原文標題：《TokenGazer 評級丨 Storj：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰》

2019 年 3 月 14 日，TokenGazer 發佈了區塊鏈項目 Storj 評級報告。當前 TokenGazer 往期的項目評級報告、深度研究報告、加密貨幣月報等均已收錄在官方網站：www.tokengazer.com。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰

1 項目背景

1.1 雲存儲市場背景

互聯網應用以來，人們正在產生越來越多的數據。據統計，從 2010 年到 2020 年，世界每年創造的數據量在以 42% 的複合增長率增長；到 2020 年將達到每年產生 44ZB （1 ZB = 10 12 TB）的數據量 [1]。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰全球數據量增長狀況；來源：The International Data Center (IDC)

上圖中，結構化數據是指高度組織化的數據，主要由具有定義其含義的行和列的表組成，如電子表格和數據關係庫等；而非結構數據除此之外的其他數據，包括電子郵件、電子書籍、Word 文檔、音頻、視頻等等。

在此背景下，人們存儲數據源的位置和方式的問題變得越來越重要。從內部部署存儲遷移到雲存儲一直是過去十年的主題，雲存儲市場發展迅猛，並且呈現加速發展的趨勢。從下圖我國雲存儲市場從 2012 年到 2017 年的發展情況可以清晰地看到這種趨勢。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰中國雲存儲市場規模；數據來源：中國產業信息網

根據測算，2017 年全球雲存儲 (不含硬件) 市場規模爲 147.24 億美元，中國雲存儲市場規模爲 13.55 億美元。

目前，谷歌、亞馬遜、蘋果、Facebook、騰訊、阿里等科技巨頭控制着世界數據的很大一部分，整個雲儲存市場是由它們主導的。這種高度中心化的存儲局面，讓數據的安全性、隱私性面臨巨大的挑戰。同時，這還導致存儲的昂貴。

根據統計，雲存儲的價格每年下降不到 10%（見下圖），但同時絕大多數存儲設備的運行容量低於 25％[2]。如果將世界上大量未利用的存儲空間利用起來，湧入雲存儲市場的供應將有效地降低存儲價格。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰主要雲存儲項目價格隨時間變化圖；圖片來源：Storj Blog

MIT Sloan Blackchain Technologies 課程中提出一種觀點，認爲區塊鏈技術的重要作用是降低驗證成本和降低網絡效應成本。因此，判斷一個行業是否有必要採用區塊鏈技術可以從「驗證成本」和「網絡效應成本」來進行評價。雲存儲領域寡頭壟斷嚴重，說明其網絡效應成本較高；目前去中心化雲存儲仍面臨着一定的技術難題，降低驗證成本有一定的挑戰，因此該領域目前處於下面的位置。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰去中心化雲存儲在「網絡效應-驗證成本四象限」中的位置

TokenGazer 認爲，去中心化存儲是目前比較明確的區塊鏈應用方向，它能夠以更低的成本獲取用戶，有效降低網絡效應成本，以安全、去信任、點對點的方式，爲雲存儲提供新的解決方案。雖然在降低驗證成本方面，去中心化雲存儲還面臨諸多的技術挑戰，但已經有很多團隊都在追逐這個機會，Storj 正是其中之一。

1.2 項目簡介

Storj 是由盈利性科技公司 Storj Labs 發起並開發的開源項目，它是建立在以太坊上的分佈式存儲平臺。用戶可以在 Storj 平臺上使用其平臺通證 STORJ 購買存儲服務，也可以提供閒置的存儲空間並獲得 STORJ 通證回報。相對於中心化的雲存儲服務，這種分佈式的雲存儲能夠給用戶提供更高的安全性、隱私性，並通過利用閒置的存儲資源，提供更便宜的價格。

2 技術評估

2.1 技術架構

Storj 的技術架構圍繞着四項操作展開：

  • 存儲數據：用戶存儲數據時，客戶端會對其數據加密並將其分解成多個碎片。這些碎片通過網絡分發給節點。與此同時，客戶端會生成包含有關再次查找數據的位置的信息的元數據。
  • 檢索數據：用戶檢索數據時，客戶端將引用元數據以識別先前存儲的塊的位置，然後檢索這些碎片，並在客戶的本地機器上重新組裝原始數據。
  • 維護數據：當數據的冗餘度低於某個閾值時，將重新生成並替換缺失部分的必要數據。
  • 支付：用戶爲網絡所提供的服務付費。

