有些区块链会把完整的发行计划编码在协议中，就像比特币那样，因此，其最终供给量往往是不可能更改的，因为大家已有了社会共识。比特币区块链是通过按区块把奖励发放给挖出区块的矿工来发行新货币的；而且，区块奖励会按照预定的计划减半 —— 下一次减半预计是在 2020 年 3 月 11 日。
一些别的区块链的货币发行计划则不是这么铁板一块的，有可能会发生改变。以太坊的发行方案自 2017 年以来几经调整，最近的一次是把区块奖励从 3ETH 减到 2ETH。
无论什么时候，只要发行了新货币，货币供给量就膨胀了（我们因此把这个过程叫做 “通货膨胀”）。通胀（至少从理论上来说）会稀释存量货币的价值，除非存量货币中跟新发行货币等量的部分被烧毁掉。
在比特币和以太坊区块链上，新发行的货币是用来奖励矿工的（即为协议延续区块链的人）。但其实新增发的货币也可以被分发到其它用途上。一些区块链，比如 Stellar，会将增发货币的一部分留给一个正式的、致力于协议开发的基金会。例如，Stellar 开发基金会（SDF）就是一个非营利组织，致力于支持 Stellar 区块链的开发和成长。
金色午报 | 4月6日午间重要动态一览:7:00-12:00关键词：韩国、Cardano、普华永道、暗网
1. 韩国央行推出数字货币试点计划；
2. Cardano创始人：我知道怎么找出中本聪
3. 首尔警察厅今日对20家加密货币交易所和机构执行关于“N号房”的扣押搜查令；
4. 数据显示：机构投资者入场助推近期比特币价格上涨；
5. Willy Woo：从比特币采矿生态系统发展方式看，市场在3月份已经触底；
6. 普华永道：尽管并购和融资交易出现下滑 但2019年加密公司仍在整合；
7. Algorand基金会：警惕Facebook虚假账户，妥善保管私钥；
8. 暗网Monopoly发布新冠肺炎假药加密交易禁令；
9. 过去5年韩国区块链行业每10亿产值平均创造7.6个工作岗位。[2020/4/6]
自 2014 年 Stellar 网络到激活协议的第 12 版，Stellar 区块链的通胀计划是保持每年通胀 1%。整个过程是这样的：每个 Stellar 账户都可以指定一个 “通胀归属” 地址，发起指定的账户所持有的 luman（XLM）越多，通胀归属地址所得票数便越多。投票每两周一次，而每个得到货币总供给量 0.05% 的币支持的通胀归属地址都可以从通胀资金池中分一杯羹，数量正比于支持该通胀归属地址的各发起地址的总币量；任何未分发的资金都会在下一周中分发。注意，所有地址都可以被指定为通胀归属地址，但只有那些获得了至少总币量 0.05% 的币支持的归属地址才有资格获得新发行的货币。
金色沙龙丨ForTube联合创始人：区块链通过价值确权，使得数据的拥有权发生了变更:在本期金色沙龙上，The Force Protocol&ForTube联合创始人David Lei发言指出：区块链是价值互联网，和传统的互联网最大的区别就是，区块链通过价值确权，使得数据的拥有权发生了变更。传统互联网巨头可以通过不断扩大其平台，从而将用户锁定到自家的应用中，所有的数据不对外开放，实现信息的垄断。其根本原因就是在传统互联网模式下面，信息的所有权没有在用户手上，而是在提供信息服务的互联网平台。
在区块链世界，信息或者说数据的所有权转变到了用户这里，因为所有的区块链数据都具有自身价值，是资产，而这些价值是在用户的钱包和账户体系里面。协议层是这些数据价值的载体，而应用则成为了普通的读取和存储界面，最多是价值的流通管道，这一点和传统互联网的模式可谓翻天覆地的变化。[2020/3/25]
除了新发行的货币，交易手续费也会用这种方式来分配。不过，跟通胀的数量相比，手续费只是一点小零头。
在 2019 年 9 月 30 日，社区经年讨论之后，SDF 宣布这种货币通胀方案将被放弃。这个协议变更将在 2019 年 10 月 28 日完成。
分析 | 金色盘面：FGI恐慌指数上升至18:金色盘面综合分析：FGI恐慌指数上升至18，昨日市场普涨给投资者找回了部分信仰，市场人气有小幅恢复迹象。但从盘面来看BTC在6600的位置受到空头阻击下行回调，所以仍要注意风险。[2018/8/16]
在这篇文章中，我们将通过链上数据来理解这种通胀方案，看看它为什么会被放弃；最后，我们还要评估它对 Stellar 链上指标的影响。
理想 vs. 现实
在一封给 Stellar 开发者邮件组的邮件中，Jeb McCaleb（Stellar 联合创始人）列举了使用当前通胀方案的两大理由：
1.应对某些人批评 “密码学货币总是通缩”
2.为了 “给人们激励合作起来并决定区块奖励的分配”
Jeb 还详细阐述道：“任何在早期伴随初始分发而来的不平等和种种问题都会随时间推移变得越来越不重要，烟消云散。”
但现实恰好相反。
