UST暴雷,其他公链的官方算法稳定币还可信吗?

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在Terra生态的算法稳定币获得成功之后,Waves、NEAR、TRON等公链纷纷推出了自己的算法稳定币。而如今,Terra已经走下神台,UST脱锚最低跌至0.2美元,LUNA也一度跌破1美元。在Terra的前车之鉴下,其他公链还有必要推自己的算法稳定币吗?

公链推算稳有何好处?

为什么这些公链都热衷于发行算法稳定币?算法稳定币会给公链带来哪些机会与风险呢?

首先,算法稳定币的发行有利于短期提升币价。如USN的消息传出之后,NEAR的价格涨至20美元附近;USDD在正式发行后,截至5月11日,在过去7天BTC下跌17%的情况下,TRX上涨9.6%。

由公链支持的算法稳定币相对更加安全,不太可能发生“Rug Pull”的情况,代码出现漏洞的可能性也更低。有官方背书也就能够吸引更多的资金,帮助公链锁定大量原生代币。以最具代表性的Waves为例,在WAVES市值只有10.7亿美元的情况下,锁定在Neutrino中的储备金价值约为5.82亿美元,占据WAVES流通市值的54%。

大多数公链都没有Tether、Circle这类强力机构发行的原生稳定币,需要依靠跨链,而跨链桥又是安全事故频发的一类协议,此时原生稳定币就显得较有意义。5月1日,彩虹桥在短暂的停止服务期间,引发了很多用户的担忧。原生稳定币则有利于改善这一问题。

稳定币为公链补充了一种重要的资产,丰富自己的生态。USN在推出之后获得了多个项目的支持,如Ref Finance推出了USN/USDC的流动性挖矿,Burrow开通了USN的存款,Trisolaris宣布将推出包含USN、WUST、FRAX、USDT、USDC的5pool。

多个公链推算稳,机制与Terra不同

由于公链原生代币的经济模型已经确定,它们只能借助与Terra类似、但不相同的办法来维持稳定币与美元的锚定。

Neutrino允许1美元的WAVES和USDN的互换,但这个过程存在延迟,储备金也可能不足。当市场变动导致储备中的WAVES价值与发行的USDN不匹配时,需要通过拍卖Neutrino的治理代币NSBT来调节。USDN存在抵押不足的问题,且公链代币主要的用途即抵押铸造USDN,可能发生死亡螺旋。

NEAR生态中管理USDN储备金的组织被称为Decentral Bank DAO,用户可以无延迟的实现1美元的NEAR与1 USDN间的互换。在引导阶段,项目方以200%的抵押率铸币,即铸造1 USDN需要1美元的NEAR加上1 USDT,依靠项目方的额外注资来对抗市场下跌可能导致的储备不足。

TRON的USDD相对比较中心化,由TRON DAO Reserve管理并保证价格稳定性。项目方预先铸造了9990亿USDD,用于铸币的TRX被存入多签钱包,TRX与USDD间的兑换需要依赖Alameda Research等白名单机构,普通用户只能在二级市场中买入或卖出USDD。

此外,IOST和Cardano团队也宣布计划推出算法稳定币。IOST表示,计划推出的算法稳定币将解决三个问题:预言机价格真实性、确保价格稳定、通过套利减少价格波动。IOST将投入更多资金和资源,专注入IOST多链生态和IOST算法稳定币。

算法稳定币具备更高的可扩展性,能够刺激生态的快速发展。在带来这些优势的同时,也会为公链引入新的风险,可能在泡沫破灭时成为压死骆驼的最后一根稻草,截至发稿前,币安上UST最低跌至0.225美元。

公链算稳设计应更稳健

算法稳定币引发的原生代币价格上涨可能是暂时的,如NEAR上USN的消息传出之后,NEAR价格涨至20美元以上。但在USN正式上线后,表现不及预期,USDT/USDN的挖矿年化收益在Ref上跌至8%以内,NEAR的价格近期表现不佳,最低跌至5.3美元。其中可能存在某种关联性。在类似的方式被更多的公链所模仿之后,算法稳定币对币价的刺激作用可能会减弱。

目前已经上线的算法稳定币,如USN和USDD,缺少信息的公开或表现较为中心化。USN声称引导阶段抵押率为200%,理论上,引导阶段项目方额外投入的资金越多、比例越大,后续能够承受NEAR价格下跌的幅度也更大,但是没有明确说明已经投入的资金。USDD的设计则相对中心化,用户并不能通过项目合约实现1 USDD与1美元的TRX间的互换,只能在二级市场上交易。

在市场表现不佳的情况下,Terra、Waves、NEAR、TRON的稳定币机制在理论上均存在脱锚的可能性,这可能带来额外的风险。UST的风险已经暴露,USDN受到冲击,USN和USDD的抵押品也主要为公链原生代币,在市场大幅下跌的情况下,理论上也存在抵押品价值不足以让稳定币都赎回1美元资产的可能性,只是在现在规模不大的情况下,能够被官方所化解。

在这些风险之下,尤其是UST暴雷的情况下,公链官方在推出算法稳定币的过程中应当更加慎重,对算法机制的设计应该更加稳健,在充分准备好之前不好盲目上线。

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