理解Arweave的捐贈:探索與模擬

進階8/30/2024, 6:25:21 PM
Arweave網路使用一種新穎的存儲稟賦形式,以確保其存儲的資訊的持久性。在這篇文章中,我們將詳細介紹和討論存儲稟賦的工作原理,然後使用其執行的瑪律可夫鏈類比來研究其屬性和風險狀況。

Arweave 網絡使用一種新穎的存儲捐贈形式,以確保所存儲的信息的永久性。在本文中,我們將詳細介紹和討論存儲捐贈的工作原理,然後使用馬爾可夫鏈模擬其執行的特性和風險配置文件。本文深入探討了詳細內容。如果您正在尋找入門材料,您可能希望查看主要的 Arweave 網站。

讓我們一起潛入吧!

背景:什麼是捐贈基金?

在2019年的Arweave黃皮書草案中,我們描述了Arweave的捐贈結構(見第3.2.2節)。Arweave的捐贈中心邏輯如下:

自信息編碼誕生以來,儲存空間提供的成本已以強烈的指數速率下降。從紙草、古腾堡印刷機、磁鼓記憶體、軟碟和隨身碟,幾千年來編碼和回憶信息的成本一直在下降。在數位時代,我們稱之為克萊德爾速率。

儘管成本下降的速度可能有所不同,但這種趨勢是可靠的,並且有著巨大的增長空間:單單理論數據密度限制就比我們目前的成就高出10^51倍。此外,我們不預見儲存數據更高效的渴望會減緩,因為人類和機器在能夠存取和處理更多信息的情況下總是更加有效率。

鑑於這些因素,我們觀察到通過推斷一個非常保守的Kryder速率,我們能夠將永久存儲定價為一個單一費用。我們通過以目前成本計費用戶200年的存儲基本費用來實現這一目標,然後隨著存儲成本的下降,這個捐助貢獻的存儲購買力增加。只要Kryder速率保持在0.5%以上,年底捐助基金的存儲購買力將大於年初。

一旦協議接近結束生命,數據集的大小和成本將降至極低水平。由於其小巧身材,我們預期它將被無私地“導入”到下一個永久性信息存儲系統中,繼續複製數據。這遵循了導致Gopher存檔被發現在現代網絡上等相同模式。

您可以在此處查看完整的細節和支撐此方法的數學。

定義Kryder+率

實際上,Arweave網絡利用了原始Kryder速率的修改版本,在本文中我們將其稱為“Kryder+”速率。 Kryder+速率不僅包括原始數據存儲,還包括保持Arweave等網絡在線所需的其他因素:複製、電力和運營成本。我們注意到,這些因素都受到存儲成本底層衰減的影響:

複製:數據集的每個新複本都具有與第一個複本相同的遞減存儲成本。

功率使用:資料密度和可靠性的變化(最顯著影響Kryder速率的因素)很少或從未伴隨著功率使用的增加。因此,隨著存儲介質容量的增加,存儲特定數量的數據的相對能源成本也會下降。

運營費用:隨著個別數字存儲介質的效率提高,存儲一個數據所需的設備數量(因此,維護它們的運營開銷)減少。

在Arweave網絡的當前版本(2.5.3)中,Kryder+速率(在這裡定義)的目標是數據集的45個副本,還有2倍的存儲冗餘以應對運營和電力費用(見這裡)。

在Arweave 2.6升級後,網絡將自動通過對礦工提供存儲的價格做出反應,自動派生Kryder+率。網絡可以為這個價格編排一個無需信任的預言機,因為礦工會受到激勵來將其最小化,彼此之間競爭。

從Arweave的Kryder+速率公式中明顯缺少的是帶寬成本。Arweave使用一套獨立的基於業績的獎勵制度來解決這個問題-詳見此處。

模擬捐贈

現在我們已經涵蓋了Arweave捐贈的理論背景,以及其在實際網絡中的實施,我們可以考慮模擬這種機制以觀察可能的真實世界結果。為了幫助這一努力,我們利用基於馬爾可夫鏈的模擬技術。該模型運行許多潛在未來的個別迭代,然後整理結果。您可以在本頁末尾找到執行和修改此模擬的代碼連結。

