Тонкая прибыль? Нет, DeFi-лендинговые протоколы — недооцененные «короли стоимости»

marsbitОпубликовано 2025-12-25Обновлено 2025-12-25

Введение

В статье опровергается мнение о том, что протоколы DeFi-кредитования являются низкомаржинальным бизнесом. На примере Aave и SparkLend показано, что они захватывают большую ценность в цепочке, чем вышестоящие эмитенты активов (такие как Lido, Ether.fi) и нижестоящие пулы (Vaults) и кураторы. Крупнейшими заемщиками являются платформы, управляющие стратегиями (например, Fluid, Mellow, Ether.fi), которые платят протоколам проценты, превышающие их собственные доходы. Анализ конкретных стратегий (Ether.fi, Fluid, Treehouse) демонстрирует, что доход кредитных протоколов стабилен и зависит от номинального объема займов, в то время как доходность пулов варьируется. Таким образом, кредитные протоколы представляют собой наиболее устойчивую часть экосистемы с самым широким рвом, поскольку они занимают центральное положение в стеке DeFi и извлекают наибольшую стоимость.

Оригинальное название: Why the defi lending moat is bigger than you think

Оригинальный автор: Silvio, исследователь криптовалют

Оригинальный перевод: Диндан, Odaily Planet Daily

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

Но если вернуть перспективу всей цепочки 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 проценты, которые сейфы платят кредитным протоколам, фактически превышают доход, который сами сейфы создают. Этот факт напрямую бросает вызов доминирующему нарративу о том, что «дистрибуция — это король».

По крайней мере, в сфере кредитования, дистрибуция — не король.

Проще говоря: Aave не только зарабатывает больше, чем различные сейфы, 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 стоимости DeFi-кредитования и, следуя потокам капитала и комиссий, заново оценить способность каждого участника捕获ывать стоимость.

Разбор цепочки стоимости кредитования

Годовой объем доходов всего кредитного рынка 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, а также сейфы, отвечающие за дистрибуцию и исполнение стратегий.

В наших предыдущих статьях мы уже упоминали, что множество сценариев использования на кредитном рынке происходят от возможностей базисной торговли и ликвидного майнинга, и разбирали основную логику стратегий.

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

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

1. Крупнейшими заемщиками являются различные сейфы и платформы стратегий, такие как Fluid, Treehouse, Mellow, Ether.fi, Lido (они же являются эмитентами активов). 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 инвесторы, такие как Abraxas Capital, которые размещают внешний капитал в подобных стратегиях, чья экономическая модель по сути очень близка к сейфам.

Но сейфы — это не все. В этой цепочке участвуют как минимум следующие участники:

· Пользователи: вносят активы, надеясь получить дополнительный доход через сейфы или управляющих стратегиями.

· Кредитные протоколы: предоставляют инфраструктуру и агрегацию ликвидности, получая доход, взимая проценты с заемщиков и забирая определенную долю в качестве дохода протокола.

· Кредиторы: поставщики капитала, которые могут быть как обычными пользователями, так и другими сейфами.

· Эмитенты активов: большинство активов для ончейн-кредитования имеют базовые обеспеченные активы, которые сами генерируют доход, часть которого捕获ывается эмитентом.

· Блокчейн-сеть: базовый «рельс», на котором происходят все действия.

Кредитные протоколы зарабатывают больше, чем сейфы ниже по течению

Возьмем в качестве примера сейф для 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%)

· Сейф взимает плату за управление платформой в размере 0,5% с TVL.

В общем TVL Ether.fi примерно 215 миллионов долларов — это чистая ликвидность, фактически размещенная на Aave. Эта часть TVL ежегодно приносит сейфу около 1,07 миллиона долларов дохода от платформы.

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 по займу × 15% резервный фактор).

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

Конечно, Ether.fi также является эмитентом weETH, и этот сейф сам по себе напрямую создает спрос на weETH.

