观点作者：Mohammed AlKaff AlHashmi，Haqq Network联合创始人。

当今世界正在拥抱Web3的发展演变。与此同时，在印度尼西亚，一场真正的Web3革命正在如火如荼地展开。凭借其卓越的加密货币采用水平、年轻且技术娴熟的人口以及支持性的监管环境，印度尼西亚有望在未来几年成为Web3创新的全球领导者。然而，随着当地市场的不断扩张，需要开发更多符合印尼人民独特文化和道德价值观的解决方案。

革命性数据

印度尼西亚在全球加密市场展现了最为显著的增长数据之一。该国在Chainalysis全球加密货币采用指数中位列第三，仅次于印度和尼日利亚。2023年至2024年间，印度尼西亚的加密货币行业吸引了1570亿美元的价值流入，使其成为中南亚和大洋洲地区的领军者。该国的加密货币市场是该地区发展最迅速的市场之一，同比增长近200%。

印度尼西亚加密市场活动的主要部分来自于交易。2024年，该国加密货币交易和交易者数量显著增长，特别是对迷因币表现出浓厚兴趣。值得注意的是，这些交易量中有相当大的比例来自去中心化产品。在印度尼西亚，去中心化交易所(DEX)交易在所有加密转账中的占比明显高于地区和全球平均水平(43.6%，而全球平均为27.8%)。

印度尼西亚政府对加密货币的积极态度为这一增长提供了有力支持。监管机构最近将加密货币从商品重新定义为数字金融资产，进一步完善了该国的加密监管框架。印度尼西亚商品期货交易监管机构(Bappebti)在许可方面以对市场参与者的开放态度而闻名，目前正准备将其监管职责移交给金融服务管理局(OJK)，这将通过提高认可度、增强透明度和加强投资者保护来促进加密行业的发展。

加密货币也正逐步融入印度尼西亚经济的其他领域。到2024年，该国电子商务领域(一个规模达800亿美元的产业)的加密交易数量实现了巨大增长。此外，加密货币为广泛用户群体提供了切实的经济效益，如降低汇款费用：印度尼西亚人每年在资金转账方面节省高达3亿美元。

超越8%的发展空间

对于许多印尼人而言，加密货币不仅是价值储存工具，也是实现跨境支付的最佳途径。随着民众逐渐熟悉基础加密产品，他们开始接纳收益耕作和质押等更复杂的金融机制。这些创新为印尼人，特别是年轻一代，提供了进入金融世界的便捷通道。

印尼拥有极为年轻的人口结构——10-19岁群体构成了该国最大人口统计群体，他们正在或即将成为金融系统的活跃参与者。与此同时，印尼2.775亿人口中仍有三分之一未能获得基本银行服务。这些新兴经济参与者很可能会转向加密货币，而非传统金融产品，因为连他们的父母往往也缺乏获取这些服务的渠道。这一现象为任何进军印尼Web3市场的投资者提供了独特的投资机遇。

尽管印尼在全球加密货币采用率方面表现领先，但目前该国报告的加密货币用户仅为2130万，不足总人口的8%。行业需要开发多元化的加密应用场景和解决方案，以适应该国独特的文化和伦理生态系统，巩固领先地位并吸引剩余92%的潜在用户。

在印尼，87%的人口信奉伊斯兰教，其金融行为深受伊斯兰原则影响，这对他们日常使用的服务提出了特定要求。传统经济领域已提供大量符合要求的产品，而加密市场则需要迎头赶上，为印尼民众提供不违背伊斯兰价值观的解决方案。

首先，这些方案可包括符合伊斯兰教法的金融产品。由于伊斯兰金融禁止利息，穆斯林在借贷和提供流动性方面受到限制。专为伊斯兰银行设计的去中心化金融平台可通过提供符合伊斯兰价值观的金融工具来解决这一问题。基于区块链的天课（慈善）分配系统将为伊斯兰捐赠活动增添透明度和效率。

其次，本地化的伊斯兰金融教育计划可揭开加密货币的神秘面纱，解决关于伦理和安全性的普遍担忧，特别是针对对数字资产可能持更高怀疑态度的老年群体和农村地区居民。

第三，随着加密货币与法定货币经济融合成为全球趋势——印尼也不例外——与当地机构的合作将提供额外动力。与印尼银行、监管机构和金融科技初创企业携手将有助于创建融合传统金融系统与区块链技术的混合解决方案。

最后，行业应聚焦实际应用场景。如果更多产品能满足迫切的本地需求，如跨境汇款、认证或为小型企业提供去中心化小额融资，加密货币采用率有望达到新高度。

以伦理为先的解决方案能满足更广泛印尼民众的金融需求，并向这个全球第四大人口国家展示加密经济的优势。这将助力释放印尼的行业增长潜力，巩固该国在全球领域的领先地位。

长期以来，数字资产在发展中国家尤其受欢迎，这些地区民众往往难以获得传统金融工具或正寻求应对通胀的方法。印尼堪称典范，展示了在正确引导下，这种需求可产生显著成果。凭借监管机构的亲加密立场，该国正引领全球Web3革命，挑战既有全球加密中心的主导地位。

Mohammed AlKaff AlHashmi是Haqq Network的共同创始人。Mohammed拥有超过18年的计算机科学和工程经验，专注于工业4.0、人工智能（AI）、机器学习、工业自动化和物联网。

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