模擬因素

Kryder+ 利率是 Arweave 基金的任何模擬中的主要因素。在這個模型中,我們使用一組隨時間推移的硬碟成本的數據集(在此找到)作為我們的基礎。從這些數據中,我們觀察到平均 Kryder 利率約為 38%。除了真實世界的數據外,我們還增加了對未來與過去進步的一層「悲觀主義」,以便讓我們對基金在不那麼幸運的時期如何運作進行壓力測試。我們將這種「悲觀主義」因素描述為我們預計會持續到未來的之前存儲成本下降的百分比。例如,10% 的悲觀率意味著我們認為未來降低存儲成本的效果只有過去的 10%。

在模擬Arweave基金的過程中,另一個重要因素是其代幣價格的波動性。Arweave選擇使用浮動價格代幣作為其基金的主要原因有兩個:

中心化的穩定幣很可能在Arweave網路中最後一個區塊被挖出之前就會崩潰或停止運作。此外,內建於Arweave協議中的去中心化穩定幣架構將容易受到極端市場波動時的不足抵押品影響。

相反,Arweave的原生代幣具有強大的效用主張,並且獨立於任何外部鏈或服務運作。這種缺乏相互依存有助於確保Arweave協議在極長時間內不受外部因素影響。

然而,代幣價格的浮動性帶來的一個影響是,捐贈的“法定貨幣價值”是不穩定的。為了在我們的模擬中建模這一點,我們假設捐贈價值存在悲觀、價格中性的波動性。也就是說,捐贈價值的所有模擬波動在總體上應該平均為零,但個別地會在此期間使價格上漲和下跌。

為了使每個個體模擬在合理的時間內終止,當經過10,000年或資產耗盡時,執行將停止。

捐贈期限

理解捐贈基金行為最簡單的方法是觀察在各種外部條件下,捐贈基金存活的平均年數。

上面我們看到的是具有不同年最大代幣價格波動水平(橫向)的基金壽命繪圖,與有效的 Kryder+ 利率變化(垂直),同時列出它們相對於實際世界數據的“悲觀”值。每個操作運行(每組合 20 個)結果導致壽命超過 10,000 的情景以深綠色表示。

在此渲染中要注意的第一個重要單元格是 0% 波動性和 0% 悲觀。悲觀/Kryder+ 的比率為 0% 意味著我們假設存儲成本永遠不會再降低。在這種情況下,網路應該保留用戶數據至少200年,並具有有效的經濟學。選擇這個參數是為了讓即使是那些對未來技術進步深感懷疑的人也可以相信,在需要利他存儲之前,他們的數據在經濟上至少可以存儲~3代。

此渲染中的另一個重要觀察是來自30%的波動率和2/4%的Kryder+區域。在我們的模擬中,代幣價格的最大波動率為30%,意味著平均每年代幣價格變動15% - 與S&P500從1950年到2015年的平均波動率14.4%非常接近。假設網絡代幣價格的平均波動率為此速率,我們可以看到僅約2%的Kryder+速率將產生近2,000年的資金壽命,稍高的速率將產生超過10,000年的壽命。

此外,如果假定最終的商品般平均波動性(根據世界銀行估計約為2-5%),我們可以看到,即使 Kryder+ 利率低於 0.76%,也會導致超過 10,000 年的資產運行時間。

通縮機率

如上所示,在大多數情況下,在模擬終止後的10,000年內,捐贈仍然包含繼續激勵數據存儲所需的代幣。如果我們深入研究每個個別運行的執行,我們會發現大部分代幣都是在存儲的早年從捐贈中提取的。

鑒於這種行為,我們可以注意到,當用戶將代幣放入基金來支持他們存儲的數據時,有很大的可能性其中一些代幣將永遠不會被釋放出來。

上面我們看到一個圖表,顯示了在對未來存儲成本下降的悲觀程度不同的情況下,從捐贈基金中永遠不會發行的代幣數量。

自己運行

這篇文章中使用的模擬器可以在這裡找到。請查看它,了解模型並分享您自己修改的模擬!它可以在單個線程上在幾分鐘內運行大約10,000個完整長度的執行,因此可以快速模擬許多不同的情景。

免責聲明:

  1. 本文轉載自[山姆·威廉斯], 所有版權屬於原作者 [Sam Williams]. 如果對本次轉載有異議,請聯繫Gate Learn團隊,他們會迅速處理。
  2. 責任聲明:本文所表達的觀點和意見僅為作者個人觀點,並不構成任何投資建議。
  3. 文章的翻譯由 Gate Learn 團隊完成。除非另有說明,禁止複製、分發或剽竊翻譯的文章。

