在 Superchain 时代重塑公共物品资助的现状

2025年01月18日 12:02:38 加密货币 互联网
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在 Superchain 时代重塑公共物品资助的现状

撰文:LoxiaLui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

在去中心化浪潮中,以太坊正迎来一场新的蜕变——从单一的区块链平台,进化为能够容纳多链互操作、真正开放且可持续的价值网络。随着 Optimism 等二层网络(L2)蓬勃发展,公共物品如何被激励与资助也随之成为焦点。本文围绕「以太坊凤凰之愿景」和 Superchain 架构,深入探讨了 Optimism 的追溯性公共物品资助(RetroPGF)在近年来的嬗变,以及 Base 与 Superchain 的多层绑定如何推动去中心化治理的落地。最后,通过 LXDAO 治理组的观点,我们将更完整地了解在新一轮 Retro Funding 中,以数据驱动与人类洞察相结合的评估方式如何诞生,以及它们在「影响力=利润」的激励模型下所面临的机遇与挑战。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Key points:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 以太坊凤凰之愿景:创建一个能够公平奖励整个价值网络(链)上影响力的经济体系,解决常见的市场失灵问题,并使公共物品的生产与构建闭源软件一样有利可图,准确奖励影响力以实现「影响力 = 利润」Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Optimism 的追溯性公共物品资助(Retroactive Public Goods Funding, RetroPGF)的目标是通过追溯性分配奖励,实现「影响力 = 利润」的原则——即对集体的积极影响应转化为个人的利润。这一原则作为北极星,激励创建一个更具生产力和可持续性的经济体系。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Retroactive Public Goods Funding in 2025: 更有效,更准确地奖励在 Superchain 上产生影响力的建设者。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

01 Superchain 速览

打造标准化、多链互操作的生态网络

Superchain 致力于通过标准化和模块化的技术栈(OP Stack)来实现跨链数据和资产的无缝流转,同时共享以太坊的安全和资源,从而在 L2/L3 多链世界中形成规模化网络效应。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 收入共享 Superchain 内的每条链都需要将排序器(Sequencer)总收入或利润的 15% 支付给 Optimism Collective,以在多链之间聚合流动性并引导形成更大网络效应。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

ERC-7802 对 Superchain 交易的影响

提升跨链交易效率Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 通过标准化跨链接口(如 crosschainMint 和 crosschainBurn),使资产转移不再依赖繁琐的跨链桥或多重签名验证。    Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 区块延迟:可将跨链交易的延迟降至 1 个区块,大幅提升资本效率。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 无需资产包装:ERC-7802 避免了常见的 Wrapped Token 问题,允许直接使用原生代币进行跨链操作。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

增强资本效率Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 「销毁 - 铸造」机制(Burn-Mint)帮助资产在多条链之间自由流动,不再被传统跨链桥的锁定池束缚。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 聚合流动性:如 1M USD 的资产可同时在 Superchain 下多条链上使用,无需在每条链上单独锁定。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 降低跨链 + 运营成本:ERC-7802 的模块化设计简化了跨链逻辑,减少了中间环节并降低跨链桥被攻击的风险。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Base 在生态、治理和协作层面更深度绑定 Superchain

收入与代币分配 Base 通过收入共享协议,向 Optimism 支付 2.5% 的排序器收入或 15% 的利润,并获得 1.18 亿枚 OP 代币(分六年发放),用于生态激励和治理参与。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Law of ChainsLui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Base 将参与 Optimism 的多链治理框架「Law of Chains」,并成为示范性的实践网络,以吸引更多链和开发者加入 SuperchainLui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

https://github.com/ethereum-optimism/OPerating-manual/blob/c095f3002233d212379d1e39b0d785e2ff000e65/Law of Chains.mdLui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Base 的治理权限将逐步移交给全球独立社区成员组成的安全理事会,但其投票权不会超过 9%。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

互利共生Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • OP 是当前 L2 生态中相对去中心化、生态多元的代表;Base 借助 Coinbase 的经验可为 OP 拓展更多现实世界应用。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Base 也需要 OP 的去中心化治理模式及成熟的运营经验,双方将形成长期战略绑定。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

