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2025-08-08
RWA(真实世界资产,Real World Assets)其实并不是Web3新赛道。早在2019年,MakerDAO就已将部分现实资产(如房地产抵押债权)纳入其Dai稳定币的抵押品体系,只不过彼时,这一实践更多停留在小规模实验阶段,远未形成主流认知。
时间来到2024年,随着以美国,尤其是华尔街为主导的传统金融机构的下场,与现实资产挂钩的RWA赛道,才真正从一个相对边缘的技术试验场,转变为全球主流资本与监管重点关注的战场。
根据Redstone关于RWA的最新报告《Real-World Assets in Onchain Finance Report》,截至2025年6月,RWA的规模激增,从2022年的50亿美元,攀升超240亿美元,增幅380%,成为加密货币领域除稳定币外第二具有强大吸引力的流动性锚点。同时,报告给出预测,最迟到2034年,全球将最高有30%的资产可能会被代币化,即超400万亿。
然而,当我们试图拓展“什么才能成为RWA”时,市场的主流答案仍集中在:
房地产、艺术品、碳信用等具备物理载体的资产;国债、货币市场基金等可标准化的金融资产。
但在这份清单之外,另一类资产也正被悄然纳入讨论边界,那就是:数字资产,尤其是数据。
随着数据在AI训练、广告商业、链上经济等场景中的应用价值不断上升,它不仅成为新的生产要素,也具备了真实、可验证、可交易的部分RWA特征。正因如此,越来越多声音开始将其纳入“资产上链”的设想版图之中。
因此,现在的关键问题在于:
数据真的能成为RWA吗?如果能,它需要被怎样重新定义与处理?
本文将围绕这一核心问题展开,梳理当下正在成型的两类数据资产化路径,重点解析这两种路径的演进基础、架构设计与利益分配机制,理解数据如何在现实资产框架下,逐步获得“真实世界资产”的可能性身份。
路径一:RDA模式
RWA(Real World Assets)之所以能“上链”,本质不是把资产实体搬到区块链上,而是将它的价值流和权属结构数据化、标准化、可验证化。链上流通的,不是某块土地或某台设备本身,而是它所附着的权利与收益凭证,同时,这些凭证又建立在可持续的运营数据与确权机制之上。
以朗新充电桩为例,其上链对象不是孤立的设备,而是“设备+运营数据”的完整数据资产。链上通证包含了历史用电量、收益率、设备状态等运行指标,并以这些数据为基础进行价值定价与分红分配。这意味着,资产的核心价值源于运营数据系统,而非设备自身。
那么,既然资产的核心价值落点在数据,是否可以直接将“数据本身”作为一种RWA结构发行与交易?
2025年7月,上海数据交易所在闭门研讨会上正式提出“RDA”新范式,旨在将可确权、可估值、可交易的数据资产,纳入类似 RWA 的结构设计,用于探索数据资产的市场化路径。
以上海数交所实际推进的农业物流、工业设备数据等项目为例,其基本操作路径是:
数据确权与封装:由设备制造商、行业龙头或地方政府提供数据资产来源,经过专属确权机构与可信执行环境封装;结构设计与定价:通过技术服务商与评估机构将数据资产定价,并设计收益模型;权益发行与交易:由金融机构完成发行与做市,投资者可认购相应收益权凭证。
从底层架构和价值分配设计来看,RDA这条路径与传统RWA一脉相承,即链上发行的是由现实资源锚定的数据包,底层逻辑依然是“数据赋值资产,资产绑定收益”。数据只是承担了RWA结构中的资产表征角色,本质还是为融资服务。
然而,也正因为延续了RWA的思路,当前RDA框架下的数据资产发行,仍面临三重结构性限制:
数据贡献者缺席
当前RDA资产主要由平台或机构上传,原始数据的产生者,比如软件用户、消费者,并未成为发行结构的一部分。这意味着,数据的所有权与使用权之间存在天然断裂,难以实现用户主导的数据确权与授权。
激励机制缺失
当前RDA路径下,数据尽管作为资产在链上映射和流通,但从增值的逻辑来看,数据资产更多是作为“融资”工具发行,收益收益通常通过合同或协议回馈给代币购买者,与数据本身的生成过程脱钩,激励逻辑更多体现为“资本投入—经营回报”的闭环,而非“数据供给—收益反馈”的结构。
缺乏使用与验证路径
在RDA结构中,数据被打包为类资产,用作估值与融资依据,而非面向真实使用场景的分析、建模或AI调用。其“流通”过程也更多停留在token层面的转让,数据本身并不参与后续应用。这种架构下,数据资产难以形成动态的使用反馈机制,缺乏价值再验证与更新迭代路径,也难以支撑“基于使用表现的二次定价”逻辑,实质违背了数据作为“可评估、可验证资产”的基本价值预期。
