El Nuevo Espacio de Diseño en DeFi

Un vistazo a los casos de uso de Cartesi para aplicaciones y herramientas DeFi más complejas y eficientes.

Cartesi puede ayudar al espacio DeFi a escalar en una nueva dirección. Los AMM y los protocolos de préstamos colateralizados se vuelven más experimentales con cada iteración, pero hay un tipo diferente de crecimiento que es necesario. ¿Qué pasaría si los mercados DeFi contaran con versiones abiertas y on-chain, de los robustos sistemas de análisis y gestión de riesgo que son comunes en Wall Street?

Comienza a construir una DApp de DeFi con Cartesi para descubrirlo, o sigue leyendo para comprender esto mejor.

Las limitaciones de DeFi

Las subidas y bajadas del mercado DeFi son inevitables. La volatilidad y el riesgo son una parte ineludible de cualquier mercado. Pero como todos en TradFi saben, también se vuelven más seguros y eficientes cuando los participantes cuentan con mejores herramientas a su disposición.

Limitada expresividad

Hasta ahora, cualquier cosa que abarque desde realizar simples órdenes de stop hasta ejecutar un análisis financiero complejo ha tenido que ocurrir fuera de la cadena, en servidores, a la manera web2. La Máquina Virtual de Ethereum no tiene los componentes fundamentales que permitan a los desarrolladores crear estas aplicaciones on-chain, por lo que solo están disponibles a través de servicios centralizados.

Echemos un vistazo a los logaritmos, como ejemplo. Este es un concepto matemático básico utilizado para construir herramientas de análisis financiero. Crear un programa que trabaje con logaritmos es bastante sencillo para programadores regulares.

Fuera de web3, los desarrolladores tienen acceso a bibliotecas tras bibliotecas de código preexistente que pueden utilizar en sus programas de forma gratuita. Solo necesitan escribir ´import math´ o ´import numpy´ si están trabajando con Python, y tendrán diferentes opciones para trabajar con logaritmos, todas las cuales han sido probadas en la práctica para detectar errores y funcionar de manera eficiente.

Alguien ya ha enseñado a la computadora cómo hacer esto en otro programa, por lo que otros desarrolladores no tienen que pensar en ello, ni siquiera verlo. Todas las instrucciones necesarias se combinan en un solo programa que está etiquetado y se puede reutilizar cuando sea necesario. En ciencias de la computación, esto se llama abstracción.

Sin embargo, hacer esto en la Máquina Virtual de Ethereum es complicado. Los módulos y bibliotecas de código preexistente para Solidity son muy limitados. Además de codificar la propia DApp, los desarrolladores también tienen que reinventar la rueda y enseñar a la Máquina Virtual de Ethereum cómo trabajar con logaritmos, paso a paso.

Recursos limitados

Luego tenemos el problema del costo por hacer esto. Cada paso para calcular un logaritmo en la Máquina Virtual de Ethereum consistiría en una serie de instrucciones llamadas opcodes, y cada una de estas instrucciones tiene un costo específico en dinero. Es por esto que algunas transacciones en DApps tienen tarifas de gas más altas que otras; estás pidiendo a la DApp que haga más cosas y cada instrucción se suma a la cuenta.

Una buena manera de visualizar lo que esto significa es observar la tabla de opcodes para la Máquina Virtual de Ethereum. Esta tabla desglosa cuánto gas cuesta cada instrucción.

Para contextualizar, el cálculo de un logaritmo tendría cientos de estas instrucciones. Es seguro decir que una implementación completa de un software de gestión de riesgos típico tendría miles de millones de instrucciones. Rápidamente podemos deducir que el costo de usar esta DApp sería mayor que lo que nos podría ahorrar.

De cualquier manera, la Máquina Virtual de Ethereum tiene un límite de 30 millones de gas por bloque, por lo que el límite también es parte del diseño. Con un mínimo de 3 gas por opcode útil, la mayor cantidad de instrucciones que la Máquina Virtual de Ethereum puede manejar es de 10 millones, y esto se comparte en toda la red. Esta limitación de capacidad de procesamiento es otro problema que también hemos visto en los videojuegos web3.

