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AI云+昆仑芯，百度值得一次重估吗？这么多年、这么多次后，说百度重估，恐怕已经没多少人会当真。当然，靠传统互联网，或者靠自动驾驶，重估没可能。
重说百度，是打碎“古老”业务——把传统广告当成只负责现金流、完全零估值的业务。在这个基本前提之下，去重新思考AI时代，百度作为AI基建股的价值。
“AI基建”百度，在海豚君看来，主要是两大核心资产：
1）AI云服务：裸金属租赁AI云服务（Bare Metal as a Service）；以及API分发为主的MaaS服务（Model as a Service）；
2）昆仑芯：围绕算力ASIC，卖芯片和机架方案的芯片设计服务。
而本次重新把百度单独拎出来，关键就是来掂量一下这两块资产布局，到底有没有含金量。接下来就一个一个来说：
一、AI云服务：从云大厂的三年回本模型说起
这次Q2财报，北美CSP厂商亚马逊和中国CSP厂商阿里、百度都首次对自己的AI投入回报周期做了一个3年回本的定量描述，以此来缓解资金对自己短期高额Capex的担忧。
这里面有个隐性假设是，单位Token的毛利率至少保持相对稳定。目前来看模型的软件迭代（FlashAttention、投机解码、MoE、前缀缓存等）提高了芯片的有效利用率，释放了更多的算力吞吐。
这使得，尽管单位Token的收费价格在暴跌，但单位Token的成本也在下降。尤其是老卡（意味着单卡涨价有限）的单位Token成本，很可能下降速度超过Token收费端。这在从经济模型上看，对Token毛利率的稳定甚至短期改善都有帮助。
但问题在于持续性，仍然存在不确定。一方面，硬件算力有效利用率是有天花板的，并且需要软件做更多的复杂调适工作来激发。另一方面开源模型、价格战对单位Token收入端的压缩会更快。
如下图，以H100云租赁生意为例，三年时间租赁价格下降了78%，单卡吞吐量增加了8倍，使得单位Token成本下降了97%。但单位Token的毛利率在24年中提升到75%左右后，后续就不再改善。今年上半年随着大模型终端价格的进一步下杀以及本身老卡算力有效利用率的瓶颈，单token毛利率甚至隐隐有了走弱迹象。
算力成本仍然是阻碍AI进一步渗透的门槛。目前采用延长使用期限的做法相对普遍，老黄也亲自下场认证A100可以继续使用到2029年，将寿命拉长到了10年。
但上图也证明了，延长老卡的使用寿命只是权宜之计。老卡H100已经无法在价格战中，持续稳住单位经济模型。A100是否真的能与大模型适配10年，本身并不好承诺，产业资源仍当倾斜在硬件端的供应瓶颈。
1. 中美CSP回本差异，空出国产芯片机会
这一轮CSP厂商在AI业务上的变现模式，主要有五种，其中贡献当下增长、ROIC为正的大多集中在前两个（IaaS和MaaS）：
近期机构对CSP的盈利模型做了粗算，总结来看：当下的算力价格与成本能够满足3年周期回本规划。北美利润率整体高于中国；不同细分业务中，MaaS利润率较高。主要原因在于1P大模型的研发费用并未完全计入到MaaS业务中，对外分发3P大模型，其实是基于流量的渠道分发变现，收入以净佣金（收入净额）为确认口径，自然推高了利润率。
具体粗算估值如下：
（1）北美CSP的IaaS业务，以自建数据中心为主，整体的ROIC可以达到30%（以GB300算力为例，租金收入$230亿/年，对应前置投入Capex为$390亿/年），按经营现金流OCF算现金回本周期为2.2年。
（2）北美CSP的MaaS业务，提供多个大模型API（包括1P和3P），底层算力则分为自建数据中心的算力和从第三方平台租赁的算力两种来源。
在不算1P大模型的训练成本下，边际经营利润率分别可以达到75%（自建算力）和30%（租赁算力）。前者ROIC为46%，回本周期甚至不到2年；后者则不涉及前置投入。
不过上面没有考虑3P模型厂在产业链中的分润，尤其是北美CSP在面对Anthropic和OpenAI两家龙头模型厂，天然不具备议价优势。
比如亚马逊的Bedrock，可以说是一个大模型分发平台。但由于亚马逊自研模型Nova能力较弱，因此Bedrock主要销售全球包含中国在内，近20家AI Lab的大模型。
Q2 AWS收入增长继续加速，主要受益于Anthropic的火爆（据机构调研，Anthropic在CSP中的收入最大占比来自Bedrock，Bedrock渠道的收入占到了Anthropic总营收的一半）。
财务口径上，Bedrock确认净收入，Anthropic计毛收入。二者分成方式是，Anthropic在毛收入中去掉推理成本，其余部分，分50%给Bedrock来作为渠道费。这部分对于Bedrock来说，等于是利润的纯增量。因此Bedrock相比IaaS业务而言，要天然具备更高的利润率水平。
（3）对于相应的中国CSP而言，单位算力成本优势只存在于中低端服务器卡，以及运维成本、搭售的软件上。
H200以上的中高端GPU因监管影响，市场价格急剧波动。中国CSP往往需要多倍溢价去完成采购，但算力对外的租赁价格并不能同步获得溢价，甚至要考虑到客户的购买能力，而相对北美CSP价格打折，因此整体毛利率更低。
尽管北美运维成本高（电力、数据中心机柜占地空间、网络、人力等），但因为更低的经营利润和更高的GPU采购成本，最终两方IaaS业务的ROIC相差了一倍。
阿里电话会上，管理层表达，大摩的测算整体低估了实际ROIC，言下之意ROIC达到20%以上。
海豚君认为，这里面的偏差主要源于算力芯片的成本确认。大摩为了简化测算，假设所有的算力都是GB300。但实际上目前无论是北美还是中国的CSP厂商，大多采用的是混合方案，推理场景下对单卡芯片的性能追求没有那么高，比如这包括了不少A100、H100系列或者国产芯片。
而非高端GPU对中国CSP的采购溢价就没有3-4倍那么高了，因此实际采购成本和扣折旧后的毛利率都会比大摩测算值更高。
随着中国国产芯片的性能提升（包括单卡算力增加、大规模组网弥补单芯算力短板），同时总成本（要实现同等算力，需要更多的国产芯片数量，且会带来额外的电力功耗、机柜占用成本以及配套的服务器机头、路由、交换机等）也能具备优势下，结合外卡采购的合规风险，今年起中国CSP已经开始做一部分算力采购的切换。
也就是说，至少在推理端，国产芯片已经具备相对成本优势，这从需求的角度，给了国产芯比较大的出货空间。
二、算力红利，百度晚年 “第二春”
再回到百度身上，百度当下有昆仑芯，再加上芯片外采，目前一定程度上，正在享受全栈式AI基建之上的AI云增长红利。
百度去年Q3开始突出“AI业务架构”，但受益这一波算力红利最早可以追溯到2023年底，以及真正GenAI云收入上量是在2024年下半年（占云收入的10%以上）。
百度AI业务整体分为三块，AI云基建、AI应用、AI原生营销。算力红利主要体现在AI云基建这一分支，进一步细分又由三项组成，IaaS、MaaS以及昆仑芯（对外售卖部分）。
其中IaaS是AI云的主要收入构成，海外云厂商毛利率更高的MaaS收入模式，百度目前并不算高，渠道分发能力不如阿里和字节。
但百度AI云的优势在于：
第一：供应上，现成的GPU算力和完善的公有云配套服务，这个是因为之前为文心一言筹备的算力，因自研模型没有发展出来，可以释放外租，以及有自研昆仑芯采购，也更容易形成AI云算力；
第二：客源上，相比阿里和抖音等，它的中立地位，电商如拼多多、短视频如快手等，游戏大厂如米哈游等，更容易找百度来作为它的云服务商。其他还有一些政企客户，如电力能源等。
也就是百度一直强调披露的GPU云订阅收入，趋势上在近一年逐季加速，呈现当下的高需求景气度。
百度目前拥有1GW算力，预计未来1-2年内实现翻倍，但不一定是单纯采购芯片自建算力，而是灵活采用融资租赁等方式，以降低短期资金投入和ROIC。
在短中期的算力红利期，适度的算力供给扩张，有望支撑云业务的增速。
提到Q2资本开支突然高增，仍然引发了一些资金疑问，担忧百度会激进投资。在百度、阿里的业绩会上，两方管理层均提到了一个可供参考的AI ROIC模型。其中的关键是——“增速30%以上+毛利率30%”是一个能够3年实现投资回收的平衡点条件，我们通过测算尝试理解背后的含义：
（1）从稳态利润率视角：客户签约订单的毛利率至少要为30%，再扣除15-20%的稳定运营支出，那么经营利润率可以达到15%左右，才算是一个可持续经营的业务。
（2）从现金流回收视角：每自建一单位算力，对应5年折旧期。上述30-40%的毛利率，假设收入100亿，那么意味着折旧成本为65亿，倒算回来当初的投入成本为65*5=325亿。
当每年收入100亿，零增长的情况下， 20亿的Opex开支现金流出，那么对应80亿的经营现金流OCF。当初325亿的前置投入，也就是需要325/80=4年多才能回本。
但若给收入一个增速，那么回本速度肯定会加快。按下图情景分析测算，当毛利率为30%时，只有收入增速在30%以上，才能实现3年以内回本。若毛利率越低于30%，那么对于收入增速的要求也就越高。
上图敏感性分析说明，维持毛利率的稳定，会更容易保证回本周期，减少对收入增长的压力。毛利率则受到云厂商给客户的算力租赁价格和短期Capex的共同影响，算力价格主要跟随行业或长单锁定，较小受自主管控（除非竞争加剧、主动降价），但Capex投入节奏是公司可以自己控制的。
因此在Callback小会上，管理层透露Q2的Capex是采购扎堆下的峰值，后续季度投入规模不会继续新高。由此看出百度对云业务的总体思路是维持有“质量”的增长，而非一味追求规模，避免冲动投入。在1-2年的集中投入期之后，后续的回本和持续造血也会给集团贡献更多的业绩支撑。
海豚君认为，往谨慎方向去想，其实这也侧面反映了百度管理层对短期算力高溢价的未来持续性并不完全有信心，目前也倾向于利用算力红利期，争取3-5年的长单来锁定价格的确定性。但随着后续算力供给释放，行业竞争加剧下，新增需求自然会压价，算力红利也会边际削弱。
三、ASIC价值：订单盛宴vs产能卡死，昆仑芯还能值$500亿吗？
百度可以说是中国第一个初步形成小型AI全栈生态的公司，但相比去年谷歌的全栈AI，只能说得上是一个低配版，核心差距不只是在大模型上，还差在芯片在同行内的梯队竞争力上，这也使得生态闭环效果打折。
