写在黑客攻击之后:DeFi世界到底有没有无风险收益?

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2025-07-10Terakhir diperbarui pada 2025-07-10

Abstrak

七大类高收益策略,各自的风险来源是什么?

本文来自:stablewatch

编译|Odaily星球日报(@OdailyChina);译者|Azuma(@azuma_eth

编者按:DeFi 市场最近并不太平,先是大热项目 USDf 因储备资产及收益来源质疑而短暂脱锚,随后老牌合约交易所 GMX 又因黑客攻击损失超 4000 万美元(详见《超 4000 万美元被盗,GMX 遭精准伏击始末》)。一时之间市场风声鹤唳,在看似不错的收益率面前,本金的安全似乎更加重要。

昨日晚间事发后,stablewatch 发布了一篇主题为“DeFi 世界到底有没有无风险收益”的文章,对于所有有意继续参与 DeFi 的用户而言,有必要再次复习我们所在的这个市场的底层风险状况。

以下为 stablewatch 原文内容,由 Odaily 星球日报编译。

写在黑客攻击之后:DeFi世界到底有没有无风险收益?

DeFi 中的无风险利率

在传统金融(TradFi)中,“无风险利率”是最常用的投资回报基准,代表着在本金不受损的前提下可实现的收益率状况。比如美国国债(T-bills)——它们由美国政府信用背书,而美国政府可以随意印钞偿还债务(这也是比特币最初看涨的神圣逻辑),但在狂野的 DeFi 世界里,“无风险”这个概念变得模糊不清。我们能否在 DeFi 中找到类似无风险利率的东西?让我们深入这片混沌世界。

无风险利率:传统金融的基石

先来快速回顾一下。在传统金融中,无风险利率代表着超安全的投资基准回报。比如国债,为什么它们“无风险”?因为美国政府会用信用为其担保,即便通胀飙升,它也能印钞还债。这个利率几乎是所有金融模型的基础:股票估值、债券定价、分析师熬夜做的 DCF 分析……全都依赖于它。你可能会觉得传统金融的利率应该稳定可预测,但事实并非如此 —— 有一门叫作“货币政策”的学问专门调控这些利率,不过这值得另写长文探讨。

现在,让我们看看 DeFi 中是否存在类似的概念。

为什么 DeFi 没有真正的无风险利率?

在 DeFi 中,无风险利率更像神话而非现实。一位资深同行曾调侃:“在 DeFi 里,我们都在拿真金白银测试极端高风险的新型金融软件。”这话一点不假。早期参与者有时因承担风险获得丰厚回报,有时却损失惨重。去中心化生态的魅力与诅咒在于它没有传统安全网 —— 没有央行兜底、没有监管保护、没有 FDIC(联邦存款保险公司)为你的资产保险。我们设计它的初衷就是用安全性换取实验与创新的自由,但新入场者必须明白,他们面对的是一个复杂的风险丛林。风险还包括:

  • 跑路骗局(Rug pulls):承诺离谱收益的项目一夜卷款消失;

  • 黑客攻击:智能合约漏洞会让那些所谓最安全的平台瞬间损失数百万美元;

  • 网络威胁:朝鲜黑客虎视眈眈,把 DeFi 协议和用户当免费龙虾自助餐;

此外还有“代码即法律”的信条,这一理念很美 —— 交易不可逆,不可反悔。我们见过攻击者卷走数百万美元却辩称“遵守协议规则”,这让传统法律追索困难重重。尽管如此,赏金猎人和执法机构还是成功追踪到了一些肇事者,但也只有部分案例如此。在 DeFi 市场,创新与混乱的边界依然脆弱。

不过,对于那些希望在寻找基础“安全收益”时尽量保持安心的人,还有什么选择?

