作为一个区块链看多者,深知区块链要想真正发展起来,还是要有落地应用,还是要推动社会生产力的不断前进。那么,问题来了:
有哪些领域比较适合利用区块链技术?
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
理解了这句话,我们再来看看哪些领域比较适合利用区块链技术:
1、支付领域
典型项目:BTC、BCH
支付是金融领域的刚需场景,尤其是在跨境支付这个细分场景里。投资过港股美股的同学应该都清楚,出入金的效率实在太低了,而且还有各种政策限制。
通过区块链的点对点传输机制,可以很便捷的实现价值传输。虽然现在因为性能的原因尚难以大规模商用,但如果类似EOS等新型公有链的完善,这个问题很快就将得到解决。
2、内容领域
典型项目:币乎、YOYOW
内容版权是个很大的市场,包括文字、音频、视频等多种媒介,论坛、问答、自媒体等多种形式。
在知识付费兴起的今天,大家对内容版权的意识愈来愈重视,区块链因为分布式数据存储而具有的不可篡改的特性,天然符合内容版权的证明机制。
另一方面,原有内容平台所有者、广告主、内容贡献者、内容消耗者等各参与方权利义务不均等的问题,也可以通过token机制进行有益的改善。
虽然币乎不是一个纯粹的区块链项目,但在国内首次探索了通证在内容激励上的应用,很有意义。
3、防伪溯源
典型项目:印链、唯链
跟内容版权相似的原因,只不过一个应用于内容领域,一个是服务于实体商品。
这个场景细分的领域也很多,但更多集中在高端产品里,比如奢侈品、高端酒类、汽车、绿色农产品等……
如果这个领域落地成功,或许某些电商就真的可以杜绝假货的名声了。
4、预测市场
典型项目:天算、菩提
可能有些人没听过这个词语,在我看来,它就是一种公共事务调查工具,与抽样调查、专家访谈等传统市场调查手段并列。
对于普通人来说,你可以理解为它就像一个打赌行为,对未来的某个事务进行预测,比如预测我这篇文章今天的点赞数会不会超过5000。
当然了,它的应用不仅如此,可以应用到金融市场、娱乐行业预测、景点预测、房价预测、体育预测等多个领域。
同样是基于不可篡改的机制,预测市场行业的公信力将有大幅的提高,受众群体也将得到进一步扩大,值得关注。
5、加密通信
典型项目:Status、BeeChat
随着大家对隐私的重视,利用区块链加密算法来加密聊天内容正在成为一种潮流,一旦主流世界对通信的管控愈发严重,对这块的需求就会愈来愈旺盛。
近来市场上此类应用日渐繁盛,足以说明大家对自由发声的渴望,近期世界最大的加密通讯项目Telegram也开始募资,热度相当的高,再一次说明了市场对此类需求的认可。
6、游戏娱乐
典型代表:Fair、GTC
游戏一直以来都是互联网里最好的变现模式之一,覆盖用户广,吸金能力强,仅在国内就是千亿市值空间,而且仍在持续扩张中。
随着新生代游戏玩家的崛起,玩家对游戏里的公平性要求越来越高,而之前游戏内的很多数值算法其实是不透明的。未来随着区块链的流行,有望出现更透明更公平的游戏机制。
其中最先突破的,是跟预测市场有点相似而有不同的棋牌、博彩等细分游戏行业。
7、资产交易
典型项目:BTM、CRE
近年来随着互联网金融而兴起的各类资产证券化,由于资产较重,确权困难,尚未大规模普及,区块链技术或有望解决这个问题。
比如最近正在私募的cybereites项目,就是一个把不动产数字化的项目,而号称国内三大公链的比原链,干的也是把资产从原子世界迁移到比特世界的事情。
这件事情的想象空间十分巨大,你看最近币安研发的公链也是往这个方向努力的。
8、物联网
典型项目:IOTA、RUFF
随着万物互联的深入,未来我们很快就会进入物联网时代。
区块链的稳定性、可靠性、安全性强,在一定程度上有效的降低交易成本、加速交易进程,有望进一步解决物联网应用的诸多问题,可能会推动物联网应用的发展。
这块Jimi其实关注不多,如果有更好的理解欢迎讨论哦。
9、去中心化交易
典型项目:BTS、DEW
过往与钱相关的机构都是中心化的,无论是经典的银行还是新兴的P2P公司,那么这些机构都有可能面临倒闭或跑路的风险,需要仰仗中心化节点的诚信素养。
而区块链分布式存储的特性天然具备去信任的基础,可应用于建设去中心化交易所,最典型的就是比特股了,数年的稳定运营也证明了这个领域的可行性。
虽然短期内去中心化交易所的市场份额还不大,但长期看仍有非常大的潜力。
10、数据存储
典型项目:SC、IPFS
既然区块链号称分布式存储,那么影响最大的肯定是存储领域。以SC、IPFS等典型项目为代表,区块链正在应用层、协议层等方面对数据存储进行革命式改造,让我们拭目以待吧。
最近IPFS的矿机也很火爆,今年这块目测也很有看点。
以上是根据区块链特性,参考网上的板块概念进行的简单概述,实际上区块链的应用还不仅如此,很多领域Jimi还没写到,比如保险、数据、人才市场等,欢迎大家补充有趣的应用领域及典型项目。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)