數據飛輪是一種數據驅動的增長模型，核心邏輯是

用戶越多 → 數據越多 → 模型/產品優化 → 用戶體驗更好 → 吸引更多用戶 → 更強的數據能力 → 更大的護城河

有代表性的亞馬遜電商推薦引擎算一個

用戶行爲數據（搜索、購買、評價）→訓練推薦算法 →

提高轉化率與用戶體驗 →更多用戶活躍度與銷售數據

推薦系統越來越精準，形成指數級增長。

TikTok 內容推薦系統算一個

用戶觀看、點贊、停留時間數據 →訓練個性化推薦算法 →內容分發更精準 → 用戶粘性更強 更多UGC涌入 + 更高用戶活躍度 AI越推越準，用戶越刷越上癮

不是很想講太多web2的因爲與我無關，我們行業有兩個典型的數據飛輪場景，這也是大家爲什麼來來回回就是做這個

交易所飛輪

幣安是典型的運營型數據飛輪

用戶交易行爲數據 → 精準推薦產品 如打新、理財→ 提高用戶粘性→增加用戶活躍 → 推高交易深度和流動性 → 新項目願意上線 → 吸引更多用戶

核心是BNB Chain+交易所數據多維聯動，把用戶行爲 + 產品運營 +金融激勵結合

公鏈飛輪

以太坊是典型的生態型數據飛輪，這麼說是因爲比特幣不夠典型.

越多用戶/開發者部署Dapp → 越多交易和交互數據 → 越多基礎設施迭代→ 鏈上應用越多 → 以太坊信任度與標準越高 → 吸引更多開發者/項目部署

開放數據飛輪比中心化飛輪要吊得多，甚至可以說是數據飛輪的聖盃了，我一直在探索這個，沒啥進展....目前以太坊的核心是數據反哺L2設計、ZK證明、MEV策略等等技術創新，但比較乏力，這跟人菜癮大也有關係 持續探索中....

說了這麼多，在Web3做數據飛輪的重要性遠大於web3

我們這個行業代碼/產品模塊是可以輕易複製的，數據纔是不可複製的核心資產（誰掌握數據，誰就有調度資源和重塑敘事的能力）