1KX：depinプロジェクトのコストを見積もり、成長フライホイールをより良く作成する方法

コンパイル：エルビン、チェーンキャッチャー

まとめ

コストを見積もるためのフレームワーク：

• ステップ1：ネットワーク貢献者を特定します

• ステップ2：コストコンポーネントを評価します

• ステップ3：コスト構造の違いを評価し、要約します

ケーススタディ

キーポイント

• 分散化された物理インフラストラクチャネットワーク（DEPIN）でのノードの継続的な参加を確実にするには、ネットワークマネージャー（創業者、DAOメンバーなど）がノードを操作する際にオペレーターが発生するコストを考慮する必要があります。

• 場合によっては、コストの最適化に関する重要な決定が明らかです。たとえば、2022年のLivePeerのイーサリアムからArbitrumへの移行は、論争のない良い選択であり、したがって和解コストを95％以上削減します。それ以外の場合、DEPINマネージャーは、R＆Dリソースが限られている場合、操作ノードのコストを評価するために外部のヘルプを必要とする場合があります。

• ノードがお金を失い続けると、オペレーターはノードの実行を停止し、全体的なノード供給が減少します。Depinネットワークとその主なドライバーの運用コストを理解することで、ネットワークオペレーターがガバナンスの議論を開始できるようになります。

• プロトコルマネージャーにとっては、ネットワーク運用コストの見積もりは困難な場合があります。これは、貢献者の匿名性（これらのネットワークはライセンスがないことが多く、誰でも貢献して退場することができます）とコストに関連するパブリックデータの不足のためです。

• マネージャーの意思決定をガイドするために、コストを見積もるために3段階のフレームワークを提案します。

1. 特定の役割をターゲットにできるネットワーク貢献者を定義する

2. ノードに関連するコスト構成を特定します

3. 1と2の組み合わせを評価するときのコスト構造の違いを考慮してください

現在のコストの全体的な見積もりに加えて、フレームワークは次のことを提供します。

• 最大のコストドライバーを特定するために、役割とコストコンポーネントごとに分解します

• 需要/ネットワーク容量を増やすためのさまざまな仮定とシナリオの下での推定変更

ケーススタディでは、フレームワークの適用方法を示しています。たとえば、POKTネットワークとの共同調査により、サービスノードをさらに拡張するためのノード演算子の継続的な取り組みが明らかになりました。それにもかかわらず、需要生成を含む経済的スケーラビリティに対する残留障壁は、ゲートウェイを分散化することによって対処されます。

はじめに：depinとは何ですか、そして費用が議論される理由

Depinは、コンピューティング、ストレージ、ワイヤレスネットワーク、データ測定などの幅広いユースケースにハードウェアリソース（物理インフラストラクチャ）を提供する一連の分散ネットワークです。depinsは、Web3インセンティブモデル（つまり、トークン報酬システム）を使用して、物理インフラストラクチャネットワークの構築を促します。2024年5月現在、すべてのDepinトークンの総時価総額は290億米ドルでした。

デピンは、デジタルと物理の両方のリソースネットワークに貢献します。

物理リソースネットワーク（PRN）では、貢献者はロケーション関連のハードウェアを展開して（かけがえのない）サービスを提供します。これには次のものが含まれます。

• ワイヤレスネットワーク（例：ヘリウム、ワールドモバイル、XNET、ノードル）

• センサーネットワーク（例：Dimo、Hivemapper、Silencio、Onocoy）

• エネルギーネットワーク（例：StarPower、Powerledger、Arkreen）

デジタルリソースネットワーク（DRNS）では、貢献者はハードウェアを（代替）デジタルリソースを提供するように導き、物理的な場所は主要な標準ではありません。これには次のものが含まれます。

