Capacité de prévision et application de l'IA dans la Finance décentralisée
La prévision a toujours été une capacité clé de l'évolution humaine. Depuis les temps anciens, l'humanité s'est appuyée sur ses sens et son instinct pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, comme détecter les schémas d'activité des prédateurs, les occasions d'apparition des proies et la disponibilité saisonnière des aliments, qui sont essentiels à la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision s'est progressivement développé en outils d'utilisation et de planification (, tels que la prévision des cultures à planter, de la demande pour l'abattage et la conservation de la viande ), la prévision des intentions, émotions et comportements des indices sociaux (, développant des textes, la science, les mathématiques, ainsi que des outils modernes comme la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui sont tous utilisés pour améliorer la capacité de prévision humaine.
Les marchés de prévision ont évolué en un outil économique qui utilise la capacité de prévision humaine pour anticiper les résultats économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, certains marchés de prévision utilisent des incitations économiques pour obtenir des prévisions précises, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors des élections américaines de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de paris, et dans la prévision de la victoire de Trump, ses performances ont même dépassé celles des sondages d'opinion, reflétant la valeur économique des prévisions par crowdsourcing.
La même évolution s'applique également au trading au comptant et aux contrats perpétuels, de l'essor des échanges centralisés, répondant à la demande croissante de cryptomonnaies dans le monde, aux récents développements disruptifs de certaines plateformes décentralisées, offrant des services d'auto-garde et sans KYC, tout en offrant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés.
La prévision est la capacité centrale de l'évolution humaine. Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, la capacité à prévoir des événements, des prix d'actifs et des volatilités est en forte augmentation. Cela amène l'humanité dans la prochaine étape de son évolution.
Finance décentralisée 3.0
La Finance décentralisée 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant à quiconque de transférer, d'acheter, de vendre, de miser, d'emprunter et de miner des revenus à tout moment et en tout lieu. En essence, cela consiste à mettre des actifs cryptographiques en fonctionnement sur la chaîne pour créer de la valeur économique, comme certaines célèbres plateformes d'échanges décentralisées, de prêt, etc.
La Finance décentralisée 2.0 s'est étendue sur la base de la 1.0, introduisant une nouvelle économie de jetons et des mécanismes de distribution des incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes du protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
La Finance décentralisée 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans la Finance décentralisée. Certains l'appellent DeFAI, d'autres AiFi. Cela signifie intégrer de grands modèles linguistiques )LLM( et/ou des modèles d'apprentissage automatique )ML( dans les produits de Finance décentralisée.
De l'intégration simple de LLM ) agissant comme support client/copilote, aidant les utilisateurs à naviguer dans le protocole (, aux systèmes multi-agents/cluster et d'apprentissage machine, améliorant fondamentalement le produit ) en augmentant les profits des transactions, réduisant les pertes impermanentes, augmentant les rendements LP, diminuant les risques de liquidation des échanges perpétuels, etc. (.
En plus de la couche d'abstraction DeFAI et des agents financiers entièrement autonomes, nous allons discuter du rôle des systèmes d'intelligence artificielle/apprentissage automatique et des modèles de prévision dans la transformation de la Finance décentralisée et d'autres secteurs verticaux.
Système de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, ces systèmes ont été utilisés par les fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des marchandises. Les premiers résultats de prévision boursière étaient assez pertinents, avec un taux de précision des prévisions à court terme atteignant 50%-60%, mais en raison du surajustement et de la quantité limitée de données, leur utilisation a été limitée.
Ensuite, l'émergence de l'apprentissage profond et des grandes données a permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux, tels que des données de séries chronologiques, des nouvelles et des données non structurées provenant des réseaux sociaux, ce qui a permis des prévisions plus précises et des applications plus larges.
Des développements révolutionnaires ont eu lieu au cours des cinq dernières années, au cours desquelles les modèles Transformer et l'IA multimodale ont intégré des ensembles de données plus diversifiés, tels que les émotions des réseaux sociaux, les transactions blockchain, les oracles, les actualités en temps réel, les prévisions crowdsourcées et d'autres sources. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 à 90 % dans la prévision des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration des capacités de prédiction dans les systèmes de Finance décentralisée a considérablement augmenté. Nous sommes actuellement au début de la DeFi 3.0 et nous assistons en temps réel à certains acteurs du marché combinant des systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'applications Web3.
Finance décentralisée x IA/ML système
Alors
Allora est peut-être le réseau de modèles de prédiction décentralisés le plus largement utilisé actuellement. Allora a déjà réalisé de nombreuses intégrations avec des protocoles de Finance décentralisée et des équipes d'agents AI, lui conférant la capacité de prédiction ) se concentrant principalement sur la prévision des prix des cryptomonnaies, telles que BTC, ETH, SOL (.
