專訪Trusta Labs：空投的混亂與秩序

LayerZero 所發起的史上最大規模女巫清洗活動已正式閉幕。

在過去的近一個月時間內，從呼籲女巫自曝以保留 15% 的空投份額，到官方聯合 Chaos Labs、Nansen 等數據分析機構主動篩查，再到通過 10% 的份額懸賞來激勵獵人積極舉報，發動群衆勇鬥群衆，LayerZero 的一舉一動始終牽動着社區的注意力。

尤其是最後的舉報環節，雖然這並非是 LayerZero 的原創（此前 Hop Protocol 等也有此設計），但作為市場上關注度最高的潛在空投項目之一， LayerZero 本次所掀起的波瀾要遠遠大於前輩們 。在利益的驅使下，無數獵人向 LayerZero 提交了成千上萬份的女巫報告，一度逼迫 Github 以封號手段來緩解服務器壓力，即便是在活動遷移至 Commonwealth 並添加了 0.5 ETH 的保證金要求之後，獵人們在短短三天的時間窗口內還是提交了逾 3000 份女巫報告。

單從結果來看，LayerZero 似乎已在這場調動了整個社區的活動中拿到自己的想要的結果 —— 獲取了海量的數據樣本，可以此為基礎調整空投細則 —— 但從社區的反饋來看，圍繞着本次活動的爭議與質疑也從未消散。 從獵人所提交報告的合理性，到專業機構是否會化身獵人下場獵殺，再到 LayerZero 身為審核裁判能否兼顧效率及公平，以及最終的女巫名單是否會被後來項目復用，乃至這一模式對於空投範式的深遠影響，存在於市場上的諸多問題仍未得到有效解答。

為此，Odaily星球日報特地聯系了 Trusta Labs，希望能夠從更專業的視角找到這些問題的答案。作為前大廠反欺詐團隊的 Web3 再創業項目， Trusta Labs 最近一年憑借着強大的數據分析能力以及精准的人性洞察能力快速崛起，在 B 端提供專業的空投設計服務和鏈上 AI 數據分析服務，並曾親自承擔了 Celestia、Starknet、Manta 等諸多頭部項目的空投規則設計，在 C 端則通過鏈上評分標准 MEDIA Score 提供用於鏈上價值評估的量化標准，幫助用戶更清晰地掌握自身的地址行為，逐步成為了空投領域最受關注以及最具話題性的專業機構之一。

LayerZero 做了場大型社會實驗，但結果究竟如何？

回看空投設計的發展歷史，本質上就是項目方與用戶（包含女巫）的動態博弈史。自 Uniswap 的經典空投开始，往後陸續迎來 TGE 的項目在規則設計上可謂是“煞費苦心，各顯神通”，直到如今的高調行事的 LayerZero，整體上看項目方對於女巫的討伐力度一直在不斷加大。

究其原因， Trusta Labs 認為根本原因在於隨着越來越多的用戶（包括女巫）湧入，空投市場“僧多粥少”的狀態已然形成且仍在持續加劇，用戶的高期待與項目方可提供的籌碼之間存在匹配矛盾。 基於這一趨勢，後來的項目方們不得不選擇加大討伐力度，從女巫口中奪食，進而為項目方所認可的正常用戶爭奪更多的籌碼。

對於 LayerZero 這種交互地址高達數百萬量級的項目而言更是如此，只不過 LayerZero 並未像 Arbitrum、Starknet 等較早的頭部項目那樣選擇委托某家專業機構進行空投設計，而是“親力親為”地發起了這場耗時近一個月的大型社會實驗，試圖借此對女巫進行一場更為徹底的圍殺。

然而在 Trusta Labs 看來， LayerZero 的這場實驗在規劃和執行層面均存在一定的問題 ，這也是導致社區反應如此之大的根本原因。

從規劃層面來看， 最大的問題在於 LayerZero 未能事先明確代幣經濟模型以及空投份額規劃。 簡而言之就是，沒有人知道空投到底會發多少？哪些地址符合資格？所謂自曝可以保留原定份額的 15% ，舉報則可以拿到 10% ，但原定份額究竟是多少也沒人知道；被扣掉的代幣具體將如何分發也沒有細則……不透明就意味着存在操作空間，很難讓社區信服。

至於執行層面，自曝、篩查、舉報等三大環節的有效性也都值得商榷。

首先是自曝環節， Trusta Labs 認為該形式實際上很難起到太大作用 ，因為選擇自曝的地址一般本就拿不到太多份額，對於整體籌碼分配的影響相對較小，事後來看選擇自曝的地址佔比也並不高。此外，LayerZero 的本意是希望借自曝地址的行為邏輯來改進篩查機制，但由於選擇自曝的地址相對零散，且女巫一般都是以集群形式出現，具備相同的行為邏輯， 因此很難通過零散的樣本來得到統一邏輯。

