1kx: DePIN 프로젝트의 비용을 추정하는 방법 더 나은 성장 동력을 만드는 방법

작성자: Elvin, ChainCatcher 

초록

비용 추정을 위한 프레임워크:

• 1단계: 네트워크 기여자 식별

• 2단계: 비용 구성 요소 평가

• 3단계: 비용 구조 분산 및 집계 평가

사례 연구

주요 시사점

• 탈중앙화를 보장하기 위해 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN) 노드의 지속적인 참여를 보장하기 위해 네트워크 관리자(설립자, DAO 멤버 등)는 노드를 운영할 때 운영자가 부담하는 비용을 고려해야 합니다.

• 비용 최적화에 대한 주요 결정이 명백한 경우도 있습니다. 예를 들어, 2022년 Livepeer가 이더에서 Arbitrum으로 전환한 것은 논란의 여지가 없는 좋은 선택이었으며 95% 이상의 결제 비용 절감 효과를 가져왔습니다. R&D 리소스가 제한된 DePIN 관리자는 노드 운영 비용을 평가하기 위해 외부의 도움이 필요할 수도 있습니다.

• 노드에서 계속 손실이 발생하면 운영자는 노드 운영을 중단하여 전체 노드 가용성이 감소하게 됩니다. 네트워크 운영자는 디핀 네트워크 운영 비용과 주요 동인을 이해함으로써 거버넌스 논의를 시작할 수 있으며, 동시에 비용 추정을 통해 네트워크 서비스 공급이 감소하기 전에 노드 운영자의 비용을 줄이기 위한 R&D 노력을 알릴 수 있습니다.

• 네트워크 운영 비용 추정은 프로토콜 관리자에게는 기여자의 익명성(이러한 네트워크는 라이선스가 없는 경우가 많아 누구나 언제든지 기여하고 탈퇴할 수 있음)과 비용과 관련된 공개 데이터의 부족으로 인해 어려울 수 있습니다.

• 관리자의 의사결정을 돕기 위해, 저희는 비용을 추정하는 3단계 프레임워크를 제안합니다:

1. 네트워크 기여자를 특정 역할로 분류할 수 있는 정의

2. 노드와 관련된 비용 구성 요소 식별

3. 1과 2의 조합을 평가할 때 비용 구조의 차이 고려

< p>이 프레임워크는 현재 비용에 대한 전반적인 추정치 외에도 다음을 제공합니다.

• 가장 큰 비용 동인을 식별하는 데 도움이 되는 역할 및 비용 구성 요소별 분류

• 다양한 가정 및 수요/네트워크 용량 증가에 따른 추정치의 변동

• 다음 시나리오에서 시나리오

사례 연구를 통해 프레임워크를 적용하는 방법을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, POKT 네트워크와의 공동 설문조사에서는 서비스 노드를 더욱 확장하려는 노드 운영자들의 지속적인 노력을 확인할 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 수요 창출을 포함한 경제적 확장성에 대한 나머지 장벽은 게이트웨이를 탈중앙화함으로써 해결되고 있습니다.

소개: 디핀이란 무엇이며 비용을 논의하는 이유

디핀은 컴퓨팅, 스토리지, 무선 네트워크, 데이터 측정 등 다양한 사용 사례에 하드웨어 자원(물리적 인프라)을 제공하는 일련의 탈중앙화 네트워크입니다.디핀은 웹3 인센티브 모델(즉, 토큰 보상 시스템)을 활용하여 물리적 인프라 네트워크 구축에 인센티브를 제공합니다. 디핀은 토큰 보상 시스템인 Web3 인센티브 모델을 사용하여 물리적 인프라 네트워크 구축에 인센티브를 제공합니다. 2024년 5월 현재 전체 DePIN 토큰의 총 시가총액은 290억 달러입니다.

디핀은 디지털 및 물리적 자원 네트워크 모두에 기여합니다.

