GAS:一文详解 Filecoin 虚拟机（FVM）和 Gas 经济的紧密联系

作者：FilecoinNetwork

FVM?如何与?Gas?经济紧密联系

Filecoin虚拟机的启动可以让用户可编程智能合约落地到?Filecoin?区块链上。这些智能合约将可以与?Filecoin?数据存储能力互动，为创新应用创造条件。

虽然?FVM?在?Filecoin?的部署会带来令人激动的创新和实用性时代，但它也可能带来经济风险。要是这些风险在长期不得到处理，就可能会有严重的后果。好在，可以整合一些简单和有效的加密经济学解决方案，保护这个网络对抗最坏的后果。我们先概括一下要点：

Filecoin?存储提供者消耗的?Gas?主要来自网络关键的任务消耗。

若不调节?FVM?对?Gas?的需求，对网络运作可能是个问题，因为存储提供者可能被高昂价格挤出?Gas?经济。

这个风险不是立即到来的，因为目前?Filecoin?的?Gas?需求率还不高。在基础费用稳定增加之前，这个网络的?Gas?使用率还可以增加?40%?.当基础费用到达?10nanoFIL/Gas?单元，就可能严重影响扇区维护，让存储提供者无力支付提交扇区证明的费用。

在很多时候，通过减小区块大小，可以让网络总收入最大化。因为?FVM?有潜力吸收对?Gas?的需求，当目标区块大小对于需求水平而言太大的时候，相关的场景也有可能出现。

0xE972开头地址向币安转入超1100万枚ARB:4月15日消息，据推特用户余烬监测，在 4 月 4 日至 9 日期间从交易所和 DEX 上陆续购买了 11,033,743 枚 ARB 的巨鲸地址已将持有的所有 ARB 转入币安。该巨鲸购入 ARB 的平均价格约为 1.19 美元。[2023/4/15 14:05:28]

CryptoEconLab?正研究的最直接解决方案，是为存储提供者和普通的?FVM?使用分别设定?Gas?参数和目标区块大小，即各自有不同的可用?Gas。

Gas的中产化和无序蔓延的风险量化评估

这篇文章接下来的部分是简化自?CryptoEconLab?对?FVMGas?风险的量化评估这篇文章。

Filecoin?使用的费用市场会根据对区块空间的需求调整“基础费”。随着?Filecoin?虚拟机?FVM?的部署，各类新用例可能会增加对?Gas?的需求。存储提供者愿意为?Gas?支付的基础费用受到了在Filecoin上传数据和维护扇区的可盈利性约束，而?FVM?用户愿意支付的?Gas?是取决于特定应用及这些交易的主观价值。如果有很多的?FVM?用户想进行高价值的交易，市场决定的基础费可能会上涨到存储提供者无法承受的水平。我们将存储提供者关键运作被更昂贵的?FVM?交易挤出市场的情况称为?Gasgentrification。

元宇宙平台Orbcity将于2023年Q1迁移至Polygon网络:12月27日消息，韩国Web3元宇宙平台Orbcity发推称，将于2023年第一季度正式迁移至Polygon网络。包含ORB、LAY和Land NFTs在内的所有资产将及时迁移。用户将能够购买第二处住所，艺术家和社区成员可以建立自己的元宇宙，同时获得奖励。[2022/12/27 22:10:00]

还有一些情况，是对?Gas?的需求可能被扩容解决方案吸收。EIP1559?的形式主义即便在需求低时还是鼓励发送与目标区块大小一样的区块，这带来了区块空间的浪费。我们将此称为?Gas?的无序蔓延。

在这篇文章里，我们会探索不同的设想，来涵盖?Filecoin?虚拟机?Gas?的需求场景，以及它如何影响区块的构成。

FilecoinGas?需求建模

我们对需求的建模是基于两个主要的驱动力：存储提供者和?FVM?用户。很自然，FVM?用户和存储提供者在这个网络上发送消息时都需要支付费用。在我们的模型里，每个个体用户会对自己的信息进行个体估值，在估值较高时更有可能将这些消息发送到?Mempool。相反，估值较低时，用户就会提交更少的消息。这个估值是基于：

0xScope：孙宇晨在圣诞节套现1亿美元:12月26日消息，0xScope发推表示，孙宇晨在圣诞节套现1亿美元，孙宇晨相关地址此前将1.98亿枚Tron链上USDT转入币安，并于5分钟后从币安取出了相同数量的以太坊链上USDT。之后，该地址通过1inch将1亿枚USDT交易为USDC并转入Circle进行套现。[2022/12/26 22:08:33]

估值=预期?token?增益-Gas?费用-运作费用

在这里，Gas?费用是基础费的函数，而运作费用包括外部费用。这是很主观的衡量标准，每个存储提供者都有所不同。

为了涵盖这种主观性，我们的模型使用“不确定性量化”技术来为存储提供者和?FVM?用户的需求建模。这样，我们可以将不同存储提供者和?FVM?用户对价格变化的反应涵盖在内。下面展示了这个方法论生成的需求曲线。灰色线对应了很多种需求曲线中的一个版本。我们可以看到，在基础费价值比较低时，我们的需求情况下降很慢；在基础费达到某个门槛价值后，需求情况就快速下降。这就对应了一个基础费水平——它可以简单理解为“对任何人来说都太贵了”。

FVM?什么时候会成为一个问题？

这项研究的一个重要目的，是尝试理解区块里消息的构成；如在一个给定的?Gas?需求水平下，区块有多少份额会被?FVM?使用，有多少会被存储提供者用于上传数据和维护数据使用？因为目前还缺少实际的?FVMGas?使用数据，我们使用了一系列假设，并调查了很多可能的?FVMGas?未来需求场景，以及对存储提供者区块计划偏好的假设。

