Título original: Avaliando a economia de tokens para DePINs: estimativa de custos
Autor original: Robert, 1kx
Compilação original: Elvin, ChainCatcher
Resumo
Estrutura para estimar custos:
Etapa um: identificar os colaboradores da rede
Etapa dois: avaliar os componentes de custo
Etapa 3: avaliar as diferenças na estrutura de custos e resumir
análise de caso
Principais conclusões
Para garantir a participação contínua dos nós na Rede de Infraestrutura Física Descentralizada (DePIN), os gestores da rede (fundadores, membros do DAO, etc.) devem considerar os custos incorridos pelos operadores ao operar os nós.
Em alguns casos, as principais decisões sobre a otimização de custos são óbvias. Por exemplo, Livepeer mudou de Ethereum para Arbitrum em 2022, o que foi uma boa escolha incontroversa e, assim, reduziu os custos de liquidação em mais de 95%. Noutros casos, os gestores do DePIN podem necessitar de ajuda externa para avaliar os custos de operação de um nó, dados os recursos limitados de I&D.
Se um nó continuar a perder dinheiro, o operador irá parar de operar o nó, resultando numa redução na oferta geral do nó. Compreender os custos operacionais da rede DePIN e os seus principais impulsionadores permite que os operadores de rede iniciem discussões de governação, ao mesmo tempo que as estimativas de custos podem informar os esforços de investigação e desenvolvimento para reduzir os custos para os operadores de nós antes que a prestação de serviços de rede comece a diminuir;
Estimar os custos operacionais da rede pode ser difícil para os gerentes de protocolo devido ao anonimato dos contribuidores (essas redes geralmente não têm permissão, o que significa que qualquer pessoa pode contribuir e sair a qualquer momento) e à falta de dados públicos relacionados aos custos.
Para orientar as decisões dos gestores, propomos uma estrutura de três etapas para estimar custos:
Defina colaboradores de rede que podem ser direcionados para funções específicas
Identifique componentes de custo relacionados ao nó
Considere as diferenças na estrutura de custos ao avaliar combinações de 1 e 2
Além de uma estimativa global dos custos correntes, o quadro fornece:
Segmentação por função e componente de custo para ajudar a identificar os maiores geradores de custos
Mudanças estimadas sob diferentes suposições e cenários para aumento da demanda/capacidade da rede
Os estudos de caso demonstram como aplicar a estrutura. Por exemplo, uma investigação conjunta com a rede POKT revelou esforços contínuos dos operadores de nós para expandir ainda mais os nós de serviço. No entanto, as barreiras remanescentes à escalabilidade económica (incluindo a geração de procura) são abordadas através da descentralização dos seus gateways.
Introdução: O que é DePIN e por que o custo é discutido
DePIN é uma família de redes descentralizadas que fornece recursos de hardware (infraestrutura física) para uma ampla gama de casos de uso, como computação, armazenamento, redes sem fio ou medição de dados. O DePINs utiliza o modelo de incentivo Web3 (ou seja, sistema de recompensa simbólica) para incentivar a construção de redes de infraestrutura física. Em maio de 2024, a capitalização de mercado total de todos os tokens DePIN era de US$ 29 bilhões.
Os DePINs contribuem para redes de recursos digitais e físicos:
Em uma Rede de Recursos Físicos (PRN), os contribuidores implantam hardware dependente de localização para fornecer serviços (insubstituíveis). Isso inclui:
Redes sem fio (por exemplo, Helium, World Mobile, XNET, Nodle)
Redes de sensores (por exemplo, Dimo, Hivemapper, Silencio, Onocoy)
Redes de energia (por exemplo, Starpower, PowerLedger, Arkreen)
Numa Rede de Recursos Digitais (DRN), os contribuidores direcionam o hardware para fornecer recursos digitais (fungíveis), e a localização física não é o critério principal. Isso inclui:
Computação (por exemplo, ICP, Livepeer*, Rede Akash, Rede POKT*, Covalente*, Protocolo Lit*)
Armazenamento (por exemplo, Arweave*, Filecoin, Sia)
Largura de banda e privacidade (por exemplo, NYM*, Hopr, Orchid, Mysterium, Fleek)
IA (por exemplo, Bittensor, Fetch.ai, Modulus Labs*)
O projeto inicial do DePIN gerou muito interesse inicial devido ao design da sua estrutura de token. Por exemplo, o Helium recompensa os contribuidores com tokens HNT por ajudarem a operar redes sem fio por meio de pontos de acesso, enquanto o Filecoin permite que os usuários aluguem seu espaço de armazenamento excedente. Embora isso seja suficiente para lançar muitos projetos DePIN, a distribuição de tokens pode não ser suficiente para garantir a participação de longo prazo de um nó na rede.
