拥有 SBT 的钱包，以对其进行认证。用户将通过公会协调任务，并通过智能合约分配收入。每完成一张发票都会增加公会的声誉。这样的系统可以让供应商获得更好的客户，因为他们可以验证买方过去的交易记录。对买方来说，与拥有可验证的过往工作记录和收款记录的服务提供商合作，则会带来更多好处。【原文为英文】（ 来源 ）
3️⃣ 【长推】如何看待 B² Network 牵手 Babylon？
导读：B² Network 推出了 B² Hub 模块化 DA 层，而 Babylon 则将原生资产质押生息带入 BTC 网络。加密研究员将二者的合作类比成 Celestia 模块化 DA 和 Eigenlayer 共享安全层的组合，并对其技术实现进行了解读。
Haotian: 1）B² Hub 是 B² Network 的 DA 层中的关键组件，相当于一个去中心化的验证网络，它会处理 Sequencer 筛选、分布式 Storage 存储、ZK-Rollup 层传来的数据和证明的 Prove 处理、生成 Commitment 向 BTC 主网发送 inscription 后的 Indexer 维护、以及对挑战者进行 Commitment 挑战的结果验证等等。关于验证网络安全性的保障，B² Hub 和 Babylon 合作之后，可以让 Validators 直接参与到 BTC 主网的资产质押，随后可用其保障外部 POS 系统的安全；
2）Babylon 引入的 BTC 质押系统是如何保障外部 POS 系统的安全性呢？首先是时间锁，Babylon 会对主网请求质押的资产进行一定时间的锁定，在锁定期间质押者无法使用被质押资产，这同时也会成为质押者在 POS 外部系统上的制约，使得质押者必须遵循外部 POS 系统的规则，一旦发生违规行为就可能导致已质押的资产无法赎回；其次是 Babylon 引入了一个签名方案，如果使用相同的私钥在同一块高度下签署两个不同的区块，则私钥就会暴露。最后，Babylon 规定了一个区块只有收到 2/3 以上 BTC 质押者的 EOTS 签名时才会被最终确定，这意味着作恶节点想在签名少于 1/3 时进行双重签名时，其私钥就会被暴露，质押资产会被 Slash，以此机制进一步保障了质押节点能够按照规范参与 POS 系统治理。
3）Babylon 如何为 B² Hub 提供安全支撑呢？首先，B² Hub 的去中心化验证网络，需要达成一套共识机制，包括节点质押 BTC 和 B² 代币参与治理，采用双重资产质押机制可避免二层网络部分节点通过大量购买 B² 代币来试图控制网络，因为它必须同时在主网有大量的 BTC 资产在质押状态。其次，B² Hub 设置了 Epoch 共识和 CheckPoint，每个 Epoch 期间，验证节点需要对一切链上行为进行治理投票，且每个 POS 二层链区块的最终确定，要至少等待两个 BTC 主网出块时间戳。这会给足时间让二层自身的治理机制确定状态转移的确定性，以惩罚可能的作恶行为；最后，Babylon 巧妙地利用了 BTC 时间戳来防止「长程攻击」。（ 来源 ）
4️⃣ 【英文长推】 Telegram Bot 三月数据分析：未来之路何在？
导读：Variant Fund 投资合伙人 Mason Nystrom 撰文对 Telegram Bot 的 三月数据进行了分析，并概述了他认为的 Telegram Bot 潜在发展方向。
Mason Nystrom（Variant 投资合伙人）: 数据：Telegram Bot 三月份交易量增长了近 3 倍，达 47 亿美元。TGbot 用户数量增长了 1.7 倍，超过 45 万名用户。此外，3 月份 TG Bot 总收入达 3100 万美元。大部分用户使用 TG Bot 在 Solana 上进行交易。过去 14 天里，Solana 上用户超 35 万名，Base 上用户达 3 万，而以太坊主网上为 2.3 万名用户。
Telegram Bot 的未来路线： 1）多链 Bot 大战： TG Bot 将继续争夺新链，就像交易所经常试图通过主导新的生态系统来实现差异化一样。Base 和 Blast 的发展时机似乎已经成熟； 2）TG Bot 作为市场平台的 GTM 战略： 启动 TG Bot 相当简单，我们已经看到 Bountycaster 等市场平台利用机器人来启动流动性。TG Bot 很可能会发展成为引导需求和满足用户需求的有用策略； 3）TG Bot 在竞争中创造差异化，建立网络效应。一些可行的方案包括向用户兜售更多专业体验、与代币（如 Bonk、BananaGun 等）保持紧密联系，以发挥激励作用、将 TG 用户转化为自己的第一方应用程序及通过扩展到其他分销渠道（如 Farcaster Frame、discord、新的社交应用程序）来建立流动性网络效应。【原文为英文】（ 来源 ）
5️⃣ 比特币二层 CKB 解构：进展与前景如何？
