Мнение: Алгоритмическая стабилизация – ключ к эффективному криптофинансированию

CointelegraphPublicado a 2022-12-20Actualizado a 2022-12-20

Resumen

Алгоритмическая стабилизация цифровых активов – это очень ценный и важный класс механизмов, правильное применение которых будет иметь решающее значение для достижения криптовалютной сферой своей долгосрочной цели – улучшения основной финансовой системы.

После краха криптовалюты Terraform Labs, LUNA, и нативного стейблкоина сети, UST, понятие «алгоритмическая стабилизация» было дискредитировано как в криптовалютном мире, так и среди обычных наблюдателей.

Однако такая эмоциональная реакция, на самом деле, не отражает реальность. На самом деле, алгоритмическая стабилизация цифровых активов – это очень ценный и важный класс механизмов, правильное применение которых будет иметь решающее значение для достижения криптовалютной сферой своей долгосрочной цели – улучшения основной финансовой системы.

Блокчейн и другие подобные структуры данных для безопасных децентрализованных вычислительных сетей – это не только деньги. Однако благодаря историческим корням технологии блокчейн в биткоине тема цифровых денег на основе блокчейна глубоко вплетена в экосистему. С момента своего создания основным стремлением блокчейн-пространства было создание криптовалют, которые могут служить средством платежа и хранилищем ценности, независимо от «фиатных валют», создаваемых, защищаемых и манипулируемых национальными правительствами.

Однако до сих пор в мире криптовалют не смогли реализовать первоначальное стремление к созданию токенов, которые превосходят фиатную валюту в качестве платежного средства или хранения ценности.

На самом деле, это стремление вполне осуществимо – но для того, чтобы достичь его приемлемым способом, требуется творческое использование алгоритмической стабилизации, того же рода механизма, которым злоупотребляли LUNA и другие недобросовестные проекты, и за что этот механизм заслужил несправедливо плохую репутацию.

Почти все существующие сегодня криптовалютные токены дискредитируют себя как полезные инструменты для оплаты или хранения ценности по нескольким причинам – транзакции с их использованием слишком медленные и дорогостоящие, а их биржевая стоимость слишком волатильна.

Проблема «медленности и дороговизны» постепенно решается благодаря усовершенствованию базовой технологии.

Проблема волатильности вызвана не столько технологическими недостатками, сколько динамикой рынка. Рынок криптовалют не так уж велик по сравнению с размерами традиционной мировой финансовой системы, следовательно, активные действия спекулянтов оказывают более значительное влияние на него и приводят к резким колебаниям курсов монет.

Лучшим решением проблемы волатильности, которое нашел криптомир на данный момент, являются «стейблкоины» — криптовалюты, стоимость которых привязана к фиатным валютам, таким как доллар США или евро. Но существуют принципиально лучшие решения, которые позволяют избежать зависимости от фиата и дают другие преимущества благодаря разумному (и некоррумпированному) использованию алгоритмической стабилизации.

Проблемы стейблкоинов

У стейблкоинов, таких как Tether, BinanceUSD (BinanceUSD) и USD Coin, стоимость, привязанную к стоимости доллара США, что означает, что они могут использоваться в качестве хранилища стоимости почти так же надежно, как и обычный банковский счет. Для людей, уже ведущих бизнес в мире криптовалют, полезно иметь богатство, хранящееся в стабильной форме в своем криптокошельке, чтобы можно было легко и быстро совершать операции по покупке и продаже криптоактивов.

Самые крупные и популярные стейблкоины «полностью обеспечены», что означает, например, что каждая долларовая единица USDC соответствует одному доллару США, хранящемуся в казначействе организации, обеспечивающей USDC. Таким образом, если бы каждый владелец одного USDC попросил обменять ее на один доллар США одновременно, организация смогла бы быстро выполнить все запросы.

Некоторые стабильные монеты имеют дробное обеспечение, то есть если, скажем, было выпущено 100 миллионов долларов в стейблкоинах, то в хранилище эмитента такой валюты может быть только 70 миллионов долларов. В этом случае, если 70% держателей стейблкоинов обменяли свои токены на фиат, все было бы в порядке. Но если бы уже 80% захотели сделать то же самое, то это стало бы проблемой. В FRAX и других подобных стейблкоинах для «поддержания привязки» используются алгоритмические методы стабилизации. То есть для того, чтобы убедиться, что обменная стоимость стейблкоина остается очень близкой к стоимости привязки к доллару США.

