鎖倉高達 96 億台幣,黃立成與他的最新 De-Fi 計畫 Cream Finance

「哈,是自秘銀、Machi X 之後,想再拼看看啦。」黃立成說秘銀後來也陷入熊市,就想看看有什麼新的區塊鏈計畫可以做,看到 De-Fi 紅就趕快跟上!
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目前區塊鏈正吹起去中心化金融(De-Fi)風潮,做過社交 Token 秘銀、NFT Machi X 的黃立成當然也不會錯過,召集國內工程團隊於七月份在以太坊上(一開始想在幣安鏈上)推出了去中心化借貸協議 Cream Finance,並且鎖倉量市值曾一度上看 3.27 億美元(約 95.4 億台幣),目前則為全球鎖倉量第 12 大的 De-Fi 協議。

「哈,是自秘銀、Machi X 之後,想再拚看看啦。」黃立成說,秘銀後來也陷入熊市,就想看看有什麼新的區塊鏈計畫可以做。

先前 Yam、Susui 爆紅後,De-Fi 界吹起一股用食物命名的風潮,像 Kimchi、Corn、Pasta...等等都大有人在,這讓我們好奇,Cream(奶油)是不是也想搭上這波熱潮?但黃立成說其實靈感是來自美國嘻哈團武當幫(Wu-Tang Clan)的經典金曲〈C.R.E.A.M.〉,歌詞裡 Cream 就是指金錢的意思。「Cream get the money,歌詞就是這樣。」

黃立成說一開始他也不知道 De-Fi 是什麼,但 Machi X 執行長鄭貫一也之前參與了許多 De-Fi 計畫,後來結合金融跟類似組織治理的去中心化金融吸引了他,因此決定投入 De-Fi。

▲黃立成說 Cream 的靈感來自武當幫名曲。Photo Credit:  INSIDE/Chris 攝影

「區塊鏈的 token 從一開始的 security token、utility token,還有 NFT(Non-fungible token)到現在的 govern token,我覺得最屌的就是 govern token!因為它很符合去中心化的精神,智能合約、協議就放在鏈上,什麼都是程式碼決定,夠不夠透明大家一看就知。」

Cream 原本一開始看中交易速度,想直上幣安智能合約鏈而不是以太坊,把整個 Compound 的模式搬到幣安鏈。但當時幣安一方面也還沒準備好,一方面興趣也缺缺。「這樣太慢了!就直接上以太開始吧。」黃立成說,快地就用 Compound 的程式碼分岔,用「借貸即挖礦」的模式推出 Cream。

不過,這樣用 Compound 的程式碼分岔,Compound 會生氣嗎?黃立成笑著回:「Robert Leshner(Compound 的創辦人)還很欣賞我們!後來聊聊天還真的彼此合作了,成了我們的資安技術夥伴。」但也說走這麼一遭,去中心化、open source 跟一般生意真的很不一樣;以前是要千拜託萬拜託才能讓秘銀上架幣安,現在幣安不但自己上架 Cream govern token,後來還真「回到原點」,讓 Cream 上了幣安鏈。

但另一方面 Cream 就跟其他眾多的 De-Fi 一樣,黃立成跟開發團隊並不擁有對治理智能合約的完整控制權,而是把管理密鑰轉移給 12 位多重簽名的持有人(multisig holders),Robert Leshner 以及鄭貫一各有一份,連黃立成自己也沒有。「就像中本聰、Vitalik Buterin,合約寫完就放在那邊了,大家自己看,自己玩吧!」黃立成說。

後來 YFI 創辦人 Andre Cronje 也願意幫 Cream 背書,在他的幫助下,前幾天同時使用 Uniswap、Balancer、Curve 和 Blackholeswap 的概念,計畫推出新的 AMM(自動做市協議)CreamY。「很多人都嗆我們只會學人家,不是,我們是 2 Forks 1 Knife!」我們問,好不容易讓他在世界揚眉吐氣的 Cream 發完 CreamY 後,有任何計畫與 roadmap 嗎?他只笑著說:「沒有!你有什麼我們就有!And faster!Better!看台灣的區塊鏈怎麼打到 De-Fi 第一名!」

警語:去中心化金融屬於高風險投資領域,投資者務必衡量自己可承受風險再考慮投資,INSIDE 不為報導內容做任何擔保。

核稿編輯:Mia

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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