Filecoin 가상 머신(FVM)과 가스 경제의 밀접한 관계에 대한 자세한 설명
Filecoin 가상 머신(FVM)의 출시는 사용자가 프로그래머블 스마트 계약(액터)을 Filecoin 블록체인에 배포할 수 있게 해줍니다.
FVM이 Gas 경제와 긴밀하게 연결되는 방법
Filecoin 가상 머신(FVM)의 출시는 사용자가 Filecoin 블록체인에 프로그래머블 스마트 계약(actors)을 배포할 수 있게 합니다. 이러한 스마트 계약은 Filecoin의 데이터 저장 능력과 상호작용하여 혁신적인 애플리케이션(예: Data DAOs 및 증명 가능한 영구 저장소)을 위한 조건을 만듭니다.
FVM의 Filecoin 배포는 흥미로운 혁신과 실용성의 시대를 가져오겠지만, 경제적 위험도 초래할 수 있습니다. 이러한 위험이 장기적으로 해결되지 않으면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 다행히도, 이 네트워크를 최악의 결과로부터 보호하기 위해 간단하고 효과적인 암호 경제학 솔루션을 통합할 수 있습니다. 먼저 요점을 요약해 보겠습니다:
Filecoin 저장 제공자가 소모하는 Gas는 주로 네트워크의 핵심 작업 소모(예: 새로운 섹터 업로드 시 제출하는 비싼 암호학적 증명 및 지속적인 "유지" 메시지, 또는 섹터가 여전히 활성 상태인지 확인하는 일상적인 확인)에서 발생합니다.
FVM의 Gas 수요를 조절하지 않으면 네트워크 운영에 문제가 될 수 있습니다. 왜냐하면 저장 제공자가 높은 가격으로 인해 Gas 경제에서 밀려날 수 있기 때문입니다.
이 위험은 즉각적으로 다가오는 것은 아닙니다. 현재 Filecoin의 Gas 수요율은 높지 않습니다. 기본 요금이 안정적으로 증가하기 전까지 이 네트워크의 Gas 사용률은 40%까지 증가할 수 있습니다. 기본 요금이 10 nano FIL/Gas 단위에 도달하면 섹터 유지에 심각한 영향을 미쳐 저장 제공자가 섹터 증명 제출 비용을 지불할 수 없게 될 수 있습니다.
많은 경우 블록 크기를 줄이면 네트워크의 총 수익(소각된 Gas 수수료에서 발생하는 수익)을 극대화할 수 있습니다. FVM은 Gas 수요를 흡수할 잠재력이 있으며(확장 솔루션을 통해), 목표 블록 크기가 수요 수준에 비해 너무 클 경우 관련 시나리오가 발생할 수 있습니다.
CryptoEconLab이 연구 중인 가장 직접적인 해결책은 저장 제공자와 일반 FVM 사용자를 위해 각각 다른 Gas 매개변수와 목표 블록 크기를 설정하는 것입니다. 즉, 각자 다른 가용 Gas를 갖게 됩니다.
Gas의 중산화 및 무질서한 확산 위험 정량 평가
이 글의 다음 부분은 CryptoEconLab의 FVM Gas 위험 정량 평가에서 간소화된 내용입니다.
Filecoin에서 사용되는 수수료 시장은 블록 공간에 대한 수요에 따라 "기본 요금"을 조정합니다. Filecoin 가상 머신 FVM의 배포와 함께 다양한 새로운 사용 사례가 Gas 수요를 증가시킬 수 있습니다. 저장 제공자가 Gas에 지불할 의향이 있는 기본 요금은 Filecoin에 데이터를 업로드하고 섹터를 유지하는 수익성에 의해 제약을 받으며, FVM 사용자가 지불할 의향이 있는 Gas는 특정 애플리케이션 및 이러한 거래의 주관적 가치에 따라 달라집니다. 많은 FVM 사용자가 높은 가치의 거래를 원할 경우, 시장에서 결정된 기본 요금이 저장 제공자가 감당할 수 없는 수준으로 상승할 수 있습니다. 우리는 저장 제공자의 핵심 운영이 더 비싼 FVM 거래로 인해 시장에서 밀려나는 상황을 Gas 중산화(Gas gentrification)라고 부릅니다.
