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智能合约审计平台Sherlock完成400万美元种子轮融资，Archetype领投:9月14日消息，智能合约审计平台Sherlock完成400万美元种子轮融资，Archetype领投，Spartan、Lattice、CoinFund等参投。新资金将用于组建团队并为Sherlock平台的外部审计提供资金。（CoinDesk）[2022/9/14 13:30:09]
除了为引导流动性而出现的最初的排放高峰外，Curve的释放线图紧跟其TVL。
这是为什么呢？
简单地说，流动性挖矿=用代币释放价值来租用流动性。它最初是具有成本效益和效率的，然而，如果租金支付停止或减少，流动性不再得到充分的激励，它就会离开。(如上图所示)
同样的情况也适用于$CRV。当释放量过低时，只有交易费仍可作为激励。因此，LP继续提供流动性的好处，以及协议在Curve的生态系统中竞争的好处被削弱了。
这种以折扣价出售代币以换取不稳定的流动性的做法是不可持续的，也不是对资本的有效利用，Curve很清楚这种情况。
Don Kingsborough加入加密平台Earnity顾问委员会:金色财经报道，加密平台和市场Earnity今天宣布，金融科技和零售企业家Don Kingsborough已加入该公司的顾问委员会。Kingsborough的金融科技和零售经验，将支持Earnity的创新、投资，以及与机构合作伙伴合作的扩展。
Kingsborough之前也是世界上最大的零售协会——全国零售联合会的董事会成员，他还曾在PayPal担任高级管理职位。（prnewswire）[2022/8/5 12:04:29]
这就是为什么Curve使用了ve-的锁定机制，并将其销售压力卸载给参与的LP和共生协议，如/img/20230515142645313851/1.jpg "/>
实际上，Curve的所有流动性都是租来的。
它的ve-model是一个”纸牌屋”。
(1)协议从Curve租借流动性。
(2)Curve向LP租借流动性。
(3)LP从Protocols那里铸造流动性。
Curve在这种模式下首当其冲地承担了运营成本，并采用庞氏经济学来推迟持续赤字$CRV排放的不可避免的影响，但这是不可持续的。
还有一点很重要的是，Curve的ve-tokenomics不成比例地偏向于先行者而阻止新进入者。对于经常受到资本和资源限制的新协议来说，贿赂和$CRV积累都不是可行的流动性策略。
任何新的协议在Curve上建立深度流动性只会越来越困难，因为先行者在平台上扩大了他们的CRV领先优势。
现在，谈谈Uniswap的优势。
我首先要指出，DeFi协议的运作就像早期的科技初创公司。他们燃烧现金来获取用户，推动顶线增长，并达到临界质量，在此基础上他们可以自我维持。
成本效益高的客户获取+保留是长期可持续性和增长的必要条件。在DeFi背景下，这意味着以尽可能低的成本获得+保留流动性。
Uniswap完全依靠交易产生的费用，但仍然成功地吸引和保持其平台上的流动性。
这表明了一种自我维持的低成本商业模式，一旦DeFi达到大规模采用，它就会有爆炸性的增长和成功。
Uniswap还拥有一个不断增长的创新共生项目的生态系统，通过提高用户体验和可选性，推动V3的采用。
@izumi_Finance的LiquidBox为想要通过流动性挖矿在UniswapV3上积累深度流动性的项目提供了三种适应不同类似资产的UniV3LPNFT流动性挖矿模型，相较V2和Curve生态的流动性挖矿的成本和效果都有极大的改善。
@xtokenterminal消除了手动输入和主动管理LP关键参数的需要，解决了UniV3的最大批评痛点之一。
@ArrakisFinance提供无需信任的算法做市策略，通过自动策略在UniV3上创造深度流动性。
@Panoptic_xyz和@GammaSwapLabs实验室是#OpFisymbiotes的创新例子，它们通过从根本上改变提供流动性机制作为DeFi基础设施来扩展UniV3使用案例。
@Panoptic_xyz通过在@Uniswapv3生态系统内的任何基础资产池上实现执行，提供无需信任、无需许可的期权交易，并实现即时结算。@Slappjakke的一篇文章深入探讨了该协议的架构。
@GammaSwapLabs的创新使gammalongshorts使用LP代币作为代表波动性的资产。GammaswapUniV3LPs从质押的基础代币波动性的交易商处获得预付溢价。
你可以参考我的研究报告，对Gammaswap有更深入的了解。
重点是，Uniswap的共生体更复杂，因为他们的优势不是来自$UNI，而是V3机制的增强，它提供了比为扩展$CRV庞然大物而建立的协议更有说服力的有用产品。
创新是推动DeFi前进的动力，而可持续性是使DeFi保持下去的动力。我认为，从长远来看，Uniswap更适合作为这两者的驱动基础。
责编：Lynn
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