Содержание
- 1 Введение
- 2 Внешние эффекты хешрейта
- 3 Targeted Nakamoto - A Mechanism Design Perspective
- 4 The Model
- 5 Целевая политика вознаграждения за блок
- 6 Стратегические эффекты политики корректировки блоков
- 7 Монетарный нейтралитет
- 8 Заключение
- 9 Оригинальный анализ
- 10 Technical Details
- 11 Code Implementation
- 12 Перспективные приложения
- 13 References
1 Введение
Криптовалюты на блокчейне с Proof-of-Work (PoW), такие как Bitcoin, требуют применения майнерами вычислительной мощности для работы сети. Майнеры формируют блоки и соревнуются в решении головоломки, установленной кодом. Количество попыток угадать головоломку (один хэш на попытку), которое майнинг-компьютер совершает за определенный промежуток времени, является его хэшрейтом, что потребляет электроэнергию.
1.1 Балансировка конкурирующих рисков
Bitcoin сталкивается с двумя противоречащими друг другу экзистенциальными рисками: в настоящее время высокое энергопотребление майнинга вызывает политическую реакцию; в будущем сокращение вознаграждений майнеров приведет к снижению хэшрейта, уменьшая стоимость атаки. Targeted Nakamoto балансирует эти проблемы, направляя хэшрейт к выбранной цели.
1.2 Ссылки на код и веб-API
Кристиан Прайзнер написал код для алгоритма контроля хешрейта и реализовал его в API, который сопровождает данную статью.
1.3 Связанная литература
Статья опирается на существующие исследования в области дизайна механизмов blockchain и улучшений протокола Bitcoin, ссылаясь на работы по оптимизации PoW и моделей сетевой безопасности.
1.4 Исследовательский вопрос и ограничения проектирования
Как разработать протокол, который сохраняет безопасность Bitcoin, снижая его воздействие на окружающую среду, не нарушая денежный нейтралитет и не создавая новых векторов атак.
1.5 Структура работы
В статье последовательно анализируются экстерналии хешрейта, представляется механизм Targeted Nakamoto, моделируются его эффекты и обсуждаются вопросы реализации.
2 Внешние эффекты хешрейта
Майнинговая деятельность создает два ключевых внешних эффекта: сетевая безопасность (положительный) и выбросы углерода (отрицательный). Более высокий хешрейт повышает безопасность, но также увеличивает энергопотребление.
2.1 Зависимости
Хешрейт зависит от вознаграждения за блок, стоимости электроэнергии и эффективности майнингового оборудования. Зависимость выражается как: $H = f(R, C_e, E)$, где $H$ - хешрейт, $R$ - вознаграждение за блок, $C_e$ - стоимость электроэнергии, а $E$ - эффективность оборудования.
2.2 Сетевая безопасность
Стоимость сетевой безопасности снижается с ростом хешрейта: $S_c = \frac{k}{H}$, где $S_c$ - стоимость безопасности, а $k$ - константа. Более высокий хешрейт делает 51% атаки более дорогостоящими.
3 Targeted Nakamoto - A Mechanism Design Perspective
Targeted Nakamoto — это протокол, который стимулирует майнеров концентрировать хешрейт в диапазоне минимальной стоимости, ограничивая вознаграждение за блок при превышении цели и устанавливая минимальный порог вознаграждения при недоборе.
3.1 Key Building Blocks of Targeted Nakamoto
Протокол использует регулируемые награды за блок, триггеры на основе сложности и механизмы монетарного нейтралитета для поддержания целостности системы при контроле хешрейта.
3.2 Обзор механизмов проектирования протоколов
Конструкция следует принципам совместимости стимулов, где майнеры экономически мотивированы поддерживать хешрейт near целевого уровня без централизованной координации.
4 The Model
Математическая модель формализует взаимосвязь между хешрейтом, вознаграждениями за блок и параметрами сети для прогнозирования поведения системы в рамках предложенного протокола.
4.1 Сигнал сложности головоломки hashrate
Сетевая сложность $D$ служит прокси для хешрейта: $D \propto H$. Протокол использует измерения сложности для активации корректировок вознаграждения при отклонении $D$ от целевого значения $D_t$.
4.2 Равновесие майнинга
Равновесие майнинга достигается, когда $R \times P_s = C_e \times E \times H$, где $P_s$ — вероятность решения задачи. Протокол регулирует $R$ для поддержания $H$ near optimal level.
5 Целевая политика вознаграждения за блок
Ключевое нововведение: динамическая политика вознаграждения за блок, которая корректируется в зависимости от текущего хешрейта относительно целевых показателей.
5.1 Распределение корректировок вознаграждения за блок
Когда хешрейт превышает целевой показатель: $R_{actual} = R_{base} - \Delta R$. Когда хешрейт опускается ниже целевого показателя: $R_{actual} = R_{base} + \Delta R$.
