深论挖矿机制与通证经济的复杂性 || 行业研究

|区块链世界 2018-11-04 22:10:44 5266 来源:犇睿研究院冯醒
摘要:自从2009年1月3日中本聪挖出比特币的创始区块以来,区块链成为一种新的解决去中心化节点的信息同步问题的方案,其创新性不断被人们所认知。

1.挖矿的基本概念


自从2009年1月3日中本聪挖出比特币的创始区块以来,区块链成为一种新的解决去中心化节点的信息同步问题的方案,其创新性不断被人们所认知。这其中,最关键的是以PoW(Proof of Work,工作量证明)共识机制为基础的公有链,这些系统普遍采用不同的挖矿算法来保障整个系统的安全稳定性。安全可信是区块链的基石,在此基础上人们才能谈论区块链的其它应用。而为了保障公有链的安全性,中本聪提出了挖矿的概念。


挖矿是一种通过消耗计算机资源来提高恶意节点攻击网络成本的一种方式。挖矿的中心思想起源于Hashcash机制,该机制初次提出时主要用来阻止恶意用户向邮件服务器发送垃圾邮件。所有的用户向邮件服务器发送邮件的时候都要在邮件中填充一些随机字符,然后计算邮件内容的哈希值,只有当计算结果小于设定的值的时候,该邮件才能满足邮件服务器的接受条件。在这个过程中,用户为了发送一个邮件,需要消耗一点时间来找出一个随机字符,使得整个邮件能被邮件服务器验证通过。


无论是合法用户还是恶意用户,都无法绕开这个过程,这在一定程度上会影响正常用户的发送速度,但是影响微乎其微。而恶意用户为了大量发送垃圾邮件,就不得不大量计算满足条件的值,这无疑会增加恶意用户的攻击成本。这就是中本聪设计比特币的时候,需要矿工计算区块头的哈希值的原因。然而,恶意节点仍然可以事先花费大量的时间来计算满足条件的随机值,然后在极短的时间内发送给邮件服务器,从而完成DOS攻击。为了防止这种情况的发生,Hashcash要求用户在邮件内容中添加一条最近的消息,例如最近一天的博彩结果等。这样恶意节点的提前运算行为就被严格限制了。而在区块链挖矿过程中,矿工计算区块哈希值的时候也必须包含前一个区块头的哈希值。这样就能严格限制恶意节点提前进行挖矿的时间。区块链挖矿的目的也是为了保障系统的安全稳定运行,本质上以每个节点的资源消耗来换取系统的高度可靠性。



Fig.1 Price in USD, Difficulty, Hashrate

Source : bitinfocharts.com


根据中本聪的设置,每产生21万个区块后,比特币的挖矿奖励将会减半,随之而变化的将是旧矿机的淘汰带来哈希率的剧烈波动,也会影响价格的变化。第一次减半的时间为2012年的12月28日,当日比特币的价格为12.25美元,第二次减半为2016年7月9日,彼时价格已升至644.65美元。

目前基于PoW的公有链采用的挖矿算法主要目的是为了消耗每个节点的计算机资源。计算机资源主要分为以下几大类:CPU、内存、硬盘等。那么相应的,区块链的挖矿算法也存在着以消耗这三类计算机资源为主要目的的挖矿算法。PoW共识机制的挖矿算法主要以消耗CPU和内存为主。而Filecoin则开创性的提出了一种名为时空证明(Proof-of-Spacetime)的新的共识机制。该机制的挖矿算法主要以消耗计算机硬盘资源为主。由于PoW共识机制的挖矿算法有很多,所以本文在算力挖矿方向主要介绍两种具有代表性的挖矿算法。


每个人的行为,都将被切碎为一个个挖矿的动作,给社区贡献能量。人的行为本身就是能量的一种释放,就像呼吸,本质上是氧气和二氧化碳的能量转换,类似的社会行为都可能因为区块链和硬件的结合,而成为可测量的能量转化过程,源源不断的给社区生态提供能源,一如当下的挖矿行为就是在帮助区块链记账,支撑起了区块链生态的繁衍。


于是伴随着所有人对算力挖矿和存储挖矿产生巨大的能源消耗这一现实问题的思考后,行为挖矿也逐渐成为当下拥有众多追捧的挖矿方式之一。本文对行为挖矿做出如下定义:


