历经漫长的开发周期，Monad 终于迎来了主网上线时刻。随着 MON 代币生成事件（TGE）及主网的正式开启，构建超高性能 Layer 1 区块链的承诺得以兑现。
为迎接首批用户并支持 MON 代币的流通，一个成熟且多样化的生态系统已经构建完毕，旨在通过丰富的活动保持用户的活跃度与参与度。
本文将聚焦于 Monad 官方在首日重点推荐的八大生态项目，内容覆盖预测市场、去中心化金融（DeFi）以及链上游戏等热门赛道。
Monad 技术愿景概览
为了彻底实现高性能区块链的构想，Monad 选择从零开始重构其底层技术栈。毕竟，任何依赖现有基础设施的高性能尝试，都难以避免地会遭遇性能瓶颈。
尽管细节繁多，但 Monad 的技术架构凭借以下核心组件脱颖而出：
- MonadBFT： Monad 研发了一种经过优化的 BFT（拜占庭容错）共识模型，旨在支持高达 10k TPS 的交易吞吐量以及亚秒级的最终确定性，即便在节点数量庞大的情况下依然有效。借助该共识机制，Monad 能够在一轮内达成推测性最终确定性，两轮内达成完全最终确定性，并具备尾部分叉抵抗能力。这意味着区块领导者无法分叉掉前一个区块，从而有效遏制潜在的恶意攻击行为。
- RaptorCast： 对于像 Monad 这样高带宽需求的网络而言，将区块提案高效分发给所有验证者至关重要。RaptorCast 专为 MonadBFT 设计，旨在解决这一挑战。作为一种定制的消息传递协议，它由领导者将区块提案转换为擦除码块（erasure-coded chunks）。随后，这些块通过两级广播树分发至所有验证者：第一级针对一组非领导者节点（其比例与验证者的权益权重成正比），第二级则由这些节点向剩余接收者传播。这种方法显著降低了验证者在交易排序共识上的延迟。
- 异步执行： Monad 实现了共识与执行的解耦。网络首先对区块顺序达成共识，无需在执行交易的过程中进行。一旦区块被确认，每个节点即可独立执行其中的交易以更新最新状态。相较于先执行后共识的交错模式，这种分离式架构效率更高。
- Monad DB： 这是一个基于 Patricia Trie 数据结构的自定义键值数据库，旨在简化读取端（RPC 请求）与写入端（执行逻辑）之间的同步问题。关键在于，当写入端更新数据时，大量读取端可能同时访问数据库。MonadDB 遵循不可变的 Patricia Trie 设计理念：每次数据更新都会创建分支节点的新版本，同时保留前一状态的持久性供读取使用。
- 交易并行化： 传统区块链多采用顺序执行以确保正确性，但这往往牺牲了速度。为此，Monad 引入了乐观执行策略，即所有交易（无论是否存在冲突）均并行执行。若遇到冲突交易（例如两笔修改同一账户余额且执行顺序可能冲突的交易），Monad 通过追踪其状态变化来重新执行这些交易，从而妥善解决冲突问题。
作为高性能 L1 领域的先行者，Monad 同样高度重视社区建设。
Monad 为其社群打造了一个类似 Kaito 的 Discord 社区平台。许多成员多年来作为社区的一份子辛勤耕耘，积极贡献，其中一些人甚至最终加入了团队。尽管这种做法曾引发争议，但不可否认的是，这种深度的参与感培养出了极其忠诚的用户群体。
新网络在启动初期常面临相同困境：缺乏足够的应用或独特体验，导致用户在主网上线或 TGE 后难以留存。对此，业界有两种主要思路：一种是在生态内部策划和孵化项目，另一种则保持绝对中立。
Monad 采取了折中方案，既允许生态自然生长，又为项目提供广泛支持以助其成功。然而，其角色仅限于生态协调，并不涉及风险投资或直接孵化。
凭借充足的时间沉淀，Monad 得以以一个经过自然选择、充满活力的生态系统亮相。
对于持有 MON 空投的用户而言，以下是关于如何参与的答案。
Monad 首日官方推荐的 8 个生态项目
以下便是 Monad 官方在首日重点推介的八大生态项目，我们将逐一为您解读。
RareBetSports：体育预测市场
RareBetSports 是一个专注于体育赛事的预测市场平台，用户不仅可以预测哪支球队获胜，还能针对个别运动员的表现（如具体得分）进行投注。在 RareBetSports 上，用户可以通过以下方式创建名为“RareLink”的彩票：
- 选择运动员：不同于押注队伍胜负，这里侧重于特定球员的表现；
- 做出预测：判断该球员的得分是高于还是低于预设目标；
- “串”联多个球员：用户可挑选 2 到 7 名不同球员的得分数据进行组合，形成一张彩票。
此外，RareBetSports 官方宣布 Alpha 版也将在今日正式上线。
Levr.Bet：高杠杆体育预测
Levr.Bet 同样是体育预测市场平台，但其特色在于支持高额杠杆投注（最高可达 5 倍）。目前，该平台提供了一个独特的“成为庄家”的机会。用户无需下注，而是可以通过存入资金来支持投注池，从而分享平台的部分手续费和利润。参与步骤如下：
