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1 引言
诸如比特币之类的工作量证明（PoW）区块链加密货币需要矿工运用算力来维持网络运行。矿工负责打包区块，并通过竞争来破解代码设定的谜题。矿机在特定时间间隔内进行的谜题猜测次数（每次猜测对应一次哈希计算）即为算力，这一过程会消耗电能。
1.1 权衡竞争性风险
比特币面临两个相互矛盾的生存风险：当前过高的挖矿能耗易引发政治阻力；未来矿工奖励的减少将导致算力下降，从而降低攻击成本。目标中本共识机制通过将算力引导至预定目标来平衡这些矛盾。
1.2 代码与网络 API 链接
Kristian Praizner 编写了算力控制算法的代码，并在与本论文配套的API上实现了该算法。
1.3 相关文献
本文基于区块链机制设计和比特币协议改进的现有研究，引用了工作量证明优化和网络安全模型方面的相关成果。
1.4 研究问题与设计约束
如何在保持比特币安全性的同时降低其环境影响，且不破坏货币中立性或引发新的攻击载体。
1.5 路线图
本文通过分析算力外部性、提出目标中本机制、建立其影响模型并讨论实施考量来展开论述。
2 算力外部性
挖矿活动产生两种关键外部性：网络安全（正向）与碳排放（负向）。更高算力会提升安全性，但同时也增加能源消耗。
2.1 依赖关系
算力取决于区块奖励、电力成本和矿机效率。其关系式为：$H = f(R, C_e, E)$，其中 $H$ 代表算力，$R$ 代表区块奖励，$C_e$ 代表电力成本，$E$ 代表硬件效率。
2.2 网络安全
网络安全成本随算力增加而降低：$S_c = \frac{k}{H}$，其中 $S_c$ 表示安全成本，$k$ 为常数。更高的算力会使51%攻击的成本更加高昂。
3 目标中本聪——机制设计视角
目标中本聪协议通过设定区块奖励上限（当高于目标值时）与保底奖励（当低于目标值时），激励矿工将算力稳定在最低成本区间。
3.1 目标中本聪的核心构建模块
该协议采用可调节的区块奖励、基于难度的触发机制和货币中性机制，在控制算力的同时维护系统完整性。
3.2 协议机制设计概述
该设计遵循激励相容原则，通过经济激励使矿工在无需中心化协调的情况下，将算力维持在目标水平附近。
4 模型
该数学模型通过形式化算力、区块奖励与网络参数之间的关系，以预测所提议协议下的系统行为。
4.1 算力的谜题难度信号
网络难度$D$可作为算力的代理指标：$D \propto H$。当$D$偏离目标值$D_t$时，协议通过难度测量触发奖励调整机制。
4.2 挖矿均衡
当 $R \times P_s = C_e \times E \times H$ 时达到挖矿均衡，其中 $P_s$ 为解题概率。协议通过调整 $R$ 使 $H$ 维持在接近最优水平。
5 目标区块奖励政策
核心创新：基于当前算力相对于目标水平的动态区块奖励调整策略。
5.1 区块奖励调整分配方案
当算力超过目标值时：$R_{actual} = R_{base} - \Delta R$；当算力低于目标值时：$R_{actual} = R_{base} + \Delta R$。
5.2 谜题难度信号与策略切换点
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 算力控制策略
控制算法采用比例-积分反馈来最小化振荡，并将算力稳定维持在目标水平附近。
6 区块调整政策的战略效应
该政策创造了可预测的经济激励机制，引导矿工行为趋向社会最优算力水平。
6.1 矿工均衡稳定性
分析表明，该系统会收敛至边际安全效益等于边际环境成本的稳定均衡状态。
6.2 算力动态调整
仿真结果表明算力会在2-3个难度调整周期内响应奖励调整，显示出向目标值的快速收敛特性。
7 货币中性
通过按比例调整UTXO持有者的支出能力以抵消区块奖励增减，从而维持货币中性。
7.1 目标性货币政策
该协议通过调整UTXO集合来确保货币总供应量不随区块奖励波动而改变：$\sum UTXO_{value} = 常数$。
8 结论
定向中本聪代表了一种前景广阔的方法，可在平衡比特币安全需求与环境关切的同时，为可持续PoW区块链运行提供框架。
9 原创分析
一针见血：Targeted Nakamoto 试图解决比特币根本性的可持续性悖论，但实施复杂度可能超过其理论收益。这又是一个为现实问题寻找解决方案的学术尝试。
逻辑链条：该论文的核心论点遵循清晰的经济学逻辑：算力产生安全效益和环境成本→最优算力使总成本最小化→协议调整可引导矿工达到此最优状态。然而该逻辑链在实施环节出现断裂。与许多机制设计论文类似（如同早期CycleGAN研究中优雅但不切实际的想法），数学美感并未转化为区块链现实。关于矿工将被动接受奖励操纵的假设，忽略了驱动比特币挖矿的竞争动态。
亮点与槽点：货币中性机制确实具有创新性——通过UTXO调整来抵消奖励变化，展现出对比特币架构的深刻理解。这超越了以太坊早期难度炸弹等简单方案。但该提案同样陷入了比特币设计初衷所要避免的中枢计划陷阱。设定"最优"算力恰恰需要去中心化系统所消除的主观判断。剑桥比特币电力消耗指数显示比特币年耗电量约100太瓦时——谁有权决定"合理"数值应为多少？
行动启示：开发者启示：研究UTXO调整机制在其他领域的应用，但需规避中央计划模式。矿工启示：为更复杂的收益结构做好准备。研究者启示：聚焦可再生能源整合等低干扰解决方案。比特币社区应将其视为有趣的思想实验，而非可行的升级路径。正如Bitcoin Core开发流程所示（参考：Bititcoin Improvement Proposals治理模式），精妙的学术方案往往难以契合比特币保守的升级理念。
10 技术细节
该协议采用控制理论方法，其基本方程为：$H_{t+1} = H_t + \beta(R_t - C(H_t))$，其中$\beta$为调整速度，$R_t$为当前收益，$C(H_t)$为挖矿成本函数。最优算力$H^*$通过以下方程求解：$\min_H [\alpha \cdot SecurityCost(H) + (1-\alpha) \cdot EnvironmentalCost(H)]$，其中$\alpha$为安全性与排放的权衡参数。
11 代码实现
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 未来应用
该机制可适用于面临类似可持续性挑战的其他PoW区块链。潜在应用包括：Ethereum Classic、Litecoin以及新兴的工业区块链平台。UTXO调整技术也可用于央行数字货币的货币政策实施。
13 参考文献
- 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 等人 (2017). 基于循环一致性对抗网络的无配对图像转换 (CycleGAN)