原文来自IOHK的Aggelos Kiayias，由卡尔达诺大使陈哲Anson翻译
让我们看看奖励共享计划的多元化前景，以及在卡尔达诺奖励共享计划设计中所做的选择
在上一篇文章中，我们确定了Cardano中奖励计划的目标，并给出了与该系统配合使用的一般准则。
从更高的角度来看，我们将从第一条原则出发，研究区块链系统中奖励共享的一般问题。回想一下，任何基于资源的共识系统的两个总体目标是激励以下方面。
**高参与度。**基于资源的共识协议越安全，协议维护需要投入更多的资源。当然，问题在于基础资源也可用于多种其他用途（例如，在工作量证明的情况下，电力和计算能力；在权益证明的情况下，用于去中心化应用程序的收益），因此我们应激励资源持有者为了协议的维护而投入资源。
低杠杆率：杠杆率与去中心化有关。以10人为一组，如果有一个领导者，该组始终遵循该领导者的意愿，那么该领导者的杠杆率为10，而其他所有人的杠杆率为零。另一方面，如果每个人的意见都相同，那么每个人的杠杆率都是1。这是两个极端，但是应该很明显地知道哪种类型的杠杆率与去中心化比较一致。但是从经济的角度来看，“仁慈专政”总是更有效率的。结果，去中心化将付出一定的代价（正像民主一样），因此也必须适当地激励它。
给定上述目标，让我们现在检查共识系统中已考虑的一些方法，并根据它们如何实现上述目标进行系统化。我们将介绍的一个重要的第一分类是在单峰奖励方案与多峰奖励方案之间。
单模式方案
在单模式案中，只有一种方法可以使用您的资源参与共识协议。我们研究了单模式方案的两个子类别。
1.线性单峰
这是最简单的方法，许多系统都遵循这种方法，尤其是比特币、原始的基于工作量证明的以太坊以及Algorand。这个想法很简单：如果一个单位指令x％的资源，那么系统将尝试提供x％的回报——至少是在期望中。这看起来似乎很公平，直到人们观察到它所带来的严重不利影响为止。
首先，考虑某人拥有x％的资源，并且预期中x％的回报低于其作为节点运行的个人成本。然后，他们要么不参与（降低系统的参与率），要么更可能主动寻找其他人来组合资源并创建节点。即使有两个资源持有者各自的资源占x％，并且在作为单独的节点运行时各自的成本c可行，但通过将资源合并到资源为2x％的单个节点中，它们的成本会更高，因为最终的成本通常小于2c 。由于合并的资源池（通常）将由一个单位运行，因此这可能导致强烈的集中趋势，并导致较高的杠杆率。
在实践中，单个独裁操作的节点不太可能出现。这是由于各种原因造成的，例如各方之间的协调摩擦，担心如果集中化趋势变得明显的话，系统底层代币的汇率可能会下降，以及偶尔使用复杂协议共同运行池的担忧。即便如此，很明显单峰线性奖励会损害去中心化。
除了查看比特币及其当前的相当中心化的矿池排列，您无查看其他。值得注意的是，如果将权益（而不是哈希能力）用作资源，则中心化压力将较小——因为操作节点的支出较小，但是同样的问题原则上也适用。
上述设置的另一个缺点是，从分类账的角度来看，随后发生的“链下”资源池将是完全不透明的，因此，社区很难对其进行监视和做出反应。总之，线性单峰方法的优点是简单，但在增加参与度和保持较低杠杆方面均不稳定。
2.量化线性单峰
该方法与线性奖励方法相同，但是它量化了基础资源。也就是说，如果您的资源低于特定阈值，则可能完全无法参与；您只能参加固定的数量。值得注意的是，此方法在ETH2.0中采用，认捐32个以太币以获取验证者身份。应该清楚的是，这种量化方法与线性单峰方法在参与条件和杠杆作用。尽管如此，这里出于两个主要原因而考虑了它。首先，使用量化方法使人们能够在基于资源的共识环境中改造传统的BFT风格的协议设计元素（例如，需要计数身份的元素）。最终的系统没有真正的基于资源的共识那么优雅，但这是不可避免的，因为当涉及数百个节点时，传统的BFT协议无法很好地工作。特定于权益证明设置的第二个原因是试图对参与者施加惩罚，以确保遵守协议。施加量化的抵押会使对协议违规行为的惩罚更加严重和痛苦。
双模式方案
接下来，我们转向多模式方案，此类别包括Cosmos，Tezos，Polkadot和EOS，它还包括Cardano。在多模式方案中，资源所有者可以在协议中扮演不同的角色。在共识协议中成为完全活动的节点只是选择之一。多模式方案的优点在于，提供协议本身内的多种参与方式（具有不同的回报率）可以容纳更高的参与度，并限制链下资源池。例如，如果一个人在使用所有资源时获得的潜在报酬低于其运行节点的运营成本，那么他们仍然可以选择通过协议中的其他模式进行参与。这样就缓解了链下资源组合的趋势，并且该系统（如果设计正确）可以将这种更高的参与度转化为增强的弹性。