按照性能设计和实际量产情况（出货份额），国产芯片目前主要分为三个梯队：
一梯队的华为昇腾，不仅胜在单卡性能、组网效率，已经实现头部大模型的适配，关键还具备先进制程的优先配额。
二梯队有寒武纪、海光、平头哥以及昆仑芯，各有各的优势。但芯片不同设计方案下的纸面性能参数已经不构成理论上的绝对壁垒，关键差距在于产能兑现。
三梯队有沐曦、摩尔、壁仞、天数智芯以及燧原等。从芯片性能和出货规模上看，沐曦相对有优势。除了燧原处于即将上市进程中，其他均已上市，以解决研发投入的资金问题。
昆仑芯自然是不缺资金来源的，控股股东百度账上现金流相当充裕。但在昆仑芯所在的二梯队来看，前三者都已经完成从境外代工到国产代工的切换，但昆仑芯目前的出货主力P800仍然依赖三星产能。
新产品M100仅流片供客户测试、还未大规模量产出货，M300也在设计中、规划明年下半年出货，但涉及到明年与三星的合作框架到期，以及降低制裁风险，切到国产代工产能已是必选项。代工切换国内后的量产进度与产能规模，是目前M系列放量中的最大不确定因素。
然而，国产制程的切换需要配合芯片架构设计的修改，这同样需要时间，因此上述规划是否还会一如上半年因产能而延期，仍然具有不确定性。因此尽管手中订单充足（我们预估近百亿RMB），但产能限制下，会影响到实际业绩兑现节奏。所以在市场一般按PS为主+可比市值的估值体系下，无疑会影响到资金对昆仑芯上市后的价值评估。
目前百度市值330亿美金，扣掉昆仑芯股权价值，母体价值已经不到200亿美金，几乎等于当下净现金规模（现金+短期投资-短期借款），当下情况与快手类似，快手目前市值大约是可灵一级市场估值的快手股权部分+净现金。
尽管传统搜索基本已没有念想，但海豚君认为估值还是明显被压制、资金多头情绪不高，尤其是今天正式进入港股通交易，反而下跌5%，走了利好兑现的逻辑。
但接下来昆仑芯上市，百度后续大概率融资还是信贷为主，再加上3年50亿美金的回购计划在，后续下跌空间有限，但交易时机仍然是关注昆仑芯的上市动作，或者上述产能问题有所进展。
此处结束
破解加密悖论：超越 Code is Law，迈向 Model is Trust撰文：Brook
编译：Elaine、Dirk、Sissi、Leia
导读：加密世界的乱象与创新乏力，让人们不禁质疑：我们是否正在实质性迈向理想的未来？《协议革命与 DigiLaw 工程》前言以系统化视角探讨加密世界的本质、发展中的卡点以及未来建设的无限可能，为理解这个新星球的真实面目提供了重要思考。以下内容为前言的完整中文翻译版。
TLDR:
1. 加密悖论：加密世界的初心本是希望借助区块链技术和去中心化理念构建「不要作恶」到「不能作恶」的新体系，如今却陷入了「作恶泛滥」的荒谬困境。
2. 伪装成「去中心化」的中心化项目滥发代币却不受监管，这是加密世界「作恶」特殊性的根源。它导致了欺诈、骗局与投机等行为的泛滥。
3. 当摘下「加密」和「去中心化」所赋予的光环、关掉美颜、关掉滤镜，每个项目的真实面目究竟是什么：加密创业？加密生意？还是加密搞钱？
4. 加密世界不是非黑即白的二元对立态，而是「无尽未来」「开放赌场」「作恶温床」三者的叠加态。
5. 协议（各种条约、合同、规则）加密协议（区块链协议与智能合约协议）DigiLaw（仅去中心且代币化的加密协议）。
6. 「DigiLaw」灵感来源于「Digital world」和「Laws of nature」，直指这类加密协议如自然法则般透明且不可篡改的本质。DigiLaw 才是整个加密世界最本质的价值所在。
7. 「去中心化」与「代币化」缺一不可。「去中心」为协议的不可篡改性提供了「刚性」算法共识；「代币化」通过激励促成广泛的社会性共识，真正实现不可篡改性，并推动协议持续进行价值创 造，成长为「注意力黑洞」。
8. DigiLaw 将成为人类与 AI 社会赖以生存的全新基元。数字世界自此不再完全由人工搭建，而将会突变出可以协同 AI 自演化的「数字自然」的部分。
9. DigiLaw 生态系统是人类历史上全新的「数字物种」，这类「活系统」的机制设计与演进是全新的世界级挑战。当前加密世界的发展主要由 coding 为主的技术 builder 们全力推进，DigiLaw 工程师在机制的设计与演进方面的潜力与价值仍有待进一步挖掘与释放。
10. 加密世界在未来的很长一段时间都将处于渐进式去中心化进程之中，在这种「中心化」与「去中心化」的混合状态下，监管也应该是可组合的——社区自下而上地完成去中心化部分的监 管，传统机构自上而下地完成中心化部分的监管。
11.《协议革命与 DigiLaw 工程》旨在混沌中建立秩序，带领读者穿越迷雾、洞见未来。它是一份攻守兼备的加密创业必修课，力求以通俗易懂的方式阐释种种复杂概念和方法，适合广 泛的想要了解加密世界的人群。
12. 「协议革命」部分将从第一性原理的角度出发，唤醒你对加密世界本质价值的认知，通过对价值创造底层规律的深入探索，助你理性筛选甚至构思出真正的加密创业项目，摆脱混沌 态，透视「数字自然」的「无尽未来」。
13. 「从代币经济到代币设计」部分将以系统且实践导向的视角，带你超越传统的代币经济学框架。通过可视化模型带你直观体验代币双刃剑般的双向力量，重构你对代币设计的理解、认 知与想象空间。
14. 「DigiLaw 工程」部分将引领你从「Code is law」迈向「Model is trust」。你将不仅掌握如何构建起更加安全、道德、可持续的 DigiLaw 生态系统，还将获得成为 DigiLaw 工程师的核心技 能，成为引领未来数字世界变革的中坚力量。
15. 该书的创作将以渐进式去中心化的方式完成，邀请大家共同践行一场「Read-Write-Own」的社会实验，最终本书将成为高度去中心化的、由大众迭代 X.0 版本的「公共物品」。
2023 年 9 月，Matt Huang 的一篇 Casino on Mars 重燃了当时加密熊市沉寂许久的希望，他将加密世界比作一个正在被定居的新星球，让大家重新认识到，尽管加密星球目前存在种种乱象，但依旧掩盖不了其蓬勃发展和未来建设的无限可能，同时他还理性辩析了加密赌场中投机行为的两面性，客观承认了星球上确实存在欺诈、骗局等作恶空间。这篇文章在那个大家普遍怀疑沮丧的时刻，犹如一针强心剂，为加密世界重新注入了新的希望。
2024 年，加密世界迎来了几个重要的历史性时刻：美国证券交易委员会（SEC）相继通过了 BTC 和 ETH 的现货 ETF；美国众议院通过 FIT21 法案，正式建立了数字资产的监管框架；BTC 迎来第四次减半；等等。众多利好叠加，加密世界如愿迎来一小波上涨。
然而，这轮小牛中，市场波动依然剧烈、赌场投机依然泛滥、旁氏与 rug 依然层出不穷、黑客攻击与诈骗依然此起彼伏。真正直击本质的创新有哪些呢？最起码上轮热潮中我们孕育了 DeFi 和 NFT，这次呢？meme 热潮吗？铭文吗？为什么大家的价值感会越来越低，甚至产生「加密羞耻」？我们真的有在朝着理想的未来实质性地迈进吗？
写下这篇前言时，距离 Casino on Mars 的发表已将近一年，市场仿佛再度陷入了相似的沉寂时刻。Péter Szilágyi 近期一条「自我反思」的推文也引发了一场「关于加密存在意义」的行业级辩论。他直言：「It's past time this industry creates something genuinely useful that people want to use, or should just close up shop.」。
虽然他也相信很多伟大正在被创造中，但不得不承认的客观事实是：俯瞰整个加密星球，我们仍没有建立起繁荣的加密文明。如果将区块链协议看作城市基础设施，将智能合约协议看作是一座座城市建筑的话，不留情面地说，这颗星球上除了未开采的荒芜之地，正在建设中的城市也是废墟成片、烂尾楼扎堆，维持城市正常运转的仍是 MakerDAO、AAVE、Compound、Uniswap 等老牌建筑。不可否认目前有很多包装华丽、势头强劲的在建工程，但最终又有几个能经受住时间、人性和市场风雨的洗礼，成为有实质意义的地标性建筑呢？我们为什么建不起高楼大厦？我们凭什么可以吸引下一个十亿用户？发展的卡点究竟在哪里？或者，更本质一点，我们努力搭建的加密世界，它的真实面目究竟是什么？
SEC 惊险通过的 3:2 投票结果、市场的大起大落、参与者们跌宕起伏的心态，一定程度上印证了我现阶段的思考：
加密世界不是非黑即白的二元对立态，而是「无尽未来」「开放赌场」「作恶温床」三者的叠加态。不同人站在不同角度、不同层面看到的加密世界是差异巨大的。
从市值来看，以比特币和以太坊等为代表的这类高价值的项目贡献了加密市值的 80% 以上，可以说加密市场总体上是健康的。加密世界从无人问津到市值曾经超越过苹果，再到如今开始被主流金融市场认可，按这样的发展趋势，其很有可能在未来十年左右逐步超越黄金，甚至房地产。去中心化金融（DeFi）的崛起、非同质化代币（NFT）的流行、数字身份（DID）和去中心化自治组织（DAO）的出现，监管逐步落实，法律地位逐渐被认可，种种现象共同表明：加密世界的「无尽未来」正在加速展开。
从项目数量来看，加密市场上的数万种加密货币中（算上 meme 将超过数十万种），可能只有上百个项目最终是具有价值的，绝大部分仍以「搞钱」为主。它们像一个个「开放的赌场」，不受时间和空间的限制，任何人都可以参加。这种新式赌场是「开放演化」的，项目方抓住投机者人性中的贪婪，不断通过技术升级来更新赌场玩法，制造出无穷无尽、花样繁多的新式赌局，源源不断地吸引一批又一批投机者投入「筹码」，资源的流入进一步推动了技术和商业的创新，「赌场生态」便在这一次次循环之中开放演化。
从恶性事件来看，在监管还未触达的区域，不法分子常利用加密货币来进行洗钱等犯罪行为和毒品、武器等暗网交易，妄图逃避制裁；欺诈、骗局、跑路等恶性金融事件也在加密世界层出不穷；加密去中心化金融平台和钱包也经常沦为黑客攻击的对象。以上都是客观存在的事实，主要原因在于，加密世界中的创新是相对自由和开放的，其生态的演化速度远远超过了监管落实的速度，那些监管还未涉足的「空白区域」，自然成了骗子们的「作恶温床」。同时，加密技术的迭代也需要时间，我们很难在新事物发展初期就打造出「完美」的底层架构，「漏洞」总是在一次次试错中不断修复的，但这也给黑客提供了潜在的攻击机会，难免成为恶行滋生的温床。