Se a operação de um nó se tornar não lucrativa, os operadores de nós não terão mais incentivos para operar a infraestrutura DePIN. Portanto, a equipe fundadora do DePIN deve ajudar os operadores de nós a otimizar custos.
Volante DePIN
Um volante típico da economia de tokens DePIN é o seguinte:
Construa o lado da oferta do serviço, como armazenamento ou antenas 5G
Recompensas inflacionárias de tokens incentivam os operadores de nós a fornecer a infraestrutura necessária, embora a demanda ainda não seja alta o suficiente para cobrir os custos
À medida que o tempo passa e a demanda cresce, a monetização da atividade da rede pode aumentar a receita das operadoras de nós, mesmo que as recompensas simbólicas diminuam gradualmente
A monetização contínua da atividade da rede e o aumento da receita das operadoras de nós incentivam ainda mais o fornecimento, criando o volante DePIN
A apresentação visual do volante DePIN é a seguinte:
Conforme descrevemos anteriormente em nossa análise do cronograma de emissão de recompensas, o valor em dólares (preço do token) dessas recompensas simbólicas é significativamente afetado pelo sentimento geral do mercado. Então eles podem ficar assim:
Ou dependendo de quando você entrou no mercado altista, pode ser assim:
Então, o que a emissão de recompensas tem a ver com custo?
Conforme mencionado acima, os operadores de nós podem decidir parar de apoiar a rede se as recompensas simbólicas e a receita da demanda dos usuários não forem suficientes para atingir o ponto de equilíbrio. Uma parte significativa das despesas operacionais do DePIN é paga em moeda fiduciária, tornando o valor em dólares das recompensas simbólicas importante e vinculado ao desempenho geral do mercado. Apesar de qualquer emissão de token bem planejada, na pior das hipóteses, a situação pode ser assim:
Isso levará à saída dos operadores de nós, o que se traduzirá ainda mais em maior latência, menor confiabilidade e pior experiência do usuário. Eventualmente, a procura estagnada irá desligar o volante.
A boa notícia é que existem muitas maneiras de lidar com essa situação. Uma abordagem é tornar a emissão de tokens mais flexível para que seja mais consistente com a monetização da rede (veja aqui a emissão baseada em KPI). Outra abordagem é abordar a questão dos custos para tornar a rede geral mais eficiente e, portanto, menos sensível às quedas de preços dos tokens. Nosso gráfico dinâmico ficará assim:
Alegação principal: Se você conhece o custo de operação da rede DePIN e seus maiores impulsionadores, discussões sobre governança e esforços de P&D podem ser iniciados para reduzir os custos do operador de nó antes que o fornecimento de serviços de rede seja reduzido.
Dada a natureza descentralizada e sem permissão do DePIN, avaliar a base de custos não é fácil. Embora as recompensas simbólicas e a receita da demanda do usuário sejam normalmente rastreadas na cadeia, outros custos envolvidos na operação de um nó não estão disponíveis publicamente (como taxas de infraestrutura). Isso significa que precisamos usar suposições e estimativas sobre os dados disponíveis.
Neste artigo, abordamos esse desafio e apresentamos uma estrutura para estimativa.
Etapa um: colaboradores da rede
Etapa dois: componentes de custo
Passo 3: Avaliar a estrutura de custos dos contribuintes da rede
quadro
Propomos a seguinte estrutura como metodologia para gestores de redes DePIN avaliarem os custos operacionais envolvidos na operação de nós de infraestrutura.
Usando esta estrutura, a estimativa de custos dos DePINs é dividida em três etapas:
Identifique os contribuidores da rede
Avalie os componentes de custo (por exemplo, hardware, mão de obra)
Avalie e agregue as estruturas de custos acima para chegar a uma estimativa geral de custos
Etapa um: identificar os colaboradores da rede
Embora os DePINs forneçam vários serviços (por exemplo, computação, cobertura de rede, dados móveis, etc.), as funções necessárias para fornecer esses serviços são as mesmas (veja aqui uma visão geral das funções de provisionamento do DePIN em mais de 30 redes):
Nós/Produtores de Serviço: Eles fornecem serviços e a infraestrutura física necessária (por exemplo, servidores, antenas, câmeras de painel, etc.). Por exemplo, o provedor de armazenamento do Filecoin, o hotspot do Helium ou o transcodificador do Livepeer.