5.2 Сигнал сложности головоломки и точки переключения политик
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 Политика контроля хешрейта
Алгоритм управления использует пропорционально-интегральную обратную связь для минимизации колебаний и поддержания стабильного хешрейта вблизи целевого уровня.
6 Стратегические эффекты политики корректировки блоков
Политика создает предсказуемые экономические стимулы, которые направляют поведение майнеров к социально оптимальному уровню хешрейта.
6.1 Стабильность равновесия майнеров
Анализ показывает, что система сходится к устойчивому равновесию, при котором предельная выгода безопасности равна предельным экологическим издержкам.
6.2 Динамическая корректировка хешрейта
Моделирование демонстрирует, что хешрейт реагирует на корректировки вознаграждения в течение 2-3 периодов пересмотра сложности, показывая быструю сходимость к целевому значению.
7 Монетарный нейтралитет
Денежный нейтралитет поддерживается пропорциональной корректировкой покупательной способности среди держателей UTXO, компенсирующей увеличение и уменьшение вознаграждения за блок.
7.1 Целевая монетарная политика
Протокол использует корректировки набора UTXO для обеспечения неизменности общего денежного предложения, несмотря на колебания вознаграждения за блок: $\sum UTXO_{value} = constant$.
8 Заключение
Targeted Nakamoto представляет перспективный подход к балансированию потребностей безопасности Bitcoin с экологическими проблемами, предлагая основу для устойчивой работы PoW блокчейна.
9 Оригинальный анализ
Попасть в самую точку:Targeted Nakamoto пытается решить фундаментальный парадокс устойчивости Bitcoin, но сложность реализации может перевесить его теоретические преимущества. Это очередное академическое решение в поисках реальной проблемы.
Логическая цепочка:Основной тезис статьи следует чёткой экономической логике: хешрейт создаёт преимущества для безопасности и экологические издержки → оптимальный хешрейт минимизирует совокупные затраты → корректировки протокола могут направить майнеров к этому оптимуму. Однако цепочка разрывается на этапе реализации. Как и во многих работах по дизайну механизмов (аналогично изящным, но непрактичным идеям в ранних исследованиях CycleGAN), математическая красота не переходит в блокчейн-реальность. Предположение, что майнеры пассивно примут манипуляции с вознаграждением, игнорирует конкурентную динамику, лежащую в основе биткойн-майнинга.
Сильные и слабые стороны:Механизм монетарной нейтральности действительно инновационен — использование корректировок UTXO для компенсации изменений вознаграждения демонстрирует глубокое понимание архитектуры Биткойна. Это превосходит более простые предложения, такие как ранние «сложностные бомбы» Ethereum. Однако предложение страдает от тех же недостатков централизованного планирования, которых Биткойн был призван избежать. Установление «оптимального» хешрейта требует именно того субъективного суждения, которое децентрализованные системы устраняют. Кембриджский индекс энергопотребления Биткойна показывает, что текущее годовое потребление составляет ~100 ТВт·ч — кто должен определять, какое значение является «правильным»?
Практические выводы:Для разработчиков: изучите механизм корректировки UTXO для других приложений, но избегайте аспектов централизованного планирования. Для майнеров: готовьтесь к появлению более сложных структур вознаграждений. Для исследователей: сосредоточьтесь на менее навязчивых решениях, таких как интеграция возобновляемых источников энергии. Сообщество Bitcoin должно рассматривать это как интересный мысленный эксперимент, а не как практический путь обновления. Как показал процесс разработки Bitcoin Core (ссылка: Bitcoin Improvement Proposals governance model), элегантные академические решения редко выживают при столкновении с консервативной философией обновления Bitcoin.
10 Technical Details
Протокол использует подход теории управления с фундаментальным уравнением: $H_{t+1} = H_t + \beta(R_t - C(H_t))$, где $\beta$ — скорость корректировки, $R_t$ — текущее вознаграждение, а $C(H_t)$ — функция затрат на майнинг. Оптимальный хешрейт $H^*$ решает: $\min_H [\alpha \cdot SecurityCost(H) + (1-\alpha) \cdot EnvironmentalCost(H)]$, где $\alpha$ — параметр компромисса между безопасностью и воздействием на окружающую среду.
11 Code Implementation
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 Перспективные приложения
Данный механизм может быть адаптирован для других блокчейнов с доказательством выполнения работы, сталкивающихся со схожими проблемами устойчивости. Потенциальные области применения включают: Ethereum Classic, Litecoin и развивающиеся промышленные блокчейн-платформы. Методика корректировки UTXO также может использоваться для реализации денежно-кредитной политики в цифровых валютах центральных банков.
13 References
- 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). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN)