加密资产主要有三类:价值存储、证券型代币和效用代币。通用的价值存储可以使用交换方程式进行估值,因为这些货币有独立的货币属性。它们包括比特币、比特币现金、大零币、达世币、门罗币和 Decred。 虽然可能有些人不同意我的观点,但我还是将例如 以太坊、EOS、Dfinity 和 Kadena 归到这一类。为什么呢?因为确实存在机会,被大规模使用的智能合约平台的原生代币会成为一个独立的价值存储。 人们已经很熟悉传统的证券,因此本文不涉及证券型代币。从结算时间和监督权的角度看,将证券移植到区块链确实比传统系统好很多,但它没有改变证券本身的任何属性。 本文主要介绍效用代币。
背景
在 2016 和 2017 年发行的绝大多数首次代币发行(ICO)都是效用代币,这些代币同时充当专有支付货币。这些 ICO 包括很多高回报项目例如:Filecoin、Golem、0x、Civic、Raiden、注意力币等等。 上述代币中的每一个都将自己定位为独立的货币基础。货币基础可以使用交 换方程式:MV = PQ 进行估值。因此有 M = PQ/V。 正如我在《理解代币流通速度》写到的,方程式中的 V 对基本所有的专有支付货币来说是一个巨大的难题。通常来说,专有支付货币很容易受流通速度问题的影响,而这会对代币价格产生持续的下跌压力。由于这个效应,我预计仅仅充当专有支付货币的效用代币的流通速度会超过 100。甚至可能达到 1,000。作为参考,美元的 M1 供应流通速度为 5.5。 在下文我将介绍两个解决效用代币流通速度问题的新型代币经济模型。每个模型的设计初衷主要为了取得以下效果: 随着网络的使用,效用代币的价格大致呈线性增长。 当然与此相反的是,如果网络的使用量降低或远远跟不上预期的增长,那么原生代币的价格应当下跌。
应用型代币(Work Tokens)
Augur 是应用型代币的先行者。Keep 也是一个例子。 在应用型代币模型中,为了获取在网络中执行工作的权利,服务提供商需要质押(也称为“绑定”)原生代币。对于“商品即服务”的网络,例如 Keep(链下隐私计算)、Filecoin(分布式文件存储)、Livepeer(分布式视频转码)、Truebit(链下可验证计算)甚至是类似于 Gems 这样出卖人力的“去中心化劳务众包平台”。某个服务提供商获得下一个任务的概率跟它质押的代币数量占所有质押的代币总数的比例成正比。 应用型代币模型的美妙之处在于,如果没有任何投机者,网络使用量的增加将使代币价格上涨。随着服务需求的增长,服务提供商将获得更多的收入。加上代币的供应量固定,服务提供 商会理性地为每个代币花费更多,来获得赚取不断增长的现金流的权利。 大多数应用型代币系统都会强制采取某些机制惩罚不能按照预先规定的标准执行工作的服务提供商。例如在 Filecoin 系统中,服务提供商承诺在一段时间内存储某些数据。在合约有效期内,他们必须锁定特定数量的 Filecoin 代币,同时保证该文件必须全天候可用,并提供最低配置的宽带。如果服务商没有遵循该标准,它将自动受到协议的惩罚,它一部分所质押的代币权重会被削减(没收)。 应用型代币的估值模型很简单,为:净现值(NPV)。 相对于传统的“代币即货币”模型,应用型代币模型彻底改变了效用型代币的最终价值估算方法。我们以 Filecoin 为例,来展示两种方法的巨大差异。 Filecoin 团队估算过他们 2021 年的目标市场为 1,100 亿美元(白皮书第 16 页)。这些数据是基于用户购买硬盘并明确将其出租的的传统模型,但没有考虑到利用未使用的硬盘容量。因此 Filecoin 很可能会大幅度降低单价。我们保守一点,并假设 Filecoin 的价格不变。 使用“代币即货币”的 Filecoin 代币的流通速度将会很高。但该速度不会无限大——会存在着某个上限,因为 Filecoin 网络中的存储提供商必须质押一部分代币才能存储文件。