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Winny

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DeFiLlama के नवीनतम डैशबोर्ड ने दिखाया कि Concrete ने एक सप्ताह में लगभग $132M का TVL जोड़ा, जबकि Lido ने लगभग $211M खो दिया। Concrete ने लगभग $1.32B का TVL प्राप्त किया। Lido अभी भी काफी बड़ा रहा, जिसका TVL लगभग $24B है। दिलचस्प बात यह नहीं है कि एक सप्ताह के डेटा से यह तय करना कि कौन सा प्रोटोकॉल जीत रहा है। यह समझना है कि पूंजी किसी एक उत्पाद को दूसरे की तुलना में क्यों चुनती है। यहाँ मैं इस दृश्य को मैप करता हूँ: [1] तरल स्टेकिंग @LidoFinance ETH होल्डर्स को स्टेकिंग पुरस्कार प्राप्त करने की अनुमति देता है, जबकि वे एक तरल टोकन बनाए रखते हैं, जिसे समर्थित DeFi एप्लिकेशन्स में उपयोग किया जा सकता है। इसका आकर्षण सीधा है: सभी तरलता को खोए बिना स्टेकिंग की प्राप्ति। लेकिन स्टेकिंग पूंजी और वॉल्ट पूंजी के अलग-अलग उद्देश्य होते हैं। [2] संपादित वॉल्ट्स Concrete, आय के बाजार का एक अलग हिस्सा है। वॉल्ट उत्पाद, समर्थित अवसरों में पूंजी के आवंटन की रणनीतियों को पैकेज कर सकते हैं, जिससे जमा करने वालों के लिए पहुँच सरल हो जाती है। इसका परिणाम है कि उपयोगकर्ताओं को समझना होगा कि पूंजी कहाँ जाती है, कौन रणनीति का प्रबंधन करता है, और वे किन जोखिमों को स्वीकार कर रहे हैं। [3] पूंजी-आवंटन परत जैसे-जैसे DeFi अधिक जटिल होता है, जमा करने वाले हमेशा स्वयं व्यक्तिगत बाजारों, संपथ्य प्रकारों और जोखिम पैरामीटर्स का चयन करना नहीं चाहते। वे एक ऐसा उत्पाद चाहते हैं, जो इन निर्णयों को सरल बना दे। इससे संपादकों, स्वचालित आवंटन रणनीतियों, और सुधारित जोखिम-प्रतिवेदन के लिए स्थान पैदा होता है। लेकिन सुविधा से जोखिम कम स्पष्ट हो सकते हैं। मेरी परिकल्पना है कि DeFi की अगली प्रतिस्पर्धा, पूंजी-आवंटन पर ही होगी। मूल प्रोटोकॉल, मुद्रात्मक प्राइमिटिव्स प्रदान करते हैं। वे उत्पाद, जो इन प्राइमिटिव्स को समझने में सरल, मापी-गई-जोखिम की रणनीतियों में पैकेज करते हैं, संभवतः मूल्य की अलग परत प्राप्त कर सकते हैं।

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और हम #Solana पर लाइव हैं! @pantheonvaults के अनोखे फीचर के लिए धन्यवाद! और इसे जीवन में लाने के लिए :) मैं कुछ समय से इस क्षेत्र पर अपने विचार साझा कर रहा हूँ, इसे इस रूप में देखकर अच्छा लग रहा है। हम सिर्फ शुरुआत कर रहे हैं 🤝 #Solana #PANTHEON $WINNY

