От Aave до Ether.fi: Кто захватывает наибольшую ценность в ончейн-кредитной системе?

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

Введение

Автор анализирует цепочку создания стоимости в сфере DeFi-кредитования, опровергая мнение о снижении прибыльности кредитных протоколов. Данные показывают, что протоколы (Aave, SparkLend) захватывают большую ценность, чем построенные на них платформы-хранилища (Ether.fi, Fluid, Mellow) и даже эмитенты активов (Lido). Ключевые выводы: * Годовые хранилища платят кредитным протоколам больше в виде процентов, чем зарабатывают сами на комиссиях. * Например, стратегия Ether.fi на Aave приносит ему ~$1.07 млн дохода, но платит Aave ~$4.5 млн. * Анализ других хранилищ (Fluid, Mellow, Treehouse) подтверждает эту тенденцию. * Даже с учетом доходов эмитентов активов, кредитный слой (Aave) создает большую экономическую ценность. Таким образом, кредитные протоколы остаются ключевым звеном с самой сильной "рентой" в стеке DeFi-кредитования, превосходя по захвату стоимости дистрибьюторов и эмитентов.

Автор | @SilvioBusonero

Компиляция | Odaily Planet Daily(@OdailyChina)

Переводчик | Дин Дан (@XiaMiPP)

По мере того, как доля рынка хранилищ (Vault) и кураторов (Curator) в мире DeFi продолжает расти, рынок начинает задаваться вопросом: Сжимается ли прибыль кредитных протоколов? Перестал ли кредитование быть хорошим бизнесом?

Но если вернуть перспективу к всей цепочке создания стоимости ончейн-кредитования, вывод оказывается противоположным. Кредитные протоколы по-прежнему занимают самую прочную крепость в этой цепочке стоимости. Мы можем количественно оценить это с помощью данных.

На Aave и SparkLend процентные расходы, которые хранилища платят кредитным протоколам, фактически превышают доход, создаваемый самими хранилищами. Этот факт напрямую бросает вызов господствующему нарративу о том, что «дистрибуция — это король».

По крайней мере, в кредитовании, дистрибуция — не король.

Проще говоря: Aave зарабатывает не только больше, чем различные хранилища, построенные поверх него, но и больше, чем эмитенты активов, используемых для кредитования, такие как Lido и Ether.fi.

Чтобы понять причину, нам нужно разобрать полную цепочку создания стоимости DeFi-кредитования и, следуя потокам средств и комиссий, пересмотреть способность каждого участника захватывать стоимость.

Разбор цепочки стоимости кредитования

Годовой объем доходов всего рынка кредитования уже превышает 100 миллионов долларов. Эта стоимость создается не одним единственным звеном, а целым сложным стеком: базовый блокчейн для расчетов, эмитенты активов, кредиторы, сам кредитный протокол и хранилища, отвечающие за дистрибуцию и исполнение стратегий.

В наших предыдущих статьях мы уже упоминали, что большое количество вариантов использования на текущем рынке кредитования проистекает из возможностей торговли на базе и ликвидного майнинга, и разбирали основную логику стратегий.

Так кто же на самом деле «нуждается» в капитале на рынке кредитования?

Я проанализировал топ-50 кошельков на Aave и SparkLend и аннотировал основных заемщиков.

  1. Крупнейшими заемщиками являются различные хранилища и платформы стратегий (которые также являются эмитентами активов), такие как Fluid, Treehouse, Mellow, Ether.fi, Lido. Они обладают возможностями дистрибуции для конечных пользователей, помогая им получать более высокую доходность без необходимости самостоятельно управлять сложным циклом и рисками.
  2. Есть также крупные институциональные капиталопровайдеры, такие как Abraxas Capital, которые размещают внешний капитал в подобных стратегиях, чья экономическая модель по сути очень близка к хранилищам.