Existen muy buenas razones para estas limitaciones. Sin embargo, cuando combinamos la necesidad de reinventar la rueda y luego la necesidad de pagar por cada giro, es fácil entender por qué no ha habido más herramientas DeFi complejas construidas on-chain.

Trascender las limitaciones

La buena noticia es que hay una alternativa para las alternativas. Cartesi permite a los desarrolladores DeFi acceder a una mayor expresividad y a más recursos.

Máquina Virtual de Cartesi

El módulo matemático y la biblioteca numpy son perfectamente accesibles en la Máquina Virtual de Cartesi. Trabajar en ella es como trabajar en una configuración tradicional de Linux donde todos los pequeños pasos para calcular un logaritmo ya están resueltos, empaquetados y listos para usar. Volvemos a escribir ´import math´ o ´import numpy´ y tenemos todo lo que necesitamos.

(Esto es lo que llamamos escalabilidad de abstracción, denominada “escalabilidad de contenido” en esta publicación.)

Además, ya no tenemos ese límite de 10 millones de instrucciones. La Máquina Virtual de Cartesi no tiene un límite duro en esto, ha demostrado manejar más de 3,617,821,902 instrucciones en el intervalo promedio entre bloques de Ethereum.

Ahora los desarrolladores pueden trabajar en herramientas financieras basadas en lo que ya tiene Wall Street en lugar de reinventar todo desde cero. Y la mejor parte es que desarrollan en un entorno descentralizado, on-chain y web3.

Cartesi Rollups

Utilizando los Cartesi Rollups, las DApps construidas en la Máquina Virtual de Cartesi son llevadas de vuelta a la blockchain de Ethereum, a cualquier cadena compatible con la EVM o L2. Técnicamente conocidos como rollups específicos de aplicaciones (App-Specific Rollups), estos son una forma de tomar todos los cálculos que ocurrieron en la Máquina Virtual de Cartesi y utilizar la cadena subyacente para asegurarlos en transacciones relativamente económicas.

Esto es fundamental. No solo estamos trabajando con programas que nos son familiares y que ya hemos probado con la Máquina Virtual de Cartesi, sino que también estamos facturando menos por usarlos con Cartesi Rollups. Los desarrolladores tienen todas las ventajas de construir aplicaciones en Linux y todas las ventajas de tenerlas on-chain a una fracción pequeña del costo.

Pero, ¿por qué es importante tener estas aplicaciones en la cadena en primer lugar? No es obvio, pero hay implicaciones prácticas, y no solo razones filosóficas.

Demostrando el concepto: Nucleus

Un gran ejemplo de lo que se puede hacer y su importancia para DeFi, es el riesgo. En este momento, no hay forma en que los protocolos de préstamos DeFi puedan tener información activa on-chain sobre qué tan bueno es un activo como colateral o cuánto de él sería arriesgado mantener. Todo lo que tienen es información sobre su precio actual a través de oráculos.

La explotación de 61 millones de dólares en Curve Finance muestra por qué esto es un gran problema. El fundador del protocolo tenía préstamos sustanciales respaldados por el token nativo CRV que se vieron afectados por la explotación. Quedaron en riesgo de liquidaciones que podrían haberse extendido por todo DeFi, incluidos protocolos como Aave y Frax Finance.

Sin embargo, el contagio podría haberse evitado con simples controles de riesgo on-chain.

Una versión generalizada del patrón problemático que vemos en DeFi se puede resumir de la siguiente manera:

• El actor malintencionado “Bob” compra $5 millones en tokens altamente volátiles de $RISKY.
• El valor de $RISKY es efectivamente inflado por Bob gracias a la compra.
• Bob obtiene un préstamo de $100 millones de dólares en “Naive Finance” respaldado por $RISKY.
• NaiveDEX verifica el precio de $RISKY y confirma que Bob está “bien” con el dinero.
• Bob desaparece.
• Cuando Naive Finance liquida $RISKY, solo vale $5 millones.

