การสร้างแบบจำลองโทคีโนมิก: อุปทาน การกระจาย สิ่งจูงใจ และการจำลอง

กำไร:

• ความสามารถในการเข้าใจองค์ประกอบของการจัดหา การจัดจำหน่าย การให้สิทธิ์ สิ่งจูงใจ และการจับมูลค่า และใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการร่างแบบจำลองและสร้างสถานการณ์ที่ขัดแย้งกัน
• ความสามารถในการรับรู้ถึงอันตรายของสถานการณ์จำลองแบบเดี่ยวหรือในแง่ดีของปัญญาประดิษฐ์ และตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองด้วยสถานการณ์และการจำลองเชิงลบ
• ความสามารถในการตั้งคำถามถึงแหล่งที่มาของรางวัล ไม่ใช่นำเสนอโทคีโนมิกส์เป็นคำแนะนำทางการเงิน และฝากคำถามด้านความปลอดภัย/กฎหมายไว้กับมนุษย์

Tokenomics (โทเคโนมิกส์ - “โทเค็น” + “เศรษฐศาสตร์”: การออกแบบกลไกการจัดหา การกระจาย สิ่งจูงใจ และมูลค่าของสินทรัพย์ดิจิทัล) เป็นกรอบการทำงานทางเศรษฐกิจที่กำหนดความสำเร็จในระยะยาวของโครงการ Web3 โทคีโนมิกส์ที่ไม่ดีสามารถทำลายโปรเจ็กต์ที่สมบูรณ์แบบทางเทคนิคได้ ในบทนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับการใช้ AI เป็นตัวช่วยในการสร้างแบบจำลองโทคีโนมิก เราจะเรียนรู้จากเส้นอุปทานไปจนถึงการออกแบบสิ่งจูงใจ จากการจำลองไปจนถึงการวิเคราะห์ความยั่งยืน แต่ตั้งแต่เริ่มต้น: โทเคโนมิกส์เป็นงานของการออกแบบเชิงเศรษฐกิจ และผลลัพธ์ในแง่ดีของ AI ในสถานการณ์เดียวก็ไม่สามารถแทนที่แบบจำลองจริงได้

องค์ประกอบพื้นฐานของโทเคโนมิกส์

• อุปทานทั้งหมด/สูงสุด: จำนวนโทเค็นทั้งหมดที่มีอยู่ คงที่หรือเงินเฟ้อ?
• การกระจาย/การจัดสรร: โทเค็นจะไปหาใคร — ทีม นักลงทุน ชุมชน คลัง รางวัล
• การได้รับสิทธิ์/การล็อค (การได้รับสิทธิ์): การปล่อยโทเค็นเมื่อเวลาผ่านไป ป้องกันการขายกะทันหัน (การถ่ายโอนข้อมูล)
• กลไกแรงจูงใจ: รางวัล (การปักหลัก การจัดหาสภาพคล่อง) ที่นำผู้ใช้ไปสู่พฤติกรรมที่ต้องการ
• การสะสมมูลค่า: เหตุใดโทเค็นจึงมีคุณค่า — การใช้งาน การแบ่งปันค่าธรรมเนียม การเผา
• Emission: ความเร็วที่โทเค็นใหม่ถูกปล่อยออกมา

ความสมดุลของส่วนประกอบเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่น รางวัลที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสูงจะดึงดูดผู้ใช้ในระยะสั้น แต่จะยุบโทเค็นตามอัตราเงินเฟ้อในระยะยาว

บทบาทของ AI ในโทคีโนมิกส์

1. คำอธิบายแนวคิดและการสร้างตัวเลือก AI มีประสิทธิภาพในการอธิบายแบบจำลองโทเคโนมิกส์ต่างๆ (อุปทานคงที่ อัตราเงินเฟ้อ โทเค็นไบนารี การเผาผลาญค่าธรรมเนียม) และการจัดหาตัวเลือกต่างๆ

2. ร่างตารางการจำหน่าย AI สร้างตารางการจัดสรรและร่างกำหนดการให้สิทธิ์ เหล่านี้คือจุดเริ่มต้น

3. แผนการจำลองและร่างสูตร YZ ถามว่า "หากการปล่อยก๊าซเรือนกระจกลดลงในอัตรานี้ ปริมาณการหมุนเวียนใน 4 ปีจะเป็นเท่าใด" มันผลิตร่างบัญชีและนิยายจำลองเช่น

