Печалби:
- Способност за разбиране на компонентите на доставка, дистрибуция, придобиване, стимули и улавяне на стойност и използване на изкуствен интелект за изготвяне на модели и създаване на контрасценарии
- Способност за разпознаване на опасността от единичен/оптимистичен сценарий на изкуствения интелект и валидиране на модела с негативни сценарии и симулация
- Възможност да поставя под въпрос източника на наградата, да не представя токеномиката като финансов съвет и да остави въпроса за сигурността/правния въпрос на хората
Токеномика (токеномика — „токен“ + „икономика“: дизайнът на предлагането, разпределението, стимулите и механиката на стойността на криптоактив) е икономическата рамка, която определя дългосрочния успех на един Web3 проект. Лошата токеномика може да провали дори технически перфектен проект. В тази част ще обсъдим използването на AI като асистент за токеномично моделиране; Ще се учим от кривите на предлагането до дизайна на стимулите, от симулацията до анализа на устойчивостта. Но още от самото начало: токеномиката е дело на икономическия дизайн и оптимистичният резултат от един сценарий на AI не е заместител на истински модел.
Основни компоненти на токеномиката
- Общо/максимално предлагане: Общото количество токени, които ще съществуват; фиксирана или инфлационна?
- Разпределение/разпределение: При кого отиват токените — екип, инвеститор, общност, съкровищница, награди.
- Придобиване/заключване (придобиване): Освобождаване на токени с течение на времето; Предотвратява внезапна продажба (свалка).
- Механизъм за стимулиране: Награди (залагане, осигуряване на ликвидност), които насочват потребителя към желаното поведение.
- Натрупване на стойност: Защо токенът ще бъде ценен — използване, споделяне на такси, изгаряне.
- Емисия: Скоростта, с която се освобождават новите токени.
Балансът на тези компоненти е критичен. Например, награда с високи емисии привлича потребители в краткосрочен план, но ще срине токена с инфлация в дългосрочен план.
Ролята на AI в токеномиката
1. Обяснение на концепцията и генериране на опции. AI е мощен в обясняването на различни токеномични модели (фиксирано предлагане, инфлационен, двоичен токен, изгаряне на такси) и предоставя опции.
2. Проект на разпределителна таблица. AI изготвя таблица за разпределение и проект на график за придобиване; Това са отправната точка.
3. План за симулация и проект на формула. YZ попита: "Ако емисиите намаляват с тази скорост, какви ще бъдат циркулиращите доставки след 4 години?" Той създава чернови на сметки и симулационни измислици като напр.
4. Контрасценарий и напомняне за риск. AI пита „в каква ситуация този модел се срива?“ Той маркира рисковете с въпроса.
Внимание: Най-опасната грешка на токеномиката на AI е моносценаризмът: той често приема оптимистичен свят, където цената винаги расте, а потребителят винаги се увеличава. Истинската токеномика се фокусира върху негативни сценарии (падане, бягство, атака). Всеки AI модел трябва да бъде попитан „ами ако се обърка?“ Тествайте го с въпроса.
Симулация: количествено определяне на модела
Добрият токеномен модел се потвърждава чрез симулация, а не чрез „звучи правдоподобно“. Различните сценарии се изпълняват числено:
- Основен случай: Очакван растеж.
- Мечи сценарий: Спад на цените, напускане на потребители — продължават ли стимулите?
- Сценарий на атака: Актьор събира токени и изземва управлението или използва емисиите.
- Сценарий за китове: Въздействие на внезапна продажба от големи собственици.
AI може да начертае плана и формулата за тези симулации; но таблица/код (Python, електронна таблица) изпълнява изчислението и човекът интерпретира резултата.
компонент
Принос на AI
човешка отговорност
Варианти на модела
описание, сравнение
избор
разпределителна маса
проект
Справедливост, законосъобразност
Емисионна формула
чернова, сметка
Проверка, калибриране
Симулация на сценарий
План, проект на код
Операция, коментар, решение
Анализ на риска
Контрасценарий
крайна оценка
Слаба подкана / Силна подкана
Слаба подкана:
Проектирайте ми добра токеномика.
„Добро“ е неясно, няма сценарий, няма риск — AI създава оптимистичен модел.
Мощна подкана:
Вашата роля: дизайнер на токеномиката. Генерирайте tokenomicDRAFT за [тип проект]. Дайте: общо предлагане, таблица за разпределение (в проценти), график за придобиване за всяка група, крива на емисиите, механика за улавяне на стойността. ТОГАВА помислете за три негативни сценария: цената пада със 70%, ловците на глави (наемният капитал) бягат, кит продава 20% доставки, какво се случва? Напишете въздействието на всеки сценарий върху структурата на стимулите. Това е ЧЕРНОВА; Посочете, че числата трябва да бъдат калибрирани чрез симулация. Добавете предупреждението, че това не е финансов съвет.
Четири копируеми шаблона
1) Проект на таблица за разпределение:
Генерирайте чернова на таблица за разпределение на токени за [проект]: екип, ранен инвеститор, общност, хазна, екосистемни награди. Предложете процент и график за придобиване (наклон + линейна либерализация) за всяка група. Нека общата сума е 100%. Заявете, че това е проект и ще бъде прегледан хуманно за справедливост и законност.
