刘臣链上数据是Web3与RWA发展的核心驱动力刘臣链上数据是Web3与RWA发展的核心驱动力.pptx

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1. 生 纳 ( 香港 ) 国 际 集 团 有 限 公 司 Sonar （ HK ） International Group Limited 2025 年 7 月 链上数据是 Web3 与 RWA 发展的核心驱动力

2. 一：从 Web1 到 Web3 ，数据的依赖程度和重要性 Web1 （静态互联网） Web2 （动态交互互联网） Web3 （去中心化互联网） 数据是基础载体 1990s-2000s 数据是互联网存在的基础，通过简单的数据聚合实现信息传递，但未形成对用户行为、个性化需求的深度依赖。 数据是核心资产 2000 s -至今 数据是平台竞争力的关键，决定了用户粘性和商业价值。但数据控制权集中在平台手中，用户缺乏对自身数据的所有权和话语权。 数据是价值枢纽 发展中 数据不仅是信息载体，更是构建去中心化生态的核心要素。其安全性、真实性和可追溯性直接影响 Web3 的信任基础，而用户对数据的掌控权（如隐私保护、收益分配）成为 Web3 的核心竞争力。

3. 二：数据的重要性，已被国家认可成为可交易的资产 2020 年 4 月，中共中央、国务院 《 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 》 强调数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，标志着 “ 数据资源化 ” 已纳入国家视野。 2020 年4月 2023 年 8 月，财政部印发 《 企业数据资源相关会计处理暂行规定 》 ，为数据从自然资源到经济资产的跨越发展提供路径指南。 2023 年 8 月 2023 年 12 月底，财政部发布 《 关于加强数据资产管理的指导意见 》 ，明确指出数据资产成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源，标志着数据资产正式纳入国家资产管理体系。 2023年12月底 2025 年 1 月，国家发展改革委等部门印发 《 关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案 》 ，标志着我国数据要素价值化探索从 “ 顶层设计 ” 迈入 “ 全面实施 ” 的新阶段。 2025年1月

4. 三： Web3 的发展是一个从概念提出到技术落地、再到生态扩张的渐进过程 第一阶段：概念萌芽期（ 2008-2014 年） —— 定义 Web3 的底层逻辑 核心目标：提出 “ 去中心化网络 ” 的概念框架，奠定区块链作为 Web3 底层技术的基础。 1 第二阶段：基础设施建设期（ 2015-2019 年） —— 搭建 Web3 的 “ 地基 ” 核心目标：完善区块链底层技术，构建支持 Web3 运行的基础设施（公链、钱包、数据工具等）。 2 第三阶段：协议与生态探索期（ 2020-2022 年） —— 验证 Web3 的核心功能 核心目标：基于基础设施，探索 Web3 的核心应用场景（如金融、数字资产），验证 “ 去中心化应用 ” 的可行性。 3 第四阶段：应用落地期（ 2023 年至今） —— 从 “ 小众探索 ” 到 “ 大众可用 ” 核心目标：降低使用门槛，将 Web3 融入日常生活场景（社交、游戏、实体经济等），实现 “ 去中心化应用的规模化 ” 。 4

5. 四：在 Web3 应用阶段的社会生产方式 （ 1 ）、生产要素 数据与链上信息 算力与节点资源 数字资产（ Token/NFT ） 去中心化劳动力 1.  生产力 所有权关系 协作关系 分配关系 2.  生产关系 （ 2 ）、   生产工具 区块链底层协议 智能合约开发工具 去中心化基础设施 链上数据分析工具

