Filecoin 仮想マシン（FVM）と Gas 経済の密接な関係について詳しく解説する
Filecoin仮想マシン（FVM）の起動により、ユーザーはプログラム可能なスマートコントラクト（アクター）をFilecoinブロックチェーン上に展開できるようになります。
FVM はどのように Gas 経済と密接に関連しているか
Filecoin 仮想マシン（FVM）の立ち上げにより、ユーザーはプログラム可能なスマートコントラクト（アクター）を Filecoin ブロックチェーン上に展開できるようになります。これらのスマートコントラクトは、Filecoin のデータストレージ能力と相互作用し、革新的なアプリケーション（データ DAO や証明可能な永続ストレージなど）を創出する条件を整えます。
FVM の Filecoin への展開は、エキサイティングな革新と実用性の時代をもたらす一方で、経済的リスクも伴う可能性があります。これらのリスクが長期的に対処されない場合、深刻な結果を招く可能性があります。しかし、ネットワークを最悪の事態から守るために、いくつかのシンプルで効果的な暗号経済学的解決策を統合することができます。まずは要点をまとめます：
Filecoin ストレージプロバイダーが消費する Gas は、主にネットワークの重要なタスクの消費（新しいセクターのアップロード時に高価な暗号証明を提出することや、継続的な「メンテナンス」メッセージ、またはそのセクターが依然としてアクティブであることを確認するための日常的な確認）から来ています。
FVM の Gas 需要を調整しなければ、ネットワークの運営に問題が生じる可能性があります。なぜなら、ストレージプロバイダーが高騰する価格によって Gas 経済から排除される可能性があるからです。
このリスクは直ちに到来するものではありません。現在の Filecoin の Gas 需要率はまだ高くありません。基礎費用が安定して増加する前に、このネットワークの Gas 使用率はさらに 40% 増加する可能性があります。基礎費用が 10 nano FIL/Gas 単位に達すると、セクターの維持に深刻な影響を及ぼし、ストレージプロバイダーがセクター証明の提出費用を支払えなくなる可能性があります。
多くの場合、ブロックサイズを小さくすることで、ネットワークの総収入（Gas 費用の焼却から得られる）を最大化できます。FVM は Gas 需要を吸収する可能性があるため（スケーラビリティソリューションを通じて）、目標ブロックサイズが需要レベルに対して大きすぎる場合、関連するシナリオが発生する可能性があります。
CryptoEconLab が研究している最も直接的な解決策は、ストレージプロバイダーと一般的な FVM ユーザーのためにそれぞれ異なる Gas パラメータと目標ブロックサイズを設定することです。つまり、それぞれ異なる利用可能な Gas を持つことになります。
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Gas の中産化と無秩序な蔓延のリスクの定量評価
この記事の次の部分は、CryptoEconLab の FVM Gas リスクの定量評価から簡略化されたものです。
Filecoin が使用する料金市場は、ブロックスペースの需要に応じて「基礎費」を調整します。Filecoin 仮想マシン FVM の展開に伴い、さまざまな新しいユースケースが Gas の需要を増加させる可能性があります。ストレージプロバイダーが Gas に対して支払う意欲は、Filecoin にデータをアップロードし、セクターを維持することの収益性に制約されており、FVM ユーザーが支払う Gas は特定のアプリケーションやこれらの取引の主観的価値に依存します。多くの FVM ユーザーが高価値の取引を行いたい場合、市場が決定する基礎費は、ストレージプロバイダーが耐えられないレベルまで上昇する可能性があります。ストレージプロバイダーの重要な運営がより高価な FVM 取引によって市場から排除される状況を、私たちは Gas の中産化（Gas gentrification）と呼びます。
また、Gas の需要がスケーラビリティソリューション（例えば、インターガラクティックコンセンサス）によって吸収される可能性もあります。EIP 1559 の形式主義は、需要が低い時でも目標ブロックサイズと同じブロックを送信することを奨励し、ブロックスペースの浪費を引き起こします。これを Gas の無秩序な蔓延（Gas sprawl）と呼びます。
この記事では、Filecoin 仮想マシン Gas の需要シナリオをカバーし、それがブロックの構成にどのように影響するかを探ります。
Filecoin Gas 需要のモデリング
