作者：KK，Hash Global 創辦人來源：substack
我們相信Web3 不只是比特幣和加密金融，它是Web3，是價值互聯網，是Web2 的演化升級。由於是底層資料存放方式和支付手段的革新，Web3 的到來不會像PC 網路向行動網路的升級那樣清晰可見，而是會「隨風潛入夜，潤物細無聲」。這個「風」是什麼呢？我們認為是使用者的資料和資料資產開始被大量創建在鏈上，因為Web3 的超級使用者體驗是要圍繞著使用者的資料來展開。
Web3 的核心是Own- 擁有。 Web3 要成為Web3，而不只是加密金融，就得讓使用者擁有資料資產，而不只是金融資產。使用者擁有自己的數據，這是使用者得到更好服務體驗，不同使用者得到不同服務的基礎。網路從滿足需求到千人千面，再到千人千服務。 AI 給我們千服務的生產力，而千服務的大規模價值協同則只能由Web3 來支撐。
前期聽了曾鳴教授對AI 發展階段判斷的講座，收穫很大（曾鳴書院的視頻公眾號有）。教授跟我說同樣的框架也可用來判斷Web3 的發展，我很受啟發。我們這幾年的觀察和實踐，碰到的困惑，以及相應制定的投資策略，都可以在對發展階段有了清晰的判斷後得到印證並形成思考框架，從而也不再那麼焦慮。
教授也給了原生應用程式（Killer App）的定義：
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充分利用新技術的獨特技術優勢；
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帶來使用者體驗的巨大創新；
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摸索出新的商業模式；
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帶來海量用戶指數級成長的超級2C 服務。
以此為標準，96 年上市的Yahoo 是第一代網路原生應用，而Web3 還沒有達到原生應用階段。為什麼除了金融原生應用外，其他類型應用很難跑出來？原因可能很簡單，我們還沒有足夠多的非金融的Web3 使用者。沒有任何網路的早期原生應用是橫空出世的，都是經歷了長時間的普及，甚至是地推，才成了killer app。沒有AOL 多年的網路使用者的推廣，就不會有Yahoo；阿里，騰訊，攜程也都經歷了長時間的使用者累積過程。
我們認為Web3 的發展階段有兩相性：Web3 的前鋒- 加密金融跑得快很多，活躍地址已經達到約6 億，這相當於是99 年互聯網用戶的數量，所以我們已經看到了USDT，錢包，Defi 這樣的金融性原生應用；但是Web3 的本體- 下一代互聯網，還遠遠沒有完成用戶普及。只有當鏈上出現大量用戶的數據資產和圍繞這些數據資產的服務後，用戶才會主動選擇使用錢包來和互聯網交互，使用互聯網產品，Web3 才能到來。
任何一項技術要融入主流經濟體系，要以商業應用為載體。在Web3 當前發展階段，我們需要各行業的商業應用，出於自身商業目的，抓住Web3 的核心技術特點，在鏈上為用戶大量創建和發行數據資產，並以此展開自己的新型互聯網商業模式。在這個過程中，他們將創造出巨大的商業價值，並成為Web3 的第一代原生應用程式。
一切網路商業的展開都得以數據為核心，無論是中心化的還是去中心化的。 Web3 的商業應用是注重data-decentralized 的dAPP。而這裡所說的數據資產指的是用戶的身份，會員等級，電影首映票，演唱會門票，音樂劇的高光時刻，某歌星出道時第一批眾籌卡，葵司老師寫真的全球第5000 個贊，「範閒的微笑」在慶餘年播放到某情節時的即時發放，還有各類型的打卡憑證等。他們都將以NFT 為資料載體，資料的原始內容則可以存放到Greenfield 等去中心化儲存基礎架構上。
我們整理了五個Web3 的核心技術特點：1）全網統一ID；2）價值互聯網：互聯網和銀行網絡合為一張網；3）一切皆可資產化：金融和數據；4）能建立跨區域和跨平台的完整的「活數據」；5）能在資訊和價值兩個層面直接接觸到使用者。
抓住這些技術特色所打造的Web3 商業應用會具有以下五個特徵：
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全域資料：擁有跨平台和跨區域資料。資料可資產化，可交易且可授權給AI 模型，開啟使用者智慧化服務。鏈上數據的運作將變得非常重要。
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好的能給到對的：內容和產品的生產者與消費者直接鏈接，且可差異化體驗和定價。
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價值直連：內嵌金融網絡，價值可如資訊般點對點完成傳遞。清結算一體化。可透過智能合約進行自動和及時地分配。
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有效激勵：在商業模式健康永續的前提下，專案方可發行NFT 和生態代幣，完成專案的冷啟動和加速生態發展。
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新型組織：創業團隊，股東，產業上下游，使用者和粉絲的利益可透過代幣統一在一起，重塑各產業的組織形態，公司組織結構不再是唯一選擇。
我們認為這樣的Web3 商業應用是符合目前發展階段，真正有價值的Web3 應用。目前中國網路商業和內容出海，其實給了Web3 商業應用團隊最好的天時。香港為基地的話，還有地利。 Web3 是全球化業務最好的基礎建設。 Web3 技術輸出的就是標準，它還內嵌金融，功能自完備。
我們設想的一個旨在打全球市場的Web3 商業應用的成長路徑可以是：
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用Web3 來建構全球統一和功能完整的使用者或粉絲帳號體系。
