《论道区块链》陈榕:关键问题想不清,区块链不可能有突破

2018年8月30日09:01:57 发表评论 39,796 views

以下是对话内容精炼

对话创始人,论道区块链。「论道区块链」首期节目有幸请到亦来云创始人陈榕老师,与教链创始人刘青焱老师两位清华校友一起围绕亦来云项目核心理念、基本逻辑、与现有公链异同、行业前景、通证经济、社群建设等诸多关键问题进行深度探讨。

 

1.亦来云项目的核心理念与基本逻辑

Elastos项目起始于2000年,到现在已经18年了,继承了微软.net操作系统的核心理念,目的是构建一个能够支撑智能经济的新一代网络操作系统。

早在40年前,互联网研发初期,去中心化的思想就已经在酝酿了,尤其是到90年代中期有了万维网Web,接入互联网的门槛几乎降为零。一个鼠标让千家万户都点进了互联网,安全和隐私问题随之而来,迅速成为互联网相生相伴的顽疾。

那么如何解决这一系列的安全隐私问题呢?首先我们需要知道安全隐私泄漏从何而来。

第三方软件是“万恶之源”

我们所使用的电脑本身叫通用工具(general purpose),而单独的通用工具是不能干任何事的,想要干什么事需要装对应的第三方软件。比如,装了游戏软件电脑就能作为游戏机;安装Office电脑就变成办公平台;安装视频软件电脑就变成播放器。

所以说操作系统是不直接上网的,上网行为由应用来执行。此时如果这个第三方应用在互联网中有作恶行为,我们目前的操作系统无法进行防范。我们都有类似经历,比如传输一个doc文档,传输该文档的应用就可能自己也会加存一份。

而现实中有很多的大数据公司很大程度都是靠窃取别人的隐私来生存的。

智能经济

什么是经济?即实现价值交换,通俗说就是一手交钱一手交货。那么实现点对点的智能经济一定要解决两个问题:一是网络是否可信,二是价值是否能流转。在没有一个保障的前提下,其实是建立不起智能经济的。

我们当前的互联网基础设施还是很落后的,完全谈不上安全防范,去谈智能合约几乎是不可能完成的。

亦来云通过构建一个去中心运营商(decentralized carrier)利用区块链构建起可信的互联网,实现信息和价值的安全流转,从而实现对用户数据和隐私的保驾护航,为智能经济搭建安全的基础设施。

动态黑色音符

2、亦来云与现有公链的关键性差异

亦来云与其他公链一致的两点是:其一,应用要在虚拟机运行,其二,公链需要Token经济价值支撑激励机制使其自运行。这也是整个行业取得的基本共识。而亦来云与其他公链项目最大的差别就在于“去中心运营商”(decentralized carrier)的概念。

如何去理解这一概念呢?数据可以通过自运行的区块链确权是一件非常伟大的事,然而在确权只是第一步,在此基础上还需要对数据进行保护,对违规行为进行监管和惩罚,才能真正实现“你拥有你的数据”(You Own Your Own Data)。

与此同时,还需要保证价值的唯一性,也就是数据从你那里卖到我这里时,需要从你那里消失然后转移到我这里。所以说,光有区块链的确权是无法保证价值流转的,同时也需要一个开源、公平、公正的数据物流系统。

亦来云构建出一个去中心运营商(decentralized carrier),构建这一套公平、公正、安全的数据物流系统。通过区块链这个隐含的第三方,保证了该物流系统是自运行。从而可以做到:对用户的数据库房保驾护航,并保证数据在价值流转的过程中不被劫持和盗版。

3、如何看待某些组织占有超过51%算力

区块链的中心化,重要的一点是保证所有矿工节点不能合谋, 这才使得大家可以去相互信任,从而也比某一个组织或公司更可信。

比如说,我们知道如果你打我一个btc,中间没有银行之类的第三方,但其实是打给了几万个矿池合起来的第三方,是我们共同信任的机器人第三方。

几万个节点运行在全球各地,这些矿池合起来篡改账本记录的可能性相对来说非常小,要比某一个组织或公司更可信。这个时候双方对交易产生信任,我会相信你打给我的btc不会打给别人。

也有人假设,如果这些节点都是比特大陆的矿机,占据了超过51%的算力,全部合谋怎么办?到底是所有的节点加起来更可信还是一个组织一个公司更可信?我们更加合理的应对方式只能是一步步进化,否则就陷入鸡生蛋,蛋生鸡的自相矛盾中。

中本聪曾论述过,在比特币的激励机制下,即使某些组织掌握了51%的算力,他也会认真权衡做恶和遵守规则的利弊,最终理性的人会发现按照既有规则去做所得到的收益更大。

4、第三方应用的智能合约应运行在侧链

以太坊智能合约目前最关键的问题在于,没有区分“系统智能合约”和“应用智能合约”,公链智能合约需要支撑系统通用的一些功能,这些功能需要方便扩展。

但是,对于应用层,其实不必用公链的全部节点(如6000~10000个)达成共识。就比如两个人赌球,让6个人知道就足够了,不必使6000个人知道。

所以这个时候亦来云系统有一个能力,就是利用亚马逊云、阿里云在应用运行时瞬间起来6或者60个虚拟机,通过侧链来支持特定的应用运行,完成后将关键数据写入公链存证并释放虚拟机资源。

