1倍速：DePINプロジェクトのコストを見積もる方法 より良い成長のフライホイールを作る

• • 役割とコスト構成要素別の内訳は、最大のコスト要因を特定するのに役立ちます。

  ケーススタディでは、フレームワークの適用方法を示します。例えば、POKTネットワークとの共同調査では、ノード運営者がサービスノードのさらなる拡大に向けた努力を続けていることが明らかになりました。それにもかかわらず、需要創出を含む経済的スケーラビリティに残る障壁は、ゲートウェイを分散化することで対処されている。

  はじめに：DePINとは何か、なぜコストについて議論するのか

  DePINは、計算、ストレージ、ワイヤレスネットワーク、またはデータ測定などの幅広いユースケースにハードウェアリソース（物理インフラ）を提供する一連の分散型ネットワークです。DePINは、物理インフラネットワークの構築にインセンティブを与えるために、Web3のインセンティブモデル（すなわち、トークン報酬システム）を利用しています。DePINsは、物理的なインフラストラクチャー・ネットワークの構築にインセンティブを与えるために、Web3のインセンティブ・モデル（トークン報酬システム）を利用している。2024年5月現在、すべてのDePINトークンの時価総額は290億ドルです。

  DePINはデジタルと物理リソースの両方のネットワークに貢献します：

  物理リソースネットワーク（PRN）では、貢献者は場所に依存するハードウェアを配備し、（かけがえのない）サービスを提供します。これには以下が含まれます：

  • ワイヤレスネットワーク（Helium、World Mobile、XNET、Nodleなど）

  • センサーネットワーク（Dimo、Hivemapper、Silencio

  • エネルギー・ネットワーク（Starpower、PowerLedger、Arkreenなど）

  デジタル・リソース・ネットワーク（DRN）では、貢献者がハードウェアをガイドして（可分な）デジタル・リソースを提供しますが、物理的な場所は主要な基準ではありません。

  • Computation (e.g. ICP, Livepeer*, Akash Network, POKT Network*, Covalent*, Lit protocol*)

  • ストレージ（Arweave*、Filecoin、Siaなど）

  • 帯域幅とプライバシー（NYM*、Hopr、Orchid、Mysterium、Fleekなど）

  • AI（Bittensor、Fetch.ai、Modulus Labs*）

  初期のDePINプロジェクトは、そのトークンフレームワークの設計により、多くの最初の関心を集めた。例えばHeliumは、ホットスポットを介したワイヤレスネットワークの運営を支援するHNTトークンで貢献者に報酬を与え、Filecoinはユーザーが余分なストレージスペースを貸し出すことを可能にする。多くのDePINプロジェクトを軌道に乗せるには十分だが、ノードのネットワークへの長期的な参加を保証するには、トークン配布だけでは不十分かもしれない。

  ノードを運営することが採算に合わなくなれば、ノードの運営者はDePINインフラを運営するインセンティブを持たなくなる。したがって、DePIN創設チームは、ノード運営者がコストを最適化できるよう支援しなければならない。

  DePINのフライホイール

  DePINトークンエコノミーの典型的なフライホイールは以下の通りです：

  • ストレージや5Gアンテナなど、サービスの供給側を構築する

  • インフレのトークン報酬は、ノード運営者にインセンティブを与えます。

  • 時間が経過し、需要が拡大するにつれて、ネットワーク活動を収益化することで、トークン報酬が先細りになっても、ノード事業者の収益を増加させることができるかもしれません

  • ネットワーク活動を収益化し、ノード事業者の収益を増加させることを継続することで、供給をさらに刺激します。

  • それによってDePINフライホイールが形成されます

  DePINフライホイールの視覚的な表現は以下の通りです:

  

  以前、アワード発行スケジュールの分析で説明したように、これらのトークン・アワードのドル価値（トークン価格）は、市場全体のセンチメントに大きく影響されます。
  

  

