序言：本文將重點關(guān)注在以下五個方面晌区。

1.【誰會參與？】現(xiàn)有算力機資源盤點屁置，究竟有多少存量的顯卡可能會加入到 Aleo 競爭中來? 從而對 Aleo 全網(wǎng)算力 PPS 的規(guī)模進行推測演算焊夸。

2.【大家的成本是多少？】針對不同類型玩家蓝角，每 PPS 的成本投入分析（軟硬成本及機會成本）

3.【投入產(chǎn)出是怎樣阱穗？】每 PPS 在三測階段及主網(wǎng)上線階段的收益預(yù)估

4. Aleo的流動性模型預(yù)測

5. 總結(jié)后記

通過對行業(yè)數(shù)據(jù)的分析演算和推測，在 PPS 算力規(guī)模使鹅，成本及收益等方面有以下幾個簡單結(jié)論揪阶。

1. 在不計算以太坊礦工顯卡存量的情況下，市場潛在顯卡總量約有 12 萬張患朱，假設(shè) 40% 投?三測鲁僚，即 5 萬張投?，總算? 150 萬 pps裁厅。（注：顯卡簡化按照每張30p/s算力來計算）

2. 三測階段蕴茴，預(yù)計每 PPS 兩個月收益是 10-13 個 Aleo

3. 三測階段的兩個月內(nèi)，每 PPS 平均預(yù)計消耗電費是 24 元

4. 主網(wǎng)上線第?年每 PPS 的總收益估算是 37 個Aleo

5. Aleo上線后價格預(yù)測為 5-10U姐直，前期流通盤可能會控制在 1.45-2 億個Aleo

更多關(guān)于數(shù)據(jù)，假設(shè)前提蒋畜，推算邏輯及計算細節(jié)內(nèi)還請參考對應(yīng)內(nèi)容：

(01)算力PPS規(guī)模預(yù)測及每PPS收益預(yù)估

測試網(wǎng)階段

假設(shè)條件

Aleo測試網(wǎng)三階段由于以太還能繼續(xù)挖声畏，預(yù)估?部分以太礦?還不會馬上?場（機會成本和不確定性風(fēng)險考量，可能會拿部分機器改造加入測試一下姻成，大量切換進入 Aleo 還是會有諸多顧慮）插龄，因此主要分析有以下幾種算力參與：

根據(jù)近期的廣泛調(diào)研和技術(shù)供應(yīng)商的走訪，結(jié)合大家的基礎(chǔ)經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行的以下評估科展。

① Fil礦工

Fil高峰時期日封裝總量有 100PB 左右均牢，一臺 P1P2 機器日封裝速度在 3~4TB，那市?上?少有 3 萬臺 P1P2 機器才睹，另外還有配套的 C2 機器徘跪， 機器配比較多是6：1 ，即 C2 機器在五千臺左右琅攘，P1P2 ?般帶 1-2 張卡垮庐，C2 ?般帶 2-4 張卡，平均算1臺機器 2 張卡坞琴；

Fil現(xiàn)在每日封裝量還有 15~30PB 左右哨查，預(yù)留這部分機器后，至少能有 3 萬臺左右的 2 卡機器可以參與三測剧辐，單臺平均算力60p/s 左右寒亥，預(yù)估 Fil 算力機可產(chǎn)生180 萬 pps邮府。

② 云算力

阿里、百度溉奕、華為褂傀、騰訊這四家每家預(yù)估至少有 5 千到 1 萬張卡的 AI 競價實例可以參與進來，按 3 萬張卡的總量來計算腐宋，每張卡平均算力30p/s紊服，預(yù)估云算力可產(chǎn)生 90 萬 pps，這部分需要額外付租金胸竞。

③ Chia/AR 等改造算力

Chia 和 AR 高峰時期算力機器?概超過 2 萬臺欺嗤，其中?部分機器跟Fil算力機相互重合，?約還有 15000 臺卫枝，并且這些機器需要加裝顯卡參與到三測才有效益煎饼。

由于目前收益還不明朗，因此保守預(yù)估 5000 臺會改造參與到 Aleo校赤，每臺平均上兩張卡來算吆玖，單臺平均 60p/s，即 Chia/AR 這部分改造機器可產(chǎn)? 30 萬 pps马篮。

