UST暴雷，其他公链的官方算法稳定币还可信吗？

在Terra生态的算法稳定币获得成功之后，Waves、NEAR、TRON等公链纷纷推出了自己的算法稳定币。而如今，Terra已经走下神台，UST脱锚最低跌至0.2美元，LUNA也一度跌破1美元。在Terra的前车之鉴下，其他公链还有必要推自己的算法稳定币吗？

公链推算稳有何好处？

为什么这些公链都热衷于发行算法稳定币？算法稳定币会给公链带来哪些机会与风险呢？

首先，算法稳定币的发行有利于短期提升币价。如USN的消息传出之后，NEAR的价格涨至20美元附近；USDD在正式发行后，截至5月11日，在过去7天BTC下跌17%的情况下，TRX上涨9.6%。

由公链支持的算法稳定币相对更加安全，不太可能发生“Rug Pull”的情况，代码出现漏洞的可能性也更低。有官方背书也就能够吸引更多的资金，帮助公链锁定大量原生代币。以最具代表性的Waves为例，在WAVES市值只有10.7亿美元的情况下，锁定在Neutrino中的储备金价值约为5.82亿美元，占据WAVES流通市值的54%。

大多数公链都没有Tether、Circle这类强力机构发行的原生稳定币，需要依靠跨链，而跨链桥又是安全事故频发的一类协议，此时原生稳定币就显得较有意义。5月1日，彩虹桥在短暂的停止服务期间，引发了很多用户的担忧。原生稳定币则有利于改善这一问题。

稳定币为公链补充了一种重要的资产，丰富自己的生态。USN在推出之后获得了多个项目的支持，如Ref Finance推出了USN/USDC的流动性挖矿，Burrow开通了USN的存款，Trisolaris宣布将推出包含USN、WUST、FRAX、USDT、USDC的5pool。

多个公链推算稳，机制与Terra不同

由于公链原生代币的经济模型已经确定，它们只能借助与Terra类似、但不相同的办法来维持稳定币与美元的锚定。

Neutrino允许1美元的WAVES和USDN的互换，但这个过程存在延迟，储备金也可能不足。当市场变动导致储备中的WAVES价值与发行的USDN不匹配时，需要通过拍卖Neutrino的治理代币NSBT来调节。USDN存在抵押不足的问题，且公链代币主要的用途即抵押铸造USDN，可能发生死亡螺旋。

NEAR生态中管理USDN储备金的组织被称为Decentral Bank DAO，用户可以无延迟的实现1美元的NEAR与1 USDN间的互换。在引导阶段，项目方以200%的抵押率铸币，即铸造1 USDN需要1美元的NEAR加上1 USDT，依靠项目方的额外注资来对抗市场下跌可能导致的储备不足。

TRON的USDD相对比较中心化，由TRON DAO Reserve管理并保证价格稳定性。项目方预先铸造了9990亿USDD，用于铸币的TRX被存入多签钱包，TRX与USDD间的兑换需要依赖Alameda Research等白名单机构，普通用户只能在二级市场中买入或卖出USDD。

此外，IOST和Cardano团队也宣布计划推出算法稳定币。IOST表示，计划推出的算法稳定币将解决三个问题：预言机价格真实性、确保价格稳定、通过套利减少价格波动。IOST将投入更多资金和资源，专注入IOST多链生态和IOST算法稳定币。

算法稳定币具备更高的可扩展性，能够刺激生态的快速发展。在带来这些优势的同时，也会为公链引入新的风险，可能在泡沫破灭时成为压死骆驼的最后一根稻草，截至发稿前，币安上UST最低跌至0.225美元。

公链算稳设计应更稳健

算法稳定币引发的原生代币价格上涨可能是暂时的，如NEAR上USN的消息传出之后，NEAR价格涨至20美元以上。但在USN正式上线后，表现不及预期，USDT/USDN的挖矿年化收益在Ref上跌至8%以内，NEAR的价格近期表现不佳，最低跌至5.3美元。其中可能存在某种关联性。在类似的方式被更多的公链所模仿之后，算法稳定币对币价的刺激作用可能会减弱。

目前已经上线的算法稳定币，如USN和USDD，缺少信息的公开或表现较为中心化。USN声称引导阶段抵押率为200%，理论上，引导阶段项目方额外投入的资金越多、比例越大，后续能够承受NEAR价格下跌的幅度也更大，但是没有明确说明已经投入的资金。USDD的设计则相对中心化，用户并不能通过项目合约实现1 USDD与1美元的TRX间的互换，只能在二级市场上交易。

在市场表现不佳的情况下，Terra、Waves、NEAR、TRON的稳定币机制在理论上均存在脱锚的可能性，这可能带来额外的风险。UST的风险已经暴露，USDN受到冲击，USN和USDD的抵押品也主要为公链原生代币，在市场大幅下跌的情况下，理论上也存在抵押品价值不足以让稳定币都赎回1美元资产的可能性，只是在现在规模不大的情况下，能够被官方所化解。

在这些风险之下，尤其是UST暴雷的情况下，公链官方在推出算法稳定币的过程中应当更加慎重，对算法机制的设计应该更加稳健，在充分准备好之前不好盲目上线。