加密世界的规模法则：探索 DeFi 的极限

近期，人工智能领域的发展似乎遇到了瓶颈。DeepSeek R2 并未如预期在五月问世，而是在 5 月 28 日进行了 R1 的小版本更新。同样，某知名企业家的 Grok 3.5 也多次延期发布。在巨额资本的推动下，大模型领域的规模法则似乎比芯片行业的摩尔定律更快地走向了尽头。

这种现象不禁让人思考：如果软件、硬件，甚至人类寿命和社会结构都存在规模效应的上限，那么区块链领域是否也遵循着类似的规律？在以太坊重新聚焦 L1 战场，而其他 L2 解决方案开始进入发币周期的当下，我们不妨尝试借鉴规模法则，探讨加密货币世界的发展极限。

公链的数据规模挑战

首先，让我们从全节点数据规模的角度入手。全节点代表着公链的完整"备份"。仅仅持有 BTC、ETH 或 SOL 等加密货币并不等同于拥有对应的区块链。只有当我们下载全节点数据并参与区块生成过程时，才能真正"拥有"这个区块链的账本，同时也为网络增加了一个去中心化节点。

某高吞吐量公链虽然在去中心化和共识效率之间艰难保持平衡，但其 400T 的全节点数据规模却远超其他公链和 L2 解决方案。相比之下，以太坊在控制数据量方面表现出色。自 2015 年 7 月 30 日创世区块诞生以来，以太坊全节点数据量仅有约 13 TB，远低于前者的 400 TB。而比特币更是堪称艺术品，仅有 643.2 GB 的数据量。

比特币的创始人在初始设计中严格考虑了摩尔定律的增长曲线，将比特币的数据增长严格限定在硬件扩张曲线之下。这一决策现在看来颇具前瞻性，因为摩尔定律已经开始显现边际效应。

无论是 CPU、GPU 还是存储领域，技术进步都开始放缓。英特尔的 14 nm++ 工艺、英伟达 50 系列显卡相对 40 系列的有限提升，以及 3D NAND 存储技术在 400 层左右的瓶颈，都说明了这一点。

这意味着，在相当长的一段时间内，公链底层硬件的性能提升可能会趋于平缓。面对这一挑战，各大公链采取了不同的策略。以太坊专注于生态优化和重构，力争在 RWA（真实世界资产）tokenization 等领域占得先机。另一方面，某些公链则追求更极致的性能，但这可能导致个人用户难以参与节点运营，从而影响去中心化程度。

代币经济系统的边界

尽管人工智能领域未如预期与加密货币深度融合，但这并未阻碍某些项目币价的上涨。在当前市场环境下，结合区块链和 AI 技术似乎成为了一种新趋势。

我们不妨讨论一下代币经济系统的各项极限指标。以太坊目前的市值约为 3000 亿美元，我们可以将这个数字视为公链经济系统的一个参考值。这并不意味着其他公链无法超越这一数值，而是基于当前市场表现的一个合理估计。

从《规模》一书中，我们可以引入两个概念来分析加密货币市场：

1. 超线性规模缩放：系统规模扩大时，其产出或效益以更快的速度增长。
2. 亚线性规模缩放：系统规模扩大时，某些指标（如成本、资源消耗）的增长速度低于线性比例。

这两个概念在加密货币价格走势中都有体现。例如，以太坊从 1 美元到 200 美元的快速增长可视为超线性规模缩放，而从 200 美元到历史高点的相对缓慢增长则更符合亚线性规模缩放的特征。

DeFi 的收益率考量

DeFi（去中心化金融）的规模极限可以用以太坊生态系统来大致估算。更重要的是考察 DeFi 的收益率，这是 DeFi 的核心命题。我们可以参考几个标准：某稳定币项目曾提供的 20% APY、某借贷平台 150% 的超额质押比例，以及目前某新兴稳定币项目 90 天移动平均 APY 5.51%。

基于这些数据，我们可以假设 DeFi 的收益捕获能力从最高的 150% 下降到目前的 5% 左右。即使以 20% 的历史高点计算，DeFi 也似乎已经触及其上限。

值得注意的是，随着更多真实世界资产（RWA）上链，DeFi 的平均收益率可能会进一步下降。这符合亚线性规模缩放法则：系统规模的极致扩大并不必然带来资本效率的极致提升。

结语

纵观比特币诞生以来的区块链发展史，我们可以发现公链之间的差异化趋势并未明显收敛。比特币正逐渐与链上生态系统脱钩，而链上信用和身份系统的发展困境导致超额抵押模式成为主流。

无论是稳定币还是 RWA tokenization，都可以视为链下资产的杠杆式上链。在当前的链上规模法则下，我们可能已经触及到了类似于计算机硬件领域摩尔定律的上限。从 DeFi 爆发到现在仅仅过去了约 5 年，而自以太坊诞生以来也不过 10 年时间。这个快速发展的领域似乎正在面临新的挑战和机遇。