引入信用贷玩法,一文读懂DeFi协议3Jane

Odaily星球日报Xuất bản vào 2025-03-13Cập nhật gần nhất vào 2025-03-14

Tóm tắt

链上花呗终于来了?

最近市场可谓是币价震荡,交易冷清,就在大家以为「熊市躺平」才是唯一出路时,传统金融巨头贝莱德悄然加速布局 DeFi,试图在链上掘金。
目前,DeFi 的 TVL 约 1000 亿美元,数字看着挺大,但行业发展受限——Aave、Compound 这样的借贷协议全是老问题,抵押率高得离谱!你得先拿一堆资产出来押着,才能借点钱,结果往往是越借越穷,杠杆一开就爆仓,资本效率远不如传统金融。
换句话说,大家玩的是「有钱人的游戏」,普通用户难以高效借贷,DeFi 的增长天花板越来越明显, 3Jane 不走寻常路,直接引入了信用借贷的新玩法,项目得到了 Coinbase 的战略支持,背后还有 Plaid 和 Credit Karma 等知名金融科技企业的加持,帮助整合链下数据,确保合规性。而技术合作伙伴 Lagrange、Reclaim、CRED 和 EigenLayer 也纷纷站队,让 3Jane 在 DeFi 领域的布局愈加稳固,发展潜力不容小觑。

引入信用贷玩法,一文读懂DeFi协议3Jane


DeFi 信用借贷不再「压死」你的钱包
3Jane 不在沿用传统 DeFi 平台那种「押 100 借 50 」的老路子,而是基于你的信用数据来给你放款,贷款审批由链下算法进行。怎么验证你的信用?链上资产、银行存款、未来收入、信用评分……这些都能用上,验证只要没毛病就能直接借 USDC,免抵押、随借随用。

引入信用贷玩法,一文读懂DeFi协议3Jane


3Jane 技术架构让你「跑不掉」
但可能有人会问:这不就是「无抵押借钱跑路」大赛?放心, 3Jane 可不是冤大头。它用零知识技术(zkTLS)连接链上和链下信用数据,确保每个借款人都经过精准信用评估,合格了才发放贷款。资金的提供者是存款人,他们存入 USDC 来铸造 3Jane 的原生稳定币 USD3 或 sUSD3,并承担特定额度的信用风险。

引入信用贷玩法,一文读懂DeFi协议3Jane


3Jane 通过 CredProtocol 和 BlockchainBureau 评估你的链上信用,综合分析 EVM 链上的借贷、清算、持币、交易所交互等行为,判断你是优质用户还是高风险玩家。这些评分系统已经在 DeFi 领域广泛应用,风险识别能力相对可靠。
除了链上记录,3Jane 还能通过 ReclaimProtocol 和 EigenLayer 获取你的 Transunion、Equifax 信用评分和 CreditKarma 记录(如信用卡使用情况、逾期历史),但不会影响你的信用查询记录,也不需要提供 SSN。这让你的借款信用更全面,不只是看链上数据。
3Jane 通过链上+链下双重信用体系,确保贷款发放给真正值得信赖的用户,而不是「借了就跑」的玩家。

引入信用贷玩法,一文读懂DeFi协议3Jane


万一有人真赖账? 3Jane 通过 Plaid 将用户的银行账户数据与以太坊地址绑定,提供最小化的个人信息,银行数据全程加密,并在还款后可选择删除。或者你违约了, 3Jane 会直接在链上拍卖不良贷款,让美国的债务催收机构来接盘。以太坊智能合约,确保链下催收的永久可信承诺,并留下不可篡改的违约记录。这一机制提高了追偿成功率。
怎么还款?
3Jane 的还款规则比传统贷款灵活很多,每个月只需要还最低额度,而且计算方式也很特别——它会在两种方式中取较低的一个:如果你的链上&链下资产加上现金流比借款时涨了,那就按这个增值部分还款。如果资产表现不理想,那就按 3Jane 设定的本金还款比例+利息来还。只要你财务状况稳定,不会让你因为市场波动背上还不起的债。
如果你的资产跌了,那 3Jane 可能早在放贷时就考虑到了这个风险。但如果你到了宽限期还没还款,就会进入拖欠期,期间会有额外滞纳利率。
一句话总结:还款方式灵活,但赖账没得跑!
Founder 的未来洞悉
3Jane 由 @_yakovsky 创立,他曾在 RibbonFinance(后并入 Aevo)工作三年,最初作为智能合约工程师加入,随后转向增长策略,并于 2024 年 4 月离职,开始打造 3Jane,关于其他的团队背景信息目前较少。

