원저자: Robert, 1kx
원곡: Elvin, ChainCatcher
요약
비용 추정 프레임워크:
1단계: 네트워크 기여자 식별
2단계: 비용 구성 요소 평가
3단계: 비용 구조 차이 평가 및 요약
사례 분석
주요 시사점
DePIN(분산형 물리 인프라 네트워크)에서 노드의 지속적인 참여를 보장하기 위해 네트워크 관리자(설립자, DAO 회원 등)는 노드를 운영할 때 운영자에게 발생하는 비용을 고려해야 합니다.
어떤 경우에는 비용 최적화에 대한 주요 결정이 분명합니다. 예를 들어 Livepeer는 2022년에 Ethereum에서 Arbitrum으로 전환했는데, 이는 논란의 여지가 없는 좋은 선택이었으며 결제 비용을 95% 이상 줄였습니다. 다른 경우에는 DePIN 관리자가 제한된 R&D 자원을 고려하여 노드 운영 비용을 평가하기 위해 외부 도움이 필요할 수도 있습니다.
노드가 계속 돈을 잃으면 운영자는 노드 실행을 중단하여 전체 노드 공급이 감소하게 됩니다. DePIN 네트워크의 운영 비용과 주요 동인을 이해하면 네트워크 운영자가 거버넌스 논의를 시작하는 동시에 비용 추정을 통해 네트워크 서비스 공급이 감소하기 시작하기 전에 노드 운영자 비용을 줄이기 위한 연구 및 개발 노력을 알릴 수 있습니다.
기여자의 익명성(이러한 네트워크는 허가가 없는 경우가 많아 누구나 언제든지 기여하고 떠날 수 있음)과 비용과 관련된 공개 데이터가 부족하기 때문에 프로토콜 관리자가 네트워크 운영 비용을 추정하는 것이 어려울 수 있습니다.
관리자의 결정을 안내하기 위해 우리는 비용 추정을 위한 3단계 프레임워크를 제안합니다.
특정 역할을 대상으로 할 수 있는 네트워크 기여자를 정의합니다.
노드 관련 비용 구성 요소 식별
1과 2의 조합을 평가할 때 비용 구조 차이를 고려하세요.
현재 비용의 전반적인 추정 외에도 프레임워크는 다음을 제공합니다.
가장 큰 비용 동인을 식별하는 데 도움이 되는 역할 및 비용 구성요소별 세분화
수요/네트워크 용량 증가에 대한 다양한 가정 및 시나리오에 따른 예상 변화
사례 연구에서는 프레임워크를 적용하는 방법을 보여줍니다. 예를 들어, POKT 네트워크와의 공동 조사를 통해 서비스 노드를 더욱 확장하려는 노드 운영자의 지속적인 노력이 밝혀졌습니다. 그럼에도 불구하고 경제적 확장성(수요 창출 포함)에 대한 남아 있는 장벽은 게이트웨이를 분산함으로써 해결됩니다.
소개: DePIN은 무엇이며 비용이 논의되는 이유
DePIN은 컴퓨팅, 스토리지, 무선 네트워킹 또는 데이터 측정과 같은 광범위한 사용 사례에 하드웨어 리소스(물리적 인프라)를 제공하는 분산형 네트워크 제품군입니다. DePIN은 Web3 인센티브 모델(즉, 토큰 보상 시스템)을 활용하여 물리적 인프라 네트워크 구축을 장려합니다. 2024년 5월 현재 모든 DePIN 토큰의 총 시가총액은 290억 달러입니다.
DePIN은 디지털 및 물리적 리소스 네트워크 모두에 기여합니다.