또한 Gas 수요는 확장 솔루션(예: 인터스텔라 합의)에 의해 흡수될 수 있는 경우도 있습니다. EIP 1559의 형식주의는 수요가 낮을 때에도 목표 블록 크기와 동일한 블록을 보내도록 장려하여 블록 공간의 낭비를 초래합니다. 우리는 이를 Gas의 무질서한 확산(Gas sprawl)이라고 부릅니다.
이 글에서는 Filecoin 가상 머신 Gas의 수요 시나리오를 포괄하고, 그것이 블록 구성에 어떻게 영향을 미치는지 탐구할 것입니다.
Filecoin Gas 수요 모델링
우리가 수요를 모델링하는 것은 두 가지 주요 동력인 저장 제공자와 FVM 사용자에 기반합니다. 자연스럽게, FVM 사용자와 저장 제공자는 이 네트워크에서 메시지를 보낼 때 비용을 지불해야 합니다. 우리의 모델에서 각 개별 사용자는 자신의 정보에 대해 개별적으로 평가를 하며, 평가가 높을 때 이러한 메시지를 Mempool(메모리 풀)로 보낼 가능성이 더 높습니다. 반대로, 평가가 낮을 때 사용자는 더 적은 메시지를 제출합니다. 이 평가는 다음과 같습니다:
평가=예상 토큰 이익-Gas 비용-운영 비용
여기서 Gas 비용은 기본 요금의 함수(기본 요금이 증가함에 따라)이며, 운영 비용은 외부 비용(컴퓨터, 사무실 비용 등)을 포함합니다. 이는 매우 주관적인 측정 기준이며, 각 저장 제공자마다 다릅니다.
이러한 주관성을 포괄하기 위해, 우리의 모델은 "불확실성 정량화" 기술을 사용하여 저장 제공자와 FVM 사용자의 수요를 모델링합니다. 이렇게 하면 다양한 저장 제공자와 FVM 사용자가 가격 변화에 대한 반응을 포함할 수 있습니다. 아래는 이 방법론으로 생성된 수요 곡선(가격 함수)을 보여줍니다. 회색 선은 여러 가지 수요 곡선 중 하나의 버전을 나타냅니다. 우리는 기본 요금이 비교적 낮을 때 수요 상황이 천천히 감소하는 것을 볼 수 있으며, 기본 요금이 특정 임계값에 도달하면 수요 상황이 급격히 감소합니다. 이는 기본 요금 수준에 해당하며, "누구에게나 너무 비쌉니다"라고 간단히 이해할 수 있습니다.
FVM이 언제 문제가 될까요?
이 연구의 중요한 목적 중 하나는 블록 내 메시지의 구성을 이해하려고 시도하는 것입니다. 즉, 주어진 Gas 수요 수준에서 블록의 몇 퍼센트가 FVM에 사용되고, 몇 퍼센트가 저장 제공자가 데이터를 업로드하고 유지하는 데 사용되는지를 파악하는 것입니다. 현재 실제 FVM Gas 사용 데이터가 부족하기 때문에 우리는 일련의 가정을 사용하고, 많은 가능한 FVM Gas 미래 수요 시나리오와 저장 제공자의 블록 계획 선호에 대한 가정을 조사했습니다.
우리는 이러한 가정이 문제에 대한 일차적인 이해에 적합하다고 생각합니다. 우리는 또한 더 복잡한 개체 기반(Agent-Based) 모델을 지속적으로 구축할 계획이며, 이를 통해 FVM 수요의 새로운 수준에 따라 저장 제공자 전략을 탐색할 수 있습니다.
