万字探讨DeFi建立信用的另一种可能：威慑纪元RWC模型

尽管很多人都认为区块链是革命性的创新，在信息可复制的互联网上实现了价值的不可复制性，仿佛 Crypto 世界仅凭自己的力量就能蓬勃成长。然而，事实上引入外部世界的购买力对于加密货币的规模增长至关重要。从历史上看，比特币价格的每次高峰都伴随着稳定币供应量的激增。

从系统论的角度来说这不难理解，因为熵增的趋势，任何封闭系统都最终会归于热寂。只有与外部系统发生能量和物质交换的开放系统，才能摆脱这一趋势。 Crypto 世界也是如此，我们不是仅仅满足于极客之间互相转账几个 BTC 买几个披萨玩玩，而是希望现实的经济活动越来越多地采用区块链这项技术，证明它的实际价值，从而实现规模的成长。

不过现在加密货币的增长遇到了一个天花板，就是缺乏信用体系。熟悉 DeFi 借贷协议的用户应该知道， DeFi 是几乎完全没有信用借贷的，只有超额抵押，因为 DeFi 目前无法做信用的评估。并且，更广义上的信用体系也出了问题， 2022 年 Luna 、三箭、 FTX 的一连串暴雷已经让主流资本对 Crypto 产生了信任危机。在传统金融人眼里 Do Kwon 、 Su Zhu 这样的人还能再出来做项目，是难以想象的，因为按传统金融的游戏规则，这样的人是不可能再继续在圈内混下去的，同时也让传统金融人士对 Crypto 的信任基石产生了质疑。

本份研报便将探讨 DeFi 建立信用的一种可能性，笔者称之为 “威慑纪元 RWC 模型”，RWC 代表 Real World Credit（现实世界信用），该模型或将解决 DeFi 信用借贷最大问题。

作者：samoi.eth，Web3Caff Research 研究员，BuidlerDAO Core Builder，LXDAO 等多个 DAO 组织贡献者，Meta Training 负责人

封面：Photo by MagicPattern on Unsplash

字数：本份研报超 13000 字，预计阅读时长 26 分钟

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目录

• TL;DR
• 链上信用的背景与现状
  • 比特币价格与稳定币增量的关系
  • DeFi Summer 中货币供应量与杠杆率的双增长
    • 存款准备金率与货币乘数效应
    • 存款准备金率与超额抵押率
    • 存款准备金率与现实杠杆率
    • 信贷扩张、信用、债务之联系
  • Crypto 需要引入信用才能进一步增长
    • 美好的理想
    • 骨感的现实
    • 信用体系缺失引起投资人的质疑
  • 链上信贷的现状
    • 极少量的信用借贷
    • 链上信贷的痛点
• 链上信用的解法：威慑纪元 RWC 模型
  • 模型的缘起
    • IPFS 与 区块链确权
    • W3C DID 标准的争论
    • 比特币交易与中心化服务
  • 基础业务逻辑
    • 最简模型结构
    • 模型中的两种角色
  • 威慑纪元 RWC 模型的必要组件
    • ZK-DID
    • Legal 部门
    • 风控部门
• 模型缺陷与业务场景
  • 模型缺陷与解法
    • ZK-DID 进度未知
    • 罪罚不对等
    • 不良需求带来的系统性风险（“赌徒风险”）
  • 业务场景
    • 隐私
    • 现实世界高信用个体的进入
    • 信用闪电贷
• 总结

TL;DR

• Crypto 世界不能是个封闭系统，引入稳定币、现实资产、现实信用才能进一步发展。
• 存款准备金率与超额抵押率相关，链上借贷与银行系统类似，有信贷扩张的能力。
• 威慑模型原理，自行悬挂 “达摩克利斯之剑”，提高作恶代价来增加信用。
• 威慑模型的问题在于 ZK-DID 进展未知、罪罚不对等问题、“赌徒风险” 等。
• 威慑模型的业务场景在于为用户提供隐私、帮助现实高信用个体入局 Web3 、信用闪电贷等。
• 链上信用体系建立初期，不应当回避中心化解决方案，这可能是必由之路。

链上信用的背景与现状

比特币价格与稳定币增量的关系

比特币最初的愿景是成为一种法币的竞争货币， Crypto 领域也一度尝试以 BTC 为本位去进行交易，但实践中 BTC 计价的交易对难以避免地被稳定币计价的交易对所挤占，下图是 ETH/BTC 交易对与 ETH/USDT 交易对的交易量对比：

事实上 BTC 本身的价格暴涨也与稳定币供应量的增加有很大关系，最典型的是 2017 年 9 月之后， BTC 再创新高，从低点 $4000 暴涨至 $20000 附近，而同时期 USDT 供应量从 4 亿美金快速增长至 13 亿，最终稳定在约 20 亿的规模。

从图中我们看到 BTC 在大周期内的波动性与 USDT 稳定币发行量的波动有明显的正相关。（DeFi Summer 之后 USDC 等其它稳定币的增长在此图中还未完全体现。）

