Декодирование сетевых эффектов криптоактивов

Это изображение имеет пустой атрибут alt; его имя файла - https%3A%2F%2Fbucketeer-e05bbc84-baa3-437e-9518-adb32be77984.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fac58479a-de9b-4015-b4ae-25589156c471_864x576.png

Использование двухлогарифмических сеток для быстрой классификации ценностных предложений.

За последние двадцать лет произошел рост и трансформация p2p-сетей в одни из самых ценных компаний в мире, а затем и всплеск венчурных капиталистов Кремниевой долины, пытающихся обнаружить следующего распределенного сетевого единорога. В этой яме денег теряются фундаментальные ценностные предложения для перспективных компаний и криптоактивов — реальные драйверы роста стоимости были отброшены и заменены структурами, основанными на законе Меткалфа. Результатом являются отвязанные будущие ожидания оценки и искаженные относительные ценовые прогнозы между (крипто)активами.

Это не только фирмы венчурного капитала, одни и те же структуры сетевых эффектов неправильно применяются практически всеми в пространстве: макрофондами, инвестиционными банками, независимыми исследователями и розничными инвесторами.

Зак Пандл и Изабелла Розенберг из Goldman Sachs Global Investment Research написали отчет1 в середине 2021 года, который был близок, но не соответствовал пониманию недостатка в моделировании сетевых эффектов. В отчете были рассмотрены оценки криптовалют и размеры сети, чтобы определить, что:

Оценки криптовалют, как правило, увеличиваются более чем один к одному по сравнению с показателями размера сети, но меньше, чем прогнозировалось законом Меткалфа.

Методология, используемая Пандлом и Розенбергом, заключалась в том, чтобы регрессировать различные метрики использования (активные адреса, ненулевые балансы и т. Д.) Для некоторых крупных криптовалют против оценок сетей, а затем взять среднее значение каждого отношения, так называемый коэффициент Меткалфа, чтобы попытаться найти всеобъемлющую модель того, как криптовалюты масштабируются с увеличением пользователей.

Фундаментальный недостаток их анализа заключается в том, что не все — даже не большинство — криптовалюты получают свою ценность через межпользовательские или так называемые одноранговые соединения.


Эта статья основана на моем анализе сетевых эффектов для биткойна и эфириума, который я бы назвал предварительными условиями, чтобы получить максимальную отдачу от анализа. Однако, чтобы сэкономить большинству из вас 20 минут обзора, я расскажу о необходимых основах снова быстро.

Краткий обзор

В этом анализе мы в основном имеем дело с двумя типами сетей: центральным узлом (закон Сарноффа) и распределенным узлом (закон Меткалфа)2. Эти два типа сетей генерируют свою ценность очень по-разному: сети центральных узлов полагаются на одну или небольшую группу основных узлов, от которых другие второстепенные узлы получают ценность, в то время как сети распределенных узлов генерируют свою ценность из взаимодействий между всеми узлами.

Примером разницы между этими типами сетей может быть сравнение потоковых сайтов Netflix и YouTube.

  • Netflix является поставщиком контента; пользователи не взаимодействуют друг с другом. Их (Сарнофф) модель дохода проста:
    • Доход = PricePerSubcriber × подписчиков
  • YouTube — это платформа, на которой пользователи предоставляют контент для других пользователей; каждый новый пользователь создает потенциальную ссылку на каждого другого пользователя. Чтобы смоделировать доход p2p-сети, мы смотрим на количество возможных подключений и среднее значение каждого соединения. Конечным результатом является следующая модель дохода (Metcalfe):
    • Доход = ValuePerConnection x NumberOfConnections; однако количество подключений масштабируется с квадратом числа пользователей, поэтому модель сводится к следующему:
    • Доход = ValuePerConnection x Пользователи^2

Силиконовая долина заставила бы вас поверить, что распределенные сетевые эффекты, обусловленные законом Меткалфа, сильнее, но эта позиция зависит от того, что сеть достигает критической массы и ценности распределенного узла для распределенного узла, генерирующего достаточную ценность.

Сети Metcalfe чрезвычайно трудно довести до критической массы, потому что до тех пор, пока не будет достаточного количества пользователей, опыт для ранних пользователей уменьшается. Во многих случаях лучше построить сеть центральных узлов, чем не набрать обороты в сети распределенных узлов или построить сеть центральных узлов, а затем медленно перевести ее в сеть распределенных узлов.


