關於網絡經濟

新手12/9/2024, 3:22:42 AM
本文探討了基於區塊鏈的網絡經濟的演進,將它們分為三種類型:固定機制網絡、可管控參數網絡和自治網絡。它將讀者帶入了加密網絡經濟的三次演進,從比特幣到人工智能驅動的自治。

幾年後,基於區塊鏈的網絡經濟將會發展出一個與我們今天所熟悉的商業模式截然不同的豐富運營紡織品。

當思考網絡、系統或協議時,我常常會想到卡達舍夫量表-用於衡量文明利用和利用能源的能力。同樣地,我們可以通過其有效捕獲和分配經濟價值的能力來評估一個網絡。

價值捕獲是一個網絡從其運營中產生收入並將用戶互動轉化為經濟利益的能力。

價值分配描述了一個網絡如何能夠在其利益相關者之間有效分配捕獲的價值 — 這通常包括投資者、勞動貢獻者、最終用戶,以及可能是協議本身。

在評估各種網絡時,我們會考慮以下屬性:

  • 適應性:它如何隨著項目需求和市場條件而發展?
  • 透明度:排放和分配的變化是否遵循明確且可預測的機制?
  • 價值對齊:排放是否與可證明的價值創造相對應?
  • 包容性:分配是否公平地服務所有利益相關者群體?

保持與卡達舍夫刻度一致,我已使用上述標準來鬆散地定義了基於我們迄今在區塊鏈技術演進中所看到的三種網絡經濟類型。

類型I:固定機械網絡

第一代區塊鏈網絡和代幣運行在擬態原則上:預定的發行時間表模仿了寶貴礦物的採礦或稀有商品的經濟學,而權益投資和投票機制則反映了傳統的公共投票系統或企業治理。

比特幣以其絕對規則為例:2100萬的供應上限、已知的挖礦獎勵、固定的減半時程表和中本聰共識——一個作為價值儲存的系統。

雖然具有突破性,但這些系統面臨著重大的限制-它們在適應市場變化的能力上受到限制,還面臨著經濟困境等問題。

這在Curve Finance的veLocking和其他早期基於價值儲存敘事的ERC-20代幣中最清楚地得到了證明。 Curve的發行時間表有效地阻礙了價格發現,為Convex“利用”協議鋪平了道路,展示了系統行為如何暴露給外部行為者優化規則的方法。[1]

II 型: 可治理參數網絡

第二型網絡的區別在於可調節的參數值。這些鏈上系統可以對預言機(Chainlink、UMA 的樂觀預言機)或算法信息(AMM/s)作出響應。這些屬性創造了能夠通過治理協議適應市場變化的反射性系統。

這些網絡的經濟設計通常依賴於層疊博弈理論來調整利益相關者的激勵機制。穩定幣和借貸協議的戰場提供了很好的洞察,展示了這些產品如何使用可更新的參數來對沖風險並確保協議運行。

Aave,以太坊最早的鏈上借貸協議之一,在極端波動時期通過了有效性的展示,通過監控和改進底層協議,確保了210億美元的客戶資金。[2]

相反,那些依賴於離鏈組件並聲稱是協議的系統往往會成為獵物。委託代理人問題,其中在一個群體與其代表之間的優先事項存在衝突。其中一個例子是Celsius,該公司被呈現為一個協議,但在申請破產第11章時,對於被列為無擔保債權人的用戶欠款47億美元。[3]

關鍵的一點是,真正的鏈上系統通過演演演算法控制和分散式治理提供實際保護,並且不太容易受到社會動態和權力集中引起的失敗的影響。

第三類:自治網絡

Type III網絡代表了理論上的演進,朝著完全自主運行、干預最小化、高度情境化和系統間傳輸的符號數量很大的目標邁進。

雖然實際世界的例子尚未實現,但這些系統可能會具有以下特點:

Autonomous Parameter Optimization: 多個人工智能代理將不斷優化協議,並且可以獲取幾乎即時的數據聚合,進化算法將從市場中學習並相應地適應。