对此丝毫不令人奇怪， Crypto 的市值增长离不开与传统金融世界的交换，一个与外界有物质和能量交换的开放系统才能避免热寂。 Crypto 总市值的高速成长，也源自于引入了现实世界的 “物质与能量”：

• 引入现实世界的货币供应，即稳定币供应量的增长；
• 引入现实世界的资产（Real World Assets），正如 MakerDAO 将美国国债引入 DAO 资产的尝试，下一步将更多的现实资产映射至区块链，也将带来更大增长；
• 引入现实世界的信用（Real World Credit），现实世界金融当中，信用借贷是非常重要的组成部分，而目前区块链世界中的这一部分几乎为零，信用借贷是非常可观的经济规模，极具想象力。

DeFi Summer 中货币供应量与杠杆率的双增长

DeFi Summer 是 2020 年去中心化金融领域发展的高峰，它使加密货币从漫长的熊市中走出，也推动了比特币价格到达新高。除了稳定币供应量的增加，杠杆率的增长也是 DeFi Summer 的一个原因。这使得 10 倍的货币供应量增长可能带来 20 倍的效果。随着去中心化世界基础模块的发展， DeFi 开始具备了像传统金融系统一样的信贷扩张能力。

在 DeFi 中，像 AAVE、 Compound 等借贷协议就像现实中的银行系统，拥有了 “无中生有” 创造货币的能力。而 Swap 交易的成熟，则让扩张出的货币有了使用场景。此外，区块链的可组合性，使得挖矿补贴、预言机喂价的衍生品等更多的产品有了丰富的可能性。

哦，等一下，你从来不知道传统银行可以 “无中生有” 创造货币？

存款准备金率与货币乘数效应

普通人都以为存在银行中的钱是一张张现金，其实不然。我们以美国央行为例，央行发行的现金，被称为 “高能货币”，它们在银行系统中经过不断借贷，会膨胀出许多倍，这便是货币乘数效应。货币乘数的上限与央行规定的存款准备金率有关，也就是每次有储户存款时，商业银行需要将存款的一部分存入央行保管，以备发生挤兑的时候有一定量的现金可以还给储户。

我们来看以下两个例子：

• 假设存款准备金率为 10% ，且我们只有一家商业银行。那么当 A 储户存入 $100 时，商业银行需要将其中的 $10 存入央行作为储备，剩下的 $90 可以放贷出去，B 借出了这 $90，付给了 C ， C 又把这 $90 存回了银行。那银行又要将 10% 也就是 $9 存入央行，剩下的 $81 可以再借出去，如此反复……经过足够多次存贷之后，所有的现金最终都进入了央行储备。
• 上面的这种模型，每次贷出的钱会越来越少，有点复杂，我们简化一下。假设上面的例子里，我们每次放出的贷款都是 $100 ，每次存回来我们都要押 $10 进央行，那么 10 次之后原先的 $100 就都存进了央行。钱还是只有那 $100 ，但此时却有 10 个人都认为自己拥有 $100 的存款。

从上面的例子我们可以总结出规律：货币乘数 = 1 ÷ 存款准备金率。同时，我们也不难推理出，任何一家正常经营的商业银行，都是经不起挤兑的。

存款准备金率与超额抵押率

说完存款准备金率，一些用过 DeFi 借贷协议的用户就反应过来了，似乎借贷协议里的某个概念和它十分相似，那就是超额抵押率。目前链上借贷是几乎没有信用借贷的，绝大部分的借贷都是超额抵押借贷，超额抵押意味着你需要得先拥有一笔较大的资产作为抵押品，才能借出一笔较小的贷款。

如上图中的例子，超额抵押率为 74%，那么抵押 $100 的 USDC，你最多可以借出 $74 的贷款。而当你的抵押品价格下降（或者借出的代币价格上涨导致债务扩大）使得抵押率超过 76% 时，意味着你的抵押品不能提供足够安全的保障了。这时虽然你尚未资不抵债，但资产仍将会被清算，第三方清算者会替你还清一部分债务，以折扣价获得你的抵押品，他们如果立即卖掉抵押品则可以获得差价作为利润。超额抵押中超出的那部分，目的是给清算者留出利润空间，确保系统的安全。

咦，这不就相当于存进银行 $100 ，给央行留 $26 吗？和存款准备金率 26% 这不一模一样吗？

没错，这两个概念确实是非常接近的，超额抵押率 = 1 – 存款准备金率。我们暂且把拿 USDC 的抵押率当做 75% ，也就相当于存款准备金率为 25% ，根据上面的公式，我们的 “货币乘数” 大概会到多少倍呢？1 ÷ 25% = 4 倍。