• 計算（例：ICP、LivePeer*、Akash Network、Pokt Network*、Covelant*、Lit Protocol*）

• ストレージ（例：arweave*、filecoin、sia）

• 帯域幅とプライバシー（例：Nym*、Hopr、Orchid、Mysterium、Fleek）

• ai（例：Bittensor、fetch.ai、Modulus Labs*）

Early Depinプロジェクトは、トークンフレームワークの設計により、多くの初期関心を生み出しました。たとえば、Helium Rewardsの貢献者HNTトークンは、ホットスポットを介してワイヤレスネットワークを実行するのに役立ちますが、FileCoinでユーザーは余分なストレージスペースをレンタルできます。これは多くのDepinプロジェクトを開始するのに十分ですが、トークン発行はネットワークへのノードの長期的な参加を確保するのに十分ではないかもしれません。

動作ノードが不採算になった場合、ノードオペレーターはdepinインフラストラクチャを操作する力がなくなります。したがって、Depin Foundingチームは、ノードオペレーターがコストを最適化するのを支援する必要があります。

デピンフライホイール

デピントークンエコノミーの典型的なフライホイールは次のとおりです。

• ストレージや5Gアンテナなどのサービスの供給側を確立する

• インフレトークンの報酬ノードオペレーターに必要なインフラストラクチャを提供するように奨励しますが、需要はコストをカバーするのに十分ではありません

• 時間と需要の増加の経過とともに、トークンの報酬が徐々に減少したとしても、ネットワークアクティビティの収益化はノードオペレーターの収益を増やす可能性があります

• ネットワークアクティビティの継続的な収益化とノードオペレーターの収益の増加は、供給をさらに奨励し、それによってdepinフライホイールを作成する

depinフライホイールの視覚的なプレゼンテーションは次のとおりです。

報酬発行のタイムライン分析で説明したように、これらのトークン報酬のドル価値（トークン価格）は、市場全体の感情によって大きな影響を受けます。だから彼らはこのように見えるかもしれません：

または、強気市場に入る時間に応じて、次のように見えるかもしれません。

それで、報酬の発行と費用の間の関係は何ですか？

上記のように、トークンの報酬とユーザーの需要からの収益が均等になるのに十分ではない場合、ノードオペレーターはネットワークのサポートを停止することを決定する場合があります。Depinの営業費用の大部分はFiat通貨で支払われているため、トークンのドル価値は重要であり、PEGは全体的な市場パフォーマンスに報います。よく計画されたトークン発行措置にもかかわらず、最悪の場合、状況は次のようになる可能性があります。

これにより、ノードオペレーターの出口が発生し、さらに高いレイテンシ、信頼性の低下、ユーザーエクスペリエンスの低下になります。最終的に、需要の停滞はフライホイールをシャットダウンします。

良いニュースは、この状況に対処する多くの方法があるということです。1つの方法は、トークンの発行をより柔軟にして、ネットワークの収益化とより一致するようにすることです（KPIベースの発行を参照）。もう1つのアプローチは、コストの問題を解決して、ネットワーク全体をより効率的にし、したがってトークン価格の低下に敏感にすることです。私たちの動的グラフは次のようになります：

主な命題：Depinネットワークの運用コストとその最大のドライバーのコストを知っている場合、ネットワークサービスの提供が削減される前にノードオペレーターのコストを削減するために、ガバナンスの議論とR＆Dの取り組みを開始できます。

Depinの分散型でナンバーのない性質を考えると、コストベースの評価は容易ではありません。トークンの報酬とユーザー需要の収益は通常チェーン上で追跡されますが、ノードの実行に伴うその他のコストは明らかにされていません（インフラ費用など）。これは、利用可能なデータポイントに関する仮定と推定を使用する必要があることを意味します。

この記事では、この課題に対処し、推定のフレームワークを紹介します。

• ステップ1：ネットワーク貢献者

• ステップ2：コストコンポーネント

• ステップ3：ネットワーク貢献者のコスト構造を評価します

フレーム

Infrastructureノードの操作に伴う運用コストを評価するための方法論として、Depinネットワークの管理者向けの次のフレームワークを提案します。

このフレームワークを使用して、depinsのコスト見積もりは3つのステップに分類されます。

• ネットワーク貢献者を特定します

• コストコンポーネント（ハードウェア、労働など）を評価する

• 上記のコスト構造を評価し、それを要約して、全体的なコストの見積もりを取得する

ステップ1：ネットワーク貢献者を特定します

depinsはさまざまなサービス（コンピューティング、ネットワークカバレッジ、モバイルデータなど）を提供しますが、これらのサービスを提供するために必要な役割は同じです（30を超えるネットワークにおけるDepin Supplysideの役割の概要を参照してください）：

