京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链是机遇还是骗局
1、入局
2018年春节前后,除了流感,似乎还有一场“传染”。感染者除了精神亢奋,身体还算健康。典型症状是,对着一个叫“区块链”的东西胡言乱语,根本停不下来。
因为教育背景不同,谵语者们的地位也相应悬殊。能使用英语是一个优势,即便只是单词展示式的英语。使用coin显然要比直接说“币”高级,如果再能把“链”称作chain,那就意味着与区块链的距离已经非同寻常得近。
这是......究竟怎么了?
房价的涨跌、资产的缩水、教育的焦虑、工资的横盘......没有上升通道的普通人越来越不安,他们感觉,好像哪里出了问题。
究竟是哪里出了问题?眼看着,有人十多年前赶上互联网爆炸,发家致富;眼看着,有人早五年加杠杆买了三套房,美人在怀,豪车相随;眼看着,有人早个两年,以几毛一个的价格买了几百个比特币,辞了工作,随心所欲......
他们猛一个激灵:这是一种史无前例的新型剥削——先来者对后来者的"剥削"。
彭博社最近的一篇报道称,新加坡对冲基金研究机构Eurekahedge九只与加密货币投资相关的对冲基金整体上涨了1167%。而相比之下,全球对冲基金去年的整体收益率仅为8%。
值得注意的是,这九只数字货币基金的表现仍然落后于比特币,后者在2017年整体上涨了1403%。
国内,腾讯推出区块链金融级解决方案 Baas;百度推出帮助企业联盟构建属于自己的区块链网络平台“百度 Trust”;阿里巴巴、蚂蚁金服和雄安签署战略合作协议,将承建“数字雄安区块链实施平台”;网易被曝内测区块链养猫游戏《网易招财猫》,360也推出的区块猫......大佬们的区块链动作,让恍恍惚惚的"韭菜"们,又一次站在了十字路口。All in or out ?
当这种剥削焦虑四处蔓延,当财富常规增值的速度渐渐无望追赶高不可攀的阶级壁垒,当现实中并无法门对抗这种"剥削",焦虑演变成恐慌,恐慌催生赌徒—— “上车!上车!上车!”的内心OS在咆哮......
他们被告知“要拥抱时代、拥抱变化、拥抱未来”。可是,多年来,他们最熟悉的是拥抱自己的同类,完全不了解拥抱“变化”应该从哪儿下手。最后,他们选择了拥抱呼吁他们“拥抱变化”的人。
于是,躲在暗处的庄家们心知肚明,新的韭菜成熟了!
2、庄家
戊戌狗年,新春伊始。币圈大神云集、创投名人、娱乐明星作陪,"三点钟区块链社群"闪亮登场,搅得人心大动!
可是人间套路深啊!
刚干了"3点钟无眠区块链" 的鸡汤,马上有人跳出来指证说,大部分大佬人在国外,我们凌晨三点,人家阳光灿烂......
哦,所谓的币圈的社群,不过是承担着消息变现的重大任务,失眠焦虑成了入行的通行证。大佬们不过是收割完IPO的韭菜,现在要割ICO的韭菜了。
何玺在《"3点钟无眠区块链"热闹背后,有人想上位,众生很焦虑》中甚至表明:从"3点钟区块链"的走红来节奏来看,更像一次有预谋的传播。在春节这个节点,大家都有闲的时间里,区块链火热的当下,组织一批行业大咖讨论区块链,想不火都难。
任何学问都经不住人们不睡觉地学习,区块链术语的普及速度让鼓吹者们开始感到恐慌。
分布式记账、共识机制、智能合约、去中心化、硬分叉已经妇孺皆知,新的词汇,技术开发者们尚未放出,如果要继续保持让人景仰的思想高度,除了想象已经没有更快捷的途径。
历史经验一再表明,在某些情况下,真理是靠暴力取得胜利的,语言暴力是其中经常被使用的一种。鼓吹去中心化的人成了“教父”,并对“监管”一往情深。
新话的制造需要勇气,必须能够对自己的不安和听众的嘲笑视而不见。他们非常清楚,面对一个概念异常丰富、思维异常混乱的话语系统,没有多少人能长时间保持坦然。
可以想象,相对论、量子物理正在赶往区块链的途中。
而10年前,二级市场上演着同样的戏码。公司上市,媒体炒作,散户入局,资本收割。第一批把方法论移植到一级市场的人,也许早完成了资本原始积累,如今正在区块链上大刀阔斧的收割第二茬,站上了食物链的顶端。
只是如今,捷径的路上已人满为患。
3、姿势
"区块链是一项伟大的技术" ,自然是一句正确的废话。
只不过,在狂喜于这种技术给传统互联网发展模式带来改变的风口时刻,请谨慎选择拥抱的姿势!