DeFi 中的“伪无风险”收益选项

DeFi 可不会轻易认输,虽然完美的无风险利率遥不可及,但仍有几个接近的候选者。

  • AAVE:这个蓝筹借贷平台通过资金供需提供相对可靠的个位数收益,历经多年考验,常被视为 DeFi 中的"避风港"。

  • Curve Finance:由数学狂人打造的稳定币交易帝国,通过交易手续费(本质是让资金“干活”)产生收益,并辅以 CRV 代币激励。作为少数近乎完全去中心化且运转良好的案例,其代币在过去四年及本保持住了价值。当然,参与 DAO 治理绝非胆小者的游戏。

  • 代币化美债:Ondo、M 等平台将美国国债搬上链,提供 3-4% 的类国债收益(2025 年数据),让传统金融的安全性与 DeFi 创新结合——尽管智能合约风险依然存在。

这些选项差异巨大:AAVE 的供需机制、Curve 依赖交易量的收益模式、代币化美债的“安全性”,都无法完全规避区块链故障和被 DeFi OG 戏称为“犯罪温床”的潜在风险。它们虽非真正无风险,却已是当前最佳选择。

谁在涌入链上储蓄?

这类“伪无风险”收益吸引了几类独特用户。

  • 非美国投资者:追求“美式回报”却不愿受传统银行束缚。上一代离岸投资者通过购置伦敦、温哥华或纽约房产实现资产跨境配置,如今他们正将资金转向 DeFi 协议。

  • 加密巨鲸:由于大额变现面临安全顾虑、税务风险等现实障碍,许多人发现链上收益耕作不仅能显著跑赢传统储蓄账户,还能维持加密资产敞口。

  • 无银行账户者:借助手机钱包的普及,本地货币不稳定的用户正以更低成本将储蓄转入链上——在许多发展中国家,开设美元账户仍面临高昂费用和官僚主义壁垒。

这一趋势正突破小众圈层。链上储蓄以其可及性、收益优势和解决传统金融局限的能力,吸引着所有寻求银行体系替代方案的人群。随着手机钱包等基础设施持续进化,这种转变可能重塑金融格局 —— 摩根大通等机构推出稳定币计划,正是对市场需求的回应。

生息稳定币:风险与回报的博弈

生息稳定币(Yield-Bearing Stablecoins, YBS)代表了数字货币领域的显著进化,将美元锚定的稳定性与内生收益机制相结合。2025 年,部分 YBS 产品提供 6-12% 的年化收益率,远超传统国债收益。但这些诱人回报背后需要审慎评估。

高收益必然伴随附加条件。多数收益来源于主动管理、风险承担行为,或是成为他人交易的对手方。它能产生可观收益吗?确实。但这是无风险的吗?绝非如此。

这引发了一个根本性分类问题:这些工具本质是稳定币,还是加密主题投资基金?当收益率大幅超越国债等无风险基准时,投资者显然已脱离无风险范畴。其价值主张本质上仍是经典的风险-回报权衡:更高收益潜力必然对应更高风险敞口。

收益增强策略解析

DeFi 协议往往会采用多种收益增强策略,且各自具有独特的风险特征和运作逻辑。

  • 现实资产锚定型(RWA-backed)以代币化现实资产(从国债到汽车贷款、消费信贷等复杂资产)作为底层抵押。部分协议保持保守策略,而另一些则涉足高风险信贷市场,用更高的违约风险换取超额收益。

  • 加密资产抵押型(Crypto-backed)通过 Liquity、Abracadabra 等平台的抵押债务头寸(CDP)生成稳定币。常态市场下运转良好,但抵押品急速贬值时可能引发坏账累积和协议动荡。

  • 稳定币封装型(YBS wrappers)将基础稳定币部署至 AAVE、Euler 等借贷平台获取基准收益,再将头寸封装为凭证代币。这些代币可二次抵押并叠加代币激励,形成多层收益结构。虽能复合增值,但协议间嵌套关系会放大系统性风险。

  • Delta 中性/合成头寸型通过跨平台多空对冲获取资金费率差。盈利依赖低成本建仓和利差维持,但执行损耗和市场极端波动可能使中性策略失效。

  • 算法策略型自动化系统实时捕捉市场机会并调仓,虽具运营效率,但面临基础设施故障和算法失效风险。

  • 主动管理基金型由基金经理在 DeFi 框架内进行战略配置,实为传统资管模式的链上复刻。这种模式既引发对智能合约自动化必要性的质疑,也可能招致对“去中心化”定义严格司法辖区的监管审查。

  • 分级产品型(Tranched products)将风险分层切割,为不同投资者提供差异化的风险-回报组合。所谓“安全”层级的投资者可能无形中成为尾部风险保险提供方,其资金实质是底层资产极端损失的缓冲垫。

