著者: equilibrium 翻訳者: Shanoba, Golden Finance
インターネット金融の基礎として、オンチェーンレンディングプロトコルのビジョンは、世界中の個人や企業がどこにいても、資本への公正なアクセスを提供することです。 このモデルは、より公正で効率的な資本市場の構築に役立ち、ひいては経済成長を促進します。
オンチェーンレンディングの大きな可能性にもかかわらず、現在のメインユーザーベースは依然として暗号ネイティブであり、その使用はほとんど投機的な取引に限定されています。 これにより、カバーできる市場総量(TAM)が大幅に制限されます。
この記事では、直面する可能性のある課題に対処しながら、ユーザー ベースを徐々に拡大し、より生産的な融資シナリオに移行する方法について説明します。
わずか数年で、オンチェーンレンディング市場は、コンセプト段階から、不良債権を発生させることなく、多くの非常に不安定な市場テストを経て、多くの市場でテストされたプロトコルへと進化しました。 現在までに、これらの協定は437億ドルの預金を集め、186億ドルの未払いの融資を支払いました。
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*ソース: *DefiLlama
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*出典: *Artemis
現在、オンチェーンレンディングプロトコルの主な需要源は以下の通りです。
• 投機的取引:暗号投資家は、レバレッジを使用してより多くの暗号資産を購入します(例:BTCの担保としてUSDCを借りてからさらにBTCを購入したり、レバレッジを上げるために複数回循環したりします)。
• 流動性アクセス:投資家は、暗号資産を売却することなく、暗号資産の流動性にアクセスするために借り入れを行うため、キャピタルゲイン税を回避できます(管轄区域によって異なります)。
• アービトラージフラッシュローン:アービトラージトレーダーが市場の一時的な価格の不均衡を利用して価格修正を行うために使用する非常に短期的なローン(同じブロック内で借りて返す)。
これらのアプリは、主にクリプトネイティブユーザーにサービスを提供し、主に投機的です。 しかし、オンチェーンレンディングのビジョンはそれだけではありません。
現在、オンチェーン・レンディング・プロトコルのローン残高は186億ドルで、世界の債務残高320兆ドル、家計や非金融企業向けローンの120兆ドルと比較すると、そのわずかな割合です。
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*出典:*Institute of International Finance Global Debt Monitor
オンチェーンレンディングが、中小企業向け融資、自家用車の購入、住宅ローンなど、より生産的な資本利用に移行するにつれて、市場規模(TAM)は数桁成長すると予想されます。
オンチェーンレンディングの有用性を向上させるには、2つの重要な改善が必要です。
1. 担保資産の範囲の拡大
現在、担保として使用できる暗号資産はごくわずかであり、潜在的な借り手の数は大きく制限されています。 さらに、暗号資産の高いボラティリティを補うために、既存のオンチェーンレンディングでは最大2倍以上の担保比率が必要になることが多く、レンディング需要をさらに減圧しています。
受け入れ可能な担保資産の範囲を拡大することは、より多くの投資家がポートフォリオを借入に使用するように引き付けるだけでなく、オンチェーンレンディングプロトコルの貸付能力を高めることにもなります。
2. 超低額住宅ローンの促進**
現在、ほとんどのオンチェーンレンディングプロトコルは、過剰担保モデル(つまり、借り手が提供しなければならない担保資産の価値が借入額よりも高い)を採用しています。 このモデルでは、資本の非効率的な使用につながり、中小企業向け融資など、多くの実際のユースケースを実装することが困難になります。
超低額の住宅ローン融資を採用することで、オンチェーンレンディングはより幅広い借り手にリーチし、その実用性をさらに高めることができます。
これらの改善の実装の難易度はさまざまで、比較的簡単に実装できるものもあれば、新しい課題があるものもあります。 ただし、最適化プロセスは、簡単なものから難しいものまで、段階的に進行する可能性があります。
