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一场变革正悄然兴起。
近日,RWA(Real World Assets,现实世界资产)的概念频频在各种群聊中出现,并逐步进入大众视野,同时也引发了广泛讨论。
波士顿咨询研究预测,到2030年,现实世界资产的代币化规模将达到16万亿美元。花旗银行预测,到2030年,将有4万亿至5万亿美元的资产实现代币化,而基于区块链技术的贸易金融交易额将达到1万亿美元。
结合当前数据资产的发展前景,RWA会是数据资产的下一个重要战场吗?两者之间有哪些关联点?为探寻这一问题的答案,我们抛砖引玉,有望市场梳理出清晰的脉络。
RWA,由来已久
随着全球金融市场的不断演变,传统金融模式的局限性日益凸显。
一方面,大量的实体资产,如房地产、基础设施、企业应收账款等,缺乏高效的金融化途径,资产的流动性和价值实现受到制约。另一方面,投资者对多元化、稳健收益的投资标的需求持续增长,而传统投资领域难以满足这一诉求。在此背景下,RWA应运而生。
BC科技首席财务长胡振邦此前表示,RWA可提高交易的效率,“传统IPO,其服务商、券商、服务代理、托管等等环节都需要在不同的地点、不同的主体之间进行,而RWA则可以将这些流程转移到区块链上一次性完成,也不需要受制于交易所时间。”
以房地产领域为例,过去投资者若想参与房地产投资,通常需要投入巨额资金购买房产,不仅资金门槛高,而且流动性极差。但借助 RWA模式,房地产资产可以被数字化分割,转化为可交易的金融产品,投资者能够以较低成本参与投资,并且交易的流动性大幅提升。这种模式打破了传统金融的诸多限制,为实体经济和金融市场的深度融合提供了新的契机。
但实际上,类似于RWA模式的探索由来已久,STO(证券化通证发行)的概念可追溯到2018年,更多指向于金融类RWA。
当前所指的RWA,则更多偏向于非金融类,其核心模式是将现实世界中的各类资产通过区块链等技术进行数字化映射,使其能够在区块链网络上进行交易、流通。
对于高价房产、高阶艺术品以及碳权交易等非标大宗商品,其价值难以公开定价,因为价格高昂、无法统一且透明定价。透过RWA的模式以去中心化方式,让普通合格投资人参与优质资产的投资,并便于透过共识方式进行定价和风险均摊。
据相关数据统计,目前房地产是较为成功的非金融类RWA,其流通量在2-3亿美元之间,且在伦敦、东京、纽约等地的房产均有相关RWA流通。
目前,RWA在全球范围内都处于积极探索阶段。许多金融机构、科技公司纷纷布局RWA 领域。一些大型银行开始尝试将自身持有的信贷资产进行数字化,通过区块链平台进行交易;众多区块链创业公司专注于开发RWA基础设施和应用平台,为各类资产的数字化提供技术支持。然而,RWA的发展也面临着诸多挑战,如监管政策的不确定性、资产估值的准确性、技术的安全性等。
数据资产 VS RWA有无结合点?
数据资产,一直是市场热议的C位。
数据资产作为数字经济时代的关键生产要素,其发展具有多方面的重要意义。
数据资产的价值如何发展依赖于多元场景的融合使用,但同时,数据资产具备虚拟化的特性又与RWA有天然的结合属性。
这点,已有市场验证。
去年12月,蚂蚁数科与协鑫能科合作,成功完成基于光伏实体资产的RWA,涉及金额超2亿元人民币。
此次RWA的底层资产标的为湖北省、湖南省的约82MW“鑫阳光”户用光伏作为RWA锚定资产,通过区块链和物联网技术等,将户用光伏项目自身价值、运营、收益等数据打包存储在区块链上,形成了数字通证。
不久前,首个农业领域首个RWA项目成功发布。
左岸芯慧作为项目运营方,基于SwiftLink管理平台核心架构,将“马陆葡萄”种植企业农产品及农产品生产数据整合为项目资产,依托项目运营方股份的可流通交易属性,确保信息披露的准确性、完整性、及时性,增强投资者信心,并完成1000万元股权融资。
通过以上已落地的实例可见,数据资产与RWA存在着诸多紧密的结合点。
有业内人士表示,“RWA的重点就是解决信任和价值的问题,加密资产世界里的用户持有的一切都是数据化的,我们如何确保其价值不跌到0?目前全世界以太坊活跃地址数可能只有50万,对比Web2,推特(更名为X)全球用户总数已超5亿人,我们更像是‘自嗨’。”
RWA的数字化交易模式为数据资产的流通提供了借鉴。数据资产在传统市场中面临着确权难、交易不透明、信任成本高等问题。
而RWA通过区块链技术实现了资产的数字化确权和交易,确保了交易的可追溯性和安全性。数据资产可以借鉴这一模式,利用区块链技术对数据资产进行确权登记,记录数据的来源、所有权变更等信息,使得数据资产的交易更加透明、可信。例如,一家数据服务公司可以将其拥有的数据资产进行数字化标记,并在区块链平台上进行交易,买家可以清晰了解数据的来源、质量等信息,从而放心购买。
以上两个案例也与该逻辑类似。
两者之间所需的技术逻辑也类似。在RWA领域,区块链技术实现了资产的数字化和交易的去中心化;人工智能技术可以用于资产的智能估值和风险预测。在数据资产领域,大数据技术用于数据的存储、处理和分析;人工智能技术可以挖掘数据的潜在价值。技术的通用性使得企业和开发者在同时涉足RWA和数据资产领域时,可以共享技术资源,降低开发成本。
可以理解为,RWA是数据资产市场化的一种形式之一。
尽管RWA与数据资产存在诸多结合点,但两者也存在明显的差异。
从资产形态来看,RWA对应的是现实世界中的实物资产或债权资产,具有明确的物理形态或法律权利。而数据资产则是虚拟的数字信息,以数据文件、数据库等形式存在。例如,一套房产是典型的RWA,而电商平台收集的用户消费数据则属于数据资产。这种资产形态的差异决定了两者在管理、评估和交易等方面存在不同的方式。
尽管RWA在市场上受到热议,但由于RWA涉及金融领域和实体经济,一切的讨论均离不开监管的约束,特别是类金融领域的实践,应受到严格的监管政策约束。
RWA为数据资产的流通和价值实现提供了新的思路和模式,而数据资产则为RWA的发展提供了新的资产标的与实践路径。从目前的市场发展态势来看,RWA有望成为数据资产领域的下一个重要战场。
随着技术的不断进步和监管政策的逐步完善,RWA与数据资产的深度融合将为金融市场和实体经济带来更多的创新机遇,创造出巨大的经济价值和社会价值。无论是投资者、企业还是创业者,都应密切关注这一领域的发展动态,在确保安全合规等监管框架体系下,积极探索RWA与数据资产的结合点,挖掘数据资产的增长价值。
但回归到底层逻辑,RWA给了优质且缺乏流动性的资产一个价值流通的可选项,前提条件仍是判断底层资产是否优质。
可见,RWA仍有很长的路要走。