القدرة على التنبؤ وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي
لقد كانت التنبؤات دائمًا القدرة الأساسية لتطور البشرية. منذ العصور القديمة، اعتمد البشر على الحواس والغريزة للتنبؤ بالتهديدات والفرص في البيئة، مثل اكتشاف أنماط نشاط المفترسين، وظهور الفرائس، وحالات توفر الطعام الموسمي، والتي كانت حاسمة للبقاء.
مع مرور الوقت، تطور هذا النموذج التنبؤي تدريجياً ليصبح أداة للاستخدام والتخطيط ( مثل التنبؤ بمزروعات المحاصيل، وذبح وحفظ اللحوم، وتوقع نوايا وإشارات اجتماعية )، وعواطف وسلوكيات (، وتطوير الكتابة، والعلوم، والرياضيات، فضلاً عن الإحصاء، والحوسبة، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وكلها تستخدم لتعزيز القدرات التنبؤية للبشر.
لقد تطورت أسواق التنبؤ إلى أداة اقتصادية، حيث تستخدم القدرة التنبؤية للبشر للتنبؤ بالنتائج الاقتصادية والسياسية والثقافية. وعلى عكس استطلاعات الرأي التقليدية، تستخدم بعض أسواق التنبؤ الحوافز الاقتصادية للحصول على تنبؤات دقيقة، حيث يقوم المشاركون بالمراهنة بأموال حقيقية.
في سوق الانتخابات الأمريكية لعام 2024، جذبت منصة توقعات معينة ما يقرب من 4 مليارات دولار من المراهنات، حيث تفوقت في توقع فوز ترامب حتى على استطلاعات الرأي، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات الجماعية.
تنطبق نفس التطورات على تداولات السوق الفورية والعقود الآجلة، من صعود البورصات المركزية لتلبية الطلب المتزايد عالميًا على العملات المشفرة، إلى التطورات الثورية الأخيرة لبعض المنصات اللامركزية، التي تقدم خدمات الحفظ الذاتي دون الحاجة إلى معرفة العميل (KYC)، مع الحفاظ على تجربة تداول مشابهة للبورصات المركزية.
التنبؤ هو القدرة الأساسية لتطور البشرية، مع صعود نماذج التنبؤ الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، فإن القدرة على التنبؤ بالأحداث، وأسعار الأصول، والتقلبات تتزايد بشكل كبير. هذا يأخذ البشرية إلى المرحلة التالية من التطور.
التمويل اللامركزي 3.0
التمويل اللامركزي 1.0 قدم العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح لأي شخص بتحويل الأموال، شراء وبيع، رهن، اقتراض، وتعدين العوائد في أي وقت ومن أي مكان، وهو في جوهره يهدف إلى وضع الأصول المشفرة في العمل على السلسلة لإنشاء قيمة اقتصادية، مثل بعض البورصات اللامركزية الشهيرة، منصات الاقتراض، وغيرها.
التمويل اللامركزي 2.0 على أساس 1.0 تم توسيعه، حيث تم إدخال اقتصاديات رمزية جديدة وآليات توزيع حوافز، بهدف تنسيق المصالح بين مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول، وخلق أسواق ناشئة توفر مصادر عائد بديلة.
التمويل اللامركزي 3.0 سيجلب الذكاء الاصطناعي إلى التمويل اللامركزي. يُطلق عليه البعض DeFAI، ويُطلق عليه آخرون AiFi. معناه هو دمج نماذج اللغة الكبيرة )LLM( و/أو نماذج التعلم الآلي )ML( في منتجات التمويل اللامركزي.
من تكامل LLM البسيط ) للعمل كدعم عملاء/مساعد، لمساعدة المستخدمين في التنقل عبر البروتوكول (، إلى أنظمة متعددة الوكلاء/العناقيد والتعلم الآلي، حسنت بشكل جذري المنتج ) وزادت من أرباح التداول، وقللت من خسائر عدم الاستقرار، وزادت من عائدات LP، وخفضت من مخاطر تصفية التداولات الدائمة وغيرها (.
بالإضافة إلى طبقة DeFi ووكيل مالي مستقل تمامًا، سيتم مناقشة دور أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ونماذج التنبؤ في تحويل التمويل اللامركزي وغيرها من المجالات الرأسية.
