Cointelegraphが2026年10月8日に公開したレポートによると、暗号資産レンディング活動は7月以来55%拡大し、2022年に崩壊したセクターが復活しつつある。同レポートは、AIを活用したハッキングと相互接続されたプロトコル間の連鎖リスクを、未解決の主要な懸念事項として指摘している。
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暗号資産レンディングは7月以来55%拡大した。これはCointelegraphが2026年10月8日に報じた数値である。このセクターは、デジタル資産を供給する預金者と担保を差し出す借り手をマッチングさせ、プロトコルまたはプラットフォームが両金利間のスプレッドを稼ぐ仕組みで成り立っている。増加の規模が重要であるのは、2022年の信用危機で最も損害を受けたセグメントの一つがレンディングだったためだ。当時、Celsius、BlockFi、Voyagerはいずれも破産手続きに入った。それゆえ、数か月でこの規模の成長は、以前に失敗したのと同じ種類のストレスに対して再び試される立場にセクターを戻すことになる。
今日のオンチェーンレンディングの多くは過剰担保であり、借り手はローンを上回る価値の資産をロックしなければならず、担保価値は公開ブロックチェーン上でリアルタイムに可視化される。これは、複数の中央集権型レンダーがThree Arrows Capitalなどのトレーディング企業に大規模な無担保貸付を行い、流動性の低い資産をモデル価格で計上していた2022年の破綻とは対照的である。また、自動清算エンジンは現在、担保比率が低下した際に人間のリスクデスクに頼るのではなく、機械的にポジションをクローズする。それでも、情報源は改善を不完全なものとして位置づけている。より良い担保設計は一つの破綻モードに対処するが、他の伝播経路は開いたままにしている。
レポートは、AI支援ハッキングをレンディングプロトコルが直面する固有のリスクとして特定している。そのメカニズムはコストと速度の問題である。自動化ツールは、手動レビューよりもはるかに迅速にスマートコントラクトをスキャンして悪用可能なロジックを見つけ出し、以前なら高コストだった規模で説得力のあるフィッシングメッセージやなりすましの試みを生成できる。これにより、デプロイされたコードに脆弱性が現れてから、誰かがそれを通じて資金を流出させようとするまでの時間が短縮される。特にレンディング市場では、悪用されたコントラクトから預金者が依存する流動性が引き出される可能性があり、コードレベルの欠陥が貸し手にとっての直接的な損失に変わる。
第二の懸念は、相互接続されたプロトコル間の伝染である。レンディング市場はしばしば相互に積み重なって構築され、他のプロトコルが発行したトークンを担保として受け入れ、共有オラクルから価格データを取得している。このコンポーザビリティは効率的だが、ある市場でのショックがシステム全体に波及し得ることも意味する。強制清算は担保を公開市場に押し出し、価格は他のポジションにフィードバックされ、一つのオラクルの障害はそれを参照するすべてのプロトコルに影響を与える。預金を担保に借り入れて別の場所に再預入する再帰的構造は、同じ伝播経路を増幅させる。実際的な結果として、一つのコントラクトに限定された問題が、経済的にはめったに孤立しない。
情報源の安全性に関する位置づけは、保証ではなく仕組みを中心としている。一般的に挙げられる対策には、独立したコード監査、バグバウンティプログラム、管理変更を遅延させるタイムロック、取り付け騒ぎを遅らせる出金制限や保険バッファーが含まれる。オンチェーン担保ダッシュボードや準備金証明の開示といった透明性ツールは、預金者が請求権を裏付けるものを検証できるようにすることを目的としており、これは2022年の複数のレンダーでは不可能だった。これらのいずれもリスクを除去するものではなく、レポートの見出しの問い——根底にある危険が実際に解決されたのか——は、答えが出たというよりも未解決のままである。公開されているニュースソースに基づく。
Cointelegraphによると、2026年10月8日公開のレポートで、暗号資産レンディング活動は7月以来55%増加した。この成長が注目されるのは、2022年の暗号資産信用危機でレンディングが最も打撃を受けたセグメントの一つだったためだ。この回復により、セクターは再びリスク管理が厳しく検証される規模に戻った。
レンディングプラットフォームは預金者の資産を受け入れ、担保に対して貸し出すため、借り手がデフォルトするか、担保を十分迅速に回収できない場合に損失が発生する。2022年には、複数の中央集権型レンダーが、トレーディング企業に対して大規模な無担保貸付を行い、流動性の低い保有資産を楽観的な価値で評価した後に破綻した。現代のオンチェーンレンディングは、過剰担保と自動清算により依存しており、そうした破綻の一部には対処しているが、すべてではない。
これは、攻撃者が自動化およびAI駆動のツールを用いてスマートコントラクトの悪用可能な欠陥を見つけたり、説得力のあるフィッシング攻撃を大規模に実行したりすることを指す。実務上の効果は速度とコストの低減である。脆弱性はより迅速に特定でき、純粋に手作業で行うよりも多くの標的にアプローチできる。レンディングプロトコルにとって、悪用が成功すると、預金者が依存する流動性が流出する可能性がある。
連鎖リスクとは、あるプロトコルでのショックが、それに依存する他のプロトコルへ広がる仕組みを指す。レンディング市場はしばしば他のプロトコルのトークンを担保として受け入れ、共有オラクルから価格を読み取るため、強制清算、価格変動、オラクル障害が複数のプラットフォームに同時に損失を伝播させる可能性がある。借り入れた資産を別の場所に再預入する再帰的レンディングは、その伝播経路を強化する。
レンディング活動の55%回復
2022年サイクルと異なって見える点
AI支援攻撃が悪用の速度を高める
相互接続されたプロトコルと連鎖的損失
業界が緩和策についてどう議論しているか
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情報源はこれを決着済みではなく未解決の問いとして提起している。担保設計、リアルタイムのオンチェーン可視性、自動清算は、2022年に失敗した慣行を改善してきたが、AI支援攻撃と相互接続されたプロトコル依存は比較的新しい懸念である。この組み合わせにより、元のリスクが実際にどれほど軽減されたかについて意見が分かれる余地が残る。
一般的に議論される対策には、独立したスマートコントラクト監査、バグバウンティプログラム、管理変更に対するタイムロック、出金制限、保険バッファーなどが含まれる。オンチェーン担保ダッシュボードや準備金証明の開示といった透明性の慣行も、預金者が自身の請求権を裏付けるものを検証できるようにするために用いられている。これらの仕組みは損失を遅らせたり限定したりするように設計されているが、破綻の可能性を排除するものではない。