また、固定金利貸付もオンチェーンレンディングの発展において重要な特徴ですが、この問題は、借り手の金利リスクを第三者が引き受けること(例えば、金利スワップや借り手と借り手の間のカスタム契約など)で対処することができるため、この記事では詳しく説明しません(固定金利貸付サービスを提供する既存の契約は、Notionalなどあります)。
公開株式市場(124兆ドル)、債券市場(140兆ドル)、不動産市場(380兆ドル)など、世界中の他の資産クラスと比較すると、暗号通貨市場の時価総額はわずか3兆ドルで、世界の金融資産のほんの一部にすぎません。 その結果、担保の範囲を暗号資産のサブセットに限定すると、特に暗号資産の高いボラティリティを補うために担保要件が2倍以上高い場合、オンチェーンレンディングの成長が大幅に制限されます。
資産のトークン化とオンチェーンレンディングを組み合わせることで、投資家は暗号資産のごく一部に限定されるのではなく、ポートフォリオ全体をより効率的に借り入れることができ、潜在的な借り手のプールを広げることができます。
担保資産の範囲を拡大するための最初のステップは、流動性が高く、頻繁に取引される資産(株式、マネー・マーケット・ファンド、債券など)で、既存の貸付契約への影響が少なく、変更コストが安いものから始めることができます。 しかし、規制当局の承認のスピードは、この分野の成長の大きな制限要因となるでしょう。
長期的には、流動性の低い現物資産(トークン化された不動産の所有権など)への拡大は大きな成長の可能性をもたらしますが、これらの資産の債務ポジションを効果的に管理する方法など、新たな課題も生じます。
最終的には、オンチェーンレンディングは、不動産が住宅ローンの貸付のために抵当権設定されるところまで進化する可能性があり、つまり、ローンの組成、不動産の購入、および担保として不動産の預金をブロック内でアトミックに行うことができます。 同様に、プラント設備の購入と同時に、それを担保として契約に預けるなどの貸付契約を通じて、事業に資金を調達することもできます。
現在、ほとんどのオンチェーンレンディングプロトコルは、借り手が提供しなければならない担保資産の価値が借入額よりも高い過剰担保モデルを使用しています。 このモデルは貸し手の安全性を確保する一方で、資本の非効率的な使用にもつながり、中小企業の運転資金ローンなど、多くの実際のユースケースの実装を困難にしています。
仮想通貨業界では、低額担保融資の初期需要は、中央集権的な融資プラットフォーム(BlockFi、Genesis、Celsiusなど)の崩壊後も資金調達を必要としているマーケットメーカーやその他の仮想通貨ネイティブ機関から来ると思われます。 しかし、分散型の低担保貸付(GoldfinchやMapleなど)の初期の試みでは、ほとんどの場合、貸付ロジックがオフチェーンになるか、最終的には過剰担保モデルに移行しました。
注目すべき新しいプロジェクトはWildcat Financeで、より多くのオンチェーンコンポーネントを維持しながら、ローステークスの融資を再導入しようとしています。 ワイルドキャットは、借り手と貸し手の間のマッチングエンジンとしてのみ機能し、貸し手がオフチェーンの信用審査プロセスに頼るのではなく、自らの信用リスクを評価できるようにします。
仮想通貨業界以外では、低額住宅ローンは、個人ローン(クレジットカード債務、BNPL後払いなど)やビジネスローン(運転資金ローン、マイクロファイナンス、貿易金融、企業信用枠など)に広く利用されています。
オンチェーンレンディング商品の最大の成長機会は、従来の銀行では効果的にカバーできない市場にあります。
個人向け融資市場:近年、個人向け低住宅ローン市場における非伝統的な貸し手の割合は、特に低・中所得層の間で増加し続けています。 オンチェーンレンディングは、このトレンドの自然な延長線上にあり、消費者により競争力のある貸付金利を提供することができます。
中小企業向け融資: 大手銀行は、融資額が少ないため、事業拡大や運転資金のいずれであっても、中小企業への融資に消極的であることがよくあります。 オンチェーンレンディングは、このギャップを埋め、より便利で効率的な資金調達チャネルを提供することができます。
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これら2つの改善により、オンチェーンレンディングの潜在的なユーザーベースが大幅に拡大し、より効率的な金融アプリケーションがサポートされますが、次のような新しい課題も生じます。