نظام التنبؤ
ظهرت الشبكات العصبية وأشجار القرار منذ العقد الأول من القرن 21، وقد تم استخدام هذه الأنظمة من قبل صناديق التحوط للتنبؤ بأسعار الأسهم والسلع. كانت نتائج التنبؤ بالأسهم المبكرة ملهمة إلى حد كبير، حيث وصلت دقة التنبؤات قصيرة الأجل إلى 50%-60%، ولكن بسبب الإفراط في التكيف وندرة البيانات، كانت هناك قيود على استخدامها.
ثم ظهرت التعلم العميق والبيانات الكبيرة، مما مكن النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر ) مثل بيانات السلاسل الزمنية والأخبار وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي غير المنظمة (، مما أدى إلى تحقيق توقعات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.
شهدت السنوات الخمس الماضية تطورات بارزة، حيث تم دمج نماذج Transformer و AI متعددة الوسائط مع مجموعات بيانات أكثر تنوعاً، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، معاملات blockchain، أوكلت، الأخبار العاجلة، التنبؤات الجماعية وغيرها من المصادر. هذا أدى إلى أن بعض نماذج AI حققت دقة تصل إلى 80%-90% في توقع نتائج الأحداث وأسعار الأصول.
مع تحسين هذه النماذج باستمرار، زادت بشكل كبير الحاجة إلى دمج قدرات التنبؤ في أنظمة التمويل اللامركزي. نحن الآن في المرحلة المبكرة من DeFi 3.0، ونشهد في الوقت الفعلي بعض المشاركين في السوق يجمعون بين أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وسيناريوهات تطبيقات Web3.
التمويل اللامركزي x AI/ML系统
ألو
Allora قد تكون الشبكة الأكثر استخدامًا حاليًا لنماذج التنبؤ اللامركزية. لقد حققت Allora العديد من التكاملات مع بروتوكولات التمويل اللامركزي وفرق الوكلاء الذكية، مما يمنحها القدرة على التنبؤ ) التي تركز بشكل أساسي على توقعات أسعار العملات المشفرة، مثل BTC و ETH و SOL (.
يقال إن معدل دقة توقعات أسعار العملات المشفرة على المدى القصير يبلغ حوالي 80٪.
بعض التطبيقات الرئيسية تشمل:
خزينة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مبنية على USDC، تستخدم تقنية الاستدلال من Allora لزيادة عوائد تداول SOL. منذ 23 أبريل، كانت نسبة العائد التراكمي 2.4%، ومعدل الفائدة السنوي حوالي 10%.
بعض خزائن LP الذكاء الاصطناعي، تستخدم بيانات أسعار التنبؤ من Allora، لوضع السيولة بشكل أفضل قبل تقلبات الأسعار، مما يساعد على تجنب الخسائر غير الدائمة.
Allora تتعاون مع عدة فرق لدعم استراتيجيات وتنفيذ تداول الوكلاء الذكيين.
** شبكة Bittensor الفرعية **
نظرًا لأن آلية توزيع حوافز dTAO الخاصة بـ Bittensor يمكن أن تساعد الشركات الناشئة ) في شبكة ( على تعويض تكاليف التطوير، فإن الفريق يستخدم Bittensor لبدء تطوير منتجاته، حيث يقوم بتفويض الكثير من العمل التطويري إلى المعدنين، وكلما زادت الحوافز، زادت جودة المعدنين.
نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي وأنظمة التنبؤ هي واحدة من أسهل المهام التي يمكن قياسها ) بناء نماذج يمكنها التنبؤ بدقة ببعض الأشياء (، فإن هذا هو أحد المجالات الرأسية التي تركز عليها الشبكات الفرعية بشكل أكبر.
تتضمن الشبكات الفرعية التي تركز على التنبؤ SN6 و SN8 و SN18 و SN41 و SN44 و SN50.
ومن الجدير بالذكر أن:
ستطلق طبقة代理/صندوق التحوط SN6 المدعوم بالذكاء الاصطناعي خزينة DeFi، والتي ستقوم تلقائيًا بتوزيع ودائع المستخدمين على أحداث/أسواق ذات موثوقية عالية للمراهنة. من المقرر إطلاق هذه الخزينة قريبًا، ويُزعم أن معدل العائد السنوي المبكر يتجاوز أربعة أرقام.
