تطور القدرة التنبؤية البشرية وتطبيق الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي
تعد القدرة على التنبؤ عنصرًا أساسيًا في عملية تطور الإنسان. منذ العصور القديمة، اعتمدنا على الحواس والغريزة للتنبؤ بالتهديدات والفرص في البيئة، مثل التعرف على أنماط نشاط المفترسين، وتوقيت ظهور الفريسة، وظروف توفر الطعام الموسمي، وكلها أمور حيوية للبقاء.
مع مرور الوقت، تطورت هذه الأنماط التنبؤية تدريجياً إلى استخدام الأدوات وقدرات التخطيط، مثل تقدير احتياجات زراعة المحاصيل، وذبح وحفظ اللحوم. كما طوّر البشر القدرة على توقع الإشارات الاجتماعية، بما في ذلك فهم نوايا الآخرين، ومشاعرهم، وسلوكهم. بالإضافة إلى ذلك، أنشأنا أنظمة معرفية مثل الكتابة، والعلوم، والرياضيات، فضلاً عن الأدوات الحديثة مثل الإحصاء، وعلوم الكمبيوتر، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وكل ذلك من أجل تعزيز قدرة البشر على التنبؤ.
أصبحت أسواق التنبؤ أداة اقتصادية مهمة، حيث تستخدم القدرة التنبؤية البشرية لتوقع نتائج المجالات الاقتصادية والسياسية والثقافية. على عكس استطلاعات الرأي التقليدية، تستمد أسواق التنبؤ توقعات دقيقة من خلال الحوافز الاقتصادية، حيث يقوم المشاركون بالمراهنة بأموال حقيقية.
في سوق انتخابات الولايات المتحدة لعام 2024، جذبت منصة توقعات معينة ما يقرب من 4 مليارات دولار من الرهانات، حيث تجاوزت توقعاتها بفوز ترامب حتى دقة استطلاعات الرأي، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات الجماعية.
لقد ظهرت تطورات مماثلة في مجال تداول العقود الآجلة والعقود المستمرة. من صعود البورصات المركزية التي تلبي الطلب المتزايد على العملات المشفرة في جميع أنحاء العالم، إلى التطورات المدمرة لبعض المنصات مؤخرًا التي تقدم خدمات ذاتية الحفظ دون الحاجة إلى KYC، مع الحفاظ على تجربة التداول مثل البورصات المركزية.
مع ظهور نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، فإن القدرة على توقع الأحداث وأسعار الأصول وتقلباتها تتزايد بشكل كبير. هذا سيقود البشرية إلى المرحلة التالية من التطور.
التمويل اللامركزي 3.0
التمويل اللامركزي 1.0 قدم العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح للمستخدمين بإجراء التحويلات، والتجارة، والتخزين، والإقراض، وتعدين العائدات في أي وقت ومن أي مكان. هذا في جوهره هو إدخال الأصول المشفرة في العمليات على السلسلة لخلق قيمة اقتصادية.
التمويل اللامركزي 2.0 على أساس 1.0 تم توسيعه، حيث تم إدخال اقتصاديات رمزية مبتكرة وآليات توزيع الحوافز، بهدف تنسيق المصالح بين مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول، وخلق أسواق ناشئة تقدم مصادر بديلة للعائد.
يشمل ذلك من تكامل LLM البسيط (مثل العمل كدعم عملاء أو مساعدة المستخدمين في التنقل عبر البروتوكولات) إلى أنظمة متعددة الوكلاء المعقدة وأنظمة التعلم الآلي، مما يحسن بشكل أساسي أداء المنتج (مثل زيادة أرباح التداول، وتقليل الخسائر غير الدائمة، وزيادة عائدات LP، وتقليل مخاطر تصفية التداولات الدائمة، إلخ).
بالإضافة إلى طبقة DeFAI والوكيل المالي المستقل تمامًا، تلعب أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذج التنبؤ دورًا مهمًا في تحويل التمويل اللامركزي والقطاعات الرأسية الأخرى.
