Índice
- 1 Introdução
- 2 Externalidades de Hashrate
- 3 Targeted Nakamoto - Uma Perspectiva de Design de Mecanismos
- 4 O Modelo
- 5 A Política de Recompensa de Bloco Direcionada
- 6 Efeitos Estratégicos da Política de Ajuste de Blocos
- 7 Neutralidade Monetária
- 8 Conclusão
- 9 Análise Original
- 10 Detalhes Técnicos
- 11 Implementação de Código
- 12 Aplicações Futuras
- 13 Referências
1 Introdução
Criptomoedas de blockchain com Proof-of-Work (PoW), como o Bitcoin, exigem a aplicação de poder computacional pelos mineradores para operar a rede. Os mineradores montam blocos e competem para resolver um quebra-cabeça definido pelo código. O número de tentativas de resolução do quebra-cabeça (um hash por tentativa) que um computador de mineração realiza em um intervalo de tempo específico é a sua taxa de hash, que consome eletricidade.
1.1 Equilíbrio de Riscos Concorrentes
O Bitcoin enfrenta dois riscos existenciais conflitantes: atualmente, o alto consumo de energia da mineração provoca reações políticas negativas; no futuro, a redução das recompensas aos mineradores fará com que a taxa de hash diminua, baixando o custo de um ataque. O Nakamoto direcionado equilibra estas preocupações ao guiar a taxa de hash em direção a um alvo escolhido.
1.2 Links para código e API web
Kristian Praizner desenvolveu o código para o algoritmo de controle de hashrate e implementou-o em uma API que acompanha este artigo.
1.3 Literatura Relacionada
O artigo baseia-se em pesquisas existentes em design de mecanismos de blockchain e melhorias no protocolo Bitcoin, citando trabalhos sobre otimização de PoW e modelos de segurança de rede.
1.4 A questão de pesquisa e as restrições de design
Como projetar um protocolo que mantenha a segurança do Bitcoin enquanto reduz seu impacto ambiental, sem violar a neutralidade monetária ou criar novos vetores de ataque.
1.5 Roteiro
O artigo prossegue analisando externalidades de hashrate, apresentando o mecanismo Targeted Nakamoto, modelando seus efeitos e discutindo considerações de implementação.
2 Externalidades de Hashrate
A atividade de mineração cria duas externalidades principais: segurança de rede (positiva) e emissões de carbono (negativa). Maior hashrate aumenta a segurança, mas também aumenta o consumo de energia.
2.1 Dependências
O hashrate depende das recompensas por bloco, custos de eletricidade e eficiência do hardware de mineração. A relação segue: $H = f(R, C_e, E)$, onde $H$ é hashrate, $R$ é recompensa por bloco, $C_e$ é custo de eletricidade e $E$ é eficiência do hardware.
2.2 Segurança de Rede
O custo de segurança da rede diminui com a hashrate: $S_c = \frac{k}{H}$ onde $S_c$ é o custo de segurança e $k$ é uma constante. Maior hashrate torna os ataques de 51% mais caros.
3 Targeted Nakamoto - Uma Perspectiva de Design de Mecanismos
Targeted Nakamoto é um protocolo que incentiva os mineradores a concentrarem hashrate na faixa de custo mínimo, limitando as recompensas de bloco quando acima do alvo e impondo um piso de recompensa quando abaixo.
3.1 Blocos Fundamentais do Targeted Nakamoto
O protocolo utiliza recompensas de bloco ajustáveis, gatilhos baseados em dificuldade e mecanismos de neutralidade monetária para manter a integridade do sistema enquanto controla a taxa de hash.
3.2 Uma visão geral do design de mecanismo dos protocols
O design segue princípios de compatibilidade de incentivos, onde os mineradores são economicamente motivados a manter a taxa de hash próxima do nível-alvo sem coordenação centralizada.
4 O Modelo
O modelo matemático formaliza a relação entre taxa de hash, recompensas de bloco e parâmetros de rede para prever o comportamento do sistema sob o protocolo proposto.
4.1 O sinal de dificuldade do puzzle da hashrate
A dificuldade da rede $D$ funciona como um proxy para a hashrate: $D \propto H$. O protocolo utiliza medições de dificuldade para acionar ajustes de recompensa quando $D$ se desvia do alvo $D_t$.
4.2 Equilíbrio de mineração
O equilíbrio de mineração ocorre quando $R \times P_s = C_e \times E \times H$, onde $P_s$ é a probabilidade de resolver o quebra-cabeça. O protocolo ajusta $R$ para manter $H$ próximo ao nível ideal.
5 A Política de Recompensa de Bloco Direcionada
A principal inovação: uma política dinâmica de recompensa por bloco que se ajusta com base no hashrate atual em relação aos níveis-alvo.
5.1 As Alocações de Ajuste de Recompensa de Bloco
Quando o hashrate excede o alvo: $R_{actual} = R_{base} - \Delta R$. Quando o hashrate fica abaixo do alvo: $R_{actual} = R_{base} + \Delta R$.
5.2 O sinal de dificuldade do puzzle e os pontos de mudança de política
Policy triggers activate when $|D - D_t| > \delta$ where $\delta$ is the tolerance threshold. Adjustment magnitude: $\Delta R = \alpha |D - D_t|$ with $\alpha$ as sensitivity parameter.
5.3 Política para controlar a taxa de hash
O algoritmo de controle utiliza feedback proporcional-integral para minimizar oscilações e manter a taxa de hash estável em torno do nível desejado.