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

Другими словами, кредитный протокол — это звено в стеке, которое создает наибольшую добавочную стоимость.

Мы можем провести аналогичный анализ других популярных сейфов:

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

Протокол Mellow strETH взимает 10% комиссию за эффективность, объем займов 165 миллионов долларов, TVL всего около 37 миллионов долларов. Мы снова видим, что в измерении TVL стоимость,捕获ываемая Aave, снова превышает стоимость самого сейфа.

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

· TVL около 34 миллионов долларов

· Заимствует 133 миллиона долларов

· Взимает комиссию за эффективность только с маржинального дохода выше 2,6%

SparkLend как кредитный протокол имеет более высокую способность捕获ывать стоимость в измерении TVL, чем сейф.

Структура ценообразования сейфа сильно влияет на стоимость, которую он сам может捕获овать; но для кредитного протокола его доход больше зависит от номинального объема займов и относительно стабилен.

Даже при переходе к стратегиям в долларах США, где кредитное плечо ниже, более высокие уровни процентных ставок часто компенсируют это влияние. Я не думаю, что вывод fundamentally изменится.

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

Кредитный протокол против эмитента активов

Тогда возникает вопрос: Лучше быть Aave или Lido?

Этот вопрос сложнее, чем сравнение с сейфами, потому что активы для стейкинга не только сами генерируют доход, но и косвенно создают для протокола доход от процентов по стейблкоинам через кредитный рынок. Мы можем только произвести приблизительную оценку.

У Lido на основных рынках Ethereum активов на сумму около 4,42 миллиарда долларов используются для поддержки кредитных позиций, годовой доход от комиссии за эффективность составляет около 11 миллионов долларов.

Эти позиции примерно пропорционально поддерживают кредитование ETH и стейблкоинов. При текущей чистой процентной марже (NIM) около 0,4% соответствующий кредитный доход составляет около 17 миллионов долларов, что уже значительно превышает прямой доход Lido (и это исторически низкий уровень NIM).

Истинная крепость кредитных протоколов

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

В ончейн-кредитной системе стоимость,捕获ываемая кредитными протоколами, превышает стоимость уровня дистрибуции ниже по течению и в целом также превышает стоимость эмитентов активов выше по течению.

Если смотреть отдельно, кредитование кажется бизнесом с тонкой прибылью; но в полном кредитном стеке это уровень с самой сильной способностью捕获ывать стоимость относительно всех других участников — сейфов, эмитентов, каналов дистрибуции.

Связанные с этим вопросы

QПочему автор считает, что протоколы DeFi-кредитования имеют более широкую экономическую ренту, чем кажется на первый взгляд?

AАнализ данных показывает, что протоколы кредитования, такие как Aave и SparkLend, получают больше доходов от процентных платежей, чем вышестоящие платформы (например, Ether.fi, Lido) или кураторы (vaults), несмотря на распространенное мнение о низкой маржинальности. Например, Ether.fi выплачивает Aave около $4.5 млн годовых процентов, в то время как собственный доход vault составляет лишь $1.07 млн.

QКакие основные участники составляют кредитную цепочку стоимости в DeFi?

AКредитная цепочка включает: 1) пользователей, вкладывающих активы; 2) протоколы кредитования (например, Aave), обеспечивающие инфраструктуру; 3) кредиторов, предоставляющих капитал; 4) эмитентов активов (например, Lido); 5) блокчейн-сети как базовый слой. Крупнейшими заемщиками являются vault-платформы и институциональные инвесторы.

QКак протоколы кредитования сравниваются по доходности с эмитентами активов, такими как Lido?

AПротоколы кредитования捕获уют большую стоимость, чем эмитенты активов. Например, Lido получает около $11 млн годовых от стейкинговых активов, используемых в кредитовании, в то время как Aave генерирует примерно $17 млн от тех же активов через проценты по займам (при чистой процентной марже 0.4%).

QКакие стратегии используют vault-платформы для привлечения пользователей, и почему их доходность ниже, чем у протоколов кредитования?

