一文读懂 Web3 数据赛道：市场结构、代表项目及未来趋势

比特币资讯行业

2022-06-21 11:08:00

来源：SevenX Ventures

撰文：FC@SevenX Ventures

如果说 2021 年科技领域的热词是元宇宙，那么今年的席位大概率会留给「Web3」，一时之间，各种科普、分析、展望、质疑纷至而来，这个名词成为了当之无愧的流量密码。

在各种各样的观点里，虽然大家对 Web3 的定义不尽相同，但有一个共识是，Web3 能够让用户对自己的数据拥有所有权和自主权，而这也是推动 Web2 向 Web3 进化的关键因素。随着我们的生活与工作被更加彻底的数字化，即，人类人一起活动都将以数据流呈现时，这种数据权利的让渡就显得尤为关键。

所以我们有理由相信，Web3 的数据赛道会成为新秩序下最重要的组成部分，拥有广阔的发展空间，而站在创业者的角度来讲，由区块链技术驱动的去中心化网络，其本质是一个开放、无许可的分布式数据库，数据方向天然存在许多需要被服务的场景，选择它大概率能够在正确的科技树上进化和生长。在今天这篇文章里，我会为大家梳理现有 Web3 数据赛道的市场结构及典型玩家，简单解读它未来发展趋势，并分享一些 SevenX 的投资判断。

本文核心观点：

Web3 打破了数据孤岛，同时将数据权利归还于个体用户，用户可随时携带，可任意与应用发生组合与交互。
Web3 数据赛道的结构可以被划分为四个层次，分别为数据来源，数据获取、数据查询与索引、数据分析与应用。而项目的去中心化程度、可扩展性、所提供的服务的速度与准确度、场景的不可替代性等是我们判断项目的主要维度。
随着数据市场参与者的逐渐丰富以及数据本身的沉淀和积累，数据的价值会大幅提升，但如何在利用数据产生更大价值的同时更好的遵循区块链原教旨精神保护隐私，是另外一个重要议题。
通过多维数据向量来构建去中心化的声誉体系是 Web3 数据市场下一个最重要的用例之一，基于声誉体系，各类金融场景比如信用借贷的解锁成为可能。

当我在谈 Web3 数据的时候，我在谈什么

人类文明在发展的过程中会产生大量的数据，它们或被遗忘，消失在时间的长河中，或被记录，沉淀为被人知晓的历史，而互联网的出现，则让人类对数据的记录有分享能够以一种效率更高、容量更广的方式来进行，数据的价值由此进一步被发掘，其重要性也逐渐成为整个社会的共识，在《经济学人》2017 年 5 月刊的封面故事里，数据更是被定义为「世界上最具价值的资源」。

但随着在互联网上沉淀的数据越来越多，一个根本性的问题开始显现：个体产生的数据创造了价值，但这些数据并不归属于个体，其创造的价值也没有分配给个体。于是人们向往一种新的秩序，于是 Web3 应运而生。

那 Web3 是如何重塑数据价值的呢？主要有三个方面：

让数据公开透明且不可篡改。

在 Web2 的世界里，应用们通过提供免费的服务来获得用户数据，然后通过垄断这些数据来牟利并建立自己的商业护城河。数据存储在他们的中心化服务器上，外界无法访问，也无从得知哪些数据被存储，以什么方式和颗粒度被存储，而且一旦这些应用遭遇攻击或者主动地结束服务，用户的数据可以在一夜之间化为乌有。但是在区块链技术作为底层的 We3 框架下，链上数据实现了公开、透明及不可篡改，这是它们能够被更好使用的前提。

打破数据孤岛，提升互操作性。

每当使用一个新的应用，不需要不厌其烦地走一遍注册流程，这应该是 Web2 数据孤岛所造成的负面影响在用户侧最直观的表现。因为各个应用都拥有自己的数据库，彼此独立，无法打通，所以造成了这种重复性采集。同时，用户的行为数据被碎片化地掌握在不同的应用手中，既无法跨平台复用，也不能进行整合。而在 Web3 的世界中，广义上来讲，用户只需要一个地址就可以访问和使用各类去中心化应用，而这个地址所发生的每一笔链上交互，其对应的数据都可以被组合起来，无需任何应用许可。