行为挖矿不通过算力的输出、存储的大小、能源的使用来进行,仅是个人的参与主链交互的某种行为;


该行为属于个人的自然行为,甚至是日常行为,非强迫性的逐利行为;

行为能够均衡地获得一部分Token的分红或者奖励,个人可以由此作为向区块链用户转化的窗口。



2 算力挖矿



 区块链挖矿算法种类众多的原因之一就是为了防止51%攻击。在区块链中,PoW共识机制挖矿的能力与矿工所掌握的算力成正比。区块链的特性就是每个区块都指向前一个区块,这样就环环相扣,从最新的一个区块就能一次找到创世区块。但是如果一个恶意节点控制了大部分的算力,那么就可以按照下列步骤发起攻击:


(1) 如下图1所示,在区块链上所有的区块都环环相扣,后面的区块包含前一个区块的哈希值。恶意节点A首先在第n个区块中进行一次交易,将一笔资金发送给B,交易数据写入到区块n中。



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Fig.2区块链中的51%攻击


 (2) 然后掌握51%算力的恶意节点就马上从第n号区块后进行挖矿,计算新的n1区块,但是该区块不包含由A到B交易的信息,取而代之的是恶意节点A把同样一笔数额的资金发送给C的交易信息。之后其它节点就从n号区块后进行挖矿验证,而恶意节点就在n1号区块后进行挖矿。因为区块链的特点就是以区块数量最多的链作为主链,则恶意节点的算力占了绝大部分后,恶意节点所在的链则很有可能成为主链。那么,A发送给B的交易的区块就彻底消失了,这样就能使得B损失了一部分资金。


正是因为51%攻击的巨大危害性,则不同的区块量系统在选择挖矿算法的时候就努力避免选择与现有区块链系统相同的挖矿算法。这样就使得其它链的矿机就无法更加高效的在新的区块链上挖矿,新的区块链的矿工算力被其它矿工绑架的概率就降低了,从而保障区块链系统的安全性。


 2.1比特币挖矿算法


比特币作为最早的区块链系统,其挖矿算法采用的是SHA256散列函数,该函数属于SHA2系列。挖矿难度的基本运算如下:


基本单位:两周——出块总数=6*24*7*2=2016块

难度调整方式:


新难度值=旧难度值*(2016*10分钟/之前2016个区块总出块时长)

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比特币的挖矿过程主要为以下几个步骤:


(1)矿工收到用户的交易信息后,首先验证,然后构造交易的默克尔树,得到一个默克尔树根哈希值,打包进区块头中。对于矿工来说,最优的选择就是先打包手续费高的交易,这样才能保证其利益最大化。


(2)填充区块头,组成80个字节的比特币区块头。区块头的数据结构如表1所示。


(3)将80个字节的区块头信息进行双SHA256运算,得到一个32字节的哈希值。之后判断得到的结果是否小于当前区块的难度值,如果已达到,则该区块就是合法的区块。矿工把它加入到主链中,之后开始计算下一个区块。如果不小于当前区块难度值,则继续更换区块头中的随机数值,重新对区块头进行双哈希运算。


这就是比特币挖矿的完整过程。可以发现,整个挖矿过程就是不断计算做哈希运算的过程。而整个寻找合适随机数的过程是可以多个核心并行查找计算的。因此,拥有众多流处理器的GPU芯片逐渐就取代了比特币的CPU挖矿。然而,无论是CPU还是GPU,其计算过程均是将哈希运算的算法过程编译成底层指令完成计算,指令中并没有专门为哈希运算进行专门优化,无法充分发挥芯片的运算潜力。随后,FPGA(Field-ProgrammableGateArray,现场可编程门阵列)通过自身强大的自定义硬件过程,使得哈希函数可以直接通过硬件编程进一步提高运算效率。而近些年,ASIC(Application-specificintegratedcircuit,专用集成电路)的发展促使矿工可以制作专门的硬件结构对哈希运算进行硬件定制。无疑,这种方式最大可能挖掘矿机芯片的计算潜力。但是,这些优化操作只会将算力更加集中在某几个组织手中。




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Fig.3 BitcoinHash Rate vs Difficulty(9 Months)

