La prévision a été une capacité fondamentale de l'évolution humaine - depuis les temps anciens, les humains se sont fiés à leurs sens et à leurs instincts pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, y compris la détection des motifs d'activité des prédateurs, la probabilité d'apparition des proies et la disponibilité alimentaire saisonnière, toutes essentielles à la survie.
Depuis lors, ce modèle prédictif a évolué vers l'utilisation d'outils et de planification ( tels que la prédiction des besoins des cultures en croissance, l'abattage et la conservation de la viande ), la prédiction des indices sociaux ( des intentions, des émotions, des comportements ), ainsi que le développement de l'écriture, des sciences, des mathématiques et des outils modernes tels que les statistiques, les ordinateurs, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui sont tous utilisés pour améliorer la capacité prédictive de l'homme.
Les marchés de prédiction en particulier ont évolué en un outil économique — un outil qui exploite la capacité humaine à prédire les résultats économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prédiction comme Polymarket et Kalshi tirent parti des incitations économiques pour des prévisions précises, car les participants misent de l'argent réel.
Polymarket a attiré près de 4 milliards de dollars de paris sur le marché des élections américaines de 2024, surpassant même les sondages d'opinion dans la prévision d'une victoire de Trump, reflétant la valeur économique des prévisions issues de la foule.
La même évolution s'applique au trading au comptant et aux contrats perpétuels, de l'essor des CEX pour répondre à la demande croissante de cryptomonnaies à travers le monde au développement perturbateur récent de Hyperliquid, qui offre des services de garde auto-administrée et sans KYC avec une expérience de trading similaire à celle des CEX.
La prédiction est une capacité essentielle de l'évolution humaine, et avec l'avènement des modèles prédictifs en intelligence artificielle/apprentissage automatique, la capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et la volatilité s'améliore de manière spectaculaire.
Cela amène l'humanité à la prochaine étape de l'évolution.
DeFi 3.0
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant à quiconque de transférer, acheter, vendre, mettre en gage, prêter et miner des rendements à tout moment et n'importe où. En essence, il s'agit de mettre des actifs cryptographiques dans des opérations sur chaîne pour créer de la valeur économique, telles que Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn et Maker.
DeFi 2.0 s'appuie sur 1.0 et introduit de nouvelles économies de jetons et des mécanismes de distribution des incitations conçus pour coordonner les intérêts des différentes parties prenantes dans le protocole ( tels que Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), et a engendré des marchés émergents qui offrent des sources de revenus alternatives ( telles que Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai, etc.).
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans DeFi. Certains l'appellent DeFAI, tandis que d'autres l'appellent AiFi. Cela signifie intégrer de grands modèles de langage (LLM) et/ou des modèles d'apprentissage automatique (ML) dans des produits DeFi.
Des intégrations LLM simples ( agissant comme support client/co-pilote pour aider les utilisateurs à naviguer dans le protocole ), à des systèmes multi-agents/swarms et d'apprentissage automatique qui améliorent fondamentalement le produit ( augmentent les profits de trading, réduisent la perte impermanente, augmentent les rendements LP, réduisent le risque de liquidation pour le trading perpétuel, etc. ).
En plus de la couche d'abstraction DeFAI et des agents financiers entièrement autonomes, aujourd'hui nous allons discuter du rôle des systèmes IA/ML et des modèles prédictifs dans la transformation de la DeFi et d'autres secteurs.
Système de Prédiction
Les réseaux neuronaux et les arbres de décision existent depuis les années 2000, et ces systèmes ont été utilisés par des fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Les premiers résultats de prévision boursière étaient plutôt prometteurs, avec des prévisions à court terme atteignant une précision de 50 % à 60 %, mais le surapprentissage et les données limitées ont restreint leur application.
Puis est venue l'essor de l'apprentissage profond et des grandes données, qui ont permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux ( des données de séries temporelles, des données non structurées telles que les actualités et les médias sociaux ), conduisant à des prédictions plus précises et à des applications plus larges.
Des avancées remarquables ont eu lieu au cours des cinq dernières années, avec des modèles Transformer et de l'IA multimodale intégrant des ensembles de données plus divers tels que le sentiment sur Twitter, les transactions blockchain, les oracles, les actualités en temps réel, les prévisions crowdsourcées (Polymarket, Kalshi), et plus encore. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prédiction des résultats d'événements et des prix des actifs.
