背景（SOL 上的 LST 与 ETH 上的 LST 对比）Solana 上的 LST 历史上并不像以太坊上的 LST 那样成功。例如，Lido 尝试在 Solana 上扩展，但由于吸引力不足，于 2023 年 10 月撤出。
以太坊的 LST 市场份额较高，占所有质押 ETH 的 32%。以太坊的质押比例约为 28%，LST 占以太坊总市值的不到 10%。
同时，Solana 的质押比例更高，达到 67%，但 LST 市场份额仅约为 6%，占 Solana 总市值的 4% 多一点。
资料来源：Dune Analytics ,[ @andrewhong5297]
Solana 上 LST 市场份额较低可能与以下因素有关：
Solana 上的原生质押摩擦较小：以太坊的原生质押/取款队列使得流动性和 LST 价值很高，因为质押/解除质押的时间是不确定的。相比之下，Solana 上的原生质押有一个时期（约 2.5 天）的激活/停用周期，表明 LST 相对于普通质押的优势可能较小，因为摩擦较低。Solana 的借贷市场不够发达：以太坊的市值是 Solana 的 3.8 倍，但以太坊上最大的借贷协议 Aave 的 TVL 是 Solana 上 Kamino 的 8.5 倍。Solana 上借贷协议相对不成熟，这意味着通过 LST 进行的杠杆质押在 Solana 上并未像以太坊那样广泛应用。
Solana 上的 LST
尽管相对于以太坊发展较慢，Solana 上的 LST 仍在低基础上持续增长。自 2023 年第一季度以来，LST 的市场份额已从不到 2% 增长到如今的 6.5% 以上。大部分增长由 Jito 推动，Jito 的市场份额在过去两年从零增长到如今的接近 50%。相比之下，曾经的领导者 mSOL (Marinade) 市场份额有所下降。
资料来源：Dune Analytics
资料来源：Dune Analytics
从上述图表中不易看出的是，Sanctum 的 LST 自 2024 年第一季度协议上线以来，市场份额已从 0 增长到超过 16%。Sanctum 是一个流动质押协议，支持创建、交易和管理 LST。目前已有约 20 个 LST 通过 Sanctum 上线，其中包括与 Solana 主要项目相关的 LST，如 Jupiter (jupSOL)、Helius (hSOL)、Bonk (bonkSOL) 和 dogwif (wifSOL)。本周，Binance (BNSOL)、Bybit (BBSOL) 和 Bitget (BGSOL) 各自宣布计划通过 Sanctum 推出自己的 SOL LST。Sanctum 的 TVL 超过 7 亿美元，已跻身 Solana TVL 前 6 名协议之一（数据来源于 DefiLlama）。随着顶级 CEX 的 Sanctum LST 即将推出，我预计 TVL 将继续增长。值得一提的是，Binance 是以太坊上第四大质押服务提供商（仅次于 Lido、Coinbase 和 EtherFi），市场份额约为 4%。
资料来源：Dune Analytics [@21shares]
Sanctum是什么？Sanctum 是一个简化在 Solana 上启动 LST 的协议。它展望了一个“无限 LST 的未来”，计划推出数千个 LST。
通过三种不同的产品，Sanctum 解决了 LST 的流动性挑战，使得任何 LST（无论大小）都能以最小的摩擦交换为另一个 LST 或 SOL。
储备池：一个闲置的约 40 万 SOL 的池子，允许以少量费用即时将 LST 兑换为 SOL，从而绕过一个时期的等待期。这使得 DeFi 协议可以将任何 LST（无论大小）作为抵押物，因为它提供了即时解除质押的安全网。到目前为止，储备池的使用率较低，自 2022 年 7 月以来，通过储备池解除质押的累计 SOL 为 250 万（即日均使用率不到 1%）。
来源： https://dune.com/sanctum/sanctum
路由器：一个用于零滑点 LST-to-LST “兑换” 的工具，利用了 Solana 的质押账户设计。当用户进行质押时，会创建一个质押账户并将其委托给一个验证者以获取质押奖励。Solana 的 LST 实质上是对这个质押账户的 SPL 代币封装。在后台，当用户从一个 LST 交换到另一个 LST 时，Sanctum 路由器会自动将活跃的质押账户从验证者处解除委托并解封，然后重新封装该账户并重新委托给新的验证者。这一机制允许 LST-to-LST 交换而无需流动性池。Sanctum 路由器已集成到 Jupiter 中。
Solana 上的 LST 仅是用户质押账户的流动版本，这意味着 Solana 上的 LST 是半同质化的。
