論文の概要: Computational Challenges in Token Economics: Bridging Economic Theory and AI System Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17410v1
• Date: Sun, 17 May 2026 12:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.002467
• Title: Computational Challenges in Token Economics: Bridging Economic Theory and AI System Design
• Title（参考訳）: トークン経済学における計算的課題--ブリッジング経済理論とAIシステム設計
• Authors: Ou Wu, Yingjun Deng,
• Abstract要約: トークン・エコノミクスは、大規模言語モデルシステムにおける資源配分、価値創造、価格の理解に有用なレンズとして登場した。 ハイレベル経済理論と現代のAIインフラの計算現実性の間には、依然としてかなりのギャップがある。 本稿では,トークン・エコノミクスの原理をリアルタイム推論システムに実装した場合に生じる重要な計算課題を特定し,解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.89493507314525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Token economics has emerged as a useful lens for understanding resource allocation, value creation, and pricing in large language model systems. While recent work has increasingly treated tokens as economic primitives, there remains a substantial gap between high-level economic theory and the computational realities of modern AI infrastructure. This paper identifies and analyzes the key computational challenges that arise when token-economic principles are implemented in real-time inference systems. We argue that computational feasibility is not merely one dimension of token economics, but its governing constraint: these challenges are driven by fundamental tensions among fine-grained valuation, low-latency execution, and allocation optimality under uncertainty. To structure this problem space, we introduce the notion of \textbf{Computational Token Economics} and propose the \textbf{Token Economics Trilemma} -- a conditional no-free-lunch principle that captures the inherent trade-offs among granularity, real-time performance, and optimality. We further categorize the main technical challenges into three areas: real-time value accounting, constrained resource allocation, and economic-aware system architecture. Rather than presenting a complete solution, this paper aims to define a research agenda for bridging token economics and AI system design, highlighting open problems at the intersection of computational economics, machine learning systems, and AI infrastructure.
• Abstract（参考訳）: トークン・エコノミクスは、大規模言語モデルシステムにおける資源配分、価値創造、価格の理解に有用なレンズとして登場した。 最近の研究はトークンを経済的プリミティブとして扱いつつあるが、ハイレベルな経済理論と現代のAIインフラの計算現実の間には大きなギャップが残っている。 本稿では,トークン・エコノミクスの原理をリアルタイム推論システムに実装した場合に生じる重要な計算課題を特定し,解析する。 これらの課題は、きめ細かい評価、低レイテンシ実行、不確実性の下での割り当て最適化の基本的な緊張によって引き起こされる。 この問題空間を構築するために,本稿では, 粒度, 実時間性能, 最適性の間の固有トレードオフを捉える条件付き自由ロンチ原理である, textbf{Computational Token Economics} という概念を紹介した。 さらに、主要な技術的課題を、リアルタイム価値会計、制約されたリソース割り当て、経済的なシステムアーキテクチャの3つの分野に分類する。 本稿では,トークン経済学とAIシステム設計を橋渡しする研究課題を定義し,計算経済学,機械学習システム,AIインフラの交差点におけるオープンな問題を明らかにすることを目的とする。

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