算法稳定币依赖预设算法而非足额资产抵押维持价格稳定，主流机制包括总量动态调节型（Rebase）与增发套利型（Seigniorage）。前者通过通缩或膨胀代币供应量应对价格波动，后者则引入博弈机制鼓励套利平衡供需。部分创新模型如混合抵押型（如Frax）结合法币储备与算法调控，试图在去中心化和稳定性间寻找平衡点。无论何种模式，其核心脆弱性在于对市场共识的高度依赖——当用户集体丧失信心时，算法可能瞬间失效。
历史惨痛教训揭示了归零的核心诱因。当稳定币价格脱锚且持续低于目标值时，算法往往要求销毁代币或增发关联资产以恢复平衡。若市场陷入恐慌性抛售，将触发死亡螺旋：增发导致关联代币价值稀释，进一步打击信心，形成无法逆转的崩盘循环。知名公链生态的稳定币崩盘正是此类结构性缺陷的极端体现，其算法未能抵御大规模挤兑压力。治理漏洞与监管风险同样致命，智能合约缺陷或政策打压可直接切断项目生命线。
幸存的关键在于能否通过极端压力测试。理论上，具备充足缓冲机制的算法稳定币可避免归零：一是抵押品需具备独立流动性，即使稳定币需求归零，用户仍能按公允价值赎回底层资产（如ETH），阻断连环崩塌；二是算法必须支持负利率等逆周期调节工具，在熊市中强制降低持有收益，抑制恐慌性抛售。这类模型虽存在较高风险，但在实践中已展现出特定市场条件下的韧性。
各国对无实质资产支撑的算法稳定币警惕性极高，法律风险持续压制其发展空间。合规稳定币需明确储备资产并受金融监管，本质上更接近传统基金运作模式。这种监管鸿沟使算法稳定币难以成为主流支付工具，更多被视为高风险金融实验。未来其价值将取决于能否在特定场景（如跨链交易）中建立不可替代性，而非取代法定锚定型稳定币。
