TL;DR
- AMM（例如 Uniswap v2）：价格曲线是连续的（常见为常数乘积 \(\(x \cdot y = k\)\)）。体验简单、可组合性强，但 LP 资金会“铺”在所有价格区间 → 同样 TVL 下滑点更大、很多市场里 手续费收益密度更低。
- DLMM（例如 Trader Joe Liquidity Book / Meteora DLMM）：把流动性放到离散的价格箱（bins）里。交易先消耗当前活跃 bin，当该 bin 一侧流动性被吃完就会跳到相邻 bin继续成交 → 资本效率更高，但做 LP 更偏策略/管理型，价格走出你的 bins 后可能只剩“单边资产”。
1) 什么是 AMM？它是如何工作的（含项目例子）
自动做市商（AMM, Automated Market Maker）是一类基于智能合约的交易机制：价格由一条数学规则（不变量 / invariant）决定，而不是像订单簿那样撮合买卖盘。
经典 AMM：常数乘积池
最经典、也最容易理解的 AMM（由 Uniswap v2 推广开来）会维护两种代币的储备量：
- (x)：池子里 token A 的数量
- (y)：池子里 token B 的数量
并尽量满足：
[ x \cdot y = k ]
当你用 A 去换 B 时，A 的储备 (x) 增加，为了让 (k) 维持不变（考虑手续费后近似成立），B 的储备 (y) 必然减少。沿着这条曲线移动会带来两个典型现象：
- 滑点（Slippage）：交易额相对流动性越大，你的平均成交价越差。
- 价格冲击（Price impact）：你的交易会改变池子的报价。
AMM 的“价格”从哪里来
在常数乘积池里，瞬时（边际）价格可以用储备比例来理解：
[ P_{A \rightarrow B} \approx \frac{y}{x} ]
随着交易发生，(x) 与 (y) 持续变化，因此价格会在曲线上连续地变化。
LP 如何赚钱
LP（流动性提供者）通常需要按比例存入两种资产（例如 ETH + USDC），获得 LP 份额，并按份额分享：
- 交易手续费（例如每笔 0.3%，具体取决于池子/协议）
但 LP 也要承受无常损失（IL, Impermanent Loss）：当市场价格波动时，AMM 会自动把 LP 的仓位“再平衡”（卖出涨得多的、买入跌得多的），因此可能跑输“单纯持币不动”。
项目例子：Uniswap v2
Uniswap v2是常数乘积 AMM 的代表。很多 DEX 聚合器的路径里也经常会路由到 v2 风格池子。
v2 风格 AMM 的典型特征：
- 一条连续曲线覆盖所有价格
- 偏被动的 LP（不需要选范围）
- 机制简单稳健（可组合性强、数学清晰）
2) 什么是 DLMM？它是如何工作的（含项目例子）
DLMM通常指离散化流动性做市（Discretized Liquidity Market Maker）：与把资金铺在一条连续曲线上不同，DLMM 把流动性分配到离散的价格桶/箱（bins）里。
你可以把它理解为：把“集中流动性”的思想做得更显式 —— 用一组离散的价格网格来表达。
核心概念：bins + 活跃价格 bin
DLMM 会定义一系列价格 bins（用 (i) 索引）。每个 bin 代表一个价格点（或一个很小的价格区间）。常见参数化形式：
[ P_i = P_0 (1+\delta)^i ]
其中：
- (P_0) 是参考价格
- (\delta) 是 bin 的步长（例如 0.01%、0.05%、0.1%……）
系统任意时刻会有一个活跃 bin（active bin）作为当前“市场”价格所在的 bin。流动性按 bin 存储，因此每个 bin 都有各自的储备 ((x_i, y_i))。
DLMM 的交易如何执行（逐 bin 成交）
常见的执行逻辑是：
- 交易先以该 bin 的价格，消耗活跃 bin中的流动性
- 如果交易量足够大，导致活跃 bin 的某一侧被吃完，交易就会移动到下一个 bin（价格更高或更低）继续成交
因此价格路径会呈现分段/阶梯状：
- 在同一个 bin 内，价格近似不变（具体取决于实现）
- 跨 bin 时，价格会按步长 (\delta) 离散跳动
直觉上：
- 活跃 bin 里流动性越深 ⇒ 小额交易的滑点越小
- 活跃 bin 周围被填充的 bins 越多 ⇒ 大额交易越容易“顺滑”成交（减少流动性断层）
LP 如何提供流动性（策略是第一等公民）
在 DLMM 中，LP 往往需要选择把资金放在哪些 bins 上：
