Gains :
- Capacité à comprendre les composantes de l'approvisionnement, de la distribution, de l'acquisition, de l'incitation et de la capture de valeur et à utiliser l'intelligence artificielle pour rédiger des modèles et produire des contre-scénarios.
- Capacité à reconnaître le danger du scénarioisme unique/optimiste de l'intelligence artificielle et à valider le modèle avec des scénarios et des simulations négatifs
- Capacité à remettre en question la source de la récompense, à ne pas présenter les tokenomics comme des conseils financiers et à laisser la question de sécurité/juridique aux humains
Tokenomics (tokenomics — « jeton » + « économie » : la conception des mécanismes d'offre, de distribution, d'incitation et de valeur d'un crypto-actif) est le cadre économique qui détermine le succès à long terme d'un projet Web3. Une mauvaise tokenomics peut faire échouer même un projet techniquement parfait. Dans cette unité, nous discuterons de l'utilisation de l'IA comme assistant de modélisation tokénomique ; Nous apprendrons des courbes d’offre à la conception des incitations, de la simulation à l’analyse de la durabilité. Mais dès le départ : la tokenomics est un travail de conception économique, et le résultat optimiste et à scénario unique de l’IA ne remplace pas un modèle réel.
Composants de base de la tokenomics
- Approvisionnement total/max : le nombre total de jetons qui existeront ; fixe ou inflationniste ?
- Distribution/allocation : à qui vont les jetons : équipe, investisseur, communauté, trésorerie, récompenses.
- Vesting/lock (vesting) : libération des jetons au fil du temps ; Empêche la vente soudaine (dump).
- Mécanisme d'incitation : récompenses (mise en jeu, fourniture de liquidités) qui orientent l'utilisateur vers le comportement souhaité.
- Accumulation de valeur : pourquoi le jeton aura de la valeur – utilisation, partage des frais, gravure.
- Émission : La vitesse à laquelle les nouveaux jetons sont libérés.
L’équilibre de ces composants est critique. Par exemple, une récompense avec des émissions élevées attire les utilisateurs à court terme, mais fera s'effondrer le jeton avec l'inflation à long terme.
Le rôle de l’IA dans la tokenomics
1. Explication du concept et génération d'options. L’IA est puissante pour expliquer différents modèles tokenomiques (offre fixe, inflationniste, jeton binaire, frais) et proposer des options.
2. Projet de tableau de répartition. AI produit un tableau d'allocation et un projet de calendrier d'acquisition ; Tels sont le point de départ.
3. Plan de simulation et ébauche de formule. YZ a demandé : « Si les émissions diminuent à ce rythme, quelle sera l'offre en circulation dans 4 ans ? » Il produit des brouillons de comptes et des fictions de simulation telles que.
4. Contre-scénario et rappel des risques. AI demande « dans quelle situation ce modèle s’effondre-t-il ? Il marque les risques avec la question.
Attention : l'erreur tokenomique la plus dangereuse de l'IA est le monoscénario : il suppose souvent un monde optimiste où le prix augmente toujours et où l'utilisateur augmente toujours. La véritable tokenomics se concentre sur des scénarios négatifs (chute, fuite, attaque). Il faut demander à chaque modèle d’IA : « et si ça tourne mal ? » Testez-le avec la question.
Simulation : quantifier le modèle
Un bon modèle tokénomique est validé par simulation, et non par des « semble plausible ». Différents scénarios s'exécutent numériquement :
- Scénario de référence : croissance attendue.
- Scénario baissier : baisse des prix, exode des utilisateurs : les incitations sont-elles toujours valables ?
- Scénario d'attaque : Un acteur collecte des jetons et s'empare de la gouvernance ou exploite les émissions.
- Scénario baleine : Impact d’une vente soudaine par les grands propriétaires.
L'IA peut définir le plan et la formule de ces simulations ; mais une table/code (Python, feuille de calcul) exécute le calcul et l'humain interprète le résultat.
composant
Contribution de l'IA
responsabilité humaine
Options de modèle
description, comparaison
choix
tableau de répartition
brouillon
Justice, conformité légale
Formule d'émission
traite, compte
Vérification, étalonnage
Simulation de scénario
Plan, projet de code
Fonctionnement, commentaire, décision
Analyse des risques
Contre-scénario
évaluation finale
Invite faible/Invite forte
Invite faible :
Concevez-moi une bonne tokenomics.
« Bien » est vague, sans scénario, sans risque : l'IA produit un modèle optimiste.
Invite puissante :
Votre rôle : concepteur de tokenomics. Générez un tokenomicDRAFT pour un [type de projet]. Donner : l'offre totale, le tableau de répartition (en pourcentages), le calendrier d'acquisition pour chaque groupe, la courbe d'émission, les mécanismes de capture de valeur. ALORS considérons trois scénarios négatifs : les prix chutent de 70 %, les chasseurs de primes (capital mercenaire) s'échappent, une baleine vend 20 % de son approvisionnement, que se passe-t-il ? Écrivez l’impact de chaque scénario sur la structure d’incitation. Ceci est un PROJET ; Préciser que les nombres doivent être calibrés par simulation. Ajoutez la mise en garde selon laquelle il ne s’agit pas de conseils financiers.
Quatre modèles copiables
1) Projet de tableau de répartition :
Générez un projet de tableau de distribution de jetons pour un [projet] : équipe, investisseur précoce, communauté, trésorerie, récompenses de l'écosystème. Proposer un pourcentage et un calendrier d'acquisition (falaise + libéralisation linéaire) pour chaque groupe. Soit le total à 100 %. Déclarez qu’il s’agit d’un projet et qu’il sera examiné avec humanité pour en vérifier l’équité et la légalité.
2) Aperçu de la simulation des émissions/approvisionnement :
Écrivez une feuille de calcul/un croquis Python qui prend la règle d'émission suivante (par exemple, % de réduction de moitié de la récompense par an) et génère l'offre en circulation sur 5 ans. Expliquez la formule ; Je vais l'exécuter et vérifier. Ne présentez pas le résultat comme une vérité définitive ; Répertoriez explicitement les hypothèses d’entrée.
3) Incitation à la durabilité :
Évaluez cette structure d’incitation (récompense de mise + émissions) dans une perspective de durabilité : les récompenses proviennent-elles des émissions ou des revenus réels ? Si le prix baisse, l’incitation s’effondrera-t-elle ? Existe-t-il une addiction « à la Ponzi » ? Notez clairement les risques, sans être optimiste.
4) Scénario de stress négatif :
Testez cette tokenomics dans trois scénarios négatifs : marché baissier, évasion des chasseurs de primes, vente de baleines. Quel serait l’équilibre entre l’offre, la pression commerciale et les incitations dans chaque scénario ? Ne prétendez pas à la précision numérique ; présentées comme des hypothèses à tester par simulation.
Trois mini-cases (en chiffres)
Cas 1 — Le modèle optimiste s’est effondré. Un projet a commencé en s’appuyant sur un modèle de récompense annuelle de 120 % que l’IA qualifie de « durable ». Le modèle supposait uniquement que le nombre d'utilisateurs augmentait toujours. En 3 mois, les chasseurs de primes sont entrés et sortis, et le token a perdu 85 % de sa valeur. Leçon : le modèle d’IA à scénario unique n’est pas une preuve de durabilité.
Cas 2 — Un contre-scénario a évité un désastre. Une autre équipe a appliqué l’invite « stress de scénario défavorable » à l’IA après avoir produit le projet. YZ a indiqué que les falaises d'acquisition (fin du verrouillage) coïncidaient avec le même mois et qu'il y aurait une forte pression de vente au cours de ce mois. L'équipe a distribué le calendrier. Leçon : le contre-scénario est la contribution symbolique la plus précieuse de l’IA.
Cas 3 — La simulation a corrigé le nombre. Un analyste a exécuté la version préliminaire du calcul des émissions d'AI en Python et a découvert qu'AI avait mal configuré le calcul composite quelque part ; La prévision d'approvisionnement sur 5 ans était erronée de 30 %. Leçon : l'IA rédige la formule, mais l'outil vérifie le calcul.
Dimension éthique et juridique
Tokenomics est à la fois financièrement et juridiquement sensible :
- Pas de conseils financiers : aucune tokenomique générée par l'IA ne peut être proposée comme « conseil en investissement » ; Il est obligatoire de le signaler.
- Risque lié aux titres : certaines structures de jetons peuvent légalement être considérées comme des titres ; Il s’agit d’une évaluation juridique, AI ne peut pas décider.
- Équité et transparence : le partage excessif et confidentiel entre l'équipe et les investisseurs est une question éthique pour la communauté.
- Structures de type Ponzi : le modèle consistant à lier la récompense uniquement à l'afflux de nouvel argent est insoutenable et contraire à l'éthique ; L’IA peut parfois qualifier cela de « durable ».
Astuce : La question la plus pointue qui teste la santé d'un modèle tokenomique : « D'où viennent les récompenses – des revenus/utilisations réels, ou simplement de la création de nouveaux jetons et de nouveaux investisseurs ? Demandez toujours à l'IA de le demander explicitement.
Erreurs courantes
- S'appuyer sur le scénario unique/optimiste. Les scénarios négatifs devraient être au centre.
- Ne pas vérifier le compte AI avec simulation. La formule est l’ébauche, le résultat est l’outil.
- Contourner les calendriers d’acquisition contradictoires. Une pression commerciale massive apparaît.
- Sans remettre en question la source de la récompense. La structure de type Ponzi est cachée.
- Présentation de la tokenomics comme conseil en investissement. Violation juridique et éthique.
- Déléguer la question sécuritaire/juridique à l’IA. Il s’agit d’une décision humaine/juridique.
En résumé
- Tokenomics est le squelette économique d’un projet ; Une mauvaise conception ruine un bon projet.
- Fort dans la description du modèle d'IA, les grandes lignes du déploiement et les contre-scénarios ; Il est également dangereux de recourir à un seul scénario.
- Une tokenomique solide est prouvée par la simulation, et non par la réflexion ; L'IA planifie, le véhicule calcule.
- Les scénarios négatifs (ours, fuite, baleine) doivent être au centre du modèle.
- La source de la récompense doit être remise en question ; les tokenomics ne peuvent pas être proposés comme conseils financiers.
Tâche de candidature
Pour un jeton, demandez à l'IA de produire le brouillon tokenomique en appliquant l'"invite forte". Ensuite, exécutez l'invite « scénario de stress négatif ». Exécutez réellement le calcul des émissions produites par l'IA dans une feuille de calcul ou en Python et vérifiez les chiffres. Identifiez au moins un risque de durabilité (par exemple, acquisition conflictuelle, récompense sans revenu) dans le modèle et écrivez comment y remédier.
liste de contrôle
- [ ] J'ai testé l'esquisse du modèle dans au moins trois scénarios négatifs.
- [ ] J'ai vérifié le calcul des émissions/apports avec le véhicule.
- [ ] J'ai vérifié les calendriers d'acquisition pour déceler tout conflit.
- [ ] Je me suis interrogé sur la source de la récompense (revenu réel ou émissions).
- [ ] J'ai ajouté l'avertissement « Ceci n'est pas un conseil financier. »
- [ ] Je laisse la question des valeurs mobilières/juridique à l'humain/à l'avocat.
- [ ] J'ai déclaré que les chiffres devaient être calibrés humainement.