文章速览👀

01/ 双代币模型简介

02/ 双代币之间的关联探讨

03/ 双代币的演生情形

04/ 双代币设计时的一些考量

05/ 小结

导读

自 2020 年 Axie Infinity 采用双代币以来，双代币几乎成了 GameFi 领域的标配。其影响并不局限于此，比如 DeFi 和 Proof of Physical Work 等更广泛领域的部分项目也采取了双代币模型。相比于单代币模型，是否一定要采用双代币；双代币的优劣势何在；双代币之间是如何关联的；从以往的双代币项目中，我们可以参考借鉴的是什么；在做双代币设计时，我们可以做哪些考量。本文想对这些问题做一些探讨。

文章中提及的项目包括StepN, Axie Infinity, Crabada, Helium, Hive Mapper 等。

双代币模型简介

双代币模型指根据代币主要的用途对其做区隔处理。在 Hashkey 发表的《Web3新经济和代币化白皮书》中，他们定义了“三代币模型”：分别是功能型代币、权益型代币和非同质化代币（NFT），分别代表着使用权、股权和数字通证。

但在 Buidler DAO 经济模型小组的研讨中，我们认为功能型和权益型的区分集中在代币的使用/权益维度上，而 NFT（SBT）并不能与他们简单的放在一起归为第三类。因为 NFT 的对立面，是没有颗粒度的 FT（普通的同质化代币）。他们的区分变量是颗粒度和与之而来的流动能力，这是另一个维度。

我们根据代币的 2 个维度，绘制了一个四象限图，暂且命名为四象限代币经济模型。这个模型框架解决了“三代币模型”里一些矛盾的问题，比如某些代币可以既是 NFT 又是功能型代币，或者既是 NFT 又是权益型代币。在下方的图中，我们把 SBT 视为 NFT 的流动能力= 0 的情况作了单独陈列。

作为本系列的第一篇文章，我们主要讨论第一象限和第二象限的内容，也就是 FT 作为功能代币和权益代币的双代币模型。在后续文章中我们将继续讨论一些更有想象力的场景——NFT（SBT）作为功能型和权益型代币。

其中，功能代币主要用来实现系统内的特定机制，比如资产升级、服务支付等，在部分场景下，类似系统内的货币。它也会被作为奖励，根据一定的规则发放给参与互动的用户。功能代币按需生成发放，通常没有数量上限限制。

权益代币，如其名字所示，包含“权”和“益”。“权”就是对项目的治理权，所有者可以参与投票等治理过程，比如 Uniswap 和 Lido 的代币就是纯投票权；“益”代表代币本身是稀缺的，在市场上能增值，有时候还可能像股票一样享有项目分红，比如很多 VE 架构的项目都是 stake 代币获得能投票、能分红的 VE token。早期市场上有非常多的项目把权益代币定义为持有即分红的“股份”。但由于庞大的美国市场不能轻易割舍，出于避免被 SEC 认定为股票的考虑，现在大多数代币为了择清自己，都会尽力避免将权益代币设计成纯分红的代币。在最初的设计中，权益代币往往是最重要的融资手段，潜在投资者可以在公开出售时购买权益代币。为了给投资者相对稳定的心理预期，其往往采用类似比特币的经典的固定总量设计。

双代币优劣势

权益代币与功能代币区隔开一定程度上避免了因效用需求而不断增发产生的对治理权的无限稀释，有助于形成一个相对稳健的治理结构。另一方面，由于权益代币通常会承载更多的投机买压，功能代币的价格可以相对处在可控状态。以游戏场景为例，双代币可以尽可能缓解因投机情绪而造成的功能代币价格高涨，从而使入场资金门槛过高造成受众缩窄的情况，普通玩家得以较自由地参与到游戏中。游戏内的经济循环也能保持在相对健康稳定的状态。对于系统设计者来说，其调控系统稳定的手段得以有效增多。

灵活性的另一面是其复杂性。要管理好一个双代币的系统，考虑到代币和代币之间可能存在的相关性，其难度并不仅仅是乘二。（在币安的一份报告中，其对 Axie 的两个代币做了相关性分析，结果显示，两者的相关系数是 0.47，即呈正相关。）而当系统内有大于一种代币后，如何合理的分配价值也成了必须的考量。此外，由于功能代币往往是无限增发的，其很容易陷入通胀处境。如果过度通胀或其他相关原因引发价格下跌，则为了维持给用户足够的激励水平，需要增发更多的代币，从而会进一步强化通胀。因而，如何动态地管理经济系统的供需平衡是个很大的挑战。我们在过往的 GameFi 等实例中可以很明显看到这点。对普通用户来说，代币数量的增加可能也会增加其理解难度。

