哪些因素将推动 DeFi 在下一阶段的增长中达到万亿美元?

iZUMi ResearchPublished on 2022-05-04Last updated on 2022-05-04

Abstract

四个关键发展包括 DEX 引入订单簿模式、跨链互操作性、NFT 金融化、DeFi 与传统金融融合。

2020 年 2 月中旬,DeFi 应用中的锁定的资金量首次超过了 10 亿美元。在 2020 年 「DeFi 之夏」的助燃下,不到一年的时间内,该数字有了 20 倍的增长,达到 200 亿美元。随后的 10 个月内,200 亿美元再次以 10 倍的增长达到了前所未有的高度:2000 亿美元。在如此疯狂的增速下,我们不难想象,DeFi 行业在未来的 1 到 2 年内,会再次实现千亿级别的增长。

流动性

图源:Cointelegraph
如此具有里程碑意义的增长,离不开一个核心 —— 流动性。回过头看, DeFi 行业的增长可以被划分为三个时代,每一个时代都在降低流动性门槛的工作上作出了巨大贡献,让市场变得更有效率,也更迷人。
DeFi 1.0 - 先有鸡还是先有蛋?
早在 2020 年以前,DeFi 协议已经崭露头角,但他们在流动性的问题上都遇到了「先有鸡还是先有蛋」的问题。理论上来说,用户可以为一个借贷平台或 DEX 提供流动性,但是,在有足够的流动性来吸引愿意支付费用或利息的交易者或借款人之前,没有足够的激励措施来激励流动性提供者。

流动性

图源:Cointelegraph
Compound 是第一个提出鸡蛋问题解决方案的 DeFi 协议,在 2020 年,他们推出了自己的平台代币。在贷款人提供的利息之上,借款人在借出款项的同时,还能获得 Compound 的平台代币 COMP 作为代币。

流动性

图源:Cointelegraph
这项举措开启了 DeFi 之夏。 SushiSwap 对 Uniswap 的吸血鬼攻击,更为后续的开发者提供了灵感,使之开始以自身的平台代币来奖励链上流动性的提供者,从而印发了流动性挖矿的热潮。 
DeFi 2.0 - 提高资金利用率
以上就是 DeFi 1.0 时代,一个实现了 DeFi 锁定的资金量从 10 亿美元到 200 亿美元增长的时代。 DeFi 2.0,看到了从 200 亿美元到星辰大海的希望,因此在资金利用率上作出了重大改进。这个时代见证了 Curve 的增长,它打磨了 Uniswap 的 AMM 模型,为稳定的资产提供更集中的交易对和更低的滑点。
Curve 同时为行业提供了投票托管 (vote-escrowed ,简称 ve)代币模型的创新,鼓励流动性提供者长期锁定他们的平台代币奖励,从而使流动性更可靠,更长远。
Uniswap V3 也在提高资金利用率上带来了改进,推出了可自定义的区间流动性。在以太坊网络以外,DeFi 开发者们吸取前人的灵感,在诸如 BNB Chain,Avalanche,Polygon 等区块链上蓬勃发展。

流动性

图源:Cointelegraph
那么,什么因素将推动 DeFi 在下一阶段的增长中达到万亿美元甚至更多? 我相信会有以下四个关键的发展。
去中心化交易所(DEXs)迈向订单簿和 AMM 的混合
在以太坊主网缓慢的速度和高昂的费用之下,订单簿模式并不能很好地在链上生存,自动做市商(AMM)的模型在 DeFi 领域备受青睐。
然而,在如今成熟的区块链技术下,高速且便宜的区块链网络为我们在 DEX 中引入订单簿模式带来了希望。高速的运算可以减少滑点,同时做市者也能从更低廉的交易成本中获益。

流动性

图源:Cointelegraph
现在我们已经能从几个去中心化交易所中看到订单簿模式的身影 ——Solana 上的 Serum,Avalanche 上的 Dexalot,以及 Polkadot 上的 Polkadex,这只是其中几个例子。订单簿的模式也能让机构的专业投资者操作起来更方便,他们更熟悉于限价订单的模式。
跨链互操作性
在以太坊网络以外的 DeFi 协议激增,使得流动性被分散到各个区块链网络上。开发者们试图用跨链桥技术实现资金在不同区块链上的流通,但最近 Solana 跨链桥 Wormhole 受到的黑客攻击,让用户产生了顾虑。

