元のタイトル: DePIN のトークン経済学の評価: コストの見積もり

原作者: ロバート、1kx

オリジナルコンピレーション: Elvin、ChainCatcher

まとめ

コストを見積もるためのフレームワーク:

• ステップ 1: ネットワーク貢献者を特定する

• ステップ 2: コスト構成要素の評価

• ステップ 3: コスト構造の違いを評価し、要約する

事例分析

重要なポイント

• 分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) へのノードの継続的な参加を保証するために、ネットワーク管理者 (創設者、DAO メンバーなど) は、ノードの運用時にオペレーターが発生するコストを考慮する必要があります。

• 場合によっては、コストの最適化に関する重要な決定が明らかになることがあります。たとえば、Livepeer は 2022 年にイーサリアムから Arbitrum に切り替えましたが、これは議論の余地のない良い選択であり、決済コストが 95% 以上削減されました。また、限られた研究開発リソースを考慮して、DePIN マネージャーがノードの運用コストを評価するために外部の支援が必要な場合もあります。

• ノードが損失を出し続けると、オペレーターはノードの実行を停止し、その結果、ノード全体の供給量が減少します。 DePIN ネットワークの運用コストとその主な推進要因を理解することで、ネットワーク オペレーターはガバナンスに関する議論を開始できると同時に、ネットワーク サービスの供給が減少し始める前に、コストの見積もりからノード オペレーターのコストを削減するための研究開発の取り組みを知ることができます。

• ネットワーク運用コストの見積もりは、寄稿者の匿名性 (これらのネットワークは多くの場合、許可が必要ないため、誰でもいつでも寄稿したり離脱したりできる) と、コストに関連する公開データが不足しているため、困難な場合があります。

• マネージャーの意思決定をガイドするために、コストを見積もるための 3 段階のフレームワークを提案します。

• 特定の役割の対象となるネットワーク貢献者を定義する

• ノード関連のコスト構成要素を特定する

• 1と2の組み合わせを評価する場合はコスト構造の違いを考慮する

現在のコストの全体的な見積もりに加えて、フレームワークは次の情報を提供します。

• 最大のコスト要因を特定するのに役立つ役割とコスト構成要素によるセグメント化

• 需要/ネットワーク容量の増加に対するさまざまな仮定とシナリオに基づく推定変化

ケーススタディでは、フレームワークを適用する方法を示します。たとえば、POKT ネットワークとの共同調査では、サービス ノードをさらに拡大するためのノード オペレーターによる継続的な努力が明らかになりました。それにもかかわらず、経済的スケーラビリティに対する残りの障壁 (需要創出を含む) は、ゲートウェイを分散化することで対処されます。

はじめに: DePIN とは何か、そしてなぜコストが議論されるのか

DePIN は、コンピューティング、ストレージ、ワイヤレス ネットワーキング、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 (物理インフラストラクチャ) を提供する分散型ネットワーク ファミリです。 DePINs は、Web3 インセンティブ モデル (つまり、トークン報酬システム) を利用して、物理インフラストラクチャ ネットワークの構築を奨励します。 2024 年 5 月の時点で、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 リソース ネットワークと物理リソース ネットワークの両方に貢献します。

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展開して、(かけがえのない) サービスを提供します。これも：

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

• センサーネットワーク (例: Dimo、Hivemapper、Silencio、Oncoy)

• 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、貢献者はハードウェアに（代替可能な）デジタル リソースを提供するように指示します。物理的な場所は主要な基準ではありません。これも：

• コンピューティング (例: ICP、Livepeer*、Akash ネットワーク、POKT ネットワーク*、Covalent*、Lit プロトコル*)

• ストレージ (例: Arweave*、Filecoin、Sia)