02 Retro Funding 的演变

在早期的 Retro Funding 中,追溯的只包含公共物品,例如 RetroPGF 3 的目标:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Optimism 的追溯性公共物品资助(Retroactive Public Goods Funding, RetroPGF)的目标是通过追溯性分配奖励,实现「影响力 = 利润」的原则——即对集体的积极影响应转化为个人的利润。这一原则作为北极星,激励创建一个更具生产力和可持续性的经济体系。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 影响力:表示贡献者为 Optimism 集体创造的价值。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 利润:表示贡献者从 Optimism 集体中提取的价值。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 差距:表示贡献者的影响力与利润之间的差异。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

(例如:影响力 - 利润 = 差距)Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

RetroPGF 填补了贡献者的影响力与利润之间的差距,从而实现「影响力 = 利润」的状态。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Retroactive Public Goods Funding 1 ~ 3(回溯性公共物品激励) 资助了很多优秀的公共物品,如 RPGF 2 中的 ZachXBT,ZashXBT 是加密货币领域的「无面侦探」,通过链上分析技术揭露骗局、追踪被盗资金,为行业透明度和安全性做出了巨大贡献,这些贡献没有直接激励网络增长,但却对整个集体产生了非常积极的影响力,使整个网络更稳健。所以 OP 的 Citizen House 中的徽章持有者会投票给 ZachXBT,ZachXBT 在 RPGF 2 中获得了近 19 万 OP。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

而在 Retro Funding 4 中,社区考虑到之前三轮 RPGF 缺乏对 OP 网络实际使用者的支持(在 RPGF 3 中只分配了 5% 的奖励给到网络实际使用量中前 20% 的使用者),尤其缺乏对 Superchain 上开发者增长的支持,并且 OP 社区的徽章持有者对 Retro Funding 的可持续性提出了担忧,在 Retro Funding 的 1~3 轮次,Retro Funding 依赖 850M OP 的回溯性公共物品资助(RPGF)来发放奖励。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

在 Retro Funding 的第 4 轮次及之后,Retro Funding 将逐渐转向依赖协议盈余收入作为奖励来源,而之前的协议盈余收入不足以维持回溯性公共物品资助,所以 Retro Funding 在鼓励公共物品创新之外,还肩负起了直接激励网络增长的任务,于是 Retro Funding 在第 4 轮次时首次提出对链上贡献者的资助(Onchain Builder),以激励开发者增长和网络活动的增加。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

RetroPGF 4 之后,社区也越来越重视评估指标的数据化,开始慢慢尝试使用 AI 对数据进行分析和初步的筛选,再加入 Badgeholder 来对初筛结果做主观裁决。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

在 Retro Funding 4 中,Retro Funding 开始首次资助如 DeFi 类的与链上直接贡献(影响力)有关的项目,与前几轮不同,在 RF4 及之后的轮次 RF 开始着重于激励影响力本身的增长,即使受资助的项目本身不缺乏资金。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Retro Funding 5 主要激励了对 OP Stack 的生态工具类项目(Utility),如集成和负载测试基础设施、运行 Optimism 节点的脚本、RaaS 提供商、OP Stack 教程与文档。Retro Funding 6 则专注于治理类别的激励,主要奖励那些在治理基础设施、治理分析和治理领导力有突出贡献的项目。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

OP 回溯性激励概览:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

https://optimism.mirror.xyz/zWlA9LROAzRee5BFqbquYHawmruKzLmXbONp_hcCwE4Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

Retro Funding S7‘s 3 main points:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

1. Retro Funding: S7 MissionsLui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 聚焦于以数据驱动的影响力衡量,并采用以人为中心的方法。这些任务(Missions)的选择旨在让集体能够准确衡量一部分重要贡献。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 整个集体围绕共同任务框架的对齐将确保所有代币分配计划的协调运作。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 评估算法定义了任务产出和结果的衡量方式。它可以包括人类定性评估和数据驱动的定量测量。奖励通过在某个或多个测量日期运行评估算法来分配。追溯资助任务中使用的评估算法将根据选定公民的反馈在整个追溯资助计划中不断演进。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • (像是 Deep Funding 的尝试)Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

