Eigenlayer: Giới thiệu mô hình mới "DeFi thông minh", điểm qua 10 trường hợp sử dụng tiềm năng
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Eigenlayer: Giới thiệu mô hình mới "DeFi thông minh", điểm qua 10 trường hợp sử dụng tiềm năng
Bằng cách tận dụng tính toán và dữ liệu ngoài chuỗi không cần tin cậy, DeFi thông minh cho phép đưa ra các quyết định thông minh hơn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: EigenLayer Research
Biên dịch: TechFlow
Ethereum đã khởi đầu kỷ nguyên tài chính phi tập trung (DeFi) vào tháng 12 năm 2017 với sự ra mắt của Maker. Sau đó, Uniswap và Compound lần lượt xuất hiện, xây dựng một hệ sinh thái kinh tế mới xoay quanh ETH và các token ERC20. Kể từ thời điểm đó, chúng ta đã chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của tài chính trên chuỗi: thanh khoản được tập trung hóa giúp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, các hợp đồng vĩnh viễn (perps) không ngừng phát triển, thậm chí còn có cả giao dịch cho vay chớp nhoáng — một sáng tạo không thể thực hiện được trong tài chính truyền thống.
Tuy nhiên, dường như chúng ta đang gặp phải điểm nghẽn. Kể từ "Hợp nhất" (The Merge), các nhà cung cấp thanh khoản (LPs) trong thị trường tự động (AMM) đã mất hơn 700 triệu USD giá trị khai thác bởi thợ đào (MEV). Các sàn giao dịch phái sinh để tăng hiệu quả đã tập trung hóa quản lý rủi ro và sổ lệnh. Ngoài ra, chúng ta không thể cung cấp dịch vụ cho vay cá nhân hóa, không thể mang lại lãi suất ưu đãi hơn cho người dùng có nguy cơ vỡ nợ thấp, cũng không dễ dàng cung cấp khoản vay lãi suất cố định trong thời hạn cố định.
Nhiều vấn đề bắt nguồn từ giới hạn của Ethereum như một máy trạng thái hữu hạn. Nó bị giới hạn bởi phí gas, thời gian tạo khối 12 giây, và không thể nhận dữ liệu bên ngoài chuỗi một cách bản địa. Kiến trúc mô-đun cung cấp cho chúng ta một hướng đi: bằng cách dời tải những tính toán nặng nề và tích hợp dữ liệu bên ngoài mà không hy sinh độ an toàn cốt lõi của Ethereum.
Nếu EVM là chất kết dính cho phép các nhà phát triển viết logic nghiệp vụ tùy ý, thì những bộ xử lý phụ này nên tồn tại dưới hình thức nào? Mặc dù Vitalik gọi chúng là các hàm tiền biên dịch hoặc mã vận hành, chúng ta cần một giải pháp rộng hơn. Chúng ta cần những bộ xử lý phụ có khả năng xử lý các tác vụ quá tốn kém về mặt tính toán hoặc không thực tế đối với máy trạng thái hữu hạn của Ethereum, và điều quan trọng nhất là, những bộ xử lý phụ này phải có thể xác minh được.
Hình ảnh: Chỉnh sửa từ kiến trúc chất kết dính và bộ xử lý phụ của Vitalik
Các nhà phát triển đã xây dựng các dịch vụ chuyên biệt hiệu quả trong nhiều năm, nhưng khả năng xác minh đã hoàn toàn thay đổi mọi thứ. Đây chính là giá trị của EigenLayer: nó cung cấp cơ sở hạ tầng để tạo ra mạng lưới các nút vận hành phi tập trung, cho phép vận hành phần mềm nút tùy ý của bạn một cách hiệu quả về mặt kinh tế.
Chúng tôi gọi các mạng lưới phi tập trung này là Dịch vụ Xác minh Chủ động (AVSs), chúng làm giảm đáng kể chi phí xây dựng các dịch vụ có thể xác minh và không cần tin cậy.
