DeSci：科研未来的革命，还是遥不可及的梦想？

作者：@100y_eth

编译：白话区块链

学术体系已千疮百孔，但DeSci也并非万能解药。

特别感谢@tarunchitra（Gauntlet）、@NateHindman（Bio）和Benji @benjileibo（Molecule）对本文的反馈与审阅。

我最近获得了化学工程疾病，并在攻读学位期间以第一作者身份发表了四篇论文，其中包括《Nature》子刊和《美国化学学会期刊》（JACS）等顶级学术期刊的文章。尽管我的学术经历仅限于研究生阶段，主动担任独立研究员，因此可能会有所发现，但在近六年的学术生涯中，我深刻了解了学术体系内部存在的消防结构性问题。

在这样的背景下，DeSci（去中心化科学）希望借助区块链技术来挑战传统学术体系的中心化弊病，这无疑是一个极具吸引力的概念。近期，DeSci 在加密市场掀起了一股热潮，人们认为它有望彻底颠覆科学研究的现有格局。

我也期待这样的变革。不过，我认为DeSci彻底取代传统学术体系的可能性并不高。从现实角度来看，DeSci更有可能作为补充力量，帮助解决学术体系中的部分核心问题。

因此，在 DeSci 重低音的核心，我希望能够获得机会，结合我的学术经历，探讨传统学术体系存在的一些结构问题，评估区块链技术是否真正提供有效的解决方案，并进一步探讨 DeSci 可能对学术界带来的实际影响。

1、突如其来的 DeSci 热潮

1）DeSci：从小众概念到蓬勃发展的运动

学术界长期存在的结构性问题早已广为人知，例如 VOX 文章 《270 位科学家眼中的科学七大难题》 和 《解放科学的战争》 都曾深入探讨这一议题。多年来，人们尝试过各种方式来应对这些挑战，其中一些方法我们稍后会具体讨论。

DeSci（去中心化科学）的概念正是试图借助区块链技术来解决这些问题，但这一想法直到 2020 年左右才逐渐受到关注。Coinbase CEO Brian Armstrong 通过 ResearchHub 向加密社区引入了 DeSci 概念，并试图通过 ResearchCoin（RSC） 重新调整科学研究的激励机制。

然而，由于加密市场的资本投机属性，DeSci 长期未能获得广泛关注，只有少数小型社区在推动其发展，直到 pump.science 的出现。2）pump.science 引发的蝴蝶效应

来源：pump.science

pump.science 是 Solana 生态中的 DeSci 项目，由知名 DeSci 平台 Molecule 研发。该项目既是一个资金募集平台，同时也利用 Wormbot 技术对长期实验进行实时流播。用户可以提出他们认为可能延长寿命的化合物，或购买与这些想法相关的Token。

当某个Token的市值超过设定阈值后，项目方会使用 Wormbot 设备开展实验，以验证该化合物是否真的具有延长实验对象寿命的效果。如果实验成功，Token持有者将获得该化合物的相关权益。

然而，一些社区成员对这一模式提出了批评，认为这些实验缺乏足够的科学严谨性，且难以真正推动抗衰老药物的研发。Gwart 以讽刺性的言论表达了一种怀疑态度，代表了一派对 DeSci 持审慎甚至质疑立场的观点，质疑其支持者所宣扬的论点。

pump.science 采用了 Bonding Curve（绑定曲线） 机制，与 Molecule 的模式类似，即Token价格会随着买入用户的增加而不断上涨。

该项目推出的Token，如 RIF（对应 利福平）和 URO（对应 乌洛磷 A），恰好赶上了加密市场的 meme Token狂潮，价格一路飙升。这波行情意外地将 DeSci 推向了公众视野。然而，讽刺的是，真正让 DeSci 走红的并非其科学愿景，而是Token投机热潮所带来的价格暴涨，这才引发了当前 DeSci 的广泛关注。

来源：@KaitoAI

在快速变动的加密市场中，DeSci 长期以来一直是一个小众领域。然而，2024 年 11 月，它突然成为最炙手可热的叙事之一。不仅 pump.science 相关Token价格暴涨，BN 也宣布投资 DeSci 资助协议 Bio，而其他成熟的 DeSci Token也迎来大幅上涨，这一系列事件标志着 DeSci 迈入了一个关键时刻。

2、传统科学（Traditional Science）的缺陷

毫不夸张地说，学术界存在大量系统性且严重的问题。在学术生涯中，我时常思考：如此充满缺陷的体系是如何维持运转的？在探讨 DeSci 的潜力之前，我们不妨先审视传统学术体系的弊端。

1）体系性挑战之一：科研经费

A.研发资助的演变

在19 世纪之前，科学家获取研究经费的方式与今天大不相同，他们主要依靠以下两种模式：

• 赞助制：欧洲的君主和贵族常资助科学家，以彰显自身声望并推动科学进步。例如，伽利略便曾受到美第奇家族的资助，使他得以继续望远镜的研发与天文学研究。宗教机构也在科学发展中发挥了作用，中世纪时，教会和神职人员曾资助天文学、数学和医学等领域的研究。
• 自筹资金：许多科学家依靠个人收入支持研究，他们可能是大学教授、教师、作家或工程师，通过这些职业赚取资金，维持科学探索。

到了19 世纪末至 20 世纪初，政府和企业主导的集中化科研资助体系开始形成。尤其是在一战和二战期间，各国政府纷纷设立科研机构，并向国防研究投入大量资金，以争取战争胜利。

在美国，国家航空咨询委员会（NACA）和国家研究委员会（NRC）分别于一战期间成立。而在德国，德国研究基金会（DFG）的前身——德国科学紧急基金会（Notgemeinschaft der Deutschen Wissenschaft），则诞生于1920 年。与此同时，贝尔实验室（Bell Labs）和GE研究院（GE Research）等企业实验室的崛起，也标志着企业开始积极参与科研资助，与政府共同推动 R&D 发展。

这一政府与企业驱动的科研资助模式逐渐成为主流，并延续至今。各国政府和企业每年投入巨额预算支持全球研究人员。例如，在2023 年，美国联邦政府的研发支出高达1900 亿美元，较2022 年增长13%，凸显了政府在推动科研发展中的核心角色。

来源：ResearchHub

在 美国，科研经费的分配流程由联邦政府从预算中拨出一部分资金用于 R&D（研究与开发），再分配给不同的机构。其中，主要的科研资助机构包括：

美国国立卫生研究院（NIH）——全球最大的生物医学研究资助机构；

国防部（DoD）——专注于国防相关研究；

国家科学基金会（NSF）——资助科学与工程各个学科的研究；

能源部（DOE）——负责可再生能源与核物理领域的研究；

NASA——支持航天与航空研究。

B.集中化科研资助如何扭曲科学

如今，大学教授几乎不可能完全独立开展研究，而必须依赖政府或企业的外部资金支持。这种高度集中的科研资助体系，正是当代学术界诸多问题的根源之一。

首先，科研资金的申请流程极其低效。尽管不同国家和机构的具体操作有所不同，但总体而言，流程冗长、透明度低、效率低下是全球学术界的共识。

研究实验室若想获得资助，必须经历大量繁琐的文件准备、反复的申请和严格的评审，通常需要经过政府或企业的层层审批。那些知名度高、资源丰富的顶级实验室，可能一次性获得数百万甚至上千万美元的拨款，因此无需频繁申请资助。但这种情况并不普遍。