PRN(물리적 리소스 네트워크)에서 기여자는 (대체 불가능한) 서비스를 제공하기 위해 위치 종속 하드웨어를 배포합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
무선 네트워크(예: Helium, World Mobile, XNET, Nodle)
센서 네트워크(예: Dimo, Hivemapper, Silencio, Onocoy)
에너지 네트워크(예: Starpower, PowerLedger, Arkreen)
DRN(디지털 리소스 네트워크)에서 기여자는 하드웨어에 (대체 가능한) 디지털 리소스를 제공하도록 지시하며 물리적 위치는 주요 기준이 아닙니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
컴퓨팅(예: ICP, Livepeer*, Akash Network, POKT Network*, Covalent*, Lit 프로토콜*)
스토리지(예: Arweave*, Filecoin, Sia)
대역폭 및 개인 정보 보호(예: NYM*, Hopr, Orchid, Mysterium, Fleek)
AI(예: Bittensor, Fetch.ai, Modulus Labs*)
초기 DePIN 프로젝트는 토큰 프레임워크 설계로 인해 초기에 많은 관심을 불러일으켰습니다. 예를 들어, Helium은 핫스팟을 통해 무선 네트워크를 실행하는 데 도움을 준 기여자에게 HNT 토큰을 보상하고, Filecoin을 사용하면 사용자가 초과 저장 공간을 임대할 수 있습니다. 이는 많은 DePIN 프로젝트를 시작하기에 충분하지만, 토큰 배포는 노드의 네트워크에 대한 장기적인 참여를 보장하기에 충분하지 않을 수 있습니다.
노드 운영에 수익성이 없게 되면 노드 운영자는 더 이상 DePIN 인프라를 운영할 인센티브를 갖지 못하게 됩니다. 따라서 DePIN 창립팀은 노드 운영자가 비용을 최적화하도록 도와야 합니다.
DePIN 플라이휠
DePIN 토큰 경제의 일반적인 플라이휠은 다음과 같습니다.
스토리지, 5G 안테나 등 서비스 공급 측면 구축
인플레이션 토큰 보상은 수요가 아직 비용을 감당할 만큼 높지 않지만 노드 운영자에게 필요한 인프라를 제공하도록 장려합니다.
시간이 지남에 따라 수요가 증가함에 따라 토큰 보상이 줄어들더라도 네트워크 활동으로 수익을 창출하면 노드 운영자 수익이 증가할 수 있습니다.
네트워크 활동의 지속적인 수익화와 노드 운영자 수익 증가로 공급에 대한 인센티브가 더욱 강화되어 DePIN 플라이휠이 생성됩니다.
DePIN 플라이휠의 시각적 표현은 다음과 같습니다.
이전에 보상 발행 일정 분석에서 설명한 것처럼 이러한 토큰 보상의 달러 가치(토큰 가격)는 전반적인 시장 정서에 크게 영향을 받습니다. 따라서 다음과 같이 보일 수 있습니다.
또는 강세장에 진입한 시기에 따라 다음과 같이 보일 수도 있습니다.
그렇다면 보상 발행은 비용과 어떤 관련이 있습니까?
위에서 언급했듯이 노드 운영자는 토큰 보상과 사용자 수요로 인한 수익이 손익분기점에 도달하기에 충분하지 않은 경우 네트워크 지원을 중단하기로 결정할 수 있습니다. DePIN 운영 비용의 상당 부분은 법정 화폐로 지불되므로 토큰 보상의 달러 가치가 중요해지고 전체 시장 성과와 연결됩니다. 잘 계획된 토큰 발행에도 불구하고 최악의 경우 상황은 다음과 같을 수 있습니다.
이로 인해 노드 운영자가 종료되고, 이는 더 높은 대기 시간, 더 낮은 신뢰성 및 더 나쁜 사용자 경험으로 해석됩니다. 결국 정체된 수요로 인해 플라이휠이 정지될 것입니다.
좋은 소식은 이 상황을 처리할 수 있는 방법이 많다는 것입니다. 한 가지 접근 방식은 토큰 발행을 보다 유연하게 만들어 네트워크의 수익화에 더 부합하도록 하는 것입니다( 여기서 KPI 기반 발행 참조). 또 다른 접근 방식은 비용 문제를 해결하여 전체 네트워크를 보다 효율적으로 만들어 토큰 가격 하락에 덜 민감하게 만드는 것입니다. 동적 그래프는 다음과 같습니다.
주요 주장: DePIN 네트워크 운영 비용과 가장 큰 동인을 알고 있다면 네트워크 서비스 제공이 줄어들기 전에 노드 운영자 비용을 줄이기 위한 거버넌스 논의 및 R&D 노력을 시작할 수 있습니다.
DePIN의 분산화되고 무허가성 특성을 고려할 때 비용 기반을 평가하는 것은 쉽지 않습니다. 토큰 보상과 사용자 수요 수익은 일반적으로 온체인에서 추적되지만 노드 실행과 관련된 기타 비용(예: 인프라 수수료)은 공개적으로 제공되지 않습니다. 이는 사용 가능한 데이터 포인트에 대한 가정과 추정을 사용해야 함을 의미합니다.
