Cartesi可以帮助DeFi朝着新的方向进行扩展。自动化做市商和抵押借贷协议在每一次迭代中都变得更加实验性，但需要一种不同类型的增长。如果DeFi市场能够依赖于开放的、在链上的重量级分析和风险管理系统，就像在华尔街普遍存在的那样，会怎么样呢？
开始使用Cartesi构建一个DeFi DApp，以了解更多信息，或者继续阅读以更好地理解这一点。
DeFi的局限性
DeFi市场的涨跌是不可避免的。波动性和风险是任何市场不可回避的部分。但正如传统金融（TradFi）领域的任何人都知道的那样，当参与者拥有更好的工具时，市场也变得更安全和更高效。
有限的表达能力
到目前为止，从设置简单的止损订单到运行复杂的金融分析，所有这些都需要在链下、基于服务器的Web2方式中进行。以太坊虚拟机没有构建这些应用程序的基本组件，因此它们只能通过集中式服务提供。
以对数为例。这是用于构建金融分析工具的基本数学概念。构建一个处理对数的程序对于普通程序员来说相当简单。
在Web3之外，开发人员可以访问大量预先制作的代码库，他们可以在自己的程序中免费使用这些代码。他们只需键入import math或import numpy（如果他们使用Python），就可以有不同的选项来处理对数，所有这些选项都经过了漏洞的实战测试并且运行良好。
其他开发者已经在另一个程序中教会了计算机如何做这件事，因此其他开发者无需考虑甚至看到它。所有必要的指令都被合并到一个被标记的程序中，并在需要时可以被重复使用。在计算机科学中，这被称为抽象化。
然而，在以太坊虚拟机上执行此操作却很麻烦。Solidity的预制代码模块和库非常有限。除了编写DApp本身，开发者还必须重新发明轮子，并逐步教会以太坊虚拟机如何处理对数。
有限的资源
接下来，我们还有另一个问题，那就是进行这样操作的成本。在以太坊虚拟机上计算对数的每一步都将由一系列称为操作码的指令组成，每一个指令都会消耗一定金额的费用。这就是为什么一些DApp交易的燃气费比其他交易更高的原因——你要求DApp执行更多操作，而每个指令都会增加费用。
将这意味着什么的一个好方法是查看以太坊虚拟机的操作码表。它会详细列出每个指令的燃气消耗。
作为背景，计算一个对数需要数百个这些指令。可以肯定地说，一个典型风险管理软件的完整实现将有数十亿条指令。我们很快就可以发现，使用这个DApp的成本可能会比它能够为我们节省的成本还要高。
无论如何，以太坊虚拟机在每个区块中有一个3000万燃气的限制，所以这个限制也是有意设计的。在每个有用操作码至少消耗3燃气的情况下，以太坊虚拟机可以处理的最大指令数量是1000万 — 而这个数量是整个网络共享的。这种有限的处理能力也是我们在Web3游戏中看到的另一个问题。
这些限制是有很好的理由的。然而，当我们将需要重新发明轮子的需求与需要为每次操作付费的需求结合起来时，很容易理解为什么在链上没有构建更复杂的DeFi工具。
超越限制
好消息是，有一种方法可以绕过这些解决方案。Cartesi可以让DeFi开发者获得更多的表达能力和更多的资源。
Cartesi虚拟机
数学模块和numpy库在Cartesi虚拟机上是完全可以访问的。在上面工作就像在传统的Linux设置上工作，所有计算对数的小步骤都已经被找到、打包好，准备好使用。我们回到了键入import math或import numpy并拥有我们所需的一切的状态。
（这就是我们所谓的抽象可扩展性，本文中称为“内容可扩展性”。）
更重要的是，我们不再受到1000万条指令的限制。Cartesi虚拟机在这方面没有硬性限制，它已经证明可以在以太坊区块之间的平均间隔内处理超过3,617,821,902条指令。
现在，开发者可以在金融工具上工作，这些工具是建立在华尔街已有的基础之上，而不是从零开始重新发明一切。最好的部分是，他们仍然在分散的、链上的Web3环境中工作。
Cartesi Rollups
基于Cartesi虚拟机构建的DApp会通过Cartesi Rollups回到以太坊区块链、任何与EVM兼容的链或Layer 2上。技术上被称为应用特定的Rollups，这是一种将在Cartesi虚拟机中发生的所有计算带回底层链，以相对廉价的交易来保障这些计算的方式。
这是关键。我们不仅在Cartesi虚拟机上使用了熟悉且经过实战测试的程序，还通过Cartesi Rollups获得了更小的费用账单。开发者既可以利用在Linux上构建应用程序的所有优势，又可以以极小的成本将它们置于链上运行。
但是，为什么首先要将这些应用程序置于链上运行呢？这并不明显，但实际上存在实际的影响，而不仅仅是哲学上的原因。
验证这个概念：Nucleus
一个很好的例子，展示了可以做些什么，以及为什么对DeFi来说这很重要，是风险。目前，DeFi借贷协议没有一种方法可以在链上获得有关资产作为抵押品的好坏信息，或者持有多少资产会有风险。他们唯一拥有的信息就是通过预言机获得的资产当前价格信息。
Curve Finance上发生的6100万美元的漏洞利用案例表明了为什么这是一个重大问题。该协议的创始人拥有以本地CRV代币为抵押的大额贷款，这些贷款受到了漏洞利用的影响。他们面临着可能会在整个DeFi范围内蔓延的清算风险，包括Aave和Frax Finance等协议。
然而，通过简单的链上风险控制，这种蔓延本可以避免。
这里的一个有问题模式的一般化版本可以总结如下：
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不良行为者鲍勃购买了价值500万美元的高度波动的$RISKY代币。
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购买后，$RISKY的价值受到了鲍勃的推动。
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鲍勃在Naive Finance上以$RISKY作为抵押品贷款了1亿美元。
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NaiveDEX检查了$RISKY的价格，并确认鲍勃“靠得住”。
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鲍勃消失了。
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当Naive Finance清算$RISKY时，它的价值只有500万美元。
传统上，通过风险分析工具来解决这个问题，这些工具可以确定资产作为担保的好坏程度。如果它们在链上存在，Naive Finance在批准贷款之前可以根据代币的历史价格进行基于统计估计的检查。协议本应看穿这种操纵行为，拒绝向鲍勃提供1亿美元的贷款。
所有这些都将在链上自动发生。但是，如果教以太坊虚拟机计算对数的时间和成本如此之高，甚至没有人去制作一个基于历史价格数据进行统计分析的工具，尽管这是非常需要的。
在Cartesi生态系统中，我们有一个不同的情景……
Nucleus是一项获奖的黑客马拉松项目，演示了如何为DeFi构建复杂的金融分析。除了所有传统的借贷协议功能外，它还能够根据在Cartesi中表示的链上数据分析，对抵押品设置限制。
表面上，Nucleus看起来像是一个普通的借贷协议。但在后台，它拥有所有需要的复杂统计过程，这些过程由像numpy等库中可用的开源Python代码处理。它们在Cartesi虚拟机上实施，然后通过Cartesi的应用特定Rollups带到链上。
让这个工具置于链上意味着它可以被其他DeFi协议使用和引用。它甚至可以设计成一个公共利益。像Nucleus这样的项目可以使DeFi系统地更加安全。
此外，恰当的风险分析和管理需求不仅仅适用于大规模的借贷协议。最终，这是任何市场参与者能够做出明智决策并避免不良行为的方法。
Cartesi下的DeFi可能性
Nucleus只是一个示例，它展示了表达能力强且低成本的DeFi DApp如何让市场参与者在链上使用熟悉的工具。在Cartesi生态系统中，还有其他在不同开发阶段尝试这些可能性的项目：
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DCA.Monster：一个在恒定产品算法做市商中获胜的黑客马拉松项目，其中包括基于“可流动代币”的链上美元成本平均功能。
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Bima Coin：一个使用物联网和人工智能计算与汽车有关的风险的去中心化代币化保险协议的概念验证。
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Ballaum：一个用于去中心化博彩平台的概念验证，可以用于链上进行世界杯比赛的赌注。
其他可能构建的想法包括：
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高效的订单簿DEX。
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房地产代币化平台。
有趣的是，DeFi探索了金钱成为可编程时可以做什么。Cartesi确保DeFi可以扩展所有这些迷人的金融实验，并同时利用为传统金融提供支持几十年的经过实战测试的工具。
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请继续关注，首个基于Cartesi Rollups部署在链上的DApp即将发布…
