Насколько централизовано децентрализовано? Сравнение распределения богатства в монетах и токенах — результаты
17 января 2024 г.:::информация Этот документ доступен на arxiv по лицензии CC 4.0.
Авторы:
(1) Бартош Кусмир, IOTA Foundation 10405 Берлин, Германия & Кафедра теоретической физики, Вроцлавский университет науки и технологий, Польша bartosz.kusmierz@pwr.edu.pl;
(2) Роман Оверко, Фонд IOTA 10405 Берлин, Германия roman.overko@iota.org.
:::
Таблица ссылок
Связанные работы и методология
III. РЕЗУЛЬТАТЫ
Серия графиков, показывающих эволюцию статистических показателей для ведущих аккаунтов, представлена на рис. 2-5. Мы представляем данные для двух объемов выборки N = 30 и N = 100. Криптовалюты разделены на две группы. Первая группа состоит из монет, к которым относятся Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Litecoin (LTC), DASH, Dogecoin (DOGE), Bitcoin Cash (BCH) и Ethereum Classic (ETC). Вторая группа включает токены ERC20 в цепочке Ethereum: Chainlink (LINK), DAI, Uniswap (UNI), Wrapped Bitcoin (WBTC), Polygon (MATIC), Tether (USDT) и USD Coin (USDC). Обратите внимание, что BCH и ETC являются «форками» BTC и ETH соответственно. Это означает, что BCH и BTC (ETC и ETH) разделяют значения реестра до форка[6]. Чтобы избежать дублирования данных, мы представляем данные для раздвоенных монет только после даты разделения.
Каждый рисунок содержит четыре подграфика с (1) аппроксимированным коэффициентом закона Ципфа, (2) энтропией Шеннона, (3) коэффициентом Джини и (4) коэффициентом Накамото. Коэффициенты закона Ципфа были получены с использованием линейной регрессии в двойной логарифмической шкале, а остальные показатели рассчитывались с использованием определений из раздела II-D. Графики временной эволюции были дополнены таблицами средних значений четырех анализируемых величин (см. таблицы I-IV).
Беглый анализ данных, зависящих от времени, показывает, что в начальный период (сразу после создания) криптовалюты претерпевают нестабильную эволюцию с быстрыми изменениями анализируемых величин. Продолжительность этого начального периода варьируется и может занять от пары месяцев до пары лет в случае самых старых монет. После окончания начального периода метрики развиваются менее динамично, и их эволюция напоминает случайное блуждание вокруг среднего значения. Отличным примером такого поведения являются данные по Биткойну. Метрики Биткойна демонстрируют наибольшую волатильность в период примерно двух лет после блока генезиса (см. рис. 2 и рис. 3). Любопытно, что экстремальные значения анализируемых величин совпадают с датой
знаменитая «транзакция с биткойн-пиццей» (22 мая 2010 г.)[7]. «Транзакция с биткойн-пиццей» может быть истолкована как биткойн, выходящий из «младенчества», экспериментальной стадии и постепенно внедряющийся в качестве способа оплаты. До мая 2010 года пользователи редко обменивались биткойнами и не использовали их для оплаты товаров.
Данные для токенов ERC20 собирались за значительно более короткий период времени, чем для монет (4 года против 12 лет). Это ожидаемо, поскольку токены ERC20 — это относительно новые криптовалюты, развернутые в блокчейне Ethereum. Более того, из-за более спекулятивного характера ERC20 обычно имеет гораздо меньшую рыночную капитализацию и менее активные адреса, чем монеты.
Самым большим исключением в группе токенов ERC20 является Chainlink (LINK). Распределение токенов Chainlink очень сконцентрировано на всем временном интервале — с коэффициентом Джини около 0,8 и удивительно маленьким коэффициентом Накамото, равным 2. Это результат экстремального количества токенов в
самый богатый адрес, получивший название «Chainlink: Операторы узлов» (даже до 35% от всего количества токенов)[8]. Кроме того, два следующих по богатству адреса, оба принадлежат команде, разрабатывающей токен Chainlink, имеют примерно 5% от общей суммы
снабжения, что также способствует чрезвычайно высокой централизации. Другие токены также испытали чрезвычайно высокую централизацию (Tether, USD Coin), однако только у Chainlink распределение столь сконцентрировано на всем анализируемом интервале.
