0xScope 是什么？

0xScope 是一个致力于成为 Web3 应用的 AI 数据层（AI Data Layer）的协议，它提供一系列 SaaS 链上数据解决方案。

0xScope 生态系统主要由三款产品组成：（1）基于知识图谱的区块链数据分析平台Scopescan；（2）基于大语言模型的AI 助手平台Scopechat；（3）面向企业和开发者的ScopeAPI ，该产品具备区分真实使用者和机器账号、了解链上行为和地址归集的能力，有一定程度的女巫监控效果。

它的目标受众十分广泛：Web3 风险投资基金、包括Layer 1 和Layer 2 的各个生态系统下的协议与Dapp、需做出更好投资决策并监控竞争对手的风险投资公司、需调查资金流动的交易员/研究者、做市商、开发者群体与一般投资者。

团队背景

Jackson Li 是0xScope的创始人，有数据分析和产品经理背景；联合创始人 Pedro Torres 担任CEO，有丰富的链上交易背景；另一位联合创始人0xWill 则有研究员和产品经理背景；其它重要的成员包括联合创始人 Colin Yu 担任CTO、RAGINI Raffaele 担任CMO。

投资者分析

2022年7月开始，Watchers（后改名为 Scopescan）采用白名单申请制进行试运营，并开始不断根据用户反馈迭代产品。

根据 rootdata 汇整的公开数据，0xScope 目前共完成了三轮募资，向14家投资机构或个人筹集了共800万美元。 2022年9月深潮TechFlow消息指出，0xScope 完成了300万美元的种子轮融资；2024年1月16日，又完成了500万美元的pre-A轮融资，由HashKey Capital 领投。

来源：表格数据来自 rootdata

0xScope 的主要产品和功能

Scopescan

Scopescan 利用了「知识图谱」（Knowledge graph）的数据视觉化效果，这是一种基于图论的知识表示和推理技术，这帮助用户直观地检视地址归集（clustering）的结果。下面将以地址归集功能为首，介绍 Scopescan 的主要功能。

地址归集：所谓地址归集，就是把链上可能来自同一个主体的地址聚合并标记出来（因为单一地址不足以刻画真实画像，Web3 用户常常控制多个地址），这能让我们更清楚地理解主体的链上行为、持有代币的占比等等，而这些可能影响到一个社区内的治理权、提案权，也可能影响我们对聪明钱、 VC、巨鲸的理解。

Scopescan 的地址归集功能涉及到两个概念，一是地址的追踪，二是对实体（entities）的定义。首先，截止于本文时间，0xScope 共追踪了 176,719,155 个链上地址；其次，Scopescan 使用了原创的加权归集算法，能检测不同的 EOA 地址的关联，并定义出实体，代表更真实的链上主体，并可将置信区间调节到70%-90%准确度之间。这个功能的原理，是把地址之间的链上行为和标签库中的标签关系做匹配。下图为 Scopescan 地址归集功能的产品介面：

来源：Scopescan 地址归集功能

聪明钱：汇整「聪明钱」地址详情，支援用户进行不同维度提醒的查看与分析，甚至可以筛选出部分地址单独创建为一个实体后进行追踪与提醒。

ScopeVC：Scopescan 提供的数据层还能用于 B2B 服务，打造企业定制级的产品，一个例子为 范围VC，这是一款给 VC 用于投前调查与投后管理的 B2B 工具。

范围聊天

Scopechat 是一款由大语言模型开发的 AI 助理，能提供即时的链上数据和分析。目前能覆盖Ethereum、BNB Chain、Arbitrum、Polygon、Base、Optimism、Avalanche和Mantle等区块链的问题。 Scopechat经过Beta阶段后，于2024年1月16日对外开放使用，并且支援移动端。目前注册用户每周可以问25个问题，未注册用户每天可以问3个问题。

根据用户界面的介绍，Scopechat 的主要功能如下：

策略概述（Strategy Overview）：趋势交易是交易者根据当前市场趋势做出决策，期望该趋势持续下去以获取利润的策略。

目标受众（Target Audience）：短线交易者可以关注代币价格走势，以小仓位快速进出市场，在小幅波动中获取利润。长期交易者可以分析叙事热度和技术方面等因素，以确定更长期的趋势。

