該文提出了一個框架，幫助DePIN網路管理者評估營運節點數量以確定營運成本。透過識別網路貢獻者、測量成本並評估成本結構差異來實現。案例研究顯示了Livepeer、POKT網路和ICP的成本估算和損益分析。文章也討論如何根據需求和網路容量的變化來調整成本。最後，展示了針對Livepeer、POKT網路和DIMO的成本估算案例，以說明該框架的應用。文章的結論是，了解成本結構對網路治理決策和研發工作至關重要，同時提供有關DePIN網路成本估算的範例。
編輯：Elvin，ChainCatcher
摘要
供給成本的框架：
第一步：辨識網路貢獻者第二步：降低成本。 第三步：評估成本結構差異並彙總
案例研究
重點
為了確保去中心化實體基礎設施網路（DePIN）中節點的持續參與，網路管理人員（創始人、DAO成員等）必須考慮營運節點提供者所提供的成本。 在某些情況下，關於成本優化的關鍵決策是眾所周知的。例如，Livepeer 在2022 年從以太坊轉向Arbitrum，是一個沒有爭議的好選擇，因此容器成本超過95%。在其他情況下，DePIN 管理人員在研發資源有限的條件下，可能需要外部協助來評估營運節點成本。 如果雲端運算持續虧損，營運商將停止運行雲端運算，導致整體雲端運算供應減少。了解雲端運算的營運成本及其主要驅動因素，可以啟動網路營運商治理討論；同時，成本估算可以在網路服務供應開始下跌之前為研發工作提供信息，以減少雲端運算營運商的成本。 對於協議管理者來說，考慮到網路運營成本可能很困難，因為貢獻者的匿名性（這些網路是基於許可的，意味著每個人可以隨時貢獻和離開）以及與成本相關的公共數據的缺乏。 對於指導管理者的決策，我們提出了一個三步驟來估算成本： 定義網路貢獻者，可將其定位到特定的角色識別與計算相關的成本構成在對1和2的會議上進行評估時，考慮成本結構的差異
除了當前成本的整體投入外，該框架還提供：
仔細查看角色和成本，有助於確定最大的成本驅動因素。 不同假設下接受的變化情況以及重新需求/網路容量的情景
案例分析會示範如何應用該框架。透過POKT網路進行的聯合調查，揭示了節點運營商在進一步擴展服務節點方面的持續努力。儘管如此，透過去中心化他們的網關解決了經濟可擴展性（包括需求產生）方面的剩餘障礙。
引言：什麼是DePIN 以及為何討論成本
DePIN是提供硬體資源（實體基礎設施）的一系列去中心化網絡，適用於運算、儲存、無線網路或資料測量等廣泛的應用。 DePIN利用Web3激勵模型（即代幣獎勵系統）來激勵實體基礎設施網路的建置。截至2024年5月，所有DePIN代幣的市場資本總計為290億美元。
DePIN對數位和實體資源網路都有貢獻：
在實體資源網路(PRN) 中，貢獻者部署位置相關的硬體以提供（不可替代的）服務。這包括：
無線網路（例如Helium、World Mobile、XNET、Nodle） 感測器網路（例如Dimo、Hivemapper、Silencio、Onocoy） 能源網路（例如Starpower、PowerLedger、Arkreen）
在數位資源網路（DRN）中，貢獻者指引硬體提供（可替代的）數位資源，實體位置不是主要標準。這包括：
計算（例如ICP、Livepeer*、Akash Network、POKT Network*、Covalent*、Lit protocol*） 儲存（例如Arweave*、Filecoin、Sia） 揭露和隱私（例如NYM*、Hopr、Orchid、Mysterium、Fleek） 人工智慧（例如Bittensor、Fetch.ai、Modulus Labs*）
早期的DePIN專案由於其代幣框架設計，產生了大量的初始興趣。例如，Helium 獎勵貢獻者HNT 代幣以透過熱點幫助運行無線網絡，而Filecoin 因其被卸載而多餘的加載。雖然這足以讓許多DePIN專案啟動，但代幣發行可能不足以保證節點在初始化的長期參與。
如果運行節點變得無利可圖，節點運營商將不再有動力操作DePIN基礎設施。因此，DePIN創始團隊必須協助節點營運商優化成本。
的PIN飛輪
DePIN代幣經濟的典型飛輪如下：