UST компании Terra был примером стейблкоина, резерв которого состоял в основном из токенов, созданных людьми, стоящими за LUNA, в качестве управляющих токенов для их платформы, а не из USD или даже таких криптовалют, как BTC или Эфир, независимых от LUNA. Когда LUNA начала дестабилизироваться, воспринимаемая ценность их управляющего токена снизилась, что означало снижение денежной стоимости их резервов, что вызвало дальнейшую дестабилизацию и т.д.

Хотя в LUNA и использовалась алгоритмическая стабилизация, основная проблема их системы заключалась не в этом, а в наличии порочных циклов в их токеномике, таких как использование их собственного управляющего токена в качестве резервного актива. Как и большинство других гибких финансовых механизмов, алгоритмической стабилизацией можно манипулировать.

Каждое крупное правительство в своих текущих регулятивных мероприятиях явно нацелено на стейблкоины, с целью выработки строгих правил выпуска и оборота любого крипто-токена, который стремится соответствовать стоимости фиатной валюты.

Ответ на все эти вопросы относительно прост: необходимо использовать гибкость инфраструктуры смарт-контрактов на основе блокчейна для создания новых финансовых инструментов, которые достигают полезных форм стабильности без привязки к фиату.

Либерализация алгоритмической стабилизации

«Стабильность» по своей сути не означает корреляцию со стоимостью фиатной валюты. Стабильность токена должна заключаться в том, что из года в год покупка одного и того же количества товаров – моркови, кур, материала для ограждения, редких земель, бухгалтерских услуг – должна обходиться примерно в одинаковое количество токенов.

Это приводит к тому, что мои коллеги из проекта Cogito делают новые токены, которые они называют «трейсеркоинами», которые на самом деле являются стейблкоинами, но другого рода, привязанными примерно к другим величинам, нежели фиатные валюты. Например, монета Cogito G привязана к синтетическому индексу, который измеряет прогресс в улучшении состояния окружающей среды (например, глобальная температура).

Трейсеркоины могут быть запрограммированы на отслеживание транзакций в соответствии с требованиями законодательства в тех юрисдикциях, где они используются. Но они не пытаются имитировать валюту какой-либо конкретной страны, поэтому они, скорее всего, не будут регулироваться так строго, как фиатные стейблкоины.

Поскольку привязка в таких токенах синтетическая, это не воспринимается так критично с психологической точки зрения, если цена токенов время от времени немного отличается от цены привязки.

Итак, мы имеем хранилище стоимости, которое потенциально лучше даже доллара США и других традиционных финансовых активов с точки зрения сохранения фундаментальной стоимости по мере развития мира... и которое гораздо менее волатильно, чем BTC и другие стандартные криптоактивы, благодаря стабилизации, встроенной в их токеномику.

В сочетании с современными оптимизациями эффективности блокчейна мы также имеем жизнеспособный платежный механизм, не привязанный к валюте какой-либо одной страны.

У криптовалют есть потенциал для реализации своих амбициозных давних устремлений, включая создание финансовых токенов, служащих лучшими хранилищами стоимости и платежными механизмами, чем фиатные валюты.

Чтобы реализовать этот потенциал, сообществу необходимо отбросить страхи, причиной которых стали различного рода мошенничества, аферы и плохо продуманные системы, от которых страдает мир криптовалют, и агрессивно использовать лучшие имеющиеся инструменты, такие как алгоритмическая стабилизация на основе фракционных резервов, для реализации творческих замыслов, направленных на общее благо.

Автор: Ben Goertzel. Источник: Cointelegraph.

Lecturas Relacionadas

La primera certificación antiexplosiva nacional y el primer esquema mundial de 'Cerebro de Repostaje', ¿cómo lograron conquistar estos dos 'números uno'?

Según las estadísticas, la financiación en el campo de la inteligencia encarnada en China superó los 37.000 millones de yuanes este año. La tendencia clave actual es la implementación práctica. La exposición a entornos peligrosos, como estaciones de servicio y plantas químicas, requiere que los robots superen la primera barrera crítica: la certificación a prueba de explosiones. Esto implica requisitos de diseño estrictos a nivel de hardware para garantizar la seguridad intrínseca. La aplicación en estaciones de servicio enfrenta el desafío de la precisión en operaciones continuas de múltiples pasos, como abrir la tapa del depósito y manipular la manguera de combustible, con una tolerancia de solo unos pocos milímetros. Los escenarios de inspección en plantas requieren capacidades de patrulla autónoma, identificación de anomalías y respuesta inmediata durante largos períodos. Para abordar estos desafíos, se destaca un enfoque arquitectónico innovador impulsado por un modelo del mundo (H-GAR). En lugar de una arquitectura lineal tradicional, este sistema predice primero el estado visual objetivo final de la tarea. Luego, sintetiza fotogramas intermedios de transición guiados por ese objetivo y refina las acciones utilizando retroalimentación contextual visual y una memoria de acciones históricas. Este mecanismo permite al robot "imaginar" la trayectoria completa de la tarea y alinear sus acciones con el estado final deseado, reduciendo significativamente la desviación acumulativa en secuencias largas y complejas. La implementación en escenarios especiales requiere un acoplamiento profundo entre el "cerebro" de IA encarnada y el cuerpo robótico, junto con un espíritu de perseverancia a largo plazo. Los primeros en lograr este ciclo cerrado de cerebro-cuerpo-datos podrían obtener una ventaja competitiva crucial en la carrera por la comercialización de la inteligencia encarnada.

