1kx 研报:评估节点运营商的成本,才是 DePIN 项目的命门

DePIN 创始团队必须帮助节点运营商优化成本。

作者:1kx

编译:深潮TechFlow

内容摘要

  • 关键要点

  • 什么是 DePIN,为什么要谈论成本

  • 提出成本估算的框架:

  1. 第 1 步:确定网络贡献者

  2. 第 2 步:评估成本构成

  3. 第 3 步:评估成本结构和汇总的差异

  • 附录实例

关键要点

  • 为了确保节点持续参与去中心化物理基础设施网络 (DePIN),网络管理者(创始人、DAO 成员等)必须考虑节点运营商所产生的成本。

  • 在某些情况下,成本优化的决策是很简单的。例如,Livepeer 在 2022 年从以太坊转移到 Arbitrum,这一决定使结算成本降低了 95% 以上。对于研发资源有限的 DePIN 管理者,外部帮助可能有助于评估运行节点的成本。

  • 如果节点持续亏损,运营商将停止运行这些节点,导致整体节点供应减少。了解 DePIN 网络的运营成本及其最大驱动因素可以使网络运营商启动治理讨论;同时,成本估算可以为减少节点运营成本的研发工作提供依据,以防网络服务供应下降。

  • 对于协议管理者来说,估算网络运营成本可能很困难,因为贡献者通常是匿名的(这些网络往往是无需许可的,意味着任何人都可以随时加入或离开)并且缺乏与成本相关的公开数据。

  • 为了指导管理者的决策,我们提出了一个框架,用于估算成本:

  • 除了当前成本的总体估算外,该框架还提供了:

  1. 每个角色和成本组成部分的详细分类,有助于识别最大的成本驱动因素

  2. 随着对需求或网络容量增加的估计和情景的不同假设,这种情况如何变化的迹象

  • 例子将展示如何应用这一框架。例如,与 POKT Network 的联合调查显示,节点运营商在扩展服务节点方面持续努力。不过,通过去中心化网关,他们克服了规模经济问题的障碍(包括需求生成)。

引言:什么是 DePINs 以及为什么讨论成本

DePINs 是由节点组成的去中心化网络,提供硬件资源(物理基础设施)用于各种应用,如计算、存储、无线网络或数据测量。DePINs 利用 Web3 激励模型(即代币奖励系统)来激励物理基础设施网络的建立。截至 2024 年 5 月,所有 DePIN 代币的市场资本总额为 290 亿美元

DePINs 为数字和物理资源网络做出贡献:

早期的DePIN项目由于其代币框架设计而引起了人们的极大兴趣。例如,Helium用HNT代币奖励贡献者,以帮助通过热点运行无线网络,而Filecoin允许用户出租他们多余的存储空间。尽管这足以让许多 DePIN 项目起步,但代币奖励可能不足以保证节点在网络中的长期参与。

如果运行节点变得无利可图,节点运营商将不再有动力运营 DePIN 基础设施。因此,DePIN 创始团队必须帮助节点运营商优化成本。

DePIN 飞轮

典型的 DePIN 代币经济学飞轮如下:

  1. 建立服务的供应侧,例如存储或 5g 天线

  2. 通胀性代币奖励激励节点运营商在需求尚不足以单独覆盖成本时提供所需的基础设施

  3. 随着需求的增加,通过网络活动货币化可能会增加节点运营商的收入,即使代币奖励减少

  4. 网络活动的持续货币化和节点运营商收入的增加进一步激励了供应,从而形成了 DePIN 飞轮

DePIN 飞轮图示:

正如我们在对奖励排放时间表的分析中所描述的那样,这些代币奖励的美元价值(代币价格)在很大程度上受到整体市场情绪的影响。因此,它们可能如下所示:

或者这个,取决于你何时进入牛市:

那么,代币奖励发放与成本有什么关系?

