لقد كانت القدرة على التنبؤ مهارة أساسية في تطور الإنسان - فمنذ العصور القديمة، اعتمد البشر على حواسهم وغرائزهم للتنبؤ بالتهديدات والفرص في بيئتهم، بما في ذلك اكتشاف أنماط نشاط المفترسين، وفرصة ظهور الفريسة، وتوافر الغذاء الموسمي، وكل ذلك يعد حاسمًا للبقاء.
منذ ذلك الحين، تطور هذا النموذج التنبؤي ليشمل استخدام الأدوات والتخطيط ( مثل توقع احتياجات المحاصيل المزروعة، وذبح وحفظ اللحوم )، وتوقع الإشارات الاجتماعية ( والنيات، والعواطف، والسلوكيات )، وتطوير الكتابة، والعلوم، والرياضيات، والأدوات الحديثة مثل الإحصاءات، وأجهزة الكمبيوتر، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وكلها تستخدم لتعزيز القدرة التنبؤية البشرية.
تطورت أسواق التنبؤ بشكل خاص إلى أداة اقتصادية — واحدة تستفيد من القدرة البشرية على التنبؤ بالنتائج الاقتصادية والسياسية والثقافية. على عكس استطلاعات الرأي التقليدية، تستخدم أسواق التنبؤ مثل Polymarket و Kalshi الحوافز الاقتصادية للتنبؤات الدقيقة، حيث يراهن المشاركون بأموال حقيقية.
جذبت بوليماركت ما يقرب من 4 مليارات دولار من المراهنات في سوق الانتخابات الأمريكية لعام 2024، متفوقة حتى على استطلاعات الرأي في توقع فوز ترامب، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات المستندة إلى حشود.
ينطبق نفس التطور على تداول العقود الآجلة والعقود المستمرة، من ارتفاع البورصات المركزية لتلبية الطلب المتزايد على العملات الرقمية حول العالم إلى التطور المزعزع الأخير لـ Hyperliquid، الذي يوفر خدمات حفظ ذاتي وخدمات بدون التحقق من الهوية مع تجربة تداول شبيهة بالبورصات المركزية.
التنبؤ هو قدرة أساسية من قدرات تطور الإنسان، ومع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة التنبؤية، فإن القدرة على توقع الأحداث وأسعار الأصول والتقلبات تتحسن بشكل ملحوظ.
هذا يأخذ الإنسانية إلى المرحلة التالية من التطور.
DeFi 3.0
قدم DeFi 1.0 العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح لأي شخص بنقل وشراء وبيع ورهن وإقراض وتعدين العائد في أي وقت ومن أي مكان. في جوهره، يتعلق الأمر بوضع الأصول المشفرة في العمليات على السلسلة لإنشاء قيمة اقتصادية، مثل Uniswap و AAVE و Compound و Curve و Yearn و Maker.
توسع DeFi 2.0 على 1.0 ويقدم اقتصاديات رمزية جديدة وآليات توزيع الحوافز مصممة لتنسيق مصالح مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول (مثل Olympus/Wonderland و Solidly/Aerodrome)، وقد أنشأت أسواق ناشئة توفر مصادر بديلة للدخل (مثل Maple و Pendle و Ethena و Ondo و Clearpool و Solv و USDai، إلخ.).
يقدم DeFi 3.0 الذكاء الاصطناعي إلى DeFi. يسميه بعض الناس DeFAI، بينما يسميه آخرون AiFi. يعني دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) و/أو نماذج التعلم الآلي (ML) في منتجات DeFi.
من تكاملات LLM البسيطة ( التي تعمل كدعم عملاء/مساعد لمساعدة المستخدمين في التنقل عبر البروتوكول )، إلى أنظمة متعددة العملاء/الخلية والتعلم الآلي التي تحسن بشكل أساسي المنتج ( لزيادة أرباح التداول، وتقليل الخسائر غير الدائمة، وزيادة عوائد LP، وتقليل مخاطر التصفية للتداول الدائم، إلخ. ).
بالإضافة إلى طبقة التجريد DeFAI والوكلاء الماليين المستقلين بالكامل، سنناقش اليوم دور أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والنماذج التنبؤية في تحويل DeFi والقطاعات الأخرى.
