Что такое токеномика. Что учитывать при оценке криптопроекта

RBK-cryptoPublished on 2025-04-14Last updated on 2025-04-14

Что такое токеномика. Какие основные элементы включает в себя экономическая модель криптопроектов

«РБК-Крипто» не дает инвестиционных советов, материал опубликован исключительно в ознакомительных целях. Криптовалюта — это волатильный актив, который может привести к финансовым убыткам.

Перед принятием инвестиционных решений следует учитывать множество различных факторов, способных повлиять на ценность криптовалютного актива. В качестве фундаментального элемента практически любой криптовалюты выступает токеномика, термин, обозначающий экономическую модель проекта.

Что такое токеномика

Токеномика (от англ. token и economics) — экономическая модель токена, учитывающая интересы участников проекта, включающих команду, инвесторов и пользователей, а также механизмы и график распределения монет.

Токеномику можно сравнить с экономикой государства или предприятия, где вместо денег и ресурсов выступают токены. Умелое использование существующих ресурсов и планирования по созданию спроса на криптоактив в будущем играет одну из ключевых ролей в жизнедеятельности проекта. А неэффективные решения относительно экономической модели проекта могут загубить даже самые передовые платформы.

Токеномика является общим понятием, объединяющим множество различных элементов, в число которых входят механизмы эмиссии криптовалюты, их использования или утилитарность, распределение криптоактива среди участников проекта.

Как правило, токеномика закладывается разработчиками проекта перед запуском токена. А технология блокчейна, лежащая в основе почти каждого криптопроекта, позволяет любому желающему участнику рынка проверить экономическую модель проекта в режиме онлайн и в любой момент времени. Это отличается от экономики обычного предприятия, где у стороннего наблюдателя нет возможности оценить внутренние механизмы работы организации таким образом.

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

Эмиссия

К одному из главных элементов токеномики относится эмиссия криптовалюты. Она определяет, сколько, когда, для кого и каким образом создается или выводится криптовалюты из обращения.

Например, в биткоине есть строгое ограничение максимального количества монет — 21 млн BTC, а темпы эмиссии запрограммированы на постепенное снижение каждые четыре года. А создание новых монет BTC доступно только посредством майнинга на специализированных устройствах. Также в биткоине не было никаких продаж и ранних инвесторов, которым продавали монеты перед запуском, как нет и команды разработчиков, которым выделяют часть монет от общего предложения BTC.

Ethereum, в свою очередь, продавал ETH перед запуском проекта, в рамках сбора средств на разработку блокчейна. В отличие от биткоина, ETH не имеет ограничений по количеству монет в обращении, но зато имеет встроенный механизм сжигания ETH, который постоянно выводит из обращения часть монет. В экономической модели Ethereum также требуется блокировка криптоактива для создания новых монет — этот вид эмиссии называется стейкинг.

Механизм эмиссии важно оценивать в совокупности. Даже ограниченная эмиссия, как в случае с биткоином, без спроса на криптоактив, не будет играть никакой роли. Так, например, даже если актив ограничен предложение в 1 тыс. единиц криптовалюты, для роста цены актива нужен спрос, то есть пользователи, покупающие его на открытом рынке и использующие его в каких-то целях. И наоборот, даже те криптовалюты, у которых нет жесткого ограничения по эмиссии, могут расти в цене за счет высокого спроса, который превышает предложение.

Около 90% токенов от эирдропов в минусе. Почему так и что нужно изменить

Использование и стимулы

Следующим не менее важным элементом в токеномике являются варианты использования криптоактива. В случае с биткоином и Ethereum, их утилитарность заключается в том, что и BTC и ETH используются для оплаты всех комиссий за транзакции в сети.

Они также служат наградой для операторов сетевых узлов, которые отвечают за выполнение всех операций в сети. С развитием криптоэкономики эти активы также стали использовать для оплаты различных товаров и услуг, а также в качестве инвестиционного инструмента, что также является элементом утилитарности.

Помимо прикладного использование токенов, проекты предлагают различные бонусные системы для своих пользователей или даже возможность участия в управлении проектом.

Например, владельцы токенов блокчейн-сети Optimism (OP) могут принимать участие в голосованиях по развитию платформы и выдвигать свои инициативы по управлению. А в качестве стимула, команда OP распределила 19 млн токенов, или около $25 млн, за активность в голосовании.

Что такое анлоки и вестинг в криптовалютах. Как за этим следить

Распределение

Следующие данные, которые стоит учитывать при изучении криптопроектов включают распределение активов среди инвесторов и других участников проекта. В последние годы практически все крупные криптопроекты запускались благодаря привлечению капитала посредством сбора средств на ранних стадиях разработки еще до выпуска собственной криптовалюты.

Таким образом, в момент создания криптовалют, проект распределяет значительную их часть в адрес ранних инвесторов, советников по разработке, членов команды и других участников. Поскольку намерения этих групп могут быть совершенно разные, потенциальные продажи их активов могут оказать давление на цену.

Тем самым, владение кем-либо из участников большими объемами криптоактивов проекта несет в себе значительные риски для цены. В качестве примера можно привести тендецию low float, high FDV, что означает низкое циркулирующее предложение при высокой полной разводненной стоимости.

FDV (Fully diluted valuation) — полностью разводненная оценка криптопроекта, рассчитываемая путем умножения цены токена на их максимальное количество, если бы все токены находились в обращении на открытом рынке.