如上所述,如果代币奖励和用户需求的收入不足以实现收支平衡,节点运营商可能会停止支持网络。DePIN 的大部分运营账单以法币支付,这使得代币奖励的美元价值很重要并与整体市场表现挂钩。即使代币发放计划良好,最坏的情况下动态可能如下所示:

这将导致节点运营商退出,从而导致更高的延迟、更低的可靠性和用户体验的恶化。最终,需求的停滞将关闭飞轮。

好消息是,有许多方法可以应对这种情况。一种方法是使代币发放更加灵活,使其更符合网络的货币化(见 KPI 基础的发放)。另一种方法是解决成本问题,使整体网络更高效,使其对代币价格下降的敏感度降低。我们的方法将如下所示:

关键主张:如果你知道运营你的 DePIN 网络的成本及其最大驱动因素,你可以启动治理讨论和研发工作,以减少节点运营成本,防止网络服务供应下降。

鉴于 DePIN 的去中心化和无需许可的性质,评估成本基础并非易事。虽然基于代币的奖励和收入通常在链上跟踪,但运行节点的其他成本并不公开(例如基础设施账单)。这意味着我们需要使用假设和估算来处理可用的数据点。

在本文中,我们将解决这一挑战,并带你了解估算框架。

  • 第一步:网络贡献者

  • 第二步:成本组成部分

  • 第三步:评估网络贡献者的成本结构

框架

我们为 DePIN 网络的管理者提出了以下框架,作为评估运行基础设施节点所涉及的运营成本的方法。

使用此框架,DePIN 的成本估算分为三个步骤:

  1. 识别网络贡献者

  2. 评估成本组成部分(例如硬件、人工)

  3. 评估上述成本结构并将其加总得出总体成本估算

第一步:识别网络贡献者

尽管 DePIN 提供各种服务(例如计算、网络覆盖、移动数据等),但提供这些服务所需的角色是相同的(参见了解 30 多个网络中 DePIN 供应方角色的概述):

  • 服务节点/生产者:他们提供服务及其所需的物理基础设施(例如服务器、天线、行车记录仪等)。例如 Filecoin 的存储提供商、Helium 的热点或 Livepeer 的转码器。

  • 验证者/观察节点/渔夫:他们直接或通过记账层检查服务节点完成的工作。这些检查结果然后发送到记账层。例子包括 Filecoin 的存储提供商(因为他们也验证其他提供商的存储证明)和 Helium 的热点和预言机(执行其他热点的覆盖证明)。

  • 记账层:跟踪提供的工作/服务的流动和状态及相应的付款。请注意,协议自行定义记账逻辑,例如如何在区块链上跟踪和存储工作和付款(我们将在另一篇文章中研究这一点)。例子包括 Livepeer 的 Arbitrum 或 POKT 网络的 POKT 链(由 POKT 验证节点操作)。

  • 网关:在管理访问或聚合服务(例如传感器网络中的数据)时,它们在用户、服务节点和记账层之间充当协调器/负载平衡器。例如 Livepeer 的协调器或 POKT 网络的网关。

  • 委托者:可以通过质押参与服务节点或观察节点的经济。

与需求侧相关的角色(如销售团队)尚不常见,评估运行协议的相关成本,如治理成本,是另一个单独的主题。

请注意,并非每个 DePIN 都有委托和网关,也不是所有角色都需要分开。例如,Filecoin 的存储提供商(SP)同时被归类为服务节点和验证者,并且还操作 Filecoin 链,因此也形成了记账层,Arweave 矿工也是如此。

第二步:评估成本组成部分

上述每个角色都可以通过节点执行,这些节点的成本来自以下四个组件中的任何一个(大多数具有多个组件):

  • 硬件/基础设施:与实际物理基础设施相关的成本,例如行车记录仪

  • 人工:与设置和操作基础设施相关的时间成本

  • 带宽、电力和其他运营费用:与数据交换及其他运营成本相关的成本,例如电力、数据中心租赁

  • 质押:未在其他地方投资的(机会)成本

最后一点涉及资本成本:在广泛的范围内,几乎不可能获得与这些业务相关的债务/融资成本的信息。然而,我们可以评估资本成本的一个部分:许多 DePIN 遵循 stake for access(工作代币)模型,要求节点运营商质押一些代币以获得参与的资格。获取这些代币是一种投资,即使我们假设在离开网络时可以取回这笔金额,持有这些代币与将资金投资到其他地方相比,也存在机会成本。

如果不涉及与记账层交易相关的成本,我们对成本构成的评估将是不完整的。评估这一点并不简单;它取决于几个动态因素。一般来说,网络决定在链外进行簿记的程度。但对于结算层的记录和链上交易,有三种选择:

