還在追鏈上活躍地址?一次看懂幣圈投資三大指標
還在追鏈上活躍地址?一次看懂幣圈投資三大指標
更好地使用區塊鏈指標

區塊鏈生成了大量的公共數據。在 Crypto Twitter 上,人們不斷地將區塊鏈 A 和區塊鏈 B 進行比較,投資者、研究人員和意見領袖 (KOL) 在為他們的觀點辯護時有很多指標可以參考。

然而,錯誤使用這些數字往往會使人們對這個領域的理解變得模糊。

在今天的 0xResearch 文章中,我們將探討三個指標及其存在的問題:活躍地址、區塊鏈「盈利能力」和總價值保障。

活躍地址

「活躍地址」是指在某個協議上有多少活躍的、付費的用戶。

「Facebook 擁有三十億月活躍用戶」是一個有用的資訊,它告訴我們一些關於這個社交網路的情況。

由於垃圾郵件發送者沒有足夠的盈利機會來泛濫 Facebook,活躍地址是評估該平台對消費者真正價值的一個不錯方法。

但是對於區塊鏈而言,由於創建新錢包非常容易,以及透過空投或協議激勵來獲利的機會顯而易見,活躍地址的價值就不那麼大了。

例如,下圖展示了一個明顯的情況:Solana 在過去一個月中擁有最多的每日活躍地址,因此 Solana 看起來非常活躍。

圖/ TokenTerminal

大多數 Solana 用戶在去中心化交易所 (DEX) 上進行交易,因此我們需要仔細觀察 DEX 上的活動。當我們深入研究 Solana 在其 DEX 上的活躍地址時發現,過去一天中,大多數地址——大約 340 萬個,總計 440 萬個——的交易量終生少於 10 美元。

這表明,由於 Solana 的低交易費用,可能存在大量的垃圾或機器人活動,而不是大量的「優質」用戶。

圖/ Blockworks 研究

這是我之前提到的另一個例子:Celo L1(現在為 L2)在 9 月份時,其發送穩定幣的每日活躍地址激增至 64.6 萬。

這一數字超過了 Tron,因此引起了 Vitalik Buterin 和 CoinDesk 的關注。

經過深入分析,Variant Fund 的數據分析師 Jack Hackworth 發現,其中 77% 的 Celo 地址轉移的金額不到兩美分,主要是因為成千上萬的用戶通過一個名為 GoodDollar 的普遍基本收入協議領取了微小金額的資金。

在這兩種情況下,活躍地址都顯示了高使用率,但仔細分析後,這種說法並不成立。

想了解更多相關資訊,可以參考 Dan Smith 的研究,他專注於每日活躍地址的誤用問題。

區塊鏈盈利能力

與其關注活躍地址來研究區塊鏈活動,不如查看網路費用指標。費用反映了使用協議的總 gas 消耗,而不考慮「優質」用戶的問題。

費用通常被分析師和投資者用來判斷哪些區塊鏈產生了最多的「收入」。然後,我們將區塊鏈支付給驗證者的代幣發行視為成本。結果就是區塊鏈的「盈利能力」。

這就是 Token Terminal 為加密協議生成「財務報表」的方式。例如,下面的圖表顯示,以太坊 L1 在過去兩個月中積累了數百萬美元的虧損。

圖/ Token Terminal

唯一的問題是,這種計算沒有考慮到一個關鍵因素:與 PoW 鏈(如比特幣)不同,PoS 鏈上的用戶也可以輕鬆獲得代幣發行獎勵。

畢竟,如果我能從 Lido 或 Jito 等流動質押平台上獲得 5% 的 ETH/SOL 質押收益,我為什麼要在意網路是否「無利可圖」?因此,將代幣發行視為成本得出「以太坊無利可圖」的結論是有問題的。

在現實世界中,通貨膨脹是有害的,因為當中央銀行大量印鈔時,增加的貨幣供應在不同時間到達經濟中的不同參與者,最先獲得新貨幣的人在「真實」價格調整之前會受益。這就是所謂的坎蒂隆效應。

在 PoS 區塊鏈經濟中,情況並非如此,因為通貨膨脹(即代幣發行)是所有人同時獲得的。因此,沒有人因此變得更富有或更貧窮——大家的財富保持不變。

相反,我們可以考慮使用真實經濟價值 (REV) 這個替代指標。REV 將網路費用和給驗證者的 MEV 小費結合在一起,但不把代幣發行當作成本。

基於這一點,我們可以看到,以太坊在過去兩個月實際上是盈利的:

圖/ Blockworks 研究

REV 可以說是評估網路真實需求的更佳指標,也是與傳統金融 (TradFi) 更具可比性的收入指標。

總而言之,傳統的損益會計方式並不容易直接應用於區塊鏈。

想了解這個複雜話題的更多資訊,可以收聽最近與 Jon Charbonneau 一起參與的 Bell Curve 播客。

總交易價值 (TTV),而不是總價值保障 (TVS)

Oracles 是區塊鏈獲取鏈外數據的關鍵基礎設施。沒有像 Chainlink 這樣的 Oracles,區塊鏈經濟就無法可靠地反映現實世界的價格。

比較 Oracles 提供商市場份額的常用方法是使用「總價值保障」 (TVS) 指標,它彙總了所有由 Oracles 保障的 TVL。DefiLlama 就是這樣明確計算的:

圖/ DefiLlama

TVS 的問題在於它掩蓋了 Oracles 實際保障的活動。

例如,為高頻交易產品(如永久合約交易所)提供支持的 Oracles 會以亞秒級的延遲不斷從鏈外數據源「拉取」價格更新。

這與用於借貸協議的「推送式」 Oracles 形成對比,後者每天只需在鏈上更新幾次價格,因為不需要頻繁更新。

TVS 關注的是 Oracles 管理的總價值,但忽略了 Oracles 提供商的性能強度。

換句話說,這就像說一份精緻牛排和一份沙拉在菜單上都標價 50 美元,因此它們對食客的價值是相同的。但顯然,製作牛排所需的工作遠比製作簡單沙拉要多,這是一個值得考慮的因素。

一種替代指標是總交易價值 (TTV),它考慮了使用 Oracle 更新定價的週期性交易量。

TTV 排除了低交易頻率的應用,如借貸、CDP 和重新質押,但正如 Ryan Connor 所解釋的,「只有 2-9% 的 Oracle 價格更新來自這些低頻協議,在加密貨幣領域,這個比例很小,因為基本指標的波動性很大。」

當以 TTV 來評估 Oracles 時,市場份額會發生顯著變化。

想了解更多,可以參考 Blockworks Research 關於 TTV 如何更好地反映 Oracles 基本面的報告。

本文合作轉載自:深潮

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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