但这个质押系统的该机制还没有实现。无论如何,这个质押机制保证了 Filecoin 代币的流通速度有一个上限(类似地,交易费用也限制了流通速度上限;但该上限可能非常高,与本文内容关系不大)。 美元 M1 的流通速度大约为 5.5。在金融危机之前(金融危机 中,美联储大约扩大了一倍货币供应量),美元的流通速度大约为 10。但对 Filecoin 来说,流通速度为 10 的假设不太现实。考虑到 Filecoin 不是一种通用货币,并且除了质押所需的最小数量代币以外,没有诱人的激励去使人持有 Filecoin,因此我假设它的流通速度比美元 M1 高 3-10 倍。意味着 Filecoin 的流通速度为 30-100。 因此 Filecoin 的最终价值——假设市场完全饱和——大概在 11-36 亿美元(分别对应 1,100 亿美元/100 和 1,100 亿美元/30)范围之间。 现在我们来计算 Filecoin 在应用型代币模型中的潜在最终价值。最终价值可以通过“现金流/贴现率”来计算。假设贴现率为 40%,营业利润率为 50%,那么 Filecoin 的潜在最终价值为 1,100 亿美元 × 50% / 40% = 1,375 亿美元。 也就是说,效用型模型的估值大约是专有支付货币模型的 100 倍。 这怎么可能呢? 答案是,当把效用代币作为一种专有支付货币时,最终价值只能达到交易量的一小部分。为什么呢?因为根据交换方程 M = PQ/V,同时假设流通速度 V > 1,那么计算得到的 M 必定小于 PQ。 另一方面,如果将效用代币作为在网络执行任务的权利,它应当视为系统产生的运营现金流的倍数,而不是服务提供商收入的一小部分。此外,在应用型代币模型中,随着网络的增长和成熟,系统的风险会降低,贴现率也会降低,从而最终增加代币的最终价值(实际上意味着代币总价值会随着交易量呈超线性增长)。 应用型代币模型只有在所提供的服务是纯商品时才有效。如果存在像市场营销、客户服务和上市策略等其它竞争因素,该模型就会失效。根据所质押的代币数量,应用型代币模型在为服务提供商分配新任务时是可预测的。 该模型不适用于必须积极争取客户的服务提供商。这种类型的网络需要另外一个模型。
销毁--铸币平衡(Burn-And-Mint Equilibrium)
Factom 是“销毁--铸造”平衡模型(BME)的先驱,并且据我所知它是具有实质性网络价值,使用该模型的唯一代币(Factom 提供商品服务,意味着它可以作为一种应用型代币;但是他们选择了使用 BME 模型)。 与应用型代币不同,BME 模型中的代币是一种专有支付货币。但不像传统的支付货币,使用网络服务的用户不用直接付款给交易方。相反,这些用户销毁代币。 你没看错,用户在“烧钱”。 当用户销毁代币时,他们的身份是服务提供商。也就是说,用户(在链上)公开承认服务提供商是为了销毁的钱而工作。 用于接入基础服务而销毁的代币以美元计价。例如在 Factom 网络中,接入 Factom 区块链的成本为 0.001 美元,无论以美元计价的 Factom 代币(FCT)价格是多少。 与代币销毁过程无关,协议在每个时间段内会铸造 X 个新代币,并将这些代币按比例分配给服务提供商:如果代币铸造期间总共销毁了 50 个代币,其中 A 服务提供商销毁的数量是 1 个,那么 A 可以获得 20% 新释放的代币。 需要注意的是,新释放的 X 不一定为固定值。只要 X 不是销毁代币数量的函数即可,它可以是一个变量(因为如果它是销毁代币的函数,就会形成循环逻辑,有悖于 BME 的目的)。 从表面上看,该模型似乎会造成服务提供商收益不足或过多的情况。但是在实践中,如果系统的运行接近平衡状态,那么服务提供商会获得与付出相匹配的收入。 还要注意的是,在 Factom 的使用场景中,服务提供商和出块节点的身份是统一的。