Testnet Wave 2 まとめ— The Tokenomics Suinami
「Testnet Wave 2 Recap — The Tokenomics Suinami」の翻訳記事です
Testnet Wave 2では、Suiのトークノミクス・モデルのテストと検証に焦点を当てました。その結果の一部は、ネットワーク・パフォーマンスに関する前回の総括記事で説明しました。今回は、トークノミクス・パフォーマンスについて見てみましょう。
Wave2では、メインネットの経済状況を模擬した環境にSuiバリデーターを参加させ、その反応や行動を分析する機会を提供しました。その結果、私たちの期待を上回る結果を得ることができ、Suiの委任型プルーフオブステークシステムとガスメカニズムが意図したとおりに機能することを強く証明することができました。
Sui Tokenomicsをデザインする
Suiのトークノミクスは、Suiのエンジニアリングデザインとシームレスに連動するように設計されています。SuiのDelegated Proof-of-Stakeは、Suiのスケーラブルで並列化可能なアーキテクチャを保護するために、経済的インセンティブを適切に組み合わせて提供します。Suiのガスメカニズムは、需要の増加に応じてネットワークのコンピューティングパワーが水平に成長しても、料金を低く抑えることができます。SuiのStorage Fundは、ユーザーがオンチェーンストレージを大規模に活用する際に、チェーンが財政的に健全であるように、ストレージに適切な価格を設定します。
このような設計により、Suiのトークノミクスは優れたユーザー体験を提供し、ネットワーク運営者に持続可能なビジネスモデルを促進し、SUIトークン保有者は分散型ネットワークの恩恵を十分に享受することができます。
When Rubber Hits the Road
Suiのコアエンジニアの多くは、Formula 1: Drive to Surviveという番組が大好きです：世界トップクラスのエンジニアリングの才能、大きな野心、そしてコミュニティの強さを描き、Suiの原動力となっているコミットメントと価値観を思い出させてくれるからです。しかし、F1チームなら誰もが認めるように、シーズン前に何ヶ月もかけて設計・製作したクルマがレース当日に結果を出せなければ、その成果は無に帰してしまう。理論やモデルは素晴らしいツールですが、ドライバーがペダルを踏み、エンジンが唸りを上げたときが、真実の瞬間です。
この精神は、ブロックチェーンの開発・テストにも受け継がれています。Testnet Wave 2は、Suiのトークノミクスモデルを探求し、その理論的設計が意図した通りに機能するかどうかをライブ環境で検証する絶好の機会を提供しました。
金銭的インセンティブがない場合のテストインセンティブ
トークノミクスのテストは、SUIトークンが稼働していないときに経済的インセンティブをどのようにテストするかという重要な課題に取り組むことを意味します。Suiネットワークでは、SUIトークンはネットワークユーザー、オペレーター、トークン保有者の意見を一致させる役割を担っています。しかし、トークンの経済的価値がゼロである場合、なぜこのようなインセンティブが働くのでしょうか？バリデーターは、報酬が何の価値もないのに、なぜ報酬の数を気にするのでしょうか？ガス代が無意味で、自由に使えるfaucetがあるのなら、なぜエンドユーザーはガス代を気にするのだろうか？
これらの課題は、メインネット以前のブロックチェーンネットワークにおけるトークノミクスのテストを再考する機会を与えてくれました。私たちは、このオープンなキャンバスを利用して、バリデーターに人為的なインセンティブを与え、SUIトークンが稼働しているかのように行動させるテスト環境を構築しました。このテスト環境は、メインネットが稼動した後の経済状況を忠実に再現しているため、その結果もメインネットの結果と密接に一致するはずです。したがって、この実験環境は、Suiのトークノミクスがライブ環境でどのように機能するかを示す最初の確かな証拠となるはずです。
The Validator Contest : 擬似経済的なテストネットの作成
Testnetは、バリデーターの間で行われるコンテストで、主に2つの仮定に基づいていました：
- バリデータのコストシミュレーション
各バリデータは、Testnetを通じて各バリデータのコスト構造をシミュレートすることを目的として、限界コストの時系列を含むCSVファイルを受け取りました。バリデータは、これらの数値が、1ガスユニットを実行する際のバリデータの限界費用（ドル）を表しているかのように行動するよう求められた。時系列はgenesisイベントの前に配布され、各バリデータは異なる数字のセットを得て行動しました。 - SUIトークン価格の模擬
