AI-RWA und DeFi: Die Kluft der Umsetzbarkeit, die @Novastro_xyz und @MMTFinance zeigen Novastro und Momentum sind zwei Projekte, die sich in völlig unterschiedliche Richtungen entwickeln, obwohl sie im gleichen Trend der Fusion von AI, DeFi und RWA stehen. Novastro ist eine AI-basierte RWA-Tokenisierungsinfrastruktur mit einer modularen Layer-3-Struktur, die sich noch in der Phase vor dem Mainnet befindet und die Ausgabe von physischen Vermögenswerten über SPVs (Sonderzweckgesellschaften) sowie die Automatisierung der grenzüberschreitenden Compliance zum Ziel hat. Momentum Finance hingegen ist bereits ein Hochgeschwindigkeits-Liquiditätsmotor, der im Sui-Ökosystem in Betrieb ist und durch einen von AI optimierten zentralisierten Liquiditätspool Renditen von 120 bis 280 % APR erzielt. Der Kontrast zwischen diesen beiden Projekten geht über einfache technische Unterschiede hinaus und wird als Beispiel interpretiert, das zeigt, welche systemischen Risiken die Kombination von RWA und DeFi mit sich bringen kann und wie sich die AI-basierte Finanzautomatisierung in Zukunft entwickeln könnte. Die Struktur von Novastro basiert auf dem DTC (Digital Twin Container)-Modell, das SPVs und Smart Contracts kombiniert und so konzipiert ist, dass es sowohl das rechtliche Eigentum an physischen Vermögenswerten als auch die On-Chain-Liquidität gleichzeitig verwalten kann. Bei der Ausgabe von Vermögenswerten wird ein rechtliches Registrierungsverfahren durchlaufen, um SPVs zu erstellen, und der damit verbundene DTC wird in Form von ERC-20 oder 721-Token ausgegeben. Diese Token enthalten Compliance-Logik, die es ermöglicht, regionale Vorschriften oder KYC/AML-Anforderungen automatisch zu überprüfen. Darüber hinaus versucht Novastro, die Kreditbewertung und die Automatisierung der regulatorischen Compliance mithilfe von AI zu optimieren. Diese AI analysiert Oracle-Daten, um den aktuellen Wert von Vermögenswerten, die Kreditgeschichte von Kreditnehmern und die Beleihungsquote zu aggregieren und dynamisch Risikopunkte zu berechnen, während die regulatorische Konformität bei jeder Transaktion in Echtzeit über Compliance-Oracles überprüft wird. Derzeit befindet sich dieses System jedoch noch in der Testnet-Phase, mit über 75.000 Testnet-Teilnehmern und simulierten Vermögenswerten im Wert von 3 Milliarden Dollar, aber es gibt keine tatsächlichen On-Chain-Daten. Momentum Finance steht an einem völlig anderen Punkt. Es handelt sich um eine auf realen Anwendungen basierende Plattform, die bereits über 420 Millionen Dollar TVL und über 20 Milliarden Dollar kumuliertes Handelsvolumen verzeichnet. Dieses Projekt hat die Kapitaleffizienz durch eine CLMM (Concentrated Liquidity Market Maker)-Struktur, die Uniswap V3 ähnelt, um das 5- bis 10-fache erhöht und erzielt in wichtigen Pools wie SUI-USDC oder DEEP-SUI Renditen von 150 bis 280 % APR. Die ve(3,3)-basierte Tokenomics konzentriert die Erträge und Governance-Rechte auf langfristige Teilnehmer und sichert die Nachhaltigkeit der Liquidität, wobei es bis Oktober 2025 21 % des gesamten DeFi-TVLs von Sui ausmacht. Darüber hinaus wurde in Zusammenarbeit mit NODO ein Bolt-System eingeführt, bei dem AI automatisch Positionen anpasst und in Phasen der Preisvolatilität eine um 5 bis 20 % niedrigere Verlustquote im Vergleich zu manuellen Anpassungen zeigt. Diese Ertragsstruktur wird nicht nur als einfaches Belohnungsmodell, sondern als Ergebnis der Kombination von Echtzeit-AI-Analyse und paralleler Ausführungsstruktur bewertet. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Projekten zeigt sich deutlich in der Substanz der Ertragsstruktur und der Risikomanagementmethoden. Novastros Erträge basieren auf einem konzeptionellen Modell, bei dem die physischen Erträge von RWA von AI analysiert und optimiert werden, und es gibt kein tatsächliches TVL. Im Gegensatz dazu schafft Momentum durch eine verifizierte On-Chain-Ertragsstruktur eine tatsächliche Kapitalrotation. Bei Novastro bestehen weiterhin Unsicherheiten hinsichtlich der rechtlichen Konformität und der Vertrauenswürdigkeit von Oracles, und es wird darauf hingewiesen, dass Verzögerungen bei der Synchronisierung der SPV-Struktur zu ungerechtfertigten Liquidationen in Zeiten von Marktvolatilität führen könnten. Momentum hat zwar weniger strukturelle Risiken, aber es besteht die Möglichkeit, dass automatisierte Positionsanpassungen durch das AI-Modell im Falle unerwarteter Black-Swan-Ereignisse die Verluste sogar verstärken könnten. Die Kombination von AI-basierter Kreditbewertung und On-Chain-Treasury-Management scheint eine gemeinsame zukünftige Richtung für beide Projekte zu sein. AI ersetzt die traditionelle Kreditbewertung und erhöht die Vorhersagegenauigkeit, indem sie On-Chain-Aktivitätsdaten kombiniert, und diese Daten werden auch für das Treasury-Management genutzt, um die Vermögensallokation und die Renditen in Echtzeit zu optimieren. Beispielsweise nutzt Novastro die von AI generierten Kreditpunkte, um die Verteilung und die Kreditlimits von RWA-Ertrags-Token automatisch anzupassen, während Momentum die von AI vorgeschlagenen Betriebsstrategien sofort in der On-Chain-Governance über eine auf der Move-Sprache basierende Multisig-Infrastruktur umsetzt. Dies wird als ein Vermögensverwaltungsmodell angesehen, das in Zukunft von institutionellen Investoren wahrscheinlich übernommen wird. In Bezug auf die Marktakzeptanz hat Momentum bereits ein verwirklichtes Ökosystem aufgebaut. Es gibt über 2,1 Millionen Benutzer, und AI-Bolts sowie Treasury-Lösungen verwalten reale Vermögenswerte. Im Gegensatz dazu befindet sich Novastro noch in der konzeptionellen Phase, und die Funktionen zur Kreditbewertung und Ertragsoptimierung werden erst nach dem Start des Mainnets aktiv sein. Daher wird Momentum aus einer Investitionsperspektive als ein Modell mit Betriebsrisiken, aber einem verifizierten Ertragsmodell angesehen, während Novastro als Struktur mit hohem Potenzial und hohem Umsetzungsrisiko bewertet wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Momentum bereits ein Beispiel für die Automatisierung von AI-Finanzierungen ist, während Novastro ein langfristiges Experiment darstellt, das darauf abzielt, die rechtlichen und technischen Grenzen der Tokenisierung physischer Vermögenswerte zu überwinden. Erstere symbolisiert Rentabilität und Stabilität, während letztere Innovation und Skalierbarkeit verkörpert. Die Erzählung von AI-Kreditbewertung und On-Chain-Treasury-Management stellt einen technischen Schnittpunkt dar, der beide Seiten verbindet und wahrscheinlich eine Schlüsselrolle bei der gleichzeitigen Förderung der Automatisierung und Dezentralisierung der Finanzmärkte spielen wird.