  1. 专有 L1网络运行其自己的区块链。例如 Arweave、Filecoin 和 POKT Network。通常,服务和验证节点也涵盖这一角色,因此相关成本也包含在内(然而,如果可能,我们尝试将其分离——参见示例中的 POKT Network)。

  2. 专有 L2更广为人知的是应用链或应用专用 rollup:rollup 基础设施(如排序器等)和相邻基础设施(如区块浏览器、钱包集成等)的成本通常可以映射到四个组成部分。不太明确的情况,例如使用 rollup 即服务提供商(RaaS)时,将映射到带宽和其他成本中。

  3. 公共 L1/L2这些将结算层外包,这意味着网络无需支付硬件和人工成本。然而,服务和验证节点(以及用户/支付者)直接支付使用费用。评估这些交易的网络相关成本存在一些挑战,因此存在局限性:并非所有交易都与记账层相关,例如掉期或其他 DeFi 交易,但将这些交易分开通常并非易事。我们将这些成本映射到带宽和其他成本中。

将所有这些部分放在一起以创建成本估算是一项具有挑战性的任务。我们不仅需要为网络中每个角色的每个成本组成部分提出估算,还需要考虑并非所有节点运营商具有相同的成本结构。确定总体成本估算比简单地将所有网络节点运营商的数量乘以一个节点运营商的估算值要复杂得多。

第三步:评估成本结构

当我们谈论成本结构时,我们指的是影响成本的关键差异。这些关键差异使得依赖假设成为必要。当然,这是一种权衡:做出假设简化了过程,但可能会以准确性为代价。尽管如此,考虑到涉及的因素有很多,某些假设是为了实现可行的理论而必须做出的。

在评估成本结构时,有三个主要考虑因素:

  1. 设置差异:一个典型的例子是一个运营商使用裸机服务器而另一个运营商运行在云上(购买与租赁)。当我们知道整个网络中节点的相应份额时,我们通常可以考虑这些差异。这也与资本成本有关,例如租赁或融资协议。我们建议忽略这些差异,并假设没有资本成本。

      另一个成本差异与购买时间有关(存储随着时间的推移变得更便宜,购买 H100 可能不是这样)或操作地点有关。我们建议通过使用当前价格来考虑时间因素。对于劳动力成本,地点很重要:DePINs 可以从世界各地的贡献者中获取,他们的本地工资差异很大。尽管如此,在我们的框架版本中,我们简化假设所有节点运营商的统一小时工资

  2. 效率差异:节点运营商可以具有相同的设置,但如果一个运营商运行更多相同的节点,由于规模经济,他们的单节点成本可能较低。在我们的框架中,我们需要评估节点运营商的分布情况,作为考虑这些影响的第一步。然后,需要通过与大大小小的运营商进行调查或利用其他可用数据点(如推广的批量折扣)来了解并估计成本影响。

      另一个例子是网络的长期支持者,与刚加入的人相比,他们在学习曲线上走得更远,因此他们的运营效率更高。除非我们从调查中获得直接数据点,否则我们会忽略这一方面。

  3. 归因和记账差异:即使节点运营商在前两个方面都相同,他们对贡献的看法也可能不同,从而导致不同的成本基础。例如,一个人将他们的参与视为副业,不跟踪任何时间成本,而另一个人将其作为主要业务,支付基于项目时间的工资。我们通过对“副业”一方设置更宽的误差范围来考虑这些差异(因为它们通常被低估),但假设所有节点运营商每个节点投入的时间相似(见规模经济)。

      这与共享经济效益有关,这是 DePINs 的常见情况:运营商可以在多个网络中利用相同的设置(因此硬件、劳动力和带宽、电力及其他运营费用)。例如 Livepeer 与以太坊和 Filecoin 操作,io.net 与 Render、Filecoin 和其他 GPU 网络。对于操作硬件至关重要的情况,我们不考虑与共享经济相关的成本节省。不仅它们难以识别,还难以量化哪个网络在成本方面受益最大,以及如何分摊节省。在记账方面,我们希望将总成本分解为每月金额。为了简化,我们假设一个共同的周期,在其间将总金额折旧,并为所有节点运营商平均分摊每月的生命周期金额。

当然,还有更多细微差别,我们将在 DePIN 资料库中即将发表的长篇文章中详细探讨。这为我们的“执行计划”添加了第三维度,考虑了六十种不同的组合:

总体而言,虽然此公式非常全面,为您提供了多种成本结构选项,但与一个静态时间点相比,它在多个不同的时间点应用时最有用。最强的模型是将运营成本与网络容量挂钩。这使我们能够了解成本随产能或利用率的变化而变化的程度。网络的容量与网络提供的服务相关,例如 POKT 的 RPC 请求数量、Arweave 或 Filecoin 的存储容量,或 Hivemapper 的道路网络映射百分比。

请注意,此公式需要大量的公开可用信息,我们建议通过网络提供的文档、论坛/Discord 帖子以及如果可行的话,通过调查²来获取。

结论和后续步骤

随着 DePIN 的快速发展,估算各种 DePIN 的成本组成部分是一个挑战。除了已知的硬件成本和容量随时间变化的幂律外,估算加密特定的成本(例如结算层的气体费用和吞吐量容量)并不简单。

了解当前成本与奖励发放和需求方收入的关系、最大成本驱动因素如何根据假设变化以及随着需求增加成本如何增加,都是有用的指示。

为了帮助指导 DePIN 经济设计的治理决策,成本估算需要与奖励发放和使用收入相关联。尽管我计划提供更多 DePIN 成本估算的例子,但我欢迎对所提出框架、其假设和简化以及成本估算可能的改进提供反馈。

附录 - 示例说明框架

Livepeer Network

Livepeer Network 提供去中心化的视频基础设施,用于直播和点播流媒体。最近,Livepeer 开始启用闲置的 GPU 资源用于 AI 模型训练用例(详见)。

逐步应用框架的示例在这里提供。大多数成本估算基于 2023 年夏季对节点运营商(即 Orchestrators)进行的调查和社区信息(例如这里)。

运行 Livepeer 网络的总估计成本约为每月 85,000 美元。平均成本的细分显示,硬件和劳动力占约相同的份额(约 40%)。如果考虑到电子表格中描述的劳动力成本估算的不确定性,网络的 100 个 Orchestrator、它们的转码器和在 Arbitrum 上的结算成本的月成本约为 40,000 美元,低端估算约为 40,000 美元。值得注意的是,40,000 美元的月成本与目前每月约 5-10 ETH(按 ETH 价格为 3-4k 美元计)的费用收入相差不远。然而,Orchestrators 并没有负的 PnL,因为他们的收入很大一部分实际上来自质押奖励³。

值得注意的是,记账层成本约为每月 0.5-2 ETH,因为 Livepeer 的交易在 Arbitrum 上结算。这比 2022 年第一季度迁移到 Arbitrum 之前节省了 95% 以上的成本。此外,截至今天,Livepeer 上的交易量比迁移到 Arbitrum 之前增长了 2-3 倍。相对而言,记账层现在占成本的约 5%,而在迁移之前是主要成本驱动因素(占成本的约 80%)。

最近,决定工作分配的算法进行了调整,更加关注 Orchestrator 提供的每像素价格。这对转码价格产生了向下压力,因此可能有助于促进需求(见此),但论坛中的讨论表明价格水平需要进一步降低。另一方面,最近推出的 AI 子网可能有助于为网络增加更多的货币化途径。

估算电子表格中的一个潜在情景是转码分钟需求增加 3 倍,总成本仅增加 20%。值得注意的是,带宽是成本增加的主要驱动因素。

如果假设类似的价格水平(1 ETH 为 3,000 美元),这应该足以使网络达到收支平衡区域。然而,如果转码价格下降 50%,网络级费用收入约为每月 45,000 美元,低于成本估算的低端。随着新的用例如 AI 视频生成的出现(因此增加了货币化机会),尚需观察 Livepeer 网络上的成本和收入动态将如何变化。

POKT Network

POKT Network 的核心提供去中心化的远程过程调用(RPC)端点。最近,POKT Network 宣布扩展到更多的 AI 模型推理场景。

逐步应用框架的示例在这里提供。大多数成本估算基于 2023 年夏季对节点运营商的调查以及与这些和网关运营商的后续访谈。

基于大约 15,000 个提供 RPC 端点的节点和四个提供访问的网关运营商,我们估计 POKT Network 目前的成本约为每月 200,000 美元(±80,000 美元),以服务每天约 5 亿次中继请求。目前,服务节点占最大部分(约 75% 的成本)。

