2018年投资主题：去中心化？
关注20年的互联网，10年的移动互联网，诞生了数家巨大的公司，社交*和电商阿里，数数AppStore榜单前100，大多都是BAT或者至少是中国前10的互联网公司手里或者手小的小弟，无论从估值还是流量来看，寡头垄断显而易见。
到了这个阶段，除了在现有的体系内寻找善于利用机会的创业者去接受大平台的赋能，我更希望去赌去支持的，是具有颠覆性的新平台，而我相信，通过我下面的分析，可以看到，一个去中心化的思考体系和发展模式，正在这个互联网垄断时代孕育而生。
区块链泡沫只是一个表象，我认为，它本质上代表的是人们对未来的期待：一个真正去中心化，赋能每一个新创个体的，技术或者平台。
2017年三家公司的启示：
拼多多 vs 淘宝/京东：去中心化的电商场景
利用当年微信支付关注公众号的小漏洞，拼多多迅速积累了原始量，但是真正爆发，是利用了用户社交拼团的模式，如今已经是6000w DAU，流量远超京东的4000w，坊间传言订单数已经超过京东。而这些流量，并非通过集中的广告投放来获取的，甚至是在交易的发起过程中，也并非始于一个APP，而是在社交体系内由第一个用户发起而传播给其他用户的。想必京东如果真的一直想提高平台模式的占比，流量上超过淘宝（2亿DAU）的话，想办法收购拼多多会是很重要的一步。
快手 vs 爱奇艺/优酷：去中心化的视频分发
快手已经是和爱奇艺相同规模的1亿DAU，而快手只用了3年，爱奇艺用了7年，未来快手还会继续增长。背后的算法和AI，是真正的功劳，而其根本的原则是，不再是过去YY秀场的个别火热主播经纪，或者是微博大V占据核心话语权和热点。
最近利用到快手的主播来推广的公司，其实还有一大批淘宝导购和小游戏产品公司，今年蹿升较快的另一个产品是同桌游戏，大家也可以关注快手最近launch的“快手小游戏”app。类似tbh的传播机制，同桌游戏也有效利用了学生族群的社交关系链和共时游戏的需求，在半年迅速传播产生了数千万用户。
今日头条也是极其优秀的公司，在占据UGC视频的战斗中，利用了产品矩阵（西瓜4000w DAU，火山4000w，抖音2000w）来PK快手，而不是一个产品单打独斗，这也是看到了快手本身不是流量集中在某几个大CP上的原因。
趣头条 vs 今日头条：去中心化的推广链条
通过现金奖励用户看新闻，鼓励用户发展师徒关系，并且同样用资金体系奖励内容创作和搬运工，趣头条走了一条将整个推广体系内化到产品中的模式。过去新的app的增长和推广，通常会去应用商店和广告联盟中投放，效果几乎被整个体系的资金投入所稀释下来，但是利用口碑（无论是产品口碑还是金钱奖励口碑），发动分散在各处的每一个用户，利用已有的微信群和QZone来邀请渗透，其实本质上是最快的，趣头条抓住了这点。一年前，趣头条的量级是头条的1/30，而如今，差不多是1/7.