三种状态杂糅叠加，绝大多数人想要拆解清楚加密世界的真实面目无疑是困难的。有的人只看到了「无尽未来」，所以盲目崇拜；有的人只看到了「作恶温床」，所以恐惧逃避；有的人只看到了「开放赌场」，所以一心趋利，停止思考加密世界的真正意义。
Chris Dixon 在他的著作，Read Write Own 中指出，区块链网络能够将协议网络的社会益处与企业网络的竞争优势相结合，最终重塑互联网，成为更加开放、民主和创新的「无尽未来」。这本书简洁易懂，值得任何想要更好地了解区块链和 Web3 真正潜力的人来阅读。
但可能由于篇幅的限制，Chris Dixon 只在书中对怀疑论者做出了一些简短的承认，并没有进行更深一步的探讨。想要更多人看清加密世界的真实面目，我认为还需要理清以下几个核心问题：
第一，加密世界的本质价值是什么？Matt Huang 在 Casino on Mars 中指出加密世界是一颗值得建设的新星球，原因在于，它提供了一张白纸，我们有机会建立一个新的产权体系，构建升级后的金融系统和互联网平台。这是从较为宏观的角度分析，如果从更微观、更第一性原理的角度入手，加密世界的本质价值到底是什么？它和现有世界体系最本质的区别在哪里？保证其蓬勃发展的不变根基和前进动力又来自何处？
第二，为什么 16 年过去了，我们对加密世界的认知仍处于一个撕裂的状态？新兴技术的诞生往往伴随着巨大的质疑和不确定性，不仅仅是因为它重塑了我们的生活方式，更挑战了我们的认知与价值观。然而对于 iPhone 手机和特斯拉汽车的撕裂认知很快就达成了统一。可到了今天，以比特币为首的加密行业已经取得了不容小觑的进展，为什么还是有大量的正负面争议叠加在一起？为什么大众对加密世界的认知依然充满混乱与冲突，为什么仍有很多人看不到加密世界的美好未来？
第三，为什么加密世界的作恶如此泛滥且持久？为什么加密世界发展十几年了，依然乱象频出、秩序混乱？经常有人将其归结于「任何新兴金融市场的出现都会伴随各种各样的问题」。然而，这其中存在一个十分矛盾的点，我将其称之为「加密悖论」：加密世界的初心本是希望借助区块链技术和去中心化理念构建从「不要作恶」到「不能作恶」的新体系，如今却陷入了「作恶泛滥」的荒谬困境。 这不禁让人疑惑，如今加密世界的作恶是否存在某种特殊性？
第四，如何实现加密世界的初心，维护好安全且道德的发展环境？加密世界正处于发展的初期阶段，很多秩序还在逐步建立中，新进者贸然闯入，很容易落得「人财两空」的下场。当现有的基础设施不能很好地支持加密世界实现去中心化的初心时，是否能够协同传统监管机构和社区大众设立一套机制，可以自发性监测并压缩作恶空间，构筑起加密世界的「免疫系统」，全方位净化加密世界发展环境？同时，是否也可以让身陷其中的普通人获得全局视角，更好地看清加密世界发展的全貌？
然而，这些问题不是通过几篇文章就能交代清楚的。
自 2016 年接触比特币和以太坊起，我亲历了加密市场 2 轮浩大的牛熊转换，期间更是见证了成百上千个加密项目的生死跌宕。有的项目可以跨越周期，到今天依然稳稳地撑起一方天地；有的项目在牛市叱咤风云，但转瞬间就在熊市分崩离析；有的项目干脆直接打着 Web3 和去中心化的幌子，干着旁氏和诈骗的勾当。当摘下「加密」和「去中心化」所赋予的光环、关掉美颜、关掉滤镜，每个项目的真实面目究竟是什么？加密创业？加密生意？还是加密搞钱？过往的种种经历让我深刻感受到加密世界的危险且迷人的复杂性与混沌性，以及在现阶段深入理解和合力应对这些挑战的重要性与迫切性。
我一直以来想写一本书，去汇聚那些被大量信息淹没的、理性而深刻的前沿洞见，去探索共性问题背后的底层规律，尝试以一套较为科学严谨成体系的逻辑框架将已有的智慧串起。我打算将这本书命名为《协议革命与 DigiLaw 工程》，不单单从认知上以更第一性原理的视角去理解上述问题，还想梳理出一套系统全面的实践方法论，希望能够减少参与者盲目无章式的探索，降低不必要的试错成本。
想写这本书，并不代表我的答案就是正确且深刻的，而是在加密世界依然混乱的发展初期，确实需要去做有效的梳理和总结，所以这本书的 1.0 版本暂由我个人带领的中心化小团队来完成。但这仅仅只是一个开始，希望未来它可以成为一个开放交流的社群，大家一起开放讨论、碰撞交流，共创本书的 2.0 版本。
需要说明的是，在描述这个领域时，我更倾向于使用「加密 Crypto」一词。因为随着行业的发展，未来几十年构建在区块链上的可能性将远远超过现有的想象空间，「Web3」和「元宇宙」这类热词很有可能会被不断出现的新兴概念替代。今天共识中的「加密世界」通常特指在 Bitcoin 和区块链出现后，基于去中心化公链技术构建起的这个全新数字生态系统，它还包含了未来一些全新的加密技术（如 zk 和同态加密等）与区块链技术结合后产生的无限可能性。至少在现阶段来看，我认为命名为「加密世界」还是相对合适的。
这本书将更多聚焦于探索和沉淀已经被市场验证过的、能够帮助参与者穿越牛熊周期的普遍性规律，以应对更长远的问题和挑战。而对于当下正在发生的现象级前沿热点，并不打算过多讨论，因为它们不一定能够经受住时间的检验。本文将作为《协议革命与 DigiLaw 工程》一书的前言，先浅浅交代一下我对上述四个问题的思考概要以及本书的愿景与内容概览。
问题一：加密世界的本质价值
就个人而言，我相信比特币，也看好以以太坊为代表的智能合约和 Web3 的未来。但是作为一个研究者，这几年我不停追问自己：抛开所有华丽的词藻和热炒的概念，等到了 2050 年，当人类回看建立在区块链之上的整个加密世界时，什么才是它最本质的价值所在？
我心中目前有了一个隐约的答案：代币化的去中心协议，才是整个加密世界最本质的价值所在。
为了更好地表达这一核心洞见，我将这类「代币化的去中心协议」称为「DigiLaw」。因为「协议」一词过于宽泛，TCP/IP 协议、巴黎气候协定、交通规则、购房合同甚至口头约定等都是协议，但与我们这里要讨论的「加密协议」是两码事。如今的「加密协议」主要包含「区块链协议」和「智能合约协议」两大类，我将其中旨在以透明化的方式推进去中心化和代币化进程的这类加密协议称为「DigiLaw」（具体关系见下图）。
「DigiLaws」灵感来源于「Digital world」和「Laws of nature」，其从字面上就直指这类加密协议最终将如自然法则般透明且不可篡改（注 for non-crypto users：这里的「不可篡改」并非意味着协议一成不变，而是指协议的变更需要在集体共识下进行，不受少数人的意志左右）。「DigiLaw」不仅可以让非加密用户一眼洞察其本质，更时刻警醒加密参与者不要被项目的华丽叙事所湮没，而应以「DigiLaw」的高标准来审视其是否坚守透明且不可篡改的原则。即便项目一开始无法做到完全去中心化与代币化，但也应透明化整个进程，最大限度地减少利用信息差作恶的可能性。当「DigiLaw」成为社会性共识，我们就能合力击穿中心化项目的伪装，回归加密世界「Can't be evil」的初心。
「DigiLaw」的「去中心化」与「代币化」缺一不可。正如 Vitalik 在 2024 年 Token2049 演讲中所述，「Blockchains create persistent structures that can be extremely robust.」「去中心」为「robust」提供了刚性的算法共识。它增强了协议的不可篡改性，使其更趋近于自然法则，从而创建出「无需信任」的环境，将协议的潜在可作恶空间压缩到最小；在此基础上，「代币化」为「robust」提供了持久的社会性共识。它通过激励作用吸引大量参与者共同守护协议，从而形成超越算法、跨越时间、广泛且坚不可摧的社会性共识，这种难以撼动的集体意志使得协议的不可篡改性得以真正实现。同时「代币化」赋予的激励性也将有助于协议的价值创造，使之拥有类似生命的能动性，从而持续增长为「注意力黑洞」（「注意力黑洞」是指无数注意力联结在一起，形成的可以显著影响世界发展、坍缩未来的「黑洞」）。
在未来的数字社会中，DigiLaw 将成为人类与 AI 赖以生存的一种全新基元。这种基元是由人类设计但不可篡改的「数字自然法则」，数字世界自此不再全部由人工搭建，而是突变出了可以协同 AI 自演化「数字自然」的部分。在数字自然中，信任不再需要消耗高昂的成本来建立，而是直接编码在 DigiLaw 中，网络参与者能够基于一组组由加密技术和数学原理支持的「不变规则」达成共识，而非中央权威或第三方，这天然形成了「无需信任」的环境。
在这样可信、平等、开放的环境中，价值可以自由流动，创新也将不再受到因「中心化」而导致的限制和审查，加上代币化所赋予的激励性，一场天生全球化的、涉及全人类的、自下而上的井喷式创新将会自然涌现。举例来讲，在现实世界中想要落地一个 idea，不仅需要取得各方许可，还需要组建团队，同时投入大量的时间、精力、资本来推动这一进程。而在加密世界中，创新的门槛和成本都大大降低。只要你有 idea，你可以立马着手去做，无需获得任何许可。再加上丰富且近乎免费的「数字自然资源」为创新提供了大量的基础「乐高积木」，在不远的未来，你甚至可以以极低的成本组建一支专业的 AI 团队，24h 不间断地帮你搭建并推广你的原创「DigiLaw 乐高」。每个人都可以将现有「乐高」当作「积木」，迅速构建出大量更高级复杂的新型「DigiLaw 乐高」。爆炸式的底层自主创新将推动数字自然的多元生态以不可估量的速度快速涌现，并且不受限制地自主演化。「协议革命」的成果将以指数级的速度渗透到经济与社会的方方面面，全新范式得以建立，加密技术孕育的数字自然的发展将迅速超越数字人工。
在这场永不停歇的「协议革命」之中，加密世界也将会拓展出「无尽未来」，那时我们的思维和生活方式都有可能被深刻改变。大部分重复性常规工作将被 AI 轻松搞定，人类不再受到生存压力的困扰，无需信任的数字自然环境将会最大程度地激发全人类的创新潜能，在 AI 与人类的协同驱动下，整个世界的主观注意力都将更多地迁移到对创造和体验的追求上，那将会是一个全新的、极具活力的时代，我将其称之为「创体（CreateX）时代」。