   あるいは、いつ強気市場に入ったかによって、次のようになるかもしれません。

  

  では、賞の問題とコストとはどのような関係があるのでしょうか？
  

  前述したように、トークン報酬とユーザー需要からの収益が収支を合わせるのに不十分な場合、ノード運営者はネットワークのサポートを停止することを決定する可能性があります。DePINの運営費の大部分は不換紙幣で支払われているため、トークン報酬のドル価値は重要であり、市場全体のパフォーマンスと連動しています。十分に計画されたトークン発行の取り組みがあるにもかかわらず、最悪のシナリオでは、状況は次のようになる可能性があります。

  

  
  これにより、ノードは、トークン発行のための資金を得ることができなくなります。p>これによってノードのオペレータは脱落し、さらに遅延の増加、信頼性の低下、ユーザーエクスペリエンスの悪化につながります。最終的には、需要の停滞がフライホイールを停止させます。

  良いニュースは、この状況に対処する方法がいくつかあるということです。1つの方法は、トークン発行をより柔軟にして、ネットワークの収益化にもっと沿うようにすることです（KPIベースの発行はこちら）。もう1つの方法は、ネットワーク全体の効率を高め、トークンの価格下落の影響を受けにくくするために、コストの問題に対処することです。

  

  重要な提案：DePINネットワークを運営するためのコストと、その最大の原動力がわかっていれば、ガバナンスの議論やトークンの価格下落の影響を受けません。

  重要な命題：DePINネットワークの運営コストとその最大の推進要因がわかれば、ネットワークサービスの供給が減少する前に、ノダルオペレーターのコストを削減するためにガバナンスの議論と研究開発を開始することができます。

  DePINの非中央集権的で無許可の性質を考えると、コストベースを評価するのは容易ではありません。トークン報酬とユーザー需要収入は通常オンチェーンで追跡されますが、ノードの運営に関わる他のコストは公開されていません（インフラコストなど）。つまり、利用可能なデータポイントに関する仮定と推定を使用する必要があります。

  この投稿では、この課題に取り組み、推定のフレームワークを紹介します。

  • Step 1: ネットワーク貢献者

  • Step 2: コスト構成要素

  • Step 3: ネットワーク貢献者のコスト構造を評価する

  フレームワーク

  DePINネットワークの管理者向けに、インフラノードの運営に関わる運用コストを評価する方法論として、以下のフレームワークを提案します。

  このフレームワークを使って、DePINのコスト見積もりは3つのステップに分解されます：

  • Identify network contributors

  • Evaluate cost components (e.g., hardware, labor)

  

• 上記のコスト構造を評価し、全体的なコストの見積もりを出すためにまとめます。strong>ステップ1：ネットワークの貢献者を特定する

  DePINはさまざまなサービス（計算、ネットワークカバレッジ、モバイルデータなど）を提供しますが、これらのサービスを提供するために必要な役割は同じです（30以上のネットワークのDePINプロビジョニング側の役割の概要はこちら）。

  • サービスノード/プロデューサー: サービスとそれが必要とする物理的なインフラ（サーバー、アンテナ、カーロガーなど）を提供します。例えば、Filecoinのストレージプロバイダー、Heliumのホットスポット、Livepeerのトランスコーダーなどです。

  • 検証者/監視ノード/フィッシャー：サービスノードが行った作業を、直接またはアカウンティングレイヤーを通してチェックします。これらのチェックの結果は、アカウンティングレイヤーに送られます。例えば、Filecoinのストレージプロバイダー（他のプロバイダーからのストレージ証明も検証するため）、Heliumのホットスポットとオラクル（他のホットスポットからのオーバーレイ証明を実行する）。

