出處：Blockware Solutions 2022
摘要
顛覆性技術的社會採用從來都不是一個線性過程—— 它始終遵循指數 S 曲線模式。比特幣是顛覆性的 可量化地仍處於採用的早期階段的技術網絡。在 除了檢查最相關的比特幣用戶增長數據及其 與比特幣價格的歷史關係，本報告提出了一個概念 在過去的背景下預測未來比特幣採用的框架 顛覆性的技術採用周期。這並不意味著用作任何類型 投資建議或短期交易工具，但只是一個概念 衡量採用率的指南。
具體而言，本報告將分析：
1. 典型指數 S-Curve 採用模式的特點 顛覆性技術展示：
A. S曲線週期的一般階段
B.歷史例子
2、比特幣用戶增長數據：
A.比特幣在採用 S 曲線的哪個位置？
B.用戶增長與比特幣價格的歷史關係
C.比特幣的 s 曲線採用可能會發生更多的證據 比過去的顛覆性技術更快
3. 預測未來比特幣增長指標的概念框架 基於 s 曲線模型和歷史採用率 展示其他顛覆性技術
法律披露：
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簡介
比特幣最強大的特徵之一是它的意識形態延展性。 無數的研究文章已經雄辯地描述了比特幣不同的價值的建議：通脹對沖、數字支付系統、去中心化 結算網絡，一種抗審查的無邊界不記名資產，您可以隨身攜帶前往世界各地（通過記住一組單詞等） 讓你相信這些價值主張，引用獨立宣言，“我們 認為這些真理是不言而喻的。”本報告提出了一個概念框架 （模型）通過過去的顛覆性技術來檢查比特幣的採用周期，希望更準確地預測未來的增長率。再次， 這並不意味著作為任何類型的投資建議或短期交易工具，但 而是衡量採用率和收集潛在未來見解的概念指南。
採用曲線
讓我們從採用曲線開始。採用曲線描述了特定技術或概念的社會學生命週期。雖然各自的技術可能不同，但自然的人類行為和社會學動態會重複。
在所有技術顛覆中，最初採用的速度似乎很慢，因為新產品在達到拐點並通過指數增長階段加速之前，市場滲透率最低。早期，一小群個人或實體擁有掌握新技術價值的專業知識。知識的專業化以及這群集中的創新者的信念為採用提供了基石。這個小組將技術從0變為1。然而，在這個階段，這項技術往往還處於起步階段，社會滲透率很低，甚至很少有人知道它的存在。在創新者之後，下一組是早期採用者。通常，這些人是高度開明的人，他們與創新者有直接或間接的聯繫。早期採用者經常面臨來自外界的嚴格審查和抵制。正如本報告稍後將描述的那樣，數據表明比特幣的採用處於早期採用者“階段”的後半部分。
在早期採用階段之後，該技術達到了最快的採用速度；採用“S”曲線的指數點。這就是該技術開始受到廣泛關注並為全球大多數技術人員所熟知的地方。慢慢地，然後突然地。多數人後期階段是當技術成為主流時，日常家庭和個人都知道這個概念。在這個階段，技術開始達到飽和；剩下的唯一一組是行動緩慢的落後者。落後者往往要么是過於固執而無法採用該技術的實體，要么是受到外部限制（例如監管）不允許他們這樣做的實體。讓我們看看這些採用曲線的一些真實示例。
歷史採用曲線
所有顛覆性技術都遵循類似的指數 S 曲線模式，但採用速度隨著時間的推移不斷加快。更新的、基於網絡的技術繼續採用比市場預期快得多的速度。下圖顯示了 9 種不同顛覆性技術的採用率。但為了正確比較不同中斷的 s 曲線，我們必須首先量化用於定義每種技術的“採用率”的指標。
定義的採用率：
1. 汽車：擁有汽車的美國家庭的百分比。
2. 收音機：擁有收音機的美國家庭的百分比。
3. 固定電話：擁有固定電話的美國家庭百分比。
4. 電力：美國家庭擁有電力的百分比。
5. 智能手機：擁有智能手機的美國成年人的百分比。
6. 平板電腦：擁有平板電腦的美國成年人的百分比。
7. 蜂窩式手機：美國家庭擁有手機的百分比。
8. 互聯網：美國家庭接入互聯網的百分比。
9. 社交媒體：使用至少一個社交媒體網站的美國成年人的百分比。2
1“從零到一：關於初創公司的筆記，或如何建設未來。” Peter Thiel 與 Blake Masters
2 https://ourworldindata.org/technology-adoption