تطور نظام التنبؤ
ظهرت الشبكات العصبية وأشجار القرار منذ العقد الأول من القرن 21، حيث استخدمتها صناديق التحوط للتنبؤ بأسعار الأسهم والسلع. كانت نتائج التنبؤ بالأسهم في المراحل المبكرة ذات دلالة، حيث وصلت دقة التنبؤات القصيرة الأجل إلى 50%-60%، ولكن القيود بسبب الإفراط في التكيف وندرة البيانات حدت من نطاق تطبيقها.
ثم أدى ظهور التعلم العميق والبيانات الضخمة إلى تمكين النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر، بما في ذلك البيانات غير المنظمة مثل بيانات السلاسل الزمنية والأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي، مما حقق توقعات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.
خلال السنوات الخمس الماضية، أدت التطورات الرائدة في نماذج Transformer والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط إلى تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من دمج مجموعات بيانات أكثر تنوعًا، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، معاملات blockchain، بيانات الأوراكيل، الأخبار العاجلة، والتنبؤات المستندة إلى الحشود، وغيرها من مصادر المعلومات. وهذا قد أدى إلى أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي حققت دقة تتراوح بين 80% و90% في توقع نتائج الأحداث وأسعار الأصول.
مع استمرار تحسين هذه النماذج، زادت الحاجة إلى دمج قدرات التنبؤ في أنظمة التمويل اللامركزي بشكل كبير. نحن حالياً في المرحلة المبكرة من DeFi 3.0، نشهد بعض المشاركين في السوق يجمعون بين أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وسيناريوهات تطبيقات Web3.
التمويل اللامركزي x AI/ML系统的应用
لقد حقق أحد الشبكات اللامركزية لنماذج التنبؤ تكاملًا واسعًا مع العديد من بروتوكولات التمويل اللامركزي والفرق الوكيلة الذكية، مما يمنحها القدرة على التنبؤ (مع التركيز بشكل رئيسي على توقعات أسعار العملات المشفرة). ويُزعم أن دقة توقعات أسعار العملات المشفرة على المدى القصير تبلغ حوالي 80٪.
بعض التطبيقات الرئيسية تشمل:
خزينة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قائمة على USDC، تستخدم تقنيات الاستدلال لتعظيم عوائد تداول SOL. منذ 23 أبريل، بلغ معدل العائد التراكمي 2.4%، ومعدل الفائدة السنوي حوالي 10%.
AI LP خزينة، تستخدم بيانات توقع الأسعار لتحسين وضع السيولة قبل تقلبات الأسعار، مما يساعد على تجنب خسائر غير دائمة.
التعاون مع فرق متعددة لدعم استراتيجيات وتنفيذ التداول لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
لقد حقق شبكة فرعية أخرى لمنصة مهمة تقدم تقدماً ملحوظاً أيضاً في مجال التنبؤ:
شبكة فرعية ستطلق خزائن التمويل اللامركزي، والتي ستقوم تلقائياً بتوزيع ودائع المستخدمين على أحداث/أسواق ذات موثوقية عالية للمراهنة. يُقال إن العائد السنوي المئوي للاختبارات الأولية تجاوز أربعة أرقام.
شبكة فرعية أخرى في مجال كرة القدم تشير إلى تحسن مستمر. الأ أداء في كأس العالم للأندية الأخير يظهر أن حجم الرهانات المتطرفة حقق عائد استثمار بنسبة 232%. كما أن الفريق يعمل على تطوير منتج خزنة DeFi يركز أكثر على تعديل المخاطر.
هناك شبكة فرعية أخرى مبنية حول نموذج توقع تقلبات عام للغاية. يمكن استخدامه لتوقع احتمالات تغير الأسعار المختلفة، مثل احتمال التصفية، ومدة بقاء المراكز الدائمة، وتحديد نطاق LP وتوقع خسائر غير دائمة، وتوقع سعر تنفيذ الخيارات وموعد انتهاء الصلاحية، وما إلى ذلك. يُزعم أن هذا النموذج يتفوق على نموذج المعايير التقليدي بنسبة 25%-30%.
