市場做市是否可以超越交易進行一般化？在一篇新文章中，我描述了一種新穎的機制，該機制允許做市商不僅能定價，還能在任何去中心化計算系統中有效分配稀缺資源。

假設你有一些計算請求（例如交易、預言機請求等）和一些可以執行請求的節點。在存在複雜的（例如資源、狀態、平行化）約束的情況下，我們如何為計算請求定價並將其分配給節點？

我們理想上希望能有效利用網絡稀缺的資源，並提供用戶和節點能接受的非剝削性價格。此外，我們希望提供公示價格，讓參與者能擁有簡單的用戶體驗（像 Uber 一樣），而不必進行策略性競標。

但如果沒有出價，網絡就無法獲得評估資源配置效率的信息。我們通過招募市場做市商來解決這個問題，他們可以估算需求和供應參數。但在不將所有交易收益都給予他們的情況下使用他們是相當具有挑戰性的。

只需一個做市商，我們就可以通過讓做市商設定價格並保留利潤來激勵有效的資源配置。然而，做市商會向用戶收取高價，並向節點支付低獎勵，將所有交易利潤揽入囊中。這就是像 Uber 這樣的市場中發生的情況。

但在多個做市商的情況下，如何選擇最佳提案並不明確，因為該機制對供需參數沒有信息。這篇文章的主要貢獻是一種新穎的機制，將做市商置於小心的競爭中，以實現效率而不進行剝削。

該機制依序考慮做市商的提案，並持有一個持續的「當前最佳」提案。如果下一個提案為有衝突的參與者提供了明顯更好的價格，則當前提案可能會通過使非衝突參與者的價格變得更糟來嘗試進行價格匹配。

如果當前最佳提案無法進行價格匹配，則會被替換。在均衡狀態下，該機制會返回一個有效的資源分配和定價計劃，並且將被用戶和節點接受，而不會造成剝削。

特別感謝 @0xemperor @noamnisan @0xQTpie @ArshanKhanifar @PGarimidi @MaxResnick1 @bahrani_maryam @ckartik_ 以及更多人的反饋，還有 @achalvs 的設計。