存储赛道的终极解法？数据云存储赛道的前生今世

作者：Ray 来源：X，@RayAC1397

摘要：从云存储赛道的前身，分析整个赛道和历史的变化，接着分析Filcoin和Arweave的问题，最后分析irys的商业模式并预测Irys TGE之后的估值。Irys FDV 3亿以下为低估，至于长期来看是否能够坐稳云赛道龙头老大位置，需要关注业务与tokenomics的契合度以及核心用例是否能够顺利跑通。

关键词：云存储赛道分析、Filcoin商业模式分析、Arweave商业模式分析、Irys项目介绍、估值预测、Irys战略分析

正文：

Chapter 1：从石壁到云端的演进

在遥远的美索不达米亚文明，人类第一次有了将信息存储下来的想法：我们的祖先们聪明地把信息刻在“经久不衰”的石板上；在工业革命时期，音乐作为一种信息，被存储在了唱片上；而在计算机时代，人们又发明了磁带、硬盘、光盘等一系列信息存储硬件……

数据的存储方式，从来都是时代进步的剪影。

1956 年，IBM 推出 Model 350，这是一台足有两台冰箱并排那么大的机器，重量接近一吨，却只能保存 5MB 的数据，人们需要用吊车将它吊入机房。尽管笨重至极，但它第一次让“电子存储”成为企业能够付费使用的资源。这种突破改变了信息的命运：它不再完全依附于难以维系生命的纸张上，而可以存在于能够长期留存的电磁材料上。随后的几十年里，硬盘厂商展开了一场看不见硝烟的战争。Seagate、Western Digital、日立等公司不断提高磁盘的存储密度，让每平方英寸磁盘片上能排列的磁性颗粒越来越多。每一次技术迭代，都意味着容量翻倍、价格下降。到了上世纪九十年代，个人电脑的普及和互联网的兴起，让这些硬盘厂商成为整个产业的基石。在那个年代，存储就是“原材料”，市场的核心标准只有一个：谁的存储解决方案效率高，即又便宜又好。然而，当数据存储规模开始指数级增长之后，企业的首要需求变为“如何保证数据的稳定与安全”。银行、航空公司、制造类企业的运营都依赖数据，对他们来说，细小的失误都可能造成巨大损失。于是 EMC、NetApp 这样的企业级存储厂商崛起，他们卖的是一整套存储阵列与配套软件。此时，云储存赛道的商业逻辑由一次性服务变为长期合作，企业客户与服务厂商签署的是长期的服务和保障合同。存储在这里第一次被归类为“业务资产”。

时间来到21 世纪初，互联网和移动浪潮让数据开始跨越国界流动。传统企业级存储方案在全球化的需求面前显得笨重而昂贵。2006 年，亚马逊推出 S3 服务，把存储抽象成一个简单的 API：开发者无需再采购机房和磁盘，只需几行代码就能随时把文件写入云端。这种“随用随取”的模式彻底改变了开发者的习惯，也让初创公司第一次获得了和大公司一样的基础设施。云存储的价值不在于便宜，而在于弹性和生态。它让存储从设备，变成了一种“随时在线的服务”。很快，Dropbox 和 Google Drive 把这种体验带到了消费者端。用户不需要关心文件放在哪台电脑，只要有网络，就能随时在手机、平板、笔记本之间无缝切换。存储的概念再次被改变：数据不再被存储在物理设备上，而是属于人类自己的“赛博空间”。从 IBM 的磁鼓，到 EMC 的存储阵列，再到 AWS S3 的对象存储，数据存储的演进反复印证一个规律：每一次新龙头的加冕，都是因为它创造，或者说满足了一个新的数据使用需求。第一代硬盘解决了容量的问题，企业存储解决方案满足了“稳定与安全”的需求，云存储则瞄准的是“灵活与可扩展”的痛点。然而，在这些历史背后，有一个特征始终没有被改变：数据所有权过度集中在云厂商手中。在数据被资产化的今天，这显然是不可接受的。

至此，Web3开始入局。

Chapter 2：Filecoin 矿工逻辑 与 Arweave 的理想主义

在 Web2 体系下，数据所有权与控制权高度集中。无论是 Facebook 的社交关系，还是亚马逊的交易数据，本质上都由公司掌握。用户虽然在“使用”，但从未真正“拥有”。企业肆无忌惮地利用数据赚钱，但用户却只能当一个无力的小羊羔：当个人账号被封禁时，他的数据也随之消失；当企业出于合规或政治压力而下架内容时，这些信息就会马上从公共空间里消失。