算法值编排:受预测建模和奖励优化的启发,动态费用结构将根据网络利用率自我调整,从而最大限度地提高长期协议可持续性。

動態系統中的治理

網絡經濟極其複雜,需要靈活應對存在威脅,同時保持運營平衡。治理在網絡運作的每個階段都扮演著關鍵角色。

擁有治理系統的固有能力,提供了在演化過程中生存所需的優勢。暗黑森林治理靈活性與安全性之間的緊張關係最清楚地表現在網絡如何應對其環境。

在比特幣等一型網絡通過嚴格的不可變性優先考慮安全性,而Aave等二型協議通過參數調整展示了適應性,但都不能完全解決靈活性和穩定性的矛盾。

多中心系統和共有資源

在試圖提煉最佳實踐時,我發現了諾貝爾獎獲得者埃莉諾·奧斯特羅姆(Elinor Ostrom)在公地上令人難以置信的工作。雖然與代幣經濟學不同,但她的實證研究有效地為實現III型系統提供了路線圖。

多中心制度是一种治理形式,其中多个独立的决策中心在一定程度上自治运作,同时仍作为一个连贯系统的一部分运作。

多中心系統特點:

  • 多個正式獨立的權威和決策中心
  • 在管轄權和責任上互動並重疊的中心
  • 在整體框架下的重要自主權
  • 通過各種正式和非正式機制的協調

奧斯特羅姆的八項原則

根據對全球800個案例的研究,奧斯特羅姆的管理共同資源原則非常適用於區塊鏈和加密貨幣的治理:

  1. 明確界定的範圍
  2. 根據當地情況調整的規則
  3. 參與式決策
  4. 有效監控
  5. 畢業制裁
  6. 可存取的衝突解決
  7. 組織權利
  8. 嵌套企業

如果我们相信代币经济是未来,我们也必须认识到治理技术是这些新兴系统中的关键组成部分。

結論

從第I型到第III型系統的網絡經濟的演變不僅代表技術的進步,更反映了我們對於如何創造更具彈性、適應性和公平性的數字生態系統的不斷增長的理解。比特幣的固定機制、Aave的參數化治理以及自治網絡的理論潛力都為這一演化故事貢獻了寶貴的教訓。

雖然在代幣經濟學和加密貨幣基礎設施方面進行了重大投資,但我們在真正重要的地方——治理系統上的投資不足。根本挑戰不是創建新代幣,而是制定集體決策和監督的強大框架。風險投資在代幣而非治理技術上的不成比例關注反映了短期利潤激勵與去中心化系統長期可持續性之間的不協調。沒有複雜的治理機制,即使最優雅的代幣設計最終也可能無法創造持久價值。

奧斯特羅姆對多中心系統和共同管理的研究提供了傳統治理智慧與數字網絡未來之間的關鍵橋梁。她的原則在數百個現實案例中得到驗證,為解決網絡治理中的核心挑戰提供了實用指南:在安全性與靈活性之間取得平衡,確保公平的價值分配,並在確保系統完整性的同時促進演進。

隨著我們朝著更複雜的網絡經濟邁進,成功可能來自於綜合這些不同的方法:

  • Type I網絡的安全第一心態
  • Type II 系統的適應能力
  • Type III網絡的自主潛力
  • 多中心治理的经验智慧

網絡經濟的未來不會由技術能力或迷因來決定,而是由我們能否以維護運營彈性的方式來實施這些系統,同時為所有利益相關者提供服務。隨著網絡的不斷演進,人工智能、動態參數優化和新的治理結構的融合可能會創造出我們才剛開始想像的經濟組織形式。

清晰的是,前進的道路要求我們擁抱複雜性,而不是回避它。正如奧斯特羅姆所建議的,我們的任務不是簡化這些系統,而是開發更好的框架來理解和管理它們。下一代網絡經濟將需要像它們旨在解決的挑戰一樣複雜,同時對所有參與者保持可理解性和益處。

參考

免責聲明:

  1. 本文轉載自[治理加速]. 所有版權歸原作者所有 [Arnold#1a35e1]。如對本轉載有異議,請聯繫Gate Learn團隊,他們將會迅速處理。
  2. 責任免責聲明:本文所表達的觀點僅代表作者個人意見,並不構成任何投資建議。
  3. Gate Learn 團隊將文章翻譯成其他語言。除非另有說明,禁止複製、分發或抄襲翻譯的文章。

