预测能力与AI在DeFi中的应用

预测一直是人类进化的关键能力。从远古时代开始,人类就依靠感官和本能来预测环境中的威胁与机遇,比如察觉捕食者的活动模式、猎物出现的机会以及季节性食物供应情况,这些对生存至关重要。

随着时间推移,这种预测模式逐步发展为工具使用和规划(如预测种植作物、宰杀和保存肉类的需求),预测社交线索(意图、情绪、行为),发展出文字、科学、数学,以及统计学、计算机、机器学习和人工智能等现代工具,这些都用于增强人类的预测能力。

预测市场已演变成一种经济工具,它利用人类的预测能力来预判经济、政治和文化的结果。与传统民意调查不同,一些预测市场利用经济激励来获取准确预测,因为参与者会用真金白银来下注。

在2024年美国大选市场上,某预测平台吸引了近40亿美元的投注,在特朗普胜选的预测中,其表现甚至超过了民意调查,反映了众包预测的经济价值。

同样的演变也适用于现货和永续合约交易,从中心化交易所的崛起,满足全球加密货币不断增长的需求,到最近一些去中心化平台的颠覆性发展,提供自我托管和无需KYC的服务,同时具备中心化交易所般的交易体验。

预测是人类进化的核心能力,随着人工智能/机器学习预测模型的兴起,预测事件、资产价格和波动性的能力正在大幅提升。这将人类带入进化的下一个阶段。

DeFi 3.0

DeFi 1.0引入了智能合约和去中心化应用程序,允许任何人随时随地转账、买卖、质押、借贷、收益挖矿,本质上是将加密资产投入链上运作以创造经济价值,例如一些著名的去中心化交易所、借贷平台等。

DeFi 2.0在1.0的基础上进行了扩展,引入了新颖的代币经济学和激励分配机制,旨在协调协议中不同利益相关者之间的利益,并催生了提供替代收益来源的新兴市场。

DeFi 3.0将人工智能引入DeFi。有人称之为DeFAI,也有人称之为AiFi。其含义是将大型语言模型(LLM)和/或机器学习模型(ML)集成到DeFi产品中。

从简单的LLM集成(充当客户支持/副驾驶,帮助用户导航协议),到多智能体/集群和机器学习系统,从根本上改善了产品(增加交易利润、减少无常损失、提高LP收益、降低永续交易的清算风险等)。

除了DeFAI抽象层和完全自主的金融代理,接下来将讨论人工智能/机器学习系统和预测模型在变革DeFi以及其他垂直领域中的作用。

预测系统

神经网络和决策树自2000年代以来就已出现,这些系统曾被对冲基金用于预测股票和商品价格。早期的股票预测结果颇具参考性,短期预测的准确率达到了50%-60%,但由于过度拟合和数据有限,限制了其应用。

随后深度学习和大数据兴起,它们使模型能够处理更大的数据集(时间序列数据、新闻和社交媒体等非结构化数据),从而实现更准确的预测和更广泛的应用。

突破性发展发生在过去五年,其中Transformer模型和多模态AI集成了更多样化的数据集,如社交媒体情绪、区块链交易、预言机、实时新闻、众包预测等更多来源。这使得一些AI模型在预测事件结果和资产价格方面达到了80%-90%的准确率。

随着这些模型不断改进,将预测能力集成到DeFi系统中的需求大幅增加。目前正处于DeFi 3.0的早期阶段,并实时见证着市场中一些参与者将AI/机器学习系统与Web3应用场景相结合。

DeFi x AI/ML系统

Allora

Allora可能是目前应用最广泛的去中心化预测模型网络。Allora已经实现了与DeFi协议和AI代理团队的众多集成,赋予其预测能力(主要关注加密货币价格预测,如BTC、ETH、SOL)。

其短期加密货币价格预测准确率据称约为80%。

一些主要的应用包括:

• 某基于USDC的AI驱动金库,利用Allora的推理技术最大化SOL交易收益。自4月23日以来其累计回报率为2.4%,年利率约为10%。
• 某AI LP金库,利用Allora的预测价格数据,更好地将流动性置于价格波动之前,从而避免无常损失。
• Allora与多个团队合作,为AI代理的交易策略和执行提供支持。

Bittensor子网

由于Bittensor的dTAO激励分配机制能够帮助初创企业(子网)抵消开发成本,团队利用Bittensor来启动其产品研发,将大量开发工作外包给矿工,激励越高,矿工的质量就越好。

鉴于机器学习模型和预测系统是最容易量化的任务之一(构建能够准确预测某些事物的模型),这是子网最常关注的垂直领域之一。

专注于预测的子网络包括SN6、SN8、SN18、SN41、SN44和SN50等。

值得一提的是:

• SN6的AI代理/预测对冲基金层即将推出一个DeFi金库,它会自动将用户存款分配到高可信度的事件/市场中进行投注。该金库即将推出,早期测试的APY据称超过了四位数。

• SN44在足球/英式足球方面的信号持续改进。最近的世俱杯表现显示,激进的投注规模带来了232%的投资回报率。该团队也在努力开发一个DeFi金库产品,将采用更注重风险调整的方法。

• SN50 Synth尤其有趣。该子网围绕高度通用的波动率预测模型构建。它可以用于涵盖价格可能发生的各种概率(而不仅仅是预测未来价格),例如预测清算概率、永续仓位的生存时间/清算时间、设置去中心化交易所LP范围并预测无常损失、预测窗口内的期权行权价和到期时间等。

Synth据称比传统的基准模型(几何布朗运动)表现高出25%-30%。

对于想要将此类引擎集成到其DeFi生态系统中的L1/L2生态系统来说,需求巨大。

到目前为止,Synth已与多个平台集成,包括:

• Arbitrum,为AI交易员竞赛提供支持
• Chainrisk,了解波动性,以便合作伙伴协议能够更好地应对波动性的剧烈变化
• Solana上一个主要流动性质押协议,用于未知用例(据团队称,官方公告将在1-2天内发布)

该团队将Mode L2(他们自己的L2)定位为应用层,通过将Synth推理与Mode AI终端 + Mode Perp产品相结合,使交易员能够利用Synth预测资产价格并更好地进行交易。

SN6、SN44、SN50以及许多其他子网之所以如此引人关注,是因为它们每年以200万至1000万美元以上的dTAO代币作为激励,吸引矿工不断改进其预测模型。

其目标是将dTAO激励作为资本支出,以引导产品开发,并尽快实现商业化/产品化,从而赚取实际收益并抵消dTAO的抛售压力。其中一些子网已开始迈向商业化阶段。

未来发展趋势

对更高收益和更低风险的追求将持续下去,促使建设者将更多的RWAs引入链上。现有的DeFi收益来源将继续得到优化,并且会变得越来越容易获取。

预测市场将成为主要的信息来源,AI充当市场做市商,而经验丰富的参与者进一步激发群体智慧。工具变得越来越智能,模型变得越来越精准,目前已经看到了部分成果。

这些系统学习得越多,价值就越大。而且它们与Web3其他部分的组合性越强,整个趋势就越不可阻挡。

归根结底,加密领域的一切都是对未来的一种押注。

因此,基础设施和应用程序/代理能够哪怕稍微更清晰地预见未来——无论是通过群体智慧、更优质的数据还是更精准的模型——都将拥有显著的优势。