什麼是儲存賽道的終極解法？數據雲儲存賽道的前生今世與未來

作者：Ray 來源：X，@RayAC1397

摘要：從雲儲存賽道的前身，分析整個賽道和歷史的變化，接着分析Filcoin和Arweave的問題，最後分析irys的商業模式並預測Irys TGE之後的估值。Irys FDV 3億以下為低估，至於長期來看是否能夠坐穩雲賽道龍頭老大位置，需要關注業務與tokenomics的契合度以及核心用例是否能夠順利跑通。

關鍵詞：雲儲存賽道分析、Filcoin商業模式分析、Arweave商業模式分析、Irys項目介紹、估值預測、Irys戰略分析

正文：

Chapter 1：從石壁到雲端的演進

在遙遠的美索不達米亞文明，人類第一次有了將資訊儲存下來的想法：我們的祖先們聰明地把資訊刻在「經久不衰」的石板上；在工業革命時期，音樂作為一種資訊，被儲存在了唱片上；而在計算機時代，人們又發明了磁帶、硬盤、光盤等一系列資訊儲存硬體……

數據的儲存方式，從來都是時代進步的剪影。

1956 年，IBM 推出 Model 350，這是一台足有兩台冰箱並排那麼大的機器，重量接近一噸，卻只能保存 5MB 的數據，人們需要用吊車將它吊入機房。儘管笨重至極，但它第一次讓「電子儲存」成為企業能夠付費使用的資源。這種突破改變了資訊的命運：它不再完全依附於難以維繫生命的紙張上，而可以存在於能夠長期留存的電磁材料上。隨後的幾十年裡，硬盤廠商展開了一場看不見硝煙的戰爭。Seagate、Western Digital、日立等公司不斷提高磁盤的儲存密度，讓每平方英寸磁盤片上能排列的磁性顆粒越來越多。每一次技術迭代，都意味著容量翻倍、價格下降。到了上世紀九十年代，個人電腦的普及和網路的興起，讓這些硬盤廠商成為整個產業的基石。在那個年代，儲存就是「原材料」，市場的核心標準只有一個：誰的儲存解決方案效率高，即又便宜又好。然而，當數據儲存規模開始指數級增長之後，企業的首要需求變為「如何保證數據的穩定與安全」。銀行、航空公司、製造類企業的營運都依賴數據，對他們來說，細小的失誤都可能造成巨大損失。於是 EMC、NetApp 這樣的企業級儲存廠商崛起，他們賣的是一整套儲存陣列與配套軟體。此時，雲儲存賽道的商業邏輯由一次性服務變為長期合作，企業客戶與服務廠商簽署的是長期的服務和保障合約。儲存在這裡第一次被歸類為「業務資產」。

時間來到21 世紀初，網路和行動浪潮讓數據開始跨越國界流動。傳統企業級儲存方案在全球化的需求面前顯得笨重而昂貴。2006 年，亞馬遜推出 S3 服務，把儲存抽象成一個簡單的 API：開發者無需再採購機房和磁盤，只需幾行代碼就能隨時把文件寫入雲端。這種「隨用隨取」的模式徹底改變了開發者的習慣，也讓初創公司第一次獲得了和大公司一樣的基礎設施。雲儲存的價值不在於便宜，而在於彈性和生態。它讓儲存從設備，變成了一種「隨時在線的服務」。很快，Dropbox 和 Google Drive 把這種體驗帶到了消費者端。用戶不需要關心文件放在哪台電腦，只要有網路，就能隨時在手機、平板、筆記本之間無縫切換。儲存的概念再次被改變：數據不再被儲存在物理設備上，而是屬於人類自己的「賽博空間」。從 IBM 的磁鼓，到 EMC 的儲存陣列，再到 AWS S3 的對象儲存，數據儲存的演進反覆印證一個規律：每一次新龍頭的加冕，都是因為它創造，或者說滿足了一個新的數據使用需求。第一代硬盤解決了容量的問題，企業儲存解決方案滿足了「穩定與安全」的需求，雲儲存則瞄準的是「靈活與可擴展」的痛點。然而，在這些歷史背後，有一個特徵始終沒有被改變：數據所有權過度集中在雲廠商手中。在數據被資產化的今天，這顯然是不可接受的。

