Apple Vision Pro發佈滿月再思考：XR、RNDR和空間計算的未來

Mint Ventures

特邀专栏作者

2023-07-08 18:30 (UTC+8)

本文約11705字，閱讀全文需要約17分鐘

Vision Pro的歷史和Web3相關的機會。

AI總結

Vision Pro的歷史和Web3相關的機會。

原文作者：Scarlett Wu

Macintosh introduced personal computing, iPhone introduced portable computing, and Apple Vision Pro is going to introduce Spacial Computing
原文作者：Scarlett Wu

6 月6 日的WWDC（蘋果全球開發者大會）凌晨，也是發現自己covid 二陽的第五天，我擺著養生茶跟朋友連麥嘮嗑：一小時過去了，這次的One More Thing 不會又推遲了吧？

你可能會感到懷疑，“MR 硬件的升級跟Web 3 有什麼關係？”那麼，我們先從Mint Ventures 對元宇宙賽道的Thesis 聊起。

一級標題

一級標題
我們對元宇宙，或者說Web 3 世界的Thesis
區塊鏈世界的資產溢價，來源於：

可信任的交易底層，帶來交易成本的降低：實體商品的資產確權和所有權保護，基於國家機器暴力機關的強制確權，而虛擬世界的資產確權，基於“共識之下對數據不可（或不應）篡改的信任”，以及對確權後資產本身的認可。雖然可以右鍵複製粘貼，BAYC 仍然具有十八線城市一套房的價格，這並非複制粘貼的圖片和NFT metadata 的圖片真有多少不同，而是在市場具有對「不可複制性」共識的前提下，資產才有證券化的可能。

資產的高度證券化，帶來的流動性溢價
去中心化的共識機制對應的無許可交易，帶來的“無許可溢價”

虛擬世界的商品比實體商品更容易證券化：

從數字資產付費的普及歷史，可以看出人們對虛擬內容的付費習慣養成並非一朝一夕，但不可否認的是，對虛擬資產的付費已然滲透進了大眾的生活。 2003 年4 月，iTunes Store 的問世讓人們發現，除了在盜版橫行的互聯網下載歌曲進隨身聽，還有購買正版數字音樂的選項支持喜歡的創作者；2008 年App Store 問世，一次性購買的App風靡全球，而後續的App 內購買功能則繼續為Apple 的數字資產收入添磚加瓦。

Source: @FEhrsam

注：這是我們對於定價策略的變體定義，在溢價定價策略中，品牌將價格定在一個遠高於成本的價格區間，在定價和成本的差值裡填充品牌故事和體驗。此外，成本定價、競爭定價、供需關係等等也是商品定價時會考慮的要素，此處僅針對溢價定價進行展開。

一級標題

一級標題
MR 行業的歷史和現在
現代社會對XR (Extended Reality 拓展現實，包括VR 和AR) 的探索始於十多年前：
2010 年，Magic Leap 成立。 2015 年，Magic Leap 鯨魚在體育館驚人一躍的廣告引起了整個科技界的轟動，但2018 年產品正式上線時則因為極其糟糕的產品體驗獲得一片噓聲。公司2021 年以25 億美元的投後估值融資5 億美元，使得公司的價值比其的融資總和—— 35 億美元——還打三折。而2022 年1 月有報導稱沙特阿拉伯主權財富基金通過4.5 億美元的股權和債務交易獲得多數控制權，公司實際估值跌至不到10 億美元。
2010 年，微軟開始開發Hololens， 2016 年發布了第一款AR 設備， 2019 年發布第二款。價格$ 3, 000 ，但實際體驗不佳。
2011 年，Google Glass 原型發布，第一款產品於2013 年推出，曾紅極一時且被賦予極高期待，但因為攝像頭隱私問題和產品實際體驗的效果不佳，慘淡收場，總銷量僅數萬台。 2019 年發布企業版， 2022 年現場測試了新的測試版，反響平平。 2014 年，Google 的Carboard VR 開發平台和SDK 問世。 2016 年，Daydream VR 問世，這是目前最廣泛應用的適配Android 的VR 平台。
2011 年，索尼PlayStation 開始開發其VR 平台， 2016 年，PSVR 首次亮相，雖然出於對PlayStation 的信賴，剛發售時用戶購買較為踴躍，但後續反響不佳。

2012 年，Oculus 成立，並於2014 年被Facebook 收購。 2016 年Oculus Rift 上市，並陸續推出共4 款機型，主打便攜和較低定價，是市面上市場佔有率較高的設備。

