預測能力對人類發展至關重要

預測是人類進化過程中的關鍵能力。自古以來,人類就依靠感官和直覺來感知環境中的威脅和機遇,比如識別捕食者的行爲模式、尋找獵物的機會,以及預判季節性食物的供應情況。這些預測對生存都極爲重要。

隨着時間推移,人類的預測能力不斷發展。我們開始使用工具並進行規劃,如預測種植和儲存食物的需求。我們也學會了解讀社交線索,預判他人的意圖和情緒。文字、科學、數學等領域的進步,以及現代的統計學、計算機科學、機器學習和人工智能技術,都在不斷增強人類的預測能力。

預測市場已經發展成爲一種重要的經濟工具,它利用羣體智慧來預測經濟、政治和文化事件的結果。與傳統民調不同,預測市場通過經濟激勵來提高預測的準確性,因爲參與者會用實際資金下注。某些預測平台在2024年美國大選市場吸引了近40億美元的投注,其預測川普勝選的準確度甚至超過了傳統民調,凸顯了衆包預測的經濟價值。

類似的演變也發生在現貨和永續合約交易領域。從集中式交易所的興起滿足全球加密貨幣需求,到近期某些平台提供自我托管和無需KYC的服務,同時保持集中式交易所般的交易體驗,這個領域正在快速發展。

隨着人工智能和機器學習預測模型的進步,我們預測事件、資產價格和波動性的能力正在大幅提升。這將推動人類進入進化的新階段。

DeFi 3.0的崛起

DeFi 1.0引入了智能合約和去中心化應用,讓任何人都能隨時隨地進行轉帳、交易、質押、借貸和收益挖礦等操作。本質上是將加密資產投入鏈上以創造經濟價值,代表性項目包括一些知名的去中心化交易所、借貸平台和收益聚合器等。

DeFi在此基礎上進行了擴展,引入了創新的代幣經濟學和激勵分配機制,旨在協調協議中不同利益相關者之間的利益,並催生了提供替代收益來源的新興市場。

DeFi 3.0則將人工智能引入DeFi領域。有人稱之爲DeFAI,也有人稱之爲AiFi。其核心是將大型語言模型(LLM)和/或機器學習模型(ML)集成到DeFi產品中。

從簡單的LLM集成(如充當客戶支持/助手,幫助用戶使用協議),到復雜的多智能體/集羣和機器學習系統,AI正在從根本上改善DeFi產品(如增加交易利潤、減少無常損失、提高LP收益、降低永續交易的清算風險等)。

除了DeFAI抽象層和完全自主的金融代理,我們今天將討論AI/ML系統和預測模型如何變革DeFi以及其他垂直領域。

預測系統的發展

神經網路和決策樹自2000年代就已出現,當時一些對沖基金使用這些系統來預測股票和商品價格。早期的股票預測結果頗具參考性,短期預測的準確率達到了50%-60%,但由於過度擬合和數據有限,限制了其應用。

隨後深度學習和大數據的興起使模型能夠處理更大的數據集(時間序列數據、新聞和社交媒體等非結構化數據),從而實現更準確的預測和更廣泛的應用。

近五年來出現了突破性發展,Transformer模型和多模態AI集成了更多樣化的數據集,如社交媒體情緒、區塊鏈交易、預言機、實時新聞、衆包預測等更多來源。這使得一些AI模型在預測事件結果和資產價格方面達到了80%-90%的準確率。

隨着這些模型不斷改進,將預測能力集成到DeFi系統中的需求大幅增加。我們目前正處於DeFi 3.0的早期階段,正在實時見證一些市場參與者將AI/ML系統與Web3應用場景相結合。

DeFi與AI/ML系統的結合

某去中心化預測模型網路已經實現了與多個DeFi協議和AI代理團隊的集成,賦予其預測能力(主要關注加密貨幣價格預測,如BTC、ETH、SOL)。其短期加密貨幣價格預測準確率據稱約爲80%。

一些主要應用包括:

• 基於USDC的AI驅動金庫,利用預測技術最大化SOL交易收益。自4月23日以來其累計回報率爲2.4%,年化收益率約爲10%。

• AI LP金庫,利用預測價格數據,更好地將流動性置於價格波動之前,從而避免無常損失。

• 與多個團隊合作,爲AI代理的交易策略和執行提供支持。

某網路的激勵分配機制能夠幫助初創企業抵消開發成本,團隊利用該網路來啓動產品研發,將大量開發工作外包給礦工,激勵越高,礦工的質量就越好。

鑑於機器學習模型和預測系統是最容易量化的任務之一(構建能夠準確預測某些事物的模型),這是子網最常關注的垂直領域之一。

一些專注於預測的子網絡正在開發有趣的應用:

• 即將推出的DeFi金庫,它會自動將用戶存款分配到高可信度的事件/市場中進行投注。早期測試的年化收益率據稱超過了四位數。

• 在足球/英式足球預測方面持續改進。最近的世俱杯表現顯示,激進的投注規模帶來了232%的投資回報率。該團隊也在努力開發一個DeFi金庫產品,將採用更注重風險調整的方法。

• 圍繞高度通用的波動率預測模型構建的子網。它可以用於涵蓋價格可能發生的各種概率(而不僅僅是預測未來價格),例如預測清算概率、永續倉位的生存時間/清算時間、設置流動性提供範圍並預測無常損失、預測窗口內的期權行權價和到期時間等。

這些子網之所以如此引人關注,是因爲它們每年以200萬至1000萬美元以上的代幣作爲激勵,吸引礦工不斷改進其預測模型。

其目標是將這些激勵作爲資本支出,以引導產品開發,並盡快實現商業化/產品化,從而賺取實際收益並抵消代幣的拋售壓力。其中一些子網已開始邁向商業化階段。

未來展望

對更高收益和更低風險的追求將持續下去,促使建設者將更多的實物資產引入鏈上。現有的DeFi收益來源將繼續得到優化,並且會變得越來越容易獲取。

預測市場將成爲主要的信息來源,AI充當市場做市商,而經驗豐富的參與者進一步激發羣體智慧。工具變得越來越智能,模型變得越來越精準,我們已經看到了部分成果。

這些系統學習得越多,價值就越大。而且它們與Web3其他部分的組合性越強,整個趨勢就越不可阻擋。

歸根結底,加密領域的一切都是對未來的一種押注。因此,基礎設施和應用程序/代理能夠哪怕稍微更清晰地預見未來——無論是通過羣體智慧、更優質的數據還是更精準的模型——都將擁有顯著的優勢。