Son taux de précision des prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est prétendument d'environ 80 %.
Certaines des principales applications incluent :
Un coffre-fort alimenté par l'IA basé sur l'USDC, utilisant la technologie de raisonnement d'Allora pour maximiser les rendements des transactions SOL. Depuis le 23 avril, son taux de retour cumulé est de 2,4 %, avec un taux d'intérêt annuel d'environ 10 %.
Un coffre-fort AI LP, utilisant les données de prix prévisionnels d'Allora, pour mieux placer la liquidité avant les fluctuations de prix, évitant ainsi les pertes impermanentes.
Allora collabore avec plusieurs équipes pour soutenir les stratégies de trading et l'exécution des agents IA.
Sous-réseau Bittensor
Grâce au mécanisme de distribution des incitations dTAO de Bittensor, les startups ) de la sous-réseau ( peuvent compenser leurs coûts de développement. L'équipe utilise Bittensor pour lancer le développement de ses produits, externalisant une grande partie du travail de développement aux mineurs ; plus les incitations sont élevées, 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 des modèles capables de prédire avec précision certaines choses, ( c'est l'un des domaines verticaux les plus souvent observés par les sous-réseaux.
Les sous-réseaux axés sur les prévisions incluent SN6, SN8, SN18, SN41, SN44 et SN50.
Il convient de mentionner que :
La couche d'agent IA/hedge fund de SN6 va bientôt lancer un coffre de Finance décentralisée, qui va automatiquement allouer les dépôts des utilisateurs à des événements/marchés de haute crédibilité pour parier. Ce coffre sera bientôt lancé, et l'APY des tests préliminaires serait supérieur à quatre chiffres.
SN44 continue d'améliorer les signaux dans le domaine du football/football britannique. Les performances récentes lors de la Coupe du Monde des Clubs montrent qu'une échelle de paris agressive a généré un retour sur investissement de 232 %. L'équipe travaille également au développement d'un produit de coffre DeFi, qui adoptera une approche plus axée sur l'ajustement des risques.
SN50 Synth est particulièrement intéressant. Ce sous-réseau est construit autour d'un modèle de prévision de volatilité très général. Il peut être utilisé pour couvrir une variété de probabilités concernant les prix qui peuvent se produire ) et pas seulement pour prédire les prix futurs (, par exemple pour prédire la probabilité de liquidation, la durée de vie/temps de liquidation des positions perpétuelles, définir la plage des LP des échanges décentralisés et prévoir la perte impermanente, prédire le prix d'exercice des options et la date d'expiration dans une fenêtre donnée, etc.
Synth serait prétendument supérieur de 25 % à 30 % aux modèles de référence traditionnels ) en termes de mouvement brownien géométrique (.
Pour les écosystèmes L1/L2 qui souhaitent intégrer ce type de moteur dans leur Finance décentralisée, la demande est énorme.
Jusqu'à présent, Synth a été intégré à plusieurs plateformes, y compris :
Arbitrum, soutient le concours de traders AI
Chainrisk, comprendre la volatilité, afin que les accords de partenariat puissent mieux faire face aux changements brusques de la volatilité.
Un principal protocole de staking liquide sur Solana, utilisé pour des cas d'utilisation inconnus ) selon l'équipe, l'annonce officielle sera publiée dans 1 à 2 jours (
L'équipe a positionné Mode L2) comme une couche d'application, permettant aux traders d'utiliser les prévisions de Synth pour prédire les prix des actifs et d'améliorer leurs transactions grâce à la combinaison de l'inférence Synth avec le terminal Mode AI + le produit Mode Perp.
Les sous-réseaux SN6, SN44, SN50 et de nombreux autres sont si attractifs car ils offrent chaque année entre 2 millions et plus de 10 millions de dollars en tokens dTAO comme incitation, attirant les mineurs à améliorer continuellement leurs modèles de prévision.
Son objectif est d'utiliser les incitations dTAO comme dépenses en capital pour orienter le développement des produits et parvenir à une commercialisation/industrialisation rapide, afin de générer des revenus réels et d'atténuer la pression de vente dTAO. Certains de ces sous-réseaux ont déjà commencé à entrer dans la phase de commercialisation.
Tendances de développement futur
La quête de rendements plus élevés et de risques plus faibles se poursuivra, incitant les bâtisseurs à introduire davantage d'RWAs sur la chaîne. Les sources de rendement DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront de plus en plus accessibles.
Les marchés prédictifs deviendront la principale source d'information, l'IA agissant en tant que teneur de marché, tandis que les participants expérimentés stimulent encore plus l'intelligence collective. Les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles deviennent de plus en plus précis, et nous avons déjà commencé à voir certains résultats.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur est grande. De plus, plus ils sont compatibles avec d'autres parties du Web3, plus la tendance globale devient irrésistible.
