a16z: Combien y a-t-il de 2,2 milliards d'adresses de blocs actives, et combien sont de véritables utilisateurs ?

Selon le rapport 2024 de l’industrie du chiffrement, malgré les 220 millions d’adresses actives mensuelles, les utilisateurs de trading actifs mensuels réels ne se situent qu’entre 30 millions et 60 millions, et la plupart des adresses sont toujours des détenteurs passifs. Cet article est tiré d’un article de Daren Matsuoka Eddy Lazzarin, compilé et compilé par Vernacular Bloc. (Synopsis : « a16z est biaisé contre les EVM ! ») D’où vient le mécontentement de Lily Liu, présidente de la Fondation Solana ? (Contexte ajouté : Rapport a16z : Comment la crypto résout-elle les défis urgents de l’IA ?) Dans le cadre de notre rapport 2024 sur l’industrie du chiffrement, l’équipe a passé beaucoup de temps à évaluer l’état actuel de l’industrie du chiffrement. Au fur et à mesure que l’industrie mûrit et que de plus en plus d’applications sont mises en ligne, nous voulons savoir exactement combien de personnes utilisent réellement Cryptomonnaie. Il s’agit d’un problème complexe car la métrique d’utilisation la plus évidente et la plus facilement quantifiable, l’adresse active, est facile à manipuler. Partageons quelques idées. Dans le monde traditionnel du logiciel, le concept d'« utilisateur » est largement compris. Bien sûr, il existe de nombreuses façons de mesurer la qualité des utilisateurs, en fait, le domaine de l’analyse de la hausse des utilisateurs est spécialisé dans ce sujet. Mais au niveau le plus élémentaire, les utilisateurs peuvent être catégorisés en « utilisateurs actifs quotidiens » (DAU), « utilisateurs actifs mensuels » (MAU), etc. Dans le domaine du chiffrement, la situation est plus compliquée. En effet, chez Blocoff-chain, les identités des utilisateurs sont pseudo-anonymes. On peut facilement établir et contrôler ce que l’on appelle « l’Attaque de Sybil » (c’est-à-dire un ensemble d’identités différentes appelées « Clé publique Adresse ») opérant dans la chaîne Blocoff. (Il existe de nombreuses raisons légitimes à ce comportement, telles que la confidentialité, la sécurité ou d’autres fins.) Il est donc difficile de savoir exactement combien d’adresses une personne utilise. (À l’inverse, plusieurs personnes peuvent utiliser la même adresse par le biais de plusieurs signatures, de comptes totaux et de divers protocoles de compte abstrait.) Jusqu’à récemment, la chaîne Bloc la plus populaire avait une capacité très limitée, ce qui entraînait un Blanchiment de capitaux élevé. Cela crée une barrière naturelle qui empêche les gens de construire et d’utiliser des centaines, voire des k adresses en vrac, car cela coûte beaucoup d’argent. Mais avec l’augmentation de l’évolutivité de l’infrastructure de chiffrement – grâce au Rollup L2 et à l’émergence de L1 à haut débit – le coût de transaction de nombreuses chaînes de blocs a été sensiblement Goutte, proche de zéro. Mais le coût de l’établissement d’identités multiples n’est-il pas proche de zéro dans les applications Internet traditionnelles ? C’est fondamentalement vrai. Par exemple, une personne peut facilement créer et utiliser plusieurs adresses e-mail. Mais la principale différence est qu’il y a une forte incitation dans l’industrie du chiffrement pour que les gens le fassent. L’industrie du chiffrement a longtemps récompensé les premiers utilisateurs en émettant des jetons. Aujourd’hui, les nouveaux protocoles activent souvent leur offre de circulation de jetons par le biais d’un « Airdrop », c’est-à-dire l’activité consistant à offrir des récompenses en jetons à un ensemble prédéfini d’adresses. En règle générale, ces listes d’adresses sont générées rétrospectivement sur la base de l’historique des transactions hors chaîne. Certains peuvent essayer de manipuler le système en créant plusieurs identités et en effectuant des transactions. Au sein de l’industrie, cette stratégie est connue sous le nom d'« Airdrop farming ». Compte tenu de ces actions, il est clair pour nous que les 220 millions d’adresses actives mensuelles que nous avons mesurées en septembre 2024 n’équivalent pas à 220 millions de personnes ou d’utilisateurs. (Il est important de noter qu’Adresse, qui est actif dans plusieurs chaînes EVM, n’est compté qu’une seule fois sur les 220 millions au total.) Alors, combien y a-t-il d’utilisateurs actifs ? 1 000 ? 5 000 ? 