Предсказание было основной способностью человеческой эволюции - с древних времен люди полагались на свои чувства и инстинкты для предсказания угроз и возможностей в окружающей среде, включая выявление паттернов активности хищников, вероятность появления добычи и сезонную доступность пищи, что является критически важным для выживания.
С тех пор эта предсказательная модель эволюционировала в использование инструментов и планирования (, таких как предсказание потребностей растущих культур, забой и сохранение мяса ), предсказание социальных сигналов (, намерений, эмоций, поведения ), а также развитие письма, науки, математики и современных инструментов, таких как статистика, компьютеры, машинное обучение и искусственный интеллект, которые все используются для повышения предсказательной способности человека.
Прогнозные рынки, в частности, превратились в экономический инструмент — тот, который использует человеческую способность предсказывать экономические, политические и культурные результаты. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогнозные рынки, такие как Polymarket и Kalshi, используют экономические стимулы для точных прогнозов, так как участники ставят реальные деньги.
Polymarket привлек почти 4 миллиарда долларов в ставках на рынок выборов в США 2024 года, превзойдя даже опросы общественного мнения в предсказании победы Трампа, что отражает экономическую ценность предсказаний, основанных на мнении толпы.
Та же эволюция относится к торговле спотовыми и perpetual контрактами, от роста CEX для удовлетворения растущего спроса на криптовалюты по всему миру до недавнего разрушительного развития Hyperliquid, который предоставляет услуги самокастоди и без KYC с торговым опытом, похожим на CEX.
Предсказание является ключевой способностью человеческой эволюции, и с ростом моделей предсказания на основе искусственного интеллекта/машинного обучения способность предсказывать события, цены активов и волатильность значительно улучшается.
Это выводит человечество на следующий этап эволюции.
DeFi 3.0
DeFi 1.0 представила умные контракты и децентрализованные приложения, позволяя каждому в любое время и в любом месте передавать, покупать, продавать, закладывать, одалживать и добывать доходность. По сути, это внедрение криптоактивов в операции на блокчейне для создания экономической ценности, такой как Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn и Maker.
DeFi 2.0 расширяет 1.0 и вводит новые токеномики и механизмы распределения стимулов, предназначенные для координации интересов различных заинтересованных сторон в протоколе (, таких как Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), и породила новые рынки, которые предоставляют альтернативные источники дохода (, такие как Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai и т.д.).
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в DeFi. Некоторые называют это DeFAI, другие - AiFi. Это означает интеграцию больших языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в DeFi продукты.
От простых интеграций LLM (, действующих как поддержка клиентов/сопроводитель, чтобы помочь пользователям навигировать по протоколу ), до многопользовательских/роевых и систем машинного обучения, которые в корне улучшают продукт (, увеличивают торговую прибыль, уменьшают непостоянные потери, увеличивают доходность LP, снижают риск ликвидации для бессрочной торговли и т. д. ).
В дополнение к абстрактному уровню DeFAI и полностью автономным финансовым агентам, сегодня мы обсудим роль систем ИИ/МЛ и предсказательных моделей в трансформации DeFi и других вертикалей.
Система прогнозирования
Нейронные сети и деревья решений существуют с 2000-х годов, и эти системы использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно многообещающими, с краткосрочными прогнозами, достигающими 50% - 60% точности, но переобучение и ограниченные данные ограничивали их применение.
Затем пришел подъем глубокого обучения и больших данных, которые позволили моделям обрабатывать большие наборы данных ( временные ряды, неструктурированные данные, такие как новости и социальные медиа ), что привело к более точным прогнозам и более широким приложениям.