作为历史进程的一份子,人生最重要的任务,除了追随历史运行的方向,就是不要莫名其妙地被历史碾死。李笑来同志有句话是很在理的:
不合格的投资者在受到"教育"之前,是不该进场的。
没有资本和信息渠道的加持,再加上监管的缺位,韭菜们是极易被庄家控场的,至于收不收割,看大佬们的良心。
人们大部分时候只能赚自己认知范围之内的钱,认知达不到一定的高度,专业水准不过关,极其容易被自己的贪恋收割,外行在任何领域都是韭菜般的存在,送人头的。所以,喊出革命之前,先确定最先革掉的不是自己的脑子。
现在,区块链缺的不是性感的概念,而是杀手锏级别的应用,区块链的价值归根结底在于对未来商业逻辑的重构与创新。
拿互联网类比,大众也不在意互联网是什么,大众只在意互联网能做什么,解决用户的什么痛点。
如果真的想投身区块链新产业革命,请从自己最了解的行业入手,看看有没有机会把自己擅长的部分区块链化。若无,还可以思考有没有区块链的优质标的。
简单来说:
投身技术的,认真去琢磨,看区块链能不能和自己所在的行业,产生应用场景。
投身资本的,少听大佬吹牛逼,结合自身的行业经验,看大佬们用区块链在做什么。
然而,当高额的收益可以轻松入手时,便要思考背后与之对等的风险了。
目前我国监管对区块链技术的发展是大力支持,但是对其衍生的数字货币、变相ICO监管趋严。
从金融监管的角度来讲,政府能忍受风险,因为金融就是风险管理,但不能允许系统性风险,而系统性风险的显着特点便是规模大。
目前一些区块链应用项目存在不切实际的宣传和炒作,使得市场估值偏离基本价值或者被赋予过高的期望。
此外,还有一些项目从本质上并没有真正利用区块链技术,只是打着区块链的旗号,获得了与实际价值完全不相符的估值。
有机构估计,这样存在泡沫的项目在区块链应用中占据95%,现在全球区块链行业泡沫严重,风险巨大,且不断叠加,区块链项目有脱实向虚的痕迹。
一旦监管之手伸出,链圈币圈将产生怎样的踩踏,投资者的财富走向何方,我们不得而知。
4、阴阳
区块链技术具有交易自主化、节约监管成本、绝佳保密性和安全性的优点,它的诞生甚至被认为是第四次工业革命。
但区块链归根到底也是一项技术,再厉害的技术也有它的发展周期。
著名咨询机构Gartner有一项对新技术的研究方法,被市场广泛认可。其中的理论认为:一项新技术从出现到形成生产力,大体要经过 5 个阶段。
经过技术萌芽期,新技术迅速得到大量关注,开始被追捧,被高估,在很短的时间内就达到期望膨胀期的顶点。
之后预期落空,受关注度急剧下降,进入泡沫破裂低谷期。然后是缓慢的稳步爬升恢复期,最后形成稳定的生产力,进入生产成熟期。
Gartner认为目前的区块链技术正处于第一阶段,即"非理性繁荣"阶段,该阶段的两个特点是"进化"和"叫卖主义"。
从宏观上讲,一个大的技术变革和商业变革一定会有泡沫,而等到迅速积聚的泡沫破裂,势必会加速整个行业洗牌的进程,促进行业趋向良性发展。
今天拿到风投的成百上千的区块链创业公司,在"市场价值"被炒高之后,达不到预期,死伤一片,才能有几家独角兽顽强地走出,进行BAT级别的PK。
现阶段,区块链最好的运用是在金融。
现在,人类站在了一个新的数字革命的边缘,互联网已开始走入下放时代的新阶段,去中心化总帐系统将中介移除,从而消除了各种交易摩擦,甚至解决权力的寻租问题。
这毫无疑问会改写整个社会运转的秩序,消除中间商,让整个社会更加公平和高效。今天,部分人对区块链币如此着迷,本质上是对生产关系改变将会带来的红利的着迷。
金融的本质就是信用,对于信任机制的研究,金融领域一直孜孜以求。由于金融这一领域的特殊性,国内对区块链布局和深入研究的正是这一块,主要由有金融牌照的低调巨头牵头。
如下图所示,2017年全球区块链专利获取的排行榜中,中国排在前列的机构,就具备这样的性质。
整个链圈现在鱼龙混杂,再加上区块链处于发展的早期阶段,投资者选择项目之时,一定要慎之又慎。
如果你真的对区块链感兴趣,就多研究区块链,而不是买币。任何一项新生事物,都是利弊并存,难以充分提纯。
代币系统引发的投机潮,是区块链技术在渗透推广过程中难以根治的弊病。但是泡沫之后,才能天朗气清。
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