在本文中，我们讨论 Filecoin Plus (Fil+)，这是 Filecoin 网络内的一种激励机制，鼓励客户数据加入 Filecoin 网络。

Filecoin 是一个去中心化的数据存储网络，旨在存储人类最重要的信息。Filecoin 中的矿工，称为存储提供商 (SP)，做两件事，(1) 存储客户端数据  (2) 向网络提交容量，并获得区块奖励作为补偿。

SP 奖励取决于它们为 Filecoin 提供的效用。由于 Filecoin 的目标是存储人类最重要的数据，因此 Fil+ 明确以 10 倍的区块奖励乘数来增加存储经过验证的客户数据的激励措施。也就是说，存储 1 PiB Fil+ 数据的 SP 收到的区块奖励是向网络提交 1 PiB CC 的 SP 的 10 倍。

为了利用这一激励措施，Fil+ SP 必须存储来自经过验证的客户 DataCap 分配的数据，并为给定的存储容量承诺 10 倍的抵押品。

10 倍乘数稀释了成本，使得每单位 FIL 赚取的硬件成本更低。这种设计旨在使加载数据变得合理，而不是在客户需求随时可用时承诺容量。

该激励措施有效地增加了入职数据。Fil+ 数据接入比例已从一年前不到原始字节算力的 1% 增长到的 90% 左右。图 1 显示了这种增长。

为了理解为什么需要乘数，我们检查了存储客户数据但没有 Fil+ 补贴的 SP 的净利润概况。在 Filecoin 中，这被称为常规交易。蒙特卡洛模拟，以及对常规交易 SP 和 CC SP 产生的各种成本和收入进行建模的分布，表明常规交易 SP 与 CC 不具有竞争力。这一观察结果让我们认识到，如果没有明确的激励，在 Filecoin 上存储数据是不合理的。为了量化这一点，我们可以计算所需的乘数，使得 Fil+ SP 与 CC SP 一样有利可图。这是激励客户数据加入所需的最小乘数。图 3 显示了作为代币价格函数的最小乘数。我们观察到，随着代币价格的下降，所需的最小乘数急剧增加。

最小乘数的另一个角度是从交易收入的角度来看。在图 4 中，我们显示了对于给定的交易收入，Fil+ SP 与 CC SP 一样有利可图所需的最小乘数。

从这两个角度来看，我们都观察到，数据存储的经济性要发挥作用，需要相对较大的乘数。

Fil+ 计划的机制导致了一些滥用。为了阐明这一点，我们为可能参与 Filecoin 网络的不同类型的 SP 创建了六个业务档案。我们建模的六个配置文件是 CC SP、Fil+ SP、常规交易 SP 以及以不同方式滥用 Fil+ 计划的 SP 的两种变体（下图 4 中的 V1-Exploit 和 V2-Exploit）。这些滥用向量包括不存储冗余副本或不支持数据可检索性。最后，我们还模拟了一个滥用 Fil+ 程序但受到惩罚的 SP（图 4 中的 V3-Exploit）。然后，我们建立了一个模型，估计每个配置文件的净收入，考虑区块奖励、与客户交易的收入、与维护允许 SP 参与 Filecoin 的节点相关的成本以及代币汇率。由于成本和交易收入可能因地理位置等因素而有很大差异，因此我们对这些成本进行先验分布，从这些分布中运行蒙特卡洛模拟抽样，并根据净利润对各种业务概况进行排名。这些模拟的两个要点是：

我们发现，对于 80% 的模拟成本和收入场景，采用利用 Fil+ 的策略可以最大化净收入。下图更详细地显示了这些结果。

对滥用 Fil+ 计划进行处罚可以有效地使 Fil+ 滥用成为不太理性的选择。

我们邀请读者通过这个交互式计算器来试验我们的模型。读者可以应用自己的成本和收入模型以及分配先验，并探索这如何影响 Filecoin 中的不同 SP 策略。

每个系统都必须不断发展以保持相关性并适应其环境和情况。应该从这个角度来看待 Fil+ 计划。上一节重点介绍了可以利用 Fil+ 的一些机制。有哪些方法可以解决这些问题？一种方法是评估对滥用 Fil+ 计划的公证人或 SP 的处罚。蒙特卡罗模拟表明，评估对 Fil+ 滥用者的惩罚对于重新排列理性策略是有效的。然而，最大的问题是，如何以公平、高效、公正的方式确定实体是否滥用 Fil+ 计划？一种方法可能类似于Truebit使用的验证游戏和乐观汇总中使用的求解器挑战者框架。该过程可以从挑战者请求特定实体（解决者）验证其操作的特定方面（例如可检索性或带宽等）开始。然后，求解器必须在一个时间范围内响应这一挑战。该过程可以根据具体请求和响应进行迭代和升级。需要实施机制，使挑战者不会有效地拒绝服务攻击解决者。相反，必须激励解决者迅速响应挑战者的请求，但不能以牺牲其业务运营为代价。

在这项工作中，我们探索了 Fil+ 程序的一些细节。虽然 Fil+ 计划并不完美，但对于 Filecoin 来说，完成其存储人类最重要数据的使命仍然至关重要。