- 准备筹码：确保钱包中有 USDC，并注册或登录 LEVR.Bet 账户；
- 找到主金库：进入 Vault Rush 页面，MVP Vault（主金库）负责支付赢家奖金并承担输掉的赌注；
- 存入资金：输入要存入的 USDC 金额，批准后点击存入，将资金注入金库以获取收益。
Curvance：DeFi 杠杆协议
Curvance 允许用户通过单次交易，将 MON、LST（流动性质押代币）、稳定币及其他生息资产转换为杠杆敞口。其界面大幅简化了传统的循环操作，省去了反复存入、借出或补充资产的繁琐流程。
Curvance 注重资本效率，提供 DeFi 头部项目的贷款价值比（LTV），并支持多种抵押品类型，包括 LST、生息稳定币、收益衍生品和金库代币。未来还将接入更多小众或复杂资产。
该协议采用可扩展的清算机制，通过批量清算提升效率，并利用拍卖式结算优化回收流程。同时，平台设有积分奖励计划，以激励存款人和参与循环借贷的用户。
TownSquare：模块化 DeFi 借贷
TownSquare 采用模块化设计，特别适合偏好主动管理仓位的用户：他们可以独立控制风险、混合不同类型的抵押品，并自定义每笔借贷。用户可在同一账户下开设多个独立贷款，每笔贷款拥有独立的抵押品和借贷资产，所有操作均在同一钱包内完成，无需切换界面。典型应用场景包括：
- 使用流动质押代币（LST）作为抵押品借入稳定币；
- 使用稳定币借入 MON；
- 混合 LST 和稳定币以实现多元化的风险敞口。
TownSquare 采用统一流动性池，出借人共享同一存款基础，而借款人可构建个性化仓位。相关资产如 MON 与 MON-LST 可启用“效率模式”，为希望加大方向性敞口的交易者提供更高的贷款价值比（LTV）。
Lumiterra：开放世界 MMORPG
Lumiterra 是一款开放世界多人在线角色扮演游戏（MMORPG）。玩家将在游戏中探索世界并生存，同时与智能 AI 伙伴并肩作战。这些 AI 伙伴会学习玩家的游戏风格，协助玩家更快获取资源并取得战斗胜利。
Lumiterra 的“生存赛季”将于今晚 Monad 主网上线后立即启动，玩家可以通过参与活动赢取 LVMON 代币奖励，且这些奖励将在未来的游戏生态系统中持续有效。
LootGO：现实世界寻宝游戏
LootGo 将日常散步转化为现实世界的寻宝游戏。这是一款免费的手机应用，利用手机的 GPS 功能，根据用户的实际步数发放数字“宝箱”。宝箱内含数字货币、宝石和门票等奖励。目前，用户可从苹果 App Store 或谷歌 Play 商店下载 LootGo，并开启定位服务即可开始游玩。
LootGO 的 Monad 主网版寻宝活动将在几周后开启。用户可以提前做好准备，领取 LootGO 指南针，在活动开始前叠加增益效果。
bro.fun：派对竞技游戏
bro.fun 是一款数字化版本的派对游戏“啤酒乒乓”。用户可以使用代币进行下注，有机会赢取倍增奖金。游戏采用“公平引擎”确保每次投掷的随机性和透明度，为用户提供了一种有趣且防作弊的方式来测试运气和技巧。基础玩法如下：
- 下注：连接钱包后，在投注面板设置赌注，确认后点击“开始游戏”；
- 投球：目标是将球投入杯中，每击中一组杯子都有对应倍率，击中越多，潜在奖金越高；
- 小心“死亡杯”：若球落入死亡杯，本轮立即结束且赌注全失，玩家可选择在任意轮次兑现奖金；
- 获取奖励：无论输赢，玩家均可获得 Bro Points 并进行升级，解锁返现以及即时、日、周、月奖励。
TeleMafia：Telegram 社交 RPG
TeleMafia 是一款运行在 Telegram 上的社交角色扮演游戏，可将任何群聊转变为黑手党战争的战场。用户只需使用 /fight 和 /slap 等简单的聊天命令，即可与其他玩家战斗、建立自己的家族，并在排行榜上争夺声望。游戏由人工智能机器人 Valentina 管理，负责钱包创建和奖励发放，让玩家无需离开 Telegram 即可轻松赚取真实奖励。参与方法如下：
- 开始黑帮生涯：在 Telegram 搜索 TeleMafia 机器人，输入 /start 启动小游戏，完成教程后即可开始首个任务和战斗，系统会自动创建钱包；
- 加入或创建家族：加入已有家族或创建新家族，通过 Telegram 群组招募成员，家族实力越强，收益越高；
- 获取声望与战斗：使用 /fight 等指令与其他玩家对战，完成任务获取经验和资源，声望会在排行榜上实时显示；
- 建设家族金库：家族金库随玩法活动增长，根据 NFT 等级可获得 5%–15% 的返现。AI 管理每日和每周分配，活跃家族的金币增长更快，并在排行榜上体现家族实力。
至此，关于 Monad 官方首日提及的 8 个生态项目的介绍便到此结束。更多关于 Monad 生态的内容，欢迎搜索往期文章或继续浏览后续报道，希望对大家有所帮助！