接着是官方篩查環節，LayerZero 委托了 Chaos Labs、Nansen 一起來做女巫邏輯分析，但在該份名單發布之後卻有大量用戶反饋自己的唯一地址被標記成為了女巫，LayerZero 事後也不得不开通用於二次檢查的“上訴”通道。對此， Trusta Labs 的推斷是 LayerZero 可能在樣本選擇時納入了太多的低份額地址，導致模型出現偏差，在女巫識別上造成了一定的邏輯疏漏。

最大的問題則出自舉報環節，LayerZero 積極發動社區的本意或許是想要減輕工作負擔，以群策群力的方式來提升效率，但實際上 LayerZero 最終需要對超 3000 份報告進行逐一檢驗，以篩選出邏輯成立的有效報告， 這反而成為了一項更加費時費力的工作，如果粗略篩查，很容易造成疏漏；如果精細篩查，需要大量的人力與時間成本 —— 事實上，就連 LayerZero 創始人 Bryan Pellegrino 本人也曾感嘆，希望能夠有更多的時間來處理這些事情。 此外，由於舉報環節出現了一定的惡意舉報、名單剽竊、地址投毒等行為，人性中惡的一面被充分暴露，社區的不滿情緒也被逐步推高。

Odaily 注：Pellegrino 在 X 發文感嘆，希望能夠再有兩個月的時間來進行細致檢查。

總而言之，LayerZero 發起了一場業界前所未有的女巫清洗大實驗，這一勇氣及辛勞值得贊許，但事後復盤來看，這場實驗的規劃及執行或許仍存在着許多優化空間。

LayerZero 種樹，zkSync 乘涼？

在 LayerZero 的實驗結束之後，有人曾問道， 如此折騰一個月，團隊耗時耗力，社區精力交瘁，到底誰才是獲利者？

針對這一問題， Trusta Labs 給出的答案稍稍有些出人意料 —— zkSync…… 在 Trusta Labs 看來，LayerZero 本次實驗的最大成果便在於最終得出的女巫名單，而後來的項目則可以白撿便宜，反而社區的喧鬧只會集中在 LayerZero 身上。

Trusta Labs 預測，那些在接下來的一段時間內有着 TGE 計劃的項目方可能都會選擇等一等 LayerZero 的具體名單，再與自身的篩查規則進行對照復查。比如 zkSync，作為近期關注度極高的另一大待空投項目， 該團隊 完全可以沿用 LayerZero 的名單，以相對柔和的方式實現嚴苛的女巫篩查，從而避免在商標問題引發衆怒後再次激起社區情緒。

至於 LayerZero 的三層大清洗模式是否將成為未來的空投新範式，Trusta Labs 則並不這么認為。

站在項目方的角度來看，LayerZero 的案例已經證明了這並不是一項簡單的工作，一是費事費力，二是對於團隊的人性洞察能力及抗壓能力也都是極大的考驗。 縱觀整個加密貨幣行業，你很難找到第二個像 Pellegrino 這般洞悉女巫想法且精力充沛的創始人 —— 作為前職業德撲選手的 Bryan 每天都能在 X 或者 Telegram 上與社區進行多語種高頻“對线”，甚至自己還能樂於其中 —— 因此其他項目很難就此進行效仿。

如何設計一場合理的空投？

縱覽當下市場上各大項目的空投方案，大體可以分為“激進”和“中庸”兩大流派。

“激進”派的絕佳代表顯然是致力於消滅所有女巫的 LayerZero，此類項目選擇高調行為的主因既在於完善規則設計， 也在於為即將到來的 TGE 造勢，通過更具流量的玩法吸引更多的關注。 然而正如前文所說，如此行事對於項目自身的精力及抗壓能力均有很高的要求，復刻難度較高。

此外，近一年間快速興起的以 EigenLayer、Blast 等為代表的積分制空投方案在某種意義上也屬於“激進”派。選擇積分制的項目一般都處於开發早期，核心產品尚未上线，無法累積交互數據，因此需要用更簡單的指標（TVL）來取悅 VC 或說服市場 —— “PoW 轉 PoS”，通過積分來提前吸引更大的 TVL 和更多的市場關注。 然而在 Trusta Labs 看來， “積分就是可無限增發的 token” ，它會賦予項目方更大的主動權和更靈活的操作空間，市場已經有了反感情緒，未來積分制若想繼續存續，可能需要向更透明的方向發展，比如 Trusta Labs 和 Linea 合作推進的純鏈上積分方案。

