哪些儲備可以放進分子?
只放團隊可控制、未受限制且能在需要時變現的法幣、穩定幣和高流動資產。
客戶託管資產、抵押品、鎖倉 Token、未歸屬資產和沒有證據的銀行餘額不能直接按面值計入。還要扣除已承諾付款與提款限制。
如何留下證據: 保存地址或報表日期、所有權、限制、流動性和幣別。
每月 burn 要怎麼算?
用現金支出減去可重複產品現金收入,並對季繳或年繳費用做月度化。
人員、模型、雲端、安全、法務、行銷和債務服務都應納入。Token 支付薪資仍是經濟成本,但需另說它是否消耗現金和造成稀釋。
如何留下證據: 保存近 3–6 月支出、收入、一次性項目和月度化方法。
Runway 和償付能力有何不同?
Runway 估算在目前 burn 下能運作多久;償付能力關心資產是否足以清償到期負債。
一個專案可能有 12 個月營運資金,卻在下月面臨大額到期債務;也可能資產大於負債但缺少流動現金。兩張表要分開。
如何留下證據: 保存負債金額、到期日、優先順序、抵押與可用現金。
自有代幣應如何折算?
先做完全排除情境,再依真實市場深度、解鎖與出售限制做高折扣情境。
市值不是可變現金額;大量出售會造成滑點,還可能受鎖倉、治理承諾或法規限制。不得用最後成交價乘全部國庫 Token。
如何留下證據: 保存可售數量、order book 深度、成交量、鎖定和折扣假設。
專案最好公布哪些資料?
公布具日期的儲備分類、月 burn 區間、負債、收入和情境假設。
無需暴露員工個資或私密銀行帳號,但應讓讀者區分穩定資產、自有 Token、受限資產與託管資產。地址所有權也需有合理驗證。
如何留下證據: 建立季度表並保留上一期數字和重大變動說明。
驗證工作簿
以下檢查卡把研究變成可重做紀錄。它們不產生投資建議,而是要求保存證據、反例、版本、限制與會改變結論的條件。
檢查 01|哪些儲備可以放進分子 · 支持性測試
- 本輪做法
- 尋找最接近實際行為的支持證據,但不接受無法連回原始聲明的材料
- 應取得的證據
- 資產控制權與可用性可核對
- 會推翻判定的訊號
- 把國庫總市值當可支出現金
- 本題判定規則
- 爭議或受限資產另列
檢查 02|每月 burn 要怎麼算 · 支持性測試
- 本輪做法
- 尋找最接近實際行為的支持證據,但不接受無法連回原始聲明的材料
- 應取得的證據
- 銀行或鏈上流量能與科目對齊
- 會推翻判定的訊號
- 用最好月份或忽略應付款
- 本題判定規則
- 正常 burn 與壓力 burn 分開
檢查 03|Runway 和償付能力有何不同 · 支持性測試
- 本輪做法
- 尋找最接近實際行為的支持證據,但不接受無法連回原始聲明的材料
- 應取得的證據
- 現金流和資產負債時點都可檢查
- 會推翻判定的訊號
- 只用 runway 宣稱財務健康
- 本題判定規則
- 任何近期缺口優先於平均月數
檢查 04|自有代幣應如何折算 · 支持性測試
- 本輪做法
- 尋找最接近實際行為的支持證據,但不接受無法連回原始聲明的材料
- 應取得的證據
- 變現假設有市場深度支持
- 會推翻判定的訊號
- 按市值全額計入或忽略價格衝擊
- 本題判定規則
- 主要 runway 以不含自有 Token 為基線
檢查 05|專案最好公布哪些資料 · 支持性測試
- 本輪做法
- 尋找最接近實際行為的支持證據,但不接受無法連回原始聲明的材料
- 應取得的證據
- 讀者可重算基線與壓力 runway
- 會推翻判定的訊號
- 只公布一個「還有幾年」的數字
- 本題判定規則
- 無分類資料時只作外部估算
常見問題
Runway 越長代表專案越好嗎?
不一定。它只反映資金續航;產品品質、安全和資本使用效率要另查。
應把未來募資算進去嗎?
不應放進基線,除非資金已不可撤回地到位;可另列募資成功情境。
穩定幣是否可按 100% 計入?
仍要檢查脫鉤、凍結、鏈與託管風險;重大集中部位應做折扣情境。
本檔案使用的來源
- AI x Crypto: Exploring Use Cases and Possibilities — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
- Ethereum accounts — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
- Safe Smart Account overview — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
- Safe Modules — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
- Viewing activity and data for a repository — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
- NIST AI 600-1: Generative AI Profile — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
- OpenAI Evals — 用於核對範圍、版本、行為或控制的一手資料;使用時仍須確認頁面日期與上下文。
