（1）AI Agent正处于“Iphone时刻”#

AI agent的价值突破在于其边际成本正以指数级下降，当顶级大模型的调用价格变成白菜价，同时推理速度在技术优化迭代下持续提高，那么原本很多迫于成本和延时没办法部署的场景现在和未来都会变得很具想象力。大模型价格战自DeepSeek v2推出时开打，大模型正式进入1元/百万tokens时代；后续DeepSeek r1更是将世界顶尖水平的推理模型推理价格拉到平民价。

此外，以 DS、 Llama 和 Qwen 为代表的巨头开源力量允许模型普惠化去中心化，开发者和其他公司可以在自己的GPU集群里部署企业级推理服务，进一步降低了企业部署AI Agent的门槛。这个趋势类似于云计算的演进——当AWS、GCP等云服务商使计算资源成本下降后，SaaS应用迅速崛起。当模型综合调用成本远低于人工成本时时，智能客服、法律文书处理、编程辅助等场景将涌现出「AI原生工作流」，形成开发者生态与用户需求相互激发的网络效应。这种模式不简单替代人力，而是创造出万亿级的智能服务增量市场。

（2）区块链基础设施开始支撑主流金融应用#

ARK对区块链的关注由来已久，本次的《Big Ideas 2025》依然将其作为重点方向之一。

NOTE

不过ARK他们好像只关注比特币的投资价值，没太说其他在金融技术层的建构，我不知道是他们认为这玩意投资人看不懂还是压根就不信

我认为当前的区块链技术确实正在从单纯的「加密资产」阶段逐步演进为一个支持全球范围内金融和数据流通的「去中心化信任层」。交易成本下降两个数量级（从以太坊主网每笔交易数美元降至Layer2的0.01美元量级）、结算速度突破千倍提升（Optimism等Rollup链实现秒级确认）、合规框架趋于完善（欧盟MiCA法案落地）三大突破，使区块链技术首次具备支撑万亿级金融应用的技术-经济可行性。

区块链的核心价值可以拆解为以下几点：

• 去中心化结算网络：相比传统金融系统，区块链网络能够提供更高效、透明的全球结算方案。稳定币（如USDC）已经成为跨境支付的重要工具，而基于智能合约的去中心化金融（DeFi）则提供了全新的资产管理和借贷模式。
• 可编程金融：智能合约的引入，使得金融应用可以以代码的方式运行，去除中介，提高效率。如以太坊生态中的L2扩展方案（如Arbitrum、Optimism）正在推动DeFi的主流化应用，提供更低成本、更高吞吐量的交易环境。
• NFT与数字身份：大模型说这玩意有价值，但我觉得难说。

（3）大模型加持下的智驾和自动物流正式开始高速商业化#

智驾和自动物流的商业化突破本质上也是多模态大模型技术红利与硬件成本下降曲线的交汇产物。

之前的智驾系统曾受限于高昂的长尾问题处理成本：激光雷达+高精地图方案单车成本过高难以落地，传统算法面对极端场景（如暴雨中的临时路障）需要耗费大量的标注数据且效用难以令人满意；22、23年后大模型驱动的智驾方案（如特斯拉的FSD V12和华蔚小理的智驾方案）通过多模态感知融合+端到端技术让系统首次具备人类水平的判断驾驶能力。

根据高盛团队的测试体验、众包数据以及第三方评价，FSD V13的关键干预距离达到了400-450英里之间，97%的驾驶过程中无需发生干预，当搭载智驾大模型的车辆突破临界规模，实时驾驶数据回流-模型迭代-OTA升级形成的循环加速可以进一步推动智驾能力指数级增长。随着Dojo超算投产，模型训练成本进一步降低，意味着L4级自动驾驶的经济可行性正在逼近临界点。

当然，大模型的影响力不仅限于乘用车，还在重塑全球物流产业。中美两国都有大批智驾独角兽在测试L4级的自动驾驶卡车，逐步替代传统的双驾驶员模式，大幅降低人力成本的同时还可降低车祸/故障风险。末端物流领域，我们同样可以期待低空经济框架下美团无人机配送网络和菜鸟快递无人配送网络的入场。

致敬传奇内斗之王纳斯达克上市企业图森未来

除开硬件，软件方面的变革更具想象力。主机厂正在从传统制造商向数据运营商转型，依靠智驾订阅获取更长周期的用户价值；保险行业也随之变革，Progressive等保险公司已开始采用智驾安全评分进行动态定价，推动车险模式从「风险对冲」转向「技术服务费」模式。自动驾驶不再只是一个汽车行业的技术升级，而是一个规模比传统汽车产业大10倍的全新市场空间，覆盖数据服务、智能基建、能源网络等多个维度，开启了「软件吞噬交通」的新时代。

（4）具身智能革命进入成本临界点#

具身智能（Embodied Intelligence）是指拥有物理身体、能够进行感知和行动的智能系统，强调机器对环境的交互能力。通俗一点讲，就是让人工智能“长”出躯体，在真实世界中理解、决策并执行任务。近年来深度学习、强化学习等AI范式飞速进步，大模型在前沿探索的过程中逐步融入机器人决策中，使机器具备了更强的语言、视觉理解和规划能力。

核心技术方面，具身智能依赖多领域协同：高算力且低功耗的芯片，视觉、听觉、触觉等多模态传感器，精密伺服电机与控制器，以及云计算和大数据支持下的智能算法。这些要素的成熟共同奠定了具身智能革命的技术基础。

为什么我说具身智能革命正在进入成本临界点呢？

• 硬件成本：机器人的制造和组件成本正快速降低。以工业机器人为例，其全球平均价格已从2010年的约4.6万美元降至2017年的2.7万美元，并预计到2025年进一步降至约1.09万美元。根据经验曲线模型，每当累计产量翻番，成本就会下降固定比例（被称为“莱特定律”）。历史数据显示机器人领域的学习率约为50%，意味着产量每翻一倍，成本可减半。也正是我们的ARK Invest预测，到2025年工业机器人单价将低于1.1万美元，远低于传统预测，届时机器人需求将因成本触底而出现拐点式增长。实际案例也印证了成本的快速下滑：机器人的核心零部件如高精度传感器、减速器、伺服电机等过去昂贵且依赖进口，如今在技术进步和国产化推动下价格显著下降。例如曾经每台数万美元的激光雷达，现在部分型号已降到千元美元级别。人形机器人的硬件总成本目前约为5万美元，其中AI“大脑”、传感器芯片、伺服电机等单项成本均在1万美元左右，但随着设计优化和规模生产，这些模块的单价正逐步压缩。
• 计算和算法成本：人工智能模型的训练和推理成本也在下降。一方面，芯片算力提升使单位计算成本降低；另一方面，云计算和开源软件生态降低了机器人开发门槛。例如Robot Operating System (ROS)等开源机器人操作系统的普及，使厂商无需从零开发软件，大大节约了开发成本。目前具身智能的大脑——大模型虽然训练代价高昂，但可以通过一次训练服务于无数机器人应用，摊薄了单个机器人实现复杂智能行为的AI成本。未来完全通过让单个大模型大脑控制多个机器人，实现“一脑多机”，这有望在未来进一步降低具身智能系统的人均智能成本。
• 制造与数据成本：规模化生产带来的单位制造成本降低也非常明显。以人形机器人为例，特斯拉计划在2027-2028年实现每年数十万台的人形机器人量产。虽然这一目标可能偏乐观，但包括特斯拉在内的多家公司正致力于将机器人生产从实验小批量提升到类似汽车的大规模流水线。麦格理研究预计，随着产量提升，人形机器人的平均售价将从2026年的约7.4万美元大幅降至2035年的约2.2万美元。这意味着十年出头成本将削减70%以上，进入普通企业甚至消费者可承受的区间。同样，中国初创公司宇树科技近日发布其人形机器人G1量产版，起售价仅为9.9万元人民币，远低于业内普遍动辄数十万的价格。