Validadores/Nós Observadores/Pishers: Verificam o trabalho realizado pelos nós de serviço, diretamente ou através da camada de contabilidade. Os resultados dessas verificações são então enviados ao nível contábil. Por exemplo, o provedor de armazenamento do Filecoin (porque também verificam as provas de armazenamento de outros provedores) e os hotspots da Helium e Oracle (que realiza a prova de cobertura de outros hotspots).
Camada de computação: rastreia o fluxo e o status dos trabalhos/serviços prestados e os pagamentos correspondentes. Observe que o próprio protocolo define a lógica computacional, como a forma como o trabalho e os pagamentos são rastreados e armazenados no blockchain (discutiremos isso em detalhes em outro artigo). Por exemplo, o Arbitrum do Livepeer ou a cadeia POKT da rede POKT (operada por nós de verificação POKT).
Gateways: A sua função de coordenador/equilibrador entre utilizadores, nós de serviço e gestão de acesso ou agregação de serviços (por exemplo, dados em redes de sensores) também está relacionada com a camada de contabilidade. Por exemplo, orquestradores ou gateways do Livepeer na rede POKT.
Delegadores: Podem participar de serviços ou observar a economia do nó por meio de piquetagem.
As funções relacionadas com o lado da procura (como equipas de vendas) são atualmente pouco comuns, e a avaliação dos custos associados à execução do protocolo, tais como custos de governação, é tema de outro artigo.
Observe que nem todo DePIN possui delegados e gateways, nem todas as funções precisam ser separadas. Por exemplo, o Storage Provider (SP) do Filecoin é classificado como um nó de serviço e um validador, e também opera a cadeia Filecoin, formando assim também uma camada de contabilidade. O mesmo vale para os mineiros Arweave.
Etapa dois: avaliar os componentes de custo
Cada uma das funções acima pode ser desempenhada por um nó e seu custo pode ser dividido em qualquer um dos quatro componentes a seguir (a maioria tem mais de um):
Hardware/Infraestrutura: Custos associados à infraestrutura física real, como câmeras de painel
Mão de obra: Custos associados ao tempo gasto na configuração e operação da infraestrutura
Largura de banda, energia e outras despesas operacionais: Custos relacionados à troca de dados e outros custos operacionais, como energia, aluguel de data center
Hipoteca: Sem custo (de oportunidade) de investir em outro lugar
O último ponto refere-se ao custo de capital: é quase impossível obter informação sobre os custos da dívida/financiamento associados a estas operações em larga escala. No entanto, há algo relacionado aos custos de capital que podemos avaliar: muitos DePINs seguem um modelo de staking para obter acesso (tokens de trabalho) e exigem que os operadores de nós façam staking de alguns tokens antes de serem autorizados a contribuir. Adquirir esses tokens é um investimento e, mesmo se assumirmos que esse valor pode ser recuperado ao sair da rede, há um custo de oportunidade em manter esses tokens em vez de investir capital em outro lugar.
A nossa avaliação dos componentes de custos ficaria incompleta sem abordar os custos associados às transações a nível contabilístico. Avaliar isto não é simples e depende de vários factores determinantes. De modo geral, a rede decide até que ponto terceiriza a contabilidade fora da rede. Mas para registro na camada de liquidação e transações em cadeia, existem três opções:
L1 proprietário: A rede executa seu próprio blockchain. Por exemplo, Arweave, Filecoin e POKT Network. Normalmente, os nós de serviço e os nós validadores também cobrem esta função, razão pela qual os custos associados também estão incluídos (no entanto, tentamos separá-los se possível - ver Rede POKT no exemplo).
L2 proprietário, mais conhecido como appchain ou rollup específico de aplicativo: O custo da infraestrutura rollup (sequenciadores, etc.) e da infraestrutura adjacente (exploradores de bloco, integrações de carteira, etc.) geralmente pode ser mapeado para esses quatro componentes. Cenários menos claros, como ao usar um provedor de rollup como serviço (RaaS), serão mapeados em largura de banda e outros custos.
