Les tokens représentent une technologie puissante qui ouvre un vaste espace de conception. Cependant, nous en sommes encore aux premiers stades de la compréhension et de l’amélioration de leur conception. Pensez à la conception de tokens comme à l’exploration d’eaux inconnues : nous défrichons un paysage nouveau avec un potentiel immense, mais sans carte établie. Tout comme les premiers explorateurs ont développé des outils essentiels pour naviguer et cartographier des territoires inconnus, la communauté Web3 établit progressivement des meilleures pratiques pour guider des modèles tokenomics efficaces.
Voici 7 idées clés pour concevoir sa tokenomics:
Le piège le plus fréquent dans la conception de tokenomics est de développer des modèles complexes sans objectif précis. Un modèle tokenomics n'est pas « bon » ou « mauvais » en soi, il est efficace s'il atteint son objectif, et inefficace s'il ne l'atteint pas.
Par exemple, Axie Infinity a initialement conçu son modèle tokenomics pour récompenser les joueurs avec de la monnaie de jeu. Cependant, le système a été confronté à une hyperinflation lorsque les joueurs ont accumulé plus de jetons que l'économie du jeu ne pouvait en absorber. Cette situation illustre un problème clé : l'objectif du jeton n'était pas clair. S'agissait-il d'attirer de nouveaux joueurs, de récompenser les joueurs existants ou de créer une économie durable dans le jeu ? Un objectif plus clair aurait pu conduire à une conception plus équilibrée, capable de mieux résister à une forte demande.
Conseil : Avant de concevoir les mécanismes du token, il convient de définir clairement l'objectif principal du token. Pour un jeu, l'objectif peut être de stimuler l'engagement des joueurs et de récompenser leur fidélité, tandis que pour un token de gouvernance, il peut s'agir d'inciter à la participation active et à la prise de décision. Cet objectif central doit influencer tous les aspects de la conception du token, afin d'assurer l'alignement avec la mission du projet.
Lorsque l'on construit quelque chose de nouveau, il est essentiel d'étudier objectivement les modèles existants plutôt que d'imiter des projets populaires sans évaluation critique. Souvent, les équipes évaluent les modèles tokenomics en fonction du prix du token ou de la popularité du projet, mais ces paramètres ne reflètent pas nécessairement la qualité de conception du modèle.
Prenons l'exemple de Curve Finance. Son modèle tokenomics est construit autour du « veCRV », qui incite les utilisateurs à bloquer leurs token pour des périodes prolongées. Ce modèle a été largement admiré pour sa capacité à aligner les incitations à long terme. Cependant, copier le concept de « token locking» sans comprendre les objectifs spécifiques de Curve, la stabilité et la forte liquidité des actifs stables, pourrait conduire d'autres projets à commettre des erreurs de conception, car tous les projets ne bénéficient pas de longues périodes de verrouillage.
Conseil : Étudiez d'autres modèles tokenomics en vous concentrant sur leurs objectifs et leurs résultats, plutôt que de supposer qu'un modèle populaire fonctionnera pour votre projet. Chaque modèle tokenomics a des objectifs et des contraintes qui lui sont propres.
Tout modèle tokenomics repose sur un ensemble d'hypothèses concernant le comportement des utilisateurs, les contraintes du système et les facteurs économiques. Il est essentiel de formuler clairement ces hypothèses, car elles sous-tendent la conception.
Par exemple, Helium, un réseau décentralisé pour les appareils IoT, a supposé que les participants au réseau agiraient de manière rationnelle, en recherchant les emplacements les plus efficaces pour les hotspots afin de maximiser la couverture et les récompenses. Cependant, à mesure que la demande augmentait, l'emplacement des hotspots se concentrait, ce qui réduisait l'efficacité du réseau. Les hypothèses initiales de l'équipe concernant le comportement rationnel ne correspondaient pas tout à fait au comportement réel des utilisateurs.
Conseil : Énoncez les hypothèses de manière explicite et vérifiez qu'elles correspondent aux objectifs de votre modèle. Si vous supposez que les utilisateurs agiront d'une certaine manière, assurez-vous que ces hypothèses sont réalistes. Cette transparence permettra d'éviter les résultats inattendus et facilitera l'ajustement du modèle si les hypothèses s'avèrent inexactes.
Ce n'est pas parce que vous avez défini des hypothèses qu'elles se vérifieront dans la pratique. La validation est essentielle pour s'assurer que les hypothèses correspondent aux conditions du monde réel.
