إثبات العمل باستخدام أدوات خارجية: تحليل التوازن وتأثير اللامركزية

جدول المحتويات

1. المقدمة

كان إجماع إثبات العمل (PoW) أساس أنظمة البلوكشين غير المصرح بها منذ إطلاق البيتكوين. يفترض التحليل التقليدي تكاليف تعدين متجانسة، لكن الواقع يقدم هياكل تكاليف غير متجانسة بسبب اختلاف أسعار الكهرباء وكفاءة الأجهزة، والآن، المنافع الخارجية من حسابات العمل المفيد.

يقدم ظهور إثبات العمل المفيد (PoUW) مكافآت خارجية لأداء حسابات مفيدة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي وأحمال عمل الاستدلال. يمتد هذا البحث عن عمل [19] من خلال دمج المنافع الخارجية في تحليل توازن التعدين، مما يكشف عن سلوكيات استراتيجية جديدة وتأثيرات على اللامركزية.

2. الإطار النظري

2.1 هياكل تكاليف المعدنين

كل معدّن $i$ لديه دالة تكلفة $C_i(h_i) = c_i \cdot h_i$ حيث $h_i$ هو معدل الهاش و $c_i$ هو التكلفة لكل وحدة حساب. يخلق عدم التجانس في قيم $c_i$ مزايا استراتيجية للمعدّنين منخفضي التكلفة.

2.2 نموذج المنفعة الخارجية

يتم تعريف دالة المنفعة الخارجية للمعدّن $i$ كـ $U_i^{ext} = \sum_{j=1}^{n} r_j \cdot x_{ij}$ حيث $r_j$ يمثل المكافآت الخارجية للمهمة المفيدة $j$ و $x_{ij}$ هو تخصيص موارد المعدّن $i$ للمهمة $j$.

3. تحليل التوازن

3.1 السلوك الاستراتيجي للتعدين

يحسن المعدّنون المنفعة الإجمالية $\pi_i = R \cdot \frac{h_i}{H} + U_i^{ext} - C_i(h_i)$ حيث $R$ هو مكافأة الكتلة و $H = \sum_{i=1}^{m} h_i$ هو إجمالي معدل الهاش في الشبكة. يظهر تحليلنا أن المعدّنين الذين يحصلون على منافع خارجية عالية قد يركّزون المهام المفيدة في كتل فردية لتعظيم الربحية.

3.2 مقاييس اللامركزية

نقوم بنمذجة اللامركزية باستخدام الإنتروبيا: $E = -\sum_{i=1}^{m} p_i \log_2 p_i$ حيث $p_i = h_i/H$ تمثل نسبة الجهد الحسابي الإجمالي للمعدّن $i$. تشير الإنتروبيا الأعلى إلى لامركزية أفضل.

4. النتائج التجريبية

تُظهر محاكاتنا أنه عندما تتجاوز المكافآت الخارجية 50% من مكافآت الكتلة، يتحول توازن التعدين بشكل كبير. يحقق المعدّنون منخفضو التكلفة ذوو المنافع الخارجية ربحية أعلى بنسبة 70-80% مقارنة بالمعدّنين التقليديين. تنخفض إنتروبيا اللامركزية بنسبة 15-25% في سيناريوهات المنفعة الخارجية العالية، مما يشير إلى مخاطر مركزية محتملة.

5. الإطار التقني

يمتد الإطار الرياضي الأساسي ليضمّن المنافع الخارجية. تصبح مشكلة تحسين المعدّن:

$$\max_{h_i, x_{ij}} \left[ R \cdot \frac{h_i}{\sum_{k=1}^m h_k} + \sum_{j=1}^n r_j x_{ij} - c_i h_i \right]$$

بشرط: $\sum_{j=1}^n x_{ij} \leq h_i$ و $x_{ij} \geq 0$

هذا يؤدي إلى شرط التوازن: $\frac{R}{H} \left(1 - \frac{h_i}{H}\right) + \max_j r_j = c_i$

6. مثال على إطار التحليل

ضع في اعتبارك سيناريو بثلاثة معدّنين: المعدّن أ (منخفض التكلفة، منفعة خارجية عالية)، المعدّن ب (متوسط التكلفة، منفعة متوسطة)، المعدّن ج (مرتفع التكلفة، منفعة منخفضة). باستخدام تحليل التوازن لدينا:

• يخصص المعدّن أ 80% من الموارد للمهام الخارجية عندما $r_j > 0.6R$
• يتبع المعدّن ب استراتيجية مختلطة، موازنًا بين المكافآت الداخلية والخارجية
• يركز المعدّن ج بشكل أساسي على التعدين التقليدي ما لم تتجاوز المكافآت الخارجية $0.8R$

يظهر توزيع معدل الهاش الناتج سيطرة المعدّن أ على 45% من قوة الشبكة، مما يخلق مخاوف مركزية على الرغم من المنفعة الإجمالية الأعلى.

7. التطبيقات المستقبلية

يقدم دمج أحمال عمل الذكاء الاصطناعي مع إجماع البلوكشين فرصًا كبيرة. تشمل الاتجاهات المستقبلية:

• خوارزميات صعوبة تكيفية تأخذ في الاعتبار قيم المنفعة الخارجية
• مشاركة العمل المفيد متعدد السلاسل لمنع هيمنة السلسلة الواحدة
• أطر تنظيمية للتحقق من المنفعة الخارجية ومراجعتها
• آليات إجماع هجينة تجمع بين إثبات العمل المفيد وعناصر إثبات الحصة

يمكن أن تخلق التطورات الحديثة في أسواق استدلال الذكاء الاصطناعي قيمة منفعة خارجية تزيد عن 50 مليار دولار بحلول عام 2028، مما يغير اقتصاديات التعدين بشكل جذري.

التحليل الخبير: معضلة المنفعة الخارجية

8. المراجع

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not Enough: Bitcoin Mining is Vulnerable
3. Carlsten, M., et al. (2016). On the Instability of Bitcoin Without the Block Reward
4. Ball, M., et al. (2017). Proofs of Useful Work
5. Zhu, J., et al. (2020). CycleGAN for Image-to-Image Translation
6. Ethereum Foundation. (2023). Restaking and EigenLayer Technical Specifications