SIMD-228 : une analyse critique

Enseignements exploitables

• Le calendrier d’inflation actuel de Solana repose sur un modèle temporel fixe qui débute à 8 % par an et diminue de 15 % chaque année jusqu’à atteindre un plancher de 1,5 %. L’inflation s’élève actuellement à ~4,68 %. SIMD-228 vise à remplacer ce modèle par une formule qui ajuste dynamiquement l’inflation selon le taux de staking.
• Nos simulations d’impact suggèrent que SIMD-228 stabilise l’inflation, maintient le staking et préserve le rendement dans les scénarios optimiste et médian. Dans le ou les scénarios pessimistes, un faible niveau de staking et une forte inflation risquent de menacer la sécurité du réseau, comme c’est également le cas aujourd’hui.
• Nos simulations d’impact suggèrent que SIMD-228 atteint son objectif d’émissions fondées sur le marché dans les scénarios où le staking est élevé, en réduisant la pression vendeuse, en s’adaptant aux perturbations et, à terme, en réduisant l’inflation.
• Nos simulations d’impact indiquent que la principale faiblesse de SIMD-228 apparaît dans les environnements où les montants stakés sont faibles et où les incitations reposent sur des pénalités (c’est-à-dire des pressions économiques telles qu’un retrait agressif du staking par les validateurs). Ces incitations pourraient créer une boucle de rétroaction susceptible de menacer la stabilité du réseau, d’accroître l’émission de tokens et d’entraîner le départ d’autres validateurs. Notons que, toutes choses égales par ailleurs, toute courbe souffrirait dans de tels scénarios. Toutefois, la courbe proposée se redresserait plus rapidement que la courbe d’inflation inélastique actuelle.
• 647 validateurs sur 1 316 (49 %) appliquent un taux de commission nul sur les récompenses de staking, ce qui signifie que les variations de l’inflation auront peu d’effet direct sur leur viabilité économique. Ce pourcentage augmente légèrement pour atteindre 51 % parmi les validateurs hors de la supermajorité, où 635 validateurs sur 1 243 appliquent un taux de commission nul sur les récompenses de staking.
• Notre modèle économique des validateurs suggère que l’introduction de la courbe d’inflation SIMD-228 entraînera une contraction modeste de l’ensemble des validateurs. Les facteurs qui influencent bien davantage l’économie des validateurs de longue traîne de Solana comprennent le prix du SOL, l’activité du réseau, les taux de partage des récompenses de bloc et les coûts de vote.
• Les coûts de vote restent la principale dépense d’un validateur (~2 SOL par époque). Actuellement, le protocole facture des frais de base uniformes à toutes les transactions de vote, quel que soit le poids du stake. Anza travaille à réduire considérablement les coûts de vote, potentiellement grâce à un nouveau SIMD de crédit d’inclusion des votes qui devrait atteindre le mainnet d’ici la fin de l’année.
• Les validateurs de longue traîne ont tendance à appliquer des taux de commission plus faibles sur les récompenses de staking et à moins dépendre des commissions liées à l’inflation que les autres catégories de validateurs, notamment ceux exploités par des plateformes d’échange et ceux axés sur les institutions. Le taux de commission moyen actuel sur l’inflation, hors validateurs privés appliquant un taux fixe de 100 %, est de 2,75 %. Hors de la supermajorité, ce taux est légèrement inférieur, à  2,68 %.
• Selon nos projections sur les futures sources de revenus des validateurs, après SIMD-96, seuls 175 validateurs tireraient plus de 20 % de leurs revenus annualisés des commissions liées à l’inflation.
• La période de transition initiale de 10 époques de SIMD-228, désormais portée à 50 époques, a suscité des inquiétudes. Nos simulations suggèrent que des périodes de transition plus longues ou des retards pourraient réduire l’efficacité de SIMD-228, prolongeant ainsi une inflation élevée et limitant sa capacité à stabiliser le staking et les rendements dans les scénarios pessimistes.
• Le calendrier d’inflation temporel actuel de Solana a initialement été calqué sur des réseaux comparables comme Cosmos, avec des paramètres fixes plutôt que des forces de marché dynamiques. Idéalement, l’inflation devrait être déterminée par la courbe de demande du rendement du staking de SOL plutôt que par des décisions humaines arbitraires. Les marchés sont intrinsèquement plus efficaces pour découvrir les prix.
• Une forte inflation des tokens crée une pression vendeuse, car dans de nombreuses juridictions, les stakers doivent vendre leurs récompenses pour couvrir leurs obligations fiscales. Avec un taux d’inflation annualisé actuel de ~4,69 % et une valorisation entièrement diluée de 80 milliards de dollars, les émissions annuelles totalisent environ 3,75 milliards de dollars. Même une réduction modeste de l’émission éviterait chaque année la fuite de centaines de millions de dollars de valeur.

Qu’est-ce que SIMD-228 ?