引入信用贷玩法,一文读懂DeFi协议3Jane


最初, 3Jane 计划构建在 Base 网络上,但最新白皮书仅提及以太坊,或许是出于流动性和生态成熟度的考量。@_yakovsky 发推表示,无抵押贷款是 DeFi 走向主流的关键,如果以太坊想成为真正的「互联网原生金融系统」,就必须摆脱对银行流动性的依赖,用未来价值而非现有资产来支持借贷市场。这一理念也得到了 Circle 联合创始人 JeremyAllaire 的认可,为 3Jane 在 DeFi 领域带来了更多关注。
尽管 3Jane 目前仍处于早期阶段,团队信息较少,但其信用借贷+链上稳定币+链下追偿的组合模式展现出重塑 DeFi 生态的巨大潜力。无论是其创始人 @_yakovsky 的理念,还是 Circle 联合创始人 JeremyAllaire 的认可,都表明市场对无抵押 DeFi 借贷这一赛道的期待。
但最终, 3Jane 是否能真正跑通这个模式?DeFi 借贷的信用体系能否经受市场考验?还是说,这仅仅是又一次加密市场的高光尝试?这一切,只有等时间给出答案。

Nội dung Liên quan

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

Hoạt động gần đây trên blockchain cho thấy kẻ khai thác lỗ hổng UXLINK đang tích cực rửa số tiền đánh cắp để gây khó khăn cho việc truy vết. Vụ việc xảy ra vào tháng 9/2025, khi hacker lợi dụng lỗ hổng 'delegateCall' để chiếm quyền ví đa chữ ký của dự án, tạo ra hàng tỷ token UXLINK bất hợp pháp và rút khoảng 4,5 triệu USD tài sản tiền mã hóa. Sau đó, kẻ tấn công đã chuyển đổi phần lớn số tiền sang DAI và ETH. Đáng chú ý, trong hai tuần qua, họ đã gửi tổng cộng 14.336,6 ETH vào Tornado Cash – một dịch vụ trộn tiền – để che giấu nguồn gốc, với lần gửi gần đây nhất trị giá hơn 8,1 triệu USD. Song song đó, một ví liên quan đến Mining Express – một dự án được cho là mô hình Ponzi đã sụp đổ – cũng bắt đầu tái phân bổ tài sản bằng cách chuyển đổi 5.004 ETH lấy 8,8 triệu DAI và sau đó chuyển một phần vào Tornado Cash. Các sự việc này làm nổi bật một khoảng trống lớn trong hệ sinh thái DeFi: mặc dù cho phép chuyển tài sản không cần cấp phép một cách trơn tru, nhưng vẫn thiếu các cơ chế hiệu quả để ngăn chặn hoặc xử lý các dòng tiền bất hợp pháp một khi chúng đã được đưa vào hệ thống. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc tăng cường phối hợp liên mạng và triển khai các hệ thống phát hiện đe dọa thời gian thực để bảo vệ tính phi tập trung và quyền riêng tư của người dùng.

ambcrypto1 giờ trước

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

ambcrypto1 giờ trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Trong bài viết mới nhất của mình, giáo sư Lý Phi Phi đã phân loại và làm rõ khái niệm "mô hình thế giới" đang bị sử dụng một cách lộn xộn trong lĩnh vực AI hiện nay. Bà đề xuất một cách phân loại chức năng dựa trên vòng lặp POMDP cổ điển (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát → tác nhân), chia các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba loại chính: 1. **Bộ kết xuất (Renderer):** Đầu ra là các quan sát (pixel). Mục tiêu là độ trung thực về mặt thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video từ văn bản như Sora, hay hệ thống tương tác như Genie. Chúng tạo ra hình ảnh đẹp nhưng không nhất thiết tuân thủ vật lý chính xác. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator):** Đầu ra là trạng thái thế giới. Mục tiêu là độ chính xác về cấu trúc hình học, vật lý và động lực học. Chúng phục vụ cả con người (kiến trúc sư, nhà thiết kế) và các chương trình máy tính (robot, xe tự hành) để tính toán và đào tạo. Đây được coi là trung tâm then chốt bị đánh giá thấp. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner):** Đầu ra là các hành động. Cho một quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình VLA (Vision-Language-Action). Đây là lĩnh vực thú vị nhất nhưng cũng non trẻ nhất, với khoảng cách lớn giữa demo trong phòng thí nghiệm và ứng dụng thực tế. Bài viết nhấn mạnh ba loại này không tách biệt mà chia sẻ hiểu biết cơ bản chung về thế giới. Xu hướng quan trọng hiện nay là sự hợp nhất giữa chúng, hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất** có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch tùy theo nhu cầu. Sản phẩm Marble của World Labs là một bước đi theo hướng này, cùng lúc tạo ra cả dữ liệu hình ảnh (Gaussian splatting) và dữ liệu vật lý (collision mesh) từ một mô hình duy nhất. Tóm lại, trong khi mô hình ngôn ngữ cho phép máy móc "nói" về thế giới, thì mô hình thế giới chính là con đường để chúng thực sự hiểu, tưởng tượng, suy luận và tương tác với thế giới vật lý.