Testnet全体を通して、また各エポックの開始前に、次のエポックのSUIトークン価格のシミュレーション値（ドルベース）をバリデータセットに与えました。バリデータは、この値が本物であるかのように行動するよう求められた。すべてのバリデーターは、同じSUIトークン価格のシミュレーションを観察し、その値はエポックごとに変化した。
この2つの仮定は、各バリデーターの報酬、コスト、ひいては利益率をドルベースで計算するために必要な欠落した要素であるため、重要な役割を果たしました。つまり、これらのシミュレーション値を用いて、各バリデーターは財務状況を計算し、ビジネスモデルとして成立しているかどうかを判断することができたのです。
このモデル化の仕組みをより詳しく見るために、Suiの主な会計式を簡単に確認しておきましょう。ネットワークの観点から、総ステーク報酬は主に2つのソースからもたらされます：
StakeRewards = StakeSubsidies + (ReferenceGasPrice * GasUnits)
右辺の第2項はガス料金に相当し、バリデーターがネットワークのトークノミクスに影響を与える部分です。具体的には、バリデータは基準ガス価格（RGP）を設定することでガス料金に直接影響し、価格がネットワーク需要に与える影響によって間接的に影響します。RGPが高ければ高いほど、オンチェーン活動に対する需要は低くなり、その結果、実行されるガスユニットも少なくなります。
以下の会計は、各バリデーターのボトムライン（ドル）を概算したものである：
Profit = (SUIPrice * RewardShare * StakeRewards) — (MarginalCost * GasUnits)
バリデーターのステーク報酬のシェアは、保管資金のサイズ、ステーク総額に対するバリデーターの割合、所有するステークと委任されたステークに対するバリデーターのシェア、バリデーターの手数料、集計ルールの出力（Suiの委任型Proof of Stake参照）といった複数の変数に依存します。重要なのは、SUIトークン価格と各バリデーターのコスト構造のシミュレーション値が、ステーク報酬と実行コストをドル換算するために必要であるということです。
最後に、残された未解決の問題は、バリデーターが前述したシミュレーション値を真摯に受け止めるインセンティブをどのように与えるかでした。しかし、実際には、これらの数値はでっち上げであり、なぜ悩む必要があるのでしょうか。そこで、私たちは、以下のような基準で点数を配分する採点基準を作りました：
- バリデーターが持続的に動作した場合、1エポックあたり2ポイント
具体的には、各エポック終了時に、StakeSubsidies、ReferenceGasPrice、GasUnits、RewardShareの確定データが入手可能となった。その後、このデータとSUIPriceとMarginalCostの前提条件を用いて、前述の計算式が算出された。各バリデーターは、Profit>0を達成した場合のみ、2ポイントを得ることができる。これは、バリデータが自分のオペレーションに最も適したガス価格を推定することを奨励するためである。 - RGPを下回る価格を提示した場合、1エポックにつき1ポイント加算する。具体的には、ガス料金サーベイでは、各エポック開始前に各バリデータがReferenceGasPriceの見積書を提出する。Suiのガスメカニズムは、これらの見積もりを収集し、その年のReferenceGasPriceを2/3のパーセンタイルで重み付けして設定します。各バリデータは、下位2/3に入った場合のみ、1ポイントを獲得した。
利益基準は、バリデーターが実行可能なビジネスを運営する上での懸念を再現したものである。この基準は、各バリデータがより多くのステークを蓄積し、より高いステーク報酬を獲得し、持続可能な RGP を設定するための人為的なインセンティブを持つことを保証するものである。
この価格基準は、現実の環境において、バリデーターが外部競争の脅威に直面していることを再現している。もしSuiのバリデーターが法外に高いガス料金を設定し、大きな利幅を得た場合、新しいバリデーターがバリデーターセットに参入し、これらの利幅の一部を吸収しようとするでしょう。実際、最もパフォーマンスの高いバリデーターは、パフォーマンスの低いバリデーターを排除するために、ガス価格の引き下げを目指すだろう。このような基準は、外部競争の脅威を捉え、RGPに下方圧力を与える。
