1kx：如何估算 DePIN 項目的成本更好創造增長飛輪？

2024-05-31 16:05:32

編譯：Elvin，ChainCatcher

摘要

估算成本的框架：

第一步：識別網絡貢獻者
第二步：評估成本組成部分
第三步：評估成本結構差異並匯總

案例分析

關鍵要點

為了確保去中心化物理基礎設施網絡 (DePIN) 中節點的持續參與，網絡管理者（創始人、DAO 成員等）必須考慮運營節點時運營商所產生的成本。
在某些情況下，關於成本優化的關鍵決策是顯而易見的。例如，Livepeer 在 2022 年從以太坊轉向 Arbitrum，這是一個沒有爭議的好選擇，也因此減少了超過 95% 的結算成本。在其他情況下，DePIN 管理者在研發資源有限的情況下，可能需要外部幫助來評估運營節點的成本。
如果節點持續虧損，運營商將停止運行節點，導致整體節點供應減少。了解 DePIN 網絡的運營成本及其主要驅動因素，可以使網絡運營者啓動治理討論；同時，成本估算可以在網絡服務供應开始下降之前為研發工作提供信息，以減少節點運營商的成本。
對於協議管理者來說，估算網絡運營成本可能很困難，因為貢獻者的匿名性（這些網絡通常是無需許可的，意味着任何人都可以隨時貢獻和離开）以及與成本相關的公共數據的缺乏。
為指導管理者的決策，我們提出了一個三步框架來估算成本：

定義網絡貢獻者，可將其定位到特定的角色
識別與節點相關的成本構成
在對1和2的組合進行評估時，考慮成本結構的差異

除了當前成本的總體估算外，該框架還提供：

按角色和成本組成部分的細分，幫助確定最大的成本驅動因素
不同假設下估算的變化情況以及增加需求/網絡容量的情景

案例分析會示範如何應用該框架。例如，與 POKT 網絡進行的聯合調查揭示了節點運營商在進一步擴展服務節點方面的持續努力。盡管如此，通過去中心化他們的網關解決了經濟可擴展性（包括需求生成）方面的剩余障礙。

引言：什么是 DePIN 以及為何討論成本

DePIN 是提供硬件資源（物理基礎設施）的一系列去中心化網絡，適用於計算、存儲、無线網絡或數據測量等廣泛的用例。DePINs 利用 Web3 激勵模型（即代幣獎勵系統）來激勵物理基礎設施網絡的建設。截至 2024 年 5 月，所有 DePIN 代幣的市場資本總額為 290 億美元。

DePINs 對數字和物理資源網絡均有貢獻：

在物理資源網絡 (PRN) 中，貢獻者部署位置相關的硬件以提供（不可替代的）服務。這包括：

無线網絡（例如 Helium、World Mobile、XNET、Nodle）
傳感器網絡（例如 Dimo、Hivemapper、Silencio、Onocoy）
能源網絡（例如 Starpower、PowerLedger、Arkreen）

在數字資源網絡 (DRN) 中，貢獻者指引硬件提供（可替代的）數字資源，物理位置不是主要標准。這包括：

計算（例如 ICP、Livepeer*、Akash Network、POKT Network*、Covalent*、Lit protocol*）
存儲（例如 Arweave*、Filecoin、Sia）
帶寬和隱私（例如 NYM*、Hopr、Orchid、Mysterium、Fleek）
AI（例如 Bittensor、Fetch.ai、Modulus Labs*）

早期的 DePIN 項目由於其代幣框架設計，產生了大量初始興趣。例如，Helium 獎勵貢獻者 HNT 代幣以通過熱點幫助運行無线網絡，而 Filecoin 允許用戶出租其多余的存儲空間。雖然這足以讓許多 DePIN 項目起步，但代幣發放可能不足以保證節點在網絡中的長期參與。

