Tác động mạng của Tài sản tiền điện tử, có bị đánh giá quá cao không… Cuộc tranh luận về đánh giá với cấu trúc L1 trở thành tâm điểm.

Santiago Roel Santos, người hoạt động trong lĩnh vực đầu tư tài sản tiền điện tử, gần đây đã chỉ ra: “Tài sản tiền điện tử thực sự không có hiệu ứng mạng, nhưng vì vậy mà đã nhận được một mức định giá quá cao.” Ông phân tích rằng định luật Metcalfe không những không chứng minh được giá trị của tài sản tiền điện tử, mà còn tiết lộ bong bóng của nó.

Santos đã làm rõ qua chuyên mục blog Substack: “Facebook ngay cả khi tăng thêm 10 triệu người dùng, chất lượng dịch vụ cũng sẽ không giảm. Nhưng blockchain với sự gia tăng người dùng sẽ xuất hiện tình trạng tăng phí giao dịch, tốc độ chậm lại, dẫn đến trải nghiệm người dùng xấu đi.” Ông bổ sung: “Ngay cả khi blockchain mới nổi nâng cao tốc độ xử lý giao dịch, điều này chỉ là giảm hệ số ma sát, sẽ không gây ra sự tăng trưởng giá trị theo cấp số nhân.”

Đối với điều này, nhiều chuyên gia đã đưa ra ý kiến trái chiều, cho rằng phân tích của Santos có sự hiểu lầm về công nghệ nền tảng. Chiến lược gia của nhà tạo lập thị trường Wintermute, Jasper DeMare, nhấn mạnh: “Không nên đánh giá blockchain Layer 1 bằng logic ứng dụng tiêu dùng từ góc độ người dùng, hiệu ứng mạng thực sự của L1 thể hiện ở cấp độ nút xác thực, tính an toàn và tính thanh khoản.”

Nhà đầu tư Heartcore Thomas Vanta cũng giải thích: “Trong các chuỗi công khai cấp cao, ngay cả khi mức sử dụng tăng vọt, phí giao dịch vẫn có thể duy trì ở mức không đáng kể, mà ngược lại sẽ thúc đẩy tăng trưởng thanh khoản và nâng cao lợi nhuận.” Nhà nghiên cứu Keyrock Ben Harvey cho biết: “Mặc dù đồng ý rằng Layer1 đang bị định giá cao, nhưng không phải tất cả các chuỗi công khai đều nên nhận được cùng một mức định giá, cần phải đánh giá khác biệt dựa trên khả năng mở rộng của giao thức và khả năng tích hợp trí tuệ nhân tạo.”

Phương pháp phân tích giá trị dựa trên cơ bản cũng gây tranh cãi. Santos thực hiện tính toán dựa trên số lượng người dùng trên chuỗi: nếu tổng giá trị thị trường của các tài sản tiền điện tử ngoài Bitcoin (khoảng 1.26 nghìn tỷ USD/1852 triệu tỷ won Hàn Quốc) được chia cho số lượng người dùng từ 40 triệu đến 70 triệu, giá trị mỗi người dùng khoảng 18 triệu - 46 triệu won Hàn Quốc. So với đó, Meta(Facebook) với 3.1 tỷ người dùng hoạt động hàng tháng, giá trị mỗi người dùng dựa trên giá trị thị trường 1.6 nghìn tỷ USD (2352 triệu tỷ won Hàn Quốc) chỉ là 750.000 won.

Santos chỉ ra rằng dữ liệu này cho thấy “giá trị người dùng đơn” của thị trường tài sản tiền điện tử đã bị đánh giá quá cao. Tuy nhiên, có ý kiến cho rằng sự so sánh trực tiếp này là không công bằng: Facebook kiếm lợi từ sự hợp tác của các nền tảng đa dạng, trong khi hầu hết tài sản tiền điện tử vẫn chưa hình thành mô hình lợi nhuận rõ ràng hoặc nguồn thu ổn định.

Về bản chất của hiệu ứng mạng trong tài sản tiền điện tử, cũng như tranh luận liệu mô hình định giá của các doanh nghiệp Internet tiêu dùng truyền thống có thể áp dụng trực tiếp cho cơ sở hạ tầng blockchain hay không, dự kiến sẽ tiếp tục bùng phát.

Tóm tắt bài viết được cung cấp bởi TokenPost.ai

🔎 Phân tích thị trường

Về tranh cãi liệu định giá Tài sản tiền điện tử có quá nóng hay không, xuất phát từ sự khác biệt trong nhận thức về bản chất của blockchain là cơ sở hạ tầng hay ứng dụng tiêu dùng. Đáng lưu ý là, hiệu ứng mạng cốt lõi không phát sinh từ tầng người dùng, mà từ kiến trúc tầng giao thức.

💡 Điểm chiến lược

• Cần phải giải thích lại hiệu ứng mạng từ góc độ cấu trúc

• Khả năng mở rộng của giao thức và khả năng sinh lợi từ thanh khoản tạo thành yếu tố giá trị cốt lõi

• Khối lượng giao dịch thực tế, các chỉ số an toàn và dữ liệu thanh khoản có giá trị tham khảo hơn so với số lượng người dùng thuần túy.

📘 Giải thích thuật ngữ

• Hiệu ứng mạng: hiện tượng giá trị tăng lên theo quy mô người dùng mở rộng

• Định luật Metcalfe: Lý thuyết rằng giá trị mạng tỷ lệ với bình carr của số lượng nút kết nối.

• Layer1：Lớp giao thức cơ sở blockchain hoạt động độc lập

• Node xác thực: nút mạng chịu trách nhiệm xác nhận giao dịch và tạo khối

TP AI lưu ý

Bài viết này sử dụng mô hình ngôn ngữ TokenPost.ai để tạo ra tóm tắt bài viết, có thể có sự thiếu sót về nội dung chính hoặc sai lệch so với sự thật.