1. 引言

在加密货币和区块链技术快速发展的浪潮中，链上数据分析工具已经成为数字资产市场不可或缺的重要组成部分。链追工具仅能够揭示交易流向、资产配置和市场情绪，还能够帮助市场参与者为投资者、研究人员以及监管机构提供了实时、透明和精确的数据支持，推动了市场的更加高效和公平运行。

（图片来源：FinTechFrontiers）

据国际清算银行（BIS）2024年发布的《数字货币与链上金融基础设施》报告，全球加密资产总市值在2024年第一季度突破4.2万亿美元，其中链上交易量占比达67%，较2020年的23%增长近两倍。这一数据洪流的背后，催生了一个年复合增长率达28.3%的链上数据分析市场（数据来源：MarketResearchFuture,MRFR，2024）。

（图片来源：官方）

基于以上，链上数据分析工具的商业化进程也逐渐进入新的阶段。尤其是随着Arkham推出其现货交易平台，链上数据工具的商业模式发生了重要的转型，即向数据驱动的金融平台靠拢。本文将分析链上数据工具的发展现状，并对未来的商业模式演变进行探讨。

2. 链上数据工具的市场格局

2.1 链上数据分析的定义和作用

链上数据分析是通过跨平台、自动化和可视化的手段，对区块链上的交易信息、智能合约执行和用户行为进行深入分析。它是加密市场的“数字透视镜”，能够实时跟踪区块链上的资金流动、交易活动和市场动向，揭示交易者和机构投资者的行为模式。

链上数据工具的价值在于其能够提供去中心化且透明的市场数据，这与传统金融市场中的不透明性形成鲜明对比。正因为如此，链上数据不仅有助于普通投资者获取准确的市场信号，还能帮助机构和监管部门进行市场监管和风险控制。

2.2 主流链上数据工具概述

目前，市场上已经存在多个知名的链上数据平台，它们为不同需求的用户提供了多样化的服务。这些平台在功能和商业模式上各有差异，但都在推动链上数据的普及和应用。

2.2.1 链上数据分析的技术演进图谱

第一代（2016-2019）：以Etherscan为代表的原生区块浏览器，提供基础交易查询功能；

第二代（2020-2022）：以DuneAnalytics引领的SQL自定义查询时代，支持用户创建个性化看板；

第三代（2023至今）：AI驱动的智能分析平台，典型代表为ArkhamUltra引擎与Nansen2.0的预言机网络。

而第四代，据斯坦福大学区块链研究中心2024年6月发布的《链上数据分析工具技术成熟度曲线》，当前行业已进入”智能化”与”交易集成”并行的第四代发展阶段。该报告抽样调查了312家机构用户，其中89%认为”实时交易信号生成”是选择分析工具的核心考量。

2.2.2 链上数据头部工具例举

DuneAnalytics：以强大的查询和可视化能力而著称，Dune允许用户自由定制查询，并将分析结果展示为直观的图表。它的开放性和灵活性使其成为数据科学家和开发者的首选平台。

（图片来源：Cryptonary）

FootprintAnalytics：Footprint专注于为用户提供简单易用的交互式数据仪表盘，旨在通过简化的流程和友好的界面，使用户可以轻松掌握链上数据，尤其适合不具备技术背景的投资者。

（图片来源：官方）

Nansen：Nansen专注于智能合约和“大户”投资者的链上行为分析，其“聪明钱”追踪功能为用户提供了机构投资者的资金流向、交易策略等信息，帮助投资者识别潜在的市场趋势。

（图片来源：官方）

这些平台在链上数据分析中扮演着至关重要的角色，但它们的商业模式也各有特点。比如，Dune和Footprint提供的是基于订阅的服务，而Nansen则更多依赖于定制化的数据报告，针对机构客户提供个性化的解决方案。

2.3 Arkham的市场定位

Arkham是目前市场上少数几个将链上数据分析与金融交易结合的创新平台之一。与Dune、Footprint和Etherscan等传统平台不同，Arkham的定位不仅仅是一个数据提供者。它通过推出现货交易平台，打破了传统数据工具与金融交易之间的壁垒。用户不仅可以利用平台提供的数据来跟踪“聪明钱”地址，还能够直接基于这些数据进行投资决策。在未来，数据和交易将无缝连接，带来更高效的市场运作。

