共識與非共識：熊市中的逆周期方向

一級市場冷清太久了，已經很久沒有看到新東西出現。但理論上，對於 VC 來說，熊市正是逆周期入場的時間點。基於這個判斷，6 月我去了一趟新加坡，和很多老朋友與新朋友們討論了在熊市裡的方向，發現了很多行業里現存的共識與非共識，也沉澱了一些思考。在內部分享後撰以成文供探討，也歡迎項目方和 VC 朋友們多交流。囿於篇幅限制（就是要寫不完了的意思：P），這次以框架為主，後續有時間可以寫更多細分賽道的觀察與判斷。

1. 共識：大家普遍認可了什麼

1.1 兩種主要投資思路：

1）金融類的回歸本質打法 

2）應用層的巨大機會

目前看主流的投資思路有兩種，一種是回歸區塊鏈初心屬性——金融的打法，投 RWA，保險，支付通道，類銀行項目，衍生品，穩定幣等等。其實這個風向從香港萬向會議之後就有顯現，但最近出現的越來越頻繁。這裡的投資有兩個 angle，一個是行業內的創新有限，而金融相關則是已經驗證過的方向，穩妥又有現金流，另一個則是合規敘事帶來 Mass adoption 的可能日益提升，本質上 bet 的是未來大金流進入的收入預期。

另一種則是押注應用層。最近越來越多的基金開始更關注應用層，甚至之前投 Infra 為主的基金也在經歷 Paradigm Shifting。這裡的原因很多，一個我認為最主要的原因是，Crypto 行業本身的技術不存在大壁壘，當一家的技術跑出來，其他競品也能快速 pivot，鏈的核心競爭力在生態而不是技術，流量仍然是行業的核心 Driver。在 Infra 日益完善之後，吸引用戶進入的終將是真實的應用，而真正的價值也會沉澱在這一層。最終，超級應用會選擇 Infra，有著最終的主導權，這也是在 Dydx 上發生過的故事。（關於應用層的機會之後文章里會繼續探討。）

1.2 行業發展速度在變慢，流動性收緊下的動作是所有 VC 要回答的問題

放水是軟科技發展的源動力，泡沫是新行業興起的發動機。話雖然有點絕對，但不可否認的是，過去幾十年的科技行業日新月異很大程度上收益於二戰後的資本盈餘。對於 Crypto 這樣一個小市場，最直觀的案例就是 Defi Summer 的出現來自於聯準會放水。而站在今時今日的流動性收緊時刻，無論是傳統 VC 還是 Crypto VC 都要回答的問題是，浪沒了，潮怎麼弄？

1）對於投資：大多數基金的策略可能是：少投，想不明白可以不投，可投可不投也可以不投，而如果要投則可以多投，夠 Bar 就應該下注，熊市就應該多屯糧（所以創業者們沖，我們還有流動性）。除此之外，Crypto 開始關注其他的行業比如 AI，晶片甚至生物醫藥也多了起來。

2）對於投後：當投前的工作轉少，投後的工作其實可以做更多。而對於 Crypto 這樣一二級關繫緊密的行業，對於項目和資產的精細化營運被越來越多的基金提上了日程。

2. 非共識：巨大的分歧也是巨大的機會

2.1 Crypto 投資在回歸傳統美元邏輯

Crypto 作為一個新興科技行業，曾經的投資邏輯是 Tech Driven，認知深刻，先看懂技術優越性就可以投，賺的本質是效率的錢。但隨著行業越來越完善以及逐漸進入應用投資邏輯，美元基金的 general 投法可能變的更加有效，也就是投人投商業模式。技術會成為一個值得關注的方向但絕不是唯一決定因素，相比於技術本身，更會被關注的是技術突破帶來的新商業模式。

2.2 L2 與高性能 L1

這可能是目前最大的非共識。在 L2 快成為政治正確的今日，還是有很多新公鏈在虎視眈眈，還是有新的鏈迎來新的融資披露。確實，通過 Long L2 的方式 Long 以太坊是看起來最穩妥的選擇，因為老生常談的開發者，社區，資金都集中在以太坊上，以太坊也是目前看起來最合適的去中心化的存在……只是前提在，外部條件不變的情況下。一旦新的資金，新的開發者進入，故事也可能走向另一個方向。