1. 流動性の低い資産に裏打ちされた債務ポジションへの対処
暗号資産は24時間年中無休で取引されますが、他の流動性の高い資産(株式、債券など)は通常月曜日から金曜日まで取引されますが、流動性の低い資産(不動産、美術品など)の価格はそれほど頻繁に更新されません。 価格更新の不規則性は、特に市場のボラティリティが高い時期に、債務ポジションの管理を複雑にする可能性があります。
2. 物理的に質入れされた資産の清算
物理的な資産の所有権はトークン化によってオンチェーンでマッピングできますが、清算プロセスはオンチェーン資産よりもはるかに複雑です。 例えば、トークン化された不動産の場合、資産所有者は物件の明け渡しを拒否し、清算を行うために法的手続きを経る必要があるかもしれません。
オンチェーンのレンディングプロトコル(および個々の貸し手)が清算プロセスを直接処理できないことを考えると、1つの解決策は、清算を処理する地元の債権回収会社に清算権を割引価格で売却することです。 このようなメカニズムは、資産の収益化の実行可能性を確保するために、現実世界の法制度と深く統合される必要があります。
3. リスクプレミアムの決定
デフォルトリスクは貸出業務の一部ですが、このリスクはリスクプレミアム(リスクフリーレートに上乗せされる金利)に反映されるべきです。 特に住宅ローンの少ない分野では、借り手の債務不履行リスクを正確に評価することが重要です。
デフォルトリスクを見積もるために使用できるツールは、借り手のカテゴリーに応じて多数あります。
• 個人の借り手:Web Proofs、Zero-Knowledge Proofs(ZKP)、Decentralized Identity Protocols(DID)は、個人のプライバシーを保護しながら、クレジットスコア、収入状況、雇用状況などを証明するのに役立ちます。
• 企業の借り手:主流の会計ソフトウェアと監査済みの財務報告を統合することで、企業はキャッシュフロー、貸借対照表、その他の財務状況をオンチェーンで証明できます。 将来的には、財務データが完全にオンチェーン化されれば、企業の財務情報を貸付契約やサードパーティの信用格付けサービスとシームレスに統合し、よりトラストレスな方法で信用リスクを評価することができます。
4. 分散型信用リスクモデル
従来の銀行は、内部ユーザーデータと外部公開データに依存して、借り手の債務不履行の可能性を評価するための信用リスクモデルをトレーニングしていました。 しかし、このデータのサイロ化は、新規参入者が同じサイズのデータセットにアクセスできないため、競争に苦労するという2つの大きな問題を引き起こします。 信用評価モデルは単一のエンティティで制御できず、ユーザーデータは非公開にする必要があるため、データの分散化は困難です。
幸いなことに、分散型トレーニングとプライバシー保護コンピューティングの分野は急速に進化しており、将来の分散型プロトコルは、これらの技術を使用して信用リスクモデルをトレーニングし、プライバシーを保護した方法で推論計算を実行することで、オンチェーンでより公正で効率的な信用評価システムを実現することが期待されています。
その他の課題としては、オンチェーンのプライバシー、担保プールの拡大に伴うリスクパラメータの調整、規制遵守、借りた収益を現実世界のユーティリティに使用しやすくすることなどがあります。
過去数年間、オンチェーンレンディングプロトコルは強固な基盤を築いてきましたが、まだその潜在能力を最大限に発揮できていません。
オンチェーンレンディングの次の段階はさらにエキサイティングで、プロトコルは暗号ネイティブで投機ベースのシナリオから、より効率的で現実世界に関連する金融アプリケーションへと徐々に移行します。
最終的に、オンチェーンレンディングは、金融格差をなくし、場所に関係なく、すべての企業と個人に資本への平等なアクセスを提供するのに役立ちます。 Theia Researchがまとめたように、「私たちの目標は、純金利マージンが資本コストに圧縮される金融システムを構築することです」。 **
それは戦う価値のある目標になるでしょう!
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投機的なものから実用的なものへ:オンチェーンレンディング市場の次なる展開とは?