이 기사에서는 이러한 문제를 해결하고 추정을 위한 프레임워크를 소개합니다.
1단계: 네트워크 기여자
2단계: 비용 구성 요소
3단계: 네트워크 기여자의 비용 구조 평가
액자
우리는 인프라 노드 실행과 관련된 운영 비용을 평가하기 위한 방법론으로 DePIN 네트워크 관리자를 위한 다음 프레임워크를 제안합니다.
이 프레임워크를 사용하여 DePIN의 비용 추정은 세 단계로 분류됩니다.
네트워크 기여자 식별
비용 구성 요소(예: 하드웨어, 인건비) 평가
위의 비용 구조를 평가하고 집계하여 전체 비용 추정에 도달합니다.
1단계: 네트워크 기여자 식별
DePIN은 다양한 서비스(예: 컴퓨팅, 네트워크 범위, 모바일 데이터 등)를 제공하지만 이러한 서비스를 제공하는 데 필요한 역할은 동일합니다( 여기에서 30개 이상의 네트워크에서 DePIN 프로비저닝 측 역할 개요 참조 ).
서비스 노드/생산자: 필요한 서비스와 물리적 인프라(예: 서버, 안테나, 대시캠 등)를 제공합니다. 예를 들어 Filecoin의 스토리지 공급자, Helium의 핫스팟 또는 Livepeer의 트랜스코더가 있습니다.
검증자/관찰자 노드/피셔: 서비스 노드가 수행한 작업을 직접 또는 회계 계층을 통해 확인합니다. 그런 다음 이러한 확인 결과는 회계 수준으로 전송됩니다. 예를 들어 Filecoin의 스토리지 제공업체(다른 제공업체의 스토리지 증명도 확인하기 때문), Helium의 핫스팟 및 Oracle(다른 핫스팟의 적용 범위 증명 수행)이 있습니다.
컴퓨팅 계층: 제공된 작업/서비스의 흐름과 상태 및 해당 지불을 추적합니다. 프로토콜 자체는 작업 및 지불을 추적하고 블록체인에 저장하는 방법과 같은 계산 논리를 정의합니다(이에 대해서는 다른 기사에서 자세히 설명합니다). 예를 들어 Livepeer의 Arbitrum 또는 POKT 네트워크의 POKT 체인(POKT 검증자 노드로 운영)이 있습니다.
게이트웨이: 사용자, 서비스 노드, 관리 액세스 또는 서비스 집합(예: 센서 네트워크의 데이터) 간의 조정자/균형 역할을 하는 기능도 회계 계층과 관련이 있습니다. 예를 들어 Livepeer의 Orchestrator 또는 POKT 네트워크의 게이트웨이입니다.
위임자: 스테이킹을 통해 서비스에 참여하거나 노드의 경제를 관찰할 수 있습니다.
수요 측면(예: 영업팀)과 관련된 역할은 현재 흔하지 않으며, 거버넌스 비용 등 프로토콜 실행과 관련된 비용을 평가하는 것은 다른 문서의 주제입니다.
모든 DePIN에 대리인과 게이트웨이가 있는 것은 아니며 모든 역할을 분리할 필요도 없습니다. 예를 들어 Filecoin의 Storage Provider(SP)는 서비스 노드와 검증자로 분류되며 Filecoin 체인도 운영하므로 어카운팅 계층도 구성됩니다. Arweave 채굴자도 마찬가지입니다.
2단계: 비용 구성 요소 평가
위의 각 역할은 노드에서 수행할 수 있으며 해당 비용은 다음 네 가지 구성 요소 중 하나로 나눌 수 있습니다(대부분 하나 이상의 구성 요소가 있음).