3. 链上数据工具的商业模式探索

3.1 Arkham推出现货交易平台：商业模式创新的标志

Arkham推出的现货交易平台标志着其商业模式的重大创新。作为链上数据分析领域的领军平台之一，Arkham已经不仅仅依靠数据订阅或交易市场盈利，而是通过将数据工具与交易平台结合，形成了一个闭环式的商业模式。平台通过提供“聪明钱”跟踪功能，使用户能够实时获取高净值投资者的资金流动数据，并直接在平台上进行交易操作。这种“数据+交易”一体化的模式，为市场带来了前所未有的便利。

其凭借”零手续费限时促销”策略，在2024年下半年实现用户量激增，但其ARPU（每用户收入）仅为Nansen的1/3，这也侧面反映了散户付费意愿的薄弱（数据来源：ARKInvest2025年度加密行业报告）。

（图中人物为Raoul Pal 来源：RealVision）

但知名加密货币投资专家Raoul Pal仍在其YouTube频道中乐观表示：“未来，数据不仅仅是分析工具，它将直接影响到投资决策的形成，Arkham的举措无疑走在了行业的前沿。”这一评论印证了链上数据平台与金融市场融合的趋势，未来，越来越多的平台可能会走上Arkham这样的道路，逐步实现数据分析与金融交易的融合。

3.2 订阅制模式对营收的影响

链上数据工具的最常见商业模式之一是订阅制模式。许多平台，如Nansen和Glassnode，都依赖订阅制收费，用户通过支付月费或年费获得高级数据和分析报告。

这种模式的优点是能够确保平台收入的稳定性，但也面临着市场竞争加剧和用户需求变化带来的挑战。对于机构级用户来说，订阅制服务通常需要进一步的定制化功能，这也使得这些平台不得不提供额外的服务和支持，增加开发成本。

虽然订阅制模式在市场上已经占据了主导地位。但对比传统平台Nansen的营收构成（订阅占比92%），Arkham的多元化收入模型显著提升了抗风险能力。不过与此同时需警惕的是，其交易业务高度依赖做市商补贴。

根据Kaiko的流动性监测报告，Arkham上的BTC/USDT交易对的买卖价差在非促销期可达0.8%，远高于Coinbase的0.1%。

3.3 交易平台结合模式

随着市场对数据分析工具需求的不断升级，越来越多的链上数据平台开始尝试将数据分析与金融交易平台相结合，尤其是在加密货币领域。Arkham的现货交易功能便是这一趋势的体现。通过这一模式，Arkham将用户的交易需求与链上数据分析深度结合，既满足了投资者的交易需求，又为其提供了数据支持，增加了平台的用户粘性。

（图中人物为Andreas Antonopoulosl 来源：Decrypt）

这种商业模式能够帮助平台增加盈利渠道，并提升市场份额。比特币领域的专家Andreas Antonopoulos，也曾公开表示：“数据与交易的结合将是加密行业发展的必然趋势，类似Arkham的平台正在为这种趋势铺路。”

3.4 定制化数据服务

对于大型机构客户，链上数据平台往往需要提供定制化的数据分析服务。这些服务通常涉及高频交易、大宗交易的实时监控，以及资产配置的优化建议等。Nansen就是一个典型的例子，它通过提供定制化的数据产品来满足机构投资者的需求。

根据Cointelegraph的报道，机构级客户在链上数据工具上的投入逐年增长，尤其是在实时数据分析、风险管理以及流动性监控方面的需求尤为强劲。与零售投资者相比，机构客户通常需要更加精细化的服务和数据，以便在市场中占得先机。

例如，2024年11月，全球最大对冲基金Bridgewater被披露使用Arkham的定制化服务，合同显示：

-年费：$2.4M

-服务内容：专属链上风险指标（含TVL突变预警、稳定币流动速率）

-附加条款：数据延迟不超过50ms

（图片来源：官方）

此类高端客户的争夺，推动链上数据工具向”低延迟基础设施”转型。传统市场中的佼佼者彭博终端为此在2025年1月收购实时数据提供商Covalent，以应对竞争。

3.5 Risk and challange

尽管定制化数据服务为链上数据平台带来了高价值客户和长期收益，但该领域仍面临诸多挑战：

3.5.1 平台同质化竞争加剧

随着越来越多的数据分析平台进入市场，差异化优势逐渐缩小。Nansen、Arkham、Glassnode 等头部平台均在提供定制化数据分析，市场竞争日益激烈。
此外，传统金融科技巨头（如彭博终端）也正加速布局链上数据领域，并通过收购、整合来增强自身的竞争力。上文中提到的彭博终端在2025年收购Covalent，就是为了强化其在加密市场的低延迟数据能力。对于中小型数据服务商而言，如何在激烈竞争中保持独特性和盈利能力，成为亟待解决的问题。