建立服務的供應端，例如存儲或5G天線收費性代幣獎勵激發節點運營商提供所需的費用，雖然需求尚不足以覆蓋成本隨著時間推移和需求所帶來的成本不斷增加，透過對網絡活動進行貨幣化可能會增加節點運營商的收入，即使代幣獎勵逐漸減少， 持續貨幣化網絡活動和增加貨幣運營商收入進一步激發供應，從而創造價值
DePIN飛輪的視覺呈現如下：
正如我們先前在獎勵發行時間表分析中所描述的，這些代幣獎勵的美元價值（代幣價格）受到整體市場情緒的重大影響。因此，它們可能看起來像這樣：
或者根據您進入牛市的時間不同，可能會是這樣：
那麼，獎勵發行與成本有什麼關係呢？
如上所述，如果代幣獎勵和來自用戶需求的收入不足以達到收款平衡，節點業者可能會決定停止支援網路。 DePIN的營運費用在貨幣支付中，因此代幣獎勵的美元價值變得重要，並與整體市場表現掛鉤。儘管存在任何計劃良好的代幣發行措施，但在最壞的情況下，情況可能會變成這樣：
這個問題會導致作業系統延遲、複雜性和終端客戶體驗不佳，進而導致延遲。
一方面，代幣發行更加靈活，以使網路的貨幣化更加一致（先前的KPI的發行）。另一方面，解決成本問題，使整體網路更加高效，因此對代幣價格下跌較不敏感。我們的動態圖將概述：
關鍵概念：如果你知道營運DePIN網路的成本最大驅動因素，可以啟動治理討論和研發工作，以便在網路服務供應減少之前減少節點運營商成本。
鑑於DePIN的去中心化和無需許可的特性，評估成本併計算相關成本。儘管代幣獎勵和用戶需求收入包括鏈上跟踪，但運行節點涉及其他成本並不公開。這意味著我們需要使用關於可用數據點的假設和估計。
在這篇文章中，我們解決了這個挑戰，並介紹了我們學到的框架。
第一步：網路貢獻者第二步：成本。 第一步：評估網路使用者的利益
框架
我們提出以下框架，供DePIN網路的管理者評估運行節點數以建立營運成本的方法。
使用這個框架，DePIN成本投入被分解為三個步驟：
識別網路貢獻者測量成本。 （例如硬體、人工） 評估上述成本結構並加以總結，得出整體成本
第一步：識別網路貢獻者
儘管DePIN提供各種服務（例如計算、網路覆蓋、行動數據等），但提供這些服務所需的角色是相同的（在這裡查看30多個已配置的DePIN供應終端角色概述）：
服務節點/生產者：他們提供所需的實體基礎設施（例如伺服器、天線、行車記錄器等）。例如，Filecoin的儲存提供者、Helium的熱點或Livepeer的轉碼器。 驗證者/觀察節點/釣魚者：他們檢查服務節點完成的工作，直接或通過會計層。然後，這些檢查的結果被會計層執行。例如，Filecoin 的儲存提供者（請參閱也驗證其他提供者的儲存證明）和Helium 的熱點和Oracle（執行其他熱點的覆蓋證明）。 計算層：追蹤提供的工作/服務的流動和狀態以及相應的支付。請注意，協議自己定義計算邏輯，例如涉及區塊鏈上的追蹤和儲存工作和支付（我們將在另一篇文章中詳細討論這一點）。例如，Livepeer的Arbitrum或POKT網路的POKT鏈（由POKT驗證節點營運）。 網關：它們在使用者、服務節點以及管理存取或聚合服務（例如感測器配置資料）時，作為協調器/Balancer的功能，也與會計層有關。例如，Livepeer的Orchestrator或POKT配置的閘道。 委託人：可以透過質押參與服務或觀察節點的經濟學。
與需求端相關的角色（如銷售團隊）並不常見，評估與運作協議相關的成本，例如治理成本，則是另一回事。
請注意，並非每個DePIN都有委託和網關，也不需要所有角色分開。例如，Filecoin的儲存提供者（SP）被分類為服務節點和驗證者，同時也操作Filecoin鏈，因此也形成會計層。 Arweave礦工也是如此。
第二步：降低成本。
上述每個角色都可以透過節點執行，成本分為以下四個。其中一個（大多數有多個）：
硬體/基礎設施：與實際實體基礎設施相關的成本，例如行車記錄器人工：設置和操作基礎設施所花費的時間相關的成本成本、電力和其他營運支出：與資料交易所以及營運成本相關的成本，例如電力、租金質押貸款：在土地使用權沒有投資的（機會）成本
最後一點指的是資本成本：在廣泛範圍內幾乎不可能獲得與這些操作相關的債務/融資成本資訊。然而，有一部分與資本成本相關的內容是可以評估的：許多DePIN遵循的質押貸款模式（工作代幣）並要求節點運營商質押貸款一些代幣才能被允許做出貢獻。取得這些代幣是一種投資，即使我們假設當離開網路時可以收回這筆金額，但是持有這些代幣與在網站投資資本相比存在機會成本。