我們還計算了加權平均值，賦予以下技術更多的權重：互聯網、智能手機和社交媒體。這些技術的大部分價值來自於它們具有網絡效應。舉個例子，如果你是 Twitter 上唯一的用戶，它會有什麼價值嗎？它不會。更多的用戶使這些技術更有價值。此外，包括比特幣在內的所有貨幣商品都存在網絡效應。因此，預測比特幣的採用是有道理的，在這方面更加強調與它類似的技術。
加權平均值以 60-40 的權重計算，有利於先進技術。 60% 的權重分配給互聯網、智能手機和社交媒體（各佔 20%）。40% 的權重分配給汽車、固定電話、電力、蜂窩式手機、收音機和平板電腦（各佔 6.67%）。
我們將使用下面顯示的過去技術採用曲線的這些平均值和加權平均值來預測比特幣的未來採用。請注意，每條採用曲線的真正拋物線階段都超過了 10% 的閾值。
比特幣與這些採用曲線方法的關係
我們認為比特幣的採用將比其中許多技術更快地達到飽和，原因如下：採用的直接貨幣激勵、宏觀環境終結遊戲以及採用增長的軌道是互聯網；以及互聯網上最有效的信息傳播狀態。
由於作為早期消費者的直接貨幣激勵，比特幣與過去的技術相比是獨一無二的。當然，對於企業家來說，採用新技術有直接和間接的金錢激勵。從消費者的角度來看，過去的技術有便利/效率相關的激勵來採用它們：採用汽車可以讓你超越馬和馬車，採用手機可以讓你在不綁定固定電話的情況下撥打電話，採用互聯網可以讓你擴展您的業務範圍，遠遠超出任何模擬營銷的能力等。但是，很難衡量作為其中一些技術的早期消費者所獲得的直接貨幣價值。比特幣的直接經濟激勵採用創造了一種博弈論，其中每個人的最佳反應是採用比特幣。
在互聯網出現在模擬軌道上之前，採用互聯網和採用其他技術。互聯網以指數方式提高了信息傳播的速度，是傳播有關比特幣的主要工具。畢竟，它是數字領域的原生資產。任何可以上網的人都有無數的免費資源可以用來學習比特幣。比特幣在互聯網上的傳播類似於它在高速公路上行駛，相比互聯網的採用就好像在泥濘的道路上傳播。
關於比特幣用戶增長的數據
我們已經討論了歷史採用曲線，以及為什麼理論上比特幣的採用速度應該與這些歷史曲線一樣快，甚至更快。現在讓我們看看迄今為止比特幣用戶增長的一些真實數據，以了解目前網絡採用的情況，以及這可能為未來增長的預期提供什麼暗示。以下數據來源於領先的區塊鏈數據提供商 Glassnode；因此，下面的數據依賴於他們的啟發式和數據科學能力。還應披露，報告末尾的模型是基於 Glassnode 的鏈上用戶數據。
在深入研究之前，我們想提一下這些估計是保守的。我們為什麼這麼說？通過查看鏈上實體，我們排除了在中心化託管或交易所持有 BTC 的個人用戶數量。
實體被定義為“由同一網絡實體控制並通過先進的啟發式算法和 Glassnode 的專有集群算法進行估計的地址集群”。 一個實體可以是對其 BTC 進行自我保管的人、交易所、託管人、OTC 服務台、借貸服務台等。考慮到這一點，鏈上識別的一個實體實際上可能持有數十萬甚至數百萬的 BTC的人。這也是為什麼你聽到的“90% 以上的比特幣供應由 1% 的用戶持有”的數字是無稽之談且缺乏細微差別的原因；類似於說一家傳統銀行是一個人，而實際上它為數百萬人持有資金。這是另一個報告的討論。無論如何，由於這個原因，報告後面顯示的這些用戶採用估計實際上低於我們懷疑的實際價值；但為了這份報告，我們想依靠我們最了解的東西，即鏈上數據。總而言之，該數據正在查看比特幣區塊鏈上獨特錢包的數量；我們認為這可以很好地衡量目前擁有比特幣的人數。話雖如此，我們確實相信，隨著越來越少的人與基礎鏈交互，從現在開始的 10 多年內這種情況會變得不那麼真實。
首先，我們看一下新實體。這被定義為“首次出現在網絡中原生代幣交易中的唯一實體的數量”。我們可以看到，從廣泛的角度來看，這只會隨著時間的推移而上升，在主要的比特幣牛市期間會出現大幅飆升。到目前為止，從用戶增長的角度來看，BTC 採用的周期性行為如下：牛市價格上漲吸引了網絡上的新用戶，進入熊市，其中一些新用戶留下，而沒信心的投機者則被淘汰出局，這些硬幣合併到有信心者的手中，直到該過程完成，並且下一個牛市的早期階段開始。
通過滾動累積所有新實體的總和，我們得到下表。這是所有用戶的累計總數 迄今為止 在比特幣網絡上目前擁有 2.534 億個實體。
