Les baleines Aave « drainent à minuit » et soutirent 6 millions de dollars aux emprunteurs chaque nuit : qui sont exactement les responsables ?

Auteur : Cooper Duschang

Traduction : TechFlow

Note de la rédaction TechFlow : Chaque soir, quelqu'un retire 190 millions de dollars de liquidités du pool USDC d'Aave, pour les remettre une demi-heure plus tard — cette opération coûte aux emprunteurs 6 millions de dollars d'intérêts supplémentaires par an. TechFlow a suivi les flux de fonds on-chain et a découvert qu'il s'agit probablement d'un processus obligatoire pour qu'un fonds prouve quotidiennement aux investisseurs « Je détiens bien ces fonds ». La transparence de la DeFi expose la taxe invisible des processus de conformité de la finance traditionnelle pour les utilisateurs on-chain.

Découvertes clés

Depuis mai, le taux d'utilisation du pool USDC d'Aave augmente considérablement chaque jour autour de minuit UTC. La raison est que quelqu'un retire environ 190 millions de dollars USDC vers 23h30, pour les redéposer dans l'heure. Cela affecte les taux d'intérêt de tous les prêteurs et emprunteurs dans le pool.

En suivant les flux de fonds de ce portefeuille, nous avons trouvé que l'explication la plus plausible est : une institution doit retirer quotidiennement des fonds du pool DeFi, prendre un instantané pour prouver la propriété des actifs, puis les redéposer.

Cette fenêtre de temps « retrait-dépôt » devient de plus en plus serrée en juillet, se concentrant autour de minuit UTC. Par rapport à une situation sans retrait de liquidités, cette opération coûte aux emprunteurs USDC 6 millions de dollars supplémentaires par an.

Comment fonctionne le mécanisme de taux d'utilisation d'Aave ?

Le modèle à double taux d'Aave incite à l'emprunt en fonction d'un taux d'utilisation cible. Lorsque le taux d'utilisation est inférieur à la cible, le taux augmente lentement ; lorsqu'il dépasse la cible, le taux augmente brusquement. La formule de calcul du taux d'utilisation est (Total emprunté / Total déposé). Par exemple, plus il y a d'actifs empruntés, plus le taux d'utilisation se rapproche de 100 %.

Figure : Modèle à double taux d'Aave — La courbe des taux d'emprunt augmente brusquement lorsque le taux d'utilisation dépasse la valeur cible (par exemple 92 %). Source : Coin Metrics / Talos

Le taux d'utilisation cible du marché USDC sur l'instance principale Ethereum d'Aave est de 92 %. Au-delà de la cible, la courbe des taux devient très raide — de 92 % à 100 % de taux d'utilisation, le taux d'emprunt passe de 4 % à 14 %. Cela freine la demande d'emprunt, ou encourage davantage de personnes à déposer des USDC pour répondre à la demande.

Le taux d'utilisation du marché USDC d'Aave fluctue généralement autour de 90 %. Mais depuis mai, en regardant les données minute par minute, le taux d'utilisation présente des pics répétés.

Figure : Données minute par minute du taux d'utilisation du marché USDC d'Aave, montrant des pics minuit réguliers depuis mai. Source : Coin Metrics / Talos

Pourquoi ces pics se produisent-ils ?

En excluant les ajustements de gouvernance ou la manipulation des oracles, seuls deux variables affectent le taux d'utilisation : le montant des dépôts USDC et le montant des emprunts.

À l'exception d'une baisse temporaire des emprunts, le total des emprunts est resté en moyenne à 1,89 milliard de dollars depuis le 27 juin. Si les emprunts n'ont pas augmenté de manière soutenue — ce qui aurait augmenté le taux d'utilisation — c'est que le montant des dépôts USDC a chuté.

Entre 23h30 UTC et 00h30 UTC au plus tard, plus de 150 millions de dollars de dépôts USDC sont retirés puis redéposés. La liquidité empruntable chute d'environ 210 millions de dollars à un minimum de seulement 33 000 dollars.

Figure : Chaque jour entre 23h30 et 00h30 UTC, plus de 150 millions de dollars USDC sont retirés puis redéposés, la liquidité empruntable chute d'environ 210 millions de dollars à un minimum de 33 000 dollars. Source : Coin Metrics / Talos

Qui provoque ces pics ?

