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Vaultka: 开创Intent和AI为一体的收益金库

2023.12.14

引言

从 2020 年 DeFi Summer 发展至今,DeFi 穿越过了牛熊,也证明了自身的价值,但也面临了许多挑战:如多数 DeFi 协议的经济模型逃脱不了「挖提卖」最终崩溃的结局,多数 DeFi 协议的商业模式也和主流 DeFi 协议差不多,比如对标 AAVE,GMX 等平台。基于此,Vaultka 开创了一家以 Intent 和 AI 为技术背景的收益金库平台,提高用户体验的同时,帮助用户赚取更多收益。

1.  无利息,多种金库产品

Vaultka 提供了一种基于 LP 代币的不同收益策略,通过杠杆做多 LP 代币来实现更高的收益。目前有 GMX、Vela、HMX 等金库产品。

简单来说,用户可以存 USDC 到 Vaultka 平台,平台根据用户选择开设的杠杆倍数从借贷池借出一部分资金来购买 LP token(GM)。当 LP token 价格上涨时,用户的收益也会随之增加。理论上来说当用户长期使用合约衍生品交易的时候,会处于长期亏损状态,衍生品平台的 LP token 也会因为拥有更多 BTC 等资产而处于上涨的阶段,所以用 Vaultka 做多/购买 LP token 在长期看来,更容易捕获长线价值。从下面 GLP 的历史价格图上可以看出,随着行情的回暖,GLP 的价格也在越来越高。目前 Vaultka 提供 10 倍杠杆选项,预计到牛市,用户的收益将会很可观。

Vaultka: 开创Intent和AI为一体的收益金库

图 1 GLP 代币历史价格

需要特别注意的是,使用该平台金库产品期间,无需支付任何利息,当用户想要结算收益时,才需要支付一定利润给到借贷池提供者。这也是 Vaultka 和其他平台的重大区别,没有资金费率 + 利息。

Vaultka: 开创Intent和AI为一体的收益金库

图 2 GM 金库策略产品

目前 VKA 也开启了 VKA war,VKA 在各个金库和借贷池之间开设奖励池,持币用户可以给自己利益相关的池子投票(需要锁定 VKA),最终获得票数最多的平台可以瓜分奖金池(一般是 USDC/GMX + esVKA)。而奖励池的奖金则会由各种 Perp derivative 平台提供,因为各大 Perp dex 希望通过高额的 APY 来吸引用户来做多他们平台的 LP 代币。通过 Vaultka 的做多机制,最终 Perp derivative 平台的 LP token 价格和价值会变高,对于 Vaultka 的用户和持币者来说,他们可以获得更多的收益,且能锁定住抛压,可谓是双赢的局面,最终会有越来越多的 Perp 平台与 Vaultka 合作。其次投票池开设的频率为两周一次,一个月两次的 “固定” 收益也是很有竞争力的表现。

Vaultka: 开创Intent和AI为一体的收益金库

图 3 贿赂池的收益

2. 以 Intent 为中心的金库产品定位  

Intent-centric 最早由 Paradigm 提出:以意图为中心为用户提供最优途径和解决方案,理想情况下,用户只需要提出一个要求,协议将会把繁琐的流程都搬到 ”幕后“ 去操作,最终给用户呈现结果,最终用户只需要操作一次则可以拥有想要的结果。 Intent 概念也是今年 ETHCC 大会重点关注的方向,基于此,Vaultka 宣布成为一家以 Intent 为中心的金库类产品。

简单来说,用户可以告诉 Vaultka 更高级的操作要求:比如用户想在 GM Leverage 利润达到 80% 的时候自动平仓,然后将资金转入 HLP Leverage 10 倍做多(假设 HLP 近 7 日跌幅达到 5% );如果没有达到要求,则将资金转入利息最高的借贷池获得高额年化收益。

Vaultka: 开创Intent和AI为一体的收益金库

图 4 金库产品之间的切换

这么做的好处就是用户无需进行多步操作和实时盯盘,只需要把意图告诉 Vaultka,平台则会自动帮助用户完成操作,有利于 Mass Adoption 的方向。目前 Vaultka 预计在 6 月完成平台升级,用户到时也可以体验更加丝滑的操作。

3. AI 将会帮助用户最大化收益

OpenAI 的爆火把社会和资本的眼光都聚焦到了 AI 领域,毫不夸张的说,AI 则是下一代工业革命或者提高生产力的终极方式,由此孕育出了很多 AI 概念,如 AI 算力,AI Agent,AI prediction 等等,这其中和 DeFi 最为接轨的则是 AI Prediction。通俗来说,这是一种预测性分析,通过对历史数据的比对,归纳和总结,对未来某一项资产的价格走势进行预测。

Vaultka 将会使用神经网络(ANN)对各种 LP 资产价格进行回测,通过识别不同数据之间的非线性相关性得出最终结果。大致过程分为以下两步:

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