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原文编译：深潮 TechFlow
「当我们试图解释和改善的世界无法用一个简单的模型清晰描述时，我们需要不断改进我们的理论和方法，以便更好地理解复杂性，而不是简单地直接否定它。」—— Elinor Ostrom
未来几年，基于区块链的网络经济将发展出一种复杂而多样的运行模式，这些模式将与我们今天所熟悉的传统商业模型截然不同。
在研究网络、系统或协议时，我常常联想起卡尔达舍夫等级 (Kardashev Scale)，这是一种衡量文明利用和掌控能量能力的指标。类似地，我们也可以通过网络在捕获和分配经济价值方面的能力来评估其运行效率。
价值捕获 (Value Capture) 是指网络通过运营活动产生收入，并将用户的参与转化为经济收益的能力。
价值分配 (Value Distribution) 则描述了网络如何将这些收益有效地分配给利益相关者，包括投资者、开发者、劳动贡献者、终端用户，甚至协议本身。
在评估不同区块链网络时，我们主要关注以下几个关键属性：
适应性 (Adaptability)：网络是否能根据项目需求和市场条件的变化灵活调整？
透明性 (Transparency)：收益和分配机制的变化是否清晰、可预测？
价值对齐 (Value-alignment)：收益分配是否与实际的价值创造相匹配？
包容性 (Inclusivity)：收益分配是否公平地覆盖所有利益相关者？
基于卡尔达舍夫等级的理念，我尝试使用上述标准对区块链技术演变过程中出现的三种网络经济类型进行分类。
第一类：固定机制网络 (Type I: Fixed Mechanic Networks)
第一代区块链网络和代币通常基于「拟物化原则」，即模仿传统经济模型的设计理念。例如，预设的代币发行计划模拟了稀有矿石的开采过程或稀缺商品的经济学，而质押和投票机制则借鉴了传统的公众投票系统或公司治理模式。
比特币是这一类型的典型代表，其运行规则具有极高的确定性： 2100 万的供应上限、固定的挖矿奖励和减半周期，以及基于工作量证明 (Proof of Work) 的 Nakamoto 共识。这一系统作为一种价值存储工具，运行效果良好。
尽管如此，这类系统也面临显著的局限性——它们缺乏对市场变化的适应能力，并容易出现「经济捕获」问题，即网络价值被特定利益相关者过度占有。
这一问题在 Curve Finance 的 veLocking 机制以及其他早期基于价值存储叙事的 ERC-20 代币中表现得尤为明显。Curve 的固定发行计划实际上限制了市场对代币真实价值的判断，并为 Convex 等外部参与者「利用」协议规则创造了机会，凸显了系统机制如何被外部优化者所影响。
第二类：可调参数网络 (Type II: Governable Parameter Networks)
第二类网络的显著特征是其参数值可以灵活调整。这些链上系统能够通过预言机 ( 如 Chainlink、UMA 的 Optimistic Oracle) 或算法信息 ( 如自动化做市商 AMM) 进行动态响应，从而形成具有自适应性的系统，通过治理协议应对不断变化的市场条件。
这些网络的经济设计通常引入多层博弈论机制，旨在对齐利益相关者的激励。稳定币和借贷协议的竞争为我们提供了重要的案例，这些产品通过动态调整参数来对冲风险并确保协议的稳定运行。
以 Aave 为例，这个以太坊生态中最早的链上借贷协议之一，在极端市场波动期间成功保护了 210 亿美元的用户资金。为了实现这一目标，协议的底层机制需要持续监控和优化。
相比之下，那些依赖链下组件但声称是「协议」的系统，往往容易受到委托代理问题的影响。这种问题指的是代理人可能优先考虑自身利益，而忽视群体的整体利益。例如，Celsius 曾被宣传为一个去中心化协议，但在申请破产时，其用户作为无担保债权人的欠款高达 47 亿美元。
由此可见，真正的链上系统通过算法控制和分布式治理提供了更强的保护能力，且不易受到权力集中或人为决策失误的影响。
第三类：自治网络 (Type III: Autonomous Networks)
第三类网络代表了区块链技术向完全自治系统演进的理论方向。这些系统将以最小的人类干预运行，能够根据环境变化进行高度自适应调整，并且在跨系统的信息传递效率上表现出极高的能力。
虽然目前尚未有现实中的实例，但可以预见，这类系统可能具备以下特征：
