Від прогнозування до Децентралізованих фінансів 3.0: як штучний інтелект змінює фінансовий ландшафт

Прогнозування завжди було основою еволюції людини. З давніх часів ми покладалися на свої сенсори та інстинкти, щоб передбачити загрози та можливості в навколишньому середовищі, що є життєво важливим для виживання. З часом ця здатність поступово розвивалася в більш складні інструменти та системи, включаючи аграрне планування, прогнозування соціальної взаємодії, а також сучасну статистику, комп'ютерні науки та штучний інтелект.

Прогнозні ринки як економічний інструмент використовують колективну мудрість для прогнозування результатів у різних сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують більш точні прогнози завдяки економічним incentives. Наприклад, на виборах у США у 2024 році одна прогнозна платформа залучила близько 4 мільярдів доларів ставок, а її точність прогнозування навіть перевищувала звичайні опитування громадської думки.

Ця еволюція також стосується сфери криптовалютної торгівлі. Від зростання централізованих бірж до інновацій децентралізованих платформ, ми спостерігаємо постійну еволюцію, що задовольняє глобальний попит, включаючи надання послуг самостійного зберігання та без KYC, при цьому зберігаючи ефективний торговий досвід.

З розвитком штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання ми вступаємо в нову еру, де прогностичні можливості значно покращуються, що може призвести до наступного значного стрибка в еволюції людства.

Еволюція Децентралізованих фінансів

Децентралізовані фінанси 1.0 впровадили смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг та кредитування в будь-який час і в будь-якому місці. Основна увага на цьому етапі зосереджена на внесенні криптоактивів в роботу на блокчейні для створення економічної вартості.

Децентралізовані фінанси 2.0 на цій основі запроваджують інноваційну токеноміку та механізми стимулювання, що спрямовані на узгодження інтересів різних зацікавлених сторін і відкривають нові джерела доходу.

Децентралізовані фінанси 3.0 ж вводить штучний інтелект у сферу Децентралізованих фінансів. Цей етап передбачає інтеграцію великих мовних моделей та моделей машинного навчання в продукти Децентралізованих фінансів, від простого обслуговування клієнтів до складних багатосторонніх систем, всебічно підвищуючи продуктивність продуктів та користувацький досвід.

Розвиток системи прогнозування

Історія розвитку систем прогнозування можна прослідкувати до початку 2000-х років, коли з'явилися нейронні мережі та дерева рішень. Хоча ці ранні системи досягли певного успіху в короткостроковому прогнозуванні акцій, вони були обмежені через надмірне пристосування та недостатню кількість даних.

З розвитком глибокого навчання та великих даних моделі здатні обробляти більші за обсягом і різноманітніші набори даних, що дозволяє досягати точніших прогнозів та ширшого спектру застосувань.

Останні п’ять років поява моделей Transformer і мультимодального ШІ стала знаковим розвитком у сфері прогнозування. Ці системи здатні інтегрувати різноманітні джерела даних, включаючи емоції в соціальних мережах, дані про транзакції в блокчейні та новини в реальному часі, що дозволяє деяким моделям ШІ досягати точності 80%-90% у прогнозуванні результатів подій та цін на активи.

Децентралізовані фінанси та інтеграція систем штучного інтелекту/машинного навчання

Завдяки постійному вдосконаленню прогнозних систем, попит на інтеграцію цих можливостей у системи Децентралізовані фінанси суттєво зріс. Наразі ми перебуваємо на ранній стадії DeFi 3.0 і вже спостерігаємо, як деякі проекти починають поєднувати системи AI/ML з додатками Web3.

Наприклад, одна децентралізована мережа прогнозних моделей вже реалізувала інтеграцію з кількома Децентралізованими фінансами протоколами та командами AI-агентів, зосереджуючись переважно на прогнозуванні цін на криптовалюту. За повідомленнями, її точність короткострокового прогнозування цін на криптовалюту становить приблизно 80%.

Цей інтегрований застосунок включає:

• Сховище, що працює на основі стейблкоїнів та керується штучним інтелектом, використовує технології інференції для максимізації торгових прибутків.
• Скарбниця постачальників ліквідності на основі ШІ, яка використовує прогностичні дані про ціни для кращого управління ліквідністю та зменшення непостійних втрат.
• Підтримка торгових стратегій та виконання для AI-агентів.

Інша тенденція, на яку варто звернути увагу, - це використання децентралізованих механізмів стимулювання для сприяння розробці систем прогнозування. Декілька проектів залучають розробників та майнерів до покращення прогнозних моделей через механізми винагороди, що охоплюють такі сфери, як ціни на криптовалюту, результати спортивних подій та ринкова волатильність.

Комерційні перспективи цих систем поступово стають очевидними, деякі проекти вже почали надавати дані для великих хедж-фондів, демонструючи величезний ринковий потенціал.

Перспективи майбутнього

З огляду на постійне прагнення до вищих прибутків і нижчих ризиків, ми очікуємо, що більше реальних активів буде введено в блокчейн. Існуючі джерела доходу в Децентралізовані фінанси будуть додатково оптимізовані, одночасно ставши більш доступними.

Прогнозні ринки мають стати важливим джерелом інформації, де AI-системи можуть виконувати роль маркет-мейкерів, а людські експерти ще більше активізують колективний розум. З розвитком інструментів, які стають розумнішими, і моделей, які стають точнішими, ми вже почали бачити деякі захоплюючі результати.

Цінність цих систем буде постійно зростати разом із навчанням та накопиченням. Чим більше їхня комбінація з іншими частинами екосистеми Web3, тим важче буде стримувати весь тренд.

В основному, все в крипто-сфері є ставкою на майбутнє. Тому ті, хто зможе трохи точніше передбачити майбутнє інфраструктури та додатків — незалежно від того, чи через колективний розум, більш якісні дані чи більш точні моделі — матимуть значну перевагу в майбутньому фінансовому ландшафті.