BME:想要设计“有用的”虚拟货币？这篇干货教你怎么做_比特币

编者按：本文来自橙皮书，作者orangefans，星球日报经授权转载。目前存在三类加密数字货币：资产型通证、证券型通证和实用型通证。资产型通证是独立性数字货币的基础，应该使用费雪交易方程进行估价。属于这一类的数字货币有：比特币、比特现金、大零币、达世币、门罗币和德瑞币.虽然有些人会不认同，但我还是要把智能合约平台的原生通证也归到这一类，例如以太坊、EOS、Dfinity和Kadena。为什么可以这样归类？因为智能合约平台的原生通证也有可能变得很有储蓄价值。在这篇文章中，我不会涉及证券型通证，因为人们对传统的证券已有广泛的认识，将证券的逻辑搬到区块链上，虽然在结算和保管方面比遗产系统更优秀，但并未改变它的证券性。我要重点介绍的是实用型通证。背景

在2016和2017年启动的绝大多数ICO项目，发行的都是带有支付功能的数字货币，包括许多最引人注目的项目，如：Filecoin、Golem、0x、Civic、Raiden、BasicAttentionToken等等。这一类的数字货币都拥有专用支付货币的特点，其价值应该用费雪交易方程式来计算：MV=PQ，由此可得：M=PQ/V。正如我在《弄懂数字货币的流通速度》一文中所指出：交易方程式中的V对几乎所有的专用支付货币来说都是一个很重要的变量。一般来讲，专用数字货币价格容易受到流通速度波动的影响，这种影响会对其价格造成持续的下行压力。基于这种效应，我预测作为专用支付货币的实用型通证的流通速度会超过100，甚至1000。作为对比，美元M1的流通速度是5.5。下面我将介绍两种新的数字货币经济模型，解决实用型通证的流通速度问题。设计这两种模型主要是为了优化以下方面：实用性通证的价格应该随着网络使用量的增长呈近似线性增长；当然，这样的话必然会产生一个结果：如果该网络的使用量下降了，或者比之前预测的增长速度要慢，那么该网络的原生通证的价格就会有所降低。工作通证

Augur是工作通证模型的先驱，Keep也很具有代表性。在工作通证模型中，服务商需要持有网络的原生通证以赢得在该网络上提供服务的权利。对于诸如Keep、Filecoin、Livepeer(分布式视频解码)、Truebit(离链式可验证计算）以及分布式开源的人工众包智能合约协议如Gems，服务商被分配下一份工作的几率，与其所拥有的通证数量成正比。工作通证模型的精妙之处在于，不需要投机者，网络使用量的增加，自然会推动通证价格的上涨。随着服务需求的增多，服务商能获得更多的收入。鉴于通证的供应总量是固定的，服务商自然会愿意花更高价格去买通证，因为这样才有权利获得一部分现金流量增长带来的收益。大多数的工作通证网络系统，会强制执行某种机制，以惩罚那些未能按照预先约定的标准来执行工作的人。比方说在Filecoin系统中，服务商按照协议，承诺在某一段时间内完成存储一些数据的任务。在协议生效期间内，服务商必须先锁定一定数量的Filecoin通证作为保证金，他们要保证这种数据存储服务全天候可用，而且必须保障提供一定的带宽。如果服务商不能遵守这个基本标准，协议就会自动对他进行处罚，他的一些通证会作为罚款而被没收。工作通证的估值模型非常简单：按照净现值。美元M1的流通速度约为5.5。在金融危机之前，流通速度大约是10。但对Filecoin来讲，10倍太少了，鉴于Filecoin并不是流通的法定货币，而且Filecoin没有强制限定最小持有量。所以我假设它的流通速度会是美元M1流通速度的3到10倍，也就是30到100倍的流通速度。假设它拥有百分之百的市场饱和度，Filecoin的终值将在11亿美元到36亿美元之间。我们再计算一下Filecoin在工作通证模型中潜在的终值，终值=现金流量/贴现率，假设贴现率为40%，营业利润率为50%。Filecoin的潜在终值为：1100亿美元*50%/40%=1375亿美元。利用工作通证模型计算得出的结果比专用数字货币模型计算的终值高了一百多倍。这怎么可能呢？如果把实用型通证作为专用支付数字货币来看，那么它的终值将趋近于其交易量的一小部分。这是为什么呢？因为根据费雪交易方程式：M=PQ/V，假设V>1，M就一定小于PQ从另一方面来讲，如果你使用实用型通证来代表在网络上进行工作的权利，通证的终值就应该是系统产生的现金流量的好几倍，而不是支付给服务商的营收的一小部分。而且在实用型通证模型中，随着网络的扩展和逐渐成熟，它的风险和折现率都会降低，终值就会升高。也就是说通证的总价值应该相对于交易的吞吐量而呈超线性增长。工作通证模型仅在提供的标准化服务的时候才会有效，如果供应商在其它的变量上进行竞争，例如市场营销、客户服务、销售策略等，那么工作通证模型就起不到作用了。工作通证模型的基础是根据服务商持有的通证量来分配新的任务，这就对那些没有多少通证，必须积极地去争取客户的服务商不利了，这样就有另一种模型存在的必要性。销毁量与发行量平衡