Infinity 是一个由 Sanctum 批准的 LST 组成的流动性池，允许池中任何代币之间的兑换。流动性提供者可以将 LST 存入池中，以换取 INF 代币。INF 代币 1) 本身是一个 LST（即可以与 DeFi 兼容），2) 同时获得底层 LST 的质押奖励和池中的交易费用。目前 INF 的年化收益率为 7.63%，略高于 JitoSOL 的 7.59% 和估计的网络整体年化收益率 7.34%。
来源：圣所
为什么要启动 Sanctum LST？通过储备池、路由器和 Infinity，Sanctum 建立了一个统一的流动性层，降低了较长尾 LST 的流动性壁垒。问题仍然是，为什么有人会选择推出 Sanctum LST？
可能的动机包括：
增量收入：LST 可以选择对质押 TVL 或质押奖励收取佣金。质押加权服务质量：SwQoS 是目前在 Solana 生态系统中讨论的反 Sybil 机制。它将质押权重与交易服务质量挂钩。如果实施，拥有 1% 质押的验证者将有权将最多 1% 的数据包传输给领导者，从而使质押更多的验证者更有机会获得交易包含权。该模型激励交易量大的项目（例如 Jupiter）通过 LST 累积更多质押，以提高其用户的服务质量。识别社区/用户/粉丝：Sanctum 正在开发一个名为 Sanctum Profiles 的 v2，旨在 Solana 上构建一个“可组合的社交和忠诚层”。其理念是让个人、项目和企业等任何人能够推出个性化的 LST，这些 LST 实质上充当 NFT（或社交代币），提供对代币门控功能、奖励或订阅的访问。这一设计空间非常广阔。如 @JamesleyHanley 在这篇文章中所解释的，质押奖励可以回流给 LST 发行者，以向其持有者提供特定服务或产品。
来源：[ @JamesleyHanley]
Sanctum ($CLOUD) 价值累积之路
由于该项目仍处于早期阶段，重点是增加 Sanctum LST 的 TVL。最近的 Tier-1 CEX 合作伙伴关系表明，与 DeFi 和 CeFi 玩家之间的产品市场契合前景良好。直观上，未来的价值积累策略可能包括：1) 通过费用开关货币化流动性交换功能（储备池、路由器和 Infinity），和/或 2) 对 LST 收取少量佣金。第一个策略依赖于 LST 交换量（即无限的上行空间），而第二个策略依赖于 Sanctum LST 的总 TVL（即受限于 SOL 市值）。TVL 模型：如果 Solana 上的 LST 市场份额达到以太坊的水平，并且 Sanctum LST 的市场份额总和达到 Lido 的水平，那么 Sanctum 的 TVL 可能从目前占 SOL 供应量的 1% 扩大到 6%，增长 6 倍。如果 V2 的个性化 LST 作为社交/忠诚层概念获得 traction，上行空间可能会更高。
交换量建模：LST 的交换量特别难以建模，不过我们可以借鉴 Lido 的 stETH。stETH 的年化 90 天链上交易量为 506 亿美元，大约是 stETH 当前 TVL 的 1.9 倍。将这个比例作为粗略估算，Sanctum 的基准 TVL 可能年化交易量约为 90 亿美元，而牛市情景下可能达到约 340 亿美元。然后可以估算假设 LST-to-SOL 或 LST-to-LST 交换的费用为 1、5 或 10 个基点时，协议可能获得的潜在交换费用。
来源： Artemis.xyz、Dune Analytics（https://dune.com/lido/wsteth-liquidity）
$CLOUD 当前的交易价格为 $0.265，相当于 4800 万美元的市值或 2.65 亿美元的完全稀释估值。鉴于最近宣布的一级中心化交易所（CEX）推出的流动性质押代币（LST）以及去中心化交易所（DEX）的验证过的盈利策略，预计 TVL 将有所增长，我认为 Sanctum 目前的估值是一个具有吸引力的流动投资机会。
结论
Sanctum 正在通过独特的方法推动 Solana 上的流动性质押代币（LST）的采用，与以太坊的方式不同。Sanctum 利用 Solana 的质押账户架构，整合长尾 LST 的流动性，而以太坊的 LST 生态则通过像 Lido 这样的领军者建立流动性壁垒，呈现“赢家通吃”的局面。 最近与一级中心化交易所（CEX）的合作伙伴关系表明，Sanctum 及更广泛的 Solana LST 市场的 TVL 可能大幅增加。 即将推出的 Sanctum V2 版本将进一步推动 LST 的发展，个性化 LST 的潜在应用前景广阔，尤其是在可定制的质押奖励功能方面。
声明：
本文转载自[Sonya Kim]，著作权归属原作者[Sonya Kim]，如对转载有异议，请联系Gate Learn团队，团队会根据相关流程尽速处理。免责声明：本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点，不构成任何投资建议。文章其他语言版本由Gate Learn团队翻译， 在未提及Gate.io的情况下不得复制、传播或抄袭经翻译文章。