За последние пять лет произошли прорывные события, с моделями Transformer и мультимодальным ИИ, интегрирующими более разнообразные наборы данных, такие как сентимент Twitter, блокчейн-транзакции, оракулы, актуальные новости, краудсорсинговые прогнозы (Polymarket, Kalshi) и многое другое. Это позволило некоторым ИИ моделям достигать 80% - 90% точности в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
Поскольку эти модели продолжают совершенствоваться, спрос на интеграцию предсказательных возможностей в DeFi-системы значительно возрос. В настоящее время мы находимся на ранних этапах DeFi 3.0 и наблюдаем, как некоторые участники рынка в реальном времени комбинируют системы ИИ/машинного обучения с сценариями приложений Web3.
DeFi x AI/ML система
Ну тогда
Allora, вероятно, является самой широко используемой децентрализованной сетью прогнозных моделей на данный момент. Allora достигла многочисленных интеграций с DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что дает ей возможности прогнозирования (, в основном сосредотачиваясь на прогнозах цен на криптовалюту, таких как BTC, ETH, SOL).
Согласно прогнозам, краткосрочные цены на криптовалюту имеют точность около 80%.
Некоторые ключевые приложения включают:
Vectis Finance — это хранилище на основе USDC, управляемое ИИ, которое использует технологию рассуждений Allora для максимизации доходности от торговли SOL. Его совокупная доходность с 23 апреля составляет 2,4%, с годовой процентной ставкой примерно 10%.
AI LP Vault протокола Steer использует предсказанные данные о ценах от Allora, чтобы лучше размещать ликвидность перед колебаниями цен, тем самым избегая временных потерь.
Allora работает со многими командами, включая Cod3x, Axal, Brahma, Virtuals Protocol и др., чтобы поддерживать торговые стратегии и исполнение AI-агентов.
Bittensor Подсеть
Поскольку механизм распределения стимулов dTAO Bittensor может помочь стартапам (субсети) компенсировать затраты на разработку, команда использует Bittensor для запуска разработки своего продукта и аутсорсит значительную часть работы по разработке майнерам. Чем выше стимул, тем лучше качество майнеров.
Учитывая, что модели машинного обучения и системы прогнозирования являются одними из самых простых задач для количественной оценки (, создание модели, которая может точно предсказать что-либо ), является одной из самых распространенных вертикалей, на которых сосредоточены подсети.
Сетевая подсистема, сосредоточенная на прогнозировании
SN6 @Playinfgames
SN8 @taoshiio
SN18 @zeussubnet
SN41 @sportstensor
SN44 @webuildscore
SN50 @SynthdataCo
Поскольку SN6, SN18, SN41 и SN44 были подробно представлены ранее, эти подсети будут пропущены, но я все же хочу еще раз подчеркнуть:
➔ SN6's @aion5100 (SN6's AI агент/предсказательный хедж-фонд слой) собирается запустить DeFi хранилище, которое автоматически распределяет пользовательские депозиты для ставок на события/рынки с высокой уверенностью. Хранилище будет запущено в ближайшее время, и ранние тестирования, как сообщается, дают четырехзначные APY.
➔ SN44's @thedkingdao продолжает наблюдать улучшенные сигналы в футболе/соккере. Недавние результаты на Кубке мира показали агрессивные размеры ставок, что привело к 232% доходности инвестиций. Команда также работает над продуктом DeFi vault, который будет использовать более адаптированный к риску подход.
AI-агенты/токены, представляющие эти два уровня приложений на CreatorBid, отлично продемонстрировали возможности интеллекта SN6 и SN44. Это вдохновило многие другие команды подсетей последовать их примеру и запустить токены AI-агентов для демонстрации возможностей своих подсетей.
➔ SN50 Synth особенно интересен. Эта подсеть построена вокруг высоко универсальной модели предсказания волатильности. Она может использоваться для покрытия широкого диапазона вероятностей того, какие цены могут возникнуть (не только для предсказания будущих цен), таких как предсказание вероятностей ликвидации, сроков жизни/ликвидации для вечных позиций, установка диапазонов Univ3 LP и предсказание временной потери, предсказание цен исполнения опционов и сроков истечения в рамках окна и т.д.
Synth утверждается, что он превосходит традиционную базовую модель ( геометрическое броуновское движение ) на 25% - 30%.
Существует огромный спрос на экосистемы L1/L2, которые хотят интегрировать такие движки в свою экосистему DeFi.
На данный момент Synth был интегрирован со следующими платформами:
Arbitrum, поддерживает конкуренцию AI трейдеров
Chainrisk, понимание волатильности, чтобы партнерские соглашения могли лучше справляться с резкими изменениями в волатильности
Solana является последним крупным протоколом ликвидного стекинга для неизвестного случая использования ( согласно команде, официальный анонс будет выпущен через 1-2 дня)
Команда позиционирует Mode L2 ( как уровень приложения, позволяя трейдерам использовать Synth для прогнозирования цен на активы и более эффективной торговли, сочетая вывод Synth с продуктом Mode AI Terminal + Mode Perp.
Что делает SN6, SN44, SN50 и многие другие подсети такими интересными, так это то, что они предлагают майнерам стимулы в размере от 2 миллионов до более чем 10 миллионов токенов dTAO в год для постоянного улучшения их моделей предсказания.
Цель состоит в том, чтобы использовать стимулы dTAO в качестве капитальных затрат для направления разработки продукта и достижения коммерциализации/продуктизации как можно быстрее, тем самым зарабатывая реальные доходы и компенсируя давление на продажу dTAO. Некоторые из этих подсетей уже начали двигаться к стадии коммерциализации ), о чем свидетельствует поддержка DKING в размере 300 миллионов долларов для хедж-фонда топовых видов спорта (.
) Что произойдет дальше?
Стремление к более высоким доходам и низким рискам продолжится, побуждая разработчиков выводить больше реальных активов в блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться все более доступными.
Рынки предсказаний станут основным источником информации, ИИ будет выступать в роли маркет-мейкеров, а опытные участники будут дополнительно стимулировать мудрость толпы. Инструменты становятся умнее, а модели становятся более точными, и некоторые результаты уже были замечены.
Чем больше эти системы обучаются, тем ценнее они становятся. И чем более совместимыми они становятся с остальной частью Web3, тем более неудержимым станет всё это.
Суть в том, что в конце концов все в криптовалюте — это ставка на будущее.
Поэтому инфраструктура и приложения/агенты, которые могут немного лучше видеть будущее — будь то через коллективную мудрость, лучшие данные или более точные модели — будут иметь значительное преимущество.
Связанные материалы: IOSG: Исследование рынка прогнозов и его конкурентного ландшафта через Kalshi
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
В эпоху DeFi 3.0, как AI может «разыгрывать людей как лохов» на основе прогнозной информации?
Автор: 0xJeff, Крипто KOL
Составлено: Феликс, PANews
Предсказание было основной способностью человеческой эволюции - с древних времен люди полагались на свои чувства и инстинкты для предсказания угроз и возможностей в окружающей среде, включая выявление паттернов активности хищников, вероятность появления добычи и сезонную доступность пищи, что является критически важным для выживания.
С тех пор эта предсказательная модель эволюционировала в использование инструментов и планирования (, таких как предсказание потребностей растущих культур, забой и сохранение мяса ), предсказание социальных сигналов (, намерений, эмоций, поведения ), а также развитие письма, науки, математики и современных инструментов, таких как статистика, компьютеры, машинное обучение и искусственный интеллект, которые все используются для повышения предсказательной способности человека.
Прогнозные рынки, в частности, превратились в экономический инструмент — тот, который использует человеческую способность предсказывать экономические, политические и культурные результаты. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогнозные рынки, такие как Polymarket и Kalshi, используют экономические стимулы для точных прогнозов, так как участники ставят реальные деньги.
Polymarket привлек почти 4 миллиарда долларов в ставках на рынок выборов в США 2024 года, превзойдя даже опросы общественного мнения в предсказании победы Трампа, что отражает экономическую ценность предсказаний, основанных на мнении толпы.