私たちの需要のモデリングは、ストレージプロバイダーと FVM ユーザーという二つの主要な推進力に基づいています。自然に、FVM ユーザーとストレージプロバイダーは、このネットワーク上でメッセージを送信する際に料金を支払う必要があります。私たちのモデルでは、各ユーザーは自分の情報に対して個別に評価を行い、評価が高いときにこれらのメッセージを Mempool（メモリプール）に送信する可能性が高くなります。逆に、評価が低いと、ユーザーはメッセージを少なく提出します。この評価は以下のように定義されます：
評価 = 期待されるトークンの利益 - Gas 費用 - 運営費用
ここで、Gas 費用 は基礎費の関数（基礎費が増加するにつれて）であり、運営費用 には外部費用（コンピュータ、オフィスコストなど）が含まれます。これは非常に主観的な測定基準であり、各ストレージプロバイダーによって異なります。
この主観性をカバーするために、私たちのモデルは「不確実性の定量化」技術を使用して、ストレージプロバイダーと FVM ユーザーの需要をモデリングします。これにより、異なるストレージプロバイダーと FVM ユーザーの価格変動に対する反応を含めることができます。以下は、この方法論によって生成された需要曲線（価格関数）を示しています。灰色の線は、多くの需要曲線の一つのバージョンに対応しています。基礎費の価値が比較的低いとき、私たちの需要はゆっくりと下降しますが、基礎費がある閾値に達すると、需要は急速に下降します。これは、基礎費レベルに対応しており、単純に「誰にとっても高すぎる」と理解できます。
FVM はいつ問題になるのか？
この研究の重要な目的の一つは、ブロック内のメッセージの構成を理解しようとすることです。つまり、特定の Gas 需要レベルの下で、ブロックのどの程度が FVM に使用され、どの程度がストレージプロバイダーによってデータのアップロードや維持に使用されるのかを調査します。現在、実際の FVM Gas 使用データが不足しているため、一連の仮定を使用し、さまざまな FVM Gas の将来の需要シナリオを調査し、ストレージプロバイダーのブロック計画の好みに関する仮定を行いました。
これらの仮定は、問題の一次理解に適していると考えています。また、私たちは、FVM 需要の新しいレベルに応じてストレージプロバイダーの戦略を探索するために、より複雑なエージェントベースのモデルを構築する計画もあります。
Gas 需要と基礎費用が増加するにつれて、ストレージプロバイダーがデータをアップロードし、セクターを維持するための実用性は減少します。Gas 需要が高すぎる場合、ストレージプロバイダーの運営が負の実用性を提供するため、Gas の中産階級化が進むでしょう。私たちはデータアップロードネットワークの実用性（Data onboarding network utility）を描写しました。この指標は、この長編技術報告書で詳細に定義されている定量的指標で、ネットワークのデータアップロードが上昇する基礎費と Gas 需要によってどのように影響を受けるかを測定します。現在の Filecoin ネットワークの他の状況が変わらないと仮定すると、ネットワークのアップロードは基礎費が 10 nanoFIL/Gas 単位に達したときに影響を受けることがわかります。
私たちのモデルは、メッセージを二つのカテゴリに分けます：FVM メッセージとセクター維持メッセージで、それぞれ異なる Gas 費用評価特性を持っています。現在、70% のブロック Gas 使用はストレージプロバイダーの維持メッセージから来ており、平均して各ブロックには 35 億の Gas 単位があります。FVM の Gas 需要が増加するにつれて、Gas 費用も押し上げられます。したがって、私たちはブロック内の Gas 使用の割合を基礎費の関数として推定し、FVM による Gas 使用量を現在の Gas 使用の関数として推定します。
私たちは、FVM による需要が現在のストレージプロバイダーの維持需要の 1/10、1/2、ほぼ同じ、2 倍、5 倍、10 倍（以下のグラフでパラメータ α として示されます） の範囲内での FVM Gas 需要シナリオをシミュレーションしました。
ストレージプロバイダーがメッセージを選別せず、単に基礎費をカバーし、より高いチップ費用を提供するメッセージを受け入れる場合、以下のグラフに示されるブロック構成の状況が見られます。薄い色の線は、いくつかの可能なブロック構成の一つを示し、実線の色の線は平均的な構成を示しています。私たちの仮定に基づくと、この例ではブロック使用率の割合は初期の FVM 需要に非常に依存しており、基礎費が増加するとこの割合は低下します。これは、基礎費が増加すると、各メッセージの評価が低下し、ユーザーが提出する情報が少なくなるためです。
また、ストレージプロバイダーが十分なブロックスペースがある場合にのみ FVM 関連メッセージを含めるというシナリオも調査しました。つまり、ストレージプロバイダーは自分のメッセージを含めることを好みます。