4. การตอบโต้สถานการณ์และการแจ้งเตือนความเสี่ยง AI ถามว่า “โมเดลนี้จะล่มสลายในสถานการณ์ใดบ้าง” เขาทำเครื่องหมายความเสี่ยงด้วยคำถาม

ข้อควรระวัง: ความผิดพลาดด้านโทคีโนมิกส์ที่อันตรายที่สุดของ AI คือการมองสถานการณ์เดียว: มันมักจะถือว่าโลกในแง่ดีที่ราคาสูงขึ้นอยู่เสมอ ผู้ใช้ก็เพิ่มขึ้นอยู่เสมอ โทโคโนมิกที่แท้จริงมุ่งเน้นไปที่สถานการณ์เชิงลบ (ล้ม หลบหนี โจมตี) ควรถามคำถาม AI ทุกโมเดลว่า “จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามันเสีย” ทดสอบด้วยคำถาม.

การจำลอง: การหาปริมาณแบบจำลอง

โมเดลโทคีโนมิกที่ดีได้รับการตรวจสอบโดยการจำลอง ไม่ใช่โดย "ฟังดูเป็นไปได้" สถานการณ์ที่แตกต่างกันทำงานเป็นตัวเลข:

• กรณีฐาน: การเติบโตที่คาดหวัง
• สถานการณ์หมี: ราคาลดลง การอพยพของผู้ใช้ - แรงจูงใจยังคงมีอยู่หรือไม่?
• สถานการณ์การโจมตี: นักแสดงรวบรวมโทเค็นและยึดการกำกับดูแลหรือการหาประโยชน์จากการปล่อยมลพิษ
• สถานการณ์ปลาวาฬ: ผลกระทบของการขายกะทันหันโดยเจ้าของรายใหญ่

AI สามารถวางแผนแผนและสูตรสำหรับการจำลองเหล่านี้ได้ แต่ตาราง/โค้ด (Python, สเปรดชีต) จะทำการคำนวณและมนุษย์จะตีความผลลัพธ์

ส่วนประกอบ

การมีส่วนร่วมของ AI

ความรับผิดชอบของมนุษย์

ตัวเลือกรุ่น

คำอธิบายการเปรียบเทียบ

ทางเลือก

ตารางการจัดจำหน่าย

ร่าง

ความยุติธรรมการปฏิบัติตามกฎหมาย

สูตรการปล่อย

ร่างบัญชี

การตรวจสอบ การสอบเทียบ

การจำลองสถานการณ์

แผนร่างโค้ด

การดำเนินงาน ความเห็น การตัดสินใจ

การวิเคราะห์ความเสี่ยง

ตอบโต้สถานการณ์

การประเมินขั้นสุดท้าย

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

ออกแบบโทคีโนมิกส์ที่ดีให้ฉันหน่อย

“ดี” นั้นคลุมเครือ ไม่มีสถานการณ์ ไม่มีความเสี่ยง — AI สร้างรูปแบบในแง่ดี

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: นักออกแบบโทเคโนมิกส์ สร้าง tokenomicDRAFT สำหรับ [ประเภทของโครงการ] ให้: อุปทานทั้งหมด ตารางการกระจาย (เป็นเปอร์เซ็นต์) ตารางการให้สิทธิ์สำหรับแต่ละกลุ่ม เส้นโค้งการปล่อยก๊าซเรือนกระจก กลไกการจับมูลค่า จากนั้นให้พิจารณาสถานการณ์เชิงลบสามประการ: ราคาลดลง 70%, นักล่าเงินรางวัล (ทุนทหารรับจ้าง) หลบหนี, วาฬขายอุปทาน 20% จะเกิดอะไรขึ้น? เขียนผลกระทบของแต่ละสถานการณ์ต่อโครงสร้างสิ่งจูงใจ นี่คือแบบร่าง ระบุว่าตัวเลขจะต้องได้รับการสอบเทียบโดยการจำลอง เพิ่มคำเตือนว่านี่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) ร่างตารางการจัดจำหน่าย:

สร้างตารางการแจกจ่ายโทเค็นแบบร่างสำหรับ [โครงการ]: ทีม นักลงทุนยุคแรก ชุมชน คลัง รางวัลของระบบนิเวศ เสนอแนะเปอร์เซ็นต์และตารางการให้สิทธิ์ (หน้าผา + การเปิดเสรีเชิงเส้น) สำหรับแต่ละกลุ่ม ให้ยอดรวมเป็น 100% ระบุว่านี่เป็นฉบับร่างและจะได้รับการตรวจสอบอย่างมีมนุษยธรรมเพื่อความเป็นธรรมและถูกต้องตามกฎหมาย