去中心化其实早就已经开始，机会或许来自于：
流量 - 小程序：早期的微信生态，每个用户的好友都在150人的邓巴数字之下，而如今，早已超过200，工作和生活交叉，微信也被腾讯整个商业体系所渗透。但是小程序的出现，是Allen真正的神来之笔，他将用户社交关系和产品能力再次交出，他真正的克制和设计在于，小程序没有一个真正中心化的入口。这个机会是公平的，有先知和有资金实力的玩家，已经占据，并且顺着腾讯的对外对抗思路，已经开始形成一个反阿里联盟（拼多多，蘑菇街等等），同时，随着小程序的人群下沉到所有应用商店和微博们不曾覆盖到的5亿中国互联网人群，这些不曾被重视但显而易见的增量，将会成为创业公司拿来和旧体系叫板的核心基本盘。
价值 - 共享/供应链重塑：尽管300亿美金估值的airbnb（10年）还在超越900亿美金Priceline（20年）的路上，但成立仅10年的airbnb，能够在自然垄断的OTA市场中撕开这样的口子，去中心化的房源供给和C2C的口碑传播机制功不可没。共享经济没有停止，逐步走向第三消费时代，并且少部分人已经进入第四消费时代的中国，必将孕育出更多共享经纪的公司，一件商品，无论大到车，房，小到衣服包包和书本，都将会成为能够被多人重复使用的共享单元，因此，一件商品的价值将不只是在其购买的那一刻随着标价而相对应的体现一次，而是随着其使用价值，在整个共享流通体系内不断体现。这将是一个百倍于其本身价值的产生机制。
技术 - AI/区块链：AI既可以用于集中，也可用于分散，快手就是例子；而比特币是彻底的去中心化，甚至是中本聪也消失不见；利用区块链，以太坊做到了一定程度的去中心化，并且赋能了整个ICO的发展。因为所见公司有限，研究深度缺乏，因此在这里我无法阐述更多，但是其去中心化的思维值得大家研究和运用。
2017年是ICO爆发一年，也是监管集中到来的一年。一年间比特币价格首次达到1.5万美金，以太坊从年初的10美金冲击到1200美金。币圈财富爆发效应带动大众媒体的关注。这一年来，虚拟币交易所成为风头正劲的大佬，成立仅半年的Binance一跃成为全球第一大的数字货币交易所。无论是币币交易所，还是为传统世界敞开虚拟大门的法币交易所，在2017年可谓是风光无限。那么2018年交易所世界会发生哪些大事件呢？我们不妨先来看下目前的交易场现状。 颇具讽刺意味的是中心化的交易所上交易的大多数都是去中心化的代币。 有关于未来的交易所形态到底是中心化的（CEX：CentralizedExchange）还是去中心化（DEX：DecentralizedExchange）的论战从2013年的“山寨币时代”就已经络绎不绝了。 诚然，从用户的角度来看，交易所是不是用区块链，是中心化的还是去中心化的都不是核心，核心问题是交易体验和资金安全性。 如果我们从用户的角度来谈论CEX&DEX，那么什么才是一个好的交易所呢？我想它至少应该具备以下几个条件： 安全性高：资金安全&信息安全 平台流动性好：交易量&交易深度 交易费用低 交易速度快，用户体验好 有足够丰富的交易对 没有资金限制 （有些中心化的交易所会有提币限制，某段时间不能进行对某一币种的提现/或放缓提现速度） 支持多种衍生品 可提供API接口 理想是丰满的，现实却总是骨感，让我们来看下当前交易现状与面临的问题,我将用两个案例来阐述: 场景一： 想买SC币，从CoinMarketCap上只有B网可以买卖SC且只能用BTC购买，手头上币不多了，但是个人钱包里还剩下点AE，那就就用AE来买吧。（注：B网无法买卖AE） 这是一个虚拟的场景，将交易中流程最长的情况模拟出来，如果想完成这笔交易你需要做的步骤有： Step1：将个人钱包中的AE币充值到某交易所H，并兑换成BTC。每一笔基于区块链的转账都要消耗燃料费（gas），燃料费的比例不等，随着交易量的激增，网络越发拥堵，通过提高燃料费的方式可以提升到账速度。 