Sonic收益策略盘点:TVL一个月增长五倍,散户如何参与?

Odaily星球日报Publicado a 2025-02-21Actualizado a 2025-02-21

Resumen

meme冷静之后市场找上了DeFi

在其他链专注于 MeMe 市场持续被各种突发事件吸引注意力的这段时间,Sonic Labs「前 Fantom」专注于 DeFi 的发展,Sonic 公布多项新措施来激励生态中的 DeFi 项目,这也让 Sonic 链上的 TVL 在近一个月涨了 500% ,Sonic 做了什么,散户又该怎么参与 Sonic 生态。

Sonic收益策略盘点:TVL一个月增长五倍,散户如何参与?


老公链、新布局,AC 哥回归后的 Sonic 都干了些什么?
Fantom 在 2021 年大获成功,其 TVL 最高达到 80 亿美元。但当首席开发人员 Andre Cronje 离开以及 DeFi Summer 的落幕,Fantom 便逐渐销声匿迹。而去年年末 AC 回归,将 Fantom 品牌升级为 Sonic,曾经的明星团队使用全新的技术构建一条新的链,在发布后的两个月内确实得到了不错的成绩。
仅仅两个月 Sonic 就从 0 做到了超过 5 亿美元的 TVL,链上共有 1.1 亿美元的外部资金净流入 Sonic,其中 Solana 占多、紧随其后的是 Base 和 ETH。而 Sonic 上的 DEX 交易量也超过了 10 亿美元的大关。

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Sonic 是如何在这么短的时间内做到的呢?首先对 DeFi 链来说,稳定币的资金通路肯定是必不可少的。在将 USDT 接入 Sonic 之后,稳定币的存量总市值在这一周已经上涨了 59% 了,DeFiLlma 显示当前的 USDT、USDC、scUSD、stkscUSD、USDC.e 等稳定币总市值超过了 1 亿美元大关。

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除了 Euler 还有原生的借贷平台 Silo 和质押平台 Beets 提供了 ETH 等资产的大量流动性,Sonic 还通过 Lombard Finance、Ether.fi、Rings Protocol 三个 DeFi 协议相互嵌套,用套娃的质押模式为用户带来了收益杠杆以及积分加成,在双方利好的情况下,将 BTC 的流动性带入 Sonic,仿佛篮球场上的三角进攻。
进攻的起始点是 Lombard Finance,Lombard 是专注于比特币的 DeFi 项目,最著名的产品是推出了 LBTC,一种流动质押的比特币版本。用户通过 Lombard 质押在 Ethereum, Base 或 BNB 上的 BTC,用户会收到 1: 1 的「LBTC」。

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而后中转则是 Ether.fi, Ether.fi 与 Lombard 合作,推出的首个比特币流动重质押代币「eBTC」,eBTC 在后台使用 LBTC 作为抵押品,使 eBTC 持有者有可能获得多层收益,因为他们既受益于 LBTC 的质押奖励「由实际比特币支持」,又受益于 Ether.fi 在以太坊上的重质押策略。eBTC 还可以存入以太坊上的 Rings,以铸造 scBTC。

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而进攻的终结点则是 Rings,它允许用户存入各种代币,从稳定币到以太坊和以上提到的 LBTC、eBTC 比特币衍生品,用户可以将这些资产存入 Rings Protocol,铸造出带有收益的「sc」版本资产「除 scBTC 外还有 scUSD、scETH」。按照 Sonic 当前的奖励机制,不管是持有、使用或质押这些资产都可以获取每周收益。而 Rings 利用 Veda Labs 的农场策略,通过以太坊和 Sonic 上的协议,使存入的资产来生成收益并反馈给用户。