  • コンピュートレイヤー：提供された作業/サービスのフローとステータス、および対応する支払いを追跡します。プロトコルは独自の計算ロジックを定義することに注意してください。例えば、仕事と支払いがどのように追跡され、ブロックチェーンに保存されるかです（これについては別の記事で詳しく説明します）。例えば、LivepeerのArbitrumや、POKTネットワークのPOKTチェーン（POKT Verification Nodeによって運営）などがあります。

  • ゲートウェイ：ユーザー、サービスノード、サービス（たとえばセンサーネットワーク内のデータ）へのアクセスや集約を管理する際の調整役/バランサーとして機能し、アカウンティングレイヤーにも関連します。例えば、LivepeerのオーケストレーターやPOKTネットワークのゲートウェイなどです。

  • コミッショナー：サービスに参加したり、担保を通じてノードの経済を観察したりすることができます。

  需要側に関連する役割（販売チームなど）は今のところ一般的ではなく、ガバナンスコストなどプロトコルの運営に関連するコストの評価は、別の記事の主題です。

  

   DePIN のすべてにデリゲートとゲートウェイがあるわけではなく、すべての役割が別々である必要はないことに注意してください。別々である必要はないことに注意してください。例えば、Filecoinのストレージプロバイダー（SP）はサービスノードと検証者に分類され、Filecoinチェーンも運営するため、会計レイヤーも形成します。

  ステップ2：コストの構成要素を評価する

  上記の各役割はノードを通して実行することができ、そのコストは以下の4つの構成要素のいずれかに分類することができます（ほとんどは1つ以上あります）：

  • ハードウェア/インフラストラクチャー：実際の物理的なインフラストラクチャーに関連するコスト。

  • 住宅ローン：他の場所に投資しないことの（機会）コスト

  最後のポイントは資本コストについてです。これらの業務に関連する負債/融資コストに関する情報を広範に入手することは事実上不可能です。しかし、評価できる資本コストに関連する部分があります。多くのDePINは、アクセス（ワーキングトークン）を得るために担保を設定するモデルに従っており、ノード運営者が貢献することを許可されるために、いくつかのトークンを担保に設定する必要があります。これらのトークンへのアクセスは投資であり、この金額はネットワークを離れるときに回収できると仮定しても、他の場所に資本を投資するのとは対照的に、これらのトークンを保有する機会コストがあります。

  会計レベルでの取引に関連するコストを取り上げなければ、コスト要素の評価は不完全になります。これを評価するのは単純ではなく、いくつかの変数に依存します。一般的に、ネットワークは、チェーン下の記帳をどの程度アウトソーシングするかを決定する。

  • Proprietary L1：ネットワークは独自のブロックチェーンを運営しています。一般的に、サービスノードとバリデータノードもこの役割を担っており、関連コストが含まれているのはそのためです（ただし、可能であれば分離するようにしています-例のPOKT Networkを参照）。

  • プロプライエタリL2（アプリケーション・チェイニングまたはアプリケーション固有のロールアップとしてよりよく知られている）：ロールアップインフラストラクチャ（シーケンサーなど）と隣接インフラストラクチャ（ブロックブラウザ、ウォレット統合など）のコストは、通常、これら4つのコンポーネントにマッピングできます。Rollup-as-a-serviceプロバイダー（RaaS）を使用する場合など、あまり明確でないケースでは、帯域幅やその他のコストにマッピングされます。

  • パブリックL1/L2：これらは課金レイヤーをアウトソーシングしているため、ネットワークにハードウェアや人件費がかかりません。しかし、サービスノード、認証ノード（およびユーザー/支払者）は（使用量に基づいて）直接支払います。すべてのトランザクションがアカウンティングレイヤーに関連しているわけではなく、たとえば交換やその他のDeFiトランザクションなどがあるが、これらのトランザクションを分離するのは容易でないことが多い。これらのコストを帯域幅やその他のコストにマッピングします。

