流动性应该跟随真实交易量，而不是虚荣的 TVL，这一观点似乎标志着 DEX 设计的成熟。
我很好奇 Momentum 是否能在减排和治理权力集中时维持这种平衡。
这通常是真正的压力测试。
➥ @MMTFinance 让 ve(3,3) 感觉不再是流行词，而是引擎。锁定 MMT → 获取 veMMT → 投票分配真实的费用，从而使流动性保持在重要的区间。The Defiant 甚至指出，这种对齐使得流动性提供者和（未来的）治理持有者朝着同一个方向努力，保持活跃价格周围的深度。
我在他们的文档中检查了机制：Momentum 是一个基于 Sui 的 ve(3,3) DEX；投票者在交易量而非闲置的 TVL 下捕获费用/贿赂。这就是如何避免“雇佣流动性提供者”每周跳槽。
当流动性提供者投入资本时，使用的是 CLMM 区间，带有刻度粒度，资本集中在交易发生的地方，提供更紧的价差和更好的费用捕获。
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❯ 投票者：将分配引导至高费用池 → 费用 + 投票者激励回流至锁定者（飞轮）。
❯ 流动性提供者：在集中区间中获利，而不是广泛的 AMM 曝露（每美元更高效）。
❯ 现实检查：ve(3,3) 模型有效，但不良的分配可能导致治理膨胀或集中，因此调优很重要。
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快速比较：普通的 v3 DEX 奖励被动的 TVL；Momentum 将奖励与费用生成 + 投票挂钩，因此深度聚集在执行最活跃的地方。如果你在构建，先从小开始：将一部分锁定到 veMMT，投票一对真实费用的交易对，然后观察下一个周期的分配变化；在狭窄的区间中流动性提供，并跟踪费用 APR 与池统计中的更宽区间的比较。
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净结果：粘性流动性不是魔法，而是激励 + 正确的 CLMM 数学。我在关注投票/费用比率如何随着交易量的增长而演变。@MMTFinance
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