Au fond, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir.
Ainsi, les infrastructures et les applications/agents capables de prévoir l'avenir, même légèrement plus clairement - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage significatif.
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ResearchChadButBroke
· 07-24 22:04
Eh bien, l'IA prédit quoi que ce soit.
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Ser_APY_2000
· 07-24 16:10
L'évolution est le véritable dieu sur la chaîne de sagesse.
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GmGnSleeper
· 07-22 00:26
Quand pourrai-je prédire quand je serai riche et prospère ?
Voir l'originalRépondre0
LightningClicker
· 07-22 00:16
Tout peut être prédit, mais on ne peut pas prédire le prix des jetons.
Le modèle prédictif AI ouvre la voie à une nouvelle ère de la Finance décentralisée 3.0
Capacité de prévision et application de l'IA dans la Finance décentralisée
La prévision a toujours été une capacité clé de l'évolution humaine. Depuis les temps anciens, l'humanité s'est appuyée sur ses sens et son instinct pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, comme détecter les schémas d'activité des prédateurs, les occasions d'apparition des proies et la disponibilité saisonnière des aliments, qui sont essentiels à la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision s'est progressivement développé en outils d'utilisation et de planification (, tels que la prévision des cultures à planter, de la demande pour l'abattage et la conservation de la viande ), la prévision des intentions, émotions et comportements des indices sociaux (, développant des textes, la science, les mathématiques, ainsi que des outils modernes comme la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui sont tous utilisés pour améliorer la capacité de prévision humaine.
Les marchés de prévision ont évolué en un outil économique qui utilise la capacité de prévision humaine pour anticiper les résultats économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, certains marchés de prévision utilisent des incitations économiques pour obtenir des prévisions précises, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors des élections américaines de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de paris, et dans la prévision de la victoire de Trump, ses performances ont même dépassé celles des sondages d'opinion, reflétant la valeur économique des prévisions par crowdsourcing.
La même évolution s'applique également au trading au comptant et aux contrats perpétuels, de l'essor des échanges centralisés, répondant à la demande croissante de cryptomonnaies dans le monde, aux récents développements disruptifs de certaines plateformes décentralisées, offrant des services d'auto-garde et sans KYC, tout en offrant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés.
La prévision est la capacité centrale de l'évolution humaine. Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, la capacité à prévoir des événements, des prix d'actifs et des volatilités est en forte augmentation. Cela amène l'humanité dans la prochaine étape de son évolution.
Finance décentralisée 3.0
La Finance décentralisée 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant à quiconque de transférer, d'acheter, de vendre, de miser, d'emprunter et de miner des revenus à tout moment et en tout lieu. En essence, cela consiste à mettre des actifs cryptographiques en fonctionnement sur la chaîne pour créer de la valeur économique, comme certaines célèbres plateformes d'échanges décentralisées, de prêt, etc.
La Finance décentralisée 2.0 s'est étendue sur la base de la 1.0, introduisant une nouvelle économie de jetons et des mécanismes de distribution des incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes du protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
La Finance décentralisée 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans la Finance décentralisée. Certains l'appellent DeFAI, d'autres AiFi. Cela signifie intégrer de grands modèles linguistiques )LLM( et/ou des modèles d'apprentissage automatique )ML( dans les produits de Finance décentralisée.
De l'intégration simple de LLM ) agissant comme support client/copilote, aidant les utilisateurs à naviguer dans le protocole (, aux systèmes multi-agents/cluster et d'apprentissage machine, améliorant fondamentalement le produit ) en augmentant les profits des transactions, réduisant les pertes impermanentes, augmentant les rendements LP, diminuant les risques de liquidation des échanges perpétuels, etc. (.
En plus de la couche d'abstraction DeFAI et des agents financiers entièrement autonomes, nous allons discuter du rôle des systèmes d'intelligence artificielle/apprentissage automatique et des modèles de prévision dans la transformation de la Finance décentralisée et d'autres secteurs verticaux.
Système de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, ces systèmes ont été utilisés par les fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des marchandises. Les premiers résultats de prévision boursière étaient assez pertinents, avec un taux de précision des prévisions à court terme atteignant 50%-60%, mais en raison du surajustement et de la quantité limitée de données, leur utilisation a été limitée.
Ensuite, l'émergence de l'apprentissage profond et des grandes données a permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux, tels que des données de séries chronologiques, des nouvelles et des données non structurées provenant des réseaux sociaux, ce qui a permis des prévisions plus précises et des applications plus larges.
