Dr. Achim Struve｜演講者
Sissi｜編譯
編者導讀：
在代幣生態系統中，實現可持續發展至關重要。 Outlier Ventures 最新發布的視頻提供了全面的視角，探討了代幣生態系統面臨的關鍵問題，並針對這些挑戰提供了實用的解決方案和工具。
該視頻強調了代幣工程Token Engineering 的原則和方法，這為規劃和構建代幣系統提供了新的視角。同時，輔以一系列實用工具如Agent-based 模擬仿真工具、QTM 等，這些工具在不同階段能夠提供有價值的信息，幫助項目做出明智的決策。借助這些輔助工具，Web3 初創項目將有機會實現持久的成長。
Outlier Ventures 的視頻為我們帶來了全新的認知，它突顯了代幣工程及相關工具在項目團隊應對變化方面的關鍵作用，這些工具被證明是適應不斷變化的代幣生態的強大武器。這一認知的形成得益於對代幣生態系統的深入研究和實踐，使得參與者能夠更好地理解生態系統的動態，並做出更加明智、富有遠見的決策。以下是對該視頻內容的翻譯和整理。更多關於代幣工程的內容，可以參見本公眾號往期內容。
代幣設計和優化的三個階段
發現階段
在構建一個成功的代幣生態系統中，需要在生態系統的宏觀層面執行關鍵步驟。首先，必須明確定義問題，並清晰陳述所面臨的挑戰。其次，需要明確價值在利益相關者之間的流動，以確保生態系統的穩健性和平衡性。同時，還需深入討論和考慮整個生態系統及其代幣的合理性，包括對代幣的合理使用。此外，高層次的規劃也是不可或缺的，它涵蓋瞭如何有效運用代幣以及設計各項內容的方案。這些關鍵步驟都是打造一個成功代幣生態系統所不可或缺的要素。
設計階段
在代幣生態系統的建設中，參數化是另一個關鍵步驟，它涉及應用定量工具，例如電子表格，仿真工具如cadCAD、Token Spice、Machinations 等。這些工具能夠幫助人們得到經過優化驗證的模型，進行風險分析和預測，從而深入了解代幣供應和估值的趨勢。通過這些定量工具，可以更好地了解生態系統的運作，為其設計和優化提供有力支持。
部署階段
部署階段至關重要，它將之前的理論分析和設計付諸實際，將生態系統真正部署到區塊鏈上。在這一階段，需要運用多種工具，包括不同的編程語言如Solidity、Rust 等以及部署環境如Hardhat 等。通過這個過程，最終產生的結果是實際的生態系統代幣或產品，使其在區塊鏈上真正得以實現和運行。
代幣設計工具
在以上的三個不同階段（發現、設計和部署）中，我們需要使用一系列工具，而這些工具的重點和類型在不同的領域中也會有所不同。並不僅適用於DeFi 領域，還適用於各種應用項目、基礎設施、遊戲等領域。
在考慮細節層面時，存在兩種觀點：一種觀點認為，我們可以從定性的角度看待生態系統，使用市場標準就足夠，不需要任何模擬。而另一種觀點則認為，需要創建一個數字雙胞胎Digital Twin，對整個生態系統進行1:1 的模擬，因為這涉及大量的資金風險。隨著向更精確的方向前進以及資源強度的增加，所需的編程知識也會增加。同時這也增加了對用戶的要求——他們需要具備編程能力，以便處理更複雜的模型，這可能會影響用戶友好性。因此，要建立更詳細的生態系統模型，需要更多的編程知識，並且需要對數學有足夠的理解。
在代幣生態系統中，有多種工具可幫助我們理解和設計該系統。在以上“代幣設計工具圖”的左端，有電子表格模型和一些定性工具，例如問題陳述、利益相關者問題陳述、利益相關者映射以及特定的價值流等。我們甚至可以利用AI 驅動的推理，比如用機器學習模型來起草第一個代幣設計。而在圖的中間部分，例如QTM（量化代幣模型），雖然它也是一個電子表格模型，但它覆蓋了多個不同的領域，不僅限於DeFi。這種廣泛的覆蓋面可能會導致精確度的損失，但它確實可以幫助初創企業獲得第一手的洞察力，以及對其代幣生態系統的初步理解。