流动性

图源:Cointelegraph
为了能够好的解锁这些流散到不同区块链上的流动性,提高资金利用率,吸引更多投资者,安全可靠的跨链互操作性已经变成了刚需。我们可以看到很多积极的进步,比如最近币安宣布对跨链流动性协议 Symbiosis 的战略投资。同样,另一个跨链流动性协议 Thorchain,也引起了用户和投资者的高度关注。 
大规模的 NFT 金融化
在过去的一年时间内,NFT 帮助将加密货币推向了主流,这要归功于引人注目的艺术品销售和名人对 BAYC 等蓝筹 NFT 项目的痴迷。 但 DeFi 协议们已经准备好了提供基于 NFT 的创新金融产品。
其中一个例子就是 iZUMi Finance。它为 Uniswap V3 上的流动性提供者所收到的 NFT 提供金融服务。Uniswap V3 可定制的流动性功能必然意味着流动性提供者会收到 NFT(非同质化代币) 作为其提供流动性的凭证,这限制了 Uniswap V2 的流动性挖矿收益。iZUMi Finance 的答案是可编程的流动性即服务(Liquidity as a Service, Laas),允许协议根据价格区间来分配奖励。
与之相似,Solv Protocol 推出了 Vouchers Financial NFT,用于代表一定份额的加密货币数量。
区块链与 DeFi 开始与现实金融市场走向融合
现在,加密货币正在成为一种全球公认的金融资产。随着时间推移,传统金融和区块链及 DeFi 的界限开始变得模糊,这很可能会朝两个方向发展。 首先,通过将已建立的全球金融体系的流动性带到链上,其次,机构们采用与加密相关的去中心化金融产品。
几个加密货币项目已经推出了面向机构的产品,还有更多的产品正在筹备中。 目前已经有一个 MetaMask 的机构钱包,而 Aave 和 Alkemi 则为机构运营 KYC 池。
另一方面,Sam Bankman-Fried 正在高举将金融系统上链的旗帜。 3 月,他在佛罗里达州的期货行业协会发表讲话,向美国监管机构建议,金融市场的风险管理可以使用为加密市场开发的实践实现自动化。 报道这个故事的 FT 文章的语气很能说明问题 —— 与传统金融媒体过去对加密货币和区块链的轻视甚至轻蔑态度相去甚远,现在更像是充满了诧异和浓厚的兴趣。
所有人都在猜测 DeFi 何时能够达到万亿美元的里程碑。 但我们这些关注当前增长、投资和创新步伐的人充满了,因为我们迟早会实现万亿的目标。

Related Reads

Podcast Notes: Hyperliquid Has Become the Top Interest Point for Traditional Hedge Funds

Empire Podcast hosts Jason Yanowitz and Santiago Santos discuss the surging institutional interest in Hyperliquid, a decentralized perpetual exchange, marking the highest level of engagement from traditional hedge fund managers since Paul Tudor Jones endorsed Bitcoin in 2020. The primary driver is the demand for weekend trading of commodities like oil, especially during geopolitical tensions such as the Iran conflict, as Hyperliquid provides the only active price discovery venue when traditional markets are closed. Trade XYZ, a front-end on Hyperliquid, has seen significant growth, with weekend oil price predictions having a median error of only 50 basis points. Santos predicts commodity trading volume on Hyperliquid will surpass Bitcoin within the year and that its market cap could rise from $25 billion to $100 billion. Other key points include Kraken raising $200 million at a reduced valuation of $13.3 billion, and the SEC clarifying that self-custodied DeFi frontends like MetaMask are not subject to broker-dealer rules, resolving a major regulatory uncertainty. The hosts also note the strong correlation between crypto and macro markets, with the S&P 500 posting one of its best 10-day rallies since 1950. They highlight MicroStrategy's continued Bitcoin acquisitions and the potential of real-world asset (RWA) tokenization as a key trend. The discussion concludes with skepticism towards many L2 projects, predicting a wave of protocols truly going to zero as capital concentrates in proven assets like Bitcoin and Hyperliquid.

marsbit5h ago

Podcast Notes: Hyperliquid Has Become the Top Interest Point for Traditional Hedge Funds

marsbit5h ago

a16z: The Next Frontier of AI, The Triple Flywheel of Robotics, Autonomous Science, and Brain-Computer Interfaces

a16z presents a comprehensive investment thesis for the next frontier of AI: Physical AI, centered on a synergistic flywheel of robotics, autonomous science, and novel human-computer interfaces (HCIs) like brain-computers. While the current AI paradigm scales on language and code, the most disruptive future capabilities will emerge from three adjacent fields leveraging five core technical primitives: 1) learned representations of physical dynamics (via models like VLA, WAM, and native embodied models), 2) embodied action architectures (e.g., dual-system designs, diffusion-based motion generation, and RL fine-tuning like RECAP), 3) simulation and synthetic data as scaling infrastructure, 4) expanded sensory channels (touch, neural signals, silent speech, olfaction), and 5) closed-loop agent systems for long-horizon tasks. These primitives converge to power three key domains: * **Robotics:** The literal embodiment of AI, requiring all primitives for real-world physical interaction and manipulation. * **Autonomous Science:** Self-driving labs that conduct hypothesis-experiment-analysis loops, generating structured, causally-grounded data to improve physical AI models. * **Novel HCIs:** Devices (AR glasses, EMG wearables, BCIs) that expand human-AI bandwidth and act as massive data-collection networks for real-world human experience. These domains form a mutually reinforcing flywheel: Robotics enable autonomous labs, which in turn generate valuable data for robotics and materials science. New interfaces provide rich human-physical interaction data to train better robots and scientists. Together, they represent a new scaling axis for AI, moving beyond the digital realm to interact with and learn from physical reality, promising significant emergent capabilities and value.

marsbit5h ago

a16z: The Next Frontier of AI, The Triple Flywheel of Robotics, Autonomous Science, and Brain-Computer Interfaces

marsbit5h ago

Trading

Spot
Futures
活动图片