• サービスノード/プロデューサー：サービスと物理インフラストラクチャ（サーバー、アンテナ、ダッシュレコーダーなど）を提供します。たとえば、Filecoinのストレージプロバイダー、Heliumのホットスポット、またはLivePeerのトランスコダー。

• Verifier/Observer/Phoneer：直接または会計層を介して、サービスノードで行われた作業をチェックします。これらのチェックの結果は、会計層に送信されます。たとえば、Filecoinのストレージプロバイダー（他のプロバイダーのストレージプルーフも検証しているため）とHeliumのホットスポットとOracle（他のホットスポットのカバレッジ証明書を実行します）。

• コンピューティングレイヤー：提供される作業/サービスのフローとステータス、および対応する支払いを追跡します。プロトコルは、作業を追跡および保存する方法やブロックチェーンでの支払いなど、計算ロジック自体を定義していることに注意してください（これを別の投稿で詳細に説明します）。たとえば、LivePeerのArbitrumまたはPokt-Chain（POKT検証ノードで運用）。

• ゲートウェイ：ユーザー、サービスノード、およびアクセスまたは集約サービス（センサーネットワークのデータなど）を管理する場合、会計層にも関連しています。たとえば、POKTネットワークのLivePeerのオーケストレーターまたはゲートウェイ。

• 証明書：サービスに参加したり、住宅ローンを介してノードの経済を観察したりできます。

需要側（販売チームなど）に関連する役割は現在一般的ではありません。ガバナンスコストなどの実行中のプロトコルに関連するコストの評価は、別の記事のトピックです。

すべてのdepinに代表者とゲートウェイがあるわけではなく、すべての役割を分離する必要はないことに注意してください。たとえば、Filecoinのストレージプロバイダー（SP）はサービスノードおよびバリデーターとして分類され、Filecoinチェーンも操作しているため、会計層が形成されます。Arweave Minersにも同じことが言えます。

ステップ2：コストコンポーネントを評価します

上記の各役割はノードを介して実行でき、そのコストは次の4つのコンポーネント（ほとんど複数）のいずれかに分けることができます。

• ハードウェア/インフラストラクチャ：ダッシュレコーダーなどの実際の物理インフラストラクチャに関連するコスト

• 人間：インフラストラクチャのセットアップと操作に費やす時間に関連するコスト

• 帯域幅、電気、その他の営業費用：データ交換および電気、データセンターのレンタルなどのその他の営業費用に関連するコスト

• 住宅ローン：他の場所に投資する（機会）費用はありません

最後のポイントは資本コストです。これらの事業に関連する債務/資金調達コストに関する情報を広範囲にわたって取得することはほとんど不可能です。ただし、資本コストについて評価できるものには一部があります。多くのdepは、アクセス（ワーキングトークン）モデルを獲得するためのステーキング（ワーキングトークン）モデルに従い、ノードオペレーターにいくつかのトークンを賭けるように貢献できるように要求します。これらのトークンの買収は投資です。たとえネットワークを離れるときにこの金額を回収できると仮定しても、他の場所での資本への投資と比較して、これらのトークンを保持する機会コストがあります。

会計層トランザクションに関連するコストが関係していない場合、コストコンポーネントの評価は完了しません。これの評価は単純ではなく、いくつかの変数に依存します。一般的に言えば、ネットワークは、会計がどの程度外部鎖であるかを決定します。ただし、決済レイヤーレコードとチェーントランザクションには3つのオプションがあります。

• 独自のL1：ネットワークは独自のブロックチェーンを実行します。たとえば、Arweave、Filecoin、Poktネットワーク。通常、サービスノードとバリデーターノードもこの役割をカバーしているため、関連するコストも含まれています（ただし、可能であれば分離しようとします。例ではPOKTネットワークを参照してください）。

