TL;DR

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：高性能公鏈的出塊時(shí)間競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入亞秒級(jí)時(shí)代。C端高并發(fā)、高流量波動(dòng)和多鏈異構(gòu)需求增加了數(shù)據(jù)側(cè)復(fù)雜性，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)增量處理+動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。傳統(tǒng)批處理ETL延遲分鐘到小時(shí)級(jí)，難以滿足實(shí)時(shí)交易。新興方案如TheGraph、Nansen、Pangea引入流式計(jì)算，延遲壓縮至實(shí)時(shí)跟蹤級(jí)別。

數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的范式轉(zhuǎn)移：上周期滿足“能看懂”；本周期強(qiáng)調(diào)“能賺錢”。BondingCurve模式下，延遲一分鐘成本可數(shù)倍差距。工具迭代：從手動(dòng)設(shè)置滑點(diǎn)→狙擊bot→GMGN一體化終端。交易上鏈能力逐步商品化，核心競(jìng)爭(zhēng)前沿滑向數(shù)據(jù)本身：誰能更快捕捉信號(hào)，誰就能幫用戶盈利。

交易數(shù)據(jù)的維度擴(kuò)展：Meme本質(zhì)是注意力金融化，關(guān)鍵在敘事、關(guān)注度與后續(xù)傳播。鏈下輿情×鏈上數(shù)據(jù)的閉環(huán)：敘事追蹤總結(jié)、情緒量化成為交易核心。“水下數(shù)據(jù)”：資金流向、角色畫像、聰明錢/KOL地址標(biāo)簽化，揭示鏈上匿名地址背后隱性博弈。新一代交易終端將鏈上鏈下多維信號(hào)融合到秒級(jí)，提升入場(chǎng)與避險(xiǎn)判斷。

AI驅(qū)動(dòng)的可執(zhí)行信號(hào)：從信息到收益。新階段競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)：夠快、自動(dòng)化、能帶來超額收益。LLM+多模態(tài)AI可自動(dòng)提煉決策信號(hào)，并結(jié)合CopyTrading、止盈止損執(zhí)行。風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)：幻覺、信號(hào)壽命短、執(zhí)行延遲與風(fēng)險(xiǎn)控制。平衡速度與準(zhǔn)確率，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與仿真回測(cè)是關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)看板的生存抉擇：輕量數(shù)據(jù)聚合/看板類應(yīng)用缺乏護(hù)城河，生存空間被壓縮。向下：深耕高性能底層管道與數(shù)研一體化。向上：延展至應(yīng)用層，直接做用戶場(chǎng)景，提高數(shù)據(jù)調(diào)用活躍度。未來賽道格局：要么成為Web3水電煤的基礎(chǔ)設(shè)施，要么成為CryptoBloomberg的用戶平臺(tái)。

護(hù)城河正轉(zhuǎn)向“可執(zhí)行信號(hào)”和“底層數(shù)據(jù)能力”，長尾資產(chǎn)與交易數(shù)據(jù)閉環(huán)是加密原生創(chuàng)業(yè)者的獨(dú)特機(jī)會(huì)。未來2–3年的機(jī)會(huì)窗口：

上游基礎(chǔ)設(shè)施：Web2級(jí)處理能力+Web3原生需求→Web3Databricks/AWS。

下游執(zhí)行平臺(tái)：AIAgent+多維數(shù)據(jù)+無縫執(zhí)行→CryptoBloombergTerminal。

感謝HubbleAI、Space&Time、OKXDEX等項(xiàng)目對(duì)本研報(bào)的支持！引子：Meme、高性能公鏈、AI的三重共振

在上一輪周期中，鏈上交易的增長主要依賴于基礎(chǔ)設(shè)施迭代，進(jìn)入新周期，隨著基礎(chǔ)設(shè)施逐步成熟，以Pump.fun為代表的超級(jí)應(yīng)用正成為加密行業(yè)的新增長引擎。這類資產(chǎn)發(fā)行模式以統(tǒng)一的發(fā)行機(jī)制與精巧的流動(dòng)性設(shè)計(jì)，塑造了一個(gè)公平原始、暴富神話頻出的交易戰(zhàn)壕。這種高倍財(cái)富效應(yīng)的可復(fù)制性，正在深刻改變用戶的收益預(yù)期與交易習(xí)慣。用戶需要的不僅是更快的入場(chǎng)機(jī)會(huì)，也需要在極短時(shí)間內(nèi)獲取、解析和執(zhí)行多維度數(shù)據(jù)的能力，而現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施已難以承載這種密度和實(shí)時(shí)性的需求。