至此，Web3開始入局。

Chapter 2：Filecoin 礦工邏輯 與 Arweave 的理想主義

在 Web2 體系下，數據所有權與控制權高度集中。無論是 Facebook 的社交關係，還是亞馬遜的交易數據，本質上都由公司掌握。用戶雖然在「使用」，但從未真正「擁有」。企業肆無忌憚地利用數據賺錢，但用戶卻只能當一個無力的小羊羔：當個人賬號被封禁時，他的數據也隨之消失；當企業出於合規或政治壓力而下架內容時，這些資訊就會馬上從公共空間裡消失。

於是，去中心化儲存的呼聲出現了。2015 年，IPFS 項目提出了一種新的思路：用「內容哈希」去尋找文件。意思就是，任何節點只要保存了這份文件，就能響應請求，這解決了「單點儲存風險」的問題。但很快人們發現，光有技術是不夠的，沒有經濟激勵，節點不會願意長期保存數據。於是 Filecoin 應運而生，它在 IPFS 的基礎上加上了Tokenomics：礦工提供儲存空間，以獲得$FIL，Filecoin協議用複雜的時空證明算法驗證數據是否有被真實的保存下來。從設計上看，它的基本命題是「把儲存做成一個開放市場」，這在供給側確實奏效：只要有token獎勵，一定能組織起大量的礦工參與生態活動。但他們沒考慮到的點是，市場不僅有供給，還有需求。此時，一大堆搭便車者出現。Filecoin 的激勵主要落在「提供容量並按時出證明」上，礦工天然更關心經濟利益，而不是如何為用戶服務。於是，一大堆搭便車者出現了。你會看到一個結構性剪刀差：供給端極其活躍，需求端卻沒有同步增長。這個剪刀差很快傳導到產品層。一個需要穩定讀寫的團隊，評估 Filecoin 時會先問三個問題：寫入之前要準備什麼、檢索延遲的不確定性在哪個區間、出了問題找誰負責。另一方面，在寫入這邊，真實業務數據往往伴隨不斷更新，而 Filecoin 的語義天然偏向「定長、定期、續約」的冷儲存，開發者要額外搭建索引、版本映射與續期策略。而到檢索時，問題又來了：如果決定自己做 CDN 與緩存，使用 Filecoin 的邊際收益就會被無限拉低；如果依賴第三方網關或服務商，服務關係又變成「半中心化」，負責人會質疑為何不直接上雲。最後一環是責任邊界：鏈上證明無法直接為產品體驗負責。對企業客戶來說，哪怕只是 1% 的不確定性，也足夠把Filecoin排除在關鍵鏈路之外。激勵設計帶來的路徑依賴還體現在付費者身上。在一個理想的開放市場裡，付費者應當是使用者。但當早期真實需求不足時，生態就不得不用激勵去拉動需求（例如給予某些數據集更優惠的上鏈條件）。這可以短期拉動交易筆數，卻很難證明「自發的、願意持續付費」的需求真的成立。久而久之，供給端的財務模型圍繞「區塊補貼、抵押與罰沒」運轉，需求端的付費意願則圍繞「是否有補貼與額度」波動，兩個系統沒有真正耦合起來。這也是為什麼你在很多成功案例里，會看到「大數據上鏈」的新聞，卻很少看到「高頻檢索、持續復用、上層產品盈利」的閉環敘事。

幾乎同時，Arweave 提出了另一種解決方案：用戶一次性支付儲存費用，網路則承諾長期保存。創始人 Sam Williams 的靈感來自於史學與社會學：如果過去能被抹去，那麼社會記憶就將不再可靠。這條路的價值不言自明：某些價值一旦被刪改，社會的信任就會被侵蝕。

