Hola amigos, hoy hablaremos sobre Aave.
Aave se originó como ETHlend, creado por el fundador Stani Kulechov en 2017 a través de una ICO. Desde el nombre 'lend', se puede percibir que es un protocolo de préstamos, y el prefijo ETH indica que se basa principalmente en activos de Ethereum, permitiendo a los usuarios prestar activos a través de colaterales. Hay una breve introducción a este modelo de negocio de préstamos descentralizados en una publicación anterior, se puede consultar: ¿Es posible obtener un préstamo sin un banco? ¿Qué es el préstamo descentralizado?
En 2019, ETHlend fue oficialmente renombrado como Aave; 'aave' en neerlandés significa 'fantasma'. También puede implicar que, aunque el medio es transparente, su poder es fuerte, y el protocolo de préstamos correspondiente puede proporcionar servicios transparentes, seguros y eficientes.
Hasta ahora (a partir de octubre de 2024), Aave ha acumulado 18.5 mil millones en depósitos. Debido a la sobrecolateralización, estimamos que el monto total de préstamos está alrededor de miles de millones de dólares.
¿Qué magnitud representan los préstamos de miles de millones de dólares?
He encontrado el monto de préstamos de las instituciones financieras nacionales: China tiene aproximadamente 35 billones de dólares, y Estados Unidos tiene 12 billones de dólares. Comparado con los préstamos centralizados, los préstamos descentralizados aún están en una etapa muy temprana, y comparado con un solo gran país, todavía hay una diferencia de dos órdenes de magnitud.
Pero en realidad, una escala de miles de millones de dólares tampoco es muy pequeña, aproximadamente comparable a la magnitud de Letonia o Costa de Marfil, puede competir con países pequeños.
Si a los amigos interesados les gustaría conocer más sobre el monto de préstamos en otros países, pueden consultar en CEIC https://www.ceicdata.com/en/indicator/united-states/total-loans
El desarrollo de Aave no fue algo que sucedió de la noche a la mañana; se puede observar su trayectoria a través de la volatilidad de los precios de los tokens a lo largo de los años.
La imagen a continuación muestra la volatilidad del precio del token Aave (hace 20 años, el precio de Aave se llenó con el precio de lend, ajustado según la tasa de cambio de ese momento = 100:1, fuente de datos: Dune).
Después del lanzamiento de V1 en 2019, el precio del token no experimentó grandes oscilaciones; el primer aumento significativo ocurrió en la segunda mitad de 2020, probablemente debido a la euforia del mercado de DeFi en verano, seguido de una breve caída en octubre debido a la conversión de dos tokens.
En diciembre de 2020, con el lanzamiento de V2, el mercado estaba en auge, y el precio del token rompió rápidamente la barrera de los 500 dólares.
En marzo de 2022, se lanzó la versión V3; incluso en un mercado débil, con el BTC rondando los 30,000 dólares, el mercado seguía reconociendo la nueva versión, lo que resultó en un pequeño aumento en contra de la tendencia.
Mirando hacia atrás desde 2024, como dice el anciano: 'El destino de una persona, por supuesto, depende de su propio esfuerzo, pero también debe considerar el proceso histórico'. La volatilidad del precio del token Aave es así, con un aumento desenfrenado impulsado por el verano de DeFi y también momentos de impotencia en un mercado que se debilita.
El apoyo y la presión del mercado se distribuyen de manera indiscriminada, pero el esfuerzo personal bajo factores externos es el principal factor que determina hasta dónde puede llegar.
A continuación, veamos juntos cómo Aave ha luchado por mejorar la eficiencia en estas tres iteraciones importantes.
De P2P a P2P
En la era de ETHLEND, el protocolo ofrecía capacidades de préstamo de punto a punto peer to peer; una demanda demasiado dispersa no era eficiente para ambas partes. En la versión V1, esta característica rápidamente se iteró a peer to pool, introduciendo el concepto de fondos. Los inversionistas podían inyectar fondos en un fondo para colateralizar, mientras que los prestatarios podían tomar activos del fondo. Pasar de punto a punto a punto a fondo, la mejora en la eficiencia de emparejamiento trajo el primer paso hacia la mejora de la eficiencia de préstamos.
