DeFi誓約の新しい波：流動性再誓約トークンとLayer2パブリックチェーン

革新的なLiquid Re-Staking Tokenの使用と、Layer2自動プレッジ対応のパブリックチェーンであるBlastの最近のローンチは、DeFiプレッジの新しい波を先導しています。このBing Venturesの記事では、このダイナミックの背景にある背景、この開発がDeFiプレッジスペースにとって何を意味するのか、そして今日のこのスペースの主要なトレンドと展望に焦点を当てます。

Liquidity Repledge Agreements: The Latest Innovation in the LSD Space

イーサエコシステムにおけるリキッドステーキングデリバティブの分野での発展、特に上海アップグレード後の発展は、十分な革新と適応を示しています。当初は、イーサの誓約メカニズムで重要な役割を果たしている参加者であるLidoから始まりました。LidoはEtherの誓約ソリューションを提供することで、流動性のロックインという大きな問題を解決している。彼らのアプローチは、ユーザーが一定レベルの流動性を維持しながらイーサを誓約することを可能にし、これは従来の硬直した誓約パラダイムからの大きな飛躍である。

その後、Pendle Financeが加わり、収益をトークン化することで、LSDスペースに新たなひねりを加えました。

ペンドルファイナンスが加わったことで、トークン化された収益がLSDの領域に新たな風を吹き込み、ユーザーは金利ベースの契約を通じて収益を取引できるようになった。

しかしながら、より高い利回りと、より効率的な担保資産の活用に対する市場の意欲は、まだ十分に満たされていない。これは、再誓約プロトコルEigenlayerのような、より洗練されたメカニズムの開発につながった。これは、誓約者の潜在的な収益を増加させるだけでなく、イーサネットネットワーク全体の弾力性とセキュリティにも貢献します。

しかしすぐに、Eigenlayerにロックされたトークンが流動性を失い、不活発になり、その結果、DeFi空間の多様性が制限されるという課題が生じました。限られたものになった。これは、これらのリプレッジされた資産の流動性をアンロックするソリューションであるLiquidity Repledging Token (LRT)の革新につながった。ユーザーはLRTを流動性再レッジ契約に入金してリターンを得ることができる。

その結果、LSDの領域は、質入れの単一レイヤーとしての始まりから、より複雑で多面的なエコシステムへと進化しました。この傾向は、EVM互換のイーサリアム・レイヤー2ネットワークであるBlastの立ち上げなどの最近の動きによって例証されます。Blastは、そのチェーン上でネイティブETHとステイブルコインのプレッジ収益を提供し、プレッジ報酬へのアクセスをさらに民主化し、プロセスをよりユーザーフレンドリーで多様なものにしています。このLSDの物語の進化は、より高い流動性とリターンを求めるユーザーの需要に応え、分散型金融の世界に内在する複雑さとリスクを乗り越えながら、絶えず革新しているダイナミックで適応力のあるイーサリアムのエコシステムを強調しています。

DeFiの次の物語：LRT

。出典: Dune, Bing Ventures

DeFi空間では、Liquidity Repledge Token (LRTの出現は、伝統的な誓約モデルに対する重大な革新である。LRTは概念的に単一誓約の制限を打破するだけでなく、実際にはマルチプロトコル誓約強化の普及を促進する。EigenLayerプラットフォームを通じて、ユーザーは単一プロトコルの境界を越え、複数のアクティブ検証サービス（AVS）にまたがってETHリソースを誓約することができます。これはネットワークセキュリティを大幅に向上させるだけでなく、DeFiエコシステムにより複雑なレベルのセキュリティを注入します。

LRTの利点は多岐にわたります。資本効率の大幅な向上、ネットワークセキュリティの強化、開発者のリソース割り当ての大幅な節約などです。しかし同時に、罰金の可能性、プロトコルの一元化、競争市場による収益の希薄化など、LRTに伴うリスクも警戒する必要があります。

LRTの市場見通しについて言えば、私たちは高利回りの可能性に大きな誘惑を感じており、LRTはETHプレッジャーに追加の収益ストリームを提供します。また、Eigenlayerの報酬やトークン発行の可能性もあります。さらに、エアドロップのようなインセンティブを通じて、LRTはより幅広いユーザーの参加を引き寄せ、その結果、DeFiのレバレッジの全体的な成長を促進することが期待されており、この傾向は2020年のDeFiの夏の真っ盛りの日々を再現し、さらに上回ることが期待されています。