对于大多数实验室而言，单笔资金通常仅有数万美元，研究人员不得不反复申请、撰写大量文档，并持续接受评审。

与研究生朋友们的交流表明，许多学者和学生无法全身心投入科研，反而被资金申请和企业项目占据了大量时间。更令人无奈的是，这些企业合作项目往往与学生的毕业研究几乎无关，进一步暴露了当前科研资助体系的低效与弊端。

来源：NSF

花费大量时间申请科研经费或许最终会有所回报，但遗憾的是，获得资助并不容易。

根据 NSF（美国国家科学基金会） 的数据，2023 年和 2024 年的科研资助通过率分别为 29% 和 26%，而单个项目的年度中位拨款金额仅为 15 万美元，相对有限。NIH（美国国立卫生研究院） 的资助成功率通常在 15% 至 30% 之间。由于单笔拨款往往难以满足许多研究人员的需求，他们不得不反复申请多个项目以维持研究运作。

然而，挑战远不止于此。人脉关系 在争取科研经费方面扮演着关键角色。为了提高资助成功率，教授们通常倾向于与同行合作，而不是单独申请。此外，教授私下与资助方进行非正式游说以争取企业资金的情况也并不罕见。这种对人脉的依赖，以及资金分配缺乏透明度，让许多早期职业研究者难以进入学术体系。

C. 集中化科研资助的另一大问题：长期研究缺乏激励

5 年以上的长期科研资助极为罕见。根据 NSF 的数据，大多数研究经费的拨款周期仅为 1 至 5 年，其他政府机构的资助模式也基本类似。企业 R&D 项目通常提供 1 至 3 年的研究资金，具体期限取决于企业和项目本身。

政府资助极易受政治因素影响。例如，在特朗普政府时期，国防 R&D 资金大幅增加；而在民主党执政期间，环境研究往往是重点资助方向。由于政府的政策优先级随政治议程而变化，长期科研项目变得非常罕见。

企业资助也存在类似的局限性。2022 年，S&P 500 指数成分股公司 CEO 的中位任期为 4.8 年，其他高管的任期也相近。由于企业需要快速适应行业和技术变化，而这些高管往往主导资金分配，因此企业资助的科研项目也很少能持续很长时间。

D. 短期化趋势导致科研质量下降

集中化科研资助体系鼓励研究人员选择能够迅速产生可量化成果的项目。为了确保资金来源不断档，研究人员被迫在 5 年内拿出成果，这使得他们更倾向于选择能够在短期内完成的课题。这种趋势导致学术界形成了短期化的循环，只有极少数团队或机构愿意投入超过 5 年的长期研究。

此外，集中化资助体系还导致研究人员更关注论文数量，而非研究质量，因为短期内的研究成果往往与资助评估直接挂钩。科研工作大致可以分为渐进式研究（对现有知识进行小幅改进）和突破性研究（开辟全新领域）。但当前的资助模式天然更偏向前者，大部分发表在顶级期刊之外的论文，往往只是对已有研究的微小补充，而非颠覆性创新。

虽然现代科学的高度专业化本就使突破性研究变得更加困难，但集中化资助体系进一步加剧了这一问题，因为它进一步压制了创新型研究。这种系统性偏好渐进式研究的模式，无疑成为科学革命性突破的又一道阻碍。

来源：Nature

一些研究人员甚至会操纵数据或夸大研究结论。当前的科研资助机制要求研究人员在极短时间内交出成果，这无形中助长了学术不端行为。作为研究生时，我经常听说其他实验室的学生伪造数据的案例。《Nature》曾报道，学术会议和期刊论文的撤稿比例近年来急剧上升，反映出这一问题的严重性。

E. 不要误解：集中化科研资助是不可避免的

需要澄清的是，集中化科研资助本身并非一无是处。尽管这一模式带来了诸多负面影响，但它仍然是现代科学发展不可或缺的支柱。

与过去不同，如今的科学研究高度复杂且精密，即便是一个普通研究生的项目，成本可能从几千美元到几十万美元不等，更不用说国防、航天或基础物理等大规模科研项目，它们所需的资源更是呈指数级增长。

因此，集中化资助模式仍然是必要的，但如何解决其衍生的问题，才是关键所在。

2）体系性挑战之二：学术期刊

A.学术期刊的商业运作在加密货币行业，Tether、Circle（稳定币发行商）、BN 和 Coinbase（中心化交易平台） 被视为市场的主导者。同样，在学术界，学术期刊才是最具影响力的权力中心，其中的代表包括：

Elsevier

Springer Nature

Wiley

美国化学学会（ACS）

IEEE（电气与电子工程师协会）

以 Elsevier 为例，该公司2022 年营收达 36.7 亿美元，净利润 25.5 亿美元，净利润率高达近 70%，远超许多科技巨头。例如，2024 年 NVIDIA 的净利润率约为 55-57%，而学术出版商的利润率甚至更高。

Springer Nature 在 2024 年前九个月的营收就已达到 14.4 亿美元，可见学术出版行业的规模之庞大。

学术期刊的主要收入来源包括：

订阅费：访问期刊上的论文通常需要订阅，或者支付单篇文章的访问费用。

论文处理费（APC）：许多论文都在付费墙（paywall） 之内，但作者可以选择支付发表费用，以使其论文公开访问（Open Access）。

版权授权和论文重印：在大多数情况下，论文一经发表，作者必须将版权转让给期刊。期刊出版社通过向教育机构或商业公司出售授权来盈利。

B. 期刊：学术界利益错配的核心

此时，你可能会问：“期刊为什么能主导整个学术界？它们的商业模式不就是类似其他行业的出版商吗？”

答案是否定的。学术期刊的商业模式，恰恰是学术界利益错配（misaligned incentives）的典型案例。

在传统出版行业或在线平台，出版商通常希望让创作者的作品更广泛地触达受众，并与创作者共享收益。然而，学术期刊的模式完全倾向于出版社自身，对研究人员和读者并无多少实际好处。

尽管期刊在传播科研成果方面扮演着重要角色，但它们的盈利模式主要是让出版商获利，而研究者和读者的利益被严重削弱。

如果读者想要阅读某个期刊上的文章，必须支付订阅费或单篇购买费用。但如果研究人员希望将论文以开放获取（Open Access）方式发表，他们则需要向期刊支付高昂的论文处理费（APC），而且不会获得任何收益分成。

更不公平的是——研究人员不仅无权分享出版后的收益，在大多数情况下，论文一旦发表，版权就自动转让给期刊，这意味着期刊可以完全自主地通过论文内容盈利。这种体系高度剥削研究人员，并且从根本上讲，对研究者而言是极其不公平的。