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针对初期开发者和新用户增量,随后 Sonic 几乎同时开展了关于 DeFAI 的 Hackathon 以及 Sonic Meme Mania 大赛拓展 AI 和 MeMe 的用户。
此次黑客马拉松的奖金为 29.5 万美元等值的 $S,为在 Sonic 构建执行社交和链上操作的 AI 代理提供支持。现已吸引了 18 个 AI 项目以及 485 个技术人员关注,报名截止日期为 2 月 25 号。

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Meme 大赛则共 100 万$OS 作为奖金,目前参赛者中最高市值接近 700 万美元。Sonic 上 Meme coin 的基础设施还相对不完善,不知道作为交易最快的链发展 DeFi 的同时,是否也会延续 Solana 的策略去抢占 Meme 的市场。

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但最主要的新增量是撸毛和 DeFi 玩家,Sonic 计划空投共 2 亿枚$S 代币做激励,按照 1 年期释放解锁,第一季时长 6 个月,占空投总量 40-60%。其中 25% 空投为即时流通代币,75% 为可交易的锁仓 NFT 凭证,用户既可以交易 NFT,也可以按照以下表格的解锁进度销毁其中一部分作为$S 的流动性而提早解锁,灵活的空投解锁模式也吸引了一众用户前来。

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网传超高收益,Sonic 生态的机会有哪些?
如何获得空投?
现在获得空投的凭证为积分,共有三种空投积分:被动积分「PP」只需要在 Web3 钱包中持有白名单资产。活动积分「AP」需要在参与项目中提供白名单资产作为流动性。DApps 积分「Gems」生态开发者对生态的贡献可获得「Sonic 宝石」的分配额度

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根据链上分析师@phtevenstrong预估的 APR 以及提供的策略,用户有许多可以参与的方式从而获得不错的收益率。
$S 代币目前为完全流通供应,由于没有 VC 份额,所以没有稀释隐患。而当前接近半数的流动性已被锁定「 31% 的总供应量在质押+ 5-10% 的$S 锁定在 DeFi 协议中」。假设 6 个月后空投 50% ,那么估算该时间段内的平均积分 TVL 则为当 TVL$ 300 M 时获得额外 20% APR,$ 500 M 时获得额外+ 12.5% APR。

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基础积分挖矿策略
Rings Protocol 的 scETH 循环策略:通过在 Rings Protocol 上质押以太坊(ETH),铸造出带有收益的 scETH。随后将 scETH 抵押在 Euler 平台,借出 Wrapped Ether(WETH),设定 91.5% 的贷款价值比(LTV)。再次使用借入的 WETH 进行再投资,理论上可实现 10 倍杠杆。该策略在未考虑 Rings 积分和 rEUL 奖励的情况下,理论年化收益率(APR)可达 87.49% 。

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Silo Finance 的 stS/S 对冲循环策略
在 Silo Finance 上借入 stS 代币,设定 95% 的 LTV,实现 20 倍杠杆。随后将借入的 stS 代币质押,通过质押能获取 2.4% 的出借收益和 5.3% 的质押收益。这样整套流程做下来能叠加 10% 的积分奖励,提升总收益。该策略的基础收益为 7.7% ,加上 10% 的积分奖励,总计 17.7% 。完整策略的 APR 可达 74% 。

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逆向对冲套利策略
在 Silo Finance 上借入 stS 代币,获取 8 倍的积分加成。随后将 stS 代币出借,获得 4.1% 的出借收益。而每日能获得 0.5 个 Silo 积分的加成。该策略的基础收益为 4.1% 和每日 0.5 个 Silo 积分的奖励,虽然收益不高但优相对的风险也更小。

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在 MeMe 市场逐渐冷静下来后,DeFi 重新回到了大众的视野。专精 DeFi 的 Sonic 在开始的这三个月获得了优异的增长,在融入 DeFai 概念后的,如何在前有 hype 后有 Monad 的夹击下,用 Sonic 的高性能链和 AI 创建出新的 DeFi 范式站稳脚跟,期望在众多项目的搏杀中能出现更有趣的创新为市场带来新的活力。

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Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

926 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

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