代幣生態系統的可持續發展：全面視角與實用工具

代幣生態系統的可持續發展是一個關鍵議題。近期發布的一段視頻深入探討了代幣生態系統面臨的主要挑戰，並提供了實用的解決方案和工具。

視頻強調了代幣工程的原則和方法，爲規劃和構建代幣系統提供了新的視角。同時介紹了一系列實用工具，如基於代理的模擬仿真工具、QTM等，這些工具在不同階段能夠提供有價值的信息，協助項目做出明智決策。借助這些輔助工具，Web3初創項目將有機會實現持久成長。

這段視頻爲我們帶來了全新認知，突顯了代幣工程及相關工具在項目團隊應對變化方面的關鍵作用。這些工具被證明是適應不斷變化的代幣生態的強大武器。這一認知的形成得益於對代幣生態系統的深入研究和實踐，使參與者能夠更好地理解生態系統的動態，並做出更加明智、富有遠見的決策。

代幣設計和優化的三個階段

發現階段

構建成功的代幣生態系統需要在宏觀層面執行幾個關鍵步驟:

1. 明確定義問題，清晰陳述面臨的挑戰。
2. 明確價值在利益相關者之間的流動，確保生態系統的穩健性和平衡性。
3. 深入討論和考慮整個生態系統及其代幣的合理性，包括對代幣的合理使用。
4. 進行高層次規劃，涵蓋如何有效運用代幣以及設計各項內容的方案。

這些步驟都是打造成功代幣生態系統不可或缺的要素。

設計階段

參數化是另一個關鍵步驟，涉及應用定量工具，如電子表格、cadCAD、Token Spice、Machinations等仿真工具。這些工具能夠幫助獲得經過優化驗證的模型，進行風險分析和預測，深入了解代幣供應和估值趨勢。通過這些定量工具，可以更好地了解生態系統的運作，爲其設計和優化提供有力支持。

部署階段

部署階段將之前的理論分析和設計付諸實踐，將生態系統真正部署到區塊鏈上。這一階段需要運用多種工具，包括不同的編程語言如Solidity、Rust等以及部署環境如Hardhat等。通過這個過程，最終產生實際的生態系統代幣或產品，使其在區塊鏈上真正得以實現和運行。

代幣設計工具

在不同階段(發現、設計和部署)中，需要使用一系列工具，這些工具的重點和類型在不同領域中也會有所不同。它們不僅適用於DeFi領域，還適用於各種應用項目、基礎設施、遊戲等領域。

在考慮細節層面時，存在兩種觀點：一種認爲可以從定性角度看待生態系統，使用市場標準就足夠，不需要任何模擬；另一種則認爲需要創建數字雙胞胎，對整個生態系統進行1:1的模擬，因爲這涉及大量資金風險。隨着向更精確方向前進以及資源強度增加，所需的編程知識也會增加。這也增加了對用戶的要求——他們需要具備編程能力，以處理更復雜的模型，可能會影響用戶友好性。

代幣生態系統中有多種工具可幫助理解和設計該系統。在左端，有電子表格模型和一些定性工具，如問題陳述、利益相關者問題陳述、利益相關者映射以及特定的價值流等。甚至可以利用AI驅動的推理，比如用機器學習模型來起草第一個代幣設計。

在中間部分，QTM(量化代幣模型)雖然也是電子表格模型，但覆蓋了多個不同領域，不僅限於DeFi。這種廣泛的覆蓋面可能會導致精確度損失，但它確實可以幫助初創企業獲得第一手洞察力，以及對其代幣生態系統的初步理解。

在右端，是可以在復雜環境下對生態系統進行1:1建模的仿真工具cadCAD等。選擇適當的工具和方法對於初創企業的成功至關重要。不同類型的工具可以在不同階段提供有價值的信息，幫助企業做出明智決策，並促進生態系統的持續發展。

QTM概述

QTM是一種量化代幣模型，採用10年的固定模擬時間，每個時間步長爲一個月，因此更像是宏觀的模擬模型，而非高度精確的模型。在每個時間步長開始，代幣會被排放到生態系統中，因此模型中有激勵模塊、代幣歸屬模塊、空投模塊等。隨後，這些代幣將被投放到幾個元桶中，從這些元桶中再次進行更細化的廣義效用再分配。然後，從這些效用工具中定義獎勵支付等。還有鏈下業務方面，這也考慮了業務的一般資金狀況，例如可以進行銷毀或回購，還可以衡量用戶採用率或者定義用戶採用情況。

需要強調的是，該模型的輸出質量取決於輸入質量。因此，在使用QTM之前，必須進行充分的市場研究，以獲取更準確的輸入信息並深入了解正在發生的情況。這樣可以獲得更接近現實情況的輸出結果。QTM被視爲早期創業公司的教育工具，有助於他們初步了解自身的生態系統，但不應該從中得出任何財務建議，也不應該僅僅依賴其中的結果。