نظام التنبؤ
لقد كانت الشبكات العصبية وأشجار القرار موجودة منذ العقد الأول من القرن 21، وقد استخدمتها صناديق التحوط للتنبؤ بأسعار الأسهم والسلع. كانت نتائج التنبؤ بالأسهم في البداية واعدة للغاية، حيث وصلت دقة التنبؤات قصيرة المدى إلى 50% - 60%، ولكن كانت هناك مشكلات في التكيف المفرط وبيانات محدودة مما قيد تطبيقها.
ثم جاء صعود التعلم العميق والبيانات الضخمة، مما مكن النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر ( بيانات السلاسل الزمنية، والبيانات غير المنظمة مثل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي )، مما أدى إلى توقعات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.
لقد حدثت تطورات ملحوظة في السنوات الخمس الماضية، حيث تدمج نماذج Transformer والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط مجموعات بيانات أكثر تنوعًا مثل مشاعر تويتر، ومعاملات البلوكشين، والوسائط، والأخبار الحية، وتوقعات الجماهير (Polymarket، Kalshi)، وغيرها. وقد مكن ذلك بعض نماذج الذكاء الاصطناعي من تحقيق دقة تتراوح بين 80% - 90% في توقع نتائج الأحداث وأسعار الأصول.
مع استمرار تحسين هذه النماذج، زادت الحاجة إلى دمج القدرات التنبؤية في أنظمة التمويل اللامركزي بشكل كبير. نحن حالياً في المراحل المبكرة من DeFi 3.0 ونشهد بعض اللاعبين في السوق يجمعون بين أنظمة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي مع سيناريوهات تطبيقات Web3 في الوقت الحقيقي.
نظام DeFi x الذكاء الاصطناعي / ML
إذن
ألورا هي على الأرجح أكثر شبكة نموذج توقعات لامركزية مستخدمة حاليًا. وقد حققت ألورا العديد من التكاملات مع بروتوكولات DeFi وفرق وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يمنحها قدرات توقع تركز أساسًا على توقعات أسعار العملات المشفرة مثل BTC و ETH و SOL.
تُقال إن توقعات أسعار العملات المشفرة على المدى القصير دقيقة بنسبة حوالي 80٪.
تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية:
Vectis Finance هو خزينة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تعتمد على USDC تستخدم تكنولوجيا التفكير من Allora لتعظيم عوائد تداول SOL. عائدها التراكمي منذ 23 أبريل هو 2.4%، مع معدل فائدة سنوي يقارب 10%.
تستخدم Vault AI LP من بروتوكول Steer بيانات الأسعار المتوقعة من Allora لوضع السيولة بشكل أفضل أمام تقلبات الأسعار، مما يساعد على تجنب الخسارة غير الدائمة.
ألورّا تعمل مع العديد من الفرق بما في ذلك Cod3x و Axal و Brahma و Virtuals Protocol ، إلخ ، لدعم استراتيجيات التداول وتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي.
** شبكة Bittensor الفرعية **
نظرًا لأن آلية توزيع الحوافز dTAO من Bittensor يمكن أن تساعد الشركات الناشئة (subnets) على تعويض تكاليف التطوير، فإن الفريق يستخدم Bittensor لإطلاق تطوير منتجه ويستعين بالكثير من أعمال التطوير للعمال. كلما كانت الحوافز أعلى، كانت جودة العمال أفضل.
نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي وأنظمة التنبؤ هي واحدة من أسهل المهام التي يمكن قياسها (، فإن بناء نموذج يمكنه التنبؤ بدقة بشيء ما )، يعد واحدًا من أكثر المجالات شيوعًا التي تركز عليها الشبكات الفرعية.
شبكة فرعية تركز على التنبؤ
SN6 @Playinfgames
SN8 @taoshiio
SN18 @zeussubnet
SN41 @sportstensor
SN44 @webuildscore
SN50 @SynthdataCo
نظرًا لأن SN6 و SN18 و SN41 و SN44 قد تم تقديمها بالتفصيل من قبل، سيتم تخطي هذه الشبكات الفرعية، لكنني لا أزال أريد أن أؤكد مرة أخرى:
➔ SN6's @aion5100 ( ستطلق قريبا طبقة صندوق التحوط التنبؤي/وكيل الذكاء الاصطناعي SN6's ) التي تقوم تلقائيًا بتخصيص ودائع المستخدمين للمراهنة على الأحداث/الأسواق عالية الثقة. سيتم إطلاق الخزنة قريبًا، وقد أفادت الاختبارات الأولية بأنها تقدم عوائد سنوية تتجاوز الأربعة أرقام.