对以太坊 ERC20 代币来说,一开始的设计则不是这样,因为以太坊网络把出块抽象化了。但是,ERC20 其实也可以采用 BME 模型。 与应用型代币模型类似,BME 模型中网络使用量的线性增长,会导致相对应的代币价值呈线性或非线性增长。 我们假设一个不存在市场投机者的例子。具体数值如下: 每月新铸造代币:10,000 以美元计价的代币成本:10.00 美元 服务的单位费用:0.001 美元 如果代币每个月销毁的数量为 10,000——意味着流通代币的数量保持不变——那么,该系统会保持平衡状态。由于服务使用的成本为 0.001 美元,如果服务每个月的使用次数达到(10,000 10)/0.001 = 100,000,000,那么系统就会保持平衡。而如果某个月服务的使用次数继续增加,并且有 15,000 个代币被销毁,那么总供应量就会下降,产生价格上涨的趋势。该上涨趋势意味着从网络购买相同数量的服务,所需要销毁的代币数量会减少,从而使系统重新达到平衡。 该系统在相反的情况也适用:如果使用量增长缓慢,某个月内铸造的新代币比销毁的多,那么供应就增加,产生价格下跌的压力,意味着使用相同数量服务所需要销毁的代币数量会增加,又使系统重新达到平衡。 该模型假设消费者和服务提供商都不愿意持有该专有支付货币。相反,它假设服务提供商只愿意持有通用货币。 请注意该模型不要求所提供的服务属于一种商品。按比例重新分配的新铸造代币让服务提供商按照他们合适的方式为服务定价。 考虑到市场上大宗商品(Menger Goods)的供给总是过剩,因此没有一个通用的公式模型可以用来计算代币的非投机价值。但总体来说,可以概括为以下: 如果代币销毁的数量 > 铸造的数量,则价格会上涨; 如果代币销毁的数量 < 铸造的数量,则价格会下跌。*
什么时候使用哪一个模型
考虑到应用型代币捕获的价值远比 BME 代币多,加密团队应该尽可能使用应用型代币。然而,应用型代币不是通用的。它适用于大多数去中心化云服务,例如 Filecoin、Keep、Truebit 和 Livepeer。这些服务可以使用应用型代币因为它们提供无差异化的商品服务。此外,应用型代币还适用于例如 Augur 或 Gems 这样的需要人工投入的服务。 甚至像 Filecoin 这样提供不同层级服务(例如冗余量等)的系统,也可以采用应用型代币模型。 而其它大多数服务应该使用 BME 模型:Civic、Golem、Raiden、注意力代币(BAT)、0x等。在这些模型中,服务提供商提供的不是纯商品。它们需要竞争与协议本身无关的因素。Civic 网络中的服务提供商就业务发展和伙伴关系相互竞争。0x 中继层在用户体验、服务器接口质量、服务级别协议(SLA)、上架的代币等方面进行竞争。BAT 网络中的网络出版商则竞争差异化内容。
ICO 和代币分配
对于那些采用应用型代币模型的代币,开发团队不需要考虑代币分配。为什么呢?因为用户端不需要购买该代币。在未充分利用的计算/存储/宽带资源上追求利益的服务提供商将会非常快速地找到在未充分利用的硬件上赚钱的方法。像 AwesomeMiner 这样的服务会采用基于应用型代币的质押协议,该协议会把某个资源动态分配到利润最高的网络。1protocol 目前正在开发该功能。 不幸的是 BME 模型就没有这个优势。采用 BME 模型的系统仍然需要把代币分发到上百万个用户手中,从而让用户端能够使用服务。
(服务的)定价
在应用型代币模型中,服务的单位价格需要设置到网络水平的价格。服务提供商个人不能设置价格。相对于 Filecoin 的自由市场策略(在激烈竞争的市场中,每个矿工设置他自己的价格),这点听起来很糟糕。但实际上竞争不单单存在于同一个网络的提供商,它也存在于不同网络的提供商之间。这一点类似于亚马逊和谷歌对它们各自云服务产品的 1 GB 存储空间设定不同的价格。 在采用 BME 模型的系统中,每个服务提供商则能够设置它自己的价格。