XR 設備為什麼得不到普及？無數創業公司的失敗經驗和投資機構的總結可以給出一些答案：

二級標題

1. 硬件不Ready

視覺上，VR 設備由於視角更廣，離眼球更近，即使是最頂尖的設備，屏幕上的像素點仍然難以忽視。單眼4 k, 也就是雙眼8 k 的分辨率才能充分沉浸。此外，刷新率也是維持視覺體驗的核心要素。市面上普遍認為，為了達到防暈眩的效果，XR 設備需要每秒120 HZ，甚至240 HZ，來維持類似現實世界的體驗。而刷新率，在同等的計算能力下，是需要與渲染水平平衡的要素：Fortnite 在60 HZ 的刷新率下支持4 k 清晰度，而在120 HZ 的刷新率下則僅支持1440 p 的清晰度。

因為跟視覺的直觀相比，聽覺短時間內顯得似乎不值一提，大多數VR 設備都沒有在這個細節上下功夫。但想像一下在一個空間里里不管是左側還是右側的人，說話的聲音都穩定地從頭頂傳過來，會大幅削減沉浸感。而當AR 空間裡的數字Avatar 被固定在客廳裡，玩家從臥室走向客廳時聽到Avatar 說話的音量大小相同，也會微妙地降低空間的真實感。

但即便如此，如果用戶開始體驗現有的MR（VR + AR) 設備，會發現目前的體驗雖然不算完美，也是2 D 屏幕無法比擬的沉浸的體驗。但這種體驗仍有相當大的提升空間——拿Oculus Quest 2 舉例，大多數可以觀看的VR 視頻都是1440 p，甚至沒有達到Quest 2 4 K 的分辨率上限，刷新率也遠不到90 HZ。而現有的VR 遊戲，僅有相對拙劣的建模，且可供嘗試的選擇並不多。

Source: VRChat

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2. Killer App 仍未出現

Killer App 的“尚未出現”有其受困於硬件的歷史原因——即使Meta 盡力壓縮利潤空間，幾百美元的MR 頭顯與相對簡陋的生態，相比現有生態豐富、用戶基數已成規模的遊戲主機，仍然不具有吸引力。 VR 的設備保有量在2500 – 3000 萬之間，而與之對比的， 3 A 遊戲的終端（PS 5, Xbox, Switch, PC）保有量為3.5 億。因此，大多數廠商都放棄支持VR，支持VR 設備的少數遊戲也是“順帶佈局VR 平台”，而非“僅支持VR 設備”。此外，由於在第一點中提及的，像素點、暈眩、續航差、重量過沉等問題，VR 設備的體驗並沒有比傳統3 A 遊戲終端更好。而VR 支持者試圖強調的“沉浸”優勢，則由於設備保有量的不足，“順帶佈局VR 設備”的開發者鮮有專門做針對VR 設計的體驗和交互模式，難以達到理想體驗。
因此，目前的局面是，當玩家選擇VR 遊戲而不是非VR 遊戲，他們不僅是“選擇了一款新遊戲”，而且“放棄了與大部分朋友社交的體驗”，這樣的遊戲場景往往是遊戲性、沉浸體驗遠大於社交性。當然，你可能會提及VR Chat，但如果深入挖掘會發現，其中90% 的用戶並非VR 用戶，而是在普通的屏幕前想體驗以各種Avatar 跟新朋友社交的玩家。因此，VR 軟件中最受歡迎的遊戲是《節奏光電》這樣的音遊也就不足為奇。

Source: The Verge

所以我們認為，Killer App 的出現，需要以下幾個要素：

那麼，Vision Pro 能夠解決上述問題嗎？又會給行業帶來怎樣的轉變？

一級標題

Vision Pro 帶來的轉機

硬件：
6 月7 日的發布會上，Apple Vision Pro 發布，按上面我們分析的“ MR 在硬件和軟件所遇到的挑戰”框架，可以進行如下類比：

硬件：
視覺上，Vision Pro 使用了兩塊4 K 的屏幕，使用了合計約6 K 的像素，是目前MR 設備的次頂配。刷新率可支持高達96 HZ，並支持HDR 視頻播放，據體驗的科技博主描述，不僅清晰度很高，幾乎完全感覺不到眩暈。
聽覺上，Apple 自2020 年開始在Airpods 上使用空間音頻，可以讓用戶聽到來自不同方向的聲音，以達成音頻體驗的立體效果。但Vision Pro 有望更進一步，利用“音頻射線技術”，充分融合設備中LiDAR 掃描，對房間內聲學特性（物理材質等）進行分析，然後打造出匹配房間、具有方向和深度的“空間音頻效果” 。
交互上，無需任何手柄的手勢和眼球追踪，讓交互體驗絲滑到了極致（根據科技媒體的實測體驗，幾乎無法感覺到延遲，這不僅是傳感器精度和計算速度，而且引入了對眼球路徑的預判。將在下文進一步介紹。）

