Прибуток:
- Здатність розуміти компоненти постачання, розподілу, передачі прав, стимулів і захоплення вартості та використовувати штучний інтелект для розробки моделей і створення контрсценаріїв
- Здатність розпізнавати небезпеку єдиного/оптимістичного сценарію штучного інтелекту та підтверджувати модель за допомогою негативних сценаріїв та моделювання
- Можливість поставити під сумнів джерело винагороди, не представляти токеноміку як фінансову пораду та залишити питання безпеки/юридичні питання людям
Токеноміка (токеноміка — «токен» + «економіка»: дизайн пропозиції, розподілу, стимулів і механізмів вартості криптоактивів) — це економічна основа, яка визначає довгостроковий успіх проекту Web3. Погана токеноміка може зруйнувати навіть технічно ідеальний проект. У цьому розділі ми обговоримо використання штучного інтелекту як помічника в моделюванні токеномії; Ми навчатимемося від кривих пропозиції до дизайну стимулів, від моделювання до аналізу стійкості. Але з самого початку: токеноміка — це робота економічного дизайну, і оптимістичний вихід штучного інтелекту за єдиним сценарієм не може замінити реальну модель.
Основні компоненти токеноміки
- Загальна/максимальна пропозиція: загальна кількість токенів, які будуть існувати; фіксований чи інфляційний?
- Розподіл/розподіл: кому йдуть токени — команда, інвестор, спільнота, скарбниця, винагороди.
- Набуття права/блокування (набуття права): випуск токенів з часом; Запобігає раптовому продажу (звалищу).
- Механізм заохочення: винагороди (ставка, забезпечення ліквідності), які спрямовують користувача до бажаної поведінки.
- Нарахування вартості: чому токен буде цінним — використання, розподіл плати, спалювання.
- Випуск: швидкість, з якою випускаються нові токени.
Баланс цих компонентів є критичним. Наприклад, винагорода з високими викидами приваблює користувачів у короткостроковій перспективі, але зруйнує токен через інфляцію в довгостроковій перспективі.
Роль ШІ в токеноміці
1. Пояснення концепції та генерація варіантів. ШІ є потужним у поясненні різних моделей токеноміки (фіксована пропозиція, інфляція, бінарні токени, спалювання комісій) і надання варіантів.
2. Проект таблиці розподілу. AI створює таблицю розподілу та проект графіка набуття прав; Це відправна точка.
3. План моделювання та проект формули. YZ запитав: «Якщо викиди зменшаться з такою швидкістю, якою буде циркулююча пропозиція через 4 роки?» Він створює чернетки облікових записів і симуляційну фантастику, наприклад.
4. Контрсценарій і нагадування про ризик. ШІ запитує: «У якій ситуації ця модель руйнується?» Він позначає ризики питанням.
Застереження: найнебезпечнішою помилкою токеноміки штучного інтелекту є моносценаризм: він часто передбачає оптимістичний світ, де ціна постійно зростає, а кількість користувачів постійно зростає. Справжня токеноміка зосереджена на негативних сценаріях (падіння, втеча, атака). Кожну модель штучного інтелекту слід запитати: «А що, якщо вона піде погано?» Перевір це за допомогою запитання.
Моделювання: кількісна оцінка моделі
Гарна токеномічна модель підтверджується моделюванням, а не тим, що «звучить правдоподібно». Різні сценарії виконуються числово:
- Базовий варіант: очікуване зростання.
- Ведмежий сценарій: падіння ціни, відтік користувачів — стимули все ще діють?
- Сценарій атаки: актор збирає токени та захоплює управління або використовує викиди.
- Китовий сценарій: вплив раптового продажу основними власниками.
AI може скласти план і формулу для цих симуляцій; але таблиця/код (Python, електронна таблиця) виконує обчислення, а людина інтерпретує результат.
компонент
внесок ШІ
відповідальність людини
Варіанти моделі
опис, порівняння
вибір
таблиця розподілу
проект
Справедливість, законність
Формула викиду
чернетка, рахунок
Повірка, калібрування
Симуляція сценарію
План, проект кодексу
Операція, коментар, рішення
Аналіз ризиків
Контрсценарій
підсумкова оцінка
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабка підказка:
Створіть для мене хорошу токеноміку.
«Добре» — це розпливчасто, немає сценарію, немає ризику — ШІ створює оптимістичний шаблон.
Потужна підказка:
Ваша роль: дизайнер токеноміки. Створіть tokenomicDRAFT для [типу проекту]. Наведіть: загальну пропозицію, таблицю розподілу (у відсотках), графік передачі прав для кожної групи, криву викидів, механізм захоплення вартості. ТОДІ розглянемо три негативні сценарії: ціна впаде на 70%, мисливці за головами (найманський капітал) втечуть, кит продасть 20% пропозиції, що станеться? Напишіть вплив кожного сценарію на структуру стимулів. Це ПРОЕКТ; Вкажіть, що цифри повинні бути відкалібровані шляхом моделювання. Додайте застереження, що це не фінансова порада.
Чотири шаблони, які можна копіювати
1) Проект таблиці розподілу:
Створіть чернетку таблиці розподілу токенів для [проекту]: команда, ранній інвестор, спільнота, скарбниця, екосистемні винагороди. Запропонуйте відсоток і графік надання прав (кліф + лінійна лібералізація) для кожної групи. Нехай загальна сума буде 100%. Зазначте, що це чернетка, і її буде розглянуто гуманно на предмет справедливості та законності.
