Hiểu về tài năng của Arweave: Khám phá và Mô phỏng

Nâng cao8/30/2024, 6:25:21 PM
Mạng lưu trữ Arweave sử dụng một hình thức lưu trữ mới để đảm bảo tính vĩnh cửu của thông tin mà nó lưu trữ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày và thảo luận về cách hoạt động của lưu trữ, sau đó nghiên cứu các thuộc tính và hồ sơ rủi ro của nó bằng cách mô phỏng chuỗi Markov.

Mạng lưới Arweave sử dụng một hình thức lưu trữ mới lạ để đảm bảo tính lâu dài của thông tin mà nó lưu trữ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chi tiết và thảo luận về cách hoạt động của hình thức lưu trữ, sau đó nghiên cứu các tính chất và hồ sơ rủi ro sử dụng mô phỏng chuỗi Markov của quá trình thực thi. Bài viết này đi sâu vào chi tiết. Nếu bạn đang tìm kiếm tài liệu giới thiệu, bạn có thể muốn kiểm tra trang web chính thức của Arweave.

Bắt đầu thôi!

Nền tảng: Endowment là gì?

Trong bản dự thảo giấy màu vàng của Arweave năm 2019, chúng tôi đã mô tả cấu trúc quỹ Arweave (xem phần 3.2.2). Logic trung tâm của quỹ Arweave là như thế này:

Chi phí cung cấp lưu trữ đã giảm mạnh theo tốc độ mũ từ khi thông tin được mã hóa. Từ giấy papyrus, đến máy in Gutenberg, đến bộ nhớ trống từ, đĩa mềm và ổ đĩa flash, chi phí mã hóa và gọi lại thông tin đã giảm suốt hàng ngàn năm. Trong kỷ nguyên số, chúng ta gọi đó là tỷ lệ Kryder.

Trong khi tỷ lệ giảm chi phí chính xác có thể thay đổi, mẫu có tính đáng tin cậy và còn nhiều không gian để phát triển: Giới hạn mật độ dữ liệu lý thuyết đơn thuần chỉ lớn hơn 10^51 so với những thành tựu hiện tại của chúng ta. Hơn nữa, chúng tôi không dự đoán rằng sẽ có sự giảm tốc trong mong muốn lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn, vì con người và máy móc luôn cố gắng hiệu quả hơn nếu họ có thể truy cập và xử lý nhiều thông tin hơn.

Với những yếu tố này, chúng tôi quan sát thấy rằng bằng cách ngoại suy tỷ lệ Kryder cực kỳ bảo thủ, chúng tôi có thể định giá lưu trữ vĩnh viễn với một khoản phí duy nhất. Chúng tôi đạt được điều này bằng cách tính phí cơ bản cho người dùng là 200 năm lưu trữ với chi phí hiện tại, sau đó khi chi phí lưu trữ giảm, sức mua lưu trữ của khoản đóng góp tài trợ này tăng lên. Miễn là tỷ lệ Kryder duy trì trên 0,5%, sức mua lưu trữ trong khoản tài trợ vào cuối năm sẽ lớn hơn so với lúc bắt đầu.

Khi giao thức gần cuối vòng đời, kích thước và chi phí của bộ dữ liệu sẽ giảm xuống mức rất thấp. Do kích thước nhỏ, chúng tôi mong đợi rằng nó sẽ được 'nhập khẩu' một cách vị tha vào hệ thống lưu trữ thông tin cố định tiếp theo, tiếp tục sao chép dữ liệu. Điều này theo cùng một mô hình đã khiến cho các lưu trữ Gopher được tìm thấy trên web hiện đại, v.v.

Bạn có thể kiểm tra các chi tiết đầy đủ và toán học điều này tiếp cận ở đây.

Xác định tỷ lệ Kryder+

Trong thực tế, mạng Arweave sử dụng một phiên bản sửa đổi của tỷ lệ Kryder gốc, chúng tôi sẽ gọi là tỷ lệ ‘Kryder+’ trong tài liệu này. Tỷ lệ Kryder+ bao gồm không chỉ việc lưu trữ dữ liệu gốc mà còn các yếu tố khác cần thiết để duy trì một mạng như Arweave trực tuyến: sao chép, điện năng và chi phí hoạt động. Chúng tôi nhận thấy rằng mỗi yếu tố này đều bị ảnh hưởng bởi sự giảm giá lưu trữ gốc.