Tradicionalmente, este problema se resuelve mediante herramientas de análisis de riesgos que determinan cuán buena garantía puede ser un activo. Si existieran en la cadena, Naive Finance podría verificar estimaciones estadísticas basadas en el precio histórico del token antes de aprobar el préstamo. El protocolo habría visto la manipulación del precio y le habría negado a Bob los $100 millones.

Todo esto sucedería automáticamente y en cadena. Pero si cuesta tanto tiempo y dinero enseñar a la Máquina Virtual de Ethereum a calcular logaritmos, nadie siquiera se ha molestado en crear una herramienta que realice estadísticas sobre los datos de precios históricos, a pesar de que existe una gran necesidad de ello.

En el ecosistema de Cartesi, tenemos un escenario diferente…

Nucleus es un proyecto ganador de un hackathon que demuestra cómo se podría construir un análisis financiero complejo para DeFi. Además de todas las características tradicionales de los protocolos de préstamos, puede establecer límites en los colaterales basados en un análisis de datos en cadena representados dentro de Cartesi.

A simple vista, Nucleus parece ser un protocolo de préstamos regular. En su backend, tiene todos los procesos estadísticos complejos necesarios para el análisis de riesgos, manejados por código abierto en Python, disponible en bibliotecas como numpy y otras. Fueron implementados en la Máquina Virtual de Cartesi y luego se llevaron a la cadena a través de los rollups específicos de aplicaciones de Cartesi.

Tener esta herramienta en cadena también significa que puede ser utilizada y referenciada por otros protocolos DeFi. Incluso podría diseñarse para ser un bien público. Un proyecto como Nucleus podría hacer que DeFi sea sistemáticamente más seguro.

Además, la necesidad de un análisis y gestión adecuados de riesgos no es solo para los grandes protocolos de préstamos con alto valor total bloqueado (TVL). En última instancia, así es como cualquier participante del mercado puede tomar decisiones informadas y evitar comportamientos indeseables.

Las posibilidades de DeFi con Cartesi

Nucleus es solo un ejemplo de cómo una DApp DeFi expresiva y económica puede permitir que los participantes del mercado trabajen con herramientas familiares en cadena. Hay otros proyectos que experimentan con estas posibilidades en el ecosistema de Cartesi en diferentes etapas de desarrollo:

• DCA.Monster: Ganador de un hackathon por este Market Maker algorítmico de producto constante que incluye una función de promedio de costo en dólares (Dollar Cost Average) on-chain basada en “tokens transmitibles”.
• Bima Coin: Un concepto de prueba para un protocolo de seguros tokenizado descentralizado que utiliza IoT e inteligencia artificial para calcular riesgos relacionados con automóviles.
• Ballaum: Un concepto de prueba para una plataforma de apuestas descentralizada que podría usarse para realizar apuestas en partidos de la Copa del Mundo on-chain.

Otras ideas para lo que podría construirse incluyen:

• Un eficiente libro de órdenes para DEX.
• Una plataforma de tokenización de bienes raíces.

Lo interesante de DeFi es que explora aquello que se puede hacer con el dinero cuando este se vuelve programable. Cartesi garantiza que DeFi pueda expandir esta fascinante experimentación financiera y, al mismo tiempo, utilizar todas las herramientas probadas en la práctica que han respaldado las finanzas tradicionales durante décadas.

Este es el nuevo espacio de diseño para DeFi. Únete a la comunidad y déjanos saber qué DApp construirías, participa en el foro de Ideas Blue Sky o unete a nosotros en Discord.

También puedes ver lo que otros equipos están construyendo. O mejor aún, comienza a construir tu propia DApp DeFi y solicita un Grant de la Comunidad Cartesi.

Y mantente al tanto de la primera DApp basada en los Rollups de Cartesi desplegada en mainnet…

Acerca de Cartesi

Cartesi es un protocolo de rollups específicos de aplicacion con una máquina virtual que ejecuta distribuciones Linux, originando un espacio de diseño más amplio y completo para los desarrolladores de DApps. Los Rollups de Cartesi ofrecen una solución de escalabilidad modular, desplegable como L2, L3 o rollups soberanos, manteniendo garantías sólidas de seguridad en la capa base.

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