存入 $10000 USDC ，借出 $7500 USDC，再反复存入抵押贷出 …

循环	资产	负债
原始	10000.0	7500.0
1 次	7500.0	5625.0
2 次	5625.0	4218.8
3 次	4218.8	3164.1
4 次	3164.1	2373.0
5 次	2373.0	1779.8
6 次	1779.8	1334.8
7 次	1334.8	1001.1
8 次	1001.1	750.8
9 次	750.8	563.1
10 次	563.1	422.4
总计	38310.6	28732.9

可以看到我们的资产差不多是变为了原来的 4 倍，其中的大约 3 倍是以资产和负债一比一扩张完成的，这就是所谓的 “资产负债表扩张”。

第一次发现 DeFi 里可以进行循环贷时，肯定有小伙伴吐槽，这不是自己左脚踩右脚螺旋升天嘛， DeFi 的水份太大了。但是实际上你了解了现实世界货币扩张的过程，你会发现它们本质上是一样的。只不过现实世界是通过 A 存 B 借 C 存 D 借，多个人来完成的，循环贷则是由一个人完成的。循环贷也有其正面意义，不过与本文无关，在此不过多赘述。

存款准备金率与现实杠杆率

存款准备金率是货币银行学里的一个基础概念，现在我们也仍用它来理解 “信贷扩张” 这个概念。但实践中调整法定存款准备金率已经不再是一种有效的调控经济手段，特别是西方经济体已经基本完全放弃了这个工具。

存款准备金率被放弃主要有三个原因：

• 法定存款准备金没有利息，是纯纯的 “义务”。这让恨不得让每一分钱都能钱生钱的银行股东们非常不快，他们宁愿让法定存款准备金率尽可能降低，然后存一部分 “超额存款准备金”，那一部分央行是要付息的，这样能提高 “资本利用效率”。
• 存款准备金率下调的空间越来越小。长久地使用降准作为放水刺激经济的手段之后，存款准备金率越来越低，就像一条失去弹性的橡皮筋，本身对经济的调控效果也越来越差了。
• 降准救市经不起实战考验。面对重大危机时，降低存款准备金率救市的尝试没有一次成功。

其中最后一点是最致命的，一剂药方的原理也许尚未被搞清楚，但只要它有效，人们就会使用它，反之如果一直不起作用，那它就会被抛弃。但存款准备金与货币乘数的模型明明很简洁有力呀，为什么实践中不起效呢？

我们来细细探索一下，假设将存款准备金率从 20% 降低到 10% ，发生了什么？

• 1 ÷ 20% = 5 倍
• 1 ÷ 10% = 10 倍

看起来，这个调整能让货币乘数从 5 倍提升为 10 倍，非常有效的放水刺激，对吗？

好，我们继续将存款准备金率降低，发生了什么？

• 1 ÷ 1% = 100 倍
• 1 ÷ 0.1% = 1000 倍

美国现在对银行的法定存款准备金率已经降至 0 ， 0 不能做除数呀，难道他们的货币乘数是无穷大吗？总觉得哪里不太对劲。

信贷扩张、信用、债务之联系

我们一直说货币的本质是信用，法币的本质是主权国家的信用，但细想一下，美国政府的信用值多少钱呢？能印 10 万亿美元？还是 1000 万亿？

信用是个难以量化的东西，只停留在这个层面，完全无法实操。实际上，货币的本质是债务，而法币的本质是主权国家的国债。美国财政部发行一千万的美国国债，美联储印出一千万美元把这批债券买下来，这样这一千万就进了美国政府的口袋里，可以通过财政支出流入现实经济。

但要注意，这一千万都是 “现金”，都是 “高能货币”，在我们货币乘数的例子中，这一千万也许会扩张 10 倍变成一个亿，那另外的九千万是哪儿来的呢？

这九千万同样也对应着其他个体的债务，比如——住房抵押贷款。

A 通过贷款购入了一套一百万的房子，这一百万此前在经济活动中存在吗？还不存在。

但等他贷出并付了购房款之后，开发商的确收到了这一百万，然后开发商可能会用这笔钱支付工人工资、向原料商支付建材款等等。整个链条上的收款者都收到了这一百万的一部分，然后存回了银行，所以为这一百万扩张出来货币背书的，其实是 A 承诺将来 30 年，每个月还本付息的债务。

从上面的例子可以看出，货币乘数并不会因为存款准备金率这一个指标的调整而凭空扩张出来。信贷扩张的过程依赖于其他人承担债务才能实现，千千万万的个体、企业、政府部门承担了债务，才将那另外的九千万扩张了出来。

那么当央行降低存准想要救市的时候，往往是经济极端不景气的时候。此时银行也不愿意贷款，怕企业还不上；企业也不敢贷款，怕投资增产后卖不出去砸在手里……这就是为什么存款准备金率面对重大危机时往往无法奏效的原因——它太间接了。

Crypto 需要引入信用才能进一步增长

美好的理想

了解了存款准备金率应对危机总是失败的原因：也就是广义货币扩张的过程，依赖于其他人承担债务才能实现。货币乘数其实体现着现实经济活动的总杠杆率，经济过热的时候，杠杆率较高，经济下行时，通过市场出清将杠杆率降下来。合理的杠杆率是自然的、健康的，而我们需要有实际的借贷需求，将这部分杠杆支撑起来。