定性看双代币的价格

功能代币的价格存在着固定和可变两种情况。价格固定时，功能代币价格和法币挂钩。比如在物联网项目 Helium 中，其功能代币 Data Credits 的价格始终保持 1 Data Credit = $0.00001，即使用一定量的网络服务花费的钱是固定的。在此种情形下，用户无需囤 DC，只需在有使用需求时购买即可，而且购买后往往会立即使用，体现在该代币的流速是非常快的。而价格可变时，排除纯投机因素，当系统内经济活动的增速大于功能代币的通胀速率时，单个功能代币的内在价值能够有所增长，从而有一定的投资价值。

权益代币则与股票类似，除了内在价值本身，其价格也取决于投资者的预期，包括对项目未来发展的判断、团队的信心等，并受市场环境较大的影响。另一方面，对于普通用户来说，由于其持有的权益代币数量往往有限，难以对治理产生实质性影响，如果权益代币仅有投票用途，则可能无法有效激励其持续持有以及参与投票。更广的应用场景会增加投资者的持币动力，一定程度减轻抛压。可以看到，在部分项目中，拥有权益代币被赋予了治理权之外的其他益处，比如：

• 持有者可以通过质押享有更多收益
• 在 Axie Infinity 中，玩家可以通过质押权益代币 AXS 获取更多 AXS 奖励，进一步提升收益率。
• 参与治理可以决定利益分配机制
• 如果参与治理可以决定奖励发放，影响自身的切身利益，用户有较强动力继续持有代币，可以参考 Curve 的奖励分配决定机制。
• 权益代币也有一定的效用功能
• 即在部分场景中，除了使用功能代币，也需要结合权益代币。不过此举的副作用是会模糊功能代币和权益代币的界限，需要做仔细考量。

此外，如果系统设计者结合了一些代币燃烧机制，可以在系统中减少代币的供应量，也会有助于代币价格的稳定。

双代币之间的关联探讨

双代币的存在无疑给了系统设计者更大的调控空间。在双代币的设计中，两个代币之间并不一定是完全独立的，可以通过一些机制使两者之间产生关联，从而影响代币的数量和价格，使系统朝向平衡态或设计者希望的方向演进。这里隐藏着有趣的互动和层级关系，也是双代币模型的精妙所在。

双代币之间的动态互动

我们以 StepN 和 Helium 为例，来看双代币之间可以如何产生互动。

StepN: GST VS GMT

StepN 的两个代币分别是 GST（功能代币）和 GMT（权益代币）。在其不断调整经济模型的过程中，两个代币也在持续互相影响。

a) 可选奖励

在 StepN 的设计中，当跑鞋达到 30 级之后，用户可以选择获得 GST 或 GMT 奖励。由于 GMT 的奖励总量是固定的，如果有相当一部分用户选择 GMT，则人均可获得的 GMT 奖励会减少，到一个临界点后，他们可能会选择切换到获取 GST 奖励，反之亦然。这里通过引入奖励的不确定性，使用户有动力去调整切换自己的选择。理想情况下，这将有助于两个代币达到价格上的动态平衡。

b) GMT 燃烧机制

通过燃烧机制的串联，用户对 GST 的需求也会影响到 GMT 的供应和价格。部分场景比如：

1）不同球鞋等级的用户每天可获得的 GST 上限不同（5-300）。当用户已经达到球鞋升级所能达到的上限（300）且触达当日 GST 限额的 90% 时，其可以通过燃烧 GMT 进一步提升 GST 获取上限；

2）升特定等级（等级 5/10/20/29/30）需燃烧 GMT ，球鞋升级后，如 1）中所述，其每日可获得的 GST 数量会增加

c) 动态铸鞋花费

跑鞋的铸造是 StepN 的核心环节。另一个动态调节的例子正体现在铸鞋所需的花费。

根据其更新记录可以看到，最初的设计中铸鞋仅需花费 GST，随着 GST 价格高涨，作为减少对 GST 需求的手段之一，其引入了部分 GMT 作为铸鞋成本。后续又进一步调整了所需 GST 和 GMT 的比例。

