Прибыль:
- Способность понимать компоненты поставок, распределения, передачи прав, стимулирования и захвата стоимости, а также использовать искусственный интеллект для разработки моделей и создания контрсценариев.
- Способность распознавать опасность одиночного/оптимистического сценария искусственного интеллекта и проверять модель с помощью негативных сценариев и моделирования.
- Способность подвергать сомнению источник вознаграждения, не представлять токеномику как финансовый совет и оставлять вопросы безопасности/юридические вопросы людям.
Токеномика (tokenomics — «токен» + «экономика»: разработка механики предложения, распределения, стимулирования и стоимости криптоактива) — это экономическая основа, определяющая долгосрочный успех проекта Web3. Плохая токеномика может разрушить даже технически совершенный проект. В этом разделе мы обсудим использование ИИ в качестве помощника в токеномическом моделировании; Мы будем учиться от кривых предложения до разработки стимулов, от моделирования до анализа устойчивости. Но с самого начала: токеномика — это работа экономического проектирования, и оптимистичный результат ИИ, основанный на одном сценарии, не может заменить реальную модель.
Основные компоненты токеномики
- Общее/максимальное предложение: общее количество токенов, которые будут существовать; фиксированный или инфляционный?
- Распределение/распределение: кому достаются токены — команде, инвестору, сообществу, казначейству, вознаграждениям.
- Вестинг/локировка (вестирование): выпуск токенов с течением времени; Предотвращает внезапную распродажу (свалку).
- Механизм стимулирования: вознаграждения (стейкинг, обеспечение ликвидности), которые направляют пользователя к желаемому поведению.
- Начисление стоимости: почему токен будет ценным — использование, распределение комиссий, сжигание.
- Эмиссия: Скорость выпуска новых токенов.
Баланс этих компонентов имеет решающее значение. Например, вознаграждение с высокими выбросами привлекает пользователей в краткосрочной перспективе, но обрушит токен из-за инфляции в долгосрочной перспективе.
Роль ИИ в токеномике
1. Объяснение концепции и создание вариантов. ИИ способен объяснить различные модели токеномики (фиксированное предложение, инфляционная модель, бинарный токен, сжигание комиссий) и предложить варианты.
2. Проект таблицы распределения. ИИ составляет таблицу распределения и проект графика перехода прав; Это отправная точка.
3. План моделирования и проект формулы. YZ спросил: «Если выбросы уменьшатся такими темпами, каков будет оборотный запас через 4 года?» Он создает черновики счетов и симуляционные произведения, такие как.
4. Контрсценарий и напоминание о риске. ИИ спрашивает: «В какой ситуации эта модель рушится?» Он отмечает риски этим вопросом.
Внимание: самой опасной ошибкой токеномики ИИ является моносценарий: он часто предполагает оптимистичный мир, в котором цена всегда растет, а количество пользователей всегда увеличивается. Истинная токеномика сосредоточена на негативных сценариях (падение, побег, нападение). Каждую модель ИИ следует спрашивать: «А что, если она выйдет из строя?» Проверьте это с помощью вопроса.
Моделирование: количественная оценка модели
Хорошая токеномная модель подтверждается симуляцией, а не «звучит правдоподобно». Различные сценарии выполняются численно:
- Базовый сценарий: Ожидаемый рост.
- Медвежий сценарий: падение цен, исход пользователей — сохраняются ли стимулы?
- Сценарий атаки: злоумышленник собирает токены и захватывает управление или использует выбросы.
- Сценарий «Кит»: последствия внезапной продажи крупными владельцами.
ИИ может составить план и формулу такого моделирования; но таблица/код (Python, электронная таблица) запускает расчет, а человек интерпретирует результат.
компонент
Вклад ИИ
человеческая ответственность
Варианты модели
описание, сравнение
выбор
распределительный стол
проект
Правосудие, соблюдение законодательства
Формула выбросов
проект, счет
Проверка, калибровка
Моделирование сценариев
План, проект кодекса
Операция, комментарий, решение
Анализ рисков
Контрсценарий
окончательная оценка
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабая подсказка:
Придумай мне хорошую токеномику.
«Хорошо» — это расплывчато, нет сценария, нет риска — ИИ создает оптимистическую картину.
Мощная подсказка:
Ваша роль: дизайнер токеномики. Создайте tokenomicDRAFT для [типа проекта]. Дайте: общий объем предложения, таблицу распределения (в процентах), график перехода прав для каждой группы, кривую эмиссии, механику получения стоимости. ТОГДА рассмотрим три негативных сценария: цена падает на 70%, охотники за головами (наемный капитал) сбегают, кит продает 20% запасов, что происходит? Напишите влияние каждого сценария на структуру стимулов. Это ПРОЕКТ; Укажите, что цифры должны быть откалиброваны с помощью моделирования. Добавьте оговорку, что это не финансовый совет.
Четыре копируемых шаблона
1) Проект таблицы распределения:
Создайте черновую таблицу распределения токенов для [проекта]: команда, ранний инвестор, сообщество, казначейство, вознаграждения экосистемы. Предложите процент и график перехода прав (клифф + линейная либерализация) для каждой группы. Пусть сумма будет 100%. Заявите, что это проект и он будет гуманно рассмотрен на предмет справедливости и законности.