Sự kết hợp giữa tài chính phi tập trung (DeFi) và các Dịch vụ Xác minh Chủ động (AVSs) mở ra một loạt các trường hợp sử dụng mạnh mẽ mới:
-
Tính toán ngoài chuỗi không cần tin cậy (bộ xử lý phụ): Thực hiện các tính toán nặng nề bên ngoài chuỗi và đưa kết quả trở lại chuỗi với chi phí gas tối thiểu, độ an toàn được đảm bảo bằng chứng minh kiến thức không (zero-knowledge proofs) hoặc đảm bảo kinh tế mật mã. Hãy tưởng tượng các lệnh giới hạn miễn phí, thậm chí là việc gọi mô hình AI, tất cả đều có thể xác minh và phi tập trung.
-
Dữ liệu ngoài chuỗi không cần tin cậy (oracle có thể xác minh, zkTLS): An toàn đưa dữ liệu thế giới thực — như giá cả, biến động, thanh khoản thời gian thực, thậm chí dữ liệu thể thao — vào DeFi.
-
Và xa hơn nữa: Mạng đấu giá, lớp chính sách, sổ lệnh phi tập trung — AVSs mở rộng DeFi đến những lĩnh vực trước đây không thể tiếp cận.
Chúng tôi gọi mô hình mới này là DeFi thông minh, vì nó mang lại khả năng thích ứng theo thời gian thực và cá nhân hóa cho tài chính phi tập trung. Bằng cách tận dụng tính toán và dữ liệu ngoài chuỗi không cần tin cậy, DeFi thông minh cho phép ra quyết định thông minh hơn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào 10 trường hợp sử dụng thể hiện tiềm năng của nó.
Sàn giao dịch
Sàn giao dịch là thành phần cốt lõi của DeFi, nhưng chỉ dưới 15% giao dịch giao ngay và chỉ 6% giao dịch phái sinh được thực hiện trên chuỗi. DeFi thông minh có tiềm năng thu hẹp khoảng cách này, khiến các sàn giao dịch phi tập trung (DEX) hấp dẫn hơn khi cạnh tranh với các sàn giao dịch ngoài chuỗi.
-
Cấp VIP: Phí dựa trên khối lượng giao dịch
Các sàn giao dịch tập trung cung cấp mức phí phân tầng dựa trên khối lượng giao dịch, không chỉ để nuôi dưỡng lòng trung thành của người dùng mà còn để trợ cấp cho các nhà tạo lập thị trường, giúp họ cung cấp chênh lệch giá tốt hơn và giá tốt hơn cho các nhà giao dịch bán lẻ, từ đó mang lại thêm khối lượng giao dịch cho sàn.
Việc triển khai phí dựa trên khối lượng giao dịch trên DEX là một thách thức. Để tính toán khối lượng giao dịch của một trader, DEX cần:
-
Tính toán động khối lượng giao dịch
-
Lưu trữ và cập nhật khối lượng giao dịch của từng trader
-
Theo dõi khối lượng giao dịch trong 30 ngày qua làm tăng độ phức tạp, đòi hỏi lưu trữ và tính toán dữ liệu lịch sử.
-
Cả hai phương pháp này đều rất tốn kém khi thực hiện trên chuỗi. Nhưng bằng cách thuê ngoài tính toán cho các bộ xử lý phụ như Lagrange hoặc Brevis, chúng ta có thể xác minh được khối lượng giao dịch của trader cho mỗi giao dịch.
Cụ thể điều này hoạt động như thế nào?
-
Bộ xử lý phụ lập chỉ mục và lưu trữ một phần dữ liệu chuỗi trong cơ sở dữ liệu quan hệ có thể truy vấn.
-
Hợp đồng thông minh AMM (hoặc hook Uniswap) gọi bộ xử lý phụ để thực hiện truy vấn SQL nhằm tính toán phí giao dịch của trader trong một khoảng thời gian nhất định.
-
Bộ xử lý phụ trả lại kết quả xác minh cho AMM thông qua callback, kèm theo bằng chứng kiến thức không xác nhận rằng tính toán đã diễn ra trên dữ liệu chuỗi lịch sử.