不过，不管对用户或投资人来说，过多的人为干预所造成的不稳定预期并不是个好事。如果铸鞋所需的 GST 数量能与 GST 的价格相关联，则系统可以进入自主调节阶段。为此，团队进一步引入了动态的铸鞋机制，最新的公式如下所示：

Minting cost = GST (A) + base GMT (B) + additional GMT ([A+B]*x)

其中，x 的取值随 GST 价格的波动变化：

在动态调整的机制下，所需的 GST 是个常量，如果 GST 价格抬升，铸鞋所需的 GMT 数量会相应提升，进而提升对 GMT 的需求。如此一来，GST 在铸鞋成本当中的占比得以控制，且用户可能需要出售 GST 换取 GMT，会增加 GST 的抛压，从而使价格有一定的回落。由此我们可以发现，团队并不希望 GST 的价格过高，而是希望其保持在一定的范围内。此外，在 GST 价格过高时将买压转移给 GMT 的设计一定程度表明 GMT 是更为看重的价值归属代币。

不同代币的背后是不同的持有者，不同的价值归属也可以反映团队的商业考量。鉴于持有高端跑鞋的用户才可以获得 GMT 奖励，则其他用户要获取升级和铸造所需的 GMT 不得不在公开市场进行购买。部分社区用户认为此举是对等级相对低的用户的不公平体现。关于大小玩家，创始人 Yawn Rong 曾在一次 AMA 中回复，“在经济模型中，大玩家是支持 GST 价格和跑鞋地板价的人。在 x2e 项目中，需要考虑清楚收入的来源，否则就有毁灭的危险。” 从经营本身角度，重视收入和风险管理无可厚非，不过要构建有活力的社区也必须平衡好广大玩家利益，一边倒或追求绝对的公平恐怕都不可取。通过双代币的铸鞋公式，我们得以略窥团队的设计初心，后续也可以通过其迭代继续观察团队的理念变化。

综上，团队借助铸造这一过程所需的花费影响对 GST 和 GMT 的需求和其供给量，并借此对价格实行调控。GST 和 GMT 之间的动态影响在这一过程里有充分的体现。

d) 更多的 GMT 用途

目前在 StepN app 内，GMT 主要被用于升级和铸造。为 GMT 开发更多的使用场景和用途是团队的核心目标之一。此举除了增加 GMT 的吸引力，也可能进一步带动对 GST 的需求。创始人在 1 月份的一次 AMA 中也表达了这点，并认为近期市场的回暖中，已经可以看到相关的迹象。不过类似的带动是内生机制型的，还是偏情绪向等其他原因，则还需要更多的研究。

Helium: BME 模型

Helium 则主要从燃烧角度引入了使双代币产生关联的机制，其采用的是燃烧铸造平衡模型（Burn-and-Mint Equilibrium，下文简称 BME 模型）。

a) BME 模型简介

Helium 的两个代币分别是 HNT 和 DC。其中 HNT 为权益代币，总量固定（2.23亿），生成速率每两年减半，并会作为矿工提供服务的奖励按一定的规则进行分配。DC 为功能代币。Helium 网络通过 DC 计费，每传输 24 字节花费 1 DC = $.00001。需要使用网络服务的用户通过购买并燃烧 HNT 获取 DC。由于 HNT 价格的波动，所需燃烧的 HNT 数量需要根据预言机的报价而定。

在 BME 模型中，燃烧仅仅是第一步，系统在下一时间单位会重新铸造 HNT，其铸造数量是燃烧数量的某种函数，视具体项目而定。在 Helium 中，该函数经过几次调整，当前铸造量与燃烧量的关系是：当燃烧量小于一定数值（以 B 表示）时，铸造量与燃烧量相等，即为平衡态；如果燃烧量超过 B，则铸造量仍然为 B ，即 B 为铸造量上限。

b) BME 中的双代币关联

DC 代表的是需求量。通过燃烧-铸造这一异步的机制，权益代币的数量和价格得以同需求量自动产生关联。比如当市场需求旺盛时，燃烧量超过铸造量上限，HNT 会进入通缩状态。而代币总量越少，其价格可能会越高。这里的巧妙之处在于，当 HNT 价格升高时，后续购买相同服务所需燃烧的 HNT 会减少，有助于系统重新回到平衡态。