Практически это выглядит, как, например, выпуск 10% токенов в момент старта торгов и разблокировки остальных 90% в течении следующих нескольких лет. В этом случае из-за небольшого объема токенов на старте легче сохранять цены актива на условно высоком уровне. Если токен смог достичь $1 млрд капитализации при 10% предложения, то следующие разблокированные 10% от общего предложения автоматически увеличат капитализацию до $2 млрд.

Но рынок может не выдержать продажи такого объема новых токенов и цена пойдет вниз. Как отметил основатель инвестиционной компании BlockTower Ари Пол, рынку ежедневно нужно огромное количество новых денег, чтобы поддерживать цены на стабильном уровне.

Качественно продуманная токеномика не гарантирует роста цены актива, но увеличивает вероятность успеха криптопроекта. Ведь надежные экономические взаимосвязи проекта могут привести к высокому спросу на криптоактив в долгосрочной перспективе. Эти основные элементы токеномики важно рассматривать вместе с множеством других метрик и характеристик криптопроектов.

«Ясного тренда нет». Что будет с биткоином в ближайшую неделю

Криптопроект Трампа и ставка на ИИ. Главное из интервью главы Tether

Как заявления Трампа влияли на крипторынок в 2025 году. Хронология

Related Reads

OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

OpenAI's new paper "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models" explores training AI to maintain safe, helpful, and honest behavior even under pressure, in unseen scenarios, or after being fine-tuned for harmful purposes. Moving beyond simple rule-based "don'ts," the research focuses on cultivating "beneficial traits" like honesty, risk-awareness, corrigibility, and transparency. It investigates if reinforcement learning (RL), often prone to "reward hacking" where models exploit loopholes, can instead be used to instill robust, generalized positive behaviors. Researchers created a multi-domain synthetic dialogue dataset covering areas like healthcare and law. They trained a model by replacing 5% of standard RL data with "beneficial trait" data. This model outperformed the baseline in 83% of 53 evaluations, showing average gains of 9.1% in alignment, safety, and helpfulness. Crucially, improvements generalized: a model trained only on healthcare "good behavior" data also performed better in 17 out of 19 non-healthcare alignment tests. The paper also tests "alignment persistence." When subjected to adversarial prompts or harmful fine-tuning, the beneficial trait model showed greater resilience, with smaller performance drops and less "spillover" of bad behavior to unrelated tasks. While not a complete solution, this work suggests a shift from post-hoc correction to proactively shaping robust, principled AI behavior, a critical step for deploying models in high-stakes, complex decision-making scenarios.

marsbit3m ago

OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

marsbit3m ago

Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

The core of recent semiconductor stock volatility is not about daily price swings, but rather the market questioning whether AI-driven semiconductor pricing has entered a new phase. Following a sharp sell-off in Korean stocks on June 23rd, led by Samsung and SK Hynix, a subsequent rebound is seen more as a technical positioning adjustment rather than a confirmed trend reversal. The key variable is HBM (High Bandwidth Memory), essential for AI chips. Its supply-demand imbalance granted memory makers significant pricing power. The current market focus is on whether this dynamic remains strong enough to justify elevated valuations. All eyes are on Micron's upcoming earnings report. The critical factor is not whether results meet already high expectations, but whether the company's guidance confirms that AI memory pricing power, order visibility, and future margins are still expanding. Micron's outlook will serve as a crucial test for the broader AI semiconductor chain, including Samsung, SK Hynix, and other infrastructure players. The recent bounce appears to be a pre-earnings positioning repair. For it to evolve into a sustained uptrend, concrete evidence is needed that the AI infrastructure expansion cycle's fundamentals—particularly for high-end memory—remain robust and can continue to surpass elevated market expectations. The risk is that strong demand alone may not be sufficient if future guidance hints at peaking momentum or increasing supply-side pressures.

marsbit40m ago

Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

marsbit40m ago

Global Tech Stocks Plunge: Another Stress Test for the AI Bull Market

Global tech stocks plummeted in a sharp selloff on June 23, with South Korea's KOSPI index crashing nearly 10%, triggering a trading halt. The plunge was led by semiconductor giants Samsung and SK Hynix, dragging down major Asian and US tech indexes and levered ETFs. The immediate trigger was a confluence of three signals within 24 hours: 1) reports that SK Hynix was slowing HBM4 expansion, raising doubts about a key AI chip bottleneck; 2) profit-taking ahead of Micron's earnings report after its massive year-to-date rally; and 3) a warning from Korean regulators about the risks of single-stock leveraged ETFs. The selloff's severity was amplified by Korea's uniquely leveraged market structure: record-high retail margin debt, over $30 billion in volatile single-stock leveraged ETFs requiring daily rebalancing (which creates selling pressure during declines), and the surprising shift of the National Pension Service from a net buyer to a net seller. The event reignited debates about an AI bubble. Analysts differed on timing—some warned of imminent rupture, others saw a temporary liquidity-driven correction—but agreed that sky-high valuations, a shift to retail/leveraged buying, and rising rates created a fragile setup. The parallel steep drop in SpaceX's stock, alongside its massive debt raise for AI infrastructure, underscored a broader market shift from narrative-driven "infinite imagination" to a "return on investment" calculation phase. All eyes are now on Micron's upcoming earnings report, seen as a key test for the AI hardware trade's fundamental logic. A strong report could stabilize markets, while a miss could validate deeper fears. The episode serves as a stark warning: when a bull run becomes dependent on leveraged bets on a single narrative, a violent and rapid correction should not be a surprise. The core question for investors is how much drawdown they are willing to tolerate to stay invested.

marsbit42m ago

Global Tech Stocks Plunge: Another Stress Test for the AI Bull Market

marsbit42m ago

Trading

Spot
Futures
活动图片