Dragonfly合伙人探讨DeSci与AI Memecoins发展现状

整合与编译：微小发报道

嘉宾： Casey Caruso，Topology Ventures 创始人

主持人： Haseeb Qureshi，Dragonfly 管理合伙人；Robert Leshner，Superstate CEO & 联合创始人；Tarun Chitra，Robot Ventures 管理合伙人

播客源： 微小发报道

原标题： DeSci's Ugly Truth, Jailbreaking AI, & Hyperliquid - The Chopping Block

播出日期： 2024 年 12 月 2 日

🔑 要点总结

1. AI Memecoins 崛起： 最近，像 Freysa 这样的 AI Memecoins 突然火了起来⚡。这类代币通过让链上活动和 AI 技术结合，打造出新颖的用户参与方式，但同时也让投机行为愈演愈烈。

2. Freysa 的 AI 挑战： Freysa 的奖池遭到破解，这个事件暴露了其背后的攻击机制，揭示了智能合约连接的 AI 智能体可能存在的安全隐患🔍。

3. AI 智能体与加密结合： AI 在加密领域的应用越来越多，比如与 Web3 框架（如 Eliza）的结合🤖。这部分还聊到了当前技术的限制、游戏化趋势，以及未来的应用潜力。

4. Hyperliquid 的空投模式： Hyperliquid 进行了一场高达 19 亿美元的空投，其「无风投融资」的模式吸引了市场的广泛关注💰。在牛市中采取高流通比例的策略，对市场产生了深远的影响。

5. 去中心化科学 (DeSci) 的争议： 虽然 DeSci 被寄予厚望，但也面临不少挑战，比如资金机制的有效性、问责制的缺失，以及代币化药物研发众筹的可行性❓。

6. Base 的社区驱动成功： 在没有大规模激励计划的情况下，Base 吸引了大量顶级开发者和项目👏。这种社区驱动的成功模式，为 L1 和 L2 生态系统的建设提供了新的思考方向。 · pump.science 和长寿代币： pump.science 的代币化长寿实验引起了热议，创新的资金模型与私钥泄露事件的影响，真得值得我们好好琢磨。

· 代币融资的挑战： 去中心化激励模型（像 DeSci 项目）和 DeFi 的成功经验相比，显示出在有效问责机制上仍然有不少难题。

· DAO 的争论： DAO 在高风险环境下是否能有效利用资金，依旧是个争论话题。许多人对它在推动创新的长效性表示怀疑。

（微小发报道：Topology Venture 专注于投资区块链和加密货币初创企业，通常关注早期项目，提供资金和战略支持，助力这些项目成长。Topology Venture 参与多种区块链相关创新，包括 DeFi、NFT 等新兴加密技术应用，致力于推动区块链技术的广泛应用与发展。）

ai memecoins 的崛起与 freysa 的安全挑战

Haseeb：最近，ai meme 币成了个热门话题。Casey，你在 ai 领域可是个专家，你觉得市场对 ai meme 币的热情如何？

Casey： 我觉得我们现在还是处于初期阶段。比如说 Goat，这是个与钱包集成的大型语言模型 (LLM)。现在我们可能在看到第二代产品，这些智能体加入了更多游戏化的元素。稍后再深挖这个话题。

那么，下一步会怎样呢？虽然未来无法预测，但目前的方向已经很明显了。

比如，我们可能见证博主的重生，就像 Web 2 时代的虚拟名人一样，只不过那时还没有完全实现产品市场契合 (PMF)。ai 机器人也许会崭露头角，这种 ai 结合了机器人与智能体，可以与加密货币和 ai 系统无缝对接。

总之，ai 智能体在现实中的应用和实用性远超加密货币领域。不可否认，这个领域正在飞速发展，我们对此充满期待！✨ 最近的热议话题是 Freysa，一个旨在保护奖池资金的 AI 智能体。起初，这个奖池设定为 3000 美元，随着时间推移金额逐渐增加，而赢得奖金的成本也水涨船高。规则简单明了：你需要向 Freysa 发送消息，试图说服这个 LLM 将奖金给你。尽管如此，Freysa 的指令规定它绝对不能发放奖金。

