Winst:
- Vermogen om de componenten van aanbod, distributie, vesting, incentive en waardevastlegging te begrijpen en kunstmatige intelligentie te gebruiken om modellen op te stellen en tegenscenario's te produceren
- Vermogen om het gevaar van een enkelvoudig/optimistisch scenario van kunstmatige intelligentie te onderkennen en het model te valideren met negatieve scenario's en simulatie
- Mogelijkheid om de bron van de beloning in twijfel te trekken, tokenomics niet als financieel advies te presenteren en de veiligheids-/juridische kwestie aan mensen over te laten
Tokenomics (tokenomics – “token” + “economie”: het ontwerp van de aanbod-, distributie-, incentive- en waardemechanismen van een crypto-asset) is het economische raamwerk dat het succes op de lange termijn van een Web3-project bepaalt. Slechte tokenomics kunnen zelfs een technisch perfect project ten val brengen. In deze unit bespreken we het gebruik van AI als tokenomische modelleringsassistent; We zullen leren van aanbodcurves tot incentive-ontwerp, van simulatie tot duurzaamheidsanalyse. Maar vanaf het begin: tokenomics is een werk van economisch ontwerp, en de optimistische output van de AI in één scenario is geen vervanging voor een echt model.
Basiscomponenten van tokenomics
- Totaal/max aanbod: het totale aantal tokens dat zal bestaan; vast of inflatoir?
- Distributie/toewijzing: naar wie de tokens gaan: team, investeerder, gemeenschap, schatkist, beloningen.
- Vesting/lock (vesting): Vrijgave van tokens in de loop van de tijd; Voorkomt plotselinge verkoop (dump).
- Stimuleringsmechanisme: beloningen (staking, het verstrekken van liquiditeit) die de gebruiker naar het gewenste gedrag leiden.
- Waardeopbouw: waarom het token waardevol zal zijn: gebruik, delen van kosten, verbranden.
- Emissie: De snelheid waarmee nieuwe tokens worden vrijgegeven.
De balans tussen deze componenten is van cruciaal belang. Een beloning met hoge emissies trekt bijvoorbeeld op de korte termijn gebruikers aan, maar zal op de lange termijn het token laten instorten door inflatie.
De rol van AI in tokenomics
1. Conceptuitleg en optiegeneratie. AI is krachtig in het uitleggen van verschillende tokenomics-modellen (vast aanbod, inflatoir, binair token, fee-burn) en het bieden van opties.
2. Ontwerp van de verdeeltafel. AI produceert een toewijzingstabel en een concept voor het verwervingsschema; Dit zijn het startpunt.
3. Simulatieplan en formuleontwerp. YZ vroeg: "Als de emissies in dit tempo afnemen, wat zal dan het circulerende aanbod over vier jaar zijn?" Het produceert accountconcepten en simulatiefictie zoals.
4. Tegenscenario en risicoherinnering. AI vraagt zich af “in welke situatie stort dit model in?” Hij markeert de risico’s met de vraag.
Let op: de gevaarlijkste tokenomics-fout van AI is monoscenarioïsme: het gaat vaak uit van een optimistische wereld waarin de prijs altijd stijgt en de gebruiker altijd stijgt. Echte tokenomics draait om negatieve scenario's (val, ontsnapping, aanval). Bij elk AI-model zou de vraag moeten worden gesteld: “Wat als het slecht gaat?” Test het met de vraag.
Simulatie: het kwantificeren van het model
Een goed tokenomisch model wordt gevalideerd door simulatie, niet door ‘plausibel te klinken’. Verschillende scenario's worden numeriek uitgevoerd:
- Basisscenario: verwachte groei.
- Bear-scenario: prijsdaling, uittocht van gebruikers: bestaan de prikkels nog steeds?
- Aanvalsscenario: een actor verzamelt tokens en maakt zich meester van het bestuur of exploiteert emissies.
- Walvisscenario: Impact van plotselinge verkoop door grote eigenaren.