SIMD-228: Market-Based Emission Mechanism est un Solana Improvement Document (SIMD) proposé par Tushar Jain, Vishal Kankani de Multicoin Capital et Max Resnick d’Anza. Il vise à introduire un mécanisme d’inflation fondé sur le marché en remplaçant le calendrier fixe de désinflation actuel par un modèle dynamique plus sensible à la participation au réseau. L’inflation actuelle de Solana repose sur un modèle fixe qui débute à 8 % par an et diminue de 15 % chaque année jusqu’à atteindre un plancher de 1,5 %. Elle s’élève actuellement à ~4,68 %.

SIMD-228 vise à remplacer ce modèle par une formule qui ajuste dynamiquement l’inflation en fonction du taux de staking (c’est-à-dire la part des tokens SOL stakés par les validateurs), selon la formule suivante : 

i(s) = r * (1 - √s + c * max(1 - √(2s), 0)), où :

• s est le taux de staking.
• r est le taux d’inflation statique (dérivé d’une fonction de décroissance temporelle commençant à 4,68 % et diminuant jusqu’à 1,5 %).
• c est une constante (~3,146, soit environ π) qui affine l’ajustement de l’inflation. Elle rend la courbe agressive en dessous de 50 % de staking et lui fait dépasser le taux statique à 33 %.

Pour assurer une transition fluide du calendrier actuel vers le calendrier proposé, SIMD-228 propose une interpolation entre l’ancien et le nouveau taux sur 50 époques selon la formule suivante :

i(s) = r * (1 - 𝛼√s + 𝛼c * max(1 - √(2s), 0)), où :

• 𝛼 passe de 0,1 à 1 au cours des 50 premières époques.

La proposition avance qu’à mesure que le réseau mûrit, les stakers gagnent de plus en plus de SOL provenant d’autres sources, telles que les récompenses de bloc et le MEV. Il en résulte une offre excédentaire d’émissions par rapport à la demande de staking, ce qui pourrait entraîner une concentration de la propriété, une moindre utilisation de SOL dans la DeFi en raison des taux d’inflation élevés et une pression baissière sur le prix. L’objectif principal consiste à réduire au minimum l’émission de tokens et la pression vendeuse en diminuant l’inflation lorsque le staking est élevé, signe d’une forte participation au réseau, et en l’augmentant lorsque le staking est faible afin d’encourager la participation et de préserver la sécurité du réseau. SIMD-228 vise donc à limiter l’émission au Minimum Necessary Amount (MNA) requis pour sécuriser le réseau. Cela réduirait la pression vendeuse et favoriserait l’utilisation de SOL dans la DeFi tout en préservant la décentralisation. 

Solutions alternatives envisagées

Quatre autres solutions ont été évaluées, puis rejetées en raison de leurs limites :

• Ajustement à taux fixe : un nouveau taux d’émission fixe serait défini (par exemple, à partir des contributions de la communauté). Toutefois, cette approche ne réagit pas au marché, risque d’aboutir à des décisions arbitraires, érode la confiance dans le processus décisionnel de la communauté et pourrait compromettre la sécurité du consensus en ignorant la dynamique du staking en temps réel.
• Rendement de staking cible fixe avec MEV : l’émission serait ajustée selon une moyenne mobile sur 30 jours des pourboires MEV afin de maintenir un rendement cible. Cette approche pourrait s’aligner sur les conditions du marché, mais elle risque d’encourager d’autres modes de paiement du MEV permettant d’échapper au suivi, ce qui rendrait la conception inefficace. La proposition évite explicitement de mesurer le MEV et se concentre exclusivement sur les émissions fondées sur le staking.
• Fonction de contrôleur proportionnel : l’émission serait gérée par une fonction de contrôle, permettant une réponse dynamique aux fluctuations de la participation au staking. Toutefois, cette approche risque d’accroître les émissions même si la participation au staking tombe naturellement sous le taux cible.
• Formule à terme unique : l’émission serait déterminée uniquement par le premier terme de la formule SIMD-228 proposée. Toutefois, cela laisserait sans réponse un cas limite dans lequel les taux de staking continuent de baisser et l’inflation terminale atteint 1,5 %. Dans de tels scénarios, le second terme fait monter l’inflation au-delà de la courbe actuelle.

Modélisation de l’impact potentiel de SIMD-228

Le code suivant, disponible ici, vise à modéliser SIMD-228 et son impact potentiel sur l’inflation de Solana. Tout le monde peut exécuter ces simulations pour vérifier les résultats.

Le code se divise en plusieurs sections :

• Fonction de décroissance temporelle
• Taux d’inflation actuel de Solana
• Taux d’inflation de SIMD-228
• Ajustement du taux de staking
• Fonction de simulation
• Fonctions de visualisation

Fonction de décroissance temporelle (`time_decay_static_rate`)

Cette fonction réduit progressivement le taux d’inflation statique, d’une valeur initiale (c’est-à-dire r0, par exemple 8 %) à une valeur minimale (c’est-à-dire r_floor, par exemple 1,5 %) sur un nombre défini d’époques (c’est-à-dire dynamic_epochs).

