Основатель Aave: В чем секрет рынка кредитования DeFi?

marsbitОпубликовано 2026-02-10Обновлено 2026-02-10

Введение

Основатель Aave раскрывает секреты рынка DeFi-кредитования: ключевым преимуществом является устранение финансовых потерь через автоматизацию. Он объясняет, что децентрализованное кредитование на блокчейне, с объёмом рынка свыше $100 млрд, структурно дешевле традиционного) — ставки составляют около 5% против 7-12% у централизованных платформ. Это достигается не за счёт субсидий, а благодаря агрегации капитала в открытых системах, прозрачности и конкуренции. Главный вызов — не нехватка капитала, а недостаток качественного залога. Будущее связано с интеграцией крипто-нативных активов и токенизированных реальных активов, что коренным образом изменит成本结构 (структуру затрат) кредитования, заменив ручные процессы программным кодом, а человеческое усмотрение — прозрачностью. Aave позиционируется как базовый капитальный слой для этой новой финансовой инфраструктуры.

Автор: Stani.eth

Компиляция: Ken, Chaincatcher

Кредитование на блокчейне началось примерно в 2017 году как маргинальный эксперимент, связанный с криптоактивами. Сегодня оно превратилось в рынок объемом более 100 миллиардов долларов, основным драйвером которого является кредитование стейблкоинов, обеспеченное в основном крипто-залоговыми активами, такими как Ethereum, Bitcoin и их производные. Заемщики используют длинные позиции для высвобождения ликвидности, осуществления левереджа и арбитража доходности. Важна не креативность, а проверка. Поведение за последние годы показало, что автоматизированное кредитование на основе смарт-контрактов имело реальный спрос и соответствие продукта рынку задолго до того, как институции начали обращать на это внимание.

Крипторынок по-прежнему волатилен. Создание кредитной системы поверх самых динамичных активов заставляет ончейн-кредитование немедленно решать проблемы управления рисками, ликвидации и эффективности капитала, а не скрывать их за политикой или человеческим усмотрением. Без крипто-залоговых активов было бы невозможно увидеть, насколько мощным может быть полностью автоматизированное ончейн-кредитование. Дело не в криптовалюте как классе активов, а в изменении структуры затрат, которое приносит децентрализованные финансы (DeFi).

Почему ончейн-кредитование дешевле

Ончейн-кредитование дешево не потому, что это новая технология, а потому что оно устраняет слои финансовых потерь. Сегодня заемщики могут получить стейблкоины в ончейне по стоимости около 5%, в то время как централизованные крипто-кредиторы берут от 7% до 12% процентов, плюс комиссии, сборы за обслуживание и различные надбавки. Когда условия благоприятствуют заемщику, выбор централизованного кредитования не только не консервативен, но и иррационален.

Это преимущество в стоимости исходит не из субсидий, а из агрегации капитала в открытой системе. Беспермиссивные рынки структурно превосходят закрытые рынки в объединении капитала и ценообразовании рисков, потому что прозрачность, композируемость и автоматизация стимулируют конкуренцию. Капитал движется быстрее, бездействующая ликвидность наказывается, неэффективность выявляется в реальном времени. Инновации распространяются мгновенно.

Когда появляются новые финансовые примитивы, такие как USDe от Ethena или Pendle, они поглощают ликвидность всей экосистемы и расширяют использование существующих финансовых примитивов, таких как Aave, без необходимости в командах продаж, процессах сверки или бэк-офисах. Код заменяет управленческие расходы. Это не просто постепенное улучшение, это принципиально иная операционная модель. Все преимущества структуры затрат передаются распределителям капитала и, что важнее, заемщикам.

Каждое крупное преобразование в современной истории следовало той же модели. Тяжелые активные системы становятся легкими активными системами. Постоянные затраты становятся переменными. Труд заменяется программным обеспечением. Эффект масштаба централизации заменяет локальное дублирование. Избыточные мощности превращаются в динамическую утилизацию. Сначала изменения кажутся плохими. Они обслуживают неосновных пользователей (например, кредитование под криптовалюты, а не для мейнстрим-кейсов), конкурируют по цене до улучшения качества, и до тех пор, пока не масштабируются, а существующие игроки не смогут реагировать, они не воспринимаются серьезно.

Ончейн-кредитование идеально соответствует этой модели. Ранними пользователями были в основном нишевые держатели криптовалют. Пользовательский опыт был плохим. Кошельки были непривычными. Стейблкоины не были связаны с банковскими счетами. Но это не имело значения, потому что стоимость была ниже, исполнение быстрее, а доступ — глобальным. По мере улучшения всего остального он становится более доступным.

Что будет дальше

Во время медвежьего рынка спрос падает, доходность сжимается, обнажая более важную динамику. Капитал в ончейн-кредитовании всегда находится в состоянии конкуренции. Ликвидность не застаивается из-за решений квартальных комитетов или предположений балансов. Она постоянно переоценивается в прозрачной среде. Мало какие финансовые системы столь безжалостны.

