WEB:寻找百倍币项目的底层逻辑和赛道思考

很多朋友一直问我如何寻找百倍币项目，并且为什么我们命中率如此之高

今天我来讲讲一些底层逻辑和赛道思考

1.首先我们从大的方向上来。Web3正在改变社会生产中的游戏规则，并通过Web3+AI，来制定新的世界商业秩序和逻辑

就像前不久看的这份报告里面描述的：AI是新生产力，Web3是新生产关系，用户数据是新生产资料

我们正在一个变革的前夜，我们的思考不应局限于当月的热点，当季的热点，而要思考在这场变革中。哪些是必须存在的，哪些是必然要搭建的，哪些是现在缺失的

LG Display计划加速向OLED转型，在手机和元宇宙领域寻找新机遇:金色财经报道，在K-Display行业会议上，LG Display CEO Jeong Ho-young表示：虽然目前显示面板市场很艰难，但是依旧存在（上升）的方向。LG Display计划加速向OLED转型，在手机和元宇宙领域寻找新机遇。同时他还表示，公司预计在未来五年内，OLED面板在IT产品中的渗透率将增长五倍，将成为智能手机和电视显示面板市场的主要方案，LG Display将在晚些时候公布第八代OLED产品的计划。[2023/8/20 18:11:04]

这里就要讲到生产力和生产关系的意义和关联。为什么在AI时代，WEB3不可或缺，AI作为新生产力，WEB3作为新生产关系，必然互补，必然协同

美国国税局正寻找能破解加密钱包的承包商:金色财经报道，美国国税局（IRS）正在招聘能够破解可能与调查有关的加密钱包的承包商。刑事侦查部（CID）发布的文件指出，其无法破解“密码难题”，因此很难追踪资金的动向并追回资金。然而，安全研究人员之间的共识似乎是，硬件钱包几乎没有能够成功被破解的漏洞，这意味着IRS的努力最终可能会徒劳无功。[2021/4/30 21:12:08]

拿Facebook打比方，分析它的价值创造模型

FB劳动对象是个人信息，劳动资料是编程软件等工具，劳动产品是大数据，技术人员的活劳动就是将个人信息转化为大数据的劳动，这一活劳动附着在大数据产品上，成为FB盈利的主源

FB的价值创造模型中，个人信息的输入和大数据的输出都与数字化的劳动资料与劳动对象密不可分，界限彼此模糊

美国联邦管理局正寻找中间机构管理其扣押的加密货币:美国联邦管理局（USMS）正在寻找中间机构来帮助管理其在打击犯罪分子过程中扣押的加密货币。据悉，USMS本身一直在管理从罪犯手中夺取的虚拟资产，有时还会将这些资产拍卖给公众。今年2月，该机构首次拍卖约4040枚BTC，当时的成交价约为3,770万美元。（Coindesk）[2020/6/9]

所以在数字化时代，AI对于生产力，3个核心要素方面，都在取得巨大的效率提升和潜在替换作用，如此庞大的一次变革，无疑像农耕生产迈进工业革命的巨大破坏性创造

面临如此巨大的AI生产力变革，工业化进程以来匹配的生产关系，已然不再适用，必须由新的生产关系替换

既然WEB3是一种生产关系。那生产关系是什么？

印度数字货币交易所向印度储备银行提交申请 为RBI的禁令寻找替代方案:据bitcoin.com报道，印度数字货币交易所遵循最高法院的建议，向印度储备银行（RBI）提交申请，为RBI的禁令提供替代方案。[2018/6/7]

生产关系：是一个复杂的经济结构，概括三类：生产资料的所有制关系；人们在生产中的地位和交换关系；产品分配关系以及由它直接决定的消费关系等

而在WEB3将会改变这一点

WEB3中，生产关系是DAO模式，U盘插拔制，智能合约制这种关系中，效率更高，没有雇佣合同，只有劳动智能合约；没有上下级关系处理，只有任务为导向

当你懂了上述我讲的逻辑链条，AI为生产力的破坏创新，WEB3作为新生产力嫁接新的高效协作关系

当生产力发展到一定阶段，原来的生产关系再也容纳不下它的发展时，就迟早会引起生产关系的根本变革，新旧生产关系的替换。并且两者是互相匹配，互相成长，互为因果的

当我们看到Chatgpt3.5到GPT4，再到很快的GPT5。一系列相关AIGC创新的落地应用和场景出现。生产力的加快突破，正在促使WEB3大量技术变革的到来和出现

这必然是一对双胞胎，一同快速迭代和成长。让我们拭目以待

讲了这么多，那跟我们找百倍币有什么关系呢？

懂了上述的底层逻辑，生产关系的变革中，我们就能发现很多新的价值点

1.比如我经常讲到的DEFI3.0创新。例如在传统金融领域，发行实物资产证券化的产品，比如ABS或者MBS，中间需要评估机构，发行商，承销商等等中间环节，其本质都在加大交易摩擦

而在WEB3领域，我们看到很多项目，正在变革这一系列的操作。通过预言机，通过智能合约，通过链上发行等手段，使得整个实物资产代币化过程，更加高效，更加去中心化，更加透明，更加成本低廉。这是一个伟大的创新和生产关系的改善

2.再比如，我经常提到的AI渲染。RNDR

大家可能都知道小帆船做图片渲染。但很多人不知道它背后使用的1W台渲染服务器。这种IDC机房中的GPU服务器，成本高昂，以一台3090显卡的机器为例，租赁成本每个月5000RMB，假如突然加大了渲染需求，临时加设备，成本更高，且效率低下

而RNDR正在改变这一点。它分布式的GPU渲染算力，可以按需分配您的渲染任务需求，付费简单，直接使用#RNDR代币，虽然目前项目只开放了B端的GPU和渲染服务.

未来它的伟大，在于开放C端的GPU算力接入和对外的渲染需求，还有算力租售业务。

3.再比如，推文中经常提到的心头好：KAS

它解决一个L1,L2,L3，这种无限套娃，拆分模块化，才能解决的核心扩容问题。虽然ETH链已经成为当之无愧的L1王者，但为了解决它原生性的问题，给它打的补丁，看着比较难受

有没有完美无瑕的方案

这样的案例在我们WEB3的应用中，不胜枚举，但需要注意的是，有一些是伪命题，光有好看的文档和白皮书，但GITHUB代码牛头不对马嘴；有一些是脚踏实地正在做事的价值项目，它们往往默默无闻，需要拾金者去找寻

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今天的分享到此结束了，非常感谢各位朋友们百忙之中抽出时间来看这篇文章，希望文章对你有帮助，可以关注我和给我留言评论，一起交流

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