Elle utilise une formule de décroissance linéaire pour simuler une réduction contrôlée de l’inflation au fil du temps.

Taux d’inflation actuel de Solana (`current_inflation_rate`)

Cette fonction représente le modèle d’inflation actuel de Solana. Il débute à 8 % et diminue de 15 % par an jusqu’à atteindre un plancher de 1,5 %.

Il s’agit d’un calendrier fixe.

Taux d’inflation de SIMD-228 (`simd228_inflation_rate`)

Cette fonction implémente la formule d’inflation proposée par SIMD-228 :

i(s) = r * (1 - √s + c * max(1 - √(2s), 0))

• s : le taux de staking (c’est-à-dire la part des tokens stakés)
• r : le taux d’inflation statique issu de la fonction de décroissance temporelle
• c : une constante (~3,146, soit environ π) qui ajuste la courbe

La formule devrait réduire l’inflation lorsque le staking est élevé et l’augmenter lorsqu’il est faible. L’objectif est de rendre l’inflation sensible à la participation au réseau.

Ajustement du taux de staking (`adjust_staking_rate`)

L’ajustement du taux de staking modifie dynamiquement ce taux en fonction des rendements du staking. Il compare le rendement effectif à un rendement cible. Si le rendement s’en écarte, le taux de staking évolue dans une limite définie par époque afin d’éviter les variations brutales.

Fonction de simulation (`simulate_with_delay`)

La fonction de simulation exécute la simulation complète sur un nombre défini d’époques (c’est-à-dire total_epochs). Elle utilise le modèle d’inflation actuel pendant un nombre spécifié d’époques (c’est-à-dire delay_epochs), puis passe à la formule SIMD-228 une fois le délai écoulé.

À des époques prédéfinies (c’est-à-dire shock_epochs), le taux de staking diminue selon un facteur donné (c’est-à-dire shock_factor, par exemple 0,8 pour une réduction de 20 %) afin de simuler des chocs ponctuels. Nous définissons les chocs ponctuels comme des réductions temporaires du taux de staking appliquées pendant la période dynamique. Cela reproduit des perturbations réelles afin de tester la résilience du modèle d’inflation en situation de tension.

Si le rendement effectif tombe sous un seuil donné (par exemple 3,5 %), des « pénalités » supplémentaires sont appliquées. Par pénalités, nous cherchons à reproduire des conséquences économiques telles qu’un retrait agressif du staking par les validateurs en réaction à un événement donné.

Fonctions de visualisation

plot_scenario trace les résultats (par exemple l’inflation, le taux de staking et l’offre de tokens) d’un scénario unique pour différents délais.

compare_Scenarios compare les scénarios optimiste, médian et pessimiste pour un délai fixe.

sensitivity_analysis teste l’incidence des changements de paramètres (par exemple c, la vitesse d’ajustement et le taux de staking initial) sur les résultats.

Comment interpréter ces simulations ? 

Le code génère des graphiques sur trois horizons temporels (6, 12 et 24 mois), plusieurs délais et différents scénarios. Ces scénarios comprennent :

• Scénario optimiste :  un taux de staking initial de 70 %, aucune pénalité, aucun choc et une commission des validateurs fixée à 5,87 %
• Scénario médian : un taux de staking initial de 65 %, aucune pénalité, un choc à l’époque 200 entraînant une baisse de 20 % du taux de staking et une commission des validateurs fixée à 4,38 %
• Scénario pessimiste : un taux de staking initial de 30 %, une pénalité de 3 %, des chocs aux époques 100 et 300 entraînant une baisse de 30 % du taux de staking et une commission des validateurs fixée à 3,66 %
• Scénario pessimiste sans pénalités : un taux de staking initial de 30 %, aucune pénalité et des chocs aux époques 100 et 300 entraînant une baisse de 30 % du taux de staking
• Scénario pessimiste avec de faibles pénalités : un taux de staking initial de 30 %, une pénalité réduite de 1 % et des chocs aux époques 100 et 300 entraînant une baisse de 30 % du taux de staking

Nous pouvons interpréter les principales métriques comme suit :

Offre totale

• Ce qu’elle montre : la croissance de l’offre de tokens, qui démarre à 550 millions de SOL
• Interprétation :
  • Période de délai : l’offre augmente selon le modèle de désinflation actuel (c’est-à-dire un départ à 8 % et une baisse annuelle de 15 %)
  • Période dynamique : après le délai, la croissance ralentit si SIMD-228 réduit l’inflation (c’est-à-dire qu’un staking plus élevé entraîne une inflation plus faible)
• Exemple : dans le scénario optimiste (c’est-à-dire 70 % de staking), la croissance de l’offre devrait être plus lente que dans le scénario pessimiste (c’est-à-dire 30 %), avec des pénalités, des chocs et d’autres conditions déterminantes similaires

Taux de staking

• Ce qu’il montre : la part des tokens stakés
• Interprétation :
  • Période de délai : constante
  • Période dynamique : s’ajuste en fonction du rendement. Les rendements élevés augmentent le staking ; les faibles rendements ou les pénalités le réduisent
• Exemple : dans le scénario pessimiste, les chocs (c’est-à-dire shock_std=01) et les pénalités (yield < 3.5%) peuvent provoquer de la volatilité ou une tendance baissière