Storj 設計了八個獨立的組件，它們組合起來會形成滿足上訴要求的架構。這八個組件分別是：

① 存儲節點

存儲節點的作用是存儲和返回數據。 除了可靠地存儲數據之外，節點還提供網絡帶寬和響應能力。
存儲節點的選擇基於以下的各種標準：響應時間、延遲、吞吐量、帶寬上限、足夠的磁盤空間、地理位置、正常運行時間、經審計的準確響應的歷史記錄等等。

存儲節點提供存儲服務，並獲得相應的經濟回報。

② 點對點通信和發現

Storj 網絡上的所有節點都通過標準化協議進行通信。該框架要求這個協議：

  • 提供節點可達性，即使在可能的情況下面對防火牆和 NAT 也是如此。這可能需要 STUN ，UPnP ，NAT-PMP 等技術。
  • 提供 S / Kademlia 中的身份驗證，其中每個參與者直接以加密的方式驗證與其對話的節點的身份，以避免中間人攻擊。
  • 提供完備的隱私。在帶寬測量等情況下，客戶端和存儲節點能夠通信而不存在任何竊聽風險。協議確保默認情況下所有通信都是隱私的。

③ 冗餘

在去中心化存儲網絡中，任何一個存儲節點都可能隨時脫機。爲了達到特定的耐久水平（定義爲面對故障時數據仍然可用的概率），去中心化存儲領域的很多產品都採用複製的方式來達到冗餘。

Storj 認爲這種方式會將數據的耐久水平和網絡膨脹係數結合在一起。網絡膨脹係數越高，存儲數據的總成本越高。作爲複製的替代方法，Storj 使用糾刪碼來實現冗餘，以提高耐久水平。糾刪碼能夠在不改變膨脹係數的情況下，有效控制數據的耐久水平，可以以非常低的膨脹係數實現非常高的耐久水平。

Storj 使用糾刪碼能夠大幅減少帶寬佔用量，有效地節省帶寬資源。同時，糾刪碼能夠通過避免等待長尾響應時間（長尾響應是分佈式系統設計中的一個大問題），帶來巨大的性能優勢。

④ 元數據存儲系統

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰上傳和下載過程中的各種結果；圖片來源：Storj 白皮書 V3[3]

由於存儲節點是用戶通過地理位置、性能特徵、可用空間等協議外部的變量來選擇的，因此 Storj 使用顯式的節點選擇方案，並利用元數據存儲系統跟蹤所選節點。

⑤ 加密

Storj 中所有數據或元數據都將被加密。加密在數據離開源計算機之前完成。用戶可以選擇所需的加密方案，並生成關於該加密方案的元數據，以便用戶在更改或升級其加密選項時使用適當的解密機制恢復其數據。

由於每個文件應使用不同的密鑰和可能不同的算法進行不同的加密，因此有關該加密的元數據必須以安全可靠的方式存儲在某處。該元數據以及關於該文件的其他元數據（包括其路徑）將存儲在先前討論的元數據存儲系統中，由確定性的分層加密方案加密。

⑥ 審計和聲譽

激勵存儲節點準確存儲數據對於去中心化存儲至關重要，必須建立有效驗證存儲節點是否準確存儲相應內容的機制。

Storj 的審計是概率性的挑戰，以高確定性和低成本的方式確定存儲節點是否表現良好。審覈失敗的節點將被標記，將相應數據重新分發到新節點並在將來完全避免該節點。Storj 會建立一個保有存儲節點審計結果的歷史的聲譽系統。另外，存儲節點正常運行時間和總體運行狀況是用於確定哪些文件需要修復的主要指標。

⑦ 數據修復

Storj 認爲節點流失會是去中心化存儲網絡數據丟失的主要原因，因此在他們的系統中，存在激勵存儲節點保持在線的的機制。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰橫座標，節點已在線的時長；縱座標，節點額外保持 1h 在線的概率

Petar Maymounkov 團隊的研究表明 [4]，節點保持在線的概率會隨着它已在線的時長而增加（見上圖）。TokenGazer 研究團隊認爲該措施是防止節點流失的有效措施。