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我们认为这些假设对问题的一阶理解是适合的。我们还计划持续搭建更复杂的个体为本模型，它会让我们探索更广泛的存储提供者策略——这些会根据?FVM?需求的新水平调整。

随着?Gas?需求和基础费用的增加，它留给存储提供者上载数据和维护扇区的实用性会更少。当?Gas?需求太高，存储提供者的运作提供的是负的实用性，那么?Gas?中产阶层化就会增加。我们描绘了数据上传网络实用性，这个指标在这份长篇技术报告里详细定义了量化指标，来衡量网络数据上载如何被上涨的基础费和?Gas?需求所影响。可以看到，如果我们认为当前?Filecoin?网络的其他状况不变，网络上传会在基础费触及?10nanoFIL/Gas?单元时受到影响。

我们的模型将消息分为两类：FVM?消息和扇区维护消息，各自有不同的?Gas?费用评估特征。目前，?70%?的区块?Gas?使用是来自存储提供者维护消息，平均是每个区块有?35?亿的?Gas?单元。随着我们增加?FVM?对?Gas?的需求，Gas?费用也被推高。因此，我们估计区块中?Gas?使用的比例为基础费的函数，而?FVM?带来的?Gas?使用数量为当前?Gas?使用的函数。

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我们模拟了一些范围内的?FVMGas?需求情景，其中?FVM?带来的需求是：分别是当前存储提供者维护需求的?1/10?，?1/2?，大约相同，两倍，五倍和十倍。

假设存储提供者不对消息挑三拣四，而只是简单接受可以让自己覆盖基础费及提供更高?tips?费用的消息，我们会看到下面图表中显示的区块构成情况。浅色线代表几种可能的区块构成的其中一种，而实心颜色线代表平均的构成。根据我们的假设，我们可以看到在这个例子里区块使用率的比例非常取决于初始的?FVM?需求，而基础费增加后这个比例会下降。这是因为基础费增加后，每一条消息的估值会下降，这会让用户提交的信息越来越少。

我们还调查了一种情况：存储提供者只有在足够区块空间的情况下，才会包含?FVM?相关消息，即更偏好包含自己的消息。

在这个场景下，我们得到的曲线会像下图所示。我们再次观察到，随着基础费增加，区块使用的比例也会降低，但?FVM?需求的最大数额上限约在?15?亿?Gas?单元/每区块。但这个策略要求存储提供者协作，一起拒绝可能会给它们更高?tips?费用的消息。因此，到底存储提供者自我调节?Gas?市场的可能性有多高？相关情况在目前尚未明确，也是?CryptoEconLab在未来会研究的话题。

网络总收入，以及次优的区块大小

EIP1559?是最优结果吗？

EIP1559?基础费机制以将所有区块保持在固定目标水平为目标来调整基础费用。这让次优定价区块被发送出去的机会更高了，即便没有充足的需求来填充整个区块。如果?Gas?使用需求低于这个目标区块尺寸指定的水平，基础费会降低，可能会影响网络总收入。当?FVM?为各类L2层扩容方案敞开大门时，这尤其是个风险，最终可能吸收过多的?Gas?使用需求。

如果我们的目标是让网络总收入最大化，从之前的结果来看，有可能推到出需要填充的最优区块尺寸，以适应特定的需求水平。

我们重新解读一下之前的结果：假设区块有部分为空的原因，是目标区块大小降低到(?1-propempty)*B，其中?B?是当前目标区块大小。然后我们可以找到最优的区块大小，让对应的网络总收入最大化。这个最优的区块大小在上面的图标中以?B*来表示。.我们发现在很多情况下，可以通过降低区块大小来最大化网络收入。

有什么可以做的？

在探索一些方案来解决?FVMGas?需求风险，其中最直接的工具是为?FVM?用户和存储提供者设计不同的?Gas?通道。

独立的?Gas?通道可以对抗?Gas?中产化问题。无论?FVM?的?Gas?需求有多高，这种方案都能确保存储提供者享有最低限度的区块空间来满足关键的网络运作。

同时，独立的?Gas?通道可以防止?Gas?无序蔓延机制升级为更通用的机制，从而更准确为当前的?Gas?需求水平匹配相应的?Gas?供应量。

目前，基础费是通过?EIP1559?规定的?Gas?需求和选择目标区块大小来决定的。要是限制整体的区块大小，可以得到几个想要的结果，如：优化从?FVM?消息中可以获得的网络收入，升级批量平衡器机制，调节?Gas?供应。

除了目标区块大小外，另一个重要的杠杆是“Gas?通道”的引入。在我们的例子里，区块总?Gas?的一部分可以专门为存储提供者的关键网络消息保留下来，这样就不会受到?FVM?带来的基础费增加影响。

CryptoEconLab?下一步计划

接下来几周我们会发布一个?FIP?改进提议讨论，介绍为存储提供者和通用的?FVM?消息设定不同的?Gas?路径，以作为?FVM?相关?Gas?风险的对冲工具。

我们会持续搭建更复杂的个体为本模拟方案，让我们可以模拟所提出解决方案的有效性，以及在不改变协议的情况下让存储提供者自我调节的可能性。

在?2023?年?3?月?14?日?FVM?发布后，我们会开始收集和评估真实的?FVM?数据，并通过这些有意义的数据来改善我们的模型。

如果你想进一步了解?CryptoEconLab?和和我们的工作，可以访问我们网站?cryptoeconlab.io?或阅读我们的?HackMDAlmanac。

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