演进中的收益范式

上述策略代表了当前 DeFi 协议增强稳定币收益的主流方案。去中心化金融的可编程特性将持续催生收益机制的创新,预示着未来会出现更复杂的混合策略与全新方法论。这种动态演化既拓宽了金融工程的边界,也要求投资者建立更精密的风险评估框架 —— 在链上收益的迷宫中,高亮显示的 APR 数字或许只是风险坐标系的起点而非终点。

核心结论:DeFi 的高风险本质

我们得出的关键认知如下:

  • DeFi 中不存在真正的无风险利率;

  • 代币化美债最接近无风险,但绝非坚不可摧;

  • 链上借贷利率实现了独立的价格发现机制;

  • 生息稳定币用稳定性换取收益,本质更接近链上市场中立对冲基金而非储蓄账户;

  • 收益策略风险各异——回报越高,风险越大。

DeFi 的高风险属性是否构成致命缺陷?未必,毕竟加密社群始终在传统金融体系之外奋力开辟自己的疆土,高收益确实存在,但永远需要代价。因此在将积蓄投入任何生息产品前,请务必记住——审慎核查链上数据,风险自担永远是 DeFi 的第一信条。

Bacaan Terkait

Pendiri IOSG: Ethereum Tidak Perlu Lagi Keyakinan Teknologi, Ia Butuh Kompromi Gaya Elon Musk

**Pendiri IOSG: Ethereum Tidak Perlu Lagi Kepercayaan Teknis, Tapi Perlu Kompromi ala Musk** Penulis menilai pembentukan ETHLabs bukan sekadar "yayasan kedua", melainkan sinyal pasar yang tidak percaya pada pendekatan "berdiam diri dan terdesentralisasi" Ethereum Foundation (EF). Ini adalah suara modal, bukan forum. Perbedaan mendasar antara Vitalik Buterin (V) dan Elon Musk terletak pada pendekatan: Musk memahami bisnis dan realitas terlebih dahulu, lalu menyesuaikan teknologi; V berangkat dari teknologi murni dan mengharapkan realitas tumbuh sendiri. Keberuntungan Ethereum dengan aplikasi seperti DeFi dan NFT mungkin tidak bertahan karena kini ada banyak pilihan lain. Ethereum saat ini membutuhkan bukan roadmap teknis baru, melainkan **seseorang yang turun langsung memahami bisnis dan bersungguh-sungguh mengejar aplikasi dunia nyata**. Harapannya adalah V mempelajari cara Musk membangun bisnis dan fokus pada pertanyaan: aplikasi dunia nyata apa yang bisa dijalankan Ethereum? Masalah EF sebenarnya adalah manajemen dan aliran keluar talenta, yang tidak bisa diatasi oleh pendiri yang menjaga jarak. Model baru dengan banyak "steward" seperti ETHLabs berisiko fragmentasi tanpa arah bersama. Kohesi sejati harus datang dari nilai ETH sebagai aset bersama, tetapi ini memerlukan **narasi dunia nyata yang jelas dan dapat dipahami semua pihak**. Kredibilitas dan independensi struktur baru ini harus dibangun melalui waktu dan transparansi, bukan sekadar pengumuman. Ancaman terbesar Ethereum bukanlah pesaing seperti Solana, melainkan **pergeseran perhatian global ke AI**. Jendela waktu hanya 12-18 bulan. Untuk merebut kembali perhatian, dibutuhkan pendiri yang fokus pada aplikasi praktis dan narasi yang mampu menarik talenta terbaik. Cahaya idealisme V masih ada, tetapi untuk menyinari realitas, yang dibutuhkan bukanlah lagi menatap langit, melainkan **terjun ke dalam arena**. Dan waktu untuk tindakan itu hampir habis.

