最近众多X2Earn应用在龙头STEPN爆火之后陆续产生，想在这里做一个小的总结和反思。
Xtoearn形式分析
最最早期的当然还是Axie的玩游戏赚钱的老玩法，在经历了半年时间的众多游戏逐渐崩溃，或许我们可以得到一些反思。纯粹的玩游戏，并不能给玩家提供什么正向的外部性，再加上Web3游戏大多做的远不如Web2游戏的可玩性，最后就纯粹只是为了赚钱而来。
然后由STEPN开启了move2Earn的新篇章，还有很多从最开始的基本纯抄袭的跑步仿盘，到一些有的独特对战和探险属性的Move2Earn应用。其大多是靠陀螺仪+GPS的方式来捕捉运动，并有像STEPN类型的各种防作弊机制。实际陀螺仪+GPS的组合如果很好的加上服务器的数据分析，相对数据维度较少，可以比较容易识别作弊行为。但是个人认为其可拓展的形式会有点欠缺，主要通过分享经历，等方式，但是或许很少有听说有跑步直播的。
Aave社区今日将开启关于“弃用Aave V2 AMM市场”的ARFC提案投票:4月23日消息，Snapshot投票页面显示，Aave社区将于今日21:00开启关于“弃用Aave V2 AMM市场”的ARFC提案投票，并将于4月29日结束。
该提案表示，考虑到AMM V2市场的低使用率，以及现在唯一未冻结的资产是V2 ETH和V3 ETH上可用的主要资产（DAI、USDC、USDT、WBTC、ETH），因此建议弃用AMM V2市场。这包括将所有LP代币的清算阈值设置为零，并冻结所有其他资产（DAI、USDC、USDT、WBTC、ETH）。冻结资产不会清算头寸。
将LT设置为零可以清算受影响的账户（以LP代币抵押品借款的用户），目前Aave V2 AMM市场上有大约15万美元的LP代币存款。
如果Snapshot投票通过，则发布AIP提案，并留出足够的通知时间供用户根据需要调整其仓位。[2023/4/23 14:22:00]
当然也有一些泛运动类型赚钱的应用陆续产生，由于泛运动属性支持的运动类型较为广泛，比如可以类似Keep支持各种动作姿势的室内运动，相对适用性也许会比跑步类应用更广泛。由于是室内运动，为了防作弊，其主要通过移动端的摄像头，对人体动作进行捕捉，并进行部分数学抽象来提取人体的运动。但是目前我体验过的一些应用，实际的算法可能还不够成熟，经常动作后没有捕捉到，体验不太好。不过理论上，这种技术不至于像自动驾驶一样难做，或许值得期待。目前因为还没有做的很大的这类型应用，不知道未来对于重放作弊是否能够有效检测预防。
动态 | Validity Crypto创始人为发布关于MATIC的不准确信息道歉:一条误导性的推文似乎与MATIC今晨在半小时之内暴跌70%脱不了干系。加密货币评估平台Validity Crypto创始人Samuel Gosling今日发推称，在过去50天内，Matic Network基金会转移了大约15亿枚MATIC代币（约占总供应量的15%，价值约6700万美元），并补充说，其中一些似乎已被送往币安清算。大约两个小时后，Gosling再次发推称，他提供的数字是不准确的，并为此深感抱歉。“只有381903830枚MATIC（总供应量的3%）’似乎‘已经被清算。”Matic Network在今日发布的一篇博客文章中称，Gosling的第一条推文“在加密的推特网上引发了FUD，最终导致MATIC价格暴跌。（The Block）[2019/12/10]
对于其他运动属性，如骑自行车赚钱这种，个人感觉可能稍显牵强，由于外部设备的要求，可能并不能在很大范围传播。比如或许大多玩家会愿意花几百u买一双nft鞋子，但不会先几百u买一辆自行车，再花几百u买一辆nft自行车…这或许也是健身环大冒险相比于舞力全开的销量少很多的原因之一。
声音 | 普京发言人：俄罗斯应先听取FATF关于数字货币的指示:据bitcoinexchangeguide消息，普京发言人、数字和技术发展特别代表德米特里·佩斯科夫(Dmitry Peskov)表示，该国不应急于引入加密法规。在推出加密法规草案的最新版本之前，立法者应该等待金融行动特别工作组（FATF）关于数字货币的指示。 FATF一直致力于解决加密资产可能带来的和恐怖融资风险，预计很快就会提出其指导方针。[2018/10/20]
当然还不得不提到学习赚钱的形式。比如存活了好几个月的学英语赚钱LetMeSpeak，还有最近慢慢兴起的一些读书赚钱。对于学英语赚钱，或许可以有比较好的检测机制，只需要设置一些任务和问题，回答正确以后即可获得奖励。但是我个人比较怀疑读书的检测方式，如果纯粹按时间或章节，实际很容易被模拟，也缺乏较好的检测机制。
动态 | 2017年度日本兵库县关于加密货币的纠纷投诉是2016年的6倍:据日本神户新闻NEX于8月27日报道，日本兵库县消费生活综合中心公布了其2017年度关于加密货币纠纷投诉的数据，是2016年的6倍，达114件。而据日本国民生活中心的统计，2017年关于加密货币的纠纷投诉是2016年的3倍，达2666件。[2018/8/29]