Taux d’inflation

• Ce qu’il montre : le taux d’inflation annuel en pourcentage
• Interprétation :
  • Période de délai : suit le modèle actuel, passant de 4,68 % à 1,5 %
  • Période dynamique : passe à SIMD-228, où les taux de staking réduisent l’inflation via 1 - √s.
• Exemple : le scénario médian (c’est-à-dire 65 % de staking) devrait afficher une baisse plus régulière que le scénario pessimiste (c’est-à-dire 30 % de staking)

Rendement du staking

• Ce qu’il montre : le rendement effectif annuel pour les stakers après une commission supposée de 4,12 %, en accord avec la tendance des validateurs à proposer des frais nuls.
• Interprétation :
  • Période de délai : le rendement reflète l’inflation actuelle divisée par le taux de staking
  • Période dynamique : le rendement s’ajuste selon les variations de l’inflation et du staking. Un staking plus élevé peut maintenir les rendements en réduisant l’inflation.
• Exemple : le scénario optimiste devrait maintenir des rendements plus élevés plus longtemps grâce à la stabilité du staking

Analyse de sensibilité

• Paramètre c :
  • Une valeur c plus élevée (par exemple 2,5 contre 3,5) amplifie l’effet du staking sur l’inflation. Nous devons vérifier si elle ne réduit pas excessivement les rendements.
• Facteur d’ajustement :
  • Des valeurs plus grandes (par exemple 0,01 contre 0,1) rendent le staking plus réactif. Nous devons rechercher d’éventuelles oscillations ou une réaction trop lente.
• Staking initial :
  • Des taux initiaux plus élevés (par exemple 30 % contre 70 %) entraînent une inflation plus faible et de meilleurs rendements. Nous devons évaluer la dépendance du système à ce paramètre.

Que nous apprennent ces simulations ?

Pour cette analyse, nous avons limité nos horizons temporels aux 24 prochains mois. N’hésitez pas à modifier le code de modélisation, à ajouter de nouveaux scénarios et à tracer des graphiques sur d’autres horizons temporels. Notez que ces scénarios sont réalisés ceteris paribus, sans tenir compte du MEV, de l’activité du réseau ni des nombreux autres SIMD qui pourraient être proposés et implémentés avant SIMD-228 si celui-ci est adopté. Nous cherchons uniquement à évaluer les mérites de SIMD-228 et sa manière de traiter l’inflation dans différentes conditions. Nous aborderons plus loin une analyse économique plus complète de l’ensemble des validateurs.

Les graphiques suivants sont des captures d’écran de quelques scénarios sélectionnés tracés par notre script Python avec Matplotlib :

Nous pouvons continuer à ajuster les paramètres et à tracer des graphiques pour simuler diverses conditions potentielles. Les tendances sont toutefois claires. Les simulations permettent de tirer les conclusions suivantes :

• SIMD-228 stabilise l’inflation, maintient le staking et préserve le rendement dans les scénarios optimiste et médian.
• Dans le ou les scénarios pessimistes, un faible niveau de staking et une forte inflation risquent de menacer la sécurité du réseau, comme c’est également le cas aujourd’hui.
• Des retards de mise en œuvre plus longs amplifient ces risques, en particulier dans les scénarios pessimistes, en augmentant l’offre initiale de tokens et en réduisant les rendements, comme le montrent les comparaisons de scénarios. 
• Les grands validateurs profitent de la stabilité dans les scénarios optimiste et médian, tandis que les petits validateurs courent des risques importants dans les scénarios pessimistes. En effet, après commissions, les rendements passent sous le seuil de rentabilité (2 à 3,5 % contre 3,66 % pour la longue traîne), ce qui les obligera probablement à se retirer, à se regrouper ou à chercher d’autres sources de revenus, sauf si une baisse des coûts de vote ou d’autres incitations atténuent le problème.
• SIMD-228 atteint son objectif d’émissions fondées sur le marché dans les scénarios où le staking est élevé, en réduisant la pression vendeuse, en s’adaptant aux perturbations et, à terme, en réduisant l’inflation.
• Nos simulations indiquent que la principale faiblesse de SIMD-228 apparaît dans les environnements où les montants stakés sont faibles et où les incitations reposent sur des pénalités (c’est-à-dire des pressions économiques telles qu’un retrait agressif du staking par les validateurs). Ces incitations pourraient créer une boucle de rétroaction susceptible de menacer la stabilité du réseau, d’accroître l’émission de tokens et d’entraîner le départ d’autres validateurs. Notons que, toutes choses égales par ailleurs, toute courbe souffrirait dans de tels scénarios. Toutefois, la courbe proposée se redresserait plus rapidement que la courbe d’inflation inélastique actuelle.

