Foresight Ventures: マイナーの視点からプロジェクトを見ると、プロジェクトはどのようにしてマイナーからの支持を得ているのですか?

初級編Jan 13, 2024
この記事では、仮想通貨の世界におけるマイナーの興味や好みを明らかにし、グループとしてのマイナーがブロックチェーンプロジェクトをどのように見ているかを探ります。
Foresight Ventures: マイナーの視点からプロジェクトを見ると、プロジェクトはどのようにしてマイナーからの支持を得ているのですか?

TLの;博士

マイナーは、暗号空間における強力なグループです。 大手マイニング企業数社にインタビューし、グループとしてのマイナーがブロックチェーンプロジェクトをどのように見ているかをまとめました。 プロジェクトオーナーであれば、マイナーからサポートを受ける方法を学ぶことができます。 この記事では、次の4つの質問に答えます。

  1. マイナーは今、どのように生き残っていますか?
  2. マイナーはどのような経済モデルを好みますか?
  3. マイナーはプロジェクトにどのようなメリットをもたらしますか? マイナーはどのくらいの影響力を持っていますか?
  4. どのような種類のプロジェクトがマイナーの利益を優先的に考慮する必要がありますか? 彼らを惹きつけるには?

1. マイナーは今、どのように生き延びているのでしょうか?

1.1 マイニングサークルの計算能力は低下し、計算能力は伝統的な産業に戻り、サーバーのリースに使用され、その一部が遊休状態になっています。

  • 市場は昨年から悪い状態が続いています。 マイニングのリターンは高くなく、グラフィックカードマシンを使用するプロジェクトもたくさんあります。 その結果、多くのマイナーはマイニングマシンを売却するか、従来の産業に戻ってサーバーリースに使用し、グラフィックレンダリングやクラウドサーバーなどに貸し出しています。
  • 状況は11月に逆転し始め、一部のマイナーはマイニングサークルでマイニングするためにコンピューティングパワーを再編成しました。

1.2 すべてローエンドのグラフィックカードです。 基本的にハイエンドのグラフィックカードはありません。 もしあれば、それらはマイニングには使用されません。

  • グラフィックカードの価格は大幅に上昇しました。 ハイエンドカードをレンタルまたは転売することで、すぐにお金を稼ぐことができます。 マイナーは、マイニングという未知の分野に投資することに消極的です。
    • 米国でのグラフィックカードの禁止とAIの人気により、グラフィックカードの希少性と価格の上昇が見られました。
    • 数千から10,000までの3090枚のグラフィックカード。
    • 4090グラフィックカードは、2か月前に10,000元でしたが、現在は20,000元です。
  • マイニングサークルのグラフィックカードは、構成がそれほど良くありません。 ローエンドのグラフィックスカード3080、P106、1080、および2080は特に数量が多く、多くはアイドル状態です。
    • 現在、深センの一部の企業は、ローエンドのグラフィックスカードをはんだ付けして拡張し、より需要の高いアルゴリズムを実行できるようにしています。
    • また、AIアルゴリズムを3080などのローエンドのグラフィックカードで実行できるように、AIアルゴリズムをソフトウェアで改善している企業もあります。
  • Filecoin miner 3090グラフィックカードはまれで、見つけるのが難しいです。 ほとんどのFilecoinマイニングマシンは、3080グラフィックスカードがすでに非常に優れていた2020年から2021年に購入されました。 その後、収入が減り、鉱山労働者は投資をやめました。 したがって、ほとんどのFilecoinマイニングマシンには3080のグラフィックカードが搭載されています。

2. マイナーはどのような経済モデルを好みますか?

まず第一に、プロジェクトの収入が十分に高い限り、マイナーはマイニングをいとわない。 そして、マイナーは好きな経済モデルを選ぶことになります。

2.1 マイナーはBTC/Filecoinなどの経済モデルを好む

  1. これは、ネイティブトークンを備えたレイヤー1チェーンです。
  2. 計算能力を積み重ねることで、より多くの利益を得ることができ、計算能力の11%を持つマイナーは、その割合のブロック報酬を得ることができます。
  3. ブロック報酬が経済モデルの高い割合を占めるプロジェクト、例えば、ファイルコインのコインの60~70%がブロック報酬です。 割合は高くなく、マイナーの意欲は高くありません。