宇树科技公司创始人表示，这一低价得益于复用之前机器人狗成熟技术，对电机、结构、传感器等零部件的精准成本控制。他也强调，随着出货量增加，价格有望进一步亲民，这是任何产品规模化后的自然趋势。由此可见，机器人从试验品走向商品化，其成本拐点已近在眼前。

NOTE

宇树科技，很神奇吧

（5）能源生产#

这块其实有点老调重弹的味。大家年年都知道可控核聚变重要，成功就会颠覆全世界，都知道托卡马克xxxxxx，但年年又距离实现可控核聚变还差五十年。

旧能源+光伏所有人都知道是红海市场，再怎么炒概念也没啥分析价值，整条产业链上限就到此为止；像可控核聚变这种高新硬科技我又没能力去做真正有价值的分析，所以这部分就不写了。

（6）多组学革命#

理论上，多组学技术的突破可以大幅降低单人类全基因组测序成本和CRISPR基因编辑效率，单细胞测序成本的快速降低也可推动癌症早筛和免疫微环境研究相关方面的研究；在传统药物研发领域。2023 年，AlphaFold2 和 RoseTTAFold 等 AI 模型成功预测了几乎所有已知蛋白的三维结构，这一突破大幅加速了新药靶点的发现，AlphaFold3作为新一代模型性能更具想象力，AI将药物研发成本压缩70%，平均周期从10年降至3-5年。

但！

这方面我基本上是纯白痴，所以这里仅仅援引公开新闻报道观点，具体真实性我先存疑，毕竟技术从实验室到真正走上生产环境要走的路还是非常漫长的。

总结#

能源革命支撑算力技术设施训练出更大更强的模型，Transformer架构+大模型加速具身智能算法迭代，具身智能进一步解放生产力替换低端岗位，多组学突破则又进一步依赖计算生物学的进步，广领域多头技术融合产生的“乘数效应”给予了ARK Invest投资极为庞大的想象空间。

（1）机构投资者：追求超额收益#

传统资产管理机构（如养老金、主权基金）面临低利率时代下的收益焦虑，但受制于合规框架和短期考核压力，难以直接押注早期技术。他们需要一份具备前瞻性框架的报告，既能捕捉技术革命的早期信号，又能提供系统性风险评估逻辑。ARK通过拆解「成本下降曲线→网络效应→增量市场」的递进关系（例如AI Agent从技术突破到生态爆发的路径），帮助机构投资者建立对新兴领域的非线性增长预期，同时通过历史数据（如Agent渗透率曲线对比）验证其假设的合理性。

（2）科技创业者：验证赛道选择与商业模式设计#

很多创业者，尤其是科创领域经常会陷入「技术迷恋」和「市场需求脱节」的矛盾。

是的，零X万物，说的就是你

报告通过技术-经济可行性分析（大模型成本降低后企业级代理市场的扩展）为创业者提供「技术落地临界点」的判断标尺，影响创业公司产品定义策略（选择高单价工业场景还是低单价消费场景）。

（3）政策制定者：预判技术冲击与监管沙盒设计#

监管机构需要在技术创新与系统性风险之间平衡，例如自动驾驶事故责任认定、区块链跨境支付与反洗钱冲突等。报告可以通过量化技术扩散速度为政策响应预留时间窗口，给政策制定者提醒建立弹性更强的沙盒机制。

（4）企业战投部门#

企业战投部门（CVC，Corporate Venture Capital）和传统GP/LP机构的目标其实并不太一样。传统财务投资者的核心逻辑是「投赛道、赌概率、求退出」，通过分散投资组合捕捉市场β收益，最终依赖IPO或并购实现资本增值；而企业战投的核心目标则是「控生态、锁资源、抗颠覆」，其投资行为本质上是母公司战略的延伸，需要将技术趋势转化为企业自身的竞争壁垒或风险缓冲垫。

• 补全技术短板：当母公司主营业务面临技术断层风险时（例如传统车企在智驾算法上的滞后），CVC需要通过投资快速获取关键技术能力。ARK报告中强调的「成本临界点分析」为此类投资提供了精准的窗口期判断。例如，若AI Agent的边际调用成本在2025年降至人工成本的1/10（报告中预测数据），零售巨头可能会提前收购客服对话引擎初创公司，避免自身呼叫中心被低成本AI服务商颠覆。

一个很经典的例子就是亚马逊2012年收购Kiva Systems（仓储机器人公司），正是预判了物流自动化成本曲线下探的趋势。 造不如买，买不如收购！

• 卡位式投资：在技术扩散初期，通过投资关键节点公司控制生态入口。ARK对区块链Layer2网络「交易成本突破0.01美元」的测算，解释了为何摩根大通等金融机构在2023年密集投资Polygon、StarkWare等扩容方案——谁能主导低成本结算层，谁就能在未来跨境支付网络中掌握定价权。

这块我觉得阿里挺经典的。23年大模型投资热潮开始，国内基本上所有有头有脸的大模型独角兽阿里都参股投资了。

• 应对跨界颠覆（防御式投资）：大模型等通用技术可能催生行业外的「野蛮人」（如字节跳动借助推荐算法颠覆内容产业）。主机厂们未来最大的竞争对手可能不是宝马丰田这种传统势力，而是而是拥有自动驾驶数据和用户入口的科技公司（如Waymo、高德甚至美团）。

当然还有我们的华为。出卖灵魂你们车厂懂伐？

（5）其他#

ARK写这份报告我觉得还有潜藏的意思，就是通过渲染「颠覆性创新」的史诗感，强化ARK在科技投资领域的思想领导力，吸引更多资金流入其ETF产品。在预期管理方面，可提前向LP传递「非共识投资」的必要性（例如忍受机器人领域短期亏损以换取指数级回报），降低业绩波动引发的赎回压力。事实上，报告中「成本临界点」的反复强调本质是在构建一套对抗传统估值模型（如DCF）的叙事体系。

（1）掠过消费场景，看企业生产力场景：#

在The Enterprise中，agent将通过软件提高生产力。部署智能代理的公司能够在相同人力资源的情况下增加单位产量，和/或优化人力资源以转向更高价值活动。随着人工智能的发展，agent有可能承担更高比例的工作负荷，并独立完成更高价值的任务。