通过代币经济实现更好的价值分配。

数据创造的价值如何能分配给产生这些数据的个体，是 Web3 面向数据要回答的重要议题，而不断演进的代币经济可能是实现这种价值重新分配的核心手段，这一点任何曾经在各类空投中收益的用户应该都有非常直观的感受。在 Web3 的语境里，用户与任意应用的交互行为所积累和产生的数据，都是价值捕获的载体。

其实，Crypto 市场本身的进化也在很大程度上驱动了 Web3 数据赛道的发展。供给端，多链宇宙的成型，各类应用的爆发，NFT 的蓬勃发展，以及新用户大大量涌入，都让数据的种类和数量有了指数级增长；需求端，需求的多维化和复杂化让围绕数据的获取、整理、访问、查询、加工、分析，催生出了无数有想象力的场景和机会。

Web3 数据赛道结构图

Web3 数据赛道的结构可以被划分为四个层次，分别是最底层的数据来源，第二层的数据获取，第三层的数据查询与索引，还有最顶层的数据分析与应用。

第一层，数据来源

数据来源整体分为链上和链下数据。链上数据主要包括：链相关数据（如哈希、时间戳等）、转账交易、钱包地址、智能合约事件、以及一些保存在缓存中的数据（比如以太坊 mempool 里面的排队数据），这类数据被去中心化的数据库所维护，可靠性由区块链的共识来保证。另外，存储也是链上数据的主要来源，目前集中在 IPFS, Arweave, Storj 等协议。链下数据则主要包括中心化交易所的数据，社交媒体数据，GitHub 数据，以及一些典型的 Web2 数据，比如 PV、UV、日活、月活、下载、搜索指数等等。

近两年来，数据种类和数量都有指数级的增长，但目前就数据源这个层面，还存在三个问题：

部分公链采用轻节点模式，导致链上数据不完整，比如 Solana。
存储层因为数据量大产生拥堵。我的好朋友 REVA 曾经将她的 NFT 作品上传到 IPFS，但是当她想调用的时候，却用了 2 个小时都没能将一个几百兆的文件下载成功（想一下两个小时都没能把一部标清电影下载下来的崩溃）。不过市场上已经有项目在着手解决这个问题，比如 SevenX 的 Portfolio：Meson Network。它是一个去中心化的 CDN 网络，通过挖矿的形式聚合闲置服务器，调度带宽资源并将其服务于文件以及流媒体加速市场，对象包含传统网站、视频、直播及区块链存储方案，目前已经支持 AR、IPFS 等。
链下数据缺乏确保其真实性的方法，数据维度也需要被拓展。

第二层，数据获取

这一层最主要的玩家就是节点服务商。如果选择通过自己搭建节点的方式来获取链上数据，需要较高的时间、金钱和技术成本，还可能会面临内存泄露、磁盘空间不够等问题，而节点服务商则大大优化了这个流程。作为整个数据赛道的基础设施，节点服务商是最早参与进来的玩家，也诞生了估值百亿美金的独角兽。

目前比较有名的服务商有 Infura，Quicknode，Alchemy 和 Pocket，开发者和创业者在选择的时候主要会考虑覆盖链的数量、商业模式以及附加服务的多样性（是否有类 CDN 服务？是否可以访问 mempool 数据？是否可以提供私有节点？）等因素，而 Infura 在之前不止一次出现过的节点宕机事件，是否去中心化也是大家选择的标准之一。（2020 年 11 月，Infura 没有运行最新版本的 Geth 客户端，而某些特殊的交易触发了这个版本的客户端的 bug，随后 Infura 宕机了并造成了一系列的连锁反应：主流交易平台无法充提 ERC-20 的 Token，MetaMask 无法使用等等。）

将四家节点服务商简单对比如下：

今年 2 月 8 日，Alchemy 以 102 亿美元估值完成了 2 亿美元融资；Infura 母公司 ConsenSys 在去年也完成 2 亿美元融资，估值 32 亿美元；截至 2022 年 3 月，Pocket 的流通市值达到了 32.8 亿美元。

