DeFi не рухнул, но почему он потерял свою привлекательность

marsbitОпубликовано 2025-12-24Обновлено 2025-12-24

Введение

ДеFi не рухнул, но теряет свою привлекательность. Хотя инфраструктура улучшилась, а модели стали стабильными, исчезло ощущение исследования и новизны. Участники теперь действуют однообразно: фокусируются на доходах как на ожидаемой компенсации, а не результате риска. Кредитование превратилось в краткосрочное финансирование, а не в долгосрочные信任ные отношения. Инвестиции стали реакцией на стимулы, а не на реальные потребности. Это рациональное поведение в оптимизированной системе, но оно ограничивает пространство для экспериментов. ДеFi успешно обслуживает небольшую группу пользователей, но для возрождения очарования ему нужно расширять границы, создавая структуры, которые делают разумными новые модели поведения, а не просто вознаграждают существующие.

Примечание редактора: DeFi не остановился и не рухнул, но он теряет нечто, что когда-то было самым важным — «чувство исследования».

В этой статье рассматривается эволюция DeFi от ранних исследований до постепенного созревания, указывается, что по мере совершенствования инфраструктуры и закрепления моделей взаимодействия способы участия в ончейн-финансах становятся все более схожими: доход становится базовым ожиданием, кредитование больше похоже на краткосрочное финансирование, а стимулы доминируют в поведении пользователей. Автор не отрицает ценность DeFi, а задается более сложным вопросом: когда эффективность и масштаб полностью оптимизированы, может ли DeFi по-прежнему формировать новое поведение, а не просто обслуживать уже существующую небольшую группу пользователей?

Далее следует оригинальный текст:

TL;DR

Способы использования DeFi становятся все более однообразными. Рынок и инфраструктура созрели, но любопытство сменилось осторожностью; доход из «вознаграждения, которое пользователь активно рискует, чтобы заработать», превратился в «компенсацию, которую ожидают выплатить», а участие все больше revolves around стимулов.

Ощущение от DeFi постепенно тускнеет. Я говорю это не для драматизма. Он не перестал работать и не перестал развиваться, что действительно изменилось, так это то, что вы уже редко чувствуете, что ступаете на территорию чего-то по-настоящему нового.

Я пришел в эту индустрию в 2017 году (эпоха ICO). Тогда все казалось грубым, незавершенным и даже немного вышедшим из-под контроля. Хаотично, но открыто. Вы чувствовали, что правила временны, а следующий «примитив» может кардинально изменить всю экосистему.

DeFi Summer впервые сделал это убеждение конкретным. Вы не просто торговали токенами, а наблюдали в реальном времени, как формируется рыночная структура. Новые примитивы были не простым обновлением, а заставляли заново задуматься о том, «что возможно». Даже когда система давала сбои, это все равно felt like исследование, потому что все еще находилось в процессе становления.

А сегодня многое в DeFi выглядит как повторение того же сценария, но с более чистым исполнением. Инфраструктура более зрелая, интерфейсы лучше, модели уже понятны. Это все еще работает, но уже не так часто открывает новые горизонты, и это изменило отношение людей к нему.

Люди все еще строят, но модели поведения, которые усиливает DeFi, уже изменились.

Форма, оптимизированная DeFi

DeFi стал высокоспекулятивным, потому что торговля была первым спросом, который действительно массово переместился в блокчейн.

На ранних этапах трейдеры были первой настоящей «аудиторией интенсивного использования». Когда они массово хлынули, система естественным образом начала подстраиваться под их потребности.

Трейдеры ценят: выбор, скорость, leverage и возможность выйти в любой момент. Они не любят быть заблокированными, не любят риски, зависящие от усмотрения других. Протоколы, соответствующие этим инстинктам, быстро росли; а протоколы, требующие от пользователей другого поведения, даже если они работали, часто нуждались в «субсидиях», чтобы компенсировать это несоответствие.

Со временем это сформировало психологические ожидания всей экосистемы: само участие стало восприниматься как «действие, которое должно быть компенсировано», а не потому, что продукт полезен в нормальных условиях.

Как только такие ожидания формируются, люди не «уходят», они становятся более опытными: быстрее rotate, дольше держат стейблкоины, появляются только тогда, когда условия торговли явно благоприятны. Это не моральная оценка, а рациональная реакция на среду, созданную DeFi.

Кредитование стало финансированием, а не кредитом

Кредитование наиболее четко демонстрирует разрыв между нарративом DeFi и путем его реального масштабирования.