  これらの要素をすべて組み合わせてコストの見積もりを作成するのは、難しい作業です。下の図に示すように、ネットワーク内の各役割について、各コスト要素の見積もりを出す必要があるだけでなく、すべてのノードオペレータが同じコスト構造を持っているわけではないことも考慮に入れる必要があります。全体的なコストの見積もりを決定することは、単純にすべてのネットワーク・ノード・オペレータの数に1つのノード・オペレータの見積もりを掛けるよりも複雑です。

  

  Step 3: コスト構造を評価する

  コスト構造について話すとき、私たちは次のことを行います。コスト構造というのは、コストに影響する重要な違いのことです。これらの重要な違いにより、仮定に頼ることが重要になります。もちろん、これはトレードオフです。仮定を立てることはプロセスを単純化しますが、正確さを犠牲にする可能性があります。つまり、いかに多くの要因が関与しているかを考えると、実行可能な理論に到達するためには、一定の仮定を置かなければならない。

  コスト構造を評価する際に考慮すべき点は主に3つあります。

  • セットアップの違い：典型的な例としては、ある事業者はベアメタルサーバーを使用しており、別の事業者はクラウド上で稼働している（購入かレンタルか）ということが挙げられます。通常、ネットワーク全体の対応するシェアがわかれば、こうした違いを考慮することができます。これはリースや融資契約における資本コストにも関係する。資本コストがないと仮定すると、これらの違いは無視することをお勧めします。

  • もう1つのコストの違いは、購入のタイミング（ストレージの購入は時間が経てば安くなりますが、H100の購入はそうではないかもしれません）、または運用の場所に関するものです。現在の価格を使用することで、時間的な側面を考慮することをお勧めします。人件費については、場所が重要である。DePINは世界中から貢献者を集めることができるが、現地の賃金水準は大きく異なり、これらの仕事に投資される時間を評価するのは難しい。それにもかかわらず、私たちのフレームワークのバージョンでは、時給はすべてのノードオペレータで同じであるという単純化した仮定をします。

  • 効率の違い：ノード運営者はまったく同じセットアップを行うことができますが、同じノードをより多く運営する場合、規模の経済により、ノードあたりのコストが低くなる可能性があります。我々のフレームワークでは、このような効果に対処するために、まずノード事業者ごとのノードの分布を評価する必要がある。次に、コストの影響を理解し推定するために、より大規模な事業者と小規模な事業者を対象とした調査、またはその他の利用可能なデータポイント（プロモーションのための一括割引など）が必要です。

  • もう1つの例としては、ネットワークの長年の支持者は、加入して間もない人に比べて、学習曲線の上達が早く、そのため運営効率が高いことが考えられます。調査による直接的なデータがない限り、この側面は無視する。

  • 帰属と計算の違い：ノード運営者は最初の2点では同じですが、自分の貢献を異なるコスト基準で見ている可能性があるため、最終的なコストは異なります。例えば、ある人は自分の参加をパートタイムとみなし、費やした時間を追跡しないかもしれないし、別の人は本業とみなし、プロジェクトに費やした時間に基づいて報酬を支払うかもしれない。このような違いについては、「パートタイマー」側には誤差の幅を広くとり（過小評価されることが多いため）、各ノードが同じ時間投資で運営されていると仮定することで説明します（規模の経済も参照してください）。

  これは、DePINに共通するシェアリングエコノミーの利点に関連しています：オペレーターは、複数のネットワークで同じセットアップ（したがって、ハードウェア、労働力、帯域幅や電力などの運用費）を使用できます、Filecoin、その他のGPUネットワークと連携しています。ハードウェアが運用に不可欠なケースでは、シェアリングエコノミーに関連するコスト削減は考慮しない。特定が難しいだけでなく、どのネットワークがコスト面で最も恩恵を受け、その節約分がどのように分配されるかを定量化するのは難しい。会計上、総コストを月々の金額に分解する必要がある。簡略化のため、ライフサイクルを通して同じ期間にわたって合計を償却し、各月に同じ金額をすべてのノードオペレーターに配分すると仮定しましょう。