另外，Storj 會檢測存儲節點何時停止正確存儲數據或脫機，然後修復數據。他們通過從剩餘部分重建的擦除代碼來恢復原始數據，然後重新生成丟失的部分並將它們存儲在網絡上的新存儲節點上。

⑧ 支付

支付是去中心化存儲的重要部分，Storj 以博弈理論模型，構建網絡參與者的激勵機制，使參與者在網絡中理性地行動以獲得報酬。

分散網絡中的付款，價值歸屬和計費是維持健康的供需生態系統的關鍵部分。當然，分散支付系統在很多方面仍處於起步階段。

Storj 將以建立在以太坊上的 ERC20 通證 STORJ 作爲主要支付形式，但未來可能會採用其他替代支付類型，如 BTC、ETH、信用卡或借記卡等。另外，Storj 計劃採用雷電網絡來強化支付系統。

2.2 具體實施

Storj 去中心化存儲的具體實施，可看做是四個角色相互協調配合，完成九項基本的工作需求。

這四個角色分別是客戶 / 客戶端、存儲節點、Uplink 和衛星；九項基本工作爲上傳數據、下載數據、刪除數據、移動數據、複製數據、獲取數據列表、審計存儲狀況、修復數據以及支付。

在 Storj 白皮書中，詳細描述了每項工作的基本流程 [3]，本報告僅以數據上傳爲例，展示 Storj 系統中個角色的相互關係和它們的功能 / 作用。

① 數據上傳工作流程

當用戶想要上傳文件時，他首先將數據傳輸到 Uplink 實例。

  • Uplink 選擇加密密鑰，併爲第一個數據段 (segment) 啓動 nonce，然後在上傳的數據流向網絡時開始使用經過身份驗證的加密對其進行加密。
  • Uplink 緩衝數據，直到它知道傳入的數據段是短到可以作爲內聯數據段還是作爲遠程數據段。內聯線段足夠小，可以存儲在衛星上。

以下展示部分假設其爲遠程數據段，因爲遠程數據段涉及完整的技術堆棧，更有利於展示 Storj 的工作實施過程。

  • Uplink 向衛星發送請求，準備存儲第一個數據段。請求對象包含 API 憑據和身份證書。

在收到請求後，衛星將：

  • 確認 Uplink 有滿足請求條件的授權和資金。Uplink 必須已經擁有此衛星的帳戶。
  • 選擇具有足夠資源的節點，這些資源符合存儲配置的耐用性、性能、地理位置和信譽要求。
  • 返回節點列表及其聯繫信息和不受限制的帶寬分配，以及所選的根片段 ID。

接下來，Uplink 獲取此信息並開始並行連接到所有選定的存儲節點，同時測量帶寬。

  • Uplink 將開始將數據段拆分爲數據條 (stripe)，然後對每個數據條進行糾刪編碼。
  • 生成的糾刪共享 (erasure shares) 將在並行傳輸到每個存儲節點時連接成多個片段 (piece)。
  • 糾刪編碼被配置爲超出需要的部分進行過編碼。這將消除長尾效應，同時 Uplink 可取消最慢的上傳顯著提高可見性能。
  • 數據將繼續傳輸，直到達到最大數據段大小或流 (stream) 結束，以較早者爲準。
  • 每個片段的所有哈希都將寫入每個片段的末尾。

在此之後，存儲節點將存儲：最大的受限帶寬分配；數據段的 TTL （如果存在）；以及數據本身。數據將由存儲節點特定片段 ID 和委派的衛星 ID 標識。

如果由於任何原因導致上傳中止，存儲節點將保留其代表衛星從客戶端 Uplink 接收到的最大限制帶寬分配，但會丟棄所有其他相關請求數據。

假設上傳成功：

Uplink 使用確定性分層密鑰加密它爲此文件選擇的隨機加密密鑰。

Uplink 將指針對象上傳回 Satellite，其中包含以下信息：

  • 哪些存儲節點最終成功
  • 爲此數據段選擇了哪種加密路徑——使用了哪種糾刪碼算法
  • 所選的片段 ID
  • 加密的加密密鑰和其他元數據——片段哈希的哈希值
  • 簽名信息