理想状态下，我们应当把信贷资源交给有能力、有价值的个体，以便推动创新，让投入的资源产出更多的价值，比如在大学时期的扎克伯格、还在家后院攒机子的乔布斯；或者是现金流稳定的信用良好的个人，能够在消费贷、住房贷款中，成为稳定产生利息的借贷需求。

骨感的现实

但以目前链上借贷的业务构成，几乎完全由超额抵押组成。这意味着如果借贷发生在链上的话，扎克伯格在创业初期想要借出几万美元维护自己的服务器，可能先要有十万美金等值的比特币作为抵押；普通人想要借出一套房子的购房款，前提也许是他先拥有了两套房子价值的 Crypto 资产作为抵押物。

超额抵押押大借小的模式，让很多借贷的需求变得很滑稽——一个人需要钱，所以才想借钱，但借贷协议愿意借给他的前提是，他需要先拥有一大笔其他资产做抵押物。

这一切都源于链上信用体系的空白，而现实金融活动中，信用借贷是占比非常重的一类业务，缺少这一块让 Crypto 领域的借贷像个发育不良的早产儿。

信用体系缺失引起投资人的质疑

近年来，随着区块链技术的发展，传统金融圈的很多机构和投资者开始关注和投资区块链相关的项目和公司。比如， a16z 、红杉资本等知名风投机构都已经在区块链领域进行了投资，并且取得了不俗的成绩，上一轮比特币冲击 6 万美元的新高离不开他们的影子。

然而后来 Luna 、三箭、FTX 等事件的接连发生，让传统金融圈对 Crypto 产生了疑虑。传统金融圈是非常注重个人的信用的，不论世界怎么发展，那些老钱们还是愿意和一个合作了十几年的中间人去进行交易。一个人如果做了不道德的事情，在圈内就很难混下去了，而且足够严重的话，是会受到法律的制裁的。

他们很难想像 Do Kwon 这样的人，在匿名创立了 Basis Cash 之后（据传），反手又创立了模型更简单粗暴的 Luna – UST 。三箭资本的 Su Zhu ，在让这么多人倾家荡产之后，居然又出来创建了 GTX 债权交易所（后改名为 OPNX），这一切在传统金融圈人士眼里都太不可思议了。

甚至于传统金融圈现在产生了一种新的观点流传甚广： Crypto 最终的结局离不开被传统金融收编，因为我们解决不了链上信用的问题，最终还是要被收购、被招安，继续沿用原来运行了上百年的传统金融的那一套基于担保、法条的信用体系。链上金融必须解决自己的信用体系问题，否则 Crypto 的市值可能会被锁死在一两万亿美元的水平。

链上信贷的现状

极少量的信用借贷

目前 DeFi 上的借贷协议，绝大部分都是只支持超额抵押的。也存在少部分支持信用借贷的项目，比如 Maple Finance 。

我们可以看到，它支持零抵押物借贷，这可以算得上是信用借贷了。

它采取不同资金池的策略，有的池子只允许通过 KYC 的投资人提供资金，贷款者也经过 KYC 。无许可的资金池，则允许公众投资人提供资金，但贷款者扔需要 KYC 。

通过 KYC 、限定业务范围，勉强保持了业务的可行性，但这显然与理想的去中心化精神相去甚远。而且这样做是否公平与透明？我们看过去在该平台上发生的借贷，只有机构能享受，而且大机构借的多，无需抵押，利息却更低；小机构借的少，需要抵押，利息反而高。

因此它本质上是个中心化的业务，只是接受了 Crypto 资产而已，而且存在被大机构当成提款机的风险，我们知道 Alameda 和 FTX 在 2022 年一起暴雷，想必它的最后几笔贷款肯定是没还上的。

链上信贷的痛点

生长难：

现实经济生活中每个人有自己的身份，有自己的职业，有银行流水，有社交数据。但看向区块链世界，目前链上的数据绝大部分都是些金融数据，而且在 DeFi Summer 之前，连这些金融数据也少得可怜。 链上信用评估体系需要从零开始建立，取什么数据，如何评价，都需要长时间的探索试错，这方面的尝试还在非常初期的阶段，甚至连个胚胎都还没看到。

社交数据对于构建信用也是极其重要的，但目前 SocialFi 真正跑出的项目还很欠缺，使得整个链上信用体系的建立，就像长在悬崖上的一棵幼苗，不但幼小脆弱，连成长的土壤也极其缺乏。不过通过社交数据建立信用这条道路是有人在尝试的， AAVE 推出的 Lens Protocol 就非常有野心。而且 Lens Protocol 形成的社交数据如果能供养链上信用体系，与 AAVE 的主营业务借贷协议是完美契合的，不得不称赞一下 AAVE 团队的远见和野心。