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

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

初期の DePIN プロジェクトは、そのトークン フレームワーク設計により、当初は多くの関心を集めました。たとえば、Helium は、ホットスポットを介したワイヤレス ネットワークの実行を支援する貢献者に HNT トークンで報酬を与えますが、Filecoin を使用すると、ユーザーは余剰ストレージ スペースをレンタルできます。これは多くの DePIN プロジェクトを軌道に乗せるには十分ですが、トークンの配布は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十分ではない可能性があります。

ノードの運営が不採算になった場合、ノード運営者は DePIN インフラストラクチャーを運営するインセンティブを失います。したがって、DePIN 創設チームはノード オペレーターがコストを最適化できるよう支援する必要があります。

DePIN 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次のとおりです。

• ストレージや 5G アンテナなどのサービスの供給側の構築

• 需要がまだコストをカバーできるほど高くないにもかかわらず、インフレトークン報酬はノードオペレーターに必要なインフラストラクチャを提供する動機を与えます

• 時間が経ち、需要が増大するにつれて、たとえトークン報酬が先細りであっても、ネットワーク活動を収益化することでノードオペレーターの収益が増加する可能性があります。

• ネットワーク活動の継続的な収益化とノードオペレーターの収益の増加により、供給がさらに促進され、DePIN フライホイールが誕生します

DePIN フライホイールの視覚的表現は次のとおりです。

以前に報酬発行スケジュールの分析で説明したように、これらのトークン報酬のドル価値 (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。したがって、次のようになります。

または、強気市場に参入した時期によっては、次のようになります。

では、報酬の発行はコストとどのような関係があるのでしょうか?

上で述べたように、トークン報酬とユーザー需要からの収益が損益分岐点に十分でない場合、ノードオペレーター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 の運営費のかなりの部分は法定通貨で支払われているため、トークン報酬のドル価値が重要となり、市場全体のパフォーマンスに結びついています。綿密に計画されたトークン発行にもかかわらず、最悪のシナリオでは次のような状況になる可能性があります。

これによりノード オペレーターの終了が発生し、さらに遅延が増加し、信頼性が低下し、ユーザー エクスペリエンスが低下します。最終的には、需要の停滞によりフライホイールが停止します。

良いニュースは、この状況に対処する方法はたくさんあるということです。 1 つのアプローチは、ネットワークの収益化とより連携できるように、トークンの発行をより柔軟にすることです ( KPI ベースの発行については、こちらを参照してください)。もう 1 つのアプローチは、コストの問題に対処してネットワーク全体の効率を高め、トークン価格の下落の影響を受けにくくすることです。動的グラフは次のようになります。

主な主張: DePIN ネットワークの運用コストとその最大の要因がわかっていれば、ネットワーク サービスの提供が削減される前に、ノード オペレータのコストを削減するためのガバナンスに関する議論と研究開発の取り組みを開始できます。

DePIN の分散型で権限のない性質を考えると、コストベースを評価するのは簡単ではありません。トークン報酬とユーザー需要による収益は通常、オンチェーンで追跡されますが、ノードの実行にかかるその他のコスト (インフラストラクチャ料金など) は公開されていません。これは、利用可能なデータ ポイントについての仮定と推定を使用する必要があることを意味します。

この記事では、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。

• ステップ 1: ネットワーク貢献者

• ステップ 2: 原価構成要素

• ステップ 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

インフラストラクチャ ノードの実行に伴う運用コストを評価するための方法論として、DePIN ネットワークの管理者向けに次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用すると、DePIN のコスト見積もりは 3 つのステップに分割されます。

• ネットワークの貢献者を特定する

• コスト要素（ハードウェア、人件費など）を評価する

• 上記のコスト構造を評価および集計して、全体的なコスト見積もりを導き出します。

ステップ 1: ネットワーク貢献者を特定する

DePIN はさまざまなサービス (コンピューティング、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 を超えるネットワークにおける DePIN プロビジョニング側の役割の概要については、こちらを参照してください)。

• サービス ノード/プロデューサー: サービスと必要な物理インフラストラクチャ (サーバー、アンテナ、ドライブレコーダーなど) を提供します。たとえば、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。