学术期刊的商业模式不仅存在严重的剥削问题，其盈利规模更是惊人。 以《Nature Communications》（自然科学领域最知名的全开放获取期刊之一）为例，作者每发表一篇论文，需支付高达 6,790 美元的论文处理费（APC）。换句话说，研究人员必须自己掏钱才能在 《Nature Communications》 上发表论文，这一收费标准堪称天价。

来源：ACS

学术期刊的订阅费用同样高得惊人。 虽然机构订阅费会根据期刊的研究领域和类型有所不同，但美国化学学会（ACS） 旗下期刊的单本平均年费高达 4,908 美元。如果一所机构订阅 ACS 旗下所有期刊，年费用将高达 17 万美元。

而 Springer Nature 旗下期刊的单本平均年费约为 10,000 美元，全套订阅费用约为 63 万美元。由于大多数科研机构通常会订阅多个期刊，这使得研究人员的访问成本极为高昂。

C. 最大的问题：研究人员被迫依赖期刊，而资金主要来自政府和企业

更令人担忧的是，研究人员几乎被“绑架”在学术期刊体系内，因为他们必须依赖期刊发表论文来累积学术资历，而这一体系的大部分资金，实际上都来自政府或企业的科研经费。

具体来说，学术期刊的剥削模式运作如下：

研究人员需要不断发表论文 来积累学术成果，以便获得更多科研经费并推动职业发展。

论文的研究资金主要来自政府或企业的科研资助，而非研究人员自掏腰包。

开放获取论文的发表费用（APC） 也由科研经费支付，而非研究人员个人承担。

科研机构支付的期刊订阅费，同样大多来自政府或企业提供的科研经费。

由于研究人员大多数时候使用的是外部资金，而非自费，他们往往不会对这些高昂费用产生抵触。学术期刊正是利用了这一点，形成了一套“既向作者收费，又向读者收费，同时垄断论文版权”的高度剥削性商业模式。

D. 设计不佳的同行评审流程

学术期刊的问题不仅仅在于其盈利模式，其出版流程的低效和缺乏透明度同样值得关注。在我六年的学术生涯中，我发表了四篇论文，并遇到了诸多问题，尤其是低效的投稿流程和高度依赖运气的同行评审系统。

大多数期刊的标准同行评审流程通常包括以下步骤：

研究人员整理研究成果，撰写论文，并提交至目标期刊。

期刊编辑评估论文是否符合期刊范围及基本标准。如果合适，编辑会指派 2-3 名同行评审人 对论文进行评审。

同行评审人评估论文，提供评论和问题反馈，并做出以下四种决定之一：

接受（Accept）：论文可直接发表，无需修改。

小修（Minor Revisions）：论文基本通过，但需进行小幅修改。

大修（Major Revisions）：论文需进行重大修改，修改后再决定是否接受。

拒稿（Reject）：论文直接被拒，不予发表。

研究人员根据审稿人意见修改论文，并由编辑做出最终决定。

尽管这一流程看似合理，但它实际上充满了低效、不一致性，并高度依赖主观判断，这可能会削弱评审体系的质量和公平性。

问题一：审稿效率极低虽然不同学科的评审时间可能有所不同，但在自然科学和工程领域，从论文提交到最终决定的大致时间如下：

编辑拒稿（Desk Reject）时间：1 周 - 2 个月

收到同行评审反馈的时间：3 周 - 4 个月

收到最终决定的时间：3 个月 - 1 年

如果期刊或审稿人出现延误，或者论文需要多轮评审，整个发表周期可能超过一年。

例如，在我的案例中，编辑将我的论文送交 3 位同行评审人，但其中 1 位审稿人没有回应，导致期刊不得不寻找新的审稿人，额外增加了 4 个月的评审时间。

更糟糕的是，如果论文经历了长时间的评审仍被拒稿，研究人员必须重新向另一家期刊提交，这意味着整个流程需要重新开始，时间至少翻倍。

如此低效的发表流程 对研究人员极为不利，因为在等待发表的时间里，其他团队可能已经发表了类似研究，导致论文的新颖性（novelty）丧失，进而对研究人员的职业生涯造成严重影响。问题二：审稿人短缺，导致评审结果随机性高如前所述，每篇论文通常由 2-3 名审稿人评审，而论文最终是否被接受，往往取决于这少数几个人的意见。

尽管审稿人通常是该领域的专家，但评审结果仍然带有一定的运气成分。

举个我的亲身经历：

我曾向某顶级期刊 A 投稿，收到两条重大修改意见（Major Revisions）和一条小修改意见（Minor Revisions），但最终论文仍被拒稿。

随后，我向稍次一级的期刊 B 投稿，结果却更糟——一位审稿人直接拒稿（Reject），另一位审稿人提出重大修改意见（Major Revisions）。

讽刺的是，期刊 B 的学术影响力实际上低于期刊 A，但评审意见却更严格。

这暴露了一个问题：论文评审严重依赖于少数几位审稿人的主观意见，而期刊编辑拥有完全的审稿人选择权。

换句话说，论文能否通过，在某种程度上取决于“运气”：

如果审稿人较为宽容，论文可能顺利通过；

如果审稿人较为苛刻，论文可能直接被拒。

在极端情况下，同一篇论文若由三位宽松的审稿人评审，可能会被接收，但若由三位严格的审稿人评审，则可能会被拒。

增加审稿人数量以提高评审公平性并不现实，因为更多的审稿人意味着更高的沟通成本和更长的审稿时间，这与期刊的运营目标相悖。

问题三：同行评审缺乏激励，导致评审质量低下同行评审过程中缺乏激励机制，导致评审意见质量参差不齐。具体情况因审稿人而异——有些审稿人深入理解论文内容，提供有价值的评论和问题；而另一些审稿人则未认真阅读论文，提出已经在论文中解答的问题，甚至给出无关紧要的批评意见，最终可能导致论文被要求大修或直接拒稿。

这种情况相当普遍，许多研究人员都曾经历过，最终让他们感到自己的努力被无端否定。

这一问题的根本原因在于，同行评审没有任何实质性的激励机制，使得质量控制变得极为困难。

目前，期刊在收到论文投稿后，通常会邀请大学教授或相关领域的研究人员进行审稿。然而，即使这些审稿人投入时间阅读、分析并撰写评审意见，他们并不会因此获得任何回报。

从教授或研究生的角度来看，同行评审只是额外的无偿负担，缺乏激励使得许多审稿人敷衍了事，甚至不愿意投入精力认真评审。问题四：同行评审缺乏透明度，容易导致偏见同行评审采用匿名机制，旨在确保公正性，但问题在于，审稿人可以看到论文作者的信息，而作者却无法得知审稿人的身份。

