为什么机器比人更需要通证(Token)深度分析

在讨论数字世界中表示价值的通证时,我们常会拿它和法定货币做比较,这会带来一个疑问:在很多情况下,延续数千年的人类货币已经工作得很好,在数字世界中,在线支付系统也工作得很好。至于它们是中心化还是去中心化的,对用户来说并不那么重要。那么,为什么我们还需要通证?

我们可以从很多个角度来探讨这个话题,其中一个可能很重要的观点是,机器比人更需要通证。

如图1所示,我们可以用两个维度把自己所处的世界分成几个部分,一个维度是区分数字世界和物理世界;另一个维度是区分信息互联网和价值互联网。我们在这里把所有线下资产都视为一类,为第三类 ③。

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图1:从四个象限看通证的用途

我们可借用这张图示来思考“通证有什么用”这个问题。

通证的作用是,在数字世界中,在区块链上表示价值。比特币、以太币等是凭空在区块链上发行出来的。

要把其他象限的价值映射到链上、用通证来表示,主要有两个路径:

路径之一是,把原本在互联网上通过中心化机构的数据库表示的价值和价值转移,切换到去中心化的区块链上来。比如常见的有网络零售的支付、社交网络的积分、游戏里的道具等,反映在图中就是从象限 ② 到象限 ③。
路径之二是,把实体中的资产映射到链上,通过区块链进行流通。比如常见的有:把线下的民宿、供应链金融、资产证券化(ABS)中的资产用通证进行表示,反映在图中就是从象限 ③ 到象限 ①。

这两个都是值得探索的方向,但在这两个方向上探索时,我们逐渐地感到困惑:通证除了可以更大范围地进行交易,似乎并没有带来多少独特优势。对于路径一,互联网上的各类点卡、积分、道具一直运作良好;对于路径二,用通证进行表示依然没有能解决线下资产如何数字化的问题,也没有解决它们的流通性问题。

问题可能出在,把线上、线下资产变成链上资产,用通证进行表示,通过自由市场交易来发现其价格,这只是表面的变化。当我们意识到自己还在把它们折算为法币值多少钱时,我们发现,传统的法币在代表这类价值时已经做得足够好。

在如上这些领域中,用法币来表示这些价值以及相关的金融工具都非常成熟。把线下、线上资产用通证进行表示,可以带来一些优势,比如,过去在互联网上一个点赞 0.0001 美元的行为也许就被忽略了,而现在可能被通证记录下来了。但是,这带来的变化还是不那么大。出现这样的困惑是因为,我们始终站在人的视角来看通证的可能性,而通证能发挥作用的地方应当是法币不那么有效的地方。

当站到机器的视角去看通证时,我们会发现通证的独特价值,它的角色是法币无法替代的。

token 这个词在网络通信中的原始含义是令牌,只有有令牌的节点才能参与通信,令牌代表权利。当数字世界的范围扩大,在看机器相互交互的场景时,我们会看到,它们比人类更需要通证。

来看一种场景,在讨论中我们暂用 token 而不是通证。

假设,为了防止网络中的机器发出垃圾邮件,我们设定如下规则:个人电脑或手机在发出邮件时,需要消耗一个 token;发件邮件服务器也要消耗一个 token。如果这个邮件不被垃圾邮件规则拦截,或不被个人举报为垃圾邮件,那么在一定时间内,所消耗的 token 又会回到我们手中。

在这个过程中实际发生的是 token 的抵押,从而确保我们行为的正当性。系统可以预先给各个邮件账号和邮件服务器分配适量的 token,这样我们正常发送邮件就不会受到影响。对于那些需要大量发送推广邮件的人而言,他们发送的邮件有一定可能被认为是垃圾邮件,他们就需要用法币换取一定的 token,否则他们可能因为 token 数量为零而无法再发送邮件。

要让这样一个使用 token 的反垃圾邮件系统投入运营,我们的设计肯定不应是每个电脑、手机、服务器都需要存入法币,以购买 token,那只是特殊情况。我们的设计可能是,让这些机器可以自行以某种方式获取 token,比如这些计算机可以完成什么计算任务以获得 token。

从这样一个简单的例子中可以看到,机器在交互时比我们更需要 token。

放到物联网的场景中,每个传感器在和其他机器进行交互时,可能获得 token 或消耗 token。我们的做法也不应是给每个传感器开设一个和法币对应的账户。这时,我们应该设计机器专用的钱包和 token。

随着越来越多的物联网设备接入网络,我们需要有各种不同的机器 token。

在多数情况下,机器用自己类型的 token 就足够了。只有在极少数情况下,我们才需要根据一定的汇率,让这些 token 与其他数字货币进行转换,让它与法币进行转换。兑换并不频繁,转换的汇率也并不特别重要。

因此,当转换到机器视角时我们看到:在人的世界里,通证有意义,但不够大;在机器的世界里,通证不可或缺(见图2)。机器比我们人类更需要通证。机器如何使用通证,将可能是区块链和通证应用的主要探索方向之一。

为什么机器比人更需要通证(Token)深度分析

图2:机器的世界 VS 人的世界

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