如果運行節點變得無利可圖，節點運營商將不再有動力操作 DePIN 基礎設施。因此，DePIN 創始團隊必須幫助節點運營商優化成本。

DePIN飛輪

DePIN代幣經濟的典型飛輪如下：

建立服務的供應端，例如存儲或5G天线
通脹性代幣獎勵激勵節點運營商提供所需的基礎設施，雖然需求尚不足以覆蓋成本
隨着時間推移和需求的增長，通過對網絡活動進行貨幣化可能會增加節點運營商的收入，即使代幣獎勵逐漸減少
持續貨幣化網絡活動和增加節點運營商收入進一步激勵供應，從而創造DePIN飛輪

DePIN飛輪的視覺呈現如下：

正如我們之前在獎勵發行時間表分析中所描述的，這些代幣獎勵的美元價值（代幣價格）受到整體市場情緒的重大影響。因此，它們可能看起來像這樣：

或者根據您進入牛市的時間不同，可能會是這樣：

那么，獎勵發行與成本有什么關系呢？

如上所述，如果代幣獎勵和來自用戶需求的收入不足以達到收支平衡，節點運營商可能會決定停止支持網絡。DePIN的運營費用中有很大一部分是用法幣支付的，這使得代幣獎勵的美元價值變得重要，並與整體市場表現掛鉤。盡管存在任何計劃良好的代幣發行措施，但在最壞的情況下，情況可能會變成這樣：

這將導致節點運營商退出，將進一步轉化為更高的延遲、更低的可靠性和更糟糕的用戶體驗。最終，需求停滯將關閉飛輪。

好消息是有許多方法可以應對這種情況。一種方法是使代幣發行更加靈活，以便與網絡的貨幣化更加一致（請參見此處的基於KPI的發行）。另一種方法是解決成本問題，以使整體網絡更加高效，因此對代幣價格下降不太敏感。我們的動態圖將如下所示：

關鍵主張：如果你知道運營DePIN網絡的成本及其最大驅動因素，可以啓動治理討論和研發工作，以在網絡服務供應減少之前減少節點運營商成本。

鑑於DePIN的去中心化和無需許可的特性，評估成本基數並不容易。盡管代幣獎勵和用戶需求收入通常在鏈上跟蹤，但運行節點涉及的其他成本並不公开（例如基礎設施費用）。這意味着我們需要使用關於可用數據點的假設和估計。

在這篇文章中，我們將解決這個挑战，並介紹一個估算的框架。

第一步：網絡貢獻者
第二步：成本組成部分
第三步：評估網絡貢獻者的成本結構

框架

我們提出以下框架，供DePIN網絡的管理者作為一種評估運行基礎設施節點所涉及的運營成本的方法論。

使用這個框架，DePINs的成本估算被分解為三個步驟：

識別網絡貢獻者
評估成本組成部分（例如硬件、人工）
評估上述成本結構並加以匯總，得出總體成本估算

第一步：識別網絡貢獻者

盡管DePINs提供各種服務（例如計算、網絡覆蓋、移動數據等），但提供這些服務所需的角色是相同的（在這裏查看30多個網絡中DePIN供應端角色的概述）：

服務節點/生產者：他們提供服務及其所需的物理基礎設施（例如服務器、天线、行車記錄儀等）。例如，Filecoin的存儲提供商、Helium的熱點或Livepeer的轉碼器。
驗證者/觀察節點/釣魚者：他們檢查服務節點完成的工作，直接或通過會計層。然後，這些檢查的結果被發送到會計層。例如，Filecoin的存儲提供商（因為他們還驗證其他提供商的存儲證明）和Helium的熱點和Oracle（執行其他熱點的覆蓋證明）。
計算層：跟蹤提供的工作/服務的流動和狀態以及相應的支付。請注意，協議自己定義計算邏輯，例如如何在區塊鏈上跟蹤和存儲工作和支付（我們將在另一篇文章中詳細討論這一點）。例如，Livepeer的Arbitrum或POKT網絡的POKT-chain（由POKT驗證節點運營）。
網關：它們在用戶、服務節點以及管理訪問或聚合服務（例如傳感器網絡中的數據）時，作為協調器/平衡器的功能，也與會計層有關。例如，Livepeer的Orchestrators或POKT網絡中的Gateways。
委托者：可以通過抵押參與服務或觀察節點的經濟。