したがって、採点基準は、SUIトークン価格と各バリデータの限界コストのシミュレーション値とともに、メインネットに存在する主要な経済力を再現する環境を作り出しました。さらに、バリデーターにコンテストに真剣に取り組んでもらうために、Sui Foundationは、コンテストの成功例をSUI委譲の判断材料にすることを約束しました。
Suiの基準ガス価格は、エンドユーザーに低廉で安定した料金を提供
バリデーターコンテストは、基準ガス価格が意図したとおりに機能し、エンドユーザーに低くて安定した手数料を提供することを示しました。Testnet Wave 2の期間中、バリデーターはシミュレーションされたSUIトークン価格の動きに反応し、RGPを反対方向に動かしました。その結果、SUIトークン価格の変動はRGPの変動と相殺され、Suiネットワークを利用する際のフィアット価値はほぼ一定となりました。
Testnet Wave 2の最初のエポックは、バリデーターをSuiのトークノミクスに乗せ、ステーキングとデリゲーションの仕組みについて教育するために使われました。この試行錯誤の後、RGPはTestnetの第2週が始まる頃には、よく機能するようになりました。
RGPの動作をよりよく理解するために、SUIトークン価格が激しく変動した期間のケーススタディを検証してみました。具体的には、エポック16から18にかけて、SUIトークンの価格が53%上昇し、その後、エポック21までに70%も暴落したケースを試しました。同じ期間にRGPは逆方向に動き、最初は12%下落し、その後122%上昇しました。
つまり、SUIトークンが53%上昇したときに紙幣ベースのガス価格は34%上昇しただけで、SUIトークンが70%下落したときに33%下落しただけなのです。つまり、RGPはSUIトークン価格の変動幅の約半分を相殺することに成功したのです。今後、Suiネットワークが成熟し、より長い時間軸で観察されるようになれば、RGPはSUIトークン価格の大きな変動に対してさらに強力なクッションとなる可能性があります。このケーススタディでさらに注目すべきは、RGPが41人の独立したバリデーターの分散セットによって共同で設定されながら、その目標を達成したことです。
最後に、RGPの興味深い特徴は、バリデータ全体の分散を扱い、異常値を無視するように設計されていることです。RGPはガス価格調査の2/3パーセンタイルと定義されているため、大多数のバリデータ（実際には検証者の定数）はRGP以下のガス価格を支持し、残りの1/3の検証者は支持しないこととなります。この設計により、極端に低い値も高い値もRGPに影響を与えず、有効回答者の過半数が常にRGPに満足することが保証されます。
実際、ガス価格調査の最大提出量は最小提出量の何百倍、何千倍にもなることが多かったですが、RGPは比較的狭い範囲内で動くことがほとんどでした。
レジリエントで分散型ネットワークの実現に向けて
Suiのネットワークセキュリティは、SUIトークン保有者とネットワークオペレータの間の整合性に大きく依存しています。Suiは、Delegated Proof-of-Stakeメカニズムによってこれを実現し、SUIトークン保有者はSuiバリデーターに投票権を委譲し、バリデーターはこのサービスの対価として少額の手数料を請求します。
Suiはパフォーマンスに応じてステーク報酬を分配するため、SUIトークン保有者は最もパフォーマンスの高いバリデーターとステークすることに経済的利益を持ちます。同様に、Suiのバリデーターは良いパフォーマンスをするインセンティブがあり、パフォーマンスが悪い場合にステーク報酬を失い、委任されたステークが少なくなり将来の報酬を失うという二重のリスクがあります。
無許可参加と合わせて、Suiの分散化にとって本当に重要なのは、Suiトークン保有者が自分のステークを委ねる候補者を常に十分に持っていることです。特に、Suiコミュニティの各メンバーに沿った候補者が少なくとも一握りいることです。2人のSUIトークン保有者が、誰が最良の候補者であるかについて同意する必要はありませんが、SUIトークン保有者は、多くの良い選択肢から選ぶことができると確信すれば、安心することができます。ステイカーが委任を切り替えるという脅威は、バリデーターがステイカーの利益に沿い、効率的に運営することを促します。また、Suiコミュニティメンバーの一部の意見を反映したバリデーターがいない場合、パーミッションレス・エントリーによって、彼らが力を合わせ、新しいバリデーターとして参入することができます。
分散型の未来のための最も基本的な要件は、Suiのオペレーションがステーク分布の急激な変化に対応できることです。もしSUIトークン保有者が、バリデータとSuiコミュニティの整合性を高めるためにステーク配分を変更することを決定した場合、ネットワークがその変更中もパフォーマンスを維持できることが望ましいです。Testnetは、これが真実であることを示す重要な証拠を提供しました。