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अब अधिक से अधिक $10 बिलियन क्रिप्टो उधार देने वाले वॉल्ट्स में बैठा हुआ है, जो 2025 की शुरुआत में लगभग $4 बिलियन से बढ़कर यह स्तर पहुँच गया है। हम उपयोगकर्ताओं के उधार लेने वाले प्रोटोकॉल में संपत्ति डिपॉज़िट करके एक यील्ड प्राप्त करने की सीमा से परे बढ़ रहे हैं। पूंजी और उसे काम में लगाने वाले प्रोटोकॉल के बीच एक नया स्तर उभर रहा है। इस संरचना का रूप इस प्रकार है: डिपॉज़िटर → वॉल्ट्स → क्यूरेटर्स → उधार बाजार → उधारकर्ता → यील्ड यहाँ मैं इस परिदृश्य का मानचित्रण करता हूँ: ➥ उधार अवसंरचना @Morpho, @aave और @eulerfinance ऐसे बाजार प्रदान करते हैं, जहाँ पूंजी को प्रदान किया जा सकता है और उधार लिया जा सकता है। वे मूलभूत वित्तीय अवसंरचना हैं। लेकिन एक उधार बाजार स्वयं ही यह निर्धारित नहीं करता कि प्रत्येक डिपॉज़िटर की पूंजी को कैसे आवंटित किया जाए। ➥ वॉल्ट्स और पूंजी आवंटन @Morpho और @sparkdotfi समीक्षित उधार रणनीतियों के पीछे की अवसंरचना का हिस्सा हैं। @SteakhouseFi, @GauntletNetwork और @SentoraHQ जैसे क्यूरेटर्स यह निर्धारित करते हैं कि पूंजी कहाँ जाएगी, कौन सा सुरक्षित प्रतिभूति स्वीकार्य है, और किस प्रकार के जोखिम पैरामीटर सेट किए जाएँ। यहीं पर पूंजी आवंटन स्वयं का ही एक उत्पाद बन जाता है। ➥ जोखिम मूल्यांकन समस्या यह है कि दो वॉल्ट्स समान यील्ड प्रदान कर सकते हैं, जबकि पूरी तरह से अलग-अलग जोखिमों को सहन करते हैं। एक संभवतः सुलभ प्रतिभूति के साथ संयमित सीमाओं के साथ उधार देता है। दूसरा संकेंद्रित प्रतिभूति, कमजोर प्रवाह, या केवल तब काम करने वाली मान्यताओं पर निर्भर हो सकता है, जबकि बाजार में शांति हो। S&P Global का नया "वॉल्ट जोखिम मूल्यांकन" प्रारूप, स्वतंत्र जोखिम विश्लेषण के महत्व में होने वालीवृद्धि का संकेत है, क्योंकि यह बाजार बढ़ता है। ➥ छुपा हुआ जोखिम एक वॉल्ट का प्रदर्शित यील्ड सब कुछ आपको नहीं बताता। आपको समझना होगा: ▫️ कौन स्ट्रेटेजी पर कंट्रोल करता है ▫️ डिपॉज़िट कहाँ सचमुच स्थानांतरित होते हैं ▫️ प्रतिभूति का मूल्य कैसे मापा जाता है ▫️ संकट के समय प्रतिक्रिया में प्रतिक्रिया में प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रिया में ▫️ कब समय पर प्रतिक्रิयা में ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پریکریا میں ▫️ کب سمی پر پرีکرے مینٹ ہے؟ Automated execution doesn’t eliminate bad risk management. It can make the consequences happen faster. ★ Where I think the opportunity is If onchain lending continues to attract institutional capital, the next valuable layer may not be another lending market. It could be the infrastructure that makes lending strategies easier to evaluate, allocate to and monitor. That includes: – onchain credit analytics – vault risk monitoring – collateral intelligence – automated risk management – transparent portfolio reporting – institutional capital allocation The opportunity is not simply to offer a higher APY. It’s to make the risk behind that APY understandable. My main watchlist here is $MORPHO, $AAVE and $EUL, alongside the curators building on top of lending infrastructure. The question I care about most is whether DeFi can turn its growing pool of capital into a credit market that institutions can actually evaluate.

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➥ DAO गवर्नेंस को बेहतर सुरक्षा रेल्स की आवश्यकता है https://t.co/Pn6hU0xz7U ने ग्रेप DAO में एक दुर्भावनापूर्ण प्रस्ताव को HIGH जोखिम के रूप में सीधे प्रस्ताव पृष्ठ पर चिह्नित किया। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिकांश DAO हमले पहले दिखाई नहीं देते। सदस्यों को आमतौर पर कुछ गलती पहचानने के लिए कच्चे निर्देशों, वॉलेट और ट्रांसफ़र की गहराई तक जाना पड़ता है। यहाँ, लाल झंडे स्वचालित रूप से सामने आए: ➜ लेखक के पास कोई सक्रिय ग्रेप प्रमाणीकरण नहीं था ➜ लेखक की इस मौसम में DAO की प्रतिष्ठा शून्य थी ➜ मतदाता की DAO में पिछली कोई मतदान की इतिहास नहीं थी ➜ ख казन के संपत्ति DAO-नियंत्रित खातों से बाहर जा रहे थे ➜ गंतव्य वॉलेट अप्रमाणित था, जिसकी प्रतिष्ठा शून्य थी ➜ प्रस्ताव में कोई विवरण ही नहीं था अलग-अलग, इनमें से कोई भी दुर्भावनापूर्ण इरादे को साबित नहीं कर सकता। साथ में, ये एक स्पष्ट जोखिम पैटर्न बनाते हैं। यही $GRAPE | @grapeprotocol के स्टैक का वास्तविक मूल्य है: ★ प्रमाणीकरण: वॉलेट और सोशल खातों के बीच प्राइवेसी-संरक्षित पहचान संबंध। ★ प्रतिष्ठा: सच्चे योगदानकर्ताओं का ऑन-चेन, मौसम-आधारित पता। ★ गवर्नेंस टूलिंग: दोनों पर आधारित प्रस्ताव जोखिम स्कोरिंग। पहचान + प्रतिष्ठा + गवर्नेंस संदर्भ को एक ही स्तर पर होना ही इस प्रकार की पहचान को संभव बनाता है। DAO सुरक्षा टूलिंग के लिए अभी शुरुआती समय है, लेकिन यह केवल कहानी नहीं, एक व्यावहारिक उपयोग मामला है। व्यक्तिगत रूप से, मैं यह देख रहा हूँ कि Grape Wallet कैसे प्रस्ताव के समान चेतावनीयों और विश्वसनीयता संकेतों को सीधे प्रयोक्ता को प्रदर्शित करता है, क्योंकि मतदान से पहले ही, सुरक्षा का मुद्दा सबसे स्पष्ट होता है। इस प्रकार की सुरक्षा कीआवश्यकता होने वाले DAO https://t.co/LI4Mfd2jZA पर एक नज़र डालें। मैं सुरक्षा के माध्यम से प्रारंभ में ही कैसे कैसे ।

