Содержание
1. Введение
Консенсус Proof-of-Work (PoW) является основой беспермиссивных блокчейн-систем со времен появления Bitcoin. Традиционный анализ предполагает однородные затраты на майнинг, но реальность демонстрирует неоднородные структуры затрат из-за различий в ценах на электроэнергию, эффективности оборудования, а теперь и внешней полезности от вычислений полезной работы.
Появление Proof-of-Useful-Work (PoUW) вводит внешние вознаграждения за выполнение полезных вычислений, таких как обучение и инференс AI-моделей. Данная работа расширяет исследование [19], включая внешнюю полезность в анализ майнингового равновесия, раскрывая новые стратегические поведения и последствия для децентрализации.
Вариация затрат
Затраты на майнинг могут различаться на 300-500% между регионами из-за разницы в ценах на электроэнергию
Внешние вознаграждения
AI-нагрузки могут обеспечивать дополнительный доход в размере 40-60% сверх наград за блок
2. Теоретическая основа
2.1 Структуры затрат майнеров
Каждый майнер $i$ имеет функцию затрат $C_i(h_i) = c_i \cdot h_i$, где $h_i$ — хешрейт, а $c_i$ — стоимость единицы вычислений. Неоднородность значений $c_i$ создает стратегические преимущества для майнеров с низкими затратами.
2.2 Модель внешней полезности
Функция внешней полезности для майнера $i$ определяется как $U_i^{ext} = \sum_{j=1}^{n} r_j \cdot x_{ij}$, где $r_j$ представляет внешние вознаграждения за полезную задачу $j$, а $x_{ij}$ — распределение ресурсов майнера $i$ на задачу $j$.
3. Анализ равновесия
3.1 Стратегическое поведение майнеров
Майнеры оптимизируют общую полезность $\pi_i = R \cdot \frac{h_i}{H} + U_i^{ext} - C_i(h_i)$, где $R$ — награда за блок, а $H = \sum_{i=1}^{m} h_i$ — общий сетевой хешрейт. Наш анализ показывает, что майнеры с доступом к высокой внешней полезности могут концентрировать полезные задачи в отдельных блоках для максимизации прибыльности.
3.2 Метрики децентрализации
Мы моделируем децентрализацию с использованием энтропии Шеннона: $E = -\sum_{i=1}^{m} p_i \log_2 p_i$, где $p_i = h_i/H$ представляет долю общих вычислительных усилий майнера $i$. Более высокая энтропия указывает на лучшую децентрализацию.
4. Результаты экспериментов
Наши симуляции демонстрируют, что когда внешние вознаграждения превышают 50% наград за блок, майнинговое равновесие значительно смещается. Майнеры с низкими затратами и внешней полезностью достигают на 70-80% более высокой прибыльности по сравнению с традиционными майнерами. Энтропия децентрализации снижается на 15-25% в сценариях с высокой внешней полезностью, что указывает на потенциальные риски централизации.
Рисунок 1: Прибыльность майнинга vs Коэффициент внешней полезности
График показывает экспоненциальный рост прибыльности майнеров по мере увеличения коэффициента внешней полезности с 0% до 100%. Майнеры с преимуществом в затратах ($c_i < \bar{c}$) демонстрируют в 2.3 раза более высокую маржу прибыли при коэффициенте внешней полезности 80% по сравнению с майнерами с высокими затратами.
Рисунок 2: Энтропия децентрализации при различных сценариях
Сравнение энтропии Шеннона в трех сценариях: однородные затраты (энтропия = 4.2), неоднородные затраты без внешней полезности (энтропия = 3.8) и неоднородные затраты с внешней полезностью (энтропия = 3.1). Внешняя полезность снижает децентрализацию на 26%.
