第 16 章 · DeFi Lending 如何运行

一个现实问题

你去银行申请一笔 5 万元的贷款。

银行要看你的收入证明、工作单位、征信记录、名下资产、负债情况，可能还要一个担保人。材料齐全的情况下，两周左右给答复。

这一整套流程的目的只有一个：银行需要判断你这个人是否可信。 因为如果你不还，银行只能走催收和诉讼，可能要花上几个月甚至几年。

现在换一个场景。你打开一个链上借贷协议，连上钱包，点两下，十秒钟后 5 万美元的稳定币到账。

协议不知道你是谁。没有你的收入，没有你的身份，没有你的国籍，甚至不知道你是人还是一段程序。它也不可能起诉你——它不知道去哪里起诉。

它凭什么敢把钱给你？

思想实验

设想一台自动当铺。

它是一台机器，立在街边，规则写在外壳上，没有人值守：

1. 你把一件东西放进左边的槽口。机器有办法随时知道这件东西当前值多少钱。
2. 假设它值 10000 块。机器最多借给你 5000 块。
3. 任何时候，只要这件东西的价值跌到 6250 块以下，机器会亮红灯。
4. 红灯亮起，任何路人都可以跑过来，替你还掉那 5000 块，然后把你的东西拿走——而且机器会额外给他一点好处，比如让他只花 4750 就能把东西拿走。
5. 你随时可以还钱赎回，也可以随时再押点东西进去把红灯灭掉。

请注意这台机器根本没有判断你。它不关心你是谁、还不还得上、会不会跑。它甚至希望你别还——你不还，它就把东西卖了，还多赚一笔。

对机器来说，「借款人违约」这件事根本不构成风险。它把整个问题换掉了：从「这个人可信吗」换成了「这件东西跌得够不够快」。

但这台机器有三个前提，缺一不可：

• 它必须随时知道那件东西值多少钱，而且这个价格不能被人操纵。
• 红灯亮的时候，必须真的有人跑过来。没人来，机器就一直亮着灯，债务收不回。
• 那个人拿走东西之后，必须能在市场上卖掉。卖不掉，他就不会来。

这三个前提在平静的日子里都成立。这一章后半部分要讲的，全都是它们不成立的那些时刻。

你来决定

你有价值 10000 美元的 ETH，想借出稳定币。协议允许你最多借到抵押品价值的 75%，清算线在 80%。

借多少？

观察结果

把这件事变成可以拖的东西。三个滑块：抵押品值多少、借出比例、价格跌多少。

先把「抵押品价格下跌」拖到 0，只调中间那个借出比例，看右边的健康度怎么变。再把跌幅慢慢拉大，看健康度什么时候跌破 1。

会得到这样一张表（清算线按 80% 算）：

规律很干净，不需要背，能推出来就行：

健康度     = 抵押品当前价值 × 清算线 ÷ 借出金额
可承受跌幅 = 1 − LTV ÷ 清算线

然后是这一章真正的转折。上面那张表假设了一件事：你被清算的时候，抵押品能卖得掉。

看看清算发生时的完整链条：

清算本身是一个卖出动作。 它把抵押品推到市场上，而市场的深度——第 15 章那个 y——是有限的。所有人的头寸都建立在同一条价格曲线上，所以清算不是各自独立发生的事件，它们会互相触发。

这就是为什么把滑块拖到极端才有意义：单看一个仓位，37.5% 的安全垫很厚；但如果所有人都在 37.5% 这个位置，那么价格跌到 35% 的时候，整个系统离第一张骨牌只差一点点。

建立模型

和银行并排放

借贷协议不是一个新物种，它是一张被重写的资产负债表。

看这张表，能看清三件事：

1. 协议放弃了信用评估，换来了速度和无需许可。 代价是它只能借给「本来就有资产的人」——它不做普惠信贷，它做的是流动性。
2. 协议没有资本缓冲。 银行亏了，先亏股东的钱；协议亏了，直接亏存款人的钱。这是最容易被忽略的一行。
3. 协议没有期限错配，但有利用率风险。 银行挤兑是因为钱被长期借出去了；协议挤兑是因为钱被借出去的比例太高了。表现形式不同，感受一样：你想提，提不出来。

利率是一条公式，不是一个人定的

存款人和借款人之间的价格，由一个叫利用率的数字决定：

利用率 = 已借出的金额 ÷ 池子里总共存入的金额

利率模型通常长这样：利用率低的时候，借款利率缓慢上升；超过某个拐点（常见设在 80% 附近）之后，利率陡峭地往上翻。

这个拐点不是随便设的，它是一个用价格赶人的机制：利用率太低，利率低，借款便宜，吸引借款人进来；利用率太高，利率暴涨，借款人还钱、存款人涌入，利用率降回来。

换句话说，拐点之后的陡峭段是这个系统的「挤兑刹车」。它不承诺你随时能提款，它承诺的是「提不出来的时候，会有很强的经济压力把钱推回来」。

存款人拿到的利率是从借款人那里来的：

存款利率 ≈ 借款利率 × 利用率 × (1 − 协议抽成)

这个式子在第 17 章会反复用到。先看一个直接的推论：利用率 50% 时，存款利率大约只有借款利率的一半。 如果一个产品告诉你「存款年化和借款年化差不多」，那说明利用率接近 100%——而利用率接近 100% 意味着你大概率提不出来。

三个前提，对应三类事故

那台自动当铺的三个前提，各自对应一类真实发生过的失败：

第 24 章会把这三类放进统一的风险模型。这里要记住的是：它们都不是代码 Bug，代码可以完美执行，系统照样亏钱。

它叫什么

动手

AI Lab

第一段：
把一个链上超额抵押借贷协议画成一张资产负债表，
左边资产、右边负债与权益，每一项写清楚它对应链上的什么东西。
然后把它和一家商业银行的资产负债表并排对比，
重点说明这三行的差异：资本缓冲、期限错配、坏账由谁承担。

第二段：
针对协议 [名称] 的 [某个资产] 市场，查出并列表：
- 最高可借 LTV、清算线 LTV、清算罚金
- 利率模型的拐点利用率、拐点前斜率、拐点后斜率
- 协议抽成比例（储备金系数）
- 当前的利用率、借款 APY、存款 APY
- 这些参数由谁可以修改，修改要走什么流程

每一项给出来源链接和取数时间。查不到写「未找到」，不要用记忆里的数字。
最后用你查到的参数，验算一次：存款 APY 是否约等于 借款 APY × 利用率 × (1 − 抽成)。

真实案例

改一个变量

带走的问题

本章自测