降本增效.jpg

我之前见过很脑残的反驳，说为什么ai不会替代人力劳工：

如果工作岗位都用ai来做，那资本拿什么剥削员工？

这种就属于念经念傻了，或者没读过正儿八经的经书。资本的最终目的是增值，剥削只是增值过程中非常好用的手段之一，如果资本不剥削就可以快速自我增值甚至效果还更好，那为啥还要剥削人？

随着模型性能提高+成本快速下降，这一趋势将显著影响代理经济学：

OpenAl 和Salesforce的新产品正在以经济高效的方式补充人工客服Agent。即使每次对话的固定成本为1美元，一旦AI代理能处理35%的客户服务咨询，它们就能为企业节省大量资金。AI代理还应降低入职和招聘成本，以及基于座位的软件成本，同时在扩展方面比人力更容易。

（2）AI Coding赛道：AI正在重塑软件价值链#

不同的大模型在实际编程任务解决中的表现

这一章节最后的部分是「AI将极大地增强知识工作」，什么意思呢？

（3）AI 正在推动软件的爆炸式增长#

• 预计到2030年，企业将在知识型工作中大幅增加AI软件的使用，以提高生产力。
• 取决于AI软件的采用率，全球软件支出可能从过去10年14%的年增长率加速到18%-48%。

ARK 设想了三种不同的AI投资情境，并分析了它们对就业、自动化、生产力等方面的影响：

• AI 采用率的提高将减少知识型工作者的增长，同时提高生产力和经济收益。
• 企业将越来越多地投资AI软件，并减少对人力的依赖。
• 如果AI被快速大规模采用，全球软件市场可能在2030年达到$13万亿，年增长率高达48%。

中译中就是，传统的中低层知识型员工的生存空间可能被快速压缩。

（1）区块链架构与分布式账本：#

比特币运行在区块链之上，即一个由顺序链接的区块组成的公开分布式账本。所有参与比特币网络的节点共同维护这本账本，每个区块记录一批经过验证的交易，并包含前一区块的哈希，从而将区块串联成链。这种链式结构确保交易记录不可篡改且可溯源，全网节点通过点对点网络实时同步新区块，保证账本的一致性。任何人都可以运行节点并持有完整账本副本，实现真正的去中心化。

（2）工作量证明（PoW）共识机制：#

比特币采用PoW共识来确保新区块的产生和验证。矿工节点通过不断尝试哈希碰撞来竞争记账权：他们搜寻一个随机数（Nonce），使得将该Nonce与区块交易数据一起哈希后的结果满足网络难度要求（如哈希值前若干位为零）。找到合适Nonce的矿工即完成工作量证明并有权将新区块广播全网。其他节点验证该区块哈希及其中交易的有效性后，区块被添加到链上，矿工获得比特币区块奖励作为激励。PoW机制提高了作恶成本，确保攻击者必须投入巨大算力才能篡改历史记录，从而防止双重支付等攻击。正是通过这一“挖矿”过程，比特币网络在无中心机构的情况下达成共识并安全运行。

（3）挖矿经济模型：#

比特币的货币发行内嵌于挖矿过程之中。最初每个新区块补贴50 BTC，每21万个区块（约4年）奖励减半，目前区块奖励为6.25 BTC，并将持续减半直至约2140年达到2100万枚上限。这一渐减的发行曲线使比特币成为恒量资产，长期呈现通缩性质，不会因超发而通胀。同时，网络每约两周根据全网算力自动调整挖矿难度，以确保出块时间约为10分钟。因此，无论矿工数量多少，出块速率保持稳定，新的比特币发行节奏可预测。矿工通过区块奖励和交易手续费获得收入，其利润取决于币价和运营成本。当币价上升时，挖矿收益提高会吸引更多矿工参与，算力上升；反之币价下跌会令部分矿工退出，算力下降。这个矿工-价格的动态平衡在一定程度上连接了比特币的市场价值与其网络安全（算力）之间的关系。总体而言，挖矿经济模型通过激励机制维系了网络的安全和货币供应的稳定增长。

（1）什么是Layer 1 ？#

Layer 1 是指区块链的底层协议，通常也被称为基础链。例如比特币（Bitcoin）、以太坊（Ethereum）等都属于Layer 1区块链。Layer 1 区块链在设计中追求去中心化与安全性，但在运行效率和可扩展性上面临一定限制。尤其是在高并发场景下，交易速度（TPS，Transactions Per Second）成为一种瓶颈。为了解决这一问题，Layer 1 区块链常常引入共识机制的改进或协议升级。例如，以太坊通过从工作量证明（PoW）转向权益证明（PoS）的转型（即Ethereum 2.0）就是一种尝试，以提高交易速度并降低能耗。

然而，Layer 1扩展性的提升往往是有限的，因为它需要在三角理论（不可能三角：去中心化、安全性、扩展性）中权衡，过度改善某一方面可能损害其他方面。这也就是为什么区块链领域提出了引入Layer 2的解决方案。

NOTE

所以，比特币作为Layer 1的数字货币，交易成本相较于现在的其他货币还是比较高的，在比特币基础上建构的DeFi生态也相对比较薄弱。

（2）什么又是Layer 2 ?#

Layer 2 是建立在Layer 1基础协议之上的“加速”层，旨在优化区块链的效率和扩展性。简单来说，Layer 2的目标是将一部分计算和交易处理从主链中“卸载”到额外的二级网络，通过分担主链压力来提高整体性能。

Layer 2 的具体实现方式可以分为多种，比如：

1. 状态通道（State Channels）：例如比特币的闪电网络（Lightning Network），通过在链外处理大部分交互，只将最终结果记录到主链上，极大提升了效率。
2. 侧链（Side Chains）：独立于主链但与之互操作的链，例如Polygon，提供更快、更廉价的交易服务。
3. Rollups：包括Optimistic Rollups和ZK Rollups等，通过将大量交易数据打包后提交到主链，显著降低交易成本并提高吞吐量。

所以，Layer 2实际上就是建构在Layer 1之上，将部分计算打包话链下化计算完成之后再反映到链上的一种技术治理方式，Layer 1 提供底层的安全保障和去中心化特性，而 Layer 2 则通过灵活的扩展方案提高了交易效率和用户体验。在这种协同进化的模式下，区块链技术能够逐步达到大众所期待的“去中心化互联网”：更快、更安全、更可靠的全球价值传输网络。

（1）去中心化金融（DeFi）#

近年兴起的去中心化金融（DeFi）拓展了区块链的金融应用版图。相比以太坊上繁荣的DeFi生态，比特币在这一领域的直接参与较为有限。由于比特币主链缺乏图灵完备的智能合约能力，其DeFi应用主要通过跨链形式实现，例如将BTC锚定为WBTC等代币在以太坊上使用。整体来看，目前只有极少比例的比特币被用于DeFi协议中：截至近期统计，比特币总市值约8,680亿美元，而其中锁定在DeFi中的价值仅约3.15亿美元，相比之下以太坊链上DeFi锁定价值高达约280亿美元。美国财政部在2024年的一份报告中指出，比特币在DeFi生态中主要扮演价值储存工具的角色，被视为“数字黄金”而非交易媒介。这体现出当前比特币更多被投资者持有用于储值，直接参与DeFi借贷、流动性挖矿等活动的程度较低。一方面，DeFi的繁荣强化了加密资产作为整体的市场关注度，间接提升了机构和投资者对比特币的认可度；但另一方面，以太坊等平台凭借DeFi实用性吸引了大量资金和用户，在一定程度上分流了对比特币的边际投资需求。这种此消彼长的关系需要动态来看：若未来在比特币网络上实现更丰富的金融应用（例如借助侧链或跨链协议），比特币有望进一步巩固其在加密金融体系中的核心地位，并从中获得更高的估值溢价。