• バリデーター/オブザーバー ノード/フィッシャー: サービス ノードによって行われた作業を、直接またはアカウンティング層を通じてチェックします。これらのチェックの結果は会計レベルに送信されます。たとえば、Filecoin のストレージ プロバイダー (他のプロバイダーのストレージ プルーフも検証するため)、Helium のホットスポットと Oracle (他のホットスポットのカバレッジ プルーフを実行する) などです。

• コンピューティング層: 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。プロトコル自体が、仕事や支払いがどのように追跡され、ブロックチェーン上に保存されるかなどの計算ロジックを定義することに注意してください (これについては、別の記事で詳しく説明します)。たとえば、Livepeer の Arbitrum や POKT ネットワークの POKT チェーン (POKT バリデーター ノードによって運用される) などです。

• ゲートウェイ: ユーザー、サービス ノード、およびサービス (センサー ネットワーク内のデータなど) の管理アクセスまたは集約の間のコーディネーター/バランサーとしての機能も、アカウンティング層に関連しています。たとえば、POKT ネットワーク内の Livepeer のオーケストレーターまたはゲートウェイです。

• 委任者: ステーキングによってサービスに参加したり、ノードの経済状況を観察したりできます。

需要側 (営業チームなど) に関連する役割は現在一般的ではなく、ガバナンス コストなど、プロトコルの実行に関連するコストの評価については別の記事で取り上げます。

すべての DePIN にデリゲートとゲートウェイがあるわけではなく、すべての役割を分離する必要もないことに注意してください。たとえば、Filecoin のストレージ プロバイダー (SP) はサービス ノードおよびバリデータとして分類され、Filecoin チェーンも操作するため、アカウンティング層も形成されます。 Arweaveの鉱山労働者も同様です。

ステップ 2: コスト構成要素の評価

上記の各役割はノードによって実行でき、そのコストは次の 4 つのコンポーネントのいずれかに分割できます (ほとんどの場合、複数のコンポーネントがあります)。

• ハードウェア/インフラストラクチャ: ドライブレコーダーなどの実際の物理インフラストラクチャに関連するコスト

• 人件費: インフラストラクチャのセットアップと運用にかかる時間に関連するコスト

• 帯域幅、電力、その他の運用コスト: データ交換に関連するコストと、電力、データセンターのレンタルなどのその他の運用コスト

• 住宅ローン: 他の場所に投資するための（機会）コストがありません

最後の点は資本コストに関するものです。これらの事業に関連する負債/資金調達コストに関する情報を大規模に入手することはほとんど不可能です。ただし、資本コストに関連して評価できるものがあります。多くの DePIN は 、アクセス (ワーク トークン) を取得するためにステーキング モデルに従っており、ノード オペレーターが貢献を許可される前にいくつかのトークンをステーキングする必要があります。これらのトークンの取得は投資であり、ネットワークを離れるときにこの金額を回収できると仮定したとしても、これらのトークンを保持することと他の場所に資本を投資することには機会費用がかかります。

会計レベルの取引に関連するコストに対処しなければ、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簡単ではなく、いくつかの変動要因に依存します。一般に、会計をオフチェーンにどの程度アウトソーシングするかはネットワークが決定します。ただし、決済層の記録とオンチェーントランザクションには、次の 3 つのオプションがあります。

• 独自の L1: ネットワークは独自のブロックチェーンを実行します。例には、Arweave、Filecoin、POKT Network などがあります。通常、サービス ノードとバリデータ ノードもこの役割をカバーするため、関連するコストも含まれます (ただし、可能であればそれらを分離するよう努めます。例の POKT ネットワークを参照)。

• アプリチェーンまたはアプリ固有のロールアップとして知られる独自の L2: ロールアップ インフラストラクチャ (シーケンサーなど) および隣接するインフラストラクチャ (ブロック エクスプローラー、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部分にマッピングできます。サービスとしてのロールアップ プロバイダー (RaaS) を使用する場合など、それほど明確ではないシナリオは、帯域幅とその他のコストにマッピングされます。

