RazorEc

Um dos erros comuns ao pensar em armazenamento descentralizado é imaginar "múltiplas cópias do mesmo arquivo". @Walrus 🦭/acc segue outro caminho. Em vez de replicar, fragmenta.

Red Stuff é o mecanismo que permite dividir um arquivo grande em múltiplas partes codificadas. Nenhum nó precisa ter o arquivo completo, e ainda assim o sistema pode reconstruí-lo mesmo que vários fragmentos desapareçam. Não é redundância por excesso, é resiliência matemática.

A consequência é fundamental: a disponibilidade deixa de depender de nós individuais. O sistema se repara sozinho porque foi projetado para assumir falhas, não para evitá-las. Isso reduz custos, mas, acima de tudo, muda o modelo de confiança.

Em Walrus, $WAL incentiva os operadores a manter fragmentos úteis dentro de um sistema que espera falhas e as absorve sem drama.

#Walrus

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Esta publicação não deve ser considerada aconselhamento financeiro. Faça sempre sua própria pesquisa e tome decisões informadas ao investir em criptomoedas.

Quando se fala em armazenamento descentralizado, quase sempre se cai na comparação fácil: "é como o Dropbox, mas na Web3". No caso do Walrus, essa analogia não é apenas imprecisa, mas também oculta sua proposta real.

O Walrus não foi projetado para que "você armazene arquivos", mas sim para garantir que grandes volumes de dados estejam disponíveis, verificáveis e recuperáveis sob regras explícitas. Os bytes vivem na sua rede de armazenamento; o controle —metadados, certificados e direitos— é gerenciado no Sui. É uma separação deliberada entre dados e controle.

A chave está em tratar os arquivos como blobs verificáveis, não como objetos estáticos simples. Isso permite construir aplicações onde o dado não depende da confiança, mas de provas. É aí que entra @Walrus 🦭/acc : como infraestrutura, não como aplicativo.

Neste modelo, $WAL não representa "espaço em disco", mas sim incentivos para que a disponibilidade seja um compromisso econômico, não uma promessa.

#Walrus

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Um dos erros mais comuns em DeFi é tentar que uma única peça faça tudo.

Estabilidade, desempenho, liquidez, governança.
Quando tudo se mistura, o sistema se torna frágil.

Falcon Finance parte de uma decisão distinta: separar funções críticas em vez de empilhá-las.

Por um lado está USDf.
Seu papel não é “rendir”, mas representar valor estável de forma consistente. É a camada base, o ponto de referência que permite que o sistema tenha coerência interna.

Por outro lado está sUSDf.
Aqui é onde vive o desempenho. Não como uma promessa fixa, mas como o resultado de estratégias que operam sobre USDf sem comprometer sua função principal.

A analogia é arquitetônica.

USDf é a estrutura do edifício.
sUSDf é o sistema de climatização.

Você pode otimizar um sem colocar em risco o outro.

Essa separação não elimina o risco, mas o localiza. Permite que a estabilidade não dependa de decisões orientadas a maximizar retornos, e que o desempenho não tenha que forçar o design da base.

Neste contexto, o token $FF cumpre um papel de coordenação: alinhar incentivos e governança em torno de uma arquitetura onde cada componente sabe exatamente que problema deve resolver.

Esse tipo de design não é vistoso, mas é o que costuma sobreviver quando o mercado deixa de perdoar erros.

Esse é o enfoque que a equipe de @Falcon Finance priorizou: menos camadas híbridas, mais clareza funcional.

#FalconFinance

Imagem: Falcon Finance em X

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Imagina um sistema financeiro onde distintos ativos —cripto, stablecoins ou até mesmo RWAs— não competem entre si, mas podem falar a mesma língua econômica.

Esse é o ponto de partida da Falcon Finance e de seu conceito de colateral universal.

Em vez de tratar cada ativo como uma ilha com regras próprias, o protocolo projeta uma camada que os normaliza: não importa se o valor provém de cripto nativo ou de ativos do mundo real, o sistema os traduz a um padrão comum que pode ser gerenciado, auditado e reutilizado.

A analogia mais útil não é a de um banco tradicional, mas a de uma rede elétrica.

As fontes de energia podem ser distintas, mas o importante não é de onde vem a eletricidade, mas sim que a corrente seja estável, mensurável e compatível com toda a rede.