最後，Uplink 將繼續處理下一個數據段，直到整個流完成。每個段都獲得一個新的加密密鑰，但每個數據段的起始隨機數從前一個數據段單調增加。

存儲在流中的最後一個數據段將包含其他元數據：

  • 流包含的數據段數
  • 數據段的大小 (以字節爲單位)
  • 第一段的開始時間
  • 擴展屬性和其他元數據

存儲節點隨後會定期將其收到的最大限制帶寬分配 (上傳數據的一部分) 發送到相應的衛星進行支付。

② 系統角色的功能 / 作用

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰Storj 系統中的角色即關係；圖片來源：Storj 白皮書 V3[3]

客戶 / 客戶端：上傳或下載數據的用戶或應用程序。

存儲節點：負責存儲數據，並通過存儲和帶寬獲得相應的報酬。

Uplink：提供與存儲節點和衛星直接交互的所有必要功能的庫（以多種不同的編程語言提供）；上傳和下載文件、管理權限和共享以及管理帳戶的命令行界面；執行加密和糾刪碼；在其他對象存儲服務之間提供兼容層的服務，提供與 AmazonS3 兼容的 API。

衛星：參與節點發現系統，緩存節點地址信息，存儲每個對象元數據，維護存儲節點信譽，彙總計費數據，支付存儲節點，執行審計和修復，以及管理授權和用戶帳戶。任何用戶都可以運行自己的衛星，也可在受信任的第三方（如 Storj Labs）託管的另一衛星上創建帳戶。

2.3 技術分析

① 去中心化存儲的應用存在較大技術挑戰

雖然去中心化存儲相比於中心化的雲存儲解決方案具有固有的優勢，但是在實現上面臨着較大的技術挑戰。Storj 雖然已經發布了產品，但是未來還有較長的路要走。

② Storj Labs 團隊積極探索，積累了較多經驗

Storj 的白皮書從 2014 年發佈到現在，更新到了第三版；第一版白皮書共 18 頁，第三版白皮書已多達 90 頁。TokenGazer 研究團隊通過研讀、對比三版白皮書發現，Storj Labs 隨着隨去中心化存儲的探索和實踐確實積累了較多的經驗。

③ 糾刪碼冗餘方案提供了成本優勢，但爲系統引入了可用性問題

目前多數去中心化存儲平臺採用複製來保證數據的冗餘以提高數據的耐久水平，如 Filecoin 的架構就基於複製證明。Storj 認爲，對於廣域網上的分佈式存儲，複製存在根本缺陷，他們採用糾刪碼調節數據的耐久水平，同時降低存儲成本。

TokenGazer 研究團隊對此進行了調研。根據加利福尼亞大學研究團隊關於定量比較基於複製的系統與基於糾刪碼的系統的研究 [5] 指出，在相同的存儲開銷和修復週期下，糾刪碼系統的平均無故障時間 (MTTF) 比複製系統高出許多個數量級。這意味着，相比於基於複製的系統，基於糾刪碼的系統更不穩定。不過，加利福尼亞研究團隊的研究也表明，糾刪碼系統可以通過使用比複製系統少一個數量級的磁盤搜索來降低成本。另外，MIT 的研究團隊對糾刪碼和複製的可用性研究也進一步證明了這一點 [6]。他們的研究指出，糾刪碼確實會帶來冗餘的節省，但是卻不是沒有代價的。一方面，糾刪碼爲系統引入了複雜性，而一般的設計原則是，除非嚴格必要，應避免系統設計的複雜性；另一方面，糾刪碼增加了系統在因特網之類的環境中的下載延遲，使用複製的系統，可以從最靠近客戶端的副本下載數據對象，而對於糾刪碼系統，下載延遲受到更多距離的限制。

TokenGazer 研究團隊認爲，對於願景宏大的 Filecoin 而言，在設計上使用複製證明更爲合適；對於 Storj，糾刪碼帶來的成本優勢會讓它更好地與中心化產品爭奪市場，但從長期來看，糾刪碼的缺陷有可能會成爲其發展的制約。

④ Storj Labs 致力於使 Storj 更加去中心化

在之前的版本中，Storj 採用單一的橋承擔現今方案中衛星的功能，也因此遭受到中心化的質疑；在第三版白皮書中，Storj 將允許任何用戶運行自己的衛星，也可以通過第三方的衛星（如 Storj Labs 的衛星，之前稱之爲橋）來創建賬戶、獲得相應服務。該方案的推進和實施，值得關注。

