本文由 LXDAO 翻译小组成员 loxia.eth 翻译、tiao校对。参考视频是 Making the risk in restaking less scary。
我想从最宏观的角度去看。接下来，我会简要讨论一些类似于传统金融的事物，与此同时讨论风险，我会确保不写下数学等式，我们会看到一些图表，然后谈谈如何去缓解这些风险。
这是 Vitalik 的定义，注意他使用了连字符，与其他用法不同。但实际上，这个想法是指某人有一种方法可以重复使用他们的权益，同时加入额外的罚没（slashing）规则，而这种权益与网络活动完全无关，只用于安全用途。
作为一个高层次的示意图，你可以代入你是 ETH 持有者，你通过 LST（liquid staking，流动性质押，以下简称 LST）或直接运行验证器以参与网络，并在手续费和罚没收入之间产生反馈循环。这是没有再质押时的情况。
通过引入再质押，我们有了这些新的网络，如 MEV 拍卖和 FHE（Fully Homomorphic Encryption）。它们在处理手续费时引入了新的罚没环节。这些环节由再质押委托合约触发，该合约将资金存入质押合约。在再质押过程中，ETH 持有者的收益是本金加上 L1 手续费和再质押手续费，再减去任何 L1 和再质押的违规罚没。
假设一个 ETH 持有者拥有 100 ETH 并希望通过质押获得 10% 的收益。他们将 ETH 存入一个质押合约，如 Lido，并同意以太坊的罚没规则，例如发送相互矛盾的消息（equivocation）和双签。这样，他们支持 Lido 验证器并获得 10% 的收益，但也可能面临罚没。
当持有者撤回时，他们获得 107 ETH。如果他们重质押 100 ETH，他们不仅从质押 ETH 获得 10% 的收益，还可以从再质押应用中获得额外 5% 的收益。然而，与此同时，他们也面临着新的风险。
现在，罚没事件有三种可能性。比如，人们可能在 Layer 1、rollup、Layer 1 和 rollup 上被罚没。这表明用户和验证器正在选择不同的风险路径。与过去只有一组固定的 L1 罚没事件相比，现在的状态空间扩展了，用户需要对风险有新的认识。
再质押与……传统金融?!
这可能是听起来不那么有趣的一个概念：将再质押与传统金融联系起来，但为什么不能呢？
再质押应用和 AVS（Actively Validated Service，主动验证服务）在一定程度上类似于可验证的公司债券。新兴网络寻求 Layer1 的安全性，这有点像企业利用另一家公司的国家金融系统来发行债券以寻求资产庇护。企业和主权国家基于最高的安全性和流动性发行债券。
例如，阿根廷仍然选择发行以美元计价的债券，因为美元市场提供了最高的流动性和最广泛的抵押购买机会。从这个角度来看，如果我们把 ETH Layer1 看作是这类主权货币，那么再质押应用程序就是向这一主权借贷，然后偿还本金和利息。
所以，人们不会在所有地方发行债券。如果看一下企业债券市场的历史，你会发现它非常集中在少数几个司法管辖区。人们愿意跨越自己的法律辖区去某个地方发行债券，因为那里的流动性和退出机会好得多。
在回购市场中，人们可以用政府的国债或债券抵押借款：通过抵押债券，有人借给你钱；随着时间的推移你逐步偿还借款（如通过经营公司获得的利润）。例如空客或波音公司将大部分现金存放在主权债券中，然后在需要时将债券抵押借贷，以建社工厂或其他项目。
在 2023 年，以太坊是唯一一个能够支持这种回购市场的主权实体。但我会认为再质押与传统金融类型的区别之一是可验证性，即违约事件，即当有人不支付时，实际上这是你触发的违约罚没规则之一，由密码学激励并且可以通过 Layer1 独立验证。
在再质押的三种金融风险中，最严重的是罚没风险，这是你直接失去本金的唯一方式。第二是流动性风险，很多再质押协议都有锁定的 LST（流动性再质押代币），现在如果 LST 的一大部分被锁定在再质押池中，流动性的丧失意味着 LST 的价格相对于 ETH 更加波动，AVS 的安全性是以 LST 来衡量，因此对最终用户来说，隐含波动性更高。当某 LST 的类型在 AVS 中过于集中时，就会出现这种流动性风险。
最后是集中化风险，以 DAO 黑客攻击为例，假设三分之一的 ETH 在单个 AVS 中，超过了传统的 BFT 安全阈值。现在假设这个三分之一的 ETH 可以通过并不是 ETH 共识的规则来罚没，比如说，我没有提交欺诈证明，我被罚没，而不是因为双签之类的事情。所以，从某种意义上说，集中化也意味着这两个系统是耦合的。
将再质押风险视觉化
这些图表展示的是随时间变化的某个头寸的价值，其中 Y 轴是头寸的价值，X 轴是时间。红线表示触发违约的点，在所有这些情况下，违约都是最坏的情况，即本金完全归零。我们将比较不同应用程序的一系列情况，并观察它们的违约情况。
在链上借贷中，违约是一种指示函数跳跃至零的样式，你有一个头寸的价值，它低于某个清算阈值，然后跳跃至零。但这种跳跃是单一的，并且是一个随机时间，所以它是一个根据实际过程而定的随机停止时间，一次归零。
然后我们来考虑永续合约的情况，无论链上还是链下的永续组件，都有这种周期性的资金利率更新，但可能不容易看到这些资金支付时间。多头和空头之间的净支付，或者空头到多头，会导致持仓价值的变化，所以你有这种周期性的跳跃，这些时间节点是几乎接近违约（default）的时间节点。
现在考虑普通的质押，所以在足够去中心化的网络中足够隔离的情况下，例如许多不同的节点，许多不同的覆盖网络，不同的数据中心，不同的房屋，罚没事件应该是 IID（Independent and identically distributed，独立同分布）的，例如 AVS 某处的崩溃不会导致所有人同时被罚没，当然实际上是不是 IID 就是一个经验性问题了。
但在这个模型的质押中，是足够去中心化的，这些由于罚没而导致的损失是 IID 事件。所以这个想法是，我锁定的本金价值通常上涨，你可以看到，我有一个罚没事件，它下跌，所以有这种情况，我的本金价值跳到零，但它们是独立的，而且是随机的。
最后一个问题是，再质押是什么样子？
实际上，你有两个可以利用的工具。首先是参数优化，每个 AVS 都有一些参数，控制着 AVS 的安全性，无论是 TVL 上限，还是选择罚没规则。
如你在图中注意到的，如果你注意到 AVS 的罚没都是大致相同大小的，但你可以构造一些罚没规则，这些规则在某些条件下可能会逐步增长或逐步减少，你在选择罚没的方式上有更多的自由，而在 L1 共识层方面你没有那么多（自由）。
再比如，如果你认同我提出的 AVS 实际上就是企业债券的类比，那么流动性再质押代币（LRT）就是一种债券基金，问题是如何对这种债券基金进行再平衡（rebalancing），如何决定在 AVSs 之间重新分配资金。
实际上，上述的这两件事情都是在修整这张图片，让它看起来（对投资者）更有利。
就是这样，谢谢大家。
PPT 资料，详见：
https://docs.google.com/presentation/d/1iIVu6ywaCqlTwJJbbj5dX07ReSELRJlA/edit?pli=1#slide=id.p3
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