由此可见，BME 模型下，HNT 可以较好地捕获到平台经济活动的价值，相比于单纯的专用支付代币，用户的持币动力明显增强。另一层面，通过将功能代币与权益代币区隔开，用户的网络使用价格不会随 HNT 波动，这种稳定预期也是 BME 的重要益处。

不过，在 Helium 的实际情况中，目前面临的是需求量不足的情况，即燃烧代币量远没有达到铸造量上限值。所以这里两个代币之间还存在着时间上的错位。如果把 Helium 看作一个双边平台，通过将 HNT 奖励给矿工，Helium 优先高效发展了供给侧，而 DC 所代表的需求端则有待发展。

通过代币进行激励是区块链领域常见的手段。从 Helium 的案例中延伸来看，如何对需求端进行激励，供给和需求有没有同时生发的方式？这可能对应着新的不同于 Helium 当前的双代币设计思路和奖励方式。如果供给和需求可以互相激发，两个代币之间会更接近时间上的同步关系。

双代币之间的层级关系

当系统内出现大于一个代币时，代币之间除了相互关系，也会体现出层级关系，比如平级或是跨级。不同层级的代币之间会有不同的互动方式。

在 Helium 中，HNT 和 DC 分别代表供需，是同一层级的代币。这种同层的设计也同其供需各自生发的初始设计思路相关。

而在 StepN 中，GMT 则明显是相比 GST 更高层级的代币。GMT 作为主要的价值归属主体，可以跨 realm (StepN 内）、项目（母公司 FSL 生态内）使用。在团队的新项目 NFT 交易平台 MOOAR 中，也同样采取 GMT 作为权益代币。此外，GMT 还有明确的效益用途，比如作为 NFT 交易的计价货币，Launchpad 票选，以及燃烧 GMT 以生成 AIGC 的 NFT 等。

Mooar 中的 GMT 奖励来自 StepN token 分配中占比 30% 的生态部分（如下图所示）。预计日后其将持续推出对整个生态有益的项目。设计者所希冀的是不同的项目的展开会共同助力于 GMT 的繁荣。由其他项目引入的 GMT 持有者也可能会流向 StepN，间接提升对 GST 的需求。

https://stepn.com/

小结

相比于割裂的单向设计，有效的互动设计会给代币系统增添活力和内生的稳定机制，且在持续的互动中可能会衍生出超出线性预期的有趣的生态。而结合层级的设计，系统设计者可以充分展开其构想。这里又涉及到如何设置合理的价值归属机制，给到各个代币持有方有效的激励。这里有很多值得探索的空间。

双代币的演生情形

双代币—> 多代币

从双代币我们可以很自然地延伸到多币场景。一个直观的推测是，是否引入的代币越多，机制越复杂，运营的空间就越大，系统就会越繁荣。答案是否定的。我们以 P2E 游戏 Crabada 为例来看一次三代币的尝试。

除了功能代币 (TUS) 和权益代币 (CRA)，2021 年 12 月游戏内引入了 CRAM 作为质押奖励。CRAM 无供给总量上限。每质押 50 个 CRA 对应每周得到 1 个 CRAM。用户可以直接出售 CRAM 获利，作为门票来参与抽奖活动或者在游戏中扩大团队规模等。CRAM 与 TUS 还可以在 Trader Joe 上进行互换交易。

前文曾经提到在 Axie 中，质押 AXS 获得的奖励仍然是 AXS。Crabada 选择在质押环节引入第三种代币，蕴藏着更大的意图是在游戏演变的过程中，通过上线更多的玩法和互动奖励进一步提高游戏的可玩性，同时希望构建一个更稳健的游戏经济体系。这里的另一个点是，如果质押奖励的是本币，则本质上质押只是一个延迟奖励的方式，可能会在后期增加通胀压力。通过奖励其他代币，并暂且假设这个第三种代币有足够的消耗场景的话，既减少了本币的抛压，又增加了游戏趣味，可谓一举两得。

不过这一尝试并未如预期开展，团队于 2022 年 5 月宣布将会逐步用 TUS 替代 CRAM，CRAM 将退出游戏体系。不确定除了宣告中提及的宏观因素外，具体有哪些业务指标促使团队做出了这个决定，比如是否是 3 月底开始的 CRA 价格持续下跌使得 CRA 质押失去意义。