Sao chép: Mỗi bản sao mới của bộ dữ liệu thừa hưởng chi phí lưu trữ giảm dần giống như bản đầu tiên.

Sử Dụng Năng Lượng: Sự thay đổi trong mật độ dữ liệu và đáng tin cậy (những yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến tỷ lệ Kryder) hiếm khi, nếu có, đi kèm với việc tăng sử dụng năng lượng. Do đó, khi các phương tiện lưu trữ tăng cường về dung lượng, chi phí năng lượng tương đối để lưu trữ một lượng dữ liệu cụ thể giảm đi, nữa.

Chi phí vận hành: Giống như việc sử dụng điện, khi hiệu suất của các phương tiện lưu trữ kỹ thuật số cá nhân tăng lên, số lượng thiết bị cần thiết để lưu trữ một phần dữ liệu (và do đó, chi phí vận hành để duy trì chúng) giảm đi.

Trong phiên bản hiện tại của mạng Arweave (2.5.3), 45 bản sao của bộ dữ liệu được nhắm mục tiêu trong tỉ lệ Kryder+ (được xác định tại đây), cùng với một khả năng lưu trữ dự phòng và phí điện (xem tại đây) gấp đôi.

Sau bản nâng cấp Arweave 2.6, mạng sẽ tự động tạo ra tỷ lệ Kryder+ bằng cách phản ứng với giá mà các thợ mỏ sẵn lòng cung cấp lưu trữ. Mạng có thể điều phối một nguồn tin cậy không tin cậy cho giá này vì các thợ mỏ được động viên để giảm thiểu nó, trong sự cạnh tranh với nhau.

Điều đáng chú ý về tỷ lệ Kryder+ của Arweave là chi phí băng thông không có trong công thức. Arweave bao gồm điều này bằng cách sử dụng một bộ khích lệ dựa trên karma riêng – xem tại đây.

Mô phỏng quỹ trường

Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về nền tảng lý thuyết của quỹ Arweave, cũng như việc triển khai thực tế của nó trong mạng lưới thực tế, chúng ta có thể xem xét một mô phỏng cơ chế này để quan sát kết quả có thể xảy ra trong thế giới thực. Để hỗ trợ trong nỗ lực này, chúng tôi sử dụng một kỹ thuật mô phỏng dựa trên chuỗi Markov. Mô hình này chạy nhiều lần lặp lại của tương lai tiềm năng từng năm, sau đó tổng hợp kết quả. Mã để thực hiện và sửa đổi mô phỏng này bạn có thể tìm thấy ở cuối trang này.

Yếu tố mô phỏng

Tỷ lệ Kryder + là một yếu tố chính trong bất kỳ mô phỏng nào về quỹ Arweave. Trong mô hình này, chúng tôi sử dụng một tập dữ liệu về chi phí ổ cứng theo thời gian (tìm thấy ở đây) như cơ sở của chúng tôi. Từ dữ liệu này, chúng tôi quan sát được tỷ lệ Kryder trung bình là khoảng 38%. Bên cạnh dữ liệu thực tế, chúng tôi còn có khả năng tạo ra một lớp 'bi quan' về tương lai so với tiến bộ quá khứ, nhằm cho phép chúng tôi kiểm tra tải cách hoạt động của quỹ trong những thời kỳ kém may mắn hơn. Chúng tôi mô tả yếu tố 'bi quan' này là % sự giảm giá chi phí lưu trữ trước đó mà chúng tôi dự đoán sẽ tiếp tục trong tương lai. Ví dụ, một tỷ lệ bi quan là 10% ngụ ý rằng chúng tôi nghĩ rằng tương lai chỉ hiệu quả 10% so với quá khứ trong việc giảm giá chi phí lưu trữ.