續航上，Vision Pro 的續航為2 h, 和Meta Quest Pro 基本持平（並不算驚艷，也是目前Vision Pro 受到詬病的點。但由於Vision Pro 是外接電源，加上頭顯中放了一個5000 mA的小電池，可以猜測給更換電源接力續航留有餘地）。

重量上，據科技媒體的體驗，大約為1 磅（454 g），與Pico 和Oculus Quest 2 基本持平，應該比Meta Quest Pro 要輕，在MR 設備裡算是不錯的體驗（雖然這並沒有算上拴在腰部電源的重量）。但相對80 g 左右的純AR 眼鏡（如Nreal, Rokid 等），仍然沉重悶熱。當然，純AR 眼鏡大多需要與其它設備連接，僅能作為拓展屏幕使用，相比之下，自帶芯片、有真實沉浸體驗的MR 可能是一種截然不同的體驗。

https://pokemongohub.net/

軟件上，Apple 不僅可以憑藉其數百萬開發者生態完成一定程度的遷移，而且實際上已經憑藉AR Kit 的發布早已有了一系列生態佈局：
早在2017 年，Apple 就發布了AR Kit: 一套與iOS 設備兼容的虛擬現實開發框架，允許開發人員創建增強現實應用程序並利用iOS 設備的硬件和軟件功能。 VR Kit 可以通過使用iOS 設備上的攝像頭創建該區域的地圖，使用CoreMotion 數據檢測桌面、地板和設備在物理空間中的位置等事物來實現數字資產在攝像頭下與現實世界進行互動——比如，你可以在Pokemon Go 裡看到埋在土裡、停在樹上的寶可夢，而不是大剌剌地顯示在屏幕上隨攝像頭而移動。用戶無需對此進行任何校準——這是無縫的AR 體驗。
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2017 年，AR Kit 發布，能夠自動檢測位置、拓撲和用戶的面部表情，進行建模和表情捕捉。
2018 年，AR Kit 2 發布，帶來了更好的CoreMotion 體驗，多人AR 遊戲、跟踪2 D 圖像以及檢測已知的3 D 物體（如雕塑、玩具和家具）成為可能。
2019 年，AR Kit 3 發布，添加了進一步增強現實的功能，可以使用People Occlusion 在人的前面或後面顯示AR 內容，它最多可以跟踪三張臉。還可以支持協作會話，實現全新的AR 共享遊戲體驗。運動捕捉可用於了解身體位置和運動，跟踪關節和骨骼，從而實現涉及人而不僅僅是物體的新AR 體驗。

2020 年，AR Kit 4 發布，可以利用2020 款iPhone 和iPad 上內置的LiDAR 傳感器以改進跟踪和對象檢測。 ARKit 4 還添加了Location Anchors，使用Apple Maps 數據將增強現實體驗放置在特定的地理坐標上。

2021 年，AR Kit 5 發布，開發者可以構建自定義著色器、程序網格生成、對象捕獲和進行角色控制。此外，還可以使用內置API 以及iOS 15 設備中的LiDAR 和攝像頭捕獲對象。開發者可以掃描一個對象並立即將其轉換為USDZ 文件，該文件可以導入Xcode 並在您的ARKit 場景或應用程序中用作3 D 模型。這大大提升了3 D 模型的製作效率。

2022 年，AR Kit 6 發布，新版ARKit 包含了“MotionCapture”功能，可追踪視頻幀中的人物，並為開發者提供了可預估人類頭部和四肢位置的角色“骨架”，從而支持開發者創建應用程序，進而將AR 內容疊加至角色，或隱藏於角色身後，以更真實與場景融為一體。