Público L1/L2: Terceirizam a camada de liquidação, o que significa que não há custos de hardware e mão de obra para a rede. No entanto, nós de serviço, nós validadores (e usuários/pagadores) pagam diretamente (com base no uso). Existem alguns desafios na avaliação dos custos destas transações relacionados com a rede e, portanto, algumas limitações: nem todas as transações estão relacionadas com a camada contabilística, como bolsas ou outras transações DeFi, mas muitas vezes não é fácil separar estas transações. Mapeamos esses custos em largura de banda e outros custos.
Reunir todos esses elementos para criar uma estimativa de custos é uma tarefa desafiadora. Não só precisamos de apresentar estimativas para cada componente de custo para cada função na rede, como o mostrado no diagrama abaixo, como também precisamos de ter em conta que nem todos os operadores de nós têm a mesma estrutura de custos. Determinar a estimativa global dos custos é mais complexo do que simplesmente multiplicar o número de todos os operadores de nós da rede pela estimativa de um operador de nó.
Etapa três: avaliar a estrutura de custos
Quando falamos sobre estrutura de custos, estamos nos referindo às principais diferenças que impactam os custos. Estas diferenças fundamentais tornam crítica a confiança em pressupostos. É claro que há uma compensação: fazer suposições simplifica o processo, mas a precisão pode ser sacrificada. Dito isto, dados os muitos factores envolvidos, certas suposições devem ser feitas para se chegar a uma teoria viável.
Ao avaliar a estrutura de custos, há três considerações principais:
Diferenças na configuração: um exemplo típico é um operador que usa servidores bare metal e outro que executa na nuvem (compra versus aluguel). Geralmente podemos levar em conta essas diferenças quando conhecemos os compartilhamentos correspondentes em toda a rede. Isso também envolve o custo de capital em um contrato de arrendamento ou financiamento. Assumindo que não há custos de capital, recomendamos ignorar estas diferenças.
Outra diferença de custo tem a ver com o momento da compra (comprar armazenamento fica mais barato com o tempo, comprar H 100 pode não) ou com o local da operação. Recomendamos levar em consideração o aspecto temporal utilizando os preços atuais. Quando se trata de custos trabalhistas, a localização é importante: o DePIN pode recrutar colaboradores de todo o mundo, onde os níveis salariais locais variam amplamente e o tempo dedicado a esses esforços é difícil de avaliar. No entanto, fazemos a suposição simplificada de que todos os operadores de nós têm o mesmo salário por hora na nossa versão da estrutura.
Diferenças de eficiência: os operadores de nós podem ter exatamente a mesma configuração, mas se alguém executar mais nós iguais, eles poderão custar menos por nó devido às economias de escala. Em nossa estrutura, precisamos primeiro avaliar a distribuição de nós de cada operador de nós para levar em conta esses efeitos. Então, para compreender e estimar o impacto nos custos, são necessárias pesquisas com transportadoras maiores e menores ou outros pontos de dados disponíveis (como descontos promocionais por atacado).
Outro exemplo são os apoiantes de longa data da rede, que estão mais adiantados na curva de aprendizagem e, portanto, mais eficientes a nível operacional, em comparação com aqueles que acabaram de aderir. A menos que tenhamos dados diretos de pesquisas, ignoramos esse aspecto.
Diferenças na atribuição e cálculo: Embora os operadores dos nós sejam iguais nos dois primeiros pontos, podem ver as suas contribuições numa base de custos diferente, pelo que o custo final será diferente. Por exemplo, uma pessoa trata o seu envolvimento como um trabalho a tempo parcial e não regista qualquer tempo gasto, enquanto outra o trata como um negócio principal, pagando salários com base no tempo gasto no projeto. Consideramos esta diferença fornecendo uma margem de erro mais ampla para o lado do “tempo parcial” (uma vez que são geralmente subestimados), mas assumindo o mesmo investimento de tempo para cada operação de nó (ver também efeitos de economias de escala).