6 Efeitos Estratégicos da Política de Ajuste de Blocos
A política cria incentivos econômicos previsíveis que orientam o comportamento dos mineradores em direção ao nível de hashrate socialmente ótimo.
6.1 Estabilidade do Equilíbrio dos Mineradores
A análise mostra que o sistema converge para um equilíbrio estável onde o benefício marginal de segurança iguala o custo ambiental marginal.
6.2 Ajuste Dinâmico da Taxa de Hash
Simulações demonstram que o hashrate responde aos ajustes de recompensa dentro de 2-3 períodos de ajuste de dificuldade, mostrando convergência rápida para o alvo.
7 Neutralidade Monetária
A neutralidade monetária é mantida por ajustes proporcionais no potencial de gasto entre os detentores de UTXO, compensando as adições e subtrações à recompensa do bloco.
7.1 A Política Monetária Direcionada
O protocolo utiliza ajustes no conjunto UTXO para garantir que a oferta monetária total permaneça inalterada, apesar das variações na recompensa do bloco: $\sum UTXO_{value} = constante$.
8 Conclusão
O Targeted Nakamoto representa uma abordagem promissora para equilibrar as necessidades de segurança do Bitcoin com as preocupações ambientais, fornecendo uma estrutura para a operação sustentável de blockchains PoW.
9 Análise Original
Ir direto ao ponto:Targeted Nakamoto tenta resolver o paradoxo fundamental de sustentabilidade do Bitcoin, mas a complexidade de implementação pode superar seus benefícios teóricos. Esta é mais uma solução acadêmica em busca de um problema do mundo real.
Cadeia lógica:O argumento central do artigo segue uma lógica econômica clara: o hashrate gera benefícios de segurança e custos ambientais → o hashrate ótimo minimiza o custo total → ajustes no protocolo podem orientar os mineradores para este ótimo. No entanto, a corrente quebra na implementação. Como muitos artigos de design de mecanismos (semelhantes às ideias elegantes mas impraticáveis da pesquisa inicial do CycleGAN), a beleza matemática não se traduz na realidade do blockchain. A suposição de que os mineradores aceitarão passivamente manipulações de recompensa ignora a dinâmica competitiva que impulsiona a mineração de Bitcoin.
Pontos positivos e negativos:O mecanismo de neutralidade monetária é genuinamente inovador - usar ajustes de UTXO para compensar mudanças nas recompensas demonstra um profundo entendimento da arquitetura do Bitcoin. Isso supera propostas mais simples como as primeiras bombas de dificuldade do Ethereum. No entanto, a proposta sofre das mesmas armadilhas de planejamento central que o Bitcoin foi projetado para evitar. Definir o hashrate "ótimo" exige exatamente o tipo de julgamento subjetivo que os sistemas descentralizados eliminam. O Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index mostra que o Bitcoin atualmente consome ~100 TWh anualmente - quem decide qual deve ser o número "correto"?
Implicações para ação:Para desenvolvedores: estude o mecanismo de ajuste UTXO para outras aplicações, mas evite os aspectos de planejamento central. Para mineradores: preparem-se para estruturas de recompensa mais sofisticadas que estão surgindo. Para pesquisadores: foquem em soluções menos intrusivas, como a integração de energia renovável. A comunidade Bitcoin deve ver isso como um interessante experimento mental, e não como um caminho prático de atualização. Como o processo de desenvolvimento do Bitcoin Core demonstrou (referência: modelo de governança das Propostas de Melhoria do Bitcoin), soluções acadêmicas elegantes raramente sobrevivem ao contato com a filosofia conservadora de atualização do Bitcoin.
10 Detalhes Técnicos
O protocolo utiliza uma abordagem de teoria de controle com a equação fundamental: $H_{t+1} = H_t + \beta(R_t - C(H_t))$ onde $\beta$ é a velocidade de ajuste, $R_t$ é a recompensa atual e $C(H_t)$ é a função de custo de mineração. A hashrate ótima $H^*$ resolve: $\min_H [\alpha \cdot SecurityCost(H) + (1-\alpha) \cdot EnvironmentalCost(H)]$ onde $\alpha$ é o parâmetro de tradeoff segurança-emissão.
11 Implementação de Código
function calculate_reward_adjustment(current_difficulty, target_difficulty):
deviation = current_difficulty - target_difficulty
if abs(deviation) > THRESHOLD:
adjustment = -SENSITIVITY * deviation
return adjustment
return 0
def update_utxo_set(block_reward_change, utxo_set):
total_adjustment = block_reward_change * BLOCK_INTERVAL
adjustment_factor = 1 + (total_adjustment / utxo_set.total_value)
for utxo in utxo_set:
utxo.value *= adjustment_factor
return utxo_set12 Aplicações Futuras
O mecanismo poderia ser adaptado para outras blockchains PoW que enfrentam desafios de sustentabilidade semelhantes. As aplicações potenciais incluem: Ethereum Classic, Litecoin e plataformas emergentes de blockchain industrial. A técnica de ajuste de UTXO também poderia ser usada para implementar política monetária em moedas digitais de banco central.
13 Referências
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
- Cambridge Centre for Alternative Finance (2023). Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index
- Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper
- Aronoff, D. (2025). Targeted Nakamoto: A Bitcoin Protocol to Balance Network Security and Carbon Emissions
- Zhu et al. (2017). Tradução de Imagem para Imagem Não Emparelhada usando Redes Adversariais de Consistência Cíclica (CycleGAN)