Roteiro de Distribuição de Tokens BlockBase
Ricardo Schiller - Setembro 9, 2019
O desenvolvimento do BlockBase foi uma experiência muito enriquecedora para nossa equipe. Desde a sua criação em 2017, passamos por muitos marcos importantes e especiais.
Provavelmente o mais importante até agora foi a obtenção de financiamento da UE através do programa Portugal 2020. Isso nos permitiu construir uma equipa sólida e diversificada, que desde o dia 8' de outubro de 2018 tem trabalhado muito duro na criação do BlockBase.
Já construímos a maioria das funcionalidades principais da plataforma, mas por razões estratégicas ainda não divulgamos nosso código-fonte no github.
Agora estamos entrando em um estágio importante, onde todos os nossos esforços e dedicação durante o ano passado finalmente serão revelados.
Alocação de token do BlockBase
O BlockBase terá um total de 100.000.000 de tokens. 45% desses tokens serão distribuídos durante os primeiros 2 anos, conforme será explicado abaixo. Outros 10% dos tokens também serão distribuídos durante esses 2 anos, mas para selecionar formadores de mercado estratégicos. Se algum desses 55% dos tokens a serem distribuídos ainda permanecerem após os 2 anos de distribuição, eles serão queimados ou distribuídos em um airgrab final com uma distribuição uniforme. Os 45% restantes de tokens, retidos na distribuição de tokens, serão usados para financiar operações da BlockBase, como desenvolvimento e R&D de produtos, marketing e vendas, financiamento de ecossistemas, parcerias e aquisições.
Distribuição de token BlockBase
O BlockBase está quase chegando ao seu primeiro aniversário e em preparação para isso, começaremos a divulgar parte do nosso código no github. No dia do aniversário, iniciaremos nossa distribuição de tokens. Criamos um plano detalhado para nossa distribuição de tokens que se baseia no conceito de airgrab, mas que se distingue de outros airgrab que foram executados no EOS.
Depois de analisar muitos outros airgrabs, identificamos duas falhas importantes na maneira como elas são projetadas e executadas:
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Cada airgrab tem uma duração curta, o que geralmente leva à distribuição de tokens entre um pequeno número de participantes. Esses recebem todos os tokens, resultando em uma distribuição de tokens muito estreita.
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A quantidade de tokens distribuídos por participante geralmente é proporcional ao número de EOS que cada um possui. Isso significa que, mesmo que a distribuição de tokens seja ampla, aqueles que possuem pequenas quantidades de EOS serão enormemente desfavorecidos em comparação com aqueles que possuem grandes quantidades. Isso desencoraja a participação daqueles que possuem poucos EOS, o que restringe ainda mais a distribuição.
Na nossa opinião, os airgrabs podem e devem ser melhorados. O objetivo de um airgrab é distribuir os tokens da maneira mais ampla possível. Seu sucesso pode ser medido diretamente por essa métrica, onde um airgrab mal executado pode comprometer o sucesso futuro do projeto como um todo.
Com isso em mente, desenvolvemos um novo tipo de airgrab que difere de todos os outros airgrab típicos das seguintes maneiras:
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Em vez de ter apenas um airgrab, teremos airgrab mensais durante 2 anos, resultando em 24 airgrab no total. Cada airgrab distribuirá um sétimo dos tokens restantes para distribuir.
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Em cada airgrab, a quantidade de tokens distribuídos por participante será muito mais uniforme do que o habitual. Essa distribuição é calculada através de uma função matemática projetada para esse fim, que é detalhada mais adiante.
Existem várias razões para projetar nosso modelo de airgrab como tal. Estamos nos esforçando para uma distribuição justa e ampla de tokens.
Uma distribuição de token com 24 airgrabs mensais
Demora um tempo razoável para que as massas conheçam o potencial de um determinado projeto. Às vezes, leva anos para a conscientização se espalhar. Se a duração de um airgrab for muito curta, não haverá tempo suficiente para que a maioria dos usuários em potencial conheça o projeto nem para determinar seu valor. Isso pode ser resolvido através de uma distribuição gradual de tokens, mas os primeiros usuários devem ser favorecidos. Consequentemente, faz sentido executar várias manobras aéreas consecutivas, em que a quantidade de moedas é gradualmente reduzida.
Não é fácil escolher o número certo de airgrabs e frações de tokens para distribuir. No nosso caso, acreditamos que faz sentido ter 24 airgrabs, onde cada um distribui um sétimo dos tokens restantes para distribuir. Essa distribuição é plotada na figura 1.
Essa abordagem leva a uma distribuição com características interessantes. No primeiro mês, 14,29% dos tokens serão distribuídos. Em comparação com uma distribuição uniforme de tokens durante 24 meses, o que resultaria em uma distribuição mensal de tokens de 4,17%, estamos distribuindo 3,4 vezes mais que o valor correspondente na distribuição uniforme.
Isso claramente favorece os primeiros adotantes que participam do primeiro airgrab. Mas não os favorece excessivamente. No final do primeiro ano, distribuiremos quase 85% dos tokens, restando apenas 15% para distribuir durante o segundo ano.
