REV(真实经济价值)因其更贴近链上真实交易需求,正逐渐成为重要的参考指标。
撰文:Cage,WolfDAO
REV 代表真实经济价值,是一种衡量用户支付给公链总额费用之和的指标。
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.
「REV consists of both in-protocol transaction fees and out-of-protocol tips that users pay for transaction execution, so it measures the [aggregate] monetary demand to transact onchain.」 - @blockworksres
但是当然会存在细节差距,并不完全等同于应营收之于企业的概念,此处也存在许多争议。
REV = ∑(In-protocol fees) + ∑(Out-of-protocol tips) + ∑(MEV)
目前 CT 上普遍存在对 REV 是否应当最大化的争论:
然而本文重点并不在此讨论 REV 是否应最大或最小化,而只关注 REV 的应用本身,其能为我们带来何种帮助与参考,请读者理性思考,辩证看待这一指标。
5 年内 REV 占比数据表明:
从近三月的 REV 来看,SOL、TRON、ETH 是 REV 的领导者,与上图对应。
再直接对比链上收入来看,REV 直接体现出的最大特征是:大幅增加了非用户端的收入因子影响权重。
REV 的计算公式告诉我们,其是囊括了除用户需求外的 Out of Protocol Tips(或者是 MEV),因此不难发现,在所有公链中 Solana 的 MEV 能够显著帮助其 REV 提升,从而进一步提升其潜在的估值空间(关于 REV 的估值应用,后文会提到,这里先不展开)。
我们请出 DeepSeek 老师,帮我们总结出了两个指标的联动分析方法:
优点:
缺点:
总体而言,对待 REV 我们需要像看待 MEV 一样辩证地来看,切忌孤立地、形而上地应用任何指标与方法。
叠加上 FDV,与 REV 进行估值,我们会得到一个 FDV/REV 的乘数。
这样的一个乘数有点类似于市盈率 P/E Ratio,其核心逻辑是衡量市场对项目估值的溢价程度,也就是 F/R 乘数越大,可能的估值泡沫就越大,市场对项目的增长预期越乐观(或投机性越强),反之泡沫越小,估值越贴切可能的实际,在纵向对比下也可能用来代表相对低估。
由此,我们可以给出一个 F/R 乘数的概念:
FDV/REV 乘数是衡量一个项目 FDV(市场预期)与年化实际经济收入(当前盈利能力)的比值,反映市场为每单位收入支付的溢价程度。
从中可以看出:
另一方面,FDV 可能受到代币释放的影响会虚高,从而影响短中期估值,我们也可以用流通市值 Market Cap 来辅助参考,能更真实反映当前市场对项目价值的认可——从而建立一个 MC/R 或者 M/R 乘数。这样的乘数也更适合评估短期内市场对项目收入的定价效率,不过在此就先不展开了,原理与算法照搬即可。
这里我们正好再请 DeepSeek 老师用一张表来总结对比包括 PE、PS 在内的四种估值方法:
由于两者名字相仿,且前者又是后者的组成部分,天然容易相互联想,我们不妨将二者放在一起做一个对比梳理,关注它们在估值中的不同作用,以便更好的理解两个指标。
我们知道 MEV 是最大可提取价值 Maximal Extractable Value,是特定参与者利用链上交易的原生特性,如价格延迟、借贷清算、交易可见性等方式来获取的利润。
MEV 通常表现为套利、清算、抢跑、三明治攻击等,其本身是一个中性词语。同样还是请 DeepSeek 老师来做一个对比表格:
所以在估值体系中,MEV 与 REV 实际上是两个完全不同的概念。我们开头的公式中已经提过 REV 的组成,实际是由 MEV 参与其中,再结合我们目前对 REV 的理解得出:
结论 1(@mteamisloading):REV 并不等于链上原生代币的价值捕获。
Logan Jastremski on Twitter / X
结论 2(@mteamisloading):FDV/REV 比率(类似市盈率 P/E)在不同链(和企业)间天生存在差异。
结论 3(@mteamisloading):区块链不是企业,原生代币也不是股权。
结论 4(@mteamisloading):REV Minimalists 的观点可能不一定可取,而最大化 REV 在长期上有很多值得讨论的地方。
结论 5:REV 与许多指标组合起来可以构成一个相对全面的观察体系。
本文内容基于以下文章进行学习整理与发散,部分图片来自@mteamisloading 文章,部分核心观点和指标并非笔者原创,建议先阅读原文支持原作者,并对相关概念进行初步理解。
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