Recentemente, la trama più magica nel settore automobilistico non è il lancio di nuove auto, ma Hyundai che è stata rivalutata dal mercato dei capitali a causa della narrazione sui robot. I punti di discussione includono il percorso di produzione di Atlas di Boston Dynamics, e il governo coreano e Hyundai che scommettono su un mix di centri dati AI e fabbriche di robot, una strategia di asset pesanti. La prima reazione di Ning Fan qui non è quella di seguire la moda, ma piuttosto quella più realistica di dire che una volta che i robot entrano in fabbrica e in magazzino, non sono più le star nei video, ma diventano beni produttivi che devono affrontare KPI e responsabilità per incidenti.
Questo è anche il motivo per cui Ning Fan si interessa a @Fabric Foundation , perché considera la rete di robot come un'attività operativa che richiede gestione del rischio. Una delle misure più rigorose nel protocollo è chiamata Security Reservoir, essenzialmente un deposito di garanzia delle prestazioni rimborsabile; se l'operatore di robot vuole registrare hardware e ricevere ordini, deve prima depositare $ROBO come garanzia, e questo deposito non è fissato a caso, ma valutato in base a un valore di stablecoin; ad esempio, utilizzando un valore equivalente a 500 dollari come riferimento, e poi convertito in $ROBO tramite un oracle sulla catena, per evitare che le fluttuazioni di prezzo distruggano il sistema operativo.
Ning Fan pensa che i dettagli siano molto simili al sistema di credito delle imprese. Il margine di garanzia di base sarà legato alla capacità dichiarata dall'operatore, la formula è molto diretta, Bi è uguale a κ moltiplicato per Ki moltiplicato per l'inverso del prezzo, il che significa che maggiore è la capacità, più alto sarà il deposito, più alto è il prezzo, minore sarà il numero di token richiesti, ma il valore in dollari rimane stabile. Quando si riceve un compito specifico, non è necessario generare ulteriori token per ogni ordine, ma piuttosto "trasferire" una parte dal margine di garanzia come garanzia valida per quel compito, Si,j è uguale a σ moltiplicato per i guadagni del compito moltiplicato per l'inverso del prezzo, assicurando che le potenziali sanzioni per comportamenti illeciti siano superiori ai potenziali guadagni, scrivendo così il contrasto alle frodi nel modello finanziario.
C'è anche un piccolo dettaglio che fa guadagnare punti, la distribuzione dei compiti non è determinata da chi ha la voce più forte, ma si basa sulla scala del margine di garanzia e sulla seniority del tempo di detenzione, il processo di selezione può anche utilizzare la prova Merkle per la verifica sulla catena. Ning Fan lo interpreta come il trasferimento del pensiero di controllo qualità e audit dalla fabbrica alla blockchain, riducendo lo spazio per le dispute, trasformando "hai davvero il diritto di accettare questo lavoro" in una regola auditabile, piuttosto che in un favore personale.
Poi c'è il secondo livello di leva, Device Delegation Bonds, ovvero StaketoContribute. Questo design assomiglia a un "crowdfunding di garanzia del credito" per i robot; i detentori di token possono delegare $ROBO a un dispositivo o a un pool di dispositivi, aiutandoli ad espandere temporaneamente per prendere ordini più grandi, formando al contempo un segnale di reputazione di mercato; chi fornisce un servizio stabile ha maggiori possibilità di ricevere deleghe. La chiave è che il delegante non vince senza fare nulla; se l'operatore ha problemi, anche i token delegati subiranno rischi di sanzioni, questa legame di interessi è molto più affidabile rispetto a semplici proclamazioni di co-costruzione.
Il terzo strato è il motore di crescita, Ning Fan lo ama quando dice "le competenze sono come le app". Lo stack cognitivo di ROBO1 è stato suddiviso in decine di moduli funzionali, le competenze possono essere installate e disinstallate come le schede di abilità, paragonabile al modo in cui vengono distribuite le app nei negozi di applicazioni per smartphone. Più realistico è che scrive anche che si adatterà a diverse piattaforme hardware tramite driver e file di configurazione, e tenterà di utilizzare alcuni standard ERC per la governance dell'identità e dei componenti di fiducia. L'interpretazione di Ning Fan è che non importa se l'hardware è variegato, ciò che conta è commercializzare le capacità, standardizzare la distribuzione e la liquidazione, affinché l'ecosistema possa generare effetti di rete.
Infine, si aggiunge il fondamento dati $ROBO , il totale è scritto nella descrizione tecnica come T0 uguale a 10 elevato alla decima, cioè 10 miliardi di pezzi, la distribuzione dei token è 24,3% per gli investitori, 20% per il team e i consulenti, 18% per le riserve della fondazione, 29,7% per l'ecosistema e la comunità, 5% per gli airdrop, 2,5% per la liquidità e l'avvio, 0,5% per la vendita pubblica, accompagnato da cliff e ritmo di sblocco lineare. Più importante è che ha scritto nel meccanismo che "il reddito del protocollo si trasforma in acquisti", più alto è il reddito, maggiore è la quantità di $ROBO restituita in proporzione, il che equivale a collegare le vere attività commerciali e la domanda di token.
Ning Fan non lo considererà un semplice token di narrazione sui robot, preferisce vederlo come un insieme di basi di liquidazione e risk management necessarie quando i robot entrano nel mondo commerciale reale. Gli indicatori realmente degni di attenzione sono molto semplici: quanto è bloccato il fondo di garanzia, se il flusso di ordini sta creando stratificazione della reputazione, e se ci sono applicazioni di successo per le skill chips. Finché queste tre cose iniziano a ruotare, la storia passerà dal trending al flusso di cassa.
