鏈上固定利率借貸為何難成氣候?「利差」交易才是出路
原文标题:为什么固定利率借贷在链上从未起飞
原文作者:@nicoypei,加密内容创作者
原文编译:AididiaoJ,Foresight News
固定利率的需求主要来自机构借款人和循环策略用户。未来链上信贷规模会扩大,但现阶段,大多数链上参与者都极为看重「随时可以取回资金」的灵活性。因此,与其让贷款人接受「期限锁定」,更好的做法是在现有货币市场(如 Aave)之上,搭建一个利率互换层,来满足固定利率借贷的需求。
传统金融的启示:固定利率市场,始于借款人的需求
在私募债市场,固定利率之所以是主流,根源在于借款人需要确定性,而不是因为贷款人喜欢它。
· 借款人视角(企业、私募基金、地产商等):他们最关心的是现金流可预测。固定利率能规避基准利率上涨的风险,简化预算,降低再融资风险。这对于高杠杆或长期项目尤其重要,利率波动可能直接威胁其生存。
· 贷款人视角:他们通常更偏爱浮动利率。贷款定价一般是「基准利率 + 信用风险溢价」。浮动结构能在利率上升时保护利润空间,降低「久期风险」,还能在基准利率走高时获得额外收益。贷款人只有在能对冲利率风险,或者能收取足够溢价时,才会提供固定利率。
所以固定利率产品是响应借款人需求的产物,而非市场的默认形态。这对 DeFi 的一个重要启示是:如果没有明确且持续的借款人对「利率确定性」的需求,固定利率借贷就很难获得流动性、形成规模或持续发展。
Aave / Morpho & Euler 上的借款人都是谁?他们为什么借钱?
一个常见的误解是:「交易者从货币市场借钱加杠杆或开空单。」
实际上,方向性的杠杆操作几乎全通过永续合约完成,因为资金效率更高。而货币市场需要超额抵押,并不适合用于投机性杠杆。
但仅 Aave 就有约 80 亿美元的稳定币借款。这些借款人是谁?
大致可分為兩類:
1. 長期持有者 / 巨鯨 / 項目金庫:他們抵押手中的加密資產(如 ETH),借出穩定幣來獲取流動性,同時避免賣出資產(從而保留上漲潛力,也避免產生應稅事件)。
2. 收益循環者:他們借款是為了對生息資產(如流動性質押代幣 LST/LRT,例如 stETH;或生息穩定幣,如 sUSDe)進行遞迴加槓桿。目標是獲得更高的淨收益率,而不是對價格漲跌進行投機。
那麼,鏈上到底有沒有人需要固定利率?
有。需求主要來自兩類用戶:機構級的加密資產抵押貸款和循環策略。
1. 機構級加密抵押貸款需要固定利率
以 Maple Finance 為例,它通過超額抵押貸款,向機構出借穩定幣,抵押品主要是 BTC、ETH 等藍籌加密資產。借款人包括高淨值個人、家族辦公室、對沖基金等,他們尋求的是成本可預測的固定利率資金。
· 利率對比:Aave 上借 USDC 的成本約為年化 3.5%,而 Maple 上同類抵押品的固定利率貸款清算收益率在 5.3% 到 8% 之間。這意味著,從浮動利率轉為固定利率,借款人需要多支付約 180-450 個基點的溢價。
· 市場規模:僅 Maple 的 Syrup 資金池就管理著約 26.7 億美元,與 Aave 在以太坊主網約 37.5 億美元的未償貸款規模相當。

(Aave 的~3.5% 對比 Maple 的~8%,為固定利率加密貸款支付了約 180-400 基點的溢價。)
需要指出的是,部分借款人選擇 Maple 是為了規避(早期 DeFi 的)智能合約風險。但隨著 Aave 等協議的安全性、透明度和清算機制歷經考驗,這種風險感知正在減弱。如果鏈上出現可靠的固定利率選擇,鏈下固定利率貸款的溢價很可能會被壓縮。
2. 循環策略需要固定利率
儘管循環策略產生了數十億美元的資金需求,但由於借款利率波動劇烈,這項策略常常無利可圖。
一位穩定幣循環借貸用戶表示:「作為循環者 / 借款人,借款利率無法預測,利率波動常常會突然抹掉好幾個月的累計收益,導致頭寸虧損。」
歷史數據也顯示,Aave 和 Morpho 上的借款利率極不穩定,年化波動率可以超過 20%。
對於循環者來說,他們賺取的是固定收益(例如通過 Pendle 的 PT),但用浮動利率借款來維持循環,就會引入「利率風險」。一旦借款利率飆升,就可能吞噬所有利潤。如果借款利率和投資收益端都是固定的,那麼資金風險就消除了。策略變得易於評估,頭寸可以安心持有,資本也能更高效地部署。
隨著鏈上基礎設施(如 Pendle 的 PT)歷經五年多安全考驗,對鏈上固定利率貸款的需求正在快速增長。
既然有需求,為什麼市場沒做大?看看供應端的問題。
靈活性,是鏈上參與者的「無價之寶」
這裡的靈活性,指的是隨時可以調整或退出頭寸,沒有鎖定期——貸款人能隨時提款,借款人也隨時能還款、贖回抵押品,沒有罰金。
相比之下,Pendle PT 的持有者就犧牲了部分靈活性。即使在最大的資金池,Pendle 的機制也無法讓超過約 100 萬美元的頭寸瞬時退出而不產生較大滑點。
那麼,鏈上貸款人放棄靈活性,能得到多少補償?以 Pendle PT 為例,補償通常高達年化 10% 以上,在 YT 積分交易狂熱時(如 Arbitrum 上的 usdai)甚至能到 30% 以上。
顯然,真正的借款人(非投機者)無法承擔 10% 的固定利率成本。這個高利率本質上是為放棄靈活性而支付的「溢價」,如果沒有對 YT 積分的投機,是不可持續的。
雖然 PTs 比 Aave 等基礎借貸協議風險更高(增加了協議本身和底層資產的風險),但核心結論不變:任何要求貸款人放棄靈活性的固定利率市場,如果借款人付不起超高利率,就無法擴大規模。
Term Finance 和 TermMax 就是例子:很少有貸款人願意為了一點微薄利息而放棄靈活性,同時借款人也絕不願在 Aave 利率 4% 時支付 10% 來鎖定利率。
出路:別讓固定利率借款人直接匹配固定利率貸款人
應該讓固定利率借款人,去匹配利率交易者。具體來說:
第一步:保護貸款人體驗
絕大多數鏈上資本只信任 Aave、Morpho、Euler 的安全性,並且喜歡在 Aave「存錢躺賺」的簡單被動體驗。他們不是那些為了 50-100 基點溢價就去詳細評估每一個新協議的「資深管理員」。
