我们可以安全度过寒冬
OpenSea 是如今 NFT 交易平台中绝对的龙头，他们挺过了寒冬，击败了一个又一个竞争对手，牢牢稳坐王位，虽然自 8 月份以来月度交易额逐渐下滑，却也占据着整个 NFT 市场 90% 的份额。 从创立伊始每月几千美元的交易额到如今高达数十亿美元，估值从最初的 180 万美元增长到如今的 100 亿美元，如今在我们惊叹于 OpenSea 的竿头日上及适逢其会时，可曾想过他们是经历了哪些坎坷才成长为如今的行业龙头的？本文由《福布斯》作者 Jeff Kauflin 撰写，为大家讲述了 OpenSea 两位创始人 Finzer 和 Atallah 在创立 OpenSea 时背后的故事。律动 BlockBeats 将全文翻译如下。 对于一般的初创企业而言，专注于某个细分赛道是很重要的，但是 OpenSea 的创始人却建立了一个可以交易诸如艺术、音乐、游戏资产等多种多样的 NFT 的平台，而它在这些方面发展得都很不错。如今，OpenSea 的创始人们已经成为了百万富翁，可能很快就会成为亿万富翁，但是与此同时，他们还有着其他的担忧：竞争对手、欺诈者和下一个 Crypto 熊市。 2020 ...
我们可以安全度过寒冬
OpenSea 是如今 NFT 交易平台中绝对的龙头，他们挺过了寒冬，击败了一个又一个竞争对手，牢牢稳坐王位，虽然自 8 月份以来月度交易额逐渐下滑，却也占据着整个 NFT 市场 90% 的份额。 从创立伊始每月几千美元的交易额到如今高达数十亿美元，估值从最初的 180 万美元增长到如今的 100 亿美元，如今在我们惊叹于 OpenSea 的竿头日上及适逢其会时，可曾想过他们是经历了哪些坎坷才成长为如今的行业龙头的？本文由《福布斯》作者 Jeff Kauflin 撰写，为大家讲述了 OpenSea 两位创始人 Finzer 和 Atallah 在创立 OpenSea 时背后的故事。律动 BlockBeats 将全文翻译如下。 对于一般的初创企业而言，专注于某个细分赛道是很重要的，但是 OpenSea 的创始人却建立了一个可以交易诸如艺术、音乐、游戏资产等多种多样的 NFT 的平台，而它在这些方面发展得都很不错。如今，OpenSea 的创始人们已经成为了百万富翁，可能很快就会成为亿万富翁，但是与此同时，他们还有着其他的担忧：竞争对手、欺诈者和下一个 Crypto 熊市。 2020 ...
以太坊真的放弃用户了？
Solana、Avalanche等高性能公链的崛起，引发了一场「新兴派」对阵「古典派」的KOL论战。 11月20日，Synthetix创始人Kain Warwick发推称，许多他先前尊敬的人为了投机而丢失声誉，一旦以太坊L2成为不可避免的趋势，他们都会涌入以太坊。这条推文精准触动了三箭资本创始人suzhu的神经，他在评论区讥讽Kain为用户选择了最糟糕的扩展解决方案（指以太坊和L2）。 要知道，三箭资本早期曾通过投资以太坊项目而获得了大量财富，还曾于2020年投资了Synthetix。不过近期，该投资机构转而投资Avalanche等新公链和链上项目，减少了对以太坊生态的关注。suzhu认为，仍在坚守以太坊的Kain是迟钝的。 11月21日，suzhu继续输出观点称，他已经放弃了以太坊，因为以太坊放弃了用户，「新人已经用不起这条链了。」这条推文一出，以太坊社区坐不住了，Uniswap和Balancer的创始人们纷纷加入论战，指责suzhu言论不当。最终，这场争辩以suzhu的道歉而平息。 看得出，随着更多高性能公链的落地，以太坊正在成为一些人眼中的「古典派」。 不过，从以太坊近期进...
以太坊真的放弃用户了？
Solana、Avalanche等高性能公链的崛起，引发了一场「新兴派」对阵「古典派」的KOL论战。 11月20日，Synthetix创始人Kain Warwick发推称，许多他先前尊敬的人为了投机而丢失声誉，一旦以太坊L2成为不可避免的趋势，他们都会涌入以太坊。这条推文精准触动了三箭资本创始人suzhu的神经，他在评论区讥讽Kain为用户选择了最糟糕的扩展解决方案（指以太坊和L2）。 要知道，三箭资本早期曾通过投资以太坊项目而获得了大量财富，还曾于2020年投资了Synthetix。不过近期，该投资机构转而投资Avalanche等新公链和链上项目，减少了对以太坊生态的关注。suzhu认为，仍在坚守以太坊的Kain是迟钝的。 11月21日，suzhu继续输出观点称，他已经放弃了以太坊，因为以太坊放弃了用户，「新人已经用不起这条链了。」这条推文一出，以太坊社区坐不住了，Uniswap和Balancer的创始人们纷纷加入论战，指责suzhu言论不当。最终，这场争辩以suzhu的道歉而平息。 看得出，随着更多高性能公链的落地，以太坊正在成为一些人眼中的「古典派」。 不过，从以太坊近期进...