理解Arweave的捐贈:探索與模擬

進階8/30/2024, 6:25:21 PM
Arweave網路使用一種新穎的存儲稟賦形式,以確保其存儲的資訊的持久性。在這篇文章中,我們將詳細介紹和討論存儲稟賦的工作原理,然後使用其執行的瑪律可夫鏈類比來研究其屬性和風險狀況。

Arweave 網絡使用一種新穎的存儲捐贈形式,以確保所存儲的信息的永久性。在本文中,我們將詳細介紹和討論存儲捐贈的工作原理,然後使用馬爾可夫鏈模擬其執行的特性和風險配置文件。本文深入探討了詳細內容。如果您正在尋找入門材料,您可能希望查看主要的 Arweave 網站。

讓我們一起潛入吧!

背景:什麼是捐贈基金?

在2019年的Arweave黃皮書草案中,我們描述了Arweave的捐贈結構(見第3.2.2節)。Arweave的捐贈中心邏輯如下:

自信息編碼誕生以來,儲存空間提供的成本已以強烈的指數速率下降。從紙草、古腾堡印刷機、磁鼓記憶體、軟碟和隨身碟,幾千年來編碼和回憶信息的成本一直在下降。在數位時代,我們稱之為克萊德爾速率。

儘管成本下降的速度可能有所不同,但這種趨勢是可靠的,並且有著巨大的增長空間:單單理論數據密度限制就比我們目前的成就高出10^51倍。此外,我們不預見儲存數據更高效的渴望會減緩,因為人類和機器在能夠存取和處理更多信息的情況下總是更加有效率。

鑑於這些因素,我們觀察到通過推斷一個非常保守的Kryder速率,我們能夠將永久存儲定價為一個單一費用。我們通過以目前成本計費用戶200年的存儲基本費用來實現這一目標,然後隨著存儲成本的下降,這個捐助貢獻的存儲購買力增加。只要Kryder速率保持在0.5%以上,年底捐助基金的存儲購買力將大於年初。

一旦協議接近結束生命,數據集的大小和成本將降至極低水平。由於其小巧身材,我們預期它將被無私地“導入”到下一個永久性信息存儲系統中,繼續複製數據。這遵循了導致Gopher存檔被發現在現代網絡上等相同模式。

您可以在此處查看完整的細節和支撐此方法的數學。

定義Kryder+率

實際上,Arweave網絡利用了原始Kryder速率的修改版本,在本文中我們將其稱為“Kryder+”速率。 Kryder+速率不僅包括原始數據存儲,還包括保持Arweave等網絡在線所需的其他因素:複製、電力和運營成本。我們注意到,這些因素都受到存儲成本底層衰減的影響:

複製:數據集的每個新複本都具有與第一個複本相同的遞減存儲成本。

功率使用:資料密度和可靠性的變化(最顯著影響Kryder速率的因素)很少或從未伴隨著功率使用的增加。因此,隨著存儲介質容量的增加,存儲特定數量的數據的相對能源成本也會下降。

運營費用:隨著個別數字存儲介質的效率提高,存儲一個數據所需的設備數量(因此,維護它們的運營開銷)減少。

在Arweave網絡的當前版本(2.5.3)中,Kryder+速率(在這裡定義)的目標是數據集的45個副本,還有2倍的存儲冗餘以應對運營和電力費用(見這裡)。

在Arweave 2.6升級後,網絡將自動通過對礦工提供存儲的價格做出反應,自動派生Kryder+率。網絡可以為這個價格編排一個無需信任的預言機,因為礦工會受到激勵來將其最小化,彼此之間競爭。

從Arweave的Kryder+速率公式中明顯缺少的是帶寬成本。Arweave使用一套獨立的基於業績的獎勵制度來解決這個問題-詳見此處。

模擬捐贈

現在我們已經涵蓋了Arweave捐贈的理論背景,以及其在實際網絡中的實施,我們可以考慮模擬這種機制以觀察可能的真實世界結果。為了幫助這一努力,我們利用基於馬爾可夫鏈的模擬技術。該模型運行許多潛在未來的個別迭代,然後整理結果。您可以在本頁末尾找到執行和修改此模擬的代碼連結。