5. Техническая основа
Основная математическая основа расширяет майнинговую игру, включая внешнюю полезность. Задача оптимизации майнера становится:
$$\max_{h_i, x_{ij}} \left[ R \cdot \frac{h_i}{\sum_{k=1}^m h_k} + \sum_{j=1}^n r_j x_{ij} - c_i h_i \right]$$
При условиях: $\sum_{j=1}^n x_{ij} \leq h_i$ и $x_{ij} \geq 0$
Это приводит к условию равновесия: $\frac{R}{H} \left(1 - \frac{h_i}{H}\right) + \max_j r_j = c_i$
6. Пример аналитической основы
Рассмотрим сценарий с тремя майнерами: Майнер A (низкие затраты, высокая внешняя полезность), Майнер B (средние затраты, средняя полезность), Майнер C (высокие затраты, низкая полезность). Используя наш анализ равновесия:
- Майнер A выделяет 80% ресурсов на внешние задачи, когда $r_j > 0.6R$
- Майнер B следует смешанной стратегии, балансируя внутренние и внешние вознаграждения
- Майнер C фокусируется в основном на традиционном майнинге, если только внешние вознаграждения не превышают $0.8R$
Результирующее распределение хешрейта показывает, что Майнер A контролирует 45% сетевой мощности, создавая проблемы централизации, несмотря на более высокую общую полезность.
7. Будущие приложения
Интеграция AI-нагрузок с блокчейн-консенсусом представляет значительные возможности. Будущие направления включают:
- Адаптивные алгоритмы сложности, учитывающие значения внешней полезности
- Мультичейн-совместное использование полезной работы для предотвращения доминирования одного чейна
- Регуляторные основы для верификации и аудита внешней полезности
- Гибридные механизмы консенсуса, сочетающие PoUW с элементами proof-of-stake
Последние разработки в области маркетплейсов AI-инференса могут создать стоимость внешней полезности свыше $50 млрд к 2028 году, фундаментально изменив экономику майнинга.
Экспертный анализ: Дилемма внешней полезности
Ключевое понимание
Данная работа раскрывает фундаментальное противоречие в системах PoUW: внешняя полезность создает экономическую эффективность, но угрожает децентрализации. Авторы правильно определяют, что когда майнеры могут получать существенные внешние вознаграждения, традиционное майнинговое равновесие нарушается. Это не просто теория — мы видим, как это разыгрывается в реальном времени с выходом AI-компаний в крипто-майнинг.
Логическая последовательность
Исследование логически выстраивается из модели неоднородных затрат [19], но расширение внешней полезности — это то, где всё становится опасным. Математическая основа элегантно показывает, как рациональные майнеры будут оптимизироваться в сторону централизации, когда внешние вознаграждения доминируют. Метрика децентрализации на основе энтропии особенно умна — она количественно определяет то, что мы интуитивно знали: полезная работа концентрирует мощность.
Сильные стороны и недостатки
Сила работы заключается в её строгой теоретико-игровой основе, напоминающей фундаментальное исследование [18], которое выявило недостатки в оригинальном анализе безопасности Накамото. Однако авторы недооценивают регуляторные последствия. Если AI-компании могут эффективно покупать безопасность блокчейна через выплаты внешней полезности, мы наблюдаем потенциальное регуляторное вмешательство, подобное тому, что мы видели с ICO в 2018 году.
Практические выводы
Архитекторам блокчейнов следует немедленно внедрить лимиты внешней полезности и прогрессивные налоги на децентрализацию. Исследование предполагает, что протоколам нужны механизмы динамической корректировки, реагирующие на концентрацию внешней полезности. Инвесторам следует следить за проектами PoUW со встроенными мерами против централизации — они будут показывать лучшие результаты в долгосрочной перспективе.
8. Ссылки
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
- Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not Enough: Bitcoin Mining is Vulnerable
- Carlsten, M., et al. (2016). On the Instability of Bitcoin Without the Block Reward
- Ball, M., et al. (2017). Proofs of Useful Work
- Zhu, J., et al. (2020). CycleGAN for Image-to-Image Translation
- Ethereum Foundation. (2023). Restaking and EigenLayer Technical Specifications