所以,一个很简单的逻辑就是:第三方应用的智能合约不应该运行在公链上,而是应该运行在侧链上。

 

5、亦来云应用场景与物联网

亦来云alpha(版本)将于近期上线,合作伙伴已经应接不暇,目前公布的主要合作伙伴,比如:ioeX(物联网)、快牙(社交)、BitGame(交易所)等。其中物联网是亦来云重点布局的方向之一。

对于物联网而言,这么多年发展的最大挑战就是产业中的不同品牌如何联合在一起互联互通。亦来云和ioeX希望构建一个由区块链驱动的完全开源、公利的物联网,通过端到端加密实现对智能硬件的管理。

6、如何用网络格局思考通证经济模型

按照作用划分,Token分为两类:流通币(utility)和(security)权益币,通证模型真正有价值的地方在于打造流通币。

流通币买卖更多是为了做交易,以支撑智能经济。然而今天很多区块链创业公司只做一个链,所以它们打造的通证经济(token economics)规模难以支持充分的流转,也就是说,挣币跟花币的人范围太小。

拿传统互联网举例,硬盘厂商是由电脑主板厂商买单,电脑主板厂商由阿里云等云服务商买单,云服务商由爱奇艺、Netflix和抖音等视频服务商买单,视频服务商由网红打赏等行为买单。所以说,让网红知道她要买多少硬盘币、流量币、营销币一整套流程是不现实的。

需要有一个网络格局来看待通证经济的流转。亦来云希望做的是一个智能网络(smart web),代表统一采购方,采购多样资源并进行有机整合。

7、区块链距离行业落地的成功,目前面临哪些挑战

今天的区块链应用在最基本的逻辑上还没想清楚,我们需要将这些关键问题想清楚,否则区块链永远没有可能突破。

目前区块链行业落地面临的挑战:

第一,区块链让账本变得可信,但不能代表应用更可信,更不代表经营公司可信。要把信任传递到互联网上,让原有的一些生意因为有了信任而做得更好,才能创造出实际价值。

第二,去中心前提一定是多中心,只有多中心才牵扯到去中心。比如,互联网上谷歌、腾讯、阿里、亚马逊、Facebook,在谁都不服谁的情况下,如何利用大家都信任的区块链来统一发行ID,来统一互联网上的度量衡,创造更多的连接。

第三,区块链项目要讨论场景。直接不分场景就拿EOS来跟以太坊PK诚信,或者拿以太坊跟EOS来PK效率,是没有对比意义的。

现在大家都说TPS慢,原来让一个人记账,现在让一万个人记账,然后又说了这一万人怎么不如一个人快,记一本账当然一个人记的快,因为那一万个人总得对账,对账的时间是浪费了 ,但是浪费换过来的就是信任,这点效率的代价是值得的。

8、区块链行业目前处于相对低迷的阶段,从业者何去何从

当前由于“炒币”过热,使很多人对于区块链项目完全是抵触情绪。陈老师表示,寒冬下也许也是一件好事,可以区分谁在真正做事。

对于亦来云而言,8月底会达到alpha版本,年底达到beta版本,2019年8月将达到1.0版本。目前进度非常顺利,基本圆满完成了过去一年的白皮书。接下来会更新白皮书,对团队、社区均给予厚望。

对于其他的区块链项目,陈老师建议大家趁这个时间思考区块链实质问题。最后不管什么区块链项目,一定要创造实实在在的商业价值。

一个没有接触到真正消费者的区块链项目是不可能长久的。如何利用区块链的优点结合互联网给消费者更多的诚信,带来真正的商业价值,陈老师认为这个其实是值得大家关注的,这也是区块链+互联网的意义所在。

青焱时间

1.通过此番交流,对亦来云及陈老师有哪些新的认识?

陈老师对于整个区块链思想及架构见解深入独到,亦来云的分布式操作系统的构思宏大。

我们非常期待8月底亦来云的alpha版本,以及今年年底的beta版本,是否真的能够实现亦来云所承诺的,如陈老师团队所期,最终建成一个分布全球的可弹性创建确保计算安全可信的操作系统。

2.目前区块链行业遇冷,从业者应如何“过冬”?

我们整个技术的发展包括区块链技术的发展最终都要做到以厚重的基础去承载整个生态的运行。只有拥有了这样情怀的项目方和创始人,另有天时地利人和才能够真正做好一个区块链项目。我们依然期待更多优质落地的项目不断涌现。

现在整个区块链行业正在面临一场严寒,就像90年代之后的互联网泡沫,2000年互联网泡沫破灭,但今天所有的互联网巨头都是诞生在这个泡沫破灭期。行业的泡沫破灭期,往往也是创新诞生的契机。

冬天的雪花往往格外美丽。所以,也许这一次市场遇冷并不见得是个坏事,未来十年、二十年的区块链行业最伟大的创新可能就是诞生于这样的一个寒冬期。

 

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来源:问道区块链 https://v.qq.com/x/page/f0770tj3pmt.html

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