Cryptoria | Web3&加密说

Ep.116「L1系列」Robinhood进军加密行业:股票代币化的卷土重来


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本期节目由Supra和Cryptoria共同呈现。


重要声明: 本期内容所提及的所有股票、代币仅供教育和信息交流目的,不构成任何投资建议、买卖建议或财务咨询。所有提及的公司、代币或金融产品仅用于分析讨论,不代表推荐或建议。


本期播客深度解析Robinhood Chain的发布以及它对RWA(现实世界资产)赛道的潜在影响。我们回顾了股票代币化从2018年至今的完整发展历程,分析了早期项目失败的根本原因,并探讨为什么Robinhood的入场可能真正改变这个赛道。


股票代币化前世:从创新到坟场

Synthetix(前身Haven)2018年率先推出合成资产,包括股票、商品、法币

Terra生态Mirror Protocol巅峰时TVL达18亿美元,提供30多只明星股票交易

币安2021年4月推出股票代币,FTX紧随其后提供55只股票交易

2021年7月监管重拳出击,币安率先退出,行业集体死亡


三座大山压垮早期尝试

监管围剿:德国、意大利、香港等多国金融监管机构发出警告,认定违法证券发行

技术不成熟:只提供价格追踪的"山寨股票",无分红权、投票权,价格偏差巨大

没人用:Crypto用户更爱炒MEME币,传统用户不知道链上交易,两头不靠岸

Dogwifhat 24小时交易量1520万美元 vs 苹果代币化股票日交易量550万美元


Robinhood的降维打击优势

现成用户基础:2600万用户、2550亿美元托管资产,5%转移就是130万活跃用户

需求驱动模式:用户已有明确股票交易需求,技术只是补足服务

真正股票权益:承诺提供分红支持,更接近真实股票体验

成熟商业模式:订阅收入、订单流支付、保证金利息、现金管理多元化营收


天时地利人和齐聚

监管环境改善:美国签署三个数字法案,欧盟MiCA法案提供明确框架

基础设施成熟:Layer2解决方案大幅降低交易成本,预言机技术解决价格偏差

传统金融拥抱:高盛、Fidelity等巨头主动提供Crypto服务

川普效应:加密货币投资兴趣激增,Robinhood Q1加密交易量同比增长246%


用户体验的革命性提升

24/7交易:突破美股交易时间限制,亚洲用户告别深夜交易

碎片化购买:类似比特币按聪购买,不需整股交易

零门槛开户:无需复杂文件证明和最低资金要求

稳定币结算:避免外汇风险和双重征税问题

无感区块链:用户无需改变任何使用习惯,不知道在用区块链


稳定币战略的隐藏野心

当前使用MiCA合规的USDG,但未来可能推出自有稳定币

印钞权逻辑:假设5%资产转移,64亿美元稳定币规模,年利息收入2.69亿美元

战略控制权:RWA天然需要稳定币结算,拥有主要稳定币=货币发行权

激励机制:可为活跃用户提供稳定币奖励,长期持有者获得更高收益


对山寨币市场的潜在冲击

质疑观点:有基本面的股票vs无估值锚点的山寨币,传统投资者更偏爱前者

反驳观点:两拨不同人群,卖预期是人性,不会消失

积极影响:优质资产增多,劣币被驱逐,行业整体质量提升

风险分散:资产多样性增加,但不会替代创新性native项目


传统金融巨头的入场竞赛

Fidelity威胁:管理15万亿美元资产,是Robinhood的60倍规模

高盛等跟进:各大金融机构纷纷推出区块链业务

技术栈争夺:不同机构选择不同链,可能重现流动性分散问题

标准化需求:行业呼吁统一标准,避免"Tesla不同平台代币"乱象


03:07 股票代币化:老韭菜的往日重现 

04:48 华尔街分析师一致看好Robinhood股票HOOD

07:40 Synthetics开创股票代币化先河 

12:17 Mirror Protocol巅峰时刻与Terra生态崩塌 

12:55 币安和FTX相继入场股票代币化

17:06 股票代币化的三座大山:监管、技术、用户缺

30:15 Robinhood的人和优势

43:47 用户体验无感区块链的成功实践

49:23 稳定币战略:Crypto世界的印钞权

56:01 山寨币冲击讨论:良币驱逐劣币?

64:15 传统金融巨头竞争格局展望


关键词: Robinhood、股票代币化、RWA、Synthetix、Mirror Protocol、币安、FTX、监管合规、MiCA法案、稳定币、USDG、传统金融、Fidelity、用户体验、降维打击、山寨币、流动性分散、华尔街、HOOD


赞助商Supra

官网:www.supra.com

官方推特: @SUPRA_Labs

中文推特: @SUPRA_ZH

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主播:

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Cryptoria | Web3&加密说By Vivienne & Zhiyang

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