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PropAMMs चुपचाप ऑनचेन ट्रेडिंग से कौन कमाता है, यह बदल रहे हैं। 💰 सोलाना, बेस और मोनैड पर हाल किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि 2026 तक, propAMMs ने सोलाना पर SOL/USDC के वॉल्यूम का आधे से अधिक हिस्सा लिया। अर्थव्यवस्था दिलचस्प है: – सोलाना: propAMMs ने भराव के दो सेकंड बाद +0.37 bps कमाए, जबकि पारंपरिक AMMs ने 0.22 bps खोए। – बेस: propAMMs ने +1.19 bps कमाए, जबकि AMMs ने 0.62 bps खोए। यहाँ मुझे जो दिलचस्प लगता है, वह है: ▸ पारंपरिक AMMs मुख्य रूप से पूल की कीमतों को अपडेट करने के लिए ट्रेड्स पर निर्भर हैं। जब बाहरी बाजार पहले बदलता है, तो उनके भाव पुराने हो सकते हैं, जिससे आर्बिट्रेजर्स पूल के समायोजित होने से पहले अंतर को पकड़ सकते हैं। ▸ PropAMMs इसका अलग तरीका अपनाते हैं। वे ट्रेड का इंतजार किए बिना सक्रिय रूप से कीमतें समायोजित करते हैं, सूची प्रबंधित करते हैं, और प्रत्येक आने वाले ऑर्डर के जोखिम के आधार पर कार्यान्वयन मूल्यों को समायोजित करते हैं। परिणाम एक अलग तरलता मॉडल है। इसका मतलब सिर्फ पूंजी प्रदान करना और शुल्क एकत्र करना नहीं है; तरलता संचालक अब कीमत, कार्यान्वयन और सूचना पर प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। अध्ययन में पाया गया कि propAMMs सोलाना पर सापेक्षिक रूप से शांत ट्रेड्स के लिए 0.26 bps की हाफ-स्प्रेड के साथ, पारंपरिक AMMs की 2.59 bps की तुलना में बेहतर कीमतें प्रदान करते हैं। इसलिए, यह सिर्फ propAMMs की जीत और ट्रेडर्स की हार की कहानी नहीं है। बाजार संरचना स्वयं बदल रही है। वह प्रश्न, जिसके बारे में मुझे सबसे अधिक परवाह है: जब सक्रिय तरलता प्रदाता सतत रूप से उनके चारोंओर कीमतें समायोजित करते हैं, तो प्रतिक्रियाशील LPs क्या प्रतिस्पर्धी लाभ कमा सकते हैं? मुझे नहीं लगता कि पारंपरिक AMMs एक ही रात में पुराने हो जाएंगे। वे अभी भी लंबी पूँजी (long-tail) संपत्तियों और परमिशनलेस मार्केट्स की सेवा करते हैं, जिनका समर्थन केंद्रीयकृत तरलता संचालक संभवतः नहीं करेंगे। लेकिन मुझे लगता है कि तरलता प्रदान प्रतिस्पर्धी होता जा रहा है, और प्रतिक्रियाशील LPs को संभवतः पुनःविचार करना होगा कि उनका मुनाफा कहाँ से आता है।