Isso está relacionado aos benefícios da economia compartilhada, comum ao DePIN: as operadoras podem usar a mesma configuração (e, portanto, hardware, mão de obra e despesas operacionais como largura de banda, eletricidade, etc.) em múltiplas redes, como a Livepeer opera com Ethereum e Filecoin, io.net com Render, Filecoin e outras redes GPU. Para os casos em que o hardware é crítico para a operação, não consideramos a economia de custos associada à economia compartilhada. Não só são difíceis de identificar, como também é difícil quantificar qual a rede que mais beneficia em termos de custos e como as poupanças são distribuídas. Do lado contábil, vamos dividir os custos totais em valores mensais. Para simplificar, vamos supor que amortizamos o total no mesmo prazo ao longo da vida e alocamos o mesmo valor a todos os operadores de nós a cada mês.
Claro, existem mais nuances, que exploraremos mais detalhadamente no repositório DePIN.
Isto acrescenta uma terceira dimensão ao nosso “plano de execução”, criando 60 combinações diferentes a considerar:
No geral, embora esta fórmula seja muito abrangente e ofereça uma variedade de opções de estrutura de custos, é mais útil quando aplicada a vários momentos diferentes, em vez de a um ponto estático no tempo. Os modelos mais poderosos são aqueles que relacionam os custos operacionais com a capacidade da rede. Isto permite-nos compreender até que ponto os custos mudam à medida que a capacidade ou a utilização mudam. A capacidade de uma rede está relacionada aos serviços fornecidos pela rede, como o número de solicitações RPC para Pocket, a quantidade de armazenamento para Arweave ou Filecoin, ou a porcentagem de mapeamento de rede rodoviária para Hivemapper.
Observe que esta fórmula requer uma grande quantidade de informações disponíveis publicamente, que recomendamos obter por meio de documentação fornecida na web, postagens em fóruns/Discord e, se possível, pesquisas.
Conclusão e próximos passos
À medida que os DePINs evoluem a um ritmo crescente, estimar os componentes de custo de vários DePINs é um desafio. Além das leis de potência conhecidas relativas aos custos e capacidade de hardware ao longo do tempo, estimar os custos específicos da criptomoeda, como as capacidades de gás e de rendimento da camada de liquidação, não é uma questão trivial.
Saber como os custos atuais se relacionam com a emissão de incentivos e as receitas do lado da procura, como os maiores impulsionadores de custos mudam à medida que mudam os pressupostos e como os custos aumentam à medida que a procura aumenta são métricas úteis.
Para ajudar a orientar as decisões de governação sobre a concepção económica do DePIN, as estimativas de custos precisam de estar vinculadas à emissão de recompensas e às receitas de utilização. Embora planeje fornecer mais exemplos de estimativas de custos para DePINs, agradeço comentários sobre a estrutura proposta, suas premissas e resumo, e possíveis melhorias nas estimativas de custos fornecidas.
Apêndice - Estrutura de Ilustração
Livepeer
Livepeer fornece infraestrutura de vídeo descentralizada para streaming ao vivo e sob demanda. Recentemente, o Livepeer começou a habilitar recursos de GPU ociosos para casos de uso de treinamento de modelo de IA (veja detalhes aqui).
Um processo passo a passo para aplicar a estrutura é fornecido aqui. A maioria das estimativas de custos baseia-se em pesquisas e informações da comunidade realizadas com operadores de nós (ou seja, orquestradores) durante o verão de 2023 (como aqui).
O custo total estimado de operação da rede Livepeer é de aproximadamente US$ 85.000 por mês. Uma análise detalhada dos custos médios mostra que o hardware e a mão-de-obra representam partes aproximadamente iguais (cerca de 40%). Levando em consideração a incerteza nas estimativas de custos trabalhistas descritas na tabela, o custo mensal dos 100 orquestradores da rede, seus transcodificadores e custos de faturamento no Arbitrum é de aproximadamente US$ 40.000, o que está no limite inferior da faixa estimada. É importante notar que o custo mensal de US$ 40.000 não está muito longe da receita atual de taxas de aproximadamente 5 a 10 ETH por mês (correspondendo a um preço de ETH de US$ 3.000 a 4.000). Os orquestradores, no entanto, não têm lucros negativos porque uma parte maior da sua receita provém, na verdade, de recompensas de apostas.
É importante notar que, como as transações do Livepeer são liquidadas no Arbitrum, o custo da camada de liquidação está na faixa de 0,5-2 ETH por mês. Isto representa uma economia de custos de mais de 95% em comparação com a situação no primeiro trimestre de 2022, antes da migração da Arbitrum. Além disso, as transações no Livepeer aumentaram 2 a 3 vezes a partir de hoje. Em termos relativos, a camada contabilística representa agora aproximadamente 5% dos custos totais, em comparação com aproximadamente 80% dos custos totais antes da migração e foi um importante impulsionador de custos.