然而，我们仍处于加密世界呈指数级发展的早期阶段，对大多数人来说，这个答案并不是显而易见的。
问题二：撕裂的认知
加密世界作为科技与时代交汇出的新兴产物，其发展势头不容小觑。然而，加密领域却迟迟不见能够解决生活实际问题的大规模杀手级应用（BTC 很快将是一个例外 )。大众对加密世界的认知仍处于极度撕裂的状态，无论是向往美好的梦想家、创新者，还是寻找风口的冒险家、投资者，抑或是本就不怀好意的江湖骗子，都很容易在「质疑与恐惧」「迷信与崇拜」这两种声音的干扰下迷失方向。
质疑与恐惧。自比特币诞生以来，加密世界已经从一个边缘领域成长为一个价值 2 万亿美元左右的庞大生态，但质疑者从未消除戒备和恐惧情绪，仍将其视为危险重重的「黑暗星球」，不愿涉足。除了对新技术的天然不信任和疑虑，不了解加密技术原理及其所带来的巨大的社会变革与进步之外，还受到来自加密世界广泛存在的欺诈、洗钱、黑客攻击等问题的影响。两种因素叠加，参与者的质疑和恐惧情绪最终被过度放大。市场价格的剧烈波动、真实存在的投机行为、频繁出现的被传统媒体恶意放大的负面新闻，一次次加深着这些人对比特币、区块链、DeFi、Web3 的误解——认为这不过是虚无的概念、骗子的狂欢、投机的赌场，甚至是有组织的骗局，或更糟糕，是非法活动的温床。他们质疑区块链技术的真实价值，将以比特币和以太坊为代表的加密资产的价格飙升当作一个迟早破裂的泡沫。在他们眼中，加密世界就像是一个充满混乱和不确定性的定时炸弹，严重威胁着现有社会的秩序和稳定。
迷信与崇拜。这个世界还存在着一个与「质疑者」截然相反的「信仰者」宗派，加密世界于他们而言就是一个无比光明的乌托邦，他们将比特币视为自由的货币，将加密货币和区块链技术视为颠覆现代金融体系和引领未来科技的终极解决方案。他们神化中本聪（Satoshi Nakamoto）和维塔利克·布特林（Vitalik Buterin），将自己视作新时代的探险家。除了本身对区块链技术的盲目信仰外，媒体对加密货币的大量报道和炒作，尤其是关于人们通过其快速致富的故事，也加剧了这些人的过度崇拜。他们不关注加密技术应用中的实际问题，只一心自嗨——市场的每一次上涨都是他们对自己信仰的胜利佐证，任何质疑都会被视为背叛和嫉妒。当然，这种情绪的存在也合理，它代表对美好未来的向往。但是大多数事物的发展是螺旋向上的，加密行业的发展也有周期，也要受到经济、政策和技术的制约。过度的乐观和信仰只会导致不理智的决策，最终带来精神和财富的双重溃败。
两种声音干扰下，参与者的盲目跟风与投机。在这个质疑与迷信不断拉扯的世界中，参与者很难冷静下来去思考加密技术的真正价值。一方面加密技术的复杂性导致其很难被大众真正了解，他们往往更关心价格；另一方面，加密市场的高度波动性和潜在风险很容易使参与者产生恐慌情绪，继而易受他人行为和言论的影响，他们的决策并不基于充分的独立研究和理性判断。这种情况下，人们往往忽视项目的技术基础和潜在价值，只一味追随潮流——牛市迷信崇拜、拍手叫好，盲目投入大量资金、妄图一夜暴富；熊市投资受挫，质疑恐惧随之而来，跟风抛售、损失惨重。而有些不怀好意的「加密老手」正是抓住了大众的盲从和暴富心理，恶意喊单，在一些没有价值的空气项目中引导投机行为，严重破坏市场规律，导致投资者在剧烈的波动中蒙受巨额损失，加密行业的健康发展频频受阻。
问题三：作恶的特殊性
极端的言论往往更容易吸引追随者，因为它会简化复杂性、强化情感认同，使得仅有的理性之声迅速被乌合之众的噪音淹没。如何一步步解决「加密悖论」这一难题，首先需要层层深入，探索困境背后的连环原因。
认知的撕裂与行为上的盲从，源自于信息屏障与信息迷雾。对于旁观者而言，他们不知道加密世界中正发生着翻天覆地的变革，只从别人口中时不时听到三两句关于加密世界的危险讯息，他们拒绝接受一切客观报道，用刻板印象为自己打造了一面坚实的「信息屏障」。对于加密世界的参与者而言，获取真实且有价值的信息也并非易事。互联网赋予每个人前所未有的信息获取能力，但同时也带来了信息碎片化、重复化、噪音化的问题。特别是在加密这样的新兴领域，不同的观点和理论如雨后春笋般涌现，而真正有深度的前瞻性思考仅占极少数，且市场上大量真假信息混杂，进一步加剧了信息的混乱程度。资深加密参与者深知：加密世界只有千分之一的项目和信息，才是足够有价值的。绝大多数参与者深陷「信息迷雾」之中，难以对加密世界有一个清晰全面的认知，只能盲从。
信息屏障与信息迷雾，被泛滥的骗局与投机强化。加密市场上的一些不法分子为快速获取不正当利益，他们抓住参与者人性中的贪婪，利用信息不对称，在「开放赌场」中设下了大量看似无懈可击的欺诈和庞氏骗局，主导着一场场号称「财富自由」的投机大戏。他们不断向市场上投放大量「精心包装」的扭曲信息，一步步强化信息迷雾，好为下一次作恶提供便利，加密生态仿佛陷入了一场无解的恶性循环。这里我想补充一点，欺诈和骗局是纯粹的恶行，它们不应存在，但我并不想全盘否定投机。正如 Matt Huang 所说，「对加密货币的投机狂热可以吸引定居者，加速催化加密星球演变为繁荣的加密文明所需的基础设施。」投机为加密世界提供了发展所需的资金、人才、基础设施和学术研究，这与历史上许多重大技术变革伴随着资产泡沫的情况相似。然而，一旦被「贪婪」驱使或因难以看清项目的真面目而在空气项目和庞氏骗局中投机，虽然也有一定概率取得收益，但很大程度上会扰乱市场秩序，迫使行业倒退，助推加密世界滑向「作恶温床」。
骗局与投机等行为的泛滥，是因为代币被滥用于中心化的项目。代币是一把双刃剑，只有在去中心化项目中，代币才能更好地推动全面价值创造。然而，许多项目方将加密世界当作一个「去中心化剧场」。他们披着「去中心化」的面具，私下里却干着高度中心化的操作。可是一旦代币发行，便意味着加密协议和项目牵涉到了公众的利益，且存在利用信息差作恶的可能性，理应像传统股票一样接受监管。但他们却声称项目「去中心化」，不应交给政府监管，而是由社区监管。但社区目前并没有足够的技术和方法来支持监管的实现。由此造成的「监管空白」使得某些中心化项目方从一开始就不断利用代币挖掘并放大作恶空间，借助去中心化的故事来吸引无知者或投机分子，到处上演骗局与投机大戏。
中心化的项目滥发代币却不受监管，这是加密世界「作恶」的特殊性根源。这种根源之所以存在，至少涉及「技术」和「机制」两大方面的原因。从技术角度来讲，加密世界的技术栈还未能突破「不可能三角」的限制，无法打造出兼具安全性、去中心化和可扩展性的加密货币或区块链系统；从机制角度来讲，一方面在于机制的不完善给了人性之恶以可乘之机，另一方面在于这样的生态系统太过复杂，我们如今的机制研究和相关人才储备还不足以支持构建出这样的摩天大楼。然而，或出于种种目的，许多项目都宣称自己要盖「去中心的自动化高楼」。可是这其中十个有八个都是中心化项目包装好后盖两层楼就跑路的、还有一个是结构不稳或被攻击导致塌房的、一个是自动化系统不灵导致人去楼空的。只有基础的老牌智能合约协议（如 MakerDAO、AAVE 等），因其去中心化的价值创造和简单但强韧的协议机制，得以稳稳地屹立在市场风波中，穿越一轮又一轮的牛熊。我不是唯「去中心化」是论，去中心化是手段，不是目的。只是缺少「去中心化」这一前提，再加上监管的不到位，代币就会很容易放大因「中心化」而引起的恶行，这无疑是加密世界目前面临的一大难题。
问题四：初心实现
想要瓦解「作恶」的特殊性根源，打破加密悖论，实现加密世界的初心，至少需要「技术」和「机制」的双轮驱动。
「We are no longer early to crypto.」 Vitalik 认为，以太坊和 Layer 2 解决方案的快速发展，尤其是在费用降低、交易速度提升和安全性增强方面的进步，标志着加密正在迈向更加成熟的阶段。确实，自比特币诞生后的十几年里，以 coding 为主的技术 Builder 们为加密世界的持续发展做出了巨大的贡献。技术无疑是加密世界开拓「无尽未来」的核心引擎。
然而，「We are early to crypto being usable」。为什么加密迟迟未能实现大规模采用？除了友好性和易用性仍需改进，还有一个重要原因是，我们在「面向 DigiLaw 生态系统的机制设计与演进」的研究和应用上远远滞后于加密技术的发展。技术新开辟的广阔疆域上究竟会长出「鲜花」还是结下「恶果」，关键在于是否有足够精妙的机制来有效引导与规范。而目前加密世界的种种乱象一定程度上反映了我们的机制设计仍不够精妙完善，为作恶留下了大量的可乘之机，这无疑是加密普及和采用的一大关键障碍。要尽快迈向下一个十亿用户，我们亟需提升 DigiLaw 生态系统的整体道德与安全水平。然而，这并不是件容易的事。
「DigiLaw 生态系统」是人类历史上的一个全新「物种」。DigiLaw 可以看作是一组完成特定目标的规则集合体，参与者基于这些规则互相协作或博弈，从而构建出一个开放且动态自演化的复杂系统（本书称之为「DigiLaw 生态系统」）。与芯片、飞机、桥梁等「死」（Mechanistic）的复杂工程系统不同，DigiLaw 生态系统更接近于自然生态系统、全球气候、免疫系统等「活」（Adaptive）的复杂自适应系统，它不光包含微观层面的交互，还包含从微观到宏观的涌现。需要说明的是，「Mechanistic」和「Adaptive」并非截然对立的两种状态，它们处于同一光谱的两端。整体上讲，加密协议生态系统更偏向「Adaptive」的状态，我们的机制研究水平尚不足以支持「Completely Adaptive」系统的构建与可持续运转。
这类「活系统」的设计与演进是一个全新的世界级的挑战。仅代币经济的设计就覆盖了逆向博弈、激励相容等诺奖级难题，更何况这类问题的解决应该上升到代币设计、DigiLaw 设计，乃至整个 DigiLaw 生态系统的设计上来（关系如上图）。从某些维度上讲，其难度不亚于先进的芯片设计、火箭和飞机设计、汽车设计、摩天大楼的设计等，所以不能只依赖诞生于这类「死」系统的 「 Model-Based System Engineering（MBSE）」方法，需要进一步升级至适用于存在涌现现象的活系统的「Agent-Based System Engineering（ABSE）」方法，来对 DigiLaw 生态系统全生命周期各个层次的行为进行理解、设计与建模仿真。除了设计上的难题，这类「活」系统的演进面临着更大的挑战。如何实现人工治理最小化？是否能构建出一套完善的自我调节体系，可以根据外部环境的变化和内部运行状况进行动态的参数和机制调整？甚至未来是否能借助强大的 AI 来实现「活」系统的自适应？