Но хранилища — это не все. В этой цепочке участвуют как минимум следующие категории:

  • Пользователи: вносят активы, надеясь получить дополнительный доход через хранилища или управляющих стратегиями.
  • Кредитные протоколы: предоставляют инфраструктуру и агрегацию ликвидности, получая проценты со стороны заемщиков и беря определенную долю в качестве дохода протокола.
  • Кредиторы: поставщики капитала, которые могут быть как обычными пользователями, так и другими хранилищами.
  • Эмитенты активов: большинство активов для ончейн-кредитования имеют базовый обеспеченный актив, который сам генерирует доход, часть которого захватывается эмитентом.
  • Блокчейн-сети: базовый «рельс», на котором происходят все действия.

Кредитные протоколы зарабатывают больше, чем нижестоящие хранилища

Возьмем в качестве примера хранилище ликвидного стейкинга ETH от Ether.fi. Это второй по величине заемщик на Aave с непогашенной ссудой около 1,5 миллиарда долларов. Сама стратегия очень типична:

  • Внесение weETH (примерно +2,9%)
  • Заем wETH (примерно –2%)
  • Хранилище взимает плату за управление платформой в размере 0,5% с TVL.

Из общего TVL Ether.fi примерно 215 миллионов долларов — это чистая ликвидность, фактически развернутая на Aave. Эта часть TVL ежегодно приносит хранилищу около 1,07 миллиона долларов дохода в виде платформенных сборов.

Но в то же время эта стратегия ежегодно должна платить Aave около 4,5 миллионов долларов процентных расходов (расчет: 1,5 млрд долларов займа × 2% APY займа × 15% резервный фактор).

Даже одна из крупнейших и наиболее успешных циклических стратегий в DeFi приносит кредитному протоколу стоимость, в несколько раз превышающую стоимость хранилища.

Конечно, Ether.fi также является эмитентом weETH, и это хранилище само по себе создает спрос на weETH.

Но даже если учесть доход от стратегии хранилища + доход эмитента активов, экономическая ценность, создаваемая кредитным уровнем (Aave), все еще выше.

Другими словами, кредитный протокол — это звено, которое создает наибольшую добавленную стоимость во всем стеке.

Мы можем провести аналогичный анализ для других популярных хранилищ:

Fluid Lite ETH: 20% комиссия за результат + 0,05% комиссия за выход, без платы за управление платформой. Заимствует 1,7 миллиарда долларов wETH в Aave, платит около 33 миллионов долларов процентов, из которых около 5 миллионов долларов получает Aave, собственный доход Fluid составляет около 4 миллионов долларов.

Протокол Mellow strETH взимает 10% комиссии за результат, объем займов 165 миллионов долларов, TVL всего около 37 миллионов долларов. Мы снова видим, что в измерении TVL ценность, захватываемая Aave, снова превышает ценность самого хранилища.

Рассмотрим другой пример: на SparkLend, втором по величине кредитном протоколе Ethereum, Treehouse является одним из важных участников, запуская стратегию цикла ETH:

  • TVL около 34 миллионов долларов
  • Заимствует 133 миллиона долларов
  • Взимает комиссию за результат только с маржинального дохода выше 2,6%

SparkLend как кредитный протокол обладает большей способностью захвата стоимости в измерении TVL, чем хранилища.

Структура ценообразования хранилищ сильно влияет на их собственную захватываемую стоимость; но для кредитного протокола его доход в большей степени зависит от номинального объема займов, что относительно стабильно.

Даже если переключиться на стратегии в стейблкоинах, где кредитное плечо ниже, более высокие уровни процентных ставок часто компенсируют это. Я не думаю, что вывод fundamentally изменится.

На относительно закрытых рынках большая стоимость может перетекать к кураторам, например, Stakehouse Prime Vault (26% комиссия за результат, стимулирование от Morpho). Но это не конечное состояние механизма ценообразования Morpho, кураторы сами также сотрудничают с другими платформами для дистрибуции.

Кредитные протоколы против эмитентов активов

Тогда возникает вопрос: Лучше быть Aave или Lido?

