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为什么 Paradigm 错了:论 rETH 将如何逆袭 stETH
首页 > 业界 > 区块链 2023-01-09 18:00:07
币界网报道:

文分析了 stETH 在社会和经济上面临的逆风,这些逆风如何反映在为 rETH 创造顺风的市场条件、对更广泛的 LSD 市场进行解构、以及阐述了 Rocket Pool 的利好情况。

原文:Why Paradigm Was Wrong: How rETH Will FlipstETH

作者:Jasper

翻译:Stephen,doublespending

审阅:Stephanie,Franci, ECN

封面:Photo by Shubham’s Web3 on Unsplash

披露:作为 Rocket Pool 社区的宣传者,Rocket Pool 核心团队每周会向我支付少量津贴。同时,在过去几年内我一直获得用于支持我输出的 RPL 代币打赏,因此我也持有可观的 RPL 代币。另外,我还有少量的 LDO 和 SWISE 代币。

我要特别感谢 silvv.eth 和 Nick Ashley,感谢他们和我一起审阅和编辑这篇文章。文章中的图片都由 sleety.eth 提供。进一步感谢 Rocket Pool 社区中所有为本文作出贡献的人,无论提供写作信息资源还是对提及内容有所贡献。

如果 50 页对读者而言太长,Rocket Fuel 的主持人 waqwaqattack.eth 在 22 年 12 月 26 日提供了这篇文章的有声版:

https://anchor.fm/rocket-fuel/episodes/A-Rocket-Fuel-Special—Why-Paradigm-Was-Wrong–How-rETH-Will-Flip-stETH-e1snfnb?%24web_only=true&_branch_match_id=912819839928248086&utm_source=web&utm_campaign=web-share&utm_medium=sharing&_branch_referrer=H4sIAAAAAAAAA8soKSkottLXLy7IL8lMq0zMS87IL9ItT03SSywo0MvJzMvWT9VPTnbMNU93MzQuSwIASq8jUTAAAAA%3D

目录

1 – 幂律失效

○ 垄断者的剧本

2 – stETH 增长的社会逆风

○ 治理攻击

○ 快速变更的费用/激励结构

○ 多链困境

○ 验证者注册

3 – stETH 增长的经济逆风

○ 质押 —— 无风险或风险费用?

○ 执行风险

○ 尾部风险

○ 中心化风险

4 – 橙色瀑布

○ 橙色渐起 – 提款前

○ 橙色迁移 – 提款

○ 橙色未来 – 提款后

5 – 新挑战者到来

○ cbETH 的流失

○ frxETH – 流动性与设计之争

○ 神秘的质押服务商 Stakewisers

○ Rocketeer 的反思

6 – 交易对手代币经济学 —— 被低估的艺术

7 – 总结

8 – 后记

1-幂律失效

帕累托法则 (Pareto principle),也称为幂律 (power law),是当少数人或群体控制了不成比例的资源或产出时发生的一种现象。这可以在许多不同的领域中看到,包括经济学、社会学和生态学。例如,全球财富的分布通常会使用帕累托法则来进行描述。

Web3 投资企业 Paradigm 的 Hasu 和 Georgios 发布了一篇著名研究论文,帕累托法则就是该论文的基础。在谈到流动性质押的本质时,他们认为以太坊的权益证明(PoS)系统将由具有社会可扩展性并通过 MEV(最大可提取价值)提供尽可能高收益的矿池所主导。他们认为帕累托分布将导致大多数质押的 ETH 将被中心化交易所或者能率先发布但没那么中心化的实体所控制。作为先行者,这样的实体在市场上久经考验,因此乍看之下最值得信赖。这通常被称为林迪效应,投资者的信任随着其在市场中存活得越久而增加。当早鸟的另一个优势是流动性往往会带动流动性——流动性是协议的生命线,顾名思义,对于任何流动性质押项目而言,流动性都至关重要。论文作者继续帮助 Lido 的建设,该协议目前占据了 DeFi 中使用的以太坊流动性质押衍生品(LSD)代币市值约 90% 的份额,远高于幂律可能得出的自然水平。

On Staking Pools and Staking Derivatives(中文版)

帕累托法则仅在阻止生态系统完全被支配的环境极限压力下成立。例如,在生物系统中,捕食者和猎物种群之间的平衡可以控制两者的数量。然而,如果出现诸如狩猎或引进外来物种的人为破坏,该系统可能会崩溃。

关于 PoS ETH 已经服从幂律分布的说法往往忽略了一个重要的组成部分——极限压力。我们可以通过逻辑斯蒂曲线 (logistic curve) 对野生动物数量的增长趋势进行建模来看到这种极限压力。在第一阶段,指数增长很快将数量从几乎零增长到了极致。在曲线的中间,增长到达了拐点,并随着压力显现而放缓。对于捕食物种来说,这可能是由于过度捕食导致食物配给的减少。曲线的最后一部分趋近于承载能力——种群上限的渐近关系,其中风险或食物的缺乏会抑制种群的进一步增长。在这个阶段,该物种在生态系统中占据主导地位,但同时仍有波动。种群无法进一步增长,因为这会过度消耗资源而导致种群爆减,而这又会导致资源再度丰裕而促进繁殖——这是一个围绕稳定状态的不断循环。现在,想象一下如果反作用力可以被压制或隐藏,细菌种群会发生什么?它将无止境地消耗资源。

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