與需求端相關的角色（如銷售團隊）目前並不常見，評估與運行協議相關的成本，如治理成本，是另一篇文章的主題。

請注意，並非每個DePIN都有委托和網關，也不需要所有角色分开。例如，Filecoin的存儲提供商（SP）被分類為服務節點和驗證者，同時也操作Filecoin鏈，因此也形成會計層。Arweave礦工也是如此。

第二步：評估成本組成部分

上述每個角色都可以通過節點執行，其成本可以分為以下四個組成部分中的任何一個（大多數有多個）：

硬件/基礎設施：與實際物理基礎設施相關的成本，例如行車記錄儀
人工：設置和操作基礎設施所花費的時間相關的成本
帶寬、電力和其他運營支出：與數據交換以及其他運營成本相關的成本，例如電力、數據中心租金
抵押：在其他地方沒有投資的（機會）成本

最後一點是指資本成本：在廣泛範圍內幾乎不可能獲取與這些操作相關的債務/融資成本的信息。然而，有一部分與資本成本相關的內容是我們可以評估的：許多DePIN遵循抵押以獲取訪問（工作代幣）的模式，並要求節點運營商抵押一些代幣才能被允許做出貢獻。獲取這些代幣是一種投資，即使我們假設當離开網絡時可以收回這筆金額，但是持有這些代幣與在其他地方投資資本相比存在機會成本。

我們對成本組成部分的評估將不完整，如果不涉及與會計層交易相關的成本。評估這一點並不簡單，它取決於幾個變動因素。一般來說，網絡決定在多大程度上將記账外包到鏈下。但是對於結算層的記錄和鏈上交易，有三種選擇：

專有L1：網絡運行自己的區塊鏈。例如Arweave、Filecoin和POKT Network。通常，服務節點和驗證者節點也覆蓋了這一角色，這就是為什么相關成本也包括在內的（但是，如果可能的話，我們會嘗試將它們分开 - 參見示例中的POKT Network）。
專有L2，更為人熟知的是應用鏈或應用特定的Rollup：Rollup基礎設施（序列器等）和相鄰基礎設施（區塊瀏覽器、錢包集成等）的成本通常可以映射到這四個組成部分中。不太清楚的情況，例如使用Rollup-as-a-service提供商（RaaS）時，將被映射到帶寬和其他成本中。
公共L1/L2：這些外包了結算層，意味着網絡沒有硬件和人工成本。然而，服務節點、驗證節點（以及用戶/付款人）直接支付（基於使用）。評估這些交易的網絡相關成本存在一些挑战，因此也有一些限制：並非所有交易都與會計層相關，例如交換或其他DeFi交易，但通常不容易將這些交易分开。我們將這些成本映射到帶寬和其他成本中。

將所有這些要素綜合起來，以創建成本估算是一項具有挑战性的任務。我們不僅需要為網絡中的每個角色的每個成本組成部分提出估算，就像下圖中所示那樣，我們還需要考慮到並非所有節點運營商具有相同的成本結構。確定總體成本估算比簡單地將所有網絡節點運營商的數量乘以一個節點運營商的估算更為復雜。

第三步：評估成本結構

當我們談論成本結構時，我們指的是影響成本的關鍵差異。這些關鍵差異使得依賴假設至關重要。當然，這是一種權衡：做出假設簡化了過程，但可能會犧牲准確性。也就是說，考慮到涉及的因素有多少，必須做出某些假設才能得出一個可行的理論。