Des développements révolutionnaires ont eu lieu au cours des cinq dernières années, au cours desquelles les modèles Transformer et l'IA multimodale ont intégré des ensembles de données plus diversifiés, tels que les émotions des réseaux sociaux, les transactions blockchain, les oracles, les actualités en temps réel, les prévisions crowdsourcées et d'autres sources. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 à 90 % dans la prévision des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration des capacités de prédiction dans les systèmes de Finance décentralisée a considérablement augmenté. Nous sommes actuellement au début de la DeFi 3.0 et nous assistons en temps réel à certains acteurs du marché combinant des systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'applications Web3.
Finance décentralisée x IA/ML système
Alors
Allora est peut-être le réseau de modèles de prédiction décentralisés le plus largement utilisé actuellement. Allora a déjà réalisé de nombreuses intégrations avec des protocoles de Finance décentralisée et des équipes d'agents AI, lui conférant la capacité de prédiction ) se concentrant principalement sur la prévision des prix des cryptomonnaies, telles que BTC, ETH, SOL (.
Son taux de précision des prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est prétendument d'environ 80 %.
Certaines des principales applications incluent :
Sous-réseau Bittensor
Grâce au mécanisme de distribution des incitations dTAO de Bittensor, les startups ) de la sous-réseau ( peuvent compenser leurs coûts de développement. L'équipe utilise Bittensor pour lancer le développement de ses produits, externalisant une grande partie du travail de développement aux mineurs ; plus les incitations sont élevées, 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 des modèles capables de prédire avec précision certaines choses, ( c'est l'un des domaines verticaux les plus souvent observés par les sous-réseaux.
Les sous-réseaux axés sur les prévisions incluent SN6, SN8, SN18, SN41, SN44 et SN50.
Il convient de mentionner que :
La couche d'agent IA/hedge fund de SN6 va bientôt lancer un coffre de Finance décentralisée, qui va automatiquement allouer les dépôts des utilisateurs à des événements/marchés de haute crédibilité pour parier. Ce coffre sera bientôt lancé, et l'APY des tests préliminaires serait supérieur à quatre chiffres.
SN44 continue d'améliorer les signaux dans le domaine du football/football britannique. Les performances récentes lors de la Coupe du Monde des Clubs montrent qu'une échelle de paris agressive a généré un retour sur investissement de 232 %. L'équipe travaille également au développement d'un produit de coffre DeFi, qui adoptera une approche plus axée sur l'ajustement des risques.
SN50 Synth est particulièrement intéressant. Ce sous-réseau est construit autour d'un modèle de prévision de volatilité très général. Il peut être utilisé pour couvrir une variété de probabilités concernant les prix qui peuvent se produire ) et pas seulement pour prédire les prix futurs (, par exemple pour prédire la probabilité de liquidation, la durée de vie/temps de liquidation des positions perpétuelles, définir la plage des LP des échanges décentralisés et prévoir la perte impermanente, prédire le prix d'exercice des options et la date d'expiration dans une fenêtre donnée, etc.
Synth serait prétendument supérieur de 25 % à 30 % aux modèles de référence traditionnels ) en termes de mouvement brownien géométrique (.
Pour les écosystèmes L1/L2 qui souhaitent intégrer ce type de moteur dans leur Finance décentralisée, la demande est énorme.
Jusqu'à présent, Synth a été intégré à plusieurs plateformes, y compris :
L'équipe a positionné Mode L2) comme une couche d'application, permettant aux traders d'utiliser les prévisions de Synth pour prédire les prix des actifs et d'améliorer leurs transactions grâce à la combinaison de l'inférence Synth avec le terminal Mode AI + le produit Mode Perp.
Les sous-réseaux SN6, SN44, SN50 et de nombreux autres sont si attractifs car ils offrent chaque année entre 2 millions et plus de 10 millions de dollars en tokens dTAO comme incitation, attirant les mineurs à améliorer continuellement leurs modèles de prévision.
Son objectif est d'utiliser les incitations dTAO comme dépenses en capital pour orienter le développement des produits et parvenir à une commercialisation/industrialisation rapide, afin de générer des revenus réels et d'atténuer la pression de vente dTAO. Certains de ces sous-réseaux ont déjà commencé à entrer dans la phase de commercialisation.
Tendances de développement futur
La quête de rendements plus élevés et de risques plus faibles se poursuivra, incitant les bâtisseurs à introduire davantage d'RWAs sur la chaîne. Les sources de rendement DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront de plus en plus accessibles.
Les marchés prédictifs deviendront la principale source d'information, l'IA agissant en tant que teneur de marché, tandis que les participants expérimentés stimulent encore plus l'intelligence collective. Les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles deviennent de plus en plus précis, et nous avons déjà commencé à voir certains résultats.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur est grande. De plus, plus ils sont compatibles avec d'autres parties du Web3, plus la tendance globale devient irrésistible.
Au fond, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir.
Ainsi, les infrastructures et les applications/agents capables de prévoir l'avenir, même légèrement plus clairement - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage significatif.