SEN:細數加密數據服務賽道：估值動輒10億美元 頗受傳統機構青睞_NAN

在大單頻現的區塊鏈一級市場，有一個賽道不容忽視，那就是區塊鏈數據服務。這一賽道從2021年初以來就頗受資本青睞，涌現出不少獨角獸企業。

數據是新時代的石油。在web2的世界里，體量最大的公司擁有最大量的數據。如果Facebook和谷歌比你更了解你自己，那也不足為奇。他們的商業模式在很大程度上取決于他們積累大量數據并很好地利用它們的能力。

談到投資，這也是一個類似的故事。大型金融機構正在依靠數據來幫助做出決策。誰擁有最大量的數據和分析數據的能力，誰就能做出最好的投資決策。同樣地，這些信息大多是保密的，普通人無法獲得這些信息。

但區塊鏈的數據是公開、透明且不可更改的，在web3時代，數據記錄在公開的賬本上，任何人都可以獲取這些數據，但并不是人人都有提取如此大量的數據并加工整合的能力，數據服務機構應運而生。

美國法官駁回美國SEC提出的凍結Binance.US資產請求:金色財經報道，負責監督美國證券交易委員會起訴Binance和Binance.US案件的聯邦法官拒絕下達臨時限制令，凍結美國交易平臺的資產。

這將允許該公司的美國子公司繼續開展業務，同時與監管機構討論限制措施。

如果雙方能就限制達成一致，華盛頓特區地區法院的法官Amy Berman Jackson表示，“絕對沒有必要”申請限制令。同時，法官命令Binance.US向法院提供一份其商業支出清單，并命令雙方繼續談判。周四下班前，將發布最新情況。[2023/6/14 21:35:05]

10億估值貴不貴

動輒估值達到十億美金甚至幾十億美金的區塊鏈數據服務公司，貴嗎？

若以傳統金融數據公司來類比，2019年，彭博的年收入達到100億美元，2020年，全球市場為金融數據支付的總金額在300億美金左右。

目前這些區塊鏈數據公司并沒有披露財務狀況。在2021年6月的融資說明中，Nansen曾表示自身的收入增長了超過1000倍，如果這一倍增的基準是最初開始的幾百美金的話，意味著Nansen當時的收入大約是幾百萬美金。

數據：持有至少32枚ETH的地址數量達到128,306個:12月12日消息，據Glassnodes數據顯示，持有至少32枚ETH的地址數量達128,306個，創歷史新高。[2022/12/12 21:38:05]

和大多數試圖為用戶博取阿爾法收益的數據服務機構不同，這一賽道中估值最高、已經融到第九輪的Chainalysis吃的主要是政府的單子，體量也更大。2020年Coindesk曾經通過翻閱82份聯邦采購合同記錄，計算出自Chainalysis成立以來，聯邦機構已經在Chainalysis的工具、服務和培訓上花費了至少1000萬美元，如果算上可能延期的合同有可能達到1400萬美元，這還僅僅是美國政府。不過，這樣的生意模式也讓Chainalysis飽受爭議，例如比特幣支持者安德烈亞斯·安東諾普洛斯就曾經炮轟Chainalysis是“不道德的”和“身處一場侵害隱私的軍備競賽中”。

但無論如何，如果我們假設加密金融最終會完全滲透進傳統金融，即使是以10-20倍的市銷率計算，這些公司的估值都應該是相當可觀的，隨著加密貨幣進一步被主流機構接受，對數據的需求只會越來越多，也就無怪乎這么多投資機構競相擠入這一賽道來分一杯羹。

數據：58,651,374枚USDT從Binance轉移到未知錢包:金色財經報道，WhaleAlert數據顯示，58,651,374枚USDT從Binance轉移到未知錢包。[2022/9/25 7:19:12]

哪些風投機構青睞這一賽道？

相比加密圈原生的投資機構，有不少傳統的投資機構在這一賽道多重下注，例如，Coatue領投了Chainalysis的E輪和DuneAnalytics的B輪，TigerGlobal領投了TheGraph，同時也參投了Nansen最新一輪的融資，Accel在Nansen這一輪中領投，同時在Chainalysis去年6月的一輪融資中跟投。

區塊鏈數據服務賽道是頗受傳統投資者青睞的，Coatue這樣雙棲于傳統金融與加密世界的機構自不必說，老虎基金也是大名鼎鼎，Accel甚至還要更老牌，成立于1984年。

這一賽道也見證了一些“oldmoney”的加密世界投資首秀：億萬富翁投資者StevenCohen旗下Point72Venture領投了Messari的A輪，這是這一基金在區塊鏈世界的首筆投資。

幣安合約將于9月30日14:00停止支持混合保證金功能:8月25日消息，幣安合約將于北京時間9月30日14:00停止支持混合保證金功能，不再接受BTC、ETH、EUR資產作為新的混合保證金，這不會影響現有的混合保證金??倉位?。?若用戶持有??BTC、ETH、EUR??混合保證金倉位，且于9月30日14:00前未手動平倉，屆時其BTC、ETH、EUR混合保證金將被強制清算，借入的USDT將從用戶合約錢包的可用余額中扣除，并在3天內全部歸還，抵押資產將退回至用戶的現貨錢包。[2022/8/25 12:47:58]

