1kxリサーチレポート：DePINプロジェクトの鍵は、ノード運営者のコスト評価にあり
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1kxリサーチレポート：DePINプロジェクトの鍵は、ノード運営者のコスト評価にあり
DePINの創業チームは、ノード運営者がコストを最適化できるよう支援しなければならない。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：1kx
翻訳：TechFlow
内容概要
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主要ポイント
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DePINとは何か、なぜコストに注目するのか
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コスト推定のフレームワークを提示：
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ステップ1：ネットワーク貢献者の特定
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ステップ2：コスト構成要素の評価
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ステップ3：コスト構造と集計の差異を評価
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付録：事例
主要ポイント
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ノードが分散型物理インフラネットワーク（DePIN）に継続的に参加するために、ネットワーク管理者（創設者、DAOメンバーなど）はノード運営者が負担するコストを考慮しなければならない。
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場合によっては、コスト最適化の意思決定は非常に明確である。例えば、Livepeerは2022年にイーサリアムからArbitrumへ移行し、これにより決済コストが95％以上削減された。研究開発リソースが限られるDePIN管理者にとって、外部の支援はノード運営コストの評価に役立つ可能性がある。
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ノードが継続的に損失を被れば、運営者はこれらのノードの運用を停止し、結果として全体のノード供給が減少する。DePINネットワークの運用コストとその最大のドライバーを理解することで、ネットワーク運営者はガバナンス討論を開始できる。また、サービス供給の低下を防ぐために、ノード運営コストを削減するための研究開発活動の根拠としてもコスト推定が活用できる。
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プロトコル管理者にとっては、貢献者が通常匿名であり（これらのネットワークは多くの場合無許可であり、誰でもいつでも参加・退出可能）、コスト関連の公開データが不足しているため、ネットワーク運用コストの推定は困難である。
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管理者の意思決定を支援するために、我々は以下のようなコスト推定のフレームワークを提案する：
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現在のコストの総合的推定に加えて、このフレームワークは以下の利点も提供する：
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各ロールおよびコスト構成要素ごとの詳細な分類により、最大のコストドライバーを特定しやすくなる
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需要やネットワーク容量の増加に関する予測や異なるシナリオ仮定に基づき、コストがどのように変化するかの示唆を得られる
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事例を通じてこのフレームワークの適用方法を示す。例えば、POKT Networkとの共同調査では、ノード運営者がサービスノードの拡張に継続的に取り組んでいることが明らかになった。しかし、分散型ゲートウェイを通じて、規模の経済に関する課題（需要創出を含む）を克服した。
序論：DePINとは何か、そしてなぜコストについて議論するのか
DePINは、ノードで構成される分散型ネットワークであり、計算、ストレージ、無線ネットワーク、データ測定などさまざまな用途にハードウェアリソース（物理的インフラ）を提供する。DePINはWeb3のインセンティブモデル（つまりトークン報酬システム）を利用して、物理的インフラネットワークの構築を促進している。2024年5月時点で、すべてのDePINトークンの時価総額は290億ドルに達している。
DePINはデジタルおよび物理リソースネットワークに貢献している：
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物理リソースネットワーク（PRN）では、貢献者が位置依存のハードウェアを展開して（非代替性の）サービスを提供する。これには以下が含まれる：
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無線ネットワーク（例：Helium, World Mobile, XNET, Nodle）
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センサーネットワーク（例：Dimo, Hivemapper, Silencio, Onocoy）
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エネルギーネットワーク（例：Starpower, PowerLedger, Arkreen）