Source :bitcoinwisdom.com


尤其是有了ASIC芯片之后,普通用户使用CPU或者GPU进行挖矿已经没有什么利润可言了。为了防止算力太过集中的情况发生,以太坊就提出了一种新的以消耗内存资源为目的的挖矿算法,这就是Ethash。



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Fig.4 BitcoinHash Rate(2 Months)

Source : bitcoinwisdom.com


2.2 以太坊挖矿算法


Ethash工作过程,其实就是要求从一个巨大的数据集中随机选择若干元素,然后对其做哈希运算的运算过程。具体过程如下:


(1)生成32个字节的种子。以太坊规定每30000个区块是一个窗口,在同一个窗口期中,种子是相同的。种子的生成过程是这样的:第一个窗口期的种子是将32字节的0值做一次Keccak256运算,得到一个32字节的种子。而以后每个窗口期的种子生成方式就是将前一个窗口期的种子做一次Keccak256运算。


(2)生成不定长度的缓存。缓存的生成过程是这样的:每个缓存单元的大小为64字节,即512位。第一个缓存单元是当前窗口的种子值做Keccak512运算得到的。之后每个缓存单元都是前一个缓存单元的Keccak512值。而每个窗口期的缓存大小随着窗口期的增加而线性增大。初始大小为16MB,之后每个窗口期增加不到128KB。之后将初步得到的缓存做3个轮次的RandMemoHash运算。RandMemoHash算法将缓存的各个单元进行混淆。


(3)生成不定长度的数据集合。首先从生成的缓存中随机找出256个缓存单元,然后合并做哈希运算。这样得到的数据集初始大小为1GB,而后每个窗口期增加不到8MB。注意,在验证区块的过程中,也是同样的操作。这样就需要将缓存和数据集保存到内存中,以方便挖矿或者验证区块的时候频繁的读取数据消耗过多的时间。


(4)矿工之后就通过PoW机制进行挖矿操作。但是因为每个缓存和数据集生成时间需要消耗大量的时间,则为了防止在下一个窗口期到来的时候影响出块速度,则鼓励矿工提前计算好缓存值和数据集。


Ethash在运行过程中需要消耗大量的内存资源进行密集的查找元素计算工作。而ASIC矿机运行过程中需要竞争大量的带宽资源,这就使得采用Ethash算法的以太坊很难出现具有实用价值的ASIC矿机。实际上,当前以太坊矿工使用的芯片主要是显卡芯片,利用GPU的众多核心加快挖矿速度。


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Fig.5 Value of ETH

Source:Etherscan.io

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Fig.6 Unix TimeStamp of ETH

Source:Etherscan.io


3 存储挖矿与检索挖矿——Filecoin挖矿算法



Filecoin其实存在于IPFS(Inter Planetary File System,星际文件系统),的激励层,而IPFS能够提供去中心化的数据存储和访问功能。因此,Filecoin需要大量的数据读写操作,这就要求矿工的挖矿过程进行数据读写操作。Filecoin的挖矿共分为存储挖矿和检索挖矿两部分,分别进行数据的存储和检索工作。


3.1存储挖矿


存储挖矿分为四部分:抵押、接收订单、密封和证明。


3.1.1抵押


抵押的主要目的是为了保证存储矿工能够为网络提供存储服务。存储矿工首先在区块链上进行一次抵押交易,该交易主要通过保存一个抵押品来抵押存储矿工的存储容量。而当存储矿工成功生成了他们提交数据的存储证明,那么存储矿工先前的抵押品就可以退回。如果存储矿工未完成相应的存储证明,那么将会失去部分数量的抵押品。一旦区块链上(分配表)出现了一个抵押交易,那么矿工就可以向存储市场提供他们的存储空间,并且可以设置一定的价格,并生成一个卖单挂到市场的订单账本中。


3.1.2接收订单


接收订单的主要目的是为了从存储市场中获取存储请求。系统就会检查矿工在存储市场上的卖单是否与对应的来自客户端的买单相匹配。一旦卖单和买单想匹配,那么客户就会将自己的数据发送给存储矿工。而实际上,矿工收到的是一个个数据片。当存储矿工收到数据片后,就把数据存储到自己的硬盘中,与此同时,矿工和客户端都会签署一个交易订单,并将之提交到区块链上。