Testnetを通じて、Suiは健全なステーク分布が存在しても、パフォーマンスを維持した。平均して、トランザクションを処理するのに必要な最小限の定足数は23人のバリデータで構成されており、Suiは多数のオペレータがいる分散システムとしてうまく動作できることを示しています。
さらに重要なのは、Testnet全体の分布が根本的に異なる方法で変化したことで、Suiが劇的な変化に強いという証拠が得られたことです。極端な例では、Testnetは、最小定足数が最大値28（すなわち2/3 * 41）をとる一様分布でブートストラップされました。もう一方の極端な例では、ステーク分布が非常に歪んでおり、たった7人のバリデータで最小定足数を達成できた瞬間がありました。しかし実際には、このような偏った分布に伴う集中化のリスクを防ぐため、投票権は10％を上限とし、あるバリデーターのステークシェアが10％を超えると、残りの投票権は他のバリデーターに分散されます。
このような劇的な変化があってもTestnetがパフォーマンスを維持したことは、SUIトークン保有者がネットワークのパフォーマンスに影響を与えることなく分散化をサポートできるという安心感をもたらしています。オペレーショナルエクセレンスと経済的ガバナンスの成功の両方に当たるウィンウィンの関係です。
Frenemies Game : 楽しみながらネットワークをテストする
Wave2の後半に導入された「Frenemies Game」は、大量のユーザーをSuiのステークに誘導することを目的としていました。これは、ネットワークがこのような大量の委任や引き出しに対応できるかどうか、また、ステーク分布が予想外の形で変化する可能性があるかどうかをテストするのに役立ちました。
Frenemiesの最も興味深い副作用の1つは、Frenemiesが偉大な平等者であることを証明したことである。ユーザーをランダムに異なるバリデーターに割り当てることで、バリデーターが膨大なステークスSUIを集めることが非常に難しくなり、ステークの分布が平らになる傾向がありました。平均的な最小定足数は20人から27人に増加し、Frenemiesは分散化の大きなサポーターとなりました。
しかし、「Frenemies」は私たちの予想をはるかに上回る結果を残しました！フレネミーズゲームが終了するまでに、オンチェーンのアクティビティは最終的に700％以上増加しました。しかも、この間、ガソリン価格はドルベースでほぼ一定額に保たれていました。
The Tokenomics Suinamiは、これからが本番です！
これらの初期の結果は非常にエキサイティングなものです。Suiコミュニティはすでに、Suiのオブジェクト中心モデル、並列化可能なアーキテクチャ、アクセス可能なプログラマビリティの価値を享受しています。また、Suiコミュニティは、エンジニアリング設計と同等の性能を持つ金融層を提供するために設計されたオンチェーン・トークノミック・モデルのメリットを享受し始めることになります。
Testnet Wave 2に参加された皆様、特にSuiのトークノミクスモデルの最初の証拠を提供してくれた41名のバリデーターの皆様に大変感謝しています。特に、バリデータコンテストで最も多くのポイントを獲得したSuiバリデーター、Stakin、DSRV、Passive Trust、Chain Node、Staking Cabinに大きな拍手を送ります。また、銀賞を受賞したCrypto Coders、Everstake、Cosmostation、NodeInfra、Daniel Moonは、上記と合わせてトップ10のリーダーボードに名を連ねることができました。
エンジンは熱く、タイヤは柔らかく、横滑り痕があちこちに。でも、僕らはやり遂げた。プレシーズンは終わり、テストは大成功。Suiのトークノミクスは、プライムタイムの準備が整いました。私たちは、テストネットの次の反復と期待されるメインネットの立ち上げで何が起こるか、とても期待しています。Suiのコミュニティ、特にSuiのバリデーターと協力して、Suiのトークノミクスを次のレベルに引き上げることを楽しみにしています。
免責事項：SUIトークン価格とそのダイナミクスに関するすべての言及は架空のものであり、Validator Contestのコンテキストを提供することのみを目的としていることに注意してください。Validator Contestの進化で議論されるすべての数字は、もっぱらテスト目的であり、SUIトークンの将来の市場価格と何らかの関係があると解釈されるべきではないでしょう。