Desde la unificación de precios hasta la operación clasificada de activos
Antes de la versión V3, todos los activos colaterales debían convertirse a ETH para participar en el cálculo de préstamos. Este modelo se deriva del nombre original del protocolo, ETHLend, que es simple, claro y fácil de entender. Sin embargo, convertir todos los tipos de activos a una valoración en ETH también tiene desventajas.
Primero, no todos los activos tienen una correlación positiva con el precio de ETH; algunos activos no están relacionados o incluso tienen correlación negativa. Valorar en ETH puede resultar en una subestimación del colateral, reduciendo el monto prestable y, por ende, disminuyendo la eficiencia global de utilización de activos.
En segundo lugar, unificar todos los colaterales y préstamos utilizando ETH como referencia también ignora la relación de volatilidad de precios entre los activos colaterales y los activos prestados. Por ejemplo, si ambos, colateral y préstamo, son stablecoins, sus precios están altamente correlacionados. Incluso en un mercado muy volátil, el riesgo de liquidación es relativamente bajo. Por el contrario, si se prestan stablecoins respaldadas por activos de alta volatilidad, el riesgo de liquidación es mucho mayor.
El llamado E-mode implica clasificar los activos; los activos pertenecen a colaterales y préstamos de alta correlación, por ejemplo, si tanto el colateral como el préstamo son stablecoins, activos relacionados con ETH, o activos relacionados con BTC, la tasa de utilización de fondos será más alta.
De un guiso a aislar riesgos altos
El llamado Modo de Aislamiento también se implementa para mejorar la eficiencia de préstamos.
En el pasado, al no clasificar los activos, los activos de alto riesgo podían entrar al fondo y disfrutar de las mismas proporciones de préstamos y umbrales de liquidación. Esto trajo dos problemas: primero, la entrada de nuevos activos en el fondo requería discusión caso por caso, con el consentimiento de la comunidad, lo cual no era eficiente; segundo, debido a la necesidad de que el fondo general acomodara activos de alto riesgo, por razones de seguridad, las proporciones de préstamos y los umbrales de liquidación se comprometían para acomodar a los activos de alto riesgo.
El modo de aislamiento consiste en extraer activos de alto riesgo y establecer coeficientes relacionados con la seguridad solo para ellos, permitiendo que los demás activos no se vean obligados a comprometerse, lo que puede resultar en proporciones de préstamo más altas y una mayor mejora en la eficiencia de préstamos.
Clasificación de activos y operación refinada
Ya sea en E-Mode o en Modo de Aislamiento, este tipo de operación clasificada no es ajena; en las empresas de Internet, se llama 'operación refinada'.
En contraste con un guiso, la operación refinada significa clasificar a los comerciantes y usuarios, y emparejar recursos diferentes para diferentes niveles.
Por ejemplo, proporcionar a los comerciantes en diferentes etapas diferentes recursos y derechos es lo que puede ayudarles a crecer mejor.
Para los usuarios es lo mismo; los periódicos y la televisión ofrecen la misma información a todos, mientras que TikTok sigue etiquetando 'clasificando' en función de tus preferencias y luego te proporciona el contenido que deseas ver. Entonces, ¿no sería más probable que prefieras ver TikTok en lugar de televisión? Proporcionándote contenido 'más adecuado', en un sentido amplio, también es una 'operación refinada' de TikTok sobre ti.
Para Aave, la lógica es similar. Al distinguir activos de alta correlación, se puede emparejar una mayor eficiencia en la utilización de activos. Para los activos de alto riesgo, se puede aumentar el coeficiente de seguridad de manera moderada.
Clasificar los activos y emparejar proporciones de préstamo y umbrales de liquidación adecuados en realidad es emparejar diferentes eficiencias y coeficientes de seguridad para diferentes activos.
Utilizar una única lógica para todos los activos inevitablemente resulta en una pérdida de eficiencia general de préstamos para garantizar la seguridad de algunos activos de alta volatilidad. Al iterar hacia diferentes tipos de activos adoptando diferentes coeficientes, se puede permitir que algunos activos mejoren su eficiencia, aumentando así la eficiencia general de los préstamos en el fondo.
Hoy aquí llega a su fin, amigos, ¡nos vemos la próxima vez!
