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dForce MinDao:Olympus(OHM)其實不是Stablecoin

閱讀本文需 10 分鐘
算穩這個大賽道最終可能是一個混合模式
原文作者:MinDao,dForce創始人


10 月 28 日,DeFi 協議平臺 dForce 創始人 MinDao 在個人社交媒體發表長文,對於當前市場熱議的算法 Stablecoin 項目 Olympus 進行分析。現將 MinDao 觀點整理如下:

 

今天聊聊 Olympus(OHM)。首先,我幾乎所有算法 Stablecoin 都用過或者持有,但僅限對協議研究感興趣和對我正在做的項目有幫助,不建議一般人去玩算穩類資產,大部分是水深火熱,特別是已經大熱的。OHM 算是債券類 (比如 ESD)算穩的一種變種。主要做了兩點微創:

 

不錨定。它其實不是 Stablecoin,是非主權貨幣。

 

將傳統的二池的激勵賣幣,變成激勵買幣,鎖定流動性。第一點,放棄錨定解決了過往算穩的一個「不及格」和坐水牢的負反饋問題,大部分算穩,因爲非抵押型或者部分抵押,都面臨 token 價格跌過 1 美元后的負反饋問題,OHM 很直接,把這個目標去了。有點像老師突然宣佈,同學們,從現在開始取消及格線。

 

從此,小夥伴們再也沒有了 loser 的心理負擔,而新進來人的也不用擔心掉進 loser 水牢出不來,因爲水牢已不存在。本來是蘿蔔加大棒,現在天天有蘿蔔,大棒沒有了。但不錨定,就沒了作支付媒介和 Stablecoin 的主要應用場景,這個硬傷後面再談。

 

進一步看,其實及格線並不是真沒了,本質上及格線就是協議本身的財庫的剛性資產(非平臺 token),現在 OHM 的財庫/市值大概是 17.5%,這裏其實有 2 億美元是 LP 裏包含的 OHM, 這部分扣除,實際的「剛性」財庫大概等於 10% 的市值,這個就是很多人認爲的 OHM 的「及格線」,也就是 10 美元 OHM 只有 1 美元剛性資產。

 


 

第二點是 OHM 的債券設計機制,以前平臺 token 激勵是爲了激勵提供流動性和減少無常損,現在變成激勵鎖倉,從中實現平臺 token 的財庫變現。100DAI + 100 美元 OHM 的 LP,比如可以換 210 的 OHM。但是,拿到 OHM 的人,有一定鎖定期,不是掉頭賣掉而大概率是做質押或者直接再配比 LP 幣對,如 210 DAI : 210 OHM, 再賣賺折扣。

 

質押和賣債都是鼓勵鎖倉,通過高回報激勵鎖倉,但和二池激勵鎖倉不同 2 池套利簡單,很容易挖提賣,token 價格下跌,進入負反饋。但願意把 LP token 賣給協議,拿回來更多的平臺 token 的人,大概率不是挖提買的,因爲 LP 換平臺 token,增加了市場風險,它們大概率:1. 質押;2. 再配 LP(加槓桿),再賣,這都減少了拋賣。

 

說了基本改進,來聊聊硬傷。第一大硬傷當然就是不錨定美元,不錨定美元的算穩,基本最後都無路可走,或死或轉型成資管協議。因爲不錨定美元搞非主權貨幣,中心化的 Libra 牆頭草已經十米高了;去中心化賽道,那就是比特幣和以太坊這類幣的賽道,競爭難度是不言而喻的。

 

算穩資產本質上是靠算法調整供給和市場預期實現貨幣政策,如果不依靠外部的可持續收入,往往很難實現正向循環,市場下跌,容易進入死亡螺旋。這就是爲什麼 MIM 去 fork TIME,OHM 社區覺得是巨大威脅,因爲 MIM 是美元超額抵押 Stablecoin,能落地,容易有外部收入,現在又要 OHM 的「邪教性」加持。

 

第三個是關於「協議控制流動性」。簡單說就是 token 賣了,換來一半 token 和 1 半的剛性資產,然後協議靠這部分資產賺手續費,這樣用戶也不要承擔無常損了,協議又有收入。但無常損不會平白無故消失的,這部分風險必然轉成了協議的系統負債由 OHM 的持幣人都承擔了(有沒有 Synthetix 的系統負債的感覺)。

 

這種設計也沒有問題,只要 OHM 的持有人依然有信心做守夜人,如果守不住,他們照樣會去賣 OHM,這樣財庫裏的 LP token 價值下跌,財庫不斷縮水,就進入一個負反饋 所以,它們搞了 Pro,把這個變成服務,可以賺體系外的費用。外部收入,確實是算法資產打破死亡螺旋魔咒的唯一辦法,如果有外部收入(比如像借貸、交易類的 DeFi 那樣),那就落地了。

 

Olympus Pro 這希望給其它項目提供服務,賺點手續費。Pro 纔剛開始,才 8 百萬美元鎖倉,我個人比較懷疑能真正規模化,畢竟這門檻很低,項目方看起來沒太大的合作動力,這真是要拼 BD 能力了。

 


 

而這個業務的擴展性最大的障礙,還是因爲第一個硬傷(不錨定美元). 所以看下來,OHM 實際上是一個 to protocol 的流動性管理工具。結語,算穩這個大賽道每年都有新的花樣,最終的理想模型需要不斷試錯,而最終可能是一個混合模式,部分實際應用支撐+部分算法調整。


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