原文作者：@DefiSquared；twitter

编译：Lawrence

最近我经常被问到一个问题：memecoins 会继续主导市场吗？针对这个话题，我整理了一些想法，并回顾了相关的历史背景。

首先，我认为推动 memecoin 主导地位的主要因素有以下几点：

1. 尽管市场对新代币需求旺盛，但行业内缺乏新的创新。（加密货币是否已经在不引入中心化元素的前提下达到了发展的极限？）

2. 有意取消代币的实际用途，从而使其估值不受限制。

3. 散户希望重新掌控权力。

4.memecoin 在交易所上市时，用户注册转化率极高，刺激交易所大量上线低质量代币。

再回顾一下创新历程，我们可以看到加密领域的技术精进路径：

2016 年：基础智能合约功能，例如 DAO 和 Etherdelta。

2017 年：加密无所不在。例如为牙医、出租车等推出的各种代币。

2021 年：金融与 NFT 结合。例如借贷、自动做市商（AMM）、DeFi 和收藏品。

2023 年：基础设施建设，例如第一层网络（L1）、更便宜/更快的交易。

2024 年：Memes

这些表面上看起来可能毫无关联，但实际上却有着非常清晰的缩小范围的进程。最初，这项技术像个「狂野西部」，大家会觉得它的可能性是无限的。然而，随着每一轮周期，技术的应用范围越来越聚焦，直到 2021 年，市场感到在完全去中心化的网络中能做的事情已达到极限。

自此之后，创新的 dApp 数量明显减少，市场开始集中于改善基础设施。虽然基础设施改进可以持续多个周期，但散户的关注点是短期的，当市场无法再提供其他创新时，memes 便成为了主流，但需要注意的是 memes 一直有着巨大关注度。例如 Doge 在 2021 年市值曾达到 800 亿美元，区别在于，现在 memes 已经成为最受关注的趋势焦点。

memecoin 主导市场的第二个因素即理论上的估值，长期以来，业内一直流传着这样的笑话，最有价值的项目永远不要推出真正的产品，因为一旦推出，市场就能立即量化其估值。2024 年的 DeFi 就是一个很好的例子：在一个有效的市场中，投资者只需不到五分钟就能查看项目的基本面，给予 20 倍市盈率的估值，并得出结论，该项目不应值更高的价钱。这正是当前周期中 DeFi 无法再迎来牛市的最大原因。

在 2021 年，我们看到一些项目通过复杂的代币经济设计，使得很少有人能看清其真正的收益或项目是否可持续。这在当时造就了一些最为精巧的庞氏骗局，但最终由于这些项目崩盘，市场对不透明代币经济的兴趣也随之消失。

因此，对于 memecoin 来说，解决方案就很简单了，就是直接把实用性抛到一边，项目变得无法量化。有趣的是，本轮周期中那些试图为 memecoin 增加实用性的项目，反而因为这么做而损害了自己的估值。

memecoin 主导本轮周期的最直接原因，当然是散户希望把权力从风险投资机构和大型机构手中夺回来，转移到普通投资者手中。可现实是，这不过是利润分配的微小变化，不幸的是，散户仍然没有拿到主要的收益。

相反，收益从风投机构转向了圈内的鲨鱼（一些精干的小团队），他们非常懂得如何垄断代币供应，将其包装成「有机」的市场行为，然后不断重复这一套路。这种现象在市场上屡见不鲜，甚至已经不需要具体点名某个项目了。

让这种策略如此有效的关键因素在于，市场错误地将市值当作合法性的信号，这激励了那些通过垄断代币供应来人为抬高估值的行为。当然，市场对此也不断进行博弈，比如像 Pump Fun 这样的解决方案被创建出来，以限制这种不透明的供应垄断行为。然而，这又导致了更加复杂的「狙击」和积累技术的诞生，这场战争仍在继续。但最终，memecoins 的绝大多数利润还是落入了这些有组织的团体手中，而通过偶尔的「有机中奖」来吸引普通散户继续参与这场游戏。

最后我们来谈一下交易所的上币机制，大家很少讨论这一点，但实际上交易所大大推动了当前的 memecoin 狂热，这与它们的激励机制密切相关。特别是交易所的上币团队希望选择那些能够最大程度推动用户注册的代币。也就是说，某个代币的上市能让多少用户注册并首次充值到该交易所，新生态系统中的广泛分发型代币在这方面表现得尤为出色。例如，据 Bybit 首席执行官在采访中提到，TON 上的点击类游戏每次上市时带来的新用户数量竟然达到了数百万（这个数字让人非常震惊）。

热门的 memecoin 通常会以小额广泛分布，因为它们对于普通散户来说非常容易理解，这也导致了较高的用户注册和充值转化率。然而，这背后的激励机制其实存在着错位。对于上币团队来说，这看起来不错——用户数量激增，满足了他们的绩效目标（OKR）。

但现实是很多这些新注册用户的质量并不高，而且这种现象往往促使交易所为了达到这些数字目标而上线一些低质量的代币。从长远来看，这很可能会导致上市质量的下降，进而影响整个领域的创新。

然而，令人遗憾的现实是这比以前要难得多。目前最接近这一点的是 AI，但在大多数情况下，人们会问为什么这个需要用到加密技术？