CRA 价格 来源：CoinMarkerCap

可以想见的是，相比于双代币体系，三代币提出了更大的挑战。在从 Play to Earn 向 Play and Earn 的尝试转换中，单纯增加代币数量兴许不是个好的解法。此外，由质押场景衍生出第三种代币是否是较好的切入点，如果团队是在牛市引入 CRAM 会有另一番结局吗？这些都是有待思考的。

当然，Crabada 的后退并不代表多代币一定不可取。引入多代币的一些出发点是:

1）从代币定位和目的出发引入所需的代币数量；

2）考虑管理代币的难度及代币之间的相互关系，尽可能使系统处在稳定状态。

双代币—> 单代币

当双代币近乎称为默认，如果我们退回到单代币可以实现设计目的吗？Nat Eliason 提出了一个不错的解法。他的设计表明，即使在单代币里，我们也有很多设计的自由可实现。

以固定供给单代币（简称 FST ）为例，其将作为投资资产和联通游戏内货币与 Crypto 的桥梁。可变供给的货币（简称 VST ）仍然存在，不过其不直接与游戏外的 Crypto 打通，仅在游戏内流通。设计者还需构建 DEX，使 FST 和 VST 以及其他游戏内资产之间可以进行互换，如下图所示：

除了货币之间的 DEX，还存在一个商品的交易所。商品可以选择以 FST 或 ETH 等 Crypto 作为对价。平台可以通过收取交易费的方式获得收入。这里 FST 的价值创造和归属机制设计是比较明确的，比如燃烧收到的 FST 交易费，或者将收到的 Crypto 作为质押奖励发放给 FST 持有者。

在这个体系里，由于体系内的物品会不断增多，而代币总量固定，则单代币的购买力理论上会持续提升，即用户有动力持续持有 FST 并进行质押。当然， FST 另一个箭头是与 Crypto 相连，其肯定也会受到宏观环境的影响。但相比于 Crabada 质押方案的失败，FST 有更多游戏内价值的支撑，其受宏观的影响可能会相对小一些。而且，如果商品交易能保持活跃，即有稳定的交易费收入，FST 价格下跌反而可能有更好的回报率。

Nat 的设计实际上是对项目代币与 Crypto 之间的流通关系提出了不同想法，未必所有的游戏内货币都需要有与真实世界直接相连的流动性。有一定的封闭性和单一 token 体系可能有助于币价的稳定和更明确的价值归属。StepN 的创始人也表达过其希望将 GST 维持在游戏系统内的想法。而除了保有比较大的设计灵活性，对照非 token 游戏，该模型又保留了一定的与 Crypto 相关的投机和投资属性，算是实现了某种意义的平衡。

声誉体系双代币

在上述讨论中，我们一直没有涉及声誉代币，即与用户贡献认证相关的代币。这里的难点在于，如果声誉代币可交易，则将其本来的辨识作用会减弱；如何在保留其标识性的同时，使持有者也能获得经济上的利益。

在文章 《A Novel Framework for Reputation-Based Systems》中，koodos labs 创始人 Jad Esber 和哈佛教授 Scott Kominers 对如何破解声誉信号和奖励的不可兼得性做出了精彩的探讨，并提出了基于双代币的声誉系统。在其设想中，两个代币分别是“积分”（不可转让的声誉信号），“硬币”（可转让资产，在规律周期内分配给积分持有人）。硬币会作为红利发放给积分持有者，且其发放数量与积分持有量相关。这里存在的正向循环是用户对硬币的需求促使其想要获得更多积分，从而鼓励其做出更多贡献。

而设计的关键在于如何利用积分将持有者和声誉的来源有效地连接起来，即在恰当的位置做出激励。且积分的发放规则需要比较明确，这样参与者可以根据规则调整自己的行为。此外，根据系统设计者的目的，又可以在单次发放红利的数量、发放周期、红利数量与积分的关系、积分是否会过期等维度做出细致设计。当然，过度激励也是不可取的，项目本身实现 PMF 叠加优秀的激励机制才是正道。在实践中，声誉相关的激励会通过 NFT 来实现。