Hình ảnh: Hợp đồng trên chuỗi tương tác với zkCoprocessor Lagrange như thế nào
2. Phí động và phí bất đối xứng cho AMM
Thua lỗ và tái cân bằng (LVR) là một vấn đề quan trọng ảnh hưởng đến lợi nhuận của các nhà cung cấp thanh khoản (LP) trong AMM. LVR phát sinh do sự không nhất quán về giá giữa các sàn giao dịch ngoài chuỗi giao dịch liên tục và AMM trên chuỗi, nơi mỗi khối hoặc trên mạng chính Ethereum cứ sau 12 giây lại giao dịch một lần. Nhiều thay đổi có thể xảy ra trong một khối, và khi khối tiếp theo bắt đầu, các nhà arbitrage sẽ tận dụng chênh lệch giá giữa các sàn để kiếm lời.
Để cải thiện lợi nhuận cho LP, AMM có thể áp dụng phí động và phí bất đối xứng:
1. Phí động: Điều chỉnh phí dựa trên độ biến động thị trường. Các nhà cung cấp thanh khoản (LP) thường hoạt động kém hơn trong thời kỳ biến động cao. Tăng phí trong thời kỳ biến động cao có thể bảo vệ LP khỏi các giao dịch bất lợi, trong khi giảm phí trong giai đoạn ổn định có thể kích thích khối lượng giao dịch. Điều này có thể giảm sự phân tán thanh khoản giữa các cấp phí khác nhau, mang lại trải nghiệm người dùng mượt mà hơn cho LP. Bạn có thể xem một bằng chứng khái niệm rất cơ bản.
2. Phí bất đối xứng: Được lấy cảm hứng từ Alex Nezlobin, phí bất đối xứng sẽ điều chỉnh chênh lệch giá dựa trên dữ liệu giá bên ngoài. Ví dụ, nếu ETH có giá $1000 trên sàn giao dịch phi tập trung (DEX) nhưng $1050 trên sàn giao dịch tập trung (CEX), AMM có thể chọn mua ở $980 và bán ở $1060, thay vì duy trì chênh lệch đối xứng quanh giá DEX, phản ánh sát hơn tình trạng thị trường thực tế.
Hình ảnh: Từ cuộc thảo luận trên Twitter của Alex Nezlobin
Trong cả hai trường hợp, AMM cần dữ liệu bên ngoài đáng tin cậy — ví dụ như giá CEX hoặc độ biến động — để điều chỉnh phí. Tuy nhiên, các oracle truyền thống tiềm ẩn rủi ro: nhà điều hành tập trung có thể gặp lỗi hoặc cung cấp dữ liệu lỗi thời. Ngược lại, zkTLS (bằng chứng mạng) cung cấp một giải pháp tối ưu hơn. Bằng cách xác minh trực tiếp dữ liệu từ máy chủ mạng dưới dạng mã hóa, zkTLS loại bỏ sự tin tưởng vào bên thứ ba. Nó cung cấp cho bạn dữ liệu chống giả mạo theo thời gian thực, đảm bảo AMM có thể an toàn tính toán phí động và bất đối xứng, dù là trên chuỗi hay thông qua bộ xử lý phụ.
3. Đấu giá để phân bổ lại MEV cho các nhà cung cấp thanh khoản (LP) của AMM
Một cách khác để nâng cao lợi nhuận cho LP không chỉ liên quan đến tính toán ngoài chuỗi mà còn bao gồm một mạng đấu giá phi tập trung. Hiện tại, các "searcher" cạnh tranh trong đấu giá để giao dịch của họ được đặt lên đầu khối. Thực tế, lợi nhuận arbitrage được phân bổ cho searcher, builder và proposer, chứ không phải cho LP và trader. Thay vào đó, AMM có thể đấu giá quyền giao dịch đầu tiên qua nhóm thanh khoản. Nếu cuộc đấu giá cạnh tranh gay gắt, phần lớn LVR sẽ được thu hồi. Những lợi nhuận này có thể được phân phối tỷ lệ thuận cho các LP cơ sở tham gia giao dịch, từ đó giảm tổng thể arbitrage và cho phép LP cung cấp chênh lệch giá chặt chẽ hơn. Sorella đang phát triển chức năng này dưới dạng hook Uniswap v4.
