A capacidade de previsão é crucial para o desenvolvimento humano
A previsão é uma habilidade-chave no processo de evolução humana. Desde os tempos antigos, os humanos dependem dos sentidos e da intuição para perceber ameaças e oportunidades no ambiente, como reconhecer padrões de comportamento de predadores, buscar oportunidades de caça e antecipar a disponibilidade de alimentos sazonais. Essas previsões são extremamente importantes para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, a capacidade preditiva da humanidade tem evoluído continuamente. Começámos a usar ferramentas e a planear, como prever a necessidade de plantar e armazenar alimentos. Também aprendemos a interpretar pistas sociais, antecipando as intenções e emoções dos outros. Os avanços em áreas como a escrita, a ciência, a matemática, bem como a estatística moderna, a ciência da computação, o aprendizado de máquina e as tecnologias de inteligência artificial, estão constantemente a aumentar a capacidade preditiva dos seres humanos.
Os mercados de previsão tornaram-se uma ferramenta econômica importante, utilizando a sabedoria coletiva para prever os resultados de eventos econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das sondagens tradicionais, os mercados de previsão aumentam a precisão das previsões através de incentivos econômicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real. Algumas plataformas de previsão atraíram quase 4 bilhões de dólares em apostas no mercado das eleições americanas de 2024, com a precisão da previsão da vitória de Trump superando até mesmo as sondagens tradicionais, destacando o valor econômico da previsão colaborativa.
Evoluções semelhantes ocorreram também na área de negociação de contratos à vista e perpétuos. Desde o surgimento das bolsas centralizadas para atender à demanda global por criptomoedas, até plataformas recentes que oferecem serviços de auto-custódia e sem KYC, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de negociação semelhante à das bolsas centralizadas, este campo está em rápida evolução.
Com os avanços nos modelos preditivos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, nossa capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está aumentando significativamente. Isso irá impulsionar a humanidade para uma nova fase de evolução.
A Ascensão do DeFi 3.0
DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que qualquer pessoa possa realizar transferências, transações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer momento e em qualquer lugar. Essencialmente, trata-se de investir ativos criptográficos na blockchain para criar valor econômico, com projetos representativos incluindo algumas exchanges descentralizadas conhecidas, plataformas de empréstimos e agregadores de rendimento.
DeFi 2.0 foi expandido sobre esta base, introduzindo uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre diferentes partes interessadas no protocolo e fomentar o surgimento de novos mercados que oferecem fontes alternativas de rendimento.
DeFi 3.0 introduz inteligência artificial no campo DeFi. Alguns chamam de DeFAI, outros de AiFi. Seu núcleo é integrar grandes modelos de linguagem (LLM) e/ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos DeFi.
Desde a integração simples de LLM (, como atuar no suporte/assistência ao cliente, ajudando os usuários a utilizar os protocolos ), até sistemas complexos de múltiplos agentes/cluster e aprendizado de máquina, a IA está melhorando fundamentalmente os produtos DeFi (, como aumentar os lucros das transações, reduzir as perdas impermanentes, aumentar os rendimentos de LP, reduzir o risco de liquidação de negociações perpétuas, etc. ).
Além da camada de abstração DeFAI e dos agentes financeiros totalmente autônomos, hoje vamos discutir como sistemas de IA/ML e modelos preditivos podem transformar o DeFi e outros setores verticais.
Desenvolvimento do sistema de previsão
As redes neurais e as árvores de decisão surgiram na década de 2000, quando alguns fundos de hedge usaram esses sistemas para prever os preços de ações e commodities. Os primeiros resultados das previsões de ações eram bastante referenciáveis, com uma taxa de precisão de 50%-60% para previsões de curto prazo, mas devido ao sobreajuste e à limitação de dados, sua aplicação foi restrita.
Subsequentemente, o surgimento do aprendizado profundo e dos grandes dados permitiu que os modelos pudessem lidar com conjuntos de dados maiores (, dados de séries temporais, notícias e dados não estruturados de redes sociais ), permitindo assim previsões mais precisas e uma aplicação mais ampla.
Nos últimos cinco anos, houve um desenvolvimento revolucionário, os modelos Transformer e a AI multimodal integraram conjuntos de dados mais diversificados, como emoções de redes sociais, transações em blockchain, oráculos, notícias em tempo real, previsões colaborativas e muitas outras fontes. Isso permitiu que alguns modelos de AI alcançassem uma precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a constante melhoria desses modelos, a demanda por integrar a capacidade preditiva nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Atualmente, estamos na fase inicial do DeFi 3.0, testemunhando em tempo real alguns participantes do mercado combinando sistemas de IA/ML com cenários de aplicações Web3.
