【Web3 VC的融资和估值是怎么来的？】 你有没有好奇过，为什么同样是融资1千万美元的项目，有的估值是1个亿，有的估值是2个亿？ 你有没有疑惑过，影响web3项目融资额和估值关系的变量有哪些？ 为什么有的项目能把估值抬到天上，但TGE之后便一路破发；而有的项目无人在意悄悄低开，却能连续好几天涨服众人？ 在一个VC项目中——项目方做局，VC打钱，交易所上币，散户接盘👉这四方力量，究竟是如何博弈的？ ———————————————— 上面这些问题也是我面对VC币一直以来的困惑🤔——对于web3项目，多少钱的融资应该对应多少钱的估值呢？ 于是，我根据rootdata上所有可查询的数据，汇总了615个项目的融资额和估值，整理成了一张详细的表格，并对其中的数据进行了分析。 ✅先说最最核心的数据结论：600多个项目的“估值/融资总额”倍数的中位数是10，平均数是12，这是最核心的benchmark，也是我认为最有参考价值的数据。 这意味着，普遍而言，当一个 Web3 项目获得 1 千万美元的 VC 融资时，其在融资阶段被认可的估值通常在 1 亿美元左右。 对于我们普通散户投资者来说，这个数字具有直接的指导意义：它提供了一个快速判断项目估值是否“普遍合理”的标尺。如果你看到一个项目以远超这个平均水平的倍数进行融资（比如 1 千万融资，估值却是 2 亿甚至 3 亿），那么你就需要提高警惕了。这可能预示着项目估值存在泡沫，或者早期投资者对项目未来 FDV 的期望被过度推高，从而增加了你作为二级市场接盘方的风险。 ———————————————— 接下来是正文部分，首先长文预警⚠️本文将会分为以下几个部分： 1️⃣方法论：研究这个数据的原因和意义是什么 2️⃣数据来源 3️⃣数据的分析与解读：融资额和估值的相关性，“估值/融资”的平均数&中位数，不同的融资轮次、融资金额、融资年份对“估值/融资”的影响 4️⃣不同市场环境下，项目方、VC、交易所、普通投资者的关系推演 5️⃣结论：数据的参考意义和不足之处 ———————————————— 🟢【第一部分：方法论】🟢（有点长，但是建议阅读） 传统的风险投资模式中，融资额与估值的关系清晰明了。一个项目获得 X 金额的融资，对应的投后估值是 Y，那么 VC 理论上获得的股权比例便是 X/Y。这个股权比例在传统公司中通常是透明的、受法律约束的，并被记录在Cap Table中。它的高低，主要取决于： -项目自身的吸引力与潜力： 项目的技术创新、市场规模、团队背景等。 -项目方的议价能力： 如果项目受到众多 VC 追捧，项目方自然有更强的议价权，能以更高估值出让更少股权。 -项目所处的阶段： 早期项目风险高，估值模型可能基于未来预测如现金流折现，可能出让更多股权；而后期项目有营收和用户基础，估值更为成熟和稳定。 -市场环境： 牛市下整体估值水平会更高。 然而，当我们将目光转向加密货币领域，情况则变得截然不同，且更为复杂。传统的估值逻辑和“融资额/估值 = 持币比例”这一等式，在这里面临着巨大的变形👇 ✅加密货币领域与传统 VC 投资的巨大区别 在 Web3 投资中，存在以下几个关键区别，使得简单套用传统估值逻辑变得困难重重： 1️⃣持币比例与代币经济学的高度不透明性： -与传统股权的 Cap Table 不同，Web3 项目的代币初始分配比例以及详细的解锁和锁仓时间表，往往不是强制公开或完全透明的。 -模糊用途的代币储备（如“生态系统基金”或“社区基金”）的最终分配和使用缺乏明确监管，为项目方和早期投资者提供了操作空间，使得 VC 实际获得的“有效持币比例”可能远超其名义上的“融资额/估值”比例。 -代币供应量也可能是动态变化的（通胀/通缩），进一步增加了不确定性。 2️⃣估值逻辑的多元与弹性： -Web3 项目的估值，除了传统方法，还深度依赖于代币经济模型、社区规模与活跃度、网络效应、赛道热度以及市场情绪。 -很多时候，估值并非严格基于项目的实际情况或现金流，而更像是一种【需求定价法】❗️即根据项目方“希望融到多少钱”和 VC “预期赚多少倍”来倒推。 特别是在牛市中，项目方和 VC 有【动机】和【机会】合谋，可能以“退出时的流动性和预期回报”为基准来倒推当前的估值，而不是反过来根据正常的实际成本和持币比例来定价。这使得估值更像是TGE时 FDV的一个“预期锚点”。 3️⃣信息不对称与监管滞后： Web3 领域缺乏成熟、统一的监管框架和强制性信息披露要求。这导致信息高度不对称，项目方和 VC 拥有远超普通散户的信息优势。这为项目方和 VC 利用规则弹性、进行利益最大化的操作提供了土壤。 ✅那么，“估值/融资比例”在 Web3 领域有何实际意义？ 尽管存在上述复杂性，“估值/融资比例”在加密货币领域仍然具有横向对比意义和指导价值： 1️⃣衡量市场预期： 它成为了项目 TGE 后，市场判断其 FDV 是否合理或破发的一个重要参照基准。 2️⃣揭示 VC 的稀释成本 从 VC 角度看，这个比例显示了他们在“纸面估值”上为获得相应代币份额所付出的“稀释成本”。比例越高，意味着他们在名义上获得的代币份额越少。 然而，这种名义上的稀释，可能掩盖了 VC 通过其他渠道（如额外代币分配、优惠条款）获得的实际利益，使得他们的“有效持币比例”可能高于名义值。研究这个比例，有助于我们推测 VC 和项目方之间是否存在这样的“隐性交易”。 3️⃣洞察市场情绪与行业泡沫： 通过对大量项目数据的分析，这个比例的平均值和中位数（10-12），可以作为当前市场环境下 Web3 项目普遍估值水平的 benchmark。 当个别项目的该比例显著高于行业均值时，这应该成为一个强烈的警示信号。它可能预示着过度炒作、估值泡沫，以及项目方和早期 VC 存在高度一致的“推高估值、高位出货”的短期动机，将巨大的风险转嫁给后续的二级市场散户投资者。 ———————————————— 🟢【第二部分：数据来源】🟢（可以跳过😂） 为了深入分析 Web3 项目的融资与估值关系，本文的数据均来源于 @RootDataCrypto 。 【数据收集方式与范围】 -手动收集： 鉴于 RootData 网站 API 接口的高昂费用，本次数据收集工作完全通过纯手动方式完成（电子乞丐实锤了😢）。这保证了对每个项目数据的审阅，但也意味着收集过程耗时较长。 -筛选标准： 1️⃣以“估值”为核心筛选条件： 本研究主要关注融资额与估值的关系，因此只收集了所有在 RootData 上公开披露了具体估值金额的项目。 2️⃣剔除无效数据：融资金额非明确数字： 排除了那些融资金额未公开、或未披露具体数字（如“数百万美元”、“未公开”）的项目。面向普通投资者的融资轮次： 剔除了 IDO、Public Sale等直接面向普通投资者的融资轮次。 -数据处理逻辑： 1️⃣总融资金额的计算： 对于每个项目，其总融资金额是将其所有 VC 融资轮次（种子轮、A 轮、B 轮等）的融资金额进行加总。 2️⃣估值的选取： 为了尽可能反映项目在某一时点的最新机构认可估值，我们统一选取了项目有记录的最后一轮估值数据。 【数据的局限性与权衡】 需要明确指出的是，尽管付出了大量努力进行数据收集与筛选，但受限于以下因素，本次研究的数据仍存在一定的局限性： -手动收集的潜在误差： 个别项目数据可能存在偏误，尽管已尽力核对，但未能进行从头到尾的完整校对。 -数据时效性与公开性： 并非所有项目的估值和融资细节都完全公开。部分项目的最新融资信息可能尚未被收录或披露不详。 -未统计 TGE FDV 数据： 本研究的核心分析基于 VC 融资阶段的估值数据，尚未获取项目 TGE 当日的 FDV 数据进行更进一步的对比和验证。这将是未来研究的方向（ Flag 🚩+1）。 ———————————————— 🟢【第三部分：数据的分析与解读】🟢 ✅【融资额和估值的相关性】 图表1️⃣：散点图：融资总额与估值金额的相关性（对数刻度） 【数据结论】： ⭕️总融资金额与最后一次估值金额的相关系数: 0.80 ⭕️结论： 相关系数接近 1 表示强正相关，意味着融资金额越大，估值金额也倾向于越大，这符合投资的普遍逻辑。 