Децентралізовані Фінанси (DeFi) переживають новий імпульс. Активність у нових екосистемах і висока врожайність нагадують знамените літо DeFi 2021. Різноманітність інноваційних протоколів ускладнює інвесторам KEEP , і в той же час вражаюче зростання викликає занепокоєння щодо накопичення ризиків в екосистемі DeFi.

Можливо, ви чули аналізи кінця світу, які порівнювали найуспішніші протоколи цієї хвилі, як-от Ethena або Eigen Layer LRT, із катастрофами управління ризиками, як-от Terra, без жодних достовірних доказів аналогій. Справа в тому, що це нове покоління швидкозростаючих протоколів DeFi є набагато більш зрілим, і багато думок було спрямовано на управління ризиками. Однак ризику все ще багато.

Хесус Родрігес, генеральний директор IntoTheBlock, виступає на сцені AI Stage у Консенсус 2024, 29-31 трав.

Найбільший ризик на поточному ринку DeFi базується не на механічних збоях, таких як ті, що спричинили крах Terra, а скоріше на трьох ключових факторах: масштабі, складності та взаємозв’язку.

Протоколи в цій хвилі DeFi виросли досить великими за лічені місяці, вони дозволяють більш складні фінансові примітиви, і вони неймовірно взаємопов’язані. Таке поєднання складності, розміру та взаємозв’язку значно випередило можливості моделей ризику на поточному ринку DeFi. Простіше кажучи, на поточних Ринки DeFi існує багато умов ризику, для яких ми T маємо надійних моделей ризику. І цей розрив, здається, збільшується, а не скорочується.

Чотири найбільші ризики в сучасному DeFi

Ризик був частиною наративу DeFi з самого початку, і його дуже легко обговорювати в широких, загальних термінах. Ця нова ера DeFi приносить нові інновації та значно зростає. У результаті ризик набуває іншого значення, ніж раніше. Основний підхід до аналізу ризиків у цю еру DeFi виділяє чотири фундаментальні фактори: масштаб, швидкість, складність і взаємозв’язок.

Щоб проілюструвати ці фактори, розглянемо відмінності в кількісній оцінці ризику для базового AMM з кількома сотнями мільйонів у TVL і AMM, який використовує переставлені активи з відповідними системами балів і вводить власні токени та бали. Попередню модель ризику можна вирішити за допомогою основних статистичних методів або методів машинного навчання. Остання входить у сферу набагато більш просунутих галузей математики та економіки, таких як теорія складності чи хаосу, які далеко NEAR застосовні в DeFi.

Давайте розглянемо різні фактори докладніше.

1) Масштаб

Принцип взаємозв’язку між ризиком і масштабом у DeFi неймовірно простий. На фінансових Ринки моделювання ризику в меншому масштабі, скажімо, кілька сотень мільйонів, дуже відрізняється від ризику в кількох сотнях мільярдів. У більшому масштабі завжди виникають умови ризику, яких не було в менших масштабах. Цей принцип, безумовно, стосується DeFi як паралельної фінансової системи з багатьма взаємопов’язаними примітивами.

Ефіна є ONE із найбільш інноваційних проектів поточної хвилі DeFi і залучив мільярди TVL лише за кілька місяців. Найбільшою проблемою для Ethena на поточному ринку є адаптація своїх моделей ризику та страхування до цього масштабу у випадку, якщо ставки фінансування будуть негативними протягом тривалого часу.

2) Швидкість

Взаємозв’язок між ризиком і швидкістю – це традиційне протиріччя між занадто швидким зростанням. Як умова ризику швидкість діє як прискорювач масштабу. Протокол, який переходить від кількох мільйонів до кількох мільярдів у TVL лише за кілька місяців, може не встигнути адаптувати свої моделі ризику до нового масштабу, перш ніж з’являться непередбачені умови ризику.

Швидкий підйом Власний шар спровокував цілий рух LRT, деякі з яких виросли до кількох мільярдів TVL лише за кілька місяців, але все ще не мали базових функцій, таких як зняття коштів. Поєднання швидкості та масштабу може погіршити прості умови відключення в дійсно впливові фактори ризику в деяких із цих протоколів.

3) Складність

Ціла область теорії складності була народжена для вивчення систем, які виходять із законів прогностичних моделей. Економічний ризик був у центрі теорії складності майже з перших днів, оскільки світові економіки швидко переросли моделі ризику після Другої світової війни. Моделювання ризику в простій економічній системі, ну, просто.

У новій хвилі DeFi у нас є такі протоколи, як Pendle або Gearbox, які абстрагують досить складні примітиви, такі як похідні прибутковості та кредитне плече. Моделі ризику для цих протоколів принципово складніші, ніж моделі попереднього покоління протоколів DeFi.

4) Взаємозв'язок

Широко взаємопов’язані економічні системи можуть бути кошмаром з точки зору ризику, оскільки будь-яка умова може мати численні каскадні наслідки. Проте взаємозв’язок є природним кроком в еволюції економічних систем.

Поточна екосистема DeFi набагато більше взаємопов’язана, ніж її попередники. У нас є повторні похідні в EigenLayer, які токенізуються та торгуються в пулах у Pendle або використовуються з кредитним плечем у Gearbox. Результатом є те, що умови ризику в ONE протоколі можуть швидко проникати через різні ключові будівельні блоки екосистеми DeFi, що робить моделі ризиків неймовірно складними для створення.

Перехід від технічного ризику до економічного

Хакі та експлойти були домінуючою темою ризиків у DeFi протягом останніх кількох років, але це може почати змінюватися. Нове покоління протоколів DeFi не тільки більш інноваційне, але й набагато надійніше з точки зору технічної безпеки. Аудиторські фірми стали розумнішими, а протоколи ставляться до безпеки набагато серйозніше.

Як фінансова система, що розвивається, ризик у DeFi, здається, переходить від технічного до економічного. Великий масштаб, швидка швидкість зростання, зростаюча складність і глибокі взаємозв’язки переміщують DeFi на непередбачені території з точки зору ризику. З огляду на те, що лише кілька компаній працюють над ризиками в DeFi, зараз постає завдання наздогнати.