Gas 수요와 기본 요금이 증가함에 따라, 저장 제공자가 데이터를 업로드하고 섹터를 유지할 수 있는 실용성이 줄어들 것입니다. Gas 수요가 너무 높아져 저장 제공자의 운영이 부정적인 실용성을 제공하게 되면 Gas 중산화가 증가할 것입니다. 우리는 데이터 업로드 네트워크 실용성(Data onboarding network utility)을 묘사했으며, 이 지표는 이 장기 기술 보고서에서 정량적 지표로 자세히 정의되어 있습니다. 이 지표는 네트워크 데이터 업로드가 상승하는 기본 요금과 Gas 수요에 의해 어떻게 영향을 받는지를 측정합니다. 현재 Filecoin 네트워크의 다른 조건이 변하지 않는다고 가정할 때, 네트워크 업로드는 기본 요금이 10 nanoFIL/Gas 단위에 도달할 때 영향을 받을 것입니다.
우리의 모델은 메시지를 두 가지 범주로 나눕니다: FVM 메시지와 섹터 유지 메시지, 각각 다른 Gas 비용 평가 특성을 가집니다. 현재 70%의 블록 Gas 사용은 저장 제공자의 유지 메시지에서 발생하며, 평균적으로 각 블록당 35억 Gas 단위입니다. FVM에 대한 Gas 수요가 증가함에 따라 Gas 비용도 상승합니다. 따라서 우리는 블록 내 Gas 사용 비율이 기본 요금의 함수이며, FVM이 가져오는 Gas 사용량은 현재 Gas 사용의 함수라고 추정합니다.
우리는 FVM Gas 수요 시나리오의 범위를 시뮬레이션했으며, FVM이 가져오는 수요는 현재 저장 제공자의 유지 수요의 1/10, 1/2, 대략 동일, 두 배, 다섯 배 및 열 배* (아래 그래프에서 매개변수 α로 표시됨)입니다.
저장 제공자가 메시지를 선택적으로 처리하지 않고, 단순히 기본 요금을 충당하고 더 높은 팁 비용을 제공할 수 있는 메시지를 수락한다고 가정할 때, 우리는 아래 그래프에서 보여지는 블록 구성 상황을 볼 수 있습니다. 연한 색 선은 여러 가능한 블록 구성 중 하나를 나타내며, 실선 색 선은 평균 구성을 나타냅니다. 우리의 가정에 따르면, 이 예에서 블록 사용률의 비율은 초기 FVM 수요에 매우 의존하며, 기본 요금이 증가하면 이 비율이 감소합니다. 이는 기본 요금이 증가하면 각 메시지의 평가가 감소하여 사용자가 제출하는 메시지가 점점 줄어들기 때문입니다.
우리는 또한 저장 제공자가 충분한 블록 공간이 있을 때만 FVM 관련 메시지를 포함하고, 자신의 메시지를 포함하는 것을 선호하는 상황을 조사했습니다.
이 시나리오에서 우리가 얻은 곡선은 아래 그림과 같습니다. 우리는 다시 한 번 기본 요금이 증가함에 따라 블록 사용 비율이 감소하는 것을 관찰하지만, FVM 수요의 최대 한계는 약 15억 Gas 단위/각 블록입니다. 그러나 이 전략은 저장 제공자가 협력하여 더 높은 팁 비용을 제공할 수 있는 메시지를 거부해야 합니다. 따라서 저장 제공자가 Gas 시장을 자율적으로 조절할 가능성이 얼마나 높은지는 현재로서는 명확하지 않으며, 이는 CryptoEconLab이 앞으로 연구할 주제입니다.
네트워크 총 수익 및 차선의 블록 크기
EIP 1559는 최적의 결과인가요?
EIP 1559 기본 요금 메커니즘은 모든 블록을 고정 목표 수준으로 유지하는 것을 목표로 하여 기본 요금을 조정합니다. 이는 충분한 수요 없이도 차선(suboptimally) 가격이 책정된 블록이 전송될 가능성을 높입니다. Gas 사용 수요가 이 목표 블록 크기 지정 수준 이하일 경우, 기본 요금이 감소하여 네트워크 총 수익에 영향을 미칠 수 있습니다. FVM이 다양한 L2 확장 솔루션을 열어줄 때, 이는 특히 위험하며, 결국 과도한 Gas 사용 수요를 흡수할 수 있습니다.