Цель этой статьи состоит в том, чтобы легко визуально классифицировать криптоактивы в сети типа Сарноффа или Меткалфа. Это интуитивно страшные термины, но анализ можно трансформировать в невероятно простое упражнение.

Единственное требование состоит в том, чтобы знать безболезненный математический трюк: если вместо того, чтобы строить активных пользователей против сетевого значения нормально, мы логарифмически масштабируем как ось x, так и ось y, результирующий наклон линии становится исключительно определяемым степенью многочлена.

На простом английском языке: кривые роста всех сетей типа Меткалфа (распределенный узел) будут иметь одинаковый наклон, а рост всех сетей типа Сарноффа (центральный узел) будет иметь уклон вдвое более крутой, чем сети типа Меткалфа. Это видно на рисунке ниже.

Сделав еще один шаг вперед в этой концепции, мы можем генерировать пользовательские линии сетки вдоль путей типа Сарноффа и типа Меткалфа. Это позволит простому визуальному осмотру быстро классифицировать криптоактивы по тому, как свободный рынок рассматривает их ценностные предложения.

Если криптоактив относится к типу Меткалфа и получает свою ценность от других пользователей, то мы должны ожидать, что его движение на графике будет иметь тенденцию примерно в каналах, определенных красными линиями сетки. Напротив, если криптоактив является типом Сарноффа и получает свою ценность от взаимодействий, управляемых небольшим количеством центральных узлов, то мы должны ожидать, что его оценка будет иметь тенденцию в каналах, определенных зелеными линиями сетки.


Классификация криптоактивов

Биткоин

Я склонен начинать обобщенный анализ, глядя на биткойн, но биткойн на самом деле является особым случаем. Как первый криптоактив, биткойн циркулировал около 10 месяцев, пока не появилась запись о переводе долларов, и примерно за 18 месяцев до того, как развивались эффективные рынки, и у нас был доступ к точному отслеживанию цен. К этому моменту было почти тысяча ежедневных активных адресов, что делало невозможной задачу классифицировать раннюю оценку сети.

Согласно кредо, биткойн должен быть сетью типа Меткалфа, и, по крайней мере, большую часть своей жизни и масштабирования в нем доминировала модель ценности Меткалфа в стиле p2p, но в первые дни она, безусловно, выглядела так, как будто она могла быть типа Сарноффа.

В настоящее время биткоин следует шаблону Меткалфа, но большие границы модели предполагают, что он не обеспечивает значимой торговой альфы. Тем не менее, он остается полезным макроскопическим руководством.

Биржевые токены

На другом конце спектра, если мы посмотрим на биржевой токен, такой как родной токен FTX, мы должны ожидать подавляющего эффекта центрального узла и результирующего профиля оценки типа Сарноффа. На рисунке ниже мы видим именно это, рыночная капитализация FTT масштабировалась очень линейно с количеством активных пользователей.

Точно так же, если мы посмотрим на Cronos, токен платформы для Crypto.com, мы увидим, что изначально были более слабые, чем эффекты Сарноффа, но по мере того, как платформа набирала большую популярность, и пользователи начали покупать токены, чтобы получить доступ к преимуществам, она развивает тот же сетевой эффект центрального узла, что и в FTX Token.

Если пренебречь дополнительными преимуществами от владения токенами, эти каналы могут служить хорошими индикаторами относительной стоимости. В настоящее время FTT продвигает самую вершину своего исторического канала, в то время как CRO, хотя и остается относительно высоким, находится ниже в своем канале. Очевидное предостережение к этим относительным оценкам заключается в том, что самым сильным фактором сетевой ценности, скорее всего, останутся регистрации и активные пользователи на бирже, а не активные адреса токенов, поэтому данные вне цепочки, такие как анализ трафика веб-сайта, скорее всего, обеспечат больше альфа-данных, чем данные в цепочке3.

Протоколы смарт-контрактов

Протоколы смарт-контрактов являются еще одним важным разделом криптовалютной экосистемы. По замыслу, токены, которые обеспечивают такое поведение, будут взаимодействовать с большим количеством центральных узлов, чем чистая монета p2p, такая как биткойн, поэтому мы должны ожидать более сильных корреляций с моделями оценки типа Сарноффа, чем с моделями типа Меткалфа. Поскольку экосистема токена продолжает расти, и она становится менее зависимой от отдельных центральных узлов, протоколы смарт-контрактов могут трансформироваться в распределенные сети узлов, хотя нет никакой гарантии, что сегмент распределенного узла будет драйвером большинства ценностей.