marsbit2 giờ trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

marsbit2 giờ trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

Tiêu điểm của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn Ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng mạnh, với công nghệ sẵn sàng, môi trường pháp lý được cải thiện và khối lượng giao dịch tăng. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn đáng kể so với các phương thức truyền thống (60-70 điểm cơ bản) vẫn chưa thành hiện thực, hiện ở mức 2-5 điểm cơ bản. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu và quy mô lớn. Rào cản lớn nhất không phải là công nghệ mà là vấn đề tin cậy. Các doanh nghiệp thường gắn bó với đối tác ngoại hối truyền thống đã có mối quan hệ lâu dài và đáng tin cậy. Sự thay đổi chỉ diễn ra khi chênh lệch chi phí trở nên quá lớn hoặc một thế hệ doanh nhân mới xuất hiện. Các công ty thành công trong lĩnh vực này, như Caliza, không tìm cách thay thế hệ thống cũ (ví dụ: SWIFT) mà bổ sung và tích hợp với nó, đảm bảo độ chính xác và tuân thủ trong các khoản thanh toán phức tạp cho nhà cung cấp. Tăng trưởng mạnh mẽ (trên 40% hàng tháng) được thúc đẩy nhờ việc tự xây dựng giấy phép, quan hệ đối tác ngân hàng và kênh chuyển đổi pháp định. Tương lai của ngành sẽ chứng kiến sự sàng lọc tự nhiên. Các công ty tồn tại và phát triển được sẽ là những đơn vị sở hữu ba yếu tố then chốt: giấy phép đầy đủ, kênh tiếp cận pháp định vững chắc và khả năng cung cấp thanh khoản. Thiếu chúng, họ chỉ đơn thuần là những trung gian.

marsbit2 giờ trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

marsbit2 giờ trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

Bài viết của Forbes nhấn mạnh ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng nhanh chóng, với những cải thiện về công nghệ và môi trường quản lý. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn vẫn chưa thành hiện thực. Trong khi các nhà môi giới ngoại hối truyền thống thu phí từ 60 đến 70 điểm cơ bản, stablecoin hướng tới mức chỉ 2-5 điểm, nhưng lợi thế này chủ yếu vẫn chỉ là lý thuyết. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu, quy mô lớn. Theo Imran Ahmad của Bitso Business, ưu thế về giá sẽ chỉ xuất hiện khi có dòng thanh khoản thể chế đổ vào. Một rào cản quan trọng khác là vấn đề niềm tin. Các doanh nghiệp thường gắn bó lâu dài với đại lý ngoại hối đáng tin cậy, khiến việc chuyển đổi sang giải pháp mới diễn ra chậm. Các công ty thành công như Caliza không tìm cách thay thế hệ thống cũ (như Swift) mà bổ sung cho nó, kết hợp tính nhanh chóng của stablecoin với độ tin cậy và tiêu chuẩn hóa của cơ sở hạ tầng truyền thống. Chiến lược này giúp họ đạt mức tăng trưởng ấn tượng. Tương lai của ngành được dự báo sẽ chứng kiến sự sàng lọc, nơi các công ty nắm giữ được giấy phép, kênh tiền pháp định và thanh khoản mới có thể tồn tại lâu dài.

链捕手2 giờ trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

链捕手2 giờ trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Tác giả Lý Phi Phi đưa ra một phân loại rõ ràng cho khái niệm "mô hình thế giới" (world model) đang bị sử dụng lộn xộn trong AI hiện nay. Dựa trên vòng lặp POMDP cơ bản (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát), bà chia các hệ thống tự xưng là mô hình thế giới thành ba loại chức năng: 1. **Bộ kết xuất (Renderer)**: Đầu ra là quan sát (pixel), tập trung vào độ trung thực thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video như Sora. Hạn chế: hình ảnh đẹp nhưng có thể không đúng vật lý. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator)**: Đầu ra là trạng thái thế giới (mô hình hình học, vật lý, động lực học chính xác). Đây là trung tâm then chốt, có thể phục vụ cả con người (thiết kế, mô phỏng) và máy móc (đào tạo robot, xe tự lái). Ví dụ: NVIDIA Omniverse. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner)**: Đầu ra là hành động. Dựa trên quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình Ngôn ngữ-Thị giác-Hành động (VLA) cho robot. Bài viết nhấn mạnh **bộ mô phỏng là trung tâm bị đánh giá thấp**, vì nó hoạt động ở cấp độ cấu trúc nền tảng (hình học, vật lý), từ đó có thể suy ra đầu ra cho cả bộ kết xuất và bộ lập kế hoạch. Trong khi bộ kết xuất thương mại hóa tốt nhưng có trần vật lý, và bộ lập kế hoạch hứa hẹn nhưng chưa trưởng thành, thì bộ mô phỏng là cầu nối thiết yếu. Xu hướng tương lai là sự hội tụ của ba loại này hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất**, có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch dựa trên cùng một hiểu biết cơ bản về thế giới. Điều này sẽ định hình tương lai của trí thông minh không gian, cho phép máy móc không chỉ nói về thế giới (như mô hình ngôn ngữ) mà thực sự hiểu, tưởng tượng và tương tác với nó.

链捕手2 giờ trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

链捕手2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片