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デジタルリソースネットワーク（DRN）では、貢献者がハードウェアを指示して（代替可能な）デジタルリソースを提供し、物理的位置は主な基準ではない。これには以下が含まれる：
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計算（例：ICP, Livepeer*, Akash Network, POKT Network*, Covalent*, Lit protocol*）
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人工知能（例：Bittensor, Fetch.ai, Modulus Labs*）
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初期のDePINプロジェクトは、そのトークン設計によって大きな関心を集めた。例えば、HeliumはHNTトークンで貢献者に報酬を与え、ホットスポットを通じて無線ネットワークを運営するのを支援した。Filecoinは余剰ストレージスペースを貸し出すことをユーザーに可能にした。これらは多くのDePINプロジェクトの立ち上げには十分だったが、トークン報酬だけではノードがネットワークに長期的に参加し続ける保証にはならない。
ノードの運営が利益を生まなくなれば、ノード運営者はもはやDePINインフラを運営するインセンティブを持たなくなる。したがって、DePIN創設チームはノード運営者のコスト最適化を支援しなければならない。
DePINの飛車
典型的なDePINトークノミクスの飛車は以下の通りである：
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ストレージや5Gアンテナなど、サービスの供給側を構築する
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需要がまだコストを賄うには不十分な段階で、インフレーション性のトークン報酬がノード運営者に必要なインフラを提供するよう促す
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需要が増加すると、ネットワーク活動のマネタイズを通じてノード運営者の収入が増える可能性があり、トークン報酬が減少しても維持される
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ネットワーク活動の継続的なマネタイズとノード運営者収入の増加は、さらに供給を促進し、DePINの飛車を形成する
DePIN飛車の図解：
我々が報酬発行スケジュールの分析で述べたように、これらのトークン報酬の米ドル価値（トークン価格）は、市場全体のセンチメントに大きく左右される。そのため、次のような推移になる可能性がある：
あるいは、あなたがブルマーケットに参入した時期によっては、こうなるかもしれない：
では、トークン報酬の発行とコストにはどのような関係があるのか？
上記のように、トークン報酬とユーザー需要からの収入が損益分岐点に達しない場合、ノード運営者はネットワークのサポートを中止する可能性がある。DePINの大部分の運用費は法定通貨で支払われるため、トークン報酬の米ドル価値が重要となり、市場全体のパフォーマンスと連動する。トークン発行計画が完璧であっても、最悪の場合のダイナミクスは次のようになる：
これによりノード運営者が離脱し、遅延が増大し、信頼性が低下し、ユーザーエクスペリエンスが悪化する。最終的には、需要の停滞により飛車が停止する。
幸いにも、このような状況に対処する方法はいくつか存在する。一つは、トークン発行をより柔軟にし、ネットワークのマネタイズに合わせること（KPIベースの発行参照）。もう一つはコスト問題に取り組み、ネットワーク全体を効率化し、トークン価格下落への感度を下げること。私たちのアプローチは次のようになる：
重要な主張：あなたのDePINネットワークの運用コストとその最大のドライバーを把握していれば、ノード運営コストを削減し、ネットワークサービス供給の低下を防ぐためのガバナンス討論や研究開発活動を開始できる。
DePINの分散型かつ無許可という性質を考えると、コスト基盤の評価は容易ではない。トークンに基づく報酬や収入は一般的にオンチェーンで追跡されているが、ノード運営の他のコスト（例：インフラ請求書）は公開されていない。つまり、利用可能なデータポイントに基づき、仮定と推定を使用せざるを得ない。
本稿ではこの課題に取り組み、推定フレームワークの説明を行う。
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ステップ1：ネットワーク貢献者の特定
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ステップ2：コスト構成要素の評価
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ステップ3：ネットワーク貢献者のコスト構造の評価
フレームワーク
我々はDePINネットワークの管理者向けに、インフラノードの運用に関わる運用コストを評価する手法として、以下のフレームワークを提案する。
このフレームワークを用いることで、DePINのコスト推定は以下の3つのステップに分けられる：
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ネットワーク貢献者の特定
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コスト構成要素の評価（例：ハードウェア、人件費）
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上記のコスト構造を評価し、合算して総コストを推定
ステップ1：ネットワーク貢献者の特定
DePINは計算、ネットワークカバレッジ、モバイルデータなどさまざまなサービスを提供しているが、これらのサービスを提供するために必要な役割は共通している（30以上のネットワークにおけるDePIN供給側ロールの概要参照）：
