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UST暴雷,其他公鏈的官方算法穩定幣還可信嗎?_USD:NEAR

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在Terra生態的算法穩定幣獲得成功之后,Waves、NEAR、TRON等公鏈紛紛推出了自己的算法穩定幣。而如今,Terra已經走下神臺,UST脫錨最低跌至0.2美元,LUNA也一度跌破1美元。在Terra的前車之鑒下,其他公鏈還有必要推自己的算法穩定幣嗎?

公鏈推算穩有何好處?

為什么這些公鏈都熱衷于發行算法穩定幣?算法穩定幣會給公鏈帶來哪些機會與風險呢?

首先,算法穩定幣的發行有利于短期提升幣價。如USN的消息傳出之后,NEAR的價格漲至20美元附近;USDD在正式發行后,截至5月11日,在過去7天BTC下跌17%的情況下,TRX上漲9.6%。

由公鏈支持的算法穩定幣相對更加安全,不太可能發生“RugPull”的情況,代碼出現漏洞的可能性也更低。有官方背書也就能夠吸引更多的資金,幫助公鏈鎖定大量原生代幣。以最具代表性的Waves為例,在WAVES市值只有10.7億美元的情況下,鎖定在Neutrino中的儲備金價值約為5.82億美元,占據WAVES流通市值的54%。

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大多數公鏈都沒有Tether、Circle這類強力機構發行的原生穩定幣,需要依靠跨鏈,而跨鏈橋又是安全事故頻發的一類協議,此時原生穩定幣就顯得較有意義。5月1日,彩虹橋在短暫的停止服務期間,引發了很多用戶的擔憂。原生穩定幣則有利于改善這一問題。

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穩定幣為公鏈補充了一種重要的資產,豐富自己的生態。USN在推出之后獲得了多個項目的支持,如RefFinance推出了USN/USDC的流動性挖礦,Burrow開通了USN的存款,Trisolaris宣布將推出包含USN、WUST、FRAX、USDT、USDC的5pool。

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多個公鏈推算穩,機制與Terra不同

由于公鏈原生代幣的經濟模型已經確定,它們只能借助與Terra類似、但不相同的辦法來維持穩定幣與美元的錨定。

Neutrino允許1美元的WAVES和USDN的互換,但這個過程存在延遲,儲備金也可能不足。當市場變動導致儲備中的WAVES價值與發行的USDN不匹配時,需要通過拍賣Neutrino的治理代幣NSBT來調節。USDN存在抵押不足的問題,且公鏈代幣主要的用途即抵押鑄造USDN,可能發生死亡螺旋。

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NEAR生態中管理USDN儲備金的組織被稱為DecentralBank?DAO,用戶可以無延遲的實現1美元的NEAR與1USDN間的互換。在引導階段,項目方以200%的抵押率鑄幣,即鑄造1USDN需要1美元的NEAR加上1USDT,依靠項目方的額外注資來對抗市場下跌可能導致的儲備不足。

TRON的USDD相對比較中心化,由TRONDAOReserve管理并保證價格穩定性。項目方預先鑄造了9990億USDD,用于鑄幣的TRX被存入多簽錢包,TRX與USDD間的兌換需要依賴AlamedaResearch等白名單機構,普通用戶只能在二級市場中買入或賣出USDD。

此外,IOST和Cardano團隊也宣布計劃推出算法穩定幣。IOST表示,計劃推出的算法穩定幣將解決三個問題:預言機價格真實性、確保價格穩定、通過套利減少價格波動。IOST將投入更多資金和資源,專注入IOST多鏈生態和IOST算法穩定幣。

算法穩定幣具備更高的可擴展性,能夠刺激生態的快速發展。在帶來這些優勢的同時,也會為公鏈引入新的風險,可能在泡沫破滅時成為壓死駱駝的最后一根稻草,截至發稿前,幣安上UST最低跌至0.225美元。

公鏈算穩設計應更穩健

算法穩定幣引發的原生代幣價格上漲可能是暫時的,如NEAR上USN的消息傳出之后,NEAR價格漲至20美元以上。但在USN正式上線后,表現不及預期,USDT/USDN的挖礦年化收益在Ref上跌至8%以內,NEAR的價格近期表現不佳,最低跌至5.3美元。其中可能存在某種關聯性。在類似的方式被更多的公鏈所模仿之后,算法穩定幣對幣價的刺激作用可能會減弱。

目前已經上線的算法穩定幣,如USN和USDD,缺少信息的公開或表現較為中心化。USN聲稱引導階段抵押率為200%,理論上,引導階段項目方額外投入的資金越多、比例越大,后續能夠承受NEAR價格下跌的幅度也更大,但是沒有明確說明已經投入的資金。USDD的設計則相對中心化,用戶并不能通過項目合約實現1USDD與1美元的TRX間的互換,只能在二級市場上交易。

在市場表現不佳的情況下,Terra、Waves、NEAR、TRON的穩定幣機制在理論上均存在脫錨的可能性,這可能帶來額外的風險。UST的風險已經暴露,USDN受到沖擊,USN和USDD的抵押品也主要為公鏈原生代幣,在市場大幅下跌的情況下,理論上也存在抵押品價值不足以讓穩定幣都贖回1美元資產的可能性,只是在現在規模不大的情況下,能夠被官方所化解。

在這些風險之下,尤其是UST暴雷的情況下,公鏈官方在推出算法穩定幣的過程中應當更加慎重,對算法機制的設計應該更加穩健,在充分準備好之前不好盲目上線。

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