Generally as a whole, a lot of the work I did involved detecting the mental state of users based on data from their body and brain when they were in immersive experiences.
回顧AR Kit 從七年前就已經開始的佈局，可以看出，Apple 在AR 方面的技術積累並非一朝一夕，而是潛移默化地先將AR 體驗融入已經廣泛傳播的設備中，Vision Pro 發布之時，Apple已經完成了一定的內容和開發者積累。同時，由於AR Kit 開發的兼容性，開發出來的產品不僅是面向Vision Pro 的用戶，也能在一定程度上適應iPhone 和iPad 的用戶。開發者可能不需要受限於300 萬月活躍用戶的天花板來開發產品，而是潛在地面向數億iPhone 和iPad 用戶進行測試和體驗。
So, a user is in a mixed reality or virtual reality experience, and AI models are trying to predict if you are feeling curious, mind wandering, scared, paying attention, remembering a past experience, or some other cognitive state. And these may be inferred through measurements like eye tracking, electrical activity in the brain, heart beats and rhythms, muscle activity, blood density in the brain, blood pressure, skin conductance etc.
此外，Vision Pro 的3 D 視頻拍攝也部分解決瞭如今MR 內容有限的難題：內容生產。現有的VR 視頻大多是1440 p，在MR 頭顯的環形屏幕體驗裡顯得像素很差，而Vision Pro 的拍攝則兼具高像素的空間視頻和不錯的空間音頻體驗，或將大幅提升MR 的內容消費體驗。
There were a lot of tricks involved to make specific predictions possible, which the handful of patents I’m named on go into detail about. One of the coolest results involved predicting a user was going to click on something before they actually did. That was a ton of work and something I’m proud of. Your pupil reacts before you click in part because you expect something will happen after you click. So you can create biofeedback with a user’s brain by monitoring their eye behavior, and redesigning the UI in real time to create more of this anticipatory pupil response. It’s a crude brain computer interface via the eyes, but very cool. And I’d take that over invasive brain surgery any day.
儘管上述配置已經相當震撼，蘋果MR 的想像力並不止步於此：Apple MR 發布的當天，一位自稱曾參與過Apple 神經科學方面的開發者@sterlingcrispin 如此說道：
Other tricks to infer cognitive state involved quickly flashing visuals or sounds to a user in ways they may not perceive, and then measuring their reaction to it.
總的來說，我從事的許多工作都涉及通過用戶在沉浸式體驗中的身體和大腦數據來檢測其心理狀態。
Another patent goes into details about using machine learning and signals from the body and brain to predict how focused, or relaxed you are, or how well you are learning. And then updating virtual environments to enhance those states. So, imagine an adaptive immersive environment that helps you learn, or work, or relax by changing what you’re seeing and hearing in the background.
用戶處於混合現實或虛擬現實體驗中，AI 模型試圖預測他們是否感到好奇、心不在焉、害怕、專注、記憶過去的經歷或其他認知狀態。這些狀態可以通過眼動追踪、腦電活動、心跳和節律、肌肉活動、腦部血液密度、血壓、皮膚電導等測量得出。

為了實現特定的預測，我們使用了許多技巧，這些技巧在我名下的幾項專利中都有詳細介紹。其中最酷的結果之一是在用戶實際點擊之前預測到他們要點擊某個目標。這是一項艱鉅的工作，我為此感到自豪。你的瞳孔在你點擊之前就會有反應，部分原因是你期望在點擊之後會發生某些事情。因此，通過監測用戶的眼動行為並實時重新設計用戶界面，可以與用戶的大腦進行生物反饋，從而創造更多的預期性瞳孔反應。這是一種通過眼睛進行的粗糙的腦-計算機界面，非常酷。相比侵入性的腦部手術，我更願意選擇這種方式。

其他推斷認知狀態的技巧包括以用戶可能不察覺的方式快速閃爍視覺或聲音，並測量他們對其的反應。

it might be useful to remember that in inflation adjusted dollars, the apple vision pro is priced at less than half the original 1984 macintosh at launch (over $ 7 K in today’s dollars)
另一項專利詳細介紹了使用機器學習和來自身體和大腦的信號來預測你的注意力集中程度、放鬆程度或學習效果如何，並根據這些狀態更新虛擬環境。因此，想像一下一個適應性的沉浸式環境，通過改變你在背景中看到和聽到的內容來幫助你學習、工作或放鬆。

這些與神經科學高度相關的技術，可能將標誌著機器和人類意志嶄新的同步方式。

Source: Google Trend

也許大家需要記得，根據通脹調整後的美元價格，Apple Vision Pro 的定價不到1984 年Macintosh 推出時的一半（相當於今天超過7000 美元）。