➔ يشهد @thedkingdao الخاص بـ SN44 استمرار تحسن الإشارات في كرة القدم. أظهرت الأداء الأخير في كأس العالم للأندية حجم مراهنات عدواني أدى إلى عائد استثمار نسبته 232%. كما تعمل الفريق على منتج خزينة DeFi سيتبنى نهجًا أكثر توازنًا في المخاطر.
قامت وكلاء/رموز الذكاء الاصطناعي التي تمثل هذين الطبقتين من التطبيقات على CreatorBid بعمل ممتاز في عرض قدرات الذكاء الاصطناعي SN6 و SN44. وقد ألهم هذا العديد من فرق الشبكات الفرعية الأخرى لاتباع نفس النهج وإطلاق رموز وكلاء الذكاء الاصطناعي لإظهار قدرات شبكاتهم الفرعية.
➔ SN50 Synth مثير للاهتمام بشكل خاص. تم بناء هذه الشبكة الفرعية حول نموذج تنبؤ بالتقلبات العامة للغاية. يمكن استخدامها لتغطية مجموعة واسعة من الاحتمالات لما يمكن أن تحدثه الأسعار (ليس فقط التنبؤ بأسعار المستقبل )، مثل التنبؤ باحتمالات التصفية، وأوقات العمر/التصفية للمراكز الدائمة، وتحديد نطاقات Univ3 LP وتنبؤ الخسائر غير الدائمة، وتنبؤ أسعار تنفيذ الخيارات وأوقات انتهاء الصلاحية ضمن نافذة، إلخ.
يُزعم أن Synth يتفوق على نموذج الأساس التقليدي ( الحركة البراونية الهندسية ) بنسبة 25% - 30%.
هناك طلب كبير على أنظمة L1/L2 التي ترغب في دمج مثل هذه المحركات في نظام DeFi الخاص بها.
Chainrisk، فهم التقلبات حتى تتمكن اتفاقيات الشراكة من التعامل بشكل أفضل مع التغيرات الحادة في التقلبات
سولانا هو آخر بروتوكول رئيسي لتدفق السيولة لحالة استخدام غير معروفة ( وفقًا للفريق، سيتم إصدار الإشعار الرسمي في 1-2 يومًا )
تقوم الفريق بتحديد موضع Mode L2 ( الخاص بهم كطبقة تطبيق، مما يمكّن المتداولين من استخدام Synth للتنبؤ بأسعار الأصول والتداول بشكل أفضل من خلال دمج استنتاج Synth مع منتج Mode AI Terminal + Mode Perp.
ما يجعل SN6 و SN44 و SN50 والعديد من الشبكات الفرعية الأخرى مثيرة للاهتمام هو أنها تقدم للمعدنين حوافز تتراوح من 2 مليون دولار إلى أكثر من 10 ملايين دولار في رموز dTAO سنويًا لتحسين نماذجهم التنبؤية باستمرار.
الهدف هو استخدام حوافز dTAO كنفقات رأسمالية لتوجيه تطوير المنتجات وتحقيق التصنيع / المنتج في أقرب وقت ممكن، وبالتالي كسب عوائد حقيقية وتعويض الضغط البيعي على dTAO. بعض هذه الشبكات الفرعية بدأت في الانتقال نحو مرحلة التصنيع كما يتضح من دعم DKING بقيمة 300 مليون دولار لصندوق التحوط الرياضي الرائد.
) ماذا سيحدث بعد ذلك؟
ستستمر السعي لتحقيق عوائد أعلى ومخاطر أقل، مما سيشجع المطورين على إدخال المزيد من الأصول الحقيقية على سلسلة الكتل. ستستمر مصادر الإيرادات الحالية في التمويل اللامركزي في التحسين وستصبح أكثر سهولة.
ستصبح أسواق التنبؤ المصدر الرئيسي للمعلومات، وستعمل الذكاء الاصطناعي كصانعي سوق، وسيحفز المشاركون ذوو الخبرة المزيد من حكمة الحشود. الأدوات أصبحت أكثر ذكاءً والنماذج أصبحت أكثر دقة، وقد تم رؤية بعض النتائج بالفعل.
كلما تعلمت هذه الأنظمة أكثر، زادت قيمتها. وكلما أصبحت أكثر قابلية للتجميع مع بقية ويب 3، زاد عدم قدرة النظام بأكمله على التوقف.