毁灭易：

链上信用体系的建立还遇到一个困难，就是毁灭太容易了。一个钱包地址，由一串难以记忆的随机字符组成，背后所对应的人也难以被追踪。这确保了去中心化极客对隐私的要求，但也让链上信用的毁灭变得非常容易。

匿名团队发起一个项目，筹集了资金后按捺不住诱惑， Rug 跑路的；黑客盗取资金后，用各种方式洗币跑路后也难以追回……这就是目前 Crypto 圈的现状，搞砸一个 “身份” 之后，重新创建一个钱包的成本太低了。以此为基础建立链上信用，那如果一个地址拥有了价值 $10000 的信用而获得了 $20000 的贷款，他会毫不犹豫地跑路然后创建一个新的地址。

探其究竟，是因为我们很难给予地址背后的控制人，除了罚没质押的资产之外的额外代价。而黑客事件中的退回被盗资金，“黑帽” 转 “白帽” 的行为，常常是黑客不小心留下了痕迹，导致现实中的本人可能被司法机关追责送进监狱，在此威胁下才顺坡下驴地转为领取漏洞赏金，避免起诉。

这个骨感的现实，就是链上信用体系的现状：土壤贫瘠成长困难，而毁灭却轻而易举。那么，如何解决这个问题呢？

链上信用的解法：威慑纪元 RWC 模型

目前，尽管稳定币等形式的加密货币已经尽可能地引入了外部世界的购买力，但是想要进一步引入外部世界的经济活动，必须引入金融的本质——信用。

在去中心化的信用体系中，需要解决作恶成本低、链上信息刷单、养现金流等问题。链上信用模型和风控体系的建立必然需要漫长的磨合、探索，无法拔苗助长，但在这个体系的幼年期，有一种解法显得触手可及，以下便是笔者思考的缘起和推理。

模型的缘起

IPFS 与 区块链确权

2018 年笔者曾参与一个项目，试图用 IPFS 解决链上音频视频作品的确权问题。那时连 Snapshot 都还没有，我们试图用 Kovan 测试网进行全链上的 “社区投票”，回忆起来还是非常有趣的尝试。

区块链与知识产权确权是一直被人提起的业务，逻辑很清晰， IPFS 更是适合做这件事情，因为每个文件在 IPFS 系统中都会拥有独特的哈希。但经历过 mp3 文件随便下载的年代的我，当时就问了创始人一个比较尖锐的问题：如果我们把一个电影文件的一帧，做了微小的修改，然后上传至这条区块链网络，那这个盗版电影也会拥有一个独特的哈希，如何靠这一点来防止盗版呢？

这个问题显然是无法解决的，这也是那个项目最终没有成功的原因之一。

不过当时创始人的回答给了我很大启发，他回道：现实生活中完全消灭盗版了吗？并没有。所以我们的目的也不是完全杜绝现实中也没有解决的问题。我们只是在现有的体系下为他们提供一个可行的解决方案。

回到去中心化信用体系的角度看这个问题：现实中买卖身份，找背债人，养好现金流，骗出贷款就不还的情况，有没有存在？自然是有的，甚至还形成了产业链。现实里银行是怎么处理的？是靠风控体系，把坏账率控制在一个较小的比例，把坏账风险加点在利息里 Cover 损失，或者用保险等金融工具对冲，从而实现金融系统的稳定。

同理，我们也不是追求在链上信用体系里完全杜绝这种作恶的发生，而是提供一个解决方案，让链上信用体系从几乎不可行，变成一台可以使用的 “原型机”。

W3C DID 标准的争论

在某次 W3C 的 DID 标准的讨论会上发生过一场激烈的争论，是否允许中心化服务器为 DID 提供数据？

W3C 的 DID 标准，一个身份之下允许有多个接口。一派观点认为我们做的是去中心化数字身份，那么就只能允许去中心化的数据作为身份的数据源。另一派则认为，我们也应当接受中心化公司为 DID 提供的数据。

比如推特可以提供数据证明某个 DID 它的推特账号是什么，Binance 也可以提供数据证明某个 DID 对应的 Binance 账户上有多少资产。如果说中心化的机构可能作恶，就完全拒绝他们提供的数据，这同样会大大限制 DID 的使用场景。

比特币交易与中心化服务

再回看比特币交易的发展历程，最早 BTC 只能进行点对点的转账，交易不太方便。历史上那笔人类有史以来最贵披萨的交易，也是借助一个喜欢 BTC 的第三人接收了币之后，替那老哥买了两张披萨。

回看早期比特币交易不便的时代，人们是怎么解决问题的呢？是把 BTC 转到中心化交易所进行交易呀，中心化交易所固然不是很好用，以前各个交易所之间还有显著的价格差可以搬砖套利；交易所也可能发生黑客事件导致用户的资产丢失。

但对于行业发展的初期来说，这已经足够好用了，并且中心化交易所的安全体系本身也在进步，至今 Binance 等中心化交易所仍然是 BTC 交易比较活跃的场所，它们作为新人们进入去中心化世界的桥梁，在可见的未来里仍会存在。