- 铺得更宽（很多 bins）：更被动、更像 v2，但资本效率更低
- 铺得更窄（靠近活跃价的少量 bins）：手续费密度更高、更高效，但更容易“脱离范围”
- 单边/非对称：部分 DLMM 设计让你更容易在某些 bins 上偏单边提供
这也是为什么 DLMM 做 LP 更像“运行一个策略”，而不是“存进去就放着”。
项目例子：Trader Joe Liquidity Book（LB）
Trader Joe 的 Liquidity Book（LB）是知名的 DLMM 实现之一（最初在 Avalanche 上广泛使用，也扩展到多链）。
它的核心直觉就是：
- 流动性围绕活跃价分布在多个 bins里
- 交易按 bin-by-bin 执行
- LP 可以选择不同的 bin 分布形状（窄/宽/自定义），对应不同风险收益
项目例子：Meteora DLMM（Solana）
在 Solana 上，Meteora 的 DLMM也属于广泛使用的离散化流动性设计。
如果你在 UI 里看到“bins / 策略 / 动态费率”等表述，基本就是 DLMM 的典型心智模型：把资金放到你认为会发生交易的价格附近，通过流量穿过这些 bins 来赚取手续费。
3) DLMM vs AMM：差异点、优缺点与适用场景
先避免一个常见歧义：很多人把所有“非订单簿 DEX”都叫 AMM。本文中：
- AMM = 经典连续曲线池（如 v2 风格常数乘积）
- DLMM = 离散 bins + 活跃 bin 执行
机制差异一览
| 维度 | AMM（v2 风格） | DLMM（bin 风格） |
|---|---|---|
| 定价方式 | 连续曲线（如 (x\cdot y=k)） | 离散价格 bins（网格） |
| 成交方式 | 沿曲线平滑移动 | 先吃活跃 bin，再逐 bin 跳转 |
| 流动性摆放 | 天生覆盖所有价格 | LP 需要选 bins/范围 |
| 资本效率 | 较低（大量资金远离现价“闲置”） | 靠近现价可很高（前提是摆放合理） |
| LP 管理成本 | 低（更被动） | 中到高（策略与再平衡很关键） |
| 同 TVL 下滑点 | 通常更高 | 现价附近通常更低 |
| 风险形态 | 简单、相对均匀 | 更依赖价格路径与策略选择 |
AMM（v2 风格）的优缺点
- 优点
- 心智模型简单：存两种资产 → 赚手续费
- 可组合性强：不变量数学被大量 DeFi 协议复用
- 更被动：不用管理范围
- 流动性“永远在线”：任何价格附近都能成交（只是越成交越差）
- 缺点
- 资本效率偏低：资金摊到很多几乎用不到的价格区间
- 同 TVL 下滑点更大（尤其是波动大的币对）
- 无常损失不可避免：需要手续费/激励覆盖 IL 才可能正收益
DLMM 的优缺点
- 优点
- 资本效率更高：资金集中在真正发生交易的位置
- 现价附近执行更好：更小滑点/更紧“价差”
- 策略空间大：可塑形分布、非对称布局等
- 很多实现会配合更贴合波动与流量的费率机制（取决于协议）
- 缺点
- 更依赖策略：收益高度取决于 bins 选择与再平衡频率
- 脱离范围风险：价格走远后，你的 bins 可能不再产生手续费
- 仓位更容易偏单边：趋势行情后可能主要持有某一种资产（可视作一种 IL/再平衡结果）
- 参数更多：步长、范围、策略会提升使用门槛与“策略风险”
实用建议：什么时候选哪个？
- 如果你是交易者
- AMM（v2 风格）：适合长尾资产与简单路径，但薄流动性池子里更容易出现大滑点
- DLMM：当现价附近 bins 填得足够深时，往往有更好的成交；但要关注 bin 之外的深度与是否存在“断层”
- 如果你是 LP
- 想要省心：偏向 AMM（v2 风格）（接受效率较低）
- 愿意做管理/用策略：偏向 DLMM（追求更高费率密度）
一个快速直觉清单
- 高波动 + 有持续成交量：DLMM 往往更有优势（但前提是策略能跟上价格）
- 低成交量或价格不确定性很强：v2 风格可能更稳妥（不押注某个窄区间）
- 稳定币对：两者都能做；离散/集中类设计通常更高效，但要看费率、激励、活跃流动性与实际做市形态
总结
AMM 用“数学定价”让链上交易变得极其简单；DLMM 更进一步，把流动性显式拆成离散 bins，通常能提升资本效率，但也把更多收益/风险交给 LP 的策略选择与管理。
只记住一句话就够了：AMM 是“一条曲线覆盖所有人”，DLMM 是“很多 bins 由你来选”。