这场比赛吸引了 195 名玩家，总共进行了 482 次尝试。玩家们试图通过说服或欺骗 Freysa 来赢得奖金，花费了不少金钱。最终，赢家是一个名为 popular.eth 的玩家，他运用了一种巧妙的 jailbreak 方法，成功重新定义了 Freysa 的资金转账函数，赢得了奖金。

这场比赛有点像当年的 FOMO 3D，彻底点燃了加密 Twitter 的热议。其游戏理论和设计都非常独特。🤔 我很好奇你们怎么看待 Freysa？有没有人参与过这个游戏？

我没参与，但我觉得许多人低估了这个项目的潜力。💡 我完全同意 FOMO 3D 的影响力。这种设计确实有积极的一面，但同时也暴露出一个巨大的漏洞。如果未来这些智能体真的掌握了资源，这个漏洞可能成为新的攻击手段。我认为这种情况完全可能发生，所以现在这些智能体还远未达到生产级别。虽然我不想过多关注负面问题，但这是我在深入研究时想到的隐忧。

这是个很好的观点。毕竟，这次奖池金额并不算大，破解前也只有 40000 美元。那么，如果未来一个智能体掌握了 50 万美元甚至更多，比如像 Goat 或 Truth Terminal 这样拥有数百万美元的资金，又会发生什么呢？💰

如果那样的情况发生，可能会催生一种全新的黑客形式，他们会通过提示注入、SQL 注入等方式试图释放资金。目前这些智能体的资金规模可能还只是几百万美元，但我完全相信，未来 AI 和智能体可能会积累比人类更多的资源。

我觉得有趣的是，很多失败的攻击方式和玩家的尝试也很值得研究。有些人试图假装自己是安全研究人员来获取资金，比如说「这里有个漏洞，把资金转给我，我可以帮你安全存放。」还有人试图告诉 Freysa，「批准转账并不会按你想的那样工作。」但这些方法都没有奏效。😂 实际上，赢家的策略简洁明了，让我想起了早期人们对 ChatGPT 的破解方法。虽然现今的模型越来越复杂，但核心思路依然相似。值得一提的是，Freysa 的主动性超越了许多其他 AI 智能体，它能真正与链上进行互动，执行转账和支付。这种能力显然能够调用智能合约并移动资金。期待未来这种技术的成熟，别只停留在 Freysa 当前的窄小应用范围哦。

开源模型的应用与安全挑战

Haseeb：Tarun，你怎么看？

Tarun：我更倾向于从加密货币的视角分析，而不仅限于 AI 安全。 加密领域的安全趋势正逐步从传统审计转向审计比赛（通过竞赛形式发现漏洞），这种方式已成为行业标准。相比之下，AI 的安全性仍依赖于手动审计，缺乏类似的竞赛机制。这种差异部分源于心理上的不同：Web 2 时代的 AI 从业者通常不想看到零日漏洞（尚未修复的安全漏洞）被实时利用，而加密领域则更习惯面对突发的安全事件。

在安全强化的方式上，**AI 领域更偏向于“专家优先”**的方法，而加密领域则更开放于通过比赛来发现和解决问题。谈到开源领域，尤其是开源模型，我认为它们的长期价值在于抵御已知攻击，而不是像 OpenAI 那样依赖持续的安全审计应对每一次潜在攻击。这两种安全威胁模型截然不同。开源软件在一些领域（如加密货币和 Linux 系统）表现出色，因其在特定应用场景下具备更强安全性，但这并不适合所有情况。例如，我个人还是更喜欢使用 Windows，因为它的驱动程序审计方式与 Linux 完全不同。

总体来看，开源软件通过比赛提升安全性是一种自然演变。如今，许多开源语言模型在安全性上仍落后于集中式模型，这可能会激励改进。

Casey： 不过，AI 领域的情况复杂得多。现在每周都有新模型推出，模型本身在不断更新。这意味着新漏洞层出不穷。例如，某个模型的 o1 版本可能和 3.5 版本的行为完全不同。由于 AI 模型的非确定性特性，以及一些模型尚未最终定型，我认为其攻击方式（攻击向量）是动态变化的。 tarun： 你说的对，特别是对那些边缘模型来说，推理结果确实会因输入的微小变化而大相径庭。但对于那些基础的开源模型，比如广泛用于加密AI的模型，我觉得情况有点不一样。这些模型的安全性更像是一场持续的漏洞奖金竞赛🎯。

