{"id":3974,"date":"2025-05-02T20:04:52","date_gmt":"2025-05-02T20:04:52","guid":{"rendered":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/cose-il-coefficiente-nakamoto-e-come-si-calcola\/"},"modified":"2025-05-02T20:04:52","modified_gmt":"2025-05-02T20:04:52","slug":"cose-il-coefficiente-nakamoto-e-come-si-calcola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/cose-il-coefficiente-nakamoto-e-come-si-calcola\/","title":{"rendered":"Cos&#8217;\u00e8 il Coefficiente Nakamoto e Come si Calcola?"},"content":{"rendered":"<h2>Introduzione al Coefficiente Nakamoto<\/h2>\n<p>Il <strong>coefficiente Nakamoto<\/strong> \u00e8 uno strumento utile per valutare il grado di <em>decentralizzazione<\/em> delle reti blockchain. Fu proposto nel 2017 da <strong>Balaji Srinivasan<\/strong>, ex CTO della piattaforma di scambio di criptovalute Coinbase, in collaborazione con <strong>Leland Li<\/strong>. In un articolo dedicato a questo strumento, intitolato &#8220;<em>Quantifying Decentralization<\/em>&#8220;, gli autori confrontano l&#8217;eccessiva centralizzazione con l&#8217;ineguaglianza economica, basando la loro analisi su due indicatori fondamentali.<\/p>\n<h2>Misura della Centralizzazione<\/h2>\n<p>L&#8217;idea centrale del coefficiente Nakamoto \u00e8 quella di misurare il numero minimo di organizzazioni (pool minerari, validatori o altri stakeholder) necessarie per <strong>interrompere collettivamente<\/strong> o <strong>prendere il controllo<\/strong> di una rete. Calcolando questo rapporto per qualsiasi rete, \u00e8 possibile comprendere quanto sia difficile per un aggressore attaccarla.<\/p>\n<p>Srinivasan e Li hanno anche messo in evidenza l&#8217;impatto dei sottosistemi sulla precisione del calcolo. Per applicare il concetto al contesto delle blockchain pubbliche, \u00e8 necessario considerare separatamente il sistema dai suoi elementi costitutivi. Prendendo ad esempio la rete <strong>Bitcoin<\/strong>, ci sono sei sottosistemi di decentralizzazione. Per calcolare il coefficiente Nakamoto finale, si considera il valore minimo di tutti i sottosistemi analizzati. La centralizzazione di uno qualsiasi di questi elementi riduce il livello complessivo di decentralizzazione della rete.<\/p>\n<h2>Calcolo del Coefficiente<\/h2>\n<p>Il processo di calcolo prevede diversi passaggi. Ad esempio, prendiamo in considerazione Bitcoin con la seguente struttura di pool minerari al <strong>1 maggio 2025<\/strong>. Quando \u00e8 stato aggiunto il pool ViaBTC, il valore totale ha superato la soglia del 51%, raggiungendo un indicatore del <strong>63,1%<\/strong>. Questo significa che <strong>tre pool controllano pi\u00f9 della met\u00e0 della rete<\/strong>, il che implica che il coefficiente Nakamoto per Bitcoin \u00e8 <strong>3<\/strong>.<\/p>\n<p>Nonostante la sua natura decentralizzata e il grande numero di nodi operativi, la distribuzione della potenza di calcolo tra i pool pu\u00f2 presentare <strong>rischi per la rete<\/strong>. Il coefficiente Nakamoto serve proprio a evidenziare questi punti deboli.<\/p>\n<h2>Decentralizzazione in Ethereum e Blockchain PoS<\/h2>\n<p>La seconda criptovaluta per capitalizzazione, <strong>Ethereum<\/strong>, pur avendo un numero impressionante di nodi, non mostra un alto grado di decentralizzazione quando si calcola la <strong>quota di stakers<\/strong> attraverso il meccanismo di consenso <strong>PoS<\/strong> (Proof of Stake). In un calcolo simile, il coefficiente Nakamoto per Ethereum risulta essere <strong>5<\/strong>. Questo valore supera la soglia del <strong>51,2%<\/strong> grazie alla somma delle quote di staking di ETH in <strong>Lido, Coinbase, Binance, Ether.fi e Kiln<\/strong>.<\/p>\n<p>Le reti <strong>PoS<\/strong>, come <strong>Sui<\/strong> e <strong>Aptos<\/strong>, operano su un&#8217;architettura di meccanismi di consenso misti <strong>DAG-BFT<\/strong> (Directed Acyclic Graph &#8211; Byzantine Fault Tolerance), richiedendo l&#8217;accordo di solo <strong>2\/3<\/strong> dei validatori per la convalida di un blocco. Di conseguenza, controllare pi\u00f9 del <strong>66,6%<\/strong> dei token consente di avere un controllo effettivo sulla creazione di blocchi.