仔细观察那些穿越牛熊的成功协议（如以太坊、AAVE、Compound 等），不难发现，它们的一大共性就是都在机制设计与演进上投入了大量的时间与精力。换个角度讲，如何判断一个项目是否值得信任，除了看它在技术层面有没有做合规的代码安全审计，还要关注是否有 DigiLaw 工程师对其生态系统的机制进行设计和持续的参数适应与结构创新。如果有，至少证明项目方足够努力从道德和可持续的角度来尊重人性、尊重生态系统的运转规律、尊重每一位参与者的财产安全。
（注：TokenEngineering 领域常将这类人才成为「代币工程师」，这个词确实特色、新颖且指向性明确。我也一直在「代币工程师」和「DigiLaw 工程师」之间摇摆。但是举例来讲，AAVE、Compound 等协议作为一个高度自动化的生态系统，其经济机制的参数运维（如核心借贷业务中质押率、清算比例等关键参数的调整）等高度影响着整个加密协议生态系统的安全性与效能。然而这些问题与其原生代币无关，却是今天 Compound 协议稳健高效向上发展的关键杠杆点。相较于「代币」，「DigiLaw」是更为全面的命题，我担心「代币工程师」的叫法会让人产生误解，误以为这类人才的作用仅仅聚焦在「代币」上。而「DigiLaw 工程师」则更准确地反映了他们的工作本质——设计和进化的是数字世界中的透明且不可篡改的法则。因此，我选择「DigiLaw 工程师」这一称谓，作为「代币工程师」的 2.0 版本。）
然而，当前加密世界的对 DigiLaw 工程师的重视程度还远远不够。尽管现实中，Token Engineering Commons 等组织一直在持续推进代币工程领域的发展，且已取得显著的成果。但相对来讲，「Token Engineering」的理念和方法仍没有得到大规模的普及与应用。许多项目方、投资人等仍停留在「Tokenomics」层面，对「Token Engineering」甚至一无所知。这一定程度上反映出，「We are still VERY early」 in DigiLaw 生态系统机制设计与演进的研究上，不光表现在理论和实践的缺失，更表现在专业人才的缺失。加密世界想要进一步突破安全和效能上的卡点，还需进一步挖掘 DigiLaw 工程师的潜力和价值。
技术是未知领域的开拓者，机制是广袤疆土的守护者。没有二者的协同驱动，我们很难打造出平衡、健壮且反脆弱的 DigiLaw 生态系统。终极的理想状态是，在没有任何人为干预的情况下，「技术」和「机制」的发展足以支撑起 DigiLaw 生态系统的内生性的自我安全防御与自动效能优化。
然而，技术的迭代发展和 DigiLaw 工程师人才的培养不是一蹴而就的。当双轮还不能完全支撑起加密世界的初心时，我们还需要「外源性人工防御」的协同发力，共同守卫加密世界的道德与安全。
加密世界亟需建立起一套对抗风险的「防御新体系」。很大概率上，加密世界在未来的一段时间都将处于「中心化」与「去中心化」的混合状态。这里的「混合」有两层含义：一是各个 DigiLaw 自身的「去中心化」很多时候是一个渐进式的过程；二是 DigiLaw 所在的端到端全环节的「去中心化」程度也高低不一，例如尽管有些 DeFi 协议本身高度去中心化，但在实现过程中仍需依赖于中心化的基础设施服务，同时搭建在协议之上的 app 也可能是中心化的。
在这样的混合系统中，防御也应是可组合的。最终的理想状态是——社区大众自下而上地完成「去中心化」部分的自监管（self-governance），传统机构自上而下完成「中心化」部分的监管（regulation）。目前政府等传统机构的监管正在加速推进，这属于外部人工防御。虽然确实能压缩某些作恶空间，但有可能会限制「去中心化」的发展。而借助各种各样的技术和工具建立一套基于社区大众的 DigiLaw 自我监管体系，可以由内而外、自下而上地抑制「恶」与系统性风险的诞生，这一内部人工防御机制可以更柔性地解决加密世界面临的「作恶」难题，同时也与加密世界通过去中心化手段实现初心的路径是一致的。
所以，想要实现加密世界的初心，建立起安全且道德的数字自然环境，在现阶段看来至少需要技术和机制的双轮协同驱动，外加可组合的防御新体系，这三者不一定是详尽的，但却是加密世界发展突破瓶颈的关键。
内容预览：攻守兼备的加密创业必修课
我想将《协议革命与 DigiLaw 工程》这本书作为教育方向上的一个初步尝试，期待可以让更多人重视 DigiLaw 生态系统的机制设计与演进，并逐步了解 DigiLaw 工程这一关键领域，甚至朝着 DigiLaw 工程师的方向发展。
在内容上，我将快速梳理整合现有观点并进行深入研究，尝试探索出 DigiLaw 发展中的共性规律，并给出一套面向 DigiLaw 生态系统的全新设计理论与基于 ABSE 的建模仿真实践，并在这个过程中阐述清楚「最大化 DigiLaw 价值」与「最小化加密世界风险」是如何基于「Model is trust」的理念实现的；在形式上，我想践行一场「Read-Write-Own」的社会实验。在加密世界的爆炸信息中识别对错、筛选优劣、梳理整合、推陈出新、动态迭代，这些仅靠一个人是很难持续实现的，因此需要借助社区的力量，更详细的说明将在本文最后的「期待共鸣与碰撞」部分中展开。
目前的设想是，本书内容共分三部分：
第一部分——「协议革命」
首先，探索加密世界的本质价值与意义所在。我选择从「协议」出发，深入探索协议的发展历程，逐步阐述为什么 DigiLaw 填补了人类协议史上的「一块空白」。以浅显易懂的方式介绍由区块链和智能合约引领的新型价值网络为什么具备开放、去中心化、可信任的特性以及为什么 DigiLaw 这种「基元」可以催生出自演化的「数字自然」。同时，深入剖析这场「协议革命」如何一步步重构技术、信任、组织、经济和社会系统，并通过真实案例直观展示「去中心化」和「代币化」加持下的「加密协议」的本质价值及其变革性力量。但是，「协议革命」能否取得胜利仍是个悬而未决的命题，我将客观阐述理想与现实的差距，给出背后的原因以及一些可能的优化思路。
其次，从「信任经济」这一全新视角来简要梳理加密世界的关键领域发展，尝试构建起初步的加密协议信任经济评价思路与框架。安全、透明和去中心化是加密世界区别于传统世界的关键特点。然而，众多项目去中心化的面具之下仍运行着中心化的内核，这对参与者的利益构成了极大的威胁。因此，亟需构建一个较为综合全面的加密协议评价框架，以准确判断加密协议是否真的值得「被信任」或者在多大程度上「Can't be evil」，从而脱颖而出为「DigiLaw」。我将客观分析加密世界目前正面临的严重「信任危机」，一同筛选出「信任经济」的主要衡量维度与指标。从这些信任指标的视角，简要回顾加密世界的公链、DeFi、NFT 等关键赛道，介绍其加密协议的分类、发展历程等等。尝试利用这些信任指标来分析各赛道的加密协议特点，一步一步构建起加密协议的「信任经济」评价框架。
最后，探索 DigiLaw 的价值创造规律，理清其中的业务、增长、治理和激励之间的互动逻辑关系。业务是确保 DigiLaw 不陷入「空气」的关键。项目方如不能基于「价值创造」这一核心目标来设计业务或功能，就很容易丧失 DigiLaw 的长期可持续性，甚至因现有代币经济的「放大效应」而加速死亡。通过设计原则和实际案例，逐步分析如何识别市场痛点并确定 DigiLaw 的核心目标，以及如何更好地构建和创新业务。增长是确保 DigiLaw 规模化采用的关键。我将剖析增长的逻辑和核心机制，包括社区驱动和启动策略。通过典型案例和设计实践，阐明增长机制如何实现项目冷启动和产生网络效应。治理是确保 DigiLaw 长期存续的关键。我将探讨治理的概念、社区和 DAO 的作用、决策流程、投票机制和治理激励模式等内容，并通过案例解析，探索如何使 DigiLaw 实现持续自我优化。业务、增长、治理构成了 DigiLaw 成长的内在逻辑，而激励是渗透到这三个层面、赋能生态建设的重要驱动力量。我们将深入探讨代币在 DigiLaw 激励中的特殊性、激励的基本原理、激励的不同类型、激励结构以及如何设计激励机制来塑造参与者行为。此外，我将通过丰富的激励机制设计实例，向大家呈现激励设计在实际 DigiLaw 应用中的重要性。
第二部分——「从代币经济学到代币设计」
首先，理清「代币」与「DigiLaw」之间的关系，同时提供一个基础的代币经济模型供大家调试。第一部分中我们探索了 DigiLaw 价值创造的规律，然而单纯的价值创造并不足以支撑一个协议生态系统的长期繁荣，这还需要精巧的代币设计。通过代币，DigiLaw 所创造的价值得以在网络参与者中进行有效的分配和激励、从而实现价值的高效留存与转化，为协议生态系统的自我增长与进化提供持续的动力来源。然而精巧的代币设计并非易事，就拿其中切分出的最小领域「代币经济」来看，想要建立起平衡、强韧、可持续的代币经济机制就需要掌握博弈论、激励相容等复杂的跨学科知识。大家还可以通过实操这里提供的基础代币经济模型切身感受到，爆炸式的参数、深度交织的机制、错综复杂的关系、眼花缭乱的仪表盘，单靠读几篇市面上供需相关的文章根本无法驾驭该模型，更别提利用其设计出一个相对完善且稳健的代币机制了。因此，我们需要借助该模型来一步步重构对「代币设计」的认知。
其次，解构模型，尝试将定性与定量、理论与实践结合，探索一套超越传统代币经济学的代币设计方法。传统的代币经济学可能因种种因素的限制，过于聚焦在某些短期问题上，同时还可能存在复杂化、不透明、忽视价值创造等问题。因此，本书尝试在吸收和借鉴各种已有的超越代币经济学的尝试的基础上，从 model 的视角出发，为代币设计提供了一种更加全面的、系统的和实践导向的思考及操作框架。我将代币设计拆分为目标与需求评估、利益相关者与激励机制、代币的供需及其平衡、代币流与价值流、代币的参数适应与结构创新等几大板块，同时将上述完整的代币经济模型拆分成对应的场景模型。例如，在「代币的供需及其平衡」场景下，我将全程借助模型，以可视化、交互式学习的方式，介绍代币供应与需求机制、供需动态分析等相关的理论知识；引入交易量、价格波动性、买卖压力等供需平衡量化指标；通过模型重现供需设计中的常见误区；结合案例研究，复现优秀的供需设计之所以成功的内在机理；最终总结出一套基于模型实现稳健的供需设计的具体实操指南。通过这一系列的理论探讨、模型演示和实际操作，参与者不仅能深理解构建代币经济模型的原理，还能一步步实现设计的迭代与优化，确保机制设计方案的相对有效性和可持续性。