Một yếu tố quan trọng khác trong mô phỏng quỹ dự trữ của Arweave là sự biến động của giá token. Arweave sử dụng một token giá động cho quỹ dự trữ của mình với hai lý do chính:

Các đồng tiền ổn định tập trung rất có thể sẽ sụp đổ hoặc ngừng hoạt động trước khi khối cuối cùng trong mạng Arweave được đào. Hơn nữa, một kiến trúc đồng tiền ổn định phi tập trung được tích hợp vào giao thức Arweave chính nó sẽ dễ bị thiếu tài sản đảm bảo trong trường hợp thị trường biến động cực đoan.

Ngược lại, mã thông báo gốc của Arweave có yêu cầu mạnh mẽ về tiện ích và hoạt động độc lập với bất kỳ chuỗi hoặc dịch vụ bên ngoài nào. Sự thiếu xen kẽ này giúp đảm bảo rằng giao thức Arweave có thể tiếp tục không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài trong thời gian cực kỳ dài.

Một trong những tác động của tính chất biến động của giá token, tuy nhiên, là 'giá trị đồng tiền' của quỹ có tính biến động. Để mô phỏng điều này trong mô phỏng của chúng tôi, chúng tôi giả định một sự biến động tiêu cực, trung lập về giá trị của quỹ. Điều đó có nghĩa là tất cả những biến động mô phỏng đối với giá trị của quỹ sẽ trung bình về zero trong tổng thể, nhưng từng cái sẽ di chuyển giá lên và xuống trong thời gian tương ứng.

Để cho phép mỗi mô phỏng cá nhân kết thúc trong một khoảng thời gian hợp lý, việc thực thi sẽ dừng lại sau khi đã trôi qua 10,000 năm, hoặc nguồn vốn đạt đến mức không còn.

Thời gian sống Quỹ

Cách đơn giản nhất để hiểu hành vi của quỹ này là nhìn vào số năm trung bình mà quỹ tồn tại dưới các điều kiện bên ngoài khác nhau.

Ở trên chúng ta thấy một biểu đồ về tuổi thọ quỹ với các mức biến động giá token tối đa hàng năm khác nhau (theo chiều ngang), so với sự thay đổi của tỷ lệ Kryder+ hiệu quả (theo chiều dọc, cũng được liệt kê với giá trị 'bi quan' của chúng đối với dữ liệu thực tế). Các kịch bản trong đó mỗi lần chạy được thực hiện (20 lần cho mỗi kết hợp) dẫn đến tuổi thọ trên 10.000 được chú thích bằng màu xanh đậm.

Ở bản vẽ này, ô quan trọng đầu tiên cần chú ý là ở mức độ biến động và bi quan là 0%. Mức độ bi quan/Kryder+ ở mức 0% ngụ ý rằng chúng ta giả định chi phí lưu trữ sẽ không bao giờ giảm xuống nữa. Trong trường hợp này, mạng vẫn nên lưu giữ dữ liệu người dùng ít nhất trong 200 năm với kinh tế hoạt động. Tham số này được chọn sao cho ngay cả những người hoài nghi nặng nề về sự tiến bộ công nghệ trong tương lai cũng có thể tin tưởng rằng dữ liệu của họ sẽ được lưu trữ với tính khả thi kinh tế trong ít nhất ~3 thế hệ trước khi cần yêu cầu lưu trữ vì lòng tự trọng.

Một quan sát quan trọng khác từ bản dựng này đến từ biến động 30% và vùng Kryder+ 2/4%. Trong mô phỏng của chúng tôi, biến động tối đa 30% trong giá token ngụ ý một sự thay đổi giá trung bình hàng năm là 15% - rất gần với biến động trung bình hàng năm của S&P500 là 14,4% từ năm 1950 đến năm 2015. Giả sử tỷ lệ biến động trung bình này trong giá token của mạng, chúng tôi thấy rằng tỷ lệ Kryder+ chỉ ~2% sẽ tạo ra một thời gian chạy của quỹ gần 2.000 năm, và một tỷ lệ cao hơn một chút sẽ tạo ra một thời gian chạy trên 10.000 năm.

Ngoài ra, nếu chúng ta giả định volatilitas trung bình giống như hàng hóa cuối cùng (khoảng 2-5%, theo ước tính của Ngân hàng Thế giới), chúng ta quan sát thấy rằng ngay cả khi tỷ lệ Kryder+ nhỏ hơn 0,76%, nó sẽ dẫn đến thời gian chạy của quỹ lâu hơn 10.000 năm.