我們的成本估算將不完整，但如果涉及與會計層交易相關的成本。成本估算並不簡單，這取決於幾個變動因素。一般來說，網路決定在多大規模上整合到鏈下。對於結算的記錄和鏈上交易，有多種選擇：
本質上L1：網路運行自己的區塊鏈。例如Arweave、Filecoin和POKT Network。通常，服務節點和驗證者節點也涵蓋了這個角色，這就是為什麼成本也包括引入（如果可能的話，我們會嘗試分開——請參閱至關重要的POKT Network）。 最後一個L2，人們熟知的是應用鏈或應用特定的Rollup：Rollup基礎設施（序列器等）和相鄰基礎設施（區塊瀏覽器、錢包集成等）成本通常可以評級這四個。不太清楚情況，例如使用Rollup-as-a-service提供者（RaaS）時，將被評級成本和其他成本中。 公共L1/L2：這些交易的結算層，意味著網路沒有硬體和人力成本。然而，服務節點、驗證節點（以及使用者/付款人）支付（基於使用）。評估這些交易的網路中成本存在一些挑戰，因此也有一些限制：並非所有交易都與會計層進行，例如交易或其他DeFi交易，但通常管理交易分開。我們將這些成本與成本中和。
將所有這些要素綜合起來，以創建成本以確保安全我們所做的任務。我們不僅需要為網路營運商提供我們的成本。提出您的成本結構，就像圖中所示那樣，我們建議並非所有的節點運營商都確保其成本結構。確定總體成本以確保比簡單的網路節點運營商數量乘以一個節點運營商的安全性。
第三步：評估成本結構
當我們談論成本結構時，我們指的是成本關鍵點差異。這些關鍵差異使得依賴假設至關重要。當然，這不同於權衡：做出假設可以簡化過程，但可能會犧牲準確性。也就是說，考慮到事實的準確性，必須做出某些假設才能得到相應的理論支持。
在評估成本結構時，主要考慮因素有：
設定上的差異：一個典型的例子是管理員使用裸機伺服器，另一個在雲端運算上運行（購買vs. 租賃）。當我們知道整個解決方案都依賴購買與租賃時，我們通常可以考慮這些差異。這也包括在租賃或融資協議中的資本成本。假設沒有資本成本，我們建議忽略這些差異。 另一個成本差異與購買時間（購買儲存隨時間變得更便宜，可能不會購買H100s）或操作位置有關。我們建議團隊當前價格來考慮時間上的影響。對於勞動成本，位置很重要：DePIN採取了全球各地貢獻者，當地工資水平差異很大，而這些工作投入的時間難以評估。儘管如此，我們做出了一個簡化假設，即在我們的框架版本中，所有節點運營商的小時工資相同。 效率差異：節點運營商可以擁有完全相同的設置，但如果一個運行了更多相同的節點，他們可能每個節點成本更低，因為規模經濟效應。在我們框架中，我們需要先評估每個節點運營商的節點分佈，以解決這些影響。然後，為了理解和估計成本影響，需要進行具有較大和較小運營商或其他可用數據點（例如折扣）的調查。 另一個例子是網路的長期統計數據，他們在學習曲線上更感興趣，因此在操作上更有效率，與剛加入的人相比。除非我們調查的數據顯示，否則我們會忽略這一方面。 歸因於和計算方面的差異：儘管線程運營商在前點上相等，但交易雙方不同的成本基礎看待他們的利益，因此最終成本會有所不同。 一個人將參與兼職，不追蹤任何支出時間，而另一個人將其視為主要業務，根據在上支出時間支付工資。 我們透過為「兼職者」提供服務，需要考慮這種差異（一致性被低估），但假設每個執行緒操作的時間相同（也參見規模經濟效應）。
說到共享經濟好處，對於DePIN來說很常見：運營商可以在多個停機時間使用相同的設置（因此也是硬體、勞動力和容量、電力等操作支出），例如Livepeer與Ethereum和Filecoin運營，io. net與Render、Filecoin和其他GPU網路。對於硬體操作至關重要，我們不考慮與共享經濟相關的成本節省。它們不僅難以識別，而且很難量化網路在成本方面獲益最大，我們可以分配節省。在會計方面，我們要將總成本分解為每月金額。為了簡化，我們假設我們在整個生命週期中以相同的期限銷售總額，嗯所有節點運營商每個月分配相同的金額。
當然，還有更顯著的差異，我們將在DePIN倉庫中進行更長篇幅的調查。
這是我們的「執行計劃」增加的維度，創造了60種不同的組合來考慮：