В традиционном понимании кредитование подразумевает кредит, кредит подразумевает время — означает, что кто-то берет заем для реальной потребности, а также означает, что кто-то готов нести неопределенность в течение этого времени.

Но то, что действительно масштабировалось в DeFi, больше похоже на краткосрочное финансирование. Основные заемщики берут кредиты не для «срока», а для позиций: leverage, рефинансирование, базисные сделки, арбитраж или directional exposure. Люди берут в долг не для того, чтобы держать кредит.

Кредиторы тоже адаптировались к этой реальности. Они больше не похожи на андеррайтеров кредитов, а更像 на поставщиков ликвидности: ценят возможность выхода, хотят погашения по номиналу, предпочитают условия с устойчивым пересмотром цен. Когда обе стороны действуют таким образом, рынок становится больше похож на денежный рынок, чем на кредитный.

Как только система растет вокруг этих предпочтений, построить на ней реальные кредитные структуры становится极其困难. Вы можете добавлять функции, но не можете强行 изменить мотивацию.

Доход стал «базовым ожиданием»

Со временем доход перестал быть просто回报, а стал оправданием для участия.

Ончейн-риски включают не только волатильность цен, но и risks контракта, risks управления, risks оракулов, кроссчейн-риски, а также неопределенность «всегда есть то, о чем вы не подумали, что может пойти не так». Пользователи постепенно научились: за принятие этих рисков理应得到 явную компенсацию.

Это само по себе разумно, но это меняет поведение.

Капитал не медленно возвращается от высоких доходов к нормальным с持续参与, а уходит напрямую. Пользователи сохраняют ликвидность, ожидая следующего момента, когда «участие снова будет вознаграждено».

Результат: интенсивность есть, непрерывности нет. Активность резко возрастает при включении стимулов и быстро спадает после их окончания. Кажущееся принятие на самом деле часто является «арендованным поведением».

Когда участие происходит только в окне стимулирования,任何想要长期存在的东西都会变得难以构建.

Проблема доверия

Другое, что кардинально изменило экосистему, — это доверие.

Многолетние уязвимости, скамы и провалы в управлении重塑了用户心理. Новизна больше не пробуждает любопытство, а вызывает警惕. Даже опытные пользователи входят позже, с меньшими позициями, предпочитая системы, которые «выжили», а не системы, которые «теоретически лучше».

Возможно, это здорово, но культура меняется вместе с этим: исследование превращается в due diligence, передний край превращается в checklist. Пространство стало более серьезным, а серьезность не равна привлекательности.

Еще сложнее то, что DeFi, с одной стороны, приучает пользователей требовать высокую компенсацию за风险, а с другой — делает пользователей менее愿意承担新风险. Это сжимает среднюю зону, в которой выживали过去的实验.

Почему обе стороны «правы»

Именно здесь дискуссии о DeFi часто расходятся.

Если вам не нравится DeFi, вы не ошибаетесь — он действительно кажется закрытым и самозамкнутым, многие продукты обслуживают одну и ту же небольшую группу людей, а исторический рост在很大程度上依赖 на стимулы.

Если вы все еще верите в DeFi, вы тоже не ошибаетесь —无需许可的接入, глобальная ликвидность, композируемость и открытые рынки по-прежнему являются мощными концепциями.

Ошибка в том, чтобы делать вид, что эти две вещи изначально были одной целью.

DeFi не потерпел неудачу, он успешно оптимизировал一小部分意图. Именно этот успех makes it harder向外扩展新的行为模式.

Считаете ли вы это прогрессом или застоем, полностью зависит от того, что вы изначально ожидали от DeFi.

Как вернуть привлекательность

DeFi не вернет свою привлекательность, воссоздав DeFi Summer. Моменты на передовой не повторяются.

Что действительно угасло, так это не инновации, а ощущение, что «поведение все еще меняется». Когда система перестает重塑 то, как люди ее используют, и остается только эффективность исполнения, чувство исследования исчезает.

Если DeFi хочет снова стать важным, он должен делать более сложные вещи:构建让不同类型行为变得理性的结构.

Заставить капитал в某些时候愿意留下; сделать срок понятным, доступным для выбора, а не бременем, которое勉强忍受;让收益不再只是 заглавные цифры, а решение, которое можно真正 андеррайтить.

Такой DeFi будет тише, расти медленнее и не будет доминировать в ленте времени, как в прошлых циклах, — но это обычно означает, что использование обусловлено реальным спросом, а не постоянными стимулами.

