KOPSプロトコル、HyperEVM DeFi利回り最適化のための「ドーナツ」エアドロッププログラムを開始

エグゼクティブサマリー

KOPSプロトコルは、HyperEVM上で「ドーナツ」ポイントベースのプログラムを開始しました。これは、AI駆動のDeFi利回り最適化戦略に参加する早期参加者を報酬することを目的としており、Hyperliquidエコシステム内の早期採用者に対して市場のセンチメントは概ね強気です。

イベント詳細

KOPSは、AI駆動エージェントの展開を通じてDeFi資産管理を自動化するように設計された、HyperEVM上に構築されたエージェント型資本最適化プロトコルです。このプロトコルにより、ユーザーは資金の完全な管理を維持しながら利回り最適化戦略に参加でき、分散型金融における主要な懸念事項に対処しています。早期の採用と参加を奨励するため、KOPSは「ドーナツ」と称するポイントベースのエアドロッププログラムを導入しました。このプログラムは、プロトコルの利回り最適化戦略への参加に対してユーザーに報酬を与えます。「ドーナツ」獲得を最大化する主要な方法は、より高い乗数を確保するための早期預け入れ、預け入れサイズの増加、Hypio、PiPon、Hypaos、Ottionなどの特定のHyperliquidエコシステムNFTの保有によるボーナス乗数率の獲得、および紹介システムを活用することです。紹介システムは、紹介されたユーザーのポイントの15％をユーザーに付与します。このプロトコルの主要な戦略は、自動化された利回り戦略であるMaxYield USDT Vaultを含みます。

財務メカニクス

KOPSプロトコルの「ドーナツ」プログラムは、ユーザーの利回り最適化戦略への参加に基づいてポイントを割り当てることで機能します。参加するには、ユーザーは通常、Binanceのような中央集権型取引所でUSDCと少量のETHを取得します。これらの資産はその後、取引手数料と速度を最適化するためにArbitrumネットワークに転送されます。続いて、USDCはHyperliquidに預けられ、そこでガス料金のためのHYPEとUSDTに変換されます。HYPEとUSDTは両方ともHyperEVMにブリッジされ、運用ガスにはHyperCoreアカウントに少なくとも0.10 HYPEが必要です。最後に、ユーザーはデジタルウォレットをKOPSプラットフォームに接続し、USDTをMaxYield USDT Vaultに預け入れます。このプロトコルは非管理型であるように設計されており、ユーザーは預け入れた資金の管理を維持することを意味します。KOPSの金庫に預け入れることで、ユーザーはMaxYield USDT戦略で利用されるHyperLendやHypurrFiなどの統合プロトコルからのエアドロップの資格も得られる可能性があります。KOPSプロトコルのセキュリティ監査は、Peckshield、Verichains、Cyberscopeによって実施されています。

ビジネス戦略と市場ポジショニング

KOPS戦略は、AI駆動の自動化と多プロトコルエアドロップインセンティブを通じて差別化を図ることを目指しています。AIエージェントを介して利回り最適化を自動化することで、KOPSは複雑なDeFi戦略への参入障壁を低くし、効率的な資本管理のためのアクセスしやすいプラットフォームとしての地位を確立しようとしています。「ドーナツ」ポイントプログラムは、流動性とユーザーエンゲージメントをブートストラップするための戦略的な動きであり、Web3スペースにおける一般的な戦術です。このアプローチは、潜在的なトークンローンチに先立って資本を誘致し、ユーザーベースを育成するように設計されています。HyperLendやHypurrFiなどの統合プロトコルからの複数のエアドロップの資格は、複合的なインセンティブを生み出し、参加の認識価値を高めます。トークンローンチ日はまだ発表されていませんが、継続的なポイントの蓄積は、ユーザーの関心とコミットメントを維持することを目的としています。

市場への影響

KOPSの「ドーナツ」プログラムの開始は、KOPSプロトコル内およびより広範なHyperliquidエコシステム全体でのロックされた総価値（TVL）とユーザーエンゲージメントの増加を促進すると予想されます。遡及的エアドロップの可能性は、DeFiにおける資本流入とユーザー活動の重要な触媒となることがよくあります。成功したエアドロップは、KOPSの採用と流動性を大幅に向上させ、潜在的に新しいユーザーをHyperEVMおよび関連プロトコルに引き寄せる可能性があります。逆に、期待外れのエアドロップは、資本流出とユーザーの失望につながる可能性があります。最適化を提供する一方で、AI駆動エージェントへの依存は、特定のリスクも伴います。AIの予測モデルは、利回りの持続可能性を予測し、プロトコルリスクを評価するように設計されていますが、欠陥、バイアスが含まれている場合、または予期せぬ市場ダイナミクスを正確に解釈できない場合、最適ではない、またはリスクの高い資本配分につながる可能性があります。AIエージェントの戦略ロジックを証明するために、重要なアクションに対して**ゼロ知識証明（ZK-proofs）**が生成されますが、これらはAIの戦略的意思決定の健全性を本質的に保証するものではありません。

より広範な文脈

「ドーナツ」ポイントプログラムは、プロトコルがポイントシステムを利用して早期採用者やコミュニティメンバーに報酬を与え、それによってエコシステムの成長を促進し、将来のトークン配布に備えるという、分散型金融セクターにおける成長傾向と一致しています。このメカニズムは、堅固なユーザーと流動性の基盤を構築することを目的とした、トークンローンチ前のインセンティブとして機能します。Hyperliquidエコシステム内の複数のプロトコルとの統合は、DeFiの構成可能性の性質を示しており、あるプラットフォームでのユーザー活動は、相互接続された複数のアプリケーションで利益を生み出すことができます。利回り最適化におけるAIの戦略的利用は、DeFiの継続的な進化を反映しており、プロトコルは効率性とアクセシビリティを向上させるために高度な技術をますます模索しています。