Та же эволюция относится к торговле спотовыми и perpetual контрактами, от роста CEX для удовлетворения растущего спроса на криптовалюты по всему миру до недавнего разрушительного развития Hyperliquid, который предоставляет услуги самокастоди и без KYC с торговым опытом, похожим на CEX.
Предсказание является ключевой способностью человеческой эволюции, и с ростом моделей предсказания на основе искусственного интеллекта/машинного обучения способность предсказывать события, цены активов и волатильность значительно улучшается.
Это выводит человечество на следующий этап эволюции.
DeFi 3.0
DeFi 1.0 представила умные контракты и децентрализованные приложения, позволяя каждому в любое время и в любом месте передавать, покупать, продавать, закладывать, одалживать и добывать доходность. По сути, это внедрение криптоактивов в операции на блокчейне для создания экономической ценности, такой как Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn и Maker.
DeFi 2.0 расширяет 1.0 и вводит новые токеномики и механизмы распределения стимулов, предназначенные для координации интересов различных заинтересованных сторон в протоколе (, таких как Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), и породила новые рынки, которые предоставляют альтернативные источники дохода (, такие как Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai и т.д.).
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в DeFi. Некоторые называют это DeFAI, другие - AiFi. Это означает интеграцию больших языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в DeFi продукты.
От простых интеграций LLM (, действующих как поддержка клиентов/сопроводитель, чтобы помочь пользователям навигировать по протоколу ), до многопользовательских/роевых и систем машинного обучения, которые в корне улучшают продукт (, увеличивают торговую прибыль, уменьшают непостоянные потери, увеличивают доходность LP, снижают риск ликвидации для бессрочной торговли и т. д. ).
В дополнение к абстрактному уровню DeFAI и полностью автономным финансовым агентам, сегодня мы обсудим роль систем ИИ/МЛ и предсказательных моделей в трансформации DeFi и других вертикалей.
Система прогнозирования
Нейронные сети и деревья решений существуют с 2000-х годов, и эти системы использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно многообещающими, с краткосрочными прогнозами, достигающими 50% - 60% точности, но переобучение и ограниченные данные ограничивали их применение.
Затем пришел подъем глубокого обучения и больших данных, которые позволили моделям обрабатывать большие наборы данных ( временные ряды, неструктурированные данные, такие как новости и социальные медиа ), что привело к более точным прогнозам и более широким приложениям.
За последние пять лет произошли прорывные события, с моделями Transformer и мультимодальным ИИ, интегрирующими более разнообразные наборы данных, такие как сентимент Twitter, блокчейн-транзакции, оракулы, актуальные новости, краудсорсинговые прогнозы (Polymarket, Kalshi) и многое другое. Это позволило некоторым ИИ моделям достигать 80% - 90% точности в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
Поскольку эти модели продолжают совершенствоваться, спрос на интеграцию предсказательных возможностей в DeFi-системы значительно возрос. В настоящее время мы находимся на ранних этапах DeFi 3.0 и наблюдаем, как некоторые участники рынка в реальном времени комбинируют системы ИИ/машинного обучения с сценариями приложений Web3.
DeFi x AI/ML система
Ну тогда
Allora, вероятно, является самой широко используемой децентрализованной сетью прогнозных моделей на данный момент. Allora достигла многочисленных интеграций с DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что дает ей возможности прогнозирования (, в основном сосредотачиваясь на прогнозах цен на криптовалюту, таких как BTC, ETH, SOL).
Согласно прогнозам, краткосрочные цены на криптовалюту имеют точность около 80%.
Некоторые ключевые приложения включают:
Bittensor Подсеть
Поскольку механизм распределения стимулов dTAO Bittensor может помочь стартапам (субсети) компенсировать затраты на разработку, команда использует Bittensor для запуска разработки своего продукта и аутсорсит значительную часть работы по разработке майнерам. Чем выше стимул, тем лучше качество майнеров.