2) โครงร่างการจำลองการปล่อยก๊าซ/อุปทาน:

เขียนสเปรดชีต/ภาพร่าง Python ที่ใช้กฎการปล่อยต่อไปนี้ (เช่น % การลดรางวัลลงครึ่งหนึ่งต่อปี) และส่งออกอุปทานหมุนเวียนในระยะเวลา 5 ปี อธิบายสูตร ฉันจะเรียกใช้และตรวจสอบ อย่านำเสนอผลลัพธ์เป็นความจริงขั้นสุดท้าย แสดงรายการสมมติฐานอินพุตอย่างชัดเจน

3) ความยั่งยืนด้านแรงจูงใจ:

ประเมินโครงสร้างสิ่งจูงใจนี้ (รางวัลจากการปักหลัก + การปล่อยก๊าซเรือนกระจก) จากมุมมองด้านความยั่งยืน: รางวัลมาจากการปล่อยก๊าซเรือนกระจกหรือรายได้จริงหรือไม่ ถ้าราคาตก แรงจูงใจจะพังมั้ย? มีการติด "เหมือน Ponzi" หรือไม่? เขียนความเสี่ยงให้ชัดเจนโดยไม่ต้องมองโลกในแง่ดี

4) ความเครียดจากสถานการณ์เชิงลบ:

ทดสอบโทคีโนมิกส์นี้ในสามสถานการณ์ข้อเสีย: ตลาดหมี, การหลบหนีของนักล่าเงินรางวัล, การขายวาฬ ความสมดุลของอุปทาน แรงกดดันในการขาย และสิ่งจูงใจในแต่ละสถานการณ์จะเป็นอย่างไร อย่าอ้างความแม่นยำเชิงตัวเลข นำเสนอเป็นสมมติฐานที่จะทดสอบโดยการจำลอง

มินิเคส 3 อัน (เป็นตัวเลข)

กรณีที่ 1 — โมเดลในแง่ดีพังทลายลง โครงการหนึ่งเริ่มต้นด้วยการใช้โมเดลรางวัลรายปี 120% ที่ AI เรียกว่า "ยั่งยืน" โมเดลสันนิษฐานว่าผู้ใช้เพิ่มขึ้นอยู่เสมอ ภายใน 3 เดือน นักล่าเงินรางวัลเข้าออก และโทเค็นสูญเสียมูลค่าไป 85% บทเรียน: โมเดล AI สถานการณ์เดียวไม่ใช่ข้อพิสูจน์ถึงความยั่งยืน

กรณีที่ 2 — สถานการณ์ตอบโต้เพื่อหลีกเลี่ยงภัยพิบัติ อีกทีมหนึ่งใช้ข้อความแจ้ง "ความเครียดจากสถานการณ์ที่ไม่พึงประสงค์" กับ AI หลังจากที่สร้างแบบร่างแล้ว YZ ระบุว่าจุดรับสิทธิ (ปลายล็อค) ตรงกับเดือนเดียวกันและจะมีแรงกดดันในการขายอย่างมากในเดือนนั้น ทางทีมงานได้แจกปฏิทิน บทเรียน: สถานการณ์ตอบโต้คือการสนับสนุนโทคีโนมิกที่มีค่าที่สุดของ AI

กรณีที่ 3 — การจำลองแก้ไขตัวเลข นักวิเคราะห์รันร่างการคำนวณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของ AI ใน Python และพบว่า AI ได้ตั้งค่าการคำนวณคอมโพสิตไม่ถูกต้องที่ใดที่หนึ่ง การคาดการณ์อุปทานในช่วง 5 ปีลดลง 30% บทเรียน: AI ร่างสูตร แต่เครื่องมือจะยืนยันการคำนวณ

มิติด้านจริยธรรมและกฎหมาย

Tokenomics มีความละเอียดอ่อนทั้งทางการเงินและทางกฎหมาย:

• ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน: ไม่สามารถเสนอโทเค็นที่สร้างโดย AI เป็น "คำแนะนำการลงทุน" ได้ จำเป็นต้องชี้ให้เห็นสิ่งนี้
• ความเสี่ยงด้านหลักทรัพย์: โครงสร้างโทเค็นบางส่วนอาจถือเป็นหลักทรัพย์ตามกฎหมาย นี่เป็นการประเมินทางกฎหมาย AI ไม่สามารถตัดสินใจได้
• ความเป็นธรรมและความโปร่งใส: ส่วนแบ่งของทีม/นักลงทุนที่มากเกินไปและเป็นความลับถือเป็นประเด็นด้านจริยธรรมต่อชุมชน
• โครงสร้างคล้ายลูกปอนซี: รูปแบบการผูกรางวัลกับการไหลเข้าของเงินใหม่เพียงอย่างเดียวนั้นไม่ยั่งยืนและผิดจรรยาบรรณ บางครั้ง AI อาจเรียกสิ่งนี้ว่า “ยั่งยืน” ผิดๆ

เคล็ดลับ: คำถามที่ชัดเจนที่สุดที่ทดสอบความสมบูรณ์ของโมเดลโทเค็น: “รางวัลมาจากไหน — จากรายได้/การใช้งานจริง หรือเพียงจากการสร้างโทเค็นใหม่และนักลงทุนรายใหม่” ให้ AI ถามเรื่องนี้อย่างชัดเจนเสมอ

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• อาศัยสถานการณ์เดียว/ในแง่ดี สถานการณ์เชิงลบควรเป็นศูนย์กลาง
• ไม่ตรวจสอบบัญชี AI ด้วยการจำลอง สูตรคือแบบร่าง ผลลัพธ์คือเครื่องมือ
• ข้ามปฏิทินการให้สิทธิที่ขัดแย้งกัน แรงกดดันจากการขายจำนวนมากเกิดขึ้น
• ไม่ตั้งคำถามถึงแหล่งที่มาของรางวัล โครงสร้างคล้ายพอนซีถูกซ่อนอยู่
• นำเสนอโทโคโนมิกส์เป็นคำแนะนำในการลงทุน การละเมิดกฎหมายและจริยธรรม
• การมอบหมายคำถามด้านหลักทรัพย์/กฎหมายให้กับ AI นี่เป็นการตัดสินใจของมนุษย์/ทางกฎหมาย

โดยสรุป

• Tokenomics เป็นโครงกระดูกทางเศรษฐกิจของโครงการ การออกแบบที่ไม่ดีจะทำลายโครงการที่ดี
• คำอธิบายโมเดล AI โครงร่างการใช้งาน และสถานการณ์ตอบโต้ที่แข็งแกร่ง การใช้สถานการณ์เดียวก็เป็นอันตรายเช่นกัน
• โทคีโนมิกส์ของเสียงได้รับการพิสูจน์โดยการจำลอง ไม่ใช่การคิด แผน AI ยานพาหนะคำนวณ
• สถานการณ์เชิงลบ (หมี, หลบหนี, วาฬ) ควรเป็นศูนย์กลางของโมเดล
• ควรตั้งคำถามถึงแหล่งที่มาของรางวัล ไม่สามารถเสนอโทเคโนมิกส์เป็นคำแนะนำทางการเงินได้

งานสมัคร

สำหรับโทเค็น ให้ AI ​​สร้างร่างโทเค็นโดยใช้ "พร้อมท์ที่รัดกุม" จากนั้นเรียกใช้พร้อมท์ "ความเครียดของสถานการณ์เชิงลบ" เรียกใช้การคำนวณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่ผลิตโดย AI ในสเปรดชีตหรือใน Python และตรวจสอบตัวเลข ระบุความเสี่ยงด้านความยั่งยืนอย่างน้อยหนึ่งรายการ (เช่น การได้รับสิทธิ์ที่ขัดแย้งกัน รางวัลที่ไม่มีรายได้) ในแบบจำลองและเขียนวิธีแก้ไข

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันทดสอบร่างแบบจำลองในสถานการณ์เชิงลบอย่างน้อยสามสถานการณ์
• [ ] ฉันตรวจสอบการคำนวณการปล่อยก๊าซเรือนกระจก/อุปทานกับรถยนต์แล้ว
• [ ] ฉันตรวจสอบปฏิทินการให้สิทธิ์ว่ามีความขัดแย้งหรือไม่
• [ ] ฉันตั้งคำถามถึงแหล่งที่มาของรางวัล (รายได้ที่แท้จริงหรือการปล่อยก๊าซเรือนกระจก)
• [ ] ฉันเพิ่มคำเตือนว่า "นี่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน"
• [ ] ฉันฝากคำถามเกี่ยวกับหลักทรัพย์/กฎหมายไว้กับเจ้าหน้าที่/ทนายความ
• [ ] ฉันระบุว่าตัวเลขควรได้รับการปรับเทียบโดยมนุษย์