Step2： 将兑换好的BTC转账到B网购买SC。 Step3：将SC存入钱包中。 在这一交易过程中，我们跨越了多个交易平台，使用多个币种来完成这一交易。耗时、耗力、耗手续费。 场景二： 随着交易量的增加，B交所的运营负荷越来越重，一方面要保证合法合规，新用户要完成KYC（Know Your Client）审核工作；另一方面交易所资金流动性压力激增。B交所的同志们已经连续几晚没合眼了，团队加班加点维护服务器也无法满足新增用户需求，最后，为了保障交易所安全稳定地运行，B交所决定采取限流措施，停止新用户的注册，并限制个别币种的提币（如下图，带有感叹号即表明平台在限制提币） 以上两个场景是目前的CEX的交易现状，做过几笔交易的人都能体会到这其中的不便，于是就有越来越多的人考虑DEX的事情。去中心化能否解决这些难题，DEX是否是未来交易所的发展方向？ |
在进一步介绍DEX前，请先了解我们目前CEX中亟待解决的问题： 中心化交易存在的问题 安全性问题 树大招风理论在任何一个行业都奏效，2014年当时世界最大的比特币交易所Mt.Gox被黑客盗走85万个比特币后直接宣布破产（门头沟事件）；2014年3月，Poloniex被黑客攻击，平台存放的12.3%比特币被盗；2016年8月香港的比特币交易平台Bitfinex由于网站出现安全漏洞，导致12万枚比特币被洗劫一空。 小白如我，在接触到数字新大陆后，曾兴冲冲地购买比特币并存入线上钱包，（交易所的账户系统本质也是线上钱包），没有做好必要的安全措施，结果眼睁睁地看着BTC被转走，心里瓦凉瓦凉的。事后总结下来，这次比特币稀里糊涂被盗，主要是没有设置好二次验证，而且很可能是被钓鱼网页所骗。具体请自行百度《去中心化交易所以德(EtherDelta)被盗——我们如何从中吸取教训？》 很多中短期投资者会将数字资产存放在交易所的账户中，主要为了能够及时交易，否则需要场景一中的步骤才能完成交易，这样不仅耗时且耗燃料。然而这种偷懒的做法增加了资产的不安全性。 交易费用不透明 中心化的交易平台大多采取IOU记账方式。你有没有这样的疑问，既然每笔交易都记录在区块链上，为什么我在交易所兑换的ETH，这一笔交易记录在Etherscan上查不到？这是因为交易所内部的挂单和成交，都是用平台的IOU来记录的。（IOU：I OWE YOU的简称，类似银行券的存在）存入的数字资产。其所代表的真正含义，就是用户在平台所实际抵押的法币/数字币数量的实际数量（没有作假的情况下） 中心化交易所需要对抗的是人性中的贪婪，交易所虚增IOU和挪用客户保证金参与市场做对赌的行为，将成为交易所的系统性风险。案例：《日本某虚拟货币交易所代表涉嫌瑞波币交易诈骗被捕》 中心化交易所的交易成本主要是由市场环境和监管政策决定的。它可以根据运营策略来制定变化的手续费规则。为了鼓励用户高频交易，甚至可以不收取交易手续费，但一般都会对资产提现收取手续费（脱离该平台自有账户的时候必须进行链上交易）。另外由于中心化交易所的所有交易实质都是IOU记账，所以从技术上看交易成本是非常低的。 在链下交易撮合，只要你的资产不离开平台的自有账户，那么真正的数字资产其实是控制在交易所手中的。我们只能祈祷这是一家有良心的交易平台了。 KYC步骤。 KYC是一把双刃剑，在追查黑客和不法分子时，KYC预留的信息可以提供很好的帮助，但是大量的交易者是在做合法交易，中心化交易平台通过KYC收集的客户信息，对于这些合法交易者来说就是一种潜在的信息安全隐患了。我们无法确保交易所不会利用我们的个人信息作恶。 |
ZF监管影响
经历过“9.4事件”的朋友们都能感受到中国ZF“一刀切”对于市场环境的系统性影响。如果说比特币是去中心化思想第一个也是最成功的社会实践的话，那么DEX就是区块链信仰者在交易所领域的践行成果。