导读：BTC L2 的兴起是这一轮行情不可忽视的叙事。LD Capital 撰文对 UTXO 同构的 BTC L2 CKB 的产品特点、生态发展和代币经济模型进行了介绍。
LD Capital: 产品核心：1）PoW：底层采用 POW 机制，完全无需许可的，用户只需要购买矿机和电力就可以参与出块。挖矿算法为 Eaglesong，项目算力从 2022 年底至今处于增长状态，2023 年底至今涨幅翻倍； 2）Cell 模型：支持智能合约。具体而言，Cell 将 UTXO 中的代表代币价值的 nValue 字段进行了抽象处理，分为 capacity 和 data 两个字段，其中 data 保存状态，可以存放任意数据。同时，Cell 数据结构中还包含了两个字段 LockScript 和 TypeScript，前者主要体现所有权，而后者可以自定义很多丰富的功能。 3）RGB++ 协议：基于 RGB 的扩展协议，采用不同的虚拟机和验证方案，用户不需要独立的 RGB++ 客户端，只需要接入比特币和 CKB 轻节点即可独立完成所有验证。RGB++ 为比特币带来了图灵完备的合约扩展和性能提升。它不使用任何跨链桥，而是使用本机客户端验证解决方案来确保安全性和抗审查性。 4）Spore 协议：通过 CKB 区块链上的数码物创造协议 Spore 发行的加密资产。Spore 协议生成的 DOB 不可篡改，完全存储于链上，而且还在内容和价值之间建立了内在联系。如果把 CKB 看作是比特币的一个升级版，那 Spore 就是 Ordinals 的一个升级版。
CKB 生态初具雏形，包括钱包、跨链桥、DID、DEFI 等项目。不过，知名的项目不多，尚未出现现象级的产品。作为 BTC L2，最主要的问题在于能够提升 BTC 这一沉淀资产的应用水平，激活其流动性。在这一点上，CKB 也处在起步阶段。从链上数据来看，协议的交易次数有所增长，2024 年初曾出现天量的交互。独立地址数、Cell 数量也在持续增长，链上的交易费收入在 2023 年底得到增长。总体看，链上数据有明显增长，活跃度增加。
CKB 代币持仓分布集中度较高，链上共有 27 万个地址持有 CKB，其中前 100 持仓地址持有 76.93% 的代币，前 10 地址持仓 54.28%，币安的地址中持有超过 32% 的代币。前 10 持仓地址中，扣除交易所地址，另有 4 个未标记地址。其中，第四大地址于 2023 年 5 月建仓，此后持续转入，最晚一笔转入为 2024 你那 3 月 25 日，未参与质押。第五大地址未 2023 年 5 月建仓，仅有一笔转入，未参与质押。第八大地址为 2021 年建仓，仅一笔转入，全部参与质押。第 9 大地址为 2024 年 3 月 22 日建仓，未参与质押。（ 来源 ）
6️⃣ 【英文长推】新项目简介 | 去中心化算力网络 BasedAI：如何兼顾隐私和效率？
导读：BasedAI 由名为 Based Labs 的组织和 Pepecoin 创始团队联合开发，试图解决当前 AI 领域大语言模型使用时的隐私问题。加密研究员 Salazar.eth 撰文对 BasedAI 的组件、架构及优势进行了分析解读。
Salazar: 与 Bittensor 不同，BasedAI 可使用 FHE 计算大型加密模型。BasedAI 中，FHE 与 LLM 集成，以确保数据在处理过程中保持加密。这是通过 Cerberus Squeezing 流程实现的，该流程优化了网络内加密数据处理的计算效率。
BasedAI 中，Brain 是其核心运行单元，用于执行特定的计算任务，承载着经过修改的大型语言模型（LLM），并可以选择与之相关的挖掘者和验证者操作哪些 LLM。BasedAI 网络中的 Brain 有能力将任何 LLM 转变为 ZK-LLM，并在整个处理阶段维护数据隐私。即 Brain 可以将公共数据转化为私人数据（隐私）。Brain 所有者通过 BASED 代币获得激励，代币根据 Brain 的性能以及矿工和验证者分配的计算资源进行分配。
矿工和验证者对于运行 Brain 所需的模型至关重要。由于计算需求，矿工首选 GPU，验证者首选 CPU。该网络有一个预定义的奖励分配方案，大部分奖励归节点（矿工和验证者）所有，其余奖励归 Brain 所有者。矿工使用 BasedAI 网络中的计算资源处理加密查询。验证者确保矿工计算的完整性和准确性。矿工和验证者都有动力高效地完成任务，以获得 BASED 代币形式的奖励。【原文为英文】（ 来源 ）
7️⃣ EVM 的并行化有何意义？或是 EVM 霸权下的终局？
导读：既共识算法、DA（数据层）、零知识证明技术被广泛研究和迭代后，下一个被关注的硬核技术是 Parallel EVM，资本市场也已经为这个叙事投注上亿美元，并诞生多个独角兽级别的初创。ChainFeeds 创始人 ZHIXIONG PAN 撰文对 Parallel EVM 赛道的现状、意义、项目及挑战进行了探讨。