このシナリオでは、得られる曲線は下の図のようになります。再び、基礎費が増加するにつれて、ブロック使用の割合も低下することが観察されますが、FVM 需要の最大数は約 15 億 Gas 単位/ブロックに達します。しかし、この戦略はストレージプロバイダーの協力を必要とし、彼らにとってより高いチップ費用を提供する可能性のあるメッセージを拒否する必要があります。したがって、ストレージプロバイダーが Gas 市場を自己調整する可能性はどの程度あるのでしょうか？この関連する状況は現在明確ではなく、CryptoEconLab が今後研究するトピックです。
ネットワークの総収入と次善のブロックサイズ
EIP 1559 は最適な結果ですか？
EIP 1559 の基礎費メカニズムは、すべてのブロックを固定目標レベルに保つことを目指して基礎費を調整します。これにより、十分な需要がない場合でも、次善（suboptimally）な価格設定のブロックが送信される機会が高まります。Gas 使用の需要がこの目標ブロックサイズ指定のレベルを下回ると、基礎費が低下し、ネットワークの総収入に影響を与える可能性があります。FVM がさまざまな L2 スケーリングソリューションの扉を開くとき、これは特にリスクであり、最終的には過剰な Gas 使用需要を吸収する可能性があります。
ネットワークの総収入を最大化することが目標である場合、以前の結果から、特定の需要レベルに適応するために必要な最適なブロックサイズを導き出すことができるかもしれません。
以前の結果を再解釈します：ブロックの一部が空いている理由は、目標ブロックサイズが (1-prop empty)B に低下したためであり、ここで B は現在の目標ブロックサイズです。次に、対応するネットワークの総収入（基礎費用低下した目標ブロックサイズ）を最大化する最適なブロックサイズを見つけることができます。この最適なブロックサイズは、上のグラフで B* として示されています。多くのケースで、ブロックサイズを減少させることでネットワーク収入を最大化できることがわかります。
何ができるか？
FVM Gas 需要リスクを解決するためのいくつかのソリューションを探る中で、最も直接的なツールは、FVM ユーザーとストレージプロバイダーのために異なる Gas チャネルを設計することです。
独立した Gas チャネルは、Gas の中産化（gentrification）問題に対抗できます。FVM の Gas 需要がどれほど高くても、このソリューションはストレージプロバイダーが重要なネットワーク運営を満たすための最低限のブロックスペースを確保できることを保証します。
同時に、独立した Gas チャネルは Gas の無秩序な蔓延（Gas sprawl）問題を防ぐことができます。これは、FVM メッセージに割り当てられるブロックスペースを最適化することで、FVM メッセージから得られるネットワーク収入を最大化することを可能にします。これらの独立した Gas チャネルは、バッチバランサー（batch balancer）メカニズムをより一般的なメカニズムにアップグレードし、現在の Gas 需要レベルに応じた Gas 供給量をより正確にマッチさせることも可能にします。
現在、基礎費は EIP 1559 によって規定された Gas 需要と選択された目標ブロックサイズによって決定されています。全体のブロックサイズを制限することで、FVM メッセージから得られるネットワーク収入を最適化し、バッチバランサー機構をアップグレードし（ストレージプロバイダーの収入から明確なアップロード費用を優先）、Gas 供給を調整する（供給を Gas の需要に正確にマッチさせる）など、いくつかの望ましい結果を得ることができます。
目標ブロックサイズに加えて、もう一つの重要なレバーは「Gas チャネル」の導入です。私たちの例では、ブロックの総 Gas の一部をストレージプロバイダーの重要なネットワークメッセージのために特別に確保することで、FVM による基礎費の増加の影響を受けないようにします。
CryptoEconLab の次の計画
今後数週間で、ストレージプロバイダーと一般的な FVM メッセージのために異なる Gas パスを設定する FIP 改善提案の議論を発表します。これは FVM に関連する Gas リスクのヘッジツールとして機能します。
より複雑なエージェントベースのシミュレーションを構築し、提案された解決策の有効性をシミュレートし、プロトコルを変更せずにストレージプロバイダーが自己調整する可能性を探ります。
2023 年 3 月 14 日の FVM 発表後、実際の FVM データを収集し評価し、これらの有意義なデータを通じてモデルを改善します。
CryptoEconLab と私たちの仕事についてさらに知りたい場合は、私たちのウェブサイト cryptoeconlab.io を訪れるか、私たちの HackMD Almanac をお読みください。