물리적 자원 네트워크(PRN)에서 기여자는 (대체 불가능한) 서비스를 제공하기 위해 위치 의존적인 하드웨어를 배포합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 무선 네트워크(예: Helium, World Mobile, XNET, Nodle)

• 센서 네트워크(예: Dimo, Hivemapper, Silencio Onocoy)

• 에너지 네트워크(예: 스타파워, 파워레저, 아크린)

참여자가 하드웨어가 (대체 가능한) 디지털 자원을 제공하도록 유도하는 디지털 자원 네트워크(DRN)에서는 물리적 위치가 주요 기준이 되지 않습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 컴퓨팅(예: ICP, Livepeer*, 아카시 네트워크, POKT 네트워크*, Covalent*, Lit 프로토콜*)

• 스토리지(예: Arweave*, Filecoin, Sia)

• 대역폭 및 프라이버시(예: NYM*, Hopr, Orchid, Mysterium, Fleek)

• AI(예: Bittensor, Fetch.ai, 모듈러스 랩스*)

초기 디핀 프로젝트는 토큰 프레임워크 설계로 인해 많은 초기 관심을 불러일으켰습니다. 예를 들어 헬륨은 핫스팟을 통해 무선 네트워크를 운영할 수 있도록 기여자에게 HNT 토큰을 보상으로 지급하고, 파일코인은 사용자가 여분의 저장 공간을 대여할 수 있도록 합니다. 이러한 방식은 많은 디핀 프로젝트를 시작하기에 충분하지만, 토큰 분배가 노드의 장기적인 네트워크 참여를 보장하기에는 충분하지 않을 수 있습니다.

노드를 운영하는 것이 수익성이 떨어지면 노드 운영자는 더 이상 DePIN 인프라를 운영할 유인이 없어집니다. 따라서 DePIN 창립팀은 노드 운영자가 비용을 최적화할 수 있도록 도와야 합니다.

디핀 플라이휠

디핀 토큰 이코노미의 일반적인 플라이휠은 다음과 같습니다:

• 스토리지나 5G 안테나와 같은 서비스의 공급 측면을 구축합니다

• 인플레이션 토큰 보상은 노드 운영자에게 인센티브를 부여합니다. 아직 수요가 비용을 충당하기에 충분하지 않지만 필요한 인프라를 제공할 수 있습니다

• 시간이 지나고 수요가 증가함에 따라 네트워크 활동을 수익화함으로써 토큰 보상이 줄어들더라도 노드 운영자 수익을 늘릴 수 있습니다

• 네트워크 활동을 계속 수익화하고 노드 운영자 수익을 늘리면 공급에 대한 인센티브가 더욱 커집니다. 이에 따라 DePIN 플라이휠이 생성됩니다

DepIN 플라이휠의 시각적 표현은 다음과 같습니다

앞서 어워드 발행 일정 분석에서 설명했듯이, 이러한 토큰 어워드의 달러 가치(토큰 가격)는 전반적인 시장 심리에 큰 영향을 받습니다. 따라서 다음과 같이 보일 수 있습니다:

또는 강세장에 진입한 시점에 따라 다음과 같이 보일 수도 있습니다. 다음과 같이 보일 수도 있습니다:

그렇다면 어워드 이슈는 비용과 어떤 관련이 있을까요?

위에서 언급했듯이 노드 운영자는 토큰 보상과 사용자 수요로 인한 수익이 손익분기점에 미치지 못할 경우 네트워크 지원을 중단할 수 있으며, DePIN 운영 비용의 상당 부분이 법정화폐로 지급되기 때문에 토큰 보상의 달러 가치가 중요하고 전체 시장 성과와 연동되어 있습니다. 잘 계획된 토큰 발행 이니셔티브가 존재하더라도 최악의 시나리오에서는 다음과 같은 상황이 발생할 수 있습니다.

< p>이 경우 노드 운영자가 이탈하여 지연 시간이 길어지고 안정성이 낮아지며 사용자 경험이 악화될 수 있습니다. 결국 정체된 수요는 플라이휠을 멈추게 할 것입니다.

좋은 소식은 이러한 상황에 대처할 수 있는 여러 가지 방법이 있다는 것입니다. 한 가지 방법은 토큰 발행을 보다 유연하게 하여 네트워크의 수익화에 더 부합하도록 하는 것입니다(여기에서 KPI 기반 발행을 참조하세요). 또 다른 방법은 비용 문제를 해결하여 전체 네트워크를 더 효율적으로 만들고 토큰 가격 하락에 덜 민감하게 만드는 것입니다. 동적 다이어그램은 다음과 같습니다:

핵심 제안: DePIN 네트워크 운영 비용과 가장 큰 동인을 알고 있다면 그리고 그 가장 큰 동인을 안다면, 네트워크 서비스 공급이 줄어들기 전에 거버넌스 논의와 R&D를 통해 노드 사업자 비용을 줄일 수 있습니다.