Recentemente, ajustou o algoritmo que determina como o trabalho é distribuído para dar mais ênfase ao preço por pixel oferecido pelo Orchestrator. Isto exerce pressão descendente sobre os preços de transcodificação e pode ajudar a impulsionar a procura, mas a discussão no fórum sugere que os níveis de preços precisam de ser ainda mais reduzidos. Por outro lado, as sub-redes de IA recentemente lançadas podem ajudar a adicionar mais vias de monetização para a rede.
Um cenário potencial na planilha de estimativa é que um aumento de 3x na demanda de minutos de transcodificação aumentaria apenas o custo geral em 20%. Vale ressaltar que a largura de banda é o principal fator do aumento de custos.
Se assumirmos níveis de preços semelhantes (com base em 1 ETH a US$ 3.000), isso deve ser suficiente para levar a rede ao território do ponto de equilíbrio. No entanto, se os preços de transcodificação fossem reduzidos em 50%, a receita de taxas no nível da rede seria de aproximadamente US$ 45.000 por mês, portanto abaixo do limite inferior da estimativa de custo. Resta saber como a dinâmica de custos e receitas na rede Livepeer mudará à medida que surgirem novos casos de uso, como a geração de vídeo por IA (e, portanto, aumentarem as oportunidades de monetização).
Pokt
Em sua essência, a rede POKT fornece terminais descentralizados de chamada de procedimento remoto (RPC). Recentemente, a rede POKT anunciou que se expandirá para mais casos de uso para inferência de modelos de IA. A estrutura para aplicação passo a passo é a seguinte. A maioria das estimativas de custos baseia-se em pesquisas realizadas com operadores de nós no verão de 2023 e em entrevistas de acompanhamento com esses operadores de nós e operadores de gateway.
Com base em aproximadamente 15.000 nós e quatro operadores de gateway que fornecem terminais RPC, estimamos que a rede POKT custa atualmente aproximadamente US$ 200.000 (+/- US$ 80.000) por mês para atender aproximadamente 500 milhões de retransmissões por dia . A maior parte, de longe, é o nó de serviço (cerca de 75% do custo).
Como temos acesso a dados históricos sobre o número de nós ativos na rede e pontos de dados para diferentes componentes de custo ao longo do tempo, podemos colocar a estimativa de custo da rede em uma linha do tempo que mostra os três custos maiores. estão resolvidos:
Depois de entrar no mercado baixista em meados de 2022 e reduzir as recompensas simbólicas (especialmente recompensas simbólicas baseadas em dólares americanos), a consolidação de nós
Implementação de melhorias em toda a rede, como Geomesh e LeanPOKT, reduzindo significativamente os custos operacionais, bem como melhorias individuais na configuração pelos operadores de nós
A função de gateway descentralizada reduz os custos de largura de banda adicionando uma configuração de gateway mais simples
Como a nossa estrutura de custos vincula as estimativas de custos à capacidade e demanda da rede, podemos avaliar mudanças nas estruturas de custos. Por exemplo, se a demanda aumentar dos atuais 500 milhões de relés por dia para, digamos, 2,5 bilhões de relés por dia, então os gateways representarão 60% da base de custos total, que é de cerca de US$ 400.000 por mês (atualmente cerca de US$ 200.000). Observe que isso é 2x o custo e o aumento na demanda é 5x. Isso ocorre porque os nós de serviço são capazes de melhorar sua configuração para que possam atender ao aumento da demanda essencialmente pelo mesmo custo.
Se assumirmos ainda que a parcela de novos gateways operando com custos mais baixos aumenta para, digamos, 50% (atualmente 30%) do número total de troncos atendidos, então o custo geral da rede seria de US$ 300.000 por mês.
À medida que os gateways se tornam descentralizados, os operadores de gateway podem definir individualmente os seus preços. Se assumirmos um preço médio por milhão de solicitações de US$ 4, o cenário para a rede POKT como um todo seria ganhar US$ 300.000 por mês, essencialmente atingindo o ponto de equilíbrio.
