从彼得·蒂尔四象限看 Crypto「情绪变迁」:从密码朋克转向「标准化追求者」

作者:Techub 精选编译

撰文:Matti,Zee Prime Capital

编译:Yangz,Techub News

我又带着一篇受彼得·蒂尔(Peter Thiel)启发的思想杂烩回来了。作为自封的「蒂尔学派」信徒,我常透过他的「圣经」(《从0 到 1:开启商业与未来的秘密》)审视未来。蒂尔的框架极具延展性,能精准解剖观点、趋势和运动。但有时它更像维特根斯坦的尺子------其可靠性高度依赖观测视角------而非始终清晰的透镜。(注:「维特根斯坦的尺子」理论认为,除非你对尺子的可靠性有信心,否则如果你用一把尺子去测量一张桌子,你也可能在用桌子去测量尺子。)

作为加密货币投资者,我常通过叙事分析捕捉机遇。如今行业正处于转折点,新兴技术市场的套利空间即将闭合,而我也不禁思考:如何发掘并激发更卓越的创意和产品?

透过蒂尔的棱镜,加密货币行业的时间轴呈现出这样一条弧线:从比特币早期的「明确乐观」,到 Web3 宏大愿景中的「模糊乐观」(最终金融成为杀手级应用),再到 Memecoin 赌场时代的「模糊悲观」,以及如今的对监管妥协的「明确悲观」。这条弧线从密码朋克的理想出发,穿越创业狂热,陷入 degen 文化,最终走向标准化。

然而,这一弧线是否普适于所有趋势?一个革命性理念在部分验证后,就会成为被热炒的「万能解药」;而当它无法兑现过高期望时,便遭唾弃,最终归于常态。就目前而言,革命并未完全实现,但我们依然(对某些人而言)沿着 Gartner 的技术成熟度曲线(hype cycle),完成了一次令人满足的循环。

在加密货币领域,宏大的技术成熟度曲线会被价格波动所掩盖。每一轮周期------比特币、承诺「世界计算机」的 ICO、DeFi、Memecoin,以及如今的监管与传统金融(TradFi)整合------都像是更大模式的分形。眼下,我们正处于泡沫破裂低谷期(Trough of Disillusionment)。而按照 Carlotta Perez 的技术革命浪潮理论,我们正处在转折点。

Web3 曾承诺以上链、去中心化和代币化的方式,实现 Web2 的盈利爆发。然而,Web2 或 Web3 并非具体「场所」------它们不是割裂的「事物」。正如我两年前所言,它们更应被理解为「用户偏好」,而如今这种偏好仍属小众。如果你总需援引旧事物来解释新事物,说明你并未构建真正的新事物。

加密货币行业已不再是前沿市场,但在这个日趋成熟的空间内,机遇依旧存在于前沿地带。在这一阶段,最大的机会在哪里?直觉上,它们将来自成长期红利或后发优势。

值得注意的是,曾经作为加密货币普及「急先锋」的中心化交易所(CEX),如今已沦为「守成派」,只顾捍卫市场份额,而非推进链上采用。颇具讽刺意味的是,正是这些交易所与 L1 公链,为投资者创造了最可观的回报。在这些竞争白热化、理想主义让位于实用主义的赛道,反而诞生了最大的赢家。

那么,这是否意味着行业已无「秘密」可寻?我坚信「秘密」犹在,而今日的「秘密」恰是往昔的启示:我们究竟构建了多少真正具有革新意义的企业与网络?

低垂的果实早已被摘尽。多数项目要么拙劣模仿前人套路,要么将旧元素重新包装成所谓创新。太多方案在解决根本不存在的需求,另有一些则只是简单地将传统金融模式复制上链。

Crypto 本质上是一场未竟的革命,最终沦为修正主义力量。如今它正深陷一个核心(或许是虚假的)困境:「是坚持理想主义的正确之路,还是败给『赚钱』的现实?」换言之,你是否愿以旧体系开出的价码出卖理想?在 Memecoin 赌场哭干眼泪后,越来越多的革命者正在接受这笔交易。

那些基于构建者一厢情愿(不,用户根本不在乎数据主权)的模糊构想,叠加中心化服务商实实在在的商业成功,共同造就了当前的困局。如今,加密货币领域几乎难觅「明确的乐观主义者」,但「几乎」二字为那些愿意在前沿地带坚守的人留下了投资机会。

相关推荐
audyxiao0011 小时前
数据挖掘顶刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》2025年5月研究热点都有些什么?
大数据·人工智能·数据挖掘·大模型·图技术·智能体·时序动态建模
一生有你本尊2 小时前
Web2 vs Web3:核心区别究竟是什么?
web3
合合技术团队2 小时前
TextIn OCR Frontend前端开源组件库发布!
大数据·人工智能·算法
Leo.yuan3 小时前
数据安全中心是什么?如何做好数据安全管理?
大数据·运维·网络·数据库·数据仓库
Leo.yuan6 小时前
数据资产是什么?数据资产平台如何发挥作用?
大数据·运维·数据仓库·人工智能·信息可视化
zskj_zhyl10 小时前
从“被动养老”到“主动健康管理”:平台如何重构代际关系?
大数据·人工智能·重构
love530love14 小时前
【笔记】2025 年 Windows 系统下 abu 量化交易库部署与适配指南
大数据·运维·人工智能·windows·笔记·python·conda
数据皮皮侠AI15 小时前
中国城市间地理距离矩阵(2024)
大数据·人工智能·线性代数·算法·矩阵·动态规划·制造
武子康16 小时前
大数据-275 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 集成学习 随机森林 Bagging Boosting
大数据·算法·机器学习·ai·语言模型·spark-ml·集成学习
G皮T17 小时前
【Elasticsearch】Elasticsearch 核心技术(一):索引
大数据·elasticsearch·kibana·es·索引·索引别名·索引模板