3.1.3密封


密封的目的是为未来的证明准备数据片。存储矿工的存储空间被分为几个扇区,每一部分都包含分配给矿工的数据片。网络通过分配表对每个存储矿工的各个存储扇区进行跟踪。当一个存储扇区存储满了之后,该扇区就会被密封。密封操作过程很慢,它需要依次将一个扇区的数据转换保存为一个副本。而每个数据的物理拷贝都与存储矿工的公钥相关联。


3.1.4 证明


存储矿工需要证明他们存储了提交的数据片。当存储矿工被分配到一个数据的时候,他们必须重复生成数据副本证明,以此来保证存储矿工确实保存了数据。该证明将推送到区块链中,并被全网验证。


3.2 检索挖矿


检索挖矿分为两部分:接收订单和发送。


3.2.1 接收订单索引


矿工从索引市场中获取数据请求。索引矿工通过向网络中传播卖单来宣布他们的数据片。他们设置一个价格,然后添加一个卖单到市场的订单账本中。然后,索引矿工检查他们的订单是否与对应的客户买单相匹配。


3.2.2发送


一旦订单匹配,索引矿工将会发送他们的数据片给客户端。客户端收到据 片后,矿工和客户端签署一个交易订单并提交到区块链中。


4 交易挖矿——Fcoin



在疲软的数字货币交易行情下,Fcoin作为池中少有的鲶鱼,用“交易即挖矿”的通证经济体系设计,从已经牢不可破的交易所生态中,生生闯出一条属于自己的路,数次成为全球交易量排名极靠前的交易所,风头一时无两。不过可惜的是,历经几个月的努力,通告一份接着一份,改革一次接着一次,最终这一套交易挖矿的机制却依旧缓缓暗淡了下去。


挖矿原本是为了激励矿工贡献算力以维持数字货币市场繁荣的手段,但本质上就是在设计一套使得多方受益的奖励机制,因为通证的首要功能就是其具有关联项目优劣价值的增长空间。而设计一套好的奖励机制,就需要抓住项目本身的商业模式和参与者的核心需求。


对于交易所,没什么比日成交额更重要。


高交易量一方面带来高手续费,成为交易所自有通证升值的外部价值源头,另一方面也会带来高的资产流动性,交易者以深入参与的方式感知体验,成为交易所提高内生价值的基础。


所以最直接和简单激励交易的方式,就是减少手续费,而交易即挖矿,使交易者实际支付的手续费是0。这是一种非常有效的机制,交易额在极短的时间内激增,无论这种激增的交易量来源于挖矿还是本身固有需求的交易,对于交易所而言,非常成功。


Fcoin的通证总量固定为100亿,永不增发,同时上币不收取费用(即“分红收入”中无上币费,仅交易手续费)。白皮书中披露的规则如下:


49%的FT(预先发行部分)通过预先发行的方式被基金、团队、合作伙伴、私募投资者持有,并且被冻结。

51%的FT(社区奖励部分)通过“交易即挖矿”分配给用户,即交易产生的手续费兑换成FT返还给用户。

分红(收入分配):平台收到的全部100%手续费的原币种,按持有比例分配给FT持有者。(之前为80%)

交易即挖矿,参与即分成,Fcoin的这套机制并不能算一套新模式,传统的市场营销手段中比比皆是,区块链世界的通证激励本质上也是一种获客的方式,只是被Fcoin证明了同样在交易所生态中一样行得通。


对于Fcoin来说,从交易分成出发的激励机制必须有能够与之相结合的货币政策佐助,其中必然涉及到通证的产生、消耗、流通等环节。由于分红的激励,Fcoin吸引了大量的投资者参与,包括了二级市场的普通用户和专业的量化团队,从而造成每天都有大量的FT被铸造并流入市场中,使得FT加快了自身通货膨胀的速度。


FT本质上仍属于Utility Token的范畴,即货币型通证,理论上来说,此类通证的价格主要受供需关系影响。供小于求,价格上涨;供大于求,价格下跌。


在FCoin的白皮书中,并没有关于FT实际功能的描述,只是作为平台币的性质展示。根据实际的运行,Fcoin为FT找到了一种相应的货币政策作为需求的出发点,即“80%的收入将被分给FT的持有者”,此机制鼓励了FT持有者将通证持有不动,以降低FT的流动性。对于持币者而言,只要持有越多的FT,就会得到越多的分成,使得用户不会抛售手中的通证,并降低其流通性,通证价格就会看涨。