• パブリック L1/L2: 決済層をアウトソーシングするため、ネットワークのハードウェアや人件費がかかりません。ただし、サービス ノード、バリデータ 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。これらの取引のネットワーク関連コストを評価するにはいくつかの課題があり、そのためいくつかの制限があります。すべての取引が取引所や他の DeFi 取引などの会計層に関連しているわけではありませんが、多くの場合、これらの取引を分離するのは簡単ではありません。これらのコストを帯域幅とその他のコストにマッピングします。

これらすべての要素を組み合わせてコスト見積もりを作成するのは、困難な作業です。以下の図に示すように、ネットワーク内のすべての役割のすべてのコスト構成要素の見積もりを作成する必要があるだけでなく、すべてのノード オペレーター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する必要があります。全体的なコストの見積もりを決定することは、すべてのネットワーク ノード オペレータの数と 1 つのノード オペレータの見積もりを単純に乗算するよりも複雑です。

ステップ 3: コスト構造の評価

コスト構造について話すときは、コストに影響を与える主な違いを指します。これらの重要な違いにより、仮定に依存することが重要になります。もちろん、トレードオフがあります。仮定を立てるとプロセスが簡素化されますが、精度が犠牲になる可能性があります。とはいえ、関係する要素の数を考えると、実行可能な理論に到達するには、特定の仮定を行う必要があります。

コスト構造を評価する際には、主に次の 3 つの考慮事項があります。

• セットアップの違い: 典型的な例として、あるオペレーターはベア メタル サーバーを使用し、別のオペレーターはクラウド上で実行しています (購入またはリース)。通常、ネットワーク全体で対応するシェアがわかっている場合、これらの違いを考慮に入れることができます。これには、リースまたは融資契約の資本コストも含まれます。資本コストがないと仮定すると、これらの違いを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、購入時期 (ストレージの購入は時間の経過とともに安くなりますが、H 100 の購入は安くならない場合があります) または運用の場所に関係します。現在の価格を使用して、時間の側面を考慮することをお勧めします。人件費に関して言えば、場所が重要です。DePIN は世界中から貢献者を募集できますが、賃金水準は大きく異なり、これらの取り組みに費やした時間を評価するのは困難です。それにもかかわらず、私たちのバージョンのフレームワークでは、すべてのノード オペレーターの時給が同じであるという単純化した仮定を立てます。

• 効率の違い: ノード オペレーターはまったく同じセットアップを行うことができますが、同じノードを複数実行すると、スケール メリットによりノードあたりのコストが安くなる可能性があります。私たちのフレームワークでは、これらの影響を考慮して、最初に各ノード オペレーターのノード分布を評価する必要があります。次に、コストへの影響を理解して推定するには、大小の通信事業者、またはその他の利用可能なデータ ポイント (プロモーションの一括割引など) を使用した調査が必要です。

• もう 1 つの例は、ネットワークの長期サポーターです。彼らは、参加したばかりのユーザーと比較して、学習曲線に沿って進んでおり、したがって運用効率が高くなります。調査からの直接のデータポイントがない限り、この側面は無視されます。

• 帰属と計算の違い: ノード オペレーターは最初の 2 つの点では同等ですが、異なるコスト ベースで貢献を考慮する場合があるため、最終的なコストは異なります。たとえば、ある人は自分の関与をパートタイムの仕事として扱い、費やした時間を追跡しませんが、別の人はそれを本業として扱い、プロジェクトに費やした時間に基づいて賃金を支払います。この違いは、「パートタイマー」側に広い誤差範囲を提供することで説明します (パートタイマーは過小評価されることが多いため)。ただし、各ノードの操作には同じ時間の投資を想定しています (規模の経済も参照)。