SN44 شهدت تحسناً مستمراً في إشارات كرة القدم / كرة القدم الإنجليزية. الأداء الأخير في كأس العالم للأندية يظهر أن حجم المراهنات الجريئة حقق عائد استثمار بنسبة 232%. كما أن الفريق يعمل على تطوير منتج خزينة التمويل اللامركزي يستخدم نهجاً أكثر تركيزاً على تعديل المخاطر.
SN50 Synth مثير للاهتمام بشكل خاص. تم بناء هذه الشبكة الفرعية حول نموذج توقع التقلبات العام. يمكن استخدامها لتغطية مجموعة من الاحتمالات التي يمكن أن يحدث فيها السعر ) وليس فقط لتوقع السعر المستقبلي (، مثل توقع احتمالية التسوية، ومدة بقاء المراكز الدائمة/وقت التسوية، وتحديد نطاق LP في البورصات اللامركزية وتوقع الخسائر غير الدائمة، وتوقع سعر تنفيذ الخيارات وموعد انتهاء صلاحيتها خلال النافذة.
يُزعم أن Synth يتفوق على نموذج الأساس التقليدي ) في الحركة الهندسية لبراون ( بنسبة 25%-30%.
بالنسبة للأنظمة البيئية L1/L2 التي ترغب في دمج مثل هذه المحركات في نظامها البيئي للتمويل اللامركزي ، فإن الطلب كبير.
حتى الآن، قامت Synth بالتكامل مع عدة منصات، بما في ذلك:
Chainrisk، فهم التقلبات، حتى تتمكن اتفاقيات الشركاء من التعامل بشكل أفضل مع التغيرات الحادة في التقلبات
بروتوكول رهن السيولة الرئيسي على سولانا، للاستخدامات غير المعروفة ) حسب ما صرحت به الفريق، سيتم إصدار الإعلان الرسمي خلال يوم إلى يومين (
حدد الفريق Mode L2) موقعهم الخاص كطبقة تطبيق، من خلال دمج استدلال Synth مع منتج Mode AI terminal + Mode Perp، مما يمكّن المتداولين من الاستفادة من توقعات Synth لأسعار الأصول وتحسين التداول.
إن SN6 و SN44 و SN50 والعديد من الشبكات الفرعية الأخرى مثيرة للاهتمام لأنها تقدم حوافز تصل إلى 2 مليون إلى أكثر من 10 ملايين دولار أمريكي من رموز dTAO سنويًا، مما يجذب المعدنين لتحسين نماذجهم التنبؤية باستمرار.
هدفها هو استخدام حوافز dTAO كنفقات رأس المال، لتوجيه تطوير المنتجات، وتحقيق الربحية/تسويقها في أقرب وقت ممكن، من أجل كسب عوائد فعلية والتخفيف من ضغط بيع dTAO. وقد بدأت بعض الشبكات الفرعية بالفعل في الانتقال إلى مرحلة commercialization.
اتجاهات التطور المستقبلية
ستستمر السعي نحو عوائد أعلى ومخاطر أقل، مما يدفع البناة لإدخال المزيد من الأصول الحقيقية القابلة للتداول على السلسلة. ستستمر مصادر عوائد التمويل اللامركزي الحالية في التحسين، وسيصبح الوصول إليها أكثر سهولة.
من المتوقع أن تصبح الأسواق التنبؤية المصدر الرئيسي للمعلومات، حيث تعمل الذكاء الاصطناعي كصانع سوق في السوق، بينما يقوم المشاركون ذوو الخبرة بتحفيز الحكمة الجماعية بشكل أكبر. تصبح الأدوات أكثر ذكاءً، وتصبح النماذج أكثر دقة، وقد رأينا بالفعل بعض النتائج.
كلما تعلمت هذه الأنظمة أكثر، زادت قيمتها. وكلما كانت قابليتها للتوافق مع أجزاء أخرى من Web3 أقوى، كانت الاتجاهات بأكملها أكثر إلحاحًا.
في النهاية، كل شيء في مجال التشفير هو نوع من الرهان على المستقبل.