marsbit1j yang lalu

Pendiri IOSG: Ethereum Tidak Perlu Lagi Keyakinan Teknologi, Ia Butuh Kompromi Gaya Elon Musk

marsbit1j yang lalu

JD.com dan Mantan CTO Open AI Mira Murati Memasuki Jalur AI yang Sama

Bayangkan seorang lansia terjatuh di rumah. Tanpa perintah suara, perangkat pintar atau kamera langsung "melihat" kejadian tersebut dan AI secara proaktif mengirimkan peringatan darurat. Ini adalah salah satu visi yang coba diwujudkan oleh JoyAI-VL-Interaction, model interaksi visual-bahasa open-source pertama di dunia yang baru dirilis oleh JD.com. Berbeda dengan model AI biasa yang bekerja dengan logika "tanya-jawab", JoyAI-VL-Interaction dirancang untuk berinteraksi secara aktif dan real-time dengan dunia fisik. Model ini dapat secara otonom memutuskan kapan harus merespons, kapan harus diam, dan kapan harus menyerahkan tugas kompleks ke model backend, hanya dengan menganalisis aliran video secara terus-menerus. Pendekatan ini disepakati juga oleh Thinking Machines Lab (didirikan oleh mantan CTO OpenAI, Mira Murati), menandakan pergeseran industri menuju AI yang lebih proaktif. JD.com menempatkan modalitas visual sebagai penggerak utama, karena banyak informasi penting di dunia nyata muncul sebagai perubahan visual, bukan perintah suara. Model 8B parameter ini dirancang ringan, dapat dijalankan pada GPU seperti RTX 3090, dan sepenuhnya open-source—termasuk kode, model, dataset, dan sistem inferensi. Ini memungkinkan pengembang dengan mudah membuat aplikasi untuk berbagai skenario seperti penjagaan lansia/anak, asistensi tunanetra, komentar olahraga otomatis, inspeksi toko, dan kolaborasi robot. Pelepasan open-source ini merupakan bagian dari strategi JD.com yang lebih besar untuk membawa AI ke dunia fisik. Perusahaan ini mengandankan aset datanya yang unik dari ribuan skenario operasional nyata di logistik, ritel, dan industri, serta berencana mengumpulkan 10 juta jam data video berkualitas tinggi. Dengan membuka akses, JD.com berharap dapat mempercepat adopsi AI interaktif yang dapat melihat, memahami, dan bertindak secara mandiri di lingkungan kita.

marsbit1j yang lalu

JD.com dan Mantan CTO Open AI Mira Murati Memasuki Jalur AI yang Sama

marsbit1j yang lalu

Google Mulai Jual TPU, Raksasa Teknologi Ingin Menghasilkan 'Token Murah' dengan Produksi Chip AI

Google mulai menjual chip TPU mereka ke klien dan pusat data pihak ketiga, yang sebelumnya hanya tersedia melalui layanan cloud. TPU (Tensor Processing Unit) adalah chip khusus yang dirancang untuk komputasi AI, terutama dalam operasi matematika matriks dan tensor, membuatnya sangat efisien untuk model AI besar. Dengan mengkombinasikan ribuan TPU menjadi kluster superkomputer, Google menciptakan pusat komputasi AI yang sangat efisien. Hal ini memungkinkan Gemini menawarkan harga token yang lebih rendah dibandingkan pesaing seperti OpenAI, sehingga lebih kompetitif di pasar. Langkah ini dianggap sebagai tantangan bagi Nvidia, yang selama ini mendominasi pasar chip AI dengan ekosistem CUDA-nya. Meskipun Nvidia masih menjadi standar industri, Google berfokus pada efisiensi dan biaya yang lebih rendah, terutama untuk inferensi AI, di mana biaya token menjadi faktor kritis. Selain Google, perusahaan cloud seperti Huawei Cloud dan Alibaba Cloud juga mengembangkan ekosistem komputasi AI mandiri dengan chip buatan sendiri, seperti Ascend dan Zhenwu. Mereka tidak hanya fokus pada kinerja chip, tetapi juga pada kemampuan sistem untuk mengubah chip menjadi solusi produktif yang terjangkau. Pasar komputasi AI kini bergeser dari hanya mengejar kinerja tertinggi menjadi menekankan efisiensi dan biaya yang lebih rendah. Dengan komputasi AI semakin menjadi sumber daya dasar seperti listrik atau air, perusahaan yang dapat menyediakan solusi terjangkau dan terintegrasi akan lebih kompetitif di masa depan.

marsbit1j yang lalu

Google Mulai Jual TPU, Raksasa Teknologi Ingin Menghasilkan 'Token Murah' dengan Produksi Chip AI

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片