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、イーサリアムで動作する Livepeer や、 Filecoin、Render を備えた io.net、Filecoin、およびその他の GPU ネットワーク。ハードウェアが運用にとって重要な場合、シェアリングエコノミーに関連するコスト削減は考慮されません。それらを特定するのが難しいだけでなく、どのネットワークがコストの面で最もメリットがあり、その節約がどのように配分されるかを定量化することも困難です。会計面では、総コストを月々の金額に分割します。単純化するために、生涯にわたり同じ期間で合計を償却し、毎月同じ金額をすべてのノードオペレーターに割り当てると仮定しましょう。

もちろん、さらに細かいニュアンスがあります。これについては、 DePIN リポジトリで詳しく説明します。

これにより、「実行計画」に 3 番目の次元が追加され、考慮すべき 60 の異なる組み合わせが作成されます。

全体として、この式は非常に包括的であり、さまざまなコスト構造のオプションを提供しますが、静的な 1 つの時点ではなく、多数の異なる時点に適用すると最も役立ちます。最も強力なモデルは、運用コストをネットワーク容量に関連付けたモデルです。これにより、容量や使用率の変化に応じてコストがどの程度変化するかを理解できます。ネットワークの容量は、Pocket の RPC リクエストの数、Arweave または Filecoin のストレージの量、Hivemapper の道路ネットワーク マッピングの割合など、ネットワークによって提供されるサービスに関連します。

この式には、公開されている大量の情報が必要であることに注意してください。これらの情報は、Web で提供されるドキュメント、フォーラム/Discord の投稿、および可能であればアンケート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

DePIN は加速度的に進化しているため、さまざまな DePIN のコスト構成要素を見積もることは困難です。ハードウェアのコストと長期にわたる容量に関する既知のべき乗則に加えて、決済層のガスやスループット能力など、暗号通貨固有のコストを見積もることは簡単な問題ではありません。

現在のコストがインセンティブの発行や需要側の収益にどのように関係しているのか、仮定の変化に応じて最大のコスト要因がどのように変化するのか、需要の増加に伴って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支援するには、コストの見積もりを報酬の発行と使用収入に結び付ける必要があります。 DePIN のコスト見積もりの例をさらに提供する予定ですが、提案されたフレームワーク、その前提と概要、提供されたコスト見積もりの改善の可能性についてのフィードバックを歓迎します。

付録 - イラストレーションフレームワーク

ライブピア

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 インフラストラクチャを提供します。最近、Livepeer は AI モデル トレーニングのユースケース用にアイドル状態の GPU リソースを有効にし始めました (詳細はこちらを参照)。

フレームワークを適用するための段階的なプロセスは、 ここに記載されています。ほとんどのコスト見積もりは、2023 年夏にノード オペレーター (つまり、オーケストレーター) を対象に実施された調査とコミュニティ情報に基づいています ( ここなど)。

Livepeer ネットワークの運用にかかる総推定コストは、月額約 85,000 ドルです。平均コストの詳細な内訳は、ハードウェアと人件費がほぼ同じ割合 (約 40%) を占めていることを示しています。 表に記載されている人件費の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、そのトランスコーダ、および Arbitrum での請求コストの月額コストは約 40,000 ドルとなり、見積もり範囲の下限となります。注目に値するのは、月額コスト 40,000 ドルは、現在の手数料収入である月額約 5 ～ 10 ETH (ETH 価格 3,000 ～ 4,000 ドルに相当) からそれほど遠くないことです。ただし、実際には収益の大部分がステーキング報酬から得られるため、オーケストレーターにはマイナスの利益はありません。

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 ～ 2 ETH の範囲であることは注目に値します。これは、Arbitrum が移行する前の 2022 年第 1 四半期の状況と比較して 95% 以上のコスト削減になります。また、Livepeer でのトランザクションは現在 2 ～ 3 倍に増加しています。相対的に見ると、会計層は現在総コストの約 5% を占めていますが、移行前は主なコスト要因 (総コストの約 80%) でした。

