Val Su

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【Web3 VC的融资和估值是怎么来的？】 你有没有好奇过，为什么同样是融资1千万美元的项目，有的估值是1个亿，有的估值是2个亿？ 你有没有疑惑过，影响web3项目融资额和估值关系的变量有哪些？ 为什么有的项目能把估值抬到天上，但TGE之后便一路破发；而有的项目无人在意悄悄低开，却能连续好几天涨服众人？ 在一个VC项目中——项目方做局，VC打钱，交易所上币，散户接盘👉这四方力量，究竟是如何博弈的？ ———————————————— 上面这些问题也是我面对VC币一直以来的困惑🤔——对于web3项目，多少钱的融资应该对应多少钱的估值呢？ 于是，我根据rootdata上所有可查询的数据，汇总了615个项目的融资额和估值，整理成了一张详细的表格，并对其中的数据进行了分析。 ✅先说最最核心的数据结论：600多个项目的“估值/融资总额”倍数的中位数是10，平均数是12，这是最核心的benchmark，也是我认为最有参考价值的数据。 这意味着，普遍而言，当一个 Web3 项目获得 1 千万美元的 VC 融资时，其在融资阶段被认可的估值通常在 1 亿美元左右。 对于我们普通散户投资者来说，这个数字具有直接的指导意义：它提供了一个快速判断项目估值是否“普遍合理”的标尺。如果你看到一个项目以远超这个平均水平的倍数进行融资（比如 1 千万融资，估值却是 2 亿甚至 3 亿），那么你就需要提高警惕了。这可能预示着项目估值存在泡沫，或者早期投资者对项目未来 FDV 的期望被过度推高，从而增加了你作为二级市场接盘方的风险。 ———————————————— 接下来是正文部分，首先长文预警⚠️本文将会分为以下几个部分： 1️⃣方法论：研究这个数据的原因和意义是什么 2️⃣数据来源 3️⃣数据的分析与解读：融资额和估值的相关性，“估值/融资”的平均数&中位数，不同的融资轮次、融资金额、融资年份对“估值/融资”的影响 4️⃣不同市场环境下，项目方、VC、交易所、普通投资者的关系推演 5️⃣结论：数据的参考意义和不足之处 ———————————————— 🟢【第一部分：方法论】🟢（有点长，但是建议阅读） 传统的风险投资模式中，融资额与估值的关系清晰明了。一个项目获得 X 金额的融资，对应的投后估值是 Y，那么 VC 理论上获得的股权比例便是 X/Y。这个股权比例在传统公司中通常是透明的、受法律约束的，并被记录在Cap Table中。它的高低，主要取决于： -项目自身的吸引力与潜力： 项目的技术创新、市场规模、团队背景等。 -项目方的议价能力： 如果项目受到众多 VC 追捧，项目方自然有更强的议价权，能以更高估值出让更少股权。 -项目所处的阶段： 早期项目风险高，估值模型可能基于未来预测如现金流折现，可能出让更多股权；而后期项目有营收和用户基础，估值更为成熟和稳定。 -市场环境： 牛市下整体估值水平会更高。 然而，当我们将目光转向加密货币领域，情况则变得截然不同，且更为复杂。传统的估值逻辑和“融资额/估值 = 持币比例”这一等式，在这里面临着巨大的变形👇 ✅加密货币领域与传统 VC 投资的巨大区别 在 Web3 投资中，存在以下几个关键区别，使得简单套用传统估值逻辑变得困难重重： 1️⃣持币比例与代币经济学的高度不透明性： -与传统股权的 Cap Table 不同，Web3 项目的代币初始分配比例以及详细的解锁和锁仓时间表，往往不是强制公开或完全透明的。 -模糊用途的代币储备（如“生态系统基金”或“社区基金”）的最终分配和使用缺乏明确监管，为项目方和早期投资者提供了操作空间，使得 VC 实际获得的“有效持币比例”可能远超其名义上的“融资额/估值”比例。 -代币供应量也可能是动态变化的（通胀/通缩），进一步增加了不确定性。 2️⃣估值逻辑的多元与弹性： -Web3 项目的估值，除了传统方法，还深度依赖于代币经济模型、社区规模与活跃度、网络效应、赛道热度以及市场情绪。 -很多时候，估值并非严格基于项目的实际情况或现金流，而更像是一种【需求定价法】❗️即根据项目方“希望融到多少钱”和 VC “预期赚多少倍”来倒推。 特别是在牛市中，项目方和 VC 有【动机】和【机会】合谋，可能以“退出时的流动性和预期回报”为基准来倒推当前的估值，而不是反过来根据正常的实际成本和持币比例来定价。这使得估值更像是TGE时 FDV的一个“预期锚点”。 3️⃣信息不对称与监管滞后： Web3 领域缺乏成熟、统一的监管框架和强制性信息披露要求。这导致信息高度不对称，项目方和 VC 拥有远超普通散户的信息优势。这为项目方和 VC 利用规则弹性、进行利益最大化的操作提供了土壤。 ✅那么，“估值/融资比例”在 Web3 领域有何实际意义？ 尽管存在上述复杂性，“估值/融资比例”在加密货币领域仍然具有横向对比意义和指导价值： 1️⃣衡量市场预期： 它成为了项目 TGE 后，市场判断其 FDV 是否合理或破发的一个重要参照基准。 2️⃣揭示 VC 的稀释成本 从 VC 角度看，这个比例显示了他们在“纸面估值”上为获得相应代币份额所付出的“稀释成本”。比例越高，意味着他们在名义上获得的代币份额越少。 然而，这种名义上的稀释，可能掩盖了 VC 通过其他渠道（如额外代币分配、优惠条款）获得的实际利益，使得他们的“有效持币比例”可能高于名义值。研究这个比例，有助于我们推测 VC 和项目方之间是否存在这样的“隐性交易”。 3️⃣洞察市场情绪与行业泡沫： 通过对大量项目数据的分析，这个比例的平均值和中位数（10-12），可以作为当前市场环境下 Web3 项目普遍估值水平的 benchmark。 当个别项目的该比例显著高于行业均值时，这应该成为一个强烈的警示信号。它可能预示着过度炒作、估值泡沫，以及项目方和早期 VC 存在高度一致的“推高估值、高位出货”的短期动机，将巨大的风险转嫁给后续的二级市场散户投资者。 ———————————————— 🟢【第二部分：数据来源】🟢（可以跳过😂） 为了深入分析 Web3 项目的融资与估值关系，本文的数据均来源于 @RootDataCrypto 。 【数据收集方式与范围】 -手动收集： 鉴于 RootData 网站 API 接口的高昂费用，本次数据收集工作完全通过纯手动方式完成（电子乞丐实锤了😢）。这保证了对每个项目数据的审阅，但也意味着收集过程耗时较长。 -筛选标准： 1️⃣以“估值”为核心筛选条件： 本研究主要关注融资额与估值的关系，因此只收集了所有在 RootData 上公开披露了具体估值金额的项目。 2️⃣剔除无效数据：融资金额非明确数字： 排除了那些融资金额未公开、或未披露具体数字（如“数百万美元”、“未公开”）的项目。面向普通投资者的融资轮次： 剔除了 IDO、Public Sale等直接面向普通投资者的融资轮次。 -数据处理逻辑： 1️⃣总融资金额的计算： 对于每个项目，其总融资金额是将其所有 VC 融资轮次（种子轮、A 轮、B 轮等）的融资金额进行加总。 2️⃣估值的选取： 为了尽可能反映项目在某一时点的最新机构认可估值，我们统一选取了项目有记录的最后一轮估值数据。 【数据的局限性与权衡】 需要明确指出的是，尽管付出了大量努力进行数据收集与筛选，但受限于以下因素，本次研究的数据仍存在一定的局限性： -手动收集的潜在误差： 个别项目数据可能存在偏误，尽管已尽力核对，但未能进行从头到尾的完整校对。 -数据时效性与公开性： 并非所有项目的估值和融资细节都完全公开。部分项目的最新融资信息可能尚未被收录或披露不详。 -未统计 TGE FDV 数据： 本研究的核心分析基于 VC 融资阶段的估值数据，尚未获取项目 TGE 当日的 FDV 数据进行更进一步的对比和验证。这将是未来研究的方向（ Flag 🚩+1）。 ———————————————— 🟢【第三部分：数据的分析与解读】🟢 ✅【融资额和估值的相关性】 图表1️⃣：散点图：融资总额与估值金额的相关性（对数刻度） 【数据结论】： ⭕️总融资金额与最后一次估值金额的相关系数: 0.80 ⭕️结论： 相关系数接近 1 表示强正相关，意味着融资金额越大，估值金额也倾向于越大，这符合投资的普遍逻辑。 一些项目可能用相对较少的融资额获得了较高的估值（点位于平均趋势线上方），而另一些项目则可能需要更多的融资额才能达到类似的估值（点位于平均趋势线下方）。这种分散性正是我们后续深入探讨的“估值/融资比例”的意义所在。 ✅【“估值/融资”倍数的分布以及平均数&中位数】 图表2️⃣3️⃣：不同档位的“估值/融资”的项目数量（直方图和饼图） 【数据结论】： ⭕️“估值/融资比例”的平均值: 12.36； “估值/融资比例”的中位数: 10.00 ⭕️大部分项目的估值/融资倍数都集中在 5-10档位（211 个项目，占 34.3%）和 10-15档位（183 个项目，占 29.8%）。 ⭕️约 85% 的项目，“估值/融资倍数”小于 20 倍。 【深入解读】： -中位数 10.00 ：意味着一半的项目其估值是融资额的 10 倍或以下，而平均数 12.36 则略高，表明存在少数极端高估值的项目拉高了平均值。 -64%的项目集中在 5-15 倍区间：这说明 Web3 VC 投资多数项目在融资阶段仍会遵循一定的市场共识，避免过于离谱的估值。这个区间可能被视为市场在项目吸引力与 VC 风险回报之间找到的平衡点。 -约 85% 项目小于 20 倍：这间接说明了，对于散户而言，如果看到一个项目“估值/融资比例”超过 20 倍，可能需要极其谨慎⭕️因为这已远超行业普遍水平，要么项目拥有颠覆性潜力，要么存在严重的估值泡沫，或者 VC 的实际利益并非我们表面看到的那么简单（划重点）⭕️。 ✅【融资金额对“估值/融资”倍数的影响】 图表4️⃣：不同融资金额下的加权平均“估值/融资”倍数（表格，反映该档位总资本的效率） 图表5️⃣：不同融资金额下“估值/融资”的平均数与中位数 (两个柱状图) 【数据结论】： 加权平均： 0-100 万美元档位和 6000 万-1 亿美元档位的加权平均倍数显著高于其他档位。1 亿-3 亿美元档位也相对较高，位列第三。 平均数与中位数： 0-100 万美元档位同样在平均数和中位数上远超其他所有档位。6000 万-1 亿美元档位在平均数和中位数上也表现突出。其他大多数档位的平均数和中位数都集中在 10-12 左右。 【解读】： ⭕️0-100 万美元档位（极早期项目，高倍数领跑）： 无论从加权平均、平均数还是中位数来看，这个最小融资档位的“估值/融资”倍数都表现出最显著的膨胀。 此时项目仅有概念、白皮书或极早期原型，风险最高。但如果成功，回报潜力也最大，因此投资者愿意接受更高的“估值溢价”。（但需要注意，0-100万融资的项目有许多都并没有发币，参考价值有限） ⭕️6000 万-1 亿美元档位（中后期冲刺，估值次高）： 这个档位在加权平均、平均数和中位数上均表现出较高的估值倍数，仅次于极早期。 这一类项目在各自赛道中已崭露头角，具备成为“明星项目”的潜力，吸引了更多机构投资者的关注和竞争，从而推高了估值倍数。投资者可能看重其即将爆发的增长潜力和接近退出（TGE）的临近性，愿意支付较高的溢价。 ⭕️1 亿-3 亿美元档位（大型项目，稳健且高位）： 这个档位在加权平均倍数中位列第三高，且总融资额和总估值规模都非常庞大。 达到这一规模的项目通常已是各自赛道的头部玩家，具备成为“独角兽”的潜力。投资这类项目，除了财务回报，可能还伴随着战略布局、生态合作等考量，吸引了更多传统机构或战略投资者入场，他们对估值倍数的接受度可能更高。 ⭕️3 亿美元以上档位（巨无霸项目，估值趋于理性）： 这个最高融资档位的加权平均倍数反而相对居中（11.03）。 达到如此大规模融资的项目，通常已经非常成熟，此时估值可能更接近传统企业的理性估值方法，注重项目的现金流、用户规模等硬性指标。 投资这类巨型项目的 VC 或后期投资者可能更注重投资的确定性和风险控制，对估值倍数的期望更为稳健。 ——👇图片太多，剩下的见下一个thread👇——