在評估成本結構時，有三個主要考慮因素：

設置上的差異：一個典型的例子是一個操作員使用裸機服務器，另一個運行在雲上（購买 vs. 租賃）。當我們知道整個網絡中相應份額時，我們通常可以考慮到這些差異。這也涉及到在租賃或融資協議中的資本成本。假設沒有資本成本，我們建議忽略這些差異。
另一個成本差異與購买時間（購买存儲隨時間變得更便宜，購买H100s可能不會）或操作位置有關。我們建議通過使用當前價格來考慮時間方面的影響。對於勞動成本，位置很重要：DePIN 可以從全球各地招募貢獻者，當地的工資水平差異很大，而這些工作投入的時間難以評估。盡管如此，我們做出了一個簡化假設，即在我們的框架版本中，所有節點運營商的小時工資相同。
效率差異：節點運營商可以擁有完全相同的設置，但如果一個運行了更多相同的節點，他們可能每個節點的成本更低，因為規模經濟效應。在我們的框架中，我們需要首先評估每個節點運營商的節點分布，以解決這些影響。然後，為了理解和估計成本影響，需要進行具有較大和較小運營商或其他可用數據點（例如促銷的大宗折扣）的調查。
另一個例子是網絡的長期支持者，他們在學習曲线上進展更快，因此在操作上更高效，與剛加入的人相比。除非我們有來自調查的直接數據點，否則我們會忽略這一方面。
歸因和計算方面的差異：盡管節點運營商在前兩點上相等，但他們可能會以不同的成本基礎看待他們的貢獻，因此最終成本會有所不同。例如，一個人將他們的參與視為兼職，不追蹤任何花費的時間，而另一個人將其視為主要業務，根據在項目上花費的時間支付工資。我們通過為“兼職者”一側提供更廣泛的誤差範圍來考慮這種差異（因為它們通常是被低估的），但假設每個節點操作的時間投入相同（也參見規模經濟效應）。

這與共享經濟的好處有關，對於 DePIN 來說很常見：運營商可以在多個網絡中使用相同的設置（因此也是硬件、勞動力和帶寬、電力等操作支出），例如Livepeer與Ethereum和Filecoin運營，io.net與Render、Filecoin和其他GPU網絡。對於硬件對操作至關重要的情況，我們不考慮與共享經濟相關的成本節省。它們不僅難以識別，而且很難量化哪個網絡在成本方面獲益最大，以及如何分配節省。在會計方面，我們將要將總成本分解為每月金額。為了簡化，我們假設我們在整個生命周期中以相同的期限攤銷總額，並為所有節點運營商的每個月分配相同的金額。

當然，還有更多的細微差別，我們將在DePIN存儲庫中進行更長篇幅的探討。

這為我們的“執行計劃”增加了第三個維度，創建了60種不同的組合來考慮：

總的來說，雖然這個公式非常全面，給出了多種成本結構選項，但最有用的是將其應用於多個不同時間點，而不是一個靜態時間點。最強大的模型是將運營成本與網絡容量聯系起來的模型。這使我們能夠了解成本隨着容量或利用率的變化而變化的程度。網絡的容量與網絡提供的服務相關，例如Pocket的RPC請求數量，Arweave或Filecoin的存儲量，或Hivemapper的道路網絡映射百分比。

請注意，這個公式需要大量公开可用的信息，我們建議通過網絡提供的文檔、論壇/ Discord 帖子以及可能的話，通過調查來獲取這些信息。

結論和下一步

隨着 DePIN 以增加的速度發展，估算各種 DePIN 的成本組成部分是具有挑战性的。除了已知的關於硬件成本和隨時間變化的容量的功率規律之外，估算加密貨幣特定成本，例如結算層的 gas 和吞吐量能力，也不是一件簡單的事情。

知道當前成本與獎勵發行和需求方收入之間的關系，最大的成本驅動因素如何隨着假設的變化而變化，以及成本如何隨着需求增加而增加，都是有用的指標。

為了幫助引導關於 DePIN 經濟設計的治理決策，成本估算需要與獎勵發行和使用收入相關聯。雖然我計劃提供更多關於 DePINs 成本估算的例子，但我歡迎對所提出的框架、其假設和摘要以及對提供的成本估算的潛在改進提出反饋。