最近、Orchestrator が提供するピクセルあたりの価格をより重視するために、作業の分散方法を決定するために使用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価格に引き下げ圧力がかかり、需要の押し上げにつながる可能性がありますが、 フォーラムでの議論では、価格レベルをさらに引き下げる必要があることが示唆されています。一方で、最近立ち上げられた AI サブネットは、ネットワークにさらなる収益化手段を追加するのに役立つ可能性があります。

見積もりスプレッドシートで考えられるシナリオの 1 つは、トランスコーディングにかかる時間が 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。

同様の価格レベル（1 ETH あたり 3,000 ドル）を仮定すると、これはネットワークを損益分岐点の領域に持ち込むのに十分なはずです。ただし、トランスコーディング料金が 50% 削減された場合、ネットワーク レベルの料金収入は月額約 45,000 ドルとなり、コスト見積もりの下限を下回ります。 AI ビデオ生成などの新しいユースケースが出現するにつれて、Livepeer ネットワーク上のコストと収益のダイナミクスがどのように変化するかはまだわかりません (したがって、収益化の機会が増加します)。

ポクト

POKT ネットワークの中核は、分散型リモート プロシージャ コール (RPC) エンドポイントを提供します。最近、POKT ネットワークは、AI モデル推論のユースケースをさらに拡大すると発表しました。 段階的申請の枠組みは以下の通りです。ほとんどのコスト見積もりは、2023 年の夏にノード オペレーターに対して実施された調査と、これらのノード オペレーターおよびゲートウェイ オペレーターに対するフォローアップ 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 オペレーターに基づくと、POKT ネットワークは現在、1 日あたり約 5 億のリレーを処理するために月額約 200,000 ドル (+/- 80,000 ドル) の費用がかかると推定されます。これまでのところ最大のコンポーネントはサービス ノードです (コストの約 75%)。

ネットワーク内のアクティブなノードの数に関する履歴データにアクセスでき、長期にわたるさまざまなコスト要素のデータ ポイントがあるため、ネットワーク コストの見積もりを、3 つの大きなコストを示すタイムラインに置くことができます。解決されています:

• 2022 年半ばに弱気市場に参入し、トークン報酬 (特に米ドルベースのトークン報酬) を削減した後、ノードの統合が行われました。

• Geomesh や LeanPOKT などの改善をネットワーク全体に展開し、運用コストを大幅に削減するだけでなく、ノード オペレーターによるセットアップの個別の改善も行います。

• 分散型ゲートウェイの役割により、よりシンプルなゲートウェイ設定を追加することで帯域幅コストが削減されます

当社のコスト フレームワークはコスト見積もりをネットワークの容量と需要に結び付けるため、コスト構造の変化を評価できます。たとえば、需要が現在の 1 日あたり 5 億リレーから、たとえば 1 日あたり 25 億リレーに増加した場合、ゲートウェイが総コストベースの 60% を占めることになり、これは月額約 40 万ドルになります (現在は約 20 万ドル)。これはコストが 2 倍であるのに対し、需要の増加は 5 倍であ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できるため、本質的に同じコストで需要の増加に対応できるためです。

さらに、低コストで動作する新しいゲートウェイの割合が、サービスされるトランクの総数の 50% (現在は 30%) に増加すると仮定すると、全体のネットワーク コストは月額 300,000 ドルになります。

ゲートウェイが分散化されると、ゲートウェイ事業者は個別に価格ポイントを定義できるようになります。 100 万リクエストあたりの平均価格を 4 ドルと仮定すると、POKT ネットワーク全体のシナリオでは、月あたり 300,000 ドルの収益が得られることになり、実質的に損益分岐点となります。