Dfinidade/ICP
O Dfinity/Internet Computer Protocol (ICP) é projetado como um “blockchain de blockchains”, fornecendo recursos computacionais para a execução de contratos inteligentes (chamados canisters) organizados em sub-redes (detalhes https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf). Backbones são máquinas de nós que fornecem armazenamento, computação e largura de banda para replicar todas as caixas, estados e cálculos em suas sub-redes.
A estrutura para aplicação passo a passo é mostrada aqui. A maioria das estimativas de custos é baseada em dados de documentação e postagens em fóruns.
O ICP é uma das poucas redes que incorpora custos baseados em moeda fiduciária no mecanismo de recompensa simbólica, facilitando a avaliação de custos. Existem atualmente cerca de 1.400 máquinas de nós executadas por cerca de 85 operadores. Não temos dados sobre economias de escala para as operadoras maiores, então nossa estimativa geral é bastante ampla: custa cerca de US$ 400.000 a US$ 900.000 por mês para operar uma rede ICP, com uma média de cerca de US$ 600.000.
Embora uma avaliação de renda adequada mereça um artigo separado, estimamos que a renda mensal atual seja de cerca de US$ 25.000. Isto pode parecer baixo comparado ao custo estimado, mas isso se deve à baixa utilização: com apenas 559 máquinas de nós ativas, estimamos que a demanda atual (expressa como taxa de consumo de ciclo) seja de aproximadamente 2% da capacidade total. Isto significa que a rede pode suportar, por exemplo, um aumento de 25 vezes na procura e ainda assim não aumentar a base de custos atual. Na verdade, uma postagem no fórum estimou que a demanda seria de 15 a 25 vezes nos próximos dois anos, o que (todo o resto sendo igual) resultaria no recebimento dessas taxas pelo ICP todos os meses.
DEUS
DIMO é uma rede descentralizada que dá aos motoristas a capacidade de gerenciar os dados de seus veículos. Ao mesmo tempo, o DIMO permite que empresas e desenvolvedores criem (e depois monetizem) aplicações inovadoras relacionadas à mobilidade. A medição dos dados é realizada através de dispositivos especiais (Autopi, Macaron) ou aplicativos. Embora o exemplo DePIN acima seja uma rede de recursos digitais, DIMO é o primeiro exemplo de rede de recursos físicos incluído nesta análise.
A estrutura aplicada passo a passo é mostrada abaixo. A maioria das estimativas de custos é baseada em informações de preços on-line (equipamentos), dados de Dunas e postagens em fóruns.
Para a camada de liquidação, presumimos que metade do gasto médio de US$ 0,60 a US$ 1,50 no primeiro trimestre de 2024 por carro conectado pode ser atribuída a operações DIMO. Para o gateway, assumimos custos mensais de hardware de aproximadamente US$ 4.000 e custos de mão de obra associados às operações acima de aproximadamente US$ 11.000 por mês. No geral, isso representa aproximadamente US$ 180.000 em despesas mensais, conforme mostrado na tabela abaixo. A maioria dos custos está relacionada à largura de banda e outros custos, com cerca de 1/3 relacionado aos custos de faturamento no Polygon e outros 2/3 relacionados à divisão mensal dos custos de integração do carro inteligente.
Não temos ideia da receita real da rede, mas as estimativas que utilizam o mercado global de dados automotivos e as receitas associadas de dados automotivos sugerem que a receita atual por veículo é de cerca de US$ 150 a US$ 185, crescendo potencialmente para US$ 500 a US$ 600 até 2030. Se a DIMO pudesse gerar 10-15% da receita com isso, a receita gerada ficaria na faixa de US$ 110.000 a US$ 180.000 por mês, cobrindo os custos operacionais.
No entanto, a monetização de dados em si não parece ser um objetivo real do protocolo, em vez disso, o DIMO concentra-se em fornecer a infraestrutura para construir aplicações no topo da rede (https://docs.dimo.zone/overview), o que se reflete no a última discussão sobre nós DIMO e atualização de token está em discussão. As alterações em discussão poderão afetar a estrutura de custos descrita acima.
Agradecimentos especiais aos meus colaboradores: Mihai (Messari), Raullen (IoTeX), Nodies Team, Grove Team, Pocket Network Foundation, DIMO Team, Diana Biggs e Christopher Heymann por seus comentários e comentários.
*O projeto padrão é um portfólio de 1kx.