marsbitHace 42 min(s)

La primera certificación antiexplosiva nacional y el primer esquema mundial de 'Cerebro de Repostaje', ¿cómo lograron conquistar estos dos 'números uno'?

marsbitHace 42 min(s)

El mercado bajista de Bitcoin provoca despidos en el sector cripto, pero desata la ola de fusiones y adquisiciones más agresiva de la historia de la industria

La prolongada caída del Bitcoin está forzando a empresas de criptomonedas a recortar personal y abandonar planes de expansión, pero al mismo tiempo ha desatado la ola de fusiones y adquisiciones más agresiva en la historia del sector. En el primer semestre de 2026, el volumen de transacciones de M&A alcanzó los 93.700 millones de dólares, 26 veces más que el año anterior. Esta aceleración contrasta con un mercado laboral en contracción, donde solo hay unos 2.900 puestos vacantes activos a nivel global y se priorizan roles en ingeniería y cumplimiento normativo. El capital disponible se ha vuelto selectivo, fluyendo hacia infraestructura que conecta con las finanzas tradicionales. Las instituciones financieras tradicionales, como bancos y procesadores de pagos, están impulsando esta ola al adquirir empresas con licencias regulatorias, soluciones de custodia y sistemas de pagos ya establecidos, en lugar de construirlos internamente. Ejemplos incluyen la compra de BVNK por parte de Mastercard. Al mismo tiempo, redes blockchain como Polygon están adquiriendo aplicaciones de consumo para asegurar una experiencia de usuario integral. En resumen, el mercado bajista está consolidando el sector. Debilita a empresas con modelos más frágiles, que se convierten en objetivos de adquisición, mientras premia con capital e interés de compra a aquellos que proveen infraestructura regulada y puentes con el sistema financiero tradicional.

marsbitHace 42 min(s)

El mercado bajista de Bitcoin provoca despidos en el sector cripto, pero desata la ola de fusiones y adquisiciones más agresiva de la historia de la industria

marsbitHace 42 min(s)

Empleados de Anthropic renuncian para emprender, valorados en 10,000 millones de dólares, también desarrollan «mejora autorrecursiva»

Empleados de Anthropic fundan Mirendil, una startup valorada en 10.000 millones de dólares que busca desarrollar IA con "mejora recursiva" Dos antiguos investigadores de Anthropic, Behnam Neyshabur y Harsh Mehta, han fundado Mirendil, una startup con una financiación inicial de 200 millones de dólares y una valoración de 10.000 millones. Su objetivo es crear herramientas para que científicos de campos como la medicina o la ciencia de materiales puedan desarrollar y entrenar sus propios modelos de IA, en lugar de depender de modelos generales de grandes tecnológicas. La compañía, cuyo nombre proviene del élfico de "El Señor de los Anillos" y significa "amigo de las joyas", cuenta con un equipo de 20 personas procedentes de Anthropic, xAI, Google DeepMind y OpenAI. Su financiación procede de Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins y Nvidia. La visión de Mirendil es facilitar la "IA para la IA para la ciencia": una plataforma que permita a los laboratorios de investigación construir modelos de IA especializados y propietarios. Su enfoque técnico central es la "mejora recursiva" (recursive self-improvement), donde la IA optimiza continuamente su propio código y capacidades bajo supervisión humana. Los fundadores creen que existe una oportunidad en el mercado, ya que las grandes compañías de IA, como la propia Anthropic, utilizan sus modelos principalmente para acelerar su investigación interna y restringen su uso para entrenar productos competidores. Mirendil planea lanzar sus primeros productos en los próximos meses.

marsbitHace 1 hora(s)

Empleados de Anthropic renuncian para emprender, valorados en 10,000 millones de dólares, también desarrollan «mejora autorrecursiva»

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片