Le rejet d'une subvention de 17 millions de dollars en CRV : Le pouvoir de proposition du fondateur affaibli, Convex et Yearn deviennent les acteurs majeurs de la gouvernance

marsbitPubblicato 2025-12-25Pubblicato ultima volta 2025-12-25

Introduzione

Une proposition d'allouer 17 millions de dollars en CRV à l'équipe de développement Swiss Stake AG a été rejetée lors d'un vote de gouvernance sur Curve, principalement en raison de l'opposition de Convex et Yearn, qui détiennent une part significative des droits de vote. La communauté n’était pas fondamentalement contre le financement, mais exigeait plus de transparence sur l'utilisation passée et future des fonds, ainsi que des preuves de retombées positives pour le protocole. Les grands détenteurs de veCRV, comme Convex et Yearn, se sont opposés pour éviter la dilution de la valeur de leurs actifs, à moins que le projet ne génère des bénéfices clairs pour eux. Cette décision marque un tournant où les modèles de gouvernance de type "capitalisme de gouvernance", portés par des acteurs majeurs détenant un pouvoir de vote substantiel, prennent le pas sur les propositions des fondateurs. Le modèle veCRV, qui lie le droit de vote à des flux de revenus et encourage la délégation à des protocoles comme Convex, tend à transférer le pouvoir décisionnel des utilisateurs ordinaires vers des capitaux à long terme, redéfinissant ainsi les dynamiques de gouvernance dans le DeFi.

Il y a quelques jours, une proposition de subvention sur Curve a été rejetée. Elle concernait l'octroi de 17 millions de dollars en $CRV pour financer l'équipe de développement (Swiss Stake AG). Convex et Yearn ont tous deux voté contre, et leur proportion de votes était suffisante pour influencer le résultat final.

Depuis que les problèmes de gouvernance d'Aave ont commencé à faire parler, la gouvernance attire l'attention du marché, et cette habitude de donner de l'argent sur simple demande commence à être remise en cause. Cette proposition de Curve soulève deux points clés :

1. Une partie de la communauté n'est pas contre l'octroi de fonds à AG, mais elle veut savoir comment l'argent a été utilisé par le passé, comment il sera utilisé à l'avenir, si c'est durable et si cela a généré des bénéfices pour le projet. En même temps, ce mode de subvention trop primitif fait qu'une fois l'argent versé, il n'y a plus aucune contrainte. À l'avenir, le DAO devra créer une Trésorerie, les revenus et les dépenses devront être transparents, ou il faudra ajouter des contraintes de gouvernance.

2. Les gros détenteurs de veCRV ne veulent pas diluer leur valeur. C'est un conflit d'intérêts assez évident. Si les projets soutenus par les subventions en CRV ne sont pas susceptibles de créer des bénéfices prévisibles pour le veCRV, ils n'obtiendront probablement pas de soutien. Bien sûr, Convex et Yearn ont également leurs propres intérêts et influences, mais nous n'aborderons pas ces problèmes pour l'instant.

Cette proposition a été initiée par le fondateur de Curve, Mich. AG est l'une des équipes qui entretient le dépôt de code central depuis 2020. Pour ce financement, la feuille de route présentée par AG incluait, entre autres, la poursuite du développement de llamalend, y compris le support pour PT et LP, ainsi que l'expansion du marché des changes on-chain et du crvUSD. Cela semble valoir la peine d'être fait, mais la question de savoir si cela justifie une subvention de 17 millions de $CRV est un autre calcul. Surtout que la gouvernance de Curve est différente de celle d'Aave à bien des égards ; son pouvoir est réparti entre plusieurs équipes aux positions bien marquées.

Comparons le modèle ve avec les modèles de gouvernance conventionnels :

Commençons par la conclusion : la conception de la plupart des modèles de gouvernance conventionnels n'a pratiquement aucun avantage. Bien sûr, si un DAO est suffisamment mature, une structure traditionnelle peut aussi très bien fonctionner, mais malheureusement, aucun projet dans la crypto n'est encore arrivé à ce niveau de maturité, comme le prouvent les problèmes rencontrés par Aave, pourtant considéré comme un leader par consensus du marché.

Donc, si l'on parle uniquement de la conception du modèle, le ve a certains aspects avancés. Tout d'abord, il génère des flux de trésorerie (cash flow). Il est lié au contrôle de la liquidité. Lorsqu'il y a une demande de liquidité extérieure, cela conduit à de la « corruption » (bribes) de ce pouvoir. Ainsi, même si vous ne voulez pas verrouiller vos tokens à long terme, vous pouvez les déléguer à des projets mandataires comme Convex/Yearn pour obtenir un rendement.