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以NFT 和代幣為業務載體來開展業務，NFT 可作為各類資料標籤。
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充分利用公域流量，使用Web3 工具和各類Web2/Web3 錢包來承載並建構私人領域系統。
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迅速建立起完整且不斷即時更新的私域數據，基於數據分析和回饋來更好地發展業務。
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鏈上實現數據的異業與同業投流，便宜且精準。
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使用者獲得針對其持有資料資產的個人化和智慧化服務，獲得遠超過Web2 的產品體驗。
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產品黏性提高並獲得良好的傳播及留存，形成數據成長的自閉環。
以上路徑特別適用於演出票務，影視文化，娛樂創作和IP 共建等產業。沒有Web3 的會員粉絲體系，內容經濟和IP 經濟就無法有效展開：幫助創作者最大化實現功能價值，為粉絲產生大量情緒價值和資產價值，支撐IP 的孵化和共建，以及整個鏈條上的價值分配，這些都是Web3 最能發揮能力的地方。我們已開始在這些領域積極進行投資。我們也投資應用展開所必需的Web3 商業配套設施，這包括數據鏈，智慧化代幣，支付，穩定幣，人力及全球薪資發放服務等。我們希望優秀的創業團隊來找我們，你只要管好你的商業邏輯，其他的我們都可以找技術團隊來支持。在科技發展領先應用的當下，正是在商業領域創業最具想像力與機會的階段。和CZ 交流這個路徑，CZ 說還有個關鍵是團隊的執行力。所以我們很重視團隊過往的背景和能力，我們尤其希望和Web2 的資源方和贏家合作，共同推動Web3 商業落地。
我們和專案團隊一起思考：一切網路商業的核心是數據。誰幫助用戶創建的數據多，誰就擁有未來商業的護城河。阿里，字節，騰訊為什麼這麼賺錢？如果位元組和騰訊把用戶資料和流量都開放出來，我們該如何開展業務？我們評估Web3 商業應用專案的標準有：
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有沒有想清楚為什麼要幫助使用者建立鏈上資料資產？上鍊如何賦能事業本身？
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能創造多少數據資產？
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如何應用和分析數據，讓使用者如何得到更具吸引力的體驗（如留存和升級慾望）？
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如何實現數據價值？如何對接AI 模型？如何降本增效？
Web2 已經磁碟區不動了，我們需要更好更便宜的資料流量。由於Web3 的數據是上鍊可open 的，應用團隊之間可以用共建的方式來共享數據，共同促進業務成長。我們鼓勵並且努力推動各項目方抱團作戰。 Open Data，Open Business！
Web3 商業應用不是幾年前的鏈改，更不是簡單的產業加Web3，而會是真正圍繞鏈上資料資產展開的第一代Web3 原生應用。我到現在都沒有講當年鏈改的核心- 代幣激勵，因為我覺得代幣被我們過度使用了。代幣激勵看著是免費的，但發出去的就得還，商業世界裡沒有免費的午餐。就像當初滴滴商業模式的形成，最後還得由專案方和VC 來共同協調喊停。 Web3 加密金融監管政策的滯後、代幣經濟的過度使用、價值的催熟等因素已經帶偏了行業注意力；行業人才和資本被過多地吸引和消耗在了各種真的和假的金融創新上。 Web3 需要回歸價值本源和最基本的商業邏輯。能不能賺錢？能不能為網路使用者帶來更好的體驗？當一個Web3 商業應用程式有了真正的產品用戶，而且都有了錢包地址，這時候我們再去推代幣經濟，代幣持有者才不會都是炒幣人和羊毛黨。有了強健的商業做基礎，Web3 的大殺器- 代幣經濟才能跑得起來。數據資產先行，然後再金融資產，會比較健康。我跟CZ 說，我希望每個商業應用的代幣都像交易所業的BNB 一樣有紮實的價值基礎和必要性。
Web3 的基礎架構已經發展到可以支援應用程式和Web2 在取得使用者資料上展開競爭了。 Web3 要最終取代Web2，就要比Web2 擁有更多的使用者資料。 Datadance Chain 的創辦人Geoffrey 表示「內容資產上線聚合，產生了PC 和行動網路的killer app；而資料資產被創建在鏈上，可以產生Web3 原生應用程式的key user」。網路正從線上聚合內容資產向鏈上發行資料資產方向發展。
梁信軍先生問我為什麼這幾年AI 發展快於Web3，我給了一個我的答案：Web3 因為自帶金融，創業團隊好像是在華爾街和Vegas 創業，誘惑多，容易分心分精力；而AI 則像是在校園創業，夠專注。梁總說Web3 和AI 其實是一體的，Web3 也要抓商業邏輯，解決商業問題，我深以為然。現在AI 跑在前面了，Web3 得跟上。 AI 產生的資料資產如果發行在鏈上，而不是進入Web2 的資料孤島和資訊繭房，本身就可以形成商業價值的成長自閉環。未來基於Web3 和AI 的數位經濟令人憧憬，曾教授提出的未來十年大爆發的智慧商業正是Web3，AI 和XR 三項技術的結合。
Web3 之於網路商業，正如比特幣之於金融。以太坊誕生快十年了，Web3 商業正在起步，現在參與共建Web3 商業的機會可比購買100 美元的比特幣。如果您對Web3 商業有興趣，無論您是創業團隊還是資源方，請與我們聯絡。 Web3 這個商業靈魂要能跟上AI 的身體，我們需要您的支持和加入。
文章以HG Web3 商業閉門交流會議資料整理