• アプリケーションチェーンまたはアプリケーション固有のロールアップとしてよく知られている独自のL2：ロールアップインフラストラクチャ（シーケンサーなど）および隣接するインフラストラクチャ（ブロックブラウザー、ウォレット統合など）は、これらの4つのコンポーネントにマッピングできます。Rollup-as-a-Serviceプロバイダー（RAA）を使用する場合など、あまり明確ではありません。これは、帯域幅やその他のコストにマッピングされます。

• Public L1/L2：これらのアウトソーシング決済層は、ネットワークにハードウェアと人件費がないことを意味します。ただし、サービスノード、検証ノード（およびユーザー/支払人）は直接支払います（使用法に基づいて）。これらのトランザクションのネットワーク関連のコストを評価する際にはいくつかの課題があり、したがっていくつかの制限があります。すべてのトランザクションが交換やその他のDefiトランザクションなどの会計層に関連しているわけではありませんが、通常、これらのトランザクションを分離するのは簡単ではありません。これらのコストを帯域幅やその他のコストにマッピングします。

これらのすべての要素を組み合わせてコスト見積もりを作成することは、困難な作業です。下の図に示すように、ネットワーク内の各役割の各コストコンポーネントの見積もりを作成する必要があるだけでなく、すべてのノードオペレーターが同じコスト構造を持っているわけではないことも考慮する必要があります。全体的なコストの見積もりを決定することは、すべてのネットワークノード演算子の数に1つのノード演算子の推定値を掛けるよりも複雑です。

ステップ3：コスト構造を評価します

コスト構造について話すとき、コストに影響を与える重要な違いを参照します。これらの重要な違いにより、依存関係の仮定が重要になります。もちろん、それはトレードオフです。仮定するとプロセスが簡素化されますが、正確性を犠牲にする可能性があります。つまり、何の要因が含まれているかを考慮すると、実行可能な理論を考え出すために特定の仮定を行う必要があります。

コスト構造を評価する際には、3つの主な考慮事項があります。

• セットアップの違い：典型的な例は、裸の金属サーバーを使用し、クラウドで実行されている別のオペレーター（購入とリース）です。ネットワーク全体で対応する共有を知っている場合、これらの違いを考慮に入れることができます。これには、リースまたは資金調達契約における資本コストも含まれます。資本コストがないと仮定すると、これらの違いを無視することをお勧めします。

• 別のコストの違いは、購入時間に関連しています（購入の購入は時間とともに安くなり、H100を購入することは不可能かもしれません）または操作場所。現在の価格を使用して、時間の影響を考慮することをお勧めします。人件費の場合、場所は重要です。デピンは世界中から貢献者を募集でき、地元の賃金レベルは大きく異なり、これらの仕事に費やされる時間を評価するのは困難です。それにもかかわらず、フレームワークバージョンでは、すべてのノードオペレーターが同じ時間賃金を持っているという簡素化された仮定を立てました。

• 効率の違い：ノードオペレーターはまったく同じセットアップを持つことができますが、同じノードをより多く実行すると、規模の経済のためにノードあたりのコストが少なくなる可能性があります。フレームワークでは、これらの影響に対処するために、各ノード演算子のノード分布を最初に評価する必要があります。次に、コストの影響を理解して推定するには、より大小のオペレーターまたは他の利用可能なデータポイント（プロモーションのバルク割引など）を含む調査が必要です。

• 別の例は、ネットワークの長年の支持者であり、学習曲線でより速く進行し、したがって、参加したばかりの人と比較してより操作的に効率的です。調査からの直接的なデータポイントがない限り、この側面は無視します。

• 帰属とコンピューティングの違い：ノード演算子は最初の2つのポイントで等しいが、貢献を異なるコストベースで見る可能性があるため、最終コストは異なります。たとえば、1人は参加をパートタイムの仕事と見なし、時間を費やした時間を追跡しませんが、別の人はそれを主要なビジネスと見なし、プロジェクトに費やされた時間に基づいて賃金を支払います。この違いは、「パートタイマー」側（通常は過小評価されているため）に幅広いエラーを提供することで考慮しますが、各ノード操作の時間投資は同じであると仮定します（規模の経済も参照）。