النقطة هنا هي... في نهاية المطاف، كل شيء في عالم العملات الرقمية هو رهان على المستقبل.
لذلك، سيكون للبنية التحتية والتطبيقات/العملاء الذين يمكنهم رؤية المستقبل بوضوح أكثر قليلاً - سواء من خلال الحكمة الجماعية أو البيانات الأفضل أو النماذج الأكثر دقة - ميزة كبيرة.
قراءة ذات صلة: IOSG: استكشاف سوق التنبؤ ومنظوره التنافسي من خلال Kalshi
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.
في عصر DeFi 3.0 ، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي "خداع" السوق من خلال توقع المعلومات؟
المؤلف: 0xJeff ، كول كريبتو
تم تجميعه بواسطة: فيليكس، PANews
لقد كانت القدرة على التنبؤ مهارة أساسية في تطور الإنسان - فمنذ العصور القديمة، اعتمد البشر على حواسهم وغرائزهم للتنبؤ بالتهديدات والفرص في بيئتهم، بما في ذلك اكتشاف أنماط نشاط المفترسين، وفرصة ظهور الفريسة، وتوافر الغذاء الموسمي، وكل ذلك يعد حاسمًا للبقاء.
منذ ذلك الحين، تطور هذا النموذج التنبؤي ليشمل استخدام الأدوات والتخطيط ( مثل توقع احتياجات المحاصيل المزروعة، وذبح وحفظ اللحوم )، وتوقع الإشارات الاجتماعية ( والنيات، والعواطف، والسلوكيات )، وتطوير الكتابة، والعلوم، والرياضيات، والأدوات الحديثة مثل الإحصاءات، وأجهزة الكمبيوتر، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وكلها تستخدم لتعزيز القدرة التنبؤية البشرية.
تطورت أسواق التنبؤ بشكل خاص إلى أداة اقتصادية — واحدة تستفيد من القدرة البشرية على التنبؤ بالنتائج الاقتصادية والسياسية والثقافية. على عكس استطلاعات الرأي التقليدية، تستخدم أسواق التنبؤ مثل Polymarket و Kalshi الحوافز الاقتصادية للتنبؤات الدقيقة، حيث يراهن المشاركون بأموال حقيقية.
جذبت بوليماركت ما يقرب من 4 مليارات دولار من المراهنات في سوق الانتخابات الأمريكية لعام 2024، متفوقة حتى على استطلاعات الرأي في توقع فوز ترامب، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات المستندة إلى حشود.
ينطبق نفس التطور على تداول العقود الآجلة والعقود المستمرة، من ارتفاع البورصات المركزية لتلبية الطلب المتزايد على العملات الرقمية حول العالم إلى التطور المزعزع الأخير لـ Hyperliquid، الذي يوفر خدمات حفظ ذاتي وخدمات بدون التحقق من الهوية مع تجربة تداول شبيهة بالبورصات المركزية.
التنبؤ هو قدرة أساسية من قدرات تطور الإنسان، ومع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة التنبؤية، فإن القدرة على توقع الأحداث وأسعار الأصول والتقلبات تتحسن بشكل ملحوظ.
هذا يأخذ الإنسانية إلى المرحلة التالية من التطور.
DeFi 3.0
قدم DeFi 1.0 العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح لأي شخص بنقل وشراء وبيع ورهن وإقراض وتعدين العائد في أي وقت ومن أي مكان. في جوهره، يتعلق الأمر بوضع الأصول المشفرة في العمليات على السلسلة لإنشاء قيمة اقتصادية، مثل Uniswap و AAVE و Compound و Curve و Yearn و Maker.
توسع DeFi 2.0 على 1.0 ويقدم اقتصاديات رمزية جديدة وآليات توزيع الحوافز مصممة لتنسيق مصالح مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول (مثل Olympus/Wonderland و Solidly/Aerodrome)، وقد أنشأت أسواق ناشئة توفر مصادر بديلة للدخل (مثل Maple و Pendle و Ethena و Ondo و Clearpool و Solv و USDai، إلخ.).
يقدم DeFi 3.0 الذكاء الاصطناعي إلى DeFi. يسميه بعض الناس DeFAI، بينما يسميه آخرون AiFi. يعني دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) و/أو نماذج التعلم الآلي (ML) في منتجات DeFi.
