dTAOがローンチして1ヶ月：Memeに満ちたサブネット、壊れたトクノミクス

著者: ドン

コンピレーション:Deep Tide TechFlow

私は新しいトークンエコノミクス（tokenomics）に常に興味を持っています。暗号プロトコルがインセンティブメカニズムをどのように調整するかを見ることは常に魅力的であり、時にはそれらが非常に魅力的に見えることもあります——そして、避けられない崩壊が訪れるまで。だからこそ、Bittensorがバレンタインデーにそのダイナミック$TAO（dTAO）システムを発表したとき、私は即座に引き付けられました。

このアイデアは非常にシンプルです：TAOの発行に対して、サブネット間で新しく、より「公平な」配分方法を提供することです。

しかし、わずか1か月後、問題が明らかになりました。見た目は完璧な設計が自由市場で必ずしもうまく機能するわけではないことが証明されました。

dTAOの運用メカニズム

以下はdTAOの動作原理の簡略なレビューです：

各サブネットには独自のサブネットトークン($SN)があり、ネイティブTAO-SN UniV2タイプのプールの形式で存在します。 紛らわしいことに、ユーザーはSNと引き換えにTAOを「ステーキング」していますが、実際にはTAOをSNと「交換」するのと何ら変わりはありません。 唯一の違いは、ユーザーは流動性プールに流動性を追加したり、サブネットトークン間で直接取引したりすることはできませんが(例:SN1→SN2)、TAOを仲介者として使用できることです(SN1→TAO→SN2)。

TAOの発行量は、サブネットSNトークンの価格に比例して配分されます。価格の変動を滑らかにしたり、価格の操作を防ぐために、システムは移動平均価格を使用しています。

SNトークン自体も高い発行量を持ち、供給上限は2100万個で、TAOやBTCと似ています。一部のSNはTAO-SN流動性プールに配分され、残りはサブネットの利害関係者（マイナー、バリデーター、サブネットオーナー）に配分されます。TAO-SNプールに配分されるSNの数量は、プール内のTAOの発行量を均衡させるためであり、その結果、SNの価格（TAO単位）が安定し、流動性が増加します。

しかし、上記の計算結果がサブネットに必要なSNの数がSNの最大発行量（SNの発行曲線に基づく）を超えていることを示す場合、SNの発行量は最大値に制限され、その時点でのSNの価格（TAO単位で）は上昇します。

このメカニズムの核心的な仮定は、市場価値の高いサブネットがBittensorネットワークにより多くの価値を生み出すため、彼らはより多くのTAOの発行量を得るべきであるということです。

しかし、現実の状況は、暗号市場で最も価格が高いトークンは、しばしば最も注目を集め、ハイプ、ポンジ特性、そしてマーケティングリソースを持つトークンであるということです。これが、L1ブロックチェーンとミームコインが常に相対的に最高の評価を持つ理由です。

メカニズム設計の出発点は良いものですが、収入を創出することで価値を生み出すサブネットが、収入の一部を使用してSNトークンを買い戻し、その結果価格を押し上げ、より多くのTAO発行量を得るという仮定は、少し naïve ではないでしょうか。

Memeコインに満ちたサブネットと制御不能なトークン経済学

dTAOの立ち上げ前に、私はいくつかの暗号アナリストと、dTAOトークンエコノミクスにおける明らかな欠陥について話し合いました。それは、より高い時価総額が必ずしもより高い収益やより大きな価値創造を意味しないということです。

しかし、私はこの理論がすぐに実践で検証されるとは思いませんでした。自由市場は「素晴らしい」方法で機能しました。

アップグレードの直前、匿名の人物がサブネット281を引き継ぎ、「TAO Accumulation Corporation」（略称「LOLサブネット」）というミームコインのサブネットに変えました。これは明らかにAIとは無関係です。

削除されたGithubページに書かれていました：

マイナーはコードを実行する必要はなく、バリデーターはマイナーが保有するサブネットトークンの数量に基づいて評価を行います。マイナーが保有するトークンが多いほど、得られる発行量も高くなります。

実際に起こったことは：投機者がSN28トークンを購入 → SN28の価格が上昇 → SN28がより多くのTAOを発行 → サブネットトークンの発行制限を超えると、SN28の価格がさらに上昇 → SNトークンの発行量がSNを保有する「マイナー」に比例して配分される → 人々はより多くのTAOを得るためにさらに多くのSNを購入 → 価格がさらに上昇 → ポンジスキームが続く。