Web 3 與相關的生態

二級標題

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1. 3 D 渲染+ AI 概念標的：RNDR

RNDR 簡介

在過去的半年裡，RNDR 已經作為元宇宙、AI、MR 三重概念結合的meme，多次領漲市場。
RNDR 背後的項目是Render Network, 一個利用去中心化網絡實現分佈式渲染的協議。 Render Network 背後的公司OTOY.Inc 成立於2009 年，其渲染軟件OctaneRender 針對GPU 渲染進行了優化。對普通創作者而言，本地進行渲染對機器的佔用較高，這就產生了雲渲染的需求，但如果租用AWS，Azure 等廠商的服務器用於渲染，可能成本也會較高——這就產生了Render Network，渲染不局限於硬件條件，連接創作者和擁有空閒GPU 的普通用戶，讓創作者得以便宜、快速高效地進行渲染，節點用戶可以利用閒置GPU 賺份零花錢。

對於Render Network 來說，參與者有兩種身份：

創作者：發布任務，並使用法幣購買Credit，或RNDR 進行支付。（用於發布任務的Octane X 可以在Mac 和iPad 上使用，費用的0.5-5% 將用於覆蓋網絡成本。）

節點提供者（閒置GPU 所有者）：閒置GPU 所有者可以申請成為節點提供商，並根據此前完成任務的信譽度決定是否獲得優先匹配。節點完成渲染後，創作者將檢視渲染後的文件，並進行下載。一旦下載，被鎖定在智能合約中的費用將打給節點提供者的錢包。

RNDR 的tokenomics 也今年2 月進行了更改，這也是它價格大漲的原因之一（但直到文章發布，Render Network 尚未將新的tokenomics 應用到網絡中，也暫未給出具體上線時間）：此前，在網絡中，$RNDR 的購買力和Credit 的購買力是一樣的，而1 credit = 1 歐元。在$RNDR 價格小於1 歐元時，購買$RNDR 相比法幣購買Credit 更划算，但當$RNDR 的價格提升到超過1 歐元，因為大家都傾向於用法幣進行購買，則會出現$RNDR 失去用例的情況。（雖然協議收入可能會進行$RNDR 的回購，但市場上其他玩家沒有購買$RNDR 的動力。）而更改後的經濟模型採用了Helium 的”BME”(Burn-Mint-Emission)模式，創作者購買渲染服務時不管是用法幣還是$RNDR，都會銷毀等95% 法幣價值的$RNDR，剩餘5 %流向基金會作為引擎使用的收入。而節點提供服務時，則不再直接獲得創作者購買渲染服務的收入，而是獲得新鑄造的代幣獎勵，獎勵的依據不僅基於任務完成的指標，還包括客戶滿意度等其他綜合因素。

值得注意的是，每個新epoch（特定時間階段，尚未說明具體時長）都將有新的$RNDR 被鑄造，且鑄造量被嚴格限定，隨時間推移遞減，與代幣燃燒的數量無關（詳見官方白皮書的
釋放文檔
）。因此，會帶來對下述Stakeholders 的利益分配變化：

Source: https://medium.com/render-token/behind-the-network-btn-july-29th-2022-7477064c5cd7

創作者/ 網絡服務使用者：每個epoch，創作者消費過的RNDR 都會部分返還，比例隨時間推移逐漸減少。

節點運行者：節點運行者將因完成的工作量和實時在線的活躍度等因素而得到獎勵。

https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

流動性提供者：Dex 的流動性提供者也將獲得獎勵，以此保證有充足$RNDR 可供燃燒。

相比之前收入（不定期）回購的模式，新的模式下，在渲染任務需求不足時，礦工可以得到比之前更多的收入，而在渲染任務需求對應的任務價格總額大於釋放的$RNDR獎勵總額時，礦工相比原有模型將獲得更少的收入（燃燒掉的token > 新鑄造的token），$RNDR 代幣也會進入通縮狀態。

雖然最近半年$RNDR 漲勢喜人，Render Network 的業務情況並沒有如幣價一般有大幅增長：過去兩年的節點數量沒有大幅波動，每月分配給節點的$RNDR 也沒有大幅增長，但渲染的任務數量確實有提升——可見創作者分配給網絡的任務由單筆較大金額，逐漸走向了多筆小金額）。

