Автор: Макс Ресник, главный экономист Anza
Составлено: Цзя Хуань, ChainCatcher
Я публикую эту статью, потому что SIMD 550 (удвоение скорости снижения инфляции) и SIMD 553 (стоимость ресурсов) вот-вот войдут в фазу голосования. Эта статья не предназначена для конкретной оценки этих предложений — я уже оставил свои комментарии под соответствующими предложениями на GitHub. Здесь я в основном рассматриваю, как связанные с этими предложениями проблемы соотносятся с оценкой L1.
Часть 1: Создание теории ценообразования активов
До формального создания теории ценообразования активов инвесторы не страдали от нехватки методов оценки компаний. Кто-то сосредотачивался на реальных активах и ликвидационной стоимости, кто-то подчеркивал прибыль, дивиденды, рост, качество менеджмента или рыночную психологию. Существовало множество доступных показателей, но настоящего недостатка было в строгой методологии, объясняющей, какие именно показатели определяют стоимость, и как их следует сопоставлять друг с другом.
К концу 1920-х годов, незадолго до Великой депрессии, эта неопределенность стала крайне опасной. Инвесторы могли ссылаться на такие факты, как рост прибыли, расширение рынков, новые технологии и улучшение корпоративного управления, но эти факты часто использовались лишь для оправдания рыночных цен, а не для расчета стоимости активов.
Грем и Додд (1934) позже описали тот период как эпоху, когда анализ уступил место «потенциалу и пророчествам». Даже если кто-то представлял данные, они превращались в «ложный анализ, служащий поддержке различных иллюзий того времени».
Те, кто часто погружается в ленту Crypto Twitter, должны хорошо знакомы с этой сценой. Сегодня обсуждения L1-токенов наполнены теми же надеждами, пророчествами и псевдоанализом, которые были характерны для фондового рынка конца 1920-х годов.
Количество участников разработки блокчейна достигло рекордного уровня. Объем торговой активности достиг исторического максимума. Токены станут деньгами, залогом, цифровой нефтью или опционом на покупку будущей финансовой системы.
Некоторые из этих утверждений могут быть правдивыми и даже указывать на потенциал роста базовой сети. Однако, если не объяснить, как эти факторы трансформируются в выгоду для держателей токенов, они не могут составить согласованную рамку оценки.
Джон Берр Уильямс первым продвинул ценообразование активов к строгости. В «Теории инвестиционной стоимости» Уильямс (1938) утверждал, что стоимость — это «текущая стоимость будущих дивидендов акций или текущая стоимость будущих купонов и номинала облигаций».
Гордон (1959) позже выразил ту же мысль более кратко: «Акции, как и другие активы, покупаются людьми потому, что они приносят ожидаемый будущий доход».
Акции имеют ценность не потому, что компания впечатляет, активно ведет бизнес, занимает важное положение или технологически незаменима. Их ценность обусловлена тем, что акции предоставляют акционерам право претендовать на будущие доходы.
Для токенов L1 стоимость может накапливаться двумя способами. Первый — сжигание комиссий, что по экономическим последствиям эквивалентно выкупу. Второй — распределение комиссий среди стейкеров, что по экономическим последствиям эквивалентно выплате дивидендов.
Ставки, оплачиваемые за счет эмиссии, отличаются. Они не являются ни доходом, созданным сетью, ни затратами, которые несет сеть. Протокол создает новые токены и распределяет их среди стейкеров, одновременно размывая позиции нестейкеров.
Этот механизм может быть необходим для обеспечения безопасности сети или определять, кто постепенно будет владеть сетью со временем, но с точки зрения всех держателей токенов он не создает и не уничтожает ценность.
Одна блокчейн-сеть может обрабатывать миллионы транзакций, но почти не создает ценности для держателей токенов, поскольку эти остатки могут быть захвачены пользователями, приложениями, валидаторами или другими промежуточными участниками. Напротив, блокчейн с меньшей активностью, способный преобразовывать в ценность для держателей токенов большую долю экономической активности, может оказаться более ценным.
