编译:Elvin,ChainCatcher
估算成本的框架:
案例分析
除了当前成本的总体估算外,该框架还提供:
案例分析会示范如何应用该框架。例如,与 POKT 网络进行的联合调查揭示了节点运营商在进一步扩展服务节点方面的持续努力。尽管如此,通过去中心化他们的网关解决了经济可扩展性(包括需求生成)方面的剩余障碍。
DePIN 是提供硬件资源(物理基础设施)的一系列去中心化网络,适用于计算、存储、无线网络或数据测量等广泛的用例。DePINs 利用 Web3 激励模型(即代币奖励系统)来激励物理基础设施网络的建设。截至 2024 年 5 月,所有 DePIN 代币的市场资本总额为 290 亿美元。
DePINs 对数字和物理资源网络均有贡献:
在物理资源网络 (PRN) 中,贡献者部署位置相关的硬件以提供(不可替代的)服务。这包括:
在数字资源网络 (DRN) 中,贡献者指引硬件提供(可替代的)数字资源,物理位置不是主要标准。这包括:
早期的 DePIN 项目由于其代币框架设计,产生了大量初始兴趣。例如,Helium 奖励贡献者 HNT 代币以通过热点帮助运行无线网络,而 Filecoin 允许用户出租其多余的存储空间。虽然这足以让许多 DePIN 项目起步,但代币发放可能不足以保证节点在网络中的长期参与。
如果运行节点变得无利可图,节点运营商将不再有动力操作 DePIN 基础设施。因此,DePIN 创始团队必须帮助节点运营商优化成本。
DePIN代币经济的典型飞轮如下:
DePIN飞轮的视觉呈现如下:
正如我们之前在奖励发行时间表分析中所描述的,这些代币奖励的美元价值(代币价格)受到整体市场情绪的重大影响。因此,它们可能看起来像这样:
或者根据您进入牛市的时间不同,可能会是这样:
那么,奖励发行与成本有什么关系呢?
如上所述,如果代币奖励和来自用户需求的收入不足以达到收支平衡,节点运营商可能会决定停止支持网络。DePIN的运营费用中有很大一部分是用法币支付的,这使得代币奖励的美元价值变得重要,并与整体市场表现挂钩。尽管存在任何计划良好的代币发行措施,但在最坏的情况下,情况可能会变成这样:
这将导致节点运营商退出,将进一步转化为更高的延迟、更低的可靠性和更糟糕的用户体验。最终,需求停滞将关闭飞轮。
好消息是有许多方法可以应对这种情况。一种方法是使代币发行更加灵活,以便与网络的货币化更加一致(请参见此处的基于KPI的发行)。另一种方法是解决成本问题,以使整体网络更加高效,因此对代币价格下降不太敏感。我们的动态图将如下所示:
关键主张:如果你知道运营DePIN网络的成本及其最大驱动因素,可以启动治理讨论和研发工作,以在网络服务供应减少之前减少节点运营商成本。
鉴于DePIN的去中心化和无需许可的特性,评估成本基数并不容易。尽管代币奖励和用户需求收入通常在链上跟踪,但运行节点涉及的其他成本并不公开(例如基础设施费用)。这意味着我们需要使用关于可用数据点的假设和估计。
在这篇文章中,我们将解决这个挑战,并介绍一个估算的框架。
我们提出以下框架,供DePIN网络的管理者作为一种评估运行基础设施节点所涉及的运营成本的方法论。
使用这个框架,DePINs的成本估算被分解为三个步骤:
尽管DePINs提供各种服务(例如计算、网络覆盖、移动数据等),但提供这些服务所需的角色是相同的(在这里查看30多个网络中DePIN供应端角色的概述):
与需求端相关的角色(如销售团队)目前并不常见,评估与运行协议相关的成本,如治理成本,是另一篇文章的主题。
请注意,并非每个DePIN都有委托和网关,也不需要所有角色分开。例如,Filecoin的存储提供商(SP)被分类为服务节点和验证者,同时也操作Filecoin链,因此也形成会计层。Arweave矿工也是如此。
上述每个角色都可以通过节点执行,其成本可以分为以下四个组成部分中的任何一个(大多数有多个):
最后一点是指资本成本:在广泛范围内几乎不可能获取与这些操作相关的债务/融资成本的信息。然而,有一部分与资本成本相关的内容是我们可以评估的:许多DePIN遵循抵押以获取访问(工作代币)的模式,并要求节点运营商抵押一些代币才能被允许做出贡献。获取这些代币是一种投资,即使我们假设当离开网络时可以收回这笔金额,但是持有这些代币与在其他地方投资资本相比存在机会成本。
我们对成本组成部分的评估将不完整,如果不涉及与会计层交易相关的成本。评估这一点并不简单,它取决于几个变动因素。一般来说,网络决定在多大程度上将记账外包到链下。但是对于结算层的记录和链上交易,有三种选择:
将所有这些要素综合起来,以创建成本估算是一项具有挑战性的任务。我们不仅需要为网络中的每个角色的每个成本组成部分提出估算,就像下图中所示那样,我们还需要考虑到并非所有节点运营商具有相同的成本结构。确定总体成本估算比简单地将所有网络节点运营商的数量乘以一个节点运营商的估算更为复杂。
