Bybit駭客攻擊後，DeFi如何有效應對市場動蕩？|數位時代 BusinessNext

Bybit駭客攻擊後，DeFi如何有效應對市場動蕩？

Bybit遭遇14億美元駭客攻擊，加密貨幣市場面臨嚴重衝擊，DeFi平台如何應對這一史上最大規模的駭客事件，以及潛在的傳染風險和價格波動？

DeFi如何有效應對市場動蕩？

在Bybit遭遇14億美元駭客攻擊後，加密貨幣市場面臨嚴重衝擊，DeFi（去中心化金融）平台如何應對這一史上最大規模的駭客事件，以及潛在的傳染風險和USDe價格波動，成為了加密領域關注的焦點。本文將深入探討此次攻擊對Aave、Ethena及USDe的影響，分析DeFi系統如何應對這一事件，並探討Proof of Reserves（儲備證明）是否能夠防止超過2000萬美元的清算。

在攻擊發生後，Chaos Labs團隊與bgdlabs、AaveChan和LlamaRisk共同成立了應急小組，評估Aave可能面臨的風險和系統性風險。

應急小組重點關注了幾個核心問題：Bybit的償付能力狀況、是否存在更大規模攻擊的可能性，以及考慮到sUSDe的敞口，任何破產或減記可能對Aave造成的影響。

Ethena Labs確認其資金是通過Copper.co託管的，但市場仍擔憂Bybit無法兌現損益可能導致的連鎖反應，以及USDe是否會面臨更深度的脫鉤風險。

對Bybit破產風險的分析顯示，主要存在三個方面的隱患：USDe對沖失敗導致的敞口風險、ETH價格下跌引發的連鎖清算風險，以及潛在的DeFi傳染風險。

這促使相關方需要準確量化損失以決定是否採取凍結sUSDe市場等措施。通過透明度儀錶板可以看到Ethena在Bybit的ETH配置情況，而Ethena Labs的抵押品則安全地存放在Copper.co場外，這種託管解決方案和場外結算機制使Ethena和USDe有效地規避了類似FTX交易所的破產風險。

在假設4億美元的「帳面」名義ETH頭寸無法平倉，且ETH價格在Copper.co釋放資金前下跌25%的情況下，Ethena可能面臨1億美元的未對沖損失。不過，考慮到6000萬美元的保險基金，USDe的總支持損失預計僅為0.5%。

基於風險相對可控的判斷，Aave準備了風險應對方案，並持續監控事態發展。

在價格方面，USDe在不同交易場所出現了明顯的價格偏差。在Bybit平台上，由於恐慌性拋售和缺乏即時套利，USDe/USDT一度跌至0.96美元。

相比之下，鏈上定價表現更為穩定，僅出現短暫脫鉤至0.994美元的情況，並很快通過套利恢復。這種差異主要源於贖回機制和預言機的作用。

與CeFi不同，USDe的贖回可通過Mint and Redeem（鑄造與贖回）合約在鏈上持續且原子化地進行。USDe的鏈上贖回機制運行順暢，數小時內完成了1.17億美元的贖回。Ethena Labs還將贖回緩衝區提升至2.5億美元，並通過持續補充維持價格穩定，直到USDe恢復錨定。由於USDe贖回的原子化特性，白名單贖回者迅速在Curve上彌合價差。

然而，預言機的異常放大了市場風險。Chainlink的USDe/USD價格預言機偏離鏈上價格，下跌至0.977美元，儘管贖回機制仍在正常運作。

這一偏差導致Aave上2200萬美元的清算，交易者因二級市場價格波動被清算，儘管其USDe資產的抵押狀況良好。

這凸顯了預言機機制的改進空間，一個整合儲備證明的智慧數據源或許能夠提供更準確的USDe估值，避免不必要的清算。考慮到即時贖回，而不是僅依賴於加權平均交易價格。這樣的智慧預言機可以：

防止不必要的清算
維持資本效率
降低市場壓

哪些地方可以改進？

風險、價格和儲備證明數據必須協同工作，而不是孤立存在，以確保價值並在壓力下保持DeFi系統的韌性。價格預言機應反映真實的抵押品支持，而不僅僅是二級市場價格。

整體來看，DeFi生態系統承受住了這次壓力測試。Bybit團隊通過保持透明溝通穩定了市場，Ethena Labs團隊迅速消除了風險敞口，確保贖回順利進行，而Aave則在沒有產生壞帳的情況下有效控制了風險。

這次事件表明，為了建立更具韌性的系統，行業需要更智慧的預言機和風險感知基礎設施，在確保安全的同時提高資本效率。下一次重大壓力測試的到來只是時間問題，行業需要未雨綢繆。

本文合作轉載自：PANews

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。