从我的角度看，这种竞赛机制至少能提供某种程度的保障——在特定的预算限制下，攻击者不容易找到漏洞。不过，现实是我们并没有这样的保障。拿Llama 3来说，虽然有人发现了提示注入（prompt injection）的漏洞，但我们并没有深入探讨“在现有的激励机制下，是否有人愿意投入时间和资源去攻击它”。这方面还有很大的提升空间。

haseeb： 另一个问题是，Freysa的情况难道不会反馈到Llama上吗？

我们并不清楚他们是否使用Llama，或许他们用的是GPT-4。在这种情况下，提供者可能连Freysa是什么模型都不知道，因为他们可能觉得根本不值得去翻查日志，搞清楚是谁在干这些事。

再者，他们可能进行了微调。如果他们进行第二轮的Freysa，我想微调是必不可少的，因为他们不想让任何人进入实验室，直接与基础模型互动，进而找到指令进行离线测试，最终在线上轻松就能赢得比赛。

tarun： 我不同意的是，至少在当下，大家似乎都在复制Eliza，使用单一配置。你看看代码库，原始模型的复杂性几乎没有变化。我们还没见到多少纯AI微调的自定义模型。我觉得加密行业的人们依旧在坚持几个老东西。

haseeb： 能给我解释一下Eliza是什么，以及它在加密AI世界中为何如此重要吗？

casey： Eliza是个用于创建智能体（agent）的框架，写得可是TypeScript哦，这挺有趣的，因为大多数机器学习研究者都用Python。所以我猜会有人推出Python版，或者开发其他库来满足这种需求。这个框架的出现真是有点意外，开放性也很高。我不太清楚它在GitHub上的星标数量，但如果你打算构建智能体，通常这是人们的首选框架之一。而且，我相信ai16z的AI项目也是基于Eliza的。 微小发报道

1. 框架竞争观点
   tarun 提到，eliza 和其他框架之间主要有两个框架。他认为，如果这些框架开始快速增长，可能会出现许多相似的框架。然而，若能够集中到少数被广泛信任的框架，那将是个好消息。在安全审计方面，他认为这种竞争形式更贴近审计的实质。

2. eliza 的智能体功能
   haseeb 解释了 eliza 是个智能体框架，具备记忆功能，能够通过循环来规划和执行任务。eliza 特别支持与 discord 和 twitter 的连接，让智能体以结构化方式获取社交媒体或聊天信息，并与外界互动，极大提升了即插即用的便利性。因此，突破点在于其轻松连接互联网并自动管理内容，而非框架本身，其他框架往往需要额外开发。

3. 模型支持的局限性
   tarun 指出，eliza 支持的模型其实不算多。对于有大量计算预算的用户而言，压力测试和各种注入攻击并不算贵，尤其是相比于“我想要在一夜之间攻击 claude”，这个过程简单多了。

4. 游戏设计建议与安全性
   haseeb 给未来可能开发类似“freysa”游戏的人提供了一些设计建议：模型必须经过模糊处理，并理想上需要微调，以防止他人直接重建模型，利用离线测试找到获胜策略，然后在线尝试一次便能赢得比赛。对于像 openai 和 claude 这样的模型公司，他们对安全性的重视不言而喻，但他们的安全模型和加密领域的并不相同。

   过去，人们常常认为智能合约总是不安全的，这是根本性错误的观点，认为用代码可以完全保护资金不受漏洞影响。事实上，方向已经改变。haseeb 在最近的 dss 安全峰会上了解到，现在更多的黑客攻击是因为私钥泄露，而非智能合约本身的攻击。这是个重要的转变，因为之前智能合约经常成为攻击目标，表明其安全性大幅提升。而更多的攻击则源于人为错误，而不是智能合约的漏洞。这意味着，攻击者意识到仅仅在区块链上寻找易受攻击的代码，已经不像三四年前那样有效了。 我觉得这些变化都是好事，但在 AI 领域不一定会这么顺利。现在面临的一个大问题是，如何让模型更能抵御 jailbreak 攻击，同时又不影响模型的实用性，有时候还会出现误拒现象。想象一下，当 OpenAI 或其他公司问模型能不能识别某个图像，而它却回答「抱歉，我不能」，这真是让人抓狂。你知道它能识别那个图像，但就是不明白为啥拒绝。其实，防止 jailbreak 攻击越有效，模型对普通用户的实用性就可能越低。我认为 OpenAI、Llama、Meta 或 Claude 的权衡和加密领域的权衡完全不同，所以不确定能否找到完美的解决方案，这可不是这些公司的决定权。

