Web3如何通过合理定价实现去中心化市场的繁荣
Web3的核心目标在于降低对中间商的依赖,从而可能减少费用,并赋予用户对数据和资产的更大控制权。例如,Gensyn以远低于亚马逊云服务的价格提供AI算力,Drife则承诺让司机摆脱优步30%的佣金抽成。然而,尽管降低用户成本听起来极具吸引力,但设定费用和价格需要平台掌握微妙的平衡。最成功的去中心化市场并非完全取消费用,而是将去中心化定价与经过精心设计、能够创造价值的费用结构相结合,以帮助平衡供需。
平台经济学基础:定价与费用的重要性
数字平台的成败取决于它们如何管理两个核心杠杆:定价控制和费用结构。这不仅仅是营收工具,更是塑造参与者行为并决定市场结果的设计手段。
定价控制决定了由谁设定交易价格。以优步为例,它采用中心化算法定价,以优化供需平衡和体验一致性。而爱彼迎则允许房东自主定价,仅通过算法建议进行引导。两种模式各有优势:中心化定价确保大规模协调,而去中心化定价让服务提供方能够将成本、质量或差异化等私有信息融入策略。两者并无绝对优劣,其有效性取决于具体场景。
费用结构不仅影响收入,更决定了参与者的构成和市场运作方式。苹果应用商店抽成高达30%,但此举优化了供给并支撑了基础设施;虽然应用开发者可能不满,但用户不受影响。相比之下,Ticketmaster的高额费用促使艺术家和粉丝转向其他渠道。在低费率一端,Facebook Marketplace的免费模式吸引了欺诈行为,多个近乎零费用的NFT平台则因充斥低质量资产而损害体验。费用过高会导致供给方流失,费用过低则会使质量下滑。
信息与协调的权衡
平台设计的核心矛盾在于:利用供给方的私有信息与通过市场协调提升效率之间的取舍。研究表明,定价控制与费用结构的交互方式决定了这一矛盾能否被化解。
当平台集中定价时,能更有效地协调供给端和个体间的竞争,但由于无法获知供给方的实际成本,定价往往失衡:对某些人过高,对其他人过低。由于平台通常按交易抽成,这种低效会导致潜在收益流失。
当供给方自主定价时,他们能反映真实成本与能力。低成本供给方可以低价竞争,理论上这会带来更优匹配和更高效率。但缺乏协调会导致两种负面结果:当竞争激烈时,可能引发价格战,高成本供给方退出,在需求上升时反而减少供给;当竞争不足时,供给方倾向于过高定价,推高均价并流失客户。
这并非纯理论推演。2020年优步在加州测试的“路易吉项目”让司机自主定价,结果司机定价过高导致客户流向其他平台,该项目约一年后终止。关键在于,这些结果并非异常现象,而是标准佣金合同下的均衡结果。即使经过优化,此类合同仍可能导致持续的市场失灵。
基于用量的费用结构解决方案
研究发现,针对性的费用结构——特别是基于用量的“仿射”费用结构——能够巧妙解决市场协调问题,同时保留价格定制灵活性。这种仿射费用采用两部分构成:
- 每笔交易的固定基础费用
- 随用量增加或减少的浮动部分
这种方式会根据供给方的成本结构和市场定位产生差异化影响。
以去中心化GPU市场为例,供给方成本各异。在基础佣金模式下,当竞争激烈时,低成本供给方通过极低价格获取过高市场份额,导致市场扭曲。此时最优方案是用量附加费:随着服务客户增多,每笔交易费用递增。这能有效抑制最具侵略性的低价竞争者,防止其通过不可持续的低价垄断市场。
相反,当竞争温和或不足时,最优方案变为用量折扣:随着服务量增加,每笔交易费用递减。这会激励供给方降低价格以获取规模,有效刺激竞争而不迫使价格低于可持续水平。在去中心化社交平台,这意味着对获得更高参与度的创作者实施更低费用,鼓励他们更具竞争力地定价优质内容。
仿射费用机制的精妙之处在于无需平台知晓每个供给方的成本。费用结构通过激励机制让供给方基于私有成本信息自我调节。低成本供给方仍可定价低于高成本竞争对手,但费用结构阻止其以损害生态系统健康的方式完全主导市场。
数学模拟表明,采用合理校准的用量费用结构的平台,可实现超过99%的理论最优市场效率——显著优于中心化定价和零佣金模型。这将创造以下市场环境:
- 低成本供给方保持竞争优势但不过度抢占市场份额
- 高成本供给方可通过专注差异化需求细分市场参与竞争
- 整体市场在适当价格分散下达到更均衡状态
- 平台在改善市场功能的同时获得可持续收入
区块链项目的未来路径
采用传统佣金模式或零费用模式的区块链项目,既损害了财务可持续性,也削弱了市场效率。研究表明,精心设计的费用结构与去中心化理念并不冲突,反而是创建功能性去中心化市场的关键。我们提出的用量费用方法提供了一个成熟的中间道路,既保留供给方自主权,又解决了去中心化市场的固有协调问题。

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