탈중앙화되고 비허가형인 DePIN의 특성을 고려할 때, 비용 기반을 평가하는 것은 쉽지 않습니다. 토큰 보상과 사용자 수요 수익은 일반적으로 온체인에서 추적되지만, 노드 운영과 관련된 다른 비용(예: 인프라 비용)은 공개적으로 이용 가능하지 않습니다. 이는 사용 가능한 데이터 포인트에 대한 가정과 추정치를 사용해야 한다는 것을 의미합니다.

이 글에서는 이 문제를 해결하고 추정을 위한 프레임워크를 소개합니다.

• 1단계: 네트워크 기여자

• 2단계: 비용 구성 요소

• 3단계: 네트워크 기여자의 비용 구조 평가

프레임워크

당사는 인프라 노드 운영과 관련된 운영 비용을 평가하기 위한 방법론으로 DePIN 네트워크 관리자를 위해 다음과 같은 프레임워크를 제안합니다.

이 프레임워크를 사용하면 DePIN에 대한 비용 추정은 세 단계로 나뉩니다.

• 네트워크 기여자 식별

• 비용 구성요소 평가(예: 하드웨어, 인건비)

• 위 비용 구조를 평가하고 이를 요약하여 전체 비용 추정치를 도출

strong>1단계: 네트워크 기여자 식별

디핀은 다양한 서비스(예: 컴퓨팅, 네트워크 커버리지, 모바일 데이터 등)를 제공하지만 이러한 서비스를 제공하는 데 필요한 역할은 동일합니다(여기에서 30개 이상의 네트워크에 대한 디핀 프로비저닝 측면 역할 개요 보기):

• 서비스 노드/프로듀서: 서비스 및 필요한 물리적 인프라(예: 서버, 안테나, 차량 로거 등)를 제공합니다. 예를 들어, Filecoin의 스토리지 공급자, Helium의 핫스팟 또는 Livepeer의 트랜스코더 등이 있습니다.

• 검증자/옵저버 노드/피셔: 이들은 직접 또는 계정 계층을 통해 서비스 노드가 수행한 작업을 확인합니다. 이러한 확인 결과는 어카운팅 레이어로 전송됩니다. 예를 들어 Filecoin의 스토리지 공급자(다른 공급자의 스토리지 증명도 검증하므로)와 Helium의 핫스팟 및 오라클(다른 핫스팟에서 오버레이 증명을 수행)이 있습니다.

• 컴퓨트 레이어: 제공된 작업/서비스의 흐름과 상태 및 그에 따른 지불을 추적합니다. 프로토콜은 작업과 결제가 블록체인에서 추적되고 저장되는 방법 등 자체 계산 로직을 정의합니다(이에 대해서는 다른 포스트에서 자세히 설명하겠습니다). 예를 들어 Livepeer의 Arbitrum이나 POKT 네트워크의 POKT 체인(POKT 검증 노드에서 운영)을 들 수 있습니다.

• 게이트웨이: 사용자, 서비스 노드, 서비스(예: 센서 네트워크의 데이터)에 대한 액세스 또는 집계 관리와 관련하여 조정자/밸런서 역할을 하며, 계정 레이어와도 관련이 있습니다. 예를 들어, Livepeer의 오케스트레이터 또는 POKT 네트워크의 게이트웨이가 있습니다.

• 커미셔너: 서비스에 참여하거나 담보화를 통해 노드의 경제를 관찰할 수 있습니다.

수요 측면과 관련된 역할(예: 영업팀)은 현재 흔하지 않으며, 거버넌스 비용 등 프로토콜 운영과 관련된 비용을 평가하는 것은 별도의 문서에서 다룰 주제입니다.

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 모든 디핀에 위임자와 게이트웨이가 있는 것은 아니며 모든 역할을 분리할 필요는 없습니다. 예를 들어 파일코인의 스토리지 공급자(SP)는 서비스 노드와 검증자로 분류되며, 파일코인 체인도 운영하므로 계정 계층을 형성하며, 이는 아위브 채굴자들도 마찬가지입니다.

