Arweaveネットワークは、情報の永続性を確保するために、新しい形式のストレージエンドウメントを使用しています。この投稿では、ストレージエンドウメントの仕組みについて詳細に説明し、その特性やリスクプロファイルをマルコフ連鎖シミュレーションを使用して検討します。この投稿は非常に詳細です。入門用の資料をお探しの場合は、Arweaveの公式ウェブサイトをご覧になることをお勧めします。

さあ、潜り込もう！

背景：エンドウメントとは何ですか？

2019年のArweaveイエローペーパー草案では、Arweaveの寄付構造について説明しました(セクション3.2.2を参照)。アーウィーヴの寄付の中心的な論理は、次の通りです。

情報のエンコードが始まって以来、ストレージの提供費用は強力で指数関数的に減少しています。パピルスからグーテンベルク印刷機、磁気ドラムメモリ、フロッピーディスク、フラッシュドライブまで、情報のエンコードと呼び出しのコストは何千年もの間、減少してきました。デジタル時代では、これをクライダーレートと呼んでいます。

正確なコストの減少率は変動する可能性がありますが、そのパターンは信頼性があり、成長の余地が大きいです。理論上のデータ密度の限界だけでも、現在の達成より10^51倍大きいです。さらに、データを効率的に保存することへの欲求が低下することは予想されません。なぜなら、人間や機械は、より多くの情報にアクセスし処理できる場合、常に効果的になる傾向があるからです。

これらの要因を考慮すると、非常に保守的なKryderレートを推定することで、永久ストレージを単一の料金で価格設定することができます。現在のコストに基づいて、ユーザーに200年分のストレージの基本料金を請求し、ストレージのコストが低下するにつれて、この基金の寄付のストレージ購入力が増加します。Kryderレートが0.5%以上の場合、年末の基金のストレージ購入力は年初と比べて大きくなります。

プロトコルが寿命の終わりに近づくと、データセットのサイズとコストは非常に低レベルになります。サイズが小さいため、次の永続的な情報ストレージシステムに利他的に「インポート」され、データの複製が続くと予想されます。これは、ゴファーアーカイブが現代のWeb上で見つかるように、同じパターンに従います。

このアプローチの根底にある完全な詳細と数学をここで確認できます。

Kryder+ レートの定義

実際には、Arweaveネットワークは、この文書では「Kryder+」レートと呼びますが、生のKryderレートの変更を利用しています。 Kryder+レートには、生データストレージだけでなく、Arweaveのようなネットワークをオンラインに保つために必要なその他の要因も含まれています：複製、電力、および運用コスト。これらの各要因は、ストレージコストの同じ基礎的な減衰に影響を受けることに注意しています。

複製：データセットの各新しいレプリカは、最初のものと同じ減少するストレージコストを継承します。

電力使用量：データ密度と信頼性の変化（Kryder率に最も影響を与える要因）は、ほとんどまたはまれに電力使用量の増加と同時に伴うことはほとんどありません。その結果、ストレージ媒体の容量が増加するにつれて、ある量のデータを保存する相対的なエネルギー費用も低下します。

運営費用: 電力使用と同様に、個々のデジタルストレージ媒体の効率が向上するにつれて、データを保存するために必要なデバイスの数（およびそれらを維持するための運用オーバーヘッド）が減少します。

Arweaveネットワークの現在のバージョン（2.5.3）では、データセットのレプリカ45個がKryder+レート（ここで定義）でターゲットにされており、運用および電力費用に対する2倍のストレージオーバーヘッドもあります（こちらを参照）。

Arweave 2.6のアップグレード後、ネットワークは、マイナーがストレージを提供する意思のある価格に反応して、Kryder+レートを自動的に導き出します。ネットワークがこの価格でトラストレスなオラクルをオーケストレーションできるのは、マイナーが互いに競争してそれを最小限に抑えるように動機付けられているからです。

ArweaveのKryder+レートの特筆すべき欠点は、帯域幅のコストが含まれていないことです。Arweaveは、これを別のカルマベースのインセンティブセットを使用してカバーしています-こちらを参照してください。

エンドウメントのシミュレーション

Arweaveの寄付の理論的背景とライブネットワークでの実際の実装をカバーしたので、このメカニズムのシミュレーションを考慮して、実際の世界の結果を観察することができます。この取り組みを支援するために、マルコフ連鎖ベースのシミュレーション技術を利用しています。このモデルは、潜在的な将来の多くの個々のイテレーションを年単位で実行し、その結果をまとめます。このシミュレーションを自分で実行および変更するためのコードは、このページの最後にリンクされています。

