Popyt i Podaż na Rynku Krypto

Kajetan Olas

01 mar 2024
Popyt i Podaż na Rynku Krypto

Z perspektywy twórców, kierujemy podażą i popytem na rynkach kryptowalutowych, aby zachęcić (lub zniechęcić) do określonych zachowań w sposób korzystny dla projektu.

Często najlepiej pojęte interesy projektu są postrzegane jako równoważne wysokiej cenie tokena. Z tego powodu tokenomia często zachęca do uczestnictwa w piramidach finansowych, które dają iluzję wzrostu i zwiększania wartości projektu. W artykule badamy, jak zaprojektować zrównoważoną tokenomię, która pomoże twojemu projektowi odnieść sukces w dłuższej perspektywie.

Konsekwencje Zmienności Cen

Jako przedsiębiorca, wycena twojego tokena często decyduje o tym, czy jesteś postrzegany jako wizjoner czy oszust. W rezultacie wiele zespołów priorytetowo traktuje strategie mające na celu zwiększenie wartości ich tokena, często poprzez oferowanie nadmiernie wysokiego APY za stakowanie. Inne taktyki obejmują burning tokenów lub plany ich odkupywania, finansowane czymś innym niż przychody. Choć te strategie mogą tymczasowo zwiększyć hype i cenę tokena, nie przyczyniają się one do wzrostu rzeczywistej wartości platformy. Powoduje to znaczną niestabilność cenową i osłabia zdolność platformy do przeciwstawienia się atakom spekulacyjnym lub negatywnym trendom rynkowym. Paradoksalnie, dążenie do wyższych cen zazwyczaj kończy się niepowodzeniem. Zamiast tego należy skupić się na redukcji zmienności cen, co wspiera stabilny i długoterminowy rozwój.

Cena przypadająca na tokena

Początkowa cena jednostki tokena powinna odzwierciedlać użyteczność, jaką zapewnia. Cena ta zależy od całkowitej wartości projektu podzielonej przez ilość tokenów w obiegu. Teoretycznie wartość nominalna tokenów nie powinna mieć znaczenia. Tokeny o wartości 100 dolarów odpowiadają tej samej części w kapitalizacji rynkowej, niezależnie od tego, czy mamy 100 tokenów po 1 dolarze każdy, czy 1 token wart 100 dolarów. Ale podobnie jak na tradycyjnych rynkach - nasza psychologia odgrywa dużą rolę. Uczestnicy rynku preferują tokeny wycenione między 10 a 100 dolarów. Takie tokeny statystycznie radzą sobie nieco lepiej. Z tego powodu sugerujemy wybór ilości tokenów w obiegu, która spowoduje, że cena jednostkowa tokena będzie oscylować w przedziale od 10 do 100 dolarów.

Z drugiej strony - tokeny o cenach poniżej 0,01 dolarów są uznawane za bardziej zmienne i radzące sobie gorzej.

Podaż

Podażowa strona tokenomii odnosi się do wszystkich mechanizmów, które wpływają na liczbę tokenów w obiegu oraz ich strukturę alokacji.

Chociaż podaż jest ważna dla tokenomii projektu, to nie jest tak istotna, jak powszechnie się sądzi. W 99% przypadków wartość projektu zależy głównie od popytu. Oznacza to adopcję produktu przez użytkowników oraz zdolność do generowania i przechwytywania wartości.

Początkowa i maksymalna podaż

Ile tokenów chcemy początkowo rozdystrybuować, oraz jaka jest maksymalna liczba tokenów? Jest to związane z maksymalną stopą inflacji - całkowitą inflacją wartości tokenów na przestrzeni istnienia projektu. Maksymalną stopę inflacji można obliczyć przez podzielenie maksymalnej podaży tokena przez początkową podaż.

Nie ma znaczenia, czy podaż w cyrkulacji wynosi 20% czy 80% maksymalnej podaży. W rzeczywistości możesz odnieść sukces nawet bez ograniczenia maksymalnej podaży. Wiele spośród 100 projektów o największej kapitalizacji nie ma ograniczonej podaży, czego najlepszym przykładem jest Ethereum.

