京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
节点资本创始人杜均:区块链有社会价值才会有长远的商业价值
区块链技术发展从蛮荒到成熟的过程,就是一个从投资到形成稳定生态的过程。投机是短暂的,投资是永久的。从缺席被告席的“庄家”到真正的区块链“大佬”,杜均在各种流言蜚语面前始终坚持着自己的投资理念。
区块链5月31日消息“区块链50人”访谈邀请金色财经创始人、节点资本联合创始人杜均,以及快校CEO,31区专栏作家方刚,和大家畅聊区块链生态和区块链投资的“正确姿势”。金色财经对此进行了报道。
关于周鸿祎从安全角度切入区块链
杜均:欢迎周鸿祎的入场,这样有影响力的传统互联网巨头关注和进入区块链行业,是对整个行业的推动。特别是安全领域,更需要有实力的机构进来为行业保驾护航,加密货币行业最害怕的事情就是安全事故,一旦丢失无法找回,黑客最喜欢数字资产。我们之前会看到钱包、合约、交易所都发生过安全事故,而每一次事故的发生(Mt.Gox、Bitfinex等丢币事件)都是对区块链行业的一次伤害。如果这些有实力的机构是真心进场,而不是拿区块链概念进行炒作,那么绝对是整个行业的福音。蛮期待的。
关于区块链目前是否处于泡沫阶段
杜均:目前整个区块链行业正处于较大的泡沫阶段,主要是区块链的基础设施还未完善,但大家又比较着急地往里面冲,想快速在区块链领域中实现落地应用,结果今天的区块链效率一塌糊涂,很多看起来很美好的应用都无法跑起来。所以一些专家经常说区块链很强大,但却除了比特币等加密货币之外,没有真正的应用能落实到我们的生活中。这也是很多区块链的头部机构都在投资基础建设的原因,尴尬。当然泡沫也带来大量的资源不断地涌入这个行业,无论是人才还是资金。我们可以看到从去年到今年,加密货币资产总市值从700亿美元到今年最高峰的8000多亿美元,专注于区块链的投资机构不断生成,越来越多的拥有高校或名企背景的人涌入区块链,希望做一些事情。世界各大名校纷纷开辟区块链课程,包括MIT、清华、康奈尔、剑桥等。BOSS直聘数据显示,区块链相关人才供应链已经同比增长235%。正是因为大家都在其中看到了巨大的可能,才让区块链行业快速地发展以来。从投资机构的角度,我们看到区块链项目的团队质量越来越好,这也促使区块,这一新的技术,发展更加迅猛。泡沫未必是个坏事,毕竟得先喝掉泡沫,才能喝到啤酒嘛。
看好哪些区块链落地方面的应用?
杜均:这个问题我们要先看区块链的特性:大规模协作、多中心化、防篡改、可追溯。首先区块链应用需要看到该应用是否真正运用区块链解决了某些问题,有针对行业痛点提出了解决方案。比较看好一些包含了P2P、去中介、大规模协作等特性的应用场景,类似区块链的猪八戒、区块链的Airbnb、跨境支付、网盘存储、法律存证等。
判断一个项目的标准
杜均:要看使用区块链的必要性,如果不用区块链也能解决得很好,那就不要投了。 对于一个创业项目,主要看两方面,区块链的必要性和团队。区块链场景先存在,然后优秀的团队能够将项目做出来,团队的专业实力、品性以及面对困难、压力的处理方式。区块链的项目都过于早期,存在大量变数,所以团队就变得格外重要,这个其实和传统VC逻辑一样。
向所有区块链项目团队说一句话
杜均:先做出样板间,不要描述海市蜃楼。做到赋能实体经济,有社会价值才会有长远的商业价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07