2. Retro Funding: Onchain Builders (8M OP Max)Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 链上建设者奖励那些通过跨链互操作性推动资产转移的项目,这些项目通过在符合条件的 OP 链上扩展超级链来实现。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 评估算法的衡量标准:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • SuperChain 采用率的增长Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 高质量的链上价值(例如,TVL)Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 跨链互操作性的支持与采用Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

二月开始进行评估,奖励每月发放。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

3. Retro Funding: Dev Tooling (8M OP Max)Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 奖励那些支持建设者在 SuperChain 上开发链上应用的工具链软件,如编译器、库和调试器。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 评估算法的衡量标准:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 链上建设者的采用率。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 工具在链上应用开发中的重要性。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 支持建设者在 SuperChain 跨链互操作性采用的组件。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

二月开始进行评估,奖励每月发放。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

S7 的这两个新任务标志着影响力衡量和奖励方式的转变:「评估算法」将结合定量和定性信号——基于数据的指标和人类洞察——来确定每月分配。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

随着这些算法随着时间的推移不断改进,Retro Funding 有望更准确地聚焦于有意义的贡献。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

03 LXDAO 治理组对于 Retro Funding 改制的意见

1.支持 Retro Funding - S7 Missions:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 支持算法实验与人的持续对齐,以探索模型与人在治理分配上的更好结合Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 支持探索算法实验,在 DAO 的治理和分配中,往往在理论突破能够引领实验本身的突破,正如 Deepfunding 正在尝试的路径一样,探索算法实验很有可能可以创造出更好的治理模型。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

2.反对 Retro Funding - Onchain Builders:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 单一增长激励的隐藏风险:我们反对将 Onchain Builders 的奖励机制主要集中在 SuperChain 采用率的增长和高价值的链上活动(如 TVL)上。这种单一的增长激励视角可能会忽视生态系统的多样性的发展速度,毕竟网络的多样性和复杂度才是 OP 的灵魂所在,多样性和复杂度使 OP 健康,健壮。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 目前的提案过于模糊:AI 模型的引入容易将人们的目光导向数据和增长,而 Base 或是 OP 对于竞争对手 Solana 的优势并不在此,我们认为 Onchain Builders 的持续激励是很有必要的,但应当更多支持理论的创新,支持新的实验(比如 Uniswap 的每一个版本都具备一定的开创性),而理论创新是抽象的,需要 Citizen House 的 Badge Holders 投票表决,此时 AI 模型需要解决的问题就变成了「在投票工作量的频次增加时,AI 模型如何协助 Badge Holders 更轻松且更专注地完成工作」。期待看到更多细节。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

3.支持 Retro Funding - Dev Tooling:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Dev Tool 是撬动网络价值的杠杆:开源的公共物品开发工具会很大程度促进网络的多样化,在 SuperChain 前沿探索的开发者更有可能发现关键的 Dev Tool 机会,对与 SuperChain 结合较好,真正原生 SuperChain 的 Dev Tool 会润滑 SuperChain 中的操作,为网络提供间接的价值增长,这是 Retro Funding 需要着重激励的部分。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 需要注意避免与 S5 的 Op Stack 类别产生重复: 若有在 Superchain 上促进互操作性的项目在 S5 被资助过,需要考虑该项目已经从 DAO 提取的价值,并优先资助未在 S5 资助过的 Dev Tooling 类项目。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

4.对于分配算法的实验意见及后续关注点:Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • Deepfunding 的实验思路给了 Retro Funding 的算法持续分配实验一个重要的启发:即依赖 / 增长关系网络中的节点连接是持续的,所以 Retro Funding 每一季的新主题应该只作为 Retro Funding 的侧重方向,而不是所有,对于曾经 Retro Funding 轮次中筛选出的仍具有影响力贡献的项目,应当细水长流持续激励。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

  • 在 Retro Funding 的 S1~S3 中,Citizen House 花费了大量的时间成本人工选出了「对网络具有间接影响力」的好项目,这些项目甚至有些难以被指标挖掘,非常默默无闻(ZachXBT),但大量的时间成本和低转化率使得 Badge Holders 感到无力,在 S7 中 Retro Funding 可以邀请一些 Badge Holders 做小范围投票,在申请范围里面列举他们最喜欢的 10 个公共物品,并进行多轮尝试实验,以磨合算法和人的协作。Lui币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台

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