因此,固定利率市場要想做大,貸款人的體驗必須和現在用 Aave 時一模一樣:
· 隨時存錢
· 隨時取錢
· 幾乎無需增加新的信任假設
· 沒有鎖定期
理想情況下,固定利率協議應該直接建立在 Aave 這些受信任的貨幣市場之上,利用其安全性和流動性。
第二步:交易的是「利差」,不是「本金」
對於想借固定利率的借款人,他們並不需要另一筆鎖定期限的全額貸款。他們真正需要的,只是一筆願意承擔「約定固定利率」與「Aave 浮動利率」之間利差風險的資本,其餘本金仍然可以從 Aave 等地方借。
也就是說,交易者交易的,是固定利率與浮動利率之間的預期差值,而不是貸款的全部本金。
一個利率互換層能實現這一點:
· 對沖者可以用固定支出換來與 Aave 浮動利率完全匹配的浮動收入。
· 宏觀交易者可以用極高的資本效率來表達對利率走勢的看法。
資本效率示例:交易者只需繳納少量保證金來承擔利率風險敞口,遠低於貸款名義本金。例如,針對 1000 萬美元、1 個月期限的 Aave 借款利率做空,假設固定利率為 4% 年化,交易者可能只需投入約 3.33 萬美元保證金——這相當於隱含了 300 倍的資本效率。
考慮到 Aave 利率常在 3.5% 到 6.5% 之間波動,這種隱含槓桿讓交易者可以把利率本身當作一個高波動性的「代幣」來交易(從 $3.5 漲到 $6.5),其波動幅度遠超主流加密貨幣,且與市場整體流動性和價格強相關,同時避免了使用顯性槓桿(如 BTC 上的 40 倍)容易爆倉的風險。
做多利率賺「波峰」,做空利率賺「波谷」。
長期展望:固定利率是鏈上信貸擴張的必需品
我預見,隨著鏈上信貸增長,對固定利率貸款的需求也會擴大。借款人將越來越需要可預測的融資成本,來支持更大規模、更長期的頭寸和生產力資本配置。
· 機構信貸擴張:像 Cap Protocol 這樣的項目正在推動鏈上機構信貸。他們幫助再質押協議為機構級信貸穩定幣貸款提供保險。目前利率由適用於短期流動性的利用率曲線決定,但機構借款人看重利率確定性。未來,一個專門的利率互換層對於支持「期限定價」和風險轉移至關重要。
· 鏈上消費信貸:像 3Jane 這樣的項目專注於鏈上消費信貸。這個領域幾乎全是固定利率貸款,因為消費者需要確定性。
未來,借款人可能會根據信用等級或抵押資產類型,進入不同的細分利率市場。與傳統金融不同,鏈上利率市場或許能讓借款人群體直接面對由市場驅動的利率,而不是被單一的貸款人設定利率所鎖定。
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以下為原文內容:
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低,但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人,想對他的觀點提出質疑,並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年,人們認為在「石油見頂」的背景下,美國的地緣政治地位已宣告終結;2008 年,人們覺得美元體系幾乎崩潰;2014 年,大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世,人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次,擁有深厚惰性的既有機構都證明了,它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時,他寫道:「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業,幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金,是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了!這根本不需要什麼超級智能,有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點:儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時,但由於市場惰性和監管俘獲(Regulatory Capture),房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人,理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元,而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時,我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效,給勞動力合理定價,但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道:我曾創立並賣掉過一家公司,核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是:現實世界中的人類社會極其複雜,任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變,而是意味著變化會更溫和,給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷,因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河,極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結:一是產品變得同質化、零利潤,二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點:現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說,因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然,AI 