今後のトレンドは説得力がある。LRTに後押しされ、DeFi空間では「カーブ戦争」のような競争環境が出現すると予想され、トークン経済はより複雑なveTokenomicsモデルへと進化するかもしれません。一方、新興のAVSの導入は、トークン報酬を通じて、あるいはLRTプロトコルにおけるトークン発行の決定に影響を与えることで、ETHの再投資を呼び込む重要な原動力となる可能性があります。

まとめると、LRTは流動性を解放し、リターンを高め、ガバナンスとリスク管理を最適化するという独自の価値を実証しました。このように、LRTは単なる誓約ツールではなく、DeFiにとってイノベーションと成長の重要な原動力となっている。その開発と採用は、DeFiのエコシステムに遠大な変化をもたらし、ユーザー、開発者、そしてブロックチェーン世界全体に新たな可能性を開くだろう。

それに伴うリスクと課題

業界のダークホース的存在であるStader Labsは最近、メインのEtherNetで多くの注目を集めたリキッドリプレッジトークンであるrsETHをローンチした。rsETHを利用することで、ユーザーは既存のリキッド再誓約トークン（CoinbaseのcbETH、LidoのstETH、Rocket PoolのrETHなど）を複数の異なるネットワーク上で2回目の誓約を行い、その誓約に基づいて再誓約された契約のシェアを表す新しいリキッドトークンを鋳造することができ、誓約された資産の柔軟性と流動性を大幅に向上させることができる。EigenLayerのサポートにより、rsETHはユーザーが再誓約エコシステムにアクセスするプロセスを簡素化することで、ETHの大規模な再誓約を可能にし、イーサネットネットワークの分散型性質をさらに強化しました。

しかしながら、この革新的な金融ツールには多くのリスクもあります。イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリンとEigenLayerの共同創設者は、リプレッジが複雑なシナリオを引き起こし、ひいてはメインネットワークのセキュリティに脅威をもたらす可能性があると指摘している。さらに、より多くのAVSやLRTが出現するにつれて、業界の資金や注目が過剰に分散され、市場の不安定化やガバナンス構造の弱体化につながる可能性があります。

Web3エコシステムで台頭しつつあるブラストのレイヤー2パブリックチェーンは、独自の自動コンパウンド機能によってレイヤー2ソリューションに新たな息吹を吹き込んでいます。Blastのイノベーションは、レイヤー2ネットワーク上の預金に対して基本的なリターンを提供し、Lidoのようなプロトコルとの協力を通じて誓約に対して安定したリターンを提供し、さらなるリターンのためにMakerDAOのようなプロトコルにステーブルコイン資産を投資することである。ブラストの運営形態はユーザーに利便性をもたらす一方で、そのTVLの構成と戦略は潜在的な中央集権化と市場感受性の問題も明らかにしている。

ブラストの今後の課題は、その戦略が資産の実際の活用とエコシステム内の資本のダイナミックな転換にどのような影響を与えるかということです。ブラストのTVL戦略は、静的な資本の保全から動的な資本の増加へとシフトする必要があります。BlastのTVL戦略は、ネットワークの存続可能性とDappの流動性を確保するために、静的な資本保全から動的な資本増加へとシフトする必要がある。こうすることで、ブラストは単に資本の貯蔵媒体として機能するのではなく、ブロックチェーンネットワークの成長を促進するという目標を真に実現することができる。

全体として、Stader LabsのrsETHとBlast Layer2のパブリックチェーンの出現は、DeFi空間における誓約モデルの革新と進歩を示しています。しかし、リターンの最大化を追求する一方で、イーサネット・ネットワークの安全かつ健全な発展を確保するために、これらの新興モデルに潜在するリスクにも警戒を怠らない必要がある。未来のDeFiエコシステムは、イノベーションとリスク管理の間で、より強固で持続可能なバランスを見つける必要があるでしょう。

イーサネットプレッジの新しい方法を考える

LRTのようなダイナミックなプレッジ戦略は、イーサリアムのプレッジ市場に大きな影響を与えていると考えています。第一に、戦略の自動化と効率化によって投資の障壁が下がり、より多くの個人投資家を惹きつける。第二に、より多くの資本が流入することで、市場の流動性が著しく向上し、DeFiエコシステム全体の安定化に寄与している。さらに、ダイナミック・プレッジ戦略は、多様でカスタマイズされた投資オプションを提供することで、市場のイノベーションと成長を促進した。しかし、この戦略の実施には技術的な課題もあり、特に効率的で正確なアルゴリズム・モデルの構築や、システムの安全確保、サイバー攻撃への耐性などが課題となっている。