하드웨어/인프라 : 블랙박스 등 실제 물리적 인프라와 관련된 비용
인건비: 인프라를 설정하고 운영하는 데 소요되는 시간과 관련된 비용
대역폭, 전력 및 기타 운영 비용: 데이터 교환 관련 비용 및 전력, 데이터 센터 임대 등 기타 운영 비용
모기지: 다른 곳에 투자하는 데 드는 (기회) 비용 없음
마지막 요점은 자본 비용에 관한 것입니다. 이러한 운영과 관련된 부채/조달 비용에 대한 정보를 광범위하게 얻는 것은 거의 불가능합니다. 그러나 우리가 평가할 수 있는 자본 비용과 관련된 한 가지 부분이 있습니다. 많은 DePIN은 액세스(작업 토큰)를 얻기 위해 스테이킹 모델을 따르고 노드 운영자가 기여를 허용하기 전에 일부 토큰을 스테이킹하도록 요구합니다. 이러한 토큰을 획득하는 것은 투자이며, 네트워크를 떠날 때 이 금액을 회수할 수 있다고 가정하더라도 다른 곳에 투자하는 자본에 비해 이러한 토큰을 보유하는 데에는 기회비용이 있습니다.
회계 수준 거래와 관련된 비용을 다루지 않으면 비용 구성 요소에 대한 평가가 불완전할 수 있습니다. 이를 평가하는 것은 간단하지 않으며 여러 가지 이동 요인에 따라 달라집니다. 일반적으로 네트워크는 회계 오프체인을 아웃소싱하는 정도를 결정합니다. 그러나 결제 계층 기록 및 온체인 거래에는 세 가지 옵션이 있습니다.
독점 L1: 네트워크는 자체 블록체인을 실행합니다. 예로는 Arweave, Filecoin 및 POKT 네트워크가 있습니다. 일반적으로 서비스 노드와 검증자 노드도 이 역할을 담당하므로 관련 비용도 포함됩니다(그러나 가능하면 이들을 분리하려고 노력합니다. 예의 POKT 네트워크 참조).
앱 체인 또는 앱별 롤업으로 더 잘 알려진 독점 L2: 롤업 인프라(시퀀서 등) 및 인접 인프라(블록 탐색기, 지갑 통합 등)의 비용은 일반적으로 이 네 가지 구성 요소 부분에 매핑될 수 있습니다. RaaS(rollup-as-a-service Provider)를 사용하는 경우와 같이 덜 명확한 시나리오는 대역폭 및 기타 비용에 매핑됩니다.
퍼블릭 L1/L2: 결제 계층을 아웃소싱합니다. 즉, 네트워크에 대한 하드웨어 및 인건비가 없습니다. 그러나 서비스 노드, 검증자 노드(및 사용자/지불자)는 사용량에 따라 직접 비용을 지불합니다. 이러한 거래의 네트워크 관련 비용을 평가하는 데는 몇 가지 어려움이 있으며 그에 따른 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 모든 거래가 거래소나 기타 DeFi 거래와 같은 회계 계층과 관련된 것은 아니지만 이러한 거래를 분리하는 것이 쉽지 않은 경우가 많습니다. 우리는 이러한 비용을 대역폭 및 기타 비용에 매핑합니다.
이러한 모든 요소를 종합하여 비용 견적을 작성하는 것은 어려운 작업입니다. 아래 다이어그램에 표시된 것과 같이 네트워크의 모든 역할에 대한 모든 비용 구성 요소에 대한 추정치를 제시해야 할 뿐만 아니라 모든 노드 운영자가 동일한 비용 구조를 갖지 않는다는 점도 고려해야 합니다. 전체 비용 추정치를 결정하는 것은 단순히 모든 네트워크 노드 운영자의 수에 노드 운영자 한 명의 추정치를 곱하는 것보다 더 복잡합니다.
3단계: 비용 구조 평가
비용 구조에 관해 이야기할 때 비용에 영향을 미치는 주요 차이점을 언급합니다. 이러한 주요 차이점으로 인해 가정에 대한 의존도가 중요해졌습니다. 물론 장단점이 있습니다. 가정을 하면 프로세스가 단순화되지만 정확성이 희생될 수 있습니다. 즉, 얼마나 많은 요인이 관련되어 있는지를 고려할 때 실행 가능한 이론에 도달하려면 특정 가정을 세워야 합니다.
비용 구조를 평가할 때 세 가지 주요 고려 사항이 있습니다.
설정의 차이점: 일반적인 예는 베어메탈 서버를 사용하는 한 운영자와 클라우드에서 실행하는 다른 운영자입니다(구매 대 임대). 일반적으로 전체 네트워크에서 해당 공유를 알 때 이러한 차이점을 고려할 수 있습니다. 여기에는 임대 또는 금융 계약의 자본 비용도 포함됩니다. 자본 비용이 없다고 가정하면 이러한 차이점을 무시하는 것이 좋습니다.