數據分析

從數據分析的角度來看，可以提取不同類型的數據。首先，可以通過宏觀市場的視角觀察整體市場的發展情況，包括DeFi市場和加密貨幣市場。隨後，可以關注籌款輪次的指標，以了解項目的融資情況，例如籌集的資金數量、估值以及在不同輪次中的供應量銷售情況。其次，還可以研究參與者的行爲模式，以深入了解其他人的投資習慣。

與傳統金融相比，鏈上的數據具有顯著區別，因爲鏈上數據對每個人都是公開可見的，幾乎可以查看生態系統中的每一筆交易。由此，可以獲取各種指標，例如用戶的增長情況、總鎖定價值(TVL)、交易量等。而更爲引人關注的是，還可以觀察不同激勵機制如何影響生態系統的運行。此外，社交媒體平台如Twitter、Reddit、Discord和Telegram等在代幣經濟和項目表現方面扮演着重要角色。

這些信息都是公開且非常有價值的數據，應該充分利用這些數據來更好地理解生態系統參數並驗證模型。

例如，可以查看類似於創建歸屬期限的數據。一般來說，可以觀察不同利益相關者羣體的歸屬期限。可以看到歸屬期的最小值、平均值、中位數和最大值，這些都是對所有不同領域的歸屬期限進行的分析。還可以對同樣的數據進行細分，以區分不同的行業領域。這樣，可以看到不同領域的數據分布可能會有很大的差異。雖然這些數值可能並不總是最優的，但它們爲我們提供了一個出發點。

再舉個有關代幣桶的歷史餘額的例子。以某金融平台爲例，可以查看其原生代幣的情況，並追蹤整個生態系統中的所有交易，將它們分類到特定的"代幣桶"中，例如與該平台相關的地址、中心化交易所相關的地址以及去中心化交易所地址等。通過這種方式，我們可以查看每個利益相關者的餘額，並觀察整個生態系統中正在發生的情況。

在代幣生態系統中，觀察特定地址的行爲可以提供關於代幣流動性的重要信息。舉例來說，當代幣從質押合約中發送到特定地址時，可以了解接收者對這些代幣的處理方式。他們是選擇重新投資這些代幣，將其再次發送回質押合約，還是出售掉，或者在其他地方進行部署？這些都是通過分析來理解每個利益相關者行爲的關鍵信息，而我們可以將這些數據反饋到我們的模型中，有助於調整模型。

這個模型不僅可以分析個別地址的代幣接收者行爲，還可以針對代表性的匯總利益相關者羣體進行分析。舉例來說，我們可以對多個代幣項目進行分析，發現大約38%的代幣在通過質押合約收到後，第一筆交易就被發送回質押合約。相比之下，中心化交易所的比例約爲8%，而去中心化交易所的比例約爲14%。通過在QTM上回顧某個時間點的代幣桶分配情況，可以了解代幣的流通供應量情況。這些數值可以應用到我們的參數中，從而初步了解生態系統的行爲。

利用這些數據，我們可以進行預測，例如對未來十年左右的生態系統中不同桶的餘額供應情況進行預測，包括基金會、團隊、質押分配、總體流通供應以及流動性池等。同時，也可以進行價格模擬或預測。需要強調的是，這些預測並不用於投機或金融建議，而是有助於我們理解供應歸屬和代幣需求之間的關係，從而了解這兩個因素的平衡情況。

此外，還可以分析其他方面，比如不同效用部分的分配。例如，我們可以了解有多少代幣被質押，有多少用於流動性挖礦激勵計劃，或者如果有銷毀機制，有多少代幣被銷毀。如果代幣可以在商店或其他地方進行使用，我們還可以觀察每月的效用獎勵，以了解這些激勵在美元面值上的價值。理解代幣的整體使用情況非常重要，尤其是在激勵生態系統時需要考慮到成本因素。

數據驅動的模型

另一個主題是對歸屬計劃的新思考方式。有時人們認爲只需要非常長的歸屬計劃，但這並不總是好的，因爲這意味着在初始流通中的供應非常低，從而引發市場上的投機和潛在炒作行爲。因此，我們提出了引入一種採用調整的代幣歸屬機制，不受市場需求影響。換句話說，預測生態系統的需求並不是必要的，因爲歸屬釋放將由控制器根據事先定義的某些關鍵績效指標來進行控制。這些關鍵績效指標可以包括TVL、交易量、用戶採用率、業務盈利能力等等。在這個例子中，簡單地使用了代幣的價格。

在代幣生態系統中，歸屬和價格之間的關係可以通過分析真實代幣的實例來理解。例如，在生態系統剛開始的第一年，大量供應通過歸屬進入市場，但由於產品可能還不夠成熟，市場需求可能不足，採用量不大，導致代幣價格下降