最后，整合模型，从全局视角统筹优化代币设计，并通过实验探索代币发行后如何实现动态参数适应与结构创新。各细分场景模型达到相对稳健的平衡态，并不意味着整合后的完整模型达到了系统的最优解，我们还需要进一步结合 DigiLaw 生态系统的目标，对代币设计进行统筹优化，平衡好短期利益与长期发展、兼顾增长与安全。系统视角不仅揭示了代币流、价值流在机制网络中的具体路径，还显示了哪些环节的供需压力需要调整，哪些机制是捕获价值、维持系统平衡的关键。这种高维的洞察使我们能够拥有对代币设计更加系统和全面的认知，从而优化出更为安全和高效的代币机制，使得系统的每一环节的效能都得到最大化的利用。但是，代币设计绝非一劳永逸。市场的不断变化要求我们对代币的设计进行动态调整，以适应经济环境的波动和社区需求的变迁。通过实验，我们可以模拟出不同市场波动下相对稳健的最优机制，甚至可以尝试探索出一种动态的调校机制来实现代币机制的适应与创新。如此，我们不单单是构建出了一种动态的代币设计，而是创造了一个全新的能够自我调节、持续发展的经济系统雏形。
第三部分——「DigiLaw 工程」
要说明的是，在第二部分我们详细介绍了「代币」，然而 DigiLaw 生态系统中还有很多问题和挑战是超脱于代币的，如 AAVE 协议借贷业务中关键参数的调整、Uniswap V3 的集中流动性策略优化等等。正如 BlockScience 及其创造的 cadCAD 工具所强调的，这是一个「复杂系统」。而对这样一个跨学科的、高度涌现的、「活」的复杂生态系统进行实践导向的设计与演进，是人类历史上前所未有的挑战。它不仅仅局限于代币相关的命题，更包含了经济机制、治理机制等层面的高维复杂命题。因此在这里，我更愿意称之为「DigiLaw 工程」——这一名称不仅延续了「代币工程」的精神，还拓展了其内涵，适用于设计和演化整个去中心化生态系统的运作法则，而不仅仅局限于代币本身。这是「代币工程」的 2.0 版本，更是对整个 DigiLaw 生态系统内各种复杂命题的系统性回应。
首先，提出「全息计算」的理念并给出一套基于「ABSE」的 DigiLaw 生态系统全生命周期建模仿真方法。飞机、芯片等「死」系统可以解耦成一系列简化模型来针对性地解决特定问题。而 DigiLaw 生态系统这类「活」系统的子部分是相互纠缠、相互影响的，存在大量的非线性自适应行为，这类复杂系统是「计算不可约」的，其未来状态的概率分布不可能靠一个简化的模型来推演，只能 1:1 复刻，通过一个强大的「一体化模型」在全局层面求解，本书将这种理念命名为「全息计算」。需要强调的是，未来永远无法预测，「全息计算」只能通过实时推演和压力测试，辅助我们了解很近一段时间内系统状态的概率分布以及极端情况下的系统表现，从而提前进行干预以控制风险。本书将以浅显的方式解释其中各种复杂概念，同时通过简单的案例展示如何基于「ABSE」对 DigiLaw 生态系统进行一体化建模仿真，还会给出这套方法的「价值图谱」和具体框架，并简要探讨其可行性及深远意义。
其次，探讨基于 AI-Agent 的 DigiLaw 生态系统机制仿真的全生命周期实践，包括「设计阶段」、「实现阶段」和「演进阶段」。在「设计阶段」，主要专注于链下建模，把初步设计设想转化为可运行的仿真模型。具体包括：概念设计、合约机制建模、AI-Agent 行为建模，快速验证想法和机制逻辑，同时评估激励机制，这个过程帮助提高了前期设计的效率。进入「实现阶段」，重点是链上建模，把具体设计通过模型可视化呈现。这包括了解链上建模的目标、方法，以及将 Agent 的行为写入智能合约并进行基于链的虚拟机建模。同时将全面展开各种场景实验，比如风险分析、压力测试，甚至是攻击测试等。这些都是为了在 DigiLaw 具体部署前，确保设计的稳定性和实用性。到了「演进阶段」，重点是构建一个实时同步的「数字孪生系统」，将模型搭建在区块高度最新的分叉链上，同时输入环境和用户的实时数据进行链上同步模拟仿真。这类似于建立一个虚拟的平行宇宙，让我们能在各种情境尤其是可能出现的极端情况中推演设计和决策对 DigiLaw 生态系统的影响。这不仅可以实现「演进」的 level1 层级中人工治理的最小化，还可以在 DigiLaw 中引入动态响应机制，将实时数据和仿真结果作为关键输入，实现 level2 层级中机制参数和结构的自调节。甚至未来可以将成熟的 AI 嵌入「数字孪生系统」，作为 DigiLaw 生态系统的大脑，实现 level3 层级高度智能的自适应，一步步对未来变化进行精准的前瞻性调控，从而确保 DigiLaw 生态系统的长期可持续性。
最后，结合真实案例，展示「Model is trust」理念和去中心的 ABSE 方法如何使得加密世界更加安全、道德、trustless。先从几个基本的机制建模开始，比如 DigiLaw 的代币发行机制、清算拍卖机制和游戏中经济系统的平衡机制，通过 AI-Agent 建模，在建模仿真平台中还原其相关逻辑，直观展示它们是如何运作的。接下来，分享几个具体的案例，通过模拟分析和参数优化等实验，我们不仅能更好地理解这些 DigiLaw，还能学习如何有效地应用与验证它们。最后，详细阐述去中心的 ABSE 如何基于社区建立，以及一些核心流程如快速响应机制、测试优化机制等该如何具体部署。
上述工程方法与实践需要一个操作简便且功能强大的工具来实现。在本书中，我将展示如何在 HoloBit 平台上全生命周期实践。HoloBit 是首个「加密协议生态系统的设计与演进」的建模、仿真和优化的无代码可视化平台，其操作简便且功能强大，可以帮助团队和社区构建更好的 DigiLaw 生态系统，以增强抗风险能力，提高资本效率，实现用户和收入的增长。
最后：期待共鸣与碰撞
本书在深入探讨 DigiLaw 的同时，力求内容通俗易懂，适合广泛想要深入了解加密世界的人群。
对于旁观者和新手而言，本书将通过丰富的案例来深入浅出地介绍加密世界复杂的概念、技术与发展概括，让你以最小的代价迅速获得对加密世界较为客观理性的认知。
对于活跃参与者而言，本书将总结行业过往发展规律以及穿越牛熊的优质项目特征，并提供一个「信任经济」的视角，帮助基于理性分析来筛选出真正有价值的加密项目，而非完全倚靠「运气」和「行业红利」。
对于创新建设者而言，本书重点聚焦在商业模式的探讨、行业的快速扫描以及分享一套面向 DigiLaw 生态系统设计的理论框架和工程化的智能解决方法，这些是每一个建设者成长路上的「必修课」。
对于监管和政策制定者而言，本书旨在提供对加密世界复杂性及其生态快速演化机理的全新理解，希望通过对 DigiLaw 生态系统的剖析，帮助你找到监管范围的边界，从而制定出更加全面且长期有效的政策，共同打造一个健康、公平、透明和创新的数字自然环境。
对于这本《协议革命与 DigiLaw 工程》的创作，我想采用加密领域「渐进式去中心化」的方式来完成，邀请大家共同践行一场「Read-Write-Own」的社会实验。这场实验共分三个阶段：第一阶段，邀请几位早期参与者，成立一支由我带领的小团队，中心化地「Write」本书的 1.0 版本，逐篇发出，大家可以无门槛「Read」。第二阶段，创建社区，去中心化的「Write」启动，大家可以直接对 1.0 版本未完成的部分进行撰写或对已完成部分进行迭代，内容是否达到标准将由专家团队决定，通过后你将获得本书 2.0 版本的链上共创积分。第三阶段，成立 DAO，大家在「Write」的同时，可以借助代币来去中心化地「Own」共创内容的版权以及社区的治理权。最终本书将成为高度去中心化的、由大众迭代 X.0 版本的「公共物品」。
这场社会实验有两个愿景：
一是基于本书打造一个围绕「DigiLaw 生态系统」的开放社区。社区将推崇深度思考、自由探索、开放交流的「理性&开源」精神，你将和一群志同道合的人共同探讨加密世界的发展、赛道的规律、趋势的演变等等，看见未来并持续塑造未来，不断扩大影响力以提升行业平均认知水平，促进行业的正向发展。在社区中，旁观者和新手可以找到一个共同学习、交流、进步的圈子；活跃参与者可以借助工具和社区的力量来发现更多的优质项目，理性交流 DigiLaw 机理，获得更多有价值的参考意见；创新建设者可以充分打磨塑造成功项目的「硬实力」，甚至找到资质优越的项目合伙人，成为并肩前行、改变世界的「战友」；监管和政策制定者也可以深入探索成功项目的共性，和前沿的建设者交流碰撞，更好地把握行业的动向以及监管的边界和力度。
二是想通过这本书，验证在「渐进式去中心化」+「Read-Write-Own」这样的创作方法和协作方式下，能否借助去中心化的力量快速创作出有深度的内容集，自下而上地推动加密行业教育的发展。
加密世界是动态演化的，没有一成不变的答案或结论。这本书是一场开放的邀请，邀请大家一同来探索和建设加密世界，发现其中的真正价值，建立起连接技术与社会、理论与实践、现在与未来的桥梁，共同为加密世界的未来走向提供一个更加科学严谨的行动指南。
Bloomberg Raporu: “Avrupa Birliği, Büyük Yapay Zeka Modelleri İçin Daha Katı Regülasyonlar Üzerinde Çalışıyor”Bloomberg Raporu: “Avrupa Birliği, Büyük Yapay Zeka Modelleri İçin Daha Katı Regülasyonlar Üzerinde Çalışıyor”
Özet
Bloomberg'in haberine göre Avrupa Birliği, büyük yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalışıyor.
