论价值商店的网络效应

这篇文章与《智能合约网络效应谬论》一文一脉相传。 比特币具有网络效应。许多加密技术的传道者断言，比特币的网络效应如此之强，过度比特币化将是不可避免的。 但这并不完全正确。比特币作为数字黄金的网络效应并不像许多人声称的那样。网络效应是微妙的，通常被人们所误解。 在本文中，我将探讨比特币作为数字黄金和数字现金的网络效应。我还将探讨其他并不具备网络效应的竞争性护城河。 如果想要了解一般性的背景知识，我推荐大家阅读Medium上的这篇博文，a16z上的这篇幻灯片， Techstars上的这篇博文，以及关于数据网络效应的这篇文章。如果想要阅读更加全面的有关网络效应和技术平台的长文，我建议看看Platform Scale和Sangeet Choudary撰写的书。 网络效应的基础 网络效应是在以下情况下发生的一种突现属性： 即随着越来越多的人使用某种产品或服务，它对现有用户的价值也越来越高。 存在几种不同的网络效应： 直接网络效应——使用量的增加导致价值的直接增加。

直接网络效应之所以有效，是因为随着底层产品/服务获得采用，现有用户可以选择与越来越多的人进行交互。基本上所有的闭环通信网络都表现出这种网络效应，包括像Facebook和Whatsapp这种基于互联网的服务。 间接网络效应——产品使用量的增加催生了越来越有价值的互补产品的生产，从而导致原始产品价值增加。操作系统(OS)是受益于间接网络效应的最著名的产品类型。应用程序开发人员受到操作系统的吸引，在其基础上进行构建，以期触及消费者；某个给定的操作系统在构建了应用程序后，该操作系统对新的消费者更具吸引力，为未来的应用程序开发人员创造了更大的市场。 双向网络效应——一组用户使用量的增加会提升互补产品对另一组用户的价值，反之亦然。一些著名的例子包括eBay、优步(Uber)和Lyft、爱彼迎(AirBnB)和亚马逊(Amazon)的市场业务。在这些网络中，消费者可以从供应商之间更多的选择和竞争中获益，这将推动更多的消费者，从而进一步吸引更多的供应商。 数据网络效应——某个产品在得到了机器学习的驱动后，获得更多的数据用户，由此发展得更加智能。数据网络效应发生在当今大多数基于云的现代应用程序中，尽管它们的相对优势因用例和复杂程度的不同而大不相同。 量化网络效应的强度 测量网络效应的精确强度是相当困难的。这不是一门精密的科学。 这项任务的挑战尤其巨大，因为系统新增用户的边际价值会随着时间的推移而变化。举例来说，最近几年我有不少朋友开始删除他们在Facebook上的个人资料，但Facebook现在对我的用处跟三年前几乎一样。失去5%甚至10%的Facebook好友对我在Facebook上的体验影响相对较小，因为我仍然有500个还在使用Facebook的朋友。 人们常说，与网络效应密切相关的企业的防御护城河可以用梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)来量化，该定律指出，网络的价值与用户数量的平方成正比。为了便于大家理解，可以这么解释：受梅特卡夫定律约束的企业的网络效应具有n^2的网络效应。 在梅特卡夫提出了网络价值的实用定义后，也有人提出了这个定义的谬误之处。目前还没有已知的网络能够在增长过程中持续地表现出n^2的网络效应。此外，驱动n^2的最初假设在于认为网络中的所有连接都具有同等的价值。事实则不然，现在人们普遍认为大多数网络的网络效应更接近于n*log(n)而不是n^2。 虽然这肯定比n^2更有道理（没有任何东西可以永远按平方律增长），但即使是n*log(n)也是一条永远超线性的曲线。我们在现实中看到的情况并非如此，所有连接的价值都不是同等的，而且在到达某一点之后，系统中每一个边缘连接的价值都开始下降（例如，亚洲新增的1000万Facebook用户对现有美国用户的价值非常小）。 在实践中，网络效应最佳案例更类似于S曲线，而非n^2或n*log(n)。