A combinação de DeFi com sistemas de IA/ML
Uma rede de modelo de previsão descentralizada já integrou múltiplos protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, conferindo-lhe capacidade preditiva ( com foco principal na previsão de preços de criptomoedas, como BTC, ETH, SOL ). A precisão da previsão de preços de criptomoedas a curto prazo é supostamente cerca de 80%.
Algumas aplicações principais incluem:
Cofragem impulsionada por IA baseada em USDC, utilizando tecnologia de previsão para maximizar os retornos das transações SOL. Desde 23 de abril, a sua taxa de retorno acumulada é de 2,4%, com uma taxa de retorno anualizada de cerca de 10%.
AI LP Tesouraria, utilizando dados de preços previsíveis, coloca melhor a liquidez antes das flutuações de preços, evitando assim perdas impermanentes.
Colaborar com várias equipes para apoiar as estratégias de negociação e execução dos agentes de IA.
Um mecanismo de distribuição de incentivos de uma rede pode ajudar startups a compensar os custos de desenvolvimento, a equipe utiliza essa rede para iniciar o desenvolvimento de produtos, terceirizando uma grande parte do trabalho de desenvolvimento para os mineradores; quanto maior o incentivo, melhor a qualidade dos mineradores.
Dado que os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar ( construir modelos que possam prever com precisão certas coisas ), este é um dos campos verticais em que as sub-redes se concentram mais.
Algumas sub-redes focadas em previsões estão a desenvolver aplicações interessantes:
O próximo cofre DeFi irá automaticamente alocar os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta confiabilidade para apostas. A taxa de retorno anualizada dos testes iniciais supostamente ultrapassou quatro dígitos.
Melhorar continuamente as previsões de futebol/futebol inglês. O desempenho recente na Copa do Mundo de Clubes mostrou que uma abordagem de apostas agressiva gerou um retorno sobre o investimento de 232%. A equipe também está trabalhando no desenvolvimento de um produto de tesouraria DeFi, que adotará uma abordagem com mais foco na adequação ao risco.
Sub-rede construída em torno de um modelo de previsão de volatilidade altamente genérico. Pode ser usada para cobrir diversas probabilidades em que os preços podem ocorrer ( e não apenas para prever preços futuros ), como prever a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência/liquidação de posições perpétuas, definir faixas de fornecimento de liquidez e prever perdas impermanentes, prever preços de exercício de opções e datas de vencimento dentro de uma janela, etc.
Essas sub-redes atraem tanta atenção porque oferecem anualmente incentivos em tokens que variam de 2 milhões a mais de 10 milhões de dólares, atraindo mineradores a melhorar constantemente seus modelos de previsão.
O objetivo é utilizar esses incentivos como despesas de capital, para orientar o desenvolvimento de produtos e comercializá-los/produtizá-los o mais rápido possível, a fim de obter lucros reais e mitigar a pressão de venda dos tokens. Algumas dessas sub-redes já começaram a avançar para a fase de comercialização.
Perspectivas Futuras
A busca por maiores rendimentos e menor risco continuará, levando os construtores a trazer mais ativos físicos para a cadeia. As fontes de rendimento DeFi existentes continuarão a ser otimizadas e se tornarão cada vez mais acessíveis.
Os mercados preditivos vão tornar-se a principal fonte de informação, com a IA a atuar como formadora de mercado, enquanto participantes experientes estimulam ainda mais a sabedoria coletiva. As ferramentas estão a tornar-se cada vez mais inteligentes, os modelos estão a tornar-se cada vez mais precisos, e já vimos alguns resultados.
Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o seu valor. E quanto mais forte for a sua combinabilidade com outras partes do Web3, mais irresistível será toda a tendência.
No final das contas, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Assim, as infraestruturas e aplicações/agentes que conseguirem prever o futuro, mesmo que um pouco mais claramente — seja através da sabedoria coletiva, de dados de melhor qualidade ou de modelos mais precisos — terão uma vantagem significativa.
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RektHunter
· 8h atrás
O pico do mercado a olho nu 8848
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BTCRetirementFund
· 08-13 00:08
Esperar pelo arroz não é tão confiável quanto mexer os dados.
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GraphGuru
· 08-12 07:59
Pequenas tendências não escapam aos olhos da IA
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GateUser-9ad11037
· 08-12 07:58
As previsões não são precisas.