Na Falcon, USDf cumpre esse papel. Não é simplesmente um dólar sintético, mas a saída padronizada de um sistema que agrega e coordena valor heterogêneo.

O token $FF aparece aqui como a peça que articula incentivos e governança em torno dessa infraestrutura, não como uma promessa de rendimento, mas como um mecanismo de alinhamento a longo prazo.

Sob essa perspectiva, a Falcon Finance não tenta ganhar uma guerra de stablecoins.

Tenta resolver um problema mais profundo: como coordenar valor diverso sem comprometer a estabilidade do sistema.

Esse enfoque é o que a equipe de @Falcon Finance colocou no centro do design desde o início.

#FalconFinance

Imagem: site da Falcon Finance

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Delegar a agentes sem limites não é inovação. É dívida operacional.

Depois de falar sobre infraestrutura, identidade, micropagamentos, comércio e métricas, fica uma pergunta incômoda: o que pode dar errado?

Em sistemas agent-first, os riscos geralmente não aparecem como falhas espetaculares. Aparecem como uma acumulação silenciosa: permissões que ninguém revisa, orçamentos que crescem por inércia, agentes que continuam executando porque “sempre fizeram”.

Por isso, o último passo antes de delegar não é otimizar, mas impor limites explícitos.

Uma abordagem responsável de delegação agencial deveria passar por uma lista de verificação simples:

- O agente tem identidade própria, separada do humano?
- Opera com permissões e orçamentos limitados?
- Cada ação deixa rastreabilidade econômica?
- Pode ser revogado sem parar todo o sistema?
- Existe um sinal claro de quando deve parar de operar?

Se alguma resposta for “não”, o problema não é o agente. É o design.

Kite AI se move neste terreno: não promete agentes mais inteligentes, mas sistemas onde falhar não escale sem controle. É aí que @KITE AI constrói, e onde $KITE se encaixa como parte do design econômico que sustenta esta disciplina operacional.

#KITE

Imagem: Kite AI no X

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Lorenzo Protocol: rumo a um banco de investimento on-chain

Durante anos, DeFi avançou rapidamente em produtos, mas lentamente em estrutura. Vimos inovação em trading, lending e yield, mas pouca evolução em como se gerencia o capital de forma profissional.

Lorenzo Protocol parte de uma tese distinta: DeFi não precisa de mais instrumentos isolados, mas sim de gestores de capital nativos on-chain.

Nas finanças tradicionais, o banco de investimento não existe para prometer rendimentos, mas para estruturar capital, projetar veículos, avaliar risco e alinhar incentivos entre participantes. Lorenzo transfere essa lógica para o ambiente blockchain, utilizando software em vez de intermediários.

Ao longo de sua arquitetura —FAL, OTFs, vaults e produtos BTCFi— o padrão é consistente: abstração de complexidade, regras explícitas e rastreabilidade contínua. O objetivo não é maximizar APY, mas construir sistemas que possam operar em escala e no tempo.

Desde essa perspectiva, Lorenzo não compete com protocolos individuais. Opera em outra camada: a de orquestrar estratégias, capital e risco dentro de um marco coerente.

Nesse marco, o token $BANK funciona como mecanismo de coordenação. Não representa uma promessa financeira, mas sim uma ferramenta para governar como evolui a arquitetura de gestão de ativos.

@Lorenzo Protocol apresenta uma conclusão clara para DeFi: o próximo salto não virá de produtos mais rápidos, mas sim de infraestrutura financeira madura.

#LorenzoProtocol

Imagem: Lorenzo Protocol no X

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A tração não prova que algo funcione. Prova que algo está sendo usado.

Em cripto e em IA, a palavra “tração” costuma ser usada como um atalho narrativo. Usuários, transações, chamadas, atividade. Os números crescem e a história se conta sozinha. Mas crescer não é o mesmo que funcionar.

Para projetos orientados a agentes, essa distinção é ainda mais crítica. Os agentes podem gerar volume facilmente: executam rápido, repetem ações e não se cansam. O risco está em confundir atividade mecânica com adoção real.

Ler métricas de Kite AI —ou de qualquer infraestrutura agent-first— exige outro marco mental.

Não basta perguntar quantos agentes existem. É preciso olhar:
- Quantos operam sob limites estritos?
- Quantos executam pagamentos granulares em vez de usar saldos abertos?
- Quantos humanos delegam sem intervir constantemente?