AI kan het plan en de formule voor deze simulaties in kaart brengen; maar een tabel/code (Python, spreadsheet) voert de berekening uit en de mens interpreteert het resultaat.
bestanddeel
AI-bijdrage
menselijke verantwoordelijkheid
Modelopties
beschrijving, vergelijking
keuze
distributie tafel
ontwerp
Justitie, wettelijke naleving
Emissie formule
ontwerp, rekening
Verificatie, kalibratie
Scenariosimulatie
Plan, codeontwerp
Operatie, commentaar, beslissing
Risicoanalyse
Tegenscenario
eindevaluatie
Zwakke prompt/sterke prompt
Zwakke prompt:
Ontwerp een goede tokenomics voor mij.
‘Goed’ is vaag, geen scenario, geen risico – AI produceert een optimistisch patroon.
Krachtige prompt:
Jouw rol: tokenomics-ontwerper. Genereer een tokenomicDRAFT voor een [type project]. Geef: totaal aanbod, verdelingstabel (in percentages), verwervingsschema voor elke groep, emissiecurve, waardevastleggingsmechanismen. Overweeg dan drie negatieve scenario's: prijsdalingen met 70%, premiejagers (huurlingenkapitaal) ontsnappen, een walvis verkoopt 20% voorraad, wat gebeurt er? Schrijf de impact van elk scenario op de stimuleringsstructuur. Dit is een ONTWERP; Stel dat de getallen moeten worden gekalibreerd door middel van simulatie. Voeg het voorbehoud toe dat dit geen financieel advies is.
Vier kopieerbare sjablonen
1) Ontwerp van de distributietabel:
Genereer een concept-tokendistributietabel voor een [project]: team, vroege investeerder, gemeenschap, schatkist, ecosysteembeloningen. Stel een percentage en verwervingsschema voor (cliff + lineaire liberalisering) voor elke groep. Laat het totaal 100% zijn. Geef aan dat dit een ontwerp is en dat het op humane wijze zal worden beoordeeld op eerlijkheid en wettigheid.
2) Simulatieschema emissie/aanbod:
Schrijf een spreadsheet/Python-schets die de volgende emissieregel hanteert (bijvoorbeeld een halvering van de afnemende beloning per jaar) en het circulerende aanbod over een periode van vijf jaar weergeeft. Leg de formule uit; Ik zal het uitvoeren en verifiëren. Presenteer het resultaat niet als een definitieve waarheid; Vermeld expliciet inputaannames.
3) Duurzaamheid stimuleren:
Evalueer deze stimuleringsstructuur (inzetbeloning + emissies) vanuit een duurzaamheidsperspectief: komen de beloningen uit emissies of uit reëel inkomen? Als de prijs daalt, zal de prikkel dan instorten? Bestaat er een "Ponzi-achtige" verslaving? Schrijf de risico’s duidelijk op, zonder optimistisch te zijn.
4) Negatieve scenariostress:
Test deze tokenomics in drie neerwaartse scenario's: bearmarkt, ontsnapping van premiejagers, uitverkoop van walvissen. Wat zou in elk scenario de balans zijn tussen aanbod, verkoopdruk en prikkels? Claim geen numerieke precisie; presenteren als hypothesen die door simulatie moeten worden getest.
Drie minikoffers (in aantallen)
Casus 1 — Het optimistische model stortte in. Eén project begon door te vertrouwen op een jaarlijks beloningsmodel van 120% dat AI ‘duurzaam’ noemt. Het model ging er alleen van uit dat de gebruiker altijd toenam. Binnen drie maanden kwamen er premiejagers in en uit, en het token verloor 85% van zijn waarde. Les: het AI-model met één scenario is geen bewijs van duurzaamheid.
Casus 2 — Tegenscenario heeft een ramp afgewend. Een ander team paste de prompt 'ongunstige scenariostress' toe op de AI nadat deze het concept had opgesteld. YZ gaf aan dat de vesting cliffs (lock end) samenvielen met dezelfde maand en dat er in die maand een grote verkoopdruk zou zijn. Het team deelde de kalender uit. Les: het tegenscenario is de meest waardevolle symbolische bijdrage van AI.
