Czym Jest Tokenomia? Wprowadzenie do Tokenomii

Kajetan Olas

04 mar 2024
Czym Jest Tokenomia? Wprowadzenie do Tokenomii

Tokenomia jest często definiowana jako dziedzina zajmująca się określaniem i ocenianiem cech ekonomicznych kryptograficznego tokenu. Dziś większość projektów blockchain finansuje swoje operacje poprzez sprzedaż tokenów. Z tego powodu, założyciele muszą mieć dobrą znajomość procesu projektowania tokenomii. Co zaskakujące, badania pokazują, że w większości przypadków projektowanie tokenomii jest nieracjonalne i oparte na intuicji. W tym artykule podchodzimy do tematu z perspektywy wspartej danymi empirycznymi i sprawdzonymi w działaniu.

Na Co Zwrócić Uwagę?

Optymalna tokenomia zależy od szczegółów projektu. Częścią tego jest decydowanie, jakie zachowania chcesz zachęcić (lub zniechęcić) w sposób, który jest zgodny z interesami projektu. Jest to trudne zadanie, ponieważ musisz zidentyfikować każde istotne zachowanie użytkownika i odpowiadające mu zachęty. Musisz także wybrać parametry ilościowe, które zapewnią odpowiednią równowagę. W przypadku protokołów DeFi ryzyko systemowe jest szczególnie wysokie. Arbitralne parametry i założenia często prowadzą do negatywnych sprzężeń zwrotnych i podatności na ataki. Z tego powodu wszystkie systemy tokenomiczne powinny być poddane testom i zweryfikowane przed wydaniem.

Najważniejsze Reguły

Istnieje wiele dobrych praktyk, których założyciele powinni przestrzegać podczas projektowania tokenomii dla swojego projektu. Krótko omówimy najważniejsze z nich.

Użyteczność Przede Wszystkim

To może wydawać się oczywiste, ale pozwól mi wyjaśnić... To, co ma znaczenie w kontekście tokenomii, to użyteczność twojego tokenu - to nie jest to samo, co użyteczność twojego produktu. Popyt na produkty blockchain nie przekłada się automatycznie na popyt na ich natywne tokeny! Chociaż adopcja twojego produktu przez użytkowników jest ważna, to nie wystarczy. Musisz powiązać wartość twojego tokenu z sukcesem produktu. Można to zrobić poprzez różne mechanizmy przechwytywania wartości, np. redystrybucję zysków wśród posiadaczy tokenu.

(PS. Governance i staking zdecydowanie nie są wystarczające!)

Spójrz na Podobne Projekty

Podczas projektowania tokenomii warto szukać projektów podobnych do tego, który tworzysz. Im bardziej podobne, tym lepiej. Przeczytaj ich dokumentacje techniczne (whitepaper), zbadaj ich tokenomię i przyjrzyj się kluczowym metrykom. Następnie zadaj sobie pytanie - co zrobili dobrze, a jakie popełnili błędy? Z pewnością znajdziesz jakąś inspirację. Kluczową metryką, którą możesz użyć przy decydowaniu o początkowej wycenie twojego projektu, jest Total Value Locked/Market Capitalization

Minimalizuj Zmienność Cen

Jako founder kluczową metryką, która zadecyduje, czy ludzie nazwą cię geniuszem czy oszustem, jest cena twojego tokenu. Z tego powodu wiele zespołów optymalizuje tokenomię pod kątem wysokiej ceny tokenu ponad wszystko. Często robi się to, oferując niezrównoważony procent w zamian za stakowanie tokenów. Inne popularne wybory to spalanie (burning) tokenów lub programy skupu tokenu finansowane czymś innym niż przychody. Chociaż te mechanizmy mogą napędzać marketing i podnosić cenę, nie zwiększają wartości samego protokołu. Rezultatem jest wysoka zmienność i brak odporności na ataki spekulacyjne oraz niekorzystne warunki rynkowe. Ironią jest, że optymalizacja pod kątem wysokiej ceny zwykle prowadzi do odwrotnego efektu. Zamiast tego powinieneś skupić się na minimalizowaniu zmienności, ponieważ sprzyja to zrównoważonemu wzrostowi.

Podażowa Strona Tokenomii

Tokenomia strony podażowej odnosi się do wszystkich mechanizmów, które wpływają na liczbę tokenów w obiegu i ich strukturę alokacji.

Chociaż podaż jest ważna dla projektowania tokenomii, nie jest tak znacząca, jak wielu ludzi myśli. Mechanizmy takie jak staking czy spalanie powinny być zaprojektowane tak, aby wspierać użytkowanie produktu i nie kreują wartości same w sobie.

Ograniczona czy Nieograniczona Podaż

Założyciele przywiązują dużo uwagi do wyboru między ograniczoną a nieograniczoną podażą tokenu. Panuje powszechne przekonanie, że ustalenie maksymalnego limitu podaży zwiększa wartość obecnie krążących tokenów. Badania pokazują, że to nie ma większego znaczenia, a nawet tokeny bez ograniczonej podaży statystycznie radzą sobie nieco lepiej.