또 다른 비용 차이는 구매 시점(스토리지 구매는 시간이 지남에 따라 저렴해지며, H 100 구매는 그렇지 않을 수도 있음) 또는 운영 위치와 관련이 있습니다. 현재 가격을 사용하여 시간적 측면을 고려하는 것이 좋습니다. 인건비에 관해서는 위치가 중요합니다. DePIN은 현지 임금 수준이 매우 다양하고 이러한 노력에 투자한 시간을 평가하기 어려운 전 세계에서 기여자를 모집할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 우리는 프레임워크 버전에서 모든 노드 운영자가 동일한 시간당 임금을 받는다는 간단한 가정을 합니다.
효율성 차이: 노드 운영자는 완전히 동일한 설정을 가질 수 있지만 동일한 노드를 더 많이 실행하는 경우 규모의 경제로 인해 노드당 비용이 더 저렴할 수 있습니다. 우리 프레임워크에서는 이러한 효과를 설명하기 위해 먼저 각 노드 운영자의 노드 분포를 평가해야 합니다. 그런 다음 비용 영향을 이해하고 추정하려면 크고 작은 운송업체를 대상으로 한 설문조사나 기타 사용 가능한 데이터 포인트(예: 프로모션 대량 할인)가 필요합니다.
또 다른 예는 방금 합류한 사람들에 비해 학습 곡선을 따라 더 멀리 떨어져 있어 운영 효율성이 더 높은 네트워크의 장기적인 지지자들입니다. 설문조사에서 얻은 직접적인 데이터 포인트가 없으면 이 측면을 무시합니다.
귀속 및 계산의 차이점: 노드 운영자는 처음 두 지점에서 동일하지만 다른 비용 기준으로 기여도를 볼 수 있으므로 최종 비용이 달라집니다. 예를 들어, 한 사람은 자신의 참여를 시간제 직업으로 간주하고 소요 시간을 추적하지 않는 반면, 다른 사람은 이를 주요 사업으로 간주하고 프로젝트에 소요된 시간을 기준으로 급여를 받습니다. 우리는 "파트타임" 측에 더 넓은 오류 마진을 제공하지만(일반적으로 과소평가됨) 각 노드 작업에 동일한 시간 투자를 가정하여 이러한 차이를 설명합니다(규모의 경제 효과 참조).
이는 DePIN에 공통적으로 적용되는 공유 경제의 이점과 관련이 있습니다. 운영자는 Ethereum으로 운영되는 Livepeer와 같은 여러 네트워크에서 동일한 설정(따라서 하드웨어, 인건비, 대역폭, 전기 등과 같은 운영 비용)을 사용할 수 있습니다. Filecoin, io.net, Render, Filecoin 및 기타 GPU 네트워크. 하드웨어가 운영에 중요한 경우에는 공유 경제와 관련된 비용 절감을 고려하지 않습니다. 식별하기 어려울 뿐만 아니라 어떤 네트워크가 비용 측면에서 가장 큰 이점을 얻고 절감액이 어떻게 분배되는지 정량화하기도 어렵습니다. 회계 측면에서는 총 비용을 월별 금액으로 나누어 보겠습니다. 단순화하기 위해 동일한 기간 동안 전체 수명 동안 총액을 상각하고 매월 모든 노드 운영자에게 동일한 금액을 할당한다고 가정합니다.
물론 더 많은 미묘한 차이가 있으며 DePIN 저장소에서 더 자세히 살펴 보겠습니다.
이는 "실행 계획"에 세 번째 차원을 추가하여 고려해야 할 60가지의 다양한 조합을 만듭니다.
전반적으로 이 공식은 매우 포괄적이고 다양한 비용 구조 옵션을 제공하지만 하나의 정적 시점보다는 여러 시점에 적용할 때 가장 유용합니다. 가장 강력한 모델은 운영 비용을 네트워크 용량과 연관시키는 모델입니다. 이를 통해 용량이나 활용도가 변경됨에 따라 비용이 변경되는 정도를 이해할 수 있습니다. 네트워크의 용량은 Pocket의 경우 RPC 요청 수, Arweave 또는 Filecoin의 저장 용량, Hivemapper의 도로 네트워크 매핑 비율 등 네트워크에서 제공하는 서비스와 관련이 있습니다.
