Crypto Bots：邀你共赴一場刀尖上的盛宴

說起插件機器人（Bots）常年在各個互聯網上社區衝浪的小伙伴們應該是非常熟悉的，藉由Telegram、Discord、小藍鳥甚至國內的幾個大型社交App的技術框架，不斷有人開發出具備各種各樣實用小功能的Bots。

近期，隨著GPT等採用對話等實現交互的AI大模型走紅，各個平台上的Bots開發者們也開始借鑒起這種極為“適配”人類的交互設計思路，開發出一系列用途廣、實用性高、使用門檻低的Bots，逐漸發展出一個隱秘而極具發展潛力的細分賽道。

夫風生於地，起於青萍之末，未來可期的Crypto Bots正邀你再次奔赴一場刀尖上的盛宴。今天颯姐團隊就從中國法律出發，為大家分析Crypto Bots這一細分賽道的潛在的法律風險，不敢說為各位老友們知名發展的道路，但求為大家劃出目前不可觸及的監管紅線。

什麼是Crypto Bots？事實上，別說Crypto Bots，甚至連Bots本身的概念都是模糊不清和充滿爭議的，拋開Bots本身技術上的特徵和實現路徑不談（颯姐團隊並非專業技術人員出身，暫不從技術角度對其進行分析，歡迎技術大佬與我們交流），在使用體驗和作用上，颯姐團隊認為這是一種與傳統瀏覽器插件類似，但更加智能、功能更加豐富的一種“插件機器人”或者說一種特殊的DApp。

Bots本身既不是一個新概念也不是一個新事物，相信用過某小藍鳥App（或者稱“小黑X”）的伙伴們都知道，這個社交平台雖然有眾多的活躍用戶和豐富的優質內容，但卻不支持用戶直接下載和保存他人賬號中的視頻。因此，如果用戶想要把他人的視頻下載下來，一般情況下只能使用錄屏等方式留存。此時，下載Bots應運而生，只要用戶在視頻評論區輸入下載Bots的關鍵詞，幾秒之內Bots就可以生成一個高清視頻下載鏈接，極為方便。

颯姐團隊注意到，2023年7月以來大量服務於幣圈和Web3 builder們的Crypto Bots（即專門服務於幣圈的Bots，也可以稱其為“Web3 Bots”）正如雨後春筍一般出現並野蠻生長，雖然這片藍海依然受限於大眾認知不足的問題整體體量尚微小，但切勿小看了這些正在真正解決大量用戶需求的Bots。目前來看，交易類Crypto Bots目前佔有了最大的份額，最為引人矚目的就是近期幣價大漲的Unibot。

Unibot是一個基於Telegram的開源框架並部署在Telegram平台上的一個交易類Crypto Bots，其採取了與GPT、Midjurney類似的對話式交互方式，為用戶們提供便捷、高效且功能豐富的鏈上交易服務。用戶直接在Telegram上就可以通過發信息的方式，指揮Bots完成鏈上代幣在Uniswap上的交易活動，不僅如此，Unibot還可以為用戶提供好用的限價交易、跟單交易、打新幣、隱私交易、交易保護、全平台交易數據監測報告等服務。理想情況下，如果Unibot的功能被完全發揮出來，其能量甚至不亞於一個專業的量化交易員。

根據第三方平台的數據，截至八月末九月初，Unibot的累計交易量已經達到近3億美元，日均交易額約400萬美元，總用戶數約為14萬，日活用戶在1000人左右，作為一個新興賽道的開拓者之一，Unibot可算表現良好，雖然還比不上其他老大哥的體量，但其整體發展勢頭穩中向好。

綜合傳統Bots的運營模式以及颯姐團隊的觀察，Crypto Bots目前的盈利模式大致可以分為三種。

（1）傳統會員收費模式

這個很好理解，類似用戶使用其他付費App或免費App中的特定付費功能一樣，用戶需要先付費才能使用Crypto Bots，目前市面上的幾個採用該種模式運營的Crypto Bots服務提供商價格大約在0.05-0.1ETH這個區間內。

（2）交易抽成模式

前文所述的Crypto Bots代表Unibot採用的就是該種盈利模式，其對用戶的每筆交易直接抽取1%的佣金（注意，Uniswap交易本身是有使用費的，佣金是在使用費基礎上的獨立收費）。這種高收費、重複收費的盈利模式主要是基於Unibot本身的代幣經濟學模型考量而設計的。 Unibot會將40%的佣金抽成和交易費分配給其代幣持有者，變相降低交易成本，以此鼓勵用戶交易和持有其代幣。

（3）綜合模式

該種盈利模式結合了上述兩種盈利模式，在Unibot憑藉引人矚目的代幣經濟學模型異軍突起前，交易類Crypto Bots老大哥Maestro即採用了該種模式。目前，Maestro作為相對穩健的交易類Crypto Bots其沒有發行自己的代幣，主要是通過社群化運營來實現盈利。

如前所述，Crypto Bots作为一种真正在实现用户需求的自动化生产力工具，其具有极为广阔的发展前景和空间，以Unibot为代表的交易类Crypto Bots为例，其主要存在以下几个显著的法律风险及红线。

