Phala关于worker质押衰减计算模型提议

中文（简） 新经济模型
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#1

概述

随着PHA价格的大幅波动，现有质押池机制下，高成本成了矿工不得不面对的问题，进而产生的高风险也阻止了矿工扩张的意愿。
为此，从长远考虑，本文针对worker设备在收益不减的情况下质押衰减，给出如下提议，欢迎大家讨论。

模型

  1. 增加纬度系数：质押周期(天数) cycleDays、掉线质押保持天数keepDays
    说明：
    1. 如果worker每连续cycleDays天均是mining，则可按下方公式进行质押衰减，收益不减
      • 衰减的质押在当前worker中设置一字段，标记为累计可衰减数额，矿工可手动将该数额一次性claim到质押池free中。
    2. 如果worker出现异常
      1. cycleDays重置为0，等待worker恢复mining后按上文执行。
      2. 同时开始计数worker异常天数keepDays，若keepDays时间内worker恢复正常，则依旧使用衰减后的质押产生高收益；否则按照官方当前质押
        经济模型来产生收益。
    3. 若新增质押，则worker质押模型重置为官方当前质押经济模型，然后再按规则进行衰减
  2. 公式
    1
    其中：
    2：表示当前worker更新衰减后的质押值
    3：表示当前worker实际已质押值
    4：表示当前worker最小质押值
    5：衰减系数，可控制衰减速度，须大于1，社区可讨论设置

具体公式优势，下文详解

事例说明

假设当前worker质押17000，最小质押3000，衰减系数分别设置为：2,3,4
符合衰减条件后，假设进行4次衰减，按公式不同系数衰减结果如下：

系数为2
第一次衰减后worker质押：10000
第二次衰减后worker质押：6500
第三次衰减后worker质押：4750
第四次衰减后worker质押：3875

系数为4
第一次衰减后worker质押：13500
第二次衰减后worker质押：10875
第三次衰减后worker质押：8906.25
第四次衰减后worker质押：7429.6875

系数为6
第一次衰减后worker质押：14666.66
第二次衰减后worker质押：12722.21
第三次衰减后worker质押：11101.84
第四次衰减后worker质押：9751.53

从中可看出，系数越大，worker的质押衰减越慢，也就是每次释放出来的质押越少。直到达到公式边际条件后，停止衰减。

优势

本文提议的主要优势如下：

  1. 新增设备：衰减出来的质押，矿工可以用来新增worker节点，提升云计算规模
  2. 提升流转率：质押币的流转速率改变，有益于市场换手，
  3. 筛选长期价值生态支持厂商，
  4. 促进应用生态建设，提升应用场景，
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#2

Hi, 感谢你的建议。内容很棒！

对于你提出的设想，我们可以暂时命名为模型m（你的id是myphala），以便下面我们深入讨论：

1、对模型m的理解：这个方案看起来和目前V值的设计思路很类似

  • 模型m的思路是可以通过稳定在线快速的实现高收入低抵押，随着稳定在线的时间越长，边际收益逐渐降低；
  • 而目前经济模型V值增长，则是随着稳定在线的时间越长，边际收益逐渐提升，直到提升到极致。
    二者最终目标其实都是通过稳定在线，实现一个低投入高收益，但过程差异比较大。

你提出的方案默认了一个概念：就是起初都要尽可能高的抵押，压得少的话稳定在线就没有意义。但这和我们的初衷其实有一些相悖了，并且如果在线时长的边际收益是逐渐降低的话，其实反而会让矿工不在意时长的重要性。

实际上在现存模型中，V值的增加更直接的带来了同样抵押量情况下的更多收入，因此已经解决了你提出的m模型的目的。

2、关于现在矿工很多都是高抵押的现状

在你的提议中，其实最关键想解决的问题是：

  1. 新增设备：衰减出来的质押，矿工可以用来新增worker节点，提升云计算规模
  2. 提升流转率：质押币的流转速率改变，有益于市场换手，
  3. 筛选长期价值生态支持厂商，
  4. 促进应用生态建设，提升应用场景

这几项都是从矿工角度出发的，确实具有合理之处。对于高抵押的问题，我们认为在抵押回报率和每日挖矿产出高的情况下，机器增加的速度跟不上抵押的增长-导致所以矿工们不自觉的都逐渐增大了抵押，这是在市场充分博弈后的情况，而V值设计已经最大化优质worker的收益了。当硬件涌入速度大于收益速度时，单硬件的抵押竞争将会降低，不过我们并不确定对于矿工生态是否更乐意见到这个结果。

3、关键问题讨论：抵押的目的？

在V值模型的设计中，抵押本身并不是目的，而是达成目的的手段：

尽管目前Phala网络上并没有链下计算任务在执行，但是当PhatContract上线后，任务就会开始分配给worker执行。为了保障部署任务的开发者-也就是Phala网络的关键市场用户-的体验，我们必须为其提供稳定、可靠、安全的程序运行体验。因此对于worker的生态建设，应该围绕着应用生态的需求设计，而不是反过来。

虽然我们无法提前预估每个任务的“价值“，同样worker也无法预估自己运行程序的价值。在安全模型中，根据stake数量和运行历史生成的”信用积分“V值将成为我们判断worker”靠谱系数“的主要参考，也就是V值的作用。在当前系统中，stake数量和运行历史是正相关的平等关系，计算出V值是累积关系。

在你提出的m模型中，随着执行历史的增加、抵押量减少，相当于使得stake数量和运行历史成为了负相关参数，因此产生的信用积分并不能让优质、稳定的worker在系统中有显著性，也就意味着“任务派单”系统很难将程序指派给最安全的worker。

然而对于经济模型的设计，我们需要把握关键点：Phala上有没有应用，有没有用户，链下计算能捕获多大的价值？带着这些疑问思考，我们可以发现“能不能让worker有效的为链下程序服务”这点决定了Phala项目的真正价值和生死！因此综上我们认为当前V值设计对生态更能有帮助。

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#4

明白了，目前官方的经济模型，不单单考虑的当下，也在为后续的业务层作铺垫，让worker能够提供一个更加稳定可靠的底层环境。m模型是最近根据市场的情况而构思的，还是欠缺了很多细节问题。谢谢你的回复，从中我们也感受到了phala的魅力以及一个庞大的未来，愿phala越来越好，我们也会陪伴着一路走下去。 :muscle:

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