تقدم هذه الشبكات الفرعية حوافز تتراوح بين مليونين إلى أكثر من عشرة ملايين دولار من الرموز سنويًا، لجذب المعدنين لتحسين نماذج التنبؤ الخاصة بهم باستمرار. الهدف هو استخدام هذه الحوافز كنفقات رأس المال لتوجيه تطوير المنتجات وتحقيق الاستغلال التجاري في أقرب وقت ممكن، وبالتالي تحقيق عوائد فعلية.
اتجاهات التنمية المستقبلية
ستستمر السعي لتحقيق عوائد أعلى ومخاطر أقل، مما يدفع البنائين لإدخال المزيد من الأصول المادية على السلسلة. ستستمر مصادر العائدات الحالية في التمويل اللامركزي في التحسين، وستصبح أكثر سهولة في الوصول إليها.
من المتوقع أن تصبح الأسواق التنبؤية المصدر الرئيسي للمعلومات، حيث تعمل الذكاء الاصطناعي كصانع سوق، بينما يقوم المشاركون ذوو الخبرة بتحفيز الحكمة الجماعية. تصبح الأدوات أكثر ذكاءً، والنماذج أكثر دقة.
كلما تعلمت هذه الأنظمة أكثر، زادت قيمتها. وكلما كانت قابليتها للتكامل مع الأجزاء الأخرى من Web3 أقوى، أصبح الاتجاه بأكمله أكثر لا يمكن إيقافه.
في النهاية، كل شيء في مجال التشفير هو رهان على المستقبل. وبالتالي، فإن القدرة على رؤية البنية التحتية والتطبيقات المستقبلية بشكل أكثر وضوحًا، سواء من خلال الحكمة الجماعية أو البيانات ذات الجودة العالية أو النماذج الأكثر 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.
التمويل اللامركزي 3.0: نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي يقود عصر جديد من عائدات التشفير
تطور القدرة التنبؤية البشرية وتطبيق الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي
تعد القدرة على التنبؤ عنصرًا أساسيًا في عملية تطور الإنسان. منذ العصور القديمة، اعتمدنا على الحواس والغريزة للتنبؤ بالتهديدات والفرص في البيئة، مثل التعرف على أنماط نشاط المفترسين، وتوقيت ظهور الفريسة، وظروف توفر الطعام الموسمي، وكلها أمور حيوية للبقاء.
مع مرور الوقت، تطورت هذه الأنماط التنبؤية تدريجياً إلى استخدام الأدوات وقدرات التخطيط، مثل تقدير احتياجات زراعة المحاصيل، وذبح وحفظ اللحوم. كما طوّر البشر القدرة على توقع الإشارات الاجتماعية، بما في ذلك فهم نوايا الآخرين، ومشاعرهم، وسلوكهم. بالإضافة إلى ذلك، أنشأنا أنظمة معرفية مثل الكتابة، والعلوم، والرياضيات، فضلاً عن الأدوات الحديثة مثل الإحصاء، وعلوم الكمبيوتر، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وكل ذلك من أجل تعزيز قدرة البشر على التنبؤ.
أصبحت أسواق التنبؤ أداة اقتصادية مهمة، حيث تستخدم القدرة التنبؤية البشرية لتوقع نتائج المجالات الاقتصادية والسياسية والثقافية. على عكس استطلاعات الرأي التقليدية، تستمد أسواق التنبؤ توقعات دقيقة من خلال الحوافز الاقتصادية، حيث يقوم المشاركون بالمراهنة بأموال حقيقية.
في سوق انتخابات الولايات المتحدة لعام 2024، جذبت منصة توقعات معينة ما يقرب من 4 مليارات دولار من الرهانات، حيث تجاوزت توقعاتها بفوز ترامب حتى دقة استطلاعات الرأي، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات الجماعية.
لقد ظهرت تطورات مماثلة في مجال تداول العقود الآجلة والعقود المستمرة. من صعود البورصات المركزية التي تلبي الطلب المتزايد على العملات المشفرة في جميع أنحاء العالم، إلى التطورات المدمرة لبعض المنصات مؤخرًا التي تقدم خدمات ذاتية الحفظ دون الحاجة إلى KYC، مع الحفاظ على تجربة التداول مثل البورصات المركزية.
مع ظهور نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، فإن القدرة على توقع الأحداث وأسعار الأصول وتقلباتها تتزايد بشكل كبير. هذا سيقود البشرية إلى المرحلة التالية من التطور.
التمويل اللامركزي 3.0
التمويل اللامركزي 1.0 قدم العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح للمستخدمين بإجراء التحويلات، والتجارة، والتخزين، والإقراض، وتعدين العائدات في أي وقت ومن أي مكان. هذا في جوهره هو إدخال الأصول المشفرة في العمليات على السلسلة لخلق قيمة اقتصادية.
التمويل اللامركزي 2.0 على أساس 1.0 تم توسيعه، حيث تم إدخال اقتصاديات رمزية مبتكرة وآليات توزيع الحوافز، بهدف تنسيق المصالح بين مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول، وخلق أسواق ناشئة تقدم مصادر بديلة للعائد.
التمويل اللامركزي 3.0则将人工智能引入التمويل اللامركزي领域。有人称之为DeFAI或AiFi，其核心是将大型语言模型（LLM）和/或机器学习模型（ML）集成到التمويل اللامركزي产品中。
يشمل ذلك من تكامل LLM البسيط (مثل العمل كدعم عملاء أو مساعدة المستخدمين في التنقل عبر البروتوكولات) إلى أنظمة متعددة الوكلاء المعقدة وأنظمة التعلم الآلي، مما يحسن بشكل أساسي أداء المنتج (مثل زيادة أرباح التداول، وتقليل الخسائر غير الدائمة، وزيادة عائدات LP، وتقليل مخاطر تصفية التداولات الدائمة، إلخ).
بالإضافة إلى طبقة DeFAI والوكيل المالي المستقل تمامًا، تلعب أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذج التنبؤ دورًا مهمًا في تحويل التمويل اللامركزي والقطاعات الرأسية الأخرى.
تطور نظام التنبؤ
ظهرت الشبكات العصبية وأشجار القرار منذ العقد الأول من القرن 21، حيث استخدمتها صناديق التحوط للتنبؤ بأسعار الأسهم والسلع. كانت نتائج التنبؤ بالأسهم في المراحل المبكرة ذات دلالة، حيث وصلت دقة التنبؤات القصيرة الأجل إلى 50%-60%، ولكن القيود بسبب الإفراط في التكيف وندرة البيانات حدت من نطاق تطبيقها.
ثم أدى ظهور التعلم العميق والبيانات الضخمة إلى تمكين النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر، بما في ذلك البيانات غير المنظمة مثل بيانات السلاسل الزمنية والأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي، مما حقق توقعات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.
خلال السنوات الخمس الماضية، أدت التطورات الرائدة في نماذج Transformer والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط إلى تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من دمج مجموعات بيانات أكثر تنوعًا، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، معاملات blockchain، بيانات الأوراكيل، الأخبار العاجلة، والتنبؤات المستندة إلى الحشود، وغيرها من مصادر المعلومات. وهذا قد أدى إلى أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي حققت دقة تتراوح بين 80% و90% في توقع نتائج الأحداث وأسعار الأصول.
مع استمرار تحسين هذه النماذج، زادت الحاجة إلى دمج قدرات التنبؤ في أنظمة التمويل اللامركزي بشكل كبير. نحن حالياً في المرحلة المبكرة من DeFi 3.0، نشهد بعض المشاركين في السوق يجمعون بين أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وسيناريوهات تطبيقات Web3.
التمويل اللامركزي x AI/ML系统的应用
لقد حقق أحد الشبكات اللامركزية لنماذج التنبؤ تكاملًا واسعًا مع العديد من بروتوكولات التمويل اللامركزي والفرق الوكيلة الذكية، مما يمنحها القدرة على التنبؤ (مع التركيز بشكل رئيسي على توقعات أسعار العملات المشفرة). ويُزعم أن دقة توقعات أسعار العملات المشفرة على المدى القصير تبلغ حوالي 80٪.
بعض التطبيقات الرئيسية تشمل:
خزينة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قائمة على USDC، تستخدم تقنيات الاستدلال لتعظيم عوائد تداول SOL. منذ 23 أبريل، بلغ معدل العائد التراكمي 2.4%، ومعدل الفائدة السنوي حوالي 10%.
AI LP خزينة، تستخدم بيانات توقع الأسعار لتحسين وضع السيولة قبل تقلبات الأسعار، مما يساعد على تجنب خسائر غير دائمة.
التعاون مع فرق متعددة لدعم استراتيجيات وتنفيذ التداول لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
لقد حقق شبكة فرعية أخرى لمنصة مهمة تقدم تقدماً ملحوظاً أيضاً في مجال التنبؤ:
شبكة فرعية ستطلق خزائن التمويل اللامركزي، والتي ستقوم تلقائياً بتوزيع ودائع المستخدمين على أحداث/أسواق ذات موثوقية عالية للمراهنة. يُقال إن العائد السنوي المئوي للاختبارات الأولية تجاوز أربعة أرقام.
شبكة فرعية أخرى في مجال كرة القدم تشير إلى تحسن مستمر. الأ أداء في كأس العالم للأندية الأخير يظهر أن حجم الرهانات المتطرفة حقق عائد استثمار بنسبة 232%. كما أن الفريق يعمل على تطوير منتج خزنة DeFi يركز أكثر على تعديل المخاطر.
هناك شبكة فرعية أخرى مبنية حول نموذج توقع تقلبات عام للغاية. يمكن استخدامه لتوقع احتمالات تغير الأسعار المختلفة، مثل احتمال التصفية، ومدة بقاء المراكز الدائمة، وتحديد نطاق LP وتوقع خسائر غير دائمة، وتوقع سعر تنفيذ الخيارات وموعد انتهاء الصلاحية، وما إلى ذلك. يُزعم أن هذا النموذج يتفوق على نموذج المعايير التقليدي بنسبة 25%-30%.
تقدم هذه الشبكات الفرعية حوافز تتراوح بين مليونين إلى أكثر من عشرة ملايين دولار من الرموز سنويًا، لجذب المعدنين لتحسين نماذج التنبؤ الخاصة بهم باستمرار. الهدف هو استخدام هذه الحوافز كنفقات رأس المال لتوجيه تطوير المنتجات وتحقيق الاستغلال التجاري في أقرب وقت ممكن، وبالتالي تحقيق عوائد فعلية.
اتجاهات التنمية المستقبلية
ستستمر السعي لتحقيق عوائد أعلى ومخاطر أقل، مما يدفع البنائين لإدخال المزيد من الأصول المادية على السلسلة. ستستمر مصادر العائدات الحالية في التمويل اللامركزي في التحسين، وستصبح أكثر سهولة في الوصول إليها.
من المتوقع أن تصبح الأسواق التنبؤية المصدر الرئيسي للمعلومات، حيث تعمل الذكاء الاصطناعي كصانع سوق، بينما يقوم المشاركون ذوو الخبرة بتحفيز الحكمة الجماعية. تصبح الأدوات أكثر ذكاءً، والنماذج أكثر دقة.
كلما تعلمت هذه الأنظمة أكثر، زادت قيمتها. وكلما كانت قابليتها للتكامل مع الأجزاء الأخرى من Web3 أقوى، أصبح الاتجاه بأكمله أكثر لا يمكن إيقافه.
في النهاية، كل شيء في مجال التشفير هو رهان على المستقبل. وبالتالي، فإن القدرة على رؤية البنية التحتية والتطبيقات المستقبلية بشكل أكثر وضوحًا، سواء من خلال الحكمة الجماعية أو البيانات ذات الجودة العالية أو النماذج الأكثر دقة، ستتمتع بميزة كبيرة.