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サービスタイプノード／プロデューサー：サービスおよびそのために必要な物理インフラ（例：サーバー、アンテナ、ドライブレコーダーなど）を提供する。例：Filecoinのストレージプロバイダー、Heliumのホットスポット、Livepeerのトランスコーダー。
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検証者／観測ノード／フィッシャー：サービスタイプノードが行った作業を直接または帳簿層を通じてチェックする。これらのチェック結果はその後帳簿層に送信される。例：Filecoinのストレージプロバイダー（他プロバイダーのストレージ証明も検証するため）、Heliumのホットスポットおよびオラクル（他ホットスポットのカバレッジ証明を実行）。
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帳簿層：提供された作業／サービスの流れと状態、および対応する支払いを追跡する。プロトコル自体が帳簿のロジック（例：ブロックチェーン上で作業と支払いをどう追跡・保存するか）を定義することに注意（これは別記事で扱う）。例：LivepeerのArbitrum、POKT NetworkのPOKTチェーン（POKT検証ノードが運営）。
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ゲートウェイ：アクセス管理やサービスの集約（例：センサーネットワークにおけるデータ）を行う際、ユーザー、サービスタイプノード、帳簿層間の調整者／ロードバランサーとして機能する。例：Livepeerのコーディネーター、POKT Networkのゲートウェイ。
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委任者：サービスタイプノードや観測ノードの経済にステーキングを通じて参加できる。
需要側に関連する役割（例：営業チーム）はまだ一般的ではなく、ガバナンスコストなどプロトコル運営に関連するコストの評価は別の主題である。
すべてのDePINが委任やゲートウェイを持っているわけではなく、すべての役割が分離されているわけではないことに注意。例えば、Filecoinのストレージプロバイダー（SP）はサービスタイプノードと検証者の両方として分類され、Filecoinチェーンも運営するため帳簿層も形成している。Arweaveのマイナーも同様である。
ステップ2：コスト構成要素の評価
上記の各ロールはノードによって実行され、そのノードのコストは以下の4つの構成要素のいずれか（多くは複数）に由来する：
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ハードウェア／インフラ：ドライブレコーダーなどの実際の物理インフラに関連するコスト
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人件費：インフラの設定および運用に関連する時間コスト
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帯域幅、電力、その他の運用費用：データ交換およびその他の運用コストに関連するコスト（例：電気代、データセンターのリース料）
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ステーキング：他の場所で投資されなかった（機会）コスト
最後の点は資本コストに関係する。広範にわたり、これらのビジネスに関連する債務／資金調達コストの情報を得ることはほとんど不可能である。しかし、資本コストの一部は評価できる。多くのDePINは「access for stake」（ワーキングトークン）モデルを採用しており、ノード運営者が参加資格を得るために一定量のトークンをステークする必要がある。これらのトークンを入手することは投資であり、ネットワークを離れる際に金額が戻ってくると仮定しても、これらのトークンを保有することは、資金を他の場所に投資する機会とのトレードオフとなる。
帳簿層の取引に関連するコストを考慮しない限り、コスト構成の評価は不完全である。これを評価するのは簡単ではない。いくつかのダイナミクスに依存する。一般的に、ネットワークは帳簿をオンチェーン外でどこまで行うかを決定する。しかし、決済層の記録やオンチェーン取引については、以下の3つの選択肢がある：
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独自L1：ネットワークが独自のブロックチェーンを運営する。例：Arweave、Filecoin、POKT Network。通常、サービスタイプノードと検証ノードもこの役割を担っているため、関連コストも含まれる（ただし、可能であれば分離するよう努める—POKT Networkの例を参照）。
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独自L2、より広く知られているのはアプリチェーンまたはアプリ専用rollup：rollupインフラ（ソーターやその他）および隣接インフラ（ブロックエクスプローラー、ウォレット統合など）のコストは、一般的に4つの構成要素にマッピングできる。Rollup as a Service（RaaS）プロバイダーを利用するなど曖昧なケースは、帯域幅およびその他のコストにマッピングされる。
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パブリックL1／L2：決済層を外部に委託するため、ネットワークはハードウェアおよび人件費を負担しない。しかし、サービスタイプノードおよび検証ノード（およびユーザー／支払者）が直接使用料を支払う。これらの取引のネットワーク関連コストを評価するには課題があり、制限もある：すべての取引が帳簿層に関連しているわけではない（例：スワップやその他のDeFi取引）。しかし、これらを分離するのは難しい。これらは帯域幅およびその他のコストにマッピングされる。