更多的項目還是會選擇相對傳統的“中庸”派， 即自身在水下默默進行篩查，突然某天就直接就丟出了空投公告。 對於此類項目而言，最大的難點主要集中在地址分析方面，畢竟如何對數據樣本進行合理篩選，如何判定女巫的行為邏輯等均非易事。

對此 Trusta Labs 的建議是，項目方最為直接、高效的做法還是應該將空投設計中偏專業性的部分委托給專業機構，機構則會根據項目方的需求及傾向，與項目方合力完成規則的設計。

若想要設計一個合理的空投，項目方需要對空投有一個自上而下的設計思路，並秉持數據驅動、規則透明、公平普惠等基本原則。 第一步，要先明確代幣經濟模型及分投份額；第二步，則是對不同的用戶群體進行畫像（开發者、早期用戶、活動用戶、其他生態參與者等等），並選擇側重方向，決定各部分群體的分配比例；第三步，才是具象的女巫篩查工作。

關於女巫與普通用戶（俗稱“羊毛黨”）的界定問題，Trusta Labs 則給出了一種較為清晰的界定方案。在該機構看來， 女巫一般指的是那些以工作室為主體，利用腳本批量操作大量账戶進行鏈上交互，行為軌跡存在強烈一致性的地址集群 ； 而所謂的“羊毛黨”（airdrop farmer），一般指的是那些出於空投目的，基於自己的認知與規劃進行交互的個人 ，此類用戶的地址相對較少，且一般都是手動操作。就篩查工作而言，重點應該放在“女巫”而非“羊毛黨”身上。

專業機構會做“老鼠倉”，或是“下場獵殺”嗎？

前文提到過，Trusta Labs 過去幾個月內曾親手承擔了 Celestia、Starknet、Manta 等諸多頭部項目的空投設計。對此，部分用戶也提出了質疑， 類似於 Trusta Labs 等專業機構是否會借機做“老鼠倉”獲利？

而在不久之前的 LayerZero 舉報環節中，一份包含 47 萬個地址的舉報名單曾在社區內引發了軒然大波（事後社區根據 Dune 第三方數據發現，該 47 萬地址中的大部分均為 LayerZero 交互排名前 60 萬的地址，很難想象系某一個體批量操作），有人也曾懷疑該份名單系出自 Trusta Labs 之手。

針對此類質疑，Trusta Labs 的回應是： “Trusta Labs 希望將業務保持簡單、透明、專業，絕對不會憑借自身技術優勢去做桌子下的事情，也絕對不會與 C 端用戶爭奪利益，不然即不利於自身業務的長期存續，也不利於行業的公平發展。”

比如“老鼠倉”問題，這或許能夠短期得利， 可一旦暴露必將對機構聲譽造成不可逆的影響 ，從而影響未來業務的开展；再比如“賞金獵人”問題，舉報女巫一般需要附帶對行為邏輯的解釋， 這可能導致機構的女巫算法被暴露 ，所帶來的潛在弊端要遠遠大於那些蠅頭小利。

Trusta Labs 還特別提到 LayerZero 舉報環節中出現的那份涵蓋 47 萬地址的報告：“稍微懂行一點兒的用戶都能看出來，那份報告簡直胡說八道，我們可寫不出來那么丟人的東西……”

空投越來越卷，普通用戶還有機會嗎？

回看空投市場的發展歷史，隨着“擼毛”概念的愈發普及，以及科學家、工作室等強勢角色的不斷入場，獲取空投的門檻似乎正越來越高。許多讀者曾向我們反饋， 2024 年的空投已經看起來拿了不少筆，但整體收益甚至還不如當年一、兩筆“大毛”的水平，“反擼”的頻率也在大幅增加。

對於普通用戶而言，空投的造富效應似乎正在逐漸消散。 針對這一問題，Trusta Labs 結合自身經歷給出了一條別具一格的建議。

在 Trusta Labs 看來， “擼毛”本就是用戶了解項目的最佳途徑之一，用戶大可將其視作一種另類的投研方式 ，如果在交互過程中找到了符合自身認知審美的合適標的，尤其是那些小衆賽道的高潛力項目，完全可以借此輔助自身作出投資決策。就 Trusta Labs 自身經歷而言， 該機構曾在幫助 Celestia 做空投設計時系統性地了解了後者的業務模型及生態潛力，於是在 TIA 上线後不久重倉买入，在二級市場獲利頗豐。

空投市場正越來越卷，且未來只會變得更卷 —— 廚師們（項目方）做蛋糕的速度遠遠跟不上食客（用戶）的增速，個體能分得的籌碼數額只會隨着群體的不斷擴大而相對減少。作為普通玩家的我們無法改變趨勢，但或許可以稍稍切換一下操作思路。

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