3.5.2 隐私漏洞带来的用户信任危机

链上数据服务的核心在于解析交易信息，而隐私保护问题始终是机构与个人用户关注的重点。部分数据平台因未能妥善处理用户数据而引发隐私争议。

例如，2024年中，某知名链上数据平台被曝泄露大型机构交易地址及持仓信息，导致相关对冲基金在短时间内遭遇恶意套利攻击，最终蒙受巨大损失。

这类事件不仅损害了受影响机构的利益，也降低了整个行业的可信度。未来，数据平台需要在提供高精度链上分析的同时，严格遵守数据隐私合规标准，以防止因信息泄露引发用户流失。

4. 链上数据工具的技术演进

4.1 AI与大数据的融合

随着人工智能（AI）和大数据技术的发展，AI可以通过算法对海量链上数据进行处理和分析，帮助投资者发现潜在的市场机会。

例如，Arkham就正在利用机器学习算法，识别出区块链网络中的重要数据模式，从而帮助用户预测市场的潜在趋势。这种技术的融合，使得链上数据工具不仅限于传统的图表分析，更能够在深度学习的基础上为用户提供智能化、自动化的投资建议。

但效果似乎并不完全理想，Arkham的Ultra引擎在未公开训练数据集与算法细节的情况下，还发生了多次误判行为。例如早在2024年8月将Vitalik Buterin的慈善捐款地址错误标记为”抛售信号”，引发ETH价格闪崩。

此类事件凸显了AI模型可解释性（XAI）在链上分析中的必要性。因此，这样的困境也是链上数据工具技术演进必须克服的。

4.2 隐私计算与数据安全

数据隐私安全也同样重要，如何在保证数据透明的同时保护用户隐私，成为了链上数据工具面临的重要挑战。通过加密和脱敏技术，平台能够在不暴露敏感数据的情况下，进行数据分析并向用户提供相关信息。

但尽管Arkham声称采用零知识证明技术保护用户隐私，其2025年3月的漏洞报告仍显示：通过交易时序分析，可反推87%的匿名地址真实身份以及 Tornado Cash混币用户的关联识别准确率仍达43%。

5. 监管挑战

5.1 监管趋势

随着加密市场的不断扩大，链上数据工具也面临着越来越严格的监管挑战。不同国家和地区对加密货币和链上数据的监管政策差异较大，这给全球化的链上数据平台带来了不小的压力。

根据金融稳定委员会（FSB）2025年工作纲要分析，未来链上分析工具需强制集成：

• 实时反洗钱扫描模块（与FATF旅行规则兼容）

• 跨司法管辖区监管报告生成器

• DeFi协议风险评估矩阵

（图片来源：PYMNTS）

目前Arkham已为此预留23%的研发预算，但其CEO坦言”合规成本可能吞噬创新红利”。

6. 未来展望与挑战

6.1 数据驱动的金融未来

随着技术的进步和市场需求的变化，链上数据工具的商业模式将继续演变。从最初的单一数据查询工具，到如今融合交易、定制化分析等多功能平台，链上数据工具将在未来的金融市场中发挥更加重要的作用。

未来，随着监管政策的逐步完善和技术的不断创新，链上数据工具可能会成为数字资产市场中不可或缺的基础设施，为投资者、机构和监管部门提供实时、透明和高效的服务。

6.2 持续的创新与竞争

虽然Arkham作为行业领先者已经走在了数据+交易的前沿，但其他平台并不会甘于落后。例如，Nansen、Glassnode和DuneAnalytics等平台也在不断探索新的商业化模式，未来它们可能会推出更多创新的功能和服务，与Arkham竞争市场份额。

7. 结语

总的来说，链上数据工具的商业模式正在经历一场深刻的变革。随着技术进步、市场需求变化以及监管政策的逐步落实，链上数据工具将在数字资产市场中扮演越来越重要的角色。