Arweave 把「未來的儲存」通過一次性付費的方式折現，網路在很長時間裡持續複製、保存，這是它打動人心的地方。但當你把它放進產品與商業的語境裡，另一組問題會冒出來。第一是「永久」與「迭代」的張力。絕大多數應用並不是一次寫入、永不更新，而是不斷修訂、回滾、A/B。Arweave 的正確用法是把每次變更當作新內容寫入、通過索引指向最新版本。技術上能做，工程上也不複雜，但應用層的設計卻始終是個問題：用戶只想看最新版本，而不是花時間理解一條不可變的時間鏈。第二是永久儲存帶來的倫理問題。開放網路必然會承載灰色與違法內容，Arweave協議不能刪除，只能依賴網關、前端與索引層的「自律」與過濾，這使得開發者在面對「責任歸屬」時左右為難：一旦你主動負責過濾工作，那麼你就變成了責任主體；而若你不承擔，就會失去客戶。第三是經濟系統的理想化。Arweave 的承諾依賴兩個樸素的長期假設：儲存單位成本持續下降以及網路在足夠長的時間裡維持複製強度。它們在宏觀上成立的機率很高，但對於單一產品經理而言，眼前的現金流壓力是很難解決的，畢竟這意味著要一次性付出的大額寫入費，光算利息都會讓人望而卻步。久而久之，Arweave的業務就被限制在一個非常小的細分市場裡，估值一直無法實現突破。

Chapter 3：AI與雲儲存，數據在跳舞

在Filecoin 與 Arweave 打開Web3雲儲存的大門後，很長一段時間雲儲存賽道都無人問津。而就在這個空窗期嗎，Irys 出現了。它提出的核心問題是：為什麼數據不能自己動起來？ 既然寫入儲存的那一刻，本質上就是一個「事件」，那麼為什麼這個事件不能立刻觸發邏輯？如果網路本身能承擔執行環境，那麼數據就不再只是沉睡的檔案，而是能驅動應用的單元。Irys 的設計基點正是如此。它不再圍繞着 Filecoin 的「挖礦邏輯」和 Arweave 的「永久儲存」里做更新，而是把儲存與計算結合在一起，提出「可編程數據鏈」的概念。寫入數據即觸發，數據攜帶邏輯進入網路，由 Irys 的執行環境（IrysVM）直接運行。對開發者來說，這意味著從「兩段式」操作，變成了「一段式」——寫入即調用。

前文提到過，在過去半個世紀，儲存的每一次演進，都是因為它創造了新的需求。因此我認為，Irys的前瞻性在 AI 時代顯得尤為重要。AI 模型需要大量數據，而且需要可信的來源與可驗證的執行。傳統儲存把數據鎖在冷倉庫里，再交給鏈下邏輯處理，不僅繁瑣，還在可信度上留有空白。而 Irys 設想的數據形態是數據自驅：它們能自動「餵模型」，自帶計費與權限規則，能在無需託管第三方的情況下，跨組織協作。

另一方面，Irys 厲害的地方，是把儲存、執行和驗證整合到同一底層協議里。這意味著，不同協議寫入的數據，可以被彼此直接讀取和復用，甚至驅動更複雜的應用邏輯。那麼隨著節點越來越多，網路的整體價值就會自然增長，因為數據的可發現性和可組合性不斷增強。要理解這一點，可以想想以太坊。當年它引入智能合約時，很多人不明白這和普通鏈上轉賬有何不同，直到 Uniswap、Aave、Compound 等金融應用相繼誕生，人們才意識到智能合約就是無限敘事的種子。Irys 其實在做一件類似的事情，只不過對象從「金融」變成了「數據」。雖然數據過於抽象不如金錢直觀，可一旦生態積累起來，開發者就會發現：我可以直接在別人的數據輸出上繼續搭建，而不必再依賴外部預言機或重複採集。這樣的敘事，其實與 AWS 當年的路徑也很像。AWS 並不是單靠「便宜儲存」取勝，而是通過一整套 SDK、控制台、API，把開發者徹底鎖定在它的生態里。你用了 AWS 中的一兩個服務，很快就會被整個AWS 體系的便利性所吸引。Irys 如果正確執行合作，比如「高質量數據」只在寫入 Irys 時才能訪問，它也會形成類似的價值鎖定。屆時，Irys 上的數據就不僅僅是某個協議的資產，而是整個生態的燃料，而這種正向循環最終會反哺到數據網路本身和代幣價值之中。