⑤ 衛星治理方案不明確，或存在風險

雖然在白皮書中，Storj Labs 提及會提供一個可信的衛星集合（「Tardigrade」批准列表，需要衛星運營商符合運營、支付和定價的要求，並簽署業務安排）供用戶和存儲節點選擇，但除此之外並沒有對衛星更明確、有力的治理方案。Storj 默認衛星表現良好，在此情況下，衛星作惡或發生意外會對用戶和存儲節點造成利益損害。

⑥ 在技術方案的探索過程中，提供了中間可用性

Storj Labs 在探索過程中非常注重產品的使用體驗，爲存儲節點和用戶提供了中間可用性產品，這一點時值得肯定的。這讓 Storj 有較強的競爭力，在衆望所歸的 Filecoin 上線之前，建立一定的市場基礎。

⑦ 由於技術架構，Storj 雲存儲市場受限

由於 Storj 的技術特性，其市場受限爲私有云存儲市場，相較於未來上線的 Filecoin 有一定的侷限性。

3 市場分析

3.1 雲存儲市場

TokenGazer 研究團隊將 Storj 的雲存儲的供應價格與其他主要雲存儲供應商（去中心化 & 傳統）的價格進行了對比，以探究它在價格上的競爭力。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰雲存儲價格對比；數據來源：各平臺公開數據

（在計算時，TokenGazer 團隊假設每月存儲爲 1TB，數據傳輸爲 100G，PUT 請求爲 40 萬，GET 請求爲 400 萬。）

通過對比可以看到，Storj 在價格方面相比於傳統雲存儲供應商有較大的競爭力。並且在 Storj 平臺上只需爲自己使用的資源付費，而傳統雲存儲供應商則需要爲預定的存儲空間支付全部費用，在這一點上，Storj 對用戶也會有很大的吸引力。

SiaCoin 在價格方面大幅度低於 Storj ，但 TokenGazer 研究團隊調研發現，SiaCoin 平臺的採用率遠低於 Storj。根據公開數據，在 2018 年 3 月，Storj 網絡的已使用的存儲量爲 101 PB；而 Siacoin 發展至今，已使用的存儲量爲 178 TB。

TokenGazer 研究團隊經調研，發現 SiaCoin 的實際存儲價格並不能像其網站提供的價格計算器計算出的價格那麼低。根據 Space Duck 的測試 [7]，在一個場景中，其平臺價格接近每 4.50 美元 /TB/ 月，另一個場景下價格爲 5.13 美元 /TB/ 月，還有場景下價格爲 3 億美元 /TB/ 月（確實是上億）。雖然正常情況下， SiaCoin 的價格依然較低，但 Space Duck 的測試也暴露出它的可用性問題；同時 TokenGazer 研究團隊還認爲如果服務價格較低，或許對平臺中提供存儲和帶寬服務的節點的激勵會不足。

爲了更好地提供服務，Storj 執行雙品牌戰略：Stroj 作爲存儲節點品牌，致力於存儲節點市場的開發；而 Tardigrade 作爲用戶品牌，致力於用戶市場的開發。Tokengazer 研究團隊認爲，這對於去中心化雲存儲市場的開發是有利的。

3.2 通證市場

STORJ 通證是 Storj 網絡的一部分，用於在提供多餘的存儲容量和帶寬的存儲節點、衛星運營商和客戶提供價值轉移。

STORJ 是基於以太坊的 ERC20 通證，雖然人們能夠從以太坊瀏覽器中直接查詢通證信息，但 Storj 從 2018 年 12 月開始發佈通證分佈和流通報告，致力於更公開透明的通證管理。最近的 STORJ 通證分佈與流通報告是 2019 年 1 月 6 日發佈的，TokenGazer 結合該報告對其通證市場狀況進行了分析。

① 背景

2014 年，Storj 項目創建了 5 億 SJCX 通證，以啓動 Storj 網絡。其中有 0.5 億 SJCX 以 0.01 美元的售價銷售，籌集了 50 萬美元資助 Storj 的第一個版本。共有約 0.51 億 SJCX 在市場流通，其餘的 SJCX 從未使用或進入市場流通。