  もちろん、DePINリポジトリでもっと詳しく検討するニュアンスがあります。

  

  これは実行計画に3つ目の次元を追加し、考慮すべき60の異なる組み合わせを作成します。1717065756027-83440.webp">

  全体として、この式は非常に包括的で、複数のコスト構造の選択肢がありますが、1つの静的な時点ではなく、複数の異なる時点に適用したときに最も有用です。最も強力なモデルは、営業コストをネットワーク容量に関連付けるものである。これによって、キャパシティや利用率の変化によってコストがどの程度変化するかを理解することができる。ネットワークの容量は、PocketのRPCリクエスト数、ArweaveやFilecoinのストレージ量、Hivemapperの道路ネットワークマッピングの割合など、ネットワークが提供するサービスに関連しています。

  この計算式には大量の公開情報が必要であることに注意してください。ネットワークが提供するドキュメント、フォーラムやDiscordへの投稿、可能であれば調査を通じて入手することをお勧めします。

  結論と次のステップ

  さまざまなDePINのコスト構成要素を推定することは、DePINがますます速い速度で進化しているため、困難です。時間の経過に伴うハードウェアのコストと容量に関する既知のべき乗則に加え、決済レイヤーのガスやスループット容量など、暗号通貨固有のコストの見積もりは簡単ではありません。

  現在のコストがインセンティブ発行や需要側の収益とどのように関連しているのか、仮定が変わると最大のコスト要因がどのように変化するのか、需要が増加するとコストがどのように増加するのかを知ることは、すべて有用な指標です。

  DePINの経済設計に関するガバナンスの決定を導くために、コスト見積もりはインセンティブ発行および利用収入と相関させる必要があります。DePINのコスト見積もりの例をもっと提供する予定ですが、提案されたフレームワーク、その仮定と要約、および提供されたコスト見積もりの潜在的な改善点についてのフィードバックを歓迎します。

  付録 - フレームワークの例

  Livepeer 

  Livepeerは、ライブおよびオンデマンドストリーミングのための分散型ビデオインフラを提供しています。最近、LivepeerはAIモデルトレーニングのユースケース向けに無料のGPUリソースの利用を可能にし始めました（詳細はこちらをご覧ください）。

  フレームワークを適用するためのステップバイステップのプロセスは、ここで提供されています。ほとんどのコスト見積もりは、2023年夏にノード運営者（つまりオーケストレーター）に行った調査とコミュニティ情報（たとえばこちら）に基づいています。

  Livepeerネットワークの運用にかかる推定コストの合計は、月額約85,000ドルです。平均コストの詳細な内訳を見ると、ハードウェアと人件費がほぼ同じ割合（約40%）を占めています。表に記載した人件費見積もりの不確実性を考慮すると、ネットワークの100台のオーケストレーター、そのトランスコーダー、およびArbitrumでの課金にかかる月額コストは、見積もり範囲の下限である約40,000ドルとなる。月40,000ドルというコストは、現在の手数料収入である月5～10ETH（ETH価格3,000～4,000ドルに相当）には遠く及ばないことは注目に値する。しかし、Orchestratorsの収益の大部分はプレッジリワードによるものであるため、マイナスマージンにはなりません。

  LivepeerのトランザクションはArbitrumで決済されるため、決済レイヤーのコストは月あたり0.5～2ETHの範囲であることは注目に値します。これは、Arbitrum移行前の2022年第1四半期と比較すると、95％以上のコスト削減になります。さらに、Livepeer上のトランザクションは今日時点で2-3倍に成長しています。相対的に見ると、会計レイヤーは現在、総コストの～5％ですが、移行前（総コストの～80％）は主要なコストドライバーでした。

  

  