隨之而來的是對(duì)交易環(huán)境更高層次的需求：更低摩擦、更快確認(rèn)、更深流動(dòng)性。交易場(chǎng)所正加速遷移至以 Solana和Base為代表的高性能公鏈與Layer2Rollup。這些公鏈的交易數(shù)據(jù)量級(jí)相比上一輪的Ethereum提升了10倍有余，為現(xiàn)有數(shù)據(jù)提供商帶來了更嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)性能挑戰(zhàn)。伴隨Monad、MegaETH等新一代高性能公鏈上線在即，鏈上數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)需求將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長。

與此同時(shí)，AI的快速成熟正在加速實(shí)現(xiàn)智能平權(quán)。GPT-5的智力已經(jīng)達(dá)到博士水平，Gemini等多模態(tài)大模型可以輕松理解K線……借助AI工具，原本復(fù)雜的交易信號(hào)現(xiàn)在也可以被普通用戶理解執(zhí)行。在這一趨勢(shì)下，交易者開始依賴AI做出交易決策，而AI交易決策離不開多維度、高實(shí)效數(shù)據(jù)。AI正在從“輔助分析工具”演變?yōu)椤敖灰讻Q策中樞”，其普及進(jìn)一步放大了對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、可解釋性與規(guī)模化處理的要求。

在Meme交易狂潮、高性能公鏈擴(kuò)張與AI商品化的三重共振下，鏈上生態(tài)對(duì)全新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的需求越發(fā)迫切。應(yīng)對(duì)十萬TPS、毫秒級(jí)出塊的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

隨著高性能公鏈與高性能Rollup的崛起，鏈上數(shù)據(jù)的規(guī)模與速度已進(jìn)入全新階段。

伴隨高并發(fā)與低延遲架構(gòu)的普及，單日交易量輕松突破千萬筆，原始數(shù)據(jù)規(guī)模以百GB計(jì)。以Solana為例，其近30天日均TPS超過1,200，每日交易數(shù)超1億筆；在8月17日更是創(chuàng)下了107,664TPS的歷史新高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，Solana賬本數(shù)據(jù)以每年80-95TB的速度快速增長，換算到每天就是210-260GB。

▲Chainspect，30天交易量

不僅吞吐量攀升，新興公鏈的出塊時(shí)間也已進(jìn)入毫秒級(jí)。BNBChain的Maxwell升級(jí)將出塊時(shí)間縮短至0.8s，BaseChain的Flashblocks技術(shù)則壓縮至200ms。今年下半年，Solana計(jì)劃以Alpenglow取代PoH，將區(qū)塊確認(rèn)時(shí)間降至150ms，而MegaETH主網(wǎng)更以10ms的實(shí)時(shí)出塊為目標(biāo)。這些共識(shí)與技術(shù)的突破大幅提升了交易的實(shí)時(shí)性，卻對(duì)區(qū)塊數(shù)據(jù)同步和解碼能力提出了前所未有的要求。

然而，下游數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施大多仍依賴批處理ETL管道，不可避免地存在數(shù)據(jù)延遲。以Dune為例，Solana上的合約交互事件數(shù)據(jù)通常延遲約5分鐘，而協(xié)議層聚合數(shù)據(jù)甚至需等待1小時(shí)。這意味著，用戶本可在400ms內(nèi)被確認(rèn)的鏈上交易，卻要延遲數(shù)百倍才能在分析工具中可見，對(duì)實(shí)時(shí)交易類應(yīng)用而言幾乎不可接受。

▲Chainspect

除了數(shù)據(jù)量龐大，鏈上交易還呈現(xiàn)出明顯的流量分布不均特征，過去一年間，Pumpfun周交易量最低到最高相差近30倍。2024年，Meme交易平臺(tái)GMGN曾在4天內(nèi)遭遇 6次服務(wù)器“擠爆” 的事故，被迫將底層數(shù)據(jù)庫從AWSAurora遷移至開源分布式SQL數(shù)據(jù)庫TiDB。遷移后，系統(tǒng)的水平擴(kuò)展能力與計(jì)算彈性大幅提升，業(yè)務(wù)敏捷性提高了約30%，顯著緩解了交易高峰期的壓力。

▲Odaily,TiDB的Web3服務(wù)案例

多鏈生態(tài)進(jìn)一步加劇了這種復(fù)雜性。不同公鏈在日志格式、事件結(jié)構(gòu)和交易字段上的差異，使得每新增一條鏈都需要定制化的解析邏輯，極大考驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的靈活性與可擴(kuò)展性。一些數(shù)據(jù)提供商因此采取“客戶優(yōu)先”策略：哪里有活躍的交易活動(dòng)，就優(yōu)先接入哪條鏈的服務(wù)，在靈活性與規(guī)模化之間權(quán)衡取舍。