2017 年 5 月，Storj Labs Inc. 的全資子公司 Storj Labs BVI 發行了新的 ERC20 通證 STORJ，以 0.25-0.50 美元的價格進行了公開銷售。在這次銷售中，售出了約 0.72 億枚 STORJ 通證，籌集了 3000 萬美元資助運營。這次共發行了 5 億枚 STORJ，後銷燬了 0.75 億枚，使得通證總量爲 4.25 億枚。此外，原在外流通的 SJCX 通證可 1:1 轉換爲 STORJ。

② 現狀

目前有約 1.25 億的 STORJ 在市場流通，其中 0.72 億來自第二次公開銷售，0.43 億來自第一次公開銷售的 SJCX 通證的轉換（這意味着還有約 690 萬 SJCX 可用於轉換），以及 640 多萬來自 Storj Labs 的運營支出（主要用於支付存儲節點運營商和其他第三方服務提供商）。

非流通部分，Storj Labs 目前持有 0.48 億 STORJ 作爲運營儲備；以及 2.45 億 STORJ 處於鎖定狀態作爲長期儲備。長期儲備中的部分 STORJ 會在 2019 年 12 月解鎖，Storj Labs 計劃屆時將其再度鎖定。同時 Storj 在探索更長期、更精細的方法取代現在的鎖定方案，具體方案還沒公佈，值得投資者保持關注。

③ 分析

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰STORJ 通證分佈及相關地址
Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰STORJ 通證分佈與 STORJ 通證分佈與流通季報 [8]；數據來源：etherscan.io

目前 Storj Labs 以較爲中心化的方式運營整個 Storj 項目。在技術方面，Storj 將採用多衛星的方案使得項目更去中心化；但目前在通證的方面，TokenGazer 研究團隊認爲 Storj 過於中心化。

首先，Storj 團隊目前用於運營儲備的 0.48 億 STORJ 實際上未處在鎖定狀態，佔據了市場總流通量的 38.7%；其次，作爲長期儲備的 2.45 億 STORJ 也掌握在 Storj Labs 手中。這樣來看，實際上有 3 億 STORJ 是由 Storj Lab 控制的，佔最大發行量的 70.8%，是當前流通量的 2.43 倍。

出於商業發展的邏輯，TokenGazer 研究團隊理解這種運作模式的優勢，但是仍需提醒投資者，這種通證模式下項目方和投資人的關係從長期來看是利益共同體，但在特定條件下也可能是交易對手（比如項目遇到難以突破的困難，項目方可能會變現套利）。投資此類項目，需注意中心化風險。

因此，TokenGazer 研究團隊會密切關注 Storj 後續的新的通證管理方案。如果後續通證管理方案會像技術方案那樣追求進一步的去中心化，那麼 TokenGazer 團隊會認爲新方案對項目是利好的。

4 社區影響力

4.1 開發社區

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰Storj 和同類項目在 GitHub 中核心代碼的數據對比

CRPs 爲 CryptoCompare 提出的 Code Repository Points，爲 Watches、Stars、Forks 的函數，代表着項目在 GitHub 社區的影響力水平。

4.2 社交媒體

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰Storj 和同類項目在社交媒體中的數據對比

4.3 影響力分析

通過對比同類項目，TokenGazer 研究團隊發現，無論是在開發社區，還是在社交媒體，Storj 的影響力都在中等水平。值得注意的是 SiaCoin 作爲 Storj 的競爭項目，在開發社區和社交媒體都有着比 Storj 更強的影響力。

5 價值分析

5.1 交易所與交易對

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰STORJ 上線交易所與交易對情況；圖片來源：CoinGeko

目前 Storj 上線的交易所較多，超過 15 家主流的交易所，這說明了市場對它的接受度較高。目前，STORJ 交易量最大的交易所爲 Binance、Upbit、Huobi Global 等， 24h 交易量約爲 500 萬美元，在與其市值相當的項目中，處在較高水平；其主要交易對包括：

「STORJ/BTC」「STORJ/USDT」「STORJ/KRW」「STORJ/ETH」

其中「STORJ/BTC」佔近 50% 的交易量。

5.2 相關性

TokenGazer 研究團隊分析了 STORJ 上線以來價格與 BTC 價格的相關性，他們之間的相關係數爲 0.79。這意味着 STORJ 的價格走勢和 BTC 有較強的相關性。