L'anonymat pseudonyme d'Ethereum nous permet de suivre publiquement les adresses et les transactions, sans exposer les utilisateurs ou les intentions. Nous avons trouvé l'adresse qui transfère 190 millions de dollars chaque soir : 0x56957E411Ea83a0B4A0689C1fB0D1e5eA0d20149.

Figure : Parcours des fonds de l'adresse impliquée 0x5695…0149, retirant la liquidité d'Aave chaque soir pour un instantané avant de la restituer. Source : Coin Metrics / Talos

Ce compte a reçu des fonds le 5 décembre 2025. En examinant les changements de solde et les flux de fonds, nous avons tracé que cette adresse cible a effectué des opérations similaires sur le pool PYUSD d'Aave en décembre et janvier. L'adresse cible reçoit des USDC, les dépose dans le pool Aave, les retire vers 23h30 UTC, et les envoie quelques minutes plus tard à 0x31173Ed183e5a9450C3671018ec4d770c8A8bF18. Les USDC sont ensuite renvoyés peu après 00h00 UTC, puis redéposés dans le pool Aave.

Ce « portefeuille de coordination » 31173e…bf18 reçoit des fonds de l'adresse cible et d'une autre adresse gagnant des rendements en détenant des sUSDS via des dépôts USDC. La combinaison de ces fonds est envoyée chaque soir à un troisième portefeuille supérieur 0xf1edbf98dda764ec51de3776371f0f7d6f6156a8.

Il s'agit très probablement d'un processus où un investisseur est tenu de prouver quotidiennement ses positions, en retirant la liquidité des pools DeFi pour prendre un instantané.

De juin à juillet, la fenêtre de temps moyenne pour le retrait et le redépôt se resserre. L'heure de retrait est passée de 23h20 à 23h34, et l'heure de redépôt est passée de 00h34 à 00h09. En juin, l'intervalle moyen entre le retrait et le redépôt était de 259 blocs, réduit à 177 blocs en juillet.

Figure : La fenêtre de temps de retrait et de redépôt se resserre de juin à juillet, l'intervalle passant d'une moyenne de 259 blocs à 177 blocs. Source : Coin Metrics / Talos

Quel est l'impact pour les emprunteurs ?

La hausse du taux d'utilisation due au retrait de liquidités profite aux déposants, mais défavorise les emprunteurs. Lorsque le taux d'utilisation augmente brusquement, le taux d'emprunt variable augmente également, entraînant des remboursements temporaires plus élevés calculés par bloc.

Les rendements ou intérêts sur Aave sont payés en flux par bloc. Le temps de bloc moyen sur Ethereum est de 12 secondes, générant environ 5 blocs par minute. Nous avons décomposé le taux d'intérêt annuel variable pour simuler comment une position d'emprunt de 1 million de dollars est affectée par les changements de taux d'emprunt par minute.

Figure : Changements du taux d'emprunt par minute pour une position d'emprunt de 1 million de dollars lors du retrait de liquidités, payant environ 9 dollars de plus chaque soir sur 18 jours. Source : Coin Metrics / Talos

Sur 18 jours, lorsque la liquidité est retirée, les emprunteurs avec une position de 1 million de dollars paient en moyenne 9 dollars de plus par jour par rapport à une simulation où la liquidité n'est pas temporairement modifiée. Cela représente une perte d'environ 3 280 dollars par an. Pour un total de 1,89 milliard de dollars d'emprunts dans le pool USDC, cela coûte à tous les emprunteurs 17 000 dollars de plus chaque soir, soit 6 millions de dollars par an. Les emprunteurs paient plus à cause d'activités sans rapport avec leur propre prêt.

Pourquoi est-ce important ?

Nous pensons que ces hausses cohérentes du taux d'utilisation correspondent le mieux à l'explication d'un fonds prouvant ses positions. Établir des réglementations autour de l'investissement DeFi et améliorer les flux de travail peuvent aider à réduire ces impacts négatifs sur les pools de prêt. La transparence de la blockchain aide à suivre les flux de fonds dans les protocoles blockchain, sans avoir à les envoyer à des adresses désignées pour prouver que les fonds existent et sont sous le contrôle des parties approuvées.

Aujourd'hui, les prêteurs et les emprunteurs doivent non seulement surveiller la santé de leurs propres positions, mais aussi les positions dans l'ensemble du pool. Suivre les fonds et déchiffrer leurs intentions peut aider à évaluer les nouveaux risques et à prédire les changements de liquidité et de taux d'intérêt.