Factom是销毁量和发行量平衡模型的先驱，据我所知，这是目前唯一使用此模型的数字货币。与工作通证不同，在BME模型中通证通常是作为专用支付货币。但是与传统的支付货币不同，服务的使用者并不直接向服务商支付享受该服务的费用，相反，使用者还要销毁通证。没错，消费者们要把钱销毁掉。消费者们销毁通证是以服务商的名义来做的，也就是说服务商是为被销毁的通证而工作的。购买基础服务的手续费以美元计价。例如，在Factom中，无论Factom的美元价格如何，向Factom区块链上提交一个任务都要缴纳0.001美元的手续费。为了平衡掉通证的销毁量，协议应该在一定时间内发行X数量的新通证，然后将这些新通证分配给服务商。如果在通证的发行期间，被销毁的50个通证中有1个是以服务商A的名义销毁的，则服务商A就可以获得2%的新发行的通证。我们要注意一点，X的值是可变的。只要X跟销毁的通证没有函数相关性。表面上看来，在BME模型中可能会出现服务商得到的报酬过高或者过低的情况，但实际上如果整个系统的运行趋于平衡，它们就能够获得合适的报酬。另外需要注意，在Factom的这个例子中，服务商与矿工扮演同样的角色。对于基于ERC20标准的通证，由于在以太坊网络中提取区块的产生，被认为可靠性不高。然而，BME模型是可以用于ERC20通证的。与工作通证模型一样，BME模型也创造了一种新的模式。在BME型区块链网络中，网络使用量的线性增长会引起通证价值的非投机性线性增长。我来举一个例子，在市场上不存在投机者的前提下，我假设：每月通证发行量：10,000个每个通证价值：10美元每单位的服务需要支出：0.001美元系统处于平衡状态，也就是说流通的通证数量是恒定的。如果每月销毁10,000个通证，每单位量的服务花费0.001美元，如果每个月服务被使用/0.001=1亿次，则系统将保持平衡。如果服务的使用量增加了，一个月内销毁了15,000个通证，通证总量就减少了，就会产生价格上涨压力。在价格上涨的压力下，单位服务量对应销毁的通证量会减少，从而让系统恢复平衡。反过来讲，如果单月服务使用总量减少，发行的通证比销毁的多，通证总量增加了，就会产生价格下行压力。那么单位服务量对应需要销毁的通证量会增加，从而让系统保持平衡。BME模型假设消费者与服务商都不实际持有专用支付数字货币，相反，BME模型假设服务商只愿意持有通用货币。在BME模型中，不要求服务商提供的服务为标准化商品，允许他们以自己认为合适的价格来给服务进行定价。鉴于门格尔理论中讲到的货币总是供应过剩，因此不存在用于计算非投机性价值的通用公式模型，但我们可以这样概括：如果销毁的通证数量大于发行量，则价格上涨；如果销毁的通证数量小于发行量，则价格下降。如何决定用哪种模型

鉴于工作通证比BME型通证的价值更高，开发团队应尽可能采用工作通证。但是，工作通证并不是普遍适用的，它适用于大多数去中心化的云服务，例如Filecoin、Keep、Truebit和Livepeer。之所以它们使用工作通证模型，是因为它们提供的是标准化服务。此外，工作通证可用于需要人为参与的项目，比如Augur和Gems。像Filecoin这样提供不同级别服务的系统，例如系统拥有充足的冗余量，也可以采用工作通证模型。大多数服务可以使用BME模型，如Civic、Golem、Raiden、BasicAttentionToken(BAT)、0x等，在这类区块链项目中，服务商提供的不是标准化的服务，而是以协议之外的变量进行竞争。Civic网络上的服务商们在业务发展和合作伙伴关系发展方面展开竞争。0x网络中的交易所节点在UX、API的质量、SLA、支持的数字货币种类等方面展开竞争。网络发行商在BAT网络中以提供差异化的内容来进行竞争。ICO和通证的分配

对于采用工作通证模型的项目，开发团队并不需要担心通证的分发，因为用户根本不需要购买通证。在闲置的计算、存储、带宽资源方面寻求收益的服务商，将会搞清楚如何相对快速地利用闲置的资源赚钱。像AwesomeMiner这样的服务将出现在基于工作通证的标定协议中，这些协议可以将某个服务商的资源动态地分配给最有利可图的网络。1protocol已经开始着手这样做了。不幸的是，BME模型并不具有跟工作通证一样的优势，采用BME模型的系统仍然需要先把通证发到足够用户手中，他们才能够使用网络服务。服务价格

在使用工作通证的网络系统中，服务的单价根据网络的级别来设定，个体服务商无法设定价格。相对于Filecoin的自由市场模式，看起来没有优势。实际上在Filecoin网络中，也存在竞争，只不过竞争不是存在于同一网络的服务商之间，而是在不同网络的服务商之间。就像亚马逊和谷歌，对于在它们的云服务器中存储1GB数据，两家公司都有自己的价格。在BME模型的区块链网络系统中，每位个体服务商都可以自己设定价格。网络治理

对于采用“通证作为货币”模式的通证，许多开发者认为用户在网络治理方面会行使投票权，但实际情况并不是这样。用户一般不愿意长期持有通证，因此他们也不会投票参与网络的治理。如果你只打算持有通证十秒钟，为何要花时间去投票处理网络治理问题呢？工作通证模型将基于股份占比的投票完全转移到市场供应端来解决这个问题。就像传统的股东可以投票决定公司应该在竞争激烈的市场环境里采取什么样的措施，工作通证模型很像是在分散股权。在BME模型中，通证仍然充当着流通货币的角色。相对于没有采用BME模型的专用支付数字货币，目前尚不清楚BME模型对基于股权的投票治理模式会有什么样的影响。网络效应

这些模型都不会对“通证作为货币”模型的网络效应产生实质性的影响。实用型通证的网络效应不是基于通证的流动性，而是基于其协议的内在本质。例如，0x的网络效应不是基于ETH和ZRX之间的流动性，而是基于使用0x协议的所有交易对的全球流动性池产生的网络效应。如果ZRX通证采用BME模式，全球流动性池不会因此而变化。同样，Filecoin的网络效应近似于log(n)，采用工作通证模型或专用支付通证模型，实质上不会有太大差别。扩展工作通证型区块链网络

在工作通证模型中，随着网络使用量和价值的增长，会出现一些有趣的现象。比方说，在网络刚开始运行时，我拥有Keep全部通证的1%，这时整个Keep网络需要使用300台中档AWS服务器。假设不存在市场投机者，而我为了执行这1%的任务，需要配备3台中档AWS服务器。我预测在下一年，对Keep通证的需求会增长100倍，而我不会卖出通证，为了满足这一需求，我就需要配备300台服务器了。但是我并不想管理300台服务器，因为对我来说太复杂了，那现在怎么办呢？我可以在公开市场上出售我的通证，市场价格理应是去年的100倍，因为Keep网络上的现金流量是一年前的100倍。如果网络上通证的流通速度超过了我能提供的服务增长速度，我完全可以把我拥有的通证卖掉，甚至还可以使用1protocol或类似的协议出租我的通证。合成通证

所有这些模型都基于假设独立的智能合约平台上不限定特定的通证，工作通证模型和BME模型都可以与《智能合约网络效应悖论》中所描述的合成通证兼容。结论

以太坊首创了为开发人员、服务商和消费者提供使用可编程数字货币进行交易的框架，工作通证模型和BME模型只是可编程货币运用的两种典型，可编程货币的设计空间是开放的，还有很多地方等待人们去探索，新的模型和机制会不断涌现。随着加密货币生态系统的逐渐成熟，开发者将对本文中提出的想法进行实验、调整和拓展。他们在探索的过程中，能够保证不影响用户体验，也能找到创新性的方式来实现他们所构建的区块链网络中原生数字货币的价值。2018年4月18日更新

Livepeer的DougPetkanics提出了一种将价格发现功能添加到工作通证模型里的解决方案：区块链网络协议循环运行；各工作节点广播出它们完成每单位工作量的报价，这个报价在下一回合工作循环中将被锁定；在一个回合的最后X%时段，最低报价会被锁定，其它工作节点只允许降低报价，直到达到被锁定的最低报价。这样就会产生让所有工作节点都能选择去匹配最低报价的结果；用户给出自己愿意支付的最高价格，所有报价低于此价格的工作节点都被纳入承担该工作的小组，总的工作量会根据他们持有通证的比例来分配给他们。由于工作节点可以选择去匹配最低价格，因此基本上会根据其拥有的权益比例来分配工作。但是若这个最低价格让他们无利可图了，那么他们可能退而选择去做第二低或者第三低价格的工作，这时整个网络对工作容量的规划可能出现风险。消费者可能都只愿意出最低的价格，除非愿意接受最低价格的工作节点太少了以至于无法完成全部的工作量。这是一个新问题，也可以被解决掉，只不过较复杂一点。容量问题可能只会影响到消费者，他们会发现需要为他们的工作提供更高的报酬以便能够在短时间内完成工作。终章

尽管开展硬件业务的毛利率高达50%，但Filecoin没这么干。Filecoin的特点在于既不需要通过硬件业务来盈利，也没有任何硬件的成本。另外，Filecoin网络中的大多数服务商也不会有什么开销，他们不用交租金，也没有人员工资开支。请注意，这不是一个“像或不像”之间的比较，而是完全不同的类型。“通证作为货币”的模式是将消费者支付的通证作为服务商的一部分收入，而工作通证的价值则是现金流量的倍数，现金流量还包括运营成本，但不包括支付给服务商的那部分。BME模型有一个漏洞：存在投机套利者。以一个简单的例子来说明这个问题：假设一个采用BME模型的协议每24小时发行100个通证，如果在23小时50分内，只有50个通证被销毁了，套利者就会被激励着以自己的名义任意销毁49个通证，这样他们就能获得较好的投资回报率。这会是个大问题，因为这样就意味着采用BME模式的通证将永远处于通货紧缩状态，即使对服务的自然需求逐渐降低，套利者也会确保供应量不会膨胀。我们可以缩短单个区块的生成时间以减少这个问题的影响，在以太坊中区块的生成时间约为15秒，在单个区块生成的时间段内，套利者没机会下手。然而即使缩短生成时间，矿工们依然可以通过操纵区块中的交易序列来套利。解决这个问题的办法是使用commit/reveal方案，0x的创始人WillWarren在这篇文章中描述了commit/reveal方案，未来我们可以使用zk-SNARKs来解决这个问题。Factom中不存在这个问题，因为Factom使用的是联合网络模型，网络中有固定数量的服务商。另外，每个联合服务器都可以验证相同的支付信息。

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