Essas métricas não inflacionam manchetes, mas revelam se o sistema está resolvendo o problema correto: delegar autonomia sem perder controle.

Sob essa perspectiva, a tração deixa de ser marketing e se torna um sinal operativo. É aí que @KITE AI tenta se diferenciar, e onde $KITE faz sentido dentro de um sistema que busca medir uso real, não apenas atividade.

#KITE

Imagem: Kite AI em X

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stBTC vs enzoBTC: o mesmo Bitcoin, decisões diferentes

Quando o Bitcoin entra no DeFi, nem todos os usuários buscam a mesma coisa. Alguns priorizam simplicidade e conservação do ativo; outros, flexibilidade e composabilidade. Entender essa diferença é fundamental para ler corretamente produtos como stBTC e enzoBTC.

stBTC representa uma escolha clara: exposição ao Bitcoin com geração de rendimento sob uma lógica direta. O usuário delega o staking e mantém um ativo líquido que reflete essa participação. O foco está em manter BTC produtivo sem complexidade operacional.

enzoBTC responde a outra necessidade. Não foi pensado como um produto final, mas sim como uma peça base para construir estratégias. Ao envolver BTC em um formato mais flexível, permite integrá-lo em vaults, estruturas compostas e fluxos DeFi mais avançados.

A diferença não é técnica, mas estratégica. stBTC se encaixa melhor em perfis que priorizam previsibilidade e mínima intervenção. enzoBTC faz sentido para aqueles que gerenciam portfólios, tesourarias ou estratégias onde o Bitcoin é um componente que deve interagir com outros sistemas.

Ambos os produtos partem do mesmo ativo, mas respondem a decisões diferentes sobre controle, flexibilidade e risco. Essa segmentação é deliberada: nem todos os BTC devem se comportar da mesma forma.

Nesse design, o token $BANK permite governar como evoluem esses produtos e sob quais critérios se integram dentro do ecossistema.

@Lorenzo Protocol apresenta uma ideia simples, mas pouco comum: na gestão de ativos, o produto correto depende do papel do usuário, não do ativo subjacente.

#LorenzoProtocol

Imagem: Lorenzo Protocolaste em X

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Leitura obrigatória e recomendada antes de iniciar o novo ano. #dyor

O comércio agêntico não falha por falta de inteligência. Falha por falta de controle.

Imaginar agentes comprando, negociando ou executando pagamentos não é novo. O difícil não é que um agente “saiba” comprar, mas sim permitir que ele execute sem perder o controle operacional.

Em um fluxo tradicional, o comércio digital assume decisões humanas: revisar preços, aprovar pagamentos, aceitar riscos. Um agente rompe esse fluxo porque atua de forma contínua, rápida e sem contexto emocional.

Aqui é onde o comércio agêntico se torna um problema de infraestrutura.

Kite AI propõe separar claramente três camadas nesses fluxos:
- Intenção: o humano define objetivos, orçamentos e margens.
- Execução: o agente opera dentro de limites explícitos.
- Liquidação: o sistema registra, paga e rastreia cada ação.

A analogia útil não é um “assistente de compras”, mas sim um operador automático com orçamento fechado. Não improvisa. Executa dentro de regras.

Essa abordagem permite casos de uso como compras recorrentes, negociação de serviços digitais ou aprovisionamento automático sem expor fundos completos nem identidades humanas.

Nesse contexto, @GoKiteAI não tenta fazer o comércio mais rápido, mas sim torná-lo delegável. E aí é onde $KITE cumpre um papel dentro do design econômico que sustenta esses fluxos.

#KITE

Imagem: Kite AI no X

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Vaults: quando o risco deixa de ser improvisado

Em DeFi, o risco costuma ser gerenciado de forma implícita. O usuário deposita capital em um pool ou estratégia e assume que o resultado dependerá do mercado. Não há separação clara entre decisão, execução e controle.

Os vaults do Lorenzo Protocol partem de uma lógica distinta: o risco é projetado antes de alocar capital.

Um vault não é apenas um contêiner de fundos. É uma estrutura que define como o capital é alocado, sob quais regras ele é reequilibrado e quais limites existem. Pode ser simples — uma estratégia clara e delimitada — ou composto, combinando múltiplas fontes de rendimento sob critérios explícitos.