Еще одна деталь, которую следует учитывать, — это то, как запускается токен; Большинство токенов после биткоина были запущены либо через ICO, либо через альтернативный метод предпродажи. Это приводит к завышенным ранним оценкам по сравнению с количеством активных пользователей, что может привести к появлению менее агрессивного масштабирования оценки.

Ethereum идеально вписывается в модель ICO-in-Sarnoff, на протяжении большей части своей жизни это было всего лишь несколько растущих приложений. Однако с увеличением числа популярных dApps (включая несколько крупных платформ NFT, функциональную экосистему DeFi и т. Д.) Количество центральных узлов теперь очень велико. В результате в 2020 году сеть, похоже, достигла критической массы и начала переходить в сеть, оцениваемую на основе метрик типа Меткалфа. Еще рано, но за прогрессом должно быть интересно наблюдать в дальнейшем4.

ADA, родной токен Cardano, является интересным тематическим исследованием; это либо бенефициар, либо жертва несвоевременного запуска во время пузыря биткоина 2017 года. Cardano пережила то, что можно описать как крах Metcalfe: ее ежемесячная рыночная капитализация упала на 80% за три коротких месяца, в то время как количество активных пользователей упало на 55% — идеальные отношения Metcalfe5.

После коллапса Cardano продемонстрировал четкое масштабирование значений центрального узла типа Сарноффа. С небольшим предложением dApps и печально известным медленным развитием, неясно, сможет ли Cardano когда-либо вырваться из шаблона и перейти в сеть, которую рынок оценивает как имеющую распределенные узлы.

Solana, блокчейн, запущенный в начале 2021 года, предназначен для чрезвычайно высокой пропускной способности уровня 1, жертвуя децентрализацией, требуя мощного оборудования, обычно низводимого до центров обработки данных. Это любимец венчурных фирм, которые считают, что блокчейн имеет возможность оптимизировать в краткосрочной перспективе и внедриться в экосистему — его долгосрочная устойчивость находится под вопросом в свете недавней перегрузки сети и недавнего обсуждения блокировки типов транзакций.

Хотя оценка Solana показала стремительный рост, она осталась по типу Сарноффа. Все еще молодая экосистема dApps не выросла достаточно, чтобы получить статус распределенного узла в глазах свободного рынка, и еще не перешла к оценке типа Metcalfe.

XTZ является родным токеном для блокчейна Tezos, самопровозглашенным как:

Безопасность ориентирована [и] предназначена для развития.

Согласно DappRadar, на момент написания этой статьи Tezos содержит 73 dApps; или около 2,3% от общего объема Ethereum. В соответствии с продолжающимся тезисом этой статьи, неудивительно, что Tezos демонстрирует масштабирование оценки сети типа Центрального узла Сарноффа.

Стандарты токенов Ethereum: | ERC-20 ЭРЦ-677

LINK — это собственный токен для Chainlink, который описывается как предоставляющий:

децентрализованные сети oracle [для] обеспечения защищенных от несанкционированного доступа входов, выходов и вычислений для поддержки расширенных смарт-контрактов

Ценностное предложение токена исходит из использования для обеспечения точности и стабильности данных, предоставляемых оракулами. Эти оракулы служат центральными узлами, и поэтому токены Chainlink, скорее всего, всегда будут отображать рост типа Sarnoff.

SUSHI является родным токеном для SushiSwap: децентрализованной биржи и автоматизированного маркет-мейкера. SushiSwap генерирует ценность от взаимодействия между центральными узлами и пользователями платформы, поэтому разумно ожидать роста типа Sarnoff.

Был начальный период обнаружения цен, но с тех пор стоимость сети оставалась ограниченной в узком канале Сарноффа.

MANA является родным токеном Decentraland, проекта метавселенной. Если метавселенная Decentraland превратится в популярное место назначения, вполне вероятно, что MANA разовьет сильные эффекты Меткалфа, но до тех пор большинство транзакций по-прежнему осуществляются с центральными узлами, и поэтому неудивительно, что оценка масштабировалась по закону Сарноффа.

Произошел скачок оценки после того, как Facebook переименовал себя в Meta Platforms, но этого скачка, похоже, было недостаточно для поддержания роста типа Metcalfe.

MATIC — это собственный токен для Polygon, который описывается как:

децентрализованная платформа масштабирования Ethereum, которая позволяет разработчикам создавать масштабируемые удобные для пользователя dApps с низкими транзакционными сборами, даже не жертвуя безопасностью.

