디플레이션 모델
Savitri가 여러 소각 메커니즘을 통해 순 디플레이션을 달성하는 방법.
개요
Savitri는 인플레이션 단계(베스팅 주도, A0–A5)에서 적당한 네트워크 채택 조건 하에 6년차와 7년차 사이에 순 디플레이션으로 전환됩니다. 네 가지 독립적인 소각 메커니즘이 협력하여 작동합니다.
소각 메커니즘
1. 트랜잭션 수수료 소각 (모든 수수료의 50%)
모든 트랜잭션은 수수료의 50%를 영구적으로 소각합니다. 이것이 주요 디플레이션 동인입니다.
| 네트워크 활동 | 연간 소각량 |
|---|---|
| 일일 10K TX (A1) | ~255,000 SAVI |
| 일일 1M TX (A5) | ~25,500,000 SAVI |
| 일일 20M TX (A10) | ~182,500,000 SAVI |
2. AI/IoT 마이크로 소각 (서비스 수수료의 50%)
AI 추론 쿼리 및 IoT 데이터 인증 수수료에는 "유틸리티 잠금" 추가 50% 소각이 있습니다. AI/IoT 채택이 성장함에 따라 희소성이 가속화됩니다.
3. 스테이킹 풀 소각 (A5부터 연간 5%)
5년차부터 미분배 스테이킹 풀의 5%가 매년 소각됩니다. 이는 네트워크 활동과 무관하게 이론적 최대 공급량을 줄입니다.
45년에 걸쳐 스테이킹 풀에서 약 580M SAVI가 소각됩니다 — 유통에 진입하지 않았을 토큰이 영구적으로 파괴됩니다.
4. 볼륨 기반 적응형 소각 (0.1%–1%)
추가 소각이 네트워크 트랜잭션 볼륨에 따라 확장됩니다:
- 최소: 0.1% (저활동 기간)
- 최대: 1.0% (고활동 기간)
- 공식:
burn_rate = 0.1% + (0.9% × daily_volume / 1B)
순 인플레이션/디플레이션 타임라인
| 연도 | 새 토큰 (베스팅 + 스테이킹) | 예상 소각량 | 순 변화 | 상태 |
|---|---|---|---|---|
| A1 | ~124M | ~0.3M | +123.7M | 인플레이션 |
| A2 | ~316M | ~2.5M | +313.5M | 인플레이션 (피크) |
| A3 | ~214M | ~12.8M | +201M | 인플레이션 (감소) |
| A5 | ~134M | ~72M | +62M | 저인플레이션 |
| A7 | ~57M | ~120M | -63M | 디플레이션 |
| A10 | ~5M | ~183M | -178M | 강한 디플레이션 |
시간에 따른 실효 공급량
| 연도 | 유통 공급량 | 최대 공급량 (소각 후) | 실효 희소성 |
|---|---|---|---|
| TGE | 220M | 2,000M | 유통 11% |
| A5 | 1,123M | 1,972M | 유통 57% |
| A10 | 1,302M | 1,844M | 실효 공급량의 71% |
| A20 | 1,312M | 1,675M | 실효 공급량의 78% |
| A50 | ~1,315M | ~1,420M | 실효 공급량의 93% |
설계 철학
디플레이션 모델은 결정론적이고 프로토콜에 의해 강제됩니다. 모든 소각 매개변수는 하드코딩되어 있습니다 — 어떤 거버넌스 투표나 팀 결정도 전체 네트워크 하드 포크 없이 소각률을 변경할 수 없습니다. 이는 토큰 보유자에게 수학적 보장을 제공합니다: 네트워크가 사용되면 공급량이 줄어듭니다. 신뢰 불필요.