A diferença chave está na arquitetura. Em vez de o usuário tomar decisões táticas constantes, o vault encapsula essas decisões dentro de um quadro predefinido. O risco deixa de ser acidental e passa a ser gerenciado como um sistema.

Esse enfoque é especialmente relevante para capital institucional e tesourarias on-chain. Não se trata de maximizar rendimento pontual, mas de manter coerência, rastreabilidade e controle ao longo do tempo.

Nesse contexto, o token $BANK permite governar como esses vaults são projetados: quais estratégias são incluídas, quais limites são aceitos e como evolui o quadro de risco.

@Lorenzo Protocol introduz uma ideia pouco comum em DeFi: o risco não é evitado, é arquitetado.

#LorenzoProtocol

Imagem: site do Lorenzo Protocol

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O verdadeiro gargalo dos agentes não é a IA. É o custo por ação.

Quando falamos de agentes autônomos, costumamos pensar em inteligência, modelos e orquestração. Mas em produção, o limite aparece antes: cada ação tem um custo. E se esse custo for alto demais, a automação deixa de escalar.

Para um agente humano, pagar por sessão pode fazer sentido. Para um agente de IA, não. Os agentes operam em rajadas de decisões pequenas: consultar, validar, executar, reverter. Milhares de vezes.

É aí que o conceito de micropagamentos deixa de ser uma curiosidade técnica e se torna infraestrutura crítica.

Kite AI parte de uma ideia simples, mas pouco aplicada: pagar por milissegundo de trabalho, não por confiança acumulada. Isso permite que os agentes funcionem com orçamentos rigorosos, limites claros e rastreabilidade econômica por ação.

A metáfora não é uma assinatura, mas um pedágio microscópico. Cada cruzamento tem um custo mínimo, verificável e automático. Se o agente cometer um erro, o gasto está limitado. Se escalar, o sistema suporta.

Sem micropagamentos viáveis, os agentes precisam de permissões amplas e saldos grandes “para o caso de”. Com micropagamentos, o controle volta ao design.

Neste modelo, o papel de @GoKiteAI é habilitar uma economia onde a granularidade não quebra o sistema, e onde $KITE funciona como parte do engrenagem que torna possível essa contabilidade fina.

#KITE

Imagem: Kite AI no X

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Esta publicação não deve ser considerada aconselhamento financeiro. Sempre faça sua própria pesquisa e tome decisões informadas ao investir em criptomoedas.

BTCFi: quando o Bitcoin deixa de estar imóvel

Durante mais de uma década, o Bitcoin cumpriu um papel claro: reserva de valor. Seguro, resistente e líquido, mas em grande parte passivo dentro do sistema financeiro.

Esse paradigma começa a mudar com o surgimento do BTCFi: um conjunto de infraestruturas que permitem que o Bitcoin participe em estratégias de rendimento sem perder sua natureza base.

Aqui é onde o Lorenzo Protocol introduz uma camada chave. Não tenta converter o Bitcoin em um ativo especulativo, mas sim em capital gerido. A diferença é sutil, mas fundamental.

Em vez de expor o BTC diretamente a pools ou construções ad hoc, Lorenzo o integra em uma arquitetura onde o risco é estruturado, monitorado e governado. O foco não está em “colocar o BTC para trabalhar”, mas em como isso é feito.

Essa abordagem é especialmente relevante para perfis institucionais. O Bitcoin pode entrar em estratégias de rendimento sempre que exista rastreabilidade, regras claras e separação entre execução e controle. O BTCFi, nesse contexto, deixa de ser uma narrativa e se torna infraestrutura.

Sob essa perspectiva, Lorenzo atua como uma camada de liquidez do Bitcoin, conectando o BTC com estratégias produtivas sem romper suas propriedades fundamentais.

O token $BANK cumpre aqui um papel estrutural: governar como o Bitcoin é integrado nessas arquiteturas, não forçar seu uso.

@Lorenzo Protocol propõe uma evolução natural para o Bitcoin: de ativo imóvel a capital gerido.

#LorenzoProtocol

Imagem: Lorenzo Protocol no X

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O maior risco de um agente não é o que faz, mas com que identidade o faz.

Quando um humano delega tarefas a um agente de IA, costuma cometer um erro silencioso: empresta sua própria identidade. Carteiras compartilhadas, chaves mestras, permissões ilimitadas. Funciona… até que deixa de funcionar.

Em sistemas orientados a agentes, a identidade não é um detalhe técnico. É a fronteira entre controle e caos.