Dfinity/ICP

Dfinity/インターネット コンピューター プロトコル (ICP) は、「ブロックチェーンのブロックチェーン」として設計されており、サブネットに編成されたスマート コントラクト (キャニスターと呼ばれる) を実行するためのコンピューティング リソースを提供します (詳細はhttps://internetcomputer.org /whitepaper.pdf )。バックボーンは、サブネット上のすべてのキャニスター、状態、および計算を複製するためのストレージ、コンピューティング、および帯域幅を提供するノード マシンです。

段階的な適用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への投稿からのデータに基づいています。

ICP は、法定通貨ベースのコストをトークン報酬メカニズムに組み込んでおり、コスト評価を容易にしている数少ないネットワークの 1 つです。現在、約 1,400 台のノード マシンが約 85 人のオペレーターによって実行されています。大手通信事業者の規模の経済に関するデータ ポイントがないため、全体的な見積もりの範囲は非常に広くなります。ICP ネットワークの運用には月額約 40 万ドルから 90 万ドルの費用がかかり、平均すると約 60 万ドルになります。

適切な収入評価については別の記事で説明する必要がありますが、現在の月収は約 25,000 ドルであると推定されます。これは推定コストと比較すると低く見えるかもしれませんが、これは使用率が低いためです。アクティブなノード マシンが 559 台のみであるため、現在の需要 (サイクル バーン レートとして表される) は総容量の約 2% であると推定されます。これは、ネットワークが、たとえば 25 倍の需要の増加に耐えることができ、なおかつ現在のコストベースを増加させることがないことを意味します。実際、 フォーラムの投稿の 1 つは、今後 2 年間で需要は 15 ～ 25 倍になると推定しており、その結果 (他の条件がすべて同じであれば) ICP は毎月それらの料金を獲得することになります。

ディモ

DIMO は、ドライバーが車両データを管理できるようにする分散型ネットワークです。同時に、DIMO により、企業や開発者は革新的なモビリティ関連アプリケーションを構築 (そして収益化) することができます。データ測定は専用デバイス（Autopi、Macaron）またはアプリケーションを介して実行されます。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。

段階的に適用されるフレームワークを以下に示します。ほとんどのコスト見積もりは、オンライン (機器) 価格情報、Dune データ、フォーラムの投稿に基づいています。

決済層については、2024 年第 1 四半期のコネクテッド カー 1 台当たりの平均支出額 0.6 ドルから 1.5 ドルの半分が DIMO の運営に起因すると想定しています。ゲートウェイについては、毎月のハードウェア コストが約 4,000 ドル、上記の操作に関連する人件費が毎月約 11,000 ドルであると想定しています。以下の表に示すように、全体として月々の出費は約 180,000 ドルになります。コストのほとんどは帯域幅やその他のコストに関連しており、約 1/3 は Polygon の請求コストに関連し、さらに 2/3 はスマート カー統合の月額コストの割合に関連しています。

ネットワークの実際の収益についてはわかりませんが、世界の自動車データ市場とそれに関連する自動車データ収益を使用した推定によると、現在の車両 1 台あたりの収益は約 150 ～ 185 ドルで、2030 年までに 500 ～ 600 ドルに増加する可能性があります。 DIMO がこれによって収益の 10 ～ 15% を生み出すことができた場合、生み出される収益は月あたり 110,000 ドルから 180,000 ドルの範囲となり、運営コストをカバーすることになります。

ただし、データの収益化自体が実際のプロトコルの目標ではないようです。代わりに、DIMO はネットワーク上にアプリケーションを構築するためのインフラストラクチャを提供することに重点を置いており、 これは、 DIMO ノードに関する最新の議論とトークンのアップグレードについては議論中です。議論中の変更は、上記のコスト構造に影響を与える可能性があります。

貢献者である Mihai (Messari)、Raullen (IoTeX)、Nodies チーム、Grove チーム、Pocket Network Foundation、DIMO チーム、Diana Biggs、Christopher Heymann のフィードバックとコメントに心より感謝いたします。

※スタンダードプロジェクトは1kxポートフォリオです。