Tarun： 我补充一点，可以把这些问题转换成激励预算的形式。如果你考虑游戏中的损益，我可能更愿意在离线模拟上花一定的预算，进行大量查询以找到有效的方法，而不是盲目依赖最大利润的游戏。某种程度上，这种权衡正是很多加密货币项目关注的内容，就是在奖池变得庞大之前，尽量提高参与成本。就像比特币的难度，随着参与人数增加，难度也随之提升。但你会看到一些，比如 Te Bots，正在尝试增加更多的随机性，而不是像 Freysa 那样。我觉得这就是一个关于查询经济成本和利润的博弈，而不是简单地判断是否被破解，所有资金都被偷走，明白吗？

Casey： 这确实不容易。我能预见这种情况的发生。回到 Eliza 的话题，它虽然是为 Web 3 而设计，但它能构建的智能体（agent）其实非常有限。我认为大部分情况下，它适用于个性化的机器人，这些机器人可以轻松编程出背景故事和基本信息，但实际上不太适合实用型智能体。因此，我觉得第一个从 Web 3 出现的框架并没有真正整合 Web 3，反而更像是 Web 2 框架，Web 3 只是被套进去，适用于特定类型的智能体。所以，我觉得我们不能从中得出太多结论，因为这显然只是一个起点。我同意 Tarun 的看法，不同类型的智能体将会有不同的框架，我们显然正在朝这个方向发展。 Haseeb： 我觉得这就像是Web 2.0的回归，社交媒体的整合是它最大的亮点。我们仍处于起步阶段，未来会有更多关于智能体在区块链上运作的测试。但我同意Casey的看法，要摆脱中心化结构还需要一段时间。

Hyperliquid的空投新玩法 🚀

Haseeb： 现在聊聊这周的另一个重磅消息——Hyperliquid的空投。作为加密领域最大的去中心化衍生品平台，Hyperliquid完全自我启动，没有任何风险投资介入。就在我们录制时，他们向Hyperliquid积分系统的用户空投了23.8%的总代币供应量。根据当前市场价格，这次空投的总值达到了惊人的19亿美元，成为历史上最大的空投之一，绝对是前五的大手笔。

值得一提的是，这次空投没有通过集中交易所，也没有市场做市商和投资者，完全是100%分给平台用户和撸毛党。许多人对这次空投的评价是，这是很久以来第一次真正积极的空投。过去一年几乎所有的空投，比如Eigenlayer和ZK Sync，都是伴随着负面情绪。而Hyperliquid的空投似乎是唯一一个获得广泛好评的案例。

这引发了大家的猜想：是不是空投的时代要回来了？会不会有更多团队选择不依赖投资者的方式？关于减少流动性的讨论是否该重新审视？这次空投的流通量占到了总供应量的30%，远超当前空投中位数或首日上市的中位数。这是否意味着市场的元数据发生了变化，我们能期待看到更多类似项目的出现？

Tarun： 我认为空投的初步下滑其实是从Blast开始的，积分转换被认为是市场预期的重大失利。之后，所有在Blast之后进行积分系统的项目都措手不及，尽管他们分配了大量积分，但系统并没真正奏效，导致空投的价值被稀释到仅剩10%。人们在产品推出前就过于提前推出激励措施，结果可想而知。 当然，有些激励系统像 Etherfi 和 ENA 一样，留存率还不错，但成功的例子真心不多。说到 Hyperliquid 的成功，关键在于他们从一个中心化产品起步，推出了一个实际可用的产品，用户通过真实的使用赚取积分，而不是依赖那些没啥风险的游戏来拿空投。那些游戏根本没法让人评估积分的真实价值。