これは、デピンに共通するシェアリングエコノミーの利点に関連しています。オペレーターは、複数のネットワークで同じセットアップを使用できます（したがって、ハードウェア、労働力と帯域幅、電力などの運用費用も）、ライブピア運用など。 EthereumとFilecoinを使用して、io.netはレンダリング、ファイルコイン、その他のGPUネットワークを使用しています。ハードウェアが運用にとって重要である状況については、シェアリングエコノミーに関連するコスト削減を考慮しません。特定するのが難しいだけでなく、どのネットワークがコストと貯蓄を割り当てる方法で最も利益をもたらすかを定量化することも困難です。会計では、総コストを毎月の金額に分解します。簡素化するために、ライフサイクル全体にわたる合計を同じ期間で償却し、すべてのノードオペレーターに毎月同じ量を割り当てると想定しています。

もちろん、より多くのニュアンスがあります。これについては、Depinリポジトリで長時間探索します。

これにより、「実行計画」に3番目の次元が追加され、考慮すべき60の異なる組み合わせが作成されます。

全体として、この式は非常に包括的であり、複数のコスト構造オプションを提供しますが、静的時点ではなく複数の異なる時点に適用することが最も便利です。最も強力なモデルは、運用コストをネットワーク容量にリンクするモデルです。これにより、容量や使用率によってコストがどの程度異なるかを理解することができます。ネットワークの容量は、ポケットのRPC要求の数、ArweaveまたはFilecoinのストレージ量、Hivemapperの道路ネットワークマッピングの割合など、ネットワークが提供するサービスに関連しています。

この式には、ネットワーク、フォーラム/不和の投稿、および可能であれば調査を通じて提供されたドキュメントを通じて入手することをお勧めする多くの公開情報が必要であることに注意してください。

結論と次のステップ

拠点が増加する速度で進化するにつれて、さまざまなデピンのコストコンポーネントを推定することは困難です。時間の経過に伴うハードウェアコストと容量に関する既知の電力法に加えて、和解層のガスやスループット機能などの暗号通貨固有のコストの推定は簡単な作業ではありません。

現在のコストと報酬の発行と需要側の収益との関係、仮定によって最大のコストのドライバーがどのように変化するか、需要とのコストがどのように増加するかはすべて有用な指標です。

デピンの経済設計に関するガバナンスの決定を導くために、コストの見積もりは報酬の発行と収益の使用に関連する必要があります。Depinsのコストの見積もりの​​より多くの例を提供する予定ですが、提案されたフレームワーク、その仮定と要約、および提供されたコストの見積もりに対する潜在的な改善に関するフィードバックを歓迎します。

付録 – 例のフレームワーク

ライブピア

LivePeerは、ライブおよびオンデマンドストリーミングのための分散型ビデオインフラストラクチャを提供します。最近、LivePeerは、AIモデルトレーニングユースケースのIDLE GPUリソ​​ースの有効化を開始しました（詳細についてはこちらを参照）。

フレームワークの段階的なアプリケーションのプロセスを次に示します。ほとんどのコストの見積もりは、2023年の夏（例えば、ここ）にノードオペレーター（つまりオーケストレーター）で実施された調査とコミュニティ情報に基づいています。

LivePeerネットワークの運用の推定コストの合計は、月額約85,000ドルです。平均コストの詳細な内訳は、ハードウェアと労働者がほぼ同じシェア（約40％）を占めることを示しています。テーブルに記載されている人件費の見積もりの​​不確実性、ネットワークの100のオーケストレーターの毎月のコスト、arbitrumのトランスコーダーと決済コストは約40,000ドルで、これは推定範囲の下端です。月額40,000ドルの費用は、月額約5〜10 ETHの現在の手数料収入からそれほど遠くないことに注意してください（ETH価格3,000〜4,000ドルに相当）。ただし、オーケストレーターにはマイナスの利益はありません。なぜなら、収益の大部分は実際には誓約の報酬から来ているからです。