Kite AI aborda esse problema separando claramente três camadas:

- Humano: define objetivos e limites.
- Agente: executa ações dentro de um marco explícito.
- Sistema: verifica identidade, permissões e rastreabilidade.

A analogia útil não é “dar acesso”, mas emitir chaves temporárias. Cada agente opera com credenciais próprias, alcance limitado e caducidade definida. Se algo falhar, o dano está contido.

Essa separação permite algo chave: delegar sem perder soberania. O humano não desaparece, mas também não está no ciclo de cada decisão.

Sob essa perspectiva, a identidade agêntica não é apenas segurança. É escalabilidade. Sem ela, nenhum sistema de agentes pode crescer sem multiplicar riscos.

Esse é o terreno em que @GoKiteAI está construindo, e onde $KITE cumpre um papel econômico dentro de um modelo de delegação controlada.

#KITE

Imagem: Kite AI no X

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OTFs: quando os fundos deixam de ser instituições e se tornam código

Durante décadas, a gestão profissional de carteiras esteve encapsulada em veículos fechados: fundos, ETFs, produtos estruturados. Acessar a eles implicava intermediários, horários, fricções e, acima de tudo, opacidade.

Os On-Chain Traded Funds (OTFs) do Lorenzo Protocol partem de uma ideia distinta: se uma estratégia pode ser definida com regras claras, também pode ser executada e auditada como software.

Um OTF não é simplesmente um fundo "tokenizado". É uma estrutura programável que agrupa estratégias, calcula seu valor em tempo real (NAV) e permite entradas e saídas on-chain sem depender de processos manuais. A lógica substitui a burocracia.

A diferença em relação a um ETF tradicional não é apenas tecnológica, mas operacional. Onde antes havia janelas de subscrição, custodians opacos e relatórios diferidos, aqui há contratos inteligentes, rastreabilidade contínua e regras explícitas.

Isso habilita algo novo em DeFi: gestão de ativos com disciplina institucional, mas com acessibilidade global. O usuário não interage com estratégias isoladas, mas com uma carteira projetada e governada como um sistema.

Nesse marco, o token $BANK atua como mecanismo de governança sobre quais fundos existem, como são estruturados e sob quais regras operam.

@Lorenzo Protocol não propõe "fundos mais rápidos", mas uma pergunta mais profunda: o que acontece quando os produtos financeiros são projetados como software verificável?

#LorenzoProtocol

Imagem: Lorenzo Protocol no X

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SPACE não é um acrônimo. É um sistema de freios.

Quando se fala de agentes de IA, o discurso geralmente gira em torno de capacidades: o que podem fazer, quão rápido aprendem, quantas tarefas automatizam. O problema é que a infraestrutura se rompe antes que a capacidade seja útil.

Kite AI introduz a estrutura SPACE para atacar esse problema desde o design, não a partir de correções posteriores.

SPACE não descreve “features”. Descreve limites operacionais.

- Stablecoin‑native: os agentes não deveriam depender da volatilidade para operar. A estabilidade não é ideológica, é operacional.
- Programmable constraints: um agente não precisa de confiança, precisa de regras explícitas. Orçamentos, limites e permissões definidos em código.
- Agent‑first authentication: a identidade do agente não é a do humano. Misturá-las é uma fonte constante de risco.
- Compliance‑ready: não como camada legal externa, mas como rastreabilidade nativa de ações e pagamentos.
- Economically viable micropayments: se cada ação custa muito, a automação deixa de escalar.

Pensar nisso como “stack” é um erro. SPACE funciona mais como um manual de segurança industrial: ninguém opera maquinário pesado sem proteções básicas, por mais potente que seja o motor.

Desde essa lógica, o que constrói @GoKiteAI não é velocidade, mas controle. E nesse equilíbrio entre autonomia e restrição é onde $KITE se encaixa como peça econômica do sistema.

#KITE

Imagem: Kite AI em X

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El Financial Abstraction Layer: onde DeFi deixa de ser artesanal

Em DeFi, a maioria dos usuários interage diretamente com estratégias: pools, staking, lending, farming. Cada decisão é manual e cada erro recai sobre o indivíduo. Essa lógica funciona para experimentação, mas não para gestão de ativos em escala.

Aqui entra o Financial Abstraction Layer (FAL) do Lorenzo Protocol.