Thách thức nằm ở việc vận hành một cuộc đấu giá có độ trễ thấp và chống kiểm duyệt. Việc tổ chức đấu giá trên chuỗi quá phức tạp và tốn kém: mỗi lần đặt giá đều tiêu tốn phí gas. Trước khi chọn ra người thắng, một khối đã được xử lý xong, nghĩa là đấu giá không kịp hoàn thành. Dù một thực thể tập trung có thể tổ chức đấu giá ngoài chuỗi, điều này trái ngược với triết lý tài chính phi tập trung (DeFi), đồng thời cũng cho họ cơ hội "xem cuối cùng" và khai thác giá trị.
Giải pháp là một nhóm các nhà vận hành phi tập trung cùng vận hành một cuộc đấu giá không có lãnh đạo, loại bỏ sự phụ thuộc vào một thực thể đơn lẻ, đảm bảo tính toàn vẹn của quy trình. Các nhà vận hành chịu trách nhiệm chọn giá thầu chiến thắng và hoàn trả lợi nhuận cho các nhà cung cấp thanh khoản (LP).
Hình ảnh: Cuộc đấu giá không có lãnh đạo từ Paradigm
Phái sinh
Mặc dù phần lớn các sản phẩm phái sinh được giao dịch trên các sàn, DeFi thông minh mở khóa các trường hợp sử dụng độc đáo cho loại tài sản này. Cùng tìm hiểu sâu hơn!
4. Hệ thống ký quỹ nâng cao
Hiện tại, trader không thể thể hiện quan điểm xuyên tài sản — chẳng hạn như SOLETH hoặc giao dịch chéo — mà không bị giới hạn đòn bẩy nghiêm trọng. Phần lớn các sàn giao dịch phi tập trung phái sinh (perp DEX) tính toán ký quỹ một cách tuyến tính dựa trên tổng vị thế mở của trader trên các vị trí khác nhau.
Ví dụ, nếu tôi gửi 10.000 USD và mở vị thế mua 50.000 USD trên ETH, đồng thời mở vị thế bán 50.000 USD trên BTC, điều này được tính là đòn bẩy 10 lần. Nhưng trạng thái rủi ro này khác biệt so với người đơn giản chỉ mở vị thế mua 100.000 USD trên ETH. Hai tài khoản này không nên được coi là giống nhau. Trong lý tưởng, trader nên có thể đòn bẩy vượt quá 5 lần trên ETHBTC mà không bị hạn chế nghiêm ngặt như vậy.
Vấn đề nằm ở khả năng tính toán hạn chế trên chuỗi. Cụ thể, hệ thống cần xem xét tài sản ký quỹ cho mỗi tài sản giao ngay, vị thế cho mỗi tài sản phái sinh vĩnh viễn, lãi/lỗ chưa thực hiện, yêu cầu ký quỹ ban đầu và duy trì cho mỗi phái sinh vĩnh viễn, cũng như mối tương quan và phòng ngừa delta. Khi DEX mở rộng sang nhiều loại tài sản, ví dụ như phái sinh vĩnh viễn và quyền chọn, vấn đề này trở nên đặc biệt quan trọng.
Bằng cách tận dụng bộ xử lý phụ để thực hiện các tính toán phức tạp hơn nhằm xác định yếu tố ký quỹ của tài khoản, DEX có thể tạo ra một công cụ quản lý rủi ro tùy chỉnh phù hợp hơn với nhu cầu người dùng. Điều này cho phép các chiến lược trung lập delta linh hoạt hơn và đảm bảo việc thanh lý chỉ xảy ra khi thực sự cần thiết.
Để cung cấp tính linh hoạt lớn hơn, bộ xử lý phụ có thể điều chỉnh động yêu cầu ký quỹ, xem xét theo thời gian thực thanh khoản từ các sàn giao dịch tập trung (CEX) chính và tình trạng vị thế mở của từng nhóm.
Hình ảnh: Aevo dựa vào một công cụ rủi ro tập trung để đánh giá kịch bản thị trường tồi tệ nhất, từ đó cung cấp các tham số ký quỹ hợp lý hơn cho các trader giá trị cao. Bộ xử lý phụ cung cấp cách tính ký quỹ độc đáo mà không cản trở tính phi tập trung, trích từ tài liệu của Aevo
5. Định giá cho AMM quyền chọn
AMM cho phái sinh, đặc biệt là quyền chọn, vừa hấp dẫn vừa gây tranh cãi. Một số người cho rằng chúng không thể định giá chính xác; một số khác cho rằng phái sinh chỉ phù hợp với các tài sản có khối lượng giao dịch cao, và sổ lệnh hiệu quả hơn đối với các tài sản này. Tuy nhiên, Panoptic, Deri và những người khác cho rằng AMM là cách tốt nhất để cung cấp thanh khoản, bao gồm cả quyền chọn.
