作者：1a35e1
编译：深潮TechFlow
“当我们试图解释和改善的世界无法用一个简单的模型清晰描述时，我们需要不断改进我们的理论和方法，以便更好地理解复杂性，而不是简单地直接否定它。” —— Elinor Ostrom
未来几年，基于区块链的网络经济将发展出一种复杂而多样的运行模式，这些模式将与我们今天所熟悉的传统商业模型截然不同。
在研究网络、系统或协议时，我常常联想起卡尔达舍夫等级 (Kardashev Scale)，这是一种衡量文明利用和掌控能量能力的指标。类似地，我们也可以通过网络在捕获和分配经济价值方面的能力来评估其运行效率。
价值捕获 (Value Capture) 是指网络通过运营活动产生收入，并将用户的参与转化为经济收益的能力。
价值分配 (Value Distribution) 则描述了网络如何将这些收益有效地分配给利益相关者，包括投资者、开发者、劳动贡献者、终端用户，甚至协议本身。
在评估不同区块链网络时，我们主要关注以下几个关键属性：
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适应性 (Adaptability)：网络是否能根据项目需求和市场条件的变化灵活调整？
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透明性 (Transparency)：收益和分配机制的变化是否清晰、可预测？
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价值对齐 (Value-alignment)：收益分配是否与实际的价值创造相匹配？
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包容性 (Inclusivity)：收益分配是否公平地覆盖所有利益相关者？
基于卡尔达舍夫等级的理念，我尝试使用上述标准对区块链技术演变过程中出现的三种网络经济类型进行分类。
第一类：固定机制网络 (Type I: Fixed Mechanic Networks)第一代区块链网络和代币通常基于“拟物化原则”，即模仿传统经济模型的设计理念。例如，预设的代币发行计划模拟了稀有矿石的开采过程或稀缺商品的经济学，而质押和投票机制则借鉴了传统的公众投票系统或公司治理模式。
比特币是这一类型的典型代表，其运行规则具有极高的确定性：2100 万的供应上限、固定的挖矿奖励和减半周期，以及基于工作量证明 (Proof of Work) 的 Nakamoto 共识。这一系统作为一种价值存储工具，运行效果良好。
尽管如此，这类系统也面临显著的局限性——它们缺乏对市场变化的适应能力，并容易出现“经济捕获”问题，即网络价值被特定利益相关者过度占有。
这一问题在 Curve Finance 的 veLocking 机制以及其他早期基于价值存储叙事的 ERC-20 代币中表现得尤为明显。Curve 的固定发行计划实际上限制了市场对代币真实价值的判断，并为 Convex 等外部参与者“利用”协议规则创造了机会，凸显了系统机制如何被外部优化者所影响。