（2）Layer 2 扩容方案（闪电网络等）#

为提升比特币的交易处理能力和降低费用，Layer 2扩容方案应运而生，其中闪电网络（Lightning Network）是最主要的代表。闪电网络作为比特币之上的第二层协议，通过在链下建立支付通道实现快速且低成本的比特币交易。两方预先在主链上锁定一定金额的BTC后即可频繁地进行链下互相支付，最终再将净额结算回主链。这极大提高了交易吞吐量，使小额支付变得高效可行。

自推出以来，闪电网络的规模不断扩大：统计显示，自2021年初至今，Lightning节点数量增长了105%，已超过17,000个，网络每日可处理价值约8,300万美元的BTC交易。随着更多钱包和交易平台集成闪电网络，比特币作为支付手段的实用性有所增强。然而，当前闪电网络的实际应用仍主要集中在少量小额转账和极客社区中，其对比特币整体需求的拉动有限。值得注意的是，2023年闪电网络生态出现新进展：Lightning Labs发布了Taproot Assets协议，开始支持在比特币/闪电网络上发行稳定币和其他资产。这一创新有望使比特币网络承载多资产转移功能，在不显著增加主链负担的情况下拓展应用场景。从估值角度看，Layer 2方案提升了比特币的可扩展性和实用性，有助于强化其“数字货币”属性。如果未来闪电网络能被更广泛采用（例如用于商户支付、跨境汇款等），那么比特币的潜在用户群和交易需求将扩大，从而对价值产生正向影响。但短期内，其影响仍取决于网络效应能否真正建立。

（3）比特币和其他区块链的竞争关系#

比特币面临着来自新兴区块链平台的竞争，其中以太坊是最主要的竞争者。以太坊通过智能合约和丰富的去中心化应用，吸引了大量开发者和用户，在功能性上形成对比特币的差异化优势。然而，比特币凭借先发优势和简洁稳定的定位，在市值和用户认知上依然占据主导地位。投资者往往将比特币视作加密市场的价值基石和避险资产，而将以太坊及其他山寨币视作风险更高的创新投资标的。这一点从市场表现可见一斑：据IntoTheBlock数据，2023-2024年间ETH/BTC价比一度跌至40多个月低点，反映投资者在动荡市况下更偏好比特币的稳定性而非以太坊的高波动性。

同时，比特币有限供应和高度去中心化的特点使其获得了“数字黄金”的共识，这种品牌信任度不是后来者短期内能够复制的。当然，其他公链的创新（如更快的性能、不同的共识机制等）也不断对比特币形成挑战和补充。一些替代币在特定功能上表现出色（例如用于智能合约、隐私保护等），可能分流部分投资资金和使用场景。不过，从长期看，比特币在网络效应（持有者和支持者众多）、流动性深度（市场最广泛交易）以及基础设施（交易所、托管、支付渠道的支持）等方面的深厚积累，构筑了强大的竞争护城河。只要比特币社区能够通过协议升级（如SegWit、Taproot等）逐步提升性能并保持安全性，它将在与其他区块链的竞争中继续保持相对优势。这种竞争环境也提醒我们，比特币的估值不仅取决于自身，还与整个加密生态的此消彼长息息相关——投资者会在不同资产间重新分配资本，但截至目前，比特币依然牢据加密市场的“定海神针”地位。

（1） 早期稳定币#

稳定币（Stablecoin）是在加密货币领域中用于保持价格稳定的数字资产。

早期的稳定币概念可以追溯到2014年，当时出现了世界上第一批稳定币项目，例如BitUSD和NuBits。BitUSD于2014年7月21日在BitShares区块链上推出，由加密货币（BitShares平台的BTS代币）作为抵押品来支持其价值。NuBits则于2014年9月推出，采用有争议的“铸币税”（Seigniorage）算法机制来调节供应，以尝试维持与美元的锚定。这些早期稳定币是开创性的尝试：BitUSD开创了用加密资产抵押来维持稳定价值的模式，NuBits则探索了算法调节供应的模式。然而，这两者最终都未能长期保持与美元的平价——BitUSD在2018年末失去了与美元1:1的锚定（价格跌至约0.8美元），NuBits甚至因机制缺陷导致价值较发行目标贬损了94%。这些早期案例表明实现价格稳定对于纯粹依靠加密资产或算法的模型是极具挑战性的，为后来的稳定币发展提供了经验教训。

（2）Tether（USDT）的推出及影响#

2014年末，一种由法定货币支持的稳定币开始出现，即Realcoin项目，不久后更名为Tether（USDT）。Tether于2014年由Tether有限公司推出，并在2015年由交易所Bitfinex率先引入市场交易。作为第一个由法币储备支持的大型稳定币，USDT开创了通过法币抵押保持价值稳定的模式——每发行1枚USDT代币，理论上都有1美元的储备作为支撑。Tether的出现对加密市场产生了深远影响：它为交易者提供了在加密货币和法币之间快速切换的工具，极大提升了市场流动性和资金进出效率。随着加密市场的扩张，USDT的发行量迅速增长，成为交易量最大的加密资产之一。例如，截至2023年1月，USDT流通市值约678亿美元，占所有稳定币市值的近一半；其在中心化交易所的交易量份额更是超过75%，远超其他稳定币。

然而，Tether在发展过程中也伴随着争议和风险。一方面，其规模效应使其成为整个加密生态的重要基石；另一方面，市场对其法币储备的透明度和合规性提出质疑。Tether公司曾卷入储备金不足和资金挪用的指控：例如，2019年纽约州检察长调查发现其关联交易所曾挪用约7亿美元的储备填补资金缺口，引发了监管罚款和和解。另外，2017年Tether曾遭遇黑客事件，3,100万USDT被盗。尽管如此，Tether基本维持了代币1:1锚定美元的承诺，其价格绝大多数时间紧贴1美元。在2022年5月TerraUSD（UST）崩盘引发市场恐慌时，USDT价格一度短暂下跌至约0.96美元，但很快恢复到接近1美元，并且Tether公司继续兑现1:1赎回。总体而言，USDT作为第一大稳定币，在推动稳定币概念普及和提供市场流动性方面具有里程碑意义，但其集中式模式也使其受到监管关注和信任度考验。

（3）去中心化稳定币（DAI）的发展#

随着稳定币概念的发展，社区开始探索更去中心化的稳定币模式。2017年底，MakerDAO项目推出了去中心化稳定币Dai（DAI）。与USDT依赖法币储备不同，DAI通过超额抵押加密资产来维持与美元的锚定率。MakerDAO的用户可以将以太币等加密资产锁定在智能合约中，生成对应价值的DAI；为了应对抵押品价格波动，系统要求抵押品价值超过生成DAI的价值（例如150%或更高），并通过链上清算机制保证DAI的足额抵押。这种模式实现了稳定币发行和管理的去中心化：无需中心机构背书，全靠智能合约和社区治理维护稳定。DAI的出现被视为稳定币领域的“圣杯”式创新——既保持了价值稳定，又不依赖传统金融资产。