第三层，数据查询与索引

在直接与各类公链进行交互的节点服务商之上，就是提供数据查询和索引服务的市场参与者。他们通过对数据的解析和格式化，让原始数据变得更容易被访问和使用。

The Graph

The Graph 是一个去中心化的链上数据索引协议。2020 年 12 月主网上线，到目前为止可以支持对 30 多个不同网络的数据进行索引，包括 Ethereum、NEAR、Arbitrum、Optimism、Polygon、Avalanche、Celo、Fantom、Moonbeam、Arweave 等。

它与传统基于云服务的 API 类似，区别在于传统的 API 是由中心化的公司运营；而链上数据索引则由去中心化的索引节点组成。借助于 GraphQL API，用户可以通过 subgraph （子图）直接访问获得信息，快速并且节约资源。The Graph 设计了 GRT 代币机制，以鼓励多方参与自己的网络，涉及到委托人（Delegator）、索引者（Indexer）、策展人（Curator）、开发者（Developer）。业务的流转简概括就是：用户提出查询需求，索引者运行 The Graph 节点，委托人向索引者质押 GRT 代币，策展人使用 GRT 来指引哪类子图有查询价值。

Covalent

Covalent 提供了一个数据查询层，让它的用户可以快速地以 API 的形式调用数据，目前支持 Ethereum、BNB Chain、Avalanche、Ronin、Fantom、Moonbeam、Klayth、HECO、SHIDEN 及主流 Layer2 网络。

Covalent 既支持区块链全体数据类型，如交易、余额、日志类型等的查询，也支持对某一个协议的数据查询。Covalent 最突出的特点是跨多链查询，不想需要重新建立类似 The graph 子图的索引，通过改变 Chain ID 就可以实现。该项目也同样有自己的代币 CQT，持有者可以用来抵押和为数据库上新等事件投票。

SubQuery

SubQuery 面向 Polkadot 和 Substrate 项目提供数据查询服务，允许开发人员专注于其核心用例和前端，而无需浪费时间构建用于数据处理的定制后端。SubQueary 受到 The Graph 启发，同样使用 graphQL 语言，其代币经济学也与 The Graph 相类似：SubQuery 系统中有三类角色：消费者、索引这和委托人。消费者发布任务，索引这提供数据，委托将空闲的 SQT 代币委托给索引者，激励他们更多的诚实参与工作。

Blocknative

Blocknative 专注于实时交易数据的检索功能，提供了 mempool 的数据浏览器，比如地址的追踪，内部交易的追踪，未成功交易的信息，被替换交易（被加速或者取消）的信息。因为 mempool 的数据和最终区块数据不会一致，对实时性的要求较高。Blocknative 提供的字段查询更加即时和精确。

Koii Network

Koii 是一个面向创作者，旨在帮助他们永久拥有内容并赚取内容价值的去中心化生态系统。任何人都可以使用 Koii 系统，, 通过部署任务、运行节点或制作 / 注册内容来赚取代币奖励，系统会根据通过真实流量证明处理后的数据来奖励参与者，实现「注意力经济」的循环。此外，Koii 团队开发的 Atomic NFT 实现了 NFT 和其 Meta-Info（元信息，即 NFT 所代表的实际数字内容）在同一条链上的保存和确权，因此所有 Koii 平台上的内容都能够按照相同的标准生成，如果这种扩展性能够成功地促使内容累积到一定数量级后，Koii 也将成为一个重要的内容数据索引平台。

下面列举的几个项目，既提供数据查询与索引的服务，又有属于数据应用与分析层的产品，为了方便起见，都放在这里描述。

Dune Analytics

Dune Analytics 是一个综合型的 Web3 数据平台，可以对海量的链上数据进行查询，分析，以及可视化。它把以键值数据库保存的链上数据进行解析，然后录入集合到一个 PostgreSQQL 的关系型数据库中，用户无需写脚本，只要会使用简单的 SQL 语句就可以进行查询。Dune Analytics 可以提供的数据表有原始交易数据表，项目级数据表，以及聚合型数据表三类。

