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一文詳解 Filecoin 虛擬機(FVM)和 Gas 經濟的緊密聯系_GAS:FlapXCoin

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作者:FilecoinNetwork

FVM?如何與?Gas?經濟緊密聯系

Filecoin虛擬機的啟動可以讓用戶可編程智能合約落地到?Filecoin?區塊鏈上。這些智能合約將可以與?Filecoin?數據存儲能力互動,為創新應用創造條件。

雖然?FVM?在?Filecoin?的部署會帶來令人激動的創新和實用性時代,但它也可能帶來經濟風險。要是這些風險在長期不得到處理,就可能會有嚴重的后果。好在,可以整合一些簡單和有效的加密經濟學解決方案,保護這個網絡對抗最壞的后果。我們先概括一下要點:

Filecoin?存儲提供者消耗的?Gas?主要來自網絡關鍵的任務消耗。

若不調節?FVM?對?Gas?的需求,對網絡運作可能是個問題,因為存儲提供者可能被高昂價格擠出?Gas?經濟。

這個風險不是立即到來的,因為目前?Filecoin?的?Gas?需求率還不高。在基礎費用穩定增加之前,這個網絡的?Gas?使用率還可以增加?40%?.當基礎費用到達?10nanoFIL/Gas?單元,就可能嚴重影響扇區維護,讓存儲提供者無力支付提交扇區證明的費用。

在很多時候,通過減小區塊大小,可以讓網絡總收入最大化。因為?FVM?有潛力吸收對?Gas?的需求,當目標區塊大小對于需求水平而言太大的時候,相關的場景也有可能出現。

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CryptoEconLab?正研究的最直接解決方案,是為存儲提供者和普通的?FVM?使用分別設定?Gas?參數和目標區塊大小,即各自有不同的可用?Gas。

Gas的中產化和無序蔓延的風險量化評估

這篇文章接下來的部分是簡化自?CryptoEconLab?對?FVMGas?風險的量化評估這篇文章。

Filecoin?使用的費用市場會根據對區塊空間的需求調整“基礎費”。隨著?Filecoin?虛擬機?FVM?的部署,各類新用例可能會增加對?Gas?的需求。存儲提供者愿意為?Gas?支付的基礎費用受到了在Filecoin上傳數據和維護扇區的可盈利性約束,而?FVM?用戶愿意支付的?Gas?是取決于特定應用及這些交易的主觀價值。如果有很多的?FVM?用戶想進行高價值的交易,市場決定的基礎費可能會上漲到存儲提供者無法承受的水平。我們將存儲提供者關鍵運作被更昂貴的?FVM?交易擠出市場的情況稱為?Gasgentrification。

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據悉,Avaul已聯合LI.FI和Stargate在Galxe上發布了首個專屬NFT,NFT持有者有機會獲得Avault早期社區空投。[2023/2/7 11:52:28]

還有一些情況,是對?Gas?的需求可能被擴容解決方案吸收。EIP1559?的形式主義即便在需求低時還是鼓勵發送與目標區塊大小一樣的區塊,這帶來了區塊空間的浪費。我們將此稱為?Gas?的無序蔓延。

在這篇文章里,我們會探索不同的設想,來涵蓋?Filecoin?虛擬機?Gas?的需求場景,以及它如何影響區塊的構成。

FilecoinGas?需求建模

我們對需求的建模是基于兩個主要的驅動力:存儲提供者和?FVM?用戶。很自然,FVM?用戶和存儲提供者在這個網絡上發送消息時都需要支付費用。在我們的模型里,每個個體用戶會對自己的信息進行個體估值,在估值較高時更有可能將這些消息發送到?Mempool。相反,估值較低時,用戶就會提交更少的消息。這個估值是基于:

俄羅斯立法者正在制定修正案以啟動國家加密貨幣交易所:11月24日消息,俄羅斯立法者正在制定修正案以啟動國家加密貨幣交易所,并且得到了財政部和俄羅斯中央銀行的支持。

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估值=預期?token?增益-Gas?費用-運作費用

在這里,Gas?費用是基礎費的函數,而運作費用包括外部費用。這是很主觀的衡量標準,每個存儲提供者都有所不同。

為了涵蓋這種主觀性,我們的模型使用“不確定性量化”技術來為存儲提供者和?FVM?用戶的需求建模。這樣,我們可以將不同存儲提供者和?FVM?用戶對價格變化的反應涵蓋在內。下面展示了這個方法論生成的需求曲線。灰色線對應了很多種需求曲線中的一個版本。我們可以看到,在基礎費價值比較低時,我們的需求情況下降很慢;在基礎費達到某個門檻價值后,需求情況就快速下降。這就對應了一個基礎費水平——它可以簡單理解為“對任何人來說都太貴了”。

FVM?什么時候會成為一個問題?