  最近では、Orchestratorが提供するピクセルあたりの価格を重視するように、作業の分配方法を決定するアルゴリズムを微調整しました。これにより、トランスコーディングの価格に下落圧力がかかり、需要を高めるのに役立つかもしれませんが、フォーラムでの議論では、価格レベルをさらに下げる必要があることが示唆されています。一方、最近のAIサブネットの導入は、ネットワークにさらなる実現の道を加えるのに役立つかもしれません。

  見積もりスプレッドシートにおける潜在的なシナリオの1つは、トランスコード分の需要が3倍に増加しても、全体のコストは20％しか増加しないというものです。帯域幅がコスト増加の主な要因であることは注目に値します。

  同じような価格水準（1ETHで3,000ドル）を想定すれば、ネットワークが損益分岐点に達するには十分なはずです。しかし、トランスコーディング価格が50%下落した場合、ネットワークレベルの料金収入は月4万5000ドル程度となり、コスト見積もりの下限を下回ることになります。Livepeerネットワークのコストと収益のダイナミクスが、AIビデオ生成のような新しいユースケースの出現（したがって実現機会の増加）によってどのように変化するかは、まだわかりません。

  POKT 

  その中核となるPOKTネットワークは、分散型のリモートプロシージャコール（RPC）エンドポイントを提供しています。最近、POKTネットワークは、AIモデル推論に関するより多くのユースケースへの拡張を発表した。ステップ・バイ・ステップのアプリケーションのフレームワークを以下に示す。コストの見積もりの大部分は、2023年夏にノード・オペレーターに実施した調査と、それらのノード・オペレーターおよびゲートウェイ・オペレーターへのフォローアップ・インタビューに基づいています。

  RPCエンドポイントを提供する約15,000のノードと4つのゲートウェイ事業者に基づいて、POKTネットワークは現在、1日あたり約5億のリレーにサービスを提供するために月額約20万ドル（±8万ドル）のコストがかかると推定しています。圧倒的に大きな構成要素はサービングノードです（コストの約75パーセント）。

  私たちはネットワーク内のアクティブなノード数に関する過去のデータにアクセスでき、長期にわたるさまざまなコストコンポーネントのデータポイントがあるため、ネットワークコストの見積もりを、より大きなコスト削減に取り組んだ3つの時点を示すタイムライン上に置くことができます。li>

  ノードの統合

• 運用コストを大幅に削減するGeomeshやLeanPOKTなどの改善のネットワーク全体への展開と、ノード運営者によるセットアップの個人的な改善

、弱気相場とトークン報酬（特にドルベースのトークン報酬）の減少を経て、2022年半ばの時期へ

• 分散ゲートウェイの役割は、よりシンプルなゲートウェイのセットアップを追加することで帯域幅コストを削減します

私たちのコストフレームワークは、コストの見積もりをネットワーク容量と需要にリンクしているため、コスト構造の変化を評価することができます。たとえば、需要が現在の1日あたり5億トランクから、たとえば1日あたり25億トランクに増加した場合、ゲートウェイは総コストの60%、つまり1カ月あたり約40万ドル(現在は約20万ドル)を占めることになります。これはコストが2倍、需要が5倍になることに注意してください。これは、サービスノードがセットアップを改善することで、基本的に同じコストベースで需要の増加に対応できるようになるためです。

さらに、より低コストで運用される新しいゲートウェイのシェアが、たとえばサービス提供トランク総数の50パーセント（現在は30パーセント）まで増加すると仮定すると、ネットワーク全体のコストは月30万ドルになる。

ゲートウェイの分散化により、ゲートウェイ事業者は価格帯を個別に定義することができます。100万リクエストあたりの平均価格が4ドルだとすると、POKTネットワーク全体のシナリオは月30万ドルの収益となり、実質的に収支は合うことになります。