Dune Analytics 鼓励数据共享，默认情况下，所有的查询和数据集都是公开的，用户可以直接复制他人的 Dashboard，并将其作为参考。目前，Web3 领域最优秀的一批数据分析师都聚集于此。Dune Analytics 现阶段支持 Ethereum、Polygon、Binance Smart Chain、Optimism 和 Gnosis Chain 的数据查询。今年 2 月完成了 B 轮 6942 万美元的融资，估值 10 亿美元，正式迈入独角兽行列。

Flipside Crypto

Flipside 与 Dune Analytics 一样，也是通过可视化的工具以及自动生成的 API 借口，让用户能够通过简单的 SQL 语句进行复杂数据的查询，也可以复制和编辑别人已经生成的 SQL 查询。Flipside 积极地与领先的加密项目合作，通过结构化的赏金计划和指导，激励按需分析，帮助项目快速获取他们需要的数据洞察力以实现增长。

目前 Flipside 支持 Ethereum, Solana, Terra, Algorand 等公链网络。4 月 19 号，Flipside 宣布完成了一笔 5000 万美元融资。

DeBank

DeBank 是一个 DeFi 投资组合的追踪器，用户通过 DeBank 可以一站式追踪和管理自己交互过的 DeFi 应用，查看地址余额及变化、资产分布、授权情况、待领取奖励、借贷头寸等等。目前已支持 27 个网络上的 1147 个协议。

去年 4 月，DeBank 正式启动了自己的 OpenAPI 计划，开放了包括在内获取某条链上的所有协议，获取某个协议支持的所有链及其合约地址列表，获取在某个协议的实时投资组合等 28 个 API, 所有机构和个人开发者都可以申请成为官方合作伙伴，实时访问 DeBank 的 DeFi 分析数据。目前，imToken, TokenPocket, Math Wallet, Mask, Hashkey Me, OneKey 和 Zerion 都在使用 DeBank 的 API，DeBank 也成功地将自己的市场从数据应用，向下延伸到了数据查询和索引。

CyberConnect

CyberConnect 是一个去中心化的社交图谱协议，其解决方案是建构一个可拓展的标准化社交图谱模块，让开发人员可以通过简单的代码将社交图谱模块移植到新的应用程序中，节省了时间和经济成本，而对于最终用户而言，自己的社交数据成为个人的便携式资产，也可以轻松地移植到新的应用程序中，打破了 Web2 世界里平台和平台之间的壁垒。

RSS3

RSS3 是衍生于 RSS 协议的下一代数据索引和分发协议，它允许用户基于地址生成 RSS3 文件，并将自己的 Twitter、Mirror、即刻等社交平台关联进该文件，文件会实时同步用户的资产、内容和行为数据（交易、点赞和转发等），同时将这些信息储存在 RSS3 的去中心化网络中，开发者可以在用户允许的情况下，通过不同的 API 接口调取用户在不同平台上发布的内容，并根据应用特性筛选展示不同的信息。

Go+

Go+ 基于自己的「安全引擎」，致力于在 Web3 的世界里打造一个「安全数据层」。目前已发布对 C 端用户的代币安全监测功能，用户输入代币合约地址，即可获取改代币在合约安全、交易安全、信息安全三方面近 30 项安全监测，覆盖 ETH、BSC、Polygon、Avalance、Arbitrum、HECO 等公链生态。同时，Go+ 的安全 API 也可以被其他开发者和下游的应用引用，为自己的项目打造更安全的加密生态。这些安全 API 包括：Token 检测、NFT 检测、实时风险预警、dApp 合约安全、交互安全等。

Go+ 的出现其实展现了 Web3 数据赛道的一个趋势，那就是数据索引垂直化。SevenX 在研究中发现，随着协议和项目数量的激增，以及用户行为的复杂化，数据市场上出现了越来越多的垂直类的数据场景，这些场景的特点是非通用数据，用户需求大频次高，用户既是数据使用者也是数据提供者，未来会有越来越多面向这些垂直场景的数据索引、查询以及在此之上的分析服务，这些服务也大概率会因为明确的定位而成为整个市场的破局者。

