在去中心化金融穩定幣借貸中，標題年利率（APY）可能會誤導，因為沒有考慮到部署規模（及相關風險）。 Sphere 儀表板通過簡單的檢查來幫助量化這一點： 「如果提供 1000 萬美元，利率會怎樣？」👇

Sphere 追蹤 $16.73B 的供應量和 $12.74B 在主要 DeFi 借貸平台的借款：@sparkdotfi, @SkyEcosystem, @Morpho, @aave v3, @compoundfinance v3, @LiquityProtocol v2, 和 @0xfluid。 這些協議是流動的，但對於個別池來說，情況並不總是如此。這對 DeFi 用戶來說是一個重要的區別。

案例研究：Fluid GHO 初看起來很有吸引力。 當前供應率：6% 池供應：$46.33M 利用率：85.23% 這是一個典型的設置，其中較高的利用率支持更高的供應率。

現在在 Sphere 的供應率估算器中運行容量測試：添加 1000 萬美元。 估計供應率：3.95% (↓ 205 個基點) 總供應：5632 萬美元 利用率：70.1% (↓ 15.13%) 該利率對規模敏感；在標題利率下可用的容量有限。

將其與更大的資金池/機會進行比較： AAVE Core上的USDC：3.52% → 3.51%（幾乎沒有變化） Sky儲蓄利率：4.00% → 4.00%（保持不變）

額外的 1000 萬美元供應衝擊（Sphere 估算）： USDT 在 Spark 上：3.87% → 3.60% (↓ 27 個基點) cbBTC/USDC 86%（Morpho）：4.09% → 3.6% (↓ 49 個基點) WBTC/USDC 86%（Morpho）：4.27% → 3.4% (↓ 87 個基點) 這個模式是一致的：池子越小，APY 越敏感。

收益壓縮只是故事的一半。Sphere 將其與兩個標準化的風險評分結合： 市場風險評分 (0–100)：在突然價格衝擊下的不足抵押風險，包括二次清算效應（DEX 滑點 + 清算獎金 + 借款人 LTV 檔案）。 這是通過位置級別的回撤模擬計算的，並標準化為 0–100。 流動性風險評分 (0–100)： - 供應商 + 借款人集中度 (HHI) - 30 天平均利用率帶有拐點（風險在 >80% 時急劇上升） - 池大小折扣與總 DeFi 穩定幣供應 實際收穫：高利用率 + 集中度 = 脆弱的流動性，即使今天的 APY 看起來不錯。

穩定幣配置的實用工作流程： - 從池列表開始（標題 APY + 利用率） - 在您預期的規模下運行估算器（邊際 APY） - 檢查流動性風險（集中度 + 利用率拐點） - 檢查市場風險（清算 + 衝擊下的滑點） 這有助於在容量和風險方面框定決策，而不僅僅是頂線收益。

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