لذا، فإن البنية التحتية والتطبيقات/الوكالات التي يمكن أن تتوقع المستقبل بشكل أوضح قليلاً - سواء من خلال الحكمة الجماعية، أو بيانات أفضل، أو نماذج أكثر دقة - ستتمتع بميزة كبيرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
5
مشاركة
تعليق
0/400
ResearchChadButBroke
· 07-24 22:04
همم، ما الذي تتنبأ به الذكاء الاصطناعي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
Ser_APY_2000
· 07-24 16:10
التطور هو الإله الحقيقي داخل السلسلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
GmGnSleeper
· 07-22 00:26
متى يمكنني التنبؤ بموعد ثرائي الكبير
شاهد النسخة الأصليةرد0
LightningClicker
· 07-22 00:16
كل شيء تم التنبؤ به، لكن لا يمكن التنبؤ بسعر العملة؟
نموذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي يقود عصر DeFi 3.0 الجديد
القدرة على التنبؤ وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي
لقد كانت التنبؤات دائمًا القدرة الأساسية لتطور البشرية. منذ العصور القديمة، اعتمد البشر على الحواس والغريزة للتنبؤ بالتهديدات والفرص في البيئة، مثل اكتشاف أنماط نشاط المفترسين، وظهور الفرائس، وحالات توفر الطعام الموسمي، والتي كانت حاسمة للبقاء.
مع مرور الوقت، تطور هذا النموذج التنبؤي تدريجياً ليصبح أداة للاستخدام والتخطيط ( مثل التنبؤ بمزروعات المحاصيل، وذبح وحفظ اللحوم، وتوقع نوايا وإشارات اجتماعية )، وعواطف وسلوكيات (، وتطوير الكتابة، والعلوم، والرياضيات، فضلاً عن الإحصاء، والحوسبة، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وكلها تستخدم لتعزيز القدرات التنبؤية للبشر.
لقد تطورت أسواق التنبؤ إلى أداة اقتصادية، حيث تستخدم القدرة التنبؤية للبشر للتنبؤ بالنتائج الاقتصادية والسياسية والثقافية. وعلى عكس استطلاعات الرأي التقليدية، تستخدم بعض أسواق التنبؤ الحوافز الاقتصادية للحصول على تنبؤات دقيقة، حيث يقوم المشاركون بالمراهنة بأموال حقيقية.
في سوق الانتخابات الأمريكية لعام 2024، جذبت منصة توقعات معينة ما يقرب من 4 مليارات دولار من المراهنات، حيث تفوقت في توقع فوز ترامب حتى على استطلاعات الرأي، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات الجماعية.
تنطبق نفس التطورات على تداولات السوق الفورية والعقود الآجلة، من صعود البورصات المركزية لتلبية الطلب المتزايد عالميًا على العملات المشفرة، إلى التطورات الثورية الأخيرة لبعض المنصات اللامركزية، التي تقدم خدمات الحفظ الذاتي دون الحاجة إلى معرفة العميل (KYC)، مع الحفاظ على تجربة تداول مشابهة للبورصات المركزية.
التنبؤ هو القدرة الأساسية لتطور البشرية، مع صعود نماذج التنبؤ الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، فإن القدرة على التنبؤ بالأحداث، وأسعار الأصول، والتقلبات تتزايد بشكل كبير. هذا يأخذ البشرية إلى المرحلة التالية من التطور.
التمويل اللامركزي 3.0
التمويل اللامركزي 1.0 قدم العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح لأي شخص بتحويل الأموال، شراء وبيع، رهن، اقتراض، وتعدين العوائد في أي وقت ومن أي مكان، وهو في جوهره يهدف إلى وضع الأصول المشفرة في العمل على السلسلة لإنشاء قيمة اقتصادية، مثل بعض البورصات اللامركزية الشهيرة، منصات الاقتراض، وغيرها.
التمويل اللامركزي 2.0 على أساس 1.0 تم توسيعه، حيث تم إدخال اقتصاديات رمزية جديدة وآليات توزيع حوافز، بهدف تنسيق المصالح بين مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول، وخلق أسواق ناشئة توفر مصادر عائد بديلة.
التمويل اللامركزي 3.0 سيجلب الذكاء الاصطناعي إلى التمويل اللامركزي. يُطلق عليه البعض DeFAI، ويُطلق عليه آخرون AiFi. معناه هو دمج نماذج اللغة الكبيرة )LLM( و/أو نماذج التعلم الآلي )ML( في منتجات التمويل اللامركزي.
من تكامل LLM البسيط ) للعمل كدعم عملاء/مساعد، لمساعدة المستخدمين في التنقل عبر البروتوكول (، إلى أنظمة متعددة الوكلاء/العناقيد والتعلم الآلي، حسنت بشكل جذري المنتج ) وزادت من أرباح التداول، وقللت من خسائر عدم الاستقرار، وزادت من عائدات LP، وخفضت من مخاطر تصفية التداولات الدائمة وغيرها (.
بالإضافة إلى طبقة DeFi ووكيل مالي مستقل تمامًا، سيتم مناقشة دور أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ونماذج التنبؤ في تحويل التمويل اللامركزي وغيرها من المجالات الرأسية.
نظام التنبؤ
ظهرت الشبكات العصبية وأشجار القرار منذ العقد الأول من القرن 21، وقد تم استخدام هذه الأنظمة من قبل صناديق التحوط للتنبؤ بأسعار الأسهم والسلع. كانت نتائج التنبؤ بالأسهم المبكرة ملهمة إلى حد كبير، حيث وصلت دقة التنبؤات قصيرة الأجل إلى 50%-60%، ولكن بسبب الإفراط في التكيف وندرة البيانات، كانت هناك قيود على استخدامها.
ثم ظهرت التعلم العميق والبيانات الكبيرة، مما مكن النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر ) مثل بيانات السلاسل الزمنية والأخبار وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي غير المنظمة (، مما أدى إلى تحقيق توقعات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.
شهدت السنوات الخمس الماضية تطورات بارزة، حيث تم دمج نماذج Transformer و AI متعددة الوسائط مع مجموعات بيانات أكثر تنوعاً، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، معاملات blockchain، أوكلت، الأخبار العاجلة، التنبؤات الجماعية وغيرها من المصادر. هذا أدى إلى أن بعض نماذج AI حققت دقة تصل إلى 80%-90% في توقع نتائج الأحداث وأسعار الأصول.
مع تحسين هذه النماذج باستمرار، زادت بشكل كبير الحاجة إلى دمج قدرات التنبؤ في أنظمة التمويل اللامركزي. نحن الآن في المرحلة المبكرة من DeFi 3.0، ونشهد في الوقت الفعلي بعض المشاركين في السوق يجمعون بين أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وسيناريوهات تطبيقات Web3.
التمويل اللامركزي x AI/ML系统
ألو
Allora قد تكون الشبكة الأكثر استخدامًا حاليًا لنماذج التنبؤ اللامركزية. لقد حققت Allora العديد من التكاملات مع بروتوكولات التمويل اللامركزي وفرق الوكلاء الذكية، مما يمنحها القدرة على التنبؤ ) التي تركز بشكل أساسي على توقعات أسعار العملات المشفرة، مثل BTC و ETH و SOL (.
يقال إن معدل دقة توقعات أسعار العملات المشفرة على المدى القصير يبلغ حوالي 80٪.
بعض التطبيقات الرئيسية تشمل:
** شبكة Bittensor الفرعية **
نظرًا لأن آلية توزيع حوافز dTAO الخاصة بـ Bittensor يمكن أن تساعد الشركات الناشئة ) في شبكة ( على تعويض تكاليف التطوير، فإن الفريق يستخدم Bittensor لبدء تطوير منتجاته، حيث يقوم بتفويض الكثير من العمل التطويري إلى المعدنين، وكلما زادت الحوافز، زادت جودة المعدنين.
نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي وأنظمة التنبؤ هي واحدة من أسهل المهام التي يمكن قياسها ) بناء نماذج يمكنها التنبؤ بدقة ببعض الأشياء (، فإن هذا هو أحد المجالات الرأسية التي تركز عليها الشبكات الفرعية بشكل أكبر.
تتضمن الشبكات الفرعية التي تركز على التنبؤ SN6 و SN8 و SN18 و SN41 و SN44 و SN50.