Zhixiong Pan: 在大多数的区块链系统中，交易是完全按照顺序执行的，你可以把它想象成一个单核 CPU，当前的计算完成后，才能进行下一次计算。这个方式虽然慢，但其优势是简洁且系统复杂度低。但如果未来区块链系统需要接入互联网级别的用户规模，单核 CPU 肯定不够用。所以升级为多核 CPU 的并行化虚拟机，就能同时处理多笔交易，增加吞吐量。不过，这在工程实现上有很多的挑战。而且，Parallel EVM 不仅提升并行能力，还会优化单线程时的执行效率。此外，如果 Parallel EVM 能最终实现，不仅能带来并行化的能力，还会优化整个 EVM 堆栈的性能。普通的应用开发者也就不需要为了节省一点 Gas 就耗费巨大的精力优化，因为底层的虚拟机已经足够强大了，能抹平这些差异。
在 Parallel EVM 赛道中，除了最炙手可热的 Monad 之外，还有 Sei、MegaETH、Polygon、Neon EVM、BSC 等，以及 Paradigm 的 Reth 客户端也想实现并行化的功能。从定位来看，Monad、Sei、Polygon、BSC 都是 Layer 1 区块链，而 MegaETH 可能是 Layer 2，Neon EVM 是基于 Solana 网络的。另外，Reth 是一个开源的客户端，MegaETH 也会部分基于 Reth 的工程继续开发。当然这几个团队之间还存在竞争关系，而且也没完全公开所有的技术细节和工程文件，更多的对比要等后续他们逐渐公开才能展开。或许这又像军备竞赛一样，像 BTC Layer 2、Restaking、以太坊 Layer 2 一样，尽管技术之间存在细微差异（且开源），但更重要的是如何构建生态的独特性。
对于 Parallel EVM 而言，有两个可能会存在的挑战： 1）长期的工程价值是否会被以太坊捕获：由于各个团队在 Parallel EVM 技术上还处于开发和测试阶段，所以都还没选择开源所有工程细节，这是目前的护城河之一。但是但进入测试网和主网后，这些工程文件就会被公开，也可能会被以太坊或者其他公链吸收。所以在那个时间点，就需要更快推进生态建设，构建更多生态层面的护城河； 2）节点的中心化：如何部署更多节点，以满足用户的无需许可（permissionless）、无需信任（trustless）的基本要求：去中心化。或许这其中还能量化一些指标，比如 「TPS 除以 节点的硬件需求」，这样就能实现控制变量，对比在特定硬件需求的标准下，哪个公链 / 客户端的 TPS 更高。毕竟节点的硬件需求越低，节点数量就可能越多。（ 来源 ）
8️⃣ 【英文】Dragonfly 合伙人：去中心化推理的信任问题与验证挑战
导读：Dragonfly 合伙人 Haseeb Qureshi 撰文对去中心化网络的信任问题、可验证推理的实现方式及实现痛点进行了分析概述。
Haseeb Qureshi（Dragonfly 合伙人）: 在去中心化网络中，仅运行模型和信任输出是不够的。因为在去中心化的世界里，诚实不是假定的，而是经过验证的。这就是可验证推理发挥作用的地方。经过观察，我发现解决可验证推理的方法主要有三种： 1）零知识证明（ZKML）：无论模型有多大，证明的大小都是固定的。这就是 ZKML 通过 ZK-SNARKs 的所实现的。但这样做的成本很高，因此在可预见的未来，这对于大型模型来说是不切实际的； 2）乐观欺诈证明（乐观 ML）：乐观的方法是信任但验证。我们假设推论是正确的，除非另有证明。如果某个节点试图作弊，网络中的「观察者」可以指出它作弊，并使用欺诈证明对其提出质疑。乐观 ML 的优势是，只要有一个诚实的观察者在关注，它就是安全的。其成本比 ZK ML 低，但网络中的每个观察者都在重新运行自己的每个查询。在平衡状态下，这意味着如果有 10 个观察者，安全成本就必须转嫁到用户身上，因此用户必须支付超过 10 倍的推理成本； 3）加密经济学（加密经济 ML）：用户决定有多少个节点应该运行他们的查询，每个节点公布他们的回应，如果回应之间存在差异，奇数的节点就会被砍掉。这种方式的安全性较差，大多数节点都可以理性地选择串通。但这个系统的优势在于，用户可以指定他们需要的安全程度。
为什么可验证的 ML 很难实现：ML 的独特之处在于，ML 计算通常表示为密集的计算图，旨在 GPU 上高效运行。它们并不是为证明而设计的。因此，如果你想在 ZK 或乐观环境中证明 ML 计算，就必须将它们重新编译成可以证明的格式，而这是非常复杂和昂贵的。ML 的第二个基本难题是非决定性。程序验证假定程序的输出是确定的。但如果在不同的 GPU 架构或 CUDA 版本上运行同一个模型，就会得到不同的输出结果。即使你必须强制每个节点使用相同的架构，你仍然会遇到算法中使用的随机性问题。你可以通过控制 RNG 种子来解决随机性问题。但即便如此，你仍然会遇到最后一个令人担忧的问题：浮点运算中固有的非确定性。【原文为英文】（ 来源 ）