我们将区分许多不同的多模式方案。
**•没有杠杆控制的典型双峰。**代表方法是通过代议制民主的启发：该系统是由多个运营商选出的运行。这种方法是双峰的，因为它使各方能够（1）在分类账中做推广他们自己和/或（2）用其资源“投票”给池运营者。代表运算符的集合具有固定的大小，并且使用一些选举功能根据特定的固定条件定期滚动更新，该选举功能会根据收到的票数选择代表。奖励在代表之间平均分配，可能考虑到绩效数据并进行相应调整。使用智能合约允许奖励流向选民，可以激励更多的投票者参与，因为资源持有者会为对好的代表的投票而获得报酬（请注意，此类别中的所有计划不一定都遵循此原则）。这种方法的缺点是缺乏杠杆控制，可能存在很大的上限，这表明系统最终可能会遇到一组非常高杠杆的运营商。 Cosmos，EOS和Polkadot广泛采用这种方法。
代表方法的另一种方法是委托方法。通常，这种方法更接近直接民主，因为它允许资源持有者选择使用他们拥有的资源直接参与该协议。但是，他们也可以自由地将自己的资源委派给他人，例如在流动性（或代议制）民主制中（代议制是从中衍生出来的）。这导致社区选择的操作员配置不具有预定数量的代表。与代表性方法一样，用户参与是双峰的。资源持有者可以将自己宣传为运营商和/或将其资源委派给现有运营商。提供的奖励与委托资源的数量成正比，可以通过链上智能合约以各种不同的比率支付代表。在委托方法中，我们将进一步区分两个子类别。
**•具有基于承诺的封顶奖励的委托双峰。**这种特殊的委托方式的典型代表是，资源池的奖励范围是由其运营商对池的承诺额确定的。这样，可以控制操作员的总杠杆并将其固定为一个常数。不幸的是，这种杠杆控制功能具有负面影响，即对所有大小资源持有者隐含地施加相同的约束。因此，一方面，在资源持有者人数众多的情况下，运营商能够做的抵押很少会限制参与。另一方面，一些大户资源持有者可能最终以非常重要的方式影响共识协议，甚至可能超出其安全阈值范围。就杠杆控制而言，很明显，一种尺寸并不适合所有尺寸！从现有系统来看，Tezos遵循了这种方法（本质上）。
值得注意的是，到目前为止，我们所看到的所有特定方法都存在缺点-无论是在最大限度地提高参与度，控制杠杆作用，或两者兼有。考虑到这一点，现在让我们适应我们的系统化，这是我们在Cardano中使用的奖励分享方案的方法。
**•具有奖励上限和激励性质押的委托双峰。**在此委托系统（在我们的奖励分享计划文件中引入）中，提供给每个池的奖励遵循池大小的分段函数。该函数最初是单调递增的，然后在某个“上限”级别变得恒定，该级别是可配置的系统参数（在Cardano中，这由参数k确定）。此上限限制了增加单个资源池的动机。同时，通过向较高的已质押池获得更多奖励来激励向池质押的资源。结果，降低杠杆率成为了激励驱动：资源池规模有限，运营商有动力将他们能够负担的所有资源保证投入尽可能少的池中。特别是激励大户资源持有者保持低杠杆。这种方法的好处是可以增强高度参与度，同时通过激励社区（i）尽可能多地做抵押（ii）将所有剩余的未抵押资源用作众包过滤机制的一部分来控制杠杆，从而保持杠杆作用。这将权益转化为投票权，并恰恰为那些对系统目标做出最大贡献的运营商提供支持。
上述系统化使我们在卡尔达诺与其他系统所使用的奖励共享方案的设计中做出了选择。综上所述，卡尔达诺奖励系统实现的目标是通过激励和基于社区利益的投票来实质性地促进最佳结果：低杠杆和高参与度。这是可以实现的，同时在利益相关者的输入行为方面仍然允许非常高度的差异性。
最后需要强调的是，尽管自从引入比特币区块链以来，行业已经取得了相当大的进步，但合作项目的奖励共享研究仍然是一个极为活跃且不断发展的领域。我们的团队不断评估奖励计划的各个方面，并以第一性原则积极探索整个设计空间。这样，我们可以确保将任何研究进展广泛传播，以造福整个社区。
我感谢Christian Badertscher，Sandro Coretti-Drayton，Matthias Fitzi和PeterGaži，感谢他们对其他系统的审查以及它们在本文系统化中的引用。