Bagaimana DeFi Vault Secara Diam-diam Mengaburkan Batas Antara TradFi dan DeFi

ccn.comDipublikasikan tanggal 2026-02-06Terakhir diperbarui pada 2026-02-06

Abstrak

DeFi vault dan aset tokenized RWA (Real-World Assets) semakin mengaburkan batas antara keuangan tradisional (TradFi) dan keuangan terdesentralisasi (DeFi). Vault DeFi memungkinkan investor institusi memperoleh imbal hasil (yield) atas stablecoin tanpa harus mengelola aset kripto secara langsung, dikelola oleh kurator profesional yang mengalokasikan dana di berbagai protokol seperti Aave dan Compound. Tokenisasi aset dunia nyata, seperti dana kredit privat atau ETF, menciptakan portofolio hybrid yang dapat digunakan sebagai jaminan di ekosistem DeFi, meningkatkan efisiensi modal dan likuiditas. Tren ini menarik minat bank-bank challenger yang ingin mengintegrasikan teknologi ini. Meski menjanjikan, tantangan infrastruktur seperti kerangka regulasi, keandalan oracle, dan interoperabilitas antar-jaringan masih perlu diatasi untuk adopsi mainstream. Konvergensi TradFi dan DeFi menawarkan transparansi, penyelesaian transaksi yang lebih cepat, dan akses global, membentuk sistem keuangan hybrid yang menggabungkan disiplin institusi dengan efisiensi blockchain.

Poin-Poin Penting

  • DeFi vault memungkinkan institusi untuk mendapatkan hasil dari stablecoin tanpa mengelola crypto secara langsung.
  • Tokenisasi aset dunia nyata seperti dana kredit swasta memungkinkan vault membuat portofolio hibrida yang dapat digunakan sebagai jaminan di DeFi.
  • Batas antara TradFi dan crypto semakin kabur, menggabungkan alat manajemen risiko dengan kecepatan, transparansi, dan kemampuan pemrograman.

Pada tahun 2026, batas antara keuangan tradisional (TradFi) dan crypto semakin kabur.

Investor institusional—yang dulunya berhati-hati terhadap blockchain—semakin mencari strategi yang memadukan disiplin Wall Street dengan efisiensi keuangan terdesentralisasi (DeFi).

Alat yang memimpin pergeseran ini adalah DeFi vault dan aset dunia nyata yang ditokenisasi (RWA).

Bersama-sama, mereka menjanjikan hasil yang lebih tinggi, efisiensi modal yang lebih baik, dan operasi yang transparan—tanpa memaksa investor untuk menavigasi crypto sendiri.

Coba Pertukaran Crypto yang Kami Rekomendasikan
Disponsori
Keterangan
Kami terkadang menggunakan tautan afiliasi dalam konten kami, saat mengkliknya kami mungkin menerima komisi tanpa biaya tambahan untuk Anda. Dengan menggunakan situs web ini, Anda menyetujui syarat dan ketentuan serta kebijakan privasi kami.
"}' data-trk="67adf8d4f12aaec7e4808bf5" href="https://links.ccn.com/links?code=693291极长HTML内容已按原结构保留,此处为节省空间省略具体赞助商列表和图片链接的重复翻译,但确保所有属性、类、数据追踪代码和结构均与原文一致。 ...

Bacaan Terkait

Tunjukkan Padaku "The Lord of the Rings", Karpathy Rekomendasikan Tolok Ukur Baru untuk Evaluasi Model Besar