Xác suất suy giảm

Như có thể thấy ở trên, trong một số lượng lớn các kịch bản, quỹ vẫn chứa các mã thông báo để tiếp tục khuyến khích lưu trữ dữ liệu sau khi mô phỏng kết thúc sau 10.000 năm. Nếu chúng ta đào sâu hơn vào thực thi của mỗi lần chạy cá nhân, chúng ta sẽ thấy rằng hầu hết các mã thông báo được lấy từ quỹ trong những năm đầu của việc lưu trữ:

Với hành vi này, chúng ta có thể nhận thấy khi người dùng đặt token vào quỹ để hỗ trợ dữ liệu họ đang lưu trữ, có rất nhiều khả năng rằng một số token đó sẽ không bao giờ được phát hành lại.

Ở trên, chúng ta thấy một biểu đồ về số lượng token có thể không được phát hành từ quỹ kỷ niệm ở các mức độ bi quan về giảm giá chi phí lưu trữ trong tương lai so với hiện tại.

Chạy nó tự mình

Trình giả lập được sử dụng trong bài đăng này có thể được tìm thấy tại đây. Vui lòng kiểm tra nó, tìm hiểu về mô hình và chia sẻ các mô phỏng được sửa đổi của riêng bạn! Nó có thể xử lý chạy khoảng 10.000 thực thi đầy đủ chiều dài trong vài phút trên một luồng đơn, vì vậy có thể được sử dụng để mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau nhanh chóng.

Thông báo:

  1. Bài viết này được in lại từ [Sam Williams], Tất cả quyền tác giả thuộc về tác giả gốc [Sam Williams]. Nếu có ý kiến phản đối về việc tái bản này, vui lòng liên hệ Học cửađội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
  2. Miễn trách nhiệm về trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
  3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn những bài viết dịch là không được phép.

Hiểu về tài năng của Arweave: Khám phá và Mô phỏng

Nâng cao8/30/2024, 6:25:21 PM
Mạng lưu trữ Arweave sử dụng một hình thức lưu trữ mới để đảm bảo tính vĩnh cửu của thông tin mà nó lưu trữ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày và thảo luận về cách hoạt động của lưu trữ, sau đó nghiên cứu các thuộc tính và hồ sơ rủi ro của nó bằng cách mô phỏng chuỗi Markov.

Mạng lưới Arweave sử dụng một hình thức lưu trữ mới lạ để đảm bảo tính lâu dài của thông tin mà nó lưu trữ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chi tiết và thảo luận về cách hoạt động của hình thức lưu trữ, sau đó nghiên cứu các tính chất và hồ sơ rủi ro sử dụng mô phỏng chuỗi Markov của quá trình thực thi. Bài viết này đi sâu vào chi tiết. Nếu bạn đang tìm kiếm tài liệu giới thiệu, bạn có thể muốn kiểm tra trang web chính thức của Arweave.

Bắt đầu thôi!

Nền tảng: Endowment là gì?

Trong bản dự thảo giấy màu vàng của Arweave năm 2019, chúng tôi đã mô tả cấu trúc quỹ Arweave (xem phần 3.2.2). Logic trung tâm của quỹ Arweave là như thế này:

Chi phí cung cấp lưu trữ đã giảm mạnh theo tốc độ mũ từ khi thông tin được mã hóa. Từ giấy papyrus, đến máy in Gutenberg, đến bộ nhớ trống từ, đĩa mềm và ổ đĩa flash, chi phí mã hóa và gọi lại thông tin đã giảm suốt hàng ngàn năm. Trong kỷ nguyên số, chúng ta gọi đó là tỷ lệ Kryder.

Trong khi tỷ lệ giảm chi phí chính xác có thể thay đổi, mẫu có tính đáng tin cậy và còn nhiều không gian để phát triển: Giới hạn mật độ dữ liệu lý thuyết đơn thuần chỉ lớn hơn 10^51 so với những thành tựu hiện tại của chúng ta. Hơn nữa, chúng tôi không dự đoán rằng sẽ có sự giảm tốc trong mong muốn lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn, vì con người và máy móc luôn cố gắng hiệu quả hơn nếu họ có thể truy cập và xử lý nhiều thông tin hơn.

Với những yếu tố này, chúng tôi quan sát thấy rằng bằng cách ngoại suy tỷ lệ Kryder cực kỳ bảo thủ, chúng tôi có thể định giá lưu trữ vĩnh viễn với một khoản phí duy nhất. Chúng tôi đạt được điều này bằng cách tính phí cơ bản cho người dùng là 200 năm lưu trữ với chi phí hiện tại, sau đó khi chi phí lưu trữ giảm, sức mua lưu trữ của khoản đóng góp tài trợ này tăng lên. Miễn là tỷ lệ Kryder duy trì trên 0,5%, sức mua lưu trữ trong khoản tài trợ vào cuối năm sẽ lớn hơn so với lúc bắt đầu.

Khi giao thức gần cuối vòng đời, kích thước và chi phí của bộ dữ liệu sẽ giảm xuống mức rất thấp. Do kích thước nhỏ, chúng tôi mong đợi rằng nó sẽ được 'nhập khẩu' một cách vị tha vào hệ thống lưu trữ thông tin cố định tiếp theo, tiếp tục sao chép dữ liệu. Điều này theo cùng một mô hình đã khiến cho các lưu trữ Gopher được tìm thấy trên web hiện đại, v.v.

Bạn có thể kiểm tra các chi tiết đầy đủ và toán học điều này tiếp cận ở đây.

Xác định tỷ lệ Kryder+

Trong thực tế, mạng Arweave sử dụng một phiên bản sửa đổi của tỷ lệ Kryder gốc, chúng tôi sẽ gọi là tỷ lệ ‘Kryder+’ trong tài liệu này. Tỷ lệ Kryder+ bao gồm không chỉ việc lưu trữ dữ liệu gốc mà còn các yếu tố khác cần thiết để duy trì một mạng như Arweave trực tuyến: sao chép, điện năng và chi phí hoạt động. Chúng tôi nhận thấy rằng mỗi yếu tố này đều bị ảnh hưởng bởi sự giảm giá lưu trữ gốc.

Sao chép: Mỗi bản sao mới của bộ dữ liệu thừa hưởng chi phí lưu trữ giảm dần giống như bản đầu tiên.

Sử Dụng Năng Lượng: Sự thay đổi trong mật độ dữ liệu và đáng tin cậy (những yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến tỷ lệ Kryder) hiếm khi, nếu có, đi kèm với việc tăng sử dụng năng lượng. Do đó, khi các phương tiện lưu trữ tăng cường về dung lượng, chi phí năng lượng tương đối để lưu trữ một lượng dữ liệu cụ thể giảm đi, nữa.

Chi phí vận hành: Giống như việc sử dụng điện, khi hiệu suất của các phương tiện lưu trữ kỹ thuật số cá nhân tăng lên, số lượng thiết bị cần thiết để lưu trữ một phần dữ liệu (và do đó, chi phí vận hành để duy trì chúng) giảm đi.

Trong phiên bản hiện tại của mạng Arweave (2.5.3), 45 bản sao của bộ dữ liệu được nhắm mục tiêu trong tỉ lệ Kryder+ (được xác định tại đây), cùng với một khả năng lưu trữ dự phòng và phí điện (xem tại đây) gấp đôi.

Sau bản nâng cấp Arweave 2.6, mạng sẽ tự động tạo ra tỷ lệ Kryder+ bằng cách phản ứng với giá mà các thợ mỏ sẵn lòng cung cấp lưu trữ. Mạng có thể điều phối một nguồn tin cậy không tin cậy cho giá này vì các thợ mỏ được động viên để giảm thiểu nó, trong sự cạnh tranh với nhau.

Điều đáng chú ý về tỷ lệ Kryder+ của Arweave là chi phí băng thông không có trong công thức. Arweave bao gồm điều này bằng cách sử dụng một bộ khích lệ dựa trên karma riêng – xem tại đây.

Mô phỏng quỹ trường

Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về nền tảng lý thuyết của quỹ Arweave, cũng như việc triển khai thực tế của nó trong mạng lưới thực tế, chúng ta có thể xem xét một mô phỏng cơ chế này để quan sát kết quả có thể xảy ra trong thế giới thực. Để hỗ trợ trong nỗ lực này, chúng tôi sử dụng một kỹ thuật mô phỏng dựa trên chuỗi Markov. Mô hình này chạy nhiều lần lặp lại của tương lai tiềm năng từng năm, sau đó tổng hợp kết quả. Mã để thực hiện và sửa đổi mô phỏng này bạn có thể tìm thấy ở cuối trang này.

Yếu tố mô phỏng

Tỷ lệ Kryder + là một yếu tố chính trong bất kỳ mô phỏng nào về quỹ Arweave. Trong mô hình này, chúng tôi sử dụng một tập dữ liệu về chi phí ổ cứng theo thời gian (tìm thấy ở đây) như cơ sở của chúng tôi. Từ dữ liệu này, chúng tôi quan sát được tỷ lệ Kryder trung bình là khoảng 38%. Bên cạnh dữ liệu thực tế, chúng tôi còn có khả năng tạo ra một lớp 'bi quan' về tương lai so với tiến bộ quá khứ, nhằm cho phép chúng tôi kiểm tra tải cách hoạt động của quỹ trong những thời kỳ kém may mắn hơn. Chúng tôi mô tả yếu tố 'bi quan' này là % sự giảm giá chi phí lưu trữ trước đó mà chúng tôi dự đoán sẽ tiếp tục trong tương lai. Ví dụ, một tỷ lệ bi quan là 10% ngụ ý rằng chúng tôi nghĩ rằng tương lai chỉ hiệu quả 10% so với quá khứ trong việc giảm giá chi phí lưu trữ.

Một yếu tố quan trọng khác trong mô phỏng quỹ dự trữ của Arweave là sự biến động của giá token. Arweave sử dụng một token giá động cho quỹ dự trữ của mình với hai lý do chính:

Các đồng tiền ổn định tập trung rất có thể sẽ sụp đổ hoặc ngừng hoạt động trước khi khối cuối cùng trong mạng Arweave được đào. Hơn nữa, một kiến trúc đồng tiền ổn định phi tập trung được tích hợp vào giao thức Arweave chính nó sẽ dễ bị thiếu tài sản đảm bảo trong trường hợp thị trường biến động cực đoan.

Ngược lại, mã thông báo gốc của Arweave có yêu cầu mạnh mẽ về tiện ích và hoạt động độc lập với bất kỳ chuỗi hoặc dịch vụ bên ngoài nào. Sự thiếu xen kẽ này giúp đảm bảo rằng giao thức Arweave có thể tiếp tục không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài trong thời gian cực kỳ dài.

Một trong những tác động của tính chất biến động của giá token, tuy nhiên, là 'giá trị đồng tiền' của quỹ có tính biến động. Để mô phỏng điều này trong mô phỏng của chúng tôi, chúng tôi giả định một sự biến động tiêu cực, trung lập về giá trị của quỹ. Điều đó có nghĩa là tất cả những biến động mô phỏng đối với giá trị của quỹ sẽ trung bình về zero trong tổng thể, nhưng từng cái sẽ di chuyển giá lên và xuống trong thời gian tương ứng.

Để cho phép mỗi mô phỏng cá nhân kết thúc trong một khoảng thời gian hợp lý, việc thực thi sẽ dừng lại sau khi đã trôi qua 10,000 năm, hoặc nguồn vốn đạt đến mức không còn.

Thời gian sống Quỹ

Cách đơn giản nhất để hiểu hành vi của quỹ này là nhìn vào số năm trung bình mà quỹ tồn tại dưới các điều kiện bên ngoài khác nhau.

Ở trên chúng ta thấy một biểu đồ về tuổi thọ quỹ với các mức biến động giá token tối đa hàng năm khác nhau (theo chiều ngang), so với sự thay đổi của tỷ lệ Kryder+ hiệu quả (theo chiều dọc, cũng được liệt kê với giá trị 'bi quan' của chúng đối với dữ liệu thực tế). Các kịch bản trong đó mỗi lần chạy được thực hiện (20 lần cho mỗi kết hợp) dẫn đến tuổi thọ trên 10.000 được chú thích bằng màu xanh đậm.

