NFTの流動性の難題は解決可能、CoinFund創設者が価格発見メカニズムの潜在能力を解説
資本効率のある価格発見メカニズムは、NFTやその他の非流動資産市場を変えるでしょう。この記事はChainNewsに掲載され、著者はJake Brukhman（CoinFundの創設者）で、Perry Wangによって編纂されました。
現在、非代替性トークン（NFT）を追跡している多くの人々は、これは流動性が非常に低い資産クラスであることに気づいているでしょう。そして、皆が同意すると思いますが、この状況は今後も続く可能性があります。しかし、皆が見落としているかもしれないのは、ブロックチェーンの暗号経済メカニズムの文脈において、「流動性」は単なる迅速に解決可能なメカニズム設計の問題であるということです。
この記事では、暗号経済モデルを利用してNFT分野で「金融化」を実現し、その流動性を改善する方法、そして時間の経過とともにこの技術を他の非流動資産分野に拡張する方法について深く掘り下げていきたいと思います。
NFT資産クラスの金融化
NFTfi.comはNFTをローンの担保として利用し、NFTの金融化を実現しています。
ブロックチェーン分野の初期段階を振り返ると、代替可能なトークン（ERC20カテゴリー）は、顕著な流動性を実現するまでに数ヶ月または数年を要する可能性がありました。トークン発行者は中央集権的な取引所でトークンを取引し、高額な手数料を支払い、規制手段を回避しました。しかし、市場はスマートコントラクトと暗号経済メカニズムを利用して代替商品における流動性の問題を解決しました。今日では、流動性マイニングの魔法と自動化されたマーケットメーカー（AMM）の独創性により、ERC20トークンが流動性を得るために必要な時間はほぼゼロに短縮され、分散型取引所（DEX）の日々の取引高は20億ドルを超え、分散型金融（DeFi）の時価総額は440億ドルに達しています。
対照的に、2020年にNFTの総取引額（GMV）が急激に上昇した年を経ても、今日の二次市場で個々のNFTを販売する見通しは依然として暗いです。私の個人的な前回の記事では、NFTを「流動的知的財産（IP）」として設計することを提案しました。NFTの範囲がますます多くのデジタルコンテンツをカバーするにつれて、流動的IPの観点は、NFT自体が新しい金融資産クラスであるという前提を含んでいます。
NFTの金融属性が強まるにつれて、新しいタイプの取引所、ローンプロトコル、デリバティブが必要になります。したがって、私は価格発見がNFT分野における次の主要な問題であると宣言します。資本効率のある価格発見メカニズムは、取引を迅速に促進し、トークン化を通じて流動性を高め、NFTをオーダーブックなしで担保として使用できるようにし、NFTを基にした大量のデリバティブを創出します。言い換えれば、価格発見はNFT資産クラスの金融化を可能にします。
では、これをどのように実施すべきでしょうか？この記事で述べるように、新しい価格発見メカニズム（特に評価鑑定）は、NFTおよび他の非流動資産の流動性問題を解決するための重要な革新を生み出すでしょう。
現在の価格発見メカニズムを理解する
現在、NFT分野にはいくつかの価格発見方法しか存在しません。これらのメカニズムを理解することは、価格発見の問題を考えるためのフレームワークを形成するのに役立ちます。
SuperRareユーザーの販売およびオークションの好み（出典：Dune Analytics）
販売メカニズム。 Raribleや他の多くのNFTマーケットは、販売を通じて評価を行う方法を使用しています。NFTが販売を通じて取引されると、市場はその歴史的価格や資産の出所に注目します。大規模な市場参加者がいなければ、このデフォルトメカニズムは価格に関する情報をあまり提供しません。その結果、市場の流動性は非常に低くなります。私たちが気づくように、販売は資本効率が低い方法です。主な欠点は、1ドルの評価を得るためには、実際に誰かが1ドルを支払う必要があることです。