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हाल की रिपोर्ट के अनुसार: ▪️ HyperEVM नेटिव USDC: $6.93 बिलियन ▪️ Base नेटिव USDC: $4.38 बिलियन 13 अगस्त से, HyperEVM का बैलेंस 24% बढ़ा, जबकि Base में 2.9% की वृद्धि हुई। Base ने एक व्यापक उपभोक्ता और DeFi परितंत्र विकसित किया है। Hyperliquid अधिक सटीक रूप से ट्रेडिंग से जुड़ा हुआ है। फिर भी, इसका EVM वातावरण अधिक रिपोर्ट किए गए USDC बैलेंस को आकर्षित कर रहा है। यह ऑनचेन तरलता के बारे में एक परिचित मान्यता को चुनौती देता है। आपको गंभीर डॉलर बैलेंस को आकर्षित करने के लिए आवश्यक नहीं है कि आप एक सामान्य-उद्देश्य चेन हों।

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आप AI बूम के बारे में सही हो सकते हैं और फिर भी इसके वित्तपोषण के लिए पैसा खो सकते हैं। यह उभरते GPU क्रेडिट बाजार में सबसे महत्वपूर्ण अंतरों में से एक है। मैं दो प्रोजेक्ट्स को ध्यान से देख रहा हूँ: @USDai_Official और @gaib_ai। https://t.co/DFEy9Yv44k GPU इंफ्रास्ट्रक्चर के आसपास एक क्रेडिट मार्केट बना रहा है, जो AI ऑपरेटर्स को GPU-बैक्ड लोन के माध्यम से महंगे हार्डवेयर को फाइनेंस करने में मदद कर रहा है। GAIB AI इंफ्रास्ट्रक्चर के आसपास एक व्यापक वित्तीय परत बना रहा है, जो GPU, डेटा सेंटर और रोबोटिक्स के बीच पूंजी को अवसरों से जोड़ता है। मैं इस दिशा के प्रति सकारात्मक हूँ क्योंकि AI की वृद्धि के लिए बेहतर मॉडल्स से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए हार्डवेयर प्राप्त करने, कंप्यूटिंग क्षमता का विस्तार करने और इस उद्योग के पीछे की इंफ्रास्ट्रक्चर का निर्माण करने के लिए विशाल मात्रा में पूंजी की आवश्यकता होती है। ये प्रोजेक्ट्स यह जानने की कोशिश कर रहे हैं कि onchain पूंजी कैसे इस विस्तार के वित्तपोषण में मदद कर सकती है। लेकिन एक अंतर है, जिसे समझना महत्वपूर्ण है। GPU की मांग में वृद्धि से स्वतः ही ऋणदाताओं के लिए बेहतर रिटर्न का मतलब नहीं होता। उधारकर्ता बहुत सारा कर्ज ले सकते हैं। हार्डवेयर का मूल्यह्रास अपेक्षित से तेज़ हो सकता है। कॉन्ट्रैक्ट्स प्रतिभुक्ति को कवर करने के लिए पर्याप्त現金 प्रवाह पैदा नहीं कर सकते। अवसर वास्तविक है, लेकिन क्रेडिट जोखिम भी है। मुझे इन प्रोजेक्ट्स में सबसे दिलचस्प बात यह है कि वे DeFi को उत्पादक इंफ्रास्ट्रक्चर से जोड़ने की कोशिश कर रहे हैं।

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क्रिप्टो का अपनाया जाना अधिक दिलचस्प हो जाता है जब व्यवसायों को बैंक रेल्स और स्टेबलकॉइन के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं होती। AstraBanq ने अपने ऑनचेन सेटलमेंट लेयर के लिए @base का चयन किया है, जो पारंपरिक भुगतानों को स्टेबलकॉइन इंफ्रास्ट्रक्चर से जोड़ता है। ग्राहक बैंक ट्रांसफ़र के माध्यम से भुगतान कर सकते हैं, व्यवसाय स्टेबलकॉइन प्राप्त करते हैं, और आपूर्तिकर्ता अभी भी फ़िएट प्राप्त कर सकते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि किसी भी पक्ष को अपने संचालन के तरीके में कोई बदलाव करने की आवश्यकता नहीं है। @AstraLabs_Inc ऑनचेन सेटलमेंट को उपलब्ध करा रहा है, बिना व्यवसायों को क्रिप्टो-नेटिव बनने की आवश्यकता के। वास्तविक अवसर यह है कि स्टेबलकॉइन को उन व्यवसायों के लिए उपयोगी बनाया जाए, जिन्हें सीधे ब्लॉकचेन के साथ संपर्क करने की कभी आवश्यकता नहीं हो सकती।