이 공식에는 공개적으로 사용 가능한 많은 양의 정보가 필요하므로 웹에서 제공되는 문서, 포럼/Discord 게시물 및 가능하다면 설문조사를 통해 정보를 얻는 것이 좋습니다.
결론 및 다음 단계
DePIN이 점점 더 빠른 속도로 발전함에 따라 다양한 DePIN의 비용 구성 요소를 추정하는 것이 어렵습니다. 하드웨어 비용 및 시간 경과에 따른 용량에 관한 알려진 전력 법칙 외에도 결제 계층의 가스 및 처리량 기능과 같은 암호화폐별 비용을 추정하는 것은 사소한 문제가 아닙니다.
현재 비용이 인센티브 발행 및 수요측 수익과 어떤 관련이 있는지, 가정이 변경됨에 따라 가장 큰 비용 동인이 어떻게 변경되는지, 수요 증가에 따라 비용이 어떻게 증가하는지 아는 것은 모두 유용한 지표입니다.
DePIN의 경제적 설계에 대한 거버넌스 결정을 안내하려면 비용 추정이 보상 발행 및 사용 수익과 연결되어야 합니다. DePIN에 대한 비용 추정의 더 많은 예를 제공할 계획이지만 제안된 프레임워크, 가정 및 요약, 제공된 비용 추정에 대한 잠재적 개선 사항에 대한 피드백을 환영합니다.
부록 - 일러스트레이션 프레임워크
라이브피어
Livepeer는 라이브 및 주문형 스트리밍을 위한 분산형 비디오 인프라를 제공합니다. 최근 Livepeer는 AI 모델 교육 사용 사례를 위해 유휴 GPU 리소스를 활성화하기 시작했습니다( 자세한 내용은 여기 참조 ).
프레임워크를 적용하기 위한 단계별 프로세스는 여기에서 제공됩니다. 대부분의 비용 추정치는 2023년 여름( 예: 여기 )에 노드 운영자(예: 오케스트레이터)와 함께 실시한 설문 조사 및 커뮤니티 정보를 기반으로 합니다.
Livepeer 네트워크 운영에 드는 총 예상 비용은 월 약 $85,000입니다. 평균 비용을 자세히 분석해 보면 하드웨어와 인건비가 대략 동일한 비율(약 40%)을 차지하는 것으로 나타났습니다. 표 에 설명된 인건비 추정치의 불확실성을 고려하면 네트워크의 100개 오케스트레이터, 트랜스코더 및 Arbitrum의 청구 비용에 대한 월별 비용은 대략 $40,000이며 이는 추정 범위의 하한값에 해당합니다. 월간 비용 $40,000는 현재 월 수수료 수입 약 5~10ETH(ETH 가격 $3,000~4,000에 해당)와 크게 다르지 않다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 그러나 오케스트레이터는 수익의 상당 부분이 실제로 스테이킹 보상에서 나오기 때문에 마이너스 수익을 내지 않습니다.
Livepeer의 거래는 Arbitrum에서 정산되기 때문에 정산 계층 비용이 월 0.5-2 ETH 범위에 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이는 Arbitrum이 마이그레이션되기 전인 2022년 1분기 상황과 비교하면 95% 이상의 비용 절감이다. 또한 Livepeer의 거래는 오늘 기준으로 2~3배 증가했습니다. 상대적인 측면에서 회계 계층은 이제 총 비용의 약 5%를 차지하지만 마이그레이션 이전에는 주요 비용 동인이었습니다(총 비용의 약 80%).
최근에는 Orchestrator가 제공하는 픽셀당 가격에 더 중점을 두기 위해 작업 분배 방법을 결정하는 데 사용하는 알고리즘을 조정했습니다. 이는 트랜스코딩 가격에 대한 하향 압력을 가하고 수요를 높이는 데 도움이 될 수 있지만 포럼에서의 토론에서는 가격 수준을 더 낮춰야 한다고 제안합니다. 반면, 최근 출시된 AI 서브넷은 네트워크에 추가적인 수익 창출 방법을 추가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
추정 스프레드시트의 한 가지 잠재적 시나리오는 트랜스코딩 시간이 3배 증가하더라도 전체 비용은 20%만 증가한다는 것입니다. 대역폭이 비용 증가의 주요 원인이라는 점은 주목할 가치가 있습니다.
