沒有什么比場景創新更重要_區塊鏈

對于很多人來說，區塊鏈具有去中心化、去信任的好處，因為區塊鏈可以分布式記賬、數據不可刪除、不可篡改。從技術的角度來看，這是正確的。但是如何把技術上的好處，轉化成合理的場景其實才是真正的大問題，也是區塊鏈行業目前沒有很好解決的問題。所以，我們經常看到一個個令人激動的項目，最后都做的不好，甚至銷聲匿跡的主要原因之一。

其實我們有時可以參考一下同樣作為新興技術的大數據、云計算以及人工智能的發展過程。

Cathie Wood：與傳統金融世界相比，許多加密資產沒有中心化故障點:金色財經報道，ARK Invest創始人Cathie Wood在社交媒體上稱，具有諷刺意味的是，隨著加密資產在硅谷銀行崩盤期間飆升，本屆政府建議區域銀行的投資者和股票和債券持有人應該準備好在聯邦基金利率史無前例地提高 20 倍之后被“淘汰”。現在我們聽到的軼事不僅是企業和個人正在用一些加密資產對沖他們的法幣資產，而且他們還通過從低收益的銀行存款轉向高收益的貨幣市場基金來降低風險和增加收益，這是一個雙贏的結果。

為什么比特幣和其他加密資產在這次銀行業危機中升值？在我們看來，與傳統金融世界相比，許多加密資產沒有中心化故障點：它們是去中心化的、透明的和可審計的。為什么監管機構會剝奪美國公民獲得加密資產的機會，這是 2008-09 全球金融危機中誕生的“保險”，以防止美聯儲和監管機構再次犯下威脅我們福祉的政策錯誤的可能性（希望很低）？[2023/3/23 13:21:58]

大數據技術可以幫助企業管理歷史數據，對之進行分析，從而為企業決策提供支持，而且隨著互聯網技術的發展，信息膨脹規模加速，大數據技術通過分布式數據庫、并行數據庫等手段，還能很好的解決大規模數據的管理和分析問題，雖然在預測領域目前還有很長的路要走，但是總歸解決了企業大部分的數據管理問題。

彭博社：幣安在2020年及2021年沒有遵循BUSD儲備程序:金色財經報道，據彭博社報道，幣安承認其與幣安掛鉤的穩定幣并不總是得到儲備的充分支持，但表示現在已經解決了這個問題。彭博社援引區塊鏈分析公司 ChainArgos 的 Jonathan Reiter 的分析報告稱，該代幣在 2020 年和 2021 年存在抵押不足的問題。該發言人指出，用戶贖回從未受到該問題的影響，但沒有詳細說明與幣安掛鉤的 BUSD 抵押不足多長時間，也沒有詳細說明幣安何時發現并修復了該問題。

根據該報告，與幣安掛鉤的 BUSD 穩定幣與 Paxos 發行的 BUSD 的價值相關聯，并被創建為具有可以在以太坊以外的區塊鏈上運行的 BUSD 版本。它由 BUSD 的鎖定儲備以 1:1 的比例支持。穩定幣的彈性以及它們是否有可靠的資金支持在加密貨幣行業是一個有爭議的問題。穩定幣旨在密切跟蹤其他東西的價值，通常是美元。因此，如果投資者將 100 億美元投入穩定幣，理論上應該有 100 億美元用于支持它。最大的穩定幣，Tether 的 USDT，多年來一直擔心它沒有得到充分支持。2021 年，在紐約州發現其謊稱其穩定幣完全由美元 1 比 1 支持后，Tether被迫支付 1850 萬美元的罰款。[2023/1/11 11:05:06]

云計算通過對物理資源的虛擬化，可以為企業提供IT基礎設施的彈性擴展能力，與此同時還可以大幅的降低企業的IT建設成本、難度和風險。有了云計算技術的加持，用戶可以省略掉復雜的IT基礎建設過程，不用再自己去建機房，只是在需要的時候，購買云計算廠商的服務就好了。就像以前的人喝水要自己打口井，而現代人只需要在買好的房子里裝好自來水龍頭，然后擰開就可以有水喝了一樣。

聲音 | 火星人柯里昂：沒有在低谷時堅守 不配在榮耀時擁有:火星人Ryan柯里昂剛剛在微博上發文稱：如果你未曾在低谷時堅守，那么你便不配在榮耀時擁有。” 柯里昂給此條微博配了一幅漫畫，象征著比特幣的頭像正拿著針扎向一個圓形，圓中寫著“金融”、“政府”和“銀行”等字眼。漫畫下方配了一句英文：What if bitcoin isn’t the bubble...It’s the pin？（如果比特幣不是泡沫...那它是一枚扎向傳統金融“泡沫”的針嗎？）[2018/11/10]

從這兩個例子當中，我們都可以看到大數據和云計算技術都解決了用戶的剛需問題，所以得以蓬勃發展，在成就客戶的過程中成就自己，迭代自己。

人工智能也是如此，目前的這一波人工智能發展高潮，主要是因為深度學習技術的大發展，尤其是由于卷積神經網絡技術的大發展。這種技術需要大量的數據支持它完成模型訓練工作，而且與此同時還需要大量的算力資源。大數據和云計算很好的支撐了人工智能的發展，而且人工智能技術目前在文字、圖片、音頻、視頻的識別領域取得了很長足的進步。可以在很多非常實用的場景中對為用戶提供有價值的幫助。比如抖音的視頻就都是存放在云計算廠商的云平臺上的，大量內容的審核都是要經過機器篩選和人工審核兩個環節之后，才會真正發布出來。這其中機器篩選環節就是通過鑒黃、鑒恐、鑒暴、涉政的人工智能模型來進行識別的，而這些模型都是通過大數據平臺的數據支撐來完成訓練的。這種場景很好的融合云計算、大數據、人工智能三種技術，而且缺一不可，而解決平臺內容風險、降低審核成本是抖音的剛需，這種場景才是真正能夠幫助技術發展的場景，是值得區塊鏈行業借鑒的場景。

任何行業之所以能形成一個行業，固然是因為技術上的進步，但更重要的還是它們能解決掉具體的問題，而這些問題要么是以前根本無法解決，要么是以前解決的不好。對于人工智能、大數據、云計算行業是如此，對于區塊鏈行業也是如此。

2020年到了，希望區塊鏈能找到屬于自己場景，創新是行業發展的原動力，但是在此時此刻，區塊鏈行業更需要在場景端盡快完成這個創新過程！

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