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ANS:Web3下一次出圈時刻:移動應用_Bent Finance

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撰寫:GoldenHour

編譯:TechFlowIntern

2013年,媒體與技術分析師BenedictEvans發表《手機正在吞噬世界》的演講,探討了空前規模的移動設備是如何開始改變互聯網和整個經濟的。當時,56%的美國成年人擁有一部智能手機。我們現在無法想象未來十年會發生什么,正如我之前的文章中所說的,技術創新常常在我們似乎最不需要它們的時候出現。

BenedictEvans的想法具有先見之明。他知道每一次技術浪潮的出現都會帶來新的商業業務。所以不足為奇的是,BenedictEvans演講發表后不久我們就迎來了智能手機應用,原生創新的崛起。2009年的Uber,2011年的Snap,2012年的Lyft,2013年的DoorDash……例子不勝枚舉。

Yas MicroInsurance完成450萬美元融資,將為Web3行業提供保險產品:9月30日消息,香港保險科技公司Yas MicroInsurance宣布完成450萬美元融資,本輪融資由Noria Capital、Zemu VC、JKL Capital、500 Global等參投。融資將用于擴大其為Web3行業提供的保險產品。此外,Yas MicroInsurance表示其產品可通過區塊鏈技術加快申請和索賠流程。[2022/9/30 6:04:30]

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移動化是一個平臺的轉變,是互聯網工作方式的范式轉變。它提升了規模和消費者的復雜程度,使得應用程序使用起來更加容易。手機是與臺式電腦不同,它是隨身的。你可以把手機帶到任何地方,毫無障礙地使用它們做各種各樣的事情——打電話、拍照、查地圖、提交付款、聽歌、瀏覽應用商店。與桌面網絡不同,智能手機在本質上也是社會的。應用程序可以訪問智能手機的地址簿,獲取一個現成的社交圖譜;它們可以從用戶的相機膠卷文件夾中導入照片,或者輕松地抓取用戶的坐標來建立基于位置的網絡。

Web3風險投資工作室SuperLayer推出2500萬美元基金 Polygon領投:金色財經報道,Web3風險投資工作室SuperLayer宣布了一項新的2500萬美元的基金,由錨定投資者和戰略合作伙伴Polygon領投。

SuperLayer于2021年10月推出,得到了Animoca Brands的Yat Siu和安德森·霍洛維茨(Andreessen Horowitz)的克里斯·迪克森(Chris Dixon)等投資者的支持,專注于資助和支持使用RLY協議實現令牌化經濟的品牌和公司。[2022/8/18 12:34:34]

如果從客觀的全局角度來看:1999年,有800億張消費者的照片是用膠片拍攝的。2014年就有8000億張照片在社交網絡上被分享。突然間,人人都變成了攝影師。智能手機代表了新一代的計算機,但也代表了新一代的用戶的誕生——那就是休閑用戶,任何人都可以成為其中的一員。

Web3基金會公布第14批資助計劃,36個項目入圍:7月11日消息,Web3 基金會公布第 14 期資助計劃項目名單,涵蓋用戶端產品、協議層、合約層、API 工具、代碼模塊、Layer2 和錢包等多個領域,包括 TDSoftware、Simply VC、Perun Network、Dante Network、HugoByte、NeoPower 等 36 個項目。[2022/7/11 2:05:27]

如今的Web3在很大程度上是網絡原生的,且幾乎沒有廣泛使用的移動原生Web3應用程序。正如PackyMcCormick所寫的,“如果Web3想擁有與互聯網相同的規模,那么它現在只滲透了不到1%的市場。”我相信,如果我們要達到這個目標,我們接下來首先就是要培育移動手機上的原生的Web3應用程序,靠它們吸引休閑消費者進入這個圈子。

那么又會出現什么樣的移動網絡原生Web3用戶體驗呢?我和大家一樣只能猜測它的趨勢,但我想到的幾個例子包括:

1.地理定位的NFT,如Mirage、Dropverse。我希望看到基于位置的新社會圖表的誕生,它極度類似于NFT的Zenly。Superlocal正致力于開發一個有趣的版本。

2.增強現實的Web3游戲,如Jadu。

3.在這一點上,任何涉及增強現實和NFT的東西。

4.社會Web3錢包,如Genesis或Family。

5.高度可視化的“lootbags”以及NFT的畫廊,如Surreal和Cyber。

Web3移動化的最大障礙在于,谷歌和蘋果仍在對移動原生平臺上發生的所有應用內交易收取抽成。我看到了蘋果在這方面開放的跡象,但情況仍在繼續發展。。

我最喜歡從BenedictEvans的演講中得到的啟示是,當技術被完全采用的時候它就會消失。你可以用幾乎所有的技術革新的歷史事實來驗證這個理論。接下來,我用鐵路、電腦、軟件、手機這些詞進行了測試,查看了每個詞在谷歌圖書語料庫中從1900年到今天的頻率。

你可以看到每個詞都經歷了某種形式的鐘形曲線,關聯性在某一時刻達到高峰,然后從那個點開始下降。直到某一點上,這個詞基本上……就消失了。BenedictEvans的觀點是對的。現在,我們再用Web3和Crypto這兩個詞從2018年到今天的詞頻來測試這個理論。

可以看出,Web3和Crypto這兩個詞距離達到類似的鐘形曲線還很遠。我們還沒有接近全面采用的程度,我相信基于移動網絡的原生應用將幫助我們達到這個目標。

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