Но не все сборы имеют одинаковую ценность. Буква R в ARR означает recurring — устойчивый и повторяющийся доход. Дичев, Грем, Харви и Раджопал (2013) при обсуждении качества прибыли отметили, что высококачественная прибыль должна быть «устойчивой и повторяющейся». Те же критерии применимы и к сборам L1.
Долларовая плата, генерируемая долгосрочной финансовой активностью, отличается от доллара, генерируемого аирдропами, мем-коиновым безумием, цепными ликвидациями или временным перегрузом сети.
Некоторые комиссии возникают из-за постоянного спроса пользователей на ограниченное пространство блоков. Другие комиссии — это просто побочные продукты спекулятивных циклов. Как только стимулы исчезнут, волатильность снизится или у пользователей закончатся средства, эти активности также прекратятся.
Качество комиссий зависит от устойчивости и защищенности.
Пользователи платят, потому что эта цепочка предоставляет долгосрочную экономическую пользу, или потому что какое-то краткосрочное событие случайно произошло на этой цепочке? Может ли протокол продолжать взимать эти сборы, не вытесняя пользователей, приложения или поток заказов на другие места? Сможет ли токен продолжать получать этот доход, или эта ценность в конечном итоге будет распределена между валидаторами, приложениями, искателями, строителями блоков, пользователями или другими цепочками в ходе конкуренции?
Ранее криптоинвесторы часто одновременно ошибочно оценивали качество дохода двумя противоположными способами.
Они завышают качество доходов, поскольку значительная часть криптоактивности носит спекулятивный, рефлексивный и стадийный характер.
С другой стороны, они недооценили качество доходов, поскольку не полностью осознавали силу сетевых эффектов L1. Ликвидность, приложения, кошельки, инфраструктура, пользователи, разработчики, активы и потоки ордеров усиливают друг друга.
Эти сетевые эффекты могут сделать некоторые сборы более устойчивыми к конкуренции, чем кажется на первый взгляд. Они также указывают на то, что такие ведущие блокчейны, как Solana и Ethereum, могут обладать более сильной ценовой властью, чем считает рынок, и, следовательно, могут извлечь выгоду из повышения комиссий.
Часть 2: Стандарты бухгалтерского учета доходов, инфляции и общего предложения
Далее необходимо определить простейшую L1 фундаментальную модель, позволяющую вывести мультипликаторы оценки.
Сейчас называть это «стандартной моделью» может быть преждевременно. На данный момент не существует единой признанной стандартной модели оценки L1. Однако приведенная ниже классификация отражает форму, которую, по моему мнению, должна иметь стандартная модель. Она намеренно близка к методам, используемым аналитиками акций при оценке компаний.
Это необходимо четко прописать, потому что люди даже не достигли согласия по самому базовому объекту бухгалтерского учета.
Я обсуждал эту рамочную модель с несколькими из самых умных людей, которых знаю, но они часто расходятся во мнениях по базовым вопросам. Считаются ли вознаграждения валидаторов, финансируемые инфляцией, расходами? Следует ли считать расходы фонда операционными расходами? Должна ли неиспользованная доля токенов фонда включаться в предложение токенов? Следует ли считать MEV, выплачиваемый валидаторам, доходом протокола, доходом валидатора или ни тем, ни другим?
Частичная путаница может возникнуть из-за того, что правильная модель оценки может иметь более чем один вариант написания. Бухгалтерская классификация не является единственной. При условии, что соответствующие компенсирующие статьи также корректируются, можно переместить статью с одной стороны бухгалтерской книги на другую, сохраняя при этом корректность модели.
Но такая гибкость также опасна. Многие модели внутренне согласованы, а многие — нет. Наличие нескольких правильных подходов не означает, что ошибочных подходов станет меньше.
Inflation rewards are the simplest example.