当我们谈论成本结构时,我们指的是影响成本的关键差异。这些关键差异使得依赖假设至关重要。当然,这是一种权衡:做出假设简化了过程,但可能会牺牲准确性。也就是说,考虑到涉及的因素有多少,必须做出某些假设才能得出一个可行的理论。
在评估成本结构时,有三个主要考虑因素:
这与共享经济的好处有关,对于 DePIN 来说很常见:运营商可以在多个网络中使用相同的设置(因此也是硬件、劳动力和带宽、电力等操作支出),例如Livepeer与Ethereum和Filecoin运营,io.net与Render、Filecoin和其他GPU网络。对于硬件对操作至关重要的情况,我们不考虑与共享经济相关的成本节省。它们不仅难以识别,而且很难量化哪个网络在成本方面获益最大,以及如何分配节省。在会计方面,我们将要将总成本分解为每月金额。为了简化,我们假设我们在整个生命周期中以相同的期限摊销总额,并为所有节点运营商的每个月分配相同的金额。
当然,还有更多的细微差别,我们将在DePIN存储库中进行更长篇幅的探讨。
这为我们的“执行计划”增加了第三个维度,创建了60种不同的组合来考虑:
总的来说,虽然这个公式非常全面,给出了多种成本结构选项,但最有用的是将其应用于多个不同时间点,而不是一个静态时间点。最强大的模型是将运营成本与网络容量联系起来的模型。这使我们能够了解成本随着容量或利用率的变化而变化的程度。网络的容量与网络提供的服务相关,例如Pocket的RPC请求数量,Arweave或Filecoin的存储量,或Hivemapper的道路网络映射百分比。
请注意,这个公式需要大量公开可用的信息,我们建议通过网络提供的文档、论坛/ Discord 帖子以及可能的话,通过调查来获取这些信息。
随着 DePIN 以增加的速度发展,估算各种 DePIN 的成本组成部分是具有挑战性的。除了已知的关于硬件成本和随时间变化的容量的功率规律之外,估算加密货币特定成本,例如结算层的 gas 和吞吐量能力,也不是一件简单的事情。
知道当前成本与奖励发行和需求方收入之间的关系,最大的成本驱动因素如何随着假设的变化而变化,以及成本如何随着需求增加而增加,都是有用的指标。
为了帮助引导关于 DePIN 经济设计的治理决策,成本估算需要与奖励发行和使用收入相关联。虽然我计划提供更多关于 DePINs 成本估算的例子,但我欢迎对所提出的框架、其假设和摘要以及对提供的成本估算的潜在改进提出反馈。
Livepeer 为实时和点播流媒体提供去中心化的视频基础设施。最近,Livepeer 开始为 AI 模型训练用例启用空闲的 GPU 资源(详情请参阅此处)。
这里提供了逐步应用框架的过程。大多数成本估算基于2023年夏季与节点运营商(即 Orchestrators)进行的调查和社区信息(例如此处)。
运营 Livepeer 网络的总估计成本约为每月 85,000 美元。平均成本的详细分解显示,硬件和劳动力占大约相同的份额(约 40%)。如果考虑到表格中描述的劳动力成本估计的不确定性,网络的 100 个 Orchestrators、它们的转码器和在 Arbitrum 上的结算成本的月度成本约为 40,000 美元,处于估计范围较低端。值得注意的是,每月 40,000 美元的成本与当前约为每月 5-10 个 ETH 的费用收入(对应 ETH 价格为 3,000-4,000 美元)相差不远。然而,Orchestrators 没有负利润,因为他们的收入中更大一部分实际上来自质押奖励。
值得注意的是,由于 Livepeer 的交易在 Arbitrum 上结算,结算层的成本在每月 0.5-2 个 ETH 的范围内。这与 Arbitrum 迁移前在 2022 年第一季度的情况相比,节省了超过 95% 的成本。此外,截至今日,Livepeer 上的交易增长了 2-3 倍。相对而言,会计层现在占总成本的约 5%,而在迁移前(占总成本的约 80%)是一个主要的成本驱动因素。
最近,其调整了确定工作分配方式的算法,更加注重 Orchestrator 提供的每像素价格。这对转码价格施加了下行压力,可能有助于促进需求,但论坛中的讨论显示价格水平需要进一步降低。另一方面,最近推出的 AI-subnets 可能有助于为网络增加进一步的变现途径。
在估算电子表格中的一个潜在情景是,转码分钟的需求增加 3 倍只会使总体成本增加 20%。值得注意的是,带宽是成本增加的主要驱动因素。
如果我们假设价格水平相似(以 1ETH 为 3,000 美元),这应该足以使网络进入盈亏平衡区域。然而,如果转码价格下降了 50%,网络级别的费用收入将约为每月 45,000 美元,因此低于成本估计的下限。随着新的用例(如 AI 视频生成)的出现(因此增加了变现机会),Livepeer 网络上的成本和收入动态将如何变化,这仍有待观察。
在其核心,POKT 网络提供去中心化的远程过程调用(RPC)端点。最近,POKT 网络宣布其将扩展到更多关于 AI 模型推理的用例。逐步应用的框架如下。大多数成本估算是基于 2023 年夏季与节点运营商进行的调查以及与这些节点运营商和网关运营商的后续访谈。