LivePeerのトランザクションはArbitrumで解決されているため、決済層のコストは月あたり0.5-2 ETHの範囲であることに注意してください。これにより、2022年の第1四半期のarbitrum移行の前に起こったことと比較して、コストの95％以上が節約されます。さらに、LivePeerのトランザクションは、今日の2〜3倍に増加しています。比較的言えば、会計層は現在、総コストの約5％を占めていますが、事前移動（総コストの約80％）が主要なコストドライバーです。

最近、アルゴリズムを調整して、作業を配布する方法を決定し、オーケストレーターが提供するピクセルあたりの価格に重点を置いています。これにより、トランスコーディング価格に下向きの圧力がかかり、需要の促進に役立つ可能性がありますが、フォーラムでの議論は、価格レベルをさらに下げる必要があることを示しています。一方、AI-Subnetsの最近の発売は、ネットワークにさらに収益化パスを追加するのに役立つ可能性があります。

推定スプレッドシートの潜在的なシナリオの1つは、トランスコーディング分の需要の3倍の増加により、全体のコストが20％増加することです。帯域幅がコストの増加の主な要因であることは注目に値します。

同様の価格レベル（1つで3,000ドル）を想定している場合、ネットワークを損益分岐点ゾーンに入れるのに十分なはずです。ただし、トランスコーディング価格が50％下落した場合、ネットワークレベルの費用収益は月額約45,000ドルになるため、コスト見積もりの​​下限を下回ります。AIビデオ生成などの新しいユースケース（したがって、収益化の機会が増加する）により、LivePeerネットワークのコストと収益のダイナミクスがどのように変化するかはまだわかりません。

ポクト

POKTネットワークは、そのコアで、分散型のリモートプロシージャコール（RPC）エンドポイントを提供します。最近、Pokt Networkは、AIモデルの推論に関するより多くのユースケースに拡大すると発表しました。ステップバイステップアプリケーションのフレームワークは次のとおりです。ほとんどのコストの見積もりは、2023年の夏のノードオペレーターとの調査と、それらのノードオペレーターおよびゲートウェイオペレーターとのフォローアップインタビューに基づいています。

RPCエンドポイントを提供する約15,000のノードと4つのゲートウェイオペレーターに基づいて、POKTネットワークは現在、1か月あたり約20万ドル（+/- $ 80,000）かかり、1日あたり約5億リレーを提供すると推定しています。現在の最大の部分は、サービスノード（コストの約75％）です。

ネットワーク内のアクティブなノードの数と、時間の経過とともに異なるコストコンポーネントを持つデータポイントに関する履歴データを取得できるため、3つの大きなコストが解決する時点が削減された3つの大きなコストを示すタイムラインにネットワークコストの見積もりを置くことができます。

• 2022年半ばのベア市場に参入してトークンの報酬を減らした後のノード統合（特にUSDベースのトークン報酬）

• GeomeshやLeanpoktなどの改善のネットワーク全体の導入と、ノードオペレーターによるセットアップの個人的な改善と同様に、営業コストを大幅に削減します

• 分散型ゲートウェイの役割は、よりシンプルなゲートウェイ設定を追加することにより帯域幅コストを削減します

コストフレームワークは、コストの見積もりをネットワークの容量と要件にリンクするため、コスト構造の変化を評価できます。たとえば、需要が現在の1日あたり5億人から1日あたり25億リレーに増加した場合、ゲートウェイは総コストベースの60％、月額約400,000ドル（現在約200,000ドル）を占めます。これはコストの2倍であり、需要は5倍増加することに注意してください。これは、サービスノードがセットアップを改善できるため、実質的に同じコストベースで増大する需要を満たすことができるためです。

さらに、サービスのリレーの総数で低コストで動作する新しいゲートウェイのシェアが、たとえば50％（現在30％）に増加すると仮定した場合、ネットワーク全体のコストは月額300,000ドルになります。