那么反推链上信用体系的建立，我们不妨也向中心化的解决方案寻求帮助。这条道路很可能不是可选项，而是不得不经过的必选项！

基础业务逻辑

最简模型结构

理解最简化威慑纪元 RWC 模型，其实就是现实 KYC 信息 → ZK-DID → 链上钱包的映射过程：

1. 现实 KYC 机构：提供 KYC 信息的认证，增信数据等。
2. ZK-DID 数字身份 & SBT：接收中心化机构的数据，由用户个人控制，可向对应链上钱包发送 SBT 进行绑定，不透露非必要的信息。
3. 链上钱包：接收 SBT ，进行链上金融活动。

夸张一点，假设我们直接向山姆大叔（美国政府）进行自己的身份认证，并把这个备案映射到 DID 上，然后通过 SBT 与某个特定的链上钱包做映射，这个 SBT 的图案可能是一个 “可坐牢” 的标签。

正常情况下，用户可以使用这个钱包做金融活动，大家不知道这个身份之后的人是谁。但如果钱包的主人做了不好的事情，比如 Rug 跑路、借钱逾期不还等等，智能合约或者其它机制就会触发惩罚，向执法机构发送此人的信息以及链上作恶的证据，进行现实世界的追责。

那么这样有 “可坐牢” 标签的账户，就像举着一把枪指着自己脑门的罗辑，大家就可以相信他有更高的信用。因为这个标签就像悬在人头上的 “达摩克利斯之剑”，一但账户所有人作恶，就可能会被送进监狱，解决了之前链上无法对账户所有人进行更强力惩罚的问题。

模型中的两种角色

我们前面提到不应贷出超过对方信用额度的金额，其实体现了一种 “合理估值” 的思路，也就是说如果一个账户评估后拥有的信用额度是 200 万，而你贷款给他超过 200 万，这件事情本来就不合理，但这种方案同样避免不了超额抵押押大借小的困境。

如果我的链上信用额度是 200 万，但是我想贷款 1000 万，有没有办法做到呢？

在威慑模型之下，我首先可以通过上面的途径，给自己准备一个 “可坐牢” 的标签，这样是不是就可以增加信用呢？假设这让我的信用翻了个倍，值 400 万了。

还有一些 Crypto 领域的知名从业者，他们本身就是实名的，假设我与他们相熟，不向公众透露我的个人信息，而向他们透露个人信息并获得了认可。那么他们就可以成为实名增信者的角色，为我担保剩下来的 600 万。

如此，我们就从负向和正向的两个层面为自己完成增信，可以贷出之前的信用无法负担的金额，实现了信用借贷。

威慑纪元 RWC 模型的必要组件

继续往下思考，为了完善上面的模型，我们需要三个必要的组件：

1. ZK-DID

最基础的就是 ZK-DID ，我们需要一个去中心化数字身份作为承载信息的载体，为了保护隐私，它最好是采用了零知识证明的。

我们可以将来自中心化机构的数据映射到这个身份上，比如 Google 、 Twitter 、 微信等 Web2 平台的信息；也映射链上的金融活动信息、以及 SocialFi 成熟之后的 Web3 社交信息；还有威慑模型中，现实世界的 KYC 信息等等。将这些有价值的信用信息映射到 DID 上之后，通过向链上钱包发送 SBT ，来完成信用的绑定。

现阶段为了最小可行性，我们只需要用一部手机和 APP ，搜集一些基本信息即可：

1. 人脸数据：通过视频，点头摇头等动作辅以 AI 识别记录，这方面已经相当成熟。
2. 基本个人信息：如姓名、年龄等，此外还有国籍，这涉及到执法区的问题。
3. 增信信息：信用卡额度，银行对账单等等，便于量化。

用可信硬件搜集这些信息也是未来的趋势之一，如 iPhone 的面部结构光已经形成一定规模； Win 11 之后也要求 PC 都要装有专门的加密芯片用于处理秘钥、指纹等生物信息；还有 WorldCoin 则很有野心的试图用授权的硬件搜集人们的虹膜信息，以确保每个人在数字世界能有唯一身份；甚至于在一些科幻作品中，未来我们会有植入人体血液的秘钥，以确保人身份的唯一性。

这三者的关系，有点像信赖大部分交易都诚实的 OP-Rollups ，和诞生更早相对更成熟的 ZK-SNARK , 以及未来更有潜力的 ZK-STARK 一样。

2. Legal 部门

前面我们提到 KYC 信息可以直接向政府部门备案，但这显然会触动一部分去中心化信仰者的神经。因为我们很难确保备案之后，监管机构会不会用这些个人信息去做其它的事情。