Haberde, GPT-4 gibi büyük yapay zeka modellerine ilişkin ek kısıtlamaların getirilmesinin planlandığı ifade ediliyor.
Ancak habere göre büyük yapay zeka modellerine ilişkin ek kısıtlamalar getirilmesi planlanan yeni düzenlemeler henüz müzakere aşamasında.
Piyasa etkisi: Nötr
15:40
9 Ekim 2023
Yazar: Ali Eren Girişken
Bloomberg’in geçen hafta yayımladığı bir haberine göre Avrupa Birliği, yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalışıyor. Haberde, göre büyük yapay zeka modellerine ek kısıtlamaların getirilmesinin beklendiği ifade ediliyor. Ancak aktarılan bilgilere göre söz konusu kısıtlamaların yalnızca büyük yapay zeka modellerini kapsaması planlanıyor.
İçerik Rehberi
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Yapay Zeka Tartışmaları Devam Ediyor
Avrupa Birliği, Daha Kısıtlayıcı Düzenlemeleri Benimseyebilir
Yapay Zeka Tartışmaları Devam Ediyor
Yapay zeka sohbet robotu ChatGPT‘nin piyasaya sürülmesinin ardından oldukça kısa bir sürede büyük bir kullanıcı kitlesine ulaşması, yapay zeka teknolojilerinin yeniden yoğun bir şekilde gündem olmasına neden oldu. OpenAIşirketi tarafından piyasaya sürülen ChatGPT, global ölçekte geniş bir kullanıcı tabanına ulaşan ilk yapay zeka sohbet robotu olsa da ChatGPT’nin ardından çok sayıda şirket tarafından çeşitli yapay zeka teknolojileri piyasaya sürüldü.
Ayrıca Meta ve Microsoft gibi şirketler başta olmak üzere çoğu teknoloji şirketi de yapay zeka alanında yeni projeler geliştirmeye ve önemli miktarlarda yatırımlar yapmaya başladı. Ancak bu süreçte yapay zeka teknolojilerinin potansiyel riskleri de kamuoyunda yeni bir tartışma konusu haline geldi.
Amerika Birleşik Devletleri de dahil olmak üzere birçok ülke, yapay zeka teknolojilerinden kaynaklanabilecek olası riskleri değerlendirebilmek adına çeşitli çalışmalar yürütmeye başladı. ABD Başkanı Joe Biden, gemiş aylarda birden fazla kez yapay zeka teknolojilerinin potansiyel fayda ve risklerini ele almak adına Beyaz Saray’da teknoloji liderleri ile bir araya geldi.
Geçen hafta meydada yer alan haberlerde Avrupa ülkelerinin de benzer bir şekilde yapay zeka regülasyonlarına ilişkin yürütülen çalışmalara hız kazandırdığı gündeme getirildi. Bloomberg, konuya ilişkin bir rapor yayımladı ve Avrupa Birliği’nin yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalıştığını öne sürdü.
Avrupa Birliği, Daha Kısıtlayıcı Düzenlemeleri Benimseyebilir
Bloomberg, geçen hafta Avrupa Birliği’nin yapay zeka regülasyonlarına yönelik çalışmalarıyla ilgili detaylı bir haber yayımladı. Haberde, Avrupa Birliği’nin büyük yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalıştığı ifade edildi. Ancak söz konusu ek kısıtlamaların yalnızca GPT-4gibi büyük yapay zeka modelleri için getirilebileceği ve yeni yapay zeka girişimlerinin ise katı düzenlemelere tabi tutulmayacağı belirtildi.
Öte yandan habere göre söz konusu yeni düzenlemeler, henüz müzakere aşamasında ve Avrupa Birliği de bu yönde somut bir adım atmış değil. Ayrıca yetkililerin de Bloomberg’in haberinde dile getirilen yeni düzenlemelere ilikin herhangi bir açıklaması bulunmuyor.
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（@Kalshi）阿里发布 Qwen-Drive 1.0 AI 驾驶模型，集成环境感知与路线规划Techub News 消息，阿里巴巴研究机构发布了 Qwen-Drive 1.0 AI 模型，该系统集成了环境感知、交通问答和路线规划功能。研究表明，文本-图像模型无法自动理解三维空间，空间感知能力需要专门训练。其目标是打造一个能同时运行座舱和驾驶系统的单一模型。（The Decoder）谷歌发布 Lyria 3.5 音乐模型，集成至 Gemini 应用Techub News 消息，谷歌发布了其 Lyria 3.5 AI 音乐生成模型，并将其直接集成到 Gemini 应用中，同时提供 API 访问。该模型承诺提供更具表现力的人声和更丰富的编曲，也可通过 Flow Music、AI Studio 和 Google Vids 平台使用。谷歌表示，该模型仅使用已获授权的内容进行训练。
（The Decoder）谷歌与 LG Uplus 洽谈在韩国合作开发模块化 AI 数据中心Techub News 消息，谷歌正与韩国电信运营商 LG Uplus 进行谈判，计划合作开发模块化人工智能数据中心。该联盟正在评估一个 100MW 的超大规模数据中心模型以及一项改造计划。
（Tech in Asia）Sapient 开源 HRM-Text 模型，以 1500 美元预算推进循环推理研究Techub News 消息，AI 研究机构 Sapient 宣布开源其 HRM-Text 模型，旨在推动循环推理技术发展。该举措旨在降低高级 AI 研发门槛，加速 AI 领域的创新与普及，据称其开发预算约为 1500 美元。 （Crypto Briefing）OpenRouter 上线 OpenAI 新模型 GPT-6 Astra ProTechub News 消息，模型聚合平台 OpenRouter 新上架了 OpenAI 的 GPT-6 Astra Pro 模型。该模型与 GPT-6 Astra 底层相同，但启用了 reasoning.mode 为 pro 的设置，旨在为复杂任务提供更高质量的响应。
（OpenRouter）Mustafa Suleyman 宣布新图像模型速度与能效超越 GPT-Image-2Techub News 消息，Inflection AI 联合创始人 Mustafa Suleyman 在 X 平台发文表示，公司推出的新图像模型生成速度比当前世界最佳模型 GPT-Image-2 快 2 倍。
该模型在 GPU 使用效率上提升了 72%，使其能够以极具竞争力的价格提供服务，从而获得了世界最佳性价比评分。（@mustafasuleyman）OpenAI 称新模型 Astra 可能已达到通用人工智能Techub News 消息，OpenAI 表示其新发布的 AI 模型 Astra "可能" 已达到通用人工智能（AGI）水平。该公司在官方声明中首次对模型能力做出此类表述，引发业界广泛关注。
Astra 是 OpenAI 最新推出的多模态 AI 系统，此前已展示出强大的推理和交互能力。OpenAI 使用 "可能" 一词，表明其对模型是否真正达到 AGI 仍持谨慎态度，但这一表态标志着 AI 能力发展的一个重要里程碑。（@Kalshi）OpenRouter 上线金融专用 AI 模型 Ling 3.0 Flash FinTechub News 消息，模型聚合平台 OpenRouter 新上架由 InclusionAI 开发的金融专用 AI 模型「Ling 3.0 Flash Fin」。该模型基于 Ling 3.0 Flash 构建，采用专家混合架构，拥有 1240 亿总参数，其中 51 亿为激活参数，专为现实世界投资分析等金融任务设计。
