Con đường phát triển bền vững của hệ sinh thái Token: Thiết kế, tối ưu hóa và ứng dụng công cụ

Khi xây dựng một hệ sinh thái Token bền vững, việc lập kế hoạch toàn diện và thực hiện chính xác là vô cùng quan trọng. Một video được phát hành gần đây đã đi sâu vào các vấn đề cốt lõi mà hệ sinh thái Token đang phải đối mặt và cung cấp một loạt giải pháp và công cụ hữu ích.

Video này nhấn mạnh tầm quan trọng của các nguyên tắc và phương pháp trong kỹ thuật Token trong việc lập kế hoạch và xây dựng hệ thống Token. Đồng thời, nó cũng giới thiệu nhiều công cụ hữu ích, chẳng hạn như công cụ mô phỏng dựa trên đại lý và mô hình Token định lượng (QTM), những công cụ này có thể cung cấp thông tin quý giá cho dự án ở các giai đoạn khác nhau, hỗ trợ việc ra quyết định. Nhờ vào những công cụ này, các dự án khởi nghiệp Web3 có khả năng đạt được sự phát triển bền vững lâu dài.

Nội dung video tiết lộ vai trò quan trọng của kỹ thuật Token và các công cụ liên quan trong việc giúp các nhóm dự án ứng phó với sự thay đổi. Những công cụ này đã chứng minh là vũ khí mạnh mẽ để thích ứng với hệ sinh thái Token đang thay đổi. Nhận thức này đến từ việc nghiên cứu và thực hành sâu sắc về hệ sinh thái Token, giúp người tham gia hiểu rõ hơn về động lực của hệ sinh thái và đưa ra các quyết định thông minh và có tầm nhìn hơn.

Thiết kế và tối ưu hóa Token trong ba giai đoạn

Giai đoạn phát hiện

Khi xây dựng một hệ sinh thái token thành công, cần thực hiện một số bước quan trọng ở cấp độ vĩ mô. Đầu tiên, xác định rõ vấn đề và nêu rõ những thách thức phải đối mặt. Thứ hai, xác định dòng chảy giá trị giữa các bên liên quan để đảm bảo tính ổn định và cân bằng của hệ sinh thái. Đồng thời, thảo luận chi tiết về tính hợp lý của toàn bộ hệ sinh thái và token của nó, bao gồm cách sử dụng token một cách thích hợp. Ngoài ra, lập kế hoạch ở cấp độ cao cũng là điều không thể thiếu, bao gồm cách sử dụng token một cách hiệu quả và thiết kế các kế hoạch cho các nội dung khác nhau. Tất cả những bước này đều là những yếu tố cần thiết để xây dựng một hệ sinh thái token thành công.

Giai đoạn thiết kế

Trong việc xây dựng hệ sinh thái Token, lập tham số là một bước quan trọng khác. Điều này liên quan đến việc áp dụng các công cụ định lượng, chẳng hạn như bảng tính và các công cụ mô phỏng khác nhau. Những công cụ này có thể giúp tạo ra các mô hình đã được xác minh tối ưu, thực hiện phân tích rủi ro và dự đoán, hiểu sâu về xu hướng cung cấp và định giá Token. Thông qua những công cụ định lượng này, có thể hiểu rõ hơn cách thức hoạt động của hệ sinh thái, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc thiết kế và tối ưu hóa nó.

Giai đoạn triển khai

Giai đoạn triển khai sẽ biến những phân tích lý thuyết và thiết kế ban đầu thành thực tiễn, đưa hệ sinh thái thực sự lên blockchain. Giai đoạn này cần sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bao gồm các ngôn ngữ lập trình và môi trường triển khai khác nhau. Qua quá trình này, cuối cùng sẽ tạo ra các Token hoặc sản phẩm thực tế, giúp chúng thực sự hiện thực hóa và vận hành trên blockchain.

Công cụ thiết kế Token

Trong các giai đoạn khác nhau (khám phá, thiết kế và triển khai), cần sử dụng một loạt các công cụ, với trọng tâm và loại hình khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau. Những công cụ này không chỉ áp dụng cho lĩnh vực DeFi mà còn cho nhiều dự án ứng dụng, cơ sở hạ tầng, trò chơi và các lĩnh vực khác.

