今天的这篇文章转自王嘉平博士的公众号（ID:jiaping_bc）。

王嘉平博士原为微软总部雷德蒙研究院主管研究员，专注分布式系统，计算机图形学和视觉以及用于机器学习的GPU集群等领域的研究，有数十项研究成果发表于ACM SIGGRAPH/ToG顶级国际期刊，已授权的美国专利十项余项。他师从沈向洋博士(现微软全球执行副总裁)，在中科院计算所获得博士学位。他的博士论文获得2009年度全国百篇优秀博士论文奖，是该年唯一一名计算机科学专业的获奖者。

王嘉平博士现任创新工场执行董事，投资方向为区块链和人工智能。他曾主导了对比特大陆的首轮机构投资，成为其首轮三大主要投资方之一。

舆论是个很有意思的东西。去年年底到今年年初，我们听到了那么多关于区块链技术的赞美，现在，我们又听到人们对这项技术的各种全盘否定。最近我在不同地方看到了不同文章，获得了不少点击数，并被人们大量转发，这些火热的文章都是一个主题，强调区块链技术无用论调，并切列举了各种与区块链技术相关的骗局。

其实这也很正常。市场研究公司 Gartner 早在九十年代就总结出一个叫做「技术循环曲线 The Hype Cycle」的模型，来总结一项全新科技如何在各种热炒冷贬和人们的希望与失望之中，成熟演变的过程。

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Gartner 技术循环曲线的基本周期，揭示了新技术所经历的周期：诞生的促动期-过高期望的峰值-泡沫化的底谷期-稳步爬升的光明期-实质生产 （Image Credit: https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle）

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Gartner 在 2018 年更新的技术循环曲线最新状态，列出区块链技术正在从「过高期望的峰值」步入「泡沫化的底谷期」( Image Credit: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2018/ )

对于一个非资深技术背景的人，在技术早期发展阶段，要从芜杂的市场表现中理清技术价值的本质，实属难上加难。越是基础层面的技术发展，越会造成严重的信息不对称，越是容易被人利用来构造骗局，越是需要深入探究，透过现象看清其本质，同样的局面在互联网早期一样出现过。

作为计算机科学的PhD, 这个过程我花了近十年，才略见端倪。我看到了区块链技术本质上带来了什么，有什么是现有技术和基础设施及其组合无法实现的。正值中本聪发表关于莱特币（<a href="https://www.tuoluocaijing.cn/project/LTC/" target="_blank" "="" style="margin: 0px; padding: 0px; border: 0px; outline: none; color: rgb(51, 51, 51) !important; line-height: 26px !important; display: inline !important;">LTC）。现在来看，那是我首次「脱贫」，摘掉了「no-coiner」的帽子。而后，我也入坑交易所，作为一名新韭菜入场了。然后在若干次被割之后，痛定思痛，最后开启了量化交易的职业支线。

在这个过程中，对技术的认可并没有帮助我对加密货币的币价有任何有效的认知。一个没有切实落地的技术，价值何来？只用量化程序去发掘短线的价格趋势就好了。当时我没有看明白，区块链到底带来了什么。

2017年，我来创新工场做EIR(驻场企业家)兼投资人，看了无数区块链的商业计划书，各种花式白皮书，从底层技术到上层应用，各种漏洞百出的技术架构，自说自话的经济模型，荒诞鬼扯的应用场景，简直百花齐放。还好这一年里面，我们投了比特大陆，稍微正色履行了一下我这个投资人的角色。矿机业务确实赚钱，交易所也很赚钱，但这一切都是建立在对数字货币未来期许的基础上，而不是基于任何当下区块链的切实业务。

这一场旷日持久的击鼓传花还可以走多远？如果始终没有大体量的切实落地的业务顶上，相信总有落幕的那天。不过谁知道呢，就像2016年的那场以太币的传销始终没有崩盘，而是被2017年那场更大规模的ICO续上命了。不过在这个时期，市场上的DApp给了我一些提示。

核心技术价值

我相信，区块链技术带来了一些特别的东西，前所未有的东西。

由于本文篇幅较长，共分为三个部分发布。敬请期待明天发布的中篇。