O FAL atua como uma camada de abstração financeira que separa o usuário final da complexidade operacional. Não elimina o risco, mas sim o estrutura. Em vez de cada pessoa ter que entender custodians, execução off-chain, rebalanceamentos ou liquidações, o sistema orquestra tudo como um todo.

Pode ser pensado como um sistema operacional financeiro on-chain. O usuário interage com uma interface simples; por trás, o FAL coordena múltiplas funções: roteamento de capital, seleção de estratégias, cálculo de NAV e distribuição de rendimentos.

Esta arquitetura permite algo pouco comum em DeFi: integrar estratégias que não vivem completamente on-chain —como trading quantitativo ou gestão institucional— sem perder traçabilidade. A execução pode ocorrer fora da cadeia, mas a alocação, o controle e os resultados ficam registrados nela.

O resultado não é mais yield, mas menos fricção cognitiva e melhor governança do capital. Essa é a diferença entre um conjunto de protocolos e uma infraestrutura financeira.

Nesse contexto, o token $BANK funciona como a camada de alinhamento: governar como o sistema opera, não como se busca o rendimento.

@Lorenzo Protocol mostra que a abstração não é ocultar riscos, mas projetá-los.

#LorenzoProtocol

Imagem: Lorenzo Protocol em X

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A web foi projetada para humanos. Os agentes chegaram sem permissão.

A Internet funciona sobre um pressuposto invisível: do outro lado sempre há uma pessoa. Formulários, carteiras, permissões e pagamentos estão pensados para alguém que lê, decide e assina.

Os agentes de IA quebram esse pressuposto.

Um agente não interpreta contexto: executa instruções. Não confia: opera sob regras. Quando tentamos forçá-lo dentro de infraestruturas humanas, aparecem fricções silenciosas: permissões excessivamente amplas, pagamentos ineficientes, identidades frágeis e rastreabilidade limitada.

Kite AI parte de uma pergunta incômoda, mas necessária: o que acontece se a camada base assumir desde o início que quem age é uma máquina autônoma?

A proposta não é um app nem uma funcionalidade isolada. É uma L1 pensada para a economia agencial, onde a identidade do agente se separa da do humano que delega, as permissões têm alcance e validade definidos e os pagamentos podem ocorrer a nível de ação.

A metáfora útil não é “banco para IA”, mas sim alfândegas automatizadas. Cada agente cruza fronteiras econômicas milhares de vezes ao dia. Sem controles nativos, o sistema se torna inseguro ou inoperável.

Por isso, a Kite introduz restrições programáveis, micropagamentos viáveis e rastreabilidade a nível de protocolo. Não como promessa futura, mas como base para que os agentes possam operar sem fricção nem supervisão constante.

Este é o tipo de problema que @GoKiteAI tenta resolver desde a infraestrutura. E é aí que o papel de $KITE faz sentido dentro do design econômico do sistema.

#KITE

Imagem: Kite AI no X

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O problema que a DeFi ainda não resolveu

Durante anos, a DeFi prometeu uma alternativa aberta às finanças tradicionais. No entanto, muitos protocolos de “yield” continuam funcionando como mercados improvisados: incentivos temporários, risco fragmentado e pouca visibilidade real sobre como se gerencia o capital.

Aqui aparece uma distinção chave: gerar rendimento não é o mesmo que gerenciar ativos.

A gestão de ativos implica processos, regras e controle do risco. Não se trata apenas de encontrar yield, mas de alocar capital de forma consistente e mensurável. Esse é o vazio que o Lorenzo Protocol busca cobrir.

Lorenzo não se propõe como um protocolo de farming, mas como infraestrutura de gestão de ativos on-chain. Em vez de empurrar decisões táticas para o usuário, introduz sistemas que pensam em portfólios e estruturas, não em posições isoladas.

Sob esta perspectiva, o valor do protocolo não está em um produto pontual, mas em sua capacidade de transformar capital passivo em capital gerenciado. Sobre essa base se constroem seus vaults, seus OTFs e sua visão de banco de investimento on-chain.

Nesse contexto, o papel do token $BANK é governar como se gerencia o capital, não simplesmente incentivar liquidez.

@Lorenzo Protocol deixa uma pergunta aberta para a DeFi: o que acontece quando paramos de otimizar APYs e começamos a desenhar arquitetura financeira?

#LorenzoProtocol

Imagem: Lorenzo Protocol no X

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