关于 NFT 和 DeFi 肯定有很多讨论。 很直观地讲，NFT 周围缺乏金融原语，这致使 NFT 持有者在使用 NFT 可以做的事情上非常有限。
这是关于NFT金融原语的一篇比较完整的文章。
例如，如果 NFT 所有者想要释放营运资金，他们需要出售 NFT 或利用 OTC 流动性（如果可以的话）。
在 NFT 真正被普遍应用于 DeFi之前，需要解决三个关键原语：
预言机——接收资产定价信息的能力
借贷——获得该资产二级流动性的能力
交易 - 一种资产与另一种资产之间交换的流动市场
俗话说“剩下的都是次要原因”。
这些解决方案之间存在高度重叠——例如 Uniswap v2 和 v3 预言机在 DeFi 中被广泛使用，尽管 Uniswap 的主要目的是面向交换。
世界银行探索基础设施项目的代币化:金色财经报道，世界银行发布一份报告，探讨了区块链在道路、发电厂和可再生能源项目等基础设施项目中的应用。全球基础设施中心估计，2018年至2040年期间，基础设施项目的融资缺口将达到15万亿美元。每年在基础设施上的支出约为3- 4万亿美元，其中大部分由政府承担。
区块链可以以两种截然不同的方式帮助基础设施项目。一种是通过将基础设施证券(无论是债务还是股权)代币化来帮助填补资金缺口。使用区块链可能会降低发行成本，尽管仍然需要一个特殊目的的载体。
第二个应用是将区块链的透明度用于预算层面的基础设施项目管理。这包括在分包商和承包商之间共享有关采购订单和发票的数据，以减少潜在的争议。
它建议世界银行应该考虑启动概念验证，以帮助推动金融监管的变革，并在区块链技术方面发挥领导作用。此外，它还将获得与“加密生态系统”互动的经验。[2023/5/16 15:04:49]
NFT 定价的第一种也是最简单的方法是 ERC-20 资产加上 AMM 流动性的组合，无论是通过 Fractional 协议进行碎片化还是 通过 NFTX 协议进行 1:1 转换。
TON验证者将投票决定冻结持有10亿枚TON的195个非活跃地址:金色财经报道，TON的验证者正在考虑暂时冻结195个非活跃地址，投票将于2月21日开始。目前这些地址持有10亿枚TON，占总供应量的21.3%，约合25亿美元。若投票获得通过，则受影响地址在4年内无法进行任何交易。
非活跃地址是指在2020年7月至2022年6月期间参与了初始分配阶段，且从未进行过转出交易，这些地址可在投票结束前进行任何交易以避免被暂时冻结。（The Block）[2023/1/24 11:28:07]
一个值得注意的例子是 NFTX 金库，在将 NFT 存入 NFTX 金库并接收代表这个 NFT 的 ERC-20 之后。然后，他们可以在 Sushiswap 上为 ETH:$NFT 对提供流动性。
这种方法有几个缺点。
首先也是最重要的是，这仅对地板资产有利。如果你有一个僵尸朋克（Zombie Punk），用这种方法，除非你想要搞慈善，否则你会很不走运。
全球做市商MBIT将为Pyth Network提供数字资产对实时市场数据:10月25日消息，全球做市商MBIT已与预言机项目Pyth Network合作，将为其提供各种数字资产交易对的机构级实时市场数据，以为加密货币市场带来更大流动性和透明度。[2022/10/25 16:37:48]
其次，缺乏流动性可能意味着这些资金池很容易被操纵。例如，BAYC 金库代币在 Sushiswap 上只有 382000 美元价值的流动性，尽管它是流动性最强的 NFT 收藏品之一。
对于这些流动性更强的收藏品的持有人，尽管存在所有这些问题，但这种方法可能是这些借款人的首选，因为 a) 不仅场内资产通常主导收藏品（50-75% 的项目），而且 b) 所需的深度不会那么大，因为鉴于许多藏品的分布性质，大多数借款人的借款规模并不大。
FloorDAO 正在寻求通过扫描和绑定来解决这个问题，这种方法的可扩展性有限，因为它是由 gFloor 持有者策划的。
Valkyrie Funds将提供加密独立管理账户:金色财经报道，加密资产管理公司Valkyrie Funds周二表示，它将提供独立管理账户（SMA），旨在使传统投资者接触到各种加密货币投资组合。新的SMA服务最初将支持三种主动策略：比特币（BTC）、比特币和以太坊（BTC），以及比特币、以太坊、SOL、MATIC。Valkyrie将向金融顾问、家族办公室和其他金融机构提供其SMA，然后这些机构可以向他们的客户推销。
Valkyrie是继Ark Invest和富兰克林邓普顿之后第三个宣布加密货币SMA计划的资产管理公司。（CoinDesk）[2022/10/5 18:39:30]
最后，NFT 价格与 NFTX 报价/资金池预言机提供的价格之间通常存在价差。这可能是由于多种原因造成的，从缺乏套利者/收藏品流动性差，以及 - 这更多地是困扰 NFTX 的一个问题 - 池中的被盗资产（不能在 Opensea 上出售）。