네트워크 총 수익을 극대화하는 것이 목표라면, 이전 결과를 바탕으로 특정 수요 수준에 맞는 최적의 블록 크기를 도출할 수 있습니다.
우리는 이전 결과를 재해석합니다: 블록의 일부가 비어 있는 이유는 목표 블록 크기가 (1-prop empty)B로 감소했기 때문이며, 여기서 B는 현재 목표 블록 크기입니다. 그런 다음 우리는 해당 네트워크 총 수익(기본 요금감소된 목표 블록 크기)을 극대화하는 최적의 블록 크기를 찾을 수 있습니다. 이 최적의 블록 크기는 위의 그래프에서 B*로 표시됩니다. 우리는 많은 경우 블록 크기를 줄여 네트워크 수익을 극대화할 수 있음을 발견했습니다.
우리가 할 수 있는 일은 무엇인가요?
FVM Gas 수요 위험을 해결하기 위한 몇 가지 솔루션을 탐색하는 과정에서, 가장 직접적인 도구는 FVM 사용자와 저장 제공자를 위해 서로 다른 Gas 경로를 설계하는 것입니다.
독립적인 Gas 경로는 Gas 중산화(gentrification) 문제에 대항할 수 있습니다. FVM의 Gas 수요가 아무리 높더라도, 이 솔루션은 저장 제공자가 핵심 네트워크 운영을 충족하기 위한 최소한의 블록 공간을 보장합니다.
동시에 독립적인 Gas 경로는 Gas 무질서한 확산(Gas sprawl) 문제를 방지할 수 있습니다. 이는 FVM 메시지에 할당된 블록 공간을 최적화하여 FVM 메시지에서 발생하는 네트워크 수익을 극대화할 수 있게 합니다. 이러한 독립적인 Gas 경로는 배치 균형기(batch balancer) 메커니즘을 보다 일반적인 메커니즘으로 업그레이드하여 현재 Gas 수요 수준에 맞는 Gas 공급량을 보다 정확하게 매칭할 수 있게 합니다.
현재 기본 요금은 EIP 1559에 의해 규정된 Gas 수요와 목표 블록 크기를 선택하여 결정됩니다. 전체 블록 크기를 제한하면 다음과 같은 몇 가지 원하는 결과를 얻을 수 있습니다: FVM 메시지에서 얻을 수 있는 네트워크 수익 최적화, 배치 균형기 메커니즘 업그레이드(저장 제공자 수익에서 명확한 업로드 비용을 선호), Gas 공급 조정(공급이 Gas 수요에 정확하게 맞춰지도록).
목표 블록 크기 외에도 또 다른 중요한 레버는 "Gas 경로"의 도입입니다. 우리의 예에서 블록 총 Gas의 일부는 저장 제공자의 핵심 네트워크 메시지를 위해 특별히 보존될 수 있으며, 이는 FVM으로 인한 기본 요금 증가의 영향을 받지 않게 됩니다.
CryptoEconLab의 다음 계획
다음 몇 주 동안 우리는 저장 제공자와 일반 FVM 메시지를 위해 서로 다른 Gas 경로를 설정하는 FIP 개선 제안 논의를 발표할 것입니다. 이는 FVM 관련 Gas 위험의 헤지 도구로 사용될 것입니다.
우리는 더 복잡한 개체 기반(agent based) 시뮬레이션 솔루션을 지속적으로 구축하여 제안된 솔루션의 유효성을 시뮬레이션하고, 프로토콜을 변경하지 않고 저장 제공자가 자율적으로 조절할 가능성을 탐색할 것입니다.
2023년 3월 14일 FVM 출시 이후, 우리는 실제 FVM 데이터를 수집하고 평가하기 시작하며, 이러한 의미 있는 데이터를 통해 우리의 모델을 개선할 것입니다.
CryptoEconLab 및 우리의 작업에 대해 더 알고 싶다면, cryptoeconlab.io를 방문하거나 우리의 HackMD Almanac를 읽어보세요.