雖然趕不上一年五倍的幣價漲幅，Render Network 的GMV 確實迎來了較大的增長， 2022 年GMV（Gross Merchandise Value，成交總額）相比去年增加70% 。根據Dune 看板的$RNDR 分配給節點的總量， 2023 年上半年GMV 約為$ 1.19 M，相比2022 年同期基本沒有漲幅。這樣的GMV 在7 億美元的mCap 上顯然不夠看。

Source: https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/VisionPro的推出對RNDR 的潛在影響

Vision Pro 的推出對RNDR 的影響

但這個需求是否會由RNDR 來滿足？觀察其2022 年200 萬美元的GMV，相比影視行業投入的成本可謂九牛一毛。綜上，RNDR 當然可能繼續以“元宇宙、XR、AI”賽道的meme 在賽道火熱時再創價格輝煌，但要產生與估值相匹配的收入仍然難度較大。

二級標題

當然，如果要談及先發優勢，已經佈局VR 的項目當然可能有微弱的開發進度、技術和人才積累的優勢。

One More Thing

一級標題

https://www.youtube.com/watch?v=YJg02ivYzSs

一級標題

https://www.youtube.com/watch?v=4mhrKWVQ0sk

一級標題

如果你沒有看過下面這個視頻，那麼這將是你對MR 世界最為直觀的感受：便捷、沉浸，但又混亂、無序。虛擬與現實融合得如此無縫，被虛擬現實寵壞的人們將「失去設備中的身份」視為世界末日般的大事。視頻裡的細節在現在的我們看來，仍然覺得有點科幻和難以理解——但這很可能就是我們即將面對的，數年內的未來。
這讓我想到另一則視頻， 2011 年，也就是12 年前，微軟發布了Windows Phone 7 （作為對那個年代沒有多少記憶的Gen Z, 很難想起來微軟也曾在手機上下過大功夫），並製作了一則關於智能手機的諷刺廣告“Really？”：廣告裡的人們每時每刻都緊握手機，盯著手機騎單車，盯著手機在沙灘太陽浴，緊握手機洗澡，在宴會上因為看著手機下樓梯而摔倒，甚至因為分神把手機掉進小便池……微軟的本意是向用戶展示“微軟發布的手機，會把我們從手機上癮中拯救出來”——這當然是一敗塗地的嘗試，這個“Really？”的廣告名甚至可以改成“Reality”。智能手機的“在場感”和符合直覺的交互設計就是比反人類的“手機版windows 電腦”更讓人沉迷，就像虛實結合的現實就是比純粹的現實更讓人上癮。
怎樣把握這樣的未來？我們有幾個正在探索的方向：

沉浸式體驗和敘事的創造：首先是視頻，在Vision Pro 發布之後，拍攝“具有3 D 深度”的電影從未像此時一樣簡單，而這也將改變人們對數字內容的消費方式——從“遠距離欣賞”到“身臨其境體驗”。在視頻拍攝外，“有內容體驗的3 D 空間”可能是另一個值得關注的賽道。這裡並不是意指從模板庫隨意搭建千篇一律的場景，或者從遊戲中抽取的幾個看似可探索的空間，而是“有互動，有原生內容，有3 D 更友好”體驗的空間。這樣的空間可能是同樣坐在琴凳上，讓對應琴鍵高亮、並在你沮喪時溫柔鼓勵的帥氣鋼琴教練；可以是在你房間的一角藏了通往下一關遊戲鑰匙的小精靈；也可以是善解人意陪玩家散步的虛擬女友…… 此處催生的創作者經濟則可以很好地用區塊鏈底層去信任、自動結算、資產化數字內容、低溝通磨損交易。創作者可以更好地使用它們去中介化地跟粉絲互動，不需要麻煩地註冊公司再設置Stripe 接收付款，也不需要給平台10% （Substack）-70% （Roblox）的分成，甚至不需要擔心平台會不會倒閉帶走你留下的心血……一個錢包，具有可組合性的內容平台，去中心化存儲就可以解決問題。類似的升級將發生在遊戲和社交空間，甚至可以說，遊戲、電影和社交空間之間的分野將越發模糊：當體驗不再是相距數米懸浮的大屏幕，而是近在眼前，有深度、有距離、有空間感音頻的交互，玩家不再是“觀賞”的觀眾，而是在場參與，甚至行動會影響虛擬世界環境的角色（比如在叢林裡抬起手，蝴蝶會飛到你的指尖）。