Proposta de BM para o EOSIO: Solução para a Crise de CPU?

by:QuantumBloom1 semana atrás
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Proposta de BM para o EOSIO: Solução para a Crise de CPU?

A Crise de Congestionamento do EOS

Desde o lançamento do token EIDOS em 1º de novembro, o EOS enfrenta congestionamentos sem precedentes. Dados do DAppTotal.com mostram que o EIDOS consome 77,76% dos recursos totais da CPU, chegando a 100% em alguns dias. Isso frustrou usuários e desenvolvedores, como o EarnBetCasino, que ameaçam abandonar a plataforma.

A Ousada Proposta de BM

Daniel Larimer propôs um novo modelo no post ‘Reimaginando a Alocação de Recursos do EOSIO’, com objetivos claros:

  • Estabilizar os preços da CPU
  • Reduzir significativamente os custos
  • Criar alocação previsível

A inovação principal? Substituir o sistema atual por um mercado de aluguel com preços exponenciais baseados na demanda.

Por Que o REX Falhou (Segundo BM)

O Resource Exchange (REX) foi criado com suposições incorretas sobre demanda e oferta. Na realidade, distribuições Pareto dominam depósitos e saques, resultando em indisponibilidade de EOS para aluguel.

O Novo Algoritmo: Perspectiva Quantitativa

Do ponto de vista financeiro quantitativo, o algoritmo proposto por BM tem características interessantes:

  1. Estabilidade via curvas de preço exponenciais
  2. Previsibilidade com porcentagens fixas do tempo total da CPU
  3. Eliminação de componentes especulativos nos preços

A matemática mostra que, com 10% da capacidade alugada, a receita supera as taxas de inflação do EOS - potencialmente alinhando incentivos dos produtores de blocos.

Desafios na Migração

A transição não será fácil. Os detentores atuais terão suas alocações diluídas à medida que o novo mercado controlar até 99% do tempo da CPU em um ano.

Considerações Finais

Embora teoricamente elegante, os riscos na execução permanecem altos. Como alguém que constrói modelos DeFi, aprecio a abordagem matemática limpa, mas questiono os desafios práticos. Se bem-sucedido, o EOS pode se tornar uma das soluções blockchain mais eficientes.

QuantumBloom

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