Co ciekawe, wzrost podaży nie ma tak dużego znaczenia na krótką metę. W horyzoncie miesiąc do miesiąca, korelacja między tempem wzrostu podaży a ceną wynosi mniej niż 5%. Z tego powodu nie powinieneś zbytnio martwić się inflacją. Dopóki roczna stopa inflacji wynosi poniżej 100%, twój projekt będzie stabilny.

Alokacja tokenów

Typowa struktura alokacji, uważana za standard w branży, oscyluje wokół następujących wartości:

  • Twórcy Projektu: 10% - 20%
  • Venture Capital: 10% - 20%
  • Doradcy: 3% - 5%
  • Skarbiec (Treasury): 15% - 30%
  • Emisje przez protokół (np. jako nagrody za staking): 30% - 50%
  • Aidropy (opcjonalne): 3% - 7%

Vesting

Vesting odnosi się do procesu blokowania tokenów na wybrany okres czasu i stopniowego uwalniania ich. Jest to koncepcja zaczerpnięta ze świata startupów. Tradycyjnie te firmy przydzielają udziały założycielom,którzy otrzymują je dopiero po pewnym czasie.. Dzieje się tak dlatego, że jeśli ci przedsiębiorcy mogliby sprzedać swoje udziały we wczesnych fazach, mogliby stracić motywację do dalszej pracy nad projektem. W DeFi, oprócz zmotywowania twórców, vesting zmniejsza zmienność i duże spadki cen we wczesnych fazach.

Vesting zazwyczaj dotyczy inwestorów instytucjonalnych, doradców i założycieli. Standard branżowy zakłada jego długość od 2 do 5 lat.

https://www.liquifi.finance/post/token-vesting-and-allocation-benchmarks

Popyt

Strona popytowa dotyczy subiektywnej chęci ludzi do kupowania tokenów. Powody mogą być różne. Może to wynikać z użyteczności twoich tokenów, spekulacji lub incentyw ekonomicznych, jakie oferuje twój protokół. Czasami ludzie działają irracjonalnie, dlatego popyt na tokeny musi być rozważany w kontekście ekonomii behawioralnej.

Użyteczność

Twój produkt powinien dostarczać rzeczywistej wartości klientowi i być w stanie ją częściowo uchwycić. Jeśli cena twojego tokena wzrasta z jakiegokolwiek powodu niezwiązanego z jego użytecznością, to wynika to ze spekulacji na temat jego użyteczności w przyszłości.

Przewidywana użyteczność

Jeśli chcesz sfinansować swój projekt przed opracowaniem MVP, opierasz się na zaufaniu inwestorów co do twojej zdolności w dostarczeniu użyteczności w przyszłości. Kluczowym sposobem zwiększenia tego zaufania i odniesienia sukcesu w ICO jest posiadanie silnego zespołu założycielskiego i innowacyjnego pomysłu. Powinieneś pokazać ludziom, że jesteś w stanie dostarczyć coś, co będzie miało dużą wartość dla wielu użytkowników.

Hype

Zdarzają się także przypadki, gdy popyt wynika z czystego hype’u. Choć ta euforia może być krótkoterminowo przyjemna, to warto pamiętać, że w dłuższej perspektywie nadejdzie po niej krach.

Podsumowanie

Podaż i popyt to kluczowe koncepcje na rynkach krypto, podobnie jak w realnej ekonomii. Choć równowaga jest ostatecznie ustalana przez siły rynkowe, możemy na nią wpływać poprzez różne adaptacyjne mechanizmy. Trzeba jednak pamiętać,, że mogą one działać tylko wtedy, gdy twój produkt rzeczywiście dostarcza wartość klientom. Jest tak dlatego, że popyt generowany przez nabywców jest jedynym trwałym sposobem zwiększenia wartości projektu.

FAQ

Jak ustalić jaką część popytu można przypisać spekulacji?

  • Fear and Greed Index jest często używany do mierzenia sentymentów rynkowych w tym zakresie.

Czy mechanizmy rządzące popytem i podażą mogą być manipulowane?

  • Tak, nie jest rzadkością, że duzi inwestorzy angażują się w ataki spekulacyjne.

Jak podaż wpływa na tokenomię projektu?

  • Istnieje wiele sposobów w jakie podaż wpływa na tokenomię. Kluczowe kwestie do rozważenia to tempo emisji i alokacja.

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!