这种信息不对称可能导致审稿偏见，例如：

“人情审稿”——如果作者是审稿人的熟人或学术伙伴，可能会给予宽松的评审意见，即使论文质量一般，也可能被接受。

“恶意打压”——如果论文作者来自竞争团队，审稿人可能会故意给出负面评价，甚至拖延审稿时间，让竞争对手错失论文发表的机会。

这种学术界的“暗箱操作”远比人们想象的更加普遍。

E. 影响因子的幻象

期刊系统的最后一个核心问题，就是引用次数（Citation Count）。

那么，如何评估一名研究人员的学术成就与专业能力呢？每位研究者的优势各不相同：

有些擅长实验设计，

有些擅长发现有潜力的研究方向，

还有一些则能深入挖掘被忽略的细节。

然而，想要通过定性方式全面评估每一位研究人员几乎是不可能的。因此，学术界普遍依赖量化指标，以一个简单的数值来衡量研究人员的学术影响力，这主要体现在引用次数（Citation Count）和 H 指数（H-index）。

在学术界，拥有更高 H 指数和论文引用次数的研究人员，通常被认为更为成功。

H 指数（H-index）是一种衡量研究人员学术产出和影响力的指标。例如：

如果一位研究者的 H 指数为 10，意味着他至少有 10 篇论文，每篇论文被引用至少 10 次。

尽管 H 指数是衡量研究影响力的一个常见指标，但最终，引用次数仍然是最重要的评估标准。

那么，研究人员如何提高论文的引用次数？

除了发表高质量的论文之外，选择合适的研究方向同样至关重要。研究领域的热门程度和研究者数量的多少，都会影响论文的引用量——研究人员越多，引用论文的可能性就越大，引用次数自然也会更高。

来源：Clarivate

上述表格展示了 Clarivate 发布的 2024 年期刊影响因子（Journal Impact Factor, IF） 排名。影响因子（IF）表示某个期刊中论文的年均被引次数。例如，如果某期刊的影响因子为 10，那么在该期刊发表的论文，平均每年会被引用 10 次。

观察排名后可以发现，高影响因子的期刊主要集中在某些特定研究领域，例如 癌症、医学、材料、能源、机器学习 等。即使是在更广泛的学科领域，如 化学，电池和环保能源等子领域 的引用率通常高于传统的有机化学。

这表明，学术界过度依赖引用次数作为主要评估标准，可能会导致研究人员向特定热门领域集中，从而影响研究的多样性。

此外，这也反映出引用次数和影响因子并非衡量研究人员或期刊质量的通用标准。例如，在同属 ACS（美国化学学会） 旗下的期刊中：

ACS Energy Letters 的影响因子为 19，而 JACS（美国化学学会期刊） 的影响因子仅为 14.4，但 JACS 长期以来被认为是化学领域最具权威性的期刊之一。

Nature 通常被认为是研究人员最理想的发表期刊之一，然而由于其涵盖的研究领域广泛，其影响因子为 50.5。相比之下，其子刊 Nature Medicine 专注于医学领域，影响因子却高达 58.7。

F. 发表或灭亡（Publish or Perish）

成功源于失败。任何领域的进步都需要失败作为垫脚石。如今学术界发表的研究成果，通常是无数实验和失败尝试的累积。

然而，在现代科学研究中，几乎所有论文只报告“成功”实验的结果，而那些通向成功的失败尝试往往未被发表，甚至被直接忽略。

在竞争激烈的学术环境中，研究人员几乎没有动力去报告失败实验，因为这对他们的职业发展毫无帮助，甚至可能被视为浪费时间。

3）体系性挑战之三：合作（Collaboration）

在计算机软件领域，开源项目（Open-Source Projects） 彻底改变了软件开发模式，使代码公开可访问，并鼓励全球开发者共同贡献，从而促成了更高效的协作与更优质的软件产品。

然而，科学界的发展轨迹却恰恰相反。

艾萨克·牛顿致罗伯特·胡克的信

在 17 世纪 等早期科学发展时期，科学家们以 自然哲学 为基础，优先分享知识，展现出开放与合作的态度，并主动与僵化的权威体系保持距离。例如，尽管 艾萨克·牛顿（Isaac Newton） 和 罗伯特·胡克（Robert Hooke） 存在学术竞争，但他们仍通过书信交流彼此的研究成果，互相批评指正，共同推动科学进步。

相比之下，现代科学的研究环境则更加封闭。研究人员必须在激烈的竞争中争取科研经费，并努力在高影响因子（Impact Factor） 期刊上发表论文。未发表的研究通常被严格保密，外部共享受到强烈限制。因此，同一研究领域的实验室往往将彼此视为竞争对手，缺乏渠道了解对方的研究进展。

由于大多数研究都是在前人研究基础上逐步推进的，不同实验室极有可能在相近的时间内研究相同的课题。但在缺乏共享研究过程的情况下，相同的研究往往会在多个实验室平行展开。这不仅极度低效，还形成了**“赢家通吃”（winner-takes-all）** 的学术环境——第一个发表研究结果的实验室将获得所有学术认可。

研究人员经常会遇到的情况是：当他们即将完成研究时，发现其他实验室已经抢先发表了类似的研究，导致自己的大量努力变得毫无价值。

在最糟糕的情况下，甚至同一实验室内的研究人员也可能互相隐瞒实验数据或研究成果，形成内部竞争，而非协作共赢。

如今，开源文化（Open Source） 已成为计算机科学领域的基石。现代科学界同样需要转向更开放、合作的文化，以促进更广泛的公共利益。

3、如何修复传统科学（TradSci）？

1）许多人已尝试改进

科学界的研究人员深知当前体系存在的问题。然而，尽管这些问题显而易见，它们往往是根深蒂固的结构性问题，并非个人可以轻易解决。尽管如此，多年来，许多尝试已经付诸实践，以期改善现状。

A. 修复集中化科研资助

Fast Grants：在 COVID-19 大流行 期间，Stripe CEO Patrick Collison 发现传统科研资助流程效率低下，因此发起了 Fast Grants 计划，筹集 5000 万美元 资助数百个科研项目。该计划在 14 天内 确定资助决定，资金规模从 1 万美元到 50 万美元不等，为研究人员提供了相对可观的支持。

Renaissance Philanthropy（文艺复兴慈善）：由 Tom Kalil 创立，他曾在 克林顿和奥巴马政府 担任科技政策顾问。这是一家非营利咨询机构，专注于连接资助者与高影响力的科学技术项目。该组织由 Eric 和 Wendy Schmidt 资助，其模式类似于欧洲科学家曾依赖的学术赞助体系（Patronage System）。