オークションメカニズム。 良い悪いにかかわらず、多くの市場の売買双方は実際にNFTの価格設定と購入にオークションを好みます。Async.artのネイティブギャラリーは永続的なオークションを採用しており、SuperRareも同様です。Beepleの20点のデジタルアート作品は、350万ドルのオークション記録を打ち立て、オークションが全体的に非常に活発であり、名声を得ることができることを示しています。オークションはアート作品の販売に非常に適しており、アート作品の内在的価値はしばしば主観的であり、評価者によって価格が決定されます。しかし、全体のNFT資産の資本効率の観点から見ると、オークションは次善の選択です。生産段階に入ったほとんどのブロックチェーンオークションメカニズムは、Vickreyオークションメカニズム（第二価格密封オークション）ではなく、後者は参加者に真の価値で入札するよう促します。Vickreyオークションメカニズムであっても、その資本効率は販売メカニズムよりも劣ります：これは入札者が資本をロックすることを要求します。（一部のプラットフォームは、ロックされた入札資本に基づいて入札者にDeFiの利益を支払うことを提案しており、資産のロックの影響を軽減します。）オークションでは、1ドルの評価に対して、そのメカニズムは何倍ものドルの入札資金を必要とする可能性があります。
分割メカニズム。 NFTの分割は、Niftexの手法が先駆けとなり、NFTの価格発見分野における資本効率を生み出すための最初の革新です。Ark、Wrapped Punks、WG0、NFTX.orgもそれぞれ異なる分割メカニズムを提供し、1つまたは複数のNFTをERC20トークンに分割し、DEXまたは中央集権的取引所で流動性を生み出します。誰でも任意の数量のトークンを購入でき、NFTの全体的な評価を高め、個々のユーザーの評価コストを低下させることができます（ただし、このメカニズムが全体の評価コストの低下をもたらすとは限りません）。分割メカニズムは、利害関係者のガバナンスに関連する課題や、対応するNFT宇宙の多数のERC20資産を管理する難題ももたらします。
既存の方法に関する議論は、価格発見の問題を大幅に改善できる資本効率の方法が存在するかどうかという疑問を引き起こします。次の章では、そのいくつかの方法を紹介します。
資本効率が価格発見を破壊的にする
これまでの議論に基づいて、価格発見メカニズムを評価するための基本的なフレームワークは、その資本効率を測定することです。P（x）を商品xの発見価格と定義し、C（x）を価格設定参加者が必要とする総コスト支出と定義します。次に、一連の資産セットに対して、特定のメカニズムの価格発見効率をE = P / Cとして広く定義できます。このフレームワークにおいて、販売メカニズムの効率は常にE = 1であり、オークションメカニズムの効率はE≤1であり、分割メカニズムはE≥1とし、この記事では具体的な分析を省略します。問題は、私たちが分割メカニズムよりも優れたことができるかどうかであり、その答えは肯定的です。
NFTBankはDecentralandの土地などの仮想不動産を追跡しています。
価格計算。 オークションは主観的な評価商品に非常に役立ち、コレクティブル市場は通常、希少性や明確に定義された属性に基づいて価格を設定します。CryptoKittiesや仮想不動産のような特定の資産は、単純な計算で得られる価格を持つ可能性があります。NFTBank.aiは、過去の価格に基づいてコレクティブルの価格を予測するための正確な機械学習モデルを最初に提案したスタートアップの1つです。仮想不動産の価格設定は、近隣コミュニティの過去の販売や収益を考慮したモデルに従う可能性があります。この場合、資本効率は向上します。なぜなら、このメカニズムには固定コスト、すなわち価格設定アルゴリズムを展開するコストcがあると考えられるからです。したがって、コストは価格発見の間で分配され、その効率値E = P / cは、時間の経過とともに無限大になります。それにもかかわらず、Beepleのアート作品のような繁栄し主観的価値を持つ商品に対して、機械学習がうまく機能するかどうかは未だ結論が出ていません。
専門家ネットワーク。 固定の価格発見コストを得るために、必ずしも機械学習モデルを構築する必要はありません。価格設定のたびに5人の専門家に固定料金を支払い、商品市場の公正価値に関する洞察を提供してもらうことを想像してください。商品が価値を高めるにつれて、資本効率も向上します。この方法は、中央集権的なサービスやインセンティブを受けた群衆ネットワークを使用して評価することができます。人工専門家を使用する際に考慮すべき問題の1つはスケーラビリティの問題です：NFT分野で発生する可能性のあるすべての潜在的商品数を処理するために、十分な専門家が本当にいるのでしょうか？次に見るように、この方法はオンチェーンのオラクルネットワークとして確定されるのが最適であり、評価者が評価鑑定に参加するように自然にインセンティブを与え、効果的に評価を行います。