Jad 和 Scott 的模型较好地平衡了声誉的标识价值和流动性。链游 Fusionist 新发布的主网 Endurance 也采用了类似的双代币声誉体系。如果向前进一步延伸，比如如何辨识不同阶段最需要激励的贡献，声誉体系的迭代如何和贡献者社区的发展呼应，如何尽可能纳入所有类型的贡献者，声誉标签与治理权重如何对应，这些问题的细化都有助于我们得到一个更好的声誉和激励体系的设计，在很多具体场景比如 DAO 的治理和运营中有极大的实践意义。

双代币设计时的一些考量

代币奖励设计

奖励规则是系统里无形的指挥棒，是影响用户最无形又有形的方式。部分奖励规则更是直接与用户行为挂钩。由此，在设置激励规则前，对激励的目的务必要十分清晰。如果只是单纯无目的地疯狂地给予激励，试图以量取胜，则即使积累起了短期的规模也会很快消逝。而清楚了目的只是第一步，如何提炼出最合适的指标使奖励发生在合适的点位，如果系统里涉及到多方参与者，如何做奖励分配等问题的解决才能使奖励真正落实。此外，有生气的系统不断蕴含着新的变化。随着系统的演进，不同阶段激励的主体、核心行为、奖励的分配规则都可能需要迭代。这些都需要贴着系统的发展，不断去观察数据、社区反馈，也会反映战略和经营重点的变化。

以去中心化数字地图构建者 Hive Mapper 为例，其提出考核一个地图产品的三个重要维度是：覆盖、新鲜度、质量。在系统初期，90% 的奖励会发放给对覆盖做出贡献的用户，而当系统逐步成熟，地图产品已经有了雏形，奖励会向质量保证和地图标注偏移。这即是一个用目标牵引奖励设计，并随系统发展而调整重点的典型案例。这里微妙的是，不同设计者对于优先的奖励重点会有不同见解。比如，如果认为从覆盖切入可能难以撬动已有的竞对，则必须思考从哪个点切入是最能取得差异化，且该优势是能积累的。由此可见，奖励部署的点位就像杠杆点，体现了设计者对竞争态势和取胜关键的考量。

小结来说，好的激励设计体系应该是恰如其分的匹配，恰如其分指度量合适，匹配指卡位正确，不偏不倚。反之，如果奖励和目标出现了错位，那系统也会陷入畸形。而目标的设定又反映了团队的价值观和初心。此外，代币奖励并不是无成本的，也需要衡量付出的成本与所产生的价值之间的关联，以及长期是否有 ROI 转正的可能。

功能代币通胀控制

鉴于功能代币通常是无限增发，不限总量，在过往的许多案例中，其最终都难免陷入超发的困境。管理好一个动态的开放经济体系的难度可见一斑。定性层面来讲，设计者的部分潜在手段如下：

• 控制源头，即审慎对待代币的发放，对发放总量、次数等做限制；
• 增加出口，即构建尽可能多且合理的消耗场景；这里需要注意的是，某些设计下，当期消耗代币会增强未来的代币赚取能力，则这种出口仅仅是延后了通胀压力，不是长治久安之道；
• 结合回购、燃烧机制等减少流通供给；
• 如果国库有积累，则其应对通胀的能力也会增强；则在牛市等顺风时期，需要尽可能地做好储备

权益代币释放与价值归属机制

为了使权益代币具有持有价值，需要设置好明确的价值归属机制，潜在方式有收入分成、质押奖励、回购、燃烧等。另，前文曾提到如果赋予权益代币效用功能，还需注意其与真正功能代币的区分，适度同时使用两者。否则，权益代币容易和功能代币交叉过多，价值归属容易混乱。

此外，权益代币的释放机制也有调节空间。在通常的案例中，权益代币释放的总量和速率都是固定的，或者结合每隔几年减半的机制。但这并不是必须遵循的铁律。在 Hive Mapper 中，其探索了速率可变的另一个思路。