著者: equilibrium 翻訳者: Shanoba, Golden Finance
インターネット金融の基礎として、オンチェーンレンディングプロトコルのビジョンは、世界中の個人や企業がどこにいても、資本への公正なアクセスを提供することです。 このモデルは、より公正で効率的な資本市場の構築に役立ち、ひいては経済成長を促進します。
オンチェーンレンディングの大きな可能性にもかかわらず、現在のメインユーザーベースは依然として暗号ネイティブであり、その使用はほとんど投機的な取引に限定されています。 これにより、カバーできる市場総量(TAM)が大幅に制限されます。
この記事では、直面する可能性のある課題に対処しながら、ユーザー ベースを徐々に拡大し、より生産的な融資シナリオに移行する方法について説明します。
オンチェーンレンディングの現状
わずか数年で、オンチェーンレンディング市場は、コンセプト段階から、不良債権を発生させることなく、多くの非常に不安定な市場テストを経て、多くの市場でテストされたプロトコルへと進化しました。 現在までに、これらの協定は437億ドルの預金を集め、186億ドルの未払いの融資を支払いました。
! s9mhGbyKtfgJQtLmq65K4M0c4oUwVnWypJKnhOX5.png
*ソース: *DefiLlama
! LyFH2e4AXs9DldI0WN4QVw1jEmlgwkbSDQ268DG2.png
*出典: *Artemis
現在、オンチェーンレンディングプロトコルの主な需要源は以下の通りです。
• 投機的取引:暗号投資家は、レバレッジを使用してより多くの暗号資産を購入します(例:BTCの担保としてUSDCを借りてからさらにBTCを購入したり、レバレッジを上げるために複数回循環したりします)。
• 流動性アクセス:投資家は、暗号資産を売却することなく、暗号資産の流動性にアクセスするために借り入れを行うため、キャピタルゲイン税を回避できます(管轄区域によって異なります)。
• アービトラージフラッシュローン:アービトラージトレーダーが市場の一時的な価格の不均衡を利用して価格修正を行うために使用する非常に短期的なローン(同じブロック内で借りて返す)。
これらのアプリは、主にクリプトネイティブユーザーにサービスを提供し、主に投機的です。 しかし、オンチェーンレンディングのビジョンはそれだけではありません。
現在、オンチェーン・レンディング・プロトコルのローン残高は186億ドルで、世界の債務残高320兆ドル、家計や非金融企業向けローンの120兆ドルと比較すると、そのわずかな割合です。
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*出典:*Institute of International Finance Global Debt Monitor
オンチェーンレンディングが、中小企業向け融資、自家用車の購入、住宅ローンなど、より生産的な資本利用に移行するにつれて、市場規模(TAM)は数桁成長すると予想されます。
オンチェーンレンディングの未来
オンチェーンレンディングの有用性を向上させるには、2つの重要な改善が必要です。
1. 担保資産の範囲の拡大
現在、担保として使用できる暗号資産はごくわずかであり、潜在的な借り手の数は大きく制限されています。 さらに、暗号資産の高いボラティリティを補うために、既存のオンチェーンレンディングでは最大2倍以上の担保比率が必要になることが多く、レンディング需要をさらに減圧しています。
受け入れ可能な担保資産の範囲を拡大することは、より多くの投資家がポートフォリオを借入に使用するように引き付けるだけでなく、オンチェーンレンディングプロトコルの貸付能力を高めることにもなります。
2. 超低額住宅ローンの促進**
現在、ほとんどのオンチェーンレンディングプロトコルは、過剰担保モデル(つまり、借り手が提供しなければならない担保資産の価値が借入額よりも高い)を採用しています。 このモデルでは、資本の非効率的な使用につながり、中小企業向け融資など、多くの実際のユースケースを実装することが困難になります。
超低額の住宅ローン融資を採用することで、オンチェーンレンディングはより幅広い借り手にリーチし、その実用性をさらに高めることができます。
これらの改善の実装の難易度はさまざまで、比較的簡単に実装できるものもあれば、新しい課題があるものもあります。 ただし、最適化プロセスは、簡単なものから難しいものまで、段階的に進行する可能性があります。