永续合约交易所是进行基于使用的空投的理想选择，因为这更透明。重要的教训是，确保你的用户是真正的使用者，而不是那些只把以太坊放在 L2 桥上就能轻松获得网络份额的人。你得搞点难以操控的东西，而「开放兴趣」恰恰是最难被操控的。对我来说，这就是最大教训。另一个教训就是，别为融资付 10% 的费用，不然你的社区会很不开心。早期也是如此，透明公开是必须的。我不认为每个人都能最终看到代币表。

Tom： 我觉得这里有很多混淆，让人们对高流动性和无风险投资兴奋，但关键在于，这实际上是个大家真心喜欢用的好产品，跟激励措施关系不大。现在我们甚至能看到人们仍在使用它。内部也提到过，激励单一产品（比如衍生品交易所）和激励整个区块链生态系统是完全不同的。我甚至不确定激励使用区块链的人是否是正确的指标，大多数其他积分程序都是这样做的，比如 Blast。实际上，你想要的是开发者，但这也是难以实现的。因此，这是一种复杂的多变量问题，难以量化，和积分的匹配度不高。拿 Blur 比较，Blur 是个 NFT 交易所，我们知道如何发展交易所，类似于收入交易所。这也指向一个更大的问题，优秀的产品通过智能的积分激励来增长，而不是其他生态系统，难以确认你是否真正分配了合适的人。

Casey： 我同意你们的看法。代币的叙述有很多不同版本。代币从纯粹的投机阶段发展到更多与基础产品相关的分配，这在某种程度上是扎根于基本面。虽然不是完全如此，但在某种程度上是。我认为我们在这个市场周期中看到了这两者：空投、meme 币、运动币也都在进行类似的积分游戏，对吧？仔细看，其实没多少实质内容。因此，我同意你们的看法，我们现在处于一个多维空间中，积分代表着不同的东西。 微小发报道：

1. 税收优势与空投💸
   Tom提到，Twitter上热议的一个点就是，空投成功的原因可能在于团队采取了措施，试图给某些人提供税收优势。他们声称以0.01美元的价格为流动性池提供流动性，这样一来，如果你申报时的市场价格很低，就能大幅降低你的成本基础，从而避免缴税。

2. 操作实用性🤔
   Haseeb问道，这样的操作是不是只有在立即申报时才有效。Tom认为，这在实际操作中可能不太行得通，但仍然有人在Twitter上讨论这个问题。虽然他不建议这样做，但这是关于空投的一个热门话题：如果你申报了空投，税务是基于申报时的价值，这可能会导致初始抛售压力，而在Hyperliquid上却没有看到这种情况。

3. 市场环境变化📈
   Haseeb指出，空投是在牛市中推出的，这对他们有利。他认为，第一天的抛售压力在牛市和熊市之间的差别很大。人们普遍乐观，认为这次空投很成功。年初的空投时，大家都在低迷状态，没人对山寨币抱有信心，而现在人们的情绪明显改善，所有东西都在上涨。

4. 持有与卖出策略🔄
   人们会选择持有，或者卖出一部分，留大部分等待上涨，尤其是等到交易所上市时再卖出。Tom提到，这次空投之所以表现出色，部分原因在于市场结构的变化，而非因为没有卖给风险投资者或市场做市商。现实情况是，大多数人处于不同的市场环境中，这种代币的设置也有所不同。

5. 宏观经济考量🌍
   Casey同意，确实有很多宏观经济因素值得考虑，这些因素在分析中也需纳入。同时，他认为，市场仍然有很大的上升空间，这可能是一个关键因素，此外，产品本身的质量也相当重要。 微小发报道：

想知道下次Layer 1或Layer 2空投会咋样？🤔 Haseeb表示，回顾今年的大空投，Hyperliquid之前还有Blast、Ethena、ZK Sync和Eigenlayer。大部分产品的表现都不尽人意，尤其Ethena的空投相对不错。比如它的积分系统和TVL（总锁仓量），还有那些需要在链上完成七个任务才能获得积分的项目，基本上就是糟糕的代理，没法真正反映我们的期望。