HHMI（霍华德·休斯医学研究所）：与传统的项目资助模式不同，HHMI 采用独特的资助模式，直接支持个人研究人员，而非特定的科研项目。这种长期资助模式减少了研究人员对短期成果的压力，使他们能够专注于持续的科学探索。

experiment.com：这是一个在线众筹平台，允许研究人员向公众介绍自己的研究，并从个人捐助者处筹集必要资金，提供了一种去中心化的科研资助新模式。

B. 改善学术期刊

PLOS ONE：PLOS ONE 是一个开放获取（Open Access） 科学期刊，任何人都可以免费阅读、下载和分享 论文。它以科学有效性（scientific validity）而非影响力（impact）为标准 评估论文，并且接受负面、无效或未得出结论的研究结果，在学术界享有较高声誉。此外，其简化的出版流程 使研究人员能够更快地传播研究成果。然而，PLOS ONE 向研究人员收取 1,000–5,000 美元的文章处理费（APC），这仍是一大门槛。

arXiv、bioRxiv、medRxiv、PsyArXiv、SocArXiv：这些预印本服务器（preprint servers） 允许研究人员在正式发表前分享论文草稿，从而快速传播研究成果、声明研究优先权，并提供社区反馈与合作的机会。同时，它们向读者免费开放，极大降低了学术获取的门槛。

Sci-Hub：由哈萨克斯坦程序员 Alexandra Asanovna Elbakyan 创立，Sci-Hub 旨在绕过期刊付费墙，提供免费论文访问。尽管该网站在大多数司法辖区均属非法，并多次遭到 Elsevier 等出版商的法律诉讼，但它因推动学术开放获取 而备受赞誉，同时也因违反法律 而饱受争议。

C. 改善学术合作

ResearchGate：一个面向研究人员的专业社交平台，提供论文分享、学术问答、研究合作机会，促进全球学术交流。

CERN（欧洲核子研究中心）：作为粒子物理研究的非营利组织，CERN 组织了许多单个实验室难以完成的大型实验。它汇集了来自多个国家的研究人员，并根据参与国的 GDP 贡献资金，形成了国际化、协作式的科研模式。

2）DeSci：新一波变革

尽管前述尝试在改善现代科学挑战方面取得了一定进展，但它们并未能带来足以彻底变革学术体系的颠覆性影响。

近年来，随着 区块链技术的兴起，一种名为 去中心化科学（Decentralized Science, DeSci） 的新概念开始受到关注，并被视为可能解决这些结构性问题的潜在方案。

但 DeSci 究竟是什么？它真的能彻底重塑现代科学体系吗？

4、DeSci 登场

1）DeSci 概述

DeSci（Decentralized Science，去中心化科学） 旨在将科学知识变为公共资源，并通过改进科研资助、研究流程、同行评审以及研究成果共享机制，构建一个更高效、公平、透明、开放的科学体系。

区块链技术 在实现这一目标方面发挥着核心作用，其主要特性包括：

透明性（Transparency）：除隐私链外，区块链本质上是公开透明的，任何人都可以查看链上交易。这一特性可以增强科研资助、同行评审等过程的透明度，减少暗箱操作和不公平现象。

所有权（Ownership）：区块链资产通过私钥保护，使研究人员可以轻松主张数据所有权，从而实现研究成果的货币化，或者对资助研究的知识产权（IP）进行确权。

激励机制（Incentive Scheme）：激励机制是区块链网络的核心。通过Token激励，DeSci 可以鼓励科研人员更积极地参与 研究、评审和数据共享，提高合作意愿。

智能合约（Smart Contracts）：智能合约运行在去中心化网络上，能够按照代码设定自动执行预定操作。这一特性可以透明、公正地管理科研合作，并自动执行科研资助、数据共享和研究激励等交互逻辑。

2） DeSci 的潜在应用

顾名思义，DeSci 可应用于科学研究的多个领域。ResearchHub 将 DeSci 的潜在应用划分为以下 五大方向：

研究型 DAO（Research DAOs）：这些去中心化自治组织（DAO） 专注于特定的研究课题，并利用区块链技术透明管理研究规划、资金分配、治理投票和项目运作。

出版（Publishing）：区块链可以去中心化学术出版体系，彻底改变传统出版模式。研究论文、数据和代码 可以永久存储在区块链上，确保数据可信度，实现所有人免费访问，并通过Token激励同行评审，提升评审质量和透明度。

科研资助与知识产权（Funding & IP）：研究人员可以通过区块链网络轻松从全球筹集科研资金。此外，研究项目可通过Token化，让Token持有者参与研究方向决策，甚至共享未来的知识产权（IP）收益。

数据（Data）：区块链提供安全、透明的存储和管理机制，支持研究数据的共享和验证，减少学术造假和数据篡改。

基础设施（Infrastructure）：包括 治理工具、存储解决方案、社区平台和身份认证系统，这些都可以直接集成到 DeSci 项目，支持去中心化科研生态的发展。

要真正理解 DeSci，最好的方式是深入研究 DeSci 生态中的具体项目，看看它们如何解决现代科学体系的结构性问题。接下来，我们将聚焦DeSci 生态中的代表性项目。

5、DeSci 生态系统

来源：ResearchHub

1）为什么以太坊生态最适合 DeSci

与 DeFi、游戏、人工智能（AI） 等领域不同，DeSci 项目主要集中在以太坊（Ethereum）生态中。这一趋势的主要原因包括：

可信中立性（Credible Neutrality）：在所有智能合约平台中，以太坊是最具中立性的网络。DeSci 领域涉及大量资金流动（如科研资助），因此去中心化、公平性、抗审查性和可信度 至关重要。这使得 以太坊成为构建 DeSci 项目的最优网络。

网络效应（Network Effect）：以太坊是用户规模和流动性最大的智能合约网络。相比其他领域，DeSci 仍属于较为小众的赛道，如果项目分布在多个不同的公链上，可能会导致流动性和生态碎片化，从而阻碍项目的发展。因此，大多数 DeSci 项目选择在 以太坊 构建，以充分利用其强大的网络效应。

DeSci 基础设施（DeSci Infrastructure）：很少有 DeSci 项目是完全从零搭建的，大多数都会利用已有的 DeSci 基础设施（如 Molecule）来加速开发。由于目前大部分 DeSci 基础设施工具都基于以太坊，该生态的项目也自然以以太坊为主。

基于这些原因，本讨论中介绍的 DeSci 项目主要属于以太坊生态。接下来，我们将深入探讨 DeSci 领域的代表性项目。

2）科研资助与知识产权（Funding & IP）

A. Molecule

来源：Molecule

Molecule 是一个生物制药知识产权（IP）资助与Token化平台。研究人员可以通过区块链从众多个人筹集资金，将研究项目的知识产权进行Token化，而资助者则可以根据其贡献比例获得 IP Token（IP Tokens）。

Catalyst 是 Molecule 推出的去中心化科研资助平台，用于连接研究人员与资助者。

研究人员 需准备相关文件和项目计划，并在 Catalyst 平台上提交研究提案。

资助者 可以查看提案，选择支持的项目，并使用 ETH 提供资金支持。

当项目完成融资 后，平台会发行 IP-NFT（知识产权 NFT）和 IP Tokens，资助者可根据其出资比例认领相应的 IP Token。

来源：Molecule

IP-NFT 是研究项目知识产权（IP） 在链上的Token化版本，它将两份法律协议整合进智能合约。

第一份法律协议 为 研究协议（Research Agreement），由研究人员与资助者 签署。协议内容包括研究范围、交付成果、时间表、预算、保密条款、知识产权及数据归属、论文发表、研究结果披露、授权及专利条件 等关键条款。