Stopa Inflacji

Projekty powinny dążyć do niskiej, stabilnej inflacji. Z wyjątkiem gdy roczna stopa inflacji przekracza 100%, istnieje bardzo mało korelacji między tempem zmian podaży a ceną tokenu. Z tego powodu zaleca się dostosowanie emisji tokenów w sposób, który sprzyja aktywności w protokole. Rozsądna stopa inflacji, która nie wpłynie na cenę, mieści się w przedziale 1-5% miesięcznie.

https://tokenomics-guide.notion.site/2-5-Supply-Policy-ff3f8ab217b143278c3e8fd0c03ac137#1c29b133f3ff48a9b8efd2d25e908f5c

Alokacja

Standard w branży wygląda w przybliżeniu w ten sposób:

https://lstephanian.mirror.xyz/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimages.mirror-media.xyz%2Fpublication-images%2FDnzLtQ1Nc9IIObEpyJTTG.png&w=3840&q=75
https://www.liquifi.finance/post/token-vesting-and-allocation-benchmarks

Popytowa Strona Tokenomii

Strona popytowa tokenomii dotyczy subiektywnej chęci ludzi do kupowania tokenów. Powody mogą być różne. Może to być ze względu na użyteczność tokenów, spekulacje, lub zachęty finansowe zapewnione przez twój protokół. Czasami ludzie działają irracjonalnie, więc popyt na tokeny musi być rozważany w kontekście ekonomii behawioralnej.

Rola Incentyw

Podstawowym bodźcem, który napędza popyt na twój token, powinna być jego użyteczność. Użyteczność tokena to jego realne zastosowanie lub sposób, w jaki przechwytuje wartość generowaną przez użytkowanie twojego produktu. Staking, zapewnianie płynności, polityka deflacyjna i inne mechanizmy kontroli podaży mogą wspierać akumulację wartości tokenów. Powszechnym sposobem są skupy tokena finansowane z przychodów. Projekty mogą używać zebranych opłat, aby kupować swoje tokeny na zdecentralizowanych giełdach (DEX-ach). Kupione tokeny można spalić (burning) lub przeznaczyć do funduszu na dalszy rozwój projektu.

Jak zaprojektować incentywy

  • Uczyń je namacalnymi. Jeśli chcesz promować pożądane zachowania w ekosystemie, musisz zapewnić rzeczywiste nagrody. Ludziom nie zależy na prawach do zarządzania, ponieważ te prawa nie przekładają się na żadną wartość pieniężną. Z drugiej strony, dbają o nagrody za staking, które mogą sprzedać z zyskiem.
  • Uczyń je łatwymi do zrozumienia. Jeśli chcesz zachęcać lub zniechęcać do określonych zachowań użytkowników, powinieneś jasno wyjaśnić, jak działają incentywy. Użytkownicy często nie mają czasu, aby zagłębiać się w Twoją dokumentację techniczną. Jeśli nie zrozumieją, jak działa Twój produkt, to z niego nie skorzystają.
  • Testuj, testuj, testuj. Jeśli nie przetestujesz, jak różne zachęty balansują twój protokół, to narażasz się na upadek w stylu terra-luny.

Podsumowanie

Prawidłowe zaprojektowanie tokenomii projektów nie jest łatwe. Mimo że może się intuicyjnie wydawać, że wybór różnych incentyw i parametrów zadziała, jest to powód, dla którego wartość tokenów projektów często spada do 0. Istnieją jednak sprawdzone i przetestowane praktyki projektowe. Zostań z nami, aby je poznać!

Jeśli szukasz sposobu na zaprojektowanie zrównoważonego modelu tokenomicznego dla swojego projektu DeFi, proszę skontaktuj się z nami pod adresem contact@nextrope.com. Nasz zespół jest gotowy, aby pomóc Ci stworzyć tokenomię, która pomoże twojemu projektowi w długoterminowym wzroście.

FAQ

Czym jest tokenomia?

  • Tokenomia odnosi się do studiowania i analizy ekonomicznych cech kryptograficznego tokenu, kluczowych dla finansowania i sukcesu projektów blockchain.

Jakie są najważniejsze zasady projektowania tokenomii?

  • Podstawowe zasady obejmują zapewnienie użyteczności tokenów, analizę porównawczą projektów oraz dążenie do minimalizowania zmienności w celu wspierania zrównoważonego wzrostu.

Jak popyt i podaż wpływają na tokenomię?

  • Strona podażowa obejmuje mechanizmy takie jak ograniczanie podaży tokenów lub dostosowywanie stóp inflacji, podczas gdy strona popytowa koncentruje się na tworzeniu autentycznej użyteczności i incentyw dla posiadaczy tokenów.

Jakie są częste pułapki popełniane przy projektowaniu tokenomii?

  • Najczęstsze problemy występują, gdy główną funkcją tokenu jest transfer wartości, a nie wspieranie tworzenia wartości. (np. możesz stakować bezużyteczny token, aby otrzymać więcej tego bezużytecznego tokenu)

Jak tokenomia może być testowana przed wypuszczeniem produktu?

  • Tokenomię można testować, konstruując modele stochastyczne i uruchamiając dużą liczbę losowych symulacji.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!