Để AMM quyền chọn thực sự thành công, yếu tố then chốt là đưa vào dữ liệu ngoài chuỗi như độ biến động, giá lịch sử và tín hiệu thị trường thời gian thực. Hơn nữa, tính toán ngoài chuỗi là điều cần thiết để xây dựng các mô hình định giá tiên tiến hơn như Black-Scholes. Kết hợp dữ liệu bên ngoài này với cơ chế giao dịch trên chuỗi là cực kỳ quan trọng để đảm bảo định giá chính xác, giảm trượt giá và nâng cao hiệu quả vốn cho các trader quyền chọn.
Cho vay
Các giao thức cho vay đối mặt với những thách thức đặc thù, và trí tuệ nhân tạo (AI) cùng tính toán ngoài chuỗi có thể thúc đẩy các giải pháp thông minh và linh hoạt hơn.
6. Hệ thống tham số AI
Hiện tại, các đội quản trị của các giao thức như Aave và Compound cập nhật thủ công các tham số liên quan đến thị trường cho vay. Thông thường, các nhà cung cấp dịch vụ rủi ro như Gauntlet sẽ thực hiện mô phỏng dựa trên mô hình và đề xuất điều chỉnh các tham số như lãi suất cơ sở, hệ số tài sản ký quỹ, hệ số thanh lý, v.v. Trong các sự kiện nghiêm trọng hơn, họ có thể đề nghị gỡ bỏ hoặc đóng băng một số tài sản.
Phương pháp này có hai điểm yếu chính:
-
Thời gian chờ đợi quá dài. Khi tôi làm đại diện DAO Aave, một đề xuất ít nhất cần một tuần để được thông qua.
-
Đội quản trị thiếu thông tin đầy đủ để bỏ phiếu về các tham số cho vay, và không phải tất cả các thành viên đều tích cực tham gia. Gần đây, cuộc tấn công quản trị Compound là một ví dụ điển hình.
Hình ảnh: Theo tài liệu Aave, quy trình quản trị cần ít nhất 5 ngày
Morpho và Euler v2 đã thực hiện bước tiến quan trọng đúng hướng. Họ mô-đun hóa một phần quản lý rủi ro, cho phép bất kỳ ai tạo phiên bản riêng của nền tảng cho vay. Người dùng có thể lựa chọn nơi gửi tài sản dựa trên hồ sơ lịch sử và danh tiếng của người quản lý nội dung. Phương pháp này hiệu quả trong việc giảm thời gian cần thiết để cập nhật tham số.
Nhưng trong một hệ thống lý tưởng, các tham số sẽ được cập nhật tự động, phản hồi theo thời gian thực thanh khoản trên chuỗi và ngoài chuỗi. Các mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mô phỏng nhiều kịch bản, dự đoán và tránh các trường hợp xấu nhất. Những mô hình này phụ thuộc vào các bộ xử lý phụ chuyên dụng AI như Ritual, Sentient, Hyperbolic, Ora và Valence, xử lý lượng lớn dữ liệu ngoài chuỗi, xem xét độ biến động, thay đổi thanh khoản và mối tương quan rủi ro, sau đó công bố kết quả có thể xác minh trên chuỗi.
7. Cho vay tùy chỉnh thông qua lịch sử tài khoản và rủi ro thanh lý
Trong tài chính truyền thống, người vay có tín dụng tốt thường nhận được điều kiện vay ưu đãi hơn, trong khi ở tài chính phi tập trung (DeFi), tất cả người vay đều hưởng các điều khoản vay giống nhau, bất kể tình trạng rủi ro hay lịch sử tín dụng của họ. Dù mô hình này có ưu điểm riêng, tôi tin rằng DeFi có thể kết hợp ưu điểm của cả hai: cung cấp khoản vay công bằng, không cần tin cậy cho bất kỳ ai, đồng thời mang lại điều kiện vay ưu đãi hơn cho những người vay lặp lại có hồ sơ tín dụng tốt và rủi ro thanh lý thấp.