诚然，市场上投机者众，这会给金融市场秩序带来一定的混乱，但是，代币的流通性确实是区块链技术得以快速大众化的所在，只有确保流动性，才能将资本市场民主化，让人们敢于将手中的闲置资金，投资到具有前景的项目上，促进市场的蓬勃发展（我理解PPP项目的本质也是如此，只不过将资金资源等投资门槛放大到仅有少数人才能参与）
然而ZF这双“看得见的手”却时不时地为了保护“思想孱弱”的人民向交易所乱挥拳头，不是勒令关闭，就是断网（封***）。你有没有发现中心化控制系统经常出现的问题：一管就死，一放就乱？这和市场经济中出现的宏观调控太过于相似。
去中心化交易所的未来
去中心化交易的核心优势之一是避免任何资产被托管，你对自己的资产拥有绝对的所有和控制权，因此资产被盗的可能极低（除非自己泄露的私钥），这会极大降低用户对交易所的信任成本。
从另一个角度来说，试想随着区块链应用的落地，我们同时拥有的数字资产越来越多，并且在使用服务时，需要支付不同的代币。这种情况下跨币种交易会逐渐高频，而实现这一交易的过程则需要依靠去中心化交易所的机制来完成。当去中心化交易应用足够成熟，使用足够广泛时，“以物易物”的交易方式将不再成为难题。
当然，目前DEX的落地应用寥寥无几，EtherDelta和Bitshares已算是最为成熟落地的应用了。另外，DEX并不是千好百好，现阶段也存在亟待解决的问题，如：
流动性问题:大多数的DEX交易量和交易深度不够
版本更新问题。区块链的不可篡改性在给陌生人之间创造信任的同时，也存在更新迭代难的问题，一旦底层架构设计好并且已长时间运行，再做大型的更改会较为困难，这也就是为什么我们会频频看到的“分叉”的原因。这不是DEX的问题，而是区块链的本质所带来的难题。
法币兑换问题：多数DEX还处于仅支持币币交易的阶段。
亚当斯密在《国富论》开篇就详细论证了，只要市场遵循了基础协议，整个社会分工就会不断精细化，整个系统将愈发有序又不失活力，不断的创造价值和财富。市场是一双“看不见的手”它无处不在，又无一所在，退到虚位来影响着经济发展。去中心化的交易方式或许是打造这一市场的关键。
毫无疑问，我们正在经历一场深刻的变革。
这场变革如蒸汽机的发明一样，为劳动力带来大解放；
亦如电力的发现一般，是生产力的大跃进。
这便是以云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术为代表的第四次工业革命——数字技术革命。这场席卷人类活动所有领域的革命蕴含着前所未有的新机遇，似乎也怀揣着重构社会分工的颠覆能量。
在这场变革中，如何驯服数据是人类当今面临的最大挑战之一，仅凭有效推理或直觉，已不足以理清大数据之道。
“数据泛滥的问题日益普遍化，依靠人工智能是最大胆的想法，也是最明智的解决方案。”
——HPE 旗下SGI副总裁兼首席技术官Eng Lim Goh
如果企业正在考虑把AI作为 IT基础架构的关键部分，那么就不要错以下内容了，HPE 的人工智能专家与你一同探讨人工智能的发展趋势及如何将其应用于商业领域。
家有AI初长成
数年来，AI已经展现出了它的无限可能，多次AI战胜人类的案例突显了AI在复杂选择与后果权衡上的潜力。 IDC预测，未来几年，全球在“认知与人工智能解决方案”上的投入将快速上升，年复合增长率高达54.4％，到2020年将超过460亿美元。
1997 年，IBM 的“深蓝”（Deep Blue）超级计算机就成功击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparov。
今年5月，Alphabet（谷歌母公司）的 AlphaGo完胜中国世界围棋冠军柯洁
更让人惊讶或者说“恐慌”的是今年初出现的新型 AI——Libratus程序（装载于匹兹堡超级计算中心的 Bridges超级计算机上），在无限下注德州扑克游戏中击败了四名顶级职业扑克玩家。