第四层，数据分析与应用

这一层是直接面向 C 端用户（广义上的 C 端，不仅仅指个人用户），交付拿来即用的数据产品。它们帮用户完成了所有繁重负责的工作，直接呈现从自己的数据方法论角度出发，为用户提供数据价值。这一层的参与者，可以按照数据的类型大致划分为针对链上交易的，针对代币价格的，针对 DEFI 协议的，针对 DAO 的，针对 NFT 的，针对安全的，针对社交的等等，当然也有越来越多的项目部聚焦于某一类数据，旨在成为一个更加综合型的数据分析平台。

区块链浏览器

这可能是出现的最早的数据应用层产品，让用户可以直接通过 Web 页面搜索链上信息，包括链的数据，区块的数据、交易数据、智能合约数据、地址数据等。

Glassnode & Messari & CoinMetrics.io

区块链数据和信息提供商，从不同角度 & 指标为投资者提供链上数据和交易情报，输出市场分析洞察和研究报告。

CoinGecko & CoinMarketCap

代币分析工具，用于观察和追踪代币价格、交易量、市值等。

Token Terminal

用传统的金融指标，比如 P/S 比率、P/E 比率和协议收入等分析 DeFi 项目。目前也支持对 NFT 交易市场的分析。

DeFiLlama

深耕 DeFi TVL 的数据分析平台，支持 107 个 Layer1 & Layer2 网络上的，近千个 DeFi 协议的 TVL，可以用不同的指标和时间维度分类对比、查看。目前 DeFiLlama 也同样支持 NFT 的分析，关注不同链上不同交易市场的交易量和 Collections 种类。

NFTSCan & NFTGO

专注于 NFT 市场的数据平台，提供数据分析和巨鲸钱包监控等服务，旨在帮助用户更好地追踪和评估 NFT 项目和资产的价值，帮助做出明智的投资决策。

Nansen

如果用一个词来概括 Nansen，那一定是「标签」。Nansen 已累计分析了 5 千万 + 的以太坊钱包地址和它们的活动，将链上数据与包含数百万个标签的数据库相结合，帮助用户更好地寻找信号和新的投资机会。Nansen 目前是 Web3 数据分析和应用层的最明星的项目之一，去年 12 月以 7.5 亿估值完成了 7500 万美元的融资。

Chainalysis

被称为「链上 FBI」的 Chainalysis 成立于 2014 年，是一个企业数据解决方案公司，通过链上数据监控和分析，以帮助政府、加密货币交易所、国际执法机构、银行等客户遵守合规要求，评估风险，并识别非法活动。去年六月，Chainalysis 宣布获得 1 亿美元 E 系列融资，估值达到 42 亿美元。

Footprint Analytics

Footprint 是一个综合型的数据分析平台，用于发现和可视化区块链数据。与其他应用相比，Footprint 使用门槛更低，对新手用户非常友好。平台上提供丰富的数据分析模板，支持一键分叉，帮助用户轻松创建和管理个性化的仪表板，同时 Footprint 也有对链上其他钱包地址及其活动的标记，用户可以通过维度丰富的指标来进行投资决策。

Zerion & Zapper

最早出现的 DeFi 投资组合追踪和管理器，目前同样都新增了对 NFT 资产的支持。

DeepDao

DeepDAO 是聚焦于各类 DAO 组织的综合数据平台，用户可以轻松查看国库金额及变化、国库代币分布、治理代币的持币情况、组织活跃成员、提案及投票情况等。DeepDAO 还同时提供了数十种用于创建和管理 DAO 的工具。

在这一层的应用还有很多，在此就不一一列举。

其实 SevenX 从很早就开始关注数据赛道，并投资了 Debank,Zerion, Footprint, Koii, DeepDao, RSS3, CyberConnect 以及 Go+。在筛选项目的过程中，我们有一些心得和判断，在这里简单分享一下：

总得来说，应用层流量不再是核心壁垒，用户随时有可能因为其他产品的易用性，更新速度等因素快速迁移，而具备数据提供能力并且与用户形成数据通道闭环的产品反而会更具有竞争力，但是在壁垒未形成前流量产品具备反哺的可能性。

