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上交所前总工程师、ChinaLedger技术委员会主任白硕受邀来到现场并带来了《塑造数字资产市场技术生态》的主题演讲。白硕指出，2018年开始，区块链行业出现了全新的趋势，币圈和链圈已经你中有我、我中有你。并演化出两种新模式，一是在公链的基础上搭建联盟链，二是在联盟链或许可链的基础之上建设公链。钱包和矿机的概念也得以延展，一切即交易、一切即挖矿。对于未来，白硕也提出了自己的建议，他提示我们要警惕中心化的回归，可采用随机性避免这一状况，另外，他提示AI的入局同样可以助力区块链提供辅助性服务。
以下为白硕演讲内容精编，由巴比特整理。
区块链行业的业态演进
区块链从业态通常分成币圈和链圈，近三年里出现了不同演进状态。
2016年，币圈和链圈齐头并进，势均力敌，一边发财，一边做梦和实践。到了2017年，我们看到这个天平有所倾斜，币圈全面占领优势，到了2018年又出现了新的融合。
所谓的币圈，按我的理解是三位一体的，它有平台、社区，还有Token。链圈只是加入了一个平台，它的业务逻辑基于企业，或者联盟。
我们看到这边是链，上面直接构建应用。那边是链+社区+Token，然后在上面构建应用。右边明显有更成熟的打法，更完整的生态，自带的商业逻辑，造成了天平向那边倾斜。我们链圈的生存状态不是特别良好。
大家知道区块链是关于信任的服务。但是信任就意味着共享出来，这是要付出代价的。比如代码一开源，可能很多护城河都不成立了，如果按照传统IT企业、软件企业的方式去管理肯定不行。区块链有它自身的逻辑，你不尊重它的逻辑是要付出代价的，所以我们看到了倾斜。
2018年区块链行业新打法
2018年开始，我们看到了一个全新的趋势，币圈和链圈已经你中有我、我中有你。一些产业量级的项目介入区块链，而且大量借鉴了币圈的打法。展现两张图说明这个问题。
第一张图是在公链的基础上搭建联盟链，联盟链提供的信任服务，使得企业不需要建各自的链，而是把经过验证，经过博弈考验的信任服务放在基础公链上，在基础公链上搭建各自联盟链。各自联盟链上面可能有一些私有的数据，私有的部署，而公链上面是非私有的数据，是脱了敏的数据，而且数据主要用于存证和基础的信任服务。
第二张图是在联盟链或许可链的基础之上建设公链，由若干许可链或者联盟链支持的、信息加持的外展服务公链可能是处于不同监管的边界。我们可以搭建基于区块链上的衍生服务，面向受众。
这两种模式在今年出现的新项目中已经看到了，这些许可链、底层项目都有非常强的产业背景，自带流量、自带资源、自带产业成熟的打法。
这是一个很大的变化，会直接导致行业的技术地图出现新的变化。
公链底层技术，这个大家比较熟悉，不管什么时候它都是区块链的核心。过去比较侧重左链，因为币能够落地，扎根在实体经济的比较少，主要是币本身的流转，所以交易的技术比较发达。所谓“发达”，就是能满足大家快速赚钱的需求。但从企业长远发展来看，大部分新生的，得到产业资源支撑的新项目要求我们更加重视项目基本面的分析，更加重视对项目质量的评估，更加重视对项目进展过程的评估，项目团队成员的变化，以及他们广泛的连接产生了对交易辅助技术深入的需求。这里并非是资本市场已经有行情资讯服务的简单搬家。我们要把人工智能的打法引进来，这就构成了中间交易辅助技术用人工智能进行加持、进行赋能、然后引入币圈。这已经不是昨天的币圈了，是引入了很多产业要素的新币圈。
新的币圈大概是这个样子，有两件事值得一提，一个是钱包，一个是矿机。
钱包——一切即交易
钱包正在拓展原有的含义。交易的概念在拓展，不止是转帐，有很多服务属性在里面，要很多资源属性在里面，所以钱包，可能会拓展成一种广义的钱包。在广义的钱包下，一切都是交易。
矿机——一切即挖矿
矿机，概念也在拓展，前几天出现了所谓的交易即挖矿，用的不是矿机，用的是搬砖量化的东西。我们用存储，用带宽，用各种打法都可以挖矿。不仅如此，我们认为挖矿这件事情有深刻的数学算法求解。
为什么这么说？我们学过计算机，学过算法的人都知道，有正向和逆向不对称，时间不对称，算力不对称的这样一些问题，都可以把它转化成挖矿的问题，推而广之，产业当中流程的一系列问题，都可以拆解成挖矿和验证的问题。如果是这样，我们会把“挖矿”概念拓展到产业每一个角落，这也是区块链的使命。一切即交易，它自带商业模式。
警惕中心化的回归
在技术的演化当中，底层技术EOS的影响力非常大。我们也要看到，它在向中心化回归，随之而来的，中心化的弊病好像也在回归，其中包括风险的集中，专断的权力集中。在几种共识机制上，如果要用DPOS，这是没有办法的事情，中心化一定会被请回来。那么怎么样既能提高效率，优化性能，同时又避免中心化呢？加入随机性是我个人比较看好的做法。提高效率必须少量节点做共识，少量节点一旦固定下来就会是负面的，所以既要少量，又要不固定，那就是随机打法。随机打法应该是有希望的，可以是我们追求的事情。
AI入局区块链助力辅助性服务
AI在交易辅助服务里可以有所作为，基于大数据引入 学习、知识图谱、自然语言处理、协同推荐，它们可以在项目尽调、评级、基本面分析、投教、投研、投顾，基础行情咨询方面，使得服务理念的提升得到体现，得到应用。在这里，我们可以借鉴资本市场的打法，在资本市场里基础行情咨询服务，国际上有路透，国内也有万德、同花顺这样的服务商。
投研、投顾领域，在中国也有对应的服务。这样的产业链。公司和人之间的连接，公司和产品之间的连接。如果还有产品和地点、时间、季节、天气之间的连接，通过知识图谱的方式，通过自然语言自动写报告，人机对话等方式，为传统资本市场投资者提供服务。在有大量产业背景的新项目入场的背景下，相应的图谱可以针对币圈的特点平移到币圈上，建立币圈的知识图谱。
我的讲演就到这里，欢迎大家关注和支持智子社区，谢谢。
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