關於網絡經濟

新手12/9/2024, 3:22:42 AM
本文探討了基於區塊鏈的網絡經濟的演進,將它們分為三種類型:固定機制網絡、可管控參數網絡和自治網絡。它將讀者帶入了加密網絡經濟的三次演進,從比特幣到人工智能驅動的自治。

幾年後,基於區塊鏈的網絡經濟將會發展出一個與我們今天所熟悉的商業模式截然不同的豐富運營紡織品。

當思考網絡、系統或協議時,我常常會想到卡達舍夫量表-用於衡量文明利用和利用能源的能力。同樣地,我們可以通過其有效捕獲和分配經濟價值的能力來評估一個網絡。

價值捕獲是一個網絡從其運營中產生收入並將用戶互動轉化為經濟利益的能力。

價值分配描述了一個網絡如何能夠在其利益相關者之間有效分配捕獲的價值 — 這通常包括投資者、勞動貢獻者、最終用戶,以及可能是協議本身。

在評估各種網絡時,我們會考慮以下屬性:

  • 適應性:它如何隨著項目需求和市場條件而發展?
  • 透明度:排放和分配的變化是否遵循明確且可預測的機制?
  • 價值對齊:排放是否與可證明的價值創造相對應?
  • 包容性:分配是否公平地服務所有利益相關者群體?

保持與卡達舍夫刻度一致,我已使用上述標準來鬆散地定義了基於我們迄今在區塊鏈技術演進中所看到的三種網絡經濟類型。

類型I:固定機械網絡

第一代區塊鏈網絡和代幣運行在擬態原則上:預定的發行時間表模仿了寶貴礦物的採礦或稀有商品的經濟學,而權益投資和投票機制則反映了傳統的公共投票系統或企業治理。

比特幣以其絕對規則為例:2100萬的供應上限、已知的挖礦獎勵、固定的減半時程表和中本聰共識——一個作為價值儲存的系統。

雖然具有突破性,但這些系統面臨著重大的限制-它們在適應市場變化的能力上受到限制,還面臨著經濟困境等問題。

這在Curve Finance的veLocking和其他早期基於價值儲存敘事的ERC-20代幣中最清楚地得到了證明。 Curve的發行時間表有效地阻礙了價格發現,為Convex“利用”協議鋪平了道路,展示了系統行為如何暴露給外部行為者優化規則的方法。[1]

II 型: 可治理參數網絡

第二型網絡的區別在於可調節的參數值。這些鏈上系統可以對預言機(Chainlink、UMA 的樂觀預言機)或算法信息(AMM/s)作出響應。這些屬性創造了能夠通過治理協議適應市場變化的反射性系統。

這些網絡的經濟設計通常依賴於層疊博弈理論來調整利益相關者的激勵機制。穩定幣和借貸協議的戰場提供了很好的洞察,展示了這些產品如何使用可更新的參數來對沖風險並確保協議運行。

Aave,以太坊最早的鏈上借貸協議之一,在極端波動時期通過了有效性的展示,通過監控和改進底層協議,確保了210億美元的客戶資金。[2]

相反,那些依賴於離鏈組件並聲稱是協議的系統往往會成為獵物。委託代理人問題,其中在一個群體與其代表之間的優先事項存在衝突。其中一個例子是Celsius,該公司被呈現為一個協議,但在申請破產第11章時,對於被列為無擔保債權人的用戶欠款47億美元。[3]

關鍵的一點是,真正的鏈上系統通過演演演算法控制和分散式治理提供實際保護,並且不太容易受到社會動態和權力集中引起的失敗的影響。

第三類:自治網絡

Type III網絡代表了理論上的演進,朝著完全自主運行、干預最小化、高度情境化和系統間傳輸的符號數量很大的目標邁進。

雖然實際世界的例子尚未實現,但這些系統可能會具有以下特點:

Autonomous Parameter Optimization: 多個人工智能代理將不斷優化協議,並且可以獲取幾乎即時的數據聚合,進化算法將從市場中學習並相應地適應。

