NFTfi: Кредит под залог NFT

VC.ruPublished on 2022-08-29Last updated on 2022-08-29

Abstract

Пространство NFT растет в геометрической прогрессии, на рынке появляется все больше вариантов использования, например, Profile-picture (изображение профиля или PFP) или Game Finance (GameFi) - игровая индустрия с элементами финансирования на основе децентрализованных алгоритмов Play-to-Earn (P2E) - играй и зарабатывай. Теперь, когда создался базис, менйстримом становится NFT Finance (NFTfi), что дает повод рассчитывать на приток ликвидности на рынок.

⠀

Торговые площадки NFTfi, которые востребованы на фоне интереса к NFT, такие как Arcade, Astaria, Stater и Nexo, позволяют заемщикам выставлять NFT для получения кредита, а кредиторам размещать такие предложения. Транзакции проводятся в токенах ERC20 (wETH) или стейблкоинах (USDT, USDC, DAI).

⠀

^{Количество уникальных NFT-адресов (июнь 2017-декабрь 2021)}

⠀

Рост числа владельцев NFT, особенно NFT PFP, таких как BAYC и Cryptopunks (и многих других проектов, ставших голубыми фишками), привел к интеграции в NFT-экосистемы элементов децентрализованного финансирования.

⠀

До недавнего времени сделать что-либо со свои NFT, в особенности с PFP NFT было нельзя, кроме как, например, поставить на аватарку в социальной сети. Однако с появлением NFTfi, как новой бизнес-модели, ситуация изменилась, появились торговые площадки для прямого взаимодействия кредиторов и заемщиков.

⠀

Потенциал NFTfi, как средства притока ликвидности и расширения доступности может произвести революцию в индустрии NFT. Инвестиции, обеспеченные стоимостью самих NFT (до 70% в зависимости от платформы) способны сильно разогреть рынок и сформировать новый класс цифровых активов.

⠀

О работе торговых площадок NFTfi

⠀

Поскольку рынок NFT находится на ранней стадии развития, тем более NFTfi, безусловно, присутствуют риски вокруг механизма кредитования/заимствования NFT. Поэтому, чтобы максимально защитить пользователей от рыночных потрясений, на площадках есть алгоритм безопасности, так называемый белый список. Внесение в белый список - это процесс утверждения тех или иных коллекций NFT, которые соответствуют общеустановленным критериям.

⠀

Большинство платформ NFTfi имеет следующие требования: минимальная цена более 1 ETH, объем торгов более 500 ETH, проект реализован на стандарте ERC721. Сейчас на платформах представлены следующие NFT-проекты (голубые фишки): Bored Ape Yacht Club (BAYC), CryptoPunks, World of Women (WoW), Doodles, MoonBirds, Pudgy Penguins и Goblintown.

⠀

О некоторых стратегиях залогового кредитования NFT

⠀

Пользователь, становясь кредитором имеет право устанавливать валюту кредита (wETH, DAI, USDT, USDC), процентную ставку (в годовых) и срок кредита. Такой механизм достаточно выгоден, поскольку большинство площадок предлагают получить от 40% до 100% от стоимости NFT, который размещается в залог, что очень привлекательно с точки зрения получения пассивного дохода от владения.

⠀

Если вы кредитор, проведите исследование NFT

⠀

Вместе с тем, прежде чем одалживать средства, необходимо провести исследование проекта - изучить техническую документацию и дорожную карту, присоединиться к сообществам в социальных сетях (Discord, Telegram, Instagram, Facebook), провести ценовой анализ (первоначальная цена, минимальная цена, текущая цена, объем продаж и т. д.). Важно максимально углубиться в понимание того NFT-проекта, который вы собираетесь кредитовать. Далее приведены некоторые параметры, на которые стоит особенно обратить внимание:

⠀

— История цен NFT (последняя цена продажи)

— Редкость и атрибуты NFT (чем реже NFT, тем он дороже)

— Предыдущий владелец NFT (проверка адреса NFT — если предыдущим владельцем являлся кто-то известный, то ваш NFT будет стоить намного больше, как например, NFT Logan Paul's World of Women дороже, чем тот, которым владеет случайный пользователь).