2.3 AI+Web3？

關於 AI，有一個很 Tricky 的點是，AI 這樣一個上世紀六十年代就出現的行業已經火過了好幾撥了。沒記錯的話，去年年中，AI 賽道成不成立還是一個在討論的話題，矽谷的投資人圈討論的應該還是 AI 這麼個行業是不是得先投投企業上雲沉一沉 Vertical 數據，再 ML 最後 AI 的三步走，而今年 GPT3.5 一出現之後，所有的懷疑直接煙消雲散，已經是所以基金集體狂奔的軍備競賽了。：P

而半年多之後，AI 是賽道還是泡沫仍是一個未解之謎。Echo 一下 @Laobai 的 Threads，除了吵了又吵的大模型和應用層的判斷，傳統方向已經開始討論到 AGI 發生在具身智能（就是 AI+機器人，你看 Web2 也是很能造概念的）的層面了。但不管怎麼說，肉眼可見的是這一次的 AI 熱對於 C 端用戶使用有著明顯的體驗提升，無論是 New Bing 還是 Claude，PoeAI，都有這不錯的對（至少我）的直接體驗提升。而關於 AI 和 Web3 的結合點，我仍認為在長尾資源的利用上有潛在的空間。關於這一點，可以之後單開一篇文章撰述。

3. 思考：共識中窺見的非共識機會

3.1 Infra as an「APP」？

Infra 經常會被我們比喻成水煤電，擔心在日趨完善之後成為無法攫取高額收益的真正基礎設施。但回歸第一性原理，如果我們 bet 的是最終的商業模式，Infra，或者說區塊鏈作為一個工具屬性的存在，仍然存在獨立產生應用場景的可能，比如 AI 鏈，支付鏈等等，其實一條鏈能做好一件事就很不錯了。儘管可能離我們今天比較遙遠，但仍有很大出現的可能。

3.2 行業的主要矛盾是什麼？

我自己的答案是兩個，

1）鏈上沒有足夠的優質資產。

如果我們 bet 未來有大量資金入場，那麼前提是鏈上有至少超過美債回報的生息資產且能夠讓大錢進入。目前的主要矛盾是，首先資產的流動性完全不夠，其次也沒有足夠多的超額回報資產。而對於長尾的錢來說，如果能找到合適的地緣套利資產，在中心化鏈上鏈下資產確權合適的地區實行，RWA 倒也的確是一個方向。

2）鏈上幾乎沒有消費。

本質上，絕大部分幣圈用戶都是小 B 端，幾乎沒有 C 端。炒幣用戶的初心一定是為了賺錢，而絕大部分 NFT 持有者也都抱着看漲的心態，只有極少數的 NFT 真愛玩家才會無論價高價低都長期持有小圖片，成為最終的消費者。在這種情況下，如果沒有真實消費，就永遠只有傳銷 ponzi。

3.3 Web3 的升級足夠嗎？

蛙跳（Leapingfrog）理論：由於技術變遷的特點，發展中國家具有後發優勢，先進國家的技術水平可能會因為技術慣性而被鎖定在某一範圍內小幅度的變化。在這種情況下，後進國家就可能超過原來的先進國家，這就是「蛙跳」過程。

最近聊了很多傳統行業的朋友，對於 Web3 所帶來的行業升級，很多人的感覺是：有點意思，意思不大。是的，這就類似於在人人擁有信用卡的國家推掃碼支付，當範式轉移帶來的收益不足以抹平轉換成本時，技術更迭就變得艱難。類似於過去數個周期里的技術創新，發展中國家因為舊有的技術落後，因此新技術的創新優勢很容易就超越了轉換成本，從而創造了技術突破。從這個邏輯講，當 Web3 的創新有限，Disrupt 掉發達國家系統的可能性就小了許多，反而在發展中國家可能有大機會。

3.4 做行業預言機，Think out of the box

區塊鏈行業發展到今天，由於 Infra 的屬性特質，已經可以和各種包括 IOT，金融，甚至衣食住行等方方面面產生或多或少的聯繫，很多問題的解法可能恰恰就在圈外。例如和 @siyuan 一起聊過的，以太坊狀態爆炸的問題或許可以通過儲存這個物理實體的成本降低而實現，終究可能還是摩爾定律解決了軟體問題，而不是來自於 Crypto Native 的技術。

當圈內沒有答案時，就應該放眼到圈外。做個行業預言機，退後一步，在更高的視角，在這個看不見 Beta 的時代，Seeking Alpha。

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