在实践中，DAI的发展经历了逐步壮大并融入去中心化金融（DeFi）生态的过程。2018-2019年，DAI主要以单一抵押品（ETH）运作，后来扩展为多抵押品DAI，引入更多种类的加密资产作为抵押，甚至包括一些现实世界资产和其他稳定币，以提高稳定性和流动性。DeFi热潮中（2020-2021年），DAI的发行量快速上升，一度超过90亿枚，成为仅次于USDT和USDC的主要稳定币之一。许多去中心化借贷平台和去中心化交易所都将DAI作为基础稳定资产。但DAI也面临挑战：例如在2020年3月加密市场暴跌时，抵押品价值骤降导致部分仓位清算困难，出现过短暂的锚定偏离和债务缺口，之后MakerDAO通过增发治理代币等手段弥补了不足。这表明，虽然DAI无需信任中心机构，但对系统参数和风险控制的治理要求很高。此外，随着稳定币市场的发展，DAI自身也开始依赖于其他稳定币（如USDC作为抵押品）来巩固锚定，这引发了去中心化程度的讨论。

去中心化稳定币的出现丰富了稳定币的形态，使用户在交易和DeFi应用中有了不依赖中心机构的选择。DAI等去中心化稳定币在去中心化借贷、衍生品交易等场景中发挥了关键作用，证明了基于智能合约的稳定机制的可行性。它们的发展也反映出，通过社区治理和机制设计，可以在一定程度上缓解纯算法或纯法币模式的缺点，在稳定性与去中心化之间取得平衡。

（4）监管和合规进展（USDC、BUSD 等）#

随着稳定币规模的扩大，各国监管机构开始密切关注其合规性和潜在风险。一些稳定币发行方选择主动遵循法规，以获取主流金融体系的信任。其中代表性的是USD Coin（USDC）和Binance USD（BUSD）。

• USDC：USDC由Circle公司和Coinbase等组成的Centre财团于2018年发行，定位为合规透明的美元稳定币。USDC坚持1:1全额储备，由受监管的金融机构托管美元资产，并定期由审计机构出具储备证明。例如，据Circle披露，其储备约80%投资于美国国债，20%持于现金存款，严格保证流动性和安全性。USDC发行方在美国FinCEN注册为货币服务业务，并遵守各州的货币传输法律。这种“先合规后发展”的策略使USDC赢得了更高的机构信任度，其市场份额在2020-2022年间大幅提升，一度占据稳定币市场约30%的份额。USDC也广泛应用于中心化交易所和链上交易，尤其是在以太坊等公链上的交易量占比常年保持在40%以上，反映出其在DeFi和跨境支付场景的受欢迎程度。2023年3月，美国硅谷银行倒闭事件曾导致Circle部分储备金无法及时取出，引发USDC短暂脱锚（价格跌至0.9美元以下）。不过，得益于透明的储备披露和后续美国政府对银行存款的保护，USDC很快恢复了锚定。这一事件凸显了合规和透明对于稳定币信心的重要性：尽管市场出现恐慌抛售，但USDC凭借可信的储备支持和快速的信息披露，稳定了市场预期。
• BUSD：BUSD是币安（Binance）与受纽约监管的信托机构Paxos合作于2019年推出的美元稳定币。BUSD同样采取1:1美元储备，由Paxos托管资金并获得纽约州金融服务署（NYDFS）的批准发行，初期被视为合规运营的范例。借助币安交易所的生态优势，BUSD流通量在2021-2022年迅速扩大，最高时于2022年11月达到约235亿美元市值，成为第三大稳定币。然而，2023年2月纽约监管机构要求Paxos停止发行新的BUSD代币，原因据报道与监管审查和合规问题有关。此举对BUSD影响巨大：禁令发布后BUSD供应量迅速萎缩，从2023年初的约160亿美元降至6月的38亿美元左右，半年内市值蒸发近70%。到2024年底，BUSD流通规模已降至不到1亿美元，基本退出主流稳定币行列。BUSD的兴衰表明，监管政策可以直接决定一个稳定币的生死：再强大的市场需求，一旦失去监管支持，用户信心和使用场景也会迅速消退。
• 除USDC、BUSD外，全球范围内对稳定币的监管正在逐步成形。在美国，监管机构曾于2021年发布《总统金融市场工作组稳定币报告》，建议将稳定币发行限定在受监管的存款机构内，以防范风险。这引发了美国国会关于《稳定币监管法案》的讨论（如《支付稳定币透明度法案》等草案），虽尚未通过但显示出立法方向：要求发行人持有高质量储备、及时兑现赎回，以及接受严格监管。在欧盟，全面的加密资产市场监管框架MiCA于2023年正式通过，其中对稳定币（称为电子货币代币或资产参照代币）提出了明确要求，包括发行需许可、储备资产须安全保管、设立资本金和流动性缓冲等。MiCA将于2024-2025年生效，这意味着在欧盟运营稳定币需要满足统一的合规标准。在亚洲，一些国家也在积极应对：日本于2023年修订《支付服务法》，允许合规实体发行日元稳定币，并对储备和赎回作出规定；新加坡金融管理局（MAS）在2023年8月发布稳定币监管框架，要求单一币种稳定币发行人持有100%准备金、及时赎回并取得牌照等。总体来看，稳定币正从早期的野蛮生长走向强监管时代。合规透明的稳定币（如USDC）在政策收紧中反而赢得更多市场，而不合规的产品则可能被迫退出。这一趋势有望提升稳定币整体的安全性和信誉度，但短期内也可能限制一些创新模式（例如算法稳定币或小型企业发行的稳定币）的发展。

（5）近期发展趋势（央行数字货币与算法稳定币）#

进入最近两年，稳定币领域出现了两大显著趋势：一是各国央行数字货币（CBDC）的推进，二是算法稳定币的兴衰和演变。

央行数字货币（CBDC）的兴起：

稳定币的成功引发了各国央行对法定数字货币的兴趣。许多央行意识到，由私营机构发行的美元稳定币（如USDT、USDC）在全球范围内被广泛使用，甚至可能影响本国货币政策和金融稳定。因此，各国开始研发由央行直接发行、与本国法币挂钩的数字货币。

典型例子包括：中国的数字人民币（e-CNY）已经在全国多个城市试点；欧洲央行正就数字欧元进行论证和原型开发；美国联储也在研究数字美元的技术可能性，尽管在政治上尚未形成共识。CBDC与稳定币在功能上有相似之处——都力图提供法币的数字化形式——但在控制权和技术架构上有本质区别。

央行倾向于认为，由官方发行CBDC可以避免私营稳定币可能带来的金融风险，同时保障货币主权和金融稳定。例如，欧洲方面更支持数字欧元，认为私营稳定币可能带来风险；而美国一些政策制定者相对支持由合规的美元稳定币来满足市场需求，态度上对央行直接发行CBDC持保留意见。