一些项目可能用相对较少的融资额获得了较高的估值（点位于平均趋势线上方），而另一些项目则可能需要更多的融资额才能达到类似的估值（点位于平均趋势线下方）。这种分散性正是我们后续深入探讨的“估值/融资比例”的意义所在。 ✅【“估值/融资”倍数的分布以及平均数&中位数】 图表2️⃣3️⃣：不同档位的“估值/融资”的项目数量（直方图和饼图） 【数据结论】： ⭕️“估值/融资比例”的平均值: 12.36； “估值/融资比例”的中位数: 10.00 ⭕️大部分项目的估值/融资倍数都集中在 5-10档位（211 个项目，占 34.3%）和 10-15档位（183 个项目，占 29.8%）。 ⭕️约 85% 的项目，“估值/融资倍数”小于 20 倍。 【深入解读】： -中位数 10.00 ：意味着一半的项目其估值是融资额的 10 倍或以下，而平均数 12.36 则略高，表明存在少数极端高估值的项目拉高了平均值。 -64%的项目集中在 5-15 倍区间：这说明 Web3 VC 投资多数项目在融资阶段仍会遵循一定的市场共识，避免过于离谱的估值。这个区间可能被视为市场在项目吸引力与 VC 风险回报之间找到的平衡点。 -约 85% 项目小于 20 倍：这间接说明了，对于散户而言，如果看到一个项目“估值/融资比例”超过 20 倍，可能需要极其谨慎⭕️因为这已远超行业普遍水平，要么项目拥有颠覆性潜力，要么存在严重的估值泡沫，或者 VC 的实际利益并非我们表面看到的那么简单（划重点）⭕️。 ✅【融资金额对“估值/融资”倍数的影响】 图表4️⃣：不同融资金额下的加权平均“估值/融资”倍数（表格，反映该档位总资本的效率） 图表5️⃣：不同融资金额下“估值/融资”的平均数与中位数 (两个柱状图) 【数据结论】： 加权平均： 0-100 万美元档位和 6000 万-1 亿美元档位的加权平均倍数显著高于其他档位。1 亿-3 亿美元档位也相对较高，位列第三。 平均数与中位数： 0-100 万美元档位同样在平均数和中位数上远超其他所有档位。6000 万-1 亿美元档位在平均数和中位数上也表现突出。其他大多数档位的平均数和中位数都集中在 10-12 左右。 【解读】： ⭕️0-100 万美元档位（极早期项目，高倍数领跑）： 无论从加权平均、平均数还是中位数来看，这个最小融资档位的“估值/融资”倍数都表现出最显著的膨胀。 此时项目仅有概念、白皮书或极早期原型，风险最高。但如果成功，回报潜力也最大，因此投资者愿意接受更高的“估值溢价”。（但需要注意，0-100万融资的项目有许多都并没有发币，参考价值有限） ⭕️6000 万-1 亿美元档位（中后期冲刺，估值次高）： 这个档位在加权平均、平均数和中位数上均表现出较高的估值倍数，仅次于极早期。 这一类项目在各自赛道中已崭露头角，具备成为“明星项目”的潜力，吸引了更多机构投资者的关注和竞争，从而推高了估值倍数。投资者可能看重其即将爆发的增长潜力和接近退出（TGE）的临近性，愿意支付较高的溢价。 ⭕️1 亿-3 亿美元档位（大型项目，稳健且高位）： 这个档位在加权平均倍数中位列第三高，且总融资额和总估值规模都非常庞大。 达到这一规模的项目通常已是各自赛道的头部玩家，具备成为“独角兽”的潜力。投资这类项目，除了财务回报，可能还伴随着战略布局、生态合作等考量，吸引了更多传统机构或战略投资者入场，他们对估值倍数的接受度可能更高。 ⭕️3 亿美元以上档位（巨无霸项目，估值趋于理性）： 这个最高融资档位的加权平均倍数反而相对居中（11.03）。 达到如此大规模融资的项目，通常已经非常成熟，此时估值可能更接近传统企业的理性估值方法，注重项目的现金流、用户规模等硬性指标。 投资这类巨型项目的 VC 或后期投资者可能更注重投资的确定性和风险控制，对估值倍数的期望更为稳健。 ——👇图片太多，剩下的见下一个thread👇——