自主参数优化 (Autonomous Parameter Optimization)：多个 AI 智能体将持续优化协议，通过即时数据聚合和进化算法，从市场中学习并动态调整系统参数。
算法价值协调 (Algorithmic Value Orchestration)：基于预测模型和奖励优化，动态费用结构能够根据网络使用情况自动调整，从而实现协议的长期可持续性。
动态系统中的治理 (Governance in a Dynamical System)
区块链网络经济的复杂性要求系统具备足够的灵活性，以应对潜在的生存威胁，同时维持运营的平衡状态。在这一过程中，治理机制在网络的每个发展阶段都起着至关重要的作用。
系统内在的治理能力为其在「黑暗森林」环境中提供了生存优势。「黑暗森林」通常指区块链领域中竞争激烈且充满威胁的环境。治理的灵活性与安全性之间的张力，最直观地体现在网络如何应对外部环境的变化上。
第一类网络（如比特币）通过严格的不可变性优先保障安全性，而第二类网络（如 Aave）则通过参数调整展现了更强的适应能力。然而，两者都未能完全解决灵活性与稳定性之间的矛盾：过度追求灵活性可能削弱安全性，而过于强调稳定性又可能限制系统的适应能力。
多中心系统与公地 (Polycentric Systems and the Commons)
在探索区块链治理的最佳实践时，我发现了诺贝尔奖得主 Elinor Ostrom 关于公地管理的开创性研究。虽然她的研究与代币经济学并不完全相同，但其实证研究为实现第三类系统 (Type III) 提供了一条清晰的路线图。
所谓多中心系统，是一种治理模式，其中多个独立的决策中心在一定程度上拥有自治权，但同时又作为一个整体系统的一部分协同运作。
多中心系统的主要特点包括：
存在多个权威和决策中心，并且这些中心在形式上是相互独立的；
各中心在管辖范围和责任上可能存在交叉和互动；
在一个统一的框架内，各中心拥有显著的自治权；
通过正式或非正式的机制实现协调。
Ostrom 的八项原则
Ostrom 基于对全球 800 多个案例的研究，总结出了关于公地管理的八项原则。这些原则在区块链和加密货币的治理中同样具有重要意义：
明确的边界：清晰界定资源使用范围和用户；
适应本地环境的规则：规则需因地制宜；
参与式决策：利益相关者共同制定规则；
有效的监控：确保规则被遵守；
渐进式的制裁措施：对违规行为进行逐步升级的处罚；
可访问的冲突解决机制：提供公平、高效的争端解决途径；
组织的权利：允许社区成员自我组织；
嵌套式企业：在更大的治理框架中包含多个层级的组织结构。
如果我们相信代币化经济是未来的趋势，就必须认识到，治理技术是这些新兴系统能否成功的关键。
结论 (Conclusion)
尽管目前在代币经济学和加密货币基础设施上有大量投资，但我们却在治理系统这一核心领域投入不足。真正的挑战并不是创造新的代币，而是构建强大的集体决策和监督框架。风险投资对代币的过度关注反映了短期利润激励与去中心化系统长期可持续性之间的错位。没有复杂且健全的治理机制，即使是最精巧的代币设计也难以实现持久的价值。
从第一类到第三类系统的网络经济演化，不仅仅是技术的进步，更是我们对如何构建更具韧性、适应性和公平性的数字生态系统的不断探索。比特币的固定机制、Aave 的参数化治理，以及自治网络的理论潜力，都为这一进化历程提供了宝贵的经验。
Ostrom 关于多中心系统和公地管理的研究，为传统治理智慧与数字网络的未来架起了重要桥梁。她的原则经过数百个真实案例的验证，为解决网络治理的核心挑战提供了宝贵的指导：如何在安全性与灵活性之间取得平衡，确保公平的价值分配，并在维护系统完整性的同时推动其演化。
随着网络经济向更复杂的方向发展，成功的关键可能在于整合以下不同方法：
第一类网络的「安全优先」思维：通过固定规则保障系统安全；
第二类系统的适应能力：通过动态调整参数应对变化；
第三类网络的自治潜力：通过 AI 和算法实现最小化的人为干预；
多中心治理的实证智慧：通过多层次、多中心的治理结构实现协调与发展。
网络经济的未来并不会由技术能力或流行文化决定，而是取决于我们能否以服务所有利益相关者的方式实施这些系统，同时保持运营的韧性。随着网络的不断演化，人工智能、动态参数优化以及新型治理结构的融合，可能会创造出我们尚未完全理解的经济组织形式。
可以肯定的是，前进的道路需要我们接受复杂性，而不是试图回避它。正如 Ostrom 所建议的，我们的任务不是简化这些系统，而是开发更好的框架来理解和管理它们。下一代网络经济需要与其试图解决的问题一样复杂，同时也必须对所有参与者保持友好和公平。