由于我们可以访问网络中活跃节点数量的历史数据,并且有不同的时间点成本组成部分的数据点,我们可以将网络成本估算放在时间轴上,显示解决更大成本减少的三个时间点:

  1. 在 2022 年中期进入熊市时,减少了代币奖励(尤其是基于美元的代币奖励)后的节点整合

  2. 网络范围内推出的改进,如 Geomesh 和 LeanPOKT,显著降低了运营成本,以及节点运营商在设置上的个体改进

  3. 网关角色的去中心化,通过增加更简单的网关设置来降低带宽成本

由于我们的成本框架将成本估算与网络容量和需求挂钩,我们可以评估成本结构如何变化。例如,如果需求从目前的每天 5 亿次增加到 25 亿次中继请求,那么网关占总成本基数的 60%(~40 万美元/月,对比目前的 20 万美元)。请注意,这是成本的 2 倍增长,而需求是 5 倍增长。这是因为服务节点能够改进他们的设置,因此增加的需求可以在基本相同的成本基数上得到满足。如果我们进一步假设新网关的低成本基数在所有中继请求的份额中增加(目前为 30%)到例如 50%,那么整体网络成本为每月 30 万美元。

随着网关的去中心化,网关运营商可以单独定义他们的价格点。如果我们假设每百万次请求的平均价格为 4 美元,那么 POKT Network 整体每月将赚取 30 万美元,因此基本持平⁴。

Dfinity/ICP

Dfinity / 互联网计算机协议(ICP)被设计为“区块链的区块链”,为智能合约(称为 Canisters)的执行提供计算资源,并在子网中组织(详见)。其骨干是节点机器,提供存储、计算和带宽以复制其子网的所有 Canisters、状态和计算。

逐步应用框架的示例在这里提供。大多数成本估算基于文档和论坛帖子中可用的数据。

ICP是为数不多的网络之一,其中基于法定的成本被纳入代币奖励机制,这使得成本评估更容易。目前约有 1,400 台节点机器由大约 85 名运营商运行。我们没有关于大型运营商规模经济的数据点,因此我们的整体估算范围相当广泛:每月约 40 万至 90 万美元,平均约 60 万美元。

尽管收入评估值得单独讨论一篇文章,但我们估计目前的月收入约为 25,000 美元。与估计成本相比,这似乎很低,但这是由于利用率低造成的:由于只有 559 台节点机器处于活动状态,我们估计当前需求(以周期燃烧率衡量)约占总容量的 2%。这意味着网络可以承受25倍的需求,但仍然不会增加当前的成本基础。论坛帖子实际上估计未来两年的需求将增加 15-25 倍,然后(其他条件相同)将导致 ICP 赚取这些每月成本的状态。

DIMO

DIMO 是一个去中心化网络,使驾驶员能够管理他们的车辆数据。同时,DIMO 使企业和开发者能够构建创新的与出行相关的应用程序(然后从中获利)。数据测量通过特殊设备(如 Autopi , Macaron)或应用程序进行。尽管上述 DePIN 例子是数字资源网络,DIMO 是分析中包含的第一个物理资源网络例子。

逐步应用框架的示例在这里提供。大多数成本估算基于(设备)价格信息、dune 数据和论坛帖子。

对于记账层,我们假设 2024 年第一季度每辆车平均花费 0.6-1.5 美元的燃气费用中,有一半归因于 DIMO 的运营。对于网关,我们假设与上述操作相关的硬件每月约 4,000 美元,劳动力成本约 11,000 美元。总体而言,月度支出约为 180,000 美元,如下表所示。大部分成本与带宽和其他成本相关,其中约 1/3 与 Polygon 的结算成本相关,2/3 是智能车集成的假定份额。

我们没有关于网络实际收入的指示,但根据全球汽车数据市场和相关收入的估算,当前每辆车的数据收入约为 150-185 美元,到 2030 年将增长到 500-600 美元⁵。如果 DIMO 能够将其中的 10-15% 货币化,结果收入范围为每月 110,000-180,000 美元,从而覆盖运营成本。

然而,数据货币化本身似乎并不是协议的实际目标;相反,DIMO 专注于提供基础设施以支持网络上的应用程序,这反映在最近关于 DIMO 节点和代币升级的讨论中。讨论中的变化可能会影响上述成本结构。

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