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ConfusedWhale
· 08-12 07:53
E se a previsão não estiver correta?
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zkProofInThePudding
· 08-12 07:35
Previsão, é! O mercado está muito confuso.
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ParallelChainMaxi
· 08-12 07:32
Depois de cinco anos no mercado, todas as previsões falharam.
Finanças Descentralizadas 3.0: Revolução da fusão entre sistemas de previsão de IA e encriptação financeira
A capacidade de previsão é crucial para o desenvolvimento humano
A previsão é uma habilidade-chave no processo de evolução humana. Desde os tempos antigos, os humanos dependem dos sentidos e da intuição para perceber ameaças e oportunidades no ambiente, como reconhecer padrões de comportamento de predadores, buscar oportunidades de caça e antecipar a disponibilidade de alimentos sazonais. Essas previsões são extremamente importantes para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, a capacidade preditiva da humanidade tem evoluído continuamente. Começámos a usar ferramentas e a planear, como prever a necessidade de plantar e armazenar alimentos. Também aprendemos a interpretar pistas sociais, antecipando as intenções e emoções dos outros. Os avanços em áreas como a escrita, a ciência, a matemática, bem como a estatística moderna, a ciência da computação, o aprendizado de máquina e as tecnologias de inteligência artificial, estão constantemente a aumentar a capacidade preditiva dos seres humanos.
Os mercados de previsão tornaram-se uma ferramenta econômica importante, utilizando a sabedoria coletiva para prever os resultados de eventos econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das sondagens tradicionais, os mercados de previsão aumentam a precisão das previsões através de incentivos econômicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real. Algumas plataformas de previsão atraíram quase 4 bilhões de dólares em apostas no mercado das eleições americanas de 2024, com a precisão da previsão da vitória de Trump superando até mesmo as sondagens tradicionais, destacando o valor econômico da previsão colaborativa.
Evoluções semelhantes ocorreram também na área de negociação de contratos à vista e perpétuos. Desde o surgimento das bolsas centralizadas para atender à demanda global por criptomoedas, até plataformas recentes que oferecem serviços de auto-custódia e sem KYC, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de negociação semelhante à das bolsas centralizadas, este campo está em rápida evolução.
Com os avanços nos modelos preditivos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, nossa capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está aumentando significativamente. Isso irá impulsionar a humanidade para uma nova fase de evolução.
A Ascensão do DeFi 3.0
DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que qualquer pessoa possa realizar transferências, transações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer momento e em qualquer lugar. Essencialmente, trata-se de investir ativos criptográficos na blockchain para criar valor econômico, com projetos representativos incluindo algumas exchanges descentralizadas conhecidas, plataformas de empréstimos e agregadores de rendimento.
DeFi 2.0 foi expandido sobre esta base, introduzindo uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre diferentes partes interessadas no protocolo e fomentar o surgimento de novos mercados que oferecem fontes alternativas de rendimento.
DeFi 3.0 introduz inteligência artificial no campo DeFi. Alguns chamam de DeFAI, outros de AiFi. Seu núcleo é integrar grandes modelos de linguagem (LLM) e/ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos DeFi.
Desde a integração simples de LLM (, como atuar no suporte/assistência ao cliente, ajudando os usuários a utilizar os protocolos ), até sistemas complexos de múltiplos agentes/cluster e aprendizado de máquina, a IA está melhorando fundamentalmente os produtos DeFi (, como aumentar os lucros das transações, reduzir as perdas impermanentes, aumentar os rendimentos de LP, reduzir o risco de liquidação de negociações perpétuas, etc. ).
Além da camada de abstração DeFAI e dos agentes financeiros totalmente autônomos, hoje vamos discutir como sistemas de IA/ML e modelos preditivos podem transformar o DeFi e outros setores verticais.
Desenvolvimento do sistema de previsão
As redes neurais e as árvores de decisão surgiram na década de 2000, quando alguns fundos de hedge usaram esses sistemas para prever os preços de ações e commodities. Os primeiros resultados das previsões de ações eram bastante referenciáveis, com uma taxa de precisão de 50%-60% para previsões de curto prazo, mas devido ao sobreajuste e à limitação de dados, sua aplicação foi restrita.
Subsequentemente, o surgimento do aprendizado profundo e dos grandes dados permitiu que os modelos pudessem lidar com conjuntos de dados maiores (, dados de séries temporais, notícias e dados não estruturados de redes sociais ), permitindo assim previsões mais precisas e uma aplicação mais ampla.
