ADA币未来发展潜力怎么样？

时间：2023-04-09

Cardano 是一项从2015年开始的项目，旨在改变加密货币的设计和开发的方式，允许以低成本，安全和可扩展的方式构建和执行分散应用程序和合约。Cardano 是一个完全开源的项目，由小组开发人员、科学研究者以及自由开发者共同开发。其将结算层和技术算层分离，独创的Ouroboros 算法已通过学术界评审，目的为监管机构寻找一个健康的中间环节，与商业活动进行互动，并且不会影响从比特币继承的一些核心原则。

这个币解决了一些诸如法规监督的需要，同时通过创新的软件架构保持消费者的隐私和保护。然而说到底，也只是一个中心币，未来有望可以发展成为一个比较有影响力的行业数字加密货币。

ADA是Cardano技术平台的代币，号称亚洲以太坊，其实主要是在日本玩家手中持有，从技术和团队实力来说还是不错的，发行量是450亿，已经有三百亿在市场上流通，还有近150亿会不断的释放，带来一定的抛压。目前市值前十，几乎各大头部交易所都可以交易，充分证明了ada已经被人们认可，综合来看，ada还是不错的。

Cardano 的目标不是构建一个类似于以太坊的协议，Cardano 的目标是构建一个分层次的区块链生态系统，即清算层（Settlement
Layer）和计算层（Compute Layer）。听起来有些抽象？用简单的语言来说 Cardano 就是一个集成了数字货币（如比特币，莱特币
）和智能合约（以太坊，EOS）的区块链生态系统。Cardano 的直接竞争对手为比特币，以太坊和 EOS。

为了满足实际的商业需求，Cardano 提出核心的分层概念解决当下区块链难以扩展问题。分层是指，目前主流公链中的存储交易是在一条链上进行，而
Cardano 实行双层双链，分层自治的方针，分为清算层和计算层。

所以 Cardano
提出了分层架构理念，试图将整个体系划分为清算层和计算层两个层次，分别来解决货币和智能合约两个层面的东西。到底可以把它简单理解为区域自治的概念，货币和应用程序可以分别根据各自的特点采用不同的治理策略。这似乎与传统
IT 架构模式——分层式架构模式有点像。

Cardano 由两个层次组成：

Settlement Layer 清算层：Cardano 的代币 ADA
在该层进行流通，并且在这一层用户交易是匿名的。清算层是整个系统的支付和清算的基础，主要用来处理数字货币价值的转移。

Computation Layer 计算层：计算层可以简单理解为是改进版的以太坊，主要用来服务智能合约、身份认证、消息通信等功能，以方便开发者在此开发
DApp。

采用分层的技术设计，这样的好处在于，可以针对不同的功能需求做出不同的系统升级或者代码部署，有更高的灵活性。比如，在清算层，如果数字交易出现问题，技术人员是可以通过软分叉来进行代码迭代，而在计算层，如果
DApp 的运行需求有大的变化的话，也是可以单独在计算层进行性能的拓展和升级。这样，就使得整个系统边界清晰，运行良好，同时也实现了更好的拓展和交互性。

值得注意的一点是，Cardano 的分层和 EOS
的分片技术，是不同的概念。分片是同类型链之间的信息交互，而分层则是两条治理理念和治理方式完全不同的链，在同一个生态体系下运行。

除了 Cardano 的分层区块链概念可以用来提高公链的扩展性，我们看到当前主要的区块链扩容方案还有很多，比如 Layer 1 扩容和 Layer 2
扩容。

那 Cardano 的分层区块链生态与 Layer1 和 Layer2 有何不同呢？Cardano 实行的双层双链的治理模式，而 Layer1
主要是在链上操作，Layer2 则是在链下完成，两者不在一个区块链生态系统中运行。

Layer 1 扩容方法，即改进区块链自身，主要是通过增加区块大小和分片（sharding）。Layer 2
扩容方法，则是把计算移到链下，即把运算、交易等业务处理拿到主链之外来执行，只在主链上反映最终的结果，中间过程不在主链做记录。目前，具体的解决方案主要有状态通道（State
Channel）、侧链、Plasma、Truebit
等，尽管它们解决的问题不尽相同，但它们都是通过链下操作而非链上来实现功能，同时保证足够级别的安全和完整性。业内人士向我们透露，目前，公链扩容已经从 Layer
1 到寄望于 Layer 2。

业内普遍的想法是让共识由 layer 1 来做，Layer 2 只负责扩容、提升性能。Layer 1
来保证安全和去中心化，绝对可靠、可信;它能做到全球共识，并作为「加密法院」，通过智能合约设计的规则进行仲裁，以经济激励的形式将信任传递到 Layer 2 上。而
Layer 2 追求极致的性能，它只能做到局部共识，但是能够满足各类商业场景的需求。所以，Layer 1 和 Layer 2 的安全等级也是不一样的。