基于提供 RPC 端点的约 15,000 个节点和四个网关运营商,我们估计 POKT 网络目前每月的成本约为 20 万美元( /- 8 万美元),以服务每天约 5 亿个中继。目前最大的部分是服务节点(约占成本的 75%)。
由于我们可以获取网络中活跃节点数量的历史数据,并且随着时间的推移有不同的成本组成部分的数据点,我们可以将网络成本估算放在一个时间轴上,显示了三个较大的成本削减被解决的时间点:
由于我们的成本框架将成本估算与网络容量和需求联系在一起,我们可以评估成本结构的变化。例如,如果需求从目前的每天 5 亿个增加到例如每天 25 亿个中继,那么网关将占总成本基数的 60%,约为每月 40 万美元(目前约为 20 万美元)。请注意,这是成本的 2 倍,而需求的增长是 5 倍。这是因为服务节点能够改善其设置,因此可以在基本相同的成本基础上满足增长的需求。
如果我们进一步假设,在总服务的中继数中,以较低成本基础运行的新网关的份额增加到例如 50%(目前为 30%),那么整体网络成本将为每月 30 万美元。
随着网关的分散化,网关运营商可以单独定义其价格点。如果我们假设每百万请求的平均价格为 4 美元,则 POKT 网络整体的场景将每月赚取 30 万美元,因此基本上实现盈亏平衡。
Dfinity/互联网计算机协议(ICP)被设计为“区块链的区块链”,为执行智能合约(称为 canisters)提供计算资源,这些合约组织在子网中(详情https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf)。支柱是提供存储、计算和带宽以复制所有 canisters、状态和其子网计算的节点机器。
逐步应用的框架如此处所示。大多数成本估算是基于文档和论坛帖子中的数据。
ICP 是少数几个将基于法定货币的成本纳入到代币奖励机制中的网络之一,这使得成本评估变得更容易。目前由约 85 个运营商运行约 1400 台节点机器。对于较大运营商的规模经济,我们没有数据点,因此我们的整体估计范围相当宽泛:每月运营 ICP 网络的成本约为 40 万至 90 万美元,平均约为 60 万美元。
虽然适当的收入评估值得一篇单独的文章,但我们估计目前的月收入约为 25,000 美元。与估计的成本相比,这似乎很低,但这是由于利用率低:随着只有 559 台节点机器活跃,我们估计当前需求(以周期燃烧率表示)约为总容量的 2%。这意味着网络可以承受例如需求增加 25 倍,仍然不会增加当前的成本基础。一个论坛帖子实际上估计未来两年的需求将达到15-25倍,然后(在其他条件相同的情况下)将导致ICP每月赚取这些费用。
DIMO 是一个去中心化网络,赋予驾驶员管理其车辆数据的能力。与此同时,DIMO 使企业和开发人员能够构建创新的与移动性相关的应用程序(然后从中获利)。数据测量通过特殊设备(Autopi、Macaron)或应用程序进行。虽然以上 DePIN 示例是数字资源网络,但 DIMO 是本分析中包含的第一个物理资源网络的例子。
逐步应用的框架如下所示。大多数成本估算是基于在线(设备)价格信息、Dune 数据和论坛帖子。
对于结算层,我们假设 Q1 2024 平均每辆连接汽车花费的 0.6 美元至 1.5 美元的一半可归因于 DIMO 的运营。对于网关,我们假设每月硬件成本约为 4,000 美元,与上述运营相关的劳动成本约为每月 11,000 美元。总的来说,这加起来约为每月 18 万美元的支出,如下表所示。大部分成本与带宽和其他成本相关,其中约 1/3 与 Polygon 上的结算成本有关,另外 2/3 与智能汽车集成的月度成本份额有关。
我们没有关于网络实际收入的线索,但通过使用全球汽车数据市场和相关汽车数据收入的估算,显示当前每辆汽车的收入约为 150 美元至 185 美元,到 2030 年可能增长到 500 美元至 600 美元。如果 DIMO 能够从中获得 10-15% 的收入,那么产生的收入范围将为每月 11 万美元至 18 万美元,从而覆盖运营成本。
然而,数据变现本身似乎并非实际协议目标;相反,DIMO 侧重于提供基础设施,以便在网络之上构建应用程序(https://docs.dimo.zone/overview),这反映在最新关于 DIMO 节点和代币升级的讨论中。讨论中的变化可能会影响上述成本结构。
特别感谢我的贡献者:Mihai(Messari)、Raullen(IoTeX)、Nodies Team、Grove Team、Pocket Network Foundation、DIMO 团队、Diana Biggs 和 Christopher Heymann 对反馈和意见的贡献。
*标准的项目为 1kx 的投资组合。
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