Hive Mapper 的主要代币为 HONEY，总供应量 10 亿，其中 4 亿用来做贡献者奖励。从下图其贡献者奖励释放曲线可以看到，其横坐标不是通常的时间，而是地图进展，意味着代币释放并不直接随时间变化。且释放函数最终呈现凹曲线形态，意味着其速率也并非常数，这个设计旨在给早期为地图进展做贡献的人更多奖励。

https://docs.hivemapper.com/honey-token/earning-honey/global-map-progress

在此基础上，其叠加的另外一个设计是（下图玫红色部分）：使用服务需要燃烧 HONEY 代币，随后系统会铸造与燃烧相当的代币数量放回奖励池，与新释放的代币一并作为奖励发放。

https://docs.hivemapper.com/honey-token/earning-honey/map-consumption-rewards

这个设计的巧妙之处在于，矿工受到的奖励与供给端（地图进展，蓝色部分）和需求端（燃烧代币，红色部分）同时产生了关联。而要持续获得奖励，则必须往前推进地图进展，或激发出更大的需求。且随着地图进展向前，新增释放减少，则需求侧的体量对于矿工能够得到不错的回报开始变得至关重要。规则如果设计得当（奖励足够），生态里面可能会因此衍生出一些有趣的角色，比如去激发需求的矿工。

借助 Hive Mapper 些许不寻常的设计，我们可以看到，双代币中设计的自由度很高，改变和调整应该服务于实现更优的发展和激励，而无需完全被已有的条条框框约束。释放机制如果可变，速率应该如何变，是否要回收燃烧的代币重新发放，则相当于总量也在变，这里有很多可玩的空间。

是否去创造虚拟世界之外的价值

如果进一步来思考 Hive Mapper 为何能设计出这样的模型，其中一个原因是在这类 PoPW 的项目中，其目的是相当明确的，比如地图进展，而且这个目的的实现会在真实世界创造价值。相反，如果仅在虚拟世界里做精细化的分叉设计、调参，而忽视了对背后的目的的探求，则一是手段会越来越局限，二是很可能只能借助庞氏的方式迅速起高楼，迅速坍塌。

这也是我们看到比如 Axie 持续在从 Play to Earn 向 Play and Earn 努力，StepN 也希望迭代自己 gamefi 的逻辑，与运动健康产生关联。这些更大价值的打开有助于从更高的维度带来构建经济体系的方式，且大概率是更可持续的。StepN 的一位资深用户就曾建议，应该尽力去打开外部收入，从而减少对跑鞋收入和巨鲸的依赖，比如与保险公司合作，虽然当下其收入可能微乎其微，但成本相对不高，且能触及到 Crypto 之外的受众，拿到更多的人群画像。

当然这里也存在着挑战，比如如何将虚拟世界和物理世界对应起来，如何提取合适的指标抽象到虚拟世界等。但如果目的特别明确，则手段可以不断调整。更难的仍然是做出这个跳脱出经济体系内循环，构建更大的经济体系的选择，意味着可能需要付出更长期和艰苦的努力。

小结

双代币模型的创新和应用还在不断发生。相比于单代币，双代币的设计空间被大幅打开，尤其涉及到两个代币之间的关联部分，我们可以仔细创造微妙的代币之间的互动机制，引导用户产生不一样的行为。在此基础上，我们也可以按需取延展去设计多代币、声誉代币等多样化的体系。

如果我们将模型设计分为目的和手段两环，则目的决定了设计方向，手段优劣与模型持续性息息相关。Axie 的创始人 Aleksander Larsen 曾在一次采访中提到，他们和 delphi digital 一起设计经济模型时候的出发点便是使积极参与贡献和活跃的用户得到更多奖励，这种设计思路最终也将对系统有利。其次，如同上文所说，我们也可以去思考是否能同真实世界产生关联，产生虚拟体系之外的价值。在此基础上，我们再去更精细地做机制设计和参数考量。理想的设计应该是双向的，即通过好的经济体系创造出了真实价值，真实价值又反哺到经济体系的稳定。

如果我们进一步延展去看更广阔的领域中双代币模型是否能发挥作用也很有意思，比如消费品的会员体系如何设计，广告系统如何真正奖励到用户等。正是在这些过程中，我们可以看到经济模型设计方法的持续迭代，并希望能最终助力于一些新的更高效的商业模式和公司的成立。

Reference

https://www.hashkey.com/cn/insights/web3-new-economy-and-tokenization-whitepaper

https://research.binance.com/en/analysis/tokenomics-deep-dive

https://crypto.nateliason.com/p/one-vs-two-tokens

https://a16zcrypto.com/posts/article/reputation-based-systems/

https://www.youtube.com/watch?v=B-vt4v0famw

https://www.bnbchain.org/en/blog/the-past-present-and-future-of-tokenomics-of-web3-games/