Les périls de la Tokenomics : pourquoi les modèles échouent et leçons pour l'avenir

Tokenomics est souvent présenté comme le moteur qui conduit les projets blockchain réussis. En concevant des incitations et des structures qui alignent les utilisateurs

Tokenomics est souvent présenté comme le moteur des projets blockchain réussis. En alignant les incitations et en créant des structures qui profitent aux utilisateurs, aux développeurs et aux investisseurs, les tokenomics peuvent être un outil puissant de croissance et de durabilité. Cependant, comme en témoignent les crashs spectaculaires de plusieurs projets de cryptomonnaies, tous les modèles tokenomics ne sont pas créés égaux.

Des incitations non durables aux crises de liquidité, l’échec de certains projets offre de précieuses leçons sur ce qu’il ne faut pas faire. Dans cet article, nous examinerons les principales raisons pour lesquelles les modèles tokenomiques échouent et explorerons comment les projets futurs peuvent tirer les leçons de ces erreurs.

Les périls des incitations non durables L'une des causes les plus flagrantes des échecs de la tokenomics est l'utilisation de structures d'incitation non durables. Les premiers projets de cryptographie attiraient souvent les participants avec des récompenses exorbitantes pour le jalonnement, l'exploitation minière ou la fourniture de liquidités, mais ces récompenses avaient un coût élevé.

Prenons l'exemple de l'effondrement de l'UST et de LUNA de Terra en 2022. Le système promettait des rendements démesurés via son protocole Anchor, qui offrait un rendement de près de 20 % sur les dépôts stables. Cela a conduit à un afflux de capitaux non durable, et lorsque le sentiment du marché a changé, l’ensemble de l’écosystème s’est effondré.

Les investisseurs ont paniqué lorsque le dollar américain s’est désarrimé au dollar, déclenchant une spirale mortelle qui a anéanti des dizaines de milliards de valeur. Le problème ici n’était pas seulement la nature algorithmique du stablecoin de Terra : c’était le fait que la tokenomics reposait sur une croissance constante pour maintenir les récompenses.

Lorsque le marché n'a pas pu répondre à ces attentes de croissance, la structure d'incitation est devenue toxique. La leçon est claire : les modèles tokenomiques qui reposent sur des rendements non durables échouent inévitablement. Les projets durables doivent offrir des incitations adaptées à l’activité économique réelle, et non à une folie spéculative.

Liquidité Trous noirs La liquidité est l’élément vital de toute économie symbolique. Sans liquidité suffisante, les utilisateurs ne peuvent pas facilement acheter ou vendre des jetons, et les prix deviennent volatils. Dans certains cas, les modèles tokenomiques ont exacerbé les problèmes de liquidité en bloquant une trop grande partie de l'offre d'un projet dans des calendriers de jalonnement ou d'acquisition, créant ce que j'appelle des « trous noirs de liquidité ».

L’un des exemples les plus notoires de ce phénomène est l’effondrement d’Iron Finance, qui a entraîné la chute de l’éminent investisseur Mark Cuban. Le stablecoin partiellement garanti d'Iron Finance a perdu son ancrage lorsque des retraits importants ont drainé des liquidités.

La conception du système l'a obligé à frapper davantage de jetons pour maintenir l'ancrage, inondant le marché d'offre et provoquant une chute des prix. Ce qui a aggravé la situation, c'est qu'une grande partie de l'offre de jetons du projet était bloquée dans divers protocoles, empêchant une réponse saine et liquide du marché.

Les modèles Tokenomics doivent soigneusement équilibrer les blocages de jetons avec une liquidité suffisante. Bien que le verrouillage des jetons puisse encourager la détention et la stabilité, un blocage excessif peut conduire à des marchés illiquides, en particulier pendant les périodes de stress. Les projets devraient viser des modèles qui encouragent l’apport de liquidités, plutôt que de le restreindre.

Le piège de la spéculation L'un des problèmes les plus répandus dans les modèles tokenomiques défaillants est la dépendance excessive à l'égard de la spéculation. Bien que la spéculation fasse naturellement partie de tout marché, la tokenomics devrait être conçue pour réduire la spéculation excessive plutôt que pour l'alimenter.

Des projets comme BitConnect, un système de Ponzi déguisé en crypto-monnaie, ont été entièrement construits sur la spéculation, promettant aux utilisateurs des rendements garantis via un « robot de trading » qui n'a jamais existé. Au moment où les régulateurs ont fermé BitConnect en 2018, des milliards de dollars avaient disparu.

Le problème ici était que les tokenomics de BitConnect n'étaient pas conçues pour créer de la valeur réelle, mais pour nourrir la ferveur spéculative. Les rendements élevés du projet ont attiré des investissements massifs, mais il n'y avait aucune activité économique sous-jacente pour soutenir ces rendements.

Cette mentalité de « pomper et vider » est quelque chose que nous avons vu dans plusieurs autres projets, de OneCoin au battage médiatique éphémère autour de SafeMoon.

Pour éviter le piège de la spéculation, les projets doivent s'assurer que leurs modèles tokenomiques sont liés à l'utilité réelle et à la création de valeur, et pas seulement aux mouvements de prix spéculatifs. Les jetons doivent avoir des cas d'utilisation clairs au sein de l'écosystème, que ce soit pour la gouvernance, l'accès aux services ou les paiements, plutôt que d'exister uniquement comme instruments de spéculation.

Dépendance excessive à l'égard de la stabilité algorithmique Les pièces stables algorithmiques sont depuis longtemps un domaine d'innovation, mais elles ont également été une source d'échec important.

Des projets comme Basis, qui ont fermé leurs portes en 2018, et l'UST de Terra en 2022, ont tous deux tenté de créer des mécanismes algorithmiques pour maintenir la stabilité sans garanties suffisantes. L'idée était que le protocole lui-même pouvait ajuster l'offre et la demande pour maintenir un prix stable.

Cependant, ces modèles échouent souvent parce qu’ils s’appuient trop sur la confiance du marché et sur l’hypothèse selon laquelle la demande pour le jeton restera suffisamment élevée pour prendre en charge l’algorithme. Lorsque la confiance s’érode, ces systèmes sont vulnérables aux fuites, comme nous l’avons vu avec l’UST.

Une fois le rattachement brisé, il devient presque impossible de le restaurer, car le système inonde le marché d'offre, faisant baisser encore davantage la valeur du jeton.

La leçon à retenir ici est que les modèles algorithmiques de stabilité sont intrinsèquement fragiles sans garanties suffisantes ou sans mécanismes de soutien externe. Alors que certains projets, comme le DAI de MakerDAO, ont été intégrés avec succès

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