风险（Risk）： （1）趋势可能会突然逆转，因此及时采取获利、停损等措施来管理风险至关重要。 （2）新闻和谣言带来的市场噪音可能会扰乱趋势交易决策。

来源：Scopechat 用户界面

0xScope 解决了什么问题

民主化与去中心化

地址归集有助于我们理解链上世界的中心化程度，有助于实现对Web3民主化和去中心化的愿景。一个经典的例子是Uniswap协议的治理代币$UNI。理论上，$UNI持有者们可以根据社区的理想和愿景，对Uniswap生态的未来发展进行提案，然而在下面这个2022年9月29日的快照中，可以看到虽然a16z 的钱包持有1.5 % 的$UNI，但与该钱包有关联的归集地址总共占此代币的4.15%；而Uniswap决策门槛（Uniswap quorum）为4%，意味着a16z可以自行提案。

来源：bubblemaps.io 数据，2022/9/29快照

0xScope也有着对Web3数据民主化和去中心化的愿景。与之对应的例子是，LooksRare 与 Layer3 的一次合作活动。在2022年12月15日的快照中，可以看到新增地址数量为3280个，对应实体数量为2683个，比用户自然增长的数据高出约25倍。可以看到这个合作活动效果很好。

来源：Scopescan

问题是，散户想知道这些新地址究竟是专业撸毛团队操作大量钱包参与活动，还是来自真正的用户？ Scopescan地址归集的数据显示，在与LooksRare互动的3280个新位址中，有2685个实体。实体/地址率约为82%，因此可以判断其中大多数的确是真实用户。

高品质数据层的价值

0xScope的做法是援引既有的归集标签，并建立一个完善的标准来收集、清理和管理相关的链上和链下数据的Web3人工智能数据层，这需要仰赖团队在未来逐步建立一个开源数据层，使人们可以在其中上传、验证、处理和下载Web2和Web3数据。

这些愿景是环环相扣的：由于链上数据的匿名性，分析起来常常非常复杂，有很大的杂讯，因此0xScope希望将充满杂讯的数据过滤为高品质的数据；而在将AI集成到Web3 中的主要挑战就是缺乏高品质的数据，这意味着不仅他们可以将高品质数据集用于训练自己的AI 助手，也可以将这个服务做成B2B 的产品。

来源：0xScope 数据层架构

AI 助手与大众采用

0xScope 基于 Scopescan 所使用的数据层，0xScope 训练 Scopechat，这是一个以 Web3 使用场景为核心的大型语言模型（LLM），并通过持续反馈和微调（fine-tuning）进一步增强模型的准确度。开发者也可以基于这个模型直接训练 Web3 AI 助手。

区块链最大的问题是其进入门槛高和采用率低，Scopechat 通过大型语言模型和 AI 助手，能提高处理 Web3 交易、数据和合约交互的效率，促进大众采用。这样的做法，本质上就是在试图打造一个「给币圈使用的 GPTs」。

整合大型语言模型的挑战

训练大型语言模型时，对抗幻觉与提升准确度仍然是最大的难题。联合创始人之一的 Colin Yu 就在推特上做出了两点分析：

1.由于LLM很难理解Web3的数据结构，因此无法保证AI输出的SQL为100%准确，最可行的方向为微调（fine-tuning）但微调后数据库结构就会与模型绑定，这会造成： （1）更新成本提高；（2）模型参数较少时，输出结果准确度下降。

2.除了微调以外，Embedding+searching，以及 LangChain 项目的 agent+tools 都是比较好的路线。

Embedding 方面，去年大火的亚历山大计划就是一个很好的例子：世界上大量的问题只是搜寻、聚类、推荐或分类，而 Embedding 几乎能覆盖所有这些功能，还能做的更好。比如查找一篇论文时，如果只是输入关键字，并不能返回与那个关键字同义的其它词汇的结果；通过 Embedding 则可以轻松做到。

LangChain项目的 agent+tools 则是使用了不同的 Agent（LLM + prompt）来专业化的执行不同的任务。这些不同的 Agent 还可以调用不同的 Tools（类似 Function），根据需求去对应独特的用途和场景。

未来潜在空投与结论

目前 Scopechat 这款产品刚发布两个多月，还在不断迭代过程中，因此除了基本的推荐码、社交账号绑定和加入社区能获得 Scopepoints 以外，对 Scopechat 提供有效反馈也能获得对应 Scopepoints。目前按照官方文档的说明，确定的信息是未来这些 Scopepoints 可以用来购买 0xScope 旗下的产品和服务，或者解锁 Scopechat 的高级功能。

在官方文档中的 常问问题 部分，有关是否会发币，官方认为社区和产品本身最重要，但暗示了「其它一切会随之而来」，如果产品步入正轨，不排除发币的可能；而Scopepoints 也可能会与潜在空投有关。

总结以上，除了链上数据分析的服务外，0xScope 也顺应了大语言模型的热潮开发出 AI 助手，这在牛市分秒必争的场景下很有竞争力。