Arbitrum 生態主要 DEFI 協議速覽_BAS

你是否感到Arbitrum的DeFi生態系統很難理解？我也是。

一起來了解一下。

衍生品是Arbitrum生態系統中排名第一的類別，占48.3%的主導地位。為什么？主要是由于@GMX_IO及其巨大的成功。如你所見，$GMX在這個類別中還遇到沒有真正的競爭對手。

Killabears：4月20日啟動鑄造Killacubs:金色財經報道，NFT項目Killabears在社交媒體宣布將于4月20日啟動鑄造Killacubs，總計8888枚，鑄造價格為0.25 ETH，鑄造后將通過八個孵化階段進化成為成熟的Killacubs，據悉3333枚將保留給Killabear持有者，333枚保留給KILLAPASSES 的所有者（地板價為0.55 ETH），2748枚保留給許可名單用戶，Killacubs可用于解鎖Killaverse生態系統中其他福祉。[2023/4/1 13:39:13]

排名第二的大類是占20.5%份額的DEX。三大DEX分別是$UNI、$SUSHI和$CRV。您可能還想要查看的一些較小的原生DEX，如@CamelotDEX和@ShellProtocol。

Uniswap更新應用界面，新增熱門Token數據縱覽和擴展Token搜索導航選項:10月13日消息，Uniswap宣布更新網頁應用界面，新增更多Token數據、發現、搜索和導航功能。其中，Token頁面允許用戶發現并比較Uniswap Web應用上所有Token，包括價格、價格變動數據、鎖倉量和成交量等信息。

此外，新頁面允許用戶在Uniswap網頁應用中輕松查找和導航Token。[2022/10/13 10:33:25]

第三大類別是貸款，占7.9%的市場份額。Arbitrum中的主要借貸協議：-@RDNTCapital

浙江高院：提升NFT糾紛爭議解決能力有助于我國搶占未來數字經濟領域高地:金色財經報道，浙江省高級人民法院官方微信公眾號“浙江天平”發布《浙江審判》2022年第4期文章《NFT的應用價值與法律風險應對》，其中指出NFT在應用過程中存在風險與挑戰：（一）NFT的法律屬性不明（二）錯誤確權風險（三）金融管控風險。文章認為，NFT的應用普及可能將如同區塊鏈技術從無到有一般迅速發展，將NFT納入現有的法治框架，迅速提升涉NFT糾紛的爭議解決能力，有助于我國搶占未來數字經濟領域的高地，為數字經濟發展提供全面的司法服務和保障。[2022/9/5 13:09:02]

-@AaveAave

-@dForcenet

Coinbase將于年內停用Coinbase Pro并推出Advanced Trade:金色財經消息，Coinbase宣布將于年內停用Coinbase Pro并推出Advanced Trade，使得用戶可以在一個平臺內使用借貸、DApp等功能。Coinbase表示，Advanced Trade將向全球用戶開放，其基于交易量的費用與Coinbase Pro相同。目前Advanced Trade已在PC端上線，Coinbase表示將在接下來的幾周內在移動端應用中推出Advanced Trade。此前Coinbase Pro為獨立的應用，而Advanced Trade旨在使用戶可以在單一應用中使用Coinbase Pro的功能。[2022/6/23 1:26:07]

第4大類別是首頁收益農耕，占7.6%份額。目前生態內還沒有明顯的贏家。如你所見，此類別中有六個主要競爭對手：

-@Treasure_DAO

-@UmamiFinance

-@ConvexFinance

-@PlutusDAO_io

-@rage_trade

-@arbis_finance

排名第五的大類是跨鏈，占6.9%份額。此類別由3個協議主導：

-@SynapseProtocol

-@StargateFinance

-@HopProtocol

第六大類是占比達4%的期權。以下三種協議似乎在這一類別中占主導地位：

-@dopex_io

-@JonesDAO_io

-@HegicOptions

排名第7的大類是收益聚合器，占比2.2%。這兩個協議似乎越來越受歡迎：@beefyfinance、@GMD協議。

排名第8的大類是CDP，份額占比達1.5%。@vestafinance是絕對的贏家。

排名第9的類別是合成資產，占0.3%市場份額。而這一類別僅由一種協議主導——@official_CVI

排名第10的類別是杠桿農耕。同樣，該類別僅由一種協議主導，即@sentimentxyz

其他類別我不再贅述，因為總和占比僅0.6%。不過，在下圖中，你可以找到所有缺失的類別以及相應的頂級協議。

我希望這些圖表可以幫助你更好地了解Arbitrum的生態系統。請記住兩件事：

-我在早些時候提取了數據，因此TVL可能會略有變化。

-TVL并不總是理想的KPI。

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