FVM如何与Gas经济紧密联系

Filecoin虚拟机（FVM）的启动可以让用户可编程智能合约（actors）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（如Data DAOs 和可证明永续存储）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（如新扇区上传时提交昂贵的密码学证明，以及持续的“维护”消息，或持续日常确认其扇区仍处于活跃状态）。
• 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10 nano FIL/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（来自Gas费用烧毁）最大化。因为FVM有潜力吸收对Gas的需求（通过扩容解决方案），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。
• 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FVM Gas风险的量化评估（https://hackmd.io/LQ8Um2zURFeoGtjoGpiVyA?both）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Gas gentrification（Gas领域的中产化）。

还有一些情况，是对Gas的需求可能被扩容解决方案（如星际共识）吸收。EIP 1559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（Gas sprawl）。

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。

Filecoin Gas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（内存池）。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：

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（随基础费增加），而运作费用包括外部费用（电脑、办公成本等）。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（价格函数）。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FVM Gas使用数据，我们使用了一系列假设，并调查了很多可能的FVM Gas未来需求场景，以及对存储提供者区块计划偏好的假设。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（Agent-Based）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（Data onboarding network utility），这个指标在这份长篇技术报告（https://hackmd.io/LQ8Um2zURFeoGtjoGpiVyA?both）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10 nanoFIL/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。

我们模拟了一些范围内的FVM Gas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（在下面的图表中为参数α）。

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

EIP 1559是最优结果吗？

EIP 1559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（suboptimally）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-prop empty)*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（基础费用*降低的目标区块尺寸）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FVM Gas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（gentrification）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（Gas sprawl)问题。它通过优化分配给FVM消息的区块空间，让我们可以最大化来自FVM消息的网络收入。这些独立的Gas通道也能让我们将批量平衡器（batch balancer：https://github.com/filecoin-project/FIPs/blob/master/FIPS/fip-0024.md）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EIP 1559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（倾向从存储提供者收入明确的上传费用），调节Gas供应（让供应准确匹配Gas的需求）。

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（agent based）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。