Penta Lab 研報 - Merlin鏈 - TVL穩步增長引領比特幣二層生態

項目名稱：Merlin鏈

6個月預估市值：66億美元

Penta十維度評分: 92 分

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官網：pentalab.io

項目介紹

Merlin項目是針對比特幣生態系統的側鏈方案，它旨在通過一系列創新的技術策略，彌補比特幣在智能合約和去中心化應用方面的不足。Merlin的目標是實現資產在比特幣主鏈與側鏈之間的無縫映射，並提供一個去中心化且安全的二層網絡。Merlin項目作爲比特幣側鏈先驅，整合了多家側鏈技術，以增強比特幣網絡的功能性和擴展性。通過其創新的多籤名和zk-proof方案，保障了資金安全和網絡可靠性。

唯一自研BTC跨鏈橋，提供高性能、高兼容性BTC生態擴展解決方案。

Merlin側鏈是唯一自研的BTC跨鏈橋，支持BTC/BRC-20/BRC-420/Bitmap/Ordinals，後續將支持Atomicals、Stamp、Runes，並且支持ETH、Arbitrum、Manta、Tron等資產，資產兼容性好。Merlin使用BTC-Connect用BTC錢包控制EVM地址；引入並且投資了二層銘刻一層資產的dApp；實現了M-token，讓用戶質押的資產可以繼續消費/質押/借貸。

Merlin團隊在BTC Layer1开發了BRC-420協議，借助內容上鏈實現銘文模塊化和代幣化

引入類POS節點機制，高安全性的去中心化資產管理機制。

每個籤名者公开透明，這意味着任何人都可以驗證籤名者的身份和行爲。具體而言，Merlin採用了零知識證明（zk-proofs）技術，以確保在資產映射和驗證過程中的隱私性和安全性。通過將zk-proofs傳回比特幣的主鏈，Merlin確保了數據的可驗證性，同時不犧牲用戶的隱私。側鏈技術的應用Merlin項目的側鏈技術解決了當前比特幣生態系統面臨的一些限制，如智能合約的執行和二層擴容問題。通過利用側鏈，Merlin能夠爲比特幣帶來以太坊類似的功能，同時保留了比特幣網絡本身的安全性和穩定性。

獨特的多節點籤名機制和zk-proofs技術相結合，提供了安全且去中心化的側鏈環境。

Merlin通過嚴格限額的籤名機制及風險多方分攤，有效降低了單方作惡的風險。Merlin還提出了一種基於欺詐賠付的機制，其中二層的stakers需要在特定地點質押他們的幣。這種機制允許在發生錯誤或惡意行爲時，通過第三方layer對用戶的資金進行賠付，增加系統信任度。

比特幣生態先行者，積極布局未來建立散戶生態。

Merlin項目在市場上取得了顯著的成功。該項目的staking效果顯著，TVL（總鎖定價值）近40億美金已經超過Solana。Merlin通過吸引用戶資金進入並在其生態內獲取收益，來進一步增加其TVL，包括提供獨家合作項目和質押回報。

在比特幣生態仍然處於初期的階段，對於用戶而言比特幣Layer1資產的收益不足，而在Layer2能夠使比特幣生態的資產獲取更多收益，Merlin通過優秀的項目生態成功吸引了個人用戶資金，能夠處理包括Ordi、Sats在內的大量種類的資產，贏取了用戶對Merlin項目的信任和接受度。這一點通過鏈上數據的真實性和活躍性得到了印證。Merlin當前出塊數量已經達到了380萬，85萬個地址正在使用，由數百個dAPP已上线或籌備中。

Merlin通過提供多樣化的資產進入方式和豐富的財務活動，如借貸、流動性提供和交易，成功地建設了一個活躍的生態系統。項目團隊意識到在牛市中，一個強大的生態系統可以爲用戶提供更多的機會。因此，Merlin專注於增加其生態的阿爾法和吸引高質量的項目，以保持其生態系統的活躍度和吸引力。

Merlin項目的未來發展將集中在提高其側鏈技術的去中心化程度，增強安全性，以及擴大其在比特幣生態中的應用。Merlin的社區是散戶爲主的生態，Merlin將持續用行爲去引導市場，保持大用戶體量和高用戶聲量的活躍社區環境。同時，項目將尋求新的合作夥伴和市場機會，以增強其競爭力。

市值預估：基於行業內其他二層鏈（Layer2 Solution）如Arbitrum、Polygon和Optimism的數據，我們對Merlin項目進行了市值預估。首先，我們觀察到二層鏈頭部項目從峰值TVL經歷了大約50%的回撤，且目前二層鏈頭部項目的FDV/TVL平均比率爲11倍。借鑑這一賽道比率，並考慮到Merlin項目的TVL爲40億美元，我們可以推斷，在類似50%的回撤條件下，Merlin的目標FDV可能是220億美元。若進一步假設首批30%的代幣流通，那么Merlin的目標流通市值將是66億美元。

這個估值嘗試將Merlin的表現與同類項目對比，同時考慮了市場共通的趨勢和Merlin特有的性質。然而實際估值可能會由於項目的特定技術優勢、市場接受度、流動性和更廣泛的市場條件而有所不同。因此，雖然這個估值提供了一個參考框架，但它需要根據實時數據和市場情緒的變化進行調整。

主要風險：長期應用敘事兌現風險，競爭風險，流動性風險

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