HPE 数据系统和数据科学首席技术专家Daniel Wu介绍道：“与其他类型的 AI 不同，Libratus不只是单纯提供‘建议’或预测分析，相反，它为数据处理增加了一个“规定”级别。换句话说，它在判断给出的策略很可能是最有益的之后，再去执行策略。”这样，AI就能在实际应用中节省时间和成本，以客户服务为例，机器人只需花费一秒钟来回答问题，而人工服务可能是数分钟。
别着急，一步步来
话虽这样说，但被认为是“下一个大事件”的 AI 实际上已经被炒作和恐惧妖魔化。认为“AI搞得定一切”的观点几乎和“人类将被机器人灭绝”一样常见，却不见得有多少现实基础。
Goyal说：“对个体消费者来说，他们每天都会与AI互动。想想你身边的 Alexa（亚马逊旗下的人工智能语音助手）。但对于企业客户来说，这不是当下的现实，他们垂涎这个想法，但他们不知道如何下手。”
Goyal推荐任何有兴趣将AI进行商用的人士按照下面的三个步骤进行操作：
问。咨询在哪里可以应用AI技术来获得真正的改进。了解 AI的应用实例，并注意可以应用 AI技术获得真实效益的领域，例如能节省员工时间，减少响应时间，节省材料维修和更换的费用。
试。我们不能还没经过试点就全面铺开 AI 的使用。Goyal 表示，谷歌和亚马逊“花费了很长的时间才把 AI 的基因注入企业。”企业需要问自己：“什么是恰当的数据基础设施？你需要什么样的人力资本？您是否拥有所需的数据——不仅在数量上，还有质量？你有合适的人才吗？你是否了解如何部署基础设施？你知道如何优化模型吗？” AI 需要时间走上正轨，确保你有时间试错。
延。到一定程度后，AI 需要延展到公司的业务战略，产品思维，客户支持，后勤和营销中去。在 AI 的初步应用成功后，企业要对 AI 进行扩展，这种扩展体现在多个维度上：基础架构，数据和业务流程。Goyal说，“最终你想要达到一个涅磐的状态，企业会随时随地思考，如何利用AI，在组织的每个环节和元素中助力业务更胜一筹。”
既是技术，也是艺术
尽管 AI基于数学而生，但它并不如人们想像的那般精确。*数据科学家Miranda Mowbray表示：“想要预测AI 的发展，几乎等于自找麻烦。历来预测的记录都被认为非常荒谬，出现过极端的乐观和悲观预测，而专家达成的共识有时会大错特错。”一个主要的挑战是现今的AI软件都是超级流量大户。AI程序通常需要大量的数据来学习单一任务，例如路上开车，学下棋，甚至仅仅是识别热狗。AI应该帮忙解决数据泛滥的问题，而不是加剧流量压力。
因此，在AI真正能帮助我们解决数据爆炸的难题之前，它可能需要我们提供极其高效和强大的计算能力，这也是为什么越来越多的AI用超级计算机处理数据。但由于摩尔定律走向终点，当下的计算架构无法满足AI 的巨量处理需求。一个解决方案是HPE的内存驱动计算（MDC），即The Machine项目。鉴于数据，电源和内存的庞大需求，AI将需要一个非常高效而强大的系统来运行。The Machine使存储器成为计算架构的核心，并允许用户使用任何计算节点来利用存储池，这是可以使AI更靠近现实的工具。
于此同时，Libratus正在帮助我们从完全信息决策转变为利用不完全数据就能完成分析。到最后，你不再需要漫长的等待，在 AI完美之后才能检查自己的业务需求，也不再因为时间有限，不考虑项目缺陷就着急推进。像其他任何工具一样，AI也是把双刃剑，可以帮助或者阻碍你的业务。企业会得到刀刃的哪一边，取决于业务的需求，组织的实施技术和流程，以及执行者的耐心。
对渴望致胜人工智能时代的领袖而言，我们能给到你的建议是：
拥抱不确定性。 AI会改变行业的游戏规则，但它需要勇敢者精妙的部署，并克服一定程度的不安。
识别 AI技术的应用领域，以获得真正的效益——减少雇员工作时长，缩短响应时间等。
准备好试验。 AI走上正轨还不能心急。
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