En principe, SIMD-228 fonctionne comme prévu : c’est une innovation prometteuse. Toutefois, d’autres mesures complémentaires devraient suivre afin d’atténuer les scénarios défavorables possibles, faute de quoi l’effet sur les petits validateurs pourrait être néfaste. Cela justifie une discussion sur l’économie de l’ensemble des validateurs.

Modélisation économique de l’ensemble des validateurs

Nous avons également modélisé l’économie de l’ensemble des validateurs selon différents scénarios prospectifs afin d’approfondir notre analyse. Notre principal objectif était de mieux comprendre l’impact potentiel de SIMD-228 sur la taille de cet ensemble. Compte tenu de la complexité de l’économie des validateurs et des nombreuses variables en jeu, les lecteurs qui ne maîtrisent pas les fondamentaux pourront utilement consulter notre précédent article du blog Helius. Le modèle exploite les données économiques réelles des douze derniers mois provenant du tableau de bord Solana de Blockworks, ainsi que les données actuelles sur l’ensemble des validateurs issues de l’API Stakewiz.

Une version publique de cette analyse est disponible dans cette feuille Google Sheets. Nous tenons à remercier l’équipe du validateur Pine Stake pour avoir développé une version antérieure de cette analyse.

Scénarios relatifs à l’ensemble des validateurs

Notre modèle économique des validateurs étudie des scénarios de taux de staking faible, médian et élevé. Avec SIMD-228, un faible taux de staking est favorable à l’économie des validateurs, car il augmente l’émission et donc les revenus issus des commissions. Le modèle classe les validateurs dans l’une des trois catégories suivantes : rentables, non rentables et à l’équilibre, en tenant compte des trois principales sources de revenus : commissions liées à l’inflation, récompenses de bloc et commissions MEV. L’équilibre correspond à un bénéfice annuel compris entre -10 SOL et 10 SOL.

Scénario actuel

• Taux de stake : taux actuel de ~63 %
• Courbe d’inflation actuelle
• Estimation du modèle : 706 validateurs rentables, 13 à l’équilibre

Scénario de faible taux de stake

• Taux de stake : 35 %
• Courbe d’inflation SIMD-228
• Estimation du modèle : 706 validateurs rentables, 12 à l’équilibre

Scénario médian

• Taux de stake : 50 %
• Courbe d’inflation SIMD-228
• Estimation du modèle : 689 validateurs rentables, 8 à l’équilibre

Scénario de taux de stake élevé

• Taux de stake : 70 %
• Courbe d’inflation SIMD-228
• Estimation du modèle : 685 validateurs rentables, 10 à l’équilibre

Hypothèses du modèle de l’ensemble des validateurs

Nous supposons que tous les validateurs fonctionnent avec la même efficacité. Bien que cela ne soit pas vrai en pratique, intégrer les différences opérationnelles réelles ajouterait une complexité inutile à l’analyse.

Ce modèle suppose que le ratio actuel de stake entre les validateurs reste constant. Ce ratio détermine leur part relative du total des récompenses de bloc, des commissions liées à l’inflation et des commissions MEV. Nous prenons un instantané de ces ratios à l’heure actuelle, puis ajustons les principaux paramètres liés aux SIMD et à l’activité du réseau selon les scénarios. Bien que les ajustements du stake soient modélisés comme uniformes dans l’ensemble des validateurs, ce qui est peu probable en pratique, cette approximation devrait néanmoins fournir une estimation raisonnable.

Depuis l’activation de SIMD-96 sur le mainnet le mois dernier, 50 % des récompenses de bloc ne sont plus brûlées. Ce modèle ne suppose aucun changement de comportement des utilisateurs lorsqu’ils choisissent entre les frais de priorité et les pourboires Jito, puisque les coûts de transaction et l’expérience utilisateur restent inchangés. Selon cette hypothèse, à niveau d’activité du réseau égal, les validateurs percevront désormais deux fois plus de frais de priorité qu’avant SIMD-96. Par conséquent, les récompenses de bloc jouent maintenant un rôle plus important qu’auparavant dans la modélisation de l’économie future des validateurs.

Pour simplifier le raisonnement et la comparaison avec le calendrier d’inflation actuel, le modèle suppose une application immédiate de SIMD-228. En réalité, si la proposition est adoptée, son activation sur le mainnet prendra au minimum plusieurs trimestres.

En outre, l’analyse ne tient pas compte des facteurs suivants :

• Accords privés de partage des récompenses de bloc
• Bénéfices issus du sandwiching
• Commissions des pools de stake
• Subventions du Solana Foundation Delegation Program (SFDP)
• Toute autre source de revenus hors émission, récompenses de bloc et Jito MEV

Quel que soit le scénario, les lecteurs pourront constater que de nombreux validateurs de longue traîne fonctionnent à perte. Plusieurs raisons peuvent l’expliquer : 

• Des validateurs non rentables acceptent des pertes dans l’espoir de devenir bientôt rentables.
• Des validateurs de test exécutent d’autres configurations de logiciel client
• Des validateurs reçoivent une aide du Solana Foundation Delegation Program pour couvrir les coûts de vote
• Des validateurs disposent d’autres sources de revenus (par exemple, les sandwichers)

Observations issues de la modélisation économique de l’ensemble des validateurs

La première observation tirée des données est que les validateurs de longue traîne ne génèrent pas de revenus importants grâce aux commissions sur les récompenses de staking. Les validateurs indépendants de longue traîne et ceux des équipes de l’écosystème ont tendance à appliquer des taux de commission plus faibles sur les récompenses de staking et à moins dépendre des commissions liées à l’inflation que les autres catégories de validateurs, notamment ceux exploités par des plateformes d’échange et ceux axés sur les institutions.

• 647 validateurs sur 1 316 (49 %) appliquent un taux de commission nul sur l’inflation, ce qui signifie que les variations de l’inflation n’affecteront pas leur viabilité économique. 
• Ce pourcentage augmente légèrement pour atteindre 51 % parmi les validateurs hors de la supermajorité, où 635 validateurs sur 1 243 appliquent un taux de commission nul sur l’inflation.
• Le taux de commission moyen actuel sur l’inflation, hors validateurs privés appliquant un taux fixe de 100 %, est de 2,75 %. Hors de la supermajorité, ce taux est légèrement inférieur, à  2,68 %.
• Selon nos projections sur les futures sources de revenus des validateurs, après SIMD-96, seuls 175 validateurs tireraient plus de 20 % de leurs revenus des commissions liées à l’inflation, à condition que l’activité du réseau reste conforme à celle des 12 derniers mois.
• Dans le scénario de faible taux de stake à 35 %, le nombre de validateurs rentables et à l’équilibre ne diminue que d’une unité par rapport à la situation actuelle. Dans le scénario de taux de stake médian à 50 %, ce nombre diminue de 22 (3 %). Dans le scénario de taux de stake élevé à 70 %, le nombre de validateurs rentables et à l’équilibre diminue de 24 (3,4 %).

Le modèle suggère que l’introduction de la courbe d’inflation SIMD-228 entraînera probablement une contraction de l’ensemble des validateurs, même si cet effet devrait rester limité (3,4 % dans le scénario de stake élevé). Les facteurs qui influencent davantage l’économie des validateurs de longue traîne de Solana comprennent le prix du SOL, l’activité du réseau, les taux de partage des récompenses de bloc et les coûts de vote, autant de variables que ce modèle maintient constantes.

Arguments contre SIMD-228

Risques économiques pour les validateurs

De nombreux petits validateurs craignent que, si SIMD-123 est adopté, une « course vers zéro » ne s’engage pour les récompenses de bloc, réduisant la rentabilité de leurs opérations. Et si SIMD-228 est également adopté, les validateurs de longue traîne pourraient devenir encore moins rentables. Comme le révèle notre modélisation économique de l’ensemble des validateurs, beaucoup d’entre eux fonctionnent à perte. Cela les obligerait à explorer d’autres voies économiques, à rejoindre des pools de stake, à bénéficier de subventions, à chercher d’autres sources de revenus non alignées sur les intérêts du réseau ou à cesser complètement leurs activités.

Bien que des validateurs indépendants tels que Laine et Solana Compass aient apporté des contributions importantes à l’écosystème, attendre des validateurs qu’ils explorent d’autres voies économiques n’est peut-être pas la meilleure solution. Dans une publication sur X (anciennement Twitter), Chainflow, un validateur disposant d’environ un demi-million en stake, a révélé qu’il « reste fortement dépendant de la délégation du SFDP pour poursuivre ses activités, malgré [ses] efforts pour attirer du stake », en contribuant davantage qu’il ne prélève. Ce constat rejoint notre analyse du Solana Foundation Delegation Program (SFDP) publiée sur le blog Helius plus tôt cette année. Il semble que les petits validateurs disposent de peu de moyens réalistes pour attirer du stake.

Pour les validateurs de longue traîne, les coûts de vote restent la principale dépense et dépassent souvent leurs revenus issus des commissions sur l’émission. Actuellement, le protocole facture des frais de base uniformes à toutes les transactions de vote des validateurs, quel que soit le poids du stake. Pour alléger cette charge, des chercheurs d’Anza ont indiqué travailler à une réduction importante des coûts de vote. Une mise à niveau proposée, qui pourrait impliquer un nouveau SIMD de crédit d’inclusion des votes, devrait atteindre le mainnet d’ici la fin de l’année. Toutefois, selon la date d’implémentation de SIMD-228, s’il est adopté, certains craignent que ces réductions n’arrivent trop tard. Une solution à long terme qui remanierait entièrement les transactions de vote telles que nous les connaissons afin de traiter véritablement le problème de fond prendra du temps.

Risques pour la stabilité économique

La proposition suppose que les récompenses MEV sous forme de pourboires Jito réduisent la dépendance aux émissions, mais évite explicitement de les mesurer. Malgré la dépendance de la proposition à ses hypothèses, cette omission risque de sous-estimer les revenus des stakers. Cela pourrait entraîner une émission excessive si le MEV baisse de manière inattendue, ou insuffisante s’il augmente fortement, et potentiellement déstabiliser l’économie des validateurs ainsi que la stabilité du marché du SOL, comme le suggèrent les fluctuations des pourboires Jito entre le T1 et le T4 2024 (de 42 à 430 millions de dollars) mentionnées dans la proposition.