من تكاملات LLM البسيطة ( التي تعمل كدعم عملاء/مساعد لمساعدة المستخدمين في التنقل عبر البروتوكول )، إلى أنظمة متعددة العملاء/الخلية والتعلم الآلي التي تحسن بشكل أساسي المنتج ( لزيادة أرباح التداول، وتقليل الخسائر غير الدائمة، وزيادة عوائد LP، وتقليل مخاطر التصفية للتداول الدائم، إلخ. ).
بالإضافة إلى طبقة التجريد DeFAI والوكلاء الماليين المستقلين بالكامل، سنناقش اليوم دور أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والنماذج التنبؤية في تحويل DeFi والقطاعات الأخرى.
نظام التنبؤ
لقد كانت الشبكات العصبية وأشجار القرار موجودة منذ العقد الأول من القرن 21، وقد استخدمتها صناديق التحوط للتنبؤ بأسعار الأسهم والسلع. كانت نتائج التنبؤ بالأسهم في البداية واعدة للغاية، حيث وصلت دقة التنبؤات قصيرة المدى إلى 50% - 60%، ولكن كانت هناك مشكلات في التكيف المفرط وبيانات محدودة مما قيد تطبيقها.
ثم جاء صعود التعلم العميق والبيانات الضخمة، مما مكن النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر ( بيانات السلاسل الزمنية، والبيانات غير المنظمة مثل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي )، مما أدى إلى توقعات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.
لقد حدثت تطورات ملحوظة في السنوات الخمس الماضية، حيث تدمج نماذج Transformer والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط مجموعات بيانات أكثر تنوعًا مثل مشاعر تويتر، ومعاملات البلوكشين، والوسائط، والأخبار الحية، وتوقعات الجماهير (Polymarket، Kalshi)، وغيرها. وقد مكن ذلك بعض نماذج الذكاء الاصطناعي من تحقيق دقة تتراوح بين 80% - 90% في توقع نتائج الأحداث وأسعار الأصول.
مع استمرار تحسين هذه النماذج، زادت الحاجة إلى دمج القدرات التنبؤية في أنظمة التمويل اللامركزي بشكل كبير. نحن حالياً في المراحل المبكرة من DeFi 3.0 ونشهد بعض اللاعبين في السوق يجمعون بين أنظمة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي مع سيناريوهات تطبيقات Web3 في الوقت الحقيقي.
نظام DeFi x الذكاء الاصطناعي / ML
إذن
ألورا هي على الأرجح أكثر شبكة نموذج توقعات لامركزية مستخدمة حاليًا. وقد حققت ألورا العديد من التكاملات مع بروتوكولات DeFi وفرق وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يمنحها قدرات توقع تركز أساسًا على توقعات أسعار العملات المشفرة مثل BTC و ETH و SOL.
تُقال إن توقعات أسعار العملات المشفرة على المدى القصير دقيقة بنسبة حوالي 80٪.
تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية:
** شبكة Bittensor الفرعية **
نظرًا لأن آلية توزيع الحوافز dTAO من Bittensor يمكن أن تساعد الشركات الناشئة (subnets) على تعويض تكاليف التطوير، فإن الفريق يستخدم Bittensor لإطلاق تطوير منتجه ويستعين بالكثير من أعمال التطوير للعمال. كلما كانت الحوافز أعلى، كانت جودة العمال أفضل.
نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي وأنظمة التنبؤ هي واحدة من أسهل المهام التي يمكن قياسها (، فإن بناء نموذج يمكنه التنبؤ بدقة بشيء ما )، يعد واحدًا من أكثر المجالات شيوعًا التي تركز عليها الشبكات الفرعية.
شبكة فرعية تركز على التنبؤ
نظرًا لأن SN6 و SN18 و SN41 و SN44 قد تم تقديمها بالتفصيل من قبل، سيتم تخطي هذه الشبكات الفرعية، لكنني لا أزال أريد أن أؤكد مرة أخرى:
➔ SN6's @aion5100 ( ستطلق قريبا طبقة صندوق التحوط التنبؤي/وكيل الذكاء الاصطناعي SN6's ) التي تقوم تلقائيًا بتخصيص ودائع المستخدمين للمراهنة على الأحداث/الأسواق عالية الثقة. سيتم إطلاق الخزنة قريبًا، وقد أفادت الاختبارات الأولية بأنها تقدم عوائد سنوية تتجاوز الأربعة أرقام.