第二份法律协议 为 转让协议（Assignment Agreement），该协议确保研究协议的权利可随 IP-NFT 的所有权变更而转移，即当前 IP-NFT 持有者的权利可转让给新的所有者。

IP Token（IP Tokens） 代表研究项目知识产权的部分治理权。

Token持有者可以参与关键研究决策，并获取专属研究信息。

IP Token本身不直接保证研究成果的收益分配，但未来的商业化利润可能会由 IP 持有者决定是否分配给 IP Token持有者。

来源： Molecule

IP Token（IP Tokens）的价格 由 Catalyst Bonding Curve（Catalyst 绑定曲线） 决定，该曲线反映了Token供应量与价格之间的关系。随着更多Token的发行，Token价格会逐步上涨。这一机制激励早期资助者，使他们能够以较低成本获取 IP Token，从而增强科研资助的吸引力。

以下是通过 Molecule 成功完成科研资助的一些案例：

奥斯陆大学 Fang 实验室（Fang Laboratory at the University of Oslo）：Fang 实验室专注于衰老和阿尔茨海默症研究，并通过 Molecule 的 IP-NFT 框架，由 VitaDAO 提供资助，以识别和表征线粒体自噬（mitophagy）激活的新药候选物，对阿尔茨海默症研究具有重要意义。

Artan Bio：Artan Bio 专注于 tRNA 相关研究，并通过 Molecule 的 IP-NFT 框架，从 VitaDAO 社区 获得 91,300 美元 的科研资助。

B. Bio.xyz

来源：Bio.xyz

Bio.xyz 是一个 DeSci 领域的策划与流动性协议，类似于支持 BioDAOs 的孵化器。其目标包括：

策划、创建并加速 新 BioDAOs 在链上资助科研。

为 BioDAOs 及链上生物技术资产提供长期资金和流动性。

标准化 BioDAO 的框架、Token经济模型和数据/产品体系。

促进科学知识产权（IP）及研究数据的生成与商业化。

BIO Token持有者 可以投票决定 哪些新的 BioDAOs 加入生态系统。当 BioDAO 获批加入 BIO 生态 后，投票支持该 BioDAO 的 BIO Token持有者 可参与其初始筹得Token拍卖，类似于白名单种子轮融资。

获批的 BioDAO 治理Token（如 VITA）将与 BIO Token 进行配对并添加至流动性池，从而解决 BioDAOs 在治理Token上的流动性问题（例如 VITA/BIO 交易对）。此外，Bio.xyz 运行 bio/acc 奖励计划，为完成关键里程碑的 BioDAOs 提供 BIO Token奖励。

此外，BIO Token是多个 BioDAOs 的元治理Token（Meta-Governance Token），BIO 持有者可以参与多个 BioDAO 的治理。同时，Bio.xyz 向孵化中的 BioDAOs 提供 10 万美元资助，并获取其 6.9% 的Token供应，以增加 协议管理的资产规模（AUM），提升 BIO Token的价值。

Bio.xyz 采用 Molecule 的 IP-NFT 和 IP Token（IP Tokens）框架 进行 知识产权管理。例如，VitaDAO 已成功在 Bio 生态内发行 IP Token（如 VitaRNA 和 VITA-FAST）。

目前，Bio.xyz 正在孵化的研究型 DAO 包括：

Cerebrum DAO：专注于预防神经退行性疾病。

PsyDAO：致力于通过安全、可及的致幻体验促进意识进化。

cryoDAO：推进低温保存（Cryopreservation）研究。

AthenaDAO：推动女性健康研究。

ValleyDAO：支持合成生物学（Synthetic Biology）研究。

HairDAO：合作开发脱发治疗方案。

VitaDAO：专注于人类寿命延长（Longevity）研究。

C. 总结Bio.xyz 负责策划 BioDAOs，并提供Token经济框架、流动性服务、科研资助及孵化支持。当 Bio 生态内的 BioDAOs 知识产权（IP）成功商业化 时，Bio.xyz 的资金库价值随之增长，形成良性循环。

3）研究型 DAO（Research DAOs）

A. VitaDAO

在众多研究型 DAO 中，VitaDAO 无疑是最知名的之一。它之所以广受关注，是因为它不仅是 DeSci 领域的早期项目，还曾在 2023 年获得辉瑞风投（Pfizer Ventures） 的领投。

VitaDAO 专注于寿命延长（Longevity）和衰老研究，至今已资助超过 24 个项目，提供资金 超 420 万美元。作为回报，VitaDAO 通过 Molecule.xyz 的 IP-NFT 框架 获得 IP-NFT 或相关公司的股权。

VitaDAO 充分利用 区块链的透明性，其资金库（Treasury）对外公开，目前总价值约 4400 万美元，其中包括 约 230 万美元的股权 和 2,900 万美元的Token化 IP 资产等。VITA Token持有者 可参与治理投票，决定 DAO 的发展方向，并获得部分医疗健康服务的权限。

VitaDAO 资助的最具代表性的项目是 VitaRNA 和 VITA-FAST。这两个项目的 IP 均已Token化，并在市场上活跃交易：

VitaRNA 市值约 1300 万美元

VITA-FAST 市值约 2400 万美元

两者均定期与 VitaDAO 社区 举行会议，更新研究进展。

代表性研究项目

VitaRNA

由生物技术公司 Artan Bio 牵头的 IP Token（IP Token） 项目。

2023 年 6 月 获得 VitaDAO 资助，2024 年 1 月 发行 IP-NFT 并拆分为 IP Tokens。

研究重点：抑制精氨酸（Arginine）无义突变，特别是 CGA 密码子，该密码子在 DNA 损伤修复、神经退行性疾病及肿瘤抑制 相关蛋白中至关重要。

VITA-FAST

由纽卡斯尔大学（Newcastle University） Viktor Korolchuk 实验室 负责的 IP Token项目。

研究重点：发现新的自噬激活因子（Autophagy Activators）。

自噬（Autophagy） 是一种细胞过程，其衰退被认为是生物衰老的重要原因。VITA-FAST 旨在 通过激活自噬，探索抗衰老及相关疾病的治疗方法，最终提升人类健康寿命（Healthspan）。

B. HairDAO

HairDAO 是一个 开源研发网络，患者和研究人员可在该平台合作开发脱发治疗方案。

据 Scandinavian Biolabs 统计，脱发在一生中影响 85% 的男性和 50% 的女性。然而，市场上现有的治疗方案极为有限，仅包括 Minoxidil（米诺地尔）、Finasteride（非那雄胺）和 Dutasteride（度他雄胺）。值得注意的是，米诺地尔早在 1988 年获得 FDA 批准，非那雄胺则在 1997 年获批。