До запуска основной сети Polygon MATIC практически не демонстрировал сетевого эффекта, но быстро превратился в динамику Metcalfe с очень высоким соотношением ценности и пользователей. Похоже, что Polygon успешно захватил новообретенный рост Ethereum типа Metcalfe и что две сети, возможно, будут усиливать друг друга.

Интересные примеры внедрения

Litecoin — мое любимое тематическое исследование в космосе. Первоначально успешный форк биткоина, он демонстрировал сетевые эффекты Меткалфа в течение нескольких лет, прежде чем все больше и больше исчезать в безвестности , в конечном итоге попадая в отношения роста типа Сарноффа. Это говорит мне о том, что, несмотря на то, что он разработан как более эффективное решение для p2p-платежей, чем биткойн, в настоящее время он торгует больше на нарративной стоимости — просто масштабируется в стоимости с количеством держателей или трейдеров, а не с возможностью для пользователей совершать транзакции между собой.

Bitcoin SV, сокращение от Satoshi’s Vision, является спорным потомком войн размера блока. Похоже, что он вообще не проявляет никаких сетевых эффектов, что говорит о том, что средний активный адрес совершает очень некачественные транзакции и не поощряет принятие. Я вижу в этом большой красный флаг.

Dogecoin — еще одна увлекательная история. Во время скачков цен криптовалюта демонстрирует более сильный, чем рост типа Меткалфа. Это может быть предположением о том, что рост цен обусловлен скорее шумихой, чем фундаментальными факторами, и что большие колебания стоимости, которые он испытал, не приводят к устойчивому повышению цен.

MKR, токен управления для MakerDao, который выпускает стейблкоин DAI, поддерживаемый эфиром, является тематическим исследованием, требующим более специализированных знаний, чем у меня.

Токен управления получает свою ценность от процентных платежей по кредитам DAI, предполагая, что наиболее важным показателем являются ожидаемые будущие денежные потоки, вытекающие из ожидаемого роста использования DAI. Статистика активных адресов MKR близко отражает активные адреса DAI, но ни один из них, похоже, не обеспечивает никакой альфа-версии по отношению к цене токена управления.


Таким образом, важно начать любой анализ сетевого эффекта с обсуждения первых принципов, чтобы определить, каковы ожидаемые краткосрочные и долгосрочные ценностные предложения криптоактива. Просто скопируйте / вставьте модель роста сети из другого токена на ваш любимый криптоактив — это рецепт катастрофы моделирования.

Анализ Пендла и Розенберга делает хорошую работу по классификации криптоактивов в их соответствующие группы типа Сарноффа и Типа Меткалфа, он просто допустил ошибку, пытаясь проанализировать обе группы вместе. Фактически, каждый актив, который они анализировали, находился в пределах 20% от ожидаемого коэффициента Меткалфа, за исключением Litecoin, который находился в середине перехода между двумя группами, и Ethereum Classic — распадающегося форка Ethereum, который практически не показывал сетевых эффектов.


Если у вас есть какие-либо вопросы, я открыл дискуссию о GM, чтобы попытаться прояснить как можно лучше.

— Т.1

Goldman Sachs Экономические исследования. Global Markets Daily: Оценка криптовалюты и размер сети (Пандл/Розенберг). 19 июля 2021 | 14:53 EDT.

Выдержки из рисунка доступны здесь.2

Некоторые люди, включая меня, небрежно называют это централизованным и децентрализованным, но это слова, которые нужно использовать очень осторожно при обсуждении криптовалют.3

Я не смотрел на данные о трафике веб-сайта, чтобы подтвердить это, но я очень подозреваю, что можно найти сильную корреляцию.4

Вполне вероятно, что изменение денежно-кредитной динамики, которое, по оценкам, произойдет в 3 квартале 2022 года, будет достаточно сильным, чтобы подавить любую активную адресную модель. Я ожидаю, что наступит период разъединения, когда оценка перерастет ожидаемый рост Меткалфа и, возможно, никогда не вернется к нему.5

M: рыночная капитализация; A: адреса; i: начальный; f: окончательный.

Mi / Ai^2 = Mf / Af^2

Mi / Mf = (Af / Ai)^2

Mi / Mf = (1-0.80) = 0.20

(Af / Ai)^2 = (1-0.55)^2 = 0.2075

Источник