ピア・ツー・ピア予測オラクル。 オラクルの最近の最もエキサイティングな発展は、Upshotがピア・ツー・ピア予測をオンチェーンメカニズムとして実現したことです。ピア・ツー・ピア予測は協力ゲームであり、参加者がデータフィードや他のソースの客観的事実なしに、クエリに誠実に回答するようにインセンティブを与えます。Upshotは、ピア・ツー・ピア予測をソートアルゴリズムと組み合わせて、NFT分野に資本効率のある価格発見を創出することを提案しています。このような狭い分野では、ピア・ツー・ピア予測が公正であるかどうかを判断するのは難しいですが、本質的にこのメカニズムは客観的な価格設定のコレクティブルや主観的な価格設定のアートとは関係ありません------オラクルは根拠のある合意を報告します。最も重要なのは、Upshotが今日の評価鑑定の資本効率にいくつかの興味深い改善をもたらしたことです。まず、このメカニズムの評価コストは大量の商品に分配され、これは価格計算に似ています。次に、将来の収益に基づいてプロトコルの安全マージンを評価できます：もし特定の評価者が悪意を持っていたり、作業の質が低い場合、そのプロトコルはこれらの評価者をタスクに参加させないことで、将来のキャッシュフローを積極的に減少させます。将来のキャッシュフローを削減することで、事前に安全料金を支払わせるのではなく、これらの評価者を罰することは、全体の暗号経済プロトコルにおいて資本効率を大幅に向上させるものです。Upshotのピア・ツー・ピア予測は、NFT価格発見に広く適用される最初のオンチェーンメカニズムとなり、NFT価格設定はUpshotプロトコルが2021年に立ち上げた最初のユースケースとなります。
デリバティブ---暗黙の価格設定。 NFTfiなどの企業が示すNFTローンや、NFTX.orgが期待されるNFTインデックスの導入は、NFTの価格発見に別のベクトルを創出します------NFTを基にした資産のデリバティブの暗黙の価格設定です。通常のデリバティブ、例えばNFTを将来購入するオプションや予測市場の株式は、NFT価格設定の問題を生じさせる可能性があり、流動性の総コストを他のプラットフォームやメカニズムに委託します。現在、この分野の発展は非常に幼稚であり、NFTの金融化のトレンドに伴って今後数年で進展していくでしょう。
Upshotはピア・ツー・ピア予測とソートアルゴリズムを組み合わせて、NFT価格設定を効果的に探求することを提案しています。
NFT流動性の影響
全体として、資本効率のある価格発見メカニズムは、既存のNFTの流動性に深遠な影響を与え、さらにチェーン上のNFTにパッケージ化できる任意の非流動資産にまで及びます。今後数年で、私たちは価格発見の問題を中心にした評価鑑定エコシステム全体の発展を目にするでしょう。また、ある方法は客観的価格設定の商品により適しており、他の方法は主観的価格設定の商品により適していることも見るでしょう。
以下は価格発見のいくつかの実際の応用です：
- 創作者は作品を創作でき、効果的な評価鑑定市場が完全に自動化された方法でその作品に流動性を提供します。この方法は、創造性、コンテンツ、デジタル商品を収益化するための根本的に破壊的なメカニズムをもたらします。
- オラクルに基づく価格設定は、NFTポジションやコレクションを評価するために使用され、新しい価値を発見します。
- NFTの「即時評価」は、価格がその下限を下回るときに保有者が自動的に資産を清算できるようにするための下限を作成するために使用されます。Neolasticsは類似のメカニズムを提案しており、より広範な商品に適用可能な他の価格発見メカニズムもあります。
- NFTを担保として使用するアプリケーションは、オンチェーン価格設定に依存してリスクを管理できます。例えば、ローンプロトコルは自動化された価格設定に基づいて清算マージンを設定できます。また、より技術的なアプリケーションでは、Optimistic Rollupオペレーターがこのメカニズムを使用して第2層NFTのロールオフコストを削減する可能性があります。
- 投資家は提案された価格でより迅速かつ効果的に購入決定を下すことができます。
- 私たちは、評価鑑定の安全性に支えられた分散型NFTインデックスを作成でき、信託や担保なしで実現できます。これにより、NFT分野への投資を求める投資家に非常に高い効率を提供し、資産を個別に評価する必要がなくなります。
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出典リンク：medium.com