治理
对于采用通用“代币即货币”模型的代币,很多企业家认为用户有一定的治理话语权。但实践中很可能不是这样的。由于流通速度问题, 消费者不会持有该代币,所以他们很大可能不会在基于质押的治理模型中投票。某个用户每次只打算在极短的时间内持有该代币,他们为什么还要花时间对治理事务进行投票呢? 应用型代币通过将基于质押的投票专门转移给市场的供应方来做到这一点。该方法让人感觉更像是去中心化的股权,传统的股东投票决定公司(供应方)在竞争激烈的市场环境下应该采取什么策略。 在 BME 模型中,代币仍然充当货币。目前还不清楚,相对于不采用 BME 模型的专有支付货币,BME 将会如何影响基于质押的投票治理。
网络效应
相对于通用的“代币即货币”模型,这两个模型都不会对网络效应产生重大影响。效用型代币的网络效应不基于代币本身的流动性,反而依赖协议的内在属性。例如,0x 中的网络效应不是 ETH 和 ZRX 之间的流动性,而是使用 0x 协议的所有交易对的全球流动池的网络效应。如果 ZRX 采用 BME 模型,全球流动池仍保持不变。类似地,Filecoin 的网络效应会大致呈 log(n) 曲线(由于接近全局饱和时,每个边际矿工的价值会减少),它作为应用型代币与专有支付货币没有本质的不同。 扩容应用型代币网络 在应用型代币模型,随着网络使用量和价值的增长,会出现一些有趣的现象。 我们假设在 Keep 网络上线时,我持有它总代币量的 1%,这时候整个 Keep 网络由 300 台中等配置的亚马逊服务器支持,同时不存在市场投机者。为了执行工作,我需要维护 3 台服务器。我们再假设,下一年 Keep 代币的需求增长了 100 倍,如果我一个代币都不卖出,这时候为了满足网络的需求,我需要维护 300 台服务器。 但是我不打算维护这么多的服务器,这项工作对我来说太复杂了。 那么现在应该怎么办呢?这时候我可以在公开市场出售我的 代币。市场会理性地把代币的价格定为一年前的 100 倍,因为现在流向网络的现金流是一年前的 100 倍。 如果网络的增长速度超过了我作为一个服务提供者可以维护服务器数量的增长速度,那也没关系。我只需要卖出代币;甚至还可以通过使用 1protocol 或类似的协议将代币借给其他人。
合成代币
这些两个模型都没有假设某个特定代币只局限于某一个智能合约平台。应用型代币和 BME 模型都兼容不同区块链间的合成代币,正如《智能合约网络效应的谬误》中所提到的。
结论
有史以来第一次,以太坊为开发者、服务提供商和消费者提供了利用可编程货币进行交易的空间。应用型代币和 BME 模型只是可编程货币机会的两个例子。编程序货币的可操作空间是非常开放和完全有待探索的。新的模型和机制会逐渐出现。 随着加密生态的成熟,开发者会在本文提出的思想基础上进行实验、调整和开发。他们会在这个过程中找到新型和有创造性的方法,在不牺牲用户体验的同时,做到捕获这些网络的原生代币的价值。 最后,欢迎您的反馈。请把您的疑问和想法发到 research@multicoin.capital。我在本文列举了大量的资料。我期待着向公众学习,并持续迭代本文中的想法和模型设计。 感谢 Matt Luongo 和 James Prestwich(Keep 团队)、Doug Petkanics 和 Eric Tang(Livepeer 团队)、Jon Choi(以太坊基金会)、Will Peets(Passport Capital)、Matt Huang(Sequoia)、Gustav Simonsson (Orchid 团队),以及其他为本文提供意见的人。
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