Ekonomia Ethereum – Analiza

Kajetan Olas

05 mar 2024
Ekonomia Ethereum – Analiza

Ekonomia Ethereum obejmuje mechanizmy ekonomiczne kierujące zachowaniem uczestników blockchainu. Dotyka ona kwestii kwestii dotyczących m.in. jej waluty (Ether), po rolę sieci w ułatwieniu funkcjonowania smart contractów i zdecentralizowanych aplikacji.

Zrozumienie Ekonomii Ethereum

Ekonomia Ethereum została zaprojektowana, aby zrównoważyć skalowalność, bezpieczeństwo i decentralizację, często określane jako trylemat blockchainu. Natywna kryptowaluta sieci, ETH, jest czymś więcej niż środek wymiany. Jest ona także kluczowym komponentem protokołu konsensusu Ethereum - Proof of Stake.  Ekonomia Ethereum obejmuje również podejście platformy do opłat transakcyjnych (opłat za gaz), politykę monetarną i mechanizmy wpuszczania nowego ETH do systemu. Razem, te czynniki wpływają na wartość płynącą z używania sieci.

Dynamika Popytu i Podaży

Dynamika popytu i podaży w ramach ekonomii Ethereum jest kluczowa dla zrozumienia wartości rynkowej sieci oraz incentyw do uczestnictwa w sieci.

Strona Podażowa

  • Emisja ETH: Całkowita podaż ETH zależy od tempa emisji sieci, które ewoluowało z czasem. W przeciwieństwie do Bitcoina, Ethereum nie ma ustalonej maksymalnej podaży ETH, ale różne ulepszenia (szczególnie London Hard Fork i EIP-1559) wprowadziły mechanizmy mające na celu umiarkowanie wzrostu podaży.
  • Ethereum 2.0 i Staking: Przejście na Ethereum 2.0 wprowadza staking, gdzie walidatorzy blokują swoje ETH jako depozyt zabezpieczający, aby uczestniczyć w konsensusie sieci. Ta zmiana z Proof of Work na Proof of Stake nie tylko zmienia model bezpieczeństwa, ale także zmniejsza podaż ETH w cyrkulacji.

Strona Popytowa

  • Smart Contracty i dApps: Użyteczność Ethereum jako platformy do wdrażania smart contractów i zdecentralizowanych aplikacji tworzy podstawowy popyt na ETH. Jest on wymagany do płacenia za opłaty transakcyjne i usługi obliczeniowe.
  • Zdecentralizowane Finanse (DeFi) i NFT: Eksplozywny wzrost DeFi i rynku NFT na blockchainie Ethereum znacząco zwiększył popyt na ETH. Te aplikacje często wymagają ETH jako collateral (zabezpieczenie), a czasami jest on środkiem wymiany w ich ekosystemach.

Wzajemne oddziaływanie podaży i popytu jest urozmaicane przez ulepszenia sieci, zmiany w opłatach transakcyjnych oraz ogólną adopcję aplikacji opartych na Ethereum. W miarę upływu czasu, szczególnie przy pełnej implementacji Ethereum 2.0, te dynamiki będą kształtować się inaczej. Zaprezentują one nowe możliwości dla użytkowników, inwestorów i deweloperów.

Polityka Monetarna Ethereum

Polityka monetarna Ethereum jest kluczowym aspektem jego modelu ekonomicznego. Skupia się na zarządzaniu podażą Etheru w celu zapewnienia bezpieczeństwa sieci i zachęcenia do zrównoważonego uczestnictwa. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów monetarnych lub nawet innych kryptowalut z ustalonym limitem podaży, Ethereum przyjmuje bardziej adaptacyjne podejście.

Opłaty Transakcyjne

EIP-1559, wdrożony jako część Londyńskiego Hard Forka w 2021 roku, znacząco zmienił politykę monetarną Ethereum. Wprowadził nowe mechanizmy dotyczące ustalania opłat transakcyjnych. Podzielił je na 2 komponenty: Base Fee i Priority Fee.

Base Fee (Opłata Bazowa)

Base Fee jest dynamicznie ustalane na podstawie przeciążenia sieci i jest spalana (burning). Jej wysokość opiera się na dwóch czynnikach: jak bardzo sieć jest przeciążonai jak długo była w takim stanie. Oznacza to, że Base Fee będzie rosło, dopóki aktywność w sieci nie wróci do docelowego średniego poziomu. Ponieważ Base Fee jest spalane, oznacza to również, że ETH ma tendencję deflacyjną, gdy aktywność w sieci jest wysoka.