2단계: 비용 구성 요소 평가

상기의 각 역할은 노드를 통해 수행할 수 있으며, 비용은 다음 네 가지 구성 요소 중 하나로 분류할 수 있습니다(대부분 하나 이상 포함):

• 하드웨어/인프라: 실제 물리적 인프라와 관련된 비용(예: CarLog

• 노동: 인프라 설정 및 운영에 소요되는 시간과 관련된 비용

• 대역폭, 전력 및 기타 운영 비용: 데이터 교환과 관련된 비용 및 기타 운영 비용(예: 전력, 데이터센터 임대료

• 대역폭, 전력 및 기타 운영 비용

• 데이터 센터: 데이터 센터의 운영과 관련된 비용, 예: 데이터 센터 임대료

• 대역폭/인프라. p>

• 모기지: 다른 곳에 투자하지 않음으로써 발생하는 (기회) 비용

마지막으로 자본 비용에 대해 언급하자면, 이러한 운영과 관련된 부채/금융 비용에 대한 정보를 광범위한 규모로 얻는다는 것은 사실상 불가능합니다. 그러나 우리가 평가할 수 있는 자본 비용과 관련된 부분이 있습니다: 많은 디핀은 접근 권한(작업 토큰)을 얻기 위해 담보 모델을 따르며, 노드 운영자가 기여를 허용받기 위해 일부 토큰을 담보로 제공하도록 요구합니다. 이러한 토큰에 대한 접근은 투자이며, 네트워크를 떠날 때 이 금액을 회수할 수 있다고 가정하더라도 다른 곳에 자본을 투자하는 것과 달리 이러한 토큰을 보유하는 데에는 기회 비용이 발생합니다.

회계 수준에서 거래와 관련된 비용을 다루지 않으면 비용 구성 요소에 대한 평가가 불완전할 수 있습니다. 이를 평가하는 것은 간단하지 않으며 여러 변수에 따라 달라집니다. 일반적으로 네트워크는 체인 아래로 어느 정도까지 부기 업무를 아웃소싱할지 결정합니다. 그러나 회계 레이어 기록 보관과 온체인 트랜잭션의 경우 세 가지 옵션이 있습니다.

• 독점 L1: 네트워크가 자체 블록체인을 운영합니다. 예를 들면 Arweave, Filecoin, POKT 네트워크 등이 있습니다. 일반적으로 서비스 노드와 검증자 노드도 이 역할을 담당하므로 관련 비용이 포함됩니다(하지만 가능하면 분리하려고 노력합니다 - 예시에서 POKT 네트워크 참조).

• 애플리케이션 체인 또는 애플리케이션별 롤업으로 더 잘 알려진 독점 L2: 롤업 인프라(시퀀서 등)와 주변 인프라(블록 브라우저, 지갑 통합 등)의 비용은 일반적으로 이 네 가지 구성 요소에 매핑될 수 있습니다. 서비스형 롤업 공급자(RaaS)를 사용하는 경우와 같이 덜 명확한 경우는 대역폭과 기타 비용에 매핑됩니다.

• 퍼블릭 L1/L2: 청구 계층을 아웃소싱하므로 네트워크에 대한 하드웨어 및 인건비가 없습니다. 그러나 서비스 노드, 인증 노드(및 사용자/결제자)는 사용량에 따라 직접 비용을 지불합니다. 이러한 거래의 네트워크 관련 비용을 평가하는 데에는 몇 가지 어려움과 한계가 있습니다. 거래소나 기타 디파이 거래와 같이 모든 거래가 계정 계층과 관련된 것은 아니지만, 이러한 거래를 분리하는 것이 쉽지 않은 경우가 많기 때문입니다. 저희는 이러한 비용을 대역폭 및 기타 비용에 매핑합니다.

이러한 모든 요소를 결합하여 비용 추정치를 만드는 것은 어려운 작업입니다. 아래 그림과 같이 네트워크의 각 역할에 대한 각 비용 구성 요소에 대한 추정치를 도출해야 할 뿐만 아니라 모든 노드 운영자가 동일한 비용 구조를 가지고 있지 않다는 점도 고려해야 합니다. 전체 비용 추정치를 결정하는 것은 단순히 모든 네트워크 노드 운영자의 수에 한 노드 운영자의 추정치를 곱하는 것보다 더 복잡합니다.

3단계: 비용 구조 평가

언제 비용 구조에 대해 이야기할 때는 비용에 영향을 미치는 주요 차이점을 언급합니다. 이러한 주요 차이점 때문에 가정에 의존하는 것이 중요합니다. 물론 가정을 하면 프로세스가 간소화되지만 정확성이 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다. 즉, 얼마나 많은 요소가 관련되어 있는지를 고려할 때 실행 가능한 이론에 도달하려면 특정 가정을 해야 합니다.

비용 구조를 평가할 때는 크게 세 가지를 고려해야 합니다.