Le modèle ve lie donc le droit de vote aux flux de trésorerie. Son évolution future suivra probablement la voie du « capitalisme de gouvernance » (governance capitalism). Le vetoken lie le droit de vote au « verrouillage à long terme », ce qui筛选 (filtre) essentiellement les personnes ayant une importante capacité financière, capables de supporter la perte de liquidité et de mener des jeux à long terme. À long terme, le résultat est que les gouvernants passeront progressivement de la communauté des utilisateurs ordinaires à la « communauté des capitaux ».

Simultanément, en raison de l'existence de couches mandataires comme Convex/Yearn, de nombreux utilisateurs ordinaires, même fidèles, qui souhaitent obtenir un rendement sans perdre en liquidité et en flexibilité, choisiront progressivement de déléguer leur gouvernance à ces projets.

On peut voir quelques indices dans ce vote. À l'avenir, Mich ne sera pas nécessairement le protagoniste de la gouvernance de Curve ; elle résidera entre les mains de ces grands détenteurs de votes. Lorsque des problèmes de gouvernance sont survenus chez Aave, certains ont proposé l'idée d'une « gouvernance déléguée/élitiste », qui est assez similaire à la structure actuelle de Curve. Quant à savoir si c'est une bonne ou une mauvaise chose, il faudra du temps pour le vérifier.

Domande pertinenti

QPourquoi la proposition d'allouer 17 millions de dollars en CRV à l'équipe de développement Swiss Stake AG a-t-elle été rejetée ?

ALa proposition a été rejetée principalement parce que Convex et Yearn, qui détiennent une part importante des droits de vote (veCRV), ont voté contre. Ils s'opposaient à la dilution de la valeur de leurs veCRV sans garantie de retours bénéfiques prévisibles pour le protocole.

QQuelles étaient les préoccupations de la communauté concernant cette proposition de financement ?

ALa communauté souhaitait plus de transparence sur l'utilisation passée et future des fonds, la viabilité du projet, et des preuves que le financement générerait des bénéfices pour le protocole. Ils demandaient également une trésorerie DAO avec des dépenses transparentes et des contraintes de gouvernance.

QQuel est le rôle des détenteurs de veCRV comme Convex et Yearn dans la gouvernance de Curve ?

ALes détenteurs de veCRV, comme Convex et Yearn, détiennent un pouvoir de vote significatif. Ils utilisent ce pouvoir pour influencer les décisions de gouvernance, souvent pour protéger la valeur de leurs actifs et s'assurer que les propositions profitent à leurs intérêts à long terme.

QEn quoi le modèle de gouvernance ve (vote-escrowed) est-il différent des modèles de gouvernance traditionnels ?

ALe modèle ve lie le droit de vote à des liquidités et à un verrouillage à long terme des jetons, favorisant les acteurs capitalisés qui peuvent participer à une博弈 à long terme. Contrairement aux modèles traditionnels, il encourage la délégation à des protocoles comme Convex pour obtenir des rendements sans perdre de liquidité.

QQu'indique le rejet de cette proposition sur l'évolution future de la gouvernance de Curve ?

ACela indique que le pouvoir de gouvernance de Curve se déplace du fondateur, Michael Egorov, vers les grands détenteurs de veCRV comme Convex et Yearn. L'avenir de la gouvernance pourrait être dominé par des 'capitalistes de la gouvernance' qui priorisent les rendements et la valeur à long terme.

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The article "Kalshi, MTS, and a16z's Ambition" explores prediction markets as a focal point of excitement in 2025 for investors, crypto enthusiasts, and media. It traces their intellectual lineage from Friedrich Hayek's ideas on dispersed knowledge and market coordination to Robin Hanson's Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR), which incentivizes truthful information sharing. The piece argues that a16z's significant investment in prediction market platform Kalshi (valued at $220B) transcends mere financial speculation. a16z frames prediction markets as a new form of "media" that provides "presence"—a way for individuals to actively engage with and influence world events through financial stakes, countering postmodern detachment. By wagering on outcomes, users become "super observers," and the market's aggregated probabilities gain authoritative power to define event truth and importance. The article uses media company MTS ("Monitoring The Situation") as a case study of a16z's "new media" strategy: rapidly producing high-intensity, multi-format content to "take over the timeline." However, prediction markets like Kalshi are presented as the ultimate piece in this media empire. Their real-money, crowd-sourced probabilities possess a unique "reality distortion field" and perceived objectivity, potentially swaying public opinion and granting a private company unprecedented interpretive power over reality. Ultimately, Kalshi's immense valuation is attributed not just to its exchange model, but to its role as a foundational component in a16z's envisioned new media landscape, where prediction markets define narrative and truth.

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Mentre il percorso di SPERO,$$s$ è ancora in fase di sviluppo, i suoi principi fondamentali potrebbero effettivamente influenzare il futuro di come interagiamo con la tecnologia, la finanza e tra di noi in ecosistemi digitali interconnessi.

75 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

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