總的來說，雖然這個公式非常全面，並且提供了多種成本結構選項，但最有用的是將其應用於多個不同時間點，而不是靜態時間點。最強大的模型是將營運成本與網路容量進行比較的模型。這導致了成本隨著容量或利用率的變化而變化的程度。網路的容量與網路提供的服務有關，例如Pocket的RPC請求數量，Arweave或Filecoin的儲存量，或Hivemapper Road網路映射百分比。
請記住，這個公式需要大量公開提供的信息，我們建議透過網路提供的文件、論壇/Discord貼文以及可能的話，透過調查來獲得相關資訊。
討論和討論
隨著DePIN以增加速度發展，我們採用了DePIN的成本。這是眾所周知的。除了蜂膠關於硬體成本和隨時間變化的容量功率規律之外，我們採用了加密貨幣特定成本，例如結算對的氣體和吞吐能力，這也正是我們所知的事情。
知道當前成本與獎勵發行和需求方收入的相關性，最大的成本驅動因素如何隨著假設的變化和變化，以及成本如何隨著需求的增加而增加，都是有用的指標。
為了幫助引導關於DePIN經濟設計治理決策，成本估算需要與獎勵發行和使用收入認可。雖然我計劃提供有關DePIN成本估算的例子，但我歡迎對我所提出的框架、其假設和摘要以及對成本估算提出可能的改進反饋。
附錄– 舉例說明框架
利維普
Livepeer 為現場直播串流媒體提供去中心化視訊基礎設施。最近，Livepeer 開始為AI模型訓練實例啟用空閒的GPU資源（詳情請參閱此處）。
這裡提供了逐步應用框架的過程。大多數成本估算是基於2023年夏季與節點營運商（即Orchestrators）的調查和社群資訊（例如此處）。
營運Livepeer 網路的總估計成本約為每月85,000 美元。平均成本的詳細分解顯示，硬體和勞動力佔大約相同的（約40%）。如果考慮到表格中描述的勞動力成本估計的注意事項，網路的100 個Orchestrators、它們的轉碼器和在Arbitrum 上的結算成本的月度成本約為40,000 美元，高於估計範圍較低端。最好，每月40,000 美元成本與目前約為每月5-10 個ETH 營運收入（對應ETH 價格為3,000-4,000 美元）相差不遠。然而，Orchestrators 沒有負利潤，因為他們的收入中更大一部分實際上來自質押獎勵。
建議您，由於Livepeer 交易在Arbitrum 上結算，結算層的成本在每月0.5-2 個ETH 的範圍內。考慮到Arbitrum 遷移前在2022 年第一季的情況相比，節省了超過95% 的成本。此外，截至今日，Livepeer 上的交易增長了2-3 倍。相對而言，會計層現在佔總成本的約5%，而在遷移前（佔總成本的約80%）是一個主要成本驅動因素。
最近，其調整了確定工作分配方式的演算法，更加重視Orchestrator提供的每像素價格。這給轉碼價格施加了下行壓力，可能有助於協調員需求，但論壇中的討論顯示價格水平需要進一步降低。一方面，最近推出的AI-子網可能有助於為網路增加進一步的變現途徑。
在估算電子表格中的一個潛在情境是，所需的轉碼分鐘數會增加3 倍，只會使總體成本增加20%。請務必記住，數量是成本增加的主要驅動因素。
如果我們假設價格水準相似（以1ETH 為3,000 美元），這應該足以使網路進入盈虧平衡區域。然而，如果轉碼價格下跌了50%，網路費用收入將約為每月45,000 美元，因此低於成本估計的下限。隨著新勞動力（如AI 視訊生成）的出現（因此增加了變現機會），Livepeer網路上的成本和收入動態將如何變化，這仍有待觀察。
點對點
: 最近，POKT 網路宣布其將在其中的AI模型推理的進程。逐步應用的框架如下。大多數成本基準2023 年夏季與資料庫營運商進行的調查以及這些資料庫營運商和網關營運商的訪談。
基於提供RPC 端點的約15,000 個節點和四個網關營運商，我們估計POKT 網路目前每月的成本約為20 萬美元（+/- 8 萬美元），以服務每天約5 億個中繼。目前最大的部分是服務節點（約佔成本的75%）。
由於我們獲得網路活躍節點的歷史數據，並且其中每個成本都存在一定的數據點，我們可以將網路成本考慮放在一個時間軸上，顯示三個成本範圍內被解決的時間點：
