A relação risco-recompensa do DeFi Lending desperta debate entre pesquisadores e curadores

Os empréstimos com excesso de garantia emergiram como um dos primitivos mais duráveis ​​do DeFi.

Somente a Morpho detém cerca de US$ 7 bilhões em TVL, de acordo com DeFiLlama, com distribuição via Coinbase, Kraken e outros front-ends. A Apollo Global Management se comprometeu a adquirir até 9% do fornecimento de tokens do MORPHO ao longo de quatro anos, e a Fundação Ethereum implantou quase US$ 19 milhões nos cofres do protocolo.

Mas uma análise quantitativa publicada no domingo pela Dirt Roads, uma publicação de investigação DeFi da autoria de Luca Prosperi, provocou um debate sobre se os depositantes que alimentam esse crescimento estão a ser sistematicamente subcompensados ​​ou se a primitiva de empréstimo está a funcionar exatamente como deveria.

Bear Case: Os depositantes estão vendendo opções de venda que não entendem

A análise de Prosperi adapta a estrutura de primeira passagem Black-Cox – um refinamento do modelo de crédito estrutural de Merton de 1974 – às posições de dívida garantidas por DeFi. Neste contexto, depositar USDC num cofre Morpho apoiado por garantias ETH equivale a deter uma obrigação sem risco e vender simultaneamente uma opção de venda sobre essa garantia, com o empréstimo-valor de liquidação (LLTV) a atuar como preço de exercício.

Calibrado para a volatilidade realizada anualizada de aproximadamente 75% da ETH, intensidade de salto de 1,5 eventos por ano com um tamanho médio de salto de -8,3% e um LLTV de 86% contra um LTV inicial de 70%, o modelo mostra que o spread de crédito apropriado varia de 250 a 400 pontos base acima da taxa livre de risco, neste caso a Taxa de Financiamento Overnight Garantido (SOFR) do Fed.

As taxas de depositantes observadas nos principais mercados Morpho USDC são de aproximadamente 2-4% APY – margens estreitas acima do SOFR, que atualmente está em 3,65%.

O investidor de criptografia Santiago Roel endossou as descobertas, argumentando que US$ 11,7 bilhões em cofres da Morpho são empréstimos de capital de varejo com garantia criptografada “pensando que é uma conta poupança”. Nenhuma instituição, diz ele, aceitaria taxas quase isentas de risco na rede. Ele apontou para uma mudança estrutural desde o início do DeFi – quando APYs de três dígitos pelo menos compensavam o risco – para um presente onde os cofres com perfis de risco completamente diferentes apresentam os mesmos rendimentos reduzidos e os depositantes simplesmente escolhem o número mais alto.

“No último ciclo, vimos muitos varejistas investindo economias em algo stablecoins prometendo rendimento ‘livre de risco’”, escreveu Roel. “Este ciclo de cofres tem muita demanda, mas seu preço está errado para o nível de risco.”

Bull Case: é um recompra, não uma opção de venda

A reação veio rapidamente de profissionais que estavam envolvidos no jogo e desafiou não apenas as informações do modelo, mas também sua analogia fundamental.

O adcv da Steakhouse Financial, cuja empresa é curadora dos principais cofres Morpho pelos quais a Coinbase direciona os depósitos de varejo, argumenta que os empréstimos em rede estão estruturalmente mais próximos de um acordo de recompra do que de uma venda de opção de venda.

Num acordo de recompra, uma parte troca temporariamente um activo por dinheiro com o compromisso de recompra e, fundamentalmente, o mutuante mantém a garantia definitiva durante toda a transacção. No Morpho, as garantias são bloqueadas em contratos inteligentes e podem ser apreendidas e liquidadas atomicamente se o valor cair em direção ao limite do LLTV. A exposição do mutuante é limitada não pelo retorno teórico da opção sobre a distribuição total da volatilidade da garantia, mas pelo risco residual estreito de que a mecânica de liquidação não consiga tornar o mutuante íntegro.

Essa reformulação leva à objeção empírica central da adcv: o parâmetro perda dada a inadimplência (LGD). O modelo da Prosperi define a LGD em aproximadamente 5%, derivado do incentivo de liquidação formulado pela Morpho. Mas a penalidade de liquidação é um custo suportado pelos mutuários – e não uma perda absorvida pelos credores. Para garantias cripto-nativas líquidas em mercados principais, a liquidação em cadeia tem historicamente resultado em dívidas inadimplentes quase nulas para os depositantes porque o buffer de sobrecolateralização, o monitoramento contínuo do oráculo e a competição aberta do liquidante funcionam conforme projetado.

Os próprios dados da Steakhouse apoiam a afirmação. Durante a forte liquidação no final de janeiro e início de fevereiro, quando o BTC caiu 17% e o ETH caiu 26% em uma única semana, a Morpho processou aproximadamente US$ 238 milhões em liquidações. Os usuários dos cofres da Steakhouse não absorveram nenhuma dívida inadimplente e mantiveram total liquidez de retirada.

“Se você definir o parâmetro LGD para alguns pontos base acima de 0%, em vez de aproximadamente 5%, os resultados do modelo ficarão exatamente alinhados com as taxas observadas em cerca de 3-30 pontos base”, escreveu adcv.

Hasu, líder de estratégia da Flashbots, defendeu o mesmo ponto de forma mais direta.

“Ótimo modelo, mas entrada de dados ruins, saída de dados ruins”, escreveu ele. “Se usarmos o nível de inadimplência historicamente observado nos mercados prime da Morpho, mesmo com um grande buffer de segurança, o resultado muda: agora, os depositantes devem exigir um retorno excedente de apenas 3-30 pontos base, o que está em linha com as taxas observadas no mundo.”

O risco real é fundamental, não de mercado

MonetSupply, colaborador da Spark, ofereceu uma terceira perspectiva que se alinha amplamente com a posição dos curadores, mas redireciona totalmente a conversa sobre riscos. A maior parte do risco nas recompras prime on-chain, argumentou ele, não provém do risco de salto nos preços de mercado – a variável em que se centra o modelo de Prosperi – mas de riscos fundamentais e técnicos incorporados em activos colaterais e mecanismos oráculos.

A maior parte das garantias blue-chip no Ethereum DeFi consiste em Bitcoin tokenizado (WBTC, cbBTC) ou tokens de piquetagem líquida (wstETH, weETH). Esses emissores têm um longo histórico, mas continuam sujeitos a falhas de custódia e de gerenciamento de chaves, vulnerabilidades de contratos inteligentes e riscos de continuidade de negócios. Os provedores Oracle introduzem uma camada de dependência adicional. A probabilidade de incidentes nestes vectores é baixa, argumenta a MonetSupply, mas as perdas num caso de falha podem atingir 100% da exposição – uma distribuição de cauda gorda que os modelos de risco de mercado ao estilo de Merton não captam.

Ele apontou os principais eventos de perda de DeFi mais recentes – a exploração do Resolv e a drenagem do cofre do Drift Protocol – como evidência. Ambos foram impulsionados por factores de risco fundamentais e não pela volatilidade do mercado. “Como um credor DeFi, o principal fator de risco são esses fatores fundamentais, e não o risco de salto”, escreveu ele.

A MonetSupply também ofereceu a versão mais rigorosa do argumento do prémio estrutural, enquadrando-o através da lente dos prémios de liquidez e do rendimento de conveniência. Para os investidores financeiros tradicionais, os principais fundos do mercado monetário e os títulos do Tesouro são os activos líquidos de referência e nunca aceitariam rendimentos abaixo do SOFR. Mas para os atores cripto-nativos, a medida relevante de liquidez não é a velocidade para a conta bancária, mas a velocidade para a execução na cadeia. Um fundo criptográfico direcional que enfrente até mesmo um atraso de uma hora entre a solicitação de resgate de um fundo do mercado monetário e o recebimento de uma transferência em sua conta de câmbio poderia perder um movimento de 5 a 10% em um ativo volátil, argumentou ele, eliminando anos de excesso de retorno ajustado ao risco em relação às recompras em cadeia.

O rendimento de conveniência – o retorno implícito em manter o estoque disponível – fornece a mesma lógica de um ângulo diferente. Se os intervenientes na cadeia obtiverem benefícios significativos por terem capital instantaneamente utilizável no ecossistema criptográfico, mesmo que esse benefício seja realizado com pouca frequência, pode ser totalmente racional aceitar retornos ajustados ao risco abaixo do SOFR no recompra principal.