2) Схема моделирования выбросов/поставки:
Напишите электронную таблицу/эскиз на Python, который использует следующее правило выбросов (например, уменьшение вдвое уменьшающегося вознаграждения в год) и выводит оборотный запас за 5 лет. Объясните формулу; Я запущу и проверю. Не представляйте результат как окончательную истину; Явно перечислите исходные предположения.
3) Устойчивость стимулов:
Оцените эту структуру стимулов (вознаграждение за участие + выбросы) с точки зрения устойчивости: вознаграждение исходит от выбросов или реального дохода? Если цена упадет, рухнет ли стимул? Существует ли зависимость типа Понци? Четко запишите риски, не будучи оптимистами.
4) Негативный сценарный стресс:
Проверьте эту токеномику в трех негативных сценариях: медвежий рынок, побег охотника за головами, распродажа китов. Каким будет баланс предложения, давления со стороны продаж и стимулов в каждом сценарии? Не претендуйте на числовую точность; представлены в виде гипотез, подлежащих проверке с помощью моделирования.
Три мини-кейса (в цифрах)
Случай 1. Оптимистическая модель рухнула. Один проект начался с использования модели годового вознаграждения в размере 120 %, которую AI называет «устойчивой». Модель лишь предполагала, что количество пользователей постоянно увеличивается. За 3 месяца приходили и уходили охотники за головами, и токен потерял 85% своей стоимости. Урок: односценарная модель ИИ не является доказательством устойчивости.
Случай 2 — Контрсценарий предотвратил катастрофу. Другая команда применила к ИИ подсказку «стресс неблагоприятного сценария» после того, как тот подготовил черновик. YZ отметил, что скалы перехода (конец замка) совпали с тем же месяцем и что в этом месяце будет большое давление продаж. Команда раздала календарь. Урок: контр-сценарий — это наиболее ценный токеномический вклад ИИ.
Случай 3 — моделирование скорректировало число. Аналитик выполнил проект расчета выбросов ИИ на Python и обнаружил, что ИИ где-то неправильно настроил составной расчет; Пятилетний прогноз поставок был отклонен на 30%. Урок: ИИ составляет формулу, но инструмент проверяет расчет.
Этическое и юридическое измерение
Токеномика чувствительна как с финансовой, так и с юридической точки зрения:
- Не финансовые советы: никакая токеномика, созданная ИИ, не может быть предложена в качестве «инвестиционного совета»; Это обязательно указать.
- Риск ценных бумаг: некоторые структуры токенов по закону могут считаться ценными бумагами; Это юридическая оценка, ИИ не может принять решение.
- Справедливость и прозрачность. Чрезмерная и конфиденциальная доля участия команды/инвестора является этической проблемой для сообщества.
- Структуры, подобные Понци: модель привязки вознаграждения исключительно к притоку новых денег является неустойчивой и неэтичной; Иногда ИИ может ошибочно назвать это «устойчивым».
Совет: Самый острый вопрос, который проверяет работоспособность токеномной модели: «Откуда берутся вознаграждения — от фактического дохода/использования или просто от выпуска новых токенов и новых инвесторов?» Всегда просите ИИ прямо спрашивать об этом.
Распространенные ошибки
- Опираясь на единый/оптимистический сценарий. В центре должны быть негативные сценарии.
- Не верификация аккаунта AI с помощью симуляции. Формула — это черновик, результат — инструмент.
- Обход противоречивых календарей перехода прав. Возникает давление массовых продаж.
- Не подвергая сомнению источник награды. Структура Понци скрыта.
- Представление токеномики как инвестиционного совета. Юридическое и этическое нарушение.
- Делегирование вопросов ценных бумаг/юридических вопросов ИИ. Это человеческое/юридическое решение.
В заключение
- Токеномика — это экономический скелет проекта; Плохой дизайн портит хороший проект.
- Сильно разбирается в описании модели ИИ, схеме развертывания и контрсценариях; Также опасно использовать один сценарий.
- Разумная токеномика подтверждается моделированием, а не мышлением; ИИ планирует, автомобиль рассчитывает.
- Негативные сценарии (медведь, побег, кит) должны находиться в центре модели.
- Источник вознаграждения должен быть подвергнут сомнению; токеномику нельзя предлагать в качестве финансового совета.
Задача приложения
Для токена попросите ИИ создать токеномный проект, применив «сильную подсказку». Затем запустите подсказку «стресс негативного сценария». На самом деле запустите расчет выбросов, произведенных ИИ, в электронной таблице или на Python и проверьте цифры. Определите хотя бы один риск устойчивого развития (например, конфликтное распределение прав, вознаграждение за отсутствие дохода) в модели и напишите, как его устранить.
контрольный список
- [ ] Я протестировал эскиз модели как минимум в трёх негативных сценариях.
- [ ] Я проверил расчет выбросов/поставки на автомобиле.
- [ ] Я проверил календари перехода прав на наличие конфликтов.
- [ ] Я усомнился в источнике вознаграждения (реальный доход или выбросы).
- [ ] Я добавил предупреждение: «Это не финансовый совет».
- [ ] Я оставляю вопросы ценных бумаг/юридические вопросы на усмотрение человека/юриста.
- [ ] Я заявил, что цифры должны быть выверены по-человечески.