Ончейн-кредитованию недостает не капитала, а залоговых активов для кредитования. Сегодня большая часть ончейн-кредитования — это просто циклическое использование того же залога для тех же стратегий. Это не структурное ограничение, а временное.

Криптовалюты продолжат генерировать собственные активы, продуктивные примитивы и ончейн-экономическую активность, расширяя охват кредитования. Ethereum созревает в программируемый экономический ресурс. Bitcoin укрепляет свою роль как хранилище экономической энергии. Ни то, ни другое не является конечным состоянием.

Если ончейн-кредитование должно достичь миллиардов пользователей, оно должно поглощать реальную экономическую ценность, а не просто абстрактные финансовые концепции. Будущее заключается в сочетании автономных крипто-нативных активов с токенизированными правами и обязательствами реального мира не для копирования традиционных финансов, а для их эксплуатации с чрезвычайно низкими затратами. Это станет катализатором замены старого финансового бэкенда на децентрализованные финансы.

Что не так с кредитованием

Сегодня кредитование дорого не потому, что капитал дефицитен. Капитала много. Ставки ликвидации для качественного капитала составляют от 5% до 7%. Для рискового капитала — от 8% до 12%. Заемщики по-прежнему платят высокие проценты, потому что все, что связано с капиталом, неэффективно.

Выдача кредитов раздута из-за затрат на привлечение клиентов и устаревших кредитных моделей. Бинарное одобрение приводит к тому, что качественные заемщики переплачивают, а некачественные получают субсидии до дефолта. Обслуживание остается ручным, обремененным комплаенсом и медленным. На каждом уровне стимулы не совпадают. Те, кто оценивает риск, редко несут его. Брокеры не несут ответственности за дефолт. Инициаторы кредитов немедленно продают риски. Все получают оплату независимо от результата. Дефекты механизмов обратной связи — вот истинная цена кредита.

Кредитование еще не было颠覆нуто, потому что доверие превалирует над пользовательским опытом, регулирование ограничивает инновации, а убытки маскируют неэффективность до ее взрыва. Кредитные системы при крахе часто имеют катастрофические последствия, что усиливает консерватизм, а не прогресс. В результате кредитование все еще выглядит как продукт индустриальной эпохи, грубо прикрученный к цифровым рынкам капитала.

Ломая структуру затрат

Пока выдача кредитов, оценка рисков, обслуживание и распределение капитала не станут полностью нативными для программного обеспечения и ончейн, заемщики будут продолжать переплачивать, а кредиторы — оправдывать эти расходы. Решение не в большем регулировании или маргинальных улучшениях пользовательского опыта. Оно в разрушении структуры затрат. Автоматизация заменяет процессы. Прозрачность заменяет усмотрение. Определенность заменяет сверку. Вот какой颠覆цию могут принести децентрализованные финансы в кредитование.

Когда ончейн-кредитование станет заметно дешевле традиционного в сквозном операционном плане, распространение станет не вопросом, а необходимостью. Aave возникает в этом контексте как базовый капитальный слой для нового финансового бэкенда, обслуживающего всю сферу кредитования — от финтех-компаний до институциональных кредиторов и потребителей.

Кредитование станет самым расширяющим возможности финансовым продуктом просто потому, что структура затрат DeFi позволит быстро движущемуся капиталу течь в самые нуждающиеся в нем приложения. Обилие капитала породит изобилие возможностей.

Связанные с этим вопросы

QПочему кредитование в блокчейне дешевле, чем традиционное кредитование?

AОно устраняет многоуровневые финансовые потери благодаря открытой системе агрегации капитала, прозрачности, компоновке и автоматизации, которые стимулируют конкуренцию.

QКаковы основные драйверы роста рынка децентрализованного кредитования (DeFi)?

AОсновными драйверами являются кредитование стейблкоинов, обеспеченное криптонативным залогом, таким как Ethereum, Bitcoin и их производные, что позволяет заёмщикам释放 ликвидность, выполнять杠杆循环 и арбитраж доходности.

QВ чём заключается структурное преимущество беспермисионных рынков согласно статье?

AБеспермисионные рынки структурно превосходят закрытые рынки в объединении капитала и ценообразовании рисков, поскольку прозрачность, компоновка и автоматизация стимулируют конкуренцию.

QКакова основная проблема, сдерживающая дальнейший рост链上-кредитования?

AОсновная проблема — не нехватка капитала, а нехватка залогового обеспечения для кредитования. Большинство链上-кредитования в настоящее время循环使用 один и тот же залог для одних и тех же стратегий.

QКакое фундаментальное изменение должно произойти в кредитовании согласно автору?

AНеобходимо打破 структуру затрат: автоматизация должна заменить процессы, прозрачность — заменить усмотрение, а определённость — заменить сверку. Кредитование должно стать полностью программно-оригинальным и ончейн.

Похожее

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报11 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报11 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片