2) Схема моделювання викидів/постачання:
Напишіть електронну таблицю/ескіз на Python, який використовує наступне правило викидів (наприклад, % зменшення винагороди, що зменшується вдвічі на рік) і виводить циркуляційний запас протягом 5 років. Поясніть формулу; Я запусту і перевірю. Не представляйте результат як остаточну істину; Явно перелічіть вхідні припущення.
3) Стійкість стимулів:
Оцініть цю структуру заохочення (винагорода за ставку + викиди) з точки зору сталого розвитку: винагорода походить від викидів чи реального доходу? Якщо ціна впаде, чи впаде стимул? Чи існує «понзі-подібна» залежність? Чітко запишіть ризики, не будучи оптимістичними.
4) Стрес негативного сценарію:
Перевірте цю токеноміку в трьох негативних сценаріях: ведмежий ринок, втеча мисливця за головами, розпродаж китів. Яким буде баланс пропозиції, тиску збуту та стимулів у кожному сценарії? Не вимагайте чисельної точності; представлені як гіпотези для перевірки шляхом моделювання.
Три міні кейси (в кількості)
Випадок 1 — Оптимістична модель зазнала краху. Один проект розпочався з моделі 120% річної винагороди, яку AI називає «стабільною». Модель лише припускала, що користувач постійно зростає. За 3 місяці мисливці за головами приходили та виходили, і токен втратив 85% своєї вартості. Урок: модель ШІ з одним сценарієм не є доказом стійкості.
Випадок 2 — Контрсценарій запобіг катастрофі. Інша команда застосувала підказку «стрес несприятливого сценарію» до штучного інтелекту після того, як він створив чернетку. YZ зазначив, що скелі набуття права (локальний кінець) збіглися з тим самим місяцем і що в цьому місяці буде великий тиск продажів. Команда розповсюдила календар. Урок: контрсценарій є найціннішим внеском AI у токеноміку.
Випадок 3 — моделювання виправило число. Аналітик провів чернетку штучного інтелекту щодо розрахунку викидів на Python і виявив, що штучний інтелект десь неправильно налаштував зведений розрахунок; Прогноз поставок на 5 років був відхилений на 30%. Урок: ШІ створює формулу, але інструмент перевіряє обчислення.
Етико-правовий вимір
Токеноміка є як фінансово, так і юридично чутливою:
- Не фінансові поради: Жодна токеноміка, згенерована ШІ, не може пропонуватися як «інвестиційна порада»; Це обов'язково вказувати.
- Ризик цінних паперів: деякі структури токенів можуть юридично вважатися цінними паперами; Це юридична оцінка, ШІ не може вирішити.
- Чесність і прозорість: надмірна та конфіденційна частка команди/інвестора є етичною проблемою для спільноти.
- Структури, схожі на Понці: модель прив’язки винагороди виключно до надходження нових грошей є нежиттєздатною та неетичною; Інколи штучний інтелект може неправильно називати це «стійким».
Порада: найгостріше запитання, яке перевіряє працездатність токеномінної моделі: «Звідки беруться винагороди — від фактичного доходу/використання чи просто від карбування нових токенів і нових інвесторів?» Завжди нехай штучний інтелект запитує це явно.
Поширені помилки
- Спираючись на єдиний/оптимістичний сценарій. У центрі мають бути негативні сценарії.
- Не перевіряється обліковий запис AI за допомогою симуляції. Формула – чернетка, результат – інструмент.
- Обхід конфліктних календарів наділення. Виникає масовий тиск продажів.
- Не ставлячи під сумнів джерело винагороди. Понці-подібна структура прихована.
- Представлення токеноміки як інвестиційної консультації. Правове та етичне порушення.
- Делегування AI питання щодо цінних паперів/юридичного характеру. Це людське/юридичне рішення.
Підсумовуючи
- Токеноміка - це економічний скелет проекту; Поганий дизайн руйнує хороший проект.
- Сильний опис моделі ШІ, схема розгортання та контрсценарій; Також небезпечно використовувати один сценарій.
- Звукова токенономіка підтверджується моделюванням, а не мисленням; AI планує, розраховує автомобіль.
- Негативні сценарії (ведмідь, втеча, кит) повинні бути в центрі моделі.
- Слід поставити під сумнів джерело винагороди; токеноміка не може бути запропонована як фінансова порада.
Аплікаційне завдання
Для токена попросіть штучний інтелект створити чернетку токена, застосувавши «строгу підказку». Потім запустіть підказку «стрес негативного сценарію». Насправді запустіть розрахунок викидів штучного інтелекту в електронній таблиці або на Python і перевірте цифри. Визначте в моделі принаймні один ризик сталого розвитку (наприклад, суперечливе набуття права, винагорода за відсутність доходу) і напишіть, як його виправити.
контрольний список
- [ ] Я протестував ескіз моделі принаймні в трьох негативних сценаріях.
- [ ] Я перевірив розрахунок викидів/подачі з транспортним засобом.
- [ ] Я перевірив календарі набуття права на конфлікт.
- [ ] Я поставив під сумнів джерело винагороди (реальний дохід чи викиди).
- [ ] Я додав попередження «Це не фінансова порада».
- [ ] Я залишаю питання щодо цінних паперів/юридичне питання людині/юристові.
- [] Я сказав, що цифри мають бути відкалібровані людьми.