<\/p>\n<h2>Analisi dei Punteggi del Coefficiente Nakamoto<\/h2>\n<blockquote>\n<p>Secondo la risorsa analitica <strong>Nakaflow<\/strong>, i punteggi del coefficiente Nakamoto nelle reti PoS variano notevolmente. Al 1 maggio 2025, Polygon mostra uno dei valori pi\u00f9 bassi, pari a solo <strong>4<\/strong>, mentre le blockchain come <strong>Solana, Cardano, Avalanche, THORChain e Avail<\/strong> si collocano in una media tra <strong>20 e 35<\/strong>. Il record di valore pi\u00f9 elevato \u00e8 detenuto dalla rete parachain di <strong>Polkadot<\/strong>, con un coefficiente di <strong>173<\/strong>.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Alcuni sviluppatori stanno impiegando il coefficiente Nakamoto nel tentativo di perfezionare la loro tecnologia. Ad esempio, il team della startup <strong>Internet Computer<\/strong> ha pubblicato uno studio in cui si analizza la decentralizzazione della rete utilizzando una versione modificata dello strumento nella loro documentazione tecnica. Gli sviluppatori hanno notato che, per il loro progetto, utilizzare un valore minimo del coefficiente non \u00e8 sempre il modo pi\u00f9 appropriato per valutare i rischi. Ad esempio, \u00e8 inappropriato distribuire i partecipanti della rete nel campione in base al continente; il rischio di collusione tra i fornitori di nodi non \u00e8 necessariamente legato alla loro vicinanza geografica.<\/p>\n<h2>Conclusioni e Raccomandazioni<\/h2>\n<p>Concludendo l&#8217;analisi, gli esperti hanno proposto l&#8217;uso di una <strong>media ponderata<\/strong> del coefficiente per tutti i sottosistemi. I sottosistemi del progetto Internet Computer comprendevano diversi elementi, e gli sviluppatori hanno segnalato che \u00e8 pi\u00f9 logico analizzare la <strong>dynamica delle variazioni<\/strong>. Ad esempio, un <strong>aumento del coefficiente Nakamoto<\/strong> da 1 a 2 in un sottosistema \u00e8 critico, poich\u00e9 indica l&#8217;assenza di un <strong>unico punto di guasto<\/strong> nella rete. Questa variazione rappresenta un cambiamento pi\u00f9 significativo rispetto a un incremento da 10 a 11.<\/p>\n<p>Poich\u00e9 una media ponderata riflette entrambi i cambiamenti in modo simile, il team di Internet Computer ha suggerito di utilizzare una <strong>media ponderata dei logaritmi<\/strong> dei valori dei rapporti per catturare <strong>cambiamenti rilevanti<\/strong>.<\/p>\n<p>Il coefficiente Nakamoto \u00e8 uno strumento efficace che consente di <strong>stimare il numero minimo di partecipanti necessari<\/strong> per controllare una rete. Aiuta a comprendere la distribuzione del potere e a valutare la sicurezza, l&#8217;affidabilit\u00e0 e la resilienza delle piattaforme blockchain, informando sviluppatori, investitori e utenti e stimolando miglioramenti nei <strong>modelli di governance<\/strong>, nei <strong>meccanismi di consenso<\/strong> e nelle <strong>soluzioni di scalabilit\u00e0<\/strong> per aumentare la decentralizzazione. Tuttavia, il coefficiente Nakamoto presenta anche una serie di <strong>svantaggi<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introduzione al Coefficiente Nakamoto Il coefficiente Nakamoto \u00e8 uno strumento utile per valutare il grado di decentralizzazione delle reti blockchain. Fu proposto nel 2017 da Balaji Srinivasan, ex CTO della piattaforma di scambio di criptovalute Coinbase, in collaborazione con Leland Li. In un articolo dedicato a questo strumento, intitolato &#8220;Quantifying Decentralization&#8220;, gli autori confrontano l&#8217;eccessiva centralizzazione con l&#8217;ineguaglianza economica, basando la loro analisi su due indicatori fondamentali. 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