此外，高盛領投了CoinMetrics的B輪，ProsusVenture領投了DappRadar的A輪，紅杉中國出手了Debank，領投Elliptic的EvolutionEquity是一家成立于2008年、專注網絡安全和企業軟件的投資機構，和它一起出手的還有軟銀旗下的愿景基金。

對于傳統機構而言，通過投資數據公司，相比獲得財務收益，更重要的或許是戰略性的布局。鏈上數據是反應加密世界的“晴雨表”，以及脫掉“濾鏡”加密世界真實“素顏照”，布局這樣的公司，相當于掌握了加密世界的核心情報，有助于老錢們在行業內進一步有的放矢地布局。

以太坊L2網絡總鎖倉量為45.8億美元:金色財經報道，L2BEAT數據顯示，截至5月28日，以太坊Layer2上總鎖倉量為45.8億美元。其中鎖倉量最高的為擴容方案Arbitrum，約25.8億美元，占比54.51%。其次是dYdX，鎖倉量9.47億美元，占比20.1%。Optimism占據第三，鎖倉量4.82億美元，占比10.18%。[2022/5/29 3:47:54]

Nansen向左，DuneAnalytics向右

在鏈上數據服務領域，目前普通用戶接觸和談論最多的，應當是Nansen和DuneAnalytics，他們也代表了兩種不同的業務模式，孰優孰劣，并無定論。

有人認為，雖然Nansen可以憑借高客單價和不斷累計的標簽、地址特征值，在一個目前仍處于高速增長中的加密市場賺的盆滿缽滿，但由于鏈上數據本身是透明的，用戶基數越大，付費用戶所享有的不對稱信息優勢就越小，所以Nansen的生態注定是封閉的，與開放、由用戶社區作出貢獻的DuneAnalytics截然不同，無法享受真正的網絡效應。既然數據都是透明的，Nansen能做的產品，本質上DuneAnalytics都可以做，例如對應Nansen的tokengod看板，DuneAnalytics也有用戶自主貢獻創建的tokengodlite看板。

但也有人認為，雖然DuneAnalytics的精神很web3，但類似這樣的產品是無法賣給機構用戶，試想在一個競爭高度激烈的市場中，機構用戶是愿意選擇一個高可用的產品，還是選擇一個需要自己親自下場寫sql的高門檻產品呢？而這類數據服務的目標客戶恰恰就是機構用戶，DuneAnalytics開始和基礎設施提供商合作為幣安智能鏈提供獨家數據API服務本身就說明DuneAnalytics也在向Nansen靠攏。

如果說數據本身無法建立護城河，保持不斷推陳出新的產品力就成了重中之重，這一點Nansen表現的尤為出色。

以NFT板塊為例，Nansen從2021年下半年開始就火力全開，緊緊跟隨這一波NFT的爆發不斷完善產品，6月份宣布推出NFTParadise,NFTGodMode,NFTWalletProfiler和NFTItemProfiler，追蹤知名項目過去24小時內的交易量、市值、最高價和地板價，以及頭部藏家的買賣動向、持倉等，7月份又推出NFTLeaderboards，引入“利潤”指標，給予投資者更好的投資參考，11月推出SmartNFTTrader看板，列出在NFT利潤方面排名前100位的地址和基于內部交易員得分指標的前100位地址，12月宣布和Rarity合作推出針對650+NFT項目的深度覆蓋。

可以說，僅從NFT這一板塊，就能看出Nansen強大的產品力和快速的迭代能力，這是保證用戶能為其不斷付出高昂費用的基石。

不可忽視的隱私問題

雖然這一賽道目前紅紅火火，但也不免引來質疑，其中最大的一點質疑就是：號稱要將數據主權還給用戶個人、理應對利用用戶隱私深惡痛絕的web3世界，卻長出了這么一批通過數據分析謀求高額利益的公司，這合理嗎？

區塊鏈的確做到了將數據還給用戶，在利用鏈上數據這件事上，無論是政府、機構還是個人，都站在一條公平的起跑線上，監管機構和執法部門有能力對非法交易有充分的可見性，并跟蹤其動向，使他們能夠在一段時間內發現犯罪分子的身份。公司能夠對供應商或第三方的交易有充分的可見性，并確保其合法性。個人能夠看到“聰明錢”流向何方，以做出更明智的決定。理論上來說。環境是更加公平的。

而這些鏈上信息一旦與用戶個人身份發生關聯，這種隱私的泄露就是永久性的：你收藏過哪些NFT，參加過哪些活動，鏈接過哪些web2的賬號，投資過哪些幣種以及損益，和哪些人在鏈上發生過交互，通通一目了然。

如果我們依然逃脫不了在大數據的追蹤下無所遁形，被定向的空投、推送、廣告，這真的是web3的用戶愿意看到的么？如何在保護好隱私的前提下提供數據服務，應當是這一賽道下一步必須考慮的問題。

作者：0xHY，PANews

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