結果、TAOの発行量は正式に資金提供を開始しました……ミーム！ある時点で、SN28サブネットは時価総額ランキングで第7位のサブネットになりました。

しかし、なぜ SN28 は Bittensor を占領できなかったのか？中央集権が状況を救った

短い数日間で、Opentensor 財団はそのルートステークを利用してカスタマイズされたバリデーターコードを実行し、人々に SN28 トークンを売却するよう促したため、価格は数時間で 98% 下落しました。

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ソース: Bittensor discord

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SN28 サブネットトークンは、Opentensor 財団の行動後に 98% 暴落しました。

本質的に、Opentensor財団は中央集権的な存在として機能し、自由市場によるdTAOメカニズムの利用を阻止しています。このような中央集権的な介入が現在可能であるのは、旧いTAO発行メカニズムから新しいdTAOメカニズムへの緩やかな移行期にあるからです。

TAO の旧メカニズムから dTAO への移行

TAOの旧メカニズムでは、SN0（「ルートネットワーク」）上で最大64のバリデーターがTAOをステークし、誰がTAOの発行量を得ることができるかを投票で決定します。

このメカニズム自体は、Opentensor財団、DCG Yuma、Dao5、Polychainなどの大規模な検証者が権力を掌握することによって引き起こされる一連のインセンティブの問題を引き起こします。例えば、理論的には彼らはTAOの発行量を彼らが投資または孵化しているサブネットに向けたり、彼らが検証者ノードを運営し、そこからTAO報酬を得るサブネットに向けたりすることができます。

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taostats.io/validators に表示されているトップバリデーター

したがって、このメカニズムから脱却することは、非中央集権に向けた良い一歩です。チームがより非中央集権的な報酬メカニズムを選択したことを評価します。たとえそれが彼らが発行量の一部を失う可能性があるとしても。

SN28イベントが発生した時、dTAOはちょうど約1週間前にリリースされたばかりだったため、SN0（下図の青い線）が約95%の流通量を支配しており、Opentensor財団が介入することができた。

しかし、約1年後、SN0の発行量の制御権は約20%に低下します。これは、SN28のような事件が再び発生した場合、SN0を通じて干渉することがほぼ不可能であることを意味します。この場合、Bittensorは「分散型AI」プロジェクトからミームコインのインセンティブネットワークに変わる可能性があります。

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この移行期間中、排出を制御する権限は旧メカニズム（SN0または「ルート属性」）から新しいdTAOメカニズム（「アルファ属性」）に移行します。

認めて、これは単なるmemeではない

たとえ人々がベアマーケットの中で十分に理性的で、memeコインの投機に飛び込まないと仮定しても、Bittensorは完全にAIとは無関係な一般的なインセンティブネットワークに進化する可能性があります。

想像してみてください：誰かがビットコインの非中央集権的なマイニング専用のサブネットを立ち上げました（これは新しいアイデアではありませんが）。このサブネットの目標は、リソースを効率的に使ってビットコインのマイニングを促進し、マイニングで得たBTCを定期的な収入として使用し、サブネットのトークンSNを買い戻すことで、より多くのTAOの発行量を得ることです。

そのため、TAOは分散型AIプロジェクトから汎用インセンティブプロジェクトに変わり、TAOの発行量は企業のさまざまなランダムな運営コスト（OpEx）を補助するためだけに使用され、特定の目標に向かって進むのではありません。

技術的に言えば、これは Yuma コンセンサスメカニズムの意図に沿っていると言えるでしょう。Yuma コンセンサスは、AI に限定されず、あらゆる「主観性」の作業に関する合意を目指しています。しかし、この明確な目標の欠如は、システム全体を……無意味なものにしています。

最後の考え

dTAOモデルが発表されてからわずか1ヶ月で、亀裂が現れ始めています。

自由市場のインセンティブメカニズムは、中央集権的な力がなければ、BittensorはAIプロジェクトではなく、ミームコインが主導する「アテンションネットワーク」または収益性のある企業が主導する「ユニバーサルインセンティブネットワーク」になる可能性があることを示しています。これらの企業はTAOの発行量を利用して運営コストを補助しますが、Bittensorネットワークを実質的に改善することはありません。

私はネットワークに真の「目的関数」（objective function）が必要だと考えています。これにより、すべてのサブネットの目標を統一することができます。しかし、AI（特に汎用人工知能、AGI）の分野で明確な目標を見つけることは非常に困難であることは明らかです——私たちが公平な大規模言語モデル（LLM）評価フレームワークを実行する際に直面したさまざまな課題のように……これがYumaコンセンサスが「主観性」のために作成された理由でもあります。

あの有名な言葉のように、「私にインセンティブメカニズムを教えてくれれば、私は結果を教えてあげる。」

以前のバージョンで、私はTAOの発行量が時価総額に比例すると言及しましたが、実際には価格に比例します。この誤りは修正されました。@nick_hotzの指摘に感謝します。