在圖的左端，是可以在復雜環境下，對生態系統進行1:1 建模的仿真工具cadCAD等。總的來說，在代幣生態系統中，選擇適當的工具和方法對於初創企業的成功至關重要。不同類型的工具可以在不同階段提供有價值的信息，幫助企業做出明智的決策，並促進生態系統的持續發展。
QTM 概述
QTM 是一種量化代幣模型，其採用了10 年的固定模擬時間，每個時間步長為一個月，因此更像是一個宏觀的模擬模型，而不是高度精確的模型。在每個時間步長的開始，代幣會被排放到生態系統中，因此模型中有激勵模塊、代幣歸屬模塊、空投模塊等。隨後，這些代幣將被投放到到幾個元桶（meta buckets）中，從這些元桶中再次進行更細化的廣義效用再分配。然後，從這些效用工具中定義獎勵支付等。還有像鏈下業務方面，這也考慮了業務的一般資金狀況，例如可以進行銷毀或回購，還可以衡量用戶採用率或者定義用戶採用情況。
然而，需要強調的是，該模型的輸出質量取決於輸入質量。因此，在使用QTM 之前，必須進行充分的市場研究，以獲取更準確的輸入信息並深入了解正在發生的情況。這樣可以獲得更接近現實情況的輸出結果。 QTM 被視為早期創業公司的教育工具，有助於他們初步了解自身的生態系統，但不應該從中得出任何財務建議，也不應該僅僅依賴其中的結果。
數據分析
接下來，將從數據分析的角度來了解可以提取的不同類型數據。首先，可以通過宏觀市場的視角來觀察整體市場的發展情況，包括DeFi 市場和加密貨幣市場。隨後，可以關注籌款輪次的指標，以了解項目的融資情況，例如籌集的資金數量、估值以及在不同輪次中的供應量銷售情況。其次，還可以研究參與者的行為模式，以深入了解其他人的投資習慣。
與傳統金融相比，鏈上的數據具有顯著的區別，因為鏈上數據對每個人都是公開可見的，幾乎可以查看生態系統中的每一筆交易。由此，可以獲取各種指標，例如用戶的增長情況、總鎖定價值（TVL）、交易量等。而更為引人關注的是，還可以觀察不同激勵機制如何影響生態系統的運行。此外，社交媒體平台如Twitter、Reddit、Discord 和Telegram 等在代幣經濟和項目表現方面扮演著重要角色。
這些信息都是公開且非常有價值的數據，應該充分利用這些數據來更好地理解生態系統參數並驗證我們的模型。
下面是一個例子，我們可以查看類似於創建歸屬期限（vesting creations）的數據。雖然這個例子只是一個很小的示例，但一般來說，可以觀察不同利益相關者群體的歸屬期限。在上面的圖表中，可以看到歸屬期的最小值、平均值、中位數和最大值，這些都是對所有不同領域的歸屬期限進行的分析。另外還可以對同樣的數據進行細分，以區分不同的行業領域。這樣，可以看到不同領域的數據分佈可能會有很大的差異。雖然這些數值可能並不總是最優的，但它們為我們提供了一個出發點。
再舉個有關於代幣桶的歷史餘額。以Maple Finance 為例，可以查看其原生代幣的情況，並追踪整個生態系統中的所有交易，將它們分類到特定的“代幣桶” 中，例如與Maple 相關的地址、中心化交易所相關的地址以及去中心化交易所地址等。通過這種方式，我們可以查看每個利益相關者的餘額，並觀察整個生態系統中正在發生的情況。
在這個例子中，可能會發現所有Maple 地址的餘額一直在下降，直到7 月22日中旬，因為引入了質押合約，導致大量代幣供應被分配到質押合約中。我們還可以觀察到風險投資者參與了這個質押計劃，這些信息可以直接從圖表中得出。此外，還可以觀察交易所的餘額如何隨時間變化，這對於了解生態系統中正在發生的情況非常有幫助。最後，還可以研究個別質押或特定地址的行為，以深入了解相關情況。
在代幣生態系統中，觀察特定地址的行為可以提供關於代幣流動性的重要信息。舉例來說，當代幣從質押合約中發送到特定地址時，可以了解接收者對這些代幣的處理方式。他們是選擇重新投資這些代幣，將其再次發送回質押合約，還是出售掉，或者在其他地方進行部署？這些都是通過分析來理解每個利益相關者行為的關鍵信息，而我們可以將這些數據反饋到我們的模型中，有助於調整模型。
