从“智能合约平台”到“数据中心区块链”：Hugo Philion 揭示 Flare 的下一代战略

Flare 网络正经历着令人瞩目的增长势头。根据 DeFi Llama 数据，该协议的总锁仓价值 (TVL) 已达到1685万美元，创下历史新高，同时其用户基础已扩展至100万个钱包地址，日活跃用户约15万，积极贡献流动性。

在 TOKEN2049 新加坡站期间，Flare 联合创始人兼 CEO Hugo Philion 介绍了协议的演变和战略方向。最引人注目的变化是 Flare 从“可扩展的智能合约平台”重新定位为现在所称的“数据区块链”。这一概念转变反映了对区块链未来几代的更深层次思考，以及数据基础设施在大规模采用中的关键作用。

预言机问题：安全性、中心化与成本

Hugo Philion 的愿景源于对现有预言机系统核心漏洞的识别。当前的数据基础设施面临三大相互关联的挑战：

安全风险依然严峻。仅在2022年，通过预言机操控攻击，从 DeFi 被盗的资金就超过了$400 百万美元。只有少数数据提供者参与价格喂价时，系统极易受到攻击。

中心化问题加剧了这些风险。许多领先的预言机解决方案依赖仅五个提供者维护数据喂价——这个范围令人担忧地狭窄。这一低门槛大大增加了串通风险，削弱了整体数据的可靠性。

成本障碍使大多数项目望而却步。一些区块链应用每年在确保可靠价格数据上的支出达数百万美元，完全排除了较小协议的参与。

Hugo 强调行业缺乏明确的安全标准：“不同的预言机系统结构完全不同。有的可能有20-30个节点提供热门数据喂价，而较少需求的信息则由仅5个节点提供。这种极端差异带来了操控漏洞。”

Flare 的数据基础设施解决方案

认识到这些不足，Flare 将其架构围绕数据安全作为基础层构建。该协议采用了两个开源互操作协议：State Connector 和 Flare Time Series Oracle (FTSO)。这些协议实现了去中心化的链上获取区块链数据和时间序列信息（如资产价格和数据指数）。

FTSO 最近进行了重大升级至 V2，目前在 Songbird 测试网和主网均已运行。这是一次重大飞跃：V1 每3分钟提供15个价格序列，而 V2 提供多达1000个序列，约每1.8秒更新一次——基本上是最快的区块链安全预言机。

Hugo 解释说，Flare 对安全的处理是可量化的：“我们有67%的代币被质押，这清楚地确立了我们的预言机安全模型。这种透明度在许多竞争系统中是缺失的。”

TVL 激增：生态系统扩展驱动

多种因素促成了 Flare TVL 的突破。DeFi 发行计划在未来12个月内分配5.1亿个FLR代币，以激励生态系统参与。同时，Flare 与 Stargate 集成，实现稳定币和ETH的无缝转账。

7月，Flare 宣布与 LayerZero V2 集成，立即连接到包括以太坊、Solana 和以太坊二层网络在内的75个区块链。这一单一集成开启了超过5万款已基于 LayerZero 跨链消息标准构建的去中心化应用（dApps）的访问权限。

关键生态项目陆续出现，包括借贷市场 Kinetic 和由 AI 驱动的去中心化交易所 Sparkdex。2月，Flare 从 Kenetic 和 Aves Lair 等投资者那里获得了$35 百万美元的私募资金，进一步验证了协议的发展方向。

比特币集成：FAssets 和 FBTC 优势

展望未来，Flare 计划推出 FAssets，首批产品包括 FBTC 和 FXRP。这些协议旨在将比特币超过1万亿美元的资产基础引入 DeFi，同时保持更接近比特币核心原则的信任最小化。

与比特币二层（L2）方案的区别至关重要。比特币L2上的乐观验证需要7天的结算期，而FAssets目标为1小时的结算。这一速度差异对DeFi的组合性意义重大——用户可以将BTC作为抵押在借贷平台上，产生收益，或在不同交易所之间进行跨链交易，而无需长时间锁定。

Hugo 指出：“目前的L2描述有些误导。它们没有像以太坊L2那样充分利用比特币的安全性。比特币缺乏欺诈证明能力——这是一个尚未解决的技术难题，我们认为必须解决。”

FAssets 已在 Coston 测试网上上线，使 Flare 有望成为比特币桥生态系统中的主要竞争者。

AI + 区块链：共识学习研究

近日，Flare 发布了引入**共识学习 $1 CL(**的研究，这是一种结合AI与区块链共识机制的创新方法，旨在打造更准确、更安全的人工智能系统。

Hugo 表示对AI与区块链融合的双向愿景。首先，AI可以改善区块链的用户体验——想象用类似ChatGPT的语言模型直接在链上执行交易。其次，区块链可以提升AI的性能。共识学习研究探索了去中心化共识机制如何降低AI模型风险并提高准确性。

Flare 正在与 Google Cloud 合作，筹备11月的黑客马拉松，探索可信执行环境 )TEEs(。其中一项方向是集成 Google 的 Gemini 模型，用于链上操作，允许开发者在链上嵌入应用逻辑，同时将计算任务卸载到链外的安全环境中。这种方式实现了隐私保护和大规模数据处理。

解决采用差距

Hugo 指出，大规模采用的根本障碍在于使用难度和产品吸引力有限。虽然 meme 代币吸引追求利润的投资者，但它们并不代表真正的主流采用。真正的采用需要“简单易用”的应用。

他批评当前的DeFi：大多数20-30岁的年轻人并不自然愿意将借贷义务作为日常生活的一部分。这些产品缺乏大众市场的相关性，尽管创新巨大。预测市场、游戏和社交应用是推动更广泛用户参与的潜力更高的类别。

“Hugo 建议，市场所需的催化剂是：让应用更易用，同时让开发者能够打造更具吸引力的体验，以吸引更广泛的用户群。”

战略时间表：产品与优先事项

Flare 的近期路线图包括扩大其DeFi生态系统，同时部署TEE基础设施，以改善用户体验。FAssets系列——Assets、FBTC、FXRP——代表下一波增长动力。

AI集成，特别是共识学习应用，属于更长远的研究方向，但具有真正潜力。Hugo 表示，协议“有一些非常有趣的东西即将到来”，随着技术的不断完善。

信息十分明确：Flare 从可扩展智能合约平台向数据驱动区块链的演变，反映了对区块链技术实现主流采用的理解日益成熟。数据安全、预言机可靠性、用户体验以及有意义的应用，现在成为推动发展的核心——而不仅仅是交易吞吐量。