（一）洗錢罪/幫信罪風險

為用戶提供隱私交易服務是大多數交易類Crypto Bots的一項基礎核心功能，颯姐團隊已經在之前的文章中為大家詳細講述過何為隱私交易、隱私交易與洗錢罪之間天然且無法分割的聯繫，以及世界各國的監管機關目前對隱私交易工具採取的嚴管、嚴打措施（見《肖颯團隊 | 幣圈又一創始人被捕，犯了哪條“原罪”？ 》）。

如今，颯姐團隊私以為，交易類Crypto Bots中的隱私交易工具頗有一些“頂風作浪”的味道，特別是在當下隱私交易老大哥Tornado Cash上了美國製裁黑名單，且其創始人已經被捕，面臨嚴重刑事犯罪指控的當下，繼續為用戶提供隱私交易服務是一個非常不明智的行為。

在中國，除非Bots可以通過技術手段保證交易主體僅能通過該工具保障交易安全和個人隱私，否則該隱私交易工具極易被利用為洗錢犯罪的工具。一旦出現該種情況，交易類Crypto Bots的技術開發者、服務提供商均有可能以共犯的形式涉嫌洗錢罪或幫助信息網絡犯罪活動罪。

（二）組織領導傳銷活動罪風險

如果國內Web3 builder們完全復刻Unibot項目的運營方式，那麼其就產生了嚴重的刑事犯罪風險，這主要是因為Unibot項目的代幣經濟模型本身在中國法項下存在嚴重的合規問題。如前所述，普通非持幣用戶使用Unibot的服務有著高昂的交易成本，但如果用戶此時持有Unibot所發售的代幣，那麼就會以獲得“分紅”的方式變相降低交易成本。

此外，Unibot還設計了一項特殊的“拉新”收益機制，並以此快速增加了自己的市場佔有率，勝過了Maestro。具體而言，Unibot鼓勵用戶以“拉人頭”的方式獲取動態收益，Unibot除了會發放拉新獎勵外，還允許用戶獲取新用戶交易過程中產生的佣金分成，這是一種典型的“複利式”動態收益。

我國《刑法》第二百二十四條之一【組織、領導傳銷活動罪】已經明確：組織、領導傳銷活動罪指的是“組織、領導以推銷商品、提供服務等經營活動為名，要求參加者以繳納費用或者購買商品、服務等方式獲得加入資格，並按照一定順序組成層級，直接或者間接以發展人員的數量作為計酬或者返利依據，引誘、脅迫參加者繼續發展他人參加，騙取財物，擾亂經濟社會秩序的傳銷活動的”行為。

Unibot項目所採取的運營方式，固然在短時間內增加了市場佔有率、擴大了產品知名度，但這種“拉人頭”提供動態復利收益的方式極易被監管機關和司法機關認定為“直接或者間接以發展人員的數量作為計酬或者返利依據”，並且這種拉新模式很容易就能突破3層以上的層級，在中國法項下極易產生組織、領導傳銷活動罪的風險。颯姐團隊提示，如在中國運營類似項目，萬萬不可考慮將此種“成功經驗”進行複刻。

（三）非法經營罪風險

非法經營罪是交易類Crypto Bots在我國運營、展業的主要紅線之一，其體現在兩個方面：（1）違規發幣（ICO）；（2）未經國家有關主管部門批准非法從事資金支付結算業務。

對於違規發幣（ICO）的風險，幣圈老友們應該是非常熟悉了。 2017年的《關於防范代幣發行融資風險的公告》（即“9.4公告”）和2021年的《關於進一步防範和處置虛擬貨幣交易炒作風險的通知》（即“9.24通知”）已經很明確：禁止在中國大陸地區違規發幣，相關虛擬貨幣業務屬非法金融活動。

而交易類Crypto Bots雖然是一種自動化交易工具，但其在中國法項下並不屬於“技術中立”的豁免範疇，因此，如果交易類Crypto Bots未經國家有關主管部門批准非法從事資金支付結算業務，那麼很可能涉嫌非法經營罪。在實踐中，支付牌照是非常難以取得的，考慮與持牌第三方支付機構合作可能是交易類Crypto Bots在中國展業的一個出路。但是，颯姐團隊提示，老友們切勿考慮發幣或變相發幣事宜，建議在做好合規建設的前提下考慮發行積分代替。

事實上，Crypto Bots是一個非常龐大的市場，其中有各種各樣的細分領域，其法律風險也不盡相同，雖然交易類Crypto Bots目前佔有了最多的市場份額，但其僅僅只是眾多Crypto Bots的一種。

截至目前，颯姐團隊觀察到“功能類Crypto Bots”（為用戶提供市場數據分析、賬戶交易痕跡跟踪、社區管理、跨鍊等功能性服務）和“AI類Crypto Bots”（為用戶提供智能合約起草、審計、NFT創建、區塊鏈安全性測試等服務）也正在快速發展，並已經逐漸出現了在各自領域具有代表性的產品，如AI類Crypto Bots領域的ChainGPT等。

颯姐團隊認為，國內的Web3 builder們如果想要進軍目前來看回報率最高、最賺錢且具有先發優勢的交易類Crypto Bots，那必然是踩在刀尖上跳舞，必須聘請專業法律人士做好全業務流程合規，做到車馬未動糧草先行。而如果是有意加入功能類、AI類Crypto Bots賽道競爭的，則務必注意數據領域的合規問題避免在項目初期出現法律風險。颯姐團隊也會在後續繼續關注相關行業，即時為大家帶來最新的解讀。

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