シミュレーション要因

Kryder+ レートは、Arweave の基金シミュレーションにおいて主要な要因です。 このモデルでは、ハードドライブのコストに関するデータセットを基にしています（ここで見つけることができます）。このデータから、平均的な Kryder レートが約38％であることが観察されています。実世界のデータに加えて、過去の進歩と未来についての「悲観主義」レイヤーを作成する能力を追加し、より不運な期間に基金がどのように運営されるかをストレステストすることができるようにしています。この「悲観主義」要因を、将来的に前回のストレージコストの低下が続くと予想される%として説明します。たとえば、10％の悲観率は、将来のストレージコストの低下が過去と比べて10％しか効果がないと考えていることを意味します。

Arweaveの基金シミュレーションにおけるもう一つの重要な要素は、そのトークン価格の変動率です。Arweaveは、基金のために浮動価格のトークンを使用する主な理由が2つあります。

中央集権的なステーブルコインは、Arweaveネットワークの最後のブロックが採掘されるはるか前に崩壊したり運営停止する可能性が非常に高いです。さらに、Arweaveプロトコル自体に組み込まれた分散型ステーブルコインアーキテクチャは、極端な市場の変動が起こった場合には適切な担保がされていない可能性があります。

逆に、Arweaveのネイティブトークンは、外部のチェーンやサービスに依存せずに強力なユーティリティを持ち、長期間にわたって外部要因の影響を受けずにArweaveプロトコルを継続することをサポートしています。

トークン価格の浮動性の影響の1つは、その給付の「法定通貨価値」が不安定であることです。この点をシミュレーションでモデル化するために、私たちは給付価値の悲観的な価格中立の変動性を仮定しています。つまり、給付の価値に対するすべてのシミュレートされた変動は総じてゼロになるべきですが、個々には一時的に価格を上下させるでしょう。

各個別のシミュレーションが合理的な期間で終了するようにするために、10,000年が経過するか、資産がゼロになると実行が停止されます。

エンドウメントライフタイム

エンドウメントの振る舞いを理解する最も簡単な方法は、さまざまな外部条件下でエンドウメントが生存する平均年数を見ることです。

上記の図では、年次最大トークン価格の変動レベル（横軸）と、実効クライダープラス率の変化（縦軸、実世界データに対する彼らの '悲観主義' 値も記載）との間の寄付生涯のプロットが示されています。各運用ラン（組み合わせごとに20個）が寿命が10,000を超えるシナリオは、濃い緑色で示されています。

このレンダリングで最初に注意すべき重要なセルは、0％のボラティリティと0％の悲観主義のセルです。悲観主義/Kryder+の0％のレートは、ストレージのコストが二度と減少しないと仮定することを意味します。この場合、ネットワークは経済的に機能するために少なくとも200年間ユーザーデータを保持する必要があります。このパラメータは、将来の技術的進歩に深く懐疑的な人でも、データを少なくとも約3世代保存するために経済的に有利であると信頼できるように選択されました。

このレンダリングからのもう1つの重要な観察は、30％のボラティリティと2/4％のKryder+ゾーンから来ています。シミュレーションでは、トークン価格の最大ボラティリティが30％であることは、年間平均トークン価格の変化率が15％ということを意味し、これは1950年から2015年までのS&P500の平均ボラティリティ14.4％に極めて近いです。ネットワークのトークン価格のこの平均的なボラティリティ率を仮定すると、Kryder+率がわずか2％で約2,000年の基金ランレングスが得られ、わずかに高い率でも10,000年を超えるランレングスが得られることがわかります。

さらに、将来的に商品のような平均的な変動率が想定される場合（世界銀行の推定によると約2-5％）、Kryder+レートが0.76％未満であっても、寄付のランタイムは10,000年以上になることがわかります。

デフレの確率

上記のように、多くのシナリオでは、シミュレーションが10,000年で終了した後も、エンドウメントにはデータ保存を奨励するためのトークンがまだ含まれています。各個別の実行の実行を詳しく調べると、トークンの大部分が保存の初期年にエンドウメントから取られることがわかります。

このような挙動を考慮すると、ユーザーがトークンをエンドウメントに入れてデータをバックアップする際、そのトークンの一部は二度と解放されない可能性が非常に高いことがわかります。

上記のグラフは、将来のストレージコストの低下に対する悲観的なレベルのさまざまなエンドウメントからリリースされない可能性のあるトークンの量を示しています。

自分で実行してください

この投稿で使用されているシミュレーターはこちらにあります。ぜひチェックして、モデルについて学んで、独自の変更されたシミュレーションを共有してください！これは、単一のスレッドで数分で約10,000回の完全な実行を処理できるため、多くの異なるシナリオを迅速にシミュレートすることができます。

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