按上述分析預(yù)估潛在顯卡總量 12 萬張沾乘，總算力 360萬 pps。

假設(shè)前期 40% 投?測試網(wǎng)三期浑测，即 5 萬張投入翅阵，總算力 150 萬 pps。

測試網(wǎng)三期挖礦收益預(yù)估

三測總獎勵 2500 萬迁央，分三個階段掷匠。后兩個階段有兩個月周期，預(yù)估最多 1500 萬 - 2000 萬的收益可以給到礦工岖圈，那平均每 pps 兩個月收益是 10-13 個 Aleo讹语。預(yù)估上線后 Aleo 到 10U 時，每 pps 收益 100U - 130U蜂科，按單卡 30pps顽决，即 1 張 顯卡（比如3080） 收益將大于 3000U。

主網(wǎng)階段預(yù)測

主網(wǎng)階段因為以太預(yù)計難度炸彈已經(jīng)開啟导匣，收益?幅下降擎值，預(yù)估以太礦工會開始參與，因此算力主要包括：

1. 參與測試三期的基礎(chǔ)算力

2. 新增的 Fil / Chia / AR / ETH 算力

3. 運算力可能部分退出

以太難度炸彈以后逐抑，顯卡可能會發(fā)生礦難鸠儿，價格快速下跌，預(yù)計剩下觀望的 Fil / Chia / AR 等礦?會選擇加卡參加，以太坊礦工也會開始改造平臺进每，但是需要采購多卡服務(wù)器主板汹粤、多核 CPU、多通道內(nèi)存條等田晚，預(yù)計投?的成本不低于顯卡的殘值嘱兼；

當?shù)V工數(shù)量增加到?定程度，云算力就不劃算了贤徒，開始選擇退出芹壕，因此總體算力應(yīng)該是有?個快速上升期，然后后續(xù)緩慢上升接奈。

按?般經(jīng)驗前三個?是快速上升期踢涌，預(yù)估至少50%的增速，之后每月10%左右增速序宦。

第?年每天平均總產(chǎn)量 50 萬 Aleo 左右睁壁，假設(shè)超過80%是給礦?的（目前經(jīng)濟模型還沒最終定），也就是礦工每天有 40 萬 Aleo 可以分互捌， 則第?年每 PPS 的總收益是 37 個Aleo潘明。

假設(shè)主網(wǎng)是 1 月份上線，那么根據(jù)全網(wǎng)算力 PPS 的爬升預(yù)測秕噪。

每 PPS 日收益推算情況如下：

每 PPS 月收益推算情況如下：

(02)每PPS成本分析

1钳降、云算力成本及收益評估

以目前算法來看，這個月優(yōu)化可以發(fā)揮 6 卡算力腌巾，9月份將優(yōu)化到發(fā)揮全部 8 卡算力牲阁，按照平均發(fā)揮 7 卡算力，即 210pps壤躲，那每 pps 成本是36 元也就是 6u 左右；

參考騰訊云報價备燃，最低 1 折起開始競價碉克，假設(shè) 1.5 折成交，則 8 卡機兩個?成本為 25280*15%*2 = 7584 元并齐， 即使競價到五折成交漏麦，每 pps 成本 20u，每 pps 凈利潤也有80u~110u左右况褪，也就每臺收益大于 20000u撕贞；

極端假設(shè)熱度遠超預(yù)期，總算力翻?倍测垛，每 pps產(chǎn)出 5~6 Aleo捏膨，上市后幣價 5u，按五折競價來算每 pps 凈利潤降低到5-10u，每臺三測利潤為1000-2000u号涯。

2目胡、其它算力改造成本評估

除了租云算力的方式，對比一下其它現(xiàn)存的算力機改造的成本來看链快。

Fil封裝機 < Chia P盤機/ AR < 以太坊GPU礦機

Fil中每家軟件采用的硬件方案是不同的誉己。普通的封裝機基本都是足夠用，部分C2的CPU需要加強域蜗【匏基本沒有改造成本。而Chia P盤機/AR,除了需要增加顯卡霉祸，其它基本都滿足要求筑累，有一定改造成本。

而以太坊礦機如果想介入Aleo脉执，那除了能再利用性能還行的顯卡外疼阔，其它部分基本都需要改換，相對改造成本最高半夷，同時以太坊礦機在過渡期還能繼續(xù)挖婆廊，所以還有選擇的機會成本。

3巫橄、耗電及其它成本評估

假設(shè)按照顯卡3080淘邻，功耗135W, 雙卡配置。這樣一臺礦機的平均總功耗大約在800W-1000W左右湘换，具體還要看軟件效率宾舅，硬件配置，周邊環(huán)境等彩倚。雙卡機暫按照 60 pps的算力計算筹我。廠房電費及雜費按照9毛-1塊計算。為了簡化計算帆离，電費按照1塊蔬蕊，功耗按照1000W,那么60 pps的算力機，兩個月的電費就是24*60=1440元哥谷，那每PPS的兩個月電費就是24元岸夯。

/ 什么是PPS，P/s?