Un bon exemple est l'hypothèse de sécurité de Bitcoin: plus de 51 % de la puissance de hashage reste honnête. Cette hypothèse s'est généralement vérifiée, mais des blockchains plus petites avec moins de puissance de hschage ont été attaquées à 51 % parce que leurs hypothèses de validation ne correspondaient pas à la réalité. Par exemple, Ethereum Classic a subi une attaque de 51 % en 2020 en raison d'un taux de hachage plus faible, ce qui montre que l'hypothèse d'une puissance de hachage honnête ne s'applique pas uniformément à tous les réseaux.
Conseil : Utiliser des techniques de simulation et de modélisation pour valider les hypothèses du modèle. Ces tests permettent de détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent des vulnérabilités critiques dans le réseau réel.
Des frontières claires séparent les différents composants du modèle de jeton, ce qui facilite la gestion et la mise à l'échelle du système. Elles permettent de réduire les interdépendances entre les différentes parties, minimisant ainsi le risque de conflits et de bogues.
Par exemple, Uniswap établit une séparation claire entre son jeton (UNI) et les fonctionnalités de son protocole de base. Le jeton UNI est avant tout un jeton de gouvernance, tandis que la mécanique du teneur de marché automatisé (AMM) reste indépendante. Cette abstraction permet au protocole d'évoluer tout en maintenant le rôle de l'UNI dans la gouvernance clair et ciblé.
Conseil : Créez des couches d'abstraction bien définies pour simplifier votre modèle tokenomics et faciliter son extension. Cela aidera les différentes équipes à travailler de manière indépendante et réduira le risque d'introduire des comportements non souhaités en raison de dépendances complexes.
Des facteurs externes échappant au contrôle du protocole peuvent rendre les modèles tokenomics instables. La conception autour de variables telles que le prix des jetons, les coûts du matériel ou la latence du réseau peut entraîner des vulnérabilités si ces variables fluctuent de manière imprévisible.
Par exemple, Ethena s'appuie fortement sur des facteurs externes tels que les taux de financement pour maintenir la stabilité de son protocole. Pour gérer les risques potentiels liés à des taux de financement négatifs, Ethena a établi un fonds de réserve comme tampon financier. Cette réserve peut couvrir les pertes si les taux de financement deviennent négatifs pendant de longues périodes, protégeant ainsi les opérations de base du protocole. Cependant, tous les projets n'ont pas mis en place des mesures d'urgence similaires, ce qui souligne l'importance de concevoir des modèles tokenomics qui tiennent compte des fluctuations externes et maintiennent la résilience.
Conseil : réduisez autant que possible la dépendance à l'égard des variables externes. Si votre modèle en dépend, prévoyez des plans d'urgence en cas de changements importants ou concevez des mécanismes capables de s'adapter à des conditions changeantes.
La conception de tokenomics est dynamique. Chaque ajustement ou ajout de fonctionnalité peut avoir des effets cascade sur l'ensemble du système. Sans revalidation, même des modifications mineures peuvent créer des vulnérabilités imprévues.
Compound, un protocole de prêt DeFi, en est un bon exemple. En 2020, Compound a introduit un nouveau modèle de gouvernance et des incitations sous forme de token. Cependant, de petites modifications dans la structure d'incitation ont conduit les utilisateurs à « farm » les jetons COMP à grande échelle, ce qui a fait augmenter l'offre et baisser la valeur. Compound a rapidement compris l'importance de revalider le modèle de jeton à chaque changement.
Conseil : Après chaque changement dans la conception de tokenomics, revalidez le modèle pour vous assurer qu'il répond toujours à ses objectifs. Vous éviterez ainsi de créer de nouveaux problèmes tout en résolvant les anciens et vous contribuerez à la stabilité de la tokenomics.
Concevoir une tokenomics de manière efficace est à la fois un art et une science. En l'absence d'une « carte claire » (pour l'instant), ces lignes directrices aident à créer une approche structurée de la conception des jetons. La clé d'un modèle tokenomics réussi est la clarté de l'objectif, une validation rigoureuse et la flexibilité nécessaire pour s'adapter à l'émergence de nouveaux défis. En suivant ces principes, les concepteurs de jetons peuvent construire des systèmes qui ne sont pas seulement fonctionnels mais résilients face au changement.
La tokenomics n'étant pas une science exacte, le soutien d'un expert peut changer la donne lors de la construction d'un projet Web3. Chez Smart-chain, notre équipe tokenomics a travaillé sur de nombreux projets et a vu de nombreux fondateurs sous-estimer la complexité de la tokenomics, pensant qu'il s'agit simplement d'une question de graohique en camemberts et de calendriers de vesting. En réalité, les conditions du marché et les variables externes peuvent facilement perturber le succès d'un projet si ces facteurs ne sont pas soigneusement planifiés. C'est pourquoi nous recommandons de prendre toutes ces informations au sérieux lors de la conception de sa tokenomics afin de construire un modèle résilient et adaptable.
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