Repensando los incentivos de NFT: Un nuevo enfoque

Los tokens no fungibles (NFTs) se hicieron muy populares en 2021, cambiando la forma en que se compran y venden los activos digitales. Estos tokens son elementos digitales únicos que pueden representar varias cosas, como arte, música o incluso bienes raíces virtuales. El volumen de transacciones de NFTs ha aumentado, con millones gastados diariamente por los traders. Aunque los NFTs ofrecen oportunidades emocionantes, los sistemas para recompensar a los usuarios no han crecido al mismo ritmo. Muchos de estos sistemas solo recompensan acciones una vez, lo que limita su potencial.

#El Problema con los Incentivos Actuales de los NFTs

La mayoría de los sistemas de incentivos de NFTs existentes están diseñados para transacciones únicas. Una vez que se vende un NFT, el creador puede ganar algo de dinero, pero no hay recompensas continuas por usos o ventas futuras. Esta estructura lleva a centrarse en crear y vender tantos NFTs como sea posible, lo que puede inundar el mercado con artículos de baja calidad. Además, los creadores a menudo pierden ingresos continuos, similar a como los músicos reciben regalías de su trabajo, mientras que los creadores de NFTs podrían no ganar nada una vez que se completa la venta inicial.

Esta situación plantea una pregunta importante: ¿Podemos crear un mejor sistema de incentivos para NFTs que recompense a los creadores a largo plazo?

#Propuesta para un Nuevo Modelo de Incentivos

Para abordar estos problemas, se propone un nuevo marco llamado modelo de incentivos de referencia. Este modelo repiensa cómo se estructuran los NFTs y cómo se distribuyen sus recompensas. En lugar de tratar cada NFT de manera aislada, el modelo de incentivos de referencia conecta los NFTs de una manera que les permite beneficiarse entre sí.

#Estructura de Grafo Acíclico Dirigido (DAG)

El nuevo modelo utiliza una estructura llamada Grafo Acíclico Dirigido (DAG). En esta estructura, cada NFT puede conectarse a varios otros, formando una red. Esto significa que cuando se referencia o usa un NFT, puede ganar recompensas no solo para sí mismo, sino también para aquellos con los que se conecta. Esta interconexión ayuda a crear un flujo continuo de recompensas en lugar de un pago único.

#Beneficios del Modelo de Incentivos de Referencia

Las principales ventajas de este modelo incluyen:

1. Ingresos Continuos: Los creadores pueden ganar recompensas cada vez que se usan o referencian sus NFTs, similar a como los músicos ganan regalías.
2. Conexiones Aumentadas: Con cada NFT vinculado a otros, hay más oportunidades para ganar recompensas.
3. Fomento de la Calidad: A medida que los NFTs pueden construir sus redes y establecer conexiones duraderas, los creadores pueden verse incentivados a mejorar la calidad de su trabajo.
4. Flexibilidad: El modelo puede adaptarse a varias estrategias y condiciones cambiantes del mercado.

#Implementación del Modelo

Crear este nuevo modelo implica considerar cuidadosamente múltiples factores, incluidos cómo interactúan los NFTs entre sí y cómo se calculan las recompensas. El modelo propone métodos para medir las conexiones entre los NFTs a lo largo del tiempo y estructurar las recompensas según estas conexiones.

#Midiendo Conexiones

Para hacer cálculos justos, el modelo define dos métricas clave: escala de participación y profundidad. La escala de participación considera el número de conexiones que tiene un NFT, mientras que la profundidad se centra en cuán a largo plazo son estas conexiones. Por ejemplo, una canción que sigue siendo remixada crea múltiples referencias, lo que lleva a recompensas continuas para el creador original.

#La Función de Pago

Las ganancias de cada creador dependerán de las conexiones de sus NFTs. De esta manera, cuantas más referencias tenga un NFT de un creador, más potencial habrá para obtener ganancias. El sistema de recompensas puede evolucionar según diversas influencias, como la demanda del mercado o la calidad de los NFTs.

#Desafíos en la Creación del Modelo

Mientras que el modelo propuesto tiene beneficios significativos, también enfrenta desafíos. Un desafío importante es asegurar que el sistema siga siendo justo para todos los usuarios. El modelo debe encontrar un equilibrio entre recompensar a los creadores tempranos y alentar a los nuevos.

#Complejidades Técnicas

Analizar todas las interacciones complejas dentro de un DAG puede ser muy complicado. Encontrar las mejores estrategias para cada participante podría ser una tarea dura. El uso de métodos computacionales, incluida la teoría de juegos, ofrece una manera de explorar estos desafíos más a fondo, asegurando que se puedan lograr recompensas óptimas incluso en mercados competitivos.

#Aprendizaje por refuerzo profundo (DRL)

Para abordar las complejidades de optimizar las recompensas, el modelo puede utilizar el aprendizaje por refuerzo profundo (DRL). Este método avanzado ayuda a simplificar los procesos de toma de decisiones aprendiendo de una gran cantidad de escenarios. Al emplear este enfoque de aprendizaje automático, el modelo puede mejorar con el tiempo, adaptando sus estrategias a medida que cambia el mercado.

#Experimentación con el Modelo

Para evaluar la efectividad del modelo propuesto, se pueden realizar experimentos dentro del mercado, centrándose en cómo diferentes parámetros impactan las recompensas. Estos experimentos consideran el número de usuarios, la calidad de los NFTs y las condiciones generales del mercado.

#Ajustando Parámetros

A través de la experimentación, se puede observar cómo los cambios en consideraciones clave, como el número de editores o las tasas de interés iniciales, influyen en los comportamientos de los editores y las recompensas generales. Esta información ayuda a ajustar el modelo, asegurando que funcione de manera efectiva bajo diversas condiciones.

#Rendimiento en Diferentes Escenarios

El modelo muestra una notable adaptabilidad a diferentes dinámicas de distribución de NFTs. Independientemente de la distribución subyacente, el sistema puede mantener un ambiente justo y equilibrado.

#Potencial Futuro y Aplicaciones

El modelo de incentivos de referencia ofrece un vasto potencial más allá de los NFTs. También puede implementarse en varios mercados de recursos, habilitando una economía colaborativa más robusta. Esto implica extender los principios del modelo a diferentes activos digitales, no solo NFTs.

#Impacto Más Amplio

Integrar este modelo en otras industrias-como música, arte o cualquier creación de contenido digital-puede cambiar la forma en que los creadores ganan dinero, asegurando que sigan beneficiándose a medida que su trabajo se utiliza y se referencia a lo largo del tiempo. Promueve un ecosistema más saludable y sostenible para los creadores digitales.

#Conclusión

El modelo de incentivos de referencia propuesto representa un avance significativo en la mejora de la forma en que se recompensan los NFTs. Al centrarse en la interconexión y las recompensas sostenidas, no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también fomenta creaciones de mayor calidad. A medida que el paisaje de activos digitales continúa creciendo, este modelo puede ser una herramienta esencial para los creadores, brindándoles oportunidades continuas de ganar por su trabajo mientras se fomenta un mercado vibrante para los activos digitales.