NFT data collateral leningen en de structuur van data pandhuizen @LoadedLions_CDC , @OpenGradient , @multiplifi Naarmate NFT's zich vestigen als een vorm van digitale activa, zijn er ook pogingen gedaan om deze financieel te benutten. Een daarvan is de zogenaamde NFT data collateral leningstructuur, waarbij de waarde van zeldzame NFT's wordt geëvalueerd en als onderpand wordt gebruikt. Deze structuur verplaatst het concept van het in bewaring geven van activa en het lenen van geld, zoals bij fysieke pandhuizen, naar een digitale omgeving en wordt beschreven als een combinatie van AI-evaluatie en opbrengstgerichte financiële protocollen, gebaseerd op zeldzame NFT's zoals Loaded Lions. Loaded Lions is een gelimiteerde collectie van 10.000 profielafbeelding NFT's die zijn uitgegeven op de Kronos-keten, met gebruikscases die zich richten op de gemeenschap en spelelementen. Echter, de handelsfrequentie op de markt is zeer laag, met recentelijk geen 24-uurs handelsvolume, wat resulteert in beperkte liquiditeit. Deze eigenschap heeft directe invloed op de prijsontdekking en liquiditeitsmogelijkheden, die de belangrijkste elementen zijn bij het gebruik van NFT's als onderpand. De rol van het waarderen van de NFT-waarde in deze structuur wordt voorgesteld door gedistribueerde AI-infrastructuren zoals OpenGradient. OpenGradient biedt een technische basis die verifieerbare AI-inferenties en modeluitvoeringen op de blockchain ondersteunt, maar er is geen specifiek systeem bevestigd dat de marktwaarde van bepaalde NFT-collecties in realtime berekent op basis van openbare gegevens. Over het algemeen wordt de waarde van NFT's beoordeeld op basis van verschillende factoren zoals recente handelsgevallen, schaarste en gemeenschapsactiviteit, maar voor activa met zeldzame transacties is er een structurele beperking door het gebrek aan actuele gegevens die door AI kunnen worden gebruikt. Als we aannemen dat de onderpandwaarde is vastgesteld door NFT-evaluatie, worden in het activabeheergebied dat leidt tot leningen opbrengstgerichte financiële protocollen zoals Multipli fi genoemd. Multipli fi opereert feitelijk met een structuur die opbrengsten genereert op basis van tokens gekoppeld aan fysieke activa zoals staatsobligaties of goud en stablecoins, en biedt officieel geen modellen aan die volatiele NFT's als onderpand gebruiken. Er is duidelijk een verschil in aard tussen de stabiele opbrengstructuur van fysieke activa en de liquiditeit van NFT-onderpand. Als we kijken naar eerdere voorbeelden van de NFT collateral leningenmarkt, hebben pool-gebaseerde protocollen die geautomatiseerde prijsbeoordeling en onmiddellijke liquidatie-structuren toepassen, problemen ondervonden met kettingliquidaties door scherpe prijsfluctuaties en liquiditeitstekorten. Aan de andere kant is de manier waarop individuele kredietgevers en kredietnemers voorwaarden onderhandelen, klein van schaal maar relatief stabiel gebleven. Dit toont aan dat zeldzame en unieke NFT-activa een ander risicostructuur hebben dan traditionele financiële activa. Samenvattend, hoewel het concept van een data pandhuis dat de waarde van zeldzame NFT's in realtime door AI evalueert en onmiddellijk opbrengstactiva als onderpand uitleent, conceptueel duidelijk is, is het op basis van momenteel beschikbare gegevens moeilijk te zeggen dat de verschillende componenten daadwerkelijk functioneren als een compleet systeem. Loaded Lions bestaat als een digitale activa met culturele en gemeenschapswaarde, OpenGradient biedt een algemene AI-infrastructuur en Multipli fi behandelt protocollen met een opbrengstructuur gebaseerd op fysieke activa, elk functioneert in zijn eigen domein. Deze drie elementen kunnen samen worden genoemd in de context van de discussie over NFT-financiering, maar op dit moment is het meer passend om ze te begrijpen als referentievoorbeelden die de structurele kenmerken en beperkingen van NFT collateral leningen uitleggen, in plaats van als een enkel financieel product dat als data pandhuis is geïmplementeerd. $LION

Hey @grok, verander alsjeblieft de afbeelding naar Pepe-stijl.