即便如此，这些已获批的治疗方案仅能减缓或短暂抑制脱发，而无法真正治愈。脱发治疗的研发进展缓慢，主要受以下因素影响：

病因复杂：脱发由遗传、激素变化、免疫反应等多种因素 共同作用，使得开发有效且针对性的治疗方案极具挑战性。

高昂的研发成本：新药开发需要投入大量资金和时间，但由于脱发不危及生命，因此在研究资助优先级中排名较低，限制了该领域的进展。

HairDAO 通过 去中心化激励机制 促进研究发展：

患者 在 HairDAO 应用程序 上分享自身治疗经历和数据，可获得 HAIR 治理Token 作为奖励。

HAIR Token持有者 可参与 DAO 治理投票，决定研究资助方向。

持有 HAIR Token 可享受 HairDAO 旗下洗发产品折扣。

质押（Staking） HAIR Token 可更快访问机密研究数据。

C. 其他研究型 DAO

CryoDAO

专注于 低温保存（Cryopreservation） 研究。

资金库（Treasury）超 700 万美元，已资助 5 个研究项目。

CRYO Token持有者 可参与治理投票，并有机会提前或独家获取研究突破和数据。

ValleyDAO

旨在通过资助合成生物学（Synthetic Biology）研究来应对气候挑战。

合成生物学利用生物体可持续合成营养物、燃料和药物，被视为应对气候变化的关键技术。

目前已资助多个项目，包括伦敦帝国理工学院（Imperial College London）Rodrigo Ledesma-Amaro 教授的研究。

CerebrumDAO

专注于 脑健康研究，特别是阿尔茨海默病（Alzheimer’s）预防。

其 Snapshot 页面 展示了多个寻求资助的研究提案。

治理决策去中心化，所有资助决策均由 DAO 成员投票决定。

4）发表（Publishing）

A. ResearchHub

来源：ResearchHub

ResearchHub 是目前 DeSci 领域的领先学术出版平台，其目标是成为**“科学界的 GitHub”**。该平台由 Coinbase CEO Brian Armstrong 和 Patrick Joyce 创立，并在 2023 年 6 月完成 500 万美元 A 轮融资，由 Open Source Software Capital 领投。

ResearchHub 提供 开放的科研出版和讨论工具，并通过 RSC（ResearchCoin）Token 激励研究人员发表论文、进行同行评审 以及 策划学术内容。

其核心功能包括：

资助（Grants）

来源：ResearchHub

用户可以使用 RSC Token 创建资助（Grants），向其他 ResearchHub 用户 请求完成特定任务。主要资助类型包括：

同行评审（Peer Review）：请求对论文手稿 进行评审。

问题解答（Answer to Question）：请求对特定问题 提供解答。

科研资助（Funding）。

来源：ResearchHub

在 Funding（资助） 选项卡中，研究人员可以上传研究提案，并从用户那里获得 RSC Token资助。①. 期刊（Journals）

来源：ResearchHub

期刊（Journals） 部分存档了来自同行评审期刊和预印本服务器的论文。用户可以浏览学术文献并参与讨论。然而，许多同行评审论文受限于付费墙，用户通常只能查看他人撰写的摘要。

②. 研究中心（Hubs）

来源：ResearchHub

研究中心（Hubs） 存档了按学科分类的预印本论文。该部分所有论文均为开放获取（Open Access），任何人都可以阅读完整内容并参与讨论。

③. 实验记录本（Lab Notebook）实验记录本 是一个在线协作工作区，允许多个用户共同撰写论文。类似于 Google Docs 或 Notion，该功能支持无缝集成至 ResearchHub 并直接发布。

④. RH 期刊（RH Journal）

来源：ResearchHub

RH 期刊（RH Journal） 是 ResearchHub 的自有学术期刊。该期刊拥有高效的同行评审流程，评审周期为 14 天，最终决策在 21 天内完成。此外，它还引入了同行评审激励机制，以解决传统同行评审体系中激励机制不匹配的问题。

RSCToken（RSC Token）

来源：ResearchHub

RSC Token（RSC Token） 是 ResearchHub 生态系统中的 ERC-20 Token，总供应量为 10 亿。RSC Token旨在促进用户参与，并支持 ResearchHub 实现完全去中心化的开放平台。

RSC Token的主要用途包括：

治理投票（Governance Voting）

打赏其他用户（Tipping Other Users）

悬赏计划（Bounty Programs）

同行评审激励（Incentives for Peer Reviewers）

研究论文策展奖励（Rewards for Curating Research Papers）

B. ScieNFT

ScieNFT 是一个 去中心化预印本服务器（Decentralized Preprint Server），研究人员可以将研究成果以 NFT 形式发布。其可发布内容 不仅限于论文，还包括 图像、研究构想、数据集、艺术作品、研究方法，甚至负面实验结果。

ScieNFT 采用去中心化存储方案，预印本数据存储在 IPFS 和 Filecoin 上，而 NFT 资产则上传至 Avalanche C-Chain。

尽管利用 NFT 追踪研究成果的归属和溯源是一项优势，但 ScieNFT 也存在一些问题：

购买这些 NFT 的实际价值和用途尚不明确。

缺乏有效的市场策展机制，影响了内容质量管理。

C. deScier

来源：deScier

D. deScier

deScier 是一个 去中心化科学期刊平台。类似于 Elsevier 或 Springer Nature 这样的传统出版商，deScier 也托管多个期刊。

在 deScier 平台上，所有论文的版权 100% 归研究人员所有，并且同行评审 仍是必要流程。

然而，该平台面临的主要问题 是：

期刊发表论文数量较少。

论文上传速度较慢，影响了内容更新频率。

5） 数据（Data）

A. Data LakeData Lake 的软件使研究人员能够整合多种用户招募渠道，跟踪其效果，管理数据使用同意，并进行预筛选调查，同时确保用户对自身数据的控制权。

该平台允许研究人员共享并轻松管理患者数据的使用同意，以便第三方合理合规地访问数据。

Data Lake 采用 Data Lake Chain，这是一个基于 Arbitrum Orbit 的 L3 网络，专门用于管理患者数据使用同意。

B. Welshare Health

来源：Welshare Health

在传统医学研究中，最大的瓶颈之一是 临床试验参与者招募缓慢 以及 患者数量不足。此外，患者的医疗数据虽然具有很高价值，但存在被滥用的风险。Welshare 旨在通过 Web3 技术 解决这些问题。

患者 可以安全管理个人医疗数据，并将数据货币化 以获取收入，同时获得个性化医疗服务。

医学研究人员 能够更容易访问多样化的数据集，从而加速医学研究。

Welshare 通过一个基于 Base Network 的应用，允许用户选择性地提供数据，以赚取应用内奖励积分，这些积分可以兑换加密货币或法币。

C. Hippocrat

Hippocrat 是一个 去中心化医疗数据协议，允许个人使用区块链和零知识证明（ZKP）技术安全管理其健康数据。

其首款产品 HippoDoc 是一款 远程医疗应用，结合医学数据库、人工智能（AI）技术和专业医护人员支持，为患者提供医疗咨询。

在整个咨询过程中，患者数据被安全存储在区块链上，确保隐私保护和数据安全。

6）DeSci 基础设施（DeSci Infrastructure）

A. Ceramic

Ceramic 是一个 去中心化事件流协议（Decentralized Event Streaming Protocol），开发者可以利用它创建去中心化数据库、分布式计算管道、身份验证数据流等功能。由于其特性，Ceramic 非常适用于 DeSci 项目，使其能够作为去中心化数据库 运行：