以上这些局限说明,RDA路径虽在技术实现上接近了链上资产的形态,但其底层仍是“数据服务于金融”的旧模型,尚未建立起真正以数据为核心的激励、确权与使用闭环。而要突破这一边界,DataFi路径正在给出另一种答案。
路径二:DataFi模式
与RDA的“资产-融资-分红”逻辑不同,DataFi并不将数据本身作为资产发行的抵押品,而是将用户在链上或平台中产生的行为数据,转化为具备结构化标签和验证机制的数据单元,并通过加密技术保障其隐私与使用边界。该数据资产,既可以数据市场流通,也可以被品牌或者平台购买在经营中验证使用,打破了单一的token模式。
更重要的是,DataFi通过“由用户主导授权”+“平台撮合需求”的方式,构建出一种多边参与、可持续运营的轻量型数据资产流通模式。
目前,DataFi整体仍处于早期搭建阶段。尽管其底层所依赖的加密技术(如智能合约、ZK、MPC、TEE)已经相对成熟,但要真正实现“数据资产的可控流通”,仍需在产品机制、参与者协同、使用场景等维度完成大量打磨,即:
如何建立一套可持续的数据供需撮合逻辑;如何让用户与品牌方的交互流程标准化、低门槛;如何在不依赖投机预期的前提下,构建真实的激励闭环。
DDC(DataDanceChain)正试图以自身架构,补足这些关键断层。尽管产品尚未全面上线,DDC团队已与多家品牌方及数据需求方展开技术验证,初步打通了“结构化数据生成—授权控制—隐私验证—商业反馈”的完整闭环。
在此基础上,DDC围绕“数据使用入口”打造新的产品路径,旨在提供同时适用于Web2与Web3用户的轻量级分享机制,让用户能够以更低的参与门槛、更清晰的授权边界,参与到结构化数据的生成与收益中。
从DDC的机制设计上看,DataFi具备三项核心优势:
数据归属的用户主导权
在传统Web2或RDA式的数据模型中,数据的归属往往由平台或资产发行方掌控,个人用户虽然也可能是数据提供者,却无法定义其用途或收益路径。而DataFi以“行为数据结构化+授权为入口”,将数据的资产边界还原给用户本人:
用户可对行为数据设定是否授权、授权给谁、授权何种用途;有时间和使用上限,避免一次性买断或者滥用;对应的数据收益也将明确归属给数据贡献者本人。
可验证、隐私共存的交易结构
DataFi的第二大优势,是在数据交易过程中实现了验证能力与隐私保护的双重保障。
传统数据市场要么牺牲隐私换取可用性(如Web2广告投放中对全链路数据的抓取与标签分析),要么因隐私保护过度导致交易效率受限。而DataFi采用了以ZK+TEE+MPC为核心的技术组合路径,以及sub-address的链上身份模型,构建出一套“可验证、不可还原”的数据资产交易结构:
数据由用户本地生成结构化标签,平台仅获得可验证性证明,不接触原始数据;验证过程通过ZK或MPC完成,无需中介解密或人工干预;行为标识与主身份间以sub-address等方式解耦,确保不可追溯。
该机制不仅适用于商业数据交易场景,也正在被用于AI训练数据贡献、公共研究数据捐赠等领域。例如在AI Agent的使用中,由用户自行定义训练范围与去向,平台则提供去标识化验证与激励分发功能,保障“参与AI但不裸奔”。
可持续激励与实时反馈机制
相比RDA一次性发行型的收益模式,DataFi提供的是一种参与即反馈、使用即收益的动态激励结构:
数据上传获得积分、token或预付激励;行为数据被命中匹配、使用后可获得二次收益;长期数据贡献者可基于其行为累积获得会员、治理权等衍生价值。
DataFi的激励设计,并不依赖预期涨幅或价格逻辑,而由数据在实际商业使用中的“匹配度”所决定。这一逻辑更贴近Web2熟悉的“参与-使用-回报”路径,但建立在隐私保护与价值验证的基础上。
基于DataFi的架构,数据的资产化不再依赖抵押、估值或托管发行等传统模型,而是建立在“结构化使用能力”本身。而DataFi路径所强调的,也不是把数据变成凭空定价的交易品,而是将其转化为可流通、可激励、可控制的价值单元,从而构建出另一种更贴近真实交互的资产形成逻辑。
两条路径,共同问题
从「RDA」到「DataFi」,看似路径各异,实则都在回答同一个问题:数据到底凭什么成为资产?
是靠确权登记,还是靠使用证明?是用来抵押融资,还是参与流通交易?是归属于平台的静态存量,还是由用户动态生成的高频意图?
答案或许没有唯一,但趋势正在清晰:数据资产化的核心,不再是让数据“归谁所有”,而是让数据“如何被用”。
只有能被验证、可被调用、具备边界、反馈清晰的数据,才真正具备资产属性。无论是RDA在做的“金融化映射”,还是DataFi推动的“结构化流通”,底层竞争的,其实是一套更能适配数据本质的使用机制。
谁能在这一机制上建立共识与网络效应,谁就可能定义数据资产的下一阶段。