Этот вопрос сложнее, чем сравнение с хранилищами, потому что активы для стейкинга не только сами генерируют доход, но и косвенно создают для протокола доход в виде процентов по стейблкоинам через кредитный рынок. Мы можем только приблизительно оценить.

У Lido на основных рынках Ethereum есть около 4,42 миллиарда долларов активов, используемых для поддержки кредитных позиций, с годовым доходом от комиссии за результат около 11 миллионов долларов.

Эти позиции примерно пропорционально поддерживают кредитование в ETH и стейблкоинах. При текущей чистой процентной марже (NIM) около 0,4% соответствующий доход от кредитования составляет около 17 миллионов долларов, что уже заметно выше прямого дохода Lido (и это исторически низкий уровень NIM).

Настоящая крепость кредитных протоколов

Если сравнивать только с традиционной финансовой моделью прибыльности депозитов, DeFi-кредитные протоколы могут показаться низкомаржинальным бизнесом. Но это сравнение упускает место, где на самом деле находится крепость.

В ончейн-кредитной системе стоимость, захватываемая кредитными протоколами, превосходит нижестоящего уровня дистрибуции и в целом превосходит вышестоящих эмитентов активов.

Если смотреть отдельно, кредитование кажется бизнесом с низкой маржой; но в полном кредитном стеке это звено с самой сильной способностью захвата стоимости по сравнению со всеми другими участниками — хранилищами, эмитентами, каналами дистрибуции.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие протоколы в цепочке стоимости кредитования DeFi захватывают наибольшую ценность, согласно анализу?

AСогласно анализу, кредитные протоколы, такие как Aave и SparkLend, захватывают наибольшую ценность в цепочке, превосходя как вышестоящих эмитентов активов (например, Lido, Ether.fi), так и нижестоящие платформы дистрибуции (Vaults/Curators).

QПочему кредитные протоколы считаются более прибыльными, чем платформы дистрибуции (Vaults)?

AДоход кредитных протоколов зависит от номинального объема заимствований, который стабильно высок. Например, Ether.fi платит Aave около 4,5 млн долларов процентов, в то время как сам зарабатывает лишь около 1 млн долларов платы за управление, что делает протокол более прибыльным звеном.

QКакой пример используется для сравнения стоимости между кредитным протоколом и эмитентом активов?

AДля сравнения используется Lido. Активы Lido на сумму 4,42 млрд долларов, используемые в кредитовании, приносят ему около 11 млн долларов годового дохода, в то время как связанный с ними кредитный доход оценивается примерно в 17 млн долларов, что подчеркивает большую ценность, захватываемую кредитным уровнем.

QКаковы основные источники спроса на займы в DeFi согласно исследованию?

AОсновными заемщиками являются платформы дистрибуции и управления стратегиями (Vaults и Curators), такие как Ether.fi, Fluid, Treehouse, Mellow, а также крупные институциональные капиталополучатели, такие как Abraxas Capital, которые развертывают капитал в арбитражных и стейкинг-стратегиях.

QВ чем заключается настоящее конкурентное преимущество (ров) кредитных протоколов в DeFi?

AИстинное конкурентное преимущество заключается в их позиции в стеке кредитования. Они захватывают ценность, превышающую как дистрибуционный слой (Vaults), так и в целом эмитентов активов, что делает их самым мощным звеном в цепочке создания стоимости ончейн-кредитования, несмотря на кажущуюся низкую маржинальность.

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.

marsbit5 мин. назад

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

marsbit5 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.

marsbit6 мин. назад

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

marsbit6 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

Популярные статьи

Как купить AAVE

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Aave Protocol (AAVE) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Aave Protocol (AAVE).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Aave Protocol (AAVE)После приобретения вами Aave Protocol (AAVE) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Aave Protocol (AAVE)С легкостью торгуйте Aave Protocol (AAVE) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.0k просмотров всегоОпубликовано 2024.04.12Обновлено 2026.06.02

Как купить AAVE

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AAVE (AAVE) представлены ниже.

活动图片