日前 Cipher 发表了 Mining 向左，Staking 向右——公链的两大演进方向与价值分析 ，对两类公链的价值与应用进行了分析与展望。该文谈到：区块链系统无论如何设计，其 IT 成本一定高于中心化系统。本文希望延续这个话题对区块链成本问题进一步讨论并用具体的数据进行支撑，主要讨论两个方面：区块链系统运行成本，区块链系统与中心化系统的交易费用对比。
区块链系统运行成本
很多文章长篇累牍讨论了区块链的颠覆性价值，却很少讨论区块链系统的运行成本，而一项技术的实际应用往往取决于其价值与成本之差。区块链的成本有多高呢？应当如何衡量呢？Colin Platt 1 提供了一种视角：区块链系统运行成本是代币通货膨胀与交易费用之和。
该文认为，维护与保护公链的成本与保护公链抵御审查与外部干预的能力正相关的，公链成本越高，公链的安全性就越强。在 Bitcoin，维护与保护区块链的是矿工。矿工通过每十分钟解答一道谜题来竞争出块权利，以获得保护区块链的奖励。这种奖励通过两种方式发放：1、通货膨胀（铸币税）；2、交易费用。通货膨胀（铸币税）可以这么理解：假设市场有 100 枚比特币，每枚10元，市值1000元。矿工获得保护区块链的奖励 100 枚比特币并流通入市场，此时比特币的市值并没有提升，而货币却增多，火币发生了贬值。通过通货膨胀（铸币税），持币方的财富贬值，部分地转移给了矿工。交易费用比较容易理解，不再赘述。该文作者也论证：当通货膨胀下降时（出块奖励下降），会将保护网络的成本转移到交易费用上，并且提高网络安全性会进一步增加交易成本。Nervos 通过精妙的经济模型对此问题作出了回应。
通过上述论述，我们能够轻易获得目前主流的区块链的运行成本，这些成本是由所有的持币人所付出的。具体信息如下图：
我们发现，比特币一个月的运行成本竟高达5.4亿美元，而以太坊的运行成本也高达1.16亿美元，EOS的运行成本则高达 2800万美元。该图表中使用了 Bitcoin、Ethereum、EOS 6月增发数量、交易费以及代币价格。Bitcoin 数据来自 Blockchain.info , Ethereum 数据来自 Etherscan.io ，其计算方式为（日代币增发数+日交易费）*日平均价格， EOS 数据则来自其每年 5% 的代币增发估算并与6月的平均价格相乘（EOS 是没有手续费的）。在这里值得提出的是，EOS 年增发为5%，而仅 1 %作为 BP 奖励。但是由于这些代币的是有可能流通于市场的，本文依旧将其计算为 5%。
区块链系统与中心化系统的交易成本对比
上文已经对区块链系统的运行成本进行了论述，来到本文的第二部分：区块链系统与中心化系统的交易成本对比。交易成本对比基于一个简单的方法：1）将区块链系统假设为一个黑盒，仅关心该黑盒的运行性能（计算、存储、带宽等）；2）预估具备同样性能的中心化系统的成本（本文采用 AWS）。3）分别计算区块链系统与中心化系统的交易成本。
区块链系统由以下的基本操作组成：第一种是收集和验证交易（计算），第二种是保存它们（存储），第三种是从存储中读取。可以了解到 Bitcoin 在今年6月从 221GB 增加到 226GB，其整月所处理的交易数为10486006次，但是若没有进行实际地运行，依旧无法精确测量内存与带宽的使用量。Colin Platt 1 采用了预估的方案，认为在2018年4月，Bitcoin 相同能力的服务器月成本（AWS）为 127.16 美元，Ethereum 则为 208.9 美元。
本文选择了更为精确的方案：EOS BP 往往会对使用的设备进行公开介绍，譬如大多数 BP 都会选择 AWS x1.32xlarge（128 vCPU，2 TB RAM，4T SSD）作为推荐方案，不过在实际运行中往往采取较低的配置并保证能够快速进行配置升级。根据该设备配置，一台设备的运行成本为：$11538 /Year，$961.5/Month（加利福尼亚北部）。考虑到带宽成本，并对业内真实运作成本进行了咨询，本文预估与 EOS 相同能力的设备成本为每月 1500 美元。事实上，相对于后续得到的结果，预估的误差基本是可以忽略的。
上图展示了 Bitcoin、Ethereum、EOS、AWS 的交易费用成本。这张图表需要获得区块链的月运行成本及其交易数，其中 AWS 的成本为 1500 美元，其交易数为 EOS 的交易数。为了表达上的美观，只保留了前两位数字。具体数据如下：
是的，Bitcoin 的交易费用是中心化系统的 600 万倍！当然，从 Bitcoin、Ethereum、EOS 等项目的发展来看，区块链系统的交易成本一直都在下降。通过相对中心化的方式，EOS 的交易成本已经显著地低于 Bitcoin，今年 PoS 的火爆也会将交易成本再次拉低。与此同时，整体的区块链行业也在不断地寻找高利润行业已覆盖其高昂的交易成本。
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