（OpenRouter 官方公告）这么多年、这么多次后，说百度重估，恐怕已经没多少人会当真。当然，靠传统互联网，或者靠自动驾驶，重估没可能。 重说百度，是打碎“古老”业务——把传统广告当成只负责现金流、完全零估值的业务。在这个基本前提之下，去重新思考AI时代，百度作为AI基建股的价值。 “AI基建”百度，在海豚君看来，主要是两大核心资产： 1）AI云服务：裸金属租赁AI云服务（Bare Metal as a Service）；以及API分发为主的MaaS服务（Model as a Service）； 2）昆仑芯：围绕算力ASIC，卖芯片和机架方案的芯片设计服务。 而本次重新把百度单独拎出来，关键就是来掂量一下这两块资产布局，到底有没有含金量。接下来就一个一个来说： 一、AI云服务：从云大厂的三年回本模型说起 这次Q2财报，北美CSP厂商亚马逊和中国CSP厂商阿里、百度都首次对自己的AI投入回报周期做了一个3年回本的定量描述，以此来缓解资金对自己短期高额Capex的担忧。 这里面有个隐性假设是，单位Token的毛利率至少保持相对稳定。目前来看模型的软件迭代（FlashAttention、投机解码、MoE、前缀缓存等）提高了芯片的有效利用率，释放了更多的算力吞吐。 这使得，尽管单位Token的收费价格在暴跌，但单位Token的成本也在下降。尤其是老卡（意味着单卡涨价有限）的单位Token成本，很可能下降速度超过Token收费端。这在从经济模型上看，对Token毛利率的稳定甚至短期改善都有帮助。 但问题在于持续性，仍然存在不确定。一方面，硬件算力有效利用率是有天花板的，并且需要软件做更多的复杂调适工作来激发。另一方面开源模型、价格战对单位Token收入端的压缩会更快。 如下图，以H100云租赁生意为例，三年时间租赁价格下降了78%，单卡吞吐量增加了8倍，使得单位Token成本下降了97%。但单位Token的毛利率在24年中提升到75%左右后，后续就不再改善。今年上半年随着大模型终端价格的进一步下杀以及本身老卡算力有效利用率的瓶颈，单token毛利率甚至隐隐有了走弱迹象。 算力成本仍然是阻碍AI进一步渗透的门槛。目前采用延长使用期限的做法相对普遍，老黄也亲自下场认证A100可以继续使用到2029年，将寿命拉长到了10年。 但上图也证明了，延长老卡的使用寿命只是权宜之计。老卡H100已经无法在价格战中，持续稳住单位经济模型。A100是否真的能与大模型适配10年，本身并不好承诺，产业资源仍当倾斜在硬件端的供应瓶颈。 1. 中美CSP回本差异，空出国产芯片机会 这一轮CSP厂商在AI业务上的变现模式，主要有五种，其中贡献当下增长、ROIC为正的大多集中在前两个（IaaS和MaaS）： 近期机构对CSP的盈利模型做了粗算，总结来看：当下的算力价格与成本能够满足3年周期回本规划。北美利润率整体高于中国；不同细分业务中，MaaS利润率较高。主要原因在于1P大模型的研发费用并未完全计入到MaaS业务中，对外分发3P大模型，其实是基于流量的渠道分发变现，收入以净佣金（收入净额）为确认口径，自然推高了利润率。 具体粗算估值如下： （1）北美CSP的IaaS业务，以自建数据中心为主，整体的ROIC可以达到30%（以GB300算力为例，租金收入$230亿/年，对应前置投入Capex为$390亿/年），按经营现金流OCF算现金回本周期为2.2年。 （2）北美CSP的MaaS业务，提供多个大模型API（包括1P和3P），底层算力则分为自建数据中心的算力和从第三方平台租赁的算力两种来源。 在不算1P大模型的训练成本下，边际经营利润率分别可以达到75%（自建算力）和30%（租赁算力）。前者ROIC为46%，回本周期甚至不到2年；后者则不涉及前置投入。 不过上面没有考虑3P模型厂在产业链中的分润，尤其是北美CSP在面对Anthropic和OpenAI两家龙头模型厂，天然不具备议价优势。 比如亚马逊的Bedrock，可以说是一个大模型分发平台。但由于亚马逊自研模型Nova能力较弱，因此Bedrock主要销售全球包含中国在内，近20家AI Lab的大模型。 Q2 AWS收入增长继续加速，主要受益于Anthropic的火爆（据机构调研，Anthropic在CSP中的收入最大占比来自Bedrock，Bedrock渠道的收入占到了Anthropic总营收的一半）。 财务口径上，Bedrock确认净收入，Anthropic计毛收入。二者分成方式是，Anthropic在毛收入中去掉推理成本，其余部分，分50%给Bedrock来作为渠道费。这部分对于Bedrock来说，等于是利润的纯增量。因此Bedrock相比IaaS业务而言，要天然具备更高的利润率水平。 （3）对于相应的中国CSP而言，单位算力成本优势只存在于中低端服务器卡，以及运维成本、搭售的软件上。 H200以上的中高端GPU因监管影响，市场价格急剧波动。中国CSP往往需要多倍溢价去完成采购，但算力对外的租赁价格并不能同步获得溢价，甚至要考虑到客户的购买能力，而相对北美CSP价格打折，因此整体毛利率更低。 尽管北美运维成本高（电力、数据中心机柜占地空间、网络、人力等），但因为更低的经营利润和更高的GPU采购成本，最终两方IaaS业务的ROIC相差了一倍。 阿里电话会上，管理层表达，大摩的测算整体低估了实际ROIC，言下之意ROIC达到20%以上。 海豚君认为，这里面的偏差主要源于算力芯片的成本确认。大摩为了简化测算，假设所有的算力都是GB300。但实际上目前无论是北美还是中国的CSP厂商，大多采用的是混合方案，推理场景下对单卡芯片的性能追求没有那么高，比如这包括了不少A100、H100系列或者国产芯片。 而非高端GPU对中国CSP的采购溢价就没有3-4倍那么高了，因此实际采购成本和扣折旧后的毛利率都会比大摩测算值更高。 随着中国国产芯片的性能提升（包括单卡算力增加、大规模组网弥补单芯算力短板），同时总成本（要实现同等算力，需要更多的国产芯片数量，且会带来额外的电力功耗、机柜占用成本以及配套的服务器机头、路由、交换机等）也能具备优势下，结合外卡采购的合规风险，今年起中国CSP已经开始做一部分算力采购的切换。 也就是说，至少在推理端，国产芯片已经具备相对成本优势，这从需求的角度，给了国产芯比较大的出货空间。 二、算力红利，百度晚年 “第二春” 再回到百度身上，百度当下有昆仑芯，再加上芯片外采，目前一定程度上，正在享受全栈式AI基建之上的AI云增长红利。 百度去年Q3开始突出“AI业务架构”，但受益这一波算力红利最早可以追溯到2023年底，以及真正GenAI云收入上量是在2024年下半年（占云收入的10%以上）。 百度AI业务整体分为三块，AI云基建、AI应用、AI原生营销。算力红利主要体现在AI云基建这一分支，进一步细分又由三项组成，IaaS、MaaS以及昆仑芯（对外售卖部分）。 其中IaaS是AI云的主要收入构成，海外云厂商毛利率更高的MaaS收入模式，百度目前并不算高，渠道分发能力不如阿里和字节。 但百度AI云的优势在于： 第一：供应上，现成的GPU算力和完善的公有云配套服务，这个是因为之前为文心一言筹备的算力，因自研模型没有发展出来，可以释放外租，以及有自研昆仑芯采购，也更容易形成AI云算力； 第二：客源上，相比阿里和抖音等，它的中立地位，电商如拼多多、短视频如快手等，游戏大厂如米哈游等，更容易找百度来作为它的云服务商。其他还有一些政企客户，如电力能源等。 也就是百度一直强调披露的GPU云订阅收入，趋势上在近一年逐季加速，呈现当下的高需求景气度。 百度目前拥有1GW算力，预计未来1-2年内实现翻倍，但不一定是单纯采购芯片自建算力，而是灵活采用融资租赁等方式，以降低短期资金投入和ROIC。 在短中期的算力红利期，适度的算力供给扩张，有望支撑云业务的增速。 提到Q2资本开支突然高增，仍然引发了一些资金疑问，担忧百度会激进投资。在百度、阿里的业绩会上，两方管理层均提到了一个可供参考的AI ROIC模型。其中的关键是——“增速30%以上+毛利率30%”是一个能够3年实现投资回收的平衡点条件，我们通过测算尝试理解背后的含义： （1）从稳态利润率视角：客户签约订单的毛利率至少要为30%，再扣除15-20%的稳定运营支出，那么经营利润率可以达到15%左右，才算是一个可持续经营的业务。 （2）从现金流回收视角：每自建一单位算力，对应5年折旧期。上述30-40%的毛利率，假设收入100亿，那么意味着折旧成本为65亿，倒算回来当初的投入成本为65*5=325亿。 当每年收入100亿，零增长的情况下， 20亿的Opex开支现金流出，那么对应80亿的经营现金流OCF。当初325亿的前置投入，也就是需要325/80=4年多才能回本。 但若给收入一个增速，那么回本速度肯定会加快。按下图情景分析测算，当毛利率为30%时，只有收入增速在30%以上，才能实现3年以内回本。若毛利率越低于30%，那么对于收入增速的要求也就越高。 上图敏感性分析说明，维持毛利率的稳定，会更容易保证回本周期，减少对收入增长的压力。毛利率则受到云厂商给客户的算力租赁价格和短期Capex的共同影响，算力价格主要跟随行业或长单锁定，较小受自主管控（除非竞争加剧、主动降价），但Capex投入节奏是公司可以自己控制的。 因此在Callback小会上，管理层透露Q2的Capex是采购扎堆下的峰值，后续季度投入规模不会继续新高。由此看出百度对云业务的总体思路是维持有“质量”的增长，而非一味追求规模，避免冲动投入。在1-2年的集中投入期之后，后续的回本和持续造血也会给集团贡献更多的业绩支撑。 海豚君认为，往谨慎方向去想，其实这也侧面反映了百度管理层对短期算力高溢价的未来持续性并不完全有信心，目前也倾向于利用算力红利期，争取3-5年的长单来锁定价格的确定性。但随着后续算力供给释放，行业竞争加剧下，新增需求自然会压价，算力红利也会边际削弱。 三、ASIC价值：订单盛宴vs产能卡死，昆仑芯还能值$500亿吗？ 百度可以说是中国第一个初步形成小型AI全栈生态的公司，但相比去年谷歌的全栈AI，只能说得上是一个低配版，核心差距不只是在大模型上，还差在芯片在同行内的梯队竞争力上，这也使得生态闭环效果打折。 按照性能设计和实际量产情况（出货份额），国产芯片目前主要分为三个梯队： 一梯队的华为昇腾，不仅胜在单卡性能、组网效率，已经实现头部大模型的适配，关键还具备先进制程的优先配额。 二梯队有寒武纪、海光、平头哥以及昆仑芯，各有各的优势。但芯片不同设计方案下的纸面性能参数已经不构成理论上的绝对壁垒，关键差距在于产能兑现。 三梯队有沐曦、摩尔、壁仞、天数智芯以及燧原等。从芯片性能和出货规模上看，沐曦相对有优势。除了燧原处于即将上市进程中，其他均已上市，以解决研发投入的资金问题。 昆仑芯自然是不缺资金来源的，控股股东百度账上现金流相当充裕。但在昆仑芯所在的二梯队来看，前三者都已经完成从境外代工到国产代工的切换，但昆仑芯目前的出货主力P800仍然依赖三星产能。 新产品M100仅流片供客户测试、还未大规模量产出货，M300也在设计中、规划明年下半年出货，但涉及到明年与三星的合作框架到期，以及降低制裁风险，切到国产代工产能已是必选项。代工切换国内后的量产进度与产能规模，是目前M系列放量中的最大不确定因素。 然而，国产制程的切换需要配合芯片架构设计的修改，这同样需要时间，因此上述规划是否还会一如上半年因产能而延期，仍然具有不确定性。因此尽管手中订单充足（我们预估近百亿RMB），但产能限制下，会影响到实际业绩兑现节奏。所以在市场一般按PS为主+可比市值的估值体系下，无疑会影响到资金对昆仑芯上市后的价值评估。 目前百度市值330亿美金，扣掉昆仑芯股权价值，母体价值已经不到200亿美金，几乎等于当下净现金规模（现金+短期投资-短期借款），当下情况与快手类似，快手目前市值大约是可灵一级市场估值的快手股权部分+净现金。 尽管传统搜索基本已没有念想，但海豚君认为估值还是明显被压制、资金多头情绪不高，尤其是今天正式进入港股通交易，反而下跌5%，走了利好兑现的逻辑。 但接下来昆仑芯上市，百度后续大概率融资还是信贷为主，再加上3年50亿美金的回购计划在，后续下跌空间有限，但交易时机仍然是关注昆仑芯的上市动作，或者上述产能问题有所进展。 此处结束