AVault-платформы (например, Ether.fi, Fluid) предлагают автоматизированные стратегии, такие как залог стейкинговых активов (weETH) и заимствование ETH для повышения доходности. Однако их модель дохода (например, плата за управление 0.5%) уступает доходам протоколов, поскольку последние получают проценты с номинального объема займов, который часто превышает TVL vault.

QВ чем заключается настоящее конкурентное преимущество (рва) протоколов DeFi-кредитования?

AИстинная рва протоколов — их центральная роль в кредитной цепочке стоимости. Они обеспечивают критическую инфраструктуру для заимствований, имеют стабильный доход от номинальных объемов кредитования и превосходят по экономической ценности как дистрибьюторов (vault), так и эмитентов активов, несмотря на кажущуюся низкую маржинальность.

Похожее

От золота к биткойну: фиксированное предложение + институциональная лихорадка — повторится ли история «взрывного» роста цен?

Аналитики проводят параллели между биткоином и золотом, отмечая схожие черты: фиксированное предложение, статус негенерирующих доход активов-убежищ и зависимость цены от настроений инвесторов. Эксперт Bloomberg Intelligence Эрик Бальчунас указывает, что история золотых ETF за 22 года может служить дорожной картой для биткоин-ETF. После запуска в 2004 году золотые ETF пережили взлёты, болезненные коррекции и долгое восстановление, но каждый цикл устанавливал новые максимумы. Биткоин-ETF, одобренные в 2024 году, стали одними из самых быстрорастущих в истории, открыв криптоактив для институциональных инвесторов. Однако это привело к повышенной волатильности: крупные оттоки средств из ETF, как у BlackRock IBIT, могут оказывать значительное давление на рынок. Несмотря на падение цены более чем на 50% с октября 2025 года, многие остаются оптимистичны в долгосрочной перспективе, видя в биткоине "цифровое золото". Устойчивый институциональный спрос на ETF и растущее включение биткоина в инвестиционные портфели компаний помогают смягчать продажи. Если биткоин сможет занять даже небольшую часть рыночной капитализации золота (около $28 трлн), это откроет огромный потенциал для роста. Путь, вероятно, будет сопряжён с высокой волатильностью, но фиксированное предложение в сочетании с волнами институционального спроса может вновь привести к взрывному росту цены.

Foresight News4 мин. назад

От золота к биткойну: фиксированное предложение + институциональная лихорадка — повторится ли история «взрывного» роста цен?

Foresight News4 мин. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

**Почему AI-агенты для покупок не получили широкого распространения?** Идея о том, что AI-агент с кошельком может полностью заменить человека в совершении покупок, кажется простой, но содержит логические изъяны. Она смешивает два ключевых аспекта шопинга: **информационный поиск** (сбор, фильтрация, сравнение) и **ценностную оценку** (субъективное суждение о качестве, уместности, доверии к продавцу). Машинный поиск данных успешно автоматизируется. Однако ценностная оценка, особенно **определение потребностей** (что важно для меня и почему), остается прерогативой человека. Исследования показывают, что предпочтения нестабильны и формируются в процессе выбора, поэтому взаимодействие с AI должно быть итеративным, а не разовым. Критическое разграничение — является ли сам процесс выбора **рутиной или удовольствием**. * **Стандартные товары** (бумага, батарейки): выбор не имеет ценности, идеальны для полной автоматизации. * **Товары для удовольствия** (вино, книги, одежда): сам выбор — часть наслаждения. Здесь AI должен выступать как помощник, сужая опции для финального решения человека. Схема **«дать AI кошелек»** решает лишь самую простую проблему — проведение платежа, и только в сценарии, где AI обладает полной автономией. Отраслевые решения (Stripe, Mastercard, Google, Visa) уже разделяют **авторизацию** и **хранение средств**, предоставляя AI ограниченные, одноразовые платежные токены, а не полный контроль над кошельком. Истинные сценарии для автономных AI-кошельков лежат не в розничной торговле, а в **B2B-закупках** и **межмашинных расчетах (M2M)**, где процессы стандартизированы, а решения лишены субъективизма. Таким образом, главными препятствиями для повсеместного внедрения AI2C-покупок являются не технологии платежей, а: 1. **Недостаток достоверных данных** (фальшивые отзывы, поддельные товары), без которых любая автоматизация опасна. 2. **Принципиальная невозможность автоматизировать определение человеческих потребностей и ценностей**. Итог: будущее AI в шопинге — не в полном замещении, а в усилении. AI должен взять на себя утомительный поиск и анализ, оставляя человеку ключевые права: **определять критерии выбора** и **получать удовольствие от самого акта выбора**. Платформам следует сосредоточиться на улучшении именно этого опыта.