僅查看新實體的唯一缺點是該指標沒有考慮離開網絡的實體。這就是淨實體
增長指標發揮作用的地方，也是我們決定通過使用淨實體增長而不是新實體來進行採用曲線預測的原因。淨實體增長被定義為“新實體與“消失”實體（餘額為零但在前一個時間戳具有非零餘額的實體）之間的差異。
通過計算實體淨增長的累計總和，這為我們提供了目前網絡上 3080 萬唯一實體（用戶）的價值。
將淨實體增長的累計總和除以全球人口（相對於每年），我們得出了採用比特幣的全球人口百分比。據此估計，目前約有 0.36% 正在使用比特幣網絡。
未來比特幣採用率預測
使用之前討論的歷史技術採用曲線的平均值和加權平均值以及自 2009 年以來比特幣採用率的增長率，我們預測了比特幣的未來採用率。然而，歷史採用曲線的平均值和加權平均值的第一個數據點分別為~11% 和~13% 的採用率；略高於 10% 的門檻，在該門檻中，採用率從“早期採用者”轉變為“早期多數人”。話雖如此，將 S 曲線雙曲線階段的技術增長率應用於比特幣是不准確的，而根據網絡實體的累積總和，比特幣的採用率僅為 3%，根據實體淨增長的累計和採用率約為 0.3%。
為了預測從當前採用狀態到採用率 高達 10% 的增長期，我們使用了累計實體淨增長的 10 年復合年增長率 (CAGR)，並排除了異常值。接下來，我們除以每年的預期全球人口，以便將實體的原始數量轉換為人口的百分比。同樣，我們使用這個 CAGR 達到 10% 閾值的原因是因為過去技術採用曲線的數據在約 10% 採用之前是不可用的。
一旦我們的預測達到採用曲線中大致等於我們過去採用曲線的數據的點，我們就可以繼續將這些曲線的平均值和加權平均值應用於我們的預測。回顧一下：使用淨實體增長指標的複合年增長率預測高達 10% 的採用率。超過 10% 的採用率預測是使用過去採用曲線的平均值/加權平均值來預測的。
使用淨實體增長的累計總和及其 60% 的複合年增長率，我們預測全球比特幣採用率將在 2030 年突破 10%。紅線代表實際比特幣採用率，綠線代表預測的比特幣採用率。
這是我們對使用比特幣的全球人口百分比的預測：
您可以在下面看到比特幣採用預測與過去採用曲線的平均值和加權平均值一起繪製，這些曲線用於預測採用的雙曲線階段。
下面我們有相同的圖表，但它還包括年度比特幣供應量。對於那些不熟悉的人來說，比特幣的供應時間表是已知且可驗證的，保證最大供應量為 21,000,000顆。在這裡，我們能夠將比特幣的日益普及與其日益通縮的貨幣供應量並列。在我們看來，這可以說是代表比特幣看漲情況的最簡單的視覺效果。
結論
正如英國統計學家 George Box 所說，所有模型都是錯誤的，但有些模型是有用的。這並不是作為一種科學的短期交易工具，而是長期比特幣投資者的概念指南。隨著時間的推移，隨著我們獲得更多實時用戶數據，我們可以繼續提高模型對未來預測的準確性。我們打算每 6 個月為感興趣的人提供新數據來維護模型。話雖如此，總體趨勢很明顯。比特幣的全球採用率很可能會在未來顯著增長，因此價格也會如此。先前的技術採用曲線向我們表明，採用先慢後快；鏈上數據告訴我們，比特幣仍處於“緩慢”階段。正如擁有 BTC（通過波動）存在風險一樣，在加速採用的這段時間內不擁有 BTC 也存在風險。我們深切希望您喜歡這份報告。
同行評審員：非常感謝以下人員對本報告/模型的同行評審。如果沒有這些人的反饋，我們就無法完成這個項目： David Puell 鏈上研究、 Eric Wall 首席投資官、 貨幣 交易員/天使投資人/企業家、 Tim Stolte 量化研究員AMDAX 資產管理公司、化名 Nick (@btconometrics)、 Jay Gould 企業家和投資者，以及 Nathan Montone M31 Capital 的創始人兼首席執行官
數據來源：Glassnode，https://ourworldindata.org，https://ourworldindata.org/future-population-growth
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