Большинство инвесторов обучены воспринимать растущий APY как хорошую новость.
Больше доходности.
Больше спроса.
Больше возможностей.
Но иногда число растёт, потому что система измеряет обесценивающийся актив неправильно.
Представьте, что стейблкоин начинает терять свою привязку.
Реальная рыночная цена падает с $1 до $0,95.
Однако автоматизированный сейф продолжает оценивать токен в $1 при расчёте эффективности.
Сейф не видит повреждённого актива.
Он видит, по-видимому, более высокую доходность.
Затем бот-распределитель делает ровно то, для чего он был предназначен:
Он направляет больше капитала на рынок, который предлагает самый высокий рассчитанный доход.
Бот работает корректно.
Транзакция действительна.
Смарт-контракт выполняется так, как ожидается.
И при этом результат все равно может быть полностью неверным.
Это одна из причин, по которой я уделяю более пристальное внимание @NewtonProtocol и направлению Newton Mainnet Beta.
Проблема, которую решает Newton, — это не просто вопрос о том, может ли ИИ-агент или автоматизированный менеджер выполнить транзакцию.
Базовая инфраструктура блокчейна уже делает это очень хорошо.
Более сложная задача — следует ли разрешить транзакцию в соответствии с фактическими полномочиями (мандатом) хранилища.
Newton вводит программируемый слой авторизации между намерением транзакции и расчетами (settlement).
Менеджер хранилища, бот или ИИ-агент предлагает действие.
Newton оценивает это действие относительно активной политики.
Действие получает результат «пропуск» или «отказ» еще до того, как капитал начнет движение.
Затем подписанная onchain-расписка может предоставить доказательство того, что проверка политики действительно была выполнена.
Недавняя интеграция между Newton и Webacy делает эту архитектуру на практике проще для понимания.
Webacy может предоставлять сигналы, связанные с:
История отвязки (depeg) стейблкоина.
Текущие условия ликвидности.
Сконцентрированность токенов у рискованных держателей.
Загрязнение кошелька.
Качество хранилища и куратора.
Заявленный доход отражает устойчивую активность или скрытое ухудшение?
VaultKit может преобразовать эти сигналы в исполнимые правила.
Например, куратор может создать политику, которая предотвращает выделение средств хранилищем в стейблкоин после нескольких событий depeg.
Другая политика может требовать, чтобы ликвидность оставалась выше минимального уровня до того, как будет одобрена крупная транзакция.
Хранилище также может снизить подверженность риску, когда рискованные кошельки контролируют слишком большую долю обращающегося предложения.
Это полезнее, чем просто отображать ту же информацию на панели.
Панель информирует менеджера о том, что что-то может быть не так.
Исполнимая политика определяет, что система может делать по этому поводу.
Эта разница становится еще важнее по мере того, как управление капиталом все больше автоматизируется.
Человек может потратить пять минут на проверку предупреждения, сравнить несколько источников данных и решить, действовать ли.
Бот может распределить капитал между несколькими рынками в течение секунд.
Выполнение на скорости машины не может безопасно зависеть от вмешательства человека на скорости человека.
Но я также не думаю, что программируемая политика устраняет все риски.
Политика хороша настолько, насколько хороши ее источники данных, пороги и допущения.
Стейблкоин может ненадолго уйти ниже $1, не переживая настоящего коллапса.
Ликвидность может казаться глубокой, пока многие пользователи не попытаются выйти одновременно.
Поставщик рисков может быть временно недоступен.
Плохо разработанная политика может блокировать здоровые транзакции или разрешать опасные.
Важное улучшение не в том, что Newton обещает идеальные решения.
Суть в том, что процесс принятия решения может стать явным и проверяемым.
Вместо того чтобы доверять тому, что куратор «вероятно проверил риск», распределитель может проверить, была ли оценена заданная политика до выполнения.
Какой источник данных был использован?
Какой порог применялся?
Действие прошло или не прошло?
Правило было изменено до транзакции?
Можно ли независимо верифицировать результат?
Эти вопросы гораздо важнее для институционального капитала, чем очередное временное увеличение APY.
Институциям нужны мандаты, которые остаются исполнимыми, когда рынки становятся хаотичными.
Им нужны доказательства того, что автоматизированные стратегии не могут незаметно отказаться от своих ограничений, когда меняются стимулы.
Им нужны механизмы контроля рисков, которые существуют внутри пути выполнения, а не в PDF, внутренней панели или обещании от менеджера.
Newton Mainnet Beta стартует с DeFi-хранилищ, но лежащая в основе идея может быть применена гораздо шире.
Управление казначейством стейблкоинов.
Токенизированные реальные активы (RWA).
Автоматизированные торговые агенты.
Onchain-кредит.
Любой системе, где программному обеспечению разрешено перемещать ценность, в итоге потребуется четкий ответ на тот же вопрос:
Что должно быть доказано, прежде чем этой транзакции будет разрешено выполняться?
Для меня это и есть реальная ценность Newton.
Не делать автоматизацию более мощной.
Делать так, чтобы автоматизация оставалась внутри границ, которые ей предписано соблюдать.
Потому что в автоматизированных финансах самое опасное действие может не выглядеть как атака.
Это может выглядеть как совершенно валидная транзакция, которая гонится за самым высоким APY.
