Anteayer por la tarde, saqué dos robots de transporte del laboratorio del sistema de control original, quería probar con mi amigo si podían programarse entre sí utilizando el protocolo @Fabric Foundation . El resultado fue que yo fui el primero en quedar aturdido…?
No es el código de programación, sino el diseño económico de la asignación de recursos y la parte de staking.
Primero hablemos de la experiencia real: el robot funciona bastante bien en el sistema local, pero cuando configuré la identidad de la red Fabric y las reglas de programación según la documentación oficial, encontré un problema intuitivo:
La tarifa de registro de identidad en la cadena y los requisitos de staking no son bajos.
Según mis propias estimaciones, para que un robot obtenga permisos completos de programación, se necesita un staking de un monto no menor que el nivel de mil tokens de protocolo, lo cual representa una proporción significativa en la escala de circulación actual de la red principal. En otras palabras, si realmente se quiere ejecutar a gran escala en escenarios industriales, la capacidad del pool de staking puede ser mucho más ajustada de lo que se imagina.
Esto me llevó a comenzar a hacer un modelo de cantidad simple. En algunas industrias, el número de robots comienza en decenas de miles, y la circulación actual del token de Fabric, calculada según las reglas de staking de redes descentralizadas comunes, muestra una discrepancia entre la cantidad de dispositivos que pueden ser apostados y operados simultáneamente y la demanda real. No es una exageración, sino el resultado de los parámetros que extraje uno por uno en Excel.
Lo que me hizo darme cuenta del problema fue otra cosa: la eficiencia de los robots en el mundo real no solo depende de su capacidad de cálculo, sino también del tiempo de confirmación en la cadena.
Simulé la escena con dos robots en el lugar:
Los dos robots competían para completar la misma tarea, y yo deliberadamente los hice competir en la cadena; como resultado, la demora en la confirmación en la cadena hizo que el robot que originalmente era más rápido en el mundo físico se retrasara. Esta "demora en la cadena" efectivamente afecta la eficiencia real en escenarios de programación de alta frecuencia, no es una abstracción del modelo, sino un comportamiento que vi con mis propios ojos.
También hablé con algunos amigos que están trabajando en la programación de robots, y básicamente sus respuestas eran similares. Muchos de los diseños de programación descentralizada actuales parecen elegantes en la teoría, pero en la práctica vinculan el flujo de efectivo y los costos operativos de los robots. El staking $ROBO bloqueado en la cadena no es una opción ligera, lo que podría afectar la disposición de los jugadores más pequeños para participar.
En resumen: el diseño del protocolo de Fabric tiene su valor, como la identidad en la cadena y la colaboración verificable.
Pero en la etapa actual, el umbral se encuentra principalmente en la sostenibilidad de la economía de staking y los mecanismos de gobernanza en la cadena, y no en la propia integración de interfaces.
Mi plan a continuación es seguir observando la tasa de utilización de la red y los ajustes de los parámetros económicos futuros, que son las variables realmente dignas de atención.