如果在高性能鏈?zhǔn)⑿械谋尘跋拢瑪?shù)據(jù)處理仍停留在固定間隔模式的批處理ETL階段，就會(huì)面臨延遲積壓、解碼瓶頸和查詢滯后的困境，無法滿足對(duì)實(shí)時(shí)性、精細(xì)化和動(dòng)態(tài)交互的數(shù)據(jù)消費(fèi)需求。為此，鏈上數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施必須進(jìn)一步演進(jìn)至流式增量處理與實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)，同時(shí)配合負(fù)載均衡機(jī)制，以應(yīng)對(duì)幣圈周期性交易高峰帶來的并發(fā)壓力。這不僅是技術(shù)路徑的自然延伸，也是保證實(shí)時(shí)查詢穩(wěn)定性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，更將在新一代鏈上數(shù)據(jù)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)中形成真正的分水嶺。速度即財(cái)富：鏈上數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的范式轉(zhuǎn)移

鏈上數(shù)據(jù)的核心命題，已從“可視化”轉(zhuǎn)向“可執(zhí)行”。在上個(gè)周期，Dune是鏈上分析的標(biāo)配工具。滿足了研究者和投資者“能看懂”的需求，人們用SQL圖表拼接鏈上敘事。

GameFi和DeFi玩家們依賴Dune追蹤資金流入流出，計(jì)算打金收益率，并在市場(chǎng)拐點(diǎn)前及時(shí)撤退。

NFT玩家們通過Dune分析成交量趨勢(shì)、鯨魚持倉和分布特征，以預(yù)測(cè)市場(chǎng)熱度。

然而在本輪周期，Meme玩家是最活躍的消費(fèi)群體。他們推動(dòng)了現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用Pump.fun累計(jì)創(chuàng)收 7億美元，接近上個(gè)周期消費(fèi)級(jí)龍頭應(yīng)用Opensea總收入的2倍。

在Meme賽道中，市場(chǎng)的時(shí)間敏感性被放大到極致。速度不再是錦上添花，而是決定盈虧的核心變量。在由BondingCurve定價(jià)的一級(jí)市場(chǎng)，速度即成本。Tokens價(jià)格隨買入需求指數(shù)級(jí)上漲，哪怕延遲一分鐘，入場(chǎng)成本也可能相差數(shù)倍。據(jù)Multicoin研究，該游戲中最賺錢的玩家通常要支付10%的滑點(diǎn)才能比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手提前三個(gè)點(diǎn)入塊。財(cái)富效應(yīng)與“暴富神話”推動(dòng)玩家追逐秒級(jí)K線、同區(qū)塊交易執(zhí)行引擎和一站決策面板，比拼信息收集和下單速度。

情緒指標(biāo)量化

Kaito和Cookie.fun等Infofi工具對(duì)CryptoTwitter做內(nèi)容做聚合與輿情分析，給出Mindshare、Sentiment、Influence的可量化指標(biāo)。以Cookie.fun為例，其將這兩項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)直接疊加到價(jià)格圖表上，把鏈下情緒變成可讀的“技術(shù)指標(biāo)”。

水下數(shù)據(jù)展示：把“可見賬本”轉(zhuǎn)成“可用Alpha”

傳統(tǒng)金融的訂單流數(shù)據(jù)掌握在大型經(jīng)紀(jì)商手中，量化公司為了優(yōu)化交易策略，每年需支付數(shù)億美元才能獲取。相比之下，Crypto的交易賬本完全公開透明，相當(dāng)于將高價(jià)情報(bào)“開源化”，形成一座亟待開采的露天金礦。

水下數(shù)據(jù)的價(jià)值在于從可見的交易中提煉出不可見的意圖。這包括資金流向與角色刻畫——莊家建倉或派發(fā)線索、KOL小號(hào)地址、籌碼集中或分散、捆綁交易（bundles）與異常資金流向；也包括地址畫像聯(lián)動(dòng)——對(duì)各地址進(jìn)行聰明錢、KOL/VC、開發(fā)者、釣魚、老鼠倉等標(biāo)簽劃分，并與鏈下身份綁定，串聯(lián)鏈上鏈下數(shù)據(jù)。

這些信號(hào)往往難以被普通用戶察覺，卻能顯著影響短期市場(chǎng)走勢(shì)。通過實(shí)時(shí)解析地址標(biāo)簽、持倉特征與捆綁交易，交易輔助工具正在揭示“水面之下”的博弈動(dòng)向，幫助交易者在秒級(jí)行情中規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、尋找alpha。