Alors que ces modèles continuent de s'améliorer, la demande d'intégration des capacités prédictives dans les systèmes DeFi a considérablement augmenté. Nous sommes actuellement dans les premières étapes de DeFi 3.0 et nous assistons à certains acteurs du marché combinant des systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3 en temps réel.
Système DeFi x IA/ML
Alors
Allora est probablement le réseau de modèle de prédiction décentralisé le plus utilisé actuellement. Allora a réalisé de nombreuses intégrations avec des protocoles DeFi et des équipes d'agents IA, lui conférant des capacités de prédiction (se concentrant principalement sur les prédictions des prix des cryptomonnaies telles que BTC, ETH, SOL).
Les prévisions de prix de la cryptomonnaie à court terme seraient d'environ 80 % précises.
Certaines applications clés incluent :
Vectis Finance est un coffre-fort basé sur l'USDC alimenté par l'IA qui utilise la technologie de raisonnement d'Allora pour maximiser les rendements du trading SOL. Son rendement cumulé depuis le 23 avril est de 2,4 %, avec un taux d'intérêt annuel d'environ 10 %.
Le coffre-fort AI LP de Steer Protocol utilise les données de prix prédites d'Allora pour mieux placer la liquidité en avance sur les fluctuations de prix, évitant ainsi la perte impermanente.
Allora travaille avec de nombreuses équipes, y compris Cod3x, Axal, Brahma, Virtuals Protocol, etc., pour soutenir les stratégies de trading et l'exécution des agents AI.
Bittensor Subnet
Étant donné que le mécanisme de distribution des incitations dTAO de Bittensor peut aider les startups (sous-réseaux) à compenser les coûts de développement, l'équipe utilise Bittensor pour lancer le développement de son produit et externalise une grande partie du travail de développement aux mineurs. Plus l'incitation est élevée, meilleure est la qualité des mineurs.
Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes de prédiction sont l'une des tâches les plus faciles à quantifier (, construire un modèle qui peut prédire quelque chose avec précision ), c'est l'un des verticals les plus courants sur lesquels les sous-réseaux se concentrent.
Sous-réseau axé sur la prédiction
SN6 @Playinfgames
SN8 @taoshiio
SN18 @zeussubnet
SN41 @sportstensor
SN44 @webuildscore
SN50 @SynthdataCo
Depuis que SN6, SN18, SN41 et SN44 ont été présentés en détail auparavant, ces sous-réseaux seront omis, mais je tiens à souligner à nouveau :
➔ SN6's @aion5100 (SN6's agent IA/fonds de couverture prédictif ) est sur le point de lancer un coffre DeFi qui alloue automatiquement les dépôts des utilisateurs pour parier sur des événements/marchés à forte confiance. Le coffre sera lancé bientôt, et les premiers tests rapportent des APY à quatre chiffres.
➔ SN44's @thedkingdao continue à voir des signaux améliorés dans le football/soccer. La récente performance en Coupe du Monde des Clubs a montré une taille de pari agressive, menant à un ROI de 232 %. L'équipe travaille également sur un produit de coffre-fort DeFi qui adoptera une approche plus ajustée au risque.
Les agents/tokens d'IA représentant ces deux couches d'application sur CreatorBid ont fait un excellent travail en démontrant les capacités de l'intelligence SN6 et SN44. Cela a inspiré de nombreuses autres équipes de sous-réseaux à faire de même et à lancer des tokens d'agents d'IA pour démontrer les capacités de leurs sous-réseaux.
➔ SN50 Synth est particulièrement intéressant. Ce sous-réseau est construit autour d'un modèle de prédiction de volatilité hautement général. Il peut être utilisé pour couvrir une large gamme de probabilités concernant les prix qui pourraient se produire ( pas seulement pour prédire les prix futurs ), comme prédire les probabilités de liquidation, les durées de vie/temps de liquidation pour les positions perpétuelles, définir des plages LP Univ3 et prédire des pertes impermanentes, prédire les prix d'exercice des options et les temps d'expiration dans une fenêtre, etc.
Synth est censé surpasser le modèle de référence traditionnel (mouvement brownien géométrique) de 25 % à 30 %.
Il existe une demande énorme pour les écosystèmes L1/L2 qui souhaitent intégrer de tels moteurs dans leur écosystème DeFi.
Jusqu'à présent, Synth a été intégré aux plateformes suivantes :
Arbitrum, soutient la compétition de traders IA
Chainrisk, comprendre la volatilité afin que les accords de partenariat puissent mieux gérer les changements brusques de volatilité
Solana est le dernier protocole majeur de staking de liquidités pour un cas d'utilisation inconnu ( selon l'équipe, l'annonce officielle sera publiée dans 1 à 2 jours )
L'équipe positionne Mode L2 ( leur propre L2) comme la couche d'application, permettant aux traders d'utiliser Synth pour prédire les prix des actifs et trader mieux en combinant l'inférence Synth avec le produit Mode AI Terminal + Mode Perp.
Ce qui rend SN6, SN44, SN50 et de nombreux autres sous-réseaux si intéressants, c'est qu'ils offrent aux mineurs des incitations allant de 2 millions à plus de 10 millions de tokens dTAO par an pour améliorer continuellement leurs modèles de prédiction.
L'objectif est d'utiliser les incitations dTAO comme dépenses en capital pour guider le développement des produits et atteindre la commercialisation/produitisation le plus rapidement possible, ce qui permet de générer des retours réels et de compenser la pression de vente de dTAO. Certains de ces sous-réseaux ont commencé à se diriger vers la phase de commercialisation ( comme en témoigne le soutien de déploiement de 300 millions de dollars de DKING pour un fonds d'investissement sportif de premier plan ).
Que va-t-il se passer ensuite ?
La quête de rendements plus élevés et de risques plus faibles se poursuivra, incitant les bâtisseurs à amener davantage d'actifs réels sur la blockchain. Les sources de revenus DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront de plus en plus accessibles.
Les marchés de prédiction deviendront la principale source d'information, l'IA agira en tant que market makers, et les participants expérimentés stimuleront encore davantage la sagesse de la foule. Les outils deviennent plus intelligents et les modèles deviennent plus précis, et certains résultats ont déjà été observés.
Plus ces systèmes apprennent, plus ils deviennent précieux. Et plus ils sont composables avec le reste du Web3, plus l'ensemble deviendra irrésistible.
Le fait est que... au bout du compte, tout dans la crypto est un pari sur l'avenir.
Par conséquent, les infrastructures et les applications/agents capables de voir l'avenir même légèrement plus clairement—que ce soit grâce à la sagesse collective, à de meilleures données ou à des modèles plus précis—auront un avantage significatif.
Lecture connexe : IOSG : Exploration du marché des prévisions et de son paysage concurrentiel à travers Kalshi
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À l'ère de DeFi 3.0, comment l'IA peut-elle "prendre les gens pour des idiots" sur le marché grâce à des informations prévisionnelles ?
Auteur : 0xJeff, KOL Crypto
Compilation par : Felix, PANews
La prévision a été une capacité fondamentale de l'évolution humaine - depuis les temps anciens, les humains se sont fiés à leurs sens et à leurs instincts pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, y compris la détection des motifs d'activité des prédateurs, la probabilité d'apparition des proies et la disponibilité alimentaire saisonnière, toutes essentielles à la survie.
Depuis lors, ce modèle prédictif a évolué vers l'utilisation d'outils et de planification ( tels que la prédiction des besoins des cultures en croissance, l'abattage et la conservation de la viande ), la prédiction des indices sociaux ( des intentions, des émotions, des comportements ), ainsi que le développement de l'écriture, des sciences, des mathématiques et des outils modernes tels que les statistiques, les ordinateurs, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui sont tous utilisés pour améliorer la capacité prédictive de l'homme.
Les marchés de prédiction en particulier ont évolué en un outil économique — un outil qui exploite la capacité humaine à prédire les résultats économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prédiction comme Polymarket et Kalshi tirent parti des incitations économiques pour des prévisions précises, car les participants misent de l'argent réel.
Polymarket a attiré près de 4 milliards de dollars de paris sur le marché des élections américaines de 2024, surpassant même les sondages d'opinion dans la prévision d'une victoire de Trump, reflétant la valeur économique des prévisions issues de la foule.
La même évolution s'applique au trading au comptant et aux contrats perpétuels, de l'essor des CEX pour répondre à la demande croissante de cryptomonnaies à travers le monde au développement perturbateur récent de Hyperliquid, qui offre des services de garde auto-administrée et sans KYC avec une expérience de trading similaire à celle des CEX.
La prédiction est une capacité essentielle de l'évolution humaine, et avec l'avènement des modèles prédictifs en intelligence artificielle/apprentissage automatique, la capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et la volatilité s'améliore de manière spectaculaire.
Cela amène l'humanité à la prochaine étape de l'évolution.
DeFi 3.0
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant à quiconque de transférer, acheter, vendre, mettre en gage, prêter et miner des rendements à tout moment et n'importe où. En essence, il s'agit de mettre des actifs cryptographiques dans des opérations sur chaîne pour créer de la valeur économique, telles que Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn et Maker.
DeFi 2.0 s'appuie sur 1.0 et introduit de nouvelles économies de jetons et des mécanismes de distribution des incitations conçus pour coordonner les intérêts des différentes parties prenantes dans le protocole ( tels que Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), et a engendré des marchés émergents qui offrent des sources de revenus alternatives ( telles que Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai, etc.).
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans DeFi. Certains l'appellent DeFAI, tandis que d'autres l'appellent AiFi. Cela signifie intégrer de grands modèles de langage (LLM) et/ou des modèles d'apprentissage automatique (ML) dans des produits DeFi.
Des intégrations LLM simples ( agissant comme support client/co-pilote pour aider les utilisateurs à naviguer dans le protocole ), à des systèmes multi-agents/swarms et d'apprentissage automatique qui améliorent fondamentalement le produit ( augmentent les profits de trading, réduisent la perte impermanente, augmentent les rendements LP, réduisent le risque de liquidation pour le trading perpétuel, etc. ).
En plus de la couche d'abstraction DeFAI et des agents financiers entièrement autonomes, aujourd'hui nous allons discuter du rôle des systèmes IA/ML et des modèles prédictifs dans la transformation de la DeFi et d'autres secteurs.
Système de Prédiction
Les réseaux neuronaux et les arbres de décision existent depuis les années 2000, et ces systèmes ont été utilisés par des fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Les premiers résultats de prévision boursière étaient plutôt prometteurs, avec des prévisions à court terme atteignant une précision de 50 % à 60 %, mais le surapprentissage et les données limitées ont restreint leur application.
Puis est venue l'essor de l'apprentissage profond et des grandes données, qui ont permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux ( des données de séries temporelles, des données non structurées telles que les actualités et les médias sociaux ), conduisant à des prédictions plus précises et à des applications plus larges.
Des avancées remarquables ont eu lieu au cours des cinq dernières années, avec des modèles Transformer et de l'IA multimodale intégrant des ensembles de données plus divers tels que le sentiment sur Twitter, les transactions blockchain, les oracles, les actualités en temps réel, les prévisions crowdsourcées (Polymarket, Kalshi), et plus encore. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prédiction des résultats d'événements et des prix des actifs.
Alors que ces modèles continuent de s'améliorer, la demande d'intégration des capacités prédictives dans les systèmes DeFi a considérablement augmenté. Nous sommes actuellement dans les premières étapes de DeFi 3.0 et nous assistons à certains acteurs du marché combinant des systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3 en temps réel.
Système DeFi x IA/ML
Alors
Allora est probablement le réseau de modèle de prédiction décentralisé le plus utilisé actuellement. Allora a réalisé de nombreuses intégrations avec des protocoles DeFi et des équipes d'agents IA, lui conférant des capacités de prédiction (se concentrant principalement sur les prédictions des prix des cryptomonnaies telles que BTC, ETH, SOL).
Les prévisions de prix de la cryptomonnaie à court terme seraient d'environ 80 % précises.
Certaines applications clés incluent :
Bittensor Subnet
Étant donné que le mécanisme de distribution des incitations dTAO de Bittensor peut aider les startups (sous-réseaux) à compenser les coûts de développement, l'équipe utilise Bittensor pour lancer le développement de son produit et externalise une grande partie du travail de développement aux mineurs. Plus l'incitation est élevée, meilleure est la qualité des mineurs.
Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes de prédiction sont l'une des tâches les plus faciles à quantifier (, construire un modèle qui peut prédire quelque chose avec précision ), c'est l'un des verticals les plus courants sur lesquels les sous-réseaux se concentrent.
Sous-réseau axé sur la prédiction
Depuis que SN6, SN18, SN41 et SN44 ont été présentés en détail auparavant, ces sous-réseaux seront omis, mais je tiens à souligner à nouveau :
➔ SN6's @aion5100 (SN6's agent IA/fonds de couverture prédictif ) est sur le point de lancer un coffre DeFi qui alloue automatiquement les dépôts des utilisateurs pour parier sur des événements/marchés à forte confiance. Le coffre sera lancé bientôt, et les premiers tests rapportent des APY à quatre chiffres.
➔ SN44's @thedkingdao continue à voir des signaux améliorés dans le football/soccer. La récente performance en Coupe du Monde des Clubs a montré une taille de pari agressive, menant à un ROI de 232 %. L'équipe travaille également sur un produit de coffre-fort DeFi qui adoptera une approche plus ajustée au risque.
Les agents/tokens d'IA représentant ces deux couches d'application sur CreatorBid ont fait un excellent travail en démontrant les capacités de l'intelligence SN6 et SN44. Cela a inspiré de nombreuses autres équipes de sous-réseaux à faire de même et à lancer des tokens d'agents d'IA pour démontrer les capacités de leurs sous-réseaux.
➔ SN50 Synth est particulièrement intéressant. Ce sous-réseau est construit autour d'un modèle de prédiction de volatilité hautement général. Il peut être utilisé pour couvrir une large gamme de probabilités concernant les prix qui pourraient se produire ( pas seulement pour prédire les prix futurs ), comme prédire les probabilités de liquidation, les durées de vie/temps de liquidation pour les positions perpétuelles, définir des plages LP Univ3 et prédire des pertes impermanentes, prédire les prix d'exercice des options et les temps d'expiration dans une fenêtre, etc.
Il existe une demande énorme pour les écosystèmes L1/L2 qui souhaitent intégrer de tels moteurs dans leur écosystème DeFi.
Jusqu'à présent, Synth a été intégré aux plateformes suivantes :
L'équipe positionne Mode L2 ( leur propre L2) comme la couche d'application, permettant aux traders d'utiliser Synth pour prédire les prix des actifs et trader mieux en combinant l'inférence Synth avec le produit Mode AI Terminal + Mode Perp.
Ce qui rend SN6, SN44, SN50 et de nombreux autres sous-réseaux si intéressants, c'est qu'ils offrent aux mineurs des incitations allant de 2 millions à plus de 10 millions de tokens dTAO par an pour améliorer continuellement leurs modèles de prédiction.
L'objectif est d'utiliser les incitations dTAO comme dépenses en capital pour guider le développement des produits et atteindre la commercialisation/produitisation le plus rapidement possible, ce qui permet de générer des retours réels et de compenser la pression de vente de dTAO. Certains de ces sous-réseaux ont commencé à se diriger vers la phase de commercialisation ( comme en témoigne le soutien de déploiement de 300 millions de dollars de DKING pour un fonds d'investissement sportif de premier plan ).
Que va-t-il se passer ensuite ?
La quête de rendements plus élevés et de risques plus faibles se poursuivra, incitant les bâtisseurs à amener davantage d'actifs réels sur la blockchain. Les sources de revenus DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront de plus en plus accessibles.
Les marchés de prédiction deviendront la principale source d'information, l'IA agira en tant que market makers, et les participants expérimentés stimuleront encore davantage la sagesse de la foule. Les outils deviennent plus intelligents et les modèles deviennent plus précis, et certains résultats ont déjà été observés.
Plus ces systèmes apprennent, plus ils deviennent précieux. Et plus ils sont composables avec le reste du Web3, plus l'ensemble deviendra irrésistible.
Le fait est que... au bout du compte, tout dans la crypto est un pari sur l'avenir.
Par conséquent, les infrastructures et les applications/agents capables de voir l'avenir même légèrement plus clairement—que ce soit grâce à la sagesse collective, à de meilleures données ou à des modèles plus précis—auront un avantage significatif.
Lecture connexe : IOSG : Exploration du marché des prévisions et de son paysage concurrentiel à travers Kalshi