共识与非共识：熊市中的逆周期方向

一级市场冷清太久了，已经很久没有看到新东西出现。但理论上，对于VC来说，熊市正是逆周期入场的时间点。基于这个判断，6月我去了一趟新加坡，和很多老朋友与新朋友们讨论了在熊市里的方向，发现了很多行业里现存的共识与非共识，也沉淀了一些思考。在内部分享后撰以成文供探讨，也欢迎项目方和VC朋友们多交流。囿于篇幅限制（就是要写不完了的意思：P），这次以框架为主，后续有时间可以写更多细分赛道的观察与判断。

1. 共识：大家普遍认可了什么

2. 非共识：巨大的分歧也是机会

3. 思考：共识中窥见的非共识机会

1. 共识：大家普遍认可了什么

1.1 两种主要投资思路：1）金融类的回归本质打法 2）应用层的巨大机会

目前看主流的投资思路有两种，一种是回归区块链初心属性 — — 金融的打法，投RWA，保险，支付通道，类银行项目，衍生品，稳定币等等。其实这个风向从香港万向会议之后就有显现，但最近出现的越来越频繁。这里的投资有两个angle，一个是行业内的创新有限，而金融相关则是已经验证过的方向，稳妥又有现金流，另一个则是合规叙事带来Mass adoption的可能日益提升，本质上bet的是未来大金流进入的收入预期。

另一种则是押注应用层。最近越来越多的基金开始更关注应用层，甚至之前投Infra为主的基金也在经历Paradigm Shifting。这里的原因很多，一个我认为最主要的原因是，Crypto 行业本身的技术不存在大壁垒，当一家的技术跑出来，其他竞品也能快速pivot，链的核心竞争力在生态而不是技术，流量仍然是行业的核心 Driver。在 Infra 日益完善之后，吸引用户进入的终将是真实的应用，而真正的价值也会沉淀在这一层。最终，超级应用会选择 Infra ，有着最终的主导权，这也是在Dydx上发生过的故事。（关于应用层的机会之后文章里会继续探讨。）

1.2 行业发展速度在变慢，流动性收紧下的动作是所有VC要回答的问题

放水是软科技发展的源动力，泡沫是新行业兴起的发动机。话虽然有点绝对，但不可否认的是，过去几十年的科技行业日新月异很大程度上收益于二战后的资本盈余。对于 Crypto 这样一个小市场，最直观的案例就是Defi Summer 的出现来自于美联储放水。而站在今时今日的流动性收紧时刻，无论是传统VC还是Crypto VC都要回答的问题是，浪没了，潮怎么弄？

1）对于投资：大多数基金的策略可能是：少投，想不明白可以不投，可投可不投也可以不投，而如果要投则可以多投，够Bar就应该下注，熊市就应该多屯粮（所以创业者们冲，我们还有流动性）。除此之外，Crypto 开始关注其他的行业比如AI，芯片甚至生物医药也多了起来。

2）对于投后：当投前的工作转少，投后的工作其实可以做更多。而对于Crypto这样一二级关系紧密的行业，对于项目和资产的精细化运营被越来越多的基金提上了日程。

2. 非共识：巨大的分歧也是巨大的机会

2.1 Crypto投资在回归传统美元逻辑

Crypto 作为一个新兴科技行业，曾经的投资逻辑是Tech Driven，认知深刻，先看懂技术优越性就可以投，赚的本质是效率的钱。但随着行业越来越完善以及逐渐进入应用投资逻辑，美元基金的 general 投法可能变的更加有效，也就是投人投商业模式。技术会成为一个值得关注的方向但绝不是唯一决定因素，相比于技术本身，更会被关注的是技术突破带来的新商业模式。

2.2 L2与高性能L1

这可能是目前最大的非共识。在L2快成为政治正确的今日，还是有很多新公链在虎视眈眈，还是有新的链迎来新的融资披露。确实，通过 Long L2 的方式 Long 以太坊是看起来最稳妥的选择，因为老生常谈的开发者，社区，资金都集中在以太坊上，以太坊也是目前看起来最合适的去中心化的存在……只是前提在，外部条件不变的情况下。一旦新的资金，新的开发者进入，故事也可能走向另一个方向。

2.3 AI+Web3？

关于【共识与非共识：熊市中的逆周期方向】的延伸阅读

• 重新理解Marlin：AI下半场的可验证计算L0「新基建」

  Marlin是一种可验证云计算服务，利用加密技术保证数据安全，为AI+Web3应用提供低延迟、低成本的解决方案。它基于TEE和ZKP技术，为用户提供通用化的云计算方案，并通过激励机制吸引节点为网络贡献资源。Marlin的愿景是成为AI世界的可验证通用L0，为Oracle预言机、ZK Prover系统、AI人工智能等应用场景提供节点算力和存储等网络资源服务。它可以为AI大模型训练提供安全的计算环境，并为多元化应用场景提供可验证计算中间件。在AI+Web3时代，Marlin有巨大的价值潜力，可能成为未来AI+Web3应用的关键基础设施。

