近期，Arkham 作為領先的鏈上資訊分析平台獲得廣泛關注。7 月 10 日，Binance 宣佈鏈上資訊分析平台 Arkham 代幣 $ARKM 上線 Launchpad，成為第一個在幣安發幣的工具類產品，令其熱度大增。7 月 18 日 Arkham 代幣空投開放申領，並宣布 Beta 版本完成，平台向所有用戶開放。

一、Arkham 是什麼？

Arkham 是一個區塊鏈分析和情報平台，通過人工智能算法解析區塊鏈數據，將區塊鏈地址與現實世界的實體相關聯，為用戶提供完整的背後行為視角。Arkham 最新推出了區塊鏈情報交易平台 Arkham Intel Exchange，在這個市場中，用戶可以通過發佈賞金的方式向社區请求所需情報，賞金獵人可以通過提供情報獲得獎勵。Arkham 已經建立了工具，允許用戶搜尋、過濾和排序任何加密交易，展現市場活動背後的實體和個人信息。

除了幣安，KRAKEN、OKX、HOTBIT 等交易所也上線了 $ARKM。

图片來源：Arkham

二、Arkham 的業務邏輯是怎樣的？

Arkham 推出了“Intel-to-Earn”模式，通過大规模匹對區塊鏈買家和卖家，實現情報經濟。其平台代幣 $ARKM 用於分析平台支付、治理投票和用戶激勵。$ARKM 總供應量 1,000,000,000，上市後流通量為 150,000,000（占代幣總供應量的 15.00%），測試網站註冊用戶 20 萬。上線交易所後交易量預計可達到 1 億美元規模。

Arkham 平台主要包括區塊鏈分析工具和情報交易市場两大組成部份。

分析工具通過實體頁面、代幣頁面、網絡映射等為用戶提供全面的數據洞察。Arkham 平台利用自研的人工智能引擎 Ultra 實現區塊鏈數據的去匿名化，通過算法將地址與現實世界的實體進行匹配。 Ultra 的開發經過 3 年多，得到了 Palantir 和 OpenAI 創始人的支持。並運用 Rust、AWS 等先進技術構建了分析工具 Profiler 和網絡映射工具 Visualizer。Profiler 是 Arkham 的核心功能，它可以為用戶提供對區塊鏈上實體或地址活動的全面洞察，包括交易歷史、資產餘額、虧損情況以及主要交易對手信息，助力用戶進行深入的區塊鏈数据分析。

情報交易市場則允許用戶通過賞金、拍賣和數據共享等方式進行地址信息買賣。Arkham 通過抽取一定的費用以此來維持平台的長期運營 — — Arkham 對提交的上架和拍賣支付收取 2.5% 的 maker fee，以及對懸賞支付和成功的拍賣競標中收取 5% 的 taker fee。

三、與競品項目對比優劣勢分析

Arkham 項目已透過股權融資筹集超過 1200 萬美元，最後一回合股權融資為 1.5 億美元。 投資者包括 Tim Draper、Bedrock Capital、Wintermute Trading、GSR Markets 以及 Palantir 和 OpenAI 的共同創始人。NEAR、Jump Crypto 等機構也表達了合作意願。

与同賽道的數據分析平台 Dune、Flipside、Nansen 進行相比較，

Arkham 的優勢在於：

1. 創建了代幣的使用場景，通過情報交易所實現鏈上數據價值的交易，為數據分析師提供了知識轉現的渠道。

2. 通過抽成等手段實現平台自我激勵，有利於平台的可持續發展。

3. 提供了用戶追蹤歷史投資組合的存檔功能具有特色。

4. 數據圖譜視覺化，降低研究成本。

Arkham 的劣勢在於：

1. 支持的公鏈數量僅 8 條，不如 Dune、Flipside 等覆蓋範圍廣。

2. 功能較 Nansen 等還有差距，比如缺乏針對 NFT 的分析。

3. 代幣場景的可複製性有限，其他平台可能難以模仿。

4. 用戶群體以專業人士為主，普質投資者獲益有限。

5. 自身數據處理能力較弱，依賴外部數據團隊。

四、Arkham 项目機會與風險

Arkham 作為區塊鏈資訊分析先行平台，市場空間寬廣，但仍處於初期，商业模組 有待驗證，生態建設和規模化也需要時間培養。

機會：

1. 鏈上資訊分析市場空間廣闊，Arkham 作為初期領導企業，具有先發優勢。

2. 通過情報交換市場實現鏈上資訊價值轉現，商業模式具有創新性。

3. 獲得投資機構和公鏈的廣泛支持，生態建設未來前景良好。

4. “Intel-to-Earn”模式能吸引更多用戶使用，實現平台迅速增長。

5. 鏈上去中心化特徵符合 Web3 思維，用戶接受度高。

風險：

1. 鏈上資訊分析進入盛行需時間，短期內業務規模難突破。

2. 用戶教育成本高，需培養區塊鏈資訊分析意識。

3. 商業模式可複製性有限，技術壁壘不高。

4. 用戶僅專業人士，難觸達普通投資者。

5. 依賴人員資訊處理，運營成本高且風險大。

6. 情報質量不一，聲譽風險存在。

7. 監管政策變化的不確定性。

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