然而,看似合理的机制下其实隐藏着更加致命的缺陷。对于持币者而言,在Fcoin上进行交易只是为了获取更多的分红,而FT却不具有真实的价值,唯一的使用场景只是来自于二级市场中的抛售离场。同时由于每天有大量的新币被铸造,相对于资产的增值,流通中的通证总量增值更加快,又造成了FT价格的不断下跌,以及恐慌情绪的蔓延和大量抛压层出不穷,形成毅种循环。并随着FT价格的崩溃,以FT价值为基础的“交易即挖矿”机制也就慢慢失去了其作用,导致交易量迅速下降。


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Fig.7 FCoin价格趋势



Source:非小号


从企业金融规律来说,当公司把收入分给持股人,公司的资产价值就会下降,其股价就会下跌;当公司的资产价值不变,却发行更多股票时(如拆股),股价也会下跌。在FCoin的案例中,持币者收到FCoin80%收入的分成,而且每天都有新的FT通过“交易即挖矿”不断产生。


根据Fcoin白皮书中的机制,试对FT的价格变化作建模处理,使为第n期的通证价格,有:





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Fig.8FT价格趋势(Linear)

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Fig.9FT价格趋势(Log)

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可以看出来的是,随着每日交易额的上升,资产随着增加,但铸造的通证价格下降更快,导致了更高的通货膨胀,这是正常并且可以被预料得到的。从公司财务的角度来看,股东固有价值不会随着股息和股票的分拆而降低,即使支付了分红和存在通货膨胀之后,通证持有者手中的FT价值依然保持不变。但在数字货币世界里,人们对于价格的感知远高于自身持有通证总量的价值,既然知道通过“交易即挖矿”获得的FT价值会下跌,甚至跌到不够补贴交易手续费,理性的交易者就会直接卖掉他们的币,以防币价继续下跌,而不是持有FT。


FCoin的收入分配设计使FT价格下跌,并且实质上会激励交易者卖掉FT。虽然最开始,FT价格暴涨,但上文提到的两股力量实在过于强大,市场会做出相应的反应,币价定会崩盘。暴跌使新投资者不想购入,也使原持有者疯狂卖出,使价格会不断地下跌得更快更猛。一旦理性交易者弄清了当前市场走向,他们也无法通过“交易即挖矿”得到手续费补贴,又无法迅速将FT卖掉,那么整套激励机制就会不再运行,最终,交易量会迅速枯竭。


或许,对于之前笔者粗略定义的行为挖矿原则中,Fcoin背离了“该行为属于个人的自然行为,甚至是日常行为,非强迫性的逐利行为”这一条最根本的原则。


5 开车挖矿——CFABlock套件中的挖矿算法设计



CFA Block是当前比较合理切入汽车金融市场的项目之一,该项目致力于以区块链技术变革传统汽车金融行业,为汽车金融行业建立去中心化的公平、公正机制,成为下一代汽车金融价值体系缔造者。


其设计初衷是为汽车金融行业构建一套合理的价值分配机制,同时构建一个基于汽车金融数据的信用价值网络。为普惠汽车金融、汽车供应链金融、汽车资产证券化、二手车交易、汽车保险、使用者驾驶行为分析及其它扩展应用场景提供数据支撑,让每个参与CFA Block的贡献者都能分享到相应的价值。因此,必须有一个相搭配的汽车挖矿机制设计。


CFA Block的挖矿通过装有硬件设备的车辆在运动中里程数量和设定的挖矿难度(即里程阈值)对比获得Token,其中里程阈值的设置是为了避免恶意挖矿,同时使得在车辆增长时,总的Token产出大致不变。


其中当周挖矿难度是通过上一周的难度与上一周占再之前一周中参与挖矿车辆的比例的乘积获得,这一难度作为本周的里程阈值:




该情况下通证的产出情况如下图所示:


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Fig.10通证周产出量(情况一)


本情况下周产量为:


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第二种情况为上一周平均里程大于当周难度值的一半时:

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Fig.11通证周产出量(情况二)

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目前市场上以“开车即挖矿”为激励机制的项目不在少数,但必须配备一些能够记录里程和位置数据的GPS设备,此类硬件设备成本较高,如果要求车主参与挖矿之前,必须购买配套的硬件设备,那么就会使得很多车主在衡量每日自身里程所被奖励的通证价值和过高的硬件设备价格后,放弃参与挖矿。


可以说此类“开车即挖矿”都是在假想中臆造出了伪需求。


那么哪一种场景中,硬件设备是刚需,同时设备的成本强制被加在用户身上而用户必须承担?