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這項研究的一個重要目的,是嘗試理解區塊里消息的構成;如在一個給定的?Gas?需求水平下,區塊有多少份額會被?FVM?使用,有多少會被存儲提供者用于上傳數據和維護數據使用?因為目前還缺少實際的?FVMGas?使用數據,我們使用了一系列假設,并調查了很多可能的?FVMGas?未來需求場景,以及對存儲提供者區塊計劃偏好的假設。

我們認為這些假設對問題的一階理解是適合的。我們還計劃持續搭建更復雜的個體為本模型,它會讓我們探索更廣泛的存儲提供者策略——這些會根據?FVM?需求的新水平調整。

隨著?Gas?需求和基礎費用的增加,它留給存儲提供者上載數據和維護扇區的實用性會更少。當?Gas?需求太高,存儲提供者的運作提供的是負的實用性,那么?Gas?中產階層化就會增加。我們描繪了數據上傳網絡實用性,這個指標在這份長篇技術報告里詳細定義了量化指標,來衡量網絡數據上載如何被上漲的基礎費和?Gas?需求所影響。可以看到,如果我們認為當前?Filecoin?網絡的其他狀況不變,網絡上傳會在基礎費觸及?10nanoFIL/Gas?單元時受到影響。

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我們的模型將消息分為兩類:FVM?消息和扇區維護消息,各自有不同的?Gas?費用評估特征。目前,?70%?的區塊?Gas?使用是來自存儲提供者維護消息,平均是每個區塊有?35?億的?Gas?單元。隨著我們增加?FVM?對?Gas?的需求,Gas?費用也被推高。因此,我們估計區塊中?Gas?使用的比例為基礎費的函數,而?FVM?帶來的?Gas?使用數量為當前?Gas?使用的函數。

我們模擬了一些范圍內的?FVMGas?需求情景,其中?FVM?帶來的需求是:分別是當前存儲提供者維護需求的?1/10?,?1/2?,大約相同,兩倍,五倍和十倍。

假設存儲提供者不對消息挑三揀四,而只是簡單接受可以讓自己覆蓋基礎費及提供更高?tips?費用的消息,我們會看到下面圖表中顯示的區塊構成情況。淺色線代表幾種可能的區塊構成的其中一種,而實心顏色線代表平均的構成。根據我們的假設,我們可以看到在這個例子里區塊使用率的比例非常取決于初始的?FVM?需求,而基礎費增加后這個比例會下降。這是因為基礎費增加后,每一條消息的估值會下降,這會讓用戶提交的信息越來越少。

我們還調查了一種情況:存儲提供者只有在足夠區塊空間的情況下,才會包含?FVM?相關消息,即更偏好包含自己的消息。

在這個場景下,我們得到的曲線會像下圖所示。我們再次觀察到,隨著基礎費增加,區塊使用的比例也會降低,但?FVM?需求的最大數額上限約在?15?億?Gas?單元/每區塊。但這個策略要求存儲提供者協作,一起拒絕可能會給它們更高?tips?費用的消息。因此,到底存儲提供者自我調節?Gas?市場的可能性有多高?相關情況在目前尚未明確,也是?CryptoEconLab在未來會研究的話題。

網絡總收入,以及次優的區塊大小

EIP1559?是最優結果嗎?

EIP1559?基礎費機制以將所有區塊保持在固定目標水平為目標來調整基礎費用。這讓次優定價區塊被發送出去的機會更高了,即便沒有充足的需求來填充整個區塊。如果?Gas?使用需求低于這個目標區塊尺寸指定的水平,基礎費會降低,可能會影響網絡總收入。當?FVM?為各類L2層擴容方案敞開大門時,這尤其是個風險,最終可能吸收過多的?Gas?使用需求。

如果我們的目標是讓網絡總收入最大化,從之前的結果來看,有可能推到出需要填充的最優區塊尺寸,以適應特定的需求水平。

我們重新解讀一下之前的結果:假設區塊有部分為空的原因,是目標區塊大小降低到(?1-propempty)*B,其中?B?是當前目標區塊大小。然后我們可以找到最優的區塊大小,讓對應的網絡總收入最大化。這個最優的區塊大小在上面的圖標中以?B*來表示。.我們發現在很多情況下,可以通過降低區塊大小來最大化網絡收入。

有什么可以做的?

在探索一些方案來解決?FVMGas?需求風險,其中最直接的工具是為?FVM?用戶和存儲提供者設計不同的?Gas?通道。

獨立的?Gas?通道可以對抗?Gas?中產化問題。無論?FVM?的?Gas?需求有多高,這種方案都能確保存儲提供者享有最低限度的區塊空間來滿足關鍵的網絡運作。

同時,獨立的?Gas?通道可以防止?Gas?無序蔓延機制升級為更通用的機制,從而更準確為當前的?Gas?需求水平匹配相應的?Gas?供應量。

目前,基礎費是通過?EIP1559?規定的?Gas?需求和選擇目標區塊大小來決定的。要是限制整體的區塊大小,可以得到幾個想要的結果,如:優化從?FVM?消息中可以獲得的網絡收入,升級批量平衡器機制,調節?Gas?供應。

除了目標區塊大小外,另一個重要的杠桿是“Gas?通道”的引入。在我們的例子里,區塊總?Gas?的一部分可以專門為存儲提供者的關鍵網絡消息保留下來,這樣就不會受到?FVM?帶來的基礎費增加影響。

CryptoEconLab?下一步計劃

接下來幾周我們會發布一個?FIP?改進提議討論,介紹為存儲提供者和通用的?FVM?消息設定不同的?Gas?路徑,以作為?FVM?相關?Gas?風險的對沖工具。

我們會持續搭建更復雜的個體為本模擬方案,讓我們可以模擬所提出解決方案的有效性,以及在不改變協議的情況下讓存儲提供者自我調節的可能性。

在?2023?年?3?月?14?日?FVM?發布后,我們會開始收集和評估真實的?FVM?數據,并通過這些有意義的數據來改善我們的模型。

如果你想進一步了解?CryptoEconLab?和和我們的工作,可以訪問我們網站?cryptoeconlab.io?或閱讀我們的?HackMDAlmanac。

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