En outre, la courbe agressive proposée sous 50 % de staking, qui dépasse le taux statique à 33 %, pourrait provoquer des pics d’inflation excessifs dans des conditions de faible staking, comme dans nos scénarios pessimistes. Cela pourrait porter l’émission au-delà du MNA et, à terme, contredire les objectifs de SIMD-228.

Préoccupations liées à l’implémentation et à la prévisibilité

SIMD-228 introduit une formule plus complexe et fondée sur le marché, qui peut déconcerter le grand public habitué au calendrier d’inflation prévisible de Solana. Cette complexité supplémentaire, combinée à la période de transition en époques et à l’effet nuancé de la constante c, pourrait éroder la confiance de la communauté si les utilisateurs interprètent mal le comportement du modèle ou s’en méfient. Autrement dit, cette formule est bien plus difficile à comprendre que « le nombre diminue chaque année jusqu’à atteindre 1,5 % ».

La période de transition en époques est particulièrement préoccupante. Certains estiment que la transition initiale de 10 époques est trop brutale et « change les règles » des émissions de Solana. Toutefois, nos simulations suggèrent que des périodes de transition plus longues ou des retards pourraient réduire l’efficacité de SIMD-228, prolongeant ainsi une inflation élevée et limitant sa capacité à stabiliser le staking et les rendements dans les scénarios pessimistes. Cette période de transition a depuis été portée à 50 époques et Vishal l’a annoncée publiquement dans une publication sur X. 

Arguments en faveur de SIMD-228

Le seau percé : les coûts cachés de l’inflation

Un argument clé en faveur de SIMD-228 est que l’inflation fonctionne comme un « seau percé », un concept récemment mis en avant par Max Resnick, chercheur chez Anza, dans son article sur X. L’un des principaux inconvénients d’une forte inflation des tokens est l’augmentation de la pression vendeuse, car certains stakers, en particulier dans certaines juridictions, considèrent les récompenses de staking comme un revenu ordinaire et en vendent une partie pour payer leurs impôts. Avec une inflation annualisée actuelle de ~4,69 % et une valorisation entièrement diluée de 80 milliards de dollars, les nouvelles émissions représentent environ 3,75 milliards de dollars par an. Aux États-Unis, le taux marginal supérieur de l’impôt sur le revenu des particuliers est de 37 %, tandis que le taux d’imposition des plus-values à long terme est de 20 %, ce qui crée de fait une taxe de ~17 % liée à ce « seau percé » sur l’émission. Pour les entreprises, les revenus et les plus-values sont imposés au même taux, mais les moins-values ne peuvent pas compenser les revenus, ce qui entraîne une décote de 21 % sur l’émission si la capitalisation du SOL reste inchangée.

Outre les gouvernements, les plateformes d’échange centralisées et les prestataires de conservation prélèvent également une part importante des récompenses de staking au moyen de pratiques anticoncurrentielles. De grandes plateformes comme Binance et Coinbase facturent une commission de 8 % sur le staking, un taux impensable pour les petits validateurs dans l’environnement concurrentiel actuel. Ces plateformes profitent de la captivité des utilisateurs pour extraire davantage de l’émission de Solana. Solana émettant ~28 millions de SOL par an (~3,8 milliards de dollars aux prix actuels), même une légère réduction de l’émission pourrait faire économiser chaque année des centaines de millions de dollars au réseau.

Distorsion du marché par l’inflation et puissance des signaux de prix

Une inflation excessive au-delà de ce qui est nécessaire pour sécuriser le réseau crée une pression baissière persistante sur le prix, fausse les signaux du marché et empêche une comparaison équitable des prix. En termes financiers traditionnels, l’inflation d’un système PoS revient à ce qu’une société cotée effectue un petit fractionnement d’actions tous les deux jours. De nombreux acteurs du marché — graphiques, tableaux de bord, observateurs occasionnels et investisseurs particuliers — ne tiennent pas compte de cette inflation dans leurs analyses, ce qui donne une perception trompeuse du prix.

Un graphique de prix sain est l’un des outils marketing les plus efficaces pour tout écosystème, car il influence non seulement les traders, mais aussi l’ensemble des participants. Sur les marchés crypto guidés par la psychologie, le prix sert de point de Schelling, c’est-à-dire d’indicateur clé de la santé globale d’un écosystème.