以太坊人为什么对Rollups感到如此兴奋？
为什么以太坊生态会对 Rollups 感到兴奋，Rollups 是如何发挥作用的？ 以太坊是一台全球计算机，这台计算机的每个节点都对某些状态抱有共识，这些状态包括谁拥有什么，什么智能合约是可用的等等。 随着包括要执行哪些计算的指令（例如转移资金、部署新合约等）的新区块的产生，这些状态也会更新。 为了让单个以太坊节点与全球节点网络同步，每个节点都要执行一遍新区块中的计算。 因此，一个计算需要在网络中的 n 个节点上被执行 n 次。 听起来有点浪费。 如果有一种方法能让这些计算不是必须在每个节点上都要被执行一次呢？ 这种方法就是 Rollups。 Rollups 是一种扩容解决方案，能在将交易指令和结果状态哈希发送到以太坊 Layer1 的同时，将交易的执行放在 Layer1 之外。 因为交易数据和状态哈希是在 Layer1 上的，所以 Rollups 链可以使用 Layer1 保持同步，从而继承以太坊 Layer1 主网共识带来的安全性。 但是由于交易不在 Layer1 上执行，那么该如何知道这些计算是否被正确执行？ 基于这点，Rollups 目前可以分成：Optimistic r...
以太坊人为什么对Rollups感到如此兴奋？
为什么以太坊生态会对 Rollups 感到兴奋，Rollups 是如何发挥作用的？ 以太坊是一台全球计算机，这台计算机的每个节点都对某些状态抱有共识，这些状态包括谁拥有什么，什么智能合约是可用的等等。 随着包括要执行哪些计算的指令（例如转移资金、部署新合约等）的新区块的产生，这些状态也会更新。 为了让单个以太坊节点与全球节点网络同步，每个节点都要执行一遍新区块中的计算。 因此，一个计算需要在网络中的 n 个节点上被执行 n 次。 听起来有点浪费。 如果有一种方法能让这些计算不是必须在每个节点上都要被执行一次呢？ 这种方法就是 Rollups。 Rollups 是一种扩容解决方案，能在将交易指令和结果状态哈希发送到以太坊 Layer1 的同时，将交易的执行放在 Layer1 之外。 因为交易数据和状态哈希是在 Layer1 上的，所以 Rollups 链可以使用 Layer1 保持同步，从而继承以太坊 Layer1 主网共识带来的安全性。 但是由于交易不在 Layer1 上执行，那么该如何知道这些计算是否被正确执行？ 基于这点，Rollups 目前可以分成：Optimistic r...
一个比梅特卡夫定律更好的模型
梅特卡夫定律为网络效应搭建了最底层的底层基础，然而他是否适用于所有系统呢？ 在微观经济学的第一课中你就会学到「效用递减法则」（The Law of Diminishing Returns）。当公司规模达到一定程度时，由于沟通成本的提高、管理效率的低下等因素，会导致公司效益增长速率的减缓，甚至产生负面影响 从社会学的 150 定律（The Rule of 150）、生物学的阿利效应（Allee Effect）等角度来看，同样遵循这一递减法则。 那么我们该如何寻找各系统中相应的效应递减阈值以及饱和峰值成为了每一个系统将网络效应最优化的关键。 本文出自 a16z Future，作者为 a16z 消费者技术普通合伙人，文中详述了一个比梅特卡夫定律更好的衡量网络效应的模型。律动 BlockBeats 对全文进行了翻译： 梅特卡夫定律是网络效应研究中的核心支柱，其具体内容是指「兼容通信设备系统的价值随其设备数量的平方增长」。简单地说，每当用户加入一个应用程序，应用程序的价值就会增加到 n^2; 如果一个网络的节点数从 100 翻倍到 200，其价值不会翻倍，而是变成四倍。 这个理论最初由计算...
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梅特卡夫定律为网络效应搭建了最底层的底层基础，然而他是否适用于所有系统呢？ 在微观经济学的第一课中你就会学到「效用递减法则」（The Law of Diminishing Returns）。当公司规模达到一定程度时，由于沟通成本的提高、管理效率的低下等因素，会导致公司效益增长速率的减缓，甚至产生负面影响 从社会学的 150 定律（The Rule of 150）、生物学的阿利效应（Allee Effect）等角度来看，同样遵循这一递减法则。 那么我们该如何寻找各系统中相应的效应递减阈值以及饱和峰值成为了每一个系统将网络效应最优化的关键。 本文出自 a16z Future，作者为 a16z 消费者技术普通合伙人，文中详述了一个比梅特卡夫定律更好的衡量网络效应的模型。律动 BlockBeats 对全文进行了翻译： 梅特卡夫定律是网络效应研究中的核心支柱，其具体内容是指「兼容通信设备系统的价值随其设备数量的平方增长」。简单地说，每当用户加入一个应用程序，应用程序的价值就会增加到 n^2; 如果一个网络的节点数从 100 翻倍到 200，其价值不会翻倍，而是变成四倍。 这个理论最初由计算...
