全新: ICP 的經濟與治理系統詳解!
DfinityFun
2021-05-08 08:21
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互聯網計算機是世界上第一個完全自適應的區塊鏈。互聯網計算機網絡,以及承載網絡的特殊節點機器,在網絡神經系統(NNS)的完全控制下運行。

NNS 是一個去中心化的代幣治理系統,是完全無准入的。世界上任何一個人都可以向NNS 提交提案,如果提案被投票採納,就會立即執行,全部過程完全自動,使網絡能夠實時適應和發展。

NNS 可以隨時執行任務,如昇級節點機器以更新協議、安全地修復應用、調整經濟參數,或創建新的子網區塊鏈實現擴容。它在互聯網計算機的協議內運行,並能在不停止的區塊鏈運行或破壞安全性的前提下,進行上述升級與修改。

NNS 網絡神經系統允許用戶使用ICP 治理代幣來創建投票神經元。任何人都可以創建一個神經元,我們預計在創世紀後會有數以萬計的神經元被創建出來,它們將共同表達社區的意志,通過算法進行調解。

神經元就像一個儲蓄賬戶,會設定一個退出週期,退出週期的長度使用"溶解延遲"來配置。神經元的投票權,以及他們能獲取的投票獎勵,與放入神經元的ICP 數量、"溶解延遲"的長度,以及神經元存在的“年齡”成正比。

神經元可以手動投票,也可以自動投票,這是一種跟隨(follow)的模式,而不是委託(delegate),神經元可以自動地以一種流動民主的形式跟隨其他神經元。

二級標題

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治理概覽

NNS 的目的是讓互聯網計算機網絡以一種開放、去中心化和安全的方式進行管理。它可以完全控製網絡的所有權限。

例如,它可以升級承載網絡的節點機所使用的協議和軟件;它可以創建新的區塊鍊子網,實現擴容;它可以拆分子網,來均衡網絡負載;它可以配置經濟參數,如gas 代幣Cycles 與ICP 的兌換比例;在極端情況下,它甚至可以凍結惡意的軟件容器,以保護網絡,等等。

NNS的工作方式是接受提案,並根據網絡參與者創建的"神經元"的投票,決定採用或拒絕這些提案。神經元也被參與者用來提交新的提案。提交提案後,提案要么被採納,要么被拒絕,這個過程幾乎是立即結束的,或者經過一些延遲,這取決於全體神經元如何投票。

每個提案都是一個特定"提案主題"的實例,這決定了它包含哪些信息。對於每種主題的提案,NNS 都有一個相應的系統函數,每當該主題的提案被採納時,它就會調用該函數。

或"或",如"#NodeAdmin"或"#NetworkEconomics"銷毀

銷毀"銷毀")神經元來解鎖。

用戶被鼓勵創建神經元,因為在對提案投票時可以獲得ICP 獎勵。獎勵的形式是分配由NNS 鑄造的新ICP。分配給神經元的ICP 獎勵數量來自於以下因素:

  • 鎖定ICP 的多少

  • 剩餘的最小鎖定期("溶解延遲")

  • 神經元存在的時長

  • 它所參與表決的比例,以及所有神經元的投票活動的總和

在任何時候,每個神經元都有一個當前配置的"溶解延遲"溶解模式"溶解模式"溶解模式"溶解模式",它的溶解延遲會隨著時間的推移而下降,就像廚房裡的計時器一樣,直到達到零,這時它的所有者可以執行最後的支付動作來解鎖ICP。

對於想在ICP 上獲得價值最大的神經元所有者來說,"溶解延遲"為他們創造了一種合理的經濟激勵。神經元所有者可以自由配置"溶解延遲",最長延遲時間為8年。一但創建,除了等待時間的自然流逝,沒有其他辦法來了個加快溶解速度。"溶解延遲"越高,NNS 支付的投票獎勵就越高,這就鼓勵用戶加入了經濟的博弈,在這個博弈中,創造了一個長期的經濟激勵機制,用戶會根據一個非常長期的願景來投票治理。

在治理事務繁雜的時候,神經元所有者可能會發現沒有經歷對提交給NNS 的每一個提案都直接進行手動投票:首先,大量的提案會被提交給NNS,大部分神經元所有者可能沒有時間來評估每一個提案;其次,神經元所有者可能缺乏必要的專業知識來評估提案。

NNS 使用一種被成為“流動民主”的形式來解決這些挑戰。可以設置神經元的follow 規則,對任何一個提案,都可以通過follow 一組神經元的投票來自動跟票。也可以定義一個萬能的惰性follow 規則,即使是對沒有設置過的提案主題,神經元也能案自動跟票,獲得獎勵。假設神經元所有者以網絡的最大利益為核心,來管理他們的神經元如何follow 其他神經元,這也符合他們自己的經濟利益,因為他們鎖定了ICP 代幣。

預計ICP 總供應的很大一部分將被鎖定在治理神經元中,以獲得獎勵。這確保了互聯網計算機的自我管理,因為它使攻擊者無法獲得足夠大的股份。由於神經元所有者可能希望通過對所有提案進行投票來最大化他們的回報,大多數神經元將被積極管理,或被配置為follow 其他神經元,以便他們可以自動投票。

二級標題

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ICP 代幣

ICP 是網絡原生的實用代幣,在網絡中扮演三個關鍵角色:

  • 促進網絡治理

ICP 代幣可以被鎖定來創建神經元,通過投票參與網絡治理,可以獲得ICP 增發獎勵。

  • 生產用於計算的cycles

ICP 可以轉換為"cycles",即作為gas token 的角色為計算提供動力,在使用時被燃燒。 NNS 會動態調整ICP 兌換cycles 的比例,這樣選擇是為了確保網絡的用戶總是能夠以近乎穩定的實際成本創造新的cycles,這樣獲取gas 的成本是穩定可預測的。

  • 獎勵參與者

網絡會鑄造新的ICP 來獎勵承擔重要工作的人,使網絡能夠運作,包括:向參與投票的神經元提供"投票獎勵"二級標題"二級標題"。

ICP 賬本

ICP 賬本設在NNS 內部,以電子表格的方式記錄ICP 的所有餘額。每一行被稱為"賬戶"列"列"):

  • 賬戶標識符

控制"控制"賬戶的控制者的身份中得出的唯一值。目前控制者有兩類:密鑰對的所有者;NNS 中一部分的智能合約(容器)。賬戶標識符是通過哈希域的分隔符、委託人ID和子賬戶(如果沒有給出子賬戶,則為零)的連接得出的。

  • 餘額

正整數,最小單位為百萬分之一ICP,餘額是賬戶持有的ICP 數量。

當控制者是公鑰或智能合約(容器)時,他們可以對一個賬戶應用以下操作:

  • 通知

通知

  • 通知

創建神經元

創建神經元

  • 創建神經元

當控制者是公鑰持有者時,他們可以將其餘額的一部分鎖定在一個新的神經元內。從技術上講,創建神經元要分兩個階段進行:首先,將要抵押的ICP 轉移到治理容器的一個賬戶(對應於一個新的神經元);然後將收到的轉賬通知治理罐,治理罐會更新其內部神經元的記錄。為了將這些ICP 轉移到一個不同的賬戶,比如回到原來的賬戶,在那裡它們可以再次像正常的餘額一樣被控制,相關的神經元必須被完全溶解。已創建的新神經元由創建它的委託人的私鑰控制。

  • 二級標題

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代幣經濟學

神經元提供了通過參與治理來獲得獎勵的機會。獎勵以增加神經元成熟度的形式發放給那些投票者,成熟度累積後最終產出新的神經元,這些神經元里包含了增發的ICP。然而,獲得一個新的神經元所產生的整體經濟收益,也會隨著鎖定的ICP 餘額的價值而波動。

為了使收益最大化,神經元所有者有強烈的動機,首先確保他們的神經元能參與每一次投票,這樣他們就能獲得最大可能的投票獎勵,其次去判斷什麼樣的提案能最好地推動網絡整體價值的增長,再對提案進行投票。

溶解延時

當有人想出售鎖定的ICP 餘額時,如果它在未來可以解鎖和出售的確切時刻,達到最大可能的價值,他們將獲得最大利益。如果神經元所有者以長遠的眼光來投票,使網絡在未來的價值最大化,那麼將從網絡的長期價值增長中獲得最大收益。出於這樣的原因,NNS 通過向神經元發放更大的獎勵,激勵神經元所有者使把溶解延時盡可能拉長。

由於當神經元的所有者俱有長期視野時,他們的投票在決策中更有用,所以NNS 也給了溶解延遲越大的神經元更多的投票權重,而溶解延遲少於六個月的神經元則完全不能投票。

當然,因為鎖定的餘額可以轉讓,這個方案給網絡帶來的好處就會減少,因為這將使神經元所有者在任何時候都可以選擇"出售他們的神經元",即使他們不得不相對於未鎖定的餘額進行折價。

51% 治理的攻擊

一個關鍵的安全問題是防止攻擊者獲得51%的投票權,或者帶動那些不明智的投票者,成功的損害網絡。 (這裡的"攻擊者"二級標題

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計算投票獎勵

算法

算法

算法

一個神經元的成熟度從0開始,隨著投票活動而增加。當一個神經元的成熟度增長超過一定的閾值,那麼它就可以產生一個新的神經元,其中包含增發的ICP,然後將自己的成熟度重置為零。

新神經元中增發的ICP 的數量,在預期中等於鎖定在母神經元中的ICP,並以母神經元的成熟度為因素。例如,一個包含100個ICP 且成熟度為10%的神經元,可以產生一個新的神經元,該神經元包含10個增發的ICP 代幣。新產生的神經元的溶解延遲只有一天,如果需要的話,可以很容易地取回鎖在裡面的ICP。

催生"催生"操作有一定程度的不確定性)。

每隔24小時,我們必須計算要增加多少參與投票的每個神經元的成熟度。我們開始計算可能被創造並作為獎勵分配的ICP 的最大數量,這將反映在神經元成熟度的增加上。一旦我們有了這個數量,我們就可以計算出每個神經元在考慮到諸如被鎖定的ICP 數量、配置的溶解延遲和年齡時,應該得到多少相對份額的獎勵。

我們從當前的ICP 供應量和創世以來的天數中得出可以被鑄造和分配的ICP 的最大數量。首先,這等於ICP 供應量的10%除以一年中的天數。在八年的時間裡,這個數字會下降到5%。請注意,由於ICP 的供應量在這段時間內可能增長或下降,投票獎勵在實踐中可能不會減少一半。

  • 第一年的增發率是10%

  • 創世紀之後第八年的增發率為5%,此後保持不變

  • 增發率是時間的二次函數

將增發時間稱為G,在G 和G+8y 之間的任何時間t 內,時間t 的總獎勵R(t) 由下式給出:

R(t) = 0.05 + 0.05[ (G + 8y – t) / 8y ]²

R(t) = Rf + (R0 – Rf)[ (T – t) / (T – G)]²,

其中R0 是初始比率(10%),Rf 是最終比率(5%),T 是比率趨於平穩的時間(G + 8y)。

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