ゲートウェイが分散化されると、ゲートウェイオペレーターは価格を個別に定義できます。100万回のリクエストあたりの平均価格が4ドルであると仮定した場合、POKTネットワークの全体的なシナリオは月額300,000ドルを獲得します。

dfinity/icp

Dfinity/Internet Computer Protocol（ICP）は、サブネットで編成されたスマートコントラクト（キャニスターと呼ばれる）のコンピューティングリソースを提供する「ブロックチェーンのブロックチェーン」として設計されています（詳細https://internetcomputer.org/whitepaper.pdf） 。柱は、すべてのキャニスター、状態、およびそのサブネットコンピューティングを複製するために、ストレージ、コンピューティング、および帯域幅を提供するノードマシンです。

段階的なアプリケーションのフレームワークをここに示します。ほとんどのコストの見積もりは、ドキュメントおよびフォーラムの投稿のデータに基づいています。

ICPは、フィアット通貨ベースのコストをトークン報酬メカニズムに組み込む数少ないネットワークの1つであり、コスト評価を容易にします。現在、約1400のノードマシンが約85の演算子によって実行されています。大規模なオペレーターの規模の経済の場合、データポイントはないため、全体的な見積もりは非常に広いです。ICPネットワークの運用コストは月額約40万ドルから900,000ドル、平均約600,000ドルです。

適切な収入評価は別の記事に見合う価値がありますが、現在の月収は約25,000ドルであると推定しています。これは推定コストと比較して低いように見えますが、これは使用率が低いためです。559ノードマシンのみがアクティブであるため、現在の需要（サイクルの燃焼率で表される）は総容量の約2％であると推定しています。これは、たとえば、ネットワークが需要の25倍の増加に耐えることができ、現在のコストベースを増加させないことを意味します。フォーラムの投稿では、実際には、需要が今後2年間で15〜25倍に達すると推定しており、（そうでなければ等しい場合）ICPが月にこれらの料金を獲得します。

ディモ

Dimoは、ドライバーが車両データを管理できるようにする分散ネットワークです。一方、DIMOは、企業や開発者が革新的なモビリティ関連のアプリケーションを構築する（そしてそれらを収益化する）ことを可能にします。データ測定は、特別なデバイス（Autopi、Macaron）またはアプリケーションを介して実行されます。上記のdepinの例はデジタルリソースネットワークですが、Dimoはこの分析に含まれる物理リソースネットワークの最初の例です。

ステップバイステップアプリケーションのフレームワークを以下に示します。ほとんどのコストの見積もりは、オンライン（デバイス）価格情報、砂丘データ、フォーラムの投稿に基づいています。

決済層の場合、2024年第1四半期に費やされたコネクテッド車ごとに0.6ドルから1.5ドルの半分は、Dimoの運用に起因すると想定しています。ゲートウェイの場合、毎月のハードウェアコストは約4,000ドルで、上記の操作に関連する人件費は月額約11,000ドルであると想定しています。全体として、これは下の表に示すように、月額約180,000ドルの支出になります。ほとんどのコストは帯域幅やその他のコストに関連しており、そのうち約1/3はポリゴンの決済コストに関連しており、他の2/3はスマートカーの統合の毎月のコストシェアに関連しています。

ネットワーク内の実際の収益についての手がかりはありませんが、グローバルな自動車データ市場と関連する自動車データ収益の見積もりを使用することにより、2030年までに車当たりの現在の収益は約150〜185ドルであることが示されています。Dimoが収益の10〜15％を稼ぐことができれば、生成される収益は1か月あたり110,000ドルから180,000ドルの範囲で、運用コストをカバーします。

ただし、データの収益化自体は実際のプロトコルの目標ではないようです。 Dimoノードとトークンのアップグレードについて説明しています。議論の変化は、上記のコスト構造に影響を与える可能性があります。

私の貢献者に感謝します：Mihai（Messari）、Raullen（Iotex）、Nodies Team、Pocket Network Foundation、Diana Biggs、Christopher Heymannは、フィードバックとコメントへの貢献をしています。 ：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：:：：：：：：：：：：：：：：：：：:：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：：：：：：：：：::：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：:づ 火::：：： ：：：：：

*標準プロジェクトは1KXポートフォリオです。