— Убедитесь, что сможете реализовать заложенный NFT за короткий период времени (от 24 до 48 часов) по безубыточной цене от кредита, а лучше по цене, которая принесет прибыль.

— Не предлагайте кредит под залог NFT, если вы не уверены в правильности оценки цифрового актива.

⠀

^{График цен World of Women на CoinGecko, показывающий быстрый рост}

⠀

О получении кредита под залог NFT

⠀

У заемщика основная цель состоит в том, чтобы получить максимальную сумму кредита под закладываемый NFT, а затем полностью её вернуть и заплатить проценты. Если этого не произойдет, кредитор получит в распоряжение NFT, находившийся в залоге.

⠀

Размещая свой NFT на рынке кредитования, также важно изучить проект и понимать следующие факторы, которые будут влиять на максимальную сумму займа:

⠀

— Минимальная цена

— Объем продаж и частота продаж

— История цен NFT (последняя цена продажи)

— Редкость и атрибуты NFT

— Предыдущий владелец NFT

— Разумный размер запрашиваемого кредита

— Приемлемый срок кредита с учетом рыночных рисков, влияющих на цену заложенного NFT

⠀

Вывод: наиболее значимая проблема на рынке NFT, такая как недостаток ликвидности и финансирования, похоже решена - расширяющийся на глазах рынок NFTfi меняет условия работы этого сегмента криптоиндустрии. Безусловно, риски кредитования под залог NFT являются достаточно высокими, но в целом, это отличное решение для развития всей экосистемы, обеспечивающее в том числе и массовую доступность.

_{CryptoNews для vc.ru.}

Chip Stocks Lead U.S. Market Decline: Is AI Trading Being Hit by Both Interest Rates and Returns?

Chip stocks led a broad decline in US markets, with the Nasdaq dropping 2.2% and the S&P 500 falling 1.4%. This selloff reflects a dual challenge for the once-high-flying AI hardware trade: rising interest rate expectations and growing investor impatience for clear returns from massive AI capital expenditures. The pressure was most acute on hardware leaders. Nvidia fell about 4%, dipping below a $5 trillion market cap, while Micron plunged 13.2% ahead of its earnings report. Declines across memory, storage, AI, and mobile chips indicated a sector-wide retreat. The selloff spread globally, with South Korea's KOSPI index dropping nearly 10% as key suppliers SK Hynix and Samsung recorded double-digit losses. Investors appeared to be taking profits from the most crowded trades first. Macro headwinds intensified as market expectations shifted toward a more aggressive Federal Reserve. Forecasts for multiple rate hikes in 2026 pressured high-valuation tech stocks, which rely on long-term growth projections that become less attractive as discount rates rise. Concurrently, investors are scrutinizing the profit potential of the immense AI spending by cloud giants like Alphabet, Amazon, and Meta. While these expenditures drive demand for chips and hardware, the market is now questioning whether AI services will generate sufficient returns to justify the ongoing costs. This adjustment is not necessarily a bubble burst but a recalibration. AI demand fundamentals remain, but the narrative of endless growth can no longer fully offset concerns over higher interest rates and a longer path to profitability. Near-term direction may hinge on Micron's upcoming earnings guidance and incoming inflation data, which will influence both the AI demand outlook and the Fed's policy path. The market is transitioning from blindly buying growth to demanding clearer visibility on returns.

marsbit27m ago

Chip Stocks Lead U.S. Market Decline: Is AI Trading Being Hit by Both Interest Rates and Returns?

