Vào thế kỷ 18, sự kiện lịch sử mà Anh vận chuyển tù nhân đến Úc đã cho chúng ta thấy sức mạnh của cơ chế khuyến khích. Ban đầu, chủ tàu nhận thù lao dựa trên số lượng tù nhân lên tàu, dẫn đến tỷ lệ tử vong của tù nhân cao. Tuy nhiên, khi cách thanh toán được chuyển sang tính theo số người sống sót khi đến Úc, các chủ tàu nhanh chóng cải thiện điều kiện trên tàu, tỷ lệ tử vong cũng giảm đáng kể. Trường hợp lịch sử này không chỉ phản ánh thực hành hàng hải trong quá khứ, mà còn cung cấp những gợi ý sâu sắc cho việc thiết kế mô hình kinh tế của các mạng lưới phi tập trung hiện đại.

Trong việc xây dựng mạng Phi tập trung, cách thiết kế một mô hình kinh tế có thể làm cho lợi ích của tất cả các bên tham gia phù hợp với lợi ích tổng thể của mạng lưới đã trở thành yếu tố quyết định thành công hay thất bại của dự án. Mô hình này cần được thiết kế cẩn thận để tạo ra một cộng đồng lợi ích vững chắc, đảm bảo sự phát triển bền vững lâu dài của mạng lưới.

Lấy một số mạng dữ liệu phi tập trung làm ví dụ, hệ thống kinh tế token của chúng được thiết kế cẩn thận xung quanh nguyên tắc "khuyến khích tương thích". Hệ thống này chủ yếu đạt được mục tiêu của nó thông qua cơ chế staking, phân phối phí và tham gia quản trị:

1. Khuyến khích người cung cấp dữ liệu: Bằng cách thưởng cho việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao, khuyến khích người tham gia liên tục cải thiện độ chính xác, tính kịp thời và tính khả dụng của dữ liệu của họ. Khối lượng sử dụng dữ liệu được liên kết trực tiếp với lợi nhuận, càng củng cố thêm động lực này.

2. Khuyến khích cho người đặt cược: Các chủ sở hữu token tham gia vào quản trị mạng thông qua việc đặt cược và chia sẻ phí sử dụng dữ liệu. Sự phát triển của mạng lưới ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của họ, điều này khuyến khích họ đưa ra những quyết định có lợi cho sự phát triển của mạng.

3. Giá trị đề xuất cho người tiêu dùng dữ liệu: Bằng cách thanh toán một khoản phí hợp lý, người tiêu dùng có thể nhận được dịch vụ dữ liệu đáng tin cậy và an toàn, từ đó bảo vệ các giao thức và tài sản của người dùng.

Mô hình kinh tế này tạo ra một vòng lặp tích cực: dữ liệu chất lượng cao thu hút nhiều ứng dụng hơn, phí từ việc sử dụng ứng dụng lại khuyến khích việc sản xuất nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn và nâng cao an ninh mạng, từ đó thu hút nhiều ứng dụng hơn tham gia vào hệ sinh thái.

Thông qua cơ chế khuyến khích được thiết kế cẩn thận này, mạng lưới Phi tập trung có thể tối đa hóa lợi ích chung dựa vào hành vi vụ lợi của người tham gia mà không cần có quyền lực trung ương. Điều này không chỉ thể hiện giá trị cốt lõi của triết lý Phi tập trung, mà còn cung cấp tham khảo quý giá cho thiết kế của nhiều mạng lưới đổi mới trong tương lai.