Foresight News1 ч. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

Foresight News1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

Популярный трейдер Doctor Profit закрыл все короткие позиции по биткойну после девяти месяцев успешного шортинга и начал покупать на уровне около $64 000, заявив, что фундаментальные изменения — такие как возможное принятие закона CLARITY и институциональный спрос — могут привести к досрочному достижению дна рыночного цикла. Тем временем, аналитик on-chain gumsays отмечает, что бычье расхождение на недельном графике биткойна длится уже 147 дней, что близко к 161 дню перед минимумом 2022 года. Однако исследователь циклов Джейк Пахор указывает, что три ключевых условия для рыночного дна, наблюдавшихся с 2014 года, пока не выполнены: с момента пика октября 2025 года прошло лишь 9 месяцев (вместо типичных 12), индекс страха CSH ни разу не опускался ниже 20, а цена не пробивала реализованную цену (~$53 000). Рынок разделён: одни считают, что институциональный спрос через ETF и регулирование изменили правила игры, другие ждут классических сигналов капитуляции. Стратегия Пахора отражает этот раскол — он продолжает периодические покупки, но сохраняет крупный капитал для более низких цен, если историческая модель повторится.

marsbit1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

Опытный трейдер делится историей успешной сделки, построенной на торговле против ошибочных рыночных ожиданий. В основе его метода — анализ не самих данных (например, слабого CPI), а того, как рынок *ожидает*, что эти данные повлияют на цены, и проверка, остаётся ли этот механизм влияния (функция реакции) в силе. На примере сделки с Nasdaq (NQ) он показывает: после слабых данных CPI рынок ожидал общего снижения ставок и роста акций, особенно технологических. Однако долгосрочные реальные ставки (10-30 лет) достигли многолетних максимумов, отказавшись подтверждать этот сценарий. Это означало, что «дешёвых» долгосрочных денег для роста дорогих tech-акций не будет. Рост NQ на фоне слабого CPI стал ошибочным定价ованием. Трейдер выявил несоответствие: рынок предполагал цепочку «слабый CPI → смягчение политики → падение долгосрочных ставок → рост оценки NQ», но ключевое звено (падение долгосрочных ставок) не сработало. Это создало возможность для short-позиций по NQ, наиболее уязвимому к дорогим долгосрочным деньгам индексу. В статье изложена структура для поиска подобных возможностей: 1. Определить текущую рыночную причинно-следственную цепочку. 2. Найти в ней ключевую переменную с «правом вето». 3. Проверить, отказывается ли эта переменная подтверждать цепочку. 4. Дождаться, пока цена по инерции продолжит двигаться по старому сценарию. 5. Выбрать наиболее чистый актив для выражения этой ошибки. 6. Заранее определить условия для выхода (опровержение гипотезы или реализация логики). Главный вывод: альфа часто возникает не из-за информпреимущества, а из-за разницы в функциях реакции. Когда макрорежим меняется, рынок может по привычке реагировать на данные по-старому, создавая ошибку в цене. Ключевой вопрос: «На какую причинно-следственную цепочку опирается первая рыночная реакция, и остаётся ли она справедливой сегодня?».

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片