可以预见，未来几年内，部分主要经济体的CBDC将落地，这将与现有稳定币产生竞争或共存关系：在国内支付领域，CBDC可能占优，而在跨境转账和加密交易领域，私营稳定币可能继续发挥作用。两者的发展都会对全球稳定币生态产生深远影响，例如可能促使稳定币发行人提升合规标准，与央行合作或者调整运营模式，以适应新的竞争环境。

目前全球主要经济体对CBDC与稳定币的态度不尽相同，正如前文所述：美国倾向于让私营合规稳定币发挥作用，同时对推出数字美元持谨慎态度，而欧盟和中国等更积极推进CBDC，希望以官方数字货币为主导，同时对私人稳定币加强管控。可以预见，在技术层面，稳定币和CBDC可能长期并存：稳定币侧重于加密生态和跨境场景，CBDC服务于国内零售支付和中央银行职能。两者也可能出现融合，例如央行支持的稳定币**（由商业银行或受许可机构发行、100%持有央行准备金的稳定币）模式。在技术实现上，一些稳定币公司（如Circle）表示愿意将CBDC纳入其储备或在CBDC网络上发行代币，由此可见未来可能形成公私合作的数字货币体系。

算法稳定币的新探索与反思：

算法稳定币是指主要依靠算法和市场博弈机制来维持币值稳定的稳定币类型。

2020-2021年间，一些算法稳定币项目兴起，试图在无需足额抵押资产的情况下实现价格稳定。其中最引人瞩目的是Terra生态的UST。TerraUSD(UST)于2020年推出，采用LUNA-UST双代币体系和算法铸销机制：用户可以在1UST≠1美元时通过与LUNA的兑换套利来调节UST供需，从而使UST价格回归锚定。

然而，这种机制高度依赖市场信心和流动性支持。UST在2021-初2022年取得了惊人的增长，一度成为市值第三大的稳定币（市值从2021年初的1.8亿美元飙升至2022年3月接近150亿美元）。其吸引力不仅在于算法机制的新颖，还因为Anchor协议提供的高达19.5%的存款收益率，吸引了大批用户将资金投入UST。然而，UST的繁荣掩盖了潜在脆弱性：缺乏独立于市场情绪的资产支持。2022年5月，面对宏观环境转冷和部分大户资金退出，UST的锚定出现松动并引发连锁反应：短短几天内，UST从接近1美元暴跌至数美分，关联的LUNA代币几乎归零，整个Terra生态瞬间崩溃，投资者损失估计高达420亿美元。这次崩盘对行业的冲击极大，不仅让大量投资者蒙受损失，也引发了监管层对稳定币特别是算法稳定币的强烈关注，被誉为“加密市场的雷曼时刻”。

UST事件之后，算法稳定币的设计理念遭到全面反思。一些项目选择主动收缩或调整策略，例如Tron的USDD在UST崩盘后增加了超额抵押资产作为保障。部分仍在运行的算法稳定币开始强调部分抵押（部分由资产支撑、部分算法调节）的模式，以避免“无担保”模式的信任危机。Frax (FRAX) 就是一个代表性案例：它号称“部分算法、部分抵押”的稳定币，通过持有一定比例的USDC等储备资产以及其治理代币FXS的算法调节，来保持1美元锚定。FRAX在市场平稳时可以降低抵押率提高资本效率，而在压力时期则提高抵押率确保稳定。

据统计，在2022年市场震荡和UST崩盘期间，FRAX的供应量从18亿美元缩减至约10亿美元（跌幅43.5%），显示出市场需求的下降和项目为稳健运行而主动收缩规模的策略。FRAX基本维持了锚定，没有发生极端崩盘，但其市占率仍然很小，这说明市场对纯或部分算法模型依然保持谨慎。

近期也有一些新的算法稳定币尝试和实验，比如Ampleforth（AMPL，采用弹性供应机制而非严格锚定1美元）、基于社区治理的算法外汇稳定币等。但总体而言，算法稳定币在UST事件后进入低谷。投资者和开发者更加认识到此类模型的高风险，高收益伴随着高不确定性。因此，未来算法稳定币的发展可能会更侧重于“小规模+高抵押”的实验，或是在明确的合规框架下引入混合设计，而不大会重现UST崩盘前那种爆炸式增长。监管层面也可能对算法稳定币提出特别的要求，甚至有国家考虑禁止无资产支持的稳定币发行，以保护投资者。这些都预示着算法稳定币领域将朝着更谨慎和创新并存的方向演化。

（1）法币抵押型稳定币#

法币抵押型稳定币是目前市面上规模最大、影响最广的一类稳定币，包括USDT、USDC、BUSD等。其基本原理是：每发行1枚稳定币代币，在银行等托管机构存入等值的法定货币或合规资产作为储备，从而确保代币可以1:1锚定法币价值。这种模式下，用户可以用法币（如美元）向发行方兑换等值的稳定币，反之亦然，发行方承诺随时按1:1比例赎回。以USDC为例，当用户通过Circle的平台存入100美元资金，Circle会增发100枚USDC给用户；若用户需要兑回法币，则销毁相应的USDC并返还等额美元。锚定机制方面，由于持有人始终有权将稳定币兑换回法币，其市场价格一般紧贴锚定价。如果二级市场价格出现偏离，套利者会买入低价稳定币并赎回获取1美元，或反之，这种套利交易将价格拉回1美元附近。

法币抵押型稳定币依赖中心化的发行机构来管理储备和兑现承诺。为了保持信任，主流发行人通常会将储备资产存放在信誉良好的银行，并持有安全、流动性高的资产（例如现金或短期国债）。如USDC的储备有约80%为美国短期国债、20%为现金存款。另外，发行人会定期披露储备情况，聘请独立审计或出具证明（例如USDC由会计师事务所出具月度证明）。一些发行人还对智能合约进行审核，确保代币发行和销毁与储备变动一一对应。

• 优点：法币抵押型稳定币的最大优点在于价值稳定可靠。只要发行方确实持有充足的法币储备，并且银行托管安全无虞，理论上就能保证其代币始终等值于锚定货币。这类稳定币价格波动极小，非常接近1美元（或其他锚定币种）。同时，由于采用成熟的金融市场资产作为支撑（如美元、国债），这类稳定币很容易被交易所、机构投资者接受，是交易流动性的重要来源。在中心化交易所（CEX）中，法币稳定币通常充当基础交易对，使投资者无需离开加密市场就能在风险资产和现金头寸之间切换，大大提高了交易便利性。此外，法币稳定币的使用门槛较低，普通用户理解起来也较为简单（1枚代币代表1单位法币），这帮助其迅速推广。
• 缺点：这类稳定币的不足主要在于中心化信任风险和监管依赖。用户必须信任发行机构真正存有足额储备并能兑付，而储备资产通常托管在传统金融体系内，受到银行运营和监管环境影响。例如，若发行机构管理不善、挪用储备或发生破产，用户持有的稳定币价值将难以保障。另外，中心化发行人通常有能力冻结特定地址的代币或配合监管进行账户封锁（USDT和USDC都曾多次冻结涉嫌犯罪活动的地址），这意味着资产可控性和隐私性不如去中心化方案。监管层的政策变化也会直接影响这类稳定币的存续和扩张（正如前文BUSD案例所示）。在极端情况下，如果政府全面打击私人发行的稳定币，用户将面临资产被限制或赎回困难的风险。
• 适用场景：法币抵押稳定币非常适合于交易结算、支付和价值储存等需要低波动性的场景。在加密交易所，它们是交易对的标准计价资产，提供市场流动性和价格锚定。在场外交易和支付领域，用户可以使用稳定币进行跨境汇款和支付，避免传统汇款的高费用与延迟。同时，对于希望暂时退出波动市场的加密投资者，持有稳定币是一种便利的避险方式（无需将资金转回银行，也不会像直接持有美元那样受到地域限制）。机构方面，一些加密友好企业把稳定币当作现金等价物，用于商业结算或国与国之间的快速转账。因此，法币抵押型稳定币在当前的CeFi（中心化金融）和部分传统金融融合应用中扮演了不可或缺的角色。

（2）智能合约加持下的加密资产抵押型稳定币#

加密资产抵押型稳定币通过链上抵押其他加密资产来维持稳定价值，典型代表是MakerDAO的DAI。此外早期的BitUSD也是类似原理。这类稳定币依托智能合约，实现超额抵押和自动清算机制，其核心理念是用波动性更高的加密资产作为担保，换取价值相对稳定的代币发行。

以DAI为例，用户（借款人）可以将ETH等加密资产存入MakerDAO的金库合约（Vault）中作为抵押品，然后按照一定抵押率（例如150%）生成所需数量的DAI。只要用户的抵押品价值高于最低抵押比要求，就可以借出DAI。当用户想赎回抵押的ETH时，需要归还等额的DAI（加上一定的稳定费利息），智能合约随即销毁这些DAI并释放抵押品。如果抵押资产价格下跌导致抵押比不足（低于150%），智能合约会自动将抵押品拍卖（清算）以偿还所欠的DAI，确保系统中流通的每1 DAI都有足额的抵押资产支撑，从而保持DAI的价值稳定。整个过程在链上透明执行，由去中心化网络维护价格预言机提供抵押品价格数据，并由MakerDAO持有的治理代币（MKR）持有人投票治理参数（如稳定费率、抵押品种类）。 DAI的市场价主要通过套利和市场调节来维持在1美元附近。如果DAI价格高于1美元，用户有动力通过抵押ETH新铸造DAI并卖出，增加供给使价格回落；反之如果DAI跌破1美元，用户会买入便宜的DAI去偿还债务或储备，从市场收回DAI减少供应。此外，MakerDAO也引入了一些辅助稳定手段，如目标利率（通过调节借贷利率影响DAI供需）和锚定稳定模块（PSM，允许用户直接用其他稳定币如USDC以固定汇率兑换DAI，提供锚定支撑）。这些机制共同作用，帮助DAI尽可能保持与美元1:1的价值。

• 优点：加密抵押型稳定币最大的优点是去中心化和透明。其发行和运行完全通过智能合约执行，不依赖于任何单一公司或银行，只要智能合约可靠，用户无需信任某个特定机构即可使用。所有抵押资产和代币流通的数据公开可查，系统的风险状况（如抵押倍数）实时透明。这带来了抗审查性：没有中心化机构能够单方面冻结或没收用户的DAI，只要用户管理好自己的抵押仓位。在一些重视隐私和自主权的场景下（比如点对点交易、某些对法币管制严格的地区），去中心化稳定币提供了不依赖传统金融机构的价值储存和交换手段。此外，利用现有的加密资产来发行稳定币，可以为持币者提供流动性释放的渠道——用户无需卖出手中的加密货币，就能借出稳定币用于其他投资或消费。这种模式也被视为将传统银行抵押贷款概念引入链上的一种尝试。
• 缺点：首先是资本效率低：由于抵押品本身价格不稳定，系统要求超额抵押（常见150%以上，有的甚至需200%以上抵押率），这意味着要发行1美元的稳定币，可能需要锁定价值1.5美元甚至更多的加密资产。大量资产被锁定提高了资金成本。从用户角度看，借出稳定币相当于拿自己的资产借了一笔相对较小的美元，相比法币抵押型稳定币的1:1效率要低很多。其次，稳定性仍受加密市场极端波动影响：如果出现剧烈熊市，抵押品价值暴跌，可能触发连锁清算，造成稳定币供应剧减和市场恐慌，进而使锚定承压（例如2020年3月“黑色星期四”事件中，ETH暴跌导致部分DAI无法及时清算，DAI价格一度高于1美元，因为市场上流动DAI不足）。再次，机制较复杂，依赖良好治理：维持这套体系需要持续调整参数和引入新抵押品，治理过程复杂且对参与者能力有要求。如果治理不善，可能出现系统性风险或经济攻击。例如，预言机失灵或被攻击会影响抵押品定价，从而威胁稳定币价值。最后，目前许多去中心化稳定币（包括DAI）为了加强稳定性，开始持有部分中心化资产作抵押（如USDC），这在一定程度上削弱了去中心化纯度，引入了传统金融风险。
• 适用场景：加密抵押型稳定币主要服务于去中心化金融（DeFi）生态和注重隐私、去信任环境的用户。在DeFi应用中，如借贷平台Aave、Compound，或去中心化交易所Uniswap等，DAI等去中心化稳定币常被用作基础货币和计价单位。因为在这些场景下，参与者希望尽量减少对中心化资产的依赖，以避免遭受第三方冻结或审查的风险。对于持有大量加密资产又不想全部变现的投资者，抵押借出DAI也是一种获得流动性的方式，可用于套利交易、流动性挖矿等，从而增强资产利用效率。此外，在一些对法币渠道不友好的地区或人群，去中心化稳定币提供了获取美元等硬通货的替代途径，只需互联网和加密钱包即可参与。总的来说，加密抵押型稳定币适用于那些高度依赖智能合约自治和跨国界的加密金融活动场景，它们与整个DeFi体系共同成长，成为去中心化经济的重要基石。

（3）算法稳定币的设计与崩溃#

算法稳定币试图通过算法和市场机制（而非足额抵押）来维持币价稳定，通常不以等量资产直接抵押支持，因此也被称为无抵押或部分抵押稳定币。其设计多种多样，但核心是在供需层面进行调节，以使稳定币价格锚定目标（如1美元）。常见的算法稳定币模型包括铸币税股份模型（如Basis、NuBits）、双代币模型（如UST/LUNA）以及弹性供应模型（如Ampleforth）。

算法稳定币通常内置一个中央弹性调节机制：当稳定币价格高于锚定价时，系统会增加供应（或激励用户赎回），使价格回落；当价格低于锚定价时，系统会减少供应（或激励用户买入），使价格回升。例如，在Basis（已停项）和部分早期项目中，引入了“债券”或“股份”代币：当稳定币低于锚定价，用户可用稳定币折价购买债券，销毁流通的稳定币；当稳定币高于锚定价，系统发行新稳定币偿还债券或分配给股份持有人，从而调节供需。这类机制的理论基础类似于央行调节货币供给的思路。而在Terra UST模式中，则采用双代币套利：用户总可以按1 UST = 1美元价值的LUNA进行交换。当UST市价<1美元时，可以用1 UST兑换价值1美元的LUNA（相当于花低于1美元买入1美元等值的LUNA），然后卖出获利；反之UST>1美元时，可用1美元的LUNA铸造1 UST卖出。这种市场套利机制在理想情况下应能稳定UST价格。

