稳定币作为连接传统金融与数字资产的桥梁，其价值深受关注。区别于依赖真实资产储备的稳定币，算法稳定币以其独特的无抵押或部分抵押机制，试图通过纯粹的代码和算法逻辑来维系价格稳定，这一领域吸引了众多探索者，也积累了深刻的行业教训。尽管具体项目不断迭代，但从类型学上看，算法稳定币主要可以归结为三种核心模型。
最常见的类型是以Ampleforth为代表的弹性供应算法稳定币。这类设计摒弃了所有实物或加密资产抵押，完全依赖算法充当一个自动化的中央银行。其原理简单直接：当稳定币的市场价格高于其锚定目标时，智能合约会向所有持币地址按比例增发代币，增加供应以压低价格；当代币价格低于锚定目标时，则会通过算法按比例减少所有地址的持币数量，从而减少总供应量以促使其价格回升。这种模型的魅力在于其彻底的去中心化愿景，不依赖任何外部信用背书，但挑战同样巨大，因为稳定性的根基完全依赖于算法逻辑能否真实有效地引导市场供需，历史证明这在剧烈的市场波动中极易失灵，导致价格与供应进入一个不稳定的震荡循环。
第二种类型是铸币税股份算法稳定币，它引入了更复杂的经济学博弈。这一模型通常由两种或多种代币构成一个生态体系：一种是维持稳定的基础代币，另一种是承载系统风险和收益的权益代币。当基础稳定币的价格偏离锚定时，系统会通过激励或惩罚机制引导用户在两种代币之间进行套利操作。在价格偏低时，用户可以用低价购买稳定币，并将其兑换成权益代币来销毁过剩的稳定币供应以获取潜在未来收益，这类似于为系统提供铸币税。这种设计引入了更丰富的经济激励，试图让市场参与者主动成为价格的稳定器。其复杂性和对持续市场信心的极端依赖，形成了极高的风险，一旦市场信心崩溃，激励失效，整个体系便会陷入死亡螺旋，历史上多个知名项目的崩塌皆源于此。
鉴于前两种纯算法模型的脆弱性，业界发展出了第三种折中方案——部分抵押或分数算法稳定币。这类稳定币并非完全无中生有，而是将算法机制与部分真实的资产储备相结合。它采用一种混合模式，一个价值1美元的稳定币，可能由0.8美元的现金或高流动性加密资产如USDC作为抵押支撑，而剩余0.2美元的价值则依靠上述的算法机制来维持和调节。这种设计试图在资本效率与稳定性之间取得平衡，既降低了完全依赖算法的极端风险，又相比全额抵押提升了资金使用率。它的目标是利用部分可信的资产作为价值压舱石，再辅以算法进行精细的边际调节。
尽管从模型上可以清晰地划分出这几类，但算法稳定币的现实发展道路可谓坎坷。其核心挑战在于，货币稳定并非一个简单的数学问题，而是一个涉及市场心理、流动性深度、极端事件应对等多维度的复杂社会共识构建过程。纯算法模型试图用预设的代码逻辑完全取代传统金融中中央银行基于复杂信息所做的相机抉择，这在动态且情绪化的市场面前显得力不从心。许多曾被寄予厚望的算法稳定项目，最终都倒在了市场信心的考验之下，其崩盘不仅造成了巨大的财富损失，也让整个行业对算法维持稳定的可行性进行了深刻反思。
