我们能在智能合约层面上收取创作者版税吗？
我们认为可以。
我们会在本文中论述我们的主张。
在最近由@hosseeb (@dragonfly_xyz) 和 @hosseeb共同主持的播客中，就创作者的版税问题进行了富有成效的辩论，参与的嘉宾还有@ZhuoxunYin (@MagicEden)和@ljin18 (@variantfund)。
在下面的片段中，Haseeb解释了在不影响抗审查或图灵完备的情况下收取版税的困难。
https://twitter.com/i/status/1583222572791271425
正如Haseeb所说，如果你能接受监视/审查机制，那么该问题的解决方案就不值一提了。如果观察到某NFT的销售没有支付版税，审查方将采取以下措施：
将项目列入黑名单（用特权燃烧掉它，改变元数据使图像模糊，修改合同等），有效地解决这个问题。
Zhuoxun提到了以前一个遵循这种结构的解决方案，但效果却是消极的。
https://twitter.com/i/status/1583222576406728704
在ape16z，我们不认为非自愿的审查或可篡改性是一种选择。这就引出了问题的核心。
我们能否在维持抗审查和图灵完备的同时，收取创作者版税？
我们回顾一下Haseeb提到的两个基本问题。
基本问题1（简称为FP1）。
假设图灵完备，就没有办法在合约层面上分辨出是销售还是转移。
这到底是什么意思呢？想象一下，你的合约有两个功能：转移(收件人) “和 “销售(买方，销售金额)”。
在这种情况下，市场可以简单地通过`转移()`来进行销售，并在外部托管资金。
对此有两个潜在的解决方案。
FP1，解决方案1。
一个更高级别的钱包识别应用，类似于@MatricaLabs提供的应用，可以识别转移方是否属于同一个人。
用户可以选择将钱包注册到一个账户，在这个账户之间的转移可以不用支付版税（即从burner wallet转移到ledger）。
这个解决方案保持了web3的一致性，因为它对用户来说是完全自主选择要不要使用该方案。
此外，钱包识别应用程序的实现可以包括隐私保护技术（例如，钱包<>配置文件链接的零知识证明）。
应用程序本身可以由社区的多重签名/治理机制管理，而不是一个中心化的权威机构。
对于恶意博弈这一机制，会产生一些担忧，这取决于它的执行。
例如，如果钱包可以不注册，那么暂时将钱包注册到销售方的资料中，就可以避免版税。
即使钱包必须要注册，也可以有一个服务来创建”交易DAO”档案，所有链接的钱包可以在上面相互交易，不收取版税。
我们知道这个解决方案并不完美（事实上没有完美的方案），但我们的确认为是有空间探索这个机制的，特别是对于某些系列/使用场景来说。
现在说说我们的第二个解决方案。
FP1，解决方案2。
如果我们无法区分 “转移() “和 “销售()”，那么我们就把所有的转移当作销售。
这确实有一个缺点，那就是个人内部的转移也需要支付版税。
对于NFT来说，这可能是一个合理的机制——与同质化代币不同，对所有的转移进行强制征税会毁了一切（交易所/做市商必须对账内再平衡交税，等等）。
所以我们解决了这个问题，对吗？
不，还没有。
基本问题2（简称FP2）：
在出售的情况下，合约如何确定出售的“真实”价值？
现在设想合约的唯一功能是 “销售（买家，销售金额）（即sale(buyer, saleAmount)）”。
交易平台仍然可以避免版税——只需调用销售函数，金额==0.01 SOL，其余的资金由外部托管。
我们再次为这个问题提出两个解决方案。
FP2，解决方案1。固定版税
这不是一个重要的解决方案。与其收取销售金额的x%，不如收取一个固定的0.5 SOL的费用。或者在任意数量（金额，代币）的交易对之间提供一个选项，实际上都会选最低。
由此，创作者的版税随着转移的次数而上升，而不是随着价值上升。对于某些系列/使用场景来说，这可能是完美的方案。对于那些不使用该方案的情况，我们有第二个解决方案。
FP2，解决方案2。基于预言机价格的版税。
创作者可以收取x%的版税，但其”公平价格”是由一个不受信任的评估机制得出的，而不是来自单方（交易平台或卖方）的”销售金额”。
这个解决方案背后的技术细节比较复杂。例如，地板价藏品相对更容易识别“公平价格”，而稀有藏品则更为复杂。
有协议（在@solana和@ethereum上)是为了解决这个问题而建立的，比如@abacus_wtf。
结论。
ape16z提出了这些解决复杂问题的路径，不仅对Solana，而且对基于加密世界的创作者经济整体而言。
我们呼吁开发人员、交易平台和社区成员参与进来，帮助我们共同实施最佳的解决方案。
现在，我们已经分享了我们对未来的建议（”我们能否收取版税”），不久我们会分享对版税的看法（”我们是否应该收取版税”）。
本文和对未来的探索是我们@apecortex的努力成果。我们也要感谢创始人 @DegenerateKong 和导师 @Beanthatgotaway ，他们为本文提供了重要的支持。
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