O próprio cofre de poupança USDT da Spark, observou MonetSupply, mantém mais de US$ 700 milhões em capacidade de retirada disponível contra US$ 885 milhões em depósitos totais, excedendo em muito os mercados típicos de empréstimos em rede, que já oferecem uma vantagem significativa de liquidez sobre equivalentes de dinheiro fora da rede.

Vantagens estruturais do DeFi

Um tópico separado no debate argumenta que a própria comparação da taxa sem risco é falha por motivos ainda mais simples.

O trader pseudônimo MilliΞ afirma que o rendimento DeFi carrega propriedades estruturais que a renda fixa tradicional não possui: capacidade de composição que permite aplicações de derivativos sem permissão, acesso resistente à censura sem custodiantes que possam “jogar jogos bobos com você” e saques instantâneos versus as janelas de resgate de 30 dias típicas dos instrumentos do mercado monetário.

“Isso pode não importar para a maioria de nós, habitantes do primeiro mundo”, escreveram eles, “mas certamente importa para o restante do planeta”.

Onde ambos os lados concordam

Ninguém contesta que a grande maioria dos depositantes de retalho que fluem para a Morpho através de front-ends de bolsa não compreendem a exposição de crédito que estão a assumir, e que os perfis de risco dos cofres variam dramaticamente, mesmo quando os rendimentos principais parecem semelhantes.

Da mesma forma, ninguém contesta que o histórico que apoia as hipóteses optimistas de perdas dos curadores é curto e testado apenas em condições amplamente favoráveis; um ponto sublinhado pela exploração do Resolv que se espalhou por quinze cofres da Morpho em Março, e pelo colapso do Stream Finance que atingiu os mercados de empréstimos em Novembro de 2025. Os próprios cofres da Steakhouse evitaram essas perdas, mas os depositantes de outros curadores não tiveram a mesma sorte.

A análise da Prosperi também sinaliza preocupações fora do debate LGD. Estratégias de looping de alavancagem, como loops recursivos wstETH/WETH ou sUSDe com alavancagem efetiva de 7 a 10x, comportam-se não como produtos de crédito, mas como carry trades alavancados em spreads com base de reversão à média, onde uma depeg de 5% com alavancagem de 10x desencadeia a liquidação. E o impulso crescente para incorporar garantias não cripto-nativas quebra todas as suposições da estrutura simultaneamente: volatilidade não observável, monitoramento discreto de oráculos, atrasos de liquidação de várias semanas e risco de aplicação jurisdicional.

O verdadeiro teste

A principal discordância é sobre qual medida de risco é importante: a exposição estrutural incorporada na posição ou o histórico de perdas empíricas da plataforma. Prosperi e Roel defendem a primeira opção; Hasu, adcv, MonetSupply e o ecossistema curador defendem a última opção – ao mesmo tempo que acrescentam que o modelo está a analisar o risco inteiramente errado e que os intervenientes racionais podem ter boas razões para aceitar spreads reduzidos ou mesmo negativos sobre o SOFR.

Os modelos estruturais podem exagerar o risco de mercado ao assumirem um comportamento passivo do mutuário e ignorarem a eficiência dos mecanismos de liquidação em cadeia, que tiveram o desempenho anunciado mesmo em condições severas. Mas podem subestimar os riscos fundamentais identificados pela MonetSupply, que estão inteiramente fora do quadro de análise. Entretanto, os modelos empíricos podem subestimar o risco extrapolando a partir de uma amostra curta e favorável.

À medida que os alocadores institucionais expandem a exposição ao crédito em cadeia, a questão pode, em última análise, ser resolvida não por modelos, mas pela próxima redução sustentada ou pela próxima falha fundamental.

“O erro de precificação se tornará visível quando o mercado mudar”, escreveu Prosperi. Os curadores apostam que não, e os depositantes dos cofres concordam com eles, pelo menos por enquanto.

Este artigo foi escrito com a ajuda de fluxos de trabalho de IA. Todas as nossas histórias são selecionadas, editadas e verificadas por um ser humano.