模擬因素

Kryder+ 利率是 Arweave 基金的任何模擬中的主要因素。在這個模型中,我們使用一組隨時間推移的硬碟成本的數據集(在此找到)作為我們的基礎。從這些數據中,我們觀察到平均 Kryder 利率約為 38%。除了真實世界的數據外,我們還增加了對未來與過去進步的一層「悲觀主義」,以便讓我們對基金在不那麼幸運的時期如何運作進行壓力測試。我們將這種「悲觀主義」因素描述為我們預計會持續到未來的之前存儲成本下降的百分比。例如,10% 的悲觀率意味著我們認為未來降低存儲成本的效果只有過去的 10%。

在模擬Arweave基金的過程中,另一個重要因素是其代幣價格的波動性。Arweave選擇使用浮動價格代幣作為其基金的主要原因有兩個:

中心化的穩定幣很可能在Arweave網路中最後一個區塊被挖出之前就會崩潰或停止運作。此外,內建於Arweave協議中的去中心化穩定幣架構將容易受到極端市場波動時的不足抵押品影響。

相反,Arweave的原生代幣具有強大的效用主張,並且獨立於任何外部鏈或服務運作。這種缺乏相互依存有助於確保Arweave協議在極長時間內不受外部因素影響。

然而,代幣價格的浮動性帶來的一個影響是,捐贈的“法定貨幣價值”是不穩定的。為了在我們的模擬中建模這一點,我們假設捐贈價值存在悲觀、價格中性的波動性。也就是說,捐贈價值的所有模擬波動在總體上應該平均為零,但個別地會在此期間使價格上漲和下跌。

為了使每個個體模擬在合理的時間內終止,當經過10,000年或資產耗盡時,執行將停止。

捐贈期限

理解捐贈基金行為最簡單的方法是觀察在各種外部條件下,捐贈基金存活的平均年數。

上面我們看到的是具有不同年最大代幣價格波動水平(橫向)的基金壽命繪圖,與有效的 Kryder+ 利率變化(垂直),同時列出它們相對於實際世界數據的“悲觀”值。每個操作運行(每組合 20 個)結果導致壽命超過 10,000 的情景以深綠色表示。

在此渲染中要注意的第一個重要單元格是 0% 波動性和 0% 悲觀。悲觀/Kryder+ 的比率為 0% 意味著我們假設存儲成本永遠不會再降低。在這種情況下,網路應該保留用戶數據至少200年,並具有有效的經濟學。選擇這個參數是為了讓即使是那些對未來技術進步深感懷疑的人也可以相信,在需要利他存儲之前,他們的數據在經濟上至少可以存儲~3代。

此渲染中的另一個重要觀察是來自30%的波動率和2/4%的Kryder+區域。在我們的模擬中,代幣價格的最大波動率為30%,意味著平均每年代幣價格變動15% - 與S&P500從1950年到2015年的平均波動率14.4%非常接近。假設網絡代幣價格的平均波動率為此速率,我們可以看到僅約2%的Kryder+速率將產生近2,000年的資金壽命,稍高的速率將產生超過10,000年的壽命。

此外,如果假定最終的商品般平均波動性(根據世界銀行估計約為2-5%),我們可以看到,即使 Kryder+ 利率低於 0.76%,也會導致超過 10,000 年的資產運行時間。

通縮機率

如上所示,在大多數情況下,在模擬終止後的10,000年內,捐贈仍然包含繼續激勵數據存儲所需的代幣。如果我們深入研究每個個別運行的執行,我們會發現大部分代幣都是在存儲的早年從捐贈中提取的。

鑒於這種行為,我們可以注意到,當用戶將代幣放入基金來支持他們存儲的數據時,有很大的可能性其中一些代幣將永遠不會被釋放出來。

上面我們看到一個圖表,顯示了在對未來存儲成本下降的悲觀程度不同的情況下,從捐贈基金中永遠不會發行的代幣數量。

自己運行

這篇文章中使用的模擬器可以在這裡找到。請查看它,了解模型並分享您自己修改的模擬!它可以在單個線程上在幾分鐘內運行大約10,000個完整長度的執行,因此可以快速模擬許多不同的情景。

免責聲明:

  1. 本文轉載自[山姆·威廉斯], 所有版權屬於原作者 [Sam Williams]. 如果對本次轉載有異議,請聯繫Gate Learn團隊,他們會迅速處理。
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