Я даже не уверен, возможно ли such转型, не разрушая системы, от которых люди все еще depend. Это才是真正的约束.

DeFi若不改变«参与对谁才有意义»,就无法扩展行为的边界.

Система, которая持续奖励速度,选择权与快速退出,只会持续吸引优化这些特质的用户.

Путь на самом деле很清晰:

Если DeFi продолжит вознаграждать то поведение, которое оно уже оптимизировало, оно останется высоколиквидным, но永久小众;

Если оно готово заплатить цену за формирование пользователя другого типа, то привлекательность вернется не в форме хайпа, а в форме гравитации — тихой силы, которая удерживает капитал, даже когда ничего не происходит.

Связанные с этим вопросы

QПочему автор считает, что DeFi теряет свою привлекательность, несмотря на то, что не рухнул?

AАвтор утверждает, что DeFi не рухнул и продолжает функционировать, но потерял «ощущение исследования» — чувство, что система открывает что-то принципиально новое. Вместо этого он стал более предсказуемым, оптимизированным и сосредоточенным на узком наборе поведений, таких как торговля и краткосрочные стимулы, что снизило его первоначальную привлекательность.

QКак изменилось поведение пользователей в DeFi согласно статье?

AПоведение пользователей стало более конвергентным: участие теперь часто рассматривается как действие, которое должно быть вознаграждено, а не как использование продукта по умолчанию. Пользователи стали более осторожными, предпочитают ликвидность, быстрые выходы и реагируют в основном на стимулы, что делает их участие интенсивным, но непостоянным.

QВ чем разница между кредитованием в DeFi и традиционным кредитованием, как описано в статье?

AВ DeFi кредитование превратилось в краткосрочное финансирование, а не в традиционный кредит, основанный на доверии и времени. Заемщики используют кредиты для позиций, таких как леверидж и арбитраж, а не для долгосрочных потребностей. Кредиторы действуют как поставщики ликвидности, ценя возможность быстрого выхода, что делает рынок更像 денежным рынком, а не кредитным.

QПочему доходность в DeFi стала «базовым ожиданием»?

AДоходность стала ожидаемым компенсацией за риски, связанные с DeFi, включая волатильность, смарт-контрактные риски оракулов и управление. Пользователи считают, что за принятие этих рисков они должны получать явное вознаграждение, что изменило их поведение: капитал уходит, когда стимулы заканчиваются, вместо того чтобы оставаться при нормальной доходности.

QЧто, по мнению автора, необходимо для возвращения привлекательности DeFi?

AДля возвращения привлекательности DeFi должен делать более сложные вещи: создавать структуры, которые делают рациональными различные типы поведения, такие как долгосрочное участие, осмысленные сроки и доходность, основанная на реальных решениях, а не на стимулах. Это потребует изменения того, для кого участие имеет смысл, и может привести к более тихому, но устойчивому росту, driven реальными потребностями.

Похожее

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit3 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit3 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit4 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit4 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit1 ч. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报1 ч. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

Биткойн-майнинг превращается в инфраструктуру для ИИ. Компании, ранее занимавшиеся майнингом, такие как Crusoe и CoreWeave, перепрофилируют свои центры обработки данных с криптовалют на искусственный интеллект. Их главный актив — не оборудование, а уже готовый доступ к большим объемам электроэнергии, земле и разрешениям на подключение к сетям, что критически важно для создания дата-центров под ИИ. На фоне снижения доходности от майнинга биткойнов и высокого спроса со стороны ИИ-компаний этот переход стал экономически оправданным. Крупные майнинговые компании, включая TeraWulf, Cipher Mining и IREN, уже заключили долгосрочные контракты на сотни миллиардов долларов с такими гигантами, как Anthropic, AWS и Microsoft. Люди и капитал из криптоиндустрии также активно перемещаются в сферу ИИ. Основатель OpenSea создал агрегатор ИИ-моделей OpenRouter, а бывший сотрудник Coinbase основал платформу для медиа-моделей Fal.ai. Крипто-капитал финансирует ИИ-инфраструктуру, как в случае с Voltage Park Джеда Маккалеба, и поддерживает эксперименты, такие как распределенная сеть для обучения моделей Psyche от Nous Research. Хотя успех не гарантирован, криптоиндустрия передает ИИ три ключевых ресурса: энергомощности, инженерные кадры и капитал, накопленный в предыдущем цикле.

链捕手1 ч. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片