Do thiếu sự phân biệt, các giao thức cho vay DeFi không thể cung cấp điều khoản cá nhân hóa cho người vay rủi ro thấp, chẳng hạn như yêu cầu ký quỹ thấp hơn hoặc lãi suất ưu đãi hơn. Sự thiếu cá nhân hóa này không chỉ giới hạn lợi ích tiềm năng cho người dùng lặp lại mà còn khiến thị trường cho vay kém hiệu quả.
Việc cung cấp khoản vay cá nhân hóa trước tiên cần một giải pháp chống Sybil, đảm bảo chỉ những người dùng đã được xác minh mới được hưởng điều kiện vay tốt hơn. Các giải pháp như WorldCoin hoặc xác minh Coinbase có thể hiệu quả trong việc ngăn chặn hành vi gian ác khai thác giao thức bằng nợ xấu lặp đi lặp lại.
Sau khi người vay hoàn tất xác minh, giao thức có thể thu thập thông tin trên chuỗi để xây dựng hồ sơ thanh khoản, bao gồm cụ thể:
-
Lịch sử vay hiện tại và trước đây
-
Tình trạng hoàn trả khoản vay trước đây
-
Tài sản ròng và nợ chưa thanh toán trên chuỗi
-
NFT sở hữu (nếu giao thức cho vay hợp tác với dự án NFT để cung cấp điều khoản ưu đãi)
Giao thức thậm chí có thể xem xét các địa chỉ khác liên kết với cùng danh tính để có cái nhìn toàn diện hơn.
Cuối cùng, bộ xử lý phụ có thể đánh giá rủi ro thanh lý và tạo ra hệ số ký quỹ và lãi suất tùy chỉnh, đảm bảo điều kiện vay được thiết kế riêng cho từng người vay.
8. Bộ trộn riêng tư tuân thủ
Tháng 8 năm 2022, Văn phòng Kiểm soát Tài sản Nước ngoài (OFAC) của Hoa Kỳ phạt Tornado Cash vì hỗ trợ rửa tiền. Tuy nhiên, quyền riêng tư là một quyền cơ bản, có các mục đích hợp pháp: mọi người nên có thể chuyển tiền cho tài khoản khác hoặc bạn bè mà không cần tiết lộ toàn bộ lịch sử giao dịch của họ. Vấn đề là các bộ trộn riêng tư hiện tại không thể phân biệt người dùng hợp pháp và kẻ xấu. Thiếu tuân thủ này khiến chúng trở thành mục tiêu trừng phạt và cản trở việc sử dụng rộng rãi hơn.
Nếu chúng ta có thể tạo một giao thức riêng tư chỉ chấp nhận tiền tuân thủ, thì sao? Giao thức này sẽ quản lý rủi ro và tuân theo quy định, những người chú trọng riêng tư sẽ đổ xô tham gia hệ thống. Tuy nhiên, việc xác định tuân thủ đòi hỏi nhiều dữ liệu trên và ngoài chuỗi, đây không phải là nhiệm vụ đơn giản. Lý tưởng nhất, hợp đồng thông minh có thể gọi một API, chỉ phê duyệt các giao dịch hợp lệ, từ đó đảm bảo tuân thủ.
Aethos là một lớp chính sách nhằm đạt được mục tiêu này. Nó cho phép các nhà phát triển đặt quy tắc ở cấp độ hợp đồng thông minh, đảm bảo các giao dịch tuân thủ các chính sách tuân thủ cụ thể. Ví dụ, một bộ trộn riêng tư tuân thủ có thể đặt giới hạn giao dịch, khóa thời gian, và chặn các giao dịch gửi hoặc rút từ địa chỉ bị OFAC trừng phạt hoặc liên quan đến sự cố hack DeFi.
Hình ảnh: Từ tài liệu Aethos
Việc tích hợp chính sách theo thời gian thực, dựa trên quy tắc vào hợp đồng thông minh mở ra một kỷ nguyên mới của DeFi thân thiện với tổ chức, nơi tuân thủ và các giá trị của DeFi không còn mâu thuẫn.
