ROLL:长推：探究Ordinals 与BRC-20的另一面_ROL

有关Ordinals，区块空间以及“BRC-20”，未被深思的问题。

Ordinals引发的潮流，至今仍在引起争议。一些人认为，向区块空间写入与任何一笔比特币的密码学安全都无关的数据，是有害的。而另一些人认为，推高对区块空间的需求可以让矿工获得更高的收入，而且可以为比特币带来新的社区。

在一开始，我认为，使用区块空间是一种无法有效审查的行为，而且写入不需要执行的数据难言有害。如今，我的想法更倾向于：可以，但没必要。我们先来看看OrdinalsNFT的模块：

Ordinals理论：所有的聪都可以根据其挖出的顺序赋予一个序号；在交易中，可根据“先进先出法”来跟踪UTXO中的聪的流动，从而确保我们始终知道一个序号的聪的位置。

Inscription：一种将一段任意数据跟某一个聪关联起来的办法。通过在见证脚本中使用0_PUSHOP_IF...OP_ENDIF这样的结构，在比特币区块的见证数据部分写入任意的数据。根据协议的定义，这样被包裹起来的数据就被附加到了该交易的第一个输出的第一个聪上。

好了，问题来了，有人能证明第二个模块是必要的吗？不凭此，就不能将NFT“附加”到某个聪上吗？显然不是的。因为：真正让一个NFT不能同时卖给两个人的机制，是第一个模块，更具体来说，是比特币的一个UTXO不能被花两次的机制。

一个聪总在一个UTXO里面，而这个UTXO只能被能够解锁其锁定条件的人花费，这即定义了资产的安全性、给出了资产安全转移的方法：卖出资产的人不能主张自己还持有这项资产，而买到资产的人可以向第三方证明自己拥有这项资产。至于这个资产怎么附加上去的，完全是次要的。

开发者AnthonyTowns就探讨了保留Ordinals理论而去除Inscription的方法：你只需要一种协议，创建一种链下的资产并将其与某个序数关联起来——没有任何事情需要在链上发生。https://btcstudy.org/2023/03/08/purely-off-chain-coin-colouring/…

比如，你可以创建一条nostr消息，给出一个NFT的创建者的公钥、NFT的内容、它所在的位置及其产权转移的链条，还有创建者的签名。这完全不需要向区块链写入任何数据，但这样的NFT的买家的交易安全性依然是得到保障的。它有链条。

有人可能认为，这样的方法跟Inscription有一些区别：链上铭文自带时间戳，而链下铭文没有，所以它可以假装自己是很老的NFT。这个问题很容易解决：可以要求NFT的创建和转移都必须在链上留下一条哈希值，从而获得时间戳和抗“做旧”性。跟链上铭文相比，链下铭文有显著的技术优势：

1）链上铭文需要为所有的聪建立一个全局排序，即每一个携带NFT的聪都必须回溯其整个历史来获得其序号；而这种链下铭文则不需要，发行者自己用交易ID和输出定义了它的初始位置，从而无需回溯整个历史；更加灵活。链下铭文在一开始就可以自定义附加到一个输出的第几个聪

在OrdinalsNFT刚刚起步的时候，一些朋友已经提到：这种方法非常局限，比如，没办法定义“同类”。其实可以，你可以硬写进去。但是，这又有什么意思呢？不论你使用什么方法来定义这样的集合，链下铭文都可以使用。链下铭文一定会比链上铭文更灵活。

如果说OrdinalsNFT是一种“新”尝试，BRC-20这样的东西就纯粹是对历史无知的产物了。比特币上从未出现过可以发行NFT、FT的协议吗？没人记得Counterparty和Omni了是吗？BRC-20和Omni在原理上非常接近：

都是通过向比特币写入裸数据来发行资产并协助其转移。那为什么Omni后来几乎消失了？因为连目前看来体量最大的FT类别，都发现了直接使用比特币区块链是一件极其吃力不讨好的事——它非常慢。所以连Omni也走向了开发Omni-BOLT，意在使基于自己发行的资产可以接入闪电网络。这才是未来。

如果你意识到了，所有这一切的根基，都在于比特币实现了一种抗重复花费的方法；为执行这种状态转换的单元定义状态并不需要写入链上数据；附身到UTXO可能比附身到聪更加灵活；链上只需要留下证据，但不需要留下裸数据；那么恭喜你：

你得到了一个简化版的RGB协议！

文献：Ordinals很酷，但它真对比特币有好处吗？：https://ukolova.ch/bitcoin-and-rgb/ordinals-might-be-cool-but-are-they-really-good-for-bitcoin…

RGB魔法：比特币上的客户端合约：https://btcstudy.org/2022/11/27/rgb-magic-client-contracts-on-bitcoin/

标签：ROLLROLNFT比特币roll币能出泰沙拉克吗QrolliFear NFTs比特币市值占比判断牛市

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