Ở bản vẽ này, ô quan trọng đầu tiên cần chú ý là ở mức độ biến động và bi quan là 0%. Mức độ bi quan/Kryder+ ở mức 0% ngụ ý rằng chúng ta giả định chi phí lưu trữ sẽ không bao giờ giảm xuống nữa. Trong trường hợp này, mạng vẫn nên lưu giữ dữ liệu người dùng ít nhất trong 200 năm với kinh tế hoạt động. Tham số này được chọn sao cho ngay cả những người hoài nghi nặng nề về sự tiến bộ công nghệ trong tương lai cũng có thể tin tưởng rằng dữ liệu của họ sẽ được lưu trữ với tính khả thi kinh tế trong ít nhất ~3 thế hệ trước khi cần yêu cầu lưu trữ vì lòng tự trọng.

Một quan sát quan trọng khác từ bản dựng này đến từ biến động 30% và vùng Kryder+ 2/4%. Trong mô phỏng của chúng tôi, biến động tối đa 30% trong giá token ngụ ý một sự thay đổi giá trung bình hàng năm là 15% - rất gần với biến động trung bình hàng năm của S&P500 là 14,4% từ năm 1950 đến năm 2015. Giả sử tỷ lệ biến động trung bình này trong giá token của mạng, chúng tôi thấy rằng tỷ lệ Kryder+ chỉ ~2% sẽ tạo ra một thời gian chạy của quỹ gần 2.000 năm, và một tỷ lệ cao hơn một chút sẽ tạo ra một thời gian chạy trên 10.000 năm.

Ngoài ra, nếu chúng ta giả định volatilitas trung bình giống như hàng hóa cuối cùng (khoảng 2-5%, theo ước tính của Ngân hàng Thế giới), chúng ta quan sát thấy rằng ngay cả khi tỷ lệ Kryder+ nhỏ hơn 0,76%, nó sẽ dẫn đến thời gian chạy của quỹ lâu hơn 10.000 năm.

Xác suất suy giảm

Như có thể thấy ở trên, trong một số lượng lớn các kịch bản, quỹ vẫn chứa các mã thông báo để tiếp tục khuyến khích lưu trữ dữ liệu sau khi mô phỏng kết thúc sau 10.000 năm. Nếu chúng ta đào sâu hơn vào thực thi của mỗi lần chạy cá nhân, chúng ta sẽ thấy rằng hầu hết các mã thông báo được lấy từ quỹ trong những năm đầu của việc lưu trữ:

Với hành vi này, chúng ta có thể nhận thấy khi người dùng đặt token vào quỹ để hỗ trợ dữ liệu họ đang lưu trữ, có rất nhiều khả năng rằng một số token đó sẽ không bao giờ được phát hành lại.

Ở trên, chúng ta thấy một biểu đồ về số lượng token có thể không được phát hành từ quỹ kỷ niệm ở các mức độ bi quan về giảm giá chi phí lưu trữ trong tương lai so với hiện tại.

Chạy nó tự mình

Trình giả lập được sử dụng trong bài đăng này có thể được tìm thấy tại đây. Vui lòng kiểm tra nó, tìm hiểu về mô hình và chia sẻ các mô phỏng được sửa đổi của riêng bạn! Nó có thể xử lý chạy khoảng 10.000 thực thi đầy đủ chiều dài trong vài phút trên một luồng đơn, vì vậy có thể được sử dụng để mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau nhanh chóng.

Thông báo:

  1. Bài viết này được in lại từ [Sam Williams], Tất cả quyền tác giả thuộc về tác giả gốc [Sam Williams]. Nếu có ý kiến phản đối về việc tái bản này, vui lòng liên hệ Học cửađội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
  2. Miễn trách nhiệm về trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
  3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn những bài viết dịch là không được phép.
Bắt đầu giao dịch
Đăng ký và giao dịch để nhận phần thưởng USDTEST trị giá
$100
$5500