「预测市场」破圈时刻:ICE 入局、Hyperliquid 加码,巨头为何争抢「定价不确定性」?
快链头条 2025-10-17 01:56:37
预测市场
众所周知,此前以太坊的发展主旋律一直是「扩容」(Scaling)。随着近年来 Arbitrum、Optimism 等 L2 Rollup 方案的成熟,和 Danksharding、EIP-4844 的逐步落地等基础协议的逐步推进或落地,以太坊的基础计算能力和吞吐量已得到显著改善,尤其是 L2 生态已搭建起坚实的「执行层」基础。可以这么说,经过过去数年的探索,以太坊已经初步解决了「能用」的问题,但更难的,是回答下一个问题 —— 它要被谁用、怎么被用?毕竟以太坊所面临的挑战,从没有现在这样严峻:一方面 Solana、Sui 等高性能公链正在以「更快、更便宜」的定位侵蚀链上市场;另一方面,诸如 Visa、Stripe、Paypal、Robinhood 甚至富达等传统 Web2 巨头也在纷纷推出自研公链或集成去中心化清结算系统,以完善自己的 Crypto/TradFi 布局;回望过去 5 年,在应用层面,以太坊无疑是创新的温床,几乎是最好的「可组合的链上金融实验室」,从 DeFi、NFT 到 DAO、GameFi、SocialFi,支撑了整个 Web3 的实验浪潮。只不过这一阶段的创新,主要面向 Web3 原生用户,本质上仍然局限于「链上资本的自循环」。换句话说,资金在链上流转、协议在链上堆叠,但现实世界的资产、机构与用户却始终停留在观察席上。Web3 在逻辑上自洽,却难以与真实金融世界的需求对接。在这样的竞争格局下,以太坊的「技术领先」已不再是护城河,要继续增长,它必须回答另一个更宏大的问题:如何突破 Web3 自身的边界,成为真正的全球资产底层结算层?而新的增量,正来自 Web3 之外 ——AI 的算力需求,和传统金融的结算需求,同时推动它进入新的周期。
最典型的例子,就是 RWA(现实世界资产)代币化浪潮 —— 银行、券商、基金公司等传统金融机构,正积极尝试将债券、股票、基金份额等资产搬上区块链,实现链上清算与实时结算(延伸阅读《以太坊叙事转向:从世界计算机到世界账本,链上央行呼之欲出?》)。同时随着 AI 模型和数据垄断的加剧,AI 行业渴望一个中立、可信的结算层来解决核心痛点,包括模型与数据确权、去中心化计算验证、抵御中心化风险,简言之,AI 需要一个全球可验证计算层来为信任定价,而区块链本身天然适配 AI 的这种需求。当然,要承载 TradFi 与 AI 这样的需求,以太坊必须在性能、隐私与模块化层面全面升级。02 新路线图:zkVM、AI、隐私的多线并进为了应对这些新诉求,以太坊社区与基金会内部已经在推进几条关键战略,以下是目前较为公开、较被业界讨论的路线方向。首先是 zkVM(零知识虚拟机),这不只是 L2 扩容的技术延伸,更是对以太坊主网功能的颠覆性重塑,譬如目前以太坊基金会就正在推进主网级 zkVM 架构,使交易验证由零知识证明(ZKP)替代重复执行,从而大幅提升吞吐量与安全性。其中 zkVM 的核心逻辑在于转变信任模型,因为传统以太坊依赖所有节点重演(Re-execute)交易来达成共识,而 zkVM 的最大优势在于将使验证节点不再重演所有交易,而是只需验证证明(Proof),大幅降低同步与执行成本。在这个新架构下,以太坊主网有望彻底成为「计算结算层」,专注于验证 ZK 证明并锚定最终状态,L2 则成为高效的「执行层」,使以太坊从一个区块链彻底进化为一个全球可验证计算层。
Vitalik Buterin 就在上个月转推点名赞扬以太坊开发者提出的适用于精简以太坊的最小 zkVM:针对 XMSS 聚合和递归进行了优化,相比于 Cairo,leanVM 凭借四指令 ISA、多线性 STARK 和 logup 查找最大限度地降低了承诺成本。另一个明确的信号是 9 月 15 日以太坊基金会成立人工智能团队「dAI」,致力于构建去中心化 AI 生态,这也标志着以太坊不再只是被动地「被 AI 使用」,而是主动地「与 AI 结合」。dAI 团队的核心任务是投入资源定义 AI 模型在区块链上的标准、激励和治理结构,包括模型可信度:如何确保 AI 模型训练数据的透明度、如何使用 ZK 技术证明模型推理的完整性,以及新标准制定 —— 譬如为了更好地服务 AI 生态,社区正在推进 ERC-8004 与 x402 等新标准:ERC-8004:旨在建立一个「可组合的、可访问的」去中心化 AI 基础设施层,允许开发者轻松构建和集成 AI 模型服务;x402:致力于定义一个统一的链上支付和结算标准,确保用户在链上访问 AI 模型、存储数据或使用去中心化计算服务时,能够进行高效、原子级的微支付;通过这些努力,以太坊正试图定义去中心化 AI 的底层协议和结算机制,将自己定位为 「去中心化 AI 的价值清算与信任层」。\n原文链接
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