また、固定金利貸付もオンチェーンレンディングの発展において重要な特徴ですが、この問題は、借り手の金利リスクを第三者が引き受けること(例えば、金利スワップや借り手と借り手の間のカスタム契約など)で対処することができるため、この記事では詳しく説明しません(固定金利貸付サービスを提供する既存の契約は、Notionalなどあります)。
1. 担保資産の範囲の拡大
公開株式市場(124兆ドル)、債券市場(140兆ドル)、不動産市場(380兆ドル)など、世界中の他の資産クラスと比較すると、暗号通貨市場の時価総額はわずか3兆ドルで、世界の金融資産のほんの一部にすぎません。 その結果、担保の範囲を暗号資産のサブセットに限定すると、特に暗号資産の高いボラティリティを補うために担保要件が2倍以上高い場合、オンチェーンレンディングの成長が大幅に制限されます。
資産のトークン化とオンチェーンレンディングを組み合わせることで、投資家は暗号資産のごく一部に限定されるのではなく、ポートフォリオ全体をより効率的に借り入れることができ、潜在的な借り手のプールを広げることができます。
担保資産の範囲を拡大するための最初のステップは、流動性が高く、頻繁に取引される資産(株式、マネー・マーケット・ファンド、債券など)で、既存の貸付契約への影響が少なく、変更コストが安いものから始めることができます。 しかし、規制当局の承認のスピードは、この分野の成長の大きな制限要因となるでしょう。
長期的には、流動性の低い現物資産(トークン化された不動産の所有権など)への拡大は大きな成長の可能性をもたらしますが、これらの資産の債務ポジションを効果的に管理する方法など、新たな課題も生じます。
最終的には、オンチェーンレンディングは、不動産が住宅ローンの貸付のために抵当権設定されるところまで進化する可能性があり、つまり、ローンの組成、不動産の購入、および担保として不動産の預金をブロック内でアトミックに行うことができます。 同様に、プラント設備の購入と同時に、それを担保として契約に預けるなどの貸付契約を通じて、事業に資金を調達することもできます。
2. 低抵当権融資の促進**
現在、ほとんどのオンチェーンレンディングプロトコルは、借り手が提供しなければならない担保資産の価値が借入額よりも高い過剰担保モデルを使用しています。 このモデルは貸し手の安全性を確保する一方で、資本の非効率的な使用にもつながり、中小企業の運転資金ローンなど、多くの実際のユースケースの実装を困難にしています。
仮想通貨業界では、低額担保融資の初期需要は、中央集権的な融資プラットフォーム(BlockFi、Genesis、Celsiusなど)の崩壊後も資金調達を必要としているマーケットメーカーやその他の仮想通貨ネイティブ機関から来ると思われます。 しかし、分散型の低担保貸付(GoldfinchやMapleなど)の初期の試みでは、ほとんどの場合、貸付ロジックがオフチェーンになるか、最終的には過剰担保モデルに移行しました。
注目すべき新しいプロジェクトはWildcat Financeで、より多くのオンチェーンコンポーネントを維持しながら、ローステークスの融資を再導入しようとしています。 ワイルドキャットは、借り手と貸し手の間のマッチングエンジンとしてのみ機能し、貸し手がオフチェーンの信用審査プロセスに頼るのではなく、自らの信用リスクを評価できるようにします。
仮想通貨業界以外では、低額住宅ローンは、個人ローン(クレジットカード債務、BNPL後払いなど)やビジネスローン(運転資金ローン、マイクロファイナンス、貿易金融、企業信用枠など)に広く利用されています。
オンチェーンレンディング商品の最大の成長機会は、従来の銀行では効果的にカバーできない市場にあります。
個人向け融資市場:近年、個人向け低住宅ローン市場における非伝統的な貸し手の割合は、特に低・中所得層の間で増加し続けています。 オンチェーンレンディングは、このトレンドの自然な延長線上にあり、消費者により競争力のある貸付金利を提供することができます。
中小企業向け融資: 大手銀行は、融資額が少ないため、事業拡大や運転資金のいずれであっても、中小企業への融資に消極的であることがよくあります。 オンチェーンレンディングは、このギャップを埋め、より便利で効率的な資金調達チャネルを提供することができます。