2) Схема за симулация на емисии/подаване:
Напишете електронна таблица/скица на Python, която приема следното правило за емисии (напр. %наполовина намаляваща награда на година) и извежда циркулиращия запас за 5 години. Обяснете формулата; Ще го пусна и ще проверя. Не представяйте резултата като окончателна истина; Изрично избройте входните допускания.
3) Устойчивост на стимулите:
Оценете тази структура на стимулите (награда за залагане + емисии) от гледна точка на устойчивостта: наградите идват ли от емисии или реален доход? Ако цената падне, ще се срине ли стимулът? Има ли пристрастяване, подобно на Понци? Запишете рисковете ясно, без да сте оптимисти.
4) Стрес от негативен сценарий:
Тествайте тази токеномика в три негативни сценария: мечи пазар, бягство на ловец на глави, разпродажба на китове. Какъв ще бъде балансът на предлагането, натиска на продажбите и стимулите във всеки сценарий? Не претендирайте за числена точност; представят като хипотези, които да бъдат тествани чрез симулация.
Три мини калъфа (в брой)
Случай 1 — Оптимистичният модел се срина. Един проект започна, като разчиташе на модел на годишно възнаграждение от 120%, който AI нарича „устойчив“. Моделът само предполага, че потребителят винаги се увеличава. За 3 месеца ловците на глави влизаха и излизаха и токенът загуби 85% от стойността си. Урок: AI моделът с един сценарий не е доказателство за устойчивост.
Случай 2 — Предотвратено бедствие в контрасценарий. Друг екип приложи подканата „неблагоприятен сценарий на стрес“ към AI, след като създаде черновата. YZ отбеляза, че скалите за придобиване (заключен край) съвпадат със същия месец и че ще има голям натиск за продажби през този месец. Екипът разпространи календара. Поука: контрасценарият е най-ценният токеномичен принос на AI.
Случай 3 — Симулацията коригира числото. Анализатор пусна черновата на AI за изчислението на емисиите в Python и установи, че AI неправилно е настроил някъде съставното изчисление; Прогнозата за 5-годишните доставки беше отклонена с 30%. Урок: AI съставя формулата, но инструментът проверява изчислението.
Етично и правно измерение
Токеномиката е както финансово, така и правно чувствителна:
- Не финансови съвети: Не може да се предлага генерирана от AI токеномика като „инвестиционен съвет“; Това е задължително да се посочи.
- Риск от ценни книжа: Някои структури на токени могат законно да се считат за ценни книжа; Това е правна оценка, AI не може да реши.
- Справедливост и прозрачност: Прекомерният и поверителен дял от екип/инвеститор е етичен проблем за общността.
- Понци-подобни структури: Моделът на обвързване на наградата единствено с притока на нови пари е неустойчив и неетичен; AI понякога може да определи това като „устойчиво“.
Съвет: Най-резкият въпрос, който тества здравето на токеномичен модел: „Откъде идват наградите – от действителните приходи/използване или просто от изсичането на нови токени и нови инвеститори?“ Винаги карайте AI да пита това изрично.
Често срещани грешки
- Разчитайки на единствения/оптимистичен сценарий. Негативните сценарии трябва да са в центъра.
- Не се проверява AI акаунт със симулация. Формулата е черновата, резултатът е инструментът.
- Заобикаляне на конфликтни календари за придобиване. Възниква натиск за масови продажби.
- Без да поставя под въпрос източника на наградата. Подобната на Понци структура е скрита.
- Представяне на токеномиката като инвестиционен съвет. Правно и етично нарушение.
- Делегиране на ценните книжа/правния въпрос на AI. Това е човешко/правно решение.
В обобщение
- Токеномиката е икономическият скелет на проект; Лошият дизайн съсипва добрия проект.
- Силен в описанието на AI модела, схемата на внедряване и контрасценария; Също така е опасно да се използва един сценарий.
- Здравата токеномика се доказва чрез симулация, а не чрез мислене; AI планове, изчислява превозното средство.
- Отрицателните сценарии (мечка, бягство, кит) трябва да бъдат в центъра на модела.
- Източникът на наградата трябва да бъде поставен под въпрос; токеномиката не може да се предлага като финансов съвет.
Задача за приложение
За токен накарайте изкуствения интелект да произведе токеномичната чернова, като приложи „силната подкана“. След това стартирайте подканата „отрицателен сценарий стрес“. Всъщност изпълнете изчислението на емисиите, произведени от AI, в електронна таблица или в Python и проверете числата. Идентифицирайте поне един риск за устойчивост (напр. противоречиво придобиване, възнаграждение без приходи) в модела и напишете как да го коригирате.
контролен списък
- [ ] Тествах скицата на модела в поне три негативни сценария.
- [ ] Проверих изчислението на емисиите/захранването с превозното средство.
- [ ] Проверих календарите за придобиване на права за конфликт.
- [ ] Поставих под въпрос източника на наградата (реален доход или емисии).
- [ ] Добавих предупреждението „Това не е финансов съвет.“
- [ ] Оставям въпроса за ценните книжа/правния въпрос на човека/адвоката.
- [ ] Заявих, че числата трябва да бъдат калибрирани от хора.