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@kunalvg Believe in somETHing

The Web3 marketing execution template is back. This includes multiple micro templates (some new additions): - A content matrix for consistent content creation - Growth experiments (with a head start of ideas) - Community engagement (MANY ideas here) - Acquisition strategies - CT lists to boost your reply game - 25 AI prompts to run marketing ops - A space for nurturing potential partnerships The best part? You can customize it fully. Like this tweet and reply with 'believe in somETHing' to get it! PS: I had tweeted this in the past. I'm posting again on popular demand.

Introducing Muur's Research Hub A valuable resource featuring top-grade Web3 research from @BinanceResearch, @MessariCrypto, @FourPillarsFP, @CoinMarketCap, @coingecko, @coinbase, @cryptocom, and many others. New research added weekly. Link below ↓

@forgivenever Well, if you are not creating your standards, you can't help but accept the standards of others. Also, let's not forget that the proliferation of US dollar-pegged stables doesn't help de-dollarization of the global economy, so probably there's simply no choice.

On July 10, the Shanghai State-owned Assets Commission’s Party Committee held a study session to dive into the trends and strategies around cryptocurrencies and stablecoins. Meanwhile, The China National Institute for Finance and Development dropped an article on their WeChat account called "RMB Stablecoin Development: Blending Domestic and Global Approaches." It suggests kicking off innovative RMB stablecoin projects in both the Shanghai Free Trade Zone and Hong Kong at the same time. One idea is to set up an RMB stablecoin issuer in the Shanghai Free Trade Zone, backed by clearing organizations, major commercial banks, top payment platforms, and big-name investment firms, to figure out how to issue and manage RMB stablecoins on a blockchain. Another option is to use branches of digital RMB operators in the Shanghai Free Trade Zone to directly create and run RMB stablecoins on the blockchain. Conflux Network has its research and development branch “Shanghai Tree Graph Blockchain Research Institute” located in Shanghai. It receives grants from Shanghai and Central government on “One Belt One Road” project. Conflux Network is playing a role of the underlying infrastructure, where RMB stablecoins are issued on its blockchain system.