Dfinity/ICP

Dfinity/インターネット・コンピュータ・プロトコル（ICP）は、「ブロックチェーンのブロックチェーン」となるように設計されており、キャニスターと呼ばれるスマートコントラクトを実行するための計算リソースを提供します。コントラクトはサブネットで組織される（詳細https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf）。バックボーンは、すべてのキャニスター、ステート、およびそれらのサブネットの計算を複製するためのストレージ、計算、帯域幅を提供するノードマシンです。

ステップバイステップのアプリケーションのフレームワークをここに示します。ほとんどのコスト見積もりは、ドキュメントやフォーラムの投稿からのデータに基づいています。

ICPは、トークン報酬メカニズムに不換紙幣ベースのコストを組み込んでいる数少ないネットワークの1つであり、コスト推定を容易にしています。現在ICPは、～1400台のノードマシンを動かす～85人のオペレーターで構成されています。大規模なオペレーターのスケールメリットに関するデータがないため、全体的な見積もりはかなり大雑把なものとなっています：ICPネットワークの運営コストは、月あたり約40万ドルから90万ドルで、平均は約60万ドルです。

適切な収益評価については別の記事に譲りますが、現在の月間収益は約25,000ドルと推定しています。これは推定コストと比較すると低く見えますが、利用率が低いためです。アクティブなノードマシンはわずか559台で、現在の需要（サイクル燃焼率で表される）は全容量の約2%だと推定されます。これは、ネットワークが例えば25倍の需要増に耐えても、現在のコストベースが増加しないことを意味する。あるフォーラムの投稿では、今後2年間で需要が15倍から25倍になると試算されており、そうなれば（他の条件がすべて同じであれば）ICPは月ベースでこれらのコストを稼ぐことになる。

DIMO

DIMO は分散型ネットワークで、ドライバーが自分の車両データを管理できるようにします。同時にDIMOは、企業や開発者が革新的なモビリティ関連アプリケーションを構築する（そしてそこから利益を得る）ことを可能にする。データ測定は、専用のデバイス（Autopi、Macaron）やアプリケーションを通じて行われる。上記のDePINの例はデジタルリソースネットワークですが、DIMOはこの分析に含まれる物理リソースネットワークの最初の例です。

ステップバイステップのアプリケーションの枠組みを以下に示す。ほとんどのコスト見積もりは、オンライン（デバイス）の価格情報、Duneのデータ、フォーラムの投稿に基づいています。

決済レイヤーについては、2024年第1四半期におけるコネクテッドカー1台あたりの平均支出額0.60～1.50ドルの半分がDIMOオペレーションに起因すると仮定します。ゲートウェイについては、毎月約4,000ドルのハードウェアコストと、当該業務に関連する毎月約11,000ドルの人件費を想定している。合計すると、下表に示すように、毎月約18万ドルの経費となる。費用の大半は帯域幅やその他の費用に関連するもので、約1/3はPolygonでの課金費用に関連し、さらに2/3はスマートカー統合のための月額費用の分担に関連するものである。

ネットワークの実際の収益については把握していませんが、世界の自動車データ市場と関連する自動車データ収益を使用することで、現在の収益を推定しています。データ収益の見積もりによると、現在の収益は自動車1台あたり150～185ドル程度で、2030年までに500～600ドルに成長する可能性があります。DIMOがこの収益の10～15％を生み出すことができれば、運営コストを賄うために毎月11万～18万ドルの範囲の収益を得ることができる。

しかし、データ実現そのものは実際のプロトコルの目標ではないようだ。その代わり、DIMOはネットワーク上にアプリを構築するためのインフラを提供することに注力している（https://docs.dimo.zone/overview）。これはDIMOノードとトークンのアップグレードに関する最新の議論に反映されている。トークンのアップグレードに関する議論。議論の変更は、上記のコスト構造に影響を与える可能性がある。

Mihai (Messari)、Raullen (IoTeX)、Nodies Team、Grove Team、Pocket Network Foundation、DIMO Teamに感謝します、Diana BiggsとChristopher Heymannに感謝します。

*標準プロジェクトは1kxのポートフォリオです。