于是，去中心化存储的呼声出现了。2015 年，IPFS 项目提出了一种新的思路：用“内容哈希”去寻找文件。意思就是，任何节点只要保存了这份文件，就能响应请求，这解决了“单点存储风险”的问题。但很快人们发现，光有技术是不够的，没有经济激励，节点不会愿意长期保存数据。于是 Filecoin 应运而生，它在 IPFS 的基础上加上了Tokenomics：矿工提供存储空间，以获得$FIL，Filecoin协议用复杂的时空证明算法验证数据是否有被真实的保存下来。从设计上看，它的基本命题是“把存储做成一个开放市场”，这在供给侧确实奏效：只要有token奖励，一定能组织起大量的矿工参与生态活动。但他们没考虑到的点是，市场不仅有供给，还有需求。此时，一大堆搭便车者出现。Filecoin 的激励主要落在“提供容量并按时出证明”上，矿工天然更关心经济利益，而不是如何为用户服务。于是，一大堆搭便车者出现了。你会看到一个结构性剪刀差：供给端极其活跃，需求端却没有同步增长。这个剪刀差很快传导到产品层。一个需要稳定读写的团队，评估 Filecoin 时会先问三个问题：写入之前要准备什么、检索延迟的不确定性在哪个区间、出了问题找谁负责。另一方面，在写入这边，真实业务数据往往伴随不断更新，而 Filecoin 的语义天然偏向“定长、定期、续约”的冷储存，开发者要额外搭建索引、版本映射与续期策略。而到检索时，问题又来了：如果决定自己做 CDN 与缓存，使用 Filecoin 的边际收益就会被无限拉低；如果依赖第三方网关或服务商，服务关系又变成“半中心化”，负责人会质疑为何不直接上云。最后一环是责任边界：链上证明无法直接为产品体验负责。对企业客户来说，哪怕只是 1% 的不确定性，也足够把Filecoin排除在关键链路之外。激励设计带来的路径依赖还体现在付费者身上。在一个理想的开放市场里，付费者应当是使用者。但当早期真实需求不足时，生态就不得不用激励去拉动需求（例如给予某些数据集更优惠的上链条件）。这可以短期拉动交易笔数，却很难证明“自发的、愿意持续付费”的需求真的成立。久而久之，供给端的财务模型围绕“区块补贴、抵押与罚没”运转，需求端的付费意愿则围绕“是否有补贴与额度”波动，两个系统没有真正耦合起来。这也是为什么你在很多成功案例里，会看到“大数据上链”的新闻，却很少看到“高频检索、持续复用、上层产品盈利”的闭环叙事。

几乎同时，Arweave 提出了另一种解决方案：用户一次性支付存储费用，网络则承诺长期保存。创始人 Sam Williams 的灵感来自于史学与社会学：如果过去能被抹去，那么社会记忆就将不再可靠。这条路的价值不言自明：某些价值一旦被删改，社会的信任就会被侵蚀。

Arweave 把“未来的存储”通过一次性付费的方式折现，网络在很长时间里持续复制、保存，这是它打动人心的地方。但当你把它放进产品与商业的语境里，另一组问题会冒出来。第一是“永久”与“迭代”的张力。绝大多数应用并不是一次写入、永不更新，而是不断修订、回滚、A/B。Arweave 的正确用法是把每次变更当作新内容写入、通过索引指向最新版本。技术上能做，工程上也不复杂，但应用层的设计却始终是个问题：用户只想看最新版本，而不是花时间理解一条不可变的时间链。第二是永久储存带来的伦理问题。开放网络必然会承载灰色与违法内容，Arweave协议不能删除，只能依赖网关、前端与索引层的“自律”与过滤，这使得开发者在面对“责任归属”时左右为难：一旦你主动负责过滤工作，那么你就变成了责任主体；而若你不承担，就会失去客户。第三是经济系统的理想化。Arweave 的承诺依赖两个朴素的长期假设：存储单位成本持续下降以及网络在足够长的时间里维持复制强度。它们在宏观上成立的概率很高，但对于单一产品经理而言，眼前的现金流压力是很难解决的，毕竟这意味着要一次性付出的大额写入费，光算利息都会让人望而却步。久而久之，Arweave的业务就被限制在一个非常小的细分市场里，估值一直无法实现突破。

Chapter 3：AI与云存储，数据在跳舞

在Filecoin 与 Arweave 打开Web3云存储的大门后，很长一段时间云存储赛道都无人问津。而就在这个空窗期吗，Irys 出现了。它提出的核心问题是：为什么数据不能自己动起来？ 既然写入存储的那一刻，本质上就是一个“事件”，那么为什么这个事件不能立刻触发逻辑？如果网络本身能承担执行环境，那么数据就不再只是沉睡的档案，而是能驱动应用的单元。Irys 的设计基点正是如此。它不再围绕着 Filecoin 的“挖矿逻辑”和 Arweave 的“永久存储”里做更新，而是把存储与计算结合在一起，提出“可编程数据链”的概念。写入数据即触发，数据携带逻辑进入网络，由 Irys 的执行环境（IrysVM）直接运行。对开发者来说，这意味着从“两段式”操作，变成了“一段式”——写入即调用。

前文提到过，在过去半个世纪，存储的每一次演进，都是因为它创造了新的需求。因此我认为，Irys的前瞻性在 AI 时代显得尤为重要。AI 模型需要大量数据，而且需要可信的来源与可验证的执行。传统存储把数据锁在冷仓库里，再交给链下逻辑处理，不仅繁琐，还在可信度上留有空白。而 Irys 设想的数据形态是数据自驱：它们能自动“喂模型”，自带计费与权限规则，能在无需托管第三方的情况下，跨组织协作。