這個模型不僅可以分析個別地址的代幣接收者行為，還可以針對代表性的匯總利益相關者群體進行分析。舉例來說，我們可以對多個代幣項目如Maple、Goldfinch 和TrueFi 等進行分析，發現大約38% 的代幣在通過質押合約收到後，第一筆交易就被發送回質押合約。相比之下，中心化交易所的比例約為8%，而去中心化交易所的比例約為14%。通過在QTM 上回顧某個時間點的代幣桶分配情況，可以了解代幣的流通供應量情況。這些數值可以應用到我們的參數中，從而初步了解生態系統的行為。
利用這些數據，我們可以進行預測，例如對未來十年左右的生態系統中不同桶的餘額供應情況進行預測，包括基金會、團隊、質押分配、總體流通供應以及流動性池等。同時，也可以進行價格模擬或預測。需要強調的是，這些預測並不用於投機或金融建議，而是有助於我們理解供應歸屬和代幣需求之間的關係，從而了解這兩個因素的平衡情況。
此外，還可以分析其他方面，比如不同效用部分的分配。例如，我們可以了解有多少代幣被質押，有多少用於流動性挖礦激勵計劃，或者如果有銷毀機制，有多少代幣被銷毀。如果代幣可以在商店或其他地方進行使用，我們還可以觀察每月的效用獎勵，以了解這些激勵在美元面值上的價值。理解代幣的整體使用情況非常重要，尤其是在激勵生態系統時需要考慮到成本因素。
數據驅動的模型
另一個主題是對歸屬計劃的新思考方式。有時人們認為只需要非常長的歸屬計劃，但這並不總是好的，因為這意味著在初始流通中的供應非常低，從而引發市場上的投機和潛在炒作行為。因此，我們提出了引入一種採用調整的代幣歸屬機制，不受市場需求影響。換句話說，預測生態系統的需求並不是必要的，因為歸屬釋放將由控制器根據事先定義的某些關鍵績效指標來進行控制。這些關鍵績效指標可以包括TVL、交易量、用戶採用率、業務盈利能力等等。在這個例子中，簡單地使用了代幣的價格。
在代幣生態系統中，歸屬和價格之間的關係可以通過分析真實代幣的實例來理解。例如，在生態系統剛開始的第一年，大量供應通過歸屬進入市場，但由於產品可能還不夠成熟，市場需求可能不足，採用量不大，導致代幣價格下降。這種情況可以通過模型（如QTM）進行模擬，從中可以觀察到類似的行為：在開始階段，由於大量供應進入市場，代幣價格可能會下跌。然後隨著時間的推移，當採用情況發生變化，用戶開始加入並帶來收入增加，可以進行回購，價格最終會恢復。
在模型中，可以模擬三種不同的需求場景：邏輯函數、線性函數和指數增長。控制器基本上管理這不同時間點的不同排放量，可以看到對於每種不同的增長和需求情景，然後在不同的時間點，控制器會管理不同的釋放量。
當代幣價格上漲時，將會有更多的代幣釋放到生態系統中，這可能導致早期投資者出售代幣，進而導致價格下降。相反，當價格低於預設的價格時，代幣的發行量將會減少。然而，代幣的發行量不會降至零，因為我們需要確保所有初始投資者最終都能獲得他們應得的份額。通過這種控制機制，代幣的價格將再次上漲，最終減少波動性並穩定生態系統。
價格在生態系統中是一個非常重要的指標。如果代幣價格在一年中暴跌了90%，這對生態系統來說將是非常不利的。雖然我們知道我們無法準確預測未來，但至少我們應該考慮需求方面並嘗試對其進行建模和預測。這並不意味著追求某個確定的結果或特定數值，而是通過蒙特卡羅模擬和參數掃描來探索整個可用的解決方案空間。這樣做可以幫助我們了解不同情況下的可能性，並製定更加全面和靈活的策略。
此外，我們還可以對這些歸屬進行不同的加權分配。例如，在初始階段，生態系統激勵可能會獲得更多的代幣歸屬分配，而團隊可能獲得較少的份額。然而，隨著時間的推移，情況可能會發生變化，因為我們不希望僅僅依靠代幣歸屬來驅動生態系統的發展，我們希望建立一個可持續的增長模式。
原視頻：https://www.youtube.com/watch?v=Yv7VvLVELCQ
