Саморегулирующиеся AI-экономики: новый подход к стабильности

Автор: Денис Аветисян

В статье предлагается инновационный метод стабилизации токеномики децентрализованных сетей искусственного интеллекта, основанный на принципах теории управления.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенный механизм обратной связи для децентрализованной AI-экономики, включающий вычисление логарифмического отклонения между целевой и текущей ценой, пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор и ограничитель расходов, обеспечивающий асимптотическую платежеспособность независимо от рыночных условий, стабилизирует систему путём корректировки предложения токенов.

Предложенный динамический механизм выкупа и сжигания токенов (DCBM) использует ПИД-регулятор для повышения устойчивости и долгосрочной жизнеспособности децентрализованных AI-экосистем.

Несмотря на растущий интерес к децентрализованным сетям искусственного интеллекта, их экономическая устойчивость остается под угрозой из-за высокой волатильности токенов. В данной работе, ‘A Control Theoretic Approach to Decentralized AI Economy Stabilization via Dynamic Buyback-and-Burn Mechanisms’, предложен динамический механизм обратной покупки и сжигания токенов (DCBM), основанный на принципах теории управления, для стабилизации токеномики децентрализованных AI-сетей. Моделирование показало, что DCBM существенно снижает волатильность цен и отток операторов по сравнению со статическими подходами, обеспечивая более устойчивую работу экосистемы. Возможно ли, таким образом, создать саморегулирующиеся экономические системы, способные поддерживать долгосрочное развитие децентрализованного искусственного интеллекта?

Основы: Блокчейн и обещание децентрализации

Децентрализованные сети искусственного интеллекта знаменуют собой радикальный сдвиг в способах предоставления и доступа к моделям ИИ. Традиционно, разработка и развертывание таких моделей требовало значительных централизованных ресурсов и контроля со стороны крупных технологических компаний. Теперь, благодаря новым архитектурам, вычислительные мощности и сами модели могут быть распределены между множеством участников сети. Это не только демократизирует доступ к передовым технологиям, позволяя исследователям и разработчикам со всего мира вносить свой вклад и получать выгоду, но и повышает устойчивость и отказоустойчивость систем ИИ. Отход от централизованных структур снижает риски, связанные с единой точкой отказа или цензуры, и способствует более открытой и инновационной среде для развития искусственного интеллекта. Такая модель позволяет создавать и использовать ИИ, который является более гибким, масштабируемым и адаптируемым к потребностям различных пользователей и отраслей.

Основой функционирования децентрализованных сетей искусственного интеллекта является технология блокчейн, обеспечивающая необходимый уровень доверия и неизменности данных. Блокчейн, по сути, представляет собой распределенный реестр, где каждая транзакция или запись зашифрована и связана с предыдущей, формируя непрерывную и защищенную цепочку. Такая структура исключает возможность несанкционированного изменения или подделки информации, поскольку любое вмешательство потребует одновременного изменения всех последующих блоков, что практически невозможно в децентрализованной сети. Именно эта гарантия целостности данных позволяет участникам сети обмениваться моделями и ресурсами искусственного интеллекта, не опасаясь мошенничества или манипуляций, создавая надежную основу для развития новых, прозрачных и демократичных систем искусственного интеллекта.

Токеномика играет ключевую роль в обеспечении жизнеспособности и устойчивого развития децентрализованных сетей искусственного интеллекта. Механизмы стимулирования, основанные на токенах, мотивируют участников — от поставщиков вычислительных ресурсов до разработчиков моделей и валидаторов данных — вносить свой вклад в сеть. Эти токены могут использоваться для оплаты доступа к моделям, вознаграждения за предоставление данных или участие в процессе обучения, а также для управления сетью посредством механизмов голосования. Эффективно спроектированная токеномика позволяет поддерживать баланс между спросом и предложением, обеспечивать надежную работу сети и привлекать новых участников, формируя саморегулируемую экосистему, в которой интересы всех сторон согласованы и направлены на долгосрочное развитие и инновации.

Выкуп и сжигание токенов: Ключевой токеномический механизм

Механизм выкупа и сжигания (Buyback-and-Burn, BnB) представляет собой инструмент снижения общего предложения токенов в обращении, что потенциально может привести к увеличению их стоимости. Принцип действия заключается в том, что проект регулярно выкупает токены с открытого рынка, используя полученную прибыль или выделенные средства, и затем уничтожает их, тем самым уменьшая доступное количество токенов. Снижение предложения при сохраняющемся или растущем спросе, согласно базовым экономическим принципам, оказывает положительное влияние на цену токена. Эффективность данного механизма напрямую зависит от объемов выкупаемых токенов, частоты операций и общей рыночной капитализации проекта.

Существуют различные механизмы выкупа и сжигания токенов (Buyback-and-Burn, BnB), каждый из которых характеризуется своим набором преимуществ и недостатков. Механизмы с фиксированной ставкой выкупа (Fixed-Rate Buyback) обеспечивают предсказуемое уменьшение предложения токенов, однако не адаптируются к рыночным условиям. Механизмы, реагирующие на порог (Threshold Buyback), активируются при достижении определенного уровня рыночной активности, что позволяет более эффективно использовать доступные средства, но может оказаться неоптимальным при низкой волатильности. Более сложные системы, такие как динамически управляемые механизмы выкупа и сжигания (Dynamic Control Buyback Mechanisms, DCBM), стремятся оптимизировать процесс сжигания, учитывая различные факторы, включая объем торгов, стоимость токена и общую рыночную ситуацию, что потенциально обеспечивает более стабильное и предсказуемое влияние на цену токена.

