Os Ricos Ficam Mais Ricos na Mineração de Bitcoin: Análise de Problemas de Equidade Causados por Forks da Blockchain

Índice

• 1. Introdução
• 2. Contexto e Trabalhos Relacionados
  • 2.1 Fundamentos da Mineração de Bitcoin
  • 2.2 Forks da Blockchain e Equidade
• 3. Enquadramento Teórico
  • 3.1 Modelo Matemático
  • 3.2 Análise TRGR
• 4. Resultados Experimentais
• 5. Implementação Técnica
• 6. Aplicações e Direções Futuras
• 7. Referências

1. Introdução

O Bitcoin representa um sistema monetário descentralizado onde a equidade na mineração é crucial para prevenir a concentração de poder computacional. Esta pesquisa investiga o fenômeno "Os Ricos Ficam Mais Ricos" (TRGR) na mineração de Bitcoin, demonstrando como forks não intencionais da blockchain criam vantagens sistemáticas para mineradores maiores.

2. Contexto e Trabalhos Relacionados

2.1 Fundamentos da Mineração de Bitcoin

A mineração de Bitcoin envolve resolver quebra-cabeças criptográficos para validar transações e proteger a rede. Os mineradores competem para encontrar blocos válidos, com recompensas distribuídas aos mineradores bem-sucedidos. O protocolo assume controlo maioritário honesto da hashrate para segurança.

2.2 Forks da Blockchain e Equidade

Os forks da blockchain ocorrem quando múltiplos blocos são minerados simultaneamente antes que a propagação da rede esteja completa. Pesquisas anteriores de Gervais et al. (2016) identificaram problemas de equidade relacionados com forks, mas careciam de precisão analítica.

3. Enquadramento Teórico

3.1 Modelo Matemático

A taxa de lucro da mineração $\rho_i$ para o minerador $i$ com proporção de hashrate $h_i$ é modelada como: $\rho_i = h_i + \alpha \cdot h_i^2$ onde $\alpha$ representa o coeficiente de vantagem induzido pelo fork. Isto demonstra a vantagem quadrática para mineradores maiores.

3.2 Análise TRGR

Sob atrasos de propagação de bloco fixos, provamos que o lucro da mineração aumenta super-linearmente com a proporção de hashrate: $E[R_i] \propto h_i \cdot (1 + \beta \cdot h_i)$ onde $\beta$ depende dos parâmetros de latência da rede.

4. Resultados Experimentais

Resultados de simulação mostram que mineradores com 30% de hashrate alcançam 38% das recompensas reais sob condições normais de rede. A discrepância aumenta com o crescimento da latência da rede e do tamanho do bloco.

5. Implementação Técnica

Pseudocódigo Python para simulação de fork:

def simulate_mining_round(miners, network_delay):
    blocks = []
    for miner in miners:
        if random() < miner.hashrate:
            block = mine_block(miner)
            blocks.append((block, miner.id))
    
    # Resolve forks baseado na propagação
    winning_block = resolve_forks(blocks, network_delay)
    return winning_block

6. Aplicações e Direções Futuras

Direções futuras de pesquisa incluem o desenvolvimento de mecanismos de consenso resistentes a forks, algoritmos de tamanho de bloco adaptativos e protocolos de mineração sensíveis à latência. As aplicações estendem-se a outras criptomoedas Proof-of-Work que enfrentam desafios de descentralização semelhantes.

7. Referências

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Gervais, A., et al. (2016). On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains.
3. Sapirshtein, A., et al. (2016). Optimal Selfish Mining Strategies in Bitcoin.
4. Sankar, L. S., et al. (2017). Towards a Theory of Blockchain Forking.

Análise Original

Esta pesquisa fornece evidências convincentes de preconceitos estruturais na distribuição de recompensas de mineração do Bitcoin, demonstrando como o fenômeno "Os Ricos Ficam Mais Ricos" emerge de características fundamentais do protocolo, em vez de forças de mercado externas. O enquadramento matemático estabelecido por Sakurai e Shudo baseia-se no trabalho anterior de Gervais et al. sobre segurança da blockchain, mas introduz inovações cruciais na modelação da dinâmica de resolução de forks. Semelhante à forma como o CycleGAN (Zhu et al., 2017) revolucionou a tradução de imagem para imagem ao formalizar a consistência do ciclo, este trabalho formaliza a consistência do fork em redes blockchain.

A relação linear entre a proporção de hashrate e a taxa de lucro da mineração ($\rho_i \propto h_i$) sob condições idealizadas revela pressões de centralização inerentes que contradizem o ethos descentralizado do Bitcoin. Esta descoberta alinha-se com as preocupações levantadas pela equipa de desenvolvimento do Bitcoin Core relativamente à sustentabilidade a longo prazo do consenso Proof-of-Work. A metodologia de pesquisa, validada com dados empíricos de exploradores de blockchain como o Blockchain.com, representa um avanço significativo em relação a abordagens analíticas anteriores que sofriam de erros de estimativa >100%.

De uma perspetiva técnica, a metodologia de "rounds" baseada em intervalos de tempo aborda limitações críticas na análise anterior de forks. Esta abordagem partilha semelhanças conceptuais com a análise baseada em rounds na literatura de sistemas distribuídos, particularmente o trabalho de Dwork, Lynch e Stockmeyer sobre consenso em modelos de parcial sincronia. A análise de robustez sob atrasos de propagação variáveis fornece informações práticas para a otimização de parâmetros de rede, podendo potencialmente informar melhorias de protocolo no Bitcoin e em criptomoedas semelhantes.

As implicações estendem-se para além do interesse académico para a dinâmica do mundo real dos pools de mineração e considerações regulatórias. Como observado no Relatório de Estabilidade Financeira Global de 2021 do FMI, a concentração da mineração representa riscos sistémicos para os ecossistemas de criptomoedas. Esta pesquisa fornece fundamentação matemática para estas preocupações e sugere direções para modificações de protocolo para melhorar a descentralização, semelhante à transição em curso do Ethereum para Proof-of-Stake.