Layer 1的真正目标是希望大家能在这里构建一些酷炫的东西并且可持续发展。但问题是，没人知道怎么通过什么指标去分配代币，结果就导致了松散的代理机制，根本无法识别出我们真正需要的东西。相比之下，交易所就简单多了，大家只需要流动性就行。

Blur与Blast Points的机制对比

Haseeb指出，一个平台流动性越高，交易环境就越好，尤其对散户来说，他们的交易水平较低，因此在某些交易中能赚到钱。这也让我们对激励用户的策略有了更清晰的思路：直接提升产品质量。

对于大部分区块链项目，未来的方向就是像Hyperliquid那样实现完全公平的线性分配。我们会看到向这种分配方式的转变，放弃那些试图建立社区或解决不平等的想法，专注于在代币上线之前提高产品质量。这就是积分系统的意义。正因为有了这个系统，Hyperliquid的表现才更好，流动性极高，交易量也大。这就是人们选择在这里交易的原因，而在空投之后，它依然保持着庞大的交易量。💪 微小发报道：
Tarun: 听起来你想创造个像 Goodhart's law 这样的新分支。对永续合约交易所来说，目标应该是找个指标，比如开放兴趣的流量。但如果没有这个，你可别随便定个指标就指望它有效。这个观点我觉得挺有道理的。

Haseeb: 我要说，目标如果模糊不清，那就放弃吧，设定个可实际优化的小目标。比如，我希望我的链上最大自动做市商（AMM）能有充足的稳定币流动性。虽然这不是最终目标，但我对此很关注。我会给这个目标分配代币或积分，因为我知道它重要，但也会控制在合理范围内。链上流动性如果上升到数十亿美元，那就没意思了。因此，在 Layer 1 上，远离“我要建立社区”的想法。空投可无法创建持久的社区。

Casey: 至少不会是持久的社区。我同意高层次观点，积分确实是引导机制。越有针对性，参与越能持久。我觉得 Blur 是做得最好的项目之一，最初他们没有积分，而是找到了产品市场契合，测试后再加积分来获得额外的杠杆。

Haseeb: Blur 的确很厉害，他们几乎发明了这个游戏，做得超棒，超越了自 Hyperliquid 以来的任何人，当然 Hyperliquid 自身也是个成功的例子。

Tarun: Blur 的第二版就不太行了，像 Blast 一样，Blur 创建了积分，而 Blast 的出现却导致了下滑。Blast 之后，大家的预期都崩了。

Haseeb: 可是，问题在于你不能用同样的办法去处理区块链。区块链的成功指标可不那么简单。

Tom: 我觉得 Base 是新一轮链上项目中执行得最好的团队之一，他们的做法和其他团队完全不同。他们没有代币，也没有积分激励，但吸引了很多有趣的开发者和活跃度。他们的出发点不是为了代币空投，而是为了支持开发者，营造社区，这就形成了一种自我实现的预期。所以，我认为行业确实需要在激励程序上做一次健康的重置和重新思考，至少在区块链层面上是这样。 微小发报道：

激励机制的反思
Haseeb提到，Base在激励方面确实有点淡薄。🤔与早期创始人对话时，大家常常在比拼——谁给我更多的补助、支持和开发资源。结果呢？Base在这些方面的帮助往往是最少的，可能就给你一些GCP的信用额度而已。

尽管如此，Base还是吸引了很多创业者，毕竟他们的社区实力不容小觑。人们知道Base的社区成员是扎根的，不是那些只想捞一笔的投机客。💪

关键是，其他创业者想要复制Base的成功可没那么简单。Base拥有强大的品牌和分发优势，这可是难以模仿的。连Binance都对Base的成就心生羡慕。这表明，相比那些单纯通过大量激励来吸引人的项目，投资回报率在达到低基点后就变得微乎其微，单靠激励根本无法取得成功。这才是最大的教训。

去中心化科学的前景
接下来聊聊去中心化科学（DeSci）吧。Haseeb指出，DeSci这个概念在最近才被更多人关注，尤其是在CZ的发言之后。他回归Binance后发推称对去中心化科学很感兴趣，随后Vitalik等人也在曼谷的DeSci Day活动中现身，这似乎又点燃了大家对DeSci的热情。🔥