これらすべての要素を組み合わせてコスト推定を作成するのは困難な作業である。ネットワーク内の各ロールについて各コスト構成要素の推定を行うだけでなく、すべてのノード運営者が同じコスト構造を持つわけではないことを考慮しなければならない。総コスト推定を導き出すのは、単にネットワーク内のノード運営者数に1人の運営者の推定値を掛けるよりもはるかに複雑である。
ステップ3：コスト構造の評価
コスト構造について話すとき、我々が指すのはコストに影響を与える主要な差異である。これらの主要な差異が仮定の必要性を生む。もちろん、これはトレードオフである：仮定をすることでプロセスが簡略化されるが、正確さが犠牲になる可能性がある。それでも、関与する要素が多いことを考えれば、ある種の仮定は実現可能な理論のために必須である。
コスト構造を評価する際には、以下の3つの主要な考慮点がある：
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セットアップの差異：一例として、ある運営者がベアメタルサーバーを使い、他がクラウド上で動作している（購入 vs リース）。ネットワーク全体におけるノードの対応するシェアがわかれば、通常はこれらの差異を考慮できる。これは資本コスト（リースやファイナンス契約など）とも関係する。我々はこれらの差異を無視し、資本コストなしを仮定することを推奨する。
購入時期に関連する別のコスト差異（ストレージは時間とともに安くなるが、H100の購入はそうではないかもしれない）や、運用場所に関することもある。時間に関しては現在価格を使用することで考慮することを推奨する。人件費に関しては、場所が重要である：DePINは世界中の貢献者からリソースを得ることができ、現地の賃金には大きな差がある。それでも、我々のフレームワークでは、すべてのノード運営者が均一な時給を持つと仮定して簡略化する。
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効率の差異：ノード運営者は同じセットアップを持っていても、より多くの同一ノードを運営すれば規模の経済により、1ノードあたりのコストが低くなる可能性がある。我々のフレームワークでは、ノード運営者の分布を評価することが、これらの影響を考慮する最初のステップとなる。その後、大小の運営者への調査や、他の利用可能なデータポイント（大量割引の宣伝など）を活用して、コストへの影響を理解・推定する必要がある。
別の例としては、ネットワークの長期的なサポーターは新規参加者と比べて学習曲線上を進んでおり、運用効率が高い。調査から直接的なデータポイントを得られない限り、この側面は無視する。
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帰属と会計の差異：前2つの点でノード運営者が同じであっても、彼らの貢献に対する見方が異なり、コスト基盤が異なる可能性がある。例えば、ある人は参加を副業とみなして時間コストを一切追跡せず、他のある人は主要事業とみなしてプロジェクト時間に基づく給与を支払っている。こうした差異は、「副業」側に対して誤差範囲を広く設定することで考慮する（通常過小評価されるため）。しかし、すべてのノード運営者が1ノードあたりに投入する時間は類似していると仮定する（規模の経済参照）。
これはDePINでよく見られる共有経済メリットに関係する：運営者は同じセットアップを複数のネットワークで利用できる（したがってハードウェア、人件費、帯域幅、電力およびその他の運用費用が共有される）。例えばLivepeerとイーサリアム、Filecoinを同時に運用、io.netとRender、Filecoinおよび他のGPUネットワーク。ハードウェアが極めて重要となるケースでは、共有経済によるコスト節減を考慮しない。識別も定量も困難であり、どのネットワークがコスト面で最も恩恵を受けているか、節減額をどのように按分すべきかも不明だからである。会計上、総コストを月額に分解したい。簡略化のため、共通のサイクルを仮定し、その期間内で総額を償却し、すべてのノード運営者に月次ライフサイクル額を均等に分配する。
もちろん、さらなる微細な違いもあり、これらはDePINリポジトリで近日公開予定の長文記事で詳しく探る予定である。これにより「実行計画」に第三の次元が加わり、60種類の異なる組み合わせを考慮できる：
全体として、この式は非常に包括的であり、さまざまなコスト構造の選択肢を提供するが、単一の静的時点よりも複数の異なる時点に適用したときに最も有用である。最も強力なモデルは、運用コストをネットワーク容量に関連づけることである。これにより、コストが生産能力や利用率の変化にどう反応するかを把握できる。ネットワークの容量は、提供されるサービスに関連する（例：POKTのRPCリクエスト数、ArweaveやFilecoinのストレージ容量、Hivemapperの道路網マッピング割合）。
なお、この式には多くの公開情報が必要であり、ネットワークが提供するドキュメント、フォーラム／Discord投稿、可能であれば調査²を通じて取得することを推奨する。
結論と今後のステップ
DePINが急速に発展する中、さまざまなDePINのコスト構成を推定することは挑戦的である。既知のハードウェアコストや時間とともに変化する容量のべき乗則に加え、暗号特有のコスト（例：決済層のガス料金やスループット容量）を推定するのは簡単ではない。
現在のコストと報酬発行・需要側収入の関係、仮定の変化に伴う最大コストドライバーの変化、需要増加に伴うコストの上昇傾向などを把握することは、有用な指標となる。
DePINの経済設計に関するガバナンス意思決定を支援するためには、コスト推定を報酬発行および使用収入と関連づける必要がある。筆者は今後さらに多くのDePINコスト推定の例を提供する予定だが、提示されたフレームワーク、その仮定および簡略化、ならびにコスト推定の改善可能性についてのフィードバックを歓迎する。
付録 - フレームワークの事例説明
Livepeer Network
Livepeer Networkは、ライブ配信およびオンデマンドストリーミング用の分散型ビデオインフラを提供する。最近、LivepeerはAIモデル訓練用途にアイドルGPUリソースを活用し始めた（ TechFlow公式コミュニティへようこそ Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
1kx