一些其他的太离谱的，局限性可能都会非常大，在此不做讨论。
经济模型分析
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其实不管是什么赚钱，可能整体的经济模型都大体类似。大多是通过购买NFT的方式，使用NFT完成某项任务，获得代币奖励。达到一定门槛后，可以花费一定成本进行铸造，得到新的NFT。
不过由于绝大多数游戏设计的NFT为无限期生息资产，生息资产的收益率无上限，实际经济会难以长期稳定。先入场的玩家可以无限期的进行挖提卖的操作，若预期目标为经济的长期稳定，则如果没有后期玩家的指数型涌入，经济系统很难维持。
美国证券法专家：Barry Silbert发布许多关于ETC价格的推特 可能很快就会吸引美国监管机构的注意:美国证券法专家表示，巴里?希尔伯特(Barry Silbert)在推特上发布的许多关于（以太经典）ETC价格推特消息，以及他最近发布的一份简短的“专业提示”，可能会引起负责防止价格操纵的市场监管机构的警告。巴里·西尔伯特（Barry Silbert）为推广以太经典所做的不懈努力再次成为公众关注的焦点。现在，一些美国证券律师告诉路透社，他们认为西尔伯特在社交媒体上的以太经典拉拉队可能很快就会吸引美国监管机构的注意。
Barry Silbert是Digital Currency Group（DCG）的子公司Grayscale的首席执行官。该公司推出了“以太坊经典投资信托基金”，该基金的“股票是第一个单独投资并从价格中获得价值的证券”。[2017/12/25]
或许游戏可以引入各种机制来增强游戏性，或引入一些X的正向外部性，来让部分入场玩家减缓对收益的实际关注，减缓经济系统的崩溃。但是不可忽略的一点是，只要预期的收益稳定且足够有诱惑力，便会有大量工作室涌入，只要雇佣的成本低于预期的收益，都可以有利可图。如果大R玩家的实际经济“亏损”+新入场玩家的购买，不足以对冲掉打金玩家恒定日收益率吸血+项目方对手续费的抽取，则经济系统走向衰退或许会成为必然。
其实在我之前，分析中就有提到一种可能的解法，加入生息资产的生命周期。比如就像汽车，随着汽车越来越老化，平均每年的维修成本也会越来越高，或者性能越来越差。随着净收益慢慢下降，对于大多数理性人，总会有一个时间点，汽车需要报废，因为买一辆新车的收益会大于继续用这辆旧车。这时候如果能够结合一些NFT的燃烧机制，就可以让玩家心甘情愿的把NFT烧掉，给另一个NFT升星/加属性，或者获得一点小奖励。
但如果生息资产生命周期无限，即使加入燃烧生息资产机制，燃烧NFT去加强另一个NFT的操作永远都是可以得到性价比计算的。如果算收益会赚，那么经济被吸血更多，如果算收益会亏，那么这种玩法还是主要属于大R，又回到了前面的循环。
那么加入生息资产的生命周期后，经济模型会变成什么样子？我简化一下模型，就假设每天鞋子净收益不变，生命周期结束直接报废。以STEPN的跑鞋为例，假如买一双鞋子后，生命周期是60天，不管你跑不跑，到时候都会报废。我们设置初始回本周期是40天，如果你每天满额运动，就可以净赚20天的钱。当然对于一些比较懒惰的玩家，像买健身卡一样，之后不想跑了，只运动了30天，那么就会亏10天的收益。如果懒惰的玩家的数量比勤奋玩家多很多，那么代币产出减少，自然代币价格提高更加有利于勤奋玩家的运动，回本会更快，反之亦然。实际是在用懒惰玩家的钱去奖励勤奋玩家。
当然以上只是个最最简单的模型，但是至少它能够解决经济模型中最大的问题。如果我们把这个模型的变量增加很多，加入更多STEPN提出过的脑洞玩法，加入各种概率/机制等等，这个复杂的经济模型就更有可能良性自循环，并且不至于让NFT的数量通胀。拿少量的特殊NFT赋予无限生命周期的能力，可以让初始玩家更显尊贵。
其实这种类型的经济模式在web2应用里面随处可见，比如我用过的像扇贝这种背单词软件，会有类似的年卡。如果一年打卡满多少天，会退款或赠送大礼包。其本质其实是类似的，只是Web3的toearn应用难以避免的会让大多数玩家在入局时计算回本时间并关心收益，这一点想要彻底解决在我玩了这么几个月看来，实在很难。
当然以上的种种都只是分析和提出一些设想，想要让一个几十万DAU的应用经济运转良好，势必要考虑太多的因素，也注定会是一个很复杂的系统。
但是有一点我个人坚持的是，经济的慢慢衰退比大起大落让玩家相对更容易接受。前者玩家可以选择比之前计算的更久时间回本或者小割肉出局，但后者可能会造成巅峰期的不少玩家被深套，回本无望，游戏体验过差，同时大量利润被投机者吃掉，不利于项目长期发展。因此项目方要在规则中保留一些宏观调控的权限，在经济出现波动时，进行一些必要的干预。
决定一个链游能不能火的，更多的是游戏的产品，形式和潜在用户数量，但决定一个链游能火多久或活多久的，更多的就要看经济模型了。
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