2.2 マイナーは現在のPoS、ETH L2などを好まない。

  • ETH L2ブロックのほとんどはプロジェクトの手に委ねられています。 マイナーは参加できませんが、あなたが参加したとしても、それはプロジェクトのコンピューティングパワーの一部になります。
  • 現在、L2はzk証明の分散化のみを望んでいますが、シーケンサーはまだ中央集権化にはほど遠いです。 マイナーはここで少額の計算手数料を請求するだけであり、手数料のキャプチャはマイナーの手に委ねられていません。 マイナーはプロジェクトのために働いていますが、ほとんどはそれを行うことに興味がありません。
  • これらのプロジェクトの経済モデルは、鉱山労働者にとって魅力的ではありません。 これらのプロジェクトは、マイナーが苦労して稼いだお金として取引手数料のごく一部しか稼げず、利益率も不十分なトークノミクスの設計においてマイナーを操作してきました。 その結果、マイナーは興味を失います。 これらのプロジェクトでは、マイナーは単なるフォロワーであり、プロジェクトの成否は主にプロジェクト関係者、資本関係者、市場の状況などに依存し、マイナーに発言権がありません。
  • 一部のレイヤー2プロジェクトはすでにコインを発行しています。 しかし、分散型シーケンサー/zkプルーバーを開発する場合、マイナーにインセンティブを提供することは容易ではなく、マイナーにとって友好的ではないかもしれません。

3. マイナーはプロジェクトにどのようなメリットをもたらしますか? マイナーはどのくらいの影響力を持っていますか?

3.1 ほとんどのプロジェクトでは、マイナーは最下層のプレイヤーをサポートするに過ぎません。 (例:ETH L2)

  • 鉱山労働者の利益は経済モデルでは考慮されていません。 鉱夫は単なるパートタイム労働者です。
  • 投資家とプロジェクト関係者は、プロジェクトの成否をコントロールします。 彼らは彼らと一緒に走ることしかできず、鉱山労働者には発言する権利がありません。

3.2 マイナーが好む上記の経済モデルプロジェクトでは、マイナーの役割は明らかです。 (例:Filecoinなど)

  • マイナーには大きな投資能力があります。 マイナーは約束したことを実行できます

3.3BTCは非常に特殊であり、マイナーは多くの影響力を持っています。

  • 純粋なPoW:ブロック報酬の100%がマイナーに与えられ、財団/VCがお金を取ることはありません。 マイナーは大きな力を持っています。
  • マイナーは相当な投資能力を持っており、約束を果たし、フォークする可能性を秘めています。
  • 鉱山労働者は、4年ごとに収入が半減することを痛感しています。 生活がますます困難になるにつれて、不安が始まります。 Ordinalsのようなイノベーションは、収益を増やす具体的な機会を提供します。

4. どのような種類のプロジェクトがマイナーの利益を優先的に考慮する必要がありますか? 彼らを惹きつけるには?

4.1 ヒープコンピューティングリソースを必要とするプロジェクトは、マイナーの利益を考慮しなければならない。 (ZK、AIコンピューティングパワー)

4.2 鉱山労働者にとって快適な協力モデル。

鉱山労働者は新しいプロジェクトの利点に気づいていませんが、実際には機械室と電気代への投資が必要です。 したがって、連携モードの要件があります。

設備投資は計上されないかもしれませんが、データセンターの電気料金への投資については非常に懸念しています。 マイナーを惹きつけるには、彼らが好む協力モードを選択するのが最善です。

これらのパターンでは、信頼モデルが最適であり、プロジェクトへの経済的圧力は少なくなります。 ただし、これには、プロジェクトの経済モデルがマイナーに優しく、多額の資本に裏打ちされている必要があります。

5. まとめ

  1. ストレージ、ZK、AI、POWプロジェクトなど、大量のコンピューターリソースを必要とするプロジェクトは、経済モデルを設計する際にマイナーの利益を十分に考慮する必要があります。
  2. マイナーは、最初のレイヤーにネイティブトークンがあり、トークンモデルでマイニングの割合が高く、計算能力と収益の比例関係にあるプロジェクトを好みます。 BTCとFilecoinの経済モデルは直接参照できます。
  3. 新しいプロジェクトは、経済的圧力の少ない「信頼モード」に従うのが最善です。 ただし、これには、プロジェクトの経済モデルがマイナーに優しく、投資家から強い支持を得ていることが必要です。 そうでなければ、鉱山労働者は愛のために苦労して稼いだお金を未知のものに投資することをいとわないかもしれません。

免責事項:

  1. この記事は[Foresight Research]からの転載です。 すべての著作権は原作者[マギー]に帰属します。 この転載に異議がある場合は、 Gate Learn チームに連絡していただければ、迅速に対応いたします。
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