Давайте теперь сосредоточимся на главном вопросе этой статьи: в чем разница между статистическими показателями криптовалютных монет и токенов ERC20. Отметим, что аналогичная, хотя и не та же проблема, рассматривалась в [22], где авторы анализировали рыночную капитализацию
криптовалют. Авторы обнаружили, что капитализация как монет, так и токенов качественно подчиняется одному и тому же степенному закону. Однако есть количественные различия; а именно, расчетный коэффициент закона Ципфа для монет находится в пределах 0,5–0,7, а для токенов это значение ближе к 1,0–1,3
В этой статье мы рассматриваем вопрос количественных различий в распределении монет и токенов. Таблицы IIV показывают, что анализируемые статистические величины для жетонов и монет принимают разные значения. Например, коэффициент закона Ципфа у разных монет по большей части заключен в пределах 0,4–1,25, тогда как для токенов ERC20 этот диапазон составляет 0,7–2,25 (см. верхнюю панель на рис. 2–5). Кроме того, монеты, как правило, менее концентрированы — коэффициент Джини находится в диапазоне 0,1—0,7, а коэффициент Накамото — в пределах 10—25 (при объёме выборки N = 100). Для токенов коэффициент Джини составляет около 0,5–0,9, а коэффициент Накамото варьируется в пределах 2–8 (N = 100). Тем не менее, стоит подчеркнуть, что коэффициент Джини для токенов ERC20 имеет тенденцию к снижению и может достичь уровней, аналогичных монетам того же уровня зрелости. Одной из иллюстраций тенденции к снижению централизации являются стейблкоины[9] Tether и USD Coin. Оба токена начинаются с чрезвычайно централизованного распределения токенов, на что указывает коэффициент Джини, близкий к 1, но с течением времени централизация значительно снижается.
Очень низкие значения коэффициентов Накамото токенов ERC20 необходимо учитывать при разработке технологических решений. Особенно, если данный токен ERC20 является базовым механизмом защиты Сивиллы в DAO. Некоторые части DAO с небольшим коэффициентом Накамото можно парализовать или даже захватить, атаковав лишь небольшое количество узлов. Приведу практический пример: одной из популярных функций DAO является распределенный генератор случайных чисел (dRNG). Некоторые конструкции dRNG [18] основаны на пороговых сигнатурах, где случайное число создается комитетом узлов. Если коллективная подпись состоит из частичных подписей, взвешенных по количеству удерживаемых токенов, то небольшой коэффициент Накамото может поставить под угрозу жизнеспособность dRNG. Чтобы решить такую проблему, DAO следует адаптировать схемы dRNG, в которых все частичные подписи имеют одинаковый вес, или использовать совершенно другую схему dRNG. Например, на основе проверяемых функций задержки (VDF)[10].
[6] Реестры BCH и BTC разделились 1 августа 2017 года. Дата разделения ETC и ETH — 20 июля 2016 года.
[7] «Биткойн-пицца-транзакция» — это перевод биткойнов, осуществленный Ласло Ханьечем, который потратил 10 000 биткойнов в местной пиццерии, чтобы купить две пиццы.
[8] См. адрес Ethereum: 0x98c63b7b319dfbdf3d811530f2ab9dfe4983af9d
[9] Стейблкоины – это криптовалюты, стоимость которых привязана к физическому товару, например доллару США, евро или золоту.
[10] VDF могут вычисляться только последовательно и не могут получить преимущества от параллельных вычислений [14], [21]. Кроме того, VDF обеспечивают быстро проверяемое доказательство выполненных вычислений.
Оригинал