附錄 - 舉例說明框架

Livepeer

Livepeer 為實時和點播流媒體提供去中心化的視頻基礎設施。最近，Livepeer 开始為 AI 模型訓練用例啓用空闲的 GPU 資源（詳情請參閱此處）。

這裏提供了逐步應用框架的過程。大多數成本估算基於2023年夏季與節點運營商（即 Orchestrators）進行的調查和社區信息（例如此處）。

運營 Livepeer 網絡的總估計成本約為每月 85,000 美元。平均成本的詳細分解顯示，硬件和勞動力佔大約相同的份額（約 40%）。如果考慮到表格中描述的勞動力成本估計的不確定性，網絡的 100 個 Orchestrators、它們的轉碼器和在 Arbitrum 上的結算成本的月度成本約為 40,000 美元，處於估計範圍較低端。值得注意的是，每月 40,000 美元的成本與當前約為每月 5-10 個 ETH 的費用收入（對應 ETH 價格為 3,000-4,000 美元）相差不遠。然而，Orchestrators 沒有負利潤，因為他們的收入中更大一部分實際上來自質押獎勵。

值得注意的是，由於 Livepeer 的交易在 Arbitrum 上結算，結算層的成本在每月 0.5-2 個 ETH 的範圍內。這與 Arbitrum 遷移前在 2022 年第一季度的情況相比，節省了超過 95% 的成本。此外，截至今日，Livepeer 上的交易增長了 2-3 倍。相對而言，會計層現在佔總成本的約 5%，而在遷移前（佔總成本的約 80%）是一個主要的成本驅動因素。

最近，其調整了確定工作分配方式的算法，更加注重 Orchestrator 提供的每像素價格。這對轉碼價格施加了下行壓力，可能有助於促進需求，但論壇中的討論顯示價格水平需要進一步降低。另一方面，最近推出的 AI-subnets 可能有助於為網絡增加進一步的變現途徑。

在估算電子表格中的一個潛在情景是，轉碼分鐘的需求增加 3 倍只會使總體成本增加 20%。值得注意的是，帶寬是成本增加的主要驅動因素。

如果我們假設價格水平相似（以 1ETH 為 3,000 美元），這應該足以使網絡進入盈虧平衡區域。然而，如果轉碼價格下降了 50%，網絡級別的費用收入將約為每月 45,000 美元，因此低於成本估計的下限。隨着新的用例（如 AI 視頻生成）的出現（因此增加了變現機會），Livepeer 網絡上的成本和收入動態將如何變化，這仍有待觀察。

POKT

在其核心，POKT 網絡提供去中心化的遠程過程調用（RPC）端點。最近，POKT 網絡宣布其將擴展到更多關於 AI 模型推理的用例。逐步應用的框架如下。大多數成本估算是基於 2023 年夏季與節點運營商進行的調查以及與這些節點運營商和網關運營商的後續訪談。

基於提供 RPC 端點的約 15,000 個節點和四個網關運營商，我們估計 POKT 網絡目前每月的成本約為 20 萬美元（+/- 8 萬美元），以服務每天約 5 億個中繼。目前最大的部分是服務節點（約佔成本的 75%）。

由於我們可以獲取網絡中活躍節點數量的歷史數據，並且隨着時間的推移有不同的成本組成部分的數據點，我們可以將網絡成本估算放在一個時間軸上，顯示了三個較大的成本削減被解決的時間點：

在進入 2022 年中期的熊市並減少 token 獎勵（特別是基於美元的 token 獎勵）後，節點整合
網絡範圍內推出改進，如 Geomesh 和 LeanPOKT，顯着降低了運營成本，以及節點運營商對設置的個人改進
通過增加更簡單的網關設置，去中心化網關角色減少了帶寬成本

由於我們的成本框架將成本估算與網絡容量和需求聯系在一起，我們可以評估成本結構的變化。例如，如果需求從目前的每天 5 億個增加到例如每天 25 億個中繼，那么網關將佔總成本基數的 60%，約為每月 40 萬美元（目前約為 20 萬美元）。請注意，這是成本的 2 倍，而需求的增長是 5 倍。這是因為服務節點能夠改善其設置，因此可以在基本相同的成本基礎上滿足增長的需求。