• 설정 차이: 일반적인 예로 한 운영자는 베어메탈 서버를 사용하고 다른 운영자는 클라우드에서 실행하는 경우(구매 대 임대)를 들 수 있습니다. 일반적으로 전체 네트워크의 해당 점유율을 알면 이러한 차이를 고려할 수 있습니다. 여기에는 임대 또는 금융 계약의 자본 비용도 포함됩니다. 자본 비용이 없다고 가정하면 이러한 차이는 무시하는 것이 좋습니다.

• 또 다른 비용 차이는 구매 시기(스토리지 구매는 시간이 지남에 따라 저렴해지지만 H100 구매는 그렇지 않을 수 있음) 또는 운영 위치와 관련이 있습니다. 현재 가격을 사용하여 시간 측면을 고려하는 것이 좋습니다. 인건비의 경우, 위치가 중요합니다. DePIN은 전 세계에서 기여자를 모집할 수 있고 현지 임금 수준이 매우 다양하며 이러한 작업에 투자되는 시간을 평가하기 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 저희는 프레임워크 버전에서 시간당 임금이 모든 노드 운영자에게 동일하다고 단순화하여 가정합니다.

• 효율성 차이: 노드 운영자는 정확히 동일한 설정을 가질 수 있지만, 동일한 노드를 더 많이 운영할 경우 규모의 경제로 인해 노드당 비용이 낮아질 수 있습니다. 저희 프레임워크에서는 이러한 효과를 해결하기 위해 먼저 노드 운영자당 노드 분포를 평가해야 합니다. 그런 다음, 비용 영향을 파악하고 추정하기 위해 대규모 및 소규모 운영자 또는 기타 사용 가능한 데이터 포인트(예: 프로모션의 대량 할인)를 대상으로 설문조사를 실시해야 합니다.

• 또 다른 예로는 네트워크의 오랜 지지자로서 학습 곡선을 더 빨리 진행하여 막 가입한 사람에 비해 운영 효율이 높은 경우를 들 수 있습니다. 설문조사를 통한 직접적인 데이터 포인트가 없는 한 이 측면은 무시할 것입니다.

• 기여도 및 계산의 차이: 노드 운영자는 앞의 두 가지 점에서는 동일하지만, 다른 비용 기준으로 자신의 기여도를 볼 수 있으므로 최종 비용은 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 사람은 자신의 참여를 파트타임으로 간주하고 소요 시간을 추적하지 않는 반면, 다른 사람은 이를 주요 사업으로 간주하고 프로젝트에 소요된 시간을 기준으로 보수를 받을 수 있습니다. 저희는 이러한 차이를 설명하기 위해 (종종 과소평가되는) '파트타임' 쪽에 더 넓은 오차 범위를 제공하지만, 각 노드가 동일한 시간 투자로 운영된다고 가정합니다(규모의 경제도 참조).

이것은 공유 경제의 이점과 관련이 있으며, DePIN에 공통적으로 적용됩니다. 운영자는 여러 네트워크에서 동일한 설정(따라서 하드웨어, 인건비, 대역폭, 전력 등의 운영 비용)을 사용할 수 있습니다(예: Livepeer는 이더리움과 파일코인으로, io.net은 렌더링으로 운영), Filecoin 및 기타 GPU 네트워크에서 운영됩니다. 하드웨어가 운영에 중요한 경우, 당사는 공유 경제와 관련된 비용 절감을 고려하지 않습니다. 이는 식별하기 어려울 뿐만 아니라 비용 측면에서 어떤 네트워크가 가장 큰 혜택을 받는지, 절감액이 어떻게 분배되는지 정량화하기 어렵기 때문입니다. 회계를 위해 총 비용을 월별 금액으로 나누어야 합니다. 간단히 설명하기 위해 라이프사이클 전체에 걸쳐 동일한 기간 동안 총액을 상각하고 매월 모든 노드 운영자에게 동일한 금액을 할당한다고 가정해 보겠습니다.

물론 더 많은 뉘앙스가 있으며, 이는 DePIN 저장소에서 더 자세히 살펴볼 것입니다.

이것은 실행 계획에 세 번째 차원을 추가하여 고려해야 할 60가지 조합을 만들어냅니다.

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전반적으로 이 공식은 매우 포괄적이며 다양한 비용 구조 옵션을 제공하지만, 하나의 고정된 시점이 아닌 여러 다른 시점에 적용할 때 가장 유용합니다. 가장 강력한 모델은 운영 비용과 네트워크 용량을 연관시키는 모델입니다. 이를 통해 용량 또는 사용률의 변화에 따라 비용이 어느 정도 변화하는지 파악할 수 있습니다. 네트워크 용량은 Pocket의 RPC 요청 수, Arweave 또는 Filecoin의 저장 용량, Hivemapper의 도로 네트워크 매핑 비율 등 네트워크가 제공하는 서비스와 관련이 있습니다.

이 공식에는 공개적으로 사용 가능한 많은 양의 정보가 필요하므로 네트워크에서 제공하는 문서, 포럼/디스크 게시물, 가능하면 설문조사를 통해 정보를 얻는 것을 권장합니다.

결론 및 다음 단계

디핀이 점점 더 빠른 속도로 발전함에 따라 다양한 디핀의 비용 구성 요소를 추정하는 것은 어려운 일입니다. 시간 경과에 따른 하드웨어 비용과 용량에 대한 알려진 전력 법칙 외에도 결제 계층의 가스 및 처리량 용량과 같은 암호화폐별 비용을 추정하는 것은 간단하지 않습니다.

현재 비용이 인센티브 발행 및 수요 측면 수익과 어떤 관련이 있는지, 가정이 바뀌면 가장 큰 비용 동인이 어떻게 변하는지, 수요가 증가하면 비용이 어떻게 증가하는지 파악하는 것은 모두 유용한 지표입니다.

디핀의 경제 설계에 대한 거버넌스 결정을 안내하려면 비용 추정치를 인센티브 발급 및 사용 수익과 상호 연관시켜야 합니다. DePIN의 비용 추정에 대한 더 많은 예를 제공할 계획이지만, 제안된 프레임워크, 가정 및 요약, 그리고 제공된 비용 추정에 대한 잠재적인 개선 사항에 대한 피드백을 환영합니다.

부록 - 프레임워크 예시

Livepeer 

Livepeer는 라이브 및 온디맨드 스트리밍을 위한 탈중앙화된 비디오 인프라를 제공합니다. 최근 Livepeer는 AI 모델 트레이닝 사용 사례를 위해 무료 GPU 리소스를 제공하기 시작했습니다(자세한 내용은 여기를 참조하세요).

프레임워크 적용을 위한 단계별 프로세스는 여기에서 확인할 수 있습니다. 대부분의 비용 추정치는 2023년 여름에 노드 운영자(즉, 오케스트레이터)를 대상으로 실시한 설문조사 및 커뮤니티 정보(예: 여기)를 기반으로 합니다.

라이브피어 네트워크 운영의 총 예상 비용은 월 약 $85,000입니다. 평균 비용을 자세히 분석해 보면 하드웨어와 인건비가 거의 동일한 비중(약 40%)을 차지합니다. 표에 설명된 인건비 추정치의 불확실성을 고려하면, 네트워크의 100개 오케스트레이터와 트랜스코더, Arbitrum에 청구하는 비용의 월 비용은 추정 범위의 하단인 약 $40,000입니다. 월 40,000달러의 비용은 현재 수수료 수입인 월 약 5-10 ETH(3,000~4,000달러의 이더 가격에 해당)와 크게 다르지 않다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 그러나 오케스트레이터는 수익의 훨씬 더 많은 부분이 실제로 서약 보상에서 발생하기 때문에 마이너스 마진이 없습니다.

라이브피어의 거래는 Arbitrum에서 정산되기 때문에 정산 레이어 비용이 월 0.5-2 ETH 범위라는 점도 주목할 필요가 있습니다. 이는 Arbitrum 마이그레이션 이전인 2022년 1분기와 비교하면 95% 이상의 비용 절감을 의미합니다. 또한 Livepeer의 거래는 현재 2~3배 증가했습니다. 상대적인 측면에서 보면, 마이그레이션 이전(총 비용의 최대 80%)에는 회계 계층이 주요 비용 동인이었던 반면, 현재는 총 비용의 5% 수준입니다.

최근에는 작업 분배 방식을 결정하는 알고리즘을 조정하여 오케스트레이터가 제공하는 픽셀당 가격에 더 초점을 맞췄습니다. 이로 인해 트랜스코딩 가격이 하락 압력을 받고 수요 증가에 도움이 될 수 있지만, 포럼에서 논의된 바에 따르면 가격 수준을 더 낮출 필요가 있다고 합니다. 반면에 최근 도입된 AI 서브넷은 네트워크의 실현 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

추정 스프레드시트의 한 가지 잠재적 시나리오는 트랜스코딩 분에 대한 수요가 3배 증가해도 전체 비용은 20%만 증가한다는 것입니다. 대역폭이 비용 증가의 주요 원인이라는 점에 주목할 필요가 있습니다.

비슷한 가격 수준(1ETH에 3,000달러)을 가정한다면, 이 정도면 네트워크가 손익분기점에 도달할 수 있을 것입니다. 그러나 트랜스코딩 가격이 50% 하락한다면 네트워크 수준의 수수료 수익은 월 45,000달러 정도가 될 것이며, 따라서 비용 추정치의 하단을 밑돌게 될 것입니다. AI 비디오 생성과 같은 새로운 사용 사례가 등장함에 따라 (따라서 실현 기회가 증가함에 따라) Livepeer 네트워크의 비용 및 수익 역학이 어떻게 변화할지는 아직 지켜봐야 합니다.

POKT

핵심적으로 POKT 네트워크는 탈중앙화된 원격 프로시저 호출(RPC) 엔드포인트를 제공합니다. 최근 POKT 네트워크는 AI 모델 추론과 관련된 더 많은 사용 사례로 확장한다고 발표했습니다. 단계별 적용을 위한 프레임워크는 아래와 같습니다. 대부분의 비용 추정치는 2023년 여름에 노드 운영자를 대상으로 실시한 설문조사와 해당 노드 운영자 및 게이트웨이 운영자와의 후속 인터뷰를 기반으로 합니다.

RPC 엔드포인트를 제공하는 약 15,000개의 노드와 4개의 게이트웨이 운영자를 기준으로, 현재 POKT 네트워크는 하루에 약 5억 개의 릴레이를 처리하는 데 약 20만 달러(월 +/- 8만 달러)의 비용이 드는 것으로 추산됩니다. 가장 큰 구성 요소는 서빙 노드(전체 비용의 약 75%)입니다.

네트워크의 활성 노드 수에 대한 과거 데이터에 액세스할 수 있고 시간 경과에 따른 다양한 비용 구성 요소에 대한 데이터 포인트가 있기 때문에 네트워크 비용 추정치를 타임라인에 표시하여 큰 비용 절감이 이루어진 세 가지 시점을 보여줄 수 있습니다.

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• 노드 통합

• 운영 비용을 크게 절감하는 Geomesh 및 LeanPOKT와 같은 개선 사항의 네트워크 전체 롤아웃과 노드 운영자의 개인적인 설정 개선

, 2022년 중반으로 이어지는 하락장 및 토큰 보상(특히 달러 기반 토큰 보상) 감소 이후

• 탈중앙화된 게이트웨이 역할로 더 간단한 게이트웨이 설정을 추가하여 대역폭 비용 절감

비용 프레임워크는 비용 추정치를 네트워크 용량 및 수요에 연결하기 때문에 비용 구조의 변화를 평가할 수 있습니다. 예를 들어 수요가 현재 하루 5억 트렁크에서 25억 트렁크로 증가한다면 게이트웨이가 전체 비용의 60%, 즉 월 약 40만 달러(현재 약 20만 달러)를 차지할 것입니다. 이는 비용은 2배 증가하고 수요는 5배 증가하는 것입니다. 이는 서비스 노드가 기본적으로 동일한 비용 기반에서 늘어난 수요를 충족할 수 있도록 설정을 개선할 수 있기 때문입니다.

저비용 기반으로 운영되는 새로운 게이트웨이의 비중이 전체 트렁크 수의 50%(현재는 30%)로 증가한다고 가정하면 전체 네트워크 비용은 월 $300,000가 됩니다.

게이트웨이의 탈중앙화를 통해 게이트웨이 사업자는 개별적으로 가격대를 정의할 수 있습니다. 백만 건의 요청당 평균 가격을 4달러로 가정하면, 전체 POKT 네트워크 시나리오는 월 30만 달러의 수익을 올리게 되어 손익분기점을 넘기게 됩니다.

디피니티/ICP

디피니티/인터넷 컴퓨터 프로토콜(ICP)은 "블록체인 중의 블록체인"으로 설계되어 캐니스터라고 하는 스마트 컨트랙트 실행을 위한 연산 자원을 제공합니다. 계약은 서브넷으로 구성됩니다(자세한 내용은 https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf 참조). 백본은 모든 캐니스터, 상태 및 해당 서브넷의 계산을 복제하기 위해 스토리지, 계산, 대역폭을 제공하는 노드 컴퓨터입니다.

단계별 애플리케이션의 프레임워크는 여기에 나와 있습니다. 대부분의 비용 추정치는 문서와 포럼 게시물의 데이터를 기반으로 합니다.

ICP는 법정화폐 기반 비용을 토큰 보상 메커니즘에 통합하는 몇 안 되는 네트워크 중 하나로, 비용 추정이 더 쉬워집니다. 현재 약 85명의 운영자가 약 1400개의 노드 머신을 운영하고 있습니다. 대규모 운영자의 규모의 경제에 대한 데이터 포인트가 없기 때문에 전체적으로 추정할 수 있는 범위는 상당히 넓습니다. ICP 네트워크 운영 비용은 한 달에 약 40만 달러에서 90만 달러, 월 평균 약 60만 달러 정도입니다.

정확한 수익 평가는 별도의 기사에서 다룰 필요가 있지만, 현재 월 수익은 약 2만 5,000달러로 추정됩니다. 이는 예상 비용에 비해 낮은 수치로 보이지만, 이는 사용률이 낮기 때문입니다. 559개의 노드 머신만 활성화되어 있기 때문에 현재 수요(사이클 번율로 표현)는 전체 용량의 약 2%로 추정됩니다. 즉, 네트워크는 수요가 25배 증가해도 현재 비용 기반이 증가하지 않을 수 있다는 뜻입니다. 한 포럼 게시물에서는 실제로 향후 2년 동안 수요가 15~25배 증가할 것으로 예상했으며, 이 경우 (다른 모든 조건이 동일하다면) ICP는 매월 이러한 비용을 지불하게 될 것입니다.

DIMO

DIMO는 운전자가 차량 데이터를 관리할 수 있도록 지원하는 탈중앙화 네트워크입니다. 동시에 DIMO를 통해 기업과 개발자는 혁신적인 모빌리티 관련 애플리케이션을 구축하고 이를 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 데이터 측정은 특수 장치(Autopi, Macaron) 또는 애플리케이션을 통해 이루어집니다. 위의 DePIN 예시는 디지털 리소스 네트워크인 반면, DIMO는 이 분석에 포함된 물리적 리소스 네트워크의 첫 번째 예시입니다.

단계별 애플리케이션의 프레임워크는 아래와 같습니다. 대부분의 비용 추정치는 온라인(기기) 가격 정보, Dune 데이터 및 포럼 게시물을 기반으로 합니다.

정산 계층의 경우, 2024년 1분기에 커넥티드카 1대당 평균적으로 지출되는 0.60~1.50달러의 절반이 DIMO 운영에 기인한다고 가정합니다. 게이트웨이의 경우, 월별 하드웨어 비용이 약 4,000달러, 해당 운영과 관련된 인건비가 월별 약 11,000달러라고 가정합니다. 아래 표와 같이 총 비용은 한 달에 약 18만 달러에 달합니다. 대부분의 비용은 대역폭 및 기타 비용과 관련이 있으며, 약 1/3은 Polygon의 청구 비용과 관련이 있고 나머지 2/3는 스마트카 통합을 위한 월별 비용 분담과 관련이 있습니다.

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네트워크의 실제 수익에 대한 단서는 없지만, 글로벌 자동차 데이터 시장과 관련 자동차를 사용하여 데이터 수익 추정에 따르면 현재 자동차 한 대당 약 150~185달러의 수익이 2030년까지 500~600달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 수익의 10~15%를 DIMO가 창출할 수 있다면 월 11만~18만 달러의 수익을 창출하여 운영 비용을 충당할 수 있을 것입니다.

그러나 데이터 실현 자체가 실제 프로토콜의 목표는 아닌 것으로 보이며, 대신 DIMO는 네트워크 위에 앱을 구축하기 위한 인프라를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다(https://docs.dimo.zone/overview). 이는 최근 DIMO 노드 및 토큰 업그레이드에 대한 논의에서 알 수 있듯이 마찬가지입니다. 토큰 업그레이드 논의. 논의의 변화는 위에서 설명한 비용 구조에 영향을 미칠 수 있습니다.

특별한 감사를 드리는 분들; Mihai(Messari), Raullen(IoTeX), Nodies 팀, Grove 팀, 포켓 네트워크 재단, DIMO 팀, 피드백과 의견을 제공해 주신 Diana Biggs와 Christopher Heymann에게 감사드립니다.

*표준 프로젝트는 1kx 포트폴리오입니다.