6. 五：工具推动生产力的发展，逼迫生产关系的重构 为用户提供「可理解的价值入口 」 区块链的原生数据（如哈希值、合约地址、 Gas 费）对普通用户而言是「技术黑箱」，而链上分析工具通过标签化、可视化处理，将其转化为「人类可理解的语言」。没有这种「翻译」， Web3 应用只能停留在极客圈层 —— 链上数据分析是降低用户门槛的「最后一公里」。 1 为应用提供「场景适配的校准器」 任何 Web3 应用的落地，都需要基于真实用户行为优化产品逻辑，而链上数据是唯一「不可篡改的行为日志」。这种「数据驱动的迭代」，让 Web3 应用从「闭门造车的技术实验」转向「解决实际需求的产品」。 2 为生态提供「风险防控的防火墙」 Web3 的去中心化特性，意味着「代码即规则」，但漏洞、攻击与恶意行为仍会频发。链上数据分析是提前预警风险的核心手段。在合规成为应用落地前提的当下，链上数据分析是「技术创新」与「监管要求」之间的平衡器。 3 一、链上数据分析：应用落地的「基础设施」与「翻译器」

7. 五：工具推动生产力的发展，逼迫生产关系的重构 从「数据透明」到「价值可计算」：重构生产关系； 区块链的透明性只保证「数据可查」，而链上数据分析能实现「价值可算」。 这种「价值可计算性」，让 Web3 的「去中心化承诺」从概念变为可执行的生产关系。 1 从「信息孤岛」到「协同网络」：优化资源配置； 传统数据的碎片化（如不同公链、不同协议的数据孤立）导致资源错配，而链上数据分析能打破孤岛，实现跨生态协同。这种「数据协同性」，让 Web3 生态从「各自为战的碎片网络」进化为「资源高效流动的价值网络」。 2 从「被动记录」到「主动创造」：催生新生产模式； 传统数据是「生产过程的副产品」，而链上数据通过分析可直接催生新商业模式。这种「数据主动创造价值」的能力，使其成为与土地、技术同等重要的生产要素 —— 它不仅参与价值分配，更直接驱动价值创造。 3 二、链上数据分析：为何是「新时代的生产工具」能提高生产力？

8. 五：工具推动生产力的发展，逼迫生产关系的重构 数据碎片化： 目前公链达 100+ ，跨链数据标准不统一（如以太坊的「 Gas 费」与 Solana 的「优先级费用」计算逻辑不同），导致分析工具需适配多套体系，增加成本。解决方案在于「跨链数据聚合协议」，覆盖主流公链，使跨链分析效率提升。 1 隐私与透明的矛盾： 链上数据的公开性可能泄露商业机密（如某机构的持仓策略）。零知识证明（ ZK ）与联邦学习的结合成为破局点 —— 通过分析链上数据，既能验证交易策略有效性，又不暴露具体标的，实现「隐私保护下的数据分析」。 2 工具门槛过高： 当前链上分析工具需掌握数据库语言、区块链底层知识，普通用户与中小团队难以使用。低代码化工具正在普及，使非技术人员也能生成专业分析报告，推动数据能力的「普惠化」。 3 三、现实挑战与未来突破：让生产要素真正「流动起来」 链上数据分析是「 Web3 的转化器」

9. 六：链上数据分析在 Web3.0 、 RWA 、 AI 中的关键作用 二、在 RWA 中的关键 实现“资产可信流通”与“合规落地” 保障资产真实性 降低跨域协作成本 三、在 AI 中的关键 提供“高质量数据”与“决策可信度” 驱动 AI 模型精准化 破解 AI 黑箱难题 一、在 Web3.0 中的关键 构建“可信生态”与“高效运转” 解决信任痛点 支撑生态迭代

10. 七：生纳公司介绍 公司 产品

11. 八、生纳四板块、两系统、一平台 链上数据分析一站式服务系统 提供宣传引流 社交聊天会议工具 提供数据分析 链上数据分析工具 数字化后台数据一键上链系统 为企业销售 云野童年商城 为商城引流 慈善早餐 企业链改数据服务平台 前 RWA 后 传统企业链改后升级为 Web3 新的应用形态

12. 谢谢观赏 生生不息 海纳百川