➔ يشهد @thedkingdao الخاص بـ SN44 استمرار تحسن الإشارات في كرة القدم. أظهرت الأداء الأخير في كأس العالم للأندية حجم مراهنات عدواني أدى إلى عائد استثمار نسبته 232%. كما تعمل الفريق على منتج خزينة DeFi سيتبنى نهجًا أكثر توازنًا في المخاطر.
قامت وكلاء/رموز الذكاء الاصطناعي التي تمثل هذين الطبقتين من التطبيقات على CreatorBid بعمل ممتاز في عرض قدرات الذكاء الاصطناعي SN6 و SN44. وقد ألهم هذا العديد من فرق الشبكات الفرعية الأخرى لاتباع نفس النهج وإطلاق رموز وكلاء الذكاء الاصطناعي لإظهار قدرات شبكاتهم الفرعية.
➔ SN50 Synth مثير للاهتمام بشكل خاص. تم بناء هذه الشبكة الفرعية حول نموذج تنبؤ بالتقلبات العامة للغاية. يمكن استخدامها لتغطية مجموعة واسعة من الاحتمالات لما يمكن أن تحدثه الأسعار (ليس فقط التنبؤ بأسعار المستقبل )، مثل التنبؤ باحتمالات التصفية، وأوقات العمر/التصفية للمراكز الدائمة، وتحديد نطاقات Univ3 LP وتنبؤ الخسائر غير الدائمة، وتنبؤ أسعار تنفيذ الخيارات وأوقات انتهاء الصلاحية ضمن نافذة، إلخ.
هناك طلب كبير على أنظمة L1/L2 التي ترغب في دمج مثل هذه المحركات في نظام DeFi الخاص بها.
حتى الآن، تم دمج Synth مع المنصات التالية:
تقوم الفريق بتحديد موضع Mode L2 ( الخاص بهم كطبقة تطبيق، مما يمكّن المتداولين من استخدام Synth للتنبؤ بأسعار الأصول والتداول بشكل أفضل من خلال دمج استنتاج Synth مع منتج Mode AI Terminal + Mode Perp.
ما يجعل SN6 و SN44 و SN50 والعديد من الشبكات الفرعية الأخرى مثيرة للاهتمام هو أنها تقدم للمعدنين حوافز تتراوح من 2 مليون دولار إلى أكثر من 10 ملايين دولار في رموز dTAO سنويًا لتحسين نماذجهم التنبؤية باستمرار.
الهدف هو استخدام حوافز dTAO كنفقات رأسمالية لتوجيه تطوير المنتجات وتحقيق التصنيع / المنتج في أقرب وقت ممكن، وبالتالي كسب عوائد حقيقية وتعويض الضغط البيعي على dTAO. بعض هذه الشبكات الفرعية بدأت في الانتقال نحو مرحلة التصنيع كما يتضح من دعم DKING بقيمة 300 مليون دولار لصندوق التحوط الرياضي الرائد.
) ماذا سيحدث بعد ذلك؟
ستستمر السعي لتحقيق عوائد أعلى ومخاطر أقل، مما سيشجع المطورين على إدخال المزيد من الأصول الحقيقية على سلسلة الكتل. ستستمر مصادر الإيرادات الحالية في التمويل اللامركزي في التحسين وستصبح أكثر سهولة.
ستصبح أسواق التنبؤ المصدر الرئيسي للمعلومات، وستعمل الذكاء الاصطناعي كصانعي سوق، وسيحفز المشاركون ذوو الخبرة المزيد من حكمة الحشود. الأدوات أصبحت أكثر ذكاءً والنماذج أصبحت أكثر دقة، وقد تم رؤية بعض النتائج بالفعل.
كلما تعلمت هذه الأنظمة أكثر، زادت قيمتها. وكلما أصبحت أكثر قابلية للتجميع مع بقية ويب 3، زاد عدم قدرة النظام بأكمله على التوقف.
النقطة هنا هي... في نهاية المطاف، كل شيء في عالم العملات الرقمية هو رهان على المستقبل.
لذلك، سيكون للبنية التحتية والتطبيقات/العملاء الذين يمكنهم رؤية المستقبل بوضوح أكثر قليلاً - سواء من خلال الحكمة الجماعية أو البيانات الأفضل أو النماذج الأكثر دقة - ميزة كبيرة.
قراءة ذات صلة: IOSG: استكشاف سوق التنبؤ ومنظوره التنافسي من خلال Kalshi