Priority Fee (Opłata Priorytetowa)

Priority Fee to dodatkowa opłata, która służy jako napiwek dla validatorów (osób weryfikujących transakcje). Jest ustalana przez użytkownika, aby zachęcić validatorów do przetworzenia jego transakcji. Wyższa opłata oznacza, że transakcja zostanie zweryfikowana przed innymi transakcjami. Priority Fee powinno być wyższe niż 0, ponieważ validatorzy muszą mieć jakąś zachętę do włączenia transakcji do bloku.

Opłaty transakcyjne na przestrzeni czasu, dostęp na 05.03.2024, https://bitinfocharts.com/comparison/ethereum-transactionfees.html#3y

Staking i Ethereum 2.0

Przejście na Ethereum 2.0 i związany z nim Proof of Stake, wprowadza nagrody za staking jako nowy sposób emisji ETH. Validatorzy lokują minimum 32 ETH, aby uczestniczyć w protokole konsensusu i przyczynić się do bezpieczeństwa sieci.. Wysoka bariera wejścia przyczynia się do faktu, że tylko 26% całkowitej podaży ETH jest stakowane. Jest to niższa wartość niż w niektórych innych blockchainach, np. Cardano (64% stakowane).

dostęp na 05.03.2024, https://www.coinbase.com/earn/staking/ethereum

Kary

Ethereum zapewnia, że validatorzy działają w najlepszym interesie sieci, wprowadzając zestaw kar za niepożądane zachowania.

Slashing

Slashing to kara za naruszenie zasad protokołu i angażowanie się w nieuczciwe zachowania. Część ETH validatora jest zabierana, jeśli próbuje on

  • zaproponować dwa różne bloki
  • Zaświadczyć o kilku sprzecznych wersjach blockchainu (zaświadczanie oznacza głosowanie jak zdaniem validatora wygląda w danej chwili stan blockchainu).

Kary za Nieaktywność

Jeśli weryfikator jest nieaktywny i nie uczestniczy np. w zaświadczaniu bloków, stopniowo traci stakowane ETH. Zapewnia to, że stakerzy aktywnie uczestniczą w zabezpieczaniu sieci. Zapobiega to sytuacji, gdy pewna liczba weryfikatorów regularnie ignoruje swoje obowiązki i przyczynia się do destabilizacji sieci.

Podsumowanie

Przyjrzenie się ekonomii Ethereum powoduje podziw dla jej złożoności. Robi wrażenie, jak precyzyjni w swojej pracy musieli być deweloperzy Ethereum. Znaleźli parametry, które bardzo dobrze zrównoważyły jego ekosystem (np. to jak zdecydowali, że staking dokładnie 32ETH jest lepszy niż 28ETH). Oprócz parametrów ilościowych interesująca jest również logika stojąca za strukturą opłat, karami, itp. To wszystko sprawia, że ekonomia Ethereum jest doskonałym studium przypadku dla inżynierów tokenów i deweloperów Web3.

FAQ

Jaką rolę odgrywa Ether (ETH) w ekonomii Ethereum? 

  • ETH jest nie tylko środkiem wymiany - służy również do zapewnienia bezpieczeństwa sieci. W modelu PoS to, co powstrzymuje validatorów przed nieuczciwymi zachowaniami, to fakt, że mogą stracić stakowane ETH.

Jakie zmiany wprowadziło EIP-1559 do opłat transakcyjnych na Ethereum? 

  • EIP-1559 wprowadziło dwuczłonową strukturę opłat z opłatą bazową i opłatą priorytetową. Opłata bazowa jest spalana, co przyczynia się do potencjalnie deflacyjnego charakteru Ethereum przy wysokiej aktywności. Natomiast opłata priorytetowa motywuje validatorów do uwzględnienia transakcji w bloku.

Jaka jest strategia Ethereum w zakresie skalowania i rozwiązywania problemów z przeciążeniem sieci? 

  • Strategia Ethereum polega na wykorzystaniu rozwiązań Layer-2, z blockainem Ethereum służącym jako bezpieczna warstwa rozliczeniowa.

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!