我们如何进行评估呢？有以下 5 个维度：

1. 场景选择：

（1）是否有需求，且需求的成熟度是否足够或者未来会不会发生？

项目在寻找需求时候要判断需求的成熟度或者阶段。还是以 GoPlus 为例，在 DeFi 世界「安全感」已经是必需品，安全几乎是所有人都有共识的需求，而这一需求是层出不穷、各种各样且对于普通用户来说很难辨别和防范的安全事故后被激活和逐步成熟的。所以现在大家宁愿多付出一步或者适当花钱去购买更安全的体验。

（2）先做 C 端还是先做协议？

我们认为，在场景需求未被完全激发时，应该先做 C 端产品去寻找用户痛点，不然很容易拿着锤子找钉子。比如 GoPlus 在早期时候做了 Go Pocket 钱包，其实就像是样板间，有了样板间其他合作伙伴也更好的理解产品到底在解决什么问题，这就会为之后延伸做协议时的 B 端获客提供了极大帮助。

之后，SevenX 会重点关注 GameFi、DeFi、DAO、NFT、社交、安全等场景

2. 数据能力：

数据获取、结构化等是基本功，但是否拥有基于行业认知的数据能力是关键。

3. C 端产品能力：

C 端产品能力主要看是否可以寻找到受众的迫切性需求作为冷启动方式，且能够有易用性。

4. To B 拓展能力：

To B 的拓展是一个复杂决策流程，是否能够获取标杆用户，或者能否根据产品定位高效的获取长尾用户，这都是需要考量的。

5. 团队背景：

垂直赛道 web2 大场背景，独立运营过一个项目
开源社区经验
快速学习能力，且不带偏见的学习

Web3 数据的可能性

随着链上分析的增多，区块链的匿名属性逐渐被打破，例如大家可以根据 nansen 的标签跟踪大户的交易地址和交易行为，也可通过链上地址识别出某一个地址参与的活动和组织以及链上行为，这让我们的数据暴露在阳光下，失去了选择隐私的权利。而 Nansen 近期表示已经标记超过 1 亿个钱包，这让隐私的需求越发得到重视。

目前的隐私解决方案主要包含的层面为隐私币，隐私计算协议，隐私交易网络、隐私应用等。

如果我们想保护我们的链上交易或者活动选择性发现，或者我们希望过程不可见但结果可见，我们可以选择隐私计算协议，如 Oasis Network 等，常用的技术包括包括零知识证明、安全多方计算、基于现代密码学的联邦学习、可信执行环节（TEE）等。

但是目前的协议可用性较为有限，大部分还属于开发阶段。落地较多的是 Secret Network，该公链已经上线跨链桥 Secret Bridge、隐私 DeFi 协议 Sienna Network、隐私交易协议 Secret Swap、比特币无信任隐私解决协议 Shinobi Protocol 等应用。

从 2021 年下半年开始，头部 VC 和开发者开始大量涌入隐私赛道，相信随着这个市场的逐渐发展，人们会在如何利用数据产生更大价值的同时更好的遵循区块链原教旨精神保护隐私之间寻找到一个平衡。

最后，再来简单说一下，我们对市场趋势的一个判断：通过多维数据向量来构建去中心化的声誉体系是 Web3 数据市场下一个最重要的用例之一，基于声誉体系，各类金融场景比如信用借贷的解锁成为可能。

一直以来，借贷都是 DeFi 生态系统的重要组成部分，目前，整个市场的产品类型以抵押借贷（通常是超额抵押）和闪电贷为主，不依赖（或者不完全依赖）抵押物的信用借贷一直被认为是最重要的演进方向，因为信用会造就一个更加自由交流的市场。

然而在 DeFi 中引入信用借贷所面临的最大障碍就是贷款人只面对一个地址，无法有效验证该地址另一端的借款人的偿款能力以及是否有过不良信用记录。一些解决方案试图通过将链下的信用数据引入链上来完成这个目标，但如何保证保证链下数据本身以及在上链过程中真实性的问题，一直没有被很好的回答。

现在，随着链上身份系统的逐渐完善，以及可用于分析的数据和数据分析工具的同步增长，用户在链上创造、贡献、赚取和拥有的东西，都能够逐渐积累成该用户的声誉，从而实现一个地址对另外一个地址有效的信用评估。其实，AAVE 背书的 Lens Protocol 其实就是在做这样的事情，用 NFT 管理数据，为链上无抵押信用贷铺设地基。