100 millions ? C’est la question à laquelle nous essayons de répondre. Vient ensuite notre méthodologie. L’une des approches que nous adoptons consiste à filtrer les adresses qui peuvent être contrôlées par le robot ou une partie de l’Attaque de Sybil. Il existe plusieurs façons d’y parvenir grâce à l’analyse et à la criminalistique hors chaîne, voici quelques-unes des façons que nous avons explorées : 1 Filtrer l’adresse qui reçoit un financement du contrat de distribution - Le seul but du contrat de distribution est de recevoir des fonds et de les distribuer automatiquement à plusieurs adresses différentes. Bien qu’il puisse y avoir quelques erreurs de calcul, cette activité suggère que ces cibles, Adresse, proviennent toutes de la même source et sont donc liées dans une certaine mesure. 2. Filtrez les adresses dont le solde est proche de zéro au cours d’une période donnée. Par exemple, si vous recherchez des utilisateurs actifs mensuels réels en septembre 2024, essayez d’exclure les adresses dont le solde est proche de zéro le 1er septembre et le 30 septembre. Cette norme indique que ces adresses sont temporaires. Alors que les bots et l’Attaque de Sybil peuvent nettoyer les soldes après avoir effectué une action, les utilisateurs réels garderont souvent un certain solde dans Portefeuille pour payer les futurs Blanchiment de capitaux. 3. Analysez la distribution d’adresses pour une, deux, trois, quatre, cinq transactions ou plus effectuées sur une période donnée. Adresse, qui n’effectue qu’une ou deux transactions, est au mieux un utilisateur de mauvaise qualité, au pire, un bot ou une Attaque de Sybil. Cette approche fonctionne mieux pour l’agrégation de données à long terme. 4. Filtrez l’adresse qui a effectué un grand nombre de transactions dans un court laps de temps. Les humains ne peuvent raisonnablement traiter qu’un certain nombre de transactions dans un laps de temps donné lorsqu’ils utilisent Portefeuille ou l’interface de l’application, tandis que les robots peuvent négocier des fréquences plus élevées en moins de temps. 5. Incluez de manière sélective l’adresse liée aux protocoles d’identité, qui nécessitent généralement un certain coût d’installation. Par exemple, l’adresse avec un nom ENS, un identifiant Farcaster et d’autres liens d’identité sociale est susceptible d’être l’utilisateur réel. Ce ne sont là que quelques-uns des modèles qui, hors chaîne, peuvent indiquer le comportement des bots, et ne sont en aucun cas exhaustifs. Nous accueillons favorablement les suggestions d’amélioration sur cette base. Une autre façon d’estimer le nombre d’utilisateurs actifs mensuels est d’examiner les sources hors chaîne. Le point d’interrogation le plus évident est l’utilisateur du Portefeuille. En février 2024, le populaire chiffrementPortefeuille MetaMask a fait état de 30 millions d’utilisateurs actifs mensuels. Ils définissent un utilisateur actif mensuel comme « un utilisateur qui charge une page d’extension MetaMask ou ouvre une application mobile au moins une fois par ligne de 30 jours ». Supposons que nous voulions estimer le nombre d’utilisateurs qui ont réellement effectué la transaction, l’étape suivante consiste à déterminer combien d’utilisateurs de MetaMask ont fini par effectuer la transaction. En 2019, MetaMask a rapporté qu’un jour donné, environ 30 % des utilisateurs actifs ont confirmé une transaction hors chaîne. (Il s’agit de la dernière estimation disponible.) Si l’on applique ce ratio aux utilisateurs actifs mensuels (MAU), environ 9 millions d’utilisateurs effectuent des transactions mensuelles via les produits MetaMask Portefeuille. Ensuite, nous devons comprendre la part de marché totale de MetaMask dans toutes les chaînes de blocs. Bien que cette information exacte ne soit pas facilement disponible, certaines hypothèses raisonnables peuvent être formulées à partir de l’information disponible. Par exemple, nous pouvons estimer la part de MetaMask sur le marché des portefeuilles mobiles en nous basant sur les données de la société d’analyse mobile Sensor Tower. (En raison du protocole des services commerciaux, nous ne sommes pas en mesure de divulguer des chiffres spécifiques ici.) Une fois que nous avons estimé la part de marché de MetaMask, nous pouvons simplement extrapoler le nombre total d’utilisateurs de Cryptomonnaie à partir des 9 millions d’utilisateurs de trading actifs mensuels que nous avons calculés précédemment. Nous pouvons ensuite comparer ce résultat avec le résultat de la première méthode pour voir s’il se situe dans la même plage. Nous pouvons également affiner nos estimations en analysant des données exclusives que d’autres fournisseurs de portefeuille et d’infrastructure sont prêts à partager,...