前几天的一篇 EOS流行之痛——RAM机制设计缺陷? 分析了EOS中RAM的分配机制，定性的去理解，作为稀奇资源的RAM，如何通过Bancor算法以市场定价的方式进行调节。但是RAM的价格到底如何计算？BP的RAM扩容方案作用有多大，是否真能解决问题？RAM的价格应该在多少，能否持续？BM又是如何看待RAM问题呢？
RAM价格震荡
先来看RAM价格的走势图：
RAM资源的稀缺性，从刚被发现的暴涨，到引起币友广泛讨论，引发BP间扩容方案的争论，以及可能的规则修改，由此又引发RAM恐慌性下跌。起起伏伏，股市几个月乃至一年的光景，在RAM价格中几天之内展现得淋漓尽致。倒也真是检验Bancor算法的好机会。
RAM价格计算
言归正传，EOS流行之痛——RAM机制设计缺陷? 中简单说明了EOS的资源分配机制，RAM分配采用Bancor算法，保证交易的顺畅与价格控制，同时给出了RAM的价格计算公式，但不够细致，下面详细解读：
使用EOS购买RAM时，其实先从EOS转成中间代币RAMCORE，再从RAMCORE转为RAM数量。
所有计算的初始值：
RAMCORE的初始发行总量：100000000000000（100万亿）
EOS在此的初始余额：1000000
当前EOS主网RAM初始容量为64G，但初始价格在0.017 EOS / KB左右，也就是系统已经消耗约8G ，因此RAM的初始余量为56G左右。
从EOS到RAMCORE的计算公式为：
公式中，E是EOS到RAMCORE所能兑换的数量（也是RAMCORE增发量），R是RAMCORE的初始发行总量，C1为当前EOS的余量（也就是EOS的初始余额加上所有已购买RAM，还未卖出的EOS总量），T为用来购买RAM的EOS数量，F为常量，此处为0.0005。
所购得的RAMCORE再到RAM的转换公式为：
公式中，T就是前面的EOS数量能购买到的RAM数量。C2为RAM的可分配余量（记得是在56G的基础上开始的），R为RAMCORE的发行总量减去E（相当于还是用的RAMCORE的初始发行总量），E为之前公式中计算到的增发RAMCORE数量，F为常量，此处为2000。
可以用T = 1（即1EOS），C1为当前的eosio.ram账户中EOS的余额，C2为当前可分配的RAM余量，代入公式计算，另外参考EOSPark网站上的简化公式也一样可以计算得到：
截图中是1KB到EOS的转换。
RAM价格走势图
理解了RAM价格的计算公式，那么RAM的分配量到80%、90%之后，RAM的价格能到多少？
从图中能够看出，如果持续买入RAM，使得RAM使用量达到80%之后，RAM的价格还在1EOS之下，而剩下的到分配量到90%时是1.53 左右 EOS / KB，95%是4.4左右 ，再到99%之后（100多EOS / KB）就开始无限逼近100%了，也就是买不起了。再联想当前文，创建一个账号得3KB左右，想想你自己已有的账号，有没有感觉多赚了很多？
RAM价格救星？
对于当前EOS主网的64G RAM来说，最简单直接的降价方式是扩容，从64G直接到128G，不行就到256G，另外还有说是以5%的速度逐渐增加（对于说增加EOS发行总量的说法不讨论。）这些方式的影响怎样呢？看一下在RAM使用量达到90%之后，扩容一倍，如下图所示：
RAM的使用量直接降到40%多，RAM的价格也降到0.124EOS / KB左右，请注意这个价格，另外可以看出价格不仅仅是拦腰哦。看似降价效果立竿见影，但是继续看后面的涨势，RAM的价格还是很容易飙升。因为RAM分配算法的机制就是降价同时，获取的RAM量也变多了。
当然，还需要考虑，这样不断买入RAM，到底消耗了多少EOS，再来看下图：
注意图中纵坐标单位为千万，也就是说380万左右的EOS就能让当前RAM的分配量达到80%（包含初始的100万EOS），800多万能到90%。因此扩容时机特别重要。 如果在占用到90%时选择扩容一倍到128G，分配量再到80%需要2500万的EOS（即再需要1700多万即可，换算称人民币想想成本）。
为了降低开发者和用户的使用成本，就得尽早扩容，扩容迟，成本太高会破坏生态；而生态真的好，不断加入的DAPP又会不断消耗RAM，显然作为稀奇资源的RAM，扩容逻辑和生态发展本身是冲突的。
BM的态度
从IMEOS的报道看BM对BP扩容不太积极。而且从Telegram上看到他确实希望一个更加自由的市场：
其实对于稀奇资源，无论你怎样控制都是没效果的，国内的对比物就不提了。扩容是一种使得其不再稀奇的一种手段，但是仍然有限。那除了扩容之外还有没有其他方法？答案肯定是有，而且跟Bancor算法有关，可以查查EOS的技术白皮书，或者等我之后的分析。
最后再提醒一句，除了RAM资源，那同样是资源的CPU和网络带宽呢？
本文不构成任何投资建议，特别是投机需谨慎，希望本文抛砖引玉，获得更多更好的分析文章，促进EOS的生态发展。
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