答案是汽车金融。


对于汽车金融场景来说,主要分为两种,一种是新车消费,即购买新车时的消费分期贷款,此种情况一般20%的新车需要被装上GPS设备。另一种是车抵贷,即将车进行抵押并获取贷款,由于车主既可以拿到贷款,又能在还款期内继续使用自己的汽车,对于汽车金融的贷款公司来说,风险极高,所以100%都会安装上GPS的硬件设备。


CFA Block的GPS硬件设备目前装车量有180万辆,大部分为金融租赁用户,即未缴清贷款前,只拥有车辆的使用权,不拥有车辆的所有权。这类用户一般为滴滴车主、专车车主、货运公司等,具有每日高行程、风控高要求的性质。


根据CFABlock披露出来的数据,其里程和难度的调整如下图所示,较高地模拟了比特币的难度趋势:


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Fig.12里程及难度趋势


挖矿难度标志着奖励的数目,但随着越来越多的车主进入生态,需要保证两条基本原则:


周产出量不随涌入的车辆数剧烈波动(以稳定产出);


总产出量在指数层面上满足增长率边际递减(以稳定价格);


根据实际数据进行蒙特卡洛模拟,可以得出周产出量和总产量的变化趋势:


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Fig.13通证周产出量和总产量(Linear)

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Fig.14总产出量(Log)


可以看出CFABlock的挖矿机制,较为合理地拟合了比特币通过算力挖矿的Token产出方式,同时其分段计价,使得该场景下不同用户得以获得均衡的Token奖励。并且由于目前CFABlock这一子DApp的用户大部分为融资租赁及车抵贷用户,本身就需要安装这一硬件设备,该设备通过重新设计,能够直接兼任矿机的角色,因此,CFABlock的这一份挖矿机制设计为行为挖矿的原生场景,较大程度地符合笔者之前所提的三项定义和原则。


6 结语



区块链,尤其是公有链中,为了保障系统的安全性,容错率达到50%的PoW共识机制似乎是个好的选择。但是它也带来了严重的能源浪费问题。这个能源能源浪费问题包含两个方面,一个指能源浪费,一个指矿机的浪费。能源浪费指的是矿工需要消耗大量的电力来进行挖矿。


矿机浪费指的是废旧的矿机无法二次利用。以比特币ASIC矿机为例,该种矿机通过对底层的硬件进行定制优化,使其做哈希运算速度明显高于显卡矿机,但是正因为这一点,所以导致了比特币ASIC矿机在挖矿淘汰后就无法二次利用。而以太坊挖矿主要以显卡为主,其挖矿淘汰后仍然可以被个人电脑收购使用。同样,Filecoin矿机挖矿淘汰后仍然可以被普通用户加以利用,这和以太坊一样,均在一定程度上减少了能源浪费。


然而,通过前文关于算力挖矿的典型算法说明,我们发现区块链中的挖矿算法既要保证系统的安全,又要尽可能的降低能源浪费,这是个很难同时满足的要求。这同时也说明了,区块链系统的安全性是需要以一定的能源浪费为代价的。


新生的行为挖矿虽然能够避免能源浪费的痛点,但需要存在一个设备输出和用户转化的原生场景,也需要与通证经济相搭配。通证经济是一个新兴的工具,在互联网和移动端普及之前没有被很好地运用。在去中心化商业模式中,它起到了决定性的作用。但通证经济的设计往往非常复杂,还经常是反直觉的。好的通证经济设计不仅需要深刻的对目标行业的理解,还需要对激励机制非常了解,更需要强大的分析能力来制造网络效应,还得懂点博弈论、经济学常识、金融理论,以及货币政策中市场那只无形的手的作用。希望今后发币的项目,可以注重激励体系的设计,并加强对货币政策的了解,这样可以提高自己的通证价值,并为建设更优质的项目献一份力。


参考文献                                

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