Die Gefahren der Tokenomics: Warum Modelle scheitern und Lehren für die Zukunft

Tokenomics wird oft als Motor für erfolgreiche Blockchain-Projekte angepriesen. Durch die Gestaltung von Anreizen und Strukturen, die Benutzer aufeinander abstimmen

Tokenomics wird oft als treibende Kraft hinter erfolgreichen Blockchain-Projekten angepriesen. Durch die Ausrichtung von Anreizen und die Schaffung von Strukturen, die Benutzern, Entwicklern und Investoren zugute kommen, kann Tokenomics ein wirksames Instrument für Wachstum und Nachhaltigkeit sein. Wie jedoch die spektakulären Abstürze mehrerer Kryptowährungsprojekte zeigen, sind nicht alle Tokenomics-Modelle gleich.

Von nicht nachhaltigen Anreizen bis hin zu Liquiditätskrisen bietet das Scheitern bestimmter Projekte wertvolle Lehren darüber, was man nicht tun sollte. In diesem Artikel gehen wir auf die Hauptgründe für das Scheitern von Tokenomics-Modellen ein und untersuchen, wie zukünftige Projekte aus diesen Fehlern lernen können.

Die Gefahren nicht nachhaltiger Anreize Eine der eklatantesten Ursachen für das Scheitern der Tokenomics ist die Verwendung nicht nachhaltiger Anreizstrukturen. Frühe Krypto-Projekte lockten die Teilnehmer oft mit himmelhohen Belohnungen für das Abstecken, Mining oder die Bereitstellung von Liquidität, aber diese Belohnungen waren mit hohen Kosten verbunden.

Nehmen Sie das Beispiel des UST- und LUNA-Zusammenbruchs von Terra im Jahr 2022. Das System versprach über sein Anchor Protocol übergroße Renditen, das eine Rendite von fast 20 % auf Stablecoin-Einlagen bot. Dies führte zu einem nicht nachhaltigen Kapitalzufluss, und als sich die Marktstimmung änderte, löste sich das gesamte Ökosystem auf.

Anleger gerieten in Panik, als UST sich vom Dollar löste, was eine Todesspirale auslöste, die Dutzende Milliarden an Wert vernichtete. Das Problem hierbei war nicht nur die algorithmische Natur von Terras Stablecoin – es war die Tatsache, dass die Tokenomics auf konstantes Wachstum angewiesen waren, um Belohnungen aufrechtzuerhalten.

Als der Markt diese Wachstumserwartungen nicht erfüllen konnte, wurde die Anreizstruktur toxisch. Die Lehre ist klar: Tokenomics-Modelle, die auf nicht nachhaltigen Erträgen basieren, scheitern zwangsläufig. Nachhaltige Projekte müssen Anreize bieten, die sich an der realen Wirtschaftsaktivität orientieren, und nicht an Spekulationswahn.

Liquidität Schwarze Löcher Liquidität ist das Lebenselixier jeder Token-Wirtschaft. Ohne ausreichende Liquidität können Benutzer Token nicht einfach kaufen oder verkaufen und die Preise werden volatil. In einigen Fällen haben Tokenomics-Modelle Liquiditätsprobleme verschärft, indem sie einen zu großen Teil des Angebots eines Projekts in Absteck- oder Vesting-Zeitplänen festhielten, was zu sogenannten „Liquiditäts-Schwarzen Löchern“ führte.

Eines der berüchtigteren Beispiele für dieses Phänomen ist der Zusammenbruch von Iron Finance, der den prominenten Investor Mark Cuban zu Fall brachte. Der teilweise besicherte Stablecoin von Iron Finance verlor seine Bindung, als große Abhebungen die Liquidität erschöpften.

Das Design des Systems zwang es dazu, mehr Token zu prägen, um die Bindung aufrechtzuerhalten, was den Markt mit Angebot überflutete und zu einem Preisverfall führte. Was die Sache noch schlimmer machte, war, dass ein Großteil des Token-Angebots des Projekts an verschiedene Protokolle gebunden war, was eine gesunde, liquide Marktreaktion verhinderte.

Tokenomics-Modelle müssen Token-Sperren sorgfältig mit ausreichender Liquidität in Einklang bringen. Während das Sperren von Token Anreize für das Halten und die Stabilität bieten kann, kann eine zu starke Sperrung zu illiquiden Märkten führen, insbesondere in Stressphasen. Projekte sollten auf Modelle abzielen, die die Liquiditätsbereitstellung fördern, anstatt sie einzuschränken.

Die Spekulationsfalle Eines der weitverbreitetsten Probleme bei gescheiterten Tokenomics-Modellen ist die übermäßige Abhängigkeit von Spekulationen. Während Spekulation ein natürlicher Bestandteil jedes Marktes ist, sollte die Tokenomics darauf ausgelegt sein, übermäßige Spekulation zu reduzieren, anstatt sie zu befeuern.

Projekte wie BitConnect, ein als Kryptowährung getarntes Ponzi-System, basierten vollständig auf Spekulationen und versprachen den Benutzern garantierte Renditen durch einen „Handelsbot“, den es nie gab. Als die Regulierungsbehörden BitConnect im Jahr 2018 abschlossen, waren Milliarden von Dollar verschwunden.

Das Problem hierbei war, dass die Tokenomics von BitConnect nicht darauf ausgelegt waren, echten Wert zu schaffen, sondern spekulativen Eifer zu schüren. Die hohen Erträge des Projekts zogen massive Investitionen nach sich, aber es gab keine zugrunde liegende wirtschaftliche Aktivität, die diese Erträge hätte sichern können.

Diese „Pump-and-Dump“-Mentalität haben wir in mehreren anderen Projekten gesehen, von OneCoin bis zum kurzlebigen Hype um SafeMoon.

Um der Spekulationsfalle zu entgehen, müssen Projekte sicherstellen, dass ihre Tokenomics-Modelle an den tatsächlichen Nutzen und die Wertschöpfung gekoppelt sind und nicht nur an spekulativen Preisbewegungen. Token sollten klare Anwendungsfälle innerhalb des Ökosystems haben – sei es für Governance, Zugang zu Diensten oder Zahlungen – und nicht nur als Spekulationsinstrumente existieren.

Übermäßiges Vertrauen in algorithmische Stabilität Algorithmische Stablecoins sind seit langem ein Bereich der Innovation, aber sie waren auch eine Quelle erheblichen Scheiterns.

Projekte wie Basis, das 2018 eingestellt wurde, und Terras UST im Jahr 2022 versuchten beide, algorithmische Mechanismen zu schaffen, um die Stabilität ohne ausreichende Sicherheiten aufrechtzuerhalten. Die Idee war, dass das Protokoll selbst Angebot und Nachfrage anpassen könnte, um einen stabilen Preis aufrechtzuerhalten.

Diese Modelle scheitern jedoch oft, weil sie sich zu stark auf das Marktvertrauen und die Annahme verlassen, dass die Nachfrage nach dem Token hoch genug bleibt, um den Algorithmus zu unterstützen. Wenn das Vertrauen schwindet, sind diese Systeme anfällig für Runs, wie wir bei UST gesehen haben.

Sobald die Bindung bricht, ist eine Wiederherstellung nahezu unmöglich, da das System den Markt mit Angebot überschwemmt und den Wert des Tokens weiter sinkt.

Die Lehre daraus ist, dass algorithmische Stabilitätsmodelle ohne ausreichende Sicherheiten oder externe Unterstützungsmechanismen von Natur aus fragil sind. Während einige Projekte, wie das DAI von MakerDAO, erfolgreich integriert wurden

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