marsbit27m ago

OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

OpenAI's new paper "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models" explores training AI to maintain safe, helpful, and honest behavior even under pressure, in unseen scenarios, or after being fine-tuned for harmful purposes. Moving beyond simple rule-based "don'ts," the research focuses on cultivating "beneficial traits" like honesty, risk-awareness, corrigibility, and transparency. It investigates if reinforcement learning (RL), often prone to "reward hacking" where models exploit loopholes, can instead be used to instill robust, generalized positive behaviors. Researchers created a multi-domain synthetic dialogue dataset covering areas like healthcare and law. They trained a model by replacing 5% of standard RL data with "beneficial trait" data. This model outperformed the baseline in 83% of 53 evaluations, showing average gains of 9.1% in alignment, safety, and helpfulness. Crucially, improvements generalized: a model trained only on healthcare "good behavior" data also performed better in 17 out of 19 non-healthcare alignment tests. The paper also tests "alignment persistence." When subjected to adversarial prompts or harmful fine-tuning, the beneficial trait model showed greater resilience, with smaller performance drops and less "spillover" of bad behavior to unrelated tasks. While not a complete solution, this work suggests a shift from post-hoc correction to proactively shaping robust, principled AI behavior, a critical step for deploying models in high-stakes, complex decision-making scenarios.

marsbit30m ago

OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

marsbit30m ago

Goldman Sachs Revisits the State of the AI Boom: Strong Earnings Will Override Valuation Concerns Until the Investment Cycle Peaks, Volatility to Rise Further

Goldman Sachs discusses the current AI investment boom, arguing it is not a simple repeat of the 1999-2000 bubble. Unlike the dot-com era, current valuations are not wildly out of control because earnings expectations are rising in tandem with stock prices. The key issue is that market prices have already priced in substantial optimism, making them sensitive to any narrative shifts. The core risk has shifted from "valuation bubble" to "earnings bubble." While strong profits from companies in semiconductors, cloud infrastructure, and data centers currently outweigh valuation concerns, this is dependent on the ongoing capital expenditure cycle. The true test will be whether these robust earnings can be sustained after the investment cycle peaks. Current market prices imply optimistic assumptions, such as faster AI adoption, higher productivity gains, and a larger share of economic profits going to capital owners. The AI boom may also be masking relative weakness in the non-AI sectors of the economy. As a result, market volatility is expected to rise. Goldman recommends that investors consider maintaining exposure while adding downside protection, such as put options, to manage potential drawdowns.

marsbit33m ago

Goldman Sachs Revisits the State of the AI Boom: Strong Earnings Will Override Valuation Concerns Until the Investment Cycle Peaks, Volatility to Rise Further

marsbit33m ago

Zuckerberg Enters the Prediction Market

Mark Zuckerberg's Meta has entered the predictive markets arena with a new app called "Arena." Currently in an early experimental phase, Arena will initially operate as a standalone app using a points-based system where users can predict outcomes on politics, sports, and world events without real money. Meta plans to leverage its vast daily active user base for growth. The move comes as the predictive market industry sees explosive growth, with platforms like Polymarket and Kalshi handling hundreds of billions in volume. While a points system avoids initial regulatory hurdles, Meta hasn't ruled out introducing real-money betting later. The strategy aligns with Meta's pattern of adopting popular trends, though challenges remain, including regulatory scrutiny and the historically mixed success of its standalone apps.

Foresight News40m ago

Foresight News40m ago

Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

The core of recent semiconductor stock volatility is not about daily price swings, but rather the market questioning whether AI-driven semiconductor pricing has entered a new phase. Following a sharp sell-off in Korean stocks on June 23rd, led by Samsung and SK Hynix, a subsequent rebound is seen more as a technical positioning adjustment rather than a confirmed trend reversal. The key variable is HBM (High Bandwidth Memory), essential for AI chips. Its supply-demand imbalance granted memory makers significant pricing power. The current market focus is on whether this dynamic remains strong enough to justify elevated valuations. All eyes are on Micron's upcoming earnings report. The critical factor is not whether results meet already high expectations, but whether the company's guidance confirms that AI memory pricing power, order visibility, and future margins are still expanding. Micron's outlook will serve as a crucial test for the broader AI semiconductor chain, including Samsung, SK Hynix, and other infrastructure players. The recent bounce appears to be a pre-earnings positioning repair. For it to evolve into a sustained uptrend, concrete evidence is needed that the AI infrastructure expansion cycle's fundamentals—particularly for high-end memory—remain robust and can continue to surpass elevated market expectations. The risk is that strong demand alone may not be sufficient if future guidance hints at peaking momentum or increasing supply-side pressures.

marsbit1h ago

Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

marsbit1h ago

Trading

Spot

Futures