例如，GMGN 在鏈上實(shí)時(shí)交易和Tokens合約數(shù)據(jù)集合之上，進(jìn)一步整合了聰明錢、KOL/VC地址、開發(fā)者錢包、老鼠倉、釣魚地址、捆綁交易等標(biāo)簽分析，將鏈上地址與社媒賬號(hào)映射，把資金流動(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)與價(jià)格行為對(duì)齊到秒級(jí)，幫助用戶更快進(jìn)行入場(chǎng)和避險(xiǎn)判斷。

收益率：最終，任何交易信號(hào)的有效性都取決于它能否持續(xù)帶來超額回報(bào)。AI不僅需要對(duì)鏈上信號(hào)有足夠的理解能力，還要結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)控制，在波動(dòng)性極高的環(huán)境下盡量提升風(fēng)險(xiǎn)收益率。比如將滑點(diǎn)損失、執(zhí)行延遲等鏈上獨(dú)有的收益率影響因素考慮在內(nèi)。

這種能力正在重塑數(shù)據(jù)平臺(tái)的商業(yè)邏輯：從賣“數(shù)據(jù)訪問權(quán)”，到賣“收益驅(qū)動(dòng)信號(hào)”。下一代工具的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)不再是數(shù)據(jù)覆蓋，而是信號(hào)的可執(zhí)行性——能否真正完成從“洞察”到“執(zhí)行”的最后一公里。

一些新興項(xiàng)目已開始探索這一方向。例如： Truenorth 作為AI驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)引擎，它將“決策執(zhí)行率”納入信息有效性評(píng)估，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化結(jié)果輸出，最大限度減少無效噪音，幫助用戶構(gòu)建直接面向下單的可執(zhí)行信息流。

▲Truenorth

盡管AI在生成可執(zhí)行信號(hào)上具備巨大潛力，但也面臨多重挑戰(zhàn)。

幻覺：鏈上數(shù)據(jù)高度異構(gòu)且噪音龐雜，LLM在解析自然語言查詢或多模態(tài)信號(hào)時(shí)，容易出現(xiàn)“幻覺”或過度擬合，影響信號(hào)收益率和準(zhǔn)確性。比如對(duì)于多個(gè)同名Tokens，AI時(shí)常無法找到CTTicker對(duì)應(yīng)的合約地址。又比如對(duì)于很多AI信號(hào)產(chǎn)品，大家常會(huì)將CT中對(duì)AI的討論指向SleeplessAI。

信號(hào)壽命：交易環(huán)境瞬息萬變。任何延遲都會(huì)侵蝕收益，AI必須在極短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)提取、推理與執(zhí)行。即使是最簡單的CopyTrading策略，若沒有跟進(jìn)聰明錢，收益也會(huì)由正轉(zhuǎn)負(fù)。

風(fēng)險(xiǎn)控制：在高波動(dòng)場(chǎng)景下，若AI連續(xù)上鏈?zhǔn)』蚧c(diǎn)過大，不僅無法帶來超額收益，還可能在幾分鐘內(nèi)消耗掉全部本金。

因此，如何在速度與準(zhǔn)確性之間找到平衡，并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、仿真回測(cè)等機(jī)制來降低錯(cuò)誤率，是AI在這一領(lǐng)域落地的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。向上還是向下？數(shù)據(jù)看板的生存抉擇

隨著AI能夠直接生成可執(zhí)行信號(hào)甚至輔助下單，單純依賴數(shù)據(jù)聚合的“輕中間層應(yīng)用”正面臨生存危機(jī)。無論是把鏈上數(shù)據(jù)拼成看板工具，還是在聚合之上套一層執(zhí)行邏輯的交易Bot，本質(zhì)上都缺乏可持續(xù)的護(hù)城河。過去，這類工具憑借便捷性或用戶心智（例如用戶習(xí)慣在Dexscreener查看TokensCTO情況）尚能立足；但如今，當(dāng)相同數(shù)據(jù)在多處可得、執(zhí)行引擎日益商品化、AI能直接在同一數(shù)據(jù)之上生成決策信號(hào)并觸發(fā)執(zhí)行時(shí)，它們的競(jìng)爭(zhēng)力正在被迅速稀釋。

未來，高效的上鏈執(zhí)行引擎會(huì)不斷成熟，進(jìn)一步降低交易門檻。在這種趨勢(shì)下，數(shù)據(jù)提供商必須做出選擇：要么向下，深耕更快的數(shù)據(jù)獲取與處理基礎(chǔ)設(shè)施；要么向上，延伸至應(yīng)用層，直接掌控用戶場(chǎng)景與消費(fèi)流量。夾在中間、只做數(shù)據(jù)聚合與輕量封裝的模式，生存空間將持續(xù)被擠壓。