Khi xem xét các khía cạnh chi tiết, có hai quan điểm: một quan điểm cho rằng có thể xem hệ sinh thái từ góc độ định tính, chỉ cần sử dụng tiêu chuẩn thị trường là đủ; quan điểm khác lại cho rằng cần phải tạo ra một bản sao kỹ thuật số, mô phỏng toàn bộ hệ sinh thái theo tỷ lệ 1:1. Khi tiến về hướng chính xác hơn, kiến thức lập trình cần thiết sẽ tăng lên, điều này cũng làm tăng yêu cầu đối với người dùng.

Trong hệ sinh thái Token, có nhiều công cụ giúp hiểu và thiết kế hệ thống này. Những công cụ này bao gồm mô hình bảng tính, công cụ định tính (như tuyên bố vấn đề, lập bản đồ các bên liên quan, v.v.), thậm chí có thể tận dụng suy luận do AI điều khiển. Các công cụ ở phần giữa như QTM (Mô hình Token định lượng) bao trùm nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong môi trường phức tạp, có thể sử dụng công cụ mô phỏng để mô hình hóa hệ sinh thái theo tỷ lệ 1:1.

Việc chọn công cụ và phương pháp phù hợp là rất quan trọng đối với sự thành công của các công ty khởi nghiệp. Các loại công cụ khác nhau có thể cung cấp thông tin giá trị ở các giai đoạn khác nhau, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh và thúc đẩy sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.

Tổng quan về QTM

QTM là một mô hình token định lượng, áp dụng thời gian giả định cố định 10 năm, với mỗi bước thời gian là một tháng. Vào đầu mỗi bước thời gian, token sẽ được phát hành vào hệ sinh thái, sau đó được đưa vào một số quỹ để tái phân phối tiện ích tổng quát một cách chi tiết hơn. Mô hình này cũng xem xét các khía cạnh kinh doanh ngoài chuỗi, có thể thực hiện việc tiêu hủy hoặc mua lại, để đo lường tỷ lệ chấp nhận của người dùng, v.v.

Cần nhấn mạnh rằng chất lượng đầu ra của mô hình phụ thuộc vào chất lượng đầu vào. Vì vậy, trước khi sử dụng QTM, cần phải tiến hành nghiên cứu thị trường đầy đủ để có được thông tin đầu vào chính xác hơn. QTM được coi là một công cụ giáo dục cho các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu, giúp họ hiểu rõ hơn về hệ sinh thái của mình, nhưng không nên rút ra bất kỳ lời khuyên tài chính nào từ đó.

Phân tích dữ liệu

Từ góc độ phân tích dữ liệu, có thể trích xuất các loại dữ liệu khác nhau. Đầu tiên, có thể quan sát sự phát triển của thị trường tổng thể từ góc nhìn của thị trường vĩ mô. Thứ hai, có thể chú ý đến các chỉ số vòng gọi vốn để hiểu tình hình tài trợ của dự án. Cũng có thể nghiên cứu mô hình hành vi của người tham gia để hiểu sâu hơn về thói quen đầu tư.

Dữ liệu trên chuỗi có sự khác biệt đáng kể so với tài chính truyền thống, vì dữ liệu trên chuỗi là công khai và có thể thấy bởi mọi người. Có thể lấy được nhiều chỉ số khác nhau, chẳng hạn như tình hình tăng trưởng người dùng, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch, v.v. Cũng có thể quan sát cách các cơ chế khuyến khích khác nhau ảnh hưởng đến hoạt động của hệ sinh thái. Các nền tảng mạng xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong kinh tế token và hiệu suất dự án.

Những dữ liệu công khai và có giá trị này nên được sử dụng đầy đủ để hiểu rõ hơn về các tham số của hệ sinh thái và xác thực mô hình. Ví dụ, có thể xem dữ liệu về thời gian sở hữu, quan sát thời gian sở hữu của các nhóm bên liên quan khác nhau. Cũng có thể theo dõi tất cả các giao dịch trong toàn bộ hệ sinh thái, phân loại chúng vào các "Token bucket" cụ thể, quan sát sự thay đổi số dư của mỗi bên liên quan.