在实践中，已有许多案例实证地证明了网络效应的S曲线性质。这就是为什么苹果电脑在90年代存活了下来（如果Windows的网络效应果真是n^2，苹果可能不会幸存），为什么会有如此多的消息传递应用程序（Whatsapp、Telegram、Facebook Messenger、Signal等），为什么Lyft可以有效地与优步竞争（只要我能在两分钟内召到一辆车，我才不会去管哪个应用签下了多少司机），以及为什么这么多专业门类的电子商务商店可以和亚马逊竞争。 为什么人们总是说网络受到n^2或n*log(n)网络效应的影响？因为在这三条曲线中，很难分辨出每条曲线最左边的部分的区别：

一直要到每条曲线的右半部分——这个部分只有在网络达到临界质量时才会出现，三条曲线才会出现实质性的分歧。n^2曲线继续呈二次向上加速。n*log(n)曲线也会永远向上加速，尽管速度要慢得多。另一方面，当网络通过某个饱和点时，S曲线由超线性变为亚线性。 当然，并不是所有的网络都适用相同的S曲线，甚至不是所有的网络都受到最佳情况下网络效应S曲线的影响。 如S曲线的左半部分所示，有些网络效应永远无法达到指数型的网络效应。有些网络从一开始就只受log(n)网络效应的影响，这使它们永远是亚线性的，而不是起初表现为超线性的S曲线。 log(n)网络效应最常见的例子是交易一种流动的、可替代的商品。哪怕我们假设每个新增的用户都增加了每日的流动性，那么对于所有现有用户来说，额外流动性的边际价值也会越来越低。这即使是在网络的早期也是成立的。这条曲线从来不是超线性的；而是始终表现为亚线性。 让我们考虑一个简单的例子，在这个例子中，每一个新用户交易一些可替代商品，就会使该商品的日流动性增加0.01%。 有100个用户时，每日的流动性为商品市值的1%。 有1000名用户时，每日的流动性为商品市值的10%。 有1万名用户时，每日的流动性为商品市值的100%。 有10万用户时，每日的流动性为商品市值的1000%（日成交量10倍）。 如果一个用户拥有正在交易的商品的0.1%，那么每个边际用户提供的流动性的价值就会变得越来越没有价值。从技术上讲，滑移会随着用户数量的增加而减少，因此流动性也会增加，但实际上，边际流动性收益将非常低，不仅是对给定的用户，而且对所有现有用户都难以察觉。 给定可替代资产的所有交易都具有近似为log(n)的网络效应，可以直观地表示为：

有充分的证据表明，这在经验上是正确的。如果可替代商品交易的网络效应在曲线上的任何一点都是超线性的，我们就不会有那么多加密交易所。我们可以观察到的是，如果一家交易所拥有一定的流动性——哪怕只是市场领先者的一个零头——通常这都足以维持一家交易所运行，并向市场参与者提供合理的流动性。 数字黄金的网络效应 数字黄金展示的是哪种网络效应？ 为了回答这个问题，让我们来看看用户使用数字黄金的机制。 数字黄金这类价值储存的目的是……无非就是储存价值，以备日后消费。除了数字黄金转换成其他东西的时间，数字黄金只是摆在那里，什么也不做。它不能从增加或减少新用户中获益。 当用户想要清算他们的数字黄金以消费其他商品或服务时，她需要找到流动性：愿意购买数字黄金的人。这可以在专门从事可替代数字黄金交易的交易所实现。 数字黄金的效用是其流动性的一个函数。如上所述，这意味着比特币的网络效应可以近似为log(n)。 数字现金的网络效应 数字现金表现出哪种网络效应？ 为了回答这个问题，让我们来看看用户使用数字现金的机制。 数字现金的目的是储存价值、用作交换媒介。此外，数字现金可以成为账户的一个单位。 因此，数字现金的总体效用取决于有多少商家愿意接受用数字现金支付商品和服务。 这类似于上面描述的直接网络效应（电话图）。接受数字现金支付的人越多，就有越多的商家可以跟现有用户做生意。 所有主要的全球货币在各自的管辖范围内都表现出这种网络效应。因为商家和消费者必须在每个司法管辖区用本国的法定货币交税，他们选择以本国法定货币的形式获得工资（员工）和收入（企业）。这就产生了强大的网络效应，因为很少有人愿意承担持有一种货币的资产负债表风险，这种货币相对于他们用来购买商品/服务和缴税的货币，会受到价格波动的影响。 从直观上看，这很可能受到S曲线网络效应的影响。前50%的商家接受数字现金支付，这使得它比后50%的商家更有用。 价值储存Vs效用 比特币的极大化主义者会辩称，上述观点是基于语义的。具体来说，他们会说，“当然，新用户会让比特币更有价值。他们会买下它并持有它，从定义上来说，这会让它更有价值！有关流动性的说法是在转移注意力。” 虽然这在狭义上是正确的，但它忽略了竞争的现实：如果其他东西变成了数字现金，并实现了超线性网络效应，那会怎样？这是我想要表达的更广泛的观点。单独来看，流动性的亚线性网络效应就会转移人们的注意力。但如果其他东西变成了具有超线性网络效应的数字现金，而比特币仍然是具有亚线性网络效应的数字黄金，那么比特币将会被超越。 在加密圈子里，这种框架经常被描述为价值储存(SoV)与效用之争。SoV的观点基于自反性：持有它的人越多，它就越有价值，因此促使更多的人持有它。 当然，自反性是上下波动的。这带来了过度波动，因此不稳定，完全违背了价值储存的目的。当价格一直在上涨时，人们很容易相信SoV假设。但当价格下降时，效用价值的潜在价值创造了一个有机的价格下限。 大家可能很容易就忘了这个事实——加密货币仍然处在早期阶段。地球上有70亿人口。只有不到5000万人拥有加密货币。我们的全球饱和度还不到1%。在一个所有功能都可以复制的开源软件世界里，取胜的关键是尽快实现网络效应。这就是为什么潜在网络效应的强度如此重要。这些好处能否成功叠加，将令拥有数千万甚至数以亿计的用户的网络终端价值产生巨大的差异。 其他护城河 网络效应只是竞争护城河的一种。护城河有很多种类型。 比特币最大化主义者支持的其他护城河是“品牌识别”和第三方生态系统整合，如交易所、自动取款机、其他金融产品、硬件和移动钱包等。 为了探究这些护城河的威力，我将拿比特币与以太坊做个比较。这并不是说以太坊很可能会取代比特币。我只是想拿以太坊为例，说明一个有竞争力的网络可以在上线后不到三年的时间里实现哪些成就。 品牌识别确实是一道护城河。比特币是加密货币中的佼佼者。但是，暗示比特币的品牌在某种程度上是不可逾越的，那就大错特错了。没有什么品牌是不可逾越的。 对于像比特币这样的开放、无许可的品牌，没有很好的方法来衡量其品牌价值，但我们可以使用谷歌趋势作为一个粗略的衡量工具。

比特币为蓝色，以太坊为红色。在相差最大的时候，比特币的搜索频率大约是以太币的11倍。今天，差距是8倍。考虑到这个领域是如此不稳定，进化如此迅速，这种领先可能会在几年内消失。 第三方整合的情况如何呢？在这方面，以太坊几乎与比特币不相上下: 交易所——所有主要的交易所均支持法币与比特币和以太币交易对。 硬件钱包——所有主要的硬件钱包均支持比特币和以太币。 ATM——据我所知，所有加密自动取款机都支持这两种代币。 移动钱包——比特币和以太币都有大量适用于iOS和Android的移动钱包。 其他金融产品——比特币在芝加哥商品交易所(CME)、芝加哥期权交易所(CBOE)和纳斯达克期货方面占了先机。但考虑到以太坊的发展轨迹，它在24个月内获得旗鼓相当的地位，这个预测似乎相当合理。 再次强调一下，我的观点不是说以太坊必将超越比特币，而是说第三方整合的范围并非不可逾越。 结论 网络效应和竞争护城河通常被误解。与人们通常的认知恰恰相反，并没有什么网络表现出n^2网络效应，事实上，许多网络表现出log(n)网络效应，在可替代资产交易中尤其明显。作为数字黄金的比特币将受到永久的亚线性log(n)网络效应的影响，而随着加密货币的采用比例从全球人口的1%增长到50%，作为数字现金的比特币可以实现超线性网络效应。根据定义，成为主导价值存储的加密货币在增长过程中需要表现出超线性网络效应。 此外，其他类型的竞争护城河，如品牌和更广泛的生态系统整合，并没有显示出规模效益的增加，可以很容易地克服具有超线性网络效应的竞争网络。我们已经有充分的证据证明这是正确的。 成为加密领域超级赢家的战斗才刚刚开始。在所有网络效应曲线的最左边1%处，差异并不明显。人们很容易认为，网络效应在实际发生之前就已经开始发挥作用了。 感谢Chris Dixon和Matt Huang对本文的反馈。