向下，意味著構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施護(hù)城河。HubbleAI在做交易產(chǎn)品的過程中，意識(shí)到單純依賴TGBot無法形成長期優(yōu)勢(shì)，于是轉(zhuǎn)向上游數(shù)據(jù)處理，致力于打造“CryptoDatabricks”。在將Solana數(shù)據(jù)處理速度做到極致后，HubbleAI正從數(shù)據(jù)處理走向數(shù)研一體化平臺(tái)，在價(jià)值鏈上游占據(jù)位置，為美國“金融上鏈”敘事和鏈上AIAgent應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求提供底層支撐。

向上，則意味著延展至應(yīng)用場(chǎng)景，鎖定終端用戶。SpaceandTime起初定位于亞秒級(jí)SQL索引與預(yù)言機(jī)推送，但近期也開始探索C端消費(fèi)場(chǎng)景，推出Ethereum上的Dream.Space——一種“vibecoding”產(chǎn)品。用戶可以自然語言編寫智能合約或生成數(shù)據(jù)分析Dashboard。這一轉(zhuǎn)型不僅提高了自身數(shù)據(jù)服務(wù)的調(diào)用頻率，也借助終端體驗(yàn)與用戶形成直接粘性。

由此可見，夾在中間、僅靠出售數(shù)據(jù)接口的角色正在失去生存空間。未來的B2B2C數(shù)據(jù)賽道，將由兩類玩家主導(dǎo)：一類是掌控底層管道、成為“鏈上水電煤”的基礎(chǔ)設(shè)施型公司；另一類是貼近用戶決策場(chǎng)景、把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用體驗(yàn)的平臺(tái)。小結(jié)

在Meme狂潮、高性能公鏈爆發(fā)與AI商業(yè)化的三重共振下，鏈上數(shù)據(jù)賽道正在經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)折。交易速度、數(shù)據(jù)維度與執(zhí)行信號(hào)的迭代，讓“看得見的圖表”不再是核心競(jìng)爭(zhēng)力，真正的護(hù)城河正在轉(zhuǎn)向“能幫用戶賺錢的可執(zhí)行信號(hào)”與“支撐這一切的底層數(shù)據(jù)能力”。

未來2–3年，加密數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具吸引力的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，將出現(xiàn)在 Web2級(jí)別基礎(chǔ)設(shè)施成熟度與 Web3鏈上原生執(zhí)行模式的交匯點(diǎn)上。BTC/ETH等大幣種的數(shù)據(jù)由于高度標(biāo)準(zhǔn)化，特征接近傳統(tǒng)金融期貨類產(chǎn)品，已逐漸被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與部分Web2金融科技平臺(tái)納入數(shù)據(jù)覆蓋范疇。

相反，Meme幣及長尾鏈上資產(chǎn)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出極高的非標(biāo)準(zhǔn)性與碎片化特征——從社區(qū)敘事、鏈上輿情到跨鏈流動(dòng)性，這些信息需要結(jié)合鏈上地址畫像、鏈下社交信號(hào)甚至秒級(jí)交易執(zhí)行來解讀。正是在這一差異下，長尾資產(chǎn)與Meme數(shù)據(jù)的處理和交易閉環(huán)，才構(gòu)成了加密原生創(chuàng)業(yè)者的獨(dú)特機(jī)會(huì)窗口。

我們看好在以下兩個(gè)方向長期深耕的項(xiàng)目：

上游基礎(chǔ)設(shè)施 ——擁有比肩Web2巨頭處理能力的流式數(shù)據(jù)管道、超低延遲索引、跨鏈統(tǒng)一解析框架的鏈上數(shù)據(jù)公司。這類項(xiàng)目有望成為Web3版的Databricks/AWS，伴隨用戶逐步向鏈上遷移，交易量級(jí)有望呈數(shù)量級(jí)增長，B2B2C模式具備長期復(fù)利價(jià)值。

下游執(zhí)行平臺(tái) ——集成多維數(shù)據(jù)、AIAgent與無縫交易執(zhí)行的應(yīng)用。通過將鏈上/鏈下的碎片化信號(hào)轉(zhuǎn)化為可直接執(zhí)行的交易，這類產(chǎn)品有潛力成為Crypto原生的BloombergTerminal，其商業(yè)模式不再依賴數(shù)據(jù)訪問費(fèi)，而是通過超額收益與信號(hào)交付變現(xiàn)。

我們認(rèn)為，這兩類玩家將主導(dǎo)下一代加密數(shù)據(jù)賽道，并構(gòu)建可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。