Механизмы выкупа и сжигания токенов (Buyback-and-Burn) различаются по принципу действия. Фиксированный выкуп (Fixed-Rate Buyback) предполагает предсказуемое сжигание токенов в заданном объеме, вне зависимости от рыночной ситуации. Пороговый выкуп (Threshold Buyback) активируется при достижении определенного ценового порога или объема торгов, реагируя на изменения рынка. Однако, результаты наших исследований демонстрируют, что динамические механизмы управления выкупом (Dynamic Control Buyback Mechanisms — DCBM) обеспечивают более эффективное снижение предложения токенов и, как следствие, потенциальное увеличение их стоимости по сравнению с обоими вышеуказанными подходами.

Схема иллюстрирует пять стратегий стабилизации, оцениваемых в сравнении с предложенным DCBM: отсутствие выкупа токенов, выкуп с фиксированной ставкой, выкуп по порогу (при падении спотовой цены [latex]P_{t}[/latex] ниже скользящего среднего [latex]P_{MA,t}[/latex]), модельно-прогнозное управление (MPC) и обучение с подкреплением (PPO), использующее нейронную сеть для максимизации вознаграждения на основе стабильности и усилий по управлению. — Схема иллюстрирует пять стратегий стабилизации, оцениваемых в сравнении с предложенным DCBM: отсутствие выкупа токенов, выкуп с фиксированной ставкой, выкуп по порогу (при падении спотовой цены $P_{t}$ ниже скользящего среднего $P_{MA,t}$ ), модельно-прогнозное управление (MPC) и обучение с подкреплением (PPO), использующее нейронную сеть для максимизации вознаграждения на основе стабильности и усилий по управлению.

Операционные издержки: Роль Ethereum Virtual Machine

Выполнение смарт-контрактов и транзакций на Ethereum Virtual Machine (EVM) связано с затратами, выраженными в единицах Gas. Gas — это мера вычислительных ресурсов, необходимых для выполнения операции. Каждая операция, включая передачу токенов, взаимодействие со смарт-контрактом или хранение данных, требует определенного количества Gas. Стоимость Gas определяется текущей загрузкой сети Ethereum и устанавливается участниками сети в ETH. Таким образом, пользователи должны оплачивать Gas в ETH для выполнения любых операций на EVM, что является неотъемлемой частью функционирования сети и предотвращает DoS-атаки.

Затраты на газ, связанные с выполнением смарт-контрактов и транзакций на Ethereum Virtual Machine (EVM), являются критически важным фактором при оценке экономической целесообразности стратегий Buy-and-Burn (BnB). Выполнение операций контроллером в рамках этих стратегий требует приблизительно 150 000 единиц газа. Данный объем потребления газа напрямую влияет на рентабельность BnB, поскольку высокие затраты могут существенно снизить эффективность стратегии, особенно при частом или большом объеме транзакций. Оптимизация потребления газа является ключевым аспектом разработки эффективных стратегий BnB.

Высокие комиссии за газ могут снижать эффективность стратегий Buy-and-Burn (BnB), особенно при частых или крупных объемах транзакций. Однако, разработанный нами механизм динамического контроля выкупа (Dynamic-Control Buyback Mechanism, DCBM) демонстрирует снижение волатильности цены на 66% и сокращение оттока операторов до 8.1% по сравнению с 19.5% при использовании пороговой модели, несмотря на сохраняющиеся затраты на газ. Это указывает на то, что DCBM эффективно компенсирует негативное влияние высоких комиссий за газ, обеспечивая стабильность и удержание операторов в системе.

Предлагаемое исследование демонстрирует, что поддержание стабильности в децентрализованных системах искусственного интеллекта требует не просто реагирования на изменения рынка, но и проактивного управления его динамикой. Разработанный механизм динамического выкупа и сжигания токенов, основанный на принципах теории управления, стремится к созданию саморегулирующейся системы. В этой связи, слова Эдсгера Дейкстры: «Дисциплина — это выбор между тем, что легко, и тем, что правильно» — приобретают особое значение. Ведь поддержание стабильности токеномики — это не просто техническая задача, но и дисциплинированный подход к проектированию систем, способных достойно стареть во времени, учитывая неизбежные колебания рынка и сложность взаимодействия участников.

Что дальше?

Предложенный подход, использующий принципы теории управления для стабилизации токеномики децентрализованных ИИ-сетей, не является панацеей, а лишь очередной ступенью в неизбежном процессе адаптации сложных систем. Стабильность, достигнутая посредством динамических механизмов выкупа и сжигания, имеет свою цену — сложность реализации и потенциальную уязвимость к непредвиденным колебаниям внешней среды. Любое упрощение всегда оставляет след в будущем, формируя технический долг, который рано или поздно потребует погашения.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение устойчивости предложенного механизма к манипуляциям со стороны участников сети. Необходимо учитывать, что поведение децентрализованных систем определяется не только формальными правилами, но и неформальными соглашениями, формирующимися в процессе взаимодействия. Игнорирование этого аспекта чревато непредсказуемыми последствиями.

В конечном счете, вопрос заключается не в том, чтобы создать идеально стабильную систему, а в том, чтобы обеспечить ей возможность достойно стареть. Время — это не метрика, которую можно победить, а среда, в которой системы существуют и эволюционируют. И задача исследователей — не остановить этот процесс, а понять его закономерности и научиться использовать их в своих целях.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09961.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-17 12:51