另一方面，Irys 厉害的地方，是把存储、执行和验证整合到同一底层协议里。这意味着，不同协议写入的数据，可以被彼此直接读取和复用，甚至驱动更复杂的应用逻辑。那么随着节点越来越多，网络的整体价值就会自然增长，因为数据的可发现性和可组合性不断增强。要理解这一点，可以想想以太坊。当年它引入智能合约时，很多人不明白这和普通链上转账有何不同，直到 Uniswap、Aave、Compound 等金融应用相继诞生，人们才意识到智能合约就是无限叙事的种子。Irys 其实在做一件类似的事情，只不过对象从“金融”变成了“数据”。虽然数据过于抽象不如金钱直观，可一旦生态积累起来，开发者就会发现：我可以直接在别人的数据输出上继续搭建，而不必再依赖外部预言机或重复采集。这样的叙事，其实与 AWS 当年的路径也很像。AWS 并不是单靠“便宜存储”取胜，而是通过一整套 SDK、控制台、API，把开发者彻底锁定在它的生态里。你用了 AWS 中的一两个服务，很快就会被整个AWS 体系的便利性所吸引。Irys 如果正确执行合作，比如“高质量数据”只在写入 Irys 时才能访问，它也会形成类似的价值锁定。届时，Irys 上的数据就不仅仅是某个协议的资产，而是整个生态的燃料，而这种正向循环最终会反哺到数据网络本身和代币价值之中。

Chapter 4：Irys的估值与市场

要知道，理想虽好，但现实往往是残酷的。拥有前瞻性的项目不等于必然成功。Irys 面临的第一个难题是冷启动。如果没有真实需求，即足够的应用愿意消费这些“可编程数据”，它就会退化为另一个便宜的存储方案。第二个难题是兼容性。开发者已经深度依赖 EVM、IPFS、AWS 等接口，任何新范式都会提高学习成本。Irys 想要打开局面，必须在“零门槛使用”上做得足够顺滑。第三个难题是治理。数据一旦能触发逻辑，就会带来新的攻击面：虚假数据骗保、恶意触发消耗资源、版权和隐私纠纷。中心化云靠法律与权限解决，而去中心化协议必须在机制与治理上给出答案，否则难以获得机构级采用。因此，Irys是神是鬼，要在主网上线后才能判断。让我们期待一下，它能否像 AWS 当年那样，把抽象做得足够优雅，把样板场景跑得足够漂亮，让开发者愿意用它替换掉原有的拼装方案。从历史的角度来看，这是所有基础设施能否干掉老大，成为“下一代龙头”的关键点。

如果是笔者，会关注以下三条路径：

1、第一个应用场景。历史上的所有基础设施，都有标志性的应用场景来证明其价值。S3 靠 Flickr、Dropbox；Snowflake 靠金融和零售的实时分析场景。

同样，Irys 必须跑出一两个杀手级场景，比如健康数据的实时激励系统或是 DePIN 设备的自动结算机制。

2、降低迁移门槛。开发者习惯是最难改变的。EVM 为什么能成为事实标准？因为它让人们在新的环境里复用旧的工具和语言。Irys 要避免“重新教育市场”，而是要在接口、SDK、开发体验上最大化兼容现有习惯。

3、设立治理工具或生态规则。数据一旦能触发逻辑，就一定会带来攻击与纠纷：虚假数据骗取奖励、恶意触发消耗资源、版权归属的灰色地带。如果 Irys 能够在机制层提供“验证数据来源”“限制恶意触发”“嵌入版权与隐私逻辑”的工具，它就能在 ToB 和 ToG 的场景里赢得信任。云赛道战争的激烈程度不容低估。云厂商依然是庞然大物，拼装方案依旧灵活便宜，链下证明模式更是成本低廉。但历史一次又一次证明，真正的突破并不是从旧格局里拼杀出来的，而是当某个新习惯被创造出来、变成标准之后，格局才被重塑。Irys要解决这个核心问题，才能当上龙头老大。

在估值方面，截止至本人写文时间，$FIL的流通市值20亿，FDV达到47亿；$AR的流通市值4亿，几乎全流通。同期上线BN的ZK rolldown基础设施Succinct的$Prove流通市值为2亿，FDV11亿。考虑到Irys拥有AI+云存储两个大概念，虽然市场AI概念正盛，但由于宏观方面带有巨大的不确定性，市场很难给予溢价。

我认为IrysTGE后的估值如下：

1、低开：3 亿 – 5 亿 FDV；

2、正常：8 亿 – 12 亿 FDV

鉴于作者本人风险偏好较低：

1、如若业务进展顺利，并且能与Tokenomics形成飞轮闭环，且估值水平低于3亿FDV，我将直接买入。若FDV到达5亿附近，我将小仓位买入；高于5亿保持观望。

2、如若业务进展不顺利，或者tokenomics不能与业务协同，我将保持观望，并把判断走势的权重指标从基本面移至技术面上。