비슷한 가격 수준(1ETH당 3,000달러)을 가정하면 이는 네트워크를 손익 분기점에 도달하기에 충분할 것입니다. 그러나 트랜스코딩 가격이 50% 감소한다면 네트워크 수준 수수료 수익은 월 약 45,000달러가 되며 따라서 예상 비용의 하한선보다 낮습니다. AI 비디오 생성과 같은 새로운 사용 사례가 등장하여 수익 창출 기회가 증가함에 따라 Livepeer 네트워크의 비용 및 수익 역학이 어떻게 변할지는 아직 알 수 없습니다.
POKT
POKT 네트워크의 핵심은 분산형 원격 프로시저 호출(RPC) 엔드포인트를 제공하는 것입니다. 최근 POKT 네트워크는 AI 모델 추론을 위한 더 많은 사용 사례로 확장할 것이라고 발표했습니다. 단계별 적용을 위한 프레임워크는 다음과 같습니다 . 대부분의 비용 추정은 2023년 여름에 노드 운영자를 대상으로 실시한 설문 조사와 해당 노드 운영자 및 게이트웨이 운영자와의 후속 인터뷰를 기반으로 합니다.
약 15,000개의 노드와 RPC 엔드포인트를 제공하는 4개의 게이트웨이 운영자를 기반으로 우리는 현재 POKT 네트워크가 하루에 약 5억 개의 릴레이를 서비스하는 데 월 약 $200,000(+/- $80,000)의 비용이 드는 것으로 추정합니다. 지금까지 가장 큰 구성 요소는 서비스 노드입니다(비용의 약 75%).
네트워크의 활성 노드 수에 대한 과거 데이터에 액세스할 수 있고 시간이 지남에 따라 다양한 비용 구성 요소에 대한 데이터 포인트가 있으므로 세 가지 더 큰 비용을 보여주는 타임라인에 네트워크 비용 추정치를 배치할 수 있습니다. 해결되었습니다:
2022년 중반 약세장 진입 및 토큰 보상(특히 USD 기반 토큰 보상) 감소 후 노드 통합
Geomesh 및 LeanPOKT와 같은 개선 사항이 네트워크 전반에 걸쳐 출시되어 운영 비용이 크게 절감될 뿐만 아니라 노드 운영자가 설정하는 개별 개선 사항도 개선됩니다.
분산형 게이트웨이 역할은 더 간단한 게이트웨이 설정을 추가하여 대역폭 비용을 줄입니다.
우리의 비용 프레임워크는 비용 추정을 네트워크 용량 및 수요와 연결하기 때문에 비용 구조의 변화를 평가할 수 있습니다. 예를 들어 수요가 현재 하루 5억 개 릴레이에서 하루 25억 개 릴레이로 증가하면 게이트웨이는 총 비용 기반의 60%를 차지하게 되며 이는 월별 약 $400,000(현재 약 $200,000)입니다. 이는 비용이 2배인 반면 수요 증가는 5배라는 점에 유의하세요. 이는 서비스 노드가 기본적으로 동일한 비용으로 증가된 수요를 충족할 수 있도록 설정을 개선할 수 있기 때문입니다.
더 낮은 비용으로 운영되는 새 게이트웨이의 비율이 서비스되는 총 트렁크 수의 50%(현재 30%)로 증가한다고 가정하면 전체 네트워크 비용은 월 $300,000가 됩니다.
게이트웨이가 분산됨에 따라 게이트웨이 운영자는 가격대를 개별적으로 정의할 수 있습니다. 백만 요청당 평균 가격을 4달러로 가정하면 POKT 네트워크 전체의 시나리오는 월 300,000달러를 벌어 본질적으로 손익분기점에 도달하는 것입니다.
디피니티/ICP
Dfinity/ICP(인터넷 컴퓨터 프로토콜)는 "블록체인의 블록체인"으로 설계되어 서브넷으로 구성된 스마트 계약(캐니스터라고 함)을 실행하기 위한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다(자세한 내용은 https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf ). 백본은 해당 서브넷의 모든 캐니스터, 상태 및 계산을 복제하기 위해 스토리지, 계산 및 대역폭을 제공하는 노드 시스템입니다.