Regen Network Development购买100万美元碳信用额，创美国历史最大城市森林信用单笔交易:金色财经报道，总部位于特拉华州的区块链软件开发公司 Regen Network Development 宣布购买100 万美元的碳信用额，这笔交易是美国历史上最大的城市森林信用单笔交易。据悉，这笔交易由西雅图非营利组织 City Forest Credits 监督，该非营利组织在几个大都市地区负责碳登记管理，不过有消息称 Regen Network Development 很可能会将这些碳信用积分出售给其他买家。（seattletimes）[2022/6/4 4:01:42]
优点：目前使用最广泛的方法（锁定流动性约 3000 万美元）
缺点：流动性低，仅适用于地板 NFT
对于不知情的人来说，Sudoswap 是一种协议，通过允许集中的流动性充当卖/买订单，致力于为 NFT 提供类似 Uniswap V3 的体验。
鉴于资金池的高度不可替代性，即使对于一些流动性更强的收藏品，基于 Sudoswap 的预言机如何具有很大的深度仍有待观察。 Uniswap V3 预言机可以通过拥有大量流动性来避免这个确切的问题，从而使操纵变得更加困难，因为它使流动性更难被推出范围之外。例如，对于要在 Rari Fuse 上验证的池，Uniswap V3 需要至少 100 万美元的全方位流动性。
此外，与 ERC-20 + AMM 方法相比，NFT 仍然是 ERC-721，并且由于不涉及碎片化步骤，因此不会面临实际 NFT 价格差价的问题。
优点：Sudo 处理 ERC-721 时更直接
缺点：更容易被预言机操纵，并且不是为用作预言机而设计的
依赖于 Chainlink 预言机的久经考验的方法也可以应用于 NFT 定价。
例如，Jpeg'd 依靠 Chainlink 向 Bored Apes 和 Punks 提供底价的 TWAP。需要特别注意排除清洗交易或其他操纵价格的尝试，但这当然是一个可以解决的问题。
这种方法的一个注意事项是，它仅限于最具流动性的系列：Bored Apes、Punks，也许还有其他系列。
优点：可靠，最容易集成到 DeFi
缺点：仅限于流动性最强的 NFT 的地板资产
链下分析可以包含多种分析数据的技术。
例如，NFTBank 和 Upshot 使用 ML 从选定的流行 NFT 收藏品系列中提取特征以进行估价。
Goblin Sax (fka Gringotts DAO) 在获取链上数据方面采用了类似的方法，但由于他们专注于借贷，因此他们也关注来自 NFTfi 和 Arcade 等借贷平台的历史数据。
这种方法的主要缺点是，由于这种分析的更高级的性质，获得这些数据的过程是中心化的。 例如，NFTBank 有一个用于 NFT 定价的内部模型。
这与像 Chainlink 喂价这样的解决方案形成对比，其中多个来源可以提供数据来证实以输出 USDC 中的 ETH 价格。
优点：可迭代，最正确
缺点：可以依赖单一来源进行分析，概率更高
最后，还有 Abacus Spot，该应用利用乐观的质押，依靠锁定的流动资金池持续评估单个 NFT。如果所有者认为 Spot 价格高于感知市场价值，则可以将相关 NFT 存入并拍卖。这是 Spot 的缩写解释，但可以在此处找到更好的解释。
Abacus Spot 的一个主要好处是它不依赖于特定的估值机制，而是选择当场对能够部署上述策略以最大化回报的 LP 的决策进行索引。这也意味着 Abacus Spot 广泛适用于任何资产、grails、1/1，尤其是艺术领域之外的资产。这让人想起多臂老虎机，它允许随着时间的推移出现最佳策略。
Abacus spot 的一个主要缺点是资金效率。
尽管在 NFT 被高估的情况下，被低估的池中的质押者可以从巨额意外中受益，但池需要高估 NFT 才能发生这种情况。这不太可能，因为价格需要达到所有者认为被高估的价格，这抵消了池内的巨大上涨空间。
这意味着，除了 NFT 所有者决定存入并为储户提供上行空间的长尾概率之外——唯一的原生收益是 ABC 代币的形式，它是Abacus 协议的治理代币。
优点：由 ETH 支持，适用于多种资产
缺点：考虑到 1 周的最短锁定时间，资本密集型、更精细的定价解决方案是困难的，尽管对此的需求值得商榷。
总而言之，要改进当前拥有 NFT 能力的预言机领域，还有大量工作要做。动态地为非流动性资产定价是极其困难的，并且所概述的所有方法都存在一种或另一种形式的限制，这些限制不允许它们足够强大以实现稳健的定价。
如上所述，这些原语的高度重叠开辟了新的可能性，我们将在本文的第 2 部分探讨为什么借贷对于准确的 NFT 定价如此关键。
感谢 Goblin Sax 的 Chris、0xRusowsky、George Beall 和其他一些人在发布前提供了建议和校对。
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