谈起网约车平台，在国内我们第一个会想到的就是滴滴，在海外很多人第一个会想到的就是Uber。实际上在美国还有一家和Uber名气不相上下的公司，它就是Lyft。
Lyft在业界被大家熟知的不仅有共享汽车这个业务，还有其在自动驾驶技术方面投入的大量人力和财力。
因此当很多投资者谈到Lyft时，他们马上能联想的就是一旦共享汽车业务做大，很可能颠覆现有的出租车行业，而Lyft只要保持向上的势头则至少能在这个业务中和Uber不相上下。
Timothy Peterson：估计目前已有600万枚比特币丢失:3月27日消息，据Cane Island Alternative Advisors的作者兼经理Timothy Peterson称，无法挽回的已丢失比特币数量现已达到600万枚。他断言，在2023年3月25日已经产出的大约1930万枚比特币中，只有1330万枚仍在流通。Peterson对比特币数量的最新估计似乎与他对2020年的预测一致。
此前2020年9月消息，Peterson当时声称，目前每天大约损失1500枚比特币，这意味着只有不到1400万枚比特币能够流通。Cane Island Alternative Advisors研究员在2020年的报告中还坚持认为，广泛使用的比特币资本化是不准确的，因为它包括了无法挽回的已经丢失的比特币。（Bitcoin.com）[2023/3/27 13:28:50]
这种思路很直观，也很容易理解和分析。
华尔街认为应围绕数字资产制定更多的规则:金色财经报道，传统金融业的资深人士认为，FTX的灾难表明需要围绕数字资产制定更多的规则。华尔街一位分析师认为，区块链技术的好处不应该与加密货币的高度投机性混为一谈。
华尔街可能没有预见到FTX的崩溃，但传统金融的资深人士认识到，一旦尘埃落定，将会出现一个新的加密范式。（the block）[2022/11/11 12:46:24]
但是当Lyft找到硅谷的顶级投资者安德森-霍洛维茨时，他却想到了另外一种情形：如果Lyft的自动驾驶技术一旦取得重大成功，再辅以它一直深耕的共享租车业务，这会不会颠覆整个私家车的业态？也就是说未来人们的出行习惯彻底改变，变得越来越依赖共享汽车，而自用车的使用比例越来越低？沿着这个思路畅想下去，Lyft甚至可以继续向上直接影响汽车行业。
三协会发布《关于再次规范数字藏品健康发展的自律要求》:金色财经报道，中国移动通信联合会元宇宙产业委员会联合中国通信工业协会区块链专业委员会、中关村大数据产业联盟元宇宙智库委员会发布《关于再次规范数字藏品健康发展的自律要求》，再次呼吁行业自律并对本机构委员单位提出规范要求，在未经许可情况下，不为数字藏品提供集中交易(集中竞价、电子撮合、匿名交易、做市商等)、持续挂牌交易、标准化合约交易等服务。不以比特币、以太币、泰达币等虚拟货币作为NFT发行交易的计价和结算工具，抵制变相代币发行融资(ICO)和虚拟货币炒作等非法金融行为。（新浪财经）[2022/9/5 13:09:48]
姑且不谈这种可能性实现的几率有多大，其中会碰到什么问题，但这种思维方式就是很典型的突破固化思维的方式。用这种方式思考问题就好像下棋，普通选手只能看到一步、两步，但高手往往能算到三步、四步甚至更多步。
或许在另一些人看来，这种想法纯粹是“想得太多了”，恐怕连创始人团队都未必想到过这些。但对于投资者来说，确实需要这样的能力，能够大开脑洞、畅想未来。
这是从发展的眼光畅想还没有发生但可能发生的场景，属于深度思考。还有一种方式也是我们打破传统固化思维用发散性思维思考问题时要注意的：那就是突破现有的规则和定义。
2020年DeFi生态爆发之后，很多资深玩家总结了一些评价DeFi项目的经验和规则。这些规则主要包括：通证经济的设计、代币的持仓分布、社区的发展、合约是否经过审计、项目团队是否有创业经历。
用这些综合标准去评判一个DeFi项目时，如果其中一项或者几项评分都很低：比如通证经济设计差、合约没有经过审计、项目团队默默无闻等，那这个项目几乎注定会被判为死刑。
用这套标准去评判DeFi项目确实非常受用，能够避免不少坑，但接下来面对即将爆发的NFT类项目，用这套标准去评判则几乎会彻底失灵。
我们就以加密朋克和无聊猿来说吧。
这两个项目根本就没有什么通证经济机制；合约也没有公开见报经过什么大机构审计过；谈到项目团队，加密朋克团队勉强算有过创业经历吧，但无聊猿团队则是默默无闻的；谈到社区，加密朋克的社区发展得很不尽如人意，连团队都承认自己不擅长建设社区而因此把项目卖给了无聊猿。或许社区建设是无聊猿团队仅有的一点优势。
因此，当习惯了评判DeFi项目的投资人在面对NFT项目时，如果固守已有的规则和标准，肯定会把绝大部分NFT项目都判死刑。
那么面对突然出现的新项目时，我们怎么做比较合适呢？我倾向于多看它的优势和特点，多聚焦它的用户成长和发展，尽量少从“功用”的角度评判它们。
来源：金色财经
原作者|?AngadSinghBagga编译|黑米@白泽研究院注：Angad是富达国家信息服务公司的高级AI产品负责人,负责数据科学和机器学习项目的整体业务.
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