Chapter 4：Irys的估值與市場

要知道，理想雖好，但現實往往是殘酷的。擁有前瞻性的項目不等於必然成功。Irys 面臨的第一個難題是冷啟動。如果沒有真實需求，即足夠的應用願意消費這些「可編程數據」，它就會退化為另一個便宜的儲存方案。第二個難題是兼容性。開發者已經深度依賴 EVM、IPFS、AWS 等接口，任何新範式都會提高學習成本。Irys 想要打開局面，必須在「零門檻使用」上做得足夠順滑。第三個難題是治理。數據一旦能觸發邏輯，就會帶來新的攻擊面：虛假數據騙保、惡意觸發消耗資源、版權和隱私糾紛。中心化雲靠法律與權限解決，而去中心化協議必須在機制與治理上給出答案，否則難以獲得機構級採用。因此，Irys是神是鬼，要在主網上線後才能判斷。讓我們期待一下，它能否像 AWS 當年那樣，把抽象做得足夠優雅，把樣板場景跑得足夠漂亮，讓開發者願意用它替換掉原有的拼裝方案。從歷史的角度來看，這是所有基礎設施能否幹掉老大，成為「下一代龍頭」的關鍵點。

如果是筆者，會關注以下三條路徑：

1、第一個應用場景。歷史上的所有基礎設施，都有標誌性的應用場景來證明其價值。S3 靠 Flickr、Dropbox；Snowflake 靠金融和零售的實時分析場景。

同樣，Irys 必須跑出一兩個殺手級場景，比如健康數據的實時激勵系統或是 DePIN 設備的自動結算機制。

2、降低遷移門檻。開發者習慣是最難改變的。EVM 為什麼能成為事實標準？因為它讓人們在新的環境裡復用舊的工具和語言。Irys 要避免「重新教育市場」，而是要在接口、SDK、開發體驗上最大化兼容現有習慣。

3、設立治理工具或生態規則。數據一旦能觸發邏輯，就一定會帶來攻擊與糾紛：虛假數據騙取獎勵、惡意觸發消耗資源、版權歸屬的灰色地帶。如果 Irys 能夠在機制層提供「驗證數據來源」「限制惡意觸發」「嵌入版權與隱私邏輯」的工具，它就能在 ToB 和 ToG 的場景里贏得信任。雲賽道戰爭的激烈程度不容低估。雲廠商依然是龐然大物，拼裝方案依舊靈活便宜，鏈下證明模式更是成本低廉。但歷史一次又一次證明，真正的突破並不是從舊格局裡拼殺出來的，而是當某個新習慣被創造出來、變成標準之後，格局才被重塑。Irys要解決這個核心問題，才能當上龍頭老大。

在估值方面，截止至本人寫文時間，$FIL的流通市值20億，FDV達到47億；$AR的流通市值4億，幾乎全流通。同期上線BN的ZK rolldown基礎設施Succinct的$Prove流通市值為2億，FDV11億。考慮到Irys擁有AI+雲儲存兩個大概念，雖然市場AI概念正盛，但由於宏觀方面帶有巨大的不確定性，市場很難給予溢價。

我認為IrysTGE後的估值如下：

1、低開：3 億 – 5 億 FDV；

2、正常：8 億 – 12 億 FDV

鑒於作者本人風險偏好較低：

1、如若業務進展順利，並且能與Tokenomics形成飛輪閉環，且估值水平低於3億FDV，我將直接買入。若FDV到達5億附近，我將小倉位買入；高於5億保持觀望。

2、如若業務進展不順利，或者tokenomics不能與業務協同，我將保持觀望，並把判斷走勢的權重指標從基本面移至技術面上。

來源：金色財經

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