Terra UST曾被视为算法稳定币的成功典范，但其在2022年5月的崩盘揭示了算法稳定币的系统性脆弱。UST的设计完全依赖市场信心和LUNA市值来支撑。UST崩盘的直接导火索是大额资金撤出和卖压增大，导致UST价格跌破1美元。尽管Terra基金会动用了巨额比特币储备试图维稳，仍无法阻止恐慌。随着UST价格跌破关键阈值，套利者开始大量兑换LUNA，导致LUNA供应量爆炸性增加（因每赎回1 UST就需新发行等值的LUNA），LUNA价格因抛售压力崩盘，进而进一步减弱对UST的支撑，形成死亡螺旋。短短几天内，UST从接近$1跌至不足$0.1，LUNA价格几乎归零。

UST的失败暴露了算法稳定币的几个致命问题：

其一，没有外部资产托底，完全依赖二级市场信心，一旦信心崩溃便无锚可循；

其二，激励失衡，如Anchor协议过高的利率吸引了短期套利资本，但当宏观环境变化时这些资本迅速撤离，加剧了危机；

其三，缺乏熔断机制，UST/LUNA模型在极端情况下供应和价格互动造成了不可控的循环下跌。

除UST外，历史上还有多次算法稳定币失败案例。例如前述NuBits在2016年和2018年两次崩盘，最终价值几乎归零；Iron Finance的IRON稳定币（部分抵押，Mark Cuban参与的项目）在2021年因为算法调节失灵和流动性枯竭导致币值崩盘；Empty Set Dollar (ESD)、Basis Cash等项目也都未能长久保持锚定。这些失败案例往往有共同点：过于理想化地假设市场理性和参与者信心，缺少在极端压力下保护稳定币价值的硬抵押。

当然，也有少数算法稳定币在调整策略后存续至今，例如前文提到的FRAX（部分抵押部分算法）和Ampleforth（通过每日弹性调整供应，使代币价格围绕目标震荡而非固定$1）。FRAX通过引入部分USDC抵押，某种程度上降低了纯算法的风险，并在UST事件后进一步提高了抵押比重，保持了对美元的基本锚定。不过，这也说明纯粹的算法模型很难独立运作，需要向混合模式妥协。

目前来看，算法稳定币更多是实验性质，尚未证明适合大规模商用。在特定的试验性DeFi协议中，算法稳定币可能被用来测试新的货币理论或自动化做市机制。一些金融创新产品也许会用小规模算法稳定币来作为实验工具。此外，在学术研究和编程游戏的环境下，算法稳定币是展示机制设计和博弈论的一个舞台。然而，对于一般用户或大型应用，算法稳定币并不适合作为主要的价值承载工具。经过UST的教训后，除非有重大理论突破，否则很少有场景会信任一个全新的、纯算法支撑的稳定币来承担重要价值。未来若有算法稳定币取得长时间稳健运行，才有望逐步拓展应用场景。因此当前算法稳定币更多地被视为稳定币领域的高风险实验，其适用范围相对狭窄。

（1）交易流动性的引擎#

稳定币为加密交易市场注入了大量流动性。在传统观念中，法币进出加密市场需要通过银行通道，过程缓慢且受限。而稳定币作为法币的数字替身，可以在链上或交易所内快速流通。如今，大部分加密交易对都使用稳定币而非直接使用美元等法币。比如在币安、火币等大型交易所，USDT长期作为主要报价和结算货币。据统计，大约90%的加密交易量发生在中心化交易所（CEX），其中绝大多数又是与USDT配对交易**。这意味着USDT等稳定币已经成为交易所的“基础货币”。稳定币让投资者可以24/7全天候进行币币交易，无需银行开市。这极大提高了市场效率**，也降低了不同交易所之间的价差——套利者可以方便地用稳定币搬砖，使全球市场价格更趋统一。此外，稳定币提供了“中间账户”功能：投资者可以在避险时将仓位转换为稳定币，等待机会再行投资，而无需每次都提现回法币账户，从而减少了摩擦成本和时间延迟。

（2）DeFi生态的基础资产#

在去中心化金融中，稳定币扮演着结算单位和储值工具的角色。借贷协议如Aave、Compound主要以稳定币作为借贷资产和计息单位，用户可以存入稳定币获取利息，或借入稳定币用于杠杆交易。去中心化交易所（DEX）中，大量流动性资金池采用稳定币对（如DAI/ETH、USDC/USDT），以减少价差和无常损失，因为两边之一是稳定资产。稳定币还被用于发行合成资产、衍生品保证金、收益聚合等各种创新应用。可以说，没有稳定币，就没有近年蓬勃发展的DeFi。稳定币为这些协议提供了价值尺度（unit of account）和低波动的交易媒介，使复杂的金融操作成为可能。

（3）市场稳定锚和避险工具#

在剧烈波动的加密市场中，稳定币充当了“安全港”的功能。当比特币等加密货币暴跌时，资金往往涌入稳定币避险，从而稳定币市值占比会上升。例如，据CoinGecko报告，稳定币在2022年5月Terra事件后的总体市值占加密市场比重一度超过8%，在市场低迷时其占比反而增高。对于投资者而言，将资产转为稳定币可以暂时规避价格剧烈波动，同时又保持资金随时可以重新投入市场。这一点在24小时不间断交易的加密领域尤为重要。此外，一些交易平台在缺乏法币通道的情况下，会将稳定币视作美元等价物，为用户账户提供计价，降低了使用加密服务的门槛。稳定币还方便了跨市场套利和衍生品交易：比如期货交易所经常以USDT作为保证金计价，这样交易者可以统一用稳定币结算盈亏，而不必频繁换算法币。

（4）支付和跨境转账#

虽然稳定币主要在交易和投资领域发挥作用，但其支付功能也不容忽视。与传统跨境转账相比，通过稳定币汇款可以在几分钟内到账，费用低廉，而且不受银行营业时间限制。这对一些外汇管制严格或汇款成本高昂的地区具有吸引力。例如，一些新兴市场的个人和企业开始使用USDT或USDC进行跨境贸易结算或侨汇。在2022年乌克兰危机期间，稳定币也被用于紧急筹款和转移资产。尽管目前稳定币支付还不是主流，但其潜力已经显现，特别是在无银行服务（unbanked）或高通胀国家，稳定币提供了获取美元价值的便捷渠道，为金融包容性做出了一定贡献。

当然，稳定币并不总是优点。稳定币高度融入交易系统也意味着单一稳定币的风险传染效应显著：如果某主流稳定币出现信用问题或技术故障，可能导致交易停滞和市场恐慌。2018年曾发生USDT短暂脱锚引发币价震荡的事件；2023年3月USDC脱锚也导致部分DeFi协议损失和市场波动。好在这些事件都较快平息。但像UST崩盘这样的极端案例则证明，不稳定的稳定币会加剧市场崩盘的深度和范围。