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ईथेरियम का Glamsterdam अपग्रेड आज Sepolia पर लाइव हो रहा है। अधिक दिलचस्प सवाल यह है: जब @ethereum ब्लॉक निष्पादन को अधिक समानांतर बनाना शुरू करता है, तो क्या होता है? ब्लॉक-स्तरीय एक्सेस सूचियाँ यह दर्ज करती हैं कि कौन से खाते और स्टोरेज स्थान एक ब्लॉक छूता है। इससे क्लाइंट्स को यह अधिक जानकारी मिलती है कि निष्पादन के कौन से हिस्से संभवतः स्वतंत्र रूप से प्रोसेस किए जा सकते हैं। यह मायने रखता है क्योंकि ईथेरियम की स्केलिंग समस्या केवल अधिक लेन-देन प्रोसेस करने के बारे में नहीं है। यह इस बात पर आती है कि सामान्य नोड्स के लिए प्रमाणीकरण को अधिक महंगा बनाए बिना क्षमता को बढ़ाया जाए। इसलिए Glamsterdam, ईथेरियम की निष्पादन क्षमता पर एक कम दिखाई देने वाली सीमा पर हमला कर रहा है। और ePBS, प्रस्तावक-बिल्डर पृथक्करण को प्रोटोकॉल में मूलभूत बनाकर संरचना के एक अन्य हिस्से को बदल रहा है। इसलिए यह अपग्रेड वास्तव में ईथेरियम के ब्लॉक के निर्माण, निष्पादन और प्रमाणीकरण के तरीके को बदलने के बारे में है। Sepolia सक्रियण पहले से ही निर्धारित है। मेननेट अभी तक TBD है। मैं प्रक्रिया की तारीख से अधिक परीक्षण पर ध्यान केंद्रित कर रहा हूँ। क्योंकि अगर ये परिवर्तन उद्देश्यानुसार काम करते हैं, तोईथेरियम, सभी को अधिक शक्तिशाली हार्डवेयर चलाने की आवश्यकता के बिना, निष्पादन क्षमता में वृद्धि कर सकता है।

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ⓘ @SkyEcosystem के USDS + DAI की आपूर्ति अब लगभग $9.5 बिलियन हो गई है, जो अगस्त 2025 में $7.7 बिलियन से बढ़कर यह स्तर पहुँच गई है। लेकिन अधिक दिलचस्प संख्या यह है कि इसका समर्थन किससे हो रहा है। इसके संपत्तियों में से लगभग $4.92 बिलियन अब USDC और कर्जपत्रों से समर्थित टोकनाइज़्ड मनी मार्केट फंड्स में हैं। यह लगभग USDS/DAI की संयुक्त आपूर्ति का आधा हिस्सा है। फिर है प्राइम एजेंट संरचना। S&P के अनुसार, Sky के प्राइम परितंत्र में अब लगभग $1 बिलियन का OTC ऋण है, जो USDS और DAI के समर्थन के लिए प्रयुक्त संपत्तियों का लगभग 10% है। यह मेरे लिए Sky को देखने का तरीका बदल देता है। यह सिर्फ: “आय वाला स्टेबलकॉइन प्रोटोकॉल” नहीं है। यह एक बैलेंस शीट-आधारित क्रेडिट व्यवसाय की ओर बढ़ने लगा है। पूंजी प्रवेश करती है ➜ संपत्तियाँ आवंटित की जाती हैं ➜ क्रेडिट प्रदान किया जाता है ➜ आय पैदा होती है ➜ जोखिम विभिन्न रणनीतियों के बीच वितरित होता है। और प्रशासन यह निर्णय लेता है कि प्रणाली कितना जोखिम सहन करने को तैयार है। समस्या यह है कि इससे प्रणाली को समझना कठिन हो जाता है। अधिक रणनीतियाँ = अधिक विविधता। लेकिन साथ ही: ◈ अधिक प्रतिपक्षी ◈ अधिक प्रशासन ◈ अधिक क्रेडिट जोखिम ◈ अधिक संचालनात्मक जटिलता S&P ने Sky को B- रेटिंग पर ही रखा है और विशेष रूप से इस बढ़ती हुई जटिलता पर प्रकाश डाला है। इसलिए मेरे लिए दिलचस्प प्रश्न यह नहीं है कि Sky, USDS को कैसे बढ़ाएगा। बल्कि यह है कि क्या डीसेंट्रलाइज़्ड क्रेडिट संस्थानें, कई-अरब-डॉलर के बैलेंसशीट का समर्थन करने के लिए पर्याप्त सुदृढ़ जोखिम प्रबंधन का विकास कर सकते हैं। मेरे मतानुसार, यह कहीं अधिक कठिन समस्या है।