! 6P7sSzxwe8kCbp2Gfg2wEZ9nyW3j1RoeAwR9hkCQ.png
解決すべき課題
これら2つの改善により、オンチェーンレンディングの潜在的なユーザーベースが大幅に拡大し、より効率的な金融アプリケーションがサポートされますが、次のような新しい課題も生じます。
1. 流動性の低い資産に裏打ちされた債務ポジションへの対処
暗号資産は24時間年中無休で取引されますが、他の流動性の高い資産(株式、債券など)は通常月曜日から金曜日まで取引されますが、流動性の低い資産(不動産、美術品など)の価格はそれほど頻繁に更新されません。 価格更新の不規則性は、特に市場のボラティリティが高い時期に、債務ポジションの管理を複雑にする可能性があります。
2. 物理的に質入れされた資産の清算
物理的な資産の所有権はトークン化によってオンチェーンでマッピングできますが、清算プロセスはオンチェーン資産よりもはるかに複雑です。 例えば、トークン化された不動産の場合、資産所有者は物件の明け渡しを拒否し、清算を行うために法的手続きを経る必要があるかもしれません。
オンチェーンのレンディングプロトコル(および個々の貸し手)が清算プロセスを直接処理できないことを考えると、1つの解決策は、清算を処理する地元の債権回収会社に清算権を割引価格で売却することです。 このようなメカニズムは、資産の収益化の実行可能性を確保するために、現実世界の法制度と深く統合される必要があります。
3. リスクプレミアムの決定
デフォルトリスクは貸出業務の一部ですが、このリスクはリスクプレミアム(リスクフリーレートに上乗せされる金利)に反映されるべきです。 特に住宅ローンの少ない分野では、借り手の債務不履行リスクを正確に評価することが重要です。
デフォルトリスクを見積もるために使用できるツールは、借り手のカテゴリーに応じて多数あります。
• 個人の借り手:Web Proofs、Zero-Knowledge Proofs(ZKP)、Decentralized Identity Protocols(DID)は、個人のプライバシーを保護しながら、クレジットスコア、収入状況、雇用状況などを証明するのに役立ちます。
• 企業の借り手:主流の会計ソフトウェアと監査済みの財務報告を統合することで、企業はキャッシュフロー、貸借対照表、その他の財務状況をオンチェーンで証明できます。 将来的には、財務データが完全にオンチェーン化されれば、企業の財務情報を貸付契約やサードパーティの信用格付けサービスとシームレスに統合し、よりトラストレスな方法で信用リスクを評価することができます。
4. 分散型信用リスクモデル
従来の銀行は、内部ユーザーデータと外部公開データに依存して、借り手の債務不履行の可能性を評価するための信用リスクモデルをトレーニングしていました。 しかし、このデータのサイロ化は、新規参入者が同じサイズのデータセットにアクセスできないため、競争に苦労するという2つの大きな問題を引き起こします。 信用評価モデルは単一のエンティティで制御できず、ユーザーデータは非公開にする必要があるため、データの分散化は困難です。
幸いなことに、分散型トレーニングとプライバシー保護コンピューティングの分野は急速に進化しており、将来の分散型プロトコルは、これらの技術を使用して信用リスクモデルをトレーニングし、プライバシーを保護した方法で推論計算を実行することで、オンチェーンでより公正で効率的な信用評価システムを実現することが期待されています。
その他の課題としては、オンチェーンのプライバシー、担保プールの拡大に伴うリスクパラメータの調整、規制遵守、借りた収益を現実世界のユーティリティに使用しやすくすることなどがあります。
まとめ
過去数年間、オンチェーンレンディングプロトコルは強固な基盤を築いてきましたが、まだその潜在能力を最大限に発揮できていません。
オンチェーンレンディングの次の段階はさらにエキサイティングで、プロトコルは暗号ネイティブで投機ベースのシナリオから、より効率的で現実世界に関連する金融アプリケーションへと徐々に移行します。
最終的に、オンチェーンレンディングは、金融格差をなくし、場所に関係なく、すべての企業と個人に資本への平等なアクセスを提供するのに役立ちます。 Theia Researchがまとめたように、「私たちの目標は、純金利マージンが資本コストに圧縮される金融システムを構築することです」。 **
それは戦う価値のある目標になるでしょう!