Учитывая, что модели машинного обучения и системы прогнозирования являются одними из самых простых задач для количественной оценки (, создание модели, которая может точно предсказать что-либо ), является одной из самых распространенных вертикалей, на которых сосредоточены подсети.
Сетевая подсистема, сосредоточенная на прогнозировании
Поскольку SN6, SN18, SN41 и SN44 были подробно представлены ранее, эти подсети будут пропущены, но я все же хочу еще раз подчеркнуть:
➔ SN6's @aion5100 (SN6's AI агент/предсказательный хедж-фонд слой) собирается запустить DeFi хранилище, которое автоматически распределяет пользовательские депозиты для ставок на события/рынки с высокой уверенностью. Хранилище будет запущено в ближайшее время, и ранние тестирования, как сообщается, дают четырехзначные APY.
➔ SN44's @thedkingdao продолжает наблюдать улучшенные сигналы в футболе/соккере. Недавние результаты на Кубке мира показали агрессивные размеры ставок, что привело к 232% доходности инвестиций. Команда также работает над продуктом DeFi vault, который будет использовать более адаптированный к риску подход.
AI-агенты/токены, представляющие эти два уровня приложений на CreatorBid, отлично продемонстрировали возможности интеллекта SN6 и SN44. Это вдохновило многие другие команды подсетей последовать их примеру и запустить токены AI-агентов для демонстрации возможностей своих подсетей.
➔ SN50 Synth особенно интересен. Эта подсеть построена вокруг высоко универсальной модели предсказания волатильности. Она может использоваться для покрытия широкого диапазона вероятностей того, какие цены могут возникнуть (не только для предсказания будущих цен), таких как предсказание вероятностей ликвидации, сроков жизни/ликвидации для вечных позиций, установка диапазонов Univ3 LP и предсказание временной потери, предсказание цен исполнения опционов и сроков истечения в рамках окна и т.д.
Существует огромный спрос на экосистемы L1/L2, которые хотят интегрировать такие движки в свою экосистему DeFi.
На данный момент Synth был интегрирован со следующими платформами:
Команда позиционирует Mode L2 ( как уровень приложения, позволяя трейдерам использовать Synth для прогнозирования цен на активы и более эффективной торговли, сочетая вывод Synth с продуктом Mode AI Terminal + Mode Perp.
Что делает SN6, SN44, SN50 и многие другие подсети такими интересными, так это то, что они предлагают майнерам стимулы в размере от 2 миллионов до более чем 10 миллионов токенов dTAO в год для постоянного улучшения их моделей предсказания.
Цель состоит в том, чтобы использовать стимулы dTAO в качестве капитальных затрат для направления разработки продукта и достижения коммерциализации/продуктизации как можно быстрее, тем самым зарабатывая реальные доходы и компенсируя давление на продажу dTAO. Некоторые из этих подсетей уже начали двигаться к стадии коммерциализации ), о чем свидетельствует поддержка DKING в размере 300 миллионов долларов для хедж-фонда топовых видов спорта (.
) Что произойдет дальше?
Стремление к более высоким доходам и низким рискам продолжится, побуждая разработчиков выводить больше реальных активов в блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться все более доступными.
Рынки предсказаний станут основным источником информации, ИИ будет выступать в роли маркет-мейкеров, а опытные участники будут дополнительно стимулировать мудрость толпы. Инструменты становятся умнее, а модели становятся более точными, и некоторые результаты уже были замечены.
Чем больше эти системы обучаются, тем ценнее они становятся. И чем более совместимыми они становятся с остальной частью Web3, тем более неудержимым станет всё это.
Суть в том, что в конце концов все в криптовалюте — это ставка на будущее.
Поэтому инфраструктура и приложения/агенты, которые могут немного лучше видеть будущее — будь то через коллективную мудрость, лучшие данные или более точные модели — будут иметь значительное преимущество.
Связанные материалы: IOSG: Исследование рынка прогнозов и его конкурентного ландшафта через Kalshi