Geval 3 — Simulatie corrigeerde het getal. Een analist voerde AI's schets van de emissieberekening uit in Python en ontdekte dat AI de samengestelde berekening ergens verkeerd had ingesteld; De voorspelling van het aanbod over vijf jaar was met 30% gedaald. Les: AI stelt de formule op, maar de tool verifieert de berekening.
Ethische en juridische dimensie
Tokenomics ligt zowel financieel als juridisch gevoelig:
- Geen financieel advies: Er kunnen geen door AI gegenereerde tokenomics worden aangeboden als “beleggingsadvies”; Het is verplicht om dit te vermelden.
- Effectenrisico: Sommige tokenstructuren kunnen juridisch als effecten worden beschouwd; Dit is een juridische evaluatie, AI kan niet beslissen.
- Eerlijkheid en transparantie: Een buitensporig en vertrouwelijk team-/investeerdersaandeel is een ethische kwestie voor de gemeenschap.
- Ponzi-achtige structuren: het model waarbij beloningen uitsluitend aan de instroom van nieuw geld worden gekoppeld, is onhoudbaar en onethisch; AI kan dit soms verkeerd bestempelen als ‘duurzaam’.
Tip: De scherpste vraag die de gezondheid van een tokenomisch model op de proef stelt: “Waar komen de beloningen vandaan – van daadwerkelijke inkomsten/gebruik, of gewoon van het slaan van nieuwe tokens en nieuwe investeerders?” Laat de AI dit altijd expliciet vragen.
Veel voorkomende fouten
- Vertrouwend op het enkele/optimistische scenario. Negatieve scenario's moeten centraal staan.
- Het AI-account niet verifiëren met simulatie. De formule is het concept, het resultaat is het gereedschap.
- Conflicterende verwervingskalenders omzeilen. Er ontstaat druk op de massaverkoop.
- Zonder de bron van de beloning in twijfel te trekken. De Ponzi-achtige structuur is verborgen.
- Tokenomics presenteren als beleggingsadvies. Juridische en ethische overtreding.
- Het delegeren van de zekerheden/juridische vraag aan de AI. Dit is een menselijke/juridische beslissing.
Samengevat
- Tokenomics is het economische skelet van een project; Een slecht ontwerp verpest een goed project.
- Sterk in AI-modelbeschrijving, implementatieoverzicht en tegenscenario; Het is ook gevaarlijk om één enkel scenario te hanteren.
- Goede tokenomics worden bewezen door simulatie, niet door te denken; AI plant, voertuig berekent.
- Negatieve scenario's (beer, ontsnapping, walvis) moeten centraal staan in het model.
- De bron van de beloning moet in twijfel worden getrokken; tokenomics kan niet worden aangeboden als financieel advies.
Applicatie taak
Voor een token laat je de AI de tokenomische draft produceren door de ‘sterke prompt’ toe te passen. Voer vervolgens de prompt 'negatieve scenariostress' uit. Voer de door AI geproduceerde emissieberekening feitelijk uit in een spreadsheet of in Python en verifieer de cijfers. Identificeer ten minste één duurzaamheidsrisico (bijvoorbeeld conflicterende onvoorwaardelijke toekenning, beloning zonder inkomsten) in het model en schrijf op hoe u dit kunt oplossen.
controlelijst
- [ ] Ik heb de modelschets in minimaal drie negatieve scenario's getest.
- [ ] Ik heb de emissie/aanbodberekening met het voertuig geverifieerd.
- [ ] Ik heb de verwervingskalenders gecontroleerd op conflicten.
- [ ] Ik twijfelde aan de bron van de beloning (reëel inkomen of emissies).
- [ ] Ik heb de waarschuwing toegevoegd: "Dit is geen financieel advies."
- [ ] De zekerheden/juridische kwestie laat ik over aan de mens/advocaat.
- [ ] Ik stelde dat de cijfers menselijk gekalibreerd moesten worden.