在这篇宣布放弃这种方案的博客中，SDF 解释道：新发行的货币本应帮助 “支持整个生态的开发和成长”，却经常被不怎么活跃在开发工作中的个人申领。这是因为人们把他们的资金都汇集在一起（形成 “通胀池”），让某个归属地址突破 0.05% 的门槛，收到奖励后就分发。
金色财经数据播报 加密货币当前总市值为22366亿人民币:根据AICoin数据显示，目前加密货币总市值为22366.678亿人民币。目前比特币市值为8580.538亿人民币，24小时成交额为10.88亿人民币；以太坊当前市值为3997.082亿人民币，24小时成交额为9.21亿人民币；瑞波币当前市值为1575.071亿人民币，24小时成交额为1.14亿人民币。[2018/5/23]
通胀支出概览
在这种通胀机制运行的差不多四年（2015 年 10 月到 2019 年 10 月）中，该机制执行了 280 次，只有 23 个收款方分走了 54.82 亿 XLM。
敏锐的观察者可能意识到了，通胀机制执行的次数（280 次）大于这个过程中的周数（4 年只有 212 周）。
这是因为，通胀不是从现在这个 Stellar 网络发布时（2015 年 9 月 30 日）才开始执行的，而是更早，是在 2014 年 7 月 1 日，第一个公开的 Stellar 网络启动的时候开始执行的。
参与者
金色财经现场报道 EOSIO DAWN3.0面世:金色财经现场报道，4月6日晚间，备受瞩目的EOS.io香港见面会如期举办，会上发布了EOSIO Dawn 3.0，此预发布版本代表着即将在2018年6月发布的EOSIO 1.0道路上的一个重要里程碑。为了使EOSIO成为构建区块链应用程序的最强大平台。[2018/4/7]
在通胀受益者的列表中，我们可以使用公开信息分辨出四种类型：
Stellar 开发基金会的地址
交易所地址
通胀池地址
未知地址（不为人知的超级大户，等等）
通胀池是小散户（无法独力达到 0.05% 的门槛，约为 5 千万 XLM，按当前价格大概是 250 万美元）从通胀中赚取收益的办法。用户只要指定通胀池为收益地址，就可以根据自己的资金份额收到每周分红。
然后交易所也开始参与进来，币安和 Poloniex 甚至会给他们的 XLM 用户分发通胀收益！
总共有 1,087,306 个账户指定过归属地址，也就是说，在通胀机制结束以前，只有 18.3 % 的地址参与过通胀。虽然数量不多，但他们的币量占总供给量的比重挺大的，因为有很多最大的大户参与。只有很小一部分账户（6.6%）曾经投票给从来没达到 0.05% 门槛的地址。
来看看收益最大的两个通胀池（Lumenaut 和 XLM 池），我们可以看到有多少账户参与了收益池（并领取了收益），以及几个关键的时间点：通胀机制终结时（2019 年 10 月底）以及 Lumenaut 的用户策略转变（2019 年 4 月，从那时候开始他们只给账户里至少有 100 XLM 的用户支付。
资金流
把这些信息汇总到一起，我们制作出了下面这张反映增发货币流向的图：
SDF 控制了 80% 的货币供给量，而且有可能把自己指定为通胀归属者。
他们从未缺席通胀过程。
因为 Stellar 是在 2017 年出名的，那么 SDF 有两年的始创期，几乎是通胀的唯一受益人。
进一步来说，只有一小部分资金（83.4 万 XLM，按现价算是 4.1 万美元）直接进入了社区项目（也就是实现了通胀的初衷）（不太清楚那些未知地址是怎么使用资金的）。然后，因为 SDF 控制了 80% 的货币总供给量，拿走了 98% 的增发货币，通胀实际上加剧了不平等。自 2019 年 11 月以来，Stellar 开发基金会从已批准的总计约 300 亿 XLM 中拿出了 3.4 亿 XLM（约 1670 万美元）用于开发。
对网络指标的影响
看看围绕 Stellar 原生 token（XLM）的活动，就可以看出通胀过程的影响。
除了按日观察收款活动，按周观察 Stellar 的活跃收款地址（在一周观察期中至少接收 XLM 一次的地址数量）可以进一步平滑掉不规则发行所带来的影响。
这样一来，我们就可以看出它跌到了数月以来的新低：
SDF 的博文宣布将终止通知，然后尽快公开他们处理手上的 XLM 的计划，其中也包括得自通胀的 54 亿 XLM。
实际上，通胀终止行动之后，几天内，SDF 就从运营资金中烧毁了 50 亿 XLM、从标记用于发放的资金中又烧毁了 50 亿 XLM，使当前的供应量变成刚好是 500 亿 XLM，其中有 2 千万不在 SDF 控制中。
最后，（在过去五年的通胀中）几千万 XLM 流向交易所和 XLM 持有者，只有很少一部分实现了其初衷：帮助社区项目。
Stellar 的通胀历程是一个极有意思的经济学实验。分析这个实验也跟最近很火的话题如坎蒂农效应（Cantillon effect）密切相关。它也告诉了我们，每个网络都有自身的特殊性，要考虑这些特殊性才能更好地理解网络上的活动。
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