Web 3下一次出圈時刻：移動應用_ICT

撰寫：GoldenHour

編譯：TechFlowIntern

2013年，媒體與技術分析師BenedictEvans發表《手機正在吞噬世界》的演講，探討了空前規模的移動設備是如何開始改變互聯網和整個經濟的。當時，56%的美國成年人擁有一部智能手機。我們現在無法想象未來十年會發生什么，正如我之前的文章中所說的，技術創新常常在我們似乎最不需要它們的時候出現。

BenedictEvans的想法具有先見之明。他知道每一次技術浪潮的出現都會帶來新的商業業務。所以不足為奇的是，BenedictEvans演講發表后不久我們就迎來了智能手機應用，原生創新的崛起。2009年的Uber，2011年的Snap，2012年的Lyft，2013年的DoorDash……例子不勝枚舉。

彭博分析師：SEC推遲碳配額ETF的決議對現貨比特幣ETF不利:金色財經報道，美國SEC推遲了就上市首個實物碳配額ETF的規則變更提案的決議，彭博資訊 (Bloomberg Intelligence) 分析師Eric Balchunas表示，這可能對Ark Invest、貝萊德 (BlackRock) 和富達 (Fidelity) 等遞交現貨比特幣ETF申請的公司帶來壞消息，因為碳配額ETF的流程與現貨比特幣ETF的流程“完全相同”。[2023/7/27 16:01:21]

移動化是一個平臺的轉變，是互聯網工作方式的范式轉變。它提升了規模和消費者的復雜程度，使得應用程序使用起來更加容易。手機是與臺式電腦不同，它是隨身的。你可以把手機帶到任何地方，毫無障礙地使用它們做各種各樣的事情——打電話、拍照、查地圖、提交付款、聽歌、瀏覽應用商店。與桌面網絡不同，智能手機在本質上也是社會的。應用程序可以訪問智能手機的地址簿，獲取一個現成的社交圖譜；它們可以從用戶的相機膠卷文件夾中導入照片，或者輕松地抓取用戶的坐標來建立基于位置的網絡。

谷歌Play商店即將推出基于區塊鏈的內容政策:金色財經報道，Google Play產品經理JosephMills發文稱，Google Play商店目前正在更新相關政策，為應用和游戲內的基于區塊鏈技術的數字內容交易開辟新的途徑，例如通過用戶自有內容為傳統游戲注入新鮮活力，或者利用 NFT 等獎勵提高用戶忠誠度。本次政策更新要求應用內關于代幣化數字資產的說明必須公開透明。例如，如果應用或游戲銷售或允許用戶賺取代幣化數字資產，開發者必須在應用中明確聲明這一情況。[2023/7/26 15:59:29]

如果從客觀的全局角度來看：1999年，有800億張消費者的照片是用膠片拍攝的。2014年就有8000億張照片在社交網絡上被分享。突然間，人人都變成了攝影師。智能手機代表了新一代的計算機，但也代表了新一代的用戶的誕生——那就是休閑用戶，任何人都可以成為其中的一員。

廣西文旅景區數字藏品線上首發:金色財經消息，近日，在“中國旅游日”暨“廣西人游廣西”啟動儀式上，廣西首批文旅景區數字藏品同步線上首發。

本次首發活動共發布了9款30642份數字藏品，這些數字藏品主要以廣西山水、人文特色、世界文化遺產和帶有壯族元素的520專供藏品為主。廣西文旅景區數字藏品發布后，將在阿里線上拍賣平臺上銷售。

據了解，世界文化遺產——花山巖畫推出“世遺中國·無字史詩”系列數字藏品4款，分別為駱越祈、銅鼓樂、神靈獸、舟競渡，設計理念采用駱越先民、壯族銅鼓等元素充分體現花山巖畫神秘的色彩印記。（廣西日報）[2022/5/27 3:45:51]

如今的Web3在很大程度上是網絡原生的，且幾乎沒有廣泛使用的移動原生Web3應用程序。正如PackyMcCormick所寫的，“如果Web3想擁有與互聯網相同的規模，那么它現在只滲透了不到1%的市場。”我相信，如果我們要達到這個目標，我們接下來首先就是要培育移動手機上的原生的Web3應用程序，靠它們吸引休閑消費者進入這個圈子。

那么又會出現什么樣的移動網絡原生Web3用戶體驗呢？我和大家一樣只能猜測它的趨勢，但我想到的幾個例子包括：

1.地理定位的NFT，如Mirage、Dropverse。我希望看到基于位置的新社會圖表的誕生，它極度類似于NFT的Zenly。Superlocal正致力于開發一個有趣的版本。

2.增強現實的Web3游戲，如Jadu。

3.在這一點上，任何涉及增強現實和NFT的東西。

4.社會Web3錢包，如Genesis或Family。

5.高度可視化的“lootbags”以及NFT的畫廊，如Surreal和Cyber。

Web3移動化的最大障礙在于，谷歌和蘋果仍在對移動原生平臺上發生的所有應用內交易收取抽成。我看到了蘋果在這方面開放的跡象，但情況仍在繼續發展。。

我最喜歡從BenedictEvans的演講中得到的啟示是，當技術被完全采用的時候它就會消失。你可以用幾乎所有的技術革新的歷史事實來驗證這個理論。接下來，我用鐵路、電腦、軟件、手機這些詞進行了測試，查看了每個詞在谷歌圖書語料庫中從1900年到今天的頻率。

你可以看到每個詞都經歷了某種形式的鐘形曲線，關聯性在某一時刻達到高峰，然后從那個點開始下降。直到某一點上，這個詞基本上……就消失了。BenedictEvans的觀點是對的。現在，我們再用Web3和Crypto這兩個詞從2018年到今天的詞頻來測試這個理論。

可以看出，Web3和Crypto這兩個詞距離達到類似的鐘形曲線還很遠。我們還沒有接近全面采用的程度，我相信基于移動網絡的原生應用將幫助我們達到這個目標。

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