단계별 적용을 위한 프레임워크 는 여기에 나와 있습니다 . 대부분의 비용 견적은 문서 및 포럼 게시물의 데이터를 기반으로 합니다.
ICP는 명목화폐 기반 비용을 토큰 보상 메커니즘에 통합하여 비용 평가를 더 쉽게 만드는 몇 안 되는 네트워크 중 하나입니다. 현재 약 1,400개의 노드 머신을 약 85명의 운영자가 운영하고 있습니다. 대형 통신업체에 대한 규모의 경제에 대한 데이터 포인트가 없기 때문에 전반적인 추정 범위는 상당히 넓습니다. ICP 네트워크를 운영하는 데 드는 비용은 월 $400,000~$900,000이며 평균 약 $600,000입니다.
적절한 소득 평가는 별도의 기사가 필요하지만 현재 월 소득은 약 $25,000로 추정됩니다. 이는 예상 비용에 비해 낮아 보일 수 있지만 이는 낮은 활용도 때문입니다. 559개 노드 머신만 활성화되어 현재 수요(사이클 소모율로 표시)가 전체 용량의 약 2%로 추정됩니다. 이는 네트워크가 예를 들어 수요의 25배 증가를 견딜 수 있으면서도 현재의 비용 기반을 증가시키지 않는다는 것을 의미합니다. 실제로 한 포럼 게시물에서는 수요가 향후 2년 동안 15~25배가 될 것이라고 추정했으며, 그러면 (다른 모든 조건이 동일할 경우) ICP가 매달 해당 수수료를 벌게 될 것입니다.
디모
DIMO는 운전자가 차량 데이터를 관리할 수 있는 기능을 제공하는 분산형 네트워크입니다. 동시에 DIMO를 통해 기업과 개발자는 혁신적인 모빌리티 관련 애플리케이션을 구축하고 수익을 창출할 수 있습니다. 데이터 측정은 특수기기(Autopi, Macaron)나 애플리케이션을 통해 수행됩니다. 위의 DePIN 예시는 디지털 자원 네트워크인 반면, DIMO는 본 분석에 포함된 물리적 자원 네트워크의 첫 번째 예시입니다.
단계별로 적용되는 프레임워크 는 아래와 같습니다 . 대부분의 비용 견적은 온라인(장비) 가격 정보, Dune 데이터 및 포럼 게시물을 기반으로 합니다.
정산 계층의 경우, 연결된 자동차당 지출된 2024년 1분기 평균 $0.6~$1.5의 절반이 DIMO의 운영에 기인할 수 있다고 가정합니다. 게이트웨이의 경우 월간 하드웨어 비용은 약 $4,000이고 위 작업과 관련된 인건비는 월 약 $11,000라고 가정합니다. 아래 표에 표시된 것처럼 전체적으로 이는 월별 비용으로 약 $180,000를 합산합니다. 비용의 대부분은 대역폭 및 기타 비용과 관련되어 있으며 약 1/3은 Polygon의 청구 비용과 관련되고 또 다른 2/3는 스마트 자동차 통합의 월별 비용 공유와 관련됩니다.
우리는 네트워크의 실제 수익에 대한 단서가 없지만 글로벌 자동차 데이터 시장 및 관련 자동차 데이터 수익을 사용한 추정에 따르면 현재 차량당 수익은 약 150~185달러이며 2030년까지 잠재적으로 500~600달러로 증가할 가능성이 있습니다. DIMO가 이를 통해 수익의 10~15%를 창출할 수 있다면 창출된 수익은 운영 비용을 포함하여 월 $110,000~$180,000 범위가 될 것입니다.
그러나 데이터 수익 창출 자체는 실제 프로토콜 목표로 보이지 않습니다. 대신 DIMO는 네트워크 ( https://docs.dimo.zone/overview ) 위에 애플리케이션을 구축하기 위한 인프라를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. DIMO 노드에 대한 최신 토론 및 토큰 업그레이드가 논의 중입니다 . 논의 중인 변경 사항은 위에서 설명한 비용 구조에 영향을 미칠 수 있습니다.
피드백과 의견을 주신 Mihai(Messari), Raullen(IoTeX), Nodies Team, Grove Team, Pocket Network Foundation, DIMO Team, Diana Biggs 및 Christopher Heymann에게 특별히 감사드립니다.
*표준 프로젝트는 1kx 포트폴리오입니다.
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