Aleo區(qū)塊產(chǎn)生全過程包括零知識證明過程们妥，校驗證明過程猜扮，生產(chǎn)區(qū)塊等方面，如下圖：

而最為關(guān)鍵的是零知識證明計算過程监婶，也就是完整的零知識證明需要完成FFT和MSM兩個算法的過程旅赢，其實FFT（快速傅立葉變換）CPU完成占計算量的30%， MSM（多標量乘法）由CPU/GPU完成占計算量的70%。所以不少廠家只通過計算MSMs得到h/s的速度鲜漩，這樣來展示算法能力并不是最精準源譬。

Aleo的有效算力標準是單位時間完成的有效零知識證明的次數(shù)，P/s. （每秒生產(chǎn)的Proof數(shù)量）（等于PPS) , 因此要完成了FFT和MSM算法的計算才是有效的孕似。

(03)Aleo流動性預(yù)測

因項目方至今仍未公布完整的經(jīng)濟模型細則踩娘，現(xiàn)從已經(jīng)公布的代碼信息讀取分析出以下情況：

1. 創(chuàng)世區(qū)塊維持10億個幣不變，其中包括投資人的5.7億喉祭，團隊的2億养渴，公售的1.5億和激勵池8000萬，本次Testnet2的2500萬獎勵應(yīng)該是來自于激勵池泛烙；

2. 從現(xiàn)階段代碼來看理卑，新的出塊獎勵在coinbase和fee基礎(chǔ)上，多了stake獎勵蔽氨；

3. Coinbase獎勵總釋放量還是10億個藐唠，不過改成了線性遞減釋放方案，第一個塊100個幣鹉究，10年后到0宇立，也就是說礦工可以挖10年；

4. stake獎勵是固定的自赔，每年固定為2500萬個幣妈嘹，每個塊12個幣左右，這部分只給pos質(zhì)押節(jié)點绍妨，也就是10年后通膨率為2500萬/(10億+10億+2.5億）=1.1%左右润脸。

因為官方稱 10 年以后會一直保持微通膨。而按照一般代幣釋放模型他去，coinbase獎勵的代幣跟新增 stake 獎勵部分代幣應(yīng)該是相互獨立的毙驯。這樣10年后持續(xù)保持微通膨的無限量代幣就來源于這個 stake 獎勵部分。

通膨模型分析

根據(jù)以上信息可以粗略算出Aleo的通膨模型如下灾测，可以看出剛開始的前三年爆价，通膨率還是比較高的。

控盤模型分析

Aleo創(chuàng)世供應(yīng) Insiders 部分包括 VC的 5.7 億和團隊 2 億行施，如果按三年解鎖估算，三年后 Insiders 部分占比48.5%魂那， 跟 Solana 比較接近蛾号，基本可以認為 Aleo 屬于 VC 鏈。

質(zhì)押預(yù)測分析

主網(wǎng)上線后支持1000個驗證節(jié)點的總?cè)萘垦难牛總€節(jié)點質(zhì)押門檻100萬鲜结，目前不確定選舉算法，如果偏向節(jié)點公平， 最終全部質(zhì)押需要10億精刷。

即使選舉偏向按質(zhì)押量拗胜，參考其他POS鏈，總質(zhì)押量高于流動性50%也是常態(tài)（確保足夠高的攻擊成本 ）怒允。

流動性主要是由代幣釋放和代幣消耗兩部分決定埂软。

代幣釋放主要是主要有兩部分：

1. 創(chuàng)世10億個幣的解鎖，假設(shè)按三年線性解鎖來算纫事，每年釋放3.3億勘畔。

2. 挖礦和質(zhì)押膨脹，線性遞減釋放丽惶，第一年釋放2.15億 炫七，預(yù)計其中歸屬于驗證節(jié)點的收益不少于0.6億（POW和POS 假設(shè)七三分 ）。

從目前代碼了解到的钾唬，測試網(wǎng)三期階段每個區(qū)塊100個Aleo万哪，其中約80個會給到 POW 礦工，剩余約到 POS 節(jié)點抡秆，相當于八二開奕巍。而到主網(wǎng)上線以后，增加上新增的 stake 獎勵的12個琅轧。那么 POS 節(jié)點初始就能拿到20+12=32個伍绳，POW礦工拿到80個。這樣就相當于是七三開乍桂，然后線性遞減冲杀。