Isso resultará em tempo suficiente para participar dos primeiros airgrabs, mas sem impedir a participação dos retardatários.
Por que a maneira convencional de distribuir tokens deve ser aprimorada
O objetivo de um airgrab é distribuir os tokens da maneira mais ampla possível. O conceito de airgrab veio de uma mudança de seu ancestral, o airdrop, que não foi fácil de executar porque exigia uma reserva dispendiosa de RAM. Tanto o airgrab como o airdrop usam, por convenção, a quantidade de EOS que cada participante possui como referência para descobrir a quantidade de tokens que cada participante receberá. Isso leva a uma distribuição que favorece quem tem muita EOS e negligencia quem tem pouco. Além disso, isso pode restringir a distribuição de tokens, porque aqueles que têm pouca EOS e que constituem a maioria dos participantes em potencial sabem que eles não se beneficiarão muito dessa participação.
Uma análise rápida dos dados mostrados na https://bloks.io/topholders, mostra que atualmente 74% de todos os EOS estão armazenados em apenas 100 contas (analisadas em 05/09/2019). Essa é uma distribuição extremamente centralizada de tokens.
Uma maneira alternativa à distribuição convencional de tokens é executar uma distribuição uniforme de tokens. Nesta abordagem, todos recebem a mesma quantidade de tokens. A vantagem dessa abordagem é que a maioria dos participantes receberá muito mais do que em uma distribuição proporcional às participações em EOS dos participantes, porque a enorme quantidade de tokens que os grandes titulares de EOS receberiam é distribuída entre todos os participantes. Além disso, essa abordagem promove uma participação maior que a abordagem de distribuição convencional, porque a grande maioria tem uma motivação muito maior para participar.
Mas queremos ir um pouco além da distribuição uniforme de tokens. Embora seja uma distribuição muito mais justa do que a distribuição em função das participações em EOS, uma distribuição uniforme pode levar a uma dinâmica de mercado mais fraca. Para resolver isso, a distribuição será ligeiramente distorcida, onde alguns receberão mais e outros receberão menos. A parte interessante disso é que a escolha de quem recebe mais e de quem recebe menos é feita por um processo aleatório. Isso se parece com uma loteria, mas onde todos ganham, apenas alguns ganham mais e outros ganham menos.
Essa abordagem faz sentido por duas razões principais. A primeira razão é evitar uma distribuição que seja completamente uniforme. O segundo motivo é promover ainda mais a participação na distribuição de tokens. Os participantes podem receber ainda mais fichas do que em uma distribuição uniforme.
Modelo de distribuição de token BlockBase por airgrab
Antes de entrarmos nos detalhes da equação que determina como a distribuição de token é feita, vamos ver como ela fica em um gráfico em comparação com uma distribuição uniforme. A Figura 2 mostra um cenário de 100 participantes, para quem distribuímos 100 tokens. No caso de uma distribuição uniforme, todos os participantes receberiam 1 token. Usando nosso modelo de distribuição, o participante mais sortudo receberá cerca de 4,17 fichas e o participante mais azarado receberá cerca de 0,38 fichas. O participante mais sortudo receberá cerca de 11 vezes mais que o mais azarado. Embora a distribuição não seja uniforme, a quantidade de tokens distribuídos fica muito próxima dos mesmos 100 tokens, porque ... matemática.
Esta equação pode ser aplicada a qualquer número de participantes e a qualquer número de tokens. A distribuição resultante produzirá uma curva com características semelhantes.
Figura 2 – Comparação entre uma distribuição uniforme de tokens e a distribuição que usaremos
A equação que usamos para calcular a distribuição e que produz a curva mostrada na figura 2 é a seguinte:
Essa equação parece complexa, mas é bastante simples. Esta equação pode ser representada por três partes:
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– Corresponde ao número de tokens que cada participante receberia em uma distribuição uniforme.
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– Corresponde a uma equação que modela uma assíntota horizontal para 0 que cruza y em 1.
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– Corresponde a uma constante que aumenta B por uma quantidade específica necessária para garantir que uma quantidade semelhante de tokens para T são distribuídos, embora lidem com uma função de assíntota.
A Figura 3 apresenta com simplicidade o modo como a função funciona. Se usarmos apenas a equação que modela a assíntota, definida por f(x) = A x B, a quantidade total de tokens distribuídos seria muito menor do que com uma distribuição uniforme de tokens.
Figura 3 – Comparação entre a equação f(x) = A x B e f(x) = A x B x C. É claro que, para distribuir uma quantidade semelhante de tokens a uma distribuição uniforme de token, é necessário elevar a equação por um quantidade específica. Essa quantidade é definida por C
Para compensar esse desvio, é necessário multiplicar a equação por C, calculado através de , cujos detalhes deixamos de fora deste artigo. Mesmo usando uma integral para calcular C não é exatamente a abordagem correta para resolver esse problema devido à função ser discreta e não contínua, seu cálculo é fácil e produz resultados muito satisfatórios e fácil de explicar e entender.
Publicado por Ricardo Schiller
Lead Architect