所以这一部分也许可以通过 DAO 组织或公司实体搜集和保管。如 Legal DAO 之类的 DAO 组织，将全球不同辖区的法律人才汇集起来。一般情况下，钱包主人没有作恶，那什么也不会发生，政府部门甚至不会知道有某个人的 KYC 信息在某个地方存在。可一旦发生作恶的事件，这个第三方法律实体将可以向政府的司法部门发起诉讼，提交对方的 KYC 信息及犯罪证据，进行现实追责。

追责行为的触发需要一个前体，它们可以由以下机制完成：

1. DAO 实体的投票治理，用多签的形式触发。
2. 智能合约触发，比如在借贷协议中，发生逾期不还、抵押率严重不足的情况，达到阈值时触发。
3. 未来的 AI 参与， ChatGPT 的表现引发了很多想象力，也许可以用 AI 来成为触发器。不过这是比较久远的未来可能发生的事情，而且 AI 的开发者掌握了更多普通人的信息，这可能会赋予他们在数字时代更多的特权，引发新的道德风险。当然这与我们今天的话题无关，不做更多拓展。

前体触发了追责程序之后，由现实的 Legal 部门发起现实世界的诉讼，从而实现威慑。有了以上两个必要组件之后，威慑纪元 RWC 模型已经初具可行性。不过我们还需要第三个组件作为催化剂，让整个模型变得更合理。

3. 风控部门

传统的金融行业风控已经做了非常久，有自己一套成熟的信用评估体系，这对我们链上信用体系从零开始建立也有很大的参考意义。

专业的风控部门可以做两种业务：

• 去中心化的数据提供商：构建类似 Chainlink 预言机网络一样的服务，仅提供信用数据的信息。
• 中心化的风控业务：像代码审计公司一样提供针对性的风控服务，维护自己的 Brand ，对 DID 打上 XX 风控公司评估的 XX 额度。

模型缺陷与业务场景

模型缺陷与解法

简化的模型往往存在考虑不周的地方，我们需要找出这些问题并试图回答它们：

1. ZK-DID 进度未知

DID 领域目前还未形成统一的标准，都是各家在发展自己的一套。 ZK-DID 发展到什么进程，用什么方案，是一个要回答的问题，这直接关系到威慑模型具体如何落地。

不过像前文提到的，大部分的 DID 都是希望成为一个身份载体，用于承载各式各样的信息，所以与我们希望实现的效果是一致的。

如之前的图示一样，既然接受各种信息源对 DID 的映射，那多一个来自 Legal 模块提供的信息源，也没有本质的区别。

2. 罪罚不对等

涉及全球各个辖区的不同法律，威慑触发时，很可能遇到 A 罪 B 罚的罪罚不对等问题，比如历史上知名的芝加哥黑帮大佬阿尔卡彭，FBI 和 警方盯了他非常久也没有找到任何犯罪证据，最后是被税务局用偷税漏税的罪名将他送进监狱的。

如果说阿尔卡彭是被不同的罪名声张了正义，也就罢了。另外两种情况就比较令人担忧了

• 大罪小罚： 如 Do Kwon 、 SBF 之流，他们造成了众多投资人的巨大损失，最后却未必能获得应有的惩罚。除了他们本身请得起最好的律师之外，涉及 Crypto 的法规也还不完善， Luna 到底算不算证券可能都要扯皮半天。
• 小罪大罚： 某人本来只是链上信用借贷逾期不还，结果触发威慑之后将信息发送给当地政府部门，本来是件小事情，结果当地法规对 Crypto 有极其严格的限制（印度曾试图禁止所有加密货币），因为一件小小的事件触发了极其严厉的惩罚。

由于各地法规的差异，和 Crypto 监管的变化，我们很难确保触发威慑后有对应的合理惩罚会发生。不过这并不影响本质逻辑，因为威慑从来是不对等的。

像核威慑，拥核大国之间不可能发生大规模热战就是这个道理，一旦核战发生，那么第四次世界大战人们就是拿着木头棍做武器了。

还有像罗永浩在锤子科技末期，还可以借出 1 亿去拯救他的梦想。大航海时代有限责任制诞生之后，至今都是商业活动中的主流，意味着最坏的情况发生，投资人也只会损失有限的资金。而当时罗签的是代价更大的无限责任制，所以才能在资不抵债的时候借出这么一大笔钱。

威慑从来是不对等的，威慑的代价大，才显现出其信用的分量。

3. 不良需求带来的系统性风险（“赌徒风险”）

现实生活中，人们遇到紧急情况会刷信用卡来支撑；在 Crypto 市场上，同样也有类似的紧急状况，就是做合约遇到需要补缴保证金的时候。

人其实从来不是个理性的生物，有很多认知偏差，比如 “损失厌恶” 的心理会导致做错方向时，平仓离场变得非常痛苦。链上信用借贷必然会吸引这一批用户，他们在保证金不足时舍不得认亏平仓，而是加大筹码死扛，期望扛到雨过天晴。

