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加密借贷市场触底反弹，行业焦点转向风险控制
经历了第二季度信心崩塌的阵痛后，加密借贷市场正在强劲复苏。Galaxy引用的数据显示，由于4月Kelp DAO遭黑客攻击导致Aave用户无法访问其ETH资产，2026年第二季度该领域的锁定总价值（TVL）减少了113.3亿美元。然而，自7月初以来，借贷TVL已飙升超过55%，据DeFiLlama数据，目前约为560亿美元。这一复苏令人欣慰，但也向投资者和开发者提出了一个更尖锐的问题：随着借贷基础设施日益互联，当一个被利用的组件损害其他组件时，协议如何控制损失？
核心要点
- Galaxy估计，受4月影响Aave用户的Kelp DAO事件波及，2026年第二季度加密借贷TVL下降了113.3亿美元。
- 从7月初开始，借贷TVL上涨超过55%至约560亿美元，显示出对链上信贷需求的回暖。
- Aave创始人Stani Kulechov认为，现代借贷安全不能仅止步于智能合约审计，因为桥接器、验证者、预言机和发行商引入了额外的风险。
- 受访高管强调“遏制”的重要性：如果流程和依赖关系设计不当，仅仅防止损失是不够的，必须限制爆炸半径。
- 尽管AI辅助测试正被用于借贷安全工作流程，但专家警告称，由于误报和新攻击面的存在，它仍然高度依赖人工判断。
从第二季度的收缩到七月的反弹
报告引用的Galaxy研究将2026年第二季度框定为加密借贷加速收缩的时期。113.3亿美元的流出部分与4月的Kelp DAO黑客事件有关，该事件导致Aave最受信任协议的用户无法访问他们的ETH。这一事件不仅给一组合约带来压力，还暴露了抵押品行为如何在互联系统中产生连锁反应。随着借贷TVL现在回到约560亿美元的水平——比第二季度末高出约55%（基于DeFiLlama数据）——行业的反弹表明市场参与者愿意重新参与。然而，问题在于贷款人和流动性提供者能否管理相互依赖性所扩大的“攻击面”。
Kelp DAO事件凸显了依赖风险
根据之前的报道，黑客在4月利用了Kelp DAO的一条跨链路线。该事件产生了116,500个无支持的rsETH代币（当时价值约2.9亿美元），其中许多代币被用作抵押品，在Aave市场上的不同市场中借出资产。尽管Aave自身的合约并未直接遭到入侵，但该协议遭受了重大打击。据报道，在 exploit 发生后的几天内，存款下降了约150亿美元，作为回应，Aave冻结了其rsETH和wrsETH市场。
Aave Labs的首席执行官兼创始人Stani Kulechov描述了问题如何超越代码层面。他认为，当协议接受一种代币作为抵押品时，它实际上是在接受该代币更广泛的基础设施——包括其桥接器、验证器配置、预言机依赖以及发行商的运营安全。这种视角对用户至关重要，因为它改变了DeFi借贷中“安全”的含义。贷款人不再将协议的风险视为仅限于其智能合约，而是越来越多地根据整个依赖链的可靠性来评估，正是这条依赖链将价值从一个系统转移到另一个系统。
遏制、治理与运营准备
在文中引用的采访中，多位借贷高管强调，强大的流程与漏洞预防同样重要。比特币支持的借贷方Ledn的首席财务官Thomas Wu强调了现实情况：在贷款人和底层资产之间的每个包装器、桥接器和预言机都创造了贷款出错的另一处地方。在他看来，减少移动部件的数量可以直接减少风险敞口，特别是因为每次额外的交互都会增加失败的可能性。据描述，Ledn的做法是将客户比特币存放在合格的托管机构中，而不是将其贷出以产生额外收益。Wu直言不讳地指出，消除某些风险的唯一方法是将客户资产保留在隔离托管中，实施严格控制和最小化流动。
Maple联合创始人兼首席执行官Sid Powell提供了另一个视角：“严肃的贷款人”应假设借款人随时可能失败，并从实时可见性、资产位置以及出现故障时的响应速度等问题倒推进行规划。Spark首席执行官Sam MacPherson同样指出了超越智能合约的更广泛责任——审查治理设计、运营安全、抵押品质量、流动性管理和生态系统依赖关系。
报告中的几个例子表明，这正在改变特定资产的处理方式。Spark于1月开始在SparkLend上逐步淘汰rsETH，早于4月的Kelp exploit，因为其结论是，该代币的低使用量和收入不足以证明支持它所增加的额外风险。Kulechov表示，Aave也引入了类似的机制，包括每季度重新审查资产以及在发生重大变化后再次审查。他还描述了在六个未达到链级标准的网络上进行的“有序清算”，将应对措施与可衡量的运营要求联系起来，而非临时反应。
AI的定位及其可能带来的安全复杂性
随着围绕AI驱动exploit的新闻不断流传，报告认为，AI也可以帮助改善加密借贷安全——至少当它作为工具纳入纪律严明的测试和审查管道时。根据归因于Aave的细节，该协议正在使用AI辅助测试与传统安全流程相结合。据报道，它使用变异测试故意在V4合约中引入错误，测试套件捕获了304个注入漏洞中的271个。在最近对Aave V3和V4代码库的审查中，据报道三个AI安全工具生成了71项发现；经过人工审查后，有20项被认为是有效的。其余51项则作为示例，说明了为什么专家监督可能仍然必不可少，因为AI被描述为擅长广度和速度，但不足以单独依靠。
Kulechov还警告说，AI可能是一把双刃剑。随着AI代理被授予权限并开始管理链上资本，它们的权限、输入和决策逻辑成为需要像任何其他合约元素一样保护的新组件。这为下一阶段的增长带来了新挑战。该行业不仅在努力保持现有代码的安全，还必须确保每一个新的“拼图块”——包括自动化和AI辅助决策——在出现问题时能够被监控和遏制。
对于密切关注市场的读者来说，下一个考验不仅仅是借贷TVL是否继续上升，而是协议是否越来越量化和管理相互依赖性风险——特别是在桥接器、预言机、治理变更和运营控制方面——以及它们是否能够在外部故障在连接系统间传播时展示遏制计划。