ومن الجدير بالذكر أن:
ستطلق طبقة代理/صندوق التحوط SN6 المدعوم بالذكاء الاصطناعي خزينة DeFi، والتي ستقوم تلقائيًا بتوزيع ودائع المستخدمين على أحداث/أسواق ذات موثوقية عالية للمراهنة. من المقرر إطلاق هذه الخزينة قريبًا، ويُزعم أن معدل العائد السنوي المبكر يتجاوز أربعة أرقام.
SN44 شهدت تحسناً مستمراً في إشارات كرة القدم / كرة القدم الإنجليزية. الأداء الأخير في كأس العالم للأندية يظهر أن حجم المراهنات الجريئة حقق عائد استثمار بنسبة 232%. كما أن الفريق يعمل على تطوير منتج خزينة التمويل اللامركزي يستخدم نهجاً أكثر تركيزاً على تعديل المخاطر.
SN50 Synth مثير للاهتمام بشكل خاص. تم بناء هذه الشبكة الفرعية حول نموذج توقع التقلبات العام. يمكن استخدامها لتغطية مجموعة من الاحتمالات التي يمكن أن يحدث فيها السعر ) وليس فقط لتوقع السعر المستقبلي (، مثل توقع احتمالية التسوية، ومدة بقاء المراكز الدائمة/وقت التسوية، وتحديد نطاق LP في البورصات اللامركزية وتوقع الخسائر غير الدائمة، وتوقع سعر تنفيذ الخيارات وموعد انتهاء صلاحيتها خلال النافذة.
يُزعم أن Synth يتفوق على نموذج الأساس التقليدي ) في الحركة الهندسية لبراون ( بنسبة 25%-30%.
بالنسبة للأنظمة البيئية L1/L2 التي ترغب في دمج مثل هذه المحركات في نظامها البيئي للتمويل اللامركزي ، فإن الطلب كبير.
حتى الآن، قامت Synth بالتكامل مع عدة منصات، بما في ذلك:
حدد الفريق Mode L2) موقعهم الخاص كطبقة تطبيق، من خلال دمج استدلال Synth مع منتج Mode AI terminal + Mode Perp، مما يمكّن المتداولين من الاستفادة من توقعات Synth لأسعار الأصول وتحسين التداول.
إن SN6 و SN44 و SN50 والعديد من الشبكات الفرعية الأخرى مثيرة للاهتمام لأنها تقدم حوافز تصل إلى 2 مليون إلى أكثر من 10 ملايين دولار أمريكي من رموز dTAO سنويًا، مما يجذب المعدنين لتحسين نماذجهم التنبؤية باستمرار.
هدفها هو استخدام حوافز dTAO كنفقات رأس المال، لتوجيه تطوير المنتجات، وتحقيق الربحية/تسويقها في أقرب وقت ممكن، من أجل كسب عوائد فعلية والتخفيف من ضغط بيع dTAO. وقد بدأت بعض الشبكات الفرعية بالفعل في الانتقال إلى مرحلة commercialization.
اتجاهات التطور المستقبلية
ستستمر السعي نحو عوائد أعلى ومخاطر أقل، مما يدفع البناة لإدخال المزيد من الأصول الحقيقية القابلة للتداول على السلسلة. ستستمر مصادر عوائد التمويل اللامركزي الحالية في التحسين، وسيصبح الوصول إليها أكثر سهولة.
من المتوقع أن تصبح الأسواق التنبؤية المصدر الرئيسي للمعلومات، حيث تعمل الذكاء الاصطناعي كصانع سوق في السوق، بينما يقوم المشاركون ذوو الخبرة بتحفيز الحكمة الجماعية بشكل أكبر. تصبح الأدوات أكثر ذكاءً، وتصبح النماذج أكثر دقة، وقد رأينا بالفعل بعض النتائج.
كلما تعلمت هذه الأنظمة أكثر، زادت قيمتها. وكلما كانت قابليتها للتوافق مع أجزاء أخرى من Web3 أقوى، كانت الاتجاهات بأكملها أكثر إلحاحًا.
في النهاية، كل شيء في مجال التشفير هو نوع من الرهان على المستقبل.
لذا، فإن البنية التحتية والتطبيقات/الوكالات التي يمكن أن تتوقع المستقبل بشكل أوضح قليلاً - سواء من خلال الحكمة الجماعية، أو بيانات أفضل، أو نماذج أكثر دقة - ستتمتع بميزة كبيرة.