那么，DeSci到底是啥呢？如何实现科学的去中心化？简单来说，去中心化科学主要是借助代币或加密货币来推动科学研究。最常见的DeSci项目形式就是实验众筹。比如，我们可能会说：“我们要尝试这个特定的药物或化合物，如果你参与众筹，实验成功后或许能分一杯羹，失败了也只能得到个参与奖。”具体情况还是要看各自的DeSci项目，但这就是我看到的DeSci大致样子。🔬 新的去中心化科学项目来了，名叫 pump.science。这玩意儿把长寿实验玩成了游戏和代币化，目标是开发让人活得更久的药物。目前它有两个代币，一个叫 Riff，另一个叫 Euro。自从 CZ 和 Vitalik 对 DeSci 表示关注后，这俩货的价格蹭蹭上涨。听说它们是在 pump.fun 首发的，如果能突破限制并在 Radium 上交易，你就能玩转这些代币。不过，怎么拿这些钱来开发药物，我不是太清楚，感觉他们可能在发币时留了一些，然后把它们丢进流动性池融资吧。具体过程就有点迷了。

关于 DeSci 的讨论也是热火朝天，Smokey the Bear（来自 Bear Chain）对此有点看不惯，而 Andrew Kong 则是个乐观派，觉得这就像 DeFi 的早期阶段。

Haseeb: Tarun，你最近在去中心化科学方面的态度挺激进的，是不是对这个趋势不太满意？你不喜欢人们探索这些新领域的尝试吗？

Tarun: 去中心化科学的确是个有趣的领域，但我对它的现状挺谨慎的。首先，去中心化科学的理念好听，但很多项目实际操作时缺乏科学验证和监管。科学研究得有严谨的方法和可靠的数据支持，可很多 DeSci 项目在这方面真是捉襟见肘。

再说了，去中心化的众筹模式可能会把资金用得不当，甚至滋生欺诈。人们为了短期利益可能会忽视科学研究的长远价值，这对整个科学界的声誉和发展都是个威胁。

最后，科学研究需要合作和交流，而去中心化模式可能导致信息碎片化，反而不利于科学进步。科学应该在开放透明的环境中进行，而不是被代币经济的短期行为驱动。

总之，尽管去中心化科学有潜力，但在现阶段我对它的发展还是保持谨慎的态度。希望能看到更成熟、更负责的项目，而不是单靠炒作和短期利益的泡沫。

对 DeSci 的批评与潜力分析

微小发报道：

1. 跳出学术体系的挑战
   tarun 讲述了他在私人资助科学领域的六年经历，强调了传统学术资助的局限性。大部分国家的学术资助系统由政府主导，教授和博士后争夺这些资金。然而，这种官僚化的流程更容易让那些提出微小改进的项目获得资助，而不是真正具有创新性的想法。政府更倾向于支持那些看似能成功发表论文的项目，而不愿意冒险支持可能失败的创新。

2. 去中心化科学的现状
   tarun 指出，在观察去中心化科学项目时，他发现参与者的水平普遍较低，很多是拿不到资助的中等博士生。为了给自己一个“科学研究”的外衣，他们常常制造噱头，尤其是在生物学领域。很多人对加密货币一无所知，甚至无法解释加密机制的运作。他们只期待获得资金后能够成功研发药物，然后再将钱还给投资者，但药物发现的融资并不简单。

3. 潜力与挑战并存
   虽然去中心化科学中确实存在一些有潜力的加密货币项目，像 brian armstrong 和 vitalik 这样的行业领袖，他们所资助的项目都有明确的目标和路线图，达到某个阶段后就能解锁资金。但 vitalik 对预测市场的兴趣引发了更多思考，尤其是在药物发现领域，研究人员一直在抱怨缺少对试验失败成本的对冲方式。

4. 创新机制的必要性
   传统的投资方式让投资者只能通过股票押注药物公司的成功，这种方式并不够有效。设想出一种通过预测市场评估药物试验成功与否的机制，利用加密货币的特性，可能会成为一种宝贵的创新。

