空投困局:矛盾下的生态博弈

2/24/2025, 11:11:27 AM
本文深入分析了当前空投市场的三大核心矛盾:项目方在数据增长与代币控制间的两难选择、参与者面临"不撸一定没有,撸了不一定有"的困境、以及项目方与撸毛党之间共生又对立的关系。文章通过分析2024年100个项目的空投数据,揭示了交互、NFT持有和积分空投等主流机制的利弊,并探讨了项目方与参与者如何在这场没有裁判的博弈中寻求平衡,构建可持续的生态价值。

转发原文标题《残酷现状:当前空投市场的三大矛盾》

前言

当前的空投市场,已经进入了一场赤裸裸的利益角逐。项目方一边默许数据造假吸引融资,一边在空投前大规模清洗;撸毛党则在“撸了不一定有,不撸一定没有”的困境中拼命博弈。这场没有裁判的游戏,暴露了空投市场最尖锐的矛盾——数据泡沫与真实价值的撕裂,短期利益与长期生态的对立。老董利用24年100个项目的空投数据,揭示空投最新趋势和规则黑幕——谁在收割?谁在被收割?

一 项目方目标冲突💡

核心矛盾:数据增长需求(制造泡沫) vs 控制代币流出(消除泡沫)

“我们清楚80%以上地址是工作室,但必须靠他们完成生态冷启动” —— 某L2协议CTO

项目方在TGE之前面临两难困境:

  • 左手造泡沫:默许工作室批量刷量,制造链上数据繁荣(TVL/交易量/用户数)以吸引融资
  • 右手清泡沫:空投前进行地址过滤,进行大规模清洗

1. 空投类型数据分析

老董整理了2024年100个项目的空投规则,并梳理出各类空投类型的占比:

基于项目数据分析,交互、NFT持有、积分空投构成当前市场三大主流机制。

  • 交互类空投:最主要的空投方式,主要集中在测试网和主网上,项目方通过一系列的任务,比如奥德赛活动,来提高链上交互数据和TVL以吸引融资,但过多的交互会导致项目方清洗地址。例如LayerZero 80.3万个地址被判定为女巫,Linea 40%地址被判定为女巫,StarkNet高频交互用户被标记成机器人
  • NFT持有类空投:其次NFT,OAT等往往作为空投凭证,其中大部分需要不断的做一些任务来获取,或者是白名单的形式花资金进行mint。这类NFT通常链上是可流通的,这也造成潜在的老鼠仓风险,不好识别,筹码集中可控盘(比如FUEL和Berachain的NFT,空投分配比例不合理)
  • 积分空投:目前主流方式,跟代币不同,积分属于中心化数据,具有可篡改的,不透明的性质,同时可无限增发,随意调整规则,使空投的公平性存疑 比如ME(女巫地址的积分直接清零,兑换比例也不同) 比如linea (LXP属于SBT,也是积分的另一种形式,有代币最终也可能获取不到空投)积分空投也存在严重的老鼠仓的嫌疑(EigenLayer的快照风波,Blast的积分增发,以及IO的“积分缩水和偷积分”的争议都存在可能的老鼠仓嫌疑)

其他空投类型如质押、开发者奖励、投票等,也都是项目方筛选空投对象的不同方式。然而,规则的不透明性、老鼠仓、内幕消息等,使空投的公平性存疑。

2. 市场博弈与项目方策略选择

当前市场是存量博弈,蛋糕有限,无法做到既要又要还要,项目方无法同时满足自身、VC、用户和交易所的利益,必须在动态博弈中进行利益分配和价值剥夺。面对空投激励的矛盾,项目方通常采取两种典型策略:

  • 阳光普照型:适用于小项目或奖励足够丰厚的项目,如HYPT,基本无筛选,每个地址都有奖励。这类项目一般是盲撸,没有明确的空投规则,无法确定赔率,难以吸引大量工作室
  • 严格筛选型:适用于大项目,通常通过积分、交互频率、排名、查女巫等方式筛选用户,采取的是末位淘汰制。例如SCR(200积分以上才有空投资格)、符石(通过持有铭文和NFT筛选)、ZKsync和StarkNet(多重条件筛选)、Layerzero(女巫举报系统)这类策略虽然提高了奖励分配的精准度,但也提高了参与的不确定性,使撸毛党在规则博弈中处于被动

二. 参与者的心里矛盾🤔

核心矛盾:不撸一定没有 vs 撸了不一定有

参与者同时也面临着一个两难抉择:

  • 不撸一定没有 若完全不参与项目,那么必然无法获得空投奖励。为了争取可能的收益,很多用户不得不积极参与各种任务和活动,投入大量时间和资源,从而进一步加剧市场的内卷和参与者的焦虑
  • 撸了不一定有 即使投入再多,也不见得能够拿到奖励。用户投入与产出不成正比,项目方通过各种手段来过滤地址。复杂的筛选机制让许多参与者因策略失误或被误判为女巫,最终丧失空投资格

1. 过度竞争与投入风险

用户为争夺有限奖励,不得不“撸”出大量数据和活跃度,但与此同时,复杂的不透明规则和严苛的筛选标准让参与者难以预知自己的实际回报

2024年100个项目中明确查女巫的有32个。多数项目方的筛选标准并不公开,审核过程更是黑箱操作,完全掌握在项目方手中,用户如同待宰的羔羊,被随意裁决。下图为女巫类型的分析:

项目方筛选女巫的核心依据包括:

  • 同质化交互:大量雷同的操作模式是被判定为女巫的主要原因
  • 地址聚集行为:多个地址在同一时间、同一环境下执行相似操作,极易被识别并清算
  • IP、设备、前端交互:越来越多的项目方通过前端数据分析用户行为,使得简单换IP、换设备的对抗策略难以奏效

如果想在这场空投博弈中活下来,单靠资金和运气远远不够,还需要更精细的交互策略、更强的技术支撑、更高的反侦察能力,以及持续不断的投入和坚持。

三 项目方与撸毛党的矛盾🤝

核心矛盾:一损俱损 VS 一荣俱荣

在空投激励的博弈中,项目方与撸毛党之间形成了一种“共生”关系,彼此命运紧密相连:

  • 共荣:当双方达成一种相对平衡的激励机制时,既能吸引足够的活跃数据,也能保证生态质量,项目方和用户均能从中获益;
  • 共损:若任一方失衡,无论是项目方空投策略失当,还是撸毛党过度刷量,最终都会对整个生态造成负面影响,双方都难以独善其身。

动态博弈:

  • 参与空投活动时,通常项目方会设置一定门槛。比如Linea的POH认证,IP领水门槛。当项目方制定较宽松的参与门槛时,撸毛党可以大量参与,形成短期内数据暴增的局面,但这种泡沫效应一旦被严格筛选机制清洗,整个生态可能陷入数据与实际用户活跃度严重脱节的窘境。比如LayerZero 宣布完成快照后,链上活跃地址数断崖式下降
  • 相反,项目方在设计规则时,提高了参与门槛,确保只有真正活跃且贡献真实价值的用户能够获得奖励。这样的高门槛虽然使得参与者数量不会短期内暴增,但却使得链上活跃地址健康稳定的增长,避免了数据泡沫的产生。

空投的本质,是项目方与用户之间利益的动态博弈。对撸毛党而言,想稳稳拿到收益,必须精细化策略、提升交互质量,甚至构建长线价值;对项目方而言,不应去刻意去追求融资,上大所,核心任务也不应是如何PUA用户制造短期繁荣,而是如何构建长期可持续的生态,真正提供价值支撑。

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