作者：Cooper Duschang，Coin Metrics研究助理；编译：Shaw，金色财经

核心要点

• UTC 时间午夜前后，Aave 的 USDC 资金池每日都会出现利用率冲高现象，原因是有 1.9 亿美元 USDC 流动性在一小时内被抽出后重新存入。该行为会扰动资金池所有贷方与借方的借贷利率。

• 在追踪这笔抽走 USDC 流动性的钱包资金流向后可以判断，该操作大概率是为了抽调资金归集资产、出具持仓资产证明，完成快照记录后再把资金存回池中。

• 7 月，流动性抽存操作愈发集中在 UTC 时间午夜时段。倘若没有这类资金抽调行为，全体 USDC 借款人每年可少支付 600 万美元额外利息。

引言

浮动利率借贷是去中心化借贷的基石。各类借贷协议采用浮动利率机制，让市场可以顺应宏观环境变化动态调整。浮动利率去中心化借贷搭配资金池模式的一大优势，是流动性充足时用户可随时提现；借贷双方没有固定到期日。这套模式赋予了极高的资金灵活度，但代价是需要承受第三方操作带来的风险。

行业正在搭建固定利率借贷市场，以此解决浮动利率市场的各类缺陷，第三方操作风险便是其中之一。浮动利率资金池会汇集所有借贷头寸，单一用户的操作就会带动整个池子的利率波动，影响其余所有借贷参与者。即便单个借款头寸依靠超额抵押看似安全，Kelp DAO 被盗攻击这类外部事件仍会造成流动性骤变，给用户带来损失。实时逐分钟监控资金池利用率与利率走势，有助于降低借贷成本。

本篇文章将剖析 Aave USDC 市场利用率冲高的现象，定位造成流动性异动的提款地址，并说明借款利率暴涨对借款人的影响。

Aave资金利用率运行逻辑

Aave 采用双利率模型，依托目标利用率调节借贷激励：利用率低于目标值时，利率平缓上行；利用率超过目标值后，利率会急剧拉升。利用率计算公式：总借款额 ÷ 总存入供给额。举例而言，借贷规模越高，利用率越趋近于 1（即 100% 供给全部被借出）。

来源：Talos CM Protocol Metrics

以太坊主网 Aave 核心实例中的 USDC 市场，目标资金利用率设定为 92%。当利用率超过目标值后，利率曲线斜率大幅抬升：利用率从 92% 上涨至 100% 区间时，借款利率会从 4% 飙升至 14%。该机制一方面抑制过度借贷，另一方面激励用户存入更多 USDC 以满足市场借款需求。

Aave USDC 市场的资金利用率平日基本在 90% 上下波动。但自 5 月以来，按分钟级别数据观测，利用率频繁出现冲高尖峰。

利用率频频冲高的成因是什么？

排除治理参数调整、预言机恶意操控两类情况，影响利用率的变量仅有两个：USDC 的存款总量与借款总量。

来源：Talos CM Protocol Metrics

除去一次临时性借款规模回落，自 6 月 27 日起，平台 USDC 日均借款总额稳定在 18.9 亿美元。既然借款规模并未持续走高（若借款持续激增会推高资金利用率），那就说明 USDC 存入供给量在阶段性骤降。

来源：Talos CM Atlas

在 UTC 时间 11:30 至当日 00:30 以内，有超过 1.5 亿美元的 USDC 资金被转出资金池，随后又重新存回。可供借出的可用流动性（额外可借贷供给）从约 2.1 亿美元骤降至最低仅 3.3 万美元。

造成利用率冲高的主体是谁？

以太坊具备假名特性，我们可以公开追踪钱包地址及其全部交易记录，却无法获知地址背后的实际持有人身份与操作目的。我们锁定了每晚划转 1.9 亿美元资金的钱包地址：0x56957E411Ea83a0B4A0689C1fB0D1e5eA0d20149。

来源：Talos CM Atlas

该钱包地址于 2025 年 12 月完成资金入账。通过追踪余额变动与资金流转路径可以发现，该目标地址在去年 12 月与今年 1 月，针对 Aave 的 PYUSD 资金池也开展过同类操作。操作流程为：目标地址接收 USDC，将其存入 Aave 资金池；在 UTC 时间 23:30 左右发起提现，数分钟后划转至地址 0x31173Ed183e5a9450C3671018ec4d770c8A8bF18；世界协调时间 0 点过后不久，这笔 USDC 被原路转回，并重新存回 Aave 资金池。

这个被称作 “协调钱包”（地址 31173e…bf18）不仅接收来自目标地址的资金，还会归集另一地址的资金 —— 该地址依靠存入 USDC、持有 sUSDS 获取理财收益。每晚，上述两笔汇总资金会被统一转入第三个总控钱包：0xf1edbf98dda764ec51de3776371f0f7d6f6156a8。

这套操作大概率是因为相关投资方需要每日出具资产持仓证明，因此临时从去中心化金融资金池抽调流动性，完成链上资产快照留存。

来源：Talos CM Atlas

6 月至 7 月，资金抽出与回流的时间窗口进一步收窄。流动性抽出时段由 23:20 延后至 23:34，资金回流时间则从 00:34 提前至 00:09。6 月整套资金操作流程平均跨越 259 个区块，而 7 月的流动性异动仅需 177 个区块即可完成。

此举会对借款人造成什么影响？

流动性抽离引发资金利用率飙升，对资金存入方有利，却会损害借款人利益。利用率冲高时，浮动借款利率同步暴涨，区块计息周期内借款人需要临时承担更高利息支出。

Aave 按照区块逐块结算利息收益。以太坊平均出块间隔为 12 秒，每分钟大约生成 5 个区块。我们拆解了浮动借款年化利率（APR），测算建模了一笔 100 万美元借款头寸，每分钟随利率波动产生的利息变动。

来源：Talos CM Atlas & Talos CM Protocol Metrics

以 18 天周期测算，针对 100 万美元的借款仓位，流动性被临时抽调期间，借款人日均利息较无资金异动的模拟场景多出 9 美元，全年合计多支付约 3280 美元。放眼整个 USDC 资金池 18.9 亿美元的总借款规模，所有借款人每晚合计多承担 17000 美元利息，全年额外利息总成本高达 600 万美元。借款人承担额外利息损耗的根源，是与自身借贷行为毫无关联的外部资金操作。

该现象的重要性

我们判断，这种常态化的利用率冲高，最合理的成因是某只基金需要完成持仓合规核验。完善去中心化金融投资相关监管规则、优化资金操作流程，能够减轻此类事件对借贷资金池的负面影响。区块链具备高度透明的特性，各方可依托链上协议完整追踪资金流向，无需将资产划转至指定地址，即可证明资金真实存在、且由合规主体掌控。

当前，贷方与借方不仅需要监控自身借贷仓位的风险稳健度，还必须关注整个资金池的整体仓位状况。追踪资金流转、研判操作动机，有助于识别新型风险，提前预判流动性与利率的波动。