目前在加密貨幣領域，主要項目的通證價格都和 BTC 高度相關。TokenGazer 研究團隊認爲，這其中有很大的原因是因爲加密貨幣市場較小，而且投資者對不同項目的差異仍缺乏深入的認知。如果市場足夠成熟，不同的應用方向的通證價格應該有着較低的相關性，甚至相關性爲負。

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰STORJ 價格與 BTC 價格相關性隨時間的變化

TokenGazer 研究團隊對 STORJ 上線以來價格以每月爲期和 BTC 價格做了相關性分析，以探究其相關性變化規律（見上圖）。從結果來看，STORJ 價格和 BTC 價格的相關性整體無明顯變化規律，但在近幾個月呈下降趨勢，如果持續保持該趨勢，則或意味着 STORJ 市場認知度的加深，可以保持關注。

5.3 估值

TokenGazer 研究團隊保守估計 Storj 以低於雲存儲市場整體發展水平的增長率發展，並在五年後整長速率減慢（原因可能是 Filecoin 等有競爭力的去中心化雲存儲項目採用增加）；同時，我們保守估計 STORJ 通證的釋放速率會隨着平臺的發展而逐步增加直至 100% 流通；我們估計隨着項目的發展成熟，會有 15% 的平臺價值被 STORJ 捕獲。

根據 TokenGazer 對 Storj 項目的風險預估，我們取 40% 的貼現率來應對風險；同時，根據紐約大學金融學教授 Aswath Damodaran 對不同行業的市盈率研究 [9]，互聯網軟件公司的平均市盈率爲 222。我們選擇更保守的市盈率：

  • 熊市市盈率：10
  • 正常市盈率：25
  • 牛市市盈率：100

最終，TokenGazer 團隊根據 DCF 模型對 STORJ 的估值爲：

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰STORJ DCF 估值；目前市場處於熊市狀態，STORJ 通證價格約爲 0.27 美元，根據 TokenGazer 對其 0.96 美元的估值，處於被低估狀態。

5.4 量化研究

Storj 項目評估：V3 升級方案帶來更好前景，但仍面臨技術和競爭上的挑戰STORJ 估值和合理市值區間與 STORJ 市值的對比

根據 TokenGazer 的量化模型，STORJ 目前的合理市值區間爲 0.436 ~ 1.54 億美元，目前 STORJ 市值低於該市值區間。

6 研究總結

從數據存儲市場的發展趨勢看，雲存儲在未來仍舊有着巨大的發展空間。去中心化雲存儲相比中心化雲存儲有着固有的優勢，TokenGazer 研究團隊認爲，這些優勢會讓去中心化雲存儲在存儲市場中佔據一定的席位，但去中心化雲存儲仍舊面臨較大的技術挑戰。

經過對 Storj 項目的調研，TokenGazer 研究團隊認爲，其團隊積累了較多的技術和市場經驗，有着較強的實力。但是，相比於同類項目，如 SiaCoin，市場熱度一般；同時，相比於未來上線的同類項目 FileCoin，面臨着較大的競爭壓力。

根據量化與 DCF 對 STORJ 的估值，TokenGazer 研究團隊認爲 STORJ 目前處在低估狀態。Storj Labs 目前掌握大部分 STORJ 通證，投資者需注意交易對手風險。

參考資料

[1] Digital Data Storage is Undergoing Mind-Boggling Growth – Lauro Rizzatti,Verification Consultant

[2] Storj White Paper Executive Summary – Storj Labs

[3] Storj White Paper V3 – Storj Labs

[4] Kademlia: A Peer-to-Peer Information System Based on the XOR Metric -Petar Maymounkov and David Mazières.

[5] Erasure Coding vs. Replication: A Quantitative Comparison – Hakim Weatherspoon, John D. Kubiatowicz

[6] High Availability in DHTs: Erasure Coding vs. Replication – Rodrigo Rodrigues, Barbara Liskov

[7] Sia Load Test Result 2: Real Data Scenario – Space Duck

[8] STORJ Token Balances and Flows Report: Jan. 16, 2019 – Storj Labs

[9] PE Ratio by Sector – Aswath Damodaran