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曾获 a16z 领投的 Web3 安全公司 Stelo 于 10 月 31 日中止所有产品，他们反思了自己在初创阶段曾做出的三个假设，但实际并未成立。或许可以给其他初创公司提供一些借鉴和教训。
原文标题：《Susetting Stelo》
撰文：Stelo
编译：倩雯，ChainCatcher
曾获 a16z 领投的 Web3 安全公司 Stelo 于 10 月 31 日终止所有产品。据 RootData 页面显示，Steolo 于今年 2 月 16 日完成 600 万美元的种子轮融资。
公司于 10 月在官网发布公告，并解释产品失败的三个原因，以下是官方发布的公告全文，经 ChainCatcher 编译如下：
我们做出了一个艰难的决定，在 2023 年 10 月 31 日中止所有 Stelo 产品。这包括 Stelo 拓展程序、 stelo.com、approvals.xyz 和 Stelo API。这一决定十分艰难，但我们希望确保所有用户的安全，使其免受未来的网络钓鱼攻击。为此，我们建议所有用户立即下载以下产品之一：Pocket Universe、Fire 或 Wallet Guard。
当我们开始开发 Stelo 时，我们的愿景是解决安全和可用性方面的技术和设计难题。我们认为最紧迫的问题是防止用户受骗或陷入钓鱼陷阱。因此，我们决定从确保交易安全和让用户易于理解方面入手。
通过成为交易流的重要组成部分，我们相信我们可以发展成为产品生态系统，包含 MPC 钱包、法币上线 / 下线、利用我们收集的诈骗 / 钓鱼数据的 API 产品、DAO 投票工具等产品。
从数字上看，我们取得以下成果：
除了我们的扩展程序，我们还为钱包开发了开发者应用程序接口（API），将我们的交易风险引擎、代币审批网站以及与任何智能合约交互的通用界面结合在一起。
然而，在建立 Stelo 产品系列一年后，我们清楚地认识到，我们所做的一些假设并不成立，或者并不适用于初创公司的起步阶段。
我们的观点基于「数据网络效应」，这意味着我们的用户越多，我们看到的攻击就越多，我们的系统在检测和阻止攻击方面的能力就会越强，从而带来更多的用户。我们尤其寄希望于链外网络效应，即有关网站和 URL 的数据非常重要。只有作为交易流部分的产品才能访问这些数据，并看到恶意交易源自哪些网站。事实证明，只需查看交易有效载荷（payload）并应用简单的启发式算法（heuristics），就能检测出大多数恶意交易。
我们认识到，当有证据显示并非如此时，我们不应该只相信自己的叙事。我们相信存在网络效应，但我们不应将潜在的长期效应与短期现实混为一谈。这种网络效应仍有可能在一定范围内发挥出来（几乎所有的欺诈网络都有这种效应），但现在我们还没有达到这种规模。
我们还认识到，竞争是为失败者准备的。在一个没有进入壁垒、没有强大网络效应、已充满竞争者的市场中，没有人是赢家。我们需要制定有效的战略，避开竞争、确定市场。
我们采用加密货币采用率指标，因为认为所有交易都需要保障安全性。这一假设意味着所有交易都将通过专用钱包进行。然而，许多最有前景的加密货币使用案例——游戏、去中心化社交和稳定币——很可能会有嵌入式钱包，将使用专用钱包的复杂性和风险从用户身上抽象出来。如果用户不直接使用钱包，也不会面临网络钓鱼的风险，那么我们的产品组合就不会增加任何价值。
我们学会了明确自己的假设，并在发现新证据时提出质疑。我们认为我们的方法已「降低」了加密货币为例最大用例形态会出现的风险。虽然我们知道我们押注的是独立钱包和嵌入式钱包的竞争，但我们并没有真正关注这一问题，找到其蕴含的真正含义。如果我们真的深入思考过开发人员会为每种产品选择哪种解决方案，我们可能会采取不同的方法或选择不同的问题去解决。
最重要的是，我们认为大众消费者使用加密货币的情况指日可待。我们仍然对许多很酷的项目感到兴奋，但加密货币还不是主流。AAA 级加密游戏或去中心化社交可能很快就会带来爆炸性增长，但 Stelo 产品组合并不能为这些用户带来太多好处，也不能从这种增长中获益。重要的是，我们不相信我们目前的用户能够代表我们预期的随着更广泛采用到来的新用户浪潮。如果没有来自「恰当用户」的客户反馈，我们感觉就像是在暗夜里飞行，毫无方向。
我们认识到，我们需要立足于重要的端到端（end-to-end）问题。从表面上看，我们关注的是问题——我们保护人们免受诈骗的危害。然而根据经验，我们的用户群主要参与赌博和投机活动，这意味着如果我们真正思考端到端的用户问题，那就是帮助人们赌博和投机，但这并不是我们想要解决的问题。我们不需要从一开始就解决整个问题，但我们应该了解整个用户旅程，确保我们帮助用户解决重要而持续的问题。
我们将重新开始建设并与用户交流。在开发下一代 Stelo Labs 的过程中，我们将这些经验教训铭记于心。我们会勇于质疑自己的叙事，专注找寻适合的市场，列举各种假设，立足于端到端的用户问题。
