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REV 與 F/R 乘數:一種新型公鏈估值方法
撰文:Cage,WolfDAO
前言
REV 解讀:
何爲 REV?
REV 代表真實經濟價值,是一種衡量用戶支付給公鏈總額費用之和的指標。
REV stands for Real Economic Value and is a measure of how much users pay to use a chain, in total.
Evenue is to businesses as REV is to Chains.
但是當然會存在細節差距,並不完全等同於應營收之於企業的概念,此處也存在許多爭議。
REV = ∑(In-protocol fees) + ∑(Out-of-protocol tips) + ∑(MEV)
目前 CT 上普遍存在對 REV 是否應當最大化的爭論:
Dan Smith on Twitter / X
Ryan Berckmans on Twitter / X
Diario on Twitter / X
然而本文重點並不在此討論 REV 是否應最大或最小化,而只關注 REV 的應用本身,其能爲我們帶來何種幫助與參考,請讀者理性思考,辯證看待這一指標。
近期特徵
5 年內 REV 佔比數據表明:
從近三月的 REV 來看,SOL、TRON、ETH 是 REV 的領導者,與上圖對應。
再直接對比鏈上收入來看,REV 直接體現出的最大特徵是:大幅增加了非用戶端的收入因子影響權重。
REV 的計算公式告訴我們,其是囊括了除用戶需求外的 Out of Protocol Tips(或者是 MEV),因此不難發現,在所有公鏈中 Solana 的 MEV 能夠顯著幫助其 REV 提升,從而進一步提升其潛在的估值空間(關於 REV 的估值應用,後文會提到,這裏先不展開)。
我們請出 DeepSeek 老師,幫我們總結出了兩個指標的聯動分析方法:
REV 的優缺點 (@mteamisloading)
優點:
缺點:
總體而言,對待 REV 我們需要像看待 MEV 一樣辯證地來看,切忌孤立地、形而上地應用任何指標與方法。
疊加 FDV 的估值方法:F/R 乘數
疊加上 FDV,與 REV 進行估值,我們會得到一個 FDV/REV 的乘數。
這樣的一個乘數有點類似於市盈率 P/E Ratio,其核心邏輯是衡量市場對項目估值的溢價程度,也就是 F/R 乘數越大,可能的估值泡沫就越大,市場對項目的增長預期越樂觀(或投機性越強),反之泡沫越小,估值越貼切可能的實際,在縱向對比下也可能用來代表相對低估。
由此,我們可以給出一個 F/R 乘數的概念:
FDV/REV 乘數是衡量一個項目 FDV(市場預期)與年化實際經濟收入(當前盈利能力)的比值,反映市場爲每單位收入支付的溢價程度。
從中可以看出:
另一方面,**FDV 可能受到代幣釋放的影響會虛高,從而影響短中期估值,我們也可以用流通市值 Market Cap 來輔助參考,能更真實反映當前市場對項目價值的認可——從而建立一個 MC/R 或者 M/R 乘數。這樣的乘數也更適合評估短期內市場對項目收入的定價效率,**不過在此就先不展開了,原理與算法照搬即可。
這裏我們正好再請 DeepSeek 老師用一張表來總結對比包括 PE、PS 在內的四種估值方法:
與 MEV 的區別和聯繫
由於兩者名字相仿,且前者又是後者的組成部分,天然容易相互聯想,我們不妨將二者放在一起做一個對比梳理,關注它們在估值中的不同作用,以便更好的理解兩個指標。
我們知道 MEV 是最大可提取價值 Maximal Extractable Value,是特定參與者利用鏈上交易的原生特性,如價格延遲、借貸清算、交易可見性等方式來獲取的利潤。
MEV 通常表現爲套利、清算、搶跑、三明治攻擊等,其本身是一個中性詞語。同樣還是請 DeepSeek 老師來做一個對比表格:
所以在估值體系中,MEV 與 REV 實際上是兩個完全不同的概念。我們開頭的公式中已經提過 REV 的組成,實際是由 MEV 參與其中,再結合我們目前對 REV 的理解得出:
4. 結論
結論 1(@mteamisloading):REV 並不等於鏈上原生代幣的價值捕獲。
Logan Jastremski on Twitter / X
結論 2(@mteamisloading):FDV/REV 比率(類似市盈率 P/E)在不同鏈(和企業)間天生存在差異。
結論 3(@mteamisloading):區塊鏈不是企業,原生代幣也不是股權。
結論 4(@mteamisloading):REV Minimalists 的觀點可能不一定可取,而最大化 REV 在長期上有很多值得討論的地方。
mteam.eth 🗼 on Twitter / X
Dan Smith on Twitter / X
結論 5:REV 與許多指標組合起來可以構成一個相對全面的觀察體系。