Supériorité des systèmes pilotés par le marché

Nombreux sont ceux, dont Mert Mumtaz, cofondateur de Helius, qui ont souligné la nécessité de systèmes fondés sur le marché et intégrant les retours du monde réel. Le calendrier d’inflation temporel actuel de Solana a initialement été calqué sur des réseaux comparables comme Cosmos, avec des paramètres fixes plutôt que des forces de marché dynamiques. Idéalement, l’inflation devrait être déterminée par la courbe de demande du rendement du staking de SOL plutôt que par des décisions humaines arbitraires. Les marchés sont intrinsèquement plus efficaces pour découvrir les prix, et les systèmes qui ne s’adaptent pas aux conditions réelles deviennent fragiles, un risque inacceptable pour un réseau qui sécurise des milliards de dollars de valeur. Sans ajustements pilotés par le marché, Solana s’expose à la planification centralisée, à des vulnérabilités cachées et à une stagnation à long terme.

Pénaliser l’utilisation du réseau

Une forte inflation pénalise l’utilisation active de SOL on-chain pour des activités telles que la participation à des pools de liquidité, le trading de NFT ou le placement d’ordres d’achat dans un carnet d’ordres. L’infrastructure mature et robuste de Liquid Staking Tokens (LST) de Solana peut atténuer certains de ces effets négatifs en permettant une utilisation active de SOL sans dilution, mais elle entraîne aussi des coûts supplémentaires. Ceux-ci incluent des frictions dans l’expérience utilisateur, la fragmentation de la liquidité entre différents tokens, un slippage potentiel lors des échanges vers et depuis les LST, ainsi que la nécessité pour les utilisateurs de comprendre les mécanismes du staking afin de se protéger du coût indirect de la dilution.

Marius, cofondateur de Kamino, a défendu le même point de vue, en déclarant : « Le staking encourage la thésaurisation et réduit l’activité financière… D’une certaine manière, cela revient à ce que la Fed relève ses taux et durcisse les conditions financières. »

Éviter la paralysie par l’analyse : plaidoyer pour un progrès itératif

Dans une récente publication sur X, Max Kaplan, CTO de Sol Strategies, affirme qu’il vaut mieux avoir approximativement raison que précisément tort. Puisqu’aucun modèle parfait n’existe, l’expérimentation dans le monde réel constitue le meilleur moyen de l’affiner. Attendre des données idéales avant de procéder à des changements mène à la paralysie par l’analyse, où une réflexion excessive empêche d’agir. Kaplan souligne que cette tendance a historiquement paralysé de grandes entreprises, permettant à des concurrents plus rapides de gagner des parts de marché.

L’écosystème crypto évolue rapidement, et Solana doit s’adapter à cet environnement concurrentiel. Les progrès doivent être réalisés aussi vite que raisonnablement possible, en sachant que la première tentative ne sera peut-être pas parfaite. L’itération et l’apprentissage continus sont largement préférables à la stagnation. Cette approche reflète le pragmatisme de la communauté Solana, son goût pour l’itération rapide et sa culture d’innovation portée par l’ingénierie.

Dans cette perspective, certains considèrent Solana comme un État-nation doté d’une économie souveraine. Selon eux, la valeur de Solana provient « de sa capacité à ouvrir la voie à de nouveaux cas d’usage et à des implémentations plus efficaces de cas d’usage existants », c’est-à-dire à mobiliser le capital. Solana a besoin d’efficacité du capital, car la plupart de ses tokens sont immobilisés dans des comptes de stake. Les SOL devraient plutôt être échangés, tradés, utilisés pour fournir de la liquidité, acheter des NFT, investir dans des RWA, etc. Nous devrions moins nous concentrer sur les pourcentages de staking et davantage sur la mobilisation de cette réserve de capital inexploité. 

Par extension, Solana est considérée comme le berceau des marchés de capitaux sur Internet (c’est-à-dire la prochaine évolution du capitalisme). Certains vont jusqu’à dire : « [C]hoisissez le capitalisme, choisissez Solana. » La vision de Toly pour Solana est celle d’une blockchain aussi rapide que le Nasdaq. Alors que la blockchain devient de plus en plus étroitement liée aux notions d’amélioration de la finance, de formation et d’efficacité du capital, de souveraineté numérique, de monnaie privée et de capitalisme lui-même, il est logique que les utilisateurs souhaitent améliorer la politique monétaire de Solana : de bons marchés ont besoin d’une bonne politique, et la situation actuelle ne les satisfait pas. Même s’ils ne sont pas d’accord sur les détails précis de SIMD-228, ils s’accordent à dire que l’inflation est trop élevée et comprennent que quelque chose doit changer. SIMD-228 est donc considéré comme philosophiquement aligné sur la mission de Solana. 

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté deux modèles afin de clarifier les effets potentiels de SIMD-228 et examiné les principaux arguments pour et contre la proposition. Les nombreuses discussions et les débats autour de cette proposition mettent en lumière une évolution positive : la gouvernance de Solana est active et mobilisée. Le réseau a atteint un niveau de maturité où un ensemble diversifié de parties prenantes façonne activement son avenir, en débattant et en défendant ce qu’elles considèrent comme la meilleure voie à suivre.

Ressources supplémentaires

• L’inflation de Solana est-elle trop élevée ? - Blog Helius
• Le Solana Foundation Delegation Program et les défis auxquels font face les validateurs de longue traîne - Blog Helius