深入理解比特币系列(10): 去中心化

去中心化是比特币系统的核心特征,其首先需要解决的就是信任问题。在现有的支付系统中,一个机构或者一个体系承载着人们的信任。而在一个去中心化的系统中,又由谁来扮演这样的角色呢:谁来创造数字货币?谁来维护区块链上的交易数据?谁来负责确认新的交易?

先来看一个更通用的问题版本:在一个支付系统中

谁来发行/创造货币?
谁来维护所有的交易数据?
谁来确认新的支付交易?

目前主要有三种方式来进行支付:现金支付、银行卡支付、第三方应用支付。无论是哪一种支付方式,都是中心化的支付方式,并以法币——央行发行的人民币为结算单位的。

我们来看一个具体的例子:张三打算从李四那里买一款价值5000元的电视机。

现金支付

张三直接拿着5000元现金当面支付给李四,一手交钱,一手交货。

现金交易除了使用的是官方发行的法币外,是可以没有任何第三方介入的。只要双方达成共识,交易即可完成。除了双方知晓这次交易,没有其他第三方会记录下这笔交易信息。

刷卡支付

张三使用招行的卡在李四提供的工行POS机上刷卡支付5000元,在签购单回执上签名后,提货走人,交易完成。

刷卡支付的流程相对要复杂许多。当张三刷卡支付时,交易信息将被发送到商户李四所属的收单行——工行,工行转发交易信息到清算中心——银联,银联将交易信息发送到持卡人张三的发卡行——招行进行扣款。发卡行(招行)根据持卡人张三的账户状态决定是否给予授权。招行授权并扣款成功后原路回溯清算中心(银联)、收单行(工行)到商户打印签购单完成交易。收单行在约定时间内将支付款打入李四的账户。

确认交易是由发卡行来决定的。整个交易系统是以银行(银联)为中心的。用户和商户可以分别在对应的发卡行和收单行查询交易信息,然而通常情况下,这些交易信息提供给用户可查询的部分是有一定期限的。

第三方应用支付

第三方支付分为两种情况,一种是直接使用第三方支付上面的余额进行支付,另一种是使用第三方支付绑定的银行卡进行支付。

1. 张三使用支付宝中的余额宝支付给李四5000元。

此种情况由第三方支付平台(支付宝)来确认支付交易。交易信息也在支付平台中维护。支付平台是唯一介入交易的第三方机构。

2.张三使用支付宝中的关联招行账户支付给李四5000元。

此种情况是由关联账户发卡行——招行来确认支付交易。交易信息在发卡行、第三方支付平台都有记录。而交易清算则由第三方支付平台与银行直接结算。

第三方应用支付绕过了国内清算中心——银联。各自拥有并维护其线上用户的海量交易信息。为了便于监管,央行引入了网联。这就意味着未来所有的第三方支付交易都需要通过网联这个单一的接口来连接银行,而不能直连。这将是一个更加中心化的支付系统,聚合了所有的第三方支付交易。

上述三种支付方式都是中心化的。货币由央行发行并以政府信用做背书;支付交易以银行(银联)或第三方支付平台等中心化机构为依托。

比特币支付

张三将等价于5000元的比特币发送到李四的比特币地址。

比特币的“发行”不同于国家中央银行发行法币,它的创造只能通过挖矿。而挖矿原则上是任何人都可以参与的非中心化过程。虽然现在从收益的角度会有一定的门槛,具体内容请阅读挖矿现在还赚钱吗一文。矿池的出现导致了挖矿的集中化趋势,这是最开始比特币系统去中心化设计时所不愿看到的。

比特币的所有交易信息都是公开透明的,它不存储于任何的单一机构,如银行或第三方支付平台,而是由所有的比特币系统节点共同维护。传统支付系统中我们把信任交给了“中央机构”,而在比特币系统中,我们把信任交给整个网络的算力。只要网络中大多数节点都是诚实的,其累计的算力占大多数,那么网络就是可信的。其安全性风险便是51%攻击(51% Attack),我会稍后单独撰文详述。

比特币交易信息的确认是基于共识机制的。比特币系统中的节点根据自己收集到的交易记录打包后去解决一个数学问题,不同的节点解决的数学问题是不同的,这一过程被称作工作量证明(PoW)。一旦某一个用户节点解出了答案,它就把所有的交易记录连同数学问题及答案一并发送到全网络中,由其他用户节点来验证,当网络中大多数节点验证通过后,交易即被1次确认。在整个过程中没有任何的权威机构参与。

只有上述三个问题中的“谁”都不是某一个人或者机构,整个支付系统才是去中心化的。关于比特币系统为什么需要去中心化,可以参见白皮书中的简介部分

去中心化是一种思想

延伸开去,比特币带给我们的不止是一种数字虚拟货币交易系统,还有底层的区块链及一系列创新的思想,“去中心化”便是其中之一。

正确的理解去中心化非常重要。去中心化是相对的,而非一种极端,即使在比特币生态系统中,比特币交易机构、比特币钱包软件等也是中心化的企业提供的。同时,也并非所有的业务都需要去中心化。在数字货币及区块链近年来的火爆态势下,不少企业开始涉足这个领域。由于是新兴的概念,并且与人工智能类似,这一领域的知识、技能门槛较高。如果企业希望进入这个行业,建议先行咨询业内人士,结合企业自身业务来进行合理规划。