9. Giao thức tái cân bằng lợi nhuận tự động
DeFi cung cấp nhiều cơ hội sinh lời, bao gồm nhiều loại tài sản và giao thức như staking, restaking, cho vay, nhóm thanh khoản AMM, tài sản thế giới thực (RWAs), v.v. Sở thích rủi ro của người dùng khác nhau, liên quan mật thiết đến loại giao thức, chuỗi (như Ethereum, Solana...), mệnh giá tài sản và rủi ro thị trường bên ngoài. Trước quá nhiều lựa chọn, một số trader chọn giao thức sinh lời để tự động hóa việc phân bổ vốn.
Hình ảnh: Quá nhiều lựa chọn sinh lời, không phải lời khuyên tài chính, từ DeFiLlama
Các giao thức này có thể sử dụng mô hình AI để tối ưu hóa lợi nhuận giữa nhiều nguồn. Nhà phát triển đặt các tham số rủi ro được định sẵn, ví dụ giới hạn phơi nhiễm mỗi giao thức ở mức 15%, hoặc tránh các giao thức có giá trị khóa tổng (TVL) dưới 100 triệu USD, mô hình AI sẽ điều chỉnh danh mục đầu tư để đáp ứng các tiêu chuẩn này và tối đa hóa lợi nhuận.
Hơn nữa, mô hình AI có thể tạo chiến lược sinh lời cá nhân hóa cho từng người dùng, dựa trên hoạt động trên chuỗi và sở thích thu thập qua bảng câu hỏi ngắn. Dịch vụ cá nhân hóa này — trước đây khó tưởng tượng — giờ đây nhờ khả năng mở rộng của AI đã trở nên khả thi.
Ở hậu cảnh, bộ xử lý phụ chạy bằng AI giám sát và tái cân bằng danh mục đầu tư. Chúng chỉ điều chỉnh khi lợi nhuận đủ để bù đắp phí gas, từ đó đảm bảo quản lý danh mục đầu tư hiệu quả, dựa trên dữ liệu.
10. Chương trình khuyến khích siêu chính xác
Khuyến khích là cốt lõi của tiền mã hóa và DeFi. Mùa hè DeFi thực sự bắt đầu vào năm 2020 khi Compound giới thiệu khai thác thanh khoản. Bằng cách thưởng cho hành vi người dùng cụ thể, các giao thức có thể thúc đẩy tăng trưởng và mức độ hoạt động.
Nhưng khi lĩnh vực này ngày càng trưởng thành, các giao thức đang tìm kiếm mục tiêu chính xác hơn, thường chuyển sang chương trình ngoài chuỗi. Các AMM có thể tập trung khuyến khích các nhà cung cấp thanh khoản tích cực. Thị trường NFT và thị trường dự đoán có thể thưởng cho thanh khoản gần giá trên sổ lệnh. Các giao thức cho vay có thể khuyến khích người vay không luân chuyển thực hiện vay, chiếm ít nhất 20% lãi suất của họ.
Thông qua bộ xử lý phụ, các giao thức có thể định nghĩa các điều kiện thưởng phức tạp và phát thưởng theo thời gian thực. Điều này thoát khỏi hệ thống điểm ngày càng mất phổ biến, mang lại sự chắc chắn trong thanh toán thưởng cho người dùng, từ đó giảm chi phí vốn của giao thức. Gearbox đã bắt đầu sử dụng bộ xử lý phụ của Lagrange để xử lý phần thưởng đa tài sản với các cơ chế thanh toán khác nhau. Bằng cách nâng cao hiệu quả khuyến khích, DeFi có thể tiếp tục tăng trưởng, đồng thời thưởng cho những hành vi có giá trị nhất.
Tổng kết
Sự kết hợp giữa DeFi và AVS sẽ kích hoạt một cuộc cách mạng tài chính mới. Từ AMM phục hồi MEV đến chính sách thời gian thực trong giao thức riêng tư, những trường hợp sử dụng này chỉ là một phần nhỏ tiềm năng của tài chính phi tập trung.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@eigenlayer