能讓競爭對手複製這些產品,但更重要的是,AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪:一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業,終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看,幾乎所有現有的軟體都是垃圾,這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug;有些軟體爛到我想付錢都付不了(過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款);大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定;沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵,僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師:「給我看一個真正完美的軟體」,得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相:即使我們迎來了「軟體奇點」,人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知,最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準,幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前,其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員,大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了,儘管進步巨大,但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員,我的生產力抵得上 1970 年的幾百人,這種槓桿極其驚人,但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」(Jevons Paradox):效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗,但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像,飽和過程會非常緩慢,足以讓我們從容應對。
當然,勞動力轉移必然發生,比如駕駛領域。正如 Citrini 所言,許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位,AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於:美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」,但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力:電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦?甚至更糟,你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎?一旦斷供,我們連化肥都造不出來,只能挨餓。
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我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是,當 AI 衝擊白領層時,政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化,通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好,物理世界不存在「奇點」,它受制於摩擦力。
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主要重點: Cathie Wood的ARK投資管理公司指出,AI的突破使得未來幾年可能出現投資激增,這與傳統基礎設施無關,而是受人工智慧所驅動。 大型技術公司如Google和Amazon宣布大規模資本支出,這被視為未來生產力浪潮的燃料,而非短期利潤的威脅。 OpenAI與Ginkgo Bioworks合作,在生物技術方面創造一個自主的藥物發現機器人實驗室,這被認為是生物技術領域的下一個前沿。 ARK認為現有資本支出不是成本,而是為未來生產力轉變的預付款,並預計AI將在每一個行業中產生廣泛的生產力增益。 WEEX Crypto News, 2026-02-17 13:52:53(today’s date,foramt: day, month, year) 專注於AI推動的資本投入 ARK投資管理公司表示,世界處於一個多年的資本支出高峰的開始階段,其動力來自於人工智慧,而非傳統的基礎設施。根據ARK於週一發佈的報告,該公司指出有三種趨勢正在加速:更為強大的AI模型的釋放、老牌汽車製造商從電動車市場的策略撤退,以及AI、機器人與生物科技的突破性融合。…
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