في مجال الأصول الرقمية، كانت العملات المستقرة تعتبر دائمًا ملاذًا آمنًا. ومع ذلك، كانت هناك أصوات مؤخرًا تشكك في ما إذا كانت توزيع الفوائد وراء هذه "الأمان" عادلة. في مؤتمر صناعي، قدم دان ريسر، المؤسس المشارك لوورمهول، انتقادات حادة لنموذج الربح الحالي لعمالقة العملات المستقرة.

أشار Reecer إلى أن الشركات مثل Tether وCircle تحقق أرباحًا ضخمة في بيئة أسعار الفائدة المرتفعة، دون مشاركة هذه العوائد مع المستخدمين الذين يمتلكون عملة مستقرة. وقد وصف هذا النموذج بأنه "طباعة نقود قانونية"، مما أثار نقاشًا في الصناعة حول عدالة نماذج تشغيل العملات المستقرة.

تعمل العملات المستقرة حاليًا بطريقة بسيطة نسبيًا: يقوم المستخدمون بتبادل العملات القانونية مقابل عملات مستقرة تعادل قيمتها، بينما تستثمر الشركات المصدرة الأموال القانونية التي تتلقاها في أصول منخفضة المخاطر وعالية العائد، مثل سندات الخزانة الأمريكية. جميع العائدات الناتجة عن هذا الاستثمار تعود إلى الشركة، ولا يستطيع المستخدمون المشاركة فيها.

تشير البيانات إلى أن شركة واحدة فقط، وهي Tether، حققت صافي ربح قدره 4.9 مليار دولار في الربع الثاني من عام 2023، وبلغت قيمة الشركة 500 مليار دولار. وراء هذه الأرقام المذهلة، يوجد دعم مالي من عدد لا يحصى من المستخدمين، ومع ذلك لم يتمكن هؤلاء المستخدمون من الاستفادة من ذلك.

في مواجهة هذا الوضع، تحاول مشاريع ناشئة مثل M⁰ وAgora تغيير قواعد اللعبة. الأنماط الجديدة التي تقترحها تهدف إلى إعادة توزيع حقوق عائدات الاستثمار على حاملي العملات المستقرة، مما قد يكون له تأثير عميق على هيكل سوق العملات المستقرة بأكمله.

مع انضمام هؤلاء اللاعبين الجدد، قد يشهد سوق العملات المستقرة تحولًا. من الممكن أن لا يكتفي المستخدمون بمجرد الاحتفاظ بالعملات المستقرة، بل سيبدؤون في السعي لتحقيق آليات توزيع عوائد أكثر عدلاً. هذا التغيير قد يعيد تشكيل نموذج الأعمال للعملات المستقرة، وقد يؤدي أيضًا إلى إعادة التفكير في توزيع القيمة في النظام البيئي للأصول الرقمية بأسره.

في هذه العملية القادمة من إعادة تشكيل السوق، كيف ستتعامل عمالقة العملات المستقرة التقليدية، وهل ستنجح المشاريع الناشئة في تحدي الهيكل القائم، ستكون هذه هي النقاط المحورية التي تثير اهتمام الصناعة. بغض النظر عن النتيجة، قد تجلب هذه التغييرات المزيد من الخيارات والعوائد المحتملة لمستخدمي الأصول الرقمية.