什麼區塊鏈生態系統？

區塊鏈系統指的是：一個由多個相互關聯的組件和參與者所組成，這些組件和參與者構成了複雜的網路，並且共同推動該區塊鏈生態系統的應用和發展 [1]。

這些組件包含：去中心化網路架構、點對點網路拓樸(Network topology)、分散式帳本、共識原則以及開放原始碼 [2]。參與者來自多種背景，包含但不限於：專業開發人員、一般使用者、企業或政府使用單位、監管機構等等 [1, 2] 。

如何讓這些組件與參與者共同推動區塊鏈生態系統的應用與發展，代幣經濟學(Tokenomics) 發揮了關鍵作用。

什麼是代幣經濟學(Tokenomics)？

代幣經濟學指的是在區塊鏈或其鏈上應用項目，有關如何分配代幣的經濟模型，重點在於如何設計代幣的發行、分配與使用 [3]，主要內容通常包含：

• 代幣發行與分配：決定代幣總發行供應量，並且設計如何分配給前面提到的所有組件和參與者，是代幣經濟學的核心議題 [4]。
• 決定代幣用途與治理機制：代幣不是隨便發行即可，需要賦予代幣實際用途，才能吸引生態成員願意購買並持有代幣。例如，持有代幣者，可以決定區塊鏈治理提案、驗證交易內容、創建區塊或參與質押 [5]。
• 維持代幣供應與稀缺性的平衡：一旦代幣發行後，必須小心維持新代幣的建立與銷毀數量，必須維持一定的供需水準，才能維持代幣在一定的水準上[6]。
• 激勵機制：指的是如何定義獎勵與懲罰，以確保所有組件與參與者都表現出我們想要的行動，並防止惡意行為，這也就是我們先前提到，博奕論可以發揮長處的地方[5]。

簡單來說，代幣經濟學就是一門確保加密貨幣本身，或是區塊鏈應用程式運作效率與長期發展的理論。

LLM 如何協助代幣經濟學(Tokenomics)？

LLM 可以在以下主要三個方向，協助代幣經濟學的發展：

• 預測代幣價格：LLM 可根據大數據，預測代幣未來價格走向，協助流動性準備[7]。
• 協助設計並優化治理機制：如前面文章提到，LLM 可以生成提案、審核智能合約並且預設參與者投票行為 [8]。
• 生成代幣分配與激勵機制：LLM 可以根據不同需求，生成如何分配代幣，以及適當有效地激勵機制 [9]。

舉例來說，若能使用 LLM 來提升對於以太坊或 Polkadot 等代幣的價值預測，將可以協助去中心化交易所(Decentralized EXchange, DEX) 在代幣流動性上的準備。

結論

在 LLM 能力越來越強的預期下，我們將可以看到更多代幣會如雨後春筍般出現，但透過 LLM 的協助，這些新代幣將會有更強大的代幣經濟學機制結合博奕論作為發展基礎。這對於整體加密貨幣市場以及參與者是正面的影響。若代幣的價格能保持穩定並具備長期增值潛力，將會吸引更多的投資者和使用者參與該生態系統。你認同嗎？

下一篇中，我將討論 LLM 如何提升去中心化金融（DeFi）的可擴展性，我們明天見！

參考資料：

1. Meraviglia, E., Manotti, J., Moiana, D., Ghezzi, A., & Rangone, A. The Role of Digital Artifacts in Fostering Ecosystem Creation.
2. Bezuidenhout, R., Nel, W., & Maritz, J. M. (2022). Defining decentralisation in permissionless blockchain systems. The African Journal of Information and Communication, 2022(29), 1-24.
3. Letychevskyi, O. O., Peschanenko, V. S., Poltorackiy, M. Y., Tarasich, Y. H., & Vinnyk, M. O. (2022). Formal semantics and analysis of tokenomics properties. PROBLEMS IN PROGRAMMING, (3-4), 128-138.
4. Gan, J., Tsoukalas, G., & Netessine, S. (2021). Initial coin offerings, speculation, and asset tokenization. Management Science, 67(2), 914-931.
5. Cong, L. W., He, Z., & Tang, K. (2022). Staking, token pricing, and crypto carry. Available at SSRN 4059460.
6. Kampakis, S. (2022). Auditing tokenomics: A case study and lessons from auditing a stablecoin project. The Journal of The British Blockchain Association.
7. Alghamdi, S., Alqethami, S., Alsubait, T., & Alhakami, H. (2022). Cryptocurrency price prediction using forecasting and sentiment analysis. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 13(10).
8. Pupyshev, A., Sapranidi, I., & Khalilov, S. (2022). Pathway: a protocol for algorithmic pricing of a DAO governance token. arXiv preprint arXiv:2202.06541.
9. Kim, H. M., Laskowski, M., Zargham, M., Turesson, H., Barlin, M., & Kabanov, D. (2021). Token Economics in Real Life: Cryptocurrency and Incentives Design for Insolar's Blockchain Network. Computer, 54(1), 70-80.