如果我們進一步假設，在總服務的中繼數中，以較低成本基礎運行的新網關的份額增加到例如 50%（目前為 30%），那么整體網絡成本將為每月 30 萬美元。

隨着網關的分散化，網關運營商可以單獨定義其價格點。如果我們假設每百萬請求的平均價格為 4 美元，則 POKT 網絡整體的場景將每月賺取 30 萬美元，因此基本上實現盈虧平衡。

Dfinity/ICP

Dfinity/互聯網計算機協議（ICP）被設計為“區塊鏈的區塊鏈”，為執行智能合約（稱為 canisters）提供計算資源，這些合約組織在子網中（詳情https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf）。支柱是提供存儲、計算和帶寬以復制所有 canisters、狀態和其子網計算的節點機器。

逐步應用的框架如此處所示。大多數成本估算是基於文檔和論壇帖子中的數據。

ICP 是少數幾個將基於法定貨幣的成本納入到代幣獎勵機制中的網絡之一，這使得成本評估變得更容易。目前由約 85 個運營商運行約 1400 臺節點機器。對於較大運營商的規模經濟，我們沒有數據點，因此我們的整體估計範圍相當寬泛：每月運營 ICP 網絡的成本約為 40 萬至 90 萬美元，平均約為 60 萬美元。

雖然適當的收入評估值得一篇單獨的文章，但我們估計目前的月收入約為 25,000 美元。與估計的成本相比，這似乎很低，但這是由於利用率低：隨着只有 559 臺節點機器活躍，我們估計當前需求（以周期燃燒率表示）約為總容量的 2%。這意味着網絡可以承受例如需求增加 25 倍，仍然不會增加當前的成本基礎。一個論壇帖子實際上估計未來兩年的需求將達到15-25倍，然後(在其他條件相同的情況下)將導致ICP每月賺取這些費用。

DIMO

DIMO 是一個去中心化網絡，賦予駕駛員管理其車輛數據的能力。與此同時，DIMO 使企業和开發人員能夠構建創新的與移動性相關的應用程序（然後從中獲利）。數據測量通過特殊設備（Autopi、Macaron）或應用程序進行。雖然以上 DePIN 示例是數字資源網絡，但 DIMO 是本分析中包含的第一個物理資源網絡的例子。

逐步應用的框架如下所示。大多數成本估算是基於在线（設備）價格信息、Dune 數據和論壇帖子。

對於結算層，我們假設 Q1 2024 平均每輛連接汽車花費的 0.6 美元至 1.5 美元的一半可歸因於 DIMO 的運營。對於網關，我們假設每月硬件成本約為 4,000 美元，與上述運營相關的勞動成本約為每月 11,000 美元。總的來說，這加起來約為每月 18 萬美元的支出，如下表所示。大部分成本與帶寬和其他成本相關，其中約 1/3 與 Polygon 上的結算成本有關，另外 2/3 與智能汽車集成的月度成本份額有關。

我們沒有關於網絡實際收入的线索，但通過使用全球汽車數據市場和相關汽車數據收入的估算，顯示當前每輛汽車的收入約為 150 美元至 185 美元，到 2030 年可能增長到 500 美元至 600 美元。如果 DIMO 能夠從中獲得 10-15% 的收入，那么產生的收入範圍將為每月 11 萬美元至 18 萬美元，從而覆蓋運營成本。

然而，數據變現本身似乎並非實際協議目標；相反，DIMO 側重於提供基礎設施，以便在網絡之上構建應用程序（https://docs.dimo.zone/overview），這反映在最新關於 DIMO 節點和代幣升級的討論中。討論中的變化可能會影響上述成本結構。

特別感謝我的貢獻者：Mihai（Messari）、Raullen（IoTeX）、Nodies Team、Grove Team、Pocket Network Foundation、DIMO 團隊、Diana Biggs 和 Christopher Heymann 對反饋和意見的貢獻。

*標准的項目為 1kx 的投資組合。