Phala Network的经济模型

本文对Phala Network的经济模型进行了深入的探讨,主要介绍了该网络旨在实现的经济设计目标,包括信任无须的云计算架构、矿工激励机制,以及性能测试和补贴预算等多个关键要素。文章结构清晰,包含图表和公式,提供了丰富的技术细节与应用场景。

阅读 | Phala 网络经济论文预览

本文为 Konstantin Shamruk 即将发布的 “ Phala Economics White Paper V0.9” 的预览。该论文也将作为提案提交给 Khala 网络委员会,并将在民主公投通过后发布。

设计目标

整体经济设计旨在解决以下问题:

1. 支持 Phala 网络的无信任云计算架构

  • 共识-计算分离
  • 线性可扩展的计算工作者(万级数量的矿工)

2. 激励矿工加入网络

  • 确保按提供的电力支付,无论需求如何,尤其是在网络启动时
  • 利用初始供应的 70% 来补贴矿池
  • 类比比特币的预算减半计划

3. 应用定价

4. 链上性能

以下详细列出经济模型的一些关键要素。

整体设计

价值承诺(V)

  1. 表示矿工所获得的、未来可支付的虚拟分数,以激励矿工诚实和可靠的行为
  2. 等于矿工为平台提供电力而获得的预期收入的价值
  3. 根据矿工的行为和奖励的偿还动态变化
  • 诚实挖矿: V 随时间逐渐增长
  • 有害行为:通过减少 V 进行惩罚

初始 V

矿工将运行 性能测试 并质押一些代币来获得初始 V

  • S 是矿工质押的数量;启动挖矿需要满足 最低质押 要求。挖矿期间质押不能增加或减少,但可以设置高于最低质押。
  • C 是矿工设备的估计成本,从 性能测试 中推导而来。
  • ConfidenceScore 基于矿工的 SGX 能力。

模拟中使用的参数:

性能测试

性能测试衡量单位时间内可以完成多少计算:

参考资料,

此表格基于撰写本文时的版本,并可能有所变化。

性能测试将执行:

  1. 在挖矿前 以确定 最低质押
  2. 在挖矿期间 以测量当前性能,并动态调整 V 增量

最低质押

  • P性能测试 分数
  • k— 可调节乘数因子

建议参数:

锁定状态 $PHA token 也可以用于挖矿质押,例如 Khala Crowdloan 奖励。

成本

  • ϕ 为当前 PHA/USD 报价,通过预言机动态更新上链
  • PP 是初始的 性能测试 分数。
  • 在早期阶段,我们通过更高的价值承诺来补偿设备成本 C

一般挖矿流程

每个个体的 V 在每个区块中进行更新:

当矿工获得支付 w(Vt) 时,他们将立即在其 Phala 钱包中收到金额。支付遵循 支付计划,不能超过 补贴预算

  • 如果工作者继续挖矿,则增加 ΔVt
  • 如果矿工得到支付,则减少 w(Vt)
  • 如果矿工表现不当,则根据 罚款规则 减少

最后,一旦矿工决定停止挖矿,他们将等待冷却期 δ,在冷却结束后他们将收到一次性最终支付。

建议参数:

*δ=相当于 7 天的区块

V 的更新

在没有支付或罚款事件时:

待定:定义基于当前性能测试分数 Pt 的调整后的 ΔVt 的方程

建议参数:

支付事件

为了保持在补贴预算以内,在每个区块中,预算将根据当前的 矿工股份 按比例分配:

其中 B 是给定支付周期的当前网络补贴预算。每当 w(Vt) 支付给矿工时,他们的 V 也将相应更新:

股份代表矿工从 VV 中获得的支付。我们期待它将接近股份基线,但会进行小幅调整以反映工作人员的特性:

建议算法:

补贴预算

心跳与支付计划

在任何区块 t 中,如果矿工的 VRF 小于他们当前的心跳阈值 γ(Vt),他们必须向链发送心跳交易,这将更新他们价值承诺的链上记录并向他们的奖励钱包发送矿工奖励 w(Vt)

如果他们未能在挑战窗口内向链发送心跳交易,则其价值承诺的更新将为:

且其状态更改为 无响应,他们将受到反复惩罚,直到他们发送心跳或停止挖矿。罚款金额 h罚款 部分定义。

目标是每个区块处理大约 20 次心跳挑战。心跳挑战概率 γ(Vt) 将进行调整,以达到这个挑战数量的目标。

罚款规则

矿工的罚款规则如下定义。请注意,当前只实现了一级罚款。

最终支付

当矿工选择断开与平台的连接时,他们发送退出交易,并在 δ 个区块后收到遣散费。

在冷却期结束后,矿工将获得最终支付,代表初始质押的回报。然而,如果 Vt 低于初始 Ve,矿工将因为惩罚而获得较少的质押回报:

注意,以下约束必须保持以避免套利:

本质上,矿工将收回初始质押,除非他们因不当行为而受到重罚。

潜在参数:

关于 Phala

Phala 网络解决了 计算云中的信任问题

这个区块链是一个无信任计算平台,使 大规模云处理 在不牺牲数据机密性的情况下成为可能。围绕 TEE-based 隐私技术构建,这种技术已经嵌入现代处理器中,Phala 网络的分布式计算云是灵活且保密的。通过将共识机制与计算分离,Phala 确保了处理能力高度可扩展但不浪费。这共同创造了一个强大、安全和可扩展的 无信任计算云 基础设施。

作为 Polkadot 跨链生态系统的成员平行链,Phala 将能为其他区块链应用提供 计算能力,同时 保护数据层,实现隐私保护的 DeFi 交易职位和交易历史、共同计算 DID 机密数据、开发轻节点跨链桥等可能性。

目前正在 Phala 网络上开发的链上服务包括 Web3 Analytics:来自 Phala 的高性能智能合约,以支持具备隐私的高度并发的大数据分析,为继承个体保密性的 Google Analytics 替代方案铺平道路。

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江湖只有他的大名,没有他的介绍。