全球区块链产业尚处于探索阶段,创新应用推动多元化商业模式诞生
随着区块链技术应用衍生的基础商业模式可分为7类
随着区块链技术应用衍生的基础商业模式包括代币经济、区块链即服务、区块链开发平台、基于区块链的软件产品、网络服务、区块链专业服务、P2P区块链商业模式等7类。
其中,区块链即服务(BaaS)是目前最受欢迎的商业模式之一,它为其他企业提供生态系统来管理其区块链系统。在这种生态系统中,企业可基于区块链服务进行实验、测试和研究。
经典的BaaS平台包括微软Bletchley、IBM Hyperledger以及以太坊。其中,微软Bletchley架构涵盖加密书签、区块链门服务等内容;IBM Hyperledger架构提供链码服务、成员权限管理等功能;以太坊通过RPC协议进行挖矿和网络事务的相关交互。
此外,区块链技术可深度应用于金融行业供应链金融、贸易融资、资金管理、支付清算、数字资产、延伸领域等环节,为质押、融资、项目管理等环节提供可信平台服务。
比如,中国工商银行建立中欧e单通跨境区块链平台,为中欧中小型跨境贸易企业打造跨境贸易金融服务生态圈,实现单据流、信息流、资金流流转和追溯;招商银行建立ABS项目管理平台,为中小企业将申报材料、证券金融产品的状态等记录于区块链,构建去中心化的数字资产网络,并允许企业用户开展个性化链上业务。
数字货币挖矿衍生多样中介服务
矿机、矿场、矿池、云算力平台构筑数字货币挖矿产业生态圈。其中,矿机供应商通过将上游芯片设计商、芯片生产商制造的芯片组装成机器设备卖给矿工,矿场为矿工提供适宜的挖矿场所(温度、电价等因素)。
矿池通过统一矿工的算力参与挖矿,获得更高的挖矿成功概率。云算力平台通过综合矿机资源,将算力出售给有意愿参与挖矿的主体,通过挖矿资源中介的服务盈利。
数字货币挖矿的基本盈利来源于挖矿总收益与挖矿总成本的差值。挖矿总收益为全网算力、矿工算力占比及数字货币价格的乘积,挖矿总成本为矿机功耗与电费的乘积外加矿机设备的费用。
在数字货币挖矿基本业务仅通过矿工完成,但在实际情况中,中小规模的矿工无法以高效的方式获取挖矿收益,同时亦无法降低挖矿的单位成本,因此一些衍生服务主体为矿工提供云算力平台、矿机租赁及电力服务等衍生服务,因此数字货币挖矿的盈利方式较为多样。
基于数字货币挖矿的衍生服务的基本逻辑为:衍生服务主体为矿工提供更高效的挖矿方式(云算力平台)或衍生服务主体为矿工创造更低的挖矿成本(矿机租赁、电力服务等)。
DeFi在区块链产业中应用将逐步深化
去中心化金融(Decentralized Finance,DeFi)可通过PoW或PoS激励货币发行环节,通过去中心化交易所投资交易代币化金融产品。目前DeFi关键项目涵盖资产类、借贷类、交易所及合成资产等领域。
以太坊Maker的DAI架构为例,以太坊Maker的DeFi业务模式包括流动性与做市商、金融知识与用户教育、非托管信息中心和协议桥等抽象和直观的工具。
流动性与做市商业务包含流动性挖矿与自动化做市商(Automated Market Maker)两个基本概念。其中,流动性挖矿是一种通过所持数字货币为数字货币市场提供流动性,以赚取更多数字货币的方式。而AMM采用固定乘积的方式换算交易池中代币,交易可以自动成交,保证交易对的流动性,以实现流动性挖矿环节。
目前,99%以上流动性挖矿使用以太坊中的ERC-20代币完成,奖励也以某种ERC-20代币的形式发放。
Uniswap与Compound通过加密经济的方式开展流动性与做市商业务。UniSwap协议中通过设计一种加密经济激励机制,激励个人或者机构作为流动性提供者,因此Uniswap作为最小信任的价值交换解决方案,可在具备流动性环境下进行。
Compound是最低信任贷款解决方案,流动性提供者向Compound协议提供资产且可获得cToken作为回报,且cToken随着时间的推移会产生利息。
Uniswap利用储备金流动性实现协议上的数字资产交易兑换。交易合约中的储备金由流动性提供者提供。这些流动性提供者将等值的ETH以及ERC20代币储备至交易合约中。Uniswap的交易规则为ETH池与ERC20池数字货币量乘积恒定。
第一个向交易合约中提供流动性的流动性提供者可设置ERC20代币与ETH兑换汇率。因此,当市场上ERC20代币与ETH间汇率不一致时,则存在套利机会。此外,后续的交易需向流动性提供者提供交易费用,以作为提供流动性的奖励,亦可理解为储存ERC20代币和ETH的利息。
由于ETH池与ERC20池数量乘积恒定,可在ETH数量与ERC20的数量图表中画出支付ERC20换取ETH的实际汇率与理论汇率。理论汇率较实际汇率需花费更少的ERC20(成本更低)。
技术融合为更多商业模式的孵化创造可能
区块链与人工智能的协同作用可显著提升区块链能力,加速去中心化数据经济及去中心化超级计算机建设。此外,区块链可优化人工智能决策和可审计性。
目前,区块链与人工智能的融合应用场景主要包括分布式人工智能、对话平台、预测平台、知识产权、数据源、交易、保险以及其他领域,但主要的厂商集中在国外。
例如,Trane AI是分布式人工智能代表企业,企业主营业务为分布式方法训练数据。Trane AI正为区块链上的AI培训开发一个去中心化网络,其技术人工智能交易协议可提高AI培训的效率。Trane AI的去中心化网络建立在以太坊区块链上,并通过去中心化市场模型加速AI培训过程。
此外,在对话平台应用领域,Google投资的Verv通过其基于AI和区块链技术的7项专利,生产智能家居能源产品,并获得包括英国天然气公司和迪拜电力与水务局在内的客户超过12,000个产品的订单。
Talla使用现有文档快速部署对话支持以解决常见的客户问题,并将它们转变为支持通知单。据企业统计,Talla解决方案可在初次沟通解决90%的客户诉求,并有效提升20%客户服务生产效率,降低50%的客户沟通解决时间。
区块链结合物联网技术可实现供应链端到端全程监控,解决商品质量溯源、安全监管等问题,实现全链条可追溯与可视化。因此,区块链技术在物联网中的应用较为广泛。
此外,基于区块链的供应链解决方案融合区块链与物联网技术,保证产品从供应链上游至下游全程状态信息真实可溯,同时满足监管机构、购买方、产业链上下游企业等多重主体对产品的追踪需求。
再者,区块链可保证单证流和信息流统一,并促进物流主体间信息共享,依靠智能合约进一步优化交易流程,提高整体效率。
比如,天猫依托蚂蚁区块链将天猫国际跨境购物商品由二维码标识对接区块链的SDK录入分布式数据库,同时消费者可通过溯源信息采集平台读取区块链中物流信息;
京东依托京东区块链防伪追溯开放平台,同生鲜、酒类、母婴、美妆和奢侈品供应商建立一物一码、物联网采集和数据写入体系,并对接京东自建物流,同时消费者可登录京东账户查询完整物流信息;
此外,De Beers已建立开放的钻石区块链平台并鼓励所有钻石品牌加入,平台用颜色和净度等指标赋予钻石身份表示,并追踪从开采到出售所有环节。
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