第一年總釋放幣預(yù)測在5.45億個，其中pow礦工大約有1.7億個睹酌，其它二級市場散戶大約可能會有0.8億個权谁。

代幣消耗主要是就是節(jié)點質(zhì)押，也可以分成兩方面考慮憋沿。

Aleo屬于 VC 鏈旺芽，VC 和團隊作為最大的利益相關(guān)者，一方面需要控盤到合適的價格才能出貨獲利辐啄，另一方面更有意愿維護網(wǎng)絡(luò)安全性和穩(wěn)定性采章，預(yù)計 VC 和團隊解鎖的流動性80%都會質(zhì)押，也就是至2.6億壶辜。

第一年驗證節(jié)點數(shù)量預(yù)估不超過200個（前期網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性考慮悯舟，理論上 2 億個幣鎖定就能滿足運行要求）。

僅VC質(zhì)押的部分就能滿足要求砸民，質(zhì)押量就主要取決于質(zhì)押收益抵怎，假如第一年總的有 3 億個幣質(zhì)押奋救，那幣本位質(zhì)押收益是20% 。對于穩(wěn)健型收益15% 以上應(yīng)該還是很有吸引力的反惕，那就是需要?4 億個幣質(zhì)押尝艘，全網(wǎng)有400個驗證節(jié)點。

因此第一年流通盤的代幣預(yù)計可能會控制會在1.45億-2億之間姿染。注：以上價格為預(yù)測價格背亥，僅供參考

Aleo總?cè)谫Y額?3 億美元左右，假設(shè)VC第一年出貨目標是回本盔粹，那不質(zhì)押的約0.6億個幣批量出貨價應(yīng)該不低于 5 美元隘梨，那價格要先拉到 10 美金以上逐步出貨才可能對控盤安全些。

代幣模型問題及風(fēng)險

VC鏈的典型代表 Solana 和 Avalanche 在這一輪牛市表現(xiàn)都不錯舷嗡，其中一個重要因素是其代幣模型里面預(yù)留了很大一塊比例給生態(tài)系統(tǒng)激勵轴猎，可以快速激勵應(yīng)用開發(fā)，為代幣賦能进萄。

Aleo在這方面預(yù)留太少（8000萬里面一部分）捻脖；另一方面Aleo應(yīng)用需要全新的開發(fā)語言和開發(fā)模型，應(yīng)用開發(fā)門檻本來就比較高中鼠，這點激勵恐怕不足以讓生態(tài)完善起來可婶。

多數(shù)礦工均可能是挖提賣，而生態(tài)的成長是需要數(shù)年的周期援雇，充滿不確定性矛渴。那么前期如果讓更多人去質(zhì)押節(jié)點，這對項目方的運營能力是一大考驗惫搏。

(04)總結(jié)后記

最近走訪了一些經(jīng)歷過多輪牛熊存活下來的礦業(yè)大佬具温，有一個很深的感慨就是他們都有各種獨有的專長和優(yōu)勢，并且都非常善于精打細算全流程的成本筐赔，同時善于用各種巧妙辦法去做優(yōu)化铣猩。

而且對于細節(jié)把控，常常都是親身參與茴丰，多方驗證达皿。對于能耗散熱，優(yōu)質(zhì)電力資源贿肩，硬件改造峦椰，軟件性能優(yōu)化，經(jīng)濟模型汰规，流動性精算汤功，趨勢把控等方方面面都能精通。

而礦業(yè)經(jīng)過十多年的發(fā)展控轿，也確實已經(jīng)從原來粗放式野蠻發(fā)展冤竹，逐步轉(zhuǎn)型為需要各種軟硬實力與技術(shù)去精細把控的產(chǎn)業(yè)。不管互聯(lián)網(wǎng)如何發(fā)展茬射，Web3的概念有多么牛逼鹦蠕，這背后也總是會需要到新架構(gòu)體系下的算力及存儲資源支撐，而算力和存儲資源的歸屬權(quán)和收益權(quán)在抛，也是一個必然的剛需钟病。

注：

1. 撰文：勝華? Leapseed.eth，已獲得原文作者授權(quán)

2. 特別感謝Aleox.io給予的本文源數(shù)據(jù)和技術(shù)解答刚梭，也感謝某底層礦機供應(yīng)商大佬提供的業(yè)內(nèi)

軟硬件數(shù)據(jù)參考肠阱。

3. 特別申明：本文內(nèi)容是通過近期密集地對官方渠道，代碼解讀朴读，業(yè)內(nèi)技術(shù)朋友屹徘，各個礦池以

及軟硬件供應(yīng)商那里獲得的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上進行的整理分析以及預(yù)測推演，因官方目前代碼很多

細則未公布衅金，很多推理只能根據(jù)經(jīng)驗去假設(shè)噪伊。本文內(nèi)容僅用于信息分享，不構(gòu)成任何投資建議氮唯。