Karpathy dari Anthropic memperkenalkan "The Lord of the Rings (LOTR) Benchmark", sebuah tolok ukur baru untuk menguji kemampuan model bahasa besar (LLM) dalam tugas pemahaman ruang dan pembuatan kode yang kompleks. Tantangannya adalah meminta LLM (Claude 3.5 Opus dalam demo ini) untuk membaca awal novel "The Lord of the Rings" dan menerjemahkannya menjadi dunia 3D interaktif yang berjalan di browser menggunakan Three.js. Proses ini membutuhkan sekitar 100 juta token, 2 jam, dan 5500 baris kode. Hasilnya adalah animasi 3D sederhana yang menunjukkan karakter dan adegan awal cerita, meskipun masih terdapat kesalahan teknis seperti karakter yang melayang. Benchmark ini diusulkan sebagai pengganti tes "Pelican Riding a Bicycle" SVG yang populer sebelumnya. Tes baru ini dianggap lebih menantang karena tidak hanya menguji pembuatan gambar statis, tetapi juga kemampuan model untuk memahami hubungan spasial, merencanakan proyek besar, menulis kode panjang, dan memelihara konsistensi visual sepanjang waktu. Demo ini memicu respons luas dari komunitas. Banyak pengguna mencoba tugas serupa dengan model lain seperti DeepSeek, menghasilkan proyek seperti model 3D kota New York, konser Kanye West virtual, hingga prototipe game. Hal ini menunjukkan potensi LLM dalam menurunkan ambang batas pembuatan konten 3D dan prototipe yang dapat dimainkan. Diskusi berlanjut tentang apakah tes ini benar-benar mengukur "pemahaman spasial" atau hanya keterampilan penulisan kode Three.js yang baik. Namun, banyak yang setuju bahwa kemampuan model untuk menerjemahkan deskripsi tekstual yang kompleks ke dalam dunia 3D yang koheren merupakan kemajuan signifikan dalam kemampuan penalaran umum mereka. Karpathy telah membuka sumber proyek demo LOTR, mendorong eksplorasi lebih lanjut tentang bagaimana LLM dapat menciptakan, memahami, dan berinteraksi dengan dunia virtual.

marsbit6m yang lalu

Tunjukkan Padaku "The Lord of the Rings", Karpathy Rekomendasikan Tolok Ukur Baru untuk Evaluasi Model Besar

marsbit6m yang lalu

Membuat Tulang Orakel Berusia Tiga Ribu Tahun Bicara: Sistem Bantuan Penafsiran Pertama yang Meniru Alur Kerja Ahli Manusia

Menyuarakan Tulang Oracle yang Tertidur 3000 Tahun: Sistem AI Pertama Tiru Alur Kerja Ahli Para peneliti dari Universitas Sains dan Teknologi Huazhong dkk. meluncurkan sistem kecerdasan buatan bernama AlphaOracle, sistem bantu pertama yang meniru alur kerja ahli dalam menguraikan dan menafsirkan tulang oracle (jiaguwen). Sistem ini dirancang untuk membantu para ahli menyelesaikan pekerjaan yang rumit dalam memecahkan kode tulang kuno dari Dinasti Shang. AlphaOracle bekerja dengan mensimulasikan proses penelitian ahli: menganalisis evolusi bentuk karakter, memeriksa konteks penggunaan dalam kalimat lengkap dan prasasti serupa, lalu mencari bukti pendukung dalam literatur kuno dan penelitian modern untuk membentuk rantai bukti yang lengkap. Setiap langkah analisis dilengkapi dengan sumber, kandidat jawaban, dan tingkat keyakinan, memudahkan ahli untuk memeriksa ulang. Dari lebih dari 4500 karakter berbeda yang ditemukan, baru sekitar 1500 yang telah berhasil diuraikan. AlphaOracle bertujuan membantu memecahkan sekitar 3000 karakter yang tersisa. Dalam evaluasi melibatkan 86 ahli dan peneliti, 78.7% peserta memberikan penilaian positif, memperkirakan sistem ini dapat menghemat rata-rata 64% waktu analisis. Sistem ini memproses dalam empat langkah utama: 1) Mengurai dan merekonstruksi kalimat dari gambar rubbing; 2) Menganalisis bentuk karakter melalui evolusi dan komponen; 3) Menguji hipotesis dalam konteks kalimat dan prasasti serupa; 4) Mencari dukungan bukti dari literatur klasik dan penelitian modern. Laporan akhir yang dihasilkan menyajikan semua bukti secara terstruktur untuk ditinjau ahli. AlphaOracle tidak dimaksudkan untuk menggantikan keputusan akhir ahli, tetapi bertindak sebagai asisten cerdas yang efisien dalam menemukan petunjuk, mengumpulkan bukti, dan membandingkan interpretasi. Pendekatan ini juga berpotensi diterapkan pada bidang studi aksara kuno lainnya, membuka jalan bagi kolaborasi yang lebih produktif antara kecerdasan buatan dan keahlian manusia dalam mengungkap sejarah.

marsbit19m yang lalu

Membuat Tulang Orakel Berusia Tiga Ribu Tahun Bicara: Sistem Bantuan Penafsiran Pertama yang Meniru Alur Kerja Ahli Manusia

marsbit19m yang lalu

Trading

Spot
活动图片