算法值编排:受预测建模和奖励优化的启发,动态费用结构将根据网络利用率自我调整,从而最大限度地提高长期协议可持续性。

動態系統中的治理

網絡經濟極其複雜,需要靈活應對存在威脅,同時保持運營平衡。治理在網絡運作的每個階段都扮演著關鍵角色。

擁有治理系統的固有能力,提供了在演化過程中生存所需的優勢。暗黑森林治理靈活性與安全性之間的緊張關係最清楚地表現在網絡如何應對其環境。

在比特幣等一型網絡通過嚴格的不可變性優先考慮安全性,而Aave等二型協議通過參數調整展示了適應性,但都不能完全解決靈活性和穩定性的矛盾。

多中心系統和共有資源

在試圖提煉最佳實踐時,我發現了諾貝爾獎獲得者埃莉諾·奧斯特羅姆(Elinor Ostrom)在公地上令人難以置信的工作。雖然與代幣經濟學不同,但她的實證研究有效地為實現III型系統提供了路線圖。

多中心制度是一种治理形式,其中多个独立的决策中心在一定程度上自治运作,同时仍作为一个连贯系统的一部分运作。

多中心系統特點:

  • 多個正式獨立的權威和決策中心
  • 在管轄權和責任上互動並重疊的中心
  • 在整體框架下的重要自主權
  • 通過各種正式和非正式機制的協調

奧斯特羅姆的八項原則

根據對全球800個案例的研究,奧斯特羅姆的管理共同資源原則非常適用於區塊鏈和加密貨幣的治理:

  1. 明確界定的範圍
  2. 根據當地情況調整的規則
  3. 參與式決策
  4. 有效監控
  5. 畢業制裁
  6. 可存取的衝突解決
  7. 組織權利
  8. 嵌套企業

如果我们相信代币经济是未来,我们也必须认识到治理技术是这些新兴系统中的关键组成部分。

結論

從第I型到第III型系統的網絡經濟的演變不僅代表技術的進步,更反映了我們對於如何創造更具彈性、適應性和公平性的數字生態系統的不斷增長的理解。比特幣的固定機制、Aave的參數化治理以及自治網絡的理論潛力都為這一演化故事貢獻了寶貴的教訓。

雖然在代幣經濟學和加密貨幣基礎設施方面進行了重大投資,但我們在真正重要的地方——治理系統上的投資不足。根本挑戰不是創建新代幣,而是制定集體決策和監督的強大框架。風險投資在代幣而非治理技術上的不成比例關注反映了短期利潤激勵與去中心化系統長期可持續性之間的不協調。沒有複雜的治理機制,即使最優雅的代幣設計最終也可能無法創造持久價值。

奧斯特羅姆對多中心系統和共同管理的研究提供了傳統治理智慧與數字網絡未來之間的關鍵橋梁。她的原則在數百個現實案例中得到驗證,為解決網絡治理中的核心挑戰提供了實用指南:在安全性與靈活性之間取得平衡,確保公平的價值分配,並在確保系統完整性的同時促進演進。

隨著我們朝著更複雜的網絡經濟邁進,成功可能來自於綜合這些不同的方法:

  • Type I網絡的安全第一心態
  • Type II 系統的適應能力
  • Type III網絡的自主潛力
  • 多中心治理的经验智慧

網絡經濟的未來不會由技術能力或迷因來決定,而是由我們能否以維護運營彈性的方式來實施這些系統,同時為所有利益相關者提供服務。隨著網絡的不斷演進,人工智能、動態參數優化和新的治理結構的融合可能會創造出我們才剛開始想像的經濟組織形式。

清晰的是,前進的道路要求我們擁抱複雜性,而不是回避它。正如奧斯特羅姆所建議的,我們的任務不是簡化這些系統,而是開發更好的框架來理解和管理它們。下一代網絡經濟將需要像它們旨在解決的挑戰一樣複雜,同時對所有參與者保持可理解性和益處。

參考

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  1. 本文轉載自[治理加速]. 所有版權歸原作者所有 [Arnold#1a35e1]。如對本轉載有異議,請聯繫Gate Learn團隊,他們將會迅速處理。
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