• Sam Altman 围绕 OpenAI 打造出一个致富帝国

  OpenAI首席执行官奥特曼同时经营副业，但只有一份工作让他发了财。他投资了多家想抓住人工智能风口的公司，包括网络安全软件公司和清洁能源公司。他最成功的投资是支付处理初创公司Stripe。奥特曼也投资了使用OpenAI技术的初创公司。他曾因投资引发利益冲突而被罢免职务，但重新担任首席执行官后制定了新的利益冲突政策。董事会正在进行改革，包括强化利益冲突政策和独立审计委员会。奥特曼计划通过全面披露和董事会管理来解决利益冲突问题。

关于AI，有一个很Tricky的点是，AI这样一个上世纪六十年代就出现的行业已经火过了好几拨了。没记错的话，去年年中，AI赛道成不成立还是一个在讨论的话题，硅谷的投资人圈讨论的应该还是AI这么个行业是不是得先投投企业上云沉一沉 Vertical 数据，再ML最后AI的三步走，而今年GPT3.5一出现之后，所有的怀疑直接烟消云散，已经是所以基金集体狂奔的军备竞赛了。：P

而半年多之后，AI 是赛道还是泡沫仍是一个未解之谜。Echo 一下@Laobai的Threads，除了吵了又吵的大模型和应用层的判断，传统方向已经开始讨论到AGI发生在具身智能（就是AI+机器人，你看Web2也是很能造概念的）的层面了。但不管怎么说，肉眼可见的是这一次的AI热对于C端用户使用有着明显的体验提升，无论是New Bing还是Claude，PoeAI，都有这不错的对（至少我）的直接体验提升。而关于AI和Web3的结合点，我仍认为在长尾资源的利用上有潜在的空间。关于这一点，可以之后单开一篇文章撰述。

3. 思考：共识中窥见的非共识机会

3.1 Infra as an “APP”？

Infra 经常会被我们比喻成水煤电，担心在日趋完善之后成为无法攫取高额收益的真正基础设施。但回归第一性原理，如果我们bet的是最终的商业模式，Infra，或者说区块链作为一个工具属性的存在，仍然存在独立产生应用场景的可能，比如AI链，支付链等等，其实一条链能做好一件事就很不错了。尽管可能离我们今天比较遥远，但仍有很大出现的可能。

3.2 行业的主要矛盾是什么？

我自己的答案是两个，

1）链上没有足够的优质资产。

如果我们bet未来有大量资金入场，那么前提是链上有至少超过美债回报的生息资产且能够让大钱进入。目前的主要矛盾是，首先资产的流动性完全不够，其次也没有足够多的超额回报资产。而对于长尾的钱来说，如果能找到合适的地缘套利资产，在中心化链上链下资产确权合适的地区实行，RWA倒也的确是一个方向。

2）链上几乎没有消费。

本质上，绝大部分币圈用户都是小B端，几乎没有C端。炒币用户的初心一定是为了赚钱，而绝大部分NFT持有者也都抱着看涨的心态，只有极少数的NFT真爱玩家才会无论价高价低都长期持有小图片，成为最终的消费者。在这种情况下，如果没有真实消费，就永远只有传销ponzi。

3.3 Web3 的升级足够吗？

蛙跳（Leapingfrog）理论：由于技术变迁的特点，发展中国家具有后发优势，先进国家的技术水平可能会因为技术惯性而被锁定在某一范围内小幅度的变化。在这种情况下，后进国家就可能超过原来的先进国家，这就是“蛙跳”过程。

最近聊了很多传统行业的朋友，对于Web3所带来的行业升级，很多人的感觉是：有点意思，意思不大。是的，这就类似于在人人拥有信用卡的国家推扫码支付，当范式转移带来的收益不足以抹平转换成本时，技术更迭就变得艰难。类似于过去数个周期里的技术创新，发展中国家因为旧有的技术落后，因此新技术的创新优势很容易就超越了转换成本，从而创造了技术突破。从这个逻辑讲，当Web3的创新有限，Disrupt掉发达国家系统的可能性就小了许多，反而在发展中国家可能有大机会。

3.4 做行业预言机，Think out of the box

区块链行业发展到今天，由于Infra的属性特质，已经可以和各种包括IOT，金融，甚至衣食住行等方方面面产生或多或少的联系，很多问题的解法可能恰恰就在圈外。例如和 @siyuan 一起聊过的，以太坊状态爆炸的问题或许可以通过存储这个物理实体的成本降低而实现，终究可能还是摩尔定律解决了软件问题，而不是来自于Crypto Native的技术。

当圈内没有答案时，就应该放眼到圈外。做个行业预言机，退后一步，在更高的视角，在这个看不见 Beta 的时代，Seeking Alpha。

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