这种需求带来的风险，笔者称之为 “赌徒风险”，显然这种情况下借出的钱至少有一半几率会灰飞烟灭，在当事人的不理性之下，往往会超过 50% 。

这个问题的解法，关键在于风险隔离：

• 分不同等级的资金池，信用评级高的资金池利率低，信用评级低的资金池利率高。评级高的个体可以向下借高利率的资金，反之则不行。提供资金的投资人本身就应该对不同等级的资金池的风险做好准备，用利率加点覆盖违约成本。
• 用金库模式限制风险规模，比如我们专门有个金库负责小额借贷，额度限制在一定规模，如 200 万，如果资金池额度达到上限，那新的贷款者需要等待额度才能贷出。这样即便发生重大行情导致大规模违约，也可以控制损失的规模。

总而言之，我们需要用各种分层手段将风险隔离，像现实的银行系统一样，把坏账率控制在一个可接受的范围之内。

业务场景

接下来我们一起探讨一下可能的业务场景，这个模型不能是自嗨的产物，必须得在逻辑上有成立的业务场景才行。

1. 隐私

目前区块链上所有的信息都是公开透明的，这保护了区块链的安全，但也有不合理之处。每个人都希望自己的行为有一定隐私，对于巨鲸用户来说更是如此。但现实中人们又特别喜欢盯着巨鲸的钱包动向，像前段时间 Blur 空投时，麻吉大哥的操作几乎是被人扒光了底裤放在放大镜底下观察。

噢，麻吉大哥刷 Blur 获得了好多空投啊。噢，他一到手马上抛了一半啊。噢，他没来得及撤 BID 单，被人砸盘接了十几只猴子反而亏更多啊 …

这个例子非常典型地体现出，用户在区块链上是需要更多隐私的。特别是资金量较大的巨鲸用户，即便他们希望通过小号来掩饰自己的痕迹，现在也有专门的调查链上现金流的公司，能通过资金往来将不同账号对应到同一个实体。

这时候便出现了业务场景，转账一笔资金是非常显眼的行为，但如果是替一个匿名的小号担保一定的信用额度，让小号能借出一定的资金，这是不是就更加合理了呢？甚至于可以用一些算法切断担保人与被担保人的联系，我们知道某账户被人担保增信了一定额度，确不知道担保人是谁，就更能保护用户的隐私了。

2. 现实世界高信用个体的进入

最早的设想中，我们的理想是让现实世界中有能力有价值的个体进入区块链，将他们的信用带入去中心化世界。这也会是个很好的途径，比如著名的比特币反对者巴菲特老爷子。

比特币 100 美元的时候，老爷子说它是老鼠药；比特币 10000 美元的时候，老爷子说它是老鼠药的平方。但老爷子早年还说看不懂科技股，看不懂的东西不会碰，结果后面还重仓了苹果公司股票呢。如果老爷子终于改变主意，准备投资区块链这个新时代的风口 …

这时巴菲特就可以通过威慑模型拥有自己的账户，并且还可以通过以前在华尔街的朋友，那些已经在 Crypto 领域中的实名增信者们担保增信，从而拥有自己的隐私和信用额度。在上帝视角的我们当然知道，即便这个账户亏了几千万的资金，对他来说也是一定能补上的。

3. 信用闪电贷

AAVE 开创的闪电贷模式，允许用户无抵押借出一大笔资金，只要在同一个交易内还上本金和利息即可。是区块链技术的一种创新，这是传统金融中不可能发生的行为。工具是中性的，我们这里不讨论黑客用闪电贷作恶的问题，仅仅是说这个工具本身的使用门槛并不低，普通用户不会写代码，就无法使用闪电贷。

但闪电贷又确实有一些很实用的应用场景，比如在多个借贷协议中使用循环贷的情况，如果这时用户要解除杠杆，就会非常麻烦。他需要还一小部分钱，再取出一部分抵押物，再还再取循环多次。除了操作繁琐，链上的交易成本也将非常高。

假设我们允许用户在信用额度内，借出一大笔资金，并且在一小时之内只需支付一笔手续费而无需付利息，超过时限之后才需要付较高的利息。那用户就可以用这笔信用闪电贷的资金快速还上一大笔贷款，再取出抵押物还款，整个过程节省了大量 Gas ，那付一小笔手续费给池子，也变得合理了。

当然信用闪电贷也可能被用于赌徒加保证金，就是另一个问题了，前面提到的风控原则在此不做赘述。

总结

以上就是笔者关于威慑纪元 RWC 模型的思考和研究，其实它的原理非常简单，就是通过在自己头顶悬上一柄 “达摩克里斯之剑” 并向众人展示，从而获得信用。通过零知识证明技术，在实现以上逻辑的同时，尽可能不暴露非必要的信息。

威慑模型就像 Optimistic Rollup 一样简单粗暴，相信大部分的交易都是诚实的，通过向主网上传所有交易数据，让所有人都能检查，提交欺诈证明来确保二层网络的安全。威慑模型也许还很不成熟，但在链上信用体系建立初期，借助中心化的、半中心化的解决方案，也许是不得不走的道路。

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