Ceramic 网络上的数据可无权限访问，研究人员可以共享和协作数据，提升科研效率。

研究论文、引用和评审等操作 在 Ceramic 网络 上被表示为 “Ceramic 流”（Ceramic Streams），每个流只能由其创建者账户修改，从而确保知识产权（IP）溯源。

Ceramic 还提供可验证声明（Verifiable Claims）基础设施，允许 DeSci 项目采用其信誉管理系统，增强科研信任机制。

B. bloXberg

bloXberg 是一个 科研专用区块链基础设施，由德国 马克斯·普朗克数字图书馆（Max Planck Digital Library） 牵头建立，合作机构包括瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、慕尼黑大学（Ludwig Maximilian University of Munich）、哥本哈根 IT 大学（IT University of Copenhagen） 等知名研究机构。

bloXberg 旨在推动科学研究流程的创新，其应用领域包括：

研究数据管理

同行评审（Peer Review）

知识产权保护

通过 区块链技术去中心化这些流程，bloXberg 提升了科研的透明度和效率。研究人员可以安全地共享和协作科研数据，确保数据的可信性和不可篡改性。

6、DeSci 真的是万能解药吗？

我们已经探讨了现代科学体系的结构性问题，以及 DeSci 如何尝试解决这些问题。但问题是——DeSci 真的能如加密社区所宣称的那样，彻底颠覆科学界并成为核心力量吗？

我并不这么认为。然而，DeSci 确实有潜力在特定领域发挥辅助作用。

1）区块链能解决什么，不能解决什么

区块链不是魔法，它无法解决所有问题。因此，我们需要清楚地区分区块链可以解决和无法解决的问题。A. 科研资助（Funding）DeSci 在以下几种资助场景中具备优势：

小规模研究资助（Small-scale grants）

具有商业化潜力的研究（Research with commercialization potential）

科研资金的规模差异巨大，从 数万美元到数百万，甚至上千万美元 不等。对于大规模研究项目，政府或企业的集中化资助不可避免。然而，小规模研究 通过 DeSci 平台筹集资金是可行的。

对于小规模研究的科研人员而言，冗长的申请流程和繁琐的文件工作 是沉重的负担。在这种情况下，DeSci 资助平台提供的快速、高效融资方式 具有极大的吸引力。

但话说回来，如果想通过 DeSci 平台从公众获得资金支持，研究项目需要具备合理的商业化前景，例如 专利 或 技术转让。只有具备投资回报预期，公众才有动力资助这些项目。

然而，现代科研的大部分研究并不以商业化为目的，而是服务于国家或企业的技术竞争力。

因此，最适合通过 DeSci 平台筹集资金的研究领域包括：

生物科技（Biotech）

医疗健康（Healthcare）

制药（Pharmaceuticals）

目前大多数 DeSci 项目 重点关注这些领域，正是基于这一逻辑。这些行业的研究一旦成功，商业化可能性较高。此外，尽管最终的商业化阶段需要巨额资金投入，但研究的初期阶段所需资金相对较少，使得 DeSci 平台成为早期融资的理想选择。

B. DeSci 能否支持长期研究？

我对 DeSci 是否能真正推动长期研究持怀疑态度。

的确，少数研究人员可能会得到出于公益或自愿捐助的长期资助，但这种文化不太可能在整个科研界广泛传播。

即便 DeSci 平台利用区块链，也没有任何因果关系表明它能支撑长期科研资金。

如果硬要寻找区块链与长期研究之间的联系，或许可以考虑基于智能合约的“里程碑式资助”，即当研究达到一定阶段后，资金才会逐步解锁。

C. 期刊（Journals）

理论上，DeSci 最有可能带来创新的领域是学术期刊。 通过 智能合约和Token激励，DeSci 可能会重构由传统期刊垄断的盈利模式，转而以研究人员为核心。然而，现实中，这一变革将极具挑战。

对于研究人员而言，发表论文是学术生涯最关键的因素。在学术界，研究人员的能力主要由他们发表的期刊等级、论文引用次数（Citation Count）和 h 指数（h-index）来衡量。

人类本能依赖权威，这一点从史前时代到现代都未曾改变。例如，一个默默无闻的研究人员若能在 Nature、Science 或 Cell 等顶级期刊发表论文，他可能会一夜成名。

尽管理想情况下，对研究人员的评估应基于“质”而非“量”，但定性评估过于依赖同行推荐，最终导致量化考核不可避免。

正因如此，学术期刊拥有极大的权力。即便它们垄断了盈利模式，研究人员仍然不得不顺从。

如果 DeSci 期刊 想要获得更大影响力，必须建立权威性。然而，仅凭Token激励，想要达到传统期刊百年积累的学术声誉，几乎不可能。

尽管 DeSci 可能无法彻底颠覆学术期刊体系，但它确实可以在特定领域发挥作用，例如同行评审（Peer Review）和负面研究结果（Negative Results）。

同行评审问题：如前所述，当前的同行评审几乎没有激励机制，导致评审质量和效率低下。

提供Token奖励，可以激励审稿人提升评审质量，进而提高期刊标准。

负面研究结果的发表：当前，学术界鲜少发表负面结果，但如果专门设立 DeSci 期刊用于发表负面研究结果，并结合Token激励，研究人员将更有动力公开失败的实验数据。

由于 负面研究期刊的声誉影响较小，结合 Token激励，这一模式可能会获得较好的发展。

D. 合作（Collaboration）

在我看来，区块链不太可能显著改善现代科学界的激烈竞争。与过去不同，如今的研究人员数量庞大，每一项学术成就都直接影响职业发展，竞争已成为不可避免的现实。期待区块链解决整个科学界的合作问题是不现实的。

另一方面，在小型研究群体（如研究型 DAO）内部，区块链可以有效促进合作。

在 DAO 体系中，研究人员可以通过Token激励机制对齐利益，共同实现愿景。

研究成果可以通过区块链时间戳（Timestamps）记录，以确保贡献得到认可。

我希望未来 不仅在生物科技领域（Biotech），更多学科也能看到研究型 DAO 的增长和活跃度提升。

7、结语：DeSci 需要一个“比特币时刻”

现代科学界面临着诸多结构性挑战，而 DeSci 提供了一种值得关注的解决思路。尽管 DeSci 可能无法彻底颠覆整个科学体系，但它可以逐步吸引那些真正从中受益的研究人员和用户，实现稳步扩展。

最终，我们或许会看到 传统科学（TradSci）与去中心化科学（DeSci）共存的平衡点。

正如 比特币最初被视为极客的玩具，如今却吸引了众多传统金融机构入场，我希望 DeSci 也能在长期发展中获得认可，并迎来它的“比特币时刻”。