Стимулы за стейкинг, финансируемые за счет инфляции, по сути являются вознаграждениями, выплачиваемыми стейкерам держателями токенов за счет разведения. В целом для всех держателей токенов эти эффекты взаимно компенсируются. При чеканке новых токенов протокол не получает доход, а при распределении этих токенов стейкерам не несет реальных внешних издержек.
Вы можете построить правильную модель, учитывающую инфляционные вознаграждения как расходы, но только при условии, что также учтете новые выпущенные токены как источник ценности, компенсирующий эти расходы. В противном случае модель приведет к абсурдным выводам, например, что Solana не прибыльна, потому что платит крупные стейкинг-вознаграждения.
Ниже приведена моя предложенная базовая схема классификации. Она разделяет три объекта: доход, расходы и общее предложение.
Я считаю, что эта модель наиболее близка к той, с которой уже знакомы аналитики акций, и поэтому ее легче понять и логически обосновать.
Другие способы классификации также могут быть правильными, но при отклонении от этой системы необходимо иметь четкие основания. Специфические модели влекут за собой два вида затрат.
Во-первых, другим труднее понять. Во-вторых, люди легко могут упустить зависимости между проектами.
Например, если расходы фонда классифицируются как затраты, то неиспользованные доли фонда не могут одновременно учитываться в общем предложении, иначе произойдет двойной учет. Если награды за инфляцию классифицируются как затраты, новые выпущенные токены также должны обрабатываться симметричным образом.
Часть 3: Предложение, спрос и цена
Недавно несколько блокчейнов повысили комиссии с целью увеличения дохода. Однако доход равен цене, умноженной на количество.
Повышение комиссий увеличит доходы, генерируемые биржами, которые всё ещё остаются на рынке, но также может привести к исчезновению части сделок. Таким образом, точное влияние повышения комиссий на доходы неопределенно и в значительной степени зависит от ценовой эластичности спроса на трейдинг.
Чтобы понять логику этих изменений, я пообщался с ключевыми решениями на этих блокчейнах. Они считают, что первоначальные комиссии на этих цепочках были слишком низкими, поэтому в этом ценовом диапазоне спрос относительно неэластичен.
Это утверждение может применяться в конкретных случаях, но не является общим правилом.
Ранее я проводил исследования, используя случайность в ценообразовании EIP-1559. Анализ показал, что ценовая эластичность спроса на Gas составляет примерно от 0,6 до 0,8. То есть при росте цены на 10% спрос снижается на 6–8%.
Кроме того, эти данные отражают только краткосрочные колебания цен и не учитывают общее влияние миграции приложений на оффчейн или оптимизации программного обеспечения.
Таким образом, единая ставка является довольно неудобным инструментом для получения дохода. Разные типы транзакций в блокчейне имеют разную готовность платить.
Маленький перевод на кошелек, крупный перевод стабильной монеты и ликвидация могут занимать одинаковое пространство блока, но создают разный общий остаток и разную готовность платить.
Примечание: синие точки обозначают более 250 сделок, инициированных одним и тем же платчиком комиссий за этот период, что означает, что они скорее всего являются роботами и обладают высокой ценовой эластичностью. Роботы обычно имеют низкую прибыльность, поэтому при росте цены они часто значительно сокращают объемы торгов.
Протокол стремится взимать более высокую комиссию за транзакции с более высокой готовностью платить. Расчет комиссий — это шаг в этом направлении, но он недостаточно радикален.
Для финансовых операций номинальная сумма сделки часто лучше отражает готовность платить, чем объем расчетов. Именно поэтому биржи обычно взимают комиссию в базисных пунктах.
Токен-программа может обеспечить способ взимания платы в зависимости от суммы транзакции. За счет изменения токен-программы при переводе токенов взимается небольшая пропорциональная плата. Таким образом, даже если высоковалютная и низковалютная транзакции используют сопоставимые вычислительные ресурсы, высоковалютная транзакция все равно будет требовать более высокой платы.