Nos últimos cinco anos, houve um desenvolvimento revolucionário, os modelos Transformer e a AI multimodal integraram conjuntos de dados mais diversificados, como emoções de redes sociais, transações em blockchain, oráculos, notícias em tempo real, previsões colaborativas e muitas outras fontes. Isso permitiu que alguns modelos de AI alcançassem uma precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a constante melhoria desses modelos, a demanda por integrar a capacidade preditiva nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Atualmente, estamos na fase inicial do DeFi 3.0, testemunhando em tempo real alguns participantes do mercado combinando sistemas de IA/ML com cenários de aplicações Web3.
A combinação de DeFi com sistemas de IA/ML
Uma rede de modelo de previsão descentralizada já integrou múltiplos protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, conferindo-lhe capacidade preditiva ( com foco principal na previsão de preços de criptomoedas, como BTC, ETH, SOL ). A precisão da previsão de preços de criptomoedas a curto prazo é supostamente cerca de 80%.
Algumas aplicações principais incluem:
Cofragem impulsionada por IA baseada em USDC, utilizando tecnologia de previsão para maximizar os retornos das transações SOL. Desde 23 de abril, a sua taxa de retorno acumulada é de 2,4%, com uma taxa de retorno anualizada de cerca de 10%.
AI LP Tesouraria, utilizando dados de preços previsíveis, coloca melhor a liquidez antes das flutuações de preços, evitando assim perdas impermanentes.
Colaborar com várias equipes para apoiar as estratégias de negociação e execução dos agentes de IA.
Um mecanismo de distribuição de incentivos de uma rede pode ajudar startups a compensar os custos de desenvolvimento, a equipe utiliza essa rede para iniciar o desenvolvimento de produtos, terceirizando uma grande parte do trabalho de desenvolvimento para os mineradores; quanto maior o incentivo, melhor a qualidade dos mineradores.
Dado que os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar ( construir modelos que possam prever com precisão certas coisas ), este é um dos campos verticais em que as sub-redes se concentram mais.
Algumas sub-redes focadas em previsões estão a desenvolver aplicações interessantes:
O próximo cofre DeFi irá automaticamente alocar os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta confiabilidade para apostas. A taxa de retorno anualizada dos testes iniciais supostamente ultrapassou quatro dígitos.
Melhorar continuamente as previsões de futebol/futebol inglês. O desempenho recente na Copa do Mundo de Clubes mostrou que uma abordagem de apostas agressiva gerou um retorno sobre o investimento de 232%. A equipe também está trabalhando no desenvolvimento de um produto de tesouraria DeFi, que adotará uma abordagem com mais foco na adequação ao risco.
Sub-rede construída em torno de um modelo de previsão de volatilidade altamente genérico. Pode ser usada para cobrir diversas probabilidades em que os preços podem ocorrer ( e não apenas para prever preços futuros ), como prever a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência/liquidação de posições perpétuas, definir faixas de fornecimento de liquidez e prever perdas impermanentes, prever preços de exercício de opções e datas de vencimento dentro de uma janela, etc.
Essas sub-redes atraem tanta atenção porque oferecem anualmente incentivos em tokens que variam de 2 milhões a mais de 10 milhões de dólares, atraindo mineradores a melhorar constantemente seus modelos de previsão.
O objetivo é utilizar esses incentivos como despesas de capital, para orientar o desenvolvimento de produtos e comercializá-los/produtizá-los o mais rápido possível, a fim de obter lucros reais e mitigar a pressão de venda dos tokens. Algumas dessas sub-redes já começaram a avançar para a fase de comercialização.
Perspectivas Futuras
A busca por maiores rendimentos e menor risco continuará, levando os construtores a trazer mais ativos físicos para a cadeia. As fontes de rendimento DeFi existentes continuarão a ser otimizadas e se tornarão cada vez mais acessíveis.
Os mercados preditivos vão tornar-se a principal fonte de informação, com a IA a atuar como formadora de mercado, enquanto participantes experientes estimulam ainda mais a sabedoria coletiva. As ferramentas estão a tornar-se cada vez mais inteligentes, os modelos estão a tornar-se cada vez mais precisos, e já vimos alguns resultados.
Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o seu valor. E quanto mais forte for a sua combinabilidade com outras partes do Web3, mais irresistível será toda a tendência.
No final das contas, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Assim, as infraestruturas e aplicações/agentes que conseguirem prever o futuro, mesmo que um pouco mais claramente — seja através da sabedoria coletiva, de dados de melhor qualidade ou de modelos mais precisos — terão uma vantagem significativa.