在進入2022年中期的熊市並減少代幣獎勵（特別是基於美元的代幣獎勵）後，節點整合網路範圍內的改進，如Geomesh 和LeanPOKT，彰顯了公司的營運成本，以及節點運營商對設置的個人改進透過增加更簡單的網關設置，去中心化網關角色體系結構頻寬成本
由於我們的成本框架將成本估算與網路容量和需求連結在一起，我們可以評估成本結構的變動。 例如，如果需求從現在的每天5 億個增加到每天25 億個中繼，那麼網關將佔總成本基數的60%，約為每月40 萬美元（目前約為20 萬美元）。 請注意，這是成本的2 倍，而需求不足以是5 倍。這是因為服務節點能夠改善其設置，因此可以在基本相同的成本基礎上滿足成長需求。
如果我們進一步假設，在總服務的中繼資料庫中，以較低成本基礎運行的新網關的份額增加到例如50%（目前為30%），那麼整體網路成本將為每月30 萬美元。
隨著網關的去中心化，網關營運商可以單獨定義其價格點。如果我們假設每百萬請求的平均價格為4美元，則POKT 網路整體的場景將每月增加30萬美元，因此基本上實現損益平衡。
Dfinity/ICP
Dfinity/互聯網計算機協議（ICP）被設計為“區塊鏈的區塊鏈”，為執行智能合約（稱為canisters）提供計算資源，這些合約組織在子網中（詳情https://internetcomputer.org /whitepaper.pdf）。支柱是提供儲存、計算和頻寬以複製所有canister、狀態和其子網路運算的節點機器。
階段性應用範例。初級成本估算依據文件和文章中的資料。
ICP是幾個將基於法定貨幣成本納入代幣獎勵機制的網路之一，成本降低幅度最大。目前，由85個營運商營運的ICP網路成本約為1400萬台，因此我們的整體估計相當廣泛：每月營運ICP網路成本約為40萬至90萬美元，平均約為60萬美元。
雖然適當的收入估計值得一試，我們估計目前的月收入約為25,000 美元。與估計的成本相比，這似乎很低，但這是由於利用率低：隨著559台電腦活躍，我們估計當前需求（以周期銷毀表示）約為總容量的2%，這意味著網路可以承受平均需求增加25 倍，仍不會增加目前的成本基礎。一個貼文實際上估計未來兩年所需的將達到15-25倍，然後（在其他條件相同的情況下）將導致ICP每月的變化這些費用。
迪莫
DIMO 是一個去中心化網絡，具有管理其車輛資料的能力。同時，DIMO 使企業和研究人員能夠建立創新的與行動性相關的應用程式（然後從中獲利）。數據測量透過特殊設備（Autopi、Macaron）或應用程式進行。雖然以上DePIN 範例是數位資源網絡，但DIMO 是本分析中包含的第一個實體資源網絡範例。
逐步應用框架基礎知識。大多數成本估算依據線上（設備）價格資訊、Dune 數據和論壇貼文。
對於結算層，我們假設Q1 2024 平均每輛連接汽車支出的0.6 美元至1.5 美元的一半可歸因於DIMO 的營運。對於網關，我們假設每月的硬體成本約為4,000 美元，與上述營運相關的勞動成本約為每月11,000 美元。這總的來說，約為每月18 萬美元的支出，如下表所示。大部分成本與成本和其他成本相關，其中約1/3 與Polygon 上的結算成本有關，另外2/3 與智慧汽車整合的每月成本專用有關。
DIMO是關於網路實際收入的指標，但對全球汽車數據市場和相關汽車數據收入的估算，顯示目前每輛汽車的收入約為150 美元至185 美元，到2030 年可能增長到500 美元至600 美元。如果DIMO能夠從中獲得10-15%的收入，那麼產生的收入範圍將為每月的11萬美元至18萬美元，從而覆蓋營運成本。
然而，數據變化現在本身似乎並非實際協議目標；相反，DIMO 側重於提供基礎設施，需要考慮網絡之上的構建應用程序（https://docs.dimo.zone/overview），這反映在最新關於DIMO 節點和代幣升級的討論中。討論中的變化可能會影響上述的成本結構。
特別感謝我的貢獻者：Mihai（Messari）、Raullen（IoTeX）、Nodies Team、Grove Team、Pocket Network基金、DIMO 團隊、Diana Biggs 和Christopher Heymann 對回饋和意見的貢獻。
*標準為1kx 的旗子。
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