Bằng cách quan sát hành vi của một địa chỉ cụ thể, có thể cung cấp thông tin quan trọng về tính thanh khoản của Token. Ví dụ, có thể hiểu cách mà người nhận xử lý các Token nhận được từ hợp đồng staking. Những thông tin này giúp hiểu hành vi của từng bên liên quan và có thể phản hồi dữ liệu này vào mô hình để điều chỉnh.

Sử dụng những dữ liệu này, có thể thực hiện dự đoán, chẳng hạn như dự đoán tình hình cung cấp số dư của các thùng khác nhau trong hệ sinh thái trong khoảng mười năm tới. Đồng thời, cũng có thể thực hiện mô phỏng hoặc dự đoán giá cả. Những dự đoán này giúp hiểu mối quan hệ giữa quyền sở hữu cung cấp và nhu cầu Token, cũng như hiểu được tình hình cân bằng giữa hai yếu tố này.

Mô hình dựa trên dữ liệu

Một cách tiếp cận mới đối với kế hoạch phân bổ là một chủ đề quan trọng. Đôi khi mọi người nghĩ rằng chỉ cần có một kế hoạch phân bổ rất dài, nhưng điều này không phải lúc nào cũng tốt, vì có thể dẫn đến nguồn cung lưu thông ban đầu rất thấp, gây ra sự đầu cơ và hành vi thao túng tiềm ẩn trên thị trường. Do đó, đã đề xuất việc giới thiệu một cơ chế phân bổ token điều chỉnh, không bị ảnh hưởng bởi nhu cầu thị trường. Cơ chế này được điều khiển bởi người kiểm soát dựa trên một số chỉ số hiệu suất chính được xác định trước.

Trong hệ sinh thái Token, mối quan hệ giữa quyền sở hữu và giá cả có thể được hiểu thông qua việc phân tích các ví dụ về Token thực. Ví dụ, trong năm đầu tiên khi hệ sinh thái mới bắt đầu, một lượng lớn Token được đưa vào thị trường thông qua quyền sở hữu, nhưng do sản phẩm có thể vẫn chưa đủ trưởng thành, nhu cầu thị trường có thể không đủ, dẫn đến việc giá Token giảm. Theo thời gian, khi tình hình áp dụng thay đổi, người dùng bắt đầu tham gia và mang lại sự gia tăng doanh thu, có thể thực hiện mua lại, giá cuối cùng sẽ phục hồi.

Trong mô hình, có thể mô phỏng ba kịch bản nhu cầu khác nhau: hàm logic, hàm tuyến tính và tăng trưởng hàm số mũ. Bộ điều khiển quản lý các mức phát thải khác nhau tại các thời điểm khác nhau. Khi giá token tăng, sẽ có nhiều token được phát hành vào hệ sinh thái, điều này có thể dẫn đến việc các nhà đầu tư sớm bán token, từ đó dẫn đến giá giảm. Ngược lại, khi giá thấp hơn mức giá đã thiết lập, lượng phát hành token sẽ giảm. Thông qua cơ chế kiểm soát này, giá token sẽ tăng trở lại, cuối cùng giảm biến động và ổn định hệ sinh thái.

Giá cả là một chỉ số rất quan trọng trong hệ sinh thái. Mặc dù không thể dự đoán chính xác tương lai, nhưng ít nhất nên xem xét khía cạnh nhu cầu và cố gắng mô hình hóa và dự đoán nó. Việc khám phá toàn bộ không gian giải pháp có sẵn thông qua mô phỏng Monte Carlo và quét tham số có thể giúp hiểu rõ các khả năng trong những tình huống khác nhau và xây dựng các chiến lược toàn diện và linh hoạt hơn.

Ngoài ra, có thể phân bổ các quyền sở hữu này với trọng số khác nhau. Ví dụ, trong giai đoạn ban đầu, các phần thưởng của hệ sinh thái có thể nhận được nhiều phân bổ quyền sở hữu Token hơn, trong khi đội ngũ có thể nhận được ít hơn. Tuy nhiên, theo thời gian, tình hình có thể thay đổi, vì chúng tôi hy vọng xây dựng một mô hình tăng trưởng bền vững, không chỉ dựa vào quyền sở hữu Token để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái.