Arweave 기부 메커니즘 이해하기: 탐색 및 모델링

출처: PermaDAO

Arweave 네트워크는 저장된 정보의 영속성을 보장하기 위해 새로운 스토리지 기부 메커니즘을 사용합니다. 이 백서에서는 스토리지 기부가 어떻게 작동하는지 자세히 설명한 다음 마르코프 체인을 사용하여 실행을 모델링하여 그 속성과 위험 프로필을 살펴볼 것입니다.

바로 시작하겠습니다!

배경: 인다우먼트란 무엇인가

2019년 버전의 Arweave 백서 초안에서는 Arweave의 인다우먼트 아키텍처에 대해 설명했습니다(3.2.2 섹션 참조). Arweave 엔다우먼트의 핵심 로직은 다음과 같습니다:

1. 정보 인코딩 기술이 시작된 이래 스토리지 프로비저닝 비용은 기하급수적인 속도로 감소해 왔습니다. 파피루스부터 구텐베르크 인쇄술, 자기 드럼 스토리지, 플로피 디스크, 플래시 드라이브에 이르기까지 정보를 인코딩하고 검색하는 비용은 수천 년 동안 꾸준히 하락해 왔습니다. 디지털 시대에는 이를 크라이더 속도라고 부릅니다.

2. 정확한 비용 감소율은 지속적으로 변화하고 있지만, 이 패턴은 신뢰할 수 있고 성장의 여지가 많습니다. 이론적 데이터 밀도 한계만 해도 지금까지 달성한 것보다 10^51배 높기 때문입니다. 또한 인간과 기계가 더 많은 정보에 액세스하고 처리할 수 있다면 데이터를 보다 효율적으로 저장해야 할 필요성은 항상 더 효율적이 될 것입니다.

3. 이러한 요인들을 감안해 극도로 보수적인 크라이더 요율을 추정하면 영구 스토리지의 가격을 단일 비용으로 책정할 수 있습니다. 현재 비용으로 200년 동안의 스토리지에 해당하는 기본 요금을 사용자에게 부과한 다음, 스토리지 비용이 하락하면 이 기부로 인한 스토리지의 구매력이 증가합니다. 크라이더 금리가 0.5% 이상으로 유지되는 한, 연말에 기부되는 스토리지 구매력은 연초보다 더 커질 것입니다.

4. 프로토콜의 수명 주기가 거의 끝나가면 데이터 세트의 크기와 비용은 매우 낮은 수준으로 떨어질 것입니다. 크기가 작기 때문에 다음 영구 정보 저장 시스템으로 무관심하게 "가져와서" 계속 데이터를 복제할 것으로 예상됩니다. 이는 최신 웹에 나타나는 Gopher 아카이브의 패턴을 반영합니다.

Kryder+ 비율 정의

실제로, Arweave 네트워크는 원래 Kryder 비율의 수정된 버전을 사용하며, 이 글 전체에서 "Kryder+" 비율이라고 부를 것입니다. Kryder+ 요금에는 원시 데이터 스토리지뿐만 아니라 복제, 전력, 운영 비용 등 Arweave와 같은 네트워크를 온라인 상태로 유지하는 데 필요한 다른 요소도 포함됩니다. 이러한 모든 요소는 스토리지 비용의 감소에 영향을 받습니다.

• 복제: 데이터 세트의 새로운 복제본은 첫 번째 복제본과 마찬가지로 스토리지 비용의 감소를 상속받습니다.

• 전력: 데이터 밀도와 신뢰성(크라이더 요금에 가장 큰 영향을 미치는 요소)의 변화는 전력 사용량의 증가를 동반하는 경우는 거의 없습니다. 따라서 저장 매체 용량이 증가하면 주어진 양의 데이터를 저장하는 데 필요한 상대적인 에너지 소비량은 감소합니다.

• 운영 비용: 전력 소비와 마찬가지로, 데이터를 저장하는 데 필요한 장치 수(및 이를 유지하는 데 드는 운영 오버헤드)는 개별 디지털 저장 미디어의 효율성이 증가함에 따라 감소합니다.

현재 버전의 Arweave(2.5.3)에서 Kryder+는 데이터 세트에 대해 45개의 복제본과 운영 및 에너지 비용으로 2배의 스토리지 비용을 목표로 삼고 있습니다.

아르위브 2.6으로 업그레이드한 후에는 네트워크가 채굴자가 스토리지를 제공하고자 하는 가격을 기준으로 Kryder+ 요율을 자동으로 도출합니다. 채굴자들은 서로 경쟁하면서 가격을 최소화하려는 인센티브가 있기 때문에 네트워크는 이 가격을 결정하기 위해 신뢰할 필요가 없는 예측 머신을 구성할 수 있습니다.

아르위브의 Kryder+ 요금 공식에는 대역폭 비용이 포함되어 있지 않으며, 이 문제를 해결하기 위해 별도의 평판 기반 인센티브를 사용한다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

기부 시뮬레이션

이제 Arweave 기부의 이론적 배경과 실제 네트워크에서의 실제 적용에 대해 살펴봤으니, 이제 이 메커니즘을 시뮬레이션하여 실제 세계에서 어떤 결과가 발생할 수 있는지 살펴볼 수 있습니다. 이를 위해 저희는 마르코프 체인에 기반한 시뮬레이션 기법을 사용합니다. 이 모델은 1년에 여러 번 잠재적인 미래를 개별적으로 반복한 다음 그 결과를 대조합니다.

시뮬레이션 요소

Kryder+ 금리는 Arweave 인다우먼트 시뮬레이션의 주요 요소입니다. 이 모델에서는 시간 경과에 따른 하드 디스크 비용 데이터 세트를 기반으로 합니다. 이 데이터에서 평균 크레이더 비율은 약 38%로 관찰됩니다. 실제 데이터에 더해 과거 진행 상황과 미래에 대한 '비관론'을 추가하여 불운한 시기에 기부금이 어떻게 작동할지 스트레스 테스트를 진행합니다. 이 '비관론' 요소는 향후에도 계속될 것으로 예상되는 이전 스토리지 비용 감소율의 백분율로 설명합니다. 예를 들어, 비관론 비율이 10%라는 것은 향후 스토리지 비용 절감 효과가 과거 대비 10%에 불과할 것으로 예상한다는 의미입니다.

아르위브의 기부 모델링에서 또 다른 중요한 요소는 토큰 가격의 변동성입니다.

아르위브는 크게 두 가지 이유로 변동 가격 토큰을 기부에 사용합니다.

• 중앙화된 스테이블코인은 마지막 블록이 채굴될 때까지 Arweave 네트워크에서 사용 가능할 가능성이 매우 낮습니다. 마지막 블록이 채굴되기 훨씬 전에 충돌하거나 운영이 중단될 수 있습니다. 또한, Arweave 프로토콜 자체에 내장된 탈중앙화 스테이블코인 아키텍처는 시장 변동성이 심할 경우 담보 부족에 취약합니다.

• 반면, Arweave의 네이티브 토큰은 사용성이 높고 외부 체인이나 서비스와는 독립적입니다. 상호 의존성이 없기 때문에 Arweave 프로토콜은 외부의 영향 없이 매우 오랜 기간 동안 계속 작동할 수 있습니다.

그러나 토큰 가격 변동의 한 가지 영향은 기부의 '법적 가치'가 불안정하다는 것입니다. 이를 시뮬레이션에서 모델링하기 위해 기부금 가치의 변동이 비관적이고 가격 중립적이라고 가정합니다. 즉, 기부금 가치의 시뮬레이션 변동은 전체적으로는 평균이 0이 되지만 개별적으로는 가격이 오르내리는 변동이 발생한다고 가정합니다.

각 개별 시뮬레이션이 합리적인 시간 내에 종료될 수 있도록 10,000년 후 또는 엔다우먼트의 가치가 0이 되면 시뮬레이션이 중단됩니다.

기여 기간

기여의 동작을 이해하는 가장 쉬운 방법은 다양한 외부 조건에서 기여가 생존하는 평균 연수를 살펴보는 것입니다.

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위 그림에서 볼 수 있습니다. 엔다우먼트 기간의 차트로, 가로축은 연간 최대 토큰 가격 변동성의 다양한 수준을 나타내고 세로축은 실제 데이터 대비 "비관적" 값과 함께 유효 Kryder+ 비율의 변화를 보여줍니다. 각 조합에서 수명이 10,000년을 초과하는 운영 실행(각 조합에서 20개)은 진한 녹색으로 강조 표시되어 있습니다.

이 효과에서 주목해야 할 첫 번째 중요한 셀은 변동성이 0%이고 비관론이 0%인 경우입니다. 비관적/크라이더+ 비율이 0%라는 것은 스토리지 비용이 다시는 감소하지 않을 것이라고 가정한다는 것을 의미합니다. 이 경우 네트워크는 정상적인 경제 운영으로 최소 200년 동안 사용자 데이터를 저장할 수 있어야 합니다. 이 매개변수는 미래의 기술 발전에 대해 매우 회의적인 사람들도 자신의 데이터를 이타적으로 저장하기 전까지 적어도 약 3세대 동안은 경제적으로 생존할 수 있다는 확신을 가질 수 있도록 하기 위해 선택되었습니다.

이 차트에서 또 다른 중요한 관찰 사항은 30%의 변동성과 2/4%의 크리더+ 비율 영역입니다. 시뮬레이션에서 최대 토큰 가격 변동성 30%는 연평균 15%의 토큰 가격 변화를 의미하며, 이는 1950년부터 2015년까지 S&P 500 지수의 연평균 변동성인 14.4%에 매우 근접한 수치입니다. 네트워크 토큰 가격의 평균 변동성이 이 평균 수준이라고 가정하면, 크레이더+ 금리가 약 2%에 불과하면 거의 2,000년, 조금 더 높으면 10,000년 이상의 수명을 보장할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

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또한 최종 평균 변동성이 원자재와 비슷하다고 가정하면(세계은행 추산에 따르면 약 2~5%), 0.76% 미만의 Kryder+ 이자율로도 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 10,000년 이상 지속될 수 있습니다.

디플레이션 확률

위와 같이 많은 시나리오에서 인다우먼트는 시뮬레이션이 10,000년 후에 종료되더라도 데이터 저장소에 계속 인센티브를 제공하기 위해 토큰을 보유하게 됩니다. 각 개별 실행의 실행을 더 자세히 살펴보면, 대부분의 토큰이 스토어 초기에 기부금에서 가져온 것임을 알 수 있습니다.

이러한 동작을 고려할 때 사용자가 가 저장된 데이터를 지원하기 위해 기부금에 토큰을 예치하면 일부 토큰이 다시 공개되지 않을 확률이 높다는 것을 알 수 있습니다.

위 그래프에서는 향후 스토리지 비용 하락에 대한 비관적인 전망에 따라 기부에서 해제되지 않을 수 있는 토큰의 수를 확인할 수 있습니다.