5. 低质量项目的警示
   不过，当我们深入观察去中心化科学项目时，很多实际上只是生物学研究生的噱头，缺乏实质内容。tarun 强调，在去中心化科学的热潮中，参与者的整体质量较低，资本需求巨大，但筹集到的资金往往无法满足药物开发的真实需求。真正的挑战并不在于资金的筹集，而是如何在中间阶段建立更流动的市场，以评估这些药物能否通过各个阶段的科学验证。 Haseeb： 总结一下，主要观点是：🔍参与者质量不高，很多人是落选者，根本无法搞真正的药物研发；💰药物开发需要巨额资金，像 pump.fun 这种平台筹集几百万都不够；最后，关键在于如何建立流动性市场，以便在药物开发的各个阶段进行有效评估，而不是单靠个别博士生的点子来投机。

Tarun： 对啊，缺乏问责机制真让人担忧。一旦筹到款，参与者可能随意处理知识产权，而目前针对去中心化自治组织（DAO）的法律诉讼也让事情更复杂。所以，我认为，真正利用加密货币机制的项目值得资助，但那些只靠名声和单一论文的首次代币发行（ICO）项目，实在缺乏实际价值。

DeSci 的潜力与未来 🌟

Haseeb： 有人可能觉得，你的观点基于现有科学运作框架。但若真的打破规则，谁知道可能性有多大？或许一些药物发现的工作正在美国外进行，甚至在 FDA 体系外进行审批与发现。此外，这些项目可能会在时间线上更早被出售，而不是筹集所有资金来完成整个过程。从去中心化金融（DeFi）中我们学到，虽然起初很多想法糟糕，钱也浪费，但最终大家能集体学习，创造出更有用的产品。为什么不让去中心化科学也经历这个过程呢？

Tarun： 我来回应一下。关于「在美国以外进行药物试验」的担忧，实际上很多制药公司确实在其他国家试药，因为成本低、监管宽松。这种监管套利早已存在，所以在这方面并没有太大效率提升，去中心化也未必有太大帮助。

另一个问题是风险转移。我认为去中心化科学在这一点上是有益的，预测市场可能比单纯为药物筹款更有价值。过去很多小型生物科技公司试图通过上市和成功研发药物来退出，但近年来许多小公司和团队的化合物往往被大公司收购，因为市场营销和分销成本太高，试验成本也不低。以疫苗为例，辉瑞疫苗为什么叫辉瑞？因为他们承担了生产和监管成本，而不是辉瑞发明的。因此，实际上很多小公司根本没有足够资源来承担这些费用。 最后，关于“允许人们失败并学习”的看法。🤔 DeFi 的成功在于其可量化的指标，这让人们能通过这些指标获取市场份额。相比之下，去中心化科学（DeSci）却缺乏显著的价值主张和吸引用户的产品。

1. Casey的看法：DeSci 不是加密货币。💸 大家在加密领域赚了不少钱，自然想找新投资机会，而 DeSci 就成了他们资金流转的新舞台。大多数 DeSci 项目就像 Tarun 说的，试图把资本引入科学，这种模式和我们在 AI 领域看到的类似。许多代币并没有明显的区分，投资者只是想在他们的加密组合中增添些 AI 的元素。

2. Tom的观点：我觉得对 DeSci 的批评和对 ICO 的批评很相似。并不是说这是支持初创公司或项目的最佳方式，而是需要展示一种存在的证明。以太坊就是个例子，它证明了这个模式是成功的。尽管没有问责机制，也没有保证这些代币的用途，人们还是愿意通过这种方式来资助项目。

3. Haseeb的看法：我同意 Casey 的观点，DeSci 的参与者大多是对前沿科技感兴趣的人，这意味着 DeSci 并没有吸引到新的用户群体。🧬 大多数药物项目集中在长寿等狭窄领域，而药物市场则更关注减肥、性功能等广泛领域。总体来看，DeSci 就像是富人玩科学的一种方式。

4. Tarun的观点：我觉得这些项目更像是科学 meme，而不是实际的去中心化科学。只要人们意识到这一点，我觉得没啥问题。😆

5. Haseeb的疑问：如果这些项目自称为科学 meme，你会接受吗？如果他们确实将收入返还给代币持有者呢？

6. Tom的看法：我认为市场应该自行探索，而不是过度分析 DeSci 的市场结构。🌍